(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
音声認識の利用用途と関連する単語を含むテキストデータを知識情報ドキュメント、前記知識情報ドキュメントを要素とする集合を知識情報ドキュメント集合とし、
テキストデータである知識関連情報テキスト集合に含まれる単語と当該単語に対応する単語ベクトルを含むレコードから構成されるデータベースを単語ベクトル表現データベース、前記単語ベクトル表現データベースを用いて前記知識情報ドキュメントから生成される知識情報ドキュメント文書ベクトルの集合である知識情報ドキュメント文書ベクトル集合をクラスタリングした各クラスタの中心ベクトルであるクラスタ中心ベクトルを含むレコードから構成されるデータベースをクラスタ中心ベクトル表現データベース、前記知識情報ドキュメント集合に含まれる単語と当該単語が出現する知識情報ドキュメント数である知識情報ドキュメント集合に対するDF値を正規化した正規化済知識情報単語DF値を含むレコードから構成されるデータベースを正規化済知識情報単語DF値データベースとし、
音声データから、音声認識結果に対して認識スコアを付与した認識スコア付き音声認識結果の集合である認識スコア付き音声認識結果集合を生成する音声認識部と、
前記認識スコア付き音声認識結果集合から、前記単語ベクトル表現データベース、前記クラスタ中心ベクトル表現データベース、前記正規化済知識情報単語DF値データベースを用いて、前記認識スコア付き音声認識結果集合の音声認識結果に対して統合スコアを付与した統合スコア付き音声認識結果の集合である統合スコア付き音声認識結果集合を生成するリランキング部と
を含む音声認識結果リランキング装置。
【請求項２】
請求項１に記載の音声認識結果リランキング装置であって、
前記リランキング部は、
前記認識スコア付き音声認識結果集合から、前記単語ベクトル表現データベースと前記クラスタ中心ベクトル表現データベースを用いて、前記認識スコア付き音声認識結果集合の音声認識結果に対してベクトル類似度スコアを算出し、当該音声認識結果に対してベクトル類似度スコアを付与したベクトル類似度スコア付き音声認識結果の集合であるベクトル類似度スコア付き音声認識結果集合を生成するベクトル類似度スコア算出部と、
前記認識スコア付き音声認識結果集合から、前記正規化済知識情報単語DF値データベースを用いて、前記認識スコア付き音声認識結果集合の音声認識結果に対してDF類似度スコアを算出し、当該音声認識結果に対してDF類似度スコアを付与したDF類似度スコア付き音声認識結果の集合であるDF類似度スコア付き音声認識結果集合を生成するDF類似度スコア算出部と、
前記認識スコア付き音声認識結果集合、前記ベクトル類似度スコア付き音声認識結果集合、前記DF類似度スコア付き音声認識結果集合から、前記統合スコア付き音声認識結果集合を生成する統合スコア付き音声認識結果生成部と
を含む音声認識結果リランキング装置。
【請求項３】
音声認識の利用用途と関連する単語を含むテキストデータを知識情報ドキュメント、前記知識情報ドキュメントを要素とする集合を知識情報ドキュメント集合とし、
テキストデータである知識関連情報テキスト集合に含まれる単語と当該単語に対応する単語ベクトルを含むレコードから構成されるデータベースを単語ベクトル表現データベース、前記単語ベクトル表現データベースを用いて前記知識情報ドキュメントから生成される知識情報ドキュメント文書ベクトルの集合である知識情報ドキュメント文書ベクトル集合をクラスタリングした各クラスタの中心ベクトルであるクラスタ中心ベクトルを含むレコードから構成されるデータベースをクラスタ中心ベクトル表現データベースとし、
音声データから、音声認識結果に対して認識スコアを付与した認識スコア付き音声認識結果の集合である認識スコア付き音声認識結果集合を生成する音声認識部と、
前記認識スコア付き音声認識結果集合から、前記単語ベクトル表現データベース、前記クラスタ中心ベクトル表現データベースを用いて、前記認識スコア付き音声認識結果集合の音声認識結果に対して統合スコアを付与した統合スコア付き音声認識結果の集合である統合スコア付き音声認識結果集合を生成するリランキング部と
を含む音声認識結果リランキング装置。
【請求項４】
請求項３に記載の音声認識結果リランキング装置であって、
前記リランキング部は、
前記認識スコア付き音声認識結果集合から、前記単語ベクトル表現データベースと前記クラスタ中心ベクトル表現データベースを用いて、前記認識スコア付き音声認識結果集合の音声認識結果に対してベクトル類似度スコアを算出し、当該音声認識結果に対してベクトル類似度スコアを付与したベクトル類似度スコア付き音声認識結果の集合であるベクトル類似度スコア付き音声認識結果集合を生成するベクトル類似度スコア算出部と、
前記認識スコア付き音声認識結果集合、前記ベクトル類似度スコア付き音声認識結果集合から、前記統合スコア付き音声認識結果集合を生成する統合スコア付き音声認識結果生成部と
を含む音声認識結果リランキング装置。
【請求項５】
音声認識の利用用途と関連する単語を含むテキストデータを知識情報ドキュメント、前記知識情報ドキュメントを要素とする集合を知識情報ドキュメント集合とし、
テキストデータである知識関連情報テキスト集合に含まれる単語と当該単語に対応する単語ベクトルを含むレコードから構成されるデータベースを単語ベクトル表現データベース、前記単語ベクトル表現データベースを用いて前記知識情報ドキュメントから生成される知識情報ドキュメント文書ベクトルの集合である知識情報ドキュメント文書ベクトル集合をクラスタリングした各クラスタの中心ベクトルであるクラスタ中心ベクトルを含むレコードから構成されるデータベースをクラスタ中心ベクトル表現データベース、前記知識情報ドキュメント集合に含まれる単語と当該単語が出現する知識情報ドキュメント数である知識情報ドキュメント集合に対するDF値を正規化した正規化済知識情報単語DF値を含むレコードから構成されるデータベースを正規化済知識情報単語DF値データベースとし、
音声認識結果リランキング装置が、音声データから、音声認識結果に対して認識スコアを付与した認識スコア付き音声認識結果の集合である認識スコア付き音声認識結果集合を生成する音声認識ステップと、
前記音声認識結果リランキング装置が、前記認識スコア付き音声認識結果集合から、前記単語ベクトル表現データベース、前記クラスタ中心ベクトル表現データベース、前記正規化済知識情報単語DF値データベースを用いて、前記認識スコア付き音声認識結果集合の音声認識結果に対して統合スコアを付与した統合スコア付き音声認識結果の集合である統合スコア付き音声認識結果集合を生成するリランキングステップと
を含む音声認識結果リランキング方法。
