(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
テキスト文章の形態素解析結果に基づいて形態素解析に用いるコスト調整ルールを生成する形態素解析チューニング装置であって、
ユーザが正しいと判定して入力された正解形態素解析結果を格納する正解形態素解析結果データベースと、
前記正解形態素解析結果と、形態素辞書から読み出された形態素と、を用いて前記コスト調整ルールを最適化しながら作成するプロセッサと、を有し、
前記プロセッサは、
前記テキスト文章の入力を受け付けるテキスト入力処理と、
前記テキスト入力処理で受け付けたテキストを前記形態素辞書を参照して形態素解析する解析処理と、
前記解析処理によって得られた一つ以上の形態素解析結果のそれぞれに対して品詞コストリストと品詞接続コストテーブルとを参照してコストを算出するコスト算出処理と、
前記一つ以上の形態素解析結果を参照して前記ユーザが正解データとして入力した正解形態素解析結果を受け付ける正解受け付け処理と、
前記一つ以上の形態素解析結果のうちコストが最小の値を取る最適形態素解析結果と前記正解形態素解析結果と、を比較する比較処理と、
前記比較処理の結果、前記正解形態素解析結果と前記最適形態素解析結果とが異なる部分を有する場合に、前記正解形態素解析結果の前記異なる部分を正解ターゲット形態素として抽出し、前記最適形態素解析結果の前記異なる部分を最適ターゲット形態素として抽出するターゲット形態素列抽出処理と、
前記正解ターゲット形態素に対する前記コスト調整ルールを生成する調整処理と、
を実行し、
前記調整処理によって生成される前記コスト調整ルールは、
前記正解形態素解析結果に対応するコストが前記最適形態素解析結果に対応するコストよりも小さくなるように、前記正解ターゲット形態素に対応するコストに調整コスト値を加算することである、
形態素解析チューニング装置。
【請求項２】
請求項１において、
前記プロセッサは、前記異なる部分に相当する正解形態素解析結果を前記形態素辞書に登録して当該形態素辞書を更新した後、当該更新した形態素辞書を用いて得られる更新後の最適形態素解析結果を取得し、前記正解形態素解析結果と前記更新後の最適形態素解析結果とを再度比較し、前記正解形態素解析結果と前記更新後の最適形態素解析結果が異なる部分を有する場合に、前記調整処理を実行することを特徴とする形態素解析チューニング装置。
【請求項３】
請求項１において、
前記プロセッサは、前記調整処理において、前記コスト調整ルールを適用した場合に前記正解形態素解析結果データベースに登録されている前記正解形態素解析結果の正解が維持されるように、前記調整コスト値を設定することを特徴とする形態素解析チューニング装置。
【請求項４】
請求項１において、
前記プロセッサは、前記テキスト文章の複数の形態素解析結果をコストが小さい順でユーザに提示し、ユーザが前記正解形態素解析結果を前記複数の形態素解析結果の中から選択できるようにすることを特徴とする形態素解析チューニング装置。
【請求項５】
入力されるテキスト文章の合成音声を生成し、出力する音声合成システムであって、
形態素辞書を参照して、形態素解析を実行し、当該形態素解析の結果に基づいて、前記テキスト文章の読みを付与すると共に、アクセントを決定するテキスト解析装置と、
請求項１に記載の形態素解析チューニング装置と、
前記テキスト解析装置からの前記テキスト文章の読みと前記アクセントを用いて、前記テキスト文章の合成音声を生成する音声合成装置と、を有し、
前記テキスト解析装置は、前記形態素解析チューニング装置によって生成された前記コスト調整ルールを用いて前記形態素解析を実行することを特徴とする音声合成システム。
【請求項６】
テキスト文章の形態素解析結果に基づいて形態素解析に用いるコスト調整ルールを生成する形態素解析チューニング方法であって、
プロセッサが、ユーザが正しいと判定して入力された正解形態素解析結果を格納する正解形態素解析結果データベースにアクセスして前記正解形態素解析結果を取得するステップと、
前記プロセッサが、前記正解形態素解析結果と形態素辞書から読み出された形態素と、を用いて、前記コスト調整ルールを最適化しながら作成するステップと、を有し、
前記コスト調整ルールを最適化しながら作成するステップは、
前記プロセッサが、前記テキスト文章の入力を受け付けるテキスト入力処理を実行するステップと、
前記プロセッサが、前記テキスト入力処理で受け付けたテキストを前記形態素辞書を参照して形態素解析する解析処理を実行するステップと、
前記プロセッサが、前記解析処理によって得られた一つ以上の形態素解析結果のそれぞれに対して品詞コストリストと品詞接続コストテーブルとを参照してコストを算出するコスト算出処理を実行するステップと、
前記プロセッサが、前記一つ以上の形態素解析結果を参照して前記ユーザが正解データとして入力した正解形態素解析結果を受け付ける正解受け付け処理を実行するステップと、
前記プロセッサが、前記一つ以上の形態素解析結果のうちコストが最小の値を取る最適形態素解析結果と前記正解形態素解析結果と、を比較する比較処理を実行するステップと、
前記プロセッサが、前記比較処理の結果、前記正解形態素解析結果と前記最適形態素解析結果とが異なる部分を有する場合に、前記正解形態素解析結果の前記異なる部分を正解ターゲット形態素として抽出し、前記最適形態素解析結果の前記異なる部分を最適ターゲット形態素として抽出するターゲット形態素列抽出処理を実行するステップと、
前記正解ターゲット形態素に対する前記コスト調整ルールを生成する調整処理を実行するステップと、
を含み、
前記調整処理によって生成される前記コスト調整ルールは、
前記正解形態素解析結果に対応するコストが前記最適形態素解析結果に対応するコストよりも小さくなるように、前記正解ターゲット形態素に対応するコストに調整コスト値を加算することである、
形態素解析チューニング方法。
【請求項７】
請求項６において、
前記プロセッサは、前記異なる部分に相当する正解形態素解析結果を前記形態素辞書に登録して当該形態素辞書を更新した後、当該更新した形態素辞書を用いて得られる更新後の最適形態素解析結果を取得し、前記正解形態素解析結果と前記更新後の最適形態素解析結果とを再度比較し、前記正解形態素解析結果と前記更新後の最適形態素解析結果が異なる部分を有する場合に、前記調整処理を実行することを特徴とする形態素解析チューニング方法。
【請求項８】
請求項６において、
前記プロセッサは、前記調整処理において、前記コスト調整ルールを適用した場合に前記正解形態素解析結果データベースに登録されている前記正解形態素解析結果の正解が維持されるように、前記コスト調整ルールを生成することを特徴とする形態素解析チューニング方法。
【請求項９】
請求項６において、
