JP6754426B2 - 世界共通翻訳 - Google Patents

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Description

インターネットは、人々が以前には想像もされなかった方法で世界的に接続しかつ情報を共有することを可能にしている。例えば、ソーシャルメディアプラットフォームは、地球の反対側の人々がアイデアに協力し、現在行われているイベントについて議論し、または昼食に食べたものを共有することを可能にしている。これまで、この目覚ましい資源は、共通の自然言語（「言語」）を有するユーザ間の通信に幾分限定されていた。加えて、ユーザは、その言語で表されたコンテンツまたはシステム設定もしくはネットワーク場所（例えば、インターネットプロトコル（「ＩＰ」：Ｉｎｔｅｒｎｅｔ Ｐｒｏｔｏｃｏｌ）アドレスまたは言語識別子）に基づき、コンテンツプロバイダが適切な翻訳を決定できるコンテンツを消費することのみができた。
世界中で使用される多くの異なる言語にわたる通信は、依然として特定の課題であるが、機械翻訳サービスは、この懸念への対処を試みている。これらのサービスは、ユーザがウェブ形式を使用してテキストを提供し、１つまたは複数の言語を選択し、選択した言語でテキストの翻訳を受信するためのメカニズムを提供する。これらのサービスは、言語の障壁を越えて通信するための人々の能力をかなり増大させたが、それらのサービスは、ユーザが別個のウェブサイトを開き、翻訳を望む言語を示し、ソースドキュメントの言語を識別する必要があり得る。次いで、結果として得られた翻訳がその別個のウェブサイトに示され、オリジナルのソースによって提供された文脈からコンテンツが取り除かれる。いくつかの事例では、翻訳機サービスは、翻訳するソースページの一部分を位置付けられないことがあり得、または翻訳によるフォーマットの変化が原因でソースウェブサイトの判読できないバージョンを提供し得る。多くの事例では、ユーザは、このプロセスを非常に扱いにくいものと感じ、我慢できなくなって異なるウェブサイトにナビゲートするか、または単に理解できないテキストを読み飛ばし、コンテンツを受信する機会を逃す恐れがある。
開示される技術のいくつかの実施形態が動作し得るデバイスの概要を示すブロック図である。 開示される技術のいくつかの実施形態が動作し得る環境の概要を示すブロック図である。 いくつかの実施形態において開示される技術を採用するシステムで使用することができるコンポーネントを示すブロック図である。 いくつかの実施形態において使用される、断片のソース言語に対する信頼度スコアを算出するためのプロセスを示すフロー図である。 いくつかの実施形態において使用される、断片のスコア付き翻訳を生成するためのプロセスを示すフロー図である。 いくつかの追加の実施形態において使用される、断片のスコア付き翻訳を生成するためのプロセスを示すフロー図である。 断片のソース言語に対する信頼度スコアの算出を示す例である。
本明細書で紹介される技法は、添付の図面と併せて、以下の詳細な説明を参照することにより、より良く理解することができ、添付の図面では、同様の参照番号は、同一のまたは機能的に同様の要素を示す。
本開示の様々な実施形態は、断片の最も可能性が高いソース言語を識別するための方法、コンピュータ可読記憶媒体およびシステムを含み得る。断片の表示が受信され得る。断片の２つ以上の可能性のあるソース言語が決定され得る。それぞれ指定された翻訳ソース言語を有する、断片の２つ以上の翻訳が生成され得る。指定された翻訳ソース言語として設定された断片の２つ以上の可能性のあるソース言語の第１のソース言語を有する断片の２つ以上の翻訳の少なくとも１つが生成され得、かつ指定された翻訳ソース言語として設定された断片の２つ以上の可能性のあるソース言語の第１のソース言語以外の断片の２つ以上の可能性のあるソース言語の第２のソース言語を有する断片の２つ以上の翻訳の少なくとも別の翻訳が生成され得る。断片の生成された２つ以上の翻訳の少なくとも２つに対する正確度スコアが算出され得る。断片の少なくとも２つの選択された可能性のあるソース言語の各々に対する信頼度係数が生成され得、それぞれの選択された可能性のあるソース言語に対する信頼度係数は、選択された可能性のあるソース言語に対応するソース言語を有する算出された正確度スコアの１つまたは複数に基づいて生成され得る。最も高い信頼度係数と関連付けられた断片の可能性のあるソース言語は、最も可能性が高いソース言語として選択され得る。
実施形態では、１つまたは複数の非一時的なコンピュータ可読記憶媒体は、実行されると、本発明またはその実施形態のいずれかによる方法を実行するように動作可能なソフトウェアを具体化する。
実施形態では、システムは、１つまたは複数のプロセッサと、プロセッサに結合され、かつプロセッサによって実行可能な命令を含む少なくとも１つのメモリとを含み、プロセッサは、命令を実行する際、本発明またはその実施形態のいずれかによる方法を実行するように動作可能である。
実施形態では、好ましくは非一時的なコンピュータ可読記憶媒体を含むコンピュータプログラム製品は、データ処理システム上で実行されると、本発明またはその実施形態のいずれかによる方法を実行するように動作可能である。
本発明による実施形態は、特に、方法、記憶媒体、システムおよびコンピュータプログラム製品を対象とする添付の請求項で開示される。１つの請求項カテゴリ（例えば、方法）で言及されるいかなる特徴も、別の請求項カテゴリ（例えば、システム）で特許請求され得る。添付の請求項への従属性または参照は、形式的な理由でのみ選択される。しかし、任意の以前の請求項の故意の参照（特に複数の従属性）から得られたいかなる主題も特許請求され得、その結果、請求項およびその特徴のいかなる組合せも開示され、添付の請求項において選択される従属性にかかわらず特許請求され得る。特許請求され得る主題は、添付の請求項に記載される特徴の組合せのみならず、請求項の特徴の他の任意の組合せも含み、請求項で言及される各特徴は、請求項の他の任意の特徴または他の特徴の組合せと組み合わせられ得る。その上、本明細書で説明または描写される実施形態および特徴のいずれも、別個の請求項および／もしくは本明細書で説明もしくは描写される任意の実施形態もしくは特徴の任意の組合せにおいて、または添付の請求項の特徴のいずれかを用いて特許請求され得る。
複数の言語翻訳にスコアを付けることに基づくソース言語識別が開示される。メディアアイテム上で言語処理を実行する（機械翻訳エンジンを適用する、スペル訂正または文法訂正を実行するなど）際、メディアアイテムのソース言語は、処理エンジンのパラメータとして提供することができる。メディアアイテムのソース言語の識別は、メディアアイテムの言語コンテンツが短かったり、スラングまたは特定の言語との関連性がない他の単語を使用したり、正体不明の部分があったり、エラーを含んでいたりする場合に特に困難であり得る。
