(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
プロセッサと、入力トランスジューサと、出力装置と、前記プロセッサが認識できる第１形式で表される複数のワードから成る少なくとも１つの文書を含む集成体とを備えたシステムにおいて、ユーザが入力する質問を転記するため、前記質問を、前記第１形式ではない、音声入力、手書き入力、光学文字認識等の、前記プロセッサによって誤解釈されることがある第２形式で表されるワードのシーケンスから前記第１形式で表されるワードのシーケンスに変換する、質問の転記方法であって、
前記第２形式で表される第１ワードと第２ワードを含む複数のワードのシーケンスで成る前記質問を受取り、
前記質問を前記トランスジューサを用いて信号に変換し、
前記プロセッサを用いて、前記信号を記号シーケンスに変換し、
前記プロセッサを用いて、前記記号シーケンスから、前記第１ワードの代替の解釈であって前記第１形式で表される複数の第１仮説ワードと前記第２ワードの代替の解釈であって前記第１形式で表される複数の第２仮説ワードとを含む前記第１形式で表されるワードのシーケンスで成る仮説組を生成し、
前記プロセッサを用いて、前記第１仮説ワードと前記第２仮説ワードと前記両仮説ワードの接近度の制約条件とを有する問い合わせを構成し、
前記プロセッサを用いて、前記構成された問い合わせを前記集成体に実行して前記第１仮説ワード及び第２仮説ワードの共起を前記集成体において検索し、
前記プロセッサを用いて、前記第１及び第２仮説ワードの共起を分析して前記第１仮説ワード及び前記第２仮説ワードについてランク分けし、
前記プロセッサを用いて、前記ランク分けによって前記仮説組の中から最もランクの高い前記第１ワードに対する第１仮説ワード及び前記第２ワードに対する第２仮説ワードを選択して前記第１形式のワードのシーケンスを選択し、
前記出力装置を用いて、前記選択した第１形式のワードシーケンスを出力する
ことを特徴とする、質問の転記方法。
【請求項２】
請求項１に記載の方法において、
前記集成体は複数の文書を包含し、
前記共起を検索するステップが、前記共起を含む文書を検索することを包含し、
前記最もランクの高い第１仮説ワード及び第２仮説ワードを含む第１形式のワードシーケンスの選択ステップが、前記選択した第１形式のワードシーケンスに関連する、前記検索後の文書の組を選択することを包含し、
前記選択した第１形式のワードシーケンスを出力するステップが、前記選択後の文書の組に属する文書の少なくとも１部を出力する
ことを特徴とする方法。
【請求項３】
請求項１に記載の方法において、
前記選択した第１形式のワードシーケンスを出力するステップが、前記最もランクの高い第１仮説ワード及び第２仮説ワードを含む前記選択した第１形式のワードシーケンスをアプリケーションプログラムへ与えることを含むことを特徴とする方法。
【請求項４】
第１形式で表されるワードを認識するプロセッサを備え、音声、手書き文字、光学文字認識等の第２形式で表されるワードで成る質問を、前記第１形式のワードに転記する自動システムであって、
前記プロセッサに接続され、前記第２形式で表される第１ワードと第２ワードを含む質問を受け入れて信号を発生するための入力トランスジューサと、
前記入力トランスジューサに接続され、前記信号を、記号シーケンスに変換するための変換手段と、
前記変換手段に接続され、前記記号シーケンスから、前記第１ワードの代替の解釈であって前記第１形式で表される複数の第１仮説ワードと前記第２ワードの代替の解釈であって且つ前記第１形式で表される複数の第２仮説ワードとから成る仮説組を発生する仮説発生手段と、
前記仮説発生手段に接続され、前記第１仮説ワードと前記第２仮説ワードと前記両仮説ワード間の接近度の制約条件とを有する問い合わせを構成する、問い合わせ構成手段と、
複数の文書から成り且つ該文書の各々が前記第１形式で表されるワードで表現されている集成体と、
前記問い合わせ構成手段と前記集成体とに接続され、前記問い合わせに応答して前記集成体に問い合わせを実行して前記接近度の条件下で前記第１仮説ワード及び第２仮説ワードの共起を前記集成体において検索する問合わせ実行手段と、
前記問合わせ実行手段に接続され、前記第１仮説ワード及び前記第２仮説ワードの共起を分析して該第１仮説ワード及び第２仮説ワードについてランク分けし、前記第１ワード及び前記第２ワードのそれぞれについての最もランクの高い前記第１仮説ワード及び第２仮説ワードを前記仮説組から選択する、分析手段と、
前記分析手段に接続され、前記仮説組から選択した第１及び第２仮説ワードを出力するための出力手段と
を備えたことを特徴とするシステム。
【請求項５】
音声処理装置であって、
話した第１ワード及び第２ワードを含む音声を音響信号に変換するための入力手段と、
前記音響信号を音声シーケンスに転記するための手段と、
前記音声シーケンスから、前記第１ワードの音声分析での誤りに基づく代替の解釈であって前記第１形式で表される複数の第１仮説ワードと前記第２ワードの音声分析での誤りに基づく代替の解釈であって且つ前記第１形式で表される複数の第２仮説ワードとから成る仮説組を発生する仮説発生手段と、
前記第１仮説ワードと前記第２仮説ワードと前記両仮説ワード間の接近度の制約条件とを有する問い合わせを構成する手段と、
文書の集成体と前記問い合わせ構成手段とに接続され、前記接近度の条件下で前記第１仮説ワード及び第２仮説ワードの共起を前記集成体において検索する情報検索手段と、
前記第１仮説ワード及び前記第２仮説ワードの共起を分析して該第１仮説ワード及び第２仮説ワードについてランク分けし、前記第１ワード及び前記第２ワードのそれぞれについての最もランクの高い前記第１仮説ワード及び第２仮説ワードを前記仮説組から選択する、分析手段と、
前記分析手段に接続され、前記仮説組から選択した第１及び第２仮説ワードを出力するための出力手段と
を備えたことを特徴とする音声処理装置。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【産業上の利用分野】
本発明は、ワードを、人間のユーザにより入力するのに便利な形態、例えば、話し言葉又は手書きされたワードから、コンピュータによって実行されるアプリケーションプログラムにより容易に理解される形態、例えば、テキストへと転記(transcribing)するためのシステム及び方法に係る。特に、本発明は、コンピュータ化された情報検索（ＩＲ）システム及び方法に関連して使用するのに適した転記システム及び方法に係り、より詳細には、テキストデータベースと共に使用されるコンピュータ化された情報検索システム及び方法に関連して用いるのに適したスピーチ認識システム及び方法に係る。
【０００２】
【従来の技術】
公知のＩＲシステムでは、ユーザは、通常、キーボードにおいてタイプ打ちをすることにより、自然言語の質問、又は特殊なデータベースコマンドにより接続されたサーチ項を入力する。ユーザがスピーチ入力を使用でき、即ち質問又はサーチストリングをマイクロホン又は他の音声トランスジューサに向かって話すことができるＩＲシステムはほんの僅かである。スピーチ入力を受け入れるシステムは、ユーザの入力スピーチの認識を容易にするために自由テキスト自然言語文書のデータベースにおける情報を直接使用しない。
【０００３】
【発明が解決しようとする課題】
ユーザ入力についてのエラー傾向のある転記に含まれたワードのあいまいさをなくすという一般的な問題は、スピーチ認識以外にも多数の状況において生じ、これは、ペンをベースとするコンピュータ及びパーソナルデジタルアシスタンス（例えば、アップル・ニュートン）における手書きの認識、並びに光学文字認識を含むが、これに限定されるものではない。ユーザ入力を、ユーザに便利な形態から、コンピュータによって使用するのに便利な形態へと転記する場合には、多数のアプリケーションがあり、これは、ワードプロセッシングプログラム、文書分析プログラム、及び既に述べた情報検索プログラムを含むが、これらに限定されるものではない。不都合なことに、コンピュータ化された転記には、エラーの傾向がある。
【０００４】
【課題を解決するための手段】
本発明は、テキスト集成体から検索された情報を使用して、エラー傾向の転記のあいまいさを自動的に除去する技術を提供するもので、より詳細には、集成体における共起(co-occurrence) を用いてこのような入力のあいまいさを除去する技術を提供する。本発明によれば、プロセッサは入力された質問を受け入れる。プロセッサは、通常、その質問における第１ワード及び第２ワードに関する仮説を発生するのに用いられ、次いで、集成体における第１ワード及び第２ワードの共起をシークすることによって仮説に対するランクを収集するのに用いられる。
【０００５】
１つの特徴において、本発明は、入力された質問を、ユーザ入力に便利な形態から、コンピュータによって使用するのに適した形態へ自動的に転記するためのシステム及び方法を提供する。質問は、ユーザに便利な形態で表されたワードのシーケンスであり、例えば、話された発言や、手書きされた句である。この質問は信号に変換され、そしてこの信号は記号のシーケンスに変換される。記号のシーケンスから１組の仮説が発生される。これら仮説は、コンピュータにより使用するのに適した形態で表されたワードのシーケンスであり、例えば、テキストである。１つ以上の情報検索問い合わせが構成されて実行され、集成体（データベース）から文書を検索する。検索された文書が分析されて、上記組の仮説の評価が与えられると共に、上記組から１つ以上の好ましい仮説が選択される。これらの好ましい仮説は、ディスプレイ、スピーチ合成器又はアプリケーションプログラムへと出力される。更に、好ましい仮説に関連した検索された文書を選択して出力することができる。
【０００６】
別の特徴において、本発明は、ユーザが話した質問又は発言に応答して自然言語テキストの集成体から情報を検索するためのシステム及び方法を提供する。本発明は、この集成体から検索した情報を使用して、ユーザの質問を適切に解読する助けとすると共に、その質問に応答するようにする。
【０００７】
本発明は、ユーザの質問における意図されたワードが通常は意味的に互いに関連しており、従って、互いに比較的密接な接近度内において集成体内で共起し易いという観察の利点を得るものである。これに対し、誤った発音的(phonetic)転記にスプリアスに一致する集成体内のワードは、互いに意味的に関連されることがほとんどなく、従って、互いに密接な接近度内で共起することはほとんどない。本発明は、どんなワードをユーザが話したかを、ユーザが話した発言についての若干信頼性の低いエラー傾向の発音的転記に基づいて仮説し、次いで、接近度及び順序の制約をもつブールの問い合わせを実行することによって集成体の文書におけるこれら仮説したワードの共起をサーチすることにより、ユーザの質問に最も関連したテキスト又は文書のセグメントを集成体から検索する。問い合わせの一致によって確認された仮説は、ユーザの質問のワードの好ましい解釈であると考えられ、そしてそれらが見つかった文書は、ユーザの質問におそらく関連していると考えられる。
【０００８】
以下の説明及び添付図面から本発明の特徴及び効果が更に理解されよう。本明細書に開示する特許文書を含む全ての論文及び参考文献は、参考として引用するものである。
【０００９】
【実施例】
１．はじめに
本発明は、話されたワードの形態のユーザ入力を受け入れるものであり、情報検索（ＩＲ）コンテキストに使用される実施例に関連してセクション１ないし６で説明する。これら実施例において、本発明は、操作者が話された入力を使用して典型的なＩＲシステムに含まれるような自然言語テキストの集成体における情報をアクセスできるようにする。ユーザは、入力された質問に関連する情報（例えば、文書タイトル、集成体における位置、文書のワード）が与えられる。これら実施例の幾つかは当該フィードバックを組み込むことができる。
【００１０】
本発明は、集成体に存在する情報、特に共起情報を用いて、ユーザが何を言ったかを認識する助けとする。本発明は、たとえユーザの発言の各ワードを認識しなくても或いは幾つかの又は全てのワードについて不確実であっても、集成体から関連情報を検索できるという点で健全な性能を発揮する。
【００１１】
簡単な例によりこれらの考え方を説明する。集成体は、百科事典の文献のような一般知識文献のデータベースより成り、そしてユーザが「President Kennedy （ケネディ大統領）」について学習することに関心があると仮定する。ユーザは「President Kennedy 」の発言で話し、これが本発明の構成へ入力される。本発明は、何と言ったかを認識し、そして適当な文書、即ち「President Kennedy 」で行わねばならない文書を検索する必要がある。更に、ユーザが「President 」と言ったか「present 」と言ったか明確でなくそしてユーザが「Kennedy 」と言ったか「Canada」と言ったか明確でないと仮定する。本発明では、集成体において１つ以上のサーチを行って次の仮説の各々を確認しようと試みると同時に、各仮説に関連した文書を収集するように試みる。
