(57)【要約】【課題】登録されていない単語のアクセント位置を推定するアクセント位置推定方法、装置およびプログラムを提供する。【解決手段】単語に関する言語情報と当該単語のアクセント位置の組を格納した学習用データ格納部１０１と、単語に関する言語情報を設定する言語情報設定部１０２と、設定された言語情報に従って学習用データ格納部１０１から選択された学習用データに基づいて、単語に関する言語情報を入力としてアクセント位置を推定するアクセント位置推定規則を、識別学習アルゴリズムによって学習する学習部１０３と、アクセント位置推定規則格納部１０４と、未登録語に関する言語情報を設定し、設定された言語情報に従ってアクセント位置推定規則を選択し、当該未登録語のアクセント位置を推定する推定部１０５を具備するアクセント位置推定装置。【選択図】  図１
2004309753.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
単語に関する言語情報と当該単語のアクセント位置の組を格納した学習用データ格納部と、
単語に関する言語情報を設定する言語情報設定部と、
言語情報設定部によって設定された言語情報に従って学習用データ格納部から選択された学習用データに基づいて、単語に関する言語情報を入力としてアクセント位置を推定するアクセント位置推定規則を、識別学習アルゴリズムによって学習する学習部と、
学習結果を格納するアクセント位置推定規則格納部と、
言語情報設定部によって未登録語に関する言語情報を設定し、設定された言語情報に従ってアクセント位置推定規則格納部に格納されるアクセント位置推定規則を選択し、当該未登録語のアクセント位置を推定する推定部と、
を具備することを特徴とするアクセント位置推定装置。
【請求項２】
単語に関する言語情報と当該単語のアクセント位置の組を格納した学習用データ格納部と、単語に関する言語情報を設定する言語情報設定部と、言語情報設定部によって設定された言語情報に従って学習用データ格納部から選択された学習用データに基づいて、単語に関する言語情報を入力としてアクセント位置を推定するアクセント位置推定規則を、識別学習アルゴリズムによって学習する学習部と、学習結果を格納するアクセント位置推定規則格納部とを具備し、
未登録語を言語情報設定部に入力して未登録語に関する言語情報を設定し、設定された言語情報に従ってアクセント位置推定規則格納部に予め格納されているアクセント位置推定規則を選択し、当該未登録語のアクセント位置を推定することを特徴とするアクセント位置推定方法。
【請求項３】
請求項２に記載されるアクセント位置推定方法において、
アクセント位置推定規則に、サポートベクターマシーンを利用し、或いは最大エントロピー法を用いて推定された確率モデルを利用し、或いは学習データの選択アルゴリズムに基づいて作成された決定木、決定リスト、ニューラルネット、線形識別器の１つ以上の混合を利用する、ことを特徴とするアクセント位置推定方法。
【請求項４】
請求項２および請求項３の内の何れかに記載されるアクセント位置推定方法において、
単語に関する言語情報として、単語の品詞、単語の発音を構成する部分文字列の組、その組の総数、その部分文字列間の結合の有無を表す（部分文字列の組数−１）次元のベクトルを利用することを特徴とするアクセント位置推定方法。
【請求項５】
請求項２ないし請求項４の内の何れかに記載されるアクセント位置推定方法において、
単語を構成する部分文字列の組として、日本語の単語の発音をモーラ単位に分けることによって作成された部分文字列の組を利用することを特徴とするアクセント位置推定方法。
【請求項６】
単語に関する言語情報と当該単語のアクセント位置の組を格納した学習用データ格納部と、単語に関する言語情報を設定する言語情報設定部と、言語情報設定部によって設定された言語情報に従って学習用データ格納部から選択された学習用データに基づいて、単語に関する言語情報を入力としてアクセント位置を推定するアクセント位置推定規則を、識別学習アルゴリズムにより学習する学習部と、学習結果を格納するアクセント位置推定規則格納部とを具備し、
未登録語を言語情報設定部に入力して未登録語に関する言語情報を設定し、設定された言語情報に従ってアクセント位置推定規則格納部に格納されているアクセント位置推定規則を選択し、当該未登録語のアクセント位置を推定する指令を電子計算機にするアクセント位置推定プログラム。
【請求項７】
請求項６に記載されるアクセント位置推定プログラムにおいて、
アクセント位置推定規則に、サポートベクターマシーンを利用し、或いは最大エントロピー法を用いて推定された確率モデルを利用し、或いは学習データの選択アルゴリズムに基づいて作成された決定木、決定リスト、ニューラルネット、線形識別器の１つ以上の混合を利用する、ことを特徴とするアクセント位置推定プログラム。
