JPH0863478A - 言語処理方法及び言語処理装置 - Google Patents
言語処理方法及び言語処理装置Info
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- JPH0863478A JPH0863478A JP6201210A JP20121094A JPH0863478A JP H0863478 A JPH0863478 A JP H0863478A JP 6201210 A JP6201210 A JP 6201210A JP 20121094 A JP20121094 A JP 20121094A JP H0863478 A JPH0863478 A JP H0863478A
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- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F40/00—Handling natural language data
- G06F40/40—Processing or translation of natural language
- G06F40/53—Processing of non-Latin text
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F40/00—Handling natural language data
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- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F40/00—Handling natural language data
- G06F40/40—Processing or translation of natural language
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- General Physics & Mathematics (AREA)
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- Computer And Data Communications (AREA)
Abstract
(57)【要約】
【目的】 2以上の言語処理機能(システム)を有する
言語処理システムにおて、ある言語処理機能(システ
ム)が当該言語処理過程で獲得した状況情報を、他の言
語処理機能(システム)が利用することにより、言語処
理の性能を向上させる。 【構成】 2つ以上の言語処理機能(システム)と、状
況情報を管理する状況情報管理部を有する言語処理シス
テム。 【効果】 別の言語処理システムが状況情報を相互に利
用することにより、著しい性能向上が図れる。
言語処理システムにおて、ある言語処理機能(システ
ム)が当該言語処理過程で獲得した状況情報を、他の言
語処理機能(システム)が利用することにより、言語処
理の性能を向上させる。 【構成】 2つ以上の言語処理機能(システム)と、状
況情報を管理する状況情報管理部を有する言語処理シス
テム。 【効果】 別の言語処理システムが状況情報を相互に利
用することにより、著しい性能向上が図れる。
Description
【0001】
【産業上の利用分野】本発明は、言語処理システムに関
し、特に別個の計算機上で動作可能な複数の言語処理の
機能を相互に利用した言語処理方法及び言語処理装置に
関する。ここで、言語処理とは、機械翻訳、自動抄録、
情報検索、かな漢字変換、音声認識、文字認識(OC
R)、OCR機能を持つ全文検索などのように、複数の
言語処理に基づいた情報変換、情報認識機能を総称する
ものである。
し、特に別個の計算機上で動作可能な複数の言語処理の
機能を相互に利用した言語処理方法及び言語処理装置に
関する。ここで、言語処理とは、機械翻訳、自動抄録、
情報検索、かな漢字変換、音声認識、文字認識(OC
R)、OCR機能を持つ全文検索などのように、複数の
言語処理に基づいた情報変換、情報認識機能を総称する
ものである。
【0002】
【従来の技術】近年、計算機ネットワークの高速化と大
容量化の発達にともない、計算機ネットワーク上に分散
した記憶資源、CPU資源、デバイス資源などの計算機
資源を共有する各種情報システムの実用化が進んでい
る。今後、パーソナルコンピュータ、エンジニアリング
ワークステーション、スーパーコンピュータなど異種の
計算機、異種のオペレーティングシステムが計算機ネッ
トワークに結合され、異種の計算機で動作する複数の情
報処理機能を有機的に結合、利用することがますます盛
んになっていくと予測される。
容量化の発達にともない、計算機ネットワーク上に分散
した記憶資源、CPU資源、デバイス資源などの計算機
資源を共有する各種情報システムの実用化が進んでい
る。今後、パーソナルコンピュータ、エンジニアリング
ワークステーション、スーパーコンピュータなど異種の
計算機、異種のオペレーティングシステムが計算機ネッ
トワークに結合され、異種の計算機で動作する複数の情
報処理機能を有機的に結合、利用することがますます盛
んになっていくと予測される。
【0003】このような分散計算機環境で稼働するシス
テムとして実現する利点は、異なるシステムで稼働する
情報処理機能を有機的に結合することが容易であり、新
しい情報処理アプリケーションシステムを実現できると
いう点にある。また、全く同じ機能を他の計算機システ
ムやオペレーティングシステムで稼働するように移植す
る手間やコストが不要になるという点も大きな利点であ
る。
テムとして実現する利点は、異なるシステムで稼働する
情報処理機能を有機的に結合することが容易であり、新
しい情報処理アプリケーションシステムを実現できると
いう点にある。また、全く同じ機能を他の計算機システ
ムやオペレーティングシステムで稼働するように移植す
る手間やコストが不要になるという点も大きな利点であ
る。
【0004】このような状況にあって、従来、本発明で
述べる種類の言語処理(機能)アプリケーションシステ
ムにあっては、単独の計算機で稼働するシステムが大半
であったため、使用できる計算機システムやオペレーテ
ィングシステムが限定されるという問題点があった。ま
た、分散計算機環境に対応するシステムであっても、単
にグラフィカルユーザインタフェースの部分だけをネッ
トワーク対応として分離し、他の計算機上で稼働するよ
うにしたシステムが存在する。
述べる種類の言語処理(機能)アプリケーションシステ
ムにあっては、単独の計算機で稼働するシステムが大半
であったため、使用できる計算機システムやオペレーテ
ィングシステムが限定されるという問題点があった。ま
た、分散計算機環境に対応するシステムであっても、単
にグラフィカルユーザインタフェースの部分だけをネッ
トワーク対応として分離し、他の計算機上で稼働するよ
うにしたシステムが存在する。
【0005】しかし、言語処理の根幹に関わる処理部
は、一つの計算機システムに閉じており、別の言語処理
システムを有機的に結合するという段階には至っていな
い。計算機ネットワークを介して異なる計算機上で稼働
することで、システム開発のコストや手間の大幅な削減
が期待される。
は、一つの計算機システムに閉じており、別の言語処理
システムを有機的に結合するという段階には至っていな
い。計算機ネットワークを介して異なる計算機上で稼働
することで、システム開発のコストや手間の大幅な削減
が期待される。
【0006】一方、機械翻訳、かな漢字変換、自動抄
録、文書検索などの言語処理システムは、従来、個別の
処理システムとして実現され、辞書情報や、ユーザカス
タマイズ等の情報を個別に管理する必要があった。例え
ば、ポストエディタを有する英日機械翻訳システムを例
にとると、この言語処理アプリケーションシステムで
は、複数の言語処理(機能)システムとしてかな漢字変
換システムと、英日機械翻訳システムを保有することに
なる。従来のこの種のシステムでは、翻訳システムの辞
書にある言語−訳語対を登録したとしても、かな漢字変
換システムの辞書には登録されない。このため、利用者
は、かな漢字変換システムの辞書にも新たに同じ語を登
録する必要があり、多大な手間がかかってしまってい
た。
録、文書検索などの言語処理システムは、従来、個別の
処理システムとして実現され、辞書情報や、ユーザカス
タマイズ等の情報を個別に管理する必要があった。例え
ば、ポストエディタを有する英日機械翻訳システムを例
にとると、この言語処理アプリケーションシステムで
は、複数の言語処理(機能)システムとしてかな漢字変
換システムと、英日機械翻訳システムを保有することに
なる。従来のこの種のシステムでは、翻訳システムの辞
書にある言語−訳語対を登録したとしても、かな漢字変
換システムの辞書には登録されない。このため、利用者
は、かな漢字変換システムの辞書にも新たに同じ語を登
録する必要があり、多大な手間がかかってしまってい
た。
【0007】すなわち、複数の言語処理システムを利用
した言語処理アプリケーションシステムでは、それぞれ
の言語処理システムが別個に動作するだけでは、その機
能を十分に発揮することができないという問題点が存在
した。
した言語処理アプリケーションシステムでは、それぞれ
の言語処理システムが別個に動作するだけでは、その機
能を十分に発揮することができないという問題点が存在
した。
【0008】
【発明が解決しようとする課題】本発明では、上述の問
題を解決するためになされたもので、それぞれの言語処
理(システム)が異なる計算機システムで稼働可能であ
り、それらの複数の言語処理を結合/利用した言語処理
システムにおいて、言語処理間でユーザカスタマイズ情
報、辞書情報、分野情報等の状況情報を共有することに
より、それぞれの言語処理機能の高性能化を図ることを
目的としている。
題を解決するためになされたもので、それぞれの言語処
理(システム)が異なる計算機システムで稼働可能であ
り、それらの複数の言語処理を結合/利用した言語処理
システムにおいて、言語処理間でユーザカスタマイズ情
報、辞書情報、分野情報等の状況情報を共有することに
より、それぞれの言語処理機能の高性能化を図ることを
目的としている。
【0009】
【課題を解決するための手段】本発明は、2つ以上の言
語処理を有する言語処理システムにおいて、第1の言語
処理の過程で獲得する状況情報を、第2の言語処理の過
程において利用することを特徴とする言語処理方法及び
