"テキストに発音区別符号を付与する方法であって、前記テキストを分析して、前記テキストが、発音区別符号の組のうちの少なくとも1つの発音区別符号を必要とするかどうかを判断するステップを備え、前記発音区別符号の組は、15の発音区別符号を備え、前記テキストは、アラビア語に関連する複数の文字を備え、前記方法は、前記テキストに関連する文脈に基づいて、前記発音区別符号の組のうちの発音区別符号を前記複数の文字のうちの各々の文字に与えて、発音区別符号が付されたテキストを得るステップをさらに備える、方法。前記発音区別符号の組に関連する前記発音区別符号は、ファトハ、シャッダファトハ、タンウィーンファトハ、シャッダタンウィーンファトハ、ダンマ、シャッダダンマ、タンウィーンダンマ、シャッダタンウィーンダンマ、カスラ、シャッダカスラ、タンウィーンカスラ、シャッダタンウィーンカスラ、マッダ、スクーンおよび発音区別符号なしのうちの少なくとも1つである、請求項1に記載の方法。前記発音区別符号の組のうちの前記発音区別符号を前記複数の文字のうちの各々の文字に与えるステップは、前記発音区別符号の組から発音区別符号の配列を生成するステップを備え、前記発音区別符号の配列は、前記発音区別符号の組からの少なくとも1つの発音区別符号を含み、前記発音区別符号の組のうちの前記発音区別符号を前記複数の文字のうちの各々の文字に与えるステップは、前記発音区別符号の配列を前記テキストに整合させて前記発音区別符号が付されたテキストを得るステップをさらに備える、請求項1に記載の方法。前記発音区別符号の配列を前記テキストに整合させるステップは、前記発音区別符号の配列のうちの各々の発音区別符号を、前記テキストに関連する前記複数の文字のうちの対応する文字に関連付けるステップを備える、請求項3に記載の方法。前記テキストの一部に与えられる少なくとも1つの発音区別符号に基づいて、前記テキストに関連する前記文脈を判断するステップをさらに備える、請求項1に記載の方法。前記発音区別符号の組のうちの前記発音区別符号を前記複数の文字のうちの各々の文字に与えるステップは、前記各々の文字のうちの少なくとも1つの先行する文字に関連する文脈に基づいて、高い確率を有する発音区別符号を各々の文字に対して選択するステップをさらに備える、請求項1に記載の方法。前記テキストを分析して、前記テキストが、少なくとも1つの発音区別符号を必要とするかどうかを判断するステップは、前記テキストを走査して、前記複数の文字のうちの各々の文字が少なくとも1つの発音区別符号を備えるかどうかを判断するステップを備える、請求項1に記載の方法。テキストに発音区別符号を付与するためのシステムであって、テキストと、発音区別符号の組のうちの少なくとも1つの発音区別符号とを記憶するためのメモリを備え、前記発音区別符号の組は、15の発音区別符号を備え、前記テキストは、アラビア語に関連する複数の文字を備え、前記システムは、前記メモリに結合されたプロセッサをさらに備え、前記プロセッサは、前記テキストを分析して、前記テキストが、前記発音区別符号の組のうちの少なくとも1つの発音区別符号を必要とするかどうかを判断し、前記テキストに関連する文脈に基づいて、前記発音区別符号の組のうちの発音区別符号を前記複数の文字のうちの各々の文字に与えて、発音区別符号が付されたテキストを得るように構成される、システム。前記発音区別符号の組に関連する前記発音区別符号は、ファトハ、シャッダファトハ、タンウィーンファトハ、シャッダタンウィーンファトハ、ダンマ、シャッダダンマ、タンウィーンダンマ、シャッダタンウィーンダンマ、カスラ、シャッダカスラ、タンウィーンカスラ、シャッダタンウィーンカスラ、マッダ、スクーンおよび発音区別符号なしのうちの少なくとも1つである、請求項8に記載のシステム。前記プロセッサは、さらに、前記発音区別符号の組から発音区別符号の配列を生成するように構成され、前記発音区別符号の配列は、前記発音区別符号の組からの少なくとも1つの発音区別符号を含み、前記プロセッサは、さらに、前記発音区別符号の配列を前記テキストに整合させて前記発音区別符号が付されたテキストを得るように構成される、請求項8に記載のシステム。前記プロセッサは、さらに、前記発音区別符号の配列のうちの各々の発音区別符号を、前記テキストに関連する前記複数の文字のうちの対応する文字に関連付けるように構成される、請求項10に記載のシステム。前記テキストに関連付けられる前記文脈は、前記テキストの一部に与えられる少なくとも1つの発音区別符号に基づいて判断される、請求項8に記載のシステム。