JP2015005011A - 情報処理装置、情報処理方法及び情報処理プログラム - Google Patents
情報処理装置、情報処理方法及び情報処理プログラム Download PDFInfo
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Abstract
【課題】検索サービスにおいて翻訳品質が求められる検索クエリ内の単語の翻訳の正確性を推定するようにした情報処理装置を提供する。
【解決手段】情報処理装置のクエリ受付手段は、第１の言語で記載された原Ｗｅｂページを機械翻訳システムによって第２の言語に翻訳した翻訳Ｗｅｂページに対して検索を行うための、第２の言語の単語を含む検索クエリを受け付け、対訳記憶手段は、機械翻訳システムが原Ｗｅｂページから翻訳Ｗｅｂページの翻訳に用いた第１の言語の単語と対訳である第２の言語の単語を記憶しており、ログ記憶手段は、クエリ受付手段によって受け付けられた検索クエリによって検索された翻訳Ｗｅｂページに対する操作者の操作のログを記憶しており、推定手段は、ログ記憶手段に記憶されているログを用いて、クエリ受付手段によって受け付けられた検索クエリ内の単語に対応する対訳記憶手段に記憶されている対訳の正確性を推定する。
【選択図】図１
【解決手段】情報処理装置のクエリ受付手段は、第１の言語で記載された原Ｗｅｂページを機械翻訳システムによって第２の言語に翻訳した翻訳Ｗｅｂページに対して検索を行うための、第２の言語の単語を含む検索クエリを受け付け、対訳記憶手段は、機械翻訳システムが原Ｗｅｂページから翻訳Ｗｅｂページの翻訳に用いた第１の言語の単語と対訳である第２の言語の単語を記憶しており、ログ記憶手段は、クエリ受付手段によって受け付けられた検索クエリによって検索された翻訳Ｗｅｂページに対する操作者の操作のログを記憶しており、推定手段は、ログ記憶手段に記憶されているログを用いて、クエリ受付手段によって受け付けられた検索クエリ内の単語に対応する対訳記憶手段に記憶されている対訳の正確性を推定する。
【選択図】図１
Description
本発明は、機械翻訳で翻訳された文に含まれる単語の対訳の正しさを推定する情報処理装置、情報処理方法及び情報処理プログラムに関する。
インターネットにおけるＷｅｂページにおいて、ユーザが用いる言語（母国語）とは異なる言語（外国語）で作成されたＷｅｂページを翻訳して、その翻訳したＷｅｂページを検索できるようにすることが行われている。その翻訳は、一般的に機械翻訳システムが用いられている。機械翻訳システムを用いた翻訳の場合、翻訳者が翻訳を行った場合と比べると、翻訳品質の劣ることが多い。
機械翻訳システムによる翻訳の品質を向上するために、対訳コーパスから統計的に対訳の正しさを推定することが行われている。又は、人手によって作成された対訳辞書を利用すること等が行われている。
また、関連する技術として、特許文献１等がある。
機械翻訳システムによる翻訳の品質を向上するために、対訳コーパスから統計的に対訳の正しさを推定することが行われている。又は、人手によって作成された対訳辞書を利用すること等が行われている。
また、関連する技術として、特許文献１等がある。
特許文献１には、表音文字からなる言語の単語間で文字の表記に基づいて単語意味関係を正確に抽出する単語意味関係抽出装置を提供することを目的とし、データに含まれる単語から、二つの単語によって構成される単語ペアを抽出し、抽出した単語ペアの単語意味関係を判定する単語意味関係抽出装置において、単語意味関係辞書に登録された単語意味関係単語ペアの単語から複数の文字からなる意味素を抽出し、前記単語意味関係単語ペアの単語の意味素間の類似度を算出し、意味素間の類似度に基づいてデータから抽出された単語ペアの類似度を算出し、単語ペアの類似度に基づいて単語ペアの単語意味関係を判定することが開示されている。
人手による対訳辞書、対訳コーパスともに、それを用意するのにコストが掛かる。また、対訳辞書を用いる場合、訳語に曖昧性がある単語は誤って翻訳される可能性がある。そして、対訳コーパスを用いる場合、翻訳確率は基本的には出現頻度に依存するため頻度の低い語は誤って訳される可能性がある。また、検索サービスにおいては、検索クエリ内の単語についての翻訳の正確性が求められている。
本発明は、このような背景技術の状況の中でなされたもので、検索サービスにおいて翻訳品質が求められる検索クエリ内の単語の翻訳の正確性を推定するようにした情報処理装置、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目的としている。
本発明は、このような背景技術の状況の中でなされたもので、検索サービスにおいて翻訳品質が求められる検索クエリ内の単語の翻訳の正確性を推定するようにした情報処理装置、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目的としている。
かかる目的を達成するための本発明の要旨とするところは、次の各項の発明に存する。
［１］の発明は、第１の言語で記載された原Ｗｅｂページを機械翻訳システムによって第２の言語に翻訳した翻訳Ｗｅｂページに対して検索を行うための、該第２の言語の単語を含む検索クエリを受け付けるクエリ受付手段と、前記機械翻訳システムが前記原Ｗｅｂページから前記翻訳Ｗｅｂページの翻訳に用いた第１の言語の単語と対訳である第２の言語の単語を記憶している対訳記憶手段と、前記クエリ受付手段によって受け付けられた検索クエリによって検索された翻訳Ｗｅｂページに対する操作者の操作のログを記憶しているログ記憶手段と、前記ログ記憶手段に記憶されているログを用いて、前記クエリ受付手段によって受け付けられた検索クエリ内の単語に対応する前記対訳記憶手段に記憶されている対訳の正確性を推定する推定手段を具備することを特徴とする情報処理装置である。
［１］の発明は、第１の言語で記載された原Ｗｅｂページを機械翻訳システムによって第２の言語に翻訳した翻訳Ｗｅｂページに対して検索を行うための、該第２の言語の単語を含む検索クエリを受け付けるクエリ受付手段と、前記機械翻訳システムが前記原Ｗｅｂページから前記翻訳Ｗｅｂページの翻訳に用いた第１の言語の単語と対訳である第２の言語の単語を記憶している対訳記憶手段と、前記クエリ受付手段によって受け付けられた検索クエリによって検索された翻訳Ｗｅｂページに対する操作者の操作のログを記憶しているログ記憶手段と、前記ログ記憶手段に記憶されているログを用いて、前記クエリ受付手段によって受け付けられた検索クエリ内の単語に対応する前記対訳記憶手段に記憶されている対訳の正確性を推定する推定手段を具備することを特徴とする情報処理装置である。
［２］の発明は、前記推定手段によって推定された正確性に基づいて、前記対訳記憶手段に記憶されている対訳を変更する対訳変更手段をさらに具備することを特徴とする［１］に記載の情報処理装置である。
［３］の発明は、前記ログ記憶手段は、前記対訳が正しいか否かを示す正解情報を付加して記憶しており、前記ログ記憶手段に記憶された正解情報を教師データとして、該ログ記憶手段に記憶されているログを用いて、前記推定手段における推定処理を学習する学習手段をさらに具備し、前記推定手段は、前記学習手段によって学習された推定処理にしたがって、対訳の正確性を推定することを特徴とする［１］又は［２］に記載の情報処理装置である。