メディアアイテムのソース言語識別は、そのコンテンツおよび文脈などの因子に基づいてメディアアイテムの初期分析を実行することによって遂行することができる。この初期分析は、１つまたは複数の可能性のあるソース言語および対応する信頼度スコアを識別することができる。次いで、トップスコアを有する各ソース言語について、メディアアイテムを複数の出力言語に変換するために、機械翻訳エンジンを使用してメディアアイテムの複数の翻訳を実行することができる。スコアは、各翻訳について算出され、その翻訳の質を示すことができる。各ソース言語に対応する一連のスコアは、そのソース言語に対応する重み付け係数を形成するために組み合わせることができる。次いで、これらの重み付け係数を使用して、各ソース言語に対応する信頼度スコアを調整することができる。最も高い調整済みのスコアを有するソース言語は、最も可能性が高いソース言語として選択することができる。
「ソース言語」は、本明細書で使用される場合、メディアアイテムが記述された自然言語または現存する自然言語を指す。「メディアアイテム」は、本明細書で使用される場合、テキスト、音声、映像などを含む、言語を利用するいかなるコンテンツでもあり得る。「言語」は、本明細書で使用される場合、人間が記述するか、話すかまたは手話する自然言語（例えば、英語、フランス語、中国語または米国手話）である。言語は、公用語（例えば、英語）でなくともよく、特定の自然言語の方言または変形語でも、言語の別個の表現（例えば、ピンイン（ｐｉｎｙｉｎ））でもよい。
例として、サンディエゴパドレス（Ｓａｎ Ｄｉｅｇｏ Ｐａｄｒｅｓ）について投稿するソーシャルメディアであるメディアアイテムは、「Ｍｉ Ｐａｄｒｅｓ ｒ ｐｌａｙｉｎｇ ｏｎ ｔｅｌｅｖｉｓｉｏｎ」という断片を含み得る。単語を対応する言語と整合させるのみのアルゴリズムを使用したこの断片の初期分析は、２つのトップスコアを有するソース言語として、０．８７のスコアで英語を、および０．９１のスコアでスペイン語を示す可能性があり、その理由は、「ｍｉ」は、スペイン語で「私の」を意味するが、英語の「ｍｙ」のタイプミスである可能性があり、「Ｐａｄｒｅｓ」は、スペイン語で「神父」を意味するが、英語では、特に文章の途中で大文字記載されている場合、スポーツチームのパドレスを指す際に一般的に使用され、「ｒ」は、いかなる言語にもマッピングできない場合でも「ａｒｅ」の代わりに「ｒ」を使用するという一般的なスラングであるため、英語を弱く示す場合もあり得、「ｏｎ」は、英語を示し得、「ｔｅｌｅｖｉｓｉｏｎ」は、両方の言語においてスペルが同じであるため、アクセントなしでは、英語とスペイン語との間の曖昧な表現であり得る、からである。
この例を続けると、機械翻訳エンジンを使用して断片の複数の翻訳が実行され得る。翻訳の第１のセットは、ソース言語を英語と設定し、断片を複数の出力言語に変換して実行することができる。翻訳の第２のセットは、ソース言語をスペイン語と設定し、断片を複数の出力言語に変換して実行することができる。第１のセットの結果として得られた翻訳の各々にスコアを付けることができ、これらのスコアを組み合わせて、英語重み付け係数（この例では、１．１２である）とすることができる。また、第２のセットの結果として得られた翻訳の各々にもスコアを付けることができ、これらのスコアを組み合わせて、スペイン語重み付け係数（この例では、０．８０である）とすることができる。英語重み付け係数と英語信頼度スコアとを乗じることにより、英語重み付け係数は英語信頼度スコアに適用され得、０．９７の更新された英語信頼度係数を受信することができる。スペイン語重み付け係数とスペイン語信頼度スコアとを乗じることにより、スペイン語重み付け係数はスペイン語信頼度スコアに適用され得、０．７３の更新されたスペイン語信頼度係数を受信することができる。更新された信頼度係数に基づいて、英語は、最も可能性が高いソース言語であると決定され得る。
説明される技術のいくつかの実施形態は、図を参照して以下でより詳細に説明される。ここで、図に移ると、図１は、開示される技術のいくつかの実施形態が動作し得るデバイス１００の概要を示すブロック図である。デバイスは、複数の翻訳に基づいてメディアアイテムソース言語を識別することができるデバイス１００のハードウェアコンポーネントを含み得る。デバイス１００は、１つまたは複数の入力デバイス１２０を含み得、１つまたは複数の入力デバイス１２０は、ＣＰＵ（プロセッサ）１１０への入力を提供し、その動作についてＣＰＵ（プロセッサ）１１０に通知する。動作は、典型的には、ハードウェアコントローラによって仲介され、ハードウェアコントローラは、入力デバイスから受信した信号を解釈し、通信プロトコルを使用してＣＰＵ１１０に情報を伝達する。入力デバイス１２０は、例えば、マウス、キーボード、タッチスクリーン、赤外線センサ、タッチパッド、着用可能な入力デバイス、カメラもしくは画像ベースの入力デバイス、マイクロフォン、または他のユーザ入力デバイスを含む。
ＣＰＵ１１０は、単一の処理ユニットでも、１つのデバイスにおける複数の処理ユニットでも、複数のデバイスにわたって分散したものでもよい。ＣＰＵ１１０は、例えば、ＰＣＩバスまたはＳＣＳＩバスなどのバスを使用して、他のハードウェアデバイスに結合することができる。ＣＰＵ１１０は、ディスプレイ１３０など、デバイス用のハードウェアコントローラと通信することができる。ディスプレイ１３０は、テキストおよびグラフィックスを表示するために使用することができる。いくつかの例では、ディスプレイ１３０は、グラフィックスおよびテキストの視覚フィードバックをユーザに提供する。いくつかの実施形態では、ディスプレイ１３０は、入力デバイスがタッチスクリーンであるかまたは視線方向モニタリングシステムが装備されている場合など、ディスプレイの一部として入力デバイスを含む。いくつかの実施形態では、ディスプレイは、入力デバイスとは別個のものである。表示デバイスの例は、ＬＣＤ表示画面、ＬＥＤ表示画面、投影ディスプレイ（ヘッドアップ表示デバイスまたは頭部装着型デバイスなど）などである。また、ネットワークカード、ビデオカード、オーディオカード、ＵＳＢ、ファイアワイヤ（ＦｉｒｅＷｉｒｅ）、他の外部のデバイス、カメラ、プリンタ、スピーカ、ＣＤ−ＲＯＭドライブ、ＤＶＤドライブ、ディスクドライブまたはブルーレイ（Ｂｌｕ−Ｒａｙ）デバイスなどの他のＩ／Ｏデバイス１４０もプロセッサに結合することができる。
また、いくつかの実施形態では、デバイス１００は、ネットワークノードと無線でまたはワイヤベースで通信することができる通信デバイスも含む。通信デバイスは、例えば、ＴＣＰ／ＩＰプロトコルを使用してネットワークを通じて別のデバイスまたはサーバと通信することができる。デバイス１００は、複数のネットワークデバイスにわたって動作を分散させるために、通信デバイスを利用することができる。
