(57)【要約】【課題】人の行動や感情を含んだ発話を音声認識するための言語モデルを作成するための、不特定多数の話者に適用可能な学習データ作成装置及びプログラムを提供する。【解決手段】言語モデル学習データ作成装置は、インターネットを介してＷＥＢページのテキストデータを獲得するテキストデータ獲得手段と、前記テキスト獲得手段により獲得されたＷＥＢページの記述内容が人の行動又は感情に関するものであるか否かを、前記ＷＥＢページのＵＲＬと、ＷＥＢページのＵＲＬの所定のルールとに基づいて判定する記述内容判定手段と、言語モデル作成のためのテキストデータを蓄積するテキストデータ蓄積手段と、前記記述内容判定手段により、記述内容が人の行動又は感情に関するものであると判定されたＷＥＢページのテキストデータを前記テキストデータ蓄積手段に登録するテキストデータ登録手段と、を備えている。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
インターネットを介してＷＥＢページのテキストデータを獲得するテキストデータ獲得手段と、
前記テキスト獲得手段により獲得されたＷＥＢページの記述内容が人の行動又は感情に関するものであるか否かを、前記ＷＥＢページのＵＲＬと、ＷＥＢページのＵＲＬの所定のルールとに基づいて判定する記述内容判定手段と、
言語モデル作成のためのテキストデータを蓄積するテキストデータ蓄積手段と、
前記記述内容判定手段により、記述内容が人の行動又は感情に関するものであると判定されたＷＥＢページのテキストデータを前記テキストデータ蓄積手段に登録するテキストデータ登録手段と、
を備えた言語モデル学習データ作成装置。
【請求項２】
前記記述内容判定手段は、前記ＷＥＢページのＵＲＬが所定の文字列を含むときには、前記ＷＥＢページの記述内容が人の行動又は感情に関するものであると判定し、前記ＷＥＢページのＵＲＬが所定の文字列を含まないときには、前記ＷＥＢページの記述内容が人の行動又は感情に関するものでないと判定する請求項１記載の言語モデル学習データ作成装置。
【請求項３】
インターネットを介してＷＥＢページのテキストデータを獲得するテキストデータ獲得手段と、
前記テキスト獲得手段により獲得されたＷＥＢページの記述内容が人の行動又は感情に関するものであるか否かを、前記ＷＥＢページのテキストデータと、ＷＥＢページに含まれる特定の単語の出現情報の所定のルールとに基づいて判定する記述内容判定手段と、
言語モデル作成のためのテキストデータを蓄積するテキストデータ蓄積手段と、
前記記述内容判定手段により、記述内容が人の行動又は感情に関するものであると判定されたＷＥＢページのテキストデータを前記テキストデータ蓄積手段に登録するテキストデータ登録手段と、
を備えた言語モデル学習データ作成装置。
【請求項４】
前記記述内容判定手段は、前記ＷＥＢページ内に人の行動又は感情を示す単語として予め定めた特定の単語が所定種類以上含まれているときには、前記ＷＥＢページの記述内容が人の行動又は感情に関するものであると判定し、前記ＷＥＢページ内に人の行動又は感情を示す単語として予め定めた特定の単語が所定種類未満しか含まれていないときには、前記ＷＥＢページの記述内容が人の行動又は感情に関するものでないと判定する請求項３記載の言語モデル学習データ作成装置。
【請求項５】
コンピュータを、
インターネットを介してＷＥＢページのテキストデータを獲得するテキストデータ獲得手段、
前記テキスト獲得手段により獲得されたＷＥＢページの記述内容が人の行動又は感情に関するものであるか否かを、前記ＷＥＢページのＵＲＬと、ＷＥＢページのＵＲＬの所定のルールとに基づいて判定する記述内容判定手段、
言語モデル作成のためのテキストデータを蓄積するテキストデータ蓄積手段、及び
前記記述内容判定手段により、記述内容が人の行動又は感情に関するものであると判定されたＷＥＢページのテキストデータを前記テキストデータ蓄積手段に登録するテキストデータ登録手段、
として機能させるための言語モデル学習データ作成プログラム。
【請求項６】
コンピュータを、
