(57)【要約】【課題】例えば読点の数に関係なくポーズの規則を学習すること。【解決手段】単語の集合による文章に対するポーズの設定位置を示すポーズ設定位置データを入力し（Ｓ２０１）、上記文章に対して形態素解析処理を行い（Ｓ２０３）、上記文章を単語毎に分割すると共に、各単語の品詞を決定し、単語間の前後合わせてＮ個（Ｎ≧２）の単語の夫々の品詞から成る品詞列を各単語間毎に得、品詞の並びが同じ品詞列のグループ毎に、この品詞の並びの出現頻度を求め（Ｓ２０６）、品詞の並びが同じ品詞列のグループ毎に、品詞列中の品詞間に上記ポーズ設定位置データが示すポーズの設定位置が設定された回数を求め（Ｓ２０８）、上記各グループ毎に、上記出現銀度、上記回数を用いて、ポーズの入りやすさを示す値を求める（Ｓ２１０）。【選択図】  図２
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
単語の集合による文章に対するポーズの設定位置を示すポーズ設定位置データを入力する入力工程と、
前記文章に対して形態素解析処理を行い、前記文章を単語毎に分割すると共に、各単語の品詞を決定する形態素解析工程と、
単語間の前後合わせてＮ個（Ｎ≧２）の単語の夫々の品詞から成る品詞列を各単語間毎に得、品詞の並びが同じ品詞列のグループ毎に、当該品詞の並びの出現頻度を求める出現頻度計算工程と、
品詞の並びが同じ品詞列のグループ毎に、品詞列中の品詞間に前記ポーズ設定位置データが示すポーズの設定位置が設定された回数を求める回数計算工程と、
前記各グループ毎に、前記出現銀度、前記回数を用いて、ポーズの入りやすさを示す値を求める計算工程と
を備えることを特徴とする自然言語処理方法。
【請求項２】
前記計算工程では、前記出現頻度と、前記回数との比によって前記ポーズの入りやすさを示す値を求めることを特徴とする請求項１に記載の自然言語処理方法。
【請求項３】
前記入力工程では、前記文章に含まれる読点を削除し、前記削除した読点の位置に前記ポーズ設定位置データを入力することを特徴とする請求項１に記載の自然言語処理方法。
【請求項４】
更に、単語毎に分割されると共に、各単語の品詞が決定している文章のデータにおいて、
第１の単語間から所定個数の単語分だけ離間した第２の単語間までの区間に位置する各種の品詞列のうち、前記計算工程で求めたポーズの入りやすさを示す値が最も大きい値の品詞列中にポーズを設定するポーズ設定処理を行うポーズ設定工程を備え、
前記ポーズ設定工程では、ポーズを設定した位置を前記第１の単語間として新たに設定し、次の区間に対して前記ポーズ設定処理を繰り返すことを特徴とする請求項１乃至３の何れか１項に記載の自然言語処理方法。
【請求項５】
単語の集合による文章に対するポーズの設定位置を示すポーズ設定位置データを入力する入力手段と、
前記文章に対して形態素解析処理を行い、前記文章を単語毎に分割すると共に、各単語の品詞を決定する形態素解析手段と、
単語間の前後合わせてＮ個（Ｎ≧２）の単語の夫々の品詞から成る品詞列を各単語間毎に得、品詞の並びが同じ品詞列のグループ毎に、当該品詞の並びの出現頻度を求める出現頻度計算手段と、
品詞の並びが同じ品詞列のグループ毎に、品詞列中の品詞間に前記ポーズ設定位置データが示すポーズの設定位置が設定された回数を求める回数計算手段と、
前記各グループ毎に、前記出現銀度、前記回数を用いて、ポーズの入りやすさを示す値を求める計算手段と
を備えることを特徴とする自然言語処理装置。
【請求項６】
コンピュータに請求項１乃至４の何れか１項に記載の自然言語処理方法を実行させるためのプログラム。
【請求項７】
請求項６に記載のプログラムを格納する、コンピュータ読み取り可能な記憶媒体。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、文中にポーズの位置を設定するための技術に関するものである。
