(57)【要約】      （修正有）【課題】本システムは、利用者の問合せ自体または第１の検索空間から返された結果に基づく、問合せに関する品質の尺度を評価する。【解決手段】品質の尺度が低い場合、システムは、１つ以上の別の知識源にアクセスし、第１の検索空間の語彙に属する複数個の中間結果を取り出す。その後、それら中間結果を用いて、必要があれば、利用者からの追加入力に基づいて、第２の問合せが作成される。その後、第２の問合せを用いて第１の検索空間が検索され、利用者に結果が返される。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
関連する第１の語彙を有する第１の検索空間から利用者の問合せに基づいて情報を取り出す方法であって、
上記利用者の問合せに関する品質の尺度を評価する工程と、
上記品質の尺度が所定の低い品質レベルに相当する場合には、以下の工程（ａ）ないし（ｄ）、すなわち、
（ａ）上記利用者の問合せに基づいて検索を行い、最初の結果に対して所定の近接関係を持つとともに上記第１の語彙に属する中間結果を第２の知識源から取り出す工程と、
（ｂ）上記中間結果の少なくとも一部を上記利用者に提供し、上記中間結果の提供された一部のうちの少なくとも１つを選択するよう上記利用者に指示する工程と、
（ｃ）上記中間結果に基づいて第２の問合せを作成し、該第２の問合せを用いて上記第１の検索空間から第２の結果を取り出す工程と、
（ｄ）上記第２の結果を上記利用者に提供する工程と
を実行する工程と、
上記品質の尺度が所定の高い品質帯域に相当する場合は、上記最初の結果を上記利用者に提供する工程を含む方法。
【請求項２】
上記利用者の問合せに関する品質の尺度を評価する工程は、上記利用者の問合せに基づいて上記第１の検索空間を検索する工程と、上記第１の検索空間から最初の結果を取り出す工程と、該最初の結果の品質を評価する工程を含んでいる請求項１記載の方法。
【請求項３】
上記利用者の問合せに関する品質の尺度を評価する工程は、上記利用者の問合せを上記第１の検索空間に関連する語彙と比較する工程を含んでいる請求項１記載の方法。
【請求項４】
上記第１の検索空間は音声データに由来する情報を含んでおり、上記第２の知識源は類似発音に関する情報を含んでいる請求項１記載の方法。
【請求項５】
上記第１の検索空間は音声データに由来する情報を含んでおり、上記第２の知識源は混同しやすい音声単位に関する情報を含んでいる請求項１記載の方法。
【請求項６】
上記第１の検索空間は音声データに由来する情報を含んでおり、上記第２の知識源は少なくとも１つのテキストコーパスを含んでいる請求項１記載の方法。
【請求項７】
上記第１の検索空間は音声データに由来する情報を含んでおり、上記第２の知識源は意味情報を含んでいる請求項１記載の方法。
【請求項８】
上記第１の検索空間は、関連する言語モデルを有する音声データに由来する情報を含んでおり、上記評価工程は、上記取り出された最初の結果を上記言語モデルを用いて採点することによって実行される請求項１記載の方法。
【請求項９】
上記第１の検索空間は、音声データとそれに関連する言語モデルとの適合度を反映するように該言語モデルに従って注記が付された、音声データ由来の情報を含んでおり、上記評価工程は、上記最初の結果が上記言語モデルにどの程度適合しているかを評価することによって実行される請求項１記載の方法。
【請求項１０】
上記第１の検索空間は音声データに由来する情報を含んでおり、該情報には、該情報が上記音声データに該当する信頼度を反映するように、関連する音声モードの集合に従って注記が付されており、上記評価工程は、上記注記が付された音声データを評価することによって実行される請求項１記載の方法。
【請求項１１】
音声データに対して所定の語彙からなる語彙集を用いた自動音声認識を行って生成された第１の検索空間から情報を取り出す方法であって、
利用者から問合せを受け取り、該問合せが上記所定の語彙以外のタームを使用しているか否かを判定するように該問合せを処理する工程と、
上記問合せが上記所定の語彙以外のタームを用いている場合には、上記タームに関連する単語群を突き止めた後、該突き止められた単語群のうちの上記所定の語彙と共通する少なくとも部分集合を含むように上記問合せを緩和する工程と、
上記共通する単語を用いて上記第１の検索空間に問合せを行う工程を含む方法。
【請求項１２】
利用者に上記突き止められた単語群の部分集合をプロンプトとして送り、上記突き止められた単語群のうちのどの単語を上記第１の検索空間に対する問合せに使用するかに関して利用者からの命令を受け取る工程をさらに含んでいる請求項１１記載の方法。
【請求項１３】
上記問合せを緩和する工程は、第２の知識源に照会して上記問合せのタームと所定の近接した関係を有する単語を特定する工程を含んでいる請求項１１記載の方法。
【請求項１４】
上記第２の知識源は、上記語彙集の所定の語彙と少なくとも部分的に共通するタームを含んだテキストコーパスである請求項１３記載の方法。
【請求項１５】
第１の検索空間から情報を取り出す方法であって、
利用者から問合せを受け取り、該問合せを利用して上記第１の検索空間から最初の検索結果を得る工程と、
少なくとも１つの品質尺度に基づいて上記最初の検索結果を解析する工程と、
上記最初の検索結果が上記解析工程に基づく所定の品質レベルよりも低い場合に、第２の知識源に照会することによって別の問合せの仮説の集合を生成する工程と、
上記仮説の集合を上記利用者に提供して１つの仮説を選択させる工程と、
上記利用者が選択した仮説を用いて、上記第１の検索空間から愛２の検索結果を得る工程を含む方法。
【請求項１６】
上記仮説は、上記最初の検索結果に関連する意味情報を用いて生成される請求項１５記載の方法。
【請求項１７】
上記仮説は、潜在的意味インデキシングを用いて生成される請求項１５記載の方法。
【請求項１８】
上記仮説は、上記第１の検索空間内の認識されたタームに関連する認識スコアの知識を用いて生成される請求項１５記載の方法。
【請求項１９】
認識スコアの低い認識されたタームを特定し、それを用いて音声上関連するタームを生成することによって上記仮説を立てる請求項１８記載の方法。
【請求項２０】
情報検索システムにおいて、利用者の問合せを処理する方法であって、
上記問合せに関連する少なくとも１つの意味上の距離尺度を作成する工程と、
上記意味上の距離尺度を用いて上記問合せに関する曖昧さを識別する工程を含む方法。
【請求項２１】
上記意味上の距離尺度は、潜在的意味インデキシングを用いて作成される請求項２０記載の方法。
【請求項２２】
上記利用者の問合せは複数のタームを含んでおり、上記意味上の距離尺度は、上記複数のタームに基づいて作成される請求項２０記載の方法。
【請求項２３】
上記問合せに基づいて検索結果を取り出す工程と、上記取り出された検索結果に基づいて上記意味上の距離尺度を作成する工程をさらに含んでいる請求項２０記載の方法。
【請求項２４】
上記意味上の距離尺度を用いて、上記問合せを用いて得られた結果群に関する重心群を定義する工程と、上記重心群を用いて上記曖昧さを解決する工程をさらに含んでいる請求項２０記載の方法。
【請求項２５】
上記意味上の距離尺度を用いて、上記問合せを用いて得られた結果群に関する重心群を定義し、該重心群のうち、第２の問合せを作成する際に使用する１つの重心を選択するよう利用者に指示することによって上記重心群を用いて上記曖昧さを解決する請求項２０記載の方法。
【請求項２６】
