【誤訳訂正書】
【提出日】平成18年11月9日(2006.11.9)
【誤訳訂正１】
【訂正対象書類名】明細書
【訂正対象項目名】発明の詳細な説明
【訂正方法】変更
【訂正の内容】
【発明の詳細な説明】
【０００１】
（著作権に関する通知）
本特許書類の開示の一部には、著作権保護の対象となる題材が含まれている。
著作権者は、米国合衆国特許と商標局の記録に記載されているとおりに特許書類あるいは特許の開示を複製することには反対しないが、それ以外の全ての著作権に対する権利を留保する。
【０００２】
【発明の属する技術分野】
本発明は、人間の能力の自動化された査定に関する。自動化された語学力査定のための方法と装置が提供される。より詳しくは、期待される音声の正確さを計算する音声認識と採点計算モデルを使用する、自動化された語学力査定のための方法と装置が提供される。好ましい実施態様において、モデルは項目反応理論に基づいている。
【０００３】
【従来の技術】
音声認識を使用する対話方式語学上達試験システムは公知である。例えば、Ｏｒｄｉｎａｔｅ  Ｃｏｒｐｏｒａｔｉｏｎに対して許可された米国特許５，８７０，７０９は、このシステムを説明している。米国特許５，８７０，７０９においては、内容が、本明細書の中で引用として組み込まれており、口頭による応答が、被験者を促すことで被験者から引き出される、対話方式のコンピュータを基礎とするシステムの中で示されている。応答要求は、例えば、情報に対する要求、単語、句、文章、あるいはより大きな言語単位を読むかあるいは反復する要求、画像あるいは口頭の集合体の欠けているエレメントを完成するか埋めるか識別する要求、あるいは従来会話を促進するために役立つ同様の表現であってよい。このシステムは、そこで、音声内容、スピーカーの状態、スピーカーのアイデンティティー、応答反応時間、音声速度、流暢さ、発音技能、母国語、および他の言語指標、あるいは、入力される音声信号からのパラ言語情報を引き出す。
【０００４】
被験者の口頭による応答は、電話あるいは他の遠隔通信方式あるいはデータ情報網、あるいは直接コンピュータシステムに接続されているトランスデューサ周辺機器を経由して、対話方式のコンピュータを基礎とするシステムで受信することができる。ここで、被験者の口頭による応答を評価して、前記被験者の能力あるいは状態に関する判定を引き出すことが望ましい。
【０００５】
自動発音評価に対する従来の技術の取り組みは、神戸における口語処理に関する国際会議（１９９０年）のＢｅｒｎｓｔｅｉｎらの「Ａｕｔｏｍａｔｉｃ  Ｅｖａｌｕａｔｉｏｎ  ａｎｄ  Ｔｒａｉｎｉｎｇ  ｉｎ  Ｅｎｇｌｉｓｈ  Ｐｒｏｎｏｕｎｃｉａｔｉｏｎ（英語の発音における自動評価と訓練）」の中で解説されており、本明細書の中で、引用として組み込まれている。前記取り組みは、ネイティブスピーカーから収集されていた訓練データとして予め選定された一組の原稿を読む被験者からの各発音を評価することから成る。前記システムでは、被験者の応答をネイティブスピーカーからの応答のモデルと比較することで発音の等級を、被験者の能力に与えることができる。
【０００６】
評価システムの一つの欠点は、査定の適切さに関する各種の項目の重要性が正しく加重されない可能性があると言うことである。評価技術に対するもう一つの欠点は、音声識システムの正確さ、または更に重要な不正確さの理由を象徴的に説明していないと言うことである。従来の認識システムは、正しく翻訳しない可能性がある。例えば音声認識システムは、用語範囲から外れた応答に対して不正確に反応する可能性がある。前記音声認識システムは、また用語範囲内の項目、特に短い単語に対する応答を認識するときに誤りを犯す可能性がある。本明細書の中で、応答を「認識する」とは、言語学的内容および／または他の応答の特性を認識することを意味する。音声認識システムの精度を、音声認識方法により犯される可能性がある誤りの特徴と量の計測として見なすことができる。従って、言語評価方法と装置が、改善された自動化されたものであることが望ましい。
