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(19)【発行国】日本国特許庁(JP)
(12)【公報種別】特許公報(B2)
(11)【特許番号】
(24)【登録日】2024-06-28
(45)【発行日】2024-07-08
(54)【発明の名称】単語重み計算システム
(51)【国際特許分類】
G10L 15/06 20130101AFI20240701BHJP
【ＦＩ】
G10L15/06 300J
【請求項の数】
5
(21)【出願番号】P 2021537606
(86)(22)【出願日】2020-06-10
(86)【国際出願番号】 JP2020022900
(87)【国際公開番号】W WO2021024613
(87)【国際公開日】2021-02-11
【審査請求日】2023-04-14
(31)【優先権主張番号】P 2019144430
(32)【優先日】2019-08-06
(33)【優先権主張国・地域又は機関】JP
(73)【特許権者】
【識別番号】392026693
【氏名又は名称】株式会社ＮＴＴドコモ
(74)【代理人】
【識別番号】100088155
【弁理士】
【氏名又は名称】長谷川 芳樹
(74)【代理人】
【識別番号】100113435
【弁理士】
【氏名又は名称】黒木 義樹
(74)【代理人】
【識別番号】100121980
【弁理士】
【氏名又は名称】沖山 隆
(74)【代理人】
【識別番号】100128107
【弁理士】
【氏名又は名称】深石 賢治
(72)【発明者】
【氏名】加藤 拓
(72)【発明者】
【氏名】中島 悠輔
(72)【発明者】
【氏名】浅見 太一
【審査官】中村 天真
(56)【参考文献】
【文献】特開２００９－２７１４６５（ＪＰ，Ａ）
【文献】特開２０１４－２１９５６９（ＪＰ，Ａ）
【文献】特開２０１４－００２２３７（ＪＰ，Ａ）
【文献】特開２０１０－０３９５３９（ＪＰ，Ａ）
【文献】特開２００１－０９２４８９（ＪＰ，Ａ）
【文献】国際公開第２００７／１３８８７５（ＷＯ，Ａ１）
【文献】LECORVE Gwenole, et al.，Automatically finding semantically consistent n-grams to add new words in LVCSR systems，2011 IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing，2011年05月，p.4676-4679，ISSN 0736-7791
(58)【調査した分野】(Int.Cl.，ＤＢ名)
Ｇ１０Ｌ １５／００－１５／３４
Ｇ０６Ｆ ４０／００－４０／５８
ＩＥＥＥ Ｘｐｌｏｒｅ
(57)【特許請求の範囲】
【請求項1】
音声認識に用いられる単語辞書に登録される追加単語の重みを計算する単語重み計算システムであって、予め所定の重みが設定された追加単語を含む単語辞書を用いて音声認識された結果である音声認識結果テキストと、当該音声認識の正解である正解テキストとの組み合わせであって、何れかのテキストに当該追加単語を含む組み合わせを取得するテキスト取得部と、
前記テキスト取得部によって取得された何れかのテキストに含まれる前記追加単語に対応する誤り単語、並びに正解テキストに含まれる当該追加単語又は当該誤り単語の前の予め設定された数の前単語に応じて当該追加単語の重みを計算する重み計算部と、
を備える単語重み計算システム。
【請求項2】
前記重み計算部は、前記音声認識に用いられる音声認識モデルに基づいて、前記前単語の後に前記誤り単語が出現する確率を計算して、計算した確率に応じて当該追加単語の重みを計算する請求項１に記載の単語重み計算システム。【請求項3】
前記単語辞書に登録される単語は、予め設定される複数のクラスに何れかに属しており、前記重み計算部は、前記音声認識に用いられる音声認識モデルに基づいて、前記前単語の後に前記追加単語が属するクラスの単語が出現する確率を計算して、計算した確率にも応じて当該追加単語の重みを計算する請求項２に記載の単語重み計算システム。
【請求項4】
前記テキスト取得部によって取得された音声認識結果テキストと正解テキストとの組み合わせから、前記追加単語の認識精度を計算する認識精度計算部と、前記認識精度計算部によって計算された認識精度に基づいて、前記所定の重みからの増加又は減少を判定する重み増減判定部と、を更に備え、
前記重み計算部は、前記重み増減判定部による判定にも応じて当該追加単語の重みを計算する、請求項１～３の何れか一項に記載の単語重み計算システム。
【請求項5】
前記認識精度計算部は、前記追加単語の認識精度として、適合率及び再現率の少なくとも何れかを計算する請求項４に記載の単語重み計算システム。【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【0001】
本発明は、音声認識に用いられる単語辞書に登録される追加単語の重みを計算する単語重み計算システムに関する。
【背景技術】
【0002】
音声認識に用いられる音声認識モデルには、個々の単語の認識に用いられる単語辞書が含まれる。単語辞書は、通常、単語毎に表記、読み仮名及び重みの情報を含む。単語の重みは、通常、音声認識される際の単語の出現確率を示すものである。新たな追加単語を音声認識させるためには、単語辞書に追加単語の情報を登録する必要がある。追加単語を正確に音声認識するためには、追加単語に適切な重みを与えなければならない。
【0003】
特許文献１には、追加単語の重みを決定する方法が示されている。この方法では、まず、追加単語を含む音声を音声認識したテキストから、追加単語の湧き出し誤りの割合及び正解の割合を求める。求めた湧き出し誤りの割合及び正解の割合と閾値とを段階的に比較して、予め設定した最大４段階の重みから新しい重みを選択する。
【先行技術文献】
【特許文献】
【0004】
【文献】特開２００９－２７１４６５号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【0005】
特許文献１に示される方法では、湧き出し誤りの割合及び正解の割合に基づいて追加単語の重みが決定されているが、文脈が考慮された重みになっていないおそれがある。そのため、特許文献１に示される方法で決定された重みを用いて音声認識を行った場合、追加単語が出現しやすい文脈において認識されない、又は出現しない文脈で湧き出してしまうおそれがある。
【0006】
本発明の一実施形態は、上記に鑑みてなされたものであり、音声認識に用いられる単語辞書に追加単語を登録する際に適切な重みを設定することができる単語重み計算システムを提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【0007】
