(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
テキストデータを形態素解析して形態素解析結果を出力するテキスト解析部と、
秘匿情報に含まれる単語をマスクするための所定のマスクルールに従って、前記形態素解析結果をマスクする秘匿情報マスク部と、
前記秘匿情報マスク部によってマスクされた形態素解析結果をコーパスとして集積するコーパス集積部と、
前記コーパス集積部によって集積されたコーパスから統計情報を収集するコーパス統計集計部とを具備したことを特徴とする統計的言語モデルを作成するためのコーパス処理装置。
【請求項２】
テキストデータを形態素解析して形態素解析結果を出力するテキスト解析部と、
秘匿情報に含まれる単語を他の単語に置換するための所定の置換ルールに従って、前記形態素解析結果を置換する秘匿情報置換部と、
前記秘匿情報置換部によって置換された形態素解析結果をコーパスとして集積するコーパス集積部と、
前記コーパス集積部によって集積されたコーパスから統計情報を収集するコーパス統計集計部とを具備したことを特徴とする統計的言語モデルを作成するためのコーパス処理装置。
【請求項３】
前記テキスト解析部に与えられるテキストデータは、所定のデータベースから抽出されたものであることを特徴とする請求項１又は２のいずれか一方に記載の統計的言語モデルを作成するためのコーパス処理装置。
【請求項４】
前記テキスト解析部に与えられるテキストデータは、所定のコーパスから抽出されたものであることを特徴とする請求項１又は２のいずれか一方に記載の統計的言語モデルを作成するためのコーパス処理装置。
【請求項５】
前記秘匿情報置換部は、前記秘匿情報に含まれる単語を典型的な単語に置き換えることを特徴とする請求項２に記載の統計的言語モデルを作成するためのコーパス処理装置。
【請求項６】
前記秘匿情報置換部は、前記秘匿情報に含まれる単語を品詞情報が付加された伏せ字に置き換えることを特徴とする請求項２に記載の統計的言語モデルを作成するためのコーパス処理装置。
【請求項７】
前記秘匿情報置換部は、前記秘匿情報に含まれる単語をランダムな単語に置き換えることを特徴とする請求項２に記載の統計的言語モデルを作成するためのコーパス処理装置。
【請求項８】
前記マスクルール又は置換ルールは、前記秘匿情報に含まれる単語として、品詞が人名、地名及び数字の少なくとも１つの品詞の単語をマスク又は置換するためのルールであることを特徴とする請求項１又は２のいずれか一方に記載の統計的言語モデルを作成するためのコーパス処理装置。
【請求項９】
テキスト解析部と、秘匿情報マスク部と、コーパス集積部と、コーパス統計集計部とを具備したコンピュータで統計的言語モデルを作成するためのコーパス処理方法であって、
前記テキスト解析部が、テキストデータを形態素解析して形態素解析結果を出力するテキスト解析手順と、
前記秘匿情報マスク部が、秘匿情報に含まれる単語をマスクするための所定のマスクルールに従って、前記形態素解析結果をマスクする秘匿情報マスク手順と、
前記コーパス集積部が、前記秘匿情報マスク部によってマスクされた前記形態素解析結果をコーパスとして集積するコーパス集積手順と、
前記コーパス統計集計部が、前記コーパス集積部によって集積された前記コーパスから統計情報を収集するコーパス統計集計手順とを具備したことを特徴とする統計的言語モデルを作成するためのコーパス処理方法。
【請求項１０】
テキスト解析部と、秘匿情報置換部と、コーパス集積部と、コーパス統計集計部とを具備したコンピュータで統計的言語モデルを作成するためのコーパス処理方法であって、
前記テキスト解析部が、テキストデータを形態素解析して形態素解析結果を出力するテキスト解析手順と、
前記秘匿情報置換部が、秘匿情報に含まれる単語を他の単語に置換するための所定の置換ルールに従って、前記形態素解析結果を置換する秘匿情報置換手順と、
前記コーパス集積部が、前記秘匿情報置換部によって置換された前記形態素解析結果をコーパスとして集積するコーパス集積手順と、
前記コーパス統計集計部は、前記コーパス集積部によって集積された前記コーパスから統計情報を収集するコーパス統計集計手順とを具備したことを特徴とする統計的言語モデルを作成するためのコーパス処理方法。
【請求項１１】
テキスト解析部と、秘匿情報マスク部と、コーパス集積部と、コーパス統計集計部とを具備したコンピュータに、
前記テキスト解析部により、テキストデータを形態素解析して形態素解析結果を出力するテキスト解析処理手順と、
前記秘匿情報マスク部により、秘匿情報に含まれる単語をマスクするための所定のマスクルールに従って、前記形態素解析結果をマスクする秘匿情報マスク処理手順と、
前記コーパス集積部により、前記秘匿情報マスク部によってマスクされた前記形態素解析結果をコーパスとして集積するコーパス集積処理手順と、