president   kennedy
present     kennedy
president   canada
present     canada
集成体は、「President  Kennedy 」、「President  John F.  Kennedy 」等のフレーズを含む多数の論文を含むことが多い。又、「present -day  Canada」といった論文や、「Kennedy   was present  at the talks...」というフレーズを含む論文もおそらく含まれる。「president of Canada 」というフレーズを含む論文は含まれない（というのは、カナダは、大統領ではなく首相だから）。
【００１２】
本発明では、話し手の発言における意味的に関連したワードが集成体においてより頻繁に一緒に現われる（共起）傾向があると仮定する。別の言い方をすれば、本発明は、ユーザが無意味なことではなくて意味のあることを話し、そしてユーザのワードの意味が集成体の論文のワードに反映されるものと仮定する。従って、「President Kennedy 」及びそれに関連したフレーズが他の３つの仮説のいずれに基づくフレーズよりも相当に頻繁に集成体において現われるという事実は、「President Kennedy 」がユーザの発言の最良の解釈であり、そしてユーザに最も関心のある論文がこのフレーズ及び関連フレーズを含む論文であることを示唆している。従って、本発明は、「President Kennedy 」に関する論文には高いスコアを指定し、そして「present-day Canada」に関する論文及び「Kennedy's presence at the talks 」に関する論文には低いスコアを指定する。最も高いスコアの論文を、コンピュータスクリーン上の可視表示として、スピーチ合成器により話されるフレーズとして、或いはその両方としてユーザに提示することができる。任意であるが、ユーザは、付加的な文書を検索したり、表示される文書の範囲を狭めたり、等々をするように本発明に関する付加的な発言を行うことができ、例えば、「Tell me more about President Kennedy and the Warren Commision.（ケネディ大統領と最高裁判所長官についてもっと良く教えて下さい）」という発言をすることができる。
【００１３】
本発明は、自由（予め処理されない）自然言語テキストより成るデータベースをもつ情報検索システムに適用することができる。別々に話したワードを認識するシステム及び連続したスピーチを認識するシステムの両方に使用することができる。又、自然言語の発言、ブール／接近度問い合わせ、特殊なコマンド、或いはこれらの組み合わせを受け入れるシステムに使用することができる。
【００１４】
更に一般的に、本発明は、何に接続されるかに係わりなくスピーチ認識システムに適用することができる。適当な集成体（１つ又は複数）と共に本発明の方法を実施するか又は組み込むスピーチ認識装置は、例えば、ワードプロセッシングプログラムのようにスピーチの認識が所望されるアプリケーションプログラムに対して「フロントエンド」として使用することができる。この点において、本発明は、アプリケーションプログラムがユーザが何を言うかについて「より意味のあるものにし」、それにより、そうでない場合よりもスピーチ認識の誤りを少なくするよう助ける。これについては、以下のセクション７で詳細に述べる。
【００１５】
更に一般的には、本発明は、スピーチ認識を越えて、手書きの認識、光学的な文字認識、及びユーザにとっては便利であるがコンピュータによって誤って解釈され易い形態でユーザがコンピュータプログラムへワードを入力しようとする他のシステムに適用することができる。これについては、以下のセクション８で詳細に説明する。ユーザにより供給されそしてマシンによってエラー傾向の形態で転記されるワードのシーケンスのあいまいさを除去し及び／又は照合する技術であって、正しい又は最良の解釈についての別の仮説を自動的に公式化し、それらの仮説したワードの発生及び共起に対してテキスト集成体をサーチすることによりこれら仮説に対するランクを収集し、そしてそのサーチ結果を分析して、どの仮説がユーザの意図した意味を最良に表しているかを評価することによって実行する本発明の技術を、「意味的な共起フィルタ作用」と称する。
【００１６】
２．用語
以下の用語は、次のような一般的な意味をもつものとする。
集成体：本発明により使用されるサーチされるべき自然言語テキストの本体。単一の場合と複数の場合がある。
文書一致：文書が問い合わせを満足する状態。
ＦＳＭ限定状態認識装置：記号のストリングを入力として受け取り、限定数のステップについて計算を行い、そしてある形態で停止して、入力が受け入れられたこと又はそれが拒絶されたことを指示する装置。
仮説：ユーザの質問のワードの正しい解釈における推定であって、本発明によって形成されるもの。
語尾変化形態：格、性、数、時制、人称、叙法又は音声のような特長を表すために基礎形態から変更されたワードの形態。
情報検索ＩＲ：通常はコンピュータデータベースから記憶された情報をアクセスし検索すること。
キーワード：本発明の構成へ入力されたときに特殊な処理を受けるワードであって、例えば、共通ファンクションワード又はコマンドワード。
一致センテンス：問い合わせに応答して文書を検索させるか又は検索させる助けをする文書内のセンテンス。一致センテンスは、問い合わせにおいて指定されたサーチ項及び制約に合致するフレーズを含む。
つづり字法：ワードのつづり方における文字に関する。
発音：人がワードを発音するときに発せられる音響を記述するのに用いられる多数の記号の収集。
発音的転記：話されたワード又は発言を一連の成分音に転記するプロセス。
問い合わせ：情報検索システムによって使用される表現であって、集成体をサーチしそしてその表現に一致するテキストを返送するためのもの。
質問：本発明の構成へ入力として与えられるユーザの情報要求。
基礎形態：ワードの語尾変化していない形態であって、典型的に、辞書の引用に現れる形態。
発言：話された入力を受け入れる本発明実施例における質問に対する同意語。
ワードインデックス：集成体に見られるワードを、これらワードが集成体内に存在する全ての異なる場所に関連付けるデータ構造。
【００１７】
３．システム要素
セクション４、５及び６に述べる本発明の特定の実施例に共通の幾つかのシステム要素について以下に説明する。
【００１８】
図１は、本発明を実施するシステム１を示している。このシステム１は、プロセッサ１０と、これに接続された入力音声トランスジューサ２０、出力可視ディスプレイ３０、オプションの出力スピーチ合成器３１、及び情報検索（ＩＲ）サブシステム４０とを備え、このサブシステム４０は、ワードインデックス４２を用いて集成体４１から文書をアクセスする。又、システム１には、発音的トランスクライバ５０、仮説発生器６０、発音的インデックス６２、問い合わせ構成体７０、及びスコア付け機構８０も設けられている。システム１の幾つかのエレメントについて詳細に説明する。
【００１９】
プロセッサ１０は、コンピュータ処理ユニット（ＣＰＵ）である。典型的に、これは、メインフレーム、ワークステーション、又はパーソナルコンピュータの一部分である。これは、ある実施例では、多数の処理エレメントで構成することができる。
【００２０】
トランスジューサ２０は、ユーザが話した発言を、プロセッサ１０で処理できる信号に変換する。トランスジューサ２０は、マイクロホンをアナログ／デジタルコンバータに接続したもので構成し、ユーザのスピーチをトランスジューサ２０によってデジタル信号に変換することができる。トランスジューサ２０は、更に、ある実施例においては、前置増幅器、予めの強調フィルタ、ノイズ減少ユニット、スピーチスペクトルを分析する（例えば、高速フーリエ変換によって）ための装置、又は他の音声信号処理装置のような要素を含む信号調整（コンディショニング）装置を備えることもできる。このような信号調整装置は、トランスジューサ２０によって出力される信号からスプリアスな成分又は不所望な成分を排除又は最小限にしたり、或いは信号の別の表示（例えば、スペクトル）を与えたりするよう助けることができる。
【００２１】
ディスプレイ３０は、ユーザに可視出力を与え、例えば、集成体４１から検索された文書のテキスト又はタイトルのアルファニューメリック表示を与える。ディスプレイ３０は、通常、コンピュータスクリーン又はモニタで構成される。
【００２２】
スピーチ合成器３１は、システム１にオプションとして含まれ、例えば、検索された文書の部分を声を出して読み取るための音声出力をユーザに与えることができる。スピーチ合成器３１は、スピーチ合成ハードウェア、ＣＰＵ１０により実行されるサポートソフトウェア、音声増幅器、及びスピーカを含むことができる。
【００２３】
ＩＲサブシステム４０は、集成体４１の文書をサーチするために問い合わせを処理することのできるプロセッサを組み込んでいる。このサブシステムは、プロセッサ１０を使用することもできるし、或いは図１に示すように、それ自身のプロセッサ４３を有することもできる。ＩＲサブシステム４０は、プロセッサ１０と同じ場所に配置することもできるし、或いは離れた場所に配置して適当な通信ネットワークを経てプロセッサ１０に接続することもできる。
【００２４】
集成体４１は、ＩＲサブシステム４０によってサーチすることのできる文書のデータベースより成る。文書は、自然言語テキスト、例えば、書籍や、新聞及び定期刊行物からの記事や、百科事典の論文や、要約文や、事務文書等で構成される。
【００２５】
ワードインデックス４２を形成するように集成体４１がインデックスされていると仮定すると共に、ブール演算子を伴うワードインデックス４２のワード（サーチ項）と、これらのワード間で表現できる補足的な接近度及び順序制約とで構成された問い合わせを用いて、ＩＲサブシステム４０により集成体４１をサーチできるものと仮定する。この機能は、多数の既知のＩＲシステムによって与えられる。ワードインデックス４２におけるワードは、集成体４１におけるそれらのスペリングに直接対応することもできるし、或いはＩＲシステムにおいてしばしばそうであるように、それらの基礎（語尾変化されない）形態で表すこともできる。
【００２６】
トランスクライバ５０、仮説発生器６０、発音的インデックス６２、問い合わせ構成体７０、及びスコア付け機構８０は、典型的に、プロセッサ１０によって実行されるソフトウェアモジュールとして実施される。これらモジュールの動作と機能は、特定の実施例、特に図２及び８の実施例を参照して以下に詳細に述べる。図１、２、８及び１０における対応するエレメントは、同様に番号が付けられていることが観察される。
【００２７】
３．１  問い合わせの構文
ＩＲサブシステム４０は、あるＩＲ問い合わせ動作を実行することができる。ＩＲ問い合わせは、サーチ項間のブール、接近度、及び順序又はシーケンス関係を表す問い合わせ言語において、ＩＲサブシステム４０により理解できる形態で公式化される。説明上、問い合わせ言語は、次のように表される。
0003720068.tif 000002
0003720068.tif 000003
0003720068.tif 000004
【００２８】
３．２  個別ワード及び連続スピーチ
ある実施例においては、本発明は、個別ワードスピーチ入力を受け入れる。典型的に、ユーザは、各話したワード間に休止することが予想され、従って、システムは、１つの話したワードがどこで終了しそして次がどこで始まるかを容易に決定することができる。従って、システムは、ユーザのスピーチ内のワード境界を判断するタスクから解放される。他の実施例では、本発明は、連続するスピーチ入力を受け入れ、ワード境界位置をそれ自身で判断するよう試みる。
【００２９】
ユーザを個別ワードスピーチに限定することにより、計算効率が増加される。というのは、本発明では、考慮すべきユーザの発言の解釈がより少なくなるからである。なぜそのようになるかを例によって説明する。ユーザが「how to recognize speech （スピーチをいかに認識するか）」というフレーズを話すと仮定する。連続スピーチの実施例では、本発明は、この発言におけるワード境界を決定しなければならず、例えば、ユーザが「how to recognize speech 」と言ったのか、「how to wreck a nice beach （綺麗なビーチにいかに漂着したか）と言ったのか、又は「powdered egg and iced peach （粉付きエッグ及び冷凍桃）」と言ったのかを判断しなければならない。所与の発言について考えられる解釈の数は、連続スピーチが許されたときには相当に増加する。
【００３０】
ユーザがワード境界を明確にする方法は少なくとも次の２つがある。
ａ）ワード間に充分な休止を入れてワードを話し、ワードエンドポイント検出器がワードの輪郭を定められるようにする。
