Web 時代の音声・言語技術
Speech and Natural Language Processing in the Web Information Era

中村 哲
河原達也

磯谷亮輔 乾 健太郎 柏岡秀紀 河井 恒
木俵 豊 黒橋禎夫 隅田英一郎 関根 聡
鳥澤健太郎 堀 智織 松田繁樹

本稿では，現在，独立行政法人情報通信研究機構（NICT）において産学官で進められている MASTAR プロジェクトにおける音声・言語処理について紹介するとともに，日本及び海外，特に米国の動向について紹介する．音声・言語処理
は近年飛躍的な進歩を遂げているが，この理由の一つとして挙げられるのが，大量のデータ（コーパス）を収集し，用例や統計モデルと機械学習により，自動的に処理系を構築するコーパスベース技術が確立されたことである．Web 上の情報を利用することで，Web 以前には不可能であった様々な音声言語処理が可能になりつつある．
キーワード：自然言語処理，音声処理，Web，機械翻訳，情報アクセス

．は

じ

め

に

ることでモデルパラメータの推定を行い入力音声の認識を行う技術である．その後，多くの改良を経て最近では1970 年代の後半に，雑音のある通信路モデルに基づ

不特定話者の連続音声認識が，かなり高いレベルまで到き，音声の時間的，特徴量的な揺らぎを統計的にモデル達している．この統計的なモデリングは，言語翻訳でも化し，モデルパラメータの推定と，認識を統一的な枠組

1990 年代に入り本格化し，統計翻訳という名前で一つ

みで計算できる隠れマルコフモデル（HMM : Hiddenの大きな流れを構成するに至っている．統計翻訳では，

Markov Model）の原型が提案された．対象言語の音声

同じ意味を持つ異なる言語の文対（対訳コーパスと呼コーパス（本稿ではメタ情報付き音声・テキストデータ

ぶ）と，対象言語のテキストコーパスを大規模に収集をコーパスと呼ぶ）とテキストコーパスを大量に収集すし，これらから統計翻訳のモデルパラメータの推定を行

中村 哲 正員 独立行政法人情報通信研究機構知識創成コミュニケーション研
究センター
E-mail satoshi.nakamura@nict.go.jp
磯谷亮輔 正員 独立行政法人情報通信研究機構知識創成コミュニケーション研
究センター
E-mail ryosuke.isotani@nict.go.jp
乾 健太郎 東北大学大学院情報科学研究科システム情報科学専攻
E-mail inui@ecei.tohoku.ac.jp
柏岡秀紀 独立行政法人情報通信研究機構総合企画部企画戦略室
E-mail hideki.kashioka@nict.go.jp
河井 恒 正員：シニア会員 独立行政法人情報通信研究機構知識創成コミュニ
ケーション研究センター
河原達也 正員 京都大学学術情報メディアセンター
木俵 豊 正員 独立行政法人情報通信研究機構知識創成コミュニケーション研
究センター
E-mail kidawara@nict.go.jp
黒橋禎夫 正員 京都大学大学院情報学研究科知能情報学専攻
E-mail kuro@i.kyoto-u.ac.jp
隅田英一郎 正員 独立行政法人情報通信研究機構知識創成コミュニケーション
研究センターE-mail eiichiro.sumita@nict.go.jp
関根 聡 ニューヨーク大学コンピューター・サイエンス学科
E-mail sekine@cs.nyu.edu

鳥澤健太郎 独立行政法人情報通信研究機構知識創成コミュニケーション研究センター
堀 智織 正員 独立行政法人情報通信研究機構知識創成コミュニケーション研
究センター
E-mail chiori.hori@nict.go.jp
松田繁樹 正員 独立行政法人情報通信研究機構知識創成コミュニケーション研
究センター
Satoshi NAKAMURA, Ryosuke ISOTANI, Yutaka KIDAWARA, Eiichiro
SUMITA, Chiori HORI, Shigeki MATSUDA, Members, Hisashi KAWAI, Senior
Member, Kentaro TORISAWA, Nonmember (Knowledge Creating Communication Research Center, National Institute of Information and Communications
Technology, Kyoto, 619-0289 Japan), Kentaro INUI, Nonmember (Graduate
School of Information Sciences, Tohoku University, Shendai-shi, 980-8579
Japan), Hideki KASHIOKA, Nonmember (Strategic Planning Department,
National Institute of Information and Communications Technology, Koganei-shi,
184-8795 Japan), Tatsuya KAWAHARA, Member (Academic Center for
Computing and Media Studies, Kyoto University, Kyoto-shi, 606-8501 Japan),
Sadao KUROHASHI, Member (Graduate School of Informatics, Kyoto University, Kyoto-shi, 606-8501 Japan), and Satoshi SEKINE, Nonmember (Computer
Science Department, New York University, New York, 10003 U.S.A).

502

電子情報通信学会誌

Vol.94 No.6 pp.502-517 2011 年 6 月©電子情報通信学会 2011

電子情報通信学会誌 Vol. 94, No. 6, 2011

う．これまで必要だったルールベース翻訳のルールの作と 3 への対応も実現できる．

成が不要になり，ドメイン（翻訳の対象範囲）の拡大，

本プロジェクトの目標は，Web，ネットワークを利用

翻訳言語対の増加が容易になったことが大きな利点とし，産業界，社会とリンクした形で持続的に，音声・言なっている．これらの二つの技術は，いずれもコーパス

語資源を蓄積，成長していく研究開発の仕組みを作るこを収集し，そのコーパスからモデルパラメータを推定すとである．具体的には，以下の四つの研究開発を行う．

る点が特徴である．この際に問題となる三つの課題がある．一つ目は，統計モデルの推定の性質からパラメータ（） 総合科学技術会議の社会還元加速プロジェクト推定のためのコーパスは多いほどよいため，質の良い大の一つに選定されたネットワーク音声翻訳に関す規模なコーパスをいかに多く効率的に収集するかである技術開発，社会実験，社会還元を行う．

る．二つ目は対象となるアプリケーションのドメインに合致したモデルを構築するために，対象ドメインから学（） 産業界とマニュアルなどを対象とした Web2.0

習コーパス，辞書をいかに効率的に多く収集するかであ型の機械翻訳サービスを行い，共通辞書，共通る．最後に，三つ目として，対象ドメインだけでなく言コーパスの蓄積，翻訳技術研究のポジティブ成長語現象として日々変貌する言語現象をコーパス，辞書とサイクルを確立する．

して，いかに捉えるかが課題である．
1991 年に欧州原子核研究機構（CERN）のティム・（） ユニバーサルコミュニケーションの一環とし

バ ー ナ ー ズ ＝ リ ー が WWW（World Wide Web. 以 後て，あらゆる利用者へ情報を届けるための音声対Web）に 関 す る 情 報，ブ ラ ウ ザ 等 を 公 開 し て 以 来，話インタフェース技術の技術開発，社会実験，社Web には多様で膨大な情報が集まるようになった．現

会還元を行う．

在，Web には，全世界の全言語の情報（画像を含む）
を加えるとゼタバイト（10 の 21 乗）オーダの量がある（） 産業インフラとして世界的言語資源を構築し，社会に還元する．

といわれている．この中には，多言語の広告のページ，
情報案内のページ，情報提供のページ，E-Commerceのページ，更には，一般の利用者のブログ，最近では上記の研究開発を進めるため産学官からも新しくメン

Twitter などの情報が含まれている．多様な利用者にバーを迎えて，2008 年に 5 年間のプロジェクトを発足

よって生成されるテキストには生きた言語が含まれ，させた．

日々変化していく実社会を射影した世界を構成していまた，構築したコーパス，辞書，ツール等を，産業る．この Web に蓄積，射影される言語現象は，課題 1

界，アカデミアに配信する仕組みとして，「高度言語情と 3 への対抗策となるといえる．

報融合フォーラム」（ALAGIN Forum : Advanced Lan-

本稿では Web 時代の音声・言語処理について，特guage Information Forum. http://www.alagin.jp

会に，現在，独立行政法人情報通信研究機構（NICT）に長：辻井潤一東大教授，副会長：喜連川優東大教授及びおいて産学官で進められている MASTAR プロジェク

榎並和雅 NICT 理事）を 2009 年 3 月に産学官体制で発ト（http://www.mastar.jp）に お け る 音 声・言 語 処 理足させた．本フォーラムでは，これまで述べたコーパ

について紹介するとともに，日本及び海外，特に米国のス，辞書，ツールなどの言語資源を広く会員に配信，共動向について紹介する．

有し，産学官の共同研究の場を提供することを目指して

MASTAR プロジェクトは，統計的な音声・言語処理を行うための音声・言語コーパス，及び，それらを取りいる（正会員 78 社，特別会員 127 名．2011 年 1 月現在）．

扱うツール群を，産業のインフラとして捉え，共通基盤

本稿では，以下，$．，%．に MASTAR プロジェクトとして研究開発し，提供していくプロジェクトである．

における言語処理研究及び音声処理研究の狙いとこれま

これまでの研究開発フェーズでデータを収集，プロトタでの成果について述べ，&．に日本における Web を用

イプシステムを構築し，その後，実用化に結び付けるといた音声・言語処理の動向，'．に米国における言語処

いった従来の開発プロセスでなく，実際に使用される場

理研究の動向について紹介する．

（中村 哲）

面でのデータを直接収集し，それをパラメータ推定に用いることで，研究開発フェーズから実際の場面での性能向上を直接行う，課題 2 を解決する新しい研究開発プロセスであると考えることができる．更に，Web 上の情$．NICT MASTAR プロジェクトにおける言語処理研究報を利用することで，世の中にある固有名詞の取り込$.

