(57)【要約】【課題】文字認識や音声認識によりテキストデータを生成するに当たり、簡単に高速で候補文字の補正処理を行うことができ、認識エラーの発生を抑制してユーザによる手作業を縮小し、認識精度を向上することができる文字認識システム及び文字認識プログラム、並びに音声認識システム及び音声認識プログラムを提供する。【解決手段】文書サーバなどに保存されている多数の文書から、特定のユーザに関連の深い文書を自動的に取得し、その文書から特徴的な語、そのユーザに関わりの深い語を抽出して、文字認識や音声認識に用いるユーザ専用にカスタマイズされた用語辞書に追加、あるいは重み付けを更新する。【選択図】図２
2011065322.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
文字認識の対象となる文書画像を取得する文書画像取得手段と、
取得した前記文書画像から文字を認識してテキストデータを生成する文字認識手段と、
ユーザ毎にカスタマイズされたユーザ用語辞書と、を備え、
前記文字認識手段において、認識した文字に複数の候補があった場合に、前記ユーザ用語辞書を用いて文字を判定する文字認識システムであって、
複数の文書データを保持する文書データ保持部と、
文字認識の対象となる前記文書画像とともに、当該文書画像に関わるユーザのユーザ情報を取得するユーザ情報取得手段と、
前記ユーザ情報取得手段により取得された前記ユーザ情報に基づいて、前記文書データ保持部に保持する複数の文書データから前記ユーザに関連する関連文書データを抽出する関連文書抽出手段と、
前記関連文書抽出手段により抽出された前記関連文書データから、前記ユーザに関連する用語を抽出する用語抽出手段と、
前記用語抽出手段により抽出された前記用語を前記ユーザ用語辞書に追加、あるいは当該用語の重み付けを更新する辞書更新手段と、を備える
ことを特徴とする文字認識システム。
【請求項２】
前記関連文書抽出手段は、
前記ユーザ情報取得手段により取得された前記ユーザ情報に基づいて、前記文書データ保持部に保持する複数の文書データから、前記ユーザが過去に作成、更新、閲覧、ダウンロード、あるいはプリントの何れかを行った文書データを関連文書データとして抽出する
ことを特徴とする請求項１に記載の文字認識システム。
【請求項３】
前記用語抽出手段は、
前記関連文書抽出手段により抽出された前記関連文書データから、テキストデータ中の語の出現頻度に基づいて用語を抽出する
ことを特徴とする請求項１または２に記載の文字認識システム。
【請求項４】
前記用語抽出手段は、
前記関連文書抽出手段により抽出された前記関連文書データから、組織名、製品名、人名、あるいは地名の何れかのカテゴリに属すると推定される用語を抽出する
ことを特徴とする請求項１または２に記載の文字認識システム。
【請求項５】
前記用語抽出手段は、
前記関連文書抽出手段により抽出された前記関連文書データから、当該ユーザの前記ユーザ用語辞書に含まれていない用語を抽出する
ことを特徴とする請求項１または２に記載の文字認識システム。
【請求項６】
音声認識の対象となる音声データを取得する音声データ取得手段と、
取得した前記音声データを認識してテキストデータを生成する音声認識手段と、
ユーザ毎にカスタマイズされたユーザ用語辞書と、を備え、
前記音声認識手段において、認識した音声に複数の候補があった場合に、前記ユーザ用語辞書を用いて対応する文字を判定する音声認識システムであって、
複数の文書データを保持する文書データ保持部と、
音声認識の対象となる前記音声データとともに、当該音声データに関わるユーザのユーザ情報を取得するユーザ情報取得手段と、
前記ユーザ情報取得手段により取得された前記ユーザ情報に基づいて、前記文書データ保持部に保持する複数の文書データから前記ユーザに関連する関連文書データを抽出する関連文書抽出手段と、
前記関連文書抽出手段により抽出された前記関連文書データから、前記ユーザに関連する用語を抽出する用語抽出手段と、
前記用語抽出手段により抽出された前記用語を前記ユーザ用語辞書に追加、あるいは当該用語の重み付けを更新する辞書更新手段と、を備える
ことを特徴とする音声認識システム。
【請求項７】
前記関連文書抽出手段は、
前記ユーザ情報取得手段により取得された前記ユーザ情報に基づいて、前記文書データ保持部に保持する複数の文書データから、前記ユーザが過去に作成、更新、閲覧、ダウンロード、あるいはプリントの何れかを行った文書データを関連文書データとして抽出する
ことを特徴とする請求項６に記載の音声認識システム。
【請求項８】
前記用語抽出手段は、
前記関連文書抽出手段により抽出された前記関連文書データから、テキストデータ中の語の出現頻度に基づいて用語を抽出する
ことを特徴とする請求項６または７に記載の音声認識システム。
【請求項９】
前記用語抽出手段は、
前記関連文書抽出手段により抽出された前記関連文書データから、組織名、製品名、人名、あるいは地名の何れかのカテゴリに属すると推定される用語を抽出する
ことを特徴とする請求項６または７に記載の音声認識システム。
【請求項１０】
前記用語抽出手段は、
前記関連文書抽出手段により抽出された前記関連文書データから、当該ユーザの前記ユーザ用語辞書に含まれていない用語を抽出する
ことを特徴とする請求項６または７に記載の音声認識システム。
【請求項１１】
コンピュータを、
文字認識の対象となる文書画像を取得する文書画像取得手段、
取得した前記文書画像から文字を認識してテキストデータを生成する文字認識手段、として機能させ、
前記文字認識手段は、
認識した文字に複数の候補があった場合に、ユーザ毎にカスタマイズされたユーザ用語辞書を用いて文字を判定する
文字認識プログラムであって、
前記コンピュータを、
文字認識の対象となる前記文書画像とともに、当該文書画像に関わるユーザのユーザ情報を取得するユーザ情報取得手段、
前記ユーザ情報取得手段により取得された前記ユーザ情報に基づいて、保持する複数の文書データから前記ユーザに関連する関連文書データを抽出する関連文書抽出手段、
前記関連文書抽出手段により抽出された前記関連文書データから、前記ユーザに関連する用語を抽出する用語抽出手段、
前記用語抽出手段により抽出された前記用語を前記ユーザ用語辞書に追加、あるいは当該用語の重み付けを更新する辞書更新手段、として機能させる
ことを特徴とする文字認識プログラム。
【請求項１２】
前記関連文書抽出手段は、
前記ユーザ情報取得手段により取得された前記ユーザ情報に基づいて、前記文書データ保持部に保持する複数の文書データから、前記ユーザが過去に作成、更新、閲覧、ダウンロード、あるいはプリントの何れかを行った文書データを関連文書データとして抽出する
ことを特徴とする請求項１１に記載の文字認識プログラム。
【請求項１３】
前記用語抽出手段は、
前記関連文書抽出手段により抽出された前記関連文書データから、テキストデータ中の語の出現頻度に基づいて用語を抽出する
ことを特徴とする請求項１１または１２に記載の文字認識プログラム。
【請求項１４】
前記用語抽出手段は、
前記関連文書抽出手段により抽出された前記関連文書データから、組織名、製品名、人名、あるいは地名の何れかのカテゴリに属すると推定される用語を抽出する
ことを特徴とする請求項１１または１２に記載の文字認識プログラム。
【請求項１５】
前記用語抽出手段は、
前記関連文書抽出手段により抽出された前記関連文書データから、当該ユーザの前記ユーザ用語辞書に含まれていない用語を抽出する
ことを特徴とする請求項１１または１２に記載の文字認識プログラム。
【請求項１６】
コンピュータを、
音声認識の対象となる音声データを取得する音声データ取得手段、
取得した前記音声データを認識してテキストデータを生成する音声認識手段、として機能させ、
前記音声認識手段は、
