(57)【要約】【課題】コンテンツの認識精度を向上させる。【解決手段】文書認識装置は、専門分野毎に各単語の重み付けを登録する専門辞書と、認識対象の文書を文字認識する文字認識部と、文書に含まれる単語と専門分野毎の各単語の重み付けとから文書の専門分野を特定する専門分野特定部と、特定した専門分野において出現可能性のある単語から文書を認識する欠損部分補完部と、を備える。専門分野特定部は、専門分野毎に専門分野で出現可能性のある単語を文書から検出して検出数をカウントし（ステップＳ１５）、検出数が最多の専門分野を文書の専門分野と特定する（ステップＳ１６）。欠損部分補完部は、ステップＳ１６で特定した専門分野において出現可能性のある単語から、欠損部分を含む単語の候補を複数検出した場合には、検出した複数の単語のうち、重み付けが最大の単語を欠損部分を含む単語に決定する（ステップＳ１８）。【選択図】図４
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
分野毎に各単語の出現頻度を登録する出現頻度登録手段と、
認識対象のコンテンツに含まれる単語と、前記分野毎の各単語の出現頻度と、から、該コンテンツの分野を特定する分野特定手段と、
前記分野特定手段によって特定した分野において出現可能性のある単語から、前記コンテンツを認識するコンテンツ認識手段と、
を備えるコンテンツ認識装置。
【請求項２】
前記分野特定手段は、前記分野毎に該分野で出現可能性のある単語を前記コンテンツから検出して該検出数をカウントし、該検出数が最多の分野を該コンテンツの分野と特定する、
ことを特徴とする請求項１に記載のコンテンツ認識装置。
【請求項３】
前記コンテンツを構成要素毎に認識する構成要素認識手段をさらに備え、
前記コンテンツ認識手段は、前記分野特定手段によって特定した分野において出現可能性のある単語から、前記構成要素認識手段によって構成要素を認識不能な部分を含む単語を決定して、該構成要素を認識不能な部分を補完する、
ことを特徴とする請求項１又は２に記載のコンテンツ認識装置。
【請求項４】
前記コンテンツ認識手段は、前記分野特定手段によって特定した分野において出現可能性のある単語から、前記構成要素認識手段によって構成要素を認識不能な部分を含む単語の候補を複数検出した場合、該検出した複数の単語のうち、前記出現頻度が最大の単語を、該構成要素を認識不能な部分を含む単語に決定する、
ことを特徴とする請求項３に記載のコンテンツ認識装置。
【請求項５】
前記分野特定手段は、前記分野毎に該分野で出現可能性のある単語を前記コンテンツから検出して該検出数をカウントし、各分野における検出数の比率を算出し、
前記コンテンツ認識手段は、前記構成要素認識手段によって構成要素を認識不能な部分を含む単語の候補を複数検出した場合、該単語毎に、各分野における出現頻度と前記比率との乗算値の和を算出し、該乗算値の和が最大の単語を、該構成要素を認識不能な部分を含む単語に決定する、
ことを特徴とする請求項４に記載のコンテンツ認識装置。
【請求項６】
前記出現頻度登録手段は、分野毎に各単語の出現頻度と読み仮名とを登録し、
前記構成要素認識手段は、前記コンテンツを仮名で認識し、
前記コンテンツ認識手段は、前記分野特定手段によって特定した分野において出現可能性のある単語から、前記構成要素認識手段によって認識した仮名に対応する単語を決定して、該仮名を該単語に変換する、
ことを特徴とする請求項３，４，又は５に記載のコンテンツ認識装置。
【請求項７】
前記コンテンツ認識手段は、前記分野特定手段によって特定した分野において出現可能性のある単語から、前記構成要素認識手段によって認識した仮名に対応する単語の候補を複数検出した場合、該検出した複数の単語のうち、前記出現頻度が最大の単語を、該仮名に対応する単語に決定する、
ことを特徴とする請求項６に記載のコンテンツ認識装置。
【請求項８】
分野毎に各単語の出現頻度を登録する出現頻度登録ステップと、
認識対象のコンテンツに含まれる単語と、前記分野毎の各単語の出現頻度と、から、該コンテンツの分野を特定する分野特定ステップと、
前記分野特定ステップによって特定した分野において出現可能性のある単語から、前記コンテンツを認識するコンテンツ認識ステップと、
を備えるコンテンツ認識方法。
【請求項９】
分野毎に各単語の出現頻度を登録するコンピュータに、
認識対象のコンテンツに含まれる単語と、前記分野毎の各単語の出現頻度と、から、該コンテンツの分野を特定する分野特定手順と、
前記分野特定手順によって特定した分野において出現可能性のある単語から、前記コンテンツを認識するコンテンツ認識手順と、
