(57)【要約】【課題】人手で作成した規則を用いることなく、モノルビ付き漢字列を精度高く生成する。【解決手段】読み推定装置１−１の漢字複製部１１は、見出し語を構成する１文字毎の単漢字を順序付けして複製し、複製単漢字を生成する。日本語辞書格納部１０及び固有名詞辞書格納部１２は、見出し語及びその読みデータについて、見出し語を構成する複製単漢字と読みとの複製単漢字対応付けデータを格納する。漢字及び読み対応付け部１３は、見出し語を構成する複製単漢字と１文字毎の読みとを対応させた組み合わせ毎に、機械学習により対応確率値を算出し、対応確率値に基づいて、複製単漢字と読みとを対応付けた複製単漢字対応付けデータを生成する。漢字復元部１４は、固有名詞辞書格納部１２から複製単漢字対応付けデータを読み出し、複製単漢字を元の単漢字に復元し、固有名詞のモノルビ付き見出し語を生成する。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
見出し語及びその読みデータから単漢字毎の読みを推定し、モノルビ付き漢字列を生成する読み推定装置において、
見出し語及び当該見出し語の読みデータを入力し、前記見出し語、前記読みデータ及び対応付けデータを含む辞書を格納する辞書格納部と、
前記見出し語である漢字列を構成する１文字毎の単漢字をそれぞれ複製し、１文字の前記単漢字に対し複数の複製単漢字を生成する漢字複製部と、
前記見出し語を構成する複数の複製単漢字のそれぞれと前記読みデータを構成する１文字毎の読みとを対応付けた前記対応付けデータを生成する漢字及び読み対応付け部と、
前記辞書格納部から前記対応付けデータを読み出し、前記対応付けデータに含まれる前記複製単漢字を元の前記単漢字に復元し、前記見出し語のモノルビ付き漢字列を生成する漢字復元部と、を備え、
前記漢字及び読み対応付け部は、
前記辞書格納部に格納された前記辞書を用いて、前記見出し語を構成する複数の複製単漢字のそれぞれと前記読みデータを構成する１文字毎の読みとを対応させた組み合わせ毎に、前記複製単漢字と前記読みとが対応する程度を示す対応確率値を算出し、前記対応確率値に基づいて、前記対応付けデータを生成し、
前記辞書格納部は、
前記漢字及び読み対応付け部により生成された前記対応付けデータを格納する、ことを特徴とする読み推定装置。
【請求項２】
漢字列及びその読みデータから単漢字毎の読みを推定し、モノルビ付き漢字列を生成する読み推定装置において、
前記漢字列及び前記読みデータを入力し、前記漢字列を構成する１文字毎の単漢字をそれぞれ複製し、１文字の前記単漢字に対し複数の複製単漢字を生成し、前記漢字列を構成する複数の複製単漢字と前記読みデータを構成する１文字毎の読みとからなる初期対応付けデータを生成する初期化部と、
前記初期化部により生成された前記初期対応付けデータに含まれる前記複製単漢字と前記読みとを対応させた組み合わせ毎に、前記複製単漢字と前記読みとが対応する程度を示す対応確率値を算出し、前記対応確率値に基づいて、前記漢字列を構成する複数の複製単漢字のそれぞれと前記読みとを対応付けた対応付けデータを生成する対応付けデータ生成手段と、
前記対応付けデータ生成手段により生成された前記対応付けデータに含まれる前記複製単漢字を元の前記単漢字に復元し、前記漢字列のモノルビ付き漢字列を生成するモノルビ付き漢字列生成部と、
を備えたことを特徴とする読み推定装置。
【請求項３】
請求項１または２に記載の読み推定装置において、
前記漢字列を構成する１文字毎の単漢字をそれぞれ複製し、１文字の前記単漢字に対し２つの前記複製単漢字を生成する、ことを特徴とする読み推定装置。
【請求項４】
日本語文章テキストからモノルビ付き日本語文章テキストを生成するモノルビ付き日本語文章テキスト生成装置において、
前記日本語文章テキストから漢字列を抽出し、前記漢字列の読みデータを生成する漢字列抽出部と、
請求項１から３までのいずれか一項の読み推定装置により生成された対応付けデータが、その漢字列に対応して格納されたメモリと、
前記漢字列抽出部により抽出された前記漢字列に対応する前記対応付けデータを、前記メモリから読み出し、前記対応付けデータに含まれる複製単漢字を元の単漢字に復元し、モノルビ付き漢字列を生成する読み推定部と、
前記日本語文章テキストに含まれる前記漢字列を、前記読み推定部により生成された前記モノルビ付き漢字列に入れ換え、前記モノルビ付き日本語文章テキストを生成するテキスト生成部と、
を備えたことを特徴とするモノルビ付き日本語文章テキスト生成装置。
【請求項５】
日本語文章テキストを翻訳して手話ＣＧデータを生成し、前記手話ＣＧデータに、口の動きを表した口型ＣＧデータを合成する手話ＣＧ翻訳装置において、
前記日本語文章テキストから漢字列を抽出し、前記漢字列の読みデータを生成する漢字列抽出部と、
請求項１から４までのいずれか一項の読み推定装置により生成された対応付けデータが、その漢字列に対応して格納されたメモリと、
前記漢字列抽出部により抽出された前記漢字列に対応する前記対応付けデータを、前記メモリから読み出し、前記対応付けデータに含まれる複製単漢字を元の単漢字に復元、モノルビ付き漢字列を生成する読み推定部と、
前記読み推定部により生成された前記モノルビ付き漢字列を構成する複数の単漢字のそれぞれについて、当該単漢字に対応する前記口型ＣＧデータを生成する口型ＣＧデータ生成部と、
前記手話ＣＧデータに、前記口型ＣＧデータ生成部により生成された前記口型ＣＧデータを合成するＣＧ合成部と、
を備えたことを特徴とする手話ＣＧ翻訳装置。
【請求項６】
コンピュータを、請求項１から３までのいずれか一項に記載の読み推定装置として機能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、漢字の読みを推定する読み推定装置及びプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
漢字に付けるふりがなをルビという。ルビには、漢字１文字（単漢字）毎にふりがなを付けるモノルビと、漢字列全体に付けるグループルビとがある。例えば、固有名詞の漢字列「中央区」をモノルビで表すと、「中（チュウ）央（オウ）区（ク）」となり、グループルビで表すと、「中央区（チュウオウク）」となる。
【０００３】
従来、漢字にルビを自動的に付与するルビ自動付与手法が知られている。ルビ自動付与手法としては、グループルビに関するものが多いが（例えば、特許文献１，２及び非特許文献１，２を参照）、モノルビに関するものもある（例えば、特許文献３及び非特許文献３）。
【０００４】
非特許文献３のモノルビ自動付与手法は、漢字列及びその読みについて、機械学習により単漢字毎に自動的に対応付けを行うものである。そして、自動対応付け処理の後に、人手で作成した規則を用いて、その結果を修正するものである。
【０００５】
図８は、従来の自動対応付け処理を説明するフローチャートである。従来の自動対応付け処理を行う装置（読み推定装置）は、図８に示す処理にて、機械学習により、漢字列及びその読みについて単漢字毎に対応付けを行うことで、単漢字毎の読み（モノルビ）を推定する。
【０００６】
