(57)【要約】    【課題】未登録の単語に適切な読みを付与することのできる読み付与装置、その方法およびプログラム、そのプログラムを記録した記録媒体を提供する。    【解決手段】読み種別付与部１０２は、入力となる読み付与単位列に対して、読み種別テーブル１０１を用いて読み付与単位ごとに表記と読みとに対応する読み種別を付与する。読み判定部１０５は、読み付与対象単位を含む複数の学習データから学習アルゴリズムを用いて予め学習した読み付与規則を記憶した読み付与規則テーブル１０４及び形式変換部１０３によって変換された読み付与単位列の情報を用いて、読み付与対象単位の複数ある読みのうちいずれを付与するかを判定し、読み付与対象単位に判定結果に対応する読みを付与して出力読み付与単位列を出力する。【選択図】図１
2005322138.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
１つまたは複数の文字を読み付与単位として、読み付与の対象となる読み付与対象単位及び該読み付与対象単位の前または後の少なくとも一方における１つまたは複数の読み付与単位を含む読み付与単位列の情報から前記読み付与対象単位に読みを付与する読み付与装置において、
読み付与単位の読みに対応する読み種別を記憶した読み種別テーブルを用いて、前記読み付与単位列の前記情報に前記読み種別を付与する読み種別付与手段と、
予め前記読み付与対象単位を含む複数の学習データから学習アルゴリズムを用いて得られた前記学習データの前記読み種別を含む情報と前記読み付与対象単位の読みとの対応関係を記憶する読み付与規則テーブル及び前記読み付与単位列の前記情報に基づいて、前記読み付与対象単位の複数ある読みのうちいずれを付与するか判定し、判定結果に対応する読みを付与した読み付与単位列を出力する読み判定手段とを備えた
ことを特徴とする読み付与装置。
【請求項２】
請求項１記載の読み付与装置において、
読み種別付与手段は、読み付与単位の読みに対応する音読みあるいは訓読みからなる読み種別を記憶した読み種別テーブルを用いて、前記読み付与単位列の前記情報に前記読み種別を付与する
ことを特徴とする読み付与装置。
【請求項３】
請求項１または２記載の読み付与装置において、
読み判定手段は、予め前記読み付与対象単位を含む複数の学習データからサポートベクトルマシンを用いて得られたサポートベクトルを前記読み付与対象単位の読みごとに記憶する読み付与規則テーブル及び前記読み付与単位列の前記情報に基づいて、前記読み付与対象単位の複数ある読みのうちいずれを付与するかを前記読み付与対象単位の読みごとにサポートベクトルマシンの識別関数を用いて判定し、判定結果に対応する読みを付与した読み付与単位列を出力する
ことを特徴とする読み付与装置。
【請求項４】
１つまたは複数の文字を読み付与単位として、読み付与の対象となる読み付与対象単位及び該読み付与対象単位の前または後の少なくとも一方における１つまたは複数の読み付与単位を含む読み付与単位列の情報から前記読み付与対象単位に読みを付与する読み付与方法において、
コンピュータが、
読み付与単位の読みに対応する読み種別を記憶した読み種別テーブルを用いて、前記読み付与単位列の前記情報に前記読み種別を付与する読み種別付与ステップと、
予め前記読み付与対象単位を含む複数の学習データから学習アルゴリズムを用いて得られた前記学習データの前記読み種別を含む情報と前記読み付与対象単位の読みとの対応関係を記憶する読み付与規則テーブル及び前記読み付与単位列の前記情報に基づいて、前記読み付与対象単位の複数ある読みのうちいずれを付与するか判定し、判定結果に対応する読みを付与した読み付与単位列を出力する読み判定ステップとを実行する
ことを特徴とする読み付与方法。
【請求項５】
請求項４記載の読み付与方法において、
読み種別付与ステップは、読み付与単位の読みに対応する音読みあるいは訓読みからなる読み種別を記憶した読み種別テーブルを用いて、前記読み付与単位列の前記情報に前記読み種別を付与する
