FIT2009（第8回情報科学技術フォーラム）RE-003Web によるドキュメント拡張を利用した音声ドキュメント検索
Spoken Document Retrieval with Document Expansion Using Web
杉本 樹世貴 †Kiyotaka Sugimoto1.

西崎 博光 ‡
Hiromitsu Nishizaki

はじめに

1990 年代から，アメリカ国立標準技術研究所 (NIST)とアメリカ国防総省が主催する情報検索関連の評価型
ワークショップ TREC(Text REtrieval Conference) が開催されている．1990 年代後半から 2000 年までの間，
TREC の研究分野 (トラック) の 1 つとして，音声ド
キュメント検索トラック (Spoken Document Retrieval
Track) が開催され，世界中で音声ドキュメント検索の研究が行われてきた．現在は，ビデオ検索の評価ワーク
4)
ショップ (TRECVID ) が開催されており，映像中に含まれる音声データを音声認識する等して，ビデオ検索精度の改善が図られている [1]．
一方，日本では，2006 年に情報処理学会音声言語処理研究会のワークショップである「音声ドキュメント処理
ワーキンググループ」が設立された．ワーキンググルー
プは，『日本語話し言葉コーパス』(以下 CSJ と記す) を用いた音声ドキュメント検索用のクエリと，クエリに対する正解ドキュメントのセットを構築した [2]．
この評価セットは TREC SDR Track や TRECVID が採用しているニュース音声・映像とは異なり，話し言葉
音声を対象としている．したがって，音声認識がより難しく，それに比例して検索精度も難しい．
この検索テストセットの構築により，日本でも大規模なデータを用いた情報検索技術開発の環境が整った．日
本語の音声ドキュメント検索は，これまで，各研究機関
が独自のデータベースを用いて研究を行ってきた [3, 4].
各研究機関が共通して利用できる日本語の評価セットができたことから，音声ドキュメント検索研究のさらなる発展が期待できる．
将来的に，音声やビデオといったマルチメディアデー
タが爆発的に増加していくことを考えると，これらの検索技術を開発することは喫緊の課題である．そこで本稿
では，この検索テストセットに対する検索精度の改善を図ることを目的に，Web ページを用いた新しい検索方法の提案を行う．
通常，音声ドキュメントを検索する場合，検索対象の音声データを音声認識することで音声波形を単語列など† 山梨大学大学院医学工学総合教育部，Educational Interdisciplinary Graduate School of Medicine and Engineering‡ 山梨大学大学院医学工学総合研究部，Research Interdisciplinary
Graduate School of Medicine and Engineering, University of Yamanashi
4)
http://www-nlpir.nist.gov/projects/trecvid/

関口 芳廣 ‡
Yoshihiro Sekiguchiにシンボル化し，そこからドキュメントに対するインデッ
クスを作成し，そのインデックスを手掛かりにして，検索を行う．この際，音声認識処理を用いるため，音声認
識誤りや未知語問題 (音声認識辞書に必要な単語が登録されていない) が，検索精度に大きく影響する．
それらの問題を改善するため，検索対象のデータと内容が類似した Web ページを音声ドキュメントのインデキシングに利用する．つまり，提案手法は Web データを用いて音声ドキュメントの内容を拡張する．これによって，本来ならインデックスとして登録されて欲しい単語
が，音声認識誤りや未知語が原因で，登録されない事態を回避するのが狙いである．
検索実験の結果，Web ページを利用したドキュメント
拡張により，検索精度を改善することができた．特に，未知語を含むクエリに対する検索精度が大きく改善している．このことから，提案手法の有効性を確かめられた．

2.

