(57)【要約】【課題】  文書を構成する要素間の距離を用いて、要素間の係り受けを確定し、品詞や読み方などの多義性の解消を容易にする為の技術を提供すること。【解決手段】  辞書ＤＢ１６は、文書中に登場し得るそれぞれの要素の読み方、要素間の接続の確率、が登録されている辞書データを管理する。電子透かし抽出部１２は、読み取った文書を構成する要素の間の距離を取得する。係り受け作成部１３は、それぞれの要素の間の距離に基づいて、それぞれの要素を複数のグループに分割する。そして係り受け作成部１３は、一方のグループと他方のグループとの間の接続確率が最も高くなる、一方のグループの品詞、他方のグループの品詞を特定する処理を、辞書データを用いて行うことで、特定した品詞に対応する読み方を確定させる。音声合成出力部１７は、読み方が確定したそれぞれのグループについて、音声出力を行う。【選択図】  図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
文書中に登場し得るそれぞれの単語の見出し、単語の品詞、単語の読み方、品詞間の接続ルール、品詞間の接続の確率、が登録されている辞書データを管理する手段と、
読み取った文書を構成する要素の間の距離を取得する手段と、
それぞれの要素の間の距離に基づいて、それぞれの要素間の係り受け構造を作成する手段と、
前記係り受け構造内の終端ノードを見出しとして前記辞書データを参照し、見出しに対応する品詞、読み、アクセントを取得する手段と、
前記係り受け構造内で、隣接するノードの間の接続の確率の総和が最も高くなるように、各ノードの品詞を特定する処理を前記辞書データを用いて行うことで、特定した品詞に対応する読み方を確定させる手段と、
読み方が確定したそれぞれのノードについて、音声出力を行う手段と
を備えることを特徴とする情報処理装置。
【請求項２】
前記読み方を示す情報は、１つの単語の品詞毎に設けられており、
前記接続ルールおよび前記接続の確率を示す情報は、隣接する２つのノードの品詞の組み合わせ毎に設けられたものである
ことを特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項３】
文書中に登場し得るそれぞれの単語の見出し、単語の品詞、品詞間の接続ルール、品詞間の接続の確率、が登録されている辞書データを管理する手段と、
読み取った文書を構成する要素の間の距離を取得する手段と、
それぞれの要素の間の距離に基づいて、それぞれの要素間の係り受け構造を作成する手段と、
前記係り受け構造内の終端ノードを見出しとして前記辞書データを参照し、見出しに対応する品詞、訳語を取得する手段と、
前記係り受け構造内で、隣接するノード間の接続の確率の総和が最も高くなるように、各ノードの品詞を確定する処理を、前記辞書データを用いて行う手段と、
品詞が確定したそれぞれのノードについて、翻訳処理を行う手段と
を備えることを特徴とする情報処理装置。
【請求項４】
前記係り受け構造を作成する手段は、
前記距離を結合度と定義し、
１行を構成するそれぞれの要素をノードの１つとし、ノードを一方側から参照して結合度が小さい順に２つのノードを括弧で括って新たなノードを作成し、新たに作成したノードの両側の結合度を１つ減じることを特徴とする請求項１乃至３の何れか１項に記載の情報処理装置。
【請求項５】
前記接続ルールおよび前記接続の確率を示す情報は、隣接する２つのノードの品詞の組み合わせ毎に設けられたものである
ことを特徴とする請求項３又は４に記載の情報処理装置。
【請求項６】
文書中に登場し得るそれぞれの単語の見出し、単語の品詞、単語の読み方、品詞間の接続ルール、品詞間の接続の確率、が登録されている辞書データを管理する工程と、
読み取った文書を構成する要素の間の距離を取得する工程と、
それぞれの要素の間の距離に基づいて、それぞれの要素間の係り受け構造を作成する工程と、
前記係り受け構造内の終端ノードを見出しとして前記辞書データを参照し、見出しに対応する品詞、読み、アクセントを取得する工程と、
前記係り受け構造内で、隣接するノードの間の接続の確率の総和が最も高くなるように、各ノードの品詞を特定する処理を前記辞書データを用いて行うことで、特定した品詞に対応する読み方を確定させる工程と、
読み方が確定したそれぞれのノードについて、音声出力を行う工程と
を備えることを特徴とする情報処理方法。
【請求項７】
文書中に登場し得るそれぞれの単語の見出し、単語の品詞、品詞間の接続ルール、品詞間の接続の確率、が登録されている辞書データを管理する工程と、
読み取った文書を構成する要素の間の距離を取得する工程と、
それぞれの要素の間の距離に基づいて、それぞれの要素間の係り受け構造を作成する工程と、
前記係り受け構造内の終端ノードを見出しとして前記辞書データを参照し、見出しに対応する品詞、訳語を取得する工程と、
前記係り受け構造内で、隣接するノード間の接続の確率の総和が最も高くなるように、各ノードの品詞を確定する処理を、前記辞書データを用いて行う工程と、
品詞が確定したそれぞれのノードについて、翻訳処理を行う工程と
を備えることを特徴とする情報処理方法。
【請求項８】
コンピュータを、請求項１乃至５の何れか１項に記載の情報処理装置が有する各手段として機能させるためのプログラム。
【請求項９】
請求項８に記載のプログラムを格納した、コンピュータ読み取り可能な記憶媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、文書を取り扱うための技術に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
文字間の距離を用いた電子透かし埋め込み技術では、連続する文字間隔ＰｉとＳｉを用いて、Ｐｉ＞Ｓｉならば１を、Ｐｉ＜Ｓｉならば０を透かし情報として埋め込んでいた（特許文献１）。
【０００３】
また、従来では、構文解析などの結果として現れる係り受けを表す為に、（（（黒い  ひとみの）  大きな）  少女）のように、係り受け関係にあるノードを括弧で括って表していた。
【特許文献１】特開２００３−３３８９２４号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
従来は、係り受け情報を透かし情報として原稿に埋め込んでおき、それを音声合成や機械翻訳の解析に用いることはなかった。
【０００５】
また、音声合成においては、読み、アクセントなどの情報を電子透かしとして埋め込むことが考えられる。しかし、上記特許文献１に開示されている埋め込み技術では、埋め込める情報量が小さいという問題点があった。
【０００６】
本発明は以上の問題に鑑みて成されたものであり、文書を構成する要素間の距離を用いて、要素間の係り受けを確定し、品詞や読み方などの多義性の解消を容易にする為の技術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】
