(57)【要約】【課題】従来の情報処理装置においては、文脈を考慮した換言文を取得できない、という課題があった。【解決手段】受け付けた文情報群から第一トピック検出情報を取得する第一トピック検出情報取得部と、第一トピック検出情報の第一トピック情報を取得する第一トピック情報取得部と、格納されている換言候補文情報を含む２以上の文情報である第二トピック検出情報を、換言候補文情報を含む換言文包含文情報群から取得する第二トピック検出情報取得部と、第二トピック検出情報の第二トピック情報を取得する第二トピック情報取得部と、第一トピック情報と第二トピック情報が所定の関係にあるか否かの判断結果に基づいて、前記第二トピック検出情報が有する前記換言候補文情報を取得し、出力する情報処理装置により、文脈を考慮した換言文を取得できる。【選択図】図１
2007102662.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
文の情報である文情報を２以上有する文情報群を受け付ける文情報群受付部と、
前記文情報群が有する文情報であり、当該文情報で示される文と換言できる可能性のある文の情報である換言候補文情報を１以上格納している換言候補文情報格納部と、
前記換言候補文情報を有し、２以上の文情報を有する換言文包含文情報群を１以上格納しているコーパス格納部と、
前記文情報群受付部が受け付けた文情報群が有する文情報を含む２以上の文情報である第一トピック検出情報を、前記文情報群受付部が受け付けた文情報群から取得する第一トピック検出情報取得部と、
前記第一トピック検出情報に基づいて、当該第一トピック検出情報のトピックに関する情報である第一トピック情報を取得する第一トピック情報取得部と、
前記換言候補文情報格納部に格納されている換言候補文情報を含む２以上の文情報である第二トピック検出情報を、前記コーパス格納部に格納されており、前記換言候補文情報を含む換言文包含文情報群から取得する第二トピック検出情報取得部と、
前記第二トピック検出情報に基づいて、当該第二トピック検出情報のトピックに関する情報である第二トピック情報を取得する第二トピック情報取得部と、
前記第一トピック情報と前記第二トピック情報が所定の関係にあるか否かを判断する判断部と、
前記判断部が、前記第一トピック情報と前記第二トピック情報が所定の関係にある、と判断した場合に、前記第二トピック検出情報が有する前記換言候補文情報を取得する換言候補文情報取得部と、
前記換言候補文情報取得部が取得した換言候補文情報に関する情報を出力する出力部を具備する情報処理装置。
【請求項２】
前記第一トピック情報取得部は、
１以上の隠れ変数が出現する確率である１以上の変数確率を格納している変数確率格納手段と、
一の隠れ変数に対する一の単語の出現確率である変数単語出現確率を、隠れ変数ごと、および単語ごとに格納している変数単語出現確率格納手段と、
前記第一トピック検出情報から１以上の単語を取得する第一単語取得手段と、
前記第一単語取得手段が取得した１以上の単語の、前記第一トピック検出情報中における出現頻度を、前記１以上の単語ごとに取得する第一出現頻度取得手段と、
前記第一トピック検出情報が与えられた場合の、前記１以上の隠れ変数のそれぞれが発生する確率である第一トピック検出情報変数確率を、前記１以上の隠れ変数の各変数確率、前記１以上の隠れ変数ごとおよび前記第一単語取得手段が取得した１以上の単語ごとの変数単語出現確率、前記１以上の単語の各出現頻度をパラメータとして算出する第一部分トピック情報算出手段と、
前記第一部分トピック情報算出手段が算出した前記１以上の隠れ変数の各第一トピック検出情報変数確率からベクトル情報である第一トピック情報を構成する第一トピック情報構成手段を具備し、
前記第二トピック情報取得部は、
前記第二トピック検出情報から１以上の単語を取得する第二単語取得手段と、
前記第二単語取得手段が取得した１以上の単語の、前記第二トピック検出情報中における出現頻度を、前記１以上の単語ごとに取得する第二出現頻度取得手段と、
前記第二トピック検出情報が与えられた場合の、前記１以上の隠れ変数のそれぞれが発生する確率である第二トピック検出情報変数確率を、前記１以上の隠れ変数ごとに、前記隠れ変数の変数確率、および前記第二単語取得手段が取得した１以上の単語ごとの変数単語出現確率、前記１以上の単語の各出現頻度をパラメータとして算出する第二部分トピック情報算出手段と、
前記第二部分トピック情報算出手段が算出した前記１以上の隠れ変数の各第二トピック検出情報変数確率からベクトル情報である第二トピック情報を構成する第二トピック情報構成手段を具備する請求項１記載の情報処理装置。
【請求項３】
前記出力部は、
換言候補文情報に対して機械翻訳処理を行い、訳文情報を取得する機械翻訳手段と、
前記訳文情報を出力する出力手段を具備する請求項１または請求項２いずれか記載の情報処理装置。
【請求項４】
第一言語の文の情報である第一言語文情報を１以上有する第一言語文情報群と、当該第一言語の文の訳文である第二言語文情報を１以上有する第二言語文情報群との組である用例情報を１以上格納している用例情報格納部と、
第一言語文情報が同じであり、当該第一言語文情報に対応する第二言語文情報が異なる２つの第二言語文情報を、前記用例情報格納部から取得する換言候補文情報取得部と、
前記２つの第二言語文情報を有する２つの第二言語文情報群から、所定の１以上の第二言語文情報である２つのトピック検出情報を取得するトピック検出情報取得部と、
前記２つのトピック検出情報のそれぞれに基づいて、トピック検出情報のトピックに関する情報である２つのトピック情報を取得するトピック情報取得部と、
前記トピック情報取得部が取得した２つのトピック情報が所定の関係にあるか否かを判断する判断部と、
前記判断部が、前記２つのトピック情報が所定の関係にある、と判断した場合に、前記換言候補文情報取得部が取得した２つの第二言語文情報を出力する出力部を具備する情報処理装置。
【請求項５】
前記トピック情報取得部は、
１以上の隠れ変数が出現する確率である１以上の変数確率を格納している変数確率格納手段と、
一の隠れ変数に対する一の単語の出現確率である変数単語出現確率を、隠れ変数ごと、および単語ごとに格納している変数単語出現確率格納手段と、
前記２つの各トピック検出情報から、１以上の単語を取得する単語取得手段と、
トピック検出情報ごとに、前記単語取得手段が取得した１以上の単語の、前記各トピック検出情報中における出現頻度を取得する出現頻度取得手段と、
トピック検出情報ごとに、かつ前記１以上の隠れ変数ごとに、前記トピック検出情報が与えられた場合の、前記隠れ変数が発生する確率である各トピック検出情報変数確率を、前記隠れ変数の変数確率、および前記第一単語取得手段が取得した１以上の単語ごとの変数単語出現確率、前記１以上の単語の各出現頻度をパラメータとして算出する部分トピック情報算出手段と、
トピック検出情報ごとに、前記部分トピック情報算出手段が算出した前記１以上の隠れ変数の各トピック検出情報変数確率からベクトル情報である２つのトピック情報を構成するトピック情報構成手段を具備する請求項４記載の情報処理装置。
【請求項６】
前記判断部は、
前記トピック情報取得部が取得した２つの各トピック情報を構成する値のうち、最大の値を有する隠れ変数である２つの隠れ変数を取得する隠変数取得手段と、
前記隠変数取得手段が取得した２つの隠れ変数が同一であるか否かを判断する判断手段とを具備し、
前記判断手段が同一であると判断した場合に、所定の関係にある、と判断する請求項４記載の情報処理装置。
【請求項７】
コンピュータに、
文の情報である文情報を２以上有する文情報群を受け付ける文情報群受付ステップと、
前記文情報群受付ステップで受け付けた文情報群が有する文情報を含む２以上の文情報である第一トピック検出情報を、前記受け付けた文情報群から取得する第一トピック検出情報取得ステップと、
前記第一トピック検出情報に基づいて、当該第一トピック検出情報のトピックに関する情報である第一トピック情報を取得する第一トピック情報取得ステップと、
格納されている換言候補文情報を含む２以上の文情報である第二トピック検出情報を、予め格納されており、前記換言候補文情報を含む換言文包含文情報群から取得する第二トピック検出情報取得ステップと、
前記第二トピック検出情報に基づいて、当該第二トピック検出情報のトピックに関する情報である第二トピック情報を取得する第二トピック情報取得ステップと、
前記第一トピック情報と前記第二トピック情報が所定の関係にあるか否かを判断する判断ステップと、
前記判断ステップで前記第一トピック情報と前記第二トピック情報が所定の関係にある、と判断した場合に、前記第二トピック検出情報が有する前記換言候補文情報を取得する換言候補文情報取得ステップと、
前記換言候補文情報取得ステップで取得した換言候補文情報に関する情報を出力する出力ステップを実行させるためのプログラム。
【請求項８】
コンピュータに、
第一言語文情報が同じであり、当該第一言語文情報に対応する第二言語文情報が異なる２つの第二言語文情報を、１以上の用例情報から取得する換言候補文情報取得ステップと、
前記２つの第二言語文情報を有する２つの第二言語文情報群から、所定の１以上の第二言語文情報である２つのトピック検出情報を取得するトピック検出情報取得ステップと、
前記２つのトピック検出情報のそれぞれに基づいて、トピック検出情報のトピックに関する情報である２つのトピック情報を取得するトピック情報取得ステップと、
前記トピック情報取得ステップで取得した２つのトピック情報が所定の関係にあるか否かを判断する判断ステップと、
前記判断ステップで、前記２つのトピック情報が所定の関係にある、と判断された場合に、前記換言候補文情報取得部が取得した２つの第二言語文情報を出力する出力ステップを実行させるためのプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、機械翻訳などの目的のために言語表現を換言する際に、その換言の適切性を評価する技術等に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
ひとつの意味を伝達するために、人間が用いる言語表現は多様であることから、これらを同様に扱うための換言技術が重要である。
かかる状況において、第一の従来における換言実現方法として、規則に基づく換言方法が挙げられる。
第二の従来における換言実現方法として、大量の機械可読文書から換言の事例を収集しようという試みがあげられる。
なお、第一、第二の従来における換言実現方法は、基本的に文、あるいはそれよりも短い単位（節や、句、単語)を対象としたものである。
【０００３】
また、関連する従来技術として、隠れ変数を用いた統計的モデルがある（非特許文献１、非特許文献２参照）。非特許文献１における統計的モデルはＰＬＳＩといい、非特許文献２における統計的モデルはＬＤＡという。
【０００４】
両モデルともに、文脈の近似としての話題（トピック）を直接的に推定するモデルではない。しかしながら、話題に対する近似として用いることができる隠れ変数を用いている。ＬＤＡでは、与えられたデータに基づいて推定した場合に隠れ変数の値に対応するパラメータが求まり、これを話題の近似として用いることができる。一方、ＰＬＳＩではそのようなパラメータは存在しない。たとえば、Ｋ個の隠れ変数｛ｚ１，・・・ｚ１｝があり、学習データとして文書データＤ＝｛ｄ１，・・・，ｄＮ｝に出現した単語を考える。このとき、データと単語の同時確率を与えるのがＰＬＳＩのモデルである。
【非特許文献１】Thomas Hofmann,「Probabilistic Latent Semantic Indexing」、1999、Proceedings of the 22nd Annual ACM Conference on Research and Development in Information Retrieval、pp50-57
【非特許文献２】David M. Blei、他２名、「Latent Dirichlet allocation」、2003、Journal of Machine Learning Research、Vol.3、pp993-1022
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかしながら、第一の従来における換言実現方法は、その適用範囲には限界がある、という課題があった。
【０００６】
また、第一、第二の従来における換言実現方法は、基本的に文、あるいはそれよりも短い単位（節や、句、単語)を対象としたものである。つまり、第一、第二の従来における換言実現方法は、文脈を考慮した換言方法ではない。したがって、ある表現を別の表現に換言した結果が自然でない場合が少なくなかった。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
