(57)【要約】【課題】  未知語もしくは誤解析と判定される用語を含むテキストを、利用者に対して了解性の高いテキストへ変換し得る言語処理方法を提供することを目的としている。【解決手段】  テキストを解析する言語処理装置において、テキストを解析するテキスト解析手段と、解析結果に未知語が含まれているか否かを判定する未知語判定手段と、解析結果に予め定められた用語が含まれているか否かを判定する特定用語判定手段と、特定用語を別の単語列に変換する単語列変換テーブルと、解析結果に未知語と特定用語が存在する場合に、前記単語列変換テーブルを参照して未知語と特定用語を別の単語列に変換する単語列変換手段とを備える。【選択図】  図１
2008102422.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
テキストを解析する言語処理装置において、テキストを解析するテキスト解析手段と、解析結果に未知語が含まれているか否かを判定する未知語判定手段と、解析結果に予め定められた用語が含まれているか否かを判定する特定用語判定手段と、特定用語を別の単語列に変換する単語列変換テーブルと、解析結果に未知語と特定用語が存在する場合に、前記単語列変換テーブルを参照して未知語と特定用語を別の単語列に変換する単語列変換手段とを備えることを特徴とする言語処理装置。
【請求項２】
テキストを解析する言語処理装置において、テキストを解析するテキスト解析手段と、解析結果から誤解析が含まれているか否かを判定する誤解析判定手段と、解析結果に予め定められた用語が含まれているか否かを判定する特定用語判定手段と、特定用語を別の単語列に変換する単語列変換テーブルと、解析結果に誤解析と特定用語が存在する場合に、前記単語列変換テーブルを参照して誤解析語と特定用語を別の単語列に変換する単語列変換手段とを備えることを特徴とする言語処理装置。
【請求項３】
前記言語処理装置は、前記単語列変換後のテキストを再度解析してテキストの発音情報を求める変換テキスト解析手段を更に備えることを特徴とする請求項１乃至２に記載の言語処理装置。
【請求項４】
テキストを解析して発音情報を求める言語処理装置において、テキストを解析してテキストの発音情報を求めるテキスト解析手段と、解析結果に未知語が含まれているか否かを判定する未知語判定手段と、解析結果に予め定められた用語が含まれているか否かを判定する特定用語判定手段と、特定用語を別の発音列に変換する発音列変換テーブルと、解析結果に未知語と特定用語が存在する場合に、前記発音列変換テーブルを参照して未知語と特定用語を別の発音列に変換する発音列変換手段とを備えることを特徴とする言語処理装置。
【請求項５】
テキストを解析して発音情報を求める言語処理装置において、テキストを解析してテキストの発音情報を求めるテキスト解析手段と、解析結果から誤解析が含まれているか否かを判定する誤解析判定手段と、解析結果に予め定められた用語が含まれているか否かを判定する特定用語判定手段と、特定用語を別の発音列に変換する発音列変換テーブルと、解析結果に誤解析と特定用語が存在する場合に、前記発音列変換テーブルを参照して誤解析語と特定用語を別の発音列に変換する発音列変換手段とを備えることを特徴とする言語処理装置。
【請求項６】
請求項１乃至５に記載の言語処理装置によって得られるテキストもしくは発音情報を用いて音声合成を行うことを特徴とする音声合成装置。
【請求項７】
請求項１乃至５に記載の言語処理装置によって得られるテキストもしくは発音情報を用いて音声認識のための発音辞書を生成する音声認識発音辞書生成手段を更に備えることを特徴とする言語処理装置。
【請求項８】
請求項７に記載の言語処理装置によって得られる音声認識発音辞書を用いて音声認識を行うことを特徴とする音声認識処理装置。
【請求項９】
テキストを解析する言語処理方法において、テキストを解析するテキスト解析工程と、解析結果に未知語が含まれているか否かを判定する未知語判定工程と、解析結果に予め定められた用語が含まれているか否かを判定する特定用語判定工程と、特定用語を別の単語列に変換する単語列変換テーブルと、解析結果に未知語と特定用語が存在する場合に、前記単語列変換テーブルを参照して未知語と特定用語を別の単語列に変換する単語列変換工程とを備えることを特徴とする言語処理方法。