上記の目的を達成するために、本発明の一実施形態に係る単語重み計算システムは、音声認識に用いられる単語辞書に登録される追加単語の重みを計算する単語重み計算システムであって、予め所定の重みが設定された追加単語を含む単語辞書を用いて音声認識された結果である音声認識結果テキストと、当該音声認識の正解である正解テキストとの組み合わせであって、何れかのテキストに当該追加単語を含む組み合わせを取得するテキスト取得部と、前記テキスト取得部によって取得された何れかのテキストに含まれる前記追加単語に対応する誤り単語、並びに正解テキストに含まれる当該追加単語又は当該誤り単語の前の予め設定された数の前単語に応じて当該追加単語の重みを計算する重み計算部と、を備える。
【0008】
本発明の一実施形態に係る単語重み計算システムでは、音声認識における追加単語の認識誤りに加えて、前単語が考慮されて追加単語の重みが計算される。従って、本発明の一実施形態に係る単語重み計算システムによれば、文脈を考慮して追加単語の重みを計算でき、音声認識に用いられる単語辞書に追加単語を登録する際に適切な重みを設定することができる。
【発明の効果】
【0009】
本発明の一実施形態によれば、文脈を考慮して追加単語の重みを計算でき、音声認識に用いられる単語辞書に追加単語を登録する際に適切な重みを設定することができる。
【図面の簡単な説明】
【0010】
【図1】本発明の実施形態に係る単語重み計算システムの構成を示す図である。
【図2】正解テキストと音声認識結果テキストとのそれぞれから抽出される３－ｇｒａｍの例を示す図である。
【図3】追加単語について、再現率、適合率及び誤り例リストを対応付けて格納するテーブルである。
【図4】本発明の実施形態に係る単語重み計算システムで実行される処理を示すフローチャートである。
【図5】本発明の実施形態に係る単語重み計算システムのハードウェア構成を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【0011】
以下、図面と共に本発明に係る単語重み計算システムの実施形態について詳細に説明する。なお、図面の説明においては同一要素には同一符号を付し、重複する説明を省略する。
【0012】
図１に本実施形態に係る単語重み計算システム１０を示す。単語重み計算システム１０は、音声認識に用いられる単語辞書に登録される追加単語の重みを計算するシステム（装置）である。本実施形態では、日本語の音声認識を例として説明する。但し、日本語以外の音声認識以外であっても、本実施形態と同様の枠組みで音声認識するものであれば、本実施形態と同様に実施することができる。音声認識では、単語辞書を含む音声認識モデルが用いられる。単語辞書に含まれる単語を認識することで音声認識が行われる。従って、単語辞書に含まれていない単語を音声認識することはできない。新たな単語を音声認識するためには、認識したい新たな単語を単語辞書に追加する必要がある。
【0013】
単語辞書は、単語毎に音声認識に必要な情報を記憶している。単語辞書は、当該情報として、単語の表記及び読み仮名等を記憶している。単語の表記は、音声認識結果として出力される記載である。読み仮名は、音声と比較される情報である。単語の表記及び読み仮名は、単語毎に予め設定されている。
【0014】
また、単語辞書に含まれる各単語にはそれぞれ、重みが設定されている。単語の重みは、通常、音声認識される際の単語の出現確率を示すものである。重みが大きい（強い）程、単語が音声認識されやすく（音声認識の結果のテキストに出現しやすく）、重みが小さい（弱い）程、単語が音声認識されにくい（音声認識の結果のテキストに出現しにくい）。
【0015】
例えば、「ＡＲＰＵ（「アープ」との発音）」との単語について重みが小さい場合、「…で音声ＡＲＰＵ…」との音声（正解のテキスト）に対して、認識結果のテキストが「…で音声アップ…」となり、「ＡＲＰＵ」との単語が出現しない誤りが生じることがある。また、「マター」との単語について重みが大きい場合、「…ができてまた…」との音声（正解のテキスト）に対して、認識結果のテキストが「…ができてマター…」となり、「マター」との単語が誤って出現する誤り（湧き出し）が生じることがある。
【0016】
音声認識は、予め設定された音声認識モデルに基づく音声認識エンジンによって行われる。音声認識モデルは、音声認識を行うための枠組みであり、例えば、音響モデル、言語モデル及び単語辞書等から構成される。本実施形態における音声認識モデルは、公知の音声認識モデル（音声認識技術）を対象とすることができる。音響モデルには、「ニューラルネットワーク＋隠れマルコフモデル」、又は「混合ガウス分布＋隠れマルコフモデル」等が存在する。また、それ以外の音響モデルが対象とされてもよい。
【0017】
言語モデルとしては、クラス言語モデルが一般的である。本実施形態においては、クラス言語モデルを対象とする。クラス言語モデルでは、単語は、予め設定される複数のクラスに何れかに属している。クラスは、単語の分類を示すものであり、例えば、人名、地名等の分類である。単語辞書は、単語毎にクラスを示す情報を記憶している。クラスは、単語毎に予め設定されている。
【0018】
本実施形態における単語辞書における単語の重みは、クラスを前提としたものである。例えば、単語の重みは、クラス内確率である。クラス内確率は、単語が属するクラスにおいて当該単語が出現する確率である。
【0019】
また、言語モデルとして、音声認識に際して、音声認識される音声（テキスト）における、音声認識の対象となる各単語の前後の単語を考慮する言語モデル、即ち、ｎ－ｇｒａｍ言語モデルが用いられる。本実施形態においては、ｎ－ｇｒａｍ言語モデルを対象とする。例えば、音声認識の対象となる単語の前の２単語も考慮する３－ｇｒａｍ言語モデルでは、単語ｗ１、単語ｗ２、単語ｗ３が連続して音声認識される確率Ｐ（ｗ３｜ｗ１，ｗ２）は以下のように示される。
Ｐ（ｗ３｜ｗ１，ｗ２）＝Ｐ（Ｃｉ｜ｗ１，ｗ２）Ｐ（ｗ３｜Ｃｉ）
ここで、Ｃｉは単語ｗ３が属するクラスであり、Ｐ（Ｃｉ｜ｗ１，ｗ２）は、単語ｗ１、単語ｗ２の次にクラスＣｉの単語が出現する確率であり、Ｐ（ｗ３｜Ｃｉ）は、単語ｗ３の重み（単語ｗ３のクラス内確率）である。上記の確率Ｐ（ｗ３｜ｗ１，ｗ２）が、音声認識における単語の認識に用いられる。
Ｐ（ｗ３｜ｗ１，ｗ２）＝Ｐ（Ｃｉ｜ｗ１，ｗ２）Ｐ（ｗ３｜Ｃｉ）
ここで、Ｃｉは単語ｗ３が属するクラスであり、Ｐ（Ｃｉ｜ｗ１，ｗ２）は、単語ｗ１、単語ｗ２の次にクラスＣｉの単語が出現する確率であり、Ｐ（ｗ３｜Ｃｉ）は、単語ｗ３の重み（単語ｗ３のクラス内確率）である。上記の確率Ｐ（ｗ３｜ｗ１，ｗ２）が、音声認識における単語の認識に用いられる。
【0020】
上記の通り、Ｐ（ｗ３｜Ｃｉ）は、単語辞書に含まれている。Ｐ（Ｃｉ｜ｗ１，ｗ２）は、言語モデルに基づいて音声認識の際に計算される。単語の重みを変更することで、各文脈における単語の出現のしやすさが変化する。
【0021】
