JP2011059313A - 情報検索装置，情報検索方法及びナビゲーションシステム - Google Patents

Abstract

【課題】音声入力を利用した使い勝手のよい情報検索装置を提供する。
【解決手段】ユーザがタッチパネルなどにより入力した検索クエリを，音声認識語彙として使う。また，検索クエリを形態素情報や他のデータベースの情報により編集し，ユーザが発話しやすい音声認識語彙を提供する。
【選択図】図１

Description

本発明は，情報検索装置，情報検索方法及びナビゲーションシステムに係り，特に，テキストクエリを利用した音声認識辞書のカスタマイズを行う情報検索装置，情報検索方法及びナビゲーションシステムに関する。

データベースからユーザが所望するデータを取り出すために，ユーザが対象となる名称の一部を文字入力し，入力された文字に一致するデータをユーザに提示し，ユーザが選択することによりデータを指定できる情報検索装置が知られている。また，音声入力により，該当する名称をユーザが発話し，音声認識を行った結果を利用してデータを検索する方法も知られている。

このような情報検索装置における代表的なものとして，カーナビゲーションにおける目的地設定のタスクや、オーディオシステムにおける楽曲の検索等がある。
カーナビゲーションでは，全国に膨大にある施設名を検索して，目的地を設定するために，上記のような情報検索インタフェースが使用される。この情報検索では，最初，カーナビゲーションのタッチパネルやリモコンを介して，ユーザが施設名の一部を入力する。この後，検索ボタンを押すことにより，ユーザが入力した文字列を含む施設名の一覧が表示され，ここから１つを選ぶことにより，目的地を設定できる。また，ユーザは，音声により施設名を発話することによっても，目的地を設定することができる。

タッチパネルやリモコンによる入力は，ユーザがすべての名称を入力しなくても，知っている一部分の名称を入力することで検索できるメリットがある。しかし，ボタン押しなどの操作を複数回行うため，操作時間が長くかかる。一方，音声認識機能を利用した入力は，一言発話するだけで済むため短時間で入力できるメリットがある。しかし，音声認識の認識率は１００%ではないため，認識誤りが発生し，操作をやり直さなければならない場合がある。また，カーナビゲーションの音声認識では，認識率を高く，かつ処理時間を短くするため，受理できる語彙の数を少なく抑えることが一般的である。そのため，主に施設の正式名称だけが受理でき，また，受理できる施設の数も限られる。そのため，ユーザが自然に思いついた発話がカーナビゲーションで待ち受けておらず，ユーザが自分の希望する目的地を入力できない問題がある。この問題は，一般に，語彙外発話と呼ばれている。

このことを解決するため，ユーザがある施設に対して，ユーザ自身が音声認識語彙を登録する機能が知られている（以下，音声認識語彙登録機能と呼ぶ）。この機能では，まず，ユーザが，タッチパネルやリコモンによる名称入力や住所入力などの方法により，所望の施設を選択する。つぎに，ユーザが，選択した施設に対する音声認識で使う語彙を入力する。この入力方法としては，タッチパネルやリモコンによる仮名文字の入力や，音声により発話する方法が知られている。たとえば，ユーザが友人の鈴木さんの家の住所を選択し，その状態で，読み仮名として「すずきさんち」を設定する。すると，その後ユーザが音声入力で「すずきさんち」と発話することで，鈴木さんの家への目的地設定といったカーナビゲーションの所定の動作を実行することができる。

また，特許文献１には，施設名の正式名称に対して言い換え生成規則を適用して言い換え語を生成し，これを音声認識辞書に登録することで，正式名称ではない発話を認識する技術が開示されている。

特開２００４−１３３００３号公報

ナビゲーションシステムで実装されている音声認識語彙登録機能では，この機能をユーザが明示的に呼び出す手間が必要であった。すなわち，音声認識語彙登録機能を利用するには，該当する施設を選択したのちに，タッチパネルなどによりそのための読み仮名を登録する手間があった。このため，音声認識機能を使いこなすために時間がかかるという問題があった。

特許文献１に開示される技術では，音声認識辞書を追加するための言い換え生成規則において，それぞれ個別のユーザの知識を反映する点について考慮されていない。そのため，ユーザが知っている語彙が必ずしも音声認識辞書に登録されないこと，また，ユーザが知らない語彙が音声認識辞書に登録されること，といった問題があった。

本発明の目的は，音声入力により検索する際に，ユーザにとって使い勝手のよい，情報検索装置，情報検索方法及びそれを用いたナビゲーションシステムを提供することにある。

本発明の代表的なものの一例を示せば以下の通りである。即ち，本発明の情報検索装置は， 検索対象となる１つ以上の属性と，それぞれの前記属性に対する内容である値とを関連付けて保存するレコードを単位として，１つ以上の前記レコードを登録した名称データベースと，ユーザの操作入力を受け付ける操作入力部と，前記ユーザの音声入力を受け付ける音声入力部と，前記音声入力部から得られた音声を文字列に認識する音声認識部と，前記音声認識部において参照する音響データを格納する音響モデル記憶部と，前記音声認識部において認識する語彙と該語彙の連結規則を言語モデルとして記憶する言語モデル記憶部と，前記操作入力部または音声認識部から入力された入力文字列を用いて，前記名称データベースに含まれる前記属性の前記値を検索し，該値に前記入力文字列が含まれる前記レコードを候補として生成する検索部と，前記検索部で生成された前記レコードの候補を検索結果として出力する出力部と，出力された前記レコードの候補を選択する選択手段と、前記選択手段による前記レコードの選択結果を受けて，前記言語モデルに追加すべき音声認識語彙である新たな追加認識語彙を作成する認識語彙作成部とを備え，前記認識語彙作成部は，前記入力文字列に対応する前記追加認識語彙と前記選択されたレコードの対応関係を，前記名称データベース若しくは前記言語モデルに記録することを特徴とする。

本発明によれば，ユーザが普段使用している情報検索のための文字列（検索クエリ）を，ユーザに発話しやすいように加工して，音声認識語彙として登録できる。よって，ユーザの音声認識機能を使いこなすための手間を少なくし，情報検索装置の使い勝手を向上することができる。また，ユーザが使った検索クエリを音声認識語彙として利用するため，ユーザが知っている語彙を音声認識語彙として使うことができ，語彙外発話の頻度が少なくなり，この点でも使い勝手を向上することができる。

本発明の第１の実施形態における情報検索装置の機能ブロック図である。 第１の実施形態におけるデータベースに格納される情報の内訳を示すテーブルの例である。 第１の実施形態の変形例になる，データベースに格納される情報の内訳を示すテーブルの例である。 第１の実施形態における言語モデルの辞書に格納されている単語の例である。 図３Ａに示した言語モデルのうち，認識可能となる単語の連結規則を表した図である。 第１の実施形態変形例になる，言語モデルの辞書に格納されている単語の例である。 第１の実施形態における，タッチパネルとその画面表示の例を示す図である。 ユーザの入力操作に基き，表示が変更された画面の例を示す図である。 第１の実施形態における認識語彙作成部の処理手順を示したフローチャートである。 本発明の第２の実施形態における，形態素の重要度を示す表の例である。 第２の実施形態における，形態素の重要度を示す表の他の例である。 本発明の第２の実施形態における認識語彙作成部の処理手順を示したフローチャートである。 第２の実施形態における形態素の組合せに計算される重要度の例である。 第２の実施形態において，ユーザの入力操作に基き，表示が変更された画面の例を示す図である。 第２の実施形態における，形態素の組合せに計算される重要度を示す表の例である。 第２の実施形態における，処理手順を示したフローチャートである。 第２の実施形態における，形態素の組合せに計算される重要度を示す表の例である。 本発明の第３の実施形態における，情報検索装置の機能ブロック図である。 第３の実施形態における，認識語彙作成部と語彙種別判定部の処理手順を示したフローチャートである。 第３の実施形態における，ある属性に所属する形態素を示した語彙判定テーブルの例を示す図である。 第３の実施形態において，サブジャンルID番号とそれに対応する施設のID番号の関係を記録しておく，テーブルの例を示す図である。 本発明の第４の実施形態として，楽曲検索における名称データベースの例を示す図である。 第４の実施形態における画面表示の例である。 第４の実施形態における，認識語彙作成部，語彙種別判定部の処理手順を示したフローチャートである。 第４の実施形態における，言語モデルに格納されている辞書の内訳を示す図である。 第４の実施形態における追加認識語彙記憶部に保存される表の例を示す図である。 第４の実施形態における，認識語彙作成部の処理手順を示したフローチャートである。

以下、本発明の実施例を図を用いて説明する。

本発明の第１の実施例になる情報検索装置を，図１〜図6を参照しながら説明する。図１に，本発明の第１の実施例になる情報検索装置の機能ブロックを示す。
本実施例では，カーナビゲーションにおいて，店舗などの施設を検索するための情報検索を例として説明する。情報検索装置１００は，ＣＰＵ，メモリ，ソフトウェア等により実現される各種の演算処理機能や画像処理機能を有している。情報検索装置１００はその構成を機能ブロックに分けると，入力部として，ユーザの操作入力を受け付ける操作入力部１１０と，ユーザの音声入力を受け付ける音声入力部１２０とを備えている。操作入力部１１０は，ユーザの入力のうち，タッチパネル操作，リモコン操作，ダイアル操作などの操作入力を受け付ける。情報検索装置１００はさらに，音声入力部から得られた音声を文字列に認識する音声認識部１３０，音声認識部において参照する音響データを格納する音響モデル記憶部１４０，音声認識部において認識する語彙と語彙の連結規則を記憶する言語モデル記憶部１５０，検索部１６０，名称データベース１７０，検索部で検索されたレコードの候補をユーザに提示する出力部１８０，提示されたレコードの候補からユーザが特定の候補等を選択する選択手段（図示略）、及び認識語彙作成部１９０を備えている。なお，上記情報検索装置１００の各部の構成は，一例であり，ソフトウェア等の形態により各部が統合され，あるいは細分化されることもありうる。例えば、選択手段は、操作入力部１１０や音声入力部１２０の各機能の一部として構成しても良い。また，音響モデル記憶部１４０，言語モデル記憶部１５０，名称データベース１７０は，共通の記憶装置として構成される。

