(57)【要約】 特定の分野における訳語として不適切と思われる単語を効率よく検出する。 クライアント１０において、翻訳指示部１１は、原文書の翻訳を翻訳エンジン２０に指示し、形態素解析部１３は、翻訳エンジン２０から受け取った翻訳文書を形態素解析して複合語を抽出し、検索指示部１５は、抽出した複合語を含む検索クエリを検索エンジン３０に投入して、特定サイトにおける完全一致ページの数α、特定サイトにおける共起一致ページの数β、全サイトにおける完全一致ページの数γ、全サイトにおける共起一致ページの数δを求める。そして、評価処理部１７は、α又はβと、γ又はδとを比較することにより、複合語を特定サイトにおける訳語として適切かを示すレベルに分類し、辞書更新部１９は、そのレベルの表示に基づくユーザの指示に応じて翻訳エンジン２０における辞書を更新する。
2010061733.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
原文書を機械翻訳して得られた翻訳文書内の誤訳の検出を支援する装置であって、
前記翻訳文書に含まれる単語を取得する第１の取得部と、
前記第１の取得部により取得された前記単語に関連する文書データを第１の文書データ群及び当該第１の文書データ群を含む第２の文書データ群の両方から検索した検索結果を取得する第２の取得部と、
前記第１の取得部により取得された前記単語の前記第１の文書データ群に対応する分野における訳語としての妥当性を表す指標を、前記第２の取得部により取得された前記検索結果に基づいて生成する生成部と、
前記生成部により生成された前記指標を出力する出力部と
を備えた、装置。
【請求項２】
前記第２の取得部は、前記第１の文書データ群内の前記単語に関連する文書データの数を示す第１の値と、前記第２の文書データ群内の前記単語に関連する文書データの数を示す第２の値とを、前記検索結果として取得し、
前記生成部は、前記第１の値と前記第２の値との比較結果に基づいて前記指標を生成する、請求項１の装置。
【請求項３】
前記生成部は、前記第１の値の前記第２の値に対する比率が所定の閾値以下である場合に、前記第１の取得部により取得された前記単語が前記第１の文書データ群に対応する分野における訳語として妥当でないことを示す前記指標を生成する、請求項２の装置。
【請求項４】
前記第２の取得部は、前記第１の文書データ群の指定と前記単語とを含む第１の検索クエリを自動生成して当該第１の検索クエリを検索エンジンに投入することにより、前記単語に関連する文書データを前記第１の文書データ群から検索した検索結果を取得し、前記第１の文書データ群の指定を含まず前記単語を含む第２の検索クエリを自動生成して当該第２の検索クエリを前記検索エンジンに投入することにより、前記単語に関連する文書データを前記第２の文書データ群から検索した検索結果を取得する、請求項１の装置。
【請求項５】
前記第１の取得部は、複数の構成語を含む複合語を前記単語として取得し、
前記第２の取得部は、前記複数の構成語を含む文書データを前記単語に関連する文書データとして前記第１の文書データ群及び前記第２の文書データ群の両方から検索した前記検索結果を取得する、請求項１の装置。
【請求項６】
前記第２の取得部は、前記第１の文書データ群内の前記複数の構成語を含む文書データの数を示す第１の値と、前記第２の文書データ群内の前記複数の構成語を含む文書データの数を示す第２の値とを、前記検索結果として取得し、
前記生成部は、前記第１の値と前記第２の値との比較結果に基づいて前記指標を生成する、請求項５の装置。
【請求項７】
前記生成部は、前記第１の値の前記第２の値に対する比率が第１の閾値以上である場合に、前記第１の取得部により取得された前記複合語の前記第１の文書データ群に対応する分野における訳語としての妥当性が第１のレベルにあることを示す前記指標を生成し、当該比率が当該第１の閾値以下の第２の閾値よりも小さい場合に、当該複合語の前記第１の文書データ群に対応する分野における訳語としての妥当性が当該第１のレベルよりも低い第２のレベルにあることを示す前記指標を生成する、請求項６の装置。
【請求項８】
前記第２の取得部は、前記複合語を含む文書データを前記第１の文書データ群から検索して得られた当該文書データの数を示す第３の値を更に取得し、
前記生成部は、前記第３の値と第３の閾値との比較結果に更に基づいて前記指標を生成する、請求項６の装置。
【請求項９】
前記第２の取得部は、前記複合語を含む文書データを前記第２の文書データ群から検索して得られた当該文書データの数を示す第４の値を更に取得し、
前記生成部は、前記第４の値と第４の閾値との比較結果に更に基づいて前記指標を生成する、請求項６の装置。
【請求項１０】
原文書を機械翻訳して得られた翻訳文書内の誤訳の検出を支援する装置であって、
前記翻訳文書に含まれ、複数の構成語を含む複合語を取得する第１の取得部と、
前記複数の構成語を前記複合語における並び順で含むという条件の指定を含まず第１の文書データ群の指定と当該複合語とを含む第１の検索クエリを自動生成して当該第１の検索クエリを検索エンジンに投入することにより、当該複数の構成語を含む文書データを前記第１の文書データ群から検索して得られた当該文書データの数を示す第１の値を取得し、前記複数の構成語を前記複合語における並び順で含むという条件の指定も第１の文書データ群の指定も含まず当該複合語を含む第２の検索クエリを自動生成して当該第２の検索クエリを前記検索エンジンに投入することにより、当該複数の構成語を含む文書データを前記第１の文書データ群を含む第２の文書データ群から検索して得られた当該文書データの数を示す第２の値を取得し、前記第１の文書データ群の指定と前記複数の構成語を前記複合語における並び順で含むという条件の指定と当該複合語とを含む第３の検索クエリを自動生成して当該第３の検索クエリを前記検索エンジンに投入することにより、当該複合語を含む文書データを前記第１の文書データ群から検索して得られた当該文書データの数を示す第３の値を取得し、前記第１の文書データ群の指定を含まず前記複数の構成語を前記複合語における並び順で含むという条件の指定と当該複合語とを含む第４の検索クエリを自動生成して当該第４の検索クエリを前記検索エンジンに投入することにより、当該複合語を含む文書データを前記第２の文書データ群から検索して得られた当該文書データの数を示す第４の値とを取得する第２の取得部と、
前記第１の取得部により取得された前記複合語の前記第１の文書データ群に対応する分野における訳語としての妥当性を表す指標を、前記第２の取得部により取得された前記第１の値及び前記第３の値の少なくとも何れか一方と、前記第２の取得部により取得された前記第２の値及び前記第４の値の少なくとも何れか一方との比較結果に基づいて生成する生成部と、
前記生成部により生成された前記指標を出力する出力部と
を備えた、装置。
【請求項１１】
原文書を機械翻訳して得られた翻訳文書内の誤訳の検出を支援する方法であって、
前記翻訳文書に含まれる単語を取得するステップと、
