(57)【要約】【課題】  少ない計算量で学習データの精度向上を実現する選択候補学習装置等の提供。【解決手段】  選択候補学習装置において、優先度調整部は、第１情報と、その第１情報に対応する候補である１つ以上の第２情報とが関連付けされた情報の中から、特定の第２情報が選択されるのに応じて、前記第２情報に関する優先度のうち、該特定の第２情報に関する優先度を更新する。これにより、優先度調整部は、前記第１情報と前記第２情報とに関する学習情報を調整する。【選択図】      図１
2013065222.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
第１情報と、その第１情報に対応する候補である１つ以上の第２情報とが関連付けされた情報の中から、特定の第２情報が選択されるのに応じて、前記第２情報に関する優先度のうち、該特定の第２情報に関する優先度を更新することにより、前記第１情報と前記第２情報とに関する学習情報を調整する優先度調整手段を備える
ことを特徴とする選択候補学習装置。
【請求項２】
前記優先度調整手段は、
前記優先度の更新として、前記特定の第２情報の選択頻度を表す評価値の値を加算する
ことを特徴とする請求項１記載の選択候補学習装置。
【請求項３】
前記優先度調整手段は、
前記学習情報が表すところの、前記第１情報に対応する個々の前記第２情報の優先順位を、複数のユーザを対象としてユーザ毎に調整する
ことを特徴とする請求項１または請求項２記載の選択候補学習装置。
【請求項４】
前記優先度調整手段は、
前記ユーザ個別に調整した前記学習情報を集計することにより、前記複数のユーザ全体に関しての、前記第１情報に対応する前記第２情報の優先順位を表す全体学習情報を生成する
ことを特徴とする請求項３記載の選択候補学習装置。
【請求項５】
請求項１乃至請求項４の何れかに記載された選択候補学習装置を備えることにより、前記第１情報である見出し語と、その見出し語に対応する１つ以上の前記第２情報である訳語とが関連付けされた前記学習情報を調整する
ことを特徴とする訳語学習装置。
【請求項６】
前記優先度調整手段は、
個々のユーザによって予め設定された辞書の種類を表す設定情報を参照することにより、該辞書の種類別に、且つユーザ毎に、前記優先順位を調整する
ことを特徴とする請求項５記載の訳語学習装置。
【請求項７】
第１情報と、その第１情報に対応する候補である１つ以上の第２情報とが関連付けされた情報の中から、特定の第２情報が選択されるのに応じて、情報処理装置を用いて、前記第２情報に関する優先度のうち、該特定の第２情報に関する優先度を更新することにより、前記第１情報と前記第２情報とに関する学習情報を調整する
ことを特徴とする選択候補学習方法。
【請求項８】
前記学習情報が表すところの、前記第１情報に対応する個々の前記第２情報の優先順位を、複数のユーザを対象としてユーザ毎に調整する
ことを特徴とする請求項７記載の選択候補学習方法。
【請求項９】
前記ユーザ個別に調整した前記学習情報を集計することにより、前記複数のユーザ全体に関しての、前記第１情報に対応する前記第２情報の優先順位を表す全体学習情報を生成する
ことを特徴とする請求項８記載の選択候補学習方法。
【請求項１０】
選択候補学習装置の動作制御のためのコンピュータ・プログラムであって、そのコンピュータ・プログラムにより、
第１情報と、その第１情報に対応する候補である１つ以上の第２情報とが関連付けされた情報の中から、特定の第２情報が選択されるのに応じて、前記第２情報に関する優先度のうち、該特定の第２情報に関する優先度を更新することにより、前記第１情報と前記第２情報とに関する学習情報を調整する優先度調整機能をコンピュータに実現させる
ことを特徴とするコンピュータ・プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、例えば、日本語等の第１言語を、その第１言語とは異なる英語等の第２言語に翻訳する機械翻訳において、最適な訳語選択の学習機能に適用可能な、選択候補の学習技に関する。
【背景技術】
【０００２】
