(57)【要約】【課題】より高精度な翻訳を実現する。【解決手段】情報処理装置１は、第１言語の表現とそれを標準化した標準化表現とを対応付けて連鎖構造（例えば木構造）にしたデータベースを記憶する。ここで、標準化とは、ユーザの会話時における第１言語の表現のゆらぎを解消するべく、その会話表現をより標準的な表現として表すことである。情報処理装置１は、第１の表現に続く第２の表現に対応する標準化表現を抽出する場合、第１の表現に対応する標準化表現と連鎖関係にある標準化表現を優先してその抽出を行うことになる。これにより、会話の連続性を考慮した標準化がなされ、この結果、翻訳の精度が向上する。【選択図】図３
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
第１言語の表現と当該表現を標準化した標準化表現とを対応付けたデータを連鎖構造にして記憶する記憶部と、
前記記憶部に記憶されたデータ群から、取得された前記第１言語による表現に対応する標準化表現を抽出する抽出部であって、前記第１言語による第１の表現に続いて取得された前記第１言語による第２の表現に対応する標準化表現を抽出する場合には、当該第１の表現に対応する標準化表現と連鎖関係にある標準化表現を優先して抽出を行う抽出部と、
前記第１言語の表現を当該第１言語とは異なる第２言語の表現に翻訳する翻訳部に対して、前記抽出部により抽出された標準化表現を入力する入力部と
を備えることを特徴とする情報処理装置。
【請求項２】
前記抽出部は、
前記第１の表現に対応する標準化表現を抽出する場合には、当該第１の表現に対して第１の閾値以上の類似度となる標準化表現を抽出し、
前記第２の表現に対応する標準化表現を抽出する場合には、当該第２の表現に対して、前記第１の表現に対応する標準化表現との連鎖関係に応じて決まる第２の閾値以上の類似度となる標準化表現を抽出する
ことを特徴とする請求項１記載の情報処理装置。
【請求項３】
前記抽出部は、前記第１の表現に対応する標準化表現と前記第２の表現に対応する標準化表現とが連鎖関係にあった場合において、前記第１言語による第２の表現に続いて取得された第３の表現に対応する標準化表現を抽出するときに用いる前記第２の閾値として、前記第２の表現に対応する標準化表現を抽出するときに用いる第２の閾値よりも小さい値を用いる
ことを特徴とする請求項２記載の情報処理装置。
【請求項４】
前記抽出部は、前記第１の表現に対応する標準化表現との連鎖構造の連鎖数が大きいほど、大きい前記第２の閾値を用いる
ことを特徴とする請求項２又は３記載の情報処理装置。
【請求項５】
前記抽出部は、前記第１の表現に対応する標準化表現との連鎖関係が無い標準化表現を抽出するときに用いる第２の閾値として、前記第１の閾値と同じ値を用いる
ことを特徴とする請求項２〜４のいずれか１項に記載の情報処理装置。
【請求項６】
前記抽出部は、前記第１の閾値以上又は前記第２の閾値以上の類似度の標準化表現を抽出することができない場合には、取得された第１言語による表現を前記翻訳部に入力する
ことを特徴とする請求項１〜５のいずれか１項に記載の情報処理装置。
【請求項７】
前記抽出部は、前記第１言語による第１の表現の取得時点から、当該第１の表現と同じ話者から所定期間内に取得された前記第１言語による表現を、前記第２の表現として用いる
ことを特徴とする請求項１〜６のいずれか１項に記載の情報処理装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、異言語間の翻訳技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
特許文献１には、例えば新幹線予約を目的とした翻訳依頼時に「新幹線の指定席を予約したい」とか「新幹線の指定席をお願いします」というように、意味が同じであっても実際の表現がゆらいでしまうことがあるため、音声認識結果に含まれるキーワードに関連付けられた翻訳元例文を特定し、特定した翻訳元例文を翻訳先例文へと翻訳することが記載されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２００６−４８５６６号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
