(57)【要約】【課題】対象とするタスクドメインに適合した言語モデルを効率よく生成する。【解決手段】言語モデル生成装置は、単語Ｎグラムを記憶する単語Ｎグラム記憶部と、単語Ｎグラムを、専門語彙を含むＮグラムエントリである専門エントリと専門語彙を含まないＮグラムエントリである一般エントリとに分類するエントリ分類部と、専門エントリを記憶する専門エントリ記憶部と、一般エントリを記憶する一般エントリ記憶部と、少なくとも一つ以上の単語の入力を受け付ける入力部と、入力部が受け付けた単語を含むＮグラムエントリを専門エントリから抽出するエントリ抽出部と、エントリ抽出部が抽出したＮグラムエントリと一般エントリとに基づき言語モデルを生成する言語モデル生成部と、を備える。【選択図】図１
2019035786.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
単語Ｎグラムを記憶する単語Ｎグラム記憶部と、
前記単語Ｎグラムを、専門語彙を含むＮグラムエントリである専門エントリと専門語彙を含まないＮグラムエントリである一般エントリとに分類するエントリ分類部と、
前記専門エントリを記憶する専門エントリ記憶部と、
前記一般エントリを記憶する一般エントリ記憶部と、
少なくとも一つ以上の単語の入力を受け付ける入力部と、
前記入力部が受け付けた単語を含むＮグラムエントリを前記専門エントリから抽出するエントリ抽出部と、
前記エントリ抽出部が抽出したＮグラムエントリと前記一般エントリとに基づき言語モデルを生成する言語モデル生成部と、
を備える、言語モデル生成装置。
【請求項２】
請求項１に記載の言語モデル生成装置であって、
前記専門語彙は、人名・地名以外の固有名詞、カタカナの名詞、代名詞、形式名詞、サ変名詞以外の名詞、のうちの少なくともいずれかであり、
前記エントリ分類部は、
前記単語ＮグラムのＮグラムエントリに前記専門語彙が一つ以上含まれている場合に前記Ｎグラムエントリを前記専門エントリに分類し、
前記単語ＮグラムのＮグラムエントリに前記専門語彙が含まれていない場合に前記Ｎグラムエントリを前記一般エントリに分類する、
言語モデル生成装置。
【請求項３】
請求項１に記載の言語モデル生成装置であって、
前記入力部が受け付けた単語を含むＮグラムエントリを前記専門エントリから抽出し、抽出した前記Ｎグラムエントリから、人名・地名以外の固有名詞、カタカナの名詞、代名詞、形式名詞、及びサ変名詞以外の名詞、のうちの少なくともいずれかを抽出するキーワード拡充部をさらに備え、
前記エントリ抽出部は、前記入力部が受け付けた前記単語及び前記キーワード拡充部が抽出した名詞のうちの少なくともいずれかを含むＮグラムエントリを前記専門エントリから抽出し、
前記言語モデル生成部は、前記エントリ抽出部が抽出した前記Ｎグラムエントリと前記一般エントリとに基づき言語モデルを生成する、
言語モデル生成装置。
【請求項４】
請求項１に記載の言語モデル生成装置であって、
単語Ｎグラムコーパスを記憶する単語Ｎグラムコーパス記憶部と、
前記単語Ｎグラムコーパスに基づき単語ベクトルを生成する単語ベクトル生成部と、
前記入力部が受け付けた前記単語と所定のベクトル距離以内である、人名・地名以外の固有名詞、カタカナの名詞、代名詞、形式名詞、サ変名詞以外の名詞のうちの少なくともいずれかを前記単語ベクトルから抽出するキーワード拡充部と、
を備え、
前記エントリ抽出部は、前記入力部が受け付けた前記単語又は前記キーワード拡充部が前記単語ベクトルから抽出した前記名詞を含むＮグラムエントリを前記専門エントリから抽出し、
前記言語モデル生成部は、前記エントリ抽出部が抽出した前記Ｎグラムエントリと前記一般エントリとに基づき言語モデルを生成する、
言語モデル生成装置。
【請求項５】
請求項１乃至４のいずれか一項に記載の言語モデル生成装置であって、
前記単語Ｎグラムは単語Ｎグラムコーパスであり、
前記単語Ｎグラムコーパスが次数の異なる２種類以上のＮグラムを含む場合に、高次のＮグラムエントリに含まれる低次のＮグラムエントリを削除するコーパス整形部をさらに備える、
言語モデル生成装置。
【請求項６】
請求項１乃至４のいずれか一項に記載の言語モデル生成装置であって、
前記単語Ｎグラムは単語Ｎグラムコーパスであり、
前記単語Ｎグラムコーパスが少なくとも４グラム以上のＮグラムを含む場合に、同一の単語が４つ以上連続するＮグラムエントリを削除するコーパス整形部をさらに備える、
言語モデル生成装置。
【請求項７】
請求項１乃至４のいずれか一項に記載の言語モデル生成装置であって、
前記単語Ｎグラムは単語Ｎグラムコーパスであり、
前記単語Ｎグラムコーパスから、所定の記号を含むＮグラムエントリを削除するコーパス整形部をさらに備える、
言語モデル生成装置。
【請求項８】
情報処理装置が、
単語Ｎグラムを記憶するステップ、
前記単語Ｎグラムを、専門語彙を含むＮグラムエントリである専門エントリと専門語彙を含まないＮグラムエントリである一般エントリとに分類するステップ、
前記専門エントリを記憶するステップ、
前記一般エントリを記憶するステップ、
少なくとも一つ以上の単語の入力を受け付けるステップ、
受け付けた前記単語を含むＮグラムエントリを前記専門エントリから抽出するステップ、
抽出した前記Ｎグラムエントリと前記一般エントリとに基づき言語モデルを生成するステップ、
を実行する、言語モデル生成方法。
【請求項９】
請求項８に記載の言語モデル生成方法であって、
前記専門語彙は、人名・地名以外の固有名詞、カタカナの名詞、代名詞、形式名詞、サ変名詞以外の名詞、のうちの少なくともいずれかであり、
前記情報処理装置が、
前記単語ＮグラムのＮグラムエントリに前記専門語彙が一つ以上含まれている場合に前記Ｎグラムエントリを前記専門エントリに分類するステップ、
前記単語ＮグラムのＮグラムエントリに前記専門語彙が含まれていない場合に前記Ｎグラムエントリを前記一般エントリに分類するステップ、
をさらに実行する、言語モデル生成方法。
【請求項１０】
請求項８に記載の言語モデル生成方法であって、
前記情報処理装置が、
受け付けた前記単語を含むＮグラムエントリを前記専門エントリから抽出し、抽出した前記Ｎグラムエントリから、人名・地名以外の固有名詞、カタカナの名詞、代名詞、形式名詞、及びサ変名詞以外の名詞、のうちの少なくともいずれかを抽出するステップ、
受け付けた前記単語及び抽出した前記名詞のうちの少なくともいずれかを含むＮグラムエントリを前記専門エントリから抽出するステップ、
抽出した前記Ｎグラムエントリと前記一般エントリとに基づき言語モデルを生成するス
テップ、
をさらに実行する、言語モデル生成方法。
【請求項１１】
請求項８に記載の言語モデル生成方法であって、
前記情報処理装置が、
単語Ｎグラムコーパスを記憶するステップ、
前記単語Ｎグラムコーパスに基づき単語ベクトルを生成するステップ、
受け付けた前記単語と所定のベクトル距離以内である、人名・地名以外の固有名詞、カタカナの名詞、代名詞、形式名詞、サ変名詞以外の名詞のうちの少なくともいずれかを前記単語ベクトルから抽出するステップ、
受け付けた前記単語又は前記単語ベクトルから抽出した前記名詞を含むＮグラムエントリを前記専門エントリから抽出するステップ、
抽出した前記Ｎグラムエントリと前記一般エントリとに基づき言語モデルを生成するステップ、
をさらに実行する、言語モデル生成方法。
【請求項１２】
請求項８乃至１１のいずれか一項に記載の言語モデル生成方法であって、
前記単語Ｎグラムは単語Ｎグラムコーパスであり、
前記情報処理装置が、前記単語Ｎグラムコーパスが次数の異なる２種類以上のＮグラムを含む場合に、高次のＮグラムエントリに含まれる低次のＮグラムエントリを削除するステップ、
をさらに実行する、言語モデル生成方法。
【請求項１３】
請求項８乃至１１のいずれか一項に記載の言語モデル生成方法であって、
前記単語Ｎグラムは単語Ｎグラムコーパスであり、
前記情報処理装置が、前記単語Ｎグラムコーパスが少なくとも４グラム以上のＮグラムを含む場合に、同一の単語が４つ以上連続するＮグラムエントリを削除するステップ、
をさらに実行する、言語モデル生成方法。
【請求項１４】
請求項８乃至１１のいずれか一項に記載の言語モデル生成方法であって、
前記単語Ｎグラムは単語Ｎグラムコーパスであり、
前記情報処理装置が、前記単語Ｎグラムコーパスから、所定の記号を含むＮグラムエントリを削除するステップ、
をさらに実行する、言語モデル生成方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、言語モデル生成装置、及び言語モデル生成方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