［４］の発明は、対訳記憶手段とログ記憶手段を具備する情報処理装置が行う情報処理方法であって、前記対訳記憶手段は、機械翻訳システムが原Ｗｅｂページから翻訳Ｗｅｂページの翻訳に用いた第１の言語の単語と対訳である第２の言語の単語を記憶しており、第１の言語で記載された原Ｗｅｂページを機械翻訳システムによって第２の言語に翻訳した翻訳Ｗｅｂページに対して検索を行うための、該第２の言語の単語を含む検索クエリを受け付けるクエリ受付ステップと、前記クエリ受付ステップによって受け付けられた検索クエリによって検索された翻訳Ｗｅｂページに対する操作者の操作のログを前記ログ記憶手段に記憶させるステップと、前記ログ記憶手段に記憶されているログを用いて、前記クエリ受付ステップによって受け付けられた検索クエリ内の単語に対応する前記対訳記憶手段に記憶されている対訳の正確性を推定する推定ステップを具備することを特徴とする情報処理方法である。
［５］の発明は、コンピュータを、第１の言語で記載された原Ｗｅｂページを機械翻訳システムによって第２の言語に翻訳した翻訳Ｗｅｂページに対して検索を行うための、該第２の言語の単語を含む検索クエリを受け付けるクエリ受付手段と、前記機械翻訳システムが前記原Ｗｅｂページから前記翻訳Ｗｅｂページの翻訳に用いた第１の言語の単語と対訳である第２の言語の単語を記憶している対訳記憶手段と、前記クエリ受付手段によって受け付けられた検索クエリによって検索された翻訳Ｗｅｂページに対する操作者の操作のログを記憶しているログ記憶手段と、前記ログ記憶手段に記憶されているログを用いて、前記クエリ受付手段によって受け付けられた検索クエリ内の単語に対応する前記対訳記憶手段に記憶されている対訳の正確性を推定する推定手段として機能させるための情報処理プログラムである。
本発明にかかる情報処理装置、情報処理方法及び情報処理プログラムによれば、検索サービスにおいて翻訳品質が求められる検索クエリ内の単語の翻訳の正確性を推定することができる。
以下、図面に基づき本発明を実現するにあたっての好適な各種の実施の形態の例を説明する。
図１は、第１の実施の形態の構成例についての概念的なモジュール構成図を示している。
なお、モジュールとは、一般的に論理的に分離可能なソフトウェア（コンピュータ・プログラム）、ハードウェア等の部品を指す。したがって、本実施の形態におけるモジュールはコンピュータ・プログラムにおけるモジュールのことだけでなく、ハードウェア構成におけるモジュールも指す。それゆえ、本実施の形態は、それらのモジュールとして機能させるためのコンピュータ・プログラム（コンピュータにそれぞれの手順を実行させるためのプログラム、コンピュータをそれぞれの手段として機能させるためのプログラム、コンピュータにそれぞれの機能を実現させるためのプログラム）、システム及び方法の説明をも兼ねている。ただし、説明の都合上、「記憶する」、「記憶させる」、これらと同等の文言を用いるが、これらの文言は、実施の形態がコンピュータ・プログラムの場合は、記憶装置に記憶させる、又は記憶装置に記憶させるように制御するの意である。また、モジュールは機能に一対一に対応していてもよいが、実装においては、１モジュールを１プログラムで構成してもよいし、複数モジュールを１プログラムで構成してもよく、逆に１モジュールを複数プログラムで構成してもよい。また、複数モジュールは１コンピュータによって実行されてもよいし、分散又は並列環境におけるコンピュータによって１モジュールが複数コンピュータで実行されてもよい。なお、１つのモジュールに他のモジュールが含まれていてもよい。また、以下、「接続」とは物理的な接続の他、論理的な接続（データの授受、指示、データ間の参照関係等）の場合にも用いる。「予め定められた」とは、対象としている処理の前に定まっていることをいい、本実施の形態による処理が始まる前はもちろんのこと、本実施の形態による処理が始まった後であっても、対象としている処理の前であれば、そのときの状況・状態に応じて、又はそれまでの状況・状態に応じて定まることの意を含めて用いる。「予め定められた値」が複数ある場合は、それぞれ異なった値であってもよいし、２以上の値（もちろんのことながら、全ての値も含む）が同じであってもよい。
また、システム又は装置とは、複数のコンピュータ、ハードウェア、装置等がネットワーク（一対一対応の通信接続を含む）等の通信手段で接続されて構成されるほか、１つのコンピュータ、ハードウェア、装置等によって実現される場合も含まれる。「装置」と「システム」とは、互いに同義の用語として用いる。もちろんのことながら、「システム」には、人為的な取り決めである社会的な「仕組み」（社会システム）にすぎないものは含まない。
また、各モジュールによる処理毎に又はモジュール内で複数の処理を行う場合はその処理毎に、対象となる情報を記憶装置から読み込み、その処理を行った後に、処理結果を記憶装置に書き出すものである。したがって、処理前の記憶装置からの読み込み、処理後の記憶装置への書き出しについては、説明を省略する場合がある。なお、ここでの記憶装置としては、ハードディスク、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）、外部記憶媒体、通信回線を介した記憶装置、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）内のレジスタ等を含んでいてもよい。
図１は、第１の実施の形態の構成例についての概念的なモジュール構成図を示している。
なお、モジュールとは、一般的に論理的に分離可能なソフトウェア（コンピュータ・プログラム）、ハードウェア等の部品を指す。したがって、本実施の形態におけるモジュールはコンピュータ・プログラムにおけるモジュールのことだけでなく、ハードウェア構成におけるモジュールも指す。それゆえ、本実施の形態は、それらのモジュールとして機能させるためのコンピュータ・プログラム（コンピュータにそれぞれの手順を実行させるためのプログラム、コンピュータをそれぞれの手段として機能させるためのプログラム、コンピュータにそれぞれの機能を実現させるためのプログラム）、システム及び方法の説明をも兼ねている。ただし、説明の都合上、「記憶する」、「記憶させる」、これらと同等の文言を用いるが、これらの文言は、実施の形態がコンピュータ・プログラムの場合は、記憶装置に記憶させる、又は記憶装置に記憶させるように制御するの意である。また、モジュールは機能に一対一に対応していてもよいが、実装においては、１モジュールを１プログラムで構成してもよいし、複数モジュールを１プログラムで構成してもよく、逆に１モジュールを複数プログラムで構成してもよい。また、複数モジュールは１コンピュータによって実行されてもよいし、分散又は並列環境におけるコンピュータによって１モジュールが複数コンピュータで実行されてもよい。なお、１つのモジュールに他のモジュールが含まれていてもよい。また、以下、「接続」とは物理的な接続の他、論理的な接続（データの授受、指示、データ間の参照関係等）の場合にも用いる。「予め定められた」とは、対象としている処理の前に定まっていることをいい、本実施の形態による処理が始まる前はもちろんのこと、本実施の形態による処理が始まった後であっても、対象としている処理の前であれば、そのときの状況・状態に応じて、又はそれまでの状況・状態に応じて定まることの意を含めて用いる。「予め定められた値」が複数ある場合は、それぞれ異なった値であってもよいし、２以上の値（もちろんのことながら、全ての値も含む）が同じであってもよい。
また、システム又は装置とは、複数のコンピュータ、ハードウェア、装置等がネットワーク（一対一対応の通信接続を含む）等の通信手段で接続されて構成されるほか、１つのコンピュータ、ハードウェア、装置等によって実現される場合も含まれる。「装置」と「システム」とは、互いに同義の用語として用いる。もちろんのことながら、「システム」には、人為的な取り決めである社会的な「仕組み」（社会システム）にすぎないものは含まない。