関連研究

音声ドキュメント検索問題を解決するために，90 年
代後半からこれまで，数多くの検索手法が開発されてきた．これは，前述した TREC の成果の賜物である．
例えば，Wechsler ら [5] は，音素認識器を使って音声を書き起こし，入力検索語の音素表記とのマッチングを行っている．Ng ら [6] は，音声の音素表記から作ったサブワードをインデキシングの単位として扱い，DP マッ
チングにより柔軟なマッチングを行っている．西崎ら [3]は，音声認識結果の誤りに対処するために，複数の音声認識システムを利用したり，音声認識システムに未知語検出処理を組み込むことで，音声認識システムで未知語と判定された区間のみを，サブワード単位のインデックスを構築する手法を提案した．岩田ら [4] は，語彙に影響されない音声ドキュメント検索として，サブワード単位の認識結果を利用している．また，クエリとドキュメ
ントにおいて，高速にサブワード同士をマッチングさせる手法を提案している．
近年では，音声認識結果のラティス [7] やコンフュー
ジョンネットワークを利用したり [8]，音声認識結果に信頼度を導入することで [9]，検索性能改善を図っている
研究例もある．
日本語でもテストコレクションが整備されたことから，
この検索テストコレクションを対象にした研究も行われている．まず，文献 [2] では，テストコレクションを利用

27（第2分冊）

FIT2009（第8回情報科学技術フォーラム）インターネット

検索対象の音声データベース
音声認識
Web検索用
クエリ

Web検索用
Web
検索用
クエリの構成音声認識結果WebページのWebページの妥当性判定

２種類のインデックス
認識
インデックス

Web検索
エンジン

Web
インデックス

関連Web
ページ群

Webインデックス用
検索エンジン

○○の講演を検索したい

認識インデックス用
検索エンジン

ユーザーの検索要求
検索結果の統合検索結果

図 1: Web を利用した音声ドキュメント検索処理の概要
した音声ドキュメント検索の基本的な検索精度が述べられている．また，秋葉らは [10]，テキスト翻訳の技術を利用した語彙拡張を音声ドキュメント検索に応用し，テストコレクションでの有効性を示した．さらに，胡らは[8]，音声認識結果のコンフュージョンネットワークを利用することで，検索精度が改善できることを示した．前
沢らは [11]，音声ドキュメントを認識する際に，様々な音声認識精度の書き起こしを用意し，認識精度が検索精度に与える影響や，サブワード (音節) をインデックスに用いることが，認識誤りや未知語に有効であることを示した．
これに対し，Web を利用したドキュメント拡張を行う
利点として，2 つの点を上げることができる．1 点目は，音声認識誤りや未知語問題に対処できることである．2
点目は，ユーザが欲する音声ドキュメント内に検索クエ
リーの単語が含まれていなくても，Web によるドキュメ
ント拡張によりその単語が補完される点である．これにより，精度の高い検索が可能となる．
音声ドキュメント検索において，本研究と同様に Webを利用する研究も報告されている．例えば，寺尾ら [12]は，検索に用いる音声クエリと関連性のある Web の情報を利用することで，クエリ拡張を図っている．また宇野ら [13] は，音声ドキュメントと関連性のある Web 情報の件数と未知語率の関連性を研究している．
音声ドキュメント検索において，クエリ拡張を利用している研究として，Mamou ら [14] が単語の発音に基づ

く拡張処理を提案している．
文献 [12] 等のように，クエリを拡張する手法に対して，
本提案手法では，検索対象の音声ドキュメントの誤認識や未知語問題を解決する方法として，音声ドキュメントの拡張を Web ページによって行うことで検索性能の向上を目指している．
音声ドキュメント検索において，ドキュメント拡張を導入した研究としては，Singhal らの報告がある [15]．これは，ニュース音声を検索する際に，その音声と類似したデータをニュースコーパスから選択するという手法である．
今回，我々がターゲットにしているデータは，様々な話題を含んだ学会講演・模擬講演音声であり，これに類似したコーパスは今のところ存在しない．今後，様々な話題の音声 (映像) ドキュメントが増加していくだろう
が，ドキュメント拡張の手法を導入する際に用いる類似
コーパスとしては，いろいろな話題に対処しやすい Webが適していると考えられる．
そこで本稿では，Web を利用した音声ドキュメント拡
張手法の有効性を確かめるため，検索実験を行ったので，それについて報告する．

3.