ｂ）１組の特殊なワード（キーワードと称する）を認識し、そしてキーワードとして認識されないスピーチに対して発音的転記を与える。キーワードは、話された入力において生じたときに無視することのできる共通ファンクションワード（例えば、"a" 、"the" 、"of"、"it"、等）と、特殊なＩＲ動作を表すことのできるコマンドワードとを含むことができる。このような動作は、例えば、次のものを含む。
１．論理積（アンド）、論理和（オア）及び論理否定（ノット）のようなブール演算。否定演算は、一致が行われるときにその後の発音的転記から形成されるワードが文書に存在しないことを指定する。それに関連した演算は、ブール演算において一緒にグループ編成されるべきワードをかっこでくくり、そして使用すべき接近度制約を明確に指定することを含む。
２．一致が行われるときに、その後の発音的転記から形成されるワードが厳密なシーケンスとして処理されるべきであることを指定する演算。これは、ワードが特定のシーケンスで生じ易いと分かっているときに余分な制約を与える。例えば、「atomic bomb （原子爆弾）」は、フレーズとしては「bomb atomic 」よりも頻繁に生じ易い。
【００３１】
４．第１の特定の実施例
第１の特定の実施例を参照して本発明を以下に説明する。この実施例は、連続スピーチ入力ではなくて、個別ワードを受け入れるものである。この実施例ではキーワードはサポートされない。本発明のこの実施例のシステムは、図１のシステムである。
【００３２】
図２は、第１の特定の実施例における情報の流れを示している。ユーザは、音声トランスジューサ２０に向かって話すことにより、システム１に質問２０１を入力する。トランスジューサ２０によって発生された信号２２０は、トランスクライバ５０へ送られ、そこで、発音的転記２５０に変換される。
【００３３】
トランスクライバ５０は、種々の転記技術のいずれかを用いて実施することができる。当業者の中で良く知られている１つのこのような技術は、隠れたマルコフモデルと称する統計学的モデルを使用することを含む。例えば、１９８９年２月の「Proceedings of IEEE 」第７７巻、第２号の第２５７ないし２８５ページに掲載されたローレンスＲラビナ氏の「隠れたマルコフモデルの指導書及びスピーチ認識における選択された応用(A Tutorial on Hidden Markov Models and Selected Applications in Speech Recognition)」を参照されたい。
【００３４】
発音的転記２５０は、音、即ちワードを形成するのに使用できる成分音響の順序付けされたシーケンスである。この実施例では入力スピーチが個別ワードのスピーチであるから、発音的転記２５０は、多数の小さな順序付けされた音のシーケンスより成り、各々のこのような小さなシーケンスは、ユーザの発言の単一ワードの発音的転記である。典型的に、トランスクライバ５０は、エラー傾向のもので、不完全な発音的転記２５０を発生する。
【００３５】
発音的転記２５０は、仮説発生器６０へ送られ、そこで、発音的インデックス６２を用いて一致がとられ、１組の仮説２６０が発生される。広範な輪郭においては、仮説の発生は次のように行われる。発音的転記５０内には、音についての１つ以上の小さなシーケンスがあり、その各々はユーザが話した単一のワードに対応する。音についてのこのような小さなシーケンスの各々は分析され、別の音シーケンスの組が発生される。音のシーケンス及びそれらの別のシーケンスは、発音的インデックス６２に記憶されたワードの発音に対して比較され、候補ワード、即ちユーザが話したワードになり得るワードが決定される。これらの候補ワードは、ユーザの全発言の考えられる解釈を表す仮説を形成するように連結される。
【００３６】
より詳細には、仮説の発生は次のように行われる。トランスクライバ５０はエラー傾向があると分かっているので、仮説発生器６０は、トランスクライバ５０によって与えられる元の音シーケンスに加えて、ユーザが話した各ワードごとに別の考えられる転記を発生する。例えば、仮説発生器６０は、元々転記されたワードを表す音のシーケンスに１つ以上の音を加えたり、削除したり又は置き換えたりすることにより、トランスクライバ５０によって共通に生じる誤りを修正するように試みることができる。このような「修正」は、例えば、トランスクライバ５０の性能の統計学的モデルに基づくことができる。従って、仮説発生器６０は、ワードの転記の考えられる異なる「修正」バージョンを系統的に発生する。各々の別の「修正」された転記に確率を任意に関連させて、統計学的モデルに基づく相対的な見込みを表すことができる。
【００３７】
転記の「修正」バージョンをいかに発生できるかを例によって説明する。ユーザが「president 」というワードを話した場合に、これは次のような音シーケンス（誤った音シーケンス）に発音的に転記されることがある。
<SIL P R EH S IH D R N T SIL>
但し、SIL は無音である。仮説発生器６０が、トランスクライバ５０により共通になされる誤りに関する情報であって、ユーザが音を意図しないか又は音「EH」を意図するところでトランスクライバ５０が音「R 」を共通に出力すると共に、ユーザが音を意図しないところで音「D 」を共通に出力するという事実を含む情報を有する場合には、次のような別のバージョンを発生することができる。
<SIL P R EH S IH D EH N T SIL>        ("president")
<SIL P R EH S IH D N T SIL>           ("president")
<SIL P R EH S IH R N T SIL>           ( 無意味なワード)
<SIL P R EH S IH EH N T SIL>          ("prescient")
<SIL P R EH S IH N T SIL>             ("present")
【００３８】
仮説発生器はワード転記の元のバージョン及び「修正」バージョンを発音インデックス６２に対して一致させ、それらのいずれかが発音インデックス６２内のワードに一致するかどうかを決定する。この一致プロセスは、図４及び５について以下で詳細に述べる。仮説発生器６０は、発音インデックス６２において一致する各ワードを候補、即ちユーザの意図するワードのあり得べき有効な解釈であると考える。
【００３９】
仮説発生器６０は、ユーザの発言の各ワードに対し、その発言の全てのワードの候補を有するまで、一致プロセスを繰り返す。次いで、これら候補の全ての考えられる組み合わせを、その発言におけるワードのシーケンスに基づいて連結して、１組の仮説２６０を発生する。ユーザの発言がＮ個のワードＷi のシーケンスである場合に、仮説は次の形態となる。
<candidate(W1)  candidate(W2)...
candidate(Wi)...candidate(W N )>
例えば、ユーザが２つのワードを話し、第１のワードの候補が「precedent 」、「president 」、「resident」、「prescient 」及び「present 」でありそして第２のワードの候補が「kennedy 」、「kenny 」、「canada」及び「tenant」である場合には、次のような仮説が発生される。
precedent kennedy        precedent canada
president kennedy        president canada
resident kennedy         resident canada
prescient kennedy        prescient canada
present kennedy          present canada
precedent kenny          precedent tenant
president kenny          president tenant
resident kenny           resident tenant
prescient kenny          prescient tenant
present kenny            present tenant
シーケンスのｉ番目のワードに対しｎi 個の発音インデックスの一致（即ちｎi 個の候補）がある場合には、仮説の数は
ｎ1 ｘｎ2 ｘｎ3 ｘ・・・ｘｎi ｘ・・・ｎw 
となる。上記例において、第１のワードに５個の候補がありそして第２のワードに４個の候補がある場合には、全部で２０個の仮説となる。（ある実施では、候補の組のシーケンスとして仮説をもっとコンパクトに表すことができ、この例のように各個々の仮説を明確に表す必要はないことが明らかである。）
【００４０】
時には、ユーザの発言の１つ以上のワードに対し候補が見つからないことがある。これは、例えば、発言の一部が誤伝した場合に起こる。この場合、仮説発生器６０は、その認識されないワードを発生した仮説から取り除くことができる。或いは又、仮説発生器６０は、ユーザの質問の処理を停止して、質問を繰り返すようにユーザを促すことができる。この動作の過程は、例えば、ユーザのワードがいずれも認識されない場合に採用することができる。
【００４１】
１組の仮説２６０が発生されると、これが問い合わせ構成体７０へ送られる。問い合わせ構成体７０は、仮説２６０を用いて、１つ以上の問い合わせ２７０を構成し、これはＩＲサブシステム４０に送られて実行される。問い合わせ２７０は、接近度及び順序の制約をもつブールの問い合わせである。この実施例において、構成される最初の問い合わせは、次の形態のものである。
0003720068.tif 000005
但し、ｋは接近度の制約値であり、例えば、５、１０又は２０である。例えば、ユーザが２つのワードを話しそして１組の候補２６０が次のものであると仮定する。
president    kennedy
present      kennedy
president    canada
present      canada
ｋ＝１０の場合に、問い合わせ構成体７０が構成する最初の問い合わせは、次の通りである。
(10 ｛present president ｝｛kennedy canada｝)
この問い合わせは、ワード「kennedy 」又は「canada」の少なくとも一方の１０ワードの接近度内でワード（サーチ項）「present 」又は「president 」の少なくとも一方の発生をシークする。最初の問い合わせは、ＩＲサブシステム４０へ送られて、そこで実行される。
【００４２】
最初の問い合わせの実行から得た結果に基づいて、問い合わせ再生成と称するプロセスにおいて付加的な問い合わせを構成して実行することができる。例えば、最初の問い合わせに対して一致が見つからない場合には、問い合わせ構成体７０は、接近度の値ｋを例えば２０に増加し、そしてこのように変更された問い合わせをＩＲサブシステム４０へ返送して、再実行することができる。それとは別に又はそれに加えて、問い合わせ構成体７０は、１つ以上のワードを問い合わせから脱落することができる。これは、例えば、ユーザの意図したワードの１つが発音インデックス６２に存在せず、従って、このワードに対する候補がいずれも正しくない場合に有用である。問い合わせの再生成は、図６を参照して以下で詳細に説明する。一般に、一連の問い合わせ２７０が問い合わせ構成体７０によって構成されそしてＩＲサブシステム４０へ送られ、このサブシステムは、集成体４１にわたり問い合わせ２７０に基づいてサーチを行うことによりそれらを実行する。
【００４３】
最初の問い合わせ及び付加的な問い合わせの実行により、１組の文書２４０が集成体４１から検索される。検索された各文書２４０は、１つ以上の問い合わせ２７０に一致し、即ち特定の接近度及び順序関係をもつ１つ以上の問い合わせ２７０のサーチ項を含む。例えば、フレーズ「President  John F.  Kennedy 」は問い合わせ (10  ｛present president ｝｛kennedy canada｝) に一致する。というのは、互いに１０ワード以内にサーチ項「president 」及び「kennedy 」を含んでいるからである。
【００４４】
検索された文書２４０と、それらが含む問い合わせの一致は、仮説２６０と共に、スコア機構８０へ送られる。このスコア機構８０は、ユーザの質問２０１に関連した確率に基づいて種々の仮説２６０にスコアを指定し、そしてこのように指定されたスコアに基づいて仮説２６０をランク付けする。これは、本発明に、どの仮説（１つ又は複数）がユーザの意図した発言に最も良く一致するかを判断する能力を与える。スコア機構８０は、最上位ランクの仮説を備えた１組の結果２８０を出力し、そしてこれらの仮説に関連して、これらの仮説をサポートする検索文書、これらの文書を検索するのに使用する問い合わせ、及び検索文書内の一致したサーチ項を更に含むことのできる１組の結果２８０を出力する。
【００４５】