インターネットを介してＷＥＢページのテキストデータを獲得するテキストデータ獲得手段、
前記テキスト獲得手段により獲得されたＷＥＢページの記述内容が人の行動又は感情に関するものであるか否かを、前記ＷＥＢページのテキストデータと、ＷＥＢページに含まれる特定の単語の出現情報の所定のルールとに基づいて判定する記述内容判定手段、
言語モデル作成のためのテキストデータを蓄積するテキストデータ蓄積手段、及び
前記記述内容判定手段により、記述内容が人の行動又は感情に関するものであると判定されたＷＥＢページのテキストデータを前記テキストデータ蓄積手段に登録するテキストデータ登録手段、
として機能させるための言語モデル学習データ作成プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、言語モデルを作成するための学習データを効率よく作成する言語モデル学習データ作成装置及びプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
人の行動や感情に関する発話を音声認識するための言語モデルを作成する際の元になる学習データをＷＥＢ上のテキストデータを用いて作成する際、全てのＷＥＢページのテキストデータを用いると学習データが膨大となると同時に、無駄なデータを多く含むこととなる。その結果、このようにして作成した学習データを用いて言語モデルを作成すると、人の行動や感情とは無関係の単語を多く含むため、単語の連接確率が低下するという問題点がある。
【０００３】
このような問題点を解決するものとして、話者に関係するＵＲＬ（Uniform Resource Locator）によって特定されるサイトから得られるテキストデータのみを用いて言語モデルを作成する言語モデル生成装置（例えば、特許文献１参照。）が提案されている。
【特許文献１】特開２００５−２０８４８３号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかしながら、特許文献１の言語モデル生成装置では、話者に関係するＵＲＬによって特定されるサイトとしては、その話者が所属する会社や団体のホームページなどが考えられる。そのため、狭い範囲に限定される上、人の行動や感情が主に記述されているわけではないサイトも多いと考えられる。従って、このようなサイトから得られたテキストデータのみを用いて言語モデルを作成しても、人の行動や感情を表現する単語、及びそれらと共起しやすい単語との連接確率を高精度で推定できるとは考えにくい。更に、このようにして作成した言語モデルを用いても、行動や感情が含まれる発話の音声認識精度が向上するとは限らないという問題点がある。
【０００５】
また、各話者ごとに特定されるサイトが異なると、各話者ごとに用いる言語モデルを変える必要が生じる。例えば、予め複数の言語モデルを用意しておくのであれば、膨大なサイズのテキストデータを保持しなければならず、一つの言語モデルしか用意しないのであれば、話者が変わるたびに言語モデルを作成し直さなければならないという問題点もある。
【０００６】
本発明は、上記問題点を解決するために成されたものであり、人の行動や感情を含んだ不特定多数の話者の発話を音声認識する際に適用可能な言語モデルを作成するための、学習データ作成装置及びプログラムを提供することを目的とする。
【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、請求項１記載の言語モデル学習データ作成装置は、インターネットを介してＷＥＢページのテキストデータを獲得するテキストデータ獲得手段と、  前記テキスト獲得手段により獲得されたＷＥＢページの記述内容が人の行動又は感情に関するものであるか否かを、前記ＷＥＢページのＵＲＬと、ＷＥＢページのＵＲＬの所定のルールとに基づいて判定する記述内容判定手段と、言語モデル作成のためのテキストデータを蓄積するテキストデータ蓄積手段と、前記記述内容判定手段により、記述内容が人の行動又は感情に関するものであると判定されたＷＥＢページのテキストデータを前記テキストデータ蓄積手段に登録するテキストデータ登録手段と、を備えている。