み，多言語辞書の構築やコーパス収集，単語間の関係抽

インターネットの普及が言語処理技術に新しい潮流を出，信頼性などの解析を行うことも可能になり，課題 1

もたらしていることはいうまでもない．例えば筆者の一

総合報告

Web 時代の音声・言語技術

Web 時代における言語処理研究の新展開

503

人が学生として研究を始めた 20 年前であれば言語処理

本語と外国語のデータから文対応を自動的に抽出する技

技術が華々しく実用化されるというのは絵空事でしかな術が非常に有用であり，新聞，科学技術論文，特許などかった．しかしながら，現在では言語処理技術は様々な様々な分野の対訳コーパスの構築に活用してきた．ま場所で使われており，今後更に実用化の舞台が増えるこ

た，後者については，翻訳のホスティングサービス「みとは想像に難くない．また，産業界の若い世代の熱気にんなの翻訳」というユニークな試みを行っており以下では隔世の感を抱かざるを得ない．

説明する．

本 章 で は そ の よ う な 状 況 を 背 景 に 発 足 し た NICT

「み ん な の 翻 訳」サ イ ト（http://trans-aid.jp/）は，MASTAR プロジェクト，並びに，その兄弟プロジェク

2009 年 4 月 に 公 開 さ れ た．2010 年 11 月 の 時 点 で，トともいえる情報信頼性プロジェクトの現況について述

1,445 人の利用者があり，5,503 件の翻訳文書が登録さべる．より具体的には，自動翻訳技術，Web 情報分析

れている (1)．また，アムネスティインターナショナル日システム WISDOM，概念辞書の三つのプロジェクトに本などの NGO/NPO，英国リーズ大学などの教育機関

焦点を当てて解説する．

が積極的に活用している．
「みんなの翻訳」の特徴は，①公開されている翻訳に$.$

Web 時代の自動翻訳技術

は，「一定の条件下で，二次的著作物を作成し，それをインターネットでの使用言語を調べると，上位 10 位

公開してもよい」というライセンスが付与されるため，までで 84% のシェア（日本語は第 4 位でシェア 7%）に

適切な使用であれば，翻訳を第三者が利用できるというなる．日本語以外の 9 言語から日本語への自動翻訳シス

こと，②東京大学で開発された高機能な翻訳支援エディ

テムが作れれば，インターネット上の情報の 84% が読

タ QRedit を誰もが利用できること，③三省堂の協力にめるようになり，日本人の情報の受信能力を 10 倍以上

よる「グランドコンサイス英和辞典」をはじめとする多高くできる．逆もまたしかり．これらの 10 の言語は，様なリソースが翻訳に利用できることである．

文字，単語，文法など大きく異なるので，自動翻訳技術「みんなの翻訳」はボランティアの翻訳者を主たる利には個別言語に強く依存しないことが求められる．

用者と想定している．ボランティアの翻訳者は，様々な文書を翻訳している．例えば，ソフトウェアのマニュア$.$.

コーパスベース翻訳技術

ルやブログなどがある．マニュアルの日本語訳はユーザ

計算機の基本性能が格段に進歩したこと，言語データにとっては大変有り難いものであるし，ブログの翻訳は（大量の文章の蓄積や辞書）が計算機上に集積されるよ

マスメディアが注目しない場所や人々について光を当てうになったこと，音声認識で統計的モデル化が大成功しるものといえる．このように，ボランティアの翻訳者

たこと，などを受けて，自動翻訳の研究において，対訳

は，世の中に貢献しているし，そのことが翻訳することコーパス（同じ意味の原文と訳文の対を集めたもの）かの強い動機付けになっている．また，日本のボランティ

ら翻訳知識を自動構築するコーパスベース翻訳技術が興アの翻訳者は，現在，数千人程度であるが，高学歴の主

り，現在，主流となっている．コーパスベースの翻訳技婦や企業 OB など潜在的なボランティア翻訳者の数は，

術は言語固有知識の構築に関わる人手が不要なので，前数十万人程度と推定される．これは非常に大きな翻訳の記の多言語翻訳という課題を解く有力な手段となる．

パワーになると期待できる．翻訳をしたい人が，簡単に翻訳ができる環境を提供すれば，現状よりも，もっと多$.$.$対訳コーパス収集技術

コーパスベース翻訳のインパクトのある定説の一つがくの人が翻訳をするようになり，同時に対訳コーパスも規模を拡大していくと考えている．

「量が質を決める」である．様々な実験から経験的に，「対訳コーパス量を増やせば翻訳品質が改善する」こと$.$.%が分かっているので，対訳コーパスを効率的に収集する

言語処理研究が進んでいない言語では高精度の形態素

更に一つ上の技術ことが重要になる．NICT は，日本語と外国語の対訳

解析プログラムがない場合も多々あり，翻訳品質を目的

コーパス構築に注力しており，現時点で，日本語文とそ

関数にして文字から始めて翻訳に適した単位を決定するの対訳の対を単位として数えて総数 2,700 万という世界という新しい手法を開発した．

最大規模に達している．また，対訳コーパスは順次公開

また，対訳コーパスが幾ら巨大でも全ての固有名詞ををしている（例えば，Wikipedia 日英京都関連文書対訳

含 む こ と は 不 可 能 で あ る．固 有 名 詞 の 翻 字（奈 良 をコーパス，http://alaginrc.nict.go.jp/WikiCorpus/）．

Nara に翻訳するように音で翻訳する）を自動化するこ

対訳コーパスの構築には，Web クローリング（Web
データの自動収集）のようにコンピュータ中心のアプとも重要であり，NICT は現在，世界最高レベルの性能を実現している．

ローチのほかに，外部機関との提携など，人中心のアプ

NICT は，翻訳技術の多言語性だけを追求しているのローチがある．前者の技術では，文書単位で対応する日ではなく，日本語を中心にして高精度翻訳の実現を目的

504

電子情報通信学会誌 Vol. 94, No. 6, 2011としている．コーパスベース翻訳は対象言語によらず一情報や評価表現辞書に登録されている単語の極性情報を定の性能を達成できるが，高精度を目的とする場合に組成として SVM による機械学習で評価極性の判断を行

は，構文の相違に正面から取り組む必要があり，そのたい，その結果を評価表現として自動的に抽出している．

めのアルゴリズムも開発している．
（） 情報発信者の解析$.%

情報の発信者については，政府関係や企業，非営利団

Web 情報分析システム WISDOMNICT 知識処理グループでは，膨大な数の Web ペー

体，個人，匿名などのサイト運営者の分類を，HTMLジの中から，ユーザが信頼性の高い情報を発見する支援の構造を利用して，発信者情報が記述されていると想定を行う Web 情報分析システム WISDOM を開発していできる領域等から抽出している．

る．WISDOM は，ユーザが入力した分析対象文に対して関連する Web ページを検索した上で，Web ページの以上のような処理によって，WISDOM は入力された外観の分析，発信者情報の抽出，分析対象文に関連する

分析対象文に対して自動的に分析を行う．例として，ホ

主要文と対立文の抽出，意見表現の抽出などを行い，そメオパシー治療の例を図 1 に示す．ホメオパシー治療と(2)

れらの分析結果を集約する情報分析システム である．

は「治療の対象となる症状を起こす物質を極度に希釈し以下にその概要について述べる．

て投与することによって，身体の自然治癒力を引き出す（） 情報分析基盤の構築「ホメオパシーは効果がある」と入力すると，「任意団もの」とされている．WISDOM に分析対象文として
WISDOM の開発において，最初に着手したのは分析体」からの情報は肯定意見が多く，「新聞社」からの情対象となる Web ページの収集と集積であった．分析対報は否定的な意見が多いことが分かる．また，学術会議

象とする Web ページを偏りのない情報源とするためなどでは，「根拠なく，荒唐無稽である」との談話を発に，約 500 万／日の日本語 Web ページのクローリング表していること等も分かり，ホメオパシーの効果の程はを毎日行い，6 億ページ規模の Web アーカイブを構築

確かでない．分析結果は，発信者ごとに肯定・否定の割している．更に，その収集した Web ページに対してア合が異なっている．その結果，利用者が効果を信じる場

ダルトページや SPAM ページなどを排除した約 1.2 億合には否定意見として述べられている内容をリスクとしページを対象に標準フォーマットと呼ぶ XML 文書アーて理解しながら行動することが容易になる．このようにカイブを作成して，検索用のための Web ページのイン

