(57)【要約】【課題】文または語句の読みを高い精度で推定し、その読み推定を低廉なコストで実現する。【解決手段】読み推定装置１は、言語要素、該言語要素の読み、及び該言語要素の意味概念の間の対応関係を定めた言語辞書データ１１が格納されるとともに、言語要素、前記言語要素の読み、及び前記言語要素と係り受け関係を有する言語要素の意味概念の間の対応関係を定めた共起辞書データ１２が格納されたデータ記憶部１０を備えるとともに、読み候補生成部２２及び読み推定部２３を備える。読み推定部２３は、形態素解析部２１で抽出された言語要素の中から係り受け関係にある言語要素の対を検出し、当該対をなす一の言語要素に複数の読みの候補が存在するとき、言語辞書データ１１及び共起辞書データ１２を用いて当該一の言語要素の読みを推定する。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
文または語句を構成すべき言語要素、該言語要素の読み、及び該言語要素の意味概念の間の対応関係を定めた言語辞書データが格納されるとともに、少なくとも一の言語要素、前記少なくとも一の言語要素の読み、及び前記少なくとも一の言語要素と係り受け関係を有する言語要素の意味概念の間の対応関係を定めた共起辞書データが格納されたデータ記憶部と、
入力されたテキストデータの形態素解析を実行して当該テキストデータから文または語句を構成する言語要素を抽出する形態素解析部と、
前記言語辞書データを参照して、当該抽出された言語要素に割り当てられるべき読みの候補を生成する読み候補生成部と、
前記読みの候補に基づいて、当該抽出された言語要素の読みを推定する読み推定部と
を備え、
前記読み推定部は、前記形態素解析部により抽出された言語要素のデータ列の係り受け解析を実行して、当該抽出された言語要素の中から係り受け関係にある言語要素の対を検出し、当該対をなす一の言語要素に複数の読みの候補が存在するときは、前記言語辞書データ及び前記共起辞書データを用いて当該対をなす一の言語要素の読みを推定する、
ことを特徴とする言語処理装置。
【請求項２】
請求項１記載の言語処理装置であって、前記読み推定部は、当該対をなす一の言語要素に複数の読みの候補が存在するとき、前記言語辞書データを参照して、当該対をなす他の言語要素の意味概念を取得し、更に前記共起辞書データを参照して、前記複数の読みの候補の中から、当該取得された意味概念に合致する意味概念に対応する読み候補を選択することを特徴とする言語処理装置。
【請求項３】
請求項１または請求項２記載の言語処理装置であって、前記言語辞書データ及び前記共起辞書データにおける前記意味概念は、少なくとも、前記言語要素で表現される対象の属性名と、前記言語要素の品詞名との組み合わせを定める情報であることを特徴とする言語処理装置。
【請求項４】
請求項１または請求項２記載の言語処理装置であって、前記言語辞書データ及び前記共起辞書データにおける前記意味概念は、本来的な用法で通常使用されている通常用語または該通常用語以外の特殊用語のいずれかと、前記言語要素で表現される対象の属性名と、前記言語要素の品詞名との組み合わせを定める情報であることを特徴とする言語処理装置。
【請求項５】
請求項４記載の言語処理装置であって、前記特殊用語は、造語または当て字のいずれかであることを特徴とする言語処理装置。
【請求項６】
請求項４または請求項５記載の言語処理装置であって、前記読み推定部は、当該テキストデータにおける文の文節数または語句の単語数に基づいて、当該文または当該語句から抽出された当該言語要素が通常用語であるか否かを判別することを特徴とする言語処理装置。
【請求項７】
請求項３から請求項６のうちのいずれか１項記載の言語処理装置であって、前記共起辞書データにおいて前記品詞名は任意の文字符号列として定められていることを特徴とする言語処理装置。
【請求項８】
請求項３から請求項７のうちのいずれか１項記載の言語処理装置であって、前記対象の属性名は、有形物、無形物及び動作のうちのいずれかを示すことを特徴とする言語処理装置。
【請求項９】
請求項１から請求項８のうちのいずれか１項記載の言語処理装置であって、前記読み推定部は、当該対をなす言語要素の読みを単語単位で推定することを特徴とする言語処理装置。
【請求項１０】
請求項１から請求項９のうちのいずれか１項記載の言語処理装置であって、音声合成機能を有する相手側通信端末からの送信要求に応じて、前記読み推定部による推定結果を示すデータを送信する通信部を更に備えることを特徴とする言語処理装置。
【請求項１１】
請求項１から請求項１０のうちのいずれか１項記載の言語処理装置であって、前記形態素解析と前記読み推定部による推定結果とに基づいて韻律情報を生成する韻律設定部と、音声合成部とを更に備え、
前記データ記憶部には、複数の音声素片を含む音響辞書データが格納されており、
前記音声合成部は、前記韻律情報に従って前記音響辞書データから音声素片を選択し、当該選択された音声素片に基づいて合成音声データを生成する、
ことを特徴とする言語処理装置。
【請求項１２】
文または語句を構成すべき言語要素、該言語要素の読み、及び該言語要素の意味概念の間の対応関係を定めた言語辞書データが格納されるとともに、少なくとも一の言語要素、前記少なくとも一の言語要素の読み、及び前記少なくとも一の言語要素と係り受け関係を有する言語要素の意味概念の間の対応関係を定めた共起辞書データが格納されたデータ記憶部を備えた言語処理装置を構成するコンピュータに、
入力されたテキストデータの形態素解析を実行して当該テキストデータから文または語句を構成する言語要素を抽出する処理と、
前記言語辞書データを参照して、当該抽出された言語要素に割り当てられるべき読みの候補を生成する処理と、
当該抽出された言語要素のデータ列の係り受け解析を実行して、当該抽出された言語要素の中から係り受け関係にある言語要素の対を検出する処理と、
当該対をなす一の言語要素に複数の読みが存在するときは、前記読みの候補に基づき、前記言語辞書データ及び前記共起辞書データを用いて当該対をなす一の言語要素の読みを推定する処理と
を実行させることを特徴とする言語処理プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、言語処理技術に関し、特に、自然言語で表現された文や語句の読みを推定するための言語処理技術及び音声合成技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