前記プロセッサは、さらに、前記各々の文字のうちの少なくとも1つの先行する文字に関連する文脈に基づいて、高い確率を有する発音区別符号を各々の文字に対して選択するように構成される、請求項8に記載のシステム。前記プロセッサは、さらに、前記テキストを走査して、前記複数の文字のうちの各々の文字が少なくとも1つの発音区別符号を備えるかどうかを判断するように構成される、請求項8に記載のシステム。したがって、発音区別符号が付されていないアラビア語のテキストに自動的に発音区別符号を付与するための方法およびシステムに対する必要性が存在する。添付の図面において、同様の参照符号は別々の図面を通じて同一または機能的に同様の要素を参照し、以下の詳細な説明とともに明細書に取り入れられるとともに明細書の一部を形成し、さまざまな実施形態を示すとともに本発明に従うさまざまな原理および利点のすべてを説明する役割を果たす。当業者は、図中の要素が単純化および明確性のために示されており、必ずしも拡大縮小して記述されたものではないということを理解するであろう。たとえば、図中のいくつかの要素の寸法は、本発明の実施形態の理解の改善を助けるために他の要素と比較して誇張され得る。発明の詳細な説明本発明に従う実施の形態を詳細に記述する前に、その実施形態は、主にテキストに発音区別符号を付与するための方法およびシステムに関する方法のステップおよび装置の要素の組合せに属するということに注意すべきである。したがって、装置の要素および方法のステップは、図中において従来の符号によって適切に表されているが、図は開示の詳細が不明瞭とならないように本発明の実施形態を理解するのに関連するこれらの特定の詳細を示しているに過ぎない。その詳細は、本明細書の記載の恩恵を有する当業者にとって直ちに明らかとなるであろう。この文書において、第1および第2などのような関連した用語は1つの実体または動作を他の実体または動作と、それらの実体または動作との間の何らかの実際のそのような関係または順序を必ずしも要求するまたは含むことなく区別するということのみに用いられ得る。本発明のさまざまな実施形態は、テキストに発音区別符号を付与するための方法およびシステムを提供する。方法は、テキストを分析してそのテキストが1以上の発音区別符号を必要とするかどうかを判断するステップを含み、その1以上の発音区別符号は発音区別符号の組と関連付けられる。発音区別符号の組は、15の発音区別符号を備え、テキストはアラビア語のテキストである。その後、そのテキストと関連する複数の文字は、逐次的方法で隠れマルコフモデルHMMに与えられる。HMMは、次に、テキストの文脈に基づいて、その入力されたテキストに最も適合しそうな発音区別符号の配列を生成する。その後、HMMによって生成された発音区別符号は、発音区別符号が付されたアラビア語のテキストを与えるために、そのテキストに与えられる。テキストに発音区別符号を付与する処理は、図1および図2を合わせて詳細に説明される。図を参照して、図1は本発明の実施形態に従う、発音区別符号の組を用いた、テキストに発音区別符号を付与する方法のフロー図を示す。テキストに関連する言語はアラビア語である。テキストは複数の文字を含む。複数の文字は、発音区別符号を用いて発音区別符号が付与され得る。複数の文字のうちの各々の文字に割当てられた発音区別符号は、発音区別符号の組から選択され得る。発音区別符号の組は、ファトハ、シャッダファトハ、タンウィーンファトハ、シャッダタンウィーンファトハ、ダンマ、シャッダダンマ、タンウィーンダンマ、シャッダタンウィーンダンマ、カスラ、シャッダカスラ、タンウィーンカスラ、シャッダタンウィーンカスラ、マッダ、スクーンおよび発音区別符号なしを含み得るがこれらに限定されるものではない。ステップ102において、テキストが分析されてそのテキストが1以上の発音区別符号が必要かどうかが判断される。同じように、テキストが走査されて、テキストと関連する複数の文字のうちの1以上の文字が1以上の発音区別符号を含むかどうかが判断される。1以上の文字が1以上の発音区別符号を含むならば、その1以上の発音区別符号が削除され得る。その後、テキストに関連する複数の文字が、逐次的方法で処理され得る。実施の形態において、テキストに関連する文脈が特定されて、テキストは隠れマルコフモデルHMMを用いて処理され得る。同様に、テキストに関連する複数の文字のうちの1以上の文字と関連する文脈が特定される。1以上の文字に関連する文脈は、HMMがテキストの意味を確からしく理解することを容易にする。複数の文字は、次に処理される。