(57)【要約】【課題】さまざまな種類のテキストに対して、低いメンテナンスコストで高精度にアクセント句を設定するアクセント句設定装置を提供する。【解決手段】テキストを単語辞書を用いて単語に分割し、単語情報を作成する形態素解析部と、単語情報よりアクセント句境界判定に用いる、アクセント句境界判定対象単語と前後数単語に対する単語表記，品詞，単語アクセント型，文字数を含む属性を抽出する属性抽出部及び抽出された属性および直前数単語のアクセント句境界判定結果を予め定められた属性を入力すると２値のいずれかであるかをスコア付で出力する識別関数からなるアクセント句境界判定モデルに入力して、各単語がアクセント句境界であるかないかを判定し、アクセント句境界付単語情報を出力するアクセント句境界判定部からなるアクセント句境界設定部と、設定された各アクセント句にアクセント型を設定するアクセント型設定部と、を備える。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
テキストを入力して、各単語の表記、品詞、読みなどの単語情報と、各アクセント句の範囲とアクセント型からなるアクセント句情報を出力するアクセント句設定装置において、
テキストを単語辞書を用いて単語に分割し、単語情報を作成する形態素解析手段と、
アクセント句境界判定モデルを用いてアクセント句境界を設定するアクセント句境界設定手段と、
前記アクセント句境界設定手段において設定された各アクセント句にアクセント型を設定するアクセント型設定部と、を備え、
上記アクセント句境界設定手段は、
単語情報より、アクセント句境界判定に用いる、少なくとも、アクセント句境界判定対象単語およびその前後数単語に対する単語表記、品詞、単語アクセント型、文字数を含む属性を抽出する属性抽出手段と、
前記属性抽出手段より抽出された属性および直前数単語のアクセント句境界判定結果をあらかじめ定められた属性を入力するとあらかじめ定められた２値のいずれかであるかをスコア付で出力する識別関数からなるアクセント句境界判定モデルに入力して、各単語がアクセント句境界であるかないかを判定し、アクセント句境界付単語情報を出力するアクセント句境界判定手段から構成される、ことを特徴とするアクセント句設定装置。
【請求項２】
テキストを入力して、各単語の表記、品詞、読みなどの単語情報と、各アクセント句の範囲とアクセント型からなるアクセント句情報を出力するアクセント句設定方法において、
テキストを単語辞書を用いて、形態素解析を行うことにより単語に分割して単語情報を作成し、
単語情報より、アクセント句境界判定に用いる、少なくとも、アクセント句境界判定対象単語およびその前後数単語に対する単語表記、品詞、単語アクセント型、文字数を含む属性を抽出し、
抽出された属性および直前数単語のアクセント句境界判定結果をあらかじめ定められた属性を入力するとあらかじめ定められた２値のいずれかであるかをスコア付で出力する識別関数からなるアクセント句境界判定モデルに入力して、各単語がアクセント句境界であるかないかを判定し、アクセント句境界付単語情報を出力し、
前記設定された各アクセント句にアクセント型を設定する、ことを特徴とするアクセント句設定方法。
【請求項３】
テキストを入力して、各単語の表記、品詞、読みなどの単語情報と、各アクセント句の範囲とアクセント型からなるアクセント句情報を出力する処理をコンピュータに実行させるアクセント句設定プログラムにおいて、
テキストを単語辞書を用いて、形態素解析を行うことにより単語に分割して単語情報を作成する処理と、
単語情報より、アクセント句境界判定に用いる、少なくとも、アクセント句境界判定対象単語およびその前後数単語に対する単語表記、品詞、単語アクセント型、文字数を含む属性を抽出する処理と、
抽出された属性および直前数単語のアクセント句境界判定結果をあらかじめ定められた属性を入力するとあらかじめ定められた２値のいずれかであるかをスコア付で出力する識別関数からなるアクセント句境界判定モデルに入力して、各単語がアクセント句境界であるかないかを判定し、アクセント句境界付単語情報を出力する処理と、
前記設定された各アクセント句にアクセント型を設定する処理と、をコンピュータに実行させるアクセント句設定プログラム。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【産業上の利用分野】