音声合成では、入力テキストにおける漢字、欧文字、数字及び記号などの種々の言語要素からなる文章や語句に読みを付与する必要がある。また、同一表記の単語ではあるが、複数の異なる読み方を持つ同形語については、入力テキストの構文解析結果に基づいて同形語に読みが付与される。この種の技術は、たとえば、国際公開第２０１０／１１３３９６号（特許文献１）及び特開２００４−１０２２４２号公報（特許文献２）に開示されている。
【０００３】
特許文献１には、読み方候補ＤＢ（データベース）、シソーラスＤＢ及びコーパスＤＢを用いて、複数の読み方候補を有する要素単語に対して読み方判断情報を生成する読み方判断装置が開示されている。ここで、シソーラスＤＢには、各単語を分類し体系化したシソーラス辞書情報が記憶されており、コーパスＤＢには、複数の例文（テキストデータ）を含むコーパス情報が記憶されている。
【０００４】
一方、特許文献２には、シソーラス辞書部を用いて、複合語の合成音を生成する音声合成装置が開示されている。シソーラス辞書部には、たとえば、「日本」という単語には「国名」という意味情報が、「政府」という単語には「政府機関」という意味情報が、「当局」という単語には「政府機関」という意味情報が、「者」という単語には「接尾語」という意味情報がそれぞれ対応付けられて記憶されている。音声合成装置は、シソーラス辞書部を参照しつつ、複合語を構成する各単語の意味情報を拾い上げることにより複合語意味情報を生成し、この複合語意味情報に基づいて合成音声を生成する。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】国際公開第２０１０／１１３３９６号（たとえば、段落００１５〜００３９及び図２〜図５）
【特許文献２】特開２００４−１０２２４２号公報（たとえば、段落００１７〜００４６及び図１，２）
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
特許文献１に開示されている従来技術では、前述の通り、複数の例文を含むコーパス情報を記憶したコーパスＤＢを使用して読み方判断情報が生成される。多種多様な単語の用言パターンに対応するには、大量の例文を含むコーパス情報を記憶したコーパスＤＢが必要となる。しかしながら、このようなコーパスＤＢの整備には多大なコストを要するという課題がある。また、読み方候補が増えると、コーパス情報のデータ量が増大し、そのデータベースを保持するためのメモリ量が増大するという課題もある。
【０００７】
一方、特許文献２に開示されている従来技術では、多種多様な単語の用言パターンに対応するには、シソーラス辞書部において、単語の見出し、品詞及び活用パターンが意味情報として詳細に記述されている必要がある。しかしながら、特許文献１の場合と同様に、そのようなシソーラス辞書部の整備には多大なコストを要するという課題がある。
【０００８】
上記に鑑みて本発明の目的は、自然言語で表現される文または語句の読みを高い精度で推定することができ、しかもその読み推定を低廉なコストで実現することができる言語処理装置及び言語処理プログラムを提供する点にある。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
本発明の一態様による言語処理装置は、文または語句を構成すべき言語要素、該言語要素の読み、及び該言語要素の意味概念の間の対応関係を定めた言語辞書データが格納されるとともに、少なくとも一の言語要素、前記少なくとも一の言語要素の読み、及び前記少なくとも一の言語要素と係り受け関係を有する言語要素の意味概念の間の対応関係を定めた共起辞書データが格納されたデータ記憶部と、入力されたテキストデータの形態素解析を実行して当該テキストデータから文または語句を構成する言語要素を抽出する形態素解析部と、前記言語辞書データを参照して、当該抽出された言語要素に割り当てられるべき読みの候補を生成する読み候補生成部と、前記読みの候補に基づいて、当該抽出された言語要素の読みを推定する読み推定部とを備え、前記読み推定部は、前記形態素解析部により抽出された言語要素のデータ列の係り受け解析を実行して、当該抽出された言語要素の中から係り受け関係にある言語要素の対を検出し、当該対をなす一の言語要素に複数の読みの候補が存在するときは、前記言語辞書データ及び前記共起辞書データを用いて当該対をなす一の言語要素の読みを推定することを特徴とする。
【００１０】
本発明の他の態様による言語処理プログラムは、文または語句を構成すべき言語要素、該言語要素の読み、及び該言語要素の意味概念の間の対応関係を定めた言語辞書データが格納されるとともに、少なくとも一の言語要素、前記少なくとも一の言語要素の読み、及び前記少なくとも一の言語要素と係り受け関係を有する言語要素の意味概念の間の対応関係を定めた共起辞書データが格納されたデータ記憶部を備えた言語処理装置を構成するコンピュータに、入力されたテキストデータの形態素解析を実行して当該テキストデータから文または語句を構成する言語要素を抽出する処理と、前記言語辞書データを参照して、当該抽出された言語要素に割り当てられるべき読みの候補を生成する処理と、当該抽出された言語要素のデータ列の係り受け解析を実行して、当該抽出された言語要素の中から係り受け関係にある言語要素の対を検出する処理と、当該対をなす一の言語要素に複数の読みが存在するときは、前記読みの候補に基づき、前記言語辞書データ及び前記共起辞書データを用いて当該対をなす一の言語要素の読みを推定する処理とを実行させることを特徴とする。
【発明の効果】
【００１１】
本発明によれば、読み推定部は、係り受け関係の対をなす一の言語要素に複数の読み候補が存在するときは、各々が意味概念の対応関係を定めた言語辞書データと共起辞書データとを用いて、当該一の言語要素の読み候補を柔軟に絞り込み、その読みを正確に推定することができる。これにより、読み誤りの少ない高品質な読み推定データを提供することが可能である。しかも、辞書の構築に必要なメモリ量の増大を抑制することができ、辞書の整備コストを低く抑えることができる。
【図面の簡単な説明】
【００１２】
【図１】本発明に係る実施の形態１の言語処理装置である読み推定装置の概略構成を示す機能ブロック図である。
【図２】実施の形態１に係る言語辞書データベースを構成するテーブルの一例を概念的に示す図である。
【図３】実施の形態１に係る意味概念の階層構造の一例を概念的に示す図である。
