(57)【要約】【課題】過去の翻訳実績を高度に活用でき、かつ、機械翻訳による翻訳文を見直すための労力と時間を大幅に削減することができる機械翻訳システム及び機械翻訳方法を提供する。【解決手段】異なる言語による同一の文章を対応させて記憶管理する例文データベース２と、異なる言語による同一の単語あるいは単語連を対応させて記憶管理する辞書３と、文章の構成の類否を判断する構文処理手段４と、原文の文章と例文データベース２中の文章とを比較し、完全に合致する例文データベースの文章が存在する場合にはその翻訳文を確定し、原文の文章と例文データベース２中の文章の文章構成が類似する場合には、対応する翻訳文を仮翻訳文として採用するとともに原文と合致しない単語あるいは単語連を辞書３から検索して置換して翻訳文を生成する翻訳エンジン５と、を備えた。【選択図】  図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
第１言語と第２言語による同一の文章を対応させて記憶管理する例文データベースと、
第１言語と第２言語による同一の単語あるいは単語連を対応させて記憶管理する辞書と、
文章の構成の類否を判断する構文処理手段と、
第１言語による原文の文章と前記例文データベース中の第１言語による文章とを比較し、前記例文データベース中に原文と完全に合致する第１言語による文章が存在する場合にはそれに対応する第２言語による文章を翻訳文として確定し、前記例文データベース中に前記構文処理手段によって原文に文章構成が類似すると判断された第１言語による文章が存在する場合には、対応する第２言語による文章を仮翻訳文として採用するとともに原文と合致しない単語あるいは単語連を前記辞書から検索して置換して翻訳文を生成する翻訳エンジンと、を有することを特徴とする機械翻訳システム。
【請求項２】
前記構文処理手段は、文章の構文解析を行って構文ツリーのパターンマッチングによって文章の構成の類否を判断することを特徴とする請求項１に記載の機械翻訳システム。
【請求項３】
翻訳を実行する前に、第１言語による原文から単語あるいは単語連を抽出し、使用回数が多い所定の単語あるいは単語連について前記辞書から検索した前記単語あるいは単語連の訳語を採用する訳語前処理手段を有することを特徴とする請求項１または２に記載の機械翻訳システム。
【請求項４】
前記翻訳エンジンから翻訳文および翻訳文の前記原文の文章と前記例文データベース中の第１言語による文章の合致の度合いの情報を入力し、前記合致の度合いに応じて翻訳文の各文章の表示方法を変更し、原文と翻訳文の各文章を対比することができる画面データを生成する画面データ生成手段を有する請求項１〜３のいずれかに記載の機械翻訳システム。
【請求項５】
前記画面データ生成手段は、所定の合致の度合いに達しない原文の文章については翻訳文中にその対応する位置に前記原文のままの文章あるいは機械翻訳した翻訳文を表示することを特徴とする請求項４に記載の機械翻訳システム。
【請求項６】
翻訳家によって修正された単語あるいは単語連あるいは修正または作成された翻訳文をそれぞれ前記辞書および例文データベースに登録する登録手段を有する請求項１〜５のいずれかに記載の機械翻訳システム。
【請求項７】
前記例文データベースと、前記辞書と、前記翻訳エンジンとを有し、必要に応じて前記訳語前処理手段あるいは前記画面データ生成手段を備えたサーバーを有し、前記サーバーはクライアントから原文のデータを受信し、その翻訳文のデータを前記クライアントに返信することを特徴とする請求項１〜６のいずれかに記載の機械翻訳システム。
【請求項８】
第１言語による原文の文章と、第１言語と第２言語による同一の文章を対応させて記憶管理する例文データベース中の第１言語による文章とを比較し、前記例文データベース中に原文と完全に合致する第１言語による文章が存在する場合には対応する第２言語による文章を翻訳文として確定し、残る原文の文章と前記例文データベースの第１言語による文章の構成を解析して原文の文章構成に類似する例文データベースの第１言語による文章に対応する第２言語による文章を仮翻訳文として採用するとともに、原文と合致しない単語あるいは単語連を所定の訳語に置換して翻訳文を生成することを特徴とする機械翻訳方法。
