(57)【要約】【課題】特徴ベクトル法を用いて演算量を抑制したあいまい検索を実現する。【解決手段】入力データを部分文字列に分解する部分文字列分解部３１と、部分文字列分解部３１において分解された部分文字列をクラスタリングし、対応する特徴ベクトルを取得する特徴ベクトル変換部３２と、検索対象データの特徴ベクトルと、入力データの特徴ベクトルとを照合して仮スコアを算出する特徴ベクトル照合部３３と、特徴ベクトル照合部３３が算出した仮スコアが上位の検索対象データとの部分文字列と、入力データの部分文字列とを照合して詳細スコアを算出し、当該詳細スコアが上位の検索対象データを検索結果として出力する詳細照合部３４とを備える。【選択図】図２
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
検索対象となる所定のデータ群より、入力データに対応した検索対象データを検索する検索装置において、
前記入力データを部分文字列に分解する部分文字列分解部と、
前記部分文字列分解部において分解された部分文字列をクラスタリングし、対応する特徴ベクトルを取得する特徴ベクトル変換部と、
前記検索対象データの特徴ベクトルと、前記入力データの特徴ベクトルとを照合して仮スコアを算出する特徴ベクトル照合部と、
前記特徴ベクトル照合部が算出した仮スコアが上位の検索対象データの部分文字列と、前記入力データの部分文字列とを照合して詳細スコアを算出し、当該詳細スコアが上位の検索対象データを検索結果として出力する詳細照合部とを備えたことを特徴とする検索装置。
【請求項２】
前記特徴ベクトル照合部は、前記検索対象データの特徴ベクトルおよび前記入力データの特徴ベクトルの要素間の最小値に基づき仮スコアを算出することを特徴とする請求項１記載の検索装置。
【請求項３】
前記検索対象データの特徴ベクトルおよび前記入力データの特徴ベクトルの少なくとも一方の要素が２ビット以上で構成されていることを特徴とする請求項２記載の検索装置。
【請求項４】
前記詳細照合部は、前記入力データおよび前記検索対象データを構成する部分文字列の出現頻度を参照し、前記検索対象データおよび前記入力データに共通して出現する部分文字列の出現頻度の最小値に基づき詳細スコアを算出することを特徴とする請求項１から請求項３のうちのいずれか１項記載の検索装置。
【請求項５】
前記詳細照合部は、前記入力データおよび前記検索対象データを構成する部分文字列を動的計画法により対応付けした場合の一致数に基づき詳細スコアを算出することを特徴とした請求項１から請求項３のうちのいずれか１項記載の検索装置。
【請求項６】
前記特徴ベクトル照合部は、複数の入力データが存在する場合に、特徴ベクトルが同一である複数の入力データを集約することを特徴とする請求項１から請求項５のうちのいずれか１項記載の検索装置。
【請求項７】
検索対象となる所定のデータ群から、検索における誤認識を考慮した検索用索引を作成する索引作成装置において、
前記検索の単位となる部分文字列の誤認識率を格納した誤認識マトリクスを格納するマトリクス格納部と、
前記マトリクス格納部に格納された誤認識マトリクスをクラスタリングし、誤認識が発生しやすい部分文字列を同一クラスタに対応付けるクラスタ変換テーブルを作成する変換クラスタ決定部と、
前記検索対象となるデータ群を構成する検索データを部分文字列に分解する索引作成部分文字列分解部と、
前記クラスタ変換テーブルを参照し、前記索引作成部分文字列分解部において分解された部分文字列の特徴ベクトルを取得する索引作成特徴ベクトル変換部とを備えたことを特徴とする索引作成装置。
【請求項８】
検索対象となるデータ群から検索における誤認識を考慮した検索用索引を作成し、当該検索用索引および前記検索対象となるデータ群より入力データに対応した検索対象データを検索する検索システムにおいて、