本発明の目的を達成するために、例えば、本発明の情報処理装置は以下の構成を備える。
【０００８】
即ち、文書中に登場し得るそれぞれの単語の見出し、単語の品詞、単語の読み方、品詞間の接続ルール、品詞間の接続の確率、が登録されている辞書データを管理する手段と、
読み取った文書を構成する要素の間の距離を取得する手段と、
それぞれの要素の間の距離に基づいて、それぞれの要素間の係り受け構造を作成する手段と、
前記係り受け構造内の終端ノードを見出しとして前記辞書データを参照し、見出しに対応する品詞、読み、アクセントを取得する手段と、
前記係り受け構造内で、隣接するノードの間の接続の確率の総和が最も高くなるように、各ノードの品詞を特定する処理を前記辞書データを用いて行うことで、特定した品詞に対応する読み方を確定させる手段と、
読み方が確定したそれぞれのノードについて、音声出力を行う手段と
を備えることを特徴とする。
【０００９】
本発明の目的を達成するために、例えば、本発明の情報処理装置は以下の構成を備える。
【００１０】
即ち、文書中に登場し得るそれぞれの単語の見出し、単語の品詞、品詞間の接続ルール、品詞間の接続の確率、が登録されている辞書データを管理する手段と、
読み取った文書を構成する要素の間の距離を取得する手段と、
それぞれの要素の間の距離に基づいて、それぞれの要素間の係り受け構造を作成する手段と、
前記係り受け構造内の終端ノードを見出しとして前記辞書データを参照し、見出しに対応する品詞、訳語を取得する手段と、
前記係り受け構造内で、隣接するノード間の接続の確率の総和が最も高くなるように、各ノードの品詞を確定する処理を、前記辞書データを用いて行う手段と、
品詞が確定したそれぞれのノードについて、翻訳処理を行う手段と
を備えることを特徴とする。
【００１１】
本発明の目的を達成するために、例えば、本発明の情報処理方法は以下の構成を備える。
【００１２】
即ち、文書中に登場し得るそれぞれの単語の見出し、単語の品詞、単語の読み方、品詞間の接続ルール、品詞間の接続の確率、が登録されている辞書データを管理する工程と、
読み取った文書を構成する要素の間の距離を取得する工程と、
それぞれの要素の間の距離に基づいて、それぞれの要素間の係り受け構造を作成する工程と、
前記係り受け構造内の終端ノードを見出しとして前記辞書データを参照し、見出しに対応する品詞、読み、アクセントを取得する工程と、
前記係り受け構造内で、隣接するノードの間の接続の確率の総和が最も高くなるように、各ノードの品詞を特定する処理を前記辞書データを用いて行うことで、特定した品詞に対応する読み方を確定させる工程と、
読み方が確定したそれぞれのノードについて、音声出力を行う工程と
を備えることを特徴とする。
【００１３】
本発明の目的を達成するために、例えば、本発明の情報処理方法は以下の構成を備える。
【００１４】
即ち、文書中に登場し得るそれぞれの単語の見出し、単語の品詞、品詞間の接続ルール、品詞間の接続の確率、が登録されている辞書データを管理する工程と、
読み取った文書を構成する要素の間の距離を取得する工程と、
それぞれの要素の間の距離に基づいて、それぞれの要素間の係り受け構造を作成する工程と、
前記係り受け構造内の終端ノードを見出しとして前記辞書データを参照し、見出しに対応する品詞、訳語を取得する工程と、
前記係り受け構造内で、隣接するノード間の接続の確率の総和が最も高くなるように、各ノードの品詞を確定する処理を、前記辞書データを用いて行う工程と、
品詞が確定したそれぞれのノードについて、翻訳処理を行う工程と
を備えることを特徴とする。
【発明の効果】
【００１５】
本発明の構成によれば、文書を構成する要素間の距離を用いて、要素間の係り受けを確定し、品詞や読み方などの多義性の解消を容易にすることができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１６】
以下、添付図面を参照し、本発明の好適な実施形態について説明する。なお、以下説明する実施形態は、本発明を具体的に実施した場合の一例を示すもので、特許請求の範囲に記載の構成の具体的な実施例の１つである。
【００１７】
［第１の実施形態］
図１は、本実施形態に係る情報処理装置としての複合機の機能構成例を示すブロック図である。図１に示す如く、本実施形態に係る複合機は、原稿読み取り部１１、電子透かし抽出部１２、係り受け作成部１３、多義性解消部１４、表音テキスト生成部１５、辞書データベース（ＤＢ）１６、音声合成出力部１７、により構成されている。各部の動作については後述する。
【００１８】
図３１は、本実施形態に係る複合機のハードウェア構成例を示すブロック図である。
【００１９】
ＣＰＵ３１０１は、ＲＯＭ３１０２に格納されているプログラムやデータ、メモリ３１０３に格納されているデータを用いて、複合機全体の制御を行うと共に、複合機が行うものとして後述する各処理を実行する。
【００２０】
ＲＯＭ３１０２には、複合機が行うものとして後述する各処理をＣＰＵ３１０１に実行させるためのプログラムやデータが格納されている。係るプログラムには、複合機の起動プログラムや、電子透かし抽出部１２、係り受け作成部１３、多義性解消部１４、表音テキスト生成部１５、のそれぞれの機能をＣＰＵ３１０１に実行させるためのプログラムが含まれている。
【００２１】
メモリ３１０３には、スキャナ部３１０４が読み取った結果としての電子データを一時的に記憶するためのエリアや、ＣＰＵ３１０１が各種の処理を実行する際に用いるワークエリアなどが設けられる。即ち、メモリ３１０３には、各種のエリアが適宜設けられる。
【００２２】
スキャナ部３１０４は、図１に示した原稿読み取り部１１に相当するもので、原稿上に記されている情報を画像データとして読み取り、読み取った結果をメモリ３１０３やハードディスク３１０７に送出するものである。
【００２３】
音声合成部３１０５は、後述する処理によって生成された表音テキストに基づいて音声合成処理を行い、音声信号を生成するものである。スピーカー３１０６は、音声合成部３１０５が生成した音声信号に基づいた音声を出力するものである。図１に示した音声合成出力部１７は、音声合成部３１０５、スピーカー３１０６をまとめたものである。
【００２４】
ハードディスク３１０７には、ＯＳ（オペレーティングシステム）や、スキャナ部３１０４から送出された画像データ等が保存される。また、ハードディスク３１０７は、辞書ＤＢ１６としても機能する。
【００２５】
３１０８は上述の各部を繋ぐバスである。
【００２６】
以降の説明では、図１に示した各部を動作の主体として説明するが、実際には、ＣＰＵ３１０１やスキャナ部３１０４、音声合成部３１０５が動作の主体である。
【００２７】