また、各モジュールによる処理毎に又はモジュール内で複数の処理を行う場合はその処理毎に、対象となる情報を記憶装置から読み込み、その処理を行った後に、処理結果を記憶装置に書き出すものである。したがって、処理前の記憶装置からの読み込み、処理後の記憶装置への書き出しについては、説明を省略する場合がある。なお、ここでの記憶装置としては、ハードディスク、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）、外部記憶媒体、通信回線を介した記憶装置、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）内のレジスタ等を含んでいてもよい。
第１の実施の形態である情報処理装置１００は、検索クエリ受付モジュール１１０、検索モジュール１２０、翻訳モジュール１３０、対訳記憶モジュール１４０、ログ収集モジュール１５０、ログ記憶モジュール１６０、正確性推定モジュール１７０、対訳変更モジュール１８０を有している。
検索クエリ受付モジュール１１０は、検索モジュール１２０、ログ記憶モジュール１６０と接続されている。検索クエリ受付モジュール１１０は、第１の言語で記載された原Ｗｅｂページを機械翻訳システムによって第２の言語に翻訳した翻訳Ｗｅｂページに対して検索を行うための、その第２の言語の単語を含む検索クエリを受け付ける。ここで第１の言語は、原Ｗｅｂページの記載に用いられている言語であり、例えば、英語等がある。第２の言語は、原Ｗｅｂページにアクセスしたいユーザが読むことができる言語であり、例えば、日本語等がある。そのユーザにとっては、一般的に、第１の言語は外国語であり、第２の言語は母国語となる。第１のＷｅｂページは、機械翻訳システムによって翻訳されたＷｅｂページである。また、検索クエリ内には、第２の言語の単語が含まれ、複数あってもよい。例えば、複数の単語のＡＮＤ検索、ＯＲ検索等である。一般的な例として、検索クエリ受付モジュール１１０は、Ｗｅｂブラウザを通じてユーザが入力した検索クエリを受け付ける。例えば、ショップサイトの検索等がある。
検索モジュール１２０は、検索クエリ受付モジュール１１０と接続されている。検索モジュール１２０は、検索クエリ受付モジュール１１０が受け付けた検索クエリにしたがって、翻訳Ｗｅｂページを検索する。従来からある検索システムを用いればよい。
検索モジュール１２０は、検索クエリ受付モジュール１１０と接続されている。検索モジュール１２０は、検索クエリ受付モジュール１１０が受け付けた検索クエリにしたがって、翻訳Ｗｅｂページを検索する。従来からある検索システムを用いればよい。
翻訳モジュール１３０は、対訳記憶モジュール１４０と接続されている。翻訳モジュール１３０は、前述の機械翻訳システム内の翻訳処理を行うモジュールであって、対訳記憶モジュール１４０内の対訳テーブルを用いて、原Ｗｅｂページから翻訳を行って、翻訳Ｗｅｂページを作成する。また、翻訳モジュール１３０は、翻訳Ｗｅｂページを作成する際に用いた対訳の組をログ記憶モジュール１６０に記憶させてもよい。
対訳記憶モジュール１４０は、翻訳モジュール１３０、正確性推定モジュール１７０、対訳変更モジュール１８０と接続されている。対訳記憶モジュール１４０は、機械翻訳システムが原Ｗｅｂページから翻訳Ｗｅｂページの翻訳に用いた第１の言語の単語と対訳である第２の言語の単語を記憶している。例えば、対訳テーブル５００を記憶している。図５は、対訳テーブル５００のデータ構造例を示す説明図である。対訳テーブル５００は、第１言語欄５１０、第２言語欄５２０、翻訳確率欄５３０を有している。第１言語欄５１０は、第１の言語である単語を記憶している。第２言語欄５２０は、その第１の言語の単語の対訳である第２の言語の単語を記憶している。翻訳確率欄５３０は、その対訳を用いる確率を記憶している。対訳である単語対応には複数の可能性がある。ここでの確率は、これらの単語対応を採用する可能性（確率、条件付き確率）を示している。一般的に、第１の言語の単語が多義語である場合、対訳は複数あり、その第１の言語の単語が用いられているＷｅｂページ内の文脈に応じて、対訳が選択される。
対訳記憶モジュール１４０は、翻訳モジュール１３０、正確性推定モジュール１７０、対訳変更モジュール１８０と接続されている。対訳記憶モジュール１４０は、機械翻訳システムが原Ｗｅｂページから翻訳Ｗｅｂページの翻訳に用いた第１の言語の単語と対訳である第２の言語の単語を記憶している。例えば、対訳テーブル５００を記憶している。図５は、対訳テーブル５００のデータ構造例を示す説明図である。対訳テーブル５００は、第１言語欄５１０、第２言語欄５２０、翻訳確率欄５３０を有している。第１言語欄５１０は、第１の言語である単語を記憶している。第２言語欄５２０は、その第１の言語の単語の対訳である第２の言語の単語を記憶している。翻訳確率欄５３０は、その対訳を用いる確率を記憶している。対訳である単語対応には複数の可能性がある。ここでの確率は、これらの単語対応を採用する可能性（確率、条件付き確率）を示している。一般的に、第１の言語の単語が多義語である場合、対訳は複数あり、その第１の言語の単語が用いられているＷｅｂページ内の文脈に応じて、対訳が選択される。
ログ収集モジュール１５０は、ログ記憶モジュール１６０と接続されている。ログの収集は、翻訳Ｗｅｂページを表示している端末が収集し、その収集したログをログ収集モジュール１５０に対して送信してもよいし、その翻訳Ｗｅｂページに対する指示を受け付けるＷｅｂサーバーがログを収集し、その収集したログをログ収集モジュール１５０に対して送信してもよい。収集するログとしては、（１）翻訳ＷｅｂページのＵＲＬ（Ｕｎｉｆｏｒｍ Ｒｅｓｏｕｒｃｅ Ｌｏｃａｔｏｒ）、（２）滞在時間（次のＷｅｂページへ移動するまでの期間（翻訳Ｗｅｂページの表示期間））、（３）検索結果を示す翻訳Ｗｅｂページがクリックされたか否かを示す情報（その翻訳Ｗｅｂページが表示されたか否かを示す情報）、（４）検索クエリ内で用いられた単語毎の対訳、等がある。また、これらに限られず、以下のものを収集してもよい。
（１）クリックログ
以下の操作の基本データとなるものであり、Ｗｅｂページ上でのマウス操作（カーソルの移動操作、右ボタン又は左ボタン等の選択操作）をログとして記憶する。また、Ｗｅｂページを表示する装置がタッチパネルである場合は、指等の操作（タップ、ドラッグ、フリック、ピンチイン、ピンチアウト、長押し、シェイク等）をログとして記憶する。このクリックログを解析して、以下の操作をログとして収集してもよい。
（２）スクロールに関する操作
具体的には、スクロールが行われた回数、スクロールによる移動距離、移動方向等がある。
（３）原Ｗｅｂページ（原言語（第１の言語）のページ）に関する操作
「原Ｗｅｂページ」を「翻訳Ｗｅｂページ」とともに表示する。例えば、タグ等を用いて原Ｗｅｂページを表示できるようにしてもよい。
具体的には、「原Ｗｅｂページ」への移動回数、「原Ｗｅｂページ」の滞在時間等がある。タグを用いた場合は、「原Ｗｅｂページ」のタグが選択された回数が「原Ｗｅｂページ」への移動回数となる。「原Ｗｅｂページ」のタグが選択されてから、他のタグが選択されるまでの期間又は次のＷｅｂページへ移動するまでの期間が、「原Ｗｅｂページ」の滞在時間となる。
（４）「いいね！」ボタン等に関する操作
ソーシャルネットワーキングサービス（例えば、フェイスブック、ツイッター）等における「いいね！」ボタンに関する操作である。
具体的には、「いいね！」ボタン等が選択された回数等がある。
（５）売上等に関する操作
対象としている翻訳Ｗｅｂページが商用目的である場合は、購入の回数、売上額、予約数等がある。
（６）コンバージョン（ＣＶ）に関する操作
コンバージョンとは、商用目的等のウェブサイト上で獲得できる最終的な成果をいい、商用目的の翻訳Ｗｅｂページならば商品購入、情報提供やコミュニティのための翻訳Ｗｅｂページならば会員登録等がコンバージョンにあたる。なお、資料請求、問い合わせ等の一次的な成果をコンバージョンとして含めてもよい。また、コンバージョン率（Ｗｅｂページへのアクセス数に対して、コンバージョンに結びついた件数の割合）を収集してもよい。
