(57)【要約】【課題】異なる言語で記述された２つの文書の類似度の算出精度を向上させる。【解決手段】コンピュータは、第１言語の第１文書と第２言語の第２文書との間の第１類似度を計算する（ステップ４０１）。次に、コンピュータは、第１文書と、第１文書に類似する第１言語の第３文書との間の第２類似度と、第２文書と第３文書との間の第３類似度とを計算する（ステップ４０２）。そして、コンピュータは、第１類似度と第２類似度と第３類似度とを用いて、第１文書と第２文書との間の第４類似度を計算する（ステップ４０３）。【選択図】図４
2018180839.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
コンピュータが、
第１言語の第１文書と第２言語の第２文書との間の第１類似度を計算し、
前記第１文書と、前記第１文書に類似する前記第１言語の第３文書との間の第２類似度と、前記第２文書と前記第３文書との間の第３類似度とを計算し、
前記第１類似度と前記第２類似度と前記第３類似度とを用いて、前記第１文書と前記第２文書との間の第４類似度を計算する、
ことを特徴とする文書間類似度計算方法。
【請求項２】
前記コンピュータは、前記第１言語の複数の文書の中から、前記第１文書に対する類似度が大きい順に１つ以上の文書を特定し、特定した前記１つ以上の文書の中から前記第３文書を選択することを特徴とする請求項１記載の文書間類似度計算方法。
【請求項３】
前記第１類似度は、前記第１文書のトピック出現頻度及び逆文書頻度と前記第２文書のトピック出現頻度及び逆文書頻度とに基づく類似度であり、前記第２類似度は、前記第１文書のトピック出現頻度及び逆文書頻度と前記第３文書のトピック出現頻度及び逆文書頻度とに基づく類似度であり、前記第３類似度は、前記第２文書のトピック出現頻度及び逆文書頻度と前記第３文書のトピック出現頻度及び逆文書頻度とに基づく類似度であることを特徴とする請求項１又は２記載の文書間類似度計算方法。
【請求項４】
前記コンピュータは、前記第２文書と、前記第２文書に類似する前記第２言語の第４文書との間の第５類似度と、前記第１文書と前記第４文書との間の第６類似度とをさらに計算し、前記第１類似度と前記第２類似度と前記第３類似度と前記第５類似度と前記第６類似度とを用いて、前記第４類似度を計算することを特徴とする請求項１乃至３のいずれか１項に記載の文書間類似度計算方法。
【請求項５】
前記コンピュータは、前記第２言語の複数の文書の中から、前記第２文書に対する類似度が大きい順に１つ以上の文書を特定し、特定した前記１つ以上の文書の中から前記第４文書を選択することを特徴とする請求項４記載の文書間類似度計算方法。
【請求項６】
前記第５類似度は、前記第２文書のトピック出現頻度及び逆文書頻度と前記第４文書のトピック出現頻度及び逆文書頻度とに基づく類似度であり、前記第６類似度は、前記第１文書のトピック出現頻度及び逆文書頻度と前記第４文書のトピック出現頻度及び逆文書頻度とに基づく類似度であることを特徴とする請求項４又は５記載の文書間類似度計算方法。
【請求項７】
第１言語の第１文書と、第２言語の第２文書と、前記第１文書に類似する前記第１言語の第３文書とを記憶する記憶部と、
第１言語の第１文書と第２言語の第２文書との間の第１類似度を計算し、前記第１文書と前記第３文書との間の第２類似度を計算し、前記第２文書と前記第３文書との間の第３類似度を計算し、前記第１類似度と前記第２類似度と前記第３類似度とを用いて、前記第１文書と前記第２文書との間の第４類似度を計算する計算部と、
備えることを特徴とする文書間類似度計算装置。
【請求項８】
第１言語の第１文書と第２言語の第２文書との間の第１類似度を計算し、
前記第１文書と、前記第１文書に類似する前記第１言語の第３文書との間の第２類似度と、前記第２文書と前記第３文書との間の第３類似度とを計算し、
前記第１類似度と前記第２類似度と前記第３類似度とを用いて、前記第１文書と前記第２文書との間の第４類似度を計算する、
処理をコンピュータに実行させるための文書間類似度計算プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、文書間類似度計算方法、文書間類似度計算装置、及び文書間類似度計算プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
企業業務のグローバル化に伴って、社内で集積された文書が他の言語に翻訳される機会が増加している。例えば、機械翻訳の翻訳精度を高めるために、コンパラブルコーパスが利用されることがある。コンパラブルコーパスは、２種類の言語で記述された、同じトピックを共有する文書の組み合わせ（ペア）の集合であり、多国語で記述された複数の文書から自然言語処理によって生成される（例えば、非特許文献１を参照）。
【０００３】
機械翻訳以外にも、多国語で記述された複数の文書の中から、ある言語の文書に類似する内容を含む別の言語の文書を検索する際に、コンパラブルコーパスを利用することができる。
【０００４】
文書間類似度を計算する技術、及びコンパラブルコーパスから対訳辞書を抽出する技術も知られている（例えば、特許文献１〜特許文献３及び非特許文献２〜非特許文献４を参照）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特開２００６−３４４０１１号公報
【特許文献２】特開２０１７−１０５１４号公報
【特許文献３】特開２０１２−２３０５６６号公報
【非特許文献】
【０００６】
【非特許文献１】Z. Zhu et al.,“Building Comparable Corpora Based on Bilingual LDA Model”, Proceedings of the 51st Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics, ACL, pp. 278-282, 2013
【非特許文献２】R. Steinberger et al.,“Cross-Lingual Document Similarity Calculation Using the Multilingual Thesaurus EUROVOC”, CICLing 2002, LNCS 2276, pp. 415-424, 2002
【非特許文献３】A. Huang,“Similarity Measures for Text Document Clustering”, NZCSRSC 2008, pp. 49-56, April 2008
【非特許文献４】X. Liu et al.,“Topic Models + Word Alignment = A Flexible Framework for Extracting Bilingual Dictionary from Comparable Corpus”, Proceedings of the Seventeenth Conference on Computational Natural Language Learning, ACL, pp. 212-221, 2013