Web ページを利用した音声ドキュメント
検索処理

提案手法の処理の流れを図 1 に示す．
まず，検索対象の音声ドキュメントを大語彙連続音声

28（第2分冊）

FIT2009（第8回情報科学技術フォーラム）認識システムを用いて音声認識する．このとき，音声認識システムの認識辞書に登録されていない単語が未知語となる．クエリにこの未知語が含まれている場合，インデックスとマッチングができない．
この音声認識結果からストップワードを取り除き，インデックスを構築する．本稿では，これを “認識インデックス” と記す．
次に，Web ページから作成するインデックスについて説明する．まず，音声認識結果から，認識されたドキュ
メントと内容が類似した Web ページを検索するためのクエリを作成する．ここで構築する Web 検索用クエリの”質”によって，どれだけ内容が近い Web ページを収集できるかが決定される．したがって，クエリの生成方
法にも工夫が必要である．しかし，本研究は Web ペー
ジによる音声ドキュメント拡張の有効性を示すことが目的であるため，Web 検索クエリの生成方法は単純な方法を採用した．これについては次節で述べる．
Web 検索クエリによって収集された Web ページの中には，音声ドキュメントの内容と無関係のものも多く含まれている．それらの Web ページは，認識結果との関連性の尺度に基づいて取り除いている．
このようにして集めた Web ページから，認識インデッ
クスを作成した場合と同様にストップワードを取り除き，
インデックスを構築する．本稿ではこれを”Web イン
デックス”と記す．
このように，音声ドキュメントに対して 2 種類のインデックスが構築される．つまり音声認識結果から直接作成される “認識インデックス” と，関連する Web ページから作成される “Web インデックス” である．
検索処理では，それぞれのインデックスに対してマッ
チング処理を行うため，2 つの検索エンジンを用いる．
ユーザの検索要求を 2 つの検索エンジンに入力し，それぞれのエンジンから得られた検索スコアを統合すること
で，最終的な結果を得る．

4.

関連する Web ページの取得

Web 検索を行うためには，音声ドキュメントからキーワード抽出を行い話題に合った適切な検索クエリを構成しなければならない．しかし，音声認識結果が形態素に分割されていること，話題の特定に不向きな単語（機能語や一般語）が多く含まれていることから，話題に合った検索クエリを構成することは簡単ではない．
そこで，完璧ではないが，ある程度適切な Web ページを収集できるように，Web 検索用クエリの構成方法を
検討した．
4.1

Web 検索用クエリの構成と検索

Web 検索用クエリを構成するために，音声ドキュメン
トの音声認識結果中に含まれる単語の品詞を判定し，適

例文
横軸 は

学習

データー 数

縦軸 に…

名詞が続く場合，連結する

横軸 は

学習データー数縦軸に…

Google N-gramに存在しない！
横軸 は

学習データー数

縦軸

に…

2つに分割
（両⽅ともGoogle N-gramに存在）

図 2: 名詞 N-gram 作成の例
宜単語の連結と削除を行うことで，実在する名詞 N-gramを抽出する．この名詞 N-gram を Web 検索用クエリとする．
具体的には，以下の手順で行う．

1．名詞 N-gram の作成 ：話題を特定する単語（名詞）が続く限りそれらを連結し，名詞 N-gram を作成す
る．N の大きさは任意である．このとき，Web 日
5)
本語 N-gram 第一版（“Google N-gram” と記す）を使用し，連結した名詞 N-gram が実在するかを確認する．連結された名詞 N-gram が Google N-gramに存在すれば，Web 検索用クエリの候補とする．もし，存在しなければ，連結した名詞 N-gram を解体
し，再度 Google N-gram に存在するかどうかを確認する．この処理を繰り返すことで，音声認識結果のテキストから名詞 N-gram を構築する．具体的な処理の流れの例を図 2 に示す．
2．クエリの構成 ：作成した名詞 N-gram の出現頻度をカウントし，頻度が高い順に 5 つの名詞 N-gram を採用する．この 5 つの名詞 N-gram すべてを Web 検
索用クエリとして，Web 検索エンジンに入力する．
以上の手順で作成した Web 検索用クエリを入力と6)
し，”Yahoo! Web 検索 API” を使って音声ドキュメン
トに関連する Web ページ群を収集する．収集する Web
ページ数は，1 音声ドキュメントに対して 50 ページとした．Web 検索クエリによっては，50 ページの収集が困難な場合がある．その場合は，最も頻度の低い名詞 N-gramをクエリから取り除き，再度検索を行う．

