テキストを構成する複数のテキスト構成単語のそれぞれに対して、単語が出現する確率を表す統計的言語モデルに基づいた、当該テキスト構成単語が出現する確率が高くなるほど大きくなる値を有する単語出現度を補正するための重み係数を、当該テキスト構成単語が重要である程度を表す単語重要度に基づいて算出する重み係数算出手段と、前記算出された重み係数と、前記単語出現度と、に基づいて、前記統計的言語モデルの前記テキストに対するパープレキシティを算出するパープレキシティ算出手段と、を備えるパープレキシティ算出装置。請求項1に記載のパープレキシティ算出装置であって、前記重み係数算出手段は、前記単語重要度が大きくなるほど小さくなる値を前記重み係数として算出するように構成され、前記パープレキシティ算出手段は、前記重み係数が小さくなるほど小さくなる値を前記パープレキシティとして算出するように構成されたパープレキシティ算出装置。請求項2に記載のパープレキシティ算出装置であって、前記パープレキシティ算出手段は、前記重み係数を前記単語出現度に乗じた値に基づいて前記パープレキシティを算出するように構成されたパープレキシティ算出装置。請求項1乃至請求項3のいずれか一項に記載のパープレキシティ算出装置であって、前記重み係数算出手段は、前記単語重要度に対して単調に変化する値を有する関数を用いて前記重み係数を算出するように構成されたパープレキシティ算出装置。請求項1乃至請求項4のいずれか一項に記載のパープレキシティ算出装置であって、前記重み係数算出手段は、tfTermFrequency値、idfInverseDocumentFrequency値、tf-idfTermFrequency-InverseDocumentFrequency値、及び、前記統計的言語モデルを生成する際に用いられる、単語が重要である程度を表すスコア値、のうちの少なくとも1つに基づく値を、前記単語重要度として用いるように構成されたパープレキシティ算出装置。テキストを構成する複数のテキスト構成単語のそれぞれに対して、単語が出現する確率を表す統計的言語モデルに基づいた、当該テキスト構成単語が出現する確率が高くなるほど大きくなる値を有する単語出現度を補正するための重み係数を、当該テキスト構成単語が重要である程度を表す単語重要度に基づいて算出し、前記算出された重み係数と、前記単語出現度と、に基づいて、前記統計的言語モデルの前記テキストに対するパープレキシティを算出する、パープレキシティ算出方法。情報処理装置に、テキストを構成する複数のテキスト構成単語のそれぞれに対して、単語が出現する確率を表す統計的言語モデルに基づいた、当該テキスト構成単語が出現する確率が高くなるほど大きくなる値を有する単語出現度を補正するための重み係数を、当該テキスト構成単語が重要である程度を表す単語重要度に基づいて算出する重み係数算出手段と、前記算出された重み係数と、前記単語出現度と、に基づいて、前記統計的言語モデルの前記テキストに対するパープレキシティを算出するパープレキシティ算出手段と、を実現させるためのパープレキシティ算出プログラム。単語が出現する確率を表す統計的言語モデルを複数記憶する統計的言語モデル記憶手段と、テキストを構成する複数のテキスト構成単語のそれぞれに対して、前記統計的言語モデルに基づいた、当該テキスト構成単語が出現する確率が高くなるほど大きくなる値を有する単語出現度を補正するための重み係数を、当該テキスト構成単語が重要である程度を表す単語重要度に基づいて算出する処理を、前記記憶されている複数の統計的言語モデルのそれぞれに対して行う重み係数算出手段と、前記記憶されている複数の統計的言語モデルのそれぞれに対して、前記算出された重み係数と、前記単語出現度と、に基づいて、当該統計的言語モデルの前記テキストに対するパープレキシティを算出するパープレキシティ算出手段と、前記算出されたパープレキシティに基づいて、前記記憶されている複数の統計的言語モデルの中から1つの統計的言語モデルを選択する統計的言語モデル選択手段と、を備える統計的言語モデル選択装置。単語が出現する確率を表す統計的言語モデルを複数記憶する統計的言語モデル記憶手段と、前記記憶されている複数の統計的言語モデルのうちの少なくとも2つを混合した統計的言語モデルを生成する統計的言語モデル混合手段と、テキストを構成する複数のテキスト構成単語のそれぞれに対して、前記生成された統計的言語モデルに基づいた、当該テキスト構成単語が出現する確率が高くなるほど大きくなる値を有する単語出現度を補正するための重み係数を、当該テキスト構成単語が重要である程度を表す単語重要度に基づいて算出する重み係数算出手段と、前記算出された重み係数と、前記単語出現度と、に基づいて、前記生成された統計的言語モデルの前記テキストに対するパープレキシティを算出するパープレキシティ算出手段と、を備え、前記統計的言語モデル混合手段は、前記算出されたパープレキシティが、予め設定された閾値よりも大きい場合、前記統計的言語モデルを生成し直すように構成された統計的言語モデル生成装置。単語が出現する確率を表す統計的言語モデルを記憶する統計的言語モデル記憶手段と、テキストを構成する複数のテキスト構成単語のそれぞれに対して、前記記憶されている統計的言語モデルに基づいた、当該テキスト構成単語が出現する確率が高くなるほど大きくなる値を有する単語出現度を補正するための重み係数を、当該テキスト構成単語が重要である程度を表す単語重要度に基づいて算出する重み係数算出手段と、前記算出された重み係数と、前記単語出現度と、に基づいて、前記記憶されている統計的言語モデルの前記テキストに対するパープレキシティを算出するパープレキシティ算出手段と、前記算出されたパープレキシティが、予め設定された閾値以下である前記テキストに基づいて前記統計的言語モデルを生成する統計的言語モデル生成手段と、を備える統計的言語モデル生成装置。しかしながら、上述したパープレキシティ算出装置は、単語が重要である程度を表す単語重要度に基づくことなく、単語が出現する確率単語の出現しやすさに基づく単語出現度に基づいてパープレキシティを算出している。従って、上述したパープレキシティ算出装置においては、単語重要度を反映したパープレキシティを算出することができない。このため、例えば、単語重要度が比較的高い単語に対して、統計的言語モデルがテキストを表す程度を適切に評価することができないという問題があった。