【０００２】
【従来の技術】
テキストを音声に変換するテキスト音声合成システムにおいて、適切にポーズの位置を決定することは、自然で理解しやすい合成音声を生成するために重要な課題である。
【０００３】
従来、ポーズの位置を決定する方法として、統計的な手法を用いてポーズの規則を学習する技術などがあった（例えば特許文献１を参照）。
【０００４】
【特許文献１】
特開２００１−７５５８４号公報
【０００５】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、従来の統計的な手法では学習結果に読点の位置が大きく反映されてしまう。つまり、例えば「もしこの単語の前に読点があればポーズを入れる」という規則が大きな優先度で生成される。そのため読点が非常に少ない文に対して適切にポーズを設定することができないという問題がある。
【０００６】
本発明は以上の問題を鑑みて成されたものであり、例えば読点の数に関係なくポーズの規則を学習する技術を提供することを目的とする。
【０００７】
【課題を解決するための手段】
本発明の目的を達成するために、例えば本発明の自然言語処理方法は以下の構成を備える。
【０００８】
すなわち、単語の集合による文章に対するポーズの設定位置を示すポーズ設定位置データを入力する入力工程と、
前記文章に対して形態素解析処理を行い、前記文章を単語毎に分割すると共に、各単語の品詞を決定する形態素解析工程と、
単語間の前後合わせてＮ個（Ｎ≧２）の単語の夫々の品詞から成る品詞列を各単語間毎に得、品詞の並びが同じ品詞列のグループ毎に、当該品詞の並びの出現頻度を求める出現頻度計算工程と、
品詞の並びが同じ品詞列のグループ毎に、品詞列中の品詞間に前記ポーズ設定位置データが示すポーズの設定位置が設定された回数を求める回数計算工程と、
前記各グループ毎に、前記出現銀度、前記回数を用いて、ポーズの入りやすさを示す値を求める計算工程と
を備えることを特徴とする。
【０００９】
本発明の目的を達成するために、例えば本発明の自然言語処理装置は以下の構成を備える。
【００１０】
すなわち、単語の集合による文章に対するポーズの設定位置を示すポーズ設定位置データを入力する入力手段と、
前記文章に対して形態素解析処理を行い、前記文章を単語毎に分割すると共に、各単語の品詞を決定する形態素解析手段と、
単語間の前後合わせてＮ個（Ｎ≧２）の単語の夫々の品詞から成る品詞列を各単語間毎に得、品詞の並びが同じ品詞列のグループ毎に、当該品詞の並びの出現頻度を求める出現頻度計算手段と、
品詞の並びが同じ品詞列のグループ毎に、品詞列中の品詞間に前記ポーズ設定位置データが示すポーズの設定位置が設定された回数を求める回数計算手段と、
前記各グループ毎に、前記出現銀度、前記回数を用いて、ポーズの入りやすさを示す値を求める計算手段と
を備えることを特徴とする。
【００１１】
【発明の実施の形態】
以下添付図面を参照して、本発明を好適な実施形態に従って詳細に説明する。
【００１２】
［第１の実施形態］
図１は本実施形態に係る自然言語処理装置の基本構成を示すブロック図である。尚本実施形態ではこの自然言語処理装置は一般のパーソナルコンピュータ（ＰＣ）やワークステーションとして説明するが、後述する自然言語処理を行う専用のハードウェアであっても良い。
【００１３】
１０１はＣＰＵで、ＲＡＭ１０２やＲＯＭ１０３に格納されたプログラムやデータを用いて本装置全体の制御を行うと共に、後述する自然言語処理を行う。
【００１４】
１０２はＲＡＭで、外部記憶装置１０６や記憶媒体ドライブ装置１０７からロードされたプログラムやデータを一時的に記憶するためのエリアを備えると共に、ＣＰＵ１０１が各種の処理を行うために使用するワークエリアも備える。