WISDOM は，情報検索だけでは見付けられない情報のデックスを生成する．このような処理を常時行い，常に概要を，簡単に手に取るように明らかにできる．

最新の Web アーカイブになるように自動的に更新しつ
つ，更に標準フォーマットのアーカイブも更新する情報$.&基盤を確立している．

近年，社会はますますグローバル化，複雑化し，様々な概念辞書

事象の間に普通の人々の想像もつかない重大な連関をも（） 主要対立表現の抽出

たらしている．この結果，例えば，小さな離島に関する領WISDOM では，京都大学黒橋研究室で開発された

土問題が日本を代表する企業の主力製品の製造へと飛び

TSUBAKI によって検索された Web ページの中から上火するなどという，いわば｢風が吹けば桶屋がもうかる｣

位 1,000 件を対象として次のように主要・対立表現を抽風でありながら重要な出来事が頻繁に起きつつある．

出する．各ページから分析課題に関する 15 文程度の重こうしたかけ離れた事象間の連関を認識し適切に意思要文を選択し，複合名詞，括弧で囲まれた方言，述語項決定しようとしたとき，Web は，その意思決定のベー構造などを主要表現の候補として集約する．その後，表スとなる情報源の第 1 候補であろう．ところが，イン記揺れの吸収や同意語表現のマージ，部分全体関係にあターネットへの入り口として広く使われている検索エン

る表現のマージなどを段階的に行い，純度の高い主要表

ジンが提示するのは，ユーザが高々数十ページしか読め

現を集約する．更に，対立表現の抽出においては述語項ない一群の Web ページにすぎない．そのような Web

構造について述語が否定になっているものや，反義語にページに，上述したような重大でありながら意外な連関置き換わっているものがあれば抽出する．

が現れると期待するのには無理があろう．

（） 評価表現の抽出

は，言語処理の基盤である辞書の巨大なものを言語処理

評価表現の抽出においては，まず最初に評価表現のタ技術の開発者，研究者に提供する，という研究開発上のイプを評価・感情・メリット・出来事・採否・当為の六必然性と，上述したような情報アクセスへの問題意識がつに分類分けして，評価表現を付与したコーパスを生成

あって開発を開始した．基本的には億単位の Web ペー

した．そして，そのコーパス上で，文中の単語の形態素

ジから自動的に抽出された，単語間に成立する多種多様

NICT の言語基盤グループで開発している概念辞書

総合報告

Web 時代の音声・言語技術505

可，無償で公開されている．
また，概念辞書構築技術を拡張した音声質問応答シス
テム「一休」も開発されている (4)．これは，スマートフォンに音声で入力された質問文，例えば「デフレを引き起こすのは何ですか？」を「X が Y を引き起こす」のような語彙統語パターンに変換し，その言い換え，例
えば「X が Y を悪化させる」「X が Y の原因である」
といったものを自動認識して，大量の Web 文書からパターンマッチングによって回答を抽出するものである．
ここでの重要なポイントとして，パターンの多義性がある．一休では，「X の Y」のような多義なパターンも適切に取り扱える．こうした多義なパターンは往々にして高頻度であり，回答の抽出では大変重要である．例えば，「カキの食中毒」は「カキが食中毒を引き起こす」と同義であるが，この同義性は X, Y に相当する単語，
カキ，食中毒が特定の意味クラス，例えば，食品，疾病図

WISDOM の分析画面例（レポート画面）に所属する限りにおいて妥当である．一休では Web 文書を用いた単語クラスタリングの結果を用いて，こうした同義性も利用して回答を抽出している．
また，いわゆる情報検索的な手法，足切りは一切行って お らず，例え ば，デ フ レ の 原因 と し て，「ネッ ト」，「某有名大企業」といった意外な回答もパターンにマッ
チする限り提示される．
「ネット」はネットオークショ
ンがデフレを悪化させる要因であるという主張であり，「某有名大企業」はその巨額の内部留保がデフレを悪化させているという主張である．企業についてはその後マスコミでも同主旨の記事が発表されている．こうした処理により，一休は「デフレの原因」から例えば「特定の特急内で食べるべき駅弁」「特定の病気の治療法」「特定の川で釣れる魚」「シュールレアリズムの提唱者」まで多種多様な質問に対する回答を列挙することができる．
こうした回答は単語で表され，スマートフォンやブラウ

図 $ 概念辞書のブラウジングてアトピーが表示されている．

右下に洗濯機のトラブルとしザの画面上で数百個の回答を検討することも十分に可能であり，通常の検索エンジンでは発見が不可能な，意外でありながら有用な情報を容易に発見することができる．また，これはスマートフォンをサーバに接続することで動作し，Web 6 億ページからの回答抽出をほぼリな意味的関係の集積であり，現在 250 万語をカバーしてアルタイムで行うことができる．つまり，スマートフォ

いる．抽出された関係は，意味ネットワークとして統合

ンへの音声入力によって，通常の検索エンジンでは見つされ，Web ブラウザ上で，自動抽出手法が認識できた

けられない有用な回答をいつでもどこでも入手できる．

限りにおいて，単語間の意味的関係を列挙することが可（図 3．なお，デモビデオが http://www2.nict.go.jp/x/能である．これにより，例えば「洗濯機」が引き起こす）なお，音声認識器は 50 万語を
x161/から御覧頂ける．

意外なトラブルとして「アトピー」があり，その意外なカバーするもので，NICT 音声コミュニケーショング

解決法として 10 円玉を洗濯機に入れておく，という主ループが開発したものを利用している．

婦の知恵があるといった情報が容易に取得できるようになる（図 2）(3)．

$.'

まとめ

こうした概念辞書関連技術の成果の一部は既に ALA-

本章では，NICT で実施されている言語処理研究を解GIN フ ォ ー ラ ム（http://www.alagin.jp）に お い て，説した．これらの成果の一部は既に，ALAGIN や一般

データ若しくはツール，Web サービスの形で商用利用

公開を介して，社会へと還元されており，また，今後更506

電子情報通信学会誌 Vol. 94, No. 6, 2011

表
言語

音声コーパスサイズ

話者数

文章数

発話時間

タスク

日本語

4,500

226,673

387.6

旅行会話

英語

930

236,737

257.6

旅行会話

中国語

540

213,352

251.0

旅行会話

インドネシア語

400

84,00079.5

ニュース音声ベトナム語

30

23,424

40.5

ラジオ音声

ス中の音声翻訳アプリケーション VoiceTra (5) は，日本
図%音声質問応答システム「一休」の動作状況

語，英語，中国語，インドネシア語，ベトナム語の 5 言語について音声入力をサポートしている．これら五つの言語の音声認識に用いた音響モデルは，表 1 に示す音声に公開範囲を増やして更なる社会貢献を進めていく予定

コーパスにより学習した．言語モデルの学習には，日本である．

語，英語は 100 万文，中国語は 50 万文，インドネシア（乾健太郎，木俵豊，黒橋禎夫，

隅田英一郎，鳥澤健太郎）

語，ベトナム語は 16 万文の旅行会話文を用いた．
更に，全国 5 地方での実証実験期間中に収集された日
本 語 約 6 万 文，英 語 約 1 万 7,000 文，中 国 語 約 1 万%．NICT MASTAR プロジェクトにおける音声処理研究5,000 文について人手による書き起こしを行い，音響，
言語モデルの両方について学習を行った．また，VoiceTra 等で収集された書き起こしのない数百万文規模の音

NICT では，MASTAR プロジェクトを通して，多言声データに対して，音声認識結果中の単語や文の信頼度

語音声翻訳システム及びその国際標準化，多言語対話応が高い音声区間を用いて音響，言語モデルを再推定す答システムの研究開発を行っている．本章では，各々のる，教師なし学習を行うことにより，音声認識性能の改研究開発における現在の取組み，及び，今後の展開につ善を図っている．

いて述べる．
%..$%.

多言語音声翻訳への取組み

多言語翻訳

多言語音声翻訳システムの翻訳部では，全言語対に共

音声翻訳は，入力音声を目的言語へ翻訳し，その翻訳通のシステム (6)を用いている．標準的なフレーズベース

結果を音声合成で出力することにより異なる言語を話す

統計翻訳を基本として，幾つかの実用レベルの機能追加

利用者間の音声対話を実現する技術である．本節では，（固有名詞対訳の登録機能，翻字等）がなされており，多言語音声翻訳の実現に重要な三つの要素技術（音声認

旅行用の多言語対訳コーパスをモデル学習に用いてい識，翻訳，音声合成）について，NICT における取組み

る．図 4 は，旅行会話のテストデータ 500 文を用い，20

及び，本システムを用いた大規模実証実験について述べの外国語から日本語への翻訳の評価実験を行った結果でる．また最後に，音声翻訳システムの国際標準化への取あ る．図 に 示 す よ う に，NICT の 翻 訳 シ ス テ ム（黒）組みについて述べる．

は，広く利用されている多言語ソフトウェア（白）よりも高い翻訳率が得られることが分かる．

%..

