(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
対象言語の音韻列と、音韻列に対応する単語表記列と、生起確率とを記憶し、記憶している単語がそれぞれの話題に対応して分類されている音韻ｎグラムと、
前記対象言語の音声を入力する入力手段と、
前記入力手段が出力する音声信号を音韻に変換し、各音韻に対応する音韻生起確率を計算して、音韻列候補を出力する音韻確率算出手段と、
それぞれの話題に対応して分類されている前記音韻ｎグラムを参照して、先行単語列候補の音韻列情報により検索し、検索した先行単語以降の音韻列候補の部分列に、前方一致する後方単語があるか否かをチェックし、前記音韻確率算出手段が出力する音韻列候補に対応する各単語候補の単語生起確率を算出する単語確率算出手段と、
前記音韻確率算出手段にて計算された音韻生起確率と、前記単語確率算出手段にて計算された単語生起確率とを用いて算出した、前記入力手段より入力された音声に類似する単語列候補を出力する出力手段とを備え、
上記単語確率算出手段が、後方単語のそれぞれについて話題別に確率の重みを設定することを特徴とする音声認識装置。
【請求項２】
仮名漢字混じり文字列と、仮名漢字混じり文字列に対応する単語表記列と、生起確率とを記憶し、記憶している単語がそれぞれの話題に対応して分類されている漢字ｎグラムと、
前記仮名漢字混じり文字列を入力する入力手段と、
それぞれの話題に対応して分類されている前記漢字ｎグラムを参照して、先行単語列候補の漢字列情報により検索し、検索した先行単語以降の漢字列候補の部分列に、前方一致する後方単語があるか否かのチェックし、前記入力手段が出力する仮名漢字混じり文字列に対応する各単語候補の単語生起確率を算出する形態素確率算出手段と、
前記形態素確率算出手段にて計算された単語生起確率を用いて算出した、前記入力手段より入力された文字列に適合する単語列候補を出力する出力手段とを備え、
上記形態素確率算出手段が、後方単語のそれぞれについて話題別に確率の重みを設定することを特徴とする形態素解析装置。
【請求項３】
仮名文字列と、仮名文字列に対応する単語表記列と、生起確率とを記憶し、記憶している単語がそれぞれの話題に対応して分類されている仮名ｎグラムと、
前記仮名文字列を入力する入力手段と、
それぞれの話題に対応して分類されている前記仮名ｎグラムを参照して、検索した先行単語以降の仮名列候補の部分列に、前方一致する後方単語があるか否かのチェックし、前記入力手段が出力する仮名文字列に対応する各単語候補の単語生起確率を算出する漢字確率算出手段と、
前記漢字確率算出手段にて計算された単語生起確率を用いて算出された、前記入力手段より入力された仮名文字列に適合する単語列候補を出力する出力手段とを備え、
上記漢字確率算出手段が、後方単語のそれぞれについて話題別に確率の重みを設定することを特徴とする仮名漢字変換装置。
【請求項４】
入力される音声の取り込みを行うステップと、
取り込まれた前記音声を音韻に変換するステップと、
前記音声より変換された各音韻に対応する音韻生起確率を計算して、音韻列候補を出力するステップと、
対象言語の音韻列と、音韻列に対応する単語表記列と、生起確率とを記憶し、記憶している単語がそれぞれの話題に対応して分類された音韻ｎグラムを参照して、後方単語のそれぞれについて話題別に確率の重みを設定して、先行単語列候補の音韻列情報により検索し、検索した先行単語以降の音韻列候補の部分列に、前方一致する後方単語があるか否かをチェックして、算出された前記音韻列候補に対応する各単語候補の単語生起確率を算出するステップと、
前記音韻生起確率と単語生起確率を用いて、入力された前記音声に類似する単語列候補を算出するステップとを備えた音声認識方法。
【請求項５】
入力される仮名漢字混じり文字列の取り込みを行うステップと、
仮名漢字混じり文字列と、仮名漢字混じり文字列に対応する単語表記列と、生起確率とを記憶し、記憶している単語がそれぞれの話題に対応して分類された漢字ｎグラムを参照して、後方単語のそれぞれについて話題別に確率の重みを設定して、先行単語列候補の漢字列情報により検索し、検索した先行単語以降の漢字列候補の部分列に、前方一致する後方単語があるか否かのチェックして、取り込まれた前記仮名漢字混じり文字列に対応する各単語候補の単語生起確率を算出するステップと、
算出された前記単語生起確率を用いて、入力された前記仮名漢字混じり文字列に適合する単語列候補を算出するステップとを備えた形態素解析方法。
【請求項６】
入力される仮名文字列の取り込みを行うステップと、
仮名文字列と、仮名文字列に対応する単語表記列と、生起確率とを記憶し、記憶している単語がそれぞれの話題に対応して分類された仮名ｎグラムを参照して、後方単語のそれぞれについて話題別に確率の重みを設定して、検索した先行単語以降の仮名列候補の部分列に、前方一致する後方単語があるか否かのチェックして、取り込まれた前記仮名文字列に対応する各単語候補の単語生起確率を算出するステップと、
算出された前記単語生起確率を用いて、入力された前記仮名文字列に適合する単語列候補を算出するステップとを備えた仮名漢字変換方法。
【請求項７】
入力される音声の取り込みを行うステップと、
取り込まれた前記音声を音韻に変換するステップと、
前記音声より変換された各音韻に対応する音韻生起確率を計算して、音韻列候補を出力するステップと、
対象言語の音韻列と、音韻列に対応する単語表記列と、生起確率とを記憶し、記憶している単語がそれぞれの話題に対応して分類された音韻ｎグラムを参照して、後方単語のそれぞれについて話題別に確率の重みを設定して、先行単語列候補の音韻列情報により検索し、検索した先行単語以降の音韻列候補の部分列に、前方一致する後方単語があるか否かをチェックして、算出された前記音韻列候補に対応する各単語候補の単語生起確率を算出するステップと、
前記音韻生起確率と単語生起確率を用いて、入力された前記音声に類似する単語列候補を算出するステップとを有する音声認識方法を、コンピュータに実行させるためのプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
【請求項８】
入力される仮名漢字混じり文字列の取り込みを行うステップと、
仮名漢字混じり文字列と、仮名漢字混じり文字列に対応する単語表記列と、生起確率とを記憶し、記憶している単語がそれぞれの話題に対応して分類された漢字ｎグラムを参照して、後方単語のそれぞれについて話題別に確率の重みを設定して、先行単語列候補の漢字列情報により検索し、検索した先行単語以降の漢字列候補の部分列に、前方一致する後方単語があるか否かのチェックして、取り込まれた前記仮名漢字混じり文字列に対応する各単語候補の単語生起確率を算出するステップと、
算出された前記単語生起確率を用いて、入力された前記仮名漢字混じり文字列に適合する単語列候補を算出するステップとを有する形態素解析方法を、コンピュータに実行させるためのプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
【請求項９】
入力される仮名文字列の取り込みを行うステップと、
仮名文字列と、仮名文字列に対応する単語表記列と、生起確率とを記憶し、記憶している単語がそれぞれの話題に対応して分類された仮名ｎグラムを参照して、後方単語のそれぞれについて話題別に確率の重みを設定して、検索した先行単語以降の仮名列候補の部分列に、前方一致する後方単語があるか否かのチェックして、取り込まれた前記仮名文字列に対応する各単語候補の単語生起確率を算出するステップと、
算出された前記単語生起確率を用いて、入力された前記仮名文字列に適合する単語列候補を算出するステップとを有する仮名漢字変換方法を、コンピュータに実行させるためのプログラムを記録した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】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、自然言語の統計量を用い、対象言語の文字、あるいは単語の連接生起確率であるｎグラムに基づいて、音声認識、または形態素解析、または仮名漢字変換を行う音声認識装置、形態素解析装置、仮名漢字変換装置、およびそれらのための音声認識方法、形態素解析方法、仮名漢字変換方法、ならびにそれらのプログラムを記録した記録媒体に関し、特に、ｎグラムの統計量を話題別に扱うことによる解析精度の向上に関するものである。
【０００２】
【従来の技術】
自然言語の統計量を用いた解析技術は多くの文書処理に応用されている。例えば、音声認識による日本語の入力は文書入力の手段として有用であり、より認識精度の向上が望まれる。音声を精度よく認識するために、言語モデルとして自然言語の統計量を用い、対象言語の文字、または単語の連接生起確率であるｎグラムを用いる方式が注目されている。しかし、ｎグラムでの制約は次数ｎに影響されるため、ｎが小さくなると制約が弱くなってしまう。逆にｎグラムの次数ｎを増加させると、頻度を計数する表が巨大になってしまうという深刻な問題があるとともに、信頼性のある統計量を確保するためには非常に膨大な例文集が必要になるといった課題があった。なお、音声認識における、このようなｎグラムの表の増加を解決するための圧縮方式としては、例えば特表平１０−５０１０７８号公報に示すようなものが提案されている。
【０００３】
以下、自然言語の統計量を用いた従来の解析技術について説明する。図２６は発話された「ｓａＮｋａｉｎｏｓｅＮｓｅｅ」より認識結果「３階の先生」を得るための、従来の解析方式が適用された音声認識装置の構成例を示すブロック図である。図において、１はマイク、２は音韻確率算出手段、３は単語予測手段、４はｎグラム表（この場合には３グラム表）、５は情報を記憶するＲＡＭ、６は出力手段である。
【０００４】
以下、単語列候補の生成について説明する。
単語列候補は、発話された単語列をＷ、音韻列をＹとしたときの、単語列の確率Ｐ（Ｗ｜Ｙ）を最大にする単語列Ｗを算出することにより得られる。なお、この単語列の確率Ｐ（Ｗ｜Ｙ）は次の式（１）で与えられる。
【０００５】
【数１】
0003935655.tif 000002
【０００６】
単語列候補を生成するためには、前述のようにこの確率Ｐ（Ｗ｜Ｙ）を最大にする単語列Ｗを求めればよいので、上記式（１）の右辺のうち、単語列Ｗに共通な確率Ｐ（Ｙ）は省略することができ、確率Ｐ（Ｙ｜Ｗ）Ｐ（Ｗ）を最大にする単語列Ｗを求めればよい。なお、上記Ｐ（Ｙ｜Ｗ）は単語列Ｗが与えられたときの音韻列Ｙの出現確率であり、Ｐ（Ｗ）は単語列Ｗの出現確率である。
