複数の単語を格納する単語辞書と、単語を含む画像を受け取る画像受取手段と、前記画像から単語毎の単語画像を抽出する単語画像抽出手段と、前記単語画像から文字候補を抽出する文字候補抽出手段と、前記文字候補に対して認識を行い、前記単語辞書に格納されている単語毎に第1の評価値を計算する解析的マッチング手段と、特徴が出現する特徴確率を計算し、前記単語画像と前記単語辞書に格納されている単語毎の単語モデルと前記特徴確率とに基づいて第2の評価値を計算する全体的マッチング手段と、予め設定された第1の補正パラメータにより前記第1の評価値を補正し、予め設定された第2の補正パラメータにより前記第2の評価値を補正する補正手段と、補正された前記第1の評価値と補正された前記第2の評価値とを統合して第3の評価値を算出する統合評価値算出手段と、前記統合評価値算出手段により算出された前記第3の評価値を出力する出力手段と、を具備する単語認識装置。前記補正手段は、前記第1の補正パラメータにより前記第1の評価値をべき乗し、前記第2の補正パラメータにより前記第2の評価値をべき乗する、請求項1に記載の単語認識装置。前記補正手段は、対数として前記第1の補正パラメータにより前記第1の評価値を補正し、対数として前記第2の補正パラメータにより前記第2の評価値を補正する、請求項2に記載の単語認識装置。前記第3の評価値に基づいて単語を認識する認識手段と、操作入力に基づいて前記認識手段により単語が特定されなかった単語の正解単語名を生成する教示手段と、前記単語画像と、前記認識手段による認識結果または前記正解単語名と、を対応付けて記憶する蓄積手段と、前記第1の補正パラメータと前記第2の補正パラメータとを変動させ、前記単語画像と、変動させた前記第1の補正パラメータ及び前記第2の補正パラメータと、に基づいて単語を認識するシミュレーション手段と、前記シミュレーション手段による認識結果と、前記認識手段による認識結果または前記正解単語名とを照合し、前記第1の補正パラメータ及び前記第2の補正パラメータを特定する補正パラメータ選択手段と、を具備する請求項2に記載の単語認識装置。前記第3の評価値に基づいて単語を認識する認識手段と、操作入力に基づいて前記認識手段により単語が特定されなかった単語の正解単語名を生成する教示手段と、前記第1の評価値と、前記第2の評価値と、前記認識手段による認識結果または前記正解単語名と、を対応付けて記憶する蓄積手段と、前記第1の補正パラメータと前記第2の補正パラメータとを変動させ、前記第1の評価値及び前記第2の評価値と、変動させた前記第1の補正パラメータ及び前記第2の補正パラメータと、に基づいて単語を認識するシミュレーション手段と、前記シミュレーション手段による認識結果と、前記認識手段による認識結果または前記正解単語名とを照合し、前記第1の補正パラメータ及び前記第2の補正パラメータを特定するパラメータ選択手段と、を具備する請求項2に記載の単語認識装置。前記シミュレーション手段は、前記シミュレーション手段による認識結果と、前記認識手段による認識結果または前記正解単語名とを照合し、照合結果を出力し、前記パラメータ選択手段は、操作入力に基づいて前記第1の補正パラメータと前記第2の補正パラメータとを特定する、請求項4または5に記載の単語認識装置。前記シミュレーション手段は、前記シミュレーション手段による認識結果と、前記認識手段による認識結果または前記正解単語名とが一致しない場合、前記単語画像を出力し、操作入力に基づいて前記蓄積手段により蓄積されている前記認識手段による認識結果を書き換える、請求項4に記載の単語認識装置。前記パラメータ選択手段は、特定した前記第1の補正パラメータ及び前記第2の補正パラメータをネットワーク経由で出力する請求項4または5に記載の単語認識装置。複数の単語を格納する単語辞書と、単語を含む画像を受け取る画像受取手段と、を具備する単語認識装置において実行される単語認識プログラムであって、前記単語認識プログラムは、前記単語認識装置を、前記画像から単語毎の単語画像を抽出する単語画像抽出手段と、前記単語画像から文字候補を抽出する文字候補抽出手段と、前記文字候補に対して認識を行い、前記単語辞書に格納されている単語毎に第1の評価値を計算する解析的マッチング手段と、特徴が出現する特徴確率を計算し、前記単語画像と前記単語辞書に格納されている単語毎の単語モデルと前記特徴確率とに基づいて第2の評価値を計算する全体的マッチング手段と、予め設定された第1の補正パラメータにより前記第1の評価値を補正し、予め設定された第2の補正パラメータにより前記第2の評価値を補正する補正手段と、補正された前記第1の評価値と補正された前記第2の評価値とを統合して第3の評価値を算出する統合評価値算出手段と、前記統合評価値算出手段により算出された前記第3の評価値を出力する出力手段と、して動作させる。紙葉類を取り込む取り込み手段と、前記紙葉類を搬送する搬送手段と、前記紙葉類上の単語を含む画像を読み取る画像読取手段と、複数の単語を格納する単語辞書と、単語を含む画像を受け取る画像受取手段と、前記画像から単語毎の単語画像を抽出する単語画像抽出手段と、前記単語画像から文字候補を抽出する文字候補抽出手段と、前記文字候補に対して認識を行い、前記単語辞書に格納されている単語毎に第1の評価値を計算する解析的マッチング手段と、特徴が出現する特徴確率を計算し、前記単語画像と前記単語辞書に格納されている単語毎の単語モデルと前記特徴確率とに基づいて第2の評価値を計算する全体的マッチング手段と、予め設定された第1の補正パラメータにより前記第1の評価値を補正し、予め設定された第2の補正パラメータにより前記第2の評価値を補正する補正手段と、補正された前記第1の評価値と補正された前記第2の評価値とを統合して第3の評価値を算出する統合評価値算出手段と、前記第3の評価値に基づいて単語を認識する認識手段と、前記認識手段により認識された前記宛先情報に基づいて、前記紙葉類を区分する区分処理手段と、を具備する紙葉類処理装置。解析的手法と全体的手法とを併用する方法として、先に全体的手法で認識を実行し、認識の結果に基づいて単語を文字毎に分割し、分割した各文字を解析的手法により認識することで、単語の認識結果を検証する方法がある。しかし、全体的手法による認識において誤認が発生した場合、文字の認識に失敗する為、単語認識装置は、十分な精度を得ることができないという課題がある。また、解析的手法と全体的手法とを併用した場合、評価値の近似誤差が大きくなる可能性がある。このような場合、単語認識装置は、十分な精度で単語を認識することができないという課題がある。そこで、より高い精度で単語を認識することができる単語認識装置、単語認識プログラム、及び単語認識装置を備える紙葉類処理装置を提供することを目的とする。一実施形態に係る単語認識装置は、複数の単語を格納する単語辞書と、単語を含む画像を受け取る画像受取手段と、前記画像から単語毎の単語画像を抽出する単語画像抽出手段と、前記単語画像から文字候補を抽出する文字候補抽出手段と、前記文字候補に対して認識を行い、前記単語辞書に格納されている単語毎に第1の評価値を計算する解析的マッチング手段と、特徴が出現する特徴確率を計算し、前記単語画像と前記単語辞書に格納されている単語毎の単語モデルと前記特徴確率とに基づいて第2の評価値を計算する全体的マッチング手段と、予め設定された第1の補正パラメータにより前記第1の評価値を補正し、予め設定された第2の補正パラメータにより前記第2の評価値を補正する補正手段と、補正された前記第1の評価値と補正された前記第2の評価値とを統合して第3の評価値を算出する統合評価値算出手段と、前記統合評価値算出手段により算出された前記第3の評価値を出力する出力手段と、を具備する。