JP2022017702A - 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

Abstract

【課題】利便性の高い情報処理装置、情報処理方法及び情報処理プログラムを提供する。【解決手段】サーバ及びユーザ端末がネットワークを介して接続された情報処理システムにおいて、サーバ（情報処理装置）のＣＰＵ２００Ｃは、翻訳対象である第１言語の原文の入力を受け付ける受付部と、第１言語の原文を第２言語に翻訳した翻訳文を生成する２以上の翻訳エンジンごとに、翻訳文の品質を所定単位で判定する第１判定部と、第１判定部での判定結果に応じて、２以上の翻訳エンジンにより各々翻訳された２以上の翻訳文から１の翻訳文を所定単位で選択する第１選択部と、を備える。【選択図】図３

Description

本発明は、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。

翻訳エンジンの向上により、翻訳可能な言語数のみならず、翻訳精度も日々向上している。翻訳エンジンとしては、従来、ルールベース機械翻訳エンジン（以下、「ＲＢＭＴ」とも称する）や、統計学的機械翻訳エンジン（以下、「ＳＭＴ」とも称する）が主流であったが、最近では、原文の受付から訳文の生成までを一貫して学習するニューラルネット機械翻訳エンジン（以下、「ＮＭＴ」とも称する）の採用も進んでいる。

翻訳エンジンは、得意な言語や得意な分野が異なるためどの翻訳エンジンが最も優れているとは言えず、それぞれに一長一短がある。このため、例えば特許文献１には、複数種類の翻訳エンジンを搭載し、同じ原文に対する機械翻訳を、複数種類の翻訳エンジンを用いて実施し、そのうち、最良の訳文を、翻訳結果として採用する翻訳システムが開示されている。

特開２０１２－１８５６２１号公報

しかしながら、一つの文書であっても、異なる分野の文章が混在することがある。このような場合、１つの文書であっても複数の翻訳エンジンを利用できる方が利便性が向上する。

本発明は、上記課題に鑑みてなされたものであり、利便性の高い情報処理装置、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する。

上記課題を解決するため、本発明の情報処理装置は、翻訳対象である第１言語の原文の入力を受け付ける受付部と、第１言語の原文を第２言語に翻訳した翻訳文を生成する２以上の翻訳エンジンごとに、翻訳文の品質を所定単位で判定する第１判定部と、第１判定部での判定結果に応じて、２以上の翻訳エンジンにより各々翻訳された２以上の翻訳文から１の翻訳文を所定単位で選択する第１選択部と、を備える。

本発明によれば、利便性の高い情報処理装置、情報処理方法及び情報処理プログラムを提供することができる。

実施形態に係る情報処理システムの概略構成の一例を示す図である。 実施形態に係るサーバのハード構成の一例を示す図である。 実施形態に係るサーバの機能構成の一例を示す図である。 実施形態に係るユーザ端末のハード構成及び機能構成の一例を示す図である。 実施形態に係るサーバでの翻訳処理の一例を示すフローチャートである。 実施形態に係るサーバでの分配額算出処理の一例を示すフローチャートである。 実施形態に係るサーバでの課金額算出処理の一例を示すフローチャートである。 実施形態の変形例１に係るサーバの機能構成の一例を示す図である。 実施形態の変形例１に係るサーバでの絞り込み処理の一例を示すフローチャートである。

［実施形態］
図１は、実施形態に係る情報処理システム１の概要構成の一例を示す図である。情報処理システム１は、サーバ２及びユーザ端末３がネットワーク４を介して接続された構成を有する。なお、情報処理システム１が具備するサーバ２、ユーザ端末３の数は任意である。例えば、２以上のサーバ２を備え、処理を分散させてもよい。

ネットワーク４には、例えば、他のシステムのサーバ群（翻訳エンジン群）が接続されており、サーバ２は、ネットワーク４を介して上記翻訳エンジン群にアクセスし、第１言語で記述された原文を第１言語（例えば、日本語）とは異なる第２言語（例えば、英語）に翻訳することができるように構成されている。なお、翻訳エンジン群には、２以上の翻訳エンジンが含まれる。また、第１，第２言語は、自然言語であればよく、日本、英語に限られない。

図２は、本実施形態に係るサーバ２（情報処理装置）のハード構成の一例を示す図である。図２に示すように、サーバ２は、通信ＩＦ２００Ａ、記憶装置２００Ｂ及びＣＰＵ２００Ｃがバスを介して接続された構成を備える。

通信ＩＦ２００Ａは、外部端末と通信するためのインターフェースである。

記憶装置２００Ｂは、例えば、ＨＤＤや半導体記憶装置である。記憶装置２００Ｂには、サーバ２で利用する対訳データ、及び情報処理プログラムなどが記憶されている。なお、本実施形態では、対訳データ、及び情報処理プログラムは、サーバ２の記憶装置２００Ｂに記憶されているが、ＵＳＢメモリなどの外部記憶装置やネットワークを介して接続された外部サーバに記憶し、必要に応じて参照やダウンロード可能に構成されていてもよい。

