"N個のモデルパラメータ要素の集合Θと選択サブセット候補とを入力として、上記選択サブセット候補を空集合で初期化する初期化部と、上記集合Θと上記選択サブセット候補を入力として、サブセット候補として選択サブセット候補と他のパラメータ要素との全ての組を出力する要素選択部と、上記サブセット候補を入力として、当該サブセット候補のそれぞれのスコアEtの最大値若しくは最小値と、上記集合Θのスコア値である評価値Eとの差分を求め、その差分が最小若しくは最大となるサブセット候補を選択サブセット候補として記憶するサブセット評価値記憶部と、上記選択サブセット候補を、選択した順若しくはその逆順に配列した配列済みモデルパラメータを出力するパラメータ順位付け部と、を具備するモデルパラメータ配列装置。N個のモデルパラメータ要素の集合Θと選択サブセット候補とを入力として、上記選択サブセット候補を集合Θで初期化する初期化部と、サブセット候補として選択サブセット候補に属する各モデルパラメータ要素を取り除いた全ての組を出力する要素選択部と、上記サブセット候補を入力として、当該サブセット候補のそれぞれのスコアEtの最大値若しくは最小値と、上記集合Θのスコア値である評価値Eとの差分を求め、その差分が最小若しくは最大となるサブセット候補を選択サブセット候補として記憶するサブセット評価値記憶部と、上記選択サブセット候補を、選択した順若しくはその逆順に配列した配列済みモデルパラメータを出力するパラメータ順位付け部と、を具備するモデルパラメータ配列装置。請求項1又は2に記載のモデルパラメータ配列装置において、上記差分を求める距離関数に、最小二乗誤差の関数を用いたことを特徴とするモデルパラメータ配列装置。N個のモデルパラメータ要素の集合Θと選択サブセット候補とを入力として、上記選択サブセット候補を空集合で初期化する初期化過程と、上記集合Θと上記選択サブセット候補を入力として、サブセット候補として選択サブセット候補と他のパラメータ要素との全ての組を出力する要素選択過程と、上記サブセット候補を入力として、当該サブセット候補のそれぞれのスコアEtの最大値若しくは最小値と、上記集合Θのスコア値である評価値Eとの差分を求め、その差分が最小若しくは最大となるサブセット候補を選択サブセット候補として記憶するサブセット評価値記憶過程と、上記選択サブセット候補を、選択した順若しくはその逆順に配列した配列済みモデルパラメータを出力するパラメータ順位付け過程と、を備えるモデルパラメータ配列方法。N個のモデルパラメータ要素の集合Θと選択サブセット候補とを入力として、上記選択サブセット候補を集合Θで初期化する初期化過程と、サブセット候補として選択サブセット候補に属する各モデルパラメータ要素を取り除いた全ての組を出力する要素選択過程と、上記サブセット候補を入力として、当該サブセット候補のそれぞれのスコアEtの最大値若しくは最小値と、上記集合Θのスコア値である評価値Eとの差分を求め、その差分が最小若しくは最大となるサブセット候補を選択サブセット候補として記憶するサブセット評価値記憶過程と、上記選択サブセット候補を、選択した順若しくはその逆順に配列した配列済みモデルパラメータを出力するパラメータ順位付け過程と、を備えるモデルパラメータ配列方法。請求項4又は5に記載のモデルパラメータ配列方法において、上記差分を求める距離関数に、二乗誤差の関数を用いたことを特徴とするモデルパラメータ配列方法。請求項1乃至3の何れかに記載したモデルパラメータ配列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。従来は、計算機システムが変わる度に、モデルパラメータ要素を推定し直さなければならなかった。モデルパラメータ要素を推定し直さなくても良いようにするためには、予めモデルパラメータ要素をその重要度の順番に並べておき、必要な数のモデルパラメータだけを利用するといった方策が必要である。当該重要度は、モデルパラメータ数の削減前後で、モデルが返すスコアが変わらないように決定される必要がある。しかし、従来、その条件を満たした上で、モデルパラメータ要素をその重要度の順番に配列し直す装置や方法は存在しなかった。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、モデルパラメータ要素を重要度の順番に配列し直すモデルパラメータ配列装置とその方法とプログラムを提供することを目的とする。この発明のモデルパラメータ配列装置は、初期化部と、要素選択部と、サブセット評価値記憶部と、パラメータ順位付け部と、を具備する。