実施の形態において、エルゴード的HMMがテキストを処理するために用いられ得る。さらに、続く処理においてテキストの文脈を記述するために、1以上の文字に関連する文脈が記憶されるとともに繰返して用いられて、エルゴード的HMMを教育する。しかしながら、当業者にとっては、テキストがHMMと等価な他のモデル、たとえばコンカレントニューラルネットワークを用いて処理され得るということが明らかであるだろう。続いて、ステップ104において、発音区別符号が付されたアラビア語のテキストを与えるために、発音区別符号の組の中の生成された発音区別符号が、テキストに関連する複数の文字の各々の文字に与えられる。発音区別符号を生成して、発音区別符号の組の中からその発音区別符号を付与する処理は、図2と合わせて詳細に説明される。図2は、本発明の実施形態に従う、複数の文字の各々の文字に発音区別符号の組のうちのある発音区別符号を与える処理のフロー図を示す。ステップ202において、発音区別符号の組から発音区別符号の配列が生成される。発音区別符号の組は15の発音区別符号を含む。発音区別符号の配列は、発音区別符号の組のうちの少なくとも1つの発音区別符号を含む。図3は、発音区別符号の組のうちの各発音区別符号に対する状態コードに従う15の発音区別符号を示す。同様に、発音区別符号の組から発音区別符号の配列を生成するために、テキストに関連する複数の文字のうちの各々の文字が逐次的方法でHMMに与えられる。複数の文字は、HMMに右から左に与えられ得る。代わりに、複数の文字は、HMMに左から右に与えられてもよい。逐次的方法で複数の文字のうちの各々の文字を受けると、最初にHMMは最も右の文字を処理する。HMMは、テキストの文脈を考慮して、最も右にある文字に、発音区別符号の組のうちのある発音区別符号を与える。その後、HMMは最も右にある文字の発音区別符号の確率を確認するとともに、その発音区別符号の確率を記憶する。その確率は、テキストの文脈を考慮した、最も右の文字の発音区別符号の正しい整合を決定する測定値とみなされ得る。実施の形態において、逐次的方法で複数の文字の各々の文字を受けると、複数の文字のうちの各々の文字に関連するASCIIコードが特定され得る。その後HMMは、最も右のASCIIコードから始まる逐次的方法でASCIIコードを処理する。これは、さらに図4と合わせて説明される。複数の文字のうちの各々の文字を処理する間、HMMは発音区別符号の組のうちの1つの発音区別符号から別の発音区別符号へと移行するとともに最も右の文字における各発音区別符号の確率を記憶する。発音区別符号の組のうちの各々の発音区別符号を個別の状態として考慮すると、その移行は1つの状態から別の状態への状態の変化とみなされ得る。あらゆる瞬間においてHMMは1つの状態のみにあり得るので、HMMは各状態に関連する確率の組に従って1つの状態から別の状態へと変化する。これらの移行は、規則的に間隔を設けられた別々の期間において行なわれる。確率の組は、以前の状態に関連する移行の確率を含み得る。たとえば、HMMは時刻tにおける状態qiから時刻t1における状態qjへと移行する。ここでt=1,2,3,...Mであり、i,j=1,2,...Nであり、Mは観察数numbersofobservationsである。したがって、移行確率aijは、状態qiから状態qjへの移行の期待値を、状態qiからの移行の期待値で割ることに等しい。換言すれば、移行確率aijは、発音区別符号qjが発音区別符号qiの直後に表れる確率を表している。その後、HMMは、最も右にある文字において最も高い確率を有する、発音区別符号の組のうちの1つの発音区別符号を確定する。その後、HMMは、最も右にある文字に続く直後の文字を処理するとともに、上記の処理を繰返す。しかしながら、最も右にある文字に続くすべての文字を処理する間、HMMは、また、各々の文字における発音区別符号の確率を決定するために、テキストの文脈に従って、複数の文字のうちの1以上の以前の文字に与えられた発音区別符号の確率を考慮する。一旦HMMが複数の文字のうちの各々の文字を処理すると、HMMは発音区別符号の配列を与える。実施の形態において、発音区別符号の配列を生成するために、HMMによってビタビアルゴリズムが用いられ得る。さらに、発音区別符号の配列は、特定の文字と正確に同じ位置にある、複数の文字のうちの各々の文字に対する発音区別符号を含む。たとえば、発音区別符号の配列の最も右に位置する発音区別符号は、処理のためにHMMに与えられた、複数の文字のうちの最も右にある文字に対応し得る。