【００１５】
１０３はＲＯＭで、本装置の起動や制御を行うためのプログラムやデータ、表示部１０５に文字を表示するために必要な文字コードのデータなどを記憶する。
【００１６】
１０４は操作部で、キーボードやマウスなどの、各種の入力を行うための装置により構成されており、各種の指示をＣＰＵ１０１に対して行うことができる。また、入力した文字などのデータはＲＡＭ１０２に一時的に記憶されることになる。
【００１７】
１０５は表示部で、ＣＲＴや液晶画面などにより構成されており、各種の表示を行うことができ、後述する文章なども表示することができる。
【００１８】
１０６は外部記憶装置で、ハードディスクドライブ装置などの大容量情報記憶装置に代表されるものであり、ここにＯＳ（オペレーティングシステム）や後述する自然言語処理に係るプログラムやデータを保存することができる。
【００１９】
１０７は記憶媒体ドライブ装置で、ＣＤ−ＲＯＭやＤＶＤ−ＲＯＭなどの記憶媒体に格納されたプログラムやデータを読み出し、外部記憶装置１０６に出力する。１０８は上述の各部をつなぐバスである。なお、本実施形態に係る自然言語処理装置の構成はこれに限定されるものではなく、他にも例えば紙に印字された文章を電子データとして読みとるためのスキャナをバス１０８に不図示のインターフェースを介して接続しても良いし、処理した自然言語を音声として外部に出力するための音声処理部、スピーカをバス１０８にインターフェースを介して接続しても良い。
【００２０】
またバス１０８にネットワークインターフェースを接続し、このネットワークインターフェースを介してインターネットやＬＡＮなどのネットワークから上記各種のプログラムやデータを送受信するようにしても良い。
【００２１】
以上の構成を備える自然言語処理装置によって行われる自然言語処理について以下説明する。まず、単語の集合による文章において、各単語の品詞列に対するポーズの入りやすさを求める（学習する）処理について説明する。
【００２２】
図２は、同処理のフローチャートである。なお、同図に示したフローチャートに従ったプログラムは、外部記憶装置１０６もしくは記憶媒体ドライブ装置１０７からＲＡＭ１０２にロードされ、ＣＰＵ１０１がこれを実行することで、本実施形態に係る自然言語処理装置は、後述する処理を行うことができる。
【００２３】
まず操作部１０４からの指示に従ってＣＰＵ１０１は外部記憶装置１０６もしくは記憶媒体ドライブ装置１０７からＲＡＭ１０２に、ポーズの設定（挿入）位置に関する情報が付与されたテキストコーパスのデータをロードする（ステップＳ２０１）。
【００２４】
図４はテキストコーパスの一例を示す図である。三角の記号が指す位置にポーズが存在する。即ちこのテキストコーパスは、単語の集合による文章に対するポーズの設定位置を示すポーズ設定位置を示すものである。このテキストコーパスは、実際に話者が発話した情報を元に作成するので、このテキストコーパスを用ることで話者特有のポーズの入れ方を学習することが可能となる。
【００２５】
次にＲＡＭ１０２にロードされたテキストコーパスデータを参照し、未処理の一文のデータを以降の処理対象として、ロードされたエリアとは異なるエリアに取り出す（ステップＳ２０２）。取り出せなかった場合、即ちすべての文に対する処理を終了した場合は処理をステップＳ２１０に進める。
【００２６】
次に、ステップＳ２０２で取り出した一文に対して形態素解析を行ない、この一文を単語毎に分割すると共に、各単語の品詞を決定する（ステップＳ２０３）。例えば図４のテキストコーパスの例で一文“Ｉ  ｈａｖｅ  ａ  ｐｅｎ  ａｎｄ  ａ  ｐｅｎｃｉｌ．”に対して形態素解析処理を行った結果を図５の「単語」と「品詞」の項目に示す。尚、このような形態素解析処理については周知の技術であるので、ここでの説明は省略する。また形態素解析処理を行った結果はＲＡＭ１０２に一時的に記憶されているものとする。
