(57)【要約】【課題】  既存のデータを用いて辞書を作成する際に、表記と読みとの対応付けの精度を向上する。【解決手段】  音声辞書作成装置は、文字列の表記および読みにそれぞれ対応する第１表記および第１読みを取得する入力部と、第１表記中の文字列のうち、第１読みに対応する部分がないと推定される除去対象の文字を抽出する抽出部と、除去対象の文字を第１表記から除去した第２表記を作成する作成部と、第１表記および第２表記の各表記中の文字の読みに基づいて生成される複数の仮の読みから、第１読みに最も類似する仮の読みを第２読みとして選択する選択部と、第１表記および第２表記のうちの第２読みに対応する表記と第２読みとに基づいて、第１表記に含まれる未知語の表記および読みを辞書に登録する登録部とを有している。【選択図】  図１
2015138126.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
文字列の表記および読みにそれぞれ対応する第１表記および第１読みを取得する入力部と、
前記第１表記中の文字列のうち、前記第１読みに対応する部分がないと推定される除去対象の文字を抽出する抽出部と、
前記除去対象の文字を前記第１表記から除去した第２表記を作成する作成部と、
前記第１表記および前記第２表記の各表記中の文字の読みに基づいて生成される複数の仮の読みから、前記第１読みに最も類似する前記仮の読みを第２読みとして選択する選択部と、
前記第１表記および前記第２表記のうちの前記第２読みに対応する表記と前記第２読みとに基づいて、前記第１表記に含まれる未知語の表記および読みを辞書に登録する登録部と
を備えていることを特徴とする音声辞書作成装置。
【請求項２】
請求項１に記載の音声辞書作成装置において、
前記抽出部は、複数の前記仮の読みのうちの前記第１表記に対応する前記仮の読みを生成し、前記第１表記中の単語のうち、別の文字種で、かつ同一の読みで並ぶ２つの単語の一方を、前記除去対象の文字として抽出する
ことを特徴とする音声辞書作成装置。
【請求項３】
請求項２に記載の音声辞書作成装置において、
前記登録部は、前記２つの単語の一方が前記除去対象の文字として抽出され、前記２つの単語の他方の表記および読みが前記辞書に登録される場合、前記２つの単語の一方の表記および読みを、前記辞書に登録する
ことを特徴とする音声辞書作成装置。
【請求項４】
請求項１ないし請求項３のいずれか１項に記載の音声辞書作成装置において、
前記抽出部は、予め登録された除去対象の単語および予め登録された特徴的なパターンの文字列の少なくとも一方を、前記除去対象の文字として抽出する
ことを特徴とする音声辞書作成装置。
【請求項５】
文字列の表記および読みにそれぞれ対応する第１表記および第１読みを取得し、
前記第１表記中の文字列のうち、前記第１読みに対応する部分がないと推定される除去対象の文字を抽出し、
前記除去対象の文字を前記第１表記から除去した第２表記を作成し、
前記第１表記および前記第２表記の各表記中の文字の読みに基づいて生成される複数の仮の読みから、前記第１読みに最も類似する前記仮の読みを第２読みとして選択し、
前記第１表記および前記第２表記のうちの前記第２読みに対応する表記と前記第２読みとに基づいて、前記第１表記に含まれる未知語の表記および読みを辞書に登録する
ことを特徴とする音声辞書作成方法。
【請求項６】
文字列の表記および読みにそれぞれ対応する第１表記および第１読みを取得し、
前記第１表記中の文字列のうち、前記第１読みに対応する部分がないと推定される除去対象の文字を抽出し、
前記除去対象の文字を前記第１表記から除去した第２表記を作成し、
前記第１表記および前記第２表記の各表記中の文字の読みに基づいて生成される複数の仮の読みから、前記第１読みに最も類似する前記仮の読みを第２読みとして選択し、
前記第１表記および前記第２表記のうちの前記第２読みに対応する表記と前記第２読みとに基づいて、前記第１表記に含まれる未知語の表記および読みを辞書に登録する
処理をコンピュータに実行させることを特徴とする音声辞書作成プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、音声辞書作成装置、音声辞書作成方法および音声辞書作成プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、音声で情報を取得するサービスが普及してきている。この種のサービスには、音声対話システムが使用される。例えば、音声対話システムは、利用者の音声を正しく認識し、回答音声を正しく読み上げる（合成する）ために、音声辞書を有している。音声辞書には、文字の表記および読みが蓄積されている。例えば、音声辞書等を作成する辞書作成装置は、形態素解析で得られた表記に対して読みを推定し、表記と読みとを対応付けて辞書に登録する（例えば、特許文献１−４）。
【０００３】
また、近年、携帯電話のアドレス帳等に記憶されている既存のデータを用いて辞書を作成する辞書作成装置が提案されている（例えば、特許文献５）。この種の辞書作成装置は、例えば、表記と読みとが対になったテキストデータを記憶している記憶部からテキストデータを取得する。そして、辞書作成装置は、表記と読みとが対になったテキストデータを単語や語句単位に分割し、分割した単語や語句の表記と読みを辞書に登録する。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２００２−４１０８１号公報
【特許文献２】特開２００９−２０４７３２号公報
【特許文献３】特開２０００−２０７３９４号公報
【特許文献４】特開２００４−１５１８４７号公報
【特許文献５】特開２００９−２５８２９３号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
既存のデータでは、表記と読みとの対応が厳密でない場合がある。例えば、文字列内の一部の単語の読みが省略されたデータでは、データ内の表記と読みに不一致が生じる。辞書の作成に用いられる既存のデータ内の表記と読みに不一致がある場合、表記と読みとの対応付けが失敗するおそれがある。すなわち、既存のデータを用いて辞書を作成する方法では、データ内の表記と読みに不一致がある場合、表記と読みとの対応付けの精度が低下するおそれがある。
【０００６】
１つの側面では、本件開示の音声辞書作成装置、音声辞書作成方法および音声辞書作成プログラムは、既存のデータを用いて辞書を作成する際に、表記と読みとの対応付けの精度を向上することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
一観点によれば、音声辞書作成装置は、文字列の表記および読みにそれぞれ対応する第１表記および第１読みを取得する入力部と、第１表記中の文字列のうち、第１読みに対応する部分がないと推定される除去対象の文字を抽出する抽出部と、除去対象の文字を第１表記から除去した第２表記を作成する作成部と、第１表記および第２表記の各表記中の文字の読みに基づいて生成される複数の仮の読みから、第１読みに最も類似する仮の読みを第２読みとして選択する選択部と、第１表記および第２表記のうちの第２読みに対応する表記と第２読みとに基づいて、第１表記に含まれる未知語の表記および読みを辞書に登録する登録部とを有している。
【０００８】
別の観点によれば、音声辞書作成方法は、文字列の表記および読みにそれぞれ対応する第１表記および第１読みを取得し、第１表記中の文字列のうち、第１読みに対応する部分がないと推定される除去対象の文字を抽出し、除去対象の文字を第１表記から除去した第２表記を作成し、第１表記および第２表記の各表記中の文字の読みに基づいて生成される複数の仮の読みから、第１読みに最も類似する仮の読みを第２読みとして選択し、第１表記および第２表記のうちの第２読みに対応する表記と第２読みとに基づいて、第１表記に含まれる未知語の表記および読みを辞書に登録する。
【０００９】
別の観点によれば、音声辞書作成プログラムは、文字列の表記および読みにそれぞれ対応する第１表記および第１読みを取得し、第１表記中の文字列のうち、第１読みに対応する部分がないと推定される除去対象の文字を抽出し、除去対象の文字を第１表記から除去した第２表記を作成し、第１表記および第２表記の各表記中の文字の読みに基づいて生成される複数の仮の読みから、第１読みに最も類似する仮の読みを第２読みとして選択し、第１表記および第２表記のうちの第２読みに対応する表記と第２読みとに基づいて、第１表記に含まれる未知語の表記および読みを辞書に登録する処理をコンピュータに実行させる。