前記プロセッサは、前記テキスト文章の複数の形態素解析結果をコストが小さい順でユーザに提示し、ユーザが前記正解形態素解析結果を前記複数の形態素解析結果の中から選択できるようにすることを特徴とする形態素解析チューニング方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、形態素解析チューニング装置、音声合成システム、及び形態素解析チューニング方法に関し、例えば、入力されるテキストの音声を合成する際に、テキスト解析時に生じる形態素の誤解析を修正（チューニング）するための技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、生活の多くの場面で音声合成処理された音声を耳にする機会が増えている。波形接続方式の導入などにより、合成音は音質的にもかなり改善が進んでいる。従って、車載用ナビゲーション装置、公共施設における自動放送装置、メール読み上げ装置、自動通訳システムなど、音声を用いて自動的に情報を提供するサービスが広く普及している。
【０００３】
テキスト音声合成技術は、テキスト解析と音声生成という２つのステップで構成されている。テキスト解析では、入力された自然言語を、意味の持つ最小単位（形態素）に分解したうえ、読み付与、アクセント決定、韻律階層解析などを行う（形態素解析）。この形態素解析は、後続する全てのテキスト解析モジュールの動作を左右するため、最も音質に影響するプロセスである。形態素解析については、例えば、特許文献１に開示されている。
【０００４】
現在、日本語形態素解析においてよく使用されている形態素解析ツールとしては、Yahoo!（登録商標）、google（登録商標）などが開発したビジネス用のツールもあれば、JUMAN、ChaSenとMeCabをはじめとするオープンソースのツールも挙げられる。前者は有料となっているか、あるいは使用に当たって厳しい制限が課せられているため、言語研究においては、後者のほうが幅広く利用されている。
【０００５】
形態素解析手法は、大きく分けて、ルールベース形態素解析手法と統計ベース形態素解析手法に分類される。統計ベース形態素解析手法は、データに基づいて統計的にパラメータ学習を行うものであり、最近よく用いられている。一方、ルールベース形態素解析手法は、人手による規則(ヒューリスティックス)に基づいて解析を行うものであり、80年代以前は主流であった。具体的に、ルールベース形態素解析手法は、単語、あるいは、品詞が連接して文中に現れる可能性を規則として列挙（連接可能性規則表）し、可能な品詞列だけを解として求めるようにした方法である。そして、連接可能性規則表は、品詞（あるいは単語）による２次元の行列として表される。この連接可能性表を用いることにより文法的に不自然な品詞の連接を制限することができるので、ある程度の曖昧性を解消することができる一方で、複数の解が存在する可能性が残るという課題がある。この課題を解決するために、ルールベース形態素解析手法においては、単語、あるいは、品詞が連接して文中に現れる可能性の強さをコストとして数値化し、最もコストの低い品詞列を解として求めるようにしている。接続コスト表は、表１に示されるように、品詞（あるいは単語）を行と列に持ち、コストを要素とする２次元の行列によって表される。よって、形態素解析時に生じる複数の解の間の優劣をコストによって区別することができるようになる。なお、このようなコストは、人手によって決めるのが一般的である。また、ここで、コストの他に、スコアという表現もあるが、両者の違いは、コストは小さければ小さいほど接続の強さが強くなる概念であるのに対して、スコアは大きければ大きいほど接続の強さが強くなる概念である。両者は相補的に用いることができる概念である。なお、形態素解析では、形態素の数が多くならないように、スコアの最大化ではなく、コストの最小化を行うのが一般的である。
しかるに、人手によってコストを決める場合、ユーザの負担が大きく、コストの決め方に一貫性を保つのが難しいなどの課題がある。
【０００６】
【表１】
0006318024.tif 000002
【０００７】
この点、近年、パソコンの処理能力の向上を背景に、大規模テキストデータ(タグ付コーパス)からのコスト(確率値)学習が可能になった。このため、品詞が付与された解析済みコーパスから、単語の出現のしやすさ、品詞(単語)のつながりやすさを確率値として求める手法（コーパスベース形態素解析手法）が提案されている。これは、文を構成する単語の出現確率が直前のｎ−１語にのみ依存すると仮定して言語の文をモデル化する手法である（ｎ＝３のときはtri-gram model、ｎ＝２のときはbi-gram modelという）。このモデル化の手法として代表的なものとして、前出の、bi-gram とtri-gram の混合を用いる「ChaSen」、HMMによる自動学習機能が実現した「JUMAN」、パラメータの推定にConditional Random Fields (CRF) を用いた「MeCab」等が挙げられる。これにより、ユーザの負担を軽減することはできるようになった。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００８】
【特許文献１】特開昭５６−１７４６７号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００９】
しかし、このようなコーパスベース形態素解析手法では、大規模テキストコーパスが必要となるのが一般的であり、この大規模テキストコーパスの整備は非常に難しい。そして、テキスト解析にミスがある場合、テキストコーパスをチューニングすることになるが、手作業によって統計モデルを修正することはできない。このため、テキストコーパスに正解データを追加し、再学習することで対応することになる。ただし、この方法を用いたとしても解析ミスが是正可能であることを確実に保証することはできない。
【００１０】
ところで、近年、合成音声の音質が格段に向上し、いろんな場面で応用されている。例えば、カーナビの道案内や鉄道の構内放送の場面である。これらの場面においては、読み間違いを極力減らしたいというお客さんの要望がある。この要望に対応し、読み上げ精度を上げるためには、日々辞書整備や、読み間違いの修正などのチューニング作業が必須となっている。
【００１１】
しかし、統計ベース形態素解析手法では、大規模データベース（学習データ）から、統計した確率モデルを用いるため、手作業によるチューニングができない。形態素解析ミスの発生した文書については、正解ラベルを付与してから、学習用データに追加し、モデルを再学習することで対応するので、非常に時間がかかるうえ、解析ミスを確実に改善する保証ができない。
【００１２】
一方、ルールベース形態素解析手法では、品詞情報のみを用いたコストテーブルのチューニングが非常に難しく、個別の特殊ケースに対応できない。このため、より長い形態素を登録することで、形態素解析に対するチューニングを行ってきた。
【００１３】
しかし、このようなチューニング手法では、形態素（汎用性がない個別の形態素）の数が膨大となり、システム肥大化やパフォーマンス低下の原因となる。そして、複数品詞にわたった単語登録が必要な場合や複数アクセントが存在する場合は、その登録が難しくなり、ユーザの負担が過大となるとともに、ユーザの主観が入り易くなってしまう。また、形態素はできるだけ意味のある最小単位で構成されることが望ましいが、特殊な文言を形態素として出現の都度に登録することになると、今までの形態素解析手法と処理動作上のマッチングが悪化する可能性がある。