本第一の発明の情報処理装置は、文の情報である文情報を２以上有する文情報群を受け付ける文情報群受付部と、前記文情報群が有する文情報であり、当該文情報で示される文と換言できる可能性のある文の情報である換言候補文情報を１以上格納している換言候補文情報格納部と、前記換言候補文情報を有し、２以上の文情報を有する換言文包含文情報群を１以上格納しているコーパス格納部と、前記文情報群受付部が受け付けた文情報群が有する文情報を含む２以上の文情報である第一トピック検出情報を、前記文情報群受付部が受け付けた文情報群から取得する第一トピック検出情報取得部と、前記第一トピック検出情報に基づいて、当該第一トピック検出情報のトピックに関する情報である第一トピック情報を取得する第一トピック情報取得部と、前記換言候補文情報格納部に格納されている換言候補文情報を含む２以上の文情報である第二トピック検出情報を、前記コーパス格納部に格納されており、前記換言候補文情報を含む換言文包含文情報群から取得する第二トピック検出情報取得部と、前記第二トピック検出情報に基づいて、当該第二トピック検出情報のトピックに関する情報である第二トピック情報を取得する第二トピック情報取得部と、前記第一トピック情報と前記第二トピック情報が所定の関係にあるか否かを判断する判断部と、前記判断部が、前記第一トピック情報と前記第二トピック情報が所定の関係にある、と判断した場合に、前記第二トピック検出情報が有する前記換言候補文情報を取得する換言候補文情報取得部と、前記換言候補文情報取得部が取得した換言候補文情報に関する情報を出力する出力部を具備する情報処理装置である。
かかる構成により、文脈を考慮した換言の可能性を判断し、当該判断結果に基づいた処理が可能である。
【０００８】
また、本第二の発明の情報処理装置は、第一の発明に対して、前記第一トピック情報取得部は、１以上の隠れ変数が出現する確率である１以上の変数確率を格納している変数確率格納手段と、一の隠れ変数に対する一の単語の出現確率である変数単語出現確率を、隠れ変数ごと、および単語ごとに格納している変数単語出現確率格納手段と、前記第一トピック検出情報から１以上の単語を取得する第一単語取得手段と、前記第一単語取得手段が取得した１以上の単語の、前記第一トピック検出情報中における出現頻度を、前記１以上の単語ごとに取得する第一出現頻度取得手段と、前記第一トピック検出情報が与えられた場合の、前記１以上の隠れ変数のそれぞれが発生する確率である第一トピック検出情報変数確率を、前記１以上の隠れ変数の各変数確率、前記１以上の隠れ変数ごとおよび前記第一単語取得手段が取得した１以上の単語ごとの変数単語出現確率、前記１以上の単語の各出現頻度をパラメータとして算出する第一部分トピック情報算出手段と、前記第一部分トピック情報算出手段が算出した前記１以上の隠れ変数の各第一トピック検出情報変数確率からベクトル情報である第一トピック情報を構成する第一トピック情報構成手段を具備し、前記第二トピック情報取得部は、前記第二トピック検出情報から１以上の単語を取得する第二単語取得手段と、前記第二単語取得手段が取得した１以上の単語の、前記第二トピック検出情報中における出現頻度を、前記１以上の単語ごとに取得する第二出現頻度取得手段と、前記第二トピック検出情報が与えられた場合の、前記１以上の隠れ変数のそれぞれが発生する確率である第二トピック検出情報変数確率を、前記１以上の隠れ変数ごとに、前記隠れ変数の変数確率、および前記第二単語取得手段が取得した１以上の単語ごとの変数単語出現確率、前記１以上の単語の各出現頻度をパラメータとして算出する第二部分トピック情報算出手段と、前記第二部分トピック情報算出手段が算出した前記１以上の隠れ変数の各第二トピック検出情報変数確率からベクトル情報である第二トピック情報を構成する第二トピック情報構成手段を具備する情報処理装置である。
かかる構成により、文脈を考慮した換言の可能性を精度高く判断し、当該判断結果に基づいた処理が可能である。
【０００９】
また、本第三の発明の情報処理装置は、第二の発明に対して、前記判断部は、前記第一トピック情報取得部が取得した第一トピック情報を構成する値のうち、最大の値を有する隠れ変数である第一隠れ変数を取得する第一隠変数取得手段と、前記第二トピック情報取得部が取得した第二トピック情報を構成する値のうち、最大の値を有する隠れ変数である第二隠れ変数を取得する第二隠変数取得手段と、前記第一隠れ変数と前記第二隠れ変数が同一であるか否かを判断する判断手段とを具備し、前記判断手段が同一であると判断した場合に、所定の関係にある、と判断する情報処理装置である。
かかる構成により、文脈を考慮した換言の可能性を精度高く判断し、当該判断結果に基づいた処理が可能である。
【００１０】
また、本第四の発明の情報処理装置は、第一から第三いずれかの発明に対して、前記出力部は、換言候補文情報に対して機械翻訳処理を行い、訳文情報を取得する機械翻訳手段と、前記訳文情報を出力する出力手段を具備する情報処理装置である。
かかる構成により、文脈を考慮した換言の可能性を判断し、当該判断結果に基づいた機械翻訳処理が可能である。
【００１１】
また、本第五の発明の情報処理装置は、第一言語の文の情報である第一言語文情報を１以上有する第一言語文情報群と、当該第一言語の文の訳文である第二言語文情報を１以上有する第二言語文情報群との組である用例情報を１以上格納している用例情報格納部と、第一言語文情報が同じであり、当該第一言語文情報に対応する第二言語文情報が異なる２つの第二言語文情報を、前記用例情報格納部から取得する換言候補文情報取得部と、前記２つの第二言語文情報を有する２つの第二言語文情報群から、所定の１以上の第二言語文情報である２つのトピック検出情報を取得するトピック検出情報取得部と、前記２つのトピック検出情報のそれぞれに基づいて、トピック検出情報のトピックに関する情報である２つのトピック情報を取得するトピック情報取得部と、前記トピック情報取得部が取得した２つのトピック情報が所定の関係にあるか否かを判断する判断部と、前記判断部が、前記２つのトピック情報が所定の関係にある、と判断した場合に、前記換言候補文情報取得部が取得した２つの第二言語文情報を出力する出力部を具備する情報処理装置である。
かかる構成により、文脈を考慮した換言の可能性を判断し、当該判断結果に基づいた換言可能な２以上の文情報の自動収集が可能である。
【００１２】
また、本第六の発明の情報処理装置は、第五の発明に対して、前記トピック情報取得部は、１以上の隠れ変数が出現する確率である１以上の変数確率を格納している変数確率格納手段と、一の隠れ変数に対する一の単語の出現確率である変数単語出現確率を、隠れ変数ごと、および単語ごとに格納している変数単語出現確率格納手段と、前記２つの各トピック検出情報から、１以上の単語を取得する単語取得手段と、トピック検出情報ごとに、前記単語取得手段が取得した１以上の単語の、前記各トピック検出情報中における出現頻度を取得する出現頻度取得手段と、トピック検出情報ごとに、かつ前記１以上の隠れ変数ごとに、前記トピック検出情報が与えられた場合の、前記隠れ変数が発生する確率である各トピック検出情報変数確率を、前記隠れ変数の変数確率、および前記第一単語取得手段が取得した１以上の単語ごとの変数単語出現確率、前記１以上の単語の各出現頻度をパラメータとして算出する部分トピック情報算出手段と、トピック検出情報ごとに、前記部分トピック情報算出手段が算出した前記１以上の隠れ変数の各トピック検出情報変数確率からベクトル情報である２つのトピック情報を構成するトピック情報構成手段を具備する情報処理装置である。
かかる構成により、文脈を考慮した換言の可能性を精度高く判断し、当該判断結果に基づいた換言可能な２以上の文情報の自動収集が可能である。
【００１３】
また、本第七の発明の情報処理装置は、第二の発明に対して、前記判断部は、前記トピック情報取得部が取得した２つの各トピック情報を構成する値のうち、最大の値を有する隠れ変数である２つの隠れ変数を取得する隠変数取得手段と、前記隠変数取得手段が取得した２つの隠れ変数が同一であるか否かを判断する判断手段とを具備し、前記判断手段が同一であると判断した場合に、所定の関係にある、と判断する情報処理装置である。
かかる構成により、文脈を考慮した換言の可能性を精度高く判断し、当該判断結果に基づいた換言可能な２以上の文情報の自動収集が可能である。
【発明の効果】
【００１４】
本発明による情報処理装置によれば、文脈を考慮した換言の可能性を判断し、当該判断結果に基づいた処理が可能である。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１５】
以下、情報処理装置等の実施形態について図面を参照して説明する。なお、実施の形態において同じ符号を付した構成要素は同様の動作を行うので、再度の説明を省略する場合がある。
【００１６】
（実施の形態１）
実施の形態１において、換言の可能性の判断を行い、当該判断結果に基づいて機械翻訳を行う情報処理装置について、主として説明する。
図１は、本実施の形態における情報処理装置のブロック図である。
【００１７】
情報処理装置は、文情報群受付部１０１、換言候補文情報格納部１０２、コーパス格納部１０３、第一トピック検出情報取得部１０４、第一トピック情報取得部１０５、第二トピック検出情報取得部１０６、第二トピック情報取得部１０７、判断部１０８、換言候補文情報取得部１０９、出力部１１０を具備する。
【００１８】
第一トピック情報取得部１０５は、変数確率格納手段１０５１、変数単語出現確率格納手段１０５２、第一単語取得手段１０５３、第一出現頻度取得手段１０５４、第一部分トピック情報算出手段１０５５、第一トピック情報構成手段１０５６を具備する。
第二トピック情報取得部１０７は、第二単語取得手段１０７１、第二出現頻度取得手段１０７２、第二部分トピック情報算出手段１０７３、第二トピック情報構成手段１０７４を具備する。
判断部１０８は、第一隠変数取得手段１０８１、第二隠変数取得手段１０８２、判断手段１０８３を具備する。
出力部１１０は、機械翻訳手段１１０１、出力手段１１０２を具備する。
【００１９】
文情報群受付部１０１は、文の情報である文情報を２以上有する文情報群を受け付ける。一の文情報群は、例えば、ファイルやデータベースのレコードや文字列等であり、そのコードやデータ形式等は問わない。文情報は、文情報群を構成する一の文の情報である。文情報群の入力手段は、キーボード３０２やマウス３０３やメニュー画面によるもの等、何でも良い。文情報群受付部１０１は、キーボード３０２等の入力手段のデバイスドライバーや、メニュー画面の制御ソフトウェア等で実現され得る。
【００２０】
換言候補文情報格納部１０２は、文情報群受付部１０１で受け付ける文情報群が有する文情報であり、当該文情報で示される文と換言できる可能性のある文の情報である換言候補文情報を１以上格納している。換言候補文情報格納部１０２は、文情報群が有する文情報または当該文情報を識別する識別子と、換言候補文情報の対を格納していても良い。また、換言候補文情報格納部１０２は、２以上の文情報を組で格納していても良い。かかる場合、当該組を構成する２以上の文情報は、それぞれ換言できる可能性のある文の情報である。換言候補文情報格納部１０２は、不揮発性の記録媒体が好適であるが、揮発性の記録媒体でも実現可能である。
【００２１】
コーパス格納部１０３は、換言候補文情報格納部１０２に格納されている換言候補文情報を有し、２以上の文情報を有する換言文包含文情報群を１以上格納している。コーパス格納部１０３は、換言候補文情報を有さない文情報群を含んでも良い。コーパス格納部１０３は、不揮発性の記録媒体が好適であるが、揮発性の記録媒体でも実現可能である。換言文包含文情報群は、ファイルやデータベースのレコード等であり、そのデータ形式等は問わない。
【００２２】
第一トピック検出情報取得部１０４は、文情報群受付部１０１が受け付けた文情報群が有する文情報を含む２以上の文情報である第一トピック検出情報を、文情報群受付部１０１が受け付けた文情報群から取得する。第一トピック検出情報取得部１０４は、例えば、換言するか否かを判断される対象となる文情報の前後５文を含む第一トピック検出情報を、文情報群から取得する。第一トピック検出情報取得部１０４は、文情報群をそのまま第一トピック検出情報として取得しても良い。第一トピック検出情報取得部１０４は、例えば、換言するか否かを判断される対象となる文情報が最初の文の情報である場合、当該文情報を含む、文情報以降の所定数（例えば、１０）の文情報を、第一トピック検出情報として取得しても良い。第一トピック検出情報取得部１０４は、通常、ＭＰＵやメモリ等から実現され得る。第一トピック検出情報取得部１０４の処理手順は、通常、ソフトウェアで実現され、当該ソフトウェアはＲＯＭ等の記録媒体に記録されている。但し、ハードウェア（専用回路）で実現しても良い。
【００２３】
第一トピック情報取得部１０５は、第一トピック検出情報取得部１０４が取得した第一トピック検出情報に基づいて、当該第一トピック検出情報のトピックに関する情報である第一トピック情報を取得する。第一トピック情報取得部１０５の処理例の詳細は、後述する。なお、第一トピック情報は、トピックを示す情報であれば何でも良く、トピックを識別する識別子（第一トピック検出情報が含まれる文情報群が識別子の情報を有する場合）や、ジャンル（第一トピック検出情報が含まれる文情報群がジャンルの情報を有する場合）などを示す情報でも良い。第一トピック情報取得部１０５は、通常、ＭＰＵやメモリ等から実現され得る。第一トピック情報取得部１０５の処理手順は、通常、ソフトウェアで実現され、当該ソフトウェアはＲＯＭ等の記録媒体に記録されている。但し、ハードウェア（専用回路）で実現しても良い。
【００２４】