装置である。ここで、状況情報とは、言語処理過程で獲
得または生成する中間データであって、その言語処理シ
ステムが処理している入力データの特徴の一部を数値化
あるいは記号化したものである。
語処理を有する言語処理システムにおいて、第1の言語
処理の過程で獲得する状況情報を、第2の言語処理の過
程において利用することを特徴とする言語処理方法及び
装置である。ここで、状況情報とは、言語処理過程で獲
得または生成する中間データであって、その言語処理シ
ステムが処理している入力データの特徴の一部を数値化
あるいは記号化したものである。
【0010】
【作用】複数の言語処理間において、1つの言語処理に
おいて得られた状況情報が共有できるため、それらの言
語処理の格段な性能アップが図れる。その結果、高性能
で使い勝手のよい言語処理システムを容易に実現するこ
とが可能になる。
おいて得られた状況情報が共有できるため、それらの言
語処理の格段な性能アップが図れる。その結果、高性能
で使い勝手のよい言語処理システムを容易に実現するこ
とが可能になる。
【0011】
(実施例1)本発明の実施例を図面に基づいて説明す
る。図1は、本発明の実施例の機能ブロックを図示して
いる。それぞれ別の言語処理(機能)を果たす言語処理
サーバ(1)104、言語処理サーバ(2)105、言
語処理サーバ(3)106、状況情報を記憶する状況情
報記憶部103、該状況情報の更新を制御する状況情報
管理部102、言語処理サーバを制御して、全体的な言
語処理アプリケーションを構成する言語処理アプリケー
ション制御部101からなる。図において、太線はデー
タ線、細線は制御線を表している。
る。図1は、本発明の実施例の機能ブロックを図示して
いる。それぞれ別の言語処理(機能)を果たす言語処理
サーバ(1)104、言語処理サーバ(2)105、言
語処理サーバ(3)106、状況情報を記憶する状況情
報記憶部103、該状況情報の更新を制御する状況情報
管理部102、言語処理サーバを制御して、全体的な言
語処理アプリケーションを構成する言語処理アプリケー
ション制御部101からなる。図において、太線はデー
タ線、細線は制御線を表している。
【0012】図2は、本発明を構成するための機器構成
の一例を図示している。複数の計算機が計算機ネットワ
ークを介して結合している。言語処理アプリケーション
制御部101が計算機(1)201で、言語処理サーバ
(1)104、言語処理サーバ(2)105、言語処理
サーバ(3)106が計算機(2)202で動作してい
る場合を仮定すると、言語処理アプリケーションは、計
算機(2)202で動作する言語処理サーバの各機能を
適宜使い分けて所与の機能を実現することになる。
の一例を図示している。複数の計算機が計算機ネットワ
ークを介して結合している。言語処理アプリケーション
制御部101が計算機(1)201で、言語処理サーバ
(1)104、言語処理サーバ(2)105、言語処理
サーバ(3)106が計算機(2)202で動作してい
る場合を仮定すると、言語処理アプリケーションは、計
算機(2)202で動作する言語処理サーバの各機能を
適宜使い分けて所与の機能を実現することになる。
【0013】図3は、状況情報として言語処理サーバ
が、状況情報管理部102に送る状況情報の形式を表現
した図である。状況情報は、状況情報を発生した言語処
理サーバを使用している言語処理アプリケーション名、
該言語処理アプリケーションを使用しているユーザ名、
言語処理サーバ自体の名前、状況情報本体からなる。こ
れから1ブロックを状況情報の単位として、状況情報管
理部102は状況情報記憶部103において記憶/管理
を行う。状況情報は、言語処理サーバが言語処理過程で
獲得または生成する中間データであって、その言語処理
サーバが処理している入力されたデータの特徴の一部を
数値化あるいは記号化したものを定義としている。
が、状況情報管理部102に送る状況情報の形式を表現
した図である。状況情報は、状況情報を発生した言語処
理サーバを使用している言語処理アプリケーション名、
該言語処理アプリケーションを使用しているユーザ名、
言語処理サーバ自体の名前、状況情報本体からなる。こ
れから1ブロックを状況情報の単位として、状況情報管
理部102は状況情報記憶部103において記憶/管理
を行う。状況情報は、言語処理サーバが言語処理過程で
獲得または生成する中間データであって、その言語処理
サーバが処理している入力されたデータの特徴の一部を
数値化あるいは記号化したものを定義としている。
【0014】図4は、ある言語処理サーバが、状況情報
を状況情報管理部102に送る時の手順の一例を示して
いる。一方、図5は、ある言語処理サーバが状況情報を
状況情報管理部102から取り込む際の手順の一例を示
したものである。
を状況情報管理部102に送る時の手順の一例を示して
いる。一方、図5は、ある言語処理サーバが状況情報を
状況情報管理部102から取り込む際の手順の一例を示
したものである。
【0015】言語処理サーバが状況情報を状況情報管理
部102に送る際、まず初めに言語処理サーバが状況情
報管理部102に対して状況情報書き込みを行う。書き
込みに成功した場合、状況情報管理部102は書き込み
成功である旨を言語処理サーバに伝え、書き込み処理を
終える(図4において「状況情報書き込み1」、「書き
込み成功1」がこの手順に相当する)。
部102に送る際、まず初めに言語処理サーバが状況情
報管理部102に対して状況情報書き込みを行う。書き
込みに成功した場合、状況情報管理部102は書き込み
成功である旨を言語処理サーバに伝え、書き込み処理を
終える(図4において「状況情報書き込み1」、「書き
込み成功1」がこの手順に相当する)。
【0016】状況情報記憶部103の記憶領域が足りな
いなどの原因で、書き込みに失敗した場合、状況情報管
理部102は言語処理サーバに対して、書き込み失敗の
旨を伝える。この時、言語処理サーバは状況情報の再送
を行う(図4において「状況情報書き込み2」、「書き
込み失敗2」、「状況情報再送2」がこの手順に相当す
る)。
いなどの原因で、書き込みに失敗した場合、状況情報管
理部102は言語処理サーバに対して、書き込み失敗の
旨を伝える。この時、言語処理サーバは状況情報の再送
を行う(図4において「状況情報書き込み2」、「書き
込み失敗2」、「状況情報再送2」がこの手順に相当す
る)。
【0017】状況情報管理部102から言語処理サーバ
が状況情報を取り込む手順は、図5に示す通りである。
まず初めに状況情報管理部102は、新しい状況情報を
受け取った場合、接続している言語処理サーバすべてに
対して状況情報が到着した旨をブロードキャストする。
次に、言語処理サーバが状況情報取り込みの要求を出
し、それに応じて状況情報管理部102は言語処理サー
バに状況情報を転送する(図5において「状況情報到着
通知1」、「状況情報取り込み要求1」、「状況情報取
り込み1」がこの手順に相当する)。
が状況情報を取り込む手順は、図5に示す通りである。
まず初めに状況情報管理部102は、新しい状況情報を
受け取った場合、接続している言語処理サーバすべてに
対して状況情報が到着した旨をブロードキャストする。
次に、言語処理サーバが状況情報取り込みの要求を出
し、それに応じて状況情報管理部102は言語処理サー
バに状況情報を転送する(図5において「状況情報到着
通知1」、「状況情報取り込み要求1」、「状況情報取
り込み1」がこの手順に相当する)。
【0018】対応する状況情報か存在しないなどの理由
で取り込みに失敗した場合、状況情報取り込み失敗の旨
を状況情報管理部102から言語処理サーバへ通知する
(図5において「状況情報到着通知2」、「状況情報取
り込み要求2」、「状況情報取り込み失敗2」がこの手
順に相当する。
で取り込みに失敗した場合、状況情報取り込み失敗の旨
を状況情報管理部102から言語処理サーバへ通知する
(図5において「状況情報到着通知2」、「状況情報取
り込み要求2」、「状況情報取り込み失敗2」がこの手
順に相当する。
【0019】図6、7に状況情報管理部102の処理の
流れを図示する。図6、7では、状況情報記憶部102
をキュー構造にすることを仮定した処理である。したが
って、最新の状況情報が順次先頭に配せられ、古い状況
情報は末尾に回される。状況情報記憶部102に空き領
域がない場合、最も古い状況情報を削除することによ
り、書き込み失敗となることはない。
流れを図示する。図6、7では、状況情報記憶部102
をキュー構造にすることを仮定した処理である。したが
って、最新の状況情報が順次先頭に配せられ、古い状況
情報は末尾に回される。状況情報記憶部102に空き領
域がない場合、最も古い状況情報を削除することによ
り、書き込み失敗となることはない。
【0020】状況情報を受け取った時に図6の処理が開
始され、まず初めに、状況情報記憶部103に空きがあ
るか否かをチェック(501)し、空きがない場合最も
古い状況情報を削除する(502)。そして、受け取っ
た状況情報を状況情報記憶部103に書き込みを行う
(503)。次に書き込みに成功したことを、状況情報
の書き込みを行った言語処理サーバに伝える(504)
とともに、新しい状況情報が到着したことをブロードキ
ャストする(505)。
始され、まず初めに、状況情報記憶部103に空きがあ
るか否かをチェック(501)し、空きがない場合最も
古い状況情報を削除する(502)。そして、受け取っ
た状況情報を状況情報記憶部103に書き込みを行う
(503)。次に書き込みに成功したことを、状況情報
の書き込みを行った言語処理サーバに伝える(504)
とともに、新しい状況情報が到着したことをブロードキ
ャストする(505)。
【0021】状況情報の取り込み要求を受け取った場合
図7の処理が開始され、状況情報管理部102は、状況
情報記憶部103に格納されている状況情報の中から、
状況情報の取り込み要求を行った言語処理サーバを使用
しているユーザ、言語処理アプリケーションのそれぞれ
の名前と一致する対応フィールドを持つ状況情報であっ
て、状況情報の取り込み要求を行った言語処理サーバの
名前とは違う状況情報の最新のものが存在するか否かを
チェックする(701)。
図7の処理が開始され、状況情報管理部102は、状況
情報記憶部103に格納されている状況情報の中から、
状況情報の取り込み要求を行った言語処理サーバを使用
しているユーザ、言語処理アプリケーションのそれぞれ
の名前と一致する対応フィールドを持つ状況情報であっ
て、状況情報の取り込み要求を行った言語処理サーバの
名前とは違う状況情報の最新のものが存在するか否かを
