(57)【要約】【課題】低い計算コストで、同等な文脈で用いられる既知語が必ずしも存在しなくても話され易い未登録単語を、適切に追加できる音声認識単語追加方法を提供する。【解決手段】未登録単語の関連文書における共起頻度ベクトルと、音声認識結果に含まれる発話単語出現頻度である単語頻度ベクトルと、を求め、両ベクトルの類似度を文脈類似度ｒ（ｏ）として求め、当該未登録単語ｏを登録した後における対象クラスの登録単語数の逆数をクラス内平均言語確率ｐＣｏとして求め、当該クラス内平均言語確率ｐＣｏと文脈類似度の基準値ｒ（ｏｂ）と文脈類似度ｒ（ｏ）を元に、未登録単語のクラス内出現確率ｐ（ｏ｜Ｃｏ）を求め、未登録単語ｏと当該クラス内出現確率ｐ（ｏ｜Ｃｏ）を出力する。【選択図】図１
2014002237.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
形態素解析済み関連文書から、音声認識部の認識辞書を参照して未登録単語ｏの形態素を抽出する未登録単語抽出過程と、
上記関連文書と上記未登録単語ｏの形態素を入力として、当該未登録単語ｏが含まれる上記関連文書の文とその前後ｎ個の文を共起窓とし、当該未登録単語ｏが出現する全ての箇所について共起窓を抽出し、当該共起窓の集合に含まれる単語である共起単語を全て抽出し、当該共起窓の集合における出現頻度である共起頻度を求め、当該未登録単語の共起頻度ベクトルを生成する未登録単語特徴量抽出過程と、
Ｍ個の発話からなる音声認識結果を入力として、当該音声認識結果をｍ発話ごとに分割して発話窓を生成し、当該発話窓に含まれる単語である発話単語を全て抽出し、当該発話窓における出現頻度である単語頻度を求め、当該発話窓に対する単語頻度ベクトルを生成する認識結果特徴量抽出過程と、
上記共起頻度ベクトルと上記単語頻度ベクトルを入力として、当該共起頻度ベクトルと当該単語類似度ベクトルの類似度を求め、当該類似度を平滑化して上記未登録単語ｏの文脈類似度ｒ（ｏ）として算出する文脈類似度算出過程と、
上記文脈類似度ｒ（ｏ）と外部から指定される文脈類似度の基準値ｒ（ｏｂ）を入力として、当該未登録単語ｏを登録した後、もしくは登録前における対象クラスの登録単語数の逆数をクラス内平均言語確率ｐＣｏとして求め、当該クラス内平均言語確率ｐＣｏと上記文脈類似度の基準値ｒ（ｏｂ）と上記文脈類似度ｒ（ｏ）を元に、上記未登録単語のクラス内出現確率ｐ（ｏ｜Ｃｏ）を求め、上記未登録単語ｏと当該クラス内出現確率ｐ（ｏ｜Ｃｏ）を出力するクラス内出現確率付与過程と、
を備える音声認識単語追加方法。
【請求項２】
請求項１に記載した音声認識単語追加方法において、
上記クラス内出現確率付与過程は、
未登録単語の単語数をｎｏ、ｋ番目（１〜ｋ〜ｎｏ）の未登録単語ｏｋの文脈類似度をｒ（ｏｋ）とした時に、文脈類似度の基準値ｒ（ｏｂ）を次式で算出し、
【数１６】
2014002237.tif 000018
当該文脈類似度の基準値ｒ（ｏｂ）と上記文脈類似度ｒ（ｏ）を元に、上記未登録単語ｏのクラス内出現確率ｐ（ｏ｜Ｃｏ）を求め、未登録単語ｏとそのクラス内出現確率ｐ（ｏ｜Ｃｏ）を出力する過程であることを特徴とする音声認識単語追加方法。
【請求項３】
請求項１に記載した音声認識単語追加方法において、
上記未登録単語特徴量抽出過程は、
上記した過程に加えて、Ｋ個の既知語Ｉｋの共起頻度ベクトルも算出して出力する過程であり、
更に、
上記既知語Ｉｋの文脈類似度ｒ（Ｉｋ）と、言語モデルにおいて上記既知語Ｉｋに付与されているクラスユニグラム出現確率ｐ（Ｉｋ）を、既知語ごとに記憶し、上記文脈類似度ｒ（Ｉｋ）の平均値をｒＩ、ｐＣｏは上記クラス内平均言語確率、上記クラスユニグラム出現確率ｐ（Ｉｋ）の平均値をｐｃＩとした時に、上記文脈類似度の基準値ｒ（ｏｂ）を次式、
【数１７】
2014002237.tif 000019
で求めて設定する文脈類似度基準値生成過程を備え、
上記クラス内出現確率付与過程は、
上記文脈類似度ｒ（ｏ）と上記文脈類似度基準値生成過程で求めた文脈類似度の基準値ｒ（ｏｂ）を入力として、上記未登録単語ｏと当該クラス内出現確率ｐ（ｏ｜Ｃｏ）を出力する過程で、
あることを特徴とする音声認識単語追加方法。
【請求項４】
請求項１乃至３の何れかに記載した音声認識単語追加方法において、
上記クラス内出現確率付与過程は、
更に、
上記未登録単語ｏと類似した読みを持つ既知語を、上記音声認識辞書を参照して抽出し、上記未登録単語に対する読み類似度既知語数ｎｏｐを計数する読み類似既知語抽出ステップと、
上記読み類似既知語抽出ステップにおいて上記読み類似既知語が抽出されなかった未登録単語ｏのみについて、ｐ（ｏ｜Ｃｏ）＜ｐＣｏである場合クラス内出現確率ｐ（ｏ｜Ｃｏ）を、当該未登録単語ｏの上記クラス内平均言語確率ｐＣｏとして再付与（ｐ（ｏ｜Ｃｏ）＝ｐＣｏ）するクラス内出現確率再付与ステップと、
を含むことを特徴とする音声認識単語追加方法。
【請求項５】
請求項１乃至４の何れかに記載した音声認識単語追加方法において、
上記未登録単語特徴量抽出過程で求める上記共起頻度は、上記共起単語ｄｔｉの上記関連文書におけるＴＦ−ＩＤＦ値である共起ｔｆ−ｉｄｆであり、
上記共起頻度ベクトルｖｏは、上記共起単語ｄｔｉの共起ｔｆ−ｉｄｆ値をｄｔｆｉｄｆｄｔ＿ｉとした時に、次式で表されるベクトル
【数１８】
2014002237.tif 000020
であることを特徴とする音声認識単語追加方法。
【請求項６】
請求項１乃至５の何れかに記載した音声認識単語追加方法において、
上記認識結果特徴量抽出過程で求める上記単語頻度は、上記発話単語ｗｔｊの音声認識結果におけるＴＦ−ＩＤＦ値である単語ｔｆ−ｉｄｆであり、
上記単語頻度ベクトルは、上記発話単語ｗｔｊの単語ｔｆ−ｉｄｆをｗｔｆｉｄｆｗｔ＿ｊとした時に、次式で表されるベクトル
【数１９】
2014002237.tif 000021
であることを特徴とする音声認識単語追加方法。
【請求項７】
請求項１乃至６の何れかに記載した音声認識単語追加方法において、
更に、