特許文献１には、「音声認識対象の内容と類似するコーパスを効率よく収集して言語モデルを作成する。」、「Ｗｅｂ(world wide web)ページの集合を含むコーパス内のテキストを分析する。当該分析結果に基づいて、音声認識対象に応じて設定された文書形式に適合する少なくとも１つの単語を抽出する。抽出された少なくとも１つの単語から単語セットを生成する。生成された単語セットをインターネット上の検索エンジンへの検索クエリーとし、当該検索エンジンに検索処理を行わせ、検索結果のリンク先のＷｅｂページを取得する。取得されたＷｅｂページから、音声認識のための言語モデルを作成する。」と記載されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２０１２−８３５４３号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
特許文献１に記載の言語モデル生成装置では、キーワードの一致のみで得たインターネット上のＷｅｂページのテキストを言語モデルに使用する。しかしインターネット上のＷｅｂページには、報道機関が運営するニュースサイトのように校正が行われた質の高いテキストから、誰もが書き込み可能な掲示板のように俗語を大量に含んだ質の低いテキストまで、多様な品質のものが存在する。そのため、これらを無作為に抽出して使用すると音声認識に寄与しないノイズ成分が混入し、音声認識率の向上の妨げとなる可能性がある。また言語モデルを生成するたびにクローリングを実施する必要があり、ネットワークへの負荷や一連の処理のための負荷が高くなりやすく、処理時間も長くなる。
【０００５】
本発明はこうした背景に鑑みてなされたものであり、対象とするタスクドメインに適合した言語モデルを効率よく生成することが可能な、言語モデル生成装置、及び言語モデル生成方法を提供することを目的としている。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本発明のうちの一つは、言語モデル生成装置であって、単語Ｎグラムを記憶する単語Ｎグラム記憶部と、前記単語Ｎグラムを、専門語彙を含むＮグラムエントリである専門エントリと専門語彙を含まないＮグラムエントリである一般エントリとに分類するエントリ分類部と、前記専門エントリを記憶する専門エントリ記憶部と、前記一般エントリを記憶する一般エントリ記憶部と、少なくとも一つ以上の単語の入力を受け付ける入力部と、前記入力部が受け付けた単語を含むＮグラムエントリを前記専門エントリから抽出するエントリ抽出部と、前記エントリ抽出部が抽出したＮグラムエントリと前記一般エントリとに基づき言語モデルを生成する言語モデル生成部と、を備える。
【０００７】
その他、本願が開示する課題、及びその解決方法は、発明を実施するための形態の欄、及び図面により明らかにされる。
【発明の効果】
【０００８】
本発明によれば、対象とするタスクドメインに適合した言語モデルを効率よく生成する
ことができる。
【図面の簡単な説明】
【０００９】
【図１】第１実施形態の言語モデル生成装置の機能ブロック図である。
【図２】言語モデル生成装置のハードウェア構成の一例である。
【図３】一例として示す音声認識装置の機能ブロック図である。
【図４】エントリ生成処理を説明するフローチャートである。
【図５】コーパス整形処理を説明するフローチャートである。
【図６】重複Ｎグラム削除処理を説明するフローチャートである。
【図７】単語ＮグラムコーパスのＮグラムエントリの一例である。
【図８】単語ＮグラムコーパスのＮグラムエントリの一例である。
【図９】記号削除処理を説明するフローチャートである。
【図１０】記号別削除処理を説明するフローチャートである。
【図１１】アノテーションと不要エントリの削除処理を説明するフローチャートである。
【図１２】表層形正規化処理を説明するフローチャートである。
【図１３】エントリ分類処理を説明するフローチャートである。
【図１４】言語モデル生成処理を説明するフローチャートである。
【図１５】操作画面の一例である。
【図１６】エントリ抽出処理を説明するフローチャートである。
【図１７】第２実施形態の言語モデル生成装置の機能ブロック図である。
【図１８】第２実施形態の言語モデル生成処理を説明するフローチャートである。
【図１９】操作画面の一例である。
【図２０】キーワード拡充処理を説明するフローチャートである。
【図２１】第３実施形態の言語モデル生成装置の機能ブロック図である。
【図２２】第３実施形態のエントリ生成処理を説明するフローチャートである。
【図２３】第３実施形態のキーワード拡充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】
【００１０】
以下、実施形態について適宜図面を参照しつつ説明する。尚、以下の説明において、同一又は類似の構成について共通の符号を付して重複した説明を省略することがある。
【００１１】
[第１実施形態]
図１に第１実施形態として説明する言語モデル生成装置１００の機能ブロック図を示す。また図２に言語モデル生成装置１００のハードウェア構成を示す。言語モデル生成装置１００は、音声認識装置が音声認識を行う際に利用する言語モデルを生成する。
【００１２】
図３は上記音声認識装置の一例である。同図に示すように、この音声認識装置３０は、演算処理装置（ＣＰＵ（Central Processing Unit）、ＭＰＵ（Micro Processing Unit）、ＤＳＰ（Digital Signal Processor）等）及び記憶装置（ＲＯＭ（Read Only Memory）、ＲＡＭ（Random Access Memory）、不揮発性半導体メモリ（ＮＶＲＡＭ（Non Volatile
RAM）、ハードディスクドライブ、ＳＳＤ（Solid State Drive）等）を有する情報処理
装置をベースとして構成されている。また音声認識装置３０は、マイクロフォンやＡ／Ｄコンバータ（A/D:Analog／Digital）等で構成される音声入力装置、液晶ディスプレイ（LCD:Liquid Crystal Display）、有機ＥＬディスプレイ（EL:Electro Luminescence）等の出力装置、入力装置（キーボード、マウス、記録媒体読取装置等）、通信装置（ＮＩＣ（Network Interface Card）、無線通信モジュール等）等のハードウェアを備える。
【００１３】
尚、以上の構成に加えて、音声認識装置３０は、例えば、記録媒体に記録されている音声データを読み出す装置や、通信装置を介して音声データを受信する構成を備えていても
よい。また音声認識装置３０は、デジタル音声信号の入力を受け付ける構成を備えていてもよい。またデジタル音声信号の入力を受け付ける場合、音声認識装置３０は、チャンネル数、サンプリングレート、ビットレート、フォーマット等の属性を後述する特徴抽出部３２で扱える形式としたデジタル音声信号を生成する構成を備えていてもよい。
【００１４】
同図に示すように、音声認識装置３０は、音声入力部３１、特徴抽出部３２、音声認識部３３、認識結果出力部３４、及びモデル管理部３５の各機能を備える。また音声認識装置３０は、言語モデル４１及び音響モデル４２を記憶する。これらの機能は、例えば、音声認識装置３０の演算処理装置が、記憶装置に記憶されているプログラムを読み出して実行することにより実現される。またこれらの機能は、例えば、音声認識装置３０が備えるハードウェア（ＦＰＧＡ（Field-Programmable Gate Array）、ＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）等）によって実現される。
【００１５】
音声入力部３１は、外部から受け付けた音声データを、チャンネル数、サンプリングレート、ビットレート、フォーマット等の属性を特徴抽出部３２で扱える形式のデジタル音声信号に変換して特徴抽出部３２に入力する。
【００１６】
特徴抽出部３２は、入力されたデジタル音声信号に対して、例えば、一定長の時間間隔毎に特徴量を抽出し、音声の時系列特徴量を出力する。時系列特徴量とは音声の周波数成分分布の時間変化パターンであり、例えば、数十次元のベクトルが数十ミリ秒に１個の割合で時間方向に並んだ特徴量系列となる。特徴抽出部３２は、音声特徴量をもとに音声区間と非音声区間を判定し、音声区間のみを抽出する。音声区間と非音声区間の判定は、例えば、音声信号のパワー（エネルギー）が閾値以上の場合を音声区間、閾値未満の場合を非音声区間とする。尚、特徴量の比較等の公知の他の方法により上記判定を行ってもよい。特徴抽出部３２が出力した音声特徴量は音声認識部３３に入力され、音声認識処理に用いられる。
【００１７】
音声認識部３３は、言語モデル４１と音響モデル４２とを用い、例えば、特徴抽出部３２から入力された音声特徴量に対して最も確率の高い（類似性のある）単語列を生成する。尚、同図では、言語モデル４１と音響モデル４２とを独立した構成の如く表記しているが、言語モデル４１と音響モデル４２は必ずしも独立している必要はなく、言語モデル４１と音響モデル４２は、例えば、これらを一つのモデルに合成した状態で用いてもよい。
【００１８】
結果出力部３４は、音声認識部３３が生成した単語列を所定の形式（テキスト形式等）で出力装置に出力する。