【００１４】
本発明はこのような状況に鑑みてなされたものであり、形態素を最小単位に保ちつつ、形態素辞書の最適化を図り、ユーザの形態素の修正作業に掛かる負担を軽減するための技術を提供する。
【課題を解決するための手段】
【００１５】
以上課題を解決するために、本発明は、テキスト文章の形態素解析結果に基づいて形態素解析に用いるコスト調整ルールを生成する形態素解析チューニング装置を提供する。当該形態素解析チューニング装置は、少なくとも、ユーザが正しいと判定して入力された正解形態素解析結果を格納する正解形態素解析結果データベースと、正解形態素解析結果と、形態素辞書から読み出された形態素と、を用いてコスト調整ルールを最適化しながら作成するプロセッサと、を有している。さらに、プロセッサは、テキスト文章の形態素解析結果のうちコストが最小の値を取る形態素解析結果である最適形態素解析結果と、テキスト文章に関してユーザが正解データとして入力した正解形態素解析結果と、を比較する比較処理と、比較処理の結果、正解形態素解析結果と最適形態素解析結果とが異なる部分を有する場合、正解形態素解析結果が最適形態素解析結果よりもコストが小さくなるように、コスト調整ルールを生成する調整処理と、を実行する。
【００１６】
本発明に関連する更なる特徴は、本明細書の記述、添付図面から明らかになるものである。また、本発明の態様は、要素及び多様な要素の組み合わせ及び以降の詳細な記述と添付される特許請求の範囲の様態により達成され実現される。
【００１７】
本明細書の記述は典型的な例示に過ぎず、本発明の特許請求の範囲又は適用例を如何なる意味に於いても限定するものではないことを理解する必要がある。
【発明の効果】
【００１８】
本発明によれば、ユーザが文全体の正しい形態素解析結果をシステムに与えるだけで、システムが自動的に最適な修正対象形態素列と、最適な修正範囲（汎用性の大きさ）、最適なスコア情報調整値などを決定できる。このため、ユーザに対する負担が小さく、異なったユーザに対しても、修正の一貫性を保つことができる。
【図面の簡単な説明】
【００１９】
【図１】本発明の実施形態による音声合成システムの概略構成を示す図である。
【図２】一般的なテキスト音声合成処理の構成と手順の概要を説明するための図である。
【図３】自然言語処理の内容を示す図である。
【図４】テキスト解析装置及び形態素解析チューニング装置を１つのコンピュータシステムで構成した場合のハードウェア構成を示す図である。
【図５】ユーザインターフェースを端末側のデバイスに設け、テキスト解析機能及び形態素解析チューニング機能の全部もしくは一部を実現するハードウェアをサーバに設けたシステム構成例を示す図である。
【図６】テキスト解析装置と形態素解析チューニング装置を別々のコンピュータで構成した場合の構成例を示す図である。
【図７】テキスト解析及び形態素解析チューニングの機能的構成をブロック図である。
【図８】解析結果提示部７０３の詳細構成（図８Ａ）及び提示例（図８Ｂ）を示す図である。
【図９】正解形態素解析結果の提示画面例を示す図である。
【図１０】ターゲット形態素自動抽出部で実行される処理を説明するための図である。
【図１１】形態素解析結果比較モジュールによって抽出される、正解形態素解析結果と最適形態素解析結果の異なる部分の例を示す図である。
【図１２】修正手法判定部で実行される処理を説明するための図である。
【図１３】単語登録部で実行される処理を説明するための図である。
【図１４】コスト調整ルール作成部で実行される処理を説明するための図である。
【発明を実施するための形態】
【００２０】
以下、添付図面を参照して本発明の実施形態について説明する。添付図面では、機能的に同じ要素は同じ番号で表示される場合もある。なお、添付図面は本発明の原理に則った具体的な実施形態と実装例を示しているが、これらは本発明の理解のためのものであり、決して本発明を限定的に解釈するために用いられるものではない。
【００２１】
本実施形態では、当業者が本発明を実施するのに十分詳細にその説明がなされているが、他の実装・形態も可能で、本発明の技術的思想の範囲と精神を逸脱することなく構成・構造の変更や多様な要素の置き換えが可能であることを理解する必要がある。従って、以降の記述をこれに限定して解釈してはならない。
【００２２】
更に、本発明の実施形態は、後述されるように、汎用コンピュータ上で稼動するソフトウェアで実装しても良いし専用ハードウェア又はソフトウェアとハードウェアの組み合わせで実装しても良い。
【００２３】
以下では、各処理「部」（例えば、コスト調整ルール作成部７０９）を主語（動作主体）として本発明の実施形態における各処理について説明を行うが、各処理部による処理はプロセッサによって実行されることになるため、プロセッサを主語とした説明としてもよい。
【００２４】
＜音声合成システム＞
図１は、本発明の実施形態による音声合成システム１００の概略構成を示す図である。音声合成システム１００は、テキスト解析装置１０１と、形態素解析チューニング装置１０２と、音声合成装置１０３と、を有している。
【００２５】
テキスト解析装置１０１は、ユーザによって入力された（キーボード入力、スキャナ入力等を含む）テキストデータを受け付け、形態素辞書を参照して形態素解析を実行することにより入力されたテキストを分解・解析する。
【００２６】
形態素解析チューニング装置１０２は、テキスト解析結果を取得し、当該テキスト解析結果が正しいか否かのユーザによる判定入力を受け付ける。そして、形態素解析チューニング装置１０２は、ユーザによる判定入力に基づいて形態素解析結果のコスト（スコア）値を修正するか判定し、修正する場合にはそのためのルールを決定する。新たなルールが決定された場合、テキスト解析装置１０１は、新ルールに従って、再度形態素解析を行い、正しい解析結果を音声合成装置１０３に出力する。
【００２７】
音声合成装置１０３は、テキスト解析結果をテキスト解析装置１０１から取得し、テキスト解析結果に含まれる発音記号列を用いて、韻律を予測し、音声を生成する。
【００２８】
＜テキスト音声合成処理の構成及び手順＞
図２は、一般的なテキスト音声合成処理の構成と手順の概要を説明するための図である。テキスト音声合成（ＴＴＳともいわれる）技術は、テキストから音声を合成する一連のプロセスであり、大きく分けて、「自然言語処理」と「音声生成」で構成されている。図３は、自然言語処理の詳細を示す図である。
【００２９】
自然言語処理では、図３に示されるように、入力された自然言語を、意味の持つ最小単位（形態素）に分解し、読みを付与し、アクセントを決定し、韻律階層解析などを行って、発音記号列を出力する。
音声生成処理では、入力された発音記号列を用いて、韻律を予測し、音声を生成する。
【００３０】