単語重み計算システム１０は、単語辞書に新たに追加単語が登録される際に、当該追加単語の重みを計算するものである。単語重み計算システム１０は、追加単語ｗｎｅｗの重みとしてＰ（ｗｎｅｗ｜Ｃｉ）を計算する。単語重み計算システム１０は、単語辞書を用いて音声認識を行ってもよい。即ち、単語重み計算システム１０は、音声認識を行うシステムの一部のシステム（機能）であってもよい。また、単語重み計算システム１０は、音声認識を行うシステムとは独立に構成されていてもよい。その場合、単語重み計算システム１０は、計算した追加単語の重みを示す情報を、音声認識を行うシステムに提供する。
【0022】
単語重み計算システム１０は、例えば、サーバ装置によって実現される。また、単語重み計算システム１０は、複数のサーバ装置、即ち、コンピュータシステムによって実現されてもよい。
【0023】
引き続いて、本実施形態に係る単語重み計算システム１０の機能を説明する。図１に示すように単語重み計算システム１０は、テキスト取得部１１と、認識精度計算部１２と、重み増減判定部１３と、重み計算部１４とを備えて構成される。単語重み計算システム１０では、追加単語の重みの計算処理が行われる時点で予め追加単語が設定されて記憶されている。追加単語の設定は、例えば、単語重み計算システム１０の管理者等によって行われる。追加単語は、複数であってもよい。
【0024】
テキスト取得部１１は、予め所定の重みが設定された追加単語を含む単語辞書を用いて音声認識された結果である音声認識結果テキストと、当該音声認識の正解である正解テキストとの組み合わせであって、何れかのテキストに当該追加単語を含む組み合わせを取得する機能部である。
【0025】
単語重み計算システム１０において追加単語の重みが計算される際には、暫定的に追加単語が登録された単語辞書が用いられた音声認識が行われる。この際の追加単語の所定の重みは、予め設定された初期値であるデフォルト値とされる。デフォルト値は、一律の値であり、例えば、１．０である。なお、単語辞書に登録される単語の重みが１．０より大きい値となっていても、上述した式に基づいて３つの単語が連続して音声認識される確率Ｐを算出することができる。そのため、重み計算部１４によって計算される追加単語の重みは、１．０より大きい値となってもよい。
【0026】
音声認識は、上述した音声認識エンジンが用いられて行われる。音声認識は、単語重み計算システム１０（のテキスト取得部１１）によって行われてもよいし、単語重み計算システム１０以外のシステムによって行われてもよい。音声認識は、通常、複数のテキスト（文章）に係る音声に対して行われる。
【0027】
テキスト取得部１１は、上記の単語辞書が用いられた音声認識の結果である音声認識結果テキストを取得する。単語重み計算システム１０によって音声認識が行われる場合には、テキスト取得部１１は、予め上述した音声認識エンジン及び単語辞書を記憶している。単語辞書は、上記の通り暫定的に追加単語が登録されたものである。テキスト取得部１１は、音声認識対象の音声（音声データ）を取得して、取得した音声に対して、記憶した音声認識エンジン及び単語辞書に基づく音声認識を行って音声認識結果テキストを取得する。音声の取得は、例えば、単語重み計算システム１０の管理者等による単語重み計算システム１０への音声の入力操作によって行われる。
【0028】
外部のシステムによって音声認識が行われる場合には、テキスト取得部１１は、外部のシステムから音声認識結果テキストを取得する。外部のシステムによって行われる音声認識も、上記のテキスト取得部１１によって行われる音声認識と同様のものである。
【0029】
テキスト取得部１１は、音声認識結果テキストに係る音声認識の正解である正解テキストを取得する。正解テキストは、例えば、音声を書き起こしたテキストである書き起こしテキストである。但し、音声が、予め用意された正解テキストを読み上げたものであってもよい。正解テキストは、例えば、単語重み計算システム１０の管理者等によって予め用意されており、正解テキストに係る音声又は音声認識結果テキストに対応付けられて単語重み計算システム１０に入力される。テキスト取得部１１は、正解テキストを入力して取得する。
【0030】
このようにテキスト取得部１１は、音声認識結果テキストと正解テキストとの組み合わせを取得する。テキスト取得部１１は、複数の（即ち、複数の音声についての）組み合わせを取得する。テキスト取得部１１によって取得される組み合わせには、何れかのテキストに追加単語を含む組み合わせを含むようにする。追加単語は、組み合わせの両方のテキストに含まれていてもよいし、何れか一方のテキストのみに含まれていてもよい。
【0031】
なお、テキスト取得部１１によって取得される組み合わせには、何れのテキストにも追加単語が含まれない組み合わせを含んでいてもよい。但し、その組み合わせは、追加単語の重みの計算には用いられてない。また、テキスト取得部１１によって取得される複数の組み合わせは、複数の追加単語の重みの計算に用いられてもよい。テキスト取得部１１によって取得されるテキストに係る音声は、追加単語の重みの計算用に用意されたもの、即ち、開発セット音声であってもよい。
【0032】
テキスト取得部１１によって取得されるテキストは、単語毎に区切られたテキスト、例えば、分かち書きされたものである。もし、テキスト取得部１１が取得した時点でテキストが単語毎に区切られたものでない場合には、テキスト取得部１１は、形態素解析等の従来の技術を用いて、取得したテキストを単語毎に区切られたテキストとする。テキスト取得部１１は、取得したテキストの組み合わせを認識精度計算部１２に出力する。
【0033】
認識精度計算部１２は、テキスト取得部１１によって取得された音声認識結果テキストと正解テキストとの組み合わせから、追加単語の認識精度を計算する機能部である。認識精度計算部１２は、追加単語の認識精度として、適合率及び再現率の少なくとも何れかを計算してもよい。
【0034】
認識精度計算部１２は、テキスト取得部１１から音声認識結果テキストと正解テキストとの組み合わせを入力する。認識精度計算部１２は、入力したテキストの組み合わせに対して、単語毎の対応付け（アライメント）を取る。アライメントを取るとは、音声認識結果テキストの各単語に対して、当該音声認識結果テキストと組み合わせになっている正解テキストの何れの単語が対応するか（又はその逆）を検出するものである。アライメントは、動的計画法等の従来の一般に公開されているアルゴリズム又はツールが用いられて行われてもよい。
【0035】
認識精度計算部１２は、アライメントの結果から、テキストから追加単語をｎ番目に含む連続するｎ個の単語列であるｎ－ｇｒａｍを抽出する。ｎは、２以上の数値である。本実施形態では、基本的には、ｎ＝３、即ち、３－ｇｒａｍとする。即ち、認識精度計算部１２は、音声認識結果テキストと正解テキストとの何れかテキストから追加単語を３番目に含む連続する３個の単語列である３－ｇｒａｍを抽出する。また、認識精度計算部１２は、組み合わせのもう一方のテキストから、追加単語に対応する単語を３番目に含む連続する３個の単語列である３－ｇｒａｍを抽出する。図２の例１に、追加単語が正解テキストに含まれる場合の、正解テキストと音声認識結果テキストとのそれぞれから抽出される３－ｇｒａｍを示す。図２の例２に、追加単語が音声認識結果テキストに含まれる場合の、正解テキストと音声認識結果テキストとのそれぞれから抽出される３－ｇｒａｍを示す。
