(57)【要約】【課題】計算コストを抑えつつ、文節が少ない文章でも意味合いを損なうことなく、文章を適切に短縮する。【解決手段】車載情報端末１は、発声が要求された例えば経路案内の音声の文章に対して、品詞と文型に着目することで、文型毎の短縮規定（単語の優先度）を適用して短縮文章の候補を生成する。そして、車載情報端末１は、短縮文章の候補の長さを算出し、音声の制約長さを特定し、その生成した短縮文章の候補のうち音声の制約長さの条件を満たす最長の候補（最も意味合いを損なわない候補）を特定し、その特定した最長の候補の短縮文章を音声出力する。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
発声が要求された音声を受付ける音声受付手段（７）と、
単語毎の品詞を示す品詞情報を格納する品詞情報格納手段（２１）と、
前記音声受付手段により受付けられた音声の文章を構成する単語に対して、前記品詞情報格納手段に格納されている品詞情報を付与する品詞情報付与手段（８）と、
前記品詞情報付与手段により付与された品詞情報に基づいて文型を判断する文型判断手段（９）と、
文型毎の短縮規定を格納する短縮規定格納手段（２２）と、
前記文型判断手段により判断された文型に対して、前記短縮規定格納手段に格納されている短縮規定を特定する短縮規定特定手段（１０）と、
前記音声受付手段により受付けられた音声の文章に対して、前記短縮規定特定手段により特定された短縮規定を適用して短縮文章の候補を生成する候補生成手段（１１）と、
前記候補生成手段により生成された短縮文章の候補の長さを算出する長さ算出手段（１２）と、
前記音声受付手段により受付けられた音声の制約長さを特定する制約長さ特定手段（１３）と、
前記長さ算出手段により算出された短縮文章の候補の長さと前記制約長さ特定手段により特定された音声の制約長さとを比較し、前記候補生成手段により生成された短縮文章の候補のうち制約長さの条件を満たす最長の候補を特定する最長候補特定手段（１４）と、を備えたことを特徴とする文章短縮装置。
【請求項２】
請求項１に記載した文章短縮装置において、
前記最長候補特定手段により特定された最長の候補の短縮文章を音声出力手段（２０）から音声出力させる出力制御手段（１５）と、を備えたことを特徴とする文章短縮装置。
【請求項３】
請求項１又は２に記載した文章短縮装置において、
車両の運転支援に関する音声を生成する音声生成手段（６）を備え、
前記音声受付手段は、前記音声生成手段により生成された車両の運転支援に関する音声を受付けることを特徴とする文章短縮装置。
【請求項４】
マイクロコンピュータを有する制御手段（３）に、
発声が要求された音声を受付ける第１の手順と、
前記第１の手順により受付けた音声の文章を構成する単語に対して、単語毎の品詞を示す品詞情報を格納する品詞情報格納手段（２１）に格納されている品詞情報を付与する第２の手順と、
前記第２の手順により付与した品詞情報に基づいて文型を判断する第３の手順と、
前記第３の手順により判断した文型に対して、文型毎の短縮規定を格納する短縮規定格納手段（２２）に格納されている短縮規定を特定する第４の手順と、
前記第１の手順により受付けた音声の文章に対して、前記第４の手順により特定した短縮規定を適用して短縮文章の候補を生成する第５の手順と、
前記第５の手順により生成した短縮文章の候補の長さを算出する第６の手順と、
前記第１の手順により受付けた音声の制約長さを特定する第７の手順と、
前記第６の手順により算出した短縮文章の候補の長さと前記第７の手順により特定した音声の制約長さとを比較する第８の手順と、
前記第５の手順により生成した短縮文章の候補のうち制約長さの条件を満たす最長の候補を特定する第９の手順と、を実行させるための文章短縮プログラム。
【請求項５】
請求項４に記載した文章短縮プログラムにおいて、
前記第１から第９の手順に加え、前記第９の手順により特定した最長の候補の短縮文章を音声出力手段（２０）から音声出力させる第１０の手順を実行させるための文章短縮プログラム。
【請求項６】