チェックする(701)。
【0022】見つかった場合、その状況情報を取り込み
要求を行った言語処理サーバに転送する(702)。一
方、見つからなかった場合は、取り込みに失敗したこと
を言語処理サーバに通知し、処理を終える(703)。
図8、9に、言語処理サーバの処理のうち、状況情報の
受渡しに関する部分を図示する。
要求を行った言語処理サーバに転送する(702)。一
方、見つからなかった場合は、取り込みに失敗したこと
を言語処理サーバに通知し、処理を終える(703)。
図8、9に、言語処理サーバの処理のうち、状況情報の
受渡しに関する部分を図示する。
【0023】図示した以外の処理については、言語処理
サーバの機能に応じて固有のものであり、本発明の主旨
ではないのて、図示していない。図8の状況情報書き込
み時においては、まず初めに書き込むべき状況情報を状
況情報管理部102へ転送する(801)。転送後、状
況情報管理部102からの応答を待ち(802)、書き
込みが成功した場合(803)は処理を終える。一方、
書き込みが失敗した場合(803)、状況情報を再送す
る。
サーバの機能に応じて固有のものであり、本発明の主旨
ではないのて、図示していない。図8の状況情報書き込
み時においては、まず初めに書き込むべき状況情報を状
況情報管理部102へ転送する(801)。転送後、状
況情報管理部102からの応答を待ち(802)、書き
込みが成功した場合(803)は処理を終える。一方、
書き込みが失敗した場合(803)、状況情報を再送す
る。
【0024】図9の状況情報取り込みは、状況情報管理
部102からの状況情報到着通知を受け取った場合に起
動される。この処理では、まず初めに、状況情報取り込
み要求を状況情報管理部102に通知した後(90
1)、状況情報管理部102からの応答を待つ(90
2)。状況情報管理部102から状況情報が送られて来
た場合は(903)、その状況情報を自身の言語処理へ
の反映を行う(904)。一方、状況情報の取り込みに
失敗した場合は(903)、そのまま処理を終える。
部102からの状況情報到着通知を受け取った場合に起
動される。この処理では、まず初めに、状況情報取り込
み要求を状況情報管理部102に通知した後(90
1)、状況情報管理部102からの応答を待つ(90
2)。状況情報管理部102から状況情報が送られて来
た場合は(903)、その状況情報を自身の言語処理へ
の反映を行う(904)。一方、状況情報の取り込みに
失敗した場合は(903)、そのまま処理を終える。
【0025】本実施例では、図3で図示した状況情報の
ブロックを、キュー構造に記憶することを仮定した。し
かし、状況情報のブロックに新たに記憶した時間のフィ
ールドを設けるようにすることも可能である。この場
合、キュー構造で記憶する必要はない。
ブロックを、キュー構造に記憶することを仮定した。し
かし、状況情報のブロックに新たに記憶した時間のフィ
ールドを設けるようにすることも可能である。この場
合、キュー構造で記憶する必要はない。
【0026】状況情報を時間で管理する場合、状況情報
管理部102が言語処理サーバから状況情報を受け取る
処理において、状況情報を削除する方法は、以下のよう
な変形が可能である。
管理部102が言語処理サーバから状況情報を受け取る
処理において、状況情報を削除する方法は、以下のよう
な変形が可能である。
【0027】1.記憶した時間が最も古い状況情報を削
除する 2.一定の時間を経た状況情報を削除する 2の場合、状況情報を状況情報記憶部103に書き込む
際、必ずしも空きがあるとは限らない。このため、書き
込みに失敗した場合、その通知を言語処理サーバに対し
て行う必要がある。
除する 2.一定の時間を経た状況情報を削除する 2の場合、状況情報を状況情報記憶部103に書き込む
際、必ずしも空きがあるとは限らない。このため、書き
込みに失敗した場合、その通知を言語処理サーバに対し
て行う必要がある。
【0028】また、図8で図示した言語処理サーバの状
況情報書き込み処理では、書き込みが成功するまで、何
度も状況情報の再送を行うようになっているが、この処
理についても、デッドロックを避けるために規定回数だ
け再送を行った場合は、処理を終了するように変形する
ことも可能である。
況情報書き込み処理では、書き込みが成功するまで、何
度も状況情報の再送を行うようになっているが、この処
理についても、デッドロックを避けるために規定回数だ
け再送を行った場合は、処理を終了するように変形する
ことも可能である。
【0029】実施例では、状況情報を管理する状況情報
管理部を有していたが、言語処理サーバ同士で直接状況
情報のやりとりを行うように変形を行うことは容易に実
現できる。 (実施例2)実施例1では、特定の言語処理に限定しな
い言語処理アプリケーションに関しての実施例であった
が、実施例2以降では、より具体的な実施例を示し、状
況情報についても具体的に説明する。
管理部を有していたが、言語処理サーバ同士で直接状況
情報のやりとりを行うように変形を行うことは容易に実
現できる。 (実施例2)実施例1では、特定の言語処理に限定しな
い言語処理アプリケーションに関しての実施例であった
が、実施例2以降では、より具体的な実施例を示し、状
況情報についても具体的に説明する。
【0030】図10に、本発明の一実施例である音声対
話システムを図示する。本実施例では、言語処理サーバ
として、音声認識サーバ604、音声合成サーバ60
5、ならびに音声対話システム全体を制御する制御部6
01、状況情報管理部602、状況情報記憶部603、
マイクから入力される音声アナログ信号をディジタル信
号に変換するA/D変換器606、音声合成サーバから
のディジタル信号を音声アナログ信号に変換するD/A
変換器607から構成される。
話システムを図示する。本実施例では、言語処理サーバ
として、音声認識サーバ604、音声合成サーバ60
5、ならびに音声対話システム全体を制御する制御部6
01、状況情報管理部602、状況情報記憶部603、
マイクから入力される音声アナログ信号をディジタル信
号に変換するA/D変換器606、音声合成サーバから
のディジタル信号を音声アナログ信号に変換するD/A
変換器607から構成される。
【0031】音声認識ならびに音声合成についての処理
の根幹部分については、本発明の主旨ではない。例え
ば、音声認識については、文献1(「不特定話者音声自
由対話システムTOSBURG II −マルチモーダル応答と音
声応答キャンセルの利用−」,竹林洋一他,電子情報通
信学会論文誌(A). Vol.J77-A, No.2, pp.241-250)など
で開示されている音声入力信号のパワーを測定する処理
を含む手法、音声合成については、文献1などで開示さ
れている音声合成のパワーを制御することのできる手法
を流用することが出来る。また、音声対話システム制御
部601についても文献1などで開示されている手法を
利用するものである。ここでは、本発明の主旨である状
況情報の取り込みと、その利用に関わる処理に限定して
説明する。
の根幹部分については、本発明の主旨ではない。例え
ば、音声認識については、文献1(「不特定話者音声自
由対話システムTOSBURG II −マルチモーダル応答と音
声応答キャンセルの利用−」,竹林洋一他,電子情報通
信学会論文誌(A). Vol.J77-A, No.2, pp.241-250)など
で開示されている音声入力信号のパワーを測定する処理
を含む手法、音声合成については、文献1などで開示さ
れている音声合成のパワーを制御することのできる手法
を流用することが出来る。また、音声対話システム制御
部601についても文献1などで開示されている手法を
利用するものである。ここでは、本発明の主旨である状
況情報の取り込みと、その利用に関わる処理に限定して
説明する。
【0032】図11、12に、本実施例における状況情
報の授受についての、それぞれの言語処理サーバの処理
の流れを図示する。図11に音声認識側、図12に音声
合成側の処理を示している。
報の授受についての、それぞれの言語処理サーバの処理
の流れを図示する。図11に音声認識側、図12に音声
合成側の処理を示している。
【0033】音声認識サーバ604では、音声認識処理
のため、マイク608から入力されA/D変換器606
で変換される入力信号についての音量のパワーを測定
し、所与のパワーを越えた時点を音声入力の始端とす
る。また、所与のパワーより小さくなった時点を音声入
力の終端として検出する。
のため、マイク608から入力されA/D変換器606
で変換される入力信号についての音量のパワーを測定
し、所与のパワーを越えた時点を音声入力の始端とす
る。また、所与のパワーより小さくなった時点を音声入
力の終端として検出する。
【0034】そして、これらの始端と終端の間の音声区
間に関して認識処理を行う。図11、12に図示した流
れ図は、背景雑音のパワーを状況情報として状況情報管
理部602に伝達するための処理を示しており、始端検
出時に起動される。すなわち、音声区間の始端の直前の
所与の区間についての入力のパワーの平均を背景雑音パ
ワーとして、状況情報管理部602に転送する処理を行
う。
間に関して認識処理を行う。図11、12に図示した流
れ図は、背景雑音のパワーを状況情報として状況情報管
理部602に伝達するための処理を示しており、始端検
出時に起動される。すなわち、音声区間の始端の直前の
所与の区間についての入力のパワーの平均を背景雑音パ
ワーとして、状況情報管理部602に転送する処理を行
う。
【0035】具体的には、まず初めに音声区間の始端の
直前の所与の区間についての入力のパワーの平均を背景
雑音パワーとして求め、この値を状況情報として状況情
報管理部602に転送する(1001)。次に、状況情
報管理部602からの応答を待ち(1002)、書き込
みが成功した場合(1003)処理を終える。
直前の所与の区間についての入力のパワーの平均を背景
雑音パワーとして求め、この値を状況情報として状況情
報管理部602に転送する(1001)。次に、状況情
報管理部602からの応答を待ち(1002)、書き込
みが成功した場合(1003)処理を終える。
【0036】音声合成サーバでは、状況情報到着通知を
受けた場合、割込み処理として図12の処理が行われ
る。すなわち、状況情報取り込み要求を状況情報管理部
へ通知(1004)した後、状況情報管理部から応答が
返ってくるのを待つ(1005)。取り込みに成功した
場合(1006)、取り込まれた状況情報が背景雑音で
あることを、状況情報に設けられている言語処理フェー