前記コーパス統計集計部により、前記コーパス集積部によって集積された前記コーパスから統計情報を収集するコーパス統計集計処理手順とを実行させるための統計的言語モデルを作成するためのコーパス処理プログラム。
【請求項１２】
テキスト解析部と、秘匿情報置換部と、コーパス集積部と、コーパス統計集計部とを具備したコンピュータに、
前記テキスト解析部により、テキストデータを形態素解析して形態素解析結果を出力するテキスト解析処理手順と、
前記秘匿情報置換部により、秘匿情報に含まれる単語を他の単語に置換するための所定の置換ルールに従って、前記形態素解析結果を置換する秘匿情報置換処理手順と、
前記コーパス集積部により、前記秘匿情報置換部によって置換された前記形態素解析結果をコーパスとして集積するコーパス集積処理手順と、
前記コーパス統計集計部により、前記コーパス集積部によって集積された前記コーパスから統計情報を収集するコーパス統計集計処理手順とを実行させるための統計的言語モデルを作成するためのコーパス処理プログラム。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、音声認識処理に際して秘匿すべき個人情報等の流出を防止するようにした統計的言語モデルを作成するためのコーパス処理装置及び方法並びにプログラムに関する。
【０００２】
【従来の技術】
近年、音声で日本語の文章を入力することができる日本語ディクテーションシステムが実用化されてきた。このシステムでは音響的な正しさだけでなく、統計的言語モデルと呼ばれる単語組の出現確率の情報を使用することで高い認識性能を実現している。ここで、統計的言語モデルを構成する単語組の出現確率は、コーパスと呼ばれる大量のテキストに対する統計的な手法を使用した統計情報の集計によって得られる。
【０００３】
従って、統計的言語モデルにおける単語組の出現確率は、言語モデルを作成するために使用したコーパス（テキスト）中の文章の内容に強く依存することになる。即ち、ディクテーションシステムでは、統計的言語モデル作成に使用したテキスト中の文章に出現する表現については認識しやすく、逆に、出現しない表現については認識しづらい。このため、利用者が統計的言語モデル作成に使用したテキスト中に出現しない文章を音声入力した場合には、テキスト中に出現する単語組に音響的に近い表記列に誤認識してしまうことも少なくない。
【０００４】
なお、これらの技術については、下記文献に詳述されている。
【０００５】
「確率モデルによる音声認識」  中川聖一著  電子情報通信学会  {ISBN4-88552-072-X}
「音声言語処理」  北研二著  森北出版  {ISBN4-627-82380-0}
「確率的言語モデル」  北研二著  東京大学出版会  {ISBN4-13-065404-7}
【０００６】
【発明が解決しようとする課題】
このように、コーパス（テキスト）中に出現した全ての表現は、統計的言語モデルの単語組の出現確率に直接反映される。従って、ディクテーションシステムではコーパス（テキスト）中に出現した表現が認識結果として出現しやすい。
【０００７】
このため、統計的言語モデル作成に使用したコーパス（テキスト）中に、プライベートな個人情報等が含まれている場合には、個人情報の内容が誤認識結果として出現してしまう虞があり、個人情報が他人に露見してしまう可能性がある。
【０００８】
例えば、医療関係の音声認識処理を行う場合には、医療関係のコーパスを用いた方が認識精度を向上させることができる。ところが、例えばカルテ等のように、医療関係のコーパス中には個人情報が含まれることが多く、音声認識処理の結果によって個人情報が露見してしまうことがあるという問題があった。
【０００９】
本発明は、統計的言語モデル用のテキストを収集する過程又は収集後のテキストから統計的言語モデルを作成する過程において、統計情報集計に使用するテキスト中の秘匿情報に関する表記情報を除去することにより、プライベートな個人情報が誤って認識結果中に出力されることを防止することができる統計的言語モデルを作成するためのコーパス処理装置及び方法並びにプログラムを提供することを目的とする。
【００１０】
【課題を解決するための手段】
本発明の請求項１に係る統計的言語モデルを作成するためのコーパス処理装置は、テキストデータを形態素解析して形態素解析結果を出力するテキスト解析部と、秘匿情報に含まれる単語をマスクするための所定のマスクルールに従って、前記形態素解析結果をマスクする秘匿情報マスク部と、前記秘匿情報マスク部によってマスクされた形態素解析結果をコーパスとして集積するコーパス集積部と、前記コーパス集積部によって集積されたコーパスから統計情報を収集するコーパス統計集計部とを具備したものであり、
本発明の請求項２に係る統計的言語モデルを作成するためのコーパス処理装置は、テキストデータを形態素解析して形態素解析結果を出力するテキスト解析部と、秘匿情報に含まれる単語を他の単語に置換するための所定の置換ルールに従って、前記形態素解析結果を置換する秘匿情報置換部と、前記秘匿情報置換部によって置換された形態素解析結果をコーパスとして集積するコーパス集積部と、前記コーパス集積部によって集積されたコーパスから統計情報を収集するコーパス統計集計部とを具備したものである。