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
従来の文書間類似度計算方法では、異なる言語で記述された２つの文書のサイズが大きく異なる場合に、文書間の類似度の算出精度が低下することがある。
【０００８】
１つの側面において、本発明は、異なる言語で記述された２つの文書の類似度の算出精度を向上させることを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
１つの案では、コンピュータは以下の処理を行う。
（１）コンピュータは、第１言語の第１文書と第２言語の第２文書との間の第１類似度を計算する。
（２）コンピュータは、第１文書と、第１文書に類似する第１言語の第３文書との間の第２類似度と、第２文書と第３文書との間の第３類似度とを計算する。
（３）コンピュータは、第１類似度と第２類似度と第３類似度とを用いて、第１文書と第２文書との間の第４類似度を計算する。
【発明の効果】
【００１０】
１つの実施形態によれば、異なる言語で記述された２つの文書の類似度の算出精度を向上させることができる。
【図面の簡単な説明】
【００１１】
【図１】コンパラブルコーパス生成処理を示す図である。
【図２】誤抽出された文書ペアを示す図である。
【図３】文書間類似度計算装置の機能的構成図である。
【図４】文書間類似度計算処理のフローチャートである。
【図５】文書間類似度計算装置の具体例を示す機能的構成図である。
【図６】修正類似度の計算方法を示す図である。
【図７】文書間類似度計算処理の具体例を示すフローチャートである。
【図８】第１の類似文書決定処理のフローチャートである。
【図９】第２の類似文書決定処理のフローチャートである。
【図１０】類似文書の正解率を示す図である。
【図１１】正解率のグラフを示す図である。
【図１２】サイズの差が大きい文書を示す図である。
【図１３】文書サイズの比率に対する正解率を示す図である。
【図１４】機械翻訳システムの構成図である。
【図１５】辞書生成処理のフローチャートである。
【図１６】翻訳処理のフローチャートである。
【図１７】文書検索システムの構成図である。
【図１８】コンパラブルコーパスを示す図である。
【図１９】コンパラブルコーパス生成処理のフローチャートである。
【図２０】文書検索処理のフローチャートである。
【図２１】情報処理装置の構成図である。
【発明を実施するための形態】
【００１２】
以下、図面を参照しながら、実施形態を詳細に説明する。
図１は、非特許文献１に記載された技術に基づくコンパラブルコーパス生成処理の例を示している。コンピュータは、複数の英語文書１０１及び複数の日本語文書１０２に対して形態素解析等の前処理を行い、複数の英語文書１０１を複数の英語文書１１１に変換し、複数の日本語文書１０２を複数の日本語文書１１２に変換する。前処理において、英語文書１０１はトークン化により単語に分割され、動詞の活用形、形容詞及び副詞の比較級及び最上級、名詞の複数形等の語形変化を解釈することにより、原形の単語に変換される。日本語文書１０２は、形態素に分割される。
【００１３】
次に、コンピュータは、二言語潜在的ディリクレ配分法モデル（二言語ＬＤＡモデル）を用いて、複数の英語文書１１１及び複数の日本語文書１１２から、英語トピック分布１２１及び日本語トピック分布１２２を生成する。英語トピック分布１２１は、複数の英語文書１１１におけるトピックの分布を表し、日本語トピック分布１２２は、複数の日本語文書１１２におけるトピックの分布を表す。
【００１４】
次に、コンピュータは、英語トピック分布１２１及び日本語トピック分布１２２を用いて、各文書のトピック出現頻度逆文書頻度（Topic Frequency-Inverse Document Frequency，ＴＦＩＤＦ）を計算する。そして、コンピュータは、各文書のＴＦＩＤＦを用いて、各英語文書１１１と各日本語文書１１２との間のコサイン類似度を計算し、コサイン類似度の大きな文書同士のペアを含むコンパラブルコーパス１３１を生成する。
【００１５】
文書レベルでのＴＦＩＤＦに基づくコサイン類似度を用いることで、異なる文書間におけるトピックの不一致が強調され、同じトピックを共有する文書間の類似度が大きくなる。また、文書に含まれるトピックの個数が多い場合であっても、コサイン類似度を用いることで文書同士を比較することが容易になる。
【００１６】
しかしながら、図１のコンパラブルコーパス生成処理において、本来はペアとなるべき２つの文書のサイズの差が大きい場合、それらの文書間の類似度が必ずしも最大にならないことがある。この場合、誤った文書のペアが抽出されるため、生成されるコンパラブルコーパスの精度には限界がある。
【００１７】
図２は、誤抽出された文書ペアの例を示している。図２（ａ）は、英語文書Ｅｉ（ｉは正の整数）と日本語文書Ｊｊ（ｊは正の整数）との間におけるＴＦＩＤＦに基づくコサイン類似度の計算結果を示している。この例では、英語文書Ｅｉと日本語文書Ｊｉのペアが正しい文書ペアであり、英語文書Ｅｉと日本語文書Ｊｊ（ｊ≠ｉ）のペアは誤った文書ペアである。
【００１８】
例えば、英語文書Ｅ１と日本語文書Ｊ１のコサイン類似度は０．９７０であり、英語文書Ｅ１に対するコサイン類似度の最大値であるため、英語文書Ｅ１と日本語文書Ｊ１の正しい文書ペアが生成される。同様に、英語文書Ｅ２と日本語文書Ｊ２のコサイン類似度は０．９６０であり、英語文書Ｅ２に対するコサイン類似度の最大値であるため、英語文書Ｅ２と日本語文書Ｊ２の正しい文書ペアが生成される。
【００１９】
しかし、英語文書Ｅ３のサイズは日本語文書Ｊ３のサイズよりも大きく、日本語文書Ｊ８のサイズと同じ程度であるため、英語文書Ｅ３と日本語文書Ｊ３のコサイン類似度は０．７９０になり、英語文書Ｅ３と日本語文書Ｊ８のコサイン類似度は０．８０５になる。
【００２０】
図２（ｂ）は、英語文書Ｅ３に対する２つのコサイン類似度を示している。この場合、英語文書Ｅ３と日本語文書Ｊ８のコサイン類似度が、英語文書Ｅ３と日本語文書Ｊ３のコサイン類似度よりも大きいため、英語文書Ｅ３と日本語文書Ｊ８の誤った文書ペアが生成される。
【００２１】
図２（ｃ）は、生成された文書ペアの例を示している。英語文書Ｅ１と日本語文書Ｊ１のペア、及び英語文書Ｅ２と日本語文書Ｊ２のペアは、正しい文書ペアである。しかし、英語文書Ｅ３と日本語文書Ｊ８のペアは、誤った文書ペアである。
【００２２】
そこで、異なる言語で記述された２つの文書のサイズが大きく異なる場合であっても、文書間の類似性を正しく評価できる文書間類似度計算方法が望まれる。
【００２３】