【０００７】
（付録の簡単な説明）
好ましい実施態様は、さらに例示として示されているもので、これに限定されないものとして、下記の付録中の疑似コード・セグメントの中に示されている：付録１は、項目スコアに対する各応答の単語の単語を短縮することができるソフトウェアの実行を示している。
【０００８】
付録２は、項目反応理論を使用する項目採点を組み合わせることによる被験者のための被験者採点を計算するソフトウェアの実行を示している。
【０００９】
【発明の実施の形態】
自動化された言語査定のための方法と装置には、図と付録の中で、同じ部品と構成部品に対して、同じ参照符号が与えられている。詳しくは、暗示的あるいは明示的に音声認識システムの精度の根拠を示す音声認識と採点計算モデルを使用する自動化されている言語査定のための方法と装置が提供されている。下記に更に詳しく説明されているように、好ましい実施態様は、他の不完全な自動化された音声認識システムより、被験者の能力を正確に査定できる利点を提供している。好ましい実施態様において、採点計算モデルは、項目反応論理に基づく統計的モデルである。
【００１０】
図１は、被験者の能力の計測するための対話方式システムの機能ブロック線図である。本明細書の中で使用されている用語「被験者」は、試験を受ける個人を指すものとする。下記で明らかになる理由で、本明細書の中で使用されている用語被験者は、採点計算モデルの構築を支援するために標本回答を提供する個人を意味しないものとする。
【００１１】
前記対話形式システムは、被験者に口頭による応答を求める一組の課題１０から成る。口頭による応答の代わりにあるいは前記応答に加えて、他の応答のタイプを、入力としてシステムに取り込むことができる。音声認識システム２０は、口頭による応答を受信するために接続される。音声認識システム２０は、口頭による応答中の単語を推定して、推定を項目別スコアに変換する採点装置３０に提供する。採点装置３０の代わりあるいは採点装置３０に加えて、他の分析装置が、項目別スコアに対する被験者の応答を縮小する過程の一部として使用されても良い。一組の課題１０の中の各課題は、１個あるいはそれ以上の項目から成る。計算装置４０は、採点装置３０から一組の課題１０に対する項目別スコアを受信する。計算装置４０は、それから、音声認識システム２０の精度の根拠を、暗示的あるいは明示的に示す採点計算モデルを使用して、項目別スコアの組合せに基づいた被験者スコアを提供する。
【００１２】
本発明の好ましい実施態様において、採点計算モデルは、項目反応理論を使用して構築され応用される。採点計算モデルが、音声認識システム２０に求められる項目別演算特性に基づいている限り、他の技術を、代案として使用することができる。それに加えて、一組の課題１０は、指示書シート、口頭指示、映像指示および／または前記の組合せの様式で被験者に提供されることが好ましい。一組の課題が、書式で被験者に提供される場合は、一組の課題１０を、例えば印刷された小冊子あるいはパンフレットの様式とすることができる。代案として、一組の課題１０を、モニター、ビデオディスプレイなどの上で被験者に呈示することができる。被験者は、マイクロフォンあるいは他の音声トランスデューサを代わりとして使用できるが、できれば電話で交信することが好ましい。
【００１３】
音声認識システム２０は、汎用コンピュータプラットホーム４２上で実行される市販のソフトウェア製品とすることができる。例えば、音声認識システム２０は、ワシントンＤＣと英国のケンブリッジにあるＥｎｔｒｏｐｉｃ社から購入できるＥｎｔｒｏｐｉｃＨＴＫソフトウェア製品とすることができる。汎用コンピュータ・フラットホーム上で実行される前記ＨＴＫソフトウェアは、対話方式のコンピュータを基礎とする、被験者が、現在使用されている周辺トランスデューサあるいは電話あるいは遠隔通信あるいはデータ情報網でアクセスできるシステムを提供する。音声認識システム２０のように、採点装置３０と計算装置４０は、更に下記で詳しく説明されている機能モジュールであり、汎用コンピュータプラットホームと連動していることが好ましい。
