"入力音声を音声認識した認識結果が記憶された認識結果記憶部と、前記入力音声のタスクに関連のある関連文書が記憶された関連文書記憶部と、認識辞書が記憶された認識辞書記憶部と、前記認識辞書に追加登録単語を追加した拡張認識辞書を記憶する拡張認識辞書記憶部と、前記認識辞書に登録されていない未登録単語を記憶する未登録単語記憶部と、前記関連文書から、前記認識辞書を用いて、前記未登録単語を抽出する未登録単語抽出部と、前記未登録単語と前記関連文書から、当該未登録単語を特徴づける共起頻度ベクトルを生成する未登録単語特徴量抽出部と、前記認識結果から、当該認識結果を特徴づける単語頻度ベクトルを生成する認識結果特徴量抽出部と、前記共起頻度ベクトルと前記単語頻度ベクトルから、前記未登録単語ごとに、タスク関連度を算出するタスク関連度算出部と、前記未登録単語と前記関連文書から、当該未登録単語の前記関連文書における出現頻度である未登録単語頻度を算出する未登録単語頻度算出部と、前記タスク関連度と前記未登録単語頻度から、前記未登録単語ごとに、登録優先度を算出する登録優先度算出部と、前記未登録単語と前記登録優先度から、予め設定された閾値を用いて、前記追加登録単語を抽出し、前記認識辞書に前記追加登録単語を追加して前記拡張認識辞書を生成する認識辞書登録部と、を備えることを特徴とする単語追加装置。請求項1に記載の単語追加装置であって、前記未登録単語特徴量抽出部は、前記未登録単語と前記関連文書から、当該未登録単語が含まれる文とその前後n文を含む共起窓を抽出する共起窓抽出手段と、前記共起窓に含まれるすべての共起単語を抽出し、当該共起単語の前記共起窓における出現頻度である共起頻度を算出して、前記共起頻度ベクトルを生成する共起頻度ベクトル生成手段を有し、前記認識結果特徴量抽出部は、前記認識結果を所定の発話数で分割して発話窓を生成する発話窓抽出手段と、前記発話窓ごとに、当該発話窓に含まれるすべての発話単語を抽出し、当該発話単語の当該発話窓における出現頻度である単語頻度を算出して、前記単語頻度ベクトルを生成する単語頻度ベクトル生成手段を有し、前記タスク関連度算出部は、前記共起頻度ベクトルと前記単語頻度ベクトルとのコサイン距離を算出するコサイン距離算出手段と、前記未登録単語ごとに、前記コサイン距離の線形二乗和を計算して、前記タスク関連度を算出する線形二乗和計算手段を有し、前記登録優先度算出部は、前記未登録単語ごとに、前記タスク関連度と前記未登録単語頻度を乗算して、前記登録優先度を算出することを特徴とする単語追加装置。請求項2に記載の単語追加装置であって、dtiはi番目の前記共起単語を表し、dtfdt_iは前記共起単語dtiの前記共起頻度を表し、ddfdt_iは前記共起単語dtiが含まれる前記関連文書の数を表し、Dは前記関連文書の総数を表すとして、前記共起頻度ベクトル算出手段は、を計算することにより、前記共起頻度ベクトルを生成することを特徴とする単語追加装置。請求項2または3に記載の単語追加装置であって、wtjはj番目の前記発話単語を表し、wtfwt_jは前記発話単語wtjの前記単語頻度を表し、wdfwt_jは前記発話単語wtjが含まれる前記発話窓の数を表し、Wは前記発話窓の総数を表すとして、前記単語頻度ベクトル算出手段は、を計算することにより、前記単語頻度ベクトルを生成することを特徴とする単語追加装置。請求項1から4のいずれかに記載の単語追加装置であって、oは前記未登録単語を表し、foは前記未登録単語oの前記未登録単語頻度を表し、dfoは前記未登録単語oが含まれる前記関連文書の数を表し、Dは前記関連文書の総数を表すとして、前記未登録単語頻度算出部は、を計算することにより、前記未登録単語頻度を生成することを特徴とする単語追加装置。請求項1から5のいずれかに記載の単語追加装置であって、rankorは前記未登録単語を前記タスク関連度の高い順に並べた順位を表し、rankofは前記未登録単語を前記未登録単語頻度の高い順に並べた順位を表すとして、前記登録優先度算出部は、を計算することにより、前記登録優先度を求めることを特徴とする単語追加装置。請求項2から6のいずれかに記載の単語追加装置であって、前記発話窓抽出手段は、前記認識結果をトピック境界で分割して前記発話窓を生成することを特徴とする単語追加装置。