図３は、実施形態の文書間類似度計算装置の機能的構成例を示している。文書間類似度計算装置３０１は、記憶部３１１及び計算部３１２を含む。記憶部３１１は、第１言語の第１文書３２１と、第２言語の第２文書３２２と、第１文書に類似する第１言語の第３文書３２３とを記憶する。計算部３１２は、記憶部３１１が記憶する情報を用い文書間類似度計算処理を行う。
【００２４】
図４は、図３の文書間類似度計算装置３０１が行う文書間類似度計算処理の例を示すフローチャートである。まず、計算部３１２は、第１文書３２１と第２文書３２２との間の第１類似度を計算する（ステップ４０１）。
【００２５】
次に、計算部３１２は、第１文書３２１と第３文書３２３との間の第２類似度と、第２文書３２２と第３文書３２３との間の第３類似度とを計算する（ステップ４０２）。そして、計算部３１２は、第１類似度と第２類似度と第３類似度とを用いて、第１文書３２１と第２文書３２２との間の第４類似度を計算する（ステップ４０３）。
【００２６】
図３の文書間類似度計算装置３０１によれば、異なる言語で記述された２つの文書の類似度の算出精度を向上させることができる。
【００２７】
図５は、図３の文書間類似度計算装置３０１の具体例を示している。図５の文書間類似度計算装置３０１は、記憶部３１１、計算部３１２、入力部５０１、解析部５０２、及び出力部５０３を含む。計算部３１２は、近傍決定部５１１、類似度計算部５１２、及び類似度計算部５１３を含む。
【００２８】
入力部５０１は、Ｌ１文書群５２１及びＬ２文書群５２２を記憶部３１１に格納する。Ｌ１文書群５２１は、言語Ｌ１で記述されたＭ１個（Ｍ１は２以上の整数）の入力文書ＤＬ１ｉ（ｉ＝１〜Ｍ１）を含み、Ｌ２文書群５２２は、言語Ｌ２で記述されたＭ２個（Ｍ２は２以上の整数）の入力文書ＤＬ２ｊ（ｊ＝１〜Ｍ２）を含む。言語Ｌ１及び言語Ｌ２は、例えば、日本語、英語、中国語、韓国語、フランス語、ドイツ語、スペイン語等のうちいずれかの言語であってもよい。
【００２９】
解析部５０２は、Ｌ１文書群５２１及びＬ２文書群５２２に対して形態素解析を行って、Ｌ１文書群５２１をＬ１文書群５２３に変換し、Ｌ２文書群５２２をＬ２文書群５２４に変換する。以下では、Ｌ１文書群５２３に含まれる各文書を、Ｌ１文書群５２１に含まれる各文書と同様にＤＬ１ｉと記し、Ｌ２文書群５２４に含まれる各文書を、Ｌ２文書群５２２に含まれる各文書と同様にＤＬ２ｊと記す。
【００３０】
近傍決定部５１１は、Ｌ１文書群５２３に含まれる２つの文書のすべてのペアについて単一言語文書間の類似度を計算し、各文書に対する１つ以上の近傍文書を決定する。そして、近傍決定部５１１は、各文書と近傍文書との間の類似度を、Ｌ１計算結果５２５として記憶部３１１に格納する。
【００３１】
文書ＤＬ１ｉに対するＮ個（Ｎは１以上の整数）の近傍文書は、Ｌ１文書群５２３に含まれる文書のうち、文書ＤＬ１ｉに対する類似度が大きい順に選択した１つ又は複数の文書に対応する。したがって、近傍文書の中には、文書ＤＬ１ｉに対する類似度が最大となる文書が含まれている。
【００３２】
同様にして、近傍決定部５１１は、Ｌ２文書群５２４に含まれる２つの文書のすべてのペアについて単一言語文書間の類似度を計算し、各文書に対する１つ以上の近傍文書を決定する。そして、近傍決定部５１１は、各文書と近傍文書との間の類似度を、Ｌ２計算結果５２６として記憶部３１１に格納する。
【００３３】
類似度計算部５１２は、Ｌ１文書群５２３に含まれる文書ＤＬ１ｉとＬ２文書群５２４に含まれる文書ＤＬ２ｊとのすべてのペアについて、二言語文書間の類似度Ｓｉｍ（ＤＬ１ｉ，ＤＬ２ｊ）を計算する。そして、類似度計算部５１３は、Ｓｉｍ（ＤＬ１ｉ，ＤＬ２ｊ）を類似度計算結果５２７として記憶部３１１に格納する。
【００３４】
類似度計算部５１３は、Ｌ１計算結果５２５、Ｌ２計算結果５２６、及び類似度計算結果５２７を用いて、文書ＤＬ１ｉと文書ＤＬ２ｊとの間の修正類似度ＳｉｍＲ（ＤＬ１ｉ，ＤＬ２ｊ）を計算する。そして、類似度計算部５１３は、ＳｉｍＲ（ＤＬ１ｉ，ＤＬ２ｊ）を類似度計算結果５２８として記憶部３１１に格納し、出力部５０３は、類似度計算結果５２８を出力する。例えば、ＳｉｍＲ（ＤＬ１ｉ，ＤＬ２ｊ）は、次式により計算することができる。
【００３５】
ＳｉｍＲ（ＤＬ１ｉ，ＤＬ２ｊ）
＝［Ｓｃｏｒｅ＿ｎｅｉｇｈｂｏｒ（ＤＬ１ｉ）
＋Ｓｃｏｒｅ＿ｎｅｉｇｈｂｏｒ（ＤＬ２ｊ）］
／ｎｕｍ＿ｎｅｉｇｈｂｏｒ（ＤＬ１ｉ）                    （１）
【００３６】
【数１】
2018180839.tif 000003
【００３７】
【数２】
2018180839.tif 000004
【００３８】
式（２）のｎｅｉｇｈｂｏｒ（ＤＬ１ｉ）は、文書ＤＬ１ｉの近傍文書の集合を表し、ＤＬ１Ｎは、ｎｅｉｇｈｂｏｒ（ＤＬ１ｉ）内の１つの近傍文書を表し、記号Σは、ｎｅｉｇｈｂｏｒ（ＤＬ１ｉ）内のすべての近傍文書についての総和を表す。Ｓｉｍ（ＤＬ１ｉ，ＤＬ１Ｎ）は、文書ＤＬ１ｉと近傍文書ＤＬ１Ｎのペアについての単一言語文書間の類似度を表し、Ｓｉｍ（ＤＬ１Ｎ，ＤＬ２ｊ）は、近傍文書ＤＬ１Ｎと文書ＤＬ２ｊのペアについての二言語文書間の類似度を表す。
【００３９】
式（３）のｎｅｉｇｈｂｏｒ（ＤＬ２ｊ）は、文書ＤＬ２ｊの近傍文書の集合を表し、ＤＬ２Ｎは、ｎｅｉｇｈｂｏｒ（ＤＬ２ｊ）内の１つの近傍文書を表し、記号Σは、ｎｅｉｇｈｂｏｒ（ＤＬ２ｊ）内のすべての近傍文書についての総和を表す。Ｓｉｍ（ＤＬ２Ｎ，ＤＬ２ｊ）は、近傍文書ＤＬ２Ｎと文書ＤＬ２ｊのペアについての単一言語文書間の類似度を表し、Ｓｉｍ（ＤＬ１ｉ，ＤＬ２Ｎ）は、文書ＤＬ１ｉと近傍文書ＤＬ２Ｎのペアについての二言語文書間の類似度を表す。
【００４０】
式（１）のｎｕｍ＿ｎｅｉｇｈｂｏｒ（ＤＬ１ｉ）は、文書ＤＬ１ｉの近傍文書の総数を表す。
【００４１】
Ｓｉｍ（ＤＬ１ｉ，ＤＬ２ｊ）は図４の第１類似度に対応し、Ｓｉｍ（ＤＬ１ｉ，ＤＬ１Ｎ）又はＳｉｍ（ＤＬ２Ｎ，ＤＬ２ｊ）は第２類似度に対応し、Ｓｉｍ（ＤＬ１Ｎ，ＤＬ２ｊ）又はＳｉｍ（ＤＬ１ｉ，ＤＬ２Ｎ）は第３類似度に対応する。ＳｉｍＲ（ＤＬ１ｉ，ＤＬ２ｊ）は第４類似度に対応する。
【００４２】
式（２）及び式（３）の二言語文書間の類似度及び単一言語文書間の類似度としては、例えば、以下のような類似度を用いることができる。
（ａ）非特許文献１に記載された、ＴＦＩＤＦに基づくコサイン類似度
（ｂ）非特許文献２に記載された文書間類似度
（ｃ）単語出現頻度逆文書頻度（Term Frequency-Inverse Document Frequency）に基づくコサイン類似度
また、コサイン類似度の代わりに、非特許文献３に記載されたジャッカール係数、ピアソン相関係数、平均カルバック・ライブラー・ダイバージェンス等を用いてもよい。例えば、（ａ）のコサイン類似度を用いる場合、Ｓｉｍ（ＤＬ１ｉ，ＤＬ２ｊ）は、次式により求められる。
【００４３】
【数３】
2018180839.tif 000005
【００４４】
式（４）のＴＦＩＤＦ（ＤＬ１ｉ，ｋ）は、文書ＤＬ１ｉにおけるｋ番目のトピックのＴＦＩＤＦを表し、ＴＦＩＤＦ（ＤＬ２ｊ，ｋ）は、文書ＤＬ２ｊにおけるｋ番目のトピックのＴＦＩＤＦを表す。Ｋは、トピックの総数を表す。