【００１４】
図２Ａと２Ｂは、被験者のための一組の指示書と、また被験者に口頭による応答を求める一組の課題をそれぞれ示している。図２Ｂの中に示されている一組の課題は、英語音声の流暢さあるいは会話による語学の堪能さの他の面を計測するように設計されている。試験は、図１の中で示されているシステムのような、対話システムによる電話交信で管理される。図２Ａは、試験指示書が記載され、一方図２Ｂは、試験構造と質問例が記載されている。
【００１５】
実施態様では、被験者は、試験を受けるために予め設定された電話番号を使って対話方式システムにダイヤルする。一旦電話が接続されたら、対話方式システムは、電話で被験者に指示を出してから、被験者は応答する。図２Ａと２Ｂの中に示されている実施態様では、一組の課題は、５個の部門と、対応する指示が与えられている。前記一組の内のＡ部の中で、被験者は、図２ＢのＡ部の中に印刷された中から選択された文章を読むように指示される。Ｂ部の中で、被験者は、対話システムで流される文章を反復するように指示される。Ｃ部の中で、被験者は、対話方式システムにより与えられた単語の反対語を言うことを指示される。Ｄ部の中で、対話方式システムは、一連の質問を投げ掛け、被験者は、単語か短い句で応答する。最後に、Ｅ部の中で、被験者は、易しい質問を投げ掛けられ、３０秒のような予め設定された期間中に応答する。
【００１６】
図２Ａと２Ｂの中に示されている一組の課題は、少なくとも基礎的な読書能力を有している英語学習者のために設計されている。本特許明細書を検討したあとで、当業者は、代案としての課題を工夫することもできる。例えば、代案としての一組の課題１０を提供することで、他の言語あるいは語学力レベルの試験を行うことができる。図２Ａと２Ｂの中に示されている例に対しては、各項目は、被験者に口頭による表現を理解して、口頭でこれに応答することを被験者に求めている。広範な文字あるいは図示されている項目に対する被験者の能力を試験するための代案としての試験を工夫することができる。あるいは代案としての項目は、少なくとも試験の部分が、被験者に口頭による応答を求めている限り、明らかに本発明の範囲内に入ることを意図している。
【００１７】
被験者の語学力は、そこで口頭による応答で使用された正確な単語に基づく対話方式システムと、一組の課題１０に関連する採点計算モデルにより査定される。このシステムはまた、潜在物（ｌａｔｅｎｃｙ）と、ペースと、流暢さと、また句および文章の中の単語の発音を考察することができる。
【００１８】
採点計算モデルは、複数の方法で構築されても良いが、本発明の好ましい実施態様に従って、採点計算モデルは、下記のとおり構築される：
課題項目の複数のセットは、ネイティブスピーカーと非ネイティブスピーカーの適切な標本に示されており、前記標本スピーカーの前記諸課題項目に対する応答が記録され、音声処理と認識によりおよび／または人間転写と言語描写により分析される。
【００１９】
ネイティブスピーカーの標本は、音声認識システムで受け取られたときに、音声の形態と内容に顕著な影響を与えると思われる、人口動態学的、言語学的、物理学的、または社会的変数の範囲と影響力を参照して選択された個人から成る。人口動態学的、言語学的、物理学的、または社会的変数は、スピーカーの年齢、背丈、性別、鋭敏さ、人種、方言、教育、出身国あるいは現住所、雇用、あるいは専門訓練から成る。音声の標本は、また、個人の現住所の時間、信号トランスデューサのタイプと条件、および交信チャネルのタイプと演算に従って選択される。正しいものであると期待あるいは採点される言語学的および言語以外の内容を定義し検証し、また量子化して試験採点を公平にするための採点計算モデルの開発において、ネイティブスピーカーの応答の標本が使用される。
