(57)【要約】【課題】  ポータビリティが高く、かつ正確に読み付けが行える言語処理方法を提供することを目的としている。【解決手段】  複数の文字列を含む処理対象から、単語辞書に登録されていない文字列を検出する検出手段と、単漢字辞書を用いて前記検出手段で検出された前記文字列中の各文字の読みの候補を取得する取得手段と、前記読み候補から前記検出手段で検出された前記文字列全体に対する読みの候補を生成する生成手段と、発音辞書を用いて、前記文字列読み候補から前記文字列の読みを選択する選択手段とを備える。【選択図】  図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数の文字列を含む処理対象から、単語辞書に登録されていない文字列を検出する検出手段と、
単漢字辞書を用いて前記検出手段で検出された前記文字列中の各文字の読みの候補を取得する取得手段と、
前記読み候補から前記検出手段で検出された前記文字列全体に対する読みの候補を生成する生成手段と、
発音辞書を用いて、前記文字列読み候補から前記文字列の読みを選択する選択手段とを備えることを特徴とする言語処理装置。
【請求項２】
前記単漢字辞書は、各文字に対する読みのスコアを保持することを特徴とする請求項１に記載の言語処理装置。
【請求項３】
前記発音辞書は、文字列に対する読みのスコアを保持することを特徴とする請求項１に記載の言語処理装置。
【請求項４】
前記選択手段は、前記文字列読み候補から前記文字列の読みを同定し、同定した読みを選択することを特徴とする請求項１記載の言語処理装置。
【請求項５】
前記選択手段は、各文字に対する読みのスコアと文字列に対する読みのスコアの少なくとも１つを用いて文字列の読みを選択することを特徴とする請求項１に記載の言語処理装置。
【請求項６】
前記スコアの高いものを複数候補として出力する複数候補出力手段を更に備えることを特徴とする請求項５に記載の言語処理装置。
【請求項７】
前記選択手段で選択した前記文字列の読みを、テキスト音声合成における読み付け又は音声認識における発音辞書もしくは音声認識文法の作成に用いることを特徴とする請求項１に記載の言語処理装置。
【請求項８】
複数の文字列を含む処理対象から、単語辞書に登録されていない文字列を検出する検出手段と、
前記検出手段で検出した前記文字列の属性を示す属性情報を取得する取得手段と、
前記属性情報に対応する少なくとも１つ以上の単漢字辞書を用いて、前記検出手段で検出した前記文字列中の各文字の読みの候補を生成する生成手段と、
前記読み候補から前記文字列全体に対する読みの候補を生成する文字列読み候補生成手段と、
前記属性情報に対応する少なくとも２つ以上の発音辞書を用いて、前記文字列読み候補から、前記文字列の読みを選択する選択手段とを備えることを特徴とする言語処理装置。
【請求項９】
前記文字列の属性は、人名、地名、組織名、性別、世代、地域の少なくともいずれか１つに関するものであることを特徴とする請求項８に記載の言語処理装置。
【請求項１０】
複数の文字列を含む処理対象から、単語辞書に登録されていない文字列を検出する検出工程と、
単漢字辞書を用いて前記検出工程で検出された前記文字列中の各文字の読みの候補を取得する取得工程と、
前記読み候補から前記検出工程で検出された前記文字列全体に対する読みの候補を生成する生成工程と、
発音辞書を用いて、前記文字列読み候補から前記文字列の読みを選択する選択工程とを備えることを特徴とする言語処理方法。
【請求項１１】
前記単漢字辞書は、各文字に対する読みのスコアを保持することを特徴とする請求項１０に記載の言語処理方法。
【請求項１２】
前記発音辞書は、文字列に対する読みのスコアを保持することを特徴とする請求項１０に記載の言語処理方法。
【請求項１３】
前記選択工程は、前記文字列読み候補から前記文字列の読みを同定し、同定した読みを選択することを特徴とする請求項１０記載の言語処理方法。
【請求項１４】
前記選択工程は、各文字に対する読みのスコアと文字列に対する読みのスコアの少なくとも１つを用いて文字列の読みを選択することを特徴とする請求項１０乃至１２に記載の言語処理方法。
【請求項１５】
前記スコアの高いものを複数候補として出力する複数候補出力工程を更に備えることを特徴とする請求項１４に記載の言語処理方法。