【発明の効果】
【００１０】
本件開示の音声辞書作成装置、音声辞書作成方法および音声辞書作成プログラムは、既存のデータを用いて辞書を作成する際に、表記と読みとの対応付けの精度を向上できる。
【図面の簡単な説明】
【００１１】
【図１】音声辞書作成装置および音声辞書作成方法の一実施形態を示す図である。
【図２】図１に示した抽出部の一例を示す図である。
【図３】図１に示した音声辞書作成装置の動作原理の一例を示す図である。
【図４】マッチング動作の一例を示す図である。
【図５】図１に示した音声辞書作成装置の動作の一例を示す図である。
【図６】図１に示した抽出部の動作の一例を示す図である。
【図７】図１に示した選択部の動作の一例を示す図である。
【図８】不一致箇所の前後のマッチング関係から読みを推定する動作の一例を示す図である。
【図９】図１に示した辞書登録部の動作の一例を示す図である。
【図１０】図１に示した音声辞書作成装置のハードウエア構成の一例を示す図である。
【図１１】図１に示した音声辞書作成装置が搭載された音声対話システムの一例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１２】
以下、実施形態を図面を用いて説明する。
【００１３】
図１は、音声辞書作成装置および音声辞書作成方法の一実施形態を示している。この実施形態の音声辞書作成装置ＤＳＹＳは、例えば、既存のデータベースＤＢから取得可能なデータを用いて、音声対話システム用の辞書ＤＩＣＴを作成する。既存のデータベースＤＢは、例えば、Ｗｅｂページや業務用のデータベースである。データベースＤＢから音声辞書作成装置ＤＳＹＳに転送されるデータは、例えば、読み付きのデータ（表記データＮＤ１０、読みデータＲＤ１０）である。
【００１４】
表記データＮＤ（ＮＤ１０、ＮＤ２０、ＮＤ３０）は、文字列の表記を示すデータであり、読みデータＲＤ（ＲＤ１０、ＲＤ２０、ＲＤ３０、ＲＤｔ１、ＲＤｔ２）は、文字列の読みを示すデータである。以下、表記データＮＤの示す表記を表記ＮＤとも称し、読みデータＲＤの示す読みを読みＲＤとも称する。
【００１５】
また、辞書ＤＩＣＴには、例えば、一般的な単語が予め登録されている。以下、辞書ＤＩＣＴ等に予め登録されている単語を既知語とも称する。また、既知語以外の単語を未知語とも称する。なお、一般的な単語は、辞書ＤＩＣＴとは別の辞書に予め登録されてもよい。
【００１６】
音声辞書作成装置ＤＳＹＳは、例えば、入力部ＩＮＰ、抽出部ＥＸＴＲ、表記作成部ＮＧＥＮ、選択部ＳＥＬおよび辞書登録部ＲＥＧＰを有している。入力部ＩＮＰは、文字列の表記および読みにそれぞれ対応する第１表記（表記ＮＤ１０）および第１読み（読みＲＤ１０）を取得する入力部の一例である。例えば、入力部ＩＮＰは、処理対象の文字列の表記データＮＤ１０および読みデータＲＤ１０を含むデータを、データベースＤＢから取得する。そして、入力部ＩＮＰは、表記データＮＤ１０および読みデータＲＤ１０を、抽出部ＥＸＴＲ、表記作成部ＮＧＥＮに転送する。
【００１７】
抽出部ＥＸＴＲは、第１表記（表記ＮＤ１０）中の文字列のうち、第１読み（読みＲＤ１０）に対応する部分がないと推定される除去対象の文字を抽出する抽出部の一例である。例えば、抽出部ＥＸＴＲは、表記ＮＤ１０に対して形態素解析等の文字解析を実行し、読みに表れない可能性のある単語（除去対象の文字）を抽出する。例えば、飲食店の情報を集めたデータベースでは、別の文字種で同一の読みの表記が並ぶ単語、宣伝用の単語、定型文の単語等が、読みに表れない場合がある。
【００１８】
この場合、例えば、抽出部ＥＸＴＲは、表記ＮＤ１０を参照して、別の文字種で同一の読みの表記が並ぶ単語、宣伝用の単語、定型文の単語を検索する。そして、抽出部ＥＸＴＲは、別の文字種で同一の読みの表記が並ぶ単語、宣伝用の単語、定型文の単語のいずれかを表記ＮＤ１０から検出した場合、検出した単語を除去対象の文字として抽出する。
【００１９】
このように、抽出部ＥＸＴＲは、形態素解析等の文字解析を実行し、表記ＮＤ１０中の文字列のうち、読みＲＤ１０に対応する部分がないと推定される除去対象の文字を抽出する。そして、抽出部ＥＸＴＲは、抽出結果を示す抽出データＥＤ１０を、表記作成部ＮＧＥＮに出力する。例えば、抽出データＥＤ１０には、文字解析等の結果を示すデータ、除去対象の文字を示すデータ等が含まれる。
【００２０】
表記作成部ＮＧＥＮは、除去対象の文字を第１表記（表記ＮＤ１０）から除去した第２表記（表記ＮＤ２０）を作成する作成部の一例である。例えば、表記作成部ＮＧＥＮは、表記データＮＤ１０、読みデータＲＤ１０および抽出データＥＤ１０を受ける。そして、表記作成部ＮＧＥＮは、抽出データＥＤ１０が示す除去対象の文字を表記ＮＤ１０から除去して表記ＮＤ２０を作成する。作成された表記データＮＤ２０は、表記ＮＤ２０に対応する仮の読みデータＲＤｔ２とともに、選択部ＳＥＬに転送される。
【００２１】
例えば、表記作成部ＮＧＥＮは、表記データＮＤ１０、仮の読みデータＲＤｔ１、表記データＮＤ２０および仮の読みデータＲＤｔ２を、選択部ＳＥＬに転送する。仮の読みＲＤｔ１（仮の読みデータＲＤｔ１が示す読み）は、例えば、表記ＮＤ１０の読みの候補である。
【００２２】
表記ＮＤ１０の仮の読みＲＤｔ１は、例えば、別の文字種で同一の読みの表記が並ぶ単語を検索する際に抽出部ＥＸＴＲで生成されている。この場合、表記ＮＤ１０に対応する仮の読みデータＲＤｔ１は、抽出データＥＤ１０に含まれている。なお、表記作成部ＮＧＥＮは、１つの表記ＮＤ１０に対して複数の仮の読みＲＤｔ１が存在する場合、複数の仮の読みＲＤｔ１を対応付けた表記ＮＤ１０を作成する。
【００２３】
仮の読みＲＤｔ２（仮の読みデータＲＤｔ２が示す読み）は、表記ＮＤ２０の読みの候補である。例えば、表記作成部ＮＧＥＮは、除去対象の文字に対応する仮の読みを仮の読みＲＤｔ１から除去して仮の読みＲＤｔ２を生成する。なお、表記作成部ＮＧＥＮは、１つの表記ＮＤ２０に対して複数の仮の読みＲＤｔ２が存在する場合、複数の仮の読みＲＤｔ２を対応付けた表記ＮＤ２０を作成する。
【００２４】
このように、表記作成部ＮＧＥＮは、複数の表記ＮＤ（ＮＤ１０、ＮＤ２０）を作成する。したがって、各表記ＮＤ（ＮＤ１０、ＮＤ２０）中の文字の読みに基づいて生成される仮の読みＲＤｔ（ＲＤｔ１、ＲＤｔ２）も複数生成される。
【００２５】
選択部ＳＥＬは、第１読み（読みＲＤ１０）に最も類似する仮の読み（仮の読みＲＤｔ１、ＲＤｔ２）を第２読み（読みＲＤ２０）として選択する選択部の一例である。なお、例えば、読みＲＤ１０に一致する仮の読みＲＤｔ（ＲＤｔ１、ＲＤｔ２）が存在する場合、読みＲＤ１０に最も類似する仮の読みＲＤｔは、読みＲＤ１０に一致する仮の読みＲＤｔである。選択部ＳＥＬは、例えば、マッチング部ＭＡＴおよび判定部ＪＵＤＧを有している。
【００２６】
マッチング部ＭＡＴは、例えば、読みデータＲＤ１０、表記データＮＤ１０、仮の読みデータＲＤｔ１、表記データＮＤ２０および仮の読みデータＲＤｔ２を、表記作成部ＮＧＥＮから受ける。なお、マッチング部ＭＡＴは、読みデータＲＤ１０を入力部ＩＮＰから受けてもよい。そして、マッチング部ＭＡＴは、例えば、読みＲＤ１０と仮の読みＲＤｔ１とのＤＰマッチング、および、読みＲＤ１０と仮の読みＲＤｔ２とのＤＰマッチングを実行する。ＤＰマッチングは、両パターンが最もよく一致するように、比較対象の一方の時間軸を非線形に伸縮しながら照合するマッチングである。
【００２７】
このように、マッチング部ＭＡＴは、除去対象の文字を残した表記ＮＤ１０と除去対象の文字を除去した表記ＮＤ２０との両方で、読みＲＤ１０に対するマッチングを実行する。そして、マッチング部ＭＡＴは、各マッチングの結果を判定部ＪＵＤＧに出力する。例えば、マッチング部ＭＡＴは、類似度を示すコストを、判定部ＪＵＤＧに出力する。マッチングのコストは、例えば、類似度が高くなるほど値が小さくなる。
【００２８】
判定部ＪＵＤＧは、例えば、読みＲＤ１０に最も類似する仮の読みＲＤｔ１、ＲＤｔ２を、読みＲＤ２０として選択する。例えば、判定部ＪＵＤＧは、マッチングのコストが最小な仮の読みを、読みＲＤ２０として選択する。そして、判定部ＪＵＤＧは、例えば、表記ＮＤ１０、ＮＤ２０のうちの読みＲＤ２０に対応する表記ＮＤと、読みＲＤ２０とを辞書登録部ＲＥＧＰに通知する。例えば、判定部ＪＵＤＧは、表記ＮＤに読みＲＤ２０を対応付けた際の情報を、辞書登録部ＲＥＧＰに出力する。