【００２０】
非ネイティブスピーカーの標本は、音声認識システムで受け取られたときに、音声の形態と内容に顕著な影響を与えると思われる、人口動態学的、言語学的、物理学的、または社会的変数の範囲と影響力を参照して選択された個人から成る。非ネイティブスピーカーに対しては、人口動態学的、言語学的、物理学的、または社会的変数は、スピーカーの第１、第２あるいは他の言語のアイデンティティ、試験の目標とする語学の能力レベル他の全ての言語あるいは方言、年齢、背丈、性別、人種、方言、教育、出身国あるいは現住所、雇用、あるいは専門訓練から成る。音声の標本はまた、個人の現住所の時間、信号トランスデューサのタイプと条件と、また交信チャネルのタイプと演算に従って選択される。正しいものであると期待あるいは採点される言語学的および言語以外の内容を定義または検証し、採点の範囲を定義して指標を調整し、また量子化して試験採点を公平にするための採点計算モデルの開発において、非ネイティブスピーカーの応答の標本が使用される。
【００２１】
本実施態様において、採点計算モデルは、従って、標本スピーカーの応答を基礎として構築される。標本スピーカーの応答の統計学的分析を行うことで、自動化された音声認識システム２０の中で、不正確さを検証する採点計算モデルを構築することができる。更に、標本スピーカーの応答を、課題項目のセットの中の各項目に対する難易度の数値を生成するのに使用することができる。例えば、標本スピーカーの応答に対する項目反応理論と一致するものの一つとして統計学的モデルを応用することで、項目別の難易度の計測に、標本認識システム２０の不正確さと、被験者に与えられた項目に対する難易度を考慮に入れることができる。できれば、項目の難易度に関する情報が、採点計算モデルに含まれていることが好ましい。
【００２２】
再び被験者の語学力の自動化された査定について、被験者の口頭による応答は、デジタル化されて、対話方式格付けシステム４２に送られる。図３は、格付けシステムの部分の機能ブロック線図である。前記対話方式システムの機能的エレメントは、音声認識システム２０と、採点装置３０と、また計算装置４０から成る。前述のように、前記音声認識システム２０は、ＥｎｔｒｏｐｉｃＨＴＫシステムのような市販のシステムとすることができる。採点装置３０と計算装置４０は、ソフトウェアで実行される。採点装置と計算装置のための疑似コードの実行は、本明細書に添付されている付録１と付録２の中に各々記載されている。
【００２３】
音声認識システム２０は、被験者から口頭による応答を受信して、口頭による応答の単語の推定５０を採点装置３０に提供する。採点装置３０は、推定５０を項目別スコア６０に変換する。一個の項目は、被験者により実行されるべき、単語、句あるいは文章の応答を求める単独の課題である。計算装置４０は、上記に説明されている採点計算モデルのような、音声認識システム２０に求められる項目別の演算特性により変化する採点計算モデルを使用する項目別スコアの組合せを基礎として被験者スコア７０を提供する。好ましい実施態様に従う採点計算モデルは、項目反応理論である。
【００２４】
採点装置３０の疑似コード実行は、本明細書に添付されている付記１の中に記載されている。本実施態様において、採点装置３０は、口頭による応答を正しい応答のひとつに転換するのに必要な挿入と、削除と、また入れ替えをカウントすることで、推定を項目別スコアに変換する。
【００２５】
採点装置モジュール３０の目的は、２個の句を比較して、この２個の間の単語レベルの差が幾つであるかを計算することである。差の合計は、第１句を第２句に変換させるのに必要な単語の挿入と、入れ替えと、また削除の最少の数である。差の合計を、本明細書の中で、「項目別スコア」と呼ぶことがある。しかし、本発明に従った好ましい実施態様の中で、最初の、あるいは句の終わりの単語の挿入が、算入されないことに留意しなければならない。