【請求項１６】
前記選択工程で選択した前記文字列の読みを、テキスト音声合成における読み付け又は音声認識における発音辞書もしくは音声認識文法の作成に用いることを特徴とする請求項１０に記載の言語処理方法。
【請求項１７】
複数の文字列を含む処理対象から、単語辞書に登録されていない文字列を検出する検出工程と、
前記検出工程で検出した前記文字列の属性を示す属性情報を取得する取得工程と、
前記属性情報に対応する少なくとも１つ以上の単漢字辞書を用いて、前記検出工程で検出した前記文字列中の各文字の読みの候補を生成する生成工程と、
前記読み候補から前記文字列全体に対する読みの候補を生成する文字列読み候補生成工程と、
前記属性情報に対応する少なくとも２つ以上の発音辞書を用いて、前記文字列読み候補から、前記文字列の読みを選択する選択工程とを備えることを特徴とする言語処理方法。
【請求項１８】
前記文字列の属性は、人名、地名、組織名、性別、世代、地域の少なくともいずれか１つに関するものであることを特徴とする請求項１７に記載の言語処理方法。
【請求項１９】
請求項１０乃至１８のいずれかに記載の言語処理方法をコンピュータに実行させるための制御プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、文字列に対する読み付けを行う言語処理方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
テキストを音声に変換するテキスト音声合成技術や音声認識技術における認識文法もしくは発音辞書の自動作成などにおいて、テキストを正確に読み付ける必要がある。従来、この読み付けを行う方法としては、図３に示すように、単語辞書および単漢字辞書を用いた形態素解析によって行う方法が広く用いられている。例えば「今日は良い天気です」というテキストが入力された場合、形態素解析部３０１は単語辞書３０２を参照することにより「今日（キョウ）／は（ワ）／良い（ヨイ）／天気（テンキ）／で（デ）／す（ス）」という結果を得る。なお、括弧内は読み、／は単語区切りを表す。この結果を得る技術は公知であるため詳細は省略する。この例は、入力テキスト中の単語が全て単語辞書に存在するため正しい読み付け結果が得られる。しかし、「私の名前は山本紗耶香です」という例において（紗耶香は「サヤカ」と読むのが正しいとする）、名前の部分の「紗耶香」が単語辞書にない、すなわち、未登録語として判定されたとする。この場合、「紗耶香」については、３０３の単漢字辞書を用いた読み付けがなされる。いま、単漢字辞書に「紗（シャ）」、「耶（ヤ）」、「香（コウ）」という読みがあるとする。この場合、「私（ワタシ）／の（ノ）／名前（ナマエ）／は（ワ）／山本（ヤマモト）／紗（シャ）／耶（ヤ）／香（コウ）／で（デ）／す（ス）」という結果が得られ、「紗耶香」の部分に対しては、「シャヤコウ」と誤った読み付けがなされる。
【０００３】
このような問題に対して、特許文献１では、未登録語を検知した後、単漢字辞書を用いて読みの組み合わせ候補を求め、ルールを参照することによって組み合わせ候補の中から１つを選択し、選択された１つの結果の読みが単語辞書にあればこの読みを用いる。ここで、ルールとは、「ある文字は音読みされるよりも訓読みされることが多く、訓読みされたときには後ろの文字も訓読みされることが多い」などである。
【０００４】
また、特許文献２では、単語の読みの傾向情報を利用した解析方法が開示されている。単語の読みの傾向情報とは、文字数、モーラ数、文法、アクセント型、前後の文字、音訓、清濁などによる影響の情報（単語辞書に含まれる）である。例えば、「黒森」が未登録語として検知された場合、「森」の単語の読み傾向（「森」が最後に付く漢字二文字の名詞はアクセント型が２型で、先頭の文字は訓読みが多い）を利用して、「黒」の読みと全体のアクセント型を決定する。
【特許文献１】特開平８−１８５１９７号公報
【特許文献２】特開平１１−２４９８６６号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
