(57)【要約】  【課題】  検索対象のテキストコーパスを選別することにより、言い回し候補の適合性の判断精度を向上させ、精度の高い認識文法を作成できる認識文法作成システムを提供する。  【解決手段】  語彙データベース１と、言い回し候補の適合性を調べるための検索対象コーパスを選択し、選択したコーパスへ当該言い回し候補の検索を依頼する検索コーパス選定部７と、検索結果を解析する検索結果解析部９と、検索結果解析部９の解析結果と所定の基準に基づいて言い回し候補の適合性を判断し、言い回し候補のうち適合性を有する言い回しを語彙データベース１へ格納するデータベース更新部６と、語彙データベース１から語彙を読み出して文法仕様に従ったその語彙の認識文法を作成する文法作成部３とを備えた認識文法作成システムである。【選択図】  図１
2005037838.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
正式語彙とその言い回しを記憶する語彙データベースと、
言い回し候補の適合性を調べるための検索対象とするコーパスを選択し、選択したコーパスへ当該言い回し候補の検索を依頼する検索コーパス選定部と、
前記検索コーパス選定部によって選択されたコーパスにおける検索結果を解析する検索結果解析部と、
前記検索結果解析部による解析結果と所定の基準に基づいて言い回し候補の適合性を判断し、言い回し候補のうち適合性を有する言い回しを前記語彙データベースへ格納するデータベース更新部と、
前記語彙データベースから語彙を読み出して文法仕様に従った当該語彙の認識文法を作成する文法作成部とを備えた認識文法作成システム。
【請求項２】
前記検索コーパス選定部は、
検索対象の候補とするコーパスである候補コーパスに関する情報を記憶する候補コーパスデータベースと、
候補コーパスの検索キーワードとして、前記正式語彙に関連する少なくとも一つのキーワードを入力し、当該検索キーワードに従ってインターネット上で候補コーパスに関する情報を検索する候補コーパス検索部と、
前記候補コーパス検索部で得られた情報を前記候補コーパスデータベースに登録する候補コーパス登録部とを備え、
前記検索コーパス選定部が、前記候補コーパスデータベースに登録された情報を参照し、検索対象とするコーパスを選定する、請求項１に記載の認識文法作成システム。
【請求項３】
前記検索結果解析部が、前記コーパスにおける前記言い回し候補の出現情報を生成する出現情報生成部を備え、当該出現情報生成部による出現情報の生成結果を、前記解析結果として前記データベース更新部へ渡す、請求項１または２に記載の認識文法作成システム。
【請求項４】
前記データベース更新部が、言い回しを前記語彙データベースへ格納する際に、当該言い回しについて前記出現情報生成部により生成された出現情報を、当該言い回しに関連づけて前記語彙データベースに格納し、
前記認識文法作成システムは、さらに、
前記語彙データベースから、前記出現情報に基づいて認識文法を作成すべき語彙を選択して前記文法作成部へ渡す文法語彙判別部を備えた、請求項３に記載の認識文法作成システム。
【請求項５】
前記文法作成部が、前記出現情報に基づいて、単語の優先度を示す情報を持つ認識文法を作成する、請求項３または４に記載の認識文法作成システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、音声認識機能を利用した、ボイスポータルなどの電話応答サービスや音声認識機能付きカーナビのような自動応答サービスに関し、特に、このようなサービスで利用される認識文法を作成するための認識文法作成システムに関する。
【背景技術】
【０００２】
昨今の代表的な音声認識方式には、連続単語認識、ワードスポッティングなどがあるが、いずれの方式も、認識語彙を別途記述する必要があり、認識語彙を記述したものは「認識文法」と呼ばれている。認識文法は、ユーザが発声する語彙を網羅する必要がある。なぜならば、認識文法に記述されている語彙だけしか認識できないため、認識文法の精度（ユーザ発声を網羅しているかどうか）が、直接的に認識率に繋がってしまうからである。そこで、精度の良い認識文法が求められる。ところが、認識文法作成の難しさは、人間の発声内容の多様性にある。言葉は時代によって変化していき、例えば昨今では省略した言い回しがはやっているように、はやり廃りがある。一つの概念を表現するのに、省略も含めて、いくつもの言い回しがあり、認識文法はこれを網羅しなければならない。
【０００３】
例えば、日本全国の会社名の認識文法を作成する場合を想定する。正式語彙（正式名称）は、例えば会社名の正式名称を集めたデータベースがあるので、それをもとに認識文法を作成することが出来る。だが、省略形も含めて、会話文で良く使われる言い回しを格納したデータベースは存在しないので、そのような言い回しを収集する必要がある。正式語彙と、会話文で良く使われる言い回しとの組み合わせの例としては、「株式会社西日本旅客鉄道」という正式語彙に対して「ＪＲ西日本」という言い回し、「全日空」という正式語彙に対して「ＡＮＡ（アナ）」という言い回しなどが挙げられる。
