特開 2022-165879 情報生成プログラム、情報生成方法、および情報生成装置

(19)【発行国】日本国特許庁(JP)

(12)【公報種別】公開特許公報(A)

(11)【公開番号】P2022165879

(43)【公開日】2022-11-01

(54)【発明の名称】情報生成プログラム、情報生成方法、および情報生成装置

(51)【国際特許分類】

   G06F 16/332 20190101AFI20221025BHJP

   G06F 16/9032 20190101ALI20221025BHJP

【ＦＩ】

G06F16/332

G06F16/9032

【審査請求】未請求

【請求項の数】7

【出願形態】ＯＬ

(21)【出願番号】P 2021071474

(22)【出願日】2021-04-20

(71)【出願人】

【識別番号】000005223

【氏名又は名称】富士通株式会社

(74)【代理人】

【識別番号】110002147

【氏名又は名称】弁理士法人酒井国際特許事務所

(72)【発明者】

【氏名】押尾 翔平

(72)【発明者】

【氏名】岸下 直弘

(72)【発明者】

【氏名】井上 茂乗

(72)【発明者】

【氏名】中島 正弘

(72)【発明者】

【氏名】塙 大紀

【テーマコード（参考）】

5B175

【Ｆターム（参考）】

5B175GC02

(57)【要約】

【課題】特定言語のナレッジを特定言語以外の言語でも検索できるようにするという需要が存在する。従来法では、様々な言語の検索クエリが混在した訓練データを用いて機械学習を行うことになる。様々な言語の検索クエリが混在した訓練データを用いて機械学習を行うと、特定言語による検索の検索精度が他言語の訓練データの影響で低下する可能性がある。
【解決手段】第１言語の訓練データを用いた機械学習により生成された訓練済みの機械学習モデルを用いた情報検索において、第１言語と異なる第２言語の検索条件を第１言語の検索条件に変換し、第１言語に変換された検索条件を機械学習モデルに入力して第１言語の情報を検索し、第１言語に変換された検索条件を特徴量とし、検索された第１言語の情報を正解ラベルとして訓練データを生成する処理をコンピュータに実行させる。
【選択図】図６

【特許請求の範囲】

【請求項1】

第１言語の訓練データを用いた機械学習により生成された訓練済みの機械学習モデルを用いた情報検索において、
前記第１言語と異なる第２言語の検索条件を前記第１言語の前記検索条件に変換し、
前記第１言語に変換された前記検索条件を前記機械学習モデルに入力して前記第１言語の情報を検索し、
前記第１言語に変換された前記検索条件を特徴量とし、前記検索された前記第１言語の情報を正解ラベルとして前記訓練データを生成する
処理をコンピュータに実行させることを特徴とする情報生成プログラム。

【請求項2】

前記訓練データを生成する処理は、
前記情報検索を要求した情報処理端末から、前記情報検索の結果に対するフィードバックを受信し、
前記フィードバックが前記情報検索の結果は正しいまたは役に立ったということを示す場合に、前記第１言語に変換された前記検索条件を特徴量とし、前記検索された前記第１言語の情報を正解ラベルとして前記訓練データを生成する
処理を含むことを特徴とする請求項１に記載の情報生成プログラム。

【請求項3】

生成された前記訓練データを用いて前記機械学習モデルを再訓練する処理を前記コンピュータにさらに実行させることを特徴とする請求項１または２に記載の情報生成プログラム。

【請求項4】

検索された前記第１言語の情報に対応する前記第１言語と異なる言語に翻訳された情報を、前記情報検索の結果として、前記情報検索を要求した情報処理端末に送信する処理を前記コンピュータにさらに実行させることを特徴とする請求項１乃至３のいずれか一項に記載の情報生成プログラム。

【請求項5】

前記第１言語と異なる言語に翻訳された情報を前記情報処理端末に送信する処理は、前記第１言語の情報に対応する、前記第１言語と異なる言語に予め翻訳された情報を、前記情報検索の結果として前記情報処理端末に送信する処理を含むことを特徴とする請求項４に記載の情報生成プログラム。

【請求項6】

第１言語の訓練データを用いた機械学習により生成された訓練済みの機械学習モデルを用いた情報検索において、
前記第１言語と異なる第２言語の検索条件を前記第１言語の前記検索条件に変換し、
前記第１言語に変換された前記検索条件を前記機械学習モデルに入力して前記第１言語の情報を検索し、
前記第１言語に変換された前記検索条件を特徴量とし、前記検索された前記第１言語の情報を正解ラベルとして前記訓練データを生成する
処理をコンピュータが実行することを特徴とする情報生成方法。

【請求項7】

第１言語の訓練データを用いた機械学習により生成された訓練済みの機械学習モデルを用いた情報検索において、
前記第１言語と異なる第２言語の検索条件を前記第１言語の前記検索条件に変換し、
前記第１言語に変換された前記検索条件を前記機械学習モデルに入力して前記第１言語の情報を検索し、
前記第１言語に変換された前記検索条件を特徴量とし、前記検索された前記第１言語の情報を正解ラベルとして前記訓練データを生成する
制御部を有することを特徴とする情報生成装置。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本発明は、情報生成プログラム、情報生成方法、および情報生成装置に関する。