【００４５】
Ｓｉｍ（ＤＬ１ｉ，ＤＬ１Ｎ）、Ｓｉｍ（ＤＬ１Ｎ，ＤＬ２ｊ）、Ｓｉｍ（ＤＬ２Ｎ，ＤＬ２ｊ）、及びＳｉｍ（ＤＬ１ｉ，ＤＬ２Ｎ）についても、式（４）と同様にして求めることができる。
【００４６】
図６は、式（１）に基づく修正類似度の計算方法の例を示している。図６（ａ）は、日本語文書Ｊ３と英語文書Ｅ３との間の修正類似度ＳｉｍＲ（Ｊ３，Ｅ３）の計算方法を示している。この例では、各文書に対して２個の近傍文書が求められ、日本語文書Ｊ３の近傍文書は、日本語文書Ｊ１及び日本語文書Ｊ２であり、英語文書Ｅ３の近傍文書は、英語文書Ｅ１及び英語文書Ｅ８である。この場合、ＳｉｍＲ（Ｊ３，Ｅ３）は、次式により計算される。
【００４７】
ＳｉｍＲ（Ｊ３，Ｅ３）
＝［Ｓｃｏｒｅ＿ｎｅｉｇｈｂｏｒ（Ｊ３）＋Ｓｃｏｒｅ＿ｎｅｉｇｈｂｏｒ（Ｅ３）］
／ｎｕｍ＿ｎｅｉｇｈｂｏｒ（Ｊ３）
＝Ｓｉｍ（Ｊ３，Ｅ３）・［Ｓｉｍ（Ｊ３，Ｊ１）・Ｓｉｍ（Ｊ１，Ｅ３）
＋Ｓｉｍ（Ｊ３，Ｊ２）・Ｓｉｍ（Ｊ２，Ｅ３）
＋Ｓｉｍ（Ｊ３，Ｅ１）・Ｓｉｍ（Ｅ１，Ｅ３）
＋Ｓｉｍ（Ｊ３，Ｅ８）・Ｓｉｍ（Ｅ８，Ｅ３）］／２      （５）
図６（ｂ）は、日本語文書Ｊ３と英語文書Ｅ８との間の修正類似度ＳｉｍＲ（Ｊ３，Ｅ８）の計算方法を示している。この例では、英語文書Ｅ８の近傍文書は、英語文書Ｅ７及び英語文書Ｅ３である。この場合、ＳｉｍＲ（Ｊ３，Ｅ８）は、次式により計算される。
【００４８】
ＳｉｍＲ（Ｊ３，Ｅ８）
＝［Ｓｃｏｒｅ＿ｎｅｉｇｈｂｏｒ（Ｊ３）＋Ｓｃｏｒｅ＿ｎｅｉｇｈｂｏｒ（Ｅ８）］
／ｎｕｍ＿ｎｅｉｇｈｂｏｒ（Ｊ３）
＝Ｓｉｍ（Ｊ３，Ｅ８）・［Ｓｉｍ（Ｊ３，Ｊ１）・Ｓｉｍ（Ｊ１，Ｅ８）
＋Ｓｉｍ（Ｊ３，Ｊ２）・Ｓｉｍ（Ｊ２，Ｅ８）
＋Ｓｉｍ（Ｊ３，Ｅ７）・Ｓｉｍ（Ｅ７，Ｅ８）
＋Ｓｉｍ（Ｊ３，Ｅ３）・Ｓｉｍ（Ｅ３，Ｅ８）］／２      （６）
このように、文書ＤＬ１ｉと文書ＤＬ２ｊの類似度を計算する際に、各文書とその近傍文書のペアについての単一言語文書間の類似度を含めることで、言語Ｌ１の文書と言語Ｌ２の文書の新たなペアを計算対象に追加することが可能になる。新たなペアには、文書ＤＬ１ｉの近傍文書と文書ＤＬ２ｊのペア、及び文書ＤＬ１ｉと文書ＤＬ２ｊの近傍文書のペアが含まれる。これにより、各文書の近傍文書を含めて文書間の類似度を評価することが可能になり、文書ＤＬ１ｉのサイズと文書ＤＬ２ｊのサイズとの差が大きい場合であっても、文書間の類似度を精度良く計算することができる。
【００４９】
図７は、図５の文書間類似度計算装置３０１が行う文書間類似度計算処理の具体例を示すフローチャートである。まず、入力部５０１は、Ｌ１文書群５２１及びＬ２文書群５２２を記憶部３１１に格納する（ステップ７０１）。そして、解析部５０２は、形態素解析を行って、Ｌ１文書群５２１をＬ１文書群５２３に変換し、Ｌ２文書群５２２をＬ２文書群５２４に変換する（ステップ７０２）。
【００５０】
次に、類似度計算部５１２は、Ｌ１文書群５２３に含まれる文書ＤＬ１ｉとＬ２文書群５２４に含まれる文書ＤＬ２ｊとのすべてのペアを生成し、各ペアについて、二言語文書間の類似度Ｓｉｍ（ＤＬ１ｉ，ＤＬ２ｊ）を計算する（ステップ７０３）。そして、類似度計算部５１２は、各ペアのＳｉｍ（ＤＬ１ｉ，ＤＬ２ｊ）を示す類似度計算結果５２７を生成する。
【００５１】
また、近傍決定部５１１は、Ｌ１文書群５２３に含まれる文書ＤＬ１ｉとそれ以外の文書ＤＬ１ｐ（ｐ≠ｉ）のすべてのペアを生成し、各ペアについて単一言語文書間の類似度Ｓｉｍ（ＤＬ１ｉ，ＤＬ１ｐ）を計算する（ステップ７０４）。そして、近傍決定部５１１は、計算したＳｉｍ（ＤＬ１ｉ，ＤＬ１ｐ）に基づいて、文書ＤＬ１ｐを文書ＤＬ１ｉの近傍文書の集合に含めるか否かを判定する（ステップ７０５）。このとき、文書ＤＬ１ｐは、以下のいずれかの場合に分類される。
（Ｃ１）文書ＤＬ１ｐは、すべてのペアのうち、１番目〜ｎｕｍ＿ｎｅｉｇｈｂｏｒ（ＤＬ１ｉ）番目のいずれかのペアに属する。
（Ｃ２）文書ＤＬ１ｐは、［ｎｕｍ＿ｎｅｉｇｈｂｏｒ（ＤＬ１ｉ）＋１］番目以降のペアに属し、Ｓｉｍ（ＤＬ１ｉ，ＤＬ１ｐ）は、既存の近傍文書の集合に含まれる近傍文書の類似度の最小値よりも大きい。
（Ｃ３）文書ＤＬ１ｐは、（Ｃ１）及び（Ｃ２）の場合以外の文書である。
【００５２】
（Ｃ１）又は（Ｃ２）の場合、文書ＤＬ１ｐを近傍文書の集合に含めると判定され、（Ｃ３）の場合、文書ＤＬ１ｐを近傍文書の集合に含めないと判定される。
【００５３】
（Ｃ１）の場合（ステップ７０５，ＹＥＳ）、近傍決定部５１１は、文書ＤＬ１ｐを文書ＤＬ１ｉの近傍文書の集合に追加することで、近傍文書の集合を更新する（ステップ７０６）。また、（Ｃ２）の場合（ステップ７０５，ＹＥＳ）、近傍決定部５１１は、近傍文書の集合から類似度の最小値に対応する文書を削除して、代わりに文書ＤＬ１ｐを近傍文書の集合に追加する（ステップ７０６）。一方、（Ｃ３）の場合（ステップ７０５，ＮＯ）、近傍決定部５１１は、近傍文書の集合を更新しない。
【００５４】
ステップ７０４〜ステップ７０６の処理をすべてのペアについて繰り返すことで、類似度が大きい順にｎｕｍ＿ｎｅｉｇｈｂｏｒ（ＤＬ１ｉ）個の近傍文書を含む集合が生成される。そして、同様の処理をすべての文書ＤＬ１ｉについて繰り返すことで、Ｌ１文書群５２３に含まれる各文書に対する近傍文書の集合が決定される。
【００５５】
近傍決定部５１１は、Ｌ１文書群５２３に含まれる各文書と各近傍文書との間の類似度を示すＬ１計算結果５２５を生成する。
【００５６】
同様にして、近傍決定部５１１は、Ｌ２文書群５２４に含まれる文書ＤＬ２ｊとそれ以外の文書ＤＬ２ｑ（ｑ≠ｊ）のすべてのペアを生成し、各ペアについて単一言語文書間の類似度Ｓｉｍ（ＤＬ２ｊ，ＤＬ２ｑ）を計算する（ステップ７０７）。そして、近傍決定部５１１は、計算したＳｉｍ（ＤＬ２ｊ，ＤＬ２ｑ）に基づいて、文書ＤＬ２ｑを文書ＤＬ２ｊの近傍文書の集合に含めるか否かを判定する（ステップ７０８）。
【００５７】
ステップ７０８における判定方法は、ステップ７０５における判定方法と同様である。文書ＤＬ２ｑを近傍文書の集合に含める場合（ステップ７０８，ＹＥＳ）、近傍決定部５１１は、文書ＤＬ１ｐを近傍文書の集合に追加することで、近傍文書の集合を更新する（ステップ７０９）。一方、文書ＤＬ２ｑを近傍文書の集合に含めない場合（ステップ７０８，ＮＯ）、近傍決定部５１１は、近傍文書の集合を更新しない。
【００５８】
ステップ７０７〜ステップ７０８の処理をすべてのペアについて繰り返すことで、類似度が大きい順にｎｕｍ＿ｎｅｉｇｈｂｏｒ（ＤＬ２ｊ）個の近傍文書を含む集合が生成される。そして、同様の処理をすべての文書ＤＬ２ｊについて繰り返すことで、Ｌ２文書群５２４に含まれる各文書に対する近傍文書の集合が決定される。
【００５９】
