(57)【要約】【課題】単語の長さによって限られることの無い規則を用いて未登録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及び装置を提供する。【解決手段】  許容する読みの長さの最大ベクトル長を設定し、未登録語の読みを表わす記号と、前記最大ベクトル長よりも読みを表わす記号の数が少ない場合には読みの記号が存在しないことを表わす記号から、前記最大ベクトル長と同じ長さのベクトルを作る入力設定処理と、この入力設定処理で設定したベクトルと、アクセント位置識別規則とを用いて、前記未登録語のアクセント位置を識別するアクセント位置識別処理とを実行するアクセント位置推定方法を提案する。【選択図】図２
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
許容する読みの長さの最大ベクトル長を設定し、未登録語の読みを表わす記号と、前記最大ベクトル長よりも読みを表わす記号の数が少ない場合には読みの記号が存在しないことを表わす記号から、前記最大ベクトル長と同じ長さのベクトルを作る入力設定処理と、
この入力設定処理で設定したベクトルと、アクセント位置識別規則とを用いて、前記未登録語のアクセント位置を識別するアクセント位置識別処理と、
を含むことを特徴とするアクセント位置推定方法。
【請求項２】
請求項１記載のアクセント位置推定方法において、
上記アクセント位置識別規則はアクセント位置を単語の末尾からの位置として表現された規則で構成されてい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１又は２記載のアクセント位置推定方法の何れかにおいて、
上記入力設定処理は単語の読みが存在しないことを示す記号を単語の語頭側に置く処理により所定長のベクトルを得ることを特徴とするアクセント位置推定方法。
【請求項４】
アクセント位置の推定が必要な未登録語の読みを表す記号と読みを表す記号が存在しないことを示す記号からなるベクトルから、その単語のアクセント位置を推定するための規則で、かつ、識別学習アルゴリズムによって表現された規則を格納するアクセント位置識別規則格納部を具備し、
前記未登録語の読みを表す記号と、前記ベクトル長よりも読みを表す記号の数が少ない場合には読みの記号が存在しないことを示す記号から、前記ベクトル長と同じ長さのベクトルを作る入力設定手段と、
前記入力設定手段で設定された情報と、前記アクセント位置識別規則格納部に格納されているアクセント位置識別規則とを用いて、前記未登録語のアクセント位置を推定するアクセント位置識別手段とを有することを特徴とするアクセント位置推定装置。
【請求項５】
アクセント位置を単語の末尾からの位置として表現された規則によってアクセント位置識別規則を構成する請求項４記載のアクセント位置推定装置。
【請求項６】
単語の読みが存在しないことを示す記号を単語の語頭側に置くことによって入力設定手段で設定されるベクトルを構成することを特徴とする請求項４又は５の何れかに記載のアクセント位置推定装置。
【請求項７】
単語の読みとアクセント位置の情報との組を多数蓄えたアクセント位置識別規則学習データ格納部を具備し、そのアクセント位置識別規則学習データのデータを使ってアクセント位置識別規則を学習するアクセント位置識別規則学習手段を有することを特徴とする請求項４乃至６の何れかに記載のアクセント位置推定装置。
【請求項８】
コンピュータが読み取り可能な符号によって記述され、コンピュータに請求項１乃至３記載の各アクセント位置推定方法を実行させるアクセント位置推定プログラム。
【請求項９】
コンピュータが読み取り可能な記録媒体に請求項８記載のアクセント位置推定プログラムを記録した記録媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、登録されていない単語（以下、未登録語とも呼ぶ）の読みからその単語のアクセント位置（以下、アクセント型とも呼ぶ）を推定するアクセント位置推定方法、アクセント位置推定装置およびその方法をコンピュータに実行させるアクセント位置推定プログラム、このプログラムを記録した記録媒体に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