機械翻訳の技術分野においては、第１言語を、その第１言語とは異なる第２言語に翻訳する際の訳語を学習することにより、効率の良い高精度な翻訳結果を入手する機能が提案されている。
【０００３】
訳語の学習機能を備える一般的な機械翻訳装置には、例えば、最新情報を利用する方式（１）、語と語の共起条件を利用する方式（２）、文書の類似度を利用する方式（３）等の各種の方式がある。
【０００４】
より具体的には、最新情報を利用する方式（１）は、かな漢字変換システム等に利用されており、現在では周知の技術である。語と語の共起条件を利用する方式（２）は、例えば、特許文献１（特開平０５−２９８３４９）に開示されている。
【０００５】
即ち、特許文献１は、共起関係知識の学習において、共起事例の統計情報（共起関係の出現頻度、それぞれの語の出現頻度、それぞれの語にとっての共起語の異なり語数）を更新すると共に、その結果に基づいて、共起事例（共起関係の強さ、名詞の係り自由度、述語の受け自由度）の重み付けを計算する。そして、特許文献１では、係り受けの解析に際して、係る共起事例の重み付けに基づいて、共起事例と一致する係り受け候補の尤もらしさを評価する。
【０００６】
また、文書の類似度を利用する方式（３）として、特許文献２（特開２００９−０７５７９１）は、まず、入力文と辞書情報とを含む翻訳要求を受付け、その入力文と原文との類似度を算出し、類似度が閾値より大きい原文に対応する辞書情報を記憶装置から取得する。そして、特許文献２は、取得した辞書情報内の第１単語が入力文に含まれるか否かを判断し、含まれる場合には入力文に含まれる第１単語を、取得した辞書情報内の対応する第２単語によって翻訳すると共に、翻訳要求に含まれる辞書情報を、係る入力文とを対応づけて記憶装置に保存する。
【０００７】
ここで、本願出願に先だって存在する他の関連技術としては、例えば以下の特許文献がある。
【０００８】
特許文献３（特開平０９−０８１５７２）は、予め用意された複数の辞書の中でオプショナル辞書として指定された辞書の種類とその優先度に従って、翻訳対象となる第１の言語が第２の言語に翻訳する。その際、特許文献３は、翻訳結果として得られる訳語の選択内容に基づいて優先度の変更の必要性を判断し、優先度の変更が必要である場合に、最も訳語選択の多い辞書を優先するように、その優先度の調整する。
【０００９】
また、特許文献４（特開２００３−２９６３２７）は、翻訳結果に基づいて、翻訳に使用する専門用語辞書の分野を、利用者が明示的に指定可能なシステムを開示する。
【先行技術文献】
【特許文献】
【００１０】
【特許文献１】特開平０５−２９８３４９号公報
【特許文献２】特開２００９−０７５７９１号公報
【特許文献３】特開平０９−０８１５７２号公報
【特許文献４】特開２００３−２９６３２７号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【００１１】
ところで、上述した各方式には、以下のような問題がある。
【００１２】
即ち、最新情報を利用するかな漢字変換システム等における学習方式（１）には、学習精度の向上に限界がある。そして、この方式では、互いに矛盾するような複数の学習データを利用することができない。また、この方式は、訳語の選択だけでなく、漢字かな変換等の学習でよく利用される技術であるものの、学習に利用可能な情報が少ない。このため、係る学習方式（１）では、複数の学習が行われた場合、その優先度を自動的に調整することや、矛盾する学習内容を解消することができないので、複数の学習データをマージしても学習精度を向上させることができない。
【００１３】
次に、例えば特許文献１に記載された学習方式（２）、および特許文献２に記載された学習方式（３）では、学習の精度向上を実現するためには、計算対象となるデータ量が増加する。即ち、これらの学習方式においては、情報処理装置による計算処理に、学習データとその組み合わせとを利用するため、計算量が非常に増加するという問題がある。
【００１４】
そこで、本発明は、少ない計算量で学習データの精度向上を実現する選択候補学習装置等の提供を主たる目的とする。
【課題を解決するための手段】
【００１５】
上記の目的を達成すべく、本発明に係る選択候補学習装置は、以下の構成を備えることを特徴とする。
【００１６】
