JP2002278963A - 事例翻訳装置 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【課題】正確な翻訳を簡単な手段により達成する。 【解決手段】第1原語で記載された原文中の単語をシソ
ーラス辞書により基本語に置換してから、あらかじめ作
成された事例文とその事例文を正確に第2の言語に翻訳
した翻訳文とを一対にして登録して作成されている事例
文データベースを検索照合して、事例文を抽出して翻訳
文とする。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】本発明は，翻訳装置おける事
例翻訳装置に係るもので、特に機械翻訳における事例文
の利用時に事例文を機械的に検索することにより効率的
に使用して、精度の高い機械翻訳をする事例翻訳装置に
関するものである。

【０００２】

【従来の技術】従来は、この種の事例文を参照して翻訳
する翻訳装置としては、特開平５−２９００８２号公報
に開示された技術や、特開平９−１７９８６４号公報に
開示された技術がある。

【０００３】これらの機械翻訳装置のうち、特開平５−
２９００８２号公報に開示された機械翻訳装置は、入力
されたテキスト文を事例パターンと照合し、一致した事
例パターンの情報に基づいて翻訳文を生成するものであ
り、入力テキスト文に一致する事例パターンがない場合
には、文法ルールに基づく一般の機械翻訳装置によって
入力テキストを翻訳するようになっている。なお、照合
に用いる事例パターンは、原言語パターンと、この原言
語パターンを一文字で置き換えた変数と、原言語パター
ンに対応する翻訳文としての目的言語パターンとによっ
て構成されている。

【０００４】ところで、上記特開平５−２９００８２号
公報記載の機械翻訳装置では、入力テキスト文と事例パ
ターンとを照合した際、一致する事例パターンが複数存
在することが多い。しかも、異なる事例パターンが入力
テキスト文の同一部分に重複して合致することがある。
すなわち、入力テキスト文がどのような事例パターンの
組で構成されているかを捕らえた場合に、複数の組が候
補として生じることがある。上記機械翻訳装置では、こ
のような場合には、より一致度の大きい事例パターンを
選択するという基本観点に基づき、使われるパターン数
の少ない事例パターンの組を優先するようにしている。

【０００５】また、特開平９−１７９８６４号公報に記
載された機械翻訳装置は、自然言語で記述された入力テ
キストと、あらかじめ事例パターン辞書に登録されてい
る複数の事例パターンとをパターン照合手段が順次照合
し、その照合結果に基づいて目的言語生成手段が上記入
力テキストを目的とする言語に翻訳する機械翻訳装置で
あって、事例パターン辞書に格納されている各事例パタ
ーンが、入力テキストとの照合に使用される原パターン
と、原パターンに対応する目的言語を記述する目的パタ
ーンと、入力テキストと当該事例パターンとの間で肯定
的な照合結果を出力させるための制約関係を記述する関
係パターンとで構成されており、パターン照合手段が、
入力テキストに一致する事例パターンがあっても、その
関係パターンに記述されている制約関係に基づいて、所
定の関係にある場合には否定的な照合結果にすることを
特徴としている。この機械翻訳装置においては、自然言
語で記述された入力テキストと、あらかじめ事例パター
ン辞書に登録されている単語等を変数として持つ複数の
事例パターンとをパターン照合手段がシソーラス辞書に
基づく単語により、この変数を順次置換えて照合し、そ
の照合結果に基づいて目的言語生成手段が上記の入力テ
キストを、目的とする言語に翻訳するものである。

【０００６】したがって、この変数は制約部により管理
されており、事例文に存在する単語等に制約があること
を表しており、この制約部に当てはめることができる類
義語や特徴単語等がシソーラスに基づいて列挙されるも
のであり、制約部で管理される変数としての語がこれら
類義語や特徴単語等以外の場合には誤訳になる可能性が
あるというものである。

【０００７】

【発明が解決しようとする課題】しかし、前者の発明で
は使われたパターン数だけでは必ずしも適切な事例パタ
ーンを選択し得ない場合がある。すなわち、正しい事例
パターンが登録されていても、パターン数が少ない事例
パターンを優先的に選択すると言った使い方をするだけ
では、入力テキスト文に一致した事例パターンの組のパ
ターン数が同じ場合に、すでに存在している誤った事例
パターンがユーザの意図に反して選択されてユーザが想
定する翻訳文とは異なる翻訳文が生成される恐れがあつ
た。