【００２６】
例えば、下記のような語数の差がある：
「ラルフは、小さな鼠だった」と、
「ところで、ラルフは家だった、だった」との間の差は、次のように計算される。
【００２７】
合計３の差に対して、
「ところで」の間投詞の挿入は、計算されない（前縁挿入）
二番目の「だった」の挿入は、１個挿入
「小さい」の削除は、１個の削除
「鼠（マウス）」の「家（ハウス）」への入れ替えは、１個の入れ替え。
【００２８】
与えられた全ての一組の句に対して、可能な、多数の転換のセットがある。例えば前記の例で、前記の転換を、「鼠」を「家」と入れ換えるのではなく、むしろ「鼠」の削除と「家」の挿入と解釈できたはずである。しかし、本明細書に添付されている付記１の中で実行されているとおりの採点装置は、差の最小の数を示す転換のセットを選択する。従って代替としての代案は、削除／挿入代替の中から選択されるはずである。エラーの計算（例えば３項目）を、説明された計算装置により、項目毎のベースで重味を付加することができる。
【００２９】
効率を上げるために、本明細書に添付されている付記１の中に記載されている採点装置モジュール３０の第１段階は、各句の中の単語を、各整数が、単語を示す整数リストに転換する。転換は、「ＰｈｒａｓｅＴｏＷｏｒｄＨａｓｈ（）」により実行される。前記転換を行う利点は、２個の整数を比較するほうが、２個の単語の各文字を比較するより早いと言うことである。
【００３０】
項目別スコアが、本発明からはずれることなく如何なる他の方法でも計算できるものと解釈されるものとする。本明細書に添付されている付録１の中で説明されているＤｉｆｆＣｏｕｎｔ（）プロシージャは、項目別スコアを得ることができる一つの例である。本明細書の中で説明されている好ましい実施態様の目的のために、項目別スコアを、被験者の単独の項目に対する応答から引き出されたいずれかの計測あるいは計測のセットと見なすことができる。項目別スコアを得るための代案としての取り組みは、充分に当業者の能力の範囲内である。例えば、応答が全体的に正しいかあるいは正しくないかどうかを決定することで、即ちエラー無し（採点が０）に対してエラーがある（採点が１）かどうか、あるいは口頭による応答が、応答の一部として、正しい応答から成っているかどうかを決定することで、１個の採点を得ることができる。項目別スコアは、項目別応答の分析により推定される単語、句、あるいは構造的説明のような非数量エレメントから成るものとすることができる。
【００３１】
計算装置４０の疑似コードの実行は、本明細書に添付されている付録２の中に記載されている。前に注記されているとおり、計算装置４０は、被験者に、被験者の語学練達度を示すスコア７０を提供する。本明細書に添付されている付録２の中で説明されているとおりの本発明の好ましい実施態様において、被験者スコア７０は、項目反応理論を使用する一連の項目別スコア６０の組合せを基礎とする。
【００３２】
項目反応理論は、個々の項目の項目別スコア上の基礎となる計測に対する寄与の度合を決定することができる取り組みを提供する。具体的には、この理論は、項目別の難易度を、首尾一貫した方法の均等目盛りにマッピングできるツールを提供する。自動化された音声認識装置による試験に対する項目反応理論分析の応用は、受験者が、与えられた項目で体験することが期待されている難易度のみならず、音声認識システム２０が、応答、あるいは応答の一部を正しく認識するという期待されている難易度をも結合するという利点を提供する。その結果、個人の能力が、不完全な自動化された音声認識システムで他の方法で査定可能なものより正確に査定される。項目反応理論の詳細は、Ｌｉｎｄａ  ＣｒｏｃｋｅｒとＪａｍｅｓ  ＡｌｇｉｎａによるＨａｒｃｏｕｒｔ  Ｂｒａｃｅ  Ｊｏｖａｎｏｖｉｃｈ  Ｃｏｌｌｅｇｅ出版局の「Ｉｎｔｒｏｄｕｃｔｉｏｎ  ｔｏ  Ｃｌａｓｓｉｃａｌ  ａｎｄ  Ｍｏｄｅｒｎ  Ｔｅｓｔ  Ｔｈｅｏｒｙ（従来と最近の試験理論の手引）」の（１９８６年）１５章と、またＢｅｎｊａｍｉｎ  Ｄ．ＷｒｉｇｈｔとＭａｒｋ  Ｈ．Ｓｔｏｎｅによる、イリノイ州、シカゴ、Ｍｅｓａ  Ｐｒｅｓｓ、「Ｂｅｓｔ  Ｔｅｓｔ  Ｄｅｓｉｇｎ；Ｒａｓｃｈ  Ｍｅａｓｕｒｅｍｅｎｔ（最良の試験設計、Ｒａｓｃｈ計測）」（１９７９年）の中に発表されており、この内容は、引用として、本明細書の中に組み込まれている。
