(57)【要約】【課題】ユーザの利便性を向上させること。【解決手段】情報処理装置は、テキストを取得するテキスト取得部と、候補となる複数の候補コーパスを取得する候補コーパス取得部と、前記複数の候補コーパスのそれぞれと前記テキストとの類似度を算出する算出部と、前記類似度に基づいて、前記複数の候補コーパスの中から所定数のコーパスを選定する選定部と、を備える。【選択図】図２
2017091399.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
テキストを取得するテキスト取得部と、
候補となる複数の候補コーパスを取得する候補コーパス取得部と、
前記複数の候補コーパスのそれぞれと前記テキストとの類似度を算出する算出部と、
前記類似度に基づいて、前記複数の候補コーパスの中から所定数のコーパスを選定する選定部と、
を備えることを特徴とする情報処理装置。
【請求項２】
選定した前記コーパスに基づいて前記テキストに適した辞書を生成する生成部
を備えることを特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項３】
前記生成部は、選定した前記コーパスと標準的な辞書に用いられる標準コーパスとを用いて前記テキストに適した辞書を生成する
ことを特徴とする請求項２に記載の情報処理装置。
【請求項４】
前記テキストは、１つの言語により記載されている
ことを特徴とする請求項１から請求項３のいずれか一項に記載の情報処理装置。
【請求項５】
テキストを取得するテキスト取得部と、
候補となる複数の候補コーパスを取得する候補コーパス取得部と、
前記複数の候補コーパスのそれぞれと前記テキストとの類似度を算出する算出部と、
前記類似度に基づいて、前記複数の候補コーパスの中から所定数のコーパスを選定する選定部と、
を備えることを特徴とする情報処理システム。
【請求項６】
テキストを取得するテキスト取得過程と、
候補となる複数の候補コーパスを取得する候補コーパス取得過程と、
前記複数の候補コーパスのそれぞれと前記テキストとの類似度を算出する算出過程と、
前記類似度に基づいて、前記複数の候補コーパスの中から所定数のコーパスを選定する選定過程と、
を有することを特徴とする情報処理方法。
【請求項７】
情報処理装置のコンピュータに、
テキストを取得するテキスト取得ステップと、
候補となる複数の候補コーパスを取得する候補コーパス取得ステップと、
前記複数の候補コーパスのそれぞれと前記テキストとの類似度を算出する算出ステップと、
前記類似度に基づいて、前記複数の候補コーパスの中から所定数のコーパスを選定する選定ステップと、
を実行させるための情報処理プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、情報処理装置、情報処理システム、情報処理方法、及び情報処理プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
機械翻訳サービスは、利用する翻訳エンジン自体の改良による翻訳精度の向上に加え、対象となるビジネスのグローバル化の進展もあり近年注目を集めている。機械翻訳サービスでは、翻訳する対象である翻訳ターゲットにおいて専門用語や特有の表現が使用されることも多く、該専門用語や特有の表現がどのように翻訳されるかにより、翻訳精度が大きく左右される。これら専門用語や特有の表現がある翻訳ターゲットの翻訳精度を向上させるには、実際の翻訳装置を用いて一旦翻訳ターゲットの文を翻訳し、翻訳結果に翻訳誤りや翻訳できなかった単語等があった場合に、翻訳装置が用いる辞書の修正をユーザが手動にて行う。この様な人為的翻訳辞書の修正を複数の翻訳ターゲットの文に対して翻訳と人為的翻訳辞書の修正と繰り返し行うことで精度向上を図ることが一般的である。例えば、特許文献１に記載の技術は、翻訳ターゲットの翻訳精度を向上させるために、翻訳ターゲットの翻訳に対する人為的修正作業の効率化を図るものである。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特許第５１０５５１３号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかしながら、特許文献１では、翻訳ターゲットの翻訳に対する人為的修正作業において、翻訳習熟者や翻訳装置の開発者などの技術や知識を有する専門家が、時間をかけて辞書登録する必要がある。つまり、特許文献１に記載の技術を用いても翻訳ターゲットに対する精度の高い辞書の作成に時間と費用がかかってしまうなど、ユーザの利便性を低下させてしまうという課題があった。