情報検索システムにおいて、利用者の問合せを処理する方法であって、
上記問合せに関連する意味空間を作成する工程と、
上記意味空間内の複数のクラスターを特定し、該特定されたクラスターの各クラスターに関連する少なくとも１つのキーワードを特定し、これらキーワードを利用者が選択できるように利用者に提示することによって、上記問合せに関する曖昧さを解決する工程と、
上記利用者の選択に基づいて上記問合せを修正する工程を含む方法。
【請求項２７】
音声上類似した単語候補を特定する方法であって、
自動音声認識システムを用いて発話から複数の単語を生成する工程と、
上記単語のそれぞれに認識信頼度のスコアを対応付ける工程と、
上記信頼度のスコアを用いて、信頼度スコアが所定値より低い単語に音声上類似した単語を特定する工程を含む方法。
【請求項２８】
情報検索システムにおいて、利用者の問合せを処理する方法であって、
上記利用者の問合せから、意味上関連した単語のリストを生成する工程と、
自動音声認識処理の出力を含む検索空間を評価する工程と、
上記意味上関連した単語を用いて上記検索空間の問合せを作成する工程を含む方法。
【請求項２９】
上記第１の検索空間は、ニュース放送に対する自動音声認識処理の出力を含んでいる請求項１、請求項１１または請求項１５記載の方法。
【請求項３０】
上記第２の知識源はニュースのテキストコーパスである請求項１または請求項１５記載の方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、情報検索に関する。より詳しくは、本発明は、問合せとその検索結果の品質度を複数の側面で評価した後、利用者を双方向対話に関与させて品質の問題を解決する情報検索システムに関する。このシステムは、問合せが主要検索空間の語彙内に存在しないタームを使用している場合や、検索タームが別の意味を有している場合など、品質度が十分に低い場合を検出する。そのような品質の問題を検出すると、このシステムは、補助検索空間に照会して、情報検索用の主要検索空間に対して後に提出する修正問合せを作成する。
【背景技術】
【０００２】
記憶される音声およびマルチメディアのデータ量が膨大に増加しており、所望の情報を検索可能にする効果的な機構が必要とされている。ファイルが音声を含んでいる場合、自動音声認識（ＡＳＲ）システムを利用して音声データを文字列に転写することができる。後に、利用者は、各音声ファイルから生成されたテキスト内の語句に一致する語句を有する問合せを作成し、その結果、最も近い一致をもたらす音声ファイルが利用者に返される。
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００３】
そのような最新式の音声インデキシングシステムについては、いくつか問題が発生する可能性があり、これらの問題は、最近の技術論文「ウェブ用音声インデキシングシステムの実証研究(An Experimental Study of an Audio Indexing System for the Web)」（Ｂ．ローガン他、言語処理国際会議、２０００年１０月、中国北京、第２冊６７６〜６７９ページ(B. Logan, et al., Int. Conf. Spoken Language Processing, October 2000, Beijing, China, V. II, pp. 676-679)）に詳しく記載されている。遭遇する問題の多くは、いわゆる「語彙外」語句によって発生する。ＡＳＲシステムが音声ファイルの大量の集合に対して認識を実行する前に、ＡＳＲシステム用の一定の語彙を決めておくことが最も効率的である。認識用語彙は、大量になる場合が多いが（例えば、６万語）、音声ファイル内または利用者の問合せの中に出現する全ての単語を含むことは不可能である。例えば、ニュース放送で出現する個人名や会社名を前もって予測する方法はない。したがって、ＡＳＲシステムを今後６ヶ月の間音声ニュースファイルに関して動作するように設計しようとしても、将来話される名前のいくつかがシステム語彙から抜けていることは避けられない。
【０００４】
２００２年６月に作成された語彙を有するＡＳＲシステムを使ってニュース放送の索引を作成してきた最新のシステムに対して、"Malvo"とタイプ入力する利用者について考えてみる。「ワシントンスナイパー(Washington snipers)」の２人の容疑者が、その１人はジョン・リー・マルヴォ(John Lee Malvo)という名前であるが、２００２年１０月下旬に逮捕されて以来、この名前を含むニュース放送は無数に存在するが、上記のシステムはそのうちのどれをも探し出すことはない。その理由は、すなわち、非常に珍しい姓である"Malvo"がシステムの認識用語彙に存在しないからであり、したがって、転写物の中に出現しないからである。ＡＳＲ転写システムは、類似した音声の単語もしくは単語列、例えば、"Volvo"、"Marlborough"、"although"、"mall go"などを生成する確率が高い。
【０００５】
ＡＳＲの転写誤りとは関係ないが、転写物のどの単語も正確であるにもかかわらず、利用者が目的の転写物と一致しない問合せを作成した場合に別の問題が発生する。例えば、転写物の語彙の中に利用者の単語の選択肢が見つからないために、利用者が該当する音声クリップの検索に失敗する場合がある。（利用者が「流感の症状("flu symptoms")」と入力し、「インフルエンザの兆候("signs of influenza")」という語句を含む音声クリップを検索し損なう。）同様に、利用者が、綴り違いのせいで、該当する結果の検索に失敗する場合もある。（利用者が「チェニー("cheny")」とタイプし、米国副大統領ディック・チェイニー(Dick Cheney)に関するクリップを検索できない。）以下にさらに詳しく述べるように、本発明は、検索結果を知的に解析し、利用者と対話することによってこれらの問題の全てに対処する。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
従来のシステムは、問合せをタイプ入力した利用者に対して少しの指針しか提供しない。検索結果が不満足なものであっても、問合せを再構成してより優れた結果を得る方法についてわずかの手がかりしか示さないのが一般的である。本発明は、利用者に対して、問合せの再構成のために豊富な指針を提供する。例えば、本発明は、認識用語彙と利用者の問合せ内の語句とを比較することができ、したがって、問合せが語彙外の語句を含んでいるか否かを判断することができる。本発明は、類義語辞書やよくある種類の綴り違い（例えば、キーボードの隣接部分であるために互いに置き換えられる場合が多い文字）など、先験的な知識を提供することができる。また、本発明は、テキストコーパス群（例えば、印刷媒体に由来する最近のニュース記事）から引き出した統計的な知識を利用することもできる。したがって、本発明は、認識用語彙に存在する単語や句をそれぞれ含んだ複数の選択肢を利用者に提供することができる。利用者が選択したものは最終的な問合せになる。
【０００７】
本発明は、現時点で好ましい形態では、利用者の問合せとその問合せが適用される主要検索空間との間の不一致の原因となる３つの問題に対処する。これらの問題の１つ以上がシステムによって検出され、それが十分に深刻である場合、システムは、さらに対話を行うために利用者に選択肢を提供する検索戦略を作成する。この現在好ましい形態では、３つの異なる品質レベルが検討される可能性がある。すなわち、認識システムの性能に関連する第１種品質、利用者の問合せの意味に関連する第２種品質、問合せと認識システムとの対話の仕方に関連する第３種品質である。