音声認識結果と言語モデルと上記文脈類似度ｒ（ｏ）と上記文脈類似度の基準値ｒ（ｏｂ）と上記クラス内出現確率ｐ（ｏ｜Ｃｏ）を入力として、対象音声データの音声認識結果における既知語ｗのクラスＣｏ中の出現数の平均値￣ｆ（ｗ）を言語モデルを参照して計数し、当該出現数の平均値￣ｆ（ｗ）を音声認識結果の総単語数Ｗで除して近似平均ユニグラム確率￣ｐ（ｗ）を求め、当該近似平均ユニグラム確率￣ｐ（ｗ）を言語モデルにおける平均ユニグラム確率ｐ（ｗ）除した値をクラス内出現確率ｐ（ｏ｜Ｃｏ）に乗じて、クラス内出現確率ｐ（ｏ｜Ｃｏ）を補正して出力する確率補正過程、
を備えることを特徴とする音声認識単語追加方法。
【請求項８】
請求項１乃至７の何れかに記載した音声認識単語追加方法において、
更に、
上記未登録単語ｏと形態素解析結果と、言語モデルと、を入力として、上記未登録単語ｏからどのクラスにも当てはまらないクラス未登録単語を特定し、当該クラス未登録単語のＮ−ｇｒａｍ傾向ベクトルと、上記言語モデル自体のＮ−ｇｒａｍ傾向ベクトルとを求め、両傾向ベクトルの類似度の高いクラスに上記クラス未登録単語を割り当てると共に、上記類似度が閾値を下回った場合にはクラス未登録単語を未知語クラスに登録するクラス割り当て過程、
を備えることを特徴とする音声認識単語追加方法。
【請求項９】
形態素解析済み関連文書から、音声認識部の音声認識辞書を参照して未登録単語ｏの形態素を抽出する未登録単語抽出部と、
上記関連文書と上記未登録単語ｏの形態素を入力として、当該未登録単語ｏが含まれる上記関連文書の文とその前後ｎ個の文を共起窓とし、当該未登録単語ｏが出現する全ての箇所について共起窓を抽出し、当該共起窓の集合に含まれる単語である共起単語を全て抽出し、当該共起窓の集合における出現頻度である共起頻度を求め、当該未登録単語の共起頻度ベクトルを生成する未登録単語特徴量抽出部と、
Ｍ個の発話からなる音声認識結果を入力として、当該音声認識結果をｍ発話ごとに分割して発話窓を生成し、当該発話窓に含まれる単語である発話単語を全て抽出し、当該発話窓における出現頻度である単語頻度を求め、当該発話窓に対する単語頻度ベクトルを生成する認識結果特徴量抽出部と、
上記共起頻度ベクトルと上記単語頻度ベクトルを入力として、当該共起頻度ベクトルと当該単語類似度ベクトルの類似度を求め、当該類似度を平滑化して上記未登録単語ｏの文脈類似度ｒ（ｏ）として算出する文脈類似度算出部と、
上記文脈類似度ｒ（ｏ）と外部から指定される文脈類似度の基準値ｒ（ｏｂ）を入力として、当該未登録単語ｏを登録した後、もしくは登録前における対象クラスの登録単語数の逆数をクラス内平均言語確率ｐＣｏとして求め、当該クラス内平均言語確率ｐＣｏと上記文脈類似度の基準値ｒ（ｏｂ）と上記文脈類似度ｒ（ｏ）を元に、上記未登録単語のクラス内出現確率ｐ（ｏ｜Ｃｏ）を求め、上記未登録単語ｏと当該クラス内出現確率ｐ（ｏ｜Ｃｏ）を出力するクラス内出現確率付与部と、
を具備する音声認識単語追加装置。
【請求項１０】
請求項１乃至８の何れかに記載した音声認識単語追加方法を、コンピュータで処理するためのプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、音声認識システムに用いる音声認識辞書に、未登録の単語を新規に追加する音声認識単語追加装置とその方法とプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
特許文献１に開示された従来の単語追加装置９００の機能構成を図１５に示してその動作を簡単に説明する。単語追加装置９００は、入力部２、言語モデル記憶部１８、音声認識部４、評価音声データベース記憶部２２、誤り計算部６、判定部１５、出現確率出力部１４、言語辞書出力部１６、を備える。
【０００３】
言語モデル記憶部１８に記憶される追加前言語辞書には、入力部２から入力される追加単語Ａと、任意の第１出現確率Ｐ１が追加される。音声認識部４は、言語モデル記憶部１８に記憶された言語モデルと、音響モデル記憶部２０に記憶された音響モデルを用いて、評価音声データベース２２に記憶されている音声データαに対して音声認識処理を行い、音声テキストデータγを生成する。誤り値計算部６は、評価音声データベース記憶部２２内の書き起こし文βと音声テキストデータγとを比較し、追加単語Ａの湧き出し誤り数（追加単語Ａが意図しない場所に出てきている箇所の数）をカウントして追加単語Ａの第１誤り値Ｅ１（Ａ）を出力する。
【０００４】
判定部１５は、第１誤り値Ｅ１（Ａ）を用いて、追加単語Ａの単語出現確率を第１出現確率Ｐ１とした場合の音声認識処理において、追加単語Ａの湧き出し誤りが生じない傾向にあるか否かを判定する。出現確率出力部１４は、判定結果に対応させた３段階の出現確率を出力する。言語辞書出力部１６は、その出現確率と追加単語Ａとを対応付けて、追加単語として出力する。
【０００５】
従来の単語追加装置９００は、認識辞書にない未登録単語のクラス内出現確率の初期値を定め、その確率を用いて音声認識を実施し、その認識結果の湧き出し数をもとに出現確率を調整する方法である。
【０００６】
また、非特許文献１には、関連文書において未登録単語と同等の文脈で用いられる既知語に付与されている確率をもとに未登録単語の確率を設定する方法が開示されている。例えば、未登録単語nightingaleについて、関連文書中に”the birds are singing”及び”the nightingales are singing”という文が現れた場合、未登録単語nightingaleのN-gram確率を既知語birdsに付与されている確率から推定する。これにより、文脈に適切な箇所で未登録単語が認識される効果が期待できる。
【０００７】
また、非特許文献２では、未登録単語に最適な言語モデル中のクラスを推定し、クラス内出現確率を、１／（クラス内単語数）として付与する手法を開示している。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００８】
【特許文献１】特開２００９−２７１４６５号公報
【非特許文献】
【０００９】
【非特許文献１】Issam Bazzi and James Glass, “A MULTI-CLASS APPROACH FOR MODELLING OUT-OF-VOCABULARYWORDS”, in Proc. ICSLP, pp.1613-1616, 2002.