本実施形態では、単語、１つの文字、１つの記号、等の要素で構成されている（もちろん全てを必ず含む必要はない）文書が記されている原稿を複合機によって読み取り、読み取った文書を構成するそれぞれの要素の読み方を確定させる。そして、確定したそれぞれの要素の読み方に基づいて、それぞれの要素を音声合成技術を用いて読み上げる。
【００２８】
図２は、本実施形態で用いる原稿の一例を示す図である。図２に示す如く、原稿には、「畜」、「産」、「物」、「価」、「格」、「安」、「定」、「法」、と言う文字が印刷されていると共に、それぞれの文字の間（要素間）の距離を制御することで、文字の間には電子透かし情報が埋め込まれている。
【００２９】
図３は、図２に示した原稿を構成する各文字の間の距離について説明する図である。
【００３０】
紙面左からＮ（ｉ）番目（ｉ＝１〜７）の文字と、Ｎ（ｉ＋１）番目の文字との間の間隔をＳ（ｉ,ｉ＋１）と表記し、Ｓ（ｉ,ｉ＋１）の大きさ（＝距離）を｜Ｓ（ｉ,ｉ＋１）｜と表記する。
【００３１】
この場合、｜Ｓ（１,２）｜＝１、｜Ｓ（２,３）｜＝２、｜Ｓ（３,４）｜＝３、｜Ｓ（４,５）｜＝１、｜Ｓ（５,６）｜＝４、｜Ｓ（６,７）｜＝１、｜Ｓ（７,８）｜＝３、である。なお、距離の単位については特に限定するものではないが、例えば、次のようにして文字の間の距離を確定しても良い。即ち、全ての文字の間の距離を求め、求めた距離のうち最も小さいもの（＝ｘ）を「１」とし、それ以外の距離をｘで正規化（実際にはその後整数化することになる）することで、各文字の間の距離を求めても良い。
【００３２】
本実施形態では、図２に例示した原稿を複合機が読み取った場合に、係る複合機が、この読み取った原稿に基づいて音声合成技術により、この原稿を読み上げる場合について説明する。従って、原稿については図２に例示したものでなくても良く、文章として成立したものが記された原稿であれば、如何なる原稿であっても良い。
【００３３】
図４は、本実施形態に係る複合機が行う処理のフローチャートである。
【００３４】
先ずステップＳ１０１では、原稿読み取り部１１は、図２に例示した原稿を読み取り、読み取った結果を電子データとして取得する。そして取得した電子データを電子透かし抽出部１２に入力する。
【００３５】
次に、ステップＳ１０２では、電子透かし抽出部１２、係り受け作成部１３は、原稿読み取り部１１が取得した電子データが示す原稿に記されていた文書の係り受け構造を作成する処理を行う。
【００３６】
図５は、ステップＳ１０２における処理の詳細を示すフローチャートである。
【００３７】
ステップＳ２０１において先ず、電子透かし抽出部１２は、文書を構成する文字間の距離を求める。即ち、「畜」、「産」、「物」、「価」、「格」、「安」、「定」、「法」のそれぞれの文字の間の距離を求める。以降の処理では、「距離」を「結合度」として取り扱う（定義する）。例えば、「畜」と「産」との間の結合度は「１」、「産」と「物」との間の結合度は「２」となる。
【００３８】
次に、ステップＳ２０２では、係り受け作成部１３は、文字間の結合度を用いて、読み取った文字群の係り受け構造を作成する。ここで、ステップＳ２０２における処理の詳細について、図６を用いて説明する。
【００３９】
図６は、ステップＳ２０２における処理の詳細を示す図である。
【００４０】
１行目には、図２に例示した各文字と共に、文字と文字との間にはこれら２つの文字の結合度を記している。係り受け作成部１３は先ず、１行分の文字列を一方側（ここでは一例として左側）から参照し、結合度の小さい順に文字を結合して括弧で括って新たなノードを作成し、新たに作成したノードの両側の結合度を１減らす。図６の場合、文字列を左側から参照すると、最も小さい結合度は「畜」と「産」との間に位置しているので、２行目に示す如く、「畜」と「産」を１つの括弧で括って新たなノード「（畜産）」を作成している。また、係り受け作成部１３は、括った括弧に隣接する結合度（図６では「産」と「物」との間の結合度「２」）を１つ減じる（２行目）。このような処理により、図６に示した１行目から図６に示した２行目が得られる。
【００４１】
係り受け作成部１３は、このような処理を、文字間の数値が「０」となるまで（図６では、数値「０」となった場合には記していない）繰り返して行う。
【００４２】
例えば、次の段階では、係り受け作成部１３は、図６に示した２行目の文字列を左側から参照すると、最も小さい結合度は「（畜産）」と「物」との間に位置しているので、３行目に示す如く、「（畜産）」と「物」を１つの括弧で括っている。この場合、「（畜産）」というノードと「物」というノードとを結合して新たなノード「（（畜産）物）」を作成している。また、係り受け作成部１３は、括った括弧に隣接する結合度（図６では「物」と「価」との間の結合度「３」）を１つ減じる（３行目）。このような処理により、図６に示した２行目から図６に示した３行目が得られる。
【００４３】
このような処理を、文字間の数値が「０」となるまで行うと、図６の最後の行に示す結果、即ち、図２に例示した文書の係り受け構造を得ることができる。最終的に作成された係り受け構造内の終端ノードは、単語を表す文字または文字列となっている。
【００４４】
従って、全ての文字間の数値が「０」となった場合には、ステップＳ２０３を介してステップＳ１０３にリターンする。一方、全ての文字間の数値が「０」となっていない場合には、ステップＳ２０３を介してステップＳ２０２に戻し、上述の通り、同様の処理を繰り返す。
【００４５】
図４に戻って、次に、ステップＳ１０３では、多義性解消部１４は、ステップＳ１０２で生成した係り受け構造に基づいて、図２に例示した文書の多義性を解消する処理を行う。
【００４６】
図７は、ステップＳ１０３における処理の詳細を示すフローチャートである。また、図１１は、ステップＳ１０３における処理の詳細を説明するための図である。
【００４７】
多義性の解消処理では、例えば、「物」という文字に対しては、（品詞＝名詞、読み＝もの、アクセント＝２）、（品詞＝接尾辞、読み＝ぶつ、アクセント＝０）のような多義性を解消する。
【００４８】
先ず、ステップＳ３０１では、多義性解消部１４は、辞書ＤＢ１６内に格納（管理）されている辞書データを参照する。図８は、辞書データの構成例を示す図である。図８に示す如く、辞書データには、文書中に登場し得る様々な文字、単語を見出しとし、それぞれの見出しについて、品詞、読み方、アクセントが登録されている。即ち、読み方を示す情報は、１つの要素の品詞毎に設けられている。係る辞書データは、予め作成され、辞書ＤＢ１６に登録されている。
【００４９】
従って、ステップＳ３０１では、多義性解消部１４は、図２に例示した文書から得られた係り受け構造（図６の最後の行）の終端ノードを見出しとし、係る見出しに対応する全ての情報を取得する。
【００５０】