名称データベース１７０は，検索対象となる１つ以上の属性と，それぞれの属性に対する内容である値とを関連付けて保存するレコードを単位として，１つ以上のレコードを登録したものである。検索部１６０は，ユーザにより入力された入力文字列を用いて，名称データベース１７０に含まれる１つないし複数の属性の値を検索し，値に入力文字列が含まれるレコードを候補として生成する。認識語彙作成部１９０は，検索部１６０の出力に基づいて言語モデル記憶部１５０に新たに追加すべき音声認識語彙である追加認識語彙を作成する。これにより，本実施例の情報検索装置１００は，ユーザが検索のために入力した文字列，すなわち検索クエリを，音声認識語彙として登録し，検索に利用できるようにする。また，検索クエリを形態素情報や他のデータベースの情報により編集し，音声入力に際してユーザが発話しやすい音声認識語彙を提供する。
以下，各部の構成，機能について，詳細に説明する。

[名称データベースの説明：その１]
名称データベース１７０は，情報検索装置で検索できるデータを蓄えておくデータベースである。本実施例では，カーナビゲーションの施設に関する情報を格納するものとして，説明する。
図２Ａに，名称データベース１７０のテーブルの構成例を示す。なお，本発明では，各データの単位をレコードと称して説明する。
名称データベース１７０には，カーナビゲーションに登録されている全国の施設名が記憶されている。１つのレコードに対しては，複数の属性に関する情報が付与されている。また，それぞれの属性に保存されている情報を値と呼ぶこととする。
名称２１０は，それぞれの施設の名称を示す。
読み２２０は，各施設の読み仮名を付与する。また，ここでは，施設名の読みを分割した記号を「/」で記載している。分割したそれぞれの部分を形態素と称す。また，各形態素に応じて，その性質を記載した品詞を設ける。形態素分割の実装方法は，後ほど説明する。

[形態素解析方法]
ここでは，形態素分割の方法について説明する。
[品詞の種類]
形態素は，自然言語により定義された語彙の単位の１つである。しかし，本実施形態では，施設名を区切りのよい箇所において区切った単位であると定義する。
形態素の定義は，それぞれの言語により異なる。本実施例では，施設の名称の分割について述べる。このための形態素の体系としては，公知の文献（岩瀬成人: 自然言語処理を用いた企業名解析方式，電子情報通信学会論文誌，vol.J82-DII，no.8，pp.1305-1314，1999）で調査されている施設名を分割したときの意味カテゴリを形態素の単位として使用することができる。本明細書の実施形態では，「岩瀬」の論文を参考にして，品詞として，固有名，地名，職業という３種類を想定する。また，これらいずれにも入らないものとして，語尾というものを設けて説明をする。

また，のちほど楽曲検索における実施形態を説明するが，楽曲名については，既存の日本語の品詞体系を流用する方法を適用できる。また，作詞者，作曲者，アーティスト名については，姓，名といった単位で分割し，それぞれを形態素と見なす方法をとることができる。

[分割方法]
形態素への分割方法としては，いくつかの方法をとることができる。
第１の方法として，最初から名称データベースにおいて，各名称の形態素区切りの位置と，各形態素の品詞を付与しておく実装が可能である。
第２の方法として，動的に形態素分割処理を行うことも可能である。たとえば，形態素解析の手法として，各形態素と品詞の関係を辞書としてもっておき，最長一致法，分割数最小法，接続コスト最小法といった手法を用いることで，施設名を形態素単位に分割することができる。

[音声合成用の辞書の利用]
また，形態素区切りを，音声合成用の辞書の情報を利用することも可能である。カーナビゲーションでは，施設名や楽曲名そのほかの情報を音声ガイダンスで読み上げるために，各名称の読みの情報を持っている。また，各読みには，自然に読み上げるために必要なアクセント情報，韻律の情報，形態素区切りの情報が付与されている。この情報を利用して，本発明での形態素区切りの単位として使用することも可能である。

[名称データベースの説明：その２]
図２Ａに戻って，名称データベース１７０の説明をつづける。
メインジャンル２３０は，各施設の属するジャンルを格納する。
サブンジャンル２３５は，各施設の属するメインジャンル２３０よりも詳細なジャンルを格納する。たとえば，鉄道駅に対しては路線名を格納し，スーパーマーケットについては各施設が属するチェーンや経営母体の名称を格納する。
住所２４０は，各施設の住所を格納する。
追加認識語彙２５０には，各施設を指定するために使用する音声認識語彙を登録する。この登録方法については，のちほど説明する。
また，図２Ａには示さないが，カーナビゲーションで一般に使用される，緯度，経度，マップコードといった属性も合わせて名称データベース１７０に保存しておく。

[構成の説明]
図１に戻って，情報検索装置１００の構成の説明をする。
操作入力部１１０は，ユーザの入力のうち，タッチパネル，リモコン，ダイアルなどの手での操作の入力を受け付ける。
音声入力部１２０は，ユーザの音声による入力を受け付ける。具体的には，マイクから入力したユーザの発話音声をデジタル信号に変換する。
音声認識部１３０は，音声のデジタル信号から音声認識し，文字列に変換する。ここでは，まず，ユーザが発話した音声データを，特徴ベクトル列に変換する。特徴ベクトル列とは，音声の各時刻の特徴量を多次元ベクトル量で表し，それを時系列に並べたものである。たとえば，各時刻の音声データをMFCC(Mel Frequency Cepstrum Coefficient)パラメータと呼ばれる多次元ベクトル量に変換し，これを時系列に並べたものが使用される。
音響モデル記憶部１４０には，各音素に対応するモデルを保存しておく。このモデルの表現形態としては，各音素を３状態で定義したHMM(Hidden Markov Model)を使うことができる。
言語モデル記憶部１５０には，音声認識部が認識対象とする単語と，各単語の連結規則を記録する。

[言語モデル]
言語モデル記憶部１５０の内訳を，図３Ａ，図３Ｂで説明する。
ここでの言語モデルでは，名称データベース１７０におけるそれぞれの施設の読み２２０が認識できるように作られている。
図３Ａは，言語モデルのうち，認識の単位となる単語を登録した辞書３００を示す。ここでは，名称データベース１７０におけるそれぞれの施設の読み２２０が，単語として登録されている。
１つ単語の情報は，単語ラベル３１０，音素列３２０の２つの属性で構成される。
単語ラベル３１０には，音声認識結果として出力する文字列情報を記録する。
音素列３２０には，それぞれの単語の読み方に対応する音素記号を記憶する。図３Ａの辞書３００における音素記号と実際の音素の対応は，情報処理振興事業協会のプロジェクトにて開発された「日本語ディクテーション基本ソフトウェア」のフォーマットにのっとっており，以下の文献に記載されている。
鹿野，伊藤，河原，武田，山本：「音声認識システム」，オーム社 (2001)の133ページ。
鹿野, 武田, 河原, 伊藤, 山田, 伊藤, 宇津呂, 小林, 嵯峨山, 峯松, 山本：「日本語ディクテーション基本ソフトウェアの開発」，第19IPA 技術発表会論文集(2000) （http://www.ipa.go.jp/SYMPO/sympo2000/pdf/ipa19_1_51_1.pdf）

図３Ｂは，言語モデルのうち認識可能となる単語の連結規則３６０を表した図を示す。記号「start」から「end」に向かういずれかのパスを認識可能であることを示している。ここでは，辞書に登録されているそれぞれの単語を認識できる有限状態文法による例を示す。図３Ｂの連結規則３６０には，図３Ａの辞書３００に追加した単語３４０，３５０に対応する文法パス３４５，３５５などが追加される。この点に関しては，後で詳細に説明する。
なお，図３Ｃに変形例として示すように，言語モデル記憶部１５０の辞書３００は対応ID番号３３０を３つめの属性として持っておいてもよい。対応ID番号３３０には，各単語に対応する名称データベースのID番号２０５を登録する。図３Ｃの辞書３００は，図２Ｂのテーブル１７０と組み合わせて使用される。この使い方については，後ほど第１の実施例の変形例として説明する。

[音声認識部]
音声認識部１３０は，入力音声の特徴ベクトル列と，言語モデルに記憶された認識可能な単語列の音素系列とを比較し，その一致の度合いを表すスコアを計算する。
そして，スコアが高かった単語列の単語ラベルの文字列を出力する。
ここでは，スコアがもっとも高かった単語列だけを出力しても良いし，スコアが高かった上位複数個の単語列を出力しても良い。
なお，音声認識の方法は，下記の文献に詳しく記載されており，実装に使用することができる。
Lee, Reddy : "Automatic Speech Recognition: The Development of the Sphinx Recognition System", Kluwer Academic Publishers (1989)
Rabiner, Juang : "Fundamentals of Speech Recognition", Prentice Hall PTR (1993)

[検索部]
検索部１６０は，音声入力部１２０または音声認識部１３０から出力された文字列を用い，名称データベース１７０にある各属性の値のなかで検索を行い，レコードの選択候補を生成する。

[テキスト入力，音声入力による候補生成の一般的な流れ]
ここで，ユーザの入力により検索部１６０において選択候補が生成される流れを示す。 図４は，カーナビゲーションの画面に装着されたタッチパネル４００とその表示の例を示す。このタッチパネル４００は，グラフィカルユーザーインターフェース（ＧＵＩ）機能を有し，操作入力部１１０，検索部160及び出力部１８０の各機能を備えている。タッチパネル４００はさらに、出力部で出力されたレコードの候補一覧から特定の候補を選択する選択手段の機能も備えている。ここでは，施設を五十音入力により検索することで説明する。
五十音ボタン４１０は，各ボタンを押すことにより文字を入力できる。また，文字の削除，入力文字種の変更，カーソル移動を行うボタンも用意する。
表示エリア４２０には，ユーザが五十音ボタン４１０により押下した文字列が表示される。
検索ボタン４３０は，ユーザが選択候補の内訳を見たいときに押下するボタンである。また，ユーザが五十音ボタン４１０を押下して文字列を更新するたびに，検索部１６０で得られた選択候補が何件あるかを括弧内に表示する。