【０００５】
上述の課題を鑑みてなされたものであり、本発明は、ユーザの利便性を向上させることができる情報処理装置、情報処理システム、情報処理方法、及び情報処理プログラムを提供することを課題とする。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
（１）本発明は、上述した課題を解決するためになされたもので、本発明の一態様は、テキストを取得するテキスト取得部と、候補となる複数の候補コーパスを取得する候補コーパス取得部と、前記複数の候補コーパスのそれぞれと前記テキストとの類似度を算出する算出部と、前記類似度に基づいて、前記複数の候補コーパスの中から所定数のコーパスを選定する選定部と、を備えることを特徴とする情報処理装置である。
【０００７】
（２）また、本発明の一態様は、上記に記載の情報処理装置であって、選定した前記コーパスに基づいて前記テキストに適した辞書を生成する生成部を備えることを特徴とする情報処理装置である。
【０００８】
（３）また、本発明の一態様は、上記に記載の情報処理装置であって、前記生成部は、選定した前記コーパスと標準的な辞書に用いられる標準コーパスとを用いて前記テキストに適した辞書を生成することを特徴とする情報処理装置である。
【０００９】
（４）また、本発明の一態様は、上記に記載の情報処理装置であって、前記テキストは、１つの言語により記載されていることを特徴とする情報処理装置である。
【００１０】
（５）また、本発明の一態様は、テキストを取得するテキスト取得部と、候補となる複数の候補コーパスを取得する候補コーパス取得部と、前記複数の候補コーパスのそれぞれと前記テキストとの類似度を算出する算出部と、前記類似度に基づいて、前記複数の候補コーパスの中から所定数のコーパスを選定する選定部と、を備えることを特徴とする情報処理システムである。
【００１１】
（６）また、本発明の一態様は、テキストを取得するテキスト取得過程と、候補となる複数の候補コーパスを取得する候補コーパス取得過程と、前記複数の候補コーパスのそれぞれと前記テキストとの類似度を算出する算出過程と、前記類似度に基づいて、前記複数の候補コーパスの中から所定数のコーパスを選定する選定過程と、を有することを特徴とする情報処理方法である。
【００１２】
（７）また、本発明の一態様は、情報処理装置のコンピュータに、テキストを取得するテキスト取得ステップと、候補となる複数の候補コーパスを取得する候補コーパス取得ステップと、前記複数の候補コーパスのそれぞれと前記テキストとの類似度を算出する算出ステップと、前記類似度に基づいて、前記複数の候補コーパスの中から所定数のコーパスを選定する選定ステップと、を実行させるための情報処理プログラムである。
【発明の効果】
【００１３】
本発明によれば、ユーザの利便性を向上させることができることができる。
【図面の簡単な説明】
【００１４】
【図１】本発明の実施形態に係る情報処理システムの構成の一例を示す概略図である。
【図２】本実施形態に係る情報処理装置の構成の一例を示す概略ブロック図である。
【図３】本実施形態に係る対訳コーパスの一例を示す説明図である。
【図４】本実施形態に係る情報処理装置における処理の一例を示すフローチャートである。
【図５】本実施形態に係る情報処理装置による効果の一例を示す説明図である。
【図６】本実施形態に係る情報処理装置による効果の一例を示す説明図である。
【発明を実施するための形態】
【００１５】
＜実施形態＞