図１１において、１段目には、上記係り受け構造が示すもの、即ち、図６の最後の行に記したものが示されている。そして、係る係り受け構造を参照し、それぞれのグループ毎に、図８の辞書データを参照し、対応する品詞、読み方、アクセントを取得する。
【００５１】
図１１において、２段目が、各グループについて取得した情報を、各グループと共に示した結果である。ここで、ｍｓ１、ｓｂ２などは、品詞細分類を表す記号である。
【００５２】
そして、多義性の解消は、図９に例示した、ノード間（品詞間）の接続ルールを表したテーブル情報と、図１０に例示した、ノード間（品詞間）の接続の確率を表したテーブル情報と、を更に用いて行う。図１０に例示したテーブル情報には、確率を示す情報が登録されており、確率を示す情報は、一方の要素のそれぞれの品詞と、他方の要素のそれぞれの品詞と、の組み合わせ毎に設けられたものである。図９，１０のそれぞれに示したテーブル情報は、辞書データに含められているものであるとするが、別個のものであっても良い。
【００５３】
ステップＳ３０２では、多義性解消部１４は、結合の生じた順（ここでは、図６に示した括弧が生じた順）に、ノードを評価する。即ち、（（畜産）物）、（（（畜産）物）（価格））、（（（（畜産）物）（価格））（安定））、（（（（（畜産）物）（価格））（安定））法）を評価する。
【００５４】
先ず、（（畜産）物）を評価する。係るノードは上述の通り、（（畜産［ｈｉｎｓｈｉ＝ｍｓ１（ｙｏｍｉ＝ちくさん、ａｃｃ＝０）］）物［ｈｉｎｓｈｉ＝（ｍｓ３（ｙｏｍｉ＝もの、ａｃｃ＝２）、ｓｂ１（ｙｏｍｉ＝ぶつ、ａｃｃ＝０））］）となっている。ここで、前に位置するもの（畜産）の品詞はｍｓ１の１つであるものの、後に位置するもの（物）の品詞は、ｍｓ３，ｓｂ１の何れかであり、この時点では確定していない。そこで、図９，１０のテーブル情報を用いて、後に位置するものの品詞を確定させる。
【００５５】
図１０に例示したテーブル情報によると、前に位置するものの品詞がｍｓ１で、後に位置するものの品詞がｍｓ３であれば、これらの間の接続の確率（接続確率）は「２」となる。一方、前に位置するものの品詞がｍｓ１で、後に位置するものの品詞がｓｂ１であれば、これらの間の接続の確率は「４」となる。この結果、前に位置するものの品詞がｍｓ１で、後に位置するものの品詞がｓｂ１である方が、前に位置するものの品詞がｍｓ１で、後に位置するものの品詞がｍｓ３であるよりも接続の確率が高いので、後に位置するものの品詞はｓｂ１と確定させる。
【００５６】
また、図９に例示したテーブル情報によると、前に位置するもの（畜産）の品詞がｍｓ１、後に位置するもの（物）の品詞がｓｂ１であれば、その結果は、ｍｓ２となる。即ち、（（畜産）物）の品詞をｍｓ２として以降の処理では取り扱うことになる。
【００５７】
これにより、（（畜産［ｈｉｎｓｈｉ＝ｍｓ１（ｙｏｍｉ＝ちくさん、ａｃｃ＝０）］）物［ｈｉｎｓｈｉ＝（ＯＦＦ（ｍｓ３（ｙｏｍｉ＝もの、ａｃｃ＝２））、ＯＮ（ｓｂ１（ｙｏｍｉ＝ぶつ、ａｃｃ＝０）））］）［ｈｉｎｓｈｉ＝ｍｓ２］となる。ここで、ＯＮ（）は、プロパティを有効化させる関数、ＯＦＦ（）はプロパティを無効化させる関数である。即ち、図１１において、２段目の結果から、３段目の結果が得られる。
【００５８】
このような処理を全てのノードについて行うと、図１１において、６段目に記した結果が得られる。即ち、全てのノードについてステップＳ３０２における処理を行った場合には、ステップＳ３０３を介してステップＳ１０４にリターンする。一方、全てのノードについてステップＳ３０２における処理を未だ行っていない場合には、処理をステップＳ３０３を介してステップＳ３０２に戻り、以降の処理を繰り返す。
【００５９】
従って、ステップＳ１０３における多義性解消部１４による処理により、図２に例示した文書の多義性が解消され、品詞と読みのあいまい性がなくなる。ここで、音声合成に必要な情報のみを残すと、図１１において、最後の段に記したものとなる。図１１において最後の段に記したものを得る為には、単に、品詞、読み方、アクセント、の情報のみを残せばよい。もちろん、ＯＮ，ＯＦＦの関数が用いられている場合には、ＯＦＦの関数を削除することになる。
【００６０】
図４に戻って、次に、ステップＳ１０４では、表音テキスト生成部１５は、表音テキストの作成処理を行う。ここで、表音テキストとは、音声合成に必要な、読み方、アクセント、ポーズ、発声速度、声の大きさ、話者などの制御情報を記述した記号列である。なお、ステップＳ１０４における処理は、周知の音声合成技術であるので、ここでは簡単に説明する。
【００６１】
図１２は、ステップＳ１０４における処理の詳細を示すフローチャートである。図１３は、ステップＳ１０４における処理の詳細を説明する図である。
【００６２】
図１３において、１段目には、図１１において、最後の段に示したものが記されている。図１３において１段目に記したものをツリー構造で表すと、図１３において２段目に記したものとなる。
【００６３】
ステップＳ４０１では、表音テキスト生成部１５は、ツリーのリーフノードに対して、アクセント結合辞書（辞書データ内）引きを行い、その結果を各リーフノードに付与する。
【００６４】
次に、ステップＳ４０２では、表音テキスト生成部１５は、アクセント句区切りを決定する。ここでは、モーラ数（例えば、１０モーラ以下）、品詞（例えば、接尾辞など）の条件でツリーを分割する（図１３において３段目、４段目）。
【００６５】
図１３において４段目に示した各ツリーが一つのアクセント句に対応し、アクセント結合規則に基づいてアクセントが付与される。ここでは、「ちくさん」＋「ぶつ」→「ちくさ‘んぶつ」、「か’かく」＋「あんてい」＋「ほう」→「かかくあんていほう」のようにアクセント句にアクセントが付与される（図１３において最後の段）。
【００６６】
更に、ステップＳ４０３において、表音テキスト生成部１５は、ポーズ句区切りを決定することで、「ちくさ‘んぶつ  かかくあんていほう  ｐａｕｓｅ」のようにポーズが付与される（図１３において最後の段）。
【００６７】
図４に戻って、次に、ステップＳ１０５では、音声合成出力部１７は、ステップＳ１０４において、表音テキスト生成部１５が生成した表音テキストを用いて、音声合成技術によって、音声出力を行う。
【００６８】
以上の説明により、本実施形態によれば、原稿を読み取って音声合成する際の読み間違いを減らすことが出来る。従って、例えば、係り受け情報が透かしとして埋め込まれた原稿・マニュアル・新聞・出版物等を読み取り、読み取った文書内容を音声合成技術を用いて音声出力することで、視覚障害者等は、このような文書内容を知ることが出来る。
【００６９】
［第２の実施形態］
第１の実施形態では、読み取った原稿の内容を音声を用いて出力した。本実施形態では、読み取った原稿の内容を機械翻訳し、翻訳結果を印刷出力する。
【００７０】
図１４は、本実施形態に係る情報処理装置としての複合機の機能構成例を示すブロック図である。なお、図１４において図１に示したものと同じものについては同じ参照番号を付けており、その説明は省略する。