【請求項９】
前記文章構成の類否判断は構文ツリーのパターンマッチングによって判断することを特徴とする請求項８に記載の機械翻訳方法。
【請求項１０】
翻訳を実行する前に、第１言語による原文から単語あるいは単語連を抽出し、使用回数が多い所定の単語あるいは単語連について前記辞書から検索した対応する単語あるいは単語連の訳語を採用することを特徴とする請求項８または９に記載の機械翻訳方法。
【請求項１１】
原文の文章と前記例文データベース中の第１言語による文章の合致の度合いの情報を入力し、前記合致の度合いに応じて翻訳文の各文章の表示方法を変更し、原文と翻訳文の各文章を対比することができる画面データを生成することを特徴とする請求項８〜１０のいずれかに記載の機械翻訳方法。
【請求項１２】
所定の合致の度合いに達しない原文の文章については翻訳文中にその対応する位置に前記原文のままの文章あるいは機械翻訳した翻訳文を表示することを特徴とする請求項１１に記載の機械翻訳方法。
【請求項１３】
翻訳家によって修正された単語あるいは単語連あるいは修正または作成された翻訳文をそれぞれ前記辞書および例文データベースに登録することを特徴とする請求項８〜１２のいずれかに記載の機械翻訳方法。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、機械翻訳システム及び機械翻訳方法に係り、特に、過去の翻訳実績を例文データベースに蓄積し、原文と前記例文データベースとの類似度によって翻訳の正確さ（確度）を段階的に決定することができる機械翻訳システムおよび機械翻訳方法に関する。
【０００２】
【従来の技術】
翻訳は、その翻訳の対象によって独特な文章や単語を使用する。たとえば、特許明細書の翻訳などは原文は特定のスタイルをもち、独特な単語を使用する。また、特定の分野であっても、著作者によっては独特な言い回し等をする。たとえば、特許明細書を例に挙げれば、特定の企業は特定の術語を使用し、特定の表現を繰り返すことが多い。
【０００３】
従来の機械翻訳は、特定分野ごとに特定の単語や単語連（単語と単語、あるいは単語と助詞の組合せなどのような単語の連なりをいう）の辞書を用意し、その分野の翻訳の確度を上げるようにしている。さらに、特定のユーザー（著作者）の文章を翻訳する場合、そのユーザーが使用する独特な単語および単語連のための辞書を用意し、他の辞書と組み合わせて使用することにより、更に翻訳の確度を上げるようにしている。
【０００４】
【特許文献１】
特開２００２−２０２９６７号公報（第１２図）
【０００５】
【発明が解決しようとする課題】
しかし、従来の機械翻訳では、特定の著作者の著作物の翻訳実績を完全には活用することができなかった。
【０００６】
たとえば、ある著作者がしばしばある独特な表現あるいは一般の意味と異なる意味で使用する単語を用いる場合、従来の機械翻訳ではその表現や単語を繰り返し不自然な翻訳にすることが多かった。
【０００７】
従来の機械翻訳では、上記独特な表現や単語に対してその表現に使用される単語あるいは単語連をユーザー辞書に登録し、そのユーザー辞書と他の辞書（一般辞書）とを組み合わせて使用し、それらの辞書の訳語を使用することによってより自然な翻訳をするようにしていた。
【０００８】
しかし、単語や単語連をユーザー辞書に登録することによって翻訳の質を改善することには限界があった。たとえば、ユーザー辞書と一般辞書は使用の優先順序が必ずしも適切に選択されないため、不自然な翻訳をすることがしばしばあった。また、特殊な表現や単語は必ずしも同じ文章として表れるのではなく、多少変化されて使用されることがある。このような場合には、ユーザー辞書に登録された単語連は完全に合致しないために、特殊な表現の単語連が置き換えられずに不自然な翻訳をすることがあった。