【図４】実施の形態１に係る共起辞書データベースを構成するテーブルの一例を概念的に示す図である。
【図５】実施の形態１に係る言語処理の手順を概略的に示すフローチャートである。
【図６】実施の形態１に係る読み推定処理の手順を概略的に示すフローチャートである。
【図７】本発明に係る実施の形態２に係る言語処理の手順の一例を概略的に示すフローチャートである。
【図８】本発明に係る実施の形態３の言語処理装置である音声合成装置の概略構成を示す機能ブロック図である。
【図９】本発明に係る実施の形態４に関する音声合成システムの概略構成を示す機能ブロック図である。
【図１０】本発明に係る実施の形態５の言語処理装置である情報処理装置の概略構成を示す機能ブロック図である。
【発明を実施するための形態】
【００１３】
以下、本発明をより詳細に説明するために、図面を参照しつつ、本発明に係る種々の実施の形態について説明する。
【００１４】
実施の形態１．
図１は、本発明に係る実施の形態１の言語処理装置である読み推定装置１の概略構成を示す機能ブロック図である。
【００１５】
図１に示されるように、この読み推定装置１は、言語辞書データベース（言語辞書ＤＢ）１１及び共起辞書データベース（共起辞書ＤＢ）１２が格納されたデータ記憶部１０を備えている。読み推定装置１は、更に、形態素解析部２１、読み候補生成部２２及び読み推定部２３からなる機能ブロック群を備える。この機能ブロック群の全部または一部は、ハードウェア構成、あるいは、マイクロプロセッサにより実行されるコンピュータプログラムを用いて実現可能である。また、データ記憶部１０は、たとえば、不揮発性メモリやＨＤＤ（ハードディスクドライブ）により構成されればよい。
【００１６】
言語辞書ＤＢ１１は、自然言語で表現される文または語句を構成すべき言語要素、各言語要素の読み、及び各言語要素の意味概念の間の対応関係を定めた情報により構成されている。なお、本明細書において「読み」とは、漢字、仮名文字、欧文字または英数字などの文字や記号を読み上げる場合の発音を意味し、音素記号列で表すことができるものをいう。
【００１７】
図２は、言語辞書ＤＢ１１を構成するテーブルの一例を概念的に示す図である。図２に示されるテーブルは、「犬」，「希望」，「唐辛子」及び「心」などの言語要素の表記からなる列と、「いぬ」，「きぼう」，「とうがらし」及び「こころ」などの読みからなる列と、「名詞」及び「動詞」などの品詞名からなる列と、言語要素の意味概念からなる列とを有している。図２のテーブルにおいて、同一行に属する要素は互いに関連付けられている。たとえば、「犬」という単語と、「いぬ」という読みと、「名詞」という品詞名と、「［通常］−［有形物］−［名詞］」という意味概念とは、互いに関連付けられた要素である。
【００１８】
言語要素の「意味概念」は、「通常」，「当て字」及び「造語」のいずれかと、当該言語要素で表現される対象の属性名（たとえば「有形物」，「無形物」または「動作」）と、当該言語要素の品詞名（たとえば「名詞」，「動詞」または「形容詞」）との組み合わせを定める情報である。ここで、「通常」とは、本来的な用法で通常使用されている通常用語を意味し、「当て字」及び「造語」は、通常用語以外の特殊用語を意味する。なお、「当て字」は、単語の持つ本来的な意味にかかわらず、他の単語の読みを借用して使用される単語を意味し、「造語」は、新たに造り出された単語を意味する。
【００１９】
図３は、本実施の形態に係る意味概念の階層構造の一例を概念的に示す図である。図３に示されるように、意味概念は、言語要素の持つ意味の広さに応じた階層構造を有するように定義される。本実施の形態において最も意味の広い最上位概念（以下「０次階層概念」という。）は、［日本語］及び［英語］などの自然言語の種類である。次に意味の広い１次階層概念は、［通常］，［当て字］及び［造語］などの通常用語及び特殊用語である。次に意味の広い２次階層概念は品詞名である。次に意味の広い３次階層概念は、［人名］，［施設名］及び［地名］などの、当該言語要素で表現される対象の属性名である。なお、図２に例示した意味概念では、０次階層概念が省略されている。
【００２０】
本実施の形態では、説明が容易になるように、意味概念は［通常］や［当て字］などの日本語で表現されているが、読み推定装置１を実装する際には、意味概念を、英数字などの符号で表現することが好ましい。たとえば、［通常］に「１」を割り当て、［通常］よりも下位の階層に属する［無形物］及び［有形物］にそれぞれ「０１」及び「０２」を割り当て、［無形物］及び［有形物］よりも下位の階層に属する［名詞］及び［動詞］にそれぞれ「００１」及び「００２」を割り当てることができる。この場合、図２に示される［通常］−［有形物］−［動詞］の意味概念コードは、「１−０２−００２」と表現される。
【００２１】
一方、共起辞書ＤＢ１２は、少なくとも一の言語要素、各言語要素の読み及び各言語要素と係り受け関係すなわち依存関係を有する言語要素の意味概念の間の対応関係を定めた共起情報により構成されている。ここで、「係り受け関係」は、「共起関係」に包含される概念である。また、「共起」とは、１つの文または１つの語句における一定範囲内に２つの文字列が同時に出現することをいう。係り受け関係にある複数の言語要素を含む文例を以下に示す。
【００２２】
・文例１：「私は  犬を  抱く」（わたしは  いぬを  だく）
・文例２：「私は  希望を  抱く」（わたしは  きぼうを  いだく）
・文例３：「北上政策を  議論する」（ほくじょう／せいさくを  ぎろんする）
・文例４：「北上山地を  北上する」（きたかみ／さんちを  ほくじょうする）
【００２３】
文例１，２，３，４は、それぞれ、文節単位で分解されており、文節間の位置で１文字分のスペースによって区切られている。また、文例１，２，３，４の各々には、仮名文字表記の正解の読みが括弧書きで付されている。文例３，４の読みにおける「／」は、２つの単語の連接箇所を示す記号である。
【００２４】
文例１においては、文節単位では、「私は」が「抱く」を修飾し、「犬を」が「抱く」を修飾する。このため、「私は」及び「犬を」は、それぞれ「抱く」を修飾する係り側の文節であり、「抱く」は、「私は」及び「犬を」によって修飾される受け側の文節となる。また、単語単位では、「私」及び「犬」は、それぞれ「抱く」という動詞を修飾する係り単語であり、「抱く」は、「私は」及び「犬」という名詞によって修飾される受け単語となる。一方、文例２においては、「希望」は、「抱く」という受け単語を修飾する係り単語である。