取得された前記単語に関連する文書データを第１の文書データ群及び当該第１の文書データ群を含む第２の文書データ群の両方から検索した検索結果を取得するステップと、
取得された前記単語の前記第１の文書データ群に対応する分野における訳語としての妥当性を表す指標を、取得された前記検索結果に基づいて生成するステップと、
生成された前記指標を出力するステップと
を含む、方法。
【請求項１２】
原文書を機械翻訳して得られた翻訳文書内の誤訳の検出を支援する装置としてコンピュータを機能させるプログラムであって、
前記コンピュータを、
前記翻訳文書に含まれる単語を取得する第１の取得部と、
前記第１の取得部により取得された前記単語に関連する文書データを第１の文書データ群及び当該第１の文書データ群を含む第２の文書データ群の両方から検索した検索結果を取得する第２の取得部と、
前記第１の取得部により取得された前記単語の前記第１の文書データ群に対応する分野における訳語としての妥当性を表す指標を、前記第２の取得部により取得された前記検索結果に基づいて生成する生成部と、
前記生成部により生成された前記指標を出力する出力部と
して機能させる、プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、誤訳の検出を支援する装置及び方法に関する。特に、本発明は、原文書を機械翻訳して得られた翻訳文書における誤訳の検出を支援する装置及び方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、ビジネスのグローバル化に伴い、インターネット上の情報も様々な言語で提供されるようになっている。ここで、このような様々な言語の情報も、元は英語で提供され、これを他の言語に翻訳したものであることが多い。この翻訳作業は一般に専門家によって行われるが、昨今では提供される情報も増加の一途を辿っており、専門家による翻訳作業が追い付かない状況が生じている。
かかる問題を解決するため、機械翻訳サーバを利用し、英語の情報を他の言語に機械翻訳して得られた情報を提供することが行われるようになっている。
しかしながら、機械翻訳にも、次のような問題点がある。
第一に、ソフトウェアでは文脈を推理することができないため、文脈に沿った訳語を選ぶことが困難である、という問題点である。
第二に、適切な訳語が使われているかの検証に手作業が必要となるため、増加する情報についての検証作業に時間がかかり、その情報を必要とする顧客の満足度が低下してしまう、という問題点である。【０００３】
従来、機械翻訳で生ずる誤訳の検証や訂正の作業を効率化する技術は提案されていた（例えば、特許文献１〜３参照）。
特許文献１では、元文書を機械翻訳により翻訳して得られた翻訳文書を記憶すると共に、利用者端末から翻訳文書に含まれる誤訳を修正した修正翻訳文書を受信して記憶し、利用者端末から文書要求を受信したときに、指定された元文書とそれに対応する修正翻訳文書を利用者端末に送信している。
特許文献２では、第１自然言語の原文を第２自然言語に翻訳した翻訳文と、翻訳文を第１自然言語に翻訳した逆翻訳文と、原文とを対応付けて表示し、原文の形態素のうち第２自然言語の訳語の候補のリストから、ユーザの指示に応じて１の候補を選択し、この選択した訳語を対応する形態素の訳語として用いて翻訳文及び逆翻訳文を再生成している。
特許文献３では、ユーザが所望する編集方法に応じたアノテーションを翻訳後の文章の編集対象箇所に付加して確定させると、アノテーションの種類に対応する編集方法に従ってアノテーションが付加されている対象の訳語の箇所の編集処理を行っている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２００８−１２３２３４号公報
【特許文献２】特開２００６−３１８２０２号公報
【特許文献３】特開２００６−２７６９１５号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
このように、従来から、機械翻訳で生ずる誤訳の検出や訂正の効率化を図る技術はあった。
しかしながら、特許文献１〜３の技術は、特定の分野における訳語として不適切と思われる単語を効率よく検出するための手段を提供するものではない。【０００６】
本発明の目的は、特定の分野における訳語として不適切と思われる単語を効率よく検出することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
かかる目的のもと、本発明は、原文書を機械翻訳して得られた翻訳文書内の誤訳の検出を支援する装置であって、翻訳文書に含まれる単語を取得する第１の取得部と、第１の取得部により取得された単語に関連する文書データを第１の文書データ群及び第１の文書データ群を含む第２の文書データ群の両方から検索した検索結果を取得する第２の取得部と、第１の取得部により取得された単語の第１の文書データ群に対応する分野における訳語としての妥当性を表す指標を、第２の取得部により取得された検索結果に基づいて生成する生成部と、生成部により生成された指標を出力する出力部とを備えた、装置を提供する。【０００８】
ここで、第２の取得部は、第１の文書データ群内の単語に関連する文書データの数を示す第１の値と、第２の文書データ群内の単語に関連する文書データの数を示す第２の値とを、検索結果として取得し、生成部は、第１の値と第２の値との比較結果に基づいて指標を生成する、ものであってよい。その場合、生成部は、第１の値の第２の値に対する比率が所定の閾値以下である場合に、第１の取得部により取得された単語が第１の文書データ群に対応する分野における訳語として妥当でないことを示す指標を生成する、ものであってよい。【０００９】
また、第２の取得部は、第１の文書データ群の指定と単語とを含む第１の検索クエリを自動生成して第１の検索クエリを検索エンジンに投入することにより、単語に関連する文書データを第１の文書データ群から検索した検索結果を取得し、第１の文書データ群の指定を含まず単語を含む第２の検索クエリを自動生成して第２の検索クエリを検索エンジンに投入することにより、単語に関連する文書データを第２の文書データ群から検索した検索結果を取得する、ものであってよい。【００１０】
更に、第１の取得部は、複数の構成語を含む複合語を単語として取得し、第２の取得部は、複数の構成語を含む文書データを単語に関連する文書データとして第１の文書データ群及び第２の文書データ群の両方から検索した検索結果を取得する、ものであってよく、第２の取得部は、第１の文書データ群内の複数の構成語を含む文書データの数を示す第１の値と、第２の文書データ群内の複数の構成語を含む文書データの数を示す第２の値とを、検索結果として取得し、生成部は、第１の値と第２の値との比較結果に基づいて指標を生成する、ものであってよい。その場合、生成部は、第１の値の第２の値に対する比率が第１の閾値以上である場合に、第１の取得部により取得された複合語の第１の文書データ群に対応する分野における訳語としての妥当性が第１のレベルにあることを示す指標を生成し、比率が第１の閾値以下の第２の閾値よりも小さい場合に、複合語の第１の文書データ群に対応する分野における訳語としての妥当性が第１のレベルよりも低い第２のレベルにあることを示す指標を生成する、ものであってよい。また、第２の取得部は、複合語を含む文書データを第１の文書データ群から検索して得られた文書データの数を示す第３の値を更に取得し、生成部は、第３の値と第３の閾値との比較結果に更に基づいて指標を生成する、ものであってよい。更に、第２の取得部は、複合語を含む文書データを第２の文書データ群から検索して得られた文書データの数を示す第４の値を更に取得し、生成部は、第４の値と第４の閾値との比較結果に更に基づいて指標を生成する、ものであってよい。【００１１】