【請求項８】
請求項６および請求項７の内の何れかに記載されるアクセント位置推定プログラムにおいて、
単語に関する言語情報として、単語の品詞、単語の発音を構成する部分文字列の組、その組の総数、その部分文字列間の結合の有無を表す（部分文字列の組数−１）次元のベクトルを利用する指令を電子計算機にするアクセント位置推定プログラム。
【請求項９】
請求項６ないし請求項８の内の何れかに記載されるアクセント位置推定プログラムにおいて、
単語を構成する部分文字列の組として、日本語の単語の発音をモーラ単位に分けることによって作成された部分文字列の組を利用する指令を電子計算機にするアクセント位置推定プログラム。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【産業上の利用分野】
この発明は、アクセント位置推定方法、装置およびプログラムに関し、特に、登録されていない単語のアクセント位置を推定するアクセント位置推定規則を識別境界面と識別境界面に近いデータとの距離を最大化する識別学習アルゴリズムによって学習することにより獲得し、この学習により得られた規則を用いて登録されていない単語のアクセント位置を推定するアクセント位置推定方法、装置およびプログラムに関する。
【０００２】
【従来の技術】
テキストに基づいて音声を合成する音声合成装置は、入力されたテキスト内の各単語の読み、際立たせるべき音は何れであるかを指示する情報であるアクセント位置情報を、辞書から取り出して合成音声の生成に利用している。ところが、任意のテキストには、辞書に登録されていない単語、即ち、未登録語が出現する事態が生じる。従って、任意のテキストの音声合成においては、未登録語に対して尤もらしい読みとアクセントの情報を推定することが必要となる。
この様に、音声合成には読みとアクセント位置の両情報が必要であるが、入力されるテキスト中に出現する単語の後ろに括弧書きその他により読みが付与されることと比較して、アクセント位置が付与されるということは極く少ないか、殆どない。この状況は日本語に限らず、一般に、音を際立たせる箇所を示すアクセント記号をテキスト中に書かない中国語、英語、フランス語、ドイツ語その他の言語においても同様である。従って、音声合成において、アクセント位置の推定は重要な意味を持つ。
【０００３】
日本語の標準語の場合、例えば、Ｎモーラより成る単語はＮ個のモーラの何処かにアクセントが置かれるか（Ｎ通り）、或いは何処にも置かれないか（１通り）により、（Ｎ＋１）通りのアクセント型が考えられる。単語はそれらの内の何れか１つのアクセント型を持つ。英語においても、Ｎ個のシラブルの内の何処かにアクセントが置かれるか、或いは、何処にも置かれないかの、合計（Ｎ＋１）通りの場合があり、その内の１つが単語毎に決まっている。
以上のことから、アクセント位置の推定という問題は、その単語の（Ｎ＋１）個のカテゴリの識別問題として解決することが試みられてきた。
【０００４】
従来技術として、統計的な分布に基づいたスコアを定義し、各単語に対するスコアの値からアクセント型を推定する技術が発表されている（非特許文献１  参照）。
しかし、この非特許文献１の技術は、アクセント型の推定として単純な２分類を行なっているに過ぎない。即ち、３モーラの語には４通りの可能性の内の平板形か或いは１形かという２通りの識別だけを取り扱っており、４モーラの語には５通りの可能性の内の平板形か或いは２形かという２通りの識別だけを取り扱っているに過ぎない。実際は、他の形も存在するが、これらに対してアクセント型を付与する仕組みになっていない。
【０００５】
従来技術として、語尾の読みの違いに基づくアクセント型の推定規則を人手によって作成し、評価した結果が報告されている（非特許文献２  参照）。
しかし、この非特許文献２の技術も、非特許文献１の技術と同様に、取り扱われていないアクセント型があり、それらの型を付与する仕組みになっていない。
従来技術として、分類、識別を行う識別器として、ニューラルネット或いは決定木を用いている。これら識別器は大量の例題を使った帰納学習の結果として得られる（特許文献１  参照）。
しかし、特許文献１の技術で用いられるニューラルネット、決定木という識別器は学習用の例題の事例の頻度その他の統計量のみに基づいて構築されるので、事例の内の正しいけれども数の充分ではない事例に対しては充分に学習される保証はない。即ち、学習結果としての識別境界の置かれる位置が学習データの分布の中でさえ適切である保証が無く、学習に使われていない未知のデータに対しても適切ではない危険性が常に残されている。
【０００６】