【００３３】
一旦被験者が、例えば、各応答が、正しいか誤っているか格付けされるか、あるいは各応答の中のエラーの数が決定されるように、一個の項目のレベルで格付けされると、項目別スコア６０を、個人に対する被験者スコア７０に組み合わされる必要がある。組合せを行う一つの方法は、単に項目別スコア６０を合計して、正しい合計数あるいはエラー合計数を与えるだけである。しかし、この方法では、諸項目の間で異なる難易度を取り込むことも、あるいは項目で左右される音声認識システム２０の演算特性を取り込むこともできない。より困難な項目（あるいは殆ど認識されない項目）を受験する被験者は、偶然に、より容易な項目を受験するかもしれない同じ能力を有する被験者とは異なり、より低い被験者スコア７０で終る可能性がある。項目別スコア６０を組み合わせるより良い方法は、項目反応理論を基礎とする採点計算モデルのような、音声認識システム２０の求められる項目により左右される演算特性と項目別難易度に基づいた採点計算モデルを使用することである。特に、計算装置４０は、統計学的モデルを被験者の応答に課し、所定の項目と応答のパターンに対する被験者の能力の「最良」の推定を創り出す。
【００３４】
被験者に与えられる項目の難易度を正しく取り扱うのと同様に、取り組みは、音声堪能度に関するもう一つの重要な利点を提供する。図１と３の中の音声認識システム２０のような音声認識システムは、不完全である可能性があるので、項目が、誤って格付けされることがある（即ち、誤った応答が、正しいかあるいはその反対として格付けされる可能性がある）。音声認識システム２０のエラー動作は、項目により左右される、即ち、異なる項目は、異なる認識装置のエラーパターンを示す。採点計算モデルを項目別スコア６０に応用することで、計算装置４０は、暗示的にこのエラーを取り込んで考慮に入れる。実施態様に従って、被験者が、実際に犯したより多くのエラーを犯したと思われる音声認識システム２０により、しばしば誤って認識される項目は、最終的にはより高い難易度数値になる。これは、誤って認識された諸項目が、被験者スコア７０において、被験者に対して厳しい判定が下されなかったと言う結果である。音声認識システム２０により、より正確に認識された諸項目は、受験者の被験者スコア７０により大きな影響を与える。従って、採点計算モデルの項目別スコア６０に対する応用と連動する統計学的演算は、音声認識装置のエラーの効果を和らげるのに役立つ。
【００３５】
本明細書に添付されている付録２の中に記載されている計算装置４０モジュールは、採点計算モデルを、項目別スコア６０に応用して、計測のための信頼間隔に沿って能力計測を計算する。入力として、ＲａｓｃｈＭｅａｒｕｒｅ（）ルーチンは、特定の一組に対する項目別スコアを示す一組の非負整数を取り上げる。また入力は、項目反応理論計算の中で使用される項目難易度の配列である。
【００３６】
ＲａｓｃｈＭｅａｒｕｒｅ（）ルーチンは、そこで前記諸入力を使用して、項目反応理論（当業者により良く知られている）からのＲａｓｃｈモデルを使用して、受験者の能力を推定する。この推定は、受験を求める者の能力に対して推定される数値の範囲に対する同様な所定の一組の応答により行われる（一つの実施態様において、範囲は、０．１の段階の中で、−８．０から＋８．０に決定されている）。他の範囲と段階のサイズを、代案として使用してもよい。同様のものが、それから標準化されて、被験者の能力に対して確立密度関数（ＰＤＦ）を与える。被験者の能力の期待される数値は、そこで、ＰＤＦに従って積分することで計算されることができる。この数値が、結果として創り出された数値である。信頼間隔は、累積密度関数（ＰＤＦの積分）上の０．１と０．９点として定義され、２個の数値が、また創り出される。