ここでは，例として，ユーザは「フニツ」と入力したとする。
この入力は，操作入力部１１０を経て，検索部１６０へ伝達される。
検索部１６０では，名称データベース１７０の属性から読み２２０の値を検索し，ユーザ入力文字列「フニツ」を含むレコードを検索する。
なお，ユーザの入力の利便性を考慮し，撥音や拗音などで含まれる小さい文字は，対応する大きい文字でも検索できるものとする。また，濁音，半濁音は，有無を問わず検索できるものとする。
この検索の結果，「スーパーフニット国分寺店」，「スーパーフニット府中店」，「ふにつる旅館」の３件が選択候補として得られる。
そして，ユーザがタッチパネル４００の選択手段の機能により、選択候補を選択して検索ボタン４３０を押下したとする。
この選択手段の押下動作により，施設の候補は出力部１８０に送られる。出力部１８０は，ユーザに選択候補を提示するため画面表示の変更，または，ユーザに選択候補を音声にて伝える音声再生を行う。

出力部１８０により変更されたタッチパネル４００の画面を図５に示す。候補表示エリア５１０には，生成された選択候補が表示される。
これを受けて，ユーザはタッチパネル４００の選択手段の機能により、選択候補の中から自分の行きたい１つの施設を選択し，候補表示エリア５１０の対応する施設を押下する。この選択手段の押下結果は，操作入力部１１０を経て受理される。これにより，たとえばユーザが「スーパーフニット府中店」を選択した場合には，この施設を選択結果とし，経路探索や地図表示といったカーナビゲーションの所定の動作を行う。

つぎに，ユーザが、選択手段として音声入力機能を利用した場合の動作を説明する。
ユーザが音声で，「スーパーフニット府中店」と発話したとする。この音声は，音声入力部１２０でデジタル信号に変換された後，音声認識部１３０にて文字列に変換される。 音声認識処理では，音声信号が，言語モデル記憶部１５０にある認識対象の単語列のうちもっとも類似するものを探索する。その結果，「スーパーフニットフチュウテン」が出力されるとする。
このユーザによる選択手段を介した選択結果は，検索部１６０に入力される。

検索部１６０では，音声認識結果「スーパーフニットフチュウテン」と名称データベース１７０の読み２２０を比較し，完全一致する施設を検索する。その結果，施設「スーパーフニット府中店」が選ばれる。その後，出力部１８０より出力される。この場合，候補は１件であるので，経路探索や地図表示といったカーナビゲーションの所定の動作を行う。

検索速度をより高速とするために，第１の実施例の変形例として，図２Ｂ，図３Ｃに示したように，それぞれの施設に固有に付与されたID番号を用いる方法がある。すなわち，名称データベースの変形例として，図２Ｂに，テーブル１７０の構成例を示す。この例では，属性として，それぞれの施設に固有に付与されたID番号を示すID番号２０５が追加されている。代わりに，名称データベース１７０の追加認識語彙２５０の項目は省略されている。また，図３Ｃに示したように，言語モデルの辞書３００に記載される各単語の情報として，単語ラベル３１０，音素列３２０のほかに，各単語に対応するレコードのID番号２０５も記憶しておく。これを，図３Ｃの対応ID番号３３０に記載する。たとえば，単語「スーパーフニットフチュウテン」には，対応ID番号には，名称データベース１７０で対応するレコードのID番号「０２０１」を記憶しておく。

さらに，音声認識部１３０は，音声認識結果を出力する際に，単語ラベルのほかに，認識された単語の対応ID番号３３０も出力する。検索部１６０は，音声認識部１３０の出力のうち，認識単語に付与された対応ID番号３３０を参照し，名称データベース１７０で同じID番号「０２０１」を持つレコードを候補として生成する。結果として，施設「スーパーフニット府中店」を候補として生成できる。

[検索の方法]
上記述べた検索部１６０での実際の検索の実装方法について説明する。
まず，検索のクエリとなる入力がタッチパネル４００などで入力され，操作入力部１１０から得られた文字列である場合について説明する。
検索を行う１つめの方法として，全件検索がある。この方法では，まず，操作入力部１１０から得られた文字列と，名称データベース１７０の属性の読み２２０のすべてとを比較し，入力文字列と部分一致したレコードを検索する。しかし，全件検索の処理では，比較演算の回数が多くなるため，処理速度は遅くなる。

この処理を高速化した２つめの検索方法として，データベース検索に使用されるインディクスを用いた検索を適用できる。まず，あらかじめ，入力文字列と対応するレコードを特定する情報（たとえば，図２Ｂの名称データベース１７０のID番号２０５，レコードの記憶装置上での格納位置を示すアドレスなど）の関係を記録したインディクスを作成しておく。そして，ユーザが検索のために文字すなわちクエリを入力すると，入力された文字列をキーとしてインディクスを参照することで，対応するレコードの一覧を即座に得ることができる。そのほか，データベース検索に使用される公知の技術が使用できる。

つぎに，検索のクエリとなる入力が音声入力であり，音声認識部１３０から得られた文字列である場合について説明する。
入力が音声である場合も，検索部１６０に文字列が入力されるため，タッチパネルなどの入力と同様の方法で検索を行うことができる。すなわち，入力文字列と名称データベース１７０の読み２２０のすべてとを比較する全件検索の方法を用いることができる。また，あらかじめ，音声認識部１３０から得られる可能性があるあらゆる文字列と，それぞれの文字列に対応するレコードを特定する情報（たとえば，図２Ｂの名称データベース１７０のID番号２０５，レコードの記憶装置上での格納位置を示すアドレスなど）の関係を記録したインディクスを作成しておき，音声認識結果をキーとしてインディクスを参照することで，施設候補を得る方法を使用できる。

本発明における音声認識結果やタッチパネル入力を用いた検索の処理は，上記のような検索処理の方法によって実装可能である。

[音声認識のいろいろな実装]
上記第１の実施例及びその変形例の説明では，音声認識の結果として，１個の単語列が入力される場合を想定した。しかし，音声認識処理では複数の単語列を得ることも可能である。よって，複数の音声認識の単語列が得られた場合には，それらいずれかの単語列または単語を含む施設名を検索し，その結果を出力しても良い。
また，上記第１の実施例及びその変形例の説明では，音声認識の結果が，名称データベース１７０の１つの施設の読み２２０と完全一致する想定で説明した。また，言語モデル記憶部１５０での文法は，図３Ｂの連結規則３６０のように，各施設の読みがそれぞれ並列に記録されている状態とした。一方，言語モデルにおいて，施設名をより細かく分割した単位で単語を記憶し，これをN-gram言語モデルのような連結確率を付与した文法と組み合わせて利用してもよい。この場合には，施設名の一部分の文字列が得られる。よって，検索部１６０では，認識結果の文字列が施設名の読み２２０に含まれる（部分一致する）レコードを候補として挙げ，その結果を候補として使用してもよい。

[第１の実施例の前提]
以下，本実施例では，
ユーザはタッチパネルにより「フニツ」と入力し，
この検索の結果，「スーパーフニット国分寺店」，「スーパーフニット府中店」，「ふにつる旅館」の３件が候補として得られ，
ユーザが「スーパーフニット府中店」を選んだ場合における，認識語彙作成部１９０の動作を説明する。

[認識語彙作成部]
図６に，認識語彙作成部１９０の処理の流れを示す。
ステップ６１０では，ユーザが入力した文字列「フニツ」と，決定した施設「スーパーフニット府中店」の読みとの形態素単位での比較を行う。
その結果，ユーザ入力文字列「フニツ」は，読み「スーパー/フニット/フチュウ/テン」のなかの形態素「フニット」の一部分であることが分かる。
ステップ６２０では，ユーザ入力文字列を形態素に基づき編集する。ここでは，ユーザが入力した文字列「フニツ」を，該当する形態素まで延長し，「フニット」に編集する。これを音声認識語彙として使用する。

ステップ６３０では，ステップ６２０で作られた音声認識語彙を，ユーザが選んだ名称データベース１７０の施設「スーパーフニット府中店」の追加認識語彙２５０に登録する。このとき，ユーザがより発話がしやすいように，「〜ニイク」「〜ヲモクテキチニスル」といった語彙と連結させても良い。ここでは，「〜ニイク」を連結させることとする。図２Ａの名称データベース１７０の２６０に，「〜ニイク」の追加の方法を示す。

ステップ６４０では，追加認識語彙２５０に登録した語彙に沿って，言語モデル記憶部１５０に単語を登録する。ここでは，読み「フニットニイク」，音素列「f u n i q t o n i i k u」の対を，言語モデル記憶部１５０の辞書３００に登録する（図３Ａの３４０）。また，辞書に追加した単語に対応する文法パスを文法（連結規則）３６０に追加する（図３Ｂの３４５）。

また，上記変形例の場合，辞書３００に追加した単語には，ユーザが選んだ施設「スーパーフニット府中店」のID番号２０５である「０２０１」を対応ID番号３３０に登録する。すなわち，言語モデル記憶部１５０に記憶されている語彙のそれぞれには，対応する識別子（ID番号３３０）が合わせて記憶されており，音声認識部１３０は，認識された語彙に合わせて，認識された語彙に対応する識別子をも併せ出力し，検索部１６０は，音声認識部が出力した語彙に付与された識別子を参照し，名称データベース１７０の同一となる識別子を持つレコードを候補として生成する。従って，認識語彙作成部１９０は，図６のステップ６２０において，検索部１６０の出力に基づいて追加認識語彙を作成し，ステップ６３０における名称データベース１７０への登録を省略してステップ６４０に進み，ステップ６４０において，名称データベース１７０におけるユーザが選択したレコードに対応する対応ID番号と作成した追加認識語彙とを組み合わせた形式で，語彙を言語モデル記憶部１５０の辞書３００にも追加する。
また，「フニットニイク」が追加認識語彙であることを示すフラグを合わせて登録して管理してもよい。