【背景技術】

【0002】

問合せ業務支援のため、例えば、社内に存在するドキュメントやＦＡＱ（Ｆｒｅｑｕｅｎｔｌｙ Ａｓｋｅｄ Ｑｕｅｓｔｉｏｎｓ）などのナレッジを検索できるナレッジ活用の機能が備わっている製品がある。当該製品は、例えば、ユーザからの問合せなど、日々発生する全てのインシデントやユーザとのやり取りの履歴を問合せ情報として一元管理する。また、当該製品は、精度の高いナレッジ検索を実現するため、例えば、検索文を特徴量とし、当該検索文に対して表示したいナレッジを正解ラベルとして機械学習により生成したモデルを用いる。

【0003】

このような製品において、特定言語で蓄積されているナレッジを、特定言語以外の他言語でも検索および活用できるようにするという需要が存在する。当該需要を満たすための方法として、例えば、特定言語の検索対象に対して他言語で検索を行う場合、翻訳エンジンを用いて検索クエリを特定言語に翻訳して検索を行ない、検索結果を他言語に翻訳し、ユーザに提示する方法がある。

【先行技術文献】

【特許文献】

【0004】

【特許文献1】特開２０２０－７１８６５号公報

【発明の概要】

【発明が解決しようとする課題】

【0005】

しかしながら、従来の方法では、情報検索のための機械学習モデルに対する訓練データの生成方法について考慮されていない。より具体的には、例えば、検索クエリを特徴量とし、当該検索クエリに対して提示したい情報を正解ラベルとして訓練データを生成すると、様々な言語の検索クエリが混在した訓練データを用いて機械学習を行うことになる。機械学習は、訓練データ群に対し全体最適を取るように学習されるため、様々な言語の検索クエリが混在した訓練データを用いて機械学習を行うと、特定言語による検索の検索精度が他言語の訓練データの影響で低下する可能性がある。

【0006】

一つの側面では、機械学習モデルを用いた情報検索の精度を向上させることを目的とする。

【課題を解決するための手段】

【0007】

第１の案では、第１言語の訓練データを用いた機械学習により生成された訓練済みの機械学習モデルを用いた情報検索において、第１言語と異なる第２言語の検索条件を第１言語の検索条件に変換し、第１言語に変換された検索条件を機械学習モデルに入力して第１言語の情報を検索し、第１言語に変換された検索条件を特徴量とし、検索された第１言語の情報を正解ラベルとして訓練データを生成する処理をコンピュータに実行させる。

【発明の効果】

【0008】

一つの側面では、機械学習モデルを用いた情報検索の精度を向上させる。

【図面の簡単な説明】

【0009】

【図1】図１は、実施例１にかかる情報処理システムの全体構成例を示す図である。

【図2】図２は、実施例１にかかる情報生成装置１００の機能構成を示すブロック図である。

【図3】図３は、実施例１にかかる検索対象ドキュメント１２１の一例を示す図である。

【図4】図４は、実施例１にかかる置換用ドキュメント１２２の一例を示す図である。

【図5】図５は、実施例１にかかるフィードバックデータ１２３および訓練データ１２４の一例を示す図である。

【図6】図６は、実施例１にかかる全体の処理構成の一例を示す図である。

【図7】図７は、実施例１にかかる情報生成処理の流れを示すフローチャートである。

【図8】図８は、ハードウェア構成例を説明する図である。

【発明を実施するための形態】

【0010】

以下に、本願の開示する情報生成プログラム、情報生成方法、および情報生成装置の実施例を図面に基づいて詳細に説明する。なお、この実施例によりこの発明が限定されるものではない。また、各実施例は、矛盾のない範囲内で適宜組み合わせることができる。

【0011】

［全体構成例］
図１は、実施例１にかかる情報処理システムの全体構成例を示す図である。図１に示すように、実施例１にかかる情報処理システムは、情報生成装置１００と、ユーザ端末２００とがネットワークＮを介して相互に通信可能に接続されるシステムである。なお、ネットワークＮには、有線や無線を問わず、インターネットやイントラネットなどの各種通信網を採用できる。また、ネットワークＮは、単一のネットワークではなく、例えば、イントラネットとインターネットとがゲートウェイなどネットワーク装置やその他の装置（図示せず）を介して構成されてよい。

【0012】

情報生成装置１００は、実施例１を含む本実施形態の実行主体であり、ユーザ端末２００を介して入力された検索条件である検索クエリに基づいて、第１言語で記述された情報を検索し、検索結果をユーザ端末２００に送信する。ここで、情報生成装置１００は、第１言語で記述された情報を検索する際、第１言語の訓練データを用いた機械学習により生成された訓練済みの機械学習モデルに第１言語の検索クエリを入力することで検索結果を得る。そのため、情報生成装置１００は、第１言語と異なる第２言語の検索クエリを第１言語の検索クエリに変換する。そして、情報生成装置１００は、第１言語に変換された検索条件を特徴量とし、検索された第１言語の情報を正解ラベルとして訓練データを生成する。

【0013】

なお、第１言語は、例えば、日本語であってよく、第２言語は英語であってよいが、各々、それら以外の言語であってよい。しかしながら、上述したように、あくまでも、情報生成装置１００は、検索クエリが第１言語と異なる第２言語であった場合は検索クエリを第１言語に変換し、第１言語の検索クエリを用いて訓練データを生成する。