ところで、会話は１つの文章だけで完結することは少なく、話者間で１つの話題に関連する文章が複数回連続して遣り取りされることが多い。本発明は、このような会話の特徴に着目し、より高精度な翻訳を実現することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
上記課題を解決するため、本発明は、第１言語の表現と当該表現を標準化した標準化表現とを対応付けたデータを連鎖構造にして記憶する記憶部と、前記記憶部に記憶されたデータ群から、取得された前記第１言語による表現に対応する標準化表現を抽出する抽出部であって、前記第１言語による第１の表現に続いて取得された前記第１言語による第２の表現に対応する標準化表現を抽出する場合には、当該第１の表現に対応する標準化表現と連鎖関係にある標準化表現を優先して抽出を行う抽出部と、前記第１言語の表現を当該第１言語とは異なる第２言語の表現に翻訳する翻訳部に対して、前記抽出部により抽出された標準化表現を入力する入力部とを備えることを特徴とする情報処理装置を提供する。
【０００６】
前記抽出部は、前記第１の表現に対応する標準化表現を抽出する場合には、当該第１の表現に対して第１の閾値以上の類似度となる標準化表現を抽出し、前記第２の表現に対応する標準化表現を抽出する場合には、当該第２の表現に対して、前記第１の表現に対応する標準化表現との連鎖関係に応じて決まる第２の閾値以上の類似度となる標準化表現を抽出するようにしてもよい。
【０００７】
前記抽出部は、前記第１の表現に対応する標準化表現と前記第２の表現に対応する標準化表現とが連鎖関係にあった場合において、前記第１言語による第２の表現に続いて取得された第３の表現に対応する標準化表現を抽出するときに用いる前記第２の閾値として、前記第２の表現に対応する標準化表現を抽出するときに用いる第２の閾値よりも小さい値を用いるようにしてもよい。
【０００８】
前記抽出部は、前記第１の表現に対応する標準化表現との連鎖構造の連鎖数が大きいほど、大きい前記第２の閾値を用いるようにしてもよい。
【０００９】
前記抽出部は、前記第１の表現に対応する標準化表現との連鎖関係が無い標準化表現を抽出するときに用いる第２の閾値として、前記第１の閾値と同じ値を用いるようにしてもよい。
【００１０】
前記抽出部は、前記第１の閾値以上又は前記第２の閾値以上の類似度の標準化表現を抽出することができない場合には、取得された第１言語による表現を前記翻訳部に入力するようにしてもよい。
【００１１】
前記抽出部は、前記第１言語による第１の表現の取得時点から、当該第１の表現と同じ話者から所定期間内に取得された前記第１言語による表現を、前記第２の表現として用いるようにしてもよい。
【発明の効果】
【００１２】
本発明によれば、より高精度な翻訳が実現される。
【図面の簡単な説明】
【００１３】
【図１】本発明の実施形態にかかる翻訳システムの全体構成を示す図である。
【図２】本発明の実施形態にかかる情報処理装置のハードウェア構成を示す図である。
【図３】情報処理装置の機能構成を示す図である。
【図４】情報処理装置の記憶部に記憶されている内容の一例を示す図である。
【図５】標準化表現の抽出過程を説明する図である。
【図６】標準化表現の抽出過程を説明する図である。
【図７】情報処理装置の記憶部に記憶されている内容の別の一例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１４】
［構成］
