(57)【要約】【課題】自然な合成音声の出力を可能とするテキスト解析方法提案する。【解決手段】  音声データベース上で長単位で登録されている長単位表現をそれを識別する特殊な品詞で、また、パラ言語情報を表す文字列をそれを識別する特殊な品詞で登録している単語辞書と、長単位表現、パラ言語情報を表す文字列を最優先で認定する文法規則を用いて形態解析を行い、長単位表現、パラ言語情報を識別する情報を付加した読み韻律情報を出力する。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
コンピュータを用いて、入力されたテキストを解析し、音声合成を行う場合に利用する読み韻律情報を出力するテキスト解析方法において、
音声合成用の音声データベースに単語やアクセント句という長い合成単位で登録されているデータすべてに対し、それぞれを１単語として、それを識別するための特殊な品詞として長単位表現認定用品詞で登録され、また、パラ言語情報識別文字列のみを１単語として、それを識別するための特殊な品詞としてパラ言語情報識別用品詞で登録している単語辞書と、
一般の文法規則に加えて長単位表現認定用品詞と隣接するすべての品詞に対する接続を最優先で認める規則、および、パラ言語情報識別用品詞と、文頭、長単位表現認定用品詞、パラ言語情報識別品詞以外の直前単語、任意の直後単語に対する接続を最優先で認める規則を追加した文法規則集とを備え、
入力テキストがプレインテキストである場合にはそれをそのまま形態素解析用テキストとし、タグ付テキストである場合にはタグの解析を行って、パラ言語情報が付与された文字列を特定し、タグを除去してパラ言語情報識別文字列を付与した形態素解析用テキストを上記コンピュータに備えたタグ解析手段で作成するタグ解析ステップと、
このタグ解析ステップで作成した形態素解析用テキストを、前記単語辞書と前記文法規則集を用いて上記コンピュータに備えた形態素解析手段で単語に分割し、単語情報を作成する形態素解析ステップと、
この形態素解析ステップで作成した単語情報を用いて、上記コンピュータに備えた韻律情報設定手段でアクセント句の設定やポーズ情報の設定を行ない、読み韻律情報を作成する読み韻律情報設定ステップと、
を含むことを特徴とするテキスト解析方法。
【請求項２】
請求項１記載のテキスト解析方法において、
前記形態素解析ステップは、上記コンピュータに備えた単語連鎖生成手段と多義絞込み手段が処理する単語連鎖作成ステップと多義絞込みステップを含み、
前記単語連鎖生成ステップは前記長単位表現認定用品詞に対しては、隣接する全ての品詞に対する単語連鎖を生成し、前記パラ言語情報識別用品詞に対しては、前記パラ言語情報識別品詞以外の直前単語に対する単語連鎖、任意の直後単語に対する単語連鎖を生成し、その他の品詞に対しては通常の文法規則に基づき単語連鎖を生成し、
前記多義絞込みステップは、前記長単位表現認定用品詞、前記パラ言語情報識別品詞を含む単語連鎖を最適解として選択し、
前記読み韻律情報設定ステップは、前記パラ言語情報識別品詞の単語を処理対象外とし、前記長単位表現認定用品詞の語は１アクセント句として、あるいは、その直後の付属語や句読点をまとめて１アクセント句として扱い、読み韻律情報として、当該アクセント句および単語が長単位表現であるかどうかと、当該アクセント句および単語にパラ言語情報が付与されているかどうかを示す情報を含むことにより、長単位表現およびパラ言語情報を認定し、それを識別する情報を含んだ読み韻律情報を出力することを特徴とするテキスト解析方法。
【請求項３】
請求項１又は２に記載のテキスト解析方法の何れかにおいて、
前記単語辞書は、音声データベース上で、直前がポーズである長単位表現の単語は、それを表わす特殊な副品詞として直前ポーズ用品詞を、直後がポーズである長単位表現にはそれを表わす特殊な副品詞として直後ポーズ用品詞を追加情報としてもち、
前記文法規則集は、
長単位表現認定用品詞で、副品詞に直前ポーズ用品詞を含む単語は、文頭、句読点以外の直前単語との接続を禁止する、
長単位表現認定用品詞で、副品詞に直前ポーズ用品詞を含まない単語は、文頭、句読点以外の直前単語とのみ最優先で接続する、
長単位表現認定用品詞で、副品詞に直後ポーズ用品詞を含む単語は、文末、句読点以外の直後単語との接続を禁止する、
長単位表現認定用品詞で、副品詞に直後ポーズ用品詞を含まない単語は、文末、句読点以外の直後単語とのみ最優先で接続する規則をもち、
前記単語連鎖生成ステップでは前記長単位表現認定用品詞に対しては、前記文法規則集に追加した規則に基づくポーズ制約を満たす単語連鎖を生成し、
前記多義絞込みステップでは長単位表現認定用品詞、パラ言語情報識別品詞を含む単語連鎖を最適解として選択し、
前記読み韻律情報設定ステップは、
副品詞に直前ポーズ用品詞をもつ単語の直前はポーズとし、もたない単語の直前はポーズとしない、
副品詞に直後ポーズ用品詞をもつ単語の直後はポーズとし、もたない単語の直後はポーズとしない処理を行うことを特徴とするテキスト解析方法。
【請求項４】
請求項１乃至３に記載のテキスト解析方法の何れかにおいて、
前記形態素解析ステップは、長単位表現認定用品詞の単語をそれ以外の主品詞をもつ単語の中で最適解となるものに置き換えた単語連鎖を第２解として出力し、
前記読み韻律情報設定ステップは、前記第２解に対しても読み韻律情報を設定し出力することを特徴とするテキスト解析方法。
【請求項５】
コンピュータを用いて入力されたテキストを解析し、音声合成を行う場合に利用する読み韻律情報を出力するテキスト解析装置において、