【０００４】
このような有名な会社である場合は、言い回しを思いつくことが可能であるが、そうでない場合、手近な手段としては、例えば、ＷＷＷの検索エンジンを利用し、言い回しを収集していた。また、言い回しには、経験則による一定のルールがあり、例えば、省略する、頭文字をとる、などの方法で作成されることが多い。
【０００５】
ここで、認識文法を作成するための従来の手順を図１４に示す。すなわち、従来は、まず、元になる語彙から省略名称などの言い回しの候補を作成し（ステップＳ９１）、作成した言い回し候補が実際に存在するかを確かめるために大規模テキストコーパスを検索していた（ステップＳ９２）。このような大規模テキストコーパスとしては、例えばＷＷＷ（Ｗｏｒｌｄ  Ｗｉｄｅ  Ｗｅｂ）などが用いられている。そして、例えば、大規模テキストコーパスの検索で存在が確認された言い回し候補のみを語彙データベースに登録するなど、検索結果を語彙データベースに反映させ（ステップＳ９３）、その後、語彙データベースから認識文法を作成していた（ステップＳ９４）。
【０００６】
なお、従来、ユーザ固有の語彙や表現をユーザ言語モデルに追加することにより、ユーザ固有の発話バリエーションに対応して認識性能を高めようとする音声認識文章入力装置が、特許文献１にも開示されている。
【特許文献１】特開２００２−２２９５８５号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
ところが、上述の従来の手順によれば、言い回し候補が存在するか否かを確認するために、ＷＷＷなどの大規模テキストコーパスを闇雲に検索していたため、言い回し候補とテキストとしては同じであるが異なる意味を持つ単語が検索ヒットした場合であっても、その言い回し候補が存在すると誤って判断されることが多かった。そして、このような誤判定に基づいて語彙データベースに登録された語彙からそのまま認識文法を作成すると、精度の低い文法しか得られないという問題があった。
【０００８】
本発明は、上述の問題を解決するために、検索対象のテキストコーパスを選別することにより、言い回し候補の適合性の判断精度を向上させることができ、精度の高い認識文法を作成することが可能な認識文法作成システム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】
【０００９】
上記の目的を達成するために、本発明にかかる認識文法作成システムは、正式語彙とその言い回しを記憶する語彙データベースと、言い回し候補の適合性を調べるための検索対象とするコーパスを選択し、選択したコーパスへ当該言い回し候補の検索を依頼する検索コーパス選定部と、前記検索コーパス選定部によって選択されたコーパスにおける検索結果を解析する検索結果解析部と、前記検索結果解析部による解析結果と所定の基準に基づいて言い回し候補の適合性を判断し、言い回し候補のうち適合性を有する言い回しを前記語彙データベースへ格納するデータベース更新部と、前記語彙データベースから語彙を読み出して文法仕様に従った当該語彙の認識文法を作成する文法作成部とを備えた構成である。
【００１０】
この構成によれば、検索コーパス選定部において、言い回し候補の適合性を調べるための検索対象とするコーパスを適切に選択することにより、実際には使用されない言い回しが語彙データベースに登録されることを防止できる。このように実際に使用される言い回しを収録した語彙データベースを用いることにより、精度の高い認識文法を作成することが可能となる。
【００１１】
上記構成にかかる認識文法作成システムにおいて、前記検索コーパス選定部は、検索対象の候補とするコーパスである候補コーパスに関する情報を記憶する候補コーパスデータベースと、候補コーパスの検索キーワードとして、前記正式語彙に関連する少なくとも一つのキーワードを入力し、当該検索キーワードに従ってインターネット上で候補コーパスに関する情報を検索する候補コーパス検索部と、前記候補コーパス検索部で得られた情報を前記候補コーパスデータベースに登録する候補コーパス登録部とを備え、前記検索コーパス選定部が、前記候補コーパスデータベースに登録された情報を参照し、検索対象とするコーパスを選定する態様とすることが好ましい。
【００１２】
上記の態様において、「候補コーパスに関する情報」とは、候補コーパスへのアクセス情報などを含む。上記の態様によれば、検索コーパス選定部の選択候補とされる候補コーパスに関する情報を候補コーパスデータベースに登録しておき、検索コーパス選定部がこれを参照することにより、言い回し候補の適合性を調べるための検索対象とするコーパスを適切に選択することができる。
【００１３】
上記構成にかかる認識文法作成システムにおいて、前記検索結果解析部が、前記コーパスにおける前記言い回し候補の出現情報を生成する出現情報生成部を備え、当該出現情報生成部による出現情報の生成結果を、前記解析結果として前記データベース更新部へ渡す態様とすることも好ましい。コーパスにおける語彙の出現情報は、その語彙が使われる度合いであると見ることができるので、使われる度合いに応じて各言い回し候補を語彙データベースに格納するかどうかを決定することにより、精度の高い語彙データベースを作成でき、ひいては精度の高い認識文法を作成できるからである。