仮説は、これが発生する問い合わせ一致の数に基づくスコアを受け取る。例えば、仮説「president kennedy 」にスコアが与えられる場合には、集成体におけるその発生の各々に対してポイントを受け取り、即ちワード「president 」及び「kennedy 」が互いに所望の接近度内で集成体において見つかるたびにポイントを受け取る。他の実施例では、付加的な又は異なるスコア付け基準を使用することができる。このような基準は、例えば、仮説が発生する個別文書の数；１つの文書における仮説又はその構成ワードの全発生回数；文書のタイトルに現れる仮説のワードの数；及び最初の場所に仮説を生じさせた「修正」された転記に関連した確率スコアを含むことができる。文書は、仮説と共にスコアを付けて、所与の仮説に対し、どの文書がその仮説に最も関連しているかを判断することができる。スコア付けについては、図７を参照して以下に詳細に説明する。
【００４６】
スコア付けが完了すると、可視ディスプレイ３０と共にプロセッサ１０を使用してユーザに結果２８０を提示することができる。典型的に、最良の仮説２６０に基づいて解釈されるユーザの質問は、適度な数（例えば、１ないし３０）の最高ランクの検索文書のタイトルと共に表示される。一致したサーチ項の発生を示す文書の抜粋も通常表示される。オプションのスピーチ合成器３１がシステム１に含まれる場合にはこのスピーチ合成器に関連してプロセッサ１０を用いて付加的な出力を行うことができる。スピーチ出力は、例えば、文書のタイトル又は検索文書から選択されたテキスト部分の合成の読みである。
【００４７】
図３のフローチャートは、図２のシステムにより実行される方法又は処理段階を要約するものである。先ず、システムは、ユーザの発言を入力として受け入れる（ステップＡ）。この発言は信号に変換され（ステップＢ）、これが音のシーケンスに転記される（ステップＣ）。音のシーケンスは、仮説を発生するのに用いられる（ステップＤ）。接近度及び順序の制約をもつブールの問い合わせがこれら仮説に基づいて構成され、そして文書を検索するように実行される（ステップＥ）。これら仮説は、関連の順序でスコアが付けられる（ステップＦ）。仮説及び検索文書の関連サブセットがユーザに提示される（ステップＧ）。
【００４８】
４．１  発音的インデックスの一致
仮説発生の一部分である発音的インデックスにおける一致のプロセスは、図４及び５を参照して以下に詳細に説明する。
【００４９】
発音的インデックス６２は、ワードのスペリング（つづり形態）をワードの発音（話し形態）に関連して記憶するデータ構造体である。典型的に、発音的インデックス６２における各ワードは、その最も共通の発音に関連される。発音は、トランスクライバ５０により発生される音シーケンス及び仮説発生器６０により発生されるシーケンスの「修正」バージョンと容易に比較できる形態で音のシーケンスとして表される。
【００５０】
図４は、発音的インデックス６２の一部分の概念的モデルを示している。このモデルにおいて、発音的インデックス６２は、エントリ３１５を含むテーブル３１０として表されている。エントリ３１５の各々は、単一のワードに対するスペリング及び発音より成る。あるエントリは、単一の発音に関連した２つ以上のスペリングを含み、例えば、「canon 」と「cannon」のように２つ以上のワードが同様の音を発する（同音異議）ことを指示することができる。単一のワードが２つ以上の発音を受ける場合には、その同じワードの対応する多数のエントリを設けることができる（必須ではないが）。或いは又、単一のエントリが多数の発音を含むこともできる。仮説発生器６０は別の発音を発生できるので、多くの場合に、１つのワードについてユーザにより変化する発音を、仮説発生器６０により発音的インデックス６２に見られるワードの発音に変換することができる。
【００５１】
テーブル３１０は、発音的インデックス６２における発音とつづり字法的スペリングとの関連性を概念的に表しているが、テーブル３１０を通して直線的にサーチすることは計算上非効率的であることが当業者に明らかであろう。従って、実際には、発音的インデックス６２の更にコンパクトで且つ計算効率のよい表示が好ましい。１つのこのような表示においては、つづり字法的スペリングがベクトルで記憶され、そして音のシーケンスは、そのベクトルにインデックス（１つ又は複数）を与える限定状態ネットワークによって表される。この技術は、１９９３年１月の「ソフトウェア−−プラクティス・アンド・エクスペアリアンス」第２３（１）巻、第１５ないし３０ページに掲載されたルシェシ、クラウディオＬ．及びトーマス・コワルトースキー著の「多量の語彙を表す限定自動操作の応用(Applications of Finite Automata Representing Large Vocabularies) に述べられた（特に、その第２６ないし２７ページを参照されたい）最小パーフェクトハッシュ技術に実質的に類似している。使用することのできる他の表示には、ワード・ツリー表示が含まれる。
【００５２】
発音的インデックス６２に含まれるワードは、ユーザが入力として話すことの多いワードである。典型的に、それらは、ワードインデックス４２のワードの幾つか又は全部と、付加的なキーワード、例えば、入力において特別に処理されるべきコマンドワード及び入力において無視されるべきコマンドファンクションワードとを含む。発音的インデックス６２のワードはワードインデックス４２から得られるので、それらは集成体４１に存在するよう保証される。これは、発音的インデックス６２を用いて発生された仮説２６０が集成体４１からのワードを含み、従って、問い合わせ構成体７０による問い合わせの構成に用いるのに適していることを意味する。
【００５３】
発音的インデックス６２の語彙は、周到なものである必要がないことが明らかである。即ち、発音的インデックス６２における全てのワードはワードインデックス４２に現れ、ひいては、集成体４１に現れるが、ワードインデックス４２又は集成体４１には、発音的インデックス６２に現れないワードも存在する。発音的インデックス６２がワードを含まないところの音シーケンスをトランスクライバ５０が発生する場合でも、仮説発生器６０は、仮説（１つ又は複数）を発生することができる。最も頻繁なことであるが、仮説発生器６０は、ワードの発音を「修正」する試みを通して、スプリアスな一致、即ち発音的インデックス６２に存在するがユーザが意図していないワードに対する一致を発生することがある。問い合わせ構成プロセスは、仮説の１つ以上のワードに対し正しい候補の不存在を受け入れるに充分なほど健全なものであり、特に、問い合わせ構成体７０は、ほとんど一致が見つからない場合には問い合わせの再生成中に問い合わせからサーチ項を落とすことができる。あまり一般的ではないが、発音的インデックス６２に何の一致も見つからない場合には、仮説発生器６０は、その不一致のワードを単に取り除き、そしてユーザの発言における残りのワードに基づいて仮説を発生することができる。
【００５４】
図５は、発音的転記の一致をとるのに含まれるステップを示すフローチャートである。これらのステップは、仮説発生器６０によって実行される。図５は、図３のフローチャートのステップＤの部分を拡張したものである。
【００５５】
ユーザの発言の各ワードに対しループが実行される（ステップＤＡ）。先ず、そのワードに対応する音のシーケンスを発音的インデックス６２におけるワード（１つ又は複数）に一致させる試みがなされる（ステップＤＢ）。この一致動作は、音のシーケンスとインデックスのエントリとの間を音ごとに比較することを含む。厳密な一致が要求され、即ち一致を生じさせるためには、転記される音のシーケンスが、記憶されたワードの発音の音シーケンスと厳密に同じでなければならない。
【００５６】
その後、音シーケンスの音が、トランスクライバ５０の統計学的性能モデルに基づいて、考えられる置き換え、追加又は削除について検討される。置き換え、追加及び削除は、系統的に、単独で、及び組み合わせ状態で試みられ、一連の別の「修正」された発音が発生される。種々のサーチ戦略を用いて、どんな順序で置き換え、追加及び削除を適用するかを判断することができ、即ち最も起き易い変化が直ちに試みられ、そして起き難い変化が後で試みられる。
【００５７】
トランスクライバ５０の統計学的な性能モデルは、１組のテーブルにより実施することができる。各音に対し、置き換えテーブルは、音に対する正しい転記が実際には異なる音である種々の確率（例えば、トランスクライバ５０の出力における音「ｂ」が、実際に話された別の音、例えば「ｐ」に対応する確率）を含んでいる。この置き換えテーブルは、置き換えの確率の減少について順序付けされる。同様に、挿入及び削除のエラーについて各々同様に順序付けされた挿入及び削除テーブルもある。挿入エラーとは、話し手が何も意図していないところに余計な音がトランスクライバ５０によって挿入されたことを意味し、そして削除エラーとは、話し手が実際に意図した音をトランスクライバ５０が省略したことを意味する。置き換え、挿入及び削除エラーの確率は、整列プログラムの助けにより推定され、これは、トランスクライバ５０からの発音的出力とスピーチ信号の既知の転記との最良の対応を推定するのに使用できる多数の方法の１つである。確率は、それらが生じる発音的コンテキストに係わりなく計算することもできるし、或いはコンテキストに基づいて更に正確な確率を与えることもできる（例えば、トランスクライバがワード「keep」における音「k 」を登録する見込みは、ワード「claw」における若干異なるｋ音に対して音「k 」を登録する見込みとは異なる）。
【００５８】
各々の新たな別の発音が発生されると（ステップＤＣ）、発音的インデックス６２においてそれに対応するワード（１つ又は複数）を見つける試みがなされる（ステップＤＤ）。この一致動作は、元の音シーケンスの場合とほぼ同様に行われ、即ち、「修正」された別の発音と、記憶された発音との間の音ごとの比較によって行われる。この場合も、厳密な一致が必要とされる。
【００５９】
一致が見つかると、それらが記録される（ステップＤＥ）。又、各一致に関連して、統計学的なモデルに基づく相対的な見込みであって、この「修正」された別の発音を生じる特定の転記エラーが実際に生じる相対的な見込みを表す確率も記録される（ステップＤＦ）。
【００６０】
別の発音の発生及び一致のサーチは、ある数（例えば３０）の一致が見つかるか（ステップＤＧ）又はある数の連続した不首尾の一致試み（例えば１５，０００）が生じる（ステップＤＨ）まで、続けられる。
【００６１】
４．２  問い合わせの再生成
図６は、問い合わせの再生成に含まれるステップのフローチャートである。これらステップは、情報検索サブシステム４０に関連して問い合わせ構成体７０によって行われる。図６は、図３のフローチャートのステップＥの一部分の拡張である。
【００６２】
問い合わせ再生成は、問い合わせ構成体７０によって構成された最初の問い合わせを変更しそしてこのように変更された問い合わせをＩＲサブシステム４０を用いて実行するプロセスである。最初の問い合わせの変更及び再実行は、各々の中間問い合わせを実行することによって各々得た結果に基づいて、一度行うこともできるし、何回も行うこともできるし、或いは全く行わなくてもよい。
【００６３】
最初の問い合わせの実行の際に、ＩＲサブシステムは、問い合わせのサーチ項及び制約に一致する１組の文書を返送する。付加的な問い合わせが必要であるかどうかを判断するために、問い合わせ構成体７０は、返送された文書の予備分析を実行する（ステップＥＡ）。この実施例において、問い合わせ構成体７０は、返送された文書の数をカウントする。この文書の数は、次いで、予め定められた最小値、例えば１５に対してテストされる（ステップＥＢ）と共に、予め定められた最大値、例えば５０に対してテストされる（ステップＥＣ）。文書の数が適当なものであり、即ち最小値以上であって且つ最大値未満である場合には、付加的な問い合わせが不要であると考えられる（ステップＥＤ）。
【００６４】
検索された文書があまりに僅かであり過ぎる場合には、問い合わせを広げるような試みがなされる。問い合わせを広げるためには、実行時に検索され勝ちな文書の数が増加するように問い合わせを変更する。先ず、問い合わせを有用に更に広げられるかどうかのチェックを行う（ステップＥＥ）。このチェックは、問い合わせが不定に広げられないよう確保すると共に、広げたり狭めたりする動作の無限ループを防止するために行われる。このチェックが首尾よくいった場合は、問い合わせが広げられる（ステップＥＦ）。
【００６５】
この広げ動作は多数の方法で行うことができる。接近度の値ｋは、例えば、１０、２０、４０という値の範囲にわたって増加することができ、そして接近度の制約を全部落として、全文書の範囲にわたって簡単な論理積の問い合わせを実行することができる。問い合わせを更に広げるためには、１つ以上の個々のワードを問い合わせから落とすことができる。例えば、最初の問い合わせが次の通りである場合に、
(10 ｛present president ｝｛kennedy canada｝)
接近度の制約を２０に増加し、次いで、４０に増加すると、次のような広げられた問い合わせが生じる。