ＣＰＵ１１０は、メモリ１５０へのアクセスを有する。メモリは、揮発性または不揮発性記憶装置用の様々なハードウェアデバイスの１つまたは複数を含み、読み取り専用メモリと書き込み可能メモリの両方を含み得る。例えば、メモリは、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ：ｒａｎｄｏｍ ａｃｃｅｓｓ ｍｅｍｏｒｙ）、ＣＰＵレジスタ、読み取り専用メモリ（ＲＯＭ：ｒｅａｄ−ｏｎｌｙ ｍｅｍｏｒｙ）および書き込み可能不揮発性メモリ（フラッシュメモリ、ハードドライブ、フロッピーディスク（登録商標）、ＣＤ、ＤＶＤ、磁気記憶装置、テープドライブ、デバイスバッファなど）などを含み得る。メモリは、根本的なハードウェアから切り離された伝播信号ではない。従って、メモリは、非一時的なものである。メモリ１５０は、プログラムメモリ１６０を含み得、プログラムメモリ１６０は、オペレーティングシステム１６２、言語分類器１６４および他の任意のアプリケーションプログラム１６６などのプログラムおよびソフトウェアを格納する。また、メモリ１５０は、データメモリ１７０も含み得、データメモリ１７０は、メディアアイテム、メディアアイテム翻訳および翻訳エンジン、翻訳スコア、組み合わされた翻訳スコアおよびスコア付けモデル、メディアアイテムからソース言語へのマッピングまたは信頼度スコア、構成データ、設定、ならびにプログラムメモリ１６０またはデバイス１００の任意の要素に提供することができるユーザオプションまたは好みを含み得る。
開示される技術は、他の多くの汎用または専用コンピューティングシステム環境または構成で動作可能である。技術での使用に適し得る周知のコンピューティングシステム、環境および／または構成の例は、これらに限定されないが、パーソナルコンピュータ、サーバコンピュータ、ハンドヘルドまたはラップトップデバイス、携帯電話、着用可能な電子機器、タブレットデバイス、マルチプロセッサシステム、マイクロプロセッサベースシステム、セットトップボックス、プログラマブル家庭用電化製品、ネットワークＰＣ、ミニコンピュータ、メインフレームコンピュータ、上記のシステムまたはデバイスのいずれかを含む分散型コンピューティング環境および同様のものを含む。
図２は、開示される技術のいくつかの実施形態が動作し得る環境２００の概要を示すブロック図である。環境２００は、１つまたは複数のクライアントコンピューティングデバイス２０５Ａ〜２０５Ｄを含み得、その例は、デバイス１００を含み得る。クライアントコンピューティングデバイス２０５は、ネットワーク２３０を介した１つまたは複数のリモートコンピュータ（サーバコンピューティングデバイスなど）への論理接続２１０を使用して、ネットワーク接続環境で動作することができる。
いくつかの実施形態では、サーバ２１０は、クライアント要求を受信し、サーバ２２０Ａ〜Ｃなどの他のサーバを通じてそれらの要求の遂行を調整するエッジサーバであり得る。サーバコンピューティングデバイス２１０、２２０は、デバイス１００などのコンピューティングシステムを含み得る。各サーバコンピューティングデバイス２１０、２２０は単一のサーバとして論理的に示されているが、サーバコンピューティングデバイスの各々は、同じまたは地理的に異なる物理的な場所に位置する複数のコンピューティングデバイスを含む分散型コンピューティング環境であり得る。いくつかの実施形態では、各サーバ２２０は、サーバ群に対応する。
クライアントコンピューティングデバイス２０５およびサーバコンピューティングデバイス２１０、２２０の各々は、他のサーバ／クライアントデバイスに対するサーバまたはクライアントとして動作し得る。サーバ２１０は、データベース２１５に接続することができる。サーバ２２０Ａ〜Ｃの各々は、対応するデータベース２２５Ａ〜Ｃに接続することができる。上記で説明されたように、各サーバ２２０は、サーバ群に対応し得、これらのサーバの各々は、データベースを共有することも、サーバ自体のデータベースを有することもできる。データベース２１５、２２５は、メディアアイテム、メディアアイテム翻訳および翻訳エンジン、翻訳スコア、組み合わされた翻訳スコアおよびスコア付けモデル、ならびにメディアアイテムからソース言語へのマッピングまたは信頼度スコアなどの情報をウェアハウスに入れる（例えば、格納する）ことができる。データベース２１５、２２５は単一のユニットとして論理的に示されているが、データベース２１５、２２５の各々は、複数のコンピューティングデバイスを含む分散型コンピューティング環境であっても、それらの対応するサーバ内に位置しても、同じまたは地理的に異なる物理的な場所に位置してもよい。
ネットワーク２３０は、ローカルエリアネットワーク（ＬＡＮ：ｌｏｃａｌ ａｒｅａ ｎｅｔｗｏｒｋ）または広域ネットワーク（ＷＡＮ：ｗｉｄｅ ａｒｅａ ｎｅｔｗｏｒｋ）であり得るが、他の有線または無線ネットワークでもあり得る。ネットワーク２３０は、インターネットまたは他の何らかのパブリックもしくはプライベートネットワークであり得る。クライアントコンピューティングデバイス２０５は、有線または無線通信などによってネットワークインタフェースを通じてネットワーク２３０に接続することができる。サーバ２１０とサーバ２２０との間の接続は別個の接続として示されているが、これらの接続は、ネットワーク２３０を含むいかなる種類のローカルエリア、広域、有線または無線ネットワークでも、別個のパブリックまたはプライベートネットワークでもあり得る。
「言語断片（ｌａｎｇｕａｇｅ ｓｎｉｐｐｅｔ）」または「断片（ｓｎｉｐｐｅｔ）」は、本明細書で使用される場合、１つまたは複数の単語または文字群のデジタル表現である。断片は、メディアアイテムまたはメディアアイテムからの言語の表現であり得る。以下の説明は、メディアアイテムのソース言語分類を実行する際には断片を指すが、音声または映像言語表現などの他の言語フォーマットを使用することができる。
図３は、いくつかの実施形態において開示される技術を具体化するシステムで使用することができるコンポーネント３００を示すブロック図である。コンポーネント３００は、ハードウェア３０２、汎用ソフトウェア３２０および専用コンポーネント３４０を含む。上記で説明されたように、開示される技術を具体化するシステムは、中央処理装置３０４、動作メモリ３０６、記憶メモリ３０８、ならびに入力および出力デバイス３１０を含む様々なハードウェアを使用することができる。コンポーネント３００は、クライアントコンピューティングデバイス２０５などのクライアントコンピューティングデバイスにおいてまたはサーバコンピューティングデバイス２１０、２２０などのサーバコンピューティングデバイス上で具体化することができる。
汎用ソフトウェア３２０は、オペレーティングシステム３２２、ローカルプログラム３２４およびＢＩＯＳ３２６を含む様々なアプリケーションを含み得る。専用コンポーネント３４０は、ローカルプログラム３２４などの汎用ソフトウェアアプリケーション３２０のサブコンポーネントであり得る。専用コンポーネント３４０は、翻訳前言語識別子３４４、翻訳機３４６、翻訳スコア付けモデル３４８、信頼度スコア生成器３５０、および専用コンポーネントからのデータの制御および受信のために使用することができるコンポーネント（インタフェース３４２など）を含み得る。いくつかの実施形態では、コンポーネント３００は、複数のコンピューティングデバイスにわたって分散されたコンピューティングシステムにあることも、サーバベースアプリケーションとのインタフェースを含むこともあり得る。