【０００８】そして、後者の発明では、制約部に管理さ
れる類義語や特徴単語等の抽出は、たとえば、原パター
ンに合致する事例を事例データベースから取り出し、こ
の事例の制約部に存在する特徴単語を認識する。この特
徴単語をキーとしてシソーラスを検索して類義語や同義
語等を取り出すので、シソーラスが複雑であると変数と
しての用語がそれだけ多くなるため照合にたいへんな時
間が掛かり、変数自体が複数ある場合にはさらにこの時
間が倍増し、かつ事例文に合致するものがないと努力が
徒労に終わり、その後に一般翻訳に掛かることになり、
翻訳の効率が悪くなるという問題があった。

【０００９】そこで、この発明は、すでに正確に翻訳さ
れて登録されている、一対（たとえば日×米）の事例文
を基本としてこれを利用して、別に定めた基本語を中心
として正確に翻訳し、効率的な翻訳をしようとするもの
である。

【００１０】すなわち、基本的な文例を収容している事
例文データベースを、すでに正確に翻訳されている事例
文およびその翻訳文により一対にして記憶させ構成させ
ている。これにより、入力されたテキストを形態素解析
して名詞や動詞を選択して、これらの語をあらかじめ定
められた基本語におきかえて、前記事例文データベース
を検索し適当な事例文を抽出することにより、正確かつ
効率的に翻訳しようとするものである。

【００１１】そこで、基本語の決定について記述する。
すなわち、事例文データベースの検索照合にあたり表記
上のあいまいさ（たとえば同じ語でも車・くるま・クル
マ等があることをいう）があるので、これらの語はその
ままでは異なった語と機械翻訳装置に見なされて事例文
と一致しない。そこで、本発明では基本語と言う概念を
取り入れた。そして、基本語としてはシソーラス辞書を
利用して、シソーラス中の同義語や類義語について、そ
の中からこれらの基本となる比較的平易な用語を基本語
として選択する。検索時には原文テキストから目的の語
を抽出し、同義語や類義語を確認して、前記シソーラス
辞書からこの目的の語に対する基本語を取り出して置換
えて検索する。したがって、事例文がデータベースに存
在するかどうかは、瞬時に判るので存在すれば抽出され
た事例文を利用し、事例文が存在しなければ一般翻訳に
切り換えるというきわめて効率のよい翻訳が可能とな
る。

【００１２】すなわち、これまで翻訳を行うとき、「そ
の乗用車の燃費は 10km/l である。」という文章を英語
に翻訳しようとしたとき、あらかじめ登録されている事
例文である「その自動車の燃費は10km／l である。」に
おいて「自動車」≠「乗用車」という認識でアンマッチ
になるため、「その乗用車の燃費は10km／l である。」
の翻訳に利用できなかった。

【００１３】この発明は、「乗用車」も検索対象に含め
て、前出の単文「その自動車の燃費は 10km/l である」
を利用することを可能にして、すでに正確に翻訳されて
いる精度の高い事例文を利用して翻訳することにより、
翻訳の質を向上させることに加えて、すでに翻訳されて
いる文章を利用して効率的な翻訳をすることを課題とし
ている。

【００１４】

【課題を解決するための手段】すなわち、本発明はこの
ような課題を解決するため、第１の言語で表現された第
１言語文を第２の言語で表現された第２の言語文に翻訳
する翻訳装置であって、事例文をその翻訳文とともに一
対で収集蓄積した事例文データベースと、機械翻訳用の
翻訳辞書と、事例文中の各語の同位概念および上位概念
ならびに下位概念を含めた語を集積したシソーラス辞書
とを備えてなり、前記第１の言語で表現された原文の入
力があったとき、前記事例文データベースを検索し事例
文を抽出し、抽出すべき事例文がなければ、前記第１の
言語文である入力文を単語に分けて、それらの単語を前
記シソーラス辞書の参照により前記各概念において置換
可能な語か否かを調べ、置換可能な語であれば前記シソ
ーラス辞書中の語に機械的に置換して前記事例文データ
ベースを再度検索し、抽出した事例文を表示するととも
に第１の言語文を第２の言語文に翻訳することを特徴と
する事例翻訳装置を提供する。