【0036】
追加単語がテキストの文頭から２番目に出現する場合は、認識精度計算部１２は、文頭記号＜ｓ＞を合わせた３－ｇｒａｍを抽出する。追加単語がテキストの文頭に出現する場合は、認識精度計算部１２は、文頭記号＜ｓ＞を合わせた２－ｇｒａｍを抽出する。
【0037】
認識精度計算部１２は、抽出した３－ｇｒａｍ及び２－ｇｒａｍのアライメントに基づき、追加単語についての認識精度を計算する。認識精度計算部１２は、認識精度の一つとして、再現率Ｒを以下の式によって計算する。
再現率Ｒ＝正解テキストから抽出された３－ｇｒａｍ及び２－ｇｒａｍの末尾が追加単語であり、かつ当該追加単語のアライメントの単語（音声認識結果テキストから抽出された３－ｇｒａｍ及び２－ｇｒａｍの末尾の単語）も追加単語である数（即ち、正解テキストの追加単語が正しく音声認識できている数）／正解テキストから抽出された３－ｇｒａｍ及び２－ｇｒａｍの末尾が追加単語である数
再現率Ｒ＝正解テキストから抽出された３－ｇｒａｍ及び２－ｇｒａｍの末尾が追加単語であり、かつ当該追加単語のアライメントの単語（音声認識結果テキストから抽出された３－ｇｒａｍ及び２－ｇｒａｍの末尾の単語）も追加単語である数（即ち、正解テキストの追加単語が正しく音声認識できている数）／正解テキストから抽出された３－ｇｒａｍ及び２－ｇｒａｍの末尾が追加単語である数
【0038】
また、認識精度計算部１２は、認識精度の一つとして、適合率Ｐを以下の式によって計算する。
適合率Ｐ＝正解テキストから抽出された３－ｇｒａｍ及び２－ｇｒａｍの末尾が追加単語であり、かつ当該追加単語のアライメントの単語（音声認識結果テキストから抽出された３－ｇｒａｍ及び２－ｇｒａｍの末尾の単語）も追加単語である数（即ち、正解テキストの追加単語が正しく音声認識できている数）／音声認識結果テキストから抽出された３－ｇｒａｍ及び２－ｇｒａｍの末尾が追加単語である数
適合率Ｐ＝正解テキストから抽出された３－ｇｒａｍ及び２－ｇｒａｍの末尾が追加単語であり、かつ当該追加単語のアライメントの単語（音声認識結果テキストから抽出された３－ｇｒａｍ及び２－ｇｒａｍの末尾の単語）も追加単語である数（即ち、正解テキストの追加単語が正しく音声認識できている数）／音声認識結果テキストから抽出された３－ｇｒａｍ及び２－ｇｒａｍの末尾が追加単語である数
【0039】
認識精度計算部１２は、抽出した３－ｇｒａｍ及び２－ｇｒａｍのアライメントの中で追加単語を誤認識しているものを「誤り例」とする。即ち、「誤り例」は、正解テキストと音声認識結果テキストとの何れかのテキストのみから追加単語が抽出されたアライメントであり、何れか一方の末尾のみに追加単語を含むアライメントである。従って「誤り例」には、正解テキストの追加単語を追加単語以外の単語に誤認識したもの（追加単語を発話したが追加単語として音声認識されなかったもの）と、正解テキストの追加単語以外の単語を追加単語に誤認識したもの（追加単語以外を発話したが追加単語が湧き出したもの（追加単語と音声認識されたもの））との２パターンがある。認識精度計算部１２は、追加単語について、再現率Ｒ、適合率Ｐ及び誤り例リストを対応付けて記憶する。追加単語が複数ある場合には、認識精度計算部１２は、図３に示すテーブルに各情報を格納して記憶する。図３に示す誤り例リストにおいて、誤り文は、音声認識結果テキストから抽出された誤り例の３－ｇｒａｍ又は２－ｇｒａｍであり、正解文は、正解テキストから抽出された誤り例の３－ｇｒａｍ又は２－ｇｒａｍである。
【0040】
重み増減判定部１３は、認識精度計算部１２によって計算された認識精度に基づいて、追加単語の重みのデフォルト値（所定の重み）からの増加又は減少を判定する重み機能部である。
【0041】
重み増減判定部１３は、認識精度計算部１２によって記憶された図３に示すテーブルの情報を参照して判定を行う。重み増減判定部１３は、重みの計算対象である追加単語毎に判定を行う。重み増減判定部１３は、図３に示すテーブルから再現率Ｒ及び適合率Ｐを読み出して、予め記憶した以下の判定基準に基づいて判定を行う。判定基準には、予め設定された閾値Ｔが含まれる。
【0042】
重み増減判定部１３は、再現率Ｒ及び適合率Ｐそれぞれと閾値Ｔとを比較して、比較結果に基づいてデフォルト値から増加するか、減少するか、維持するかを判定する。例えば、重み増減判定部１３は、以下のように判定する。Ｒ≧ＴかつＰ≧Ｔの場合は重みを維持する。再現率Ｒ及び適合率Ｐ共に高い場合は、現状の重みが適切であるためである。Ｒ＜ＴかつＰ≧Ｔの場合は重みを増加する。再現率Ｒのみが高い場合は、追加単語が出現しやすくなるように現状より高い重みが適切であるためである。Ｒ≧ＴかつＰ＜Ｔの場合は重みを減少する。適合率Ｐのみが高い場合は、追加単語が出現しにくくなるように現状より低い重みが適切であるためである。Ｒ＜ＴかつＰ＜Ｔの場合は重みを減少する。再現率Ｒ及び適合率Ｐ共に低い場合は、湧き出しに対処するため追加単語が出現しにくくなるように現状より低い重みを設定する。
【0043】
なお、音声認識結果テキスト及び正解テキストに出現しない追加単語については重みを維持すると判定する。但し、この場合、追加単語が出現する別の音声認識結果テキスト及び正解テキストを用いて改めて重みを計算することとしてもよい。また、正解テキストのみに出現する追加単語については、追加単語が出現しやすくなるように重みを増加すると判定してもよい。音声認識結果テキストのみに出現する追加単語については、追加単語が出現しにくくなるように重みを減少すると判定してもよい。但し、これらの場合も、別の音声認識結果テキスト及び正解テキストを用いて改めて重みを計算することとしてもよい。また、音声認識結果テキスト及び正解テキストに出現する追加単語の数に応じて（例えば、これらの数が一定数より少ない場合）、別の音声認識結果テキスト及び正解テキストを用いて改めて重みを計算することとしてもよい。重み増減判定部１３は、追加単語毎の判定結果を重み計算部１４に通知する。
【0044】
重み計算部１４は、テキスト取得部１１によって取得された何れかのテキストに含まれる追加単語に対応する誤り単語、並びに正解テキストに含まれる当該追加単語又は当該誤り単語の前の予め設定された数の前単語に応じて当該追加単語の重みを計算する機能部である。ここで、何れかのテキストは、音声認識結果テキスト又は正解テキストである。また、誤り単語は、正解文テキストの追加単語が誤認識された音声認識結果テキストの単語、又は追加単語に誤認識された正解文テキストの単語である。
【0045】