以下、本発明の実施の形態について図面を参照しながら説明する。
図１は、本発明の実施形態に係る情報処理システムＳ１の構成の一例を示す概略図である。
情報処理システムＳ１は、情報処理装置１０を含んで構成される。情報処理装置１０は、例えば、翻訳辞書生成装置である。情報処理装置１０は、ネットワークＮＷに接続される。ネットワークＮＷには、情報処理装置１０の他に、コーパスをネットワークに公開する少なくとも１つ公開装置２０が接続されている。
【００１６】
ここで、コーパスとは、コンピュータにより処理可能なテキストデータや音声データの集まりのことである。また、コーパスには、日本語コーパスや英語コーパス等の特有の言語に対する言語コーパスや、日本語と英語とのように複数の言語の対応訳を表す対訳コーパスや、話し言葉コーパス、音声コーパス、英作文コーパス、書籍コーパスなど複数の種類がある。本実施形態では、一例として対訳コーパスを用いる場合について説明する。
【００１７】
情報処理装置１０は、ネットワークＮＷに公開された複数のコーパスを候補コーパスとして取得する。また、情報処理装置１０は、サンプルテキストとして、テキストＴＸの入力を受け付けて取得する。
そして、情報処理装置１０は、取得したサンプルテキストに適したコーパスを選定コーパスとして、候補コーパスの中から選定する。そして、情報処理装置１０は、選定コーパスと、標準コーパスとによって、サンプルテキストに適した辞書データを生成する。
【００１８】
ここで、テキストＴＸには、テキストＴＸに特有な表現やテキストＴＸの分野における専門用語が含まれている。また、テキストＴＸは、例えば、日本語などの１つの言語で記載されたテキストで記載されたものである。
また、標準コーパスとは、標準的な辞書に用いられるコーパスであり、候補コーパスや選定コーパスよりも語彙数が多い。また、標準コーパスは、専門用語や特有の表現等以外の翻訳に用いられるコーパスであり、一般的な辞書に用いられる辞書データである。
【００１９】
なお、本実施形態では、ネットワークＮＷに公開された複数のコーパスが予め情報処理装置１０に記憶されているものとして説明するが、情報処理装置１０に記憶せずにネットワークＮＷから複数のコーパスを直接取得するようにしてもよいし、ネットワークＮＷ及び情報処理装置１０の一方または両方に接続された記憶装置に複数のコーパスを記憶して、該記憶装置から複数のコーパスを取得するようにしてもよい。
また、本実施形態では、標準コーパスが予め情報処理装置１０に記憶されているものとして説明するが、情報処理装置１０に記憶せずにネットワークＮＷから標準コーパスを直接取得するようにしてもよいし、ネットワークＮＷ及び情報処理装置１０の一方または両方に接続された記憶装置に標準コーパスを記憶して、該記憶装置から標準コーパスを取得するようにしてもよい。
なお、本実施形態では、テキストＴＸが１つの言語で記載されている場合について説明するが、日本語と英語とが共起されたテキストであってもよいし、日本語以外の他言語で記載されたテキストであってもよい。
【００２０】
図２は、本実施形態に係る情報処理装置１０の構成の一例を示す概略ブロック図である。
情報処理装置１０は、サンプルテキスト取得部１０１と、コーパス記憶部１０２と、候補コーパス選定部１０３と、翻訳辞書生成部１０４とを含んで構成される。コーパス記憶部１０２は、対訳コーパス取得部１０２１と、標準コーパス取得部１０２２と、を含んで構成される。候補コーパス選定部１０３は、類似度算出部１０３１と、対訳コーパス選定部１０３２と、を含んで構成される。
【００２１】
サンプルテキスト取得部１０１は、ユーザが翻訳対象とする翻訳ターゲットに属するテキストを、サンプルテキストとして入力を受け付け、入力されたサンプルテキストを取得する。サンプルテキスト取得部１０１は、取得したサンプルテキストを、候補コーパス選定部１０３に出力する。
コーパス記憶部１０２は、複数のコーパスを記憶する。具体的には、対訳コーパス取得部１０２１は、複数のコーパスを候補コーパスとして記憶する。また、標準コーパス取得部１０２２は、標準コーパスを記憶する。