【００１５】

【発明の実施の形態】ところで、同義語や関係のある語
などをまとめた辞書が上記のシソーラス辞書であり、デ
ータベースの分野では、データ作成や検索のための用語
辞書としてよく利用する。通常、データベースを検索す
る際に、検索したい内容を的確に表す言葉（キーワー
ド）をまず入力する。しかし、データベースにある言葉
と検索用に、たとえばキーボードから入力した言葉の表
記が異なると、同じ意味であるにも拘らず検索対象から
漏れてしまい、必要な語が抽出されない場合が多々あ
る。

【００１６】そこで、検索に使える言葉を分類して、言
葉とその同義語、関連語、広義語、狭義語といった言葉
を分野や内容に応じて整理したシソーラス辞書を利用す
る。これを利用することにより、検索した言葉と完全に
一致しない言葉であっても検索の対象とすることができ
るようになり、検索漏れを極力減らすことができる。

【００１７】本発明では、シソーラスに記された語の
内、最も基本的な語を基本語として事例文を作成し、そ
の翻訳文とともに一対にしてデータベース化したことに
特徴がある。これにより、データベースは軽量化し検索
や照合もずっと能率的に行うことができる。

【００１８】たとえば、米国を表すとき、アメリカ合衆
国、アメリカ、U.S.A.といった種々の表現がある。これ
らをシソーラスに登録しておくと、キーワード（基本
語）に「米国」と設定した場合、アメリカ合衆国、アメ
リカ、U.S.A.とテキストにあってもこれらを基本語であ
る「米国」に置換えてデータベースを検索することによ
り抽出率が向上するわけである。

【００１９】すなわち、この発明は単文の中の名詞およ
び／または動詞に着目し、その名詞の広義語（または上
位概念）／狭義語（または下位概念）／同義語（または
同位概念）を調べ、これらに属する単語をその事例文の
検索対象の基本語に置き換えて、事例文を検索して翻訳
に利用する。次に図面により説明する。

【００２０】第１図は、本発明の基本構成を示してお
り、翻訳すべき原文はテキストである。この原文テキス
トの中の名詞や動詞等の各語を、シソーラス辞書により
基本単語に変換する。

【００２１】ここで、シソーラス辞書は、一般のシソー
ラス辞書でもよいが、特別に基本語をメインとして、翻
訳に利用しやすいように拡張させたものを使用すればさ
らに効率があがる。たとえば、一例として上記のクルマ
の関係では、「車」を基本語として、これに「自動車」
「乗用車」「くるま」「クルマ」と展開しシソーラス辞
書を作成する。この他の基本語としての登録例は、第4
図のように「人」の基本語４１０、「乗り物」の基本語
４２０、「荷物」の基本語４３０、「動作」の基本語４
４０等として保存することもできる。0.

【００２2】図１において、原文テキスト１０の中の名
詞または動詞をシソーラス辞書２０に登録されている基
本語に置換する。この置換えによる文をもって事例文デ
ータベース（Ｄ／Ｂ）３０を検索し照合した結果によ
り、翻訳手段４０により翻訳文５０となる。このとき原
文の名詞等を基本語に置換するので、そのことは原語記
憶手段６０に記録されており、最終的に翻訳文にすると
きに原語記憶手段５０から呼び出し、翻訳手段４０によ
りその原語のみを翻訳し、前記置換による基本語を元の
語に置き戻して、必要に応じ原文を表示するときに使用
する。

【００２３】実施の例では、上述の「その車の燃費は、
10km／l である」という事例文が事例文データベースに
登録されており、それに対応した翻訳文（この例では英
語）も登録されているとき、「自動車」という単語に着
目すると、「自動車」と同じ概念の単語は、「車」／
「自動車」／「乗用車」／「乗用自動車」など複数存在
する。

【００２４】さて、翻訳を行うとき、従来の検索方法で
は「その乗用車の燃費は、10km/lである。」という文章
を英語へ翻訳しようとしたとき、あらかじめ登録済の事
例文「その車の燃費は、10km／l である。」が事例文デ
ータベースにあっても、前述のように「車」≠「乗用
車」ということでアンマッチになってしまい、きわめて
近い意味でありながらも利用することができない。

【００２５】そのため、前記事例文は翻訳に利用できず
に、その都度一般翻訳することになり効率が悪かった。
しかし、本発明により「乗用車」＝「自動車」＝「車」
（基本語）とシソーラスを辿ることにより事例文「その
自動車の燃費は、10km/l である。」は「その車の燃費
は、10km/l である。」と置換えられることになり、デ
ータベースを検索することにより抽出ができるようにな
り、その翻訳文を利用することができることになる。