近傍決定部５１１は、Ｌ２文書群５２４に含まれる各文書と各近傍文書との間の類似度を示すＬ２計算結果５２６を生成する。
【００６０】
次に、類似度計算部５１３は、Ｌ１文書群５２３に含まれる文書ＤＬ１ｉとＬ２文書群５２４に含まれる文書ＤＬ２ｊとのすべてのペアを生成し、各ペアについて、式（１）の修正類似度ＳｉｍＲ（ＤＬ１ｉ，ＤＬ２ｊ）を計算する（ステップ７１０）。
【００６１】
次に、類似度計算部５１３は、類似文書決定処理を行って、言語Ｌ１の各文書に類似する言語Ｌ２の１つ以上の文書を決定し、類似する文書同士の組み合わせを示す類似度計算結果５２８を生成する（ステップ７１１）。そして、出力部５０３は、類似度計算結果５２８を出力する。
【００６２】
図８は、図７のステップ７１１で行われる第１の類似文書決定処理の例を示すフローチャートである。まず、類似度計算部５１３は、言語Ｌ１の１つの文書ＤＬ１ｉと言語Ｌ２のすべての文書ＤＬ２ｑのペアを生成し、各ペアについて、修正類似度が類似文書ペアの修正類似度よりも大きいか否かをチェックする（ステップ８０１）。
【００６３】
このとき、１番目のペアについては、修正類似度の値にかかわらず、その修正類似度が類似文書ペアの修正類似度よりも大きいと判定される。一方、２番目以降のペアについては、修正類似度が既存の類似文書ペアの修正類似度と比較される。
【００６４】
処理対象のペアが１番目のペアである場合（ステップ８０１，ＹＥＳ）、類似度計算部５１３は、そのペアを類似文書ペアとして採用する（ステップ８０２）。また、処理対象のペアの修正類似度が既存の類似文書ペアの修正類似度よりも大きい場合（ステップ８０１，ＹＥＳ）、類似度計算部５１３は、既存の類似文書ペアを破棄して処理対象のペアを採用することで、類似文書ペアを更新する（ステップ８０２）。処理対象のペアの修正類似度が既存の類似文書ペアの修正類似度以下である場合（ステップ８０１，ＮＯ）、類似度計算部５１３は、類似文書ペアを更新しない。
【００６５】
ステップ８０１及びステップ８０２の処理をすべてのペアについて繰り返すことで、修正類似度の最大値に対応する類似文書ペアが生成される。そして、同様の処理をすべての文書ＤＬ１ｉについて繰り返すことで、言語Ｌ１の各文書に対する類似文書ペアが生成される。
【００６６】
図９は、図７のステップ７１１で行われる第２の類似文書決定処理の例を示すフローチャートである。まず、類似度計算部５１３は、言語Ｌ１の１つの文書ＤＬ１ｉと言語Ｌ２のすべての文書ＤＬ２ｑのペアを生成し、各ペアについて、修正類似度が所定の閾値以上であるか否かをチェックする（ステップ９０１）。
【００６７】
修正類似度が閾値以上である場合（ステップ９０１，ＹＥＳ）、類似度計算部５１３は、そのペアを類似文書ペアに追加する（ステップ９０２）。一方、修正類似度が閾値未満である場合（ステップ９０１，ＮＯ）、類似度計算部５１３は、そのペアを類似文書ペアに追加しない。
【００６８】
ステップ９０１及びステップ９０２の処理をすべてのペアについて繰り返すことで、閾値以上の修正類似度を有する１つ以上の類似文書ペアが生成される。そして、同様の処理をすべての文書ＤＬ１ｉについて繰り返すことで、言語Ｌ１の各文書に対する類似文書ペアが生成される。ただし、閾値の大きさによっては、特定の文書ＤＬ１ｉについて類似文書ペアが生成されないこともある。
【００６９】
図１０は、言語Ｌ１及び言語Ｌ２がそれぞれ日本語及び英語である場合に、図８の類似文書決定処理により生成される、類似文書ペアの正解率の例を示している。文書数は、日本語及び英語の文書群各々に含まれる文書の総数を表し、各文書群が５０個、３００個、１０００個、及び４０８９個の文書を含む場合について、シミュレーションを行った。
【００７０】
計算方法１は、式（１）の修正類似度ＳｉｍＲ（ＤＬ１ｉ，ＤＬ２ｊ）の代わりに、式（４）のＳｉｍ（ＤＬ１ｉ，ＤＬ２ｊ）を用いた場合の正解率を表し、計算方法２は、式（１）の修正類似度ＳｉｍＲ（ＤＬ１ｉ，ＤＬ２ｊ）を用いた場合の正解率を表す。計算方法２において、各文書の近傍文書の総数（近傍文書数）Ｎとしては、すべての文書に共通の値が用いられ、Ｎ＝１〜４０００の範囲で正解率が計算されている。
【００７１】
英語の文書群には、日本語の文書群に含まれる各文書に類似する類似文書が１つずつ含まれており、文書数と同じ個数の正解類似文書ペアが事前に用意されている。類似文書ペアの正解率は、事前に用意された正解類似文書ペアの総数に対する、類似文書決定処理により生成された正解類似文書ペアの個数の比率を表す。
【００７２】
図１１は、近傍文書数Ｎを図１０のように変化させた場合の正解率の変化を示すグラフの例を示している。横軸は、近傍文書数Ｎを表し、縦軸は、類似文書ペアの正解率を表す。Ｎ＝０は、計算方法１に対応する。
【００７３】
図１１（ａ）は、文書数が５０個である場合の正解率の変化を示している。この場合、計算方法１の正解率が０．６４であるのに対して、Ｎ＝１及び１０のときの計算方法２の正解率も０．６４である。そして、Ｎ＝２０、３０、４０、及び５０のときの計算方法２の正解率は０．６８である。
【００７４】
図１１（ｂ）は、文書数が３００個である場合の正解率の変化を示している。この場合、計算方法１の正解率が０．６５であるのに対して、Ｎ＝１、１０、及び２０のときの計算方法２の正解率も０．６５である。その後、計算方法２の正解率は、Ｎが増加するにつれて大きくなり、Ｎ＝５０、１００、２００、及び３００のときの正解率は０．６９である。
【００７５】
図１１（ｃ）は、文書数が１０００個である場合の正解率の変化を示している。この場合、計算方法１の正解率が０．６４であるのに対して、Ｎ＝１及び１０のときの計算方法２の正解率も０．６４である。その後、計算方法２の正解率は、Ｎが増加するにつれて大きくなり、Ｎ＝５０、１００、２００、３００、５００、及び１０００のときの正解率は０．６８である。
【００７６】
図１１（ｄ）は、文書数が４０８９個である場合の正解率の変化を示している。この場合、計算方法１の正解率が０．６５であるのに対して、Ｎ＝１のときの計算方法２の正解率も０．６５である。その後、計算方法２の正解率は、Ｎが増加するにつれて大きくなり、Ｎ＝５０、１００、２００、３００、５００、１０００、２０００、３０００、及び４０００のときの正解率は０．６９である。
【００７７】
図１１の計算結果によれば、近傍文書数Ｎが５０以上の場合に、計算方法２の正解率が最大となり、計算方法１の正解率よりも約４％増加することが分かる。
【００７８】
図１２は、サイズの差が大きい文書の例を示している。この例では、日本語文書１２０１が２２３６８個の文字を含み、英語文書１２０２が８０８８個の文字を含み、英語文書１２０３が１１４０個の文字を含み、日本語文書１２０１及び英語文書１２０３のペアが正解類似文書ペアである。
【００７９】