（７）辞書検索への遷移に関する操作
具体的には、「原Ｗｅｂページ」、「翻訳Ｗｅｂページ」内の単語に対して、辞書検索を行った回数、辞書の種類、検索対象となった単語等がある。
（８）検索結果ページからの流入トラフィック
つまり、インターネットの検索システムにおける検索による検索結果から対象としているＷｅｂページへの流入の回数（いわゆる検索エンジンを経由したＷｅｂページへの訪問回数）を操作ログとする。
この操作ログと翻訳品質とは一定の相関がある。以下に説明する。翻訳品質が悪いと、そもそもユーザの検索クエリと一致しない可能性がある。また、検索結果のページで表示される部分の翻訳品質が悪い場合、例えば、商品タイトルの翻訳品質が悪い場合、又は、検索結果で一部だけ表示する本文の翻訳品質が悪い場合、検索結果であるＷｅｂページに対するクリックの可能性が低くなる。
（１）クリックログ
以下の操作の基本データとなるものであり、Ｗｅｂページ上でのマウス操作（カーソルの移動操作、右ボタン又は左ボタン等の選択操作）をログとして記憶する。また、Ｗｅｂページを表示する装置がタッチパネルである場合は、指等の操作（タップ、ドラッグ、フリック、ピンチイン、ピンチアウト、長押し、シェイク等）をログとして記憶する。このクリックログを解析して、以下の操作をログとして収集してもよい。
（２）スクロールに関する操作
具体的には、スクロールが行われた回数、スクロールによる移動距離、移動方向等がある。
（３）原Ｗｅｂページ（原言語（第１の言語）のページ）に関する操作
「原Ｗｅｂページ」を「翻訳Ｗｅｂページ」とともに表示する。例えば、タグ等を用いて原Ｗｅｂページを表示できるようにしてもよい。
具体的には、「原Ｗｅｂページ」への移動回数、「原Ｗｅｂページ」の滞在時間等がある。タグを用いた場合は、「原Ｗｅｂページ」のタグが選択された回数が「原Ｗｅｂページ」への移動回数となる。「原Ｗｅｂページ」のタグが選択されてから、他のタグが選択されるまでの期間又は次のＷｅｂページへ移動するまでの期間が、「原Ｗｅｂページ」の滞在時間となる。
（４）「いいね！」ボタン等に関する操作
ソーシャルネットワーキングサービス（例えば、フェイスブック、ツイッター）等における「いいね！」ボタンに関する操作である。
具体的には、「いいね！」ボタン等が選択された回数等がある。
（５）売上等に関する操作
対象としている翻訳Ｗｅｂページが商用目的である場合は、購入の回数、売上額、予約数等がある。
（６）コンバージョン（ＣＶ）に関する操作
コンバージョンとは、商用目的等のウェブサイト上で獲得できる最終的な成果をいい、商用目的の翻訳Ｗｅｂページならば商品購入、情報提供やコミュニティのための翻訳Ｗｅｂページならば会員登録等がコンバージョンにあたる。なお、資料請求、問い合わせ等の一次的な成果をコンバージョンとして含めてもよい。また、コンバージョン率（Ｗｅｂページへのアクセス数に対して、コンバージョンに結びついた件数の割合）を収集してもよい。
（７）辞書検索への遷移に関する操作
具体的には、「原Ｗｅｂページ」、「翻訳Ｗｅｂページ」内の単語に対して、辞書検索を行った回数、辞書の種類、検索対象となった単語等がある。
（８）検索結果ページからの流入トラフィック
つまり、インターネットの検索システムにおける検索による検索結果から対象としているＷｅｂページへの流入の回数（いわゆる検索エンジンを経由したＷｅｂページへの訪問回数）を操作ログとする。
この操作ログと翻訳品質とは一定の相関がある。以下に説明する。翻訳品質が悪いと、そもそもユーザの検索クエリと一致しない可能性がある。また、検索結果のページで表示される部分の翻訳品質が悪い場合、例えば、商品タイトルの翻訳品質が悪い場合、又は、検索結果で一部だけ表示する本文の翻訳品質が悪い場合、検索結果であるＷｅｂページに対するクリックの可能性が低くなる。
ログ記憶モジュール１６０は、検索クエリ受付モジュール１１０、ログ収集モジュール１５０、正確性推定モジュール１７０と接続されている。ログ記憶モジュール１６０は、検索クエリ受付モジュール１１０によって受け付けられた検索クエリによって検索された翻訳Ｗｅｂページに対する操作者の操作のログを記憶している。例えば、ログ６００を記憶している。図６は、ログ６００のデータ構造例を示す説明図である。ログ６００は、クエリ欄６１０、ページ欄６２０、滞在時間欄６３０、クリック欄６４０、対訳１欄６５０、対訳２欄６６０等を有している。クエリ欄６１０は、検索クエリ受付モジュール１１０が収集した検索クエリを記憶している。ここでは、検索クエリに含まれている単語の列を記憶している。ページ欄６２０は、その検索クエリによって検索された翻訳Ｗｅｂページ（検索クエリに該当すると表示された翻訳Ｗｅｂページ）のＵＲＬを記憶している。滞在時間欄６３０は、その翻訳Ｗｅｂページの滞在時間を記憶している。クリック欄６４０は、その翻訳Ｗｅｂページがクリックされたか否かを示す情報を記憶している。対訳１欄６５０は、検索クエリ内の第１の単語について、その翻訳Ｗｅｂページ内での対訳を記憶している。つまり、機械翻訳システムが、その翻訳Ｗｅｂページを翻訳した際に用いた対訳テーブル５００の対訳の組を記憶している。対訳２欄６６０は、検索クエリ内の第２の単語について、対訳１欄６５０と同等の内容を記憶している。もちろんのことながら、検索クエリ内の単語の数が３以上の場合は、対訳１欄６５０と同等の欄が続き、検索クエリ内の単語の数が１である場合は、対訳２欄６６０は不要（対訳２欄６６０にＮＵＬＬを記憶させてもよい）である。
正確性推定モジュール１７０は、対訳記憶モジュール１４０、ログ記憶モジュール１６０、対訳変更モジュール１８０と接続されている。正確性推定モジュール１７０は、ログ記憶モジュール１６０に記憶されているログを用いて、検索クエリ受付モジュール１１０によって受け付けられた検索クエリ内の単語に対応する対訳記憶モジュール１４０に記憶されている対訳の正確性を推定する。
例えば、検索モジュール１２０による出てきた検索結果には検索クエリの各語が含まれるが、正しい訳となっているページのクリック数は多く滞在時間も長くなり、誤った訳となっているページのクリック数は少なく滞在時間も短くなると考えられる。翻訳モジュール１３０は対訳記憶モジュール１４０を用いて翻訳しているので、検索クエリ内の各語の対訳は判明する。各対訳の正確性は、ログ記憶モジュール１６０に記憶されているログを手がかりとして用いて推定する。つまり、クリックされており（ログ６００のクリック欄６４０を参照）、滞在時間（ログ６００の滞在時間欄６３０参照）が予め定められた値よりも長い翻訳Ｗｅｂページでの対訳の正確性の値を大きく、逆の傾向がある対訳の正確性の値を小さくして、対訳記憶モジュール１４０に反映する。より具体的には、滞在時間が予め定められた値よりも長い翻訳Ｗｅｂページの場合は、その翻訳Ｗｅｂページにおける対訳の翻訳確率に予め定められた係数（１以上の係数）を乗算して、正確性の値としてもよい。クリックされなかった翻訳Ｗｅｂページ又は滞在時間が予め定められた値以下である翻訳Ｗｅｂページの場合は、その翻訳Ｗｅｂページにおける対訳の翻訳確率に予め定められた係数（１未満の係数）を乗算して、正確性の値としてもよい。また、正確性の値は、元の翻訳確率を用いずに、滞在時間に比例した値としてもよい。