【請求項６】
音声認識の利用用途と関連する単語を含むテキストデータを知識情報ドキュメント、前記知識情報ドキュメントを要素とする集合を知識情報ドキュメント集合とし、
テキストデータである知識関連情報テキスト集合に含まれる単語と当該単語に対応する単語ベクトルを含むレコードから構成されるデータベースを単語ベクトル表現データベース、前記単語ベクトル表現データベースを用いて前記知識情報ドキュメントから生成される知識情報ドキュメント文書ベクトルの集合である知識情報ドキュメント文書ベクトル集合をクラスタリングした各クラスタの中心ベクトルであるクラスタ中心ベクトルを含むレコードから構成されるデータベースをクラスタ中心ベクトル表現データベースとし、
音声認識結果リランキング装置が、音声データから、音声認識結果に対して認識スコアを付与した認識スコア付き音声認識結果の集合である認識スコア付き音声認識結果集合を生成する音声認識ステップと、
前記音声認識結果リランキング装置が、前記認識スコア付き音声認識結果集合から、前記単語ベクトル表現データベース、前記クラスタ中心ベクトル表現データベースを用いて、前記認識スコア付き音声認識結果集合の音声認識結果に対して統合スコアを付与した統合スコア付き音声認識結果の集合である統合スコア付き音声認識結果集合を生成するリランキングステップと
を含む音声認識結果リランキング方法。
【請求項７】
請求項１ないし４のいずれか１項に記載の音声認識結果リランキング装置としてコンピュータを機能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、音声認識技術に関し、特に音声認識結果の複数候補から利用用途に適合する音声認識結果をリランキングによって求める技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
音声認識技術においては、複数の音声認識結果を適切な順番に並べ直すリランキングが行われることがある。音声認識結果のリランキングに関する技術として、識別的言語モデルを用いる方法（非特許文献１）、LDA(Latent Dirichlet Allocation)等のトピックモデルを用いる方法等いくつかの方法が提案されている。【０００３】
このうち、識別的言語モデルを用いる方法は、音声認識処理を行った結果として得られる単語ラティスやコンフュージョンネットワーク、Nベストの仮説を入力とし、言語的特徴量を用いて音声認識結果の候補と正解文との一致性を学習しておいたモデルにより、リランキングを行うものである。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【０００４】
【非特許文献１】大庭隆伸, “識別的言語モデルの可能性”,  IPSJ SIG Technical Report, 2008-SLP-72, pp.47-50, 2008.
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかし、識別的言語モデルを用いる方法では、モデル学習に際して音声データの発話内容を書き起こした正解文を作成する必要があり、手間がかかる。また、一般的にモデルパラメータが多くなるため、モデル学習に必要な計算時間が長くなる。【０００６】
そこで本発明は、音声認識結果のリランキング処理実行前に必要となる準備コストを低減させつつ、音声認識の利用用途に適合するよう音声認識結果をリランキングする音声認識結果リランキング技術を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
本発明の一態様は、音声認識の利用用途と関連する単語を含むテキストデータを知識情報ドキュメント、前記知識情報ドキュメントを要素とする集合を知識情報ドキュメント集合とし、テキストデータである知識関連情報テキスト集合に含まれる単語と当該単語に対応する単語ベクトルを含むレコードから構成されるデータベースを単語ベクトル表現データベース、前記単語ベクトル表現データベースを用いて前記知識情報ドキュメントから生成される知識情報ドキュメント文書ベクトルの集合である知識情報ドキュメント文書ベクトル集合をクラスタリングした各クラスタの中心ベクトルであるクラスタ中心ベクトルを含むレコードから構成されるデータベースをクラスタ中心ベクトル表現データベース、前記知識情報ドキュメント集合に含まれる単語と当該単語が出現する知識情報ドキュメント数である知識情報ドキュメント集合に対するDF値を正規化した正規化済知識情報単語DF値を含むレコードから構成されるデータベースを正規化済知識情報単語DF値データベースとし、音声データから、音声認識結果に対して認識スコアを付与した認識スコア付き音声認識結果の集合である認識スコア付き音声認識結果集合を生成する音声認識部と、前記認識スコア付き音声認識結果集合から、前記単語ベクトル表現データベース、前記クラスタ中心ベクトル表現データベース、前記正規化済知識情報単語DF値データベースを用いて、前記認識スコア付き音声認識結果集合の音声認識結果に対して統合スコアを付与した統合スコア付き音声認識結果の集合である統合スコア付き音声認識結果集合を生成するリランキング部とを含む。【０００８】
本発明の一態様は、音声認識の利用用途と関連する単語を含むテキストデータを知識情報ドキュメント、前記知識情報ドキュメントを要素とする集合を知識情報ドキュメント集合とし、テキストデータである知識関連情報テキスト集合に含まれる単語と当該単語に対応する単語ベクトルを含むレコードから構成されるデータベースを単語ベクトル表現データベース、前記単語ベクトル表現データベースを用いて前記知識情報ドキュメントから生成される知識情報ドキュメント文書ベクトルの集合である知識情報ドキュメント文書ベクトル集合をクラスタリングした各クラスタの中心ベクトルであるクラスタ中心ベクトルを含むレコードから構成されるデータベースをクラスタ中心ベクトル表現データベースとし、音声データから、音声認識結果に対して認識スコアを付与した認識スコア付き音声認識結果の集合である認識スコア付き音声認識結果集合を生成する音声認識部と、前記認識スコア付き音声認識結果集合から、前記単語ベクトル表現データベース、前記クラスタ中心ベクトル表現データベースを用いて、前記認識スコア付き音声認識結果集合の音声認識結果に対して統合スコアを付与した統合スコア付き音声認識結果の集合である統合スコア付き音声認識結果集合を生成するリランキング部とを含む。
【発明の効果】
【０００９】
本発明によれば、音声認識の利用用途と関連する単語を含むテキストデータである知識情報ドキュメントと音声認識結果との類似性を判定することにより、利用用途により適合する音声認識結果を生成することが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【００１０】