認識した音声に複数の候補があった場合に、ユーザ毎にカスタマイズされたユーザ用語辞書を用いて対応する文字を判定する
音声認識プログラムであって、
前記コンピュータを、
音声認識の対象となる前記音声データとともに、当該音声データに関わるユーザのユーザ情報を取得するユーザ情報取得手段、
前記ユーザ情報取得手段により取得された前記ユーザ情報に基づいて、保持する複数の文書データから前記ユーザに関連する関連文書データを抽出する関連文書抽出手段、
前記関連文書抽出手段により抽出された前記関連文書データから、前記ユーザに関連する用語を抽出する用語抽出手段、
前記用語抽出手段により抽出された前記用語を前記ユーザ用語辞書に追加、あるいは当該用語の重み付けを更新する辞書更新手段、として機能させる
ことを特徴とする音声認識プログラム。
【請求項１７】
前記関連文書抽出手段は、
前記ユーザ情報取得手段により取得された前記ユーザ情報に基づいて、前記文書データ保持部に保持する複数の文書データから、前記ユーザが過去に作成、更新、閲覧、ダウンロード、あるいはプリントの何れかを行った文書データを関連文書データとして抽出する
ことを特徴とする請求項１６に記載の音声認識プログラム。
【請求項１８】
前記用語抽出手段は、
前記関連文書抽出手段により抽出された前記関連文書データから、テキストデータ中の語の出現頻度に基づいて用語を抽出する
ことを特徴とする請求項１６または１７に記載の音声認識プログラム。
【請求項１９】
前記用語抽出手段は、
前記関連文書抽出手段により抽出された前記関連文書データから、組織名、製品名、人名、あるいは地名の何れかのカテゴリに属すると推定される用語を抽出する
ことを特徴とする請求項１６または１７に記載の音声認識プログラム。
【請求項２０】
前記用語抽出手段は、
前記関連文書抽出手段により抽出された前記関連文書データから、当該ユーザの前記ユーザ用語辞書に含まれていない用語を抽出する
ことを特徴とする請求項１６または１７に記載の音声認識プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、取得した文書画像から文字を認識してテキストデータを生成する文字認識システム及び文字認識プログラム、並びに取得した音声データから音声を認識してテキストデータを生成する音声認識システム及び音声認識プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、文書をデジタル化し、保管、検索、編集加工等、様々なデジタル処理が行われるようになってきた。
【０００３】
文書のデジタル処理が一般的になるに伴い、紙等に記録された文書を光学的に読みとり、文書画像から文字認識してテキストデータを生成する、例えばＯＣＲ（Ｏｐｔｉｃａｌ  Ｃｈａｒａｃｔｅｒ  Ｒｅａｄｅｒ）等を用いた文字認識装置や方法が進展してきた。
【０００４】
また音声による文書情報を取得し、言語としての音声データを認識してテキストデータを生成する音声認識装置や方法も進展してきた。
【０００５】
しかしながら、これらは記録された文字の光学的パターンや音声としてのパターンを元にして認識処理を行うため、パターンに変動要素を多々含み、一意的に文字を認識することが困難であり、多数の候補文字から推定しなければならない場合が多くあった。すなわち、推定の精度は余りよくなく、エラーが発生した。
【０００６】
こういった認識のエラーをユーザが手作業で補正していくのは、大変な手間でもあり、そのため、認識処理の精度自体を向上すべく開発が進められてきた（例えば、特許文献１参照）。
【０００７】
特許文献１に記載の文書読み取りシステムでは、読み取った画像データからなる文書をテキストデータに変換するＯＣＲ処理部と、このＯＣＲ処理部にて変換されたテキストデータに対して、構文意味解析処理を施し、少なくともテキストデータの格構造及び時制情報からなる構文意味解析情報を抽出する文書意味解析処理部と、構文意味解析情報を参照してテキストデータのエラーを検出し、このエラーを修正する変換処理部とを備える。
【０００８】
すなわち、認識したテキストデータの意味を解析して、文としての意味から最も適切な語を形成する候補文字を推定する。例えば「木を読む」と認識した場合に、意味的におかしいので「本を読む」に修正する、という処理を行う。
【０００９】
しかしながら、このような処理を行うには膨大な量の意味情報（例えば「読む」の対象語になりうる語としてどんなものがあるか、など）を作成・保持する必要があり、照合するための処理量も非常に多くなって、高速な処理が困難である。
【００１０】
また、認識のエラーを自動的に精度よく補正していくため、専用の辞書を作成して適切な候補を準備し、その適切な選択を行うようにする技術の開発も進められてきた（例えば、特許文献２から４参照）。
【００１１】
特許文献２に記載の文字認識誤り修正装置では、光学文字認識された文書データを解析して用語を抽出し、この抽出された用語から前記文書データの属するカテゴリを推定し、この推定されたカテゴリに係る辞書を優先的に用いて、文書データ中の誤り用語を修正する。
【００１２】
すなわち、誤り修正をその文書のカテゴリに応じた辞書を用いて行うことによって、誤り修正の精度が格段に高まるという。
【００１３】
特許文献３に記載の未知語登録装置では、未知語が含まれた文書ファイルを読み込み、形態素解析などを行って単語を抽出し、音声認識辞書に存在しない単語を未知語として抽出する。抽出した未知語は一覧表示して、ユーザが未知語と未知語に付与された読みと品詞の修正や削除を行った後、選択した未知語を音声認識辞書に一括登録する。
【００１４】
すなわち、ユーザが予め用意した文書から自動的に未知語を抽出し、辞書に登録することで辞書のカスタマイズを行うので、適切な候補を選択することができるようになり、認識エラーの発生を抑えるという。
【００１５】
特許文献４に記載の辞書作成支援システムも、ユーザが辞書をカスタマイズするためのシステムである。辞書登録候補語の情報を辞書作成支援履歴と共に格納する履歴保存データベースを有する。また、テキストデータ列を取り込む入力手段と、入力されたテキストデータから辞書登録候補語を抽出し、履歴保存データベースの情報を更新する候補語抽出・更新手段と、履歴保存データベースの辞書登録候補語のうち、所定の提示条件に合致したものを提示する候補語提示手段と、辞書登録の有無を取り込む登録指示取込手段と、候補語提示手段または登録指示取込手段の処理に応じ、履歴保存データベースの辞書作成支援履歴を更新する履歴更新手段とを備える。
【先行技術文献】
【特許文献】
【００１６】
【特許文献１】特開２００６−３５０６６３号公報
【特許文献２】特開２００８−２２５６９５号公報
【特許文献３】特開２００３−３１６３７６号公報
【特許文献４】特開２００８−８３９５２号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【００１７】
上記したように、文字認識装置や方法、音声認識装置や方法においては、多数の候補文字から推定する場合の認識のエラーが発生し、認識の精度向上を妨げていた。
【００１８】
簡単に高速で、補正する方法として、特許文献２から４に記載の技術のように、文書の性質に相応した、あるいはユーザの傾向にあった専用の辞書を作成して、補正処理に用いることも研究されたが、なお以下のような課題を有している。
【００１９】
特許文献２に記載の技術では、その文書自身に出現する語の情報を用いて最適な辞書を選択している。しかし、そのためには、ＯＣＲを用いた処理の後、全く辞書による修正が行われていない、あるいは「最適ではない辞書」で修正が行われたテキストデータから語を抽出しなければならない。従って最適な辞書を選択するために抽出する用語自体が適切ではないことがある。
【００２０】