対訳データは、原文とこの原文の人手のよる正しい訳文とで構成される教師データである。翻訳エンジンの対訳データ（教師データ）は、例えば、それぞれ数万セグメント～数十万セグメントのレベルで記憶装置２００Ｂに記憶されている。なお、記憶装置２００Ｂに記憶されている対訳データのセグメント数は任意であり、数万～数十万に限られない（もっと少なくてもよいし、もっと多くてもよい）。

情報処理プログラムは、図３に示す機能を実現するためのプログラムである。

ＣＰＵ２００Ｃは、サーバ２を制御し、図示しないＲＯＭ（Read Only Memory）及びＲＡＭ（Random Access Memory）を備えている。

図３に示すように、サーバ２は、受信部２０１、送信部２０２、記憶装置制御部２０３、区分部２０４、第１判定部２０５、第１選択部２０６、算出部２０７（第１～第３算出部）、評価部２０８、翻訳制御部２０９などの機能を有する。なお、図３に示す機能は、サーバ２のＲＯＭ（不図示）に記憶された情報処理プログラムをＣＰＵ２００Ｃが実行することにより実現される。

受信部２０１は、外部から送信される情報、例えば、翻訳対象である第１言語の原文などを受け付ける。

送信部２０２は、情報をユーザ端末３へ送信（出力）する。送信部２０２は、例えば、翻訳結果などを外部へ送信（出力）する。

記憶装置制御部２０３は、記憶装置２００Ｂを制御する。具体的には、記憶装置制御部２０３は、記憶装置２００Ｂを制御して情報の書き込みや読み出しを行う。

区分部２０４は、翻訳対象である第１言語の原文を所定単位に区分する。ここで原文をどのように区分するかは任意であるが、例えば、原文を「段落」ごと、「文」ごと、又は「文節」ごとに区分してもよい。
ここで、「段落」ごとは、書き出しが一段下げて始まっている箇所から次の一段下げた箇所までを所定単位として原文の文章を区分することを意味する。
また、「文」ごとは、句点「。」から次の句点「。」までを所定単位として原文の文章を区分することを意味する。
また、「文節」ごとは、文の意味をできるだけ短く区切った一区切りを所定単位として原文の文章を区分することを意味する。
なお、区分部２０４による区分には、形態素解析など、既知のアルゴリズムを利用することができる。

第１判定部２０５は、第１言語の原文を第２言語に翻訳した翻訳文を生成する２以上の翻訳エンジンごとに、翻訳文の品質を所定単位で判定する。
具体的には、第１判定部２０５は、翻訳エンジンごとに、第一言語の原文に含まれる文字列と予め準備された対訳データの原文に含まれる文字列との一致率を一致度として所定単位で算出する。
また、第１判定部２０５は、翻訳エンジンごとに、逆翻訳文に含まれる文字列と、第一言語の原文に含まれる文字列との一致率を一致度として所定単位で算出する。
次いで、第１判定部２０５は、上記のようにして算出した２つの一致度に重みづけを行い、マッチ率を算出する。マッチ率は、例えば、下記（１）式で算出してもよい。
マッチ率＝（Ｒ１＋Ｒ２）／２・・・（１）
Ｒ１：対訳データに含まれる文字列と、原文に含まれる文字列との一致率
Ｒ２：逆翻訳文に含まれる文字列と、原文に含まれる文字列との一致率
なお、上記（１）式では、Ｒ１とＲ２とを同一の重みづけ（１：１）としているが、Ｒ１とＲ２とを異なる重みづけでマッチ率を算出するようにしてもよい。

第１判定部２０５は、マッチ率を翻訳文の品質とする。具体的には、第１判定部２０５は、マッチ率が高いほど翻訳文の品質が高いと判定する。
なお、本実施形態では、第１判定部２０５は、文字列の一致率に応じて翻訳文の品質を判定しているが、他の手法により翻訳文の品質を判定するようにしてもよい。
なお、本実施形態では、文字列の一致率を一致度として算出しているのでサーバ２の処理負荷が低減される。

第１選択部２０６は、第１判定部２０５での判定結果に応じて、２以上の翻訳エンジンにより各々翻訳された２以上の翻訳文から１の翻訳文を所定単位で選択する。具体的には、第１選択部２０６は、第１判定部２０５で算出されたマッチ率が最も高い翻訳文を所定単位で選択する。

算出部２０７（第１算出部）は、翻訳エンジンごとに、第１選択部２０６により選択された翻訳文が翻訳文全体に占める割合を算出し、該算出された割合に応じて、翻訳エンジンの提供者への支払額を算出する。具体的には、原文全体の利用料（翻訳料）の取り分（例えば、５０％など）に算出された割合を乗算した額を支払額とする。
また、算出部２０７（第２算出部）は、翻訳エンジンごとに、第１選択部２０６により選択された翻訳文が翻訳文全体に占める割合を算出し、該算出された割合及び翻訳エンジンごとの利用料に基づいて、原文の翻訳料金を算出する。
また、算出部２０７（第３算出部）は、評価部２０８での評価に応じて、第１選択部２０６により選択された翻訳文が選択された翻訳エンジン以外の翻訳エンジンの提供者へ支払う金額を算出する。なお、利用料（翻訳料）は予め記憶装置２００Ｂに記憶していてもよい。