【0014】

このように、情報生成装置１００は、第１言語の情報を検索するための検索クエリが他言語であっても第１言語の検索クエリに変換し、他言語の訓練データによって第１言語による検索精度が低下してしまうことを防止できる。なお、情報生成装置１００は、図１では１台のコンピュータとして示しているが、複数台のコンピュータで構成される分散型コンピューティングシステムであってもよい。また、情報生成装置１００は、クラウドコンピューティングサービスを提供するクラウドサービス提供者によって管理されるクラウドサーバ装置であってもよい。

【0015】

ユーザ端末２００は、ドキュメントやＦＡＱなどの情報を検索するユーザによって使用される情報処理端末である。ユーザ端末２００は、ユーザの職場や自宅などに設置されるデスクトップＰＣ（Ｐｅｒｓｏｎａｌ Ｃｏｍｐｕｔｅｒ）やノートＰＣであってもよいし、スマートフォンやタブレットＰＣなどのモバイル端末であってもよい。

【0016】

ユーザは、ユーザ端末２００を介して、例えば、情報生成装置１００によって提供されるＷｅｂサイトやアプリケーションにアクセスし、情報検索のための検索条件である検索クエリを入力し、検索結果を得る。ここで、ユーザは日本語のみならず様々な言語圏のユーザであってよく、入力される検索クエリは、様々な言語で入力され得る。また、情報検索をアプリケーションによって行う場合、ユーザ端末２００には、当該アプリケーションが情報生成装置１００などから予めダウンロートされ、インストールされてよい。

【0017】

［情報生成装置１００の機能構成］
次に、図１に示される情報生成装置１００の機能構成について説明する。図２は、実施例１にかかる情報生成装置１００の機能構成を示すブロック図である。図２に示すように、情報生成装置１００は、通信部１１０、記憶部１２０、および制御部１３０を有する。

【0018】

通信部１１０は、ユーザ端末２００など、他の装置との間の通信を制御する処理部であり、例えば、ネットワークインタフェースカードなどの通信インタフェースである。

【0019】

記憶部１２０は、各種データや、制御部１３０が実行するプログラムを記憶する記憶装置の一例であり、例えば、メモリやハードディスクなどである。記憶部１２０は、検索対象ドキュメント１２１、置換用ドキュメント１２２、フィードバックデータ１２３、訓練データ１２４、および検索モデル１２５を記憶する。

【0020】

検索対象ドキュメント１２１は、例えば、情報検索の対象となる、ドキュメントやＦＡＱなどに関する情報を記憶する。なお、検索対象のドキュメントなどは、例えば、日本語である第１言語によって記述される。

【0021】

図３は、実施例１にかかる検索対象ドキュメント１２１の一例を示す図である。図３に示すように、検索対象ドキュメント１２１は、「ＩＤ、タイトル、本文、言語」などを対応付けて記憶する。

【0022】

検索対象ドキュメント１２１に記憶される「ＩＤ」は、例えば、検索対象のドキュメントを一意に示す識別子である。また、「タイトル」および「本文」は、それぞれ、検索対象のドキュメントのタイトルおよび本文である。また、「言語」は、検索対象のドキュメントを記述している第１言語を示す略称など、例えば、日本語であればＪａ、英語であればＥｎである。

【0023】

置換用ドキュメント１２２は、例えば、検索対象ドキュメント１２１に記憶された検索対象のドキュメントと置き換えられてユーザ端末２００に出力される置換用のドキュメントなどに関する情報を記憶する。置換用のドキュメントは、例えば、英語である第２言語によって記述される。置換用のドキュメントは、例えば、第１言語よりも第２言語のドキュメントの取得を希望するユーザに対して、検索対象のドキュメントに代えて、または検索対象のドキュメントと併せてユーザに提示するためのドキュメントである。

【0024】

図４は、実施例１にかかる置換用ドキュメント１２２の一例を示す図である。図４に示すように、置換用ドキュメント１２２は、「ＩＤ、タイトル、本文、言語、対応するＩＤ」などを対応付けて記憶する。

【0025】

置換用ドキュメント１２２に記憶される「ＩＤ」は、例えば、置換用のドキュメントを一意に示す識別子である。また、「タイトル」および「本文」は、それぞれ、置換用のドキュメントのタイトルおよび本文である。また、「言語」は、置換用のドキュメントを記述している第２言語を示す略称などである。また、「対応するＩＤ」は、対応する検索対象のドキュメントの識別子、例えば、検索対象ドキュメント１２１の「ＩＤ」であり、これにより、検索対象ドキュメント１２１と置換用ドキュメント１２２とを紐づけることができる。

【0026】

フィードバックデータ１２３は、例えば、ユーザに提示した、検索対象のドキュメントまたは置換用のドキュメントに対するユーザからのフィードバックに関する情報を記憶する。フィードバックデータ１２３は、例えば、情報生成装置１００が、ユーザ端末２００を介して、提示したドキュメントは正しかったかまたは役に立ったかなどをユーザに確認することにより生成されるデータである。

【0027】

図５は、実施例１にかかるフィードバックデータ１２３および訓練データ１２４の一例を示す図である。図５に示すように、フィードバックデータ１２３は、「検索クエリ、翻訳／再翻訳後のクエリ、正しくヒットしたドキュメント」などを対応付けて記憶する。