【０００７】
ここで、時刻ｔ＝１，２，…，Ｌにおいて、単語列Ｗに対応する音韻列Ｙが以下の式（２）で決定されるとき、音韻列Ｙの出現確率Ｐ（Ｙ｜Ｗ）は式（２）に示した各音韻Ｙｉの出現確率である音韻確率Ｐ（Ｙｉ）より、次の式（３）によって算出することができる。
【０００８】
【数２】
0003935655.tif 000003
【０００９】
また、単語列Ｗの出現確率Ｐ（Ｗ）は、ｍ語からなる単語列Ｗが次の式（４）で決定されるとき、上記式（２）による各音韻Ｙｉの出現確率である音韻確率とは独立に、単語３グラムの確率による次の式（５）により近似する。なお、この式（５）において、ｉが１もしくは２である場合、ｗｉ−１，ｗｉ−２には（＃）が入る。
【００１０】
【数３】
0003935655.tif 000004
【００１１】
上述した計算により音韻列候補のうち３グラムインデックスに単語の列が存在するものについて、単語列確率Ｐ（Ｗ｜Ｙ）を最大にする単語列Ｗを算出する。それぞれの単語の出現確率は、図２６に示した単語の３グラム表４に予め記憶してある頻度値をもとに算出する。
【００１２】
算出した単語列Ｗを認識結果として出力手段６より出力する。
【００１３】
次に動作について説明する。
ここで、図２７は上記従来の音声認識装置における音声認識の概略動作の流れを示すフローチャートである。この音声認識の処理は、ステップＳＴ１においてマイク１に対して発話することによって開始される。マイク１はステップＳＴ２においてこの発話された音声が入力されると、ステップＳＴ３でその入力音声を電気信号に変換する。次にステップＳＴ４において、音韻確率算出手段２はこのマイク１からの電気信号をＡ／Ｄ変換し、量子化した後、スペクトル分析を行って、音節単位に分離した認識結果を連接し、音韻列候補としてＲＡＭ５にこれを記憶する。
【００１４】
その後、単語予測手段３はステップＳＴ５で、ＲＡＭ５からその音韻列候補を１つ取り出し、先頭単語列の初期化をする。次にステップＳＴ６において、検索キーとして、対応する３グラム情報を３グラム表４より検索し、ステップＳＴ７にて、検索された３グラム情報をもとに単語３連鎖の確率値を計算する。このようにして求めた確率値に基づいて、対応する音韻列候補に対して最も確率の高い単語列Ｗを、ステップＳＴ８でＲＡＭ５に記憶する。
【００１５】
次に、ステップＳＴ９において、このＲＡＭ５に記憶されたすべての音韻列候補に対して上述の計算を行い、最も確率の高い単語列Ｗと音韻列候補を選択してそれを出力手段６から出力し、ステップＳＴ１０に進んでこの一連の音声認識処理を終了する。
【００１６】
このように、発話に対して類似する確率の高い単語列Ｗが求められる。
【００１７】
なお、従来の音声認識装置に関連する記載のある文献としては、上記特表平１０−５０１０７８号公報以外にも、音声認識時に認識結果より話題が得られた場合に、次の認識にその話題を用いる特開昭６２−１９８９９号公報、辞書検索で抽出した話題を用いて辞書を選択し、検索精度を向上させる特開平６３−２１９０６７号公報、構文的な制約を用いることでそれまでのｎグラムモデルよりも制約を強める特開平６−３４２２９８号公報などがある。
【００１８】
【発明が解決しようとする課題】
従来の音声認識装置は以上のように構成されているので、ｎグラムの次数を大きくとれば言語制約は強くなるが、ｎグラム表４が巨大化するという課題があるうえ、実用的に巨大なｎグラム表４をうめるだけの統計量をとるための例文が必要となり、また、ｎグラムの次数を小さくすると言語制約が弱まり、解析精度の低下をまねくといった課題があった。すなわち、「３号アーチの先制」という句をこの音声認識装置に入力した時、ｎグラムは、例えば大量の新聞データから統計量を抽出し、ｎの次数を２として、簡単化のため、形態素の区切りは「さんごう・あーち・の・せんせい」とした場合、「３号アーチの」までは正しく解析されると仮定しても、「の」の次の「せんせい」は新聞全体の統計量を用いてしまうと「先生」のほうが高くなってしまうため、「３号アーチの先生」といった認識誤りを起こしてしまう可能性が高くなり、ｎの次数を大きくすれば正解が得られる可能性は高くなるが、前述のｎグラム表４が巨大化し、必要な例文集も巨大化するなどの課題があった。
【００１９】
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、ｎグラムの次数を小さくしたまま強い制約をかけることができ、また同じ次数であればより強い制約をかけることができる、音声認識、または形態素解析、または仮名漢字変換を行う装置、およびそれらのための方法、ならびにそれらのプログラムを記録した記録媒体を得ることを目的とする。
【００２０】
【課題を解決するための手段】
この発明に係る音声認識装置は、対象言語の音韻列と、音韻列に対応する単語表記列と、生起確率とを記憶し、記憶している単語がそれぞれの話題に対応して分類されている音韻ｎグラムと、前記対象言語の音声を入力する入力手段と、前記入力手段が出力する音声信号を音韻に変換し、各音韻に対応する音韻生起確率を計算して、音韻列候補を出力する音韻確率算出手段と、それぞれの話題に対応して分類されている前記音韻ｎグラムを参照して、先行単語列候補の音韻列情報により検索し、検索した先行単語以降の音韻列候補の部分列に、前方一致する後方単語があるか否かをチェックし、前記音韻確率算出手段が出力する音韻列候補に対応する各単語候補の単語生起確率を算出する単語確率算出手段と、前記音韻確率算出手段にて計算された音韻生起確率と、前記単語確率算出手段にて計算された単語生起確率とを用いて算出した、前記入力手段より入力された音声に類似する単語列候補を出力する出力手段とを備え、上記単語確率算出手段が、後方単語のそれぞれについて話題別に確率の重みを設定するものである。
【００２３】
この発明に係る形態素解析装置は、仮名漢字混じり文字列と、仮名漢字混じり文字列に対応する単語表記列と、生起確率とを記憶し、記憶している単語がそれぞれの話題に対応して分類されている漢字ｎグラムと、前記仮名漢字混じり文字列を入力する入力手段と、それぞれの話題に対応して分類されている前記漢字ｎグラムを参照して、先行単語列候補の漢字列情報により検索し、検索した先行単語以降の漢字列候補の部分列に、前方一致する後方単語があるか否かのチェックし、前記入力手段が出力する仮名漢字混じり文字列に対応する各単語候補の単語生起確率を算出する形態素確率算出手段と、前記形態素確率算出手段にて計算された単語生起確率を用いて算出した、前記入力手段より入力された文字列に適合する単語列候補を出力する出力手段とを備え、上記形態素確率算出手段が、後方単語のそれぞれについて話題別に確率の重みを設定するものである。
【００２６】
この発明に係る仮名漢字変換装置は、仮名文字列と、仮名文字列に対応する単語表記列と、生起確率とを記憶し、記憶している単語がそれぞれの話題に対応して分類されている仮名ｎグラムと、前記仮名文字列を入力する入力手段と、それぞれの話題に対応して分類されている前記仮名ｎグラムを参照して、検索した先行単語以降の仮名列候補の部分列に、前方一致する後方単語があるか否かのチェックし、前記入力手段が出力する仮名文字列に対応する各単語候補の単語生起確率を算出する漢字確率算出手段と、前記漢字確率算出手段にて計算された単語生起確率を用いて算出された、前記入力手段より入力された仮名文字列に適合する単語列候補を出力する出力手段とを備え、上記漢字確率算出手段が、後方単語のそれぞれについて話題別に確率の重みを設定するものである。
【００２９】
この発明に係る音声認識方法は、入力される音声の取り込みを行うステップと、取り込まれた前記音声を音韻に変換するステップと、前記音声より変換された各音韻に対応する音韻生起確率を計算して、音韻列候補を出力するステップと、対象言語の音韻列と、音韻列に対応する単語表記列と、生起確率とを記憶し、記憶している単語がそれぞれの話題に対応して分類された音韻ｎグラムを参照して、後方単語のそれぞれについて話題別に確率の重みを設定して、先行単語列候補の音韻列情報により検索し、検索した先行単語以降の音韻列候補の部分列に、前方一致する後方単語があるか否かをチェックして、算出された前記音韻列候補に対応する各単語候補の単語生起確率を算出するステップと、前記音韻生起確率と単語生起確率を用いて、入力された前記音声に類似する単語列候補を算出するステップとを備えたものである。
【００３０】
この発明に係る形態素解析方法は、入力される仮名漢字混じり文字列の取り込みを行うステップと、仮名漢字混じり文字列と、仮名漢字混じり文字列に対応する単語表記列と、生起確率とを記憶し、記憶している単語がそれぞれの話題に対応して分類された漢字ｎグラムを参照して、後方単語のそれぞれについて話題別に確率の重みを設定して、先行単語列候補の漢字列情報により検索し、検索した先行単語以降の漢字列候補の部分列に、前方一致する後方単語があるか否かのチェックして、取り込まれた前記仮名漢字混じり文字列に対応する各単語候補の単語生起確率を算出するステップと、算出された前記単語生起確率を用いて、入力された前記仮名漢字混じり文字列に適合する単語列候補を算出するステップとを備えたものである。
【００３１】
この発明に係る仮名漢字変換方法は、入力される仮名文字列の取り込みを行うステップと、仮名文字列と、仮名文字列に対応する単語表記列と、生起確率とを記憶し、記憶している単語がそれぞれの話題に対応して分類された仮名ｎグラムを参照して、後方単語のそれぞれについて話題別に確率の重みを設定して、検索した先行単語以降の仮名列候補の部分列に、前方一致する後方単語があるか否かのチェックして、取り込まれた前記仮名文字列に対応する各単語候補の単語生起確率を算出するステップと、算出された前記単語生起確率を用いて、入力された前記仮名文字列に適合する単語列候補を算出するステップとを備えたものである。
【００３２】
この発明に係る記録媒体は、入力される音声の取り込みを行うステップと、取り込まれた前記音声を音韻に変換するステップと、前記音声より変換された各音韻に対応する音韻生起確率を計算して、音韻列候補を出力するステップと、対象言語の音韻列と、音韻列に対応する単語表記列と、生起確率とを記憶し、記憶している単語がそれぞれの話題に対応して分類された音韻ｎグラムを参照して、後方単語のそれぞれについて話題別に確率の重みを設定して、先行単語列候補の音韻列情報により検索し、検索した先行単語以降の音韻列候補の部分列に、前方一致する後方単語があるか否かをチェックして、算出された前記音韻列候補に対応する各単語候補の単語生起確率を算出するステップと、前記音韻生起確率と単語生起確率を用いて、入力された前記音声に類似する単語列候補を算出するステップとを有する音声認識方法を、コンピュータに実行させるためのプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能に記録したものである。