請求項４又は５に記載した文章短縮プログラムにおいて、
前記第１の手順は、車両の運転支援に関する音声を受付ける文章短縮プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、発声が要求された音声の文章を短縮する文章短縮装置及び文章短縮プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
文章を短縮する手法として、例えば特許文献１に開示されている手法がある。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２０１０−１４０４６８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に開示されている手法では、文章を構成する単語の品詞を判断して網羅的につなぎ合わせ、正当性の高い文章を確率的に選定する。しかしながら、この手法では、単語を網羅的につなぎ合わせる際に、文節の重要度や長さ等を計算する必要があり、計算コストが高いという問題があった。又、文章の連接確率を上昇させて意味を通り易くするには多くの文節が文章中に含まれている必要がある。そのため、文節が少ない文章を短縮した場合には意味合いを損なう可能性があり、意味合いを損なうと、ユーザに不快感を与えてしまうという問題もあった。 
【０００５】
本発明は、上記した事情に鑑みてなされたものであり、その目的は、計算コストを抑えつつ、文節が少ない文章でも意味合いを損なうことなく、文章を適切に短縮することができる文章短縮装置及び文章短縮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】
【０００６】
請求項１に記載した発明によれば、音声受付手段は、発声が要求された音声を受付ける。品詞情報付与手段は、音声受付手段により受付けられた音声の文章を構成する単語に対して、単語毎の品詞を示す品詞情報を格納する品詞情報格納手段に格納されている品詞情報を付与する。文型判断手段は、品詞情報付与手段により付与された品詞情報に基づいて文型を判断する。短縮規定特定手段は、文型判断手段により判断された文型に対して、文型毎の短縮規定を格納する短縮規定格納手段に格納されている短縮規定を特定する。候補生成手段は、音声受付手段により受付けられた音声の文章に対して、短縮規定特定手段により特定された短縮規定を適用して短縮文章の候補を生成する。長さ算出手段は、候補生成手段により生成された短縮文章の候補の長さを算出する。制約長さ特定手段は、音声受付手段により受付けられた音声の制約長さを特定する。最長候補特定手段は、長さ算出手段により算出された短縮文章の候補の長さと制約長さ特定手段により特定された音声の制約長さとを比較し、候補生成手段により生成された短縮文章の候補のうち制約長さの条件を満たす最長の候補を特定する。
【０００７】
即ち、品詞（例えば英語の場合であれば、名詞、代名詞、動詞、形容詞、副詞等）と文型（例えば英語の場合であれば、第１文型、第２文型、第３文型等）に着目し、文型毎の短縮規定（単語の優先度）を適用して短縮文章の候補を生成するようにした。そして、その生成した短縮文章の候補の長さを算出し、短縮文章の候補のうち音声の制約長さの条件を満たす最長の候補（最も意味合いを損なわない候補）を特定するようにした。これにより、文節の重要度や長さ等を計算する必要がなく計算コストを抑えつつ、しかも、文節の多少に左右されずに文節が少ない文章でも意味合いを損なうことなく、文章を適切に短縮することができる。
【図面の簡単な説明】
【０００８】
【図１】本発明の一実施形態を示す機能ブロック図
【図２】フローチャート
【図３】品詞情報データベースを示す図
【発明を実施するための形態】
【０００９】
以下、本発明を車両（自動車）に搭載可能な車載情報端末に適用した一実施形態について図面を参照して説明する。車載情報端末１（文章短縮装置）は、ＧＮＳＳ（Global Navigation Satellite System）測位部２と、制御部３（制御手段）と、地図データ格納部４とを有する。ＧＮＳＳ測位部２は、ＧＰＳ（Global Positioning System）衛星からＧＮＳＳアンテナ５により受信されたＧＰＳ信号から各種のパラメータを抽出して緯度経度情報を計算し、その計算した緯度経度情報を制御部３に出力する。