特許文献３及び４に記載の技術では、文書から用語を抽出して辞書に登録する処理を自動で行っている。しかしながら、元の辞書にない語を文書から抽出しているものの、用語を抽出する対象となる文書を予めユーザが与える必要がある。
【００２１】
文書サーバ等で保持している文書全体を用語抽出の対象とすることもできるが、そうすると当該ユーザの扱う文書には出現しない多数の語が辞書に追加されることになり、ＯＣＲ等への適用の際に誤認識の要因になりうる。
【００２２】
本発明は、上記の技術的課題に鑑みてなされたものである。本発明の目的は、文字認識や音声認識によりテキストデータを生成するに当たり、簡単に高速で候補文字の補正処理を行うことができ、認識エラーの発生を抑制してユーザによる手作業を縮小し、認識精度を向上することができる文字認識システム及び文字認識プログラム、並びに音声認識システム及び音声認識プログラムを提供することである。
【課題を解決するための手段】
【００２３】
上記の課題を解決するために、本発明は以下の特徴を有するものである。
【００２４】
１．文字認識の対象となる文書画像を取得する文書画像取得手段と、
取得した前記文書画像から文字を認識してテキストデータを生成する文字認識手段と、
ユーザ毎にカスタマイズされたユーザ用語辞書と、を備え、
前記文字認識手段において、認識した文字に複数の候補があった場合に、前記ユーザ用語辞書を用いて文字を判定する文字認識システムであって、
複数の文書データを保持する文書データ保持部と、
文字認識の対象となる前記文書画像とともに、当該文書画像に関わるユーザのユーザ情報を取得するユーザ情報取得手段と、
前記ユーザ情報取得手段により取得された前記ユーザ情報に基づいて、前記文書データ保持部に保持する複数の文書データから前記ユーザに関連する関連文書データを抽出する関連文書抽出手段と、
前記関連文書抽出手段により抽出された前記関連文書データから、前記ユーザに関連する用語を抽出する用語抽出手段と、
前記用語抽出手段により抽出された前記用語を前記ユーザ用語辞書に追加、あるいは当該用語の重み付けを更新する辞書更新手段と、を備える
ことを特徴とする文字認識システム。
【００２５】
２．前記関連文書抽出手段は、
前記ユーザ情報取得手段により取得された前記ユーザ情報に基づいて、前記文書データ保持部に保持する複数の文書データから、前記ユーザが過去に作成、更新、閲覧、ダウンロード、あるいはプリントの何れかを行った文書データを関連文書データとして抽出する
ことを特徴とする前記１に記載の文字認識システム。
【００２６】
３．前記用語抽出手段は、
前記関連文書抽出手段により抽出された前記関連文書データから、テキストデータ中の語の出現頻度に基づいて用語を抽出する
ことを特徴とする前記１または２に記載の文字認識システム。
【００２７】
４．前記用語抽出手段は、
前記関連文書抽出手段により抽出された前記関連文書データから、組織名、製品名、人名、あるいは地名の何れかのカテゴリに属すると推定される用語を抽出する
ことを特徴とする前記１または２に記載の文字認識システム。
【００２８】
５．前記用語抽出手段は、
前記関連文書抽出手段により抽出された前記関連文書データから、当該ユーザの前記ユーザ用語辞書に含まれていない用語を抽出する
ことを特徴とする前記１または２に記載の文字認識システム。
【００２９】
６．音声認識の対象となる音声データを取得する音声データ取得手段と、
取得した前記音声データを認識してテキストデータを生成する音声認識手段と、
ユーザ毎にカスタマイズされたユーザ用語辞書と、を備え、
前記音声認識手段において、認識した音声に複数の候補があった場合に、前記ユーザ用語辞書を用いて対応する文字を判定する音声認識システムであって、
複数の文書データを保持する文書データ保持部と、
音声認識の対象となる前記音声データとともに、当該音声データに関わるユーザのユーザ情報を取得するユーザ情報取得手段と、
前記ユーザ情報取得手段により取得された前記ユーザ情報に基づいて、前記文書データ保持部に保持する複数の文書データから前記ユーザに関連する関連文書データを抽出する関連文書抽出手段と、
前記関連文書抽出手段により抽出された前記関連文書データから、前記ユーザに関連する用語を抽出する用語抽出手段と、
前記用語抽出手段により抽出された前記用語を前記ユーザ用語辞書に追加、あるいは当該用語の重み付けを更新する辞書更新手段と、を備える
ことを特徴とする音声認識システム。
【００３０】
７．前記関連文書抽出手段は、
前記ユーザ情報取得手段により取得された前記ユーザ情報に基づいて、前記文書データ保持部に保持する複数の文書データから、前記ユーザが過去に作成、更新、閲覧、ダウンロード、あるいはプリントの何れかを行った文書データを関連文書データとして抽出する
ことを特徴とする前記６に記載の音声認識システム。
【００３１】
８．前記用語抽出手段は、
前記関連文書抽出手段により抽出された前記関連文書データから、テキストデータ中の語の出現頻度に基づいて用語を抽出する
ことを特徴とする前記６または７に記載の音声認識システム。
【００３２】
９．前記用語抽出手段は、
前記関連文書抽出手段により抽出された前記関連文書データから、組織名、製品名、人名、あるいは地名の何れかのカテゴリに属すると推定される用語を抽出する
ことを特徴とする前記６または７に記載の音声認識システム。
【００３３】
１０．前記用語抽出手段は、
前記関連文書抽出手段により抽出された前記関連文書データから、当該ユーザの前記ユーザ用語辞書に含まれていない用語を抽出する
ことを特徴とする前記６または７に記載の音声認識システム。
【００３４】
１１．コンピュータを、
文字認識の対象となる文書画像を取得する文書画像取得手段、
取得した前記文書画像から文字を認識してテキストデータを生成する文字認識手段、として機能させ、
前記文字認識手段は、
認識した文字に複数の候補があった場合に、ユーザ毎にカスタマイズされたユーザ用語辞書を用いて文字を判定する
文字認識プログラムであって、
前記コンピュータを、
文字認識の対象となる前記文書画像とともに、当該文書画像に関わるユーザのユーザ情報を取得するユーザ情報取得手段、
前記ユーザ情報取得手段により取得された前記ユーザ情報に基づいて、保持する複数の文書データから前記ユーザに関連する関連文書データを抽出する関連文書抽出手段、
前記関連文書抽出手段により抽出された前記関連文書データから、前記ユーザに関連する用語を抽出する用語抽出手段、
前記用語抽出手段により抽出された前記用語を前記ユーザ用語辞書に追加、あるいは当該用語の重み付けを更新する辞書更新手段、として機能させる
ことを特徴とする文字認識プログラム。
【００３５】
１２．前記関連文書抽出手段は、
前記ユーザ情報取得手段により取得された前記ユーザ情報に基づいて、前記文書データ保持部に保持する複数の文書データから、前記ユーザが過去に作成、更新、閲覧、ダウンロード、あるいはプリントの何れかを行った文書データを関連文書データとして抽出する
ことを特徴とする前記１１に記載の文字認識プログラム。
【００３６】
１３．前記用語抽出手段は、
前記関連文書抽出手段により抽出された前記関連文書データから、テキストデータ中の語の出現頻度に基づいて用語を抽出する
ことを特徴とする前記１１または１２に記載の文字認識プログラム。
【００３７】
１４．前記用語抽出手段は、
前記関連文書抽出手段により抽出された前記関連文書データから、組織名、製品名、人名、あるいは地名の何れかのカテゴリに属すると推定される用語を抽出する
ことを特徴とする前記１１または１２に記載の文字認識プログラム。
【００３８】
１５．前記用語抽出手段は、
前記関連文書抽出手段により抽出された前記関連文書データから、当該ユーザの前記ユーザ用語辞書に含まれていない用語を抽出する
ことを特徴とする前記１１または１２に記載の文字認識プログラム。