認識結果記憶部に、入力音声を音声認識した認識結果が記憶されており、関連文書記憶部に、前記入力音声のタスクに関連のある関連文書が記憶されており、認識辞書記憶部に、認識辞書が記憶されており、未登録単語抽出部が、前記関連文書から、前記認識辞書を用いて、前記未登録単語を抽出する未登録単語抽出ステップと、未登録単語特徴量抽出部が、前記未登録単語と前記関連文書から、当該未登録単語を特徴づける共起頻度ベクトルを生成する未登録単語特徴量抽出ステップと、認識結果特徴量抽出部が、前記認識結果から、当該認識結果を特徴づける単語頻度ベクトルを生成する認識結果特徴量抽出ステップと、タスク関連度算出部が、前記共起頻度ベクトルと前記単語頻度ベクトルから、前記未登録単語ごとに、タスク関連度を算出するタスク関連度算出ステップと、未登録単語頻度算出部が、前記未登録単語と前記関連文書から、当該未登録単語の前記関連文書における出現頻度である未登録単語頻度を算出する未登録単語頻度算出ステップと、登録優先度算出部が、前記タスク関連度と前記未登録単語頻度から、前記未登録単語ごとに、登録優先度を算出する登録優先度算出ステップと、認識辞書登録部が、前記未登録単語と前記登録優先度から、予め設定された閾値を用いて、追加登録単語を抽出し、前記認識辞書に前記追加登録単語を追加して前記拡張認識辞書を生成する認識辞書登録ステップと、を有することを特徴とする単語追加方法。請求項1から7のいずれかに記載の単語追加装置としてコンピュータを機能させるためのプログラム。しかしながら、非特許文献1,2に記載された方法において、関連文書中の認識辞書未登録単語を全て、ないしは頻度やtf-idf値に応じて登録する場合には、入力音声のタスクに関連しない単語が登録されてしまう。その結果、認識辞書の語彙数の増大を招き、認識精度が劣化することがある。また、特許文献1,2に記載された方法において、新たな単語を含む関連文書が少量ずつ得られ、頻繁に認識辞書の更新を行いたい場合には、更新の度に、既存の大規模なコーパスと新たに得られた関連文書の両方を用いて、概念ベースや語彙データベースを構築し直さなければいけないため、更新の度に多大な計算コストがかかることになる。また、新たに得られた関連文書にしか出現しない未登録単語は、既存の大規模なコーパスに存在する未登録単語と比較して、関連度の信頼性が低くなってしまう。ここで、少量の関連文書としては、入力音声のタスクに関連がありそうな単語をクエリとして指定したWeb検索文書、人手で収集したマニュアル、WebFAQ、ニュース文書などが考えられる。本発明はこのような点に鑑みてなされたものであり、少量の関連文書からでも、入力音声のタスクに関連した未登録単語を効果的に選択することで、認識辞書の語彙数の増大を抑え、認識精度を向上することができる単語追加装置を提供することを目的とする。上記の課題を解決するために、本発明の単語追加装置は、認識結果記憶部と関連文書記憶部と認識辞書記憶部と拡張認識辞書記憶部と未登録単語記憶部と未登録単語抽出部と未登録単語特徴量抽出部と認識結果特徴量抽出部とタスク関連度算出部と未登録単語頻度算出部と登録優先度算出部と認識辞書登録部を備える。認識結果記憶部には、入力音声を音声認識した認識結果が記憶される。関連文書記憶部には、入力音声のタスクに関連のある関連文書が記憶される。認識辞書記憶部には、認識辞書が記憶される。拡張認識辞書記憶部には、認識辞書に追加登録単語を追加した拡張認識辞書が記憶される。未登録単語記憶部には、認識辞書に登録されていない未登録単語が記憶される。未登録単語抽出部は、関連文書から、認識辞書を用いて、未登録単語を抽出する。未登録単語特徴量抽出部は、未登録単語と関連文書から、当該未登録単語を特徴づける共起頻度ベクトルを生成する。認識結果特徴量抽出部は、認識結果から、当該認識結果を特徴づける単語頻度ベクトルを生成する。タスク関連度算出部は、共起頻度ベクトルと単語頻度ベクトルから、未登録単語ごとに、タスク関連度を算出する。未登録単語頻度算出部は、未登録単語と関連文書から、当該未登録単語の関連文書における出現頻度である未登録単語頻度を算出する。