【００３７】
計算装置４０に、代案として、ＲａｓｃｈＭｅａｒｕｒｅ（）ルーチン以外の統計学的組合せ技術を応用することができる。例えば、項目反応理論に応用するための全て公知の技術であるＵＣＯＮモデル、ＰＡＩＲモデル、およびＰＲＯＸモデルを、使用することができる。項目別スコアを重味を付加するために音声認識の顕在計測を使用するような、他の統計学的技術もまた使用できる。
【００３８】
期待される項目により左右される音声認識システム２０の演算特性に基づく採点計算モデルを使用して項目別スコア６０が中で組み合わせられる被験者スコア７０は、項目別スコア６０が提供するものより良好な被験者の能力の計測を提供する。特に、被験者スコア７０は、査定に必要不可欠な項目と、また音声認識システムが項目あるいはエレメント上で演算される精度に関して正しく重味が付加されている項目から成る。項目反応理論を使用して、例えば、諸項目の難易度を、首尾一貫した均等目盛りにマッピングすることができる。被験者の応答の中の項目を誤って認識する音声認識システム２０の問題点を標準化することで、被験者の能力を、より正確に査定することができる。更に項目反応理論方法は、存在するパラメトリックモデルを推定して、データから単独の最も代表的な寸法を取り出して、被験者の性能と音声認識の性能双方の期待された特性を含む観測された項目別スコアを説明する。
【００３９】
前述のように、採点計算モデルは、項目毎のベースで演算される。本発明のもう一つの実施態様に従って、採点計算モデルは、一個の項目に対する応答のエレメント上で演算するために、より緻密に調整されている。例えば、一個の項目を、「『ラルフは店に行った』と言う文章を反復して下さい。」とすることができる。第１の被験者は、「ラルフは、店行った」と答える。第２の被験者は、「ラルフは、に行った」と答える。付録１を引用して前に説明されているとおり、項目別スコアが、削除を計算することで決定される場合は、双方の被験者は、項目に対する１個のエラーの項目別スコアを受け取ることになる。第１被験者により削除された単語を、第２被験者により削除された単語に対して同等に重味が付加されたものと言うことができる。しかし、代案としての実施態様に従って、項目の中のエレメントを、別個に重味を付加することができる。例えば、第２被験者による「店」の削除を、別の方法で採点することができるか、第１被験者の「に」の削除より重く重味を付加することができる。前記方法は、音声認識システム２０が、単語「に」のような短い単語を異なって認識した状況の下ではより適切である可能性がある。
【００４０】
図４は、本発明の好ましい実施態様に従って被験者の能力の計測のための方法を示すフローチャートである。ステップ８０で、被験者に一組の課題が提供され、またステップ９０で、課題の性能を自動的に計測する装置が、被験者に接続されている。難易度数値は、ステップ１００で、各課題項目に対して予め設定されている。本発明の好ましい実施態様に従って、難易度数値は、課題項目と、また課題の性能を正しく査定するための自動化された装置の能力と連動する性能計測を基礎としている。本実施態様に対して、自動化された装置は、例えば、図１と３の中に示されているとおりの音声認識システム２０である。ステップ１１０の所で、課題に対する口頭による応答は、被験者から得られる。ステップ１００は、説明されているとおり、ネイティブスピーカーと非ネイティブスピーカーの標本応答を収集することで、ステップ８０、９０、１１０、および１２０の前に典型的に実行される。口頭による応答と難易度数値は、ステップ１２０で組み合わされて、被験者スコア７０を形成する。
【００４１】