[追加認識語彙を使った目的地設定]
第１の実施例における，その後の操作について説明する。
ユーザは，音声により，「フニットに行く」と発話する。
この結果は，音声入力部１２０を経て音声認識部１３０にて音声認識処理が行われる。この音声認識処理の結果，音声認識結果の単語ラベル「フニットニイク」が得られる。
つぎに，検索部１６０では，音声認識結果の単語ラベルと名称データベース１７０を比較する。
ここでは，名称データベース１７０のうち，読み２２０のほかに，追加認識語彙２５０とも比較を行う。その結果，施設「スーパーフニット府中店」の追加認識語彙「フニットニイク」２６０と一致する。
この結果を受けて，出力部からは，「スーパーフニット府中店に目的地を設定します」という音声応答を出し，かつ地図表示，経路探索といったカーナビゲーションの所定の動作を行う。
なお，上記変形例の場合，ユーザの「フニットに行く」という発話から施設「スーパーフニット府中店」を選択する処理の手順は，言語モデル記憶部に付与された対応ID番号３３０を使用することにより，名称データベース１７０の読み２２，追加認識語彙２５０と比較する処理を省略して実装する。具体的には，音声認識部は，音声認識結果として単語ラベル「フニットニイク」に加えて，対応ID番号「０２０１」も合わせて出力する。検索部１６０は，音声認識結果のうち対応ID番号「０２０１」を参照し，名称データベース１７０のID番号２０５の中で一致する施設を候補として生成する。この方法においても，施設「スーパーフニット府中店」を候補として選択することができる。

[認識語彙作成部の別例]
次に，第１の実施例において，ユーザが，図５の候補表示エリア５１０から，「ふにつる旅館」を選択した場合において，認識語彙作成部１９０の動作を説明する。
この場合には，ユーザが入力した文字列と一致する形態素は「ふにつる」である。よって，「ふにつる旅館」に対して語彙「フニツルニイク」が生成され，名称データベース１７０の追加認識語彙２５０と，言語モデル記憶部１５０に登録される。よって，ユーザは，「ふにつるに行く」と発話すれば，「ふにつる旅館」に関する所定の動作を行う。

以上，本実施例では，ユーザがタッチパネルなどで入力した文字列に従い，音声認識語彙を追加する。このことにより，ユーザが最初から知っている語彙を音声認識のために使用できるため，語彙外発話の頻度を少なくし，使い勝手を向上することができる。
なお，本実施例では，形態素区切りを利用してユーザが入力した文字列を拡張した。このことにより，ユーザがタッチパネルで入力した文字列が「フニツ」のように不完全であっても，形態素単位で拡張することにより，ユーザが発話するために自然に感じる単位まで広げることができる。しかし，本実施例とはことなり，ユーザが入力した文字列をなんら加工することなく，追加認識語彙として使用してもよい。

[漢字カナ入力を許容した場合]
また，本実施例では，ユーザがタッチパネルで入力する文字は仮名である想定であった。しかし，漢字カナ混じりの文字が入力されてもよい。この場合には，名称データベースの名称２１０に対して，それぞれの名称を形態素に分割しておく（例．「荻窪/駅」）。そして，ステップ６１０での処理では，ユーザが入力した漢字カナ混じりの文字列を，施設の名称２１０と比較し，該当する形態素を特定する。このことにより，ユーザの漢字カナ混じりにも対応できる。

[タッチパネル入力による追加認識語彙の検索]
また，本実施例では，ユーザがタッチパネルで入力した文字を加工し，これを音声認識語彙として使用する実施例を使用した。しかし，作成された音声認識語彙は，音声認識のためだけでなく，通常のタッチパネルなどの操作における入力でも，検索対象語として使うことができる。
たとえば，名称データベースの施設「スーパーフニット府中店」に対して，すでに追加認識語彙属性に「フニット」が追加されているとする。この状況で，ユーザがタッチパネルより「フニット」と入力したとする。この場合，検索部では，名称データベースの読み２２０を検索し，読みに「フニット」がつく施設を候補として生成した。
このとき，名称データベース１７０の追加認識語彙属性も見ると，施設「スーパーフニット府中店」の追加認識語彙属性と一致する。この判断に基づいて，他の候補よりも優先的に「スーパーフニット府中店」をユーザに提示することが考えられる。
たとえば，検索クエリ「フニット」での候補が数百件ある状況でも，画面表示において，「スーパーフニット府中店」を候補表示エリア５１０のいちばん上に表示するといったことが考えられる。このようにすれば，ユーザは知っている施設をすぐに見つけることができる。

本発明の第２の実施形態になる情報検索装置を，図１，図２Ａ及び図７Ａ〜図１０Ｂを参照しながら説明する。
この実施形態は，第１の実施形態において，ユーザが選択した施設に対して，複数の追加認識語彙の候補を作成し，そのなかからユーザに選択してもらうことを特徴とする。
さらに，追加認識語彙がすでに音声認識で使われている場合や，類似する認識語彙が存在する場合には，その追加のための動作を変更する。
なお，名称データベース１７０，言語モデル記憶部１５０，辞書３００等の構成は，第１の実施形態で説明したID番号を用いない方式とするが，第１の実施形態の変形例で説明したID番号を用いる方式で実現しても良い。

[第２の実施形態の前提]
本実施形態の説明の前提として，まず，名称データベース１７０において，追加認識語彙２５０として「スーパーフニットニイク」が施設「スーパーフニット国分寺店」に追加されているものとする（図２Ａの２８２）。そのため，言語モデル記憶部１５０にも，すでに，「スーパーフニットニイク」という語彙が登録されているものとする。
ここから，ユーザは，タッチパネルより「フニツ」と入力し，施設名候補の中から，「スーパーフニット府中店」を選択したとする。

[形態素重要度]
つぎに，形態素に関して形態素重要度を振っておくことについて説明する。
図７Ａ及び図７Ｂは，各々，本実施形態における形態素の重要度を定義した表７００の一例である。
図７Ａのような「スーパーフニット府中店」に含まれる形態素７１０それぞれの形態素重要度７３０を定義した表７００を設ける。形態素重要度とは，ユーザにとって，その形態素を発話することで，該当する施設を呼び出すことが自然である場合に高くなる指標として定義する。たとえば，名称「スーパーフニット府中店」を形態素「フニット」という発話で指定することは自然と考えられるため，形態素重要度を高く設定しておく。一方，形態素「テン」だけで施設を指定することはほとんどないと考えられるため，「テン」の形態素重要度は低い値とする。
また，この形態素重要度は，形態素７１０に寄らなくとも，品詞７２０ごとに定義した値を用いても実装できる。この場合には，固有名，地名，職種は高くし，語尾，法人種別名（カブシキガイシャ，ザイダンホウジン，など）などを低くすることが挙げられる。
また，形態素重要度は連続値でなくとも，量子化された値でも良い。たとえば，「重要」，「非重要」という２段階のいずれかの情報を付与してもよい。また，図示はしないものの，形態素の複数組合せに対して形態素重要度を付与しても良い。たとえば，「スーパー/フチュウ」という「フニット」をスキップした組合せがユーザにとって自然であれば，この組合せに対して重要度を高くするといったこともできる。

[認識語彙作成部の動作]
つぎに，本実施例における認識語彙作成部１９０の処理の流れ，を図８に示す。

[ユーザが入力した文字列に該当する形態素重要度の加算]
ステップ８１０では，まず，ユーザが入力した文字列を含む読みの形態素を特定する。その結果，形態素「フニット」がユーザの入力した文字列だと特定される。つぎに，この形態素の重要度を増える方向に再計算する。この実施例では，０.５を加算することとする。これにより，形態素「フニット」の形態素重要度は，図７Ａの７４０で示すとおり，１.４となる。

[形態素の組合せによる音声認識語彙の生成]
ステップ８２０では，音声認識語彙の候補として，施設の形態素の組合せを生成する。さらに，この組合せに対する組合せ重要度も算出する。組合せ重要度とは，高いほど，その形態素の組合せをユーザが発話することが自然であるように付与した重要度である。その算出方法にはさまざまな方法があるが，ここでは，形態素重要度を加算したのち，形態素の数で割った平均値を組合せ重要度として使用する。

図９Ａの表９００に，ステップ８２０で計算した組合せ重要度の例を示す。形態素組合せ９１０は，形態素のそれぞれの組合せである。組合せ重要度９２０は，それぞれの形態素の組合せに対して算出された組合せ重要度である。また，組合せ重要度９２０は，高い順に並べ替えてある。
たとえば，形態素組合せ「スーパー/フニット」の場合には，「スーパー」の形態素重要度が０.８，「フニット」の形態素重要度が１.４である。よって，加算した後，形態素数２で割ることにより，１.１と計算される。

[既存の音声認識語彙と類似する組合せの重要度の低減]
ステップ８２５の動作において，生成されたそれぞれの形態素組合せと，言語モデル記憶部に保存されている単語との類似度を計算する。ここでは，「〜ニイク」など認識語彙生成部で付加した語を取り除いた状態において，完全一致していれば類似度１，完全一致していなければ類似度０として算出する。なお，この方法でなくとも，単語の音素間距離などを用いて連続的な値を用いてもよい。音素間距離は，音素記号の編集距離やBhattacharyya距離などの公知の方法により計算できる。

このようにして計算した結果を，図９Ａの表９００に「類似度」９３０として示す。すでに「スーパーフニット国分寺店」に対して，音声認識語彙「スーパーフニットニイク」が使われている（図２Ａの２８２）。よって，計算では，すでに言語モデルに「スーパーフニット(ニイク)」が存在するため，形態素組合せ「スーパー/フニット」に対しては１，それ以外では０となる。
この結果を受けて，類似度が高い場合には，組合せ重要度を低くする方向に再計算する。ここでは，例として，類似度が１であるものは，組合せ重要度を０にする。これにより，形態素組合せ「スーパー/フニット」に対する組合せ重要度は０となる（図９Ａの表９００中における９４０の操作）

[音声認識語彙の候補の提示とユーザ選択]
ステップ８３０の動作において，認識語彙作成部１９０は，組合せ重要度９２０が高かった上位数個の形態素組合せ９１０を，追加認識語彙の候補とみなす。そして，出力部１８０に出力する。ここでは，上位３個を出力する。
これを受け，出力部では，画面表示を更新する。表示を更新した表示画面４００を図９Ｂに示す。この画面では，ユーザに対して，候補となる追加認識語彙のうち，どれを使用するかを尋ねることを目的とする。