を実行させ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、コンテンツ認識装置、コンテンツ認識方法、及びプログラムに関し、特に、コンテンツの認識精度を向上させることができるコンテンツ認識装置、コンテンツ認識方法、及びプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来の文書認識装置は、イメージスキャナで文書を読み取って得られたイメージデータから文字イメージを切り出して文字認識を行い、形態素解析辞書を用いて、各文字イメージから推定される複数個の文字の全ての組合せについて形態素解析を行い、接続可能な単語の組合せから、文書認識結果となる文字列を作成する（例えば特許文献１参照）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２００９−４８４１７号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかしながら、従来の文書認識装置は、文書それぞれの特性をあまり重視せず、あらゆる文書に対応できるようにすべく、汎用性の高い辞書のみを用いて、文書認識を行っていたため、とりわけ特殊な単語が使用される専門性の高い文書の認識精度を高くできないといった課題があった。
【０００５】
本発明は、上記の課題を解決するためになされたものであって、コンテンツの認識精度を向上させることができるコンテンツ認識装置、コンテンツ認識方法、及び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】
【０００６】
上記の目的を達成するため、本発明の第１の観点に係るコンテンツ認識装置は、分野毎に各単語の出現頻度を登録する出現頻度登録手段と、認識対象のコンテンツに含まれる単語と、前記分野毎の各単語の出現頻度と、から、該コンテンツの分野を特定する分野特定手段と、前記分野特定手段によって特定した分野において出現可能性のある単語から、前記コンテンツを認識するコンテンツ認識手段と、を備える。
【０００７】
上記のコンテンツ認識装置において、前記分野特定手段は、前記分野毎に該分野で出現可能性のある単語を前記コンテンツから検出して該検出数をカウントし、該検出数が最多の分野を該コンテンツの分野と特定する、ようにしてもよい。
【０００８】
上記のコンテンツ認識装置において、前記コンテンツを構成要素毎に認識する構成要素認識手段をさらに備え、前記コンテンツ認識手段は、前記分野特定手段によって特定した分野において出現可能性のある単語から、前記構成要素認識手段によって構成要素を認識不能な部分を含む単語を決定して、該構成要素を認識不能な部分を補完する、ようにしてもよい。
【０００９】
上記のコンテンツ認識装置において、前記コンテンツ認識手段は、前記分野特定手段によって特定した分野において出現可能性のある単語から、前記構成要素認識手段によって構成要素を認識不能な部分を含む単語の候補を複数検出した場合、該検出した複数の単語のうち、前記出現頻度が最大の単語を、該構成要素を認識不能な部分を含む単語に決定する、ようにしてもよい。
【００１０】
上記のコンテンツ認識装置において、前記分野特定手段は、前記分野毎に該分野で出現可能性のある単語を前記コンテンツから検出して該検出数をカウントし、各分野における検出数の比率を算出し、前記コンテンツ認識手段は、前記構成要素認識手段によって構成要素を認識不能な部分を含む単語の候補を複数検出した場合、該単語毎に、各分野における出現頻度と前記比率との乗算値の和を算出し、該乗算値の和が最大の単語を、該構成要素を認識不能な部分を含む単語に決定する、ようにしてもよい。
【００１１】
上記のコンテンツ認識装置において、前記出現頻度登録手段は、分野毎に各単語の出現頻度と読み仮名とを登録し、前記構成要素認識手段は、前記コンテンツを仮名で認識し、前記コンテンツ認識手段は、前記分野特定手段によって特定した分野において出現可能性のある単語から、前記構成要素認識手段によって認識した仮名に対応する単語を決定して、該仮名を該単語に変換する、ようにしてもよい。
【００１２】
上記のコンテンツ認識装置において、前記コンテンツ認識手段は、前記分野特定手段によって特定した分野において出現可能性のある単語から、前記構成要素認識手段によって認識した仮名に対応する単語の候補を複数検出した場合、該検出した複数の単語のうち、前記出現頻度が最大の単語を、該仮名に対応する単語に決定する、ようにしてもよい。
【００１３】
上記の目的を達成するため、本発明の第２の観点に係るコンテンツ認識方法は、分野毎に各単語の出現頻度を登録する出現頻度登録ステップと、認識対象のコンテンツに含まれる単語と、前記分野毎の各単語の出現頻度と、から、該コンテンツの分野を特定する分野特定ステップと、前記分野特定ステップによって特定した分野において出現可能性のある単語から、前記コンテンツを認識するコンテンツ認識ステップと、を備える。
【００１４】
上記の目的を達成するため、本発明の第３の観点に係るプログラムは、分野毎に各単語の出現頻度を登録するコンピュータに、認識対象のコンテンツに含まれる単語と、前記分野毎の各単語の出現頻度と、から、該コンテンツの分野を特定する分野特定手順と、前記分野特定手順によって特定した分野において出現可能性のある単語から、前記コンテンツを認識するコンテンツ認識手順と、を実行させる。
【発明の効果】
【００１５】
本発明によれば、コンテンツの認識精度を向上させることができるコンテンツ認識装置、コンテンツ認識方法、及びプログラムを提供することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１６】