変数確率格納手段１０５１は、1以上の隠れ変数（以下、適宜「ｚ」と記す。）が出現する確率である1以上の変数確率（以下、適宜「Ｐ（ｚ）」と記す。）を格納している。この隠れ変数は、例えば、上述した非特許文献１における技術において、内部で用いられる変数である。また、変数確率は、１以上の文書データ（文情報群）を、非特許文献１における技術を実現したソフトウェアに与え、学習させると算出される確率値である。かかる非特許文献１における技術は、公知技術であるので説明を省略する。変数確率格納手段１０５１は、不揮発性の記録媒体が好適であるが、揮発性の記録媒体でも実現可能である。
【００２５】
変数単語出現確率格納手段１０５２は、一の隠れ変数に対する一の単語の出現確率である変数単語出現確率（以下、適宜「Ｐ（ｗ｜ｚ）」と記す。）を、隠れ変数ごと、および単語ごとに格納している。この変数単語出現確率も、１以上の文書データ（文情報群）を、非特許文献１における技術を実現したソフトウェアに与え、学習させると算出される確率値である。変数単語出現確率格納手段１０５２は、不揮発性の記録媒体が好適であるが、揮発性の記録媒体でも実現可能である。
【００２６】
第一単語取得手段１０５３は、第一トピック検出情報から１以上の単語を取得する。第一単語取得手段１０５３は、例えば、第一トピック検出情報を形態素解析し、１以上の自立語のみを取得する。かかる処理は、従来技術であるので、説明を省略する。第一単語取得手段１０５３は、通常、ＭＰＵやメモリ等から実現され得る。第一単語取得手段１０５３の処理手順は、通常、ソフトウェアで実現され、当該ソフトウェアはＲＯＭ等の記録媒体に記録されている。但し、ハードウェア（専用回路）で実現しても良い。
【００２７】
第一出現頻度取得手段１０５４は、第一単語取得手段１０５３が取得した１以上の単語（ｗ）の、第一トピック検出情報（「ｄ」の一例）中における出現頻度（以下、適宜「ｎ（ｄ，ｗ）」と記す。）を、1以上の単語ごとに取得する。かかる処理は、第一トピック検出情報中における単語のパターンマッチングの処理により、出現頻度を算出する処理である。かかる処理も公知技術であるので説明を省略する。第一出現頻度取得手段１０５４は、通常、ＭＰＵやメモリ等から実現され得る。第一出現頻度取得手段１０５４の処理手順は、通常、ソフトウェアで実現され、当該ソフトウェアはＲＯＭ等の記録媒体に記録されている。但し、ハードウェア（専用回路）で実現しても良い。なお、上記「ｎ（ｄ，ｗ）」中における「ｄ」は、第一トピック検出情報などの文情報群、「ｗ」は単語を示す。つまり、「ｎ（ｄ，ｗ）」は、文情報群ｄ中の単語ｗの出現頻度を示す。
【００２８】
第一部分トピック情報算出手段１０５５は、第一トピック検出情報（「ｄ」の一例）が与えられた場合の、1以上の隠れ変数（ｚ）のそれぞれが発生する確率である第一トピック検出情報変数確率（以下、適宜「Ｐ（ｚ｜ｄ）」と記す。）を、1以上の隠れ変数ごとに、1以上の隠れ変数の各変数確率（Ｐ（ｚ））、第一単語取得手段１０５３が取得した１以上の単語ごとの変数単語出現確率（Ｐ（ｗ｜ｚ））、および１以上の単語の各出現頻度（ｎ（ｄ，ｗ））をパラメータとして算出する。第一部分トピック情報算出手段１０５５の具体的な第一トピック検出情報変数確率の算出方法は後述する数式１である。第一部分トピック情報算出手段１０５５は、通常、ＭＰＵやメモリ等から実現され得る。第一部分トピック情報算出手段１０５５の処理手順は、通常、ソフトウェアで実現され、当該ソフトウェアはＲＯＭ等の記録媒体に記録されている。但し、ハードウェア（専用回路）で実現しても良い。
【００２９】
第一トピック情報構成手段１０５６は、第一部分トピック情報算出手段１０５５が算出した1以上の隠れ変数の各第一トピック検出情報変数確率からベクトル情報である第一トピック情報を構成する。第一トピック情報構成手段１０５６は、第一部分トピック情報算出手段１０５５が算出した1以上の隠れ変数の各第一トピック検出情報変数確率を、隠れ変数の数だけ取得する処理を行う。なお、第一部分トピック情報算出手段１０５５の算出処理の結果、第一トピック情報が構成されている場合には、第一トピック情報構成手段１０５６は何ら処理を行わなくても良い。第一トピック情報構成手段１０５６は、通常、ＭＰＵやメモリ等から実現され得る。第一トピック情報構成手段１０５６の処理手順は、通常、ソフトウェアで実現され、当該ソフトウェアはＲＯＭ等の記録媒体に記録されている。但し、ハードウェア（専用回路）で実現しても良い。
【００３０】
第二トピック検出情報取得部１０６は、換言候補文情報格納部１０２に格納されている換言候補文情報を含む２以上の文情報である第二トピック検出情報を、コーパス格納部１０３に格納されており、換言候補文情報を含む換言文包含文情報群から取得する。第二トピック検出情報取得部１０６の処理内容は、第一トピック検出情報取得部１０４と同様である。第二トピック検出情報取得部１０６は、通常、ＭＰＵやメモリ等から実現され得る。第二トピック検出情報取得部１０６の処理手順は、通常、ソフトウェアで実現され、当該ソフトウェアはＲＯＭ等の記録媒体に記録されている。但し、ハードウェア（専用回路）で実現しても良い。
【００３１】
第二トピック情報取得部１０７は、第二トピック検出情報に基づいて、当該第二トピック検出情報のトピックに関する情報である第二トピック情報を取得する。第二トピック情報取得部１０７における第二トピック情報を取得する処理は、第一トピック情報取得部１０５の処理と同様である。なお、第二トピック情報は、トピックを示す情報であれば何でも良く、トピックを識別する識別子や、ジャンルなどを示す情報でも良い。第二トピック情報取得部１０７は、通常、ＭＰＵやメモリ等から実現され得る。第二トピック情報取得部１０７の処理手順は、通常、ソフトウェアで実現され、当該ソフトウェアはＲＯＭ等の記録媒体に記録されている。但し、ハードウェア（専用回路）で実現しても良い。
【００３２】
第二単語取得手段１０７１は、第二トピック検出情報から１以上の単語を取得する。第二単語取得手段１０７１の処理は、第一単語取得手段１０５３の処理と同様である。第二単語取得手段１０７１は、通常、ＭＰＵやメモリ等から実現され得る。第二単語取得手段１０７１の処理手順は、通常、ソフトウェアで実現され、当該ソフトウェアはＲＯＭ等の記録媒体に記録されている。但し、ハードウェア（専用回路）で実現しても良い。
【００３３】
第二出現頻度取得手段１０７２は、第二単語取得手段１０７１が取得した１以上の単語の、第二トピック検出情報中における出現頻度を、1以上の単語ごとに取得する。第二出現頻度取得手段１０７２の処理は、第一出現頻度取得手段１０５４の処理と同様である。第二出現頻度取得手段１０７２は、通常、ＭＰＵやメモリ等から実現され得る。第二出現頻度取得手段１０７２の処理手順は、通常、ソフトウェアで実現され、当該ソフトウェアはＲＯＭ等の記録媒体に記録されている。但し、ハードウェア（専用回路）で実現しても良い。
【００３４】
第二部分トピック情報算出手段１０７３は、第二トピック検出情報が与えられた場合の、1以上の隠れ変数のそれぞれが発生する確率である第二トピック検出情報変数確率を、1以上の隠れ変数ごとに、1以上の隠れ変数の各変数確率、第二単語取得手段が取得した１以上の単語ごとの変数単語出現確率、および１以上の単語の各出現頻度をパラメータとして算出する。第二部分トピック情報算出手段１０７３の処理は、第一部分トピック情報算出手段１０５５の処理と同様である。第二部分トピック情報算出手段１０７３は、通常、ＭＰＵやメモリ等から実現され得る。第二部分トピック情報算出手段１０７３の処理手順は、通常、ソフトウェアで実現され、当該ソフトウェアはＲＯＭ等の記録媒体に記録されている。但し、ハードウェア（専用回路）で実現しても良い。
【００３５】
第二トピック情報構成手段１０７４は、第二部分トピック情報算出手段１０７３が算出した1以上の隠れ変数の各第二トピック検出情報変数確率からベクトル情報である第二トピック情報を構成する。第二トピック情報構成手段１０７４は、第二部分トピック情報算出手段１０７３が算出した1以上の隠れ変数の各第トピック検出情報変数確率を、隠れ変数の数だけ取得する処理を行う。第二トピック情報構成手段１０７４の処理は、第一トピック情報構成手段１０５６の処理と同様である。第二トピック情報構成手段１０７４は、通常、ＭＰＵやメモリ等から実現され得る。第二トピック情報構成手段１０７４の処理手順は、通常、ソフトウェアで実現され、当該ソフトウェアはＲＯＭ等の記録媒体に記録されている。但し、ハードウェア（専用回路）で実現しても良い。
【００３６】
判断部１０８は、第一トピック情報と第二トピック情報が所定の関係にあるか否かを判断する。具体的には、例えば、後述する第一隠変数取得手段１０８１、第二隠変数取得手段１０８２、判断手段１０８３により、第一トピック情報と第二トピック情報が所定の関係にあるか否かを判断する。所定の関係とは、第一トピック情報が示すトピックと第二トピック情報が示すトピックが同一である、または近似している、という関係である。判断部１０８は、通常、ＭＰＵやメモリ等から実現され得る。判断部１０８の処理手順は、通常、ソフトウェアで実現され、当該ソフトウェアはＲＯＭ等の記録媒体に記録されている。但し、ハードウェア（専用回路）で実現しても良い。
【００３７】
第一隠変数取得手段１０８１は、第一トピック情報取得部１０５が取得した第一トピック情報を構成する値のうち、最大の値を有する隠れ変数である第一隠れ変数を取得する。取得する第一隠れ変数とは、変数を識別する情報であり、例えば、第一トピック情報(ベクトル)の各値が格納されている配列のＩＤである。例えば、第一トピック情報が５つの隠れ変数の確率値からなるベクトル「Ｚ(Ｓ１)=（０．１，０．２，０．５，０．２，０．０）」である場合、第一隠変数取得手段１０８１は、確率値「０．５」の配列ＩＤを示す「３」（ベクトル中の３番目の値）を取得する。第一隠変数取得手段１０８１は、通常、ＭＰＵやメモリ等から実現され得る。第一隠変数取得手段１０８１の処理手順は、通常、ソフトウェアで実現され、当該ソフトウェアはＲＯＭ等の記録媒体に記録されている。但し、ハードウェア（専用回路）で実現しても良い。
【００３８】
第二隠変数取得手段１０８２は、第二トピック情報取得部１０７が取得した第二トピック情報を構成する値のうち、最大の値を有する隠れ変数である第二隠れ変数を取得する。取得する第一隠れ変数とは、変数を識別する情報であり、例えば、配列のＩＤである。例えば、第二トピック情報が５つの隠れ変数の確率値からなるベクトル「Ｚ(Ｓ２)=（０．２，０．１，０．５，０．１，０．１）」である場合、第二隠変数取得手段１０８２は、確率値「０．５」の配列ＩＤを示す「３」（ベクトル中の３番目の値）を取得する。第二隠変数取得手段１０８２は、通常、ＭＰＵやメモリ等から実現され得る。第二隠変数取得手段１０８２の処理手順は、通常、ソフトウェアで実現され、当該ソフトウェアはＲＯＭ等の記録媒体に記録されている。但し、ハードウェア（専用回路）で実現しても良い。
【００３９】
判断手段１０８３は、第一隠れ変数と第二隠れ変数が同一であるか否かを判断する。上記例の場合、判断手段１０８３は、第一隠れ変数が「３」、第二隠れ変数が「３」で同一である、と判断する。判断手段１０８３は、通常、ＭＰＵやメモリ等から実現され得る。判断手段１０８３の処理手順は、通常、ソフトウェアで実現され、当該ソフトウェアはＲＯＭ等の記録媒体に記録されている。但し、ハードウェア（専用回路）で実現しても良い。
【００４０】
換言候補文情報取得部１０９は、判断部１０８が、第一トピック情報と第二トピック情報が所定の関係にある、と判断した場合に、第二トピック検出情報が有する換言候補文情報を取得する。換言候補文情報取得部１０９は、通常、ＭＰＵやメモリ等から実現され得る。換言候補文情報取得部１０９の処理手順は、通常、ソフトウェアで実現され、当該ソフトウェアはＲＯＭ等の記録媒体に記録されている。但し、ハードウェア（専用回路）で実現しても良い。
【００４１】
出力部１１０は、換言候補文情報取得部１０９が取得した換言候補文情報に関する情報を出力する。換言候補文情報に関する情報とは、換言候補文情報そのものでも良いし、換言候補文情報の翻訳した結果でも良いし、換言候補文情報が存在する旨の情報でも良い。本例では、出力部１１０は、換言候補文情報の翻訳した結果を出力する例について、主として説明する。ここで、出力とは、ディスプレイ３０４への表示、プリンタへの印字、音声出力、外部の装置への送信、記録媒体への蓄積等を含む概念である。出力部１１０は、ディスプレイ３０４やスピーカー等の出力デバイスを含むと考えても含まないと考えても良い。出力部１１０は、出力デバイスのドライバーソフトまたは、出力デバイスのドライバーソフトと出力デバイス等で実現され得る。
【００４２】
機械翻訳手段１１０１は、換言候補文情報に対して機械翻訳処理を行い、訳文情報を取得する。機械翻訳処理のアルゴリズムは問わない。機械翻訳処理は、種々の公知技術が存在し、その説明は省略する。なお、機械翻訳手段１１０１は、本実施の形態では、他の文情報に対して機械翻訳処理を行い、訳文情報を取得する。機械翻訳手段１１０１は、通常、ＭＰＵやメモリ等から実現され得る。機械翻訳手段１１０１の処理手順は、通常、ソフトウェアで実現され、当該ソフトウェアはＲＯＭ等の記録媒体に記録されている。但し、ハードウェア（専用回路）で実現しても良い。
【００４３】
出力手段１１０２は、機械翻訳手段１１０１が得た訳文情報を出力する。出力とは、上述したとおりである。出力手段１１０２は、ディスプレイ３０４やスピーカー等の出力デバイスを含むと考えても含まないと考えても良い。出力手段１１０２は、出力デバイスのドライバーソフトまたは、出力デバイスのドライバーソフトと出力デバイス等で実現され得る。