【００１１】
本発明の請求項１において、テキスト解析部による形態素解析結果は秘匿情報マスク部に与えられる。秘匿情報マスク部は、秘匿情報に含まれる単語をマスクするための所定のマスクルールに従って、前記形態素解析結果をマスクする。コーパス集積部は、秘匿情報に含まれる単語がマスクされた形態素解析結果をコーパスとして集積する。コーパス統計集計部は、集積されたコーパスに基づいて、統計情報を収集する。統計情報は秘匿情報がマスクされており、統計情報を用いた音声認識処理において秘匿情報が漏出することが防止される。
【００１２】
本発明の請求項２において、テキスト解析部による形態素解析結果は秘匿情報置換部に与えられる。秘匿情報置換部は、秘匿情報に含まれる単語を他の単語に置換するための所定の置換ルールに従って、前記形態素解析結果を置換する。コーパス集積部は、秘匿情報に含まれる単語が置換された形態素解析結果をコーパスとして集積する。コーパス統計集計部は、集積されたコーパスに基づいて、統計情報を収集する。統計情報は秘匿情報が他の単語に置換されており、統計情報を用いた音声認識処理において秘匿情報が漏出することが防止される。
【００１３】
なお、装置に係る本発明は方法に係る発明としても成立する。
【００１４】
また、装置に係る本発明は、コンピュータに当該発明に相当する処理を実行させるためのプログラムとしても成立する。
【００１５】
【発明の実施の形態】
以下、図面を参照して本発明の実施の形態について詳細に説明する。図１は本発明の第１の実施の形態に係る統計的言語モデルを作成するためのコーパス処理装置を示すブロック図である。
【００１６】
本実施の形態は、統計的言語モデル用のテキストを収集する過程で、統計情報集計に使用するテキスト中の個人情報等の秘匿すべき情報（以下、秘匿情報という）に関する表記情報を事前に除去することにより、プライベートな個人情報等が誤ってディクテーションシステム等の認識結果中に出力されることを防止するものである。
【００１７】
データベース１００には、各種データが蓄積されている。例えば、病院等の医療関係では、データベース１００に蓄積される情報としては、カルテやレントゲンの撮影結果等の情報が考えられる。データベース１００内の情報中には、統計的言語モデルを作成するために必要なテキストを含む文章データも含まれる。そして、文章データ中には本来秘匿すべき情報、例えば個人情報に関する表記情報が記述されていることがある。
【００１８】
テキスト抽出部１０１は、データが蓄積されているデータベース１００からコーパスとして利用可能なテキスト情報を抽出してテキスト解析部１０２に供給するようになっている。
【００１９】
テキスト解析部１０２は、テキスト抽出部１０１によって抽出されたテキストを形態素解析した結果を出力する。例えば、テキスト解析部１０２は、テキスト中の文章を語に分割し、分割した語（見出し）とその品詞との組で構成される形態素解析結果を得る。なお、ここで使用する形態素解析の手法は、テキストを見出しと品詞の組で構成される形態素に分割する公知の手法のいずれを使用してもよい。
【００２０】
テキスト解析部１０２の解析結果は秘匿情報マスク部１０３に供給される。秘匿情報マスク部１０３は記憶部１０４に記憶されているマスクルールを読出し、読出したマスクルールに従って、テキスト解析部１０２からの形態素解析結果をマスクするようになっている。マスクルールは、個人情報等の秘匿情報をコーパス作成時に削除するための情報を記述したものである。
【００２１】
図２は記憶部１０４に記憶されているマスクルールを説明するための説明図である。
【００２２】
図２の例では、マスクルールは品詞と見出しとの組の情報として蓄積されている。図２は２つのレコードが蓄積された例を示している。図２中の＊（アスタリスク）は全ての見出しについての制約条件がないこと、即ち、その品詞中に含まれる全ての単語をマスクすることを示している。図２の例は品詞が人名：姓氏の全ての見出し（単語）をマスクすると共に、品詞が人名：名前の全ての見出し（単語）をマスクする処理を示している。
【００２３】
例えば、見出しの欄にアスタリスクに代えて「田中」を記述することにより、品詞が人名：姓氏のうち「田中」という単語のみをマスクするようにすることができる。
【００２４】
なお、図２の例では、記憶部１０４に形態素の品詞情報に基づいて記述したマスクルールを記憶させた例を示しているが、マスクルールを見出し又は見出しと品詞の組み合わせによって表現することも可能である。
【００２５】
