(57)【要約】      （修正有）【課題】ドメイン適合検証／修正サービスを含む多言語翻訳のための方法およびシステムを提供する。【解決手段】ジェネリック機械翻訳エンジンによって提供される翻訳を自動検証するシステムおよび方法は、ジェネリック機械翻訳（ＧＭＴ）エンジンと、ドメイン固有の多言語専門用語辞書（ＤＳ）と、翻訳処理装置と、を含む。翻訳処理装置は、第１の翻訳テキストに入力されたテキストの１回目の翻訳を取得するためにＧＭＴエンジンの１回目の呼び出しを行い、第１の翻訳テキストに含まれるドメイン固有の専門用語項目の存在を検証し、ＤＳを用いて第１の翻訳テキストの正確さを判断する中で、誤訳を判断する際、ドメイン固有の専門用語項目をＤＳからのドメイン固有の翻訳テキスト項目に置き換える。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
ドメイン適合検証／訂正サービスを含む多言語翻訳を行う方法であって、
ジェネリック機械翻訳サービスによってドメイン固有の専門用語を含む第１の言語項目を対応する第２の言語項目へ一回目の翻訳を行うステップと、
前記ドメイン固有の専門用語を含むドメイン固有の多言語専門用語辞書にアクセスすることによって前記第１の言語項目に照らして前記第２の言語項目における専門用語翻訳の正確さを検証するステップと、
前記第２の言語項目において選択された専門用語と前記専門用語辞書によって選択された専門用語の翻訳との間に不一致が識別された場合、前記第２の言語項目において選択された専門用語を前記専門用語辞書から選択された専門用語の専門用語翻訳に置き換えるステップと、
前記専門用語翻訳を含む前記第１の言語項目の文脈的な翻訳を含む前記専門用語翻訳を含む前記第１の言語項目の２回目の翻訳を行うために前記ジェネリック機械翻訳サービスへアクセスするステップと、
を含む方法。
【請求項２】
前記選択された専門用語が前記第１の言語項目にソース用語を含み、前記第２の言語項目に対応する翻訳用語を含み、前記検証ステップが前記ソース用語または前記翻訳された用語が前記ドメイン固有の多言語専門用語辞書に含まれているかを識別することを含む請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記識別ステップが前記翻訳された用語のソース部分が前記第１の言語項目に存在しているかをチェックするステップを含む請求項２に記載の方法。
【請求項４】
前記第１の言語項目は原文を含み、前記チェックステップが前記原文における前記ソース部分の存在を確認するステップを含む、請求項３に記載の方法。
【請求項５】
前記原文における前記ソース部分の存在を確認する際、前記翻訳された用語のターゲット部分が前記第２の言語項目に存在しているかについての２回目のチェックを行う請求項４に記載の方法。
【請求項６】
前記２回目のチェックが前記第２の言語項目中に前記ターゲット部分の存在を確認する際、前記方法が前記原文の前記ソース部分の発生頻度をカウントする１回目のカウントステップと前記対応する第２の言語項目に前記ターゲット部分の発生頻度をカウントする２回目のカウントステップを更に含み、前記１回目のカウントステップと前記２回目のカウントステップにおいて発生頻度が同じであれば、前記対応する第２の言語項目を前記専門用語辞書の専門用語ベースに対して正確な一致した翻訳であるとして受容する、請求項５に記載の方法。
【請求項７】