【００２６】本発明をフローチャートの図面とともに、
さらに詳細に説明する。

【００２７】第２図は、本発明による事例翻訳装置のブ
ロック図である。先ずステップＳ２００において、翻訳
システムを開始する。事例文章の入力ステップＳ２１０
で端末機またはパソコンのモニター画面に表示された内
容から、テキスト情報として入力される。入力されたデ
ータは、ここでは説明上「和英」を中心に説明するが、
後述のように英文でも和文でも、あるいは他の原語であ
っても何ら支障なく適合させることができる。

【００２８】つぎに、ステップＳ２１０で入力された原
文は、ステップＳ２１５で事例文データベースに存在す
るかどうかが調べられる。この段階で事例文が存在すれ
ば、そのまま事例文を利用して翻訳しその原文は終了
し、つぎの原文の翻訳段階に移る。存在しなければ、ス
テップＳ２２０により原文を通常使われる形態素解析を
し、各単語に区分する。この区分された単語のうち名詞
や動詞はステップＳ２３０で、シソーラス辞書を参照し
てシソーラス辞書に登録されている基本語に置き換えら
れる（ステップＳ２４０）。このとき、ステップＳ２５
０で区分された前記単語と置き換えられた基本語とは、
両方とも所定の記憶手段に記憶される。

【００２９】原文の一部を基本語に置き換えられた原文
（とりあえず第２原文という）は、再度事例文データベ
ースを参照し、事例文の有無をステップＳ２６０にて検
索する。事例文データベース中に存在し事例文が抽出さ
れる（ステップＳ２７０）と、事例文中の基本語を先の
ステップＳ２４０での置換えにより、ステップＳ２５０
で記憶された原語と基本語の関係から元に置き戻すステ
ップＳ２７０になる。そして、ステップＳ２７０により
置き換えによる原文の翻訳を表示する。この基本語によ
る置き換えによる検索の結果、事例文データベースから
事例文が抽出されないときには、一般の翻訳を行うこと
になる。

【００３０】以下、同様ステップ２９０により原文の翻
訳の済んでいない文がなくなるまで繰り返し行われる。
全て終了した時点（ステップＳ２９５）で翻訳文を決定
し終了する。

【００３１】第３図により、本発明の実施例を作用を中
心に詳細に説明する。第３図のフローチャートは、流れ
が逆行するときのみ矢印を付けて流れの方向を示してい
る。

【００３２】原文テキスト１０を端末機またはパソコン
のモニター画面に表示された内容から、テキスト情報と
して取り込み、文単位で事例文の検索に掛けられる。こ
の原文をステップＳ３０１で形態素解析手段により通常
行われる一般的な解析方法で形態素解析を行う。形態素
解析された原文は、まず事例文があるかどうかをステッ
プＳ３０２によりチェックされる。ステップＳ３０２に
よる検索で事例文が見つかれば、そのまま原文に相当す
る翻訳文を原文の翻訳文とする。そのままでは事例文を
事例文データベースの中に発見ができなかったときに
は、ステップＳ３０３において、シソーラスの辞書をす
でに参照し基本語の置換えが行われたかどうかをチェッ
クする。これはすでに置き換えられた基本語に対して、
再度シソーラスによる置換えが重複しないようにしてい
る。シソーラス辞書による置換がおこなわれているにも
拘らず、事例文が見つからない文については一般翻訳を
させることを意味している。事例文の見つからない原文
は、ステップＳ３０３からシソーラス辞書２０により、
この原文のうちのたとえば、名詞や動詞がシソーラス辞
書に登録されている基本語に自動的に置き換えられる。
このときこの置換えの状況は、原語と基本語との一対と
してまたは原語の翻訳語と基本語との一対として、原語
記憶手段６０に記憶される。

【００３３】さて、ステップＳ３０３からシソーラス辞
書２０を経由し、基本語に置き換えられた前記第２原文
は、ステップＳ３０５の判断により、再度事例文データ
ベース３０を検索して事例文の存在を調べる。事例文が
あれば、ステップＳ３０２を通過してステップＳ３０４
の翻訳手段により、先の基本語への置き換えを記憶して
いる原語記憶手段６０の、前記記憶されている一対のデ
ータを元に再置換して翻訳文とする。この結果は、図示
していない記憶部分に一時保存される。