秘匿情報マスク部１０３はマスクルールに従ってマスクした形態素解析結果をコーパス集積部１０５に出力する。コーパス集積部１０５は、入力されたマスク後の形態素解析結果を記憶部１０６に与えて、統計的言語モデル作成用の秘匿情報排除済みコーパスとして蓄積させる。こうして、記憶部１０６には、マスクルールに従って秘匿情報が除去されたコーパスが蓄積される。なお、記憶部１０６に記憶させるコーパスの形式としては、形態素解析結果であってもよく、また、単なるテキストの形式であってもよい。
【００２６】
コーパス統計集計部１０７は、記憶部１０６に蓄積されたコーパスを読出して、統計的言語モデルを作成して記憶部１０８に出力する。なお、コーパス統計集計部１０７がコーパスから統計的言語モデル（Ｎ−ｇｒａｍ）を作成する手法については、公知の手法のいずれを使用してもよい。記憶部１０８は統計的言語モデルを記憶する。
【００２７】
この記憶部１０８に記憶された統計的言語モデルを利用することで、音声認識処理が行われる。この場合には、統計的言語モデルの作成の元となるコーパスには秘匿情報が含まれていないことから、データベース１００に蓄積されていた秘匿情報が音声認識結果に現れる可能性は低い。
【００２８】
次に、このように構成された実施の形態の作用について図３乃至図５の説明図を参照して説明する。
【００２９】
いま、データベース１００に医療関係の情報が蓄積されているものとして説明する。テキスト抽出部１０１はデータベース１００に蓄積されている各種情報の中からテキストを抽出してテキスト解析部１０２に出力する。テキスト解析部１０２は形態素解析によって、テキストから見出しとその品詞との組で構成される形態素解析結果を得る。
【００３０】
いま、テキスト抽出部１０１によって抽出されたテキストの一部が図３に示すものであるものとする。図３は抽出されたテキスト中に、日本一郎さんが胃癌であること、日本次郎さんが胃潰瘍であること、日本三郎さんが肺癌であることを示す表記が存在したことを示している。
【００３１】
この場合には、テキスト解析部１０２は、例えば図４に示す解析結果を得る。即ち、図４に示すように、抽出された図３の各単語列は、夫々単語に分割されて、その品詞が付される。例えば、図３の「日本一郎：胃癌」は、日本／一郎／：／胃癌の４つの単語からなり、「日本」は品詞が人名：姓氏で、「一郎」は品詞が人名：名前で、「：」は品詞が記号で、「胃癌」は品詞が名詞であることが解析結果によって得られる。
【００３２】
テキスト解析部１０２の解析結果は秘匿情報マスク部１０３に与えられる。秘匿情報マスク部１０３は記憶部１０４からマスクルールを読出す。例えば、マスクルールとして図２に示すルールが記述されているものとする。この場合には、秘匿情報マスク部１０３は、テキスト解析部１０２の解析結果のうち、品詞が人名：姓氏の全ての単語と品詞が人名：名前の全ての単語とをマスクし、マスク後の形態素解析結果をコーパス集積部１０５に出力する。
【００３３】
例えば、秘匿情報マスク部１０３がマスクルールに従ってマスクした単語を○又は（黒丸）等によって表現するものとすると、秘匿情報マスク部１０３からは図５に示す形態素解析結果が出力される。
【００３４】
図５と図３及び図４との比較から明らかなように、形態素解析結果のうち品詞が人名：姓氏と人名：名前の単語については、夫々○又は（黒丸）によってマスクされて秘匿情報マスク部１０３から出力されている。即ち、図３の例では、病院のカルテ等に含まれる医療関係の情報のうち人名等の秘匿すべき個人情報については、形態素解析結果として出力されることが防止される。
【００３５】
コーパス集積部１０５は、秘匿情報マスク部１０３によってマスクされた形態素解析結果を記憶部１０６に記憶させる。こうして、記憶部１０６には、秘匿情報が排除されたコーパスが蓄積される。コーパス統計集計部１０７は、蓄積されたコーパスに基づいて、統計的言語モデルを作成して、記憶部１０８に記憶させる。
【００３６】
記憶部１０８に蓄積された統計的言語モデルを用いて音声認識処理が行われる。記憶部１０８の統計的言語モデルは、秘匿情報が排除されたコーパスに基づいて作成されており、音声認識結果に秘匿情報が現れることが防止される。
【００３７】
このように、本実施の形態においては、データベースから抽出したテキストに基づいてコーパスを作成する際に秘匿情報を排除していることから、作成された統計的言語モデルを用いた場合には、秘匿情報が音声認識結果に現れることを防止することができる。即ち、契約や法律上の理由からセキュリティー的に厳しい管理をしなければならない個人情報等のデータのデータベースを利用する場合でも、秘匿情報の流出を完全に防止することができる。
【００３８】
図６は本発明の第２の実施の形態を示すブロック図である。図６において図１と同一の構成要素には同一符号を付して説明を省略する。
【００３９】
第１の実施の形態においては秘匿情報をマスクすることで、秘匿情報の漏出を防止した。図５に示すように、本来名前の部分はマスクされて、品詞の情報も削除されてしまう。即ち、品詞の情報も含み名前等の秘匿情報の全ての情報が形態素解析結果として用いられないので、音声認識処理に際して名前等を正確に変換することが困難となってしまうことが考えられる。そこで、本実施の形態は、秘匿情報については典型的な他の単語に置き換えることで、形態素解析結果として利用するようにしたものである。