また、非特許文献２、特許文献１の技術は、アクセント位置推定のための入力情報が単語の読みを表すカナ文字列或は音素記号列に限定されている。しかし、日本語の単語は、読みの結合の仕方、即ち、まとまり方の相違によりアクセントが異なる。例えば、同じ「あさか」という読みを持つ人名「朝霞」「阿坂」の読みには、それぞれ「あさ／か」「あ／さか」の様に「／」の前後のまとまりがあり、そのまとまり方の相違によって、「低高高」、「高低低」の様に音の高さを変えて発音される。即ち、アクセントが異なる。しかし、非特許文献２、特許文献１の技術は、入力情報が音素記号列に限定されているところから、これらに対して異なるアクセントを付与することができない。特許文献１は、追加情報を設定することができる記述がなされているが、如何なる情報を設定するかについては記載されていない。
【０００７】
【非特許文献１】
広川、外による”人名（姓）におけるアクセント形推定法”、日本音響学会、昭和５６年５月、第４２５頁から第４２６頁
【非特許文献２】
土田、外による”日本人の名前アクセント型付与規則”、電子通信学会論文誌、１９８４年５号、Ｖｏｌ．Ｊ６７−Ｄ  Ｎｏ．５、第６２５頁から第６２６頁
【特許文献１】
特開２００２−７３０７１号  公報
【０００８】
【発明が解決しようとする課題】
非特許文献１、非特許文献２において全アクセント型を考慮した識別の仕組みになっていない点であり、特許文献１で用いられる決定木、ニューラルネットの識別器自体とその学習の不充分さという点であり、非特許文献１、非特許文献２および特許文献１の日本語以外の言語を扱えない点であり、非特許文献２、特許文献１の読みのまとまりの違いによるアクセントの違いを規則内に表現できない点である。
この発明は、特許文献１のニューラルネット、決定木という識別器を用いる代わりに、サポートベクターマシン（ＳＶＭ）に代表される識別境界面と識別境界面に近い識別学習用データとの距離を最大化する識別器を利用し、単語に関する言語情報と当該単語のアクセント位置の組より成る学習データからアクセント位置を推定する規則を学習し、その規則を使って学習データに含まれていない新規の単語のアクセント位置を高精度に推定するアクセント位置推定方法、装置およびプログラムを提供するものである。
【０００９】
そして、特許文献１は日本語だけが対象であるが、英語の単語をシラブル単位に分けて構成した部分文字列を言語情報として設定することにより、英語のアクセント位置推定を行なうことができるアクセント位置推定方法、装置およびプログラムを提供するものである。
また、読みのまとまりを表現する言語情報を識別のための情報として用いることにより、より精度の高いアクセント位置推定を行なうことができるアクセント位置推定方法、装置およびプログラムを提供するものである。
【００１０】
【課題を解決するための手段】
単語に関する言語情報と当該単語のアクセント位置の組を格納した学習用データ格納部１０１と、単語に関する言語情報を設定する言語情報設定部１０２と、言語情報設定部１０２によって設定された言語情報に従って学習用データ格納部１０１から選択された学習用データに基づいて、単語に関する言語情報を入力としてアクセント位置を推定するアクセント位置推定規則を、識別学習アルゴリズムによって学習する学習部１０３と、学習結果を格納するアクセント位置推定規則格納部１０４と、言語情報設定部１０２によって未登録語に関する言語情報を設定し、設定された言語情報に従ってアクセント位置推定規則格納部１０４に格納されるアクセント位置推定規則を選択し、当該未登録語のアクセント位置を推定する推定部１０５と、を具備するアクセント位置推定装置を構成した。
【００１１】
単語に関する言語情報と当該単語のアクセント位置の組を格納した学習用データ格納部１０１と、単語に関する言語情報を設定する言語情報設定部１０２と、言語情報設定部１０２によって設定された言語情報に従って学習用データ格納部１０１から選択された学習用データに基づいて、単語に関する言語情報を入力としてアクセント位置を推定するアクセント位置推定規則を、識別学習アルゴリズムによって学習する学習部１０３と、学習結果を格納するアクセント位置推定規則格納部１０４とを具備し、未登録語を言語情報設定部１０２に入力して未登録語に関する言語情報を設定し、設定された言語情報に従ってアクセント位置推定規則格納部１０４に予め格納されているアクセント位置推定規則を選択し、当該未登録語のアクセント位置を推定するアクセント位置推定方法を構成した。
【００１２】
先のアクセント位置推定方法において、アクセント位置推定規則に、サポートベクターマシーンを利用し、或いは最大エントロピー法を用いて推定された確率モデルを利用し、或いは学習データの選択アルゴリズムに基づいて作成された決定木、決定リスト、ニューラルネット、線形識別器の１つ以上の混合を利用するアクセント位置推定方法を構成した。
