(57)【要約】テンプレート・オートマトン（１３０）のいわゆる次元縮小機能とＬＳＩ（レイテント・セマンティック・インデックス）技法を別々に用いて、近くまで絞り込んだ翻訳候補からターゲット言語における最適な訳文の獲得（図１）を容易にする新しくて、さらに効率のよい翻訳アルゴリズム（図２）。テンプレート・オートマトンとＬＳＩ原理はどちらも、それぞれの独自の検索空間縮約機能（１３０）を用いてターゲット言語のデータベースの多くの文例（図１）から効率よい解決策の絞り込み空間（１３０）の効率よいプロセスを実施する上で重要な役割を担う。完全に実用可能なシステムに発展すると、熟練翻訳者ではなく熟練編集者でも翻訳メモリ・システムをチューニングすることが可能となり（図１）、システムを利用することができる熟練者の範囲が著しく広くなる。
2006506692.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
２言語間で文を翻訳するためにコンピュータ支援メモリ翻訳スキームを構築し、使用する方法において、
複数のテンプレートを有するテンプレート・データベースを構築するステップと、
前記複数のテンプレートをそれぞれに複数のドキュメント・ベクトルによって表現するステップと、
ドキュメント・ベクトルをレイテント・セマンティック空間に投影するステップと、
前記レイテント・セマンティック空間において前記文に最も相似度の高い前記複数のテンプレートの部分集合に文をマッチングするステップと、
前記部分集合から、前記文と前記テンプレートの部分集合の間に最重共通文字列を有するアイテムの集合を選択するステップと、
アイテムの集合から、前記文に最も近い意味を持つテンプレートを選択するステップと
を含む方法。
【請求項２】
ソース言語とターゲット言語の間で文を翻訳するためにコンピュータ支援メモリ翻訳スキームを構築し、使用する方法において、
縮約レイテント・セマンティック・ベクトル空間を用いて複数のテンプレートで翻訳メモリ・システムを構築するステップと、
前記翻訳メモリ・システムを用いて翻訳プロセス、および文と複数のテンプレートの間の共通文字列の特定を実行するステップと
を含む方法。
【請求項３】
前記実行するステップが、
縮約レイテント・セマンティック・ベクトル空間の相似度測定に基づいて、文と最も相似度の高いテンプレートの部分集合を見つけるステップと、
前記部分集合から、前記文と前記テンプレートの部分集合の間の最重共通文字列を有するアイテムの集合を選択するステップと、
アイテムの集合から、前記文に最も相似度の高いテンプレートを文の訳文として選択するステップと
を含む請求項２に記載の方法。
【請求項４】
前記翻訳メモリ・システムを構築するステップが、
語と名詞句を同定するためにテキストを前処理し、各テンプレート内の語に重みを割り当てるステップと、
ターム・リストを構築し、ターム・リストのタームに対するグローバルな重みを選択することによってシステム・タームを構築するステップと、
テンプレートの正規化レイテント・セマンティック・ベクトルを割り当てるステップと、
縮約レイテント・セマンティック・ベクトル空間を構築するステップと
を含む請求項２に記載の方法。
【請求項５】
前記グローバルな重みがデフォルトとして「ｌ」に設定される請求項４に記載の方法。
【請求項６】
前記グローバルな重みが、均一重み付け、ドメイン別重み付け、およびエントロピ重み付けの１つを用いて構築される請求項４に記載の方法。
【請求項７】
縮約レイテント・セマンティック・ベクトル空間を構築するステップが、特異値分解アルゴリズムを用いて実行される請求項４に記載の方法。
【請求項８】
文の翻訳を反映し、データベースを改良するためにソース言語とターゲット言語の両方においてテンプレートを編集するステップをさらに含む請求項３に記載の方法。
【請求項９】
最重共通文字列を含むテンプレートのその部分の全重みを特定するステップをさらに含む請求項３に記載の方法。
【請求項１０】
テンプレートを選択するステップが、
ターゲット言語のテンプレートにおける構文上正しいパスを選択するステップと、
新しいソース言語のテンプレート構造ｔｘを得るために、マッチングされたタームの各ペアを正しいテンプレート・ノードに結合して、文をソース言語のテンプレートｔに登録するステップと、