(20 ｛present president ｝｛kennedy canada｝)
(40 ｛present president ｝｛kennedy canada｝)
論理積の問い合わせのために接近度の制約を落とすと、次のようになる。
[ ｛present president ｝｛kennedy canada｝]
ユーザの発言の第１ワードを問い合わせから落とすと、次のようになる。
[ ｛kennedy canada｝]
そして第２のワードを落とすと、次のようになる。
[ ｛present president ｝]
ワードは、転記の「修正」中にそれらに関連した確率に基づいて落とすように選択することができ、即ち特定のワードに対する全ての候補が低い確率のものである場合には、これは、そのワードが誤伝されたか、さもなくば良好に転記されず落とさねばならないことを示唆する。更に別の広げ技術を案出して使用することができ、例えば、辞典を調べてサーチ項の同意語を発生することができる。
【００６６】
ワードを落とすことによって広げるのが特に重要である。というのは、ユーザの質問の幾つかのワードは、正しい発音で転記されたときでも、ユーザの質問の他のワードと共に関連文書において共起しないことが起きるからである。ワードを落とすことにより、転記された質問におけるワードのサブセットを文書に対して一致させることができる。転記された質問からのワードの異なる組み合わせを用いて一連のＩＲ問い合わせを作ることができる。
【００６７】
検索された文書があまりに多数ある場合には、問い合わせを狭める試みがなされる。問い合わせを狭めるためには、実行時に検索され勝ちな文書の数が減少するように問い合わせを変更する。先ず、問い合わせを有用に更に狭められるかどうかのチェックを行う（ステップＥＧ）。このチェックは、問い合わせが不定に狭められないよう確保すると共に、広げたり狭めたりする動作の無限ループを防止するために行われる。このチェックが首尾よくいった場合は、問い合わせが狭められる（ステップＥＨ）。
【００６８】
この狭める動作は、多数の方法で行うことができる。接近度の制約は、発言の全体にわたって又はそのワードの対間で狭めることができる。後者の技術は、一緒に現れる傾向のあるワード、例えば、「United States 」というフレーズにおける「United」と「States」に対して有用である。他の狭める技術は、ユーザのワードの幾つか又は全部に順序の制約を課して、一致が生じるためには、ワードがユーザの発言において生じたのと同じ順序でテキストに現れることが必要であるようにすることを含む。問い合わせを狭める更に別の方法は、同じか又はより広い接近度制約を用いて、問い合わせにおける個々のワードを複製することである。これは、ワードが繰り返される文書を位置決めする傾向があり、これらワードが文書の題目に密接に関係していることを示唆し、ひいては、最も関係のある文書のみを保持する傾向がある。
【００６９】
問い合わせが広げられるか又は狭められると、このように変更された問い合わせがＩＲサブシステム４０へ送られて、そこで実行される（ステップＥＩ）。広げられた又は狭められた問い合わせからの結果はもう一度分析され（ステップＥＡ）、そして返送される文書の数がもう一度チェックされ、あまりに少数の文書が返送されたか（ステップＥＢ）又はあまりに多数の文書が返送されたか（ステップＥＣ）が調べられる。文書の数が適度である場合には、問い合わせの再生成が停止され（ステップＥＤ）、さもなくば、更に広げるか又は狭める動作が行われる（ステップＥＥないしＥＩ）。広げたり狭めたりするループは、適度な数の文書が見つかる（ステップＥＤ）か又はそれ以上広げたり狭めたりしても有用と思われなくなる（ステップＥＪ）まで、行われる。
【００７０】
適度な数の文書が検索されて問い合わせの再生成が首尾良く終了すると（ステップＥＤ）、これら文書がスコア付け機構８０に通されて、スコアが付けられる。あまりに少数の又はあまりに多数の文書が検索されて問い合わせの再生成が不首尾に終わると（ステップＥＪ）、その検索された文書がスコア付けのために通されるか、或いは文書を通すことができず、エラーメッセージが可視ディスプレイ３０上でユーザに表示されるかのいずれかである。
【００７１】
４．３  スコア付け
図７は、仮説にスコアを付けるのに伴うステップのフローチャートである。これらのステップは、通常はＩＲサブシステム４０に関連してスコア付け機構８０によって行われる。図７は、図３のフローチャートのステップＦの部分の拡張である。
【００７２】
全体的には、スコア付けは、２段プロセスである。第１に、どの仮説がユーザの発言の正しい解釈を最も表すか、即ちユーザが言おうとすることをどの仮説がおそらく表しているのかを判断するために仮説をランク付けする。第２に、好ましい仮説の各々に対し、検索された文書をランク付けして、検索されたどの文書が特定の仮説に最も関連しているかを判断する。
【００７３】
より詳細には、スコア付けプロセスは、次の通りである。全ての仮説に対してループを実行する（ステップＦＡ）。各仮説に対し、一致（ヒット）の数を計算する（ステップＦＢ）。これは、結果がスコア付け機構８０へ通された問い合わせ、即ちいずれか及び全ての広げ及び狭め動作の後に最も首尾良いものであると考えられる問い合わせが、問題とする仮説によって満足されたところの集成体内の場所の数である。典型的に、スコア付け機構８０は、仮説に対応する一致したサーチ項に対して検索された文書を走査することにより、特定の仮説に対するヒットの数を計算する。或いは又、スコア付け機構８０は、特定の仮説に対して特定のものである補助的な問い合わせを構成し、この仮説に特定の問い合わせをＩＲサブシステム４０を用いて実行し、そして返送されるヒットの数をカウントするような概念的に等価な手順によってヒットの数を計算することができる。補助的な問い合わせは、問い合わせの再生成の間に最も首尾良く実行される問い合わせの特定の仮説に対して特殊なものであり、即ちその問い合わせにおけるサーチ項は、その特定の仮説のワードであって、全ての仮説からの全ての考えられる候補ワードのブール論理和ではない。例えば、仮説が「president kennedy 」でありそして問い合わせの再生成の間に実行される最も首尾良い問い合わせが次のものである場合に、
(5｛present president ｝｛kennedy canada｝)
仮説「president kennedy 」に対する「ヒット」の数は、検索された文書において、次の問い合わせに対する一致の数となる。
(5 president kennedy)
【００７４】
各仮説に対するヒットの数が決定された後に、最上位ランクから最下位ランクへの順序で仮説が分類される（ステップＦＣ）。次いで、最上位ランクの仮説のサブセットが、更に処理するために保持され（ステップＦＤ）、例えば、所定数（１、１０又は５０）の最上位ランクの仮説を保持することもできるし、又は所定数のヒット（例えば、５）以上に検索された仮説を保持することもできる。
【００７５】
次いで、検索された文書がスコア付けされる。保持された仮説に対するループが実行される（ステップＦＥ）。各仮説に対し、その仮説をサポートする文書に対するループが実行される（ステップＦＦ）。各々のサポートする文書に対し、関連スコアが計算される（ステップＦＧ）。このスコアは、問題とする文書が問題とする仮説に関連している相対的な見込みを表している。文書にまだスコアが指定されない場合には（ステップＦＨ）、文書に関連スコアが指定され（ステップＦＪ）そして文書が仮説に関連付けされる（ステップＦＫ）。さもなくば、文書に既にスコアが付けられている（別の仮説に関連して）場合には、文書の現在スコアが関連スコアと比較される（ステップＦＩ）。関連スコアが文書の現在スコアより高い場合には、その関連スコアが文書に指定されて、その現在スコアに取って代わり（ステップＦＪ）、そして文書が仮説に関連付けされる（ステップＦＫ）。従って、仮説を通るループが完了すると、各文書は、最も関連するであろう仮説へと指定され、そしてその指定された仮説に基づくスコアを有する。
【００７６】
関連スコアは、発見的形態で計算される。これらは、１つ以上の基準に基づくことができ、例えば、次のものを含む。
（１）仮説又はその成分ワードが文書内に現れる回数；
（２）文書のタイトルにおける仮説の１つ以上のワードの発生；
（３）仮説のワードがユーザのスピーチの正しい転記を表す確率。これは、トランスクライバ５０の性能の統計学的なモデルに基づく相対的な見込みを表すために各々の別の「修正」されたワード転記に任意に関連された確率によって指示される。
【００７７】
全ての保持された仮説に対し全ての文書にスコアが付けられると、文書は、最上位スコアから最下位スコアへの順序でランク分けされる（ステップＦＬ）。文書には特定の仮説が関連付けされるので、文書のこのランク分けは、仮説も効果的に再ランク付けする。最上位ランクの文書のサブセットは、更に処理するために保持され（ステップＦＭ）、例えば、所定数（例えば、１ないし３０）の最上位ランク文書を保持することができる。保持された文書及びこれらに関連した仮説は、その後に出力においてユーザに提示される仮説及び文書である（図３のステップＧ）。
【００７８】
仮説及び文書をスコア付けしそしてランク分けする別の方法を他の実施例において使用できることが明らかであろう。更に、ここに述べる特定の実施例では、スコア付けが問い合わせの再生成とは個別に行われるが、他の実施例ではこれらのステップを更に緊密に一体化できることも明らかであろう。例えば、多数の簡単な基準に基づく文書のランク付けの評価を、付加的な問い合わせを構成及び実行すべきかどうかを決定するために基礎として使用することができる。
【００７９】
５．第２の特定の実施例
第２の実施例について本発明のシステム及び方法を以下に説明する。この第２の実施例は、ユーザ関連フィードバックを組み込みそしてキーワードをサポートするものである。上記した第１の特定の実施例と同様に、連続するスピーチ入力ではなくて個別のワードを受け入れるものである。この場合も、本発明のこの実施例のシステムは、図１のシステムである。
【００８０】
図８は、第２の特定の実施例における情報の流れの例を示している。この情報の流れは、第１の特定実施例について図２に示したものと多くの観点で同様であるから、２つの実施例の相違点についてのみ指摘する。ユーザの質問２０１は、第１の実施例の場合と同様に、信号に変換され、そしてこの信号はトランスクライバ５０によって発音的転記２５０に変換される。しかしながら、発音的転記２５０が仮説発生器６０に通された後に、仮説発生器６０によってキーワードがトラップされ、他のワードとは個別に処理される。これらキーワードは正しき転記されるものと仮定され、これらキーワードについては、別の又は「修正」された発音のチェックは実行されない。キーワードは、単一のワードであってもよいし又はもっと長いフレーズであってもよい。
【００８１】
この実施例では、３種類のキーワードがサポートされる。
（１）共通ファンクションのワード  これらは、「a 」、「an」、「the 」、「of」、「any 」等を含む。発音的インデックスにおける共通ファンクションワードに一致する入力発言のワードは、仮説発生及び問い合わせ構成の目的については無視することができる。例えば、ユーザの発言が「climb a mountain（山に登る）」である場合には、考えられる仮説は、例えば、次の通りである。
climb mountain
climber mountain
climb mounting
climber mounting
ワード「a 」は、ファンクションワードとして認識され、仮説から排除される。しかしながら、ワード「a 」が「bay 」と誤って認識された場合には、例えば、次のように仮説に含まれる。
climb bay mountain
climb bay mounting、等々。
【００８２】
（２）コマンドワード  ユーザは、問い合わせ構成中に実施されるべき特殊なＩＲ動作を意味するキーワードを供給することができる。これは、ブールのキーワード「アンド」、「オア」及び「ノット」を含むと共に、用語を厳密な順序で又は互いにある接近度内で問い合わせねばならないことを指示するキーワードを含む。特殊なＩＲ動作は、図８に示すように、１つ以上のコマンド２９０を経て問い合わせ構成体７０へ通信することができる。
【００８３】
例えば、ユーザの質問が「president kennedy NOT oswald」である場合には、問い合わせ構成体７０は、次のような問い合わせを発生する。
0003720068.tif 000006
【００８４】
他の種類のコマンドキーワードも使用できる。例えば、あるコマンドは、それに続くワードであって、通常は共通ファンクションワードとして無視されるワードを仮説に含ませるべきであることを指示することができる。これは、ユーザが「To be or not to be」のような発言に応答して文書を検索させることができるようにする。他のコマンドは、競合する仮説の間で選択を行うように使用することができる。例えば、最上位ランクの仮説によって指示されるユーザの発言の２つの最良の解釈が「president kennedy 」及び「present-day canada」であると本発明により判断された場合には、ユーザは、「president kennedy 」が良好な選択であると指示することができる。