【００３３】
この発明に係る記録媒体は、入力される仮名漢字混じり文字列の取り込みを行うステップと、仮名漢字混じり文字列と、仮名漢字混じり文字列に対応する単語表記列と、生起確率とを記憶し、記憶している単語がそれぞれの話題に対応して分類された漢字ｎグラムを参照して、後方単語のそれぞれについて話題別に確率の重みを設定して、先行単語列候補の漢字列情報により検索し、検索した先行単語以降の漢字列候補の部分列に、前方一致する後方単語があるか否かのチェックして、取り込まれた前記仮名漢字混じり文字列に対応する各単語候補の単語生起確率を算出するステップと、算出された前記単語生起確率を用いて、入力された前記仮名漢字混じり文字列に適合する単語列候補を算出するステップとを有する形態素解析方法を、コンピュータに実行させるためのプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能に記録したものである。
【００３４】
この発明に係る記録媒体は、入力される仮名文字列の取り込みを行うステップと、仮名文字列と、仮名文字列に対応する単語表記列と、生起確率とを記憶し、記憶している単語がそれぞれの話題に対応して分類された仮名ｎグラムを参照して、後方単語のそれぞれについて話題別に確率の重みを設定して、検索した先行単語以降の仮名列候補の部分列に、前方一致する後方単語があるか否かのチェックして、取り込まれた前記仮名文字列に対応する各単語候補の単語生起確率を算出するステップと、算出された前記単語生起確率を用いて、入力された前記仮名文字列に適合する単語列候補を算出するステップとを有する仮名漢字変換方法を、コンピュータに実行させるためのプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能に記録したものである。
【００３５】
【発明の実施の形態】
以下、この発明の実施の一形態を説明する。
実施の形態１．
図１はこの発明の実施の形態１による音声認識装置の構成を示すブロック図である。図において、１は音声を入力する入力手段としてのマイク、２はそのマイク１から入力された音声信号を音韻に変換し、各音韻に対応する音韻生起確率を算出して音韻列候補を生成する音韻確率算出手段であり、これらは図２６に同一符号を付して示した従来のそれらと同等のものである。
【００３６】
７，８は対象言語の音韻列と、音韻列に対応する単語表記列と、生起確率とを記憶する音韻ｎグラムであり、この音韻ｎグラム中では単語が、それぞれの話題に対応して分類されており、音韻ｎグラム７としては野球の話題について記憶した野球話題の音韻ｎグラムについて、音韻ｎグラム８としては一般の話題について記憶した一般話題の音韻ｎグラムについてそれぞれ例示されている。９はこれら野球話題の音韻ｎグラム７および一般話題の音韻ｎグラム８を参照して、音韻確率算出手段２の出力する音韻列候補に対応する各単語候補の単語生起確率を算出する単語確率算出手段である。
【００３７】
５は処理過程の情報を記憶するＲＡＭであり、６は音韻確率算出手段２で算出された音韻生起確率と、単語確率算出手段９で算出された単語生起確率を用いて、マイク１より入力された音声に類似する単語列候補を求めて出力する出力手段である。なお、このＲＡＭ５および出力手段６も図２６に同一符号を付して示した従来のそれらと同等のものである。
【００３８】
以下、単語列候補の生成について説明する。
この実施の形態１においても従来の場合と同様に、単語列候補は、発話された単語列をＷ、音韻列をＹとしたときの、上記従来の音声認識装置の説明で用いた式（１）で与えられる単語列Ｗの確率Ｐ（Ｗ｜Ｙ）を最大にする単語列Ｗを算出することによって得られる。このように単語列候補を生成するためには、確率Ｐ（Ｗ｜Ｙ）を最大にする単語列Ｗを求めればよいので、前述の式（１）の右辺のうち、単語列Ｗに共通な確率Ｐ（Ｙ）は省略でき、確率Ｐ（Ｙ｜Ｗ）Ｐ（Ｗ）を最大にする単語列Ｗを求めればよい。
【００３９】
時刻ｔ＝１，２，…，Ｌにおいて、単語列Ｗに対応する音韻列Ｙが、上記従来の音声認識装置の説明で用いた式（２）で決定されるとき、音韻列Ｙの出現確率Ｐ（Ｙ｜Ｗ）は当該音韻列Ｙの各音韻Ｙｉの出現確率である音韻確率Ｐ（Ｙｉ）より、従来の音声認識装置の説明における式（３）によって算出できる。また、単語列Ｗの出現確率Ｐ（Ｗ）は、ｍ語からなる単語列Ｗが従来の音声認識装置の説明における式（４）で決定されるとき、音韻確率Ｐ（Ｙｉ）とは独立に次の式（６）から求めることができる。なお、この式（６）におけるｎは音韻ｎグラムの次数ｎである。
【００４０】
【数４】
0003935655.tif 000005
【００４１】
上述の計算により、音韻列候補のうち野球話題の音韻ｎグラム７や一般話題の音韻ｎグラム８に単語の列が存在するものについて、単語列の確率Ｐ（Ｗ｜Ｙ）を最大にする単語列Ｗを算出する。なお、組み合わせの計算については、例えば、中川聖一著：「確率モデルによる音声認識」に示されるビタビ（Ｖｉｔｅｒｂｉ）やスタックデコーディングの方法を用いて高速に行ってもよく、また、確率を対数確率として計算式を総和で計算可能としてもよい。それぞれの単語の出現確率は野球話題の音韻ｎグラム７、および一般話題の音韻ｎグラム８に予め記憶してある値を使用する。
【００４２】
ここで、図２はこの音声認識装置にて解析される例文を示す説明図であり、図において、１０がその例文である。また、図３はこの例文１０の解析に使用する音韻ｎグラムの具体例を示す説明図であり、図において、１１がその音韻ｎグラムである。なお、この音韻ｎグラム１１には野球話題の音韻ｎグラム７と一般話題の音韻ｎグラム８とが記録されている。
【００４３】
図３に示すように、この音韻ｎグラム１１内の野球話題の音韻ｎグラム７と一般話題の音韻ｎグラム８には、それぞれ２グラムと１グラムがあり、先頭の音韻列が検索のためのキーとなっている。２グラムではキーとなる各音韻列に対して、前接形態素、後接形態素、および確率が記録されている。ここに記録されている確率は、前接形態素の次に後接形態素を接続する確率であり、その２グラムの生起確率に該当する。また、１グラムではキーとなる各音韻列に対して、直接次に連接する形態素（後接続形態素）と確率が記録されている。この１グラムの確率はその形態素自身の生起確率である。なお、形態素は表記、音素表記、見出し読み、および品詞の組であらわされる。
【００４４】
算出した単語列Ｗを認識結果として出力手段６より出力する。
【００４５】
次に動作について説明する。
ここで、図４はこの実施の形態１による音声認識装置における認識処理の概略動作の流れを示すフローチャートである。この音声認識の処理はステップＳＴ１０１において、マイク１に対して発話することによって処理が開始される。マイク１はステップＳＴ１０２でこの発話された音声が入力されると、ステップＳＴ１０３でその入力音声を電気信号に変換し、アナログデータとして取り込む。
【００４６】
次にステップＳＴ１０４において、音韻確率算出手段２はこのマイク１の取り込んだアナログデータをＡ／Ｄ変換し、量子化した後、スペクトル分析を行って、音節単位に分離した認識結果を音韻列候補として出力する。なお、その処理の詳細については、例えば、中川聖一著：「確率モデルによる音声認識」などに示される種々の周知の手法によるものであるため、ここではその説明を割愛する。この音韻列候補はマイク１より取り込んだアナログデータに対応する各音韻の確からしさを確率値で表現したもので、連鎖した音韻連鎖とその連鎖の音響尤度の対で出力し、ＲＡＭ５にこれを記憶する。なお、この音響尤度は音韻列Ｙの出現確率Ｐ（Ｙ｜Ｗ）の最大値である。
【００４７】
この実施の形態１では、上記音韻連鎖と、連鎖の音響尤度として、以下が出力されたと仮定する。
＃ｓａＮｇｏｏａａｃｉｎｏｓｅＮｓｅｅ＃  ０.９
＃ｓａＮｇｏｏａｃｉｎｏｓｅＮｓｅ＃  ０.１
【００４８】
なお、音響尤度については、確率以外に対数確率等を用いてもよく、音韻連鎖についてはラティス等の効率的な記憶方式を用いてもよい。
【００４９】
次に単語確率算出手段９はステップＳＴ１０５において、音韻確率算出手段２の出力した音韻列候補と音響尤度をＲＡＭ５より１つ取り出すとともに、初期化処理をする。この初期化処理として、ヌル単語「｛＃  ＃  ＃  文頭｝」とその確率値「１」を、先行単語列候補の初期言語尤度値としてＲＡＭ５に記憶する。ここでは、まず、音韻列候補として、「＃ｓａＮｇｏｏａａｃｉｎｏｓｅＮｓｅｅ＃」が取り出される。
【００５０】
次にステップＳＴ１０６において、単語確率算出手段９はすべての先行単語列候補が音韻列候補の末端の音韻と対応したか否かをチェックし、すべて対応していれば後述するステップＳＴ１１２の処理に移り、対応していなければステップＳＴ１０７以下の処理を行なう。
【００５１】
ステップＳＴ１０７ではＲＡＭ５から先行単語列候補を１つ取り出す。この実施の形態１では、最初に「｛＃  ＃  ＃  文頭｝」が先行単語列候補として取り出される。
【００５２】
次にステップＳＴ１０８において、音韻ｎグラム１１を先行単語列候補の音韻列情報により検索する。この実施の形態１の場合、まず、初期の先行単語列である「｛＃  ＃  ＃  文頭｝」を検索する。検索した先行単語以降の音韻列候補の部分列に、前方一致する後方単語があるか否かをチェックする。前方一致した後方単語が無い場合は、ステップＳＴ１０６に処理を戻し、前方一致した後方単語がある場合は、ステップＳＴ１０９以下の処理に進む。
【００５３】
ここで、この実施の形態１では、先行単語列「｛＃  ＃  ＃  文頭｝」の後方単語として音韻ｎグラム１１の検索を行い、「＃」に後続する「ｓａＮｇｏｏａａ…」の先頭からの音素列が部分一致する単語を検索し後方単語とする。２グラムでは「＃ｓａＮｇｏｏ」が音韻列「＃ｓａＮｇｏｏａａ…」と前方一致するので、この２グラムの後接形態素「野球：３号  ｓａＮｇｏｏ  さんごう  名詞」を後方単語の候補の１つとする。また、１グラムの「｛野球：３号  ｓａＮｇｏｏ  さんごう  名詞｝」は後方の音素列に前方一致するので候補とする。さらに「｛一般：３号  ｓａＮｇｏｏ  さんごう  名詞｝」も候補とする。
【００５４】
なお、この実施の形態１では、説明の簡単化のために部分一致を用いたが、曖昧な音韻連鎖との類似検索に、ＤＰマッチング処理や、阿部他：「１段目の最適解と正解の差分傾向を考慮した２段階探索法」，音講論，１−Ｒ−１５，１９９８.９に示されるような他の手法を用いてもよい。