【００１４】
上記の構成にかかる認識文法作成システムにおいて、前記データベース更新部が、言い回しを前記語彙データベースへ格納する際に、当該言い回しについて前記出現情報生成部により生成された出現情報を、当該言い回しに関連づけて前記語彙データベースに格納し、前記認識文法作成システムは、さらに、前記語彙データベースから、前記出現情報に基づいて認識文法を作成すべき語彙を選択して前記文法作成部へ渡す文法語彙判別部を備えた態様とすることも好ましい。コーパスにおける語彙の出現情報は、その語彙が使われる度合いであると見ることができるので、文法を作成する際に、その語彙を文法に追加するかどうかの判断基準としても役に立つからである。
【００１５】
上記の構成にかかる認識文法作成システムにおいて、前記文法作成部が、前記出現情報に基づいて、単語の優先度を示す情報を持つ認識文法を作成する態様としても良い。その語彙が使われる度合いを表す情報を認識文法に持たせることにより、この認識文法を用いた音声認識の精度を向上させることができるからである。
【発明の効果】
【００１６】
本発明によれば、検索対象のテキストコーパスを選定することにより、言い回し候補の適合性の判断精度を向上させることができ、精度の高い認識文法を作成することが可能な認識文法作成システムを作成できる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１７】
図１は、本発明の一実施形態にかかる認識文法作成システムの概略構成を示すブロック図である。図１に示すように、本実施形態にかかる認識文法作成システムは、語彙データベース１、語彙候補作成部２、文法作成部３、データベース編集部４、類義語データベース５、データベース更新部６、検索コーパス選定部７、検索結果解析部９、および、文法記憶部１０を備えている。
【００１８】
この認識文法作成システムは、語彙候補作成部２によって正式語彙から言い回し候補を作成し、システム外の大規模コーパス８に当該言い回し候補の検索を依頼する。大規模コーパス８としては、認識文法作成システムにローカル接続されるＷＷＷや、インターネットなどの外部ネットワークを介して接続されるＷＷＷなどを用いることができる。なお、ＷＷＷ以外のコーパスを用いることも、もちろん可能である。
【００１９】
大規模コーパス８は、依頼された検索を実行し、検索結果を検索結果解析部９へ送る。検索結果解析部９は、大規模コーパス８から送られた検索結果に基づいて、当該言い回し候補の適合性を判断し、判断結果をデータベース更新部６へ渡す。そして、データベース更新部６が、検索結果解析部９により適合すると判断された言い回し候補のみを、語彙データベース１へ登録する。
【００２０】
以下、各部の構成および動作について、より詳しく説明する。
【００２１】
語彙データベース１は、正式語彙と、正式語彙の変形として会話文で用いられるいわゆる「言い回し」とを対応付けて記憶している。例えば、図２に、語彙データベース１に登録されるデータの例を示す。この例では、語彙データベース１は、１つのエントリが、ＩＤ（識別番号）と、そのエントリに含まれる語彙の個数を表す語彙個数と、語彙個数分の語彙（第１語彙、第２語彙、…）とによって構成されている。第１語彙には、元になる語彙（正式語彙）が登録され、第２語彙以降には第１語彙の言い回しが登録される。例えば、図２の例では、「総務部」という第１語彙（正式語彙）の言い回しとして、その省略形である「総務」という語彙が登録されている。なお、この例では、各エントリがＩＤおよび語彙個数を有するものとしたが、これらは必須ではない。
【００２２】
データベース編集部４は、キーボードやマウス等の入力デバイスあるいはディスプレイ等の出力デバイス（いずれも図示せず）を含み、語彙データベース１のエントリに対してユーザが編集作業を行ったり、語彙データベース１の内容をユーザが確認したりすることが可能である。例えば、語彙データベース１に新たな語彙エントリを作成する場合は、ユーザは、データベース編集部４を用いて正式語彙（第１語彙）を入力する。また、思いつく言い回しがあれば、同様に、データベース編集部４を用いて、第２語彙以降に追加することができる。
【００２３】
語彙候補作成部２は、エントリの第１語彙に登録された正式語彙から、所定のルールに従って、その正式語彙の言い回しとして語彙データベース１へ登録するための候補（言い回し候補）を生成する。本実施形態では、語彙候補作成部２は、生成した言い回し候補を、語彙データベース１の第２語彙以降に登録する。なお、語彙候補作成部２は、言い回し候補を作成する際に、類義語データベース５を参照しても良い。
【００２４】
ここで、語彙候補作成部２による言い回し候補の生成手順について、具体例を挙げて説明する。
【００２５】