音声合成用の音声データベースに単語やアクセント句という長い合成単位で登録されているデータすべてに対し、それぞれを１単位として、それを識別するための特殊な品詞として長単位表現認定用品詞で登録しており、また、パラ言語情報識別文字列のみを１単語として、それを識別するための特殊な品詞としてパラ言語情報識別用品詞で登録している単語辞書と、
一般の文法規則に加えて長単位表現認定用品詞と隣接する全ての品詞に対する接続を最優先で認める規則、および、パラ言語情報識別用品詞と、文頭、長単位表現認定用品詞、パラ言語情報識別品詞以外の直前単語、任意の直後単語に対する接続を最優先で認める規則を備えた文法規則集と、
入力テキストがプレインテキストである場合にはそれをそのまま形態素解析用テキストとし、タグ付テキストである場合にはタグの解析を行い、パラ言語情報が付与された文字列を特定し、タグを除去してパラ言語情報識別文字列を付与した形態素解析用テキストを作成するタグ解析手段と、
このタグ解析手段で作成した形態素解析用テキストを、前記単語辞書と前記文法規則集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、
この形態素解析手段で作成した単語情報を用いて、アクセント句の設定やポーズ情報の設定を行い、読み韻律情報を作成する読み韻律情報設定手段と、
によって構成したことを特徴とするテキスト解析装置。
【請求項６】
請求項５記載のテキスト解析装置において、
前記形態素解析手段は、単語連鎖作成手段と多義絞込み手段を具備し、
前記単語連鎖生成手段は、長単位表現認定用品詞に対しては隣接する全ての品詞に対する単語連鎖を生成し、パラ言語情報識別用品詞に対してはパラ言語情報識別品詞以外の直前単語に対する単語連鎖、任意の直後単語に対する単語連鎖を生成し、その他の品詞に対しては通常の文法規則に基づき単語連鎖を生成し、
前記多義絞込み手段は、長単位表現認定用品詞、パラ言語情報識別品詞を含む単語連鎖を最適解として選択し、
前記読み韻律情報設定手段は、パラ言語情報識別品詞の単語を処理対象外とし、長単位表現認定用品詞の語は１アクセント句として、あるいは、その直後の付属語や句読点をまとめて１アクセント句として扱い、読み韻律情報として、当該アクセント句および単語が長単位表現であるかどうかと、当該アクセント句および単語にパラ言語情報が付与されているかどうかを示す情報を含むことにより、長単位表現およびパラ言語情報を認定し、それを識別する情報を含んだ読み韻律情報を出力することを特徴とするテキスト解析装置。
【請求項７】
請求項５又は６に記載のテキスト解析装置の何れかにおいて、
前記単語辞書は、音声データベース上で、直前がポーズである長単位表現の単語は、それを表わす特殊な副品詞として、直前ポーズ用品詞を、直後がポーズである長単位表現にはそれを表す特殊な副品詞として直後ポーズ用品詞を追加情報としてもち、
前記文法規則集は、
長単位表現認定用品詞で、副品詞に直前ポーズ用品詞を含む単語は、文頭、句読点以外の直前単語との接続を禁止する、
長単位表現認定用品詞で、副品詞に直前ポーズ用品詞を含まない単語は、文頭、句読点以外の直前単語とのみ最優先で接続する、
長単位表現認定用品詞で、副品詞に直後ポーズ用品詞を含む単語は、文末、句読点以外の直後単語との接続を禁止する、  
長単位表現認定用品詞で、副品詞に直後ポーズ用品詞を含む単語は、文末、句読点以外の直後単語とのみ最優先で接続する文法規則をもち、
前記単語連鎖生成手段では、長単位表現認定用品詞に対しては、前記文法規則集に追加した規則に基づくポーズ制約を満たす単語連鎖を生成し、
前記多義絞込み生成手段では、長単位表現認定用品詞、パラ言語情報識別品詞を含む単語連鎖を最適解として選択し、
前記読み韻律情報設定手段は、
副品詞に直前ポーズ用品詞をもつ単語の直前はポーズとし、もたない単語の直前はポーズとしない、
副品詞に直後ポーズ用品詞をもつ単語の直後はポーズとし、もたない単語の直後はポーズとしない処理を行うことを特徴とするテキスト解析装置。
【請求項８】
請求項５乃至７に記載のテキスト解析装置の何れかにおいて、
前記形態素解析手段は、長単位表現認定用品詞の単語をそれ以外の主品詞をもつ単語の中で最適解となるものに置き換えた単語連鎖を第２解として出力し、
前記読み韻律情報設定手段は、前記第２解に対しても読み韻律情報を設定し出力することを特徴とするテキスト解析装置。
【請求項９】
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、コンピュータに少なくとも請求項１乃至４記載のテキスト解析方法の何れかの各ステップを実行させるテキスト解析プログラム。
【請求項１０】
コンピュータが読み取り可能な記録媒体で構成され、請求項９記載のテキスト解析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、日本語のテキストを音声合成する際に、読み上げ対象のテキストを解析して、合成のために必要な読み韻律情報（読み、アクセントなど）を付与するテキスト解析方法および装置、プログラム、記録媒体に関する。
【背景技術】
【０００２】
日本語テキストによる音声合成は、漢字仮名交じりの日本語テキストに対して、読み、および、アクセント（韻律上の基本単位であるアクセント句の設定とそのアクセント型付与）、ポーズ等の韻律情報を設定し（これをテキスト解析処理とよぶ）、これらを元に音声波形を生成して合成音声を出力する（これを音声合成処理と呼ぶ）。自然で聞きやすい合成音声を出力するためには、この読みや韻律情報（以後、読み韻律情報とする）を正しく設定する必要がある。