【図１】音声認識結果リランキングシステム１０の構成の一例を示す図である。
【図２】類似性判定データベース生成装置１００の構成の一例を示す図である。
【図３】類似性判定データベース生成装置１００の動作の一例を示す図である。
【図４】類似性判定データ生成部１２０の構成の一例を示す図である。
【図５】類似性判定データ生成部１２０の動作の一例を示す図である。
【図６】音声認識結果リランキング装置２００の構成の一例を示す図である。
【図７】音声認識結果リランキング装置２００の動作の一例を示す図である。
【図８】リランキング部２２０の構成の一例を示す図である。
【図９】リランキング部２２０の動作の一例を示す図である。
【図１０】ベクトル類似度スコア算出部２２１の構成の一例を示す図である。
【図１１】ベクトル類似度スコア算出部２２１の動作の一例を示す図である。
【図１２】音声認識結果リランキングシステム３０の構成の一例を示す図である。
【図１３】類似性判定データベース生成装置３００の構成の一例を示す図である。
【図１４】類似性判定データベース生成装置３００の動作の一例を示す図である。
【図１５】類似性判定データ生成部３２０の構成の一例を示す図である。
【図１６】類似性判定データ生成部３２０の動作の一例を示す図である。
【図１７】音声認識結果リランキング装置４００の構成の一例を示す図である。
【図１８】音声認識結果リランキング装置４００の動作の一例を示す図である。
【図１９】リランキング部４２０の構成の一例を示す図である。
【図２０】リランキング部４２０の動作の一例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１１】
以下、本発明の実施の形態について、詳細に説明する。なお、同じ機能を有する構成部には同じ番号を付し、重複説明を省略する。
【００１２】
＜定義＞
音声認識の利用用途と関連する単語を含むテキストデータのことを知識情報ドキュメントという。また、知識情報ドキュメントを要素とする集合のことを知識情報ドキュメント集合という。一般に、知識情報ドキュメントは多い方が好ましい。また、その収集方法は、音声認識の利用用途と関連する単語を含むテキストデータが集められるものであればどのような方法であってもいい。
【００１３】
以下説明する各実施形態では音声認識結果や知識情報ドキュメントをベクトルとして扱う。このベクトル生成のために用いるテキストデータが知識関連情報テキスト集合である。一般に、知識関連情報テキスト集合は、音声認識の利用用途に限定されない多種多様な分野の、できるだけ多くの単語を含む大規模なテキストデータであることが好ましい。このようなテキストデータを収集する方法として、例えば、クローリングにより収集したWebページの本文抽出結果を知識関連情報テキスト集合とする方法がある。もちろん、Webページに限らず、インターネット上に公開されている様々な情報を対象としてもよい。
【００１４】
＜第一実施形態＞
まず、図１を参照して音声認識結果リランキングシステム１０について説明する。図１に示すように音声認識結果リランキングシステム１０は、類似性判定データベース生成装置１００、音声認識結果リランキング装置２００を含む。
【００１５】
類似性判定データベース生成装置１００は、知識関連情報テキスト集合と知識情報ドキュメント集合から、単語ベクトル表現データベースと、類似性判定データベースであるクラスタ中心ベクトル表現データベースと正規化済知識情報単語DF値データベースを生成する。音声認識結果リランキング装置２００は、音声データから、単語ベクトル表現データベース、クラスタ中心ベクトル表現データベース、正規化済知識情報単語DF値データベースを用いて、音声認識結果をリランキングした統合スコア付音声認識結果集合を生成し、出力する。
【００１６】
次に、類似性判定データベース生成装置１００、音声認識結果リランキング装置２００の各装置について説明する。
【００１７】
［類似性判定データベース生成装置１００］
以下、図２〜図３を参照して類似性判定データベース生成装置１００について説明する。図２に示すように類似性判定データベース生成装置１００は、単語ベクトル表現生成部１１０、類似性判定データ生成部１２０、記録部（図示しない）を含む。記録部は、類似性判定データベース生成装置１００の処理に必要な情報を適宜記録する構成部である。例えば、単語ベクトル表現生成部１１０が生成した単語ベクトルを記録する。
【００１８】
類似性判定データベース生成装置１００は、知識関連情報テキスト集合から、単語ベクトル表現データベースを生成し、出力するとともに、知識情報ドキュメント集合から、単語ベクトル表現データベースを用いてクラスタ中心ベクトル表現データベースと正規化済知識情報単語DF値データベースを類似性判定データベースとして生成し、出力する。
【００１９】
図３に従い類似性判定データベース生成装置１００の動作について説明する。単語ベクトル表現生成部１１０は、知識関連情報テキスト集合から、単語ベクトル表現データベースを生成し、出力する（Ｓ１１０）。単語ベクトルとは、単語をベクトル空間の要素であるベクトルとしてベクトル空間に埋め込んだものであり、単語から生成されるベクトルのことである。
【００２０】
単語ベクトル表現生成部１１０の具体的な処理は、以下のようになる。まず、単語ベクトル表現生成部１１０は、知識関連情報テキスト集合に含まれる各文に対して形態素解析を実行し、単語ごとに分かち書きを行う。この形態素解析により、分かち書きした各単語について少なくとも品詞の情報が得られているものとする。次に、単語ベクトル表現生成部１１０は、分かち書きした各単語について品詞によるフィルタリングを行い、単語ベクトル表現生成技術を用いて、フィルタリング後の各単語に対応する単語ベクトルを生成し、単語ベクトル表現データベースとして出力する。単語ベクトル表現生成技術として、例えば、参考非特許文献１に記載の方法(word2vec)を用いることができる。これは、構造化されていない大量のテキストデータから単語のベクトル表現を学習する方法Skip-Gramモデルを用いるものである。
（参考非特許文献１）T. Mikolov, I. Sutskever, K. Chen, G. Corrado, J. Dean, “Distributed Representations of Words and Phrases and their Compositionality”, Cornell University Library, arXiv:1310.4546[cs.CL], “https://arxiv.org/pdf/1310.4546v1.pdf”, 2013.