特許文献１は未登録語の読みを、単語辞書を参照することによって決定している。単語辞書は通常数万から数十万語の解析に必要な様々な品詞や分野の単語が格納されている。一方、未登録語と判定される単語の多くは固有名詞、特に人名に関するものが多いため、固有名詞以外の単語も数多く含まれる単語辞書を用いると、一般名詞や付属語の読みに誤って合致することがある。例えば、「結衣」が「決意」に合致し「ケツイ」となる（正しくは「ユイ」）、「七海」が「七味」に合致し「シチミ」になる（正しくは「ナナミ」）となるなど人名にふさわしい読み付けがなされなくなる可能性がある。つまり、単漢字辞書から得られる読み付け候補から読みを正確に同定するためには、様々な単語が含まれる単語辞書を用いるのではなく、未登録語となる単語のカテゴリを考慮した発音辞書を用いる必要がある。
【０００６】
更に、特許文献１および２では、ルールに基づくヒューリスティックな方法で読みを決定している。このため、解析対象となるテキストの分野の変更や人名の名前の表記など流行、廃りがある場合には、ルールの作成や更新を行う手間が大きいという問題がある。本発明は上述の問題を鑑みてなされたもので、ポータビリティが高く、かつ正確に読み付けが行える言語処理方法を提供することを目的としている。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
上記目的を達成するために、本発明の言語処理装置は、複数の文字列を含む処理対象から、単語辞書に登録されていない文字列を検出する検出手段と、単漢字辞書を用いて前記検出手段で検出された前記文字列中の各文字の読みの候補を取得する取得手段と、前記読み候補から前記検出手段で検出された前記文字列全体に対する読みの候補を生成する生成手段と、発音辞書を用いて、前記文字列読み候補から前記文字列の読みを選択する選択手段とを備える。
【０００８】
また上記目的を達成するために、本発明の言語処理装置は、複数の文字列を含む処理対象から、単語辞書に登録されていない文字列を検出する検出手段と、前記検出手段で検出した前記文字列の属性を示す属性情報を取得する取得手段と、前記属性情報に対応する少なくとも１つ以上の単漢字辞書を用いて、前記検出手段で検出した前記文字列中の各文字の読みの候補を生成する生成手段と、前記読み候補から前記文字列全体に対する読みの候補を生成する文字列読み候補生成手段と、前記属性情報に対応する少なくとも２つ以上の発音辞書を用いて、前記文字列読み候補から、前記文字列の読みを選択する選択手段とを備える。
【０００９】
また上記目的を達成するために、本発明の言語処理方法は、複数の文字列を含む処理対象から、単語辞書に登録されていない文字列を検出する検出工程と、単漢字辞書を用いて前記検出工程で検出された前記文字列中の各文字の読みの候補を取得する取得工程と、前記読み候補から前記検出工程で検出された前記文字列全体に対する読みの候補を生成する生成工程と、発音辞書を用いて、前記文字列読み候補から前記文字列の読みを選択する選択工程とを備える。
【００１０】
また上記目的を達成するために、本発明の言語処理方法は、複数の文字列を含む処理対象から、単語辞書に登録されていない文字列を検出する検出工程と、前記検出工程で検出した前記文字列の属性を示す属性情報を取得する取得工程と、前記属性情報に対応する少なくとも１つ以上の単漢字辞書を用いて、前記検出工程で検出した前記文字列中の各文字の読みの候補を生成する生成工程と、前記読み候補から前記文字列全体に対する読みの候補を生成する文字列読み候補生成工程と、前記属性情報に対応する少なくとも２つ以上の発音辞書を用いて、前記文字列読み候補から、前記文字列の読みを選択する選択工程とを備える。
【発明の効果】
【００１１】
本発明によれば、処理対象の文字列に対してより正確に読み付けを行うことが可能となる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１２】
以下、図面を参照しながら本発明の好適な実施例について説明していく。
【実施例１】
【００１３】