登録優先度算出部は、タスク関連度と未登録単語頻度から、未登録単語ごとに、登録優先度を算出する。認識辞書登録部は、未登録単語と登録優先度から、予め設定された閾値を用いて、追加登録単語を抽出し、認識辞書に追加登録単語を追加して拡張認識辞書を生成する。本発明によれば、入力音声のタスクに関連した未登録単語を効果的に選択して登録することで、認識辞書の語彙数が必要以上に増大することがなく、不要な単語が誤認識を起こす湧き出しを抑えることができ、認識精度を向上することができる。また、大規模なコーパスを用いた概念ベースや語彙データベースを使用せず、少量の関連文書と音声認識結果のみを用いても、入力音声のタスクに必要な単語を選択できるため、未登録単語を認識辞書に追加する際の計算コストを抑えることができる。さらに、関連文書が少量であり関連度を適切に求めることができないような単語であっても、人手により収集した関連文書であれば入力音声のタスクと関連していることがあらかじめ保証することができるため、その関連文書に多く出現する単語は入力音声のタスクに重要であると考えられ、登録すべき単語として適切に選択することができる。以下、本発明の実施の形態について、詳細に説明する。なお、同じ機能を有する構成部には同じ番号を付し、重複説明を省略する。図1、図2を参照して、本発明の実施例1に係る単語追加装置10の動作を詳細に説明する。図1は本発明の実施例1に係る単語追加装置10の構成を示すブロック図である。図2は本発明の実施例1に係る単語追加装置10の動作を示すフローチャートである。以下、実際に行われる手続きの順に説明してゆく。本実施例の単語追加装置10は、未登録単語抽出部100、未登録単語特徴量抽出部200、認識結果特徴量抽出部300、タスク関連度算出部400、未登録単語頻度算出部500、登録優先度算出部600、認識辞書登録部700、認識結果記憶部910、関連文書記憶部920、認識辞書記憶部930、未登録単語記憶部940、拡張認識辞書記憶部950を備える。認識結果記憶部910には、入力音声のタスクに関連した音声認識結果が、あらかじめ記憶されている。関連文書記憶部920には、入力音声のタスクに関連のある関連文書が、あらかじめ記憶されている。認識辞書記憶部930には、既存単語が単語クラスごとに登録されている認識辞書が、あらかじめ記憶されている。未登録単語抽出部100は、関連文書記憶部920に記憶されている関連文書を形態素解析する。この際、形態素解析済みの関連文書を、例えば関連文書記憶部920に記憶してもよい。次に、解析した形態素から、認識辞書記憶部930に記憶されている認識辞書に登録されていない形態素を抽出する。そして、抽出した未登録の形態素を未登録単語oとして未登録単語記憶部940へ記憶する。S100。この際、未登録の形態素の他に、関連文書に対して固有表現抽出を行い、得られた単語を未登録単語oとして未登録単語記憶部940へ記憶してもよい。未登録単語特徴量抽出部200は、共起窓抽出手段210、共起頻度ベクトル生成手段220を備える。共起窓抽出手段210は、関連文書記憶部920に記憶されている関連文書を形態素解析し、未登録単語記憶部940に記憶されている未登録単語oと形態素解析済みの関連文書から、未登録単語oが含まれる文とその前後n文を共起窓Woとして、未登録単語oが出現するすべての箇所について共起窓Woを抽出するS210。未登録単語抽出部100で形態素解析済みの関連文書を記憶している場合には、記憶されている形態素解析済みの関連文書を用いてもよい。すべての共起窓Woの集合をWo_allと表す。図3に共起窓の例を示す。共起頻度ベクトル生成手段220は、共起窓の集合Wo_allに含まれる単語である共起単語dti以下、iは1からIまでの整数、Iは共起窓の集合Wo_allに含まれる単語の種類の数、を表す。をすべて抽出する。次に、すべての共起単語dtiについて、共起窓の集合Wo_allにおける出現頻度である共起頻度dfdt_iを求める。そして、未登録単語oの共起頻度ベクトルvoを、式1のように生成する。S220。認識結果特徴量抽出部300は、発話窓抽出手段310、単語頻度ベクトル算出手段320を備える。