重み計算部１４は、音声認識に用いられる音声認識モデルに基づいて、前単語の後に誤り単語が出現する確率を計算して、計算した確率に応じて当該追加単語の重みを計算してもよい。重み計算部１４は、音声認識に用いられる音声認識モデルに基づいて、抽出した前単語の後に前記追加単語が属するクラスの単語が出現する確率を計算して、計算した確率にも応じて当該追加単語の重みを計算してもよい。重み計算部１４は、重み増減判定部１３による判定にも応じて当該追加単語の重みを計算してもよい。重み計算部１４は、以下のように追加単語の重みを計算する。追加単語が複数ある場合には、重み計算部１４は、追加単語毎に重みを計算する。
【0046】
重み計算部１４は、重み増減判定部１３から判定結果の通知を受ける。重みを維持するとの判定結果であった追加単語に対しては、重み計算部１４は、現状の値であるデフォルト値を追加単語の重みに設定する。
【0047】
重みを増加するとの判定結果であった追加単語に対しては、重み計算部１４は、認識精度計算部１２によって図３に示すテーブルに記憶された当該追加単語の誤り例リストを読み出して重みの計算に用いる。ここでは誤り例リストのうち、正解テキストの追加単語を追加単語以外の単語に誤認識したもの（追加単語を発話したが追加単語として音声認識されなかったもの）を用いる。重み計算部１４は、以下の式（ｉ）を用いて、追加単語ｗｎｅｗの重みＰ（ｗｎｅｗ｜Ｃｉ）を計算する。
ここで、＜ｈ＞は、正解テキストにおける追加単語の前の予め設定された数の前単語である。具体的には、追加単語の前の２単語又は１単語であり、誤り例リストの正解文である３－ｇｒａｍ又は２－ｇｒａｍの追加単語の前の単語である。ｗ´は、追加単語に対応する誤り単語であり、誤り例リストの誤り文である３－ｇｒａｍ又は２－ｇｒａｍの末尾の単語である。Ｐ（ｗ｜＜ｈ＞）は、前単語＜ｈ＞の後に単語ｗが出現する確率である３－ｇｒａｍ確率又は２－ｇｒａｍ確率である。ｂは、予め設定された正の定数である。
【数1】
【0048】
音声認識において、誤り文よりも正解文の追加単語を出現させやすくするためには、
Ｐ（ｗｎｅｗ｜＜ｈ＞）＞Ｐ（ｗ´｜＜ｈ＞）
を満たす必要がある。この式を変形すると以下の式が得られる。
当該追加単語についての上記の全ての誤り例において、追加単語を出現しやすくするため、式（ｉ）が得られる。
Ｐ（ｗｎｅｗ｜＜ｈ＞）＞Ｐ（ｗ´｜＜ｈ＞）
を満たす必要がある。この式を変形すると以下の式が得られる。
【数2】
【0049】
重み計算部１４は、式（ｉ）のＰ（Ｃｉ｜＜ｈ＞）を、音声認識の際と同様に音声認識モデルに基づいて計算する。重み計算部１４は、Ｐ（Ｃｊ｜＜ｈ＞）を、音声認識の際と同様に音声認識モデルに基づいて計算する。ここで、Ｃｊは、誤り単語ｗ´のクラスである。重み計算部１４は、計算したＰ（Ｃｊ｜＜ｈ＞）と予め記憶されているＰ（ｗ´｜Ｃｊ）とから、式（ｉ）の第１項の分子であるＰ（ｗ´｜＜ｈ＞）＝Ｐ（Ｃｊ｜＜ｈ＞）Ｐ（ｗ´｜Ｃｊ）を計算する。重み計算部１４は、計算したＰ（Ｃｉ｜＜ｈ＞）とＰ（ｗ´｜＜ｈ＞）とから、式（ｉ）を用いてＰ（ｗｎｅｗ｜Ｃｉ）を計算する。
【0050】
重み計算部１４は、計算したＰ（ｗｎｅｗ｜Ｃｉ）と、デフォルトの重みＰｏｌｄ（ｗｎｅｗ｜Ｃｉ）とを比較する。Ｐ（ｗｎｅｗ｜Ｃｉ）がＰｏｌｄ（ｗｎｅｗ｜Ｃｉ）よりも大きければ、重み計算部１４は、計算したＰ（ｗｎｅｗ｜Ｃｉ）を追加単語ｗｎｅｗの重みとして設定する。Ｐ（ｗｎｅｗ｜Ｃｉ）がＰｏｌｄ（ｗｎｅｗ｜Ｃｉ）よりも大きくなければ、重み計算部１４は、以下の式（ｉｉ）を用いて、追加単語ｗｎｅｗの重みＰ（ｗｎｅｗ｜Ｃｉ）を計算し、追加単語ｗｎｅｗの重みとして設定する。
ここで、ｄは、予め設定された正の定数である。式（ｉｉ）で計算される重みＰ（ｗｎｅｗ｜Ｃｉ）は、重みのデフォルト値よりも大きくなる。以上が、重みを増加するとの判定結果であった追加単語に対する重みの計算である。
【数3】
【0051】
重みを減少するとの判定結果であった追加単語に対しては、重み計算部１４は、認識精度計算部１２によって図３に示すテーブルに記憶された当該追加単語の誤り例リストを読み出して重みの計算に用いる。ここでは誤り例リストのうち、正解テキストの追加単語以外の単語を追加単語に誤認識したもの（追加単語以外を発話したが追加単語が湧き出したもの）を用いる。重み計算部１４は、以下の式（ｉｉｉ）を用いて、追加単語ｗｎｅｗの重みＰ（ｗｎｅｗ｜Ｃｉ）を計算する。
ここで、＜ｈ＞は、正解テキストにおける、追加単語に誤認識された誤り単語の前の予め設定された数の前単語である。具体的には、誤り単語の前の２単語又は１単語であり、誤り例リストの正解文である３－ｇｒａｍ又は２－ｇｒａｍの誤り単語の前の単語である。ｗ´は、追加単語に対応する誤り単語であり、誤り例リストの正解文である３－ｇｒａｍ又は２－ｇｒａｍの末尾の単語である。Ｐ（ｗ｜＜ｈ＞）は、前単語＜ｈ＞の後に単語ｗが出現する確率である３－ｇｒａｍ確率又は２－ｇｒａｍ確率である。ｂは、予め設定された正の定数である。なお、ここでのｂは、式（ｉ）のｂとは異なる値であってもよい。
【数4】
【0052】
音声認識において、誤り文の追加単語よりも正解文の誤り単語ｗ´を出現させやすくする（誤り文の追加単語を出現しにくくする）ためには、
Ｐ（ｗｎｅｗ｜＜ｈ＞）＜Ｐ（ｗ´｜＜ｈ＞）
を満たす必要がある。この式を変形すると以下の式が得られる。
当該追加単語についての上記の全ての誤り例において、追加単語を出現しにくくするため、式（ｉｉｉ）が得られる。
Ｐ（ｗｎｅｗ｜＜ｈ＞）＜Ｐ（ｗ´｜＜ｈ＞）
を満たす必要がある。この式を変形すると以下の式が得られる。
【数5】
【0053】
重み計算部１４は、式（ｉｉｉ）のＰ（Ｃｉ｜＜ｈ＞）を、音声認識の際と同様に音声認識モデルに基づいて計算する。重み計算部１４は、Ｐ（Ｃｊ｜＜ｈ＞）を、音声認識の際と同様に音声認識モデルに基づいて計算する。ここで、Ｃｊは、誤り単語ｗ´のクラスである。重み計算部１４は、計算したＰ（Ｃｊ｜＜ｈ＞）と予め記憶されているＰ（ｗ´｜Ｃｊ）とから、式（ｉｉｉ）の第１項の分子であるＰ（ｗ´｜＜ｈ＞）＝Ｐ（Ｃｊ｜＜ｈ＞）Ｐ（ｗ´｜Ｃｊ）を計算する。重み計算部１４は、計算したＰ（Ｃｉ｜＜ｈ＞）とＰ（ｗ´｜＜ｈ＞）とから、式（ｉｉｉ）を用いてＰ（ｗｎｅｗ｜Ｃｉ）を計算する。
【0054】
重み計算部１４は、計算したＰ（ｗｎｅｗ｜Ｃｉ）と、デフォルトの重みＰｏｌｄ（ｗｎｅｗ｜Ｃｉ）とを比較する。Ｐ（ｗｎｅｗ｜Ｃｉ）がＰｏｌｄ（ｗｎｅｗ｜Ｃｉ）よりも小さければ、重み計算部１４は、計算したＰ（ｗｎｅｗ｜Ｃｉ）を追加単語ｗｎｅｗの重みとして設定する。Ｐ（ｗｎｅｗ｜Ｃｉ）がＰｏｌｄ（ｗｎｅｗ｜Ｃｉ）よりも小さくなければ、重み計算部１４は、以下の式（ｉｖ）を用いて、追加単語ｗｎｅｗの重みＰ（ｗｎｅｗ｜Ｃｉ）を計算し、追加単語ｗｎｅｗの重みとして設定する。
ここで、ｄは、予め設定された正の定数である。なお、ここでのｄは、式（ｉｉ）のｄとは異なる値であってもよい。式（ｉｖ）で計算される重みＰ（ｗｎｅｗ｜Ｃｉ）は、重みのデフォルト値よりも小さくなる。以上が、重みを減少するとの判定結果であった追加単語に対する重みの計算である。