選択されたパスが文の正しい訳文である場合は、テンプレートｔｘの各パスが文と同じ意味を持つ正しい文を表すようにテンプレートｔｘを編集し、データベース中のテンプレートｔを新しいテンプレートｔｘで置き換えるステップと、
選択されたパスが文の正しい訳文でない場合は、ｔｙの各パスが文の正しい訳文になるように新しいターゲット言語のテンプレート構造ｔｙを獲得し、ｔｘの各パスが文と同じ意味を持つ正しい訳文を表すようにｔｘを編集し、ｔｙとｔｘを合計して、その合計を新しいアイテムとしてデータベースに挿入するステップと
をさらに含む請求項３に記載の方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、翻訳メモリの分野に関し、より詳細には、現在コンピュータ・ソフトウェアのローカリゼーションに広く使用されている技術文書に適した新しいコンピュータ支援翻訳システムに関する。
【背景技術】
【０００２】
翻訳メモリのアイデアは基本的に非常に簡単である。翻訳メモリは、「前回はこの文またはこれと似た文をどのように訳しただろうか」という質問に対する答えを促すことにより技術文書の翻訳プロセスの効率を向上させ、多大な時間を節減するために役立つ。翻訳メモリは、専門家が翻訳して翻訳メモリデータベースに記憶されている文の自動翻訳に強力な手段を提供する。原文セグメントの僅かな違いには、データベース内で見つけた類似のセグメントの訳文を提示することで対応する。翻訳メモリは、翻訳が完了すると原文書のフォーマットを復旧して、それを保存しなくてはならない。
【０００３】
データベース中に記憶された文の自動翻訳は、両文書において使用されている語順を含めて語の用法全体と統語的文構造が、全文書を通して整合性があり、かつ同一であるならば、確かに非常に簡単である。残念ながら、実際に使う自然言語はいずれも、文脈依存性があり、例えば同義語や多義語を含むあいまいな表現とあいまいな構文構造の広範な使用を許容している点で、プログラミング言語のような人工言語とは明らかな違いがある。したがって、翻訳メモリ・スキームに基づく翻訳に要求される最も困難かつ挑戦的な課題は、類似または同一の意味でありながら、異なる語や、異なる構造表現で表現された文のマッチングである。この困難な問題を、レイテント・セマンティック・インデックス（ＬＳＩ）マッチングの原理を用いて解決することができる。
【特許文献１】特許第２８８７６６０号
【特許文献２】米国特許第４，８３９，８５３号
【非特許文献１】Ｎｕｍｅｒｉａｃｌ  Ｒｅｃｉｐｅｓ  ｉｎ  Ｃ：Ｔｈｅ  Ａｒｔ  ｏｆ  Ｓｃｉｅｎｔｉｆｉｃ  Ｃｏｍｐｕｔｉｎｇ、Ｗｉｌｌｉａｍ  Ｈ．Ｐｒｅｓｓ他、Ｃａｍｂｒｉｄｇｅ  Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ  Ｐｒｅｓｓ
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
あいまいさを特徴とし、柔軟かつ文脈依存性のある自然言語の処理を可能にするために、特許番号第２８８７６６０号に記載のＦＳＡ（有限状態オートマトン）ベースのＡＴＮ遷移ルールに基づくテンプレート・オートマトン構造が設計された。このテンプレート・オートマトン構造は、テンプレート中のパスのそれぞれが、意味のある完結した文脈依存の文を構成し、文の多様な意味についての明瞭性を保持する一方で、あいまいな語とあいまいな構文構造による複数の表現を可能とした。このテンプレート構造は、言語が自然言語の１つに限定されている場合は、等価な意味を示す異なる表現または構造を用いて文を記憶し、表現することができる。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
本発明は、２言語間の翻訳システムを対象としているが、１つの言語から多数の言語へ、または多数の言語から多数の言語への翻訳を実現するための多国語翻訳も想定している。本発明のデータベースは、それぞれの言語における語または句を含むアイテムまたは文の集合を記憶するが、対応と同定がうまくとれたテンプレートの集合に含まれるパスのそれぞれは、等価な意味を持ち、異なる言語集合に属する。