【０００９】
従来は、上述したように機械翻訳が不完全であったため、機械翻訳を行った後に人間が翻訳文を見直し、かかる不自然な翻訳を修正していた。
【００１０】
そこで、本発明が解決しようとする一つの課題は、ある著作者の著作物の翻訳実績をより高度に活用し、もってその著作者が使用する独特な表現や一般の意味と異なる意味で使用する単語を正しく翻訳することができる機械翻訳システムおよび機械翻訳方法を提供することにある。
【００１１】
また、機械翻訳を行った後に人間が翻訳文を見直す場合に、従来は翻訳文の各文章がそれぞれどの程度の翻訳確度（正しさ）で翻訳されたものかが分からないために、見直しをする者は翻訳文の全部を見直さなければならなかった。かかる作業は正確に翻訳された確率が高い文章までも見直すことになり、無駄な労力と時間がかかっていた。
【００１２】
そこで、本発明が解決しようとするもう一つの課題は、機械翻訳で正しく翻訳されたであろう文章と、そうでない文章とを区別し、翻訳の見直しをする者が翻訳確度が低い文章に集中して見直しあるいは人間翻訳を行うことができるようにした機械翻訳システムおよび機械翻訳方法を提供することにある。
【００１３】
【課題を解決するための手段】
本発明に係る機械翻訳システムは、
第１言語と第２言語による同一の文章を対応させて記憶管理する例文データベースと、第１言語と第２言語による同一の単語あるいは単語連を対応させて記憶管理する辞書と、文章の構成の類否を判断する構文処理手段と、第１言語による原文の文章と前記例文データベース中の第１言語による文章とを比較し、前記例文データベース中に原文と完全に合致する第１言語による文章が存在する場合にはそれに対応する第２言語による文章を翻訳文として確定し、前記例文データベース中に前記構文処理手段によって原文に文章構成が類似すると判断された第１言語による文章が存在する場合には、対応する第２言語による文章を仮翻訳文として採用するとともに、原文と合致しない単語あるいは単語連を前記辞書から検索して置換して翻訳文を生成する翻訳エンジンと、を有することを特徴とするものである。
【００１４】
本発明によれば、所定の著作者の著作物の翻訳実績を例文データベースに蓄積することにより、例文データベース中に完全に合致する文章が存在する場合はほぼ完全に正しい翻訳文を確定できる。また、原文と例文データベースとを比較し、前記構文処理手段によって前記例文データベース中に原文と文章構成が類似する文章が存在する場合には、その翻訳文を採用した上で原文と合致しない単語あるいは単語連を前記辞書から検索して置換することによって、著作者の独特な表現の変形にも柔軟に対応してほぼ正しく翻訳できる。
【００１５】
前記構文処理手段は、文章の構文解析を行って構文ツリーのパターンマッチングによって文章の構成の類否を判断することができる。
【００１６】
翻訳を実行する前に、第１言語による原文から単語あるいは単語連を抽出し、使用回数が多い所定の単語あるいは単語連について前記辞書から検索した前記単語あるいは単語連の訳語を採用する訳語前処理手段を有することができる。
【００１７】
本発明によれば、使用頻度が高い単語あるいは単語連の訳語を予め決定し統一することができる。
【００１８】
前記翻訳エンジンから翻訳文および翻訳文の前記原文の文章と前記例文データベース中の第１言語による文章の合致の度合いの情報を入力し、前記合致の度合いに応じて翻訳文の各文章の表示方法を変更し原文と翻訳文の各文章を対比することができる画面データを生成する画面データ生成手段を有することが好ましい。
【００１９】
本発明によれば、翻訳文中の各文章の翻訳確度が確認でき、翻訳を見直す者は翻訳確度が低い文章に集中することができる。
【００２０】
前記画面データ生成手段は、所定の合致の度合いに達しない原文の文章については翻訳文中にその対応する位置に前記原文のままの文章あるいは機械翻訳した翻訳文を表示することが好ましい。