【００１９】
モデル管理部３５は、言語モデル４１及び音響モデル４２を管理する。モデル管理部３５は、例えば、外部から受け付けた情報に基づき、言語モデル４１や音響モデル４２の内容を設定する。また例えば、モデル管理部３５は、言語モデル生成装置１００が生成した言語モデルを言語モデル４１として設定する。
【００２０】
言語モデル４１は、単語の連なりの確率を表したモデルである。単語列の出現確率をＮ個の単語単位の共起関係によって近似的に計算したモデルが単語Ｎグラムモデル（単語単位のＮ−ｇｒａｍモデル）である。単語Ｎグラムモデルは、例えば、音声認識の対象となる言語資源を大量に集めた学習コーパス（教師データ）に基づき最尤推定によって生成する。
【００２１】
音響モデル４２は、ある音素のある状態からある音声特徴量が出力される確率を表すモデルである。音素とは音声の最小単位であり、音素の状態とは音素の連なりである。音響モデル４２には、例えば、ＧＭＭ（Gaussian Mixture Model）を用いたＧＭＭモデル、Ｄ
ＮＮ（Deep Neural Network）を用いたＤＮＮモデル等がある。
【００２２】
続いて、図１及び図２とともに言語モデル生成装置１００について説明する。言語モデル生成装置１００は、入力されたキーワード（単語）と単語Ｎグラムコーパスとに基づき言語モデル４１を生成する。
【００２３】
図２に示すように、言語モデル生成装置１００は、演算処理装置１１（プロセッサ）、記憶装置１２、入力装置１３、出力装置１４、及び通信装置１５を備える。これらの構成は、バス等の通信手段を介して互いに通信可能に接続されている。言語モデル生成装置１００は、例えば、パーソナルコンピュータ等の情報処理装置を用いて実現することができる。言語モデル生成装置１００の全部又は一部を、例えば、クラウドシステムにおけるクラウドサーバ等の仮想的な資源を用いて実現してもよい。
【００２４】
演算処理装置１１は、例えば、ＣＰＵ、ＭＰＵ、ＤＳＰ等を用いて構成される。演算処理装置１１が、記憶装置１２に格納されているプログラムを読み出して実行することにより、言語モデル生成装置１００の全部又は一部の機能が実現される。記憶装置１２は、例えば、ＲＯＭ、ＲＡＭ、不揮発性半導体メモリ、ハードディスクドライブ、ＳＳＤ等であり、プログラムやデータを記憶する。通信装置１５は、他の装置との間の通信を実現する装置であり、例えば、ＮＩＣや無線通信モジュールを用いて構成される。
【００２５】
図１に示すように、言語モデル生成装置１００は、情報記憶部１１０、形態素解析部１１１、コーパス整形部１１２、エントリ分類部１１３、キーワード受付部１１４、表示部１１５、エントリ抽出部１１６、及び言語モデル生成部１１７の各機能を備える。言語モデル生成装置１００は、上記機能以外に、例えば、オペレーティングシステム、デバイスドライバ、ＤＢＭＳ（DataBase Management System）等を備えていてもよい。言語モデル生成装置１００の各機能は、例えば、演算処理装置１１が、記憶装置１２に格納されているプログラムを読み出して実行することにより実現される。またこれらの機能は、例えば、言語モデル生成装置１００が備えるハードウェア（ＦＰＧＡ、ＡＳＩＣ等）によって実現される。
【００２６】
情報記憶部１１０（単語Ｎグラム記憶部、専門エントリ記憶部、一般エントリ記憶部、単語Ｎグラムコーパス記憶部）は、形態素解析辞書１５０、単語Ｎグラムコーパス１５１（単語Ｎグラム）、単語Ｎグラムコーパス（整形後）１５２、専門エントリ１５３、一般エントリ１５４、及び言語モデル４１等の情報を記憶する。情報記憶部１１０は、これらの情報を、例えば、ＤＢＭＳやファイルシステムによって管理する。
【００２７】
単語Ｎグラムコーパス１５１は、例えば、インターネット上のＷｅｂサーバ等からダウンロードしたデータ（Ｗｅｂページ等）に含まれている大量の文字情報（テキスト）に基づき生成される単語Ｎグラム（単語Ｎ−ｇｒａｍモデル）であり、Ｎ個の単語の列と当該列毎の出現頻度に関する統計データを含む。例えば、３グラムは、任意の３つの連続した単語が生成元のテキスト中に現れた頻度を集計した統計データを含む。
【００２８】
単語Ｎグラムコーパス１５１のＮグラムには、Ｎが３以上のＮグラムが少なくとも１種類含まれており、例えば、１グラム、２グラム、３グラムで構成される。単語Ｎグラムコーパス１５１は、例えば、３グラム、４グラム、５グラム、７グラムで構成されていてもよいし、７グラムのみであってもよい。尚、単語Ｎグラムの生成方法は公知であるので詳細な説明は省略する。単語Ｎグラムコーパス１５１は、特定のタスクドメイン（例えば、コールセンタ系、ビジネス系、予約／注文受付業務系、医療分野系、情報処理系等）のコーパスである必要はなく、例えば、Ｗｅｂページのテキスト等に基づき生成されたオープンソースのコーパスを利用してもよい。
【００２９】
形態素解析部１１１は、例えば、オープンソースの形態素解析エンジンを用いて構成され、形態素解析辞書１５０を用いて形態素解析を行う。形態素解析部１１１は、言語モデル生成装置１００における各種処理の実行に際して随時機能する。例えば、形態素解析部１１１は、コーパス整形部１１２やキーワード受付部１１４と連係して機能し、単語Ｎグラムコーパス１５１に含まれているＮグラムエントリの形態素解析、キーワード受付部１１４から入力されたキーワードの形態素解析等を行なう。
【００３０】
形態素解析辞書１５０は、形態素解析部１１１で用いる形態素解析エンジンが読み込み可能な形式の辞書であり、読み、品詞、活用形、原形の情報を含む。尚、以下の説明において、言語モデル生成装置１００における各種処理の実行に際して用いられる文字コードは全て共通であるものとする。また生成する言語モデル４１の文字コードが単語Ｎグラムコーパス１５１の文字コードと異なる場合は、例えば、処理の段階で文字コードの変換を適宜行うものとする。
【００３１】
コーパス整形部１１２は、単語Ｎグラムコーパス１５１を整形し、整形中又は整形後の単語Ｎグラムコーパス１５１の内容を単語Ｎグラムコーパス（整形後）１５２に随時反映する。単語Ｎグラムコーパス（整形後）１５２の内容はエントリ分類部１１３に入力される。例えば、単語Ｎグラムコーパス１５１としてオープンソースのコーパスを利用する場合、必要な情報が付与されていないことが多く、コーパス整形部１１２は必要に応じてこれらの情報を付与する。またコーパス整形部１１２は、後述する言語モデル生成処理Ｓ１４００で利用する、読み、品詞、原形等の情報の付与を行なう。またコーパス整形部１１２は、不要なＮグラムの削除を行って単語Ｎグラムコーパス（整形後）１５２のデータ量の削減を図る。
【００３２】
エントリ分類部１１３は、コーパス整形部１１２が生成した単語Ｎグラムコーパス（整形後）１５２の各エントリを、エントリに含まれる各単語の情報に基づき、専門語彙を含むＮグラムエントリである専門エントリ１５３と一般語彙のみで構成されるＮグラムエントリである一般エントリ１５４とに分類する。専門エントリ１５３のエントリは、エントリ抽出部１１６から一部のエントリが抽出され、エントリ抽出部１１６を介して言語モデル生成部１１７に入力されて言語モデル４１の生成に用いられる。一般エントリ１５４のエントリは、言語モデル生成部１１７に入力されて言語モデル４１の生成に用いられる。
【００３３】
キーワード受付部１１４は、音声認識装置３０に適用される言語モデル４１のタスクドメインを決定する少なくとも１つのキーワードを入力として受け付ける。キーワードの入力方式は、キーボード等の文字入力による方法に限らず、キーワードが所定形式（フォーマット）で記述されたファイルを読み込む方法を取ってもよい。キーワード受付部１１４が受け付けたキーワードはエントリ抽出部１１６に入力され、エントリ抽出部１１６が当該キーワードを含むＮグラムエントリを専門エントリ１５３から抽出する際に用いられる。キーワード受付部１１４が受け付ける操作内容は、表示部１１５により出力装置１４に随時出力される。
【００３４】
表示部１１５は、キーワード受付部１１４とエントリ抽出部１１６からの入力に基づくキーワードの設定等、言語モデル生成装置１００に対する操作入力を行うための画面（ユーザインタフェース）を出力装置１４に出力する。
【００３５】
エントリ抽出部１１６は、キーワード受付部１１４に入力されたキーワードを含むＮグラムエントリを専門エントリ１５３から抽出する。エントリ抽出部１１６が、抽出されたＮグラムエントリを表示部１１５を介して提示し、ユーザから指定されたエントリを削除するようにしてもよい。エントリ抽出部１１６が抽出したＮグラムエントリは、言語モデ
ル生成部１１７に入力されて言語モデル４１の生成に使用される。
【００３６】
言語モデル生成部１１７は、エントリ抽出部１１６が専門エントリ１５３から抽出したＮグラムエントリと一般エントリ１５４に格納されているＮグラムエントリとに基づきＮグラムモデルである言語モデル４１を生成する。
【００３７】
続いて、言語モデル生成装置１００が行う処理について順に説明する。