Web ページの妥当性判定

4.2

収集された Web ページの中には，音声ドキュメントの内容と無関係のページも多く含まれている．
5)
6)

http://www.gsk.or.jp/catalog/GSK2007-C/catalog.html
http://developer.yahoo.co.jp/webapi/search/

29（第2分冊）

FIT2009（第8回情報科学技術フォーラム）そこで，収集した Web ページと音声ドキュメントの認識結果との間の類似度を尺度として用いることにより，インデックスとして使用する Web ページの取捨選択を行う．
この類似度計算にはコサイン尺度を用いる．これは，各ドキュメントを，そのドキュメントに含まれる単語の出現頻度を要素としたドキュメントベクトルで表現し，ドキュメントベクトル間の成す角を求めることにより類似度を求めるもである．コサイン尺度の計算式を式 (1)に示す．

∑m
cos(WDi , R) = √∑j=1 W Dij · Rim2
j=1 W Dij√∑m2
j=1 Ri(1)

ここで，R は音声ドキュメントの認識結果，Ri は認
識結果中の単語 wj の出現頻度，W Dij は Web ドキュメ
ント WDi 中の単語 wj の出現頻度，m は R と WDi に含まれる単語の種類数を表す．
妥当性評価を行った結果，インデックスとして使用する Web ページが 0 件となった音声ドキュメントに対しては，認識インデックスで代用する．

な結果を得る．
2 つのインデックスを用いて検索された音声ドキュメ
ント D の最終的なスコア sim(D) は，式 (2) に示すよ
うに，認識インデックスの検索結果の検索スコアと Web
インデックスの検索結果の検索スコアの線形補間により計算される．

sim(D) = (1 − α) × sim(D|R) + α × sim(D|W )ただし，sim(D|R) は認識インデックス，sim(D|W ) は
Web インデックスを用いたときの音声ドキュメント Dの検索スコアとなる．α は，各インデックスに対する重み係数である．この α を，0.0 から 1.0 までの 0.1 刻み
で変化させ検索実験を行う．
また，検索クエリに対する未知語率を OOV と定義したとき，この OOV を重み係数として用いることで (つまり，α = OOV )，クエリ毎に動的に重みを変化させる
手法も実験する．ここで用いる未知語率 (OOV ) とは，
音声ドキュメントを検索するためのクエリに含まれる単語のうち，音声認識辞書に含まれていない単語の割合で
9)
ある ．

5.

検索システム

6.

検索実験

5.1

検索手法

6.1

テストコレクション検索条件

音声ドキュメントの検索エンジンには，汎用連想計算
7)エンジン GETA [16] を利用した．GETA を利用する
ことで，大規模なドキュメント–単語集合間の類似度を高速に計算することが可能である．
インデックスは形態素単位とする．先行研究 [17] では，形態素の他に文字バイグラム，および形態素と文字バイグラムの組み合わせが試されており，その効果が示されている．
認識インデックスおよび Web インデックスを構築する際に，ストップワードを除去して内容語のみをインデキシングする．本研究では，内容語として，名詞，動詞，
形容詞，形容動詞を用い，これら以外の品詞をストップ
ワードとする．
音声ドキュメントと検索クエリ間の類似度計算には，
8)
GETA に用意されている SMART 法 [18] を採用した．
インデックスは，ドキュメント長で正規化された TF・
IDF 法により重み付けされている．ベクトルで表現されたドキュメントとクエリから，余弦計算に基づいてドキュメントとクエリ間の類似度を計算する．

5.2

検索結果の統合

認識インデックスと Web インデックスのそれぞれのインデックスを用いたときの検索結果を統合し，最終的
7)

http://geta.ex.nii.ac.jp/
http://geta.ex.nii.ac.jp/getaN2002/gdoc/geta/tutorial/libae/section5.html
8)(2)