翻訳前言語識別子３４４は、インタフェース３４２を通じて受信された断片などの断片の初期のソース言語分類を実行するように構成することができる。この初期のソース言語分類は、対応する信頼度値を用いて、断片の１つまたは複数の言語を識別することができる。識別された言語は、それらの信頼度値に基づいてソートすることができ、さらなる分析のために、閾値レベルを上回る信頼度値を有する言語を選択することができる。例えば、閾値レベルは、１つ、３つ、５つまたは１０の潜在的なソース言語でも、潜在的なソース言語の上位１、３、５、１０、２５または５０％でも、５０％、６０％、７５％、８０％または９０％を上回る信頼度値を有するすべての潜在的なソース言語でもよく、さらなる分析のためにすべての潜在的なソース言語を選択してもよい。初期のソース言語分類は、いずれの単語が使用されたか、断片の構造および文法、使用されたスラング用語、句読点など、断片のコンテンツの分析に基づき得る。また、初期のソース言語分類は、作者は誰であるか、作者について知られていること、作者の友人は誰であるか、断片が作成されたのはいつであるか、どこに断片が投稿されたか、その場所において他のアイテムに関する他のいずれの情報が利用可能であるかなど、断片の文脈の分析にも基づき得る。この様式でメディアアイテムを分類する例は、参照により本明細書に組み込まれる米国特許出願第１４／３０２，０３２号明細書においてさらに詳細に説明されている。
翻訳機３４６は、１つまたは複数の機械翻訳エンジンであり得る。機械翻訳生成エンジンは、入力として断片を取り入れ、断片の別の言語または方言のバージョンを生成するプログラムであり得る。いくつかの実施形態では、翻訳機３４６の１つは、特定のソース言語、出力言語またはその両方に対する翻訳を実行するようにセットアップすることができる。いくつかの実施形態では、翻訳機３４６は、翻訳機に提供されるパラメータによって定義されるように、複数のソース言語からまたは複数の出力言語に翻訳を実行するようにセットアップすることができる。翻訳機３４６は、様々な言語モデル、規則のセットまたは他のアルゴリズムを使用して、ソース言語から出力言語への断片の変換を実行することができる。様々なソース／出力言語またはソース／出力言語パラメータのための翻訳機は、閾値レベルを上回る信頼度値を有する言語に基づく翻訳前言語識別子３４４によるさらなる分析のために選択することができる。
翻訳スコア付けモデル３４８は、翻訳機３４６から翻訳を受信することができ、翻訳の質の推定を提供するように構成することができる。いくつかの実施形態では、翻訳スコア付けモデル３４８は、翻訳に対するスコアを提供することができる、ニューラルネットワークなどの１つまたは複数の訓練されたモデルであり得る。いくつかの実施形態では、翻訳スコア付けモデル３４８の１つは、特定のソース言語、出力言語またはその両方に対する翻訳の分析を実行するようにセットアップすることができる。いくつかの実施形態では、翻訳スコア付けモデル３４８の１つは、複数のソース言語または複数の出力言語の分析を実行するようにセットアップすることができる。翻訳スコア付けモデル３４８は、各翻訳に対するスコアを提供することができる。いくつかの実施形態では、翻訳機３４６は、同じソース言語および複数の異なる出力言語を適用して断片の複数の翻訳を作成するように選択または構成することができる。これらの事例では、ソース言語に対する組み合わされたスコアは、ソース言語を共有する翻訳に対する様々なスコアを平均することなどによって作成することができる。スコアは、翻訳前言語識別子３４４によって生成された信頼度スコアに対する重み付け係数となるように構成することができる。例えば、スコア１はニュートラルスコアであり、スコア０．９は信頼度値を１０％減少したものであり、スコア１．１は信頼度値を１０％増加したものである。
信頼度スコア生成器３５０は、翻訳スコア付けモデル３４８から重み付け係数を受信し、翻訳前言語識別子３４４から識別された可能性のあるソース言語に対する信頼度値を受信することができる。次いで、信頼度スコア生成器３５０は、重み付け係数を使用して、識別された可能性のあるソース言語の信頼度値を更新することができる。最も高い更新された信頼度値を有する結果として得られた識別された可能性のあるソース言語は、断片に対する最も可能性が高いソース言語として選択することができる。この識別は、インタフェース３４２を通じて返送することができる。
当業者であれば、上記で説明される図１〜３および以下で説明されるフロー図の各々に示されるコンポーネントを各種の方法で変更できることが理解するであろう。例えば、論理の順番を再構成することも、サブステップを並列に実行することも、示される論理を省略することも、他の論理を含めることもできる。
図４は、いくつかの実施形態において使用される、断片のソース言語に対する信頼度スコアを算出するためのプロセス４００を示すフロー図である。プロセス４００は、ブロック４０２から始まり、ブロック４０４へと続く。ブロック４０４では、プロセス４００は、ソース言語を決定すべき断片を受信することができる。様々な実施形態では、断片は、プロセス４００について、低い信頼度値を有するか、または断片が重要であるかもしくは読者が多いという表示（作者が有名人であるか、もしくは多くの人々によって通常閲覧／共有される断片を作成した人物である場合、断片のトピックが、多くの人々が注目する人気のある問題に関するものである場合、または断片についてその作成後の短時間の間に多くのつながりがある場合など）を有する断片に対する識別されたソース言語に基づいて選択することができる。
ブロック４０６では、プロセス４００は、ブロック４０４で受信された断片において初期のソース言語識別を実行することができる。断片の初期のソース言語識別を実行することは、断片のコンテンツおよび／または文脈を分析することを含み得る。断片のコンテンツを分析することは、断片のいずれの単語がいずれの言語と整合するか、断片の文法が特定の言語を示しているかどうか、断片の言語の構造が特定の言語を示しているかどうか、アクセントマークなどの句読点が使用されているかどうか、いずれの文字タイプが使用されているかなどを判断することを含み得る。断片の文脈を分析することは、断片が作成された時間が特定の言語または領域を示しているかどうか、断片が投稿された仮想場所またはその場所における他のメディアアイテムが特定の言語を示しているかどうか、または断片の作者について利用可能な情報が特定の言語を示しているかどうかを判断することを含み得る。例えば、断片は、その作者または作者の友人が知っている言語で記述されている可能性がある。初期のソース言語識別を実行することについての追加の詳細は、米国特許出願第１４／３０２，０３２号明細書に見出すことができる。いくつかの実施形態では、初期のソース言語の識別は、信頼度値を含み得る。信頼度値は、ソース言語識別をもたらしたコンテンツまたは文脈分析からのタイプもしくは因子、または多くの因子の１つがどの程度強く特定の言語を示しているかに基づき得る。