読み韻律情報の設定は、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、一般に形態素解析を用いて得ることができる。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、解析を行なう（例えば、非特許文献１参照）。
【０００３】
この単語情報から、読み韻律情報を付与する技術としては、複合語内意味的係り受け情報を用いたアクセント句境界設定、文節間係り受け情報を用いず、複合語内等の局所構造、およびアクセント句境界前後単語の品詞情報等から得られるアクセント句結合力を用いて段階的にポーズを設定する多段階設定法に基ずくポーズ設定方法（例えば非特許文献２）が存在する。
音声波形の生成では、コーパスベースに基づく方法が主流である。この方法では、音声データベースから合成環境にあった合成単位を選択して合成し、合成音声を出力する。合成単位は、長単位（例えば単語やアクセント句）であるほど自然性が向上するが、すべての表現をカバーすることは不可能である。
さらに、近年、意図、態度、感情等（以後、これらをパラ言語情報とよぶ）を合成音声で表現することが関心事になっている（例えば、非特許文献３参照）。このパラ言語情報の指定方法としてはＸＭＬなどを用いて情報を付加する方法が一般的である。テキスト音声合成用のＸＭＬ規格としては、Speech Synthesis Markup Language（ＳＳＭＬ：非特許文献４参照）が存在するが、上記のパラ言語情報の記述能力は、現段階では不十分である。
【非特許文献１】渕武志、他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】浅野久子、他３名、「多段解析法による形態素解析を用いた音合成用読み韻律情報設定法とその単語辞書構成」、自然言語処理、１９９９年、第６巻、第２号、ｐ５９−８１
【非特許文献３】広瀬啓吉、「音声合成技術」、情報処理、第４３巻、第３号、２００２年３月、Ｐ３２１−３２４
【非特許文献４】http://www.w3.org/TR/speech-synthesis/
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
対話システムにおいて、システム側の発声を合成音声で行なう場合、対話システムで用いられる定型的な表現（たとえば、「ありがとうございました」「はい」等）はあらかじめ長単位で音声データベースに登録しておき、その音声を選択して出力することにより、自然性が向上する。また、同じ表現であっても、パラ言語情報が異なる場合（例えば肯定の「そうですか」と疑問の「そうですか」）にはその音声出力も変えるのが適切である場合が多い。
しかしながら、精度を落とすことなく、かつ、効率的に、入力テキスト中から音声データベースに登録されている長単位の表現（以後、長単位表現とよぶ）やパラ言語情報付の表現（長単位表現である場合もない場合もある）を識別し、長単位表現、パラ言語情報付の表現とそれ以外の情報を簡単に区別する情報を含んだ読み韻律情報を出力するテキスト解析方法は確立されていない。
【０００５】
本発明の目的は、上記の点に鑑みなされたもので、音声データベースに登録されている長単位の表現やパラ言語情報付の表現を、精度を落とすことなく効率的に識別し、長単位の表現やパラ言語情報付の表現を区別する情報を含んだ読み韻律情報を出力することにより、その長単位の表現やパラ言語情報付の読み韻律情報を利用する合成処理と組み合わせることにより、自然な合成音声の出力を可能とするテキスト解析方法および装置、プログラム、このプログラムを記録した記録媒体を提供しようとするものである。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本発明では、コンピュータを用いて入力されたテキストを解析し、音声合成を行う場合に利用する読み韻律情報を出力するテキスト解析方法において、音声合成用の音声データベースに単語やアクセント句という長い合成単位で登録されているデータすべてに対し、それぞれを１単語として、それを識別するための特殊な品詞として長単位表現認定用品詞で登録され、また、パラ言語情報識別文字列のみを１単語として、それを識別するための特殊な品詞としてパラ言語情報識別用品詞で登録している単語辞書と、一般の文法規則に加えて長単位表現認定用品詞と隣接するすべての品詞に対する接続を最優先で認める規則、および、パラ言語情報識別用品詞と、文頭、長単位表現認定用品詞、パラ言語情報識別品詞以外の直前単語、任意の直後単語に対する接続を最優先で認める規則を追加した文法規則集とを備え、入力テキストがプレインテキストである場合にはそれをそのまま形態素解析用テキストとし、タグ付テキストである場合にはタグの解析を行って、パラ言語情報が付与された文字列を特定し、タグを除去してパラ言語情報識別文字列を付与した形態素解析用テキストを上記コンピュータに備えたタグ解析手段で作成するタグ解析ステップと、このタグ解析ステップで作成した形態素解析用テキストを、前記単語辞書と前記文法規則集を用いて上記コンピュータに備えた形態素解析手段で単語に分割し、単語情報を作成する形態素解析ステップと、この形態素解析ステップで作成した単語情報を用いて、上記コンピュータに備えた韻律情報設定手段でアクセント句の設定やポーズ情報の設定を行ない、読み韻律情報を作成する読み韻律情報設定ステップとを含むテキスト解析方法を提案する。
【０００７】