【００４０】
本実施の形態は秘匿情報マスク部１０３及び記憶部１０４に夫々代えて秘匿情報置換部１１０及び記憶部１１１を採用した点が第１の実施の形態と異なる。
【００４１】
記憶部１１１は置換ルールを記憶している。秘匿情報置換部１１０は記憶部１１１の置換ルールに従って、テキスト解析部１０２からの形態素解析結果のうち秘匿情報の単語を典型的な他の単語に置き換えてコーパス集積部１０５に出力するようになっている。
【００４２】
次に、このように構成された実施の形態の作用について図３、図７及び図８の説明図を参照して説明する。図７及び図８は夫々図２及び図４に対応したものである。
【００４３】
図７は記憶部１１１に記憶されている置換ルールの一例を示している。図７の例では、置換ルールは品詞、見出し及び典型的単語の組の情報として蓄積されている。図７は２つのレコードが蓄積された例を示している。図７においても＊（アスタリスク）は全ての見出しについての制約条件がないこと、即ち、その品詞中に含まれる全ての単語をマスクすることを示している。また、図７の典型的単語は、形態素解析結果の単語が品詞及び見出しで規定された単語である場合に、置き換える単語を示している。
【００４４】
図７の例では、例えば、品詞が人名：姓氏の全ての見出し（単語）については、「鈴木」という単語に置き換えその品詞を人名：姓氏にすることを示している。なお、図７では形態素の品詞情報に基づいた置換ルールが記述されているが、見出しあるいは見出しと品詞の組み合わせによって表現することも可能である。
【００４５】
いま、テキスト抽出部１０１によって抽出されたテキストの一部が図３に示すものであるものとして説明する。
【００４６】
この場合の形態素解析結果は例えば図４に示すものとなり、この解析結果が秘匿情報置換部１１０に与えられる。秘匿情報置換部１１０は記憶部１１１から置換ルールを読出す。置換ルールが図７に示すものである場合には、秘匿情報置換部１１０は、テキスト解析部１０２の解析結果のうち、品詞が人名：姓氏の全ての単語を「鈴木」に置き換えその品詞を人名：姓氏とし、品詞が人名：名前の全ての単語を「太郎」に置き換えその品詞を人名：名前とし、置換後の形態素解析結果をコーパス集積部１０５に出力する。
【００４７】
こうして、秘匿情報置換部１１０からは図８に示す形態素解析結果が出力される。図４と図８との比較から明らかなように、形態素解析結果のうち品詞が人名：姓氏と人名：名前の単語については、典型的な単語である「鈴木」、「太郎」に置換されて秘匿情報置換部１１０から出力されている。即ち、例えば、病院のカルテ等に含まれる医療関係の情報のうち人名等の秘匿すべき個人情報については、本来の人名ではなく、典型的な人名である例えば「鈴木太郎」に置き換えられるので、個人情報が形態素解析結果として出力されることが防止される。また、置換後の単語についても置換前の単語と同一の品詞の情報が付加されるので、音声認識処理に際して、品詞情報を活用することが可能である。
【００４８】
他の作用は第１の実施の形態と同様である。
【００４９】
このように、本実施の形態においては、秘匿情報については典型的な単語に置換されて形態素解析結果として出力されることから、作成された統計的言語モデルを用いた場合でも、秘匿情報が音声認識結果に現れることを防止することができる。しかも、単語を置換した場合でも品詞情報が失われないので、統計的言語モデルを用いた音声認識処理において品詞の情報を利用した処理を可能にすることができる。
【００５０】
図９は本発明の第３の実施の形態を示すブロック図である。図９において図６と同一の構成要素には同一符号を付して説明を省略する。
【００５１】
第２の実施の形態においては秘匿情報を典型的な単語に置換することで、秘匿情報の漏出を防止した。同様に、本実施の形態は秘匿情報の単語を適宜の伏せ字に置き換えることにより、秘匿情報の漏出を防止するようにしたものである。なお、置き換えに際して、置き換え前の品詞情報と同一の品詞情報を伏せ字に付加するようになっている。
【００５２】
本実施の形態は記憶部１１１に代えて記憶部１２１を採用した点が第２の実施の形態と異なる。記憶部１２１は品詞情報を有する伏せ字に置き換えるための置換ルールを記憶している。
【００５３】
次に、このように構成された実施の形態の作用について図１０乃至図１３の説明図を参照して説明する。図１０乃至図１３は夫々図２乃至図５に対応したものである。
【００５４】
図１０は記憶部１２１に記憶されている置換ルールの一例を示している。図１０の例では、置換ルールは品詞、見出し及びマスク単語の組の情報として蓄積されている。図１０は１１個のレコードが蓄積された例を示している。図１０において＊（アスタリスク）は、全ての単語を意味し、例えば、＊県は、最後の文字が「県」の全ての見出しを示している。図１０のマスク単語は、形態素解析結果の単語が品詞及び見出しで規定された単語である場合に、伏せ字で置き換える単語を示している。