【００２５】
また、文例３においては、「北上」は、「政策」という受け単語を修飾する係り単語である。文例４において、「北上」は、「山地」という受け単語を修飾する係り単語である。
【００２６】
図４は、共起辞書ＤＢ１２を構成するテーブルの一例を概念的に示す図である。図４のテーブルは、係り単語と受け単語との間の関係を定めている。
【００２７】
図４のテーブルは、係り単語については、「［通常］−［無形物］−＊」，「［通常］−［有形物］−＊」及び「北上」などの意味概念及び言語要素の表記からなる列と、「＊」，「ほくじょう」及び「きたかみ」などの読みからなる列と、「＊」，「動詞」及び「名詞」などの言語要素の品詞名からなる列とを有している。ここで、「＊」は、任意の文字符号列を示すアスタリスク記号であり、ワイルドカードと呼ばれている。図４のテーブルでは、「＊」は、任意の読みまたは任意の品詞を意味する。たとえば、「＊」という読みは、任意の読みと合致し、「［通常］−［無形物］−＊」という意味概念は、任意の品詞及び無形物の属性を有する通常用語と合致することとなる。
【００２８】
また、図４のテーブルは、受け単語については、「抱く」，「辛い」，「［通常］−［無形物］−＊」及び「［通常］−［有形物］−＊」などの意味概念及び言語要素の表記からなる列と、「いだく」，「だく」，「つらい」，「からい」及び「＊」などの読みからなる列と、「動詞」，「形容詞」，「名詞」及び「＊」などの品詞名からなる列とを有している。ここで、「＊」は、前述の通り、任意の文字符号列を示すアスタリスク記号である。
【００２９】
図４のテーブルにおいて、同一行に属する要素は互いに関連付けられている。たとえば、「［通常］−［無形物］−＊」という意味概念と、「＊」という任意の読みと、「＊」という任意の品詞名との組み合わせからなる係り単語は、「抱く」という単語の表記と、「いだく」という読みと、「動詞」という品詞名との組み合わせからなる受け単語と関連付けられている。
【００３０】
なお、図４では、説明を簡単にするために、［有形物］、［無形物］並びに［当て字］という属性名を有する意味概念のみが例示されているが、これに限定されるものではない。入力テキストの状態や読み推定の目的に応じて、語彙内容を示す言語要素の内容の追加もしくは拡張をしたり、他の属性名や自然言語の種類（たとえば［英語］）を意味概念へ追加したり、意味概念の拡張をしたりすることが可能である。
【００３１】
次に、図５を参照しつつ、上記した言語辞書ＤＢ１１及び共起辞書ＤＢ１２を用いた言語処理について説明する。図５は、本実施の形態に係る言語処理の手順を概略的に示すフローチャートである。
【００３２】
先ず、形態素解析部２１は、最長一致法などの公知の解析方法に従い、言語辞書ＤＢ１１を用いて入力テキストデータの形態素解析を実行することにより、入力テキストデータから文または語句を構成する言語要素を抽出する（ステップＳＴ１）。ここで、形態素解析部２１は、形態素単位、文節単位または単語単位のいずれかで言語要素を抽出することができ、形態素解析結果の一部として文の文節数及び語句の単語数をも検出する。形態素解析結果は、読み候補生成部２２と読み推定部２３に与えられる。
【００３３】
なお、入力テキストデータは、漢字、仮名文字、欧文字または英数字などの文字符号列を示すディジタルデータである。この入力テキストデータは、たとえば、キーボードなどの入力装置から操作入力されたり、ＯＣＲ（光学式文字認識：Ｏｐｔｉｃａｌ  Ｃｈａｒａｃｔｅｒ  Ｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ）機能を有する読み取りソフトウェアまたは読み取り機器により紙面や画像などの媒体から読み取られたデータとして与えたりすることができる。
【００３４】
次に、読み候補生成部２２は、形態素解析結果に基づき、言語辞書ＤＢ１１を参照して、ステップＳＴ１で抽出された言語要素に割り当てられるべき読みの候補（以下「読み候補」と呼ぶ。）を生成する（ステップＳＴ２）。ここで、言語辞書ＤＢ１１には、言語要素に割り当てるべき読み候補が登録されているので、読み候補生成部２２は、言語辞書ＤＢ１１から当該言語要素の読み候補を取得することができる。言語辞書ＤＢ１１において、一の言語要素に対して形態素解析結果に基づく読み候補が複数登録されている場合は、読み候補生成部２２は、読み候補のすべてを言語辞書ＤＢ１１から抽出する。
【００３５】
次に、読み推定部２３は、ステップＳＴ１で抽出された言語要素のデータ列の係り受け解析を実行して、当該抽出された言語要素の中から係り受け関係にある言語要素の対（以下「係り受け対」と呼ぶ。）を検出する（ステップＳＴ３）。ここで、係り受け解析方法としては公知の方法を使用すればよい。たとえば、共起関係にある言語要素の対のうち、最も共起の度合いが強い関係にあると推定される言語要素の対を、係り受け対として検出することが可能である。
【００３６】
そして、読み推定部２３は、ステップＳＴ１で抽出された全ての言語要素の読みを推定する（ステップＳＴ４）。図６は、ステップＳＴ４の読み推定処理の手順を概略的に示すフローチャートである。
【００３７】
図６を参照すると、ステップＳＴ１で抽出された言語要素群のうちの一の言語要素Ｅ１の読み候補が１つだけの場合（ステップＳＴ４１のＮＯ）、読み推定部２３は、その言語要素Ｅ１の読みを当該読み候補と推定し（ステップＳＴ４２）、ステップＳＴ４８に処理を移行させる。たとえば、上記文例１（「私は犬を抱く」）の場合、言語辞書ＤＢ１１には、図２に示されるように言語要素「犬」に対応して「いぬ」という読みが１つだけ登録されているので、読み推定部２３は、「犬」の読みを「いぬ」と推定する（ステップＳＴ４２）。
【００３８】
一方、言語要素Ｅ１の読み候補が複数存在する場合、すなわち言語要素Ｅ１が同形語である場合には（ステップＳＴ４１のＹＥＳ）、読み推定部２３は、言語辞書ＤＢ１１を参照して、言語要素Ｅ１と対をなす他の言語要素Ｅ２の意味概念Ｃ２を取得する（ステップＳＴ４３）。上記文例１（「私は犬を抱く」）の場合、言語要素「抱く」は、２つの読み候補「だく」，「いだく」を有する同形語である。読み推定部２３は、言語辞書ＤＢ１１を参照して、この同形語「抱く」と対をなす係り単語「犬」の意味概念「［通常］−［有形物］−［名詞］」を取得する（ステップＳＴ４３）。
【００３９】
