JP2024042507A - 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】ユーザ自身にまつわる例文を出力できる情報処理装置、情報処理方法及び情報処理プログラムを提供すること。
【解決手段】情報処理装置は、ユーザによって第１の言語で入力された複数の文章の中から、第１の言語とは異なる第２の言語のユーザの学習度に基づいて第１の文章を抽出する抽出部と、第１の言語で入力された第１の文章が所定の翻訳処理によって第２の言語へと翻訳された翻訳結果である第２の文章、又は第１の言語で入力された第１の文章に含まれる第１の単語が所定の翻訳処理によって第２の言語へと翻訳された翻訳結果である第２の単語、を取得する第１の取得部と、第２の文章又は第２の単語を出力する出力部とを備える。
【選択図】図２

Description

本実施形態は、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。

近年の電子辞書等の情報処理装置の中には、ユーザの語学の学習能力の向上のために各種の例文をユーザに提示する機能を有するものがある。通常、この種の情報処理装置は、多数の例文を収録したコンテンツを保有しており、そのコンテンツの中から例文を提示する。したがって、コンテンツに収録されていない新たな例文の提示のためには、ユーザは、新たな例文を含むコンテンツを追加購入する必要がある。

特開２０１６－０４５２９９号公報

実施形態は、ユーザ自身にまつわる例文を出力できる情報処理装置、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。

実施形態の情報処理装置は、ユーザによって第１の言語で入力された複数の文章の中から、第１の言語とは異なる第２の言語のユーザの学習度に基づいて第１の文章を抽出する抽出部と、第１の言語で入力された第１の文章が所定の翻訳処理によって第２の言語へと翻訳された翻訳結果である第２の文章、又は第１の言語で入力された第１の文章に含まれる第１の単語が所定の翻訳処理によって第２の言語へと翻訳された翻訳結果である第２の単語、を取得する第１の取得部と、第２の文章又は第２の単語を出力する出力部とを備える。

実施形態は、ユーザ自身にまつわる例文を出力できる情報処理装置、情報処理方法及び情報処理プログラムを提供できる。

図１は、実施形態に係るシステムの構成の一例を示す図である。 図２は、電子辞書の一例のハードウェア構成を示す図である。 図３は、単語レベルの一例を示す図である。 図４は、電子辞書の動作を示すフローチャートである。 図５は、例文提示処理を示すフローチャートである。 図６Ａは、ユーザレベルに応じて抽出された例文の一例を示す図である。 図６Ｂは、例文の表示画面の例を示す図である。 図６Ｃは、翻訳結果の提示の例を示す図である。

以下、実施形態について図面を参照して説明する。図１は、実施形態に係るシステム１の構成の一例を示す図である。システム１は、電子辞書１０と、端末２０と、翻訳サーバ３０と、ＳＮＳサーバ４０とを含む。電子辞書１０と、翻訳サーバ３０と、ＳＮＳサーバ４０とは、ネットワーク５０を介して通信可能に接続される。また、端末２０と、翻訳サーバ３０と、ＳＮＳサーバ４０とは、ネットワーク５０を介して通信可能に接続される。ネットワーク５０は、例えばインターネットである。さらに、電子辞書１０と端末２０とは、ネットワーク５０を介さずに又はネットワーク５０を介して通信可能に接続される。電子辞書１０と端末２０とのネットワーク５０を介さない通信は、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）通信等の任意の近接通信によって行われてよい。

電子辞書１０は、ユーザによって入力された単語の意味等を提示する辞書機能を有する。また、実施形態の電子辞書１０は、ユーザの語学の学習のための例文を提示する機能を有する。さらに、電子辞書１０は、翻訳サーバ３０に文章等の翻訳を依頼する機能を有する。以下の説明では、電子辞書１０は、和英辞書機能と、英和辞書機能とを有しているものとして説明する。しかしながら、電子辞書１０は、ユーザが日常的に使用する任意の第１の言語とユーザが学習しようとしている任意の第２の言語との間の辞書機能を有していてよい。