【0028】

フィードバックデータ１２３に記憶される「検索クエリ」は、ユーザによって入力された検索条件であって、例えば、検索クエリや検索ワードであってよい。「検索クエリ」は、第１言語のみならず、様々な言語で入力され得る。また、「翻訳／再翻訳後のクエリ」は、「検索クエリ」を第１言語に翻訳または再翻訳した検索クエリや検索ワードである。「検索クエリ」が、第１言語以外である場合は第１言語に翻訳され、第１言語である場合は第１言語以外の言語に翻訳された後、第１言語に再翻訳され、「翻訳／再翻訳後のクエリ」が生成される。「正しくヒットしたドキュメント」は、例えば、検索クエリに対して正しかったまたは役に立ったなどとユーザによって示されたドキュメントの識別子である。なお、「正しくヒットしたドキュメント」は、ユーザに提示されたドキュメントの識別子であるため、ユーザ端末２００に出力された、検索対象のドキュメントや置換用のドキュメントの識別子であり得る。また、「正しくヒットしたドキュメント」は、提示したドキュメントに対する正否の回答であってもよい。

【0029】

訓練データ１２４は、例えば、翻訳または再翻訳された第１言語の検索クエリを特徴量とし、検索クエリに対して情報検索の結果として出力する第１言語のドキュメントを正解ラベルとして訓練される機械学習モデルの訓練データである。なお、訓練データ１２４は、第１言語によって記述された訓練データである。

【0030】

図５に示すように、訓練データ１２４は、「検索文、上位に表示されるべきドキュメント」などを対応付けて記憶する。訓練データ１２４に記憶される「検索文」は翻訳または再翻訳された第１言語の検索クエリである。「上位に表示されるべきドキュメント」は、例えば、検索クエリに対して正しかったまたは役に立ったなどとユーザによって示されたドキュメントの識別子である。なお、「上位に表示されるべきドキュメント」は、第１言語で記述される検索対象のドキュメントの識別子である。そのため、図５に示すように、フィードバックデータ１２３の「正しくヒットしたドキュメント」が第１言語以外の言語の場合、対応する第１言語のドキュメントの識別子に変換され、「上位に表示されるべきドキュメント」に記憶される。

【0031】

検索モデル１２５は、第１言語によって記述された訓練データ１２４を用いた機械学習により訓練され、生成された機械学習モデルである。検索モデル１２５は、当該機械学習モデルを構築するためのモデルパラメータを記憶できる。

【0032】

なお、記憶部１２０には、上記情報以外にも様々な情報を記憶できる。また、各情報のデータ構成は、上記内容に限定されない。

【0033】

制御部１３０は、情報生成装置１００全体を司る処理部であり、例えば、プロセッサなどである。制御部１３０は、検索部１３１、翻訳部１３２、および機械学習部１３３を備える。なお、各処理部は、プロセッサが有する電子回路の一例やプロセッサが実行するプロセスの一例である。

【0034】

検索部１３１は、第１言語の訓練データを用いた機械学習により生成された訓練済みの機械学習モデルを用いた情報検索において、ユーザによって入力された検索クエリである検索条件を機械学習モデルに入力して情報検索を行う。ここで、検索部１３１は、検索条件が第１言語である場合、翻訳部１３２によって第１言語以外の言語に翻訳された後、第１言語に再翻訳された検索条件を機械学習モデルに入力して情報検索を行う。一方、検索部１３１は、検索条件が第１言語と異なる言語である場合、翻訳部１３２によって第１言語に翻訳された検索条件を機械学習モデルに入力して情報検索を行う。

【0035】

翻訳部１３２は、検索条件が第１言語である場合、検索条件を第１言語と異なる第２言語に翻訳し、第２言語に翻訳された検索条件を第１言語に再翻訳する。一方、翻訳部１３２は、検索条件が第１言語と異なる言語である場合、検索条件を第１言語に翻訳する。

【0036】

また、翻訳部１３２は、情報検索の結果として第１言語と異なる第２言語のドキュメントの取得を希望するユーザに対してドキュメントを第２言語に翻訳し、情報検索を要求した情報処理端末、すなわち、ユーザ端末２００に送信する。なお、第２言語へのドキュメントの翻訳は、情報検索が要求された際に行われるのではなく、予め行われておいてもよい。これにより、情報検索の度に翻訳を行うよりも検索レスポンスを向上させることができる。

【0037】

機械学習部１３３は、翻訳部１３２によって第１言語に翻訳または再翻訳された検索条件を用いて第１言語の訓練データを生成する。より具体的には、機械学習部１３３は、第１言語の検索条件を特徴量とし、検索条件に対する情報検索の結果として出力する第１言語のデータを正解ラベルとする、訓練データを生成する。そして、機械学習部１３３は、生成された訓練データを用いて機械学習モデルを訓練または再訓練する。なお、機械学習部１３３は、情報検索の結果に対するフィードバックをユーザ端末２００から受信し、フィードバックが情報検索の結果は正しかったなどを示す場合に訓練データを生成し、機械学習モデルを再訓練してよい。

【0038】

［機能概要］
次に、検索条件の言語間における検索結果の差を軽減し、情報検索の精度を向上させるための実施例１にかかる情報生成処理の全体について説明する。図６は、実施例１にかかる全体の処理構成の一例を示す図である。図６の例では、第１言語のドキュメントを検索するために、検索クエリが第２言語で入力される場合を示す。