【非特許文献２】Welly Naptali, Masatoshi Tsuchiya, Seiiichi Nakagawa, “Multi Class-based n-gram Language Model for New Words Using Web Data”, in Proc. MUSP’11, pp.125-131, 2011.
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【００１０】
従来の単語追加装置９００では、音声データの正解書き起こし文が必要であり、追加単語ごとに音声認識処理を行うのでコストが高くなる課題がある。また非特許文献１に開示された方法では、同等の文脈で用いられる既知語が存在しない場合、例えばある未登録単語と同等の文脈で用いられる単語もまた未登録単語であるような場合には、適切な確率の推定が困難になる課題がある。また、非特許文献２に開示された方法では、同一クラスの単語に一定確率を付与するため、話され難い単語の湧き出しや、逆に話され易い単語の削除誤りが起こる課題がある。
【００１１】
本発明は、このような課題に鑑みてなされたものであり、低いコストで、同等な文脈で用いられる既知語が必ずしも存在しなくても、未登録単語の話され易さに応じた確率を適切に定めることのできる音声認識単語追加装置とその方法とプログラムを提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【００１２】
本発明の音声認識単語追加方法は、未登録単語抽出過程と、未登録単語特徴量抽出過程と、認識結果特徴量抽出過程と、文脈類似度算出過程と、クラス内出現確率付与過程と、を備える。未登録単語抽出過程は、形態素解析済み関連文書から、音声認識部の音声認識辞書を参照して未登録単語ｏの形態素を抽出する。未登録単語特徴量抽出過程は、関連文書と未登録単語ｏの形態素を入力として、当該未登録単語ｏが含まれる関連文書の文とその前後ｎ個の文を共起窓とし、当該未登録単語ｏが出現する全ての箇所について共起窓を抽出し、当該共起窓の集合に含まれる単語である共起単語を全て抽出し、当該共起窓の集合における出現頻度である共起頻度を求め、当該未登録単語の共起頻度ベクトルを生成する。認識結果特徴量抽出過程は、Ｍ個の発話からなる音声認識結果を入力として、当該音声認識結果をｍ発話ごとに分割して発話窓を生成し、当該発話窓に含まれる単語である発話単語を全て抽出し、当該発話窓における出現頻度である単語頻度を求め、当該発話窓に対する単語頻度ベクトルを生成する。文脈類似度算出過程は、共起頻度ベクトルと単語頻度ベクトルを入力として、当該共起頻度ベクトルと当該単語類似度ベクトルの類似度を求め、当該類似度を平滑化して上記未登録単語ｏの文脈類似度ｒ（ｏ）として算出する。クラス内出現確率付与過程は、文脈類似度ｒ（ｏ）と外部から指定される文脈類似度の基準値ｒ（ｏｂ）を入力として、当該未登録単語ｏを登録した後、もしくは登録前における対象クラスの登録単語数の逆数をクラス内平均言語確率ｐＣｏとして求め、当該クラス内平均言語確率ｐＣｏと文脈類似度の基準値ｒ（ｏｂ）と文脈類似度ｒ（ｏ）を元に、未登録単語のクラス内出現確率ｐ（ｏ｜Ｃｏ）を求め、未登録単語ｏと当該クラス内出現確率ｐ（ｏ｜Ｃｏ）を出力する。
【発明の効果】
【００１３】
本発明の音声認識単語追加方法によれば、未登録単語の関連文書中の未登録単語の共起頻度ベクトルと、音声認識結果の単語頻度ベクトルとの、類似度を文脈類似度として算出し、その文脈類似度を元に未登録単語のクラス内出現確率を求める。従って、音声データの正解文が不要であり、且つ、追加単語ごとに音声認識処理を行う必要がないのでコストが低い。また、未登録単語の音声データに対する文脈類似度に基づいて確率を付与するため、未知語とほぼ同等の文脈で出現する既知語がなくとも、未登録単語と音声データの文脈類似性に応じて適切な確率を付与することができる。また、同一クラス内の未登録単語それぞれに、文脈類似度に応じた確率を付与するため、話され難い単語の湧き出しを抑え、話され易い単語は適切に認識することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１４】
【図１】本発明の音声認識単語追加装置１００，２００の機能構成例を示す図。
【図２】音声認識単語追加装置１００の動作フローを示す図。
【図３】より具体的な未登録単語特徴量抽出部３０の機能構成例を示す図。
【図４】共起窓の例を示す図。
【図５】より具体的な認識結果特徴量抽出部４０の機能構成例を示す図。
【図６】より具体的な文脈類似度算出部５０の機能構成例を示す図。
【図７】より具体的なクラス内出現確率付与部６０の機能構成例を示す図。
【図８】音声認識単語追加装置３００の機能構成例を示す図。
【図９】クラス内出現確率付与部４０１の機能構成例を示す図。
【図１０】音声認識単語追加装置５００の機能構成例を示す図。
【図１１】未登録単語特徴量抽出部５０１の機能構成例を示す図。
【図１２】音声認識単語追加装置７００の機能構成例を示す図。
【図１３】音声認識単語追加装置８００の機能構成例を示す図。
【図１４】クラス未知単語のＮ−ｇｒａｍカウントとクラス自体のＮ−ｇｒａｍ確率を示す図。
【図１５】従来の単語追加装置９００の機能構成を示す図。
【発明を実施するための形態】
【００１５】
以下、この発明の実施の形態を図面を参照して説明する。複数の図面中同一のものには同じ参照符号を付し、説明は繰り返さない。
【実施例１】
【００１６】
図１に、この発明の音声認識単語追加装置１００，２００の機能構成例を示す。その動作フローを図２に示す。音声認識単語追加装置１００は、未登録単語記憶部８１と、未登録単語特徴量抽出部３０と、認識結果特徴量抽出部４０と、文脈類似度算出部５０と、クラス内出現確率付与部６０と、を具備する。音声認識単語追加装置１００は、例えばＲＯＭ、ＲＡＭ、ＣＰＵ等で構成されるコンピュータに所定のプログラムが読み込まれて、ＣＰＵがそのプログラムを実行することで実現されるものである。
【００１７】