また、例えば、算出されたパープレキシティに基づいて統計的言語モデルを選択又は生成した場合において、統計的言語モデルを用いた言語処理の処理精度が、単語重要度が比較的高い単語に対して低下してしまうという問題があった。このため、本発明の目的は、上述した課題である単語重要度を反映したパープレキシティを算出することができないことを解決することが可能なパープレキシティ算出装置を提供することにある。かかる目的を達成するため本発明の一形態であるパープレキシティ算出装置は、テキストを構成する複数のテキスト構成単語のそれぞれに対して、単語が出現する確率を表す統計的言語モデルに基づいた、当該テキスト構成単語が出現する確率が高くなるほど大きくなる値を有する単語出現度を補正するための重み係数を、当該テキスト構成単語が重要である程度を表す単語重要度に基づいて算出する重み係数算出手段と、上記算出された重み係数と、上記単語出現度と、に基づいて、上記統計的言語モデルの上記テキストに対するパープレキシティを算出するパープレキシティ算出手段と、を備える。また、本発明の他の形態であるパープレキシティ算出方法は、テキストを構成する複数のテキスト構成単語のそれぞれに対して、単語が出現する確率を表す統計的言語モデルに基づいた、当該テキスト構成単語が出現する確率が高くなるほど大きくなる値を有する単語出現度を補正するための重み係数を、当該テキスト構成単語が重要である程度を表す単語重要度に基づいて算出し、上記算出された重み係数と、上記単語出現度と、に基づいて、上記統計的言語モデルの上記テキストに対するパープレキシティを算出する方法である。また、本発明の他の形態であるパープレキシティ算出プログラムは、情報処理装置に、テキストを構成する複数のテキスト構成単語のそれぞれに対して、単語が出現する確率を表す統計的言語モデルに基づいた、当該テキスト構成単語が出現する確率が高くなるほど大きくなる値を有する単語出現度を補正するための重み係数を、当該テキスト構成単語が重要である程度を表す単語重要度に基づいて算出する重み係数算出手段と、上記算出された重み係数と、上記単語出現度と、に基づいて、上記統計的言語モデルの上記テキストに対するパープレキシティを算出するパープレキシティ算出手段と、を実現させるためのプログラムである。また、本発明の他の形態である統計的言語モデル選択装置は、単語が出現する確率を表す統計的言語モデルを複数記憶する統計的言語モデル記憶手段と、テキストを構成する複数のテキスト構成単語のそれぞれに対して、上記統計的言語モデルに基づいた、当該テキスト構成単語が出現する確率が高くなるほど大きくなる値を有する単語出現度を補正するための重み係数を、当該テキスト構成単語が重要である程度を表す単語重要度に基づいて算出する処理を、上記記憶されている複数の統計的言語モデルのそれぞれに対して行う重み係数算出手段と、上記記憶されている複数の統計的言語モデルのそれぞれに対して、上記算出された重み係数と、上記単語出現度と、に基づいて、当該統計的言語モデルの上記テキストに対するパープレキシティを算出するパープレキシティ算出手段と、上記算出されたパープレキシティに基づいて、上記記憶されている複数の統計的言語モデルの中から1つの統計的言語モデルを選択する統計的言語モデル選択手段と、を備える。また、本発明の他の形態である統計的言語モデル選択方法は、テキストを構成する複数のテキスト構成単語のそれぞれに対して、単語が出現する確率を表す統計的言語モデルに基づいた、当該テキスト構成単語が出現する確率が高くなるほど大きくなる値を有する単語出現度を補正するための重み係数を、当該テキスト構成単語が重要である程度を表す単語重要度に基づいて算出する処理を、記憶装置に記憶されている複数の統計的言語モデルのそれぞれに対して行い、上記記憶されている複数の統計的言語モデルのそれぞれに対して、上記算出された重み係数と、上記単語出現度と、に基づいて、当該統計的言語モデルの上記テキストに対するパープレキシティを算出し、上記算出されたパープレキシティに基づいて、上記記憶されている複数の統計的言語モデルの中から1つの統計的言語モデルを選択する方法である。また、本発明の他の形態である統計的言語モデル選択プログラムは、情報処理装置に、テキストを構成する複数のテキスト構成単語のそれぞれに対して、単語が出現する確率を表す統計的言語モデルに基づいた、当該テキスト構成単語が出現する確率が高くなるほど大きくなる値を有する単語出現度を補正するための重み係数を、当該テキスト構成単語が重要である程度を表す単語重要度に基づいて算出する処理を、記憶装置に記憶されている複数の統計的言語モデルのそれぞれに対して行う重み係数算出手段と、上記記憶されている複数の統計的言語モデルのそれぞれに対して、上記算出された重み係数と、上記単語出現度と、に基づいて、当該統計的言語モデルの上記テキストに対するパープレキシティを算出するパープレキシティ算出手段と、上記算出されたパープレキシティに基づいて、上記記憶されている複数の統計的言語モデルの中から1つの統計的言語モデルを選択する統計的言語モデル選択手段と、を実現させるためのプログラムである。また、本発明の他の形態である統計的言語モデル生成装置は、単語が出現する確率を表す統計的言語モデルを複数記憶する統計的言語モデル記憶手段と、上記記憶されている複数の統計的言語モデルのうちの少なくとも2つを混合した統計的言語モデルを生成する統計的言語モデル混合手段と、テキストを構成する複数のテキスト構成単語のそれぞれに対して、上記生成された統計的言語モデルに基づいた、当該テキスト構成単語が出現する確率が高くなるほど大きくなる値を有する単語出現度を補正するための重み係数を、当該テキスト構成単語が重要である程度を表す単語重要度に基づいて算出する重み係数算出手段と、上記算出された重み係数と、上記単語出現度と、に基づいて、上記生成された統計的言語モデルの上記テキストに対するパープレキシティを算出するパープレキシティ算出手段と、を備え、上記統計的言語モデル混合手段は、上記算出されたパープレキシティが、予め設定された閾値よりも大きい場合、上記統計的言語モデルを生成し直すように構成される。