【0039】

まず、図６に示すように、機械学習部１３３は、第１言語に翻訳された検索クエリを特徴量とし、検索クエリに対して情報検索の結果として出力する第１言語のドキュメントを正解ラベルとしてモデル学習を行う（ステップＳ１）。これにより、検索モデル１２５が生成される。なお、検索クエリの翻訳は、翻訳部１３２によって行われる。

【0040】

ここで、第１言語に翻訳された検索クエリは、フィードバックデータの検索クエリの他、手入力によって生成された、第１言語と異なる他言語の検索クエリが第１言語に翻訳されたものであってもよい。翻訳された検索クエリは、訓練データ１２４に記憶される。また、正解ラベルとする第１言語のドキュメントはドキュメントを一意に示す識別子であってよい。

【0041】

次に、検索部１３１は、ユーザ端末２００によって入力された第２言語の検索クエリを受信すると、翻訳部１３２に送信する。これにより、第２言語の検索クエリは、翻訳部１３２によって第１言語に翻訳される（ステップＳ２）。なお、検索部１３１は、第１言語の検索クエリと共に、または別で、検索クエリの言語情報をユーザ端末２００から受信できる。検索クエリの言語情報は、検索クエリがどの言語で記述されたかを示すデータで、例えば、ユーザ端末２００を介してユーザによって指定される。これにより、情報生成装置１００は、検索クエリがどの言語で記述されたかを認識できるが、情報生成装置１００は、例えば、言語解析などの既存技術によって検索クエリを記述する言語を判定してもよい。

【0042】

次に、検索部１３１は、第１言語に翻訳された検索クエリを検索モデル１２５に入力し、出力されるドキュメントの識別子を用いて、検索対象ドキュメント１２１から、検索結果として第１言語のドキュメントを得る（ステップＳ３）。

【0043】

次に、検索部１３１は、ユーザ端末２００を用いてユーザによって指定された、検索結果の言語情報が第１言語以外の言語の場合、検索結果のドキュメントに対応する、指定言語に翻訳されたドキュメントを得る（ステップＳ４）。なお、ここで得られる翻訳されたドキュメントは、検索対象ドキュメント１２１に記憶される第１言語の各ドキュメントが、翻訳部１３２によって各種言語に予め翻訳され、置換用ドキュメント１２２に記憶されたドキュメントである。なお、ユーザによって指定された、検索結果の言語情報が第１言語の場合、または特に指定が無かったなどの場合、ステップＳ４は実行されなくてもよい。検索結果のドキュメントは、検索部１３１によってユーザ端末２００に送信される。

【0044】

次に、ユーザ端末２００は、受信した検索結果のドキュメントが正しかったかまたは役に立ったかなど適切であった場合、ユーザによるフィードバックデータ１２３として、適切なドキュメントの識別子を情報生成装置１００に送信する。なお、ここで送信される適切なドキュメントの識別子は、検索結果としてユーザに提示されたドキュメントの識別子である。そのため、ステップＳ４によって第１言語以外の言語に翻訳されたドキュメントが提示された場合は、適切なドキュメントの識別子は、当該翻訳されたドキュメントの識別子である。

【0045】

次に、検索部１３１は、ユーザに提示されたドキュメントが第１言語以外の言語の場合、ユーザ端末２００から受信された適切なドキュメントの識別子を、対応するベース言語の識別子に変換する（ステップＳ５）。ここで、ベース言語の識別子とは、検索対象ドキュメント１２１に記憶される第１言語のドキュメントの識別子である。なお、ユーザに提示されたドキュメントが第１言語の場合、ステップＳ５は実行されなくてよい。

【0046】

次に、検索部１３１は、検索モデル１２５の再訓練のため、第１言語に翻訳された検索クエリ、および適切なドキュメントの識別子を、訓練データ１２４に追加する（ステップＳ６）。これにより、機械学習部１３３によって、追加された訓練データ１２４を用いて、検索モデル１２５の再訓練が行われる（ステップＳ１）。このように、検索モデルの生成、生成された検索モデルによるドキュメントの検索、および検索結果による検索モデルの再訓練が行われる。

【0047】

［処理の流れ］
次に、実施例１にかかる情報生成処理を流れに沿って、より具体的に説明する。図７は、実施例１にかかる情報生成処理の流れを示すフローチャートである。図７で説明する情報生成処理は、例えば、情報生成装置１００によってユーザ端末２００に提供された、情報検索用の入力フォームに対し、ユーザが検索クエリを入力するところから開始される。

【0048】

まず、図７に示すように、ユーザは、ユーザ端末２００を介して情報検索のための検索クエリを入力する（ステップＳ１０１）。また、検索クエリと共に、または別で、検索クエリや検索結果の言語情報が入力されてもよい。

【0049】

次に、ユーザ端末２００は、ステップＳ１０１で入力された検索クエリを情報生成装置１００に送信する（ステップＳ１０２）。なお、検索クエリや検索結果の言語情報が入力されている場合は、検索クエリと共に、または別で、情報生成装置１００に送信される。