初期化部は、選択サブセット候補を空集合で初期化する。要素選択部は、集合Θと選択サブセット候補を入力として、サブセット候補として選択サブセット候補と他のパラメータ要素との全ての組を出力する。サブセット評価値記憶部は、サブセット候補を入力として、当該サブセット候補のそれぞれのスコアEtの最大値若しくは最小値と、上記集合Θのスコア値である評価値Eとの差分を求め、その差分が最小若しくは最大となるサブセット候補を選択サブセット候補として記憶する。パラメータ順位付け部は、選択サブセット候補を、選択した順若しくはその逆順に配列した配列済みモデルパラメータを出力する。この発明のモデルパラメータ配列装置は、既存のモデルのモデルパラメータ要素を、その重要度の順番に配列した配列済みモデルパラメータを出力する。当該重要度は、モデルパラメータ数の削減前後で、モデルが返すスコアが変わらないように決定されたものである。そのため、当該重要度に配列済みのモデルパラメータを用いることで、任意のサイズのサブセットのモデルパラメータ要素を得ることが可能になる。つまり、この発明のモデルパラメータ配列装置によって、モデルパラメータ要素の集合Θを重要度の順番に配列しておくことで、任意の計算機システムに適応するサブセットのモデルパラメータ要素を簡単に得ることが出来る。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。実施例の説明の前に、この発明の基本的な考えを説明する。この発明の基本的な考えサンプルs例えば音声認識においてはある単語列に、所望のスコアを付与する問題は、パターン認識、自然言語処理、などの多くの分野で共通する概念であり、極めて重要である。所望のスコアを与える関数をモデルQΘsとおき、その関数を制御するモデルパラメータ要素の集合をΘ以降、要素集合Θとも称するとした時に、統計的手法では、大量にサンプルを集め、要素集合Θの各要素について具体的な値を推定する。これをモデルパラメータ推定、若しくは学習と称する。一般に要素集合Θの要素数が多いほど、推定は難しく大量のサンプルが必要となる。また、要素集合Θの中には、推定に悪影響を及ぼす要素が存在する場合もある。要素集合Θの最適なサブセットΦ、つまり要素集合Θよりも要素数の少ない最適なサブセットが見つけることが出来れば、より少ない要素数に基づいて適切なスコアを与える関数を得ることが出来る。このサブセットを見つける問題のことを変数選択問題と称する。ただし、変数選択問題では要素集合Θのサブセットを見つけることが目的であり、通常、そのパラメータサブセットΦの各要素の値は、Φの決定後に推定される。変数選択問題は、NP困難問題NPhardであることが知られている、そのため様々な近似手法が提案されている。例えば前向き選択若しくは後ろ向き選択は、それらの一つである。前向き選択及び後ろ向き選択では、モデルパラメータの学習と選択を繰り返しながら、誤り率などの指標が小さくなるようなサブセットを求める。前向き選択では、重要なモデルパラメータ要素を順に採用し、後ろ向き選択では重要でないモデルパラメータを順に削除する。モデルパラメータの選択の度に、モデルパラメータの値を決め直す、すなわち学習し直す必要があるので、ユーザが指定した数からなる学習済みのモデルパラメータを瞬時に返すことが出来ない。本発明の目的は、スコア付与の結果の変化が極力小さくなるように、要素集合Θのサブセットを選択するようにすることである。サブセットの選択により、モデルQΘsの代替として、小さなモデルQΦsを用いてサンプルsへのスコア付与が出来るようになる。これを実現するための基本的な考え方は、前向き選択又は後ろ向き選択で要素集合Θの要素を、モデルパラメータ数の削減前後で、モデルが返すスコアが変わらない様に重要度を決定し、重要なものから指定数分の要素を選択することにある。この発明では、要素集合Θの全要素の値が既に学習済みであることを前提とし、当該Θから算出されるスコアとサブセットから算出されるスコアとの差を評価関数に用いる。従来の変数選択問題では、各要素のパラメータ推定値は通常用いられないが、この発明では積極的に用いる。図1に、この発明のモデルパラメータ配列装置100の機能構成例を示す。モデルパラメータ配列装置100は、初期化部5と、要素選択部10と、サブセット評価値記憶部20と、パラメータ順位付け部30と、制御部40と、を具備する。モデルパラメータ配列装置100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。