評価部２０８は、第１判定部２０５での判定結果に応じて、翻訳エンジンをそれぞれ評価する。具体的には、評価部２０８は、第１判定部２０５で算出されたマッチ率が高いほど高品質であると評価する。

なお、評価部２０８による評価には、種々の手法を用いることができる。例えば、評価部２０８による評価にＢＬＥＵスコアを利用してもよい。ＢＬＥＵスコアでは、プロの翻訳者の訳と近ければ近いほどその機械翻訳の精度は高いと評価し、高いスコアを付与する。ＢＬＥＵスコアでの評価する際には正解となる訳を１以上用意する（正解となる訳は、１つでもよいし、２以上であってもよい）。そのうえで、計算式を用いて、翻訳エンジンによる翻訳文と、プロの翻訳者による翻訳文との一致度を算出する。なおＢＬＥＵスコアは、０～１の間の実数で表現された数値を１００倍したものがスコアとなる。評価部２０８は、スコアが高いほど高品質であると評価する。なお、目安としては、スコアが４０以上であれば高品質と判定できる。
また、結果的によく使用されている、換言すると使用頻度が高い翻訳エンジンは、評価の高いエンジンということができる。このため、評価部２０８は、使用頻度の高い翻訳エンジンほど高品質であると評価するようにしてもよい。

翻訳制御部２０９は、翻訳エンジンごとに、原文を所定単位で第２言語に翻訳した翻訳文を生成させる。

（ユーザ端末３）
図４は、実施形態に係るユーザ端末３のハード構成及び機能構成の一例を示す図である。図４（ａ）は、ユーザ端末３のハード構成の一例を示す図、図４（ｂ）は、ユーザ端末３の機能構成の一例を示す図である。ユーザ端末３は、デスクトップ型ＰＣ（Personal Computer）、ノートＰＣや携帯端末（例えば、スマートフォンやタブレット端末）などである。図４（ａ）に示すように、ユーザ端末３は、通信ＩＦ３００Ａ、記憶装置３００Ｂ、入力装置３００Ｃ、表示装置３００Ｄ、ＣＰＵ３００Ｅなどを備える。

通信ＩＦ３００Ａは、他の装置（実施形態では、サーバ２）と通信するためのインターフェースである。

記憶装置３００Ｂは、例えば、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）や半導体記憶装置（ＳＳＤ(Solid State Drive)）である。記憶装置３００Ｂには、ユーザ端末３の識別子（ＩＤ）及び情報処理プログラムなどが記憶されている。なお、識別子は、サーバ２がユーザ端末３に対して新たに付与してもよいし、ＩＰ（Internet Protocol）アドレス、ＭＡＣ（Media Access Control）アドレスなどを利用してもよい。

入力装置３００Ｃは、例えば、キーボード、タッチパネルなどであり、入力装置３００Ｃを操作して、情報処理システム１の利用に必要な情報を入力することができる。

表示装置３００Ｄは、例えば、液晶モニタや有機ＥＬモニタなどである。表示装置３００Ｄは、情報処理システム１の利用に必要な画面を表示する。

ＣＰＵ３００Ｅは、ユーザ端末３を制御するものであり、図示しないＲＯＭ及びＲＡＭを備えている。

図４（ｂ）に示すように、ユーザ端末３は、受信部３０１、送信部３０２、記憶装置制御部３０３、操作受付部３０４、表示装置制御部３０５などの機能を有する。なお、図４（ｂ）に示す機能は、ＣＰＵ３００Ｅが、記憶装置３００Ｂに記憶されている情報処理プログラムを実行することで実現される。

受信部３０１は、サーバ２から送信される情報を受信する。

送信部３０２は、入力装置３００Ｃを利用して入力された情報に識別子を付与してサーバ２へ送信する。ユーザ端末３から送信される情報に識別子を付与することでサーバ２は、受信した情報がどのユーザ端末３から送信されたものであるかを認識できる。

記憶装置制御部３０３は、記憶装置３００Ｂを制御する。具体的には、記憶装置制御部３０３は、記憶装置３００Ｂを制御して情報の書き込みや読み出しを行う。

操作受付部３０４は、入力装置３００Ｃでの入力操作を受け付ける。

表示装置制御部３０５は、表示装置３００Ｄを制御する。具体的には、表示装置制御部３０５は、表示装置３００Ｄを制御して実施形態に係る情報処理システム１の利用に必要な画面を表示させる。