【図１】第１実施形態における文書認識装置の構成例を示す図である。
【図２】専門辞書の構成例を示す図である。
【図３】第１実施形態における制御部の機能ブロック図である。
【図４】第１実施形態における文書認識処理の一例を示すフローチャートである。
【図５】第２実施形態における制御部の機能ブロック図である。
【図６】第２実施形態における文書認識処理の一例を示すフローチャートである。
【図７】第３実施形態における発話認識装置の構成例を示す図である。
【図８】第３実施形態における制御部の機能ブロック図である。
【図９】第３実施形態における発話認識処理の一例を示すフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００１７】
以下、本発明を実施するための形態について説明する。
［第１実施形態］
【００１８】
まず、本発明の第１実施形態に係る文書認識装置の構成について図面を参照しつつ説明する。
【００１９】
図１は、文書認識装置の構成例を示す図である。
【００２０】
文書認識装置１は、図１に示すように、イメージ入力装置１０と、データ処理装置２０と、を具備し、これらは、ＬＡＮ（Local Area Network）等により相互に通信可能に接続されている。
【００２１】
イメージ入力装置１０は、例えばイメージスキャナや、スキャン機能を含む複合機等から構成されている。イメージ入力装置１０は、データ処理装置２０による制御の下、コンタクトガラスにセットされた文書に光を当ててその反射光をＣＣＤ（Charge Coupled Device）等の撮像素子にて光電変換した後、Ａ／Ｄ（Analog/Digital）変換するなどしてイメージデータを生成し、ＬＡＮを介してデータ処理装置２０に入力する。
【００２２】
データ処理装置２０は、例えば汎用コンピュータ等から構成されている。データ処理装置２０は、通信部２１と、操作部２２と、表示部２３と、記憶部２４と、制御部２５と、を備え、これらは、バス等により接続されている。
【００２３】
通信部２１は、例えばＮＩＣ（Network Interface Card）のような通信装置を含んで構成されている。通信部２１は、制御部２５による制御の下、ＬＡＮを介してイメージ入力装置１０との間でデータの送受信を行う。
【００２４】
操作部２２は、例えばマウスやキーボード等から構成されている。操作部２２は、ユーザによって操作される。
【００２５】
表示部２３は、例えばＬＣＤ（Liquid Crystal Display）のような液晶表示装置等から構成されている。表示部２３は、制御部２５による制御の下、データ処理装置２０による種々の動作を実行するための画像や、イメージ入力装置１０から入力されたイメージデータに基づく画像等を表示する。
【００２６】
記憶部２４は、例えばハードディスクドライブ等から構成されている。記憶部２４は、ＯＳ（Operating System）や各種アプリケーションプログラムなどを記憶している。
【００２７】
本実施形態おいて、記憶部２４は、各種アプリケーションプログラムとして、例えばＣｈａＳｅｎやＭｅＣａｂ等の形態素解析エンジンを含む文書認識プログラムが予めインストールされている。また、記憶部２４は、形態素解析辞書２４１と、専門辞書２４２と、を記憶している。
【００２８】
形態素解析辞書２４１は、例えばｉｐａｄｉｃや、ＮＡＩＳＴ−ｊｄｉｃ、ＵｎｉＤｉｃなどであって、一般的な文書に用いられる単語の品詞や、品詞間の接続情報などを登録している。
【００２９】
図２は、専門辞書の構成例を示す図である。
【００３０】
専門辞書２４２は、図２に示すように、単語に対応付けて、その単語の読み仮名と、その単語の各専門分野（例えば、サブカルチャや、スポーツ、法律、ビジネス、工業、ＩＴ（Information technology）、知的財産、流通、人名、住所など）の文書（専門文書）における出現頻度（重み付け）と、を登録している。なお、専門辞書２４２は、例えばクライアント毎に、文書における各単語の重み付けを登録するものであってもよい。
【００３１】
例えば、法律文書において、「物権的」という単語は、頻繁に出現するが、「物理的」という単語は、あまり出現せず、「物性的」という単語は、ほとんど出現することがない。このため、専門辞書２４２では、「法律」分野に対応する重み付けが、大きいものから順に「物権的」、「物理的」、及び「物性的」と設定される。とりわけ、法律文書では、「物性的」という単語がほとんど出現することがないことから、その重み付けは、“０”に設定される。
【００３２】
一方、工業文書において、「物性的」という単語は、頻繁に出現し、「物理的」という単語も、「物性的」という単語程ではないが頻繁に出現するが、「物権的」という単語は、ほとんど出現することがない。このため、専門辞書２４２では、「工業」分野に対応する重み付けが、大きいものから順に「物性的」、「物理的」、及び「物権的」と設定される。とりわけ、工業文書では、「物権的」という単語がほとんど出現することがないことから、その重み付けは、“０”に設定される。