【００７１】
以降の説明では、図１４に示した各部を動作の主体として説明するが、実際には、ＣＰＵ３１０１やスキャナ部３１０４、音声合成部３１０５が動作の主体である。また、本実施形態では、プリント部２７が複合機に備わっているが、これはハードウェアであるとして説明する。
【００７２】
図１５は、本実施形態に係る複合機が行う処理のフローチャートである。
【００７３】
先ずステップＳ１１１では、原稿読み取り部１１は、図１６に例示した原稿を読み取り、読み取った結果を電子データとして取得する。そして取得した電子データを電子透かし抽出部１２に入力する。
【００７４】
図１６は、本実施形態で用いる原稿の一例を示す図である。図１６に示す如く、原稿には、「Times」、「flies」、「like」、「an」、「arrow」、と言う単語が印刷されていると共に、それぞれの単語の間の距離を制御することで、単語の間には電子透かし情報が埋め込まれている。なお、実際には、単語の間の距離が一定距離以上である場合にのみ、電子透かしが埋め込まれている。
【００７５】
紙面左からＮ（ｉ）番目（ｉ＝１〜４）の単語と、Ｎ（ｉ＋１）番目の単語との間の間隔をＳ（ｉ,ｉ＋１）と表記し、Ｓ（ｉ,ｉ＋１）の大きさ（＝距離）を｜Ｓ（ｉ,ｉ＋１）｜と表記する。
【００７６】
この場合、｜Ｓ（１,２）｜＝２、｜Ｓ（２,３）｜＝２、｜Ｓ（３,４）｜＝２、｜Ｓ（４,５）｜＝１、である。なお、距離の単位については特に限定するものではないが、例えば、次のようにして単語の間の距離を確定しても良い。即ち、全ての単語の間の距離を求め、求めた距離のうち最も小さいもの（＝ｘ）を「１」とし、それ以外の距離をｘで正規化（実際にはその後整数化することになる）することで、各単語の間の距離を求めても良い。
【００７７】
本実施形態では、図１６に例示した原稿を複合機が読み取り、この読み取った原稿に基づいて機械翻訳、印刷出力を行う場合について説明する。従って、原稿については図１６に例示したものでなくても良く、文章として成立したものが記された原稿であれば、如何なる原稿であっても良い。
【００７８】
図１５に戻って、次に、ステップＳ１１２では、電子透かし抽出部１２、係り受け作成部１３は、原稿に記されていた文書の係り受け構造を作成する処理を行う。
【００７９】
図１７は、ステップＳ１１２における処理の詳細を示すフローチャートである。
【００８０】
ステップＳ５０１において先ず、電子透かし抽出部１２は、文書を構成する単語間の距離を求める。即ち、「Times」、「flies」、「like」、「an」、「arrow」のそれぞれの単語の間の距離を求める。そして、一定距離以上の単語間距離のみを以降の処理対象とする。
【００８１】
次に、ステップＳ５０２では、電子透かし抽出部１２は、ステップＳ５０１において処理対象とした「距離」を「結合度」として取り扱う（定義する）。
【００８２】
次に、ステップＳ５０３では、係り受け作成部１３は、単語間の結合度を用いて、単語同士の係り受け構造を作成する。ここで、ステップＳ５０３における処理の詳細について、図１８を用いて説明する。
【００８３】
図１８は、ステップＳ５０３における処理の詳細を示す図である。
【００８４】
１行目には、図１６に例示した各単語と共に、単語と単語との間にはこれら２つの単語の結合度を記している。係り受け作成部１３は先ず、１行分の単語列を一方側（ここでは一例として左側）から参照し、結合度の小さい順に単語を結合して括弧で括って新たなノードを作成し、新たに作成したノードの両側の結合度を１減らす。図１８の場合、単語列を左側から参照すると、最も小さい結合度は「an」と「arrow」との間に位置しているので、２行目に示す如く、「an」と「arrow」を１つの括弧で括って新たなノード「（an arrow）」を作成している。また、係り受け作成部１３は、括った括弧に隣接する結合度（図１８では「like」と「an」との間の結合度「２」）を１つ減じる（２行目）。このような処理により、図１８に示した１行目から図１８に示した２行目が得られる。
【００８５】
係り受け作成部１３は、このような処理を、単語間の数値が「０」となるまで（図１８では、数値「０」となった場合には記していない）繰り返して行う。
【００８６】
例えば、次の段階では、係り受け作成部１３は、図１８に示した２行目の単語列を左側から参照すると、最も小さい結合度は「like」と「（an arrow）」との間に位置している。従って、係り受け作成部１３は、３行目に示す如く、「like」と「（an arrow）」を１つの括弧で括って新たなノード「（like（an arrow））」を作成している。また、係り受け作成部１３は、括った括弧に隣接する結合度（図１８では「flies」と「like」との間の結合度「２」）を１つ減じる（３行目）。このような処理により、図１８に示した２行目から図１８に示した３行目が得られる。
【００８７】
このような処理を、単語間の数値が「０」となるまで行うと、図１８の最後の行に示す結果、即ち、図１６に例示した文書の係り受け構造を得ることができる。最終的に作成された係り受け構造の終端ノードは、単語を表す文字または文字列となっている。
【００８８】
従って、全ての単語間の数値が「０」となった場合には、ステップＳ５０４を介してステップＳ１１３にリターンする。一方、全ての単語間の数値が「０」となっていない場合には、ステップＳ５０４を介してステップＳ５０３に戻し、上述の通り、同様の処理を繰り返す。
【００８９】
図１５に戻って、次に、ステップＳ１１３では、多義性解消部２４は、ステップＳ１１２で生成した係り受け構造に基づいて、図１６に例示した文書の多義性を解消する処理を行う。
【００９０】
図１９は、ステップＳ１１３における処理の詳細を示すフローチャートである。
【００９１】
多義性の解消処理では、例えば、「ｌｉｋｅ」という単語に対しては、（品詞＝前置詞、日本語＝のように）、（品詞＝動詞、日本語＝好む）のような主に品詞の多義性を解消する。
【００９２】
先ず、ステップＳ６０１では、多義性解消部２４は、辞書ＤＢ２６内に格納されている辞書データを参照する。図２０は、辞書データの構成例を示す図である。図２０に示す如く、辞書データには、様々な単語を見出しとし、それぞれの見出しについて、品詞、原型等が登録されている。係る辞書データは、予め作成され、辞書ＤＢ２６に登録されている。
【００９３】
従って、ステップＳ６０１では、多義性解消部２４は、図１６に例示した文書から得られた係り受け構造（図１８の最後の行）の終端ノードを見出しとし、係る見出しに対応する全ての情報を取得する。すると、（Ｔｉｍｅ［ｈｉｎｓｈｉ＝（ａ１、ｎ１）］  （ｆｌｉｅｓ［ｈｉｎｓｈｉ＝（ｎ２、ｖ２）］  （ｌｉｋｅ［ｈｉｎｓｈｉ＝（ｐ１、ｖ３、ａ２）］  （ａｎ［ｈｉｎｓｈｉ＝ｄ１］  ａｒｒｏｗ［ｈｉｎｓｈｉ＝（ｎ３、ｖ４）］））））となる。ここで、ｎ１、ｖ３などは、品詞細分類を表す記号である。本ステップにおける処理は、図２４において、１段目から２段目への変換の処理である。図２４は、ステップＳ１１３における処理を説明する為の図である。