多言語音声認識

現在主流の音声認識システムは，統計的音声認識手法%..%

多言語音声合成を基礎としている．音声中の個々の音素の振舞いや，単（） 韓国語音声合成

語の並びなどを統計モデルで表現し，様々な仮説の中か

音声合成を多言語化する活動の一環として，従来の日ら最も高い確率が与えられる単語列を認識結果として出英中 3 言語に加えて，韓国語の音声合成システムを開発

力する．したがって，これらの統計モデルの精度が音声し た．音 声 合 成 方 式 は HMM 音 声 合 成 で あ り，音 声

認識性能に大きく影響する．NICT では，(株)国際電気

コーパスは女性話者 1 名が発声した約 10 時間の朗読音

通信基礎技術研究所（ATR）において長年にわたって声である．

収集してきた大規模音声コーパスに加え，インドネシア語やベトナム語などの多言語音声コーパスの収集を行（） ボイスフォントの自動生成

い，多言語音声認識システムの研究開発を行っている．

ユーザが自分に似た声で翻訳結果を出力したいという%..& で述べる大規模実証実験の一環として実サービ

ニーズに対応するため，Web 上に大量に存在する音声

総合報告

Web 時代の音声・言語技術507

図 & 翻訳率の比較
広く利用されているソフト（白）と NICT のソフトウェア（黒）と比較．縦軸が日本語への翻訳率，横軸が翻訳元の言語．

コンテンツをクロールし，音質の高い声質変換が可能な
平均声 HMM を自動的に学習する手法の研究を進めた．
テキストが未知の音声に対して大語彙音声認識を適用し，誤りを含む音素列を参照して HMM の教師なし学習を行う場合，音素正解率が 80% 程度以上であれば，良好な音質の合成音が得られることが明らかになった (7)．
（） 音源モデルの高精度化
HMM 音声合成の音質向上を目指して，音源モデル高精度化の研究を進めた．有声及び無声音源をそれぞれ
IIR 及び FIR フィルタでモデル化し，音源及び声道モデルのパラメータを同時に学習する手法を開発し，ボコー

図 ' 全国 ' 地方での音声翻訳実証実験におけるモデル更新の効
果
縦軸は音声翻訳結果が許容範囲である発話の割合．事前の固有名詞・固有表現追加及び実験中の音声ログを利用した更新に
より性能改善が見られる．

ダ型合成音特有のブザー感（buzziness）を軽減した (8)．
%..&

大規模実証実験

NICT では，本節で述べた多言語音声翻訳システムを用いた大規模実証実験を行っている．

スタマイズした．更に，実験期間中に蓄積された実利用
音声データ（音声ログ）を書き起こし，対訳を作成して，それらを用いてモデルを更新し，システムにフィードバックした．音声ログから別途抽出した 500 発話をテ（） 全国 5 地方での実証実験

ストセットとしてモデル更新の効果を評価した結果を図2009 年 12 月から 2010 年 3 月にかけて，北海道から5 に示す．図の縦軸は，主観評価で音声翻訳結果が許容

九州まで全国 5 地方の観光施設等約 370 か所において，範囲内の発話の割合である．

音声翻訳の大規模な実証実験を行った (9)．本実験は総務

利用者アンケートでは，伝達・理解度合いに関する質

省の委託事業「地域の観光振興に貢献する自動音声翻訳問に対し，半分程度以上伝わったあるいは理解できた割技術の実証実験」として実施されたもので，NICT は，合は，日本語側で 5 割，外国語側で 7 割程度であった．

受託した全ての事業者に対して音声翻訳技術を提供する

北海道における事業者への利用意向調査では，本システとともに，実験システム構築，運用，データ分析等の面

ムが商用化された場合の利用料金として，半数を超えるで全面的にサポートした．対象言語は日⇔英中韓の 4 言

回答者が月額 1,000 円以上と答えるなど，観光現場にお語（3 言語対）で，実験期間中に計約 20 万件のアクセ

いて自動音声翻訳へのニーズが確実に存在することを示スが記録された．

唆する結果が得られた．

地元特有の会話の翻訳精度を高めるため，各地方の固有名詞，固有表現（地元特有の言い回し）を事前に収集（） 音声翻訳アプリ VoiceTra

し，認識・翻訳・合成の辞書とモデルを各地方向けにカ

音声翻訳技術の性能改善及び周知を目的として，ス

508

電子情報通信学会誌 Vol. 94, No. 6, 2011

マートフォン用の音声翻訳アプリケーション VoiceTraで用いられる標準化技術にすべく，標準化活動を AS-を開発し，2010 年 7 月 29 日から同年末までの予定で無TAP から ITU-T に移行した．

料公開した．VoiceTra は，21 言語の双方向翻訳に対応しており，うち 5 言語については，音声による入出力が（） ITU-T における国際標準化活動可能である．10 月末時点での VoiceTra のダウンロード

2009 年 10 月 ITU-T（International Telecommunica-

数及びアクセス数は，29 万及び 290 万件となっている．

tion Union Telecommunication Standardization Sector）

VoiceTra は，ネットワーク型システムを採用しておの SG16（Multimedia coding, systems and applica-

り，ユーザが発話した音声と翻訳結果はログとして音声

tions), WP2（Applications and systems), Q21（Multi-

翻訳サーバに蓄積される．表 2 に，音声ログ 100 件を無media architecture）/Q22（Multimedia applications and

作為抽出し，聴取により内容を分類した結果を示す．約

services）において，ネットワーク型音声翻訳技術の標

半数が旅行会話的な発話の翻訳に利用されていることが準化を始動した．NICT がエディタとなり，①ネット

分かる．

ワーク型音声翻訳のサービス要求条件と機能，及び，②
アーキテクチャにおける要求条件の 2 本の勧告草案を作%..'ネットワーク型音声翻訳技術の国際標準化へ成し，2010 年 10 月 14 日に勧告 F. 745 及び勧告 H. 625の取組みとして承認された．

音声翻訳の実現には，翻訳対象となる言語の知識及び大規模な音声言語資源が必要であることから，個別の組%.$多言語対話応答システムへの取組み

織が，全言語対，全ドメインの音声翻訳を実現すること

多言語対話応答システムは，利用者の発話した音声をは困難である．そこで NICT では，ネットワークを介認識する，①多言語音声認識，認識されたテキストを理して世界中に分散している音声認識，音声合成，翻訳モ

解／応答文を生成する，②多言語対話制御，生成されたジュールを接続し，全ての言語対を音声翻訳できるネッ

応答文を音声として出力する，③多言語音声合成から構

トワーク型音声翻訳の実現を目指している．本項では成されている．①多言語音声認識，及び③多言語音声合ネットワーク型音声翻訳の実現に必要なモジュール間通成については，%. に述べた多言語音声翻訳のシステム

信プロトコルとデータフォーマットの国際標準化活動にを応用し，多言語対話応答向けの音声対話コーパスを用ついて述べる．

いたシステムの研究開発を進めている．②多言語対話制
御では，一問一答式の応答生成ではなく，対話の状況に（） アジアにおける国際標準化活動

応じた応答生成を目指し，制御機構の研究開発を進めてこれまで NICT は，アジアにおけるネットワーク型

いる．そのため，人の対話行動を音声対話コーパスから

音声翻訳の先端研究を目的として，2006 年に ATR（日学習する機能と事前に準備されている対話シナリオによ本），ETRI（韓国），NECTEC（タイ），BPPT（インドる応答生成機能を統合可能な枠組みとして，統計的対話

ネ シ ア），CASIA（中 国），CDAC（イ ン ド）と 共 同 で制御モデル (10)を利用したシステムの研究を進めている．

アジア音声翻訳先端研究コンソーシアム（A-STAR）

現在，多言語対話応答システムの研究開発を進めるにを発足させ，2008 年には IOIT（ベトナム），I2R（シンあたり，タスクは観光案内に限定し，音声対話コーパスガポール）が加盟して 8 か国の研究機関と共同研究をの収集，プロトタイプシステムの構築，そのプロトタイ行ってきた．2007 年にはアジア・太平洋電気通信標準

プシステムを利用した実証実験を実施してきている．京化機関（ASTAP）にて標準化活動を開始し，2009 年 7

都観光案内のエキスパートガイドと（模擬）観光旅行者

月，世界で初めてインターネットを介して，異なるアジとの一日観光の計画立案を行う対話（1 対話約 30 分）

ア言語を話す複数話者間で，旅行対話を対象とした音声を複数の状況（対面，非対面，Wizard of Oz）で収録し翻訳システムを用いて実時間音声対話に成功した．このコ ー パ ス と し て 整 備 し て い る（対 面 対 話 100 対 話 はネットワーク型音声翻訳技術をアジアにとどまらず世界．プロトタイプシス
ALAGIN フォーラムを通じて公開）
テムとしては，観光旅行中に持ち歩いて利用できる携帯形システムと，観光案内所などで大画面での表示や旅行

VoiceTra の発話の分類

者の動作も考慮したマルチモーダル形システムの開発を

分類

比率（%）

行っている．プロトタイプシステムの対話制御の機構と無音

11

しては，WFST を利用しており，対話の状態に応じて無効発話（非音声など）

11

応答文の生成が行われる．これらのプロトタイプシステ

明確な旅行会話

9

ムを利用し，京都において 10 日間の実証実験を実施し旅行会話と解釈可能

42

た．実験後のアンケート調査では，多言語対話応答シス

旅行会話以外の内容

27

テムへの期待は高く，現状のプロトタイプシステムへの

表$

総合報告

Web 時代の音声・言語技術509

機能強化など課題を明確にすることができた．

の上でも文法的にも整ったものをベースとしていた．更に，対話や検索に用いる知識源も，関係データベースや

%.%

まとめ

マニュアルなどの整ったものが主に用いられていた．ま

本章では，NICT の MASTAR プロジェクトにおいて研究開発を行っている多言語音声翻訳システム，多言語

た，格構造や翻訳のための知識なども，基本的には人手で記述されていた．

対話応答システムについて述べた．今後は，多言語音声

ところがこの 10 年ほどの間に，上記全てにおいて

翻訳システムで現在対応している音声入力可能な言語数

Web に基づく方式が研究開発され，確立されつつある．

を 5 言語から 21 言語まで拡張する予定である．また，

図 6 にその概要を示す．本稿では，我が国における研究

これまでの大規模実証実験で得られた大規模音声コーパ

を中心に，音声処理と言語処理のそれぞれについて紹介

スや知見を基に，よりドメインの広くかつ発話様式の異する．

なる日常会話や，ビジネス会話での音声翻訳性能の改善
を 目 指 す 予 定 で あ る．音 声 翻 訳 の 国 際 標 準 化 で は，&.