端末２０は、電子辞書１０を所有するユーザが所有する端末である。端末２０は、スマートフォン、タブレット端末、パーソナルコンピュータ等の各種の端末であり得る。端末２０は、ユーザがＳＮＳ（Social Networking Service）を利用するために用いられる。ユーザは、端末２０を用いてＳＮＳサーバ４０にアクセスすることでＳＮＳに関わる各種のサービスを受ける。例えば、ユーザは、ブログ（Weblog）を投稿したり、つぶやきを投稿したり、ブログやつぶやきに対してコメントを投稿したりといった各種の文章を投稿するサービスを受けることができる。端末２０は、ＳＮＳを利用できる機能を有していれば、任意の構成を有していてよい。

翻訳サーバ３０は、電子辞書１０から依頼された文章等の翻訳を実施し、翻訳結果を電子辞書１０に返す。例えば、翻訳サーバ３０は、電子辞書１０から送信された日本語の文章を英語の文章に翻訳する。また、例えば、翻訳サーバ３０は、電子辞書１０から送信された英語の言語の文章を日本語の文章に翻訳する。翻訳サーバ３０は、人工知能を利用する手法等の任意の手法で翻訳を実施してよい。翻訳サーバ３０は、単体のコンピュータで構成されてもよいし、クラウドサーバとして構成されてもよい。

ＳＮＳサーバ４０は、端末２０を介したユーザから要求に応じてＳＮＳに関わる各種のサービスを提供する。また、ＳＮＳサーバ４０は、ユーザが過去に投稿したブログ、つぶやき及びコメント等の文章データをユーザのアカウントと関連付けて記憶している。そして、ＳＮＳサーバ４０は、電子辞書１０からの要求により、ユーザのアカウントに関連付けられた文章データを電子辞書１０に送信する。ＳＮＳサーバ４０は、単体のコンピュータで構成されてもよいし、クラウドサーバとして構成されてもよい。

図２は、電子辞書１０の一例のハードウェア構成を示す図である。電子辞書１０は、プロセッサ１１と、ＲＯＭ１２と、ＲＡＭ１３と、ストレージ１４と、入力装置１５と、表示装置１６と、通信装置１７とを有する情報処理装置である。これらの各々は、システムバス１８を介して互いに接続されている。電子辞書１０は、電子辞書アプリケーションがインストールされたパーソナルコンピュータ（ＰＣ）、タブレット端末、スマートフォン等の電子機器であってもよい。

プロセッサ１１は、電子辞書１０の各種動作を制御するプロセッサである。プロセッサ１１は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）等を含む集積回路であってよい。プロセッサ１１として、ＣＰＵ以外のプロセッサ、例えば、ＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）、ＦＰＧＡ（Field Programmable Gate Array）、ＧＰＵ（Graphic Processing unit）等が用いられてもよい。プロセッサ１１は、抽出プログラム１４２に従って処理を実行することによって、抽出部と、第１の取得部と、第２の取得部と、出力部として動作し得る。

ＲＯＭ１２は、電子辞書１０の起動プログラム等を記録している。ＲＡＭ１３は、プロセッサ１１等のための主記憶装置である。

ストレージ１４には、プロセッサ１１で用いられる電子辞書制御プログラム等の各種プログラム、パラメータ等が記憶されている。プロセッサ１１は、入力装置１５からの入力信号等に応じて各種プログラムを実行することで電子辞書１０の動作を制御する。各種プログラムは、例えば辞書プログラム１４１及び抽出プログラム１４２を含む。辞書プログラム１４１は、ユーザの入力に基づいて辞書コンテンツ１４３を検索し、検索した結果をユーザに対して提示する一連の処理を実行するためのプログラムである。抽出プログラム１４２は、ユーザがＳＮＳ上で記載した各種の文章からユーザに対して提示する例文を抽出し、抽出した例文をユーザに提示する一連の処理を実行するための情報処理プログラムである。辞書コンテンツ１４３は、英和辞書又は和英辞書といった、単語等の語句と、その発音、意味等が関連付けられて記憶されたコンテンツデータである。