言い換えれば、HMMは、各々の文字がHMMによって受取られた同じ配列における複数の文字のうちの各々の文字に対して発音区別符号を与える。ステップ204において、発音区別符号の配列はテキストと整合されて発音区別符号が付されたテキストが得られる。たとえば、HMMに与えられたテキストがC1,C2,C3,...C10のような10個の文字からなると考える。したがってHMMは、最も右にある文字C1から始めてテキストを右から左に処理し、その後D1,D2,D3,...D10のような10個の発音区別符号を与える。したがって、発音区別符号の配列は文字の配列と整合して、発音区別符号が付されたテキストが得られる。同様に、最も右にある発音区別符号D1は最も右にある文字C1と整合し、発音区別符号D2は文字C2と整合し、発音区別符号が付されたテキストが得られる。図4は、本発明の例示的実施形態に従うアラビア語のテキストの発音区別符号の付与を示すブロック図である。図4に示されるように、ブロック402は、アラビア語における発音区別符号が付されていないテキストを示す。発音区別符号が付されていないテキストは次に分析されて、そのテキストが1以上の発音区別符号が必要かどうかが判断される。その後、ブロック404に示されるように、発音区別符号が付与されていないテキストは分岐して発音区別符号が付されていないテキストに関連する各々の文字へと分離される。その後、各々の文字に付随する情報交換用米国標準コードASCIIコードが特定されて、ASCIIコードはブロック406に示されるように、順に配置される。たとえば、配列における最も右の文字は、矢印404-1で示されるASCIIコード1580を有する。その後、各々の文字に関連するASCIIコードが右から左に順にHMMに与えられる。その後、ブロック408に示されるように、HMMは発音区別符号が付されていないテキストに関連する各々の文字を処理して、各々の文字に対して発音区別符号を与える。したがって、ブロック408に示されるように、HMMによって状態コードの配列が生成される。状態コードの配列は、発音区別符号の配列に対応し得る。さらに、発音区別符号の配列は、図3に示された表から推測され得る。各々の文字に発音区別符号を与えるためにHMMによって各々の文字を処理する方法が、図2と合わせて詳細に記述される。たとえば、ASCIIコードが1580であるの文字の場合、HMMは、矢印406-1で示されるように状態コードS5を与える。状態コードS5は、HMMによって与えられる適切な発音区別符号をマップするために用いられ得る。たとえば、図3の表に示されるように、状態コードS5は発音区別符号ダンマに関連する。その後、状態コードの形態でHMMによって与えられた発音区別符号の配列が、次にHMMに既に左から右に与えられたASCIIコードの配列と整合される。たとえば、矢印408-1で示されるように、状態コードS5は文字の発音区別符号が付された形態を与えるために、ASCIIコード1580と整合される。ブロック410は、発音区別符号が付されたアラビア語のテキストを表す。このテキストは状態コードの形態でHMMによって与えられた発音区別符号の配列を、既にHMMに右から左に与えられたASCIIコードの配列に適用した後に与えられる。同様に、HMMによって与えられた発音区別符号の配列のうちの各々の発音区別符号は、複数の文字のうちの各々の対応する文字に与えられて、発音区別符号が付されたテキストが得られる。ここで図5に戻り、本発明の実施形態に従う、発音区別符号の組を用いてテキストに発音区別符号を付与するためのシステムのブロック図が示される。図5に示されるように、システム500は、プロセッサ502とメモリ504とを含む。プロセッサ502は発音区別符号の組を用いてテキストに発音区別符号を付与するためにメモリ504と協調的に動作する。本発明の実施形態において、発音区別符号が付されていないアラビア語のテキストは発音区別符号が付される必要があり得る。たとえば、図4のブロック402に示された、発音区別符号が付されていないアラビア語のテキストは、発音区別符号を付す必要があり得る。この発音区別符号が付されていないアラビア語のテキストは、演算装置によって受取られ、その演算装置は、携帯電話、ラップトップ、携帯端末、パーソナルコンピュータ、携帯情報端末PDA、ネットブックを含む。当業者にとっては、メモリとプロセッサとを有する任意の他の装置が、発音区別符号が付されていないアラビア語のテキストを受けるために用いられ得るということが明らかであるだろう。その後、発音区別符号が付されていないアラビア語のテキストは、メモリ504に記憶され得る。