本発明では、テキスト解析方法において、形態素解析ステップは、コンピュータに備えた単語連鎖生成手段と多義絞込み手段が処理する単語連鎖作成ステップと多義絞込みステップを含み、単語連鎖生成ステップは長単位表現認定用品詞に対しては、隣接する全ての品詞に対する単語連鎖を生成し、パラ言語情報識別用品詞に対しては、パラ言語情報識別品詞以外の直前単語に対する単語連鎖、任意の直後単語に対する単語連鎖を生成し、その他の品詞に対しては通常の文法規則に基づき単語連鎖を生成し、多義絞込みステップは、長単位表現認定用品詞、パラ言語情報識別品詞を含む単語連鎖を最適解として選択し、読み韻律情報設定ステップは、パラ言語情報識別品詞の単語を処理対象外とし、長単位表現認定用品詞の語は１アクセント句として、あるいは、その直後の付属語や句読点をまとめて１アクセント句として扱い、読み韻律情報として、当該アクセント句および単語が長単位表現であるかどうかと、当該アクセント句および単語にパラ言語情報が付与されているかどうかを示す情報を含むことにより、長単位表現およびパラ言語情報を認定し、それを識別する情報を含んだ読み韻律情報を出力するテキスト解析方法を提案する。
【０００８】
本発明では、テキスト解析方法の何れかにおいて、単語辞書は、音声データベース上で、直前がポーズである長単位表現の単語は、それを表わす特殊な副品詞として直前ポーズ用品詞を、直後がポーズである長単位表現にはそれを表わす特殊な副品詞として直後ポーズ用品詞を追加情報としてもち、文法規則集は、長単位表現認定用品詞で、副品詞に直前ポーズ用品詞を含む単語は、文頭、句読点以外の直前単語との接続を禁止する、長単位表現認定用品詞で、副品詞に直前ポーズ用品詞を含まない単語は、文頭、句読点以外の直前単語とのみ最優先で接続する、長単位表現認定用品詞で、副品詞に直後ポーズ用品詞を含む単語は、文末、句読点以外の直後単語との接続を禁止する、長単位表現認定用品詞で、副品詞に直後ポーズ用品詞を含まない単語は、文末、句読点以外の直後単語とのみ最優先で接続する規則をもち、単語連鎖生成ステップでは長単位表現認定用品詞に対しては、文法規則集に収集した規則に基づくポーズ制約を満たす単語連鎖を生成し、多義絞込みステップでは長単位表現認定用品詞、パラ言語情報識別品詞を含む単語連鎖を最適解として選択し、読み韻律情報設定ステップは、副品詞に直前ポーズ用品詞をもつ単語の直前はポーズとし、もたない単語の直前はポーズとしない。
副品詞に直後ポーズ用品詞をもつ単語の直後はポーズとし、もたない単語の直後はポーズとしない処理を行うテキスト解析方法を提案する。
【発明の効果】
【０００９】
本発明によれば、長単位表現およびパラ言語情報付の表現を効率的に識別できるようになり、この情報を利用した合成処理と組み合わせることにより、高速に自然な合成音声を出力することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１０】
図１は、本発明によるテキスト解析装置の概略ブロック図である。装置はコンピュータで構成され、以下に説明する各部の動作はＣＰＵと呼ばれる中央演算処理装置がこの発明によるテキスト分析プログラムを解読し実行することにより実現される。
入力されるテキストは、例えばキーボードから入力されるか、あるいはハードディスクやメモリなどに格納されている等の任意のテキストである。この入力テキストは、入力テキストすべてをそのまま読み上げ対象とするプレインテキストと、ＳＳＭＬ等でパラ言語情報等が付与されたタグ付テキストの２種類が存在する。
【００１１】
タグ解析部１は、入力テキストがプレインテキストである場合には、それをそのまま形態素解析用テキストとして出力するのみである。
タグ付テキストである場合には、タグ部分の解析を行ない、パラ言語情報が付与された文字列を特定する。ここでは、例えば、タグ付テキストがＸＭＬで記述されている場合には、一般に流通するＸＭＬパーザを用いる。そして、特定されたパラ言語情報付の文字列に関して、パラ言語情報を表わす特定の文字列（以後、パラ言語情報識別文字列とよぶ）を追加し、形態素解析用テキストを作成する。
【００１２】
形態素解析部２は、形態素解析用テキストを入力として、電子的に読み出しが可能な単語辞書４と同様に電子的に読み出しが可能な文法規則集５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。この形態素解析部２には、既存技術（例えば非特許文献１など）を利用する。この形態素解析部２は、単語連鎖生成部２１と多義絞込み部２２から構成される。
単語連鎖生成部２１は、単語辞書４に存在し、文法規則集５を満たすすべての単語連鎖を生成する。
多義絞込み部２２は、単語連鎖生成部２１で生成された単語連鎖の中から、文頭から文末までの最適連鎖を選択して（第１解、第２解、…と複数個出力することも可能）、最適解（または第１解、第２解、…の上位複数解）を作成する。
【００１３】
どのような単語辞書４、文法規則集５を用いて、どのように長単位表現やパラ言語情報付の表現を解析するかについては、後述する。
単語辞書４は、１単語ずつの表記、品詞、読みといった単語に関する情報が記載されている。構成としては、標準で装備されるシステム辞書だけから構成される場合と、標準で装備される辞書と利用者側で自由に編集可能なユーザ辞書から構成される場合とがある。
文法規則集５は、隣接する単語間の接続コストを、主品詞（１単語に１つのみ）、副品詞（１単語につき０個以上の任意の数）を用いて記述するものである。
【００１４】
形態素解析部２、単語辞書４、文法規則集５に関するここまでの記述は、従来技術と全く変わらない。以後、長単位表現やパラ言語情報付の表現の解析方法について、具体的に記述する。
