(57)【要約】日本語の読みを自動的に決定する方法が、各文字に対して当該文字が漢字文字、平仮名文字（５２０）又は片仮名文字（５３０）であるかを決定するステップを含んでいる。平仮名文字又は片仮名文字に対しては、ステップ５２５、５３５において当該文字に関連する１つのみの読みが選択される。漢字文字に対しては、ステップ５４０において、直前の文字及び／又は直後の文字も漢字文字であるか否かが決定される。もしそうなら、ステップ５５０において、当該漢字文字に対して、該漢字文字に関連する音読みが選択される。もしそうでないなら、ステップ５６０において、当該漢字文字に関連する訓読みが選択される。
2005534968.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
日本語の読みを自動的に決定する方法において、該方法が、
前記日本語を表す少なくとも１つの文字の入力列を入力するステップと、
前記日本語の各文字に対して、対応する読みを、
−  各文字に関して、当該文字が漢字文字、平仮名文字又は片仮名文字であるかを決定し、
−  平仮名文字又は片仮名文字に関しては、当該文字に関連する唯一つの読みを選択し、
−  漢字文字に関しては、直前の文字及び／又は直後の文字も漢字文字であるかを判断し、当該語における前記直前の文字及び／又は前記直後の文字も漢字文字である場合は当該漢字文字に対して該漢字文字に対応する音読みを選択し、それ以外の場合には当該漢字文字に対応する訓読みを選択する、
ことにより選択するステップと、
前記日本語の各文字の対応する読みを連結するステップと、
前記連結された読みを出力するステップと、
を含んでいることを特徴とする方法。
【請求項２】
請求項１に記載の方法において、該方法が、当該語において漢字文字により直に先行されも又は後続もされない漢字文字に対して、当該漢字文字に対応する複数の訓読みのうちの最も頻度の高いものを選択するステップを含んでい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、該方法が、当該語において少なくとも１つの漢字文字により直に先行され又は後続される漢字文字に対して、当該漢字文字に対応する複数の音読みのうちの最も頻度の高いものを選択するステップを含んでいることを特徴とする方法。
【請求項４】
請求項３に記載の方法において、前記当該漢字文字に対応する複数の音読みのうちの最も頻度の高いものを選択するステップが、変換されている当該漢字文字を含む当該語における複数の連続する漢字文字の群を選択するステップと、該漢字文字の群に対応する複数の音読みのうちの最も頻度の高いものを選択するステップとを含んでいることを特徴とする方法。
【請求項５】
請求項１に記載の方法において、各平仮名文字は１つの読みに関連づけられ、該方法が当該語の平仮名文字に対して関連する読みを選択するステップを含んでいることを特徴とする方法。
【請求項６】
請求項５に記載の方法において、各片仮名文字は対応する平仮名文字に関連づけられ、該方法が当該語の片仮名文字に対して、該片仮名文字に対応する平仮名文字に関連する読みを選択するステップを含んでいることを特徴とする方法。
【請求項７】
プロセッサに請求項１に記載の方法を実行させるように動作するコンピュータプログラム。
【請求項８】
日本語の読みを自動的に決定するシステムにおいて、
前記日本語を表す少なくとも１つの文字の入力列を入力する入力部と、
平仮名文字に対して対応する読みを、片仮名文字に対して対応する読みを、漢字文字に対して対応する音読み及び対応する訓読みを記憶するメモリと、
前記日本語の各文字に対して、対応する読みを、
−  各文字に関して、当該文字が漢字文字、平仮名文字又は片仮名文字であるかを決定し、
−  平仮名文字又は片仮名文字に関しては、当該文字に関連する前記記憶された読みを選択し、
−  漢字文字に関しては、直前の文字及び／又は直後の文字も漢字文字であるかを判断し、当該語における前記直前の文字及び／又は前記直後の文字も漢字文字である場合は当該漢字文字に対して該漢字文字に対応する音読みを選択し、それ以外の場合には当該漢字文字に対応する訓読みを選択する、
ことにより決定すると共に、前記日本語の各文字の対応する読みを連結するプロセッサと、
前記連結された読みを出力する出力部と、
を含んでいることを特徴とするシステム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、日本語をテキスト型式から当該語の対応する読みに自動的に変換する方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