ズのフィールドをチェックして判定する。背景雑音であ
る場合(1007)、背景雑音の大きさに応じて、音声
合成のパワーを変更し(1008)、処理を終える。
受けた場合、割込み処理として図12の処理が行われ
る。すなわち、状況情報取り込み要求を状況情報管理部
へ通知(1004)した後、状況情報管理部から応答が
返ってくるのを待つ(1005)。取り込みに成功した
場合(1006)、取り込まれた状況情報が背景雑音で
あることを、状況情報に設けられている言語処理フェー
ズのフィールドをチェックして判定する。背景雑音であ
る場合(1007)、背景雑音の大きさに応じて、音声
合成のパワーを変更し(1008)、処理を終える。
【0037】図13に、上記音声認識サーバにより、状
況情報記憶部に書き込まれる状況情報の一例を図示す
る。図において、「sumita」がユーザ名としてユーザ名
のフィールドに、「voiceIF」が言語処理アプリケーシ
ョン名として言語処理アプリケーション名のフィールド
に、「voice Recog 」が言語処理サーバ名として言語処
理サーバ名のフィールドに、「background Noise」が言
語処理フェーズとして言語処理フェーズのフィールド
に、「60」が状況情報本体のフィールドにそれぞれ記
述されている。これは、「sumita」というユーザが、
「voice IF」という言語処理アプリケーションにおい
て、「voice Recog 」という言語処理サーバを用いてお
り、その「voice Recog 」という言語処理サーバが、背
景雑音として「60」という値を取り込んだことを意味
している。
況情報記憶部に書き込まれる状況情報の一例を図示す
る。図において、「sumita」がユーザ名としてユーザ名
のフィールドに、「voiceIF」が言語処理アプリケーシ
ョン名として言語処理アプリケーション名のフィールド
に、「voice Recog 」が言語処理サーバ名として言語処
理サーバ名のフィールドに、「background Noise」が言
語処理フェーズとして言語処理フェーズのフィールド
に、「60」が状況情報本体のフィールドにそれぞれ記
述されている。これは、「sumita」というユーザが、
「voice IF」という言語処理アプリケーションにおい
て、「voice Recog 」という言語処理サーバを用いてお
り、その「voice Recog 」という言語処理サーバが、背
景雑音として「60」という値を取り込んだことを意味
している。
【0038】本実施例では、背景雑音のパワーを音声認
識サーバ604が状況情報として取り込むことにより、
背景雑音が大きい場合、音声合成の音量を大きくするこ
とができる。この結果、背景雑音が大きく聞き取りにく
いということが防げ、了解性の良い音声対話システムを
構築できる。
識サーバ604が状況情報として取り込むことにより、
背景雑音が大きい場合、音声合成の音量を大きくするこ
とができる。この結果、背景雑音が大きく聞き取りにく
いということが防げ、了解性の良い音声対話システムを
構築できる。
【0039】本実施例では、背景雑音のパワーを状況情
報として取り込んだが、電話回線を想定した音声対話シ
ステムを仮定した場合、音声入力のパワーを状況情報と
して状況情報管理部602へ書き込むように変形するこ
とが可能である。この場合、音声合成サーバ605で
の、音声入力の音の大きさが大きい時に、音声合成の音
を小さくするようにすることができる。
報として取り込んだが、電話回線を想定した音声対話シ
ステムを仮定した場合、音声入力のパワーを状況情報と
して状況情報管理部602へ書き込むように変形するこ
とが可能である。この場合、音声合成サーバ605で
の、音声入力の音の大きさが大きい時に、音声合成の音
を小さくするようにすることができる。
【0040】音声認識では、声を大きく発生した場合、
音韻特性が変化し、認識率が低くなるという傾向があ
る。上記のような変形を行うことにより、音声の発声者
に声の大きさを制御する心理的な効果が期待でき、ひい
ては音声認識の認識率向上が望める。
音韻特性が変化し、認識率が低くなるという傾向があ
る。上記のような変形を行うことにより、音声の発声者
に声の大きさを制御する心理的な効果が期待でき、ひい
ては音声認識の認識率向上が望める。
【0041】音声合成サーバ605が出力した単語を、
状況情報として状況情報管理部602で管理するように
変形することも可能である。この変形の下で、音声認識
サーバが認識時の単語として音声合成した単語を優先す
ように処理を変形することが可能である。人間同士の対
話においても、相手の言った単語を繰り返し発生する場
合か多くある。このような変形を行うことにより、音声
対話システムにおける音声認識率が向上する。 (実施例3)実施例3では、音声認識サーバと機械翻訳
システムという2つの言語処理サーバを利用した音声対
話型機械翻訳システムについて述べる。
状況情報として状況情報管理部602で管理するように
変形することも可能である。この変形の下で、音声認識
サーバが認識時の単語として音声合成した単語を優先す
ように処理を変形することが可能である。人間同士の対
話においても、相手の言った単語を繰り返し発生する場
合か多くある。このような変形を行うことにより、音声
対話システムにおける音声認識率が向上する。 (実施例3)実施例3では、音声認識サーバと機械翻訳
システムという2つの言語処理サーバを利用した音声対
話型機械翻訳システムについて述べる。
【0042】図14に本実施例の音声対話型機械翻訳シ
ステムの機能構成を図示する。アプリケーションシステ
ム全体の制御を行う機械翻訳システム制御部1101、
状況情報を管理する状況情報管理部1102、状況情報
を記憶する状況情報記憶部1103、音声認識処理を行
う音声認識サーバ1104、機械翻訳処理を行う機械翻
訳サーバ1105の5つの機能ブロックから構成されて
いる。
ステムの機能構成を図示する。アプリケーションシステ
ム全体の制御を行う機械翻訳システム制御部1101、
状況情報を管理する状況情報管理部1102、状況情報
を記憶する状況情報記憶部1103、音声認識処理を行
う音声認識サーバ1104、機械翻訳処理を行う機械翻
訳サーバ1105の5つの機能ブロックから構成されて
いる。
【0043】機械翻訳サーバにおける機械翻訳自体の処
理については、本願の発明の主旨ではない。例えば、特
公平3−10984号公報などで開示されている既存の
技術を流用すれば良い。
理については、本願の発明の主旨ではない。例えば、特
公平3−10984号公報などで開示されている既存の
技術を流用すれば良い。
【0044】また音声認識サーバにおける音声認識の処
理自体についても、本願の発明主旨ではなく、認識候補
となる語彙集合に基づいて音声単語認識を行う、例えば
文献1で開示されている既存の技術を流用すれば良い。
そこで、以下では本願の発明の根幹である状況情報の利
用に関して中心に説明する。
理自体についても、本願の発明主旨ではなく、認識候補
となる語彙集合に基づいて音声単語認識を行う、例えば
文献1で開示されている既存の技術を流用すれば良い。
そこで、以下では本願の発明の根幹である状況情報の利
用に関して中心に説明する。
【0045】図15に、対話型機械翻訳システムの機械
翻訳システム制御部1102の処理の流れを図示する。
制御部1102の処理では、まず初めに原文を1文取り
出す(1201)。次に第2言語に翻訳するために機械
翻訳サーバに原文を転送し、その結果を受け取る(12
02)。この結果は、例えば図16に示すように一般に
複数の訳語候補を持っており、最初の訳文の提示におい
ては、それぞれの訳語についての第1候補の単語を表示
する(1203)。次に、制御部1102は音声認識サ
ーバ1104に音声入力の依頼を行い、ユーザからの音
声コマンドの入力を待つ(1204)。音声コマンドが
入力された場合、その音声入力された単語が「OK」か
どうかをチェックする(1205)。「OK」であった
場合、ユーザが提示されている訳文に満足していること
を表示しているので、次の原文の翻訳に進むことになる
(1206)。
翻訳システム制御部1102の処理の流れを図示する。
制御部1102の処理では、まず初めに原文を1文取り
出す(1201)。次に第2言語に翻訳するために機械
翻訳サーバに原文を転送し、その結果を受け取る(12
02)。この結果は、例えば図16に示すように一般に
複数の訳語候補を持っており、最初の訳文の提示におい
ては、それぞれの訳語についての第1候補の単語を表示
する(1203)。次に、制御部1102は音声認識サ
ーバ1104に音声入力の依頼を行い、ユーザからの音
声コマンドの入力を待つ(1204)。音声コマンドが
入力された場合、その音声入力された単語が「OK」か
どうかをチェックする(1205)。「OK」であった
場合、ユーザが提示されている訳文に満足していること
を表示しているので、次の原文の翻訳に進むことになる
(1206)。
【0046】一方、「OK」以外の単語が音声入力され
た場合、音声入力を待つ。入力された音声が表示されて
いる訳語である場合、その訳語と対応する訳語候補を表
示する。さらに、その時点で音声コマンドの入力を待つ
(1207)。音声入力がされた場合、入力された語が
表示されている訳語候補のいずれかである場合(120
8)、その指示された訳語候補を第1候補とし、表示し
ている訳文を書き換える(1209)。
た場合、音声入力を待つ。入力された音声が表示されて
いる訳語である場合、その訳語と対応する訳語候補を表
示する。さらに、その時点で音声コマンドの入力を待つ
(1207)。音声入力がされた場合、入力された語が
表示されている訳語候補のいずれかである場合(120
8)、その指示された訳語候補を第1候補とし、表示し
ている訳文を書き換える(1209)。
【0047】例えば、図16のような結果を機械翻訳サ
ーバから受け取った場合、最初に表示される訳文は「私
はコンピュータを買った」である。この状況においてユ
ーザが「買った」の訳を「購入した」に置き換えたい場
合について、具体的に処理の流れを説明する。
ーバから受け取った場合、最初に表示される訳文は「私
はコンピュータを買った」である。この状況においてユ
ーザが「買った」の訳を「購入した」に置き換えたい場
合について、具体的に処理の流れを説明する。
【0048】この場合、ステップ1203において「私
はコンピュータを買った」という表示がなされているこ
とになる。この時ユーザが「修正」という語を音声入力
すると、ステップ1205で「OK」でないことがわか
るので、訳語選択モード(ステップ1207以降)に入