【０００６】
本発明は、テンプレート・データベースの構築においてレイテント・セマンティック構造を最大限に利用する。各テンプレートは、ＬＳＩ空間においてドキュメントとして扱われるときには、ドキュメント・ベクトルによって表わされ、レイテント・セマンティック空間に投影することができる。したがって、使用するそれぞれの自然言語について、米国特許第４，８３９，８５３号のような縮約特異値分解法によるレイテント・セマンティック構造を応用して、レイテント・セマンティック空間において「ｓ」に最も相似度の高い同じ言語のテンプレートのクラスに言語Ｘの文ｓをマッチングさせることによって、意味上密接に関連した文の有効な検索システムを構築することができる。
【０００７】
翻訳システムが広範囲に応用可能で、確実に実用性があるようにするには、データベース中に記憶されるアイテムは、適度な量のテンプレート・データベースを備えるのに十分な範囲と完成度を有するべきである。
【０００８】
本発明における前提は、言語を１つに制限したときには、最重共通文字列で測定した結果、ある特定のドキュメントに類似するドキュメントの集合は、レイテント・セマンティック空間におけるその特定のドキュメントに類似のドキュメントの部分集合であるということである。これは、一部にはレイテント・セマンティック分析が、文中で使用されるターム（語）の意味に基づいて、重要な意味論的相似度を把握するためであり、また一部には同一の意味を持つ２つの文については、ＬＳＩ（レイテント・セマンティック・インデックス）マッチング法が同義語群のかなりの部分を含む文をマッチングできるはずである一方で、これらの文にはある程度は共通な語が含まれているはずであるからである。
【０００９】
したがって、ある文ｓをソース言語Ｘからターゲット言語Ｙに翻訳するように本発明のシステムを構築すると、レイテント・セマンティック基準に従って言語Ｘのテンプレートの集合を選択して、文ｓについてその基準でＮ個の最高スコアを有するアイテムを選択する。次いで、これらのテンプレート群の中から、ｓに対して最重共通文字列の最高スコアを有するＭ個のアイテム（Ｍ＜Ｎ）を選択する。ここで、いったんすべてのテンプレートが訳文と一緒にアイテムとしてデータベースに記憶されると、ＬＳＩマッチング基準と最重共通文字列基準の両方から、文ｓに対して最高スコアを示す、言語Ｘのテンプレートに含まれるアイテムの集合を見つけることができることに留意されたい。後者の基準を常に優先すべきであるが、これは後者の基準による完全マッチングが、翻訳メモリ中にある、翻訳された文の検索に成功したことを必然的に意味するからである。
【００１０】
翻訳しようとする文が相似度の高いアイテム群とマッチングされると、熟練翻訳者がその文に最も近いアイテムを選択することができる。次いで、ビジュアル・テンプレート・オーサリング・ツール（ＶＴＡＴ）を用いて、データベースを改良・維持するために両言語でテンプレートを編集する。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１１】
本発明の応用範囲の拡張は、以下に示す詳細な説明から明らかになろう。しかし、本発明の趣旨および範囲に含まれる様々な改変および改良はこの詳細な説明から当業者には明らかになるので、詳細な説明と具体的な実施例は本発明の好ましい実施形態を示してはいるが、一例として示されたものにすぎないことを理解されたい。
【００１２】
本発明によれば、最初に翻訳メモリ・システムが構築され、次いでその翻訳メモリ・システムに基づいて翻訳プロセスが行われる。
【００１３】
本発明の翻訳メモリ・システムの構築の過程は、通常、最初に類似の意味を持つ様々な言語の文がデータベースに収集されたときに一度だけ行われる。この場合、各テンプレートは単文である。図１は、「日本には全国に美しい公園が点在している」を意味する日本文の英訳に対する典型的なテンプレートを示している。各語の下の数字は、語の相対的な重要性を表す、語に割り当てられた重みを示す。
【００１４】
構築プロセスは、適当な数の翻訳テンプレートが収集されたとき、つまりシステムがある程度長期間使用されて、データベース中のかなり多数のテンプレートが修正・更新されたときに、一度だけ実施することができる。その後データベースは、「オンライン翻訳」の過程において時おり更新・修正することができる。