この場合、日本語文書１２０１のサイズと英語文書１２０３のサイズの差が大きいため、計算方法１を用いると、日本語文書１２０１及び英語文書１２０２のペアが誤って生成されることがある。しかし、計算方法２を用いることで、日本語文書１２０１とその近傍文書との間の類似度、及び英語文書１２０３とその近傍文書との間の類似度も計算されるため、日本語文書１２０１及び英語文書１２０３の正解類似文書ペアを生成することが可能になる。
【００８０】
図１３は、文書数が３００個である場合の文書サイズの比率に対する正解率の変化を示すグラフの例を示している。横軸は、日本語文書のバイト数に対する英語文書のバイト数の比率を表し、縦軸は、類似文書ペアの正解率を表す。比率＝ａｌｌは、すべての比率の文書が混在している場合に対応する。
【００８１】
折れ線１３０１は、計算方法１の正解率を表し、折れ線１３０２は、計算方法２の正解率を表す。計算方法２によれば、日本語文書のサイズと英語文書のサイズが異なる場合であっても、概ね計算方法１よりも高い正解率が得られることが分かる。
【００８２】
図７のステップ７１０において、類似度計算部５１３は、式（１）の代わりに、次式を用いて修正類似度ＳｉｍＲ（ＤＬ１ｉ，ＤＬ２ｊ）を計算してもよい。
【００８３】
ＳｉｍＲ（ＤＬ１ｉ，ＤＬ２ｊ）
＝［Ｓｉｍ（ＤＬ１ｉ，ＤＬ２ｊ）
＋Ｓｃｏｒｅ＿ｎｅｉｇｈｂｏｒ（ＤＬ１ｉ）
＋Ｓｃｏｒｅ＿ｎｅｉｇｈｂｏｒ（ＤＬ２ｊ）］／３      （７）
類似度計算部５１３は、式（１）又は式（７）において、Ｓｃｏｒｅ＿ｎｅｉｇｈｂｏｒ（ＤＬ１ｉ）又はＳｃｏｒｅ＿ｎｅｉｇｈｂｏｒ（ＤＬ２ｊ）のいずれか一方の計算を省略することもできる。
【００８４】
図１４は、図５の文書間類似度計算装置３０１を含む機械翻訳システムの構成例を示している。図１４の機械翻訳システムは、文書間類似度計算装置３０１、端末装置１４０１、翻訳サーバ１４０２、及び辞書生成装置１４０３を含む。端末装置１４０１は、通信ネットワーク１４０４を介して翻訳サーバ１４０２と通信することができる。
【００８５】
文書間類似度計算装置３０１は、Ｌ１文書群５２１及びＬ２文書群５２２から、Ｌ１文書群５２１に含まれる文書とＬ２文書群５２２に含まれる文書のペアを示す類似度計算結果５２８を生成する。そして、文書間類似度計算装置３０１は、類似度計算結果５２８が示すペアを含むコンパラブルコーパス１４１１を生成して、辞書生成装置１４０３へ出力する。
【００８６】
辞書生成装置１４０３は、コンパラブルコーパス１４１１を用いて、言語Ｌ１及び言語Ｌ２のうち一方の言語で記述された翻訳対象文書を、他方の言語で記述された文書に翻訳するための対訳辞書１４１２を生成し、翻訳サーバ１４０２へ出力する。例えば、辞書生成装置１４０３は、非特許文献４に記載された技術を用いて、コンパラブルコーパス１４１１から対訳辞書１４１２を生成することができる。
【００８７】
翻訳サーバ１４０２は、端末装置１４０１から翻訳対象文書を受信し、対訳辞書１４１２を用いて翻訳対象文書の機械翻訳を行う。そして、翻訳サーバ１４０２は、翻訳結果の文書を端末装置１４０１へ送信する。
【００８８】
図１５は、図１４の機械翻訳システムにおける辞書生成処理の例を示すフローチャートである。まず、オペレータは、Ｌ１文書群５２１及びＬ２文書群５２２を文書間類似度計算装置３０１に入力する（ステップ１５０１）。次に、文書間類似度計算装置３０１は、文書間類似度計算処理を行って（ステップ１５０２）、コンパラブルコーパス１４１１を生成する（ステップ１５０３）。そして、辞書生成装置１４０３は、コンパラブルコーパス１４１１を用いて対訳辞書１４１２を生成する（ステップ１５０４）。
【００８９】
図１６は、図１４の機械翻訳システムにおける翻訳処理の例を示すフローチャートである。まず、ユーザは、翻訳対象文書を端末装置１４０１に入力し、端末装置１４０１は、翻訳対象文書を翻訳サーバ１４０２へ送信する（ステップ１６０１）。次に、翻訳サーバ１４０２は、対訳辞書１４１２を用いて翻訳対象文書の機械翻訳を行い（ステップ１６０２）、翻訳結果の文書を端末装置１４０１へ送信する（ステップ１６０３）。
【００９０】
図１７は、図５の文書間類似度計算装置３０１を含む文書検索システムの構成例を示している。図１７の文書検索システムは、文書間類似度計算装置３０１、端末装置１７０１、及び検索サーバ１７０２を含む。端末装置１７０１は、通信ネットワーク１７０３を介して検索サーバ１７０２と通信することができる。
【００９１】
文書間類似度計算装置３０１は、Ｌ１文書群５２１及びＬ２文書群５２２からコンパラブルコーパス１７１１を生成して、検索サーバ１７０２へ出力する。
【００９２】
検索サーバ１７０２は、言語Ｌ１及び言語Ｌ２のうち一方の言語で記述された文書を含む検索クエリを、端末装置１７０１から受信する。そして、検索サーバ１７０２は、検索クエリに含まれる文書に類似する、他方の言語で記述された文書を、コンパラブルコーパス１７１１から検索し、検索結果の文書を端末装置１７０１へ送信する。
【００９３】
図１８は、図１７のコンパラブルコーパス１７１１の例を示している。図１８のコンパラブルコーパス１７１１は、日本語文書１８０１と英語文書１８０２のペア、日本語文書１８０１と英語文書１８０３のペア、及び日本語文書１８０１と英語文書１８０４のペアを含む。
【００９４】
英語文書１８０２〜英語文書１８０４は、日本語文書１８０１に類似する文書である。日本語文書１８０１と英語文書１８０２との間の修正類似度は０．９０であり、日本語文書１８０１と英語文書１８０３との間の修正類似度は０．７３であり、日本語文書１８０１と英語文書１８０４との間の修正類似度は０．８０である。
【００９５】
例えば、検索クエリに日本語文書１８０１が含まれている場合、検索サーバ１７０２は、コンパラブルコーパス１７１１から英語文書１８０２〜英語文書１８０４を検索結果として取得し、端末装置１７０１へ送信する。
【００９６】
図１９は、図１７の文書検索システムにおけるコンパラブルコーパス生成処理の例を示すフローチャートである。まず、オペレータは、Ｌ１文書群５２１及びＬ２文書群５２２を文書間類似度計算装置３０１に入力する（ステップ１９０１）。次に、文書間類似度計算装置３０１は、文書間類似度計算処理を行って（ステップ１９０２）、コンパラブルコーパス１７１１を生成する（ステップ１９０３）。
【００９７】
図２０は、図１７の文書検索システムにおける文書検索処理の例を示すフローチャートである。まず、ユーザは、文書を端末装置１７０１に入力し、端末装置１７０１は、入力された文書を含む検索クエリを検索サーバ１７０２へ送信する（ステップ２００１）。次に、検索サーバ１７０２は、検索クエリに含まれる文書に類似する文書を、コンパラブルコーパス１７１１から検索し（ステップ２００２）、検索結果の文書を端末装置１７０１へ送信する（ステップ２００３）。
【００９８】
図３及び図５の文書間類似度計算装置３０１の構成は一例に過ぎず、文書間類似度計算装置３０１の用途又は条件に応じて、一部の構成要素を省略又は変更してもよい。例えば、図５の文書間類似度計算装置３０１において、Ｌ１文書群５２１及びＬ２文書群５２２に対する形態素解析が外部の装置で行われる場合は、解析部５０２を省略することができる。