即ち、本発明に係る選択候補学習装置は、
第１情報と、その第１情報に対応する候補である１つ以上の第２情報とが関連付けされた情報の中から、特定の第２情報が選択されるのに応じて、前記第２情報に関する優先度のうち、該特定の第２情報に関する優先度を更新することにより、前記第１情報と前記第２情報とに関する学習情報を調整する優先度調整手段を備える
ことを特徴とする。
【００１７】
また、上記の目的を達成する他の知見である訳語学習装置は、上記構成を有する選択候補学習装置を備えることにより、前記第１情報である見出し語と、その見出し語に対応する１つ以上の前記第２情報である訳語とが関連付けされた前記学習情報を調整する
ことを特徴とする。
【００１８】
尚、同目的は、上記の構成の訳語学習装置を備える機械翻訳装置によっても達成される。
【００１９】
また、同目的は、上記の構成を有する選択候補学習装置、並びに対応する方法を、コンピュータによって実現するコンピュータ・プログラム、及びそのコンピュータ・プログラムが格納されている、コンピュータ読み取り可能な記憶媒体によっても達成される。
【発明の効果】
【００２０】
上記の本発明によれば、少ない計算量で学習データの精度向上を実現する選択候補学習装置等の提供が実現する。
【図面の簡単な説明】
【００２１】
【図１】本発明の第１の実施形態に係る選択候補学習装置の構成を示すブロック図である。
【図２】本発明の第２の実施形態に係る機械翻訳装置１０の構成を示すブロック図である。
【図３】第２の実施形態に係る機械翻訳装置１０の分野辞書設定部１が提供する分野辞書設定用のユーザインタフェースを例示する図である。
【図４】第２の実施形態に係る機械翻訳装置１０の分野辞書２における登録データを例示する図である。
【図５】分野辞書設定部１によって生成される辞書設定情報１Ａを概念的に例示する図である。
【図６】第２の実施形態におけるユーザ別の学習データの更新処理を説明する図である。
【図７】第２の実施形態におけるユーザ別学習データの変化分の全体学習データへの反映処理を説明する図である。
【図８】本発明の第２の実施形態に係る機械翻訳装置１０による訳語学習処理を示すフローチャートである。
【図９】本発明の第１及び第２の実施形態を実現可能なコンピュータ（情報処理装置）のハードウェア構成を例示的に説明する図である。
【発明を実施するための形態】
【００２２】
次に、本発明を実施する形態について図面を参照して詳細に説明する。
【００２３】
＜第１の実施形態＞
図１は、本発明の第１の実施形態に係る選択候補学習装置の構成を示すブロック図である。図１に示す選択候補学習装置２０は、優先度調整部２２と、学習データ蓄積部２４とを有する。学習データ蓄積部２４は、学習データ（学習情報）２４Ａを記憶する。
【００２４】
関連情報２３には、例えば、見出し語等の第１情報と、その第１情報に対応する候補である１つ以上の訳語等の第２情報とが予め関連付けされていることとする。そして、選択情報２１は、関連情報２３の中から、当該第１情報に対して特定の第２情報が選択されるのに応じて、選択候補学習装置２０に与えられることとする。
【００２５】
そして、優先度調整部２２は、選択情報２１を参照することにより、当該第１情報に対応する特定の第２情報が選択されたことを検出するのに応じて、係る１つ以上の第２情報に関する優先度（例えば評価値）が記述された学習データ２４Ａのうち、当該特定の第２情報に関する優先度を更新する。これにより、選択候補学習装置２０において、優先度調整部２２は、当該第１情報と第２情報とに関する学習データ２４Ａを調整することができる。
【００２６】
即ち、上述した本実施形態によれば、少ない計算量で学習データの精度向上を実現することができる。その理由は、学習データ２４Ａに例えば、ある１つの第１情報に関連付けされて、膨大な種類の第２情報が記述されていたとしても、優先度調整部２２は、当該第１情報に対して、選択された当該特定の第２情報に関する優先度だけを更新することを、学習データ２４Ａの調整動作としているからである。
【００２７】
＜第２の実施形態＞
次に、上述した第１の実施形態に係る選択候補学習装置２０を基本とする第２の実施形態について説明する。
【００２８】