【００１５】
図２に示すように、構築プロセスは、システム・ターム構築（ステップ１１０）の前のテキスト前処理（ステップ１００）から始まる。システム・ターム構築（ステップ１１０）の間、ターム・リストが構築され、タームのグローバルな重みが選ばれる。グローバルな重みはデフォルトで「１」に設定されるか、あるいは以下で説明する公式に従って設定してもよい。
【００１６】
本発明のプロセスは、収集したすべてのテンプレートの正規化レイテント・セマンティック・ベクトルの割り当て（ステップ１２０）を引き続き実行し、次いで縮約レイテント・セマンティック・ベクトル空間を構築する（ステップ１３０）。縮約レイテント・セマンティック・ベクトル空間は、特異ベクトル分解アルゴリズムとしても知られる特異値分解（ＳＶＤ）アルゴリズムを用いて構築することができる。ＳＶＤアルゴリズムは当業者には周知である（「Ｎｕｍｅｒｉｃａｌ  Ｒｅｃｉｐｅｓ  ｉｎ  Ｃ：Ｔｈｅ  Ａｒｔ  ｏｆ  Ｓｃｉｅｎｔｉｆｉｃ  Ｃｏｍｐｕｔｉｎｇ、Ｗｉｌｌｉａｍ  Ｈ．Ｐｒｅｓｓ他、Ｃａｍｂｒｉｄｇｅ  Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ  Ｐｒｅｓｓ」を参照のこと）。
【００１７】
翻訳メモリ・システムに基づく翻訳プロセスの概要を図３に示す。ソース言語Ｘの文ｓを単純ドキュメントとして処理する。ターム群とその発生頻度を生成することにより、ターム・バイ・ドキュメント・ベクトルを構築し、これによって文に正規化レイテント・セマンティック・ベクトルを得る（ステップ２００）。
【００１８】
縮約レイテント・セマンティック・ベクトル空間の相似度測定に基づいて、言語Ｘのテンプレートの中でｓと最も相似度の高いアイテムが特定される（ステップ２１０）。この方法は続けて、ステップ２２０でｔとｓの最重共通文字列とともに、ステップ２１０で選択される言語Ｘの各テンプレートｔの最重共通文字列を含むパスの全重みを見つける。その文との最重共通文字列が文ｓの最大部分を含むテンプレートが選ばれ、文とテンプレートの相似度測定に従って、降順にリストされる（ステップ２２０）。
【００１９】
最後に、文の翻訳とテンプレートの編集が行われる（ステップ２３０）。ステップ２３０で、１つの適当なアイテムが手操作で選択され、ターゲット言語Ｙのテンプレートの任意の構文上有効なパスｐが選ばれる。テンプレートｔと文ｓに基づいて、最初にマッチングしたタームの各ペアを適切なテンプレート・ノードに結合して、テンプレート構造ｔに文ｓを登録することにより、言語Ｘにおける新しいテンプレート構造ｔｘを得る。選択されたパスｐがｓの正しい訳文である場合は、テンプレートｔｘを編集して、データベース中のテンプレートｔを今得られた新しいテンプレートｔｘで置き換えて、テンプレートｔｘの各パスがｓと同じ意味を持つ正しい文を表すようにする。テンプレートｔｘに現われるいくつかの語の重みを、必要ならば調整してもよい。選択されたパスｐがｓの正しい訳文でない場合には、、言語Ｙの新しいテンプレートｔｙを獲得し、ｔｙの各パスがｓの訳文であるように編集を行う。テンプレートｔｘを編集して、テンプレートのパスのそれぞれが、ｓと同じ意味を持つ正しい文を表すようにする。ここで２つのテンプレートを追加して、データベースに新しいアイテムとして挿入する。テンプレートｔｘとｔｙに出現するいくつかの語のウエイトは、必要ならば調整してもよい。
【００２０】
本発明の操作に関する詳細は、「ＬＳＩマッチングおよびテンプレート・マッチング」の前にある「テンプレートおよびレイテント・セマンティック・ベクトル」という見出しで説明する。
【００２１】
Ａ．テンプレートおよびレイテント・セマンティック・ベクトル
本明細書で使用されるテンプレートとは、少なくとも１つの開始ノードと少なくとも１つの終端ノードをもつ拡張遷移ネットワーク（ＡＴＮ）の部分を指し、各ノードは語（群）または句（群）からなり、各語には、文中での語の相対的な重要性を示す負でない実数値が重みとして割り当てられる。テンプレートに含まれる各語の重みのデフォルトは「ｌ」である。文の開始ノードから出発して最終または終端ノードまで、これらのノードを連結することによって「構文上正しい」文が構築される。テンプレートは、１つの標準的な文を含む非常に簡単なものであることが多いが、テンプレート全体としては必ずしも連続である必要はなく、いくつかの不連続な部分を含む、複雑なものになることもある。
