音声文書を集積した学習コーパスと、上記学習コーパスから音声文書を読み出して音声文書を単語に分割して単語境界付き学習コーパスを出力する形態素解析部と、上記単語境界付き学習コーパスを入力として上記単語境界付き学習コーパスの先頭から末尾まで、窓幅n単語、窓シフト量m単語で窓掛けを行い、各窓に含まれる単語リストに記載された単語をまとめて単語集合とし、窓ごとの単語集合を出力する学習コーパス単語集合取得部と、上記単語集合を入力として単語集合内の各単語の単独生起回数Cと、各単語ペアの生起回数Cと、単語集合の個数Nとをカウントして出力する単語カウント部と、上記単語集合内の各単語の単独生起回数Cと上記各単語ペアの生起回数Cと上記単語集合の個数Nを入力として。2個の単語間の単語関連度を計算する単語関連度計算部と、2個の単語間の関連度を参照できるテーブルの形式に配列するテーブル配列部と、を具備する単語関連度テーブル作成装置であって、上記単語関連度計算部は、各単語の単独生起回数Cと各単語ペアの生起回数Cを入力として、上記生起回数Cがr回となっている単語ペアの種類数Nrと、生起回数Cがr1回となっている単語ペアの種類数Nr1を数え、生起回数Cがr1回より大きな単語ペアの生起回数Cをそのまま補正後の生起回数C′とし、生起回数Cがr1回の単語ペアの補正後の生起回数C′を、r1回に上記種類数Nrを上記種類数Nr1で除した値を乗じた値として出力する生起回数補正手段と、上記各単語の単独生起回数Cと補正後の生起回数C′を入力として、上記単語ペアが同時に発生する回数と各単語が単独で発生する回数の積との差を、統計的手法に基づいて検定する検定値を計算する検定値計算手段と、上記単独生起回数Cと上記補正後の生起回数C′と上記検定値を入力として、上記検定値が閾値より大きな単語ペアの関連度を、補正後の生起回数C′に単語集合の個数Nを乗じた値を各単語の単独生起回数の積で除した値の対数値として出力し、上記検定値が閾値よりも小さな単語ペアの関連度をそのまま出力する補正関連度計算手段と、を具備することを特徴とする単語関連度テーブル作成装置。入力される音声文書を音声認識処理した単語集合毎に単語認識信頼度を付与した音声認識結果を出力する音声認識部と、請求項1に記載した単語関連度テーブル作成装置を用いて上記音声認識部で扱う単語集合の各単語ペアwiwjの単語間の関連度を各単語Cから参照できるテーブル形式に配列した単語関連度テーブルと、各単語集合に含まれる全ての上記単語ペアwiwjに対して、その単語間の関連の強さを表す関連度Swiwjを、上記単語関連度テーブルを参照して求め、その平均値を上記音声文書の音声文書認識信頼度として計算する音声文書認識信頼度計算部と、を具備する音声認識装置。音声文書を集積した学習コーパスから音声文書を読み出して音声文書を単語に分割して単語境界付き学習コーパスを出力する形態素解析過程と、上記単語境界付き学習コーパスを入力として上記単語境界付き学習コーパスの先頭から末尾まで、窓幅n単語、窓シフト量m単語で窓掛けを行い、各窓に含まれる単語リストに記載された単語をまとめて単語集合とし、窓ごとの単語集合を出力する学習コーパス単語集合取得過程と、上記単語集合を入力として単語集合内の各単語の単独生起回数Cと、各単語ペアの生起回数Cと、単語集合の個数Nとをカウントして出力する単語カウント過程と、上記単語集合内の各単語の単独生起回数Cと上記各単語ペアの生起回数Cと上記単語集合の個数Nを入力として。2個の単語間の単語関連度を計算する単語関連度計算過程と、2個の単語間の関連度を参照できるテーブルの形式に配列するテーブル配列過程と、を備える単語関連度テーブル作成方法であって、上記単語関連度計算過程は、各単語の単独生起回数Cと各単語ペアの生起回数Cを入力として、上記生起回数Cがr回となっている単語ペアの種類数Nrと、生起回数Cがr1回となっている単語ペアの種類数Nr1を数え、生起回数Cがr1回より大きな単語ペアの生起回数Cをそのまま補正後の生起回数C′とし、生起回数Cがr1回の単語ペアの補正後の生起回数C′を、r1回に上記種類数Nrを上記種類数Nr1で除した値を乗じた値として出力する生起回数補正ステップと、上記各単語の単独生起回数Cと補正後の生起回数C′を入力として、上記単語ペアが同時に発生する回数と各単語が単独で発生する回数の積との差を、統計的手法に基づいて検定する検定値を計算する検定値計算ステップと、上記単独生起回数Cと上記補正後の生起回数C′と上記検定値を入力として、上記検定値が閾値より大きな単語ペアの関連度を、補正後の生起回数C′に単語集合の個数Nを乗じた値を各単語の単独生起回数の積で除した値の対数値として出力し、上記検定値が閾値よりも小さな単語ペアの関連度をそのまま出力する補正関連度計算ステップと、を含むことを特徴とする単語関連度テーブル作成方法。