【請求項１０】
テキストを解析する言語処理方法において、テキストを解析するテキスト解析工程と、解析結果から誤解析が含まれているか否かを判定する誤解析判定工程と、解析結果に予め定められた用語が含まれているか否かを判定する特定用語判定工程と、特定用語を別の単語列に変換する単語列変換テーブルと、解析結果に誤解析と特定用語が存在する場合に、前記単語列変換テーブルを参照して誤解析語と特定用語を別の単語列に変換する単語列変換工程とを備えることを特徴とする言語処理方法。
【請求項１１】
前記言語処理方法は、前記単語列変換後のテキストを再度解析してテキストの発音情報を求める変換テキスト解析工程を更に備えることを特徴とする請求項９乃至１０に記載の言語処理方法。
【請求項１２】
テキストを解析して発音情報を求める言語処理方法において、テキストを解析してテキストの発音情報を求めるテキスト解析工程と、解析結果に未知語が含まれているか否かを判定する未知語判定工程と、解析結果に予め定められた用語が含まれているか否かを判定する特定用語判定工程と、特定用語を別の発音列に変換する発音列変換テーブルと、解析結果に未知語と特定用語が存在する場合に、前記発音列変換テーブルを参照して未知語と特定用語を別の発音列に変換する発音列変換工程とを備えることを特徴とする言語処理方法。
【請求項１３】
テキストを解析して発音情報を求める言語処理方法において、テキストを解析してテキストの発音情報を求めるテキスト解析工程と、解析結果から誤解析が含まれているか否かを判定する誤解析判定工程と、解析結果に予め定められた用語が含まれているか否かを判定する特定用語判定工程と、特定用語を別の発音列に変換する発音列変換テーブルと、解析結果に誤解析と特定用語が存在する場合に、前記発音列変換テーブルを参照して誤解析語と特定用語を別の発音列に変換する発音列変換工程とを備えることを特徴とする言語処理方法。
【請求項１４】
請求項９乃至１３に記載の言語処理方法によって得られるテキストもしくは発音情報を用いて音声合成を行うことを特徴とする音声合成方法。
【請求項１５】
請求項９乃至１３に記載の言語処理方法によって得られるテキストもしくは発音情報を用いて音声認識のための発音辞書を生成する音声認識発音辞書生成工程を更に備えることを特徴とする言語処理方法。
【請求項１６】
請求項１５に記載の言語処理方法によって得られる音声認識発音辞書を用いて音声認識を行うことを特徴とする音声認識処理方法。
【請求項１７】
請求項９乃至１６のいずれかに記載の方法をコンピュータに実行させるためのプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、未知語もしくは誤解析語に対する言語処理方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
テキストを音声に変換するテキスト音声合成技術や音声認識技術における認識文法もしくは発音辞書の自動作成などにおいて、テキストを正確に読み付ける必要がある。従来、この読み付けを行う方法としては、図３に示すように、単語辞書および単漢字辞書を用いた形態素解析によって行う方法が広く用いられている。例えば「今日は良い天気です」というテキストが入力されたとすると、３０１の形態素解析部は３０２の単語辞書を参照することによって、「今日（キョウ）／は（ワ）／良い（ヨイ）／天気（テンキ）／です（デス）」という結果を得る。ここで括弧内は読み、／は単語区切りを表す。この結果を得る技術は公知であるため詳細は割愛する。
【０００３】
この例は、入力テキスト中の単語が全て単語辞書に存在するため正しい読み付け結果が得られる。しかし、「鷺乃書房から電話です」という例において（鷺乃は「サギノ」と読むのが正しいとする）、「鷺乃」が単語辞書にない、すなわち、未知語として判定されたとする。この場合、「鷺乃」については、３０３の単漢字辞書を用いた読み付けがなされる。いま、単漢字辞書に「鷺（サギ）」、「乃（スナワチ）」という読みがあるとする。この場合、「鷺（サギ）／乃（スナワチ）／書房（ショボウ）／から（カラ）／電話（デンワ）／です（デス）」という結果が得られ、「鷺乃」の部分に対しては、「サギスナワチ」と誤った読み付けがなされる。