語彙候補作成部２は、前述したように、所定のルールに従って言い回し候補を生成するが、この所定のルールとしては、例えば以下のような経験則（ヒューリスティックルール）が考えられる。なお、以下の４つはあくまでも例示であって、適切な言い回しを生成できることを条件として、これ以外の任意のルールを適用することが可能である。
【００２６】
（１）「○○部」という名称は、「部」を省略し、「○○」と呼ばれる。
【００２７】
（２）「○○研究部」は、「研」の後ろを省略して「○○研」と呼ばれる。
【００２８】
（３）複数単語で構成される場合、単語の頭文字をとって呼ばれる。
【００２９】
（４）複数単語で構成される場合、単語の頭文字のアルファベットをとって呼ばれる。
【００３０】
例えば、ユーザが、データベース編集部４を用いて、図２に示すようなエントリを語彙データベース１に作成したとすると、語彙候補作成部２は、上述の経験則を用いて言い回し候補を生成し、各エントリの第２語彙以降に登録する。例えば、その結果は、図３に示すようになる。図３に示す例では、「ソフトウェア事業本部（そふとうぇあじぎょうほんぶ）」という正式語彙に対して、語彙候補作成部２が、「ソ事本（そじほん）」および「ＳＪＨ（えすじぇいえいち）」という言い回し候補を生成し、エントリの第２語彙および第３語彙に登録している。また、「メディアソリューション研究部（めでぃあそりゅーしょんけんきゅうぶ）」という正式語彙に対して、語彙候補作成部２が、「メディアソリューション研（めでぃあそりゅーしょんけん）」、「メソ研（めそけん）」、「ＭＳ研究部（えむえすけんきゅうぶ）」、「ＭＳ研（えむえすけん）」という４種類の言い回し候補を生成し、エントリの第２〜第５語彙に登録している。
【００３１】
ここで、省略によって言い回し候補を作成するための語彙候補作成部２の構成例のいくつかについて、図４〜図７を用いて具体的に説明する。
【００３２】
図４に示す構成例は、例えば「ソフトウェア事業本部」から「ソ事本」のように複数単語の頭文字をとった言い回し候補を作成するための構成である。この場合、語彙候補作成部２には、形態素解析部２１、頭文字取得部２２、頭文字合成部２３を設ければよい。形態素解析部２１は、入力された正式語彙の形態素解析を行い、品詞毎に分割する。例えば、「ソフトウェア事業本部」という正式語彙は、「ソフトウェア」、「事業」「本部」という３つの名詞に分割される。頭文字取得部２２は、分割された品詞の頭の１文字をとる。すなわち、上記の場合は、「ソ」、「事」、「本」が取得される。次に、頭文字合成部２３が、頭文字取得部２２により取得された文字を、語順に従って結合することにより、言い回し候補として「ソ事本」が得られる。
【００３３】
また、図５に示す構成例は、例えば「メディアソリューション研究部」から「ＭＳ研究部」という言い回し候補を作成するための構成である。この場合、語彙候補作成部２には、上述の形態素解析部２１、頭文字取得部２２、頭文字合成部２３の他に、省略規則適用部２４、省略作成規則記憶部２５、アルファベット変換部２６を設ければよい。
【００３４】
図５に示す構成例において、例えば上述の「メディアソリューション研究部」が正式語彙として入力されると、形態素解析部２１は、これを、「メディア」、「ソリューション」、「研究」、「部」という４つの名詞に分割し、省略規則適用部２４へ渡す。省略規則適用部２４は、省略作成規則記憶部２５を参照し、省略作成規則を適用することによって省略形を作成する。省略作成規則記憶部２５には、経験則などから得られる省略規則があらかじめ記憶されている。ここに記憶されている省略規則とは、例えば、以下のようなものである。
【００３５】
（１）「研究所」は「研」になる。
【００３６】
（２）「研究部」は「研」になる。
【００３７】
（３）「研究センター」は「研」になる。
【００３８】
（４）「○○部」は「○○」になる。
【００３９】
このような省略規則を適用することにより、省略規則適用部２４は、上記の４つの名詞のうち、「研究」および「部」という２つの名詞から、「研」という省略形を作成し、省略しなかった「メディア」、「ソリューション」と共に、アルファベット変換部２６へ渡す。アルファベット変換部２６は、カタカナ文字をアルファベットに変換する。次に、頭文字取得部２２が、単語の頭文字をとる。これにより、「Ｍ」、「Ｓ」、「研」が取得される。最後に、頭文字合成部２３が、頭文字を語順に従って結合することにより、「ＭＳ研」という言い回し候補が得られる。
【００４０】
なお、図４または図５に示す構成例において、頭文字取得部２２は、頭の１文字だけを取得しているが、例えば、「パーソナルコンピュータ」が「パソコン」となるように、頭の２文字を取得する場合もある。
【００４１】
図６に示す構成例は、例えば「メディアソリューション研究部」から「メディアソリューション研」という言い回し候補を作成するための構成である。この場合、語彙候補作成部２には、上述の形態素解析部２１および省略規則適用部２４の他に、単語合成部２７を設ければよい。
【００４２】