また、本発明は、原文書を機械翻訳して得られた翻訳文書内の誤訳の検出を支援する装置であって、翻訳文書に含まれ、複数の構成語を含む複合語を取得する第１の取得部と、複数の構成語を複合語における並び順で含むという条件の指定を含まず第１の文書データ群の指定と複合語とを含む第１の検索クエリを自動生成して第１の検索クエリを検索エンジンに投入することにより、複数の構成語を含む文書データを第１の文書データ群から検索して得られた文書データの数を示す第１の値を取得し、複数の構成語を複合語における並び順で含むという条件の指定も第１の文書データ群の指定も含まず複合語を含む第２の検索クエリを自動生成して第２の検索クエリを検索エンジンに投入することにより、複数の構成語を含む文書データを第１の文書データ群を含む第２の文書データ群から検索して得られた文書データの数を示す第２の値を取得し、第１の文書データ群の指定と複数の構成語を複合語における並び順で含むという条件の指定と複合語とを含む第３の検索クエリを自動生成して第３の検索クエリを検索エンジンに投入することにより、複合語を含む文書データを第１の文書データ群から検索して得られた文書データの数を示す第３の値を取得し、第１の文書データ群の指定を含まず複数の構成語を複合語における並び順で含むという条件の指定と複合語とを含む第４の検索クエリを自動生成して第４の検索クエリを検索エンジンに投入することにより、複合語を含む文書データを第２の文書データ群から検索して得られた文書データの数を示す第４の値とを取得する第２の取得部と、第１の取得部により取得された複合語の第１の文書データ群に対応する分野における訳語としての妥当性を表す指標を、第２の取得部により取得された第１の値及び第３の値の少なくとも何れか一方と、第２の取得部により取得された第２の値及び第４の値の少なくとも何れか一方との比較結果に基づいて生成する生成部と、生成部により生成された指標を出力する出力部とを備えた、装置も提供する。【００１２】
更に、本発明は、原文書を機械翻訳して得られた翻訳文書内の誤訳の検出を支援する方法であって、翻訳文書に含まれる単語を取得するステップと、取得された単語に関連する文書データを第１の文書データ群及び第１の文書データ群を含む第２の文書データ群の両方から検索した検索結果を取得するステップと、取得された単語の第１の文書データ群に対応する分野における訳語としての妥当性を表す指標を、取得された検索結果に基づいて生成するステップと、生成された指標を出力するステップとを含む、方法も提供する。【００１３】
更にまた、本発明は、原文書を機械翻訳して得られた翻訳文書内の誤訳の検出を支援する装置としてコンピュータを機能させるプログラムであって、コンピュータを、翻訳文書に含まれる単語を取得する第１の取得部と、第１の取得部により取得された単語に関連する文書データを第１の文書データ群及び第１の文書データ群を含む第２の文書データ群の両方から検索した検索結果を取得する第２の取得部と、第１の取得部により取得された単語の第１の文書データ群に対応する分野における訳語としての妥当性を表す指標を、第２の取得部により取得された検索結果に基づいて生成する生成部と、生成部により生成された指標を出力する出力部として機能させる、プログラムも提供する。
【発明の効果】
【００１４】
本発明によれば、特定の分野における訳語として不適切と思われる単語を効率よく検出できるようになる。
【図面の簡単な説明】
【００１５】
【図１】本発明の実施の形態におけるコンピュータシステムの全体構成を示した図である。
【図２】本発明の実施の形態で用いる記号の定義を示した図である。
【図３】本発明の実施の形態における複合語の評価について説明するための図である。
【図４】本発明の実施の形態におけるクライアントの機能構成例を示した図である。
【図５】本発明の実施の形態のクライアントにおける翻訳指示部の動作例を示したフローチャートである。
【図６】本発明の実施の形態のクライアントにおける形態素解析部の動作例を示したフローチャートである。
【図７】本発明の実施の形態のクライアントにおける検索指示部の動作例を示したフローチャートである。
【図８】本発明の実施の形態のクライアントにおける検索指示部が用いる検索クエリの一例を示した図である。
【図９】本発明の実施の形態のクライアントにおける検索結果記憶部の記憶内容の一例を示した図である。
【図１０】本発明の実施の形態のクライアントにおける評価処理部の動作例を示したフローチャートである。
【図１１】本発明の実施の形態のクライアントにおける評価情報記憶部の記憶内容の一例を示した図である。
【図１２】本発明の実施の形態のクライアントにおける辞書更新部の動作例を示したフローチャートである。
【図１３】本発明の実施の形態を適用可能なコンピュータのハードウェア構成を示した図である。
【発明を実施するための形態】
【００１６】
以下、添付図面を参照して、本発明を実施するための最良の形態（以下、「実施の形態」という）について詳細に説明する。
まず、本実施の形態が適用されるコンピュータシステムについて説明する。
図１は、このようなコンピュータシステムの全体構成例を示した図である。
図示するように、このコンピュータシステムは、クライアント１０ａ，１０ｂと翻訳エンジン２０とがネットワーク６０に接続され、検索エンジン３０がネットワーク７０に接続され、ネットワーク６０とネットワーク７０とがルータ８０を介して互いに接続されることにより、構成されている。
【００１７】
クライアント１０ａ，１０ｂは、ユーザが使用するＰＣ（Personal Computer）等の端末装置である。より詳しくは、ウェブブラウザがインストールされており、翻訳エンジン２０が提供するウェブページ（以下、「ページ」という）をウェブブラウザで表示し、指定された原文書（翻訳前の文書）の翻訳をそのページから翻訳エンジン２０に指示し、翻訳エンジン２０から返された翻訳文書（翻訳後の文書）をそのページ上に表示する。尚、図では、クライアント１０ａ，１０ｂを示したが、これらを区別する必要がない場合は、クライアント１０と称することもある。また、図には、２台のクライアント１０しか示していないが、３台以上のクライアント１０を設けてもよい。
【００１８】