【００３８】
図４は、コーパス整形部１１２並びにエントリ分類部１１３が行う処理（以下、エントリ生成処理Ｓ４００と称する。）説明するフローチャートである。エントリ生成処理Ｓ４００は、後述する言語モデル生成処理Ｓ１４００の前処理として行われる。エントリ生成処理Ｓ４００が実行されることにより、単語Ｎグラムコーパス１５１に含まれるＮグラムの各エントリが整形／分類され、専門エントリ１５３及び一般エントリ１５４が生成される。以下、同図とともにエントリ生成処理Ｓ４００について説明する。
【００３９】
まずコーパス整形部１１２が、単語Ｎグラムコーパス１５１を読み込んで記憶する（Ｓ４１１）。
【００４０】
続いて、コーパス整形部１１２は、単語Ｎグラムコーパス１５１を整形する処理（以下、コーパス整形処理Ｓ４１２と称する。）を行う。コーパス整形処理Ｓ４１２の詳細については後述する。
【００４１】
続いて、エントリ分類部１１３が、コーパス整形処理Ｓ４１２で整形されたＮグラムエントリを分類する処理（以下、エントリ分類処理Ｓ４１３と称する。）を行い、専門エントリ１５３及び一般エントリ１５４を生成する。エントリ分類処理Ｓ４１３の詳細については後述する。以上でエントリ生成処理Ｓ４００は終了する。
【００４２】
図５は、図４のエントリ生成処理Ｓ４００におけるコーパス整形処理Ｓ４１２の詳細を説明するフローチャートである。以下、同図とともにコーパス整形処理Ｓ４１２について説明する。
【００４３】
同図に示すように、コーパス整形処理Ｓ４１２は、重複Ｎグラム削除処理Ｓ５１１、記号削除処理Ｓ５１２、アノテーションと不要エントリ削除処理Ｓ５１３、及び表層形正規化処理Ｓ５１４の各処理を含む。尚、これらの処理のうち、言語モデル生成装置１００に入力される単語Ｎグラムコーパス１５１の性質から不要と判断される処理については必ずしも実行しなくてもよい。
【００４４】
図６は、図５に示した重複Ｎグラム削除処理Ｓ５１１の詳細を説明するフローチャートである。重複Ｎグラム削除処理Ｓ５１１は、単語Ｎグラムコーパス１５１に重複して含まれているＮグラムエントリを削除する処理である。重複Ｎグラム削除処理Ｓ５１１では、単語Ｎグラムコーパス１５１が複数の次数のＮグラムエントリで構成されている場合に次数の低いＮグラムエントリを削除する。
【００４５】
単語Ｎグラムコーパス１５１が複数の次数のＮグラムエントリで構成されている場合、次数の低いＮグラムエントリは次数の高いＮグラムエントリに包含されることが多い。例えば、図７は単語Ｎグラムコーパス１５１の一例であるが、この例では、３グラムのエントリ「どうも ありがとう ござい」に対し、これを内包する４グラムエントリ「どうも 
ありがとう ござい ます」が存在する。この場合、重複Ｎグラム削除処理Ｓ５１１により、次数の低い側のエントリを単語Ｎグラムコーパス１５１から削除する。
【００４６】
尚、上記の削除は、単語Ｎグラムコーパス１５１が次数の異なる複数種類のＮグラムで構成されている場合にのみ行い（Ｓ６１１：ＹＥＳ）、Ｎグラムが一種類の場合は除外する（Ｓ６１１：ＮＯ）。
【００４７】
Ｓ６１２では、コーパス整形部１１２は、そのうち最も次数の低いＮグラムを特定する。図７の例では単語Ｎグラムコーパス１５１に３グラム〜５グラムまでのＮグラムが含まれているので３グラムを最も次数の低いＮグラムとして特定する。
【００４８】
続いて、コーパス整形部１１２は、特定したＮグラムと一つ次数の高いＮグラムとを比較し、次数の高いＮグラムエントリに包含されている次数の低いＮグラムエントリを削除する（Ｓ６１３）。
【００４９】
例えば、図７の例では３グラムが最も次数の低いＮグラムであるが、この場合、３グラムの中のエントリを一つ取り出し、このエントリの単語列を含む４グラムのエントリが存在するか否かを判定する。この判定は、当該単語列が、４グラムエントリ内に同じ並びで存在しているか否かで行なう。例えば、３グラムのエントリの「どうも ありがとう ござい」については「(任意の単語) どうも ありがとう ござい」であっても、「どうも ありがとう ござい (任意の単語)」であってもよく、４グラムのエントリには、この条件に該当する「どうも ありがとう ござい ます」と「本当に どうも ありがとう ござい」があるため、３グラムのエントリ「どうも ありがとう ござい」は削除対象となる。コーパス整形部１１２は、以上の処理を行うことより特定したＮグラムの全てのエントリを調べ、条件に一致するエントリを削除する。
【００５０】
続いて、コーパス整形部１１２は、特定したＮグラムの全てのエントリについて処理が終わると、特定したＮグラムよりも高次のＮグラムが単語Ｎグラムコーパス１５１に含まれているか否かを判定する（Ｓ６１４）。特定したＮグラムよりも高次のＮグラムが単語Ｎグラムコーパス１５１に含まれていない場合（Ｓ６１４：ＮＯ）、重複Ｎグラム削除処理Ｓ５１１は終了する。
【００５１】
一方、特定したＮグラムよりも高次のＮグラムが単語Ｎグラムコーパス１５１に含まれている場合（Ｓ６１４：ＹＥＳ）、一つ次数の高いＮグラムを特定する（Ｓ６１５）。例えば、特定していたＮグラムが３グラムである場合、コーパス整形部１１２は、５グラムが単語Ｎグラムコーパス１５１に存在すれば、例えば、４グラムに着目して５グラムとの比較を実施する。
【００５２】
図７の例では、コーパス整形部１１２は、４グラムエントリ「どうも ありがとう ござい ます」を特定し、５グラム内にこの単語列を含むエントリがないか検索する。すると
、５グラムエントリの「皆様 どうも ありがとう ござい ます」と「本当に どうも ありがとう ござい ます」が見つかるため、４グラムエントリ「どうも ありがとう ござい 
ます」は削除対象となる。同様に、もう一つの４グラムエントリ「本当に どうも ありがとう ござい」を含む５グラムエントリも存在するため、この４グラムエントリも削除対
象となる。このようにしてコーパス整形部１１２は全てのＮグラムのチェックを行い重複成分を削除する。
【００５３】
図８に図７に示した例について削除処理終了時のＮグラムを示す。同図において取り消し線が引かれているＮグラムエントリが削除対象のＮグラムエントリである。尚、単語Ｎグラムコーパス１５１を入力として行われた重複Ｎグラム削除処理Ｓ５１１の結果は単語Ｎグラムコーパス（整形後）１５２に反映される。
【００５４】
図９は、図５に示した記号削除処理Ｓ５１２の詳細を説明するフローチャートである。
記号削除処理Ｓ５１２では、記号を含むエントリの加工や削除を行う。記号は、書き言葉ドメインでは多くの種類が使用されるが、話し言葉ドメインでは一部を除き用いられず、話し言葉ドメインを対象とする音声認識では不要な成分となる。とくにＷｅｂページや新聞等に基づき生成されたコーパスを利用する場合は記号が多く含まれているためこれを削除する。
【００５５】
同図に示すように、コーパス整形部１１２は、単語Ｎグラムコーパス（整形後）１５２からＮグラムエントリを一つ選択する(Ｓ９１１)。
【００５６】
続いて、コーパス整形部１１２は、選択したエントリ（以下、選択中エントリと称する。）について、特殊記号以外の記号を含んでいるか否かを判定する（Ｓ９１２）。ここで特殊記号とは、Ｎグラム生成時に付与される、文頭、文末を示す記号であり、例えば、文頭を示す記号
や文末を示す記号
がある。
【００５７】
例えば「ご連絡 ありがとうございます」という文章では「
 ご 連絡 ありがとう ございます 
」のように形態素解析に際して文頭には
が、文末には
が、夫々挿入され、このような単語列をもとにＮグラムを生成すると、例えば、「
 ご 連絡」のよ
うなＮグラムエントリが生成される。またこれに加えて空白区間を示す記号<sp>が挿入されていることもあるためこのような記号も特殊記号として扱う。尚、本実施形態においては、
、
、<sp>を使用するものとするが記号の種類や形式は必ずしも限定されない
。
【００５８】
Ｓ９１２の判定において、選択中エントリに特殊記号以外の記号を含んでいない場合（Ｓ９１２：ＮＯ）、処理はＳ９１８に進む。尚、記号を含むとは記号が単独の単語となっている場合のみを意味し、例えば、「○○大学・△△大学駅」のように記号が固有名詞に含まれている場合は除外する。
【００５９】
Ｓ９１２の判定において、選択中エントリに特殊記号以外の記号を含んでいる場合（Ｓ９１２：ＹＥＳ）、コーパス整形部１１２は、当該記号が先頭または末尾のみであるか否かを判定する（Ｓ９１３）。当該記号が先頭または末尾のみである場合（Ｓ９１３：ＹＥＳ）、コーパス整形部１１２は、当該記号の単語を削除する（Ｓ９１５）。一方、記号の位置が先頭と末尾以外である場合（Ｓ９１３：ＮＯ）、コーパス整形部１１２は記号毎に異なる削除処理（以下、記号別削除処理Ｓ９１４と称する。）を実行する。
【００６０】