また、実施形態では、ストレージ１４には、学習履歴１４４が記憶される。学習履歴１４４は、ユーザが電子辞書１０の辞書機能を利用して学習をした履歴の情報である。学習履歴１４４は、例えば英和辞書を利用した際に入力された英語の単語の履歴、和英辞書を利用した際に入力された日本語の単語の履歴である。学習履歴１４４は、例えば現在を基準とした１月前まで、半年前までといった一定期間の履歴だけであってよい。勿論、学習履歴１４４は、例えばユーザが電子辞書１０を使い始めてから現在までの履歴であってもよい。

また、実施形態では、ストレージ１４には、単語レベル１４５が記憶される。単語レベル１４５は、電子辞書１０の辞書コンテンツ１４３に収録されているそれぞれの単語の難度を表す数値である。高い単語レベルの単語を多く検索しているユーザは、高い学習度の学習を実施していると推定される。図３は、単語レベル１４５の一例を示す図である。図３に示すように単語レベル１４５は、電子辞書１０に収録される英語の単語と、その意味を表す日本語の単語とに関連付けられている。図３の例では、単語レベルは、１から３の３段階の数値によって表される。単語レベルは、必ずしも３段階の数値によって表される必要はなく、２以上の任意の多段階の数値によって表され得る。さらに、単語レベル１４５には、ユーザレベルが関連付けられてよい。ユーザレベルは、ユーザの学習履歴１４４から計算される、ユーザの語学の学習度を表す数値である。ユーザレベルは、例えば学習履歴１４４として記憶された単語の単語レベルの平均値である。例えば、学習履歴１４４に、単語レベル１の単語と、単語レベル２の単語と、単語レベル３の単語とが記憶されている場合のユーザレベルは２である。ここで、ユーザレベルの計算の際には、学習履歴１４４に記憶されている単語が日本語の単語であるか英語の単語であるかは区別されなくてよい。例えば、学習履歴１４４に英語の単語「activity」と日本語の単語「俳優」が記憶されているときのユーザレベルは、（２＋３）／２＝２．５として計算されてよい。また、ユーザレベルにおける端数は、そのままであってもよいし、切り上げされてもよいし、切り捨てされてもよいし、四捨五入されてもよい。また、ユーザレベルは、必ずしも平均値である必要はない。ユーザレベルは、単語レベルの重み付け平均値、中央値、最大値、最小値等であってもよい。さらに、電子辞書１０が複数のユーザによって使用されることもあり得る。このため、学習履歴１４４及びユーザレベルはユーザ毎に管理されてもよい。

また、実施形態では、ストレージ１４には、ＳＮＳアカウント１４６が記憶される。ＳＮＳアカウント１４６は、ユーザが利用しているＳＮＳのアカウントである。ユーザが異なる複数のＳＮＳアカウントを有している場合には、それぞれのＳＮＳアカウントがＳＮＳアカウント１４６として記憶され得る。また、ＳＮＳアカウント１４６は、ユーザ毎に管理されてよい。

入力装置１５は、入力キー、タッチパネル等を含む。また、入力装置１５は、マイクロホン等の音声入力装置を含んでいてもよい。入力装置１５を介したユーザ操作に応じて、そのユーザ操作の内容を示す信号がシステムバス１８を介してプロセッサ１１に入力される。

表示装置１６は、液晶ディスプレイ、有機ＥＬディスプレイ等である。表示装置１６は、電子辞書１０に一体的に設けられていてもよいし、電子辞書１０とは別に設けられていてもよい。表示装置１６には、各種の画像が表示される。