次いで、読み推定部２３は、共起辞書ＤＢ１２を参照して、複数の読み候補の中から、ステップＳＴ４３で取得された意味概念Ｃ２と合致する意味概念ＴＣに対応する一の読み候補を選択し、言語要素Ｅ１の読みを当該選択された読み候補と推定する（ステップＳＴ４４〜ＳＴ４６）。
【００４０】
具体的には、読み推定部２３は、共起辞書ＤＢ１２を参照して、言語要素Ｅ１の意味概念の中から意味概念Ｃ２に合致する意味概念ＴＣを探す（ステップＳＴ４４）。当該意味概念ＴＣが見つかった場合（ステップＳＴ４５のＹＥＳ）、読み推定部２３は、言語要素Ｅ１の読みを、意味概念ＴＣに対応する読み候補と推定する（ステップＳＴ４６）。たとえば、上記文例１（「私は犬を抱く」）の場合、読み推定部２３は、共起辞書ＤＢ１２を検索して、同形語「抱く」と対をなす係り単語の２つの意味概念「［通常］−［無形物］−＊」，「［通常］−［有形物］−＊」の中から、係り単語「犬」の意味概念「［通常］−［有形物］−［名詞］」に合致する意味概念「［通常］−［有形物］−＊」を見つけ出す（ステップＳＴ４４）。そして、読み推定部２３は、同形語「抱く」の読み候補「だく」，「いだく」のうち、見つけ出された意味概念「［通常］−［有形物］−＊」に対応する読み候補「だく」を選択し、「抱く」の読みを「だく」と推定する（ステップＳＴ４６）。この結果、「犬を抱く」の読みは「いぬをだく」と推定される。
【００４１】
一方、意味概念ＴＣが共起辞書ＤＢ１２中に見つからなかった場合（ステップＳＴ４５のＮＯ）、読み推定部２３は、当該複数の読み候補の中から、最も優先順位の高い読み候補を選択し、言語要素Ｅ１の読みを、当該選択された読み候補と推定する（ステップＳＴ４７）。ここで、優先順位は、共起辞書ＤＢ１２の作成時または更新時に予め設定される。
【００４２】
上記ステップＳＴ４２，ＳＴ４６またはＳＴ４７が実行された後、全ての言語要素の読み推定が完了していない場合には（ステップＳＴ４８のＮＯ）、読み推定部２３は、読みが推定されていない残りの言語要素についてステップＳＴ４１を実行する。一方、全ての言語要素の読みが推定済みの場合には（ステップＳＴ４８のＹＥＳ）、図５に示されるメインルーチンに処理が戻り、言語処理は完了する。読み推定部２３は、言語要素の読みの推定結果を示す読み推定データを出力する。
【００４３】
次に、上記した読み推定処理の適用例を以下に説明する。
【００４４】
上記文例２（「私は希望を抱く」）の場合は、「希望」と「抱く」の対が係り受け対であり、「抱く」が同形語である。読み推定部２３は、言語辞書ＤＢ１１を参照して、この同形語「抱く」と対をなす係り単語「希望」の意味概念「［通常］−［無形物］−［名詞］」を取得する（ステップＳＴ４３）。次いで、読み推定部２３は、共起辞書ＤＢ１２を検索して、同形語「抱く」と対をなす係り単語の２つの意味概念「［通常］−［無形物］−＊」，「［通常］−［有形物］−＊」の中から、係り単語「希望」の意味概念「［通常］−［無形物］−［名詞］」に合致する意味概念「［通常］−［無形物］−＊」を見つけ出し（ステップＳＴ４４）、この意味概念「［通常］−［無形物］−＊」に対応する読み候補「いだく」を選択し、「抱く」の読みを「いだく」と推定する（ステップＳＴ４６）。この結果、「希望を抱く」の読みは「きぼうをいだく」と推定される。
【００４５】
上記文例３（「北上政策を議論する」）の場合は、「北上」と「政策」の対が係り受け対であり、「北上」が同形語である。読み推定部２３は、言語辞書ＤＢ１１を参照して、この同形語「北上」と対をなす受け単語「政策」の意味概念「［通常］−［無形物］−［名詞］」を取得する（ステップＳＴ４３）。次いで、読み推定部２３は、共起辞書ＤＢ１２を検索して、同形語「北上」と対をなす受け単語の２つの意味概念「［通常］−［無形物］−＊」，「［通常］−［有形物］−＊」の中から、受け単語「政策」の意味概念「［通常］−［無形物］−［名詞］」に合致する意味概念「［通常］−［無形物］−＊」を見つけ出し（ステップＳＴ４４）、この意味概念「［通常］−［無形物］−＊」に対応する読み候補「ほくじょう」を選択し、「北上」の読みを「ほくじょう」と推定する（ステップＳＴ４６）。この結果、「北上政策」の読みは「ほくじょうせいさく」と推定される。
【００４６】
上記文例４（「北上山地を北上する」）の場合は、「北上」と「山地」の対が係り受け対であり、「北上」が同形語である。読み推定部２３は、言語辞書ＤＢ１１を参照して、この同形語「北上」と対をなす受け単語「山地」の意味概念「［通常］−［有形物］−［名詞］」を取得する（ステップＳＴ４３）。次いで、読み推定部２３は、共起辞書ＤＢ１２を検索して、同形語「北上」と対をなす受け単語の２つの意味概念「［通常］−［無形物］−＊」，「［通常］−［有形物］−＊」の中から、受け単語「山地」の意味概念「［通常］−［有形物］−［名詞］」に合致する意味概念「［通常］−［有形物］−＊」を見つけ出し（ステップＳＴ４４）、この意味概念「［通常］−［有形物］−＊」に対応する読み候補「きたかみ」を選択し、「北上」の読みを「きたかみ」と推定する（ステップＳＴ４６）。この結果、「北上山地」の読みは「きたかみさんち」と推定される。
【００４７】
また、文例４における文節「北上する」については、「北上」と対をなす係り単語の意味概念が共起辞書ＤＢ１２に登録されていないので、意味概念ＴＣが共起辞書ＤＢ１２中に見つからないと判定される（ステップＳＴ４５のＮＯ）。このような場合は、「北上」が動詞である可能性が最も高い。読み推定部２３は、「北上」の読みを、最も優先順位の高い動詞の読み候補「ほくじょう」と推定する（ステップＳＴ４７）。この結果、「北上する」の読みは「ほくじょうする」と推定される。
【００４８】
以上に説明したように実施の形態１の読み推定装置１は、言語辞書ＤＢ１１と共起辞書ＤＢ１２を有し、言語辞書ＤＢ１１には、図２に例示されるように、言語要素、当該言語要素の読み、及び当該言語要素の意味概念の間の対応関係が定められており、共起辞書ＤＢ１２には、図４に例示されるように、言語要素、当該言語要素の読み、及び当該言語要素と係り受け関係を有する他の言語要素の意味概念の間の対応関係が定められている。
【００４９】
このように意味概念という言語要素の分類ルールを言語辞書ＤＢ１１と共起辞書ＤＢ１２とにそれぞれ導入したことにより、同じ意味概念に属する言語要素であれば、これら言語要素の間に係り受け関係が成立する可能性が高いと柔軟に判断することができる。また、多種多様な表現の言語要素間の係り受け関係の有無を柔軟に判別することが可能である。たとえば、意味概念の典型例を言語辞書ＤＢ１１と共起辞書ＤＢ１２とに登録すれば、これら言語辞書ＤＢ１１及び共起辞書ＤＢ１２を用いて、その典型例を中心とする意味範囲内の多様な表現の係り受け関係を推定することが可能となる。