図１０は、記号別削除処理Ｓ９１４の詳細を説明するフローチャートである。同図に示すように、コーパス整形部１１２は、まず選択中エントリに含まれている、読点とカンマ、〜、＆、％、±について、夫々、<sp>、から、アンド、パーセント、プラスマイナスに置換する（Ｓ１０１１）。尚、同図に示した記号（置換する記号）は例示に過ぎず、選択中エントリに含まれているその他の記号に対して更なる置換ルールがあってもよい。
【００６１】
続いて、コーパス整形部１１２は、選択中エントリに括弧が含まれているか否かを判定する（Ｓ１０１２）。括弧の種類は必ずしも限定されないが、例えば、通常の括弧（）、カギ括弧「」、引用符””等である。選択中エントリに複数種類の括弧が含まれている場合(Ｓ１０１２：ＹＥＳ)、コーパス整形部１１２は選択中エントリを削除する（Ｓ１０１３）。
【００６２】
一方、選択中エントリに含まれている括弧が１種類のみである場合（Ｓ１０１２：ＮＯ）、例えば、コーパス整形部１１２は、括弧内外の単語のうち数の多い側を残し少ない側については括弧とともに削除する(Ｓ１０１４)。例えば、「ミュンヘン （ ドイツ ） で
は 最近」の場合、括弧内の単語が「ドイツ」のみであるのに対し、括弧外の単語は「ミ
ュンヘン」、「で」、「は」、「最近」の４つとなるため、「（ ドイツ ）」を削除し、「ミュンヘン で は 最近」とする。尚、例えば、括弧の内側の単語の量（文字数）と括
弧の外側の単語の量（文字数）が同程度である場合、括弧の内側と外側の双方を分割して双方を残すようにしてもよい。
【００６３】
Ｓ１０１５では、以上に例示した記号以外の他の記号があれば、選択中エントリから他の記号を全て削除する。
【００６４】
以上で記号別削除処理Ｓ９１４は終了し、処理は図９の記号削除処理Ｓ５１２のＳ９１６に進む。
【００６５】
Ｓ９１６では、コーパス整形部１１２は、以上の処理の結果、選択中エントリに含まれている単語が２つ以下になったか否かを判定する。選択中エントリに含まれている単語が２つ以下になっている場合（Ｓ９１６：ＹＥＳ）、コーパス整形部１１２は選択中エントリを削除する（Ｓ９１７）。このように選択中エントリに含まれている単語が少数である場合に選択中エントリを削除してしまうのは、少数の単語のみからなるエントリが沢山あっても音声認識の精度に殆ど影響しないからである。尚、選択中エントリに含まれている単語が少数であっても選択中エントリを残すようにしてもよい。
【００６６】
続いて、コーパス整形部１１２は、Ｓ９１１で未選択のエントリがあるか否かを判定する（Ｓ９１８）。Ｓ９１１で未選択のエントリがある場合（Ｓ９１８：ＹＥＳ）、処理はＳ９１１に戻り、未選択のエントリの一つを選択して以上と同様の処理を行なう。Ｓ９１１で未選択のエントリがない場合（Ｓ９１８：ＮＯ）、記号削除処理Ｓ５１２は終了する。尚、記号削除処理Ｓ５１２の結果は単語Ｎグラムコーパス（整形後）１５２に反映される。
【００６７】
図１１は、図５に示したコーパス整形処理Ｓ４１２のアノテーションと不要エントリの削除処理Ｓ５１３の詳細を説明するフローチャートである。アノテーションは、Ｎグラムを構成する各単語について、本実施形態で必要な、読み、品詞、活用形、原形の情報を付加することをいう。尚、予め上記の情報が単語Ｎグラムコーパス１５１に付与されている場合にはアノテーションは必ずしも必要でない。アノテーションの要否を、例えば、単語Ｎグラムコーパス１５１を言語モデル生成装置１００に読み込ませる際等にユーザに指定させ、不要が指定された場合はアノテーションを行わないようにして処理効率を向上させてもよい。
【００６８】
同図に示すように、コーパス整形部１１２は、まず単語Ｎグラムコーパス（整形後）１５２からＮグラムエントリを一つ選択する（Ｓ１１１１）。
【００６９】
続いて、選択したＮグラムエントリ（以下、選択中エントリと称する。）を構成している単語について、形態素解析部１１１が、形態素解析辞書１５０を用いて検索し、読み、品詞、活用形、原形の情報を付与する（Ｓ１１１２）。例えば、「ありがとう  ござい  ます」に対してアノテーションを行った場合は「ありがとう+アリガトー+感動詞-一般_有り難う ござい+ゴザイ+動詞-非自立可能_五段-ラ行_連用形-イ音便_御座る ます+マス+助動詞_助動詞-マス_終止形-一般_ます」となる。尚、本例では単語毎に「表層形 + 読み +
品詞 -(活用形)-_ 原形」の形式になっている。「+」等で各情報を区切っているが、情
報の格納方法についてはこの限りではない。例えば、ＩＤを割り振って別のテーブルで管理するようにしてもよい。また単語Ｎグラムコーパス１５１と形態素解析辞書１５０で単語の単位が異なる場合（例えば、単語の単位には、長単位と呼ばれる形式と短単位と呼ばれる形式があり、夫々単語の区切りが異なる。）、例えば分離されている各単語を結合してから形態素解析を再実行するようにする。
【００７０】
続いて、コーパス整形部１１２は、選択中エントリが、形態素解析辞書１５０に登録されていない単語（以下、未登録語とも称する。）を含んでいるか否かを判定する（Ｓ１１１３）。選択中エントリが未登録語を含んでいる場合（Ｓ１１１３：ＹＥＳ）、処理はＳ１１１６に進む。一方、選択中エントリが未登録語を含んでいない場合（Ｓ１１１３：ＮＯ）、処理はＳ１１１４に進む。
【００７１】
Ｓ１１１４では、コーパス整形部１１２は、選択中エントリが同じ単語を連続して含んでいるか否かを判定する。例えば、Ｗｅｂページから収集したテキストを基づき生成されたＮグラムの場合、「あ あ あ あ あ」等の同じ文字や単語の羅列で構成されるエントリが生じることがあるが、音声認識の対象である会話においてこうした発話がなされる可能性は低いため、こうしたエントリは削除対象とする。但し、フィラーや感動詞が２〜３回連続して使われることはあるため、例えば、同じ単語が４つ以上連続していることを削除条件としてもよい。この場合、４グラム以上のエントリが対象となる。選択中エントリが同じ単語を連続して含んでいる場合（Ｓ１１１４：ＹＥＳ）、処理はＳ１１１６に進む。一方、選択中エントリが連続する同じ単語を含んでいない場合（Ｓ１１１４：ＮＯ）、処理はＳ１１１５に進む。
【００７２】
Ｓ１１１５では、コーパス整形部１１２は、選択中エントリが削除対象の単語（以下、削除対象語とも称する。）を含んでいるか否かを判定する。ここで削除対象語とは、例えば、俗語や不要と思われる語彙、ＮＧワード等である。上記判定は、例えば、選択中エントリに含まれている単語と、予め用意しておいた削除対象語のリストとを比較することにより行う。上記リストは、例えば、キーワード受付部１１４を通してユーザに登録させるようにしてもよい。選択中エントリが削除対象語を含んでいる場合（Ｓ１１１５：ＹＥＳ）、処理はＳ１１１６に進む。一方、選択中エントリが削除対象語を含んでいない場合（Ｓ１１１５：ＮＯ）、処理はＳ１１１７に進む。尚、削除対象語を含んだエントリの削除は必須ではないが、不要なエントリを削除することで言語モデル４１における各語彙の確率が相対的に上がり、音声認識における認識率の向上が期待できる。
【００７３】
Ｓ１１１６では、コーパス整形部１１２は選択中エントリを削除する。尚、この場合、表示部１１５により削除対象語をユーザに提示し、ユーザに削除対象語の形態素解析辞書１５０への登録の要否を確認させ、その結果、形態素解析辞書１５０への登録が行なわれた場合はエントリの削除を行なわないようにしてもよい。その後、処理はＳ１１１７に進む。
【００７４】
Ｓ１１１７では、Ｓ１１１１で未選択のエントリがあるか否かを判定する。未選択のエントリがあれば（Ｓ１１１７：ＹＥＳ）、Ｓ１１１１の処理に戻り、未選択のエントリの一つを選択中エントリとして以上と同様の処理を行なう。
【００７５】
以上でアノテーションと不要エントリの削除処理Ｓ５１３は終了する。尚、アノテーションと不要エントリの削除処理Ｓ５１３の結果は単語Ｎグラムコーパス（整形後）１５２に反映される。
【００７６】
図１２は、図５に示したコーパス整形処理Ｓ４１２の表層形正規化処理Ｓ５１４の詳細を説明するフローチャートである。表層形正規化処理Ｓ５１４では各単語の表層形の正規化を行なう。表層形の正規化とは、例えば、「取り扱う」と「取扱う」のように、同じ語でありながら複数の表層形が存在する語に対して表層形を統一することをいう。尚、表層形を統一しない場合は同じ語であっても言語モデルでは異なる語として扱われるため、本来一つの語に割り当てられるべき確率が複数の語に分散し、当該語彙の音声認識率の低下に繋がる。以下、同図とともに表層形正規化処理Ｓ５１４について説明する。
【００７７】
同図に示すように、コーパス整形部１１２は、図５のＳ５１１〜Ｓ５１３の処理を行った後の単語Ｎグラムコーパス（整形後）１５２に含まれている単語のリストを生成する（Ｓ１２１１）。
【００７８】
続いて、コーパス整形部１１２は、アノテーションと不要エントリの削除処理Ｓ５１３にて付与された原形と活用形とに基づき、単語Ｎグラムコーパス１５１をソートする（Ｓ１２１２）。尚、名詞のように活用形のないものについてはコーパス整形部１１２は原形のみでソートを行なう。
【００７９】