選定施設表示エリア１０１０には，ユーザが選んだ施設の名称を表示する。
追加認識語彙候補表示エリア１０２０には，認識語彙作成部１９０より出力された追加認識語彙の候補を表示する。なお，ユーザにとって視認性が良いように，追加認識語彙の元となった漢字仮名混じりにより表示する。

この表示により，ユーザに対して，表示画面４００の追加認識語彙候補表示エリア１０２０に表示した追加認識語彙のうち，どれを採用するかを選択してもらう。そのため音声出力として，「スーパーフニット府中店の音声コマンドを設定します。画面のなかから選択してください」といったガイダンスを流しても良い。
ユーザは，このなかから「フニット府中」を選択した場合を説明する。
ステップ８４０の条件式により，ユーザは音声認識語彙を選択したため，処理はステップ８５０に移る。
ステップ８５０では，選択した「フニット府中」を，名称データベース１７０の「スーパーフニット府中店」の追加認識語彙２５０に登録する。このとき，第１の実施形態と同様に「〜ニイク」を付与した形態で追加することとし，「フニットフチュウニイク」を追加する。この処理を図２Ａの名称データベース１７０に２７０として示す。
ステップ８６０では，言語モデル記憶部１５０に単語「フニットフチュウニイク」を追加する。

以降，実施例１と同様に，ユーザが「フニット府中に行く」と発話することにより，施設「スーパーフニット府中店」に対応する所定の動作を行うことができる。

[音声認識語彙の候補の提示と，ユーザがいずれも選択しない場合]
一方，処理をステップ８３０での音声認識語彙の表示に立ち戻って説明を追加する。ユーザ状況では，候補として表示された音声認識語彙のいずれも使用したくない場合もある。その場合に対応するため，図９Ｂの画面４００において，設定拒否ボタン１０３０を設ける。
この設定拒否ボタン１０３０をユーザが押下した場合には，ステップ８４０の条件式により，ユーザは音声認識語彙を選択しなかったため，処理は終了する。これにより，いずれの音声認識語彙も採用されることがなくなる。

以上，説明したように，複数の追加認識語彙を生成し，そこからユーザに選定してもらう動作を設けることにより，ユーザが使用したい語彙を使って，目的地設定が出来るようになる。また，語彙を使わない操作方法を設けることで，ユーザの意図しない語彙の追加を防ぐことができる。
また，追加認識語彙を生成する際に，形態素の重要度に基づいた組合せを生成することにより，よりユーザにとって使いやすい音声認識語彙を提供することができる。
また，形態素の重要度に対して，ユーザが入力した文字列に対応する形態素の重要度を増す動作を行うことにより，ユーザが入力した形態素を含む追加認識語彙を表示されやすくすることができる。

[認識誤りの原因となる，似た音素の語彙を外す]
また，本実施例で示したように，既存の言語モデルにある語彙を候補からあらかじめはずすことにより，特定の似ている語彙で複数の施設が指定されることを防ぐことができる。
本実施形態では，既存の語彙と完全一致している場合に，その語彙を追加認識語彙の候補からはずす例で説明した。しかし，以下のような実装も可能である。
まず，完全一致ではないが，きわめて似ている語彙が追加認識語彙に現れる場合がある。たとえば，「ふにつる旅館」にすでに追加認識語彙「フニツルニイク」が存在する状態で，「スーパーフニット府中店」のための追加認識語彙として「フニットニイク」が候補として現れる場合がある。この「フニツル」と「フニット」という語彙は，音素が似ている。そのため，互いに誤認識しやすい対と考えられることができる。このような場合においては，ステップ８２５の語彙の類似度計算において，音素間距離による方法によって類似度を連続値として算出し，類似度が閾値以上となった場合に，その組合せの重要度を下げ，候補としてはずす作用を実現できる。これをとることにより，追加認識語彙「フニット」を候補からはずすことができる。これにより，あらかじめ類似度が高い語彙を追加認識語彙からはずすことで，認識誤りの発生を抑えることができる。

[追加認識語彙以外との類似度の計算]
また，本実施例では，既存の言語モデルにある語彙のうち，すでに追加されている追加認識語彙と比較し，その結果，似ている語彙があった場合に候補からはずす処理で説明した。しかし，既存の語彙は，追加認識語彙ではない場合も含まれる。たとえば，カーナビゲーションにて最初から認識可能な施設の正式名や，カーナビゲーションの音声コマンドと比較し，それらと候補となる追加認識語彙が似ている場合に，候補からはずすこともある。

[追加語彙が似ている場合のユーザへの問い合わせ]
また，類似度が高い場合には，それを候補からはずす操作を行わなくとも，そのまま画面に候補を提示し，その使い方をユーザに聞いてもよい。

[使用するか否かの問合せ]
第１に，ユーザにその語彙を追加するかを聞く方法をとることができる。前述の例のように，「ふにつる旅館」にすでに追加認識語彙「フニツルニイク」が存在する状態で，「スーパーフニット府中店」のための追加認識語彙として「フニットニイク」が候補として現れる場合を考える。このとき，音声ガイダンスにより，「『フニットニイク』は，『フニツルニイク』と似ています。『フニットニイク』を音声コマンドに追加しますか？」とユーザに尋ね，ユーザが追加すると判断した場合にのみ，追加してもよい。

[上書きや複数の施設の指定に対する問合せ]
第２に，類似度が高い場合には，既存の追加認識語彙と同じ語彙で，新しい施設を指定するように変更するか，または複数の施設を指定するようにするかを尋ねてもよい。たとえば，名称データベースにおいて，すでに施設「スーパーフニット国分寺店」に追加認識語彙「スーパーフニット(ニイク)」が存在し（図２Ａの２８２），その状態からさらにユーザが，施設「スーパーフニット府中店」に対しても，語彙として「スーパーフニット」を追加する場合がある。この場合，ユーザに，音声ガイダンスにて，「スーパーフニットはすでに『スーパーフニット国分寺店』で使われています。『スーパーフニット府中店』を指定するように変更しますか。それとも，両方の施設を指定できるようにしますか」と問う。これにより，ユーザの選択に応じて，「スーパーフニット国分寺店」の追加認識語彙を削除し「スーパーフニット府中店」に「スーパーフニットニイク」を登録すること，または，「スーパーフニット国分寺店」の追加認識語彙を残したまま「スーパーフニット府中店」にも「スーパーフニットニイク」を登録すること，の動作を選ぶことができる。

[追加語彙が他の施設の認識語彙としてもふさわしい場合の処理]
また，候補として現れた追加認識語彙が，他の施設の追加認識語彙としても使われる可能性がある場合がある。たとえば，図９Ａの９１０にある形態素組合せのうち，「フニット」は，ユーザが設定した「スーパーフニット府中店」だけでなく，「スーパーフニット国分寺店」にも含まれる形態素である。よって，形態素組合せ「フニット」は他の施設の音声認識語彙としてもふさわしい。
よって，このような他の施設にも含まれる形態素組合せに対しては，重要度を下げる操作を行う。これにより，ユーザには，ユーザが指定した施設をより特徴づける追加認識語彙を候補として提示することができ，使い勝手を向上することができる。

[施設名形態素の重要度を調節し，ユーザが入力していない形態素の言いかえを作成]
一方で，施設の形態素に重要度を付与することにより，その施設名の特徴を表す度合いが極めて強い形態素には特別の配慮をすることができる。たとえば，ユーザは遊園地を選ぶために「ランド」とタッチパネルで入力し，得られた候補のなかから，結果として，「東西/でんでん/ランド」（「/」は形態素区切り）という施設名を選定したとする。この場合，第１の実施形態では，「ランド」を追加認識語彙として生成していた。しかし，「ランド」という語彙は遊園地の多くに含まれるため，「東西」「でんでん」といった他の形態素を追加認識語彙として使用したほうが，ユーザにとって分かりやすいと考えられる。その場合に，本実施形態では，「東西」「でんでん」に対して高い重要度を割り振ることを行えば，仮にユーザが入力した文字列にこれらの形態素が含まれなくとも，「東西」「でんでん」といった語彙を追加認識語彙の候補としてユーザに示すことができる。

[形態素の品詞によるルール]
また，本実施例では，形態素のすべての組合せを候補として考えた。しかし，この方法では，「フニット/テン」といった不自然な語彙も生成されている。これを解消するためには，形態素組合せを生成する際に，「語尾は，その直前の単語が存在しない場合には，存在を消す」といった，品詞に基づいたルールを設けて，生成を抑止してもよい。

[形態素の品詞の組合せによるルール]
また，形態素の組合せを考える場合，その品詞の内訳により，重要度を左右することもできる。ここでは，図２Ａの名称データベースにおいて，ユーザが「マコマ」と入力し，施設「札幌真駒内ビーチ」を選択したとする。
この施設の各形態素の重要度は，図７Ｂの表７００のように定義されていたとする。さらに，ステップ８１０の処理により，ユーザが入力した形態素は「マコマナイ」と特定される。７５０のとおり，形態素「マコマナイ」の形態素重要度に０.５を加算する。

ステップ８２０では，これら形態素を組み合わせて，それぞれの形態素組合せに対する組合せ重要度を計算する。この形態素の組合せを考えた場合，たとえば「サッポロ/マコマナイ」は，両方ともに地名であり，この施設を特定するための語彙としてはユーザにとって不自然であると考えられる。一方，「マコマナイ/ビーチ」は，地名と職種の両方を含むため，ユーザにとっては分かりやすい語彙であると考えられる。よって，これらの分かりやすさを考慮するために，異なる品詞の組合せに対しては，形態素組合せの重要度を加算する操作を本実施例で行う。