【００２１】
単語ベクトル表現データベースの各レコードには、少なくとも知識関連情報テキスト集合に含まれる単語と当該単語に対応する単語ベクトルが含まれることになる。なお、品詞によるフィルタリングにより残った単語のみが単語ベクトル生成の対象となる。フィルタリングによって残る品詞として、例えば、名詞や動詞などがある。
【００２２】
類似性判定データ生成部１２０は、知識情報ドキュメント集合から、Ｓ１１０で生成した単語ベクトル表現データベースを用いてクラスタ中心ベクトル表現データベースと正規化済知識情報単語DF値データベースを類似性判定データベースとして生成し、出力する（Ｓ１２０）。先述した通り、知識情報ドキュメント集合は、音声認識の利用用途に応じて選択されるテキストデータである知識情報ドキュメントを要素とする集合である。なお、知識情報ドキュメントは複数の文を含んでいてもよい。また、クラスタ中心ベクトル、正規化済知識情報単語DF値は、利用用途と音声認識結果との適合性を判定するため、知識情報ドキュメントと音声認識結果の類似の程度を示す類似度スコア（ベクトル類似度スコア、DF類似度スコア）の算出に用いられる。類似度スコアの算出は音声認識結果リランキング装置２００が行う。
【００２３】
以下、図４〜図５を参照して類似性判定データ生成部１２０について説明する。図４に示すように類似性判定データ生成部１２０は、知識情報ドキュメント単語ベクトル生成部１２１、知識情報ドキュメント文書ベクトル生成部１２３、クラスタ中心ベクトル表現生成部１２５、正規化済知識情報単語DF値算出部１２７を含む。
【００２４】
図５に従い類似性判定データ生成部１２０の動作について説明する。知識情報ドキュメント単語ベクトル生成部１２１は、知識情報ドキュメント集合から、Ｓ１１０で生成した単語ベクトル表現データベースを用いて知識情報ドキュメント単語ベクトル集合を生成する（Ｓ１２１）。知識情報ドキュメント単語ベクトル生成部１２１の具体的な処理は、以下のようになる。まず、知識情報ドキュメント単語ベクトル生成部１２１は、知識情報ドキュメント集合の要素である知識情報ドキュメントに含まれる各文に対して形態素解析を実行し、単語ごとに分かち書きを行う。ここで用いる形態素解析技術は単語ベクトル表現生成部１１０で用いたものと同一でよい。次に、知識情報ドキュメント単語ベクトル生成部１２１は、分かち書きした各単語について品詞によるフィルタリングを行い、単語ベクトル表現データベースを参照して、フィルタリング後の各単語に対応する単語ベクトルを取得する。さらに、知識情報ドキュメント単語ベクトル生成部１２１は、１つの知識情報ドキュメントから取得される単語ベクトルの集合である知識情報ドキュメント単語ベクトルを生成し、知識情報ドキュメント単語ベクトルの集合として知識情報ドキュメント単語ベクトル集合を生成する。
【００２５】
したがって、知識情報ドキュメント集合の濃度と知識情報ドキュメント単語ベクトル集合の濃度、つまり知識情報ドキュメントの数と知識情報ドキュメント単語ベクトルの数は同じになる。
【００２６】
知識情報ドキュメント文書ベクトル生成部１２３は、Ｓ１２１で生成した知識情報ドキュメント単語ベクトル集合から、知識情報ドキュメント文書ベクトル集合を生成する（Ｓ１２３）。具体的には、知識情報ドキュメント文書ベクトル生成部１２３は、知識情報ドキュメント単位の単語ベクトルの集合である知識情報ドキュメント単語ベクトルから知識情報ドキュメント文書ベクトルを生成し、知識情報ドキュメント文書ベクトルの集合である知識情報ドキュメント文書ベクトル集合を生成する。知識情報ドキュメント文書ベクトルの生成方法は、知識情報ドキュメント単語ベクトルに含まれる単語ベクトルを用いて１つの知識情報ドキュメント文書ベクトルを生成するものであればどのようなものであってもよい。例えば、参考非特許文献２に記載のRecursive Neural Networkを用いて知識情報ドキュメント文書ベクトルを生成してもよいし、知識情報ドキュメント単語ベクトルに含まれる単語ベクトルの重心ベクトルを知識情報ドキュメント文書ベクトルとして生成してもよい。
（参考非特許文献２）R. Socher, C. C. Lin, A. Y. Ng, C. D. Manning, “Parsing Natural Scenes and Natural Language with Recursive Neural Networks”, ICML2011, pp.129-136, 2011.
【００２７】
したがって、知識情報ドキュメント単語ベクトル集合の濃度と知識情報ドキュメント文書ベクトル集合の濃度、つまり知識情報ドキュメント単語ベクトルの数と知識情報ドキュメント文書ベクトルの数は同じになる。
【００２８】
クラスタ中心ベクトル表現生成部１２５は、Ｓ１２３で生成した知識情報ドキュメント文書ベクトル集合から、クラスタ中心ベクトル表現データベースを生成する（Ｓ１２５）。具体的には、クラスタ中心ベクトル表現生成部１２５は、知識情報ドキュメント文書ベクトル集合に対してクラスタリングを行い、クラスタリングにより生成された各クラスタの中心ベクトルであるクラスタ中心ベクトルを生成し、クラスタ中心ベクトル表現データベースとして出力する。クラスタリング方法には、例えば、参考非特許文献３に記載のk-means法を用いればよい。また、クラスタリングに利用する距離関数として、例えば、ベクトル間のコサイン距離を用いることができる。
（参考非特許文献３）小野田崇, 坂井美帆, 山田誠二, “k-means法の様々な初期値設定によるクラスタリング結果の実験的比較”, JSAI2011, 1J1-OS9-1, pp.1-4, 2011.