【００４４】
次に、情報処理装置の動作について図２から図５のフローチャートを用いて説明する。
（ステップＳ２０１）文情報群受付部１０１は、文情報群を受け付けたか否かを判断する。文情報群を受け付ければステップＳ２０２に行く、文情報群を受け付けなければステップＳ２０１に戻る。
（ステップＳ２０２）機械翻訳手段１１０１は、カウンタｉに１を代入する。
【００４５】
（ステップＳ２０３）機械翻訳手段１１０１は、ステップＳ２０１で受け付けた文情報群の中に、ｉ番目の文情報が存在するか否かを判断する。ｉ番目の文情報が存在すればステップＳ２０４に行き、ｉ番目の文情報が存在しなければ処理を終了する。
（ステップＳ２０４）機械翻訳手段１１０１は、ｉ番目の文情報を機械翻訳処理し、翻訳文の情報である訳文情報を取得する。
【００４６】
（ステップＳ２０５）図示しない手段は、ステップＳ２０４で取得した訳文情報が、所定の条件を満たすか否かを判断する。ここで、例えば、訳文情報を評価し、翻訳が妥当であるか否か（評価値が所定の値より大きいか否か）を判断する。なお、訳文情報を評価する手法は、翻訳モデル、言語モデル等により可能である。訳文情報を評価する手法は、その他の種々の公知技術により可能であり、説明を省略する。また、ここで、例えば、図示しない手段は、翻訳ができたか否かのみを判断しても良い。また、翻訳結果を評価する手段は、機械翻訳手段１１０１であっても良い。ステップＳ２０５において、所定の条件を満たさなければ（翻訳結果が不良であれば）ステップＳ２０６に行き、所定の条件を満たせば（翻訳結果が良好であれば）ステップＳ２１６に行く。
【００４７】
（ステップＳ２０６）第一トピック検出情報取得部１０４は、ｉ番目の文情報を含む、所定の数の文情報を、ステップＳ２０１で受け付けた文情報群から取得する。第一トピック検出情報取得部１０４は、例えば、ｉ番目の文情報を含む、前後３文（合計７文）を文情報群から取得する。また、第一トピック検出情報取得部１０４は、ｉ番目の文情報が１番目の文情報である場合、１番目から７番目までの７文の文情報を文情報群から取得する。かかる取得した２以上の文情報が、第一トピック検出情報である。
【００４８】
（ステップＳ２０７）第一トピック情報取得部１０５は、ステップＳ２０６で取得した第一トピック検出情報を元に、第一トピック情報を取得する。第一トピック情報を取得する処理の詳細について、図３のフローチャートを用いて説明する。
（ステップＳ２０８）第二トピック検出情報取得部１０６は、カウンタｊに１を代入する。
【００４９】
（ステップＳ２０９）第二トピック検出情報取得部１０６は、換言候補文情報格納部１０２に、ｉ番目の文情報に対応する、ｊ番目の換言候補文情報が存在するか否かを判断する。ｊ番目の換言候補文情報が存在すればステップＳ２１０に行き、ｊ番目の換言候補文情報が存在しなければステップＳ２１６に行く。
（ステップＳ２１０）第二トピック検出情報取得部１０６は、ｉ番目の文情報に対応する、ｊ番目の換言候補文情報を、換言候補文情報格納部１０２から読み出す。
【００５０】
（ステップＳ２１１）第二トピック検出情報取得部１０６は、ｊ番目の換言候補文情報を有する換言文包含文情報群から、当該ｊ番目の換言候補文情報を含む、所定の数の文の情報を取得する。かかる取得した２以上の文の情報は、第二トピック検出情報である。
【００５１】
（ステップＳ２１２）第二トピック情報取得部１０７は、ステップＳ２１１で取得した第二トピック検出情報を元に、第二トピック情報を取得する。第二トピック情報を取得する処理の詳細について、図４のフローチャートを用いて説明する。
【００５２】
（ステップＳ２１３）判断部１０８は、ステップＳ２１０で取得した第一トピック情報と、ステップＳ２１２で取得した第二トピック情報が所定の関係にあるか否かを判断する判断処理を行う。本判断処理の詳細について、図５のフローチャートを用いて説明する。
（ステップＳ２１４）ステップＳ２１３で得た判断が条件に合致するならステップＳ２１５に行き、合致しないならステップＳ２１８に行く。
（ステップＳ２１５）機械翻訳手段１１０１は、ｊ番目の換言候補文情報に対して機械翻訳処理を行い、訳文情報を取得する。
（ステップＳ２１６）出力手段１１０２は、訳文情報を出力する。訳文情報は、ステップＳ２１５で得た訳文情報、またはステップＳ２０４で得た訳文情報である。
（ステップＳ２１７）機械翻訳手段１１０１は、カウンタｉを１、インクリメントし、ステップＳ２０３に戻る。
（ステップＳ２１８）カウンタｊを１、インクリメントし、ステップＳ２０９に戻る。
【００５３】
なお、図２のフローチャートにおいて、情報処理装置は、一度、機械翻訳処理を行った後、上手く翻訳を行えなかった場合に、換言候補文情報を検索し、検索できた換言候補文情報に対して機械翻訳処理を行った。しかし、情報処理装置は、受け付けた文情報群を構成するすべての文情報に対して、換言候補文情報を検索し、換言候補文情報が存在すれば、当該換言候補文情報に対して機械翻訳処理をする、という処理を行っても良い。
また、図２のフローチャートにおいて、電源オフや処理終了の割り込みにより処理は終了する。
【００５４】
次に、ステップＳ２０７における第一トピック情報取得処理について図３のフローチャートを用いて説明する。
（ステップＳ３０１）第一単語取得手段１０５３は、第一トピック検出情報から１以上の単語を取得する。
（ステップＳ３０２）第一トピック情報取得部１０５は、カウンタｉに１を代入する。
【００５５】
（ステップＳ３０３）第一トピック情報取得部１０５は、ｉ番目の隠れ変数が存在するか否かを判断する。ｉ番目の隠れ変数が存在すればステップＳ３０４に行き、ｉ番目の隠れ変数が存在しなければステップＳ３１４に行く。なお、第一トピック情報取得部１０５は、予め隠れ変数の数を知っており、当該隠れ変数の数だけ、ステップＳ３０４からステップＳ３１０のループを繰り返しても良い。
（ステップＳ３０４）第一トピック情報取得部１０５は、カウンタｊに１を代入する。
【００５６】
（ステップＳ３０５）第一トピック情報取得部１０５は、ステップＳ３０１で取得した単語の中で、ｊ番目の単語が存在するか否かを判断する。ｊ番目の単語が存在すればステップＳ３０６に行き、ｊ番目の単語が存在しなければステップＳ３１１に行く。
（ステップＳ３０６）第一出現頻度取得手段１０５４は、ｊ番目の単語の、第一トピック検出情報中における出現頻度を取得する。
（ステップＳ３０７）第一出現頻度取得手段１０５４は、ステップＳ３０６で取得した出現頻度を一時格納する。
（ステップＳ３０８）第一部分トピック情報算出手段１０５５は、ｊ番目の単語に対応する変数単語出現確率を、変数単語出現確率格納手段１０５２から読み出す。
（ステップＳ３０９）第一部分トピック情報算出手段１０５５は、ステップＳ３０８で取得した変数単語出現確率を一時格納する。
（ステップＳ３１０）第一部分トピック情報算出手段１０５５は、カウンタｊを１、インクリメントする。そして、ステップＳ３０５に行く。
（ステップＳ３１１）第一部分トピック情報算出手段１０５５は、ｉ番目の隠れ変数に対応する変数確率を、変数確率格納手段１０５１から読み出す。
【００５７】
（ステップＳ３１２）第一部分トピック情報算出手段１０５５は、ｉ番目の隠れ変数に対応する第一トピック検出情報変数確率を、ｉ番目の隠れ変数の変数確率（ステップＳ３１１で取得）、ｉ番目の隠れ変数の、１以上の単語ごとの変数単語出現確率（ステップＳ３０９で一時格納）、１以上の単語の各出現頻度（ステップＳ３０７で一時格納）をパラメータとして算出する。第一トピック検出情報変数確率の具体的な算出式の例は、後述する。
（ステップＳ３１３）第一部分トピック情報算出手段１０５５は、カウンタｉを１、インクリメントし、ステップＳ３０３に戻る。
【００５８】
（ステップＳ３１４）第一トピック情報構成手段１０５６は、ステップＳ３１２で算出された隠れ変数ごとの第一トピック検出情報変数確率から、第一トピック情報を構成する。第一トピック情報は、例えば、第一トピック検出情報変数確率の集合であり、「Ｚ（０．１，０．２，０．５，０．１，０．０）」である。
【００５９】
次に、ステップＳ２１２における第二トピック情報取得処理について図４のフローチャートを用いて説明する。
（ステップＳ４０１）第二単語取得手段１０７１は、第二トピック検出情報から１以上の単語を取得する。
（ステップＳ４０２）第二トピック情報取得部１０７は、カウンタｉに１を代入する。
【００６０】
（ステップＳ４０３）第二トピック情報取得部１０７は、ｉ番目の隠れ変数が存在するか否かを判断する。ｉ番目の隠れ変数が存在すればステップＳ４０４に行き、ｉ番目の隠れ変数が存在しなければステップＳ４１４に行く。
（ステップＳ４０４）第二トピック情報取得部１０７は、カウンタｊに１を代入する。
【００６１】
（ステップＳ４０５）第二トピック情報取得部１０７は、ステップＳ４０１で取得した単語の中で、ｊ番目の単語が存在するか否かを判断する。ｊ番目の単語が存在すればステップＳ４０６に行き、ｊ番目の単語が存在しなければステップＳ４１１に行く。
（ステップＳ４０６）第二出現頻度取得手段１０７２は、ｊ番目の単語の、第二トピック検出情報中における出現頻度を取得する。
（ステップＳ４０７）第二出現頻度取得手段１０７２は、ステップＳ４０６で取得した出現頻度を一時格納する。
（ステップＳ４０８）第二部分トピック情報算出手段１０７３は、ｊ番目の単語に対応する変数単語出現確率を、変数単語出現確率格納手段１０５２から読み出す。
（ステップＳ４０９）第二部分トピック情報算出手段１０７３は、ステップＳ４０８で取得した変数単語出現確率を一時格納する。
（ステップＳ４１０）第二部分トピック情報算出手段１０７３は、カウンタｊを１、インクリメントする。そして、ステップＳ４０５に行く。
（ステップＳ４１１）第二部分トピック情報算出手段１０７３は、ｉ番目の隠れ変数に対応する変数確率を、変数確率格納手段１０５１から読み出す。
【００６２】
（ステップＳ４１２）第二部分トピック情報算出手段１０７３は、ｉ番目の隠れ変数に対応する第二トピック検出情報変数確率を、ｉ番目の隠れ変数の変数確率（ステップＳ４１１で取得）、ｉ番目の隠れ変数の、１以上の単語ごとの変数単語出現確率（ステップＳ４０９で一時格納）、１以上の単語の各出現頻度（ステップＳ４０７で一時格納）をパラメータとして算出する。第二トピック検出情報変数確率の具体的な算出式の例は、後述する。
（ステップＳ４１３）第二部分トピック情報算出手段１０７３は、カウンタｉを１、インクリメントし、ステップＳ４０３に戻る。
【００６３】
（ステップＳ４１４）第二トピック情報構成手段１０７４は、ステップＳ４１２で算出された隠れ変数ごとの第二トピック検出情報変数確率から、第二トピック情報を構成する。第二トピック情報は、例えば、第二トピック検出情報変数確率の集合であり、「Ｚ（０．２，０．２，０．５，０．２，０．１）」である。
次に、ステップＳ２１３における判断処理について図５のフローチャートを用いて説明する。
（ステップＳ５０１）第一隠変数取得手段１０８１は、第一トピック情報取得部１０５が取得した第一トピック情報（ベクトル情報）を構成する値のうち、最大の値を有する隠れ変数である第一隠れ変数を取得する。
（ステップＳ５０２）第二隠変数取得手段１０８２は、第二トピック情報取得部１０７が取得した第二トピック情報（ベクトル情報）を構成する値のうち、最大の値を有する隠れ変数である第二隠れ変数を取得する。
【００６４】
（ステップＳ５０３）判断手段１０８３は、ステップＳ５０１で取得した第一隠れ変数と、ステップＳ５０２で取得した第二隠れ変数が同一であるか否かを判断する。同一であればステップＳ５０４に行き、同一でなければステップＳ５０５に行く。
（ステップＳ５０４）判断手段１０８３は、変数「条件」に条件に合致した旨の情報（例えば「０」）を書き込む。そして、上位関数にリターンする。
（ステップＳ５０５）判断手段１０８３は、変数「条件」に条件に合致しない旨の情報（例えば「−１」）を書き込む。そして、上位関数にリターンする。
以下、本実施の形態における情報処理装置の具体的な動作について説明する。
【００６５】
まず、従来技術である非特許文献１のＰＬＳＩの技術を用いて、１以上の文情報群（例えば、１以上の文書からなるファイル）を入力して、情報処理装置に対して、学習をさせる。学習により、1以上の隠れ変数が出現する確率である1以上の変数確率（Ｐ（ｚ））を得る。この変数確率は、変数確率格納手段１０５１に格納される。変数確率格納手段１０５１における変数確率を管理している変数確率管理表の例を図６に示す。変数確率管理表は、「隠れ変数ＩＤ」「変数確率」を有するレコードを１以上保持している。「隠れ変数ＩＤ」は、隠れ変数を識別する情報であり、ここでは、「１」「２」・・・「５」であるが、「ｚ１」「ｚ２」・・・「ｚ５」等でも良い。なお、変数確率管理表の構築は、従来技術であるＰＬＳＩにより実現されるので、説明は省略する。
【００６６】
次に、学習により、情報処理装置は、一の隠れ変数に対する一の単語の出現確率である変数単語出現確率（Ｐ（ｗ｜ｚ））を取得する。変数単語出現確率は、隠れ変数ごと、単語ごとに取得される。ここで、単語とは、学習で用いられた１以上の文情報群が有する単語である。情報処理装置は、学習により、例えば、図７に示す変数単語出現確率管理表を得る、とする。変数単語出現確率管理表は、変数単語出現確率格納手段１０５２に格納される変数単語出現確率の集合である。なお、変数単語出現確率管理表の構築は、従来技術であるＰＬＳＩにより実現されるので、説明は省略する。