【００８５】
（３）関連フィードバックコマンド  ユーザの質問が処理されて、その質問に応答して文書が検索され提示された後に、ユーザは、その検索された結果に基づいてフォローアップサーチを行うように任意に本発明を向けることができる。例えば、ユーザの最初の質問が「president kennedy 」でありそして最良の仮説である「president kennedy 」が多数の関連文書のタイトルと共に表示され、これらが「Warren Commission 」（これはケネディ大統領暗殺についてのワーレン・コミッションの取り調べを述べたもの）を含んでいると仮定する。この点においてユーザは「Tell me more about the Warren Commission（ワーレン・コミッションについてもっと教えて下さい）」と任意に言うことができる。キーワードフレーズ「Tell me more about」は、それに続く質問が通常の質問とは異なって処理されるべきでありそして特に表示されたタイトルの中からそのワードを見つけられることを本発明の構成に信号する。これは、ユーザの質問の最良の解釈を判断するために集成体を詳細にサーチする必要がないことを意味する。むしろ、表示された文書のタイトルは、ユーザの質問の最良の転記を判断するための「ミニ集成体」として使用される。正しい文書タイトルが識別され、その識別された論文に含まれたワードと同様のワードを含む付加的な文書が検索される（例えば、ベクトルスペースサーチ技術を用いて）。これら文書は、元々検索された文書と共にユーザに表示するできる。ユーザは、「president kennedy 」及び「Warren Commission 」文書のタイトルを用いて更に別のコマンドを供給して、更に別の文書を検索させることができる。例えば、ユーザは、「Tell me more about Lee Harvey Oswald but Not Jack Ruby（ジャック・ラビではなくリー・ハーベイ・オズワルドについてもっと詳しく教えてください）」と言うことができる。結果を破棄するか又はセーブして新たなサーチを進めるために、ユーザは他のキーワード、例えば、「save」、「quit」、「new search」等を言うことができる。
【００８６】
一般に、ユーザがそれまでに話したワードにいつでも対応する最良の一致文書をスクリーン上でユーザに表示できる。タイトル（又は他の記述内容）を見たときに、ユーザは、サーチを特定の文書に向けるか又は否定動作を呼び出すことによってそれらを実行させるように付加的なワードを話すことができる。
【００８７】
図９のフローチャートは、第２の実施例の方法によって行われる処理ステップを要約するものである。システムは、ユーザの発言を入力として受け入れる（ステップＡＡ）。この発言は信号に変換され（ステップＢＢ）、この信号は音のシーケンスに転記される（ステップＣＣ）。音のシーケンスは仮説を発生するのに使用され（ステップＤＤ）、音のシーケンスのキーワードが特殊な処理のためにトラップされる（ステップＥＥ）。最後の「新たなサーチ」又は同様のコマンド以来、文書が既に検索されているかどうかの判断をするためにテストが行われる（ステップＦＦ）。文書が検索されていない場合は、文書のサーチが行われる。問い合わせ構成の前に、キーワードが処理される（ステップＧＧ）。特に、共通ファンクションワードを仮説からフィルタして取り出すことができ、そしてＩＲコマンドワードを問い合わせ構成体へ送って、そこでそれらを解釈しそして問い合わせへ組み込むことができる。その後、接近度及び順序の制約をもつブールの問い合わせが仮説及びキーワードに基づいて構成され、これら問い合わせが実行されて、文書を検索する（ステップＨＨ）。仮説は関連する順序でスコア付けされる（ステップＪＪ）。仮説及び検索された文書の関連サブセットがユーザに提示される（ステップＫＫ）。文書が既に検索されている場合には、ユーザの関連フィードバックコマンド及びサーチ項を仮説発生器へ送り、その検索された文書のタイトルを、仮説を確認するための基礎として使用する（ステップＬＬ）か、又は「新たなサーチ」又は同様のコマンドの際にこれを行うのを停止するように仮説発生器に命令する。次いで、システムは、ベクトルスペースサーチや、多数の好ましい仮説から１つを選択するような動作を実行することができる（ステップＭＭ）。これら動作の結果は、ユーザに提示される（ステップＫＫ）。
【００８８】
６．変更及び拡張
上記した特定の実施例以外にも、本発明の付加的な変更及び拡張が当業者に明らかであろう。これらの幾つかについて以下に説明する。このセクション（セクション６）は、既に述べたような実施例、即ちスピーチ入力を受け入れそして主として情報検索に使用される実施例を構成するのに使用できると共に、幾つかの他の実施例にも使用できる幾つかの変形に関するものである。セクション７は、ＩＲタスクに限定されない実施例に関するものであり、そしてセクション８は、入力がスピーチ以外の形態をとり得るような実施例に関するものである。
【００８９】
６．１  発音的インデックスの別の実施例
発音的インデックス６２は、本発明の種々の実施例において多数の変形を受けるものである。
【００９０】
ワードインデックス４２のワードが基礎的な形態で表された場合には、発音的インデックス６２においても基礎的な形態で表すことができる。このような実施例では、最良の性能を得るために、ユーザは、質問に基礎的な形態を使用するよう限定される。ワードインデックス４２及び発音的インデックス６２に語尾変化の形態が含まれるその他の実施例においては、ユーザは、語尾変化形態及び基礎的な形態を使用することができ、従って、本発明の構成に質問を与えるときにより自然に話すことができる。更に別の実施例においては、ワードインデックス４２のワードはそれらの基礎的な形態で表されるが、発音的インデックス６２における話された（綴られていないが）ワードは、基礎的な形態と語尾変化形態の両方で表される。従って、ユーザの語尾変化のあるスピーチは、転記されるときにその基礎的な形態へとマップされる。例えば、基礎的な形態「rock」がワードインデックス４２に現れる場合には、基礎的な形態「rock」及び語尾変化形態「rocks 」、「rocked」、「rocking 」等々の発音を全てスペル「ROCK」に関連して発音的インデックス６２に記憶することができる。更に別の変形は、語尾変化した話されたワードを１つ以上の考えられる非語尾変化形態に変換するように発音的ルールを適用することである。
【００９１】
より一般的には、任意に話される発音を、発音的インデックス６２において任意に書かれたワードに関連付けすることができる。これは、本発明の話された言語が集成体の書かれた言語と同じである必要はないことを意味する。発音的インデックス６２は、例えば、ワードインデックス４２の翻訳によって外国言語へと構成し、集成体４１への多国語アクセスを行えるようにすることができる。
【００９２】
ワードインデックス４２から発音的インデックス６２を構成することは、自動的に行うことができる。発音的インデックス６２に記憶される発音は、テキスト−スピーチシステムに使用されるような技術により、ワードインデックス４２におけるワードのつづり字法的スペリングから自動的に形成することができる。従って、発音的インデックス６２に対する発音は、テキストの集成体に対して自動的に構成することができる。
【００９３】
ある実施例においては、集成体４１は、発音的に転記されたテキストで構成することができ、この場合に、ワードインデックス４２と発音的インデックス６２は同一にすることができる。
【００９４】
６．２  円滑化
ある実施例において、発音的インデックスで見つかった一致の数が少ない（例えば、３０より相当に少ない）場合には、仮説発生器は、トランスクライバエラーの統計学的モデルに使用される推定値を変えて、向上した結果を得ることができる。これは、例えば、均一な分布で「円滑化」することによりモデルにおける置き換え／挿入／削除の確率に対しより高い値を置き換えることによって行うことができる。その後、仮説発生器は、新たな確率を用いて発音的インデックスの一致を再実行する。
【００９５】
６．３  更に別の問い合わせ再生成戦略
ある実施例においては、問い合わせの再生成に対する付加的な又は別の戦略を使用することができる。例えば、ある実施例においては、「修正」された転記に関連した確率に基づいて問い合わせを再生成することができる。特に、低い「修正」転記確率がユーザの発言の特定ワードに対する全ての候補に関連され、これが、ワードが誤伝されるか又は転記が不充分であることを示唆する場合は、そのワードを集成体から落とすことができる。
【００９６】
６．４  更に別のスコア付け基準
ある実施例においては、文書の関連スコアを計算するための付加的な又は別の基準を使用することができる。このような基準は、例えば、次のものを含む。
（１）話し手に基づく基準により発音的インデックスにおける特定の発音に関連した確率；
（２）ＩＲシステムにおいて通常計算される確率であって、仮説したワードが特定の文書又は集成体において全体として生じる頻度を考慮した確率；
（３）多数の文書にわたり仮説の２つ以上のワードが共起する数であって、これらのワードが意味的に関連していることを指示する傾向のある数。いずれかの単一文書において、所与の仮説の２つ以上のワードの特定の組み合わせが相当の頻度で現れる場合には、これは、題目を特徴付けるワードのコヒレントな組を指示する傾向となる。このワード対又はワード組は、多数の文書に現れると予想することができる。例えば、「President Kennedy(ケネディ大統領）」に関する文書においては、ワード「Kennedy 」は多数発生するが、ワード「President 」の発生回数はそれより少なく、そしてこれらワードは互いに接近して生じる傾向がある。
【００９７】
６．５  連続的なスピーチ
ある実施例においては、本発明は、個別ワードのスピーチではなくて連続的なスピーチを受け入れる。これは、ユーザがより自然に自由に話せるようにする。しかしながら、本発明では、ワード境界位置に関して多数の仮説を維持しなければならないので、計算負荷が増大する。例えば、ユーザが「climb a mountain」と言う場合に、本発明では、ユーザが「climb a mountain」と言ったか、「climber mountain」と言ったか又は「climb amount ten」と言ったかを判断しなければならない。これは、ワード格子のような適当なデータ構造体にこれら全ての仮説を維持し、そして仮説からのサーチ項を組み込んだブール／接近度問い合わせを用いて集成体４１における確認文書をサーチすることによって行う。別のやり方としては、個別ワードの実施例では、単一ワードに各々対応する一連の比較的短い音シーケンスが本発明により処理されたが、連続スピーチの実施例では、ワード及びワード境界位置について種々の別の問い合わせを仮説しそしてそれらの問い合わせを実行してその種々の仮説を確認するよう試みるようにして、ユーザ発言の転記である音シーケンス全体が本発明により一度に全部処理される。例えば、ユーザのスピーチの休止に注目するか又はキーワードを検出することにより問い合わせに依存することなく幾つかのワード境界を決定できる程度までは、これを連続スピーチの実施例に組み込んで、ユーザのスピーチのあいまいさを除去するのに必要な計算量を減少することができる。
【００９８】
７．スピーチ転記システムの実施例
本発明は、情報検索以外の状況に使用することができる。図１０は、汎用のスピーチ認識装置１００に本発明を使用した場合を示しており、このスピーチ認識装置は、ワードプロセッサのようにテキスト入力を受け入れるアプリケーションプログラム１２０に対する「フロントエンド」スピーチ−テキストコンバータとして働くものである。本発明の方法は、スピーチ認識装置１００の唯一のスピーチ認識技術としても使用できるし、或いはスピーチ認識装置１００により組み合わせて使用される一連の技術の１つとしても使用できることが明らかである。どちらの解決策を用いても、スピーチ認識装置１００は、集成体４１のようなテキスト集成体（１つ又は複数）の形態の実世界の知識ベースから有益である。ＩＲ以外の状況に用いたときには、本発明の方法によって検索された文書は、ユーザに表示する必要のない中間結果と考えられる。
【００９９】
スピーチ認識装置１００の要素は、図１のシステム１の要素と同様であり、同じ番号が付けられているが、ディスプレイ３０又はスピーチ合成器３１が設けられていない。むしろ、出力はアプリケーションプログラム１２０に供給される。このアプリケーションプログラム１２０は、この実施例では、それ自身の個別のプロセッサ１１０によって実行され、そして他の実施例では、本発明に使用される同じプロセッサ１０によって実行することができる。