図１は、本発明の実施形態に係る翻訳システムの全体構成を示すブロック図である。この翻訳システムは、異言語間の翻訳に関する処理を行う情報処理装置１と、ユーザに対する情報の入出力を行うユーザ端末２と、情報処理装置１及びユーザ端末２を通信可能に接続する通信網３とを備えている。通信網３は移動通信網又は固定通信網を含む。ユーザ端末２は、例えばスマートホンやタブレットなどのコンピュータである。ここで、ユーザ端末２を操作するユーザは、例えば第１言語（例えば日本語）の話者であり、その第１言語とは異なる第２言語（例えば英語）の話者とのあいだでこの翻訳システムを利用しながら会話するケースを想定する。情報処理装置１は、本発明に係る情報処理装置の一例であり、ユーザ端末２においてユーザにより入力された第１言語の表現を第２言語の表現に翻訳してユーザ端末２に出力する。
【００１５】
この翻訳システムにおいて特徴的な処理の概要は以下のとおりであるが、詳しくは後述する。
（手順０）  情報処理装置１は、第１言語の表現とそれを標準化した標準化表現とを対応付けて連鎖構造（例えば木構造）にしたデータベースを記憶しておく。ここで、標準化とは、ユーザの会話表現のゆらぎを解消するべく、その会話表現をより標準的な表現で表すことである。
（手順１）  情報処理装置１は、第１言語の表現（第１の表現）をユーザ端末２から取得し、音声認識する。
（手順２）  情報処理装置１は、データベースを参照し、手順１で第１の表現を音声認識した結果に対して第１の閾値以上の類似度となる表現に対応する標準化表現を抽出する。なお、第１の閾値以上の類似度の表現が抽出できない場合には、情報処理装置１は、標準化せずに、そのまま手順３の翻訳を行う。
（手順３）  情報処理装置１は、手順２で抽出した標準化表現を翻訳エンジンに入力して第２言語の表現に翻訳し、ユーザ端末２に出力する。
（手順４）  情報処理装置１は、第１の表現に続く第２の表現（手順１と同一の話者によって手順１の時点から所定期間内に発せられた表現）があった場合、その第２の表現をユーザ端末２から取得し、音声認識する。
（手順５）  情報処理装置１は、データベースを参照し、手順４で第２の表現を音声認識した結果に対して、手順２で抽出した標準化表現との連鎖関係に応じて決まる第２の閾値以上の類似度となる表現に対応する標準化表現を抽出する。
（手順６）  情報処理装置１は、手順５で抽出した標準化表現を翻訳エンジンに入力して第２言語の表現に翻訳し、ユーザ端末２に出力する。
【００１６】
図２は、情報処理装置１のハードウェア構成を示すブロック図である。情報処理装置１は、制御部１０１と、通信部１０２と、記憶部１０３とを備えたコンピュータである。制御部１０１は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）などの演算装置と、ＲＯＭ（Read Only Memory）及びＲＡＭ（Random Access Memory）などの記憶装置とを備えている。ＣＰＵは、ＲＡＭをワークエリアとして用いてＲＯＭや記憶部１０３に記憶されたプログラムを実行することによって、情報処理装置１の各部の動作を制御する。通信部１０２は通信網３に接続されている。記憶部１０３は、例えばハードディスク等の大容量で不揮発性の記憶手段である。記憶部１０３は、制御部１０１が用いるデータ群やプログラム群を記憶している。
【００１７】
図３は、情報処理装置１の機能構成を示すブロック図である。図に示した取得部１１、出力部１６は主に通信部１０２（図２）によって実現され、記憶部１２は主に記憶部１０３（図２）によって実現され、抽出部１３、翻訳部１４、入力部１５は主に制御部１０１（図２）によって実現される。
【００１８】
取得部１１は、ユーザによってユーザ端末２に入力された第１言語の表現（音声データ）を、通信網３を介して取得し、音声認識処理を施してその第１の表現をテキストデータに変換する。
【００１９】
記憶部１２は、第１言語の表現と当該表現を標準化した標準化表現とを対応付けたデータ（以下、データセットという）を連鎖構造にしたデータベースを記憶する。前述したとおり、標準化とは、ユーザの会話表現のゆらぎを解消するべく、その会話表現をより標準的な表現として表すことである。例えば、第１言語の表現としてほぼ同じ意味をもつ「浅草にはどうやって行けばいいの？」「浅草への行き方は？」「浅草への行き方を教えて」といった表現群を標準化すると、いずれも「浅草にはどうやって行けばよいですか？」という標準化表現となる。記憶部１２は、これらの「浅草にはどうやって行けばいいの？」「浅草への行き方は？」「浅草への行き方を教えて」などの第１言語の表現群と、「浅草にはどうやって行けばよいですか？」という標準化表現とを対応付けたデータセットを連鎖構造にして記憶している。