【0050】

次に、情報生成装置１００は、検索クエリをユーザ端末２００から受信していない場合（ステップＳ１０３：Ｎｏ）、検索クエリの受信を待つ。一方、検索クエリを受信した場合（ステップＳ１０３：Ｙｅｓ）、情報生成装置１００は、ユーザ端末２００から受信された第１言語以外の言語の検索クエリを第１言語に翻訳する（ステップＳ１０４）。

【0051】

次に、情報生成装置１００は、ステップＳ１０４で第１言語に翻訳された検索クエリを検索モデル１２５に入力して情報検索を実行する（ステップＳ１０５）。これにより、ドキュメントなどが検索されるが、検索がヒットしない場合、例えば、ユーザ端末２００にその旨を通知し、検索クエリの再入力を促すなどしてよい。

【0052】

次に、ステップＳ１０５の情報検索による検索結果の翻訳が必要な場合（ステップＳ１０６：Ｙｅｓ）、情報生成装置１００は、検索結果をユーザによって指定された言語の情報に置き換える（ステップＳ１０７）。検索結果の翻訳が必要な場合とは、例えば、ユーザによって検索結果の言語情報が指定されている場合である。また、ここで置き換えられる情報は、例えば、検索結果である第１言語のドキュメントが第１言語以外の言語に予め翻訳されたドキュメントである。一方、検索結果の翻訳が不要な場合（ステップＳ１０６：Ｎｏ）、ステップＳ１０７は実行されず、ステップＳ１０８に進む。

【0053】

次に、情報生成装置１００は、ステップＳ１０７で置き換えられた情報を検索結果として、またはステップＳ１０７を実行していない場合はステップＳ１０５による検索結果をユーザ端末２００に送信する（ステップＳ１０８）。

【0054】

次に、ユーザ端末２００は、検索結果を情報生成装置１００から受信していない場合（ステップＳ１０９：Ｎｏ）、検索結果の受信を待つ。一方、検索結果を受信した場合（ステップＳ１０９：Ｙｅｓ）、ユーザ端末２００は、検索結果をユーザ端末２００のディスプレイなどに表示する（ステップＳ１１０）。ステップＳ１１０の実行後、ユーザ端末２００側の処理は終了する。

【0055】

一方、情報生成装置１００側では、ステップＳ１０８の実行後、ステップＳ１０４で第１言語に翻訳された検索クエリを特徴量とし、ステップＳ１０５による検索結果を正解ラベルとして訓練データが生成される（ステップＳ１１１）。なお、ステップＳ１１１による訓練データの生成は、ユーザ端末２００を介したユーザからのフィードバックが情報検索の結果は正しかったなどを示す場合に実行されてもよい。

【0056】

次に、情報生成装置１００は、ステップＳ１１１で生成された訓練データを用いて、情報検索のための機械学習モデルである検索モデル１２５を再訓練する（ステップＳ１１２）。ステップＳ１１２の実行後、情報生成装置１００側の処理も終了し、図７に示す情報生成処理は終了する。

【0057】

［効果］
上述したように、情報生成プログラムは、第１言語の訓練データを用いた機械学習により生成された訓練済みの機械学習モデルを用いた情報検索において、第１言語と異なる第２言語の検索条件を第１言語の検索条件に変換し、第１言語に変換された検索条件を機械学習モデルに入力して第１言語の情報を検索し、第１言語に変換された検索条件を特徴量とし、検索された第１言語の情報を正解ラベルとして訓練データを生成する処理を情報生成装置１００に実行させる。

【0058】

これにより、情報生成装置１００は、第１言語の情報を検索するための検索クエリが他言語であっても第１言語の検索クエリに変換し、他言語の訓練データによって第１言語による検索精度が低下してしまうことを防止できる。このように、情報生成装置１００は、機械学習モデルを用いた情報検索の精度を向上させることができる。

【0059】

また、情報生成プログラムに実行させる、訓練データを生成する処理は、情報検索を要求した情報処理端末から、情報検索の結果に対するフィードバックを受信し、フィードバックが情報検索の結果は正しいまたは役に立ったということを示す場合に、第１言語に変換された検索条件を特徴量とし、検索された第１言語の情報を正解ラベルとして訓練データを生成する処理を含む。

【0060】

これにより、情報生成装置１００は、機械学習モデルを用いた情報検索の精度を向上させることができる。

【0061】

また、情報生成プログラムは、生成された訓練データを用いて機械学習モデルを再訓練する処理を情報生成装置１００にさらに実行させる。

【0062】

これにより、情報生成装置１００は、機械学習モデルを用いた情報検索の精度を向上させることができる。

【0063】

また、情報生成プログラムは、検索された第１言語の情報に対応する第１言語と異なる言語に翻訳された情報を、情報検索の結果として、情報検索を要求した情報処理端末に送信する処理を情報生成装置１００にさらに実行させる。

【0064】

これにより、情報生成装置１００は、機械学習モデルを用いた情報検索の精度を向上させつつ、ユーザの希望する言語で情報提供を行うことができる。

【0065】

また、情報生成装置１００に実行させる、第１言語と異なる言語に翻訳された情報を情報処理端末に送信する処理は、第１言語の情報に対応する、第１言語と異なる言語に予め翻訳された情報を、情報検索の結果として情報処理端末に送信する処理を含む。