図２は、本発明の実施例１に係る言語処理装置の構成を示すブロック図である。２０１はＣＰＵで、ＲＯＭ２０２に記憶された制御プログラム或いは外部記憶装置２０４からＲＡＭ２０３にロードされた制御プログラムに従って、本実施形態の言語処理装置における各種制御を行う。ＲＯＭ２０２は各種パラメータやＣＰＵ２０１が実行する制御プログラムなどを格納している。ＲＡＭ２０３は、ＣＰＵ２０１による各種制御の実行時に作業領域を提供するとともに、ＣＰＵ２０１により実行される制御プログラムを記憶する。２０４はハードディスク、フロッピー（登録商標）ディスク、ＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤ−ＲＯＭ、メモリカード等の外部記憶装置である。この外部記憶装置がハードディスクの場合には、ＣＤ−ＲＯＭやフロッピー（登録商標）ディスク等からインストールされた各種プログラムが記憶されている。２０５はテンキー、ボタン、タッチパネル、キーボード、マウス、マイクロフォン、ペンなど外部操作によるテキスト情報の入力や選択等を行うための入力装置である。入力装置は言語処理装置に直接取り付けられた形態でもよいし、赤外線、無線ＬＡＮ、インターネット、電話回線等の通信を介したリモコン、コンピュータ、携帯電話等を用いて、言語処理装置の外部から操作する形態でもよい（通信部分に関する装置は省略）。またこれらを組み合わせた形態でもよい。２０６はＣＲＴ、液晶ディスプレイ、スピーカなどによる出力装置である。２０７は上記各部を接続するバスである。なお、言語処理の対象となるテキストは２０５によって入力もしくは選択する以外にも、２０２、２０３、２０４に保持されているものであってもよいし、赤外線、無線ＬＡＮ、インターネット、電話回線などの通信を介して得られるものであってもよい。
【００１４】
図１は、言語処理方法のモジュール構成を示したブロック図である。１０１は文字列検出部で、解析対象のテキストを１０５の単語辞書を用いて解析し、１０５に含まれない文字列を検出する。１０２は文字読み候補生成部で、１０１で検出された文字列に対して１０６の単漢字辞書を用いて各文字の読みの候補を生成する。１０３は文字列読み候補生成部で、１０２で生成される文字の候補から文字列全体の読みの候補を生成する。１０４は文字列読み選択部で、１０３で生成される文字列の読みの候補に対して１０７の発音辞書を用いて文字列の読みを選択し、解析結果を得る。なお、１０１で解析可能な文字列については、１０２から１０４の処理を行わず、１０１から解析結果を得る。
【００１５】
次に、本実施例における処理フローを説明する。ここでは、「私の名前は山本紗耶香です」というテキストを解析して読み付けを行う場合を例にとって説明する。
【００１６】
図４は、このテキストを解析する際のフローチャートである。まず、ステップＳ４０１において、解析対象となるテキストを取得する。次に、ステップＳ４０２において、文切りや引用記号などの不要な文字の削除等、テキスト解析を行う前の前処理を行う。ステップＳ４０３では、単語辞書１０５を用いて、前処理後のテキストを単語形態素に分割（形態素解析）する。
【００１７】
単語辞書の一例を図６に示す。第１カラムから第５カラムは、それぞれ、単語ＩＤ、表記、読み、品詞、スコアである。スコアは、各単語が生起する確率の対数をとったものであり、何らかの言語コーパスを用いた単語ユニグラムなどによって求められたものである。形態素解析の方法はいかなるものを用いてもよいが、単語辞書で検索されたものから単語ラティスを生成し、これを最長一致法やコスト最小法（図６のスコアの場合、スコア最大法）などの基準を用いて解析結果を得ることができる。
【００１８】
「私の名前は山本紗耶香です」というテキストを図６の単語辞書を用いて形態素解析を行った場合の単語ラティスの例を図７に示す。ここで、「名前」は「名前」（単語ＩＤ＝３）、もしくは「名」（単語ＩＤ＝４）と「前」（単語ＩＤ＝５）として検索され、「山本」は「山本」（単語ＩＤ＝７）、もしくは「山」（単語ＩＤ＝８）と「本」（単語ＩＤ＝９）として検索される。また、「沙耶香」の部分は単語辞書には存在しないため未登録語となる。この単語ラティスに対して、最長一致法もしくはコスト最小法を適用すれば、図７の実線で示される経路、すなわち、「私／の／名前／は／山本／沙耶香／で／す」という単語分割がなされる。ここで、図６の単語辞書には表記の他に読みや品詞の情報があるため、「沙耶香」以外の単語については、単語分割に加えて、読みと品詞の情報も解析結果として得ることができる。