【００２０】
ここで、連鎖構造とは、会話における話題の連続性や繋がりを考慮して、例えば話者の「浅草にはどうやって行けばよいですか？」という意味の第１の表現の後に、同じ話者から発せられると予想される第２の表現を紐付けたデータ構造ということである。例えば「浅草にはどうやって行けばいいの？」「浅草への行き方は？」「浅草への行き方を教えて」などの複数の第１言語の表現と、「浅草にはどうやって行けばよいですか？」という標準化表現とのデータセットに関しては、その表現に対して「浅草には地下鉄で行きます。」という第２言語による応答が予想される。そこで、「浅草にはどうやって行けばいいの？」「浅草への行き方は？」「浅草への行き方を教えて」などの複数の第１言語の表現と「浅草にはどうやって行けばよいですか？」という標準化表現とのデータセットに対して、「どのくらい時間がかかる？」「所要時間は？」「時間はかかりますか？」などの複数の第１言語の表現と「所要時間はどのくらいですか？」という標準化表現とのデータセットが紐付けられることになる。このようなデータセットを相互に紐付けた構造が連鎖構造である。
【００２１】
ここで、図４は、記憶部１２に記憶されている連鎖構造の一例を示す図である。図４において、第１階層に属するデータセットＡは、例えば「浅草にはどうやって行けばいいの？」「浅草への行き方は？」「浅草への行き方を教えて」などの第１言語の表現群と、「浅草にはどうやって行けばよいですか？」という標準化表現とを対応付けたデータセットである。そして第２階層に属するデータセットＡ２は、例えば「どのくらい時間がかかる？」「所要時間は？」「時間はかかりますか？」などの複数の第１言語の表現と、「所要時間はどのくらいですか？」という標準化表現とのデータセットである。さらに、第３階層に属するデータセットＡ２１は、例えば「どのくらいお金がかかる？」「料金はどのくらい？」などの複数の第１言語の表現と、「料金はどのくらいですか？」という標準化表現とのデータセットである。ここでいう階層とは、前述した会話として予想される表現の発話順序を意味している。
【００２２】
各々のデータセット間を結ぶ線分は、それらのデータセットに連鎖関係があることを意味している。従って、データセットＡとデータセットＡ１は連鎖関係があるし、データセットＡとデータセットＡ２は連鎖関係があるが、データセットＡとデータセットＢは連鎖関係がない。また、データセットＡとデータセットＡ２１はデータセットＡ２を介して連鎖関係があるし、データセットＡとデータセットＡ２ｐはデータセットＡ２を介して連鎖関係があるが、データセットＡ２１とデータセットＡ２ｐは連鎖関係が無い。
【００２３】
図３の説明に戻り、抽出部１３は、記憶部１２に記憶されたデータセット群から、取得部１１により取得された第１言語の表現に対応する標準化表現を抽出する。図５上段に例示するように、例えば「浅草にはどうやって行く？」という第１言語の表現（第１の表現）が入力された場合、抽出部１３は、この表現「浅草にはどうやって行く？」と、記憶部１２に記憶された表現群である「浅草にはどうやって行けばいい？」「浅草への行き方は？」「浅草への行き方を教えて」（データセットＡ）・・・「浅草には何がある？」（データセットＢ）・・・「タクシー乗り場はどこ？」（データセットＸ）とを１つ１つ比較し、第１の閾値（ここでは０．７とする）以上となる類似度（ここでは０．９）である「浅草にはどうやって行けばいい？」を特定する。そして、抽出部１３は、記憶部１２において、特定した「浅草にはどうやって行けばいい？」に対応付けられた標準化表現「浅草にはどうやって行けばよいですか？」を抽出する。なお、図５上段においては比較対象となるデータセットとして第１階層に属するもののみを示しているが、比較対象は記憶部１２に記憶された全データセットである。