【０００８】
請求項１記載の発明によれば、ＵＲＬの所定のルールに基づいてＷＥＢページのテキストデータから人の行動又は感情に関する発話を音声認識するための言語モデル作成用の学習データを抽出することができる。
【０００９】
請求項２記載の言語モデル学習データ作成装置は、請求項１記載の言語モデル学習データ作成装置において、前記記述内容判定手段は、前記ＷＥＢページのＵＲＬが所定の文字列を含むときには、前記ＷＥＢページの記述内容が人の行動又は感情に関するものであると判定し、前記ＷＥＢページのＵＲＬが所定の文字列を含まないときには、前記ＷＥＢページの記述内容が人の行動又は感情に関するものでないと判定する。
【００１０】
請求項２記載の発明によれば、ＵＲＬが所定の文字列を含むか否かに基づいて、ＷＥＢページのテキストデータから人の行動又は感情に関する発話を音声認識するための言語モデル作成用の学習データを抽出することができる。
【００１１】
請求項３記載の言語モデル学習データ作成装置は、インターネットを介してＷＥＢページのテキストデータを獲得するテキストデータ獲得手段と、前記テキスト獲得手段により獲得されたＷＥＢページの記述内容が人の行動又は感情に関するものであるか否かを、前記ＷＥＢページのテキストデータと、ＷＥＢページに含まれる特定の単語の出現情報の所定のルールとに基づいて判定する記述内容判定手段と、言語モデル作成のためのテキストデータを蓄積するテキストデータ蓄積手段と、前記記述内容判定手段により、記述内容が人の行動又は感情に関するものであると判定されたＷＥＢページのテキストデータを前記テキストデータ蓄積手段に登録するテキストデータ登録手段と、を備えている。
【００１２】
請求項３記載の発明によれば、ＷＥＢページに含まれる特定の単語の出現情報の所定のルールに基づいてＷＥＢページのテキストデータから人の行動又は感情に関する発話を音声認識するための言語モデル作成用の学習データを抽出することができる。
【００１３】
請求項４記載の言語モデル学習データ作成装置は、請求項３記載の言語モデル学習データ作成装置において、前記記述内容判定手段は、前記ＷＥＢページ内に人の行動又は感情を示す単語として予め定めた特定の単語が所定種類以上含まれているときには、前記ＷＥＢページの記述内容が人の行動又は感情に関するものであると判定し、前記ＷＥＢページ内に人の行動又は感情を示す単語として予め定めた特定の単語が所定種類未満しか含まれていないときには、前記ＷＥＢページの記述内容が人の行動又は感情に関するものでないと判定する。
【００１４】
請求項４記載の発明によれば、ＷＥＢページ内に人の行動又は感情を示す単語として予め定めた特定の単語が所定種類以上含まれているか否かに基づいて、ＷＥＢページのテキストデータから人の行動又は感情に関する発話を音声認識するための言語モデル作成用の学習データを抽出することができる。
【００１５】
請求項５記載の言語モデル学習データ作成プログラムは、コンピュータを、インターネットを介してＷＥＢページのテキストデータを獲得するテキストデータ獲得手段、前記テキスト獲得手段により獲得されたＷＥＢページの記述内容が人の行動又は感情に関するものであるか否かを、前記ＷＥＢページのＵＲＬと、ＷＥＢページのＵＲＬの所定のルールとに基づいて判定する記述内容判定手段、言語モデル作成のためのテキストデータを蓄積するテキストデータ蓄積手段、及び前記記述内容判定手段により、記述内容が人の行動又は感情に関するものであると判定されたＷＥＢページのテキストデータを前記テキストデータ蓄積手段に登録するテキストデータ登録手段、として機能させる。
【００１６】
請求項５記載の発明によれば、ＵＲＬの所定のルールに基づいてＷＥＢページのテキストデータから人の行動又は感情に関する発話を音声認識するための言語モデル作成用の学習データを抽出することができる。
【００１７】