【００１９】
次に、ステップＳ４０４において、カウンタｉを１と設定し、Ｉに単語数、すなわち、この例では「沙耶香」も含めて単語数が８であるため、Ｉ＝８と設定する。次に、ステップＳ４０５で全ての単語に対してステップＳ４１０の解析結果出力がなされたか否かを判定する。ｉ＞Ｉの場合は処理を終了し、それ以外の場合はステップＳ４０６へ進む。ステップＳ４０６では、ｉ番目の単語ｗ（ｉ）が未登録語であるか否かを判定する。未登録語でない場合にはステップＳ４１０へ進み解析結果（表記、読み、品詞など）を出力し、未登録語の場合（上記例では「沙耶香」（ｗ（６））の場合）には、ステップＳ４０７へ進む。ステップＳ４０７では単漢字辞書１０６を検索して、未登録語の各文字に対する読みの候補を生成する。次に、ステップＳ４０８で、Ｓ４０７で生成された文字読み候補を用いて、未登録語全体の文字列に対する読みの候補を生成する。次に、ステップＳ４０９で発音辞書１０７を検索して、Ｓ４０８で生成された文字列読み候補から文字列の読みを同定し、選択する。次に、Ｓ４１０で解析結果を出力し、「沙耶香」の場合は、「沙耶香／サヤカ／未登録語」などと出力する。次にステップＳ４１１でカウンタｉを１つインクリメントし、Ｓ４０５へ戻る。
【００２０】
図５はＳ４０７からＳ４０９における未登録語に対する読み付けを行う処理のフローチャートであり、前記未登録語の「沙耶香」から「サヤカ」という読み付け結果を得る処理を詳細に説明する。ステップＳ５０１において、カウンタｊを１と設定し、Ｊにｗ（ｉ）の文字数、すなわち、ｗ（６）の「沙耶香」の場合、３文字であるため、Ｊ＝３と設定する。次に、ステップＳ５０２で全ての文字に対して読みの候補が生成されたか否かを判定する。ｊ＞Ｊの場合はステップＳ５０５へ進み、それ以外の場合はステップＳ５０３へ進む。Ｓ５０３ではｊ番目の文字ｃ（ｊ）に対する読みｒ（ｊ）を単漢字辞書１０６を検索することによって生成する。単漢字辞書の一例を図８に示す。第１カラムから第３カラムは、それぞれ、単漢字ＩＤ、表記、読みであり、複数の読みがある場合には「／」を区切り記号として複数記述している。ｃ（１）、すなわち、「沙」の読み候補ｒ（１）は、図８より「シャ」もしくは「サ」と生成される。ステップＳ５０４でカウンタｊを１つインクリメントし、Ｓ５０２へ戻り、同様の処理を繰り返すことによって、「耶」の読み候補は「ヤ」、「ジャ」、「シャ」となり、「香」の読み候補は「コウ」、「キョウ」、「カ」、「カオ」となる。ステップＳ５０５では、これらの文字読み候補からｗ（ｉ）の読み候補、すなわち文字列読み候補ｔ（ｋ）を生成する。例えば、前記例の場合、文字読み候補を発音ラティスとして表現すると図１０（ａ）のようになり、このラティスの全ての経路を展開した図１０（ｂ）で示される２４種類の文字列読み候補をｔ（ｋ）とする。ステップＳ５０６では、カウンタｋを１と設定し、Ｋにｗ（６）の読み候補数、すなわちＫ＝２４と設定し、発音の最大スコアｍａｘＳｃｏｒｅとそのインデックスｍａｘＩＤをそれぞれｍａｘＳｃｏｒｅ＝−１０００、ｍａｘＩＤ＝１などと初期化する。ステップＳ５０７で全ての文字列読み候補に対して検索を行ったか否かを判定する。ｋ＞Ｋの場合はステップＳ５１２へ進み、それ以外の場合はステップＳ５０８へ進む。ステップＳ５０８ではｔ（ｋ）のスコアを発音辞書１０７から検索する。
【００２１】
発音辞書の一例を図９に示す。第１カラムから第３カラムは、それぞれ、発音ＩＤ、読み、スコアであり、スコアは値が大きいほどその読みが生起しやすいことを表わす。図１０（ｂ）の候補ＩＤの順にｔ（ｋ）を検索する場合、ｔ（１）の発音は発音辞書に含まれない。このようにｔ（ｋ）の読みが発音辞書に存在しない場合のスコアを−１０００とすると、当該スコアｃｕｒＳｃｏｒｅ＝−１０００となるため、ステップＳ５０９の判定の結果、ステップＳ５１１へ進み、カウンタｋを１つインクリメントし、Ｓ５０７へ戻る。ｔ（２）からｔ（４）の発音も発音辞書に含まれないため同じ処理を繰り返す。次に、ｔ（５）の「サヤコウ」については発音辞書に存在するため、そのスコアをｃｕｒｅＳｃｏｒｅ＝−３０と設定する。この場合、Ｓ５０９の条件を満たすため、ｍａｘＳｃｏｒｅ＝−３０、ｍａｘＩＤ＝５と設定される。次のｔ（６）の発音は発音辞書に含まれず、ｔ（７）の「サヤカ」は発音辞書に存在し、ｃｕｒＳｃｏｒｅ＝−７であるため、Ｓ５１０でｍａｘＳｃｏｒｅ＝−７、ｍａｘＩＤ＝７と設定される。以下、ｔ（８）からｔ（２４）は全て発音辞書に存在しないため、Ｓ５１２では、ｗ（６）＝「沙耶香」の読みをｔ（７）＝「サヤカ」と同定し、処理を終える。