前記２回目のチェックステップが前記第２の言語項目における前記ターゲット部分の存在を確認する際、前記方法が、前記原文中の前記ソース部分の発生頻度をカウントする１回目のカウントステップと前記対応する第２の言語項目における前記ターゲット部分の発生頻度をカウントする２回目のカウントステップを更に含み、前記１回目のカウントステップと前記２回目のカウントステップにおいて発生頻度が異なる場合、前記対応する第２の言語項目において誤訳を突き止め、他の翻訳候補を提案する、請求項５に記載の方法。
【請求項８】
前記誤訳を突き止めるステップが前記対応する第２の言語項目に前記誤訳の相対位置を識別するステップを含む請求項７に記載の方法。
【請求項９】
ジェネリック機械翻訳エンジンによって提供される翻訳自動検証システムであって、
ジェネリック機械翻訳エンジンと、
ドメイン固有の多言語専門用語辞書と、
翻訳処理装置であって、
第１の翻訳テキストに入力されるテキストの１回目の翻訳を取得するために前記ジェネリック機械翻訳エンジンの１回目の呼び出しを行い、
前記第１の翻訳テキストにドメイン固有の専門用語項目が存在しているかどうかを検証し、
前記ＤＳを用いて前記第１の翻訳テキストの正確さを判断する中で、誤訳かどうかについて判断する際、前記ドメイン固有の専門用語項目を前記ドメイン固有の多言語専門用語辞書からのドメイン固有の翻訳テキスト項目に置き換えることにて正確さの判断を行い、
前記ドメイン固有の翻訳テキスト項目を含む前記入力されたテキストの第２の翻訳テキストを取得するために前記ジェネリック機械翻訳エンジンの２回目の呼び出しを行う
翻訳処理装置と、
を含む自動検証システム。
【請求項１０】
前記翻訳処理装置が、前記入力されたテキストと前記第２の翻訳テキストにおいて前記ドメイン固有の翻訳テキスト項目に対応するソースと翻訳部分の発生頻度をカウントすることを含む前記第２の翻訳テキストの２回目の判断を更に実行する、請求項９に記載のシステム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
このアプリケーションに資金を提供する政府機関は契約番号２７０９９９、プログラム名「有機言語（Ｏｒｇａｎｉｃ．Ｌｉｎｇｕａ）」下で規定された欧州連合である。
【０００２】
本発明の実施形態は、第１の言語テキストから第２の言語テキストへの機械翻訳サービスに係り、より詳細には、ジェネリック（総称または汎用の）機械翻訳サービスを用いてテキスト内のドメイン固有専門用語の翻訳に関する。「ｄｏｍａｉｎ−ｓｐｅｃｉｆｉｃ（ドメイン固有）」は専門用語が特定の分野（例えば、農業）、問題または表現ドメイン（領域）に特化していることを意味する。
【背景技術】
【０００３】
例えば、Ｇｏｏｇｌｅ翻訳（商標）、Ｂｉｎｇ（商標）などの多くの言語ペアに対して使用することができる数多くのジェネリック機械翻訳サービスがある。これらのサービスによって相対的に簡単なテキスト翻訳が可能となり、ドキュメントライブラリが多言語化されうる。このようなサービスは、（例えば、）より一般的な言語に比べてエストニア語などのようにあまり知られていないかまたは需要の少ない言語で書き込まれたドキュメントへのアクセスを可能にするために有益である。しかし、ドメイン固有のテキストへジェネリック機械翻訳（ＧＭＴ）を用いて翻訳を行う際、翻訳がドメイン固有の専門用語の翻訳に関している場合は特に、翻訳が誤った翻訳結果を生じる場合が多いという問題があった。このような翻訳は理解できないかまたは誤解を生じる。
【０００４】
例：