【００２９】
クラスタ中心ベクトル表現データベースの各レコードには、少なくともクラスタ中心ベクトルが含まれることになる。
【００３０】
以上、Ｓ１２１〜Ｓ１２５にかけての処理により、N個の知識情報ドキュメントからM個のクラスタ中心ベクトルが生成される（ただし、Nは知識情報ドキュメント集合の濃度（つまり、知識情報ドキュメントの数）、MはＳ１２５で生成したクラスタの数であり、一般にM≦Nとなる）。
【００３１】
正規化済知識情報単語DF値算出部１２７は、知識情報ドキュメント集合から、正規化済知識情報単語DF値データベースを生成する（Ｓ１２７）。正規化済知識情報単語DF値算出部１２７の具体的な処理は、以下のようになる。まず、正規化済知識情報単語DF値算出部１２７は、知識情報ドキュメント集合の要素である知識情報ドキュメントに含まれる各文に対して形態素解析を実行し、単語ごとに分かち書きを行う。ここで用いる形態素解析技術は単語ベクトル表現生成部１１０で用いたものと同一でよい。また、知識情報ドキュメント単語ベクトル生成部１２１における形態素解析の結果を再利用してもよい。次に、正規化済知識情報単語DF値算出部１２７は、分かち書きした各単語について、当該単語が出現する知識情報ドキュメントの数である知識情報ドキュメント集合に対するDF(Document Frequency)値を算出し、当該DF値を値域[0,1]に正規化した値を正規化済知識情報単語DF値として算出し、正規化済知識情報単語DF値データベースとして出力する。知識情報ドキュメント集合に対するDF値の正規化に用いる方法は、DF値を値域[0,1]に変換するものであればどのような方法でもよい。例えば、知識情報ドキュメント集合に対するDF値を知識情報ドキュメント集合の濃度Nで除した値を正規化済知識情報単語DF値とするのでもよい。
【００３２】
正規化済知識情報単語DF値データベースの各レコードには、少なくとも知識情報ドキュメント集合に含まれる単語と当該単語が出現する知識情報ドキュメント数である知識情報ドキュメント集合に対するDF値を正規化した正規化済知識情報単語DF値が含まれることになる。
【００３３】
［音声認識結果リランキング装置２００］
以下、図６〜図７を参照して音声認識結果リランキング装置２００について説明する。図６に示すように音声認識結果リランキング装置２００は、音声認識部２１０、リランキング部２２０、記録部（図示しない）を含む。記録部は、音声認識結果リランキング装置２００の処理に必要な情報を適宜記録する構成部である。
【００３４】
音声認識結果リランキング装置２００は、音声データから、統合スコア付き音声認識結果集合を生成し、出力する。この際、類似性判定データベース生成装置１００が生成した単語ベクトル表現データベース、クラスタ中心ベクトル表現データベース、正規化済知識情報単語DF値データベースを用いる。
【００３５】
図７に従い音声認識結果リランキング装置２００の動作について説明する。音声認識部２１０は、音声データから、音声認識結果に対して認識スコアを付与した認識スコア付き音声認識結果の集合である認識スコア付き音声認識結果集合を生成する（Ｓ２１０）。音声データの音声認識には、テキストデータである音声認識結果とともに音声認識の精度を表す数値である認識スコアを同時に生成するものであれば、どのような方法を用いてもよい。例えば、認識スコアとして、信頼度、音響スコア、言語スコア等の数値を用いることができる。
【００３６】
リランキング部２２０は、Ｓ２１０で生成した認識スコア付き音声認識結果集合から、単語ベクトル表現データベース、クラスタ中心ベクトル表現データベース、正規化済知識情報単語DF値データベースを用いて、認識スコア付き音声認識結果集合の音声認識結果に対して統合スコアを付与した統合スコア付き音声認識結果の集合である統合スコア付き音声認識結果集合を生成する（Ｓ２２０）。統合スコアとは、認識スコアと類似度スコア（ベクトル類似度スコア、DF類似度スコア）を用いて算出されるスコア（数値）である。
【００３７】
Ｓ２２０における処理では、認識スコア付き音声認識結果集合の各音声認識結果に付されている認識スコアを統合スコアで置換したものを統合スコア付き音声認識結果集合として生成する。
【００３８】
以下、図８〜図９を参照してリランキング部２２０について説明する。図８に示すようにリランキング部２２０は、ベクトル類似度スコア算出部２２１、DF類似度スコア算出部２２７、統合スコア付き音声認識結果生成部２２９を含む。
【００３９】
図９に従いリランキング部２２０の動作について説明する。ベクトル類似度スコア算出部２２１は、Ｓ２１０で生成した認識スコア付き音声認識結果集合から、単語ベクトル表現データベースとクラスタ中心ベクトル表現データベースを用いて、認識スコア付き音声認識結果集合の音声認識結果に対してベクトル類似度スコアを算出し、音声認識結果に対してベクトル類似度スコアを付与したベクトル類似度スコア付き音声認識結果の集合であるベクトル類似度スコア付き音声認識結果集合を生成する（Ｓ２２１）。
【００４０】
以下、図１０〜図１１を参照してベクトル類似度スコア算出部２２１について詳細に説明する。図１０に示すようにベクトル類似度スコア算出部２２１は、音声認識結果単語ベクトル生成部２２２、音声認識結果文書ベクトル生成部２２３、ベクトル類似度スコア計算部２２４を含む。
【００４１】
図１１に従いベクトル類似度スコア算出部２２１の動作について説明する。音声認識結果単語ベクトル生成部２２２は、認識スコア付き音声認識結果集合から、単語ベクトル表現データベースを用いて音声認識結果単語ベクトル集合を生成する（Ｓ２２２）。音声認識結果単語ベクトル生成部２２２の処理は、知識情報ドキュメント単語ベクトル生成部１２１の処理と同様であり、具体的には以下のようになる。まず、音声認識結果単語ベクトル生成部２２２は、音声認識結果に含まれる各文に対して形態素解析を実行し、単語ごとに分かち書きを行う。ここで用いる形態素解析技術は単語ベクトル表現生成部１１０で用いたものと同一でよい。次に、音声認識結果単語ベクトル生成部２２２は、分かち書きした各単語について品詞によるフィルタリングを行い、単語ベクトル表現データベースを参照して、フィルタリング後の各単語に対応する単語ベクトルを取得する。さらに、音声認識結果単語ベクトル生成部２２２は、１つの音声認識結果から取得される単語ベクトルの集合である音声認識結果単語ベクトルを生成し、音声認識結果単語ベクトルの集合として音声認識結果単語ベクトル集合を生成する。