【００２２】
本実施例では、Ｓ５１２において、最もスコアの高いものを出力していたが、本発明はこれに限らず、スコアの高いものから複数候補を出力することも可能である。また、本実施例では、単漢字辞書と発音辞書はそれぞれ１種類のものを用いた例について説明したが、本発明はこれに限らず、複数の単漢字辞書と発音辞書を用いることも可能である。例えば、人名の読み付けにおいて、男性の名前用の単漢字辞書と発音辞書の組と、女性の名前用の単漢字辞書と発音辞書の組の２種類を用意すれば、それぞれの読み付け候補を用いて読みを同定することができる。同様に、性別の他にも、世代や地域などに違いに応じて単漢字辞書と発音辞書を複数用意し、これを用いて処理を行うことも可能である。また、本実施例では、「私の名前は山本紗耶香です」という一文が解析対象テキストであったが、本発明はこれに限らず、「紗耶香」など１単語のみ、あるいは１つの句で同様の処理を適用することができる。
【００２３】
本実施例で得られる読み付け結果は、テキスト音声合成における未登録語の読み付けに用いることができる。更に、本実施例で得られる読み付け結果は、音声認識における未登録語に対する発音辞書もしくは音声認識文法の作成に用いることができる。
【００２４】
以上の説明から明らかなように、本実施例によれば、未登録語に対する読みの候補を単漢字辞書を用いて生成し、この候補を単語辞書とは異なる発音辞書を用いて読みを同定するため、ポータビリティが高く、かつ正確に読み付けを行うことが可能となる。
【００２５】
また、テキスト音声合成の品質や音声認識の発音辞書の自動作成における精度が向上する。更に、解析対象テキストの分野の変更や表記方法の変化に対して容易に対応することが可能となる。
【実施例２】
【００２６】
前記実施例で用いた単漢字辞書は図８に示されるように、単漢字ＩＤ、表記、読みの情報を含んだものであったが、本発明はこれに限らず、単漢字辞書にスコア情報を含んだ場合においても適用することができる。
【００２７】
図１１は、スコア情報付きの単漢字辞書の例である。第１カラムから第４カラムは、それぞれ、単漢字ＩＤ、表記、読み、スコアであり、複数の読みがある場合には「／」を区切り記号として複数記述している。また、スコアは値が大きいほどその読みが生起しやすいことを表わす。単漢字辞書にスコア情報を含んだ場合の未登録語に対する読み付け処理は、基本的に前実施例と同様であるため、図５における違いのみを説明する。
【００２８】
まず、Ｓ５０３において、ｃ（ｊ）の読み候補ｒ（ｊ）の生成は、図１１に示されるようなスコア情報付きの単漢字辞書１０６を用いて行う。図１２は、図１１の単漢字辞書から得られる文字列読み候補の例であり、Ｓ５０５におけるｗ（ｉ）の読み候補ｔ（ｋ）の生成例である。図１２のスコアは、図１１における単漢字の読みに対するスコアの和であり、例えば、候補ＩＤ＝１の「シャヤコウ」のスコアは、図１１の「シャ」、「ヤ」、「コウ」のスコアがそれぞれ−４、−５、−３であるため、−４−５−３＝−１２となる。また、Ｓ５０８では発音辞書１０７におけるスコアと単漢字辞書から得られるスコアの和をｃｕｒＳｃｏｒｅとする。ここで、ｔ（ｋ）の読みが発音辞書に存在しない場合の発音辞書のスコアを−５００などとする。これによって、全ての読み候補が発音辞書に存在しない場合には、単漢字辞書のスコアに基づいてｗ（ｉ）の発音が同定される。
【００２９】
なお、本実施例では、単漢字辞書から得られるスコアと発音辞書のスコアの和を用いたが、本発明はこれに限らず、重み付け和、積などいかなる演算を行ってスコアを計算してもよい。すなわち、発音辞書のスコアを全く用いず、単漢字辞書から得られるスコアのみを用いてもよい。この場合には、図９に示されるスコアを発音辞書に保持する必要はなくなる。
【実施例３】
【００３０】