翻訳エンジン２０は、ある言語で記述された文書を別の言語で記述された文書に翻訳する処理をソフトウェアで行うエンジンであり、所謂翻訳サーバに相当する。特に、本実施の形態において、翻訳エンジン２０は、ネットワーク６０で接続された特定の組織（例えば、企業）が関係する分野に特化した翻訳を行う翻訳エンジンであるとする。
検索エンジン３０は、クローラがハイパーリンク（リンク）を辿りながら自動的にインターネット上のコンテンツにアクセスし、そのコンテンツのインデックス情報を蓄積してクライアントからの検索要求に応答するロボット型検索エンジンが例示される。但し、管理者がコンテンツを適切なディレクトリに登録し、クライアントから検索要求があるとその登録された情報に基づいて検索結果を返すディレクトリ型検索エンジンであってもよい。
【００１９】
ネットワーク６０，７０は、各種データの送受信に用いられる通信手段である。本実施の形態では、ネットワーク６０として、特定の組織内のネットワークであるイントラネットを想定している。また、ネットワーク７０として、特定の組織外に広がるネットワークであるインターネットを想定している。
ルータ８０は、ネットワーク６０がネットワーク７０へ送信するデータや、ネットワーク６０がネットワーク７０から受信するデータを中継する機器である。
【００２０】
このような構成を有するコンピュータシステムにおいて、本実施の形態では、英語で提供されている技術情報を日本語に機械翻訳した結果の品質を効率よく向上させる手法を提案する。
英語の情報を日本語に機械翻訳すると、日本語として文法的には正しいが、文脈上不適切な用語を含む結果が得られることがある。例えば、一般的な分野における訳語としては適切であるが、特定の分野における訳語としては不適切であるような場合である。特に、複合語の訳語に関して、このような状況が生じることが多い。
【００２１】
かかる場合の誤訳検出の作業は、従来、人間が目視で行っていたが、機械翻訳による誤訳は、用語の問題から文の構造や形式の把握の問題まで、様々な問題が原因で発生しているため、このような作業では、効率が上がらない。そこで、本実施の形態では、翻訳結果に含まれる複合語が誤訳である可能性（以下、「誤訳らしさ」という）を数値化してユーザに提示する。こうすることにより、誤訳検出の作業を迅速に行うことができ、機械翻訳の品質を効率よく改善することができるようになる。
【００２２】
具体的には、インターネット検索を行い、訳語として採用された複合語に関連するページのうち、次の４つのタイプのページの数を調べる。そして、これらのページの数に基づいて誤訳らしさを数値化する。
１．特定サイトにおける完全一致ページ
２．特定サイトにおける共起一致ページ
３．全サイトにおける完全一致ページ
４．全サイトにおける共起一致ページ
【００２３】
ここで、特定サイト及び全サイトは、日本語の文書のみを含むサイトであるものとする。そして、その日本語の文書は、機械翻訳によって得られた文書ではなく、日本語に精通した人間が記述した文書であることが望ましい。誤訳らしさを検証する基準となる文書に誤訳があると、求めた誤訳らしさの信頼性が低くなってしまうからである。
【００２４】
また、完全一致ページとは、複合語と完全に一致する語を含むページを意味する。一部の検索エンジンは、複合語を引用符で囲んで検索語として指定すると、このようなページを検索する。
更に、共起一致ページとは、複合語を分解して得られる複数の単語（構成語）を全て含むページを意味する。一部の検索エンジンは、複合語を引用符で囲まずに検索語として指定すると、自動的に複合語を単語に分解し、このようなページを検索する。例えば、「宇宙ランタイム」という複合語を考える。この場合、「宇宙ランタイム」を「宇宙」と「ランタイム」に分解して検索することにより、共起一致ページ、つまり、「宇宙ランタイム」という複合語を含まなくてもよいが「宇宙」及び「ランタイム」の両方を含むページを検索する。
【００２５】
図２において、上記４つのタイプのページの数を表す記号を定義する。
図示するように、本実施の形態では、特定サイトにおける完全一致ページの数を「α」とし、特定サイトにおける共起一致ページの数を「β」とし、全サイトにおける完全一致ページの数を「γ」とし、全サイトにおける共起一致ページの数を「δ」とする。
このように定義した場合、以下の条件式が成り立つ。
α ≦ β ≦ δ
α ≦ γ ≦ δ
ここで、βとγの大小は不定であるが、サイトの専門性を分析するためには有用である。
【００２６】
尚、本実施の形態では、単語の一例として、複合語を用い、文書データの一例として、ページを用い、第１の文書データ群の一例として、特定サイトを用い、第２の文書データ群の一例として、全サイトを用いている。また、第１の文書データ群内の単語に関連する文書データの数を示す第１の値の一例として、α又はβを用い、第２の文書データ群内の単語に関連する文書データの数を示す第２の値の一例として、γ又はδを用いている。更に、複数の構成語を含む文書データを第１の文書データ群から検索して得られた文書データの数を示す第１の値の一例として、βを用い、複数の構成語を含む文書データを第２の文書データ群から検索して得られた文書データの数を示す第２の値の一例として、δを用い、複合語を含む文書データを第１の文書データ群から検索して得られた文書データの数を示す第３の値の一例として、αを用い、複合語を含む文書データを第２の文書データ群から検索して得られた文書データの数を示す第４の値の一例として、γを用いている。
【００２７】
次に、５つの複合語Ｗ１〜Ｗ５を例にとり、誤訳らしさの評価方法について述べる。
図３は、複合語Ｗ１〜Ｗ５について、α、β、γ、δの値を示したグラフである。
複合語Ｗ１に関しては、αの値がある程度大きいことから、特定サイト内における完全一致ページが多数あることが分かる。従って、複合語Ｗ１は、特定サイト内で正しい訳語と言える。
複合語Ｗ２に関しては、βの値もγの値も一定以上あることから、特定サイト内における共起一致ページも全サイトにおける完全一致ページもある程度あることが分かる。従って、複合語Ｗ２は、正しい日本語であり、正しい訳語である可能性が高いと言える。
【００２８】
複合語Ｗ３に関しては、αの値もβの値も「０」に近いがγの値は一定以上あることから、特定サイト内における完全一致ページや共起一致ページは殆どないものの、全サイトにおける完全一致はある程度あることが分かる。従って、複合語Ｗ３は、正しい日本語であるが、特定サイト内では不適切である可能性が高いと言える。このような複合語については、例えば、α／γの値を求め、この値が所定の閾値以下であれば、特定サイトにおける訳語としては不適切であると判断するとよい。或いは、β／γの値を用いて同様の判断を行ってもよいし、α及びβの少なくとも何れか一方と、γ及びδの少なくとも何れか一方との比較結果に基づく判断であれば、以下なる基準に基づいて判断してもよい。
【００２９】
複合語Ｗ４に関しては、γの値が「０」であることから、全サイトにおける完全一致ページがないことが分かる。従って、複合語Ｗ４は、日本語として再検証の必要があると言える。