未登録単語記憶部８１は、形態素解析済み関連文書から、音声認識部７０の音声認識辞書７１を参照して抽出した未登録単語ｏの形態素を記憶する。未登録単語ｏの抽出は、未登録単語抽出部８０が行う（ステップＳ８０）。この未登録単語抽出過程は予め一括処理（batch processing）で処理する。つまり、未登録単語ｏが、未登録単語記憶部８１に記憶済みであれば、未登録単語抽出部８０は不要である。また、音声認識部７０も、対象音声データの音声認識処理が実行済みで、その音声認識処理で得られた音声認識結果が、外部から入力されるように構成されれば不要である。
【００１８】
未登録単語特徴量抽出部３０は、関連文書と未登録単語ｏの形態素を入力として、当該未登録単語ｏが含まれる関連文書の文とその前後ｎ個の文を共起窓とし、当該未登録単語ｏが出現する全ての箇所について共起窓を抽出し、当該共起窓の集合に含まれる単語である共起単語を全て抽出し、当該共起窓の集合における出現頻度である共起頻度を求め、当該未登録単語の共起頻度ベクトルｖｏを生成する（ステップＳ３０）。
【００１９】
認識結果特徴量抽出部４０は、Ｍ個の発話からなる音声認識結果を入力として、当該音声認識結果をｍ発話ごとに分割して発話窓を生成し、当該発話窓に含まれる単語である発話単語を全て抽出し、当該発話窓における出現頻度である単語頻度を求め、当該発話窓に対する単語頻度ベクトルｖｕ＿ｎを生成する（ステップＳ４０）。
【００２０】
文脈類似度算出部５０は、共起頻度ベクトルｖｏと単語頻度ベクトルｖｕ＿ｎを入力として、当該共起ベクトルｖｏと当該単語類似度ベクトルｖｕ＿ｎの類似度を求め、当該類似度の線形二乗和を未登録単語ｏの文脈類似度ｒ（ｏ）として算出する（ステップＳ５０）。
【００２１】
クラス内出現確率付与部６０は、文脈類似度ｒ（ｏ）と外部から指定される文脈類似度の基準値ｒ（ｏｂ）を入力として、当該未登録単語ｏを登録した後における対象クラスの登録単語数の逆数をクラス内平均言語確率ｐＣｏとして求め、当該クラス内平均言語確率ｐＣｏと文脈類似度の基準値ｒ（ｏｂ）と文脈類似度ｒ（ｏ）を元に、未登録単語のクラス内出現確率ｐ（ｏ｜Ｃｏ）を求め、未登録単語ｏと当該クラス内出現確率ｐ（ｏ｜Ｃｏ）を出力する（ステップＳ６０）。未登録単語ｏは適応後認識辞書６１に、クラス内出現確率ｐ（ｏ｜Ｃｏ）は適応後言語モデル６２に、保存してもよい。なお、クラスとは、単語の種類別分類クラスのことであり、例えば「人名クラス」や「地名クラス」等のことである。
【００２２】
以上のように動作する音声認識単語追加方法は、関連文書中における未登録単語の共起頻度ベクトルと音声認識結果の単語頻度ベクトルとの、類似度を文脈類似度として算出し、その文脈類似度を元に未登録単語のクラス内出現確率を求めるので、追加単語ごとの音声認識処理が不要であり、計算コストが低い。また、音声データの正解書き起こし文が不要である。
【００２３】
各機能構成部の動作を更に詳しく説明する。
〔未登録単語特徴量抽出部〕
図３に、より具体的な未登録単語特徴量抽出部３０の機能構成例を示す。未登録単語特徴量抽出部３０は、共起窓抽出手段３１と、共起頻度ベクトル算出手段３２と、を備える。
【００２４】
共起窓抽出手段３１は、未登録単語ｏと形態素解析済みの関連文書から、未登録単語ｏが含まれる文とその前後ｎ個の文を共起窓Ｗｏとして、未登録単語ｏが出現するすべての箇所について共起窓Ｗｏを抽出する。すべての共起窓Ｗｏの集合をＷｏ＿ａｌｌと表す。
【００２５】
図４に、共起窓の例を示す。この例は未登録単語を「ひかり電話」とした例である。「ひかり電話」が含まれる文の前ｎ文と後ｎ文を含む（２ｎ＋１）文が共起窓Ｗｏとして抽出される。ｎの値は、使用する関連文書によって適切な値が異なる。使用する関連文書において、ある一つの話題に属する文章がいくつの文で構成されているか、その文の数が分かるようであれば、それを元に窓幅を設定する。例えば、新聞記事のように一つの記事の区切りがはっきりしているような文章は、その区切りを元に窓幅を設定すればよい。ある一つの話題の文章に含まれる文の数が不明である場合はｎ＝３〜５程度が適切である。
【００２６】
共起頻度ベクトル算出手段３２は、共起窓の集合Ｗｏ＿ａｌｌに含まれる単語である共起単語ｄｔｉ（以下、ｉは１からＩまでの整数、Ｉは共起窓の集合Ｗｏ＿ａｌｌに含まれる単語の種類の数を表す。）をすべて抽出する。次に、すべての共起単語ｄｔｉについて、共起窓の集合Ｗｏ＿ａｌｌにおける出現頻度である共起頻度ｄｆｄｔ＿ｉを求める。そして、未登録単語ｏの共起頻度ベクトルｖｏを、式（１）のように生成する。
【００２７】
【数１】
2014002237.tif 000003
【００２８】
〔認識結果特徴量抽出部〕
図５に、より具体的な認識結果特徴量抽出部４０の機能構成例を示す。認識結果特徴量抽出部４０は、発話窓抽出手段４１と、単語頻度ベクトル算出手段４２と、を備える。
発話窓抽出手段４１は、Ｍ個の発話からなる音声認識結果をｍ発話ごとに分割して発話窓Ｗｕ＿ｎ（以下、ｎは１からＭ/ｍ（小数点以下繰上げ）の整数を表す。）を生成する。
【００２９】
なお、発話窓は発話ごとの分割ではなく、内容語（名詞、動詞、形容詞）ごとに分割して生成してもよい。認識結果に含まれる内容語の総数がＭ個であるとして、ｍ個の内容語が出現するごとに発話区間を区切り、各発話区間を発話窓ｕ＿ｎとしてもよい。ｍ及びＭの値は音声データの内容に応じて異なる。ｍの値については、例えばコンタクトセンタの会話において、ｍはおおよそ２０個程度が適切である。Ｍの値は、例えばコンタクトセンタの会話であれば４００〜５００程度となる。
【００３０】
単語頻度ベクトル算出手段４２は、すべての発話窓Ｗｕ＿ｎについて、発話窓Ｗｕ＿ｎに含まれる単語である発話単語ｗｔｊ（以下、ｊは１からＪまでの整数、Ｊは発話窓Ｗｕ＿ｎに含まれる単語の種類の数を表す。）をすべて抽出する。次に、すべての発話単語ｗｔｊについて、発話窓Ｗｕ＿ｎにおける出現頻度である単語頻度ｗｆｗｔ＿ｊを求める。そして、発話窓Ｗｕ＿ｎに対する単語頻度ベクトルｖｕ＿ｎを、式（２）のように生成する。
【００３１】
【数２】
2014002237.tif 000004
【００３２】
〔文脈類似度算出部〕
図６に、より具体的な文脈類似度算出部５０の機能構成例を示す。文脈類似度算出部５０は、類似度算出手段５１と、平滑化手段５２と、を備える。