また、本発明の他の形態である統計的言語モデル生成方法は、単語が出現する確率を表す統計的言語モデルであって、記憶装置に記憶されている複数の統計的言語モデルのうちの少なくとも2つを混合した統計的言語モデルを生成し、テキストを構成する複数のテキスト構成単語のそれぞれに対して、上記生成された統計的言語モデルに基づいた、当該テキスト構成単語が出現する確率が高くなるほど大きくなる値を有する単語出現度を補正するための重み係数を、当該テキスト構成単語が重要である程度を表す単語重要度に基づいて算出し、上記算出された重み係数と、上記単語出現度と、に基づいて、上記生成された統計的言語モデルの上記テキストに対するパープレキシティを算出し、上記算出されたパープレキシティが、予め設定された閾値よりも大きい場合、上記統計的言語モデルを生成し直す方法である。また、本発明の他の形態である統計的言語モデル生成プログラムは、情報処理装置に、単語が出現する確率を表す統計的言語モデルであって、記憶装置に記憶されている複数の統計的言語モデルのうちの少なくとも2つを混合した統計的言語モデルを生成する統計的言語モデル混合手段と、テキストを構成する複数のテキスト構成単語のそれぞれに対して、上記生成された統計的言語モデルに基づいた、当該テキスト構成単語が出現する確率が高くなるほど大きくなる値を有する単語出現度を補正するための重み係数を、当該テキスト構成単語が重要である程度を表す単語重要度に基づいて算出する重み係数算出手段と、上記算出された重み係数と、上記単語出現度と、に基づいて、上記生成された統計的言語モデルの上記テキストに対するパープレキシティを算出するパープレキシティ算出手段と、を実現させるとともに、上記統計的言語モデル混合手段は、上記算出されたパープレキシティが、予め設定された閾値よりも大きい場合、上記統計的言語モデルを生成し直すように構成される。また、本発明の他の形態である統計的言語モデル生成装置は、単語が出現する確率を表す統計的言語モデルを記憶する統計的言語モデル記憶手段と、テキストを構成する複数のテキスト構成単語のそれぞれに対して、上記記憶されている統計的言語モデルに基づいた、当該テキスト構成単語が出現する確率が高くなるほど大きくなる値を有する単語出現度を補正するための重み係数を、当該テキスト構成単語が重要である程度を表す単語重要度に基づいて算出する重み係数算出手段と、上記算出された重み係数と、上記単語出現度と、に基づいて、上記記憶されている統計的言語モデルの上記テキストに対するパープレキシティを算出するパープレキシティ算出手段と、上記算出されたパープレキシティが、予め設定された閾値以下である上記テキストに基づいて上記統計的言語モデルを生成する統計的言語モデル生成手段と、を備える。また、本発明の他の形態である統計的言語モデル生成方法は、テキストを構成する複数のテキスト構成単語のそれぞれに対して、単語が出現する確率を表し且つ記憶装置に記憶されている統計的言語モデルに基づいた、当該テキスト構成単語が出現する確率が高くなるほど大きくなる値を有する単語出現度を補正するための重み係数を、当該テキスト構成単語が重要である程度を表す単語重要度に基づいて算出し、上記算出された重み係数と、上記単語出現度と、に基づいて、上記記憶されている統計的言語モデルの上記テキストに対するパープレキシティを算出し、上記算出されたパープレキシティが、予め設定された閾値以下である上記テキストに基づいて上記統計的言語モデルを生成する方法である。また、本発明の他の形態である統計的言語モデル生成プログラムは、情報処理装置に、テキストを構成する複数のテキスト構成単語のそれぞれに対して、単語が出現する確率を表し且つ記憶装置に記憶されている統計的言語モデルに基づいた、当該テキスト構成単語が出現する確率が高くなるほど大きくなる値を有する単語出現度を補正するための重み係数を、当該テキスト構成単語が重要である程度を表す単語重要度に基づいて算出する重み係数算出手段と、上記算出された重み係数と、上記単語出現度と、に基づいて、上記記憶されている統計的言語モデルの上記テキストに対するパープレキシティを算出するパープレキシティ算出手段と、上記算出されたパープレキシティが、予め設定された閾値以下である上記テキストに基づいて上記統計的言語モデルを生成する統計的言語モデル生成手段と、を実現させるためのプログラムである。本発明は、以上のように構成されることにより、単語が重要である程度を反映したパープレキシティを算出することができる。以下、本発明に係る、パープレキシティ算出装置、パープレキシティ算出方法、パープレキシティ算出プログラム、統計的言語モデル選択装置、統計的言語モデル選択方法、統計的言語モデル選択プログラム、統計的言語モデル生成装置、統計的言語モデル生成方法、及び、統計的言語モデル生成プログラム、の各実施形態について図1~図9を参照しながら説明する。<第1実施形態>構成図1に示したように、第1実施形態に係るパープレキシティ算出装置100は、情報処理装置である。例えば、パープレキシティ算出装置100は、パーソナルコンピュータ、携帯電話端末、PHSPersonalHandyphoneSystem、PDAPersonalDataAssistance、PersonalDigitalAssistant、カーナビゲーション端末、又は、ゲーム端末等であってもよい。パープレキシティ算出装置100は、図示しない中央処理装置CPU;CentralProcessingUnit、及び、記憶装置メモリ及びハードディスク駆動装置HDD;HardDiskDriveを備える。パープレキシティ算出装置100は、記憶装置に記憶されているプログラムをCPUが実行することにより、後述する機能を実現するように構成されている。機能図1は、上記のように構成されたパープレキシティ算出装置100の機能を表すブロック図である。パープレキシティ算出装置100の機能は、単語重要度記憶部10と、統計的言語モデル記憶部統計的言語モデル記憶手段11と、テキスト記憶部12と、重み係数算出部重み係数算出手段101と、パープレキシティ算出部パープレキシティ算出手段102と、を含む。なお、重み係数算出部101、及び、パープレキシティ算出部102は、パープレキシティ算出装置100のCPUがプログラムを実行することにより実現される。単語重要度記憶部10は、単語が重要である程度を表す単語重要度を予め記憶する。本例では、単語重要度は、単語が重要である程度が高くなるほど大きくなる値を有する。本例では、単語重要度は、tf-idfTermFrequency-InverseDocumentFrequency値である。なお、単語重要度は、tfTermFrequency値、又は、idfInverseDocumentFrequency値、であってもよい。