本実施態様では、できれば、論理が、ソフトウェア命令を実行できるコンピュータのセットとしてソフトウェアモジュールの中で前記で説明された方法を実行するように拡大されることが好ましい。中央処理装置（「ＣＰＵ」）あるいは汎用マイクロプロセッサは、対話方式システムの演算を制御する論理を実行する。マイクロプロセッサは、当業者によりプログラムできるソフトウェアを実行して、説明された機能を提供する。ソフトウェアを、磁気ディスク、光ディスク、および有機ディスクと他の全ての揮発性以外あるいは（例えば無作為アクセスメモリ（「ＲＡＭ」）、非揮発性ハードウェア（例えば読み込み専用メモリ（「ＲＯＭ」）のＣＰＵにより読み込みできる保存システムを含む読み込み可能な媒体上で保存できるバイナリービットのシーケンスとすることができる。データが保存されるメモリ装置の場所は、また保存されたデータビットに対応する特定の電気的、磁気的、光学的あるいは有機的特性を有する物理的な場所を含む。ソフトウェアの命令は、電気信号の転換と、またメモリシステムの中の場所でデータビットの保存を行うメモリシステムと共に、データビットとしてＣＰＵにより実行され、この作用で、装置の演算を再構成したりまた変更する。実行可能なソフトウェアコードを、例えば、前記に説明されている方法で実行できる。
【００４２】
本明細書の中で説明されているプログラム、処理、方法、および装置が、他に示されていない限り、全てのタイプのコンピュータあるいは通信網装置にも関連しないか限定されないものと解釈されなければならない（ハードウェアあるいはソフトウェア）。本明細書の中で説明されている教義に従って、各種の汎用あるいは専用コンピュータ装置を使用するか演算を実行することができる。
【００４３】
本発明の原理を応用できる広範な種類の実施態様に鑑みて、例として挙げられた実施態様が、例示に過ぎず、本発明の範囲を制約するものと解釈されなければならない。例えば連続しているフローチャートの段階を、説明されているもの以外とすることができ、ブロック線図で示されているものより以上あるいは以下のエレメントを、使用することができる。
【００４４】
ハードウェアの実施態様を、各種の形態を取ることができるものと解釈されなければならない。ハードウェアを、メモリとバス構造、特注ゲートアレイのあるいは特定用途向け集積回路（「ＡＳＩＣ」）の集積回路と連動するデジタル信号プロセッサあるいは汎用マイクロプロセッサとして実施することができる。言うまでもなく、実施態様を、離散ハードウェア構成部品と回路で実施することができる。
【００４５】
特許請求の範囲を、その旨述べられていない限り、エレメントの説明された順序に限定されるものと解釈されないものとする。更に、特許請求の何れの項の中の用語の「手段」の使用は、３５Ｕ．Ｓ．Ｃ．１１２部、６項の適用を求めることを目的としており、「手段」が無い何れの請求項も、前記適用を求めていないものとする。従って、下記の特許請求の範囲と精神に前記当する全ての実施態様と前記実施態様と同等のものは、発明として特許請求されているものである。
【００４６】
【表１】
付録１
2002544570.tif 000001
【表２】
2002544570.tif 000002
【表３】
2002544570.tif 000003
【表４】
2002544570.tif 000004
【表５】
2002544570.tif 000005
【表６】
付録２
2002544570.tif 000006
【表７】
2002544570.tif 000007
【表８】
2002544570.tif 000008
【誤訳訂正２】
【訂正対象書類名】図面
【訂正対象項目名】図１
【訂正方法】変更
【訂正の内容】
【図１】
2002544570.tif 000009
【誤訳訂正３】
【訂正対象書類名】図面
【訂正対象項目名】図３
【訂正方法】変更
【訂正の内容】
【図３】
2002544570.tif 000010