本発明の実施形態は、テキスト音声合成処理において、形態素解析部分をチューニングすることで、合成音声処理における読み間違いを改善することを目的とする。このため、上述したように、テキスト解析装置１０１及び音声合成装置１０３の他に、形態素解析チューニング装置１０２が音声合成システム１００に含まれている。
【００３１】
まず、形態素解析チューニング装置１０２は、テキスト解析結果（もしくは、合成した音声）をチューニング作業者（ユーザ）に提示する。ユーザは、提示されたテキスト解析結果を検証し、解析間違い（音声の場合は、読み間違い）があるかどうかを判断する。そして、間違いがあった場合、当該形態素解析チューニング装置は、ユーザが入力する正解形態素解析結果（ユーザが正解と思われるもの）を受け付ける。また、当該形態素解析チューニング装置は、テキスト解析装置が解析した形態素解析結果（コストが最小値を取る最適形態素解析結果）と照らし合わせ、最適なターゲット形態素系列を抽出する。ターゲット形態素系列について、当該装置は、自動的に単語登録が必要なケースと、コスト調整が必要なケースと分別し、それぞれ単語登録とコスト調整ルール作成を行う。コスト調整ルールを作成する場合、当該装置は、ユーザが指定する正解形態素解析結果のコスト最小になるように、抽出した形態素系列のみに対して、コスト調整を行い、コスト調整ルールを形態素解析用データに追加する。なお、コスト調整ルールの作成に際しては、事前に用意した正解形態素解析データベースを用いて、最適なコスト調整値及びルール適用範囲を設定することが望ましい。
【００３２】
＜ハードウェア構成例＞
以下、本発明の実施形態に係る音声合成システム１００に含まれるテキスト解析装置１０１及び形態素解析チューニング装置１０２のハードウェア構成について説明する。
【００３３】
（１）１つのコンピュータで構成した場合の構成例
図４は、テキスト解析装置１０１及び形態素解析チューニング装置１０２を１つのコンピュータシステムで構成した場合のハードウェア構成を示す図である。テキスト解析／形態素解析チューニング装置４００は、ＣＰＵ４０１と、主記憶装置であるメモリ４０２と、記憶装置４０３と、テキスト入力Ｉ／Ｆ（インタフェース）４０４と、音声入力Ｉ／Ｆ４０５と、スピーカーに接続する音声出力Ｉ／Ｆ４０６と、テキスト提示Ｉ／Ｆ４０７と、を含み、これらの各構成部はバス４０８によって相互に接続されている。テキスト解析／形態素解析チューニング装置４００は、例えば、カーナビゲーション装置、携帯電話機、パーソナルコンピュータ等のデバイスに、テキスト解析／形態素解析チューニングユニットとして組み込まれている。そのため、図４に示した各ハードウェアは、テキスト解析／形態素解析チューニング装置が組み込まれたデバイスの構成を用いて実現しても良いし、テキスト解析／形態素解析チューニング装置が組み込まれたデバイスとは別個に設けられていても良い。
【００３４】
（２）端末とサーバで構成した場合の構成例
図４のように全ての機能を１つのコンピュータデバイスだけで実現しても良いが、図５に示すように、ユーザインターフェース（テキスト入力Ｉ／Ｆ、音声出力Ｉ／Ｆ、テキスト提示Ｉ／Ｆ）は端末側のデバイスに備えて、テキスト解析機能、及び形態素解析チューニング機能の全部もしくは一部を実現するハードウェアをサーバに備え、その間に通信Ｉ／Ｆによって相互に接続されている場合も考えられる。
【００３５】
（３）テキスト解析装置と形態素解析チューニング装置を別々に構成した場合の構成例
図６は、テキスト解析装置１０１と形態素解析チューニング装置１０２を別々のコンピュータで構成した場合の構成例を示す図である。形態素解析チューニング装置１０２で作成した形態素解析用データ（形態素辞書やコスト調整ルールなど）を使ってテキスト解析を行うために、形態素解析の機能を実現するハードウェア（形態素解析チューニング装置１０２）から、テキスト解析装置１０１の記憶装置であって、形態素解析用データを格納する記憶装置にアクセスできなければならない。そこで、テキスト解析装置１０１と形態素解析チューニング装置１０２は、ネットワーク６００を介して接続されている。なお、ネットワークを介さなくてもバス等によって直接接続するようにしても良いし、両装置間のデータの受け渡しを、記録媒体（ＤＶＤ、ＣＤ、ＵＳＢメモリなど）を介して行うようにしても良い。
【００３６】
図６に示されるように、テキスト解析装置１０１は、ＣＰＵ１０１１と、メモリ１０１２と、記憶装置１０１３と、音声入力Ｉ／Ｆ１０１４と、音声出力Ｉ／Ｆ１０１５と、通信Ｉ／Ｆ１０１６と、を有し、これらがバス１０１７を介して相互に接続されている。また、形態素解析チューニング装置１０２は、ＣＰＵ１０２１と、メモリ１０２２と、記憶装置１０２３と、音声入力Ｉ／Ｆ１０２４と、音声出力Ｉ／Ｆ１０２５と、テキスト提示Ｉ／Ｆ１０２７と、通信Ｉ／Ｆ１０２６と、を有し、これらがバス１０２８を介して相互に接続されている。
【００３７】
以上のように、テキスト解析装置１０１と形態素解析チューニング装置１０２は相互にデータの受け渡しをすることが可能であるので、テキスト解析装置１０１は、直接に記憶装置１０１３に格納されている、形態素解析チューニング装置１０２によって作成されたコスト調整ルールにアクセスすることができる。
【００３８】
ＣＰＵ１０１１及び１０２１は、ユーザ音声ＤＢ作成装置の全体の制御を司る。メモリ１０１２及び１０２２は、ＣＰＵのワークエリアとして使用される。記憶装置１０１３及び１０２３は、不揮発性の記憶媒体であり、具体的には、例えば、ＨＤＤ（ハードディスク）、ＦＤ（フレキシブルディスク）、フラッシュメモリ等を用いることができる。記憶装置１０１３及び１０２３には、例えば、後記する音質評価プログラムや素片置き換えプログラム等の各種プログラム、音声合成用既存音声データベース等の各種データが記録される。音声入力Ｉ／Ｆ１０１４及び１０２４は、マクロフォンなどの音声入力装置（不図示）を接続するインタフェースであり、音声入力装置から音声の入力を受け付ける。音声出力Ｉ／Ｆ１０１５及び１０２５は、スピーカーなどの音声出力装置（不図示）を接続するインタフェースである。通信Ｉ／Ｆ１０１６及び１０２６は、装置の間にデータを交換する（通信する）ためのハードウェアである。例えば、有線ＬＡＮカード、無線ＬＡＮカード、モデムなどが考えられる。テキスト提示Ｉ／Ｆ１０２７は、パソコンモニターや携帯画面など、テキストを表示できる装置である。音声でテキストをユーザに提示する場合、テキスト提示Ｉ／Ｆ１０２７は、音声出力Ｉ／Ｆで代用（併用）することも可能である。
【００３９】
＜テキスト解析及び形態素解析チューニングの機能的構成）
図７は、テキスト解析及び形態素解析チューニングの機能的構成をブロック図である。図７に示すように、テキスト解析装置を実現するための機能としては、テキスト入力部７０１と、形態素解析部７０２と、解析結果提示部７０３と、形態素辞書７０４と、が含まれる。形態素解析チューニング機能としては、解析結果判定部７０５と、正解形態素解析結果入力部７０６と、ターゲット形態素自動抽出部７０７と、修正手法判定部７０８と、コスト調整ルール作成部７０９と、正解形態素解析結果データベース７１０と、コスト調整ルール群７１１と、が含まれる。以下、それぞれについて、その詳細を説明する。