請求項1に記載した単語関連度テーブル作成装置又は請求項2に記載した音声認識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。関連度Swiwjを表す自己相互情報量PMIには2つの問題がある。その1つは、共起頻度0回の単語ペアの自己相互情報量PMIの計算が出来ない。C0の時、PMI∞となる。計算機では∞を表現できないため、関連度が不明であることを示す0が一般的に用いられる。例えば、単語xとyが多数出現しており、かつ共起していない場合例えばCC10000C0は、単語xとyは非常に共起し難いと考えられるため、自己相互情報量PMIは大きな負の値とすべきであるが、上記したようにPMI0となってしまう。このような自己相互情報量PMIを用いて音声文書認識結果の信頼度を計算すると、実際には認識精度が低いのに信頼度の値が高く算出されてしまう場合がある。2つ目は、頻度の低い単語同士が共起した場合に自己相互情報量PMIの値が非常に大きくなる問題がある。例えば、N500000の時、単語xとyが1回ずつしか現れず、且つ共起していたCCC1場合、PMIlogとなる。一方、単語xとyが50回ずつ現れ、且つ常に共起していたCCC50場合、1回ずつしか現れない場合よりもxとyの関連度は強いと言えるにも関わらず、PMIlogと低い値となる。上記した2つの問題点により、正しい認識信頼度を計算することが出来ない。1つ目の共起頻度0回の単語ペアの自己相互情報量PMIが計算できない問題については、その都度、パラメータを手動で調整する方法非特許文献2や、共起頻度0の単語ペアの共起頻度を補正する考え非特許文献3が検討されている。しかしながら、これらの方法では、2つ目の頻度の低い単語同士が共起した場合に自己相互情報量PMIの値が非常に大きくなる課題を、解決することが出来ない。この発明は、このような課題に鑑みてなされたものであり、単語の共起回数を補正すると共に、単語xとyの関係が独立かどうかを判断してその単語間の関連度を計算して単語関連度テーブルを作成する単語関連度テーブル作成装置と、その単語関連度テーブルを用いて音声認識処理を行う音声認識装置と、それらの方法とプログラムを提供することを目的とする。この発明の単語関連度テーブル作成装置は、音声文書を集積した学習コーパスと、学習コーパスから音声文書を読み出して音声文書を単語に分割して単語境界付き学習コーパスを出力する形態素解析部と、単語境界付き学習コーパスを入力として単語境界付き学習コーパスの先頭から末尾まで、窓幅n単語、窓シフト量m単語で窓掛けを行い、各窓に含まれる単語リストに記載された単語をまとめて単語集合とし、窓ごとの単語集合を出力する学習コーパス単語集合取得部と、単語集合を入力として単語集合内の各単語wの単独生起回数Cと、各単語ペアの生起回数Cと、単語集合の個数Nとをカウントして出力する単語カウント部と、単語集合内の各単語の単独生起回数Cと上記各単語ペアの生起回数Cと上記単語集合の個数Nを入力として、2個の単語間の単語関連度を計算する単語関連度計算部と、2個の単語間の関連度を参照できるテーブルの形式に配列するテーブル配列部と、を具備する単語関連度テーブル作成装置であって、単語関連度計算部は、生起回数補正手段と、検定値計算手段と、補正関連度計算手段とを備える。生起回数補正手段は、各単語の単独生起回数Cと各単語ペアの生起回数Cを入力として、生起回数Cがr回となっている単語ペアの種類数Nrと、生起回数Cがr1回となっている単語ペアの種類数Nr1を数え、生起回数Cがr1回より大きな単語ペアの生起回数Cをそのまま補正後の生起回数C′とし、生起回数Cがr1回の単語ペアの補正後の生起回数C′を、r1回に種類数Nrを種類数Nr1で除した値を乗じた値として出力する。検定値計算手段は、各単語の単独生起回数Cと補正後の生起回数C′を入力として、単語ペアが同時に発生する回数と各単語が単独で発生する回数の積との差を統計的手法に基づいて検定する検定値を、計算する。