【００９９】
図１４の機械翻訳システムの構成は一例に過ぎず、機械翻訳システムの用途又は条件に応じて、一部の構成要素を省略又は変更してもよい。例えば、翻訳サーバ１４０２が対訳辞書１４１２を生成する場合は、辞書生成装置１４０３を省略することができる。
【０１００】
図１７の文書検索システムの構成は一例に過ぎず、文書検索システムの用途又は条件に応じて、一部の構成要素を省略又は変更してもよい。
【０１０１】
図４、図７〜図９、図１５、図１６、図１９、及び図２０のフローチャートは一例に過ぎず、文書間類似度計算装置３０１、機械翻訳システム、又は文書検索システムの構成又は条件に応じて一部の処理を省略又は変更してもよい。例えば、図５の文書間類似度計算装置３０１において、Ｌ１文書群５２１及びＬ２文書群５２２に対する形態素解析が外部の装置で行われる場合は、図７のステップ７０１及びステップ７０２の処理を省略することができる。
【０１０２】
Ｓｃｏｒｅ＿ｎｅｉｇｈｂｏｒ（ＤＬ１ｉ）の計算を省略する場合は、ステップ７０４〜ステップ７０６の処理を省略することができる。Ｓｃｏｒｅ＿ｎｅｉｇｈｂｏｒ（ＤＬ２ｊ）の計算を省略する場合は、ステップ７０７〜ステップ７０９の処理を省略することができる。
【０１０３】
図１のコンパラブルコーパス生成処理、図２、図６、及び図１２の文書ペア、図１０、図１１、及び図１３の正解率、及び図１８のコンパラブルコーパスは一例に過ぎない。文書ペア、正解率、及びコンパラブルコーパスは、言語Ｌ１の文書群、言語Ｌ２の文書群、及び類似度の計算方法に応じて変化する。
【０１０４】
式（１）〜式（７）は一例に過ぎず、類似度計算部５１３は、別の計算式を用いて修正類似度を計算してもよい。
【０１０５】
図２１は、図３及び図５の文書間類似度計算装置３０１として用いられる情報処理装置（コンピュータ）の構成例を示している。図２１の情報処理装置は、ＣＰＵ２１０１、メモリ２１０２、入力装置２１０３、出力装置２１０４、補助記憶装置２１０５、媒体駆動装置２１０６、及びネットワーク接続装置２１０７を備える。これらの構成要素はバス２１０８により互いに接続されている。
【０１０６】
メモリ２１０２は、例えば、Read Only Memory（ＲＯＭ）、Random Access Memory（ＲＡＭ）、フラッシュメモリ等の半導体メモリであり、処理に用いられるプログラム及びデータを格納する。メモリ２１０２は、図３及び図５の記憶部３１１として用いることができる。
【０１０７】
ＣＰＵ２１０１（プロセッサ）は、例えば、メモリ２１０２を利用してプログラムを実行することにより、図３及び図５の計算部３１２として動作する。ＣＰＵ２１０１は、メモリ２１０２を利用してプログラムを実行することにより、図５の入力部５０１、解析部５０２、近傍決定部５１１、類似度計算部５１２、及び類似度計算部５１３としても動作する。
【０１０８】
入力装置２１０３は、例えば、キーボード、ポインティングデバイス等であり、オペレータ又はユーザからの指示及び情報の入力に用いられる。出力装置２１０４は、例えば、表示装置、プリンタ、スピーカ等であり、オペレータ又はユーザへの問い合わせ又は指示、及び処理結果の出力に用いられる。処理結果は、類似度計算結果５２８であってもよい。
【０１０９】
補助記憶装置２１０５は、例えば、磁気ディスク装置、光ディスク装置、光磁気ディスク装置、テープ装置等である。補助記憶装置２１０５は、ハードディスクドライブ又はフラッシュメモリであってもよい。情報処理装置は、補助記憶装置２１０５にプログラム及びデータを格納しておき、それらをメモリ２１０２にロードして使用することができる。補助記憶装置２１０５は、図３及び図５の記憶部３１１として用いることができる。
【０１１０】
媒体駆動装置２１０６は、可搬型記録媒体２１０９を駆動し、その記録内容にアクセスする。可搬型記録媒体２１０９は、メモリデバイス、フレキシブルディスク、光ディスク、光磁気ディスク等である。可搬型記録媒体２１０９は、Compact Disk Read Only Memory（ＣＤ−ＲＯＭ）、Digital Versatile Disk（ＤＶＤ）、Universal Serial Bus（ＵＳＢ）メモリ等であってもよい。オペレータ又はユーザは、この可搬型記録媒体２１０９にプログラム及びデータを格納しておき、それらをメモリ２１０２にロードして使用することができる。
【０１１１】
このように、処理に用いられるプログラム及びデータを格納するコンピュータ読み取り可能な記録媒体は、メモリ２１０２、補助記憶装置２１０５、又は可搬型記録媒体２１０９のような、物理的な（非一時的な）記録媒体である。
【０１１２】
ネットワーク接続装置２１０７は、Local Area Network、Wide Area Network等の通信ネットワークに接続され、通信に伴うデータ変換を行う通信インタフェースである。情報処理装置は、プログラム及びデータを外部の装置からネットワーク接続装置２１０７を介して受け取り、それらをメモリ２１０２にロードして使用することができる。ネットワーク接続装置２１０７は、図５の出力部５０３として用いることができる。
【０１１３】
なお、情報処理装置が図２１のすべての構成要素を含む必要はなく、用途又は条件に応じて一部の構成要素を省略することも可能である。例えば、情報処理装置がオペレータ又はユーザと対話を行わない場合は、入力装置２１０３及び出力装置２１０４を省略してもよい。また、可搬型記録媒体２１０９又は通信ネットワークを利用しない場合は、媒体駆動装置２１０６又はネットワーク接続装置２１０７を省略してもよい。
【０１１４】
図１４の端末装置１４０１、翻訳サーバ１４０２、辞書生成装置１４０３、図１７の端末装置１７０１、及び検索サーバ１７０２としては、図２１と同様の情報処理装置を用いることができる。
【０１１５】
開示の実施形態とその利点について詳しく説明したが、当業者は、特許請求の範囲に明確に記載した本発明の範囲から逸脱することなく、様々な変更、追加、省略をすることができるであろう。
【０１１６】
図１乃至図２１を参照しながら説明した実施形態に関し、さらに以下の付記を開示する。
（付記１）
コンピュータが、
第１言語の第１文書と第２言語の第２文書との間の第１類似度を計算し、
前記第１文書と、前記第１文書に類似する前記第１言語の第３文書との間の第２類似度と、前記第２文書と前記第３文書との間の第３類似度とを計算し、
前記第１類似度と前記第２類似度と前記第３類似度とを用いて、前記第１文書と前記第２文書との間の第４類似度を計算する、
ことを特徴とする文書間類似度計算方法。
（付記２）
前記コンピュータは、前記第１言語の複数の文書の中から、前記第１文書に対する類似度が大きい順に１つ以上の文書を特定し、特定した前記１つ以上の文書の中から前記第３文書を選択することを特徴とする付記１記載の文書間類似度計算方法。