【００４０】
（i）テキスト入力部
テキスト入力部７０１は、ユーザが入力するテキストを受け付ける機能を有する。ここで、キーボードによる手入力や、事前に用意したテキストデータベースからの自動入力や、ウェブからテキストの自動入力などが考えられる。また、スキャナで文章を取り込んでテキストデータとしても良い。
【００４１】
（ii）形態素解析部
形態素解析部７０２は、テキスト入力部７０１で受け付けたテキストについて形態素解析を行う。ここで、形態素は、表記だけではなく、品詞、読み、アクセントなどにも考慮した形態素となる。例えば、同じ表記の「東京」についても、品詞=地名の場合と、品詞=人名の場合とがあり、これらを異なる形態素として定義している。形態素辞書７０４は、少なくとも、「形態素表記」、「形態素品詞」、及び「形態素読み（アクセント付き）」の３つの情報を構成項目として含むが必要がある。本発明の実施形態は音声合成に特化しているため、「形態素読み（アクセント付き）」の情報が必要となっている。テキスト解析のみであれば、当該情報は必要ない。
【００４２】
（iii）解析結果提示部
解析結果提示部７０３は、形態素解析部７０２で解析された形態素解析結果をユーザに提示する機能を有する。提示方法については、テキストのみの提示と、音声のみの提示と、テキストと音声と同時に提示するなどが考えられる。ただし、音声合成の読み間違いを改善することを目的とした場合は、形態素解析結果が間違っていても、合成した音声に読み間違い（アクセント間違いや韻律境界間違いなども含める）がなければ、チューニングする必要がないため、音声とテキストとの同時提示を望ましい。
【００４３】
図８は、解析結果提示部７０３の詳細構成（図８Ａ）及び提示例（図８Ｂ）を示す図である。図８では、入力されたテキストが「東京大学」の場合を例としている。テキスト生成モジュール７０３１は、入力された形態素解析結果を解析する。そして、テキスト表示デバイス７０３２は、生成したテキスト（「形態素１：表記=東京、品詞=地名、読み=トウキョウ; 形態素２：表記=大学、品詞=一般名詞、読み=タ゛イカ゛ク」）のみをユーザに提示する。一方、音声合成無ジュール７０３３は、解析した形態素系列を受け取り、音声を合成処理する。そして、音声合成再生デバイス７０３４は、音声合成モジュール７０３３で生成された合成音声を出力する。
【００４４】
図８Ｂは、テキスト表示と合成音声の両方をユーザに提示する例を示す図である。このようテキストと合成音声の両方を提示しても良いし、どちらか一方のみの提示でも良い。ただし、合成音声を提示した場合、ユーザに特殊な技能や専門知識が必要なく、形態素解析結果の正しさを判定できると考えられる。また、音声合成のため形態素解析であることを前提にした場合、より実際の応用状況に近い提示手法として、合成音声による提示が望ましい。
【００４５】
（iv）解析結果判定部
解析結果判定部７０５は、提示された形態素解析結果について、ユーザによる当該結果が正しいか否かの判定を受け付ける機能を有する。解析結果判定部７０５は、例えばボタンなどのインタフェース（例えば、「ＯＫ」と「ＮＧ」のボタン）で構成される。解析結果判定部７０５は、ユーザが当該インタフェースを用いて解析結果の可否の判定を入力し、その入力を受け付ける。ここで、ユーザが「解析結果が正しい」と判断した場合（「ＯＫ」ボタンが押下された場合）、テキスト解析チューニングの全プロセスが終了する。そして、テキスト入力部７０１は、次テキストが入力するまで待機状態に入る。これと同時に、後述するコスト調整ルール作成部７０９でコスト調整値を決定するために、この解析結果（正解形態素解析結果）を正解形態素解析結果データベース７１０に蓄積しておくことが望ましい。一方、ユーザが「解析結果が正しくない」と判断した場合（「ＮＧ」ボタンが押下された場合）、次のプロセス（正解形態素解析結果入力部７０６）に進む。
【００４６】
例えば、「東京大学院長」のテキストの解析結果「形態素１：表記=東京、品詞=地名、読み=トウキョウ; 形態素２：表記=大学、品詞=一般名詞、読み=タ゛イカ゛ク; 形態素３：表記=院長、品詞=一般名詞、読み=インチョウ」が提示された場合、ユーザが正しいと判断し、「ＯＫ」をクリックして、チューニングプロセスを終了し、解析結果を正解形態素解析コーパスに蓄積する。（ここで、「正解形態素解析結果」とは、ユーザが正しいと思われたものであり、必ず正しい結果であるとは限らない。例えば、「東京大学院長」の場合は、「形態素１：表記=東京、品詞=地名、読み=トウキョウ; 形態素２：表記=大学院、品詞=一般名詞、読み=タ゛イカ゛クイン; 形態素３：表記=長、品詞=接尾語、読み=チョウ」が正しいとする専門家もいるかもしれない）。
【００４７】
一方、「東京大学院長」のテキストの解析結果「形態素１：表記=東、品詞=一般名詞、読み=ヒカ゛シ; 形態素２：表記=京大、品詞=固有名詞、読み=キョウタ゛イ; 形態素３：表記=学院、品詞=一般名詞、読み=カ゛クイン；形態素４：表記=長、品詞=接尾語、読み=チョウ」が提示された場合、ユーザが形態素解析ミスであると判断し、「ＮＧ」をクリックして、次のプロセスに進む。
【００４８】
（v）正解形態素解析結果入力部
正解形態素解析結果入力部７０６は、形態素解析部７０２で最適であると判断した形態素解析結果が「正しくない」とユーザが判断した場合のみに動作し、ユーザからの正解形態素解析結果の入力を求める。
【００４９】
この正解形態素結果入力部７０６は、インタフェースを有している。例えば、キーボードによって、ユーザが直接正解形態素解析結果を入力しても良い。ただし、ユーザの負担を考えると、入力された文書を構成できるすべての形態素の組み合わせについて、コスト小さい順（スコアが大きい順）からリストしたものをユーザに提示し、選択させるようにすることがより望ましい。この場合、「リストには正解が存在しない」という選択肢も用意する必要がある。ここで、正解形態素解析結果を構成するすべての形態素が、形態素辞書に存在するかどうか（もしくは、「リストには正解が存在しない」が選択されたかどうか）によって、ターゲット形態素自動抽出部７０７における処理が異なってくる。正解形態素解析結果を構成する形態素の１つ以上が形態素辞書７０４に存在しない（もしくは、「リストには正解が存在しない」が選択された）場合、ターゲット形態素自動抽出部７０７は、ユーザが入力した正解形態素を取得する。一方、正解形態素解析結果を構成するすべての形態素が形態素辞書に存在する（もしくは、「リストには正解が存在しない」以外の選択肢が選択された）場合は、ターゲット形態素自動抽出部７０７は、リストの中からユーザが選択した正解パスを取得する。
【００５０】