幾つかの音声アプリケーションの場合、語の読みにアクセスする必要がある。読みとは、当該語を発音する音声的方法を意味する。一例として、人により発話された１以上の語を自動的に認識することができるために、音声認識器は典型的には辞書を含み、当該語の発音の方法（“読み”）が“テキスト的”形態に変換される。口述アプリケーションの場合、通常、上記テキスト的形態はスクリーン上に表示され、ワードプロセッサに記憶される。音声制御の場合、該テキスト的形態は、単に、当該装置を制御する内部命令であり得る。正確なテキスト的表現を実際に記憶又は表示する必要はないであろう。同様に、読みに対しては、音声アルファベット（音声字母）及びディフォン（diphone）等を含むような、語を発音する方法を表す如何なる好適な形も使用することができる。典型的には、辞書の構築は、外国語に通じた人の手動入力に大きく依存していた。特に、大きな語彙の連続音声認識システムの場合、従来の辞書はユーザにより実際に使用される全ての語をカバーするほど充分には大きくない。この様なシステムにおいては、辞書にまだない語の音声的転記（transcription）を自動的に作成することができることが望ましい。加えて、特定のアプリケーションに対しては、辞書は動的に作成される必要がある。何故なら、語の集合は動的に決定されるからである。この後者の類の一例は、音声認識器がウェブページにアクセスする（ウェブを音声によりブラウジングする）ために使用される場合である。斯様なアプリケーション用の語彙は非常に固有で、多くの特異な語（例えば、ハイパーリンク）を含んでいる。従って、斯様なアプリケーション用の辞書を自動的に作成することが望まれている。音声的転記は、音声合成等の他の音声アプリケーションに対しても必要とされる。
【０００３】
日本語の音声的表現（読み）への自動転記は、極めて困難である。日本語の綴りは、３種類の文字、即ち漢字、平仮名及び片仮名の混合である。日本語の語は、当該語内に各タイプの文字を含み得る。平仮名及び片仮名（集合的に仮名と呼ぶ）は音節文字であり、どの様に読まれるべきかを正確に表している。即ち、平仮名文字及び片仮名文字の各々に対して、対応する読み（音声的転記）が存在する。従って、仮名文字は規定された発音を確かに有する。仮名文字は規定の意味は有さない（西欧言語におけるアルファベット文字と同様に、その意味は当該語内の他の文字にも依存する）。２つの仮名セット、即ち平仮名及び片仮名、は本質的に同一であるが、これらは異なる形状を有する。平仮名は主として日本語の語に対して使用される一方、片仮名は外来語に対して主に使用される。漢字文字は元来の中国漢（Han）文字に由来する。仮名文字とは相異して、漢字文字は表意文字である。即ち、これらは意味と発音との両方を持つ。しかしながら、発音は文字自体に対して明確に規定されるものではない。各漢字文字は通常は２つの類の読みを有すると共に、各類は、通常、２以上の変形を含み、これが読みの自動的決定を困難にしている。漢字文字の一方の類の読みは所謂音読みであり、これらは元来の漢字の読みに関係している。他方の類は訓読みを含み、これらは本来の日本語の読みである。各漢字文字は多くの異なる方法で読むことができるので、漢字文字の正しい読みを自動的に決定することは非常に困難である。両類の読み（及び、これら類内での変形）は、平仮名で明確に表すことができる。そのようであるので、漢字語（即ち、中に少なくとも１つの漢字文字を伴う語）に対して読みが一旦決定されると、当該漢字文字は平仮名に変換することができる。また、片仮名文字は平仮名に変換することができる。結果として、語の読みが一旦決定されると、この語及び該語の読みは平仮名のみを使用して表すことができる。同様に、語は片仮名のみを用いて表すこともできる。従って、日本語の読みの自動的決定も、日本語文書集成の平仮名（又は片仮名）への転記にとり望まれる。
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
本発明の目的は、日本語の読みを自動的に決定する方法及びシステムを提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
本発明の上記目的を満たすために、日本語の読みを自動的に決定する本方法は、
当該日本語を表す少なくとも１つの文字の入力列を入力するステップと、
上記日本語の各文字に関して対応する読みを、
−  各文字に対して、当該文字が漢字文字、平仮名文字又は片仮名文字であるかを決定し、
−  平仮名文字又は片仮名文字に対しては、当該文字に関連する１つのみの読みを選択し、