【００２２】
候補コーパス選定部１０３は、サンプルテキストと候補コーパスとの類似度をそれぞれ算出する。候補コーパス選定部１０３は、算出した類似度に基づいて、候補コーパスの中から所定数、例えば１つのコーパスを選定コーパスとして選定する。
具体的には、類似度算出部１０３１は、サンプルテキスト取得部１０１から入力されたサンプルテキストと、対訳コーパス取得部１０２１から取得した複数のコーパスから成る候補コーパスとの類似度をそれぞれ算出する。より詳細には、類似度算出部１０３１は、サンプルテキストと、各候補コーパスとの類似度を、ＴＦ−ＩＤＦ（Ｔｅｒｍ  Ｆｒｅｑｕｅｎｃｙ−Ｉｎｖｅｒｓｅ  Ｄｏｃｕｍｅｎｔ  Ｆｒｅｑｕｅｎｃｙ）を用いて算出する。類似度算出部１０３１は、算出したサンプルテキストと各候補コーパスとの類似度のそれぞれを対訳コーパス選定部１０３２に出力する。
対訳コーパス選定部１０３２は、類似度算出部１０３１から入力された各候補コーパスに対応する類似度のうち、最も類似度が高い候補コーパスを、選定コーパスとして選定する。対訳コーパス選定部１０３２は、選定した選定コーパスを、翻訳辞書生成部１０４に出力する。
【００２３】
なお、対訳コーパス選定部１０３２は、各候補コーパスのうち、類似度が高い順に所定数の候補コーパスを選定コーパスとして選定するようにしてもよいし、類似度が所定値以上である候補コーパスを選定コーパスとして選定するようにしてもよいし、類似度が所定値以下の候補コーパス以外を選定コーパスとして選定するようにしてもよい。
【００２４】
翻訳辞書生成部１０４は、対訳コーパス選定部１０３２から入力された選定コーパスと、標準コーパス取得部１０２２から取得した標準コーパスとを用いて、サンプルテキストに適した翻訳辞書を生成する。つまり、翻訳辞書生成部１０４は、サンプルテキストの分野の翻訳に適した対訳コーパスと標準コーパスとを用いた翻訳辞書を生成する。
なお、翻訳辞書生成部１０４は、生成した翻訳辞書により、サンプルテキストと同じ分野の翻訳ターゲットの翻訳を行うことも可能である。この場合、翻訳テキスト入力部を設けて翻訳ターゲットとなるテキストの入力を受け付ければよい。
【００２５】
図３は、本実施形態に係る対訳コーパスの一例を示す説明図である。
図示する例は、栄養学分野における日本語と英語との対訳コーパスＣＰの一例である。例えば、対訳コーパスＣＰにおいて、日本語「カリウム」の英語対訳は「Ｐｏｔａｓｓｉｕｍ」であり、日本語「カルシウム」の英語対訳は「Ｃａｌｃｉｕｍ」であり、日本語「マグネシウム」の英語対訳は、「Ｍａｇｎｅｓｉｕｍ」であり、日本語「リン」の英語対訳は「Ｐｈｏｓｐｈｏｒｕｓ」であり、日本語「鉄」の英語対訳は「Ｉｒｏｎ」であるように、日本語の単語に対して英単語の対訳が記載されている。図示する対訳コーパスＣＰは、該対訳コーパスＣＰの一部であり、図示及び説明は省略するが、栄養学分野における日本語の単語と英単語との対応が記載されている。
なお、図示する対訳コーパスは、日本語と英語との対訳コーパスであるが、他に３か国語等の複数の対訳が記載された対訳コーパスであってもよいし、中国語とフランス語の対訳コーパスなどであってもよい。
また、なお、対訳コーパスは単語の対訳が記載されたものであってもよいし、熟語や句等のフレーズの対訳が記載されたものであってもよいし、文などのセンテンスの対訳が記載されたものであってもよいし、１つの対訳コーパスに単語、フレーズ、センテンスの対訳が記載されたものであってもよい。
【００２６】
図４は、本実施形態に係る情報処理装置１０における処理の一例を示すフローチャートである。
ステップＳ１０１において、サンプルテキスト取得部１０１は、ユーザが翻訳対象とする翻訳ターゲットに属するテキストを、サンプルテキストとして入力を受け付け、入力されたサンプルテキストを取得する。
ステップＳ１０２において、サンプルテキスト取得部１０１がサンプルテキストを取得していれば（ステップＳ１０２；ＹＥＳ）、候補コーパス選定部１０３は、ステップＳ１０３の処理を行う。一方、サンプルテキスト取得部１０１がサンプルテキストを取得していなければ（ステップＳ１０２；ＮＯ）、サンプルテキスト取得部１０１は、ステップＳ１０１の処理を行う。