ITU-T で標準化されたネットワーク型音声翻訳技術の&..

Web を用いた言語処理研究
Web の言語コーパスとしての整備展開を目指し，アジア言語の拡大にとどまらず，欧米のWeb 上の膨大なテキストが言語コーパスとして極め研究機関とも連携して多言語音声ネットワークの輪を広て高価値であることは誰もが認めるものであったが，日げていく予定である．多言語対話応答システムでは，多本においては著作権法の問題があり，これをコーパスと言語への展開，タスク・ドメインの広がりに対する適応して整備することは難しい状況であった．しかし，その性を高め，多言語対話応答システムの性能改善を目指す

一部改正が 2009 年 6 月に可決・公布，2010 年 1 月 1 日

予定である．

に施行され，情報検索サービス及び情報解析のための（中村

河井哲，磯谷亮輔，柏岡秀紀，恒，隅田英一郎，堀智織，松田繁樹）

Web ページの複製が適法化されたことにより，今後，Web コーパス整備は大きく加速されていくものと考えられる (11)．
日本において Web を大規模に収集する試みの先駆的&．日本における Web を用いた
音声・言語処理の動向

なものは文科省 e-Society プロジェクト（2003〜2007

Web の出現は，自然言語処理や音声処理の研究の方る活動で，その後も文科省プロジェクト「多メディア

年）の一部として行われた東京大学喜連川研究室におけ法論に大きな変革をもたらした．Web は情報の膨大なWeb 解析基盤の構築及び社会分析ソフトウェアの開発」

集積であるが，音声・言語処理研究から見た場合に，巨（2009〜2012 年）に引き継がれ，既に過去 10 年以上約

大なテキストデータベース（コーパス）とみなすこと

160 億ページのアーカイブが構築されており，今後このも，巨大な知識ベースとみなすこともできる．1990 年

データが研究コミュニティに広く利用可能となることが代に音声・言語処理において，コーパスに基づく方法論

期 待 さ れ て い る．ま た，国 立 国 会 図 書 館 に お い て もが主流になったが，新聞記事に代表されるように，表記

2010 年から「インターネット資料収集保存事業」として日本国内の公的機関の Web ページを中心とした収集，保存が行われており，今後収集対象の拡充が予定されている．
Web ページ集合を言語コーパスとして利用するためには，単に収集するだけでなく，手間のかかる整備が必要となり，これを個々の研究者が行うとそれだけで疲弊してしまう．そこで，科研特定領域「情報爆発時代に向けた新しい IT 基盤技術の研究」においては，支援班という枠組みを活用して，言語処理研究の基盤としての大規模コーパス整備を行い，開放型検索基盤 TSUBAKIを構築した．ここでは，当初は東京大学で開発されたクローラで 2007 年に収集した約 1 億日本語 Web ページ
を対象として，文区切り判定，形態素・構文解析，単語及び係り受けインデクシングなどの処理を行い，API等によって検索結果（ヒット数，スニペット等）及び元のページを無制限に取得可能とした (12)．

図­

510

Web を用いた音声・言語処理の概要

TSUBAKI は，&.$. で述べる音声認識用言語モデル
電子情報通信学会誌 Vol. 94, No. 6, 2011

の構築を含め，様々な用途で言語コーパス，検索基盤とする精度も，同様に学習コーパスの増大に応じて大きくして活用されている．

改善されている (15)．

一方，Web 上のバーティカルなコンテンツを学術利

更に，未知語やそのクラスの獲得 (16)，肯定・否定表

用のために提供する試みも始まっている．ヤフー株式会

現の獲得 (17)，Web に特徴的な企業名などの隠語の獲社では国立情報学研究所（NII）と協力して質問応答テ

得 (18)，Wikipedia からの様々な知識獲得 (19) など，Web

キスト「Yahoo!知恵袋」コーパスの公開を進めている．

の大規模コーパスを用いて様々な知識を獲得する研究が最近では楽天株式会社から旅行施設のレビューデータ等

活発に行われている．

が NII, ALAGIN フォーラムを通して公開されている．
&..%&..$ Web からの知識獲得とそれに基づく言語処理の高度化

Web の情報検索・情報分析

Web は，巨大な知識ベースとして，既に我々の生活を支える社会基盤の一つであるといっていい．しかしな

Web 言語コーパスの魅力は，何といってもその大きがら，情報洪水・情報爆発といわれるようにその情報量さにある．図 7 はこのインパクトを端的に示したものでは膨大であり，更に違法・有害情報や情報信頼性の問題ある．横軸は用いるコーパスサイズで，100 万文からスもある．言語処理が少しでも高度化すればその分だけタートして，およそ 4 倍ずつ，一番右は 16 億文（Web人々の Web 利活用が効率化・健全化されることから，

約 1 億ページに相当）である．縦軸はそのコーパスサイ

言語処理にとってはまさに「相手にとって不足はない」

ズで獲得できる知識の量及び解析精度であり，いずれもという状況である．

コーパス量の増加に応じて増加・改善されることが見てWeb を対象とする言語処理では，テキスト量の膨大取れる．この図中で格フレームとは，「誰が何をどうしさ，ドメインの広さ（ロングテイル），口語調・新語なた（例えば，学生が論文を書く）」のような述語項構造

どを含む表現の多様性など，チャレンジングな要素が多を，述語ごとに，どのような名詞が項となり得るかを記い．しかし，クラスタ計算機やクラウドなどによって大述したものであり，これはテキストの解析結果から確か

規模並列計算も可能となり，前節で述べたように人手でらしいものを抽出し，クラスタリングすることで全自動はなく Web から自動獲得した知識が Web の解析を高で獲得可能である (13)．

度化するという自己循環的な言語処理の深化が始まりつ

このような格フレームのカバレージ，すなわちテスト

つある．

文の述語項構造が格フレームとして既に学習されている

Web の情報検索においては，企業のトップページをかどうかは，当然のことながらコーパス量の増大ととも探すような Navigational Query はほとんど解決したとに大きく改善する．そして，これに伴って，「彼はドイいってよいが，欲しい情報を探す Informational Query

ツ語も話す」が「彼がドイツ語を話す」と解釈する格解では現状のサーチエンジンで満足できることは少ない．

析や，文章中の省略を補う省略解析など，格フレームを調べたいこと，疑問に思うことは自然文で表現すること

参照して行う言語解析の精度も大幅に向上する (14)．更が 自 然 で あ る が，シ ス テム 側で は 自 然 文 クエリ 及 びに，「景気が後退する」と「景気が冷え込む」のように

Web テキストの言語的構造や同義表現を正確かつ柔軟項に依存する同義述語を出現文脈の類似度によって認識に扱う必要がある．先に述べた検索基盤 TSUBAKI では，格フレームに基づく言語解析や，自動獲得した同義表現を用いてこの問題の解決を試みている．
更に，従来のサーチエンジンのようにクエリにマッチするページのリストを返すのではなく，様々な観点から情報を分析・集約するシステムの研究開発も活発に行われており，NICT の情報分析システム WISDOM はその一 例 で あ る（$．参 照）．ま た，&.. で 述 べ た「多 メ
ディア Web 解析基盤」プロジェクトでは，時系列 Web
アーカイブを用いて，係り受け関係の時系列変化を分析することで話題追跡を行い，これを三次元可視化するシ
ステムの開発を行っている (20)．
Web テキストにおける特徴的な言語解析としては，
ブログなどのいわゆる CGM コンテンツ（CGM : Consumer Generated Media）における評判分析，すなわち肯定・否定意見の解析があり，企業のマーケティング戦

図½
総合報告

コーパスサイズ増加に伴う言語処理の高度化
Web 時代の音声・言語技術

略や政党・政策に対する民意調査などでも活用されつつ
511

ある．日本におけるブログ評判分析の先駆的研究としてを容易に設計することができた（図 8）．

は BlogWatcher の開発がある (21)．ここでも，肯定・否

これに対して，一般的な文書を検索対象とする場合，

定表現の語彙獲得と，個別のテキストの肯定・否定解析

すなわち情報検索をバックエンドとする場合，そのようとが相補的に進展している．更に，ブログの解析においな方法論は採用できない．ただし，単純に音声入力でて，テキストのテンス（時制）やモダリティ（様相：話Web 検 索 す る ア プ リ ケ ー シ ョ ン（音 声 検 索：Voice

者の判断や心的態度）の解析を正確に行うことにより，Search）では，音声認識と検索エンジンを組み合わせ

例えば「買った」のか「買うつもりだがまだ買っていな

るだけで事足りる．ドメインや対象文書を限定すること

い」かなどを区別し，個人の経験情報の意味的分類を行

で，Web を知識ベースとした対話システム，例えば観う「経験マイニング」などの試みもある

(22)

．

光ガイドや料理支援等を行うシステムが構成できる．
情報検索と質問応答を組み合わせた上で，プロアク

&.$
&.$.