複合語Ｗ５に関しては、γの値が「０」でδの値も「０」に近いことから、全サイトにおいて完全一致ページがなく共起一致ページも殆どないことが分かる。従って、複合語Ｗ５は、日本語として不適切であると言える。
ここで、複合語Ｗ２，Ｗ３，Ｗ４については、更にβ／δを算出し、β／δが小さいものほど誤訳の可能性が高いと判断することもできる。
【００３０】
以上のことから分かるように、本実施の形態では、本来、実在する語を検索キーとして行われるインターネット検索を、実在しない語を検出するために利用している。
【００３１】
次に、本実施の形態におけるクライアント１０について詳細に説明する。尚、以下でも、英語で記述された原文書を機械翻訳して日本語の翻訳文書を取得し誤訳を検証することを想定する。但し、原文書及び翻訳文書の言語は、これに限られるものではない。
【００３２】
まず、クライアント１０の機能構成について説明する。
図４は、クライアント１０の機能構成例を示したブロック図である。
図示するように、クライアント１０は、翻訳指示部１１と、翻訳文書記憶部１２と、形態素解析部１３と、複合語リスト記憶部１４と、検索指示部１５とを備える。また、検索結果記憶部１６と、評価処理部１７と、評価情報記憶部１８と、辞書更新部１９とを備える。
【００３３】
翻訳指示部１１は、ユーザによる英語の文書の指定を翻訳エンジン２０に伝えてその英語の文書の日本語への翻訳を指示し、翻訳エンジン２０による翻訳の結果として日本語の文書を受け取る。
翻訳文書記憶部１２は、翻訳指示部１１が翻訳エンジン２０から受け取った日本語の文書を記憶する。
形態素解析部１３は、翻訳文書記憶部１２に記憶された日本語の文書に対して形態素解析を行い、複合語を抽出する。本実施の形態では、単語を取得する第１の取得部の一例として、形態素解析部１３を設けている。
【００３４】
複合語リスト記憶部１４は、形態素解析部１３が抽出した複合語のリスト（複合語リスト）を記憶する。
検索指示部１５は、複合語リスト記憶部１４に記憶された複合語に関連するページを特定サイト及び全サイトから検索する検索クエリを検索エンジン３０に投入し、検索エンジン３０による検索結果を受け取る。本実施の形態では、単語に関連する文書データを第１の文書データ群及び第２の文書データ群の両方から検索した検索結果を取得する第２の取得部の一例として、検索指示部１５を設けている。
検索結果記憶部１６は、検索指示部１５が検索エンジン３０から受け取った検索結果を記憶する。
【００３５】
評価処理部１７は、検索結果記憶部１６に記憶された検索結果に基づいて、複合語の誤訳らしさを示す評価情報（各複合語のレベルの情報）を生成する。本実施の形態では、単語の第１の文書データ群に対応する分野における訳語としての妥当性を表す指標の一例として、評価情報を用いており、指標を生成する生成部の一例として、評価処理部１７を設けている。
評価情報記憶部１８は、評価処理部１７が生成した評価情報を記憶する。
辞書更新部１９は、翻訳エンジン２０が機械翻訳を行う際に参照する辞書を更新する。その際、評価情報記憶部１８に記憶された評価情報をユーザに提示し、各複合語に関して辞書の更新を行うかどうかの指示をユーザに求めてもよい。
【００３６】
次いで、本実施の形態の動作について詳細に説明する。
まず、ユーザが、翻訳エンジン２０が提供するページをクライアント１０に表示し、そのページ上で翻訳対象の英語の文書を指定する操作を行ったとする。すると、クライアント１０では、翻訳指示部１１が動作を開始する。
【００３７】
図５は、このときの翻訳指示部１１の動作例を示したフローチャートである。
まず、翻訳指示部１１は、翻訳対象の英語の文書のユーザによる指定を受け付ける（ステップ１０１）。ここで、翻訳対象の英語の文書は、インターネット上のページでもよいし、特定のアプリケーションで作成されてクライアント１０内に記憶された電子文書であってもよい。
次に、翻訳指示部１１は、指定された英語の文書の翻訳を翻訳エンジン２０に指示する（ステップ１０２）。すると、翻訳エンジン２０は、英語の文書に対して機械翻訳を行い、日本語の文書を取得する。
これにより、翻訳指示部１１は、機械翻訳によって得られた日本語の文書を翻訳エンジン２０から受け取る（ステップ１０３）。そして、この受け取った日本語の文書を翻訳文書記憶部１２に記憶し、表示機構９０ｄ（図１３参照）に表示する（ステップ１０４）。
【００３８】
このようにして、日本語の文書が翻訳文書記憶部１２に記憶されると、形態素解析部１３が、その日本語の文書に対して形態素解析を行い、誤訳らしさの検証の対象である複合語を抽出する。
【００３９】
図６は、このときの形態素解析部１３の動作例を示したフローチャートである。
まず、形態素解析部１３は、機械翻訳によって得られた日本語の文書を翻訳文書記憶部１２から読み出す（ステップ１２１）。
次に、形態素解析部１３は、日本語の文書の形態素解析を行うことにより、複合語を抽出する（ステップ１２２）。尚、ここで抽出される複合語は、一語とは限らず、一般に複数の複合語が抽出される。
そして、形態素解析部１３は、抽出した複合語を複合語リストとして複合語リスト記憶部１４に記憶する（ステップ１２３）。
【００４０】
このようにして、複合語リスト記憶部１４に複合語リストが記憶されると、検索指示部１５が、検索エンジン３０を用いて、複合語リストに含まれる複合語に関連するページのインターネット上での検索を行う。
【００４１】
図７は、このときの検索指示部１５の動作例を示したフローチャートである。また、この動作例において検索エンジン３０に送信される検索クエリの例を図８に示す。
まず、検索指示部１５は、複合語リスト記憶部１４に記憶された１つの複合語を取り出し、検索結果記憶部１６における複合語欄にセットする（ステップ１４１）。尚、検索結果記憶部１６における記憶形式については、後で詳細に説明する。
【００４２】
次に、検索指示部１５は、特定サイトにおける完全一致ページの検索を検索エンジン３０に指示する（ステップ１４２）。このとき、検索指示部１５は、例えば、図８（ａ）のような検索クエリを検索エンジン３０に送信する。この検索クエリは、複合語「ＸＹＺ」を引用符（図では「％２２」と表記）で囲んで検索語として指定したものとなっている。また、「vs=ibm.com」という記述により、特定サイトとして「ibm.com」が指定されている。すると、検索エンジン３０は、特定サイトにおける完全一致ページを検索し、そのようなページの数αをクライアント１０に返す。
これにより、検索指示部１５は、検索エンジン３０からαを取得し、検索結果記憶部１６のα欄にセットする（ステップ１４３）。
【００４３】
また、検索指示部１５は、特定サイトにおける共起一致ページの検索を検索エンジン３０に指示する（ステップ１４４）。このとき、検索指示部１５は、例えば、図８（ｂ）のような検索クエリを検索エンジン３０に送信する。この検索クエリは、複合語「ＸＹＺ」を引用符で囲まずに検索語として指定したものとなっている。また、「vs=ibm.com」という記述により、特定サイトとして「ibm.com」が指定されている。すると、検索エンジン３０は、特定サイトにおける共起一致ページを検索し、そのようなページの数βをクライアント１０に返す。