【００１０】
制御部３は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）、ＲＯＭ（Read Only Memory）、ＲＡＭ（Random Access Memory）等を有するマイクロコンピュータを主体として構成されている。制御部３は、ＲＯＭに記憶されている制御プログラム（文章短縮プログラムを含む）をＣＰＵが実行することで、車載情報端末１の動作全般を制御する。制御部３は、実行する機能に応じて、ナビゲーション部６（音声生成手段）と、音声受付部７（音声受付手段）と、品詞情報付与部８（品詞情報付与手段）と、文型判断部９（文型判断手段）と、短縮規定特定部１０（短縮規定特定手段）と、候補生成部１１（候補生成手段）と、長さ算出部１２（長さ算出手段）と、制約長さ特定部１３（制約長さ特定手段）と、最長候補特定部１４（最長候補特定手段）と、出力制御部１５（出力制御手段）とを有する。
【００１１】
ジャイロセンサ１６は、車両の方位を検知し、その検知した車両の方位を示す検知信号を制御部３に出力する。Ｇセンサ１７は、車両に与えられた加速度を検知し、その検知した加速度を示す検知信号を制御部３に出力する。車速パルス出力部１８は、車速パルスを示す車速パルス信号を制御部３に出力する。
【００１２】
ナビゲーション部６は、周知のナビゲーションの機能として、車両の現在位置を計算する機能、車両の現在位置を地図データの道路上にマップマッチングする機能、目的地を設定する機能、車両の現在位置から目的地までの経路を探索する機能、探索した経路を表示や音声出力により案内する機能を有する。具体的には、ナビゲーション部６は、ＧＮＳＳ測位部２から入力した緯度経度情報、ジャイロセンサ１６から入力した検知信号、Ｇセンサ１７から入力した検知信号、車速パルス出力部１８から入力した車速パルス信号に基づいて、車両の現在位置、速度及び方位を計算する。尚、ナビゲーション部６は、要求される精度を満たせば、何れかの信号の入力を省略し、車両の現在位置、速度及び方位を計算しても良い。
【００１３】
ナビゲーション部６は、車両の現在位置を計算すると、その計算した車両の現在位置を、地図データ格納部４から読出した地図データの道路上にマップマッチングし、マップマッチングの軌跡を特定する。地図データ格納部４から読出される地図データには、道路リンクの経路コスト等の道路の情報が含まれている。ナビゲーション部６は、ユーザ操作により目的地が設定されると、その目的地を地図データ上に設定し、道路リンクの経路コストを参照して車両の現在位置から目的地までの経路を探索する。そして、ナビゲーション部６は、探索した経路の案内開始がユーザ操作により設定されると、経路案内を開始し、経路案内に必要な画面を表示装置１９に表示させたり音声を生成したりする。ナビゲーション部６は、例えば経路案内中に車両が交差点に近付くと、その対象の交差点の拡大図を表示装置１９に表示させたり、直進、右折、左折等の指示や目標とする施設（例えばガソリンスタンド等）の通知等を含む音声（車両の運転支援に関する音声）を生成したりする。ナビゲーション部６が生成する音声としては、この他にも例えば渋滞区間、工事区間、車線規制区間等を通知する音声等がある。
【００１４】
音声受付部７は、ナビゲーション部６により生成された音声を受付ける。品詞情報データベース２１（品詞情報格納手段）は、図３に示すように、単語毎の品詞を示す品詞情報（品詞タグ）、単語毎の長さを示す長さ情報を格納している。品詞情報とは、例えば英語の場合であれば、名詞、代名詞、動詞、形容詞、副詞、前置詞、接続詞、感動詞等の品詞の区分である。長さ情報とは、その単語の音声出力に費やす時間である。図３では、例えば「turn」を、品詞情報を「動詞」とし、長さ情報を「０．７秒」として格納しており、「right」を、品詞情報を「名詞」とし、長さ情報を「０．７秒」として格納している。尚、品詞情報データベース２１に格納される（登録される）単語は、用途に応じて決定すれば良い。本実施形態のようにナビゲーション部６により生成された音声を受付ける構成であれば、例えば経路案内での使用頻度が高い単語が格納されていれば良い。