この構成例において、例えば上述の「メディアソリューション研究部」が入力されると、形態素解析部２１は、これを、「メディア」、「ソリューション」、「研究」、「部」という４つの名詞に分割し、省略規則適用部２４へ渡す。省略規則適用部２４は、省略作成規則記憶部２５を参照することにより、「メディア」、「ソリューション」、「研」という単語を生成する。単語合成部２７が、これらの単語を語順に結合することにより、「メディアソリューション研」という言い回し候補が得られる。
【００４３】
あるいは、図７に示す構成例は、語彙候補作成部２が、形態素解析も行わず、省略作成規則記憶部２５にあらかじめ記憶されている省略規則のみに従って省略形を作成し、それを言い回し候補とする構成である。この場合、例えば、「『遺伝因子』は『遺伝子』になる」という省略規則が省略作成規則記憶部２５にあらかじめ記憶されていれば、「遺伝因子」という正式語彙が入力されると、「遺伝子」という言い回し候補が作成される。
【００４４】
以上のように、語彙候補作成部２が正式語彙から言い回し候補を作成して語彙データベース１へ登録すると、本実施形態の認識文法作成システムでは、語彙候補作成部２が生成して登録した言い回し候補が実際に存在するかどうかを確認するために、大規模コーパス８に検索を依頼する。大規模コーパス８は、例えば図１に示すように、多数のテキストコーパス８ｂ1、８ｂ2、…と、各コーパスに対して検索を実行するための検索部８ａ1、８ａ2、…とを有する。テキストコーパス８ｂとしては、例えば、ＷＷＷのサイトを用いることができ、検索部８ａとしてはＷＷＷ用の検索エンジンを用いることができる。なお、図１では、検索部８ａとテキストコーパス８ｂとの組み合わせを二組だけ図示したが、その数は任意である。
【００４５】
ところで、従来のように、大規模コーパス８を闇雲に検索すると、言い回し候補と同じテキストであるが異なる意味を持つ単語が検索にヒットする可能性がある。例えば、「ＳＪＨ」は「スウェーデンジュニアハイスクール」の略語として、「ＭＳ研」は「マルチスタイル研究開発センター」の略語として用いられている例があった場合、このような検索結果に従うと、言い回し候補の適合性を誤って判断してしまうおそれがある。
【００４６】
そこで、本実施形態の認識文法作成システムでは、検索コーパス選定部７が、大規模コーパス８内の多数のテキストコーパス８ｂから、検索対象とするテキストコーパスを選別するようになっている。例えば、ＷＷＷ上の特定のサイトを、検索対象として選別することが考えられる。
【００４７】
このため、検索コーパス選定部７は、例えば、図８に示すように、候補コーパス登録部７２および候補コーパスデータベース７３を備えている。候補コーパス登録部７２は、入出力デバイス（図示せず）を備え、ユーザに候補コーパスを入力させる。例えば、ユーザが、前記入出力デバイスを用いて、検索対象として適切と考えるＷＷＷサイトのＵＲＬ等を入力すると、候補コーパス登録部７２は、そのＷＷＷサイトを候補コーパスデータベース７３へ登録する。
【００４８】
このように、検索コーパス選定部７の候補コーパスデータベース７３に検索対象とするテキストコーパスが登録されると、それ以降、検索コーパス選定部７は、候補コーパスデータベース７３に登録されているテキストコーパスに対して、言い回し候補の適合性を調べるための検索を依頼する。すなわち、例えば、候補コーパスデータベース７３に、図２に示すテキストコーパス８ｂ1が登録されたとすると、検索コーパス選定部７は、このテキストコーパス８ｂ1に対応する検索エンジン８ａ1へ、言い回し候補の適合性を調べるための検索を依頼する。
【００４９】
また、上記の例では、どのテキストコーパスを検索対象とするかをユーザが決定するものとしたが、検索対象とするテキストコーパスの選択も検索コーパス選定部７が行うようにすることも可能である。この場合、図９に示すように、検索コーパス選定部７に、上述の候補コーパス登録部７２および候補コーパスデータベース７３に加えて、候補コーパス検索部７１を設ける。候補コーパス検索部７１は、正式語彙（第１語彙）とその正式語彙に関連するキーワードとしてユーザが与えるキーワードとの少なくとも一方を含むＷＷＷサイトを、大規模コーパス８から検索する。そして、この検索の結果として見つかったＷＷＷサイトを、候補コーパスデータベース７３に登録する。
【００５０】
なお、上述のようにユーザがキーワードを与えるのではなく、検索コーパス選定部７が、概念階層データベース（図示せず）を利用して、検索対象コーパスを選別するためのキーワードを自動抽出するようにしても良い。概念階層データベースを用いれば、例えば、正式語彙が「パーソナルコンピュータ」、「メインフレーム」、「ワークステーション」などである場合、その上位概念である「コンピュータ」を抽出できる。そして、これをキーワードとして用いて、大規模コーパス８から検索対象コーパスを選別すれば良い。
【００５１】
あるいは、複数の言い回し候補がある場合は、一つの言い回し候補の適合性を調べるために検索対象とするテキストコーパスを、正式語彙（第１語彙）と他の言い回し候補との組み合わせをキーワードとした検索によって選定することも効果的である。例えば、図３に示すＩＤ２のエントリを例にとれば、第２語彙として登録されている「メディアソリューション研」の適合性を調べるためのテキストコーパスを、