本発明は、日本語のテキスト音声合成を行う際に、ひとまとまりで発声する最小単位であるアクセント句を設定するアクセント句設定装置、方法、及びアクセント句設定プログラムに関するものである。
【０００２】
【従来の技術】
日本語テキスト音声合成は、日本語テキストに対して、読みを付与し、アクセント句を設定してアクセント句のアクセント型を設定し、アクセント句間の適切な位置にポーズを設定して、これらの情報を元に音声波形を生成して合成音声を出力する。正しく自然な合成音声を出力するためには、この読みやアクセント句、ポーズの情報を正しく設定する必要がある。
アクセント句の設定は、通常、単語に対する情報（単語情報）を用いて設定する。単語情報は、一般に日本語形態素解析を用いて得ることができる。日本語形態素解析は成熟した技術であり、新聞記事などを対象にした場合、９９％以上の精度を実現しているものが数多く存在する。これらの形態素解析は、一般に単語情報を登録した単語辞書を用いて、解析を行う（例えば、非特許文献１  参照）。
アクセント句は多くの場合、文節と一致する。しかし、複合名詞等においては、１文節内に複数のアクセント句が存在する場合があり、このような事例に対して正しくアクセント句を設定できることが、アクセント句の設定精度向上に大きく寄与する。
従来の複合名詞句に対するアクセント句分割方法としては、複合語内の意味的結合関係に基づくものがある（例えば、非特許文献２  参照）。
【０００３】
【非特許文献１】
渕武志、外２名、「保守性を考慮した形態素解析システム」、情報処理学会研究報告：自然言語処理、１９９７年１月２０日、ｐ．５９−６６
【非特許文献２】
宮崎正弘、「単語間の意味的結合関係を用いた複合語アクセント句の自動抽出方法」、電子情報通信学会論文誌１９８５年、第Ｊ６８−Ｄ巻、第３号、ｐ２５−３２
【０００４】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、複合語内の意味的結合関係を用いた方法は、意味的結合関係を得るために、単語辞書に意味的な情報をもつ必要があり（この情報付与は熟練が必要）、新しい語を多く含むテキストに適応させる場合に、辞書をメンテナンスするコストが大きくなるという問題がある。
また、例外的なアクセント句設定ルールが存在する場合に、その対応が困難であるという問題もある。例えば意味的関係が主語＋述語の関係の場合には、その単語境界はアクセント句境界となる（例：「選手／宣誓」）が、複合語として表現が熟している場合には例外的に１つのアクセント句となる（例：「温度上昇」）。このような「複合語として表現が熟している」ことを判別することは、困難である。
本発明は、上記の点に鑑みなされたもので、さまざまな種類のテキストに対して、低いメンテナンスコストで高精度にアクセント句を設定するアクセント句設定装置及び方法を提供することを目的とする。
【０００５】
【課題を解決するための手段】
本発明は、
処理対象のテキストを入力し、単語辞書を用いてテキストを形態素解析を行うことにより単語に分割して単語情報を得て、
各単語単位に対する単語情報から、アクセント句境界判定に用いる、少なくともアクセント句境界判定対象単語およびその前後数単語に対する単語表記、品詞、単語アクセント型、文字数を含む属性を抽出し、
抽出された属性および直前数単語のアクセント句境界判定結果をあらかじめ定められた属性を入力するとあらかじめ定められた２値のいずれかであるかをスコア付で出力する識別関数からなるアクセント句境界判定モデルに入力して、各単語がアクセント句境界であるかないかを判定し、アクセント句境界付単語情報を出力し、
前記設定された各アクセント句にアクセント型を設定し、アクセント句情報付単語情報を出力することを特徴とする。
【０００６】
【発明の実施の形態】
以下、この発明を図を参照して詳細に説明する。
図１は、本実施の形態のアクセント句設定装置における概略ブロック図である。
形態素解析部１に、テキストを入力し、単語辞書４を用いて単語に区切り、表記、品詞、読み、単語アクセント型などからなる単語情報を付与する。
テキストは、キーボードから入力される、あるいはハードディスクやメモリ等に格納されている等の、アクセント句を設定する対象となる任意のテキストである。
アクセント句境界設定部２は、形態素解析部１から得られた単語情報を用いて、アクセント句境界判定モデル５に入力する属性を抽出し、アクセント句境界判定モデル５を用いて、アクセント句境界を設定する。アクセント句境界設定部２およびアクセント句境界判定モデル５の詳細については後述する。