【0066】

これにより、情報生成装置１００は、ユーザの希望する言語で情報提供を行ないつつ、情報検索の度に翻訳を行うよりも検索レスポンスを向上させることができる。

【0067】

［システム］
上記文書中や図面中で示した処理手順、制御手順、具体的名称、各種のデータやパラメータを含む情報については、特記する場合を除いて任意に変更できる。また、実施例で説明した具体例、分布、数値などは、あくまで一例であり、任意に変更できる。

【0068】

また、図示した各装置の各構成要素は機能概念的なものであり、必ずしも物理的に図示の如く構成されていることを要しない。すなわち、各装置の分散や統合の具体的形態は図示のものに限られない。つまり、その全部または一部を、各種の負荷や使用状況などに応じて、任意の単位で機能的または物理的に分散・統合して構成できる。例えば、情報生成装置１００の検索部１３１と翻訳部１３２とを統合できる。

【0069】

さらに、各装置にて行なわれる各処理機能は、その全部または任意の一部が、ＣＰＵおよび当該ＣＰＵにて解析実行されるプログラムにて実現され、あるいは、ワイヤードロジックによるハードウェアとして実現され得る。

【0070】

［ハードウェア］
上述した情報生成装置１００のハードウェア構成について説明する。図８は、ハードウェア構成例を示す図である。図８に示すように、情報生成装置１００は、通信部１００ａ、ＨＤＤ（Ｈａｒｄ Ｄｉｓｋ Ｄｒｉｖｅ）１００ｂ、メモリ１００ｃ、およびプロセッサ１００ｄを有する。また、図８に示した各部は、バスなどで相互に接続される。

【0071】

通信部１００ａは、ネットワークインタフェースカードなどであり、他のサーバとの通信を行う。ＨＤＤ１００ｂは、図２に示した機能を動作させるプログラムやデータベース（ＤＢ）を記憶する。

【0072】

プロセッサ１００ｄは、図２に示した各処理部と同様の処理を実行するプログラムをＨＤＤ１００ｂなどから読み出してメモリ１００ｃに展開することで、図２で説明した各機能を実行するプロセスを動作させる。例えば、このプロセスは、情報生成装置１００が有する各処理部と同様の機能を実行する。具体的には、例えば、プロセッサ１００ｄは、検索部１３１や翻訳部１３２などと同様の機能を有するプログラムをＨＤＤ１００ｂなどから読み出す。そして、プロセッサ１００ｄは、検索部１３１や翻訳部１３２などと同様の処理を実行するプロセスを実行する。

【0073】

このように、情報生成装置１００は、プログラムを読み出して実行することで各処理を実行する情報処理装置として動作する。また、情報生成装置１００は、媒体読取装置によって記録媒体から上記プログラムを読み出し、読み出された上記プログラムを実行することで上記した実施例と同様の機能を実現することもできる。なお、この他の実施例でいうプログラムは、情報生成装置１００によって実行されることに限定されるものではない。例えば、他のコンピュータまたはサーバがプログラムを実行する場合や、これらが協働してプログラムを実行するような場合にも、本発明を同様に適用できる。

【0074】

なお、このプログラムは、インターネットなどのネットワークを介して配布できる。また、このプログラムは、ハードディスク、フレキシブルディスク（ＦＤ）、ＣＤ－ＲＯＭ、ＭＯ（Ｍａｇｎｅｔｏ－Ｏｐｔｉｃａｌ ｄｉｓｋ）、ＤＶＤ（Ｄｉｇｉｔａｌ Ｖｅｒｓａｔｉｌｅ Ｄｉｓｃ）などのコンピュータで読み取り可能な記録媒体に記録され、コンピュータによって記録媒体から読み出されることによって実行できる。

【0075】

なお、以上の実施例１を含む実施形態に関し、さらに以下の付記を開示する。

【0076】

（付記１）第１言語の訓練データを用いた機械学習により生成された訓練済みの機械学習モデルを用いた情報検索において、
前記第１言語と異なる第２言語の検索条件を前記第１言語の前記検索条件に変換し、
前記第１言語に変換された前記検索条件を前記機械学習モデルに入力して前記第１言語の情報を検索し、
前記第１言語に変換された前記検索条件を特徴量とし、前記検索された前記第１言語の情報を正解ラベルとして前記訓練データを生成する
処理をコンピュータに実行させることを特徴とする情報生成プログラム。

【0077】

（付記２）前記訓練データを生成する処理は、
前記情報検索を要求した情報処理端末から、前記情報検索の結果に対するフィードバックを受信し、
前記フィードバックが前記情報検索の結果は正しいまたは役に立ったということを示す場合に、前記第１言語に変換された前記検索条件を特徴量とし、前記検索された前記第１言語の情報を正解ラベルとして前記訓練データを生成する
処理を含むことを特徴とする付記１に記載の情報生成プログラム。

【0078】

（付記３）生成された前記訓練データを用いて前記機械学習モデルを再訓練する処理を前記コンピュータにさらに実行させることを特徴とする付記１または２に記載の情報生成プログラム。

【0079】

（付記４）検索された前記第１言語の情報に対応する前記第１言語と異なる言語に翻訳された情報を、前記情報検索の結果として、前記情報検索を要求した情報処理端末に送信する処理を前記コンピュータにさらに実行させることを特徴とする付記１乃至３のいずれか１つに記載の情報生成プログラム。