【００６７】
また、情報処理装置は、換言候補文情報格納部１０２に、図８に示す換言候補文情報管理表を保持している。換言候補文情報管理表は、換言の可能性のある文情報を２以上保持している表である。換言候補文情報管理表は、「ＩＤ」「換言候補文情報」を有するレコードを１以上保持している。「ＩＤ」は、レコードを識別する情報であり、表におけるレコード管理のために存在する。「換言候補文情報」は、２以上の換言の可能性のある文情報の集合である。「換言候補文情報」の２以上の文情報は、お互いに換言の可能性のある文情報である。なお、換言候補文情報管理表の取得方法は、問わない。換言候補文情報管理表は、例えば、後述する実施の形態２における処理により取得できる。
【００６８】
さらに、情報処理装置は、コーパス格納部１０３に、換言候補文情報格納部１０２に格納されている換言候補文情報を有し、２以上の文情報を有する換言文包含文情報群を１以上格納している。図９は、コーパス格納部１０３の換言文包含文情報群である。一の換言文包含文情報群は、例えば、一のファイルや一のデータベースレコードである。
かかる状況で、ユーザは、情報処理装置に、翻訳対象の文の集合である文情報群を入力した、とする。ユーザが入力した文情報群を図１０に示す。次に、文情報群受付部１０１は、文情報群を受け付ける。
次に、機械翻訳手段１１０１は、文情報群の中の文書情報を順に取得し、機械翻訳処理を行い、訳文情報を取得する。そして、出力手段１１０２は、訳文情報を出力する。
【００６９】
そして、訳文情報を評価し、所定以下の評価結果（翻訳がうまくいかなかった）場合に、以下の処理により、換言補文情報を取得し、所定の要件に合致する換言補文情報を機械翻訳し、訳文情報を取得する。そして、出力手段１１０２は、訳文情報を出力する。
ここで、図１０の文情報群中の文情報「サンダルを取り扱っていますか？」を、機械翻訳手段１１０１が機械翻訳して得た訳文情報を評価した結果が、所定以下の評価結果であった、とする。
【００７０】
次に、第二トピック検出情報取得部１０６は、換言候補文情報格納部１０２（図８の換言候補文情報管理表）から、文情報「サンダルを取り扱っていますか？」に対応する、１番目の換言候補文情報「サンダルを探しています。」を取得する。
【００７１】
次に、第一トピック検出情報取得部１０４は、文情報「サンダルを取り扱っていますか？」を含む、前後５文（合計１１文）の文情報を、図１０の文情報群中から取得する。かかる１１文の文情報群が第一トピック検出情報である（図１０参照）。
次に、第一トピック情報取得部１０５は、以下に述べる処理により、第一トピック情報を取得する。
まず、第一単語取得手段１０５３は、図１０に示す第一トピック検出情報を形態素解析し、１以上の自立語（・・・「サンダル」、「取り扱って」・・・）を取得する。
【００７２】
次に、第一出現頻度取得手段１０５４は、取得した自立語（・・・「サンダル」、「取り扱って」・・・）ごとに、第一トピック検出情報中における出現頻度を取得する。なお、出現頻度を、「ｎ（ｄ，ｗ）」と記載する。「ｎ（ｄ，ｗ）」は、文情報群ｄ中の単語ｗの出現頻度である。図１１は、第一出現頻度取得手段１０５４が取得する単語出現頻度管理表である。単語出現頻度管理表は、単語の第一トピック検出情報中の出現頻度を示すレコードを１以上保持している。
【００７３】
次に、第一部分トピック情報算出手段１０５５は、各隠れ変数ごとに、各単語に対応する変数単語出現確率（Ｐ（ｗ｜ｚ））を、変数単語出現確率格納手段１０５２（図７の変数単語出現確率管理表）から、取得する。
そして、全隠れ変数ごとに、第一部分トピック情報算出手段１０５５は、隠れ変数に対応する変数確率（Ｐ（ｚ））を、変数確率格納手段１０５１から読み出す。
そして、第一部分トピック情報算出手段１０５５は、各隠れ変数ごとに、以下の数式１により、第一部分トピック情報（Ｐ（ｚ｜ｄ））を算出する。
【数１】
2007102662.tif 000003
そして、第一部分トピック情報算出手段１０５５は、隠れ変数の数分だけ、第一部分トピック情報（Ｐ（ｚ｜ｄ））を算出する。
【００７４】
次に、第一トピック情報構成手段１０５６は、算出された隠れ変数ごとの第一トピック検出情報変数確率から、第一トピック情報（Ｚ（Ｓ１））を構成する。構成した第一トピック情報を「Ｚ（Ｓ１）＝Ｚ（０．５，０．１，０．２，０．１，０．０）」である、とする。
【００７５】
次に、第二トピック検出情報取得部１０６は、換言候補文情報「サンダルを探しています。」を含む、前後５文（合計１１文）の文情報を、コーパス格納部１０３の換言文包含文情報群（図９の表）から取得する。ここで、第二トピック検出情報取得部１０６は、図９の表中「ＩＤ＝１」のレコードを取得し、そのレコード中の換言候補文情報「サンダルを探しています。」を含む、前後５文（合計１１文）の文情報を取得する。
【００７６】
そして、次に、第二トピック情報取得部１０７は、第二トピック検出情報取得部１０６が取得した第二トピック検出情報を元に、以下の処理により第二トピック情報を取得する。かかる処理は、上記の第一トピック情報を取得する処理と同様である。
まず、第二単語取得手段１０７１は、第二トピック検出情報から１以上の自立語（・・・「サンダル」、「探して」、・・・「海辺」・・・・）を取得する。
【００７７】
次に、第二出現頻度取得手段１０７２は、取得した自立語（・・・「サンダル」、「探して」、・・・「海辺」・・・・）ごとに、第二トピック検出情報中における出現頻度を取得する。例えば、第二出現頻度取得手段１０７２が取得する単語出現頻度に関する情報は、図１１のような構造である。
【００７８】
次に、第二部分トピック情報算出手段１０７３は、各隠れ変数ごとに、各単語に対応する変数単語出現確率（Ｐ（ｗ｜ｚ））を、変数単語出現確率格納手段１０５２（図７の変数単語出現確率管理表）から、取得する。
そして、全隠れ変数ごとに、第二部分トピック情報算出手段１０７３は、隠れ変数に対応する変数確率（Ｐ（ｚ））を、変数確率格納手段１０５１から読み出す。
そして、第二部分トピック情報算出手段１０７３は、各隠れ変数ごとに、上記の数式１により、第二部分トピック情報（Ｐ（ｚ｜ｄ））を算出する。
そして、第二部分トピック情報算出手段１０７３は、隠れ変数の数分だけ、第二部分トピック情報（Ｐ（ｚ｜ｄ））を算出する。
【００７９】
次に、第二トピック情報構成手段１０７４は、算出された隠れ変数ごとの第二トピック検出情報変数確率から、第二トピック情報（Ｚ（Ｓ２））を構成する。構成した第二トピック情報を「Ｚ（Ｓ２）＝Ｚ（０．１，０．１，０．５，０．２，０．１）」である、とする。
【００８０】
次に、第一隠変数取得手段１０８１は、第一トピック情報取得部１０５が取得した第一トピック情報（Ｚ（Ｓ１））を構成する値のうち、最大の値を有する第一隠れ変数である第一隠れ変数（ＩＤ＝「１」）を取得する。
次に、第二隠変数取得手段１０８２は、第二トピック情報取得部１０７が取得した第二トピック情報（Ｚ（Ｓ２））を構成する値のうち、最大の値を有する隠れ変数である第二隠れ変数（ＩＤ＝「３」）を取得する。
次に、判断手段１０８３は、第一隠れ変数（「１」）と第二隠れ変数（ＩＤ＝「３」）が異なるので、条件に合致しない、と判断する。
【００８１】
そして、次の換言候補文情報の処理に移行する。つまり、第二トピック検出情報取得部１０６は、換言候補文情報格納部１０２（図８の換言候補文情報管理表）から、文情報「サンダルを取り扱っていますか？」に対応する、２番目の換言候補文情報「サンダルが欲しいのですが。」を取得する。
【００８２】
次に、第二トピック検出情報取得部１０６は、換言候補文情報「サンダルが欲しいのですが。」を含む、前後５文（合計１１文）の文情報を、コーパス格納部１０３の換言文包含文情報群（図９の「ＩＤ＝２」の換言文包含文情報群）から取得する。図１２の文情報群が、第二トピック検出情報である。
【００８３】
次に、第二トピック情報取得部１０７は、図１２の第二トピック検出情報を元に、以下の処理により第二トピック情報を取得する。つまり、まず、第二単語取得手段１０７１は、第二トピック検出情報から１以上の自立語（「雰囲気」、「良い」、「お店」、「前」・・・「サンダル」、「欲しい」、・・・）を取得する。
【００８４】
次に、第二出現頻度取得手段１０７２は、取得した自立語（「雰囲気」、「良い」、「お店」、「前」・・・「サンダル」、「欲しい」、・・・）ごとに、第二トピック検出情報中における出現頻度を取得する。例えば、第二出現頻度取得手段１０７２が取得する単語出現頻度に関する情報は、図１１のような構造である。
【００８５】
次に、第二部分トピック情報算出手段１０７３は、各隠れ変数ごとに、各単語に対応する変数単語出現確率（Ｐ（ｗ｜ｚ））を、変数単語出現確率格納手段１０５２（図７の変数単語出現確率管理表）から、取得する。
そして、全隠れ変数ごとに、第二部分トピック情報算出手段１０７３は、隠れ変数に対応する変数確率（Ｐ（ｚ））を、変数確率格納手段１０５１から読み出す。
そして、第二部分トピック情報算出手段１０７３は、各隠れ変数ごとに、上記の数式１により、第二部分トピック情報（Ｐ（ｚ｜ｄ））を算出する。
そして、第二部分トピック情報算出手段１０７３は、隠れ変数の数分だけ、第二部分トピック情報（Ｐ（ｚ｜ｄ））を算出する。
【００８６】
次に、第二トピック情報構成手段１０７４は、算出された隠れ変数ごとの第二トピック検出情報変数確率から、第二トピック情報（Ｚ（Ｓ２））を構成する。構成した第二トピック情報を「Ｚ（Ｓ２）＝Ｚ（０．５，０．１，０．２，０．０，０．１）」である、とする。
【００８７】
次に、第一隠変数取得手段１０８１は、第一トピック情報取得部１０５が取得した第一トピック情報（Ｚ（Ｓ１））を構成する値のうち、最大の値を有する第一隠れ変数（ＩＤ＝「１」）である第一隠れ変数を取得する。
次に、第二隠変数取得手段１０８２は、第二トピック情報取得部１０７が取得した第二トピック情報（Ｚ（Ｓ２））を構成する値のうち、最大の値を有する隠れ変数である第二隠れ変数（ＩＤ＝「１」）を取得する。
次に、判断手段１０８３は、第一隠れ変数（「１」）と第二隠れ変数（ＩＤ＝「１」）が同じであるので、換言可能である、と判断する。
【００８８】
そして、機械翻訳手段１１０１は、「サンダルが欲しいのですが。」を翻訳し、訳文情報「I want to buy a pair of sandals.」を得る。そして、出力手段１１０２は、訳文情報「I want to buy a pair of sandals.」を、例えば、ディスプレイ３０４に出力する。
【００８９】
次に、上記と同様に、機械翻訳手段１１０１は、次々と、文情報を読み込み、機械翻訳を行い、訳文情報を取得する。そして、訳文情報の評価の結果、所定の評価結果以上（より大）であれば、機械翻訳手段１１０１は、そのまま訳文情報を出力する。そして、訳文情報の評価の結果、所定の評価結果未満（以下）であれば、上記した処理により、換言候補文情報を取得し、所定の条件を満たした換言候補文情報を翻訳し、当該翻訳結果である訳文情報を出力する。そして、受け付けた文情報群が有するすべての文情報の翻訳処理を完了した後、処理を終了する。
【００９０】
以上、本実施の形態によれば、換言の可能性のある文を、当該文が使用されている文情報群のトピックに関する情報（トピック情報）を取得し、当該トピック情報が近似しているまたは、同一の場合に、換言の可能性のある文として抽出した。また、かかる換言の可能性のある文を抽出する処理を、機械翻訳装置に利用することにより、機械翻訳の精度が向上する。
【００９１】
なお、本実施の形態によれば、トピック情報は、以下の図１３に示すように取得した。つまり、文情報（Ｓ１）が存在する文書ｉから、文情報（Ｓ１）を含み、前後、所定の数の文情報群（Ｄ（Ｓ１））を取得し、当該文情報群（Ｄ（Ｓ１））を、隠れ変数（ｚ１，ｚ２，ｚ３，ｚ４，ｚ５）を用いた統計的モデルに入力し、トピック情報（話題ベクトル）「Ｚ（Ｓ１）」を得る。また、本実施の形態によれば、Ｓ１とＳ２が換言候補である場合、換言して良いか否かを判断する場合に、Ｚ（Ｓ２）を、上記Ｚ（Ｓ１）と同様の方法で算出する。つまり、文情報（Ｓ２）が存在する文書ｊから、文情報（Ｓ２）を含み、前後、所定の数の文情報群（Ｄ（Ｓ２））を取得し、当該文情報群（Ｄ（Ｓ２））を、隠れ変数（ｚ１，ｚ２，ｚ３，ｚ４，ｚ５）を用いた統計的モデルに入力し、トピック情報（話題ベクトル）「Ｚ（Ｓ２）」を得る。そして、例えば、「Ｚ（Ｓ１）＝（０．１  ０．２  ０．５  ０．２  ０．０）」「Ｚ（Ｓ２）＝（０．２  ０．１  ０．５  ０．１  ０．１）」であったとすると、判断部は、Ｚ（Ｓ１）から最大の要素（ｚ３）、Ｚ（Ｓ２）から最大の要素（ｚ３）を取得し、同一であるので、文情報（Ｓ１）と文情報（Ｓ１）が同一または近似するトピックとして判断し、Ｓ１とＳ２は、換言して良い、と判断する。
【００９２】
なお、上記例において、判断部は、話題ベクトルＺ（Ｓ１）と、話題ベクトルＺ（Ｓ２）の「ｃｏｓθ」を算出し、０．９３９８を得て、閾値（例えば、０．８００）と比較し、閾値より大きいので、文情報（Ｓ１）と文情報（Ｓ１）が同一または近似するトピックとして判断し、Ｓ１とＳ２は、換言して良い、と判断しても良い。
【００９３】