また、単語重要度は、統計的言語モデルを生成する際に用いられる、単語が重要である程度を表すスコア値例えば、単語の重要らしさを出力する確率モデルの出力値等に基づく値であってもよい。統計的言語モデル記憶部11は、単語が出現する確率単語の出現しやすさを表す統計的言語モデルを予め記憶する。本例では、パープレキシティ算出装置100は、統計的言語モデルとして、NグラムモデルN-gramモデルを用いる。Nグラムモデルは、単語列複数の単語からなるテキストにおける、N番目の単語の出現生起が、その単語の直前に配置されたN-1個の単語にのみ依存することを仮定することにより構築されたモデルである。Nグラムモデルは、N番目の単語が出現する確率を、その単語の直前に配置されたN-1個の単語を条件とした条件付確率により規定するモデルである。本例では、Nグラムモデルのうち、N=2であるバイグラムモデルを例に説明する。テキスト記憶部12は、単語列複数の単語からなるテキストを予め記憶する。本例では、テキスト記憶部12は、複数の単語からなる文の集合を、テキストとして予め記憶している。重み係数算出部101は、テキスト記憶部12に記憶されているテキストを構成する複数の単語テキスト構成単語のそれぞれに対して、重み係数を算出する。重み係数は、単語出現度を補正するための係数である。単語出現度は、統計的言語モデルに基づいた値であり、且つ、テキスト構成単語が出現する確率が高くなるほど大きくなる値を有する。重み係数算出部101は、単語重要度記憶部10に記憶されている、テキスト構成単語に対する単語重要度に基づいて、当該テキスト構成単語に対する重み係数を算出する。本例では、重み係数算出部101は、単語重要度が大きくなるほど小さくなる値を重み係数として算出する。また、本例では、重み係数算出部101は、単語重要度に対して単調に変化する値を有する関数を用いて重み係数を算出する。具体的には、本例では、重み係数算出部101は、指数関数を用いた数式3に基づいて重み係数を算出する。xは、単語重要度であり、kiは、i番目の単語に対する重み係数である。なお、重み係数算出部101は、多項式関数、べき乗関数、又は、シグモイド関数等を用いて重み係数を算出するように構成されていてもよい。また、重み係数算出部101は、上限値及び下限値を有し、且つ、単調に変化する関数を用いて重み係数を算出するように構成されていてもよい。パープレキシティ算出部102は、重み係数算出部101により算出された重み係数と、単語出現度と、に基づいて、統計的言語モデル記憶部11に記憶されている統計的言語モデルの、テキスト記憶部12に記憶されているテキストに対するパープレキシティテストセットパープレキシティtest-setperplexityを算出する。本例では、パープレキシティ算出部102は、重み係数が小さくなるほど小さくなる値をパープレキシティとして算出する。また、本例では、パープレキシティ算出部102は、重み係数を単語出現度に乗じた値に基づいてパープレキシティを算出する。具体的には、本例では、パープレキシティ算出部102は、数式4及び数式5に基づいてパープレキシティを算出する。数式4及び数式5において、wiは、テキストに含まれる単語であり、Pwi|wi-1は、単語が出現する確率単語の出現しやすさであり、log2Pwi|wi-1は、単語出現度であり、Nは、テキストに含まれる単語の総数であり、H’は、テキストに含まれる単語の出現しやすさから求められる言語のエントロピーである。作動次に、図2に示したフローチャートを参照しながら、パープレキシティ算出装置100の作動について説明する。パープレキシティ算出装置100は、記憶装置に記憶されている単語重要度、統計的言語モデル、及び、テキストを読み出すことにより入力するステップS11。次いで、パープレキシティ算出装置100は、入力されたテキストを構成する複数の単語テキスト構成単語のそれぞれに対して、重み係数を算出するステップS12。例えば、東京という単語の単語重要度が3.0である場合、東京という単語に対する重み係数として、パープレキシティ算出装置100は、kiwi=exp-3.0≒0.05を算出する。そして、パープレキシティ算出装置100は、入力された統計的言語モデルに基づいて、テキスト構成単語のそれぞれに対して、単語出現度を算出する。更に、パープレキシティ算出装置100は、算出された重み係数と、算出された単語出現度と、に基づいて、統計的言語モデルの、入力されたテキストに対するパープレキシティを算出するステップS13。以上、説明したように、本発明の第1実施形態に係るパープレキシティ算出装置100によれば、単語が重要である程度が反映されたパープレキシティを算出することができる。これにより、例えば、単語重要度が比較的高い単語に対して、統計的言語モデルがテキストを表す程度を適切に評価することができる。また、例えば、算出されたパープレキシティに基づいて統計的言語モデルを選択又は生成した場合において、統計的言語モデルを用いた言語処理の処理精度が、単語重要度が比較的高い単語に対して低下することを回避することができる。<第2実施形態>次に、本発明の第2実施形態に係る統計的言語モデル選択装置について説明する。第2実施形態に係る統計的言語モデル選択装置は、上記第1実施形態に係るパープレキシティ算出装置に対して、算出されたパープレキシティに基づいて統計的言語モデルを選択する点において相違している。従って、以下、かかる相違点を中心として説明する。構成統計的言語モデル選択装置は、第1実施形態に係るパープレキシティ算出装置100と同様の構成を有する情報処理装置である。機能図3は、統計的言語モデル選択装置200の機能を表すブロック図である。統計的言語モデル選択装置200の機能は、第1実施形態に係るパープレキシティ算出装置100の機能に加えて、統計的言語モデル選択部統計的言語モデル選択手段201を含む。第2実施形態に係る統計的言語モデル記憶部11は、統計的言語モデルを予め複数記憶する。第2実施形態に係る重み係数算出部101は、複数のテキスト構成単語のそれぞれに対して、統計的言語モデルに基づく単語出現度を補正するための重み係数を、単語重要度記憶部10に記憶されている単語重要度に基づいて算出する処理を、統計的言語モデル記憶部11に記憶されている複数の統計的言語モデルのそれぞれに対して行。