類似度算出手段５１は、すべての発話窓Ｗｕ＿ｎについて、未登録単語ｏを特徴づける共起頻度ベクトルｖｏと発話窓Ｗｕ＿ｎを特徴づける単語頻度ベクトルｖｕ＿ｎのベクトル類似度を算出する。ベクトル類似度には、例えばコサイン類似度を用いる。
【００３３】
平滑化手段５２は、すべての未登録単語ｏについて、類似度算出手段５１の算出したコサイン類似度の線形二乗和、あるいは平均値、あるいは総和、を計算して平滑化し、未登録単語ｏｉの文脈類似度ｒ（ｏｉ）を算出する。なお、類似度には、他のベクトル間の類似度を表すピアソンの相関係数や、偏差パターン類似度等を用いてもよい。
【００３４】
〔クラス内出現確率付与部〕
図７に、より具体的なクラス内出現確率付与部６０の機能構成例を示す。クラス内出現確率付与部６０は、クラス内平均出現確率算出手段６１と、文脈類似度依存確率算出手段６２と、を備える。
【００３５】
クラス内平均出現確率算出手段６１は、未登録単語ｏの登録先となる言語モデル７２（適用前言語モデル）のクラス（対象クラス）において、クラス内出現確率を一定とした場合の確率を求める。なお、未登録単語を何れのクラスに登録するかについては、運用者が指定することとする。対象クラスをＣｏとし、登録後（適応後）における対象クラスの登録単語数をｎＣｏとする。クラス内平均言語確率ｐＣｏは、式（３）のように算出する。
【００３６】
【数３】
2014002237.tif 000005
【００３７】
文脈類似度依存確率算出手段６２は、クラス内平均言語確率ｐＣｏを基準とし、文脈類似度に応じて未登録単語ｏのクラス内出現確率ｐ（ｏ｜Ｃｏ）を求める。まず、文脈類似度の基準値ｒ（ｏｂ）を外部から指定する。そして、未登録単語ｏの文脈類似度ｒ（ｏ）とｒ（ｏｂ）、及びクラス内平均言語確率ｐＣｏを元に、クラス内出現確率ｐ（ｏ｜Ｃｏ）を式（４）のように算出する。
【００３８】
【数４】
2014002237.tif 000006
【００３９】
文脈類似度の基準値ｒ（ｏｂ）は、システム運用者が設定することができる。高い値に設定すれば追加単語は認識され難くなり、逆に、低い値に設定すれば追加単語は認識され易くなる。基準値の具体的な値は、対象クラスＣｏ中の既知語がどれほど認識されているかを参考に設定することができる。式（４）より、基準値ｒ（ｏｂ）と近い文脈類似度を持つ未登録単語は、クラス内出現確率がＣｏ中の既知語の平均確率ｐＣｏと近い値をとる。
【００４０】
すなわち、基準値ｒ（ｏｂ）と近い文脈類似度を持つ単語は平均確率ｐＣｏ程度の確率が付与されている既知語と同程度認識されるようになるということである。そこで、平均確率ｐＣｏ程度の確率が付与されている既知語の認識精度を参考にし、基準値ｒ（ｏｂ）を設定することができる。
【００４１】
例えば、既知語に削除誤りが多い場合には、平均確率ｐＣｏが低いと考えられるため、基準値ｒ（ｏｂ）を下位の文脈類似度の値に設定することで追加単語を認識され易くし、追加単語の削除誤りを防ぐことができる。
【実施例２】
【００４２】
音声認識単語追加装置１００では、文脈類似度の基準値ｒ（ｏｂ）を外部から設定する例を説明した。次に、文脈類似度の基準値ｒ（ｏｂ）を未登録単語集合の平均値に自動的に決定するようにした音声認識単語追加装置２００を説明する。
【００４３】
図１に、音声認識単語追加装置２００の機能構成例を示す。音声認識単語追加装置２００は、音声認識単語追加装置１００に対して、クラス内出現確率付与部６０′の処理のみが異なる。
【００４４】
クラス内出現確率付与部６０′は、未登録単語記憶部８１に記憶された未登録単語の単語数ｎｏと、文脈類似度算出部５０の出力する文脈類似度ｒ（ｏ）を入力として、ｋ番目（１〜ｋ〜ｎｏ）の未登録単語ｏｋの文脈類似度をｒ（ｏｋ）とした時に、文脈類似度の基準値ｒ（ｏｂ）を式（５）で算出する。
【００４５】
【数５】
2014002237.tif 000007
【００４６】
そして、その文脈類似度の基準値ｒ（ｏｂ）と文脈類似度ｒ（ｏ）を元に、未登録単語ｏのクラス内出現確率ｐ（ｏ｜Ｃｏ）（式（４））を求め、未登録単語ｏとそのクラス内出現確率ｐ（ｏ｜Ｃｏ）を出力する。
【００４７】
つまり、クラス内出現確率付与部６０′は、文脈類似度の基準値ｒ（ｏｂ）を、未登録単語ｏの文脈類似度の平均値として、クラス内出現確率ｐ（ｏ｜Ｃｏ）を求めるものであり、文脈類似度の基準値ｒ（ｏｂ）を自動的に設定することができる。
【実施例３】
【００４８】
実施例２において、文脈類似度の基準値ｒ（ｏｂ）を自動で設定する方法として、文脈類似度の平均値を用いる方法を説明した。しかし、文脈類似度の平均値を基準値にすることが必ずしも適切でない場合がある。例えば、文脈類似度の低い値を持つ未登録単語が多く存在する場合は文脈類似度の平均値も低くなり、文脈類似度の高い未登録単語に高過ぎる確率が付与されるおそれがある。逆に、文脈類似度の高い値を持つ未登録単語が多く存在する場合は文脈類似度の平均値が高くなり、文脈類似度の低い未登録単語に極端に低いクラス内出現確率が付与され、認識結果に出現しなくなるおそれがある。
【００４９】
そこで、既知語の文脈類似度とクラスユニグラム確率との関係を求め、その関係を元に未知語に対する文脈類似度の基準値を決定するようにした音声認識単語追加装置３００を次に説明する。
【００５０】
図８に、音声認識単語追加装置３００の機能構成例を示す。音声認識単語追加装置３００は、音声認識単語追加装置１００に対して、未登録単語特徴量抽出部３０′の処理が異なり、文脈類似度基準値生成部３０１を備える点で異なる。
【００５１】
未登録単語特徴量抽出部３０′は、上記した未登録単語特徴量抽出部３０の動作に加えて、Ｋ個の既知語Ｉｋの共起頻度ベクトルも算出する点で異なる。文脈類似度算出部５０の動作は、上記した音声認識単語追加装置１００，２００と同じであり、既知語ごとに文脈類似度ｒ（Ｉｋ）を算出する。
【００５２】
ここで、すべての既知語に対して文脈類似度を算出することは、計算コストの増大を招くため、既知語を選出することが効果的である。例えば、品詞を名詞に限定する、認識結果中に一定回数以上出現する既知語のみを選出するといったものが考えられる。なお、品詞を名詞に限定する以外に、例えば、内容語（名詞、動詞、形容詞）に限定してもよい。また、固有表現抽出法によって抽出された固有表現に限定してもよい。