【００２９】
このように、選択部ＳＥＬは、表記ＮＤ１０、ＮＤ２０の各表記中の文字の読みに基づいて生成される複数の仮の読みＲＤｔ（ＲＤｔ１、ＲＤｔ２）から、読みＲＤ１０に最も類似する仮の読みＲＤｔを読みＲＤ２０として選択する。
【００３０】
辞書登録部ＲＥＧＰは、第１表記（表記ＮＤ１０）に含まれる未知語の表記および読みを辞書ＤＩＣＴに登録する登録部の一例である。例えば、辞書登録部ＲＥＧＰは、読みＲＤ２０に対応する表記データＮＤと、読みデータＲＤ２０とを判定部ＪＵＤＧから受ける。そして、辞書登録部ＲＥＧＰは、表記ＮＤ１０に含まれる未知語のうち、表記と読みとが対応付けされた未知語を辞書ＤＩＣＴに登録する。
【００３１】
例えば、辞書登録部ＲＥＧＰは、表記ＮＤに読みＲＤ２０を対応付けた際の情報を判定部ＪＵＤＧから受ける。なお、辞書登録部ＲＥＧＰは、表記ＮＤに読みＲＤ２０を対応付けた際の情報を抽出部ＥＸＴＲから受けてもよい。辞書登録部ＲＥＧＰは、例えば、表記ＮＤに読みＲＤ２０を対応付けた際の情報に基づいて、表記ＮＤ中の文字が読みＲＤ２０のどの部分に対応するのか特定できる。
【００３２】
例えば、辞書登録部ＲＥＧＰは、表記ＮＤに含まれる未知語の表記ＮＤ３０に対応付けされた読みＲＤ３０を特定する。そして、辞書登録部ＲＥＧＰは、未知語の表記データＮＤ３０および読みデータＲＤ３０を、辞書ＤＩＣＴに出力する。このように、辞書登録部ＲＥＧＰは、表記ＮＤ１０、ＮＤ２０のうちの読みＲＤ２０に対応する表記ＮＤと読みＲＤ２０とに基づいて、表記ＮＤ１０に含まれる未知語の表記ＮＤ３０および読みＲＤ３０を辞書ＤＩＣＴに登録する。
【００３３】
なお、辞書登録部ＲＥＧＰは、別の文字種で、かつ同一の読みで並ぶ２つの単語の一方が除去対象の文字として抽出され、２つの単語の他方が辞書ＤＩＣＴに登録される場合、２つの単語の一方の表記ＮＤ３０および読みＲＤ３０を辞書ＤＩＣＴに登録してもよい。
【００３４】
また、辞書登録部ＲＥＧＰは、例えば、読みＲＤ２０が読みＲＤ１０と一致していない場合、不一致部分に対応する表記の読みを、読みＲＤ１０に基づいて推定してもよい。このように、辞書登録部ＲＥＧＰは、読みＲＤ１０、ＲＤ２０の少なくとも一方と、表記ＮＤ１０、ＮＤ２０のうちの読みＲＤ２０に対応する表記ＮＤとに基づいて、表記ＮＤ１０に含まれる未知語の表記ＮＤ３０および読みＲＤ３０を辞書ＤＩＣＴに登録する。
【００３５】
なお、音声辞書作成装置ＤＳＹＳの構成は、この例に限定されない。例えば、音声辞書作成装置ＤＳＹＳは、登録できなかった未知語の表記や読みをディスプレイ等に出力する出力部を有してもよい。
【００３６】
図２は、図１に示した抽出部ＥＸＴＲの一例を示している。抽出部ＥＸＴＲは、例えば、文字解析部ＡＮＡＬＹ、読み推定部ＰＲＥＤ、連続表記抽出部ＣＥＸＴ、パターン記憶部ＰＭＥＭおよびパターン抽出部ＰＥＸＴを有している。
【００３７】
文字解析部ＡＮＡＬＹは、例えば、表記データＮＤ１０および読みデータＲＤ１０を受ける。そして、文字解析部ＡＮＡＬＹは、形態素解析等を実行し、表記ＮＤ１０の文字解析を実行する。なお、文字解析部ＡＮＡＬＹは、スペース区切り、記号（カッコ、”＆”等）区切り、文字種境界等に基づいて、表記ＮＤ１０中の文字列を区切ってもよい。文字種は、例えば、ひらがな、カタカナ、漢字、英字等である。
【００３８】
読み推定部ＰＲＥＤは、例えば、文字解析部ＡＮＡＬＹの文字解析により区切られた単語に仮の読みを対応付ける。例えば、読み推定部ＰＲＥＤは、辞書ＤＩＣＴを参照して、単語に仮の読みを割り当てる。なお、読み推定部ＰＲＥＤは、未知の単語に対しては、単漢字の読み、ローマ字読み、アルファベット読み、フォニックス等を用いて、仮の読みを割り当てる。
【００３９】
連続表記抽出部ＣＥＸＴは、表記ＮＤ１０中の文字列のうち、別の文字種で同一の読みの表記が並ぶ単語の一方を、除去対象の文字として抽出する。例えば、連続表記抽出部ＣＥＸＴは、文字解析により区切られた単語と仮の読みとに基づいて、別の文字種で同一の読みの表記が並ぶ単語を検索する。そして、連続表記抽出部ＣＥＸＴは、例えば、別の文字種で同一の読みの表記が並ぶ単語を検出した場合、検出した２つの単語（並んでいる単語）のうち、後の方の単語を、除去対象の文字として抽出する。なお、連続表記抽出部ＣＥＸＴは、検出した２つの単語（並んでいる単語）のうち、前の方の単語を、除去対象の文字として抽出してもよい。
【００４０】
例えば、飲食店の情報を集めたデータベースＤＢでは、別の文字種で同一の読みの表記が並ぶ単語、宣伝用の単語、定型文の単語等が、読みに表れない場合がある。例えば、表記ＮＤ１０が「居酒屋  丸丸  ｍａｒｕｍａｒｕ」で、読みＲＤ１０が「イザカヤ  マルマル」の場合、「丸丸」および「ｍａｒｕｍａｒｕ」の一方は、読みＲＤ１０内に対応する部分がない。すなわち、表記ＮＤ１０のうち、「丸丸」および「ｍａｒｕｍａｒｕ」の一方は、読みＲＤ１０に表れない。この場合、連続表記抽出部ＣＥＸＴは、「丸丸」および「ｍａｒｕｍａｒｕ」の一方（例えば、「ｍａｒｕｍａｒｕ」）を、除去対象の文字として抽出する。
【００４１】
例えば、表記ＮＤ１０が「居酒屋  丸丸  ｍａｒｕｍａｒｕ」で、読みＲＤ１０が「イザカヤ  マルマル」の場合、「イザカヤ  マルマル  マルマル」が表記ＮＤ１０の仮の読みＲＤｔ１の１つとして割り当てられる。したがって、連続表記抽出部ＣＥＸＴは、「丸丸」および「ｍａｒｕｍａｒｕ」を、別の文字種（漢字と英字）で同一の読みの表記が並ぶ単語として検出する。そして、連続表記抽出部ＣＥＸＴは、検出した２つの単語のうちの後の方の単語である「ｍａｒｕｍａｒｕ」を、除去対象の文字として抽出する。
【００４２】
パターン記憶部ＰＭＥＭは、例えば、宣伝用の単語、定型文の単語等を予め記憶している。例えば、パターン記憶部ＰＭＥＭは、宣伝用の単語、定型文の単語等が予め登録されている除去リストを記憶している。なお、宣伝用の単語は、例えば、特徴的なパターンの文字列（例えば、アスタリスク（＊）や星印で囲まれた文字列）として、除去リストに予め登録されている。また、定型文の単語として、例えば、「中華料理」、「焼き肉」等の料理ジャンルを示す単語、「○○店」等の地名・道路名・建物名＋支店名を示す単語等が除去リストに予め登録されている。
【００４３】
パターン抽出部ＰＥＸＴは、表記ＮＤ１０中の文字列のうち、パターン記憶部ＰＭＥＭに記憶されている単語（宣伝用の単語、定型文の単語等）を、除去対象の文字として抽出する。例えば、表記ＮＤ１０が「富士食堂  ＊○○駅方面  橋渡ってすぐ＊」で、読みＲＤ１０が「フジショクドウ」の場合、宣伝用の単語である「＊○○駅方面  橋渡ってすぐ＊」は、読みＲＤ１０内に対応する部分がない。
【００４４】
すなわち、表記ＮＤ１０のうち、「＊○○駅方面  橋渡ってすぐ＊」は、読みＲＤ１０に表れない。また、パターン記憶部ＰＭＥＭは、例えば、アスタリスク（＊）で囲まれた文字列が宣伝用の単語であることを示す除去リストを、記憶している。この場合、パターン抽出部ＰＥＸＴは、表記ＮＤ１０中の文字列のうち、パターン記憶部ＰＭＥＭに記憶されている特徴的なパターンの文字列に当てはまる「＊○○駅方面  橋渡ってすぐ＊」を、除去対象の文字として抽出する。
【００４５】
また、例えば、表記ＮＤ１０が「富士食堂  鹿島田店」で、読みＲＤ１０が「フジショクドウ」の場合、定型文の単語である「鹿島田店」は、読みＲＤ１０内に対応する部分がない。すなわち、表記ＮＤ１０のうち、「鹿島田店」は、読みＲＤ１０に表れない。また、例えば、パターン記憶部ＰＭＥＭに記憶されている除去リストには、定型文の単語として、地名「鹿島田」が登録されている。この場合、パターン抽出部ＰＥＸＴは、表記ＮＤ１０中の文字列のうち、パターン記憶部ＰＭＥＭに記憶されている定型文の単語である地名＋支店名の「鹿島田店」を、除去対象の文字として抽出する。
【００４６】
このように、抽出部ＥＸＴＲは、形態素解析等の文字解析を実行し、表記ＮＤ１０中の文字列のうち、読みＲＤ１０に対応する部分がないと推定される除去対象の文字を抽出する。そして、抽出部ＥＸＴＲは、抽出結果を示す抽出データＥＤ１０を、表記作成部ＮＧＥＮに出力する。例えば、抽出データＥＤ１０には、文字解析等の結果を示すデータ、除去対象の文字を示すデータ等が含まれる。
【００４７】