補正関連度計算手段は、単独生起回数Cと補正後の生起回数C′と検定値を入力として、検定値が閾値より大きな単語ペアの関連度を、補正後の生起回数C′に単語集合の個数Nを乗じた値を各単語の単独生起回数の積で除した値の対数値として出力し、検定値が閾値よりも小さな単語ペアの関連度をそのまま出力する。また、この発明の音声認識装置は、音声認識部と、単語関連度テーブルと、音声文書認識信頼度計算部と、を具備する。音声認識部は、入力される音声文書を音声認識処理した単語集合毎に単語認識信頼度を付与した音声認識結果を出力する。単語関連度テーブルは、上記した単語関連度テーブル作成装置を用いて音声認識部で扱う単語集合の各単語ペアwiwjの単語間の関連度を各単語Cから参照できるテーブル形式に配列したものである。音声文書認識信頼度計算部は、各単語集合に含まれる全ての単語ペアwiwjに対して、その単語間の関連の強さを表す関連度Swiwjを、単語関連度テーブルを参照して求め、その平均値を上記音声文書の音声文書認識信頼度として計算する。この発明の単語関連度テーブル作成装置の単語関連度計算部は、単語ペアwiwjの生起回数がr1回の生起回数を、0では無い小さな値NrNr1に補正すると共に、単語ペアwiwjが共起する回数と各単語が単独で発生する回数との積の差を統計的に検定する検定値を求め、検定値が大きな単語ペアwiwjの関連度を、補正した生起回数に基づいて計算する。その結果、認識精度が低いのに信頼度の値が高く算出されてしまう課題と、頻度が低い単語同士が共起した場合に自己相互情報量PMIの値が非常に大きくなる課題を、解決することが出来る。また、この発明の音声認識装置は、この発明の単語関連度テーブル作成装置で作成した単語関連度テーブルを用いて音声文書認識信頼度を求めるので、その値の精度を高めることが出来る。その結果、この発明の音声認識装置は、従来よりも正確に認識精度の高い音声文書認識結果を収集することを可能にするので、テキストマイニング処理や検索の精度を向上させることが出来る。以下、この発明の実施の形態を図面を参照して説明する。複数の図面中同一のものには同じ参照符号を付し、説明は繰り返さない。図1に、この発明の単語関連度テーブル作成装置100の機能構成例を示す。単語関連度テーブル作成装置100は、従来の単語関連度テーブル作成装置900に対して単語関連度計算部10のみの構成が異なるものである。単語関連度テーブル作成装置100は、例えばROM、RAM、CPU等で構成されるコンピュータに所定のプログラムが読み込まれて、CPUがそのプログラムを実行することで実現されるものである。学習コーパス90、形態素解析部91、学習コーパス単語集合取得部92、単語リスト93、単語カウント部94、テーブル配列部96は、単語関連度テーブル作成装置900図9と同じであるのでその説明は省略する。図2に、より具体的な単語関連度計算部10の機能構成例を示してその動作を説明する。その動作フローを図3に示す。単語関連度計算部10は、生起回数補正手段11と、検定値計算手段12と、補正関連度計算手段13と、を具備する。生起回数補正手段10は、単語カウント部94が出力する各単語wの単独生起回数Cと各単語ペアの生起回数Cを入力として、生起回数Cがr回となっている単語ペアの種類数NrステップS111と、生起回数Cがr1回となっている単語ペアの種類数Nr1を数えるステップS112。そして、生起回数Cがr1回より大きな単語ペアの生起回数Cをそのまま補正後の生起回数C′としステップS114、生起回数Cがr1回の単語ペアの補正後の生起回数C′を、r1回に上記種類数Nrを上記種類数Nr1で除した値を乗じた値とする式2ステップS115。ここで生起回数のr回は、例えばr1とすることが考えられる。これは、共起しない単語の数が最も大きいので、r=1とすることで、殆んどの単語の生起回数が補正されることになるためである。また、rは2以上の整数に設定しても良い。その場合はr1回から0回の生起回数C′が補正される。検定値計算手段12は、生起回数補正手段11が出力する単語集合の個数N、各単語の単独生起回数C、単語ペアの補正後の生起回数C′を入力として、上記単語ペアが同時に発生する回数と各単語が単独で発生する回数の積との差を、統計的手法に基づいて検定する検定値を計算するステップS12。検定値には例えばt値式3を用いることが出来る。