【数6】
【0055】
重み計算部１４は、上記のように計算した追加単語の重みを示す情報を出力する。例えば、単語重み計算システム１０が、音声認識を行うシステムの一部である場合、重み計算部１４は、自身の単語辞書に追加単語の重みを登録して出力する。単語重み計算システム１０が、音声認識を行うシステムとは独立に構成されている場合、重み計算部１４は、音声認識を行うシステムに追加単語の重みを示す情報を出力する。また、重み計算部１４は、追加単語の重みを出力する際に、単語辞書に登録される追加単語に係る情報（例えば、追加単語の表記及び読み仮名）をあわせて出力してもよい。以上が、本実施形態に係る単語重み計算システム１０の機能である。
【0056】
引き続いて、図４のフローチャートを用いて、本実施形態に係る単語重み計算システム１０で実行される処理（単語重み計算システム１０が行う動作方法）を説明する。
【0057】
本処理では、まず、テキスト取得部１１によって、音声認識結果テキストと正解テキストとの組み合わせが取得される（Ｓ０１）。続いて、認識精度計算部１２によって、音声認識結果テキストと正解テキストとの組み合わせから、追加単語の認識精度が計算される（Ｓ０２）。認識精度は、例えば、適合率及び再現率である。続いて、重み増減判定部１３によって、認識精度に基づいて、追加単語の重みのデフォルト値からの増減が判定される（Ｓ０３）。
【0058】
重みを維持するとの判定結果であった場合（Ｓ０３の重み維持）、重み計算部１４によって、現状の値であるデフォルト値が追加単語の重みとして設定されて出力され、処理が終了する（Ｓ０４）。
【0059】
Ｓ０３において、重みを増加するとの判定結果であった場合（Ｓ０３の重み増加）、重み計算部１４によって、音声認識結果テキストに含まれる誤り単語、及び正解テキストに含まれる追加単語の前の前単語に応じて、式（ｉ）を用いて追加単語の重みが計算される（Ｓ０５）。続いて、重み計算部１４によって、計算された重みとデフォルトの重みとが比較される（Ｓ０６）。式（ｉ）による重みがデフォルトの重みよりも大きければ（Ｓ０６のＹＥＳ）、重み計算部１４によって、式（ｉ）による重みが追加単語の重みとして設定されて出力され、処理が終了する（Ｓ０７）。Ｓ０６において、式（ｉ）による重みがデフォルトの重みよりも大きくなければ（Ｓ０６のＮＯ）、重み計算部１４によって、式（ｉｉ）を用いて追加単語の重みが計算される（Ｓ０８）。続いて、重み計算部１４によって、式（ｉｉ）による重みが追加単語の重みとして設定されて出力され、処理が終了する（Ｓ０９）。
【0060】
Ｓ０３において、重みを減少するとの判定結果であった場合（Ｓ０３の重み減少）、重み計算部１４によって、正解テキストに含まれる誤り単語、及び誤り単語の前の前単語に応じて、式（ｉｉｉ）を用いて追加単語の重みが計算される（Ｓ１０）。続いて、重み計算部１４によって、計算された重みとデフォルトの重みとが比較される（Ｓ１１）。式（ｉｉｉ）による重みがデフォルトの重みよりも小さければ（Ｓ１１のＹＥＳ）、重み計算部１４によって、式（ｉｉｉ）による重みが追加単語の重みとして設定されて出力され、処理が終了する（Ｓ１２）。Ｓ１１において、式（ｉｉｉ）による重みがデフォルトの重みよりも小さくなければ（Ｓ１１のＮＯ）、重み計算部１４によって、式（ｉｖ）を用いて追加単語の重みが計算される（Ｓ１３）。続いて、重み計算部１４によって、式（ｉｖ）による重みが追加単語の重みとして設定されて出力され、処理が終了する（Ｓ１４）。以上が、本実施形態に係る単語重み計算システム１０で実行される処理である。
【0061】
本実施形態では、音声認識における追加単語の認識誤りに加えて、前単語が考慮されて追加単語の重みが計算される。従って、本実施形態によれば、文脈を考慮して追加単語の重みを計算でき、音声認識に用いられる単語辞書に追加単語を登録する際に適切な重みを設定することができる。追加単語に対する適切な重みの設定により、より正確に追加単語を音声認識することができる。
【0062】
また、本実施形態のように、音声認識に用いられる音声認識モデルに基づいて、前単語の後に誤り単語が出現する確率を計算して、計算した確率に応じて当該追加単語の重みを計算してもよい。この構成によれば、適切かつ確実に追加単語の重みを計算することができる。また、計算した確率に基づいて、上述した式（ｉ）及び式（ｉｉｉ）等を用いて追加単語の重みを計算することで適切な追加単語の重みを計算することができる。上述した特許文献１に示される方法では、予め設定される複数の段階（最大４段階）でしか重みが設定できないため、追加単語毎に適切な重みを与えることができないおそれがある。本実施形態のように上述した確率に基づく追加単語の重みを計算することで、追加単語の重みが複数の段階の値となることなく、適切な重みとすることができる。但し、必ずしも、追加単語の重みの計算において、前単語の後に誤り単語が出現する確率が計算される必要はなく、誤り単語及び前単語に応じて追加単語の重みが計算されればよい。
【0063】
また、本実施形態のように単語のクラスを考慮して追加単語の重みを計算してもよい。この構成によれば、一般的に用いられるクラス言語モデルにおける追加単語の重みを適切に計算することができる。但し、クラスを前提としない追加単語の重みが計算されてもよい。
【0064】
また、本実施形態にようにデフォルト値の重みが設定された追加単語が用いられた音声認識における、追加単語の認識精度が計算されて、デフォルト値からの増減が判定される構成を取ってもよい。計算される認識精度は、上述したように適合率及び再現率としてもよい。また、適合率及び再現率の何れかが認識精度として計算されてもよい。あるいは、適合率及び再現率以外の認識精度が計算されてもよい。
【0065】
上記の構成によれば、適切かつ確実に追加単語の重みを計算することができる。但し、必ずしも、認識精度の計算、及び認識精度に基づく重みの増減の判定が行われる必要はない。重みの増減の判定を行わずに、式（ｉ）及び式（ｉｉｉ）、又はそれらの何れかによって追加単語の重みが計算されてもよい。
【0066】
なお、上記実施形態の説明に用いたブロック図は、機能単位のブロックを示している。これらの機能ブロック（構成部）は、ハードウェア及びソフトウェアの少なくとも一方の任意の組み合わせによって実現される。また、各機能ブロックの実現方法は特に限定されない。すなわち、各機能ブロックは、物理的又は論理的に結合した１つの装置を用いて実現されてもよいし、物理的又は論理的に分離した２つ以上の装置を直接的又は間接的に（例えば、有線、無線などを用いて）接続し、これら複数の装置を用いて実現されてもよい。機能ブロックは、上記１つの装置又は上記複数の装置にソフトウェアを組み合わせて実現されてもよい。
【0067】