なお、抽出部ＥＸＴＲの構成は、この例に限定されない。例えば、宣伝用の単語や定型文の単語を除去対象としない場合、パターン記憶部ＰＭＥＭおよびパターン抽出部ＰＥＸＴは、省かれてもよい。また、例えば、別の文字種で同一の読みの表記が並ぶ単語を除去対象の文字としない場合、読み推定部ＰＲＥＤおよび連続表記抽出部ＣＥＸＴは、省かれてもよい。この場合、例えば、表記作成部ＮＧＥＮは、読み推定部ＰＲＥＤを有してもよい。
【００４８】
あるいは、抽出部ＥＸＴＲは、例えば、一般的な単語が辞書ＤＩＣＴとは別の辞書に予め登録されている場合、一般的な単語が登録されている辞書を有してもよい。また、抽出部ＥＸＴＲは、表記データＮＤ１０および読みデータＲＤ１０のうち、表記データＮＤ１０のみを受けてもよい。
【００４９】
図３は、図１に示した音声辞書作成装置ＤＳＹＳの動作原理の一例を示している。なお、図３は、表記ＮＤ１０が「楽飲み屋  丸丸  ｍａｒｕｍａｒｕ」で、読みＲＤ１０が「ラクノミヤ  マルマル」の場合を示している。
【００５０】
音声辞書作成装置ＤＳＹＳは、例えば、単語抽出および表記作成により、表記ＮＤ１０中の文字に対して仮の読みＲＤｔ１を対応付ける。例えば、「楽」に対して「ラク」、「ガク」・・・、「飲み」に対して「ノミ」、「インミ」・・・、「屋」に対して「ヤ」、「オク」・・・、「丸」に対して「マル」、「ガン」・・・が対応付けられる。また、「ｍａｒｕｍａｒｕ」に対して「マルマル」、「エムエーアールユー・・・」・・・が対応付けられる。
【００５１】
同様に、音声辞書作成装置ＤＳＹＳは、例えば、単語抽出および表記作成により、表記ＮＤ２０中の文字に対して仮の読みＲＤｔ２を対応付ける。例えば、「丸丸」と「ｍａｒｕｍａｒｕ」は同一の読みと判定され、除去対象の文字として「ｍａｒｕｍａｒｕ」が抽出される。そして、表記ＮＤ１０中の文字列から除去対象の文字「ｍａｒｕｍａｒｕ」を除去した「楽飲み屋  丸丸」が表記ＮＤ２０として作成される。例えば、表記ＮＤ２０中の文字「楽」、「飲み」、「屋」、「丸」に対応付けられる仮の読みＲＤｔ２は、表記ＮＤ１０中の「楽飲み屋  丸丸」の部分の仮の読みＲＤｔ１と同様である。
【００５２】
そして、音声辞書作成装置ＤＳＹＳは、仮の読みＲＤｔ１と読みＲＤ１０とのマッチング、および、仮の読みＲＤｔ２と読みＲＤ１０とのマッチングを実行する。このように、音声辞書作成装置ＤＳＹＳは、表記ＮＤ１０に仮の読みＲＤｔ１を対応付けてマッチングする処理と、表記ＮＤ２０に仮の読みＲＤｔ２を対応付けてマッチングする処理とを実行する。そして、音声辞書作成装置ＤＳＹＳは、各マッチングの結果を判定し、読みＲＤ１０に最もマッチする読みＲＤ２０と表記ＮＤの組み合わせに基づいて、未知語の表記ＮＤ３０と読みＲＤ３０を辞書ＤＩＣＴに登録する。
【００５３】
例えば、読みＲＤ１０が「ラクノミヤ  マルマル」の場合、読みＲＤ１０に最もマッチする仮の読みは、表記ＮＤ２０に対応付けされた仮の読みＲＤｔ２の１つである「ラクノミヤ  マルマル」である。この場合、「楽飲み屋」と「ラクノミヤ」のペア（表記ＮＤ３０ａ、読みＲＤ３０ａ）と、「丸丸」と「マルマル」のペア（表記ＮＤ３０ｂ、読みＲＤ３０ｂ）とが辞書ＤＩＣＴに登録される。また、音声辞書作成装置ＤＳＹＳは、「ｍａｒｕｍａｒｕ」の読みを「丸丸」と同一と判定しているため、除去対象の文字の表記ＮＤ３０ｃと読みＲＤ３０ｃのペア（「ｍａｒｕｍａｒｕ」、「マルマル」）も辞書ＤＩＣＴに登録してもよい。
【００５４】
ここで、例えば、表記ＮＤ２０に仮の読みＲＤｔ２を対応付けてマッチングする処理が実行されない方法では、表記ＮＤ１０に対応する仮の読みＲＤｔ１と読みＲＤ１０とのマッチングの結果に基づいて、未知語の表記と読みが辞書ＤＩＣＴに登録される。このため、表記「丸丸  ｍａｒｕｍａｒｕ」に仮の読み「マルマル」が対応付けられ、「丸丸  ｍａｒｕｍａｒｕ」と「マルマル」のペアが辞書ＤＩＣＴに登録されるおそれがある。また、例えば、表記ＮＤ１０が「富士食堂  鹿島田店」で、読みＲＤ１０が「フジショクドウ」の場合、表記ＮＤ２０を用いない方法では、「富士食堂  鹿島田店」と「フジショクドウ」のペアが辞書ＤＩＣＴに登録されるおそれがある。
【００５５】
これに対し、音声辞書作成装置ＤＳＹＳは、図２で説明したように、「鹿島田店」を定型文の単語として抽出する。そして、音声辞書作成装置ＤＳＹＳは、表記ＮＤ１０中の文字列から「鹿島田店」を除去した表記ＮＤ２０である「富士食堂」に仮の読みＲＤｔ２として「フジショクドウ」を対応付ける。これにより、音声辞書作成装置ＤＳＹＳは、「富士食堂」と「フジショクドウ」のペアを辞書ＤＩＣＴに登録できる。なお、「鹿島田店」は、読みＲＤ１０内に対応する読みがないため、辞書ＤＩＣＴに登録されない。
【００５６】
このように、音声辞書作成装置ＤＳＹＳでは、表記ＮＤ１０と読みＲＤ１０との対応に不一致が生じている場合でも、除去対象の文字を除去した表記ＮＤ２０を作成して仮の読みＲＤｔ２を対応付けるため、表記と読みとの対応付けの精度を向上できる。すなわち、音声辞書作成装置ＤＳＹＳは、既存のデータ（表記ＮＤ１０と読みＲＤ１０とのペア）を用いて辞書を作成する際に、表記と読みとの対応付けの精度を向上できる。
【００５７】
図４は、マッチング動作の一例を示している。なお、図４は、ＤＰマッチングを用いたときのマッチング動作の一例を示している。ＤＰマッチングは、両パターンが最もよく一致するように、比較対象の一方の時間軸を非線形に伸縮しながら照合するマッチングである。図４の例では、不一致の場合のコストを”３”とし、字が１つずれる場合のコストを”１”として、マッチングのコストを計算する。
【００５８】
図４の実際の表記ＮＤ１０および実際の読みＲＤ１０は、図１に示した入力部ＩＮＰがデータベースＤＢから取得した表記ＮＤ１０および読みＲＤ１０を示している。例えば、実際の表記ＮＤ１０は、「楽飲み屋富士食堂」であり、実際の読みＲＤ１０は、「ラクノミヤフジショクドウ」である。仮の読みＲＤｔ１は、例えば、表記ＮＤ１０中の各文字に対応する「ラク、ガク・・・」、「ノ、イン・・・」、「ミ」、「ヤ、オク・・・」、「フ、トミ・・・」、「ジ、シ・・・」、「ショク、タ、ク・・・」、「ドウ」の組み合わせである。
【００５９】
マッチングの例として、「ラクノミヤフジショクドウ」、「ガクノミヤフジショクドウ」、「ラクノミオクフジショクドウ」の３通りの仮の読みＲＤｔ１を示している。仮の読みＲＤｔ１が「ラクノミヤフジショクドウ」の場合、仮の読みＲＤｔ１と実際の読みＲＤ１０の両方が「ラクノミヤフジショクドウ」であるため、字のずれも不一致箇所もない。このため、仮の読みＲＤｔ１が「ラクノミヤフジショクドウ」の場合、仮の読みＲＤｔ１と実際の読みＲＤ１０とのマッチングのコストは、”０”である。
【００６０】
仮の読みＲＤｔ１が「ガクノミヤフジショクドウ」の場合、仮の読みＲＤｔ１は、実際の読みＲＤ１０である「ラクノミヤフジショクドウ」に対して、字のずれはないが、不一致箇所が１つ存在する（図４の細い破線で囲んだ箇所）。このため、仮の読みＲＤｔ１が「ガクノミヤフジショクドウ」の場合、仮の読みＲＤｔ１と実際の読みＲＤ１０とのマッチングのコストは、不一致のコストである”３”になる。
【００６１】
仮の読みＲＤｔ１が「ラクノミオクフジショクドウ」の場合、仮の読みＲＤｔ１は、実際の読みＲＤ１０である「ラクノミヤフジショクドウ」に対して、字のずれと不一致箇所とが存在する（図４の太い破線で囲んだ箇所）。このため、仮の読みＲＤｔ１が「ラクノミオクフジショクドウ」の場合、仮の読みＲＤｔ１と実際の読みＲＤ１０とのマッチングのコストは、１文字のずれのコスト”１”と２文字の不一致のコスト”６”との和である”７”になる。
【００６２】
したがって、選択部ＳＥＬ（例えば、選択部ＳＥＬの判定部ＪＵＤＧ）は、実際の読みＲＤ１０に最も類似する読みＲＤ２０として、マッチングのコストが最も小さい仮の読みＲＤｔ１である「ラクノミヤフジショクドウ」を選択する。また、選択部ＳＥＬは、「ラクノミヤフジショクドウ」が仮の読みＲＤｔ１として割り当てられた表記ＮＤ１０を、辞書登録の際に参照する表記として選択する。
【００６３】
なお、例えば、図２に示したパターン記憶部ＰＭＥＭに「富士食堂」が記憶されている場合、表記ＮＤ２０として、「楽飲み屋」が作成される。この場合、表記ＮＤ２０の仮の読みＲＤｔ２（例えば、「ラクノミヤ」）と実際の読みＲＤ１０とのマッチングのコストは、表記ＮＤ１０の仮の読みＲＤｔ１と実際の読みＲＤ１０とのマッチングのコストの最小値（”０”）より大きい。
【００６４】