【０１００】
動作中に、ユーザの話した入力は、トランスジューサ２０によって信号に変換され、次いで、トランスクライバ５０によって音のシーケンス又は１組の音のシーケンスに変換される。本発明がスピーチ認識装置１００により使用される唯一のスピーチ認識技術として使用される場合には、処理はＩＲの状況において既に述べたのと同様に進められる。より詳細には、仮説発生器６０が仮説を発生し、これら仮説は、問い合わせ構成体７０により構成される問い合わせに対する基礎として使用され、そして集成体４１を含むＩＲサブシステム４０を用いて実行される。スコア付け機構８０は、最良の仮説（又はおそらくは１組の多数の別の仮説）を決定し、そしてこれを出力としてアプリケーションプログラム１２０へ送る。本発明がスピーチ認識装置１００において他のスピーチ認識技術に関連して使用される場合には、処理を同様に進めることができ、即ちアプリケーションプログラム１２０まで送られて、本発明及び他の技術により与えられたユーザ入力発言の解釈が組み合わされる。或いは又、トランスジューサ２０によって発生された信号を、他の技術を含む他のモジュール（図示せず）へとルート指定することにより、最初に他の技術を適用することができ、これら他のモジュールによって首尾良く認識されなかった発言の部分がトランスクライバ５０へ供給されそして本発明の方法によって更に処理される。
【０１０１】
８．意味的共起フィルタ作用の一般的な適応性
「意味的共起フィルタ作用」とは、ユーザによって供給されそしてマシンによってエラー傾向の形態で転記されるワードのシーケンスのあいまいさを除去し及び／又はそのシーケンスを照合する本発明に用いられる技術であって、正しい又は最良の解釈に関する別の仮説を自動的に公式化し、仮説されたワードの発生及び共起についてテキスト集成体をサーチすることによりこれら仮説に対するランクを収集し、そしてそのサーチ結果を分析してどの仮説（１つ又は複数）がユーザの意図した意味を最良に表すかを評価することによって達成される技術を指す。又、テキスト集成体のサーチで検索された文書も分析して、適当な用途における好ましい仮説（１つ又は複数）に対する関連性について評価することができる。意味的共起フィルタ作用は、以下に述べる本発明の実施例から明らかなように広く一般に適用できる技術である。
【０１０２】
図１１は、ある範囲の入力ソース、転記技術、仮説発生技術、情報検索技術、及び分析技術に適用できる本発明の特定の実施例を示している。この実施例は、適当なソフトウェアを実行しテキスト集成体に接続されたプロセッサと、入力トランスジューサと、出力チャンネル、ストリーム又はデバイスのような出力設備とを備えている。
【０１０３】
簡単に述べると、ユーザは、話された発言、手書きのフレーズ、光学的に走査される文書の抜粋、又は他のワードシーケンスといった質問を入力として供給する。トランスジューサは、この質問を、コンピュータにより処理するのに適した信号に変換する。プロセッサ（コンピュータ）は、この信号を、文字、音、つづり字法的に表されたワード又は発音的に表されたワードのような記号のシーケンスより成る少なくとも１つのストリングに転記する。典型的に、プロセッサの転記は、エラー傾向のものであり、従って、このストリングは、ユーザの意図したワードを必ずしも正しく表さない幾つかの記号を含む。従って、ユーザの質問の転記のあいまいさを除去することが必要であり、即ちどんなワードをユーザが実際に入力として意図したかをできる限り決定することが必要である。
【０１０４】
プロセッサは、ユーザが質問において何を言おうとしたかについての種々の考えられる解釈を表す１組の別の仮説を発生する。これらの仮説は、典型的に、つづり字法的に表されたワードのシーケンスより成り、テキスト集成体がつづり字法ではなくて発音的に表された場合には、仮説は、発音的に表されたワードのシーケンスで構成することができる。これら別の仮説は、種々の方法で発生することができ、例えば、共通のトランスクライバエラーの統計学的モデルに基づいて転記の一部分を変更したり、辞典を調べたり、関連ワードのテーブルを調べたりそして（質問が個別のワードへと輪郭付けされない場合には）ワード境界として別の選択を断定したりすることによって発生することができる。プロセッサは、これらの仮説を使用して、１つ以上の情報検索問い合わせを構成し、これら問い合わせは、テキスト集成体に対して実行される。これら問い合わせは、集成体において仮説ワードをシークし、特に、所与の仮説の２つ以上のワードの共起をシークする。仮説の２つ以上のワードが集成体の多数の文書において互いに接近して現れるときには、これが、意味的に関連している指示としてみなされ、ひいては、意味的に関連性のないワードよりもユーザの質問の正しい解釈をおそらく表すであろう指示としてみなされる。プロセッサは、集成体から返送された文書及びこれら文書内の一致したサーチ項の組より成る問い合わせ結果を分析して、どの仮説（１つ又は複数）がユーザの質問の正しい解釈を表す見込みが最もあるか、そしてある場合には、どの文書が好ましい仮説に最も関連しているかを評価する。分析要素から問い合わせ要素へのフィードバックが与えられ、問い合わせ（１つ又は複数）の結果の分析に基づいて、プロセッサは、再生成された（変更された）問い合わせを構成し、これらを実行させ、そしてそれらの結果を分析し、又、更に別の問い合わせを構成し、等々を行うことができ、これは、プロセッサがそれらの結果で満足されるか、さもなくば、更に別の問い合わせが適当なものでないと判断するまで行われる。次いで、プロセッサは、好ましい仮説（１つ又は複数）を出力し、そしてもし適当であれば、その各々に対する関連文書を出力することができる。この出力は、可視ディスプレイ、スピーチ合成器、記憶装置、等に対して行うことができると共に、ワードプロセッサ、デスクトップ発行プログラム、文書分析プログラム、又はテキスト入力を受け入れる他のプログラムのようなアプリケーションプログラムに対しても行うことができる。
【０１０５】
図１１のエレメントを特に参照すれば、プロセッサ２００は、ソフトウェア２０５を実行し、入力トランスジューサ２２０、出力チャンネル２３０及び集成体２４１に接続される。トランスクライバ２５０、仮説発生器２６０、問い合わせ／ＩＲ機構２７０、及び分析／評価装置２８０は、通常は、ソフトウェア２０５の一部分であってプロセッサ２００によって実行されるソフトウェアモジュールとして実施される。
【０１０６】
動作中に、トランスジューサ２２０は、質問３０１を受け入れ、そしてそれを信号３２０へ変換する。質問３０１は、通常は、ユーザにとって便利であるがコンピュータによって容易に理解されない形態で表されたワードのシーケンスで構成される。例えば、質問３０１は、話された発言であり、この場合に、トランスジューサ２２０は、その話された発言を信号３２０に変換する音声信号処理装置より成る。質問３０１は、ペン又は尖筆で手書きされたフレーズでもよく、この場合に、トランスジューサ２２０は、ペンをベースとするコンピュータで通常そうであるようにデジタル化タブレット又は入力感知表示スクリーンを構成する。又、質問３０１は、光学的に走査されるべき文書又は文書の抜粋でもよく、この場合に、トランスジューサ２２０は、光学的文字認識能力を有する光学的スキャナを構成する。更に、質問３０１は、ユーザが充分なタイピストでないときにはタイプ打ちされた文字シーケンスであってもよく、この場合には、トランスジューサ２２０は、従来のコンピュータキーボードを構成する。質問３０１及びトランスジューサ２２０（並びに実際には、図１１のシステムの全てのエレメント）の他の考えられる形態が、当業者に明らかであろう。
【０１０７】
質問３０１は、個別ワードのシーケンスで構成することもできるし、又はワードの連続流を表す単一のエンティティで構成することもできる。従って、例えば、質問３０１が手書きされた場合には、ユーザはワード間に個別のスペースを残してワードの境界を指示することもできるし、或いはワードの境界が存在する場所を本発明によって決定するようにして手書きの入力を１つの単位として処理することもできる。又、質問３０１は、ある場合には、単一のワードで構成することもできるが、共起サーチを実行できるように２つ以上のワードで構成されるのが好ましい。（ユーザにより供給される質問３０１をここで質問と称するが、これは質問以外の形態であってもよく、例えば、陳述書であってもよいし、センテンスの一部分であるフレーズであってもよいし、或いはテキストの全パラグラフ又はページであってもよい。）
【０１０８】
質問３０１のワードの若干又は全部がコマンドワード又は共通ファンクションワードのようなキーワードであってもよい。キーワードは仮説又は問い合わせには使用されず、それに続くモジュールの動作を制御する。特に、共通ファンクションワードは入力において無視することができ、仮説にも問い合わせにも組み込まれない。コマンドワードも、仮説又は問い合わせに組み込まれず、トランスクライバ２５０、仮説発生器２６０、問い合わせ／ＩＲ機構２７０又は分析／評価装置２８０のファンクションに影響を及ぼすことができる。
【０１０９】
トランスジューサ２２０は、トランスクライバ２５０に信号３２０を与える。トランスクライバ２５０は、信号３２０を、質問３０１の転記を表すストリング３５０に変換する。典型的に、トランスクライバ２５０はエラー傾向のあるものであり、ストリング３５０は、ユーザが質問３０１において何を言おうとしているかの正しい転記を必ずしも表していない。
【０１１０】
ストリング３５０は、記号のシーケンスである。質問３０１が個別のワードより成る場合には、ストリング３５０の記号は、例えば、ワードのつづり字法的（テキスト）表示であってもよいし、或いはワードの発音的表示であってもよい。質問３０１がワードの連続流より成る場合は、ストリング３５０の記号は、例えば、文字又は音より成る。トランスクライバ２５０は、任意であるが、ストリング３５０と同じフォーマットの付加的なストリングとして表された別の転記を与えることができる。
【０１１１】
トランスクライバ２５０は、ストリング３５０及び別の転記を表す付加的なストリングを仮説発生器２６０に与える。仮説発生器２６０は、ストリング３５０及び別のストリングを１組の仮説３６０に変換する。典型的に、この組には２つ以上の仮説がある。各仮説は、通常はつづり字法的スペリングによって表されたワードのシーケンスより成る。（又、ワードを発音的に表すことも考えられ、これは、書かれたテキストではなくて発音的にワードが表された文書で集成体２４１が構成される場合である。）各仮説は、ユーザのワード各々の考えられる解釈である一連の候補で構成される。質問３０１が個別ワードとして表される場合には、ワードの境界が全ての仮説に対して同じであり、従って、候補を交換するだけで異なる仮説を発生することができる。質問３０１が連続流として表される場合には、ワードの境界は、異なる仮説に対して異なることになる。
【０１１２】
仮説３６０を発生する際に、仮説発生器２６０は、トランスクライバ２５０によって発生された別の転記を使用することができ、そしてユーザの質問３０１のワードの考えられる付加的な解釈を発生することもできる。ストリング３５０及び別のストリングを仮説３６０へ変換することは、種々様々な技術を単独で使用するか又は組み合わせて使用することにより行うことができる。例えば、ストリング３５０が音のシーケンスであるか又は発音的に表されたワードのシーケンスである場合には、トランスクライバの性能及びエラーのモデルに基づく発音的置き換え、挿入及び削除を、図２、４及び５について前記した発音的インデックスの一致に関連して使用することができる。更に、同音異議のテーブルも組み込むことができる。ストリング３５０がつづり字法的ワードのシーケンスである場合には、スペリングの辞書を使用することができる。更に、辞典又は関連ワードのテーブル（例えば、話し入力の場合には、関連する音を伴うワードのテーブル）を用いて更に多くのサーチ項を発生することができる。このような関連ワードは質問３０１において明確に現れないが、集成体２４１におけるそれらの存在は、質問３０１の他のワード及びそれに関連するワードと共に、質問３０１の特定の仮説した解釈を確認する傾向となる。
【０１１３】
仮説発生器２６０は、仮説３６０を問い合わせ／ＩＲ機構２７０へ与える。問い合わせ／ＩＲ機構２７０は、仮説３６０を１つ以上の情報検索問い合わせ３７０に変換する。接近度及び順序の制約をもつブールの問い合わせや、拡張されたブールの問い合わせのようないかなる数の情報検索問い合わせ技術を使用することもできる。どんな技術が使用されようと、問い合わせ３７０は、集成体２４１を用いてプロセッサ２００（又はこのプロセッサ２００に通信する個別のＩＲプロセッサ）によってサーチできる形態である。典型的に、１つの問い合わせは、仮説（１つ又は複数）からの２つ以上の候補ワードの共起をサーチする。仮説が単一のワードで構成される場合には、１つの問い合わせでサーチできるのは、そのワードだけである。
【０１１４】