機能には、判断、決定、判定、計算、算出、処理、導出、調査、探索、確認、受信、送信、出力、アクセス、解決、選択、選定、確立、比較、想定、期待、見做し、報知（broadcasting）、通知（notifying）、通信（communicating）、転送（forwarding）、構成（configuring）、再構成（reconfiguring）、割り当て（allocating、mapping）、割り振り（assigning）などがあるが、これらに限られない。たとえば、送信を機能させる機能ブロック（構成部）は、送信部（transmitting unit）又は送信機（transmitter）と呼称される。いずれも、上述したとおり、実現方法は特に限定されない。
【0068】
例えば、本開示の一実施の形態における単語重み計算システム１０は、本開示の情報処理を行うコンピュータとして機能してもよい。図５は、本開示の一実施の形態に係る単語重み計算システム１０のハードウェア構成の一例を示す図である。上述の単語重み計算システム１０は、物理的には、プロセッサ１００１、メモリ１００２、ストレージ１００３、通信装置１００４、入力装置１００５、出力装置１００６、バス１００７などを含むコンピュータ装置として構成されてもよい。
【0069】
なお、以下の説明では、「装置」という文言は、回路、デバイス、ユニットなどに読み替えることができる。単語重み計算システム１０のハードウェア構成は、図に示した各装置を１つ又は複数含むように構成されてもよいし、一部の装置を含まずに構成されてもよい。
【0070】
単語重み計算システム１０における各機能は、プロセッサ１００１、メモリ１００２などのハードウェア上に所定のソフトウェア（プログラム）を読み込ませることによって、プロセッサ１００１が演算を行い、通信装置１００４による通信を制御したり、メモリ１００２及びストレージ１００３におけるデータの読み出し及び書き込みの少なくとも一方を制御したりすることによって実現される。
【0071】
プロセッサ１００１は、例えば、オペレーティングシステムを動作させてコンピュータ全体を制御する。プロセッサ１００１は、周辺装置とのインターフェース、制御装置、演算装置、レジスタなどを含む中央処理装置（ＣＰＵ：Central Processing Unit）によって構成されてもよい。例えば、上述の単語重み計算システム１０における各機能は、プロセッサ１００１によって実現されてもよい。
【0072】
また、プロセッサ１００１は、プログラム（プログラムコード）、ソフトウェアモジュール、データなどを、ストレージ１００３及び通信装置１００４の少なくとも一方からメモリ１００２に読み出し、これらに従って各種の処理を実行する。プログラムとしては、上述の実施の形態において説明した動作の少なくとも一部をコンピュータに実行させるプログラムが用いられる。例えば、単語重み計算システム１０における各機能は、メモリ１００２に格納され、プロセッサ１００１において動作する制御プログラムによって実現されてもよい。上述の各種処理は、１つのプロセッサ１００１によって実行される旨を説明してきたが、２以上のプロセッサ１００１により同時又は逐次に実行されてもよい。プロセッサ１００１は、１以上のチップによって実装されてもよい。なお、プログラムは、電気通信回線を介してネットワークから送信されても良い。
【0073】
メモリ１００２は、コンピュータ読み取り可能な記録媒体であり、例えば、ＲＯＭ（Read Only Memory）、ＥＰＲＯＭ（Erasable Programmable ＲＯＭ）、ＥＥＰＲＯＭ（Electrically Erasable Programmable ＲＯＭ）、ＲＡＭ（Random Access Memory）などの少なくとも１つによって構成されてもよい。メモリ１００２は、レジスタ、キャッシュ、メインメモリ（主記憶装置）などと呼ばれてもよい。メモリ１００２は、本開示の一実施の形態に係る情報処理を実施するために実行可能なプログラム（プログラムコード）、ソフトウェアモジュールなどを保存することができる。
【0074】
ストレージ１００３は、コンピュータ読み取り可能な記録媒体であり、例えば、ＣＤ－ＲＯＭ（Compact Disc ＲＯＭ）などの光ディスク、ハードディスクドライブ、フレキシブルディスク、光磁気ディスク(例えば、コンパクトディスク、デジタル多用途ディスク、Ｂｌｕ－ｒａｙ（登録商標）ディスク)、スマートカード、フラッシュメモリ(例えば、カード、スティック、キードライブ)、フロッピー（登録商標）ディスク、磁気ストリップなどの少なくとも１つによって構成されてもよい。ストレージ１００３は、補助記憶装置と呼ばれてもよい。単語重み計算システム１０が備える記憶媒体は、例えば、メモリ１００２及びストレージ１００３の少なくとも一方を含むデータベース、サーバその他の適切な媒体であってもよい。
【0075】
通信装置１００４は、有線ネットワーク及び無線ネットワークの少なくとも一方を介してコンピュータ間の通信を行うためのハードウェア（送受信デバイス）であり、例えばネットワークデバイス、ネットワークコントローラ、ネットワークカード、通信モジュールなどともいう。
【0076】
入力装置１００５は、外部からの入力を受け付ける入力デバイス（例えば、キーボード、マウス、マイクロフォン、スイッチ、ボタン、センサなど）である。出力装置１００６は、外部への出力を実施する出力デバイス（例えば、ディスプレイ、スピーカー、LEDランプなど）である。なお、入力装置１００５及び出力装置１００６は、一体となった構成（例えば、タッチパネル）であってもよい。
【0077】
また、プロセッサ１００１、メモリ１００２などの各装置は、情報を通信するためのバス１００７によって接続される。バス１００７は、単一のバスを用いて構成されてもよいし、装置間ごとに異なるバスを用いて構成されてもよい。
【0078】
また、単語重み計算システム１０は、マイクロプロセッサ、デジタル信号プロセッサ（ＤＳＰ：Digital Signal Processor）、ＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）、ＰＬＤ（Programmable Logic Device）、ＦＰＧＡ（Field Programmable Gate Array）などのハードウェアを含んで構成されてもよく、当該ハードウェアにより、各機能ブロックの一部又は全てが実現されてもよい。例えば、プロセッサ１００１は、これらのハードウェアの少なくとも１つを用いて実装されてもよい。
【0079】
本開示において説明した各態様／実施形態の処理手順、シーケンス、フローチャートなどは、矛盾の無い限り、順序を入れ替えてもよい。例えば、本開示において説明した方法については、例示的な順序を用いて様々なステップの要素を提示しており、提示した特定の順序に限定されない。
【0080】
入出力された情報等は特定の場所（例えば、メモリ）に保存されてもよいし、管理テーブルを用いて管理してもよい。入出力される情報等は、上書き、更新、又は追記され得る。出力された情報等は削除されてもよい。入力された情報等は他の装置へ送信されてもよい。