【００２１】
本発明による機械翻訳システムは、翻訳家によって修正された単語あるいは単語連あるいは修正または作成された翻訳文をそれぞれ前記辞書および例文データベースに登録する登録手段を有することができる。
【００２２】
本発明によれば、翻訳家によって修正された単語あるいは単語連、および翻訳家によって作成された翻訳文が、辞書および例文テータベースに登録され、著作者の翻訳実績をさらに充実させることができる。
【００２３】
前記例文データベースと、前記辞書と、前記翻訳エンジンとを有し、必要に応じて前記訳語前処理手段あるいは前記画面データ生成手段を備えたサーバーを有し、前記サーバーはクライアントから原文のデータを受信し、その翻訳文のデータを前記クライアントに返信するようにすることができる。
【００２４】
本発明による機械翻訳方法は、第１言語による原文の文章と、第１言語と第２言語による同一の文章を対応させて記憶管理する例文データベース中の第１言語による文章とを比較し、前記例文データベース中に原文と完全に合致する第１言語による文章が存在する場合には対応する第２言語による文章を翻訳文として確定し、残る原文の文章と前記例文データベースの第１言語による文章の構成を解析して原文の文章構成に類似する例文データベースの第１言語による文章に対応する第２言語による文章を仮翻訳文として採用するとともに、原文と合致しない単語あるいは単語連を所定の訳語に置換して翻訳文を生成することを特徴とするものである。
【００２５】
前記文章構成の類否判断は構文ツリーのパターンマッチングによって判断することが好ましい。
【００２６】
翻訳を実行する前に、第１言語による原文から単語あるいは単語連を抽出し、使用回数が多い所定の単語あるいは単語連について前記辞書から検索した対応する単語あるいは単語連の訳語を採用することができる。
【００２７】
本発明によれば、使用頻度が高い単語あるいは単語連の訳語を予め決定し統一することができる。
【００２８】
原文の文章と前記例文データベース中の第１言語による文章の合致の度合いの情報を入力し、前記合致の度合いに応じて翻訳文の各文章の表示方法を変更し、原文と翻訳文の各文章を対比することができる画面データを生成することができる。
【００２９】
本発明によれば、翻訳文中の各文章の翻訳確度が確認でき、翻訳を見直す者は翻訳確度が低い文章に集中することができる。
【００３０】
所定の合致の度合いに達しない原文の文章については翻訳文中にその対応する位置に前記原文のままの文章あるいは機械翻訳した翻訳文を表示することができる。
【００３１】
本発明による機械翻訳方法は、翻訳家によって修正された単語あるいは単語連あるいは修正または作成された翻訳文をそれぞれ前記辞書および例文データベースに登録することができる。
【００３２】
本発明によれば、翻訳家によって修正された単語あるいは単語連、および翻訳家によって作成された翻訳文が、辞書および例文テータベースに登録され、著作者の翻訳実績をさらに充実させることができる。
【００３３】
【発明の実施の形態】
以下、本発明に係る機械翻訳システムおよび機械翻訳方法について、図面を参照しながら詳細に説明する。
【００３４】
図１は本発明に係る機械翻訳システムの一実施形態のブロック図である。
図１に示すように、本実施形態による機械翻訳システム１は、例文データベース２と、辞書３と、構文処理手段４と、翻訳エンジン５と、訳語前処理手段６と、画面データ生成手段７と、登録手段８とからなる。
【００３５】
例文データベース２は、第１言語と第２言語による同一の文章を対応させて記憶管理するデータベースである。ここで、本明細書において「第１言語と第２言語」というのは、特定の言語に限られない意である。また、第１言語と第２言語と第３言語によるそれぞれ同一の文章を対応させて記憶する場合のように、複数の言語による対応する文章を記憶管理するものでもよい意である。
【００３６】