【００３３】
他方、ビジネス文書において、「物理的」という単語は、頻繁に出現するが、「物権的」という単語は、あまり出現せず、「物性的」という単語は、ほとんど出現することがない。このため、専門辞書２４２では、「法律」分野に対応する重み付けが、大きいものから順に「物理的」、「物権的」、及び「物性的」と設定される。とりわけ、ビジネス文書では、「物性的」という単語がほとんど出現することがないことから、その重み付けは、“０”に設定される。
【００３４】
なお、各専門分野における各単語の重み付けは、専門分野毎に、予め選択された複数の専門文書のサンプルから、各単語の出現数をカウントし、各出現数に基づいて決定されればよい。また、専門文書を認識する毎に、その専門文書における各単語の出現数をカウントし、各出現数に基づいて、専門文書に対応する専門分野における各単語の重み付けを更新してもよい。
【００３５】
本実施形態において、重み付けは、五桁の数値で表されるが、桁数は、任意であって適宜設定或いは変更可能である。また、専門辞書２４２は、一体のものとして構成されているが、専門分野毎に、単語に対応付けて、その単語の読み仮名と、その単語の重み付けと、を登録する複数の専門辞書（例えば、サブカルチャ用語辞典や、スポーツ用語辞典、法律用語辞典、ビジネス用語辞典、工業用語辞典、ＩＴ用語辞典、知的財産用語辞典、流通用語辞典、人名辞典、住所辞典など）が別体に構成されてもよい。
【００３６】
図１に示す制御部２５は、例えばＣＰＵ（Central Processing Unit）、ＲＯＭ（Read Only Memory）、及びＲＡＭ（Random Access Memory）等から構成され、ＣＰＵがＲＡＭをワークメモリとして用いてＲＯＭや記憶部２４等に記憶されている各種プログラムを適宜実行することによって、データ処理装置２０の各部の動作を制御する。
【００３７】
図３は、制御部の機能ブロック図である。
【００３８】
本実施形態において、制御部２５は、ＣＰＵが記憶部２４に記憶されている文書認識プログラムを実行することによって、図３に示すように、文字認識部２５１、形態素解析部２５２、専門分野特定部２５３、及び欠損部分補完部２５４として機能する。
【００３９】
文字認識部２５１は、イメージ入力装置１０からＬＡＮ及び通信部２１を介して入力されるイメージデータから文字イメージを切り出して文字認識を行い、各文字イメージから推定される複数個の文字を認識候補として形態素解析部２５２に渡す。ここで、各文字イメージから文字を推定できなかった部分は、欠損部分とし、欠損部分であることを示す記号（例えば●など）が形態素解析部２５２に渡される。
【００４０】
形態素解析部２５２は、記憶部２４に記憶されている形態素解析辞書２４１を用いて、文字認識部２５１から受け取った複数個の文字の全ての組合せについて形態素解析を行い、接続可能な単語の組合せから、文字列を作成する。
【００４１】
具体的に、形態素解析部２５２は、文字認識部２５１から認識候補として受け取った文字の組合せを、形態素解析辞書２４１と照合して単語を抽出する。そして、形態素解析部２５２は、この抽出した単語について、形態素解析辞書２４１に登録されている接続ルールによる単語間の接続検定を行い、接続可能な単語を繋げて行くことにより、形態素解析結果となる文字列を作成する。
【００４２】
専門分野特定部２５３は、記憶部２４に記憶されている専門辞書２４２を用いて、形態素解析部２５２で作成した文字列から、イメージ入力装置１０で読み取った文書の専門分野を特定する。
【００４３】
具体的に、専門分野特定部２５３は、専門辞書２４２を用いて、専門分野毎に、その専門分野で出現可能性のある単語、すなわち、重み付けが“０”以外の数値の単語を、形態素解析部２５２で作成した文字列から検出して、その検出数をカウントする。そして、専門分野特定部２５３は、検出数が最多の専門分野を、イメージ入力装置１０で読み取った文書の専門分野と特定する。
【００４４】
例えば、専門分野特定部２５３は、形態素解析部２５２で作成された文字列から、法律分野で出現可能性のある単語を５０個、工業分野で出現可能性のある単語を３０個、ビジネス分野で出現可能性のある単語を２０個それぞれ検出した場合、検出数が最多の法律分野を、イメージ入力装置１０で読み取った文書の専門分野と特定する。
【００４５】
欠損部分補完部２５４は、形態素解析部２５２で作成された文字列に含まれる欠損部分を補完して、補完後の文字列を、イメージ入力装置１０で読み取った文書の認識結果として出力する。
【００４６】
具体的に、欠損部分補完部２５４は、欠損部分を含む単語の候補を専門辞書２４２から検出する。そして、欠損部分補完部２５４は、専門辞書２４２から検出した単語が一の場合、その単語に決定して欠損部分を補完する。これに対して、欠損部分補完部２５４は、専門辞書２４２から検出した単語が複数ある場合、専門分野特定部２５３で特定した専門分野において、重み付けが最大の単語に決定して欠損部分を補完する。
【００４７】