テキストからの音声合成装置では、入力されたテキスト内の各単語のアクセント位置の情報を、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、すなわち、未登録語が出現する事態が生じる。したがって、任意のテキストの音声合成においては、未登録語のアクセント位置を推定することが必要となる。読みの情報がテキスト内に括弧書きを使って書かれていることはしばしばあるが、アクセント位置の情報が書かれていることは稀である。従って、音声合成のためにはアクセント位置の推定が重要である。
日本語の標準語の場合、例えば、Ｎモーラからなる単語はＮ個のモーラのどこかにアクセントが置かれるか（Ｎ通り）、またはどこにも置かれないか（１通り）の合計Ｎ＋１通りのアクセント型が考えられる。単語はそれらのうちの１つのアクセント型を持つ。アクセント型はしばしば、平板型（または０型）、頭高型（または１型）、起伏型（２からＮ型）と呼ばれる。
【０００３】
従来技術（ａ）として、非特許文献１の研究発表がある。この技術では、語頭、語尾における漢字の読みとアクセントの組み合わせに対して統計的な分布に基づいたスコアを用意する。これは単語の長さごとに用意される。アクセントの推定が必要な未登録語の長さ、語頭、語尾の漢字、および、それらの読みに応じてスコアを選択して、アクセント型の推定に利用している。
従来技術（ｂ）として非特許文献２の研究発表がある。非特許文献２では単語の長さごとに、語尾の読みの違いに基づくアクセント型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１】広田、箱田、“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、４２５頁から４２６頁）
【非特許文献２】土田、大山、ら、“日本人の名前アクセント型付与規則”（電子情報通信学会論文誌、１９８４年５月号、Ｖｏｌ．Ｊ６７−Ｄ，Ｎｏ．５、６２５頁から６２６頁）
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
本発明が解決しようとする問題点は、従来技術（ａ）（ｂ）においては、未登録語のアクセントの位置を決めようとする方式が、単語の読みの長さごとに限られた規則によって実現されている点である。
本発明は、単語の読みの長さによって限られることの無い規則を用いて、未登録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とその装置と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】
【０００５】
以下、この発明による方法及び装置が扱うことのできる単語の読みの長さの最大値を表す数字をＮとし、ある単語の読みの長さをＫ、未登録語の読みの長さをＫ′とし、かつＮはＫ及びＫ′よりも大きいかまたは同じ（Ｎ≧Ｋ又はＮ≧Ｋ′）として説明する。
前記目的を達成するために本発明のアクセント位置推定方法は以下の処理を実行する。許容する読みの長さの最大ベクトル長を設定し、未登録語の読みを表わす記号と、最大ベクトル長よりも読みを表わす記号の数が少ない場合には読みの記号が存在しないことを表わす記号から、最大ベクトル長と同じ長さのベクトルを作る入力設定処理と、この入力設定処理で設定したベクトルと、アクセント位置識別規則とを用いて上記未登録語のアクセント位置を識別するアクセント位置識別処理とを実行する。
更に前記目的を達成するために本発明のアクセント位置推定装置は以下のような構成を備える。
【０００６】
ある単語の読みをあらわすＫ個の記号の列とＮ−Ｋ個の読みが存在しないことを示す記号の列から、その単語のアクセント位置を識別する規則で、かつ、識別学習アルゴリズムによって表現された規則を格納するアクセント位置識別規則格納部を具備し、
未登録語の読みを表すＫ′個の記号の列と、読みの記号が存在しないことを示すＮ−Ｋ′個の記号列とからなる長さＮのベクトルを作る入力設定手段と、
前記入力設定手段で設定されたベクトルと、前記アクセント位置識別規則格納部に格納されているアクセント位置識別規則とを用いて、その未登録語のアクセント位置を識別するアクセント位置識別手段とを有する。