【００４２】
したがって、認識スコア付き音声認識結果集合の濃度と音声認識結果単語ベクトル集合の濃度、つまり認識スコア付き音声認識結果の数と音声認識結果単語ベクトルの数は同じになる。
【００４３】
音声認識結果文書ベクトル生成部２２３は、Ｓ２２２で生成した音声認識結果単語ベクトル集合から、音声認識結果文書ベクトル集合を生成する（Ｓ２２３）。音声認識結果文書ベクトル生成部２２３の処理は、知識情報ドキュメント文書ベクトル生成部１２３の処理と同様であり、具体的には以下のようになる。音声認識結果文書ベクトル生成部２２３は、音声認識結果単語ベクトルから音声認識結果文書ベクトルを生成し、音声認識結果文書ベクトルの集合である音声認識結果文書ベクトル集合を生成する。音声認識結果文書ベクトルの生成方法は、知識情報ドキュメント文書ベクトル生成部１２３で用いたものと同一でよい。
【００４４】
したがって、音声認識結果単語ベクトル集合の濃度と音声認識結果文書ベクトル集合の濃度、つまり音声認識結果単語ベクトルの数と音声認識結果文書ベクトルの数は同じになる。
【００４５】
ベクトル類似度スコア計算部２２４は、Ｓ２２３で生成した音声認識結果文書ベクトル集合から、クラスタ中心ベクトル表現データベースを用いてベクトル類似度スコア付き音声認識結果集合を生成する（Ｓ２２４）。ベクトル類似度スコア計算部２２４の具体的な処理は、以下のようになる。まず、ベクトル類似度スコア計算部２２４は、各音声認識結果文書ベクトルに対して、クラスタ中心ベクトル表現データベースのエントリであるクラスタ中心ベクトルとのベクトル類似度を計算する。ベクトル類似度として、例えば、ベクトル間のコサイン類似度を用いることができる。次に、ベクトル類似度スコア計算部２２４は、１つの音声認識結果文書ベクトルに対して得られた複数のベクトル類似度からベクトル類似度スコアを計算する。ベクトル類似度スコアの算出方法としては、１つの音声認識結果文書ベクトルに対して得られた複数のベクトル類似度の合計、平均、最大値などを用いることができる。
【００４６】
このようにして音声認識結果文書ベクトルごとに算出したベクトル類似度スコアは、その値が大きいほど当該音声認識結果文書ベクトルに対応する音声認識結果が利用用途に適合していることを示す。
【００４７】
DF類似度スコア算出部２２７は、Ｓ２１０で生成した認識スコア付き音声認識結果集合から、正規化済知識情報単語DF値データベースを用いて、認識スコア付き音声認識結果集合の音声認識結果に対してDF類似度スコアを算出し、音声認識結果に対してDF類似度スコアを付与したDF類似度スコア付き音声認識結果の集合であるDF類似度スコア付き音声認識結果集合を生成する（Ｓ２２７）。DF類似度スコア算出部２２７の具体的な処理は、以下のようになる。まず、DF類似度スコア算出部２２７は、音声認識結果に含まれる各文に対して形態素解析を実行し、単語ごとに分かち書きを行う。ここで用いる形態素解析技術は単語ベクトル表現生成部１１０で用いたものと同一でよい。また、ベクトル類似度スコア算出部２２１における形態素解析の結果を再利用してもよい。次に、DF類似度スコア算出部２２７は、分かち書きした各単語について品詞によるフィルタリングを行い、正規化済知識情報単語DF値データベースを参照して、フィルタリング後の各単語に対応する正規化済知識情報単語DF値を取得する。さらに、DF類似度スコア算出部２２７は、１つの音声認識結果に対して得られた複数の正規化済知識情報単語DF値（音声認識結果に含まれるフィルタリング後の単語の各正規化済知識情報単語DF値）からDF類似度スコアを算出する。DF類似度スコアの算出方法として、１つの音声認識結果に対して得られた複数の正規化済知識情報単語DF値の合計、平均、最大値などを用いることができる。
【００４８】
このようにして音声認識結果ごとに算出したDF類似度スコアは、その値が大きいほど当該音声認識結果が利用用途に適合していることを示す。
【００４９】
統合スコア付き音声認識結果生成部２２９は、Ｓ２１０で生成した認識スコア付き音声認識結果集合、Ｓ２２１で生成したベクトル類似度スコア付き音声認識結果集合、Ｓ２２７で生成したDF類似度スコア付き音声認識結果集合から、統合スコア付き音声認識結果集合を生成する（Ｓ２２９）。具体的には、統合スコア付き音声認識結果生成部２２９は、各音声認識結果について、認識スコア、ベクトル類似度スコア、DF類似度スコアから統合スコアを算出し、音声認識結果に対して統合スコアを付与した統合スコア付き音声認識結果の集合である統合スコア付き音声認識結果集合を生成する。統合スコアの算出方法は、例えば３つのスコアの重み付き線形和など３つのスコアから１つのスコアを算出するものであればどんなものでもよい。例えば、音声認識精度より利用用途との適合度を優先したい場合は、ベクトル類似度スコアやDF類似度スコアの重みを認識スコアの重みより相対的に大きくして統合スコアを算出すればよい。
【００５０】
本実施形態の発明によれば、音声認識の利用用途と関連する単語を含むテキストデータである知識情報ドキュメントと音声認識結果との類似性を判定することにより、利用用途により適合する音声認識結果を生成することが可能となる。類似性判定に必要な準備は、音声認識の利用用途と関連する単語を含むテキストデータである知識情報ドキュメントの収集が主となり、音声データの発話内容を書き起こした正解文を学習データとして用意する必要がないため、リランキング処理実行前の手間を抑えることが可能となる。また、リランキング実行時の類似スコア算出に必要な計算はベクトル演算が主となり、かつベクトル演算の対象をクラスタリングにより絞っているため、計算コストを低く抑えることが可能となる。
【００５１】
＜第二実施形態＞
第一実施形態では、ベクトル類似度スコア、DF類似度スコアという２つの類似度スコアを用いて音声認識結果が利用用途に適合しているか否かの評価をした。しかし、必ずしも２つの類似度を用いて統合スコアを算出する必要はない。
【００５２】
そこで、第二実施形態ではベクトル類似度スコアのみを類似度スコアとして用いて算出した統合スコアに基づいて音声認識結果をリランキングする音声認識結果リランキングシステムについて説明する。