検索対象のデータには，CSJ を対象に構築された検索評価用テストコレクションを用いる．

6.1.1

テストコレクションについて

テストコレクションには，CSJ に収録されている「学会講演」「摸擬講演」の 2702 講演 (約 600 時間以上の音声データ) に対し，それら講演，または講演の一部を検索するための検索クエリと正解の講演データのセットが収録されている．
正解リストには，クエリに対して適合している講演(Relevant)，部分的に適合している講演 (Partially Relevant) が含まれている．クエリの数は全部で 39 個である．

6.1.2

音声認識

検索テストコレクションには，2702 の講演音声デー
タが存在する．これらを音声認識することで，認識イン
デックスと Web インデックスを構築しなければならな
い．以下，講演音声を認識する条件について説明する．
現状では，2702 講演を音声認識するために必要なモデルを完全にオープンな学習データから学習することは10)
難しい ．例えば，文献 [2] でも，CSJ の講演音声を認
9)

音声ドキュメントに対する未知語率でないことに注意されたい．
ただし，クロスバリデーションを行えば，膨大な時間がかかるがオープンなモデルを構築することは可能
10)30（第2分冊）

FIT2009（第8回情報科学技術フォーラム）識する際に用いる音響モデル，言語モデルの学習には，クローズなデータを含んでいる．したがって，80%以上の高い音声認識精度が得られている．
我々の実験では，音声認識に用いる音響モデル，言語モデルの学習データができるだけオープンになるように，
文献 [2] で用いられている各モデルの学習データよりも少なくしている．
本研究において，音声認識に用いた音響モデルは，CSJ学会講演から認識評価用セットを除いた学会講演 970 講
演から学習したトライフォンである．使用する特徴量は，12 次元の MFCC，∆MFCC，∆∆MFCC と，∆ パワー，∆∆ パワーの全 38 次元となっている．
言語モデルは，音響モデルの学習データと同じ学会講演 970 講演から，トライグラムを学習した．本研究では，
意図的に 3 種類の語彙サイズ（7k, 12k, 17k）の言語モ
デルを用意した．これは，語彙サイズを変えることで，音声ドキュメントの音声認識率や未知語率を変化させ，様々な認識率での提案手法の有効性を示すためである．
音声認識のデコーダには Julius ver.4.1 を用いている．
CSJ 2702 講演に対する音声認識を行った結果を，表1 に示す．表 1 において，クエリに対する未知語率とは，5.2 で述べたものと同じで，音声ドキュメントを検索するためのクエリに含まれる単語のうち，音声認識辞書に含まれていない単語の割合である．未知語を含むクエリ数とは，全 39 個のクエリに対し，未知語を含んでいるクエリの個数である．
表 1 を見ると，当然ながら語彙サイズが小さい言語モデルを使うと，音声認識の精度は悪化している．また，クエリに対する未知語率や未知語を含むクエリ数は増加
している．

6.1.3

0.50

0.40

評価尺度

検索精度を計る尺度には，補間 11 点平均精度 (Interpolated 11-points Average Precision，”11-pt AP”と記TransWeb
ベースライン：0.49

0.30

0.20

Web：0.17
0.10
0.0

0.1

0.2

0.3

0.4

0.5

0.6

0.7

0.8

0.9

1.0

検索結果統合時のパラメータα

図 3: 線形結合の重み α を変化させたときの補間 11 点
平均精度の変化 (書き起こしデータ，認識率 100%)す) を用いる．
これは，再現率 (Recall) が 0.0, 0.1, 0.2, ... ,1.0 のときの補間精度 (Precision) を平均したものである．再現率は 0.0〜1.0 までの 11 点であるので，11 点の補間精度を平均する．11-pt AP の計算式を式 (3) に示す [17]．

1 ∑iIP ( )
11 i=01010IP (x) = max Pi ,
x≥Ri

AP =

(3)

ここで，Ri と Pi は，それぞれ，検索結果の上位 i 番目までに着目したときの再現率と精度である．
検索実験では，上位 1000 件までの結果を出力し，上記の式により評価する．