例文データベース２は、特定の著作者の著作物に関する翻訳実績を蓄積したものであることが好ましい。すなわち、ある著作者の著作物に関して過去に行った翻訳のうち、満足のいく翻訳の原文とその翻訳文を対応させて記憶したデータベースであることが好ましい。なおまた、本明細書では便宜的に「所定の著作者の著作物」と言っているが、たとえば特定の企業の文書のように、実際の著作者は異なるが一定の表現方法をもつ一連の著作物をいう場合も含むものとする。
【００３７】
辞書３は、異なる言語の同一の単語あるいは単語連を対応させて記憶管理するデータベースである。すなわち、例文データベース２が文章単位で対応させて記憶するものであるのに対して、辞書３は単語または単語連の訳語を対応させて記憶するものである。
【００３８】
本実施形態の辞書３は、ユーザー辞書と一般辞書とを有する。一般辞書はさらに専門語辞書と基本語辞書とを有する。
【００３９】
ユーザー辞書は、特定の著作者の著作物でよく使用される特殊な単語または単語連、あるいは、一般と異なる意味で使用される単語または単語連を登録したものである。専門語辞書は特定分野の用語を登録したものである。基本語辞書は汎用的な用語を登録したものである。
【００４０】
次に、構文処理手段４は文章の構成の類否を判断する手段である。
本明細書において「文章の構成」とは、文章の中心を占める単語と文章の構造の両方を含む概念である。たとえば、「文章の構成が類似する」というときは、２つの文章間で文章の中心を占める動詞や名詞が同一または類似であり、かつ、主要な文章の構造（文型）が同一または類似することをいう。文章の構成の類否判断については後に詳述する。
【００４１】
翻訳エンジン５は、上記例文データベース２や辞書３や構文処理手段４を使用して機械的に翻訳を行う手段である。
【００４２】
訳語前処理手段６は、翻訳エンジン５が機械翻訳を実行する前に、原文から単語あるいは単語連を抽出し、使用回数が多い所定の単語あるいは単語連について辞書３から検索した訳語を採用し、出力する手段である。訳語前処理手段６によって採用された単語や単語連の訳語は翻訳エンジン５あるいは翻訳家によって使用される。これにより、使用頻度が高い単語あるいは単語連の訳語が統一され、複数の翻訳家によって機械翻訳された文章を見直すときに、同一の訳語が使用されるようにすることができる。
【００４３】
画面データ生成手段７は、翻訳エンジン４から翻訳文、および、原文（第１言語）の文章と例文データベース２中の第１言語による文章の合致の度合いの情報を入力し、合致の度合いに応じて翻訳文の各文章の表示方法を変更し、原文と翻訳文の各文章を対比することができる画面データを生成する手段である。機械翻訳ができなかった原文は、翻訳文中の対応位置に原文のまま表示するのが好ましい。
【００４４】
登録手段８は、機械翻訳が行われた後に翻訳家によって修正された単語または単語連、あるいは修正または作成された翻訳文をそれぞれ辞書３および例文データベース２に登録する手段である。登録手段８は、翻訳家による翻訳の履歴情報を入力し、自動的に例文データベース２または辞書３に登録することができるのが好ましい。
【００４５】
次に、以上の構成要素を用いた機械翻訳システム１による機械翻訳の流れについて説明する。
図２は、機械翻訳システム１による機械翻訳方法のフローチャートを示している。図１を参照しながら図２にそって以下に本発明による機械翻訳方法を説明する。
【００４６】
図２に示すように、本発明による機械翻訳方法を実行するには、まず機械翻訳システム１に第１言語による原文を入力する（ステップＳ１００）。次に、機械翻訳の前処理として用語の訳語の確定を行う。この用語の訳語の確定は、原文から単語あるいは単語連を抽出し、使用回数が多い単語あるいは単語連の訳語を確定する（ステップＳ１１０）。この処理は訳語前処理手段６によって行う。訳語の確定に際しては、使用頻度が高い単語あるいは単語連を辞書３で検索し、対応する訳語を採用する。必要に応じて、例文データベース２も参照し、過去に同一の文章が存在する場合のその訳語を採用するようにすることができる。ここで確定された単語または単語連の訳語はその原文の翻訳に統一して使用される。