（翻訳処理）
図５は、実施形態に係るサーバ２による翻訳処理の一例を示すフローチャートである。以下、図５を参照してサーバ２による翻訳処理の一例について説明する。

（ステップＳ１０１）
受信部２０１は、ユーザ端末３から送信される翻訳対象である第１言語の原文を受け付ける。

（ステップＳ１０２）
区分部２０４は、翻訳対象である第１言語の原文を所定単位に区分する。なお、上述したように、原文をどのように区分するかは任意である。

（ステップＳ１０３）
第１判定部２０５は、翻訳エンジンごとに、第一言語の原文と予め準備された対訳データの原文との一致度を所定単位ごとに算出する。

（ステップＳ１０４）
翻訳制御部２０９は、原文を所定単位で第２言語に翻訳した翻訳文を、翻訳エンジンごとに生成させる。

（ステップＳ１０５）
第１判定部２０５は、翻訳エンジンごとに、翻訳文を第２言語から第１言語へと逆翻訳した逆翻訳文と原文との一致度を算出する。

（ステップＳ１０６）
第１判定部２０５は、翻訳エンジンごとに、ステップＳ１０４で算出した第一言語の原文と予め準備された対訳データの原文との一致度及びステップＳ１０５で算出した逆翻訳文と原文との一致度に応じて翻訳文の品質を所定単位で判定する。なお、第１判定部２０５による翻訳文の品質の判定については重複する説明を省略する。

（ステップＳ１０７）
第１選択部２０６は、第１判定部２０５での判定結果に応じて、２以上の翻訳エンジンにより各々翻訳された２以上の翻訳文から１の翻訳文を所定単位で選択する。なお、第１選択部２０６による翻訳文の選択については重複する説明を省略する。

（ステップＳ１０８）
送信部２０２は、第１選択部２０６により所定単位ごとに選択された翻訳文を翻訳結果としてユーザ端末３へ送信（出力）する。

なお、上記説明では、第１選択部２０６により所定単位ごとに選択された翻訳文を翻訳結果としてユーザ端末３へ送信（出力）しているが、ステップＳ１０７において第１選択部２０６が所定単位ごとに選択した翻訳文を生成した翻訳エンジンを、推奨する翻訳エンジンとしてユーザ端末３へ送信（出力）するようにしてもよい。

（分配額算出処理）
図６は、実施形態に係るサーバ２による分配額算出処理の一例を示すフローチャートである。以下、図６を参照してサーバ２による翻訳エンジンの提供者への分配額算出処理の一例について説明する。

（ステップＳ２０１）
算出部２０７（第１算出部）は、翻訳エンジンごとに、第１選択部２０６により選択された翻訳文が翻訳文全体に占める割合を算出する。

（ステップＳ２０２）
算出部２０７（第１算出部）は、ステップＳ２０１で算出した割合に応じて、翻訳エンジンの提供者への分配額を算出する。

（ステップＳ２０３）
評価部２０８は、第１判定部２０５での判定結果に応じて、翻訳エンジンをそれぞれ評価する。なお、評価部２０８による評価の詳細は既に述べたので重複する説明を省略する。

（ステップＳ２０４）
算出部２０７（第３算出部）は、評価部２０８での評価に応じて、第１選択部２０６により選択された翻訳文が選択された翻訳エンジン以外の翻訳エンジンの提供者へ支払う金額を算出する。

なお、上記説明では、翻訳文が翻訳文全体に占める割合に応じて、翻訳エンジンの提供者への分配額を算出しているが、翻訳された所定単位の分量が翻訳前の原文に占める割合に応じて、翻訳エンジンの提供者への分配額を算出するようにしてもよい。

（課金額算出処理）
図７は、実施形態に係るサーバ２による課金額算出処理の一例を示すフローチャートである。以下、図７を参照してサーバ２によるユーザ（利用者）への課金額算出処理の一例について説明する。

（ステップＳ３０１）
算出部２０７（第２算出部）は、翻訳エンジンごとに、第１選択部２０６により選択された翻訳文が翻訳文全体に占める割合を算出する。

（ステップＳ３０２）
算出部２０７（第２算出部）は、ステップＳ３０１で算出した割合及び翻訳エンジンごとの利用料に基づいて、原文の翻訳料金を算出する。

なお、上記実施形態では、第１判定部２０５は、翻訳エンジンごとに、翻訳文を第２言語から第１言語へと逆翻訳した逆翻訳文と原文との一致度を算出し、翻訳エンジンごとに、第一言語の原文と予め準備された対訳データの原文との一致度及び逆翻訳文と原文との一致度に応じて翻訳文の品質を判定している。
しかし、第１判定部２０５は、翻訳エンジンごとに第一言語の原文と予め準備された対訳データの原文との一致度を算出し、該算出された一致度に応じて翻訳文の品質を判定するようにしてもよい。
また、第１判定部２０５は、翻訳文を第２言語から第１言語へと逆翻訳した逆翻訳文と原文との一致度を算出し、該算出された一致度に応じて翻訳文の品質を判定するようにしてもよい。
つまり、対訳データの原文との一致度と、逆翻訳文と原文との一致度のどちらか一方だけを実行するようにしてもよい。

以上のように、実施形態に係るサーバ２は、翻訳対象である第１言語の原文の入力を受け付ける受信部２０１（受付部）と、第１言語の原文を第２言語に翻訳した翻訳文を生成する２以上の翻訳エンジンごとに、翻訳文の品質を所定単位で判定する第１判定部２０５と、第１判定部２０５での判定結果に応じて、２以上の翻訳エンジンにより各々翻訳された２以上の翻訳文から１の翻訳文を所定単位で選択する第１選択部２０６とを備える。
このように、２以上の翻訳エンジンから最も品質のよい翻訳文を所定単位で選択することができ、翻訳文の品質が向上することが期待できる。