前記実施例では、解析対象のテキストに対して、単語辞書１０５を用いたテキスト解析を行い、未登録語と判定された文字列に対して、読み付けを行っていた。ここで、未登録語の文字列が、例えば、人名に関するもの、地名に関するもの、企業名などの組織に関するものなど、文字列の属性が取得できれば、これらの属性に対応した発音辞書を利用することによって、より精度の高い読み付けを行うことが可能である。図１３は、未登録語の文字列の属性を取得し、これを利用した読み付けを行う言語処理方法のモジュール構成を示したブロック図である。
【００３１】
１３０１は文字列検出部で、解析対象のテキストを１３０６の単語辞書を用いて解析し、１３０６に含まれない文字列を検出する。１３０２は文字列属性取得部で、１３０６に含まれない文字列に対する属性を取得する。１３０３は文字読み候補生成部で、１３０１で検出された文字列に対して１３０６の単漢字辞書を用いて各文字の読みの候補を生成する。１３０４は文字列読み候補生成部で、１３０３で生成される文字の候補から文字列全体の読みの候補を生成する。１３０５は文字列読み選択部で、１３０４で生成される文字列の読みの候補と１３０２で取得される文字列の属性情報から複数の発音辞書（この例では１３０８と１３０９の２つの発音辞書）を用いて文字列の読みを同定して選択し、解析結果を得る。なお、１３０１で解析可能な文字列については、１３０３から１３０５の処理を行わず、１３０２の文字列属性の取得後、解析結果を得る。
【００３２】
本実施の形態における処理フローは、前記実施例で述べた図４および図５とほぼ同様であるため、違いのみについて説明する。また、前実施例と同じく、「私の名前は山本紗耶香です」というテキストを解析して読み付けを行う場合を例にとって説明する。また、１３０８の発音辞書１と１３０９の発音辞書２は、それぞれ、人名に関するものと地名に関するものであるとする。図６と同様の単語辞書１３０６を用いることによって、前記テキストは「私／の／名前／は／山本／沙耶香／で／す」という単語分割がなされ、「沙耶香」という文字列が未登録語として検出される。次に、１３０２において、「沙耶香」という文字列に関する属性を取得する。この例の場合は、「沙耶香」という文字列は、人名もしくは姓名の名などといった属性を取得する。この属性の取得は様々な方法が考えられるが、例えば、「山本」という単語が人名もしくは姓名の姓であるという情報を１３０６から取得することによって、「沙耶香」が人名もしくは姓名の名に関することが取得できる。他にも、「「名前は」という単語と「です」という単語の間に未登録語があるためその間の文字列は人名である」といった知識を利用することによって、「沙耶香」が人名であることが取得できる。その他、テキストの解析結果から推定するのではなく、例えば、人名に関するフィールドに対するテキストであるなどのアプリケーションの属性を用いて未登録語の属性を取得することや、ユーザによって属性を指定することも可能である。
【００３３】
１３０３および１３０４の処理は、それぞれ１０２および１０３の処理と同様であるため説明は省略する。次に、１３０５で文字列の読みを同定する際に、１３０２で取得された属性に関する発音辞書を用いる。この例では、「沙耶香」の文字列の属性が人名であるので、１３０８の人名に関する発音辞書１を用いて読み付けを行う。
【００３４】
本実施例では、発音辞書は人名に関するものと地名に関するものであったが、本発明はこれに限らず、例えば、姓と名、男性と女性、地域、世代に関するものなど、１３０２で取得できる属性であれば、いかなるものを用いてもよい。また、発音辞書は２種類であったが、属性の種類に応じて、更に多くのものを持っていてもよい。また、単漢字辞書は１つであったが、発音辞書の種類に応じた複数の単漢字辞書を用いてもよい。また、１３０２では、属性が一意に決定されていたが、確率的に属性を決定し（例えば、人名は０．９、地名は０．１など）、これをスコアや重み付けとして考慮することによって１３０５で文字列の読みを同定することも可能である。
【００３５】
なお、本発明は、前述した実施例の各機能を実現するプログラムを、システムまたは装置に直接または遠隔から供給し、そのシステムまたは装置に含まれるコンピュータがその供給されたプログラムコードを読み出して実行することによっても達成される。
【００３６】