−  漢字文字に対しては、直前の文字及び／又は直後の文字も漢字文字であるかを決定すると共に、もし当該語における上記直前の文字及び／又は直後の文字も漢字文字である場合は当該漢字文字に対して、該漢字文字に対応する音読みを選択し、それ以外の場合には当該漢字文字に対応する訓読みを選択する、
ことにより選択するステップと、
上記日本語の各文字の対応する読みを連結するステップと、
上記連結された読みを出力するステップと、
を含む。
【０００６】
本発明者は、漢字文字が孤立している（当該語内で隣接する漢字文字を有さない）か否かに基づく選択規準を用いることにより、漢字文字の音読みと訓読みとの間を容易に選択することが可能になり、それでいて、ランダムな選択又は当該漢字文字の最も頻繁な読みに基づく選択と比較して非常に良好な結果が達成されることを理解した。
【０００７】
従属請求項２に記載したように、当該語において漢字文字により直に先行も又は後続もされていない漢字文字に対しては、本方法は当該漢字文字に関連する複数の訓読みのうちの最も頻度の高いものを選択するステップを含む。幾つかの漢字文字は幾つかの異なる訓読みに対応している可能性がある。最も頻繁に発生するものが選択される。幾つかのオプションは、全てメモリに、恐らくは相対発生頻度と一緒に（又は頻度で並び替えられて）記憶することができる。この様にして、本方法は、オプションとして、ユーザが異なる読みを選択することを可能にすることができる。これが必要ない場合、本方法は、テキスト形態の日本語を音響的形態に変換する間に使用するために、メモリに各漢字文字の最も頻度の高い訓読みを記憶するステップを含むことができる。同様にして、従属請求項３に記載したように、当該語において少なくとも１つの漢字文字により直に先行又は後続されている漢字に対しては、本方法は当該漢字文字に対応する複数の音読みのうちの最も頻度の高いものを選択するステップを含む。
【０００８】
従属請求項４の好ましい実施例において記載したように、最も頻度の高い音読みは、隣接する漢字文字（又は複数の漢字文字）も考慮することにより選択される。２以上の漢字文字の群に対して、最も頻度の高い音読みが選択され、当該群の文字に適用される。この様にして、分離された文字の読みの頻度にのみ基づいて判断がなされる場合よりも、更に品質を改善することができる。
【０００９】
従属請求項５に記載したように、各平仮名文字には１つの読みが関連付けられ、当該語の平仮名文字に対して、対応する読みが選択される。
【００１０】
従属請求項６に記載したように、各片仮名文字には対応する平仮名文字が関連付けられ、当該語の片仮名文字に対しては、該片仮名文字に対応する平仮名文字に関連づけられた読みを選択する。
【００１１】
本発明の目的を達成するため、日本語の読みを自動的に決定するシステムは、
前記日本語を表す少なくとも１つの文字の入力列を入力する入力部と、
平仮名文字に対して対応する読みを、片仮名文字に対して対応する読みを、漢字文字に対して対応する音読み及び対応する訓読みを記憶するメモリと、
前記日本語の各文字に対して、対応する読みを、
−  各文字に関して、当該文字が漢字文字、平仮名文字又は片仮名文字であるかを決定し、
−  平仮名文字又は片仮名文字に関しては、当該文字に関連する前記記憶された読みを選択し、
−  漢字文字に関しては、直前の文字及び／又は直後の文字も漢字文字であるかを判断し、当該語における前記直前の文字及び／又は前記直後の文字も漢字文字である場合は当該漢字文字に対して該漢字文字に対応する音読みを選択し、それ以外の場合には当該漢字文字に対応する訓読みを選択する、
ことにより決定すると共に、前記日本語の各文字の対応する読みを連結するプロセッサと、
前記連結された読みを出力する出力部と、
を含んでいる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１２】
本発明の上記及び他の態様は、以下に記載する実施例から明らかとなり、斯かる実施例を参照して解説されるであろう。
【００１３】
本発明による方法は、音声合成、日本語テキスト集成の平仮名又は片仮名への転記及び音声認識を含む幾つかのアプリケーションに使用することができる。本方法は、語彙が事前に分からず、規則的に変化するような大きな語彙の（語彙の多い）音声認識器及び／又は音声制御にとり特に有効である。このようなアプリケーションの特別な例は、音声を用いたウェブブラウザの制御である。このようなアプリケーションにおいては、音声認識器は、ユーザにより発話され得る可能性のある各語／句の音響的転記を必要とする。語彙は事前には分からないので、当該システムは、ユーザにより発話され得るリンク等のウェブページ上のテキスト項目に基づいて転記を自動的に発生させる必要がある。従って、該システムは、表示されるリンクの音響的転記を作成することができなければならない。本発明による方法は、日本語テキスト（例えば、リンク）を音響的表現に変換するための規則を提供する。以下、本発明を大きな語彙の音声認識器に関して詳細に説明する。