英語の原文：  Ｃｏｎｓｅｑｕｅｎｔｌｙ，  ｆａｒｍｅｒｓ  ｔｅｎｄ  ｔｏ  ｉｍｐｌｅｍｅｎｔ  ａ  ｂｒｏａｄ  ｎｏｎ−ｆｏｃｕｓｅｄ  ｗｅｅｄ−ｃｏｎｔｒｏｌ  ｓｔｒａｔｅｇｙ，  ｏｎ  ｔｈｅ  ｂａｓｉｓ  ｏｆ  ｂｒｏａｄ  ｓｐｅｃｔｒｕｍ  ｐｒｏｄｕｃｔｓ  ａｎｄ  ｍｉｘｔｕｒｅｓ  ｏｆ  ｄｉｆｆｅｒｅｎｔ  ｐｒｏｄｕｃｔｓ．（その結果、農家は広い範囲を対象とした生産物と様々な生産物の混合とに基づいて広く包括的な雑草防除戦略を実行する傾向がある。）
【０００５】
スペイン語のＧｏｏｇｌｅ翻訳：Ｅｎ  ｃｏｎｓｅｃｕｅｎｃｉａ，  ｌｏｓ  ａｇｒｉｃｕｌｔｏｒｅｓ  ｔｉｅｎｄｅｎ  ａ  ａｐｌｉｃａｒ  ｕｎａ  ａｍｐｌｉａ  ｙ  ｎｏ  ｃｅｎｔｒａｄａ  ｅｎ  ｌａ  ｅｓｔｒａｔｅｇｉａ  ｄｅ  ｃｏｎｔｒｏｌ  ｄｅ  ｍａｌｅｚａｓ，  ｓｏｂｒｅ  ｌａ  ｂａｓｅ  ｄｅ  ｐｒｏｄｕｃｔｏｓ  ｄｅ  ａｍｐｌｉｏ  ｅｓｐｅｃｔｒｏ  ｙ  ｌａｓ  ｍｅｚｃｌａｓ  ｏ  ｐｒｏｄｕｃｔｏｓ  ｄｉｆｅｒｅｎｔｅｓ．  （その結果、農民は広く、広域スペクトルの製品との混合物、または別の製品をベースに、雑草防除戦略に焦点を当てていないを適用する傾向がある。）
【０００６】
スペイン語のＢｉｎｇ翻訳：Ｅｎ  ｃｏｎｓｅｃｕｅｎｃｉａ，  ｌｏｓ  ａｇｒｉｃｕｌｔｏｒｅｓ  ｔｉｅｎｄｅｎ  ａ  ａｐｌｉｃａｒ  ｕｎａ  ｅｓｔｒａｔｅｇｉａ  ａｍｐｌｉａ  ｐａｒａ  ｃｏｎｔｒｏｌ  ｄｅ  ｍａｌｅｚａｓ  ｎｏ  ｃｅｎｔｒａｄｏ，  ｓｏｂｒｅ  ｌａ  ｂａｓｅ  ｄｅ  ｐｒｏｄｕｃｔｏｓ  ｄｅ  ａｍｐｌｉｏ  ｅｓｐｅｃｔｒｏ  ｙ  ｌａｓ  ｍｅｚｃｌａｓ  ｄｅ  ｄｉｆｅｒｅｎｔｅｓ  ｐｒｏｄｕｃｔｏｓ．  （その結果、農家は広いスペクトルの製品と異なる製品の混合物に基づいて包括的戦略を中心と雑草防除を実施しない傾向がある。）
【０００７】
ドメイン適合翻訳モデル：Ｐｏｒ  ｃｏｎｓｉｇｕｉｅｎｔｅ，  ｌｏｓ  ａｇｒｉｃｕｌｔｏｒｅｓ  ｔｉｅｎｅｎ  ｔｅｎｄｅｎｃｉａ  ａ  ｎｏ  ａｐｌｉｃａｒ  ｕｎａ  ａｍｐｌｉａ  ｅｓｔｒａｔｅｇｉａ  ｃｅｎｔｒａｄａ  ｃｏｎｔｒｏｌ  ｄｅ  ｍａｌａｓ  ｈｉｅｒｂａｓ，  ｓｏｂｒｅ  ｌａ  ｂａｓｅ  ｄｅ  ａｍｐｌｉｏ  ｅｓｐｅｃｔｒｏ  ｐｒｏｄｕｃｔｏｓ  ｙ  ｍｅｚｃｌａｓ  ｄｅ  ｐｒｏｄｕｃｔｏｓ  ｄｉｆｅｒｅｎｔｅｓ．  （その結果、農家は広範囲を対象とした生産物と様々な生産物の混合とに基づいて広く包括的な雑草防除戦略を実行する傾向がある。）
【０００８】
正しい専門用語翻訳：雑草防除＝ｃｏｎｔｒｏｌ  ｄｅ  ｍａｌａｓ  ｈｉｅｒｂａｓ
【０００９】
正確な専門用語の翻訳を実現するために知られている解決法は、関連する特定の言語に対してドメイン適合翻訳モデルシステムを独自にトレーニングすることである。しかしながら、このようなトレーニングは、統計的機械翻訳（「ＳＭＴ」）の有意な専門知識としかるべき量のイン‐ドメインとジェネリック対訳テキストの両方を必要とすることから、トルコ語やエストニア語などの低リソース言語においては特に、容易に実現可能ではない。したがって、技術的なスキルの欠如または対訳データの欠如などのいずれかの理由により、コンテンツプロバイダが専用翻訳システムのトレーニングを希望しない中で、正確に翻訳するシステムが必要とされている。しかしながら、コンテンツプロバイダが、サービスによって提供されるジェネリック翻訳を改善するために役立つ多言語のイン‐ドメイン専門用語辞書を自由に使えるようになれば、上記の問題は克服できる。このようなサービスは誤訳された専門用語を検出するだけでなくこれらの専門用語のより上質な翻訳を提案する多言語専門用語の検証／修正サービスを実行する。