る。ステップ1207で音声入力を待っている段階で、
ユーザが「買った」を入力すると、ステップ1208で
表示されている訳語であることがわかるので、ステップ
1209で「買った」についての候補、すなわち「買っ
た」、「購入した」、「手に入れた」の3つが表示され
る。そして、ステップ1210で次の音声コマンドを待
つ。ユーザがそこで「購入した」という語を音声入力す
ると、ステップ1211でのチェックの後、ステップ1
212が実行されるので、訳文が「私はコンピュータを
購入した」というう、所望の訳文が得られることにな
る。
はコンピュータを買った」という表示がなされているこ
とになる。この時ユーザが「修正」という語を音声入力
すると、ステップ1205で「OK」でないことがわか
るので、訳語選択モード(ステップ1207以降)に入
る。ステップ1207で音声入力を待っている段階で、
ユーザが「買った」を入力すると、ステップ1208で
表示されている訳語であることがわかるので、ステップ
1209で「買った」についての候補、すなわち「買っ
た」、「購入した」、「手に入れた」の3つが表示され
る。そして、ステップ1210で次の音声コマンドを待
つ。ユーザがそこで「購入した」という語を音声入力す
ると、ステップ1211でのチェックの後、ステップ1
212が実行されるので、訳文が「私はコンピュータを
購入した」というう、所望の訳文が得られることにな
る。
【0049】本実施例の音声認識処理では、置き換える
訳語を音声により指示する。したがって、大規模な語彙
の中から適切な語を認識することが求められる。しか
し、一般に音声認識では、認識すべき語彙が大規模にな
るにつれ、認識の性能が落ちる傾向にある。本実施例で
は状況情報管理部1102により、認識時における語彙
を小規模なものに限定することが可能である。
訳語を音声により指示する。したがって、大規模な語彙
の中から適切な語を認識することが求められる。しか
し、一般に音声認識では、認識すべき語彙が大規模にな
るにつれ、認識の性能が落ちる傾向にある。本実施例で
は状況情報管理部1102により、認識時における語彙
を小規模なものに限定することが可能である。
【0050】図17、18に、状況情報の授受に関する
処理の流れを図示する。機械翻訳側を図17に、音声認
識側を図18にそれぞれ示している。機械翻訳サーバで
は、訳文が得られた段階で、図17に図示した処理を起
動する。すなわち、まず始めに、訳文内の訳語候補すべ
てを状況情報として、状況情報管理部1102に転送す
る(1301)。そして、状況情報管理部1102から
の応答を待ち(1302)、書き込みが成功したという
応答を受け取った場合(1303)に、処理を終える。
処理の流れを図示する。機械翻訳側を図17に、音声認
識側を図18にそれぞれ示している。機械翻訳サーバで
は、訳文が得られた段階で、図17に図示した処理を起
動する。すなわち、まず始めに、訳文内の訳語候補すべ
てを状況情報として、状況情報管理部1102に転送す
る(1301)。そして、状況情報管理部1102から
の応答を待ち(1302)、書き込みが成功したという
応答を受け取った場合(1303)に、処理を終える。
【0051】一方、音声認識サーバ(1104)側で
は、状況情報管理部1102からの状況情報到着通知を
受け取った場合、図18の処理が割込み処理として行わ
れる。すなわち、状況情報取り込み要求を状況情報管理
部1102へ通知した後(1304)、状況情報管理部
1103から応答が返ってくるのを待つ(1305)。
は、状況情報管理部1102からの状況情報到着通知を
受け取った場合、図18の処理が割込み処理として行わ
れる。すなわち、状況情報取り込み要求を状況情報管理
部1102へ通知した後(1304)、状況情報管理部
1103から応答が返ってくるのを待つ(1305)。
【0052】取り込みに成功した場合(1306)、取
り込まれた状況情報が訳語候補であることを、状況情報
に設けられている言語処理フェーズのフィールドをチェ
ックして判定する(1307)。訳語候補である場合、
訳語候補と「OK」と「修正」に認識語彙を限定して
(1308)処理を終える。
り込まれた状況情報が訳語候補であることを、状況情報
に設けられている言語処理フェーズのフィールドをチェ
ックして判定する(1307)。訳語候補である場合、
訳語候補と「OK」と「修正」に認識語彙を限定して
(1308)処理を終える。
【0053】音声認識の語彙を訳語+αの小規模な語彙
集合に限定しているので、高精度の音声認識が可能であ
る。さらに、翻訳の対象となる訳文が代わる度に、その
語彙集合は適応的に変更されていくので、ユーザにとっ
ては仮想的に非常に大規模な語彙集合で音声単語の入力
が行え、使用語の限定というような制約を感じないシス
テムを構築できる。
集合に限定しているので、高精度の音声認識が可能であ
る。さらに、翻訳の対象となる訳文が代わる度に、その
語彙集合は適応的に変更されていくので、ユーザにとっ
ては仮想的に非常に大規模な語彙集合で音声単語の入力
が行え、使用語の限定というような制約を感じないシス
テムを構築できる。
【0054】本実施例では、音声でのコマンドを入力す
る機械翻訳システムについて述べたが、入力手段はキー
ボードでも構わない。英日機械翻訳においては、訳語が
日本語で表示される。この表示された語を、修正する場
合、ユーザはかな漢字変換によって入力することにな
る。本実施例を変形することにより容易に実現すること
が可能であるかな漢字変換サーバと機械翻訳サーバを持
つ、機械翻訳システムでは、かな漢字変換処理におい
て、変換候補を限定することにより変換精度が著しく上
がることになる。 (実施例4)実施例4では、文字認識サーバと、全文文
書検索サーバを持つ、ドキュメントリーダ機能を持つ全
文文書検索システムについて述べる。この実施例におい
て状況情報は、文書データベースを分析することによっ
て得られる分野情報であり、この分野情報を文字認識に
おける精度向上に使用する。
る機械翻訳システムについて述べたが、入力手段はキー
ボードでも構わない。英日機械翻訳においては、訳語が
日本語で表示される。この表示された語を、修正する場
合、ユーザはかな漢字変換によって入力することにな
る。本実施例を変形することにより容易に実現すること
が可能であるかな漢字変換サーバと機械翻訳サーバを持
つ、機械翻訳システムでは、かな漢字変換処理におい
て、変換候補を限定することにより変換精度が著しく上
がることになる。 (実施例4)実施例4では、文字認識サーバと、全文文
書検索サーバを持つ、ドキュメントリーダ機能を持つ全
文文書検索システムについて述べる。この実施例におい
て状況情報は、文書データベースを分析することによっ
て得られる分野情報であり、この分野情報を文字認識に
おける精度向上に使用する。
【0055】本実施例の機能構成を図19に図示する。
全体制御部1501、状況情報管理部1502、状況情
報記憶部1503、全文文書検索サーバ1504、文字
認識サーバ1505、文書を格納しておく文書データベ
ース記憶部1506、文書データベース記憶部に格納さ
れている文書データベースからその分野を同定する分野
同定部1507からなる。
全体制御部1501、状況情報管理部1502、状況情
報記憶部1503、全文文書検索サーバ1504、文字
認識サーバ1505、文書を格納しておく文書データベ
ース記憶部1506、文書データベース記憶部に格納さ
れている文書データベースからその分野を同定する分野
同定部1507からなる。
【0056】文字認識サーバにおける文字認識処理は、
本発明の主旨ではない。すでに商用の文書リーダが存在
し、これを実現している文字認識処理を流用することが
可能である。文字認識を行うためのアルゴリズムとして
は、例えば文献2(「パターン認識」,飯島泰蔵,コロ
ナ社)などに開示されている技術を流用することが可能
である。文字認識処理では、文字認識のための認識辞書
を持ち、この認識辞書には、標準的な文字のパターン情
報が格納されている。認識時には、入力された文字の文
字パターン情報と、認識辞書に格納されている標準文字
の文字パターン情報とを比較照合し、最も類似する文字
を認識結果とする。本実施例では、この文字認識におい
て、分野別に認識辞書を分割し保持する。
本発明の主旨ではない。すでに商用の文書リーダが存在
し、これを実現している文字認識処理を流用することが
可能である。文字認識を行うためのアルゴリズムとして
は、例えば文献2(「パターン認識」,飯島泰蔵,コロ
ナ社)などに開示されている技術を流用することが可能
である。文字認識処理では、文字認識のための認識辞書
を持ち、この認識辞書には、標準的な文字のパターン情
報が格納されている。認識時には、入力された文字の文
字パターン情報と、認識辞書に格納されている標準文字
の文字パターン情報とを比較照合し、最も類似する文字
を認識結果とする。本実施例では、この文字認識におい
て、分野別に認識辞書を分割し保持する。
【0057】制御部1501の処理の流れを図20に図
示する。制御部は起動されると、利用者からのコマンド
の入力を待つ(1601)。利用者からのコマンドが入
力された場合、まず始めに検索実行コマンドであるか否
かをチェックする(1602)。検索実行コマンドであ
る場合、利用者からの検索条件入力待ちを行う(160
3)。検索条件が入力されると、全文文書検索サーバを
起動し、検索条件に相応する文書を文書DB1506よ
り検索する(1604)。そして、検索結果を利用者に
呈示する(1605)。
示する。制御部は起動されると、利用者からのコマンド
の入力を待つ(1601)。利用者からのコマンドが入
力された場合、まず始めに検索実行コマンドであるか否
かをチェックする(1602)。検索実行コマンドであ
る場合、利用者からの検索条件入力待ちを行う(160
3)。検索条件が入力されると、全文文書検索サーバを
起動し、検索条件に相応する文書を文書DB1506よ
り検索する(1604)。そして、検索結果を利用者に
呈示する(1605)。
【0058】一方、ステップ1601で入力されるコマ
ンドが文書読込コマンドである場合、ステップ1606
におけるチェックにより、ステップ1607が実行され
る。ステップ1607では、文字認識サーバを起動し、
文書読込を行う。そして、全文文書検索サーバを起動
し、読み込んだ文書を文書DB1506に格納する(1
608)。
ンドが文書読込コマンドである場合、ステップ1606
におけるチェックにより、ステップ1607が実行され
る。ステップ1607では、文字認識サーバを起動し、
文書読込を行う。そして、全文文書検索サーバを起動