補正関連度計算手段13は、検定値計算手段12が出力する例えばt値と、生起回数補正手段11が出力する単語集合の個数N、各単語の単独生起回数C、単語ペアの補正後の生起回数C′を入力として、t値と閾値θを比較するステップS131。そして、t値が閾値θより大きな単語ペアの関連度Swiwjを、補正後の生起回数C′wiwjに単語集合の個数Nを乗じた値を各単語の単独生起回数の積Cの関連度Swiwjは、関連度Swiwj0として出力するステップS132。閾値θは、補正関連度計算手段13に予め設定しておいても良いし、外部から設定できるようにしても良い。閾値θは、統計的手法のt検定の有意水準によって定める。閾値θを高く設定すると、より多くの単語ペアが独立関連なしだと判定される。閾値θを高くし過ぎると、実際には関連のある単語ペアまで独立だと判定するようになり、低くし過ぎると実際には独立な単語ペアを独立でないと判定するようになる。閾値θには、例えば有意水準5の場合の値である閾値θ165を用いると良い。このようにt値の値に応じて関連度Swiwjを補正することで、解決すべき課題のところで述べた2つ目の課題である頻度の低い単語同士が共起した場合に自己相互情報量PMIの値が非常に大きくなる現象を、抑制することが出来る。例えば、単語xとyが1回ずつしか現れず、且つ共起していたCCC1場合のt値は、t値t11Nとなり、閾値θ165とするとtθであるので関連度Swiwj0とされ、その単語ペアには関連性が無いとされる。このように処理された関連度Swiwjは、各単語Cから参照できるテーブル形式に配列され単語関連度テーブル作成装置100の出力となる。この単語関連度テーブル20を利用することで、より適切な認識信頼度を付与することが可能な音声認識装置を実現することが出来る。なお、検定値としてt値を用いる例で説明を行ったが、カイ二乗検定に基づくカイ二乗値χ2を用いても良い。その場合、検定値計算手段12はカイ二乗値χ2を計算する。次に、その音声認識装置200について説明する。音声認識装置図4に、この発明の音声認識装置200の機能構成例を示す。その動作フローを図5に示す。音声認識装置200は、音声認識部21と、音声文書認識信頼度計算部22と、単語関連度テーブル20と、制御部23と、を具備する。音声認識装置200の各部の機能は、例えばROM、RAM、CPU等で構成されるコンピュータに所定のプログラムが読み込まれて、CPUがそのプログラムを実行することで実現されるものである。音声認識部21は、入力される音声文書を音声認識処理した単語wk毎に単語認識信頼度Dを付与した音声認識結果を出力するステップS21。音声認識部21は、図示しない内部の音響分析部によって、音声文書を数十msecのフレームと呼ばれる単位でLPCケプストラム、MFCC、その他の音響特徴パラメータ系列に分析する。そして、辞書と言語モデルを用いて入力音声に対する認識結果候補の探索を、音響特徴パラメータ系列について行う。探索の結果、上位N位までのNベスト候補が、単語認識信頼度Dと共に音声認識結果wkとして出力される。なお、音声文書とは、例えば、コールセンターにおける顧客とオペレータとの間で交わされる会話の集合のことであり、一要件についてまとめられた音声データである。または、例えば一つの講義が1個の音声ファイルにまとめられた様なものである。ここで、図6を参照してNベスト候補と単語認識信頼度Dについて説明する。なお、Nベスト候補と単語認識信頼度Dについては従来技術である。図6の横軸は、経過時間でありフレームで表す。縦軸は、フレーム単位で探索された単語列候補を、スコアの高い順番に並べたNベスト候補である。スコアとは探索時の尤度のことである。単語認識信頼度Dは、フレームtにおいて単語wは任意の整数と異なる単語がNベスト候補中に存在する場合、単語wのフレームtにおけるスコアと対立候補単語のフレームtにおける次の順位のスコアとの間のスコア差によって与えられる。図6に示す例では、フレームt1~t4の音響特徴パラメータ系列で探索された第1位候補の単語w1111は第1候補の1番目の単語であることを表すの単語認識信頼度Dは、対抗する単語が第3位候補の単語w31と第2位候補の単語w21であるので、それぞれのスコア差●の合計をフレーム数で除した値が単語認識信頼度Dとなる。対立候補が存在しない単語w13については、予め決められた固定値○が用いられて単語認識信頼度Dとなる。