【００１５】
品詞情報付与部８は、音声受付部７により受付けられた音声の文章を構成する単語に対して、品詞情報データベース２１を参照し、品詞情報データベース２１に格納されている品詞情報を付与する。文型判断部９は、品詞情報付与部８により付与された品詞情報に基づいて文型を判断する。文型とは、例えば英語の場合であれば、英語の文章を型で分類したものであり、第１文型、第２文型、第３文型、第４文型、第５文型、第６文型、第７文型の区分である。この場合、主語をＳ、動詞をＶ、目的語をＯ、補語をＣ、副詞をＡとすると、各文型は以下のように定義される。
【００１６】
第１文型（ＳＶ）：主語、動詞からなる文章
第２文型（ＳＶＣ）、（ＳＶＣＡ）：主語、動詞、補語からなる文章、又は主語、動詞、補語、副詞からなる文章
第３文型（ＳＶＯ）：主語、動詞、目的語からなる文章
第４文型（ＳＶＯＯ）：主語、動詞、２つの目的語からなる文章
第５文型（ＳＶＯＣ）：主語、動詞、目的語、補語からなる文章
第６文型（ＳＶＡ）：主語、動詞、副詞からなる文章
第７文型（ＳＶＯＡ）：主語、動詞、目的語、副詞からなる文章
【００１７】
即ち、文型判断部９は、品詞が名詞である単語を文型の主語（Ｓ）に適用し、品詞が動詞である単語を文型の動詞（Ｖ）に適用することで、第１から第７文型に共通する（ＳＶ）を特定する。そして、文型判断部９は、その特定した（ＳＶ）からなる文章を第１文型として特定する。又、文型判断部９は、その特定した（ＳＶ）に加え、例えば品詞が名詞又は形容詞である単語を文型の補語（Ｃ）に適用することで、（ＳＶＣ）からなる文章を第２文型として特定する。又、文型判断部９は、その特定した（ＳＶ）に加え、品詞が名詞である１つの単語を文型の目的語（Ｏ）に適用することで、（ＳＶＯ）からなる文章を第３文型として特定する。又、文型判断部９は、その特定した（ＳＶ）に加え、品詞が名詞である２つの単語を文型の目的語（ＯＯ）に適用し、（ＳＶＯＯ）からなる文章を第４文型として特定する。文型判断部９は、第５から第７文型についても同様の考え方を適用し、このように品詞を文型に適用して文型を特定する。
【００１８】
短縮規定データベース２２（短縮規定格納手段）は、文型毎の短縮規定を格納している。短縮規定とは、文型毎にどの単語を優先して残すか（換言すれば、どの単語を優先して省くか）の規定である。短縮規定特定部１０は、文型判断部９により判断された文型に対して短縮規定データベース２２に格納されている短縮規定を特定する。
【００１９】
候補生成部１１は、音声受付部７により受付けられた音声の文章に対して、短縮規定特定部１０により特定された短縮規定を適用して短縮文章の候補を生成する。長さ算出部１２は、候補生成部１１により生成された短縮文章に対して、品詞情報データベース２１を参照し、品詞情報データベース２１に格納されている長さ情報を積算し、短縮文章の候補の長さを算出する。短縮文章の候補の長さとは、短縮文章の候補の音声出力に費やす時間である。
【００２０】
制約長さ特定部１３は、音声の制約長さを特定する。音声の制約長さとは、音声受付部７により受付けられた音声の音声出力の開始から完了までに与えられた時間、即ち、その音声の音声出力に許可された時間である。最長候補特定部１４は、長さ算出部１２により算出された短縮文章の候補の長さと制約長さ特定部１３により特定された音声の制約長さとを比較し、候補生成部１１により生成された短縮文章の候補のうち制約長さの条件を満たす最長の候補を特定する。即ち、最長候補特定部１４は、文章が長いほど（単語数が多いほど）意味合いを損なわないので、短縮文章の候補のうちできるだけ文章が長い候補（最長の候補）を特定する。出力制御部１５は、最長候補特定部１４により特定された最長の候補をスピーカ２０から音声出力させる。