【００２２】
最初にタームの定義を、少なくとも２つの異なるテンプレートに出現する語または句とする。ここで、関連のない話題中に最も頻繁に出現する、英語における「ａ」や「ｔｈｅ」のような、いわゆるストップワードは除外する。重みが、テンプレートのすべての語に割り当てられる。
【００２３】
ドキュメントに出現するタームを選択して、（ｔ１，ｔ２，．．．，ｔｍ）のようなリストにしたとする。自然言語で表現されて、よく形成された、または正当なテンプレートは、それぞれ、適当なドキュメント・ベクトルを割り当てて前処理することができる。例えば、ドキュメント・ベクトルを、ａｉ＝ｆｉ×ｇｉとして（ａ１，ａ２，．．．，ａｍ）で設定することができる。ここで、ｆｉはタームｔｉがテンプレート中に現われる回数であり、ｇｉはテンプレートについてタームｔｉのグローバルな重みであり、またそのドキュメントを代表する上でのタームの重要性を示すパラメータである。局所的な重みは、生の発生回数か、発生回数のブーリアンまたは対数表現でもよい。グローバルな重みは、均一重み付け、ドメイン別重み付け、またはエントロピ重み付けを用いて割り付けることができる。例えば、
【００２４】
【数１】
2006506692.tif 000003
ここで、
【００２５】
【数２】
2006506692.tif 000004
であり、Ｏｉはテンプレート中に出現するタームｔｉの回数、ｄｉはタームｔｉがコレクション中に出現する回数、Ｏｉｊはタームｔｉがテンプレートｊ中に出現する回数であり、Ｎはコレクション中でのドキュメント数である。ここで、Ｐｉｊ＝０のとき、Ｐｉｊｌｏｇ（Ｐｉｊ）が０となるよう定義することを留意されたい。
【００２６】
ドキュメント・ベクトルは次の公式により（ｂ１，ｂ２，．．．，ｂｍ）のように正規化される。
【００２７】
【数３】
2006506692.tif 000005
【００２８】
Ｂ．ＬＳＩマッチングおよびテンプレート・マッチング
タームのドキュメント・ベクトルおよびＬＳＩマッチング
テンプレート・データベースに適当な数のアイテムが記憶されると、各テンプレートを語と句からなるドキュメントとみなす。このような状況では、ＬＳＩマッチング・スキームとＤ−ＬＳＩ（ディファレンシャルＬＳＩ）マッチング・スキームの両方を、データベースの検索に用いて、翻訳しようとする文と類似のテンプレートを見つけることができる。
【００２９】
以下にＬＳＩマッチング・スキームをどのように使うかについて示す。
【００３０】
それぞれの関係する言語Ｘについて、言語Ｘについて与えられているテンプレートを用いてマトリックスＭｘを構築する。ここで、各列はテンプレートの正規化ドキュメント・ベクトルを表す。
【００３１】
特異値分解法（ＳＶＤ）を用いて、Ｍｘは
【００３２】
【数４】
2006506692.tif 000006
と分解することができ、ここでＵｘとＶｘは単位長の直交列を有し、Σｘは対角マトリックスである。Σｘのｋ個の最大特異値とＵｘおよびＶｘの対応する列を選択することにより、Ｍｘは
【００３３】
【数５】
2006506692.tif 000007
と近似できる。ｋの適切値は、用途に応じて選ばなくてはならない。一般にｋは、コレクション内のテンプレート数の約２％〜５％で選ぶことができる。
【００３４】
言語Ｘの各テンプレートｔについて、対応する正規化ドキュメント・ベクトルｖｔは、その投影が
【００３５】
【数６】
2006506692.tif 000008
で与えられる
【００３６】
【数７】
2006506692.tif 000009
の列が張るベクトル空間上に投影することができる。
【００３７】
言語Ｘの文ｓを翻訳するためには、正規化ドキュメント・ベクトルｖｓを割り当てて、
【００３８】
【数８】
2006506692.tif 000010
の列が張るベクトル空間に投影した角度で測られるｖｓとの「最高の相似度」を有するテンプレートの正規化ドキュメント・ベクトルを探索することにより、データベース中のアイテムを検索する必要がある。