ブロック４０８では、１つまたは複数の最上位の最も可能性が高いソース言語を識別することができる。これは、例えば、閾値を上回る信頼度値を有する潜在的なソース言語を選択することによって遂行することができる。いくつかの実施形態では、最上位の最も可能性が高いソース言語を識別することは、すべての潜在的なソース言語を選択することを含み得る。
ブロック４１０では、プロセス４００は、ブロック４０８で決定された最上位の最も可能性が高いソース言語に対するスコア付き翻訳を生成することができる。スコア付き翻訳を生成することは、異なるソースまたは出力言語について構成された翻訳機を断片に適用すること、結果として得られた翻訳にスコア付けモデルを適用すること、および同じソース言語について複数の翻訳が作成された場合、同じソース言語を有する翻訳に対するスコアを組み合わせることを含み得る。スコア付き翻訳を生成することに関する追加の詳細は、図５Ａおよび５Ｂに関連して以下で説明する。いくつかの実施形態では、ブロック４０６および４０８を省略することも、簡略化された最も可能性が高い言語分析のみを実行することもできる。ブロック４０６および４０８を省略する場合、ブロック４１０は、すべての可能性のあるソース言語についてまたは共通のソース言語の指定されたセットについて実行することができる。
ブロック４１２では、プロセス４００は、ブロック４０６で識別された可能性のあるソース言語の１つまたは複数に対する信頼度係数を調整することができる。いくつかの実施形態では、ブロック４１０からのスコアは、重み付け係数であり得る。いくつかの実施形態では、信頼度値を調整することは、ブロック４０６で決定された信頼度値をブロック４１０からの重み付け係数に乗じることを含み得る。いくつかの実施形態では、特定のソース言語に対応するブロック４１０で決定されたスコアは、ブロック４０６で決定された値を置き換えることにより、更新された信頼度値として使用することができる。最も高い調整済みの信頼度値を有する潜在的なソース言語は、受信された断片に対する最も可能性が高いソース言語として選択することができる。この最も可能性が高いソース言語またはこの最も可能性が高いソース言語に対応する翻訳の１つまたは複数の識別が返送され得る。プロセス４００は、ブロック４１４へと続き、そこで終了する。
図５Ａは、いくつかの実施形態において使用される、断片のスコア付き翻訳を生成するためのプロセス５００を示すフロー図である。以下で説明されるように、いくつかの実施形態では、プロセス５００は、複数の潜在的なソース言語の各々について異なる出力言語を有する翻訳を作成することができる。これは、演算集約的な手順であり得、従って、ソーシャルメディアサイトへの投稿の作成時、投稿が表示のために選択される前など、「オフライン」で実行することができる。プロセス５００は、ブロック５０２から始まり、ブロック５０４へと続く。ブロック５０４では、プロセス５００は、断片を受信することができる。いくつかの実施形態では、断片は、ブロック４０４でプロセス４００によって受信されたものであり得る。
ブロック５０６では、プロセス５００は、１つまたは複数の翻訳機を得ることができる。いくつかの実施形態では、得られた翻訳機は、１つまたは複数の機械翻訳エンジンであり得る。翻訳機は、以下では特定のソースまたは出力言語について個別に構成されるものとして説明されているが、いくつかの実施形態では、ソースまたは出力言語が適用されるパラメータを設定することにより、同じ翻訳機を複数のソースまたは出力言語について使用することができる。様々な実施形態では、翻訳機は、特定の出力言語について構成することも、複数の出力言語について構成することもできる。いくつかの実施形態では、得られた翻訳機は、ブロック４０６においてプロセスによって決定することができるものなど、受信された断片に対する可能性のあるソース言語であると決定されたソース言語に対応し得る。
ブロック５０８では、第１の得られた翻訳機は、選択された翻訳機として設定される。ブロック５１０では、特定のソース言語を推測し、特定の出力言語を生成する選択された翻訳機を受信された断片に適用し、断片の翻訳を作成することができる。ブロック５１２では、プロセス５１０は、ブロック５１０で作成された翻訳に対するスコアを算出することができる。いくつかの実施形態では、モデルは、ソースおよび出力言語が与えられた翻訳の信頼度スコアを算出することができる。いくつかの実施形態では、スコア付けモデルは、ニューラルネットワークなどの訓練された構造物でも、文法分析および決定木などの他の分析技法を使用してもよい。
ブロック５１４では、プロセス５００は、ブロック５０６で得られた翻訳機のいずれも、受信された断片に適用されなかったかどうかを判断することができる。適用されなかった場合、プロセス５００は、ブロック５１６へと続く。そうでない場合、プロセス５００は、ブロック５１８へと続く。ブロック５１６では、プロセス５００は、選択された翻訳機として、ブロック５０６で受信された翻訳機から次の未使用の翻訳機を設定する。ブロック５１０〜５１６のループは、ブロック５０６で拘束された翻訳機の各々に対応するスコア付き翻訳が得られるまで続く。
ブロック５１８では、同じソース言語を有するが、異なる出力言語を有する複数の翻訳がある場合、同じソース言語を有する翻訳に対するスコアは、それらを平均することなどによって組み合わせることができる。ブロック５２０では、ブロック５１８で算出された組み合わされたスコアまたはブロック５１２で算出されたスコアが返送され得る。また、いくつかの実施形態では、対応する翻訳も返送され得る。次いで、プロセス５００は、ブロック５２２へと続き、そこで終了する。
図５Ｂは、いくつかの追加の実施形態において使用される、断片のスコア付き翻訳を生成するためのプロセス５５０を示すフロー図である。プロセス５５０は、プロセス５００ほど演算コストが高くない。従って、プロセス５５８は、断片に対する要求が行われた後など、適時性が必須の場合に使用することができる。プロセス５５０は、ブロック５５２から始まり、ブロック５５４へと続く。ブロック５５４では、プロセス５５０は、断片を受信することができる。いくつかの実施形態では、断片は、ブロック４０４で受信されたものであり得る。
ブロック５５６では、断片を含むコンテンツを要求したユーザの識別を受信することができる。ブロック５５８では、ブロック５５６で識別されたユーザと関連付けられた言語を識別することができる。ユーザと関連付けられた言語を識別することは、ユーザについて指定された設定（例えば、ブラウザ設定またはプロファイル設定）、ユーザによって作成されたコンテンツアイテムと関連付けられた言語の履歴、ユーザが対話する傾向にあるコンテンツアイテム、ユーザの友人と関連付けられた言語などの因子に基づき得る。ユーザと関連付けられた言語を識別することについての追加の詳細は、米国特許出願第１４／３０２，０３２号明細書に見出すことができる。