【００９４】
次に、ステップＳ６０２では、多義性解消部２４は、この係り受け構造を展開し、すべての単語についての品詞の組み合わせて列挙する。すると、以下の表記が得られる。
（ａ１＋（ｎ２＋（ｐ１＋（ｄ１＋ｎ３））））、
（ａ１＋（ｎ２＋（ｐ１＋（ｄ１＋ｖ４））））、
（ａ１＋（ｎ２＋（ｖ３＋（ｄ１＋ｎ３））））、
（ａ１＋（ｎ２＋（ｖ３＋（ｄ１＋ｖ４））））、
（ａ１＋（ｎ２＋（ａ２＋（ｄ１＋ｎ３））））、
（ａ１＋（ｎ２＋（ａ２＋（ｄ１＋ｖ４））））、
（ａ１＋（ｖ２＋（ｐ１＋（ｄ１＋ｎ３））））、
（ａ１＋（ｖ２＋（ｐ１＋（ｄ１＋ｖ４））））、
（ａ１＋（ｖ２＋（ｖ３＋（ｄ１＋ｎ３））））、
（ａ１＋（ｖ２＋（ｖ３＋（ｄ１＋ｖ４））））、
（ａ１＋（ｖ２＋（ａ２＋（ｄ１＋ｎ３））））、
（ａ１＋（ｖ２＋（ａ２＋（ｄ１＋ｖ４））））、
（ｎ１＋（ｎ２＋（ｐ１＋（ｄ１＋ｎ３））））、
（ｎ１＋（ｎ２＋（ｐ１＋（ｄ１＋ｖ４））））、
（ｎ１＋（ｎ２＋（ｖ３＋（ｄ１＋ｎ３））））、
（ｎ１＋（ｎ２＋（ｖ３＋（ｄ１＋ｖ４））））、
（ｎ１＋（ｎ２＋（ａ２＋（ｄ１＋ｎ３））））、
（ｎ１＋（ｎ２＋（ａ２＋（ｄ１＋ｖ４））））、
（ｎ１＋（ｖ２＋（ｐ１＋（ｄ１＋ｎ３））））、
（ｎ１＋（ｖ２＋（ｐ１＋（ｄ１＋ｖ４））））、
（ｎ１＋（ｖ２＋（ｖ３＋（ｄ１＋ｎ３））））、
（ｎ１＋（ｖ２＋（ｖ３＋（ｄ１＋ｖ４））））、
（ｎ１＋（ｖ２＋（ａ２＋（ｄ１＋ｎ３））））、
（ｎ１＋（ｖ２＋（ａ２＋（ｄ１＋ｖ４））））、
ここで、図２１に例示する句構造規則を適用する。図２１は、句構造規則の構成例を示す図である。句構造規則はデータとして辞書データに含められている。係る句構造規則は長いものから優先して適用し、展開中の項の中に一度でも０が現れたらその項は枝刈り（削除）される。例えば、（ａ１＋（ｎ２＋（ｐ１＋（ｄ１＋ｎ３））））という項は、ｄ１＋ｎ３→ｎ３、ｐ１＋ｎ３→ｐｐ１、ｎ２＋ｐｐ１→ｎ１、ａ１＋ｎ１→ｎ１、というように規則が適用され、（ａ１＋（ｎ２＋（ｐ１＋（ｄ１＋ｎ３））））→ｎ１、となる。また、（ａ１＋（ｎ２＋（ｐ１＋（ｄ１＋ｖ４））））という項は、ｄ１＋ｖ４→０という規則が適用され、（ａ１＋（ｎ２＋（ｐ１＋（ｄ１＋ｖ４））））→０、となり枝刈りされる。すると、元の品詞のあいまい性を含んだ係り受け構造は、以下のようになる。
（ａ１＋（ｎ２＋（ｐ１＋（ｄ１＋ｎ３））））→ｎ１、
（ａ１＋（ｎ２＋（ｐ１＋（ｄ１＋ｖ４））））→０、
（ａ１＋（ｎ２＋（ｖ３＋（ｄ１＋ｎ３））））→０、
（ａ１＋（ｎ２＋（ｖ３＋（ｄ１＋ｖ４））））→０、
（ａ１＋（ｎ２＋（ａ２＋（ｄ１＋ｎ３））））→０、
（ａ１＋（ｎ２＋（ａ２＋（ｄ１＋ｖ４））））→０、
（ａ１＋（ｖ２＋（ｐ１＋（ｄ１＋ｎ３））））→０、
（ａ１＋（ｖ２＋（ｐ１＋（ｄ１＋ｖ４））））→０、
（ａ１＋（ｖ２＋（ｖ３＋（ｄ１＋ｎ３））））→０、
（ａ１＋（ｖ２＋（ｖ３＋（ｄ１＋ｖ４））））→０、
（ａ１＋（ｖ２＋（ａ２＋（ｄ１＋ｎ３））））→０、
（ａ１＋（ｖ２＋（ａ２＋（ｄ１＋ｖ４））））→０、
（ｎ１＋（ｎ２＋（ｐ１＋（ｄ１＋ｎ３））））→ｎ１、
（ｎ１＋（ｎ２＋（ｐ１＋（ｄ１＋ｖ４））））→０、
（ｎ１＋（ｎ２＋（ｖ３＋（ｄ１＋ｎ３））））→０、
（ｎ１＋（ｎ２＋（ｖ３＋（ｄ１＋ｖ４））））→０、
（ｎ１＋（ｎ２＋（ａ２＋（ｄ１＋ｎ３））））→０、
（ｎ１＋（ｎ２＋（ａ２＋（ｄ１＋ｖ４））））→０、
（ｎ１＋（ｖ２＋（ｐ１＋（ｄ１＋ｎ３））））→ｖ２、
（ｎ１＋（ｖ２＋（ｐ１＋（ｄ１＋ｖ４））））→０、
（ｎ１＋（ｖ２＋（ｖ３＋（ｄ１＋ｎ３））））→０、
（ｎ１＋（ｖ２＋（ｖ３＋（ｄ１＋ｖ４））））→０、
（ｎ１＋（ｖ２＋（ａ２＋（ｄ１＋ｎ３））））→０、
（ｎ１＋（ｖ２＋（ａ２＋（ｄ１＋ｖ４））））→０、
即ち、このようにして、品詞の組み合わせとして妥当でないものは、図２４の３段目に示す如く、削除（枝狩り）され、候補が絞られることになる。
【００９５】
そして、多義性の解消は、図２２に例示した、ノード間（品詞間）の接続ルールを表したテーブル情報と、図２３に例示した、ノード間（品詞間）の接続の確率を表したテーブル情報と、を更に用いて行う。図２２，２３のそれぞれに示したテーブル情報は、辞書データに含められているものであるとするが、別個のものであっても良い。
【００９６】
枝刈りで残っている候補は、（ａ１＋（ｎ２＋（ｐ１＋（ｄ１＋ｎ３））））→ｎ１、（ｎ１＋（ｎ２＋（ｐ１＋（ｄ１＋ｎ３））））→ｎ１、（ｎ１＋（ｖ２＋（ｐ１＋（ｄ１＋ｎ３））））→ｖ２、である。
【００９７】
まず、（ａ１＋（ｎ２＋（ｐ１＋（ｄ１＋ｎ３））））→ｎ１を評価する。最初に（ｄ１＋ｎ３）を演算する。図２３に例示したテーブル情報によると、前に位置するノードの品詞がｄ１で、後に位置するノードの品詞がｎ３であれば、これらの間の接続の確率は「４」となる。従って、これらのノードが結合して新たに作成されたノードの品詞は図２２に例示したテーブル情報によると、ｎ３となる。
【００９８】
次に、（ｐ１＋（ｄ１＋ｎ３））を演算する。（ｄ１＋ｎ３）の品詞は先の通りｎ３であるので、（ｐ１＋（ｄ１＋ｎ３））は（ｐ１＋ｎ３）となる。図２３に例示したテーブル情報によると、前に位置するノードの品詞がｐ１で、後に位置するノードの品詞がｎ３であれば、これらの間の接続の確率は「３」となる。従って、これらのノードが結合して新たに作成されたノードの品詞は図２２に例示したテーブル情報によると、ｐｐ１となる。
【００９９】
次に、（ｎ２＋（ｐ１＋（ｄ１＋ｎ３）））を演算する。（ｐ１＋（ｄ１＋ｎ３））の品詞は先の通りｐｐ１であるので、（ｎ２＋（ｐ１＋（ｄ１＋ｎ３）））は（ｎ２＋ｐｐ１）となる。図２３に例示したテーブル情報によると、前に位置するノードの品詞がｎ２で、後に位置するノードの品詞がｐｐ１であれば、これらの間の接続の確率は「−１０」となる。従って、これらのノードが結合して新たに作成されたノードの品詞は図２２に例示したテーブル情報によると、ｎ１となる。
【０１００】
次に、（ａ１＋（ｎ２＋（ｐ１＋（ｄ１＋ｎ３））））を演算する。（ｎ２＋（ｐ１＋（ｄ１＋ｎ３）））の品詞は先の通りｎ１であるので、（ａ１＋（ｎ２＋（ｐ１＋（ｄ１＋ｎ３））））は（ａ１＋ｎ１）となる。図２３に例示したテーブル情報によると、前に位置するノードの品詞がａ１で、後に位置するノードの品詞がｎ１であれば、これらの間の接続の確率は「２」となる。従って、これらのノードが結合して新たに作成されたノードの品詞は図２２に例示したテーブル情報によると、ｎ１となる。
【０１０１】