これにより、検索指示部１５は、検索エンジン３０からβを取得し、検索結果記憶部１６のβ欄にセットする（ステップ１４５）。
【００４４】
更に、検索指示部１５は、全サイトにおける完全一致ページの検索を検索エンジン３０に指示する（ステップ１４６）。このとき、検索指示部１５は、例えば、図８（ｃ）のような検索クエリを検索エンジン３０に送信する。この検索クエリは、複合語「ＸＹＺ」を引用符（図では「％２２」と表記）で囲んで検索語として指定したものとなっている。また、「vs=」という記述はなく、特定サイトは指定されていない。すると、検索エンジン３０は、全サイトにおける完全一致ページを検索し、そのようなページの数γをクライアント１０に返す。
これにより、検索指示部１５は、検索エンジン３０からγを取得し、検索結果記憶部１６のγ欄にセットする（ステップ１４７）。
【００４５】
更にまた、検索指示部１５は、全サイトにおける共起一致ページの検索を検索エンジン３０に指示する（ステップ１４８）。このとき、検索指示部１５は、例えば、図８（ｄ）のような検索クエリを検索エンジン３０に送信する。この検索クエリは、複合語「ＸＹＺ」を引用符で囲まずに検索語として指定したものとなっている。また、「vs=」という記述はなく、特定サイトは指定されていない。すると、検索エンジン３０は、全サイトにおける共起一致ページを検索し、そのようなページの数δをクライアント１０に返す。
これにより、検索指示部１５、検索エンジン３０からδを取得し、検索結果記憶部１６のδ欄にセットする（ステップ１４９）。
【００４６】
その後、検索指示部１５は、複合語リスト記憶部１４に未処理の複合語が記憶されているかどうかを判定する（ステップ１５０）。そして、そのような複合語が記憶されていれば、その複合語についてステップ１４１〜１４９の処理を繰り返す。また、そのような複合語が記憶されていなければ、処理を終了する。
【００４７】
ここで、このような処理により検索結果記憶部１６に記憶される検索結果について説明する。
図９は、検索結果記憶部１６に記憶される検索結果の一例を示した図である。
図示するように、検索結果は、複合語と、αの値と、βの値と、γの値と、δの値とを対応付けたものとなっている。尚、図９では、β／δの値も対応付けられているが、これは説明の便宜上含めたものであり、実際には検索結果記憶部１６に記憶しなくてもよい。また、図９は、図７の処理に従って情報が記憶されたときの状態を示しており、機械翻訳により得られた日本語の文書に出現する複合語の順に、検索結果が記憶されている。例えば、機械翻訳により得られた日本語の文書に最初に出現する複合語は「オープン・ソース」であり、特定サイトに、「オープン・ソース」を含むページが３８３０件あり、「オープン」及び「ソース」を含むページが５６１０件あり、全サイトに、「オープン・ソース」を含むページが３０００万件あり、「オープン」及び「ソース」を含むページが４３００万件あることが示されている。
【００４８】
このようにして、検索結果記憶部１６に検索結果が記憶されると、評価処理部１７が、この情報に基づいて、各複合語の誤訳らしさのレベルである評価情報を生成する。
【００４９】
即ち、評価処理部１７は、検索結果を経験則から求めた次の４つのクライテリアにあてはめて、訳語として採用された複合語を、「正しい」、「注意が必要」、「修正が必要」に振り分ける。
Ａ．特定サイト内で完全一致ページが２つ以上見つかった場合に複合語に割り当てられるクライテリアである。このクライテリアに割り当てられた複合語は、特定サイトにおける訳語として正しいとみなすことができる。
Ｂ．特定サイト内で完全一致ページが２つ以上見つからなかったものの、全サイトでは完全一致ページが２つ以上見つかった場合に複合語に割り当てられるクライテリアである。このクライテリアに分類された複合語は、日本語としてほぼ正しいが、特定サイトでは適切でない可能性があるため、注意が必要である。
Ｃ．特定サイト内でも全サイトでも完全一致ページが２つ以上見つからなかった場合に複合語に割り当てられるクライテリアである。このクライテリアに分類された複合語は、誤訳の可能性があるので、注意を要する。
Ｄ．上のどの条件にもあてはまらず、特定サイト内で共起一致ページが見つからなかった場合に複合語に割り当てられるクライテリアである。このクライテリアに分類された複合語は、訳語の可能性が高いため、修正が必要である。
【００５０】
また、上記で注意を必要とするクライテリアが割り当てられた複合語については、評価式により、注意を払うプライオリティを付ける。ここで、評価式には、全サイトにおける共起一致ページの数に対する特定サイト内での共起一致ページの数の割合を用いる。即ち、複合語を構成する複数の単語の共起出現頻度と、それらの単語が複合語と同じ並び順で現れる場合の出現頻度との比を求める。
この値は、大きいほど、その複合語の特定サイトへの浸透度が高いので、誤訳でない可能性が高い。また、小さいほど、その複合語の特定サイトへの浸透度が低いので、誤訳である可能性が高く、注意が必要である。
但し、この値がどの程度の大きさとなるかは、特定サイトとして指定されたサイトの種類（ドメインや文書の種類）によって異なってくるので、値の平均や、値の平均の１０分の１を閾値として用いて、クライテリアを３段階（レベル）に分け、注意を払うときの目安にする。
【００５１】
図１０は、評価情報を生成するときの評価処理部１７の動作例を示したフローチャートである。尚、この動作例では、注意を必要とするクライテリアではないが、クライテリアＡも評価式を用いて２段階（レベル）に分けている。また、この動作に先立ち、全ての複合語に対するβ／δの平均値ＡＶＧを求め、評価処理部１７が参照可能なメモリに記憶しておくものとする。例えば、図９の例の場合、ＡＶＧ＝（0.0001305＋0.0000000＋0.0003688＋0.0000097＋0.0006135＋0.1043860＋0.0029358＋0.0051106＋0.0384384＋0.0002405＋0.0000000＋0.0001655）／12＝0.0126999となるので、この値がメモリに記憶されている。
【００５２】
まず、評価処理部１７は、検索結果記憶部１６に記憶された検索結果から１行を読み込む（ステップ１６１）。
次に、評価処理部１７は、読み込んだ検索結果におけるβの値が「０」よりも大きいかどうかを判定する（ステップ１６２）。
ここで、βの値が「０」よりも大きければ、評価処理部１７は、読み込んだ検索結果におけるαの値が「１」よりも大きいかどうかを判定する（ステップ１６３）。