【００３９】
テンプレート・マッチング
レイテント・セマンティック尺度によって選択されるアイテムの中から、次いで最重共通文字列のウエイトを計算することにより、部分集合が選択される。テンプレートと翻訳しようとする文の共通文字列は、文とテンプレート中に埋め込まれたパスに共通した一連の語であると定義される。
【００４０】
ｃ１，ｃ２，．．．ｃｎがテンプレートと文の共通文字列であり、対応するテンプレートと文の語ｃｉの重みがそれぞれｗ１，ｉ、ｗ２，ｉで与えられているとする。すると、共通文字列の重みは次のように定義される。
【００４１】
【数９】
2006506692.tif 000011
【００４２】
共通文字列ｃ１，ｃ２．．．ｃｎと文を含むパスの語の全重み（トータルウエイト）が、それぞれ個別にＷ１とＷ２で与えられたとすると、文とテンプレートの相似度は次のように定義される。
【００４３】
【数１０】
2006506692.tif 000012
【００４４】
最重共通文字列マッチング・アルゴリズムは以下のように示すことができる。テンプレートと文が与えられると、共通文字列に加えて対応するテンプレートのパスを見つけて、パスと文の共通文字列の重みが最大の重みになるようにする必要がある。
【００４５】
文とテンプレート中の語の重みは、デフォルトとして「ｌ」に設定され、その分野の専門家が判断した語の重要さに従って割り当てなくてはならない。
【００４６】
翻訳しようとする文が、簡単なテンプレートを構成する場合には、テンプレート・マッチング・アルゴリズムを用いて、テンプレートと文の最重共通文字列を発見することができる。
【００４７】
レイテント・セマンティック尺度と最重共通文字列に関する処理に引き続き、翻訳の専門家によって相似度の最も高いアイテムが選択されるが、それには次のようなデータベースの維持タスクが含まれている。
【００４８】
言語Ｘのテンプレートｔが、言語Ｙの対応するテンプレートとともに、文ｓの訳文として選択された後、マッチングしたタームの各ペアを１つのノードに埋め込んで文ｓをテンプレート構造ｔに登録することで、文ｓを正しいパスとして含む新しいテンプレートを得ることができる。
【００４９】
ＶＴＡＴ（ビジュアル・テンプレート・オーサリング・ツール）のようなテンプレート・エディタを用いて、以下のテンプレート・データベースの保守タスクを実行することができる。
【００５０】
まず、ターゲット言語（例えば、Ｙ）におけるテンプレートから任意の１つのパスを選択する。パスがソース言語ｓの正しい訳文であれば、ｔとｓから得られる新しいテンプレートを照合し、各パスが同じ意味を共有する正しい文になるように編集し、次いでテンプレートｔを新しいテンプレートと置き換える。パスがソース言語ｓの正しい訳文でなければ、言語Ｙのテンプレートと言語Ｘのテンプレートをそれぞれテンプレートｔｙとｔｘに編集し、テンプレートｔｙのいずれの構文上正しいパスもｓの正しい訳文であり、ｔｘがｓを正しいパスとして含み、かつｔｘのいずれのパスもソース言語Ｘの正しい文であるようにする。こうしてｔｘとｔｙからなる新しいアイテムがデータベースに追加される。
【００５１】
本発明を以上のように説明したが、本発明が多くの方法で変更できることは明らかであろう。このような変更は、本発明の趣旨および範囲から逸脱したものと見なされるべきではなく、当業者が理解するこのような修正はすべて前記特許請求の範囲に含まれるものである。
【図面の簡単な説明】
【００５２】
【図１】「日本には全国に美しい公園が点在している」を意味する英語文についてのテンプレートを示す図である。
【図２】テンプレート中のパスが縮約ＬＳＩドキュメント空間を構成するテンプレート・システムを構築するのに必要なプロセスを示すフロー図である。
【図３】翻訳メモリを用いた文の翻訳におけるシステム実行のフローを示すフロー図である。
【図１】
2006506692.tif 000013
【図２】
2006506692.tif 000014
【図３】
2006506692.tif 000015
【国際調査報告】
2006506692.tif 000016
2006506692.tif 000017