【０００８】
第１種品質の問題は、例えば、認識処理時に認識器の信頼性が低かった場合に起こり得る。第１種品質問題は、後に利用者がシステムに提出する問合せとは無関係に発生する。第２種品質の問題は、例えば、利用者の問合せが曖昧である場合に起こり得る。第３種品質の問題は、例えば、問合せタームが、認識システムが音声ファイルの索引を作成した時点で存在していた語彙の範疇外にある場合に起こり得る。
【０００９】
最新式の大部分の音声認識システムは、文字列に関して、音声のある一定のセグメントに与えられる信頼性の数値評価をもたらすことができる。例えば、静寂な環境で高品質のマイクロホンに話している成人が落ち着いて発話したニュース記事のセグメントであれば、大部分のセグメントに高い信頼度が付与される転写語が生成される傾向にあるが、騒々しい環境で子供たちが叫んだ不明瞭な文章であれば、低信頼度の区間を多数含んだ転写物が生成される傾向がある。したがって、音声認識システムが作成した音声転写物に対して処理を行う情報検索システムは、ある一定の転写物のある一定のセグメント内での第１種問題の起こり易さに関してかなり信頼性の高い情報を有することができる。明らかに、第１種問題は利用者が選択する問合せタームとは無関係である。
【００１０】
対照的に、第３種問題は、ＡＳＲ語彙集に存在しない利用者問合せ内の語句が原因である。ＡＳＲ語彙集は検索システムにとって既知であるが、明らかに、問合せ内の語句は、問合せが入力された時にしか分からない。したがって、第３種問題は、問合せが入力された時に（検索が試みられる前であっても）検出可能である場合が多い。しかしながら、ＡＳＲ語彙集と利用者問合せとの間に一部共通点がある場合には、検索が試みられた後になってやっと問題の重大度が完全にわかることがある。
【００１１】
最後に、第２種問題は、通常、検索が試みられた後に検出される。１つの例をあげれば、問合せが曖昧な場合である。例えば、利用者が"aids"とタイプ入力すると、検索システムは、その病気に関する文書を検索するとともに、慈善に関する他の文書（その大部分は病気とは無関係である）も検索する。但し、この問合せが"aids"の疾病関連の意味が支配的である医療データベースに対して適用されたならば、この問合せは曖昧にはならなかったであろう。したがって、この種の問題は、通常、問合せの結果を考察することによって解析することが最適である。曖昧な結果の検出は、潜在的意味インデキシングなどの適切な技術を用いて「文書空間」とそれに関する距離尺度を作成することによって実行され、その空間内で互いに近接する文書が類似した意味内容を持つようにする。本発明の一実施形態では、問合せによって返される文書間の距離が測定される。それらの平均距離が所定の閾値を超えていれば、問合せは、曖昧（第２種問題）であると判断され、低品質スコアが付与される。
【００１２】
発明の一側面によれば、利用者の問合せに基づいて第１の検索空間から情報を取り出す方法が提供される。この検索空間は、関連する第１の語彙を有している。この方法は、利用者の問合せに基づいて検索を行い、上記第１の検索空間から最初の結果を取り出すことを伴う。その後、検索システムにより、品質の尺度が１個または複数個のレベルで評価される。これら品質の尺度が所定の低い品質帯域に相当する場合は、品質問題の性質および種類に応じて、さらに複数の追加の工程が実行される。そうではなく、品質の尺度が所定の低い品質帯域に相当しない場合は、上記問合せに対して、最初の結果がそのまま利用者に提供される。
【００１３】
本発明の別の側面では、品質の尺度が所定の低い品質帯域に相当する場合、検索システムは、生成された問合せ仮説の集合に基づいて、追加的に第２の検索空間すなわち第２の知識源に対して一連の探索を実行し、中間結果の集合を集める。第２の知識源は、順次または並行して探索可能な複数の情報領域（例えば、タイプ誤りの知識、発音および／または認識器誤りの知識、問合せタームの類義語、問合せタームに意味上関連する単語の知識など）内に存在していてもよい。第２の知識源は、第１の検索空間の語彙外まで拡張する語彙に及ぶテキストコーパス群を含んでいてもよい。
【００１４】
その後、これら探索の結果は、第１の検索空間の語彙と交差させることによって解析される。第１の検索空間の語彙内で発見される探索結果が特定され、これらの一部が、プロンプトまたは一連のプロンプトの形で利用者に返される。その後、問合せが再構成されるか、あるいは、プロンプトに対する利用者の応答に基づいて第２の問合せが作成された後、この再構成された問合せまたは第２の問合せを用いて、第１の検索空間から第２の結果が取り出される。その後、これら第２の結果が利用者に提供される。
【００１５】
検索システムは、第２の知識源を利用して品質を解決することに加えて、一定の条件のもとでは、第１の検索空間を創出するために使用された言語モデルおよび音響モデルの知識を用いることで、第１の検索空間を有利に活用することも可能である。ＡＳＲを用いて音声またはマルチメディアファイルの索引の作成を実行すると、その索引内の転写された各単語がそれぞれ対応する認識スコアを持つ。本発明の品質解析モジュールは、この認識スコアを利用して、さもなくば無視されていたであろうヒットを識別する。以下の例は、この点に関する検索システムの動作の態様を説明している。
【００１６】
この例では、自動音声認識システムは、（高い背景雑音またはその他の認識条件の劣悪さの故に）あるタームの適正な認識に失敗している。"Malvo"という単語が"mall go"と認識されている。Malvoという単語はＡＳＲシステムの語彙集には存在しない。さらに、Marlboroughという単語が以前に認識されており、語彙集に存在すると仮定する。そこで、利用者が"Malvo"というタームに関して問合せを提出する。"mall go"に対応する認識スコアは低いが、"Marlborough"に対応する認識スコアは高い。
【００１７】
付与された認識スコアが低い認識信頼度を表している場合は、第１の検索空間に存在する音声上類似したタームが特定され、それを用いて、利用者に決定させるためのプロンプトが作成される。したがって、"mall go"に音声上類似した単語を用いて、利用者が選択するためのプロンプトが作成されることになる。その反対に、スコアが高い認識信頼度を表している場合は、それに対応する単語は返されないし、プロンプト作成のために利用されない。したがって、"Marlborough"という単語は、音声上類似した単語をプロンプトの形で生成するために使用されない。
【００１８】
信頼度の低いヒットを利用することは、当初は、非直観的であるように思えるかもしれない。しかしながら、語彙外問題を引き起こすＡＳＲ性能の悪さに対応する可能性があるのは、低信頼度のヒットである。例えば、ＡＳＲが"Malvo"を"mall go"と誤認識し、低信頼度（低い認識スコア）で認識した場合、検索システムは、より優れたＡＳＲ認識であれば"Malvo"を生成したかもしれないと推測する。したがって、低信頼度の"mall go"というヒットは、多分に目的の"Malvo"のヒットである可能性がある。
【００１９】