請求項６記載の言語モデル学習データ作成プログラムは、コンピュータを、インターネットを介してＷＥＢページのテキストデータを獲得するテキストデータ獲得手段、前記テキスト獲得手段により獲得されたＷＥＢページの記述内容が人の行動又は感情に関するものであるか否かを、前記ＷＥＢページのテキストデータと、ＷＥＢページに含まれる特定の単語の出現情報の所定のルールとに基づいて判定する記述内容判定手段、言語モデル作成のためのテキストデータを蓄積するテキストデータ蓄積手段、及び前記記述内容判定手段により、記述内容が人の行動又は感情に関するものであると判定されたＷＥＢページのテキストデータを前記テキストデータ蓄積手段に登録するテキストデータ登録手段、として機能させる。
【００１８】
請求項６記載の発明によれば、ＷＥＢページに含まれる特定の単語の出現情報の所定のルールに基づいてＷＥＢページのテキストデータから人の行動又は感情に関する発話を音声認識するための言語モデル作成用の学習データを抽出することができる。
【発明の効果】
【００１９】
以上説明したように、本発明の言語モデル学習データ作成装置及びプログラムによれば、人の行動や感情を含んだ発話を音声認識するための言語モデルを作成するための、不特定多数の話者に適用可能な学習データを作成できるという効果が得られる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２０】
以下、本発明の実施の形態について図面を参照しながら詳細に説明する。
【００２１】
図１は、言語モデル学習データ作成装置１０を含む言語モデル作成装置の主要構成を示すブロック図である。同図に示すように、言語モデル作成装置は、テキストデータ獲得部１２と、記述内容判定部１３と、テキストデータ登録部１４と、テキストデータ蓄積部１５とを含む言語モデル学習データ作成装置１０、及び言語モデル作成部１６と、言語モデル蓄積部１７と、を備えている。
【００２２】
テキストデータ獲得部１２は、インターネットを介してＷＷＷ（World Wide Web）上のＷＥＢページ１１のテキストデータを獲得する。
【００２３】
記述内容判定部１３は、テキストデータ獲得部１２により獲得されたＷＥＢページ１１のテキストデータに記述されている内容が人の行動又は感情に関するものであるか否かを判定する。記述内容判定部１３は、ＷＥＢページのＵＲＬに関する所定のルール又はＷＥＢページに含まれる特定の単語に関する所定のルールに基づいて、獲得したＷＥＢページ１１の記述内容が人の行動又は感情に関するものであるか否かを判定する。
【００２４】
テキストデータ登録部１４は、記述内容判定部１３により記述内容が人の行動又は感情に関するものであると判定されたＷＥＢページ１１のテキストデータをテキストデータ蓄積部１５に登録する。
【００２５】
テキストデータ蓄積部１５は、テキストデータ登録部１４により登録されたＷＥＢページ１１のテキストデータを蓄積する。テキストデータ蓄積部１５に蓄積されたテキストデータは、言語モデルを作成する際の元になる学習データとして利用される。
【００２６】
言語モデル作成部１６は、テキストデータ蓄積部１５に蓄積された全てのテキストデータを用いて言語モデルを作成する。言語モデルの作成方法は、公知のいかなる方法を用いてもよく、本実施の形態においてはその方法は問わない。
【００２７】
言語モデル蓄積部１７は、言語モデル作成部１６により作成された言語モデルを蓄積する。言語モデル蓄積部１７に蓄積された言語モデルは、人の行動や感情を含んだ発話の音声認識をする際に利用される。
【００２８】
次に、本発明の各実施の形態における言語モデル学習データ作成装置１０の作用の流れについて、図２及び図６に示すフローチャートに沿って説明する。
【００２９】
＜第１の実施の形態＞
図２は、第１の実施の形態に係る言語モデル学習データ作成装置１０を含む言語モデル作成装置の作用の流れを示すフローチャートである。
【００３０】
まず、ステップ１００では、テキストデータ獲得部１２がＷＷＷ上の対象範囲にあるＷＥＢページ１１のテキストを獲得する。第１の例として、ＵＲＬ「http://www.aaa.com/bbb/diary0305.html」のＷＥＢページに記述された図３に示すテキストデータが獲得されたとする。