図２は、本発明の第２の実施形態に係る機械翻訳装置１０の構成を示すブロック図である。図２に示す機械翻訳装置１０は、分野辞書設定部１、分野辞書２、訳語選択指示部３、分野別学習データ蓄積部４、優先度調整部５、訳語選択部６、及び機械翻訳部７とを有する。分野別学習データ蓄積部４と優先度調整部５とによって構成される訳語学習部３０は、第１の実施形態において上述した選択候補学習装置２０を基礎とする。
【００２９】
分野辞書設定部１は、機械翻訳装置１０のユーザ毎に、この機械翻訳装置１０による訳文作成に際して参照されることを希望する分野辞書をユーザが設定可能な機能を、ユーザに提供する。図３は、第２の実施形態に係る機械翻訳装置１０の分野辞書設定部１が提供する分野辞書設定用のユーザインタフェースを例示する図である。本実施形態において、機械翻訳装置１０は、ユーザによる所定の操作を検出するのに応じて、図３に例示するようなユーザインタフェース（マンマシンインタフェース）を、ユーザに提供する。このユーザインタフェースに対して、ユーザは、機械翻訳の実行に際して参照されることを希望する所望の分野辞書を選択（図３の例ではチェックボックスへのチェック操作による選択）し、その選択状態を、「登録・更新」ボタン（ソフトウェア・ボタン）を操作することによって機械翻訳装置１０に登録することができる。
【００３０】
分野辞書設定部１は、ユーザによる設定操作に応じた辞書設定情報１Ａを生成し、生成した同情報を、機械翻訳装置１０内の適当な場所（図２に示す例では説明の便宜上から自ブロック内）に格納する。図５は、分野辞書設定部１によって生成される辞書設定情報１Ａを概念的に例示する図である。図５に示すように、辞書設定情報１Ａには、ユーザＩＤ（ユーザ識別子、ユーザ識別情報）によって特定可能なユーザ毎に、所望の分野の辞書が登録される。例えば、ユーザＩＤ＝００１のユーザに関する辞書設定情報１Ａには、「医学」分野及び「化学」分野の辞書が関連付けて記憶される。
【００３１】
分野辞書２は、別名、専門用語辞書と称される辞書データベースであり、第１言語によって記述された見出し語（第１情報）に対して、その第１言語とは異なる第２言語によって記述されたところの、１つ以上の訳語（第２情報）が関連付けされて登録されている。本実施形態の場合、図３に例示したユーザインタフェースの如く、各種分野の専門用語が予め用意されていることとする。
【００３２】
図４は、第２の実施形態に係る機械翻訳装置１０の分野辞書２における登録データを例示する図である。分野辞書２には、図４に示す例の如く、例えば、「ｏｐｅｒａｔｉｏｎ」なる見出し語に対して、分野別の訳語として、医学には「手術」、経済には「操作」、及び機械には「操作」が関連付けて登録されている。分野辞書２には、このような登録データが多数格納されていることとする。
【００３３】
訳語選択指示部３は、分野辞書２を参照すると共に、ユーザによる選択操作に応じた訳語選択情報３Ａを生成し、生成した同情報を、機械翻訳装置１０内の適当な場所（図２に示す例では説明の便宜上から自ブロック内）に格納する。訳語選択情報３Ａは、前述した第１の実施形態における選択情報２１に相当する。ここでは、図６を参照して後述する例を考慮して、係るユーザインタフェースにより、例えば、見出し語である「ｆａｃｅ」に関して、訳語候補（選択肢）として、「面」、「表面」、「顔」、及び「界面」が順に表示され、ユーザＩＤ＝００１のユーザが、訳語として「表面」を選択したこととする。訳語選択指示部３は、ある見出し語に対する１つ以上の候補となる訳語をユーザに示すと共に、ユーザによる選択操作に応じて、その見出し語に対する訳語を選択する。尚、訳語選択指示部３は、機械翻訳部７による訳文作成とは単独で、或いは連動して、ユーザによる所定の操作に応じて起動するように構成すればよい。
【００３４】
分野別学習データ蓄積部４は、分野辞書（２）毎に学習データを蓄積する記憶デバイスである。本実施形態において、分野別学習データ蓄積部４には、図２に概念的に示すように、ユーザ領域４Ａと、全体領域４Ｂとを有する。そして、ユーザ領域４Ａには、ユーザ別の学習データが格納される。そして、全体領域４Ｂには、ユーザ領域４Ａに格納された複数のユーザ別学習データに基づいて生成された全体学習データ（全体学習情報）が格納される。全体領域４Ｂに格納されている全体学習データは、ユーザ領域４Ａに格納されている複数のユーザ別学習データを、分野別且つ見出し語別に足し合わせた結果によって構成される。尚、ユーザ別学習データを基に全体学習データを生成する処理に関しては、図７及び図８を参照して後述する。