例えば、欠損部分補完部２５４は、欠損部分を含む単語「物●的」の候補として、「物性的」、「物理的」、及び「物権的」を専門辞書２４２から検出する。そして、欠損部分補完部２５４は、専門分野特定部２５３で文書の専門分野を法律分野と特定した場合、法律分野において、重み付けが最大の単語「物権的」に決定して、欠損部分に「権」を補完する。
【００４８】
次に、上記構成を備える文書認識装置が実行する文書認識処理について、図面を参照して説明する。
【００４９】
認識対象となる文書がイメージ入力装置１０のコンタクトガラスにセットされた状態で、ユーザによる操作部２２の操作によって文書の認識が指示されたことに応答して、データ処理装置２０の制御部２５は、記憶部２４に記憶されている文書認識プログラムを読み出して実行することにより、文書認識処理を開始する。
【００５０】
図４は、文書認識処理の一例を示すフローチャートである。
【００５１】
図４に示す文書認識処理において、まず、制御部２５は、文書の読取の指示する読取指示信号を、通信部２１からＬＡＮを介してイメージ入力装置１０に対して送信する（ステップＳ１１）。イメージ入力装置１０では、かかる読取指示信号を受信したことに応答して、コンタクトガラスにセットされた文書のイメージデータが生成され、ＬＡＮを介してデータ処理装置２０の制御部２５に送信される。そして、制御部２５は、イメージ入力装置１０から送信されたイメージデータを通信部２１にて受信する（ステップＳ１２）。
【００５２】
次に、文字認識部２５１は、ステップＳ１２の処理にて受信したイメージデータから文字イメージを切り出して文字認識を行い、各文字イメージから推定される複数個の文字を認識候補として形態素解析部２５２に渡す（ステップＳ１３）。
【００５３】
続いて、形態素解析部２５２は、記憶部２４に記憶されている形態素解析辞書２４１を用いて、ステップＳ１３で推定した複数個の文字の全ての組合せについて形態素解析を行い、文字列を作成する（ステップＳ１４）。
【００５４】
続いて、専門分野特定部２５３は、記憶部２４に記憶されている専門辞書２４２を用いて、専門分野毎に、その専門分野で出現可能性のある単語をステップ１４で作成した文字列から検出して、その検出数をカウントする（ステップＳ１５）。そして、専門分野特定部２５３は、ステップＳ１５でカウントした検出数が最多の専門分野を、イメージ入力装置１０で読み取った文書の専門分野と特定する（ステップＳ１６）。
【００５５】
続いて、欠損部分補完部２５４は、欠損部分を含む単語の候補を専門辞書２４２から検出する（ステップＳ１７）。さらに、欠損部分補完部２５４は、ステップＳ１７で検出した単語が一の場合、その単語に決定して欠損部分を補完する一方で、ステップＳ１７で検出した単語が複数ある場合、ステップＳ１６で特定した専門分野において、重み付けが最大の単語に決定して欠損部分を補完する（ステップＳ１８）。そして、欠損部分補完部２５４は、ステップＳ１８で補完した文字列を、イメージ入力装置１０で読み取った文書の認識結果として出力する（ステップＳ１９）。
【００５６】
以上説明したように、本実施形態に係る文書認識装置１は、専門分野毎に各単語の出現頻度（重み付け）と読み仮名とを登録する専門辞書２４２と、認識対象のコンテンツである文書を構成要素である文字毎に認識（文字認識）する文字認識部２５１と、文書に含まれる単語と専門分野毎の各単語の重み付けとから文書の専門分野を特定する専門分野特定部２５３と、特定した専門分野において出現可能性のある単語から文書を認識する欠損部分補完部２５４と、を備えている。
【００５７】
具体的に、専門分野特定部２５３は、専門分野毎に専門分野で出現可能性のある単語を文書から検出して検出数をカウントし（ステップＳ１５）、検出数が最多の専門分野を文書の専門分野と特定する（ステップＳ１６）。そして、欠損部分補完部２５４は、ステップＳ１６で特定した専門分野において出現可能性のある単語から、文字を認識不能な部分（欠損部分）を含む単語を決定して、欠損部分を補完する（ステップＳ１８）。特に、ステップＳ１７で欠損部分を含む単語の候補を複数検出した場合には、検出した複数の単語のうち、重み付けが最大の単語を欠損部分を含む単語に決定する。
【００５８】
このように、本実施形態に係る文書認識装置１は、文書に含まれる単語と専門分野毎の各単語の重み付けとから文書の専門分野を特定し、特定した専門分野において出現可能性のある単語から文書を認識するため、文書の認識精度を向上させることができる。
［第２実施形態］
【００５９】
次に、本発明の第２実施形態に係る文書認識装置の構成について説明する。なお、第１実施形態に係る文書認識装置と同様の構成については、同一の符号を付し、その説明を省略する。
【００６０】
図５は、制御部の機能ブロック図である。
【００６１】
本実施形態において、制御部２５は、ＣＰＵが記憶部２４に記憶されている文書認識プログラムを実行することによって、図５に示すように、文字認識部２５１、形態素解析部２５２、ブレンド比率算出部２５５、及び欠損部分補完部２５４として機能する。
【００６２】
ブレンド比率算出部２５５は、記憶部２４に記憶されている専門辞書２４２を用いて、専門分野のブレンド比率を算出する。