発話窓抽出手段310は、認識結果記憶部910に記憶されている認識結果がM発話からなるとして、認識結果をm発話ごとに分割して発話窓Wu_k以下、kは1からM/m小数点以下繰り上げの整数を表す。を生成するS310。単語頻度ベクトル算出手段320は、すべての発話窓Wu_kについて、発話窓Wu_kに含まれる単語である発話単語wtj以下、jは1からJまでの整数、Jは発話窓Wu_kに含まれる単語の種類の数、を表す。をすべて抽出する。次に、すべての発話単語wtjについて、発話窓Wu_kにおける出現頻度である単語頻度wfwt_jを求める。そして、発話窓Wu_kに対する単語頻度ベクトルvu_kを、式2のように生成するS320。タスク関連度算出部400は、コサイン距離算出手段410、線形二乗和計算手段420を備える。コサイン距離算出手段410は、すべての発話窓Wu_kについて、未登録単語oを特徴づける共起頻度ベクトルvoと発話窓Wu_kを特徴づける単語頻度ベクトルvu_kのコサイン距離を算出するS410。線形二乗和計算手段420は、すべての未登録単語oについて、コサイン距離算出手段410の算出したコサイン距離の線形二乗和を計算して、未登録単語oのタスク関連度Roを算出するS420。未登録単語頻度算出部500は、関連文書記憶部920に記憶されている関連文書を形態素解析し、未登録単語記憶部940に記憶されているすべての未登録単語oについて、形態素解析済みの関連文書における未登録単語oの出現頻度である未登録単語頻度foを算出するS500。未登録単語抽出部100で形態素解析済みの関連文書を記憶している場合には、記憶されている形態素解析済みの関連文書を用いてもよい。登録優先度算出部600は、すべての未登録単語oについて、タスク関連度Roと未登録単語頻度foから、登録優先度Poを式3のように算出するS600。認識辞書登録部700は、未登録単語oと登録優先度Poから、予め設定された閾値θを用いて、追加登録単語を抽出する。次に、認識辞書記憶部930に記憶された認識辞書に、抽出した追加登録単語を追加して拡張認識辞書を生成する。そして、生成した拡張認識辞書を拡張認識辞書記憶部950へ記憶するS700。未登録単語oを追加登録単語として抽出する条件は、例えば、未登録単語oの登録優先度Poが予め設定した閾値θ以上とすることができる。また、登録優先度Poの高い順に並べた上位θ位までとすることもできる。このように、本実施例の単語追加装置10は、入力音声のタスクに関連した未登録単語を効果的に選択して登録することで、認識辞書の語彙数が必要以上に増大することがなく、不要な単語が誤認識を起こす湧き出しを抑えることができ、認識精度を向上することができる。また、大規模なコーパスを用いた概念ベースや語彙データベースを使用せず、少量の関連文書と音声認識結果のみを用いても、入力音声のタスクに必要な単語を選択できるため、未登録単語を認識辞書に追加する際の計算コストを抑えることができる。さらに、関連文書が少量であり関連度を適切に求めることができないような単語であっても、人手により収集した関連文書であれば入力音声のタスクと関連していることがあらかじめ保証することができるため、その関連文書に多く出現する単語は入力音声のタスクに重要であると考えられ、登録すべき単語として適切に選択することができる。図4を参照して、本発明の実施例2に係る単語追加装置20の動作を詳細に説明する。図4は本発明の実施例2に係る単語追加装置20の構成を示すブロック図である。実施例2の単語追加装置20は、実施例1の単語追加装置10と比較して、共起頻度ベクトル算出手段220の替わりに、共起tf-idfベクトル算出手段221を備える点が相違する。共起tf-idfベクトル算出手段221は、共起窓抽出手段210の抽出する共起窓の集合Wo_allに含まれる単語である共起単語dtiをすべて抽出する。次に、すべての共起単語dtiについて、共起窓の集合Wo_allにおける出現頻度である共起頻度dtfdt_iを求める。さらに、関連文書記憶部920の記憶する関連文書のうち共起単語dtiが含まれる文書数ddfdt_iを求める。そして、共起単語dtiの共起tf-idf値dtfidfdt_iを、式4のように生成する。ここで、Dは関連文書の総数を表す。そして、未登録単語oの共起頻度ベクトルvoを、式5のように生成する。