【００３４】他に翻訳すべき個所がないかどうかをステ
ップＳ３０５で判断し、すべてが翻訳終了したとき、前
記一時保存されている文を全体の翻訳文として、必要に
応じてステップＳ３０６により表示しまたは印刷し終了
（ステップＳ３０７）する。

【００３５】ここで、シソーラス辞書による置換えの例
を、詳しく説明する。前述の通り、ステップＳ３０２に
おいて、原文のままでの事例文がない時には、原文に含
まれるその名詞や動詞に注目して、シソーラス辞書２０
によりその名詞や動詞の基本語に相当する語を抽出し、
これらの名詞や動詞に置き換える。このとき、原語記憶
手段６０に置き換えられた原語と基本語との対を記憶さ
せる。

【００３６】たとえば、原文「この車の燃料消費率は、
10 km/l である。」の翻訳文として（The fuel consu
mption rate of this car is 10 km/l.）が事例文デー
タベースに登録されている。このとき、「この自動車の
燃料消費率は、10km/l である。」が原文として翻訳す
ることを考える。

【００３７】シソーラス辞書により、「自動車」は
「車」に置き換えられるので、この置換により事例文の
データベースを検索すると、 （The fuel consumpti
on rate ofthis car is 10 km/l.）が抽出される。この
とき前記（「自動車」は「車」）の置換により「自動
車」と「車」とその訳語「car」は、「自動車」と「車
→car」のように一対で原語記憶手段記憶される。そし
て、最終的にこの原語記憶手段の記憶内容により、
「車」は「自動車」に置き戻されて、（The fuel consu
mption rate of this car is 10 km/l.）がその翻訳と
して表示されることになる。

【００３８】次に「乗用車」の場合には、上記とほとん
ど同じであるが、前記（「自動車」は「車」）の置換に
より「乗用車」と「車」とその訳語「car」は、「乗用
車 → passenger car」と「車 → car」のように両方と
も訳語付きで一対にして原語記憶手段記憶される。した
がって、最終的にこの原語記憶手段の記憶内容により、
「車」は「乗用車」に置き戻されたときには、「この乗
用車の燃料消費率は、10km/l である。」の翻訳は、
（The fuel consumption rate of this passengercar i
s 10 km/l.）となる。

【００３９】以上のように本発明を日本語を主体にして
和英翻訳の説明をしたが、たとえば、逆に英語を主体と
したときの例は、つぎようになる。「The fuel consump
tion rate of this car is 10 km/l.」（この自動車の
燃料消費率は、１０ km / リットルである。）なる一対
の事例文が事例英文データベースに登録されていると
き、「The fuelconsumption rate of this automobile
is 10 km/l.」を翻訳する。事例英文データベースの検
索にあたり、和文と同様に「car」のシソーラス辞書か
ら、「car」＝「automobile」＝「motor car」となり、
「automobile」を「car」に置換して検索する。このと
き、「car」と「車」とは記憶手段により記憶されてい
る。前記の置換により、当然「The fuel consumption r
ate of thiscar is 10 km/l.」が抽出されるので、抽出
された英文「The fuel consumptionrate of this car i
s 10 km/l.」の「car」部分をこの場合には、「automobi
le」に置換した英文、「The fuel consumption rate of
this automobile is 10 km/l.」を、また原文が「moto
r car」であったならば「motor car」に置換した英文
「The fuel consumption rate of this motor car is 1
0 km/l.」を出力し、それらの翻訳文は（この車の燃料
消費率は、１０ km / リットルである。）として表示す
ることになる。

【００４０】したがって、本発明は和英や英和に限られ
たものでなく、あらゆる原語の組合せに容易に応用する
ことができ、正確で効率的な翻訳が可能となる。

【００４１】シソーラス辞書による置換について、もう
少し詳細に述べておく。基本語の変換の際には、変換を
適用するためのルールが必要である。このルールはたと
えば、 *「名詞」は「形容詞+名詞」へ変換可能である。 *「人」は、「代名詞」に変換可能である。を作成して
おく。 *これらにより、逆のルール「形容詞+名詞」は「名詞」
に、「代名詞」は、「人」への変換可能である。動詞の
部分についても、同様に同義語等から変換が可能であ
る。