第2実施形態に係るパープレキシティ算出部102は、統計的言語モデル記憶部11に記憶されている複数の統計的言語モデルのそれぞれに対して、重み係数算出部101により算出された重み係数と、単語出現度と、に基づいて、当該統計的言語モデルのテキストに対するパープレキシティを算出する。統計的言語モデル選択部201は、パープレキシティ算出部102により算出されたパープレキシティに基づいて、統計的言語モデル記憶部11に記憶されている複数の統計的言語モデルの中から1つの統計的言語モデルを選択する。本例では、統計的言語モデル選択部201は、算出されたパープレキシティが最小の統計的言語モデルを選択する。作動次に、図4に示したフローチャートを参照しながら、統計的言語モデル選択装置200の作動について説明する。統計的言語モデル選択装置200は、第1実施形態に係るパープレキシティ算出装置100と同様のステップS11~ステップS13を実行することにより、統計的言語モデル記憶部11に記憶されている複数の統計的言語モデルのそれぞれに対して、パープレキシティを算出する。次いで、統計的言語モデル選択装置200は、算出されたパープレキシティが最小となる統計的言語モデルを選択するステップS21。そして、統計的言語モデル選択装置200は、選択された統計的言語モデルを特定するための情報を出力する。以上、説明したように、本発明の第2実施形態に係る統計的言語モデル選択装置200によれば、単語が重要である程度が反映されたパープレキシティを算出することができる。これにより、単語重要度が比較的高い単語に対して、統計的言語モデルがテキストを表す程度を適切に評価することができる。この結果、単語重要度が比較的高い単語に対して適切な統計的言語モデルを選択することができる。<第3実施形態>次に、本発明の第3実施形態に係る統計的言語モデル生成装置について説明する。第3実施形態に係る統計的言語モデル生成装置は、上記第2実施形態に係る統計的言語モデル選択装置に対して、統計的言語モデルを生成する点において相違している。従って、以下、かかる相違点を中心として説明する。構成統計的言語モデル生成装置は、第2実施形態に係る統計的言語モデル選択装置200と同様の構成を有する情報処理装置である。機能図5は、統計的言語モデル生成装置300の機能を表すブロック図である。統計的言語モデル生成装置300の機能は、第2実施形態に係る統計的言語モデル選択装置200の機能に加えて、統計的言語モデル混合部統計的言語モデル混合手段301を含む。第3実施形態に係る統計的言語モデル記憶部11は、統計的言語モデルを予め複数記憶する。統計的言語モデル混合部301は、統計的言語モデル記憶部11に記憶されている複数の統計的言語モデルのうちの少なくとも2つを混合した統計的言語モデルを生成する。本例では、統計的言語モデル混合部301は、複数の統計的言語モデルのそれぞれが表す、単語が出現する確率を線形補間することにより、1つの統計的言語モデルを生成する。確率を線形補間する技術として、例えば、非特許文献2等に記載の技術を用いることができる。鹿野清宏、他著、音声認識システム、オーム社、2001年5月15日、p59~61なお、統計的言語モデル混合部301は、パープレキシティ算出部102により算出されるパープレキシティに基づいて、統計的言語モデルを混合するように構成されていてもよい。この技術として、例えば、非特許文献3等に記載の技術を用いることができる。BoJuneHsu、JamesGlass、IterativeLanguageModelEstimationEfficientDataStructureAlgorithms、ProcInterspeech、Brisbane、Australia、2008年9月第3実施形態に係る重み係数算出部101は、複数のテキスト構成単語のそれぞれに対して、統計的言語モデル混合部301により生成された統計的言語モデルに基づく単語出現度を補正するための重み係数を、単語重要度記憶部10に記憶されている単語重要度に基づいて算出する。第3実施形態に係るパープレキシティ算出部102は、重み係数算出部101により算出された重み係数と、単語出現度と、に基づいて、統計的言語モデル混合部301により生成された統計的言語モデルのテキストに対するパープレキシティを算出する。第3実施形態に係る統計的言語モデル選択部201は、パープレキシティ算出部102により算出されたパープレキシティが、予め設定された閾値よりも大きい場合、統計的言語モデル混合部301に統計的言語モデルを生成し直させる。一方、統計的言語モデル選択部201は、パープレキシティ算出部102により算出されたパープレキシティが上記閾値以下である場合、統計的言語モデル混合部301により生成された統計的言語モデルを特定するための情報を出力する。作動次に、図6に示したフローチャートを参照しながら、統計的言語モデル生成装置300の作動について説明する。先ず、統計的言語モデル生成装置300は、記憶されている複数の統計的言語モデルのうちの少なくとも2つを混合した統計的言語モデルを生成するステップS31。次いで、統計的言語モデル生成装置300は、第2実施形態に係る統計的言語モデル選択装置200と同様のステップS11~ステップS13を実行することにより、生成された統計的言語モデルに対するパープレキシティを算出する。そして、統計的言語モデル生成装置300は、算出されたパープレキシティが閾値以下であるか否かを判定するステップS32。算出されたパープレキシティが閾値以下である場合、統計的言語モデル生成装置300は、生成された統計的言語モデルを特定するための情報を出力する。一方、算出されたパープレキシティが閾値よりも大きい場合、統計的言語モデル生成装置300は、ステップS31へ戻り、ステップS31~ステップS32の処理を繰り返し実行することにより、統計的言語モデルを生成し直す。以上、説明したように、本発明の第3実施形態に係る統計的言語モデル生成装置300によれば、単語が重要である程度が反映されたパープレキシティを算出することができる。これにより、単語重要度が比較的高い単語に対して、統計的言語モデルがテキストを表す程度を適切に評価することができる。この結果、単語重要度が比較的高い単語に対して適切な統計的言語モデルを生成することができる。<第4実施形態>次に、本発明の第4実施形態に係る統計的言語モデル生成装置について説明する。