このため、パターン記憶部ＰＭＥＭに「富士食堂」が記憶されている場合でも、選択部ＳＥＬは、実際の読みＲＤ１０に最も類似する読みＲＤ２０として、マッチングのコストが最も小さい仮の読みＲＤｔ１である「ラクノミヤフジショクドウ」を選択する。また、選択部ＳＥＬは、「ラクノミヤフジショクドウ」が仮の読みＲＤｔ１として割り当てられた表記ＮＤ１０を、辞書登録の際に参照する表記として選択する。このように、選択部ＳＥＬは、表記ＮＤ１０、ＮＤ２０のうち、読みＲＤ２０に対応する表記ＮＤを選択する。
【００６５】
図５は、図１に示した音声辞書作成装置ＤＳＹＳの動作の一例を示している。図５の動作は、ハードウエアのみで実現されてもよく、ハードウエアをソフトウエアにより制御することにより実現されてもよい。例えば、音声辞書作成プログラム等のソフトウエアは、図５の動作をコンピュータに実行させてもよい。すなわち、コンピュータは、音声辞書作成プログラムを記録した記憶媒体を読み取り、図５の動作を実行してもよい。なお、図５の動作をコンピュータに実行させるプログラムは、音声辞書作成プログラムの一態様である。
【００６６】
ステップＳ１００では、入力部ＩＮＰは、文字列の表記および読みにそれぞれ対応する表記ＮＤ１０および読みＲＤ１０を取得する。例えば、入力部ＩＮＰは、データベースＤＢに登録されている表記ＮＤ１０と読みＲＤ１０のペアを、データベースＤＢから全て読み出す。そして、入力部ＩＮＰは、例えば、データベースＤＢから読み出した表記ＮＤ１０と読みＲＤ１０のペアを、音声辞書作成装置ＤＳＹＳのメモリ等に記憶する。
【００６７】
ステップＳ２００では、抽出部ＥＸＴＲは、表記ＮＤ１０中の文字列のうち、読みＲＤ１０に対応する部分がないと推定される除去対象の文字を表記ＮＤ１０毎に抽出する。例えば、抽出部ＥＸＴＲは、ステップＳ１００で取得した全ての表記ＮＤ１０に対して、除去対象の文字を抽出する処理を実行する。これにより、別の文字種で同一の読みの表記が並ぶ単語、宣伝用の単語、定型文の単語等の読みに表れない可能性のある単語が表記ＮＤ１０毎に抽出される。
【００６８】
ステップＳ３００では、表記作成部ＮＧＥＮは、仮の読みＲＤｔを対応させた表記ＮＤ１０等を作成する。例えば、表記作成部ＮＧＥＮは、ステップＳ１００で取得した表記ＮＤ１０中の文字に対して仮の読みＲＤｔ１を割り当てる。なお、表記作成部ＮＧＥＮは、例えば、表記ＮＤ１０中の文字に対する仮の読みＲＤｔ１の割り当てがステップＳ２００で実行されている場合、ステップＳ２００で実行された割り当ての結果を用いてもよい。
【００６９】
また、表記作成部ＮＧＥＮは、例えば、ステップＳ２００で除去対象の文字が抽出されている場合、ステップＳ１００で取得した表記ＮＤ１０中の文字列から除去対象の文字を除去して表記ＮＤ２０を作成する。そして、表記作成部ＮＧＥＮは、表記ＮＤ２０中の文字に対して仮の読みＲＤｔ２を割り当てる。これにより、仮の読みＲＤｔを対応させた表記ＮＤ１０、ＮＤ２０が作成される。
【００７０】
ステップＳ４００では、選択部ＳＥＬは、例えば、ステップＳ３００で作成した表記ＮＤに対応付けされた複数の仮の読みＲＤｔから、読みＲＤ１０に最も類似する仮の読みを読みＲＤ２０として選択する。例えば、選択部ＳＥＬは、表記ＮＤ１０、ＮＤ２０の各表記中の文字の読みに基づいて生成される複数の仮の読みＲＤｔ１、ＲＤｔ２から、読みＲＤ１０に最も類似する仮の読みを読みＲＤ２０として選択する。
【００７１】
ステップＳ５００では、辞書登録部ＲＥＧＰは、ステップＳ４００で選択した読みＲＤ２０に基づいて、表記ＮＤ１０に含まれる未知語の表記ＮＤ３０および読みＲＤ３０を辞書ＤＩＣＴに登録する。例えば、辞書登録部ＲＥＧＰは、表記ＮＤ１０、ＮＤ２０のうちの読みＲＤ２０に対応する表記ＮＤと読みＲＤ２０とに基づいて、表記ＮＤ１０に含まれる未知語の表記ＮＤ３０および読みＲＤ３０を辞書ＤＩＣＴに登録する。
【００７２】
このように、音声辞書作成装置ＤＳＹＳは、未知語を含む表記ＮＤ１０と、読みＲＤ１０との対応に不一致が生じている場合、表記ＮＤ１０中の文字列のうち、読みＲＤ１０に対応する部分がないと推定される除去対象の文字を抽出する。そして、音声辞書作成装置ＤＳＹＳは、除去対象の文字を除去した表記ＮＤ２０に対応する仮の読みＲＤｔ２と読みＲＤ１０とのマッチングを実行する。これにより、音声辞書作成装置ＤＳＹＳは、未知語の表記ＮＤ３０と読みＲＤ３０との対応付けの精度を向上できる。
【００７３】
なお、音声辞書作成装置ＤＳＹＳの動作は、この例に限定されない。例えば、音声辞書作成装置ＤＳＹＳは、登録できなかった未知語の表記や読みをディスプレイ等に出力してもよい。また、例えば、音声辞書作成装置ＤＳＹＳは、登録できなかった未知語を含む表記ＮＤ１０に対して、ステップＳ２００−Ｓ５００の処理を再度実行してもよい。この場合、例えば、１回目の辞書登録により更新された辞書ＤＩＣＴを参照できるため、仮の読みＲＤｔの割り当ての精度が向上する可能性がある。
【００７４】
図６は、図１に示した抽出部ＥＸＴＲの動作の一例を示している。なお、図６の動作は、図５に示したステップＳ２００に対応している。例えば、図６の動作は、図２に示した文字解析部ＡＮＡＬＹ、読み推定部ＰＲＥＤ、連続表記抽出部ＣＥＸＴおよびパターン抽出部ＰＥＸＴにより実行される。
【００７５】
なお、図６の動作は、ハードウエアのみで実現されてもよく、ハードウエアをソフトウエアにより制御することにより実現されてもよい。例えば、音声辞書作成プログラム等のソフトウエアは、図６の動作をコンピュータに実行させてもよい。すなわち、コンピュータは、音声辞書作成プログラムを記録した記憶媒体を読み取り、図６の動作を実行してもよい。
【００７６】
ステップＳ２１０では、例えば、文字解析部ＡＮＡＬＹは、形態素解析等を実行し、表記ＮＤ１０の文字解析を実行する。
【００７７】
ステップＳ２２０では、例えば、読み推定部ＰＲＥＤは、表記ＮＤ１０の読みを推定する。例えば、読み推定部ＰＲＥＤは、辞書ＤＩＣＴ等を参照して、ステップＳ２１０の文字解析により区切られた単語に仮の読みを対応付ける。これにより、表記ＮＤ１０に対する仮の読みＲＤｔ１が推定される。なお、読み推定部ＰＲＥＤは、未知の単語に対しては、単漢字の読み、ローマ字読み、アルファベット読み、フォニックス等を用いて、仮の読みを推定する。
【００７８】
ステップＳ２３０では、例えば、パターン抽出部ＰＥＸＴは、表記ＮＤ１０中の文字列から、除去リスト等に事前登録された単語や特徴的なパターンの文字列を抽出する。例えば、パターン抽出部ＰＥＸＴは、パターン記憶部ＰＭＥＭに記憶されている除去リストを読み出す。そして、パターン抽出部ＰＥＸＴは、除去リストに事前登録された単語や特徴的なパターンの文字列に一致する単語が表記ＮＤ１０中の文字列に存在するか検索する。
【００７９】
そして、抽出部ＥＸＴＲは、例えば、除去リストに事前登録された単語等に一致する単語を表記ＮＤ１０から検出した場合、検出した単語を除去対象の文字として抽出する。例えば、定型文の単語は、パターン記憶部ＰＭＥＭに記憶されている除去リスト等に、予め登録されている。また、例えば、宣伝用の単語は、特徴的なパターンの文字列として、除去リスト等に予め登録されている。この場合、パターン抽出部ＰＥＸＴは、表記ＮＤ１０中の文字列のうち、定型文の単語や宣伝用の単語を除去対象の文字として抽出する。
【００８０】
ステップＳ２４０では、例えば、連続表記抽出部ＣＥＸＴは、表記ＮＤ１０中の文字列のうち、前の単語と別文字種で同じ読みの単語を抽出する。例えば、連続表記抽出部ＣＥＸＴは、ステップＳ２２０で推定した表記ＮＤ１０の仮の読みＲＤｔ１と、表記ＮＤ１０とを参照して、前の単語と別文字種で同じ読みの単語を、表記ＮＤ１０中の文字列から検索する。そして、連続表記抽出部ＣＥＸＴは、前の単語と別文字種で同じ読みの単語を検出した場合、検出した単語を除去対象の文字として抽出する。
【００８１】
このように、抽出部ＥＸＴＲは、ステップＳ２３０、Ｓ２４０において、表記ＮＤ１０中の文字列から除去対象の文字を抽出する。例えば、ステップＳ２４０により、音声辞書作成装置ＤＳＹＳは、別の文字種で同一の読みの表記が並ぶ単語が表記ＮＤ１０に含まれている場合でも、図５のステップＳ５００で登録される表記と読みとの対応付けの精度を向上できる。
【００８２】
また、例えば、ステップＳ２３０により、音声辞書作成装置ＤＳＹＳは、宣伝用の単語が表記ＮＤ１０に含まれている場合でも、図５のステップＳ５００で登録される表記と読みとの対応付けの精度を向上できる。あるいは、ステップＳ２３０により、音声辞書作成装置ＤＳＹＳは、定型文の単語が表記ＮＤ１０に含まれている場合でも、図５のステップＳ５００で登録される表記と読みとの対応付けの精度を向上できる。