また、判断部は、文情報（Ｓ１）と文情報（Ｓ１）に現われる１以上の単語の出現頻度を取得し、当該出現頻度をベクトル情報として扱い、上述したような２つのベクトル情報の「ｃｏｓθ」を算出し、「ｃｏｓθ」が閾値より大きい場合に、文情報（Ｓ１）と文情報（Ｓ１）が同一または近似するトピックとして判断し、Ｓ１とＳ２は、換言して良い、と判断しても良い。かかる判断方法が種々考えられることについては、他の実施の形態においても同様である。
【００９４】
また、本実施の形態によれば、トピック情報は、上記隠れ変数を用いた話題ベクトルであったが、文情報群の話題を表す情報であれば、他の情報でも良い。他の情報とは、例えば、１以上の所定の単語の出現頻度からなるベクトル情報である。かかることは、他の実施の形態においても同様である。
【００９５】
また、本実施の形態によれば、情報処理装置は、機械翻訳処理を行ったが、機械翻訳処理を行わずに、単に、換言可能か否かを判断しても良い。かかる場合、情報処理装置は、文の情報である文情報を２以上有する文情報群を受け付ける文情報群受付部と、前記文情報群が有する文情報であり、当該文情報で示される文と換言できる可能性のある文の情報である換言候補文情報を１以上格納している換言候補文情報格納部と、前記換言候補文情報を有し、２以上の文情報を有する換言文包含文情報群を１以上格納しているコーパス格納部と、前記文情報群受付部が受け付けた文情報群が有する文情報を含む２以上の文情報である第一トピック検出情報を、前記文情報群受付部が受け付けた文情報群から取得する第一トピック検出情報取得部と、前記第一トピック検出情報に基づいて、当該第一トピック検出情報のトピックに関する情報である第一トピック情報を取得する第一トピック情報取得部と、前記換言候補文情報格納部に格納されている換言候補文情報を含む２以上の文情報である第二トピック検出情報を、前記コーパス格納部に格納されており、前記換言候補文情報を含む換言文包含文情報群から取得する第二トピック検出情報取得部と、前記第二トピック検出情報に基づいて、当該第二トピック検出情報のトピックに関する情報である第二トピック情報を取得する第二トピック情報取得部と、前記第一トピック情報と前記第二トピック情報が所定の関係にあるか否かを判断する判断部と、前記判断部が、前記第一トピック情報と前記第二トピック情報が所定の関係にある、と判断した場合に、前記第二トピック検出情報が有する前記換言候補文情報を取得する換言候補文情報取得部と、前記換言候補文情報取得部が取得した換言候補文情報に関する情報を出力する出力部を具備する情報処理装置、である。
また、本実施の形態において、数式１により、第一部分トピック情報（Ｐ（ｚ｜ｄ））を算出した。以下に、数式１が導出される過程を説明する。
つまり、上記の非特許文献１のＰＬＳＩのモデルは、データ（ｄ）と単語（ｗ）の同時確率（Ｐ（ｄ，ｗ））を与える。
そして、以下の数式２、数式３で同時確率（Ｐ（ｄ，ｗ））を与える。
【数２】
2007102662.tif 000004
【数３】
2007102662.tif 000005
ここで、第一部分トピック情報算出手段１０５５等が算出したいのは、第一部分トピック情報（Ｐ（ｚ｜ｄ））である。なお、「Ｐ（ｚ｜ｄ）」は、データ（ｄ）が与えられときの隠れ変数（ｚ）の確率である。
そして、非特許文献１より、以下の数式４、数式５が言える。
【数４】
2007102662.tif 000006
【数５】
2007102662.tif 000007
また、Ｐ（ｚ｜ｄ）は、条件付確率の定義より数式６で与えられる。
【数６】
2007102662.tif 000008
ここで、Ｐ（ｄ）はすべての隠れ変数（ｚ）についてＰ（ｚ｜ｄ）を計算する過程において不変であるので、数式６は、数式７で示すことができる。
【数７】
2007102662.tif 000009
数式７のＰ（ｄ｜ｚ）に数式５を代入し、さらに数式５のＰ（ｚ｜ｄ，ｗ）には数式４を代入する。そうして得られた式にはＰ（ｄ｜ｚ）が含まれるので、これを数式８で近似する。そうすると数式１が導出される。
【数８】
2007102662.tif 000010
【００９６】
さらに、本実施の形態における処理は、ソフトウェアで実現しても良い。そして、このソフトウェアをソフトウェアダウンロード等により配布しても良い。また、このソフトウェアをＣＤ−ＲＯＭなどの記録媒体に記録して流布しても良い。なお、このことは、本明細書における他の実施の形態においても該当する。なお、本実施の形態における情報処理装置を実現するソフトウェアは、以下のようなプログラムである。つまり、このプログラムは、コンピュータに、文の情報である文情報を２以上有する文情報群を受け付ける文情報群受付ステップと、前記文情報群受付ステップで受け付けた文情報群が有する文情報を含む２以上の文情報である第一トピック検出情報を、前記受け付けた文情報群から取得する第一トピック検出情報取得ステップと、前記第一トピック検出情報に基づいて、当該第一トピック検出情報のトピックに関する情報である第一トピック情報を取得する第一トピック情報取得ステップと、格納されている換言候補文情報を含む２以上の文情報である第二トピック検出情報を、予め格納されており、前記換言候補文情報を含む換言文包含文情報群から取得する第二トピック検出情報取得ステップと、前記第二トピック検出情報に基づいて、当該第二トピック検出情報のトピックに関する情報である第二トピック情報を取得する第二トピック情報取得ステップと、前記第一トピック情報と前記第二トピック情報が所定の関係にあるか否かを判断する判断ステップと、前記判断ステップで前記第一トピック情報と前記第二トピック情報が所定の関係にある、と判断した場合に、前記第二トピック検出情報が有する前記換言候補文情報を取得する換言候補文情報取得ステップと、前記換言候補文情報取得ステップで取得した換言候補文情報に関する情報を出力する出力ステップを実行させるためのプログラム、である。
【００９７】
また、上記プログラムにおいて、前記第一トピック情報取得ステップは、前記第一トピック検出情報から１以上の単語を取得する第一単語取得ステップと、前記第一単語取得ステップで取得した１以上の単語の、前記第一トピック検出情報中における出現頻度を、前記1以上の単語ごとに取得する第一出現頻度取得ステップと、前記第一トピック検出情報が与えられた場合の、前記1以上の隠れ変数のそれぞれが発生する確率である第一トピック検出情報変数確率を、前記1以上の隠れ変数の各変数確率、前記1以上の隠れ変数ごとおよび前記第一単語取得手段が取得した１以上の単語ごとの変数単語出現確率、前記１以上の単語の各出現頻度をパラメータとして算出する第一部分トピック情報算出ステップと、前記第一部分トピック情報算出ステップで算出した前記1以上の隠れ変数の各第一トピック検出情報変数確率からベクトル情報である第一トピック情報を構成する第一トピック情報構成ステップを具備し、前記第二トピック情報取得ステップは、前記第二トピック検出情報から１以上の単語を取得する第二単語取得ステップと、前記第二単語取得ステップで取得した１以上の単語の、前記第二トピック検出情報中における出現頻度を、前記1以上の単語ごとに取得する第二出現頻度取得ステップと、前記第二トピック検出情報が与えられた場合の、前記1以上の隠れ変数のそれぞれが発生する確率である第二トピック検出情報変数確率を、前記1以上の隠れ変数の各変数確率、前記1以上の隠れ変数ごと、および前記第二単語取得手段が取得した１以上の単語ごとの変数単語出現確率、前記１以上の単語の各出現頻度をパラメータとして算出する第二部分トピック情報算出ステップと、前記第二部分トピック情報算出ステップで算出した前記1以上の隠れ変数の各第二トピック検出情報変数確率からベクトル情報である第二トピック情報を構成する第二トピック情報構成ステップを具備するプログラムであることは、好適である。
【００９８】
また、上記プログラムにおいて、前記判断ステップは、前記第一トピック情報取得ステップで取得した第一トピック情報を構成する値のうち、最大の値を有する隠れ変数である第一隠れ変数を取得する第一隠変数取得ステップと、前記第二トピック情報取得ステップで取得した第二トピック情報を構成する値のうち、最大の値を有する隠れ変数である第二隠れ変数を取得する第二隠変数取得ステップと、前記第一隠れ変数と前記第二隠れ変数が同一であるか否かを判断する判断ステップとを具備し、前記判断ステップが同一であると判断した場合に、所定の関係にある、と判断することは、好適である。
また、上記プログラムにおいて、前記出力ステップは、換言候補文情報に対して機械翻訳処理を行い、訳文情報を取得する機械翻訳ステップと、前記訳文情報を出力する出力ステップを具備することは、好適である。
【００９９】
（実施の形態２）
本実施の形態において、情報処理装置は、換言候補の中から、換言の可能性を判断し、換言の可能性のある文を収集する装置である。
図１４は、本実施の形態における情報処理装置のブロック図である。
情報処理装置は、受付部１４０１、用例情報格納部１４０２、換言候補文情報取得部１４０３、トピック検出情報取得部１４０４、トピック情報取得部１４０５、判断部１４０６、出力部１４０７を具備する。
【０１００】
トピック情報取得部１４０５は、変数確率格納手段１０５１、変数単語出現確率格納手段１０５２、単語取得手段１４０５３、出現頻度取得手段１４０５４、部分トピック情報算出手段１４０５５、トピック情報構成手段１４０５６を具備する。
判断部１４０６は、隠変数取得手段１４０６１、判断手段１４０６２を具備する。
【０１０１】
受付部１４０１は、換言可能な文の情報を収集する指示である収集指示などの指示を受け付ける。指示の入力手段は、テンキーやキーボード３０２やマウス３０３やメニュー画面によるもの等、何でも良い。受付部１４０１は、テンキーやキーボード３０２等の入力手段のデバイスドライバーや、メニュー画面の制御ソフトウェア等で実現され得る。
【０１０２】
用例情報格納部１４０２は、第一言語の文の情報である第一言語文情報を１以上有する第一言語文情報群と、当該第一言語の文の訳文である第二言語文情報を１以上有する第二言語文情報群との組である用例情報を１以上格納している。なお、第一言語、第二言語は、英語、日本語、スペイン語、中国語、韓国語等、問わない。ただし、第一言語と第二言語は、異なる言語であることは言うまでもない。また、用例情報のデータ構造は問わない。用例情報格納部１４０２は、不揮発性の記録媒体が好適であるが、揮発性の記録媒体でも実現可能である。
【０１０３】
換言候補文情報取得部１４０３は、２つの第二言語文情報を用例情報格納部１４０２から取得する。この２つの第二言語文情報は、対応する第一言語文情報が同じ文の情報であり、異なる２つの第二言語文情報である。換言候補文情報取得部１４０３は、通常、ＭＰＵやメモリ等から実現され得る。換言候補文情報取得部１４０３の処理手順は、通常、ソフトウェアで実現され、当該ソフトウェアはＲＯＭ等の記録媒体に記録されている。但し、ハードウェア（専用回路）で実現しても良い。
【０１０４】
トピック検出情報取得部１４０４は、２つの第二言語文情報を有する２つの第二言語文情報群から、所定の１以上の第二言語文情報である２つのトピック検出情報を取得する。トピック検出情報取得部１４０４は、まず、第一の第二言語文情報を有する第一の第二言語文情報群から、例えば、第一の第二言語文情報を含む、前後所定の数（例えば、５）の文情報を取得する（かかる場合、１１の文情報が取得される）。次に、トピック検出情報取得部１４０４は、第二の第二言語文情報を有する第二の第二言語文情報群から、例えば、第二の第二言語文情報を含む、前後所定の数（例えば、５）の文情報を取得する。トピック検出情報取得部１４０４は、通常、ＭＰＵやメモリ等から実現され得る。トピック検出情報取得部１４０４の処理手順は、通常、ソフトウェアで実現され、当該ソフトウェアはＲＯＭ等の記録媒体に記録されている。但し、ハードウェア（専用回路）で実現しても良い。
【０１０５】
トピック情報取得部１４０５は、２つのトピック検出情報のそれぞれに基づいて、トピック検出情報のトピックに関する情報である２つのトピック情報を取得する。トピック情報取得部１４０５の処理の例の詳細は後述する。なお、トピック情報取得部１４０５は、トピック検出情報が有する１以上の自立語と、当該自立語の出現頻度からなるベクトル情報を算出しても良い。かかる場合、トピック情報取得部１４０５は、各トピック検出情報ごとに、以下の処理を行う。まず、トピック情報取得部１４０５は、トピック検出情報を形態素解析し、自立語のみを抽出する。そして、トピック情報取得部１４０５は、各自立語の頻度を算出する。次に、トピック情報取得部１４０５は、各自立語の頻度を値とするベクトルを構成する。以上より、トピック情報取得部１４０５は、ベクトル情報であるトピック情報を得る。トピック情報取得部１４０５は、通常、ＭＰＵやメモリ等から実現され得る。トピック情報取得部１４０５の処理手順は、通常、ソフトウェアで実現され、当該ソフトウェアはＲＯＭ等の記録媒体に記録されている。但し、ハードウェア（専用回路）で実現しても良い。
【０１０６】
単語取得手段１４０５３は、２つの各トピック検出情報から、１以上の単語を取得する。単語取得手段１４０５３は、通常、まず、第一のトピック検出情報を形態素解析し、自立語のみを取得する。次に、単語取得手段１４０５３は、第二のトピック検出情報を形態素解析し、自立語のみを取得する。形態素解析、および自立語の取得処理は公知技術であるので、詳細な説明は省略する。単語取得手段１４０５３は、通常、ＭＰＵやメモリ等から実現され得る。単語取得手段１４０５３の処理手順は、通常、ソフトウェアで実現され、当該ソフトウェアはＲＯＭ等の記録媒体に記録されている。但し、ハードウェア（専用回路）で実現しても良い。