第4実施形態に係る統計的言語モデル生成装置は、上記第1実施形態に係るパープレキシティ算出装置に対して、パープレキシティに基づいて選択したテキストに基づいて統計的言語モデルを生成する点において相違している。従って、以下、かかる相違点を中心として説明する。構成統計的言語モデル生成装置は、第1実施形態に係るパープレキシティ算出装置100と同様の構成を有する情報処理装置である。機能図7は、統計的言語モデル生成装置400の機能を表すブロック図である。統計的言語モデル生成装置400の機能は、第1実施形態に係るパープレキシティ算出装置100の機能に加えて、テキスト選択部統計的言語モデル生成手段の一部401と、統計的言語モデル生成部統計的言語モデル生成手段の一部402と、を含む。第4実施形態に係るテキスト記憶部12は、複数のテキストを予め記憶する。第4実施形態に係る統計的言語モデル記憶部11は、統計的言語モデルを予め記憶する。第4実施形態に係る重み係数算出部101は、テキスト記憶部12に記憶されている複数のテキストのそれぞれに対して、下記の重み係数算出処理を行う。重み係数算出部101は、重み係数算出処理として、処理対象となるテキストを構成する複数のテキスト構成単語のそれぞれに対して、統計的言語モデル記憶部11に記憶されている統計的言語モデルに基づく単語出現度を補正するための重み係数を、単語重要度記憶部10に記憶されている単語重要度に基づいて算出する処理を行う。第4実施形態に係るパープレキシティ算出部102は、テキスト記憶部12に記憶されているテキストのそれぞれに対して、重み係数算出部101により算出された重み係数と、単語出現度と、に基づいて、統計的言語モデル記憶部11に記憶されている統計的言語モデルの当該テキストに対するパープレキシティを算出する。テキスト選択部401は、パープレキシティ算出部102により算出されたパープレキシティが、予め設定された閾値以下であるテキストを選択する。統計的言語モデル生成部402は、テキスト選択部401により選択されたテキストに基づいて統計的言語モデルを生成する。例えば、統計的言語モデル生成部402は、非特許文献1等に記載の技術を用いて統計的言語モデルを生成する。作動次に、図8に示したフローチャートを参照しながら、統計的言語モデル生成装置400の作動について説明する。統計的言語モデル生成装置400は、第1実施形態に係るパープレキシティ算出装置100と同様のステップS11~ステップS13を実行することにより、テキスト記憶部12に記憶されている複数のテキストのそれぞれに対して、パープレキシティを算出する。次いで、統計的言語モデル生成装置400は、算出されたパープレキシティが上記閾値以下であるテキストを選択するステップS41。そして、統計的言語モデル生成装置400は、選択されたテキストに基づいて統計的言語モデルを生成するステップS42。以上、説明したように、本発明の第4実施形態に係る統計的言語モデル生成装置400によれば、単語が重要である程度が反映されたパープレキシティを算出することができる。これにより、単語重要度が比較的高い単語に対して、統計的言語モデルがテキストを表す程度を適切に評価することができる。従って、適切に選択されたテキストに基づいて統計的言語モデルを生成することができる。この結果、単語重要度が比較的高い単語に対して適切な統計的言語モデルを生成することができる。<第5実施形態>次に、本発明の第5実施形態に係るパープレキシティ算出装置500について図9を参照しながら説明する。第5実施形態に係るパープレキシティ算出装置500は、テキストを構成する複数のテキスト構成単語のそれぞれに対して、単語が出現する確率を表す統計的言語モデルに基づいた、当該テキスト構成単語が出現する確率が高くなるほど大きくなる値を有する単語出現度を補正するための重み係数を、当該テキスト構成単語が重要である程度を表す単語重要度に基づいて算出する重み係数算出部重み係数算出手段501と、上記算出された重み係数と、上記単語出現度と、に基づいて、上記統計的言語モデルの上記テキストに対するパープレキシティを算出するパープレキシティ算出部パープレキシティ算出手段502と、を備える。これによれば、単語が重要である程度が反映されたパープレキシティを算出することができる。これにより、例えば、単語重要度が比較的高い単語に対して、統計的言語モデルがテキストを表す程度を適切に評価することができる。また、例えば、算出されたパープレキシティに基づいて統計的言語モデルを選択又は生成した場合において、統計的言語モデルを用いた言語処理の処理精度が、単語重要度が比較的高い単語に対して低下することを回避することができる。以上、上記実施形態を参照して本願発明を説明したが、本願発明は、上述した実施形態に限定されるものではない。本願発明の構成及び詳細に、本願発明の範囲内において当業者が理解し得る様々な変更をすることができる。なお、上記各実施形態において、パープレキシティ算出装置、統計的言語モデル選択装置、及び、統計的言語モデル生成装置の各機能は、CPUがプログラムソフトウェアを実行することにより実現されていたが、回路等のハードウェアにより実現されていてもよい。また、上記各実施形態においてプログラムは、記憶装置に記憶されていたが、コンピュータが読み取り可能な記録媒体に記憶されていてもよい。例えば、記録媒体は、フレキシブルディスク、光ディスク、光磁気ディスク、及び、半導体メモリ等の可搬性を有する媒体である。また、上記実施形態の他の変形例として、上述した実施形態及び変形例の任意の組み合わせが採用されてもよい。<付記>上記実施形態の一部又は全部は、以下の付記のように記載され得るが、以下には限られない。付記1テキストを構成する複数のテキスト構成単語のそれぞれに対して、単語が出現する確率を表す統計的言語モデルに基づいた、当該テキスト構成単語が出現する確率が高くなるほど大きくなる値を有する単語出現度を補正するための重み係数を、当該テキスト構成単語が重要である程度を表す単語重要度に基づいて算出する重み係数算出手段と、前記算出された重み係数と、前記単語出現度と、に基づいて、前記統計的言語モデルの前記テキストに対するパープレキシティを算出するパープレキシティ算出手段と、を備えるパープレキシティ算出装置。これによれば、単語が重要である程度が反映されたパープレキシティを算出することができる。これにより、例えば、単語重要度が比較的高い単語に対して、統計的言語モデルがテキストを表す程度を適切に評価することができる。