【００５３】
文脈類似度基準値生成部３０１は、既知語Ｉｋ（１≧ｋ≧Ｋ）の文脈類似度ｒ（Ｉｋ）と、言語モデル２２において既知語Ｉｋに付与されているクラスユニグラム出現確率ｐ（Ｉｋ）を、既知語Ｉｋごとに記憶し、文脈類似度ｒ（Ｉｋ）の平均値ｒＩ、ｐＣｏを上記クラス内平均言語確率、クラスユニグラム出現確率ｐ（Ｉｋ）の平均値をｐｃＩとした時に、文脈類似度の基準値ｒ（ｏｂ）を次式で決定する。
【００５４】
【数６】
2014002237.tif 000008
【００５５】
ここで矢印は左右の式が同等であることを意味する。左側はｒＩとｐｃＩを式（４）に代入したときの式を表し、右側は実施例３での目的がｒ（ｏｂ）を求めることであるからｒ（ｏｂ）＝の変形を行ったものである。
【００５６】
以上のように文脈類似度基準値生成部３０１を備えることで、既知語の文脈類似度とクラスユニグラム出現確率との関係をもとに文脈類似度の基準値ｒ（ｏｂ）を自動的に決定することができる。
【実施例４】
【００５７】
上記した実施例１〜３においては、すべての未登録単語に対して、文脈類似度に基づいたクラス内出現確率を付与した。しかし、新しく追加する単語は、既知語よりも優先的に認識されることが好ましい場合も多いため、湧き出し誤りを増加させない範囲で高めのクラス内出現確率を付与することが望ましい。
【００５８】
何れの既知語とも「読み」の類似しない未登録単語は、クラス内出現確率を高めに付与しても湧き出し誤りを起こすおそれが少ないと考えられる。そこで、各未登録単語に対して読み類似既知語を抽出し、読み類似既知語が抽出されなかった未登録単語については、文脈類似度と関連しないクラス内出現確率を付与するようにした音声認識単語追加装置４００を次に説明する。図８に、音声認識単語追加装置４００の機能構成例を示す。
【００５９】
音声認識単語追加装置４００は、音声認識単語追加装置３００に対してクラス内出現確率付与部４０１の動作が異なる。図９に、クラス内出現確率付与部４０１の機能構成例を示す。
【００６０】
クラス内出現確率付与部４０１は、クラス内出現確率付与部４０１に対して読み類似既知語抽出手段４０１０とクラス内出現確率再付与手段４０１１を、備える点で異なる。読み類似既知語抽出手段４０１０は、未知登録単語ｏと類似した読みを持つ既知語を、音声認識辞書２１を参照して抽出し、未登録単語ｏに関する読み類似既知語数ｎｏｐを計数して出力する。
【００６１】
類似した読みを持つ既知語は、未登録単語ｏの読み文字列ｏｐと、ｔ番目の既知語Ｉｔ（１〜ｔ〜Ｔ、Ｔは既知語の異なり語数）の読み文字列Ｉｔ−ｐの類似度ｐｓ（ｏｐ，Ｉｔ−ｐ）を求め、閾値θｐに対してｐｓ（ｏｐ，Ｉｔ−ｐ）＞θｐとなる既知語Ｉｔを、未登録単語ｏの読み類似既知語として選出する。そして、読み類似既知語の数を読み類似既知語数ｎｏｐとする。読み類似度ｐｓ（ｏｐ，Ｉｔ−ｐ）の算出には、読み文字列同士の編集距離を用いてもよいし、非特許文献２に開示されたConfusion Matrixを用いてもよい。
【００６２】
クラス内出現確率再付与手段４０１１は、読み類似既知語が抽出されなかった未登録単語ｏのみについて、つまり読み類似既知語数ｎｏｐ＝０の未登録単語ｏについて、式（４）で算出されたクラス内出現確率ｐ（ｏ｜Ｃｏ）がｐＣｏより小さければ、クラス内出現確率ｐ（ｏ｜Ｃｏ）を、当該未登録単語ｏのクラス内平均言語確率ｐＣｏとして再付与（ｐ（ｏ｜Ｃｏ）＝ｐＣｏ）する。
【００６３】
クラス内出現確率付与部４０１の処理により、湧き出し誤りを起こすおそれの少ない未登録単語ｏについて、より高い確率を付与することができ、未登録単語の認識精度を向上させることができる。
【００６４】
なお、クラス内出現確率付与部４０１は、音声認識単語追加装置１００，２００のクラス内出現確率付与部６０と置き換えることが可能である。置き換えることで音声認識単語追加装置１００，２００についても、音声認識単語追加装置４００と同様の効果を奏することができる。
【実施例５】
【００６５】
未登録単語ｏの特徴を際立たせる工夫を施した音声認識単語追加装置５００を次に説明する。図１０に、音声認識単語追加装置５００の機能構成例を示す。音声認識単語追加装置５００は、音声認識単語追加装置１００，２００の未登録単語特徴量抽出部３０の共起頻度ベクトル算出手段３２が、共起ｔｆ−ｉｄｆベクトル算出手段５０１０に置き換わったものである（図１１を参照）。ｔｆ−ｉｄｆは、「term frequency-inverse document frequency」を略したものである。
【００６６】
共起ｔｆ−ｉｄｆベクトル算出手段５０１０は、共起窓抽出手段３１で抽出した共起窓の集合Ｗｏ＿ａｌｌに含まれる単語である共起単語ｄｔｉをすべて抽出する。そして、すべての共起単語ｄｔｉについて共起窓の集合Ｗｏ＿ａｌｌにおける出現頻度である共起頻度ｄｔｆｄｔ＿ｉを求める。さらに、関連文書のうち共起単語ｄｔｉが含まれる文書数ｄｄｆｄｔ＿ｉを求め、共起単語ｄｔｉの共起ｔｆ−ｉｄｆ値であるｄｔｆｉｄｆｄｔ＿ｉを式（７）のように生成する。
【００６７】
【数７】
2014002237.tif 000009
【００６８】
ここで、Ｄは関連文書の総数を表す。ｄｔｆｉｄｆｄｔ＿ｉは、共起単語ｄｔｉを含む文書数ｄｄｆｄｔ＿ｉの数が多いと小さくなる。
共起ｔｆ−ｉｄｆベクトル算出手段５０１０は、未登録単語の共起頻度ベクトルｖｏを、式（８）のように生成する。
【００６９】
【数８】
2014002237.tif 000010
【００７０】
この共起頻度ベクトルｖｏを用いることで、どの未登録単語ｏの共起ベクトルｖｏにも出現するような単語のベクトル成分の値が小さくなり、未登録単語ｏに特有の単語はベクトル成分の値が高くなるため、より未登録単語ｏの特徴を際立たせることができる。この共起ｔｆ−ｉｄｆ値を用いる考えは、上記した実施例１〜４の何れにも適用することが可能である。
【実施例６】
【００７１】
実施例５と同じ考えを、認識結果特徴量抽出部４０にも適用することが可能である。その場合、認識結果特徴量抽出部４０の単語頻度ベクトル算出手段４２が、単語ｔｆ−ｉｄｆベクトル算出手段６０１０に置き換わる。つまり、認識結果特徴量抽出部４０が、認識結果特徴量抽出部６０１に置き換わる。図示は省略する。