【００５０】
読み推定部２３は、上述の通り、係り受け対をなす一の言語要素に複数の読み候補が存在するときは、言語辞書ＤＢ１１及び共起辞書ＤＢ１２を用いて、その言語要素の読み候補を柔軟に絞り込み、その読みを正確に推定することができる（図６のステップＳＴ４３〜ＳＴ４６）。このため、読み誤りの少ない高品質な読み推定データを提供することが可能である。しかも、言語辞書ＤＢ１１と共起辞書ＤＢ１２とにそれぞれ意味概念のフィールドを設けるだけで辞書データベースを構築することができるので、辞書の構築に必要なメモリ量の増大を抑制することができ、辞書の整備コストを低く抑えることができる。
【００５１】
また、共起辞書ＤＢ１２には、図４に示されるようにワイルドカード「＊」を用いた意味概念の登録をすることができる。これにより、用言と非用言の区別もしくは品詞を問わずに言語要素を柔軟に分類することが可能である。また、係り受け対をなす言語要素を一意に特定せずに共起辞書ＤＢ１２に意味概念を登録すれば済むので、共起辞書ＤＢ１２に必要なメモリ量を少なくすることができ、共起辞書ＤＢ１２の整備の手間も削減することができる。
【００５２】
読み推定データは、ディジタルデータ形式で、音声合成装置、ＯＣＲ（光学式文字認識）装置または音声認識装置などの各種の処理装置に提供できる。音声合成装置では読み表記用に、ＯＣＲ装置ではルビ（振り仮名）用に、音声認識装置では読みテンプレート用にそれぞれ読み推定データを利用させることが可能である。
【００５３】
また、上述したように言語辞書ＤＢ１１及び共起辞書ＤＢ１２は、「当て字」や「造語」などの特殊用語の意味概念を含み得る。これにより、当て字や別名（本来的な名称とは別の名称で読まれる語彙をいう。）についても、言語要素の読みを推定することができる。したがって、特殊用語を含む多種多彩な文章を示すテキストデータが入力されても、読み誤りの少ない高品質な読み推定データを生成することが可能である。たとえば、小説のタイトル、テレビ番組名もしくは楽曲名においては、当て字や別名が使用され、新聞記事などの通常の文章とは異なる読みが付与されることが多い。上記した特許文献１及び特許文献２に開示されている従来技術では、このような当て字や別名を含むテキストデータに対して正確な読みを付与することが難しいが、本実施の形態の読み推定装置１ではそれが可能である。
【００５４】
なお、読み推定部２３は、言語辞書ＤＢ１１及び共起辞書ＤＢ１２内の参照範囲すなわち検索範囲を、通常用語の意味概念及びこれに関連する範囲に限定して読み推定を行う通常動作モードと、言語辞書ＤＢ１１及び共起辞書ＤＢ１２内の参照範囲すなわち検索範囲を、特殊用語の意味概念及びこれに関連する範囲に限定して読み推定を行う特殊動作モードとを有している。読み推定部２３は、外部から入力された切替制御信号ＣＴＬに応じて、自己の動作モードを通常動作モードまたは特殊動作モードのいずれか一方に設定することができる。このため、ユーザは、キーボードなどの入力装置を操作して切替制御信号ＣＴＬを読み推定装置１に与えることにより、入力テキストの種類に応じて所望の動作モードを選択することができる。
【００５５】
また、図２に示した例では、すべての言語要素について意味概念が登録されているが、これに限らず、意味概念が未登録且つ未設定の言語要素が存在してもよい。この場合、読み推定部２３は、その言語要素に対応する意味概念をデフォルト値（たとえば、「［通常］−［無形物］−＊」）と見なして処理することが可能である。
【００５６】
実施の形態２．
次に、本発明に係る実施の形態２について説明する。実施の形態２の読み推定装置の基本構成は、読み推定処理の一部が異なる点を除いて、上記実施の形態１の読み推定装置１の基本構成と同じである。このため、図１の機能ブロックを参照しつつ、本実施の形態に係る読み推定処理を説明する。
【００５７】
図７は、実施の形態２に係る言語処理の手順の一例を概略的に示すフローチャートである。本実施の形態では、上記実施の形態１と同様に、図５に示したステップＳＴ１〜ＳＴ３が実行され、その後に、図７に示した読み推定処理が実行される。
【００５８】
図７を参照すると、読み推定部２３は、先ず、処理対象である言語要素Ｅ１が通常用語であるか否かを判別する（ステップＳＴ４０）。具体的には、読み推定部２３は、形態素解析部２１で検出された文または語句の文節数または単語数に応じて、当該文または当該語句から抽出された言語要素Ｅ１が通常用語であるか否かを判別すればよい。たとえば、読み推定部２３は、文節数または単語数が所定の閾値Ｎｔｈ以下のとき、言語要素Ｅ１を特殊用語（たとえば「当て字」や「造語」）と判別し、文節数または単語数が閾値Ｎｔｈを超えるときは、当該文または当該語句から抽出された言語要素Ｅ１を通常用語と判別することができる。
【００５９】
言語要素Ｅ１が通常用語であると判別された場合（ステップＳＴ４０のＹＥＳ）、読み推定部２３は、言語辞書ＤＢ１１及び共起辞書ＤＢ１２における参照範囲すなわち検索範囲を、通常用語の意味概念範囲に設定する（ステップＳＴ４０Ｎ）。これにより、読み推定部２３は、通常動作モードで、すなわち、言語辞書ＤＢ１１及び共起辞書ＤＢ１２における参照対象を、通常用語の意味概念及びこれに関連する範囲に限定して読み推定（ステップＳＴ４１〜ＳＴ４６）を行う。
【００６０】
一方、言語要素Ｅ１が特殊用語であると判別された場合（ステップＳＴ４０のＮＯ）、読み推定部２３は、言語辞書ＤＢ１１及び共起辞書ＤＢ１２における参照範囲すなわち検索範囲を、特殊用語の意味概念範囲に設定する（ステップＳＴ４０Ｓ）。これにより、読み推定部２３は、特殊動作モードで、すなわち、言語辞書ＤＢ１１及び共起辞書ＤＢ１２における参照対象を、特殊用語の意味概念及びこれに関連する範囲に限定して読み推定（ステップＳＴ４１〜ＳＴ４６）を行う。
【００６１】
その後のステップＳＴ４１〜ＳＴ４８の処理内容は、実施の形態１の場合の処理内容（図６）と同じである。
【００６２】
次に、本実施の形態に係る読み推定処理を下記の文例５及び語句１に適用した場合について説明する。
・文例５：「この村には「怪物伝説」が存在する」（この  むらには  かいぶつ／でんせつが  そんざいする）
・語句１：「怪物伝説」（もんすたー／れじぇんど）
【００６３】