また、例えば、算出されたパープレキシティに基づいて統計的言語モデルを選択又は生成した場合において、統計的言語モデルを用いた言語処理の処理精度が、単語重要度が比較的高い単語に対して低下することを回避することができる。付記2付記1に記載のパープレキシティ算出装置であって、前記重み係数算出手段は、前記単語重要度が大きくなるほど小さくなる値を前記重み係数として算出するように構成され、前記パープレキシティ算出手段は、前記重み係数が小さくなるほど小さくなる値を前記パープレキシティとして算出するように構成されたパープレキシティ算出装置。付記3付記2に記載のパープレキシティ算出装置であって、前記パープレキシティ算出手段は、前記重み係数を前記単語出現度に乗じた値に基づいて前記パープレキシティを算出するように構成されたパープレキシティ算出装置。付記4付記1乃至付記3のいずれか一項に記載のパープレキシティ算出装置であって、前記重み係数算出手段は、前記単語重要度に対して単調に変化する値を有する関数を用いて前記重み係数を算出するように構成されたパープレキシティ算出装置。例えば、単語重要度に対して単調に変化する値を有する関数として、指数関数、多項式関数、べき乗関数、又は、シグモイド関数等を用いることができる。付記5付記1乃至付記4のいずれか一項に記載のパープレキシティ算出装置であって、前記重み係数算出手段は、tfTermFrequency値、idfInverseDocumentFrequency値、tf-idfTermFrequency-InverseDocumentFrequency値、及び、前記統計的言語モデルを生成する際に用いられる、単語が重要である程度を表すスコア値、のうちの少なくとも1つに基づく値を、前記単語重要度として用いるように構成されたパープレキシティ算出装置。付記6テキストを構成する複数のテキスト構成単語のそれぞれに対して、単語が出現する確率を表す統計的言語モデルに基づいた、当該テキスト構成単語が出現する確率が高くなるほど大きくなる値を有する単語出現度を補正するための重み係数を、当該テキスト構成単語が重要である程度を表す単語重要度に基づいて算出し、前記算出された重み係数と、前記単語出現度と、に基づいて、前記統計的言語モデルの前記テキストに対するパープレキシティを算出する、パープレキシティ算出方法。付記7付記6に記載のパープレキシティ算出方法であって、前記単語重要度が大きくなるほど小さくなる値を前記重み係数として算出し、前記重み係数が小さくなるほど小さくなる値を前記パープレキシティとして算出する、パープレキシティ算出方法。付記8情報処理装置に、テキストを構成する複数のテキスト構成単語のそれぞれに対して、単語が出現する確率を表す統計的言語モデルに基づいた、当該テキスト構成単語が出現する確率が高くなるほど大きくなる値を有する単語出現度を補正するための重み係数を、当該テキスト構成単語が重要である程度を表す単語重要度に基づいて算出する重み係数算出手段と、前記算出された重み係数と、前記単語出現度と、に基づいて、前記統計的言語モデルの前記テキストに対するパープレキシティを算出するパープレキシティ算出手段と、を実現させるためのパープレキシティ算出プログラム。付記9付記8に記載のパープレキシティ算出プログラムであって、前記重み係数算出手段は、前記単語重要度が大きくなるほど小さくなる値を前記重み係数として算出するように構成され、前記パープレキシティ算出手段は、前記重み係数が小さくなるほど小さくなる値を前記パープレキシティとして算出するように構成されたパープレキシティ算出プログラム。付記10単語が出現する確率を表す統計的言語モデルを複数記憶する統計的言語モデル記憶手段と、テキストを構成する複数のテキスト構成単語のそれぞれに対して、前記統計的言語モデルに基づいた、当該テキスト構成単語が出現する確率が高くなるほど大きくなる値を有する単語出現度を補正するための重み係数を、当該テキスト構成単語が重要である程度を表す単語重要度に基づいて算出する処理を、前記記憶されている複数の統計的言語モデルのそれぞれに対して行う重み係数算出手段と、前記記憶されている複数の統計的言語モデルのそれぞれに対して、前記算出された重み係数と、前記単語出現度と、に基づいて、当該統計的言語モデルの前記テキストに対するパープレキシティを算出するパープレキシティ算出手段と、前記算出されたパープレキシティに基づいて、前記記憶されている複数の統計的言語モデルの中から1つの統計的言語モデルを選択する統計的言語モデル選択手段と、を備える統計的言語モデル選択装置。これによれば、単語が重要である程度が反映されたパープレキシティを算出することができる。これにより、単語重要度が比較的高い単語に対して、統計的言語モデルがテキストを表す程度を適切に評価することができる。この結果、単語重要度が比較的高い単語に対して適切な統計的言語モデルを選択することができる。付記11テキストを構成する複数のテキスト構成単語のそれぞれに対して、単語が出現する確率を表す統計的言語モデルに基づいた、当該テキスト構成単語が出現する確率が高くなるほど大きくなる値を有する単語出現度を補正するための重み係数を、当該テキスト構成単語が重要である程度を表す単語重要度に基づいて算出する処理を、記憶装置に記憶されている複数の統計的言語モデルのそれぞれに対して行い、前記記憶されている複数の統計的言語モデルのそれぞれに対して、前記算出された重み係数と、前記単語出現度と、に基づいて、当該統計的言語モデルの前記テキストに対するパープレキシティを算出し、前記算出されたパープレキシティに基づいて、前記記憶されている複数の統計的言語モデルの中から1つの統計的言語モデルを選択する、統計的言語モデル選択方法。付記12情報処理装置に、テキストを構成する複数のテキスト構成単語のそれぞれに対して、単語が出現する確率を表す統計的言語モデルに基づいた、当該テキスト構成単語が出現する確率が高くなるほど大きくなる値を有する単語出現度を補正するための重み係数を、当該テキスト構成単語が重要である程度を表す単語重要度に基づいて算出する処理を、記憶装置に記憶されている複数の統計的言語モデルのそれぞれに対して行う重み係数算出手段と、前記記憶されている複数の統計的言語モデルのそれぞれに対して、前記算出された重み係数と、前記単語出現度と、に基づいて、当該統計的言語モデルの前記テキストに対するパープレキシティを算出するパープレキシティ算出手段と、前記算出されたパープレキシティに基づいて、前記記憶されている複数の統計的言語モデルの中から1つの統計的言語モデルを選択する統計的言語モデル選択手段と、を実現させるための統計的言語モデル選択プログラム。