この計算の方法を図９Ｃに示す。図９Ｃは，第２の実施形態における形態素の組合せに計算される重要度を示す表１８００の例である。まず，それぞれの形態素組合せ１８１０に対して，補正前の形態素組合せの重要度を計算する。これは，前述の方法と同様に，形態素重要度をすべて加算し，これを形態素数で割る。この結果，１８２０のように計算される。つぎに，それぞれの形態素組合せ１８１０が，すべて異なる品詞であるか否かを判定する。その結果は１８３０となる。たとえば，「サッポロ/マコマナイ/ビーチ」は，地名を２つ含むため，判定結果はNOとなる。また，「サッポロ/ビーチ」は，地名と職種の組合せであり，形態素がすべて異なるため，YESとなる。１個の形態素のものは，判断しない。この結果，YESとなったものに対して，組合せ重要度に０.２加算するものとする。その結果，補正後の組合せ重要度１８４０が算出される。この補正後の組合せ重要度が高いものから順にユーザに提示するものとなる。
これにより，異なる品詞の組合せをユーザに優先して提示することにより，ユーザにとって分かりやすい音声認識語彙を提供することができる。

[形態素と他の名称データベースの語彙との組合せ]
また，形態素の組合せを考える場合，名称のなかの形態素に，その他の名称データベースに含まれる情報との組合せをとっても良い。
ここでも，図２Ａの名称データベース１７０において，ユーザが「マコマ」と入力し，施設「札幌真駒内ビーチ」を選択した場合において説明する。
この実施例は，図８の処理手順において，処理ステップ８２０を，図１０Ａの処理ステップ１９１０に代替することにより実現する。図８のステップ８２０では，名称に含まれる形態素の組合せを生成していたのに対し，図１０Ａのステップ１９１０では，名称に含まれる形態素と，他の名称データベースに含まれる情報との組合せを生成し，それぞれの新たな形態素組合せとみなし，組合せ重要度を計算する。

具体的な処理方法を，図１０Ｂの表１９７０により説明する。まず，名称の形態素を組み合わせて，それぞれの形態素組合せ１９２０に対する，補正前の形態素組合せの重要度１９３０を計算する。これは，前述の方法と同様に，形態素重要度をすべて加算し，これを形態素数で割る。つぎに，それぞれの形態素組合せ１９２０に対し，名称データベースの他の情報から補完を行う。ここでは，例として，名称データベースのサブジャンルである「海水浴場（カイスイヨクジョウ）」，住所に含まれる「南区（ミナミク）」によって補完することを考える。

元の形態素の組合せによっては，たとえば「サッポロ」だけのように，地名だけのものがある。こういったものについては，サブジャンルである「カイスイヨクジョウ」と組み合わせて，「サッポロノカイスイヨクジョウ」という語彙を追加認識語彙としたほうが，ユーザにとっても施設を絞り込むことに適すると考えられる。一方，「ビーチ」のような職種だけの形態素については，住所を利用し「ミナミクノビーチ」という追加認識語彙を使用するほうが，ユーザにとっても施設を絞り込むことに適すると考えられる。よって，ここでは，もとの形態素組合せ１９２０において，形態素に地名が含まれない場合には，住所を利用し「ミナミクノ」を先頭に追加し，形態素に職種が含まれない場合には，サブジャンルを利用し「ノカイスイヨクジョウ」を語尾に追加したものを新たな形態素組合せとして作成する。また，これらいずれにおいても，組合せ重要度を０.５加算する。住所が追加される場合の内訳を１９４０に示し，サブジャンルが追加される場合を１９５０に示す。最終的に，形態素組合せ重要度は１９６０のようになり，これら形態素組合せを音声認識語彙の候補としてユーザに提示することができる。これにより，住所やジャンルといった他の情報と組み合わせた音声認識語彙をユーザに提供することができる。
なお，本実施例では，名称データベースの名称以外の情報で補完した場合には，その元となった形態素組合せ１９２０はユーザに提示しない説明を行ったが，もとの形態素組合せ１９２０と組合せ重要度１９６０の両方の内訳すべてをユーザへ提示してもよい。また，本実施例では，形態素の品詞の内訳により，他の情報から追加する方法を変更することを説明したが，他の変更方法でもよく，また変更しなくてもよい。

[形態素重要度の自動算出]
また，本実施例では，形態素重要度を最初から名称データベースに付与されている想定を行った。重要度を決定するためには，開発者により決定する方法や，ユーザ調査に基づく方法が考えられる。一方，文書検索で使用されるtf・idfといった単語の出現回数に基づく算出方法により，重要度を推定してもよい。
また，生成された語彙は音声認識のために使用される。そのため，音声認識での認識誤りの起きやすさを考慮し，認識誤りの原因となりやすい短い語彙，似ている音素列がすでに存在する語彙などは，重要度を低くするということを行ってもよい。

本発明の第３の実施形態になる情報検索装置を，図１１〜図１３Ｂを参照しながら説明する。
まず，この実施形態の情報検索装置１００の構成例を図１１に示す。この実施形態では，第１の実施形態に加えて，認識語彙作成部１９０が作成した追加認識語彙が，どのような種類であるかを判定する語彙種別判定部１１１０を設けることを特徴とする。認識語彙作成部１９０は，語彙種別判定部１１０で判定された追加認識語彙の種別に基づいて，名称データベース１７０に認識語彙作成部１９０が作成した追加認識語彙を登録する動作の方法を変更し，認識語彙作成部１９０が作成した追加認識語彙を言語モデル記憶部１５０に追加する方法を変更する。さらに，認識語彙作成部１９０は，語彙種別判定部１１１０の判定結果にしたがい，名称データベース１７０，言語モデル記憶部１５０に対する追加認識語彙の追加方法を変更する。名称データベース１７０，言語モデル記憶部１５０，辞書３００等の構成は，第１の実施形態で説明したID番号を用いない方式とするが，第１の実施形態の変形例で説明したID番号を用いる方式で実現しても良い。

[第３の実施形態の前提]
例として，第１の実施形態と同様，ユーザは「フニツ」と入力し，施設名候補の中から，「スーパーフニット府中店」を選択したとする。ここまで動作は，第１の実施例と同一であるため，省略する。

[ジャンルを表す音声認識語彙]
図１２に，認識語彙作成部１９０と語彙種別判定部１１１０の処理の流れを示す。
ステップ１２１０では，ユーザが入力した文字列「フニツ」と，決定した施設名「スーパーフニット府中店」の読みとの形態素単位での比較を行う。
その結果，ユーザ入力文字列「フニツ」は，読み「スーパー/フニット/フチュウ/テン」のなかの形態素「フニット」の一部分であることが分かる。
ステップ１２２０では，ユーザ入力文字列を形態素に基づき編集する。ここでは，ユーザが入力した文字列「フニツ」を，該当する形態素まで延長し，「フニット」に編集する。これを追加認識語彙として使用する。

ステップ１２３０では，ステップ１２２０で作られた追加認識語彙が，どのような種別であるかを判定する。ここでは，追加認識語彙が，通常の施設名であるか，施設のジャンルを表す語彙であるかを判定する。
この判定の方法として，たとえば，図１３Ａに示すような語彙判定テーブル１３００を参照し，追加認識語彙がテーブルに存在するか否かを判定する。語彙判定テーブルには，サブジャンルに固有に付与された番号であるサブジャンルID番号１３０５と，サブジャンル１３１０と，各サブジャンルに対応する語彙１３２０を保存する。ここでは，施設ジャンル語彙１３２０には，施設のある特定のサブジャンルを示す語彙を登録する。具体的には，チェーン店名や，支店を多く持つ企業の名称などである。また，このサブジャンルは，名称データベース１７０に記憶されている属性であるサブジャンル２３５と対応するものとする。たとえば，サブジャンル「スーパーフニット」は，全国に複数の店舗を持つスーパーマーケットのチェーンであり，その呼称として，「フニット」「スーパーフニット」という語彙が広く人に知れ渡っているとする。そのため，語彙１３２０には，これらの語彙が登録されている。
処理ステップ１２３０における，図１３Ａに示した語彙判定テーブルを使用した判定の方法を説明する。まず，決定した施設名「スーパーフニット府中店」のサブジャンル２３５は，名称データベース１７０を参照することにより，「スーパーフニット」であることが分かる。そこで，語彙判定テーブルから，サブジャンル１３１０が「スーパーフニット」となるレコードを検索する。この結果，対応する語彙１３２０は，「スーパーフニット」，「フニット」の２つであることが分かる。

つぎに，ステップ１２２０で作られた追加認識語彙が，対応する語彙１３２０のいずれかと一致するかを調べる。その結果，追加認識語彙「フニット」は，語彙１３２０に含まれる「フニット」と一致する。よって，追加認識語彙は施設ジャンルであると判定される。
ステップ１２４０では，ステップ１２３０の判定結果により，分岐を行う。追加認識語彙が通常の施設名であった場合には，ステップ１２５０へ移る。一方，追加認識語彙が施設ジャンルであった場合には，ステップ１２４５に移る。すなわち，追加認識語彙の種別によって，名称データベース，言語モデルへの追加方法を変更することを，この分岐によって実現する。
ここでは，ステップ１２３０での判定結果は施設ジャンルであったため，ステップ１２４５に移って説明する。
ステップ１２４５からステップ１２８５までの処理は，追加認識語彙が何らかの施設のジャンルを表す語彙であったため，施設ジャンルを指定する音声認識語彙としてユーザにとって使いやすい方法で登録を行う。ここでは，施設ジャンルの検索の際によく使われる周辺施設検索として使用できるようにする。
ステップ１２４５では，追加認識語彙を編集する。ここでは，通常の施設検索に使用するように，「ニイク」を語尾に追加し，「フニットニイク」にする。
ステップ１２７５では，ステップ１２４５とは異なる方法で追加認識語彙を編集する。ここでは，周辺施設検索で使われるように，「近くの」を先頭に付属させ，「チカクノフニット」にする。