【００３９】
１６．コンピュータを、
音声認識の対象となる音声データを取得する音声データ取得手段、
取得した前記音声データを認識してテキストデータを生成する音声認識手段、として機能させ、
前記音声認識手段は、
認識した音声に複数の候補があった場合に、ユーザ毎にカスタマイズされたユーザ用語辞書を用いて対応する文字を判定する
音声認識プログラムであって、
前記コンピュータを、
音声認識の対象となる前記音声データとともに、当該音声データに関わるユーザのユーザ情報を取得するユーザ情報取得手段、
前記ユーザ情報取得手段により取得された前記ユーザ情報に基づいて、保持する複数の文書データから前記ユーザに関連する関連文書データを抽出する関連文書抽出手段、
前記関連文書抽出手段により抽出された前記関連文書データから、前記ユーザに関連する用語を抽出する用語抽出手段、
前記用語抽出手段により抽出された前記用語を前記ユーザ用語辞書に追加、あるいは当該用語の重み付けを更新する辞書更新手段、として機能させる
ことを特徴とする音声認識プログラム。
【００４０】
１７．前記関連文書抽出手段は、
前記ユーザ情報取得手段により取得された前記ユーザ情報に基づいて、前記文書データ保持部に保持する複数の文書データから、前記ユーザが過去に作成、更新、閲覧、ダウンロード、あるいはプリントの何れかを行った文書データを関連文書データとして抽出する
ことを特徴とする前記１６に記載の音声認識プログラム。
【００４１】
１８．前記用語抽出手段は、
前記関連文書抽出手段により抽出された前記関連文書データから、テキストデータ中の語の出現頻度に基づいて用語を抽出する
ことを特徴とする前記１６または１７に記載の音声認識プログラム。
【００４２】
１９．前記用語抽出手段は、
前記関連文書抽出手段により抽出された前記関連文書データから、組織名、製品名、人名、あるいは地名の何れかのカテゴリに属すると推定される用語を抽出する
ことを特徴とする前記１６または１７に記載の音声認識プログラム。
【００４３】
２０．前記用語抽出手段は、
前記関連文書抽出手段により抽出された前記関連文書データから、当該ユーザの前記ユーザ用語辞書に含まれていない用語を抽出する
ことを特徴とする前記１６または１７に記載の音声認識プログラム。
【発明の効果】
【００４４】
本発明に係る文字認識システム及び文字認識プログラム、並びに音声認識システム及び音声認識プログラムによれば、文字認識や音声認識によりテキストデータを生成するに当たり、以下のようにしてユーザ専用に最適にカスタマイズされた用語辞書を生成する。
【００４５】
すなわち、文書サーバなどに保存されている多数の文書から、特定のユーザに関連の深い文書を自動的に取得し、その文書からユーザに関連する語、具体的には固有名詞や専門用語、及びそのユーザに関してのみ頻出の語を抽出して、文字認識や音声認識に用いるユーザ専用にカスタマイズされた用語辞書に追加、あるいは重み付けを更新する。
【００４６】
このユーザ用語辞書を用いることにより、簡単に高速で候補文字の補正処理を行うことができ、認識エラーの発生を抑制してユーザによる手作業を縮小し、認識精度を向上することができる。
【図面の簡単な説明】
【００４７】
【図１】本発明に係る文字認識システム、及び音声認識システムの概略構成例を示す構成図である。
【図２】第１の実施形態に係る文字認識システムの概略機能構成例を示すブロック図である。
【図３】第１の実施形態に係る文字認識プログラムにより文字認識処理を行う際の概略動作手順例を示すフローチャートである。
【図４】用語の抽出方法の１例を説明するための図である。
【図５】用語の抽出方法の１例を説明するための図である。
【図６】用語の抽出方法の１例を説明するための図である。
【図７】補正の候補が複数あって判断がつかない場合の１例を示す図である。
【図８】第２の実施形態に係る音声認識システムの概略機能構成例を示すブロック図である。
【図９】第２の実施形態に係る音声認識プログラムにより音声認識処理を行う際の概略動作手順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】
【００４８】
以下、図を参照して本発明に係る文字認識システム及び文字認識プログラム、並びに音声認識システム及び音声認識プログラムの実施形態を説明する。
【００４９】
（文字認識システム、及び音声認識システムの概略構成）
図１は、本実施形態に係る文字認識システム、及び音声認識システムの概略構成例を示す構成図である。図１を用いて文字認識システム、及び音声認識システムの概略装置構成を説明する。
【００５０】
図１に示すように、本実施形態に係る文字認識システム、及び音声認識システムは、情報処理装置である文書サーバ１と複数のクライアントとしての端末２（図１では例として３台記載）とがネットワーク接続されている。文書サーバ１とクライアント端末２は、装置としてＰＣ（パーソナルコンピュータ）を用いており、以後単にクライアント２またはクライアントＰＣ２と呼称する。
【００５１】
それぞれのクライアント２には必要に応じてデータ入力装置３が接続している。データ入力装置３は、例えば文字認識システムであればスキャナなど画像読み取り装置であり、音声認識システムであれば音声入力装置である。
【００５２】
文書サーバ１とクライアントＰＣ２は、情報処理装置としての基本的な構成要素として、制御部（ＣＰＵ）１０１、記憶部１０２、通信部１０３、操作部１０４、表示部１０５等を備えている。
【００５３】
記憶部１０２には、例えば文字認識システムであれば文字認識プログラムが、音声認識システムであれば音声認識プログラムが内蔵される。
【００５４】
システムの起動に伴い制御部１０１によりプログラムが読み出され、プログラム実行が制御される。プログラムが実行されることで、各システムは以下に述べる各機能を発揮するようになる。
【００５５】
（第１の実施形態）
まず第１の実施形態として、文字認識システムにおける概略機能構成例を説明する。
【００５６】
（文字認識システムの概略機能構成）
図２は、本実施形態に係る文字認識システムの概略機能構成例を示すブロック図である。図２を用いて文字認識システムの概略機能構成を説明する。
【００５７】
文書サーバ１とクライアント２の機能構成のうち、文字認識の機能に関わる部分を以下に説明する。なお、上記のように、文書サーバ１、クライアント２はそれぞれ情報処理装置であり、以下に説明する各手段の機能は、文字認識プログラムにより、コンピュータとしての文書サーバ１、クライアントＰＣ２の各機能部分に実行させることができる。
【００５８】
文書サーバ１の役割は、多数の文書データを保持し、クライアント２の要請に応じて、文書データを送信あるいは受信する、あるいは検索や関連文書データ抽出のための文書データのデータ処理を行いクライアント２に提供することである。文書サーバ１は、そのための記憶部１０２、制御部１０１、通信部１０３などをハードウェアとして擁している。
【００５９】
クライアント２の役割は、直接ユーザの操作を受けて、文書画像を取得し、文字認識を行い、テキストデータを生成することである。また、文書サーバ１にユーザ情報を提示して、ユーザ辞書更新のための用語情報を受け取ることである。クライアント２は、そのための記憶部１０２、制御部１０１、通信部１０３、操作部１０４、表示部１０５などをハードウェアとして擁し、またデータ入力装置３を接続している。
【００６０】
以下に説明する文字認識システムの各手段の機能は、文書サーバ１とクライアント２の少なくとも何れかが備えていればよい。必ずしも図２に示した機能構成に限定する必要はない。各機能を備えているのが文書サーバ１であろうとクライアント２であろうと、文字認識システム全体として、各機能が動作するような構成であればよい。
【００６１】