検索の単位となる部分文字列の誤認識率を格納した誤認識マトリクスを格納するマトリクス格納部と、前記マトリクス格納部に格納された誤認識マトリクスをクラスタリングし、誤認識が発生しやすい部分文字列を同一クラスタに対応付けるクラスタ変換テーブルを作成する変換クラスタ決定部と、前記検索対象データ格納部に格納された検索データを部分文字列に分解する索引作成部分文字列分解部と、前記クラスタ変換テーブルを参照し、前記索引作成部分文字列分解部において分解された部分文字列の特徴ベクトルを取得する索引作成特徴ベクトル変換部とを備えた索引作成装置と、
前記検索対象データを格納する検索対象データ格納部と、前記クラスタ決定部において作成されたクラスタ変換テーブルを格納するクラスタ変換テーブル格納部と、前記索引作成特徴ベクトル変換部において取得した特徴ベクトルと、当該特徴ベクトルに対応する部分文字列とを関連付けて構成した検索用索引を格納する検索用索引格納部とを備えた記憶領域と、
前記入力データを部分文字列に分解する部分文字列分解部と、前記クラスタ変換テーブルを参照して、前記部分文字列分解部において分解された部分文字列をクラスタリングし、対応する特徴ベクトルを取得する特徴ベクトル変換部と、前記検索用索引から取得した検索対象データの特徴ベクトルと、前記特徴ベクトル変換部において取得した前記入力データの特徴ベクトルとを照合して仮スコアを算出する特徴ベクトル照合部と、前記検索対象データを参照し、前記入力データと、前記特徴ベクトル照合部が算出した仮スコアが上位の検索対象データとの部分文字列を照合して詳細スコアを算出し、当該詳細スコアが上位の検索対象データを検索結果として出力する詳細照合部とを備えた検索装置
とを備えたことを特徴とする検索システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
この発明は、あいまい性を含む名称の検索に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
従来より、情報検索に対して、事前に索引を作成しておくことで検索速度を高速化する方法が知られている。代表的な方法として、特徴ベクトル法、転置ファイル法がある。これら手法については、非特許文献１第６章に概説されている。
【０００３】
特徴ベクトル法は、検索対象の文書を構成する部分文字列をハッシュ関数により固定長のビットに写像し、それらをＯＲ演算して作成した文書ごとの特徴ベクトルを事前に作成しておく。検索は、入力文字列の特徴ベクトルを求め、検索対象の特徴ベクトルとビット演算で比較する。このため、全データの逐次比較と比べて検索時の計算コストを削減することができる。この特徴ベクトル法の利点は、索引データが小さく、作成に要する演算量が小さいことである。また、文書追加時に追加データのみに対応すればよく、コストが小さい。一方、ハッシュ関数が多対１となるため、妥当でない候補が含まれる可能性がある（フォルス・ドロップ）という課題がある。このため、抽出した候補については逐次比較が必要となる。
【０００４】
転置ファイル法は、検索対象の文書を部分文字列に分解し、部分文字列から文書を逆引きする転置ファイルを事前に作成しておく。検索は、入力文字列を部分文字列に分解し対応する候補文書を取得して論理演算あるいはスコア集計する。転置ファイル法の利点は、逐次比較が無く検索時間が高速であり、索引のみで全ての検索操作を完了できることである。一方、索引データが大きく、作成に要する演算量が大きいという課題がある。
【０００５】
次に、あいまい検索は検索文字列通りではない候補を取得する方式である。特許文献１には、検索キーワードから文字長が２である連語を抽出し、当該連語が存在する名称へスコアを加算することにより転置ファイル法を用いたあいまい検索を実現する文字列検索方法が開示されている。さらに、表記と読みを展開して文字長が１である連語を検索キーワードから抽出することで、表記と読みのあいまい性を考慮した文字列検索方法も開示されている。例えば、検索キーワード「阿蘇山」に対して「あそさん」の部分文字列を検索対象に含めることであいまい性を吸収している。