【００１０】
より具体的には、バイリンガル（２ヶ国語を扱う）のドメイン固有の専門用語辞書へアクセスするだけで、ＧＭＴサービスが提供する翻訳を改良することができるシステムが必要とされている。このようなシステムおよび方法は専門用語がドメイン固有であるか、翻訳がＧＭＴサービスによって正確に翻訳されたかを検証し、そうでない場合、その用語の誤訳を突き止め、この用語のより正確な他の翻訳を提供する。このようなシステムと手順は、イン‐ドメイン専門用語を中心とした機械翻訳のポストエディティング（事後編集）のための補助として機能する。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【００１１】
本発明の目的は、ドメイン適合検証／修正サービスを含む多言語翻訳のための方法およびシステムを提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【００１２】
本発明の一実施形態によれば、ドメイン適合検証／修正サービスを含む多言語翻訳を行う方法が開示されている。この方法は、ジェネリック機械翻訳サービスにより、ドメイン固有専門用語を含む第１の言語項目の対応する第２の言語項目への一回目の翻訳を行うことを含む。第２の言語項目の第１の言語項目に対する専門用語翻訳の正確さはドメイン固有の専門用語を含むドメイン固有の多言語専門用語辞書にアクセスすることによって検証される。第２の言語項目において選択された専門用語と専門用語辞書によって選択された専門用語の翻訳との間に不一致が見られた場合、この方法は、第２の言語項目で選択された専門用語を専門用語辞書から選択された専門用語の専門用語翻訳と置き換えることを含む。ジェネリック機械翻訳サービスは、専門用語翻訳を含む第１の言語項目の文脈翻訳を含む専門用語翻訳を含む第１の言語項目の２回目の翻訳を行うためにアクセスされる。
【００１３】
この方法は、ＧＭＴサービスによって、ドメイン固有の専門用語を含む第１の言語項目（例えば、原文「“Ｓ”」）を対応する第２の言語項目（例えば、翻訳された文「“ＭＴ（ｓ）”」）に翻訳する一回目の翻訳を含む。第２の言語項目における専門用語翻訳の正確さは、ドメイン固有の専門用語を含むドメイン固有の多言語辞書（「“ＤＳ”」）にアクセスすることによって検証される。専門用語の翻訳における各用語（ｔ）をチェックしてそれがＤＳ（ドメイン固有の多言語辞書）内にあるかを判断する。各用語（ｔ）がＤＳ内にあれば、この用語のソース（原）部分（Ｔｓ）を探索してそれが第１の言語項目ｓ内に存在しているかを判断する。第１の言語項目がソース部Ｔｓを含む場合、ＤＳからのＴｓの対応するターゲット部分（Ｔｔ）をチェックしてそれが専門用語翻訳内にあるかを判断する。このチェックが肯定判断され、ｓにおけるＴｓの発生頻度がＭＴ（ｓ）のＴｔの発生頻度に等しい場合、翻訳は、対象となるドメイン固有専門用語の専門用語ベースに一致しているとみなされる。第２の言語項目において選択された専門用語と辞書から選択された専門用語の翻訳との間で不一致が見られた場合、選択された専門用語は、第２の言語項目において、ドメイン固有の専門用語辞書から選択された専門用語の専門用語辞書の用語翻訳に置き換えられる。その後、ＧＭＴサービスは、専門用語辞書の用語翻訳を含む第１の言語項目の文脈上の翻訳を含む専門用語翻訳を含む第１の言語項目の２回目の翻訳を行うために再びアクセスされる。