し、読み込んだ文書を文書DB1506に格納する(1
608)。
【0059】さらに、ステップ1601で入力されるコ
マンドが終了コマンドである場合(1609)、チェッ
クを経て、制御部の処理が終了する。全文文書検索サー
バ1504の処理の流れを図21、22に図示する。図
20に図示したステップ1604で起動された全文文書
検索サーバ1504は、文書検索を実行する。すなわ
ち、検索条件に相応する文書を文書DB1506より検
索し(1701)、検索結果を制御部1501に返し
(1702)、処理を終える。ステップ1701におけ
る全文検索処理は、例えば文献5(「テキスト検索プロ
セッサ」,高橋恒介,(社)電子情報通信学会)等に開
示されている処理を利用すれば良い。
マンドが終了コマンドである場合(1609)、チェッ
クを経て、制御部の処理が終了する。全文文書検索サー
バ1504の処理の流れを図21、22に図示する。図
20に図示したステップ1604で起動された全文文書
検索サーバ1504は、文書検索を実行する。すなわ
ち、検索条件に相応する文書を文書DB1506より検
索し(1701)、検索結果を制御部1501に返し
(1702)、処理を終える。ステップ1701におけ
る全文検索処理は、例えば文献5(「テキスト検索プロ
セッサ」,高橋恒介,(社)電子情報通信学会)等に開
示されている処理を利用すれば良い。
【0060】図20に図示したステップ1608で起動
された全文文書検索サーバは、図22において文書格納
を実行する。まず始めに入力された文書を文書DB15
06に格納した後(1703)、あらかじめ定められた
定数Nで格納文書を割った剰余が0である場合(170
4)、ステップ1705を実行する。すなわち分野同定
部1507を起動し、文書DB1506に格納されてい
る文書の分野を同定する。
された全文文書検索サーバは、図22において文書格納
を実行する。まず始めに入力された文書を文書DB15
06に格納した後(1703)、あらかじめ定められた
定数Nで格納文書を割った剰余が0である場合(170
4)、ステップ1705を実行する。すなわち分野同定
部1507を起動し、文書DB1506に格納されてい
る文書の分野を同定する。
【0061】ステップ1705で同定した分野を状況情
報として状況情報管理部1502に転送するとともに
(1706)、ステップ1707において状況情報管理
部1502からの応答を待つ。ステップ1708で書き
込みに成功したことをチェックし処理を終える。
報として状況情報管理部1502に転送するとともに
(1706)、ステップ1707において状況情報管理
部1502からの応答を待つ。ステップ1708で書き
込みに成功したことをチェックし処理を終える。
【0062】分野同定部1507では、文書データベー
ス内に含まれている文書の分野同定を行う。この分野同
定を行うにあたっては、文書分類に関する既存の技術
(例えば、文献3(「意味属性の学習結果にもとづく文
書自動分類方式」,河合敦夫,情報処理学会論文誌,Vo
l.33, No.9, pp.1114-1122, 1933)が利用できる。すな
わち、文書データベース中に格納されている個々の文書
について、その分野を決定する。そして、すべての文書
についての分野の判定結果のうちより数の多い分野を、
その文書データベースの分野とすればよい。
ス内に含まれている文書の分野同定を行う。この分野同
定を行うにあたっては、文書分類に関する既存の技術
(例えば、文献3(「意味属性の学習結果にもとづく文
書自動分類方式」,河合敦夫,情報処理学会論文誌,Vo
l.33, No.9, pp.1114-1122, 1933)が利用できる。すな
わち、文書データベース中に格納されている個々の文書
について、その分野を決定する。そして、すべての文書
についての分野の判定結果のうちより数の多い分野を、
その文書データベースの分野とすればよい。
【0063】また、例えば、以下のような式によって、
各文書ごとに各分野に対する得点を求めるとともに、D
Bへ格納した経過時間によって決まる重みづけによっ
て、その得点を加重平均した値を求め、この値が最大と
なる分野jを、対象としている文書DBの分野とする。
各文書ごとに各分野に対する得点を求めるとともに、D
Bへ格納した経過時間によって決まる重みづけによっ
て、その得点を加重平均した値を求め、この値が最大と
なる分野jを、対象としている文書DBの分野とする。
【0064】Σiwi * Pij (1) ただし、Pijは文書iの分野jに対する得点。wi は、
文書iをDBに格納してからの経過時間によって決まる
重みであり、ΣiΣj wi *Pijが1になるように正規
化されている。
文書iをDBに格納してからの経過時間によって決まる
重みであり、ΣiΣj wi *Pijが1になるように正規
化されている。
【0065】図23に、文字認識部における状況情報の
取り込みに関する処理の流れを図示する。状況情報到着
通知を検知した時に、図示の処理が起動される。状況情
報の取り込み要求を状況情報管理部に通知し(180
1)、状況情報管理部1502からの応答を待つ(18
02)。状況情報の取り込みに成功した場合(180
3)、取り込んだ状況情報が分野情報か否かをチェック
し(1804)、分野情報である場合、取り込んだ分野
情報に対応する認識辞書に切替を行う(1805)。状
況情報の取り込みに失敗するか、又は分野情報でなけれ
ば終了する。
取り込みに関する処理の流れを図示する。状況情報到着
通知を検知した時に、図示の処理が起動される。状況情
報の取り込み要求を状況情報管理部に通知し(180
1)、状況情報管理部1502からの応答を待つ(18
02)。状況情報の取り込みに成功した場合(180
3)、取り込んだ状況情報が分野情報か否かをチェック
し(1804)、分野情報である場合、取り込んだ分野
情報に対応する認識辞書に切替を行う(1805)。状
況情報の取り込みに失敗するか、又は分野情報でなけれ
ば終了する。
【0066】文字認識では、認識する文字の集合が少け
れば少いほど、認識誤りの低減が望める。本実施例で
は、分野別の辞書を切替えて使用することにより、認識
する文字の集合を減らすことが可能である。これによ
り、認識性能の著しい向上が望める。 (実施例5)実施例5では、文字認識サーバと、全文文
書検索サーバ、機械翻訳サーバ機能を持つ、ドキュメン
トリーダ機能を持つ他言語全文文書検索システムについ
て述べる。この実施例において状況情報は、全文文書検
索サーバが獲得する分野情報であり、この分野情報によ
って文字認識サーバでの認識精度の向上、機械翻訳にお
ける精度向上に流用される。
れば少いほど、認識誤りの低減が望める。本実施例で
は、分野別の辞書を切替えて使用することにより、認識
する文字の集合を減らすことが可能である。これによ
り、認識性能の著しい向上が望める。 (実施例5)実施例5では、文字認識サーバと、全文文
書検索サーバ、機械翻訳サーバ機能を持つ、ドキュメン
トリーダ機能を持つ他言語全文文書検索システムについ
て述べる。この実施例において状況情報は、全文文書検
索サーバが獲得する分野情報であり、この分野情報によ
って文字認識サーバでの認識精度の向上、機械翻訳にお
ける精度向上に流用される。
【0067】本実施例の機能構成を図24に図示する
(全体)制御部1901、状況情報管理部1902、状
況情報記憶部1903、全文文書検索サーバ1904、
文字認識サーバ1905、機械翻訳サーバ1906、文
書を格納しておく文書データベース記憶部1907、文
書データベース記憶部に格納されている文書データベー
スからその分野を同定する分野同定部1908、文字認
識のための分野別認識辞書1909、機械翻訳のための
分野別翻訳辞書1910からなる。
(全体)制御部1901、状況情報管理部1902、状
況情報記憶部1903、全文文書検索サーバ1904、
文字認識サーバ1905、機械翻訳サーバ1906、文
書を格納しておく文書データベース記憶部1907、文
書データベース記憶部に格納されている文書データベー
スからその分野を同定する分野同定部1908、文字認
識のための分野別認識辞書1909、機械翻訳のための
分野別翻訳辞書1910からなる。
【0068】制御部1901の処理の流れを図25に図
示する。制御部1901は起動されると、利用者からの
コマンドの入力を待つ(2001)。利用者からのコマ
ンドが入力された場合、まず始めに検索実行コマンドで
あるか否かをチェックする(2002)。検索実行コマ
ンドである場合、利用者からの検索条件入力待ちを行う
(2003)。検索条件が入力されると、全文文書検索
サーバを起動し、検索条件に相応する文書を文書DB1
907より検索する(2004)。そして、機械翻訳サ
ーバを起動し検索結果を翻訳した後(2005)、その
翻訳結果を利用者に呈示する(2006)。
示する。制御部1901は起動されると、利用者からの
コマンドの入力を待つ(2001)。利用者からのコマ
ンドが入力された場合、まず始めに検索実行コマンドで
あるか否かをチェックする(2002)。検索実行コマ
ンドである場合、利用者からの検索条件入力待ちを行う
(2003)。検索条件が入力されると、全文文書検索
サーバを起動し、検索条件に相応する文書を文書DB1
907より検索する(2004)。そして、機械翻訳サ
ーバを起動し検索結果を翻訳した後(2005)、その
翻訳結果を利用者に呈示する(2006)。
【0069】一方、ステップ2001で入力されるコマ
ンドが文書読込コマンドである場合、ステップ2007
におけるチェックにより、ステップ2008が実行され
る。ステップ2008では、文字認識サーバを起動し、
文書読込を行う。そして、全文文書検索サーバを起動
し、読み込んだ文書を文書DB1907に格納する(2
009)。
ンドが文書読込コマンドである場合、ステップ2007
におけるチェックにより、ステップ2008が実行され
る。ステップ2008では、文字認識サーバを起動し、
文書読込を行う。そして、全文文書検索サーバを起動
し、読み込んだ文書を文書DB1907に格納する(2
009)。
【0070】さらに、ステップ2001で入力されるコ
マンドが終了コマンドである場合、ステップ2010に
おけるチェックを経て、制御部の処理が終了する。全文
文書検索サーバの処理は実施例4と同一であるので説明
を省略する。
マンドが終了コマンドである場合、ステップ2010に
おけるチェックを経て、制御部の処理が終了する。全文
文書検索サーバの処理は実施例4と同一であるので説明
を省略する。
【0071】文字認識サーバの処理も実施例4と同一で