【００８３】
なお、抽出部ＥＸＴＲの動作は、この例に限定されない。例えば、宣伝用の単語や定型文の単語を除去対象の文字としない場合、ステップＳ２３０は、省かれてもよい。また、例えば、別の文字種で同一の読みの表記が並ぶ単語を除去対象の文字としない場合、ステップＳ２２０、Ｓ２４０は、省かれてもよい。
【００８４】
図７は、図１に示した選択部ＳＥＬの動作の一例を示している。なお、図７の動作は、図５に示したステップＳ４００に対応している。図７の動作は、ハードウエアのみで実現されてもよく、ハードウエアをソフトウエアにより制御することにより実現されてもよい。例えば、音声辞書作成プログラム等のソフトウエアは、図７の動作をコンピュータに実行させてもよい。すなわち、コンピュータは、音声辞書作成プログラムを記録した記憶媒体を読み取り、図７の動作を実行してもよい。
【００８５】
ステップＳ４１０では、例えば、マッチング部ＭＡＴは、除去対象の文字を除去した表記ＮＤ２０と除去対象の文字を残した表記ＮＤ１０のそれぞれに対して仮の読みＲＤｔ（ＲＤｔ１、ＲＤｔ２）を対応させた複数の表記データＮＤを受ける。すなわち、マッチング部ＭＡＴは、図５のステップＳ３００で作成された表記データＮＤを、表記作成部ＮＧＥＮから受ける。
【００８６】
さらに、マッチング部ＭＡＴは、実際の読みデータＲＤ１０を表記作成部ＮＧＥＮから受ける。このように、マッチング部ＭＡＴは、例えば、実際の読みデータＲＤ１０、表記データＮＤ１０、仮の読みデータＲＤｔ１、表記データＮＤ２０および仮の読みデータＲＤｔ２を受ける。なお、マッチング部ＭＡＴは、実際の読みデータＲＤ１０を入力部ＩＮＰから受けてもよい。
【００８７】
ステップＳ４２０では、例えば、マッチング部ＭＡＴは、ステップＳ４１０で受けた複数の仮の読みＲＤｔから、マッチング対象の仮の読みＲＤｔを選択する。
【００８８】
ステップＳ４３０では、例えば、マッチング部ＭＡＴは、ステップＳ４２０で選択した仮の読みＲＤｔと、ステップＳ４１０で受けた実際の読みＲＤ１０とのマッチングを実行する。これにより、例えば、ステップＳ４２０で選択した仮の読みＲＤｔと、ステップＳ４１０で受けた実際の読みＲＤ１０とのマッチングのコストが算出される。
【００８９】
ステップＳ４４０では、例えば、マッチング部ＭＡＴは、ステップＳ４１０で受けた全ての仮の読みＲＤｔに対して、マッチング（ステップＳ４３０のマッチング処理）が終了したか否かを判定する。マッチングが終了していない仮の読みＲＤｔが存在するとき（ステップＳ４４０のＮｏ）、選択部ＳＥＬの動作は、ステップＳ４２０に戻る。一方、全ての仮の読みＲＤｔに対してマッチングが終了しているとき（ステップＳ４４０のＹｅｓ）、選択部ＳＥＬの動作は、ステップＳ４５０に移る。
【００９０】
ステップＳ４５０では、例えば、判定部ＪＵＤＧは、実際の読みＲＤ１０に最も類似する仮の読みＲＤｔを選択する。例えば、判定部ＪＵＤＧは、ステップＳ４３０で算出されたマッチングのコストが最小な仮の読みＲＤｔを、実際の読みＲＤ１０に最も類似する仮の読みＲＤ２０として選択する。
【００９１】
ステップＳ４６０では、例えば、判定部ＪＵＤＧは、ステップＳ４５０で選択した仮の読みＲＤ２０と実際の読みＲＤ１０とで、不一致箇所が存在する場合、仮の読みＲＤ２０の不一致箇所の正しい読みを、不一致箇所の前後のマッチング関係から推定する。例えば、判定部ＪＵＤＧは、図８に示すように、実際の読みＲＤ１０を参照して、仮の読みＲＤ２０の不一致箇所の正しい読みを推定する。
【００９２】
なお、選択部ＳＥＬの動作は、この例に限定されない。例えば、ステップＳ４６０は、省かれてもよい。あるいは、ステップＳ４６０は、辞書登録部ＲＥＧＰで実行されてもよい。
【００９３】
図８は、不一致箇所の前後のマッチング関係から読みを推定する動作の一例を示している。図８では、実際の表記ＮＤ１０は、「大人の隠れ家  酔飲屋  富士食堂  １号店」であり、実際の読みＲＤ１０は、「オトナノカクレガ  ヨイノミヤ  フジショクドウ」である。また、除去対象の文字として、「１号店」が抽出されている。このため、除去対象の文字を除去した表記ＮＤ２０として、「大人の隠れ家  酔飲屋  富士食堂」が作成されている。また、実際の読みＲＤ１０に最も類似する読みＲＤ２０として、表記ＮＤ２０の仮の読みＲＤｔ２の１つである「オトナノカクレガ  ヨノヤ  フジショクドウ」が選択されている。
【００９４】
この場合、読みＲＤ２０の「オトナノカクレガ」は、読みＲＤ１０の「オトナノカクレガ」に一致している。また、読みＲＤ２０の「フジショクドウ」は、読みＲＤ１０の「フジショクドウ」に一致している。なお、読みＲＤ２０における「オトナノカクレガ」と「フジショクドウ」との間に位置する「ヨノヤ」は、読みＲＤ１０における「オトナノカクレガ」と「フジショクドウ」との間に位置する「ヨイノミヤ」に一致していない。
【００９５】
例えば、判定部ＪＵＤＧは、読みＲＤ２０の「ヨノヤ」の前後（「オトナノカクレガ」、「フジショクドウ」）が読みＲＤ１０と一致しているため、読みＲＤ２０の「ヨノヤ」の正しい読みを、読みＲＤ１０から推測する。この場合、判定部ＪＵＤＧは、読みＲＤ２０の「ヨノヤ」に対応する「酔飲屋」の読みを、読みＲＤ１０における「オトナノカクレガ」と「フジショクドウ」との間に位置する「ヨイノミヤ」と推測する。これにより、不一致箇所（例えば、「酔飲屋」）の読みが正しい読み（例えば、「ヨイノミヤ」）に推定される。
【００９６】
このように、音声辞書作成装置ＤＳＹＳは、実際の読みＲＤ１０に一致する仮の読みＲＤｔを作成できないときにも、不一致箇所の読みを推測できる。この結果、音声辞書作成装置ＤＳＹＳは、未知語の表記ＮＤ３０と読みＲＤ３０との対応付けの精度を向上できる。
【００９７】
図９は、図１に示した辞書登録部ＲＥＧＰの動作の一例を示している。なお、図９の動作は、図５に示したステップＳ５００に対応している。図９の動作は、ハードウエアのみで実現されてもよく、ハードウエアをソフトウエアにより制御することにより実現されてもよい。例えば、音声辞書作成プログラム等のソフトウエアは、図９の動作をコンピュータに実行させてもよい。すなわち、コンピュータは、音声辞書作成プログラムを記録した記憶媒体を読み取り、図９の動作を実行してもよい。
【００９８】
図９の動作では、１つの未知語の表記ＮＤ３０に対して複数の読みＲＤ３０が検出された場合、複数の読みＲＤ３０を優先順位を付けて登録する。例えば、図９の動作では、辞書ＤＩＣＴに登録される件数を優先順位として登録する。
【００９９】
ステップＳ５１０では、辞書登録部ＲＥＧＰは、マッチングのコストが最小な表記ＮＤと読みＲＤ２０のペアを、選択部ＳＥＬから受ける。
【０１００】
ステップＳ５２０では、辞書登録部ＲＥＧＰは、ステップＳ５１０で受けた表記ＮＤと読みＲＤ２０のペアから、処理対象の単語（表記と読みのペア）を選択する。例えば、辞書登録部ＲＥＧＰは、読みが対応付けられている単語を、表記ＮＤ中の単語から選択する。
【０１０１】
ステップＳ５３０では、辞書登録部ＲＥＧＰは、ステップＳ５２０で選択した単語が既知語か否かを判定する。なお、既知語は、例えば、辞書ＤＩＣＴに予め登録されている一般的な単語である。ステップＳ５２０で選択した単語が既知語のとき（ステップＳ５３０のＹｅｓ）、辞書登録部ＲＥＧＰの動作は、ステップＳ５７０に移る。すなわち、ステップＳ５２０で選択した単語が既知語のとき、辞書登録部ＲＥＧＰは、ステップＳ５２０で選択した単語を辞書ＤＩＣＴに登録しない。
【０１０２】
一方、ステップＳ５２０で選択した単語が既知語でないとき（ステップＳ５３０のＮｏ）、辞書登録部ＲＥＧＰの動作は、ステップＳ５４０に移る。なお、ステップＳ５４０、Ｓ５５０、Ｓ５６０の説明では、ステップＳ５２０で選択した単語の表記と読みのペアを、未知語の表記ＮＤ３０と読みＲＤ３０のペアとも称する。
【０１０３】
ステップＳ５４０では、辞書登録部ＲＥＧＰは、ステップＳ５２０で選択した未知語の表記ＮＤ３０と読みＲＤ３０のペアと同じペア（表記ＮＤ３０、読みＲＤ３０）が辞書ＤＩＣＴに既に登録されているか否かを判定する。未知語の表記ＮＤ３０と読みＲＤ３０のペアと同じペアが辞書ＤＩＣＴに既に登録されているとき（ステップＳ５４０のＹｅｓ）、辞書登録部ＲＥＧＰの動作は、ステップＳ５６０に移る。一方、未知語の表記ＮＤ３０と読みＲＤ３０のペアと同じペアが辞書ＤＩＣＴに登録されていないとき（ステップＳ５４０のＮｏ）、辞書登録部ＲＥＧＰの動作は、ステップＳ５５０に移る。