その結果、αの値が「１」よりも大きければ、処理対象の複合語はレベルＡに分類される。但し、本実施の形態では、レベルＡをβ／δの値によってレベルＡ１とレベルＡ２に分けているので、複合語をこの何れかに分類する。即ち、評価処理部１７は、読み込んだ検索結果におけるβとδからβ／δを算出すると共にメモリからＡＶＧを読み出し、β／δとＡＶＧ×０．１の大小関係を判定する（ステップ１６４）。そして、β／δがＡＶＧ×０．１以上であれば、処理対象の複合語をレベルＡ１に分類する（ステップ１６５）。つまり、評価情報記憶部１８のレベルＡ１に関連付けてその複合語を記憶する。また、β／δがＡＶＧ×０．１未満であれば、処理対象の複合語をレベルＡ２に分類する（ステップ１６６）。つまり、評価情報記憶部１８のレベルＡ２に関連付けてその複合語を記憶する。
【００５３】
一方、ステップ１６３でαの値が「１」以下であれば、評価処理部１７は、ステップ１６１で読み込んだ検索結果におけるγの値が「１」よりも大きいかどうかを判定する（ステップ１６７）。そして、γの値が「１」よりも大きければ、評価処理部１７は、処理対象の複合語をレベルＢに分類する（ステップ１６８）。つまり、評価情報記憶部１８のレベルＢに関連付けてその複合語を記憶する。
【００５４】
また、γの値が「１」以下であれば、処理対象の複合語はレベルＣに分類される。但し、本実施の形態では、レベルＣをβ／δの値によってレベルＣ１とレベルＣ２とレベルＣ３に分けているので、複合語をこの何れかに分類する。即ち、評価処理部１７は、読み込んだ検索結果におけるβとδからβ／δを算出すると共にメモリからＡＶＧを読み出し、β／δとＡＶＧ、β／δとＡＶＧ×０．１の大小関係を判定する（ステップ１６９）。そして、β／δがＡＶＧ以上であれば、処理対象の複合語をレベルＣ１に分類する（ステップ１７０）。つまり、評価情報記憶部１８のレベルＣ１に関連付けてその複合語を記憶する。また、β／δがＡＶＧ未満かつＡＶＧ×０．１以上であれば、処理対象の複合語をレベルＣ２に分類する（ステップ１７１）。つまり、評価情報記憶部１８のレベルＣ２に関連付けてその複合語を記憶する。更に、β／δがＡＶＧ×０．１未満であれば、処理対象の複合語をレベルＣ３に分類する（ステップ１７２）。つまり、評価情報記憶部１８のレベルＣ３に関連付けてその複合語を記憶する。
【００５５】
また、ステップ１６２でβの値が「０」であれば、評価処理部１７は、処理対象の複合語をレベルＤに分類する（ステップ１７３）。つまり、評価情報記憶部１８のレベルＤに関連付けてその複合語を記憶する。
【００５６】
その後、評価処理部１７は、検索結果記憶部１６に未処理の検索結果が記憶されているかどうかを判定する（ステップ１７４）。そして、そのような検索結果が記憶されていれば、その検索結果についてステップ１６１〜１７３の処理を繰り返す。また、そのような検索結果が記憶されていなければ、処理を終了する。
【００５７】
ここで、このような処理により評価情報記憶部１８に記憶される評価情報について説明する。
図１１は、評価情報記憶部１８に記憶される評価情報の一例を示した図である。
図示するように、評価情報は、レベルと、複合語とを対応付けたものとなっている。
例えば、複合語「オープン・ソース」は、β＝5610＞0、かつ、α＝3830＞1、かつ、β／δ＝0.0001305＜0.0012700＝ＡＶＧ×0.1なので、レベルＡ２に対応付けられている。  複合語「群集方法」は、β＝0なので、レベルＤに対応付けられている。
複合語「アプリケーション・セキュリティー問題」は、β＝5790＞0、かつ、α＝0≦1、かつ、γ＝0≦1、かつ、β／δ＝0.0003688＜0.0012700＝ＡＶＧ×0.1なので、レベルＣ３に対応付けられている。
【００５８】
このようにして、評価情報記憶部１８に評価情報が記憶されると、辞書更新部１９が、評価情報に基づくユーザの指示により、機械翻訳で採用された日本語の複合語を、翻訳前の英語の複合語の訳語として辞書に登録する。
【００５９】
図１２は、このときの辞書更新部１９の動作例を示したフローチャートである。
まず、辞書更新部１９は、評価情報記憶部１８に記憶された評価情報から１行を読み出す（ステップ１８１）。そして、図５のステップ１０４で表示機構９０ｄ（図１３参照）に表示された日本語の文書上で、この読み出した評価情報に含まれる複合語を、この読み出した評価情報に含まれるレベルに応じた属性で表示する（ステップ１８２）。ここで、属性としては、例えば、複合語を表示する際の表示色を用いるとよい。具体的には、レベルＡに分類された複合語は緑色で、レベルＢに分類された複合語は青色で、レベルＣに分類された複合語は黄色で、レベルＤに分類された複合語は赤色で表示するようなことが考えられる。
【００６０】
その後、辞書更新部１９は、評価情報記憶部１８に記憶された評価情報から全ての行を読み出したかどうかを判定する（ステップ１８３）。そして、全ての行を読み出していなければ、ステップ１８１〜１８２の処理を繰り返す。また、全ての行を読み出していれば、日本語の文書上における複合語の表示に基づくユーザ操作により、複合語を辞書に登録する処理を行う。
【００６１】
即ち、まず、辞書更新部１９は、複合語の辞書への登録作業を行わないことをユーザが明示的に選択したかどうかを判定する（ステップ１８４）。ここで、複合語の辞書への登録作業を行わないことが選択された場合は、処理を終了するが、複合語の辞書への登録作業を行わないことが選択されていない場合は、ユーザによる特定の複合語の辞書への登録操作が一定時間内に行われたかどうかを判定する（ステップ１８５）。
その結果、特定の複合語の辞書への登録操作が一定時間内に行われていれば、指定された複合語を辞書に登録し（ステップ１８６）、ステップ１８４に戻る。一方、特定の複合語の辞書への登録操作が一定時間内に行われていなければ、複合語の辞書への登録は行わずに、ステップ１８４に戻る。
【００６２】
尚、ここで述べた複合語の評価は、厳密に言えば、図３を参照して説明した複合語の評価と異なる。しかしながら、複合語を検索キーとしてインターネット検索を行ったときの全サイトでのヒット数に比べて特定サイトでのヒット数が極端に少ない場合にその複合語は特定サイトでの訳語として適切ではない、という考え方においては共通している。
また逆に、全サイトでのヒット数に比べて特定サイトでのヒット数が極端に少ない場合にその複合語は特定サイトでの訳語として適切ではない、という考え方さえ取り入れていれば、その他の条件は様々に変更可能である。例えば、図１０では、β＞０、かつ、α＞１のときに、β／δについて評価するようにしたが、β＞０という条件を取り除いてもよい。また、β＞０、かつ、α≦１、かつ、γ≦１のときに、β／δについて評価するようにしたが、β＞０及びα≦１という条件を取り除いたり、β＞０及びγ≦１という条件を取り除いたりしてもよい。
【００６３】
更に、任意の条件で定義したクライテリアの中でのレベルを決定するために、β／δの値を用いるものとして発明を捉えてもよい。即ち、β／δが第１の閾値以上であれば、特定サイトに対応する分野における訳語としての妥当性を第１のレベルとし、β／δが第１の閾値以下の第２の閾値よりも小さければ、特定サイトに対応する分野における訳語としての妥当性を第１のレベルよりも低い第２のレベルとする、という方法でレベルを決定するものと考えてもよい。