実施形態に係るサーバ２の第１判定部２０５は、翻訳エンジンごとに第一言語の原文と予め準備された対訳データの原文との一致度を算出し、該算出された一致度に応じて翻訳文の品質を判定する。
このように、原文に最も近い対訳データを利用して学習した翻訳エンジンにより翻訳することができ、翻訳文の品質が向上することが期待できる。

実施形態に係るサーバ２の第１判定部２０５は、翻訳エンジンごとに、翻訳文を第２言語から第１言語へと逆翻訳した逆翻訳文と原文との一致度を算出し、翻訳エンジンごとに、第一言語の原文と予め準備された対訳データの原文との一致度及び逆翻訳文と原文との一致度に応じて翻訳文の品質を判定する。
このように、原文に最も近い対訳データを利用して学習した翻訳エンジンにより翻訳するだけでなく逆翻訳率も考慮して翻訳することができ、翻訳文の品質がより向上することが期待できる。

実施形態に係るサーバ２は、翻訳対象である第１言語の原文を所定単位に区分する区分部２０４を備えている。そして、翻訳エンジンは、区分された所定単位で原文を翻訳する。
このように、翻訳前に原文を区分するので翻訳エンジンによる翻訳が容易となる。

実施形態に係るサーバ２は、翻訳エンジンごとに、第１選択部２０６により選択された翻訳文が翻訳文全体に占める割合を算出し、該算出された割合に応じて、翻訳エンジンの提供者への支払額を算出する算出部２０７を備える。
このように、全体に占める割合に応じて支払額が算出されるので、原文を翻訳した翻訳エンジンに公平に収益を分配することができる。

実施形態に係るサーバ２は、翻訳エンジンごとに、第１選択部２０６により選択された翻訳文が翻訳文全体に占める割合を算出し、該算出された割合及び翻訳エンジンごとの利用料に基づいて、原文の翻訳料金を算出する算出部２０７を備える。
このように、各翻訳エンジンの利用料及び各翻訳エンジンが全体に占める割合に応じて原文の翻訳料金が算出されるので、翻訳料がわかりやすく、納得性が高い。

実施形態に係るサーバ２は、第１判定部２０５での判定結果に応じて、翻訳エンジンを評価する評価部２０８を備える。
このように、判定結果に応じて、翻訳エンジンを評価するので、翻訳エンジンの性能を知ることができる。

実施形態に係るサーバ２は、評価に応じて、第１選択部２０６により選択された翻訳文が選択された翻訳エンジン以外の翻訳エンジンの提供者へ支払う金額を算出する算出部２０７を備える。
このように、翻訳エンジンの評価に応じて、翻訳文が選択された翻訳エンジン以外の翻訳エンジンの提供者へ支払う金額を算出するので、翻訳エンジンを向上させる動機付けとなることが期待できる。

[実施形態の変形例１]
上記実施形態では、翻訳対象である原文と、全ての対訳データの原文と照合し、一致度を算出しているが、対訳データ数が多い場合、一致度を算出する負荷が問題となる可能性がある。例えば、１００の翻訳エンジンでそれぞれ対訳データが３０万ほどある場合に、一つの文章を翻訳する際に、毎回３０００万の対訳データの原文との一致度を算出することになる。この実施形態の変形例１では、翻訳対象である原文を翻訳する翻訳エンジンを絞り込むことで対訳データの原文との一致度を算出する負荷を低減する実施形態について説明する。

実施形態の変形例１の記憶装置２００Ｂには、対訳データ及び情報処理プログラムなどに加え、第２判定部２１０で分野を判定するための用語（文字列）が記憶されている。なお、本実施形態の変形例１においても、対訳データ、情報処理プログラム及び分野を判定するための用語は、ＵＳＢメモリなどの外部記憶装置やネットワークを介して接続された外部サーバに記憶し、必要に応じて参照やダウンロード可能に構成されていてもよい。

分野を判定するための用語は、対訳データの中から業界特有の頻出用語を例えば、１００～２００語程度選別したものであり、分野ごとに１００～２００語程度が記憶装置２００Ｂに記憶されている（なお、１００～２００語はあくまで一例であり、頻出用語数は任意である（もっと少なくてもよいし、もっと多くてもよい））。なお、どのような領域を一つの分野とするかは任意である。例えば、哲学、歴史学、人文科学、社会科学、自然科学などのように分野を分けてもよいし、更に細分化してもよい。例えば、人文科学を心理学及び言語学、社会科学を政治学及び法律学、自然科学を物理学及び化学に細分化してもよい。

図８は、実施形態の変形例１に係るサーバ２の機能構成の一例を示す図である。図８に示すように、サーバ２は、受信部２０１、送信部２０２、記憶装置制御部２０３、区分部２０４、第１判定部２０５、第１選択部２０６、算出部２０７（第１～第３算出部）、評価部２０８、翻訳制御部２０９、第２判定部２１０、第２選択部２１１などの機能を有する。なお、図８に示す機能は、サーバ２のＲＯＭ（不図示）に記憶された情報処理プログラムをＣＰＵ２００Ｃが実行することにより実現される。