先のアクセント位置推定方法において、単語に関する言語情報として、単語の品詞、単語の発音を構成する部分文字列の組、その組の総数、その部分文字列間の結合の有無を表す（部分文字列の組数−１）次元のベクトルを利用するアクセント位置推定方法を構成した。
【００１３】
先のアクセント位置推定方法において、単語を構成する部分文字列の組として、日本語の単語の発音をモーラ単位に分けることによって作成された部分文字列の組を利用するアクセント位置推定方法を構成した。
単語に関する言語情報と当該単語のアクセント位置の組を格納した学習用データ格納部と、単語に関する言語情報を設定する言語情報設定部と、言語情報設定部によって設定された言語情報に従って学習用データ格納部から選択された学習用データに基づいて、単語に関する言語情報を入力としてアクセント位置を推定するアクセント位置推定規則を、識別学習アルゴリズムにより学習する学習部と、学習結果を格納するアクセント位置推定規則格納部とを具備し、未登録語を言語情報設定部に入力して未登録語に関する言語情報を設定し、設定された言語情報に従ってアクセント位置推定規則格納部に格納されているアクセント位置推定規則を選択し、当該未登録語のアクセント位置を推定する指令を電子計算機にするアクセント位置推定プログラムを構成した。
【００１４】
先のアクセント位置推定プログラムにおいて、アクセント位置推定規則に、サポートベクターマシーンを利用し、或いは最大エントロピー法を用いて推定された確率モデルを利用し、或いは学習データの選択アルゴリズムに基づいて作成された決定木、決定リスト、ニューラルネット、線形識別器の１つ以上の混合を利用するアクセント位置推定プログラムを構成した。
先のアクセント位置推定プログラムにおいて、単語に関する言語情報として、単語の品詞、単語の発音を構成する部分文字列の組、その組の総数、その部分文字列間の結合の有無を表す（部分文字列の組数−１）次元のベクトルを利用する指令を電子計算機にするアクセント位置推定プログラムを構成した。
【００１５】
先のアクセント位置推定プログラムにおいて、単語を構成する部分文字列の組として、日本語の単語の発音をモーラ単位に分けることによって作成された部分文字列の組を利用する指令を電子計算機にするアクセント位置推定プログラムを構成した。
【００１６】
【発明の実施の形態】
この発明のアクセント位置推定装置は、単語に関する言語情報と当該単語のアクセント位置の組を格納した学習用データ格納部と、単語に関する言語情報を設定する言語情報設定部と、言語情報設定部によって設定された情報に従って学習用データ格納部から選択された学習用データに基づいて、単語に関する言語情報を入力としてアクセント位置を推定する規則を、識別境界面と識別境界面に近いデータとの距離を最大化する識別学習アルゴリズムによって学習する学習部と、学習結果を格納するアクセント位置推定規則格納部と、言語情報設定部によって未登録語に関する言語情報を設定し、設定された言語情報に従ってアクセント位置推定規則格納部に格納されるアクセント位置推定規則を選択し、当該未登録語のアクセント位置を推定する推定部とを具備している。
【００１７】
上記学習手段およびアクセント位置推定規則として、ＳＶＭを利用することのほかに、最大エントロピー法で推定された確率モデルを利用したり、バギングやブースティングに代表される識別精度増強を目的とした学習事例の選択アルゴリズムに基づいて学習された決定木、決定リスト、ニューラルネット、線形識別器の混合を利用する。
この発明のアクセント位置推定方法は、単語に関する言語情報と当該単語のアクセント位置の組を格納した学習用データ格納部を有し、単語に関する言語情報を設定する言語情報設定工程を有し、言語情報設定工程によって設定された言語情報に従って学習用データ格納部から選択された学習用データに基づいて、単語に関する言語情報を入力としてアクセント位置を推定するアクセント位置推定規則を、識別境界面と識別境界面に近いデータとの距離を最大化する識別学習アルゴリズムによって学習する学習工程を有し、言語情報設定工程によって未登録語に関する言語情報を設定し、設定された言語情報に従ってアクセント位置推定規則を選択し、当該未登録語のアクセント位置を推定するアクセント位置推定工程を有する。
【００１８】
上記学習工程およびアクセント位置推定規則として、ＳＶＭを利用することのほかに、最大エントロピー法で推定された確率モデルを利用したり、バギングやブースティングに代表される識別精度増強を目的とした学習事例の選択アルゴリズムに基づいて学習された決定木、決定リスト、ニューラルネット、線形識別器の混合を利用する。
【００１９】
【実施例】
この発明の実施の形態を図の実施例を参照して説明する。図１はこの発明のアクセント位置推定装置の実施例を示すブロック図である。