通信装置１７は、ネットワーク５０等の外部の通信ネットワークと通信するための回路を含む。

次に、電子辞書１０の動作を説明する。図４は、電子辞書１０の動作を示すフローチャートである。図４の処理は、例えば電子辞書の電源がオンされた場合に開始される。

ステップＳ１において、電子辞書１０のプロセッサ１１は、ユーザに対して例文を提示するか否かを判定する。例えば、電子辞書１０の電源オンの直後のタイミング及びユーザの入力装置１５を介した指示がされたタイミングで例文を提示すると判定される。ステップＳ１において、ユーザに対して例文を提示すると判定されていない場合には、処理はステップＳ２に移行する。ステップＳ２において、ユーザに対して例文を提示すると判定された場合には、処理はステップＳ６に移行する。

ステップＳ２において、プロセッサ１１は、ユーザによって辞書機能の利用が指示されたか否かを判定する。例えば、和英辞書機能において日本語の単語がユーザによって入力された場合、英和辞書において英語の単語がユーザによって入力された場合には、ユーザによって辞書機能の利用が指示されたと判定される。ステップＳ２において、ユーザによって辞書機能の利用が指示されたと判定された場合には、処理はステップＳ３に移行する。ステップＳ２において、ユーザによって辞書機能の利用が指示されたと判定されていない場合には、処理はステップＳ１１に移行する。

ステップＳ３において、プロセッサ１１は、ユーザによって入力された単語に応じた検索結果をユーザに対して提示する。具体的には、プロセッサ１１は、和英辞書機能の利用が指示された場合には、ユーザによって入力された日本語の単語に基づいて辞書コンテンツ１４３を検索し、検索した単語に対応する英語の単語等を表示装置１６に表示する。また、プロセッサ１１は、英和辞書機能の利用が指示された場合には、ユーザによって入力された英語の単語に基づいて辞書コンテンツ１４３を検索し、検索した単語に対応する日本語の単語、すなわち意味等を表示装置１６に表示する。

ステップＳ４において、プロセッサ１１は、ユーザによって入力された単語に基づいて学習履歴１４４を更新する。具体的には、プロセッサ１１は、ユーザによって入力された単語を学習履歴１４４に追加する。ここで、学習履歴１４４は、一定期間の学習履歴であってよい。この場合には、プロセッサ１１は、期間外の単語を学習履歴１４４から削除してよい。

ステップＳ５において、プロセッサ１１は、学習履歴１４４に基づいてユーザレベルを計算する。そして、プロセッサ１１は、計算したユーザレベルによって単語レベル１４５を更新する。その後、処理はステップＳ１１に移行する。前述したように、ユーザレベルは、例えば学習履歴１４４に記憶されている単語の単語レベルの平均値として計算され得る。

ステップＳ６において、プロセッサ１１は、例文提示処理を行う。図５は、例文提示処理を示すフローチャートである。

ステップＳ１０１において、プロセッサ１１は、単語レベル１４５を参照してユーザのユーザレベルを取得する。

ステップＳ１０２において、プロセッサ１１は、ユーザのＳＮＳアカウントに基づいて、ＳＮＳサーバ４０から例えば１月といった一定期間にユーザによって投稿された文章の文章データを取得する。ユーザの投稿の文章は、例えばＳＮＳアカウントに関連付けられた投稿を取得する処理を実施するＷｅｂＡＰＩを利用して取得され得る。ここで、ユーザの投稿は、必ずしも例文提示処理のタイミングで取得される必要はない。例えば、ユーザの投稿は、例えば各日の夜、電子辞書１０の電源オンのタイミング、電子辞書１０の電源オフのタイミングといった各種のタイミングで取得されてよい。