【００５３】
まず、図１２を参照して音声認識結果リランキングシステム３０について説明する。図１２に示すように音声認識結果リランキングシステム３０は、類似性判定データベース生成装置３００、音声認識結果リランキング装置４００を含む。
【００５４】
類似性判定データベース生成装置３００は、知識関連情報テキスト集合と知識情報ドキュメント集合から、単語ベクトル表現データベースと、類似性判定データベースであるクラスタ中心ベクトル表現データベースを生成する。音声認識結果リランキング装置４００は、音声データから、単語ベクトル表現データベース、クラスタ中心ベクトル表現データベースを用いて、音声認識結果をリランキングした統合スコア付音声認識結果集合を生成し、出力する。
【００５５】
次に、類似性判定データベース生成装置３００、音声認識結果リランキング装置４００の各装置について説明する。
【００５６】
［類似性判定データベース生成装置３００］
以下、図１３〜図１４を参照して類似性判定データベース生成装置３００について説明する。図１３に示すように類似性判定データベース生成装置３００は、単語ベクトル表現生成部１１０、類似性判定データ生成部３２０、記録部（図示しない）を含む。記録部は、類似性判定データベース生成装置３００の処理に必要な情報を適宜記録する構成部である。
【００５７】
類似性判定データベース生成装置３００は、知識関連情報テキスト集合から、単語ベクトル表現データベースを生成し、出力するとともに、知識情報ドキュメント集合から、単語ベクトル表現データベースを用いてクラスタ中心ベクトル表現データベースを類似性判定データベースとして生成し、出力する。
【００５８】
図１４に従い類似性判定データベース生成装置３００の動作について説明する。単語ベクトル表現生成部１１０は、知識関連情報テキスト集合から、単語ベクトル表現データベースを生成し、出力する（Ｓ１１０）。
【００５９】
類似性判定データ生成部３２０は、知識情報ドキュメント集合から、Ｓ１１０で生成した単語ベクトル表現データベースを用いてクラスタ中心ベクトル表現データベースを類似性判定データベースとして生成し、出力する（Ｓ３２０）。類似性判定データ生成部３２０は、クラスタ中心ベクトル表現データベースのみを生成する点において類似性判定データ生成部１２０と異なる。したがって、類似性判定データ生成部３２０の構成、動作は、図１５〜図１６で示す通り、類似性判定データ生成部１２０の構成、動作を簡略化したものとなる。
【００６０】
［音声認識結果リランキング装置４００］
以下、図１７〜図１８を参照して音声認識結果リランキング装置４００について説明する。図１７に示すように音声認識結果リランキング装置４００は、音声認識部２１０、リランキング部４２０、記録部（図示しない）を含む。記録部は、音声認識結果リランキング装置４００の処理に必要な情報を適宜記録する構成部である。
【００６１】
音声認識結果リランキング装置４００は、音声データから、統合スコア付き音声認識結果集合を生成し、出力する。この際、類似性判定データベース生成装置３００が生成した単語ベクトル表現データベース、クラスタ中心ベクトル表現データベースを用いる。
【００６２】
図１８に従い音声認識結果リランキング装置４００の動作について説明する。音声認識部２１０は、音声データから、音声認識結果に対して認識スコアを付与した認識スコア付き音声認識結果の集合である認識スコア付き音声認識結果集合を生成する（Ｓ２１０）。
【００６３】
リランキング部４２０は、Ｓ２１０で生成した認識スコア付き音声認識結果集合から、単語ベクトル表現データベース、クラスタ中心ベクトル表現データベースを用いて、認識スコア付き音声認識結果集合の音声認識結果に対して統合スコアを付与した統合スコア付き音声認識結果の集合である統合スコア付き音声認識結果集合を生成する（Ｓ４２０）。
【００６４】
以下、図１９〜図２０を参照してリランキング部４２０について説明する。図１９に示すようにリランキング部４２０は、ベクトル類似度スコア算出部２２１、統合スコア付き音声認識結果生成部４２９を含む。
【００６５】
図２０に従いリランキング部４２０の動作について説明する。ベクトル類似度スコア算出部２２１は、Ｓ２１０で生成した認識スコア付き音声認識結果集合から、単語ベクトル表現データベースとクラスタ中心ベクトル表現データベースを用いて、認識スコア付き音声認識結果集合の音声認識結果に対してベクトル類似度スコアを算出し、音声認識結果に対してベクトル類似度スコアを付与したベクトル類似度スコア付き音声認識結果の集合であるベクトル類似度スコア付き音声認識結果集合を生成する（Ｓ２２１）。
【００６６】
統合スコア付き音声認識結果生成部４２９は、Ｓ２１０で生成した認識スコア付き音声認識結果集合、Ｓ２２１で生成したベクトル類似度スコア付き音声認識結果集合から、統合スコア付き音声認識結果集合を生成する（Ｓ４２９）。具体的には、統合スコア付き音声認識結果生成部４２９は、各音声認識結果について、認識スコア、ベクトル類似度スコアから統合スコアを算出し、音声認識結果に対して統合スコアを付与した統合スコア付き音声認識結果の集合である統合スコア付き音声認識結果集合を生成する。統合スコアの算出方法は、例えば２つのスコアの重み付き線形和など２つのスコアから１つのスコアを算出するものであればどんなものでもよい。
【００６７】
本実施形態の発明によれば、音声認識の利用用途と関連する単語を含むテキストデータである知識情報ドキュメントと音声認識結果との類似性を判定することにより、利用用途により適合する音声認識結果を生成することが可能となる。類似性判定に必要な準備は、音声認識の利用用途と関連する単語を含むテキストデータである知識情報ドキュメントの収集が主となり、音声データの発話内容を書き起こした正解文を学習データとして用意する必要がないため、リランキング処理実行前の手間を抑えることが可能となる。また、リランキング実行時の類似スコア算出に必要な計算はベクトル演算が主となり、かつベクトル演算の対象をクラスタリングにより絞っているため、計算コストを低く抑えることが可能となる。
【００６８】
＜補記＞