ブロック５６０では、プロセス５５０は、様々なソース言語からブロック５５８で識別された言語に対応する出力言語への翻訳を生成する翻訳機（例えば、機械翻訳エンジン）を得ることができる。いくつかの実施形態では、得られた翻訳機は、ブロック４０８で識別された最上位の最も可能性が高いソース言語の１つに対応するソース言語を指定するものに限定され得る。
ブロック５６２では、ブロック５６０で得られた翻訳機は、受信された断片の１つまたは複数の翻訳を得るために、ブロック５５２で受信された断片に適用することができる。適用された各翻訳機は、特定のソース言語を推測し、ブロック５５８で識別された言語で翻訳を生成することができる。ブロック５６４では、プロセス５５０は、ブロック５６２で作成された翻訳にスコアを付けることができる。ブロック５１２に関連して上記で説明されるように、スコア付け翻訳結果は、スコア付けモデルを適用することを含み得る。スコア付けモデルは、翻訳およびソース断片を取り入れ、翻訳に対する質スコアを算出することができ、翻訳に対する質スコアは、指定されたソースまたは出力言語などのパラメータに基づき得る。
ブロック５６６では、プロセス５５０は、翻訳スコアを返送することができる。また、いくつかの実施形態では、プロセス５５０は、対応する翻訳も返送することができる。次いで、プロセス５５０は、ブロック５６８へと続き、そこで終了する。
図６は、断片の可能性のあるソース言語に対する信頼度スコアの算出を示す例６００である。例６００は、断片６０２、言語識別子６０４、初期のソース言語スコア６０６、翻訳機６０８、翻訳スコア付けモデル６１０、翻訳スコア６１２、スコアアップデータ６１４および更新されたソース言語スコア６１６を含む。断片６０２は、ブロック４０４に関連して上記で説明される断片に対応し得る。言語識別子６０４は、ブロック３４４に関連して上記で説明される翻訳前言語識別子に対応し得る。翻訳機６０８は、ブロック３４６に関連して上記で説明される翻訳機に対応し得る。翻訳スコア付けモデル６１０は、ブロック３４８に関連して上記で説明される翻訳スコア付けモデルに対応し得る。スコアアップデータ６１４は、ブロック３５０に関連して上記で説明される信頼度スコア生成器に対応し得る。
例６００では、ステップ６５０において、断片が言語識別子６０４に提供される。この例では、断片は、「Ｃｈｅｃｋ ｉｔ：ｓｔｏ ｉｍｐａｒａｎｄｏ ｕｎ ｎｏｕｖｅａｕ ｌａｎｇｕａ！」を含む。この断片は、いくつかの言語の特徴：「Ｃｈｅｃｋ ｉｔ」（英語）；ｓｔｏ ｉｍｐａｒａｎｄｏ（イタリア語）；ｕｎ（フランス語、イタリア語またはスペイン語のスペルミス）；ｎｏｕｖｅａｕ（フランス語）；ｌａｎｇｕａ（フランス語、イタリア語またはスペイン語のいずれかの正解に近いスペルミス）を有する。また、この断片は、一般的にスペイン語を話すが、フランス語を話す多くの友人がいることで知られているユーザにより、フランス語で記述された記事に対するソーシャルメディアウェブサイトのコメントセクションに投稿され、ほとんどが英語を話す米国の場所と関連付けられたＩＰアドレスから投稿されたものである。例６００のステップ６５２では、言語識別子６０４は、初期のソース言語スコア６０６を識別することができる。ステップ６５２で初期のソース言語スコア６０６を識別することは、ブロック４０６に対応し得る。例６００では、上記の因子に基づいて、フランス語がトップスコアを有する最も可能性が高いソース言語であり、スペイン語がその次に近い言語であり、また、イタリア語も７５％を上回る可能性を有する。
例６００では、トップスコアを有する可能性のあるソース言語に近いという理由、および作者がソーシャルメディアサイトへのその投稿が他の多くのユーザによって閲覧されているという歴史を有する有名人であるという理由により、この断片は、さらなる分析のために選択される。従って、ステップ６５４ａ〜６５４ｅにおいて、断片は翻訳機６０８に提供され、それぞれソース言語および出力言語の異なる組合せを使用して断片の複数の翻訳が実行される。例６００では、初期の信頼度係数の閾値は５０％に設定され、従って、翻訳は、フランス語、スペイン語、イタリア語、英語およびドイツ語などの潜在的なソース言語について実行される（例６００では、これらのソース言語が、５０％を上回る初期の信頼度スコアを有する可能性のあるソース言語であるため）。ステップ６５４ａでは、例えば、フランス語をソース言語と想定し、スペイン語、中国語、日本語および他の言語を含む出力言語で翻訳を作成して、断片が翻訳される。異なるソースおよび出力言語に対する翻訳を生成するために翻訳機を使用することは、ブロック５０８〜５１０に対応し得る。
ステップ６５６では、結果として得られた翻訳は、翻訳スコアモデル６１０に提供することができる。ステップ６５８では、翻訳スコアモデル６１０は、翻訳の各々にスコアを付け、共通のソース言語を有する翻訳に対する組み合わされたスコアを決定することができる。例６００では、イタリア語のソース言語を有する翻訳は、出力言語について、次のスコア：スペイン語１．１２、中国語１．３２、日本語０．８７、英語０．９９、フランス語１．２１および他のスコアを受信した。イタリア語のソース言語に対するこれらのスコアの組合せは、例えば、１．０９である。ソース言語に対するスコアおよびスコアの組合せを決定することは、ブロック５１２および５１８に対応し得る。
ステップ６６０および６６２では、初期のソース言語スコア６０６および組み合わされた翻訳スコア６１２は、スコアアップデータ６１４に提供される。ステップ６６４では、スコアアップデータ６１４は、組み合わされた翻訳スコア６１２をトップスコアを有する初期のソース言語スコア６０６に対する重み付け係数として使用することにより、更新されたソース言語スコア６１６を提供することができる。例えば、その組み合わされた翻訳スコア１．０９をその初期のソース言語スコア０．７８に乗じた乗算に基づいて、イタリア語が最も可能性が高いソース言語であると決定される。更新されたソース言語信頼度スコアを決定するために初期のソース言語スコアを更新することは、ブロック４１２に対応し得る。例６００では、イタリア語が最も高い更新されたソース言語信頼度スコアを有するため、断片６０２に対する最も可能性が高いソース言語としてイタリア語を選択することができる。
開示される技術のいくつかの実施形態は、図を参照して上記で説明される。説明される技術を具体化することができるコンピューティングデバイスは、１つまたは複数の中央処理装置、メモリ、入力デバイス（例えば、キーボードおよびポインティングデバイス）、出力デバイス（例えば、表示デバイス）、記憶装置（例えば、ディスクドライブ）およびネットワークデバイス（例えば、ネットワークインタフェース）を含み得る。メモリおよび記憶装置は、説明される技術の少なくとも一部分を実施する命令を格納することができるコンピュータ可読記憶媒体である。加えて、データ構造およびメッセージ構造は、格納することも、通信リンク上の信号などのデータ伝送媒体を介して送信することもできる。インターネット、ローカルエリアネットワーク、広域ネットワークまたはポイントツーポイントダイアルアップ接続などの様々な通信リンクを使用することができる。従って、コンピュータ可読媒体は、コンピュータ可読記憶媒体（例えば、「非一時的な」媒体）およびコンピュータ可読伝送媒体を含み得る。