図９は、正解形態素解析結果の提示画面例を示す図である。図９Ａ及びＢで示す例では、テキストとして「彼は東京大学院長です。」が入力された場合、形態素解析部７０２は、全てのパス（ここで、テキストを構成可能な形態素組み合わせをパスと呼ぶ）を取得し、それぞれパスのコスト値（コスト値とは、事前に定義した品詞コストリストと品詞接続コストテーブルから、構成するすべての形態素の品詞コストとすべての隣接形態素の品詞接続コストを足し合わせた総和である）を算出する。そして、解析結果提示部７０３は、それぞれのパスをユーザに提示する。テキストのみで提示する場合は図９Ａのようになり、テキストと音声と同時に提示する場合は図９Ｂのようになる。ユーザは、用意されているユーザインターフェースを使って、提示された１〜Ｎのパスから正解パスを選択することになる。ただし、正解パスが存在しない場合、「リストに正解パスが存在しない」を選び、正解形態素解析結果入力部７０６に含まれるキーボード等を用いて、正解形態素解析結果を入力する。
【００５１】
（vi）ターゲット形態素自動抽出部
図１０は、ターゲット形態素自動抽出部で実行される処理を説明するための図である。ターゲット形態素自動抽出部７０７は、形態素解析結果比較モジュール７０７１を有し、形態素解析部７０２によって得られた最適形態素解析結果（テキストを構成可能なすべての形態素組み合わせの中に、最もコストの低いもの（最もスコアが高いもの））と、正解形態素解析結果入力部７０６で得られた正解形態素解析結果（ユーザが正解だと思ったもの）とを比較する。そして、形態素解析結果比較モジュール７０７１は、両者の異なる部分（ターゲット形態素列）を抽出し、修正手法判定部７０８に出力する。異なる部分が複数に存在する場合は、ターゲット形態素列が複数個に抽出される。一方、異なる部分が存在しない場合（比較ステップでＹｅｓの場合）、全プロセスを終了する。
【００５２】
例えば、図１１に示されるように、最適形態素解析結果が「彼/は/東/京大/学院/長/です」（これ以降、記述を簡潔するために、単に形態素と表した場合でも、表記、品詞、読みなどの情報を含まれている形態素を指す。つまり、単に「東京/大学」と記述した場合でも、「形態素１：表記=東京、品詞=地名、読み=トウキョウ; 形態素２：表記=大学、品詞=一般名詞、読み=タ゛イカ゛ク」同意義である）であり、正解形態素解析結果が「彼/は/東京/大学/院長/です」の場合、形態素解析結果比較モジュール７０７１は、異なる部分１１０１を抽出し、正解形態素解析結果（「東京/大学/院長」）を正解ターゲット形態素とする。一方、異なる部分の最適形態素解析結果（「東/京大/学院/長」）を最適ターゲット形態素とする。つまり、ターゲット形態素は、正解ターゲット形態素と最適ターゲット形態素で構成されている。
【００５３】
（vii）修正手法判定部
図１２は、修正手法判定部で実行される処理を説明するための図である。修正手法判定部７０８は、形態素検索モジュール７０８１を有し、これを用いて、ターゲット形態素自動抽出部７０７から得たターゲット形態素を構成するすべての形態素について、形態素辞書７０４に存在するか否か調べる。１つでも形態素辞書に載っていない形態素（未登録形態素とする）が存在すれば（検索判定ステップでＮｏの場合）、未登録形態素を単語登録部（本明細書において「単語」と書いた場合、形態素と同意義である）７１２に出力し、形態素辞書７０４に登録する。一方、すべての形態素が形態素辞書に載っている場合（検索判定ステップでＹｅｓの場合）は、修正手法判定部７０８は、正解ターゲット形態素と最適ターゲット形態素を、コスト調整ルール作成部７０９に出力する。
【００５４】
例えば、正解形態素解析結果が「東京/大学/院長」の場合、形態素検索モジュール７０８１は、３つの形態素「東京」、「大学」、「院長」それぞれについて、形態素辞書７０４に存在するかどうか検索する。全てが形態素辞書７０４に存在すれば、処理は、コスト調整ルール作成部７０９に進む。例えば、「東京」、「大学」が辞書に載っているが、「院長」が辞書に載っていない場合は、形態素「院長」が単語登録部７１２に出力される。
【００５５】
（viii）単語登録部
図１３は、単語登録部で実行される処理を説明するための図である。単語登録部７１２は、形態素辞書７０４に登録されていない正解形態素を登録する機能を有する。単語登録部７１２は、形態素登録モジュール７１２１を有し、これを用いて未登録の単語を形態素辞書７０４に登録し、形態素辞書７０４を更新する。また、形態素登録モジュール７１２１は、形態素辞書７０４に登録した形態素をターゲット形態素自動抽出部７０７に出力する。
【００５６】
例えば、形態素「院長」が入力された場合、単語登録部７１２は、「院長」を形態素辞書７０４に登録した後、ターゲット形態素自動抽出部７０７に出力する。
【００５７】
辞書を更新したことによって、ターゲット形態素自動抽出部７０７で行う最適形態素解析結果が、更新する前の辞書を用いた最適形態素解析結果と異なることがある。例えば、辞書更新する前は、最適形態素解析結果が「彼/は/東/京大/学院/長/です」だったのに対して、辞書更新後は、最適形態素解析結果が「彼/は/東京/大学/院長/です」となる場合が考えられる。この場合、ユーザの入力した正解形態素解析結果と同じであるため、全プロセスが終了する。一方、辞書更新した後でも、最適形態素解析結果が「彼/は/東/京大/学院/長/です」となった場合、さらに、修正手法判定部７０８に処理は進むが、未登録形態素が存在しない（既に、未登録形態素が登録した）ため、処理はさらにコスト調整ルール作成部７０９に進むことになる。
【００５８】
（ix）コスト調整ルール作成部
コスト調整ルール作成部７０９は、修正手法判定部７０８から入力されたターゲット形態素列について、コスト調整ルールを自動的に作成する機能を有する。当該コスト調整ルールは、ターゲット形態素列を構成する形態素の表記、品詞、読み、アクセント位置などの言語特徴量（表２）を用いて、記載されるルールである。
【００５９】
図１４は、コスト調整ルール作成部で実行される処理を説明するための図である。ここで、記載に用いる特徴量の違いによって、そのルールの汎用性と正確性が異なる。ここで、すべての言語特徴について、汎用性（の大きさ）を定義する。特に、音声合成の読み間違いを改善することを目的とした場合は、解体素の特徴として、アクセント型、アクセント位置など、合成音声に影響する特徴を用いることが望ましい。
【００６０】
【表２】
0006318024.tif 000003
【００６１】
例えば、「東京/大学/院長」に対して、表記を用いて記述した場合、「ルール：形態素の表記は「東京」、「大学」、「院長」の３つの形態素が順番に並んでいる場合、コストを-30とする。」となる。この場合、「彼は東京大学院長です」に対して適用されるが、「彼は南京大学院長です」に対して、適用できない。（ここで、「南京」は中国の地名である。）つまり、このルールの正確性は高いが、汎用性は低い。
【００６２】
例えば、同じ「東京/大学/院長」に対して、品詞を用いて記述した場合、「ルール：形態素の品詞は「地名名詞」、「一般名詞」、「一般名詞」の三つの形態素が順番に並んでいる場合、コストを-30とする。」となる。この場合、「彼は東京大学院長です」に対して適用される。一方、「ここは東京王百貨店です」に対して、「東京：地名名詞」「王：一般名詞（王様の意味）」「百貨店：一般名詞」の形態素組み合わせを適用すると、「ここ/は/東京/王/百貨店/です」が最適パスと解析される。しかし、「ここ/は/東/京王/百貨店/です」が正解であるため、このルールの登録により、誤解析を招いたことになってしまう。このように、汎用性の高いルールでは、正確性が欠けている。一般的に、汎用性と正確性がトレートオフの関係となり、両立することが非常に難しい。