【００１４】
大きな語彙の連続音声認識システム等の音声認識システムは、典型的には、入力パターンを認識するために一群の認識モデルを使用する。例えば、語を認識するためには音響モデル及び語彙を使用することができ、基本的認識結果を改善するために言語モデルを使用することができる。図１は大きな語彙の連続音声認識システム１００の典型的構成を示している（１９９３年、Prentice Hall、頁４３４〜４５４のL. Rabiner、B-H. Juangによる「音声認識の基礎」参照）。該システム１００は、スペクトル解析サブシステム１１０及び単位整合サブシステム１２０を有している。スペクトル解析サブシステム１１０においては、音声入力信号（ＳＩＳ）がスペクトル的及び／又は時間的に解析されて、特徴（フィーチャ）の代表的ベクトル（観測ベクトルＯＶ）を計算する。典型的には、上記音声信号はデジタル化され（例えば、6.67kHzのレートでサンプリングされ）、例えばプリエンファシスを付与することにより前処理される。連続するサンプルは、例えば当該音声信号の３２ｍｓに対応するフレームにグループ化（ブロック化）される。連続するフレームは、例えば１６ｍｓだけ部分的に重なり合う。各フレームに対して対応する特徴ベクトル（観測ベクトル）を計算するために、時には線形予測符号化（ＬＰＣ）スペクトル解析方法が使用される。斯かる特徴ベクトルは例えば２４、３２又は６３個の成分を有することができる。大きな語彙の連続音声認識に対する標準的方法は、音声生成の確率的モデルを推定し、これにより、指定された語シーケンスＷ＝w1w2w3…wqが音響的観測ベクトルのシーケンスＹ＝y1y2y3…yTを生成するようにすることである。認識誤差は、観測ベクトルの観測されたシーケンスy1y2y3…yT（時間ｔ＝１，…，Ｔにわたる）を最も確かに生じた語のシーケンスw1w2w3…wqを決定することにより統計的に最小化することができ、ここで、上記観測ベクトルは前記スペクトル解析サブシーケンス１１０の出力結果である。この結果、最大事後確率：
maxP(W|Y)    （全ての可能性のある語シーケンスＷに対して）
が決まる。条件付き確率に対してベイズの定理を適用することにより、P(W|Y)は、
P(W|Y)=P(Y|W)・P(W)/P(Y)
により与えられる。P(Y)はＷとは独立なので、最も確かな語シーケンスは：
arg maxP(Y|W)・P(W)    （全ての可能性のある語シーケンスＷに対して）      （１）
により与えられる。
【００１５】
単位整合サブシステム１２０においては、音響モデルが式（１）の第１項を提供する。該音響モデルは、所与の語列Ｗに関して観測ベクトルのシーケンスＹの確率P(Y|W)を推定するために使用される。大きな語彙のシステムの場合、通常、これは観測ベクトルを音声認識単位の在庫品目と整合することにより実行される。音声認識単位は、音響基準（acoustic reference）のシーケンスにより表される。種々の形の音声認識単位を使用することができる。一例として、全体の語又は一群の語さえも、１つの音声認識単位により表すことができる。語モデル（ＷＭ）は、所与の語彙の各語に対して、音響基準のシーケンスで転記を提供する。殆どの小さな語彙の音声認識システムにおいては、全体の語が音声認識単位により表され、その場合において、当該語モデルと音声認識単位との間には直接的関係が存在する。例えば比較的大きな数（例えば数百）の語を認識するために使用される他の小さな語彙のシステム、又は大きな語彙のシステムにおいては、音（phone）、ディフォン（diphone）又は音節等の言語に基づく副語（サブワード）単位、並びにフォネネス（fenenes）及びフェノネス（fenones）等の派生単位を利用することができる。このようなシステムの場合、語モデルは、当該語彙の語に関係する副語単位のシーケンスを記述する辞書１３４、及び当該音声認識単位の音響基準のシーケンスを記述する副語モデル１３２により与えられる。語モデル作成器１３６は、当該語モデルを副語モデル１３２及び辞書１３４に基づいて作成する。
【００１６】