【０００６】
さらに、ＯＣＲ（Optical Character Recognition）や音声認識など、あいまい性のある入力を考慮した検索方法に対して高い再現率を得るために、誤認識を考慮して可能な候補を展開することが検討されている。このとき、索引に対して想定される誤認識を展開すると、索引が非常に大きくなる。この対策として、特許文献２では、誤認識しやすい文字をグループにまとめた転置ファイルを構成し、再現率を改善する文字処理方法が開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００７】
【特許文献１】特許第３６６５１１２号公報
【特許文献２】特開２００７−４８０６１号公報
【非特許文献】
【０００８】
【非特許文献１】北研二、津田和彦、獅々堀正幹著、「情報検索アルゴリズム」共立出版、２００２年
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００９】
しかしながら、上述した特許文献１および特許文献２に開示された検索手法では、事前に転置ファイル索引を作成する必要があり、演算量・メモリ量が増大するという課題があった。さらに、動的に索引を構成することが困難であり、１件のデータ追加が生じた場合も索引の再構成が生じるという課題があった。また、特徴ベクトル法では、ＡＮＤ／ＯＲ／ＮＯＴの論理演算が可能であるが、あいまい検索ができないという課題があった。
【００１０】
この発明は、上記のような課題を解決するためになされたもので、特徴ベクトル法を用いて演算量を抑制したあいまい検索を実現することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【００１１】
この発明に係る検索装置は、入力データを部分文字列に分解する部分文字列分解部と、部分文字列分解部において分解された部分文字列をクラスタリングし、対応する特徴ベクトルを取得する特徴ベクトル変換部と、検索対象データの特徴ベクトルと、入力データの特徴ベクトルとを照合して仮スコアを算出する特徴ベクトル照合部と、特徴ベクトル照合部が算出した仮スコアが上位の検索対象データの部分文字列と、入力データの部分文字列とを照合して詳細スコアを算出し、当該詳細スコアが上位の検索対象データを検索結果として出力する詳細照合部とを備えるものである。
【発明の効果】
【００１２】
この発明によれば、入力データの部分文字列をクラスタリングして対応する特徴ベクトルを取得し、当該入力データの特徴ベクトルと、検索対象データの特徴ベクトルとを照合して仮スコアを算出し、当該仮スコアが上位の検索対象データの部分文字列と、入力データの部分文字列とを照合して詳細スコアを算出し、当該詳細スコアが上位の検索対象データを検索結果として出力するように構成したので、索引サイズと索引作成時の演算量を抑制し、高速かつ高精度にあいまい性を考慮した検索を行うことができる。
【図面の簡単な説明】
【００１３】
【図１】実施の形態１による検索システムの構成を示すブロック図である。
【図２】実施の形態１による検索装置の構成を示すブロック図である。
【図３】実施の形態１による検索システムのクラスタ変換テーブルの一例を示す図である。
【図４】実施の形態１の検索システムの検索用索引の格納データの一例を示す図である。
【図５】実施の形態１の検索システムの検索対象データの一例を示す図である。
【図６】実施の形態１による検索装置の動作を示すフローチャートである。
【図７】実施の形態１による索引作成装置の構成を示すブロック図である。
【図８】実施の形態１の索引作成装置の誤認識マトリクスの一例を示す図である。
【図９】実施の形態１による索引作成装置の動作を示すフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００１４】