【００２７】
ステップＳ１０３において、類似度算出部１０３１は、コーパス記憶部１０２が記憶する複数の候補コーパスを読み出して取得する。
ステップＳ１０４において、類似度算出部１０３１は、サンプルテキスト取得部１０１が取得したサンプルテキストと、コーパス記憶部１０２が記憶する複数の候補コーパスのそれぞれとの類似度を算出する。
【００２８】
ステップＳ１０５において、対訳コーパス選定部１０３２は、類似度算出部１０３１が算出した複数の候補コーパスのそれぞれの類似度を相互比較し、最も類似度が高い候補コーパスを選定コーパスとして選定する。
ステップＳ１０６において、翻訳辞書生成部１０４は、コーパス記憶部１０２が記憶する複数の標準コーパスを取得する。
ステップＳ１０７において、翻訳辞書生成部１０４は、選定した選定コーパスと、取得した標準コーパスとを用いて、サンプルテキストの分野の翻訳に適した翻訳辞書を生成する。
【００２９】
図５は、本実施形態に係る情報処理装置１０による効果の一例を示す説明図である。
図５（Ａ）は、サンプルテキスト取得部１０１が取得するサンプルテキストが日本語で記載されたテキストである場合に選定されるコーパスの一例である。また、図５（Ｂ）は、該サンプルテキストが英語で記載されたテキストである場合に選定されるコーパスの一例である。
ここで、図５（Ａ）、図５（Ｂ）でそれぞれ用いられるサンプルテキストは、記載言語に違いはあるが、例えば、図５（Ａ）で用いた日本語で記載されたサンプルテキストを英訳したときに図５（Ｂ）と同じサンプルテキストとなるものとする。つまり、図５（Ａ）、図５（Ｂ）で用いるサンプルテキストは、同じ分野の記載言語のみが異なる同様の内容のテキストであるものとする。
また、図中で（１）、（２）、（３）との記載は、それぞれ類似度が高い候補コーパスの順位を表している。
【００３０】
図５（Ａ）は、類似度算出部１０３１が算出したサンプルテキスト取得部１０１が取得したサンプルテキストと、複数の候補コーパスとのそれぞれの類似度を、候補コーパスごとに図示したものである。
例えば、複数の候補コーパスとして、「マニュアルＡ」、「マニュアルＢ」、「法令コーパスＡ」、「法令コーパスＢ」、「法律対訳Ａ」、「法律対訳Ｂ」、「標準成分表」、「コーパスＡ」、「コーパスＢ」、「コーパスＣ」、「標準辞書Ａ」などがあるときに、類似度算出部１０３１が算出したそれぞれの候補コーパスの類似度を表す値が、それぞれ「０．０２５」、「０．００９」、「０．０４５」、「０．０３８」、「０．０３」、「０．０３２」、「０．１４」、「０．０５」、「０．０４１」、「０．０９５」、「０．０２」のようになっている。
このうち最も類似度を表す値が高いのは、類似度「０．１４」の候補コーパス「標準成分表」であり、次に類似度を表す値が高いのは類似度「０．０９５」の候補コーパス「コーパスＣ」であり、次に類似度を表す値が高いのは類似度「０．０５」の候補コーパス「コーパスＡ」である。
対訳コーパス選定部１０３２は、例えば最も類似度を表す値が高い候補コーパス「標準成分表」を選定コーパスとして選定する。
【００３１】
図５（Ｂ）は、類似度算出部１０３１が算出したサンプルテキスト取得部１０１が取得したサンプルテキストと、複数の候補コーパスとのそれぞれの類似度を、候補コーパスごとに図示したものである。
例えば、複数の候補コーパスとして、「マニュアルＡ」、「マニュアルＢ」、「法令コーパスＡ」、「法令コーパスＢ」、「法律対訳Ａ」、「法律対訳Ｂ」、「標準成分表」、「コーパスＡ」、「コーパスＢ」、「コーパスＣ」、「標準辞書Ａ」などがあるときに、類似度算出部１０３１が算出したそれぞれの候補コーパスの類似度を表す値が、それぞれ「０．０２」、「０．００９」、「０．０３」、「０．０１８」、「０．０３」、「０．０３２」、「０．２１」、「０．０４５」、「０．０４１」、「０．０９５」、「０．０１５」のようになっている。