（付記３）
前記第１類似度は、前記第１文書のトピック出現頻度及び逆文書頻度と前記第２文書のトピック出現頻度及び逆文書頻度とに基づく類似度であり、前記第２類似度は、前記第１文書のトピック出現頻度及び逆文書頻度と前記第３文書のトピック出現頻度及び逆文書頻度とに基づく類似度であり、前記第３類似度は、前記第２文書のトピック出現頻度及び逆文書頻度と前記第３文書のトピック出現頻度及び逆文書頻度とに基づく類似度であることを特徴とする付記１又は２記載の文書間類似度計算方法。
（付記４）
前記コンピュータは、前記第２文書と、前記第２文書に類似する前記第２言語の第４文書との間の第５類似度と、前記第１文書と前記第４文書との間の第６類似度とをさらに計算し、前記第１類似度と前記第２類似度と前記第３類似度と前記第５類似度と前記第６類似度とを用いて、前記第４類似度を計算することを特徴とする付記１乃至３のいずれか１項に記載の文書間類似度計算方法。
（付記５）
前記コンピュータは、前記第２言語の複数の文書の中から、前記第２文書に対する類似度が大きい順に１つ以上の文書を特定し、特定した前記１つ以上の文書の中から前記第４文書を選択することを特徴とする付記４記載の文書間類似度計算方法。
（付記６）
前記第５類似度は、前記第２文書のトピック出現頻度及び逆文書頻度と前記第４文書のトピック出現頻度及び逆文書頻度とに基づく類似度であり、前記第６類似度は、前記第１文書のトピック出現頻度及び逆文書頻度と前記第４文書のトピック出現頻度及び逆文書頻度とに基づく類似度であることを特徴とする付記４又は５記載の文書間類似度計算方法。
（付記７）
前記コンピュータは、前記第１言語の複数の文書各々を前記第１文書として選択し、前記第２言語の複数の文書各々を前記第２文書として選択することで、前記第１文書と前記第２文書の複数の組み合わせを生成し、各組み合わせについて前記第４類似度を計算し、計算した各組み合わせの前記第４類似度に基づいて、前記第１言語及び前記第２言語のコンパラブルコーパスを生成することを特徴とする付記１乃至６のいずれか１項に記載の文書間類似度計算方法。
（付記８）
第１言語の第１文書と、第２言語の第２文書と、前記第１文書に類似する前記第１言語の第３文書とを記憶する記憶部と、
第１言語の第１文書と第２言語の第２文書との間の第１類似度を計算し、前記第１文書と前記第３文書との間の第２類似度を計算し、前記第２文書と前記第３文書との間の第３類似度を計算し、前記第１類似度と前記第２類似度と前記第３類似度とを用いて、前記第１文書と前記第２文書との間の第４類似度を計算する計算部と、
備えることを特徴とする文書間類似度計算装置。
（付記９）
前記計算部は、前記第１言語の複数の文書の中から、前記第１文書に対する類似度が大きい順に１つ以上の文書を特定し、特定した前記１つ以上の文書の中から前記第３文書を選択することを特徴とする付記８記載の文書間類似度計算装置。
（付記１０）
前記第１類似度は、前記第１文書のトピック出現頻度及び逆文書頻度と前記第２文書のトピック出現頻度及び逆文書頻度とに基づく類似度であり、前記第２類似度は、前記第１文書のトピック出現頻度及び逆文書頻度と前記第３文書のトピック出現頻度及び逆文書頻度とに基づく類似度であり、前記第３類似度は、前記第２文書のトピック出現頻度及び逆文書頻度と前記第３文書のトピック出現頻度及び逆文書頻度とに基づく類似度であることを特徴とする付記８又は９記載の文書間類似度計算装置。
（付記１１）
第１言語の第１文書と第２言語の第２文書との間の第１類似度を計算し、
前記第１文書と、前記第１文書に類似する前記第１言語の第３文書との間の第２類似度と、前記第２文書と前記第３文書との間の第３類似度とを計算し、
前記第１類似度と前記第２類似度と前記第３類似度とを用いて、前記第１文書と前記第２文書との間の第４類似度を計算する、
処理をコンピュータに実行させるための文書間類似度計算プログラム。
（付記１２）
前記コンピュータは、前記第１言語の複数の文書の中から、前記第１文書に対する類似度が大きい順に１つ以上の文書を特定し、特定した前記１つ以上の文書の中から前記第３文書を選択することを特徴とする付記１１記載の文書間類似度計算プログラム。
（付記１３）
前記第１類似度は、前記第１文書のトピック出現頻度及び逆文書頻度と前記第２文書のトピック出現頻度及び逆文書頻度とに基づく類似度であり、前記第２類似度は、前記第１文書のトピック出現頻度及び逆文書頻度と前記第３文書のトピック出現頻度及び逆文書頻度とに基づく類似度であり、前記第３類似度は、前記第２文書のトピック出現頻度及び逆文書頻度と前記第３文書のトピック出現頻度及び逆文書頻度とに基づく類似度であることを特徴とする付記１１又は１２記載の文書間類似度計算プログラム。
【符号の説明】
【０１１７】
１０１、１１１、１２０２、１２０３、１８０２〜１８０４  英語文書
１０２、１１２、１２０１、１８０１  日本語文書
１２１  英語トピック分布
１２２  日本語トピック分布
１３１、１４１１、１７１１  コンパラブルコーパス
３０１  文書間類似度計算装置
３１１  記憶部
３１２  計算部
３２１  第１文書
３２２  第２文書
３２３  第３文書
５０１  入力部
５０２  解析部
５０３  出力部
５１１  近傍決定部
５１２、５１３  類似度計算部
５２１、５２３  Ｌ１文書群
５２２、５２４  Ｌ２文書群
５２５  Ｌ１計算結果
５２６  Ｌ２計算結果
５２７、５２８  類似度計算結果
１３０１、１３０２  折れ線
１４０１、１７０１  端末装置
１４０２  翻訳サーバ
１４０３  辞書生成装置
１４０４、１７０３  通信ネットワーク
１４１２  対訳辞書
１７０２  検索サーバ
２１０１  ＣＰＵ
２１０２  メモリ
２１０３  入力装置
２１０４  出力装置
２１０５  補助記憶装置
２１０６  媒体駆動装置
２１０７  ネットワーク接続装置
２１０８  バス
２１０９  可搬型記録媒体
【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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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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【図１８】
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【図１９】
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【図２０】
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【図２１】
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