【００５５】
ステップＳＴ１０９においては、後方単語それぞれについて同様に尤度を計算し、それをＲＡＭ５に記憶するとともに先行単語列に後方単語を接続してゆき、新たに先行単語列としてＲＡＭ５に記憶する。その際、２グラムの場合は話題が先行の形態素と同じになるようにし、１グラムの場合は連接がないため話題の切り替わりがあってもよいようにする。
【００５６】
実施の形態１では、先行単語列「｛＃  ＃  ＃  文頭｝」を「｛野球：＃  ＃＃  文頭｝、｛野球：３号  ｓａＮｇｏｏ  さんごう  名詞｝」に置き換える。言語尤度は、先行単語列「｛＃  ＃  ＃  文頭｝」の確率１と、野球話題の音韻ｎグラム７の「｛野球：＃  ＃  ＃  文頭｝、｛野球：３号  ｓａＮｇｏｏ  さんごう  名詞｝」の２グラムの確率０.０１から次の式（７）で計算される。
【００５７】
先行単語列の確率×ｎグラムの確率＝１×０．０１＝０．０１
・・・・（７）
【００５８】
次にステップＳＴ１１０において、音韻列全体が単語列に対応したか否かのチェックを行い、対応していればステップＳＴ１１１に進んで、最大尤度および解の先行単語列をＲＡＭ５に記憶した後、処理をステップＳＴ１０６に戻して、すべての先行単語列候補が音韻列候補の末端の音韻と対応したか否かをチェックする。一方、対応していなければ、そのまま処理をステップＳＴ１０６に戻して上記チェックを行う。
【００５９】
ステップＳＴ１０６で、すべての先行単語列候補が音韻列候補の末端の音韻と対応していると判定された場合には、ステップＳＴ１１２に移って、すべての音韻列候補に対して一致する単語が得られているか否かのチェックを行う。その結果、すべての音韻列候補に対して一致する単語が得られていなければステップＳＴ１０５に処理を戻して同様の処理を繰り返す。一方、すべての音韻列候補に対して一致する単語が得られていれば、ステップＳＴ１１３以下の処理を行う。
【００６０】
この実施の形態１では、以上の処理により、音韻列候補に対応して、「｛＃  ＃  ＃  文頭｝、｛野球：３号  ｓａＮｇｏｏ  さんごう  名詞｝、｛野球：アーチ  ａａｃｉ  あーち  名詞｝、｛野球：の  ｎｏ  の  助詞｝、…」の順に先行単語列候補が得られる。
【００６１】
ステップＳＴ１１３では、ＲＡＭ５に記憶してある最大尤度を持つ解の単語列を読み出す。最大尤度は、言語尤度と音響尤度の積の最大値で近似される。この実施の形態１では、計算の結果、音韻列候補「＃ｓａＮｇｏｏａｃｉｎｏｓｅＮｓｅｅ＃」は該当する音韻ｎグラムが存在しないため捨てられる。音韻列候補「＃ｓａＮｇｏｏａａｃｉｎｏｓｅＮｓｅｅ＃」に対して、「｛＃  ＃  ＃  文頭｝、｛野球：３号  ｓａＮｇｏｏ  さんごう  名詞｝、｛野球：アーチ  ａａｃｉ  あーち  普通名詞｝、｛野球：の  ｎｏ  の  接続助詞｝、｛野球：先制  ｓｅＮｓｅｅ  せんせい  サ変名詞｝」の音声認識結果が、また最大尤度が前述の式（６）で求められる単語列確率Ｐ（Ｗ）中の最大値より、５.４×１０−９（音響尤度；０.９、言語尤度；６×１０−９）と得られる。
【００６２】
次にステップＳＴ１１４において、ＲＡＭ５から読み出した解の単語列から表記のみを取り出し、それを出力手段６から出力した後、ステップＳＴ１１５に進んでこの一連の音声認識処理を終了する。このようにして、この実施の形態１では認識結果として、「３号アーチの先制」が得られる。
【００６３】
以上のように、この実施の形態１によれば、話題を分離して統計量をとって音声認識を行っているので、部分的には「の  先制」よりも「の  先生」の２グラム確率の方が高いにもかかわらず、「の  先制」と認識され、ｎグラムの次数を大きくすることなく言語制約の強いｎグラムを構成することができ、高精度な音声認識装置を構築できるという効果が得られる。なお、本実施例では２つの話題を扱ったが、３つ以上の話題を扱うように構成しても良い。
【００６４】
実施の形態２．
なお、上記実施の形態１においては、特に考慮していなかったが、単語列候補の算出時に、一連の音声に対する音韻ｎグラム中の話題がすべて一致するように単語確率算出手段を構成してもよい。図５はそのようなこの発明の実施の形態２による音声認識装置の構成を示すブロック図である。
【００６５】
図において、１はマイク、２は音韻確率算出手段、５はＲＡＭ、６は出力手段であり、これらは図１に同一符号を付して示した実施の形態１のそれらと同等の部分である。１２は図１に符号９を付して示したものに相当する単語確率算出手段であるが、単語列候補の算出時に、一連の音声に対する音韻ｎグラム中の話題がすべて一致するように構成されている点で異なっている。１３、１４は図１に符号７、８を付して示したものに相当する、野球話題の音韻ｎグラムおよび一般話題の音韻ｎグラムであるが、この場合、２グラムのみが用いられ、１グラムは用いられていない。
【００６６】
ここで、図６は音韻ｎグラムの具体例を示す説明図である。図において、１５はその音韻ｎグラムであり、この音韻ｎグラム１５は野球話題の音韻ｎグラム１３と一般話題の音韻ｎグラム１４とが記録されている。前述のように、この音韻ｎグラム１５の野球話題の音韻ｎグラム１３と一般話題の音韻ｎグラム１４には、それぞれキーとなる各音韻列に対して、前接形態素、後接形態素、および確率が記録された２グラムのみが用いられている。
【００６７】
次に動作について説明する。
図７はこのように構成された実施の形態２による音声認識装置の概略動作の流れを示すフローチャートである。この実施の形態２においても、まず、ステップＳＴ１０１からステップＳＴ１０７において、実施の形態１の場合と全く同様の処理が行われる。ステップＳＴ１０７にてＲＡＭ５から先行単語列候補の１つが取り出されると、単語確率算出手段１２はステップＳＴ１２０において、音韻ｎグラム１５を先行単語列候補の音韻列情報によって検索し、前方一致する後方単語があるか否かをチェックする。そのとき、実施の形態１では、音韻ｎグラム１１の野球話題の音韻ｎグラム７と一般話題の音韻ｎグラム８は、それぞれ２グラムと１グラムの双方が用いられていたが、この実施の形態２では、野球話題の音韻ｎグラム１３と一般話題の音韻ｎグラム１４がそれぞれ２グラムのみの音韻ｎグラム１５を用いて一致検出を行っている。チェックの結果、前方一致した後方単語がある場合にはステップＳＴ１０９に移り、以下ステップＳＴ１１５まで、実施の形態１と同様に処理を進める。
【００６８】
以上のように、この実施の形態２によれば、単語確率算出手段１２は音韻ｎグラム１５の２グラムのみを用いて一致を検査しているので、１つの発話に対する一連の形態素は同一の話題の形態素となるため、発話中に他の話題が交ざることを防止することができるという効果が得られる。
【００６９】
実施の形態３．
なお、上記実施の形態１および実施の形態２では、音声認識において、話題ごとの確率の重み調整については特に考慮していなかったが、話題ごとに確率の重みの調整を可能にするようにしてもよい。図８はそのようなこの発明の実施の形態３による音声認識装置の構成を示すブロック図である。図において、１はマイク、２は音韻確率算出手段、５はＲＡＭ、６は出力手段、１３は野球話題の音韻ｎグラム、１４は一般話題の音韻ｎグラムであり、これらは図５に同一符号を付して示した実施の形態２のそれらと同等の部分である。１６は図５に符号１２を付して示したものに相当する単語確率算出手段であるが、話題ごとに確率の重みを調整可能に構成されている点で異なっている。
【００７０】
次に動作について説明する。
図９はこのように構成された実施の形態３による音声認識装置の概略動作の流れを示すフローチャートである。この実施の形態３においても、まず、ステップＳＴ１０１からステップＳＴ１０７、およびステップＳＴ１２０において、実施の形態２の場合と全く同様の処理が行われる。ステップＳＴ１２０における２グラムのみの音韻ｎグラム１５を用いた、前方一致する後方単語があるか否のチェックの結果、前方一致した後方単語がない場合にはステップＳＴ１０６に戻り、前方一致した後方単語がある場合にはステップＳＴ１３０に進む。ステップＳＴ１３０では単語確率算出手段１６が、後方単語のそれぞれについて分野別に重み付けを行って尤度を計算し、それをＲＡＭ５に記憶するとともに、先行単語列に後方単語を接続してゆき、新たに先行単語列としてＲＡＭ５に記憶する。以下ステップＳＴ１１０からステップＳＴ１１５まで、実施の形態２と同様に処理を進める。
【００７１】
以上のように、この実施の形態３によれば、２グラムの確率の重みを話題別にかけるように単語確率算出手段１６を構成しているので、話題別に出現確率の調節が可能になるという効果が得られる。
【００７２】
実施の形態４．
なお、上記実施の形態１〜実施の形態３では音声解析装置に関するものについて説明したが、漢字ｎグラムを構成することにより形態素解析装置を構築することも可能である。図１０はそのようなこの発明の実施の形態４による形態素解析装置の構成を示すブロック図である。
【００７３】
図において、１７は仮名漢字混じり文字列（入力ファイル）を入力する入力手段としてのファイル入力装置である。１８、１９は仮名漢字混じり文字列と、仮名漢字混じり文字列に対応する単語表記列と、生起確率とを記憶する漢字ｎグラムであり、この漢字ｎグラム中では単語が、それぞれの話題に対応して分類されており、漢字ｎグラム１８としては野球の話題について記憶した野球話題の漢字ｎグラムについて、漢字ｎグラム１９としては一般の話題について記憶した一般話題の漢字ｎグラムについてそれぞれ例示されている。２０はこれら野球話題の漢字ｎグラム１８および一般話題の漢字ｎグラム１９を参照して、ファイル入力装置１７が出力する仮名漢字混じり文字列に対応する各単語候補の単語生起確率を算出する形態素確率算出手段である。５は処理過程の情報を記憶するＲＡＭであり、２１は形態素確率算出手段２０で算出された単語生起確率を用いて求めた、ファイル入力装置１７より入力された文字列に適合する単語列候補を出力する出力手段である。
【００７４】
以下、単語列候補の生成について説明する。
この実施の形態４における単語列候補の生成は、単語列の出現確率Ｐ（Ｗ）を最大にするＷを算出することで得られる。このとき、Ｗは入力された単語列である。また、単語列の出現確率Ｐ（Ｗ）は、ｍ語の単語列Ｗが前述の式（４）で決定されるとき、前述の式（６）から求める。なお、その際には野球話題の漢字ｎグラム１８、一般話題の漢字ｎグラム１９の確率が使用される。
【００７５】