アクセント型設定部３は、単語情報を用いて、匂坂他：「日本語単語連鎖のアクセント規則」、信学論、Ｖｏｌ．Ｊ５５−Ｄ，Ｎｏ．７，ｐｐ８４９−８５６（１９８３）等の方法により、アクセント句のアクセント型を設定し、
最終的には、単語情報にアクセント句の情報（１アクセント句の範囲とそのアクセント型）が加えられたアクセント句情報付単語情報を出力する。
【０００７】
次に、アクセント句境界設定部の実施の形態を詳細に説明する。
図２は、本実施の形態のアクセント句境界設定部２の概略ブロック図である。
属性抽出部２−１は、各単語を対象に、アクセント句境界判定モデル５に入力する属性を単語情報から抽出する。抽出する属性は、少なくとも、単語表記、品詞、単語アクセント型、文字数を含む。その他、モーラ数、直前文節境界位置、直後文節境界位置、字種等、他の属性を追加してもよい。
ここで、単語表記は、すべての単語に対して、直接その表記を利用してもよいが、アクセント句設定において、重要となる単語のみ表記を利用し、その他の単語については、ダミーの値を設定してもよい。アクセント句設定において重要となる単語とは、前述した「温度上昇」のように、例外的なアクセント句設定をする必要がある単語である。これらの語は、特定の品詞（例えばサ変名詞など）のみを対象としたり、アクセント句コーパス（アクセント句の境界が付与されたコーパス）から、複合語を構成する頻度の高い単語を抽出したり、文節境界以外でアクセント句境界となっている前後の単語を抽出したりすることで決定できる。
また、単語表記は、ある特定の単語を識別するために利用しているので、表記そのものではなく、単語辞書に登録されている各単語に固有な単語番号のような値を用いてもよい。この場合でも、すべての単語について単語番号を利用してもよいが、重要となる単語については単語番号そのもの、重要でない単語については、辞書に登録されていない「その他」扱いの一律の番号を付与してもよい。
品詞は、主として品詞レベル（これを主品詞とよぶ。例えば、名詞、動詞など）はその種類、補助的な品詞のレベル（これを副品詞とよぶ。たとえば、名詞でサ変、固有など）はあらかじめ利用することを決定した各副品詞をもつかどうかを値とする。
文字数は単語の文字数とする。
アクセント型は、単語のアクセント型そのものを用いてもよいし、単語のアクセント型が０型かそれ以外かという２値に分類してもよい。
単語モーラ数は、単語のモーラ数を表す。
直前文節境界位置は、前方の最も近い文節境界までの単語数を表す。
直後文節境界位置は、後方の最も近い文節境界までの単語数を表す。
字種は、単語の表記を、漢字、ひらがな、カタカナ、アルファベット、漢字とひらがな、それ以外等、字種により分類する。
【０００８】
アクセント句境界判定部２−２は、先頭から末尾の単語まで順に、アクセント句境界を判定する対象単語およびその近隣の単語の属性（属性抽出部２−１で抽出したもの）、および直前数単語のアクセント句境界判定結果（動的属性）をアクセント句境界判定モデル５に入力して、アクセント句境界であるかどうかをスコア付で出力する。
【０００９】
アクセント句境界判定モデル５は、上述で述べた属性を入力とし、対象としている単語がアクセント句境界であるかないかという２値判定結果をスコア付で出力する識別関数からなる。
識別関数としては、例えば、Ｖ．Ｖａｐｎｉｋ，「Ｔｈｅ  ｎａｔｕｒｅ  ｏｆ  ｓｔａｔｉｓｔｉｃａｌ  ｌｅａｒｎｉｎｇ  ｔｈｅｏｒｙ  」，Ｓｐｒｉｎｇｅｒ，１９９５に述べられているサポートベクターマシン（Ｓｕｐｐｏｒｔ  Ｖｅｃｔｏｒ  Ｍａｃｈｉｎｅ（ＳＶＭ））を利用し、識別関数のパラメータはあらかじめ準備した学習データにより決定しておく。
最終的にアクセント句境界設定部２の出力として、各単語がアクセント句境界であるかないかという情報が付加されたアクセント句境界付単語情報が出力される。
【００１０】
【発明の実施の形態】
図３に示すテキストを入力例として、図３〜図６を用いて、本発明の実施例を説明する。
本実施例では、アクセント句境界判定モデル５は、あらかじめ準備した学習データに対してＳＶＭにより学習を行い、ＳＶＭ識別関数のパラメータはあらかじめ設定されているものとする。利用する属性は、アクセント句境界を判定する対象単語およびその前後２単語に対する単語の属性、および直前２単語のアクセント句判定結果（動的属性）とする。単語の属性は、単語表記、主品詞、副品詞各種、文字数、アクセント型、モーラ数、字種とする。
出力するスコアはＳＶＭ距離とする。
【００１１】