本明細書で使用される場合、閾値を上回ることは、比較中のアイテムに対する値が他の指定値を上回ること、比較中のアイテムが特定の指定された数のアイテムの中で最も大きい値を有すること、または比較中のアイテムが指定された最高のパーセンテージ値内の値を有することを意味する。本明細書で使用される場合、閾値を下回ることは、比較中のアイテムに対する値が他の指定値を下回ること、比較中のアイテムが特定の指定された数のアイテムの中で最も小さい値を有すること、または比較中のアイテムが指定された最低のパーセンテージ値内の値を有することを意味する。本明細書で使用される場合、閾値内であることは、比較中のアイテムに対する値が２つの他の指定値間にあること、比較中のアイテムが指定された数のアイテムの中間にあること、または比較中のアイテムが中間の指定されたパーセンテージ範囲内の値を有することを意味する。
本明細書で使用される場合、「または」という用語は、一連のアイテムの可能な任意の置換を指す。例えば、「Ａ、ＢまたはＣ」という記載は、「Ａ」、「Ｂ」、「Ｃ」、「ＡおよびＢ」、「ＡおよびＣ」、「ＢおよびＣ」、「Ａ、ＢおよびＣ」、または「ＡおよびＡ」、「Ｂ、ＢおよびＣ」、「Ａ、Ａ、Ｂ、ＣおよびＣ」などの複数のアイテムなど、Ａ、Ｂ、Ｃの少なくとも１つまたはそれらの任意の組合せを指す。
構造上の特徴および／または方法処理に特有の用語で主題について説明してきたが、添付の請求項で定義される主題は必ずしも上記で説明される具体的な特徴または動作に限定されないことを理解されたい。本明細書では、具体的な実施形態および実施形態が例示を目的として説明されてきたが、実施形態および実施形態の範囲から逸脱することなく、様々な変更形態がなされ得る。上記で説明される具体的な特徴および処理は、以下に続く請求項を具体化する実施例の形態として開示される。それに従って、実施形態および実施形態は、添付の請求項によって限定される場合を除いて限定されない。
上記で述べられる特許、特許出願および他の参考文献は、参照により本明細書に組み込まれる。必要に応じて、上記で説明される様々な参考文献のシステム、機能および概念を採用してさらなる実施形態を提供するために態様が変更され得る。参照により組み込まれる文献の記述または主題が本出願の記述または主題と矛盾する場合、本出願が優先されるものとする。

Claims (15)

  1. 断片（６０２）の最も可能性が高いソース言語を識別するためのコンピュータが実行する方法であって、
    単語または文字群のデジタル表現である前記断片（６０２）を示す情報を受信するステップと、
    前記断片（６０２）に対する２つ以上の可能性のあるソース言語を決定するステップと、
    機械翻訳エンジンを使用して、それぞれ指定された翻訳ソース言語を有する前記断片（６０２）の２つ以上の翻訳を生成するステップであって、
    生成される前記２つ以上の翻訳のうち少なくとも１つは、前記断片（６０２）の前記２つ以上の可能性のあるソース言語のうち、前記指定された翻訳ソース言語として設定された第１のソース言語を有し、
    生成される前記２つ以上の翻訳のうち少なくとも１つの別の翻訳は、前記断片（６０２）の前記２つ以上の可能性のあるソース言語のうち、前記指定された翻訳ソース言語として設定された、前記第１のソース言語以外の第２のソース言語を有する、前記２つ以上の翻訳を生成するステップと、
    前記断片（６０２）の生成された２つ以上の翻訳の少なくとも２つに対する正確度スコア（６１２）を算出するステップと、
    前記断片（６０２）の少なくとも２つの選択された可能性のあるソース言語の各々に対する信頼度係数（６１６）を生成するステップであって、各選択された可能性のあるソース言語に対する前記信頼度係数（６１６）が、当該選択された可能性のあるソース言語に対応するソース言語を有する算出された正確度スコア（６１２）の１つまたは複数に基づいて生成される、前記信頼度係数を生成するステップと、
    最も高い信頼度係数（６１６）と関連付けられる前記断片（６０２）の前記可能性のあるソース言語を、最も可能性が高いソース言語として選択するステップとを含む、コンピュータが実行する方法。
  2. 前記断片（６０２）の前記２つ以上の翻訳の前記少なくとも１つが、それぞれ共通の指定された翻訳ソース言語を有する複数の翻訳を含み、
    正確度スコア（６１２）を算出するステップが、それぞれ共通の指定された翻訳ソース言語を有する前記複数の翻訳に対する組み合わされた正確度スコア（６１２）を算出することを含み、各組み合わされた正確度スコア（６１２）を算出することが、共通の指定された翻訳ソース言語を有する前記複数の翻訳の各々に対応する個々の正確度スコア（６１２）を組み合わせることによって実行され、
    前記共通の指定された翻訳ソース言語に対する前記信頼度係数（６１６）を生成するステップが、それぞれ前記共通の指定された翻訳ソース言語を有する前記複数の翻訳に対する前記組み合わされた正確度スコア（６１２）に基づく、請求項１に記載の方法。
  3. 前記２つ以上の可能性のあるソース言語を決定するステップは、前記断片（６０２）の初期のソース言語識別を実行することを含み、
    前記断片（６０２）の前記初期のソース言語識別が、それぞれ対応する初期の信頼度値（６０６）を有する前記可能性のあるソース言語の１つまたは複数を識別し、
    各初期の信頼度値（６０６）が、対応する可能性のあるソース言語について、前記対応する可能性のあるソース言語が前記断片（６０２）の言語である信頼度を示し、
    前記可能性のあるソース言語の少なくとも選択された１つに対する前記信頼度係数（６１６）を生成するステップが、前記可能性のあるソース言語の前記選択された１つに対応する前記組み合わされた正確度スコア（６１２）を使用して、前記可能性のあるソース言語の前記選択された１つに対する前記初期の信頼度値（６０６）を更新することを含む、請求項２に記載の方法。
  4. 前記２つ以上の可能性のあるソース言語のうちの前記第１のソース言語は、当該第１のソース言語に対応する前記初期の信頼度値（６０６）が閾値を上回っていることに基づいて選択される、請求項３に記載の方法。
  5. 前記共通の指定された翻訳ソース言語に対する前記信頼度係数が、前記組み合わされた正確度スコア（６１２）である、請求項２乃至４のいずれか一項に記載の方法。
  6. 前記断片（６０２）の前記初期のソース言語識別を実行することが、前記断片（６０２）の文脈の分析を含み、
    任意選択により、前記断片（６０２）の前記文脈の前記分析が、
    前記断片（６０２）の作者が堪能であることが知られている言語、