本発明の実施例2は、このような構成とすることにより、未登録単語oの共起頻度ベクトルvoを構成する共起単語dtiについて、どの未登録単語oの共起頻度ベクトルvoにも出現するような単語はベクトル成分の値が低くなり、各未登録単語oに特有の単語はベクトル成分の値が高くなるため、より各未登録単語oの特徴を際立たせることができる。図5を参照して、本発明の実施例3に係る単語追加装置30の動作を詳細に説明する。図5は本発明の実施例3に係る単語追加装置30の構成を示すブロック図である。実施例3の単語追加装置30は、実施例1の単語追加装置10と比較して、単語頻度ベクトル算出手段320の替わりに、単語tf-idfベクトル算出手段321を備える点が相違する。単語tf-idfベクトル算出手段321は、発話窓抽出手段310の抽出する発話窓Wu_kに含まれる単語である発話単語wtjをすべて抽出する。次に、すべての発話単語wtjについて、発話窓Wu_kにおける出現頻度である単語頻度wtfwt_jを求める。さらに、発話窓Wu_kのうち発話単語wtjが含まれる発話窓数wdfwt_jを求める。そして、発話単語wtjの単語tf-idf値wtfidfwt_jを、式6のように生成する。ここで、Wは発話窓の総数を表す。そして、発話窓Wu_kに対する単語頻度ベクトルvu_kを、式7のように生成する。本発明の実施例3は、このような構成とすることにより、発話窓Wu_kに対する単語頻度ベクトルvu_kを構成する発話単語wtjについて、どの発話窓Wu_kに対する単語頻度ベクトルvu_kにも出現するような単語はベクトル成分の値が低くなり、各発話窓Wu_kに特有の単語はベクトル成分の値が高くなるため、より各発話窓Wu_kの特徴を際立たせることができる。図6を参照して、本発明の実施例4に係る単語追加装置40の動作を詳細に説明する。図6は本発明の実施例4に係る単語追加装置40の構成を示すブロック図である。実施例4の単語追加装置40は、実施例1の単語追加装置10と比較して、登録優先度算出部600の替わりに、登録優先度算出部601を備える点が相違する。登録優先度算出部601は、未登録単語oをタスク関連度Roの高い順に並べた場合の順位rankorと、未登録単語oを未登録単語頻度foの高い順に並べた場合の順位rankofから、すべての未登録単語oについて、登録優先度Poを式8のように算出する。本発明の実施例1では、例えばタスク関連度Roは未登録単語oごとに顕著に差が出たが、未登録単語頻度foはタスク関連度Roほどの差が出なかった場合、登録優先度Poはタスク関連度Roの寄与が大きくなり、未登録単語頻度foの寄与が薄れてしまう。本発明の実施例4は、このような構成とすることにより、それぞれの順位の逆数をとることで、タスク関連度Roや未登録単語頻度fo自体の値の影響をなくすことができるため、タスク関連度Roと出現頻度foの両者の特徴を公平に反映した登録優先度Poを算出することができ、両者の特徴を効果的に加味して登録すべき単語を選択することができる。図7を参照して、本発明の実施例5に係る単語追加装置50の動作を詳細に説明する。図7は本発明の実施例5に係る単語追加装置50の構成を示すブロック図である。実施例5の単語追加装置50は、実施例1の単語追加装置10と比較して、未登録単語頻度算出部500の替わりに、未登録単語tf-idf算出部501を備え、登録優先度算出部600の替わりに、登録優先度算出部602を備える点が相違する。未登録単語tf-idf算出部501は、関連文書記憶部920に記憶されている関連文書を形態素解析し、未登録単語記憶部940に記憶されているすべての未登録単語oについて、形態素解析済みの関連文書における未登録単語oの出現頻度である未登録単語頻度foを算出する。未登録単語抽出部100で形態素解析済みの関連文書を記憶している場合には、記憶されている形態素解析済みの関連文書を用いてもよい。さらに、未登録単語oが含まれる関連文書数dfoを生成する。そして、未登録単語oの未登録単語tf-idf値tfidfoを、式9のように生成する。ここで、Dは関連文書の総数を表す。登録優先度算出部602は、すべての未登録単語oについて、タスク関連度Roと未登録単語tf-idf値tfidfoから、登録優先度Poを式10のように算出する。