この単語認識信頼度Dが候補毎に累積されて単語列の認識信頼度となる。音声文書認識信頼度計算部22は、各単語集合に含まれる全ての2単語の組み合わせwiwjに対して単語の関連の強さを表す関連度Swiwjを、単語関連度テーブル20を参照して求め、その平均値を各単語集合の文脈信頼度CLとして計算する。図7に、音声文書認識信頼度計算部22のより具体的な機能構成例を示す。音声文書認識信頼度計算部22は、認識結果単語集合取得手段221と、単語集合文脈信頼度計算手段222と、を備える。認識結果単語集合取得手段221は、音声認識部21が出力する単語を所定数まとめて単語集合Nkとして出力する。単語を所定数まとめて単語集合Nkとする動作は、上記した学習コーパス単語集合取得部92と同じである。単語集合文脈信頼度計算手段222は、各単語集合Nkに含まれる全ての2単語の組み合わせwiwjに対して単語の関連の強さを表す関連度Swiwjを、単語関連度テーブル20を参照して求め、その平均値を各単語集合の文脈信頼度CLとして計算する。この文脈信頼度CLは、頻度の低い単語同士が共起した場合の自己相互情報量PMIを抑制した値に基づいて求められるので音声認識の信頼度をより適切に表す値となる。変形例音声文書認識信頼度を、上記した文脈信頼度CLと音響信頼度CAとを統合した値としても良い。その場合の音声文書認識信頼度計算部40の機能構成例を図8に示す。音声文書認識信頼度計算部40は、上記した音声文書認識信頼度計算部22に対して単語集合音響信頼度計算手段401と信頼度統合手段402を備える点で異なる。単語集合音響信頼度計算手段401は、各単語集合に含まれる全ての単語の単語認識信頼度Dと単語時間長wdkを取得して単語集合毎に音響信頼度CAを計算する。信頼度統合手段402は、Nk個の音響信頼度CAとNk個の文脈信頼度CLを、音声文書単位で平均して音声文書認識信頼度として出力する。このように文脈信頼度CLと音響信頼度CAとを統合して音声文書の認識信頼度を計算するので、より精度の高い音声文書認識信頼度とすることが出来る。評価実験この発明の単語関連度テーブルを用いた音声文書認識信頼度の有効性を確認する目的で評価実験を行った。実験には、話者48名男性17名、女声31名による電話会話をマイクで収録した音声782通話、計61時間の評価セットを用い、音声認識エンジンにはVoicerex参考文献、政瀧ほか、顧客との自然な会話を聞き取る自由発話音声技術VoicerexNTTTechrev522272007を用いた。検定値にはt値を用い、閾値θは有意水準5の場合の閾値θ165を用いた。表1に実験結果を示す。表1中の数値は、文脈信頼度と認識信頼度との相関係数であり、この発明の方が相関係数が高い結果となり、その有効性を確認することが出来た。上記装置における処理手段をコンピュータによって実現する場合、各機能部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、各機能部における処理手段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。具体的には、例えば、磁気記録装置として、ハードディスク装置、フレキシブルディスク、磁気テープ等を、光ディスクとして、DVDDigitalVersatileDisc、DVDRAMRandomAccessMemory、CDROMCompactDiscReadOnlyMemory、CDRRecordableRWReWritable等を、光磁気記録媒体として、MOMagnetoOpticaldisc等を、半導体メモリとしてEEPROMElectronicallyErasableandProgrammableReadOnlyMemory等を用いることができる。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、CDROM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録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。また、各手段は、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構成することにしてもよいし、これらの処理内容の少なくとも一部をハードウェアで実現することとしてもよい。