【０１０７】
出現頻度取得手段１４０５４は、トピック検出情報ごとに、単語取得手段１４０５３が取得した１以上の単語の、各トピック検出情報中における出現頻度を取得する。文書群中の単語の出現頻度を取得する処理は、単語のパターンマッチングを行い、マッチした数を算出するなどの公知技術の処理である。出現頻度取得手段１４０５４は、通常、ＭＰＵやメモリ等から実現され得る。出現頻度取得手段１４０５４の処理手順は、通常、ソフトウェアで実現され、当該ソフトウェアはＲＯＭ等の記録媒体に記録されている。但し、ハードウェア（専用回路）で実現しても良い。
【０１０８】
部分トピック情報算出手段１４０５５は、トピック検出情報ごとに、また、1以上の隠れ変数ごとに、トピック検出情報が与えられた場合の、隠れ変数が発生する確率であるトピック検出情報変数確率を、隠れ変数の変数確率、および第一単語取得手段が取得した１以上の単語ごとの変数単語出現確率、１以上の単語の各出現頻度をパラメータとして算出する。部分トピック情報算出手段１４０５５における具体的なトピック検出情報変数確率の算出方法は、例えば、上述した数式１による。部分トピック情報算出手段１４０５５は、通常、ＭＰＵやメモリ等から実現され得る。部分トピック情報算出手段１４０５５の処理手順は、通常、ソフトウェアで実現され、当該ソフトウェアはＲＯＭ等の記録媒体に記録されている。但し、ハードウェア（専用回路）で実現しても良い。
【０１０９】
トピック情報構成手段１４０５６は、トピック検出情報ごとに、部分トピック情報算出手段１４０５５が算出した1以上の隠れ変数の各トピック検出情報変数確率からベクトル情報である２つのトピック情報を構成する。トピック情報構成手段１４０５６は、通常、ＭＰＵやメモリ等から実現され得る。トピック情報構成手段１４０５６の処理手順は、通常、ソフトウェアで実現され、当該ソフトウェアはＲＯＭ等の記録媒体に記録されている。但し、ハードウェア（専用回路）で実現しても良い。
【０１１０】
判断部１４０６は、トピック情報取得部１４０５が取得した２つのトピック情報が所定の関係にあるか否かを判断する。所定の関係とは、近似している、または同一である、という関係である。いかなる処理により、２つのトピック情報が近似しているかを判断するかについては後述する。まず、判断部１４０６は、例えば、２つのトピック情報（ベクトル情報）のコサイン値を算出し、コサイン値が所定の値より大きければ、２つのトピック情報は近似している、と判断する。また、判断部１４０６は、例えば、２つのトピック情報（ベクトル情報）の最大値が同じ要素（隠れ変数）であれば、２つのトピック情報は近似している、と判断しても良い。判断部１４０６は、通常、ＭＰＵやメモリ等から実現され得る。判断部１４０６の処理手順は、通常、ソフトウェアで実現され、当該ソフトウェアはＲＯＭ等の記録媒体に記録されている。但し、ハードウェア（専用回路）で実現しても良い。
【０１１１】
隠変数取得手段１４０６１は、トピック情報取得部１４０５が取得した２つの各トピック情報（ベクトル情報）を構成する値のうち、最大の値を有する隠れ変数（要素）である２つの隠れ変数（要素）を取得する。隠変数取得手段１４０６１は、通常、ＭＰＵやメモリ等から実現され得る。隠変数取得手段１４０６１の処理手順は、通常、ソフトウェアで実現され、当該ソフトウェアはＲＯＭ等の記録媒体に記録されている。但し、ハードウェア（専用回路）で実現しても良い。
【０１１２】
判断手段１４０６２は、隠変数取得手段１４０６１が取得した２つの隠れ変数が同一であるか否かを判断する。判断手段１４０６２は、通常、ＭＰＵやメモリ等から実現され得る。判断手段１４０６２の処理手順は、通常、ソフトウェアで実現され、当該ソフトウェアはＲＯＭ等の記録媒体に記録されている。但し、ハードウェア（専用回路）で実現しても良い。
【０１１３】
出力部１４０７は、判断部１４０６が、２つのトピック情報が所定の関係にある（例えば、隠変数取得手段１４０６１が取得した２つの隠れ変数が同一である）、と判断した場合に、換言候補文情報取得部１４０３が取得した２つの第二言語文情報を出力する。かかる２つの第二言語文情報は、お互いに換言可能な文の情報である。ここで、出力とは、ディスプレイ３０４への表示、プリンタへの印字、音声出力、外部の装置への送信、記録媒体への蓄積等を含む概念である。出力部１４０７は、ディスプレイ３０４やスピーカー等の出力デバイスを含むと考えても含まないと考えても良い。出力部１４０７は、出力デバイスのドライバーソフトまたは、出力デバイスのドライバーソフトと出力デバイス等で実現され得る。
【０１１４】
次に、情報処理装置の動作について図１５のフローチャートを用いて説明する。
（ステップＳ１５０１）受付部１４０１は、換言可能な文の情報を収集する指示である収集指示を受け付けたか否かを判断する。収集指示を受け付ければステップＳ１５０２に行き、収集指示を受け付けなければステップＳ１５０１に戻る。
（ステップＳ１５０２）換言候補文情報取得部１４０３は、カウンタｉに１を代入する。
【０１１５】
（ステップＳ１５０３）換言候補文情報取得部１４０３は、用例情報格納部１４０２にｉ番目の用例情報が存在するか否かを判断する。ｉ番目の用例情報が存在すればステップＳ１５０４に行き、ｉ番目の用例情報が存在しなければ処理を終了する。
（ステップＳ１５０４）換言候補文情報取得部１４０３は、カウンタｊに１を代入する。
【０１１６】
（ステップＳ１５０５）換言候補文情報取得部１４０３は、ｉ番目の用例情報の中に、ｊ番目の第一言語文情報が存在するか否かを判断する。ｊ番目の第一言語文情報が存在すればステップＳ１５０６に行き、ｊ番目の第一言語文情報が存在しなければステップＳ１５２４に行く。
（ステップＳ１５０６）換言候補文情報取得部１４０３は、カウンタｋに、ｉ＋１を代入する。
【０１１７】
（ステップＳ１５０７）換言候補文情報取得部１４０３は、用例情報格納部１４０２にｋ番目の用例情報が存在するか否かを判断する。ｋ番目の用例情報が存在すればステップＳ１５０８に行き、ｋ番目の用例情報が存在しなければＳ１５２３に行く。
（ステップＳ１５０８）換言候補文情報取得部１４０３は、カウンタｍに１を代入する。
【０１１８】
（ステップＳ１５０９）換言候補文情報取得部１４０３は、ｋ番目の用例情報の中に、ｍ番目の第一言語文情報が存在するか否かを判断する。ｍ番目の第一言語文情報が存在すればステップＳ１５１０に行き、ｍ番目の第一言語文情報が存在しなければステップＳ１５２２に行く。
【０１１９】
（ステップＳ１５１０）換言候補文情報取得部１４０３は、ｉ番目の用例情報の中のｊ番目の第一言語文情報と、ｋ番目の用例情報の中のｍ番目の第一言語文情報が同一の文情報であるか否かを判断する。同一であればステップＳ１５１１に行き、同一でなければステップＳ１５２１に行く。
【０１２０】
（ステップＳ１５１１）換言候補文情報取得部１４０３は、ｉ番目の用例情報の中のｊ番目の第一言語文情報に対応する第二言語文情報（第一の第二言語文情報）と、ｋ番目の用例情報の中のｍ番目の第一言語文情報に対応する第二言語文情報（第二の第二言語文情報）を、用例情報格納部１４０２から取得する。
【０１２１】
（ステップＳ１５１２）換言候補文情報取得部１４０３は、ステップＳ１５１１で取得した第一の第二言語文情報と、第二の第二言語文情報が異なるか否かを判断する。２つの第二言語文情報が異なればステップＳ１５１３に行き、第二言語文情報が同じであればステップＳ１５２１に行く。
【０１２２】
（ステップＳ１５１３）トピック検出情報取得部１４０４は、第一の第二言語文情報を有する第二言語文情報群から、所定の１以上の第二言語文情報である第一のトピック検出情報を取得する。第一のトピック検出情報は、通常、第一の第二言語文情報を含む複数の文情報群である。ただし、第一のトピック検出情報は、第一の第二言語文情報群でも良い。
【０１２３】
（ステップＳ１５１４）トピック検出情報取得部１４０４は、第二の第二言語文情報を有する第二言語文情報群から、所定の１以上の第二言語文情報である第二のトピック検出情報を取得する。第二のトピック検出情報は、通常、第二の第二言語文情報を含む複数の文情報群である。ただし、第二のトピック検出情報は、第二の第二言語文情報群でも良い。
【０１２４】
（ステップＳ１５１５）トピック情報取得部１４０５は、ステップＳ１５１３で取得した第一のトピック検出情報に基づいて、第一のトピック情報を取得する。第一のトピック情報を取得する処理の具体例については、図３、または図４のフローチャートにおける処理と同様であるので、説明を省略する。
【０１２５】
（ステップＳ１５１６）トピック情報取得部１４０５は、ステップＳ１５１４で取得した第二のトピック検出情報に基づいて、第二のトピック情報を取得する。第二のトピック情報を取得する処理の具体例については、図３、または図４のフローチャートにおける処理と同様であるので、説明を省略する。
【０１２６】
（ステップＳ１５１７）判断部１４０６は、ステップＳ１５１５で取得した第一のトピック情報と、ステップＳ１５１６で取得した第二のトピック情報が所定の関係にあるか否かを判断する。判断処理の具体的な処理は、図５のフローチャートにおける処理と同様であるので、説明を省略する。
（ステップＳ１５１８）ステップＳ１５１７で得た判断が条件に合致するならステップＳ１５１９に行き、合致しないならステップＳ１５２１に行く。
【０１２７】
（ステップＳ１５１９）出力部１４０７は、換言候補文情報取得部１４０３が取得した２つの第二言語文情報（第一の第二言語文情報、第二の第二言語文情報）を、対にして出力する。ここで出力とは、例えば、蓄積である。かかる処理により、換言可能な２つの文情報の組が、自動的に蓄積される。
（ステップＳ１５２０）換言候補文情報取得部１４０３は、カウンタｊを１、インクリメントし、ステップＳ１５０５に戻る。
（ステップＳ１５２１）換言候補文情報取得部１４０３は、カウンタｍを１、インクリメントし、ステップＳ１５０９に戻る。
（ステップＳ１５２２）換言候補文情報取得部１４０３は、カウンタｋを１、インクリメントし、ステップＳ１５０７に戻る。
（ステップＳ１５２３）換言候補文情報取得部１４０３は、カウンタｊを１、インクリメントし、ステップＳ１５０５に戻る。
（ステップＳ１５２４）換言候補文情報取得部１４０３は、カウンタｉを１、インクリメントし、ステップＳ１５０３に戻る。
なお、図１５のフローチャートにおいて、電源オフや処理終了の割り込みにより処理は終了する。
【０１２８】
以下、本実施の形態における情報処理装置の具体的な動作について説明する。
図１６は、用例情報格納部１４０２の用例情報管理表である。用例情報管理表は、用例情報を１以上格納している。用例情報管理表は、「ＩＤ」「第一言語文情報群」「第二言語文情報群」を有するレコードを１以上保持している。「ＩＤ」は、用例情報管理表のレコードを識別する識別子である。「第一言語文情報群」の属性値の翻訳結果が、「第二言語文情報群」の属性値である。本具体例において、「第一言語文情報群」の文情報は英語であり、「第二言語文情報群」の文情報は日本語である。
【０１２９】
次に、図５のフローチャートに従って、換言候補文情報取得部１４０３は、次々と、同一の第一言語文情報を、図１６の第一言語文情報群から検索しようとする。ここで、換言候補文情報取得部１４０３は、図１６の「ＩＤ＝１」の第一言語文情報群と、「ＩＤ＝２」の第一言語文情報群から、同一の第一言語文情報「Where can I get a ticket?」を検索する。次に、換言候補文情報取得部１４０３は、「ＩＤ＝１」の第一言語文情報群中の「Where can I get a ticket?」に対応する（訳文である）第二言語文情報「切符は、どこで買えますか？」を取得する。そして、換言候補文情報取得部１４０３は、「ＩＤ＝２」の第一言語文情報群中の「Where can I get a ticket?」に対応する（訳文である）第二言語文情報「チケットは、どこで買えますか？」を取得する。２つの第二言語文情報は、異なる文情報であるので、トピック検出情報取得部１４０４、およびトピック情報取得部１４０５は、以下の処理を行い、２つのトピック情報を取得する。
【０１３０】
つまり、まず、トピック検出情報取得部１４０４は、実施の形態１で述べた処理と同様に、「ＩＤ＝１」の第二言語文情報群から、取得した第二言語文情報「切符は、どこで買えますか？」を含む前後、所定数（例えば、３）の文情報（合計７の文情報）を取得する。かかる７つの文情報は、第一のトピック検出情報である。そして、トピック検出情報取得部１４０４は、「ＩＤ＝２」の第二言語文情報群から、取得した第二言語文情報「チケットは、どこで買えますか？」を含む前後、所定数（例えば、３）の文情報（合計７の文情報）を取得する。かかる７つの文情報は、第二のトピック検出情報である。
【０１３１】
次に、トピック情報取得部１４０５は、上述したアルゴリズム（数式１を用いた演算処理等）により、第一のトピック検出情報に対応する第一のトピック情報を取得する。かかる第一のトピック情報を、例えば、Ｚ（Ｓ１）＝（０．１  ０．１  ０．５  ０．０）とする。なお、かかる例の場合、隠れ変数の数は、４つである。
【０１３２】
そして、トピック情報取得部１４０５は、同様に、第二のトピック検出情報に対応する第二のトピック情報を取得する。かかる第二のトピック情報を、例えば、Ｚ（Ｓ２）＝（０．５  ０．１  ０．１  ０．２）とする。
【０１３３】