以上の結果から、求めた全ての確率の総和を計算すると、４＋３−１０＋２＝−１となり、「（ａ１＋（ｎ２＋（ｐ１＋（ｄ１＋ｎ３））））→ｎ１」の評価結果は「−１」となる。
【０１０２】
このようにして、その他の候補についても評価結果を求める。図２４において４段目には、それぞれの候補についての評価結果が記されている。
【０１０３】
そして、それぞれの候補について求めた評価結果のうち、最大の値を有する候補を、最終的に出力すべき結果として選択する。本実施形態の場合、図２４の最後の段に示す如く、（Ｔｉｍｅ［ｈｉｎｓｈｉ＝ｎ１］  （ｆｌｉｅｓ［ｈｉｎｓｈｉ＝ｖ２］  （ｌｉｋｅ［ｈｉｎｓｈｉ＝ｐ１］  （ａｎ［ｈｉｎｓｈｉ＝ｄ１］  ａｒｒｏｗ［ｈｉｎｓｈｉ＝ｎ３］））））が選択される。
【０１０４】
このように、係り受け情報があると係り受け情報がない場合に比べて、品詞などの多義性の解消が容易になる。
【０１０５】
図１５に戻って、次に、ステップＳ１１４では、訳文生成部２５は、訳文の生成処理（翻訳処理）を行う。図２５は、ステップＳ１１４における処理の詳細を示すフローチャートである。図２６は、ステップＳ１１４における処理を説明する為の図である。
【０１０６】
ステップＳ７０１では、ステップＳ１１３で選択された候補に基づいて、構文木を作成する。本ステップにおける処理は、図２６において、１段目から２段目を得るための処理である。
【０１０７】
ステップＳ７０２では、構文木の主辞を上位ノードにコピーする。本ステップにおける処理は、図２６において、２段目から３段目を得るための処理である。ここでは、「ｆｌｉｅｓ」、「ｌｉｋｅ」、「ａｒｒｏｗ」が上位ノードにコピーされる。
【０１０８】
次に、ステップＳ７０３では、見出しと品詞をキーにして、辞書データ内に含められている英日変換辞書データを参照し、各単語について、確定した品詞に対応する訳語を特定する。本ステップにおける処理は、図２６において、３段目から４段目を得るための処理である。
【０１０９】
次に、ステップＳ７０４では、辞書データに含められている主辞駆動型句構造文法データなどを用いて、英語句構造を日本語句構造に変換し、ボイス、テンス、アスペクト、活用などの処理を行う。これにより、（（時間  は）  （（矢  のように）  飛ぶ））のような日本語係り受け構造を生成する。本ステップにおける処理は、４段目から５段目を得るための処理である。
【０１１０】
そして、図１５のステップＳ１１５にリターンする。
【０１１１】
ステップＳ１１５では、プリント部２７は、訳文を印刷出力する。係る印刷出力では、例えば、図２７に示したように、「時」[０]「間」[１]「は」[４]「矢」[１]「の」[０]「よ」[０]「う」[０]「に」[２]「飛」[０]「ぶ」というように、単語間の電子透かし情報を付与して、印刷出力する。なお、図２６の最後の段に示した内容に、読み、アクセント、ポーズを付与して音声合成出力するようにしても良い。図２７は、ステップＳ１１５における印刷出力例を示す図である。
【０１１２】
次に、以上の処理の流れを他の単語列に適用した場合について説明する。
【０１１３】
図２８は、他の文書の例を示す図である。用いられている単語については図１６に示したものと同じであるものの、単語間の距離が異なる。即ち、｜Ｓ（１,２）｜＝１、｜Ｓ（２,３）｜＝３、｜Ｓ（３,４）｜＝２、｜Ｓ（４,５）｜＝１、である。
【０１１４】
この場合、上記ステップＳ１１２における処理によって、単語列は、図２９の最上段から最下段に向かって処理が成される。図２９は、図２８に示す文書に対してステップＳ１１２における処理を行った場合の、各段階における処理結果を示す図である。
【０１１５】
そしてステップＳ１１３では、係り受け情報に基づいて、図３０の最上段から最下段に向かって処理が成される。図３０は、図２８に示す文書に基づく係り受け情報に対してステップＳ１１３における処理を行った場合の、各段階における処理結果を示す図である。これにより、図２８に示す文書における各単語の品詞の多義性が解消される。
【０１１６】
そしてステップＳ１１４では、図３０の最下段に示す如く、「時の  ハエは  矢を  好む」という訳文が生成される。
【０１１７】
以上の説明により、本実施形態によれば、英語の文章が印刷された原稿を複写機で読み取り、読み取った結果を日本語に翻訳する場合に、訳し間違いを減らすことが出来る。従って、例えば、係り受け情報が透かしとして埋め込まれた原稿・マニュアル・新聞・出版物等を読み取り、読み取った文書内容を任意の言語に翻訳して印刷したり読み上げたりすることが出来る。
【０１１８】
［第３の実施形態］
複写機が図２７に示した原稿を再度読み取り、図５のフローチャートにおいてステップＳ２０２における処理を行う場合、結合度０の場合にはその両側の文字は最初に複数個同時に結合する。例えば、「時」[０]「間」[１]「は」[４]「矢」[１]「の」[０]「よ」[０]「う」[０]「に」[２]「飛」[０]「ぶ」は、最初の結合処理で、「時間」[１]「は」[４]「矢」[１]「のように」[２]「飛ぶ」となる。
【０１１９】
そして最終的には、以下の結果が得られる。
【０１２０】
「時間」[１]「は」[４]「矢」[１]「のように」[２]「飛ぶ」→（時間  は）[３]「矢」[１]「のように」[２]「飛ぶ」→（時間  は）[２]（矢  のように）[１]「飛ぶ」→（時間  は）[１]（（矢  のように）  飛ぶ）→（（時間  は）  （（矢  のように）  飛ぶ））
［第４の実施形態］
図６の最上段の状態から、結合度を示す数字の大きい順にアクセント句の区切りを設定しても良い。例えば、「畜」［１］「産」［２］「物」［３］「価」［１］「格」［４］「安」［１］「定」［３］「法」に対して、アクセント句区切りを、「（（（畜産）物）（価格））」＋「（（安定）法）」としても良い。また、アクセント句区切りを、「（（畜産）物）」＋「（価格）」＋「（（安定）法）」としても良い。同様に、図２６において下から２段目に示した係り受け構造から、アクセント句区切りとポーズ句区切りとを、「（時間  は）」＋「（（矢  のように）  飛ぶ）」＋「ｐａｕｓｅ」、としても良い。また、発声速度が遅い場合などには、「（時間  は）」＋「ｐａｕｓｅ」＋「（矢  のように）」＋「飛ぶ」＋「ｐａｕｓｅ」、のようにしても良い。
【０１２１】
この場合には、複雑な辞書や文法を用いなくても、文字間透かしだけでアクセント句区切りやポーズ句の区切りを決定することができる。
【０１２２】
［第５の実施形態］
上記の各実施形態では、文字や単語などの要素同士の間隔を制御することで情報を埋め込んでいるが、情報の埋め込み方法は周知の通り様々なものがあり、これに限定するものではない。即ち、ドットパターンや濃度パターン等を用いて情報を埋め込むようにしても良い。
【０１２３】
なお、上記各実施形態は適宜組み合わせて用いても良い。
【０１２４】
［その他の実施形態］