図２ａは、全語音声認識単位に基づくシステムのための語モデル２００を図示し、ここで、図示の語の音声認識単位は１０個の音響的基準のシーケンス（２０１〜２１０）を用いてモデル化されている。図２ｂは副語単位に基づくシステムのための語モデル２２０を図示し、ここで、図示の語は３つの副語モデル（２５０、２６０及び２７０）のシーケンスによりモデル化され、各副語モデルは４つの音響的基準のシーケンス（２５１、２５２、２５３、２５４；２６１〜２６４；２７１〜２７４）を備えている。図２に示す語モデルは隠れマルコフモデル（ＨＭＭ）に基づくもので、音声信号を確率的にモデル化するために広く使用されている。このモデルを用いて、各認識単位（語モデル又は副語モデル）は典型的にはＨＭＭにより特徴付けられ、斯かるＨＭＭのパラメータはデータの訓練集合から推定される。大きな語彙の音声認識システムの場合は、通常は、限られた集合の（例えば４０の）副語単位が使用される。何故なら、大きな単位に対してＨＭＭを充分に訓練するには、多くの訓練データを要するからである。ＨＭＭ状態は、音響的基準に対応する。離散又は連続確率密度を含み、基準をモデル化するための種々の技術が既知である。１つの固有の発声に関係する音響的基準の各シーケンスは、該発声の音響的転記とも呼ぶ。ＨＭＭ以外の認識技術が使用される場合は、斯かる音響的転記の細部は異なるであろうことが理解される。
【００１７】
図１の語レベルでの整合システム１３０は、上記観測ベクトルを全ての音声認識単位のシーケンスと突き合わせ、ベクトルとシーケンスとの間の一致の確度を供給する。副語単位が使用される場合は、辞書１３４を使用することにより突き合わせに制約を課すことができ、副語単位の可能性のあるシーケンスを辞書１３４内のシーケンスに限定する。これは、出力結果を可能性のある語のシーケンスに減少させる。
【００１８】
更に、文レベルでの整合システム１４０を使用することもでき、該システムは言語モデル（ＬＭ）に基づいて突き合わせに更なる制約を課し、かくして、調査される経路は、当該言語モデルにより指定される適切なシーケンスであるような語シーケンスに対応する経路になる。上記言語モデル自体は、式（１）の第２項P(W)を提供する。前記音響モデルの結果と上記言語モデルの結果との合成の結果、認識された文（ＲＳ）１５２であるような、当該単位整合システム１２０の出力が得られる。パターン認識に使用される言語モデルは、言語及び認識作業の構文的及び／又は意味的制約１４２を含むことができる。構文的制約に基づく言語モデルは、通常、文法１４４と呼ばれる。言語モデルにより使用される文法１４４は、語シーケンスＷ＝w1w2w3…wqの確率を提供し、該確率は本質的に、
P(w) = P(w1)P(w2|w1)・P(w3|w1w2)…P(wq|w1w2w3…wq)
により与えられる。
【００１９】
実際には、所与の言語における全ての語及び全てのシーケンス長に対して条件付き語確率を高信頼度で推定することは不可能であるから、Ｎグラム（N-gram）語モデルが広く使用されている。Ｎグラムモデルにおいては、項P(wj|w1w2w3…wj-1)は、P(wj|wj-N+1…wj-1)により近似される。実際には、バイグラム（bigram）又はトリグラム（trigram）が使用される。トリグラムの場合、項P(wj|w1w2w3…wj-1)は、P(wj|wj-2wj-1)により近似される。
【００２０】
上述したように、語モデル（ＷＭ）は、所与の語彙の各語に対して、音響基準のシーケンスで転記を提供する。これも、日本語にとり必要である。平仮名及び片仮名は音節文字であり、これらが正確にどの様に読まれるべきかを表す。即ち、平仮名及び片仮名文字の各々に対して、対応する読み（音声的転記）が存在する。これは、平仮名及び／又は片仮名文字のみを用いて書かれた日本語は、個々の文字の音響的転記を連結することにより対応する音響的転記に変換することができることを意味する。図３は、当該変換方法に使用することができるテーブルを示している。該テーブルは、当該システムによりサポートされる各平仮名文字に対して別個の行を有している。好ましくは、全ての平仮名文字がサポートされるものとする。合計で、８３の異なる平仮名が存在し、これらのうちの２つは古いものと考えられ、最早、頻繁には使用されない。該例示的テーブルにおいては、列３１０が、平仮名文字を例えば１バイト表現を用いてデータ型式で識別する。如何なる好適なシーケンスを使用することもできる。例えば、平仮名、片仮名及び漢字にとり利用可能な幾つかの標準の符号化テーブルの何れでも使用することができる。最も頻繁に使用されているものは、シフトＪＩＳ、新ＪＩＳ、ＥＵＣ−ＪＰ、ユニコード及びＵＴＦ−８を含む。これらテーブルは、同一の文字を表すのに異なるバイト値が使用される点で相異している。例えば、シフトＪＩＳは大文字平仮名“あ”に対して１６進値“８２Ａ０”を使用する一方、ＥＵＣ−ＪＰは同じ文字に対して“Ａ４Ａ２”を使用する。