まず、単語辞書４では、音声合成処理の音声データベースに登録されている長単位表現（パラ言語情報付の場合には、パラ言語情報識別文字列も合せて表記に加える）および、パラ言語情報識別文字列のすべてを、それぞれ１単語として登録しておく。これらは、専用のユーザ辞書に登録しても、システム辞書に含めて登録してもどちらでもよい。
【００１５】
これらには特別な主品詞を付与する。主品詞名を規定する必要はないが、以後の説明では、音声データベースに登録されているアクセント句表現に対する品詞をSpeechDB、パラ言語情報識別文字列に対する品詞をParalingとする。
また、後述のポーズに関する制約を加える場合には、音声データベース上で、直前がポーズである長単位表現にはそれを表わす特別な品詞（ここではPrePauseとする）、直後がポーズである長単位表現にはそれを表わす特別な品詞（ここではPostPauseとする）を付加する。
【００１６】
次に、文法規則集５では、以下の特別な文法規則を追加する。以下で「最優先で認定されるようにする」ことは、その接続コストを規定されている最小値に設定する等により実現できる。
品詞SpeechDBをもつ単語は原則的にどのような場合でも最優先で認定されるようにする。これにより、常に、長単位表現が通常の単語認定より優先されて認定されるようになる。ただし、より自然な音声出力のために、次のようなポーズに関する制約を加えてもよい。
・主品詞SpeechDBで、副品詞にPrePauseを含む単語は、文頭、句読点以外の直前単  語との接続を禁止する。
・主品詞SpeechDBで、副品詞にPrePauseを含まない単語は、文頭、句読点以外の直前単語とのみ最優先で接続する。
・主品詞SpeechDBで、副品詞にPostPauseを含む単語は、文末、句読点以外の直後単語との接続を禁止する。
・主品詞SpeechDBで、副品詞にPostPauseを含まない単語は、文末、句読点以外の直後単語とのみ最優先で接続する。
【００１７】
このポーズ制約に基づき、読み韻律情報設定部３で長単位表現に対するポーズ情報が付与される（具体的には後述）。合成処理では、この情報を用いることで前後のポーズ環境が適切な音声が選択可能となる。
また、品詞Paralingをもつ単語については、文頭、SpeechDB、Paraling以外の直前単語、任意の直後単語と、最優先で認定されるようにする。これにより、合成処理では、パラ単語情報付きの表現に対して、パラ言語情報識別文字列が主品詞SpeechDBの単語の一部として認定された場合には長単位表現を用いた合成を、主品詞Paralingとして認定された場合には、短単位での合成を行うことが可能となる。
【００１８】
上記で記述した文法規則集５でポーズ規制が無い場合の単語連鎖生成部２１の処理フローを図２に示す。単語連鎖生成部２１では、文頭から順に単語辞書４を検索し（ここでマッチした語を検索語とよぶ）、文法規則集５に格納した規則を満たすもののみ単語候補として残し、単語連鎖を生成していく。図２のフローはその検索語を単語候補かどうか判断する部分のフローである。
ステップＳ１０１では、検索語の品詞がSpeechDBであるか判定する。SpeechDBの場合はステップＳ１０２に、違う場合はステップＳ１０３に移る。
【００１９】
ステップＳ１０２では、検索語を単語候補にし、前方、後方とも、どの単語候補とも連鎖させ、この検索語に対する処理を終了する。
ステップＳ１０３では、検索語の品詞がParalingであるか判定する。Paralingの場合はステップＳ１０４に、違う場合はステップＳ１０７に移る。
ステップＳ１０４では、検索語の直前の単語候補として、文頭（検索語が文の先頭であることを意味する）、品詞SpeechDB、品詞Paraling以外の語が１つ以上存在するか判定する。条件を満たす場合にはステップＳ１０５、満たさない場合にはステップＳ１０６に移る。
【００２０】
ステップＳ１０５では、検索語を単語候補とし、直前は文頭、品詞SpeechDB、品詞Paraling以外の単語候補と、直後は任意の単語候補と連鎖させ、この検索語に対する処理を終了する。
ステップＳ１０６では、この検索語を単語候補とせずに処理を終了する。
ステップＳ１０７では、通常の文法規則を適用して、単語候補となりうるかの判定、単語候補の場合の連鎖の生成を行ない、この検索語に対する処理を終了する。
同様に、図３に、文法規則集５でポーズ制約がある場合の単語連鎖生成部２１の処理フローを示す。
【００２１】
ステップＳ２０１では、検索語の品詞がSpeechDBであるか判定する。SpeechDBの場合はステップＳ２０２に、違う場合はステップS２０３に移る。
ステップＳ２０２では、ポーズ制約処理により、検索語を単語候補にするか決定し、この検索語に対する処理を終了する。ポーズ制約処理のフローは図４に示す。
ステップＳ２０３では、検索語の品詞がParalingであるか判定する。Paralingの場合はステップＳ２０４に、違う場合はステップＳ２０７に移る。
ステップＳ２０４では、検索語の直前の単語候補として、文頭（検索語が文の先頭であることを意味する）、品詞SpeechDB、品詞Paraling以外の語が１つ以上存在するか判定する。条件を満たす場合にはステップＳ２０５、満たさない場合にはステップＳ２０６に移る。
【００２２】
ステップＳ２０５では、検索語を単語候補とし、直前は文頭、品詞SpeechDB、品詞Paraling以外の単語候補と、直後は任意の単語候補と連鎖させ、この検索語に対する処理を終了する。
ステップＳ２０６では、この検索語を単語候補とせずに処理を終了する。
ステップＳ２０７では、通常の文法規則を適用して、単語候補となりうるかの判定、単語候補の場合の連鎖の生成を行い、この検索語に対する処理を終了する。
以下、図４のポーズ制約処理のフローを説明する。