【００３５】
優先度調整部５は、分野辞書設定部１から入手した辞書設定情報１Ａと、訳語選択指示部３から入手した訳語選択情報３Ａとを利用して、分野別学習データ蓄積部４に学習データを登録する。本実施形態において、優先度調整部５は、ユーザ領域４Ａに格納されるユーザ別学習データの優先度をユーザ毎に個別に調整すると共に、全体領域４Ｂに格納される全体学習データの優先度も調整する。優先度調整部５は、前述した第１の実施形態における優先度調整部２２に相当する。尚、機械化学習の方式は、現在では各種存在するが、本実施形態における学習方式自体については何ら限定はない。
【００３６】
訳語選択部６は、機械翻訳部７が機械翻訳を実施するに際して、分野別学習データ蓄積部４を参照することにより、ユーザ別学習データ及び全体学習データの少なくとも何れかを入手し、入手した学習データに基づいて訳語を選択する。即ち、本実施形態において、訳語選択部６は、分野別学習データ蓄積部４を参照することにより、利用者であるユーザと一致するユーザ別学習データをユーザ領域４Ａから入手することができる。但し、当該ユーザのためのユーザ別学習データを利用するだけでなく、全体領域４Ｂから入手する全体学習データを利用することもできる。即ち、一般には、ユーザ別学習データが全体学習データよりも優先して利用されることが多いと想定されるが、別途評価関数を定めて、それぞれの学習データを利用してもよい。
【００３７】
機械翻訳部７は、第１言語にて記載された言語を、その第１言語とは異なる第２言語に変換する。機械翻訳部７による変換処理には、現在では各種の方式が知られており、本実施形態においても何れの構成を採用してもよい。
【００３８】
尚、本実施形態において、訳語選択部６は、一例として、図２に示す如く機械翻訳部７の一部として構成されている。しかしながら、本実施形態を一例として説明する本発明は、係る構成には限定されず、訳語選択部６と機械翻訳部７とが別体の構成であってもよい。
【００３９】
次に、上述した機械翻訳装置１０の一連の動作の流れについて、図６乃至図８を参照して説明する。
【００４０】
図８は、本発明の第２の実施形態に係る機械翻訳装置１０による訳語学習処理を示すフローチャートである。以下の説明では、図２に例示したブロック構成を機能単位として説明する。但し、機械翻訳装置１０のブロック構成は図２には限定されず、複数のブロックが１つにまとめられた構成や、図示された１つブロックが複数のブロックに分割された構成等、実装上の事情によって様々な構成が想定される。
【００４１】
訳語選択指示部３は、注目する見出し語に関して１つ以上の訳語の中からユーザが所望の訳語を選択することができるユーザインタフェースを介して、その見出し語に対する訳語に関する訳語選択情報３Ａを作成する（ステップＳ１）。そして、訳語選択指示部３は、作成した訳語選択情報３Ａを、優先度調整部５に提供する（ステップＳ２）。ここでは、以下の説明の都合から、上述した場合と同様に、ユーザＩＤ＝００１のユーザが、見出し語「ｆａｃｅ」に関して、訳語「表面」を選択し、この選択状況を表す訳語選択情報３Ａが生成されたこととする。
【００４２】
分野辞書設定部１は、辞書設定情報１Ａを、優先度調整部５に提供する（ステップＳ３）。尚、ステップＳ３の実行が初回の場合、ユーザＩＤ＝００１のユーザは、図５を参照して上述したユーザインタフェースを利用して、所望の分野辞書を登録するのに応じて、分野辞書設定部１は、辞書設定情報１Ａを生成することとする。そして、分野辞書設定部１は、作成した辞書設定情報１Ａを、優先度調整部５に提供する（ステップＳ４）。ここでは、以下の説明の都合から、上述した場合と同様に、ユーザＩＤ＝００１のユーザに関する辞書設定情報１Ａは、「医学」及び「化学」なる分野が設定されていることを表すこととする。
【００４３】