Web を用いた音声処理研究
Web を用いた音声認識用言語モデルの構築

ティブに（ユーザから明示的な要求がなくても気を利かせて）情報提示を行うことを目指したのが，「情報コン1990 年代にディクテーションシステムに代表されるシェルジェ｣ (26)である．京都に関する Wikipedia の文書

大語彙連続音声認識システムの研究開発が世界的に行わに基づいて，京都案内を行うシステムを構築した．更

れた際には，主に新聞記事コーパスが利用された．これに，日々動的に更新される Web 上のニュースを情報源

は，大規模に整った文章が容易に入手できることから自として対話を行うシステムを研究開発している．効果的

然の流れといえる．2000 年代になって，Web 上のテキな対話を行うために，（スポーツや経済などの）ドメイストを利用するようになった．フリーの音声認識ソフト

ン固有の情報抽出を導入している (27)．

ウェア Julius のディクテーションキットに含まれている言語モデルは，2003 年頃に Web テキスト（20 億形&.$.%

態素）から構築されたものである (23)．文の長さや文字以上は，図 6 に示したような，Web をテキストコー

種，文字 n-gram などを用いて，日本語の文章らしくな

パスあるいは知識ベースとみなして行う研究の紹介でいもののみを除外していたが，これはいわば静的で汎用あった．Web 上には種々の音声メディアがあり，その的なモデルである．

活用も考えられるが，現時点では一部の音声コンテンツ

これに対して，検索エンジンを用いて特定のドメインに特化した言語モデルを構築する研究が行われるように

Web サービスを用いた音声処理研究に対して，字幕付与や検索インデックス作成のために，音声認識が試みられている程度である．

なった．ドメインの代表的なキーワードを元に検索クエ

これに対して，Web をサービス提供の場とみなして，

リを生成して，収集されたテキストを選別することによ

音声言語処理研究に活用する試みが行われている．そのり言語モデルを学習する．特に，日本語では書き言葉と先駆的な例が Podcastle であり，Podcast の音声認識結

話し言葉で大きな違いがあるので，話し言葉らしい文を果を不特定多数のユーザに修正してもらう枠組みを提供

フィルタリングすることが重要であることが指摘されてし，その結果に基づいて音声認識の言語モデルの改善をいる (24)．

図っている (28)．

更に，個々の音声（発話や講演）に対して，一旦音声

また '．でも言及するが，近年米国では，Amazon 社

認識を行った上で，その認識仮説からキーワードを抽出の Mechanical Turk を 用 い て，多 数 の 人 に 効 率 良 くし，関連する Web ページを検索して，動的に言語モデ（有償だが安価で）音声・言語データの収集やアノテー

ルを再構成し，再度音声認識をやり直す方法も提案されションを行ってもらう試みが多数行われているが，日本ている (25)．これは，（音声認識システムにおける）未登
録語への対応や，音声認識に基づいて情報検索を行う上で特に効果的と考えられる．未登録語や新しい単語の読み（発 音）を 自 動 推 定 す る た め に，Web 上 の 知 識 源（Wikipedia や「はてなキーワード」）を利用することも試みられている．
&.$.$

Web を用いた音声対話システム

従来の音声対話システムは，バスの検索やフライトの検索のように，バックエンドとして関係データベースの検索を前提としたものが主流であった．この場合は，検索に必要な項目（フィールド）やその単語が限定できるので，その抽出を目標とすることで言語理解や対話制御
512

図Å

音声対話システムにおけるデータベース検索から汎用的情報検索へのシフト
電子情報通信学会誌 Vol. 94, No. 6, 2011においても楽天リサーチ社のモニタ誘因サービスと価にシステムを参加させる参加者という構図になっていWeb ベースの音声入力サーバを組み合わせて，大規模る．プロジェクトの目的は，データと評価を提供し自然な音声データ収集を行った事例が報告されている

(29)

．

（河原達也，黒橋禎夫）'．米国における言語処理研究の動向'.

米国における言語処理研究の背景

言語処理の研究を推進することであり，3 年目となる
2010 年は以下の三つのタスクが行われた．
･

Knowledge Base Population（KBP）

本タスクでは，人名と組織名に関する属性情報を，テキストから抽出し，それを既存の不完全なデータベース

米 国 の 大 学 の 言 語 処 理 研 究 は，主 に，米 国 国 防 省を補うことを実質的なタスクとしている．既存のデータ（DARPA），米国国立科学財団（NSF），企業との共同ベースには Wikipedia の infobox を利用している．2010

研究からの資金によって運営されている．特に，ペンシ

年の KBP のタスクは，文章中の固有名をデータベース

ルバニア大学，南カリフォルニア大学，カーネギーメロのエントリとリンクさせる Slot Linking のタスクと，ン大学のような，言語処理の研究を大規模に行っている

データベースにある空欄の属性を埋めるタスクである

大学は，国防省からの予算に大きく依存しており，活発

Slot Filling のタスクがある．

に研究される分野は国防省の意向に大きく左右されることが多い．例えば，最近の機械翻訳の研究は，アラビア･語，中国語から英語への機械翻訳が中心であったり，情あるテキストが他に与えられた言明の意味を成立させ

Recognizing Textual Entailment

報抽出の対象となる情報はテロリストの活動などの分野

るかどうかという「含意」についての研究を行っているに偏っていたりする．ただ，そのような大枠の制限はあ

プロジェクトである．この評価型プロジェクトはヨーる中でも，具体的なテーマの設定には研究者が積極的にロッパの Pascal というプロジェクトにおいて 2004 年に関わっており，国防省だけで研究内容が決まるというも開始されたが，2008 年からは TAC の枠組みの中で運のではないことにも注意が必要である．国立科学財団が営 さ れ て い る．2010 年 は 二 つ の タ ス ク が 行 わ れ た．

提供する研究資金は，日本の文科省の科研費に当たり，

Main Task では，一つの言明に対して，10 の文が与え基礎研究に対して研究費を交付する機関である．日本とられ，それぞれの文が言明を含意しているかどうかを判同じように主に大学の研究者から提案されたプロポーザ

断するタスクである．これは，2009 年の TAC summa-

ルを，パネルと呼ばれる審査員が審査する形式であり，rization のデータを用いており，複数のタスク間の連携受理される割合は 7〜25% くらいといわれている．技術が行われている．KBP Validation Pilot では，上記で説的な先端性が評価されるが，それが世の中でどのように明した KBP の Slot Filling のタスクにおいて，属性の値役に立つものになるかというのも重要視される指標であになった要素と，それを抽出した文を与え，その文が，る．また，大学と企業との共同研究も盛んであり，言語

属性と要素間の関係を含意しているかを判断するタスク処理の分野では IBM，マイクロソフトやグーグルが競である．

争資金等の形で研究資金を提供している．また，スタンフォード大学などでは，大学に在籍しながら自分で会社･

Summarizationを立ち上げる形のベンチャー活動が活発であり，元気の要約に関する技術に取り組んでいるプロジェクトであいい大学のステータスとなっている場合が多い．このより，2010 年には二つのタスクが行われた．Guided Sum-

うな様々な環境のもと，大学での研究が進められるわけ

marization では，単なる単語頻度などの単純な技術でであるが，Web 時代の言語処理研究の波はあらゆる場

はなく，より深い自然言語処理の利用を促すことを目的

所に流れ込んできている．

に，あらかじめ決められたトピックに関する 10 個のド

以下では，特に米国の自然言語処理における組織横断

キュメントから，そのトピックに関する側面（Aspect）

的なプロジェクトである TAC, KDD のプロジェクト

を含む 100 単語の要約を生成するタスクである．Auto-と，自然言語処理技術の共通基盤技術の研究動向，機械

matically Evaluating Summaries Of Peers（AESOP）は

翻訳，情報アクセスに関わる研究動向を紹介する．

要約の自動評価の手法に関するタスクである．

'.$

'.%

TAC

KDD

The Text Analysis Conference（TAC) (30)は米国国防

Knowledge Discovery and Dissemination（KDD) (31)

省がスポンサーをし，米国国立標準技術研究所（NIST :は The Intelligence Advanced Research Projects Activ-

U.S. National Institute of Standards and Technology）がity がスポンサーになり，2011 年から始まる自然言語や運営をしているプロジェクトである．プロジェクトは評

データベースの研究を含めたプロジェクトである．目的価を中心とし，タスクを設計し決定する運営者とその評は，米国国防省系の情報アナリストが，新聞，内部及び総合報告

Web 時代の音声・言語技術

513

外部のレポート，人名地名他に関する様々なデータベーされているのが Amazon 社が提供している Mechanicalスを駆使して情報収集を行っている作業の助けになるよ