以下、図面を参照しながら、一実施形態に係る紙葉類処理装置、及び単語認識装置について詳細に説明する。図1は、一実施形態に係る紙葉類処理装置100の構成例を示す。紙葉類処理装置100は、紙葉類から画像を読み取って、読み取った画像から宛先情報及び切手の貼付位置などを認識し、紙葉類に押印し、紙葉類を区分する。紙葉類処理装置100は、供給部200、分離ローラ210、搬送路220、画像読取部400、押印部460、印刷部470、主制御部500、区分処理部300、単語認識部600、操作部700、表示部800、及び入出力部900を備える。主制御部500は、紙葉類処理装置100の各部の動作を統合的に制御する。主制御部500は、CPU、バッファメモリ、プログラムメモリ、及び不揮発性メモリなどを備える。CPUは、種々の演算処理を行う。バッファメモリは、CPUにより行われる演算の結果を一時的に記憶する。プログラムメモリ及び不揮発性メモリは、CPUが実行する種々のプログラム及び制御データなどを記憶する。主制御部500は、CPUによりプログラムメモリに記憶されているプログラムを実行することにより、種々の処理を行うことができる。供給部200は、紙葉類処理装置100に取り込む紙葉類1をストックする。供給部200は、重ねられた状態の紙葉類1をまとめて受け入れる。分離ローラ210は、例えば供給部200の下端に設置される。分離ローラ210は、供給部200に紙葉類1が投入された場合、投入された紙葉類1の集積方向の下端に接する。分離ローラ210は、回転することにより、供給部200にセットされた紙葉類1を集積方向の下端から1枚ずつ紙葉類処理装置100の内部に取り込む。分離ローラ210は、たとえば、1回転するごとに1枚の紙葉類1を取り込む。これにより、分離ローラ210は、紙葉類1を一定のピッチで取り込むことができる。分離ローラ210により取り込まれた紙葉類1は、搬送路220に導入される。搬送路220は、紙葉類1を紙葉類処理装置100内の各部に搬送する搬送部である。搬送路220は、図示しない搬送ベルト及び図示しない駆動プーリなどを備える。搬送路220は、図示しない駆動モータにより駆動プーリを駆動する。搬送ベルトは、駆動プーリにより動作する。搬送路220は、分離ローラ210により取り込む紙葉類1を搬送ベルトにより一定速度で矢印a搬送方向aの方向に搬送する。なお、搬送路220において分離ローラ210に近い側を上流側、逆側を下流側として説明する。画像読取部400は、搬送路220により搬送される紙葉類1から画像を取得する。画像読取部400は、例えば、照明と光学センサとを備える。照明は、搬送路220により搬送される紙葉類1に対して光を照射する。光学センサは、ChargeCoupledDeviceCCDなどの受光素子と光学系レンズを備える。光学センサは、紙葉類1で反射した反射光を光学系により受光し、CCDに結像させ、電気信号画像を取得する。画像読取部400は、搬送路220により搬送される紙葉類1から連続して画像を取得することにより、紙葉類1の全体の画像を取得する。画像読取部400は、取得した画像を主制御部500に供給する。なお、画像読取部400は、ビデオカメラなどを備える構成であってもよい。主制御部500は、画像読取部400から受け取った画像に基づいて、紙葉類1の搬送先を判定する為の処理を行う。この為に、主制御部500は、単語認識部600により画像中の単語を認識させることにより、宛先としての住所宛先情報などを特定する。主制御部500は、宛先情報に基づいて2次元コード、またはバーコードなどのイメージを生成し、生成したイメージを印刷部470に供給する。また、主制御部500は、紙葉類1上の切手などが貼付された位置を特定する。またさらに、主制御部500は、特定した切手の貼付位置に基づいて、押印部460の動作を制御する。押印部460は、主制御部500の制御に基づいて、例えば日付印などのスタンプを紙葉類1に押印する。即ち、主制御部500は、切手の貼付位置と重なる位置にスタンプを押印するように押印部460を制御する。例えば、押印部460は、割り印となるようにスタンプを押印する。印刷部470は、主制御部500の制御に基づいて、例えば二次元コードまたはバーコードなどのイメージを印刷する。即ち、印刷部470は、主制御部500から供給される二次元コードまたはバーコードなどのイメージを印刷する。例えば、印刷部470は、紫外線が照射された場合に励起光を発する蛍光体などを含むインクにより上記のイメージを印刷する。区分処理部300は、主制御部500の制御に基づいて、紙葉類1を区分けして集積する。区分処理部300は、例えば、第1のゲート310、第1のスタッカ320、第2のゲート330、及び第2のスタッカ340などの複数のゲート及びスタッカを備える。また、区分処理部300は、さらに複数のゲート及び複数スタッカを備える。スタッカは、例えば、宛先情報毎に設けられている。また、ゲートは、各スタッカ毎に設けられている。主制御部500は、区分処理部300の各ゲートを制御することにより、紙葉類1を区分させることができる。これにより、区分処理部300は、紙葉類1の宛先情報毎に異なるスタッカに紙葉類1を集積することができる。第1のゲート310及び第2のゲート330は、搬送路220の画像読取部400、押印部460、及び印刷部470より下流に設けられる。第1のゲート310及び第2のゲート330は、それぞれ主制御部500の制御に基づいて動作する。主制御部500は、上記した処理により認識された宛先情報に応じて、第1のゲート310及び第2のゲート330を制御する。第1のゲート310は、紙葉類1の搬送先を第1のスタッカ320と第2のゲート330とで切り替える。また、第2のゲート330は、紙葉類1の搬送先を第2のスタッカ340と他のスタッカとで切り替える。主制御部500は、単語認識部600により画像中の単語を認識させる為に、画像読取部400から受け取った画像を単語認識部600に供給する。単語認識部600は、受け取った画像中の単語を認識する。単語認識部600は、認識結果を主制御部500に出力する。主制御部500は、単語認識部600による認識結果に基づいて、宛先情報などを特定する。また、主制御部500は、宛先情報を特定することができなかった紙葉類1の画像を保持するメモリを備える。また、区分処理部300は、宛先情報を特定できなかった紙葉類1を集積するスタッカを備える。操作部700は、オペレータによる各種操作入力を操作部により受け付ける。操作部700は、オペレータにより入力される操作に基づいて操作信号を生成し、生成した操作信号を主制御部500に伝送する。例えば、紙葉類処理装置100は、VCSVideoCodingSystemの機能を備えていてもよい。即ち、紙葉類処理装置100の主制御部500は、宛先情報を特定できなかった紙葉類1の画像を表示部800に表示させる。紙葉類処理装置100は、表示部800に表示させた紙葉類1の画像をオペレータに読み取らせて宛先情報を操作部700により入力させる。これにより、紙葉類処理装置100は、正しい宛先情報を取得することが出来る。