あるので説明を省略する。機械翻訳サーバにおける機械
翻訳自体の処理については、本願の発明の主旨ではな
い。例えば特公平3−10984号公報などで開示され
ている既存の技術を流用すれば良い。
あるので説明を省略する。機械翻訳サーバにおける機械
翻訳自体の処理については、本願の発明の主旨ではな
い。例えば特公平3−10984号公報などで開示され
ている既存の技術を流用すれば良い。
【0072】図26に機械翻訳での状況情報取り込み処
理に関する処理の流れを図示する。状況情報到着通知を
検知した時に、図示の処理が起動される。状況情報の取
り込み要求を状況情報管理部に通知し(2101)、状
況情報管理部からの応答を待つ(2102)。状況情報
の取り込みに成功した場合(2103)、取り込んだ状
況情報が分野情報か否かをチェックし(2104)、分
野情報である場合、取り込んだ分野情報に対応する翻訳
辞書に切替を行う(2105)。
理に関する処理の流れを図示する。状況情報到着通知を
検知した時に、図示の処理が起動される。状況情報の取
り込み要求を状況情報管理部に通知し(2101)、状
況情報管理部からの応答を待つ(2102)。状況情報
の取り込みに成功した場合(2103)、取り込んだ状
況情報が分野情報か否かをチェックし(2104)、分
野情報である場合、取り込んだ分野情報に対応する翻訳
辞書に切替を行う(2105)。
【0073】本実施例では、全文文書検索サーバで獲得
した分野情報を、他の複数の言語処理サーバで利用する
ことにより、それぞれの言語処理サーバの処理性能を向
上させることが可能である。 (実施例6)本発明の第6の実施例について述べる。第
6の実施例では、状況情報管理部1902において、状
況情報の間の相互作用の調停を行うことを特長とする。
例えば、複数の言語処理サーバが同じ種類の状況情報を
獲得し、しかもそれらの状況情報が競合する場合、この
調整を行う。
した分野情報を、他の複数の言語処理サーバで利用する
ことにより、それぞれの言語処理サーバの処理性能を向
上させることが可能である。 (実施例6)本発明の第6の実施例について述べる。第
6の実施例では、状況情報管理部1902において、状
況情報の間の相互作用の調停を行うことを特長とする。
例えば、複数の言語処理サーバが同じ種類の状況情報を
獲得し、しかもそれらの状況情報が競合する場合、この
調整を行う。
【0074】図27に本実施例の状況情報管理部190
2の処理のうち、状況情報を受け取った場合の処理の流
れを図示する。これは、実施例1において図6に図示し
た処理を変形したものである。図6との違いは、新たに
受け取った状況情報を状況情報記憶部に書き込んだ(ス
テップ2203)後、ステップ2204において、書き
込んだ状況情報の言語処理フェーズのフィールドの値と
同じ値の状況情報が状況情報記憶部に存在するか否かを
チェックする(ユーザ名、言語アプリケーション名も同
一)こと、さらに、同じ値の状況情報が存在する場合、
ステップ2206において、優先順位の低い状況情報を
削除することである。
2の処理のうち、状況情報を受け取った場合の処理の流
れを図示する。これは、実施例1において図6に図示し
た処理を変形したものである。図6との違いは、新たに
受け取った状況情報を状況情報記憶部に書き込んだ(ス
テップ2203)後、ステップ2204において、書き
込んだ状況情報の言語処理フェーズのフィールドの値と
同じ値の状況情報が状況情報記憶部に存在するか否かを
チェックする(ユーザ名、言語アプリケーション名も同
一)こと、さらに、同じ値の状況情報が存在する場合、
ステップ2206において、優先順位の低い状況情報を
削除することである。
【0075】状況情報の優先度を決めるにあたって、例
えば、以下のように複数の言語処理サーバについての優
先順位をあらかじめ与えておく(不等号は優先順位を表
す)。
えば、以下のように複数の言語処理サーバについての優
先順位をあらかじめ与えておく(不等号は優先順位を表
す)。
【0076】全文検索サーバ > 文字認識サーバ >
機械翻訳サーバ これにより、競合する状況情報が状況情報記憶部存在す
る場合、より優先順位の低い言語処理サーバが発行した
状況情報を削除すれば良い。
機械翻訳サーバ これにより、競合する状況情報が状況情報記憶部存在す
る場合、より優先順位の低い言語処理サーバが発行した
状況情報を削除すれば良い。
【0077】状況情報の優先順位を決めるにあたって、
図3に図示した状況情報のブロックに確度を記述するフ
ィールドを設け、その確度の大きさにしたがって、削除
する状況情報を決定するように変形することも可能であ
る。この確度は、状況情報を書き込む言語処理サーバ
が、その状況情報を獲得した場合に求めることができ
る。例えば、実施例4の場合、全文文書検索サーバが文
書DBに格納された文書から分野を求める時に、式
(1)を最大化する分野を求める。式(1)の値は、格
納されている文書の分野が分散していると、最大値が小
さくなる傾向にあるので、この値を確度として採用する
ことが可能である。
図3に図示した状況情報のブロックに確度を記述するフ
ィールドを設け、その確度の大きさにしたがって、削除
する状況情報を決定するように変形することも可能であ
る。この確度は、状況情報を書き込む言語処理サーバ
が、その状況情報を獲得した場合に求めることができ
る。例えば、実施例4の場合、全文文書検索サーバが文
書DBに格納された文書から分野を求める時に、式
(1)を最大化する分野を求める。式(1)の値は、格
納されている文書の分野が分散していると、最大値が小
さくなる傾向にあるので、この値を確度として採用する
ことが可能である。
【0078】尚、上述した全ての実施例では処理結果を
表示する表示部を図示・説明していないが、各制御部
(例えば、言語処理アプリケーション制御部101等)
に接続し表示するものとする。
表示する表示部を図示・説明していないが、各制御部
(例えば、言語処理アプリケーション制御部101等)
に接続し表示するものとする。
【0079】
【発明の効果】本発明によれば、ある言語処理サーバが
獲得した状況情報を、他の言語処理サーバが利用するこ
とにより精度や性能などの著しい向上が図れる。
獲得した状況情報を、他の言語処理サーバが利用するこ
とにより精度や性能などの著しい向上が図れる。
【図1】 実施例1の機能ブロック図。
【図2】 実施例1の機器構成図。
【図3】 実施例1の状況情報記憶部におけるデータ構
造図。
造図。
【図4】 実施例1の状況情報管理部と言語処理サーバ
の間の通信プロトコル(状況情報書き込み時)を示す
図。
の間の通信プロトコル(状況情報書き込み時)を示す
図。
【図5】 実施例1の状況情報管理部と言語処理サーバ
の間の通信プロトコル(状況情報取り込み時)を示す
図。
の間の通信プロトコル(状況情報取り込み時)を示す
図。
【図6】 実施例1の状況情報管理部の処理の流れを示
す図。
す図。
【図7】 実施例1の状況情報管理部の処理の流れを示
す図。
す図。
【図8】 実施例1の言語処理サーバにおける状況情報
の授受に関する処理の流れを示す図。
の授受に関する処理の流れを示す図。
【図9】 実施例1の言語処理サーバにおける状況情報
の授受に関する処理の流れを示す図。
の授受に関する処理の流れを示す図。
【図10】 実施例2の機能ブロック図。
【図11】 実施例2の音声認識サーバ、音声合成サー
バにおける状況情報の授受に関する処理の流れを示す
図。
バにおける状況情報の授受に関する処理の流れを示す
図。
【図12】 実施例2の音声認識サーバ、音声合成サー
バにおける状況情報の授受に関する処理の流れを示す
図。
バにおける状況情報の授受に関する処理の流れを示す
図。
【図13】 実施例2の状況情報の一例を示す図。
【図14】 実施例3の機能ブロック図。
【図15】 実施例3における制御部の処理の流れを示
す図。
す図。
【図16】 実施例3の訳語候補の例を示す図。
【図17】 実施例3の機械翻訳サーバ、音声認識サー
バにおける状況情報の授受に関する処理の流れを示す
図。
バにおける状況情報の授受に関する処理の流れを示す
図。
【図18】 実施例3の機械翻訳サーバ、音声認識サー
バにおける状況情報の授受に関する処理の流れを示す
図。
バにおける状況情報の授受に関する処理の流れを示す
図。
【図19】 実施例4の機能ブロック図。
【図20】 実施例4の制御部の処理の流れを示す図。
【図21】 実施例4の全文文書検索サーバの処理の流
れを示す図。
れを示す図。
【図22】 実施例4の全文文書検索サーバの処理の流
れを示す図。
れを示す図。
【図23】 実施例4の文字認識サーバにおける状況情
報の授受に関する処理の流れを示す図。
報の授受に関する処理の流れを示す図。
【図24】 実施例5の機能ブロック図。
【図25】 実施例5の制御部の処理の流れを示す図。
【図26】 実施例5の機械翻訳サーバにおける状況情
報の授受に関する処理の流れを示す図。
報の授受に関する処理の流れを示す図。
【図27】 実施例6における状況情報管理部における
状況情報受け取り時に関する処理の流れを示す図。
状況情報受け取り時に関する処理の流れを示す図。
101 言語処理アプリケーション制御部 102 状況情報管理部 103 状況情報記憶部 104 言語処理サーバ(1) 105 言語処理サーバ(2) 106 言語処理サーバ(3)
Claims (7)
- 【請求項1】2つ以上の言語処理を実行するための言語
処理方法であって、 第1の言語処理の過程で獲得する状況情報を、第2言語
処理の過程において利用することを特徴とする言語処理
方法。 - 【請求項2】2つ以上の言語処理を実行するための言語
処理装置であって、 第1の言語処理の過程で獲得する状況情報を取り込み管
理する状況情報管理手段と、 この状況情報管理手段が管理している状況情報を、第2
の言語処理のの過程で利用する手段とを具備することを
特徴とする言語処理装置。 - 【請求項3】状況情報管理手段は、矛盾する状況情報を
調整する手段を有することを特徴とする請求項2記載の
言語処理装置。 - 【請求項4】音声認識処理と音声合成処理を実行するた
めの言語処理方法であって、前記音声認識処理の過程で
獲得した背景雑音の大きさの情報に従って、前記音声合
成処理において合成する音声の大きさを調整することを
特徴とする言語処理方法。 - 【請求項5】少なくとも音声認識処理と機械翻訳処理を
実行するための言語処理方法であって、前記機械翻訳処
理における翻訳の過程で得られた訳語情報に従って、前
記音声認識処理において用いられる認識すべき語彙を限
定することを特徴とする言語処理方法。 - 【請求項6】少なくとも文字認識処理と、全文検索処理