従って、本発明の機能・処理をコンピュータで実現するために、そのコンピュータにインストールされるプログラムコード自体も本発明を実現するものである。つまり、上記機能・処理を実現するためのコンピュータプログラム自体も本発明の一つである。
【００３７】
その場合、プログラムの機能を有していれば、オブジェクトコード、インタプリタにより実行されるプログラム、ＯＳに供給するスクリプトデータ等、プログラムの形態を問わない。
【００３８】
プログラムを供給するための記録媒体としては、例えば、フレキシブルディスク、ハードディスク、光ディスク、光磁気ディスク、ＭＯ、ＣＤ−ＲＯＭ、ＣＤ−Ｒ、ＣＤ−ＲＷなどがある。また、記録媒体としては、磁気テープ、不揮発性のメモリカード、ＲＯＭ、ＤＶＤ（ＤＶＤ−ＲＯＭ，ＤＶＤ−Ｒ）などもある。
【００３９】
また、プログラムは、クライアントコンピュータのブラウザを用いてインターネットのホームページからダウンロードしてもよい。すなわち、ホームページから本発明のコンピュータプログラムそのもの、もしくは圧縮され自動インストール機能を含むファイルをハードディスク等の記録媒体にダウンロードしてもよい。また、本発明のプログラムを構成するプログラムコードを複数のファイルに分割し、それぞれのファイルを異なるホームページからダウンロードする形態も考えられる。つまり、本発明の機能・処理をコンピュータで実現するためのプログラムファイルを複数のユーザに対してダウンロードさせるＷＷＷサーバも、本発明の構成要件となる場合がある。
【００４０】
また、本発明のプログラムを暗号化してＣＤ−ＲＯＭ等の記憶媒体に格納してユーザに配布してもよい。この場合、所定条件をクリアしたユーザにのみ、インターネットを介してホームページから暗号化を解く鍵情報をダウンロードさせ、その鍵情報で暗号化されたプログラムを復号して実行し、プログラムをコンピュータにインストールしてもよい。
【００４１】
また、コンピュータが、読み出したプログラムを実行することによって、前述した実施形態の機能が実現されてもよい。なお、そのプログラムの指示に基づき、コンピュータ上で稼動しているＯＳなどが、実際の処理の一部または全部を行ってもよい。もちろん、この場合も、前述した実施形態の機能が実現され得る。
【００４２】
さらに、記録媒体から読み出されたプログラムが、コンピュータに挿入された機能拡張ボ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き込まれてもよい。そのプログラムの指示に基づき、その機能拡張ボ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ってもよい。このようにして、前述した実施形態の機能が実現されることもある。
【図面の簡単な説明】
【００４３】
【図１】実施例に係る言語処理方法のモジュール構成を示したブロック図である。
【図２】実施例に係る言語処理方法を搭載した言語処理装置のハードウェア構成を示したブロック図である。
【図３】従来の言語処理方法のモジュール構成を示したブロック図である。
【図４】実施例に係る言語処理方法のフローチャートである。
【図５】未登録語に対する読み付けを行う処理のフローチャートである。
【図６】単語辞書の例である。
【図７】テキスト解析結果を単語ラティスによって表した例である。
【図８】単漢字辞書の例である。
【図９】発音辞書の例である。
【図１０】未登録語の読み付け候補を（ａ）発音ラティス、および（ｂ）文字列読み候補として表した例である。
【図１１】スコア情報付きの単漢字辞書の例である。
【図１２】スコア情報付きの単漢字辞書から得られる文字列読み候補の例である。
【図１３】実施例に係る文字列属性取得部を保持する言語処理方法のモジュール構成を示したブロック図である。
【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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【図１２】
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【図１３】
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