このアクセント位置推定装置の実施例は登録されていない単語のアクセント位置を推定するに、単語に関する言語情報と単語のアクセント位置の情報の組より成る学習用データから、アクセント位置推定規則を学習し、学習の結果得られた推定規則を用いて、未登録語のアクセント位置を推定するもので、例えば、任意のテキストを音声に変換する音声合成装置に利用される。以下、具体的に説明する。
【００２０】
図１において、１０１は学習用データ格納部であり、アクセント位置の推定規則を学習する単語に関する言語情報とこれらの単語のアクセント位置の組を格納している。１０２は言語情報設定部であり、学習時およびアクセント位置の推定時に単語に関する言語情報を設定する。１０３は学習部であり、学習用データ格納部１０１から読み出された学習用データと言語情報設定部１０２で設定された言語情報を使って、識別境界面と識別境界面に近いデータとの距離を最大化する識別学習アルゴリズムに基づいて、アクセント位置を識別する１つ以上の識別器をアクセント位置推定規則として学習する。１０４はアクセント位置推定規則格納部であり、学習部１０３による学習結果を格納する。１０５は推定部であり、アクセント位置を推定するに際して、未登録語に対して言語情報設定部１０２で設定された情報に基づいて、アクセント位置推定規則格納部１０４に格納されている規則を選択し、アクセント位置を推定する。
【００２１】
図２は図１の構成を備える音声言語処理装置における未登録語のアクセント位置の推定規則の学習手順を示すフローチャートである。先ず、言語情報設定工程Ｓ２０１で、単語の言語情報を設定する。次に、ベクトル表現生成工程Ｓ２０２において、言語情報設定工程Ｓ２０１で設定された言語情報に対応するデータを学習用データ格納部１０１から抽出し、ベクトル表現を生成する。即ち、言語情報の内容毎に成分を設けるベクトルで、各情報内容の有無に従ってベクトルのその成分を１或いは０とするベクトルを作成する。そして、ベクトルの最終成分にアクセント位置を示す数値を設定する。続いて、識別学習工程Ｓ２０３においては、言語情報毎にベクトル表現生成工程Ｓ２０２で作成されたベクトルを、識別境界面と識別境界面に近いデータとの距離を最大化する識別学習アルゴリズムによって学習し、アクセント位置推定規則を作成する。
【００２２】
学習用データ格納部に格納される日本語の場合の学習データの事例を図３に示す。１つの行が１つの単語に関するデータを意味する。単語の言語情報として、単語の読みをモーラ単位に分けることによって構成した部分文字列としての各モーラの音韻、単語の品詞とモーラ数、部分文字列間の結合、即ち、まとまりの有無を示す数字を設定している。この数字は３行目のタツロウに対しては左から「１」「０」「１」となっている。これは例えば、タツロウが「達郎」である場合に存在するまとまり、「たつ」「ろう」を「た」と「つ」の間にまとまりがあるから「１」、「つ」と「ろ」との間にはまとまりがないから「Ｏ」、「ろ」と「う」との間にはまとまりがあるから「１」ということを表している。そして、右端にその単語のアクセントの位置、即ち、アクセントが付与される部分文字列の場所が格納されている。アイコの例の場合、１番目の「ア」にアクセントの位置があることを示している。
【００２３】
ここからアクセント位置推定規則を作成する単語のグループ毎に、各単語の実際の学習に用いられる属性データを取り出す。ここで、単語のグループとは、発音単位数、即ち、部分文字列数と品詞の組み合わせを意味する。例えば、３モーラの固有名詞をグループとして、そのアクセント位置推定規則を作成する場合には、データは図４のようになる。図４は構成要素数３の日本語の場合のデータであり、学習に品詞と部分文字列とその総数だけに入力データが形成変更されて用いる例を示している。部分文字列数分の発音種別とアクセント位置とを対応付けして使用する。
【００２４】
場合によっては、（部分文字列数−１）個分の部分文字列間のまとまりの有無の情報を対応付ける。この場合、（部分文字列数−１）個分の部分文字列間のまとまりの有無の情報は、（部分文字列数−１）次元のベクトル量で示され、各次元要素においてまとまりが有る場合は１を記載し、ない場合は０を記載する。
言語情報設定工程Ｓ２０１ではこれらを取り出せる様に品詞、部分文字列数を設定する。
【００２５】
ベクトル表現生成工程Ｓ２０２においては、この学習データの場合、３つの各モーラの位置毎に、ア、イ、ウ、・・・・・、キャ、キュ、キョ、・・・、ン、より成る全モーラが有るか無いかを示す（部分文字列数３×全モーラの種類数）の次元のベクトルを作成する。図４の最初の事例（アイコ）の場合、第１モーラ目の「ア」に相当する成分を１に、第２モーラ目の「イ」に相当する成分を１に、第３モーラ目の「コ」に相当する成分を１に、それ以外をすべて０にしたベクトルを、図２のベクトル表現生成工程Ｓ２０２で作成する。即ち、第１モーラ目「ア」＝１、第１モーラ目「イ」＝０、・・・・、第１モーラ目「ン」＝０、第２モーラ目「ア」＝０、第２モーラ目「イ」＝１、第２モーラ目「ウ」＝０、・・・、第２モーラ目「ン」＝０、第３モーラ目「ア」＝０、・・・、第３モーラ目「ケ」＝０、第３モーラ目「コ」＝１、第３モーラ目「サ」＝０、・・・・、第３モーラ目「ン」＝０なるベクトルを生成する。