【００５５】
図１０の例では、例えば、品詞が地名のうち「県」を最後の文字とする全ての見出し（単語）については、「□県」という単語に置き換えその品詞を地名にすることを示している。なお、図１０の置換ルールは例えばレコードの上側のものから順に実行されるものとし、例えば、品詞が地名の＊で表される見出しよりも、＊都，＊道，…等の上側のレコードに記述されたルールが先に実行される。
【００５６】
また、図１０においても、形態素の品詞情報に基づいた置換ルールが記述されているが、見出しあるいは見出しと品詞の組み合わせによって表現することも可能である。
【００５７】
いま、テキスト抽出部１０１によって抽出されたテキストの一部が図１１に示すものであるものとして説明する。図１１は抽出されたテキスト中に、日本一郎さんの住所が「東京都港区芝浦１−２−３４５」であること、日本次郎さんの住所が「神奈川県川崎市幸区小向６−７−８」であること、日本三郎さんの住所が「神奈川県川崎市幸区幸町９−１」であることを示す表記が存在したことを示している。
【００５８】
この場合には、テキスト解析部１０２は、例えば図１２に示す解析結果を得る。即ち、図１２に示すように、抽出された図１１の各単語列は、夫々単語に分割されて、その品詞が付される。例えば、図１１の「日本一郎：東京都港区芝浦１−２−３４５」は、日本／一郎／：／東京都／港区／１／−／２／−／３／４／５の１２個の単語からなり、「日本」は品詞が人名：姓氏で、「一郎」は品詞が人名：名前で、「：」は品詞が記号で、「東京都」は品詞が地名で、「港区」は品詞が地名で、「１」は品詞が数字で、「−」は品詞が記号で、「２」は品詞が数字で、「−」は品詞が記号で、「３」は品詞が数字で、「４」は品詞が数字で、「５」は品詞が数字であることが解析結果によって得られる。
【００５９】
これらの形態素解析結果は秘匿情報置換部１１０に与えられる。秘匿情報置換部１１０は記憶部１２１から置換ルールを読出し、置換ルールに従って秘匿情報の置換を行う。置換ルールが図１０に示すものである場合には、秘匿情報置換部１１０は、テキスト解析部１０２の解析結果のうち、品詞が人名：姓氏の全ての単語を「○」に置き換えその品詞を人名：姓氏とし、品詞が人名：名前の全ての単語を「（黒丸）」に置き換えその品詞を人名：名前とし、品詞が数字の全ての単語を「◇」に置き換えその品詞を数字とし、同様に、地名についても図１０の置換ルールに従って置換を行う。こうして、秘匿情報置換部１１０からは図１３に示す形態素解析結果が出力される。
【００６０】
図１２と図１３との比較から明らかなように、形態素解析結果のうち置換ルールで規定された単語については、○、（黒丸）、◇、（黒菱）形の文字に置換され、或いは、□、（黒四角）と「都」、「道」、「府」、「県」、「市」、「区」、「町」の文字を付加した単語に置換される。例えば、図１２中の「日本次郎」さんの住所である「神奈川県川崎市幸区小向６−７−８」は「□県（黒四角）市（黒四角）区（黒菱形）◇−◇−◇◇◇」に置換される。即ち、例えば、病院のカルテ等に含まれる医療関係の情報のうち人名，地名等の秘匿すべき個人情報については、品詞の情報が付加された伏せ字に置き換えられるので、個人情報が形態素解析結果として出力されることが防止される。また、伏せ字には置換前の単語と同一の品詞の情報が付加されるので、音声認識処理に際して、品詞情報を活用することが可能である。
【００６１】
他の作用は第２の実施の形態と同様である。
【００６２】
このように、本実施の形態においても、第２の実施の形態と同様の効果を得ることができる。
【００６３】
図１４は本発明の第４の実施の形態を示すブロック図である。図１４において図６と同一の構成要素には同一符号を付して説明を省略する。
【００６４】
第２及び図３の実施の形態においては秘匿情報を予め定められた典型的な語又は伏せ字に置換することで、秘匿情報の漏出を防止した。しかしながら、秘匿情報の単語が、伏せ字又は典型的な単語に置き換えられることから、形態素解析結果には個人名等が含まれず、この形態素解析結果を基に作成した統計的言語モデルを用いた場合には、個人名等を正しく音声認識処理することが困難となることがある。そこで、本実施の形態は、秘匿情報の単語を同一品詞のランダムな単語に置き換えることにより、秘匿情報の漏出を防止すると共に、個人名等であっても正しく音声認識処理することを可能にしたものである。
【００６５】
本実施の形態は秘匿情報置換部１１０及び記憶部１１１に夫々代えて秘匿情報置換部１３０及び記憶部１３１を採用した点が第２の実施の形態と異なる。記憶部１３１は秘匿情報を同一品詞の他のランダムな単語に置き換えるための置換ルールを記憶している。
【００６６】