なお、対訳の正確性を推定に用いるログとしては、クリックされたか否か、滞在時間の情報以外に、前述した翻訳Ｗｅｂページ上でのクリックログ、スクロールに関する操作、原Ｗｅｂページに関する操作、「いいね！」ボタン等に関する操作、売上等に関する操作、コンバージョン（ＣＶ）に関する操作、辞書検索への遷移に関する操作等がある。例えば、翻訳Ｗｅｂページ上でのクリックの回数、スクロール回数、「いいね！」ボタンの選択回数、売上、コンバージョン率が多い（高い）ほど、その対訳の正確性の値を大きくするようにしてもよい。又は、原Ｗｅｂページへの移動が少ないほど、辞書検索への遷移回数が少ないほど、その対訳の正確性の値を大きくするようにしてもよい。それぞれ逆の場合は、その対訳の正確性の値を小さくするようにしてもよい。
例えば、検索モジュール１２０による出てきた検索結果には検索クエリの各語が含まれるが、正しい訳となっているページのクリック数は多く滞在時間も長くなり、誤った訳となっているページのクリック数は少なく滞在時間も短くなると考えられる。翻訳モジュール１３０は対訳記憶モジュール１４０を用いて翻訳しているので、検索クエリ内の各語の対訳は判明する。各対訳の正確性は、ログ記憶モジュール１６０に記憶されているログを手がかりとして用いて推定する。つまり、クリックされており（ログ６００のクリック欄６４０を参照）、滞在時間（ログ６００の滞在時間欄６３０参照）が予め定められた値よりも長い翻訳Ｗｅｂページでの対訳の正確性の値を大きく、逆の傾向がある対訳の正確性の値を小さくして、対訳記憶モジュール１４０に反映する。より具体的には、滞在時間が予め定められた値よりも長い翻訳Ｗｅｂページの場合は、その翻訳Ｗｅｂページにおける対訳の翻訳確率に予め定められた係数（１以上の係数）を乗算して、正確性の値としてもよい。クリックされなかった翻訳Ｗｅｂページ又は滞在時間が予め定められた値以下である翻訳Ｗｅｂページの場合は、その翻訳Ｗｅｂページにおける対訳の翻訳確率に予め定められた係数（１未満の係数）を乗算して、正確性の値としてもよい。また、正確性の値は、元の翻訳確率を用いずに、滞在時間に比例した値としてもよい。
なお、対訳の正確性を推定に用いるログとしては、クリックされたか否か、滞在時間の情報以外に、前述した翻訳Ｗｅｂページ上でのクリックログ、スクロールに関する操作、原Ｗｅｂページに関する操作、「いいね！」ボタン等に関する操作、売上等に関する操作、コンバージョン（ＣＶ）に関する操作、辞書検索への遷移に関する操作等がある。例えば、翻訳Ｗｅｂページ上でのクリックの回数、スクロール回数、「いいね！」ボタンの選択回数、売上、コンバージョン率が多い（高い）ほど、その対訳の正確性の値を大きくするようにしてもよい。又は、原Ｗｅｂページへの移動が少ないほど、辞書検索への遷移回数が少ないほど、その対訳の正確性の値を大きくするようにしてもよい。それぞれ逆の場合は、その対訳の正確性の値を小さくするようにしてもよい。
対訳変更モジュール１８０は、対訳記憶モジュール１４０、正確性推定モジュール１７０と接続されている。対訳変更モジュール１８０は、正確性推定モジュール１７０によって推定された正確性に基づいて、対訳記憶モジュール１４０に記憶されている対訳を変更する。ここでの対訳の変更は、対訳テーブル５００内の第２言語欄５２０内の対訳の変更の他に、翻訳確率欄５３０内の翻訳確率の変更であってもよい。例えば、正確性の値が予め定められた値未満である場合は、その対訳を対訳記憶モジュール１４０から削除するようにしてもよい。
また、正確性の値を翻訳確率と同等に扱ってもよい。つまり、前述の正確性推定モジュール１７０が推定する正確性の値を翻訳確率と読み替えて、正確性推定モジュール１７０が算出した正確性の値を新たな翻訳確率として、対訳記憶モジュール１４０内の対応する翻訳確率を変更するようにしてもよい。
翻訳確率を調整して機械翻訳システムで再度、原Ｗｅｂページを翻訳（翻訳Ｗｅｂページを再作成）することにより、その語を含む原Ｗｅｂページの翻訳結果が改善し、それまで異なった語に翻訳されていたために検索結果に現れなかった翻訳Ｗｅｂページが現れるようになる。また、検索クエリとして現れやすい単語の翻訳精度が優先的に改善していくため、検索結果や売上の改善が見込まれる。
また、正確性の値を翻訳確率と同等に扱ってもよい。つまり、前述の正確性推定モジュール１７０が推定する正確性の値を翻訳確率と読み替えて、正確性推定モジュール１７０が算出した正確性の値を新たな翻訳確率として、対訳記憶モジュール１４０内の対応する翻訳確率を変更するようにしてもよい。
翻訳確率を調整して機械翻訳システムで再度、原Ｗｅｂページを翻訳（翻訳Ｗｅｂページを再作成）することにより、その語を含む原Ｗｅｂページの翻訳結果が改善し、それまで異なった語に翻訳されていたために検索結果に現れなかった翻訳Ｗｅｂページが現れるようになる。また、検索クエリとして現れやすい単語の翻訳精度が優先的に改善していくため、検索結果や売上の改善が見込まれる。
図２は、本実施の形態（情報処理装置１００、機械翻訳システム２２０）における主にデータの流れの例を示す説明図である。
機械翻訳システム２２０は、海外ショッピングサイト２１０Ａを翻訳して翻訳ショッピングサイト２１０Ｂを作成する。そして、ユーザ２０１、２０２等による操作によって検索可能なようにインターネット上で公開される。ユーザ２０１、２０２等は、それぞれが所持している端末（ノートＰＣ、スマートフォン等を含む携帯情報端末等）を用いて、Ｗｅｂブラウザを用いて検索クエリを入力する。その検索クエリは、検索クエリ受付モジュール１１０によって受け付けられ、検索モジュール１２０が翻訳Ｗｅｂページに対して検索を行い、翻訳ショッピングサイト２１０Ｂを検索結果として提示する。ユーザ２０１、２０２等は、翻訳ショッピングサイト２１０Ｂ上で操作を行う。これらの操作の履歴等は、ログ収集モジュール１５０が収集し、ログ記憶モジュール１６０内にログ２３０として格納する。正確性推定モジュール１７０、対訳変更モジュール１８０は、対訳の翻訳確率算出結果２４０を算出する。そして、対訳変更モジュール１８０は、対訳の翻訳確率算出結果２４０を用いて、機械翻訳システム２２０内の対訳を修正する。
機械翻訳システム２２０は、修正された対訳を用いて海外ショッピングサイト２１０Ａを再度翻訳する。つまり、新しく作成された翻訳ショッピングサイト２１０Ｂは、以前の翻訳ショッピングサイト２１０Ｂよりも翻訳の正確性をより増したＷｅｂページとなっている。
なお、海外ショッピングサイト２１０Ａ、翻訳ショッピングサイト２１０Ｂは、１つのＷｅｂページだけではなく、複数のＷｅｂページからなり、あるＷｅｂページに対するログ２３０から算出された対訳の翻訳確率算出結果２４０が他のＷｅｂページの再翻訳に活用されることになる。
機械翻訳システム２２０は、海外ショッピングサイト２１０Ａを翻訳して翻訳ショッピングサイト２１０Ｂを作成する。そして、ユーザ２０１、２０２等による操作によって検索可能なようにインターネット上で公開される。ユーザ２０１、２０２等は、それぞれが所持している端末（ノートＰＣ、スマートフォン等を含む携帯情報端末等）を用いて、Ｗｅｂブラウザを用いて検索クエリを入力する。その検索クエリは、検索クエリ受付モジュール１１０によって受け付けられ、検索モジュール１２０が翻訳Ｗｅｂページに対して検索を行い、翻訳ショッピングサイト２１０Ｂを検索結果として提示する。ユーザ２０１、２０２等は、翻訳ショッピングサイト２１０Ｂ上で操作を行う。これらの操作の履歴等は、ログ収集モジュール１５０が収集し、ログ記憶モジュール１６０内にログ２３０として格納する。正確性推定モジュール１７０、対訳変更モジュール１８０は、対訳の翻訳確率算出結果２４０を算出する。そして、対訳変更モジュール１８０は、対訳の翻訳確率算出結果２４０を用いて、機械翻訳システム２２０内の対訳を修正する。
機械翻訳システム２２０は、修正された対訳を用いて海外ショッピングサイト２１０Ａを再度翻訳する。つまり、新しく作成された翻訳ショッピングサイト２１０Ｂは、以前の翻訳ショッピングサイト２１０Ｂよりも翻訳の正確性をより増したＷｅｂページとなっている。