初期化部5は、モデルパラメータ要素の集合Θを入力とし、前向き選択の場合には、選択サブセット候補Φtを空集合で初期化し、後ろ向き選択の場合には、選択サブセット候補Φtを集合Θで初期化する。要素選択部10は、N個のモデルパラメータ要素の集合Θと選択サブセット候補Φtを入力として、前向き選択の場合には、サブセット候補として選択サブセット候補Φtと他のパラメータ要素との全ての組を出力する。後ろ向き選択の場合には、サブセット候補として選択サブセット候補Φtに属する各モデルパラメータ要素を取り除いた全ての組を出力する。ここでモデルの要素集合Θとは、例えばモデルyを線形表現した時式1のモデルパラメータ要素a,b,...,nの集合である。以下、モデルパラメータ要素からなる集合をと示す。例えば、モデルyをy=axbxcxとした場合、前向き選択において最初のサブセット候補はa,b,cであり、選択サブセット候補ΦtがΦt=aである場合のサブセット候補はab,acである。後ろ向き選択においては、最初のサブセット候補はab,ac,bcであり、選択サブセット候補ΦtがΦt=abである場合のサブセット候補はa,bとなる。サブセット評価値記憶部20は、サブセット候補のそれぞれのスコアEtの最大値若しくは最小値と、要素集合Θのスコア値Eとの差分を求め、その差分が最小若しくは最大となるサブセット候補を選択サブセット候補Φtとして記憶する。パラメータ順位付け部30は、選択サブセット候補Φtを、選択した順若しくはその逆順に配列した配列済みモデルパラメータΦを出力する。制御部40は、上記した各部間の時系列的な動作等を制御するものである。以上の作用により、モデルパラメータ配列装置100は、既存のモデルの要素集合Θの各モデルパラメータ要素を、その重要度の順番に配列した配列済みモデルパラメータΦを出力する。図2に示すモデルパラメータ配列装置100の動作フローを参照して更に詳しくその動作を説明する。例えば要素集合ΘをΘ=a,b,c、要素選択部10におけるサブセット候補の選択を、前向き選択で行う場合を例に説明する。前向き選択の場合、初期化部5は、選択サブセット候補Φtを空集合にするステップS5。要素選択部10は、最初選択サブセット候補Φtが未選択のため、サブセット候補としてa,b,cを選択するステップS10。前向き選択では、Θ-Φtの全てのモデルパラメータ要素について再帰処理を行う。サブセット評価値記憶部20は、サブセット候補a,b,cのスコアEtの最大値と、要素集合Θの全ての要素を用いた場合のスコアEとの差分を求めるステップS20。そして、その差分が最小となるサブセット候補を選択サブセット候補Φtとして記憶するステップS21。選択サブセット候補Φtとして、例えばサブセット候補aを選択した場合、前向き選択では選択サブセット候補Φtにaを追加した集合を作成する。要素選択部10は、選択サブセット候補Φ1=aの入力に応答して、サブセット候補ab,acをサブセット評価値記憶部20に出力するステップS10。サブセット評価値記憶部20は、サブセット候補ab,acのスコアEtの最大値と、要素集合Θの全ての要素を用いた場合のスコアEとの差分を求め、その差分が最小となるサブセット候補が例えばabの場合、選択サブセット候補にbを追加するステップS21。この例では、この時点でモデルパラメータ要素a,b,cの順位付けが終了するので、選択サブセット候補にcも最後のモデルパラメータ要素として同時に追加する。以上のステップS10~S21の処理は、未処理のモデルパラメータ要素が無くなるまで繰り返される。全てのモデルパラメータ要素についての処理が終了ステップS41のNoすると、パラメータ順位付け部30は、記憶された選択サブセット候補Φtを、そのtの順番に配列した配列済みモデルパラメータΦとして出力するステップS30。このように、前向き選択は、空集合から始め、与えられた評価関数の下で、最も重要なパラメータ要素の順に要素を追加して行く手法である。後ろ向き選択の場合は、最も重要度の低いモデルパラメータ要素を順に取り除く処理を行う。後ろ向き選択の場合は選択サブセット候補Φtの初期値は要素集合Θである。つまりΦt=Θであり、前向き選択のΦt1=Φtaに対してΦt1=Φt-aの処理を行う点で異なるが、モデルパラメータ要素の重要度の順列を決める点で同じであり、動作フローも図2と変わるところは無い。なお、サブセット評価値記憶部20が、スコアの差分を求める処理に任意の距離関数を用いても良い。その距離関数に、例えばスコア差の二乗誤差式2を導入しても良い。