文例５には、仮名文字表記の正解の読みが括弧書きで付されている。この読みは、文節単位で分解されており、文節間の位置で１文字分のスペースによって区切られている。また、語句１にも、仮名文字表記の正解の読みが括弧書きで付されている。文例５及び語句１の読みにおける「／」は、２つの単語の連接箇所を示す記号である。
【００６４】
文例５の文節数は４個である。よって、閾値Ｎｔｈが２に設定されている場合、読み推定部２３は、文例５から抽出された言語要素を通常用語と判別することができる（ステップＳＴ４０Ｎ）。
【００６５】
また、語句１の構成単語数は２個（≦Ｎｔｈ）である。この場合、語句１は、小説のタイトルや楽曲名などの語句に該当する可能性が高いと推測される。読み推定部２３は、語句１から抽出された言語要素を特殊用語「当て字」と判別することができる（ステップＳＴ４０Ｓ）。また、読み推定部２３は、言語辞書ＤＢ１１（図２）内の意味概念のフィールドを参照して、同形語「怪物」の読みを「モンスター」と推定し、同形語「伝説」の読みを「れじぇんど」と推定することができる。
【００６６】
以上に説明したように実施の形態２の読み推定装置は、入力テキストデータから抽出された言語要素が通常用語であるか否かを判別し（ステップＳＴ４０）、その判別結果に応じて読み推定処理を分岐させることができる（ステップＳＴ４０Ｎ，ＳＴ４０Ｓ）。よって、「当て字」や「造語」などの特殊用語を含む多種多彩な文章を示すテキストデータが入力されても、その特殊用語の読みを効率良く推定して、読み誤りの少ない高品質な読み推定データを生成することができる。
【００６７】
なお、ユーザが入力装置を操作して切替制御信号ＣＴＬを読み推定部２３に与えることにより、ステップＳＴ４０の判別処理に依らずに、読み推定処理を強制的に分岐させることも可能である。
【００６８】
実施の形態３．
次に、本発明に係る実施の形態３について説明する。図８は、実施の形態３の言語処理装置である音声合成装置２の概略構成を示す機能ブロック図である。
【００６９】
図８に示されるように、この音声合成装置２は、言語辞書ＤＢ１１、共起辞書ＤＢ１２及び音響辞書データベース（音響辞書ＤＢ）１３が格納されたデータ記憶部１０Ｍを備えている。音声合成装置２は、更に、形態素解析部２１、読み候補生成部２２、読み推定部２３、韻律設定部３１及び音声合成部３２からなる機能ブロック群を備える。この機能ブロック群の全部または一部は、ハードウェア構成、あるいは、マイクロプロセッサにより実行されるコンピュータプログラムを用いて実現可能である。また、データ記憶部１０Ｍは、たとえば、不揮発性メモリまたはＨＤＤにより構成されればよい。
【００７０】
図８に示される言語辞書ＤＢ１１及び共起辞書ＤＢ１２の構成は、それぞれ上記実施の形態１の言語辞書ＤＢ１１及び共起辞書ＤＢ１２（図１）の構成と同じである。音響辞書ＤＢ１３には、複数の音声素片（音韻毎に対応する音声の短時間波形の集合体をいう。）のデータが記憶されている。これら音声素片は、大量の音声波形データから学習あるいは選択することにより生成される。音声素片は、たとえば、当該音声素片の音素名、ピッチ周期、ピッチパターン、音韻継続時間長、音素境界位置、パワー、モーラ数及びアクセント位置などの要素を備えたものである。
【００７１】
また、図８に示される形態素解析部２１，読み候補生成部２２及び読み推定部２３は、それぞれ、上記実施の形態１または実施の形態２の形態素解析部２１，読み候補生成部２２及び読み推定部２３と同一の構成及び同一の機能を有している。
【００７２】
韻律設定部３１は、形態素解析部２１による形態素解析結果と読み推定部２３から出力された読み推定データとに基づいて、韻律情報を生成する。韻律情報は、音韻記号の系列、アクセント、イントネーションを示すピッチ周期列、及び音韻継続時間長などの韻律を示す情報である。
【００７３】
音声合成部３２は、韻律設定部３１から出力された韻律情報に従って音響辞書ＤＢ１３から音声素片を選択し、当該選択された音声素片に基づき、たとえば、ピッチ周期及び音韻継続時間長を調整するとともに、当該音声素片の接続を実行して合成音声データを生成することができる。
【００７４】
ここで、ピッチ周期及び音韻継続時間長を調整して音声を合成する方法としては、たとえば、ＬＳＰ（Ｌｉｎｅ  Ｓｐｅｃｔｒａｌ  Ｐａｉｒ）パラメータ上で合成する残差駆動ＬＳＰ方法、スペクトルパラメータ上で合成するＭＢＥ（Ｍｕｌｔｉ  Ｂａｎｄ  Ｅｘｃｉｔａｔｉｏｎ）法、２ピッチ長波形を重畳合成するピッチ波形重畳法、もしくは、音素単位などの信号波形を接続合成する波形編集法などの公知の手法を用いることができる。
【００７５】
以上に説明したように実施の形態３の音声合成装置２は、上記実施の形態１または実施の形態２に係る読み推定処理を用いて合成音声データを生成する。したがって、読み誤りの少ない高品質な読み推定データを用いて高品質な合成音声データを生成することができ、合成音声の読上げ品質の向上が可能となる。
【００７６】
実施の形態４．
次に、本発明に係る実施の形態４について説明する。図９は、実施の形態４に関する音声合成システム３の概略構成を示す機能ブロック図である。
【００７７】
図９に示されるように、この音声合成システム３は、通信ネットワークＮＷを介して相互に接続される読み推定装置４及び音声合成装置５を備えて構成される。通信ネットワークＮＷとしては、たとえば、有線ＬＡＮ（Ｌｏｃａｌ  Ａｒｅａ  Ｎｅｔｗｏｒｋ）、無線ＬＡＮ、インターネットなどの広域通信網または公衆回線網が挙げられる。
【００７８】
本実施の形態の言語処理装置である読み推定装置４は、上記実施の形態１，２の読み推定装置１（図１）と同様に、言語辞書ＤＢ１１及び共起辞書ＤＢ１２が格納されたデータ記憶部１０、形態素解析部２１、読み候補生成部２２及び読み推定部２３を備えるとともに、通信ネットワークＮＷを介して他の通信端末との間でデータの送受信を行う機能を有する通信部４１を備えている。
【００７９】
一方、音声合成装置５は、上記実施の形態３の音声合成装置２と同様に、韻律設定部３１、音声合成部３２及び音響辞書ＤＢ１３を備えるとともに、通信ネットワークＮＷを介して他の通信端末との間でデータの送受信を行う通信機能を有する通信部４２を備えている。ここで、音響辞書ＤＢ１３は、不揮発性メモリやＨＤＤなどのデータ記憶部１０Ｓに格納されている。
【００８０】