表示部800は、主制御部500の制御に基づいて種々の画面を表示する。例えば、表示部800は、オペレータに対して各種の操作案内、及び処理結果などを表示する。また、上記したように、表示部800は、宛先情報が特定されなかった紙葉類1の画像を表示する構成であってもよい。なお、操作部700と表示部800とは、タッチパネルとして一体に形成されていてもよい。入出力部900は、紙葉類処理装置100に接続される外部機器、または記憶媒体とデータの送受信を行う。例えば、入出力部900は、ディスクドライブ、USBコネクタ、LANコネクタ、またはデータの送受信が可能な他のインターフェースなどを備える。紙葉類処理装置100は、入出力部900に接続される外部機器、または記憶媒体からデータを取得することができる。また、紙葉類処理装置100は、入出力部900に接続される外部機器、または記憶媒体に処理結果を伝送することもできる。図2は、一実施形態に係る単語認識部600の構成の例を示す。単語認識部600は、画像受取部601、単語抽出部602、文字候補抽出部603、文字認識部604、特徴抽出部605、解析的マッチング部610、全体的マッチング部620、特徴確率計算部630、VCS640、単語画像蓄積部641、モデル学習部642、モデル格納部643、単語モデル生成部644、単語辞書645、事前確率計算部651、事前確率格納部652、事前確率入力部653、認識部660、及び学習部680を具備する。なお、単語認識部600の動作は、認識フェーズと学習フェーズとに大きく分けられる。まず、認識フェーズについて説明する。単語認識部600は、上記の各部により、解析的マッチングを行い、全体的マッチングを行い、特徴確率の計算を行い、これらの結果と、単語毎の事前確率とを統合する。これにより、単語認識部600は、単語毎の評価値事後確率を算出することができる。一般にパターン認識では、事後確率が最大となるカテゴリにパターンを所属させることが最適である。即ち、事後確率が最大となるカテゴリにパターンを所属させた場合、識別エラーが最小となる。即ち、単語認識部600は、最も高い事後確率が算出された単語を認識結果として出力することにより、一つの単語を特定し、主制御部500に伝送することができる。また、例えば、単語認識部600は、単語毎の評価値を認識結果として主制御部500に出力する構成であってもよい。この場合、主制御部500は、複数の単語の事後確率と、他の単語との組み合わせとを考慮して宛先情報を特定することができる。例えば、解析的マッチングにおける単語候補内の全文字認識結果をY、全体的マッチングに用いられる画像から抽出された特徴をXとした場合、単語認識部600は、次の数式1に基づいて単語wの事後確率Pw|Y、Xを算出する。数式1の左辺は、解析的マッチングによる文字認識結果の集合体と、全体的マッチングに用いられる特徴抽出結果の集合体とを条件とした場合のある単語の事後確率を示す。即ち、事後確率Pw|Y、Xは、解析的マッチングと全体的マッチングとを併用した場合の単語毎の評価値を示す。数式1の左辺は、ベイズの定理により右辺のように展開できる。さらに、解析的マッチングの結果と全体的マッチングの結果とがそれぞれ独立であるとみなすことにより、数式1の1段目の右辺は、2段目の右辺に示すように近似することができる。なお、数式1のPY|w/PYは、解析的マッチングの結果事後確率比を示す。また、数式1のPX|wは、全体的マッチングの結果尤度を示す。またさらに、数式1のPXは、特徴確率の計算結果を示す。またさらに、Pwは、単語wに関する事前確率を示す。単語認識部600は、上記の各項を算出し、数式1を演算することにより、単語毎の事後確率を算出することができる。まず、解析的マッチングについて説明する。単語認識部600の画像受取部601は、主制御部500から紙葉類1の画像紙葉類画像を受け取る。図3は、紙葉類画像の例を示す。図3に示されるように、画像受取部601は、紙葉類1上に記載された単語を含む紙葉類画像を受け取る。図3は、英文字単語により宛先などが記載された例を示す。しかし、紙葉類1上に記載された宛先が日本語、または他の言語であっても本実施形態を適用することができる。画像受取部601は、受け取った紙葉類画像を単語抽出部602に伝送する。単語抽出部602は、画像受取部601により受け取られた紙葉類画像から単語候補単語画像を抽出する。単語抽出部602は、例えば、紙葉類画像に対して画像処理を施すことにより、単語として区切ることができる可能性の高い領域を特定し、抽出する。図4は、単語候補の例を示す。図4に示されるように、単語抽出部602は、紙葉類画像中の単語候補を抽出する。例えば、単語抽出部602は、例えば、単語間のスペースを認識することにより、単語候補を抽出する。また、例えば、単語抽出部602は、市、町、または他の区切りとなるキーワードを抽出することにより、単語候補を抽出する構成であってもよい。また、単語候補を抽出する処理は、上記の方法に因らず、如何なるものであってもよい。単語抽出部602は、抽出した単語候補を文字候補抽出部603及び特徴抽出部605に伝送する。文字候補抽出部603は、単語候補から文字候補を抽出する。文字候補抽出部603は、単語候補単語画像に対して画像処理を施すことにより、文字として区切ることができる可能性の高い領域を特定し、抽出する。図5は、単語候補から文字候補を抽出する処理の例を示す。図5に示されるように、文字候補抽出部603は、文字候補から複数の切断点候補を抽出し、抽出した切断点候補に基づいて互いに重なる箇所を含む複数の文字候補を抽出する。即ち、文字候補抽出部603は、1つの文字として認識することができる可能性の高い領域を特定し、文字候補として抽出する。文字候補抽出部603は、抽出した文字候補を文字認識部604に伝送する。文字認識部604は、文字候補毎に文字認識を行い、文字認識結果を取得する。即ち、文字認識部604は、文字候補の画像と予め用意された文字認識辞書とを比較することにより、文字認識結果を取得する。文字認識部604は、文字候補毎の文字認識結果を解析的マッチング部610に伝送する。単語辞書645は、認識すべき単語をリストとして格納している。図6は、単語辞書645の例を示す。単語認識部600は、単語の認識を行う場合、単語辞書645のリストの中から正解の単語を選出する。単語辞書645は、解析的マッチング部610に単語リストを供給する。解析的マッチング部610は、文字認識部604から伝送された文字候補毎の文字認識結果に基づいて、単語辞書645に格納されている単語毎に事後確率比を計算する。これにより、解析的マッチング部610は、文字候補抽出部603により抽出された複数の文字候補の正しいパス経路を探す。例えば、単語wの第i番目の文字をci、第i番目の文字に対応する文字候補の通し番号をfi、第i番目の文字に対応する文字候補の文字認識結果をyfi、単語wの文字数をNとした場合、単語wの事後確率比PY|w/PYは、次の数式2に示すように近似される。例えば、対象となる単語がhamである場合、c1=h、c2=a、c3=mである。また、この場合、N=3である。またこの場合、Pyfi|ci/Pyfiは、第i番目の文字の事後確率比を示す。解析的マッチング部610は、第i番目の文字の事後確率比をi=1乃至Nに亘って乗算することにより、単語wの事後確率比PY|w/PYを算出することができる。