上述した計算により、野球話題の漢字ｎグラム１８および一般話題の漢字ｎグラム１９に単語の列が存在するものについて、単語列確率Ｐ（Ｗ）を最大にするＷを算出する。なお、組み合わせの計算については、例えば、長尾真著：「自然言語処理」に示されるＶｉｔｅｒｂｉ方法を用いて高速に行ってもよいし、確率を対数確率として計算式を総和で計算可能としてもよい。それぞれの単語の出現確率は単語の野球話題の漢字ｎグラム１８、一般話題の漢字ｎグラム１９に予め記憶してある確率値をもとに算出する。
【００７６】
ここで、図１１は図２に示した例文１０をもとに作成した漢字ｎグラムの具体例を示す説明図であり、図において、２２がその漢字ｎグラムであり、この漢字ｎグラム２２には野球話題の漢字ｎグラム１８と一般話題の漢字ｎグラム１９とが記録されている。
【００７７】
図１１に示すように、この漢字ｎグラム２２内の野球話題の漢字ｎグラム１８と一般話題の漢字ｎグラム１９には、それぞれ２グラムと１グラムがあり、先頭の漢字列が検索のためのキーとなっている。２グラムではキーとなる各漢字列に対して、前接形態素、後接形態素、および確率が記録されている。ここで記録されている確率は、前接形態素の次に後接形態素の接続する確率であり、その２グラムの生起確率に該当する。また、１グラムではキーとなる各音韻列に対して、直接次に連接する後接続形態素と確率が記録されている。この１グラムの確率はその形態素自身の生起確率である。なお、形態素は表記、音素表記、見出し読み、および品詞の組であらわされる。
【００７８】
算出した単語列Ｗを認識結果として出力手段２１より出力する。
【００７９】
次に動作について説明する。
ここで、図１２はこの実施の形態４による形態素解析装置における解析処理の概略動作の流れを示すフローチャートである。この形態素解析の処理はステップＳＴ２０１において、ファイル入力装置１７より仮名漢字混じり文字列を入力することによって処理が開始される。ファイル入力装置１７はステップＳＴ２０２でその入力された仮名漢字交じり文字列を取り込み、形態素確率算出手段２０に入力する。形態素確率算出手段２０はファイル入力装置１７の取り込んだ仮名漢字交じり文字列が入力されると、ステップＳＴ２０３においてＲＡＭ５にこれを記憶する。この実施の形態４では、仮名漢字交じり文字列として以下が入力されたと仮定する。
３号アーチのせんせい
【００８０】
次にステップＳＴ２０４において、形態素確率算出手段２０はステップＳＴ２０３でＲＡＭ５に記憶させた漢字列候補を取り出すとともに、初期化処理をする。この初期化処理では、ヌル単語「｛＃  ＃  ＃  文頭｝」とその確率値「１」を先行単語列候補の初期値としてＲＡＭ５に記憶する。従って、ここでは、漢字列候補として、「＃３号アーチのせんせい＃」が、まず取り出される。形態素確率算出手段２０はさらにステップＳＴ２０５において、すべての先行単語列候補が漢字列候補の末端の漢字と対応したか否かをチェックし、すべて対応していれば処理をステップＳＴ２１１に移し、対応していなければ処理をステップＳＴ２０６に進める。
【００８１】
ステップＳＴ２０６では、形態素確率算出手段２０はＲＡＭ５から先行単語列候補を１つ取り出す。この実施の形態４では、最初に「｛＃  ＃  ＃  文頭｝」が先行単語列候補として取り出される。次にステップＳＴ２０７において、野球話題の漢字ｎグラム１８および一般話題の漢字ｎグラム１９を、先行単語列候補の漢字列情報により検索し、検索した先行単語以降の漢字列候補の部分列に、前方一致する後方単語があるか否かのチェックをする。チェックの結果、前方一致した後方単語が無い場合には、ステップＳＴ２０５に処理を戻し、前方一致した後方単語がある場合には、ステップＳＴ２０８に処理を進める。
【００８２】
従って、この実施の形態４の場合には、初期の先行単語列である「｛＃  ＃  ＃  文頭｝」をまず検索する。そして、この検索した先行単語列「｛＃  ＃  ＃文頭｝」の後方単語として、野球話題の漢字ｎグラム１８および一般話題の漢字ｎグラム１９を検索し、「＃」に後続する「３号ア…」の先頭からの漢字列が部分一致する単語を検索して後方単語とする。２グラムでは「＃３号」が「＃３号ア…」の漢字列と前方一致するので、この２グラムの後接形態素「野球：３号ｓａＮｇｏｏ  さんごう  名詞」を後方単語の候補の１つとする。また、１グラムの「｛野球：３号  ｓａＮｇｏｏ  さんごう  名詞｝」は後方の漢字列に前方一致するのでこれも候補とする。さらに「｛一般：３号  ｓａＮｇｏｏ  さんごう  名詞｝」も候補となる。
【００８３】
ステップＳＴ２０８では、後方単語のそれぞれについて尤度を計算し、ＲＡＭ５に記憶するとともに、先行単語列に後方単語を接続してゆく。この際に、２グラムの場合は話題が先行の形態素と同じになるようにし、１グラムの場合は連接がないため話題の切り替わりを許すようにする。この後方単語を接続した先行単語列を、新たに先行単語列としてＲＡＭ５に記憶する。この実施の形態４では、先行単語列「｛＃  ＃  ＃  文頭｝」を「｛野球：＃  ＃  ＃  文頭｝、｛野球：３号  ｓａＮｇｏｏ  さんごう  名詞｝」に置き換える。言語尤度は、先行単語列「｛＃  ＃  ＃  文頭｝」の確率１と、野球話題の「｛＃｝，｛３号｝」の２グラムの確率０.０１から前述の式（７）で計算される。
【００８４】
次にステップＳＴ２０９において、漢字列全体が先行単語列に対応したか否かのチェックを行い、対応していればステップＳＴ２１０に進んで、最大尤度および解の先行単語列をＲＡＭ５に記憶した後、処理をステップＳＴ２０５に戻し、すべての先行単語列候補が漢字列候補の末端の単語と対応したか否かをチェックする。一方、対応していなければ、そのまま処理をステップＳＴ２０５に戻して上記チェックを行う。
【００８５】
この実施の形態４では、以上の処理により、漢字列候補に対応して、「｛＃  ＃  ＃  文頭｝、｛野球：３号  ｓａＮｇｏｏ  さんごう  名詞｝、｛野球：アーチ  ａａｃｉ  あーち  名詞｝、｛野球：の  ｎｏ  の  助詞｝、…」の順に先行単語列候補が得られる。
【００８６】
ステップＳＴ２０５ですべての先行単語列候補が漢字列候補の末端の単語と対応していると判定された場合には、ステップＳＴ２１１に進んでＲＡＭ５に記憶してある最大尤度を持つ解の単語列を読み出す。ここで、最大尤度は言語尤度と音響尤度の積の最大値である。この実施の形態４では漢字列候補「＃３号アーチの先制＃」に対して、「｛＃    ＃  ＃  文頭｝、｛３号  ｓａＮｇｏｏ  さんごう  名詞｝、｛アーチ  ａａｃｉ  あーち  名詞｝、｛の  ｎｏ  の  接続助詞｝、｛先制  ｓｅＮｓｅｅ  せんせい  サ変名詞｝」の形態素解析結果が、また最大尤度が前述の式（６）で求められる単語列確率Ｐ（Ｗ）中の最大値より、５.４×１０−９（音響尤度；０.９、言語尤度；６×１０−９）と得られる。
【００８７】
次にステップＳＴ２１２において、ＲＡＭ５から読み出した解の形態素列を取り出し、それを出力手段２１から出力した後、ステップＳＴ２１３に進んでこの一連の形態素解析処理を終了する。このようにして、この実施の形態４では解析結果として、「｛３号  さんごう  名詞｝、｛アーチ  あーち  名詞｝、｛の  の  接続助詞｝、｛せんせい  せんせい  サ変名詞｝」が得られる。
【００８８】
以上のように、この実施の形態４によれば、話題を分離して統計量をとって形態素解析を行っているので、部分的には「の  せんせい」という曖昧な表記でも「先制」の意味で品詞がサ変であることが算出でき、ｎグラムの次数を大きくすることなく言語制約の強いｎグラムを構成することができ、高精度な形態素解析装置を構築できるという効果が得られる。なお、本実施例では２つの話題を扱ったが、３つ以上の話題を扱うように構成しても良い。
【００８９】
実施の形態５．
なお、上記実施の形態４では、特に考慮していなかったが、単語列候補の算出時に、一連の仮名漢字混じり文字列に対する漢字ｎグラム中の話題がすべて一致するように形態素確率算出手段を構成してもよい。図１３はそのようなこの発明の実施の形態５による形態素解析装置の構成を示すブロック図である。
【００９０】
図において、５はＲＡＭ、１７はファイル入力装置、２１は出力手段であり、これらは図１０に同一符号を付して示した実施の形態４のそれらと同等の部分である。２３は図１０に符号１８を付して示したものに相当する形態素確率算出手段であるが、単語列候補の算出時に、一連の仮名漢字混じり文字列に対する漢字ｎグラム中の話題がすべて一致するように構成されている点で異なっている。２４、２５は図１０に符号１８、１９を付して示したものに相当する、野球話題の漢字ｎグラムおよび一般話題の漢字ｎグラムであるが、この場合には２グラムのみが用いられ、１グラムは用いられていない。
【００９１】
ここで、図１４は漢字ｎグラムの具体例を示す説明図である。図において、２６はその漢字ｎグラムであり、この漢字ｎグラム２６は野球話題の漢字ｎグラム２４と一般話題の漢字ｎグラム２５とが記録されている。前述のように、この漢字ｎグラム２６の野球話題ｎグラム２４と一般話題ｎグラム２５には、それぞれキーとなる各漢字列に対して、前接形態素、後接形態素、および確率が記録された２グラムのみが用いられている。
【００９２】
次に動作について説明する。
図１５はこのように構成された実施の形態５による形態素解析装置の概略動作の流れを示すフローチャートである。この実施の形態５においても、まず、ステップＳＴ２０１からステップＳＴ２０６において、実施の形態４の場合と全く同様の処理が行われる。ステップＳＴ２０６にてＲＡＭ５から先行単語列候補の１つが取り出されると、形態素確率算出手段２３はステップＳＴ２２０において、漢字ｎグラム２６を先行単語列候補の漢字列情報によって検索し、前方一致する後方単語があるか否かのチェックをする。そのとき、実施の形態４では、漢字ｎグラム２２の野球話題の漢字ｎグラム１８と一般話題の漢字ｎグラム１９は、それぞれ２グラムと１グラムの双方が用いられていたが、この実施の形態５では、野球話題の漢字ｎグラム２４と一般話題の漢字ｎグラム２５が、それぞれ２グラムのみの漢字ｎグラム２６を用いて一致検出を行っている。チェックの結果、前方一致した後方単語がある場合にはステップＳＴ２０８に分岐して、以下ステップＳＴ２１３まで、実施の形態４と同様に処理を進める。
【００９３】
以上のように、この実施の形態５によれば、形態素確率算出手段２３は漢字ｎグラム２６の２グラムのみを用いて一致を検査しているので、１つの仮名漢字混じり文字列に対する一連の形態素は同一の話題の形態素となるため、他の話題が交ざることを防止することができるという効果が得られる。