以上，ステップ１２４５とステップ１２７５において，異なる追加認識語彙が作られた。以降の説明ために，ステップ１２４５で作られた通常施設検索のための追加認識語彙を語彙Ａと呼び，ステップ１２７５で作られた周辺施設検索のための追加認識語彙を語彙Ｂと呼ぶこととする。
ステップ１２７６では，作られた追加認識語彙のうちいずれを使うかをユーザに問い合わせる。問合せの方法としては，たとえば，以下のような音声応答を出力部から再生する。
「音声コマンドの設定を行います。
『フニットニイク』で『スーパーフニット府中店』を目的地に設定する場合には１を，
『チカクノフニット』で，周辺のスーパーフニットを検索する場合には２を，
いずれも行わない場合には３を押してください。」
ステップ１２７７では，ステップ１２７６のユーザへの問合せに対するユーザの返答を受つけ，その動作に応じて，処理の分岐を行う。ここでは，ステップ１２７６の問い合わせに対する返答をタッチパネルのボタン押しにより受け付けるものとする。
ユーザが１を押した場合には，語彙Ａが選ばれたため，処理ステップ１２６０へ分岐する。
ユーザが２を押した場合には，語彙Ｂが選ばれたため，処理ステップ１２８０へ分岐する。
ユーザが３を押した場合には，いずれの語彙も選ばなかったため，処理を終了する。

以降の処理に関して，まず，語彙Ｂがえらばれた場合について説明する。
ステップ１２８０では，語彙Ｂが選ばれた場合の処理を行う。ここでは，ユーザが選定した「スーパーフニット府中店」と同一のチェーンである施設をサブジャンル２３５から判定し，すべての同一チェーンの施設に対して追加認識語彙属性に「チカクノフニット」を追加する。その結果，図２Ａの２８０で示すように，「スーパーフニット府中店」，「スーパーフニット国分寺店」の２つについて追加認識語彙「チカクノフニット」が追加される。また，これと合わせて，追加認識語彙「チカクノフニット」は周辺施設検索のための語彙であるフラグを合わせて登録してもよい。
ステップ１２８５では，追加認識語彙「チカクノフニット」が音声認識可能となるように，言語モデル記憶部に記憶する（図３Ａの３５０，図３Bの３５５）。また，これと合わせて，「チカクノフニット」が追加認識語彙であり，かつ周辺施設検索のための語彙であるフラグを合わせて登録して管理してもよい。
これらステップ１２８０，ステップ１２８５の動作の後，ユーザが「近くのフニット」と音声入力した場合の動作を説明する。ユーザの音声は，音声入力部１２０でデジタル信号に変換された後，音声認識部１３０にて文字列に変換され，「チカクノフニット」が出力されたとする。この結果は，検索部１６０に入力される。

検索部１６０では，音声認識結果と名称データベース１７０を比較する。その結果，「チカクノフニット」を追加認識語彙として持つ「スーパーフニット府中店」，「スーパーフニット国分寺店」が候補として挙がる。

また，これらは周辺施設検索のための語彙であるため，カーナビゲーションの現在位置と比較し，候補として挙がった施設が周辺施設としてふさわしいほどの距離であるかを判定する。その結果，周辺施設と判定された結果が，出力部に送られ，カーナビゲーションの所定の動作であるところの候補選択画面，地図表示，経路探索といった動作を行う。

[通常の施設名を表す音声認識語彙として選択された場合]
つぎに，処理ステップ１２７６において，ユーザが１を押下し，語彙Ａが選ばれた場合について説明する。この場合，処理はステップ１２６０へ移る。
ステップ１２６０，ステップ１２７０の処理は，追加認識語彙が通常の施設名のであった場合の処理である。この処理の方法は，第１の実施形態とほとんど同一である。
ステップ１２６０では，作成した追加認識語彙を名称データベースに付与する。ここでは，第１の実施形態と同様，ユーザが選定した「スーパーフニット府中店」の追加認識語彙属性に語彙Ａの「フニットニイク」を付与する。その結果，２６０に示すように付加される。
ステップ１２７０では，追加認識語彙「フニットニイク」が認識可能となるように，言語モデル記憶部に記憶する。また，これと合わせて，「フニットニイク」が追加認識語彙であり，かつ通常の施設指定のための語彙であるフラグを合わせて登録して管理してもよい。
これらの動作の後，ユーザが「フニットに行く」と音声入力した場合の動作を説明する。ユーザの音声は，音声入力部１２０でデジタル信号に変換された後，音声認識部１３０にて文字列に変換され，文字列「フニットニイク」が出力されたとする。この結果は，検索部１６０に入力される。

検索部１６０では，音声認識結果と名称データベース１７０を比較する。その結果，「フニットニイク」を追加認識語彙として持つ「スーパーフニット府中店」が得られる。
その後，出力部からは，「スーパーフニット府中店に目的地を設定します」という音声応答を出し，かつ地図表示，経路探索といったカーナビゲーションの所定の動作を行う。

[通常の施設名を表す音声認識語彙のみが生成された場合]
本実施形態の別の動作を説明する。ここでは，ユーザがタッチパネル４００から「フニツトフ」と入力し，施設名候補の中から，「スーパーフニット府中店」を選択したとする。ここまで動作は，第１の実施例と同一であるため，説明を省略する。

図１２に，認識語彙作成部１９０と語彙種別判定部１１１０の動作の流れを示す。
ステップ１２１０では，ユーザが入力した文字列「フニツトフ」と，決定した施設名「スーパーフニット府中店」との形態素単位での比較を行う。
その結果，ユーザ入力文字列「フニツトフ」は，「スーパー/フニット/フチュウ/テン」のなかで，「フニット」と「フチュウ」に内包されることが分かる。
ステップ１２２０では，ユーザ入力文字列を形態素に基づき編集する。ここでは，ユーザが入力した文字列「フニツトフ」を，該当する形態素まで延長し，「フニットフチュウ」に編集する。これを追加認識語彙として使用する。
ステップ１２３０では，ステップ１２２０で作られた追加認識語彙が，どのような種別であるかを判定する。ここでは，音声認識語彙が，通常の施設名であるか，施設のジャンルを表す語彙であるかを判定する。
この判定では，すでに説明したように，図１３Ａに示す語彙判定テーブルを使用して判定を行う。具体的には，まず，決定した施設「スーパーフニット府中店」のサブジャンル２３５が「スーパーフニット」であることから，サブジャンル１３１０から「スーパーフニット」を探す。つぎに，作成された追加認識語彙を，「スーパーフニット」に対応する語彙１３２０にいずれかと一致するかを調べる。その結果，「フニットフチュウ」は語彙１３２０のいずれとも一致しない。よって，追加認識語彙は通常の施設名の一部であると判定される。

ステップ１２４０では，ステップ１２３０の判定結果により，分岐を行う。ここでは，追加認識語彙が通常の施設名であったので，ステップ１２５０へ移る。
ステップ１２５０からステップ１２７０までの処理は，音声認識語彙が通常の施設名のであった場合の処理である。この処理の方法は，第１の実施形態とほとんど同一であるが，ここでは，ユーザがその語彙を使用するか否かを選択する処理を加えている。
ステップ１２５０では，追加認識語彙を編集する。ここでは，通常の施設検索に使用するように，「ニイク」を語尾に追加し，「フニットフチュウニイク」にする。また，説明のため，この語彙を語彙Ａと呼ぶ。
ステップ１２５２では，作られた追加認識語彙を使うか否かをユーザに問い合わせる。問合せの方法としては，たとえば，以下のような音声応答を出力部から再生する。
「音声コマンドの設定を行います。『フニットフチュウニイク』で『スーパーフニット府中店』を目的地に設定するようにしますか？ 設定する場合は１を，設定しない場合は２を押してください。」
ステップ１２５４では，ステップ１２５２のユーザへの問合せに対するユーザの返答を受けつけ，その動作に応じて，処理の分岐を行う。ここでは，ステップ１２５２の問い合わせに対する返答をタッチパネルのボタン押しにより受け付けるものとする。
ユーザが１を押した場合には，語彙Ａが選ばれたため，処理ステップ１２６０へ分岐する。
ユーザが２を押した場合には，語彙が選ばれなかったため，処理を終了する。ステップ１２６０,ステップ１２７０では，作成した追加認識語彙（語彙Ａ）を名称データベースの追加認識語彙属性２５０に追加する。この方法はすでに説明したため，詳細な説明は省略する。
結果として，ユーザが「フニット府中に行く」と音声入力すると，検索部１６０は「スーパーフニット府中店」を候補として出力し，地図表示，経路探索といったカーナビゲーションの所定の動作を行う。
以上，本実施形態により，ユーザが入力した語彙の性質により，追加認識語彙の使用方法を変更できる。これにより，ユーザの使い勝手を向上することができる。

本実施形態では，施設のジャンルであるかを判定し，その結果を利用した周辺施設検索の動作を行う例で説明した。なお，カーナビゲーションの初期設定時点において，すべてのジャンルを認識可能とすることも考えられる。しかし，チェーンなどの施設ジャンル名は膨大にあるため，認識対象とする語彙が増加し，認識率が下がる副作用がある。そのため，本実施形態のように，ユーザが実際に検索のために入力した文字列を使うことで，認識語彙としてつかう語彙を絞ることができ，認識率の向上，使い勝手の向上につながる。

本実施形態では，追加認識語彙が，施設のジャンルであるか，それ以外の通常の名称かだけの分岐を行ったが，それ以外の複数の分岐を行っても良い。
また，本実施形態では，図１３Ａのようなテーブルを参照して，語彙が存在するか否かにより判定した。しかし，別の自動で算出できる情報を用いてもよい。たとえば，形態素の各施設名に含まれる頻度にもとづく方法などにより，語彙の種別を判定してもよい。
また，ユーザに追加認識語彙の使い方を確認する処理を設けることにより，よりユーザの希望にかなった音声認識機能を提供することができる。

[ユーザ入力文字列の品詞に基づく判定]
また，ユーザがタッチパネルから入力した文字列と形態素を比較した結果，ユーザ入力文字列がどの品詞であったかを判定し，それにより動作を変えても良い。たとえば，ユーザが「フチユ」と入力し，その結果，形態素が「フチュウ」であり，その品詞が地名であったものを選定したとする。これにより，ユーザにとって「フチュウ」という語彙は地名として馴染み深いことが推測される。この結果を使い，たとえば，カーナビゲーションの住所検索において，「フチュウ」という語彙に認識できるようにする，または，他の語彙とくらべて認識のされやすさを上げるといった動作を行っても良い。