以下、図８を参照して、実施形態の変形例１に係るサーバ２の機能構成について説明するが、受信部２０１、送信部２０２、記憶装置制御部２０３、区分部２０４、第１判定部２０５、第１選択部２０６、算出部２０７（第１～第３算出部）、評価部２０８、翻訳制御部２０９については、図３を参照して説明したので重複する説明を省略する。

第２判定部２１０は、第一言語の原文に含まれる文言から原文の属する分野を所定単位で判定する。具体的には、第２判定部２１０は、記憶装置２００Ｂに記憶された分野ごとの用語を参照し、原文に含まれる文言（文字列）と分野ごとの用語（文字列）との一致度に応じて、原文の属する分野を所定単位で判定する。例えば、第２判定部２１０は、最も一致度の高い分野を原文の属する分野と判定する。

第２選択部２１１は、翻訳エンジンが属する分野及び第２判定部２１０での判定結果に応じて、２以上の翻訳エンジンから翻訳に利用する翻訳エンジンを所定単位で選択する（絞り込む）。具体的には、第２選択部２１１は、第２判定部２１０で判定された原文の属する分野と同一分野に属する翻訳エンジンを所定単位で選択する（絞り込む）。なお、分野による選択（絞り込み）後、翻訳エンジンが所定数以上（例えば、１０以上）ある場合、第２選択部２１１は、分野による選択（絞り込み）した翻訳エンジンごとに、第一言語の原文に含まれる文字列と予め準備された対訳データの原文に含まれる文字列との一致率を一致度として所定単位で算出し、該算出された一致度に応じて原文の翻訳に利用する翻訳エンジンを所定単位ごとに所定数以下（例えば、５以下）となるまで選択する（絞り込む）。例えば、第２選択部２１１は、算出された一致度が高いものから原文の翻訳に利用する翻訳エンジンを所定単位ごとに所定数以下となるまで選択する。なお、第２選択部２１１は、一致度が所定値以上の翻訳エンジンを選択しても（絞り込んでも）よい。

（絞り込み処理）
図９は、実施形態に係るサーバ２による翻訳エンジンの絞り込み処理の一例を示すフローチャートである。以下、図９を参照してサーバ２による絞り込み処理の一例について説明する。

（ステップＳ４０１）
受信部２０１は、ユーザ端末３から送信される翻訳対象である第１言語の原文を受け付ける。

（ステップＳ４０２）
区分部２０４は、翻訳対象である第１言語の原文を所定単位に区分する。なお、上述しように、原文をどのように区分するかは任意である。

（ステップＳ４０３）
第２判定部２１０は、第一言語の原文に含まれる文言から原文の属する分野を所定単位で判定する。

（ステップＳ４０４）
第２選択部２１１は、第２判定部２１０で判定された原文の属する分野と同一分野に属する翻訳エンジンを所定単位で選択する（絞り込む）。

（ステップＳ４０５）
第２選択部２１１は、選択（絞り込み）した後の翻訳エンジンが所定数以上（例えば、１０以上）であるか否かを判定する。所定数以上である場合（ＹＥＳ）、サーバ２は、ステップＳ４０６の処理を実行する。所定数以上でない場合（ＮＯ）、サーバ２は、絞り込み処理を終了する。

（ステップＳ４０６）
第２選択部２１１は、第一言語の原文と予め準備された対訳データの原文との一致度を所定単位で算出する。

（ステップＳ４０７）
第２選択部２１１は、算出された一致度に応じて原文の翻訳に利用する翻訳エンジンを所定単位ごとに所定数以下（例えば、５以下）となるまで選択する（絞り込む）。具体的には、一致度の高い順に翻訳エンジンを所定数以下（例えば、５以下）となるまで選択する。なお、第２選択部２１１は、一致度が所定値以上の翻訳エンジンを選択しても（絞り込んでも）よい。

絞り込み処理後、サーバ２は、選択した（絞り込んだ）翻訳エンジンについて、図５の翻訳処理のステップＳ１０３以降の処理を実行して、原文を翻訳する。

なお、上記説明では、第２選択部２１１は、第２判定部２１０で判定された原文の属する分野と同一分野に属する翻訳エンジンを所定単位で選択し（絞り込み）、分野による選択（絞り込み）後、翻訳エンジンが所定数以上（例えば、１０以上）ある場合、第２選択部２１１は、分野による選択（絞り込み）した翻訳エンジンごとに、第一言語の原文と予め準備された対訳データの原文との一致度を所定単位で算出し、該算出された一致度に応じて原文の翻訳に利用する翻訳エンジンを所定単位ごとに所定数以下（例えば、５以下）となるまで選択している（絞り込んでいる）。