まず、図３により説明を行う。
図３に示すテキストが、形態素解析部１に入力され、形態素解析部１は単語辞書４を用いて、単語情報を出力する。この単語情報の一例（表記、品詞、読み）を図３の形態素解析結果に示す。図３の品詞は、前述の非特許文献１の品詞体系に基づいている。読みの「  ’」は単語のアクセント位置を表している。
【００１２】
次に、属性抽出部２−１は、単語情報より、図４の属性１〜１５を抽出する。
属性１の単語表記は、重要となる単語のみ表記を利用し、それ以外の単語にはダミー（ここでは「−」と表記）の値を入れている。重要な単語は、特定の品詞（動詞接尾辞、助詞、句点等）および、学習データに複合名詞として一定の頻度以上で現れた単語（「政治」、「連盟」、「議員」、「野党」、「各」等）で、あらかじめ規定されている。
属性２の主品詞は各単語の主品詞である。
属性３〜１１は各単語の該当の副品詞を含む場合はｏｎ、含まない場合はｏｆｆとなる。入力テキスト中に含まれなかった副品詞は省略している。
属性１２の文字数は単語の文字数である。
属性１３のアクセント型は、単語のアクセント型が０型の場合はｎｉｌ、それ以外はｔとなる。
属性１４のモーラ数は単語のモーラ数である。
属性１５の字種は単語の字種である。
アクセント句境界判定部１２は、文頭から文末までの各単語に対して順に、アクセント句境界を判定する対象単語およびその前後２単語に対する単語の属性、および直前２単語のアクセント句判定結果（動的属性）を、アクセント句境界判定モデル５に入力して、図５に示すアクセント句境界判定結果およびスコアを得る。
例えば、単語ＩＤ１の「神道」は、直前２単語なし、図４に示す単語ＩＤ１〜３の属性、直前２単語推定クラスなしという属性を入力として、「アクセント句境界である」という判定結果、および、そのスコア２．８８を出力する。
単語ＩＤ１１の「各」は図４に示す単語ＩＤ９〜１３の単語の属性、および単語ＩＤ９の判定結果「アクセント句境界である」、単語ＩＤ１０の判定結果「単語境界である」という属性を入力として、「アクセント句境界でない」という判定結果、および、そのスコア０．５８を出力する。
【００１３】
最終的に、アクセント句境界設定部２は、図３の形態素解析結果（単語情報）に、図５の判定結果を加えたアクセント句境界付単語情報を出力する。
「各」という単語は、後方の単語に応じて、アクセント句境界となる場合（単語ＩＤ１４）とアクセンク句境界とならない場合（単語ＩＤ１１）に、適切に反映されているといえる。
次に、アクセント句型設定部３は、従来技術を用いて、各アクセント句のアクセント型を設定し、図６に示すようなアクセント句情報付単語情報を出力する。この出力されたアクセント句情報付単語情報に、既存技術を用いてポーズを付与し、音声合成装置へ入力すれば、合成音声が出力できる。
【００１４】
本発明のアクセント句設定装置は、ＣＰＵやメモリ等を有するコンピュータと、利用者端末と、ＣＤ−ＲＯＭ、磁気ディスク装置、半導体メモリ等の機械読み取り可能な記録媒体とから構成することができる。
記録媒体に記録されたアクセント句設定プログラムあるいは回線を介して伝送されたアクセント句設定プログラムはコンピュータに読み取られ、コンピュータの動作を制御し、コンピュータ上に前述した各構成要素、各処理を実現する。
【００１５】
【発明の効果】
以上説明したように、本発明によれば、アクセント句境界と一般的な単語情報（表記、品詞、読みなど）からなる学習データを用意するだけで、さまざまな種類のテキストに対して、低いメンテナンスコストで高精度にアクセント句設定ができるようになる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明のアクセント句設定装置の構成例を示す図。
【図２】アクセント句境界設定部の構成例を示す図。
【図３】入力〜形態素解析の処理例を示す図。
【図４】属性抽出例を示す図。
【図５】アクセント句境界判定結果・スコア例を示す図。
【図６】アクセント句情報付単語情報例を示す図。
【符号の説明】
１・・・形態素解析部、２・・・アクセント句境界設定部、２−１・・・属性抽出部、２−２・・・アクセント句境界判定部、３・・・アクセント型設定部、４・・・単語辞書、５・・・アクセント句境界判定モデル
【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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