【００１４】
本発明の実施形態のより限定的な態様によれば、翻訳された第２の言語項目において用語の誤訳の突止めは、同じＭＴエンジンによる第１の言語の翻訳の後、第１の言語項目全体を翻訳するために使用された同じジェネリック機械翻訳サービスを利用して実現される。
【００１５】
本発明の実施形態によれば、ジェネリック機械翻訳（ＧＭＴ）エンジンによって提供される翻訳の自動確認のためのシステムは、ＧＭＴエンジン、ドメイン固有の多言語専門用語辞書（ＤＳ）、および翻訳処理装置を含む。翻訳処理装置は、（１）第１の翻訳テキストに入力されたテキストの１回目の翻訳を取得するために、ＧＭＴエンジンの１回目の呼び出しを行い、（２）入力されたテキストに含まれるドメイン固有の専門用語項目が存在しているかを検証し、（３）ＤＳを用いてドメイン固有の用語翻訳の正確さについて判断し、（４）入力されたテキスト内で見つかったドメイン固有の用語翻訳を取得するために、ＧＭＴエンジンの２回目の呼び出しを行い、用語の誤訳を突き止め、取得した用語翻訳を第１の翻訳テキストと突き合わせ、（５）不正確なドメイン固有の用語翻訳をＤＳからの正確なドメイン固有の翻訳テキスト項目に置き換えることを提案する。
【図面の簡単な説明】
【００１６】
【図１】本発明の実施形態による専門用語検証を実現するために翻訳処理装置によってインプリメントされるステップを示すブロック図／流れ図である。
【図２】本発明の実施形態による専門用語検証によって提案される翻訳の正確さを判断するためのステップを示す流れ図である。
【発明を実施するための形態】
【００１７】
本発明の実施形態は、翻訳と用語の誤訳の突止めとの両方を行うために同じＧＭＴモデルを用いてＧＭＴ（入力テキスト）内の用語の誤訳を突き止めるためのシステムに関する。用語の誤訳は、いったん突き止められると、（専門用語辞書からの）用語の正確な翻訳（以下、正訳）に直接置き換えてもよいし、または、ポテンシャルな置き換え候補としてユーザに提案されてもよい。いずれの場合でも、ユーザは誤訳の突き止めについて知る必要があり、それはシステムによってユーザに示される。より具体的には、通常、必ずしもＧＭＴがドメインに適合していない、入力したテキストの実際のドメインについて全く知識がない、よって、用語の正訳を知らないために、ＧＭＴがドメイン固有の専門用語を誤訳した場合、本発明のシステムは、ドメイン固有の専門用語辞書によって対象のドメインにとって重要である用語の更なる検証を実行する。このようなドメイン固有の専門用語辞書にアクセスすることによって、ＧＭＴはより良好な翻訳を提案することができる。
【００１８】
図１および２に好ましい実施形態を示す。
【００１９】
本発明の実施形態はＧＭＴエンジンを用いたシステムおよび方法を含み、同エンジンは、使用可能なドメイン固有の多言語専門用語辞書（“ＤＳ”または“Ｄ”）に結合して原文ｓを翻訳するため用いられる。原文ｓとその翻訳ＭＴ（ｓ）に適用される基本的な専門用語検証手順は、以下のステップによって実行される。
１．Ｄ内の用語Ｔ＝（Ｔｓ，Ｔｔ）ごとに、Ｔｓが原文ｓ内に存在しているかをチェックする。（ステップ２２（図２））
２．ｓがＴｓを含む場合、用語Ｔｔのターゲット部分が翻訳ＭＴ（ｓ）に存在しているかをチェックする。（ステップ２４）