【００４７】
次に、確度がきわめて高い翻訳文を確定する（ステップＳ１２０）。ステップＳ１２０では、原文と例文データベース２の第１言語による文章とを比較し、原文の文章と完全に合致する例文データベース２の第１言語による文章が存在する場合に、対応する例文データベース２の第２言語による文章を翻訳文として確定する。この処理は翻訳エンジン５によって行われる。「文章が完全に合致する」とは、文章の単語が同一であり、かつ、単語の配列も同一であることをいう。すなわち、原文の文章がそのままの形で例文データベース２の第１言語による文章として存在する場合である。
【００４８】
次に、確度が比較的高い翻訳文を確定する（ステップＳ１３０）。ステップＳ１３０においては、ステップＳ１２０で翻訳文が確定した残りの原文について、原文と例文データベースの第１言語による文章の構成を解析し、文章構成どうしを比較する。その結果、原文と文章の構成が類似する例文データベース２の第１言語による文章が存在する場合には、それに対応する例文データベース２の第２言語による文章を仮翻訳文として採用する。そして、仮翻訳文で原文と一致しない単語や単語連に訳語を当てはめて翻訳文を生成する。
【００４９】
ここで上記類似構成の文章の翻訳方法について説明する。
以下、”Ｉ  ｓｅｅ  ｙｏｕ．”という単純な文章を例にとって、文章構成の解析および翻訳について説明する。
【００５０】
”Ｉ  ｓｅｅ  ｙｏｕ．”という文は「主語  動詞  目的語」と並んでいる文章であるが、これが文として成立するのは、主辞である”ｓｅｅ”という単語が「主語と目的語を持つ」という性質を有し、その主語としての条件に”Ｉ”が適合し、目的語としての条件に”ｙｏｕ”が適合する場合に限られる。”ｓｅｅ”の「主語と目的語を持つ」という性質が”ｓｅｅ”の解析情報である。一方、”ｓｅｅ”という単語は、単数または複数の一人称または二人称の動詞である。”ｓｅｅ”の単数または複数の一人称または二人称の動詞という性質が”ｓｅｅ”の文法上の性質である。解析情報と文法上の性質から、”ｓｅｅ”の前方には一人称または二人称の単数または複数の名詞が存在し、かつ、その後方には名詞が存在しなければならない。
【００５１】
一方、”Ｉ  ｓｅｅ  ｙｏｕ．”の”Ｉ”は一人称単数の名詞という文法上の性質と、主語になって動詞を伴うことができるという解析情報を有している。したがって、”Ｉ”の後方には一人称単数の動詞が存在することができる。また、”Ｉ  ｓｅｅ  ｙｏｕ．”の”ｙｏｕ”は一人称単数の名詞という文法上の性質と、動詞の目的語になることができるという解析情報を有している。したがって、”ｙｏｕ”の前方には動詞が存在することができる。
【００５２】
構文処理手段４によって、以上のような単語の文法上の性質と解析情報が解析され、”Ｉ”と”ｓｅｅ”と”ｙｏｕ”の文法上の性質と解析情報が互いに矛盾なく整合する場合に、”Ｉ  ｓｅｅ  ｙｏｕ．”という文は図３（ａ）に示す構文ツリーに解析される。構文ツリーの主語、動詞、目的語にはそれぞれ”Ｉ”と”ｓｅｅ”と”ｙｏｕ”が当てはめられている（構文ツリーの形と単語を合わせたものが”Ｉ  ｓｅｅ  ｙｏｕ．”の文章構成となる）。
【００５３】
文章の構成が互いに類似するか否かは以下のように判断する。
前述したように、本明細書において「文章の構成が類似する」というときは、２つの文章間で文章の中心を占める動詞（主辞）や名詞が同一または類似であり、かつ、主要な文章の構造（文型）が同一または類似することと同義である。
【００５４】
ここで、たとえば”Ｉ  ｓｅｅ  ｙｏｕ  ｔｈｅｒｅ．”という構成が類似する文章を考えると、”Ｉ  ｓｅｅ  ｙｏｕ  ｔｈｅｒｅ．”は”Ｉ  ｓｅｅ  ｙｏｕ．”という文章に”ｔｈｅｒｅ”という副詞が追加されただけのものである。その文章の構成は図３（ｂ）のようになる。