【００２６】
この様なベクトルとその単語の何処にアクセントが付与されるかを示す数字、即ち、図４の右端の数値、とを組み合わせて識別学習工程Ｓ２０３の学習データとする。
上述した通りにして、作成した多数のベクトルデータに基づいて、モーラ数と品詞の組み合わせ毎に、アクセント位置推定規則を学習することができる。
以上の図４の事例は構成要素数が３のものだけであるが、任意の数のものを図３の様に学習用データに格納することもできる。構成要素数が４以上のものについては、部分文字列３以上のフィールドを設け、部分文字列数を部分文字列の総数に変更し、３未満のものについては、部分文字列のフィールドを削減し、部分文字列数を部分文字列の総数に変更することで実現することができる。
【００２７】
図３の部分文字列のまとまりを表す数字情報を図４の情報に加えて利用することもできる。即ち、（部分文字列数−１）個分の部分文字列間のまとまりの有無の情報を利用し、更に、（部分文字列数−１）次元多いベクトルｘを利用してもよい。これにより、まとまりの違いによるアクセントの違いがある同音語のアクセントも正しく学習することができる。
識別学習工程Ｓ２０３において、ベクトル表現生成工程Ｓ２０２で作成された学習データのベクトルを用い、識別境界面と識別境界面に近いデータとの距離を最大化する識別学習アルゴリズムを用いて学習を行なう。
【００２８】
図５は図１の構成を備える音声言語処理装置における未登録語のアクセント位置を推定する手順を示すフローチャートである。先ず、言語情報設定工程Ｓ５０１において、アクセント位置の推定を必要とされる未登録語の言語情報を設定する。次に、ベクトル表現生成工程Ｓ５０２において、単語の言語情報を先のベクトル表現生成工程Ｓ２０２と同様にしてベクトル表現にする。識別工程Ｓ５０３において、言語情報設定工程Ｓ５０１で設定された言語情報に基づいて先の学習において獲得されたアクセント位置推定規則を選択し、アクセント位置を推定する。
【００２９】
未登録語のアクセント位置の推定の入力として用いられる情報は、未登録語に関する図４の１行の中で右端のアクセント位置以外の情報に相当する。即ち、学習に使われた言語情報と同一であれば、図４に限らず、部分文字列のまとまり方の情報その他様々な言語情報を推定時の入力情報として設定することができる。
学習部１０３、アクセント位置推定規則格納部１０４、推定部１０５、識別学習工程Ｓ２０３、識別工程Ｓ５０３、即ち、学習部１０３とアクセント位置推定規則格納部１０４と推定部１０５における識別学習アルゴリズムおよびその学習結果のアクセント位置推定規則として、ＳＶＭを用いる場合は、その学習方法として下記の参照文献１に示されている方法を用いることができる。未知語の部分文字列の総数および品詞をトリガーとして学習結果のアクセント位置推定規則を選択し、それへの入力として、未知語の部分文字列、場合によっては、部分文字列間のまとまりを表すベクトルをも入力し、アクセント型を決定する。ＳＶＭは２値分類器である。例えば、３モーラの単語は４つのアクセント型を取り得るので、少なくとも３回の識別が必要である。即ち、すべてのアクセント型が０型、１型、２型、３型の４つである場合に、
０型か、それ以外かの識別、
０型以外の内で、１型か、それ以外かの識別、
０型１型以外の内で、２型か、それ以外の３型かの識別の、
少なくとも３回の２値分類を行うことで、アクセント型が決定する。参照文献１の第１２９頁での識別学習例題の識別への入力情報を示すベクトルＸｉ  には、この発明のＳ２０２で作成されたベクトルの内の、アクセントの位置を除いた部分が対応する。参照文献１の第１２９頁での識別学習例題において２つの識別先クラスを示すＹｉにはアクセント型が対応する。前記の各２値分類においては、Ｙｉは、参照文献１の第１２９頁のｙ＝｛−１，１｝の様に２値の何れかに対応付けられる。
【００３０】
この様なデータを多数用意し、これらから識別境界面を学習する。即ち、これらのデータを使って参照文献１の第１３０頁の識別境界面を求めるための目的関数を示す式５．１７を、この目的関数を解く際の第１の制約条件を示す式５．１８、および第２の制約条件を示す式５．１９の制約の下で最大化するという数理計画問題を解く。その結果、参照文献１の第１３１頁に記載される学習例題の１つ１つのベクトルに対応付けられた係数を要素とする係数ベクトルα０  が得られる。この成分は学習に用いられた事例のそれぞれに対応する。この内の非零なる係数に対応する事例がサポートベクトルであり、第１２８頁の図の太線の丸印、太線の×印の様に境界面に近接する複数の学習事例のベクトルである。これによって識別境界面が形成される。