【発明の効果】
【０００７】
以上の説明のように、本発明によれば、単語の読みの長さによって異ならない規則を備えることにより、未登録の単語に対するアクセント位置を正確に推定できる。特に、データに基づく学習によってアクセント位置識別規則を作る際に用いられなかった長さの単語のアクセント位置までも高い精度で推定できる、という効果がある。
【発明を実施するための最良の形態】
【０００８】
以下、図面を参照して本発明の実施形態を詳細に説明する。
図１は本発明の実施の形態にかかるアクセント位置推定装置の構成を示すブロック図である。
図１において、１０１は最大値記憶部で、本発明の装置で扱う単語の長さの最大値（前記Ｎ）を格納する。
１０２はアクセント位置識別規則格納部で、単語内での位置毎の読みからアクセントの位置を識別する規則であり、識別学習アルゴリズムによって表現された規則を格納する。
１０３は入力設定手段で、アクセントを付与しようとする未登録語の読みを設定し、つづいて、未登録語の読みの長さ（Ｋ′）を測り、最大値記憶部１０１に格納された装置の扱う単語の長さの最大値（Ｎ）からの不足数（Ｎ−Ｋ′）を計算し、その数だけ読みが不足している記号を設定する。
【０００９】
１０４はアクセント位置識別手段で、前記入力設定手段１０３と前記アクセント位置識別規則格納部１０２の規則とを用いて未登録語のアクセント位置の推定を行う。
１０５はアクセント位置識別規則学習データ格納部で、単語の読みとアクセント位置を示す記号からなる組のデータを多数格納する。
１０６はアクセント位置識別規則学習手段で、前記アクセント位置識別規則学習データ格納部１０５のデータと識別学習アルゴリズムとを用いて、前記アクセント位置識別規則格納部１０２に格納されるアクセント位置識別規則の学習を行なう。これらの各手段はＣＰＵと呼ばれる中央演算処理装置１００によって制御される。
【００１０】
図２はアクセント位置識別手段１０４で実行され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。
まず、ステップＳ２０１で、アクセント位置の推定が必要な未登録語を構成する読みの情報の列の長さを測る。この測定結果をＫ′とする。
次にステップＳ２０２で、最大値記憶部１０１に格納された最大値Ｎと前記ステップＳ２０１で得られたＫ′との差Ｎ−Ｋ′を計算する。
次に、ステップＳ２０３で、まず、Ｎ−Ｋ′個の記号が存在しない記号を設定する。
次に、ステップＳ２０４で、Ｋ′個の読みを設定する。
これによりＮ−Ｋ′＋Ｋ′、すなわち、Ｎの長さのベクトルができる。
【００１１】
図３は、ステップＳ２０４までで設定される長さＮのベクトルの例である。読みの記号が存在しないことを示す記号をここでは「＊」として、また、最大値Ｎを６として記している。すなわち、図３のように語未側をそろえ、それぞれの前側に空きがあれば、Ｎ−Ｋ′個の読みの記号が存在しないことを示す記号「＊」を埋めてベクトルを作成する。
尚、上述では未登録語の読みの長さＫ′を測定し、この読みの長さＫ′と許容される最大ベクトル数Ｎから読みの存在しない記号の数Ｎ−Ｋ′を求め、読みを表わす記号と、読みの存在しない記号とで構成される所定ベクトル長Ｎのベクトルを設定したが、未登録語の読みの長さＫ′を測定しなくとも、予め読みの記号が存在しないことを示す記号を長さＮの配列変数に埋めておき、それらと未登録語の読みとを１つずつ未登録語の読みの数だけ置き換えることによって所定の長さのベクトルを設定することもできる。
【００１２】
次に、ステップＳ２０５で、前記ステップＳ２０４までのステップで設定された長さＮのベクトルと、アクセント位置識別規則格納部１０２に格納されている規則とを使って、未登録語のアクセント位置を識別する。推定は識別学習アルゴリズムごとに詳細が異なるので、学習の部分も含めて後で説明する。
次にステップＳ２０６で、ステップＳ２０５の結果を、単語の頭から数えたアクセント位置に変換する。
ステップＳ２０４までで作成されるベクトルとステップＳ２０５での出力結果の表現が、後述する学習データの表現方法と同じであれば上記に関わらず利用できる。
【００１３】