【００２４】
さらに、抽出部１３は、第１言語による第１の表現に続いて取得された第１言語による第２の表現に対応する標準化表現を抽出する場合には、当該第１の表現に対応する標準化表現と連鎖関係にある標準化表現を優先して抽出を行う。図５下段に例示するように、例えば「浅草にはどうやって行く？」という第１の表現が入力された後に続いて「時間はどのくらい？」という第２の表現が入力されると、抽出部１３は、この表現「浅草にはどうやって行く？」と、記憶部１２に記憶された表現群である「浅草には何がある？」、「どのくらい時間がかかる？」「所要時間は？」「時間はかかりますか？」・・・「今は何時ですか？」とを１つ１つ比較し、第２の閾値以上となる類似度である「どのくらい時間がかかる？」を特定する。そして、抽出部１３は、記憶部１２において、特定した「どのくらい時間がかかる？」に対応付けられた標準化表現「どのくらい時間がかかりますか？」を抽出する。なお、図５下段においては、比較対象となるデータセットとして第２階層に属するもののみを示しているが、比較対象は記憶部１２に記憶された全データセットである。
【００２５】
ここで用いる第２の閾値は、可変であり、第１の表現に対応する標準化表現と連鎖関係にある場合は第１の閾値よりも小さい０．５であり、第１の表現に対応する標準化表現と連鎖関係にない場合は第１の閾値と同じ０．７である。データセットの連鎖構造は会話の連続性を考慮して構成されたものであるから、第１の表現と第２の表現とが連鎖関係にある場合には表現の類似度が多少低くても会話の連続性があるという考え方を採用して、第２の閾値を小さくする。一方、第１の表現に対応する標準化表現との連鎖関係が無い標準化表現を抽出するときに用いる第２の閾値は、第１の閾値と同じ値である。例えば、第１の閾値が０．７の場合において、第１の表現と第２の表現とが会話として全く関係のない場合には、第２の閾値として第１の閾値と同じ０．７が用いられる。従って、第１の表現「浅草にはどうやって行く？」の標準化表現「浅草にはどうやって行けばいい？」と連鎖関係にある「浅草には何がある？」、「どのくらい時間がかかる？」「所要時間は？」「時間はかかりますか？」とを比較する場合には、第２の閾値として第１の閾値よりも小さい値０．５が用いられる。これに対し、第２の表現「浅草にはどうやって行く？」と、標準化表現「浅草にはどうやって行けばいい？」と連鎖関係にない「今は何時ですか？」とを比較する場合には、第２の閾値として第１の閾値と同じ値０．７が用いられる。
【００２６】
さらに、例えば第１の閾値が０．７の場合、連鎖関係が一階層差（いわゆる親−子の関係）となる表現に対する第２の閾値は０．５である。そして、第２の表現に続く第３の表現があったとき、これら一階層差となる表現に対する第２の閾値はさらに小さくなり、例えば０．４となる（図４参照）。つまり、第１の表現に対応する標準化表現と第２の表現に対応する標準化表現とが連鎖関係にあった場合において、第１言語による第２の表現に続いて取得された第３の表現に対応する標準化表現を抽出するときに用いる第２の閾値として、第２の表現に対応する標準化表現を抽出するときに用いる第２の閾値よりも小さい値が用いられる。つまり、時間的に連続する表現が連鎖関係を維持している場合には、第２の閾値は徐々に小さくなり、より小さな類似度であってもよいことになる。
【００２７】
また、図６に示すように、例えば第１の閾値が０．７の場合、標準化表現との連鎖関係が二階層差（いわゆる親−孫の関係）となる表現に対する第２の閾値は０．６となる。つまり、第１の表現に対応する標準化表現との階層数が大きいほど、第２の閾値は大きい。従って、第１の表現「浅草にはどうやって行く？」の標準化表現「浅草にはどうやって行けばいい？」と、１階層差の連鎖関係にある「浅草には何がある？」、「どのくらい時間がかかる？」「所要時間は？」「時間はかかりますか？」とを比較する場合には、第２の閾値として第１の閾値よりも小さい値０．５が用いられるのに対し、第１の表現「浅草にはどうやって行く？」の標準化表現「浅草にはどうやって行けばいい？」と２階層差の連鎖関係にある「どのくらいお金がかかる？」「料金はどのくらい？」と比較する場合には、１階層差のときよりも大きい第２の閾値である０．６が用いられる。このように、連続する表現が親から孫の関係に乖離する場合には、第２の閾値は大きくなり、より高い類似度が求められる。つまり、抽出部１３は、第１の表現に対応する標準化表現との連鎖構造の連鎖数が大きいほど、大きい第２の閾値を用いる。