次に、判断部１４０６の隠変数取得手段１４０６１は、Ｚ（Ｓ１）の最大値の隠れ変数（ｚ３［３番目の変数］）を取得する。次に、隠変数取得手段１４０６１は、Ｚ（Ｓ２）の最大値の隠れ変数（ｚ１［１番目の変数］）を取得する。次に、判断手段１４０６２は、隠変数取得手段１４０６１が取得した２つの隠れ変数が異なるので、Ｚ（Ｓ１）とＺ（Ｓ２）のトピックが異なる、と判断する。その結果、判断手段１４０６２は、第一の第二言語文情報「切符は、どこで買えますか？」と、第二の第二言語文情報「チケットは、どこで買えますか？」は、換言できない、と判断する。
【０１３４】
次に、例えば、換言候補文情報取得部１４０３は、図１６の「ＩＤ＝３」の第一言語文情報群と、「ＩＤ＝４」の第一言語文情報群から、同一の第一言語文情報「How long does it take to Los Angeles?」を検索した、とする。
【０１３５】
次に、換言候補文情報取得部１４０３は、「ＩＤ＝３」の第一言語文情報群中の「How long does it take to Los Angeles?」に対応する（訳文である）第二言語文情報「ロサンゼルスへは何時間かかりますか？」を取得する。そして、換言候補文情報取得部１４０３は、「ＩＤ＝４」の第一言語文情報群中の「How long does it take to Los Angeles?」に対応する（訳文である）第二言語文情報「ロサンゼルスまで、どれぐらいですか？」を取得する。２つの第二言語文情報は、異なる文情報であるので、トピック検出情報取得部１４０４、およびトピック情報取得部１４０５は、上記の処理と同様の処理を行い、２つのトピック情報を取得する。
【０１３６】
そして、トピック情報取得部１４０５は、第一の第二言語文情報「ロサンゼルスへは何時間かかりますか？」を有する第一のトピック検出情報に対応する第一のトピック情報「Ｚ（Ｓ１）＝（０．２  ０．１  ０．５  ０．３）」を得た、とする。そして、トピック情報取得部１４０５は、第二の第二言語文情報「ロサンゼルスまで、どれぐらいですか？」を有する第二のトピック検出情報に対応する第二のトピック情報「Ｚ（Ｓ１）＝（０．１  ０．１  ０．５  ０．２）」を得た、とする。
【０１３７】
次に、判断部１４０６の隠変数取得手段１４０６１は、Ｚ（Ｓ１）の最大値の隠れ変数（ｚ３［３番目の変数］）を取得する。次に、隠変数取得手段１４０６１は、Ｚ（Ｓ２）の最大値の隠れ変数（ｚ３［３番目の変数］）を取得する。次に、判断手段１４０６２は、隠変数取得手段１４０６１が取得した２つの隠れ変数が同じであるので、第一のトピック検出情報と第二のトピック検出情報が示すトピックが同じ（または、近似している）と判断し、第一の第二言語文情報「ロサンゼルスへは何時間かかりますか？」と、第二の第二言語文情報「ロサンゼルスまで、どれぐらいですか？」は、換言できる、と判断する。
そして、出力部１４０７は、２つの第二言語文情報（「ロサンゼルスへは何時間かかりますか？」、「ロサンゼルスまで、どれぐらいですか？」）を、対にして出力する。
以上、本実施の形態によれば、文情報が含まれる文情報群が示すトピックを考慮して、換言可能な２つの文情報の組を、自動的に取得できる。
【０１３８】
なお、本実施の形態によれば、２つの換言可能な文情報を対にして取得したが、３以上の換言可能な文情報を組にして取得しても良いことは言うまでもない。３以上の換言可能な文情報を組にして取得する処理は、２つの換言可能な文情報を対にして取得する処理を２回以上繰り返すことにより実現可能である。
また、本実施の形態によれば、上述し通り、トピック情報は、種々の形態が考えられる。
さらに、本実施の形態によれば、上述し通り、判断手段の判断方法も種々のアルゴリズムが考えられる。
【０１３９】
さらに、本実施の形態における情報処理装置を実現するソフトウェアは、以下のようなプログラムである。つまり、このプログラムは、コンピュータに、第一言語文情報が同じであり、当該第一言語文情報に対応する第二言語文情報が異なる２つの第二言語文情報を、１以上の用例情報から取得する換言候補文情報取得ステップと、前記２つの第二言語文情報を有する２つの第二言語文情報群から、所定の１以上の第二言語文情報である２つのトピック検出情報を取得するトピック検出情報取得ステップと、前記２つのトピック検出情報のそれぞれに基づいて、トピック検出情報のトピックに関する情報である２つのトピック情報を取得するトピック情報取得ステップと、前記トピック情報取得ステップで取得した２つのトピック情報が所定の関係にあるか否かを判断する判断ステップと、前記判断ステップで、前記２つのトピック情報が所定の関係にある、と判断された場合に、前記換言候補文情報取得部が取得した２つの第二言語文情報を出力する出力ステップを実行させるためのプログラム、である。
【０１４０】
また、上記プログラムにおいて、前記トピック情報取得ステップは、前記２つの各トピック検出情報から、１以上の単語を取得する単語取得ステップと、トピック検出情報ごとに、前記単語取得ステップで取得した１以上の単語の、前記各トピック検出情報中における出現頻度を取得する出現頻度取得ステップと、トピック検出情報ごとに、前記トピック検出情報が与えられた場合の、前記1以上の隠れ変数のそれぞれが発生する確率である各トピック検出情報変数確率を、前記1以上の隠れ変数の各変数確率、前記1以上の隠れ変数ごと、および前記第一単語取得ステップで取得した１以上の単語ごとの変数単語出現確率、前記１以上の単語の各出現頻度をパラメータとして算出する部分トピック情報算出ステップと、トピック検出情報ごとに、前記部分トピック情報算出ステップで算出した前記1以上の隠れ変数の各トピック検出情報変数確率からベクトル情報である２つのトピック情報を構成するトピック情報構成ステップを具備することは好適である。
【０１４１】
また、上記プログラムにおいて、前記判断ステップは、前記トピック情報取得ステップで取得した２つの各トピック情報を構成する値のうち、最大の値を有する隠れ変数である２つの隠れ変数を取得する隠変数取得ステップと、前記隠変数取得ステップで取得した２つの隠れ変数が同一であるか否かを判断する判断ステップとを具備し、前記判断ステップで同一であると判断した場合に、所定の関係にある、と判断することは好適である。
【０１４２】
また、上記各実施の形態において、各処理（各機能）は、単一の装置（システム）によって集中処理されることによって実現されてもよく、あるいは、複数の装置によって分散処理されることによって実現されてもよい。
【０１４３】
また、図１７は、本明細書で述べたプログラムを実行して、上述した種々の実施の形態の情報処理装置を実現するコンピュータの外観を示す。上述の実施の形態は、コンピュータハードウェア及びその上で実行されるコンピュータプログラムで実現され得る。図１７は、このコンピュータシステム３００の概観図であり、図１８は、システム３００のブロック図である。
【０１４４】
図１７において、コンピュータシステム３００は、ＦＤ（Ｆｌｅｘｉｂｌｅ  Ｄｉｓｋ）ドライブ、ＣＤ−ＲＯＭ（Ｃｏｍｐａｃｔ  Ｄｉｓｋ  Ｒｅａｄ  Ｏｎｌｙ  Ｍｅｍｏｒｙ）ドライブを含むコンピュータ３０１と、キーボード３０２と、マウス３０３と、モニタ３０４とを含む。
【０１４５】
図１８において、コンピュータ３０１は、ＦＤドライブ３０１１、ＣＤ−ＲＯＭドライブ３０１２に加えて、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ）３０１３と、ＣＰＵ３０１３、ＣＤ−ＲＯＭドライブ３０１２及びＦＤドライブ３０１１に接続されたバス３０１４と、ブートアッププログラム等のプログラムを記憶するためのＲＯＭ（Ｒｅａｄ−Ｏｎｌｙ  Ｍｅｍｏｒｙ）３０１５と、ＣＰＵ３０１３に接続され、アプリケーションプログラムの命令を一時的に記憶するとともに一時記憶空間を提供するためのＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ  Ａｃｃｅｓｓ  Ｍｅｍｏｒｙ）３０１６と、アプリケーションプログラム、システムプログラム、及びデータを記憶するためのハードディスク３０１７とを含む。ここでは、図示しないが、コンピュータ３０１は、さらに、ＬＡＮへの接続を提供するネットワークカードを含んでも良い。
【０１４６】
コンピュータシステム３００に、上述した実施の形態の情報処理装置の機能を実行させるプログラムは、ＣＤ−ＲＯＭ３１０１、またはＦＤ３１０２に記憶されて、ＣＤ−ＲＯＭドライブ３０１２またはＦＤドライブ３０１１に挿入され、さらにハードディスク３０１７に転送されても良い。これに代えて、プログラムは、図示しないネットワークを介してコンピュータ３０１に送信され、ハードディスク３０１７に記憶されても良い。プログラムは実行の際にＲＡＭ３０１６にロードされる。プログラムは、ＣＤ−ＲＯＭ３１０１、ＦＤ３１０２またはネットワークから直接、ロードされても良い。
【０１４７】
プログラムは、コンピュータ３０１に、上述した実施の形態の情報処理装置の機能を実行させるオペレーティングシステム（ＯＳ）、またはサードパーティープログラム等は、必ずしも含まなくても良い。プログラムは、制御された態様で適切な機能（モジュール）を呼び出し、所望の結果が得られるようにする命令の部分のみを含んでいれば良い。コンピュータシステム３００がどのように動作するかは周知であり、詳細な説明は省略する。
また、上記プログラムを実行するコンピュータは、単数であってもよく、複数であってもよい。すなわち、集中処理を行ってもよく、あるいは分散処理を行ってもよい。
【０１４８】
本発明は、以上の実施の形態に限定されることなく、種々の変更が可能であり、それらも本発明の範囲内に包含されるものであることは言うまでもない。
【産業上の利用可能性】
【０１４９】
以上のように、本発明にかかる情報処理装置は、文脈を考慮した換言の可能性を判断し、当該判断結果に基づいた処理が可能であるという効果を有し、機械翻訳装置等として有用である。
【図面の簡単な説明】
【０１５０】
【図１】実施の形態１における情報処理装置のブロック図
【図２】同情報処理装置の動作について説明するフローチャート
【図３】同第一トピック情報取得処理の動作について説明するフローチャート
【図４】同第二トピック情報取得処理の動作について説明するフローチャート
【図５】同判断処理の動作について説明するフローチャート
【図６】同変数確率管理表を示す図
【図７】同変数単語出現確率管理表を示す図
【図８】同換言候補文情報管理表を示す図
【図９】同換言文包含文情報群管理表を示す図
【図１０】同ユーザが入力した文情報群の例を示す図
【図１１】同単語出現頻度管理表を示す図
【図１２】同第二トピック検出情報の例を示す図
【図１３】同トピック情報の取得方法の概念を示す図
【図１４】実施の形態２における情報処理装置のブロック図
【図１５】同情報処理装置の動作について説明するフローチャート
【図１６】同用例情報管理表を示す図
【図１７】同情報処理装置を実現するコンピュータの外観図
【図１８】同情報処理装置のブロック図
【符号の説明】
【０１５１】
１０１  文情報群受付部
１０２  換言候補文情報格納部
１０３  コーパス格納部
１０４  第一トピック検出情報取得部
１０５  第一トピック情報取得部
１０６  第二トピック検出情報取得部
１０７  第二トピック情報取得部
１０８、１４０６  判断部
１０９、１４０３  換言候補文情報取得部
１１０、１４０７  出力部
１０５１  変数確率格納手段
１０５２  変数単語出現確率格納手段
１０５３  第一単語取得手段
１０５４  第一出現頻度取得手段
１０５５  第一部分トピック情報算出手段
１０５６  第一トピック情報構成手段
１０７１  第二単語取得手段
１０７２  第二出現頻度取得手段
１０７３  第二部分トピック情報算出手段
１０７４  第二トピック情報構成手段
１０８１  第一隠変数取得手段
１０８２  第二隠変数取得手段
１０８３、１４０６２  判断手段
１１０１  機械翻訳手段
１１０２  出力手段
１４０１  受付部
１４０２  用例情報格納部
１４０４  トピック検出情報取得部
１４０５  トピック情報取得部
１４０５３  単語取得手段
１４０５４  出現頻度取得手段
１４０５５  部分トピック情報算出手段
１４０５６  トピック情報構成手段
１４０６１  隠変数取得手段
【図１】
2007102662.tif 000011
【図２】
2007102662.tif 000012
【図３】
2007102662.tif 000013
【図４】
2007102662.tif 000014
【図５】
2007102662.tif 000015
【図６】
2007102662.tif 000016
【図７】
2007102662.tif 000017
【図８】
2007102662.tif 000018
【図９】
2007102662.tif 000019
【図１０】
2007102662.tif 000020
【図１１】
2007102662.tif 000021
【図１２】
2007102662.tif 000022
【図１３】
2007102662.tif 000023
【図１４】
2007102662.tif 000024
【図１５】
2007102662.tif 000025
【図１６】
2007102662.tif 000026
【図１７】
2007102662.tif 000027
【図１８】
2007102662.tif 000028