また、文書サーバ１とクライアント２に分かれていなくても、１台の文字認識装置がすべての必要な機能を有するような構成であってもよい。
【００６２】
＜文書画像取得手段＞
１１は文書画像取得手段である。文書画像取得手段１１は、例えばスキャナであり、紙等に記録された文書Ａを光学的に読みとり、文書画像に変換する。あるいは文書画像取得手段１１は、既に文書画像に変換されたデータを文字認識システムとして入力するための機能であってもよい。何れにせよユーザの操作によって、文書画像取得手段１１は動作を開始する。
【００６３】
＜文字認識手段＞
１２は文字認識手段である。文字認識手段１２は、例えばＯＣＲであり、文書画像取得手段１１により取得した文書画像を文字の光学的なパターンとして認識処理し、テキストデータＣを生成する。また文字認識に際しては、後述するユーザ用語辞書１８を用いて複数の文字候補から選択処理する。また最適なユーザ用語辞書１８に更新するため、次のユーザ情報取得手段１３にユーザ情報取得を連絡する。
【００６４】
＜ユーザ情報取得手段＞
１３はユーザ情報取得手段である。ユーザ情報取得手段１３は、例えば文字認識手段１２が文書画像の文字認識を開始するに当たり、連絡を受けてユーザ情報を取得する。その目的は、文書画像を文字認識しようとするユーザに合わせて、そのユーザに関連する用語をユーザ用語辞書に登録、更新することで、そのユーザに関わりの深い用語が精度よく認識されるようにすることである。
【００６５】
ユーザ情報の取得方法例については後述する。
【００６６】
＜関連文書抽出手段＞
１４は関連文書抽出手段である。関連文書抽出手段１４は、ユーザ情報取得手段１３からユーザ情報の提示を受けて、そのユーザに関わりの深い文書データ（複数可）を、文書データ保持部１５から関連文書データＢとして抽出する。
【００６７】
文書データ保持部１５は過去に文字認識された文書等を含む文書データのデータベースである。関連文書データＢの抽出は、例えばそのユーザが過去に作成、更新、閲覧、ダウンロード、あるいはプリントの何れかを行った文書データを抽出する。
【００６８】
＜用語抽出手段＞
１６は用語抽出手段である。用語抽出手段１６は、関連文書抽出手段１４により抽出された関連文書データＢから、それらの文書に特徴的な、あるいはそのユーザに関係の深い用語（複数可）を抽出する。抽出の方法は、出現頻度の多い用語、特定のカテゴリに属する用語、ユーザ用語辞書に未登録の用語等を基準として抽出する。こうして特定のユーザ、あるいは集団（組織、部署）に特化して、それらのメンバーに関わりの深い用語が抽出される。
【００６９】
＜辞書更新手段＞
１７は辞書更新手段である。辞書更新手段１７は、用語抽出手段１６により抽出された用語に対して、ユーザ用語辞書１８に追加登録、あるいは更新処理を行う。
【００７０】
ユーザ用語辞書１８は、文字認識の際に用いる辞書であるが、汎用の辞書ではなく、そのユーザ専用にカスタマイズされた辞書である。そのユーザに関連の深い用語や専門用語、固有名詞等が登録され、適切な認識を助け、認識エラーの発生を抑える。
【００７１】
ユーザ用語辞書１８の用語は選択の優先のため重み付けされていてもよく、用語の更新処理としては、重み付けの更新処理を行う方法もある。
【００７２】
＜文字認識の結果＞
文字認識手段１２は、辞書更新手段１７により更新されたユーザ用語辞書１８を用いて、文書画像の文字認識処理を行う。
【００７３】
文字認識の結果として、テキストデータＣが生成される。テキストデータＣは、関連文書データＢとして抽出される可能性のある文書データとして、文書保存手段１９により文書データ保持部１５に保存してもよい。
【００７４】
以上の各手段が適切に機能することにより、以下のようなことが可能となる。
【００７５】
ある集団内（特定の組織や部署など）の文書を自動的に抽出して取得し、そこからその集団に関連する語を抽出することによって、デフォルトの用語辞書ではカバーできないような、特定の集団（組織や部署など）向けに特化したユーザ用語辞書を自動的に生成できる。
【００７６】
抽出された語は、特定の集団のメンバーが関心を持っている語である可能性が高いので、文字認識の際にこのユーザ用語辞書を用いて補正を行うと、特定の集団のメンバーが関心を持っている語を文書から見落とす危険性が低くなる。
【００７７】
その結果、特定の集団のメンバーが関心を持っている語は、検索でよく使うと考えられるので、後から文字認識の結果に対して検索を行う場合に、認識エラーによる検索漏れを減らせる。
【００７８】
また、メンバーが関心を持っている語を文書にタグとして付与する際に、抜けを減らせるという効果もある。
【００７９】
（文字認識プログラムによる文字認識処理フロー）
図３は、本実施形態に係る文字認識プログラムにより文字認識処理を行う際の概略動作手順例を示すフローチャートである。図３を用いて文字認識プログラムによる文字認識処理の概略動作手順を説明する。
【００８０】
まず、ステップＳ１１で文書画像取得工程が実行される。
【００８１】
次に、ステップＳ１２でユーザ情報取得工程、及び関連文書抽出工程が実行される。
【００８２】
次に、ステップＳ１３で用語抽出工程が実行される。
【００８３】
次に、ステップＳ１４で辞書更新工程が実行される。
【００８４】
次に、ステップＳ１５で文字認識工程が実行される。
【００８５】
そして最後に、必要であればステップＳ１６で保存処理が実行される。
【００８６】
なお、ステップＳ１２〜ステップＳ１４については、毎回行う必要はなく、一度行ったら一定の期間はユーザ用語辞書を更新せずにステップＳ１５に進んでもよい。
【００８７】
また、ステップＳ１２〜ステップＳ１４はステップＳ１１とは無関係に、例えばユーザが新たに文書を使用（作成・閲覧など）したタイミングで行う、としてもよい。
【００８８】
以下に各工程の詳細を述べる。
【００８９】
＜文書画像取得工程＞
ステップＳ１１では、スキャナ（文書画像取得手段１１）に紙文書Ａをセットし、スキャン処理を実行して文書画像を生成し、文書画像をクライアント２に送る。
【００９０】
スキャナは、各クライアント２に必ずしも接続されている必要はなく、ネットワーク上にあるような形態でもよい。
【００９１】
また既に文書画像化されたデータを、例えば媒体を介して、あるいはネットワーク上から等、取得するような文書画像取得手段１１であってもよい。
【００９２】
＜ユーザ情報取得工程＞
ステップＳ１２では、クライアント２のユーザ情報取得手段１３が、文書画像に関わるユーザ情報を取得し、文書サーバ１の関連文書抽出手段１４に送る。
【００９３】
ユーザ情報の取得は、例えばスキャナ等の装置で文書画像が取得されたのであれば、スキャナ等の装置の操作者を特定する、あるいはネットワーク上から取得するのであれば、ＩＣカードやバイオメトリクスなどを用いたユーザ認識による特定を行ってもよい。
【００９４】
ユーザ情報は、ユーザ個人を特定する情報でもよいし、ユーザの属する組織や部署などを特定する情報であってもよい。
【００９５】
＜関連文書抽出工程＞
次に、関連文書抽出手段１４は、当該ユーザ情報に関連する１つまたは複数の文書を関連文書データＢとして、文書データ保持部１５から抽出する。
【００９６】
ここで、ユーザに関連する関連文書データＢとしては、ユーザが作成及び更新した文書、ユーザが過去に閲覧あるいはクライアントにダウンロードした文書、ユーザがプリントアウトした文書、などが考えられる。
【００９７】
また、関連文書データＢの抽出方法の具体例としては、文書の書誌事項として作成者及び更新者情報を保持しておき、これを取得して当該ユーザと同じ作成者・更新者の文書を検索して取得する、あるいは文書の閲覧・ダウンロード履歴、プリントアウト履歴を取得して当該ユーザが閲覧・ダウンロード、プリントアウトしたことがある文書を取得する、などが考えられる。
