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。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。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。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。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。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。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。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。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。ところで、上述した各方式には、以下のような問題がある。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。<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。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。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。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。<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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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。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6a及びbを参照して説明する。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6aは更新前の学習データを表し、図6b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6a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6a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。尚、図6a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。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。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6a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。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6a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6aには医学及び化学分野共に2だった評価値を、図6bに示す学習データの如く、3=21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。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。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6a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。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。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7a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7aは更新前の全体領域に関する学習データを表し、図7bは更新後の全体領域に関する学習データを表す。上述した例では、図6a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7a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=901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=801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。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。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。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。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、CPU11CentralProcessingUnit、ディスプレイ12、通信インタフェースI/F13、ROMReadOnlyMemory14、RAMRandomAccessMemory15、及びハードディスク装置HD16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。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。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。