次に、このように構成された実施の形態の作用について図１５乃至図１８の説明図を参照して説明する。図１５乃至図１８は夫々図２乃至図５に対応したものである。
【００６７】
図１５は記憶部１３１に記憶されている置換ルールの一例を示している。図１５の例では、置換ルールは品詞、見出し及びランダム単語の組の情報として蓄積されている。図１５は１１個のレコードが蓄積された例を示している。図１５において＊（アスタリスク）は、全ての単語を意味する。図１５のランダム単語は、形態素解析結果の単語が品詞及び見出しで規定された単語である場合に、置き換える単語を示しており、Ｒａｎｄ（）はランダムに抽出する単語であることを示している。
【００６８】
図１５の例では、例えば、品詞が数字の０−９は、夫々品詞が数字である０−９のランダムな数字に置き換えられることを示している。また、図１５においても、形態素の品詞情報に基づいた置換ルールが記述されているが、見出しあるいは見出しと品詞の組み合わせによって表現することも可能である。
【００６９】
いま、テキスト抽出部１０１によって抽出されたテキストの一部が図１６に示すものであるものとして説明する。図１６は抽出されたテキスト中に、日本一郎さんに関する何らかの数値が「１２３−１２３４」であること、日本次郎さんに関する何らかの数値が「１２３−４５６７」であること、日本三郎さんに関する何らかの数値が「９９９−９９９９」であることを示す表記が存在したことを示している。なお、これらの数値は、各種測定値、金額、年齢等の各種情報である。
【００７０】
この場合には、テキスト解析部１０２は、例えば図１７に示す解析結果を得る。即ち、図１７に示すように、抽出された図１６の各単語列は、夫々単語に分割されて、その品詞が付される。例えば、図１６の「日本一郎：１２３−１２３４」は、日本／一郎／：／１／２／３／−／１／２／３／４／５の１２個の単語からなり、「日本」は品詞が人名：姓氏で、「一郎」は品詞が人名：名前で、「：」は品詞が記号で、「１」〜「３」は品詞が数字で、「−」は品詞が記号で、「１」〜「４」は品詞が数字であることが解析結果によって得られる。
【００７１】
これらの形態素解析結果は秘匿情報置換部１３０に与えられる。秘匿情報置換部１３０は記憶部１３１から置換ルールを読出し、置換ルールに従って秘匿情報の置換を行う。置換ルールが図１５に示すものである場合には、秘匿情報置換部１３０は、テキスト解析部１０２の解析結果のうち、品詞が人名：姓氏及び人名：名前の全ての単語をランダムに抽出した同一品詞の他の単語に置き換えて同一の品詞を付し、品詞が数字の全ての単語についてはランダムに抽出した品詞が数字の他の数字に置き換える。こうして、秘匿情報置換部１３０からは図１８に示す形態素解析結果が出力される。
【００７２】
図１７と図１８との比較から明らかなように、形態素解析結果のうち置換ルールで規定された単語については、ランダムに抽出した同一品詞の他の単語に置換される。例えば、図１７中の「日本一郎」さんの「１２３−１２３４」は「鈴木良子」さんの「３１３−６９２４」に置換される。即ち、例えば、病院のカルテ等に含まれる医療関係の情報のうち人名及び数値等の秘匿すべき個人情報については、ランダムに抽出された同一品詞の他の単語に置き換えられるので、個人情報が形態素解析結果として出力されることが防止される。また、置換後の単語としてはランダムに抽出した同一品詞の単語を用いるので、置換後の形態素解析結果には名前や数値等の情報が含まれる。従って、この形態素解析結果を基に作成した統計的言語モデルを用いた場合には、音声認識処理に際して、名前や数値等を確実に認識することが可能となる。
【００７３】
他の作用は第２の実施の形態と同様である。
【００７４】
このように、本実施の形態においても、第２及び第３の実施の形態と同様の効果を得ることができる。更に、置換後の単語としてランダムに抽出した同一品詞の単語を用いるので、実際に利用される名前や数値等の情報を含む統計的言語モデルを作成することができ、音声認識精度が低下することを防止することができる。また、置換後の単語を、利用形態に応じたデータベースから抽出することにより、利用形態に適した統計的言語モデルを作成することができ、音声認識精度を一層向上させることができる。
【００７５】
図１９は本発明の第５の実施の形態を示すブロック図である。図１９において図１と同一の構成要素には同一符号を付して説明を省略する。
【００７６】
上記第１乃至第４の実施の形態においては、統計的言語モデル用のテキストを収集する過程で、統計情報集計に使用するテキスト中の秘匿情報に関する表記情報を事前に除去した。これに対し、本実施の形態は既存のコーパス（統計的言語モデル用のテキスト収集後のテキスト）から統計的言語モデルを作成する過程で、統計情報集計に使用するテキスト中の秘匿情報に関する表記情報を事前に除去するようにしたものである。
【００７７】
本実施の形態はデータベース１００に代えてコーパス１４０を採用し、テキスト抽出部１０１に代えてコーパス入力部１４１を採用した点が図１の実施の形態と異なる。