【００９８】
こういったユーザが過去に作成・閲覧などした文書に出現する語は、ユーザが関心を持つと思われるので、検索でもよく使うと考えられる。よって、これを用語辞書に加えることは、認識エラーによる検索漏れを抑える等の効果を得るのに有効である。
【００９９】
また、抽出したユーザに関連する「関連文書データＢ」に対して、文書とユーザの関連の度合いの情報を合わせて保持するようにしてもよい。例えば、ユーザが作成した文書はユーザが閲覧しただけの文書よりも関連度合いが高い、閲覧した回数が多いほど関連度合いが高い、などのように関連の度合いを定めることが考えられる。
【０１００】
＜用語抽出工程＞
ステップＳ１３では、関連文書データＢとして抽出された１つまたは複数の文書データから、用語抽出手段１６により、ユーザに関連する語（複数可）を抽出し、クライアント２の辞書更新手段１７に送る。この時、抽出した用語に対してスコアを定め、このスコアを合わせて保持する。
【０１０１】
用語の抽出方法の具体例としては、関連文書データＢとして保持している文書中における出現頻度の高い語を抽出する、などが考えられる。
【０１０２】
図４には、関連文書データＢとして保持している文書データに出現して、その他の文書サーバ１上の文書データにはほとんど出現しない語を抽出する例を示す。
【０１０３】
語Ｗに対して、Ａ（Ｗ）は関連文書データＢにおける語Ｗの出現頻度であり、Ｂ（Ｗ）は関連文書データＢ以外の文書データのうち、語Ｗが出現する文書データの割合であり、Ｓ（Ｗ）はスコアを示し、Ｓ（Ｗ）＝Ａ（Ｗ）／Ｂ（Ｗ）である。
【０１０４】
関連文書データＢには数多く出現し、その他の文書データにはほとんど出現しない語Ｗに対してスコアＳ（Ｗ）の値が高くなるので、Ｓ（Ｗ）の値が大きい語を抽出する。
【０１０５】
こういった出現頻度の高い語はユーザが関心を持つと思われるので、検索でもよく使うと考えられる。よって、これを用語辞書に加えることは、認識エラーによる検索漏れを抑える等の効果を得るのに有効である。
【０１０６】
図５には、ＳＶＭ（Ｓｕｐｐｏｒｔ  Ｖｅｃｔｏｒ  Ｍａｃｈｉｎｅ）などを用いた機械学習によって特定のカテゴリの語、具体的には組織名・製品名・人名・地名などを抽出する例を示す。
【０１０７】
例えば地名を抽出したい場合、図５左（ａ）の文「今日の石狩平野の天気は晴れ」において、「石狩平野」が地名である、ということを学習させる。多数の文章に対してこのように学習させることにより、図５右（ｂ）の文「今日の関東平野の天気は晴れ」が与えられた場合に「関東平野」を地名として抽出することができる。
【０１０８】
こういった特定のカテゴリの語は、文書を検索する際にキーとして使われることが多い。よって、これをユーザ用語辞書に加えることは、認識エラーによる検索漏れを抑える等の効果を得るのに有効である。
【０１０９】
図６には、「ＦＬＲ法」を用いて重要語・専門語と思われる語を抽出する例を示す。
【０１１０】
例えば「情報処理研究」という複合語は「情報」「処理」「研究」の３つに分けられる。関連文書データＢとして保持している文書データ中に、この３つの語の前または後ろに語が連接して複合語になった語の数（同じ語は１回しか数えない）が図６の表の通りだったとする。ＦＬＲ法では、それぞれの語の重要度を
√（前に連接する語の数＋１）＊（後ろに連接する語の数＋１）
と定める。この場合、「情報」の重要度は√４＊６＝√２４となる。
【０１１１】
複合語の場合は、複合語を構成する語に対してこの方法で重要度を求め、その相乗平均を複合語の重要度とする。
「情報処理研究」の場合は６√４＊６＊３＊４＊８＊６＝６√１３８２４（≒４．８）
そして、この重要度と出現頻度の積をスコアとし、スコアの大きい語を抽出する。
【０１１２】
また、他にも初期状態のユーザ用語辞書１８に含まれていない「未知語」を抽出する、などが考えられる。
【０１１３】
こういった初期状態の用語辞書に含まれない「未知語」には、狭い範囲で使われる固有名詞などが考えられる。これは特定のユーザしか使わない可能性が高く、しかもそのユーザにとっては重要である可能性が高い。
【０１１４】
こういった語は文書に対するタグとして使うと有効と思われるので、これを用語辞書に加えることは、メンバーが関心を持っている語を文書にタグとして付与する際の抜けを減らせるという効果もある。
【０１１５】
抽出した語に対するスコアの算出方法としては、例えば、図４や図６で示した手法におけるスコアをそのまま語のスコアとする方法、あるいは関連文書抽出工程においてユーザとの関連度合いが高いとされた文書から抽出した語のスコアを大きくする方法、などが考えられる。
【０１１６】
＜辞書更新工程＞
ステップＳ１４では、用語抽出工程で抽出された用語がユーザ用語辞書１８に含まれていない場合、辞書更新手段１７がその用語をユーザ用語辞書に追加する。用語抽出工程において算出した語のスコアも合わせてユーザ用語辞書に追加する。
【０１１７】
用語抽出工程で抽出された用語が、既にユーザ用語辞書に含まれている語であっても、スコアが変わった場合は更新してもよい。また、スコアが元の値より大きな値に変化する場合のみ更新してもよい。
【０１１８】
＜文字認識工程＞
ステップＳ１５では、文書画像取得工程で取得した文書画像に対して文字認識手段１２で文字認識を行い、テキストデータＣを得る。文字認識手段１２の例としては、いわゆる「ＯＣＲ」がある。
【０１１９】
文字認識の際には、辞書更新工程で更新されたユーザ用語辞書１８を用いて補正処理を行う。補正の候補が複数あって判断がつかない場合は、ユーザ用語辞書１８に保持しているスコアの高い語を優先する。
【０１２０】
図７には、具体例として、最初の１文字（Ｐで示す）が「ボ」なのか「ポ」なのか判断しにくい文字で、その後に「ールペン」という文字が続いた文書画像の事例を示す。
【０１２１】
その場合、デフォルトの用語辞書では「ボールペン」しかないので「ボールペン」と解釈されるが、もし「ポールペン」という名前の製品を開発中の組織があったとすれば、その組織内での文書には「ポールペン」という語がよく出現すると思われる。
【０１２２】
従って「ポールペン」という語を用語抽出工程において抽出できると考えられ、そうするとこの組織のメンバーのユーザ用語辞書１８にも「ポールペン」が高いスコアの語として含まれる。この場合は「ポールペン」と解釈されることが起こる。
【０１２３】
同様の例として「鈴木」か「鈴本」だかわからない場合、デフォルトの用語辞書にはどちらも含まれているが、一般的には「鈴木」である確率が高いので、デフォルトの用語辞書においては「鈴木」の方が、スコアが高い。従って「鈴木」と解釈される。
【０１２４】
しかしながら、あるユーザが作成した文書に「鈴本」が頻出している場合は、そのユーザのユーザ用語辞書１８に「鈴本」が高いスコアの語として含まれる。従って、そのユーザがスキャン操作を行うなど、関わって取得された文書画像に対しては、そのユーザのユーザ用語辞書１８が適用され、「鈴本」と解釈されることになる。
【０１２５】
なお、文字認識処理を行う際に、当該ユーザ個人のユーザ用語辞書だけではなく、当該ユーザが所属する組織やグループのメンバーのユーザ用語辞書を併用して、補正を行うような形態も可能である。
【０１２６】
また、スキャンした文書画像を文字認識処理した結果、すなわちテキストデータＣをどう処理するのかを予め指定しておき、それに応じて文字認識処理に使用する用語辞書を決めることもできる。
【０１２７】
例えば、スキャンした結果得られたテキストデータＣをメールで送るなら、メールの宛先ユーザのユーザ用語辞書を用いて文字認識処理を行うこともできる。あるいはスキャンした結果得られたテキストデータＣを共有フォルダに置くなら、そのフォルダを使うユーザのユーザ用語辞書を用いて文字認識処理を行うこともできる等々。
【０１２８】