ことを特徴とする読み付与方法。
【請求項６】
請求項４または５記載の読み付与方法において、
読み判定ステップは、予め前記読み付与対象単位を含む複数の学習データからサポートベクトルマシンを用いて得られたサポートベクトルを前記読み付与対象単位の読みごとに記憶する読み付与規則テーブル及び前記読み付与単位列の前記情報に基づいて、前記読み付与対象単位の複数ある読みのうちいずれを付与するかを前記読み付与対象単位の読みごとにサポートベクトルマシンの識別関数を用いて判定し、判定結果に対応する読みを付与した読み付与単位列を出力する
ことを特徴とする読み付与方法。
【請求項７】
１つまたは複数の文字を読み付与単位として、読み付与の対象となる読み付与対象単位及び該読み付与対象単位の前または後の少なくとも一方における１つまたは複数の読み付与単位を含む読み付与単位列の情報から前記読み付与対象単位に読みを付与する読み付与プログラムであって、
コンピュータに、
読み付与単位の読みに対応する読み種別を記憶した読み種別テーブルを用いて、前記読み付与単位列の前記情報に前記読み種別を付与する読み種別付与ステップと、
予め前記読み付与対象単位を含む複数の学習データから学習アルゴリズムを用いて得られた前記学習データの前記読み種別を含む情報と前記読み付与対象単位の読みとの対応関係を記憶する読み付与規則テーブル及び前記読み付与単位列の前記情報に基づいて、前記読み付与対象単位の複数ある読みのうちいずれを付与するか判定し、判定結果に対応する読みを付与した読み付与単位列を出力する読み判定ステップとを実行させる
ことを特徴とする読み付与プログラム。
【請求項８】
請求項７記載の読み付与プログラムにおいて、
読み種別付与ステップは、読み付与単位の読みに対応する音読みあるいは訓読みからなる読み種別を記憶した読み種別テーブルを用いて、前記読み付与単位列の前記情報に前記読み種別を付与する
ことを特徴とする読み付与プログラム。
【請求項９】
請求項７または８記載の読み付与プログラムにおいて、
読み判定ステップは、予め前記読み付与対象単位を含む複数の学習データからサポートベクトルマシンを用いて得られたサポートベクトルを前記読み付与対象単位の読みごとに記憶する読み付与規則テーブル及び前記読み付与単位列の前記情報に基づいて、前記読み付与対象単位の複数ある読みのうちいずれを付与するかを前記読み付与対象単位の読みごとにサポートベクトルマシンの識別関数を用いて判定し、判定結果に対応する読みを付与した読み付与単位列を出力する
ことを特徴とする読み付与プログラム。
【請求項１０】
請求項７乃至９の何れかに記載の読み付与プログラムが記録されている
ことを特徴とするコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、音声合成で必要な単語への読み付与、特に未登録の単語に適切な読みを付与することができる読み付与装置、その方法及びプログラム、そ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】
従来、この種の読み付与としては、１文字または複数の文字（以後、読み付与単位）からその読みへの変換問題として様々な方法が提案されている。特に、読み付与の対象となる読み付与単位（以後、読み付与対象単位）の前後の１つまたは複数の読み付与単位からなる文脈に応じた読み付与が提案されている。
【０００３】
決定木を使った読み付与方法では、決定木は読み付与対象単位の前後の１つまたは複数の読み付与単位が何であるかを条件として付与すべき読みを振り分けることができるように構成する方法が提案されている（例えば非特許文献１参照。）。
【非特許文献１】Ananlada Chotimongkol and Alan W.Black,"Statistically trained orthographic to sound models for Thai," pp.551-554, Vol.2, Proceedings of the ICSLP 2000.