各符号化規格は、平仮名、片仮名及び漢字に対して、並びにローマ式アルファベット及び句読点等の他の記号に対してもコード値を規定している。列３３０には、平仮名文字の各々に対して、対応する音響的転記が記憶される。如何なる好適な音響的表現も、例えば音声的表現を使用して、使用することができる。日本語文字に対する音響的表現をどの様に作成することができるかは良く知られており、これについては、ここでは詳細には説明しない。列３２０には、対応する片仮名文字の識別子が記憶される。このテーブルを用いて、個々の平仮名文字及び片仮名文字に対する音響的表現を見付けることができる。また、片仮名文字を平仮名文字に（又はその逆に）変換することができ、日本語テキスト集成の転記を（部分的に）可能にする。列３３０に記憶される１つの音響的表現に代えて、当該システムは幾つかの音響的表現を含むことができ、その場合に、異なる表現を伴う各列が発音の地域的変化（アクセントとも呼ぶ）に対応することが分かるであろう。
【００２１】
図４は、本発明により使用する他のテーブルを示している。該テーブルは、当該システムによりサポートされる各漢字文字に対して別個の行を有している。好ましくは、全ての漢字がサポートされるものとし、これは約６０００の異なる文字となる。もし所望なら、サポートされる漢字文字の数は、例えば５００又は１０００の最もよく使用される文字に限定することもできる。好適な部分集合は、“常用漢字”、即ち文部省により１９８１年に発行された１，９４５漢字文字の公式リストである。該リストは、看板、新聞等々の“日常用途”において出会うことが予想される全ての漢字を含んでいる。上記例示的なテーブルにおいては、列４１０は当該漢字文字を、例えば２バイト表現を用いてデジタル型式で識別している。如何なる好適なシーケンスも使用することができる。列４２０には、漢字文字の各々に対して、対応する音響的転記が、例えば音声的又は他の好適な表現を用いて当該文字の最も頻繁な音読みの表現の形で記憶される。列４３０には、漢字文字の各々に対して、他の対応する音響的転記が、当該文字の最も頻繁な訓読みの表現の形で記憶される。漢字文字の異なる類の読みの音響的表現を作成することは良く知られており、また、各類内での選択も良く知られているので、これについてはここでは詳細に説明しない。列４２０及び４３０の各々に１つの音響的表現が記憶される代わりに、当該システムは読みの各々に対して幾つかの音響的表現を含むこともでき、その場合、異なる表現を伴う各副列が発音の地域的変化（アクセントとも呼ぶ）に対応する。図４に示すテーブルは、本質的に、個々の漢字文字に関する音響的転記を見付けるのを可能にする。以下では、好ましい音響的転記を決定する方法を詳述する。平仮名は（及び片仮名も）、漢字文字の音響的表現（“読み”）として使用することができるので、列４２０及び４３０も当該音響的転記を表す１以上の平仮名文字を含む（もし望むなら、これら列は片仮名文字を含むこともできる）。この様にして、当該テーブルは個々の漢字文字を平仮名（及び／又は片仮名）文字に変換するために使用することもできる。そのようであるので、図３及び４に示すテーブルの組み合わせは、日本語テキスト集成の平仮名（及び／又は片仮名）への転記を可能にする。音声認識及び音声合成等のアプリケーションの場合、通常、平仮名又は片仮名以外の音響的表現へのアクセスを有することも好ましい。この目的のために、図３の列３３０並びに図４の列４２０及び４３０を使用することができる。当該目的が日本語テキスト集成の転記を実行するためのみのものであれば、列３３０は必要がない。代わりに、列４２０及び４３０に、平仮名（又は片仮名）転記を音読み及び訓読みとして各々付与することができる。
【００２２】
図５は日本語の読みを決定する好ましい方法のフローチャートを示している。本質的に、文字は別個に変換される。好ましくは、変換はステップ５１０に示すように最初の文字で開始する。ステップ５２０及び５３０において、変換されるべき当該文字が平仮名文字か又は片仮名文字であるかを各々決定する判断が実行される。ステップ５２５においては、平仮名に対して、対応する読みが図３のテーブルの列３３０からロードされ、メモリに記憶される。当該テーブルの行は、変換されている文字の表現の制御の下で選択される（好ましくは、当該文字の表現は列３１０で与えられる行番号とするか、又は斯かる行番号に容易に変換することができる）。同様に、ステップ５３５においては、片仮名文字に対して、対応する読みが図３のテーブルの列３３０からロードされ、メモリに記憶される。