読み推定装置は、漢字列及びその読みデータを入力し（ステップＳ８０１）、漢字列を１文字毎の単漢字に分割すると共に、読みデータを１文字毎の読みに分割する（ステップＳ８０２）。
【０００７】
例えば、読み推定装置は、漢字列「中央」及びその読み「チュウオウ」を入力し、漢字列「中央」を「中」「央」に分割し、読み「チュウオウ」を「チュ」「ウ」「オ」「ウ」に分割する。
【０００８】
読み推定装置は、漢字列を構成する１文字毎の単漢字と、読みデータを構成する１文字毎の読みとを対応させた全ての組み合わせを生成し、機械学習により、組み合わせ毎の対応確率値を算出する（ステップＳ８０３）。
【０００９】
前記例では、読み推定装置は、漢字列「中央」及び読み「チュウオウ」について、「中：チュ」「中：ウ」「中：オ」「央：チュ」「央：ウ」「央：オ」の６通りの組み合わせを生成する。「：」は対応を示す。
【００１０】
そして、読み推定装置は、様々な漢字列及び読みについて、例えば機械学習としてＥＭアルゴリズムを適用し、組み合わせ毎の対応確率値を算出する。例えば、漢字列「中央」「中学」「中紀」及びそれらの読み「チュウオウ」「チュウガク」「チュウキ」について、組み合わせ毎の対応確率値は以下のようになる。
Ｐ（央｜ウ）＝0.748288、Ｐ（央｜オ）＝1.000000、Ｐ（学｜ウ）＝0.001401、
Ｐ（学｜ガ）＝1.000000、Ｐ（学｜ク）＝1.000000、Ｐ（紀｜ウ）＝0.250310、
Ｐ（紀｜キ）＝1.000000、Ｐ（中｜チュ）＝1.000000、
尚、その他の組み合わせの対応確率値は０である。
【００１１】
読み推定装置は、組み合わせ毎の対応確率値に基づいて、単漢字と読みとを対応付ける（ステップＳ８０４）。前記例では、読み推定装置は、漢字列「中央」及び読み「チュウオウ」（１文字毎の読み「チュ」「ウ1」「オ」「ウ2」）について、対応確率値の高いものから適用し、単漢字と読みとを対応付け「中：チュ」「央：ウ1」「央：オ」「央：ウ2」を特定する。「ウ1」は第１番目の「ウ」を示し、「ウ2」は第２番目の「ウ」を示す。
【００１２】
漢字列「中央」及び読み「チュウオウ」について、対応確率値が高いものから適用すると、以下のようになる。
Ｐ（中｜チュ）＝1.000000
Ｐ（央｜オ）＝1.000000
Ｐ（央｜ウ1）＝0.748288
Ｐ（央｜ウ2）＝0.748288
【００１３】
読み推定装置は、モノルビ付き漢字列を生成し、出力する（ステップＳ８０５）。前記例では、読み推定装置は、漢字列「中央」及び読み「チュウオウ」について、モノルビ付き漢字列「中（チュ）央（ウオウ）」を生成し、出力する。
【００１４】
このように、図８に示した従来技術の自動対応付け処理では、例えば、漢字列「中央」及び読み「チュウオウ」について、機械学習により単漢字と読みとの対応付けを行うと、モノルビ付き漢字列は、「中（チュ）央（ウオウ）」となる。
【００１５】
このような誤った対応付けがなされるのは、「中」の読みが「チュウ」だけでなく「ナカ」もあり、「央」の読みが「オウ」であることがほとんどであり、機械学習によれば、対応確率値がＰ（中｜ウ）＜Ｐ（央｜ウ）となるからである。この対応確率値は、漢字列「中央」及び読み「チュウオウ」について、単漢字「中」に読み「ウ」を対応付ける確率よりも、単漢字「央」に読み「ウ」を対応付ける確率の方が高いことを示している。つまり、読み「チュウオウ」のうちの第１番目の読み「ウ」は、単漢字「中」ではなく、単漢字「央」に対応付けられてしまう。
【００１６】
このような誤った対応付けがなされた後、人手で作成した規則を用いて、その結果が修正される。例えば、以下の規則ａが用いられる。
＜規則ａ＞
読み「チュ」は、１文字のみでは漢字と対応付けしないで、次の読みもその漢字に対応付ける。
【００１７】
「中（チュ）」は、単漢字「中」と１文字のみの読みとの対応付けとなるから、前記規則ａを用いることにより、次の読み「ウ」も単漢字「中」に対応付けられる。これにより、「中（チュ）」は「中（チュウ）」に修正される。
【００１８】
一方、読み「ウオウ」のうちの第１番目の読み「ウ」は、単漢字「中」に対応付けられたから、残りの読み「オウ」は、漢字「央」に対応付けられる。その結果、固有名詞の漢字列「中央」及び読み「チュウオウ」について、正しく対応付けられたモノルビ付き漢字列「中（チュウ）」「央（オウ）」が得られる。
【先行技術文献】
【特許文献】
【００１９】
【特許文献１】特開２０１５−１３８２７３号公報
【特許文献２】特開２００４−１５１８４７号公報
【特許文献３】特開平６−２７４４７５号公報
【非特許文献】
【００２０】
【非特許文献１】長野徹、森信介、西村雅史、「音声合成のための読みおよびアクセントの同時推定」、情報処理学会論文誌、No.47、Vol.6、pp.1793-1801、2006
【非特許文献２】羽鳥潤、鈴木久美、「機械翻訳手法に基づいた日本語の読み推定」、言語処理学会第１７回年次大会、pp.579-589、2011
【非特許文献３】宮崎太郎、加藤直人、「人名のモノルビ自動付与手法」、言語処理学会第１９回年次大会、pp.34-37、2013
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【００２１】
前述したとおり、従来のモノルビ自動付与手法は、漢字列及びその読みについて、機械学習により、単漢字と読みとの対応付けを行い、モノルビ付き漢字列を生成し、そして、人手で作成した規則を用いて、推定したモノルビ付き漢字列を修正する。
【００２２】
しかしながら、従来のモノルビ自動付与手法において、モノルビ付き漢字列の精度を上げるためには、多くの規則を用いる必要がある。規則は、予め人手で作成されるものであるから、手間がかかるという問題があった。
【００２３】
そこで、本発明は前記課題を解決するためになされたものであり、その目的は、人手で作成した規則を用いることなく、モノルビ付き漢字列を精度高く生成することが可能な読み推定装置及びプログラムを提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【００２４】
前記課題を解決するために、請求項１の読み推定装置は、見出し語及びその読みデータから単漢字毎の読みを推定し、モノルビ付き漢字列を生成する読み推定装置において、見出し語及び当該見出し語の読みデータを入力し、前記見出し語、前記読みデータ及び対応付けデータを含む辞書を格納する辞書格納部と、前記見出し語である漢字列を構成する１文字毎の単漢字をそれぞれ複製し、１文字の前記単漢字に対し複数の複製単漢字を生成する漢字複製部と、前記見出し語を構成する複数の複製単漢字のそれぞれと前記読みデータを構成する１文字毎の読みとを対応付けた前記対応付けデータを生成する漢字及び読み対応付け部と、前記辞書格納部から前記対応付けデータを読み出し、前記対応付けデータに含まれる前記複製単漢字を元の前記単漢字に復元し、前記見出し語のモノルビ付き漢字列を生成する漢字復元部と、を備え、前記漢字及び読み対応付け部が、前記辞書格納部に格納された前記辞書を用いて、前記見出し語を構成する複数の複製単漢字のそれぞれと前記読みデータを構成する１文字毎の読みとを対応させた組み合わせ毎に、前記複製単漢字と前記読みとが対応する程度を示す対応確率値を算出し、前記対応確率値に基づいて、前記対応付けデータを生成し、前記辞書格納部が、前記漢字及び読み対応付け部により生成された前記対応付けデータを格納する、ことを特徴とする。