同様に、検索システムは、言語モデル面の品質（文章または句の複雑度が高いか低いか）や意味品質（意味の曖昧度が高いか低いか）などの他の品質のレベルを利用してもよい。言語モデル品質は、例えば、ＡＳＲシステムが文法規則に従わない文章や句を生成した場合に、低くなる。意味品質は、例えば、ＡＳＲシステムが複数の意味の可能性がある文章や句を生成した場合や、意味がただ単に明解でない場合に、低くなる。
【００２０】
音響品質の場合と同様に、検索システムは、低品質のヒットを特定し、それらを用いて利用者のプロンプトを作成することによってこれら追加の品質源に応じる。
【００２１】
本発明、その目的および利点をさらに詳しく理解するため、残りの説明および添付の図面を参照されたい。そのような精査により、以下に示す詳細な説明から、本発明の利用可能な更なる分野が明らかになるであろう。以下の詳細な説明および具体例は、本発明の好ましい実施形態を示すものであるが、例示のみを目的としたものであって、本発明の範囲を限定することを意図したものではない。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２２】
本発明は、以下の詳細な説明および添付の図面からより詳しく理解できるであろう。
【００２３】
好ましい実施形態についての以下の説明は、本質的に例示に過ぎず、本発明、その適用物、または用途を限定することを何ら意図していない。
【００２４】
図１に基づいて、本発明の原理のいくつかについての概観を説明する。問合せハンドラー１０は、第１の検索空間１２にアクセスするように構成されている。また、問合せハンドラー１０は、第２の検索空間、すなわち、第２の知識源１４にもアクセスするように構成されている。通常、第２の知識源１４は、第１の検索空間１２内では見つけ出せない語彙項目を含むことになる。第２の知識源は、後述の実施例が示すように、複数のデータベースもしくはデータ記憶装置を横断して存在している。また、第２の知識源は、第１の検索空間と一部重なり合う場合もあり、それにより、第１の検索空間に関する品質情報を利用して、利用者に対するプロンプトを生成するのに使用可能な第１の検索空間内の内容が特定される。本発明の導入方法を説明するため、音声インデキシングシステムについて説明する。もちろん、本発明を利用して、音声またはマルチメディアコンテンツにリンクされたデータソース以外のデータソースの検索を行ってもよい。
【００２５】
代表的な実施形態では、第１の検索空間は、例えば、ニュース放送などの音声データの集まりに対して自動音声認識（ＡＳＲ）システムを用いて生成されたテキストである。よくある事例のように、ＡＳＲシステムは、大きさが有限の、一定の語彙すなわち語彙集を伴って構成された。したがって、ＡＳＲ語彙集に存在しない単語は、たとえその単語が音声データ中に出現したとしても、第１の検索空間のテキストコーパスの一部にはならない。対照的に、第２の知識源は、そのように限定されていない。第２の知識源は、固有名詞、略語、頭辞語など、言語内のあらゆる単語を含むことができる。
音声インデキシングシステム
例えば、音声ファイルまたはマルチメディアファイルのインデキシングシステムでは、第１の検索空間１２は、音声またはマルチメディアコンテンツ１６にリンクする索引を含むことができる。この索引は、音声／マルチメディアコンテンツに対してＡＳＲを用いて作成される。第２の検索空間は、ＡＳＲを用いて生成されなかった、例えば、テキストニュース記事やその他のコンテンツを含むことができる。
【００２６】
代表的な音声またはマルチメディアデータマイニングアプリケーションでは、音声インデキシングシステムを利用して、マルチメディアコンテンツ１６の音声が解析される。音声認識ソフトウェアを利用して、音声またはマルチメディアコンテンツのデータ記憶装置全体が解析された後、コンテンツが有する語句とそれらのコンテンツ１６内での場所との検索可能な索引が生成される。このようにして索引を作成することは、音声コンテンツまたはマルチメディアコンテンツがその本来の状態では２値形式で存在しており、そうでなければ容易には検索可能ではないことから、非常に重要である。
【００２７】
現在、音声マイニングには２つの主要な手法があり、すなわち、それは、テキストに基づく索引作成と音素に基づく索引作成である。テキストに基づく索引作成は、大語彙連続音声認識を利用して、音声またはマルチメディアコンテンツファイル内の音声データをテキストに変換する。その後、インデキシングシステムは、認識時に生成された語句と一致するその辞書内の語句を同定する。当然のことながら、連続音声認識システムの関連辞書の項目の数は有限であり、これらの項目は、小語彙検索空間１２の量と範囲とを規定する。
【００２８】
音素に基づく索引作成は、音声をテキストに変換しないが、その代わりに、音声を認識された音声単位の集合（例えば、音素群、音節群、半音節群など）に変換する。音素に基づくインデキシングシステムは、まず、音声コンテンツの断片内の音声を解析および同定して音声に基づく索引を作成する。その後、インデキシングシステムは、数十個の音素からなる辞書を利用して利用者の検索タームを正確な音素ストリングに変換する。問合せ取扱いシステムは、利用者の入力した問合せの音声表現に基づいて、索引内で検索タームを探索する。音素に基づくシステムは、一般に、テキストに基づくシステムよりもかなり複雑である。また、音素に基づく検索は、テキストに基づく検索よりも誤った一致が多く発生する可能性がある。このことは、多数の語句が同じに聴こえたり、他の語句の一部のように聴こえたりするので、短い検索タームの場合に特に当てはまる。
品質解析
本明細書中でさらに詳しく説明するように、本発明の問合せハンドラー１０は、利用者の問合せ２０が低質な結果や曖昧な結果を生じがちな場合に自動的にアクセスする品質解析モジュール１８を備えている。そのような低質な結果は、様々な異なるレベルの品質変動や様々な異なる種類の品質変動のせいで、様々な理由で発生する可能性がある。本明細書では、様々な種類の品質を説明するために以下の用語を採用する。すなわち、認識システムの性能に関連する第１種品質、利用者の問合せの意味に関連する第２種品質、そして、問合せと認識システムとの対話の仕方に関連する第３種品質である。
【００２９】
第１種品質の問題は、例えば、認識処理時に認識器の信頼性が低かった場合に起こり得る。例えば、索引を作成する音声ファイルが生のニュース放送の場合には、背景雑音によって現在話されていることの了解度が低下する放送部分が存在する場合がある。認識器はそのような低下した節に対して認識を実行できる場合もあるが、そのような認識は、信頼度がさらに低くなる可能性がある。第１種品質問題は、利用者が後にシステムに提出する問合せとは無関係に発生する。
【００３０】
第２種品質の問題は、例えば、利用者の問合せが曖昧である場合に起こり得る。第２種品質の誤りとは、タイプ入力や綴りの誤りである。さらに、多義語を使用することも第２種品質を引き起こす恐れがある。認識の結果として、「エイズの流行が進行している・・・(the aids epidemic has grown worse …)」と、「ヘルプデスクのスタッフがコンピュータ装置を使用中のユーザを頻繁にお手伝いします・・・(the help desk staff often aids users in use of the computer system …)」の２つの文章が得られるかもしれない。この場合、"aids"という言葉は両義的である。
【００３１】
第３種品質の問題は、例えば、問合せタームが、認識システムが音声ファイルの索引を作成した時点で存在していた語彙の範疇外にある場合に起こり得る。利用者の問合せが完全に明確であって、認識システムが完璧に動作していたとしても、問合せタームが語彙外であるが故に、検索システムは有用な結果を取り出すことができない。