【００２１】
このように構成されている車載情報端末１は、例えば車両のＡＣＣ（アクセサリ）スイッチに連動して起動状態と停止状態とを切換える。即ち、制御部３は、ＡＣＣスイッチのオフからオンへの切換を判定すると、車載情報端末１を停止状態から起動状態へと切換え、ＡＣＣスイッチのオンからオフへの切換を判定すると、車載情報端末１を起動状態から停止状態へと切換える。
【００２２】
次に、上記した構成の作用について、図２も参照して説明する。制御部３は、車載情報端末１の起動状態では、本発明に関連し、音声出力処理を所定周期で実行する。
制御部３は、音声出力処理を開始すると、ナビゲーション部６により生成された音声（発声が要求された音声）を音声受付部７により受付けた否かを判定する（Ｓ１）。制御部３は、音声を音声受付部７により受付けていないと判定すると（Ｓ１：ＮＯ）、音声出力処理を終了する。制御部３は、音声を音声受付部７により受付けたと判定すると（Ｓ１：ＹＥＳ、第１の手順）、品詞情報データベース２１を参照し、その受付けた音声の文章を構成する単語に対して、品詞情報データベース２１に格納されている品詞情報を品詞情報付与部８により付与する（Ｓ２、第２の手順）。具体的には、制御部３は、例えば経路案内の音声として、
「in 300ft,turn right at the 76 Gas Station」
の音声を音声受付部７により受付けた場合には、例えば「turn」の品詞情報として動詞を付与し、「right」の品詞情報として名詞を付与する。
【００２３】
次いで、制御部３は、付与した品詞情報に基づいて文型を文型判断部９により判断する（Ｓ３、第３の手順）。具体的には、制御部３は、例えば動詞を付与した「turn」を文型の動詞（Ｖ）と判断し、名詞を付与した「right」を文型の目的語（Ｏ）と判断し、他の単語も同様に判断することで、
「in 300ft（Ａ１）,turn（Ｖ） right（Ｏ） at the 76 Gas Station（Ａ２）」
というように文型を判断する。この場合、制御部３は、主語（Ｓ）を省略した第７文型（ＳＶＯＡ）であると判断する。
【００２４】
次いで、制御部３は、短縮規定データベース２２を参照し、文型判断部９により判断した文型に対して、短縮規定データベース２２に格納されている短縮規定を短縮規定特定部１０により特定する（Ｓ４、第４の手順）。具体的には、制御部３は、主語を省略した第７文型であると判断したことで、（Ｖ）及び（Ｏ）を残すべき優先度が最も高い単語とし、（Ａ）を残すべき優先度が次に高い単語とする短縮規定を特定する。
【００２５】
次いで、制御部３は、音声受付部７により受付けた音声の文章に対して、短縮規定特定部１０により特定した短縮規定を適用し、短縮文章の候補を候補生成部１１により生成する（Ｓ５、第５の手順）。具体的には、制御部３は、主語を省略した第７文型であると判断し、残す単語の優先度を特定したことで、
「turn right（Ｖ＋Ｏ）」
「in 300ft,turn right（Ｖ＋Ｏ＋Ａ１）」
「in 300ft,turn right at the 76 Gas Station（Ｖ＋Ｏ＋Ａ１＋Ａ２）」
の３つの短縮文章の候補を生成する。
【００２６】
次いで、制御部３は、品詞情報データベース２１を参照し、候補生成部１１により生成した短縮文章の候補のそれぞれの長さ（Ｔｓｎ（ｎ＝１、２、…））を長さ算出部１２により算出する（Ｓ６、第６の手順）。具体的には、制御部３は、品詞情報データベース２１を参照し、例えば「turn」を０．７秒、「turn」と「right」の間の空白を０．１秒、「right」を０．７秒とし、その合計を算出することで、
「turn right（Ｖ＋Ｏ）」→１．５秒
を算出する。制御部３は、同様にして、
「in 300ft,turn right（Ｖ＋Ｏ＋Ａ１）」→３．５秒
「in 300ft, turn right at the 76 Gas Station（Ｖ＋Ｏ＋Ａ１＋Ａ２）」→６．０秒
を算出する。
【００２７】