【００２８】
以上説明したように、抽出部１３は、第１の表現に対応する標準化表現を抽出する場合には、当該第１の表現に対して第１の閾値以上の類似度となる標準化表現を抽出し、第２の表現に対応する標準化表現を抽出する場合には、当該第２の表現に対して、第１の表現に対応する標準化表現との連鎖関係に応じて決まる第２の閾値以上の類似度となる標準化表現を抽出する。なお、抽出部１３は、第１言語による第１の表現の取得時点から、当該第１の表現と同じ話者から所定期間内に取得された第１言語による表現を、第２の表現として用いる。つまり、複数の会話がお互いに関係のないと思われる場合には第１の閾値が用いられることになる。
【００２９】
図３の説明に戻り、翻訳部１４は、第１言語の表現を第２言語の表現に翻訳する翻訳エンジンである。入力部１５は、抽出部１３により抽出された標準化表現を翻訳部１４に入力し、その翻訳結果を得る。ただし、第１の閾値以上又は第２の閾値以上の類似度の標準化表現を抽出することができない場合には、取得された第１言語による表現が翻訳部１４に入力されて翻訳結果が得られることになる。出力部１６は、翻訳部１４によって翻訳された結果を、通信網３を介してユーザ端末２に出力する。
【００３０】
以上説明した実施形態によれば、第１の表現に続く第２の表現に対応する標準化表現を抽出する場合、第１の表現に対応する標準化表現と連鎖関係にある標準化表現を優先してその抽出を行うことになる。これにより、会話の連続性を考慮した表現の標準化が実現され、この結果、翻訳の精度が向上することになる。
【００３１】
［変形例］
上述した実施形態は次のような変形が可能である。また、以下の変形例を互いに組み合わせて実施してもよい
［変形例１］
本発明は、実施形態のような音声入力に限らず、テキストによる入力にも適用可能である。テキストによる入力の場合には音声認識処理は不要となる。
【００３２】
［変形例２］
データセット群の構造は実施形態で説明した木構造に限らず、これらデータセットがなんらかの連鎖関係を持つ構造であればよい。例えば図７に示すように、１つの木構造においてルートに相当するデータセットが２つ以上であってもよい。また、いわゆるネットワークトポロジの考え方と同様に、本発明におけるデータセットの連鎖構造をリング型、メッシュ型、スター型、フルコネクト型、バス型などとしてもよい。
【００３３】
［変形例３］
実施形態で用いた閾値は一例であり、その値は任意に決めることができる。
【００３４】
［そのほかの変形例］
上記実施の形態の説明に用いたブロック図は、機能単位のブロックを示している。これらの機能ブロック（構成部）は、ハードウェア及び／又はソフトウェアの任意の組み合わせによって実現される。また、各機能ブロックの実現手段は特に限定されない。すなわち、各機能ブロックは、物理的及び／又は論理的に結合した１つの装置により実現されてもよいし、物理的及び／又は論理的に分離した２つ以上の装置を直接的及び／又は間接的に（例えば、有線及び／又は無線）  で接続し、これら複数の装置により実現されてもよい。
【００３５】
本明細書で説明した各態様／実施形態は、ＬＴＥ（Long  Term  Evolution）、ＬＴＥ−Ａ（LTE-Advanced）、ＳＵＰＥＲ  ３Ｇ、ＩＭＴ−Ａｄｖａｎｃｅｄ、４Ｇ、５Ｇ、ＦＲＡ（Future  Radio  Access）、Ｗ−ＣＤＭＡ（登録商標）、ＧＳＭ（登録商標）、ＣＤＭＡ２０００、ＵＭＢ（Ultra  Mobile  Broadband）、ＩＥＥＥ  ８０２．１１（Ｗｉ−Ｆｉ）、ＩＥＥＥ  ８０２．１６（ＷｉＭＡＸ）、ＩＥＥＥ  ８０２．２０、ＵＷＢ（Ultra-WideBand）、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）、その他の適切なシステムを利用するシステム及び／又はこれらに基づいて拡張された次世代システムに適用されてもよい。