【０００４】
このような問題に対して、特許文献１では、未知語といて判定された部分に対して、未知語のため読みが不確かであることを聞き手に伝わるように音声を生成する方法が開示されている。例えば、「四万十川の下流に、百笑という集落がある」という入力に対する解析結果が、「ヨンマンジュウカワ（未知語）ノカリュウニ、ヒャクワライ（未知語）トイウシュウラクガアル」と得られた場合に（正しくは、「四万十川（シマントガワ）」、「百笑（ドウメキ）」）、音声合成出力時に、未知語として判定された「四万十川」および「百笑」の発声速度、音量、ピッチを変更することによって、これらが未知語として判定されたことを聞き手に伝えている。また、特許文献２では、音声合成対象となるテキストの放送禁止用語にビープ音や言い換えを適用する方法が開示されている。
【特許文献１】特開平６−３５９１３号公報
【特許文献２】特開平５−１６５４８６号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
特許文献１は未知語の部分の合成音声を他の部分と異なった発声速度、音量、ピッチで出力することによって、その部分が未知語であることを聞き手に伝えることが可能となる。しかしながら、未知語として判定された読みをそのまま音声合成しているために、テキストの内容が正しく伝えられているとは言えず、聞き手に負担をかけることになる。「鷺乃書房から電話です」の例を特許文献１に適用すると、「サギスナワチ」の部分が未知語であることが聞き手に伝えられる。しかし、聞き手は「サギスナワチ」という音を聞いて、何というテキストであるかを推測（一種の仮名漢字変換に近い推測）を行う必要があり、結果として聞き手に負担をかけるという問題がある。また、特許文献２は言い換え対象は未知語ではなく予め定められた放送禁止用語であるため、「鷺乃書房」のような企業名や人名などに対しては適用できないという問題がある。本発明は上述の問題を鑑みてなされたもので、未知語もしくは誤解析と判定される用語を含むテキストを了解性の高いテキストへ変換し得る言語処理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】
上記目的を達成するために、本発明の言語処理装置は以下のような構成を備える。すなわち、テキストを解析する言語処理装置において、テキストを解析するテキスト解析手段と、解析結果に未知語が含まれているか否かを判定する未知語判定手段と、解析結果に予め定められた用語が含まれているか否かを判定する特定用語判定手段と、特定用語を別の単語列に変換する単語列変換テーブルと、解析結果に未知語と特定用語が存在する場合に、前記単語列変換テーブルを参照して未知語と特定用語を別の単語列に変換する単語列変換手段とを備える。
【０００７】
また、本発明の言語処理装置は以下のような構成を備える。すなわち、テキストを解析する言語処理装置において、テキストを解析するテキスト解析手段と、解析結果から誤解析が含まれているか否かを判定する誤解析判定手段と、解析結果に予め定められた用語が含まれているか否かを判定する特定用語判定手段と、特定用語を別の単語列に変換する単語列変換テーブルと、解析結果に誤解析と特定用語が存在する場合に、前記単語列変換テーブルを参照して誤解析語と特定用語を別の単語列に変換する単語列変換手段とを備える。
【０００８】
また、本発明の言語処理装置は以下のような構成を備える。すなわち、テキストを解析して発音情報を求める言語処理装置において、テキストを解析してテキストの発音情報を求めるテキスト解析手段と、解析結果に未知語が含まれているか否かを判定する未知語判定手段と、解析結果に予め定められた用語が含まれているか否かを判定する特定用語判定手段と、特定用語を別の発音列に変換する発音列変換テーブルと、解析結果に未知語と特定用語が存在する場合に、前記発音列変換テーブルを参照して未知語と特定用語を別の発音列に変換する発音列変換手段とを備える。