【0080】

（付記５）前記第１言語と異なる言語に翻訳された情報を前記情報処理端末に送信する処理は、前記第１言語の情報に対応する、前記第１言語と異なる言語に予め翻訳された情報を、前記情報検索の結果として前記情報処理端末に送信する処理を含むことを特徴とする付記４に記載の情報生成プログラム。

【0081】

（付記６）第１言語の訓練データを用いた機械学習により生成された訓練済みの機械学習モデルを用いた情報検索において、
前記第１言語と異なる第２言語の検索条件を前記第１言語の前記検索条件に変換し、
前記第１言語に変換された前記検索条件を前記機械学習モデルに入力して前記第１言語の情報を検索し、
前記第１言語に変換された前記検索条件を特徴量とし、前記検索された前記第１言語の情報を正解ラベルとして前記訓練データを生成する
処理をコンピュータが実行することを特徴とする情報生成方法。

【0082】

（付記７）前記訓練データを生成する処理は、
前記情報検索を要求した情報処理端末から、前記情報検索の結果に対するフィードバックを受信し、
前記フィードバックが前記情報検索の結果は正しいまたは役に立ったということを示す場合に、前記第１言語に変換された前記検索条件を特徴量とし、前記検索された前記第１言語の情報を正解ラベルとして前記訓練データを生成する
処理を含むことを特徴とする付記６に記載の情報生成方法。

【0083】

（付記８）生成された前記訓練データを用いて前記機械学習モデルを再訓練する処理を前記コンピュータがさらに実行することを特徴とする付記６または７に記載の情報生成方法。

【0084】

（付記９）検索された前記第１言語の情報に対応する前記第１言語と異なる言語に翻訳された情報を、前記情報検索の結果として、前記情報検索を要求した情報処理端末に送信する処理を前記コンピュータがさらに実行することを特徴とする付記６乃至８のいずれか１つに記載の情報生成方法。

【0085】

（付記１０）前記第１言語と異なる言語に翻訳された情報を前記情報処理端末に送信する処理は、前記第１言語の情報に対応する、前記第１言語と異なる言語に予め翻訳された情報を、前記情報検索の結果として前記情報処理端末に送信する処理を含むことを特徴とする付記９に記載の情報生成方法。

【0086】

（付記１１）第１言語の訓練データを用いた機械学習により生成された訓練済みの機械学習モデルを用いた情報検索において、
前記第１言語と異なる第２言語の検索条件を前記第１言語の前記検索条件に変換し、
前記第１言語に変換された前記検索条件を前記機械学習モデルに入力して前記第１言語の情報を検索し、
前記第１言語に変換された前記検索条件を特徴量とし、前記検索された前記第１言語の情報を正解ラベルとして前記訓練データを生成する
制御部を有することを特徴とする情報生成装置。

【0087】

（付記１２）前記訓練データを生成する処理は、
前記情報検索を要求した情報処理端末から、前記情報検索の結果に対するフィードバックを受信し、
前記フィードバックが前記情報検索の結果は正しいまたは役に立ったということを示す場合に、前記第１言語に変換された前記検索条件を特徴量とし、前記検索された前記第１言語の情報を正解ラベルとして前記訓練データを生成する
処理を含むことを特徴とする付記１１に記載の情報生成装置。

【0088】

（付記１３）生成された前記訓練データを用いて前記機械学習モデルを再訓練する処理を前記制御部がさらに実行することを特徴とする付記１１または１２に記載の情報生成装置。

【0089】

（付記１４）検索された前記第１言語の情報に対応する前記第１言語と異なる言語に翻訳された情報を、前記情報検索の結果として、前記情報検索を要求した情報処理端末に送信する処理を前記制御部がさらに実行することを特徴とする付記１１乃至１３のいずれか１つに記載の情報生成装置。

【0090】

（付記１５）前記第１言語と異なる言語に翻訳された情報を前記情報処理端末に送信する処理は、前記第１言語の情報に対応する、前記第１言語と異なる言語に予め翻訳された情報を、前記情報検索の結果として前記情報処理端末に送信する処理を含むことを特徴とする付記１４に記載の情報生成装置。

【0091】

（付記１６）プロセッサと、
前記プロセッサに動作可能に接続されたメモリと
を備えた情報生成装置であって、前記プロセッサは、
第１言語の訓練データを用いた機械学習により生成された訓練済みの機械学習モデルを用いた情報検索において、
前記第１言語と異なる第２言語の検索条件を前記第１言語の前記検索条件に変換し、
前記第１言語に変換された前記検索条件を前記機械学習モデルに入力して前記第１言語の情報を検索し、
前記第１言語に変換された前記検索条件を特徴量とし、前記検索された前記第１言語の情報を正解ラベルとして前記訓練データを生成する
処理を実行することを特徴とする情報生成装置。

【符号の説明】

【0092】

１００ 情報生成装置
１００ａ 通信部
１００ｂ ＨＤＤ
１００ｃ メモリ
１００ｄ プロセッサ
１１０ 通信部
１２０ 記憶部
１２１ 検索対象ドキュメント
１２２ 置換用ドキュメント
１２３ フィードバックデータ
１２４ 訓練データ
１２５ 検索モデル
１３０ 制御部
１３１ 検索部
１３２ 翻訳部
１３３ 機械学習部
２００ ユーザ端末

【図1】

【図2】

【図3】

【図4】

【図5】

【図6】

【図7】

【図8】