【００６３】
具体的に、ブレンド比率算出部２５５は、専門辞書２４２を用いて、専門分野毎に、その専門分野で出現可能性のある単語、すなわち、重み付けが“０”以外の数値の単語を、形態素解析部２５２で作成した文字列から検出して、その検出数をカウントする。続いて、ブレンド比率算出部２５５は、専門分野毎にカウントした検出数から、専門分野のブレンド比率を算出する。
【００６４】
例えば、ブレンド比率算出部２５５は、形態素解析部２５２で作成された文字列から、法律分野で出現可能性のある単語を５０個、工業分野で出現可能性のある単語を３０個、ビジネス分野で出現可能性のある単語を２０個それぞれ検出した場合、法律分野と工業分野とビジネス分野とのブレンド比率を５：３：２と算出する。
【００６５】
本実施形態において、欠損部分補完部２５４は、欠損部分を含む単語の候補を専門辞書２４２から検出する。そして、欠損部分補完部２５４は、専門辞書２４２から検出した単語が一の場合、その単語に決定して欠損部分を補完する。これに対して、欠損部分補完部２５４は、専門辞書２４２から検出した単語が複数ある場合、単語毎に、その単語の各専門分野における重み付けと、ブレンド比率算出部２５５で算出したブレンド比率と、を乗算した後、これらの乗算値同士を加算する。そして、欠損部分補完部２５４は、専門辞書２４２から検出した複数の単語のうち、乗算値の和が最大の単語に決定して欠損部分を補完する。
【００６６】
例えば、欠損部分補完部２５４は、欠損部分を含む単語「物●的」の候補として、「物性的」、「物理的」、及び「物権的」を専門辞書２４２から検出する。
【００６７】
そして、欠損部分補完部２５４は、「物性的」の法律分野における重み付け“０”、工業分野における重み付け“６０”、及びビジネス分野における重み付け“０”と、ブレンド比率算出部２５５で算出したブレンド比率５：３：２と、を乗算（０×５＝０、６０×３＝１８０、及び０×２＝０）し、これらの乗算値同士を加算（０＋１８０＋０＝１８０）する。
【００６８】
また、欠損部分補完部２５４は、「物理的」の法律分野における重み付け“２０”、工業分野における重み付け“４０”、及びビジネス分野における重み付け“８０”と、ブレンド比率算出部２５５で算出したブレンド比率５：３：２と、を乗算（２０×５＝１００、４０×３＝１２０、及び８０×２＝１６０）し、これらの乗算値同士を加算（１００＋１２０＋１６０＝３８０）する。
【００６９】
さらに、欠損部分補完部２５４は、「物権的」の法律分野における重み付け“８０”、工業分野における重み付け“０”、及びビジネス分野における重み付け“２０”と、ブレンド比率算出部２５５で算出したブレンド比率５：３：２と、を乗算（８０×５＝４００、０×３＝０、及び２０×２＝４０）し、これらの乗算値同士を加算（４００＋０＋４０＝４４０）する。
【００７０】
そして、欠損部分補完部２５４は、専門辞書２４２から検出した単語「物性的」（加算値＝１８０）、「物理的」（加算値＝３８０）、及び「物権的」（加算値＝４４０）のうち、加算値が最大の単語「物権的」に決定して、欠損部分に「権」を補完する。
【００７１】
次に、上記構成を備える文書認識装置が実行する文書認識処理について、図面を参照して説明する。なお、第１実施形態に係る文書認識処理と同様の処理については、同一のステップ番号を付し、その説明を省略する。
【００７２】
図６は、文書認識処理の一例を示すフローチャートである。
【００７３】
本実施形態において、ブレンド比率算出部２５５は、図６に示すように、ステップＳ１５の処理を実行した後、ステップＳ１５でカウントした検出数から、専門分野のブレンド比率を算出する（ステップＳ２６）。
【００７４】
続いて、欠損部分補完部２５４は、欠損部分を含む単語の候補を専門辞書２４２から検出する（ステップＳ１７）。さらに、欠損部分補完部２５４は、ステップＳ１７で検出した単語が一の場合、その単語に決定して欠損部分を補完する一方で、ステップＳ１７で検出した単語が複数ある場合、単語毎に、その単語の各専門分野における重み付けと、ブレンド比率算出部２５５で算出したブレンド比率と、を乗算した後、これらの乗算値同士を加算し、ステップＳ１７で検出した複数の単語のうち、乗算値の和が最大の単語に決定して欠損部分を補完する（ステップＳ２８）。
【００７５】
以上説明したように、本実施形態に係る文書認識装置１によれば、ブレンド比率算出部２５５は、専門分野毎にその専門分野で出現可能性のある単語を文書から検出して検出数をカウントし、各専門分野における検出数の比率（ブレンド比率）を算出する（ステップＳ２６）。そして、欠損部分補完部２５４は、ステップＳ１７で欠損部分を含む単語の候補を複数検出した場合、単語毎に、各専門分野における出現頻度とブレンド比率との乗算値の和を算出し、乗算値の和が最大の単語を欠損部分を含む単語に決定する（ステップＳ２８）。
【００７６】
このように、本実施形態に係る文書認識装置１は、文書の専門分野を一の専門分野に限定して特定するのではなく、複数の専門分野をブレンドしたものとして特定するため、文書の認識精度をより向上させることができる。