このうち最も類似度を表す値が高いのは、類似度「０．２１」の候補コーパス「標準成分表」であり、次に類似度を表す値が高いのは類似度「０．０９５」の候補コーパス「コーパスＣ」であり、次に類似度を表す値が高いのは類似度「０．０４５」の候補コーパス「コーパスＡ」である。
対訳コーパス選定部１０３２は、例えば最も類似度を表す値が高い候補コーパス「標準成分表」を選定コーパスとして選定する。
【００３２】
ここで、図５（Ａ）と図５（Ｂ）とを比較すると、類似度を表す値は異なるものの、類似度が高い順に並べたときの順序が同じになっている。つまり、サンプルテキストの記載言語が異なる場合であっても、同じ分野の同じ内容のサンプルテキストであれば、同じ選定コーパスが選定されることを表している。
なお、類似度が高い順に並べたときの順序は完全に同じでなくてもよい。
このように、サンプルテキストが１つの言語で記載され、その記載された言語がいずれの言語であっても、複数の候補コーパスの中から同様の選定コーパスを選定することができるため、サンプルテキストを対訳の形式で用意する必要もなく、１つの言語のサンプルテキストのみでコーパスを選定することができる。このため、ユーザの利便性を向上させることができる。
【００３３】
図６は、本実施形態に係る情報処理装置１０による効果の一例を示す説明図である。
対訳コーパス選定部１０３２が選定した選定コーパスを用いて翻訳ターゲットとなるテキストの翻訳を行ったときの一例である。
図６（Ａ）は、翻訳ターゲットとして、英語で記載されたテキストを日本語に翻訳したときの翻訳精度を表す図であり、図６（Ｂ）は、翻訳ターゲットとして、日本語で記載されたテキストを英語に翻訳したときの翻訳精度を表す図である。
【００３４】
図６（Ａ）、図６（Ｂ）は、図５において類似度の順位の高い「標準成分表」、「コーパスＡ」、「コーパスＣ」の３つの候補コーパスと、標準コーパスとして「標準辞書Ａ」とを用いて翻訳辞書生成部１０４が生成した翻訳辞書を使用して翻訳ターゲットの翻訳を行ったときと、標準コーパスとして「標準辞書Ａ」のみで生成した翻訳辞書を使用して翻訳ターゲットの翻訳を行ったときのそれぞれの翻訳精度を比較した図である。
【００３５】
対訳コーパス選定部１０３２が選定した選定コーパスと標準コーパスとによって生成された翻訳辞書を用いて翻訳ターゲットの翻訳を行ったときには、標準コーパスとして「標準辞書Ａ」とを用いて生成した翻訳辞書を用いて翻訳ターゲットの翻訳を行ったときと比べて、翻訳精度が向上している。「コーパスＡ」、「コーパスＣ」の候補コーパスと、標準コーパスとによって生成された翻訳辞書を用いて翻訳ターゲットの翻訳を行ったときにも、標準コーパスとして「標準辞書Ａ」とを用いて生成した翻訳辞書を用いて翻訳ターゲットの翻訳を行ったときと比べて、翻訳精度が向上している。
このように、選定コーパスとして複数の候補コーパスの中から類似度に基づいて、サンプルテキストに適した選定コーパスを選定することで、翻訳ターゲットの翻訳を行うときの翻訳精度を向上させることができる。また、適切に選定コーパスを選定することにより、翻訳辞書の修正作業に係る時間やコストを削減することができるため、ユーザの利便性も向上させることができる。
【００３６】
また、いずれか１つの言語で記載されたサンプルテキストを用いて選定コーパスを選定して生成した翻訳辞書を使用しても、翻訳ターゲットの翻訳精度を向上させることができる。さらに、翻訳ターゲットがいずれか１つの言語で記載されたものであっても、選定コーパスを用いて翻訳辞書を生成することで、翻訳精度を向上させることができる。
【００３７】
このように、本実施形態によれば、情報処理装置１０は、テキスト（サンプルテキスト）を取得するテキスト取得部（サンプルテキスト取得部１０１）と、候補となる複数の候補コーパスを取得する候補コーパス取得部（対訳コーパス取得部１０２１）と、前記複数の候補コーパスのそれぞれと前記テキストとの類似度を算出する算出部（類似度算出部１０３１）と、前記類似度に基づいて、前記複数の候補コーパスの中から所定数のコーパスを選定する選定部（対訳コーパス選定部１０３２）と、を備える。