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかしながら、日本語の単語において読み付与対象単位の前後の１つまたは複数の読み付与単位の表記と読みの情報のみから読みを付与する方法では、１文字を読み付与単位として「正治」という表記に対して読みを付与するときに、後ろに「治」という表記がくる「正」の登録データが存在しないことにより、例えば「正解、せいかい」という登録データから「正、せい」が付与され、前に「正、せい」という表記及び読み、あるいは「正」という表記がくる「治」の登録データが存在しないことにより、例えば「雅治、まさはる」という登録データから「治、はる」という読みが与えられ、「正治、せいはる」という人名として不適切な読みが付与されることがある。
【０００５】
この問題を解決するため決定木等の従来の方法では、不適切な読みを付与する確率を少なくするため、読み付与対象単位の前後の読み付与単位数や情報の種類、あるいは登録データ数を増やすことにより、適切な読みに振り分けることが可能となるが、条件記述に使われている情報の種類や登録データの数が多くなるほど、決定木を構成する際に登録データにない未登録の単語に対して読み付与精度が低下する、即ち過学習により読み付与性能が劣化するという問題点があった。
【０００６】
本発明は前記問題点に鑑みてなされたものであり、その目的とするところは、未登録の単語に適切な読みを付与することのできる読み付与装置、その方法およびプログラム、そのプログラムを記録した記録媒体を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
本発明では、前記目的を達成するため、１つまたは複数の文字を読み付与単位として、読み付与の対象となる読み付与対象単位及び該読み付与対象単位の前または後の少なくとも一方における１つまたは複数の読み付与単位を含む読み付与単位列の情報から前記読み付与対象単位に読みを付与する読み付与装置において、読み付与単位の読みに対応する読み種別を記憶した読み種別テーブルを用いて、前記読み付与単位列の前記情報に前記読み種別を付与する読み種別付与手段と、予め前記読み付与対象単位を含む複数の学習データから学習アルゴリズムを用いて得られた前記学習データの前記読み種別を含む情報と前記読み付与対象単位の読みとの対応関係を記憶する読み付与規則テーブル及び前記読み付与単位列の前記情報に基づいて、前記読み付与対象単位の複数ある読みのうちいずれを付与するか判定し、判定結果に対応する読みを付与した読み付与単位列を出力する読み判定手段とを備えたことを特徴とする読み付与装置を提案する。
【０００８】
また、本発明では、１つまたは複数の文字を読み付与単位として、読み付与の対象となる読み付与対象単位及び該読み付与対象単位の前または後の少なくとも一方における１つまたは複数の読み付与単位を含む読み付与単位列の情報から前記読み付与対象単位に読みを付与する読み付与方法において、コンピュータが、読み付与単位の読みに対応する読み種別を記憶した読み種別テーブルを用いて、前記読み付与単位列の前記情報に前記読み種別を付与する読み種別付与ステップと、予め前記読み付与対象単位を含む複数の学習データから学習アルゴリズムを用いて得られた前記学習データの前記読み種別を含む情報と前記読み付与対象単位の読みとの対応関係を記憶する読み付与規則テーブル及び前記読み付与単位列の前記情報に基づいて、前記読み付与対象単位の複数ある読みのうちいずれを付与するか判定し、判定結果に対応する読みを付与した読み付与単位列を出力する読み判定ステップとを実行することを特徴とする読み付与方法を提案する。
【０００９】
また、本発明では、１つまたは複数の文字を読み付与単位として、読み付与の対象となる読み付与対象単位及び該読み付与対象単位の前または後の少なくとも一方における１つまたは複数の読み付与単位を含む読み付与単位列の情報から前記読み付与対象単位に読みを付与する読み付与プログラムであって、コンピュータに、読み付与単位の読みに対応する読み種別を記憶した読み種別テーブルを用いて、前記読み付与単位列の前記情報に前記読み種別を付与する読み種別付与ステップと、予め前記読み付与対象単位を含む複数の学習データから学習アルゴリズムを用いて得られた前記学習データの前記読み種別を含む情報と前記読み付与対象単位の読みとの対応関係を記憶する読み付与規則テーブル及び前記読み付与単位列の前記情報に基づいて、前記読み付与対象単位の複数ある読みのうちいずれを付与するか判定し、判定結果に対応する読みを付与した読み付与単位列を出力する読み判定ステップとを実行させることを特徴とする読み付与プログラムを提案する。
【００１０】
なお、前記以外の読み付与装置、その方法及びプログラム、そのプログラムを記録した記録媒体、並びにそれらの詳細については発明の実施の形態において説明する。