（１）「メディアソリューション研究部」
（２）「メディアソリューション研究部」と「メソ研」とのＡＮＤ検索
（３）「メディアソリューション研究部」と「ＭＳ研究部」とのＡＮＤ検索
（４）「メディアソリューション研究部」と「ＭＳ研」とのＡＮＤ検索
によって、大規模コーパス８から選定する。
【００５２】
以上のように、検索コーパス選定部７は、言い回し候補のそれぞれについて、その言い回し候補が実際に用いられるものであるかを判定するための検索対象テキストコーパスを、大規模コーパス８内の多数のテキストコーパス８ｂの中から１つまたは複数選定し、選定したテキストコーパス８ｂに対応する検索エンジン８ａに対して、その言い回し候補の検索を依頼する。その検索結果は、検索結果解析部９へ送られる。
【００５３】
検索結果解析部９では、言い回し候補が検索対象テキストコーパスに存在した場合（検索ヒットした場合）は、その言い回し候補が適合性を有する（すなわちその言い回し候補が実際に用いられるものである）と判断し、逆に、言い回し候補が検索対象テキストコーパスに存在しなかった場合は、その言い回し候補には適合性がない（実際には用いられない）と判断する。判断結果はデータベース更新部６へ送られ、適合性がないと判断された言い回し候補は、データ更新部６によって、語彙データベース１のエントリから削除される。
【００５４】
例えば、図３に示したような言い回し候補について、検索コーパス選定部７によって選定されたテキストコーパス８ｂを用いて検索を行った結果、第２エントリの第３語彙である「ＳＪＨ」と第３エントリの第３語彙である「メソ研」が検索ヒットしなかったとする。この場合、データ更新部６がこれらの言い回し候補をエントリから削除することにより、語彙データベース１の記憶内容は、図１０に示すようになる。
【００５５】
なお、上記では、検索結果解析部９が、検索ヒットの有無に応じて言い回し候補の適合性を判断し、適合しないと判断された言い回し候補をデータベース更新部６がエントリから削除する例を述べたが、本発明における言い回し候補の適合性の判断手法および判断結果の語彙データベースへの反映方法は、これに限定されるわけではない。
【００５６】
例えば、検索結果解析部９が、言い回し候補の出現情報に応じてその言い回し候補の適合性を判断するようにすることも有効である。テキストコーパス内における語彙の出現情報は、その語彙が使われる度合いであると見ることができる。このような意味においても、出現情報は、文法を作成する際に、その語彙を文法に追加するかどうかの判断基準としても役に立つ。一般的に、認識対象の語彙数が多いほど認識率は下がる傾向にあるので、文法の語彙を制限する場合もあり、そのような場合に出現情報を利用することもできる。
【００５７】
また、適合しない（あるいは適合度が低い）と判断された言い回し候補を語彙データベース１から削除せずに残しておき、文法作成部３が、文法を作成する際に、出現情報に応じて、文法に登録する言い回し候補を決定するようにしても良い。
【００５８】
また、出現情報をそのまま文法に記述することも可能である。単語に出現情報（一般的に確率と呼ばれる場合が多い）を付けて文法に記載すると、認識エンジンで、認識単語の照合時に利用される。このような出現情報は、語彙と共に語彙データベース１に登録することが好ましい。また、各言い回し候補の出現情報の表し方としては、少なくとも以下の３種類が考えられるが、これらに限定されるものではない。
【００５９】
（１）検索ヒットした語彙の総数に対する各言い回し候補の出現回数の割合
（２）各言い回し候補の出現回数が所定の閾値を超えたか否か（２値表現）
（３）各言い回し候補の出現回数そのもの
例えば、「メディアソリューション研究部」とその言い回し候補を、検索コーパス選定部７が選定したテキストコーパス８ｂで検索した場合のヒット件数が、図１１（ａ）に示すとおりであるものとする。
【００６０】
検索結果解析部９は、図１１（ａ）に示したヒット件数から、語彙のヒット件数の合計（１５３件）に対する各語彙の出現情報を、図１１（ｂ）に示すように、相対値として算出する。このように相対値として算出することにより、語彙によってヒット件数に大きなばらつきがある場合でも、計算値の取り扱いが容易となる。検索結果解析部９は、例えば、このように算出した出現情報が所定の閾値（例えば図１１（ｂ）の場合であれば１０％以上）を超える言い回し候補について、適合性があると判断する。
【００６１】
次に、以上のように作成された語彙データベース１から文法作成部３が認識文法を作成する手順について説明する。文法作成部３は、語彙データベース１から語彙データを読み出し、与えられた文法仕様に従って文法を作成する。例えば、ＳＲＧＳ仕様では、
＜rule id="部署名"＞
＜one-of＞
＜item＞そうむぶ＜/item＞
＜item＞そうむ＜/item＞
＜/one-of＞
＜one-of＞
＜item＞そふとうぇあじぎょうほんぶ＜/item＞
＜item＞そじほん＜/item＞
＜/one-of＞
＜one-of＞
＜item＞めでぃあそりゅーしょんけんきゅうぶ＜/item＞