即ち、解析的マッチング部610は、単語リストの各単語毎に文字認識結果に基づいて上記の数式2を演算することにより、単語毎の事後確率比を算出する。なお、解析的マッチング部610は、文字確率計算部611、第1の演算部612、第2の演算部613を備える。文字確率計算部611は、数式2の右辺の各因子の分子を計算する。即ち、文字確率計算部611は、Pyfi|ciをある単語wの各文字毎に算出する。第1の演算部612は、数式2の右辺の各因子を計算する。即ち、第1の演算部612は、右辺の分母であるPyfiを算出し、算出した値で分子であるPyfi|ciを割る。なお、Pyfiは、文字認識結果yfiの出現する確率である。第2の演算部613は、数式2の右辺を計算する。即ち第2の演算部613は、第1の演算部612の演算結果である数式2の右辺の各因子を全て掛け合わせる。これにより、解析的マッチング部610は、単語wの事後確率比PY|w/PYを算出することができる。解析的マッチング部610は、算出した事後確率比PY|w/PYを認識部660に出力する。次に、全体的マッチングについて説明する。図2の特徴抽出部605は、上記したように、単語抽出部602から単語候補の画像を受け取る。特徴抽出部605は、受け取った単語候補の画像に基づいて、ベクトルの集合である特徴Xを抽出する。例えば、特徴抽出部605は、単語候補の画像をぼかした後の輝度勾配情報を128次元のベクトルとして特徴Xを抽出する。特徴抽出部605は、単語候補の画像中の注目する領域注目領域を画像中の左から右にずらしながら複数の特徴を抽出する。また、特徴抽出部605は、単語候補の画像の画素の濃度値を特徴として用いる構成であってもよい。またさらに、特徴抽出部605は、単語候補の画像をより簡易化することにより得られるパターンの濃度値を特徴として用いる構成であってもよい。上記の処理により、特徴抽出部605は、1つの単語候補の画像から複数個の特徴を抽出する。特徴抽出部605は、抽出した特徴Xを全体的マッチング部620、及び特徴確率計算部630に出力する。モデル格納部643は、各文字毎の文字モデル、または単語毎の単語モデルなどを格納している。なお、モデル格納部643は、単語辞書645内の各単語に対応する単語モデルを格納する構成であってもよい。また、モデル格納部643は、単語辞書645内の任意の単語に対応する単語モデルを格納する構成であってもよい。単語モデル生成部644は、モデル格納部643に格納されている文字モデル及び単語モデルを用いて、単語辞書645内の各単語に対応する単語モデルを生成する。単語モデル生成部644は、生成した単語モデルを全体的マッチング部620に出力する。例えば、単語モデル生成部644は、モデル格納部643に格納されている文字モデルを読み出し、単語辞書645内の単語に応じて文字モデルを連結させることにより、単語モデルを生成する。なお、単語辞書645内の単語に対応する単語モデルがモデル格納部643に格納されている場合、単語モデル生成部644は、モデル格納部643に格納されている単語モデルをそのまま全体的マッチング部620に出力する。全体的マッチング部620は、特徴抽出部605により抽出された特徴Xと、単語モデル生成部644から出力された単語モデルとに基づいて、尤度PX|wを計算する。尤度PX|wは、特徴抽出部605により抽出された特徴Xが単語モデル生成部644から出力された単語モデルから出力される確率である。なお、尤度PX|wは、数式1の右辺の第2因子の分子と同じものである。全体的マッチング部620は、ビタビアルゴリズムViterbialgorithmを用いることにより、尤度PX|wを算出する。ビタビアルゴリズムは、モデルパラメータが既知である場合に、与えられた配列を出力した可能性尤度が最も高い状態列を計算するアルゴリズムである。即ち、ビタビアルゴリズムは、特徴Xを結果として生じる隠された事象の系列を探す動的計画法アルゴリズムである。全体的マッチング部620は、ビタビアルゴリズムにより、単語モデル生成部644から出力された単語モデルを既知のパラメータとして、特徴Xが出現する確率としての尤度PX|wを算出する。即ち、尤度PX|wは、単語wに対応する単語モデルから特徴Xが出現する確率を示す。全体的マッチング部620は、算出した尤度PX|wを認識部660に出力する。次に、特徴確率の計算について説明する。図2の特徴確率計算部630は、特徴抽出部605により抽出された特徴Xと、予め記憶されているパラメータとに基づいて、特徴確率PXを算出する。上記したように、特徴抽出部605は、単語候補の画像に基づいて、ベクトルの集合である特徴Xを抽出する。この特徴Xは、T個の特徴ベクトルx1、x2、x3xTを有する。この場合、特徴ベクトルxtは、t番目の特徴ベクトルを示す。上記のように仮定した場合、特徴確率計算部630は、下記の数式3に基づいて特徴確率PXを算出する。即ち、特徴確率計算部630は、全ての特徴ベクトルxtが独立であると近似し、上記の数式3を計算することにより、特徴確率PXを算出することができる。特徴確率計算部630は、予め記憶されているパラメータに基づいて、Pxtをt=1乃至Tに亘ってそれぞれ計算する。なお、上記のパラメータは、複数の単語画像に基づいて学習により算出されたパラメータである。このパラメータは、単語画像に基づいて抽出された特徴Xが有する特徴ベクトルx1、x2、x3の成す確率分布を示すものである。また、混合ガウス分布でモデル化されている場合、パラメータは、各ガウス分布の混合率、平均ベクトル、または共分散行列などであってもよい。特徴確率計算部630は、計算した全てのPxtを乗算することにより、特徴確率PXを算出する。特徴確率計算部630は、算出した特徴確率PXを認識部660に出力する。なお、上記の数式1の第1因子である事後確率比PY|w/PYを解析的マッチングの評価値と称する。また、上記の数式1の第2因子であるPX|w/PXを全体的マッチングの評価値と称する。認識部660は、解析的マッチング部610、全体的マッチング部620、及び特徴確率計算部630の算出結果を統合し、統合評価値事後確率を算出する。上記の数式1により算出された事後確率Pw|Y、Xは、単語の文字列の長さなどが変動した場合、近似誤差が大きくなる可能性がある。この為、認識部660は、補正パラメータα及び補正パラメータβを数式1に導入した数式4により補正後の事後確率統合評価値を算出する。数式4により示されるように、補正パラメータαは、解析的マッチングの評価値を補正する。具体的には、補正パラメータαは、解析的マッチングの評価値をα乗する。また、数式4により示されるように、補正パラメータβは、全体的マッチングの評価値を補正する。具体的には、補正パラメータβは、全体的マッチングの評価値をβ乗する。図7は、認識部660の構成の例を示す。認識部660は、第1の補正評価値算出部661、第1の補正パラメータ記憶部662、第2の補正評価値算出部663、第2の補正パラメータ記憶部664、及び統合評価値算出部665を備える。第1の補正評価値算出部661は、補正パラメータαを使用して数式4の{PY|w/PY}αを算出する。即ち、第1の補正評価値算出部661は、補正パラメータαにより、解析的マッチングの評価値を補正する。第1の補正パラメータ記憶部662は、補正パラメータαを記憶する記憶手段である。