【００７２】
単語ｔｆ−ｉｄｆベクトル算出手段６０１０は、発話窓抽出手段４１で抽出した発話窓Ｗｕ＿ｎに含まれる単語である発話単語ｗｔｊをすべて抽出する。そして、すべての発話単語ｗｔｊについて、発話窓Ｗｕ＿ｎにおける出現頻度である発話頻度ｗｔｆｗｔ＿ｊを求める。さらに、発話窓Ｗｕ＿ｎのうち発話単語ｗｔｊが含まれる発話窓数ｗｄｆｗｔ＿ｊを求め、発話単語ｗｔｊの単語ｔｆ−ｉｄｆ値であるｗｔｆｉｄｆｗｔ＿ｊを式（９）のように生成する。
【００７３】
【数９】
2014002237.tif 000011
【００７４】
ここで、Ｗは発話窓の総数を表す。そして、単語ｔｆ−ｉｄｆベクトル算出手段６０１０は、発話窓Ｗｕ＿ｎに対する単語頻度ベクトルｖｕ＿ｎを式（１０）のように生成する。
【００７５】
【数１０】
2014002237.tif 000012
【００７６】
認識結果特徴量抽出部６０１を用いることで、発話窓Ｗｕ＿ｎに対する単語頻度ベクトルｖｕ＿ｎを構成する発話単語ｗｔｊについて、どの発話窓Ｗｕ＿ｎに対する単語頻度ベクトルｖｕ＿ｎにも出現するような単語はベクトル成分の値が低くなり、発話窓Ｗｕ＿ｎに特有の単語はベクトル成分の値が高くなるため、より発話窓Ｗｕ＿ｎの特徴を際立たせることができる。この単語ｔｆ−ｉｄｆ値を用いる考えは、上記した実施例１〜５の何れにも適用することが可能である。
【実施例７】
【００７７】
上記した実施例では、未登録単語ｏのクラス内出現確率ｐ（ｏ｜Ｃｏ）は式（４）で算出した。
【００７８】
【数１１】
2014002237.tif 000013
【００７９】
ここでクラスＣｏのクラスユニグラム確率をｐ（Ｃｏ）とすると、未登録単語ｏのユニグラム確率ｐ（ｏ）は、次式で表せる。
【００８０】
【数１２】
2014002237.tif 000014
【００８１】
上記した実施例における確率付与方法は、未登録単語のユニグラム確率ｐ（ｏ）が、言語モデル７２の既知語の確率に対してかけ離れた値となることを防ぐため、クラスＣｏのクラスユニグラム確率ｐ（Ｃｏ）とクラスＣｏの既知語の平均確率ＰＣｏを、未登録単語のユニグラム確率ｐ（ｏ）の推定に用いている。
【００８２】
しかし、言語モデル７２で設定されているｐ（Ｃｏ）およびｐＣｏの値が対象音声データの出現傾向と常に適合するとは限らない。例えば、言語モデル７２を作成したコーパスでは人名クラスの単語が少なく、一方で対象音声データでは人名クラスが頻繁に話される場合、ｐ（Ｃｏ）およびｐＣｏの値は言語モデル７２で設定されている値より高くすることが望ましい。そこで、言語モデルの確率と対象音声データの出現傾向の間のずれを補正するようにした音声認識単語追加装置７００を次に説明する。
【００８３】
図１２に、音声認識単語追加装置７００の機能構成例を示す。音声認識単語追加装置７００は、音声認識単語追加装置５００に対して確率補正部７０１を備える点で異なる。確率補正部７０１は、音声認識結果と言語モデルと文脈類似度ｒ（ｏ）と文脈類似度の基準値ｒ（ｏｂ）とクラス内出現確率ｐ（ｏ｜Ｃｏ）を入力として、対象音声データの音声認識結果におけるクラスＣｏに属する各既知語ｗの出現数ｆ（ｗ）を言語モデル７２を参照して計数し、当該出現数ｆ（ｗ）の平均値￣ｆ（ｗ）を音声認識結果の総単語数Ｗで除して近似平均ユニグラム確率￣ｐ（ｗ）を求め、当該近似平均ユニグラム確率￣ｐ（ｗ）を言語モデル７２における平均ユニグラム確率ｐ（ｗ）除した値をクラス内出現確率ｐ（ｏ｜Ｃｏ）に乗じて、クラス内出現確率ｐ（ｏ｜Ｃｏ）を補正して出力する。￣ｆ（ｗ）及び￣ｐ（ｗ）の表記は式（１２）における表記が正しい。
【００８４】
確率補正部７０１が、未登録単語ｏに、対象音声データの出現傾向に即したクラス内出現確率ｐ（ｏ｜Ｃｏ）を付与することができる理由を以下に説明する。クラスＣｏ中の既知語ｗの言語モデルにおける平均ユニグラム確率￣ｐ（ｗ）は￣ｐ（ｗ）＝ｐ（Ｃｏ）×ｐＣｏで与えられる。また、対象音声データにおけるクラスＣｏ中の既知語の平均出現率は、対象音声データの認識結果における総単語数をＷ、認識結果におけるクラスＣｏ中の既知語ｗの出現数の平均値を￣ｆ（ｗ）とすると、￣ｐ（ｗ）＝￣ｆ（ｗ）/Ｗとして近似できる。そこで、ｐ（Ｃｏ）×ｐＣｏと￣ｆ（ｗ）/Ｗのずれを用いてクラス内出現確率ｐ（ｏ｜Ｃｏ）を補正することで、対象音声データの出現傾向に即したクラス内出現確率ｐ（ｏ｜Ｃｏ）とすることができる。
【００８５】
補正の方法を以下に説明する。式（１１）では、ｐ（ｗ）＝ｐ（Ｃｏ）×ｐＣｏとしているため、対象音声データにおける近似平均ユニグラム確率￣ｐ（ｗ）＝￣ｆ（ｗ）/Ｗとずれる場合がある。そこで、式（１２）に示すように、クラス内出現確率ｐ（ｏ｜Ｃｏ）に、近似平均ユニグラム確率￣ｐ（ｗ）を言語モデル７２における平均ユニグラム確率ｐ（ｗ）で除した値を乗じることで、未登録単語ｏのユニグラム確率ｐ（ｏ）を式（１３）に示すように与えることができる。
【００８６】
【数１３】
2014002237.tif 000015
【００８７】
【数１４】
2014002237.tif 000016
【００８８】
この確率補正部７０１は、上記した実施例１〜６の何れの音声認識単語追加装置に設けることが可能であり、各音声認識単語追加装置において同様の効果を奏することができる。
【実施例８】
【００８９】
上記した実施例で説明したクラスは、言語モデル７２において予め定義されているものである。つまり、事前に人手によって単語が分類されてクラスが形成される。
【００９０】
どのクラスにも当てはまらない未登録単語が出現した場合、登録エラーとなり単語を登録できなくなる課題がある。その課題を解決した音声認識単語追加装置８００を次に説明する。
【００９１】
図１３に、音声認識単語追加装置８００の機能構成例を示す。音声認識単語追加装置８００は、音声認識単語追加装置５００に対してクラス割り当て部８０１を備える点で異なる。
【００９２】