【００２７】
次に、以下で用いる変数ｉの値を１に初期化する（ステップＳ２０４）。そしてこの変数ｉの値と形態素解析で分割された単語の数とを比較する（ステップＳ２０５）。図５の例では単語数は８である。変数ｉの値が単語数より小さい場合は処理をステップＳ２０６へ進め、それ以外の場合は処理をステップＳ２０２に進め、次に一文に対してステップＳ２０２以降の処理を繰り返す。処理をステップＳ２０２へ進めるということは一文に対する処理が終わったことを意味する。
【００２８】
次に、ｉ番目の単語境界について、単語境界の前後合わせてＮ個の単語の夫々の品詞から成る品詞列を得、その品詞列の出現数（出現頻度）を示す値を１つ増やす（ステップＳ２０６）。ここでｉ番目の単語境界とは、ｉ番目の単語と（ｉ＋１）番目の単語の間（境界）を意味する。ここでＮ＝２（単語境界の前後各１単語）とした場合について説明する。例えば図５で３番目の単語境界についての処理は、３番目と４番目の単語（ａ、ｐｅｎ）の夫々の品詞から成る品詞列（冠詞、名詞）の出現数を示すＰｏｓＳｅｑｕｅｎｃｅ（冠詞、名詞）の値を１つ増やす。
【００２９】
次に、ｉ番目の単語境界にポーズが存在するか否かを判定する（ステップＳ２０７）。即ち、上記品詞列（ｉ番目の単語境界の前後合わせてＮ個の単語の夫々の品詞から成る品詞列）において、テキストコーパスが示すポーズ設定位置を品詞間に有するか否かを判定する。例えば図５の単語境界におけるポーズの有無は、図４のポーズ位置と比較し「ポーズ有無」の項目の通りになる。
【００３０】
ポーズが存在する（テキストコーパスが示すポーズ設定位置を品詞間に有する）場合は、ｉ番目の単語境界の前後合わせてＮ個の単語の夫々の品詞から成る品詞列に対するポーズ数を示す値を１つ増やす（ステップＳ２０８）。図５の例では変数ｉの値が４の場合、このステップＳ２０８が実行され、ＰａｕｓｅＣｏｕｎｔ（名詞，接続詞）の値を１つ増やす。
【００３１】
そしてステップＳ２０８における処理が終了した場合、もしくはｉ番目の単語境界にポーズが存在しない場合には次の処理として、変数ｉの値を１つ増やす。つまり次の単語境界に対する上記処理（上記変数ｉを（ｉ＋１）と読み替えた処理）を行う。
【００３２】
このようにして、ステップＳ２０６からステップＳ２０８までの処理を分割した一文中の各単語境界について行うことで、品詞の並びが同じ品詞列のグループ毎に、品詞の並びの出現頻度を求めることができると共に、品詞の並びが同じ品詞列のグループ毎に、ポーズの設定位置を品詞間に有する回数を求めることができる。図６は図５に示した一文に対して上記処理を行うことで得られる各グループの出現数とポーズ数とを示す図である。このような求めた結果はＲＡＭ１０２に一時的に記憶されているものとする。
【００３３】
そしてすべての文に対する処理が終了すると、処理はステップＳ２１０に移行する。そして、各品詞列（ＰｏｓＡ，ＰｏｓＢ）について、ポーズの入り易さＰａｕｓｅ（ＰｏｓＡ，ＰｏｓＢ）を以下の式に従って求める。
【００３４】
Ｐａｕｓｅ（ＰｏｓＡ，ＰｏｓＢ）＝ＰａｕｓｅＣｏｕｎｔ（ＰｏｓＡ，ＰｏｓＢ）／ＰｏｓＳｅｑｕｅｎｃｅ（ＰｏｓＡ，ＰｏｓＢ）
求めたＰａｕｓｅ（ＰｏｓＡ，ＰｏｓＢ）のデータは、ＲＡＭ１０２に一時的に記憶させても良いし、外部記憶装置１０６の保存させてもよい。
【００３５】
なお、Ｐａｕｓｅ（ＰｏｓＡ，ＰｏｓＢ）の値は０〜１の実数となるが、例えばＰａｕｓｅ（ＰｏｓＡ，ＰｏｓＢ）に１２７を掛け、０〜１２７の整数値に量子化した値によって表現しても良いし、その表現方法については特に限定しない。
【００３６】