【０１０４】
ステップＳ５５０では、辞書登録部ＲＥＧＰは、未知語の表記ＮＤ３０と読みＲＤ３０のペアを辞書ＤＩＣＴに登録する。これにより、ステップＳ５２０で選択した未知語の表記ＮＤ３０と読みＲＤ３０のペアに対する登録動作が終了する。
【０１０５】
ステップＳ５６０では、辞書登録部ＲＥＧＰは、未知語の表記ＮＤ３０と読みＲＤ３０のペアの登録件数ｎの値に”１”を加算する。これにより、ステップＳ５２０で選択した未知語の表記ＮＤ３０と読みＲＤ３０のペアに対する登録動作が終了する。なお、登録件数ｎは、例えば、１つの表記ＮＤ３０に対して複数の読みＲＤ３０が登録されているときの、参照順位の優先度に対応している。
【０１０６】
ステップＳ５７０では、辞書登録部ＲＥＧＰは、ステップＳ５１０で受けた表記ＮＤ中に処理対象の単語があるか否かを判定する。例えば、辞書登録部ＲＥＧＰは、ステップＳ５１０で受けた表記ＮＤ中の読みが対応付けられている全ての単語に対して、ステップＳ５３０等の処理が実行されたか判定する。表記ＮＤ中に処理対象の単語があるとき（ステップＳ５７０のＹｅｓ）、辞書登録部ＲＥＧＰの動作は、ステップＳ５２０に戻る。一方、表記ＮＤ中に処理対象の単語がないとき（ステップＳ５７０のＮｏ）、ステップＳ５１０で受けた表記ＮＤと読みＲＤ２０のペアに関する辞書登録部ＲＥＧＰの動作は、終了する。
【０１０７】
なお、辞書登録部ＲＥＧＰの動作は、この例に限定されない。例えば、辞書登録部ＲＥＧＰは、１つの表記ＮＤ３０に対して最も多く検出される読みＲＤ３０を選択して、辞書ＤＩＣＴに登録してもよい。この場合、選択された１つのペア（未知語の表記ＮＤ３０と読みＲＤ３０のペア）が辞書ＤＩＣＴに登録される。あるいは、ステップＳ５６０は、省かれてもよい。この場合、１つの表記ＮＤ３０に対して最初に検出された読みＲＤ３０が、表記ＮＤ３０の読みＲＤ３０として辞書ＤＩＣＴに登録される。さらに、ステップＳ５４０、Ｓ５６０が省かれてもよい。この場合、１つの表記ＮＤ３０に対して最後に検出された読みＲＤ３０が、表記ＮＤ３０の読みＲＤ３０として辞書ＤＩＣＴに登録される。
【０１０８】
以上、図１から図９に示した実施形態の音声辞書作成装置ＤＳＹＳ、音声辞書作成方法および音声辞書作成プログラムは、仮の読みＲＤｔ１と読みＲＤ１０とのマッチング、および、仮の読みＲＤｔ２と読みＲＤ１０とのマッチングを実行する。そして、例えば、音声辞書作成装置ＤＳＹＳは、仮の読みＲＤｔ１と読みＲＤ１０とのマッチングの結果と、仮の読みＲＤｔ２と読みＲＤ１０とのマッチングの結果とに基づいて、未知語の表記ＮＤ３０と読みＲＤ３０を辞書ＤＩＣＴに登録する。
【０１０９】
例えば、音声辞書作成装置ＤＳＹＳは、表記ＮＤ１０および読みＲＤ１０を取得する入力部ＩＮＰと、除去対象の文字を表記ＮＤ１０から抽出する抽出部ＥＸＴＲと、表記作成部ＮＧＥＮと、選択部ＳＥＬと、辞書登録部ＲＥＧＰとを有している。表記作成部ＮＧＥＮは、例えば、除去対象の文字を表記ＮＤ１０から除去した表記ＮＤ２０を作成する。
【０１１０】
選択部ＳＥＬは、表記ＮＤ１０、ＮＤ２０の各表記中の文字の読みに基づいて生成される複数の仮の読みＲＤｔから、読みＲＤ１０に最も類似する仮の読みＲＤｔを読みＲＤ２０として選択する。例えば、選択部ＳＥＬは、仮の読みＲＤｔ１と読みＲＤ１０とのマッチング、および、仮の読みＲＤｔ２と読みＲＤ１０とのマッチングに基づいて、読みＲＤ１０に最も類似する仮の読みＲＤｔを選択する。
【０１１１】
また、辞書登録部ＲＥＧＰは、表記ＮＤ１０、ＮＤ２０のうちの読みＲＤ２０に対応する表記ＮＤと読みＲＤ２０とに基づいて、表記ＮＤ１０に含まれる未知語の表記ＮＤ３０および読みＲＤ３０を辞書ＤＩＣＴに登録する。このように、音声辞書作成装置ＤＳＹＳは、表記ＮＤ１０から除去対象の文字を除去した表記ＮＤ２０と仮の読みＲＤｔ２のマッチングと、表記ＮＤ１０と仮の読みＲＤｔ１のマッチングとに基づいて、未知語の表記ＮＤ３０と読みＲＤ３０を辞書ＤＩＣＴに登録する。
【０１１２】
これにより、この実施形態では、表記ＮＤ１０と読みＲＤ１０との対応に不一致が生じている場合でも、未知語の表記と読みとの対応付けの精度を向上できる。すなわち、この実施形態では、既存のデータ（表記ＮＤ１０と読みＲＤ１０とのペア）を用いて辞書ＤＩＣＴを作成する際に、表記と読みとの対応付けの精度を向上できる。
【０１１３】
図１０は、図１に示した音声辞書作成装置ＤＳＹＳのハードウエア構成の一例を示している。なお、図１から図９で説明した要素と同様の要素については、同様の符号を付し、これ等については、詳細な説明を省略する。
【０１１４】
コンピュータ装置ＣＰは、プロセッサＰＵと、メモリＭＥＭと、ハードディスク装置ＨＤＤと、入出力インタフェースＩＦと、光学ドライブ装置ＯＤＲとを有している。プロセッサＰＵと、メモリＭＥＭと、ハードディスク装置ＨＤＤと、入出力インタフェースＩＦと、光学ドライブ装置ＯＤＲとは、バスＢＵＳを介して互いに接続されている。例えば、音声辞書作成装置ＤＳＹＳの機能は、プロセッサＰＵと、メモリＭＥＭと、ハードディスク装置ＨＤＤと、入出力インタフェースＩＦとにより実現される。
【０１１５】
光学ドライブ装置ＯＤＲは、光ディスク等のリムーバブルディスクＤＩＳを装着可能であり、装着したリムーバブルディスクＤＩＳに記録された情報の読み出しおよび記録を行う。また、コンピュータ装置ＣＰは、例えば、入出力インタフェースＩＦを介してコンピュータ装置ＣＰの外部と通信する。例えば、コンピュータ装置ＣＰは、入出力インタフェースＩＦを介して、データベースＤＢから表記ＮＤ１０および読みＲＤ１０を取得する。なお、コンピュータ装置ＣＰは、データベースＤＢから取得した表記ＮＤ１０および読みＲＤ１０を、メモリＭＥＭやハードディスク装置ＨＤＤに格納してもよい。
【０１１６】
メモリＭＥＭは、例えば、コンピュータ装置ＣＰのオペレーティングシステムを格納している。また、メモリＭＥＭは、例えば、音声辞書作成装置ＤＳＹＳの動作をプロセッサＰＵが実行するための音声辞書作成プログラム等のアプリケーションプログラムを格納している。
【０１１７】
音声辞書作成プログラム等のアプリケーションプログラムは、例えば、光ディスク等のリムーバブルディスクＤＩＳに記録して頒布することができる。例えば、コンピュータ装置ＣＰは、音声辞書作成プログラム等のアプリケーションプログラムを、リムーバブルディスクＤＩＳから光学ドライブ装置ＯＤＲを介して読み出し、メモリＭＥＭやハードディスク装置ＨＤＤに格納してもよい。
【０１１８】
また、コンピュータ装置ＣＰは、音声辞書作成プログラム等のアプリケーションプログラムを、インターネット等のネットワークに接続する通信装置を介してダウンロードし、メモリＭＥＭやハードディスク装置ＨＤＤに格納してもよい。さらに、コンピュータ装置ＣＰは、インターネット等のネットワークに接続する通信装置を介して、Ｗｅｂページから表記ＮＤ１０および読みＲＤ１０を取得してもよい。また、コンピュータ装置ＣＰは、Ｗｅｂページから取得した表記ＮＤ１０および読みＲＤ１０を、メモリＭＥＭやハードディスク装置ＨＤＤに格納してもよい。
【０１１９】
なお、音声辞書作成装置ＤＳＹＳのハードウエア構成は、この例に限定されない。例えば、コンピュータ装置ＣＰは、光学ドライブ装置ＯＤＲが省かれてもよい。
【０１２０】
図１１は、図１に示した音声辞書作成装置ＤＳＹＳが搭載された音声対話システムＶＳＹＳの一例を示している。なお、図１から図９で説明した要素と同様の要素については、同様の符号を付し、これ等については、詳細な説明を省略する。
【０１２１】
音声対話システムＶＳＹＳは、例えば、携帯電話やコンピュータ等の端末ＴＥＲＭと通信可能である。例えば、端末ＴＥＲＭは、利用者の音声を受け、音声対話システムＶＳＹＳに音声データを出力する。あるいは、音声対話システムＶＳＹＳから音声データを受け、音声を出力する。
【０１２２】
音声対話システムＶＳＹＳは、例えば、辞書ＤＩＣＴ、音声辞書作成装置ＤＳＹＳ、音声認識部ＶＲＥＣ、対話制御部ＤＣＴＬおよび音声合成部ＶＳＹＮを有している。音声辞書作成装置ＤＳＹＳにより作成される辞書ＤＩＣＴは、例えば、音声認識部ＶＲＥＣや音声合成部ＶＳＹＮで使用される。
【０１２３】