【００２５】
また、請求項２の読み推定装置は、漢字列及びその読みデータから単漢字毎の読みを推定し、モノルビ付き漢字列を生成する読み推定装置において、前記漢字列及び前記読みデータを入力し、前記漢字列を構成する１文字毎の単漢字をそれぞれ複製し、１文字の前記単漢字に対し複数の複製単漢字を生成し、前記漢字列を構成する複数の複製単漢字と前記読みデータを構成する１文字毎の読みとからなる初期対応付けデータを生成する初期化部と、前記初期化部により生成された前記初期対応付けデータに含まれる前記複製単漢字と前記読みとを対応させた組み合わせ毎に、前記複製単漢字と前記読みとが対応する程度を示す対応確率値を算出し、前記対応確率値に基づいて、前記漢字列を構成する複数の複製単漢字のそれぞれと前記読みとを対応付けた対応付けデータを生成する対応付けデータ生成手段と、前記対応付けデータ生成手段により生成された前記対応付けデータに含まれる前記複製単漢字を元の前記単漢字に復元し、前記漢字列のモノルビ付き漢字列を生成するモノルビ付き漢字列生成部と、を備えたことを特徴とする。
【００２６】
また、請求項３の読み推定装置は、請求項１または２に記載の読み推定装置において、前記漢字列を構成する１文字毎の単漢字をそれぞれ複製し、１文字の前記単漢字に対し２つの前記複製単漢字を生成する、ことを特徴とする。
【００２７】
さらに、請求項４のモノルビ付き日本語文章テキスト生成装置は、日本語文章テキストからモノルビ付き日本語文章テキストを生成するモノルビ付き日本語文章テキスト生成装置において、前記日本語文章テキストから漢字列を抽出し、前記漢字列の読みデータを生成する漢字列抽出部と、請求項１から３までのいずれか一項の読み推定装置により生成された対応付けデータが、その漢字列に対応して格納されたメモリと、前記漢字列抽出部により抽出された前記漢字列に対応する前記対応付けデータを、前記メモリから読み出し、前記対応付けデータに含まれる複製単漢字を元の単漢字に復元し、モノルビ付き漢字列を生成する読み推定部と、前記日本語文章テキストに含まれる前記漢字列を、前記読み推定部により生成された前記モノルビ付き漢字列に入れ換え、前記モノルビ付き日本語文章テキストを生成するテキスト生成部と、を備えたことを特徴とする。
【００２８】
さらに、請求項５の手話ＣＧ翻訳装置は、日本語文章テキストを翻訳して手話ＣＧデータを生成し、前記手話ＣＧデータに、口の動きを表した口型ＣＧデータを合成する手話ＣＧ翻訳装置において、前記日本語文章テキストから漢字列を抽出し、前記漢字列の読みデータを生成する漢字列抽出部と、請求項１から４までのいずれか一項の読み推定装置により生成された対応付けデータが、その漢字列に対応して格納されたメモリと、前記漢字列抽出部により抽出された前記漢字列に対応する前記対応付けデータを、前記メモリから読み出し、前記対応付けデータに含まれる複製単漢字を元の単漢字に復元、モノルビ付き漢字列を生成する読み推定部と、前記読み推定部により生成された前記モノルビ付き漢字列を構成する複数の単漢字のそれぞれについて、当該単漢字に対応する前記口型ＣＧデータを生成する口型ＣＧデータ生成部と、前記手話ＣＧデータに、前記口型ＣＧデータ生成部により生成された前記口型ＣＧデータを合成するＣＧ合成部と、を備えたことを特徴とする。
【００２９】
さらに、請求項６のプログラムは、コンピュータを、請求項１から３までのいずれか一項に記載の読み推定装置として機能させることを特徴とする。
【発明の効果】
【００３０】
以上のように、本発明によれば、人手で作成した規則を用いることなく、モノルビ付き漢字列を精度高く生成することが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【００３１】
【図１】実施例１の読み推定装置の構成例を示すブロック図である。
【図２】実施例１の読み推定装置の処理例を示すフローチャートである。
【図３】固有名詞辞書を説明する図である。
【図４】実施例２の読み推定装置の構成例を示すブロック図である。
【図５】実施例２の読み推定装置の処理例を示すフローチャートである。
【図６】モノルビ付き日本語文章テキスト生成装置の構成例を示すブロック図である。
【図７】手話ＣＧ翻訳装置の構成例を示すブロック図である。
【図８】従来の自動対応付け処理を説明するフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００３２】
以下、本発明を実施するための形態について図面を用いて詳細に説明する。
〔概要〕
まず、本発明の概要について、漢字列「中央区」及びその読みデータ「チュウオウク」から、モノルビ付き漢字列「中（チュウ）」「央（オウ）」「区（ク）」を生成する例を挙げて説明する。
【００３３】
本発明の実施形態による読み推定装置は、まず、従来技術と同様に、漢字列「中央」を単漢字「中」「央」「区」に分割し、読みデータ「チュウオウク」を読み「チュ」「ウ」「オ」「ウ」「ク」に分割する。
【００３４】
読み推定装置は、単漢字「中」「央」「区」の１文字を２文字に複製し、添え字の記号「Ｂ」「Ｅ」を付加する。これにより、以下のとおり、単漢字「中」から「中Ｂ」「中Ｅ」（「中Ｂ／中Ｅ」）が生成され、単漢字「央」から「央Ｂ」「央Ｅ」（「央Ｂ／央Ｅ」）が生成され、単漢字「区」から「区Ｂ」「区Ｅ」（「区Ｂ／区Ｅ」）が生成される。
「中」→「中Ｂ／中Ｅ」
「央」→「央Ｂ／央Ｅ」
「区」→「区Ｂ／区Ｅ」
【００３５】
ここで、複製後の２文字の切れ目を／とする。「Ｂ」は初め（Ｂｅｇｉｎ）を意味し、「Ｅ」は終わり（Ｅｎｄ）を意味する。また、単漢字が複製され記号が付加された単漢字「中Ｂ」「中Ｅ」・・・を、複製単漢字という。
【００３６】
読み推定装置は、複製単漢字列「中Ｂ／中Ｅ／央Ｂ／央Ｅ／区Ｂ／区Ｅ」及び読みデータ「チュウオウク」について、漢字列を構成する複数の複製単漢字のそれぞれと読みデータを構成する１文字毎の読みとを対応させた全ての組み合わせを生成する。そして、読み推定装置は、様々な漢字列及び読みデータを用いて、機械学習により、組み合わせ毎に、複製単漢字と読みとが対応する程度を示す対応確率値を算出する。
【００３７】
これにより、例えば「中（チュウ）」の「ウ」は、単漢字「中」の読みの最後に位置し、単漢字「央」の先頭に位置しないように表現することが可能となる。つまり、機械学習により算出される対応確率値は、Ｐ（中Ｅ｜ウ）＞Ｐ（央Ｂ｜ウ）となる。
【００３８】
この対応確率値は、漢字列「中央区」及び読み「チュウオウク」について、複製単漢字「中Ｅ」に読み「ウ」を対応付ける確率の方が、複製単漢字「央Ｂ」に読み「ウ」を対応付ける確率よりも高いことを示している。つまり、後述するように、読み「チュウオウク」のうちの第１番目の読み「ウ」は、単漢字「央」ではなく、単漢字「中」に対応付けられる。
【００３９】