出現頻度が高い未登録単語は、関連文書中だけでなく、入力音声のタスクに関係のない関連文書にも出現する可能性が高い。本発明の実施例5は、このような構成とすることにより、どの関連文書にも出現するような未登録単語の影響を抑え、それぞれの関連文書に特有な未登録単語がより際立つようになる。このため、それぞれの関連文書に特有な未登録単語の登録優先度が高くなり、これらの未登録単語を登録すべき単語として効果的に選択することができる。図8を参照して、本発明の実施例6に係る単語追加装置60の動作を詳細に説明する。図8は本発明の実施例6に係る単語追加装置60の構成を示すブロック図である。実施例6の単語追加装置60は、実施例1の単語追加装置10と比較して、発話窓抽出手段310の替わりに、発話窓抽出手段311を備える点が相違する。発話窓抽出手段311は、認識結果記憶部910に記憶されている認識結果をトピック境界で分割して、発話窓Wu_h以下、hは1以上の整数を表す。を生成する。トピック境界の検出方法は、例えば、嶋江聡,山内勝也,山下優,松永昭一,音声認識結果と単語出現頻度を用いたニューストピック分割,日本音響学会研究発表会講演論文集,20109,pp189190に記載されている方法を用いることができる。この発明の実施例6は、このように、認識結果をトピック境界で分割して発話窓を生成することにより、認識結果の各話題の特徴をより効果的に反映した単語頻度ベクトルを生成することができる。<プログラム、記録媒体>上述の各種の処理は、記載に従って時系列に実行されるのみならず、処理を実行する装置の処理能力あるいは必要に応じて並列的にあるいは個別に実行されてもよい。その他、本発明の趣旨を逸脱しない範囲で適宜変更が可能であることはいうまでもない。また、上述の構成をコンピュータによって実現する場合、各装置が有すべき機能の処理内容はプログラムによって記述される。そして、このプログラムをコンピュータで実行することにより、上記処理機能がコンピュータ上で実現される。この処理内容を記述したプログラムは、コンピュータで読み取り可能な記録媒体に記録しておくことができる。コンピュータで読み取り可能な記録媒体としては、例えば、磁気記録装置、光ディスク、光磁気記録媒体、半導体メモリ等どのようなものでもよい。また、このプログラムの流通は、例えば、そのプログラムを記録したDVD、CD-ROM等の可搬型記録媒体を販売、譲渡、貸与等することによって行う。さらに、このプログラムをサーバコンピュータの記憶装置に格納しておき、ネットワークを介して、サーバコンピュータから他のコンピュータにそのプログラムを転送することにより、このプログラムを流通させる構成としてもよい。このようなプログラムを実行するコンピュータは、例えば、まず、可搬型記録媒体に記録されたプログラムもしくはサーバコンピュータから転送されたプログラムを、一旦、自己の記憶装置に格納する。そして、処理の実行時、このコンピュータは、自己の記録媒体に格納されたプログラムを読み取り、読み取ったプログラムに従った処理を実行する。また、このプログラムの別の実行形態として、コンピュータが可搬型記録媒体から直接プログラムを読み取り、そのプログラムに従った処理を実行することとしてもよく、さらに、このコンピュータにサーバコンピュータからプログラムが転送されるたびに、逐次、受け取ったプログラムに従った処理を実行することとしてもよい。また、サーバコンピュータから、このコンピュータへのプログラムの転送は行わず、その実行指示と結果取得のみによって処理機能を実現する、いわゆるASPApplicationServiceProvider型のサービスによって、上述の処理を実行する構成としてもよい。なお、本形態におけるプログラムには、電子計算機による処理の用に供する情報であってプログラムに準ずるものコンピュータに対する直接の指令ではないがコンピュータの処理を規定する性質を有するデータ等を含むものとする。また、この形態では、コンピュータ上で所定のプログラムを実行させることにより、本装置を構成することとしたが、これらの処理内容の少なくとも一部をハードウェア的に実現することとしてもよい。"