音声認識部ＶＲＥＣは、例えば、端末ＴＥＲＭから音声データを受け、音声データの内容を示すテキストデータ（音声認識結果）を辞書ＤＩＣＴを参照して生成する。そして、音声認識部ＶＲＥＣは、音声認識結果（テキストデータ）を対話制御部ＤＣＴＬに出力する。対話制御部ＤＣＴＬは、音声認識結果を解析し、外部サービスやＷｅｂ情報から必要なテキスト情報を取得する。そして、対話制御部ＤＣＴＬは、取得したテキスト情報を音声合成部ＶＳＹＮに出力する。
【０１２４】
音声合成部ＶＳＹＮは、音声合成を実行して、テキストデータに対応した音声データを生成する。例えば、音声合成部ＶＳＹＮは、対話制御部ＤＣＴＬから受けたテキスト情報に対応する音声データを、辞書ＤＩＣＴを参照して生成する。そして、音声合成部ＶＳＹＮは、音声データ（音声合成結果）を端末ＴＥＲＭに出力する。
【０１２５】
これにより、利用者は、音声で情報を取得できる。例えば、利用者は、端末ＴＥＲＭに向かって「今日のニュースを聞きたい」と発する。音声対話システムＶＳＹＳは、「今日のニュースを聞きたい」に対応する音声データを端末ＴＥＲＭを介して受ける。そして、音声対話システムＶＳＹＳは、辞書ＤＩＣＴ等を参照して音声データを解析し、今日のニュースに関するテキスト情報（例えば、「混合診療禁止は適法  最高裁」）を外部サービスやＷｅｂ情報から取得する。音声対話システムＶＳＹＳは、今日のニュースに関するテキスト情報に対応する音声データを生成し、端末ＴＥＲＭに出力する。これにより、例えば、端末ＴＥＲＭは、今日のニュースとして、「混合診療禁止は適法  最高裁」と音声で出力する。
【０１２６】
以上の実施形態において説明した発明を整理して、付記として開示する。
（付記１）
文字列の表記および読みにそれぞれ対応する第１表記および第１読みを取得する入力部と、
前記第１表記中の文字列のうち、前記第１読みに対応する部分がないと推定される除去対象の文字を抽出する抽出部と、
前記除去対象の文字を前記第１表記から除去した第２表記を作成する作成部と、
前記第１表記および前記第２表記の各表記中の文字の読みに基づいて生成される複数の仮の読みから、前記第１読みに最も類似する前記仮の読みを第２読みとして選択する選択部と、
前記第１表記および前記第２表記のうちの前記第２読みに対応する表記と前記第２読みとに基づいて、前記第１表記に含まれる未知語の表記および読みを辞書に登録する登録部と
を備えていることを特徴とする音声辞書作成装置。
（付記２）
付記１に記載の音声辞書作成装置において、
前記抽出部は、複数の前記仮の読みのうちの前記第１表記に対応する前記仮の読みを生成し、前記第１表記中の単語のうち、別の文字種で、かつ同一の読みで並ぶ２つの単語の一方を、前記除去対象の文字として抽出する
ことを特徴とする音声辞書作成装置。
（付記３）
付記２に記載の音声辞書作成装置において、
前記登録部は、前記２つの単語の一方が前記除去対象の文字として抽出され、前記２つの単語の他方の表記および読みが前記辞書に登録される場合、前記２つの単語の一方の表記および読みを、前記辞書に登録する
ことを特徴とする音声辞書作成装置。
（付記４）
付記１ないし付記３のいずれか１項に記載の音声辞書作成装置において、
前記抽出部は、予め登録された除去対象の単語および予め登録された特徴的なパターンの文字列の少なくとも一方を、前記除去対象の文字として抽出する
ことを特徴とする音声辞書作成装置。
（付記５）
文字列の表記および読みにそれぞれ対応する第１表記および第１読みを取得し、
前記第１表記中の文字列のうち、前記第１読みに対応する部分がないと推定される除去対象の文字を抽出し、
前記除去対象の文字を前記第１表記から除去した第２表記を作成し、
前記第１表記および前記第２表記の各表記中の文字の読みに基づいて生成される複数の仮の読みから、前記第１読みに最も類似する前記仮の読みを第２読みとして選択し、
前記第１表記および前記第２表記のうちの前記第２読みに対応する表記と前記第２読みとに基づいて、前記第１表記に含まれる未知語の表記および読みを辞書に登録する
ことを特徴とする音声辞書作成方法。
（付記６）
付記５に記載の音声辞書作成方法において、
複数の前記仮の読みのうちの前記第１表記に対応する前記仮の読みを生成し、前記第１表記中の単語のうち、別の文字種で、かつ同一の読みで並ぶ２つの単語の一方を、前記除去対象の文字として抽出する
ことを特徴とする音声辞書作成方法。
（付記７）
付記６に記載の音声辞書作成方法において、
前記２つの単語の一方が前記除去対象の文字として抽出され、前記２つの単語の他方の表記および読みが前記辞書に登録される場合、前記２つの単語の一方の表記および読みを、前記辞書に登録する
ことを特徴とする音声辞書作成方法。
（付記８）
付記５ないし付記７のいずれか１項に記載の音声辞書作成方法において、
予め登録された除去対象の単語および予め登録された特徴的なパターンの文字列の少なくとも一方を、前記除去対象の文字として抽出する
ことを特徴とする音声辞書作成方法。
（付記９）
文字列の表記および読みにそれぞれ対応する第１表記および第１読みを取得し、
前記第１表記中の文字列のうち、前記第１読みに対応する部分がないと推定される除去対象の文字を抽出し、
前記除去対象の文字を前記第１表記から除去した第２表記を作成し、
前記第１表記および前記第２表記の各表記中の文字の読みに基づいて生成される複数の仮の読みから、前記第１読みに最も類似する前記仮の読みを第２読みとして選択し、
前記第１表記および前記第２表記のうちの前記第２読みに対応する表記と前記第２読みとに基づいて、前記第１表記に含まれる未知語の表記および読みを辞書に登録する
処理をコンピュータに実行させることを特徴とする音声辞書作成プログラム。
（付記１０）
辞書と、
前記辞書を作成する音声辞書作成装置と、
外部から受けた音声データの内容を示すテキストデータを、前記辞書を参照して生成する音声認識部と、
前記音声認識部から前記テキストデータを受け、前記テキストデータに応じたテキスト情報を取得する対話制御部と、
前記対話制御部から前記テキスト情報を受け、テキスト情報に対応する音声データを前記辞書を参照して生成する音声合成部とを備え、
前記音声辞書作成装置は、
文字列の表記および読みにそれぞれ対応する第１表記および第１読みを取得する入力部と、
前記第１表記中の文字列のうち、前記第１読みに対応する部分がないと推定される除去対象の文字を抽出する抽出部と、
前記除去対象の文字を前記第１表記から除去した第２表記を作成する作成部と、
前記第１表記および前記第２表記の各表記中の文字の読みに基づいて生成される複数の仮の読みから、前記第１読みに最も類似する前記仮の読みを第２読みとして選択する選択部と、
前記第１表記および前記第２表記のうちの前記第２読みに対応する表記と前記第２読みとに基づいて、前記第１表記に含まれる未知語の表記および読みを前記辞書に登録する登録部と
を備えていることを特徴とする音声対話システム。
【０１２７】
以上の詳細な説明により、実施形態の特徴点および利点は明らかになるであろう。これは、特許請求の範囲がその精神および権利範囲を逸脱しない範囲で前述のような実施形態の特徴点および利点にまで及ぶことを意図するものである。また、当該技術分野において通常の知識を有する者であれば、あらゆる改良および変更に容易に想到できるはずである。したがって、発明性を有する実施形態の範囲を前述したものに限定する意図はなく、実施形態に開示された範囲に含まれる適当な改良物および均等物に拠ることも可能である。
【符号の説明】
【０１２８】
ＡＮＡＬＹ‥文字解析部；ＣＥＸＴ‥連続表記抽出部；ＣＰ‥コンピュータ装置；ＤＣＴＬ‥対話制御部；ＤＳＹＳ‥音声辞書作成装置；ＥＸＴＲ‥抽出部；ＨＤＤ‥ハードディスク装置；ＩＦ‥入出力インタフェース；ＩＮＰ‥入力部；ＪＵＤＧ‥判定部；ＭＡＴ‥マッチング部；ＭＥＭ‥メモリ；ＮＧＥＮ‥表記作成部；ＯＤＲ‥光学ドライブ装置；ＰＥＸＴ‥パターン抽出部；ＰＭＥＭ‥パターン記憶部；ＰＲＥＤ‥読み推定部；ＰＵ‥プロセッサ；ＲＥＧＰ‥辞書登録部；ＳＥＬ‥選択部；ＶＲＥＣ‥音声認識部；ＶＳＹＮ‥音声合成部；ＶＳＹＳ‥音声対話システム
【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】
2015138126.tif 000011
【図１０】
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【図１１】
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