【００３２】
品質解析モジュール１８は、検索システムが適切な動作を行うように、これらの異なる種類の品質を解析する。各種類の範囲内では、２値または離散的品質状態によって、あるいは品質の帯域（０％ないし１００％の品質スコア）によって品質を定量化することができる。検索システムは、遭遇した品質の度合いと種類とに基づいて予め定められた方法で応答する。品質解析は様々な方法で取り組むことができるが、以下に、現在好ましい手法についてさらに説明する。
【００３３】
第１種問題が自動音声認識（ＡＳＲ）精度が低下した場合に起こることを思い出してほしい。そのような問題は回避できない場合がある。例えば、認識精度は、外部からの雑音を含んだ音声ファイルのセグメントの場合には必ず低下する。最新のＡＳＲシステムは、信頼性評価値を提供して音声セグメントに添付することができ、音声セグメントに付与される信頼度値が高いほど、その時間セグメント内の語句が精確に認識された可能性が高い。利用者が、曖昧ではなく、データベース内の音声ファイルの多数で実際に話されていた多数のキーワードを含んだ問合せをタイプ入力し、これらのキーワードがＡＳＲシステムの語彙集に存在している場合を想定する。しかしながら、音声ファイルの多数は低信頼度の領域を含んでいる。これは、問題が完全に第１種である場合に相当する。この場合、本発明は、以下のことによって利用者を支援することができる。すなわち、
１．問合せ内のキーワードが高信頼度で認識された場合には、利用者に対してファイルまたはファイルセグメントを優先的に提供する。
【００３４】
２．キーワードがより低い信頼度で認識された場合には、ファイルまたはファイルセグメントを聴くという選択肢を利用者に示すとともに、返された結果の一部が偽りかも知れないことを利用者に通知する。
【００３５】
３．これらのキーワードが認識されなかったが、以下のいずれかであった場合には、ファイルまたはファイルセグメントを聴くという選択肢を利用者に示す。すなわち、
ｉ．キーワードと聴覚上混同する可能性のある単語、単語列または音素列が低信頼度で認識された場合。
【００３６】
ｉｉ．キーワードに意味上で関連する単語が出現した場合。
【００３７】
第３種問題は、利用者の問合せ内のキーワードとＡＳＲ語彙集との間に共通点がほとんどない、または、全くない場合に起こる。これらの事例は、上述の段落の３のｉｉと同様に対処することができる。すなわち、利用者の問合せのキーワードに意味上関連する単語が生成され、ＡＳＲ語彙集と交差探索されて、問合せキーワードに意味的に近く、かつＡＳＲ語彙集の中に存在する単語のリストが生成される。好ましい実施形態では、そのような新しいキーワードのリストが利用者に提示され、その後、利用者がキーワードの一部または全部を選択し、選択されたキーワードが新しい問合せを構成する。利用者の問合せ内の単語の集合Ｑが新しいキーワード集合Ｎを生成する方法は、以下に限定されるものではないが、以下のことを含んでいる。すなわち、
Ｑ内の単語の類義語を（類義語辞書を用いて）リストＮに載せること。
【００３８】
Ｑ内の各単語について、大規模テキストコーパス（例えば、最近のニュース記事の集まり）を利用し、当該単語の前後のＷ個の単語からなる窓内に出現するいかなる単語もリストＮに掲載すること。
【００３９】
潜在的意味解析（ＬＳＩ）または同様の技術を利用して、単語の意味空間を作成し、Ｑ内の１単語の所定距離内に存在するいかなる単語もリストＮに掲載すること。
【００４０】
情報検索分野で公知であるように、これらの計算を実行しながら、いわゆる「ストップワード」をＮおよびＱから除外することが望ましい。ストップワードとは、言語内に高頻度で出現するが、全ての文書にかなり均一な頻度で出現する"and"、"but"などの単語であり、したがって情報内容をほとんど有していない。
【００４１】
第２種問題は、問合せから返された文書の曖昧度に関係する。上記好ましい実施形態では、問合せによって返された文書の集合が、その文書間の意味の近さの尺度に基づく距離が閾値を超えている場合に、検索システムによって曖昧であると判断されることを思い出してほしい。上記好ましい実施形態では、システムは、問合せによって返された文書を複数のクラスターにグループ化することによってこの問題を解決することができ、各クラスター内の文書は意味空間内で互いに近接している。
【００４２】
このことは、パターン認識の文献からＫ−平均アルゴリズムや同様の方法を用いることによって行われる。クラスターごとに、そのクラスターを特徴付けるキーワードが他のクラスターにおける頻度に対して相対的に高い頻度で出現するように、そのクラスターを特徴付けるキーワードの集合が抽出される。その後、利用者は、キーワード集合間で選択を行うよう求められる。
【００４３】
一例として、「aids研究("aids research")」という曖昧な問合せを入力する利用者が挙げられる。システムが、返された文書間に意味上の大きな距離が存在することを検出し、その後、これら文書を２つのクラスターに分割すると仮定する。クラスター１を特徴付けるキーワードは、「病気(disease)」、「ウイルス(viral)」および「病院(hospital)」であり、クラスター２を特徴付けるキーワードは、「博愛(philanthropist)」、「慈善(charity)」および「大学(university)」である（クラスター２の代表的な文書は、「ビル・ゲイツが大学に５千万ドルを寄付して研究を援助する(Bill Gates aids research by giving university $50 million)」という見出しをもつかも知れない）。検索システムは、利用者に２つの単語グループを表示し、彼もしくは彼女に対してその意図を最もよく表現しているグループをクリックするように求める。その後、このようにして選択されたクラスター内の文書が利用者に提供される。
音響および言語モデルの知識の活用
品質解析モジュール１８は、必要があれば、インデキシングシステムが依拠する言語モデルとＡＳＲ語彙集の知識を有していてもよい。これらは、言語モデル２２およびそれに関連するＡＳＲ語彙集として供給される。言語モデル２２および関連する語彙集は、図示のように、音声−マルチメディアコンテンツ１６とも関連している。コンテンツ１６には、ＡＳＲシステムが利用する音響モデル２４も関連付けされている。この知識は、品質度を判定する際に検索システムによって利用される。さらに詳しく説明するように、この品質情報は、第２の検索空間を探索すべきか否かを判断するためにも、第１の検索空間から返された問合せ結果を利用者に返すべきか否かを判断するためにも利用される。
【００４４】
現在好ましい品質解析モジュール１８は、利用者問合せ内の各検索単語、ターム、フレーズ、文章および／または文字列に関する１個または複数個の品質スコアで動作する。例えば、音声インデキシング時に、特定の単語またはタームの認識スコアが高い場合、その語は、検索可能タームとして検索空間の索引ファイルに収められる。そのような場合、その単語またはタームの品質度は高くなる。しかしながら、ＡＳＲ処理は、実際には誤認識の結果である索引タームも生成しやすい。これらは、通常、認識スコアがはるかに低く、したがって品質度も低くなる。
【００４５】