付記13単語が出現する確率を表す統計的言語モデルを複数記憶する統計的言語モデル記憶手段と、前記記憶されている複数の統計的言語モデルのうちの少なくとも2つを混合した統計的言語モデルを生成する統計的言語モデル混合手段と、テキストを構成する複数のテキスト構成単語のそれぞれに対して、前記生成された統計的言語モデルに基づいた、当該テキスト構成単語が出現する確率が高くなるほど大きくなる値を有する単語出現度を補正するための重み係数を、当該テキスト構成単語が重要である程度を表す単語重要度に基づいて算出する重み係数算出手段と、前記算出された重み係数と、前記単語出現度と、に基づいて、前記生成された統計的言語モデルの前記テキストに対するパープレキシティを算出するパープレキシティ算出手段と、を備え、前記統計的言語モデル混合手段は、前記算出されたパープレキシティが、予め設定された閾値よりも大きい場合、前記統計的言語モデルを生成し直すように構成された統計的言語モデル生成装置。これによれば、単語が重要である程度が反映されたパープレキシティを算出することができる。これにより、単語重要度が比較的高い単語に対して、統計的言語モデルがテキストを表す程度を適切に評価することができる。この結果、単語重要度が比較的高い単語に対して適切な統計的言語モデルを生成することができる。付記14単語が出現する確率を表す統計的言語モデルであって、記憶装置に記憶されている複数の統計的言語モデルのうちの少なくとも2つを混合した統計的言語モデルを生成し、テキストを構成する複数のテキスト構成単語のそれぞれに対して、前記生成された統計的言語モデルに基づいた、当該テキスト構成単語が出現する確率が高くなるほど大きくなる値を有する単語出現度を補正するための重み係数を、当該テキスト構成単語が重要である程度を表す単語重要度に基づいて算出し、前記算出された重み係数と、前記単語出現度と、に基づいて、前記生成された統計的言語モデルの前記テキストに対するパープレキシティを算出し、前記算出されたパープレキシティが、予め設定された閾値よりも大きい場合、前記統計的言語モデルを生成し直す、統計的言語モデル生成方法。付記15情報処理装置に、単語が出現する確率を表す統計的言語モデルであって、記憶装置に記憶されている複数の統計的言語モデルのうちの少なくとも2つを混合した統計的言語モデルを生成する統計的言語モデル混合手段と、テキストを構成する複数のテキスト構成単語のそれぞれに対して、前記生成された統計的言語モデルに基づいた、当該テキスト構成単語が出現する確率が高くなるほど大きくなる値を有する単語出現度を補正するための重み係数を、当該テキスト構成単語が重要である程度を表す単語重要度に基づいて算出する重み係数算出手段と、前記算出された重み係数と、前記単語出現度と、に基づいて、前記生成された統計的言語モデルの前記テキストに対するパープレキシティを算出するパープレキシティ算出手段と、を実現させるとともに、前記統計的言語モデル混合手段は、前記算出されたパープレキシティが、予め設定された閾値よりも大きい場合、前記統計的言語モデルを生成し直すように構成された統計的言語モデル生成プログラム。付記16単語が出現する確率を表す統計的言語モデルを記憶する統計的言語モデル記憶手段と、テキストを構成する複数のテキスト構成単語のそれぞれに対して、前記記憶されている統計的言語モデルに基づいた、当該テキスト構成単語が出現する確率が高くなるほど大きくなる値を有する単語出現度を補正するための重み係数を、当該テキスト構成単語が重要である程度を表す単語重要度に基づいて算出する重み係数算出手段と、前記算出された重み係数と、前記単語出現度と、に基づいて、前記記憶されている統計的言語モデルの前記テキストに対するパープレキシティを算出するパープレキシティ算出手段と、前記算出されたパープレキシティが、予め設定された閾値以下である前記テキストに基づいて前記統計的言語モデルを生成する統計的言語モデル生成手段と、を備える統計的言語モデル生成装置。これによれば、単語が重要である程度が反映されたパープレキシティを算出することができる。これにより、単語重要度が比較的高い単語に対して、統計的言語モデルがテキストを表す程度を適切に評価することができる。従って、適切に選択されたテキストに基づいて統計的言語モデルを生成することができる。この結果、単語重要度が比較的高い単語に対して適切な統計的言語モデルを生成することができる。付記17テキストを構成する複数のテキスト構成単語のそれぞれに対して、単語が出現する確率を表し且つ記憶装置に記憶されている統計的言語モデルに基づいた、当該テキスト構成単語が出現する確率が高くなるほど大きくなる値を有する単語出現度を補正するための重み係数を、当該テキスト構成単語が重要である程度を表す単語重要度に基づいて算出し、前記算出された重み係数と、前記単語出現度と、に基づいて、前記記憶されている統計的言語モデルの前記テキストに対するパープレキシティを算出し、前記算出されたパープレキシティが、予め設定された閾値以下である前記テキストに基づいて前記統計的言語モデルを生成する、統計的言語モデル生成方法。付記18情報処理装置に、テキストを構成する複数のテキスト構成単語のそれぞれに対して、単語が出現する確率を表し且つ記憶装置に記憶されている統計的言語モデルに基づいた、当該テキスト構成単語が出現する確率が高くなるほど大きくなる値を有する単語出現度を補正するための重み係数を、当該テキスト構成単語が重要である程度を表す単語重要度に基づいて算出する重み係数算出手段と、前記算出された重み係数と、前記単語出現度と、に基づいて、前記記憶されている統計的言語モデルの前記テキストに対するパープレキシティを算出するパープレキシティ算出手段と、前記算出されたパープレキシティが、予め設定された閾値以下である前記テキストに基づいて前記統計的言語モデルを生成する統計的言語モデル生成手段と、を実現させるための統計的言語モデル生成プログラム。なお、本発明は、日本国にて2010年5月20日に出願された特願2010-116171の特許出願に基づく優先権主張の利益を享受するものであり、当該特許出願にて開示された内容のすべてが本明細書に含まれるものとする。