［第３実施形態］
【００７７】
次に、本発明の第３実施形態に係る発話認識装置の構成について説明する。なお、第１及び第２実施形態に係る文書認識装置と同様の構成については、同一の符号を付し、その説明を省略する。
【００７８】
図７は、発話認識装置の構成例を示す図である。
【００７９】
発話認識装置３は、図７に示すように、マイク３０と、データ処理装置２０と、を具備し、これらは、相互に通信可能に接続されている。
【００８０】
マイク３０は、ユーザの発話による音声信号を電気信号に変換し、データ処理装置２０へ送信する。
【００８１】
本実施形態おいて、記憶部２４は、各種アプリケーションプログラムとして、形態素解析エンジンを含む音声認識プログラムが予めインストールされている。
【００８２】
図８は、制御部の機能ブロック図である。
【００８３】
本実施形態において、制御部２５は、ＣＰＵが記憶部２４に記憶されている音声認識プログラムを実行することによって、図８に示すように、音声認識部２５６、形態素解析部２５２、専門分野特定部２５３、及び漢字変換部２５７として機能する。
【００８４】
なお、制御部２５は、欠損部分補完部２５４としての機能を備えてもよい。この場合、欠損部分補完部２５４は、形態素解析部２５２で作成された文字列に含まれる欠損部分を補完して、補完後の文字列を漢字変換部２５７へ渡すようにすればよい。本実施形態に係る制御部２５は、専門分野特定部２５３に代えて、ブレンド比率算出部２５５としての機能を備えるものであってもよい。
【００８５】
音声認識部２５６は、マイク３０から入力される信号、すなわちユーザの発話を仮名文字で認識し、形態素解析部２５２へ渡す。
【００８６】
形態素解析部２５２は、記憶部２４に記憶されている形態素解析辞書２４１を用いて、音声認識部２５６から受け取ったユーザの発話について形態素解析を行い、仮名文字の文字列を作成する。具体的に、形態素解析部２５２は、ユーザの発話による入力文を形態素、すなわち意味を有する最小の言語単位に分解し、分解した単語ごとに品詞を判別する。
【００８７】
漢字変換部２５７は、記憶部２４に記憶されている専門辞書２４２を用いて、形態素解析部２５２で作成した文字列に含まれる仮名文字の単語を漢字に変換して、変換後の文字列を、ユーザによる発話の認識結果として出力する。
【００８８】
具体的に、漢字変換部２５７は、形態素解析部２５２で作成された文字列に含まれる仮名文字の単語に合致する読み仮名に対応する単語の漢字の候補を、専門辞書２４２から検出する。そして、漢字変換部２５７は、専門辞書２４２から検出した漢字が一の場合、その漢字に決定して、仮名文字の単語をその漢字に変換する。これに対して、漢字変換部２５７は、専門辞書２４２から検出した漢字が複数ある場合、専門分野特定部２５３で特定した専門分野において、重み付けが最大の漢字に決定して、仮名文字の単語をその漢字に変換する。
【００８９】
例えば、漢字変換部２５７は、仮名文字「コウチ」の候補として、「公知」、「高知」、及び「高地」を専門辞書２４２から検出する。そして、漢字変換部２５６は、専門分野特定部２５３でユーザの発話の専門分野を法律分野と特定した場合、法律分野において、重み付けが最大の漢字「公知」に決定して、仮名文字の単語「コウチ」を漢字「公知」に変換する。一方、漢字変換部２５７は、専門分野特定部２５３でユーザの発話の専門分野を流通分野と特定した場合、流通分野において、重み付けが最大の漢字「高知」に決定して、仮名文字の単語「コウチ」を漢字「高知」に変換する。他方、漢字変換部２５６は、専門分野特定部２５３でユーザの発話の専門分野をスポーツ分野と特定した場合、スポーツ分野において、重み付けが最大の漢字「高地」に決定して、仮名文字の単語「コウチ」を漢字「高地」に変換する。
【００９０】
次に、上記構成を備える発話認識装置が実行する発話認識処理について、図面を参照して説明する。
【００９１】
ユーザによって発話が行われ、発話による音声信号がマイクに入力されたことに応答して、データ処理装置２０の制御部２５は、記憶部２４に記憶されている音声認識プログラムを読み出して実行することにより、発話認識処理を開始する。
【００９２】
図９は、発話認識処理の一例を示すフローチャートである。
【００９３】
図９に示す発話認識処理において、まず、マイク３０は、ユーザの発話による音声信号を電気信号に変換し、データ処理装置２０へ送信する（ステップＳ３１）。そして、制御部２５は、マイク３０から送信された信号を通信部２１にて受信する（ステップＳ３２）。
【００９４】
次に、音声認識部２５６は、ステップＳ３２で受信した信号、すなわちユーザの発話を仮名文字で認識し、形態素解析部２５２へ渡す（ステップＳ３３）。
【００９５】
続いて、形態素解析部２５２は、記憶部２４に記憶されている形態素解析辞書２４１を用いて、ステップＳ３３で認識したユーザの発話について形態素解析を行い、仮名文字の文字列を作成する（ステップＳ３４）。
【００９６】
