\label{sec:hajimeni}人間の翻訳作業を支援するシステムは，電子単語辞書から機械翻訳システムまでいろいろ提案されており関連する研究も多い\cite{MT97}．著者らはこの中の用例提示型の翻訳支援システムの研究を行っている．このシステムは一般的に巨大な対訳用例データベースと検索システムから構成される．このシステムに対して利用者は「翻訳がわからない」と思う表現を入力する．するとシステムは入力に一致した表現，あるいは類似した表現をデータベース中で検索してその翻訳例を提示する．利用者は提示された翻訳例を参考に翻訳を作成する．機械翻訳システムと違ってこの場合の翻訳の主体は利用者にあり，システムは利用者に参考となる情報を提示するだけである．このように利用者主体の翻訳作業を支援する考え方はKay\cite{Kay97}によって1980年に提案されている．この文献では電子化辞書を使った支援を提案しているが，対訳用例を使う翻訳支援もこの考えを基本的に踏襲したものである．また実際に対訳用例を使って日英翻訳支援システムを作成した例としては\cite{Naka89,Sumi91}等の先駆的なシステムがある．さらに最近では商用システムもいくつか販売されている．著者らは上記一連の研究と同一の考えに基づいて，日本語ニュースの英訳支援のためのシステムを開発している．このシステムには二つの特徴がある．一つは利用する日英用例の対応付けの粒度である．従来の研究では，表現の対応を集めた日英表現翻訳辞書や文間の対応付けを行ったデータベースなど詳細な単位で対応のとれたデータベースを利用することが多かった．これらに対して著者らのデータベースは記事という大きな単位での対応はとれているが，それより細かな対応はとれていない．これは日本語ニュース記事を英訳する場合に，英語視聴者の背景知識や興味に合わせて大きく意訳することがあるためである．極端な場合は日本語ニュースを参考にして英文ニュースを新たに作成する場合もある．このため入力の検索結果に対応する翻訳部分を提示するには，日英表現の自動的な照合が必要になる．そしてこの場合に表現が照合しないことも前提にしなくてはならない．第二点は「意訳の支援」である．従来，用例提示型のシステムはマニュアル翻訳のような定型的な翻訳に応用する場合が多かった．たしかにニュース翻訳の場合でも「株価」「天気予報」「新車販売台数月例報告」などの項目はほぼ定型的な文から成り立っており，これらを有効に支援できると思われる．しかし著者らは本システムで意訳を積極的に支援したいと考えている．なぜなら意訳こそニュース翻訳の難しい部分であり，また用例によって有効に支援できると考えるからである．例えば日本語の短い言い回し「いかがなものか」は本稿のデータベース中だけでも過去10通り程度に訳されている．同様に同じ単語や似たような文が文脈によってどのように意訳されているかを観察すれば，意訳のための知識を効果的に学ぶことができると考える．意訳であろうと定型的な翻訳を支援する場合であろうと，表現を検索する部分には同じ手法を利用できる．しかし，結果の表示には異なった配慮が必要である．定型的な翻訳であれば入力に対応する翻訳例を一つ示せば十分である．しかし意訳を支援するにはできるだけたくさんの翻訳例を文脈付きで利用者に提示する必要がある．このため著者らのシステムは検索速度を重視している．またどのような長さの入力であっても出力は日本語と英語の記事を提示した上で，対応個所を強調して表示している．本稿は上記のシステム中の検索部分を対象としている．著者らは一文字から一記事までの範囲を入力として類似検索ができるシステムを研究している．これは意訳が単語や短い表現から文や記事までの広い範囲で行われるためである．実際には一文字から一文までを対象にした検索システムと記事を対象にした検索システムの二つを作成した．本稿はこのうちの一文までの表現を対象として類似用例を検索する手法について報告する．著者らはこの検索を頑健で柔軟かつ高速に行うためキーワードのAND検索を基本的な手法として採用した．すなわち，入力を形態素解析してあらかじめ指定している品詞のキーワードを抽出してAND検索を行う手法である．しかし単純なAND検索を行うと不適切な結果を多数表示することが判明した．そこで著者らはAND検索に語順と「変位」と呼ぶ制限を加えることを提案する．これは表層的な情報を利用してAND検索に構文的な情報を反映させようという試みである．この手法は構文解析を利用していないため速度と頑健性に優れている．以下，本稿の構成を示す．まず~\ref{sec:gaiyou}~章で著者らの用例提示型翻訳支援システムの概要を説明して，この中の類似用例検索部分の設計方針を示す．\ref{sec:mondai}~章では類似用例検索にキーワードによるAND検索を利用した場合に起こる問題を示す．続く~\ref{sec:algo}~章ではAND検索に語順と変位を使う手法を提案する．またこの手法を使った検索手順をアルゴリズムの形で示す．そして~\ref{sec:jikken}~章で約160万用例からなるデータベースを使った検索実験を報告する．ここでは検索時間と，検索結果の主観的な満足度などを報告し，提案手法はAND検索にくらべてわずかに検索時間が増加するものの（約1.3倍）利用者の満足度は統計的に有意に優れていたことを示す．次に~\ref{sec:kanren}~章では関連研究を紹介して本研究との比較を行い最後に~\ref{sec:ketsuron}~章で本稿のまとめを行う．