【０００９】
また、本発明の言語処理装置は以下のような構成を備える。すなわち、テキストを解析して発音情報を求める言語処理装置において、テキストを解析してテキストの発音情報を求めるテキスト解析手段と、解析結果から誤解析が含まれているか否かを判定する誤解析判定手段と、解析結果に予め定められた用語が含まれているか否かを判定する特定用語判定手段と、特定用語を別の発音列に変換する発音列変換テーブルと、解析結果に誤解析と特定用語が存在する場合に、前記発音列変換テーブルを参照して誤解析語と特定用語を別の発音列に変換する発音列変換手段とを備える。
【発明の効果】
【００１０】
本発明によれば、未知語もしくは誤解析と判定される用語を含むテキストを了解性の高いテキストへ変換し得るため、音声メッセージや音声認識の発音辞書作成における体感品質が向上する。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１１】
以下、図面を参照しながら本発明の好適な実施例について説明していく。
【実施例１】
【００１２】
図２は、本発明の第１の実施形態に係る言語処理装置の構成を示すブロック図である。２０１はＣＰＵで、ＲＯＭ２０２に記憶された制御プログラム或いは外部記憶装置２０４からＲＡＭ２０３にロードされた制御プログラムに従って、本実施形態の言語処理装置における各種制御を行う。ＲＯＭ２０２は各種パラメータやＣＰＵ２０１が実行する制御プログラムなどを格納している。ＲＡＭ２０３は、ＣＰＵ２０１による各種制御の実行時に作業領域を提供するとともに、ＣＰＵ２０１により実行される制御プログラムを記憶する。２０４はハードディスク、フロッピー（登録商標）ディスク、ＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤ−ＲＯＭ、メモリカード等の外部記憶装置である。この外部記憶装置がハードディスクの場合には、ＣＤ−ＲＯＭやフロッピー（登録商標）ディスク等からインストールされた各種プログラムが記憶されている。２０５はテンキー、ボタン、タッチパネル、キーボード、マウス、マイクロフォン、ペンなど外部操作によるテキスト情報の入力や選択等を行うための入力装置である。これは言語処理装置に直接取り付けられた形態でもよいし、赤外線、無線ＬＡＮ、インターネット、電話回線などの通信を介したリモコン、コンピュータ、携帯電話などを用いて、言語処理装置の外部から操作する形態でもよい（通信部分に関する装置は省略）。またこれらを組み合わせた形態でもよい。２０６はＣＲＴ、液晶ディスプレイ、スピーカなどによる出力装置である。２０７は上記各部を接続するバスである。なお、言語処理の対象となるテキストは２０５によって入力もしくは選択する以外にも、２０２、２０３、２０４に保持されているものであってもよいし、赤外線、無線ＬＡＮ、インターネット、電話回線などの通信を介して得られるものであってもよい。
【００１３】
図１は、言語処理方法のモジュール構成を示したブロック図である。１０１はテキスト解析部で、解析対象のテキストを１０５の単語辞書および１０６の単漢字辞書を用いて解析する。１０２は未知語判定部で、１０１の解析結果に未知語が存在するか否かを判定する。１０３は特定用語判定部で、１０７の単語列変換テーブルを参照して、入力テキストに特定の用語が存在するか否かを判定する。１０４は単語列変換部で、未知語と特定用語が共に存在する場合に１０７を参照して未知語と特定用語を別の単語もしくは単語列に変換する。なお、１０２で未知語が存在しない、もしくは１０３で特定用語が存在しない場合は、１０４の変換処理を行わない。
【００１４】
次に、本実施の形態における処理フローを説明する。ここでは、「鷺乃書房から電話です」というテキストを解析して読み付けを行う場合を例にとって説明する。
【００１５】