読み推定装置は、組み合わせ毎の対応確率値に基づいて、複製単漢字と読みとを対応付け、対応付けデータを生成する。これにより、対応確率値の大きいものを適用すると、複製単漢字と読みとの対応付けの組み合わせを示す対応付けデータは、「中Ｂ：チュ」「中Ｅ：ウ」「央Ｂ：オ」「央Ｅ：ウ」「区Ｂ：ク」「区Ｅ：φ」となる。ここで、「φ」は対応付けがないことを表す。
【００４０】
読み推定装置は、対応付けデータから記号Ｂ，Ｅを取り除き、元の１文字の単漢字に復元することで、正しく対応付けたモノルビ付き漢字列「中（チュウ）」「央（オウ）」「区（ク）」を生成する。
【００４１】
このように、漢字列とその読みデータから単漢字と読みとを自動的に対応付けする際に、単漢字に対してその順序を明示して複製した文字列を生成し、その文字列とその読みとを自動アライメントするようにした。これにより、人手で作成した規則を用いることなく、モノルビ付き漢字列を精度高く生成することが可能となる。
【００４２】
尚、読み推定装置は、単漢字の１文字を２文字に複製し、２つの複製単漢字を生成するようにしたが、漢字の１文字を３文字以上に複製し、３つ以上の複製単漢字を生成するようにしてもよい。しかし、一般には、単漢字は２文字で読まれることが多い。したがって、単漢字の１文字を２文字に複製し、２つの複製単漢字を生成することにより、単漢字中の読みの位置を一層正しく表現することができる。
【００４３】
〔読み推定装置／実施例１〕
次に、本発明の第１の実施形態（実施例１）による読み推定装置について説明する。図１は、実施例１の読み推定装置の構成例を示すブロック図である。この読み推定装置１−１は、日本語辞書格納部１０、漢字複製部１１、固有名詞辞書格納部１２、漢字及び読み対応付け部１３、及び漢字復元部１４を備えている。
【００４４】
日本語辞書格納部１０は、日本語辞書の見出し語及びその読みデータを入力し、これらを格納する。また、日本語辞書格納部１０は、漢字複製部１１から見出し語を構成する複製単漢字を入力し、見出し語を構成する複製単漢字及び読みデータを構成する１文字毎の読みからなる初期対応付けデータを生成して格納する。さらに、日本語辞書格納部１０は、漢字及び読み対応付け部１３から複製単漢字対応付けデータを入力して格納する。
【００４５】
漢字複製部１１は、日本語辞書格納部１０から見出し語を構成する１文字毎の単漢字をそれぞれ入力し、単漢字を順序付けして複製し、複製単漢字を生成する。そして、漢字複製部１１は、複製単漢字を日本語辞書格納部１０に出力する。固有名詞辞書格納部１２について同様である。
【００４６】
固有名詞辞書格納部１２は、固有名詞辞書の見出し語及びその読みデータを入力し、これらを格納する。また、固有名詞辞書格納部１２は、漢字複製部１１から見出し語を構成する複製単漢字を入力し、見出し語を構成する複製単漢字及び読みデータを構成する１文字毎の読みからなる初期対応付けデータを生成して格納する。さらに、固有名詞辞書格納部１２は、漢字及び読み対応付け部１３から複製単漢字対応付けデータを入力して格納する。
【００４７】
漢字及び読み対応付け部１３は、日本語辞書格納部１０及び固有名詞辞書格納部１２から初期対応付けデータを読み出す。そして、漢字及び読み対応付け部１３は、初期対応付けデータに含まれる複製単漢字と読みとの対応付けを行い、複製単漢字対応付けデータを生成する。そして、漢字及び読み対応付け部１３は、複製単漢字対応付けデータを、対応する初期対応付けデータを読み出した日本語辞書格納部１０または固有名詞辞書格納部１２に出力する。
【００４８】
漢字復元部１４は、固有名詞辞書格納部１２から複製単漢字対応付けデータを読み出し、複製単漢字を元の単漢字に復元し、固有名詞のモノルビ付き見出し語を生成し、出力する。
【００４９】
図２は、実施例１の読み推定装置１−１の処理例を示すフローチャートである。読み推定装置１−１は、日本語辞書の見出し語及びその読みデータを入力し、日本語辞書の初期設定を行い、初期対応付けデータを生成する（ステップＳ２０１）。読み推定装置１−１は、入力した全ての見出し語及びその読みデータに対し初期設定を行い、見出し語及びその読みデータ毎に初期対応付けデータを生成する。
【００５０】
例えば、日本語辞書格納部１０は、日本語辞書の見出し語「圏央」及びその読みデータ「ケンオウ」を入力し、これらをメモリに格納する。日本語辞書格納部１０は、見出し語「圏央」を１文字単位の単漢字「圏」「央」に分割すると共に、読みデータ「ケンオウ」を１文字毎の読み「ケ」「ン」「オ」「ウ」に分割する。そして、日本語辞書格納部１０は、見出し語「圏央」を構成する単漢字「圏」「央」を漢字複製部１１に出力する。
【００５１】
漢字複製部１１は、日本語辞書格納部１０から見出し語「圏央」を構成する単漢字「圏」「央」を入力し、単漢字「圏」「央」を順序付けして１文字を２文字に複製し、添え字「Ｂ」「Ｅ」を付加して複製単漢字「圏Ｂ／圏Ｅ」「央Ｂ／央Ｅ」を生成する。そして、漢字複製部１１は、見出し語「圏央」を構成する複製単漢字「圏Ｂ／圏Ｅ」「央Ｂ／央Ｅ」を日本語辞書格納部１０に出力する。
【００５２】
日本語辞書格納部１０は、漢字複製部１１から見出し語「圏央」を構成する複製単漢字「圏Ｂ／圏Ｅ」「央Ｂ／央Ｅ」を入力する。そして、日本語辞書格納部１０は、見出し語「圏央」を構成する複製単漢字「圏Ｂ／圏Ｅ」「央Ｂ／央Ｅ」及び読みデータ「ケンオウ」を構成する１文字毎の読み「ケ／ン／オ／ウ」からなる初期対応付けデータを生成してメモリに格納する。この場合の初期対応付けデータは、「圏Ｂ／圏Ｅ／央Ｂ／央Ｅ」「ケ／ン／オ／ウ」となる。
【００５３】
読み推定装置１−１は、ステップＳ２０１において、日本語辞書の様々な見出し語及びその読みデータを入力し、入力した見出し語及びその読みデータ毎に初期対応付けデータを生成し、日本語辞書の一部として格納する。
【００５４】
読み推定装置１−１は、ステップＳ２０１から移行して、固有名詞辞書の見出し語及びその読みデータを入力し、固有名詞辞書の初期設定を行い、初期対応付けデータを生成する（ステップＳ２０２）。読み推定装置１−１は、入力した全ての見出し語及びその読みデータに対し初期設定を行い、見出し語及びその読みデータ毎に初期対応付けデータを生成する。
【００５５】
例えば、固有名詞辞書格納部１２は、固有名詞辞書の見出し語「中央」及びその読みデータ「チュウオウ」を入力し、これらをメモリに格納する。固有名詞辞書格納部１２は、日本語辞書格納部１０と同様に、見出し語「中央」を単漢字「中」「央」に分割すると共に、読みデータ「チュウオウ」を１文字毎の読み「チュ」「ウ」「オ」「ウ」に分割する。漢字複製部１１は、単漢字「中」「央」を順序付けして複製し、複製単漢字「中Ｂ／中Ｅ」「央Ｂ／央Ｅ」を生成する。
【００５６】
ここで、１文字毎の読みには、例えば「チュウオウ」の「チュ」、「キュウシュウ」の「キュ」「シュ」等のような捩れる音である拗音の読み、「ホッキ」の「ホッ」、「サッキ」の「サッ」のような詰まる音である促音の読みが含まれる。また、「ジャッキ」の「ジャッ」のような拗音及び促音も含まれる。つまり、読み「チュ」「キュ」「シュ」「ホッ」「サッ」「ジャッ」は、１文字の読みとして扱われる。
【００５７】