【００３１】
また、未知語のアクセント位置の推定においては、未知語の情報を記したＳ５０２で作成されたベクトルを参照文献１の第１３１頁のＸとして前記の少なくとも１回以上の２値分類を、参照文献１の第１３１頁に記載される識別境界を使った識別判定のための関数を意味する式５．２０を使って行うことにより推定する。
この様に、サポートベクトルがこの発明においてアクセント位置推定に必要な情報を代表する。
また、先の３モーラ単語のアクセント位置の推定規則の学習においては、１型以外の分類については、更に、２と２以外、２以外の分類については更に、３と３以外と、順次に境界面を定めることによりアクセント位置推定規則情報を求めることができる。
【００３２】
＜参照文献１＞  Ｖｌａｄｉｍｉｒ  Ｎ．Ｖａｐｎｉｋ  著、Ｔｈｅ  Ｎａｔｕｒｅ  ｏｆ  Ｓｔａｔｉｓｔｉｃａｌ  Ｌｅａｒｎｉｎｇ  Ｔｈｅｏｒｙ，Ｓｐｒｉｎｇｅｒ（１９９５），ｐ．１２９〜ｐ１３１，５．５  Ｃｏｎｓｔｒｕｃｔｉｎｇ  ｔｈｅ  Ｏｐｔｉｍａｌ  Ｈｙｐｅｒｐｌａｎｅ。
学習部１０３、アクセント位置推定規則格納部１０４、推定部１０５、識別学習工程Ｓ２０３、識別工程Ｓ５０３、即ち、学習部１０３とアクセント位置推定規則格納部１０４と推定部１０５における識別学習アルゴリズムおよびその学習結果のアクセント位置推定規則として、最大エントロピー法で推定された確率モデルを用いる場合は、その学習方法として下記の参照文献２に示されている方法を用いることができる。参照文献２の第３６頁のｈにはこの発明のベクトル表現生成工程Ｓ２０２で作成されたベクトルの内のアクセントの位置を示す数値を除いた部分が対応し、ｗには推定対象のアクセント位置を示す数値が対応する。
【００３３】
ｗ型のアクセント型の推定規則はＰ（ｗ｜ｈ）である。ｗは０からＮまでの値をとる。これらの確率値は、単語の品詞と単語の発音を構成する部分文字列の総数ごとにもつ。
未知語のアクセント型を推定する際には、アクセント型推定規則の学習時に設定されたものと同じ情報でＳ５０２で作成されたベクトルをｈに設定する。このｈをトリガーとして、ｗの中で最大の確率値をとるアクセント型を推定結果とする。
＜参照文献２＞  Ｒｏｎａｌｄ  Ｒｏｓｅｎｆｅｌｄ、”Ａｄａｐｔｉｖｅ  Ｓｔａｔｉｓｔｉｃａｌ  Ｌａｎｇｕａｇｅ  Ｍｏｄｅｌｉｎｇ、ｐ．３４〜ｐ．３７”、Ａ  Ｍａｘｉｍｕｍ  Ｅｎｔｒｏｐｙ  Ａｐｐｒｏａｃｈ”，Ｐｈ．Ｄ．ｔｈｅｓｉｓ，Ｃｏｍｐｕｔｅｒ  Ｓｃｉｅｎｃｅ  Ｄｅｐａｒｔｍｅｎｔ，Ｃａｒｎｅｇｉｅ  Ｍｅｌｌｏｎ  Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，ＴＲＣＭＵ−ＣＳ−９４−１３８，Ａｐｒｉｌ（１９９４）。
【００３４】
学習部１０３、アクセント位置推定規則格納部１０４、推定部１０５、識別学習工程Ｓ２０３、識別工程Ｓ５０３、即ち学習部１０３とアクセント位置推定規則格納部１０４と推定部１０５における識別学習アルゴリズムおよびその学習結果のアクセント位置推定規則として、バギング、ブースティングに代表される精度増強を目的とした学習事例の選択アルゴリズムに基づいて学習された決定木、決定リスト、ニューラルネット、線形識別器の混合を利用する場合は下記の参照文献３、参照文献４に示される方法を用いることができる。
【００３５】
参照文献３のＸ１、Ｘｍおよび参照文献４のＸｎを単語の部分文字列、場合によっては、それらに部分文字列間のまとまりを表すベクトルを含めたもの、Ｙをアクセント型とした場合の識別器によってアクセント推定規則が表現される。識別器が決定木の場合には、参照文献３のＸ１、Ｘｍおよび参照文献４のＸｎの各成文を参照して条件判断を行い、葉に到ったときにアクセント型が決定される決定木で、ニューラルネットの場合は、参照文献３のＸ１、Ｘｍおよび参照文献４のＸｎを入力して出力層の出力結果としてアクセント型が得られるニューラルネットが、それぞれ規則に対応する。参照文献３のＸ１、Ｘｍおよび参照文献４のＸｎをトリガーとしてＹが推定される。
【００３６】
参照文献３の図１における訓練データの識別における入力データを示すＸ１、Ｘｍには、この発明のベクトル表現生成工程Ｓ２０２で作成されたベクトルの内の、アクセントの位置を除いた部分が対応する。２値分類の点では前記ＳＶＭの場合と同様である。但し、この識別アルゴリズムは用いられる学習器により、２値以上の多値分類を取り扱うことができる。