【００９４】
実施の形態６．
なお、上記実施の形態４および実施の形態５では、形態素解析において、話題ごとの確率の重み調整については特に考慮していなかったが、話題ごとに確率の重みの調整を可能にするように形態素確率算出手段を構成してもよい。図１６はそのようなこの発明の実施の形態６による形態素解析装置の構成を示すブロック図である。図において、５はＲＡＭ、１７はファイル入力装置、２１は出力手段、２４、２５は野球話題および一般話題の漢字ｎグラムであり、これらは図１３に同一符号を付して示した実施の形態５のそれらと同等の部分である。２７は図１３に符号２３を付して示したものに相当する形態素確率算出手段であるが、話題ごとに確率の重みを調整可能に構成されている点で異なっている。
【００９５】
次に動作について説明する。
図１７はこのように構成された実施の形態６による形態素解析装置の概略動作の流れを示すフローチャートである。この実施の形態６においても、まず、ステップＳＴ２０１からステップＳＴ２０６、およびステップＳＴ２２０において、実施の形態５の場合と全く同様の処理が行われる。ステップＳＴ２２０における２グラムのみの漢字ｎグラム２６を用いた、前方一致する後方単語があるか否のチェックの結果、前方一致した後方単語がない場合にはステップＳＴ２０５に戻り、前方一致する後方単語がある場合にはステップＳＴ２３０に進む。ステップＳＴ２３０では形態素確率算出手段２７が、後方単語のそれぞれについて分野別に重み付けを行って尤度を計算し、それをＲＡＭ５に記憶するとともに、先行単語列に後方単語を接続してゆき、新たに先行単語列としてＲＡＭ５に記憶する。以下ステップＳＴ２０９からステップＳＴ２１３まで、実施の形態５と同様に処理を進める。
【００９６】
以上のように、この実施の形態６によれば、２グラムの確率の重みを話題別にかけるように形態素確率算出手段２７を構成しているので、話題別に出現確率の調節が可能になるという効果が得られる。
【００９７】
実施の形態７．
なお、上記実施の形態１〜実施の形態６では音声解析装置、あるいは形態素解析装置に関するものについて説明したが、仮名ｎグラムを構成することにより仮名漢字変換装置を構築することも可能である。図１８はそのようなこの発明の実施の形態７による仮名漢字変換装置の構成を示すブロック図である。
【００９８】
図において、２８は入力文の仮名文字列を入力する入力手段としてのキーボードである。２９、３０は仮名文字列と、仮名文字列に対応する単語表記列と、生起確率とを記憶する仮名ｎグラムであり、この仮名ｎグラム中では単語が、それぞれ話題に対応して分類されており、仮名ｎグラム２９としては野球の話題について記憶した野球話題の仮名ｎグラムについて、仮名ｎグラム３０としては一般の話題について記憶した一般話題の仮名ｎグラムについてそれぞれ例示されている。３１はこれら野球話題の仮名ｎグラム２９および一般話題の仮名ｎグラム３０を参照して、キーボード２８が出力する仮名文字列に対応する各単語候補の単語生起確率を算出する漢字確率算出手段である。５は処理過程の情報を記憶するＲＡＭであり、３２は漢字確率算出手段３１で算出された単語生起確率を用いて求めた、キーボード２８より入力された仮名文字列に適合する単語列候補を求めて出力する出力手段である。
【００９９】
以下、単語列候補の生成について説明する。
この実施の形態４における単語列候補の生成は、単語列の出現確率Ｐ（Ｗ）を最大にするＷを算出することで得られる。このとき、Ｗは入力された単語列である。また、単語列の出現確率Ｐ（Ｗ）は、ｍ語の単語列Ｗが前述の式（４）で決定されるとき、前述の式（６）から求める。なお、その際には野球話題の仮名ｎグラム２９、一般話題の仮名ｎグラム３０の確率が使用される。
【０１００】
上述した計算により、野球話題の仮名ｎグラム２９及び一般話題の仮名ｎグラム３０に単語の列が存在するものについて、単語列確率Ｐ（Ｗ）を最大にするＷを算出する。なお、組み合わせの計算については、例えば、長尾真著：「自然言語処理」に示されるＶｉｔｅｒｂｉ方法を用いて高速に行ってもよいし、また、確率を対数確率として計算式を総和で計算可能としてもよい。それぞれの単語の出現確率は単語の野球話題の仮名ｎグラム２９と一般話題の仮名ｎグラム３０に予め記憶してある確率値をもとに算出する。
【０１０１】
ここで、図１９は図２に示した例文１０をもとに作成した仮名ｎグラムの具体例を示す説明図である。図において、３３がその仮名ｎグラムであり、この仮名ｎグラム３３には野球話題の仮名ｎグラム２９と一般話題の仮名ｎグラム３０とが記録されている。
【０１０２】
図１９に示すように、この仮名ｎグラム３３内の野球話題の仮名ｎグラム２９と一般話題の仮名ｎグラム３０には、それぞれ２グラムと１グラムがあり、先頭の仮名文字列が検索のためのキーとなっている。２グラムではキーとなる各仮名文字列に対して、前接形態素、後接形態素、および確率が記録されている。ここで記録されている確率は、前接形態素の次に後接形態素の接続する確率であり、その２グラムの生起確率に該当する。また、１グラムではキーとなる各音韻列に対して、直接次に連接する後接続形態素と確率が記録されている。この１グラムの確率はその形態素自身の生起確率である。なお、形態素は表記、音素表記、見出し読み、および品詞の組であらわされる。
【０１０３】
算出した単語列Ｗを認識結果として出力手段３２より出力する。
【０１０４】
次に動作について説明する。
ここで、図２０はこの実施の形態７による仮名漢字変換装置における変換処理の概略動作の流れを示すフローチャートである。この仮名漢字変換の処理はステップＳＴ３０１において、キーボード２８が操作されることによって処理が開始される。キーボード２８の操作によって入力された仮名文字列は、ステップＳＴ３０２で漢字確率算出手段３１に取り込まれ、ステップＳＴ３０３において、ＲＡＭ５にこれを記憶する。この実施の形態７では、仮名文字列として以下が入力されたと仮定する。
さんごうあーちのせんせい
【０１０５】
次にステップＳＴ３０４において、漢字確率算出手段３１はステップＳＴ３０３でＲＡＭ５に記憶させた仮名文字列を取り出すとともに、初期化処理をする。この初期化処理では、ヌル単語「｛＃  ＃  ＃  文頭｝」とその確率値「１」を先行単語列候補の初期値としてＲＡＭ５に記憶する。従って、ここでは、仮名文字列として、「＃さんごうあーちのせんせい＃」が、まず取り出される。漢字確率算出手段３１はさらにステップＳＴ３０５において、すべての先行単語列候補が仮名文字列の末端の仮名と対応したか否かをチェックし、すべて対応していれば処理をステップＳＴ３１１に移し、対応していなければ処理をステップＳＴ３０６に進める。
【０１０６】
ステップＳＴ３０６では、漢字確率算出手段３１はＲＡＭ５から先行単語列候補を１つ取り出す。この実施の形態７では、最初に「｛＃  ＃  ＃  文頭｝」が先行単語列候補として取り出される。次にステップＳＴ３０７において、野球話題の仮名ｎグラム２９および一般話題の仮名ｎグラム３０を、先行単語列候補の仮名列情報により検索し、検索した先行単語以降の仮名列候補の部分列に、前方一致する後方単語があるか否かのチェックをする。チェックの結果、前方一致した後方単語が無い場合には、ステップＳＴ３０５に処理を戻し、前方一致した後方単語がある場合には、ステップＳＴ３０８に処理を進める。
【０１０７】
従って、この実施の形態７の場合には、初期の先行単語列である「｛＃  ＃  ＃  文頭｝」をまず検索する。そして、この検索した先行単語列「｛＃  ＃  ＃文頭｝」の後方単語として、野球話題の仮名ｎグラム２９と一般話題の仮名ｎグラム３０を検索し、「＃」に後続する「さんごうあー…」の先頭からの仮名文字列が部分一致する単語を検索して後方単語とする。２グラムでは「＃さんごう」が「＃さんごうあー…」の仮名文字列と前方一致するので、この２グラムの後接形態素「野球：３号  ｓａＮｇｏｏ  さんごう  名詞」を後方単語の候補の１つとする。また、１グラムの「｛野球：３号  ｓａＮｇｏｏ  さんごう  名詞｝」は後方の仮名文字列に前方一致するのでこれも候補とする。さらに「｛一般：３号  ｓａＮｇｏｏ  さんごう  名詞｝」も候補となる。
【０１０８】
ステップＳＴ３０８では、後方単語それぞれについて尤度を計算し、ＲＡＭ５に記憶するとともに、先行単語列に後方単語を接続してゆき、新たに先行単語列としてＲＡＭ５にこれを記憶する。この実施の形態７では、先行単語列「｛＃  ＃  ＃  文頭｝」を「｛野球：＃  ＃  ＃  文頭｝、｛野球：３号  ｓａＮｇｏｏ  さんごう  名詞｝」に置き換える。言語尤度は、先行単語列「｛＃  ＃  ＃文頭｝」の確率１と、野球話題の「｛野球：＃  ＃  ＃  文頭｝、｛野球：３号  ｓａＮｇｏｏ  さんごう  名詞｝」の２グラムの確率０.０１から前述の式（７）で計算される。
【０１０９】
次にステップＳＴ３０９において、仮名文字列全体が先行単語列に対応したか否かのチェックを行い、対応していればステップＳＴ３１０に進んで、最大尤度および解の先行単語列をＲＡＭ５に記憶した後、処理をステップＳＴ３０５に戻し、すべての先行単語列候補が仮名文字列候補の末端の仮名と対応したか否かをチェックする。一方、対応していなければ、そのまま処理をステップＳＴ３０５に戻して上記チェックを行う。
【０１１０】
この実施の形態７では、以上の処理により、仮名列候補に対応して、「｛＃  ＃  ＃  文頭｝、｛野球：３号  ｓａＮｇｏｏ  さんごう  名詞｝、｛野球：アーチ  ａａｃｉ  あーち  名詞｝、｛野球：の  ｎｏ  の  助詞｝、…」の順に先行単語列候補が得られる。
【０１１１】
ステップＳＴ３０５ですべての先行単語列候補が仮名文字列候補の末端の仮名と対応していると判定された場合には、ステップＳＴ３１１に進んでＲＡＭ５に記憶してある最大尤度を持つ解の単語列を読み出す。ここで、最大尤度は言語尤度と音響尤度の積の最大値である。この実施の形態７では仮名文字列候補「＃さんごうあーちのせんせい＃」に対して、「｛＃  ＃  ＃  文頭｝、｛３号  ｓａＮｇｏｏ  さんごう  名詞｝、｛アーチ  ａａｃｉ  あーち  普通名詞｝、｛のｎｏ  の  接続助詞｝、｛先制  ｓｅＮｓｅｅ  せんせい  サ変名詞｝」が、また最大尤度が前述の式（６）で求められる単語列確率Ｐ（Ｗ）中の最大値より、５.４×１０−９（音響尤度；０.９、言語尤度；６×１０−９）と得られる。
【０１１２】
次にステップＳＴ３１２において、このＲＡＭ５から読み出した解の単語列を出力手段３２から出力した後、ステップＳＴ３１３に進んでこの一連の形態素解析処理を終了する。このようにして、この実施の形態７では仮名漢字変換結果として、「３号アーチの先制」が得られる。