品質解析モジュール（図１）は、検索空間１２内で見つけ出された項目に関する品質帯域を解釈するように設計されている。高品質レベルを対応付けた結果を生じる利用者の問合せタームは、検索空間１２に対して問合せを行うために利用されるだけであるが、所定のより低い品質帯域内に入るタームは、以下にさらに詳しく説明するように、さらに処理にかけられる。
【００４６】
情報の検索方法を概観するため、図２を参照する。その後、好ましい実施のより詳細な図面を図３に関連して示し、説明する。図２に見るように、手続は、ステップ１００において、利用者が開始した問合せで始まる。その後、検索システムは、利用者の問合せに関する品質の尺度を評価する。この評価は、２つの方法で行われる（以下に記述するステップ１０１および１０４）。最初に、１０１で、問合せ自体の品質が検査され、問合せが語彙外の単語を使用していたり、綴り違いなどの他の誤りを含んでいるか否かが判定される。問合せが（語彙外の用法やその他の問合せ不良のせいで）進行できない場合、利用者は新しい問合せを入力するよう指示される。そうでない場合は、問合せハンドラー１０（図１）が利用者の問合せを利用して、索引作成がなされたファイルに関連付けされた第１語彙検索空間に対する検索を実行する（ステップ１０２）。利用者の問合せが、比較的品質レベルが低い単語または検索タームを採用する場合もある。この低い品質は、ステップ１０１の品質検査で不合格になるには十分ではないかも知れない。したがって、ステップ１０４で、利用者が入力した問合せの品質レベルを評価した後、その品質度に応じて２つの処理のうちの一方に従って、利用者に結果が提供される。
【００４７】
利用者の問合せの品質は２つの方法で評価することができる。第１に、検索システムは、問合せ内で使用されている単語をＡＳＲ語彙集の単語と比較することができる。それらの単語の大部分が語彙集の外部にある（すなわち、語彙外の条件が存在する）場合、問合せは低品質であるとみなされる。典型的な適用例では、低品質の閾値は、語彙外単語の数または割合を計算し、さらに、残りの問合せタームの有用性も考慮することによって設定されてもよい。語彙外単語の最初の所定の割合が利用され、かつ、残りのタームの識別性値が低い場合（例えば、冠詞、前置詞、非常に常用な単語などの雑音語）は、低品質閾値が満たされたとみなされる。他方、残りの単語の識別性値が高い場合は、より多い所定の数の語彙外単語が存在しない限り、低品質閾値が満たされたとはみなされない。これら所定の数は、経験的技術によって容易に求めることができる。
【００４８】
それに代わってあるいはそれに加えて、利用者の問合せを、この問合せが生成する検索結果に基づいて評価することも可能である。検索結果が意味空間内でうまくクラスター化されない場合、低品質が推測される。
【００４９】
利用者の問合せが、１０６で示すように、タームの品質度が高い検索結果を生成する場合、その問合せの結果は、１０８でそのまま利用者に返される。これらの結果は音声インデキシングのレコードに対応している場合があり、音声インデキシングレコードは、さらに、元の音声またはマルチメディアコンテンツに対するポインタとして作用する。
【００５０】
他方、利用者の問合せが低い品質尺度の単語や句を含む検索結果を生じる場合は、ステップ１１０に示すように、異なる処理が続く。低い品質尺度が検出されると（検索システムが返す結果が少なすぎる場合や意味上矛盾している場合など）、低い品質尺度に対応する単語やタームが、検索システムによって信頼性がないとみなされる。この場合、検索システムは、（１つまたは複数の源の場合もある）第２の知識源の検索など、他の資源を利用して（ステップ１１２）、他の検索タームまたは検索基準を作成する。この検索タームまたは検索基準は、後に、第２の知識源によるどの結果が利用者の問合せに最良に適合するかを利用者に選択するよう要求するプロンプトの形で利用者に返される。
【００５１】
このようにして、利用者は、ステップ１１４でプロンプトの指示を受け、ステップ１１６で選択を行う。ステップ１１８で、利用者の選択に基づいて元の問合せが修正され、修正された問合せに基づいて、第１語彙空間に新たな検索が提出される（ステップ１２０）。最後に、ステップ１２２で、修正された問合せの結果が利用者に返される。
【００５２】
検索システムの現在好ましい実現例を図３に示す。利用者は、１３０で、タイピングまたはその他適切な手段で問合せを入力する。システムは、１３２で、利用者問合せ内の単語に綴り違いがあったか否かを判定する検査を行う。綴り違いがない場合は、その後、システムが問合せを検査し、重要な情報キーワードを欠いているなど、それ以外の点で不十分ではないか否かを判定する。前置詞と冠詞（of, with, the, a, anなど）しか含んでいない問合せであれば、十分なキーワードが不足しており、１３６で、利用者に問合せをタイプし直すように要求することによって拒絶される。
【００５３】
問合せがＯＫであると思われる場合は、検索システムは、１３８で、キーワードの大部分が認識システムの語彙集または辞書内に存在するか否かを判定するよう検査する。それらキーワードが存在していれば、１４０で転写物が検索される。語彙集に十分な数のキーワードが見出せない場合は、検索システムは、１４２で、音声上類似した単語を含むように問合せを緩和する。これらの音声上類似した単語は、「不確実な」自動音声認識（ＡＳＲ）セグメントの中で考慮される。その後、１４０で、緩和された問合せを利用して転写物を検索する。
【００５４】
検索結果が受け取られると、ステップ１４４で検討される。返された結果が少なすぎる場合は、ステップ１４６で、続いて検査を実行して、返されたファイルすなわち結果が意味上矛盾していないか否かが判定される。矛盾していなければ、ステップ１４８で、利用者に、返された結果が示される。ステップ１４４で返されるファイルが少なすぎるか、あるいは、返された結果が意味上矛盾している場合は、ステップ１５０で、追加の情報抽出処理が実行される。
【００５５】
ステップ１５０で、検索システムは、ＡＳＲ語彙集の単語のみを用いて問合せのリストを生成する。これは、ＡＳＲ語彙集の知識、意味空間の知識、補助辞書源、その他のテキストコーパスなどを用いて行われる。その後、利用者は、ステップ１５２で、ステップ１５０で生成された情報から問合せを選択するか、提案された情報のどれもが適切ではないと思われる場合は、新しい問合せを入力するように要求される。その後、図示のように、利用者の選択または新しい問合せが転写物検索処理１４０に提出される。
【００５６】
上記の実施例で示した処理の全ては単一のシステムを用いて実現されているが、並列処理を採用した分散型システムも可能である。図４は、ステップ１１２の機能を並列処理で実現するそのような分散型システムの一例を示している。図示の実施形態はその検索動作の多くを並列に実行しているが、これらの検索動作を、逐次に実行したり、逐次処理と並列処理を組み合わせて実行する分散型システムにおいても実現可能であることは理解できるはずである。
【００５７】
図４に示す例は、２００２年の夏の間に起きた重大ニュースに基づいており、その間に、初めは未解決であったワシントン市域連続狙撃殺人事件が、最終的に２人の容疑者によるものとされ、そのうちの１人はJohn Lee Malvoという名前であった。
【００５８】
図４に示すように、利用者は、問合せハンドラー１０に問合せ"Malvo"を提出する。問合せハンドラー１０は、次に、問合せ"Malvo"を第１の検索空間１２に提出する。この例では、"Malvo"という単語は、第１検索空間の語彙内に存在しないとみなされている。したがって、第１の検索空間の問合せにより、ヌル値が問合せハンドラー１０に返される。