6.3

実験結果

Web ページを用いたドキュメント拡張の効果を，検索実験により評価した．結果を図 3，図 4，図 5 に示す．
6.3.1

検索単位

本研究では，検索の単位は講演単位とする．すなわち，
1 ドキュメント 1 講演である．
検索されたドキュメントの適合性の判定は，”適合”はもちろんのこと，”部分適合” しているドキュメントも正解とする．

6.2

Top：0.50

補間11点平均精度

語彙サイズ
7k
12k
17k

表 1: 言語モデルの語彙サイズ別の音声認識率と未知語率
単語正解率 [%] 正解精度 [%] クエリに対する未知語率 [%] 未知語を含むクエリ数
74.7
70.1
16.2
14
75.8
70.1
14.8
13
76.9
71.6
11.8
11

書き起こしドキュメントに対する結果

図 3 は，音声ドキュメントを音声認識システムではなく，人手により書き起こしたドキュメント集合を対象にした検索実験結果である．すなわち，音声認識誤りを含んでいないため (認識率 100%)，純粋なテキスト検索結果となる．検索対象のドキュメントに対する類似 Web
ページは 4. 節で述べた方法で集められている．
図 3 を見ると，α = 0.0 のとき，すなわち Web によるドキュメント拡張を行っていない結果（ベースライン）に比べ，ドキュメント拡張を行った方が検索結果が良くなっ31（第2分冊）

FIT2009（第8回情報科学技術フォーラム）
１２ｋ

７ｋ

0.45

Top：0.348

１７ｋ

0.30

OOV：0.345
ベースライン：0.333

0.25
0.20
0.15

RecogWeb
OOV
Ideal

0.05

0.35
0.30

OOV：0.359
ベースライン：0.347

0.25
0.20
0.15

RecogWeb
OOV
Ideal

0.1

0.2

0.3

0.4

0.5

0.6

0.7

0.8

0.9

1.0

0.35

OOV：0.376

ベースライン：0.364

0.30

2009/4/22

0.25
0.20
0.15

RecogWeb
OOV
Ideal

0.10

Web：0.114

0.05
0.0

Ideal：0.424

0.40

0.10

Web：0.105

Top：0.389

0.45

補間11点平均精度

0.35

0.10

Web：0.121

0.05
0.0

0.1

検索結果統合時のパラメータα７ｋIdeal：0.411

0.40

補間11点平均精度

補間11点平均精度

Top：0.372

0.45

Ideal：0.384

0.40

0.2

0.3

0.4

0.5

0.6

0.7

0.8

0.9

1.0

0.0

0.1

0.2

検索結果統合時のパラメータα

0.3

0.4

0.5

0.6

0.7

0.8

0.9

1.0

検索結果統合時のパラメータα(a) 語彙サイズ 7k，正解率 74.7%(b) 語彙サイズ 12k，正解率 75.8%

１２ｋ

１７ｋ

(c) 語彙サイズ 17k，正解率 76.9%

図 4: 全 39 クエリ対する線形結合の重み α を変化させたときの補間 11 点平均精度の変化 (音声認識率別)
0.24

Ideal：0.157

0.19

0.14

Top：0.117

OOV：0.118

0.09

ベースライン：0.083

補間11点平均精度

補間11点平均精度

RecogWeb
OOV
Ideal

Top：0.150

0.14

OOV：0.152
ベースライン：0.116

Web：0.057

0.1

0.2

0.3

0.4

0.5

0.6

0.7

OOV：0.206
0.14

ベースライン：0.164

0.09

RecogWeb
OOV
Ideal

0.8

検索結果統合時のパラメータα

0.9

1.0

Web：0.068

0.04

0.04
0.0

0.19

Web：0.061

0.04

Ideal：0.233

Ideal：0.181

0.19

0.09

Top：0.206

0.24

RecogWeb
OOV
Ideal

補間11点平均精度

0.24

0.0

0.1

0.2

0.3

0.4

0.5

0.6

0.7

0.8

検索結果統合時のパラメータα

0.9

1.0

0.0

0.1

0.2

0.3

0.4

0.5

0.6

0.7

0.8

0.9

1.0

検索結果統合時のパラメータα(a) 語彙サイズ 7k(14 クエリ)，正解率 74.7% (b) 語彙サイズ 12k(13 クエリ)，正解率 75.8% (c) 語彙サイズ 17k(11 クエリ)，正解率 76.9%