続いて、コーパス整形部１１２は、同じ原形、活用形に対し複数の表層形を有する単語を単語Ｎグラムコーパス１５１から抽出する（Ｓ１２１３）。同じ原形、活用形に対し複数の表層形を有する単語がない場合（Ｓ１２１３：ＮＯ）、コーパス整形部１１２は、表層形正規化処理Ｓ５１４を終了する。一方、同じ原形、活用形に対し複数の表層形を有する単語がある場合（Ｓ１２１３：ＹＥＳ）、コーパス整形部１１２は、単語毎に最も数が多い表層形に統一する。このとき、コーパス整形部１１２が各エントリの出現頻度を掛け合わせた数で表層形を比較してもよい。
【００８０】
尚、表層形正規化処理Ｓ５１４の結果は単語Ｎグラムコーパス（整形後）１５２に反映される。
【００８１】
図１３は、図４に示したエントリ分類処理Ｓ４１３の詳細を説明するフローチャートである。エントリ分類処理Ｓ４１３の実行に際してはコーパス整形部１１２によって生成された単語Ｎグラムコーパス（整形後）１５２が入力として与えられる。エントリ分類処理Ｓ４１３では、単語Ｎグラムコーパス（整形後）１５２に含まれている単語Ｎグラムエントリを、専門語彙を含むエントリである専門エントリ１５３と一般語彙のみで構成されるエントリである一般エントリ１５４とに分類する。尚、専門語彙とは、特定の分野でのみ使用される語彙を指す。以下、同図とともにエントリ分類処理Ｓ４１３について説明する。
【００８２】
同図に示すように、まずエントリ分類部１１３は、単語Ｎグラムコーパス（整形後）１５２からＮグラムエントリを一つ選択する（Ｓ１３１１）。
【００８３】
続いて、エントリ分類部１１３は、選択したエントリ（以下、選択中エントリと称する。）が名詞を含んでいるか否かを判定する（Ｓ１３１２）。ここで単語が名詞であるか否かは、例えば、アノテーションによって付与した品詞情報に基づき判定する。選択中エントリが名詞を含んでいない場合（Ｓ１３１２：ＮＯ）、エントリ分類部１１３は、選択中エントリを一般エントリ１５４に登録する（Ｓ１３１６）。その後、処理はＳ１３１８に進む。
【００８４】
一方、選択中エントリが名詞を含んでいる場合（Ｓ１３１２：ＹＥＳ）、続いて、エントリ分類部１１３は、選択中エントリが、人名・地名以外の固有名詞を含んでいるか否かを判定する（Ｓ１３１３）。ここで一般的な形態素解析辞書では、固有名詞が、人名、地名、一般に分類されているため、選択中エントリが人名・地名以外の固有名詞を含んでいるか否かの判定は、例えば、この情報を利用して行う。選択中エントリが人名・地名以外の固有名詞を含んでいる場合（Ｓ１３１３：ＹＥＳ）、エントリ分類部１１３は、選択中エントリを専門エントリ１５３に登録する（Ｓ１３１７）。その後、処理はＳ１３１８に進む。一方、選択中エントリが人名・地名以外の固有名詞を含んでいない場合（Ｓ１３１３：ＮＯ）、処理はＳ１３１４に進む。
【００８５】
Ｓ１３１４では、エントリ分類部１１３は、選択中エントリが、カタカナの一般名詞を含んでいるか否かを判定する。ここでカタカナの一般名詞とは、例えば、「パソコン」、「スマートフォン」等である。但し、カタカナの名詞であってもサ変可能名詞は対象から外す。サ変可能名詞とは、動詞「する」を修飾できる名詞であり、例えば、「チェック」、「説明」、「挨拶」等がある。サ変可能名詞である否かを示す情報は一般的な形態素解析辞書の品詞情報にも含まれているので、例えば、サ変可能名詞である否かはこの情報を利用して判定する。選択中エントリがカタカナの一般名詞を含んでいる場合（Ｓ１３１４：ＹＥＳ）、エントリ分類部１１３は、選択中エントリを専門エントリ１５３に登録する（Ｓ１３１７）。一方、選択中エントリがカタカナの一般名詞を含んでいない場合（Ｓ１３１４：ＮＯ）、処理はＳ１３１５に進む。
【００８６】
Ｓ１３１５では、エントリ分類部１１３は、選択中エントリが、代名詞、形式名詞、サ変可能名詞以外の名詞を含んでいるか否かを判定する。ここで形式名詞とは、常に他の言葉によって修飾される名詞であり、例えば、「こと」、「もの」、「ところ」、「わけ」、「はず」「つもり」、「ため」等がある。形式名詞か否かを示す情報は、通常は形態素解析辞書には付与されておらず一般名詞として扱われている。従って、例えば、形式名詞のリストを予め用意しておき、リストに該当するか否かで選択中エントリが、代名詞、形式名詞、サ変可能名詞以外の名詞を含んでいるか否かを判定する。選択中エントリが、代名詞、形式名詞、サ変可能名詞以外の名詞を含む場合（Ｓ１３１５：ＹＥＳ）、エントリ分類部１１３は、選択中エントリを専門エントリ１５３に登録する（Ｓ１３１７）。一方、選択中エントリに選択中エントリが、代名詞、形式名詞、サ変可能名詞以外の名詞を含んでいない場合（Ｓ１３１５：ＮＯ）、エントリ分類部１１３は、選択中エントリを一般エントリ１５４に登録する（Ｓ１３１６）。その後、処理はＳ１３１８に進む。
【００８７】
以上で一つのＮグラムエントリについて分類処理が終了する。Ｓ１３１８では、Ｓ１３１１で未選択のＮグラムエントリがあるか否かを判定する。未選択のＮグラムエントリがあれば（Ｓ１３１８：ＹＥＳ）、Ｓ１３１１の処理に戻り、未選択のＮグラムエントリの一つを選択中エントリとして選択して以上と同様の処理を行なう。Ｓ１３１１で未選択のエントリがない場合（Ｓ１３１８：ＮＯ）、エントリ分類処理Ｓ４１３は終了する。
【００８８】
以上に説明したエントリ生成処理Ｓ４００が行われることで、専門エントリ１５３及び一般エントリ１５４が生成される。生成された専門エントリ１５３及び一般エントリ１５４は後述する言語モデル生成処理Ｓ１４００に用いられる。尚、エントリ生成処理Ｓ４００は、言語モデル生成処理Ｓ１４００の実行前に少なくとも一回実行すればよく、言語モデル生成処理Ｓ１４００を実行する度にエントリ生成処理Ｓ４００を実行する必要はない。そのため、言語モデル４１を生成する際の処理負荷を低減することができ、処理時間も短縮することができる。
【００８９】
エントリ生成処理Ｓ４００は、例えば、単語Ｎグラムコーパス１５１を変更するタイミングで実施する。例えば、Ｗｅｂページに基づく単語Ｎグラムコーパス１５１を利用して言語モデル４１を生成する場合、クローリングが行われた時期によって含まれる語彙が変化する。そこで例えば、定期的にクローリング及び単語Ｎグラムコーパス１５１の生成を行い、これに合わせてエントリ生成処理を行って専門エントリ１５３と一般エントリ１５４の内容を更新するようにする。そのようにすることで、新語に対応した言語モデル４１をリアルタイムに提供することができる。
【００９０】
図１４は、ユーザから受け付けた単語（以下、キーワードとも称する。）と、エントリ生成処理Ｓ４００により生成された専門エントリ１５３及び一般エントリ１５４とに基づき、言語モデル生成装置１００が言語モデル４１を生成する処理（以下、言語モデル生成処理Ｓ１４００と称する。）を説明するフローチャートである。以下、同図とともに言語
モデル生成処理Ｓ１４００について説明する。
【００９１】
同図に示すように、まず言語モデル生成装置１００の表示部１１５が出力装置１４に画面（以下、操作画面１５００と称する。）を提示し、キーワード受付部１１４が操作画面１５００を介してユーザからキーワードの入力を受け付ける（Ｓ１４１１）。表示部１１５は、キーワード受付部１１４が受け付けたキーワードをキーワード入力欄１５１１に表示する。
【００９２】
図１５に操作画面１５００の一例を示す。同図に示すように、操作画面１５００は、キーワード入力欄１５１１、検索実行ボタン１５１２、メッセージ表示欄１５１３、エントリ件数表示欄１５１４、及び言語モデル生成指示ボタン１５１５を含む。キーワード入力欄１５１１には、ユーザが入力したキーワードが表示される。検索実行ボタン１５１２は、ユーザがエントリの検索を指示する際に操作する。メッセージ表示欄１５１３には、検索時のメッセージ（検索が正常に終了したか、未登録の単語はなかったか等）が表示される。エントリ件数表示欄１５１４には、キーワード入力欄１５１１に入力したキーワードの一覧と各キーワードを含むエントリの件数が表示される。言語モデル生成指示ボタン１５１５は、ユーザが言語モデル生成装置１００に対して言語モデルの生成を指示する際に操作する。
【００９３】
図１４に戻り、Ｓ１４１２では、ユーザが検索実行ボタン１５１２を操作したのに応じて、エントリ抽出部１１６がユーザから入力されたキーワードを含むエントリを専門エントリ１５３と一般エントリ１５４から抽出する処理（以下、エントリ抽出処理Ｓ１４１２と称する。）を行う。エントリ抽出処理Ｓ１４１２の詳細については後述する。
【００９４】
続いて、表示部１１５がエントリ抽出処理Ｓ１４１２の結果を出力装置１４に表示する（Ｓ１４１３）。
【００９５】
尚、入力されたキーワードによっては一致するエントリが存在しないことがある。そこでエントリ抽出部１１６は、例えば、キーワード毎の処理結果をユーザに提示して確認させる。図１５に示した操作画面１５００ではメッセージ表示欄１５１３及びエントリ件数表示欄１５１４に処理結果が表示される。
【００９６】