【００６３】
さらに、コストの値も正確性を大きく左右する。例えば、「ルール：形態素の品詞は「地名名詞」、「一般名詞」、「一般名詞」の３つの形態素が順番に並んでいる場合、コストを-30とする。」を登録した場合は、「ここは東京王百貨店です」に対して、「ここ/は/東/京王/百貨店/です」のコストは最も低く、正しく形態素解析できるが、「ルール：形態素の品詞は「地名名詞」、「一般名詞」、「一般名詞」の３つの形態素が順番に並んでいる場合、コストを-130とする。」を登録した場合は、「ここは東京王百貨店です」に対して、「ここ/は/東京/王/百貨店/です」のコストが最も低くなり、形態素解析ミスが生じる。
【００６４】
これらの問題を解決するために、コスト調整ルール作成部７０９は、図１４に示されるように、ルール作成モジュール７０９１と、コスト最適化モジュール７０９２と、ルール登録モジュール７０９３と、を有している。ルール作成モジュール７０９１では、少なくとも、正解ターゲット形態素のコスト値に調整コスト値を加算（コスト値が複数の場合は、事実上減算となる）した後、最適ターゲット形態素のコスト値より、小さくなることがルール作成の条件となる。つまり、「彼は東京大学院長です」について、例えば、最適形態素解析結果の「彼/は/東/京大/学院/長/です」のコスト値が５００であり、正解形態素解析結果の「彼/は/東京/大学/院長/です」のコスト値が５２５であった場合、調整コスト値は少なくとも“−２６”より小さい値に設定しなくてはならない。
【００６５】
しかし、このようなコスト決定（コスト調整ルール作成）方法は、現在処理中の入力テキストに対して、正解形態素系列が、コスト最小（つまり、最適形態素解析結果）になることを保証できるが、他の文章に対する影響を評価できない。特に、より汎用性の高いルールを作成した場合、前述「ここは東京王百貨店です」の例のように、作成したコスト調整ルールを用いたのでは形態解析システムの解析精度を悪くしてしまう可能性がある。
【００６６】
そこで、汎用性と正確性とのバランスを最も良くするために、コスト最適化モジュール７０９２は、事前に用意した正解形態素解析結果データベース７１０を用いて、ルールの適用によって従来正解としていた形態素解析結果への影響（正しい形態素と異なる結果になること）の有無を確認する（影響判定ステップ）。影響が出てしまう場合（影響判定ステップでＹｅｓの場合）、ルール作成モジュール７０９１は、汎用性を少し下げたルールを作成し直して、再度コスト最適化モジュール７０９２の処理が実行されることになる。一方、影響がない場合（影響判定ステップでＮｏの場合）、ルール登録モジュール７０９３は、当該コスト調整ルールをコスト寮生ルール群７１１に登録する。このように、コスト最適化モジュール７０９２は、全ての正解形態素解析結果に影響しない（もしくは、最も影響が小さい）ようにコスト値の調整を行う。なお、ルール作成モジュール７０９１は、より汎用性の高いルールから作成していくことが望ましい。
【００６７】
例えば、「彼は東京大学院長です」のコスト調整をするために、「ルール：形態素の品詞は「地名名詞」、「一般名詞」、「一般名詞」の３つの形態素が順番に並んでいる場合、コストを“−Ｎ”とする。」のようなルールを作成し、−Ｎの値は、正解形態素解析結果データベースを用いて最適化する。最適化する手法については、ＥＭアルゴリズムなど、様々な高速に最適解を求める数学アルゴリズムが提案されているが、最もシンプルなものとしては、−Ｎの値を０から十分に小さい値まで変動させ、最も正解データベースに影響しない（もしくは、影響が小さい）ものの範囲を特定し、その範囲から、最も大きい値を設定する手法が考えられる。ここで、「最も影響が小さいルールを採用する」とは、汎用性が高いルールから低いルールを正解形態素解析結果データベース７１０に登録されている複数の正解形態素解析結果に順次適用していき、不正解となる形態素の数（正しい形態素と異なる結果となる数）が最小となるルールを採用することを意味するものである。例えば、−Ｎの値を０〜１０００まで、１刻みで変化させた結果、−３０〜−１０００の範囲では、正解形態素解析結果データベースに影響しないことが確認できた場合、−Ｎを−３０と設定する。一方、−Ｎの値を０〜１０００まで、１刻みで変化させた結果、すべての範囲において、正解形態素解析結果に影響を及ぶと確認した場合、さらに、例えば、汎用性の小さいルールである「ルール：形態素の品詞は「地名名詞」、「一般名詞」、「一般名詞」の３つの形態素が順番に並んでいる場合、コストを−３０とする。」を作成し、前述と同じように、−Ｎの値を最適化する。このように、汎用性が高いルールから低いルールを順々に適用していき、正解形態素解析結果データベース７１０に影響しないことを確認できたときのルールをコスト調整ルールとして採用する。ただし、最も汎用性の低い（すべての特徴を用いた場合）ルールにおいても、データベースに影響してしまう場合は、最も影響の小さいルールを採用するか、ルール作成をしないかのどちらかを選択できる。これは、その都度ユーザに判断してもらってもいいし、事前に定義しておいても良い。
【００６８】
ここで、正解形態素解析結果データベース７１０がなくても、入力文章（入力テキスト）において形態素解析ミスの改善ができる。しかし、正解形態素解析結果データベース７１０が大きければ大きいほど、より品質の良い（最も形態素解析システムの解析精度に向上する）ルール作成が可能であると考えられる。また、正解形態素解析結果データベース７１０には、元のテキストと正解とされた形態素解析結果（パスＮ）がセットで登録されるようになっている。
【００６９】
＜まとめ＞
（i）本発明の実施形態によれば、形態素解析チューニング装置は、入力テキストを形態素解析し、その形態素解析結果のうちコストが最小の値を取る形態素解析結果である最適形態素解析結果と、当該入力テキストに関してユーザが正解データとして入力した正解形態素解析結果と、を比較する。そして、当該装置は、比較処理の結果、正解形態素解析結果と最適形態素解析結果とが異なる部分を有する場合、正解形態素解析結果が最適形態素解析結果よりもコストが小さくなるように、コスト調整ルールを生成する。例えば、最適形態素解析結果のコストが２０で、正解形態素解析結果のコストが３０である場合、コスト調整ルールを「正解形態素解析結果の形態素の品詞並び（「地名名詞」＋「一般名詞」＋「一般名詞」（例：「東京」「大学」「院長」））の場合、コストを-11する」とすることができる。このようにすることにより、正解形態素解析結果のコストを１９とすることができる（この場合、最適形態素解析結果のコストに変動がないことが条件となる）ので、正解形態素解析結果の最適性（コストが最小となること（スコアが最大となること））を担保することができる。