優先度調整部５は、分野別学習データ蓄積部４のユーザ領域４Ａから、対象としているユーザ（この例ではユーザＩＤ＝００１）に関する学習データを読み出す（ステップＳ５）。本ステップにて読み出す学習データは、分野辞書別の学習データである。
【００４４】
ここで、ユーザ別の学習データについて説明する。以下に説明するステップＳ６以降の各ステップに関する説明は、図６（ａ）及び（ｂ）を参照して説明する。
【００４５】
図６は、第２の実施形態におけるユーザ別の学習データの更新処理を説明する図である。図６（ａ）は更新前の学習データを表し、図６（ｂ）は更新後の学習データを表す（学習データの更新処理については、ステップＳ８の説明において後述する）。これらは何れも、一例として、ユーザＩＤ＝００１のユーザに関する、見出し語「ｆａｃｅ」に関する学習データである。より具体的に、これらの学習データには、見出し語「ｆａｃｅ」に関して、分野辞書２に予め用意されている各分野の分野辞書における複数の訳語（「面」、「表面」、「顔」、「界面」）が、関連付けされている。図６（ａ）及び（ｂ）に示す例では、係る関連付けされた関係がテーブル状に表されており、“分野”と“訳語”とによって特定されるカラムには、評価値（優先度）が登録されている。そしてこの例では、「医学」及び「化学」なる分野が辞書設定情報１Ａによって設定されているので、図６（ａ）及び（ｂ）において、これらの分野以外の評価値は、０のままである。
【００４６】
尚、図６（ａ）及び（ｂ）に例示した学習データは、説明の便宜上から、各分野が紙面横方向に並んでいる態様で示した。これに対して、分野別学習データ蓄積部４のユーザ領域４Ａ内部において、ユーザ別の学習データは、辞書設定情報１Ａに基づいて、分野辞書別に格納されていることとする。但し、分野別学習データ蓄積部４としての各種記憶デバイスの記憶領域における個々のデータの関連づけの態様は係る格納態様には限定されない。
【００４７】
優先度調整部５は、ステップＳ５にて読み出した学習データを参照（検索）することにより、その学習データの中に、ステップＳ２にて入手した訳語選択情報３Ａが存在するか否かを判断する（ステップＳ６）。この判断で存在すると判断した場合（ステップＳ６にてＹＥＳ判定）、優先度調整部５は、ステップＳ８の処理を実行する。一方、この判断で存在しないと判断した場合（ステップＳ６にてＮＯ判定）、優先度調整部５は、ステップＳ１にて生成された見出し語と訳語との関係（訳語選択情報３Ａ）を、当該ユーザに関する学習データに新たに登録する必要がある。このため、優先度調整部５は、訳語選択情報３Ａに基づいて、当該ユーザに関する学習データに、当該見出し語と当該訳語とが関連付けられた情報を登録（追加）する（ステップＳ７）。
【００４８】
ステップＳ１において上述した例では、見出し語「ｆａｃｅ」に対して訳語「表面」が選択されたこととした。一方、図６（ａ）及び（ｂ）に示す学習データの例の場合は、見出し語「ｆａｃｅ」に対する訳語「表面」が既に登録されている。従ってこの例の場合、優先度調整部５は、ステップＳ６にて“ＹＥＳ”と判定し、係る学習データに対して、見出し語と訳語とからなる新たな情報は登録しない。
【００４９】
そして優先度調整部５は、ステップＳ８において、当該ユーザに関する学習データに含まれる評価値を更新する（ステップＳ８）。即ち、上述した例の場合、ステップＳ１において見出し語「ｆａｃｅ」と訳語「表面」とからなる組み合わせが選択され、且つ図６（ａ）に示す学習データには既にこの組み合わせが登録されている。このため、優先度調整部５は、ステップＳ８において、更新前（図６（ａ））には「医学」及び「化学」分野共に“２”だった評価値を、図６（ｂ）に示す学習データの如く、“３（＝２＋１）”に更新する。尚、ステップＳ７にて見出し語と訳語とからなる新たな組み合わせが登録された場合、優先度調整部５は、ステップＳ８において、該当する分野の列の該当する訳語の行に、評価値として“１”を登録する。
【００５０】
優先度調整部５は、対象ユーザに関して設定されている全ての分野辞書について学習を完了したかを判断する（ステップＳ９）。即ち、本実施形態では、上述したステップＳ５乃至ステップＳ８の処理を、１つの分野辞書に関する学習処理として表現している。このため、係る学習処理を未だ行っていない分野辞書があることをステップＳ９にて検出した場合（ステップＳ９にてＮＯ判定）、優先度調整部５は、ステップＳ５に処理を戻して異なる分野辞書を対象とした学習処理を行う。