なお、海外ショッピングサイト２１０Ａ、翻訳ショッピングサイト２１０Ｂは、１つのＷｅｂページだけではなく、複数のＷｅｂページからなり、あるＷｅｂページに対するログ２３０から算出された対訳の翻訳確率算出結果２４０が他のＷｅｂページの再翻訳に活用されることになる。
図３は、第１の実施の形態を実現するためのシステム構成例を示す説明図である。Ｗｅｂページ評価システム３００は、情報処理装置１００、Ｗｅｂページサーバー３１０、ログ収集装置３２０を有している。Ｗｅｂページ評価システム３００、機械翻訳システム２２０、端末３４０Ａ、端末３４０Ｂ、端末３４０Ｃ、端末３４０Ｄ、端末３４０Ｅは、通信回線３９９を介してそれぞれ接続されている。図１の例に示した翻訳モジュール１３０、対訳記憶モジュール１４０は、機械翻訳システム２２０内に含まれていてもよく、ログ収集モジュール１５０はログ収集装置３２０内に含まれていてもよい。
例えば、原Ｗｅｂページを機械翻訳システム２２０が翻訳し、その翻訳結果であるＷｅｂページをＷｅｂページサーバー３１０内に記憶させる。
そして、端末３４０Ａ、端末３４０Ｂ等は、検索クエリを入力し、その検索結果であるＷｅｂページサーバー３１０内のＷｅｂページにアクセスする。その際に、端末３４０Ａ、端末３４０Ｂ等が表示しているＷｅｂページに対する操作のログをログ収集装置３２０が収集する。例えば、端末３４０Ａ、端末３４０Ｂ等が操作を検知し、その検知結果を、通信回線３９９を介してログ収集装置３２０へ送信する。そして、ログ収集装置３２０が収集したログを情報処理装置１００に渡し、情報処理装置１００は検索クエリ内に用いられている単語の対訳の翻訳の正確性を推定し、対訳を調整する。機械翻訳システム２２０は、調整された対訳を用いて、原Ｗｅｂページを再度翻訳する。
例えば、原Ｗｅｂページを機械翻訳システム２２０が翻訳し、その翻訳結果であるＷｅｂページをＷｅｂページサーバー３１０内に記憶させる。
そして、端末３４０Ａ、端末３４０Ｂ等は、検索クエリを入力し、その検索結果であるＷｅｂページサーバー３１０内のＷｅｂページにアクセスする。その際に、端末３４０Ａ、端末３４０Ｂ等が表示しているＷｅｂページに対する操作のログをログ収集装置３２０が収集する。例えば、端末３４０Ａ、端末３４０Ｂ等が操作を検知し、その検知結果を、通信回線３９９を介してログ収集装置３２０へ送信する。そして、ログ収集装置３２０が収集したログを情報処理装置１００に渡し、情報処理装置１００は検索クエリ内に用いられている単語の対訳の翻訳の正確性を推定し、対訳を調整する。機械翻訳システム２２０は、調整された対訳を用いて、原Ｗｅｂページを再度翻訳する。
図４は、第１の実施の形態における処理例を示すフローチャートである。
ステップＳ４０２では、翻訳モジュール１３０が、機械翻訳Ｗｅｂページを準備する。
ステップＳ４０４では、検索クエリ受付モジュール１１０が、検索クエリを受け付ける。
ステップＳ４０６では、ログ収集モジュール１５０が、機械翻訳Ｗｅｂページに対するログを収集する。
ステップＳ４０８では、正確性推定モジュール１７０が、翻訳確率を算出する。この例は、正確性の値として翻訳確率を用いたものである。
ステップＳ４１０では、対訳変更モジュール１８０が、翻訳確率が閾値以上か否かを判断し、閾値以上の場合は処理を終了し（ステップＳ４９９）、それ以外の場合はステップＳ４１２へ進む。
ステップＳ４１２では、対訳変更モジュール１８０が、検索クエリ内に用いられた単語の対訳データを修正する。
さらに、この後に、翻訳モジュール１３０が、修正された対訳データを用いて、機械翻訳Ｗｅｂページを作成し直してもよい。
ステップＳ４０２では、翻訳モジュール１３０が、機械翻訳Ｗｅｂページを準備する。
ステップＳ４０４では、検索クエリ受付モジュール１１０が、検索クエリを受け付ける。
ステップＳ４０６では、ログ収集モジュール１５０が、機械翻訳Ｗｅｂページに対するログを収集する。
ステップＳ４０８では、正確性推定モジュール１７０が、翻訳確率を算出する。この例は、正確性の値として翻訳確率を用いたものである。
ステップＳ４１０では、対訳変更モジュール１８０が、翻訳確率が閾値以上か否かを判断し、閾値以上の場合は処理を終了し（ステップＳ４９９）、それ以外の場合はステップＳ４１２へ進む。
ステップＳ４１２では、対訳変更モジュール１８０が、検索クエリ内に用いられた単語の対訳データを修正する。
さらに、この後に、翻訳モジュール１３０が、修正された対訳データを用いて、機械翻訳Ｗｅｂページを作成し直してもよい。
図７は、第２の実施の形態の構成例についての概念的なモジュール構成図である。
情報処理装置１００は、検索クエリ受付モジュール１１０、検索モジュール１２０、翻訳モジュール１３０、対訳記憶モジュール１４０、ログ収集モジュール１５０、ログ記憶モジュール１６０、正確性推定モジュール１７０、対訳変更モジュール１８０、学習モジュール７５０を有している。なお、第１の実施の形態と同種の部位には同一符号を付し重複した説明を省略する。
対訳記憶モジュール１４０は、翻訳モジュール１３０、正確性推定モジュール１７０、対訳変更モジュール１８０、学習モジュール７５０と接続されている。
ログ記憶モジュール１６０は、検索クエリ受付モジュール１１０、ログ収集モジュール１５０、正確性推定モジュール１７０、学習モジュール７５０と接続されている。ログ記憶モジュール１６０は、対訳が正しいか否かを示す正解情報を付加して記憶している。例えば、ログ９００を記憶している。図９は、ログ９００のデータ構造例を示す説明図である。ログ９００は、クエリ欄９１０、ページ欄９２０、滞在時間欄９３０、クリック欄９４０、対訳１欄９５０、対訳２欄９６０、教師データ欄９７０を有している。ログ９００は、ログ６００に教師データ欄９７０を付加したものである。教師データ欄９７０は、その翻訳Ｗｅｂページにおいて、その対訳が正しいことを示す情報を記憶している。対訳が正しいか否かについては、人手で（翻訳者等が）判断した結果である。翻訳については機械翻訳システム２２０を用いることが前提であるため、全ての対訳について、対訳が正しいか否かを判断しているわけではない。つまり、正確性推定方法の学習のために教師データが必要であり、その教師データとして正しい対訳を用いる。そのために、ピックアップされた検索結果に対して判断を行うものである。
情報処理装置１００は、検索クエリ受付モジュール１１０、検索モジュール１２０、翻訳モジュール１３０、対訳記憶モジュール１４０、ログ収集モジュール１５０、ログ記憶モジュール１６０、正確性推定モジュール１７０、対訳変更モジュール１８０、学習モジュール７５０を有している。なお、第１の実施の形態と同種の部位には同一符号を付し重複した説明を省略する。
対訳記憶モジュール１４０は、翻訳モジュール１３０、正確性推定モジュール１７０、対訳変更モジュール１８０、学習モジュール７５０と接続されている。
ログ記憶モジュール１６０は、検索クエリ受付モジュール１１０、ログ収集モジュール１５０、正確性推定モジュール１７０、学習モジュール７５０と接続されている。ログ記憶モジュール１６０は、対訳が正しいか否かを示す正解情報を付加して記憶している。例えば、ログ９００を記憶している。図９は、ログ９００のデータ構造例を示す説明図である。ログ９００は、クエリ欄９１０、ページ欄９２０、滞在時間欄９３０、クリック欄９４０、対訳１欄９５０、対訳２欄９６０、教師データ欄９７０を有している。ログ９００は、ログ６００に教師データ欄９７０を付加したものである。教師データ欄９７０は、その翻訳Ｗｅｂページにおいて、その対訳が正しいことを示す情報を記憶している。対訳が正しいか否かについては、人手で（翻訳者等が）判断した結果である。翻訳については機械翻訳システム２２０を用いることが前提であるため、全ての対訳について、対訳が正しいか否かを判断しているわけではない。つまり、正確性推定方法の学習のために教師データが必要であり、その教師データとして正しい対訳を用いる。そのために、ピックアップされた検索結果に対して判断を行うものである。