【００３１】
ステップ１０２では、記述内容判定部１３が、このＷＥＢページの記述内容が人の行動又は感情に関するものであるか否かを判定し、記述内容が人の行動又は感情に関するものであるときにはステップ１０４に進み、そうでないときにはステップ１０６に進む。
【００３２】
記述内容判定部１３は、この判定を図４に示すＷＥＢページのＵＲＬの所定のルールに従って行う。このルールは、ＷＥＢページのＵＲＬに、図４の下段に示す「diary」、「Diary」、「DIARY」、「blog」、「Blog」、「BLOG」の何れかの文字列が含まれるＷＥＢページは、人の行動や感情に関するものであると判定する。これは、日記やブログには人の行動や感情について主に記述されているという考えに基づく。ここで、記述内容判定部１３は、上記のＷＥＢページのＵＲＬには文字列「diary」が含まれているため、人の行動や感情について記述されていると判定する。
【００３３】
また、第２の例として、ＵＲＬ「http://www.ccc.ac.jp/ddd/thesis5.html」のＷＥＢページに記述された図５に示すテキストデータが獲得されたとする。この場合には、記述内容判定部１３は、このＷＥＢページのＵＲＬは図４に示すルールを満たさないため、このＷＥＢページの記述内容は人の行動や感情に関するものではないと判定する。このように、人の行動や感情に関して記述されたものではないと判定されたＷＥＢページのテキストデータは、その後の言語モデルの作成には利用されない。
【００３４】
ステップ１０４では、テキストデータ登録部１４が、記述内容判定部１３によって記述内容が人の行動又は感情に関するものであると判定されたＷＥＢページのテキストデータをテキストデータ蓄積部１５に登録する。上述の第１の例では、図３に示す上記ＵＲＬのＷＥＢページのテキストデータが登録される。このようにして、テキストデータ蓄積部１５には、記述内容が人の行動や感情に関すると判定されたＷＥＢページのテキストデータのみが蓄積される。
【００３５】
ステップ１０６では、テキストデータ獲得部１１が、対象範囲の全てのＷＥＢページからテキストデータを獲得したか否かを判定し、獲得したときにはステップ１０８に進み、獲得していないときにはステップ１００に戻ってステップ１００からステップ１０６までの処理を繰り返す。
【００３６】
ステップ１０８では、言語モデル作成部１６が、テキストデータ蓄積部１５に蓄積された全てのテキストデータを用いて言語モデルを作成して、言語モデル蓄積部に蓄積する。言語モデルの作成方法は、例えば、Palmkit（伊藤彰則、Palmkit veision1.0.31, 2006, http://palmkit.soruceforge.net/doc/manual.html）を用いて行う。
【００３７】
以上のように、第１の実施の形態に係る言語モデル学習データ作成装置は、ＷＥＢページから言語モデル作成用のテキストデータを蓄積する際に、ＷＥＢページのＵＲＬのルールに基づいて、人の行動や感情に関して記述されていると判定されるもののみを選択する。そして、このように選択されたテキストデータのみを用いて言語モデルを作成することにより、言語モデルに含まれる語彙が、人の行動や感情を表現する単語、および、それらと共起しやすい単語に限定されるため、それらの単語の連接確率の推定精度が向上する。
【００３８】
＜第２の実施の形態＞
図６は、第２の実施の形態に係る言語モデル学習データ作成装置１０を含む言語モデル作成装置の作用の流れを示すフローチャートである。図６のフローチャートは、図２の第１の実施の形態に係るフローチャートとはステップ２０２のみが異なる。なお、第１の実施の形態と同一のステップには同一の符号を付して詳細な説明を省略し、主に第１の実施の形態と異なる部分について説明する。
【００３９】
