あいまい一致（コンピュータ支援翻訳）

ファジー マッチングは、レコード リンケージの特殊なケースとしてコンピュータ支援翻訳で使用される手法です。テキストのセグメントと以前の翻訳のデータベース内のエントリとの対応関係を見つけるときに、100% 完全ではない可能性のある一致で機能します。通常は文レベルのセグメントで機能しますが、一部の翻訳テクノロジでは句レベルでの一致が可能です。翻訳者が翻訳メモリ(TM)を使用している場合に使用されます。近似文字列一致を使用します。

翻訳対象のテキストに完全一致するものが TM データベース内に見つからない場合、完全一致より少ない一致を検索するオプションがあります。翻訳者はあいまい一致のしきい値を 100% 未満のパーセンテージ値に設定し、データベースはそのパーセンテージに対応するメモリ内の一致を返します。その主な機能は、翻訳プロセスを高速化して翻訳者を支援することです。あいまい一致は、人間の翻訳者に代わるものではありません。

言語、特に英語（ローカリゼーション業界で翻訳されるすべてのソーステキストの90％を占める^[要出典] ）の多形性と動的性質のため、翻訳プロセスをより簡単かつ迅速にする方法が常に模索されています。1980年代後半以来、翻訳者の生産性を向上させ、翻訳プロセス全体を迅速化するために、翻訳メモリツールが開発されてきました。

1990 年代に、ファジー マッチングは TM ツールの重要な機能として普及し始めました。ファジー マッチングの「提案」を編集する際に余分な作業が必要になるという問題があったにもかかわらず、ファジー マッチングは今でも TM の人気のサブセットであり、現在ではほとんどの人気の TM ツールの機能となっています。

TM ツールはデータベースを検索し、翻訳する新しいソース テキスト内のセグメントとほぼ一致するセグメントを見つけます。 TM は、実質的には翻訳者に一致を「提案」します。 この提案を受け入れるか、翻訳中の新しいソース テキストとより完全に一致するようにこの提案を編集するかは、翻訳者の責任です。 このように、あいまい一致により、翻訳プロセスが高速化され、生産性が向上します。

これにより、結果として得られる翻訳の品質に疑問が生じます。翻訳者は、期限内に納品しなければならないというプレッシャーにさらされ、その適切性と文脈を確認せずにあいまい一致の提案を受け入れてしまうことがあります。TM データベースは、さまざまなテキストを扱う多数の翻訳者からの入力によって構築されるため、この「タペストリー」という言葉から抽出された文章は、さまざまなスタイルが寄せ集められ、目指す一貫性の対極にあるものになる危険性があります。一部の批評家はこれを「文章サラダ」と呼んでいます。TM の提案に対する信頼性の問題は、より迅速な翻訳プロセスとその翻訳の品質のバランスを取ろうとするときに問題となる可能性があります。それでも、あいまい一致は依然として翻訳者のツールキットの重要な部分です。

• エッセリンク、B. (2000) ローカリゼーション実践ガイド、ジョン・ベンジャミンズ出版