評価実験この発明のモデル縮減方法の効果を確認する目的で、日本語話言葉コーパスCSJを用いて評価実験を行った。CSJは、講演音声とその書き起こしからなるコーパスである。CSJには、学会講演と模擬講演が含まれる。模擬講演は私の街、生涯で最も幸せな出来事等といったテーマの講演形式のスピーチが収録されている。音声認識の誤り訂正言語モデルを構築し、そのモデルを縮減することでモデルサイズと精度との関係を評価した。音声認識システムは、一般に複数の認識候補となる単語列を出力することが出来る。各認識候補単語列にはスコアが与えられており、最も高いスコアを持つ単語列が通常の認識結果である。誤り訂正言語モデルは、認識候補単語列に補正スコアを加えることで、認識結果の再ランキングを行うモデルである。今、認識候補単語列の集合をSとおくと、最終的な認識結果sは式3で与えられる。ここでf0sは音声認識システムが付与した認識候補単語列sに対応するスコアである。また、a0はスケーリングを調整する定数であり、誤り訂正言語モデルのモデルパラメータAを推定する際に、開発データなどを利用して決定する。表1に、誤り訂正言語モデルの学習評価に用いたデータの内訳を示す。データa1~a3は、学会講演であり、データo1とo2は模擬講演である。各発話に対し音声認識システムを適用し、5000個の認識候補単語列を生成した。データa1を使って誤り訂正言語モデルのパラメータ推定を行った。つまり、要素集合Θの推定を行った。素性には、a1に出現した全ての単語1gram2gram3gram及び品詞1gram2gram3gramの頻度を利用した。ngramとはn個のトークン単語又は品詞の並びである。最終的なパラメータ数は凡そ1000万である。パラメータの推定には、ラウンドロビン対比学習法Roundrobindueldiscriminationを使用した。スケーリングを調整する定数a0の値は、データa2を開発セットとして用いて、その単語誤り率WERが最小になるように決定した。モデル縮減の評価として3つの環境を用意した。データa2を利用して配列済みモデルパラメータを作成し、データa3で評価する場合をEvalAと記載する。同様にデータa2を利用してモデル縮減を行いデータa3で評価する場合をEvalB、データa1を利用して配列済みモデルパラメータを作成しデータo2で評価する場合をEvalBとする。同様に、データo1とデータo2の組をEvalCとする。誤り訂正言語モデルは、学会講演で学習しているためEvalBとEvalCはアウトオブドメインとなるタスクでの評価となる。それぞれの結果を図3~5に示す。横軸は使用した要素数であり対数スケールである。縦軸は誤り訂正言語モデル適用後の認識結果のWERである。図中に、破線で示す特性は従来手法であり、実線がこの発明のモデルパラメータ配列装置100で作成した配列済みモデルパラメータの上位の指定数のモデルパラメータを利用した場合である。なお、配列済みモデルパラメータは、後ろ向き選択で作成した。何れの条件でも、従来手法の単語誤り率を示す破線よりも単語誤り率の上昇を抑制させながら大きくモデルを縮減することに成功している。つまり、要素数を減らしても単語誤り率の劣化を少なくすることが出来る。このように、この発明のモデルパラメータ配列方法によれば認識結果の変化を小さく抑制しつつ、要素数を大幅に縮減することが可能である。なお、評価実験結果は、音声認識を例に説明を行ったが、この発明のモデルパラメータ配列方法は、他に機械翻訳や発話分類をはじめ、画像認識、自然言語処理の分野のモデルにも利用することが可能である。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、各装置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、DVD-RAMRandomAccessMemory、CD-ROMCompactDiscReadOnlyMemory、CD-RRecordableRWReWritable等を、光磁気記録媒体として、MOMagnetoOpticaldisc等を、半導体メモリとしてEEP-ROMElectronicallyErasableandProgrammableReadOnlyMemory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、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的に実現することとしてもよい。"