具体的には、ステップ２０２では、記述内容判定部１３が、テキストデータ獲得部１２によって獲得されたＷＥＢページの記述内容が人の行動又は感情に関するものであるか否かを、図７に示すＷＥＢページに含まれる特定の単語の出現情報のルールに基づいて判定する。このルールは、ＷＥＢページ内に図７の下段に示す単語が１０種類以上含まれるＷＥＢページは、人の行動や感情に関するものであると判定する。これは、図７の下段に示す「食べる」、「行く」、「うれしい」、「楽しい」といった人の行動や感情を示す多種類の単語が含まれているＷＥＢページには、人の行動や感情について主に記述されているという考えに基づくものである。
【００４０】
本実施の形態では、ＵＲＬ「http://www.eee.ac.jp/fff/event/5.html」のＷＥＢページに図８に示すテキストが記述されていたとする。このＷＥＢページには、図７の下段に示す「食べる」、「行く」、「言う」、「聞く」、「おいしい」、「乗る」、「飲む」、「楽しい」、「喜ぶ」、「うれしい」、「怖い」、「眠い」の１２種類の単語が含まれる。従って、記述内容判定部１３は、図７に示すルールを満たすので、上記のＷＥＢページは人の行動や感情について記述されていると判定する。
【００４１】
そして、ステップ１０４以降では、このＷＥＢページのテキストデータは、テキストデータ登録部１４によってテキストデータ蓄積部１５に登録され、言語モデル作成部１６が言語モデルを作成する際に利用される。
【００４２】
以上のように、第２の実施の形態に係る言語モデル学習データ作成装置は、ＷＥＢページから言語モデル作成用のテキストデータを蓄積する際に、ＷＥＢページに含まれる特定の単語の出現情報のルールに基づいて、人の行動や感情に関して記述されていると判定されるもののみを選択する。そして、このようにして選択されたテキストデータのみを用いて言語モデルを作成することにより、言語モデルに含まれる語彙が、人の行動や感情を表現する単語、および、それらと共起しやすい単語に限定されるため、それらの単語の連接確率の推定精度が向上する。
【００４３】
なお、本発明は、以下の実施の形態に限定されるものではなく、特許請求の範囲に記載された範囲内で設計上の変更をされたものにも適用可能である。例えば、記述内容の判定を、ＷＥＢページのＵＲＬのルールで判定した後さらにＷＥＢページに含まれる特定の単語の出現情報のルールで判定したり、また、その逆の順序で判定する実施の形態、即ち、第１の実施の形態と第２の実施の形態とを統合した実施の形態も可能である。この場合には、両方のルールを満たすものを人の行動又は感情に関するものであると判定したり、少なくとも一方を満たすものを人の行動又は感情に関するものであると判定してもよい。
【図面の簡単な説明】
【００４４】
【図１】本発明に係る言語モデル学習データ作成装置を含む言語モデル作成装置の主要構成を示すブロック図である。
【図２】第１の実施の形態に係る言語モデル学習データ作成装置を含む言語モデル作成装置の作用の流れを示すフローチャートである。
【図３】ＷＥＢページに記述されたテキストデータの例（その１）を示す図である。
【図４】人の行動又は感情が記述されていると判定するためのＵＲＬのルールの例を示す図である。
【図５】ＷＥＢページに記述されたテキストデータの例（その２）を示す図である。
【図６】第２の実施の形態に係る言語モデル学習データ作成装置を含む言語モデル作成装置の作用の流れを示すフローチャートである。
【図７】人の行動又は感情が記述されていると判定するための単語の出現情報のルールの例を示す図である。
【図８】ＷＥＢページに記述されたテキストデータの例（その３）を示す図である。
【符号の説明】
【００４５】
１０    言語モデル学習データ作成装置
１１    ＷＥＢページ
１２    テキストデータ獲得部
１３    記述内容判定部
１４    テキストデータ登録部
１５    テキストデータ蓄積部
１６    言語モデル作成部
１７    言語モデル蓄積部
【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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