Turk（MTurk) (32)というサービスである．

うなシステムを構築することになる．ここでの自然言語

MTurk は，Web 上で実行できるシンプルな仕事の処理の一つの役割は，テキストからの固有表現抽出やそマーケットプレースであり，何らかの仕事（HITs : Hu-の曖昧性解消等も含めた情報抽出にある．スポンサーのman Intelligence Tasks）を提供する仕事提供者（Re-

意向としては，なるべくすぐに使える技術を開発するこquester）と，そ の 仕 事 を 遂 行 す る 作 業 者（Workers）とにあり，他の国防省系（DARPA など）の大規模プロから成る．HITs は非常に簡単な html のような形式でジェクトと同じく企業が中心となった大きなグループで書くことができ，CSV 形式の入出力によって仕事内容参加する形になっている．

の 提 供 と 保 存 が さ れ る．こ こ で 驚 異 的 な の は，そ のHITs の単価である．一般的には 3〜5 分かかるような'.&共通基盤的技術

HITs に対しての単価は 5〜20 セント程度である．本章

共通基盤技術としては，形態素論，構文解析，係り受の 筆 者 で あ る 関 根 が 関 与 し た WePS（Web People

け解析，意味論，言い換え表現，含意，推論など幅広い

Search) (33) の正解作成は全部 MTurk で作成したが，数自然言語処理の分野の研究が行われている．一時期に比十万円程度のお金で，6 万 Web ページに対する正解

べて，与えられた何らかのタスクを最新の機械学習のア

データ作成を行った．1 判断当り 5 人の作業者を当ててルゴリズムを使って精度の高いシステムを作るという研いるので，1 判断当り 1〜数円程度で作業を進められた

究は影を薄めてきているが，逆に言い換えや含意など意計算になる．

味論の方に移っても，シンプルな統計手法を使った近似

この MTurk は，人手による知識作成に対して大きな的な研究もまま見られる．大規模コーパスを使って，頻インパクトを持った革命的な出来事であると考えてい度や共起を数えることにより，何らかの意味を抽出する

る．当然，1 作業 1 円程度では，作業の質が問題にな研究も行われているが，国際会議 NAACL2010 で行わる．そのために 1 作業に対して 5 名の作業者を当てるこ

れた，Web as Corpus Workshop が低調であったのを見」へ の 対 処 が 必 要 と な る．と や「荒 ら し（spammer）

ると，単なる大規模なコーパスを使っただけの研究には「荒らし」とは，作業の内容をきちんと行わずに高速に限界があることが認識されてきており，そこで抽出した答えを返すような作業者を指すが，これに対しては，作

知識とは何なのか，その精度を応用として使えるものに

業時間や作業量を監視する，中に正解がきちんと分かっするためにはどうしたらいいかという研究に重心が移っている問題を埋め込んでおく，正解率が高い作業者にはてきている．

ボーナス（Reward）を出すといった方法で，かなりの「荒らし」の撲滅ができることが経験的に分かってきて'.'

Mechanical Turkいる．

Web の到来や計算機能力の飛躍的な向上とともに，WePS のみならず，様々な分野で正解作成や知識作成

大規模なコーパスが集まるようになり，その中から言語の作業を MTurk で行う言語処理研究が進められてい的な知識，意味的な知識を抽出して，言語処理の役に立る．ま た，MTurk に 関 す る ワ ー ク シ ョ プ が NAACL

たせようという研究が盛んになっている．しかしなが2010 で行われており，100 ドルで何ができるか，というら，コーパスは文字の羅列でしかなく，抽出するためのコンテストも行われた．

手掛かりは，単語の周りのコンテキストを使うか，単語
自身の表記情報を使うしかない．そのような方法で知識'.­を抽出する有名な方法には，文脈類似度（Distribution-

Twitter や facebook な ど，い わ ゆ る ソ ー シ ャ ル メ

al Similarity）や 語 彙 構 文 規 則（Lexico-syntactic Pat-

ディアが台頭し，そこに書かれた文章やつぶやきに対すtern）といったものがあるが，最近では，このような方

る自然言語処理の研究が行われている．NAACL2010 (34)

法によって抽出できる情報の種類と質には限界があるこ

では，#SocialMedia というワークショプが行われ，短とが研究者の中で認識されるようになってきている．こい文章内での表現や議論の分析や，その中での質問応

ソーシャルメディア

れは，究極的には，コーパスには何らの正解やグラウン

答，情報検索，情報抽出，リンク解析への言語利用等のディングがされていないことによるものであり，集めた研究が発表されている．また，2010 年に行われた Web

知識は，「人間が見て初めて何か意味のあるように解釈

People Search では，新たに Twitter 中にある企業名のできるようなもの」でしかなく，コンピュータがそのま

曖昧性解消タスク（企業名としての apple と果物を区別

ま推論や演えき等の意味処理に使えるような情報ではな

するようなタスク）が取り上げられた (33)．

い．そこで，人間による知識作成，または，自動的に抽出した知識の確認作業が必要となるわけである．&．で'.½も言及されたが，そのため，最近，非常に注目され利用

米国国防省（DARPA）予算で，音声翻訳を中心とし

514

機械翻訳技術電子情報通信学会誌 Vol. 94, No. 6, 2011

た大規模プロジェクトである GALE (35) が走っている．

'.Å

2006〜2010 年に約 300 億円を支出して，英語，中国語，

一般に以下のような四つの技術をまとめて「情報アクアラビア語について，非常に大規模なデータ（1 万時間

情報アクセス技術

セス技術」と呼ぶ．

以上の音声コーパスや数百万文の対訳コーパス）を収集し，BBN 社，IBM 社，SRI（Stanford Research Insti-･

チームで，新聞，Web，ニュース放送等を対象として，

情報検索：大規模な文書集合からユーザが欲しい
情報を含む文書を検索する

tute）がリーダとなって多数の機関で編成された三つの･

情報抽出：世の中にある固有名，関係，イベントなどの情報を文書の中から構造化され高い性能目標のもとに競争的に実施されてきた．結果にた形で抽出する

よって選択と集中が行われ，現在は BBN チームが中英
翻訳，ア英翻訳を実施，IBM チームがア英翻訳を実施･

要約：長い文章から重要な部分だけを抜き出す

している．

･

質問応答：自然言語で書かれた質問文に対し，そ

毎年，性能は向上しているが，ア英翻訳が中英翻訳よの答えを的確に返す

り大幅に性能が良いこと，ジャンルでは新聞が最も性能が良いことは変わらない．中英翻訳が難しいことから構

このほかに，評判抽出や文書分類などの技術もある

文の利用が研究のホットな課題となっており，構文の利が，それらは情報抽出や情報検索の部分的な技術，類似用がうまくいかずフレーズベースの統計翻訳だけで十分技術と捉えることができる．

だとの主張がなされていた 2005 年前後とは様変わりしこのような情報アクセス技術は，米国では 1980 年代てきている．近年，言語学的構文，自動的に取得されるから国防省や NIST の大規模プロジェクトとして遂行さ形式的構文，句構造，依存構造，原言語側での利用，目れ て き た．Tipster，TREC，TIDES，GALE，AQUA-

的言語側での利用など，様々な変種が提案されている．

INT，TAC，KDD などがそれに当たる．固有表現や質

しかも，実際にフレーズベースの統計翻訳を性能面で上問応答といったタスクや，情報抽出の関係抽出，イベン

回るようになってきた．

ト抽出といった概念はこの流れの中で生まれてきたもの

GALE 以外にも，DARPA 予算で，戦地で利用可能
な 携 帯 形 の 音 声 翻 訳 シ ス テ ム を 目 的 と し た TRANS-

であり，情報アクセスだけに限らず，翻訳や自然言語の基礎技術に対しても様々な影響を与えてきた．

TAC，戦闘員が外国語資料を発見した現場で翻訳でき

米国での情報アクセス技術に関する技術動向としてるようにするため光文字認識と翻訳を組み合わせたは，固有表現などの限られた種類の分類問題に帰着されMADCAT，戦場の特徴である騒々しい環境での音声認る技術を機械学習手法で解くような研究はピークを過識と音声ベースの音源定位を補完する視線追跡技術を中ぎ，対象が幅広いために，教師なしで知識を学習した心に置く RATS など応用研究が盛んに行われた．NSF

り，クラウドを使って知識を作成し，Knowledge Bot-

（National Science Foundation）助成の機械翻訳研究のtleneck といわれる，知識作成の困難さを解決しようとトピックは，上記研究が掲げる目標を直接サポートする

いう方向の研究が盛んになっている．その際に重要なのプロジェクトから，アラスカのネイティブ言語自動翻訳

は，どの部分の問題を人手で解き，どの部分の問題を大といったトピックまで多岐にわたる．

規模コーパスやクラウドを使うかといったタスクと方法

米国の機械翻訳のもう一つの特徴は，マイクロソフト論の関係にある．最終的に知識を作成するということ

やグーグルなど，企業による統計翻訳の研究開発が強い

は，世界をどのような側面で切り取るかという問題に帰点である．マイクロソフトは自らの製品マニュアルや技

着する．固有表現の種類が 3 種類なのか 9 種類なのか

術情報の英文を多言語化するコストを削減する強い社内

200 種類なのかは，その技術の対象とその応用を考えな

ニーズがあり，グーグルは「世界中の情報を整理し，世がら人間が考えていくことによって効率的な作成が行わ

界中の人々がアクセスできて使えるようにする」というれる．それに対して，ある職業についている有名人のリ使命のもと，多言語情報の英語化は必須であり，両者とストを作成する作業は人手では不可能であり，大規模なも多言語化しやすい統計翻訳を中心に研究を進めてい