実施の形態１．
図１は、この発明の実施の形態１による検索システムの構成を示すブロック図である。
この検索システムは、索引作成装置１、音声認識装置２、検索装置３、クラスタ変換テーブル格納部１０１、検索用索引格納部１０２および検索対象データ格納部１０３で構成されている。
索引作成装置１は、検索対象データ格納部１０３に格納された検索対象データを参照し、事前に検索用索引を作成する。音声認識装置２は、入力音声を音声認識し、Ｎ−ｂｅｓｔ、単語ラティスなどの形式による認識結果を出力する。検索装置３は、検索対象データ格納部１０３および検索用索引格納部１０２に格納された、検索対象データおよび検索用索引を参照し、音声認識装置２による音声認識結果に基づいた検索結果を出力する。
【００１５】
図２は、この発明の実施の形態１による検索装置の構成を示すブロック図である。この検索装置３は、部分文字列分解部３１、特徴ベクトル変換部３２、特徴ベクトル照合部３３および詳細照合部３４で構成されている。以下では、クラスタ変換テーブル格納部１０１、検索用索引格納部１０２および検索対象データ格納部１０３の詳細な説明と共に、検索装置３の詳しい構成について説明を行う。
部分文字列分解部３１は、入力されたテキストを検索単位である部分文字列へ分解する。
【００１６】
クラスタ変換テーブル格納部１０１は、入力テキストを構成する部分文字列またはその連鎖に対応して予め決められた特徴ベクトルの長さＬに対して０〜Ｌ−１のクラスタ番号への対応付けが可能なテーブルを格納している。詳細は後述するが、クラスタ番号は、音声認識で誤りやすい、音響的に類似した部分文字列またはその連鎖を同一のクラスタ番号へ対応付けるよう事前に学習される。図３は、実施の形態１による検索システムのクラスタ変換テーブルの一例を示す図である。図３の例では、日本語の５母音を４つのクラスタに格納した例を示している。
特徴ベクトル変換部３２は、クラスタ変換テーブル格納部１０１を参照し、部分文字列に区切られた入力テキストを対応する特徴ベクトルへ変換する。入力がＮ個のテキストである場合は、それぞれ変換して、Ｎ個の特徴ベクトルを出力する。
【００１７】
検索用索引格納部１０２は、特徴ベクトルと、対応する名称ＩＤの組み合わせが格納される。ただし、特徴ベクトルは、サイズの制限から例えばビット数割り当てＢ＝１として、４バイト合計３２ビットとする。名称ＩＤは３２ビット整数値が格納される。図４は、実施の形態１の検索システムの検索用索引の一例を示す図である。
特徴ベクトル照合部３３は、検索用索引格納部１０２に格納された検索用索引と、特徴ベクトル変換部３２で変換された特徴ベクトルとを照合して、入力候補ごとの仮スコアを出力する。特徴ベクトルとは、クラスタ数Ｌの要素数からなるベクトルＶ＝{ｖ[０]..ｖ[ｋ]..ｖ[Ｌ−１]}である。特徴ベクトルの各要素ｖ[ｋ]は、該当クラスタの出現回数を表す。格納される値は、各要素へのビット数割り当てＢに対して最大値が２Ｂ−１に制限される。このため、最大値２Ｂ−１は、２Ｂ−１以上という意味となる。ビット数割り当ては、索引格納サイズに影響を与える。Ｂ＝１とすると、０か１の１ビットであり、通常の特徴ベクトル方式と同様に各クラスタがビット表現となる特徴ベクトルを構成する。
【００１８】
検索対象データ格納部１０３は、検索対象の名称と名称ＩＤが対応付けられて格納されている。図５は、実施の形態１の検索システムの検索対象データの一例を示す図である。名称（図５における見出し）は、音声認識結果から取得可能な部分文字列に区切る。例えば、かな１文字に相当する音節を部分文字列の単位とする。
詳細照合部３４は、特徴ベクトル照合部３３から取得した仮スコアの上位候補について、検索対象データと照合して最終スコアを得る。
【００１９】
このように、検索装置３の特徴ベクトル照合部３３において、あいまい性を考慮したスコア計算を行い、クラスタ変換テーブル格納部１０１が前段の音声認識において誤認識しやすい組み合わせを集約するクラスタ構造を有しており、詳細照合部３４において複数候補を得る認識結果と合せて誤認識にロバストな照合となる構成を有している。