    前記断片（６０２）の前記作者の友人として識別されたユーザと関連付けられた言語、
    前記断片（６０２）が作成されたとき、
    前記断片（６０２）が投稿された仮想場所に関する情報、または
    それらの任意の組合せ
    のうち１つまたは複数を使用する、請求項３または４に記載の方法。
  7. 前記指定された翻訳ソース言語が、前記断片（６０２）の前記最も可能性が高いソース言語として選択された言語である翻訳を、前記断片（６０２）の翻訳として、前記断片（６０２）の前記生成された２つ以上の翻訳から選択するステップをさらに含む、請求項１乃至６のいずれか１項に記載の方法。
  8. 前記断片（６０２）の閲覧ユーザを示す情報を受信するステップと、
    前記断片（６０２）の前記閲覧ユーザと関連付けられた出力言語を決定するステップとをさらに含み、
    前記断片（６０２）の前記生成された２つ以上の翻訳が、それぞれ前記断片（６０２）の前記閲覧ユーザと関連付けられた前記出力言語と整合する出力言語におけるものである、請求項１乃至７のいずれか１項に記載の方法。
  9. 前記正確度スコア（６１２）を算出するステップが、それぞれ入力断片（６０２）、出力断片（６０２）およびスコアを含むデータポイントを含む訓練データを用いて翻訳スコア（６１２）を生成するように訓練される翻訳スコア付けモデル（３４８；６１０）によって実行される、請求項１乃至８のいずれか１項に記載の方法。
  10. 前記断片（６０２）の翻訳を求める要求に応答して実行されるか、または
    前記断片（６０２）の作成またはソーシャルメディアウェブサイトへの前記断片（６０２）の投稿に応答して実行される、請求項１乃至９のいずれか１項に記載の方法。
  11. 機械翻訳エンジンを適用すること、
    スペル訂正を実行すること、および
    文法訂正を実行すること
    の少なくとも１つのために前記最も可能性が高いソース言語が、パラメータとして処理エンジンに提供される、請求項１乃至１０のいずれか１項に記載の方法。
  12. 命令を格納するコンピュータ可読記憶媒体であって、前記命令が、コンピューティングシステム（１００；２００；３００）によって実行されると、断片のソース言語に対する信頼度係数を識別するための処理を前記コンピューティングシステム（１００；２００；３００）に実行させ、前記処理が、
    単語または文字群のデジタル表現である断片（６０２）を示す情報を受信するステップと、
    前記断片（６０２）の閲覧者を示す情報を受信するステップと、
    前記断片（６０２）の前記閲覧者と関連付けられた出力言語を決定するステップと、
    各々が指定された翻訳ソース言語を有する前記断片（６０２）の２つ以上の翻訳を生成するステップであって、前記２つ以上の翻訳の各々が、前記断片（６０２）の前記閲覧者と関連付けられた前記出力言語と整合する出力言語のものであり、
    生成される前記２つ以上の翻訳のうち少なくとも１つは、前記断片（６０２）の前記２つ以上の可能性のあるソース言語のうち、前記指定された翻訳ソース言語として設定された第１のソース言語を有し、
    生成される前記２つ以上の翻訳のうち少なくとも１つの別の翻訳は、前記断片（６０２）の前記２つ以上の可能性のあるソース言語のうち、前記指定された翻訳ソース言語として設定された、前記第１のソース言語以外の第２のソース言語を有する、前記翻訳を生成するステップと、
    前記断片（６０２）の生成された２つ以上の翻訳の少なくとも２つに対する正確度スコア（６１２）を算出するステップと、
    前記断片（６０２）の少なくとも２つの選択された可能性のあるソース言語の各々に対する信頼度係数（６１６）を生成するステップであって、各選択された可能性のあるソース言語に対する前記信頼度係数（６１６）が、当該選択された可能性のあるソース言語に対応するソース言語を有する算出された正確度スコア（６１２）の１つまたは複数に基づいて生成される、前記信頼度係数を生成するステップとを含む、コンピュータ可読記憶媒体。
  13. 前記処理が、前記断片（６０２）の前記生成された２つ以上の翻訳から、前記断片（６０２）の翻訳として、前記指定された翻訳ソース言語が最も高い信頼度係数（６１６）を有する言語である翻訳を選択するステップをさらに含む、請求項１２に記載のコンピュータ可読記憶媒体。
  14. 前記命令が、前記コンピューティングシステム（１００；２００；３００）によって実行されると、請求項１乃至１１のいずれか一項に記載の方法を前記コンピューティングシステム（１００；２００；３００）に実行させる、請求項１２または１３に記載のコンピュータ可読記憶媒体。
  15. 請求項１乃至１１のいずれか一項に記載の方法を実行するように構成されている、断片（６０２）の翻訳を生成するためのシステムであって、
    メモリ（１５０；３０６；３０８）と、
    １つまたは複数のプロセッサ（１１０；３０４）と、
    単語または文字群のデジタル表現である前記断片（６０２）を示す情報を受信するように構成されたインタフェース（３４２）と、
    前記断片（６０２）に対する２つ以上の可能性のあるソース言語を決定するように構成された翻訳前言語識別子（３４４）と、
    前記断片（６０２）の２つ以上の翻訳を生成するように構成された翻訳機（３４６；６０８）であって、前記断片（６０２）の前記２つ以上の翻訳の各々が、指定された翻訳ソース言語を有し、
    生成される前記２つ以上の翻訳のうち少なくとも１つは、前記断片（６０２）の前記２つ以上の可能性のあるソース言語のうち、前記指定された翻訳ソース言語として設定された第１のソース言語を有し、
    生成される前記２つ以上の翻訳のうち少なくとも１つの別の翻訳は、前記断片（６０２）の前記２つ以上の可能性のあるソース言語のうち、前記指定された翻訳ソース言語として設定された、前記第１のソース言語以外の第２のソース言語を有する、前記翻訳機（３４６；６０８）と、
    前記断片（６０２）の生成された２つ以上の翻訳の少なくとも２つに対する正確度スコア（６１２）を算出するように構成された翻訳スコア付けモデル（３４８；６１０）と、
    前記断片（６０２）の少なくとも２つの選択された可能性のあるソース言語の各々に対する信頼度係数（６１６）を生成するように構成された信頼度スコア生成器（３５０）であって、各選択された可能性のあるソース言語に対する前記信頼度係数（６１６）が、当該選択された可能性のあるソース言語に対応するソース言語を有する算出された正確度スコア（６１２）の１つまたは複数に基づいて生成される、前記信頼度スコア生成器（３５０）とを含み、
    前記インタフェース（３４２）が、前記断片（６０２）の生成された２つ以上の翻訳から、前記断片（６０２）の翻訳として、前記指定された翻訳ソース言語が最も高い信頼度係数（６１６）を有する可能性のあるソース言語である翻訳を提供するようにさらに構成される、システム。
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