を実行するための言語処理方法であって、前記全文検索
処理において管理する文書データベースから格納してい
る文書の分野情報を推定し、推定された分野情報に従っ
て前記文字認識処理において使用する認識辞書を切り替
えることを特徴とする言語処理方法。 - 【請求項7】少なくとも文字認識処理と、全文検索処理
と、機械翻訳処理を実行するための言語処理方法であっ
て、前記全文検索処理において管理する文書データベー
スから格納している文書の分野情報を推定し、推定され
た分野情報に従って前記文字認識処理において使用する
認識辞書を切り替えるとともに、前記機械翻訳処理にお
いて使用する翻訳辞書を切り替えることを特徴とする言
語処理方法。
Priority Applications (2)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP6201210A JPH0863478A (ja) | 1994-08-26 | 1994-08-26 | 言語処理方法及び言語処理装置 |
US08/475,688 US5765179A (en) | 1994-08-26 | 1995-06-07 | Language processing application system with status data sharing among language processing functions |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP6201210A JPH0863478A (ja) | 1994-08-26 | 1994-08-26 | 言語処理方法及び言語処理装置 |
Related Child Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP2002312100A Division JP2003186872A (ja) | 2002-10-28 | 2002-10-28 | 言語処理システム |
Publications (1)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
JPH0863478A true JPH0863478A (ja) | 1996-03-08 |
Family
ID=16437182
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP6201210A Pending JPH0863478A (ja) | 1994-08-26 | 1994-08-26 | 言語処理方法及び言語処理装置 |
Country Status (2)
Country | Link |
---|---|
US (1) | US5765179A (ja) |
JP (1) | JPH0863478A (ja) |
Cited By (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN1095118C (zh) * | 1996-08-28 | 2002-11-27 | 日本电气株式会社 | 多级前端处理器*** |
US8234117B2 (en) | 2006-03-29 | 2012-07-31 | Canon Kabushiki Kaisha | Speech-synthesis device having user dictionary control |
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Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JPH0765012A (ja) * | 1993-08-27 | 1995-03-10 | Ricoh Co Ltd | 対訳画像形成装置 |
US6801926B1 (en) * | 1996-11-05 | 2004-10-05 | Peoplesoft, Inc. | Platform-independent programmable batch processing engine |
US5995974A (en) | 1997-08-27 | 1999-11-30 | Informix Software, Inc. | Database server for handling a plurality of user defined routines (UDRs) expressed in a plurality of computer languages |
DE19910236A1 (de) | 1999-03-09 | 2000-09-21 | Philips Corp Intellectual Pty | Verfahren zur Spracherkennung |
US6670970B1 (en) * | 1999-12-20 | 2003-12-30 | Apple Computer, Inc. | Graduated visual and manipulative translucency for windows |
WO2001067293A1 (en) * | 2000-03-07 | 2001-09-13 | Oipenn, Inc. | Method and apparatus for distributing multi-lingual speech over a digital network |
US7016842B2 (en) * | 2002-03-26 | 2006-03-21 | Sbc Technology Resources, Inc. | Method and system for evaluating automatic speech recognition telephone services |
JP4428266B2 (ja) * | 2005-03-22 | 2010-03-10 | 富士ゼロックス株式会社 | 翻訳装置およびプログラム |
US20070129945A1 (en) * | 2005-12-06 | 2007-06-07 | Ma Changxue C | Voice quality control for high quality speech reconstruction |
US7711191B2 (en) * | 2006-12-21 | 2010-05-04 | Michael John Kosek | Electronic transaction processing server with automated transaction evaluation |
JP2009099056A (ja) * | 2007-10-18 | 2009-05-07 | Panasonic Corp | 文字列受信装置、文字列転送装置、文字列送受信システム、コンテンツ受信端末向けシステムlsi、名簿共有システム、名簿共有方法およびコンテンツ推薦方法 |
US9418061B2 (en) * | 2007-12-14 | 2016-08-16 | International Business Machines Corporation | Prioritized incremental asynchronous machine translation of structured documents |
US20090177733A1 (en) * | 2008-01-08 | 2009-07-09 | Albert Talker | Client application localization |
US8428947B2 (en) | 2009-12-15 | 2013-04-23 | At&T Intellectual Property I, L.P. | Automatic sound level control |
Family Cites Families (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
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US5333266A (en) * | 1992-03-27 | 1994-07-26 | International Business Machines Corporation | Method and apparatus for message handling in computer systems |
US5333236A (en) * | 1992-09-10 | 1994-07-26 | International Business Machines Corporation | Speech recognizer having a speech coder for an acoustic match based on context-dependent speech-transition acoustic models |
US5568383A (en) * | 1992-11-30 | 1996-10-22 | International Business Machines Corporation | Natural language translation system and document transmission network with translation loss information and restrictions |
-
1994
- 1994-08-26 JP JP6201210A patent/JPH0863478A/ja active Pending
-
1995
- 1995-06-07 US US08/475,688 patent/US5765179A/en not_active Expired - Lifetime
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US8234117B2 (en) | 2006-03-29 | 2012-07-31 | Canon Kabushiki Kaisha | Speech-synthesis device having user dictionary control |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
US5765179A (en) | 1998-06-09 |
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