ステップＳ１０３において、プロセッサ１１は、取得した投稿の文章データからユーザに例文として提示する投稿の文章データを抽出する。例えば、プロセッサ１１は、ユーザレベル以下の日本語の単語を多く含む投稿の文章データを抽出する。具体的には、プロセッサ１１は、ユーザレベル以下の日本語の単語を多く含む上位の複数の投稿の文章データを抽出する。または、プロセッサ１１は、ユーザレベル以下の日本語の単語を閾値以上含む投稿の文章データを抽出する。

ステップＳ１０４において、プロセッサ１１は、投稿の文章データを抽出できたか否かを判定する。ステップＳ１０４において、投稿の文章データを抽出できたと判定された場合には、処理はステップＳ１０５に移行する。ステップＳ１０４において、投稿の文章データを抽出できたと判定されていない場合には、処理はステップＳ１０７に移行する。

ステップＳ１０５において、プロセッサ１１は、抽出した投稿の文章データの中から実際にユーザに提示する例文を抽出する。例えば、プロセッサ１１は、ユーザに対して提示していない例文の中で最も多くのユーザレベル以下の日本語の単語を含む例文を抽出する。または、プロセッサ１１は、ユーザに対して提示していない例文の中で最も直近で、かつ、ユーザレベル以下の日本語の単語を多く含む例文を抽出する。抽出される例文は１つであってもよいし、複数であってもよい。ここで、ユーザレベルを超える単語レベルの日本語の単語を含むことができる数に制限が設けられてもよい。例えば、最も多くのユーザレベル以下の日本語の単語を含む例文であっても、ユーザレベルを超える単語レベルの日本語の単語の数が閾値以上である例文は抽出されなくてよい。

ステップＳ１０６において、プロセッサ１１は、抽出した例文をユーザに提示する。具体的には、プロセッサ１１は、抽出した例文を表示装置１６に表示する。また、プロセッサ１１は、例文の翻訳結果の回答の入力を受け付けるための入力欄を表示する。その後、図５の処理は終了し、処理は図４のステップＳ７に移行する。

ステップＳ１０７において、プロセッサ１１は、例文を提示できない旨を例えば表示装置１６にメッセージを表示することでユーザに通知する。その後、図５の処理は終了し、処理は図４のステップＳ１１に移行する。

ここで、図４の説明に戻る。ステップＳ６において例文提示処理を実行した後のステップＳ７において、プロセッサ１１は、ユーザからの回答の入力があったか否かを判定する。ステップＳ７においては、例えばユーザからの回答の入力の後、画面上に表示されている送信ボタンが選択された場合に、ユーザからの回答の入力があったと判定される。ステップＳ７において、ユーザからの回答の入力があるまで処理は待機される。ステップＳ７において、ユーザからの回答の入力があったと判定された場合には、処理はステップＳ８に移行する。

ステップＳ８において、プロセッサ１１は、提示した例文のテキストデータを翻訳サーバ３０に送信することで、翻訳サーバ３０に翻訳を依頼する。

ステップＳ９において、プロセッサ１１は、翻訳サーバ３０から翻訳結果を受信したか否かを判定する。ステップＳ９において、翻訳結果が受信されるまで処理は待機される。ステップＳ９において、翻訳結果が受信されたと判定された場合には、処理はステップＳ１０に移行する。

ステップＳ１０において、プロセッサ１１は、翻訳サーバ３０による翻訳結果をユーザに対して提示する。具体的には、プロセッサ１１は、翻訳結果を表示装置１６に表示する。

ステップＳ１１において、プロセッサ１１は、電子辞書１０の電源をオフするか否かを判定する。例えば、ユーザによって電子辞書１０の電源ボタンが押された場合には電源をオフすると判定される。ステップＳ１１において、電子辞書１０の電源をオフにすると判定されていない場合には、処理はステップＳ１に戻る。ステップＳ１１において、電子辞書１０の電源をオフにすると判定された場合には、図４の処理は終了する。