図４はアクセント位置識別規則の学習過程を示すフローである。
まず、ステップＳ４０１で、アクセント位置識別規則学習データ格納部１０５に格納された単語のそれぞれについて、単語を構成する読みの情報の列の長さを測る。これをＬ′とする
次に、ステップＳ４０２で、アクセント位置識別規則学習データ格納部１０５に格納された単語のそれぞれについて、最大値記録部１０１に格納された最大値Ｎと前記ステップＳ４０２で得られたＬ′との差、Ｎ−Ｌ′を計算する。
【００１４】
次に、ステップＳ４０３で、アクセント位置識別規則学習データ格納部１０５に格納された単語のそれぞれについて、Ｎ−Ｌ′個の記号が存在しない記号を設定する。
次に、ステップＳ４０４で、アクセント位置識別規則学習データ格納部１０５に格納された単語のそれぞれについて、Ｌ′個の読みを設定する。これによりアクセント位置識別規則学習データ格納部１０５に格納された単語のそれぞれについて、Ｎ−Ｌ′＋Ｌ′、すなわち、Ｎの長さのベクトルができる。
【００１５】
次に、ステップＳ４０５でアクセント位置識別規則学習データ格納部１０５に格納された単語のそれぞれについて、アクセント位置を示す情報を、単語の末尾からの位置情報に変換する。
次に，ステップＳ４０６で、アクセント位置識別規則学習データ格納部１０５に格納された単語のそれぞれについて、前記ステップＳ４０４でできた長さＮのベクトルを識別学習アルゴリズムの入力に与えたときに、前記ステップＳ４０５で得られたアクセント位置を示す情報が出力されるように、識別学習アルゴリズムの学習を行なう。識別学習アルゴリズムの詳細は後述する。
【００１６】
図５に、識別学習アルゴリズムの入力として与えられる前記ステップＳ４０４でできた長さＮのベクトルと、出力として与えられる前記ステップＳ４０５で得られたアクセント位置を示す情報との組を示す。例えば、人名のタロウのトーンはＨＬＬのようになり、アクセント型は１であるが、ここでは、最も後ろを０として、後ろから数えた位置である「２」に変換して設定する。
読みの長さがＬで、０型のアクセント型はＬ型と同様する。すなわち、ステップＳ４０５での変換では、単語の末尾から数えた位置０に変換される。
【００１７】
このステップＳ４０１からステップＳ４０５の各ステップをアクセント位置識別規則学習データ格納部１０５に格納されている単語の全てに対して行ない、その結果を使ってステップＳ４０６の学習を行ない、アクセント位置識別規則を識別学習アルゴリズムの形で獲得し、アクセント識別規則格納部１０２に格納する。識別学習アルゴリズムとしては、決定木、決定リスト、Ｓｕｐｐｏｒｔ Ｖｅｃｔｏｒ Ｍａｃｈｉｎｅ（以下、ＳＶＭと略す）、ニュートラルネットワーク、単純なベイズ推定およびその変形等を利用することができる。
読みを示す記号にはモーラを単位とした記号、数個のモーラの組み合わせからなる記号を用いることができる。読みの記号は学習処理と推定処理との間で整合させておけば、上記記号に限定されるものではない。
【実施例１】
【００１８】
以下、図１に示したアクセント位置識別手段１０４、および図２のステップＳ２０５、図４のステップＳ４０６での、アクセント位置識別処理、アクセント位置識別規則学習処理、および、アクセント位置識別のための規則を表す識別学習アルゴリズムとして、ＳＶＭを用いる例を実施例として説明する。この場合には以下に示す参考文献１に示されている方法を用いることができる。
＜参考文献１＞Ｖｌａｄｉｍｉｒ  Ｎ．Ｖａｐｎｉｋ著、Ｔｈｅ  Ｎａｔｕｒｅ  ｏｆ  Ｓｔａｔｉｓｔｉｃａｌ  Ｌｅａｒｎｉｎｇ  Ｔｈｅｏｒｙ，  Ｓｐｒｉｎｇｅｒ（１９９５），ｐ．１２９〜ｐ１３１，５．５  Ｃｏｎｓｔｒｕｃｔｉｎｇ  ｔｈｅ  Ｏｐｔｉｍａｌ  Ｈｙｐｅｒｐｌａｎｅ．
ＳＶＭは２クラスへの識別器（分類器）であるので、Ｍクラスの識別を実現するには、少なくとも、Ｍ−１回の２クラスへの識別を行うことが必要となる。例えば、Ｍ＝３で、１，２，３の３つの型の間の識別を行なう場合、１かそれ以外かの識別、１以外の２かそれ以外（すなわち３）かの識別が必要となる。そのような２クラス間の識別器を多数用意し、多クラス間の識別を実現する。
【００１９】