固有名詞辞書格納部１２は、日本語辞書格納部１０と同様に、見出し語「中央」を構成する複製単漢字「中Ｂ／中Ｅ」「央Ｂ／央Ｅ」及び読みデータ「チュウオウ」を構成する１文字毎の読み「チュ／ウ／オ／ウ」からなる初期対応付けデータを生成する。そして、固有名詞辞書格納部１２は、初期対応付けデータをメモリに格納する。この場合の初期対応付けデータは、「中Ｂ／中Ｅ／央Ｂ／央Ｅ」「チュ／ウ／オ／ウ」となる。
【００５８】
読み推定装置１−１は、ステップＳ２０２において、固有名詞辞書の様々な見出し語及びその読みデータを入力し、入力した見出し語及びその読みデータ毎に初期対応付けデータを生成し、固有名詞辞書の一部として格納する。
【００５９】
図３は、固有名詞辞書格納部１２によりメモリに格納される固有名詞辞書を説明する図である。固有名詞辞書は、見出し語、読み及び対応付けデータにより構成される。前記例では、固有名詞辞書には、見出し語「中央」、読み「チュウオウ」、及び対応付けデータ（ステップＳ２０２においては初期対応付けデータ）「中Ｂ／中Ｅ／央Ｂ／央Ｅ」「チュ／ウ／オ／ウ」が格納される。
【００６０】
日本語辞書格納部１０によりメモリに格納される日本語辞書も、図３に示した固有名詞辞書と同様のデータ構成である。日本語辞書には、見出し語「圏央」、読み「ケンオウ」、及び対応付けデータ（ステップＳ２０１においては初期対応付けデータ）「圏Ｂ／圏Ｅ／央Ｂ／央Ｅ」「ケ／ン／オ／ウ」が格納される。
【００６１】
図２に戻って、読み推定装置１−１は、ステップＳ２０２から移行して、日本語辞書格納部１０に格納された日本語辞書及び固有名詞辞書格納部１２に格納された固有名詞辞書を用いて、初期対応付けデータについての見出し語を構成する複製単漢字と読みとの対応付けを行う。そして、読み推定装置１−１は、複製単漢字対応付けデータを生成する（ステップＳ２０３）。
【００６２】
具体的には、読み推定装置１−１は、日本語辞書及び固有名詞辞書に含まれる全ての初期対応付けデータを用いて、全ての初期対応付けデータについての複製単漢字及び読みの組み合わせ毎に対応確率値を算出する。そして、読み推定装置１−１は、対応確率値に基づいて、見出し語を構成する複製単漢字と読みとの対応付けを行い、見出し語及びその読みデータ毎に複製単漢字対応付けデータを生成する。
【００６３】
前記例では、日本語辞書格納部１０は、メモリから初期対応付けデータ「圏Ｂ／圏Ｅ／央Ｂ／央Ｅ」「ケ／ン／オ／ウ」等の様々な初期対応付けデータを読み出し、漢字及び読み対応付け部１３に出力する。また、固有名詞辞書格納部１２は、メモリから初期対応付けデータを読み出し、漢字及び読み対応付け部１３に出力する。
【００６４】
漢字及び読み対応付け部１３は、日本語辞書格納部１０から日本語辞書の初期対応付けデータ「圏Ｂ／圏Ｅ／央Ｂ／央Ｅ」「ケ／ン／オ／ウ」等を入力する。また、漢字及び読み対応付け部１３は、固有名詞辞書格納部１２から固有名詞辞書の初期対応付けデータ「中Ｂ／中Ｅ／央Ｂ／央Ｅ」「チュ／ウ／オ／ウ」等を入力する。
【００６５】
漢字及び読み対応付け部１３は、初期対応付けデータに含まれる複製単漢字と１文字毎の読みとを対応させた組み合わせを生成する。そして、漢字及び読み対応付け部１３は、例えば機械学習としてＥＭアルゴリズムを適用し、組み合わせ毎の対応確率値を算出する。例えば、初期対応付けデータ「圏Ｂ／圏Ｅ／央Ｂ／央Ｅ」「ケ／ン／オ／ウ」の組み合わせは、「圏Ｂ：ケ」「圏Ｂ：ン」・・・「圏Ｅ：ケ」「圏Ｅ：ン」・・・「央Ｂ：ケ」「央Ｂ：ン」・・・「央Ｅ：ケ」「央Ｅ：ン」・・・となる。また、初期対応付けデータ「中Ｂ／中Ｅ／央Ｂ／央Ｅ」「チュ／ウ／オ／ウ」の組み合わせは、「中Ｂ：チュ」「中Ｂ：ウ」・・・「中Ｅ：チュ」「中Ｅ：ウ」・・・「央Ｂ：チュ」「央Ｂ：ウ」・・・「央Ｅ：チュ」「央Ｅ：ウ」・・・となる。
【００６６】
漢字及び読み対応付け部１３は、組み合わせ毎の対応確率値を日本語辞書格納部１０及び固有名詞辞書格納部１２に出力する。日本語辞書格納部１０及び固有名詞辞書格納部１２は、組み合わせ毎の対応確率値を機械学習データとして格納する。
【００６７】
漢字及び読み対応付け部１３は、組み合わせ毎の対応確率値に基づいて、初期対応付けデータについての複製単漢字と読みとを対応付け、対応付けデータを生成する。前記例の初期対応付けデータ「圏Ｂ／圏Ｅ／央Ｂ／央Ｅ」「ケ／ン／オ／ウ」について対応確率値の大きいものを適用すると、複製単漢字と読みとの対応付けデータ（複製単漢字対応付けデータ）は、「圏Ｂ（ケ）圏Ｅ（ン）央Ｂ（オ）央Ｅ（ウ）」となる。
【００６８】
漢字及び読み対応付け部１３は、複製単漢字対応付けデータ「圏Ｂ（ケ）圏Ｅ（ン）央Ｂ（オ）央Ｅ（ウ）」を日本語辞書格納部１０に出力する。日本語辞書格納部１０は、漢字及び読み対応付け部１３から複製単漢字対応付けデータ「圏Ｂ（ケ）圏Ｅ（ン）央Ｂ（オ）央Ｅ（ウ）」を入力し、これをメモリに格納する。
【００６９】
同様に、漢字及び読み対応付け部１３は、固有名詞辞書格納部１２から入力した固有名詞辞書の初期対応付けデータ「中Ｂ／中Ｅ／央Ｂ／央Ｅ」「チュ／ウ／オ／ウ」について、複製単漢字対応付けデータ「中Ｂ（チュ）中Ｅ（ウ）央Ｂ（オ）央Ｅ（ウ）」を生成する。
【００７０】
漢字及び読み対応付け部１３は、複製単漢字対応付けデータ「中Ｂ（チュ）中Ｅ（ウ）央Ｂ（オ）央Ｅ（ウ）」を固有名詞辞書格納部１２に出力する。固有名詞辞書格納部１２は、漢字及び読み対応付け部１３から複製単漢字対応付けデータ「中Ｂ（チュ）中Ｅ（ウ）央Ｂ（オ）央Ｅ（ウ）」を入力し、これをメモリに格納する。
【００７１】
図３を参照して、固有名詞辞書には、対応付けデータとして、初期対応付けデータ「中Ｂ／中Ｅ／央Ｂ／央Ｅ」「チュ／ウ／オ／ウ」と共に、複製単漢字対応付けデータ「中Ｂ（チュ）中Ｅ（ウ）央Ｂ（オ）央Ｅ（ウ）」が格納される。
【００７２】
図２に戻って、読み推定装置１−１は、ステップＳ２０３から移行して、固有名詞辞書の見出し語を復元し（ステップＳ２０４）、固有名詞のモノルビ付き見出し語を生成し、出力する（ステップＳ２０５）。読み推定装置１−１は、入力した全ての見出し語及びその読みデータに対し見出し語の復元を行い、見出し語及びその読みデータ毎に、固有名詞のモノルビ付き見出し語を生成して出力する。
【００７３】
前記例では、固有名詞辞書格納部１２は、メモリから複製単漢字対応付けデータ「中Ｂ（チュ）中Ｅ（ウ）央Ｂ（オ）央Ｅ（ウ）」を読み出して漢字復元部１４に出力する。
【００７４】
漢字復元部１４は、固有名詞辞書格納部１２から複製単漢字対応付けデータ「中Ｂ（チュ）中Ｅ（ウ）央Ｂ（オ）央Ｅ（ウ）」を入力する。そして、漢字復元部１４は、複製単漢字対応付けデータ「中Ｂ（チュ）中Ｅ（ウ）央Ｂ（オ）央Ｅ（ウ）」から記号Ｂ，Ｅを取り除き、図３に示すように、対応付けデータ「中（チュ）中（ウ）央（オ）央（ウ）」を生成する。
【００７５】
漢字復元部１４は、対応付けデータ「中（チュ）中（ウ）央（オ）央（ウ）」から元の見出し語を構成する１文字毎の単漢字に復元し、図３に示すように、正しく対応付けたモノルビ付き見出し語「中（チュウ）」「央（オウ）」を生成する。
【００７６】
尚、読み推定装置１−１は、新たな漢字列及び読みデータを入力する毎に、対応確率値を算出し、日本語辞書及び固有名詞辞書に含まれる漢字列、読みデータ、初期対応付けデータ及び複製単漢字対応付けデータ、並びに対応確率値を更新するようにしてもよい。