本発明の装置は、例えば単一のハードウェアエンティティとして、キーボードなどが接続可能な入力部、液晶ディスプレイなどが接続可能な出力部、ハードウェアエンティティの外部に通信可能な通信装置（例えば通信ケーブル）が接続可能な通信部、ＣＰＵ（Central Processing Unit、キャッシュメモリやレジスタなどを備えていてもよい）、メモリであるＲＡＭやＲＯＭ、ハードディスクである外部記憶装置並びにこれらの入力部、出力部、通信部、ＣＰＵ、ＲＡＭ、ＲＯＭ、外部記憶装置の間のデータのやり取りが可能なように接続するバスを有している。また必要に応じて、ハードウェアエンティティに、ＣＤ−ＲＯＭなどの記録媒体を読み書きできる装置（ドライブ）などを設けることとしてもよい。このようなハードウェア資源を備えた物理的実体としては、汎用コンピュータなどがある。
【００６９】
ハードウェアエンティティの外部記憶装置には、上述の機能を実現するために必要となるプログラムおよびこのプログラムの処理において必要となるデータなどが記憶されている（外部記憶装置に限らず、例えばプログラムを読み出し専用記憶装置であるＲＯＭに記憶させておくこととしてもよい）。また、これらのプログラムの処理によって得られるデータなどは、ＲＡＭや外部記憶装置などに適宜に記憶される。
【００７０】
ハードウェアエンティティでは、外部記憶装置（あるいはＲＯＭなど）に記憶された各プログラムとこの各プログラムの処理に必要なデータが必要に応じてメモリに読み込まれて、適宜にＣＰＵで解釈実行・処理される。その結果、ＣＰＵが所定の機能（上記、…部、…手段などと表した各構成要件）を実現する。
【００７１】
本発明は上述の実施形態に限定されるものではなく、本発明の趣旨を逸脱しない範囲で適宜変更が可能である。また、上記実施形態において説明した処理は、記載の順に従って時系列に実行されるのみならず、処理を実行する装置の処理能力あるいは必要に応じて並列的にあるいは個別に実行されるとしてもよい。
【００７２】
既述のように、上記実施形態において説明したハードウェアエンティティ（本発明の装置）における処理機能をコンピュータによって実現する場合、ハードウェアエンティティが有すべき機能の処理内容はプログラムによって記述される。そして、このプログラムをコンピュータで実行することにより、上記ハードウェアエンティティにおける処理機能がコンピュータ上で実現される。
【００７３】
この処理内容を記述したプログラムは、コンピュータで読み取り可能な記録媒体に記録しておくことができる。コンピュータで読み取り可能な記録媒体としては、例えば、磁気記録装置、光ディスク、光磁気記録媒体、半導体メモリ等どのようなものでもよい。具体的には、例えば、磁気記録装置として、ハードディスク装置、フレキシブルディスク、磁気テープ等を、光ディスクとして、ＤＶＤ（Digital Versatile Disc）、ＤＶＤ−ＲＡＭ（Random Access Memory）、ＣＤ−ＲＯＭ（Compact Disc Read Only Memory）、ＣＤ−Ｒ（Recordable）／ＲＷ（ReWritable）等を、光磁気記録媒体として、ＭＯ（Magneto-Optical disc）等を、半導体メモリとしてＥＥＰ−ＲＯＭ（Electronically Erasable and Programmable-Read Only Memory）等を用いることができる。
【００７４】
また、このプログラムの流通は、例えば、そのプログラムを記録したＤＶＤ、ＣＤ−ＲＯＭ等の可搬型記録媒体を販売、譲渡、貸与等することによって行う。さらに、このプログラムをサーバコンピュータの記憶装置に格納しておき、ネットワークを介して、サーバコンピュータから他のコンピュータにそのプログラムを転送することにより、このプログラムを流通させる構成としてもよい。
【００７５】
このようなプログラムを実行するコンピュータは、例えば、まず、可搬型記録媒体に記録されたプログラムもしくはサーバコンピュータから転送されたプログラムを、一旦、自己の記憶装置に格納する。そして、処理の実行時、このコンピュータは、自己の記憶装置に格納されたプログラムを読み取り、読み取ったプログラムに従った処理を実行する。また、このプログラムの別の実行形態として、コンピュータが可搬型記録媒体から直接プログラムを読み取り、そのプログラムに従った処理を実行することとしてもよく、さらに、このコンピュータにサーバコンピュータからプログラムが転送されるたびに、逐次、受け取ったプログラムに従った処理を実行することとしてもよい。また、サーバコンピュータから、このコンピュータへのプログラムの転送は行わず、その実行指示と結果取得のみによって処理機能を実現する、いわゆるＡＳＰ（Application Service Provider）型のサービスによって、上述の処理を実行する構成としてもよい。なお、本形態におけるプログラムには、電子計算機による処理の用に供する情報であってプログラムに準ずるもの（コンピュータに対する直接の指令ではないがコンピュータの処理を規定する性質を有するデータ等）を含むものとする。
【００７６】
また、この形態では、コンピュータ上で所定のプログラムを実行させることにより、ハードウェアエンティティを構成することとしたが、これらの処理内容の少なくとも一部をハードウェア的に実現することとしてもよい。
【００７７】
上述の本発明の実施形態の記載は、例証と記載の目的で提示されたものである。網羅的であるという意思はなく、開示された厳密な形式に発明を限定する意思もない。変形やバリエーションは上述の教示から可能である。実施形態は、本発明の原理の最も良い例証を提供するために、そして、この分野の当業者が、熟考された実際の使用に適するように本発明を色々な実施形態で、また、色々な変形を付加して利用できるようにするために、選ばれて表現されたものである。すべてのそのような変形やバリエーションは、公正に合法的に公平に与えられる幅にしたがって解釈された添付の請求項によって定められた本発明のスコープ内である。
【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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【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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