学習モジュール７５０は、対訳記憶モジュール１４０、ログ記憶モジュール１６０、正確性推定モジュール１７０と接続されている。学習モジュール７５０は、ログ記憶モジュール１６０に記憶された正解情報を教師データとして、ログ記憶モジュール１６０に記憶されているログを用いて、正確性推定モジュール１７０における推定処理を学習する。ここでの学習は、正しい対訳における正確性の値が高くなるように、滞在時間（滞在時間欄９３０）、クリック（クリック欄９４０）のログから正確性の値を算出する式の係数、閾値である前述の予め定められた値を、学習によって求める。なお、前述したように、正確性推定方法のために、滞在時間、クリック以外のログを用いてもよい。したがって、学習においても、それらのログに基づいて行う。学習方法として、具体的には、ニューラルネットワークを用いた学習によって係数等を定めてもよい。
正確性推定モジュール１７０は、対訳記憶モジュール１４０、ログ記憶モジュール１６０、対訳変更モジュール１８０、学習モジュール７５０と接続されている。正確性推定モジュール１７０は、学習モジュール７５０によって学習された推定処理にしたがって、対訳の正確性を推定する。したがって、第１の実施の形態のように予め定められた係数等を用いて正確性を推定するよりも、実際のログを反映した正確な推定処理を行うことができるようになる。
正確性推定モジュール１７０は、対訳記憶モジュール１４０、ログ記憶モジュール１６０、対訳変更モジュール１８０、学習モジュール７５０と接続されている。正確性推定モジュール１７０は、学習モジュール７５０によって学習された推定処理にしたがって、対訳の正確性を推定する。したがって、第１の実施の形態のように予め定められた係数等を用いて正確性を推定するよりも、実際のログを反映した正確な推定処理を行うことができるようになる。
図８は、第２の実施の形態における学習処理例を示すフローチャートである。
ステップＳ８０２では、翻訳モジュール１３０が、機械翻訳Ｗｅｂページを準備する。
ステップＳ８０４では、検索クエリ受付モジュール１１０が、検索クエリを受け付ける。
ステップＳ８０６では、ログ収集モジュール１５０が、機械翻訳Ｗｅｂページに対するログを収集する。
ステップＳ８０８では、学習モジュール７５０が、教師データのログを用いて翻訳確率算出モデルを生成する。この例は、正確性の値として翻訳確率を用いたものである。
ステップＳ８１０では、正確性推定モジュール１７０が、翻訳確率算出モデルを組み込む。
この後、図４の例に示すフローチャートにしたがった処理を行って、対訳を変更する。なお、変更対象とする対訳は、教師データ以外の対訳としてもよい。
ステップＳ８０２では、翻訳モジュール１３０が、機械翻訳Ｗｅｂページを準備する。
ステップＳ８０４では、検索クエリ受付モジュール１１０が、検索クエリを受け付ける。
ステップＳ８０６では、ログ収集モジュール１５０が、機械翻訳Ｗｅｂページに対するログを収集する。
ステップＳ８０８では、学習モジュール７５０が、教師データのログを用いて翻訳確率算出モデルを生成する。この例は、正確性の値として翻訳確率を用いたものである。
ステップＳ８１０では、正確性推定モジュール１７０が、翻訳確率算出モデルを組み込む。
この後、図４の例に示すフローチャートにしたがった処理を行って、対訳を変更する。なお、変更対象とする対訳は、教師データ以外の対訳としてもよい。
なお、本実施の形態としてのプログラムが実行されるコンピュータのハードウェア構成は、図１０に例示するように、一般的なコンピュータであり、具体的にはパーソナルコンピュータ、サーバーとなり得るコンピュータ、携帯電話（スマートフォンを含む）等である。つまり、具体例として、処理部（演算部）としてＣＰＵ１００１を用い、記憶装置としてＲＡＭ１００２、ＲＯＭ１００３、ＨＤ１００４を用いている。ＨＤ１００４として、例えばハードディスクを用いてもよい。検索クエリ受付モジュール１１０、検索モジュール１２０、翻訳モジュール１３０、ログ収集モジュール１５０、正確性推定モジュール１７０、対訳変更モジュール１８０、学習モジュール７５０等のプログラムを実行するＣＰＵ１００１と、そのプログラムやデータを記憶するＲＡＭ１００２と、本コンピュータを起動するためのプログラム等が格納されているＲＯＭ１００３と、補助記憶装置であるＨＤ１００４と、キーボード、マウス、タッチパネル等に対する利用者の操作に基づいてデータを受け付ける受付装置１００６と、液晶ディスプレイ等の出力装置１００５と、ネットワークインタフェースカード等の通信ネットワークと接続するための通信回線インタフェース１００７、そして、それらをつないでデータのやりとりをするためのバス１００８により構成されている。これらのコンピュータが複数台互いにネットワークによって接続されていてもよい。
前述の実施の形態のうち、コンピュータ・プログラムによるものについては、本ハードウェア構成のシステムにソフトウェアであるコンピュータ・プログラムを読み込ませ、ソフトウェアとハードウェア資源とが協働して、前述の実施の形態が実現される。
なお、図１０に示すハードウェア構成は、１つの構成例を示すものであり、本実施の形態は、図１０に示す構成に限らず、本実施の形態において説明したモジュールを実行可能な構成であればよい。例えば、一部のモジュールを専用のハードウェア（例えばＡＳＩＣ等）で構成してもよく、一部のモジュールは外部のシステム内にあり通信回線で接続しているような形態でもよく、さらに図１０に示すシステムが複数互いに通信回線によって接続されていて互いに協調動作するようにしてもよい。
なお、図１０に示すハードウェア構成は、１つの構成例を示すものであり、本実施の形態は、図１０に示す構成に限らず、本実施の形態において説明したモジュールを実行可能な構成であればよい。例えば、一部のモジュールを専用のハードウェア（例えばＡＳＩＣ等）で構成してもよく、一部のモジュールは外部のシステム内にあり通信回線で接続しているような形態でもよく、さらに図１０に示すシステムが複数互いに通信回線によって接続されていて互いに協調動作するようにしてもよい。
また、前述の実施の形態の説明において、予め定められた値との比較において、「以上」、「以下」、「より大きい」、「より小さい（未満）」としたものは、その組み合わせに矛盾が生じない限り、それぞれ「より大きい」、「より小さい（未満）」、「以上」、「以下」としてもよい。
なお、説明したプログラムについては、記録媒体に格納して提供してもよく、また、そのプログラムを通信手段によって提供してもよい。その場合、例えば、前記説明したプログラムについて、「プログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体」の発明として捉えてもよい。
「プログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体」とは、プログラムのインストール、実行、プログラムの流通などのために用いられる、プログラムが記録されたコンピュータで読み取り可能な記録媒体をいう。
なお、記録媒体としては、例えば、デジタル・バーサタイル・ディスク（ＤＶＤ）であって、ＤＶＤフォーラムで策定された規格である「ＤＶＤ−Ｒ、ＤＶＤ−ＲＷ、ＤＶＤ−ＲＡＭ等」、ＤＶＤ＋ＲＷで策定された規格である「ＤＶＤ＋Ｒ、ＤＶＤ＋ＲＷ等」、コンパクトディスク（ＣＤ）であって、読出し専用メモリ（ＣＤ−ＲＯＭ）、ＣＤレコーダブル（ＣＤ−Ｒ）、ＣＤリライタブル（ＣＤ−ＲＷ）等、ブルーレイ・ディスク（Ｂｌｕ−ｒａｙ（登録商標） Ｄｉｓｃ）、光磁気ディスク（ＭＯ）、フレキシブルディスク（ＦＤ）、磁気テープ、ハードディスク、読出し専用メモリ（ＲＯＭ）、電気的消去及び書換可能な読出し専用メモリ（ＥＥＰＲＯＭ（登録商標））、フラッシュ・メモリ、ランダム・アクセス・メモリ（ＲＡＭ）、ＳＤ（Ｓｅｃｕｒｅ Ｄｉｇｉｔａｌ）メモリーカード等が含まれる。