＜item＞めでぃあそりゅーしょんけん＜/item＞
＜item＞えむえすけんきゅうぶ＜/item＞
＜item＞えむえすけん＜/item＞
＜/one-of＞
＜/rule＞
＜/grammar＞
のような認識文法を作成する。
【００６２】
このように作成された認識文法は、文法作成部３から文法記憶部１０へ送られ、記憶される。文法記憶部１０は、任意の記憶装置または記憶媒体によって実現される。文法記憶部１０に記憶された認識文法は、例えばボイスポータルなどの電話応答サービスシステムや、音声認識機能付きカーナビのような自動応答サービスシステム内の記憶装置または記憶媒体にコピーされて、これらのシステムにおける音声認識に用いられる。あるいは、文法記憶部１０そのものを本実施形態の音声認識文法作成システムから取り外し、これらのシステムに組み込むことも可能である。
【００６３】
なお、認識文法を作成する際に、出現情報を利用しても良い。この場合は、例えば各語彙の出現頻度が図１２に示すとおりであったとすると、第１エントリについては、「そうむ」の出現頻度４０に対する「そうむぶ」の出現頻度６０の比は、１：１．５であるので、
＜item weight="1.5"＞そうむぶ＜/item＞
＜item weight="1"＞そうむ＜/item＞
のようになる。すなわち、この認識文法には、出現情報から得られた、各語彙の優先度を示す情報が含まれている。
【００６４】
なお、語彙データベース１に出現情報も登録されている場合、認識文法の精度をさらに向上させるために、閾値を設け、閾値以上の語彙から認識文法を作成するようにすることも好ましい。この場合、図１３に示すように、語彙データベース１と文法作成部３との間に、語彙データベース１の出現情報と閾値とを比較することにより文法作成部３へ渡すべき語彙を選択する文法語彙判別部１１を設ければ良い。
【００６５】
以上のように、本実施形態によれば、検索対象のテキストコーパスを選別することにより、言い回し候補の適合性の判断精度を向上させることができ、精度の高い認識文法を作成することが可能となる。さらに、検索結果から算出される各言い回し候補の出現情報を利用することにより、さらに精度の高い認識文法を作成できる。
【００６６】
なお、上記の実施形態では、語彙候補作成部２が生成した言い回し候補を語彙データベース１のエントリへ一旦登録し、大規模コーパス８での検索結果に応じて、検索結果解析部９により適合性がないと判断された言い回し候補をデータベース更新部６が語彙データベース１のエントリから削除するものとした。しかし、本発明はこれに限定されず、語彙候補作成部２が生成した言い回し候補を、システム内のメモリに一時的に記憶しておき、大規模コーパス８での検索結果に応じて、検索結果解析部９により適合性があると判断された言い回し候補のみを、データベース更新部６が前記メモリから取り出し、語彙データベース１のエントリへ登録するものとしても良い。
【００６７】
また、本発明にかかる認識文法作成システムは、単一のハードウェアとして構成することも可能であるし、複数のハードウェアの組み合わせとして構成することも可能である。また、後者の場合は、各構成要素間を接続するための通信回線は有線または無線のいずれでも良いし、各構成要素が遠隔地に配置されていることもあり得る。
【００６８】
なお、以下の付記１〜６のそれぞれに記載の認識文法作成システムの他に、付記７および８にそれぞれ記載の認識文法作成方法および認識文法作成プログラムも、本発明の一形態である。
【００６９】
（付記１）  正式語彙とその言い回しを記憶する語彙データベースと、
言い回し候補の適合性を調べるための検索対象とするコーパスを選択し、選択したコーパスへ当該言い回し候補の検索を依頼する検索コーパス選定部と、
前記検索コーパス選定部によって選択されたコーパスにおける検索結果を解析する検索結果解析部と、
前記検索結果解析部による解析結果と所定の基準に基づいて言い回し候補の適合性を判断し、言い回し候補のうち適合性を有する言い回しを前記語彙データベースへ格納するデータベース更新部と、
前記語彙データベースから語彙を読み出して文法仕様に従った当該語彙の認識文法を作成する文法作成部とを備えた認識文法作成システム。
【００７０】
（付記２）  前記検索コーパス選定部は、
検索対象の候補とするコーパスである候補コーパスに関する情報を記憶する候補コーパスデータベースと、
候補コーパスの検索キーワードとして、前記正式語彙に関連する少なくとも一つのキーワードを入力し、当該検索キーワードに従ってインターネット上で候補コーパスに関する情報を検索する候補コーパス検索部と、
前記候補コーパス検索部で得られた情報を前記候補コーパスデータベースに登録する候補コーパス登録部とを備え、
前記検索コーパス選定部が、前記候補コーパスデータベースに登録された情報を参照し、検索対象とするコーパスを選定する、付記１に記載の認識文法作成システム。
【００７１】
（付記３）  前記検索結果解析部が、前記コーパスにおける前記言い回し候補の出現情報を生成する出現情報生成部を備え、当該出現情報生成部による出現情報の生成結果を、前記解析結果として前記データベース更新部へ渡す、付記１または２に記載の認識文法作成システム。