【００３８】
これにより、サンプルテキストに適した選定コーパスを選定することができるため、ユーザの利便性を向上させることができる。また、選定コーパスを選定することで、人為的に翻訳辞書を生成したり修正したりする人為的な作業を削減又は不要とすることができるため、翻訳辞書の生成時間を短時間で作成することができ、また、人的コストを削減することができる。さらに、人為的作業を自動化することにより、人為的作業によって生じる翻訳精度の低下なども抑制することができ、翻訳精度を向上させることができる。また、従来は、翻訳ターゲットに対する高い辞書の作成に時間と費用がかかってしまうという課題があったが、サンプルテキストに適した選定コーパスを選定することで、翻訳ターゲットに対する精度の高い辞書を容易に生成することができる。また、生成した翻訳ターゲットに対する精度の高い辞書を用いることで、翻訳ターゲットの翻訳精度を向上させることができる。
【００３９】
なお、本実施形態における情報処理装置１０の各処理を実行するためのプログラムをコンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録して、当該記録媒体に記録されたプログラムを、コンピュータシステムに読み込ませ、実行することにより、情報処理装置１０に係る上述した種々の処理を行ってもよい。
【００４０】
なお、ここでいう「コンピュータシステム」とは、ＯＳや周辺機器などのハードウェアを含むものであってもよい。また、「コンピュータシステム」は、ＷＷＷシステムを利用している場合であれば、ホームページ提供環境（あるいは表示環境）も含むものとする。また、「コンピュータ読み取り可能な記録媒体」とは、フレキシブルディスク、光磁気ディスク、ＲＯＭ、フラッシュメモリなどの書き込み可能な不揮発性メモリ、ＣＤ−ＲＯＭなどの可搬媒体、コンピュータシステムに内蔵されるハードディスクなどの記憶装置のことをいう。
【００４１】
さらに「コンピュータ読み取り可能な記録媒体」とは、インターネットなどのネットワークや電話回線などの通信回線を介してプログラムが送信された場合のサーバやクライアントとなるコンピュータシステム内部の揮発性メモリ（例えばＤＲＡＭ（Ｄｙｎａｍｉｃ  Ｒａｎｄｏｍ  Ａｃｃｅｓｓ  Ｍｅｍｏｒｙ））のように、一定時間プログラムを保持しているものも含むものとする。また、上記プログラムは、このプログラムを記憶装置などに格納したコンピュータシステムから、伝送媒体を介して、あるいは、伝送媒体中の伝送波により他のコンピュータシステムに伝送されてもよい。
【００４２】
ここで、プログラムを伝送する「伝送媒体」は、インターネットなどのネットワーク（通信網）や電話回線などの通信回線（通信線）のように情報を伝送する機能を有する媒体のことをいう。また、上記プログラムは、前述した機能の一部を実現するためのものであってもよい。さらに、前述した機能をコンピュータシステムにすでに記録されているプログラムとの組み合わせで実現できるもの、いわゆる差分ファイル（差分プログラム）であってもよい。
【００４３】
以上、本発明の実施形態について図面を参照して詳述したが、具体的な構成はこの実施形態に限られるものではなく、この発明の要旨を逸脱しない範囲の設計なども含まれる。
【符号の説明】
【００４４】
Ｓ１  情報処理システム
ＮＷ  ネットワーク
１０  情報処理装置
２０  公開装置
ＴＸ  テキスト
１０１  サンプルテキスト取得部
１０２  コーパス記憶部
１０２１  対訳コーパス取得部
１０２２  標準コーパス取得部
１０３  候補コーパス選定部
１０３１  類似度算出部
１０３２  対訳コーパス選定部
１０４  翻訳辞書生成部
【図１】
2017091399.tif 000003
【図２】
2017091399.tif 000004
【図３】
2017091399.tif 000005
【図４】
2017091399.tif 000006
【図５】
2017091399.tif 000007
【図６】
2017091399.tif 000008