【００２０】
次に、図６のフローチャートを参照しながら、実施の形態１による検索システムの検索装置の動作について説明する。
検索装置３は、音声認識装置２から音声認識結果を取得する（ステップＳＴ１）。ここで、音声認識結果はｒｅｃ[０]..ｒｅｃ[Ｎ−１]であるものとする。検索装置３の部分文字列分解部３１は、ステップＳＴ１において取得された音声認識結果である入力テキストそれぞれについて部分文字列を抽出する（ステップＳＴ２）。部分文字列は、特徴ベクトルの取得単位であり、例えば、音節Ｎ−ｇｒａｍを用い、音声認識結果ｒｅｃ[ｉ]に対応する部分文字列の長さをｌｅｎ[ｉ]、部分文字列をｓ[ｉ][０]..ｓ[ｉ][ｌｅｎ[ｉ]−１]とする。
【００２１】
特徴ベクトル変換部３２は、クラスタ変換テーブルを参照し、事前に定められた手順に従い部分文字列または部分文字列の連鎖と対応するクラスタ番号を順次求め、特徴ベクトルを取得する（ステップＳＴ３）。
特徴ベクトルとは、長さＬ（クラスタ数）であるベクトルＶ＝{ｖ[０]..ｖ[ｉ]..ｖ[Ｌ−１]}であり、認識結果候補それぞれについて算出される。ｉ番目の認識結果の特徴ベクトルＶ［ｉ］は、部分文字列ｓ[ｉ][ｊ] (ｊ＝０..ｌｅｎ[ｉ])について、対応するクラスタ番号ｃ＝ｃｌｕｓｔｅｒ(ｓ[ｉ][ｊ])に対応する特徴ベクトル要素ｖ[ｃ]を「１」加算する。前述の通り、特徴ベクトルの各要素ｖ[ｉ]は、最大値がビット数割り当てＢで制限されるが、照合時は、Ｂ＝３２など、入力の部分文字列の数に対して十分に大きい値とする。この結果、Ｎ個の音声認識結果に対して、Ｎ個の特徴ベクトルＶ[ｉ]＝{ｖ[ｉ][０]..ｖ[ｉ][Ｌ−１]} (ｉ＝０..Ｎ−１)が得られる。
【００２２】
特徴ベクトル照合部３３は、ステップＳＴ３において得られたＮ個の特徴ベクトルのうち、同値となるものを削除し、ｍ個の特徴ベクトルとする（ステップＳＴ４）。複数の音声認識結果は、その性質上音響的に類似する。また、クラスタ変換テーブル格納部１０１の性質から誤認識しやすい候補は同一、あるいは類似した特徴ベクトルへ割り当てられる。このため、クラスタ変換テーブルによって集約される可能性が高く、ｍ＜Ｎのとき、照合対象を絞り検索を効率化することができる。
【００２３】
さらに特徴ベクトル照合部３３は、検索用索引を参照し、ｍ個の特徴ベクトルをそれぞれについて仮スコアｓｃ（ｄ、ｉ）を算出する（ステップＳＴ５）。検索用索引格納部１０２に格納された検索用索引をＤとし、ｄ番目のデータと、ｉ番目の認識結果の仮スコアの算出式は、特徴ベクトルの要素間の最小値演算の和として以下の式（１）で定義される。
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【００２４】
格納値がビット数割り当て上限に達している場合、入力に対しては十分に大きい値を割り当てる。検索用索引Ｄについてビット割り当てが１ビットの場合、式（２）に示す要素の積となる。
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【００２５】
すなわち、上述した式（１）に示した仮スコア算出式は、索引と入力文字列を構成するベクトル要素の少なくとも一方が複数ビットで構成される場合について、入力と索引の各要素照合回数を詳細化したものである。
【００２６】
式（１）に示した仮スコアは、Ｄ、Ｖの要素中の最大値をＲとしたとき、Ｒ回の論理積とビットカウント処理で計算できる。仮スコアは、入力Ｖ[ｉ]と検索データＤ[ｄ]のクラスタ単位の照合数であり、異なる部分文字列が同じクラスタに割り当てられる可能性を考慮すると、常に部分文字列のまま照合した場合と同じかそれよりも大きい値となる。この結果、仮スコア上位となるＫ個の候補を取得して詳細照合対象とする。