図４は、このテキストを解析する際のフローチャートである。まず、ステップＳ４０１において、解析対象となるテキストを取得する。次に、ステップＳ４０２において、文切りや引用記号などの不要な文字の削除等、テキスト解析を行う前の前処理を行う。ステップＳ４０３では、単語辞書１０５および単漢字辞書１０６を用いて、前処理後のテキストを単語形態素に分割（形態素解析）する。単語辞書の一例を図５に、単漢字辞書の一例を図６に示す。図５の第１カラムから第５カラムは、それぞれ、単語ＩＤ、表記、読み、品詞、スコアである。スコアは、各単語が生起する確率の対数をとったものであり、何らかの言語コーパスを用いた単語ユニグラムなどによって求められたものである。形態素解析の方法はいかなるものを用いてもよいが、単語辞書で検索されたものから単語ラティスを生成し、これを最長一致法やコスト最小法（図６のスコアの場合、スコア最大法）などの基準を用いて解析結果を得ることができる。また、図６の第１カラムから第３カラムは、それぞれ、単漢字ＩＤ、表記、読みである。以上によって、「鷺乃書房から電話です」というテキストは、「鷺（サギ、未知語）／乃（スナワチ、未知語）／書房（ショボウ、名詞）／から（カラ、助詞）／電話（デンワ、名詞）／です（デス、助動詞）」と解析される。
【００１６】
ステップＳ４０４では、Ｓ４０３の結果に未知語が含まれているか否かを判定する。次に、ステップＳ４０５では、Ｓ４０３の結果に特定の用語が含まれているか否かを単語列変換テーブル１０７を参照して判定する。単語列変換テーブルの一例を図７に示す。第１カラムから第３カラムは、それぞれ、特定用語ＩＤ、特定用語、言い換え用語である。ステップＳ４０６では、入力テキストに未知語および特定用語が共に存在するか否かを判定する。どちらも存在しない場合、もしくはいずれか一方しか存在しない場合には、ステップＳ４１４へ進み、単語列ｗ（ｉ）を出力し（すなわち、Ｓ４０３への入力テキストを出力し）、処理を終える。一方、未知語および特定用語が共に存在する場合には、ステップＳ４０７へ進み、カウンタｉを１と設定し、Ｉに単語数、すなわち、この例ではＩ＝６と設定する。次に、ステップＳ４０８でｉ＞Ｉであるかを判定し、Ｉ以下の場合はステップＳ４０９へ進む。ステップＳ４０９では、ｗ（ｉ）が未知語であるか否かを判定する。未知語である場合には、ステップＳ４１０でｗ（ｉ）＝’’、すなわち、もとのｗ（ｉ）を消去する。一方、ｗ（ｉ）が未知語でない場合にはステップＳ４１２へ進み、ｗ（ｉ）が特定用語であるか否かを判定する。特定用語である場合には、ステップＳ４１３へ進み、単語列変換テーブルに従ってｗ（ｉ）をｗ（ｉ）＝ｆ（ｗ（ｉ））と変換する（ｆ（・）は単語列変換テーブルによる変換を表わす）。次にステップＳ４１１でカウンタｉを１つインクリメントし、Ｓ４０８へ戻る。Ｓ４０８でｉ＞Ｉとなった場合に、ステップＳ４１４へ進み、変換後のｗ（ｉ）を全て出力し処理を終える。以上の処理により、「鷺乃書房から電話です」というテキストは、未知語と判定された「鷺」および「乃」が消去され、「書房」が「本屋さん」に変換されるため、Ｓ４１４の出力結果として「本屋さんから電話です」という変換結果テキストが得られる。
【００１７】
また、この変換結果テキストを用いて音声合成する場合のブロック図を図９に示す。９０１はテキスト解析部であり、入力される変換結果テキストを単語辞書９０３や単漢字辞書９０４を用いて解析し、音声合成に必要な言語情報を求める。言語情報は、例えば、変換結果テキストを単語区切りした読みやアクセントなどの発音情報、品詞情報、ポーズの長さである。９０２は音声合成部であり、９０１で得られる言語情報を用いて音声合成を行い、合成音声を生成する。前述の「鷺乃書房から電話です」は、図１の処理によって、「本屋さんから電話です」と変換され、「ホンヤサンカラデンワデス」という了解性の高い合成音声を生成することが可能である。一方、図１の処理を行わない場合には、「サギスナワチショボウカラデンワデス」という合成音声が生成される。この結果、「サギスナワチ」が誤って読上げられる影響がテキスト全体に渡るため、例えば合成音声を聞いた場合に全体の了解性が低くなる。
【００１８】