図 5: 未知語を含むクエリのみに対する線形結合の重み α を変化させたときの補間 11 点平均精度の変化 (音声認識率別)ている．α = 0.1 のときに，ベースラインよりも 0.013
ポイントの改善が得られている．この結果より，音声認
識誤りのないテキスト検索においても，Web によるドキュメント拡張の効果があることが示された．

6.3.2

音声認識率別の結果

続いて，図 4(a)〜(c) は，全 39 個の検索クエリに対す
る音声ドキュメントの認識率別の検索結果を示している．
“RecogWeb” は，音声ドキュメントを Web ページ
で拡張し，統合時に重みを変化させたときの結果を表している．図 3 と同じで，α = 0.0 のときは，Web によるドキュメント拡張を行っていない結果で，これをベース
ラインとする．一方で，α = 1.0 のときは認識インデッ
クスを使わず，ドキュメント拡張に用いた Web ページ
だけを検索に用いた結果である (“Web” と表記)．また，
図 4 では，すべてのクエリに対して共通の重み α を設定したときに，最も検索精度が良い結果 (“Top”)，各クエリ毎に最適な重みを設定したときの結果 (最適な統合が行われたときの理想値：“Ideal”) も示している．なお，
語彙サイズ 7k の結果のみ，類似度による Web の適合性判断を行っている．
図 4 の結果を見ると，言語モデルの語彙サイズの低下に伴う音声認識率の低下により，検索精度が全体的に悪化している．しかし，すべての認識インデックスにおいて，Web によるドキュメント拡張の効果が見られ，ベー
スラインに比べて検索精度を改善することができた．どのインデックスにおいても，α = 0.2 のときが最適な結果となった．
また，図中の “OOV” は，式 (2) において，α の値をクエリ毎の未知語率を用いて動的に決定したときの結果である．(a) の言語モデルの語彙サイズが 7k のときは，各クエリに対する未知語率を用いた動的な重み設定の実験結果と，一律に重みを決定したときの結果がほぼ同じとなった．しかし，12k と 17k のときは，一律の重み設定の結果よりも，若干劣る．理想値とも相当の開きがあることから，未知語率による動的重み設定は一定の改善はみられるものの，改善の余地がある．
次に，図 4 が全てのクエリに対する結果だったのに対し，図 5 は，音声認識辞書に対する未知語を含んでいる
クエリに対する実験結果となっている．言語モデルの語
彙サイズが異なると含まれる未知語率も変化するため，サイズによってクエリ数が異なっている ( 括弧内数値を参照)．
この結果を見ると，どの認識インデックスで比べても，

32（第2分冊）

FIT2009（第8回情報科学技術フォーラム）

0.350

0.365

0.380

0.340

0.335

補間11点平均精度

0.345

補間11点平均精度

補間11点平均精度

0.360
0.355
0.350
0.345

0.375

0.370

0.365

0.340
0.330

0.335
0

10

15

20

25

30

Web ドキュメントの認識結果との類似度(a) 語彙サイズ 7k，正解率 74.7%

0.360
0

10

15

20

25

30

Web ドキュメントの認識結果との類似度(b) 語彙サイズ 12k，正解率 75.8%

0

10

15

20

25

30

Web ドキュメントの認識結果との類似度(c) 語彙サイズ 17k，正解率 76.9%

図 6: Web ページの妥当性判定を取り入れたときの検索性能 (全 39 クエリ)