【００４２】この場合を考えてみる。原文は、「赤いス
ポーツカーが、彼女を乗せて通り過ぎた。」を翻訳する
場合を考える。事例文には、「車が、人を乗せて走
る。」という簡単な文が事例文データベースに登録され
ている。このとき、上記のルールを適用すると、「赤
い」+「スポーツカー」は、「車」に置換する。そし
て、「彼女」は、「人」に置換する。「走る」の同義語
として「通る」、「行く」や「運転する」がシソーラス
辞書に登録されており、この動詞については「時制」等
の必要な情報が備えておくことにより、対応させること
ができる。

【００４３】

【発明の効果】以上のように本発明により、ひとつの簡
単な事例文であっても見かけ上多数の事例文になるた
め、翻訳に利用できる可能性がそれだけ高くなる。ま
た、翻訳の精度については元々精度の高い（正確に翻訳
されている）事例文を集合登録したデータベースとして
いるので、その精度は元々正確であり、結果として翻訳
の質も向上することになる。

【００４４】この発明は、上記の実施例に捉われること
なく、各国語間で簡単に対応することができ精度も上が
るので、翻訳にあたり有用である。

【００４５】事例文データベースに該当するものが、存
在するかどうかが基本語の変換により、すぐに判るの
で、事例文がなければ一般翻訳に即移ることができ、た
いへん効率的である。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明による事例翻訳装置の、基本構成を示す
フローチャート図。

【図２】本発明の事例翻訳装置の実施形態を説明するた
めの動作を示すブロック図。

【図３】本発明の実施形態を示す事例翻訳装置の動作を
示すフローチャート図。

【図４】一例として、基本語によるシソーラスの構成を
示す概念図。

【符号の説明】

１０ … 原文テキスト ２０ … シソーラス辞書 ３０ … 事例文データベース ４０ … 翻訳手段 ５０ … 翻訳文 ６０ … 原語記憶手段 ２０１ … 形態素解析手段 ２０２ … 事例文有無判断手段 ２０４ … 翻訳手段 ４００ … 基本語である「車」によるシソーラスの例
を示す図。 ４１０ … 基本語である「人」によるシソーラスの例
を示す図。 ４２０ … 基本語である「乗り物」によるシソーラス
の例を示す図。 ４３０ … 基本語である「荷物」によるシソーラスの
例を示す図。 ４４０ … 基本語である「動作」によるシソーラスの
例を示す図。

Claims (2)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】第１の言語で表現された第１言語文を第２
   の言語で表現された第２の言語文に翻訳する翻訳装置で
   あって、事例文をその翻訳文とともに一対で収集蓄積し
   た事例文データベースと、機械翻訳用の翻訳辞書と、事
   例文中の各語の同位概念および上位概念ならびに下位概
   念を含めた語を集積したシソーラス辞書とを備えてな
   り、前記第１の言語で表現された原文の入力があったと
   き、前記事例文データベースを検索し事例文を抽出し、
   抽出すべき事例文がなければ、前記第１の言語文である
   入力文を単語に分けて、それらの単語を前記シソーラス
   辞書の参照により前記各概念において置換可能な語か否
   かを調べ、置換可能な語であれば前記シソーラス辞書中
   の語に機械的に置換して前記事例文データベースを再度
   検索し、抽出した事例文を表示するとともに第１の言語
   文を第２の言語文に翻訳することを特徴とする事例翻訳
   装置。
2. 【請求項２】第１の言語で表現された第１言語文を第２
   の言語で表現された第２の言語文に翻訳する翻訳装置で
   あって、第1の原語による事例文をその第2原語による翻
   訳文とともに一対で収集蓄積した事例文データベース
   と、機械翻訳用の翻訳辞書と、さらに名詞または動詞に
   おける各語の同位概念および上位概念ならびに下位概念
   を含めた語から任意に定めた専用シソーラス辞書とを備
   えてなり、前記第１の言語で表現された原文の入力があ
   ったとき、前記事例文データベースを検索し事例文を抽
   出し、抽出すべき事例文がなければ前記第１の言語文で
   ある入力文を単語に分けて、それらの単語を前記専用シ
   ソーラス辞書の参照により各概念において置換可能な語
   か否かを調べ、置換可能な語は前記シソーラス辞書中の
   語に機械的に置換して前記事例文データベースを再度検
   索し、抽出した事例文に対する翻訳文の前記事例文を置
   換に相当する語を再置換して、第１の言語文を第２の言
   語文に翻訳することを特徴とする事例翻訳装置。