＜文書保存工程＞
ステップＳ１６では、文字認識工程で得られたテキストデータＣを、文書サーバ１の文書データ保持部１５に送る。必要であればユーザが手作業による修正を加えてもよい。文書サーバ１に送られたテキストデータＣは、これ以後に同じ処理を繰り返す場合の、関連文書抽出工程における「関連文書データＢ」の抽出対象に加えられる。
【０１２９】
なおこの文書保存工程は省略してもよい。
【０１３０】
以上で文字認識処理の概略動作手順は終了する。上記説明では、ユーザ情報取得工程と関連文書抽出工程、及び用語抽出工程の処理については、文書サーバ１上で行い、辞書更新工程以後の処理については、クライアント２で行うとしたが、各処理工程を文書サーバ１とクライアント２のどちらで行うかについては、この限りではない。例えばすべてを文書サーバ１で行う等、任意の割り振りが可能である。
【０１３１】
以上で、図３を用いた、文字認識プログラムによる文字認識処理の概略動作手順の説明を終了する。
【０１３２】
（第２の実施形態）
次に第２の実施形態として、音声認識システムにおける概略機能構成例を説明する。
【０１３３】
（音声認識システムの概略機能構成）
図８は、本実施形態に係る音声認識システムの概略機能構成例を示すブロック図である。図８を用いて音声認識システムの概略機能構成を説明する。但し、図２（第１の実施形態）の文字認識システムと異なる要素についてのみ述べる。
【０１３４】
文書サーバ１とクライアント２の機能構成のうち、音声認識の機能に関わる部分を以下に説明する。なお、既述したように、文書サーバ１、クライアント２はそれぞれ情報処理装置であり、図８における各手段の機能は、音声認識プログラムにより、コンピュータとしての文書サーバ１、クライアントＰＣ２の各機能部分に実行させることができる。
【０１３５】
文書サーバ１の役割は、多数の文書データを保持し、クライアント２の要請に応じて、文書データを送信あるいは受信する、あるいは検索や関連文書データ抽出のための文書データのデータ処理を行いクライアント２に提供することである。文書サーバ１は、そのための記憶部１０２、制御部１０１、通信部１０３などをハードウェアとして擁している。
【０１３６】
クライアント２の役割は、直接ユーザの操作を受けて、音声データを取得し、音声認識を行い、テキストデータを生成することである。また、文書サーバ１にユーザ情報を提示して、ユーザ辞書更新のための用語情報を受け取ることである。クライアント２は、そのための記憶部１０２、制御部１０１、通信部１０３、操作部１０４、表示部１０５などをハードウェアとして擁し、またデータ入力装置３を接続している。
【０１３７】
以下に説明する音声認識システムの各手段の機能は、文書サーバ１とクライアント２の少なくとも何れかが備えていればよい。必ずしも図２に示した機能構成に限定する必要はない。各機能を備えているのが文書サーバ１であろうとクライアント２であろうと、音声認識システム全体として、各機能が動作するような構成であればよい。
【０１３８】
また、文書サーバ１とクライアント２に分かれていなくても、１台の音声認識装置がすべての必要な機能を有するような構成であってもよい。
【０１３９】
＜音声データ取得手段＞
１１ａは音声データ取得手段である。音声データ取得手段１１ａは、例えば録音装置であり、マイクに向かって発生された音声Ｄを電気的に音声データに変換する。あるいは音声データ取得手段１１ａは、既に音声データに変換されたデータを音声認識システムとして入力するための機能であってもよい。何れにせよユーザの操作によって、音声データ取得手段１１ａは動作を開始する。
【０１４０】
＜音声認識手段＞
１２ａは音声認識手段である。音声認識手段１２ａは、音声データ取得手段１１ａにより取得した音声データを文字の発音パターンとして認識処理し、テキストデータＦを生成する。また音声認識に際しては、後述するユーザ用語辞書１８を用いて複数の文字候補から選択処理する。また最適なユーザ用語辞書１８に更新するため、次のユーザ情報取得手段１３にユーザ情報取得を連絡する。
【０１４１】
＜その他の各手段＞
その他の各手段の機能動作は、第１の実施形態（文字認識システム）の場合と同様である。
【０１４２】
ユーザ情報取得手段１３は、例えば音声認識手段１２ａが音声データの音声認識を開始するに当たり、連絡を受けてユーザ情報を取得する。
【０１４３】
関連文書抽出手段１４は、ユーザ情報取得手段１３からユーザ情報の提示を受けて、そのユーザに関わりの深い文書データ（複数可）を、文書データ保持部１５から関連文書データＥとして抽出する。
【０１４４】
用語抽出手段１６、辞書更新手段１７についても、第１の実施形態（文字認識システム）の場合と同様である。
【０１４５】
ユーザ用語辞書１８は、文字認識の際に用いる辞書であるが、汎用の辞書ではなく、そのユーザ専用にカスタマイズされた辞書である。そのユーザに関連の深い用語や専門用語、固有名詞等が登録され、適切な認識を助け、音声認識エラーの発生を抑える。
【０１４６】
＜音声認識の結果＞
音声認識手段１２ａは、辞書更新手段１７により更新されたユーザ用語辞書１８を用いて、音声データの音声認識処理を行う。
【０１４７】
音声認識の結果として、テキストデータＦが生成される。テキストデータＦは、関連文書データＥとして抽出される可能性のある文書データとして、文書保存手段１９により文書データ保持部１５に保存してもよい。
【０１４８】
以上の各手段が適切に機能することにより、以下のようなことが可能となる。
【０１４９】
ある集団内（特定の組織や部署など）の文書を自動的に抽出して取得し、そこからその集団に関連する語を抽出することによって、デフォルトの用語辞書ではカバーできないような、特定の集団（組織や部署など）向けに特化したユーザ用語辞書を自動的に生成できる。
【０１５０】
抽出された語は、特定の集団のメンバーが関心を持っている語である可能性が高いので、音声認識して文書を生成する際にこのユーザ用語辞書を用いて補正を行うと、特定の集団のメンバーが関心を持っている語を文書から見落とす危険性が低くなる。
【０１５１】
その結果、特定の集団のメンバーが関心を持っている語は、検索でよく使うと考えられるので、後から音声認識の結果に対して検索を行う場合に、認識エラーによる検索漏れを減らせる。
【０１５２】
また、メンバーが関心を持っている語を文書にタグとして付与する際に、抜けを減らせるという効果もある。
【０１５３】
（音声認識プログラムによる音声認識処理フロー）
図９は、本実施形態に係る音声認識プログラムにより音声認識処理を行う際の概略動作手順例を示すフローチャートである。図９を用いて音声認識プログラムによる音声認識処理の概略動作手順を説明する。
【０１５４】
概略、第１の実施形態（文字認識処理）の場合と同様である。
【０１５５】
まず、ステップＳ２１で音声データ取得工程が実行される。
【０１５６】
次に、ステップＳ２２でユーザ情報取得工程、及び関連文書抽出工程が実行される。
【０１５７】
次に、ステップＳ２３で用語抽出工程が実行される。
【０１５８】
次に、ステップＳ２４で辞書更新工程が実行される。
【０１５９】
次に、ステップＳ２５で音声認識工程が実行される。
【０１６０】
そして最後に、必要であればステップＳ２６で保存処理が実行される。
【０１６１】
なお、第１の実施形態の場合と同様、ステップＳ２２〜ステップＳ２４については、毎回行う必要はなく、一度行ったら一定の期間はユーザ用語辞書を更新せずにステップＳ２５に進んでもよい。
【０１６２】
また、ステップＳ２２〜ステップＳ２４はステップＳ２１とは無関係に、例えばユーザが新たに文書を使用（作成・閲覧など）したタイミングで行う、としてもよい。
【０１６３】
以下に各工程について述べる。第１の実施形態の場合と同様の工程については説明を簡略化する。
【０１６４】