プロセッサ502は発音区別符号が付されていないアラビア語のテキストに発音区別符号を付すための要求を受ける。発音区別符号が付されていないアラビア語のテキストに発音区別符号を付すための要求を受けると、プロセッサ502はメモリ504に記憶された、発音区別符号が付されていないアラビア語のテキストにアクセスするためにメモリ504と通信する。発音区別符号が付されていないアラビア語のテキストをプロセッサ502が一旦取得すると、プロセッサ502はその発音区別符号が付されていないアラビア語のテキストに関連する各々の文字を特定する。たとえば、プロセッサは、ブロック404に示される発音区別符号が付されていないアラビア語のテキストに関連する各々の文字を特定する。プロセッサ502は、次に発音区別符号が付されていないアラビア語のテキストに関連する各々の文字を順にメモリ504に記憶させる。その後、プロセッサ502は、各々の文字に関連するASCIIコードを特定する。たとえば、プロセッサ502は、ブロック406に示されるASCIIコードを特定し得るが、それらは図4のブロック404に示された発音区別符号が付されていないアラビア語のテキストの各々の文字と関連するものである。その後、プロセッサは各々の文字に関連するASCIIコードを順にメモリ504に記憶させる。次のステップにおいて、プロセッサ502は各々の文字に発音区別符号を与えるために、発音区別符号が付されていないアラビア語のテキストの各々の文字を処理する。各々の文字に対して発音区別符号を与えるための各々の文字を処理する方法が図2と合わせて詳細に記述される。たとえば、プロセッサ502は、図4のブロック408に示されるような状態コードの形態で発音区別符号の配列を与えるために発音区別符号が付されていないアラビア語のテキストの各々の文字を処理し得る。各々の発音区別符号を状態コードにマッピングする処理は、図4と合わせて詳細に記述される。プロセッサ502は、次に、発音区別符号が付されたアラビア語のテキストを与えるために、発音区別符号の配列の各々の発音区別符号を、発音区別符号が付されていないアラビア語のテキストの各々の対応する文字と整合させる。たとえば、プロセッサ502は、ブロック408に示されるような状態コードの形態で与えられる、発音区別符号の配列のうちの各々の発音区別符号を、ブロック406の各々の対応する文字と整合させる。その後、図4のブロック410において示されるように、発音区別符号が付与されたアラビア語のテキストが与えられる。プロセッサ502は、次に、その発音区別符号が付与されたアラビア語のテキストをメモリ504に記憶させる。本発明のさまざまな実施の形態は、テキストに発音区別符号を付与するための方法およびシステムを与える。そのテキストは分析されて、そのテキストが1以上の発音区別符号が必要であるかどうかが判断される。1以上の発音区別符号は、発音区別符号の組と関連付けられ、その発音区別符号の組は、15の発音区別符号を備える。テキストは、アラビア語のテキストであり得る。その後、テキストに関連する複数の文字が逐次的方法で隠れマルコフモデルHMMに与えられる。この入力に基づいて、HMMは、次に発音区別符号の配列を生成する。発音区別符号の配列は、入力されたテキストに最もそれらしく整合するテキストの文脈に基づいて生成される。その後、HMMによって生成された発音区別符号は、発音区別符号が付与されたアラビア語のテキストを与えるために、そのテキストに与えられる。当業者は、本明細書で記述される以上のように理解される利点および他の利点が単に例示的なものであって本発明のさまざまな実施の形態のすべての利点を完全に表現したものであることを意味するものではないということを理解するであろう。上述の明細書において、本発明の特定の実施形態が記述される。しかしながら、当業者は、さまざまな変形および変更が、以下の請求項に記載されるような本発明の範囲から逸脱することなくなされ得るということを理解するであろう。したがって、明細書および図面は限定的意味というよりは例示的な意味で扱われるべきであり、すべてのそのような変形は、本発明の範囲内に含まれることを意図している。恩恵、利点、課題の解決および、いかなる恩恵、利点、または生じるかあるいはより表明される解決手段を生じさせ得る任意の要素は、任意のまたはすべての請求項の重要な、必要なまたは本質的な要素の特徴として解釈されるべきではない。本発明は、この出願の継続中になされる任意の補正を含む添付の請求項および発行されたこれらの請求項のすべての均等物によってのみ定義される。"