また、ステップＳ２０１で入力としたポーズの挿入位置に関する情報が付与されたテキストコーパスに関して、コーパス中の文をそのまま用いてもよいし、文に含まれる読点を削除したものを用いてもよい。
【００３７】
また、適度に読点が含まれている原文から読点を除いた文を集め、原文の読点の位置をポーズの位置とみなすことにより、ポーズの挿入位置に関する情報が付与されたテキストコーパスを作成して用いてもよい。図１１にその例を示す。同図上部に示した原文から「ｓｙｓｔｅｍ」と「ａ」の間にある読点を削除し、読点のあった位置をポーズ設定位置（三角で示す）とした文（同図下部に示す文）を作成する。これにより、ポーズの情報が付与された文を大量に集めテキストコーパスを作成することもできる。
【００３８】
テキストコーパスに含まれるすべての文を処理し、各品詞列に対する出現数、ポーズ数の総数をカウントした後、上記ステップＳ２１０の処理で各品詞列に対するポーズの入り易さが最終的に求まることになる。
【００３９】
次に、本実施形態に係る自然言語処理として、上記処理によって求まった品詞列のポーズの入り易さを示すデータを用いて、一般の文章に対してポーズを設定する処理について、同処理のフローチャートを示す図３を用いて説明する。尚同図に示したフローチャートに従ったプログラムは、外部記憶装置１０６もしくは記憶媒体ドライブ装置１０７からＲＡＭ１０２にロードされ、ＣＰＵ１０１がこれを実行することで、本実施形態に係る自然言語処理装置は、後述する処理を行うことができる。
【００４０】
まず操作部１０４からの指示に従ってＣＰＵ１０１は外部記憶装置１０６もしくは記憶媒体ドライブ装置１０７からＲＡＭ１０２に、文章のデータをロードし、この文章に対して上記形態素解析処理を行い、この文章を単語毎に分割すると共に、各単語の品詞を決定する（ステップＳ３０１）。図７の「単語」、「品詞」の項目に、ステップＳ３０１における形態素解析処理の結果の一例を示す。
【００４１】
次に、変数ｓｔａｒｔＩｄｘの値を１に、変数ｐａｕｓｅＩｄｘの値を１に初期化する（ステップＳ３０２）。また、変数ｅｎｄＩｄｘの値をｓｔａｒｔＩｄｘ＋Ｗに初期化する（ステップＳ３０３）。ここでＷはポーズとポーズの間隔の目安となる値で、あらかじめ特定の値を指定しておく。およそ単語Ｗ個に１個の割合でポーズが入ることになる。ここでは例としてＷ＝７とする。
【００４２】
次に、変数ｅｎｄＩｄｘの値と、ステップＳ３０１で形態素解析処理によって分割された単語の数とを比較する（ステップＳ３０４）。即ち、すべての単語について後述する処理が行われたか否かを判断する。変数ｅｎｄＩｄｘの値が単語数より小さい場合、すなわちすべての単語について後述する処理が行われていない場合には処理をステップＳ３０５に進め、それ以外の場合は処理を終了する。
【００４３】
ステップＳ３０５では、変数ｐａｕｓｅＭａｘの値を０に初期化すると共に、変数ｉの値を変数ｓｔａｒｔＩｄｘの値に初期化する。そして次に、変数ｉの値と変数ｅｎｄＩｄｘの値を比較する（ステップＳ３０６）。すなわち、ｓｔａｒｔＩｄｘで示す単語境界の位置からｅｎｄＩｄｘで示す単語境界の位置までの全ての単語境界で、後述する処理が行われたか否かを判断する。
【００４４】
変数ｉの値が変数ｅｎｄＩｄｘの値より小さい場合、即ちｓｔａｒｔＩｄｘで示す単語境界の位置からｅｎｄＩｄｘで示す単語境界の位置までの全ての単語境界で、後述する処理が行われていない場合には、処理をステップＳ３０７に進め、その他の場合は、処理をステップＳ３１１に進める。
【００４５】