続いて、キーワード受付部１１４が、キーワード入力欄１５１１を介してキーワードの追加や修正をユーザから受け付ける（Ｓ１４１４）。キーワード受付部１１４が、ユーザからキーワードの追加や修正を受け付けた場合（Ｓ１４１４：ＹＥＳ）、処理はＳ１４１１に戻り、再び、キーワード受付部１１４はキーワード入力欄１５１１を介してユーザからキーワードの入力を受け付ける。
【００９７】
一方、ユーザが操作画面１５００の言語モデル生成指示ボタン１５１５を操作すると（Ｓ１４１４：ＮＯ）、言語モデル生成部１１７が、エントリ抽出部１１６が抽出したエントリと一般エントリ１５４とに基づき言語モデル４１を生成する（Ｓ１４１５）。言語モデル生成部１１７は、例えば、エントリ抽出部１１６が抽出したエントリと一般エントリ１５４に格納されている全てのエントリを学習用テキストとしてＮグラムモデルを生成する。尚、学習用テキストからＮグラムモデルを生成する場合、通常は学習用テキストの形態素解析を行うとともに文頭記号
や文末記号
を付与する処理が行われるが、本実
施形態ではこれらの処理は既に実施済みであるのでエントリをそのまま用いてＮグラムモデルを生成する。
【００９８】
尚、一般エントリ１５４のエントリに対してエントリ抽出部１１６が専門エントリ１５３から抽出したエントリの割合が少ないと、個々のタスクドメインへの適応が不十分とな
る可能性がある。そこで例えば、双方の比率に応じてエントリ抽出部１１６が専門エントリ１５３から抽出するエントリの量を調整するようにしてもよい。具体的な調整方法としては、例えば、エントリ抽出部１１６が専門エントリ１５３から抽出したエントリをＮ倍に複製して一般エントリ１５４のエントリと混合する方法、双方のＮグラムモデルを別々に生成した後、エントリ抽出部１１６が抽出したエントリのモデルの比率を一般エントリ１５４のエントリのモデルよりも高く設定して線形的に混合する方法等がある。
【００９９】
図１６は、図１４に示したエントリ抽出処理Ｓ１４１２の詳細を説明するフローチャートである。以下、同図とともにエントリ抽出処理Ｓ１４１２について説明する。
【０１００】
同図に示すように、まずエントリ抽出部１１６は、キーワード受付部１１４が受け付けたキーワードのうちの一つを選択する（Ｓ１６１１）。
【０１０１】
続いて、形態素解析部１１１が、選択したキーワード（以下、選択中キーワードと称する。）について形態素解析を行う（Ｓ１６１２）。上記形態素解析に際し、形態素解析部１１１は、読み、品詞等の情報が得られた場合、原形、さらに活用形がある場合は活用形も合わせて取得する。
【０１０２】
続いて、エントリ抽出部１１６は、選択中キーワードが、形態素解析辞書１５０に登録されていない単語（以下、未登録語とも称する。）であるか否かを判定する（Ｓ１６１３）。選択中キーワードが未登録語であった場合（Ｓ１６１３：ＹＥＳ）、処理はＳ１６１７に進む。一方、選択中キーワードが未登録語でない場合（Ｓ１６１３：ＮＯ）、処理はＳ１６１４に進む。
【０１０３】
Ｓ１６１４では、エントリ抽出部１１６は、原形に一致する単語、さらに活用形がある場合は活用形に一致する単語を含むエントリを専門エントリ１５３から検索する。原形に一致する単語、さらに活用形がある場合は活用形に一致する単語を含むエントリが存在する場合（Ｓ１６１５：ＹＥＳ）、エントリ抽出部１１６は、一致する全てのエントリを取得する（Ｓ１６１６）。
【０１０４】
Ｓ１６１７では、エントリ抽出部１１６は、Ｓ１６１１で未選択のキーワードが存在するか否かを判定する。Ｓ１６１１で未選択のキーワードが存在する場合（Ｓ１６１７：ＹＥＳ）、処理はＳ１６１１に戻り、未選択のキーワードを選択して以上と同様の処理を繰り返す。
【０１０５】
以上に説明した言語モデル生成装置１００によれば、対象とするタスクドメインの書き起こし等の言語資源の収集を行うことなく、対象とするタスクドメインのキーワードを入力するだけで、短い処理時間かつ少ない処理負荷で対象とするタスクドメインに適応した音声認識のための言語モデル４１を効率よく生成することができる。また一般的な単語Ｎグラムコーパス１５１から専門エントリ１５３を生成するので、対象とするタスクドメインに適合したコーパスを準備する必要もない。
【０１０６】
[第２実施形態]
図１７に第２実施形態として示す言語モデル生成装置１００の構成を示している。第２実施形態の言語モデル生成装置１００は、第１実施形態の言語モデル生成装置１００の構成に加え、さらにキーワード拡充部１２１を備える。キーワード拡充部１２１は、例えば、演算処理装置１１が、記憶装置１２に格納されているプログラムを読み出して実行することにより実現される。またキーワード拡充部１２１は、例えば、言語モデル生成装置１００が備えるハードウェア（ＦＰＧＡ、ＡＳＩＣ等）によって実現される。尚、キーワード拡充部１２１以外の第２実施形態の言語モデル生成装置１００の構成については、第１
実施形態の言語モデル生成装置１００の構成と同様である。以下、第１実施形態との相違点を中心として説明する。
【０１０７】
キーワード拡充部１２１は、キーワード受付部１１４がユーザから受け付けたキーワードを拡充する。具体的には、キーワード拡充部１２１は、エントリ抽出部１１６が専門エントリ１５３から抽出したＮグラムエントリを抽出した後、その中に含まれる名詞を抽出し、抽出した名詞をキーワード候補とてユーザに提示する。
【０１０８】
図１８は第２実施形態の言語モデル生成装置１００が言語モデル４１の生成に際して行う処理（以下、言語モデル生成処理Ｓ１８００と称する。）を説明するフローチャートである。以下、同図とともに言語モデル生成処理Ｓ１８００について説明する。
【０１０９】
まず表示部１１５が出力装置１４に画面（以下、操作画面１９００と称する。）を提示しつつ、キーワード受付部１１４がユーザからキーワードの入力を受け付ける（Ｓ１８１１）。
【０１１０】
図１９に操作画面１９００の一例を示す。同図に示すように、操作画面１９００は、キーワード入力欄１９１１、検索実行ボタン１９１２、キーワード拡充ボタン１９１３、メッセージ表示欄１９１４、拡充キーワード表示欄１９１５、及びキーワード追加指示ボタン１９１６を含む。
【０１１１】
図１８に戻り、続いて、キーワード受付部１１４は、ユーザが、検索実行ボタン１９１２又はキーワード拡充ボタン１９１３のいずれかを操作するのを待機する（Ｓ１８１２：ＹＥＳ）。ユーザがキーワード拡充ボタン１９１３を操作すると（Ｓ１８１２：ＹＥＳ）、キーワード拡充部１２１がキーワードを拡充する処理（以下、キーワード拡充処理Ｓ１８１３と称する。）を実行する。キーワード拡充処理Ｓ１８１３の詳細については後述する。
【０１１２】
一方、ユーザが、検索実行ボタン１９１２を操作すると（Ｓ１８１２：ＮＯ）、Ｓ１８２０の処理（以下、エントリ抽出処理Ｓ１８２０と称する。）に進む。エントリ抽出処理Ｓ１８２０は図１６に示したエントリ抽出処理Ｓ１４１２と同様であるので詳細な説明は省略する。尚、エントリ抽出処理Ｓ１８２０に際し、表示部１１５は、例えば、前述した操作画面１５００を表示する。
【０１１３】
エントリ抽出処理Ｓ１８２０が終了すると、表示部１１５が、エントリ抽出処理Ｓ１８２０の結果を出力装置１４に表示する（Ｓ１８２１）。またキーワード受付部１１４が、キーワードの追加や修正をユーザから受け付ける（Ｓ１８２２）。キーワード受付部１１４が、ユーザからキーワードの追加や修正を行った場合（Ｓ１８２２：ＹＥＳ）、処理はＳ１８１１に戻り、キーワード受付部１１４が再びキーワードの入力を受け付ける。一方、ユーザが言語モデル生成指示ボタン１５１５を操作すると（Ｓ１８２２：ＮＯ）、言語モデル生成部１１７が、エントリ抽出部１１６が抽出したエントリと一般エントリ１５４とに基づき言語モデル４１を生成する（Ｓ１８３０）。
【０１１４】
図２０は、図１８のキーワード拡充処理Ｓ１８１３の詳細を説明するフローチャートである。以下、同図とともにキーワード拡充処理Ｓ１８１３について説明する。
【０１１５】
同図に示すように、まずキーワード拡充部１２１は、キーワード受付部１１４が受け付けたキーワードのうちの一つを選択する（Ｓ２０１１）。
【０１１６】
続いて、形態素解析部１１１が、選択したキーワード（以下、選択中キーワードと称す
る。）について形態素解析を行う（Ｓ２０１２）。上記形態素解析に際し、形態素解析部１１１は、読み、品詞等の情報が得られた場合、原形、活用形がある場合は活用形も合わせて取得する。
【０１１７】
続いて、キーワード拡充部１２１は、選択中キーワードが、形態素解析辞書１５０に登録されていない単語（以下、未登録語とも称する。）であるか否かを判定する（Ｓ２０１３）。選択中キーワードが未登録語であった場合（Ｓ２０１３：ＹＥＳ）、処理はＳ２０１７に進む。一方、選択中キーワードが未登録語でない場合（Ｓ２０１３：ＮＯ）、処理はＳ２０１４に進む。
【０１１８】