以上の説明から明らかなように、本実施形態によれば、テキストの言語解析結果に未知語があると判定され、かつ、予め定められた特定の用語が存在する場合に、これらを別の表現に変換する言語処理方法が提供されるため、音声合成を行う際の了解性を高めることが可能となる。
【実施例２】
【００１９】
実施例１で用いた単語列変換テーブルは図７に示されるように、言い換え用語はテキスト情報であったが、本発明はこれに限らず、言い換え用語の替わりに発音情報である言い換え発音とすることもできる。図８は、特定用語に対する言い換えを発音情報として保持する場合の単語列変換テーブルの例である。第１カラムから第３カラムは、それぞれ、特定用語ＩＤ、特定用語、言い換え発音である。第３カラムにおける記号「’」はアクセント核を表わし、「ホ’ンヤサン」は最初の音節「ホ」から２番目の音節「ン」にかけてアクセントが「高」から「低」となる、すなわちアクセント型が１型であることを示す。
【００２０】
図１０は、本実施例における言語処理方法を用いた合成音声生成のモジュール構成を示したブロック図である。１００１から１００４のモジュールは１０１から１０４と同様であるが、テキスト解析部１００１、単語辞書１００６および単漢字辞書１００７は、特定用語判定部１００３、単語列変換部１００４および音声合成部１００５に必要な情報（例えば、入力テキストを単語区切りした表記、品詞もしくは未知語情報、読みやアクセントなどの発音情報、ポーズの長さ）を生成・保持する。
【００２１】
次に、本実施の形態における処理フローを説明する。ここでは、「鷺乃書房から電話です」というテキストを解析して読み付けを行う場合を例にとって説明する。フローチャートは図４の場合と同様であるが、ステップＳ４０３の処理は、音声合成を行う際に必要な情報を出力する。具体的には、図１１および図１２に示されるようにアクセント型に関する情報を含む単語辞書および単漢字辞書を用いて、発音情報を出力する。前述の例では、「鷺（サギ、未知語、０型）／乃（スナワチ、未知語、２型）／書房（ショボウ、名詞、０型）／から（カラ、助詞、０型）／電話（デンワ、名詞、０型）／です（デス、助動詞、１型）」と形態素解析され、次に、この形態素解析結果にアクセント結合規則を適用することによって、「鷺乃（サギ・スナワチ、未知語、０型）／書房から（ショボウ・カラ、１型）／電話です（デンワ・デス、４型）」という３つのアクセント句が得られる（「・」はアクセント結合後の読みの単語境界を示す）。また、Ｓ４０７のＩはアクセント句数と設定し、ｗ（ｉ）はｉ番目のアクセント句とする。Ｓ４１２は、ｗ（ｉ）に特定用語が含まれているか否かを判定し、含まれている場合には、図８の発音列変換テーブルを用いて変換する。この結果、前記３つのアクセント句の読みとアクセントは、「鷺乃」は未知語のため削除され、「書房から」は「ホ’ンヤサンカラ」に変換され、「電話です」はそのまま「デンワデ’ス」と変換される。この結果、「鷺乃書房から電話です」というテキストは、「ホ’ンヤサンカラ｜デンワデ’ス」（「｜」はアクセント句境界を示す）という発音情報に変換される。最後に、１００５の音声合成部で合成音声が生成される。
【００２２】
なお、図１１および図１２にはアクセント結合規則に関する情報を保持する必要もあるが、ここでは省略している。また、アクセント結合は、既存の方法を用いればよく、規則に基づいた方法や統計的な方法を利用すればよい。
【００２３】
以上の説明から明らかなように、本実施形態によれば、言い換え発音情報を発音列変換テーブルに保持し、このテーブルを用いた言語処理方法が提供されるため、実施例１で説明したように単語列変換後のテキストに対して再度テキスト解析を行う必要がなくなる。
【実施例３】
【００２４】
前記実施例では、解析結果に未知語が含まれている場合に対して、特定用語が存在すれば単語列変換を行っていた。すなわち、未知語が含まれていない場合には単語列変換は行われない。しかしながら、解析結果に未知語が含まれていなくても、解析対象のテキストの一部もしくは全てが誤解析されていると判定できる場合には、これを利用した言語処理を行うことができる。
【００２５】