参照文献４の第１、２頁の第１章のＸｎには、この発明のベクトル表現生成工程Ｓ２０２で作成されたベクトルの内の、アクセントの位置を除いた部分が対応する。２値分類の点では前記ＳＶＭの場合と同様である。但し、この識別アルゴリズムは用いられる学習器により２値以上の多値分類を取り扱うことができる。
【００３７】
＜参照文献３＞  ヨアブ・フロイント他  著、「ブースティング入門、第１１，１２頁」、人工知能学会誌、９月号（１９９９）。
＜参照文献４＞  Ｌｅｏ  Ｂｒｅｉｍａｎ、”Ｂａｇｇｉｎｇ  Ｐｒｅｄｉｃｔｏｒｓ，”Ｍａｃｈｉｎｅ  Ｌｅａｒｎｉｎｇ，２４，２（１９９６）、ｐ．１２３〜１４０”。
【００３８】
以上の実施例は日本語を対象とした実施例であるが、この発明は日本語以外の他の言語にも適用することができる。図６はこの発明を構成要素数３の英語に適用した場合の実施例の入力および学習データを示す図である。ｌｉｎｇｕｉｓｔｉｃおよびｉｇｎｏｒａｎｃｅの品詞、部分文字列数、発音記号より成る部分文字列である。本来は発音記号で記述すべきところであるが、ここではアスキー文字で代用した。図６においては、英単語の品詞、単語を構成する発音記号列をシラブルに分けることによって作成した部分文字列と、その部分文字列の総数が設定されている。
【００３９】
日本語の３モーラ人名（たろう、はなこ、その他）のアクセント位置推定に関する実験結果を示す。２１５６語のモーラとアクセント位置のペアを学習データとし、これに含まれない５３９語のモーラをテストセットとする実験データを５組用意して、５回のアクセント位置推定の実験を行ない、５回の正解率の平均で評価した。学習に使われたデータの構成は図４と同じである。
その結果、決定木による従来技術の正解率の平均は８８．  ２２％であったが、ＳＶＭを用いた実施例の場合の正解率の平均は８９．８０％となり、１．５８ポイント改善された。これにより、識別境界面と識別境界面に近いデータとの距離を最大化する識別学習アルゴリズムを用いることの有効性が確認された。
【００４０】
この発明は、複数の機器からなるシステムに適用しても、１つの機器からなる装置に適用しても実施することができる。上述した実施の形態の機能を実現するソフトウエアのプログラムコードを記録した記憶媒体を、システム或は装置に供給し、このシステム或いは装置の電子計算機（ＣＰＵ、ＭＰＵ）、機能拡張ボード、専用回路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とによっても実施することができる。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上述した実施形態の機能を実現することとなり、そのプログラムコードを記録した記憶媒体によってもこの発明を構成することができる。
【００４１】
プログラムコードを供給する記憶媒体としては例えば、フロッピー（登録商標）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、ＤＶＤ、磁気テープ、不揮発性のメモリカード、或いはＲＯＭを使用することができる。
また、コンピュータが読み出したプログラムコードを実行することにより、上述した実施形態の機能が実現される訳ではなく、そのプログラムコードの内容に基づいて、コンピュータ上で稼動しているＯＳなどが実際の処理の一部或いは全部を行い、その処理によって上述した実施形態の機能を実現することもできる。
【００４２】
【発明の効果】
以上の通りであって、この発明は、１）アクセント型の推定が必要な単語に想定される全てのアクセント型を付与し得る構成を具備することにより、そして、２）理論的により安全な識別器を用いることにより、また、３）発音を構成する部分文字列間のまとまりを表す情報を用いることにより、未登録の単語に対するアクセント位置を正確に推定することできる、という効果を奏す。
更に、この発明は、４）言語に依存した情報を仮定しないことにより、学習に用いたデータと同じ言語であれば言語を問わずにアクセント位置を推定することができる、という効果を奏す。
【図面の簡単な説明】
【図１】実施例を説明するブロック図。
【図２】学習手順を示すフローチャート。
【図３】日本語の学習データの構成を示す図。
【図４】学習時および推定時に利用される日本語のデータの構成を示す図。
【図５】未登録語のアクセント位置を推定する手順を示すフローチャート。
【図６】学習時および推定時に利用される英語のデータの構成を示す図。
【符号の説明】
１０１  学習用データ格納部      １０２  言語情報設定部
１０３  学習部                  １０４  アクセント位置推定規則格納部
１０５  推定部
【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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