【００２３】
ステップＳ３０１では、検索語の副品詞にPrePauseを含むか判定する。条件を満たす場合にはステップＳ３０２に、満たさない場合はステップＳ３０９に移る。
ステップＳ３０２では、検索語の直前の単語候補に文頭または品詞が句点或は読点である語が一つ以上存在するか判定する。条件を満たす場合にはステップＳ３０３に、満たさない場合はステップＳ３０６に移る。
ステップＳ３０３では、副品詞にPostPauseを含むか判定する。条件を満たす場合にはステップＳ３０４に、満たさない場合はステップＳ３０６に移る。
【００２４】
ステップＳ３０４では、直後に単語候補に文末または品詞が句点あるいは読点である語が１つ以上存在するか判定する。条件を満たす場合にはステップＳ３０５に、満たさない場合はステップＳ３０７に移る。
ステップＳ３０５では、検索語を単語候補とし、直前は文頭及び品詞が句点、読点の単語候補と、直後は文末及び品詞が句点、読点の単語候補と連鎖させ、処理を終了する。
ステップＳ３０６では、検索語の直後の単語候補に文末、品詞が句点、読点以外である語が１つ以上存在するか判定する。条件を満たす場合にはステップＳ３０８に、満たさない場合はステップＳ３０７に移る。
【００２５】
ステップＳ３０７では、検索語を単語候補とせず、処理を終了する。
ステップＳ３０８では、検索語を単語候補とし、直前は文頭及び品詞が句点、読点の単語候補と、直後は文末、品詞が句点、読点以外の単語候補と連鎖させ、処理を終了する。
ステップＳ３０９では、検索語の直前の単語候補に文頭、品詞が句点あるいは読点以外である語が一つ以上存在するか判定する。条件を満たす場合にはステップＳ３１０に、満たさない場合はステップＳ３０７に移る。
ステップＳ３１０では、検索語の副品詞にPostPauseを含むか判定する。条件を満たす場合にはステップＳ３１１に、満たさない場合はステップＳ３１３に移る。
【００２６】
ステップＳ３１１では、直後に単語候補に文末または品詞が句点あるいは読点である語が１つ以上存在するか判定する。条件を満たす場合にはステップＳ３１２に、満たさない場合はステップＳ３０７に移る。
ステップＳ３１２では、検索語を単語候補とし、直前は文頭、品詞が句点、読点以外の単語候補と、直後は文末及び品詞が句点、読点の単語候補と連鎖させ、処理を終了する。
ステップＳ３１３では、検索語の直後の単語候補に文末、品詞が句点、読点以外である語が１つ以上存在するか判定する。条件を満たす場合にはステップＳ３１４に、満たさない場合はステップＳ３０７に移る。
【００２７】
ステップＳ３１４では、検索語を単語候補とし、直前は文頭、品詞が句点、読点以外の単語候補と、直後は文末、品詞が句点、読点以外の単語候補と連鎖させ、処理を終了する。
多義絞込み部２２では、単語連鎖生成部２１で生成された単語連鎖の中から最適解を選択する。ここで、文法規則集５において、品詞SpeechDBおよび品詞Paralingは、「最優先で確認されるように」記述されているため、単語連鎖生成部２１に含まれる単語候補の中から、品詞SpeechDBおよび品詞Paralingを含む単語連鎖が最適解として選択される。
【００２８】
さらに、多義絞込み部２２では、一般に認定結果（単語情報）の多義を出力することが可能である。そこで、主品詞SpeechDBの単語をそれ以外の主品詞を持つ単語（複数の場合もありえる）のなかで最適解となるものに置き換えた単語連鎖を第２解として出力することにしてもよい。これにより、音声合成処理で、長単位表現と前後の音韻環境の接続コストが悪過ぎる場合には、この第２解の単語情報から生成された読み韻律情報を用いて短単位の合成を行うことが可能となる。
読み韻律情報設定部３は、形態素解析部２から得られた単語情報を用いて、読み韻律情報を設定する。これには非特許文献２などの従来技術を利用するが、長単位表現、パラ言語情報付の表現に対して、以下の処理を追加する。
・主品詞Paralingの単語は読み韻律情報付与の処理対象外とする。
【００２９】
主品詞SpeechDBの単語は単独で１アクセント句とする。（あるいは直後の付属語や句読点をまとめて１アクセント句とするとしてもよい。）
・副品詞にPrePauseをもつ単語の直前はポーズとし、もたない単語の直前はポーズとしない。ポーズの場合は、直前単語が読点の場合は中ポーズ、それ以外は長ポーズとするなど、更に詳細な情報を設定してもよい。
・副品詞にPostPauseをもつ単語の直後はポーズとし、もたない単語の直後はポーズとしない。ポーズの場合は、直後が読点の場合は中ポーズ、それ以外は長ポーズとするなど、さらに詳細な情報を設定してもよい。
【００３０】
これにより、音声データベース内の長単位表現音声の前後ポーズ環境と一致した情報が設定される。
また、読み韻律情報として、アクセント句あるいは単語の情報として、
・該当アクセント句・単語が長単位表現であるかどうか（合成処理では、この情報を元に長単位表現であるかを判断し、長単位表現の場合には少なくとも表記とポーズ情報を用いて、音声データベースから最適な長単位表現データを選択する）
・該当アクセント句・単語がパラ言語情報を付与されているか（合成処理では、この情報を用いて、パラ言語情報用のデータ選択、音声加工等を行う）
を追加する。
【００３１】
また、形態素解析で主品詞SpeechDBを全く含まない第２解を出力している場合には、その第２解の単語情報に対して、従来技術を適応して読み韻律情報を出力する。
【実施例】
【００３２】
図５〜図９を用いて、本発明の実施例を説明する。
本実施例では、ポーズに関する制約を使うものとする。また（２）入力テキストがタグ付テキストの場合のみ、形態素解析の第２解についての説明も加える。