質問３０１が個別ワード形態で与えられ、従って、質問３０１の所与のワードに対する候補の全てが同じワード境界を共有する場合には、多数の仮説を組み合わせて単一の問い合わせを構成することができる。例えば、質問３０１が手書きフレーズ「president kennedy 」でありそしてこのフレーズが２つのワードを含むことが分かる（それらの間のブランクスペースによって指示されるように）場合には、ブール／接近度の問い合わせを使用するとすれば、次のような問い合わせを構成することができる。
(k  ｛president present prescient.... ｝
｛kennedy canada....｝)
この問い合わせは、質問３０１の第１ワードの候補と、質問３０１の第２ワードの候補とのｋワード内の共起をシークする。問い合わせの各サーチ項は、問い合わせの特定ワードに対する全ての候補のブール論理和である。
【０１１５】
これと対照的に、質問３０１がワードの連続流として与えられて、仮説発生器２６０がワード境界に対する多数の可能性を供応し得る場合には、単一の問い合わせにおいて仮説を組み合わせることができない。例えば、質問３０１が手書きのフレーズ「presidentkennedy」であって、ブランクスペースがない場合には、ブール／接近度の問い合わせを使用するとすれば、次のような問い合わせを互いに独立して実行することができる。
(k  ｛preside precede ｝｛other either｝｛unity remedy｝)
及び
(k  ｛president present prescient.... ｝
｛kennedy canada....｝)
或いは又、多数のこれら問い合わせを、例えば、普通の表現として一緒に表すことができる。
【０１１６】
問い合わせ３７０は、問い合わせ／ＩＲ機構２７０により集成体２４１に対して実行される。集成体２４１の実際のサーチは、プロセッサ２００によって行うこともできるし、或いは１つ以上の個別のＩＲプロセッサより成る個別のサブシステムによって行うこともできる。その結果３８０は、問い合わせ３７０を実行することによって返送される。
【０１１７】
問い合わせ／ＩＲ機構３７０は、結果３８０を分析／評価装置２８０へ送る。分析／評価装置２８０は、この結果３８０を分析して、仮説３６０（１つ又は複数）のどれが質問３０１の正しい解釈を表す見込みが最もあるかを決定する。更に、本発明の特定の用途に対して適当である場合に、分析／評価装置２８０は、検索されたどの文書が好ましい仮説（１つ又は複数）に最も関連しているか判断する。分析／評価装置２８０は、問い合わせ／ＩＲ機構２７０にフィードバックを与え、例えば、より広い又はより狭い範囲の結果を与えるために再生成した問い合わせを実行するよう要求する。
【０１１８】
分析／評価装置２８０は、種々の分析戦略を用いて意味的共起フィルタ作用を実施することができる。幾つかの例は、図２及び７を参照して前記した発見的戦略である。又、例えば、仮説発生器２６０に組み込まれた辞典によって発生された同意語を使用する戦略をとることもできる。どんな戦略を使用するかに係わりなく、一般的に、所与の仮説の２つ以上の候補ワードが共起すること、即ち集成体２４１の１つ以上の文書において互いに接近して仮説の２つの候補ワードが現れることが、候補ワード及び仮説の両方を確認する根拠となると共に、更に、それらの候補ワードが現れる文書が質問３０１に関連している根拠とみなすことができる。
【０１１９】
分析／評価装置２８０は、質問３０１を正しく解釈する見込みが最も高い仮説（１つ又は複数）、及びもし適当であれば、この仮説に関連した問い合わせ結果を、出力チャンネル２３０を経て出力される解釈４００として与える。これらの仮説は、例えば、ＡＳＣＩＩテキストとして表すことができる。問い合わせ結果は、例えば、抜粋又は完全なテキスト形態の文書、文書のタイトル、及び一致したサーチ項を含むことができる。
【０１２０】
出力チャンネル２３０は解釈４００を送信することができ、これは、可視ディスプレイ２３１を用いて表示されるか、スピーチ合成器２３２によってユーザに話されるか、又はハードディスク２３３のような記憶装置を用いて記憶される。これに加えて又はそれに代わって、出力チャンネル３２０は、解釈４００をアプリケーションプログラム２５０へと送信し、その入力として使用できるようにする。
【０１２１】
適当なコマンドキーワードがサポートされる場合には、ユーザは、表示されるか又はスピーチ合成された出力に基づいて関連フィードバックを与えることができる。この場合に、解釈４００は、「ミニ集成体」として使用され、ユーザが関連フィードバックとして与える入力の理解を容易にすることができる。
【０１２２】
９．操作例
以下の例は、スピーチ認識ＩＲ用途をシュミレーションする本発明の試験台実施例からの出力トレースを示すものである。グロリアのアカデミック・アメリカン・エンサイクロペディア(The Academic American Encyclopedia, Danbury, Connecticut: Grolier Electronic Publishing, 1990) のオン・ラインバージョンは、この実施例に対するテキスト集成体として働く。このオン・ラインエンサイクロペディアは、約２７，０００の論文を含んでおり、これらはテキストデータベースを経てアクセスされ（「Conference Proceedings of RIAO '91, Intelligent Text and Image Hadling」スペイン、バルセロナ、１９９１年４月、第２８５ないし２９８ページに掲載されたＤ．Ｒ．カッティング、Ｊ．ペダーソン及びＰ．−Ｋハルバーセン著の「テキスト検索用のオブジェクト指向のアーキテクチャ(An object-oriented architecture for text retrieval)」参照）、これは、検索システムの原型を開発するためのフレキシブルなプラットホームであり、追加の機能要素を容易に一体化できるように構成されている。発音的インデックスは、２３，０００ワードの発音的辞書の内容をグロリアのエンサイクロペディアと合併して、グロリアのワードインデックスの合計１００，０００個のワードのうちの１６，０００をカバーする発音的インデックスを形成する。
【０１２３】
試験台実施例のハードウェアは、サン・スパークステーション１０(Sun SparcStation 10) ワークステーションを備えている。本発明の試験台実施例は、トランスジューサ要素もトランスクライバ要素も含まず、ユーザは、実際には、質問のワードを話さない。むしろ、この実施例は、ユーザのワードのシュミレーションされたエラーの多い発音的転記の形態の入力を受け入れ、これは混同マトリクスから手動で形成されたものである。シュミレーションされた転記は、個別ワードのスピーチを仮定するものである。
【０１２４】
本発明の試験台実施例は、問い合わせの再生成を行わない。最初の問い合わせが、唯一の問い合わせであり、この実施例では付加的な問い合わせも変更された問い合わせも構成されず、又、実行もされない。
【０１２５】
以下の例では、ユーザの発言は、話されたワード「first 」、「atomic」及び「bomb」より成る。各々の話されたワードに対して、シュミレーションされたエラーの多い転記に一致する発音的インデックス内のワードが示される。次いで、ＩＲ問い合わせの形態が与えられ、その後、一致する文書のリストがアルファベットのタイトル順に与えられる。３つのアスタリスク「＊＊＊」が付いたエントリは、ＩＲ問い合わせが完全な発音的転記(5 first atomic bomb) から作られた場合に存在しない余計な文書を指示する。
【０１２６】
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【０１２７】
0003720068.tif 000008
0003720068.tif 000009
0003720068.tif 000010
0003720068.tif 000011
【０１２８】
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0003720068.tif 000013
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グロリアのエンサイクロペディアからの一致論文（番号及びタイトルでリストした）は、アルファベット順に次の通りである。
27424: accounting***
27085: Alamogordo
25868: atomic bomb
25626: Bacher, Robert Fox
21021: Cowper, William***
18356: Fermi, Enrico
16548: Granados, Enrique***
15429: Hersey, John
15302: Hiroshima
14777: hydrogen bomb
13906: John, Elton***
12781: Lawrence, Ernest Orlando
12205: Los Alamos
12204: Los Alamos National Scientific Laboratory
11621: Manhattan Project
9843: Nagasaki
9495: New Mexico
9154: nuclear strategy
7410: Ponchielli, Amilcare***
5572: San Francisco***
2147: Truman, Harry s.
971: weapons
【０１２９】
結論
本発明は、テキスト集成体におけるワードの共起に基づいてトランスクライバの出力におけるワードのあいまいさを除去するシステム及び方法を提供する。本発明は、集成体におけるワードの共起の見込みを用いて候補仮説をフィルタし又は限定するものである。本発明は、ユーザの質問が意味的に関連したワードで構成されることがほとんど頻繁であり、集成体の文書も同様であり、ユーザの質問における共起は、集成体の文書においてもある程度規則的に共起する見込みがあり、そして転記エラーにより生じるワードは意味的に関連する傾向がなく、それ故、集成体の文書においても共起する傾向がないという観察の利点を得るものである。ブールのＩＲ問い合わせを用いて、ユーザ質問のワードのあいまいさが除去され、そして情報検索が主たる用途である実施例においては、集成体から関連文書が同時に検索される。
【０１３０】
以上、特定の実施例を参照して本発明を説明した。本発明の精神及び範囲から逸脱せずに他の実施例も意図される。例えば、ある実施例においては、問い合わせに応答して返送される文書の分析に、構文的又は意味的分析（例えば、名詞句認識）を使用することができる（例えば、所与の仮説のワードに対するＩＲ問い合わせの一致には、仮説の名詞句構造に対応する名詞句構造で検索文書に一致ワードが現れる場合に、相対的に高いスコアを指定することができる）。別の例として、他の実施例では、比較的不正確であるが計算効率の良い（おおよその）基準に基づいて仮説を最初にランク分けし、次いで、これらランク分けしたサブセットを、比較的正確であるが計算効率の悪い（微細な）基準に基づいて更にランク分けすることができる。それ故、本発明は上記の説明に限定されるものではなく、特許請求の範囲によってのみ限定されるものとする。
【図面の簡単な説明】
【図１】  本発明によるシステムを示す図である。
【図２】  本発明の第１の特定の実施例によるシステムにおける情報の流れを示す図である。
【図３】  本発明の第１の特定の実施例により行われる方法ステップのフローチャートである。
【図４】  発音的インデックスの一部分の概念的モデルを示す図である。
【図５】  発音的インデックスの一致をとるステップのフローチャートである。
【図６】  問い合わせの再生成のステップを示すフローチャートである。
【図７】  スコア付けのステップを示すフローチャートである。
【図８】  本発明の第２の特定の実施例によるシステムにおける情報の流れの例を概略的に示す図である。
【図９】  本発明の第２の特定の実施例により行われる方法ステップのフローチャートである。
【図１０】  情報検索以外の用途において「フロントエンド」スピーチ認識要素モジュールとして本発明を使用するシステムを示す図である。
【図１１】  ある範囲の入力ソース、仮説発生機構、問い合わせ構成機構及び分析技術に適用できる特定の実施例を示す図である。
【符号の説明】
１０  プロセッサ
２０  入力音声トランスジューサ
３０  出力可視ディスプレイ
３１  出力スピーチ合成器
４０  情報検索（ＩＲ）サブシステム
４１  集成体
４２  ワードインデックス
５０  発音的トランスクライバ
６０  仮説発生器
６２  発音的インデックス
７０  問い合わせ構成体
８０  スコア付け機構
【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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