【発明の効果】
【００１１】
本発明によれば、読み付与の条件として読み種別の情報を利用し、学習アルゴリズムを用いて読み付与対象単位の前後の読み付与単位の読み種別を含む情報と読み付与対象単位の読みとの対応関係を読み付与規則として学習することにより、未学習の単語の読み付与対象単位に適切な読みを付与することができる。
【００１２】
さらに、学習アルゴリズムとしてＳＶＭを用いて読み付与対象単位の読みを判定するのに必要な読み付与規則のみを選択して読みを付与することにより、読み付与の条件となる情報の種類数や学習する単語数を増やしても未学習の単語の読み付与単位に対する読み付与性能を維持することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１３】
以下、図面に基づいて本発明を一実施形態について説明する。
【００１４】
ここでの説明において、１文字または複数の文字列を読み付与単位とし、読み付与の対象となる読み付与単位を読み付与対象単位、読み付与対象単位の前の１または複数の読み付与単位を前単位、読み付与単位の後の１または複数の読み付与単位を後単位、読み付与対象単位及び前単位または後単位の少なくとも一方を含む文字列を読み付与単位列と表記する。また、音読みの読みをカタカナで、訓読みの読みをひらがなで表記する。
【００１５】
図１は本発明の一実施形態における機能ブロック図であり、図において、１０１は読み種別テーブル、１０２は読み種別付与部、１０３は形式変換部、１０４は読み付与規則テーブル、１０５は読み判定部である。
【００１６】
読み種別テーブル１０１は、予め読み付与単位の読みとこれに対応する読み種別を記憶したものである。
【００１７】
読み種別付与部１０２は、入力となる読み付与単位列に対して、読み種別テーブル１０１を用いて読み付与単位ごとに表記と読みとに対応する読み種別を付与して、形式変換部１０３に渡す。
【００１８】
一般に日本語における単語の構成において、読み種別の１つである「音読み」や「訓読み」の並び方に偏りが存在する。例えば、人の名前の「正治」の読みでは、「セイジ」という音音の並びや「まさはる」という訓訓の並びや「まさジ」という訓音の並びは、「セイはる」という音訓の並びに比べて高い確率で発生する。
【００１９】
例えば、読み付与の条件として表記・読み・読み種別を利用する場合に、１文字を読み付与単位として読み付与単位列「正治」の前単位「正、セイ」に対して読み付与対象単位「治」の読み付与において、「正治」が未登録データであり「良治、リョウジ」、「修治、シュウジ」「雅治、まさはる」といった「治」がつく登録データが存在すると仮定する。「正、セイ」の読み種別が音読みなので、「良治、リョウジ」、「修治、シュウジ」といった「治」の前単位が音読みの登録データから「治、ジ」という読み種別が音読みの読みが付与される確率が高くなり、「雅治、まさはる」といった「治」の前単位が訓読みの登録データから「治、はる」という読み種別が訓読みの読みが付与される確率が低くなる。その結果、「正治、セイジ」という適切な読みを付与することができる。
【００２０】
従って、読み付与の条件として読み種別の情報を利用することにより、読み付与単位列の読み種別を含む情報から読み付与対象単位の読みを推定することが可能となる。
【００２１】
形式変換部１０３は、読み種別付与部１０２から渡された読み付与単位列を読み判定部１０５の入力形式にあわせて変換する。
【００２２】
読み付与規則テーブル１０４は、読み付与対象単位を含む複数の学習データから後述する学習アルゴリズムを用いて予め学習した、読み種別を含む情報と読み付与対象単位の読みとの対応関係である読み付与規則を記憶したものである。
【００２３】
読み判定部１０５は、読み付与規則テーブル１０４及び形式変換部１０３から渡された読み付与単位列の情報を用いて、読み付与対象単位の複数ある読みのうちいずれを付与するかを判定し、読み付与対象単位に判定結果に対応する読みを付与して出力読み付与単位列を出力する。
【００２４】
学習アルゴリズムとしては、Ｖｌａｄｉｍｉｒ  Ｎ．Ｖａｐｎｉｋ、Ｔｈｅ  Ｎａｔｕｒｅ  ｏｆ  Ｓｔａｔｉｓｔｉｃａｌ  Ｌｅａｒｎｉｎｇ  Ｔｈｅｏｒｙ，Ｓｐｒｉｎｇｅｒ（１９９５）に示されているＳｕｐｐｏｒｔ  Ｖｅｃｔｏｒ  Ｍａｃｈｉｎｅ（ＳＶＭ）を用いて説明する。なお、ＳＶＭは２値識別アルゴリズムであるが、Ｐａｉｒｗｉｓｅ法やｏｎｅ−ｖｓ−ｒｅｓｔ法により多値識別に拡張できる。
【００２５】
ＳＶＭは「マージン最大化」という基準でクラス帰属が既知の学習データの中からサポートベクトルと呼ばれる学習データのみを選択し、これによって２値識別器を形成する手法である。
【００２６】