第1の補正パラメータ記憶部662は、後述する学習部680により選択された補正パラメータαを受け取り、記憶する。第2の補正評価値算出部663は、補正パラメータβを使用して数式4の{PX|w/PX}βを算出する。即ち、第2の補正評価値算出部663は、補正パラメータβにより、全体的マッチングの評価値を補正する。なお、それぞれの補正前評価値即ち、解析的マッチングの評価値と全体的マッチングの評価値は、指数関数的に増加していく。この為、数式4の両辺にて対数をとった補正値とすることが、精度上だけでなく計算時の桁溢れの防止の上でも望ましい。第2の補正パラメータ記憶部664は、補正パラメータβを記憶する記憶手段である。第2の補正パラメータ記憶部664は、後述する学習部680により選択された補正パラメータβを受け取り、記憶する。統合評価値算出部665は、第1の補正評価値算出部661により補正された解析的マッチングの評価値と、第2の補正評価値算出部663により補正された全体的マッチングの評価値と、事前確率格納部652に記憶されている事前確率と、を統合した統合評価値を算出する。統合評価値算出部665は、数式4の両辺の対数をとった状態として、右辺の計算を行う。対数をとることにより、統合評価値算出部665は、右辺のそれぞれの因子を対数の和として表すことが出来る。事前確率格納部652は、単語毎の事前確率Pwをテーブルとして格納する。事前確率Pwは、ある単語が紙葉類1に記載されている頻度を示す確率である。この値を調整してテーブルを作成することにより、住所として不適当な単語の事後確率Pw|Y、Xを抑えることができる。例えば、紙葉類1上のバーコードなどが11111111などの単語として認識される場合がある。このような場合であっても、11111111などの単語に事前確率Pwとして低い値を予め設定しておくことにより、単語認識部600が単語11111111の事後確率Pw|Y、Xとして高い値を算出することを防ぐことができる。即ち、誤認識しやすい単語などに対して事前確率Pwとして低い値を予め設定しておくことにより、単語認識部600が誤認識を起こすことを防ぐことができる。また、例えば、全ての単語の出現頻度が一律である場合、事前確率Pwは一定の値であればよい。数式4に示されるように、統合評価値算出部665は、第1の補正評価値算出部661により補正された解析的マッチングの評価値と、第2の補正評価値算出部663により補正された全体的マッチングの評価値と、事前確率Pwとを乗算し、統合評価値{PY|w/PY}α{PX|w/PX}βPwを算出する。統合評価値算出部665は、算出した統合評価値を出力する。これにより、単語認識部600は、統合評価値を主制御部500に出力することができる。上記の処理により、主制御部500は、単語毎の認識結果評価値を取得することができる。主制御部500は、複数の単語の事後確率と、他の単語との組み合わせとを考慮して宛先情報を特定することができる。例えば、主制御部500は、宛先情報として適当な単語の組み合わせを推測することができる。また、上記したように単語認識部600は、補正パラメータαにより解析的マッチングの評価値を補正し、補正パラメータβにより全体的マッチングの評価値を補正する。単語認識部600は、補正された解析的マッチングの評価値と全体的マッチングの評価値と事前確率とを乗算し、統合評価値を算出する。統合評価値算出部665は、算出した統合評価値を出力する。これにより、単語認識部600は、より精度の高い統合評価値を主制御部500に出力することができる。なお、単語認識部600は、最も高い事後確率Pw|Y、Xが算出された単語を認識結果として主制御部500に出力する構成であってもよい。この場合、単語認識部600は、一つの単語を認識結果として特定し、主制御部500に伝送することができる。また、上記したように、単語認識部600は、単語毎の事後確率Pw|Y、Xを認識結果として主制御部500に出力する構成であってもよい。この場合、主制御部500は、複数の単語の事後確率Pw|Y、Xと、他の単語との組み合わせとを考慮して宛先情報を特定することができる。次に、学習フェーズについて説明する。図2に示すVCS640は、たとえば、単語認識部600により宛先情報が認識されなかった紙葉類1の正しい宛先情報を紙葉類処理装置100のオペレータに入力させる為のモジュールである。VCS640は、例えば図1に示す操作部700及び表示部800により構成される。また、例えば、単語認識部600は、操作部700及び表示部800とは別に操作及び表示が可能なモジュールをVCS640として備える構成であってもよい。VCS640は、宛先情報を特定できなかった紙葉類1の画像を表示する。VCS640は、表示させた紙葉類1の画像をオペレータに読み取らせて宛先情報を入力させる。例えば、VCS640は、単語候補毎にオペレータに正しい単語を入力させる。これにより、VCS640は、単語画像と正しい宛先情報正解とを対応付けることができる。VCS640は、単語画像及び正しい宛先情報正解を、単語画像蓄積部641と事前確率計算部651とに出力する。まず、単語モデルの学習について説明する。単語画像蓄積部641は、VCS640により入力された単語画像と正解とを対応付けて蓄積する。モデル学習部642は、単語画像蓄積部641に蓄積されている単語画像とその正解を用いて、各文字モデル、及び各単語モデルのいずれかまたは両方を学習する。モデル学習部642は、例えば、バウムウェルチアルゴリズムBaum-Welchalgorithmを用いてモデルの学習を行う。バウムウェルチアルゴリズムは、隠れマルコフモデルにおける未知のパラメータを探すアルゴリズムである。バウムウェルチアルゴリズムは、モデルが出力した配列からモデルパラメータを推定することができる。モデル学習部642は、例えば、単語画像蓄積部641に蓄積されている単語画像とその正解を用いて、バウムウェルチアルゴリズムによりモデルを生成する。モデル学習部642は、生成したモデルをモデル格納部643に出力する。モデル格納部643は、受け取ったモデルを格納する。なお、モデル学習部642は、既にモデル格納部643に格納されているモデルを更新する構成であってもよい。次に、事前確率の学習について説明する。事前確率計算部651は、VCS640により入力された単語画像の正しい宛先情報に基づいて、単語毎の頻度をカウントする。即ち、事前確率計算部651は、宛先情報に含まれる単語の数を単語毎にカウントして集計することにより、単語毎の事前確率Pwを算出する。事前確率計算部651は、算出した単語毎の事前確率Pwを事前確率格納部652に格納する。事前確率入力部653は、事前確率格納部652に格納されている事前確率Pwを変更することができる。事前確率入力部653は、例えば図1に示す操作部700により入力された操作に基づいて事前確率格納部652に格納されている事前確率Pwを操作に応じた値に書き換える。また、事前確率入力部653は、操作部700とは別に操作が可能なモジュールにより入力された操作に基づいて事前確率格納部652に格納されている事前確率Pwを操作に応じた値に書き換える構成であってもよい。これにより、上記したような誤認識しやすい単語などに対して事前確率Pwとして低い値を設定することができる。これにより、単語認識部600が誤認識を起こすことを防ぐ事ができる。次に、補正パラメータα及び補正パラメータβの学習について説明する。