次いで、制御部３は、ナビゲーション部６から音声の制約長さ（Ｔｌ）を入力することで、音声の制約長さを制約長さ特定部１３により特定する（Ｓ７、第７の手順）。具体的には、制御部３は、ナビゲーション部６により生成した
「in 300ft, turn right at the 76 Gas Station」
の音声を、その対象とする地点に車両が到達する前に音声出力させる必要があるが、車速、車両の現在位置から当該地点までの距離、渋滞の程度等の様々な要因により当該音声の文章を構成する全ての単語（「in」から「Station」まで）の音声出力を完了し得ない場合が想定される。このような事情を考慮し、ナビゲーション部６は、現時点から対象とする地点に車両が到達する時点までの時間（音声出力に許可された時間）を制約長さとして算出し、その算出した制約長さを制御部３に出力する。
【００２８】
制御部３は、ナビゲーション部６から音声の制約長さを入力し、音声の制約長さを特定すると、長さ算出部１２により算出した短縮文章の候補の長さと制約長さ特定部１３により特定した音声の制約長さとを比較する（Ｓ８、第８の手順）。即ち、制御部３は、短縮文章の候補の長さを短い順に制約長さと比較し、短縮文章の候補のうち制約長さ以下の（音声の制約長さの条件を満たす）最長の候補を最長候補特定部１４により特定する（Ｓ９、第９の手順）。具体的には、制御部３は、制約長さを例えば「５秒」と特定すると、上記した３つの短縮文章の候補のうち長さが「５秒」以下の条件を満たす最長である
「in 300ft,turn right」
を最長の短縮文章として特定する。
【００２９】
そして、制御部３は、その特定した最長の候補の短縮文章を出力制御部１５によりスピーカ２０から音声出力させる（Ｓ１０、第１０の手順）。以上に説明した一連の処理を行うことで、「in 300ft,turn right」の音声がスピーカ２０から音声出力されることになる。その結果、車両が経路案内の対象とする交差点までに近づく際に、音声出力の時間に余裕がない場合でも、経路案内に必要な優先度（重要度）が高い単語を優先して運転者に伝えることができ、適切な経路案内の指示を運転者に伝えることができる。この場合は、「at the 76 Gas Station」よりも「in 300ft」や「turn right」を優先することで、対象とする交差点までの距離や右折の指示を運転者に伝えることができる。尚、制御部３は、全ての短縮文章の候補の長さが制約長さ以上であると判定した場合には、最長の短縮文章の候補（元々の文章）を最長の候補として特定する。具体的には、制御部３は、制約長さを例えば「７秒」と特定すると、
「in 300ft, turn right at the 76 Gas Station」
を最長の短縮文章として特定する。この場合は、「in 300ft, turn right at the 76 Gas Station」の音声（元々の音声）がスピーカ２０から音声出力されることになる。
【００３０】
以上は、第７文型（ＳＶＯＡ）について説明したが、他の文型についても同様である。他の例を挙げると、制御部３は、例えば
「Please follow the signs to “TOKYO Station”」
の音声を音声受付部７により受付けた場合には、
「Please follow（Ｖ） the signs（Ｏ） to “TOKYO Station”（Ｃ）」
というように文型を判断する。この場合、制御部３は、主語（Ｓ）を省略した第５文型（ＳＶＯＣ）であると判断し、（Ｖ）及び（Ｏ）を残すべき優先度が最も高い単語として特定し、（Ｃ）を残すべき優先度が次に高い単語として特定し、
「Please follow the signs（Ｖ＋Ｏ）」
「Please follow the signs to “TOKYO Station”（Ｖ＋Ｏ＋Ｃ）」
の２つの短縮文章の候補を生成する。そして、制御部３は、生成した短縮文章の候補のそれぞれの長さとして例えば
「Please follow the signs（Ｖ＋Ｏ）」→１．５秒
「Please follow the signs to “TOKYO Station”（Ｖ＋Ｏ＋Ｃ）」→３．５秒