図５は、本実施例で単語辞書に登録された長単位表現とパラ言語情報識別文字列の例である。読み＋アクセントの’ は、アクセントの位置を表わす。本実施例では、パラ言語情報識別文字列は
｛｛パラ言語情報の種類｝｝
と記述することにする。パラ言語情報の種類としては、強調（‘emphasis’と表記）、確認（‘comfirm’と表記）があるとする。
【００３３】
この例においては、長単位表現に読みとアクセントの情報を付与しているが、長単位表現は合成処理において、その長単位での音声そのものが用いられるため、読み、アクセントの情報が空であっても処理は可能であり、空としてもよい。
図６は本実施例で用いる入力テキストの例である。（１）がプレインテキストの例、（２）がタグ付テキストの例である。（２）の例では、XMLで記述することにし、Paraling要素で、パラ言語情報を指定し、そのtype属性でパラ言語情報の種類を記述することにしている。すなわち、「１９時でしたら」部分が強調と指定、「どうなさいますか」部分が確認と指定されている。
【００３４】
図７は、タグ解析部１に図６の入力テキストを入力した結果得られる形態素解析用テキストである。（１）の入力テキストがプレインテキストの場合は、そのままそれが形態素解析用テキストになる。（２）のタグ付テキストの場合は、マークアップ用のタグが取り除かれ、代わりにパラ言語情報識別文字列が挿入される。
図８は、形態素解析部２に図７の形態素解析用テキストを入力した結果得られる単語情報である。単語情報には、図に示した情報以外にも、同形語の絞込みに用いる語コスト等、他の情報も存在するが、本発明に直接関係しない情報については省略している。
【００３５】
以下、図８の単語情報がどのようにして認定されたかを、詳細に説明する。
まず、（１）入力テキストがプレインテキストの場合の例について説明する。
“「横浜レストラン」を”の部分は該当する長単位表現が存在しないため、通常の形態素解析が行われる。“１９時から”、“２名で”、“ご予約いたしました”は、全て単語辞書に登録された長単位表現であり、かつ、すべての直前単語が読点であり副品詞PrePauseをもつ、かつ、直後単語が読点あるいは句点であり副品詞PostPauseをもつため、最優先の接続となり、これらが第一解として認定される。
【００３６】
次に、（２）入力テキストがタグ付テキストの場合について説明する。“１９時でしたら｛｛emphasis｝｝”という長単位表現は単語辞書に存在しない。このため、“１９時でしたら”の部分は通常の形態素解析が行われ、“｛｛emphasis｝｝“は品詞Paralingで単語辞書に存在し、直前単語は文頭、品詞SpeechDB、Paralingではないため、最優先となり第一解として認定される。同様に「予約できますが、」の部分に該当する長単位表現が存在しないため、通常の解析が行われる。“どうなさいますか｛｛confirm｝｝”の部分については、２種類の長単位表現が存在する。ここで直前単語が読点、直後単語が句点（疑問符）であるため、副品詞にPrePauseとPostPauseをもたない単語は接続が認められない。このため、SpeechDB：PrePause：PostPauseという品詞をもつ長単位表現で認定される。
【００３７】
さらに、図９に示す（３）入力テキストがタグ付テキストの場合の第２解について説明する。ここでは（２）と同様の解析を行い、第１解で主品詞SpeechDBで認定されている単語部分、すなわち、“どうなさいますか｛｛confirm｝｝”の部分について、解析多義の中から主品詞SpeechDBを含まない最適解を結果として出力する。このため、（２）との差分は、“どうなさいますか｛｛confirm｝｝”の部分となる。この例では、第２解を文全体として出力しているが、多義が存在する部分文字列のみ（すなわち本例では“どうなさいますか｛｛confirm｝｝”のみ）の部分について、多義をもつ構造にしてもよい。
【００３８】
図１０は、読み韻律情報設定部３に図８の単語情報を入力した結果得られる読み韻律情報の例である。図に示した以外の読み韻律情報も設定可能であるが、ここでは必要最小限の読み韻律情報を記述している。図中のポーズ情報は、そのアクセント句の直後のポーズ情報を表わしている。
以下、図１０の読み韻律情報がどのように設定されたかを詳細に説明する。
ここでは、主品詞SpeechDBの単語は単独で１アクセント句、ただし、直後が句読点の場合には、それとまとめて１アクセント句とすることにする。
【００３９】
また、副品詞PrePauseをもつ単語の直前単語が読点の場合は、該当単語直前を中ポーズ、それ以外の場合は長ポーズ、副品詞PostPauseをもつ単語が直後単語が読点の場合には、該当単語直後を中ポーズ、それ以外の場合は長ポーズを付与するものとする。
まず、（１）入力テキストがプレインテキストの場合の例について説明する。
最初にアクセント句の設定を行う。長単位表現である“１９時から”、“２名で”、“ご予約いたしました”はその直後単語が読点あるいは句点であるため、それを含めて１アクセント句となり、“１９時から”、“２名で”、“ご予約いたしました。”がそれぞれ１アクセント句と設定される。残りの“「横浜レストラン」を、”は従来技術を用いて１アクセント句と設定される。アクセント句のアクセント型については、長単位表現に対しては辞書の情報をそのまま、それ以外（“「横浜レストラン」を”のみ）のアクセント句については従来技術を適応して設定する。
【００４０】