【０１１３】
以上のように、この実施の形態７によれば、話題を分離して統計量をとって仮名漢字変換を行っているので、ｎグラムの次数を大きくすることなく言語制約の強いｎグラムを構成することができ、高精度な仮名漢字変換装置を構築できるという効果が得られる。なお、本実施例では２つの話題を扱ったが、３つ以上の話題を扱うように構成しても良い。
【０１１４】
実施の形態８．
なお、上記実施の形態７では、特に考慮していなかったが、仮名漢字の変換時に、一連の仮名文字列に対する仮名ｎグラム中の話題がすべて一致するように漢字確率算出手段を構成してもよい。図２１はそのようなこの発明の実施の形態８による仮名漢字変換装置の構成を示すブロック図である。
【０１１５】
図において、５はＲＡＭ、２８はキーボード、３２は出力手段であり、これらは図１８に同一符号を付して示した実施の形態７のそれらと同等の部分である。３４は図１８に符号２９を付して示したものに相当する漢字確率算出手段であるが、単語列候補の算出時に、一連の仮名文字列に対する仮名ｎグラム中の話題がすべて一致するように構成されている点で異なっている。３５、３６は図１８に符号２９、３０を付して示したものに相当する、野球話題の仮名ｎグラムおよび一般話題の仮名ｎグラムであるが、この場合には２グラムのみが用いられ、１グラムは用いられていない。
【０１１６】
ここで、図２２は仮名ｎグラムの具体例を示す説明図である。図において、３７はその仮名ｎグラムであり、この仮名ｎグラム３７は野球話題の仮名ｎグラム３５と一般話題の仮名ｎグラム３６とが記録されている。前述のように、この仮名ｎグラム３７の野球話題の仮名ｎグラム３５と一般話題の仮名ｎグラム３６には、それぞれキーとなる各仮名文字列に対して、前接形態素、後接形態素、および確率が記録された２グラムのみが用いられている。
【０１１７】
次に動作について説明する。
図２３はこのように構成された実施の形態８による仮名漢字変換装置の概略動作の流れを示すフローチャートである。この実施の形態８においても、まず、ステップＳＴ３０１からステップＳＴ３０６において、実施の形態７の場合と全く同様の処理が行われる。ステップＳＴ３０６にてＲＡＭ５から先行単語列候補を１つが取り出されると、漢字確率計算手段３４はステップＳＴ３２０において、仮名ｎグラム３７を先行単語列候補の仮名列情報によって検索し、前方一致する後方単語があるか否かのチェックをする。そのとき、実施の形態７では、仮名ｎグラム３３の野球話題の仮名ｎグラム３０と一般話題の仮名ｎグラム３１は、それぞれ２グラムと１グラムの双方が用いられていたが、この実施の形態８では、野球話題の仮名ｎグラム３５と一般話題の仮名ｎグラム３６が、それぞれ２グラムのみの仮名ｎグラム３７を用いて一致検出を行っている。チェックの結果、前方一致した後方単語がある場合にはステップＳＴ３０８に分岐して、以下ステップＳＴ３１３まで、実施の形態７と同様に処理を進める。
【０１１８】
以上のように、この実施の形態８によれば、漢字確率算出手段３４は仮名ｎグラム３７の２グラムのみを用いて一致を検査しているので、１つの仮名文字列に対する一連の形態素は同じ話題の形態素となるため、他の話題が交ざることをなくすことができるという効果が得られる。
【０１１９】
実施の形態９．
なお、上記実施の形態７および実施の形態８では、仮名漢字変換において、話題ごとの確率の重み調整については特に考慮していなかったが、話題ごとに確率の重みの調整を可能に漢字確率算出手段を構成するようにしてもよい。図２４はそのようなこの発明の実施の形態９による仮名漢字変換装置の構成を示すブロック図である。図において、５はＲＡＭ、２８はキーボード、３２は出力手段、３５、３６は野球話題および一般話題の仮名ｎグラムであり、これらは図２１に同一符号を付して示した実施の形態８のそれらと同等の部分である。３８は図２１に符号３４を付して示したものに相当する漢字確率算出手段であるが、話題ごとに確率の重みを調整可能に構成されている点で異なっている。
【０１２０】
次に動作について説明する。
図２５はこのように構成された実施の形態９による仮名漢字変換装置の概略動作の流れを示すフローチャートである。この実施の形態９においても、まず、ステップＳＴ３０１からステップＳＴ３０６、およびステップＳＴ３２０において、実施の形態８の場合と全く同様の処理が行われる。ステップＳＴ３２０における２グラムのみの仮名ｎグラム３７を用いた、前方一致する後方単語があるか否のチェックの結果、前方一致した後方単語がない場合にはステップＳＴ３０５に戻り、前方一致する後方単語がある場合にはステップＳＴ３３０に進む。ステップＳＴ３３０では漢字確率算出手段３８が、後方単語のそれぞれについて分野別に重み付けを行って尤度を計算し、それをＲＡＭ５に記憶するとともに、先行単語列に後方単語を接続してゆき、新たに先行単語列としてＲＡＭ５に記憶する。以下ステップＳＴ３０９からステップＳＴ３１３まで、実施の形態８と同様に処理を進める。
【０１２１】
以上のように、この実施の形態９によれば、２グラムの確率の重みを話題別にかけるように漢字確率算出手段３８を構成しているので、話題別に出現確率の調節が可能になるという効果が得られる。
【０１２２】
【発明の効果】
以上のように、この発明によれば、この発明に係る音声認識装置は、対象言語の音韻列と、音韻列に対応する単語表記列と、生起確率とを記憶し、記憶している単語がそれぞれの話題に対応して分類されている音韻ｎグラムと、前記対象言語の音声を入力する入力手段と、前記入力手段が出力する音声信号を音韻に変換し、各音韻に対応する音韻生起確率を計算して、音韻列候補を出力する音韻確率算出手段と、それぞれの話題に対応して分類されている前記音韻ｎグラムを参照して、先行単語列候補の音韻列情報により検索し、検索した先行単語以降の音韻列候補の部分列に、前方一致する後方単語があるか否かをチェックし、前記音韻確率算出手段が出力する音韻列候補に対応する各単語候補の単語生起確率を算出する単語確率算出手段と、前記音韻確率算出手段にて計算された音韻生起確率と、前記単語確率算出手段にて計算された単語生起確率とを用いて算出した、前記入力手段より入力された音声に類似する単語列候補を出力する出力手段とを備え、上記単語確率算出手段が、後方単語のそれぞれについて話題別に確率の重みを設定するものであるので、話題を分離して統計量をとることによって、ｎグラムの次数を大きくすることなく言語制約の強いｎグラムを構成することが可能となり、精度の高い音声認識装置が得られるという効果があり、話題別に出現確率を調整することが可能な音声認識装置が得られるという効果がある。
【０１２５】
この発明によれば、この発明に係る形態素解析装置は、仮名漢字混じり文字列と、仮名漢字混じり文字列に対応する単語表記列と、生起確率とを記憶し、記憶している単語がそれぞれの話題に対応して分類されている漢字ｎグラムと、前記仮名漢字混じり文字列を入力する入力手段と、それぞれの話題に対応して分類されている前記漢字ｎグラムを参照して、先行単語列候補の漢字列情報により検索し、検索した先行単語以降の漢字列候補の部分列に、前方一致する後方単語があるか否かのチェックし、前記入力手段が出力する仮名漢字混じり文字列に対応する各単語候補の単語生起確率を算出する形態素確率算出手段と、前記形態素確率算出手段にて計算された単語生起確率を用いて算出した、前記入力手段より入力された文字列に適合する単語列候補を出力する出力手段とを備え、上記形態素確率算出手段が、後方単語のそれぞれについて話題別に確率の重みを設定するものであるので、話題を分離して統計量をとることによって、ｎグラムの次数を大きくすることなく言語制約の強いｎグラムを構成することが可能となり、精度の高い形態素解析装置が得られるという効果があり、話題別に出現確率を調整することが可能な形態素解析装置が得られるという効果がある。
【０１２８】
この発明によれば、この発明に係る仮名漢字変換装置は、仮名文字列と、仮名文字列に対応する単語表記列と、生起確率とを記憶し、記憶している単語がそれぞれの話題に対応して分類されている仮名ｎグラムと、前記仮名文字列を入力する入力手段と、それぞれの話題に対応して分類されている前記仮名ｎグラムを参照して、検索した先行単語以降の仮名列候補の部分列に、前方一致する後方単語があるか否かのチェックし、前記入力手段が出力する仮名文字列に対応する各単語候補の単語生起確率を算出する漢字確率算出手段と、前記漢字確率算出手段にて計算された単語生起確率を用いて算出された、前記入力手段より入力された仮名文字列に適合する単語列候補を出力する出力手段とを備え、上記漢字確率算出手段が、後方単語のそれぞれについて話題別に確率の重みを設定するものであるので、話題を分離して統計量をとることによって、ｎグラムの次数を大きくすることなく言語制約の強いｎグラムを構成することが可能となり、精度の高い仮名漢字変換装置が得られるという効果があり、話題別に出現確率を調整することが可能な仮名漢字変換装置が得られるという効果がある。
【０１３１】
この発明によれば、この発明に係る音声認識方法は、入力される音声の取り込みを行うステップと、取り込まれた前記音声を音韻に変換するステップと、前記音声より変換された各音韻に対応する音韻生起確率を計算して、音韻列候補を出力するステップと、対象言語の音韻列と、音韻列に対応する単語表記列と、生起確率とを記憶し、記憶している単語がそれぞれの話題に対応して分類された音韻ｎグラムを参照して、後方単語のそれぞれについて話題別に確率の重みを設定して、先行単語列候補の音韻列情報により検索し、検索した先行単語以降の音韻列候補の部分列に、前方一致する後方単語があるか否かをチェックして、算出された前記音韻列候補に対応する各単語候補の単語生起確率を算出するステップと、前記音韻生起確率と単語生起確率を用いて、入力された前記音声に類似する単語列候補を算出するステップとを備えたものであるので、話題を分離して統計量をとることによって、ｎグラムの次数を大きくすることなく言語制約の強いｎグラムを構成することができ、高精度の音声認識方法が得られるという効果がある。
【０１３２】