コーパスなどを使った方法論が適切である．このようなる．両 者 は，Web 上 の 無 料 翻 訳，ク ラ ウ ド 翻 訳 な ど

知識獲得の方法自身の研究 (36) や，それを使った応用研

様々な局面で競合している．ごく最近の新しいニュース

究が盛んになってきている．(隅田英一郎，関根 聡)

として，翻訳会社と統計翻訳の研究をしている企業の連携がある．ライオンブリッジ社と IBM の提携，SDL 社
による Language Weaver 社の合併は，翻訳会社の持つ対訳コーパスを最新の統計翻訳技術で有効活用しようという企てといえる．

­．今 後 の 展 望
以上では NICT MASTAR プロジェクトで開発されてきた音声言語処理技術，並びに国内外における研究動向を報告した．報告中で何度も言及されたように，イン

総合報告

Web 時代の音声・言語技術

515

ターネット，Web の存在は，それ以前であれば絵空事でしかなかった音声・言語処理アプリケーションを可能にしつつある．また，これまでに紹介してきた Amazon()Mechanical Turk や，「みんなの翻訳」は，やはり，これまでにない音声・言語アプリケーションの開発体制のあり様を示唆している．今後，このように予想もつかな
かったようなアイデアも数多く出てくることであろう．
研究という観点から昨今の状況を見渡しても，これまで広く研究上の困難として認識されてきた課題が Web等の存在により，意外と簡単に回避されてしまうという事例も多くなってきたように思える．例えば，ルール

()
()

(

)

(

)

(

)

ベースの機械翻訳における膨大なルールの整備という困難な問題が，統計ベースの翻訳手法によってあたかも存在しなかったような位置付けになったり，言語処理の永遠の課題とも思えた単語の意味分類や，複雑な言語表現(10)間の同義性の認識が，大量の Web 文書を用いた単語ク
ラスタリングによって，オープンドメインの音声質問応(11)

答システムを一応開発できる程度までは，あっさりと実現されてしまったといった事実がその例である．

(12)

もちろん，こうした問題の回避は，本稿中でも指摘があったように限界があり，いずれは同じ困難な問題に立ち返る必要があるかもしれない．しかしながら，過去においては，困難な課題の手前で長期間止まらざるを得な

(13)
(14)

かったものが，一通り，アプリケーションの開発まで進むことができるようになったという事実は，アプリケー
ションのコンセプトを磨き，更に社会的に有用なアプリ(15)

ケーションに思いを巡らすことが可能になったという意(16)

味で非常に大きなステップであろう．また，このステッ(17)

プは，同時に，音声・言語アプリケーションの究極の課題である，言語表現の理解に関する深い洞察を与えてくれるものと考えるべきであろう．別のいい方をすれば，従来重要であると認識されてきた音声翻訳，対話システ
ム，情報アクセスが具体的に稼働し始めた経験を踏ま

(18)

(19)

え，それらの更に一歩先を考える舞台が整いつつあるのではなかろうか．更にいえば，今後は基盤的技術開発を(20)

着実に進めることはもちろんであるが，音声・言語の意
味，理解，社会的な意義付けに深く思いを巡らせ，非常に速い速度で進化する研究の方向性を読み，大胆な一手(21)を打ち出すチャンスではないかと考えている．
（鳥澤健太郎）文献() 内山将夫，阿辺川 武，隅田英一郎，影浦 峡，
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KDD ホームページ，http://www.iarpa.gov/solicitations_kdd.html
MTurk ホームページ，https://www.mturk.com/mturk/welcome
WePS ホームページ，http://nlp.uned.es/weps
NAACL 2010 workshop ホームページ，http://naaclhlt2010.isi.edu/
workshops.html
GALE, http://www.darpa.mil/ipto/programs/gale/gale.asp
Semantic Knowledge Discovery, Organization and Use ホームペー
ジ，http://nlp.cs.nyu.edu/sk-symposium（平成 22 年 12 月 3 日受付 平成 23 年 2 月 16 日最終受付）
なかむら

さとし

中村 哲 （正員）
1981 京都工繊大卒．1992 京大博士（工学）了．シャープ中央研究所，奈良先端大，ATR，
独立行政法人情報通信研究機構けいはんな研究
所 長 を 経 て，現 在，奈 良 先 端 大 教 授．ATR
フェロー．音声言語情報処理の研究に従事．
2010 文部科学大臣賞受賞．
いそたに

りょうすけ

磯谷 亮 輔（正員）1985 東大・工・計数卒．1987 同大学院修士課程了．同年日本電気株式会社入社．2009 から独立行政法人情報通信研究機構に出向．主として音声認識，自動通訳の研究開発に従事．日
本音響学会会員．
いぬい

けん た ろう

乾 健太郎
東北大大学院情報科学研究科教授．言語情報の 自 動 編 集 な ど 自 然 言 語 処 理 研 究 に 従 事．
Computational Linguistics，自然言語処理，各編 集 委 員．COLING/ACL Best Asian NLP
Paper Award，言語処理学会年次大会最優秀発
表賞等各受賞．
かしおか

ひで き

柏岡 秀紀
1993 阪大大学院基礎工学研究科博士後期課
程了．博士（工学）．1993〜2009 ATR 音声コ
ミュニケーション研究所．2006 から独立行政法人情報通信研究機構．現在，同機構音声コ
ミュニケーション研究室長．1999 から奈良先
端科学技術大学院大客員准教授兼任．
かわ い

ひさし

河井 恒 （正員：シニア会員）
1984 東大・工・電気卒．1989 東大大学院工学 研 究 科 電 子 工 学 専 攻 了．博 士（工 学）．
1989〜2000 (株) KDD 研 究 所，2000〜2004
ATR，2004〜2009(株)KDDI 研究所，2009 から独立行政法人情報通信研究機構に勤務．音声の認識・合成，音響信号処理，音声翻訳の研究開発に従事．

かわはら

たつ や

河原 達也（正員）
京大学術情報メディアセンター教授．京大博士（工学）．音声認識・理解及び音声対話シス
テムに関する研究に従事．情報処理学会音声言語情報処理（SLP）研究会主査．

き だわら

ゆたか

木 俵 豊 （正員）1988 神戸大卒．1990 同大学院了．1999 同大
学博士（工学）．(株)神戸製鋼所，内閣府を経て現在，独立行政法人情報通信研究機構ユニバーサルコミュニケーション研究所長．けいはんな連携大学院教授．ユビキタスコンピュー
ティング，コンテンツ管理，情報分析技術の研
究に従事．
くろはし

さだ お

すみ た

えいいちろう

せき ね

さとし

とりさわ

けん た ろう黒橋 禎夫（正員）1994 京大大学院工学研究科電気工学第二専
攻博士課程了．博士（工学）．2006 から京大大学院情報学研究科教授．自然言語処理，知識情報処理の研究に従事．言語処理学会 10 周年記
念論文賞受賞．

隅田 英一郎（正員）1982 電通大大学院修士課程了．1999 京大博士（工学）．現在，独立行政法人情報通信研究機構多言語翻訳研究室長，神戸大大学院工学研究科客員教授．機械翻訳，e ラーニングを研究．IPSJ，NLP，ASJ，ACL，IEEE 各会員．

関根 聡
1992 マンチェスタ工科大計算言語学修士号．
1998 ニューヨーク大（NYU）コンピュータサ
イエンス学科博士号，同年 NYU の研究助教
授，2005 から研究准教授．2010 から楽天技術研究所ニューヨークの所長を兼任．自然言語処理の研究に従事．
鳥澤 健太郎1992 東大・理・情報科学卒．1995 同大学院
情報科学専攻博士課程中退．同年同専攻助手．
博士（理学）．2001 北陸先端大助教授．同大学准教授を経て，現在，独立行政法人情報通信研
究機構情報分析研究室長．けいはんな連携大学
院教授．言語処理研究に従事．
ほり

ち おり

堀 智織（正員）
1994 山形大・工・電子情報卒．1997 同大学
院博士前期課程了．1997〜1999 山形大・人文・
助 手．2002 東 工 大 大 学 院 博 士（学 術）．同 年
NTT CS 研．2004〜2006 CMU．2007 ATR．
2009 独立行政法人情報通信研究機構．2011 日
本 ITU 協会賞国際協力賞受賞．
まつ だ

しげ き

松田 繁樹（正員）2003 北 陸 先 端 大 博 士 後 期 課 程 了．同 年，
ATR 音声コミュニケーション研究所研究員．
現在，独立行政法人情報通信研究機構専攻研究員．博士（情報）．2010 文部科学大臣賞受賞．

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総合報告

Web 時代の音声・言語技術

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