しかしながら、第２選択部２１１は、第２判定部２１０で判定された原文の属する分野と同一分野に属する翻訳エンジンを所定単位で選択した後（絞り込んだ後）、選択した（絞り込んだ）翻訳エンジンで原文を翻訳してもよい。
また、第２選択部２１１は、分野による翻訳エンジンの選択（絞り込み）を行わずに、一言語の原文と予め準備された対訳データの原文との一致度を所定単位で算出し、該算出された一致度に応じて原文の翻訳に利用する翻訳エンジンを所定単位で選択し、選択した（絞り込んだ）翻訳エンジンで原文を翻訳してもよい。
つまり、分野による翻訳エンジンの選択（絞り込み）と、一致度による翻訳エンジンの選択（絞り込み）のどちらか一方だけを実行するようにしてもよい。

以上のように、実施形態の変形例１に係るサーバ２は、翻訳エンジンごとに、第一言語の原文と予め準備された対訳データの原文との一致度を所定単位で算出し、該算出された一致度に応じて２以上の翻訳エンジンから原文の翻訳に利用する翻訳エンジンを所定単位で選択する第２選択部２１１を備える。
このように、一致度に応じて翻訳エンジンを絞り込んでから原文を翻訳するのでサーバ２の負荷を低減することができる。

また、実施形態の変形例１に係るサーバ２は、第一言語の原文に含まれる文言から原文の属する分野を所定単位で判定する第２判定部２１０を備える。第２選択部２１１は、翻訳エンジンが属する分野及び第２判定部２１０での判定結果に応じて、２以上の翻訳エンジンから翻訳に利用する翻訳エンジンを所定単位で選択する。
このように、分野で翻訳エンジンを絞り込んでから原文を翻訳するのでサーバ２の負荷を低減することができる。

なお、原文の内容によっては、翻訳エンジンを絞り込まずに、多数の翻訳エンジンで翻訳させる方がよい場合があることが考えられる。このため、ユーザ（利用者）から翻訳エンジンを選択する（絞り込む）指示がある場合に、第２選択部２１１が翻訳エンジンを選択する（絞り込む）ようにしてもよい。
また、原文の内容を所定単位で判断し、翻訳エンジンを選択して（絞り込んで）翻訳させてもよいと判定される場合、第２選択部２１１に翻訳エンジンを選択する（絞り込む）よう指示し、第２選択部２１１が翻訳エンジンを選択する（絞り込む）ようにしてもよい。
このように、原文の内容に応じて翻訳エンジンを絞り込んで原文を翻訳するか否かを指示することができ利便性が向上する。

[実施形態の変形例２]
実施形態の変形例２では、ユーザ（利用者）に対して翻訳エンジンの提供者を明示するか又は非明示とするかに応じて、明示するとした翻訳エンジンの提供者以外の提供者又は非明示とするとした翻訳エンジンの提供者を、ユーザに対して明示しない実施形態について説明する。

例えば、サーバ２の受信部２０１は、ユーザに対して翻訳エンジンの提供者を明示するか又は非明示とするかを受け付け、明示するとした翻訳エンジンの提供者以外の提供者又は非明示とするとした翻訳エンジンの提供者を、ユーザに対して明示しないように構成してもよい。

なお、翻訳エンジンの提供者を明示しないようにする手法は、種々の手法が考えられる。例えば、翻訳エンジンの提供者から提供される対訳データには、翻訳エンジンの提供者（会社名や個人名）を特定できる文言（キーワード）が含まれていることが考えられる。この場合、対訳データに含まれる、固有名詞の連続等で、あきらかに翻訳エンジンの提供者を特定できる文言にタグ付けを行い、タグ付けされた文言については、該タグ付けされた文言について、非表示又は異なる文言（例えば、ｘｘｘｘなど翻訳エンジンの提供者を特定できない文言）に置換して表示させるように構成することが考えられる。このように構成することで、翻訳エンジンの提供者は、匿名性を担保できるので利便性が向上する。

なお、ユーザ（利用者）に対して翻訳エンジンの提供者を非明示とすることを希望する翻訳エンジンの提供者に対しては、翻訳エンジンの提供者への支払額を算出する際に減額（例えば、８０％）するようにしてもよい。

１ 情報処理システム
２ サーバ（情報処理装置）
２００Ａ 通信ＩＦ
２００Ｂ 記憶装置
２００Ｃ ＣＰＵ
２０１ 受信部
２０２ 送信部
２０３ 記憶装置制御部
２０４ 区分部
２０５ 第１判定部
２０６ 第１選択部
２０７ 算出部（第１～第３算出部）
２０８ 評価部
２０９ 翻訳制御部
２１０ 第２判定部
２１１ 第２選択部
３ ユーザ端末
３００Ａ 通信ＩＦ
３００Ｂ 記憶装置
３００Ｃ 入力装置
３００Ｄ 表示装置
３００Ｅ ＣＰＵ
３０１ 受信部
３０２ 送信部
３０３ 記憶装置制御部
３０４ 操作受付部
３０５ 表示装置制御部
４ ネットワーク

Claims (15)