なお、この学習処理には、紙葉類1から取得した画像そのものが用いられてもよいし、上記の認識処理における補正前の評価値が用いられてもよい。本例では、補正前の評価値を用いる方法について説明する。なお、図2に示す解析的マッチング部610は、算出した事後確率比PY|w/PYを学習部680に出力する。また、図2に示す全体的マッチング部620は、算出した尤度PX|wを学習部680に出力する。また、図2に示す特徴確率計算部630は、算出した特徴確率PXを学習部680に出力する。なお、解析的マッチング部610、全体的マッチング部620、及び特徴確率計算部630は、評価値の算出に用いた単語の単語画像を示すID単語画像IDを評価値とともに学習部680に出力する。学習部680は、解析的マッチング部610、全体的マッチング部620、及び特徴確率計算部630から解析的マッチングの評価値、全体的マッチングの評価値、及び単語画像IDをそれぞれ受け取る。図8は、学習部680の構成の例を示す。認識部660は、第1の評価値格納部681、第2の評価値格納部682、オンライン認識結果格納部683、VCS結果格納部684、シミュレーション部685、及びパラメータ選択部686を備える。第1の評価値格納部681は、解析的マッチング部610から出力された解析的マッチングの評価値と、単語画像IDとを対応付けて格納する。第2の評価値格納部682は、全体的マッチング部620及び特徴確率計算部630から出力された全体的マッチングの評価値と、単語画像IDとを対応付けて格納する。オンライン認識結果格納部683は、郵便区分機などで処理され、正常に自動認識できた場合に認識結果として選択された単語文字列と、単語画像IDとを格納する。正常に自動認識できた場合に認識結果として選択された単語文字列及び単語画像IDは、例えば主制御部500にネットワーク経由で供給される。オンライン認識結果格納部683は、正常に自動認識できた場合に認識結果として選択された単語文字列及び単語画像IDを主制御部500から受け取り、格納する。また、上記したようにVCS640は、紙葉類1上に記載されている自動認識されなかった単語の正しい認識結果をオペレータによる操作入力に基づいて生成する。VCS640は、単語の正しい認識結果正解と、正解の単語の単語画像を示す単語画像IDとをVCS結果格納部684に出力する。VCS結果格納部684は、VCS640から供給された単語の正しい認識結果正解と、単語画像IDとを格納する。なお、上記の各格納部という名称は、便宜的なものであり、計算機上のメモリでもよいし、それぞれがファイルとして別に保存されるものであってもよい。シミュレーション部685は、第1の評価値格納部681により格納されている評価値と、第2の評価値格納部682により格納されている評価値と、オンライン認識結果格納部683により格納されている認識結果と、VCS結果格納部684により格納されている教示結果正解と、それぞれの評価値または教示結果に対応付けられて格納されている単語画像IDと、に基づいて補正パラメータα及び補正パラメータβの最適化を行う。シミュレーション部685は、第1の評価値格納部681により格納されている評価値第1の評価値と、第2の評価値格納部682により格納されている評価値第2の評価値と、オンライン認識結果格納部683により格納されている認識結果と、VCS結果格納部684により格納されている教示結果正解と、を単語画像IDに基づいてつなぎ合わせて、図9に示されるようなリストを生成する。図9は、シミュレーション部685の処理の例について説明する。シミュレーション部685は、上記の第1の評価値、第2の評価値、認識結果、及び教示結果を単語画像ID毎に対応付け、統合リストを生成する。図9のそれぞれのリストの例においてで示している行は、見出し行でコメントアウトされる行である。第1の評価値格納部681により格納されている第1の評価値のリストでは、データベース登録された単語名とその単語に対する評価値とのペアが各単語毎に単語画像IDに対応付けられて格納されている。例えばDB登録されている単語が100個の場合には、単語画像のID番号の後に、100個の単語と評価値とのペアが記載されることとなる。なお、第2の評価値格納部682により格納されている第2の評価値のリストの第1の評価値のリストと同様の構成である。また、今回のようにDB登録される単語全てに対して評価値を与えるようなケースでは、敢えて単語hamなどをペアにして記載しなくてもDB登録順に評価値を記載しておくなどのルールを予め設定しておいてもよい。これにより、DB登録されている単語の文字列の記載は不要となる。同様に、単語の文字列の代わりに各登録単語にID番号を振っておくことで、ID番号で置きかえることも当然可能である。オンライン認識結果格納部683により格納されている認識結果のリストオンライン認識結果リストの例では、オンライン認識結果が単語画像IDに対応付けられて格納されている。図9で示されているREJECTは、自動認識結果で最終認識結果が選ばれなかったものを示す。VCS結果格納部684により格納されている教示結果のリストVCS教示結果リストの例では、教示結果が単語画像IDに対応付けられて格納されている。図9で示されているNoProcessは、自動的に単語画像の単語が認識されたことを示す。この場合、VCS640による正解の入力が行われない為、NoProcessとなる。なお、この場合も、文字列の代わりに各登録単語にID番号が単語画像IDに対応付けられてもよい。統合リストは、単語画像IDと、正解単語名と、DB登録単語ごとの評価値とを対応付けた状態で備える。なお、DB登録単語ごとの評価値は、DB登録名と、第1の評価値と、第2の評価値とのセットである。例えば単語画像ID000001では、オンライン認識結果がhamである。即ち、単語画像ID000001の正解単語名は、hamである。また、単語画像ID000001には、DB登録単語ごとに第1の評価値及び第2の評価値が対応付けられる。単語画像ID000002は、オンライン認識結果がREJECTである。この為、オンライン認識結果ではなく、VCS教示結果が正解単語名として用いられる。即ち、単語画像ID000002の正解単語名は、goteborgである。また、単語画像ID000002には、DB登録単語ごとに第1の評価値及び第2の評価値が対応付けられる。シミュレーション部685は、各単語画像IDについて、正解単語名を特定し、DB登録単語毎に第1の評価値及び第2の評価値を抽出し、対応付ける。これにより、シミュレーション部685は、統合リストを作成する。この統合リストは、統合リスト作成に必要となるリストさえあれば、実際に郵便物等を処理したシステムとは別系統のシステムで作成しても構わないし、リスト自体は複数の処理システムから受け取る形でも実施可能である。また、簡便化のために統合リスト例として一つのファイルに出力した形式で説明しているが、実際にはプログラム上で単語画像IDに基づいて情報を仮想的に繋ぎ合せることをしても何ら問題ない。さらに、シミュレーション部685は、統合リストに基づいて、補正パラメータα及びβの変動と補正後の統合評価値との関係をシミュレーションする。即ち、シミュレーション部685は、数式4に補正パラメータα及びβとして値を代入する。シミュレーション部685は、補正パラメータα及びβに値が代入された数式4と、第1の評価値と、第2の評価値と、に基づいて、統合評価値を算出する。