【００５１】
対象ユーザに関して設定されている全ての分野辞書について学習を完了した場合（ステップＳ９にてＹＥＳ判定）、優先度調整部５は、今回の一連の学習処理において当該対象ユーザに関して更新によって変更した学習データの変化分を抽出する（ステップＳ１０）。例えば、図６（ａ）及び（ｂ）の場合、ユーザＩＤ＝００１のユーザに関する学習データの変化分（差分）は、評価値が２から３に更新された２箇所である。
【００５２】
優先度調整部５は、ステップＳ１０にて検出した変化分を、全体領域４Ｂに格納している全体学習データに反映する（ステップＳ１１）。ここで、ステップＳ１１における全体学習データへの反映処理について、図７を参照して説明する。
【００５３】
図７は、第２の実施形態におけるユーザ別学習データの変化分の全体学習データへの反映処理を説明する図である。即ち、図７（ａ）及び（ｂ）は、本実施形態に係る機械翻訳装置１０を利用可能な各ユーザに関するユーザ別学習データを、１つにまとめた全体学習データを概念的に例示する。より具体的には、図７（ａ）は更新前の全体領域に関する学習データを表し、図７（ｂ）は更新後の全体領域に関する学習データを表す。
【００５４】
上述した例では、図６（ａ）及び（ｂ）を参照して説明したように、ユーザＩＤ＝００１のユーザに関する学習データの変化分は、評価値が２から３に更新された２箇所である。そして、図７（ａ）及び（ｂ）に示す全体学習データでは、係る２箇所の評価値に対応するカラムが、分野「医学」に関する訳語「表面」において、評価値が“９０”から“９１（＝９０＋１）”に更新され、分野「化学」に関する訳語「表面」において、評価値が“８０”から“８１（＝８０＋１）”に更新されていることが判る。即ち、本実施形態において、全体学習データの更新処理は、あるユーザに関してのユーザ別学習データが変更された場合に、そのユーザに関する変化分を、全体学習データに取り込む必要がある場合にだけ実行される。従って、優先度調整部５は、ユーザ領域４Ａに格納されているユーザ別学習データと比較してデータ量が大きくなる全体領域４Ｂ内の全体学習データを、必要最小限の頻度で、且つ必要最小限の範囲において更新する。
【００５５】
即ち、上述した本実施形態に係る機械翻訳装置１０によれば、少ない計算量で学習データの精度向上を実現することができる。その理由は、本実施形態では、学習データを、ユーザ領域４Ａと、全体領域４Ｂとの２つの領域に分けて管理すると共に、ユーザ領域４Ａに格納されているユーザ別学習データと比較してデータ量が大きくなる全体領域４Ｂ内の全体学習データを、図７を参照して説明したように、必要最小限の頻度で、且つ必要最小限の範囲でしか更新せずに済むからである。
【００５６】
そして、本実施形態において、全体学習データの基礎となるユーザ別学習データは、図６を参照して説明したように、背景技術において説明した共起関係を利用する処理方式と異なり、対象ユーザに関して設定されている分野辞書の数に依存するだけであり、且つ更新された評価値だけを対象とする。よって、本実施形態によれば、少ない計算量による学習データの精度向上が実現する。また、少ない計算量は、高速な処理を実現することも意味する。よって、本実施形態によれば、単一の装置構成ではなく、例えば、サーバクライアント型の翻訳システムにおいて、複数のユーザが同時にサービスを利用するような場合であっても、サーバ側の処理負荷を心配することなく、ユーザ毎に学習データを迅速に整備することができる。
【００５７】
（ハードウェア構成）
上述した各実施形態は、専用のハードウェアによって実現することができる。但し、専用のハードウェアには限定されず、本実施形態において以下に説明するように、上述した第１の実施形態に係る選択候補学習装置２０、第２の実施形態に係る訳語学習部３０、或いは機械翻訳装置１０を、情報処理装置（コンピュータ）を利用して実現することもできる。以下、そのような場合について説明する。
【００５８】