また、本発明の目的は、以下のようにすることによって達成されることはいうまでもない。即ち、前述した実施形態の機能を実現するソフトウェアのプログラムコード（コンピュータプログラム）を記録した記録媒体（または記憶媒体）を、システムあるいは装置に供給する。係る記憶媒体は言うまでもなく、コンピュータ読み取り可能な記憶媒体である。そして、そのシステムあるいは装置のコンピュータ（またはＣＰＵやＭＰＵ）が記録媒体に格納されたプログラムコードを読み出し実行する。この場合、記録媒体から読み出されたプログラムコード自体が前述した実施形態の機能を実現することになり、そのプログラムコードを記録した記録媒体は本発明を構成することになる。
【０１２５】
また、コンピュータが読み出したプログラムコードを実行することにより、そのプログラムコードの指示に基づき、コンピュータ上で稼働しているオペレーティングシステム（ＯＳ）などが実際の処理の一部または全部を行う。その処理によって前述した実施形態の機能が実現される場合も含まれることは言うまでもない。
【０１２６】
さらに、記録媒体から読み出されたプログラムコードが、コンピュータに挿入された機能拡張カ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込まれたとする。その後、そのプログラムコードの指示に基づき、その機能拡張カ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い、その処理によって前述した実施形態の機能が実現される場合も含まれることは言うまでもない。
【０１２７】
本発明を上記記録媒体に適用する場合、その記録媒体には、先に説明したフローチャートに対応するプログラムコードが格納されることになる。
【図面の簡単な説明】
【０１２８】
【図１】本発明の第１の実施形態に係る情報処理装置としての複合機の機能構成例を示すブロック図である。
【図２】本発明の第１の実施形態で用いる原稿の一例を示す図である。
【図３】図２に示した原稿を構成する各文字の間の距離について説明する図である。
【図４】本発明の第１の実施形態に係る複合機が行う処理のフローチャートである。
【図５】ステップＳ１０２における処理の詳細を示すフローチャートである。
【図６】ステップＳ２０２における処理の詳細を示す図である。
【図７】ステップＳ１０３における処理の詳細を示すフローチャートである。
【図８】辞書データの構成例を示す図である。
【図９】ノード間（品詞間）の接続ルールを表したテーブル情報の構成例を示す図である。
【図１０】ノード間（品詞間）の接続の確率を表したテーブル情報の構成例を示す図である。
【図１１】ステップＳ１０３における処理の詳細を説明するための図である。
【図１２】ステップＳ１０４における処理の詳細を示すフローチャートである。
【図１３】ステップＳ１０４における処理の詳細を説明する図である。
【図１４】本発明の第２の実施形態に係る情報処理装置としての複合機の機能構成例を示すブロック図である。
【図１５】本発明の第２の実施形態に係る複合機が行う処理のフローチャートである。
【図１６】本発明の第２の実施形態で用いる原稿の一例を示す図である。
【図１７】ステップＳ１１２における処理の詳細を示すフローチャートである。
【図１８】ステップＳ５０３における処理の詳細を示す図である。
【図１９】ステップＳ１１３における処理の詳細を示すフローチャートである。
【図２０】辞書データの構成例を示す図である。
【図２１】句構造規則の構成例を示す図である。
【図２２】ノード間（品詞間）の接続ルールを表したテーブル情報の構成例を示す図である。
【図２３】ノード間（品詞間）の接続の確率を表したテーブル情報の構成例を示す図である。
【図２４】ステップＳ１１３における処理を説明する為の図である。
【図２５】ステップＳ１１４における処理の詳細を示すフローチャートである。
【図２６】ステップＳ１１４における処理を説明する為の図である。
【図２７】ステップＳ１１５における印刷出力例を示す図である。
【図２８】他の文書の例を示す図である。
【図２９】図２８に示す文書に対してステップＳ１１２における処理を行った場合の、各段階における処理結果を示す図である。
【図３０】図２８に示す文書に基づく係り受け情報に対してステップＳ１１３における処理を行った場合の、各段階における処理結果を示す図である。
【図３１】本発明の第１の実施形態に係る複合機のハードウェア構成例を示すブロック図である。
【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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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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【図１８】
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【図１９】
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【図２０】
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【図２１】
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【図２２】
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【図２３】
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【図２４】
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【図２５】
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【図２６】
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【図２７】
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【図２８】
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【図２９】
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【図３０】
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【図３１】
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