・ステップ２４が肯定判断され、ｓ内のＴｓ発生頻度がＭＴ（ｓ）内のＴｔ発生頻度に等しい場合（ステップ３２）、用語翻訳は専門用語ベース辞書に一致しており（ステップ３４）、翻訳は一致していると判断される。
・そうでない場合、誤訳を突き止め、より良質な翻訳がユーザへ提案される（ステップ２６）。
【００２０】
これらのステップの各々は部分文字列（サブストリング）突き合わせアルゴリズムを必要とし、このアルゴリズムは、形態論的異表記、用語の文字の異表記（例えば、’’ａｉｒ  ｆｌｏｗ’’または’’ａｉｒｆｌｏｗ’’（空気の流れ））、非隣接性（例えば、用語（“Ｆｏｎｃｔｉｏｎ  ｄｅ  Ｃｏｂｂ−Ｄｏｕｇｌａｓ”（コブ‐ダグラスの機能）は以下の文脈：“ｆｏｎｃｔｉｏｎ  ｄｅ  ｐｒｏｄｕｃｔｉｏｎ  ｄｅ  Ｃｏｂｂ−Ｄｏｕｇｌａｓ”（コブダグラス型の生産機能）において検出される）などの用語検出上の問題を処理することができる。これらの問題を解決するための既存のアプローチのいくつかの例としては、リソースリッチ（資源豊かな）言語に対しては、用語のパートオブスピーチ（ＰｏＳ）品詞タグ付けおよび用語の見出し語認定（レンマ化）、および／または、リソースプア（資源の乏しい）言語に対しては、編集距離（Ｌｅｖｅｎｓｔｅｉｎ  ｄｉｓｔａｎｃｅ）および最長共通部分列（Ｌｏｎｇｅｓｔ  Ｃｏｍｍｏｎ  Ｓｕｂｓｅｑｕｅｎｃｅ）アルゴリズムが挙げられる。
【００２１】
誤訳されたソース用語Ｔｓが検出されると、この用語に対するより良好な翻訳が提案される。これには、用語（Ｔｓ）の正訳（Ｔｔ）を知っているだけでなく、ターゲットセンテンス（ｔ（Ｔｓ））におけるその位置を知っている必要がある。言い換えれば、ＭＴエンジンによって提案された誤訳がどれだったかを識別し、翻訳ＭＴ（ｓ）におけるその位置を突き止める必要がある。
【００２２】
これは、単語の突き合わせの問題において２次的に発生する問題として認識され、通常は、２か国語の辞書を用いることにより、または、２か国語言語のコーパス（言語資料）から統計学的な突き合わせモデルを学習することにより、解決される。しかしながら、実際問題として、これらのリソースは、低リソースの言語ペア（例えば、トルコ語、ラトビア語）などには、簡単に使用することはできない。
【００２３】
ターゲットにおいて誤訳を突き止める問題を解決するために、このようなリソースに頼ることをせず、その代わり、本発明の実施形態は、最初の段階でソーステキスト全体を翻訳するために使用された同じ外部ＭＴエンジンに依存する。よって、同じＭＴエンジンを用いて独立したソース用語Ｔｓを翻訳する際、ほとんどの場合、（ユーザが）ＭＴ（ｓ）内で誤訳された用語ｔ（Ｔｓ）を突き止めることができるという仮説を生むことができる。
【００２４】
用語の誤訳ｔ（ＴＳ）の突き止めは、文全体（ＭＴ（ｓ））の翻訳においてＭＴ（Ｔｓ）を直接突き合わせて、最良の突き合わせの部分文字列（サブストリング）を選択することによって、行うことができる。
【００２５】
これは、多くの場合、妥当な範囲で良好に機能するが、しかしながら、孤立した用語のＭＴエンジン翻訳は文脈中の同じ用語の翻訳とかけ離れている可能性もある。これは語順と周りのトークンがターゲット言語モデルの影響を受けて最良の翻訳の選択に影響を与えうる統計モデルの場合に特に顕著である。このような場合、用語それ自体の翻訳だけでなく、用語の様々な異表記を考慮する。
１）  文脈なしの用語の翻訳：ＭＴ（Ｔｓ）；