【００７２】
（付記４）  前記データベース更新部が、言い回しを前記語彙データベースへ格納する際に、当該言い回しについて前記出現情報生成部により生成された出現情報を、当該言い回しに関連づけて前記語彙データベースに格納し、
前記認識文法作成システムは、さらに、
前記語彙データベースから、前記出現情報に基づいて認識文法を作成すべき語彙を選択して前記文法作成部へ渡す文法語彙判別部を備えた、付記３に記載の認識文法作成システム。
【００７３】
（付記５）  前記文法作成部が、前記出現情報に基づいて、単語の優先度を示す情報を持つ認識文法を作成する、付記３または４に記載の認識文法作成システム。
【００７４】
（付記６）正式語彙とその言い回しを記憶する語彙データベースと、
正式語彙から言い回し候補を作成する語彙候補作成部と、
言い回し候補の適合性を調べるための検索対象とするコーパスを選択し、選択したコーパスへ当該言い回し候補の検索を依頼する検索コーパス選定部と、
前記検索コーパス選定部によって選択されたコーパスにおける検索結果を解析する検索結果解析部と、
前記検索結果解析部による解析結果に基づいて言い回し候補の適合性を判断し、言い回し候補のうち適合性を有する言い回しを前記語彙データベースへ格納するデータベース更新部と、
前記語彙データベースから語彙を読み出して文法仕様に従った認識文法を作成する文法作成部とを備えた認識文法作成システム。
【００７５】
（付記７）正式語彙から言い回し候補を作成し、
言い回し候補の適合性を調べるための検索対象とするコーパスを選択し、選択したコーパスへ当該言い回し候補の検索を依頼し、
検索対象として選択されたコーパスにおける検索結果を受け取って解析し、
前記解析の結果に基づいて言い回し候補の適合性を判断し、言い回し候補のうち適合性を有する言い回しを語彙データベースへ格納し、
前記語彙データベースから語彙を読み出して文法仕様に従った認識文法を作成する認識文法作成方法。
【００７６】
（付記８）正式語彙から言い回し候補を作成し、
言い回し候補の適合性を調べるための検索対象とするコーパスを選択し、選択したコーパスへ当該言い回し候補の検索を依頼し、
検索対象として選択されたコーパスにおける検索結果を受け取って解析し、
前記解析の結果に基づいて言い回し候補の適合性を判断し、言い回し候補のうち適合性を有する言い回しを語彙データベースへ格納し、
前記語彙データベースから語彙を読み出して文法仕様に従った認識文法を作成する処理をコンピュータに実行させる命令を含むコンピュータプログラム。
【産業上の利用可能性】
【００７７】
以上のように本発明によれば、検索対象のテキストコーパスを選別することにより、言い回し候補の適合性の判断精度を向上させることができ、精度の高い認識文法を作成することが可能な認識文法作成システムを提供できる。
【図面の簡単な説明】
【００７８】
【図１】本発明の一実施形態にかかる認識文法作成システムの概略構成を示すブロック図
【図２】語彙データベースに格納されているデータの例を示す説明図
【図３】語彙データベースに格納されているデータの例を示す説明図
【図４】語彙候補作成部の構成例を示すブロック図
【図５】語彙候補作成部の構成例を示すブロック図
【図６】語彙候補作成部の構成例を示すブロック図
【図７】語彙候補作成部の構成例を示すブロック図
【図８】検索コーパス選定部の構成例を示すブロック図
【図９】検索コーパス選定部の構成例を示すブロック図
【図１０】語彙データベースに格納されているデータの例を示す説明図
【図１１】各語彙のヒット件数と出現情報との関係を示す説明図
【図１２】語彙データベースに格納されているデータの例を示す説明図
【図１３】各語彙の出現情報を考慮して文法を作成するための構成例を示すブロック図
【図１４】従来の認識文法作成手順を示すフローチャート
【符号の説明】
【００７９】
１    語彙データベース
２    語彙候補作成部
３    文法作成部
４    データベース編集部
５    類義語データベース
６    データベース更新部
７    検索コーパス選定部
８    大規模コーパス
８ａ  検索部
８ｂ  テキストコーパス
９    検索結果解析部
１０  文法記憶部
１１  文法語彙判別部
２１  形態素解析部
２２  頭文字取得部
２３  頭文字合成部
２４  省略規則適用部
２５  省略作成規則記憶部
２６  アルファベット変換部
【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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【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】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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