以下、電子辞書１０の例文提示の動作について具体的に説明する。図６Ａは、ユーザレベルに応じて抽出された例文の一例を示す図である。前述したように、抽出される例文は、ユーザのユーザレベル以下の単語レベルの日本語の単語を多く含む日本語の文章である。例えば、ユーザレベルが「２」であれば、プロセッサ１１は、単語レベルが２以下、例えば「activity」、「about」といった英語の単語と対応する「活動」、「について」といった日本語の単語を多く含む文章を例文として抽出する。

図６Ｂは、例文の表示画面の例を示す図である。図６Ｂに示すように、例文１６１は、ユーザのＳＮＳアカウントと投稿時間とともにユーザが投稿したそのままの文章で表示され得る。これにより、ユーザは自身の投稿を思い出しやすい。ここで、複数の例文が抽出された場合には、複数の例文１６１が表示装置１６の画面上に表示されてよい。または、複数の例文１６１は、表示装置１６の画面上に切り替えできるように表示されてもよい。

さらに、例文１６１の近傍には、回答の入力欄１６２と、送信ボタン１６３とが表示される。ユーザは、入力欄１６２に例文１６１を自身で英文翻訳した結果を入力する。そして、入力が完了した後、ユーザは、送信ボタン１６３を選択する。これを受けて、プロセッサ１１は、例文１６１のテキストデータを翻訳サーバ３０に送信する。翻訳結果を受信した場合、プロセッサ１１は、例えば図６Ｃに示すようにして入力欄１６２の近傍に翻訳結果１６４を表示する。これを見て、ユーザは、自身の翻訳と翻訳サーバ３０による翻訳とを対比できる。

以上説明したように実施形態によれば、ユーザが日常的に使用する第１の言語による過去のＳＮＳの投稿から抽出された例文がユーザに対して提示される。また、翻訳サーバ３０によって第２の言語で翻訳された例文の翻訳文もユーザに対して提示される。自身にまつわる文章の翻訳文を見ることで、ユーザの第２の言語の学習能力の向上が期待される。

また、例文のユーザによる翻訳の後で翻訳サーバ３０による翻訳が提示されることにより、ユーザは自身の翻訳と翻訳サーバ３０による翻訳とを対比できる。これにより、ユーザは、自身にまつわる文章の英文化という英会話において非常に重要なスキルを磨くこともできる。

また、ＳＮＳの投稿から抽出される例文は、ユーザの語学の学習度を表すユーザレベル以下の単語を多く含む投稿から抽出される。これにより、ユーザは、現在の自分の学習度に応じた文章の英文化をし得る。

［変形例］
以下、実施形態の変形例を説明する。
前述した実施形態では、例文の翻訳は、翻訳サーバ３０において行われるとされている。しかしながら、例文の翻訳は、必ずしも翻訳サーバ３０において行われなくてもよい。例えば、例文の翻訳は、電子辞書１０において行われてもよい。

また、前述した実施形態では、例文に対するユーザの翻訳文の入力の後で、翻訳サーバ３０による翻訳結果が提示される。これに対し、例文に対するユーザの翻訳文の入力は省略されてもよい。

また、前述した実施形態では、ユーザの投稿の文章データから例文が抽出されるとされている。これに対し、ユーザの投稿の文章データからユーザレベルに応じた単語が抽出されてもよい。この場合には、ユーザに対して翻訳の回答を入力させる単語がもとの例文１６１とともに表示され、翻訳結果１６４として単語の翻訳結果が提示されてもよい。また、例文１６１とともに提示される単語は、特定の品詞、例えば名詞、動詞、形容詞に制限されてもよい。

また、前述した実施形態では、例文としてユーザに提示されるのはユーザが日常的に使用する第１の言語の例文であり、翻訳サーバ３０によって提示されるのは例文の第２の言語による翻訳結果である。これとは逆に、例文としてユーザに提示されるのがＳＮＳ上に第１の言語で投稿した例文の第２の言語による翻訳結果であってもよい。この場合、ユーザは、第２の言語で提示された例文に対する第１の言語による翻訳文を入力欄１６２に入力する。そして、翻訳結果１６４としてもとのＳＮＳ上で投稿した文章が提示されてもよい。