【0081】
判定は、１ビットで表される値（０か１か）によって行われてもよいし、真偽値（Boolean：true又はfalse）によって行われてもよいし、数値の比較（例えば、所定の値との比較）によって行われてもよい。
【0082】
本開示において説明した各態様／実施形態は単独で用いてもよいし、組み合わせて用いてもよいし、実行に伴って切り替えて用いてもよい。また、所定の情報の通知（例えば、「Ｘであること」の通知）は、明示的に行うものに限られず、暗黙的（例えば、当該所定の情報の通知を行わない）ことによって行われてもよい。
【0083】
以上、本開示について詳細に説明したが、当業者にとっては、本開示が本開示中に説明した実施形態に限定されるものではないということは明らかである。本開示は、請求の範囲の記載により定まる本開示の趣旨及び範囲を逸脱することなく修正及び変更態様として実施することができる。したがって、本開示の記載は、例示説明を目的とするものであり、本開示に対して何ら制限的な意味を有するものではない。
【0084】
ソフトウェアは、ソフトウェア、ファームウェア、ミドルウェア、マイクロコード、ハードウェア記述言語と呼ばれるか、他の名称で呼ばれるかを問わず、命令、命令セット、コード、コードセグメント、プログラムコード、プログラム、サブプログラム、ソフトウェアモジュール、アプリケーション、ソフトウェアアプリケーション、ソフトウェアパッケージ、ルーチン、サブルーチン、オブジェクト、実行可能ファイル、実行スレッド、手順、機能などを意味するよう広く解釈されるべきである。
【0085】
また、ソフトウェア、命令、情報などは、伝送媒体を介して送受信されてもよい。例えば、ソフトウェアが、有線技術（同軸ケーブル、光ファイバケーブル、ツイストペア、デジタル加入者回線（ＤＳＬ：Digital Subscriber Line）など）及び無線技術（赤外線、マイクロ波など）の少なくとも一方を使用してウェブサイト、サーバ、又は他のリモートソースから送信される場合、これらの有線技術及び無線技術の少なくとも一方は、伝送媒体の定義内に含まれる。
【0086】
本開示において使用する「システム」及び「ネットワーク」という用語は、互換的に使用される。
【0087】
また、本開示において説明した情報、パラメータなどは、絶対値を用いて表されてもよいし、所定の値からの相対値を用いて表されてもよいし、対応する別の情報を用いて表されてもよい。
【0088】
本開示で使用する「判断(determining)」、「決定(determining)」という用語は、多種多様な動作を包含する場合がある。「判断」、「決定」は、例えば、判定(judging)、計算(calculating)、算出(computing)、処理(processing)、導出(deriving)、調査(investigating)、探索(looking up、search、inquiry)（例えば、テーブル、データベース又は別のデータ構造での探索）、確認(ascertaining)した事を「判断」「決定」したとみなす事などを含み得る。また、「判断」、「決定」は、受信(receiving)（例えば、情報を受信すること）、送信(transmitting)(例えば、情報を送信すること)、入力(input)、出力(output)、アクセス(accessing)（例えば、メモリ中のデータにアクセスすること）した事を「判断」「決定」したとみなす事などを含み得る。また、「判断」、「決定」は、解決(resolving)、選択(selecting)、選定(choosing)、確立(establishing)、比較(comparing)などした事を「判断」「決定」したとみなす事を含み得る。つまり、「判断」「決定」は、何らかの動作を「判断」「決定」したとみなす事を含み得る。また、「判断（決定）」は、「想定する（assuming）」、「期待する（expecting）」、「みなす（considering）」などで読み替えられてもよい。
【0089】
「接続された(connected)」、「結合された(coupled)」という用語、又はこれらのあらゆる変形は、２又はそれ以上の要素間の直接的又は間接的なあらゆる接続又は結合を意味し、互いに「接続」又は「結合」された２つの要素間に１又はそれ以上の中間要素が存在することを含むことができる。要素間の結合又は接続は、物理的なものであっても、論理的なものであっても、或いはこれらの組み合わせであってもよい。例えば、「接続」は「アクセス」で読み替えられてもよい。本開示で使用する場合、２つの要素は、１又はそれ以上の電線、ケーブル及びプリント電気接続の少なくとも一つを用いて、並びにいくつかの非限定的かつ非包括的な例として、無線周波数領域、マイクロ波領域及び光（可視及び不可視の両方）領域の波長を有する電磁エネルギーなどを用いて、互いに「接続」又は「結合」されると考えることができる。
【0090】
本開示において使用する「に基づいて」という記載は、別段に明記されていない限り、「のみに基づいて」を意味しない。言い換えれば、「に基づいて」という記載は、「のみに基づいて」と「に少なくとも基づいて」の両方を意味する。
【0091】
本開示において使用する「第１の」、「第２の」などの呼称を使用した要素へのいかなる参照も、それらの要素の量又は順序を全般的に限定しない。これらの呼称は、２つ以上の要素間を区別する便利な方法として本開示において使用され得る。したがって、第１及び第２の要素への参照は、２つの要素のみが採用され得ること、又は何らかの形で第１の要素が第２の要素に先行しなければならないことを意味しない。
【0092】
本開示において、「含む（include）」、「含んでいる（including）」及びそれらの変形が使用されている場合、これらの用語は、用語「備える（comprising）」と同様に、包括的であることが意図される。さらに、本開示において使用されている用語「又は（or）」は、排他的論理和ではないことが意図される。
【0093】
本開示において、例えば、英語でのa, an及びtheのように、翻訳により冠詞が追加された場合、本開示は、これらの冠詞の後に続く名詞が複数形であることを含んでもよい。
【0094】
本開示において、「ＡとＢが異なる」という用語は、「ＡとＢが互いに異なる」ことを意味してもよい。なお、当該用語は、「ＡとＢがそれぞれＣと異なる」ことを意味してもよい。「離れる」、「結合される」などの用語も、「異なる」と同様に解釈されてもよい。
【符号の説明】
【0095】
１０…単語重み計算システム、１１…テキスト取得部、１２…認識精度計算部、１３…重み増減判定部、１４…重み計算部、１００１…プロセッサ、１００２…メモリ、１００３…ストレージ、１００４…通信装置、１００５…入力装置、１００６…出力装置、１００７…バス。
【図1】
【図2】
【図3】
【図4】
【図5】