シミュレーション部685は、算出した統合評価値に基づいて、1つの単語を特定する。例えば、シミュレーション部685は、最も高い統合評価値が算出された単語を特定する。即ち、特定された単語は、シミュレーションによる認識結果である。なお、統合リストの各単語画像IDには、正解単語名が対応付けられている。シミュレーション部685は、統合評価値に基づいて特定された単語と正解単語名とが一致するか否か照合する。シミュレーション部685は、補正パラメータα及びβの変動と、照合結果とに基づいて表示画面を生成し、出力する。例えば、シミュレーション部685は、生成した画面を表示800に出力し、表示させる。図10は、シミュレーション結果の例を示す。シミュレーション結果は、単語画像ID、正解単語名、シミュレーションにより算出された統合評価値、シミュレーションの認識結果、及び照合結果を有する。なお、図10の上段は、補正パラメータαが1.0であり、補正パラメータβが1.0である場合のシミュレーション結果を示す。また、図10の下段は、補正パラメータαが1.0であり、補正パラメータβが0.5である場合のシミュレーション結果を示す。補正パラメータα及びβは、操作部700による操作入力に基づいて生成された値が用いられてもよい。また、補正パラメータα及びβは、入出力部900により入力された値が用いられてもよい。また、補正パラメータα及びβは、予め紙葉類処理装置100内のメモリに格納された値が用いられてもよい。また、シミュレーション部685によるシミュレーションは、予め設定された変動パターンに応じて補正パラメータα及びβを変動させながらバッチ処理を行う構成であってもよい。また、上記のシミュレーション部685によるシミュレーションは、バッチ処理毎に予め設定された変動パターンに応じて補正パラメータα及びβを変動させながら適切な値を決定する構成であってもよい。シミュレーション部685は、ある単語画像に対して、各登録単語の補正前評価値からシミュレーションにより統合評価値を算出し、認識結果として単語を特定する。この結果、シミュレーション部685は、認識結果と正解との差分を表示画面に表示させることができる。シミュレーション部685は、全ての単語画像に対して上記のシミュレーションを行うことにより、指定した補正パラメータα及びβでの認識率を算出することができる。また、シミュレーション部685は、補正パラメータα及びβを変動させることにより、変動後の補正パラメータα及びβの認識率を算出することができる。例えば、シミュレーション部685は、補正パラメータαと補正パラメータβとのセット毎に認識率を算出する。パラメータ選択部686は、前述のように変動された補正パラメータα及びβの中から、特定の値を選択する。例えば、パラメータ選択部686は、最も良い認識率となるものを、補正パラメータα及びβとして採用する。即ち、パラメータ選択部686は、複数の補正パラメータαと補正パラメータβとのセットのうちで、最も良い認識率が算出されたセットを選択する。また、例えば、パラメータ選択部686は、上記したように認識結果と正解との差分、及び補正パラメータα及びβ毎の認識率などに基づいて画面を生成し、表示部800に表示させる。さらに、パラメータ選択部686は、操作部700による操作入力に基づいて、1つの補正パラメータαと補正パラメータβとのセットを選択する構成であってもよい。ただし、補正パラメータを自動変動させた場合、パラメータが発散することが想定される。このため、最終的にはGUIなどでオペレータがその調整結果を採用するかどうかを判断することが望ましい。なお、本例では、シミュレーション部685は、事前確率を一定値1.0としてシミュレーションを行っている。しかし、事前確率の分布が単語毎に異なる場合、数式4に示されるように個々の単語の統合評価値が事前確率に応じて変化する。この結果、シミュレーションにおける認識結果が変動する。上記した処理により、学習部680は、最適な補正パラメータα及びβを特定することができる。学習部680は、パラメータ選択部686により選択された補正パラメータα及びβを出力し、認識部660に供給する。認識部660は、供給された補正パラメータαを第1の補正パラメータ記憶部662に記憶する。また、認識部660は、供給された補正パラメータβを第2の補正パラメータ記憶部664に記憶する。これにより、認識部660は、学習部680により特定された補正パラメータα及びβを認識処理に用いることができる。この結果、より高い精度で単語を認識することができる単語認識装置、単語認識プログラム、及び単語認識装置を備える紙葉類処理装置を提供することができる。また、上記した実施形態では、学習部680は、補正パラメータα及びβを自動的に選択し、出力すると説明したがこの構成に限定されない。学習部680は、特定した補正パラメータα及びβを候補として表示部800などに表示させ、操作部700に入力される操作入力に基づいて補正パラメータα及びβを更新するか否か判断する構成であってもよい。即ち、学習部680は、特定した補正パラメータα及びβを認識部660に出力するか否かを操作部700に入力される操作入力に基づいて判断する。これにより、オペレータにより確認された補正パラメータα及びβが設定されることを防ぐことができる。また、学習部680は、特定した補正パラメータα及びβを認識部660に出力する前に、既に認識部660に設定されている補正パラメータα及びβのバックアップをとる構成であってもよい。また、このバックアップは、認識部660が補正パラメータα及びβの上書き前に行う構成であってもよい。また、補正パラメータα及びβの更新は、データ収集時と同様に、必ずしも一つのシステムへの配信である必要はなく、複数のシステムへ同一の補正パラメータα及びβを配信して更新する構成であってもよい。この場合、紙葉類処理装置100は、ネットワークで接続された他の紙葉類処理装置に補正パラメータα及びβを供給する。また上記した実施形態では、学習部680は、第1の評価値及び第2の評価値に基づいてシミュレーションを行い、補正パラメータα及びβを特定すると説明したが、この構成に限定されない。学習部680は、単語画像そのものに基づいて補正パラメータα及びβを学習する構成であってもよい。単語画像そのものに基づいて補正パラメータα及びβを学習する場合、単語画像自体を保存する必要がある。このため、通信面でもファイル保存面でも容量的に負荷がかかる。また、評価値の計算をやり直す必要があるため学習時の処理時間等で不利である。一方で、第1の評価値及び第2の評価値に基づいて補正パラメータα及びβを学習する場合、補正前の認識結果に基づいて正解単語名が特定される。この為、誤読されたものを正解単語名として扱う可能性がある。また、シミュレーション後の補正パラメータの承認時には単語画像をオペレータが確認することができない為、正解単語名が誤りであるのか否かが不確実であるという問題がある。単語画像を用いてシミュレーションを行う場合、認識時の処理と関係なく、単語画像を保存する。即ち、単語抽出部602により抽出された単語画像が紙葉類処理装置100内のメモリに格納される。この場合、格納されている単語画像を表示部800に表示させる。オペレータは、表示部800に表示された単語画像を確認し、正解単語名を操作部700により入力する。