【００７７】
以上のように、実施例１の読み推定装置１−１によれば、漢字複製部１１は、見出し語を構成する１文字毎の単漢字を順序付けして複製し、複製単漢字を生成する。日本語辞書格納部１０は、日本語辞書の見出し語及びその読みデータについて、見出し語を構成する複製単漢字及び読みデータを構成する１文字毎の読みからなる初期対応付けデータを生成して格納する。固有名詞辞書格納部１２も同様に、固有名詞辞書の見出し語及びその読みデータについて、初期対応付けデータを生成して格納する。
【００７８】
漢字及び読み対応付け部１３は、日本語辞書格納部１０及び固有名詞辞書格納部１２の
日本語辞書及び固有名詞辞書に含まれる全ての初期対応付けデータを用いて、複製単漢字及び読みの組み合わせ毎に対応確率値を算出し、対応確率値に基づいて、初期対応付けデータに含まれる見出し語を構成する複製単漢字と読みとの対応付けを行い、見出し語及びその読みデータ毎に複製単漢字対応付けデータを生成する。日本語辞書格納部１０及び固有名詞辞書格納部１２は、複製単漢字対応付けデータを格納する。
【００７９】
漢字復元部１４は、固有名詞辞書格納部１２から複製単漢字対応付けデータを読み出し、複製単漢字を元の単漢字に戻し、固有名詞のモノルビ付き見出し語を生成し、出力する。
【００８０】
これにより、モノルビ付き見出し語（漢字列）を生成する際に、人手で作成した規則を用いる必要がない。また、複製単漢字を用いて単漢字と読みとの対応付けを行うようにしたから、単漢字（例えば「中」）の読み（「チュウ」）について、１文字の読みの位置（例えば「ウ」の場合は最後の位置）を考慮した対応確率値を得ることができる。つまり、漢字列を構成する複数の単漢字について、１文字の読みが単漢字に正しく位置するように、単漢字と読みとを対応付けすることができる。例えば、漢字列「中央」について、「中（チュウ）」の「ウ」が、単漢字「中」の読みの最後に位置し、単漢字「央」の先頭に位置しないようにすることができる。したがって、モノルビ付き漢字列を精度高く生成することが可能となる。
【００８１】
〔読み推定装置／実施例２〕
次に、本発明の第２の実施形態（実施例２）による読み推定装置について説明する。実施例２の読み推定装置は、実施例１の読み推定装置１−１を機能的に表した装置であり、その処理は実質的に同じである。
【００８２】
図４は、実施例２の読み推定装置の構成例を示すブロック図であり、図５は、実施例２の読み推定装置の処理例を示すフローチャートである。この読み推定装置１−２は、初期化部２０、対応付けデータ生成部２１及びモノルビ付き漢字列生成部２２を備えている。読み推定装置１−２は、漢字列及びその読みデータを入力し、モノルビ付き漢字列を生成して出力する。
【００８３】
初期化部２０は、漢字列及び読み分割手段２３、漢字複製手段２４及び初期化手段２５を備えている。漢字列及び読み分割手段２３は、漢字列及びその読みデータを入力し（ステップＳ５０１）、漢字列を１文字単位の単漢字に分割すると共に、読みデータを１文字単位の読みに分割する（ステップＳ５０２）。例えば、漢字列「中央」は、単漢字「中」「央」に分割され、読みデータ「チュウオウ」は、読み「チュ」「ウ」「オ」「ウ」に分割される。
【００８４】
漢字複製手段２４は、漢字列及び読み分割手段２３による分割された１文字の単漢字を順序付けして２文字に複製し、添え字の記号「Ｂ」「Ｅ」を付加して複製単漢字を生成する（ステップＳ５０３）。例えば、単漢字「中」から複製単漢字「中Ｂ」「中Ｅ」が生成され、単漢字「央」から複製単漢字「央Ｂ」「央Ｅ」が生成される。
【００８５】
初期化手段２５は、漢字列を構成する複製単漢字及び読みデータを構成する１文字毎の読みからなる初期対応付けデータを生成する（ステップＳ５０４）。例えば、図３に示したように、初期対応付けデータ「中Ｂ／中Ｅ／央Ｂ／央Ｅ」「チュ／ウ／オ／ウ」が生成される。
【００８６】
対応付けデータ生成部２１は、組み合わせ生成手段２６、確率算出手段２７、辞書２８及び複製単漢字対応付けデータ生成手段２９を備えている。対応付けデータ生成部２１は、初期化部２０から漢字列、読みデータ及び初期対応付けデータを入力し、これらを辞書２８に格納する。
【００８７】
組み合わせ生成手段２６は、初期対応付けデータに含まれる複製単漢字と１文字毎の読みとを対応させた組み合わせを生成する（ステップＳ５０５）。例えば、初期対応付けデータ「中Ｂ／中Ｅ／央Ｂ／央Ｅ」「チュ／ウ／オ／ウ」について、組み合わせ「中Ｂ：チュ」「中Ｂ：ウ」・・・「中Ｅ：チュ」「中Ｅ：ウ」・・・「央Ｂ：チュ」「央Ｂ：ウ」・・・「央Ｅ：チュ」「央Ｅ：ウ」・・・が生成される。
【００８８】
確率算出手段２７は、辞書２８に格納された全ての初期対応付けデータを用いて、機械学習として例えばＥＭアルゴリズムを適用し、全ての複製単漢字及び読みの組み合わせ毎に、対応確率値を算出する（ステップＳ５０６）。そして、確率算出手段２７は、複製単漢字及び読みの組み合わせ毎の対応確率値を機械学習データとして、辞書２８に格納する。
【００８９】
例えば、漢字列「中央」及び読みデータ「チュウオウ」の初期対応付けデータ「中Ｂ／中Ｅ／央Ｂ／央Ｅ」「チュ／ウ／オ／ウ」、漢字列「中学」及び読みデータ「チュウガク」の初期対応付けデータ「中Ｂ／中Ｅ／学Ｂ／学Ｅ」「チュ／ウ／ガ／ク」、漢字列「央紀」及び読みデータ「オウキ」の初期対応付けデータ「央Ｂ／央Ｅ／紀Ｂ／紀Ｅ」「オ／ウ／キ」を用いて、ＥＭアルゴリズムを適用し、以下のとおり、組み合わせ毎の対応確率値が算出される。
Ｐ（央Ｂ｜オ）＝0.998849、Ｐ（央Ｅ｜ウ）＝0.555835、Ｐ（央Ｅ｜キ）＝0.029560
Ｐ（学Ｂ｜ガ）＝0.406560、Ｐ（学Ｂ｜ク）＝0.406560、Ｐ（学Ｅ｜ガ）＝0.406560
Ｐ（学Ｅ｜ク）＝0.406560、Ｐ（紀Ｂ｜キ）＝0.485220、Ｐ（紀Ｅ｜キ）＝0.485220
Ｐ（中Ｂ｜チュ）＝1.000000、Ｐ（中Ｅ｜ウ）＝0.440979、Ｐ（中Ｅ｜ガ）＝0.186880
Ｐ（中Ｅ｜ク）＝0.186880
尚、その他の組み合わせの対応確率値は０である。
【００９０】
複製単漢字対応付けデータ生成手段２９は、確率算出手段２７から組み合わせ毎の対応確率値を入力するか、または辞書２８から組み合わせ毎の対応確率値を読み出す。そして、複製単漢字対応付けデータ生成手段２９は、対応確率値が高いものから適用し、各読みについて対応確率値の最も高い複製単漢字と読みとの対応付けデータである複数単漢字対応付けデータを生成する（ステップＳ５０７）。そして、複製単漢字対応付けデータ生成手段２９は、複数単漢字対応付けデータを辞書２８に格納する。
【００９１】
例えば、漢字列「中央」及び読みデータ「チュウオウ」について、組み合わせ毎の対応確率値が高いものから適用すると、以下のとおりとなり、図３に示したように、複製単漢字対応付けデータ「中Ｂ（チュ）中Ｅ（ウ）央Ｂ（オ）央Ｅ（ウ）」が生成される。
Ｐ（中Ｂ｜チュ）＝1.000000
Ｐ（央Ｂ｜オ）＝0.998849
Ｐ（央Ｅ｜ウ）＝0.555835
Ｐ（中Ｅ｜ウ）＝0.440979
【００９２】
尚、辞書２８には、漢字列、読みデータ、初期対応付けデータ及び複製単漢字対応付けデータが格納され、また、全ての複製単漢字及び読みの組み合わせ毎の対応確率値が格納される。