読み推定装置４の通信部４１は、音声合成装置５からの送信要求に応じて、読み推定部２３で生成される読み推定データと形態素解析部２１による形態素解析結果のデータとを、音声合成装置５に送信することができる。音声合成装置５の通信部４２は、読み推定装置４から読み推定データと形態素解析結果のデータとを受信して韻律設定部３１に与える。これにより、音声合成装置５は合成音声データを生成することができる。
【００８１】
以上に説明したように実施の形態４に係る音声合成システム３では、読み推定装置４は、読み推定装置４から離れた場所の音声合成装置５に読み推定データと形態素解析結果のデータとを提供することができる。これにより、読み推定処理と音声合成処理とを異なるハードウェア機器に分散させる分散処理が可能となる。また、たとえば、遠隔地にある音声合成装置５に高品質な読み推定データを供給することができ、読み推定装置４を実装するハードウェア機器の処理負荷を軽減させることもできる。
【００８２】
実施の形態５．
次に、本発明に係る実施の形態５について説明する。図１０は、実施の形態５の言語処理装置である情報処理装置６の概略構成を示す機能ブロック図である。
【００８３】
図１０に示されるように、この情報処理装置６は、ＣＰＵ（中央演算処理装置：Ｃｅｎｔｒａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ）５０Ｃを含むプロセッサ５０と、入出力インタフェース（Ｉ／Ｆ）５１と、データ記憶部５２と、プロセッサ５０により作業用メモリとして使用されるＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ  Ａｃｃｅｓｓ  Ｍｅｍｏｒｙ）５３と、言語処理プログラム５４Ｐが格納されている記録媒体５４とを備えている。
【００８４】
プロセッサ５０は、たとえば、ＬＳＩなどの集積回路またはＦＰＧＡ（Ｆｉｅｌｄ  Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ  Ｇａｔｅ  Ａｒｒａｙ）により構成することができる。ＤＳＰ（Ｄｉｇｉｔａｌ  Ｓｉｇｎａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｏｒ）としてプロセッサ５０を構成してもよい。また、記録媒体５４には、たとえば、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ  Ｏｎｌｙ  Ｍｅｍｏｒｙ）などの不揮発性メモリ、ＨＤＤなどの大容量記録媒体、または光ディスクや半導体メモリなどの可搬記録媒体を用いることができる。データ記憶部５２についても、記録媒体５４と同様に、不揮発性メモリ、大容量記録媒体または可搬記録媒体を用いることが可能である。
【００８５】
データ記憶部５２には、上記した言語辞書ＤＢ１１、共起辞書ＤＢ１２及び音響辞書ＤＢ１３が格納されている。
【００８６】
プロセッサ５０は、言語処理プログラム５４Ｐを記録媒体５４からロードして実行することにより、上記実施の形態１，２の読み推定装置１の機能、実施の形態４の読み推定装置４の機能、または、上記実施の形態３の音声合成装置２の機能を実現することができる。よって、プロセッサ５０は、Ｉ／Ｆ５１に外部から入力されたテキストデータに対して言語処理を実行することにより、読み推定データまたは音声合成データを出力することができる。
【００８７】
なお、言語処理プログラム５４Ｐは、汎用コンピュータのＣＰＵに逐次ロードされるソフトウエアプログラムとして利用されてもよいし、あるいは、ＤＳＰの組み込みプログラムとして利用されてもよい。また、無線通信ネットワークまたは有線通信ネットワークを通じて言語処理プログラム５４Ｐを提供することも可能である。
【００８８】
以上に説明したように実施の形態５の情報処理装置６は、言語処理プログラム５４Ｐを実行することにより、上記実施の形態１，２または実施の形態３と同様に、高品質の読み推定データまたは合成音声データを生成することができる。
【００８９】
以上、図面を参照して本発明に係る種々の実施の形態１〜５について述べたが、実施の形態１〜５は本発明の例示であり、これら実施の形態の様々な変形例を採用することもできる。
【００９０】
たとえば、上記実施の形態１〜４は、一例として、日本語で記述された入力テキストを挙げて説明されたが、これに限定されることは無い。上記実施の形態１〜４は、英語などの外国語にも適用可能であり、各国の自然言語に対応した形態素解析、言語辞書ＤＢ、共起辞書ＤＢ及び音響辞書ＤＢを用いることで、実施の形態１〜４についてそれぞれ述べた効果と同様の効果を奏することができる。たとえば、「Ｍｉｃｈａｅｌ」という人名は、英語では「まいける」と読まれるが、この人名はドイツ語では「みひゃえる」と読まれる。このような場合は、たとえば外部入力の制御信号により、図３に示した意味概念の系統のうちの［英語］または［ドイツ語］の系統を選択させる分岐制御を実行することで、正しく読み推定を行うことが可能である。
【００９１】
なお、本発明の範囲内において、上記実施の形態の自由な組み合わせ、各実施の形態の任意の構成要素の変形、または各実施の形態の任意の構成要素の省略が可能である。
【００９２】
また、本発明に係る言語処理装置は、たとえば、音声合成機能が導入された携帯電話機、ＯＣＲ機能付きのＷＷＷブラウザ、カーナビゲーション機器、ＤＳＲＣ（Ｄｅｄｉｃａｔｅｄ  Ｓｈｏｒｔ  Ｒａｎｇｅ  Ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎ）などの通信方式を採用した車載用電子機器、並びに家電製品に適用されることが可能である。
【符号の説明】
【００９３】
１，４  読み推定装置、  ２  音声合成装置、  ３  音声合成システム、  ５  音声合成装置、  ６  情報処理装置、  １０，１０Ｍ，１０Ｓ  データ記憶部、  １１  言語辞書データベース、  １２  共起辞書データベース、  １３  音響辞書データベース、  ２１  形態素解析部、  ２２  読み候補生成部、  ２３  読み推定部、  ３１  韻律設定部、  ３２  音声合成部、  ４１，４２  通信部、  ５０  プロセッサ、  ５０Ｃ  ＣＰＵ、  ５１  入出力インタフェース、  ５２  データ記憶部、  ５３  ＲＡＭ、  ５４  記録媒体、  ５４Ｐ  言語処理プログラム。
【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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