平仮名文字の変換に関して上述したように、当該テーブルにおける行は、変換されている文字の表現の制御の下で選択される（好ましくは、当該文字の表現は列３２０で与えられる行番号とするか、又は斯かる行番号に容易に変換することができる）。当該文字が平仮名文字でもなく、片仮名文字でもない場合、該文字は漢字文字であると推定される。もし所望なら、当該文字が漢字文字であるか否かを決定するために別の判定を実行することもできる（例えば、当該文字が、選択された漢字テーブルに従う符号化を有する等）。ステップ５４０において、当該漢字文字が当該語内に、これも漢字文字であるような少なくとも１つの隣接する文字を有するかを決定するための判定が実行される。如何なる当業者も、斯かる判定を実行することができるであろう。これを判定する１つの方法が、図６に示されている。ステップ６１０においては、当該文字が語の最初の文字であるか否かが判定される。もしそうなら、ステップ６２０において、当該文字が当該語の唯一の文字であるかが判定される（これは、当該文字が当該語の最後の文字であるかを判定することと同じである）。もしそうなら、当該出力結果はＮＯ（隣接する漢字文字はない）となる。もしそうでないなら、ステップ６３０において、当該語における直に後続する文字が漢字文字であるかが判定される。もしそうなら、当該出力結果はＹＥＳとなる。もしそうでないなら、当該出力結果はＮＯとなる。前記ステップ６１０における他の選択は、判定されている当該文字が当該語における最初の文字でないということである。ステップ６４０においては、直前の文字が漢字文字であるかが判定される。もしそうなら、当該出力結果はＹＥＳとなる。もしそうでないなら、ステップ６２０において、判定中の当該文字が当該語における最後の文字であるかを決定するための判定が実行される。もしそうなら、当該出力結果はＮＯとなる。もしそうでないなら、前記ステップ６３０の判定が実行され、当該語における直後の文字が漢字文字であるかを見る。ここで、図５のステップ５４０に戻ると、もし当該漢字文字が少なくとも１つの隣接する漢字文字を有するなら、ステップ５５０において、音読みが選択され、それ以外の場合には、ステップ５６０において訓読みが選択される。対応する読みは図４のテーブルの列４２０及び４３０から各々ロードし、メモリに記憶することができる。ステップ５７０においては、当該語の全ての文字が処理されたかを見るための判定が実行される。もしそうでないなら、ステップ５８０において次の文字が取り出され、この文字を用いて処理はステップ５２０において継続する。もしそうなら、ステップ５９０において、連続する文字の全ての記憶された読みが連結され、かうして、当該語の全体の読みを提供する。
【００２３】
本方法にとって、異なる型式の文字がどの順番で変換されるかは無関係である。図５において、最初の判定は平仮名に対するもので、次は片仮名に対するものとなり、漢字が後続する。しかしながら、これは如何なる順番でも実行することができる。事実、平仮名及び片仮名文字は、別の範囲のコード番号を使用して符号化することができる。もしそうなら、判定５２０及び５３０は、１つのコード番号を平仮名文字又は片仮名文字を選択するために使用することができるように、テーブル３を適切に配列することにより１つに減少させることができる。
【００２４】
好ましい実施例においては、列４２０及び４３０は最も高頻度の読みを記憶する。原理的には、余り頻繁でない読みも記憶することができる。もっとも、最も頻度の高い読みを使用すれば、一般的に、最良の結果が得られる。図５のフローチャートにおいて、図４のテーブルを使用すれば、隣接する漢字文字の数に基づいて読みの類が一旦決定されれば、読みは当該漢字文字自体に基づいてのみ選択される。特に、２以上の連続する漢字文字が存在する（従って、音読みが選択された）場合、実際の読みに基づく判断を、隣接する漢字文字の少なくとも１つにも基づかせることが好ましい。好ましくは、全ての隣接する漢字文字の群を一緒にし、該全体としての群の最も頻度の高い読みが選択されるようにする。次いで、この読みは個々の文字の読みに分割する（そして、後にステップ５９０で連結する）ことができる。有利には、連続する漢字文字の全体の群が１つの処理において処理される（分割及び連結する必要性無しに）。２以上の漢字文字の群の読みを決定するために、新たなテーブルを使用することができ（又はテーブル４を修正することができ）、かくして、第１列において漢字文字の対、三つ組み等を表すことができ、第２列では全体の群の音読みが与えられるようにすることができる。
【実施例１】
【００２５】
実験結果