【００２７】
詳細照合部３４は、仮スコア上位の候補Ｋ件について、検索対象データを参照して部分文字列単位ごとの詳細照合を行い、詳細スコアｄｓ（ｄ、ｉ）を算出する（ステップＳＴ６）。詳細照合は、クラスタ数Ｌを最大部分文字列の種類数まで増加させたベクトル照合で計算できる。また、入力データと検索データの部分文字列を動的計画法で対応付けすることで、順番を考慮して照合することもできる。具体的には、入力データと検索データの部分文字列を動的計画法により対応付けした場合の一致数に基づいて詳細スコアを算出する。詳細照合部３４は、詳細スコアが上位の候補を検索結果として出力し（ステップＳＴ７）、処理を終了する。
【００２８】
続いて、索引作成装置１の詳細について説明する。図７は、実施の形態１による索引作成装置の構成を示すブロック図である。索引作成装置１は、誤認識率マトリクス格納部（マトリクス格納部）１０４、変換クラスタ決定部１１、索引作成部分文字列分解部１２および索引作成特徴ベクトル変換部１３で構成されている。なお、索引作成部分文字列分解部１２および索引作成特徴ベクトル変換部１３は、上述した検索装置３の部分文字列分解部３１および特徴ベクトル変換部３２と同一の処理を行う構成であることから説明を省略する。
【００２９】
誤認識率マトリクス格納部１０４は、入力単位間の距離を導出するための誤認識傾向を格納する。図８は、実施の形態１の索引作成装置の誤認識マトリクスの一例を示す図である。各行が正解に相当し、各列が認識結果に相当する。このため、正解ｉに対する認識結果ｊとして、対角成分が正解率、それ以外が誤認識率として、入力単位の種類数Ｍに対してＭ×Ｍの行列成分ｐ(ｉ、ｊ)に格納される。また、頻度情報を用いる場合、正解ｉの相対出現頻度を成分がベクトルＷ＝{ｗ(１)..ｗ(ｉ)..ｗ(Ｍ)}で格納しても良い。
【００３０】
変換クラスタ決定部１１は、誤認識率マトリクス格納部１０４に格納された誤認識率マトリクスを参照し、指定された特徴ベクトルのビット数Ｌに基づいて入力音節と０〜Ｌ−１の値をとるクラスタ番号の対応付けを行い、クラスタ変換テーブル格納部１０１へ出力する。このクラスタ値は誤認識が生じやすい音節を同一クラスタ番号となるように生成される。クラスタ集合の取得には、クラスタリングの手法や距離尺度が適用できる。例えば、誤認識率を音節間距離として用いることができ、例えば、以下に示す参考文献１に記載されたウォード法によりクラスタを構成することができる。クラスタ変換テーブルは図３において示したものと同一となる。
【００３１】
［参考文献１］
田中豊、脇本和昌著、「多変量統計解析法」現代数学社、１９８３年
【００３２】
次に、図９のフローチャートを参照しながら、索引作成装置１の動作について説明する。
変換クラスタ決定部１１は、誤認識率マトリクス格納部１０４から誤認識マトリックスおよび関連データを読み込み（ステップＳＴ１１）、取得した誤認識マトリクスを用いて、検索単位の部分文字列をクラスタリングして所望の数のクラスタへ分割する（ステップＳＴ１２）。変換クラスタ決定部１１は、クラスタと検索単位の対応付け結果で構成されるクラスタ変換テーブルをクラスタ変換テーブル格納部１０１へ出力し、格納させる（ステップＳＴ１３）。
【００３３】
索引作成部分文字列分解部１２は、検索対象データ格納部１０３に格納された検索対象データから名称データと名称ＩＤを１つ取得し（ステップＳＴ１４）、取得した名称データから特徴ベクトルの取得単位である部分文字列を抽出する（ステップＳＴ１５）。索引作成特徴ベクトル変換部１３は、クラスタ変換テーブルを参照し、事前に予め定められた手順に従って、ステップＳＴ１５において抽出された部分文字列または部分文字列の連鎖と対応するクラスタ番号を順次求め、特徴ベクトルを取得する（ステップＳＴ１６）。なお、特徴ベクトルは、名称の索引情報として格納するため、照合時よりも小さいビット数割り当てＢで制限される。索引作成特徴ベクトル変換部１３は、生成した特徴ベクトルと名称ＩＤを組み合わせて検索用索引格納部１０２へ出力し、格納させる（ステップＳＴ１７）。