なお、本発明は、上記実施形態に限定されるものではなく、実施段階ではその要旨を逸脱しない範囲で種々に変形することが可能である。また、各実施形態は可能な限り適宜組み合わせて実施してもよく、その場合組み合わせた効果が得られる。更に、上記実施形態には種々の段階の発明が含まれており、開示される複数の構成要件における適当な組み合わせにより種々の発明が抽出され得る。例えば、実施形態に示される全構成要件からいくつかの構成要件が削除されても、発明が解決しようとする課題の欄で述べた課題が解決でき、発明の効果の欄で述べられている効果が得られる場合には、この構成要件が削除された構成が発明として抽出され得る。

以下に、本出願の出願当初の特許請求の範囲に記載された発明を付記する。
［１］ ユーザによって第１の言語で入力された複数の文章の中から、前記第１の言語とは異なる第２の言語の前記ユーザの学習度に基づいて第１の文章を抽出する抽出部と、
前記第１の言語で入力された前記第１の文章が所定の翻訳処理によって第２の言語へと翻訳された翻訳結果である第２の文章、又は前記第１の言語で入力された前記第１の文章に含まれる第１の単語が前記所定の翻訳処理によって前記第２の言語へと翻訳された翻訳結果である第２の単語、を取得する第１の取得部と、
前記第２の文章又は前記第２の単語を出力する出力部と、
を具備する情報処理装置。
［２］ 前記抽出部は、前記第１の言語で入力された前記複数の文章の中で前記ユーザの第２の言語の学習度に対応する単語が使用されている文章を前記第１の文章として抽出する［１］に記載の情報処理装置。
［３］ 前記第１の文章が前記ユーザによって前記第２の言語へと翻訳された翻訳結果である第３の文章、又は前記第１の文章に含まれる第１の単語が前記ユーザによって前記第２の言語へと翻訳された翻訳結果である第３の単語、を前記ユーザからの入力によって取得する第２の取得部をさらに具備し、
前記出力部は、前記第１の文章と、前記第２の文章と、前記第３の文章とを対比できるように出力する、又は前記第１の文章と、前記第２の単語と、前記第３の単語とを対比できるように出力する請求項１又は２に記載の情報処理装置。
［４］ 前記複数の文章は、ＳＮＳ上で前記ユーザによって入力された文章である［１］に記載の情報処理装置。
［５］ 前記第１の取得部は、前記所定の翻訳処理を実行可能な外部の翻訳サーバに対して前記第１の文章の翻訳を依頼し、前記翻訳サーバから前記第２の文章を取得する［１］に記載の情報処理装置。
［６］ ユーザによって第１の言語で入力された複数の文章の中から、前記第１の言語とは異なる第２の言語の前記ユーザの学習度に基づいて第１の文章を抽出することと、
前記第１の言語で入力された前記第１の文章が所定の翻訳処理によって第２の言語へと翻訳された翻訳結果である第２の文章、又は前記第１の言語で入力された前記第１の文章に含まれる第１の単語が前記所定の翻訳処理によって前記第２の言語へと翻訳された翻訳結果である第２の単語、を取得することと、
前記第２の文章又は前記第２の単語を出力することと、
を具備する情報処理方法。
［７］ ユーザによって第１の言語で入力された複数の文章の中から、前記第１の言語とは異なる第２の言語の前記ユーザの学習度に基づいて第１の文章を抽出することと、
前記第１の言語で入力された前記第１の文章が所定の翻訳処理によって第２の言語へと翻訳された翻訳結果である第２の文章、又は前記第１の言語で入力された前記第１の文章に含まれる第１の単語が前記所定の翻訳処理によって前記第２の言語へと翻訳された翻訳結果である第２の単語、を取得することと、
前記第２の文章又は前記第２の単語を出力することと、
をプロセッサに実行させるための情報処理プログラム。