Ｓ２０１４では、キーワード拡充部１２１は、原形に一致する単語、及び活用形がある場合は活用形に一致する単語を含むエントリを専門エントリ１５３から検索する。そして原形に一致する単語、活用形がある場合は活用形に一致する単語を含むエントリが存在する場合（Ｓ２０１５：ＹＥＳ）、キーワード拡充部１２１は、選択中キーワード以外で、人名・地名以外の固有名詞、または、代名詞、形式名詞、サ変名詞以外の名詞を上記エントリから抽出する（Ｓ２０１６）。尚、この条件は、第１実施形態のエントリ分類処理Ｓ４１３において専門エントリ１５３に分類する際に用いた条件と同一である。抽出した名詞のリストは、キーワード拡充部１２１が重複削除を行った後、表示部１１５がキーワード入力欄１９１１にキーワードとして表示する。
【０１１９】
Ｓ２０１７では、キーワード拡充部１２１は、Ｓ２０１１で未選択のキーワードが存在するか否かを判定する。Ｓ２０１１で未選択のキーワードが存在する場合（Ｓ２０１７：ＹＥＳ）、処理はＳ２０１１に戻り、未選択のキーワードを選択して以上と同様の処理を繰り返す。
【０１２０】
図１８に戻り、キーワード拡充処理Ｓ１８１３の後、表示部１１５は、キーワード拡充処理Ｓ１８１３により抽出した名詞を拡充キーワード表示欄１９１５にキーワード候補として表示する（Ｓ１８１４）。そしてユーザがキーワード追加指示ボタン１９１６を選択すると（Ｓ１８１５：ＹＥＳ）、表示部１１５が上記キーワード候補をキーワード入力欄１９１１に表示する。その後、処理はＳ１８１２に戻る（Ｓ１８１１に戻ってもよい）。
【０１２１】
以上に説明した第２実施形態の言語モデル生成装置１００によれば、ユーザが入力したキーワードの数が少ない場合でもキーワードを適切に拡充することができる。そのため、多くのエントリに基づき特定のタスクドメインに適合した言語モデル４１を生成することができる。
【０１２２】
[第３実施形態]
図２１に第３実施形態として示す言語モデル生成装置１００の構成を示している。第３実施形態の言語モデル生成装置１００は、第２実施形態の言語モデル生成装置１００の構成に加え、さらに単語ベクトル生成部１２２を備える。単語ベクトル生成部１２２は、例えば、演算処理装置１１が、記憶装置１２に格納されているプログラムを読み出して実行することにより実現される。また第２実施形態の言語モデル生成装置１００の情報記憶部１１０は、第２実施形態の言語モデル生成装置１００が記憶する情報に加え、さらに単語ベクトル１５６を記憶する。尚、第３実施形態の言語モデル生成装置１００の他の構成については第２実施形態の言語モデル生成装置１００の構成と同様である。以下、第２実施形態との相違点を中心として説明する。
【０１２３】
単語ベクトル生成部１２２には、コーパス整形部１１２によって生成された単語Ｎグラムコーパス（整形後）１５２が入力される。単語ベクトル生成部１２２は、入力された単語Ｎグラムコーパス（整形後）１５２に基づき単語ベクトル１５６を生成する。単語ベク
トル１５６は、単語をベクトルで表したデータであり、単語と単語の間の意味的な近さを示す情報を含む。単語ベクトル１５６は、例えば、公知の技術である「CBOW」「Skip-gram」を用いて実現される。第３実施形態の言語モデル生成装置１００のキーワード拡充部
１２１は、キーワードの拡充に際して単語ベクトル１５６を用いる。
【０１２４】
図２２は、第３実施形態の言語モデル生成装置１００が行うエントリ生成処理Ｓ２２００を説明するフローチャートである。エントリ生成処理Ｓ２２００の基本的な流れは図４のエントリ生成処理Ｓ４００と同様であり、Ｓ２２１１の処理はＳ４１１の処理に、Ｓ２２１２の処理はＳ４１２の処理に、Ｓ２２１４の処理はＳ４１３の処理に、夫々相当する。Ｓ２２１３では、単語ベクトル生成部１２２が、単語Ｎグラムコーパス（整形後）１５１に基づき単語ベクトル１５６を生成する。
【０１２５】
図２３は、第３実施形態の言語モデル生成装置１００が行うキーワード拡充処理Ｓ２３００を説明するフローチャートである。キーワード拡充処理Ｓ２３００は、図２０に示したキーワード拡充処理Ｓ１８１３に代替される。
【０１２６】
同図に示すように、まずキーワード拡充部１２１は、キーワード受付部１１４が受け付けたキーワードのうちの一つを選択する（Ｓ２３１１）。
【０１２７】
続いて、形態素解析部１１１が、選択したキーワード（以下、選択中キーワードと称する。）について形態素解析を行う（Ｓ２３１２）。上記形態素解析に際し、形態素解析部１１１は、読み、品詞等の情報が得られた場合、原形、さらに活用形がある場合は活用形も合わせて取得する。
【０１２８】
続いて、キーワード拡充部１２１は、選択中キーワードが、形態素解析辞書１５０に登録されていない単語（以下、未登録語とも称する。）であるか否かを判定する（Ｓ２３１３）。選択中キーワードが未登録語である場合（Ｓ２３１３：ＹＥＳ）、処理はＳ２３１７に進む。一方、選択中キーワードが未登録語でない場合（Ｓ２３１３：ＮＯ）、処理はＳ２３１４に進む。
【０１２９】
Ｓ２３１４では、キーワード拡充部１２１は、Ｓ２３１２で得られた単語を単語ベクトル１５６で検索し、ベクトル距離が予め定めた閾値以内の単語を単語ベクトル１５６から抽出する。尚、ベクトル距離が閾値以内の単語を取得する処理は公知であるため説明は省略する。
【０１３０】
続いて、キーワード拡充部１２１は、単語ベクトル１５６から抽出した単語の中から、人名・地名以外の固有名詞、代名詞、形式名詞、サ変名詞以外の名詞を選択する（Ｓ２３１５）。尚、この条件は、第１実施形態のエントリ分類処理Ｓ４１３において専門エントリ１５３に分類する際に用いた条件と同一である。抽出した名詞のリストは、キーワード拡充部１２１が重複削除を行った後、表示部１１５がキーワード入力欄１９１１にキーワードとして表示する。
【０１３１】
Ｓ２３１７では、キーワード拡充部１２１は、Ｓ２３１１で未選択のキーワードが存在するか否かを判定する。Ｓ２３１１で未選択のキーワードが存在する場合（Ｓ２３１７：ＹＥＳ）、処理はＳ２３１１に戻り、未選択のキーワードを選択して以上と同様の処理を繰り返す。
【０１３２】
以上に説明した第３実施形態の言語モデル生成装置１００によれば、ユーザが入力したキーワードの数が少ない場合でも、単語ベクトルを利用して効率よく適切なキーワードを拡充することができる。そのため、多くのエントリに基づき特定のタスクドメインに適合
した言語モデル４１を生成することができる。
【０１３３】
尚、本発明は上記した実施形態に限定されるものではなく、様々な変形例が含まれる。例えば、上記した実施形態は本発明を分かりやすく説明するために詳細に説明したものであり、必ずしも説明した全ての構成を備えるものに限定されるものではない。またある実施形態の構成の一部を他の実施形態の構成に置き換えることが可能であり、またある実施形態の構成に他の実施形態の構成を加えることも可能である。また、各実施形態の構成の一部について、他の構成の追加・削除・置換をすることが可能である。
【０１３４】
また上記の各構成、機能、処理部、処理ステップ等は、それらの一部又は全部を、例えば集積回路で設計する等によりハードウェアで実現してもよい。
【０１３５】
また制御線や情報線は説明上必要と考えられるものを示しており、製品上必ずしも全ての制御線や情報線を示しているとは限らない。実際には殆ど全ての構成が相互に接続されていると考えてもよい。
【符号の説明】
【０１３６】
３１  音声入力部、３２  特徴抽出部、３３  音声認識部、３４  結果出力部、３５  モデル管理部、４１  言語モデル、４２  音響モデル、１００  言語モデル生成装置、１１１  形態素解析部、１１２  コーパス整形部、１１３  エントリ分類部、１１４  キーワード受付部、１１５  表示部、１１６  エントリ抽出部、１１７  言語モデル生成部、１２１  キーワード拡充部、１２２  単語ベクトル生成部、１５０  形態素解析辞書、１５１  単語Ｎグラムコーパス、１５３  専門エントリ、１５４  一般エントリ、１５６  単語ベクトル
【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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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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【図１８】
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【図１９】
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【図２０】
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【図２１】
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【図２２】
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【図２３】
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