【００５９】
問合せハンドラー１０は、ヌル返り値を低品質状態と解釈する。この場合、ヒットが全く返されないので品質は０％である。その後、問合せハンドラー１０は、第２の検索空間１４に問合せ"Malvo"を提出する。この例では、第２の検索空間１４は、類義語データベース１８０、テキストコーパス群１８２、タイプ誤りデータベース１８４、および潜在的意味インデキシングを用いて作成され、マッピングされた近接単語からなるコーパス群１８６を備えている。その他の情報源ももちろん利用可能である。本実施例では、問合せハンドラー１０が、その要求を、第２の検索空間内の全てのエンティティに並列に、すなわち、ほぼ同時に送る。しかしながら、これは必要条件ではない。問合せハンドラーの一部の実施形態では、検索によって返された結果に応じて、様々な時点で、あるいは様々な順序で、第２の検索空間内の様々なエンティティの検索を行う。
【００６０】
この実施例では、ターム"Malvo"について類義語データベース内に項目が存在しないとみなされ、したがって、類義語データベース１８０は、ヌル値を問合せハンドラー１０に返す。タイプ誤りデータベース１８４は、ＱＷＥＲＴＹキーボード配列の知識を有しており、それにより、文字ｏとｉがＱＷＥＲＴＹキーボード上で互いに隣接することによって起こり得るタイプ誤りを表現した単語"malvi"を作成して同定することができる。
【００６１】
一方、潜在的意味インデキシングを用いて作成されたテキストコーパス群１８６は、アンソニー・マルヴォ(Anthony Malvo)という名前でレゲエ歌手に該当するターム"Malvo"へのヒットを見つけ出す。テキストコーパス群１８６内の単語は、使用頻度に応じて格付けされてもよい。テキストコーパス全体にわたって、レゲエ(reggae)という単語の生起はかなり稀である一方、ありふれた冠詞や前置詞（"the", "an", "of", "at", "with"）が生起し、「雑音」として取り扱われる。「レゲエ(reggae)」は、稀にしか生起しないので、アンソニー・マルヴォ(Anthony Malvo)に関連付けされた関係する可能性のある話題（レゲエ音楽）を特定する意味フラグとして有用である。「アンソニー(Anthony)」という名前も、同様に、意味フラグとして有用である。「アンソニー・マルヴォ(Anthony Malvo)」と「レゲエ(reggae)」というタームが問合せハンドラー１０に返される。
【００６２】
その一方で、テキストコーパス群１８２も、"Malvo"というタームが存在するか否か検索される。図示の実施形態では、テキストコーパス群１８２は、テキストベースのニュース記事から抽出されたテキストから構成されている。"Malvo"というタームは（ＡＳＲシステムがそれを認識して索引にすることができなかったために、あるいは、"Malvo"というタームがいずれかの音声またはマルチメディアコンテンツ内に存在する以前にＡＳＲシステムが設定されたために）第１の検索空間の語彙に出現しなかったが、テキストコーパス群１８２の語彙には出現する。テキストコーパス群１８２は、キーボード入力によって入力されたテキストから作成されており、したがって、急なニュース記事に出現する単語に関する多数の事例を含んでいる可能性がある。
【００６３】
テキストコーパス群１８２は、Malvoという単語に文章中のすぐそばで生起する意味フラグ語を返す。言い換えると、テキストコーパス群１８２は、"Malvo"という単語も含んだテキストコーパス群関連の句、文章または段落に出現する頻出単語を返す。この場合、「ワシントン市(Washington, D.C.)」、「スナイパー(sniper)」および「マルヴォ(Malvo)」という単語が問合せハンドラー１０に返される。
【００６４】
問合せハンドラー１０は、第２の検索空間に対する追加検索を実行する際に、第２の検索空間から返された結果の一部または全部を利用するよう構成されていてもよい。例えば、タイプ誤りデータベース１８４から返された"malvi"というタームを、更なる検索のために、他のエンティティに提出し戻してもよい。この例では、"malvi"というタームが再提出され、類義語データベースが、"malvi"は「牛(cattle)」の一種であるという情報を返している。
【００６５】
問合せハンドラー１０は、第２の検索空間の１回以上の繰返し検索から返された結果を全て収集した後、返された結果と第１の検索空間の語彙との共通部分演算を実行する。問合せハンドラー１０は、２００で示すように、返された結果を含むが、第１の検索空間の語彙内に存在しない結果は除いた、利用者に対するプロンプトを作成する。この実施例では、"malvi"および"cattle"というタームは、第１の検索空間の語彙には存在しないとみなされた。したがって、これらのタームは、プロンプト２００の一部として利用者に提供されない。もちろん、"Malvo"というタームも語彙に存在しない。しかしながら、検索システムは、この例では、"Anthony"が第１の検索空間の語彙に出現するとみなされたことから、"Anthony Malvo"という句を返す。"Anthony"は固有名詞の一部であるので、システムプロンプトは、"Malvo"が語彙内に存在しなくても"Anthony"と"Malvo"を結合させる。
【００６６】
利用者は、プロンプト２００を受け取って再検討すると、「スナイパー(sniper)」という話題を選択し、そのタームを利用して、利用者の元の問合せを再構成するか、あるいは問合せハンドラーが第１の検索空間に提出する新しい問合せを作成する。
音響、言語および意味モデルの知識の活用
前述の実施例では、問合せハンドラー１０が第１の検索空間１２に提出する最初の問合せが空のヒットを引き出したとみなされた。しかしながら、場合によっては、"Malvo"というタームがそのままの形では見つからなくても、問合せハンドラーが第１の検索空間からの結果を返すことはあり得る。ＡＳＲシステムを利用して音声またはマルチメディアファイルの索引を作成したとき、索引中の各転写語に対して、それぞれ対応する認識スコアを付与することができる。さらに、そのテキストを解析して、（文章または句の複雑度が高い場合には）低い言語モデル品質をつけ、（意味の曖昧度が高い場合には）低い意味品質をつけることができる。この情報は、音響信頼尺度と組み合わせて利用され、索引語にラベルが付けられる。先に述べたように、言語モデル品質は、例えば、ＡＳＲシステムが文法規則に従わない文章や句を生成した場合に、低くなる。意味品質は、例えば、ＡＳＲシステムが複数の意味の可能性がある文章や句を生成した場合や、ただ単に意味が明解でない場合に、低くなる。
【００６７】
問合せハンドラー１０は、音響、言語および意味品質を利用して、入力された問合せにそのままの形では一致しないヒットを第１の検索空間から抽出するように構成されていてもよい。この点に関して、問合せハンドラー１０は、以下のように動作する。
【００６８】