【００３６】
本明細書で説明した各態様／実施形態の処理手順、シーケンス、フローチャートなどは、矛盾の無い限り、順序を入れ替えてもよい。例えば、本明細書で説明した方法については、例示的な順序で様々なステップの要素を提示しており、提示した特定の順序に限定されない。
本明細書で説明した各態様／実施形態は単独で用いてもよいし、組み合わせて用いてもよいし、実行に伴って切り替えて用いてもよい。また、所定の情報の通知（例えば、「Ｘであること」の通知）  は、明示的に行うものに限られず、暗黙的（例えば、当該所定の情報の通知を行わない）  ことによって行われてもよい。
【００３７】
本明細書で使用する「システム」及び「ネットワーク」という用語は、互換的に使用される。
【００３８】
本明細書で使用する「判断（determining）」、「決定（determining）」という用語は、多種多様な動作を包含する場合がある。「判断」、「決定」は、例えば、判定（judging）、計算（calculating）、算出（computing）、処理（processing）、導出（deriving）、調査（investigating）、探索（looking up）（例えば、テーブル、データベース又は別のデータ構造での探索）、確認（ascertaining）  した事を「判断」「決定」したとみなす事などを含み得る。また、「判断」、「決定」は、受信（receiving）  （例えば、情報を受信すること）、送信（transmitting）（例えば、情報を送信すること）、入力（input）、出力（output）、アクセス（accessing）（例えば、メモリ中のデータにアクセスすること）した事を「判断」「決定」したとみなす事などを含み得る。また、「判断」、「決定」は、解決（resolving）、選択（selecting）、選定（choosing）、確立（establishing）、比較（comparing）などした事を「判断」「決定」したとみなす事を含み得る。つまり、「判断」「決定」は、何らかの動作を「判断」「決定」したとみなす事を含み得る。
【００３９】
本発明は、情報処理装置１が行う情報処理方法や、コンピュータを情報処理装置１として機能させるためのプログラムといった形態でも実施が可能である。かかるプログラムは、光ディスク等の記録媒体に記録した形態で提供されたり、インターネット等のネットワークを介して、コンピュータにダウンロードさせ、これをインストールして利用可能にするなどの形態で提供されたりすることが可能である。
また、情報処理装置１は、図３の機能の全てを一体に備えた単一装置によっても実現可能であるし、これらの機能を複数の装置に分散して備えたシステムによって実現されてもよい。
【００４０】
以上、本発明について詳細に説明したが、当業者にとっては、本発明が本明細書中に説明した実施形態に限定されるものではないということは明らかである。本発明は、特許請求の範囲の記載により定まる本発明の趣旨及び範囲を逸脱することなく修正及び変更態様として実施することができる。したがって、本明細書の記載は、例示説明を目的とするものであり、本発明に対して何ら制限的な意味を有するものではない。
【符号の説明】
【００４１】
１・・・情報処理装置、１１・・・取得部、１２・・・記憶部、１３・・・抽出部、１４・・・翻訳部、１５・・・入力部、１６・・・出力部、１０１・・・制御部、１０２・・・通信部、１０３・・・記憶部、２・・・ユーザ端末、３・・・通信網。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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