それぞれの識別器においては、識別器の出力記号の一方の記号を「１」に、それ以外の全ての記号を「−１」にして表現する。これを、文献３の１２９ページ５．５節上からの３行目のＹ１などに対応させ，また、Ｘ１などにステップＳ２０５までで設定したベクトルを２値のベクトルで表現したものを対応させる。このようなデータを多数用意することにより、これからの識別境界面の学習を行なう。
すなわち、これらのデータを使って、文献３の１３０ページの識別境界面を求める為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。
【００２０】
その結果、文献３の１３１ページに掲載されている学習データの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１つ１つに対応する。このうち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、参考文献３の１２８ページの図の太線の丸印、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が形成される。
未登録語のアクセント推定においては、未登録語の情報を記したステップＳ２０４までで設定されたベクトルを文献３の１３１ページのＸとして、前記の少なくとも１回以上の２クラス間の識別を、１３１ページの識別判定の為の式を意味する式５．２０を使って行なうことで実現する。
【００２１】
また、Ｎモーラ単語のアクセント位置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を求めることができる。
読みの単位をモーラとして、ＳＶＭを使って、日本語の人名（たろう、はなこ、等）が未登録語である場合のアクセント推定を行なった実験結果を示す。
３モーラから５モーラまでの人名７２９２個を、重複のない学習データとテストデータとに分けた実験データを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回の正答率の平均で評価した。
【００２２】
その結果、３モーラで９５．５％、４モーラで９６．２％、５モーラで９２．５％という高精度の結果が得られた．また、学習データに含まれていない、７３個の６モーラの単語に対するアクセント推定の精度は、８２．３％であった。
このように、単語の長さに依存しない方法によって高い精度が得られ、また、学習データに含まれていない長さの単語についても高い精度が得られ、本発明の有効性が確認された。
以上説明した本発明のアクセント位置推定方法はコンピュータが解読可能なプログラム言語によって記述されたアクセント位置推定プログラムをコンピュータが解読して実行される。アクセント位置推定プログラムは磁気ディスク、ＣＤ−ＲＯＭ等の記録媒体に記録され、これらの記録媒体からコンピュータにインストールされるか、或は通信回線を通じてコンピュータにインストールされ、インストールされたコンピュータで実行される。
【産業上の利用可能性】
【００２３】
オンライン処理やオフライン処理を問わず、音声合成装置の辞書に登録されていない未登録語へのアクセント付与に関わるものに全般的に利用できる。
【図面の簡単な説明】
【００２４】
【図１】本発明によるアクセント位置推定装置の最良の形態を示すブロック図。
【図２】本発明によるアクセント位置推定方法の処理手順を示すフローチャート。
【図３】本発明に用いるアクセント位置推定時の入力情報を示す図。
【図４】本発明に用いるアクセント位置識別規則の学習手順を示すフローチャート。
【図５】本発明に用いるアクセント位置規則学習時に識別学習アルゴリズムに与えられる学習データの例を示す図。
【符号の説明】
【００２５】
１００    中央演算処理装置
１０１    最大値記憶部
１０２    アクセント位置識別規則格納部
１０３    入力設定手段
１０４    アクセント位置識別手段
１０５    アクセント位置識別規則学習データ格納部
１０６    アクセント位置識別規則学習手段
【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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