1. 翻訳対象である第１言語の原文の入力を受け付ける受付部と、
   前記第１言語の原文を第２言語に翻訳した翻訳文を生成する２以上の翻訳エンジンごとに、前記翻訳文の品質を所定単位で判定する第１判定部と、
   前記第１判定部での判定結果に応じて、前記２以上の翻訳エンジンにより各々翻訳された２以上の翻訳文から１の翻訳文を前記所定単位で選択する第１選択部と、を備える
   ことを特徴とする情報処理装置。
2. 前記第１判定部は、
   前記翻訳エンジンごとに前記第一言語の原文と予め準備された対訳データの原文との一致度を算出し、該算出された一致度に応じて前記翻訳文の品質を判定する
   ことを特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。
3. 前記第１判定部は、
   前記翻訳エンジンごとに、前記翻訳文を前記第２言語から前記第１言語へと逆翻訳した逆翻訳文と前記原文との一致度を算出し、
   前記翻訳エンジンごとに、前記第一言語の原文と予め準備された対訳データの原文との一致度及び前記逆翻訳文と前記原文との一致度に応じて 前記翻訳文の品質を判定する
   ことを特徴とする請求項２に記載の情報処理装置。
4. 翻訳対象である第１言語の原文を前記所定単位に区分する区分部を備え、
   前記翻訳エンジンは、
   前記区分された前記所定単位で前記原文を翻訳する
   ことを特徴とする請求項１乃至請求項３のいずれかに記載の情報処理装置。
5. 前記翻訳エンジンごとに、前記第一言語の原文と予め準備された対訳データの原文との一致度を前記所定単位で算出し、該算出された一致度に応じて前記２以上の翻訳エンジンから前記原文の翻訳に利用する翻訳エンジンを前記所定単位で選択する第２選択部を備える
   ことを特徴とする請求項１乃至請求項４のいずれかに記載の情報処理装置。
6. 前記第一言語の原文に含まれる文言から前記原文の属する分野を前記所定単位で判定する第２判定部を備え、
   前記第２選択部は、
   前記翻訳エンジンが属する分野及び前記第２判定部での判定結果に応じて、前記２以上の翻訳エンジンから前記翻訳に利用する翻訳エンジンを前記所定単位で選択する
   ことを特徴とする請求項５に記載の情報処理装置。
7. 前記第２選択部は、
   前記翻訳エンジンを前記所定単位で選択させる指示がある場合、前記２以上の翻訳エンジンから前記翻訳に利用する翻訳エンジンを前記所定単位で選択する
   ことを特徴とする請求項６に記載の情報処理装置。
8. 前記翻訳エンジンごとに、前記第１選択部により選択された前記翻訳文が前記翻訳文全体に占める割合を算出し、該算出された割合に応じて、前記翻訳エンジンの提供者への支払額を算出する第１算出部を備える
   ことを特徴とする請求項１乃至請求項７のいずれかに記載の情報処理装置。
9. 前記翻訳エンジンごとに、前記第１選択部により選択された前記翻訳文が前記翻訳文全体に占める割合を算出し、該算出された割合及び前記翻訳エンジンごとの利用料に基づいて、前記原文の翻訳料金を算出する第２算出部を備える
   ことを特徴とする請求項１乃至請求項８のいずれかに記載の情報処理装置。
10. 前記第１判定部での判定結果に応じて、前記翻訳エンジンを評価する評価部を備える
    ことを特徴とする請求項１乃至請求項９のいずれかに記載の情報処理装置。
11. 前記評価に応じて、前記第１選択部により選択された翻訳文が選択された翻訳エンジン以外の翻訳エンジンの提供者へ支払う金額を算出する第３算出部を備える
    ことを特徴とする請求項１０に記載の情報処理装置。
12. 利用者に対して前記翻訳エンジンの提供者を明示するか又は非明示とするかに応じて、前記明示するとした前記翻訳エンジンの提供者以外の提供者又は前記非明示とするとした前記翻訳エンジンの提供者を、前記利用者に対して明示しない
    ことを特徴とする請求項１乃至請求項１１のいずれかに記載の情報処理装置。
13. 前記対訳データに含まれる前記エンジンの提供者を特定可能な文言にタグ付けを行い、該タグ付けされた文言について、非表示又は異なる文言に置換して表示することを特徴とする請求項１２に記載の情報処理装置。
14. 受付部が、翻訳対象である第１言語の原文の入力を受け付ける工程と、
    判定部が、前記第１言語の原文を第２言語に翻訳した翻訳文を生成する２以上の翻訳エンジンごとに、前記翻訳文の品質を所定単位で判定する工程と、
    選択部が、前記判定部での判定結果に応じて、前記２以上の翻訳エンジンにより各々翻訳された２以上の翻訳文から１の翻訳文を前記所定単位で選択する工程と、
    を有することを特徴とする情報処理方法。
15. コンピュータを、
    翻訳対象である第１言語の原文の入力を受け付ける受付部、
    前記第１言語の原文を第２言語に翻訳した翻訳文を生成する２以上の翻訳エンジンごとに、前記翻訳文の品質を所定単位で判定する判定部、
    前記判定部での判定結果に応じて、前記２以上の翻訳エンジンにより各々翻訳された２以上の翻訳文から１の翻訳文を前記所定単位で選択する選択部、
    として機能させることを特徴とする情報処理プログラム。
    
    

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