＜音声データ取得工程＞
まず、ステップＳ２１では、音声データ取得手段１１ａにユーザが音声Ｄを入力し、電気的に変換された音声データがクライアント２に送られる。
【０１６５】
音声データ取得手段１１ａは、各クライアント２に必ずしも接続されている必要はなく、ネットワーク上にあるような形態でもよい。また既に記録された音声データを、例えば媒体を介して、あるいはネットワーク上から等、取得するような音声データ取得手段１１ａであってもよい。
【０１６６】
＜ユーザ情報取得工程＞
ステップＳ２２では、クライアント２のユーザ情報取得手段１３が、音声データに関わるユーザ情報を取得し、文書サーバ１の関連文書抽出手段１４に送る。
【０１６７】
ユーザ情報の取得は、例えば音声データ取得手段１１等の装置の操作者を特定する、あるいはネットワーク上から取得するのであれば、ＩＣカードやバイオメトリクスなどを用いたユーザ認識による特定を行ってもよい。
【０１６８】
ユーザ情報は、ユーザ個人を特定する情報でもよいし、ユーザの属する組織や部署などを特定する情報であってもよい。
【０１６９】
＜関連文書抽出工程＞
次に、関連文書抽出手段１４は、当該ユーザ情報に関連する１つまたは複数の文書を関連文書データＥとして、文書データ保持部１５から抽出する。
【０１７０】
＜用語抽出工程＞
ステップＳ２３では、関連文書データＥとして抽出された１つまたは複数の文書データから、用語抽出手段１６により、ユーザに関連する語（複数可）を抽出し、クライアント２の辞書更新手段１７に送る。この時、抽出した用語に対してスコアを定め、このスコアを合わせて保持する。
【０１７１】
＜辞書更新工程＞
ステップＳ２４では、用語抽出工程で抽出された用語がユーザ用語辞書１８に含まれていない場合、辞書更新手段１７がその用語をユーザ用語辞書に追加する。用語抽出工程において算出した語のスコアも合わせてユーザ用語辞書に追加する。
【０１７２】
音声認識処理に関わる本工程が、第１の実施形態の文字認識処理の場合と異なるのは、ユーザ用語辞書１８に語を追加する際に、その語をどう発音するかの情報も合わせて追加することである。発音が未知の語については別途、発音情報を取得する手段を用意しておき、取得する。
【０１７３】
発音情報の取得は、具体的には、日本語のひらがな・カタカナのように文字から発音が一意に定まる語の場合はその発音の情報を取得する。漢字のように文字から一意に定まらない場合は、追加しようとしている語の一部分がユーザ用語辞書１８にその発音の情報も含めて登録されている場合はそれを用いて推定した発音情報を取得する。
【０１７４】
例えば「誤認識」という語を追加しようとする場合、「誤認識」は形態素解析によって「誤・認識」と分かれるので、それぞれの発音を用語辞書から求めることにより、発音を「ごにんしき」と推定する。
【０１７５】
発音を推定できない場合は、ユーザに音声または発音が一意に定まる文字で発音を入力させ、それを取得するようにしてもよい。
【０１７６】
＜文字認識工程＞
ステップＳ２５では、音声データ取得工程で取得した音声データに対して音声認識手段１２ａで音声認識を行い、テキストデータＦを得る。得られたテキストデータに対して、ユーザが手作業で修正を加えてもよい。
【０１７７】
音声認識手段１２の例として「ドラゴンスピーチ」（ｈｔｔｐ：／／ｗｗｗ．ｄｒａｇｏｎｓｐｅｅｃｈ．ｊｐ）などのソフトウェアがある。
【０１７８】
音声認識の際には、辞書更新工程で更新されたユーザ用語辞書１８を用いて補正処理を行う。補正の候補が複数あって判断がつかない場合は、ユーザ用語辞書１８に保持しているスコアの高い語を優先する。
【０１７９】
第１の実施形態の場合と同様の例を挙げると、発音が「ボールペン」なのか「ポールペン」なのか判断しにくい場合、一般的な用語辞書では「ボールペン」しかないので「ボールペン」と解釈される。
【０１８０】
しかし、もし「ポールペン」という名前の製品を開発中の組織があったとすれば、その組織内での文書から「ポールペン」という語を用語抽出工程において抽出できると考えられ、ユーザ用語辞書１８にも「ポールペン」が高いスコアの語として含まれることになる。この場合は「ポールペン」と解釈される。
【０１８１】
なお、音声認識処理を行う際に、当該ユーザ個人のユーザ用語辞書だけではなく、当該ユーザが所属する組織やグループのメンバーのユーザ用語辞書を併用して、補正を行うような形態も可能である。
【０１８２】
また、取得した音声データを音声認識処理した結果、すなわちテキストデータＦをどう処理するのかを予め指定しておき、それに応じて音声認識処理に使用する用語辞書を決めることもできる。
【０１８３】
例えば、音声認識した結果得られたテキストデータＦをメールで送るなら、メールの宛先ユーザのユーザ用語辞書を用いて音声認識処理を行うこともできる。あるいは音声認識した結果得られたテキストデータＦを共有フォルダに置くなら、そのフォルダを使うユーザのユーザ用語辞書を用いて音声認識処理を行うこともできる等々。
【０１８４】
＜文書保存工程＞
ステップＳ２６では、音声認識工程で得られたテキストデータＦを、文書サーバ１の文書データ保持部１５に送る。必要であればユーザが手作業による修正を加えてもよい。文書サーバ１に送られたテキストデータＦは、これ以後に同じ処理を繰り返す場合の、関連文書抽出工程における「関連文書データＥ」の抽出対象に加えられる。
【０１８５】
なおこの文書保存工程は省略してもよい。
【０１８６】
以上で音声認識処理の概略動作手順は終了する。上記説明では、ユーザ情報取得工程と関連文書抽出工程、及び用語抽出工程の処理については、文書サーバ１上で行い、辞書更新工程以後の処理については、クライアント２で行うとしたが、各処理工程を文書サーバ１とクライアント２のどちらで行うかについては、この限りではない。例えばすべてを文書サーバ１で行う等、任意の割り振りが可能である。
【０１８７】
以上で、図９を用いた、音声認識プログラムによる音声認識処理の概略動作手順の説明を終了する。
【０１８８】
上述したように、本実施形態に係る文字認識システム及び文字認識プログラム、並びに音声認識システム及び音声認識プログラムによれば、文字認識や音声認識によりテキストデータを生成するに当たり、以下のようにしてユーザ専用に最適にカスタマイズされた用語辞書を生成する。
【０１８９】
すなわち、文書サーバなどに保存されている多数の文書から、特定のユーザに関連の深い文書を自動的に取得し、その文書からユーザに関連する語、具体的には固有名詞や専門用語、及びそのユーザに関してのみ頻出の語を抽出して、文字認識や音声認識に用いるユーザ専用にカスタマイズされた用語辞書に追加、あるいは重み付けを更新する。
【０１９０】
このユーザ用語辞書を用いることにより、簡単に高速で候補文字の補正処理を行うことができ、認識エラーの発生を抑制してユーザによる手作業を縮小し、認識精度を向上することができる。
【０１９１】
なお、上述の実施形態は、すべての点で例示であって制限的なものではない。本発明の範囲は上記した説明ではなく特許請求の範囲によって示され、特許請求の範囲と均等の意味及び範囲内でのすべての変更が含まれることが意図される。
【符号の説明】
【０１９２】
１  文書サーバ
２  クライアント
３  データ入力装置（スキャナ等）
１１  文書画像取得手段
１１ａ  音声データ取得手段
１２  文字認識手段
１２ａ  音声認識手段
１３  ユーザ情報取得手段
１４  関連文書抽出手段
１５  文書データ保持部
１６  用語抽出手段
１７  辞書更新手段
１８  ユーザ用語辞書
１９  文書保存手段
【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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