【００９３】
モノルビ付き漢字列生成部２２は、対応付けデータ生成部２１の辞書２８から複製単漢字対応付けデータを読み出し、複製単漢字対応付けデータから記号Ｂ，Ｅを取り除き、元の単漢字に復元する（ステップＳ５０８）。そして、モノルビ付き漢字列生成部２２は、モノルビ付き漢字列を生成し、出力する（ステップＳ５０９）。例えば、複製単漢字対応付けデータ「中Ｂ（チュ）中Ｅ（ウ）央Ｂ（オ）央Ｅ（ウ）」から記号Ｂ，Ｅが取り除かれ、モノルビ付き漢字列「中（チュウ）」「央（オウ）」が生成される。
【００９４】
尚、読み推定装置１−２は、新たな漢字列及び読みデータを入力する毎に、対応確率値を算出し、辞書２８を更新するようにしてもよい。
【００９５】
以上のように、実施例２の読み推定装置１−２によれば、初期化部２０は、漢字列及びその読みデータを入力し、漢字列を単漢字に、読みデータを１文字単位の読みにそれぞれ分割し、単漢字を順序付けして複製単漢字を生成し、漢字列を構成する複製単漢字及び読みデータを構成する１文字毎の読みからなる初期対応付けデータを生成する。
【００９６】
対応付けデータ生成部２１は、初期対応付けデータに含まれる複製単漢字及び読みの組み合わせ毎に、全ての初期対応付けデータを用いて、ＥＭアルゴリズムにより対応確率値を算出する。そして、対応付けデータ生成部２１は、対応確率値に基づいて、複製単漢字と読みとの対応付けデータである複数単漢字対応付けデータを生成する。
【００９７】
モノルビ付き漢字列生成部２２は、複製単漢字対応付けデータに含まれる複製単漢字を元の単漢字に復元し、モノルビ付き漢字列を生成する。
【００９８】
これにより、実施例１の読み推定装置１−１と同様に、人手で作成した規則を用いることなく、モノルビ付き漢字列を精度高く生成することが可能となる。
【００９９】
〔モノルビ付き日本語文章テキスト生成装置〕
次に、図１に示した読み推定装置１−１及び図４に示した読み推定装置１−２の機能を利用した例として、モノルビ付き日本語文章テキスト生成装置について説明する。図６は、モノルビ付き日本語文章テキスト生成装置の構成例を示すブロック図である。このモノルビ付き日本語文章テキスト生成装置２は、漢字列抽出部３０、読み推定部３１及びテキスト生成部３２を備えている。
【０１００】
モノルビ付き日本語文章テキスト生成装置２は、日本語文章テキストから漢字列を抽出し、漢字列を構成する複製単漢字の読みを推定してモノルビ付き漢字列を生成し、モノルビ付き日本語文章テキストを生成する。例えば、日本語文章テキスト「私達は、石川県にいます。」に対し、モノルビ付き日本語文章テキスト「私（ワタシ）達（タチ）は、石（イシ）川（カワ）県（ケン）にいます。」が生成される。
【０１０１】
漢字列抽出部３０は、モノルビ付与の対象である日本語文章テキストを入力し、日本語文章テキストを構成する文字列から漢字列を抽出し、図示しない日本語辞書を用いて、抽出した漢字列の読みデータを生成する。そして、漢字列抽出部３０は、漢字列及びその読みデータを読み推定部３１に出力する。前記例では、日本語文章テキスト「私達は、石川県にいます。」から漢字列「私達」「石川県」が抽出され、それらの読みデータ「ワタシタチ」「イシカワケン」が生成される。
【０１０２】
読み推定部３１は、図１に示した固有名詞辞書または図４に示した辞書２８が格納されたメモリ（図６には図示せず）を備えている。読み推定部３１は、漢字列抽出部３０から漢字列及びその読みデータを入力し、メモリから、漢字列及びその読みデータに対応する複製単漢字対応付けデータを読み出す。そして、読み推定部３１は、図１に示した漢字復元部１４または図４に示したモノルビ付き漢字列生成部２２と同じ処理にて、複製単漢字対応付けデータの複製単漢字を元の単漢字に復元し、モノルビ付き漢字列を生成する。
【０１０３】
読み推定部３１は、モノルビ付き漢字列をテキスト生成部３２に出力する。前記例では、漢字列「私達」及びその読みデータ「ワタシタチ」に対応した複製単漢字対応付けデータから、モノルビ付き漢字列「私（ワタシ）達（タチ）」が生成される。また、漢字列「石川県」及びその読みデータ「イシカワケン」に対応した複製単漢字対応付けデータから、モノルビ付き漢字列「石（イシ）川（カワ）県（ケン）」が生成される。
【０１０４】
尚、読み推定部３１のメモリ（図示せず）に格納された固有名詞辞書は、図１に示した構成及び図２に示した処理にて生成される。また、読み推定部３１のメモリ（図示せず）に格納された辞書２８は、図４に示した構成及び図５に示した処理にて生成される。固有名詞辞書及び辞書２８は、外部からネットワークを介してダウンロードされるようにしてよい。また、固有名詞辞書は、図１に示した構成を含む読み推定部３１により生成されるようにしてもよく、辞書２８は、図４に示した構成を含む読み推定部３１により生成されるようにしてもよい。
【０１０５】
テキスト生成部３２は、読み推定部３１からモノルビ付き漢字列を入力すると共に、モノルビ付与の対象である日本語文章テキストを入力する。そして、テキスト生成部３２は、日本語文章テキストを構成する文字列のうちの漢字列をモノルビ付き漢字列に入れ換え、モノルビ付き日本語文章テキストを生成する。テキスト生成部３２は、モノルビ付き日本語文章テキストを出力する。
【０１０６】
前記例では、日本語文章テキスト「私達は、石川県にいます。」のうちの漢字列「私達」「石川県」が、モノルビ付き漢字列「私（ワタシ）達（タチ）」「石（イシ）川（カワ）県（ケン）」に入れ換えられる。そして、モノルビ付き日本語文章テキスト「私（ワタシ）達（タチ）は、石（イシ）川（カワ）県（ケン）にいます。」が生成される。
【０１０７】
以上のように、モノルビ付き日本語文章テキスト生成装置２によれば、日本語文章テキストから漢字列を抽出し、実施例１，２の読み推定装置１−１，１−２と同じ処理にて、漢字列を構成する複製単漢字の読みを推定してモノルビ付き漢字列を生成する。そして、モノルビ付き日本語文章テキスト生成装置２は、モノルビ付き漢字列を含むモノルビ付き日本語文章テキストを生成する。
【０１０８】
これにより、人手で作成した規則を用いることなく、モノルビ付き漢字列を精度高く生成することができ、結果として、精度の高いモノルビ付き漢字列を含むモノルビ付き日本語文章テキストを生成することが可能となる。
【０１０９】
〔手話ＣＧ翻訳装置〕
次に、図１に示した読み推定装置１−１及び図４に示した読み推定装置１−２の機能を利用した他の例として、手話ＣＧ翻訳装置について説明する。図７は、手話ＣＧ翻訳装置の構成例を示すブロック図である。この手話ＣＧ翻訳装置３は、手話ＣＧ翻訳部３３、漢字列抽出部３４、読み推定部３５、口型ＣＧデータ変換部（口型ＣＧデータ生成部）３６及びＣＧ合成部３７を備えている。
【０１１０】
手話ＣＧ翻訳装置３は、日本語文章テキストの手話ＣＧデータを生成すると共に、日本語文章テキストから漢字列を抽出し、漢字列を構成する複製単漢字の読みを推定してモノルビ付き漢字列を生成する。そして、手話ＣＧ翻訳装置３は、モノルビ付き漢字列の単漢字毎に、口の動きを表した口型ＣＧデータを生成し、日本語文章テキストの手話ＣＧデータに、同期した単漢字毎の口型ＣＧを合成する。