【００３４】
その後、索引作成部分文字列分解部１２は、検索対象データ格納部１０３に格納された全ての検索対象データについて処理を行ったか否か判定を行う（ステップＳＴ１８）。ステップＳＴ１８において、全ての検索対象データについて検索が行われたと判定された場合には処理を終了する。一方、ステップＳＴ１８において全ての検索対象データについて検索が行われていないと判定された場合には、ステップＳＴ１４の処理に戻り、次の検索対象データについて上述した処理を行う。
【００３５】
以上のように、この実施の形態１によれば、入力テキストを部分文字列に分解する部分文字列分解部３１と、部分文字列に区切られた入力テキストに対応する特徴ベクトルを取得する特徴ベクトル変換部３２と、特徴ベクトルと検索用索引を照合して入力候補ごとの仮スコアを算出する特徴ベクトル照合部３３と、仮スコア上位候補を検索対象データと照合して最終スコアを取得する詳細照合部３４を備えるように構成したので、特徴ベクトル法を用いてあいまい検索を実現し、さらに転置ファイル法に比べて低コストで索引の作成および更新が可能なあいまい検索を実現することができる。
【００３６】
また、この実施の形態１によれば、索引と入力文字列の少なくとも一方に対応するベクトルの要素を２ビット以上で構成した場合、特徴ベクトル照合部３３における仮スコアは、特徴ベクトル構成要素の最小値演算により算出するように構成したので、索引と入力文字列の対応付けを近似させた仮スコアを得ることができ、検索精度を向上させることができる。
【００３７】
また、この実施の形態１によれば、検索用索引と特徴ベクトルとを照合して入力候補ごとの仮スコアを出力する特徴ベクトル照合部３３と、仮スコアが上位の候補について、検索対象データと照合して最終スコアを得る詳細照合部３４とを備えるように構成したので、検索時間を短縮することができる。
【００３８】
また、この実施の形態１によれば、特徴ベクトル変換部３２において、ベクトル要素に対応するクラスタは、前段の音声認識の誤認識率を考慮して、混同しやすい部分文字列が同一のクラスタになるように構成したので、仮スコア算出時点において誤認識の影響を低減した照合を行うことができ、検索精度を向上させることができる。
【００３９】
また、この実施の形態１によれば、誤認識しやすい部分文字列を同一クラスタに対応付けたクラスタ変換テーブルを作成する変換クラスタ決定部１１と、検索対象データの名称データから部分文字列を抽出する索引作成部分文字列分解部１２と、検索対象データそれぞれについて特徴ベクトルを算出して検索用索引格納部１０２に格納する索引作成特徴ベクトル変換部１３とを備えるように構成したので、索引作成時の演算量を抑制することができる。
【００４０】
なお、上述した実施の形態１では、音声認識に対応する構成を示したが、ＯＣＲなどに対応可能に構成してもよい。すなわち、入力データは音声に限定されるものではなく適宜変更である。
【００４１】
なお、本願発明はその発明の範囲内において、実施の形態の任意の構成要素の変形、もしくは実施の形態の任意の構成要素の省略が可能である。
【符号の説明】
【００４２】
１  索引作成装置、２  音声認識装置、３  検索装置、１１  変換クラスタ決定部、１２  索引作成部分文字列分解部、１３  索引作成特徴ベクトル変換部、３１  部分文字列分解部、３２  特徴ベクトル変換部、３３  特徴ベクトル照合部、３４  詳細照合部、１０１  クラスタ変換テーブル格納部、１０２  検索用索引格納部、１０３  検索対象データ格納部、１０４  誤認識率マトリクス格納部。
【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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