そして、前記のプログラム又はその一部は、前記記録媒体に記録して保存や流通等させてもよい。また、通信によって、例えば、ローカル・エリア・ネットワーク（ＬＡＮ）、メトロポリタン・エリア・ネットワーク（ＭＡＮ）、ワイド・エリア・ネットワーク（ＷＡＮ）、インターネット、イントラネット、エクストラネット等に用いられる有線ネットワーク、あるいは無線通信ネットワーク、さらにこれらの組み合わせ等の伝送媒体を用いて伝送させてもよく、また、搬送波に乗せて搬送させてもよい。
さらに、前記のプログラムは、他のプログラムの一部分であってもよく、あるいは別個のプログラムと共に記録媒体に記録されていてもよい。また、複数の記録媒体に分割して
記録されていてもよい。また、圧縮や暗号化など、復元可能であればどのような態様で記録されていてもよい。
「プログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体」とは、プログラムのインストール、実行、プログラムの流通などのために用いられる、プログラムが記録されたコンピュータで読み取り可能な記録媒体をいう。
なお、記録媒体としては、例えば、デジタル・バーサタイル・ディスク（ＤＶＤ）であって、ＤＶＤフォーラムで策定された規格である「ＤＶＤ−Ｒ、ＤＶＤ−ＲＷ、ＤＶＤ−ＲＡＭ等」、ＤＶＤ＋ＲＷで策定された規格である「ＤＶＤ＋Ｒ、ＤＶＤ＋ＲＷ等」、コンパクトディスク（ＣＤ）であって、読出し専用メモリ（ＣＤ−ＲＯＭ）、ＣＤレコーダブル（ＣＤ−Ｒ）、ＣＤリライタブル（ＣＤ−ＲＷ）等、ブルーレイ・ディスク（Ｂｌｕ−ｒａｙ（登録商標） Ｄｉｓｃ）、光磁気ディスク（ＭＯ）、フレキシブルディスク（ＦＤ）、磁気テープ、ハードディスク、読出し専用メモリ（ＲＯＭ）、電気的消去及び書換可能な読出し専用メモリ（ＥＥＰＲＯＭ（登録商標））、フラッシュ・メモリ、ランダム・アクセス・メモリ（ＲＡＭ）、ＳＤ（Ｓｅｃｕｒｅ Ｄｉｇｉｔａｌ）メモリーカード等が含まれる。
そして、前記のプログラム又はその一部は、前記記録媒体に記録して保存や流通等させてもよい。また、通信によって、例えば、ローカル・エリア・ネットワーク（ＬＡＮ）、メトロポリタン・エリア・ネットワーク（ＭＡＮ）、ワイド・エリア・ネットワーク（ＷＡＮ）、インターネット、イントラネット、エクストラネット等に用いられる有線ネットワーク、あるいは無線通信ネットワーク、さらにこれらの組み合わせ等の伝送媒体を用いて伝送させてもよく、また、搬送波に乗せて搬送させてもよい。
さらに、前記のプログラムは、他のプログラムの一部分であってもよく、あるいは別個のプログラムと共に記録媒体に記録されていてもよい。また、複数の記録媒体に分割して
記録されていてもよい。また、圧縮や暗号化など、復元可能であればどのような態様で記録されていてもよい。
１００…情報処理装置
１１０…検索クエリ受付モジュール
１２０…検索モジュール
１３０…翻訳モジュール
１４０…対訳記憶モジュール
１５０…ログ収集モジュール
１６０…ログ記憶モジュール
１７０…正確性推定モジュール
１８０…対訳変更モジュール
３００…Ｗｅｂページ評価システム
３１０…Ｗｅｂページサーバー
３２０…ログ収集装置
３４０…端末
３９９…通信回線
７５０…学習モジュール
１１０…検索クエリ受付モジュール
１２０…検索モジュール
１３０…翻訳モジュール
１４０…対訳記憶モジュール
１５０…ログ収集モジュール
１６０…ログ記憶モジュール
１７０…正確性推定モジュール
１８０…対訳変更モジュール
３００…Ｗｅｂページ評価システム
３１０…Ｗｅｂページサーバー
３２０…ログ収集装置
３４０…端末
３９９…通信回線
７５０…学習モジュール
Claims (5)
- 第１の言語で記載された原Ｗｅｂページを機械翻訳システムによって第２の言語に翻訳した翻訳Ｗｅｂページに対して検索を行うための、該第２の言語の単語を含む検索クエリを受け付けるクエリ受付手段と、
前記機械翻訳システムが前記原Ｗｅｂページから前記翻訳Ｗｅｂページの翻訳に用いた第１の言語の単語と対訳である第２の言語の単語を記憶している対訳記憶手段と、
前記クエリ受付手段によって受け付けられた検索クエリによって検索された翻訳Ｗｅｂページに対する操作者の操作のログを記憶しているログ記憶手段と、
前記ログ記憶手段に記憶されているログを用いて、前記クエリ受付手段によって受け付けられた検索クエリ内の単語に対応する前記対訳記憶手段に記憶されている対訳の正確性を推定する推定手段
を具備することを特徴とする情報処理装置。 - 前記推定手段によって推定された正確性に基づいて、前記対訳記憶手段に記憶されている対訳を変更する対訳変更手段
をさらに具備することを特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。 - 前記ログ記憶手段は、前記対訳が正しいか否かを示す正解情報を付加して記憶しており、
前記ログ記憶手段に記憶された正解情報を教師データとして、該ログ記憶手段に記憶されているログを用いて、前記推定手段における推定処理を学習する学習手段
をさらに具備し、
前記推定手段は、前記学習手段によって学習された推定処理にしたがって、対訳の正確性を推定する
ことを特徴とする請求項１又は２に記載の情報処理装置。 - 対訳記憶手段とログ記憶手段を具備する情報処理装置が行う情報処理方法であって、
前記対訳記憶手段は、機械翻訳システムが原Ｗｅｂページから翻訳Ｗｅｂページの翻訳に用いた第１の言語の単語と対訳である第２の言語の単語を記憶しており、
第１の言語で記載された原Ｗｅｂページを機械翻訳システムによって第２の言語に翻訳した翻訳Ｗｅｂページに対して検索を行うための、該第２の言語の単語を含む検索クエリを受け付けるクエリ受付ステップと、
前記クエリ受付ステップによって受け付けられた検索クエリによって検索された翻訳Ｗｅｂページに対する操作者の操作のログを前記ログ記憶手段に記憶させるステップと、
前記ログ記憶手段に記憶されているログを用いて、前記クエリ受付ステップによって受け付けられた検索クエリ内の単語に対応する前記対訳記憶手段に記憶されている対訳の正確性を推定する推定ステップ
を具備することを特徴とする情報処理方法。 - コンピュータを、
第１の言語で記載された原Ｗｅｂページを機械翻訳システムによって第２の言語に翻訳した翻訳Ｗｅｂページに対して検索を行うための、該第２の言語の単語を含む検索クエリを受け付けるクエリ受付手段と、
前記機械翻訳システムが前記原Ｗｅｂページから前記翻訳Ｗｅｂページの翻訳に用いた第１の言語の単語と対訳である第２の言語の単語を記憶している対訳記憶手段と、
前記クエリ受付手段によって受け付けられた検索クエリによって検索された翻訳Ｗｅｂページに対する操作者の操作のログを記憶しているログ記憶手段と、
前記ログ記憶手段に記憶されているログを用いて、前記クエリ受付手段によって受け付けられた検索クエリ内の単語に対応する前記対訳記憶手段に記憶されている対訳の正確性を推定する推定手段
として機能させるための情報処理プログラム。
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|---|---|---|---|---|
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-
2013
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