Web ドキュメント拡張を行うことでベースラインよりも大幅に検索精度が改善していることが分かる．改善幅は，
図 4 の 39 クエリに対する結果よりも大きいことから，本
提案手法は，特に，未知語を含む検索クエリに対して有効であると言える．すなわち，Web ドキュメント拡張に
より未知語を補完できている．また，図 5 では，どの認識率においても，未知語率による動的な重み決定が，一律の重み設定よりも優れている．未知語を含むクエリに対しては，未知語率による重み決定が有効であった．
以上の結果から，音声ドキュメント検索において，Web
ページによるドキュメント拡張の有効性を示すことができた．特に，図 5(c) においては，ドキュメント拡張により検索精度は 0.042 ポイントの改善が見られた．ただし，最適な重みを選択したときの理想値の精度と比べてみると，まだ改善の余地が残っているため，今後は動的な重み決定手法を工夫する必要がある．
6.3.3

Web ページの妥当性判定

図 6 は，Web ページの妥当性判定を行った場合の結果，
すなわち Web インデックスとして使用する Web ページ
を，認識結果との類似度に基づいて選択したときの検索精度を示している．
図 6 を見ると，言語モデルの語彙サイズが 7k では，類似度の閾値を 10%としたときすなわち，類似度が 10%以上の Web ページを使用した場合，に最も良い検索結果が得られた．しかし，語彙サイズ 12k，17k においては，
類似度の閾値が 0%のとき，つまり収集した Web ページ
全てをインデックスとして用いた場合，検索精度は最も良かった．
Web ページに対するフィルタリング効果はあまり見られなかったが，これは Web 検索用クエリを比較的簡単な手法により構成したことにより，音声ドキュメントの内容と無関係の Web ページが多く集まってしまったこと，また，類似度計算の方法も単語の出現頻度のみを使用していること等が原因であると考えられる．今後は，より適した Web ドキュメントを収集する方法を開発することで，Web ページの妥当性判定処理が効いてくるのではないかと考えている．
音節インデックスとの比較

6.3.4

本研究では，単語単位のインデックスを利用してきた．
先行研究 [11] では，同じ検索テストセットを利用し，文字や音節等の異なるインデックス単位を利用し，認識誤
りや未知語に頑健な手法を提案している．この文献 [11]の手法と比較する．
まず，単語インデックスに加え，文字 bigram をインデックスに追加することで，11 点平均精度で 0.035 ポイ
ントの改善を図ることができている．さらに，単語と文
字 bigram インデックスと音節インデックスを併用する
ことで，単語のみのインデックスに比べて 0.041 ポイン
ト改善している．
本稿では，Web によるドキュメント拡張を行うこと
で，単語インデックスに比べて 0.025 ポイントの改善を図ることができた．しかし，認識インデックスと Web イ
ンデックスの補間重みを最適に選択すると，0.060 ポイ
ントの改善が行えることから，Web 拡張の利用には改善の余地がある．
また，6.3.3 節で述べたように，今回の実験において自動で収集した Web ページに不適切なものも多かった
こともあり，Web ページ収集方法を改善することで，さらに改善が見込める．また，先行研究 [11] で用いた音節
インデックスや文字 bigram を併用することで，さらなる改善が期待できそうである．

7.

おわりに

本稿では，音声ドキュメント検索タスクにおいて，検索対象の音声ドキュメントと類似性の高い Web ページ
を用いてドキュメント拡張を行う有効性について論じた．
音声ドキュメント検索用テストコレクションを用いて評価実験を行った結果，音声認識結果のみをインデック

33（第2分冊）

FIT2009（第8回情報科学技術フォーラム）スとした場合よりも，Web ページを用いることで検索精度を改善できることを示した．提案手法では，音声ド
キュメントの音声認識率が異なるインデックスを 3 種類用意し検索実験を行ったが，いずれの認識率の場合においても，Web による検索精度の改善が見られた．
テストコレクションの全 39 個の検索クエリに対する実験結果では，補間 11 点平均精度において最大で 2.5%の改善，さらに，未知語を含む検索クエリに対しては，最大で 4.2%の検索精度の改善を確認できた．
今後は，Web 検索用クエリの “質” が Web インデック
スの “質” を決める上で重要となってくるため，Web 検
索用クエリの構成法の再検討を行い，Web インデックスの”質”を改善していく．また，2 つのインデックスを統合する方法には，まだ十分な改善の余地が残されている
ため，統合時の動的な重みの決定方法などを検討し，検索精度を改善していく予定である．

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34（第2分冊）