図１３は、誤解析と特定用語が存在する場合に単語列変換を行う言語処理方法のモジュール構成を示したブロック図である。１３０１はテキスト解析部で、解析対象のテキストを１３０５の単語辞書および１３０６の単漢字辞書を用いて解析する。１３０２は誤解析判定部で、１３０１の解析結果に誤解析が存在するか否かを判定し、存在すると判定された部分を誤解析語とする。１３０３は特定用語判定部で、１３０７の単語列変換テーブルを参照して、入力テキストに特定の用語が存在するか否かを判定する。１３０４は単語列変換部で、誤解析語と特定用語が共に存在する場合に１３０７を参照して誤解析語と特定用語を別の単語もしくは単語列に変換する。なお、１３０２で誤解析語が存在しない、もしくは１３０３で特定用語が存在しない場合は、１３０４の変換処理を行わない。ここで、１３０２の判定方法としては、形態素結果として得られる各形態素のスコアもしくは確率値（ユニグラム値）が所定の閾値よりも小さなもの、もしくはスコアの小さな形態素を含む複合語を誤解析語とする方法を用いればよい。
【００２６】
他の誤解析の判定方法としては、所定の規則を適用する方法を用いることができる。例えば、電話における発呼者情報の音声読上げアプリケーションにおいて、発呼者情報に「から電話です」というテキストを追加して、テキスト音声合成を行う場合を考える。この場合、発呼者情報に特定用語が含まれる場合、特定用語以外の単語もしくは単語列は誤解析語であるという規則を適用する。いま、「鷺乃書房」が発呼者情報として獲得され、特定用語に「書房」が含まれていたとすると、テキスト解析結果によらず「鷺乃」は誤解析語と判定され、１３０４で「書房」が「本屋さん」に変換され、「本屋さんから電話です」という変換結果が得られる。
【００２７】
また、本実施例においても、実施例２で説明したように、言い換え用語の替わりに発音情報である言い換え発音とすることもできる。更に、前記実施例で説明したように、これらの方法を用いて合成音声を生成することもできる。
【００２８】
以上の説明から明らかなように、本実施形態によれば、テキストの言語解析結果に誤解析があると判定され、かつ、予め定められた特定の用語が存在する場合に、これらを別の表現に変換する言語処理方法が提供されるため、例えば音声合成を行う際の了解性を高めることが可能となる。
【実施例４】
【００２９】
前記実施例で説明した言語処理方法を用いる音声合成は、図４、図９、図１０、図１３に示されるように、未知語もしくは誤解析を削除し、特定用語を別の表現に変換したテキストを対象としている。しかしながら、変換結果は必ず適切なものになるとは限らない。また、変換されない場合と同様に音声合成すると、変換されたことが聞き手に伝わらない。よって、前述の言語処理方法によってテキストが変換された場合、これを聞き手に分かりやすい形で伝えることが望ましい場合がある。
【００３０】
聞き手に分かりやすい形で伝える方法としては、特定用語を変換する単語列変換テーブルの単語（前述の例では「本屋さん」の部分）の合成音声の話者、音量、発声速度、声の高さを他の変換されていないテキストと変える、もしくは変換結果のテキスト全体を変換されない場合と変える。その他、変換結果のテキストの音声出力に続いて、未知語もしくは誤解析と特定用語を音声出力する、すなわち、前述の例では、「本屋さんから電話です。鷺乃書房」とする。もしくは、未知語もしくは誤解析と特定用語の音声出力に続いて、変換結果のテキストを音声出力する、すなわち、「鷺乃書房。本屋さんから電話です」とする。
【実施例５】
【００３１】
前記実施例で説明した言語処理方法は、音声合成による音声出力の他にも音声認識のための発音辞書の生成において利用することができる。例えば、電話における発呼者情報、もしくは利用者が電話帳アプリケーションに登録する発信先情報をもとに、音声認識によって発信を行うボイスダイアルを考える。ここで、発呼者情報もしくは発信先情報のテキストを解析した結果、未知語と特定用語が含まれる場合、前記実施例で説明した言語処理結果を利用して発音辞書を生成する。例えば、発呼者情報もしくは発信先情報が「鷺乃書房」である場合に、「鷺乃」が未知語、「書房」が特定用語であったとすると、前記実施例で説明した言語処理方法を適用することにより、「鷺乃書房」は「本屋さん」に変換される。