【００６４】
以上、本実施の形態について説明してきた。
このように、本実施の形態では、ある複合語を含むページを特定サイトと全サイトで検索し、特定のサイトでのヒット数と全サイトでのヒット数とに基づいて、その複合語の誤訳らしさを数値化した。これにより、特定サイトの文脈における訳語として適切かを検証すべき複合語の順位付けが可能になり、検証すべき複合語を手作業で検出していた場合に比べて、検出に要する時間を大幅に短縮することができた。また、人の手を殆ど煩わさずに、複合語について、誤訳かどうかを、コーパスを用いなくても見極められるようになった。
【００６５】
尚、本実施の形態では、２つ以上の単語が結合してできた単語である複合語を誤訳検出の対象としたが、それ以上分けることができない単語である単純語を誤訳検出の対象としてもよい。その場合は、完全一致と共起一致の区別はなくなるので、α＝β、かつ、γ＝δとなる。例えば、特定サイトに対応する分野がコンピュータ関係である場合に、その特定サイトの翻訳エンジンが「authority」の訳語として「権力者」を採用したとする。この場合、全サイトを対象として「権力者」を検索すると、多くのページがヒットするが、特定サイトを対象として「権力者」を検索した場合、ヒット数はそれほど多くないと考えられる。そこで、「権力者」は、特定サイトでの訳語としては適切でないと判断し、ユーザに検証を促し、コンピュータ関係の適切な訳語である「オーソリティ」を得ることができる。
【００６６】
また、本実施の形態では、単語を含むページを検索するようにしたが、例えば、単語がインデックスとして登録されているページのように、単語に関連するページを検索するようにしてもよい。
【００６７】
更に、本実施の形態では、クライアント１０が形態素解析を行ったが、必ずしもこのような形態には限られない。即ち、形態素解析を行う形態素解析エンジンをクライアント１０の外部に設け、クライアント１０が、形態素解析エンジンに翻訳文書を渡して形態素解析を指示し、その結果を形態素解析エンジンから受け取るようにしてもよい。
また逆に、本実施の形態では、クライアント１０が、外部に設けられた翻訳エンジン２０に翻訳を指示し、外部に設けられた検索エンジン３０に検索を指示するようにしたが、必ずしもこのような形態には限られない。クライアント１０が自身で翻訳を行ったり自身で検索を行ったりする構成を採用してもよい。
【００６８】
更にまた、本実施の形態では、イントラネットに接続された翻訳エンジン２０が採用した訳語が、イントラネットで接続された企業等が関係する分野における訳語として適切かどうかを検証するためのシステムについて説明した。しかしながら、クライアント１０が、ある分野を指定して、その分野における訳語として適切かどうかをサーバに問い合わせると、サーバが、訳語に数値的評価を与えて、ユーザによる誤訳の検証を促すようにしてもよい。
【００６９】
最後に、本実施の形態を適用するのに好適なコンピュータのハードウェア構成について説明する。図１３は、このようなコンピュータのハードウェア構成の一例を示した図である。図示するように、コンピュータは、演算手段であるＣＰＵ（Central Processing Unit）９０ａと、Ｍ／Ｂ（マザーボード）チップセット９０ｂを介してＣＰＵ９０ａに接続されたメインメモリ９０ｃと、同じくＭ／Ｂチップセット９０ｂを介してＣＰＵ９０ａに接続された表示機構９０ｄとを備える。また、Ｍ／Ｂチップセット９０ｂには、ブリッジ回路９０ｅを介して、ネットワークインターフェイス９０ｆと、磁気ディスク装置（ＨＤＤ）９０ｇと、音声機構９０ｈと、キーボード／マウス９０ｉと、フレキシブルディスクドライブ９０ｊとが接続されている。
【００７０】
尚、図１３において、各構成要素は、バスを介して接続される。例えば、ＣＰＵ９０ａとＭ／Ｂチップセット９０ｂの間や、Ｍ／Ｂチップセット９０ｂとメインメモリ９０ｃの間は、ＣＰＵバスを介して接続される。また、Ｍ／Ｂチップセット９０ｂと表示機構９０ｄとの間は、ＡＧＰ（Accelerated Graphics Port）を介して接続されてもよいが、表示機構９０ｄがＰＣＩ Ｅｘｐｒｅｓｓ対応のビデオカードを含む場合、Ｍ／Ｂチップセット９０ｂとこのビデオカードの間は、ＰＣＩ Ｅｘｐｒｅｓｓ（ＰＣＩｅ）バスを介して接続される。また、ブリッジ回路９０ｅと接続する場合、ネットワークインターフェイス９０ｆについては、例えば、ＰＣＩ Ｅｘｐｒｅｓｓを用いることができる。また、磁気ディスク装置９０ｇについては、例えば、シリアルＡＴＡ（AT Attachment）、パラレル転送のＡＴＡ、ＰＣＩ（Peripheral Components Interconnect）を用いることができる。更に、キーボード／マウス９０ｉ、及び、フレキシブルディスクドライブ９０ｊについては、ＵＳＢ（Universal Serial Bus）を用いることができる。
【００７１】
ここで、本発明は、全てハードウェアで実現してもよいし、全てソフトウェアで実現してもよい。また、ハードウェア及びソフトウェアの両方により実現することも可能である。また、本発明は、コンピュータ、データ処理システム、コンピュータプログラムとして実現することができる。このコンピュータプログラムは、コンピュータにより読取り可能な媒体に記憶され、提供され得る。ここで、媒体としては、電子的、磁気的、光学的、電磁的、赤外線又は半導体システム（装置又は機器）、或いは、伝搬媒体が考えられる。また、コンピュータにより読取り可能な媒体としては、半導体、ソリッドステート記憶装置、磁気テープ、取り外し可能なコンピュータディスケット、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）、リードオンリーメモリ（ＲＯＭ）、リジッド磁気ディスク、及び光ディスクが例示される。現時点における光ディスクの例には、コンパクトディスク−リードオンリーメモリ（ＣＤ−ＲＯＭ）、コンパクトディスク−リード／ライト（ＣＤ−Ｒ／Ｗ）及びＤＶＤが含まれる。
【００７２】
以上、本発明を実施の形態を用いて説明したが、本発明の技術的範囲は上記実施の形態には限定されない。本発明の精神及び範囲から逸脱することなく様々に変更したり代替態様を採用したりすることが可能なことは、当業者に明らかである。
【符号の説明】
【００７３】
１０…クライアント、１１…翻訳指示部、１２…翻訳文書記憶部、１３…形態素解析部、１４…複合語リスト記憶部、１５…検索指示部、１６…検索結果記憶部、１７…評価処理部、１８…評価情報記憶部、１９…辞書更新部、２０…翻訳エンジン、３０…検索エンジン
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【国際調査報告】
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2010061733.tif 000017