【００７０】
上記比較の結果、正解形態素解析結果と最適形態素解析結果に異なる部分があれば、この異なる部分の形態素を形態素辞書に登録する。また、形態素解析チューニング装置は、この更新された形態素辞書を用いて、同じ入力テキストに対して形態素解析を実行し、更新された最適形態素解析結果を取得する。そして、当該装置は、この更新された最適形態素解析結果と正解形態素解析結果を再度比較し、異なる部分がある場合にコスト調整ルールを生成する処理を実行する。このようにすることにより、単に形態素辞書になかったために正解形態素解析結果が最適形態素解析結果と異なってしまった状態を即座に是正するとともに、不必要にコスト調整ルールを生成しなくても良い。また、形態素辞書を最適な状態に保つことができるようになる。
【００７１】
より具体的には、形態素解析チューニング装置は、コスト調整ルールを適用した場合に、正解形態素解析結果データベースに登録されている正解形態素解析結果の正解が維持されるようにコスト調整ルールを生成する、或いは、正解形態素解析結果データベースに登録されている正解形態素解析結果のコストが最小となるコスト調整ルールを採用する。さらに詳細には、当該装置は、正解形態素解析結果データベースに登録されている正解形態素解析結果に、最も汎用性の高いコスト調整ルールから汎用性の低いコスト調整ルールを順次適用して正解が維持されるコスト調整ルールを採用する、或いは、正解形態素解析結果のコストが最小となるコスト調整ルールを採用する。このようにすることにより、既にデータベースに登録されている正解形態素解析結果に影響を与えずに（正解であったものを不正解にすることなくする）、或いは与える影響を最小限にとどめることができるようになる。
【００７２】
（ii）本発明は、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によっても実現できる。この場合、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提供し、そのシステム或は装置のコンピュータ（又は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す。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自体、及びそれを記憶した記憶媒体は本発明を構成することになる。このような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、ＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤ−ＲＯＭ、ハードディスク、光ディスク、光磁気ディスク、ＣＤ−Ｒ、磁気テープ、不揮発性のメモリカード、ＲＯＭなどが用いられる。
【００７３】
また、プログラムコードの指示に基づき、コンピュータ上で稼動しているＯＳ（オペレーティングシステム）などが実際の処理の一部又は全部を行い、その処理によって前述した実施の形態の機能が実現されるようにしてもよい。さらに、記憶媒体から読み出されたプログラムコードが、コンピュータ上のメモリに書きこまれた後、そのプログラムコードの指示に基づき、コンピュータのＣＰＵなどが実際の処理の一部又は全部を行い、その処理によって前述した実施の形態の機能が実現されるようにしてもよい。
【００７４】
さらに、実施の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、ネットワークを介して配信することにより、それをシステム又は装置のハードディスクやメモリ等の記憶手段又はＣＤ−ＲＷ、ＣＤ−Ｒ等の記憶媒体に格納し、使用時にそのシステム又は装置のコンピュータ（又はＣＰＵやＭＰＵ）が当該記憶手段や当該記憶媒体に格納されたプログラムコードを読み出して実行するようにしても良い。
【００７５】
最後に、ここで述べたプロセス及び技術は本質的に如何なる特定の装置に関連することはなく、コンポーネントの如何なる相応しい組み合わせによってでも実装できることを理解する必要がある。更に、汎用目的の多様なタイプのデバイスがここで記述した教授に従って使用可能である。ここで述べた方法のステップを実行するのに、専用の装置を構築するのが有益であることが判るかもしれない。また、実施形態に開示されている複数の構成要素の適宜な組み合わせにより、種々の発明を形成できる。例えば、実施形態に示される全構成要素から幾つかの構成要素を削除してもよい。さらに、異なる実施形態にわたる構成要素を適宜組み合わせてもよい。本発明は、具体例に関連して記述したが、これらは、すべての観点に於いて限定の為ではなく説明の為である。本分野にスキルのある者には、本発明を実施するのに相応しいハードウェア、ソフトウェア、及びファームウエアの多数の組み合わせがあることが解るであろう。例えば、記述したソフトウェアは、アセンブラ、Ｃ／Ｃ＋＋、ｐｅｒｌ、Ｓｈｅｌｌ、ＰＨＰ、Ｊａｖａ（登録商標）等の広範囲のプログラム又はスクリプト言語で実装できる。
【００７６】
さらに、上述の実施形態において、制御線や情報線は説明上必要と考えられるものを示しており、製品上必ずしも全ての制御線や情報線を示しているとは限らない。全ての構成が相互に接続されていても良い。
【００７７】
加えて、本技術分野の通常の知識を有する者には、本発明のその他の実装がここに開示された本発明の明細書及び実施形態の考察から明らかになる。記述された実施形態の多様な態様及び／又はコンポーネントは、単独又は如何なる組み合わせでも使用することが出来る。明細書と具体例は典型的なものに過ぎず、本発明の範囲と精神は後続する請求範囲で示される。
【符号の説明】
【００７８】
１００・・・音声合成システム
１０１・・・テキスト解析装置
１０２・・・形態素解析チューニング装置
１０３・・・音声合成装置
７０１・・・テキスト入力部
７０２・・・形態素解析部
７０３・・・解析結果提示部
７０４・・・形態素辞書
７０５・・・解析結果判定部
７０６・・・正解形態素解析結果入力部
７０７・・・ターゲット形態素自動抽出部
７０８・・・修正手法判定部
７０９・・・コスト調整ルール作成部
７１０・・・正解形態素解析結果データベース
７１１・・・コスト調整ルール群
７１２・・・単語登録部
【図１】
0006318024.tif 000004
【図２】
0006318024.tif 000005
【図３】
0006318024.tif 000006
【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】
0006318024.tif 000013
【図１１】
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【図１２】
0006318024.tif 000015
【図１３】
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【図１４】
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