を算出する。
【００３１】
又、制御部３は、例えば
「There is recombining from the right after this．」
の音声を音声受付部７により受付けた場合には、
「There is（Ｖ） recombining（Ｓ） from the right（Ｃ） after this（Ａ）.」
というように文型を判断する。この場合、制御部３は、第２文型（ＳＶＣＡ）であると判断し、（Ｓ）及び（Ｖ）を残すべき優先度が最も高い単語として特定し、（Ｃ）を残すべき優先度が次に高い単語として特定し、（Ａ）を残すべき優先度が次に高い単語として特定し、
「There is recombining.（Ｓ＋Ｖ）」
「There is recombining from the right（Ｓ＋Ｖ＋Ｃ）」
「There is recombining from the right after this.（Ｓ＋Ｖ＋Ｃ＋Ａ）」
の３つの短縮文章の候補を生成する。そして、制御部３は、生成した短縮文章の候補のそれぞれの長さとして例えば
「There is recombining.（Ｓ＋Ｖ）」→２．０秒
「There is recombining from the right（Ｓ＋Ｖ＋Ｃ）」→２．５秒
「There is recombining from the right after this.（Ｓ＋Ｖ＋Ｃ＋Ａ）」→３．５秒
を算出する。
【００３２】
以上に説明したように本実施形態によれば、車載情報端末１において、発声が要求された例えば経路案内の音声の文章に対して、品詞と文型に着目し、文型毎の短縮規定（単語の優先度）を適用して短縮文章の候補を生成するようにした。そして、その生成した短縮文章の候補のうち音声の制約長さの条件を満たす最長の候補（最も意味合いを損なわない候補）を特定するようにした。これにより、文節の重要度や長さ等を計算する必要がなく計算コストを抑えつつ、しかも、文節の多少に左右されずに文節が少ない文章でも意味合いを損なうことなく、文章を適切に短縮することができる。そして、その特定した最長の候補の短縮文章をスピーカ２０から音声出力させることで、音声出力の時間に余裕がない場合でも、例えば経路案内に必要な優先度（重要度）が高い単語を優先して運転者に伝えることができる。その結果、適切な経路案内の指示を運転者に伝えることができる。
【００３３】
本発明は、上記した実施形態にのみ限定されるものではなく、以下のように変形又は拡張することができる。又、複数の変形例を組み合わせても良い。
車両に搭載可能な車載情報端末に適用することに限らず、ユーザが携帯可能な情報処理端末（スマートフォン等）に適用しても良く、歩行時の経路案内の音声に適用しても良い。
文型の区分は第１から第７文型による区分に限らず、他の区分でも良い。
短縮文章の候補の長さと制約長さとを比較する場合に、短縮文章の候補の長さを短い順に制約長さと比較することに限らず、短縮文章の候補の長さを長い順に制約長さと比較し、短縮文章の候補のうち制約長さ以下の最長の候補を特定しても良い。
【符号の説明】
【００３４】
図面中、１は車載情報端末（文章短縮装置）、３は制御部（制御手段）、６はナビゲーション部（音声生成手段）、７は音声受付部（音声受付手段）、８は品詞情報付与部（品詞情報付与手段）、９は文型判断部（文型判断手段）、１０は短縮規定特定部（短縮規定特定手段）、１１は候補生成部（候補生成手段）、１２は長さ算出部（長さ算出手段）、１３は制約長さ特定部（制約長さ特定手段）、１４は最長候補特定部（最長候補特定手段）、１５は出力制御部（出力制御手段）、２１は品詞情報データベース（品詞情報格納手段）、２２は短縮規定データベース（短縮規定格納手段）である。
【図１】
2015170176.tif 000003
【図２】
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【図３】
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