次に、ポーズ設定を行う。長単位表現の直前単語はすべて読点であるため、長単位表現の直前、すなわち“「横浜レストラン」を、”、“１９時から、”、“２名で、”というアクセント句のポーズ情報は中ポーズに設定される。また、“ご予約いたしました”の直後単語は句点であるため、「ご予約いたしました。」というアクセント句のポーズ情報は長ポーズに設定される。以上の処理により、全てのアクセント句に対するポーズ情報が設定される。
最後に、長単位表現は、主品詞がSpeechDBであるものに対してはＹｅｓ、それ以外のものについてはＮｏを設定する。パラ言語情報は、入力がプレインテキストであるため何も設定されない。
【００４１】
次に、（２）入力テキストがタグ付テキストの場合について説明する。
単語“｛｛emphasis｝｝”は品詞がParalingであるため、処理の対処外となる。
最初にアクセント区の設定を行う。“どうなさいますか｛｛confirm｝｝”という長単位表現の直後は句点（疑問符）であるため、“どうなさいますか｛｛confirm｝｝？”が１アクセント句として設定される。その他の部分については従来のアクセント句設定が行われ、“１９時でしたら”、“ご予約できますが、”の２アクセント句が設定される。アクセント句のアクセント型についての手順は（１）の場合と同様である。
【００４２】
次にポーズの設定を行う。長単位表現“どうなさいますか｛｛confirm｝｝”の直前が読点であるため、直前アクセント句“ご予約ができますが、”は中ポーズ、直後が句点（疑問符）であるため、当該アクセント句“どうなさいますか｛｛confirm｝｝？”は長ポーズが設定される。残りのアクセント句については従来技術を用いてポーズ情報が設定される。
最後に、長単位表現は、主品詞がSpeechDBであるものに対してはＹｅｓ、それ以外のものについてはＮｏを設定する。パラ言語情報は、入力テキストからタグ付けされている位置を参照して、“１９時でしたら”にemphasis（強調）、“どうなさいますか｛｛confirm｝｝？”にconfirm（確認）を設定する。
【００４３】
さらに、（３）入力テキストがタグ付テキストの場合の第２解について説明する。ここでは長単位表現は存在しないので、｛｛emphasis｝｝、｛｛confirm｝｝という単語を処理対象外として、従来技術を適応し、読み韻律情報を設定する。
長単位表現はすべてNoを設定する。パラ言語情報は、（２）と同様に設定する。
本図においては、文全体の第２解に対して読み韻律情報を付与しているが、多義が存在する部分文字列のみ（すなわち本例では“どうなさいますか｛｛confirm｝｝”のみ）の部分について、第２解の読み韻律情報を設定してもよい。
【００４４】
このように長単位表現を含まない第２解の読み韻律情報を作成しておくことにより、たとえば“どうなさいますか｛｛confirm｝｝”という長単位表現の音声が前後の韻律環境と適合せず、短単位の合成単位で合成する必要が生じた場合に対応できるようになる。
以上に説明したこの発明によるテキスト解析方法及び装置はコンピュータが解読可能なプログラム言語にしたがって記述されたプログラムをコンピュータにインストールし、コンピュータに備えられた中央演算処理装置により解読して実行される。プログラムは磁気ディスク或はＣＤ−ＲＯＭのようにコンピュータが読み取り可能な記録媒体に記録され、これらの記録媒体からインストールされるか又は通信回線を通じてインストールすることができる。
【産業上の利用可能性】
【００４５】
本発明のテキスト解析方法及び装置の活用例としては例えば、音声合成機能を備えた自動応答装置等に利用することができる。
【図面の簡単な説明】
【００４６】
【図１】本発明のテキスト解析装置の概要を説明するためのブロック図。
【図２】図１に示した単語連鎖生成部のポーズ制約なしの場合の動作を説明するためのフローチャート。
【図３】図１に示した単語連鎖生成部のポーズ制約ありの場合の動作を説明するためのフローチャート。
【図４】この発明に用いるポーズ制約処理の課程を説明するためのフローチャート。
【図５】この発明で用いる単語辞書に登録された長単位表現とパラ言語情報識別文字列の例を説明するための図。
【図６】この発明によるテキスト解析装置に入力されるテキストの例を説明するための図。
【図７】図６に示した入力テキストを入力した結果得られる形態素解析用テキストの例を示す図。
【図８】図７に示した形態素解析用テキストを形態素解析部に入力した結果得られる単語情報の例を示す図。
【図９】入力テキストがタグ付テキストの場合の第２解で得られる単語情報の例を示す図。
【図１０】読み韻律情報設定部に図８の単語情報を入力した結果得られる読み韻律情報の例を示す図。
【符号の説明】
【００４７】
１    タグ解析部                        ５    文法規則集
２    形態素解析部                    ２１    単語連鎖生成部
３    読み韻律情報設定部              ２２    多義絞込み部
４    単語辞書
【図１】
2005148341.tif 000003
【図２】
2005148341.tif 000004
【図３】
2005148341.tif 000005
【図４】
2005148341.tif 000006
【図５】
2005148341.tif 000007
【図６】
2005148341.tif 000008
【図７】
2005148341.tif 000009
【図８】
2005148341.tif 000010
【図９】
2005148341.tif 000011
【図１０】
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