図９は、本発明の第１及び第２の実施形態を実現可能なコンピュータ（情報処理装置）のハードウェア構成を例示的に説明する図である。図９に示したコンピュータ１００のハードウェアは、ＣＰＵ１１（Ｃｅｎｔｒａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ）、ディスプレイ１２、通信インタフェース（Ｉ／Ｆ）１３、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ  Ｏｎｌｙ  Ｍｅｍｏｒｙ）１４、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ  Ａｃｃｅｓｓ  Ｍｅｍｏｒｙ）１５、及びハードディスク装置（ＨＤ）１６を備え、これらがバス１７を介して接続された構成を有する。ハードディスク装置１６には、プログラム群１６Ａと、各種の記憶情報１３Ｂとが格納されている。プログラム群１６Ａは、例えば、上述した図１及び図２に示した各ブロック（各部）に対応する機能を実現するためのコンピュータ・プログラムである。各種の記憶情報１６Ｂは、例えば、図１に示した学習データ２４Ａや選択情報２１、図２に示したユーザ別学習データ４Ａ、全体学習データ４Ｂ、辞書設定情報１Ａ、訳語選択情報３Ａ、分野辞書２等である。通信インタフェース１３は、ネットワーク２００を介して外部装置と通信を実現する一般的な通信手段である。係るハードウェア構成において、ＣＰＵ１１は、選択候補学習装置２０、訳語学習部３０、或いは機械翻訳装置１０としてのコンピュータ１００の全体の動作を司る。
【００５９】
そして、上述した第１及び第２の実施形態を例に説明した本発明は、その説明において参照したフローチャート（図８）、或いは図１または図２に示した各ブロックに対応する機能を実現可能なコンピュータ・プログラムを供給した後、そのコンピュータ・プログラムをＣＰＵ１１に読み出して、図９に示すコンピュータ１００のハードウェア資源を用いて実行することによって達成される。また、コンピュータ１００内に供給されたコンピュータ・プログラムは、読み書き可能な一時記憶メモリ（１５）またはハードディスク装置（１６）等の不揮発性の記憶デバイス（記憶媒体）に格納すれば良い。
【００６０】
また、前記の場合において、当該装置内へのコンピュータ・プログラムの供給方法は、ＣＤ−ＲＯＭ等の各種記録媒体を介して当該装置内にインストールする方法や、インターネット等の通信回線（２００）を介して外部よりダウンロードする方法等のように、現在では一般的な手順を採用することができる。そして、このような場合において、本発明は、係るコンピュータ・プログラムを構成するコード、或いは係るコードが記録されたところの、コンピュータ読み取り可能な記憶媒体によって構成されると捉えることができる。
【産業上の利用可能性】
【００６１】
上述した各実施形態を例に説明した本発明は、訳語学習装置や機械翻訳装置への適用には限定されず、例えば、漢字かな変換システムや検索装置等における選択候補の学習装置にも適用可能である。
【符号の説明】
【００６２】
１    分野辞書設定部
１Ａ    辞書設定情報
２    分野辞書
３    訳語選択指示部
３Ａ    訳語選択情報
４    分野別学習データ蓄積部
４Ａ    ユーザ領域
４Ｂ    全体領域
５，２２    優先度調整部
６    訳語選択部
７    機械翻訳部
１０    機械翻訳装置
１１    ＣＰＵ
１２    ディスプレイ
１３    通信インタフェース（Ｉ／Ｆ）
１４    ＲＯＭ
１５    ＲＡＭ
１６    ハードディスク装置（ＨＤ）
１６Ａ    プログラム群
１６Ｂ    各種の記憶情報
１７    バス
２０    選択候補学習装置
２１    選択情報
２３    関連情報
２４    学習データ蓄積部
２４Ａ    学習データ
３０    訳語学習部
１００    情報処理装置（コンピュータ）
２００    ネットワーク
【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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