【００５５】
図３（ａ）と図３（ｂ）をパターンマッチングすると、両文章は構文ツリーの主要部（Ｓ＋Ｖ＋Ｏ）が同一であり、かつ、文章の主要部を占める単語（”Ｉ”と”ｓｅｅ”と”ｙｏｕ”）が同一である。よって、図３（ａ）と図３（ｂ）の文章は類似と判じることができる。
【００５６】
また、たとえば”Ｉ  ｓｅｅ  ａｎ  ｏｂｊｅｃｔ．”という構成が類似する文章を考えると、”Ｉｓｅｅ  ａｎ  ｏｂｊｅｃｔ．”は”Ｉ  ｓｅｅ  ｙｏｕ．”という文章の目的語が”ａｎ  ｏｂｊｅｃｔ”に変わっただけのものである。その文章の構成は図３（ｃ）のようになる。
【００５７】
図３（ａ）と図３（ｃ）をパターンマッチングすると、構文ツリーの主要部（Ｓ＋Ｖ＋Ｏ）が同一であり、かつ、文章の主要部を占める単語が類似である（”ｙｏｕ”と”ａｎ  ｏｂｊｅｃｔ”の相違のみである）。したがって、図３（ａ）と図３（ｃ）の文章は類似と判じることができる。
【００５８】
上記構文ツリーのパターンマッチングの範囲と、単語の同一の範囲を予め定めておくことにより、構文処理手段４は類似の文章を判断することができる。あるいは、上記構文ツリーのパターンマッチングの範囲と、単語の同一の範囲を段階的に定めておくことにより、構文処理手段４は文章の類似の度合いを段階的に判断することもできる。
【００５９】
さて、”Ｉ  ｓｅｅ  ｙｏｕ．”に”Ｉ  ｓｅｅ  ｙｏｕ  ｔｈｅｒｅ．”が類似すると判断された場合、翻訳エンジン５は”Ｉ  ｓｅｅ  ｙｏｕ．”の仮翻訳文（例文データベース２中の対応文章）を採用し、”ｔｈｅｒｅ”という副詞が追加されているので、辞書３から”ｔｈｅｒｅ”の訳語を検索して仮翻訳文に追加して翻訳文を完成する。
【００６０】
また、”Ｉ  ｓｅｅ  ｙｏｕ．”に”Ｉ  ｓｅｅ  ａｎ  ｏｂｊｅｃｔ．”が類似すると判断された場合は、翻訳エンジン５は”Ｉ  ｓｅｅ  ｙｏｕ．”の仮翻訳文（例文データベース２中の対応文章）を採用し、辞書３から”ａｎ  ｏｂｊｅｃｔ”の訳語を検索して”ｙｏｕ”の訳語と置き換えて翻訳文を完成する。
【００６１】
以上の処理によって例文データベース２の第１言語による文章に類似する文章の翻訳が完成する。例文データベース２の第１言語による文章に類似する文章が存在しない場合、原文の文章は未翻訳のまま残すか、機械的に翻訳（機械翻訳）する。
【００６２】
次に再び図２に戻って、原文と翻訳文の各文章を対比することができる画面データを出力する（ステップＳ１４０）。ステップＳ１４０では、原文と例文データベース２中の第１言語の文章構成の合致度に応じて翻訳文の各文章の表示方法を変更して原文と翻訳文の各文章を対比することができる画面データを出力する。
【００６３】
「原文と例文データベース２中の第１言語の文章構成の合致度に応じて」とは、たとえば、翻訳の確度がきわめて高い翻訳文と、確度が比較的高い翻訳文と、確度が中程度の翻訳文など、上述した原文と例文データベース２中の第１言語の文章の類似の度合いを基にして決定されるということである。なお、合致度は上述したように段階的に設定することができる。
【００６４】
「各文章の表示方法を変更する」とは、翻訳の確度に応じて文章の表示色や字体を変えるなど任意の公知の手段を用いて翻訳の確度を区別することができるように表示するである。また、「原文と翻訳文の各文章を対比することができる画面データ」とは、一定の翻訳確度が得られない原文の文章でも機械翻訳を行って翻訳文中の対応位置に表示する画面データの場合と、一定の翻訳確度が得られない原文の文章は翻訳文中の対応位置に原文のまま表示する画面データの場合の双方を含む意である。
【００６５】
ステップＳ１４０によって生成された画面データは、翻訳家による翻訳文の見直しや修正に供される（ステップＳ１５０）。ステップ１４０の処理により、翻訳確度が高い翻訳文とそうでない翻訳文は、異なる表示方法によって表示され、これによって翻訳家は翻訳の確度が低い翻訳文を集中的に見直すことができる。これにより、正しく翻訳されたであろう翻訳文を見直す必要がなく、短時間に効率よく翻訳文を見直すことができるようになる。