２）  文脈拡張用語の翻訳；例えば、ｓ  ＝  ｓ１．．．ｓＮの場合、文脈拡張用語は、ｓｉ−ｎ  Ｔｓ  ｓｊ＋ｎと表され、式中、Ｔｓ  ＝  ｓｉ．．．ｓｊである。よって、ユーザは、翻訳ＭＴ（ｓｉ−ｎ  Ｔｓ  ｓｊ＋ｎ）  の突き合わせに依存して、ＭＴ（ｓ）内のｔ（Ｔｓ）を突き止める。
３）  （おそらくｎ個の文法に限定される）左および／または右の文脈の翻訳：ＭＴ（ｓｉ−ｎ．．．  ｓｉ−１）、ＭＴ（ｓｊ＋１．．．  ｓｊ＋ｎ）；この異表記は用語の誤訳の限界を突き止めるのを可能にする。
４）  用語を除外した（または翻訳不可能なプレースホルダと置き換えられた）文全体の再翻訳。
【００２６】
理論上、上記のオプションのいずれも、ＳＭＴの場合は、完全な用語の突き止めを保証することができない。ＳＭＴは、文脈が変更された場合、または、知られていない単語（プレースホルダ）が人工的に導入された場合、予期しない結果をもたらす可能性がある（知られていないトークンは復号化の段階で言語モデル（ＬＭ）によって重大なペナルティが課せられる可能性があり、非常にかけ離れた翻訳につながる）。
【００２７】
これらの異表記は用語の誤訳を突き止めるための最終的なフレームワークにおいて多数の方法で結合することができる：
―シーケンシャルな方法：第１のステップ（文脈のない翻訳）の後で用語の誤訳を突き止められなかった場合、誤訳用語を突き止めるまで、以下のステップを試行する；
―全ての翻訳のオプションを同時に考える。即ち、
―各オプションは可能性のある用語の突き止めを提案し、（上記した用語の突き止めに対して４個の異表記の）大部分によって提案される用語の突き止めを選択してほぼ正訳に近い「突き止め」を選択することができる。
―異表記の各々により誤訳の可能性のある用語のロケーション（突き止め）を見つけて、その各々に信頼スコアを割り当て、最も信頼できるスコアを選択する。
【００２８】
特に、図１を参照するに、上述のステップは文法的に示されている。システム翻訳処理装置（図示せず）は、ジェネリック機械翻訳（ＧＭＴ）によって入力されたテキスト項目の一回目の翻訳を行う（ステップ１０）。その後、翻訳処理装置は、入力されたテキストに任意のドメイン固有の専門用語（ＤＳＴ）が存在しているかを識別する（ステップ２０）。このように決定されたソース用語のターゲット部分が入力されたテキストのジェネリック機械翻訳に存在しているかを判断することによって正確さを検証する。このようにチェックして、ドメイン固有の辞書翻訳とＧＭＴの間のドメイン固有の専門用語翻訳に不一致があるかどうかを識別することができる（ステップ３０）。不一致が検出されると、用語の誤訳は、入力されたテキストのジェネリック機械翻訳において決定されたソース用語のジェネリック機械翻訳の位置（恐らくはその文脈によって拡張された位置）として突き止められる（ステップ４０）。ステップ４０で突き止められた用語誤訳の置き換え候補としてドメイン固有の専門用語辞書からソース項目の正訳が提案される（ステップ５０）。
【００２９】
上述したように、図２は、その後、入力されたテキストのジェネリック機械翻訳におけるドメイン固有のターゲット用語翻訳の発生頻度をカウントすることによって翻訳の精度を判断する。
【図１】
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【図２】
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