１ システム、１０ 電子辞書、１１ プロセッサ、１２ ＲＯＭ、１３ ＲＡＭ、１４ ストレージ、１５ 入力装置、１６ 表示装置、１７ 通信装置、１８ システムバス、２０ 端末、３０ 翻訳サーバ、４０ ＳＮＳサーバ、５０ ネットワーク、１４１ 辞書プログラム、１４２ 抽出プログラム、１４３ 辞書コンテンツ、１４４ 学習履歴、１４５ 単語レベル、１４６ ＳＮＳアカウント。

Claims (7)

1. ユーザによって第１の言語で入力された複数の文章の中から、前記第１の言語とは異なる第２の言語の前記ユーザの学習度に基づいて第１の文章を抽出する抽出部と、
   前記第１の言語で入力された前記第１の文章が所定の翻訳処理によって第２の言語へと翻訳された翻訳結果である第２の文章、又は前記第１の言語で入力された前記第１の文章に含まれる第１の単語が前記所定の翻訳処理によって前記第２の言語へと翻訳された翻訳結果である第２の単語、を取得する第１の取得部と、
   前記第２の文章又は前記第２の単語を出力する出力部と、
   を具備する情報処理装置。
2. 前記抽出部は、前記第１の言語で入力された前記複数の文章の中で前記ユーザの第２の言語の学習度に対応する単語が使用されている文章を前記第１の文章として抽出する請求項１に記載の情報処理装置。
3. 前記第１の文章が前記ユーザによって前記第２の言語へと翻訳された翻訳結果である第３の文章、又は前記第１の文章に含まれる第１の単語が前記ユーザによって前記第２の言語へと翻訳された翻訳結果である第３の単語、を前記ユーザからの入力によって取得する第２の取得部をさらに具備し、
   前記出力部は、前記第１の文章と、前記第２の文章と、前記第３の文章とを対比できるように出力する、又は前記第１の文章と、前記第２の単語と、前記第３の単語とを対比できるように出力する請求項１又は２に記載の情報処理装置。
4. 前記複数の文章は、ＳＮＳ上で前記ユーザによって入力された文章である請求項１に記載の情報処理装置。
5. 前記第１の取得部は、前記所定の翻訳処理を実行可能な外部の翻訳サーバに対して前記第１の文章の翻訳を依頼し、前記翻訳サーバから前記第２の文章を取得する請求項１に記載の情報処理装置。
6. ユーザによって第１の言語で入力された複数の文章の中から、前記第１の言語とは異なる第２の言語の前記ユーザの学習度に基づいて第１の文章を抽出することと、
   前記第１の言語で入力された前記第１の文章が所定の翻訳処理によって第２の言語へと翻訳された翻訳結果である第２の文章、又は前記第１の言語で入力された前記第１の文章に含まれる第１の単語が前記所定の翻訳処理によって前記第２の言語へと翻訳された翻訳結果である第２の単語、を取得することと、
   前記第２の文章又は前記第２の単語を出力することと、
   を具備する情報処理方法。
7. ユーザによって第１の言語で入力された複数の文章の中から、前記第１の言語とは異なる第２の言語の前記ユーザの学習度に基づいて第１の文章を抽出することと、
   前記第１の言語で入力された前記第１の文章が所定の翻訳処理によって第２の言語へと翻訳された翻訳結果である第２の文章、又は前記第１の言語で入力された前記第１の文章に含まれる第１の単語が前記所定の翻訳処理によって前記第２の言語へと翻訳された翻訳結果である第２の単語、を取得することと、
   前記第２の文章又は前記第２の単語を出力することと、
   をプロセッサに実行させるための情報処理プログラム。