次に、「本屋さん」というテキストから音声認識用の発音系列（例えば、／ｈｏＮｙａｓａＮ／）を求め、これから発音辞書を生成する。ここで、変換後のテキストから音声認識のための発音辞書である音声認識発音辞書を生成する方法は、公知の技術を用いればよい。更に、この音声認識発音辞書を用いて音声認識を行うことも可能である。他にも、前記実施例で説明したように、誤解析と特定用語が含まれる場合や、発音列変換テーブルを利用する場合に対しても、同様に音声認識発音辞書を生成することが可能であることは言うまでもない。
【００３２】
以上の説明から明らかなように、テキスト解析によって未知語もしくは誤解析によって間違った読みが発音辞書に登録されることがなくなるため、利用者に不自然な発音を強いることなく音声認識を行うことが可能となる。
【００３３】
なお、本発明の目的は次のようにしても達成される。即ち、前述した実施形態の機能を実現するソフトウェアのプログラムコードを記録した記憶媒体を、システムあるいは装置に供給する。そして、そのシステムあるいは装置のコンピュータ（またはＣＰＵやＭＰＵ）が記憶媒体に格納されたプログラムコードを読み出し実行する。このようにしても目的が達成されることは言うまでもない。
【００３４】
この場合、記憶媒体から読み出されたプログラムコード自体が前述した実施形態の機能を実現することになり、そのプログラムコードを記憶した記憶媒体は本発明を構成することになる。
【００３５】
プログラムコードを供給するための記憶媒体としては、例えば、フレキシブルディスク、ハードディスク、光ディスク、光磁気ディスク、ＣＤ−ＲＯＭ、ＣＤ−Ｒ、磁気テープ、不揮発性のメモリカード、ＲＯＭなどを用いることができる。
【００３６】
また、本発明に係る実施の形態は、コンピュータが読出したプログラムコードを実行することにより、前述した実施形態の機能が実現される場合に限られない。例えば、そのプログラムコードの指示に基づき、コンピュータ上で稼働しているＯＳ（オペレーティングシステム）などが実際の処理の一部または全部を行い、その処理によって前述した実施形態の機能が実現される場合も含まれることは言うまでもない。
【００３７】
さらに、本発明に係る実施形態の機能は次のようにしても実現される。即ち、記憶媒体から読出されたプログラムコードが、コンピュータに挿入された機能拡張ボードやコンピュータに接続された機能拡張ユニットに備わるメモリに書込まれる。そして、そのプログラムコードの指示に基づき、その機能拡張ボードや機能拡張ユニットに備わるＣＰＵなどが実際の処理の一部または全部を行う。この処理により前述した実施形態の機能が実現されることは言うまでもない。
【図面の簡単な説明】
【００３８】
【図１】未知語と特定用語が存在する場合に単語列変換を行う言語処理方法のモジュール構成を示したブロック図である。
【図２】本発明に係る言語処理方法を搭載した言語処理装置のハードウェア構成を示したブロック図である。
【図３】従来の言語処理方法のモジュール構成を示したブロック図である。
【図４】未知語と特定用語が存在する場合に単語列変換を行う言語処理方法のフローチャートである。
【図５】単語辞書の一例である。
【図６】単漢字辞書の一例である。
【図７】言い換え用語を含む単語列変換テーブルの一例である。
【図８】言い換え発音を含む発音列変換テーブルの一例である。
【図９】本発明に係る言語処理方法の変換結果を用いて音声合成する場合のブロック図である。
【図１０】本発明に係る言語処理方法を用いて音声合成する場合のブロック図である。
【図１１】アクセント型情報を含む単語辞書の一例である。
【図１２】アクセント型情報を含む単漢字辞書の一例である。
【図１３】誤解析と特定用語が存在する場合に単語列変換を行う言語処理方法のモジュール構成を示したブロック図である。
【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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