例えば、ある学習データをＭ個の特徴（情報に該当）を有する特徴ベクトルｘ＝（ｘ１，…，ｘＭ）で表し、Ｌ個の学習データの特徴ベクトルｘｉ（ｉ＝１，２，…Ｌ）は線形分離可能であるとし、１と−１に数値化したそれぞれの特徴ベクトルに対するクラスラベルｙｉ（ｉ＝１，２，…Ｌ）が与えられているとき、識別境界面を求めるための目的関数及び第１制約条件、第２制約条件はＬａｇｒａｎｇｅ乗数αｉ（≧０）を用いて以下のように表される。
【００２７】
【数１】
2005322138.tif 000003
【００２８】
【数２】
2005322138.tif 000004
【００２９】
【数３】
2005322138.tif 000005
【００３０】
目的関数を表す式（１）を第１制約条件である式（２）と第２制約条件である式（３）の下で最大化する数理計画問題を解くことによりα０＝（α0１，…，α0Ｌ）が得られ、このうち０でない、つまりα0ｉ＞０に対応するｘｉがサポートベクトルであり、これによって識別境界が形成される。
【００３１】
ＳＶＭは２つのクラスを識別する識別器であるから、読み付与対象単位がＮ個（Ｎ≧２）の読みがある場合、少なくともＮ−１回の２値識別を行うことによりＳＶＭの２値識別器によってＮ個の読みを判定することができる。
【００３２】
即ち、１番目の読みか否かの識別、１番目の読み以外で２番目の読みか否かの識別、のように続けてＮ−１番目の読みか否か（つまりＮ番目の読みか）の識別を行うサポートベクトルを求めることが、それぞれの読みに該当するか否かを識別する識別器を形成することに該当する。このサポートベクトルを読み付与規則として読み付与単位の読みごとに読み付与規則テーブル１０４に記憶しておき、ＳＶＭの読み付与単位列の情報とともにＳＶＭの識別関数に代入して読みを識別する。
【００３３】
ＳＶＭの識別関数は読み付与単位列をベクトル形式に変換したｘと全てのサポートベクトルｘｉとを使って以下のように表される。
【００３４】
【数４】
2005322138.tif 000006
【００３５】
式（４）におけるしきい値ｂ０は以下の式（５）で与えられ、
【００３６】
【数５】
2005322138.tif 000007
【００３７】
式（５）におけるｘ0（１）はクラスラベルが１となる任意のサポートベクトル、ｘ0（−１）はクラスラベルが−１となる任意のサポートベクトルであり、パラメータω０は以下の式（６）で与えられる。
【００３８】
【数６】
2005322138.tif 000008
【００３９】
式（４）で表す識別関数を計算した結果、１であればｘの読みはその識別器に該当する読みと判定され、−１であればそれ以外の読みと判定し次の識別器で同様に式（４）の計算を繰り返すことにより、読み判定部１０５はＮ個ある読みのいずれを付与するか判定し、判定結果に対応する読み付与対象単位に読みを付与した読み付与単位列を出力することができる。
【００４０】
なお、ここでは特徴ベクトルが線形分離可能な場合を説明したが、線形非分離の場合には式（４）の内積計算（ｘｉ・ｘ）に代えて以下に示す式（７）のようにカーネル関数Ｋ（ｘｉ、ｘ）を用いることにより、線形非分離な特徴ベクトルを線形分離可能な空間に写像して識別関数を形成することができる。
【００４１】
カーネル関数Ｋ（ｘｉ、ｘ）としては多項式カーネル、ガウスカーネル、シグモイドカーネル等が用いられる。
【００４２】
【数７】
2005322138.tif 000009
【００４３】
全ての特徴ベクトルからマージン最大化という基準で選択されるサポートベクトルは学習データと比較してかなり少なく、ＳＶＭは少数のサポートベクトルのみを用いて識別することができるので学習データの数や入力情報の種類数に大きく依存せず、未学習データの識別性能の劣化が起こりにくいことが知られている。
【００４４】
このように、読み付与の条件として読み種別の情報を利用し、学習アルゴリズムを用いて読み付与対象単位を含む複数の学習データの読み付与対象単位の前単位、後単位の情報と読み付与対象単位の読みとの対応関係を読み付与規則として学習することにより、未学習データに対しても読み付与単位列の読み種別を含む情報から読み付与対象単位の読みを推定することができ、読み付与対象単位に適切な読みを付与することができる。
【００４５】
さらに、学習アルゴリズムとしてＳＶＭを用いて読み付与対象単位の読みを判定するのに必要な読み付与規則のみを選択して読みを付与することにより、読み付与の条件となる情報の種類数や学習データ数を増やしても、未学習データの読み付与単位列の読み付与対象単位に対する読み付与性能を維持することができる。
【００４６】
以下、本発明の一実施形態における詳細な処理について説明する。
［処理例１］