【０１１１】
例えば、日本語文章テキスト「私達は、石川県にいます。」に対応する手話ＣＧデータが生成され、モノルビ付き漢字列「私（ワタシ）達（タチ）」「石（イシ）川（カワ）県（ケン）」が生成され、単漢字毎の口型ＣＧデータが生成される。そして、手話ＣＧデータに単漢字毎の口型ＣＧが合成され、単漢字「私（ワタシ）」「達（タチ）」「石（イシ）」「川（カワ）」「県（ケン）」の手話単語とその口型とが同期したＣＧデータが生成される。
【０１１２】
手話ＣＧ翻訳部３３は、日本語文章テキストを入力し、日本語文章テキストを翻訳することで、手話ＣＧデータを生成する。具体的には、手話ＣＧ翻訳部３３は、日本語文章テキストを、統計翻訳等の手法を用いて複数の手話単語に変換し、複数の手話単語のそれぞれに対応する単語モーションを、図示しない単語モーションＤＢ（ベータベース）から読み出す。そして、手話ＣＧ翻訳部３３は、複数の単語モーションを順番に接続し、一連の手話文章を表した手話ＣＧデータを生成する。手話ＣＧ翻訳部３３は、手話ＣＧデータをＣＧ合成部３７に出力する。例えば、日本語文章テキスト「私達は、石川県にいます。」に対応する手話ＣＧデータが生成される。
【０１１３】
漢字列抽出部３４及び読み推定部３５は、図６に示した漢字列抽出部３０及び読み推定部３１と同じであるから、ここでは説明を省略する。前記例では、モノルビ付き漢字列「私（ワタシ）達（タチ）」「石（イシ）川（カワ）県（ケン）」が生成される。
【０１１４】
口型ＣＧデータ変換部３６は、読み推定部３５からモノルビ付き漢字列を入力し、モノルビ付き漢字列を構成する単漢字に対応する口型ＣＧデータを、図示しない口型ＤＢから読み出すことで、単漢字を口型ＣＧデータに変換する。そして、口型ＣＧデータ変換部３６は、単漢字毎の口型ＣＧデータをＣＧ合成部３７に出力する。前記例では、単漢字「私（ワタシ）」「達（タチ）」「石（イシ）」「川（カワ）」「県（ケン）」毎の口型ＣＧデータが出力される。
【０１１５】
ＣＧ合成部３７は、手話ＣＧ翻訳部３３から手話ＣＧデータを入力すると共に、口型ＣＧデータ変換部３６から単漢字毎の口型ＣＧデータを入力し、さらに、日本語文章テキストの字幕データ及び音声データを入力する。そして、ＣＧ合成部３７は、手話ＣＧデータに口型ＣＧデータ、字幕データ及び音声データを同期させて合成し、ＣＧデータを生成して出力する。前記例では、単漢字「私（ワタシ）」「達（タチ）」「石（イシ）」「川（カワ）」「県（ケン）」に対応する手話単語とその口型とが同期したＣＧデータが生成される。
【０１１６】
これにより、ＣＧデータに基づいて、単漢字に対応する手話単語とその口型とが同期したＣＧキャラクタの画像が生成され、当該画像及び字幕データが画面表示されると共に、音声データが再生される。
【０１１７】
以上のように、手話ＣＧ翻訳装置３によれば、日本語文章テキストの手話ＣＧデータを生成し、日本語文章テキストから漢字列を抽出し、実施例１，２の読み推定装置１−１，１−２と同じ処理にて、漢字列を構成する複製単漢字の読みを推定してモノルビ付き漢字列を生成する。そして、手話ＣＧ翻訳装置３は、モノルビ付き漢字列に対応する単漢字毎の口型ＣＧデータを生成し、日本語文章テキストの手話ＣＧデータに単漢字毎の口型ＣＧを同期させて合成し、ＣＧデータを生成する。
【０１１８】
これにより、人手で作成した規則を用いることなく、モノルビ付き漢字列を精度高く生成することができ、結果として、単漢字に対応する手話の動きと口の動きとが同期したＣＧデータを再生することが可能となる。
【０１１９】
以上、実施例１，２及びその適用例を挙げて本発明を説明したが、本発明は前記実施例１，２等に限定されるものではなく、その技術思想を逸脱しない範囲で種々変形可能である。例えば実施例１，２等では、読み推定装置１−１，１−２等は、漢字列を構成する複製単漢字と１文字毎の読みとを対応させた組み合わせ毎に対応確率値を算出し、対応確率値の高いものを適用し、複製単漢字と読みとを対応付けた複数単漢字対応付けデータを生成するようにした。これに対し、読み推定装置１−１，１−２等は、漢字列の読みデータ（を構成する１文字毎の読み）に対応する組み合わせの対応確率値の合計値を算出し、その合計値が最も高い複製単漢字と読みとを対応付けた複数単漢字対応付けデータを生成するようにしてもよい。
【０１２０】
尚、本発明の実施形態による読み推定装置１−１，１−２、モノルビ付き日本語文章テキスト生成装置２及び手話ＣＧ翻訳装置３のハードウェア構成としては、通常のコンピュータを使用することができる。読み推定装置１−１，１−２、モノルビ付き日本語文章テキスト生成装置２及び手話ＣＧ翻訳装置３は、ＣＰＵ、ＲＡＭ等の揮発性の記憶媒体、ＲＯＭ等の不揮発性の記憶媒体、及びインターフェース等を備えたコンピュータによって構成される。
【０１２１】
読み推定装置１−１に備えた日本語辞書格納部１０、漢字複製部１１、固有名詞辞書格納部１２、漢字及び読み対応付け部１３及び漢字復元部１４の各機能は、これらの機能を記述したプログラムをＣＰＵに実行させることによりそれぞれ実現される。また、読み推定装置１−２に備えた初期化部２０、対応付けデータ生成部２１及びモノルビ付き漢字列生成部２２の各機能も、これらの機能を記述したプログラムをＣＰＵに実行させることによりそれぞれ実現される。また、モノルビ付き日本語文章テキスト生成装置２に備えた漢字列抽出部３０、読み推定部３１及びテキスト生成部３２の各機能も、これらの機能を記述したプログラムをＣＰＵに実行させることによりそれぞれ実現される。また、手話ＣＧ翻訳装置３に備えた手話ＣＧ翻訳部３３、漢字列抽出部３４、読み推定部３５、口型ＣＧデータ変換部３６及びＣＧ合成部３７の各機能も、これらの機能を記述したプログラムをＣＰＵに実行させることによりそれぞれ実現される。
【０１２２】
これらのプログラムは、磁気ディスク（フロッピー（登録商標）ディスク、ハードディスク等）、光ディスク（ＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤ等）、半導体メモリ等の記憶媒体に格納して頒布することもでき、ネットワークを介して送受信することもできる。
【符号の説明】
【０１２３】
１  読み推定装置
２  モノルビ付き日本語文章テキスト生成装置
３  手話ＣＧ翻訳装置
１０  日本語辞書格納部
１１  漢字複製部
１２  固有名詞辞書格納部
１３  漢字及び読み対応付け部
１４  漢字復元部
２０  初期化部
２１  対応付けデータ生成部
２２  モノルビ付き漢字列生成部
２３  漢字列及び読み分割手段
２４  漢字複製手段
２５  初期化手段
２６  組み合わせ生成手段
２７  確率算出手段
２８  辞書
２９  複製単漢字対応付けデータ生成手段
３０，３４  漢字列抽出部
３１，３５  読み推定部
３２  テキスト生成部
３３  手話ＣＧ翻訳部
３６  口型ＣＧデータ変換部
３７  ＣＧ合成部
【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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