提案された本方法は、３つの群の漢字語に対して試験された。これらの群は、異なる関心分野のデータベースから収集された。これらの群に関する幾つかの統計データが以下の表に示される。この試験のためには、個々の漢字文字に対して最も頻度の高い読みが選択された。
【表１】
2005534968.tif 000003
【００２６】
提案された本方法の性能が、
【数１】
2005534968.tif 000004
により定義される平仮名文字誤り率（ＨＣＥＲ）に関して測定された。
【００２７】
本方法の効率を示すために、下記の他の２つの方法との比較がなされた。
−  方法１：漢字語における各文字に対して、読みをランダムに選択し、次いで、該語の読みとして連結を使用する。
−  方法２：漢字語における各文字に対して、音読みか又は訓読みかを考慮しないで最も頻度の高い読みを選択し、次いで、該語の読みとして連結を使用する。
【００２８】
結果は下記の表に示されるが、該表は本発明による方法が他の２つの方法に勝っていることを示している。
【表２】
2005534968.tif 000005
【００２９】
図７は、日本語の読みを自動的に決定するシステム７００のブロック図を示している。該システム７００は、日本語を表す少なくとも１つの文字の入力列を入力する入力部７１０を含んでいる。メモリ７４０は、平仮名文字に対して対応する読みを、片仮名文字に対して対応する読みを、漢字文字に対して対応する音読み及び対応する訓読みを、各々記憶するために使用される。該メモリは、例えば、図３及び図４に示すテーブルを記憶することができる。プロセッサ７２０は、日本語の各文字に対して、対応する読みを決定するために使用される。該決定は、上述した方法に基づいて実行される。この目的のため、プロセッサ７２０には下記の処理のためのソフトウェア機能がロードされる：
各文字に対して、当該文字が漢字文字、平仮名文字又は片仮名文字であるかを決定する；
−  平仮名文字又は片仮名文字に対しては、当該文字に関連する記憶された読みを選択する；
−  漢字文字に対しては、直前の文字及び／又は直後の文字も漢字文字であるか否かを判断し、当該語における直前の文字及び／又は直後の文字も漢字文字である場合には当該漢字文字に対して、該漢字文字に関連する音読みを選択し、それ以外の場合には当該漢字文字に関連する訓読みを選択する。
【００３０】
更に、上記プロセッサには、日本語の各文字の対応する読みを連結するためのソフトウェア機能もロードされる。また、システム７００は上記の連結された読みを出力する出力部７３０も有している。また、プロセッサ７２０は、本方法の出力結果を使用することが可能な音声認識等の種々のアプリケーションにも使用することができる。
【００３１】
尚、上述した実施例は本発明を限定するというよりは解説するものであり、当業者であれば添付請求項の範囲から逸脱すること無しに多くの代替例を設計することができることに注意すべきである。請求項において、括弧内の如何なる符号も、請求項を限定するものと見なしてはならない。また、“有する”及び“含む”なる用語は、請求項に記載されたもの以外の他の構成要素又はステップの存在を排除するものではない。また、本発明は幾つかの個別要素を有するハードウェアにより、及び適切にプログラミングされたコンピュータにより実施することができる。当該システム／デバイス／装置の請求項が幾つかの手段を列記する場合、これら手段の幾つかは１つの同一のハードウェア品目により実施化することができる。コンピュータプログラム製品は、光学記憶部等の好適な媒体により記憶／分配することができるが、インターネット又は無線通信システムを介して分配される等のように、他の形態で分配することもできる。
【図面の簡単な説明】
【００３２】
【図１】図１は、典型的な音声認識器の構成要素を示す。
【図２ａ】図２ａはＨＭＭに基づく語モデルを示す。
【図２ｂ】図２ｂもＨＭＭに基づく語モデルを示す。
【図３】図３は、仮名文字の読みを記憶するテーブルを示す。
【図４】図４は、漢字文字の音読み及び訓読みを記憶するテーブルを示す。
【図５】図５は、本発明による方法のフローチャートを示す。
【図６】図６は、漢字の近隣文字を決定するフローチャートを示す。
【図７】図７は、本発明によるシステムのブロック図を示す。
【図１】
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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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【国際調査報告】
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