クラス割り当て部８０１は、未登録単語ｏと形態素解析結果と、言語モデルと、を入力として、上記未登録単語ｏからどのクラスにも当てはまらないクラス未登録単語を特定し、当該クラス未登録単語のＮ−ｇｒａｍ傾向ベクトルと、上記言語モデル自体のＮ−ｇｒａｍ傾向ベクトルとを求め、両傾向ベクトルの類似度の高いクラスに上記クラス未登録単語を割り当てると共に、上記類似度が閾値を下回った場合にはクラス未登録単語を未知語クラスに登録する。
【００９３】
言語モデル７２において、同一クラスに登録すべき単語とは、Ｎ−ｇｒａｍの傾向が類似している単語である。従って、クラス未知単語とクラス自体のＮ−ｇｒａｍ傾向を比較し、傾向が類似しているクラスへクラス未知単語を登録することが適切と考えられる。クラス未知単語のＮ−ｇｒａｍ傾向は関連文書から得ることができ、クラス自体のＮ−ｇｒａｍ傾向は言語モデル７２から得ることができる。
【００９４】
Ｎ−ｇｒａｍ傾向の類似性を求める方法について説明する。図１４に、クラス未知単語のＮ−ｇｒａｍカウントと、クラス自体のＮ−ｇｒａｍ確率を示す。クラス割り当て部８０１は、クラス未知単語のＮ−ｇｒａｍカウントと、クラス自体のＮ−ｇｒａｍ確率を、それぞれＮ−ｇｒａｍ傾向ベクトルとし、両ベクトル間の類似度を、例えばコサイン類似度で求め、類似度が最も高いクラスにクラス未登録単語を割り当てる。
【００９５】
ただし、クラス未知単語の中にはどのクラスとも類似度が低くなる単語がある。従って、Ｎ−ｇｒａｍ傾向の類似度に閾値を設け、どのクラスともＮ−ｇｒａｍ傾向の類似度が閾値を下回った場合には、その単語を未知語クラスに登録する。適切な閾値は、使用する言語モデルや関連文書数に応じて異なる。よって、具体的な数値を例示することはできない。しかし、統計的な有意差検定を用いることで使用するデータに応じて適切な閾値を定めることができる。例えば、すべてのクラス未知単語のＮ−ｇｒａｍ傾向の類似度の平均値を求め、その平均値と有意水準５％で有意差があるとされる値を閾値とする方法が考えられる。
【００９６】
なお、未知語クラスには既知語が登録されていないため、上記クラス内平均言語確率ｐＣｏが存在しない。そこで、言語モデルを作成する際のコーパス、若しくはＮ−ｇｒａｍカウントの情報が得られる場合には、言語モデルを作成する際に未知語とした単語の頻度情報からクラス内平均言語確率ｐＣｏを求める。
【００９７】
また、コーパスやＮ−ｇｒａｍカウントの情報が得られない場合には、他のクラスＣｉのユニグラム確率ｐ（ｗ）＝ｐ（Ｃｉ）×ｐＣｉ（ｗ｜Ｃｉ）（１≦ｉ≦Ｉ）から求める。Ｉはクラスの総数である。例えば、未知語クラスＣｏの単語ユニグラム確率ｐ（Ｃｏ）×ｐＣｏは、他のクラスＣｉのユニグラム確率の平均値と近い値をとると仮定すると、他のクラスＣｉのユニグラム確率の平均値ｐ（Ｃｉ）×￣ｐＣｉ（ｗ｜Ｃｉ）を用いて次式で計算できる。
【００９８】
【数１５】
2014002237.tif 000017
【００９９】
これにより、コーパスやＮ−ｇｒａｍカウントの情報が得られない場合も、クラス内平均言語確率ｐＣｏを求めることができる。
【０１００】
以上のように、音声認識単語追加装置８００によれば、単語の登録エラーをなくし、すべての未登録単語を適切なクラスに登録することが可能になる。なお、音声認識単語追加装置８００を、音声認識単語追加装置５００にクラス割り当て部８０１を付加した例で説明したが、上記した実施例のすべてにクラス割り当て部８０１を付加することが可能であり、そのすべての音声認識単語追加装置で同様の効果を奏することができる。
【０１０１】
上記装置における処理手段をコンピュータによって実現する場合、各装置が有すべき機能の処理内容はプログラムによって記述される。そして、このプログラムをコンピュータで実行することにより、各装置における処理手段がコンピュータ上で実現される。
【０１０２】
この処理内容を記述したプログラムは、コンピュータで読み取り可能な記録媒体に記録しておくことができる。コンピュータで読み取り可能な記録媒体としては、例えば、磁気記録装置、光ディスク、光磁気記録媒体、半導体メモリ等どのようなものでもよい。具体的には、例えば、磁気記録装置として、ハードディスク装置、フレキシブルディスク、磁気テープ等を、光ディスクとして、DVD（Digital Versatile Disc）、DVD-RAM（Random Access Memory）、CD-ROM（Compact Disc Read Only Memory）、CD-R（Recordable）/RW（ReWritable）等を、光磁気記録媒体として、MO（Magneto Optical disc）等を、半導体メモリとしてEEP-ROM（Electronically Erasable and Programmable-Read Only Memory）等を用いることができる。
【０１０３】
また、このプログラムの流通は、例えば、そのプログラムを記録したDVD、CD-ROM等の可搬型記録媒体を販売、譲渡、貸与等することによって行う。さらに、このプログラムをサーバコンピュータの記録装置に格納しておき、ネットワークを介して、サーバコンピュータから他のコンピュータにそのプログラムを転送することにより、このプログラムを流通させる構成としてもよい。
【０１０４】
また、各手段は、コンピュータ上で所定のプログラムを実行させることにより構成することにしてもよいし、これらの処理内容の少なくとも一部をハードウェア的に実現することとしてもよい。
【図１】
2014002237.tif 000022
【図２】
2014002237.tif 000023
【図３】
2014002237.tif 000024
【図４】
2014002237.tif 000025
【図５】
2014002237.tif 000026
【図６】
2014002237.tif 000027
【図７】
2014002237.tif 000028
【図８】
2014002237.tif 000029
【図９】
2014002237.tif 000030
【図１０】
2014002237.tif 000031
【図１１】
2014002237.tif 000032
【図１２】
2014002237.tif 000033
【図１３】
2014002237.tif 000034
【図１４】
2014002237.tif 000035
【図１５】
2014002237.tif 000036