【００６６】
次に、翻訳家によって見直されあるいは修正された翻訳文は、翻訳の実績データとして例文データベース２または辞書３に蓄積される（ステップＳ１６０）。ステップＳ１６０の処理は登録手段８によって行われる。好ましくは、登録手段８は翻訳家によって修正された文章あるいは単語等の履歴を入力でき、オペレーターの確認を得た後に、自動的に例文データベース２または辞書３に登録するようにする。
【００６７】
ステップＳ１６０の処理により、翻訳家による自然な翻訳が例文データベース２や辞書３に蓄積され、次の機械翻訳の質をさらに向上させることができ、機械翻訳を繰り返すほどに正確な翻訳を行う機械翻訳システムを得ることができる。
【００６８】
最後に、以上の説明では機械翻訳システムは一つのコンピューターにまとまって納められていることを念頭に説明したが、本発明による機械翻訳システムは物理的に一つのコンピューターに納める必要がない。
【００６９】
たとえば、クライアントとサーバーに上記機械翻訳システムの構成要素が分散配置され、それらの協働によって本発明による機械翻訳方法を実行するものであってもよい。
【００７０】
例文データベース２と、辞書３と、翻訳エンジン４と、必要に応じて訳語前処理手段６あるいは画面データ生成手段７をサーバーに備え、サーバーはクライアントから原文のデータを受信し、その翻訳文のデータをクライアントに返信することもできる。
【００７１】
また、上記例文データベース２と、辞書３と、翻訳エンジン４と、訳語前処理手段６あるいは画面データ生成手段７を複数のサーバーに分散配置してもよい。
【００７２】
さらに、原文の使用頻度が高い単語や単語連の訳語を統一的に確定した後に、原文を複数の部分に分割し、前記統一的な訳語を使用することを条件に複数の機械翻訳システムで機械翻訳を行ってもよい。
【００７３】
【発明の効果】
以上の説明から明らかなように、本発明によれば、例文データベースを活用することにより、特定の著作者あるいは企業の著作物の過去の翻訳実績を活用し、過去に翻訳した文章と同一の文章については同一の翻訳文に翻訳することができる。また、例文データベースと構文処理手段と翻訳エンジンの作用により、過去に翻訳した文章に類似する文章については過去の翻訳文を活用しつつ用語を置き換え等のわずかな修正をして確度の高い翻訳文を得ることができる。
【００７４】
また、本発明によれば、画面データ生成手段により翻訳の確度の度合いに応じて翻訳文の各文章の表示方法を変更し、原文と翻訳文の各文章を対比することができるので、機械翻訳を人間が見直す場合に翻訳文の全部を見直す必要がなく、翻訳の確度の低い翻訳文に集中することによって、効率よく機械翻訳を見直すことできる。これによって、従来の無駄に浪費されていた機械翻訳の人間による見直しのための労力と時間が省かれ、短時間に高品質な機械翻訳による翻訳文を得ることができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明に係る機械翻訳システムの一実施形態のブロック図。
【図２】本発明に係る機械翻訳方法のフローチャート。
【図３】文章の構成が類似することを説明する図。
【符号の説明】
１  機械翻訳システム
２  例文データベース
３  辞書
４  構文処理手段
５  翻訳エンジン
６  訳語前処理手段
７  画面データ生成手段
８  登録手段
【図１】
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【図２】
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【図３】
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