ステップＳ３０７では、変数ｖにｉ番目の単語境界におけるポーズの入り易さを示す値を代入する。例えば図７で７番目の単語境界は、品詞列が（前置詞、冠詞）となり変数ｖにポーズの入り易さを示す値”６”を代入する。各品詞列に対するポーズの入り易さを示す値のテーブルは図２に示した上記処理によって予め作成されているものとする。図８は、各品詞列に対するポーズの入りやすさを示す値のテーブルの構成例を示す図である。図８に示すテーブルのデータは上述の通り図２に示した上記処理によって予め作成され、ＲＡＭ１０２に一時的に記憶されている、もしくは外部記憶装置１０６に保存されているものとする。
【００４６】
次に、変数ｐａｕｓｅＭａｘの値と変数ｖの値を比較する（ステップＳ３０８）。変数ｐａｕｓｅＭａｘの値が変数ｖの値以下の場合は処理をステップＳ３０９へ進め、その他の場合は処理をステップＳ３１０に進める。
【００４７】
ステップＳ３０９では、変数ｐａｕｓｅＩｄｘに変数ｉの値を代入する。また変数ｐａｕｓｅＭａｘの値に変数ｖの値を代入する。そして次に、変数ｉの値に１を加え（ステップＳ３１０）、次の単語境界についてステップＳ３０６以降の処理を繰り返す。
【００４８】
そしてステップＳ３１１で、ｓｔａｒｔＩｄｘで示す単語境界の位置からｅｎｄＩｄｘで示す単語境界の位置までの全ての単語境界で、ステップＳ３０８からステップＳ３１０までの処理が行われた場合には処理をステップＳ３１１に進め、ｐａｕｓｅＩｄｘ番目の単語境界にポーズを設定する（ステップＳ３１１）。なお、変数ｐａｕｓｅＩｄｘが示す値は以上の処理により、最もポーズの入りやすさを示す値が大きい単語境界を示す。
【００４９】
例えば図７の例で変数ｓｔａｒｔＩｄｘの値を７、変数ｅｎｄＩｄｘの値を１４とすると、７番目から１３番目までの各単語境界において最も「ポーズの入りやすさを示す値」が大きい単語境界、この例では１０番目の単語境界（”ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎ”と”ａ”の間）にポーズを設定することになる。ポーズの設定処理とは、例えば、設定位置（図７の例では１０番目の単語境界の位置）がポーズの設定位置であることを示すデータを生成する処理である。
【００５０】
そして変数ｓｔａｒｔＩｄｘに、（変数ｐａｕｓｅＩｄｘが示す値＋１）の値を代入し（ステップＳ３１２）、ステップＳ３０３以降の処理を繰り返す。すなわち、ポーズを設定した位置をｓｔａｒｔＩｄｘとして新たに設定し、次の区間（ｓｔａｒｔＩｄｘとｅｎｄＩｄｘとの間の区間）に対して上記ポーズ設定処理を繰り返す。
【００５１】
以上の説明により、本実施形態に係る自然言語処理装置、及び自然言語処理方法は、文を構成する各単語の品詞の並び（品詞列）に基づいてポーズの設定位置を学習するので、文中の読点の数に関係なく、ポーズの設定位置を学習することができる。
【００５２】
また、このような学習結果に基づいて一般の文章にポーズを設定するので、例えば実際に話者が発話した情報を元に作成したテキストコーパスを用いて上記学習を行うと、話者特有のポーズの入れ方に従ってポーズを設定することができる。
【００５３】
なお本実施形態では、Ｐａｕｓｅ（ＰｏｓＡ，ＰｏｓＢ）を求めるためにＰａｕｓｅＣｏｕｎｔ（ＰｏｓＡ，ＰｏｓＢ）とＰｏｓＳｅｑｕｅｎｃｅ（ＰｏｓＡ，ＰｏｓＢ）との比を求めたが、求める演算方法についてはこれに限定されるものではない。
【００５４】
［第２の実施形態］
品詞列の長さを５とした場合の例を図１０に示す。この例は長さ５の品詞列で３番目の品詞と４番目の品詞の間に対するポーズの入り易さを考えている。
【００５５】
この場合、ｉ番目の単語境界におけるポーズの入り易さを図１０を用いて説明する。例えば、１０番目の単語境界（「ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎ」と「ａ」の間）の品詞列は、１０番目の単語境界の前３単語の品詞「ａ（冠詞）」「ｒａｄｉｏ（名詞）」「ｃｏｍｕｕｎｉｃａｔｉｏｎ（名詞）」と境界の後２単語の品詞「ａ（冠詞）」「ｍｅｔｈｏｄ（名詞）」の並びの品詞列（冠詞、名詞、名詞、冠詞、名詞）となる。