この発明によれば、この発明に係る形態素解析方法は、入力される仮名漢字混じり文字列の取り込みを行うステップと、仮名漢字混じり文字列と、仮名漢字混じり文字列に対応する単語表記列と、生起確率とを記憶し、記憶している単語がそれぞれの話題に対応して分類された漢字ｎグラムを参照して、後方単語のそれぞれについて話題別に確率の重みを設定して、先行単語列候補の漢字列情報により検索し、検索した先行単語以降の漢字列候補の部分列に、前方一致する後方単語があるか否かのチェックして、取り込まれた前記仮名漢字混じり文字列に対応する各単語候補の単語生起確率を算出するステップと、算出された前記単語生起確率を用いて、入力された前記仮名漢字混じり文字列に適合する単語列候補を算出するステップとを備えたものであるので、ｎグラムの次数を大きくすることなく言語制約の強いｎグラムを構成することができ、高精度の形態素解析方法が得られるという効果がある。
【０１３３】
この発明によれば、この発明に係る仮名漢字変換方法は、入力される仮名文字列の取り込みを行うステップと、仮名文字列と、仮名文字列に対応する単語表記列と、生起確率とを記憶し、記憶している単語がそれぞれの話題に対応して分類された仮名ｎグラムを参照して、後方単語のそれぞれについて話題別に確率の重みを設定して、検索した先行単語以降の仮名列候補の部分列に、前方一致する後方単語があるか否かのチェックして、取り込まれた前記仮名文字列に対応する各単語候補の単語生起確率を算出するステップと、算出された前記単語生起確率を用いて、入力された前記仮名文字列に適合する単語列候補を算出するステップとを備えたものであるので、ｎグラムの次数を大きくすることなく言語制約の強いｎグラムを構成することができ、高精度の仮名漢字変換方法が得られるという効果がある。
【０１３４】
この発明によれば、この発明に係る記録媒体は、入力される音声の取り込みを行うステップと、取り込まれた前記音声を音韻に変換するステップと、前記音声より変換された各音韻に対応する音韻生起確率を計算して、音韻列候補を出力するステップと、対象言語の音韻列と、音韻列に対応する単語表記列と、生起確率とを記憶し、記憶している単語がそれぞれの話題に対応して分類された音韻ｎグラムを参照して、後方単語のそれぞれについて話題別に確率の重みを設定して、先行単語列候補の音韻列情報により検索し、検索した先行単語以降の音韻列候補の部分列に、前方一致する後方単語があるか否かをチェックして、算出された前記音韻列候補に対応する各単語候補の単語生起確率を算出するステップと、前記音韻生起確率と単語生起確率を用いて、入力された前記音声に類似する単語列候補を算出するステップとを有する音声認識方法を、コンピュータに実行させるためのプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能に記録したものであるので、音声認識方法を高精度に実現するためのプログラムが記録された記録媒体が得られるという効果がある。
【０１３５】
この発明によれば、この発明に係る記録媒体は、入力される仮名漢字混じり文字列の取り込みを行うステップと、仮名漢字混じり文字列と、仮名漢字混じり文字列に対応する単語表記列と、生起確率とを記憶し、記憶している単語がそれぞれの話題に対応して分類された漢字ｎグラムを参照して、後方単語のそれぞれについて話題別に確率の重みを設定して、先行単語列候補の漢字列情報により検索し、検索した先行単語以降の漢字列候補の部分列に、前方一致する後方単語があるか否かのチェックして、取り込まれた前記仮名漢字混じり文字列に対応する各単語候補の単語生起確率を算出するステップと、算出された前記単語生起確率を用いて、入力された前記仮名漢字混じり文字列に適合する単語列候補を算出するステップとを有する形態素解析方法を、コンピュータに実行させるためのプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能に記録したものであるので、形態素解析方法を高精度に実現するためのプログラムが記録された記録媒体が得られるという効果がある。
【０１３６】
この発明によれば、この発明に係る記録媒体は、入力される仮名文字列の取り込みを行うステップと、仮名文字列と、仮名文字列に対応する単語表記列と、生起確率とを記憶し、記憶している単語がそれぞれの話題に対応して分類された仮名ｎグラムを参照して、後方単語のそれぞれについて話題別に確率の重みを設定して、検索した先行単語以降の仮名列候補の部分列に、前方一致する後方単語があるか否かのチェックして、取り込まれた前記仮名文字列に対応する各単語候補の単語生起確率を算出するステップと、算出された前記単語生起確率を用いて、入力された前記仮名文字列に適合する単語列候補を算出するステップとを有する仮名漢字変換方法を、コンピュータに実行させるためのプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能に記録したものであるので、仮名漢字変換方法を高精度に実現するためのプログラムが記録された記録媒体が得られるという効果がある。
【図面の簡単な説明】
【図１】  この発明の実施の形態１による音声認識装置の構成を示すブロック図である。
【図２】  実施の形態１の音声認識装置で解析される例文を示す説明図である。
【図３】  実施の形態１の音声認識装置にて解析に用いる音韻ｎグラムの具体例を示す説明図である。
【図４】  実施の形態１の音声認識装置における音声認識の概略動作の流れを示すフローチャートである。
【図５】  この発明の実施の形態２による音声認識装置の構成を示すブロック図である。
【図６】  実施の形態２の音声認識装置にて解析に用いる音韻ｎグラムの具体例を示す説明図である。
【図７】  実施の形態２の音声認識装置における音声認識の概略動作の流れを示すフローチャートである。
【図８】  この発明の実施の形態３による音声認識装置の構成を示すブロック図である。
【図９】  実施の形態３の音声認識装置における音声認識の概略動作の流れを示すフローチャートである。
【図１０】  この発明の実施の形態４による形態素解析装置の構成を示すブロック図である。
【図１１】  実施の形態４の形態素解析装置にて解析に用いる漢字ｎグラムの具体例を示す説明図である。
【図１２】  実施の形態４の形態素解析装置における形態素解析の概略動作の流れを示すフローチャートである。
【図１３】  この発明の実施の形態５による形態素解析装置の構成を示すブロック図である。
【図１４】  実施の形態５の形態素解析装置にて解析に用いる漢字ｎグラムの具体例を示す説明図である。
【図１５】  実施の形態５の計値磯解析装置における形態素解析の概略動作の流れを示すフローチャートである。
【図１６】  この発明の実施の形態６による形態素解析装置の構成を示すブロック図である。
【図１７】  実施の形態６の形態素解析装置における形態素解析の概略動作の流れを示すフローチャートである。
【図１８】  この発明の実施の形態７による仮名漢字変換装置の構成を示すブロック図である。
【図１９】  実施の形態７の仮名漢字変換装置にて解析に用いる仮名ｎグラムの具体例を示す説明図である。
【図２０】  実施の形態７の仮名漢字変換装置における仮名漢字変換の概略動作の流れを示すフローチャートである。
【図２１】  この発明の実施の形態８による仮名漢字変換装置の構成を示すブロック図である。
【図２２】  実施の形態８の仮名漢字変換装置にて解析に用いる仮名ｎグラムの具体例を示す説明図である。
【図２３】  実施の形態８の仮名漢字変換装置における仮名漢字変換の概略動作の流れを示すフローチャートである。
【図２４】  この発明の実施の形態９による仮名漢字変換装置の構成を示すブロック図である。
【図２５】  実施の形態９の仮名漢字変換析装置における仮名漢字変換の概略動作の流れを示すフローチャートである。
【図２６】  従来の音声認識装置の構成を示すブロック図である。
【図２７】  従来の音声認識装置における音声認識の概略動作の流れを示すフローチャートである。
【符号の説明】
１  マイク（入力手段）、２  音韻確率算出手段、５  ＲＡＭ、６  出力手段、７  野球話題の音韻ｎグラム（音韻ｎグラム）、８  一般話題の音韻ｎグラム（音韻ｎグラム）、９  単語確率算出手段、１０  例文、１１  音韻ｎグラム、１２  単語確率算出手段、１３  野球話題の音韻ｎグラム（音韻ｎグラム）、１４  一般話題の音韻ｎグラム（音韻ｎグラム）、１５  音韻ｎグラム、１６  単語確率算出手段、１７  ファイル入力装置（入力手段）、１８  野球話題の漢字ｎグラム（漢字ｎグラム）、１９  一般話題の漢字ｎグラム（漢字ｎグラム）、２０  形態素確率算出手段、２１  出力手段、２２  漢字ｎグラム、２３  形態素確率算出手段、２４  野球話題の漢字ｎグラム（漢字ｎグラム）、２５  一般話題の漢字ｎグラム（漢字ｎグラム）、２６  漢字ｎグラム、２７  形態素確率算出手段、２８  キーボード（入力手段）、２９  野球話題の仮名ｎグラム（仮名ｎグラム）、３０  一般話題の仮名ｎグラム（仮名ｎグラム）、３１  漢字確率算出手段、３２  出力手段、３３  仮名ｎグラム、３４  漢字確率算出手段、３５  野球話題の仮名ｎグラム（仮名ｎグラム）、３６  一般話題の仮名ｎグラム（仮名ｎグラム）、３７  仮名ｎグラム、３８  漢字確率算出手段。
【図１】
0003935655.tif 000006
【図２】
0003935655.tif 000007
【図３】
0003935655.tif 000008
【図４】
0003935655.tif 000009
【図５】
0003935655.tif 000010
【図６】
0003935655.tif 000011
【図７】
0003935655.tif 000012
【図８】
0003935655.tif 000013
【図９】
0003935655.tif 000014
【図１０】
0003935655.tif 000015
【図１１】
0003935655.tif 000016
【図１２】
0003935655.tif 000017
【図１３】
0003935655.tif 000018
【図１４】
0003935655.tif 000019
【図１５】
0003935655.tif 000020
【図１６】
0003935655.tif 000021
【図１７】
0003935655.tif 000022
【図１８】
0003935655.tif 000023
【図１９】
0003935655.tif 000024
【図２０】
0003935655.tif 000025
【図２１】
0003935655.tif 000026
【図２２】
0003935655.tif 000027
【図２３】
0003935655.tif 000028
【図２４】
0003935655.tif 000029
【図２５】
0003935655.tif 000030
【図２６】
0003935655.tif 000031
【図２７】
0003935655.tif 000032