続いて、専門分野特定部２５３は、記憶部２４に記憶されている専門辞書２４２を用いて、専門分野毎に、その専門分野で出現可能性のある単語をステップ３４で作成した文字列から検出して、その検出数をカウントする（ステップＳ３５）。そして、専門分野特定部２５３は、ステップＳ３５でカウントした検出数が最多の専門分野を、ユーザによる発話の専門分野と特定する（ステップＳ３６）。
【００９７】
続いて、漢字変換部２５７は、ステップＳ３４で作成された文字列に含まれる仮名文字の単語に合致する読み仮名に対応する単語の漢字の候補を、専門辞書２４２から検出する（ステップＳ３７）。そして、漢字変換部２５７は、ステップＳ３７で検出した漢字が一の場合、その漢字に決定して、仮名文字の単語をその漢字に変換する一方で、ステップＳ３７で検出した漢字が複数ある場合、専門分野特定部２５３で特定した専門分野において、重み付けが最大の漢字に決定して、仮名文字の単語をその漢字に変換する（ステップＳ３８）。
【００９８】
そして、漢字変換部２５７は、ステップＳ３８で変換した文字列を、ユーザによる発話の認識結果として出力する（ステップＳ３９）。
【００９９】
以上説明したように、本実施形態に係る発話認識装置３によれば、音声認識部２５６は、認識対象のコンテンツであるユーザの発話を仮名文字で認識する（ステップＳ３３）。そして、漢字変換部２５７は、ステップＳ３６で特定した専門分野において出現可能性のある単語（漢字）から、ステップＳ３３で認識した仮名文字に対応する漢字を決定して、仮名文字を漢字に変換する（ステップＳ３８）。特に、ステップＳ３７で仮名文字に対応する漢字の候補を複数検出した場合、検出した複数の漢字のうち、重み付けが最大の漢字を、仮名文字に対応する漢字に決定する。
【０１００】
このように、本実施形態に係る発話認識装置３は、ユーザの発話を音声認識した得られた仮名文字を、ユーザの発話から特定した専門分野において出現可能性のある漢字に変換するため、漢字の変換精度を向上させることができる。
【０１０１】
なお、制御部２５が専門分野特定部２５３に代えてブレンド比率算出部２５５としての機能を備える場合、ブレンド比率算出部２５５は、専門分野毎にその専門分野で出現可能性のある単語をユーザの発話から検出して検出数をカウントし、各専門分野における検出数の比率（ブレンド比率）を算出する。そして、漢字変換部２５７は、ステップＳ１７で仮名文字に対応する漢字の候補を複数検出した場合、漢字毎に、各専門分野における出現頻度とブレンド比率との乗算値の和を算出し、乗算値の和が最大の漢字を、仮名文字に対応する漢字に決定すればよい。
【０１０２】
このように、本実施形態に係る発話認識装置３は、ユーザの発話の専門分野を一の専門分野に限定して特定するのではなく、複数の専門分野をブレンドしたものとして特定すれば、漢字の変換精度をより向上させることができる。
【０１０３】
なお、本発明は、上記の実施形態に限定されず、種々の変形、応用が可能である。以下、本発明に適用可能な上記の実施形態の変形態様について、説明する。
【０１０４】
上記実施形態において、制御部２５のＣＰＵが実行するプログラムは、予めＲＯＭ等に記憶されていた。しかしながら、本発明は、これに限定されず、上述の処理を実行させるためのプログラムを、既存の汎用コンピュータに適用することで、上記実施形態に係るデータ処理装置２０として機能させてもよい。
【０１０５】
このようなプログラムの提供方法は任意であり、例えばコンピュータが読取可能な記録媒体（フレキシブルディスク、ＣＤ（Compact Disc）−ＲＯＭ、ＤＶＤ（Digital Versatile Disc）−ＲＯＭ等）に格納して配布してもよいし、インターネット等のネットワーク上のストレージにプログラムを格納しておき、これをダウンロードさせることにより提供してもよい。
【０１０６】
また、上記の処理をＯＳとアプリケーションプログラムとの分担、又はＯＳとアプリケーションプログラムとの協働によって実行する場合には、アプリケーションプログラムのみを記録媒体やストレージに格納してもよい。また、搬送波にプログラムを重畳し、ネットワークを介して配信することも可能である。例えば、ネットワーク上の掲示板（ＢＢＳ：Bulletin Board System）に上記プログラムを掲示し、ネットワークを介してプログラムを配信してもよい。そして、このプログラムを起動し、ＯＳの制御下で、他のアプリケーションプログラムと同様に実行することにより、上記の処理を実行できるように構成してもよい。
【符号の説明】
【０１０７】
１      文書認識装置
１０    イメージ入力装置
２０    データ処理装置
２１    通信部
２２    操作部
２３    表示部
２４    記憶部
２５    制御部
２５１  文字認識部
２５２  形態素解析部
２５３  専門分野特定部
２５４  欠損部分補完部
２５５  ブレンド比率算出部
２５６  音声認識部
２５７  漢字変換部
３      発話認識装置
３０    マイク
【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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