学習部680は、操作部700により入力された操作入力に基づいて、正解単語名を生成する。シミュレーション部685は、認識処理で使用された補正パラメータのセットを使用して、上記のメモリに格納されている単語画像を認識させることにより、補正パラメータのセット毎の認識率を算出することができる。シミュレーション部685は、自動認識された認識結果、またはVCSによる教示結果のいずれかをシミュレーションに必要となる正解単語名として用いる。シミュレーション部685は、補正パラメータを変動させてシミュレーションする。これにより、上記のように、シミュレーション結果に基づく認識結果と、正解単語名との照合結果を画面として表示させる。これにより、オペレータは、差分が出た最終認識結果を確認することができる。さらに、シミュレーション部685は、操作入力に基づいて差分画像リストから単語画像を参照することができる。これにより、シミュレーション部685は、差分が出た単語画像をオペレータに確認させることができる。これにより、シミュレーション部685は、正解が誤読になったのか、誤読が正解になったのか、をオペレータに確認させることができる。図11は、シミュレーション結果の例を示す。なお、この例では、シミュレーション部685は、単語画像を表示するためのボタンSIM差分画像を表示する。図11における例によると、画像1は、元の結果認識部660による認識結果がREJECTである。この場合VCS640により入力された正解単語名が既に入力されている。このため、正解単語名の変更の必要がない。また、新結果シミュレーションによる認識結果では正しく認識されている。このため、判定は、REJから正解となる。一方、画像3は、元結果と新結果が異なっている。この元結果と新結果とは、それぞれ異なる補正パラメータが用いられて算出された結果である。この為、どちらの認識結果が正しいかをオペレータに判断させる必要がある。上記したように、シミュレーション部685は、単語画像を表示するためのボタンSIM差分画像を表示する。例えば画像3がクリックされた場合、シミュレーション部685は、該当の単語画像を表示部800に表示させる。さらに、シミュレーション部685は、オペレータに正解単語名を操作部700により入力させる、これにより、シミュレーション部685は、正解単語名を取得することができる。このようにして、シミュレーション部685は、VCS640により正解単語名が教示された単語画像を除く他の単語画像をオペレータに参照させ、正解単語名を入力させる。これにより、シミュレーション部685は、正解の列を埋めていく。この結果、シミュレーション部685は、補正パラメータの変動により認識結果に差分が出たリストに対して、誤読の間違いのない正解リストが作成できる。また、シミュレーション部685は、集計ボタンの操作に応じて、合計の認識数と誤読数の増減を示す。さらに、シミュレーション部685は、OKボタンとNGボタンとの操作にもとづいて、変更後の補正パラメータを適用するか否かを判定する。シミュレーション部685は、表示部800に合計の認識数と誤読数の増減を表示し、オペレータに変更後の補正パラメータが効果的か否か判断させる。シミュレーション部685は、OKボタンが操作された場合、補正パラメータの変更を承認する。即ち、パラメータ選択部686は、シミュレーションに用いられた補正パラメータα及びβを選択する。また、シミュレーション部685は、NGボタンが操作された場合、補正パラメータの変更を拒絶する。誤読も含めて人間が判断する場合には、その時々に応じた判断が必要になる。このため、シミュレーション部685は、図12に示されるように評価値補正パラメータの変動と、認識数及び認識率の増減との関係を示すグラフを表示800に表示させる。また、シミュレーション部685は、誤読数及び誤読率の増減をグラフとして視覚化させて表示800に表示する。これにより、シミュレーション部685は、補正パラメータの有効性をオペレータに容易に判断させることができる。例えばシミュレーション部685は、補正パラメータを変動させた値と、その際のシミュレーション結果を一時保存しておき、グラフ表示時に、保存されたシミュレーション結果をグラフ化することにより、図12に示されるようなグラフを表示することができる。上記の処理により承認された補正パラメータα及び補正パラメータβは、認識部660に出力される。即ち、学習部680は、パラメータ選択部686により選択された補正パラメータα及びβを出力し、認識部660に供給する。これにより、補正パラメータが更新される。このような構成によると、単語認識部600は、解析的手法解析的マッチングと全体的手法全体的マッチングとを併用することができる。さらに、解析的手法解析的マッチングと全体的手法全体的マッチングとに対してそれぞれ適切な補正パラメータを用いて補正することができる。これにより、単語認識部600は、より高い精度で事後確率Pw|Y、Xを算出することができる。この結果、より高い精度で単語の認識を行うことができる単語認識装置、単語認識プログラム、及び単語認識装置を備える紙葉類処理装置を提供することができる。なお、上記の実施形態では、解析的マッチングと全体的マッチングとは、どちらが先に行われてもよい。また、単語認識部600が解析的マッチングと全体的マッチングとを並列的に処理することが出来る構成を備える場合、解析的マッチングと全体的マッチングとを並列的に処理する構成であってもよい。なお、上記の実施形態では、単語認識部600は、一つの単語を認識結果として特定する場合、最も高い事後確率Pw|Y、Xが算出された単語を認識結果として主制御部500に出力すると説明したが、この構成に限定されない。単語画像が同じである場合、特徴確率PXは一定である為、単語認識部600は、数式1のPXを任意の値として事後確率Pw|Y、Xを算出する構成であってもよい。また、上記した実施形態では、単語認識部600は、事後確率比PY|w/PY、尤度PX|w、及び事前確率Pwに基づいて事後確率Pw|Y、Xを算出する構成として説明したが、この構成に限定されない。例えば、事前確率を考慮する必要がない場合、または事前確率が一定の値である場合、単語認識部600は、数式1の事前確率Pwを無視する、または所定の値に置き換えて事後確率Pw|Y、Xを算出する構成であってもよい。また、上記した実施形態では、単語認識部600は、数式1乃至数式4の計算をそのまま行う構成として説明したが、この構成に限定されない。単語認識部600は、数式1乃至数式3の各項の対数を取って計算する構成であってもよい。このように対数を使うことにより、乗算であった部分が加算に代替される。また、除算であった部分が減算に代替される。なお、上述の各実施の形態で説明した機能は、ハードウエアを用いて構成するに留まらず、ソフトウエアを用いて各機能を記載したプログラムをコンピュータに読み込ませて実現することもできる。また、各機能は、適宜ソフトウエア、ハードウエアのいずれかを選択して構成するものであっても良い。なお、本発明は上記実施形態そのままに限定されるものではなく、実施段階ではその要旨を逸脱しない範囲で構成要素を変形して具体化できる。また、上記実施形態に開示されている複数の構成要素の適宜な組み合せにより種々の発明を形成できる。例えば、実施形態に示される全構成要素から幾つかの構成要素を削除してもよい。更に、異なる実施形態に亘る構成要素を適宜組み合せてもよい。