【００５６】
［その他の実施形態］
本発明の目的は、前述した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を記録した記録媒体（または記憶媒体）を、システムあるいは装置に供給し、そのシステムあるいは装置のコンピュータ（またはＣＰＵやＭＰＵ）が記録媒体に格納されたプログラムコードを読み出し実行することによっても、達成されることは言うまでもない。この場合、記録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を記録した記録媒体は本発明を構成することになる。
【００５７】
また、コンピュータが読み出したプログラムコードを実行することにより、前述した実施形態の機能が実現されるだけでなく、そのプログラムコードの指示に基づき、コンピュータ上で稼働しているオペレーティングシステム（ＯＳ）などが実際の処理の一部または全部を行い、その処理によって前述した実施形態の機能が実現される場合も含まれることは言うまでもない。
【００５８】
さらに、記録媒体から読み出されたプログラムコードが、コンピュータに挿入された機能拡張カードやコンピュータに接続された機能拡張ユニットに備わるメモリに書込まれた後、そのプログラムコードの指示に基づき、その機能拡張カードや機能拡張ユニットに備わるＣＰＵなどが実際の処理の一部または全部を行い、その処理によって前述した実施形態の機能が実現される場合も含まれることは言うまでもない。
【００５９】
本発明を上記記録媒体に適用する場合、その記録媒体には、先に説明したフローチャートに対応するプログラムコードが格納されることになる。
【００６０】
【発明の効果】
以上の説明により、本発明によって、例えば読点の数に関係なくポーズの規則を学習することができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の第１の実施形態に係る自然言語処理装置の基本構成を示すブロック図である。
【図２】単語の集合による文章において、各単語の品詞列に対するポーズの入りやすさを求める（学習する）処理のフローチャートである。
【図３】品詞列のポーズの入り易さを示すデータを用いて、一般の文章に対してポーズを設定する処理のフローチャートである。
【図４】テキストコーパスの一例を示す図である。
【図５】図４のテキストコーパスの例で一文“Ｉ  ｈａｖｅ  ａ  ｐｅｎ  ａｎｄ  ａ  ｐｅｎｃｉｌ．”に対して形態素解析処理を行った結果、及び、各単語境界におけるポーズの有無を示す図である。
【図６】図５に示した一文に対する各グループの出現数とポーズ数とを示す図である。
【図７】ステップＳ３０１における形態素解析処理の結果、及び、各単語境界におけるポーズの入りやすさを示す図である。
【図８】各品詞列に対するポーズの入りやすさを示す値のテーブルの構成例を示す図である。
【図９】品詞列の長さを５とした場合に、品詞列で３番目の品詞と４番目の品詞の間に対するポーズの入り易さを説明するための図である。
【図１０】図９に示した一文中で、ｉ番目の単語境界におけるポーズの入り易さを説明するための図である。
【図１１】適度に読点が含まれている原文から読点を除いた文を集め、原文の読点の位置をポーズの位置とみなすことにより、ポーズの挿入位置に関する情報が付与されたテキストコーパスを作成する例を説明するための図である。
【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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