ここで読み付与装置はパソコン等のコンピュータであり、コンピュータ内に記憶されたプログラムあるいは外部装置の記録媒体から読み込まれたプログラムによって以下のように処理が実行される。
【００４７】
図２は本実施形態における読み付与処理の一例を示すもので、ここでは読み付与規則テーブルに記憶する読み付与規則としてＳＶＭのサポートベクトルを、読み判定部１０５における判定はＳＶＭの識別関数を用いた。また、ＳＶＭにおける入力情報として、読み付与単位の表記及び読み付与対象単位の前単位の表記・読み・読み種別と後単位の表記を用い、読み種別として「音読み」「訓読み」を利用した。
【００４８】
図２に示すような表記「喜代子」と前単位の表記「喜」に読み「キ」が与えられた入力読み付与単位列１１が読み種別付与部１０２に入力されると、図３に示すような読み種別テーブル１０１を用いて、表記「喜」の読み「キ」に読み種別「音」が付与され、形式変換部１０３に渡される。
【００４９】
なお、読み付与単位は１文字に限られるものではなく、前単位、後単位も１つの読み付与単位に限られるものではない。例えば、読み付与頻度の高い文字列を読み種別テーブル１０１に登録しておき、それらのうち最も長く一致する文字列を読み付与単位としたり、読み種別テーブル１０１に登録されている文字列のうち出現確率の高い文字列数を読み付与単位とすることもできる。また、入力読み付与単位列１１はキーボード等から直接入力されたものでも、予め入力読み付与単位列を格納したハードディスクやメモリ等から読み出されたものでも良い。
【００５０】
形式変換部１０３では、図２に示すような読み種別付与後単位列１２が（代、喜、キ、音、子）のようなベクトル形式１３に変換され、読み判定部１０５に渡される。
【００５１】
読み判定部１０５における処理の流れを図４に示す。図３に示すように読み付与対象単位の表記「代」の読みは「ダイ」「よ」「しろ」の３つがあるため、例えば「代」の読みが「ダイ」か否かの識別器、「よ」か否かの識別器の２つのＳＶＭが用いられる。
【００５２】
ステップＳ１では、読み付与対象単位「代」の読みが「ダイ」か否かを識別するため読み付与規則テーブル１０４から表記「代」読み「ダイ」と「ダイ」以外に該当する読み付与規則（サポートベクトルに該当）の全てを選択し、ベクトル形式１３とともにＳＶＭの識別関数に代入して出力値が「１」（Ｙｅｓ）であれば、ステップＳ２で「ダイ」と判定する。
【００５３】
ステップＳ３では、読み付与対象単位「代」の読みが「よ」か否かを識別するため読み付与規則テーブル１０４からの表記「代」の読み「よ」と「よ」以外に該当する読み付与規則の全てを選択し、ベクトル形式１３とともにＳＶＭの識別関数に代入して出力値が「１」（Ｙｅｓ）であればステップＳ４で「よ」と判定し、出力値が「−１」（Ｎｏ）であればステップＳ５で「しろ」と判定する。
【００５４】
ここでは、ステップＳ１において出力値が「−１」（Ｎｏ）となり、ステップＳ３において出力値が「１」（Ｙｅｓ）となった読み判定結果１４に従って、読み付与対象単位「代」に対し「よ」が付与された出力読み付与対象列１５が出力される。なお、出力読み付与単位列１５はディスプレイ等の外部装置に表示しても、内蔵するハードディスクやメモリ等に書き出してもよい。
【００５５】
また、出力読み付与対象単位を「子」、表記「代」読み「よ」を前単位の入力情報として、読み種別付与部１０２から読み判定部１０５の処理を再度実行し表記「子」に対する読みを付与した後に読み付与単位列を出力する等、複数回読み付与処理を実行してから出力読み付与対象列１５を出力するようにしてもよい。
【００５６】
なお、上記実施形態は本発明の一具体例であり上記実施形態に限定されるものではなく、本発明の要旨を逸脱しない範囲内において種々変更を加えてもよい。
【図面の簡単な説明】
【００５７】
【図１】本発明の実施形態における機能ブロック図
【図２】本発明の実施形態における読み付与処理の一例を示す説明図
【図３】本発明の実施形態における読み付与種別テーブルの一例を示す説明図
【図４】本発明の実施形態における読み判定部の処理の一例を示す流れ図
【符号の説明】
【００５８】
１１：読み付与単位列、１２：読み種別付与後単位列、１３：ベクトル形式、１４：読み判定結果、１５：出力読み付与単位、１０１：読み種別テーブル、１０２：読み種別付与部、１０３：形式変換部、１０４：読み付与規則テーブル、１０５：読み判定部。
【図１】
2005322138.tif 000010
【図２】
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【図３】
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【図４】
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