付与された認識スコアが低い認識信頼度を表している場合は、第１の検索空間に存在する音声上類似したタームが特定され、それを用いて、利用者に決定させるためのプロンプトが作成される。その反対に、スコアが高い認識信頼度を表している場合は、それに対応する単語は返されないし、プロンプト作成のために利用されない。信頼度の低いヒットを利用することは、当初は、非直観的であるように思えるかもしれない。しかしながら、語彙外問題を引き起こすＡＳＲ性能の悪さに対応する可能性があるのは、低信頼度のヒットである。例えば、ＡＳＲが"Malvo"を"mall go"と誤認識し、低信頼度（低い認識スコア）で認識した場合、検索システムは、より優れたＡＳＲ認識であれば"Malvo"を生成したかもしれないと推測する。したがって、低信頼度の"mall go"というヒットは、多分に目的の"Malvo"のヒットである可能性がある。システムは、同様にして、言語モデルと意味モデルの情報を利用してもよい。
【００６９】
図５は、先の図４の例について別の図を表している。図５は、本発明が検索問合せ支援システムとして実現される態様を示している。利用者は、本発明にしたがって構成された検索問合せ支援システム１５６に"Malvo"をタイプ入力することによって、問合せを開始する。なお、初期問合せ１５４は、タイプ入力されてもよいし、発話入力など、他の手段によって入力されてもよい。図５の例では、問合せ支援システムが、自動音声認識システム（ＡＳＲシステム）１６０を用いて索引を作成したニュース放送のデータベースにアクセスすることが想定されている。ニュース放送は、例えば、音声ファイル１６２および１６４の形でＡＳＲシステム１６０に供給される。その後、ＡＳＲシステムは、その音響モデルの集合１６６はもとより、言語モデル１６８およびそれに関連する辞書または語彙集１７０をも使用して、発話された音声ファイルを音声単位データに変換する。ＡＳＲシステムの構成次第では、音声単位データは、テキストデータ、音素データ、あるいはその他の何らかの形のＡＳＲ認識出力であってもよい。図４の図示の例では、ＡＳＲシステムはテキスト出力を生成する。図面では、１７２および１７４で、テキスト入力ファイル１６２および１６４に対応するそれぞれ異なる２つのテキストファイルを示す。
【００７０】
図示の例では、音声ファイル１６４は、実際には、"John Lee Malvo the young sniper suspect …"という発話テキストに相当する。しかしながら、Malvoという名前は非常に珍しい姓であり、ＡＳＲシステムの認識用語彙（語彙集１７０）内では見つからない。その名前が語彙に出現しないので、１７４の転写物の中には現れない。その代わり、認識システムは、よく似た音声の単語または単語列を生成する。この場合、転写物は、"John Lee mall go the young sniper suspect …"と読める。Malvoという名前の他の発話例では、他のよく似た音声の転写、例えば、"Volvo", "Marlborough", "although"などを生成するかもしれない。したがって、この例では、Malvoという名前は、ＡＳＲシステムの認識用語彙内では見つからない語彙外単語を表現している。
【００７１】
利用者が"Malvo"をタイプ入力すると、問合せ支援システムは、この単語がＡＳＲ語彙集に存在しないことを突き止める。その後、システムは、類義語辞書１８０に照会し、Malvoに関する項目を探し出すことに失敗する。しかしながら、システムは、タイプ誤りに関する知識（例えば、母音は他の母音に置き換えられる場合が多い）を利用して、"Malvi"を試みて、これが牛の品種であることを発見する。タイプ誤りの知識は、データ記憶装置１８４などの適切な記憶装置に記憶されている。
【００７２】
さらに加えて、問合せ支援システムは、１８２で示すテキストコーパス群からなる別個のデータベース内でもMalvoという単語を検索する。このテキストコーパス群のデータベースは、インタネットまたは他のソースから入手可能な複数の異なるテキスト情報源であってもよい。テキストコーパス群は、ＡＳＲシステムを用いて生成されたテキストである必要は無い。逆に、インタネットで入手可能なテキストコーパス群の多くは、元々テキストデータ（ニュース記事、論文など）の形で生成されている。
【００７３】
本実施例では、"Malvo"という単語は、この単語を用いて最近出現した多数の記事のせいで、何度も生起している可能性がある。問合せ支援システムは、標準的な探索技術を利用して、このテキスト内に予想外の高頻度で単語と句を発見する。その種の単語には、「スナイパー(sniper)」、「ライフル攻撃(rifle attacks)」、「ワシントン市(Washington, D.C.)」などがあるかもしれない。システムは、そのような検索技術を利用して、狙撃容疑者には関係の無いMalvoの他の事例に関連するテキストを見つける場合もある。例えば、システムは、「レゲエ(reggae)」、「音楽(music)」、「ＣＤ」などの異種の予想外に高頻度の単語を含んだテキスト源内で、レゲエミュージシャン、アンソニー・マルヴォ(Anthony Malvo)を発見するかもしれない。
【００７４】
システムは、当の検索タームMalvoと関連する高頻度の単語群を発見し、２００で、それらを利用者に提示する。利用者は、高頻度の単語群のうち、もしあれば、どれが関心のある話題に対応するかを選択するように指示される。利用者が「スナイパー(sniper)」と「ワシントン市(Washington, D.C.)」を選択した場合、利用者は、アンソニー・マルヴォや牛ではなく、ジョン・リー・マルヴォに関する音声クリップを入手することになる。
【００７５】
テキストコーパス群１８２は、その本質から、ＡＳＲシステムの語彙よりもはるかに多くの語彙を有している可能性がある。したがって、テキストコーパス群は、システムから適切な音声クリップを取り出すために利用可能な、見込みのある追加の検索タームの豊富なソースである。しかしながら、テキストコーパス群から取り出されたタームの全てがＡＳＲシステムの語彙内で見つけられるわけではない。検索問合せ支援システム１５６は、ＡＳＲシステムの語彙に関する知識を有しており、したがって、ＡＳＲシステムの語彙内で見つけられるタームのみを選択して利用者に提示することができる。例えば、"cattle"という単語がＡＳＲシステム語彙内に存在しない場合は、２００で、利用者にbreed of cattleの選択肢が提示されないことになる。
【００７６】
テキストコーパス群１８２は、元の問合せを拡張させる基である豊富な情報源であるが、本発明の実施形態は、他の情報源を利用する場合も考えられる。その中には、マッピングされた近接する単語のデータ記憶装置群１８６や、類似発音のデータベース１８８などが含まれる。
【００７７】
本発明の記述は本質的に例示に過ぎず、したがって、本発明の主旨から逸脱しない変形は、本発明の範囲内に属することが意図されている。そのような変形は、本発明の精神および範囲から逸脱するものとみなすべきではない。
【図面の簡単な説明】
【００７８】
【図１】本発明にかかる情報検索システムの基本構成要素を示すブロック図である。
【図２】本発明の現在好ましい方法を理解するのに有用なフロー図である。
【図３】本発明の現在好ましい一実施形態を示すフロー図である。
【図４】第２の検索空間と、第１の検索空間に関する品質尺度とから収集された情報に基づいて利用者のプロンプトを作成する別の実施形態を示す系列図である。
【図５】本発明の現在好ましい実施形態をより詳細に示すブロック図である。
【図１】
2004318889.tif 000003
【図２】
2004318889.tif 000004
【図３】
2004318889.tif 000005
【図４】
2004318889.tif 000006
【図５】
2004318889.tif 000007
【外国語明細書】
2004318889000001.pdf