【００７８】
コーパス１４０は、統計的言語モデル作成用に収集されたテキストが集積されたものである。コーパス１４０中には秘匿情報が含まれていることがある。コーパス入力部１４０は、コーパス１４１を処理対象として、コーパス１４１中のテキストをテキスト解析部１０２に出力する。
【００７９】
このように構成された実施の形態においては、既に作成されている既存のコーパス１４０からテキストを抽出してテキスト解析部１０２に出力する。これにより、以後、第１の実施の形態と同様の手法によって、秘匿情報をマスクした形態素解析結果を得、秘匿情報を排除したコーパスを蓄積することができる。
【００８０】
他の作用は図１の実施の形態と同様である。
【００８１】
このように、本実施の形態においては既存のコーパスを利用する場合でも、秘匿情報を排除したコーパスに変換することができ、秘匿情報を漏出させることなく、統計的言語モデルを利用した音声認識処理が可能にすることもできる。
【００８２】
上記第５の実施の形態は上記第２乃至第４の実施の形態にも適用することができる。図２０乃至図２２は第５の実施の形態を図６、図９及び図１４に示す第２乃至第４の実施の形態に適用した場合のブロック図である。
【００８３】
これらの図２０乃至図２２においては、データベース１００に代えてコーパス１４０を用い、テキスト抽出部１０１に代えてコーパス入力部１４１を採用した点が、図６、図９及び図１４と異なる。
【００８４】
他の構成及び作用は、夫々第２乃至第４の実施の形態と同様である。
【００８５】
このように、これらの図２０乃至図２２に示す例においても、第１乃至第５の実施の形態と同様の効果を得ることができる。
【００８６】
【発明の効果】
以上説明したように本発明によれば、統計的言語モデル用のテキストを収集する過程又は収集後のテキストから統計的言語モデルを作成する過程において、統計情報集計に使用するテキスト中の個人情報に関する表記情報を除去することにより、プライベートな個人情報が誤って認識結果中に出力されることを防止することができるという効果を有する。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の第１の実施の形態に係る統計的言語モデルを作成するためのコーパス処理装置を示すブロック図。
【図２】図１中の記憶部１０４に記憶されているマスクルールを説明するための説明図。
【図３】第１の実施の形態の作用を説明するための説明図。
【図４】第１の実施の形態の作用を説明するための説明図。
【図５】第１の実施の形態の作用を説明するための説明図。
【図６】本発明の第２の実施の形態を示すブロック図。
【図７】図６中の記憶部１１１に記憶されている置換ルールを説明するための説明図。
【図８】第２の実施の形態の作用を説明するための説明図。
【図９】本発明の第３の実施の形態を示すブロック図。
【図１０】図９中の記憶部１２１に記憶されている置換ルールを説明するための説明図。
【図１１】第３の実施の形態の作用を説明するための説明図。
【図１２】第３の実施の形態の作用を説明するための説明図。
【図１３】第３の実施の形態の作用を説明するための説明図。
【図１４】本発明の第４の実施の形態を示すブロック図。
【図１５】図１４中の記憶部１３１に記憶されている置換ルールを説明するための説明図。
【図１６】第４の実施の形態の作用を説明するための説明図。
【図１７】第４の実施の形態の作用を説明するための説明図。
【図１８】第４の実施の形態の作用を説明するための説明図。
【図１９】本発明の第５の実施の形態を示すブロック図。
【図２０】第５の実施の形態の変形例を示すブロック図。
【図２１】第５の実施の形態の変形例を示すブロック図。
【図２２】第５の実施の形態の変形例を示すブロック図。
【符号の説明】
１００…データベース、１０１…テキスト抽出部、１０２…テキスト解析部、１０３…秘匿情報マスク部、１０４，１０６，１０８…記憶部、１０５…コーパス集積部、１０７…コーパス統計集計部。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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【図１８】
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【図１９】
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【図２０】
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【図２１】
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【図２２】
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