[複数の施設を指す言語モデルの対応IDの付与]
なお，本実施例では，検索方法として，音声認識結果として得られる文字列を検索キーとして，名称データベースの読み，追加認識語彙を検索することを前提として説明した。この検索方法としては，実施例１に説明したときと同様，全件検索による方法，インディクスを用いた方法が適用できる。
また，実施例１と同様，言語モデル記憶部の辞書３００にあらかじめ対応する施設のID番号を追加しておき，このID番号を参照して該当する施設を候補として生成する方法も適用可能である。しかし，チェーン店名を検索する場合においては，１つの認識結果に対して複数の施設が対応することがあるため，言語モデルへのID番号の記憶方法を実施例１と変更する必要がある。ここでは，その方法について説明する。
１つめに挙げられる方法は，言語モデル記憶部に追加認識語彙を登録する際に，対応ID番号３３０に複数のID番号を登録する方法がある。具体的には，実施例で説明したように語彙「チカクノフニット」によって，サブジャンル「スーパーフニット」に該当する施設を検索させる場合には，言語モデル記憶部の辞書３００において，図３Ａの単語「チカクノフニット」の対応ID番号３３０として，「０２００，０２０１」と複数登録すればよい。しかし，この方法では，図２Ａに示した名称データベースのように，サブジャンル「スーパーフニット」に属する施設が２件と少ない場合には適用できるが，もし数百件のように多数存在する場合には，言語モデル記憶部に保存するID番号が多くなってしまう問題がある。

２つめの方法としては，言語モデルに記憶する対応ID番号として，各サブジャンルに固有に付与されたサブジャンルID番号を登録しておく方法がある。まず，サブジャンルID番号とそれに対応する施設のID番号の関係を，図１３Ｂに示すテーブル１３０２の形態によって記録しておく。また，言語モデル記憶部の辞書３００では，図３Ｃに示すように，単語「チカクノフニット」の対応ID番号「５０００１」を記録する。もし認識結果が「チカクノフニット」であれば，検索部は対応ID番号「５０００１」から，図１３Ｂのテーブル１３０２を参照し，対応する施設のID番号を読みとり，そのID番号を持つ施設を名称データベースから探し，候補として生成する。この方法では，図１３Ｂのようなテーブルを用意する必要がある。しかし，カーナビゲーションで一般に使われるジャンル指定による施設検索のために，ジャンルと実際の施設の対応関係は，インディクスとして用意されていることが多い。よって，そのインディクスを再利用すればよく，新たに作成する必要は無い。よって，言語モデル記憶部の容量を小さく抑えつつ，高速に検索することが可能となる。

[追加認識語彙の言い換え語の追加]
また，本実施例では，ユーザが入力した文字列の長さを加工して，追加認識語彙として使用することを説明した。しかし，追加認識語彙として使用する語彙は，ユーザが入力した語彙と文字列単位で一致していなくとも，意味的に関連が深い言い換え語であってもよい。たとえば，「スーパーフニット府中店」に使われるサブジャンルの語「フニット」は，世間の人々にとってまったく別の呼称で呼ばれている場合もある。この別の呼称を言い換え語と表す。そのような場合には，追加認識語彙として，「フニット」を名称データベース，言語モデルに追加するだけでなく，言い換え語も合わせて，名称データベース，言語モデルに追加すれば，ユーザが言い換え語で発話した場合にもその施設を候補として生成することができる。

本発明の第４の実施形態になる情報検索装置について，図１，図１４〜図１９を参照しながら説明する。名称データベース１７０，言語モデル記憶部１５０，辞書３００等の構成は，第１の実施形態の変形例で説明したID番号を用いる方式とするが，ID番号を用いない方式で実現しても良い。
本実施形態では，名称データベース１７０において，ユーザが検索可能である属性が複数ある場合について説明する。また，検索時に複数のクエリを入力した場合についても説明をする。
この実施形態では，ナビゲーションシステムの楽曲再生機能を想定し，そのための楽曲検索を行う使用方法にて説明を行うが、用途としては、ナビゲーションシステムとは独立したオーディオシステムにおいて、楽曲検索、再生を行うものであっても良い。

図１４に，楽曲検索における名称データベース１７０の例を示す。名称データベース１７０には，カーナビゲーションで再生できる楽曲の一覧を格納している。名称データベース１７０の１つのレコードに，１つの楽曲の情報が格納されている。また，楽曲の属性として，各楽曲に固有に付与された番号であるID番号１４０５，アーティスト名１４１０，アルバム名１４２０，楽曲名１４３０，作曲者名１４４０，楽曲の解説などを保存する説明１４５０を使用する。このほかにも，作詞者名，楽曲のジャンルなどをもっていても良い。また，それぞれのレコードは，全ての属性に対して値を持っておく必要はなく，一部の属性にのみ値があってもよい。

また，図１４に示した名称データベース１７０では，一部の値にしか付与していないが，それぞれの値には，読み，形態素区切り，が付与されているものとする。また，図１４には示さないが，形態素の品詞も定義されているものとする。
これらの楽曲を選ぶ際に，音声認識を利用することが可能である。しかし，楽曲にはたくさんの情報があり，これをすべて音声認識語彙として使用すると，認識率の低下や処理時間の増加につながる可能性がある。そこで，前提として，楽曲検索のときの言語モデル１５０には，名称データベースのなかでもアルバム名１４２０に含まれる語彙だけを格納するものとし，ユーザの音声入力としては，アルバム名による指定だけを許容するものとする。図１７に，言語モデル１５０に登録されている辞書３００の内訳を示す。単語ラベル１７１０と音素列１７２０は，アルバム名についてのみ用意する。また，アルバム名の正式名のほか，よく発話される部分文字列（例．「タナバタ」）も登録する。これにより，たとえばユーザが「タナバタ」とだけ発話した場合でも，アルバム「七夕コンサート」を選ぶことができる。また，各単語には，対応ID番号１７３０を付与しておく。このIDとしては，図１４の名称データベースで楽曲に付与されているID番号を格納しておく。一般に１つのアルバムには複数の曲が収録されていることから，記憶する対応ID番号も複数となる。しかし，アルバムごとに固有のID番号を付与しておき，アルバムに付与されたID番号を記憶する方式でもよい。
また，文法は省略するが，図３Ｂの連結規則３６０と同様の形態で，図１７の辞書３００のそれぞれの単語の，単独での発話が受理できる有限状態文法を用いることとする。

この名称データベース１７０において，第１の実施形態と同様，ユーザのタッチパネル入力を操作入力部１１０で受け付け，その結果を用いて名称データベースを検索する。
たとえば，ユーザがタッチパネルにより「ニコラ」と入力したとする。
この文字列は，検索部１６０に送られる。検索部１６０では，名称データベース１７０のうち，アーティスト名１４１０，アルバム名１４２０，楽曲名１４３０，作曲者名１４４０，説明１４５０，追加認識語彙１４６０のなかで検索を行う。この結果，いずれかの属性の値に「ニコラ」を含む楽曲である３曲が候補として生成される。

この検索の結果は出力部１８０に送られ，図１５に示した画面４００にてユーザに３曲が候補として表示される。表示エリア１５１０には，ユーザが入力した文字列が表示される。候補表示エリア１５２０には，候補となる曲の属性と値が表示される。

これを受けて，ユーザは自分が聴きたい楽曲を選ぶ。たとえば，ここでユーザは楽曲名「ニコラスの手紙」を選んだとし，タッチパネルを押下したとする。この押下は，操作入力部１１０を経て受理される。これにより，楽曲を再生するといったカーナビゲーションでのオーディオとしての所定の動作が実行される。

つぎに，この一連の操作のあとに，認識語彙作成部１９０，語彙種別判定部１１１０が行う動作を説明する。図１６に処理手順を示す。
ステップ１６１０では，ユーザが入力した文字列「ニコラ」と，決定した楽曲にてユーザ入力していた文字列を含んでいた属性の値との形態素単位で比較を行う。ここでは，ユーザは「ニコラ」と入力し，その結果，楽曲名とユーザ入力が一致した楽曲「ニコラスの手紙」を選んだ。よって，この両者を形態素単位で比較を行う。その結果，ユーザ入力文字列「ニコラ」は，読み「ニコラス/ノ/テガミ」のなかの形態素「ニコラス」の一部分であることが分かる。
ステップ１６１５では，ユーザ入力文字列を形態素に基づき編集する。ここでは，ユーザが入力した文字列「ニコラ」を，該当する形態素まで延長し，「ニコラス」に編集する。これを追加認識語彙とする。
ステップ１６２０では，ステップ１６１５で作られた追加認識語彙の判定を行う。ここでは判定方法として，追加認識語彙が含まれていた属性を利用して，その属性を判定結果とする。よって，判定結果は，楽曲名となる。

なお，この方法によらなくとも，他の方法により属性を判定することも可能である。たとえば，名称データベースの各属性に含まれる形態素の頻度情報を利用し，絶対頻度または相対頻度が高い形態素の一覧を作成しておく。つぎに，追加認識語彙がこの一覧のうちどの属性に入っていたかを調べ，その結果を判定結果としてもよい。

ステップ１６３０では，ステップ１６２０の判定結果にしたがい，分岐を行う。判定結果は楽曲名であったので，ステップ１６３５へと移る。
ステップ１６３５では，追加認識語彙を編集する。ここでは，楽曲名を選択することに適するように，「ヲキク」を最後に追加し，「ニコラスヲキク」とする。なお，この追加方法は，他の方法でもよい。たとえば，楽曲名の先頭に「ニコラス」がつく場合には，「ニコラスナントカヲキク」とし，楽曲名の末尾に「ニコラス」がつく場合には，「ナントカニコラスヲキク」というように，追加認識語彙がレコードの値の文字列のなかでどの位置に現れたかを使用してもよい。
ステップ１６４０では，名称データベースのうち，ユーザが選択した「ニコラスの手紙」の追加認識語彙属性１４６０に「ニコラスヲキク」を追加する。この追加の方法を，名称データベース１７０の１４７０に示す。
ステップ１６４５では，追加認識語彙「ニコラスヲキク」が認識可能となるように，言語モデル記憶部に記憶する。辞書３００における追加の様子を図１７の１７４０に示す。また，対応ID番号１７３０には，対応する楽曲「ニコラスの手紙」の名称データベースでのID番号を記録する。文法での追加については，図３Ｂでの連結規則の追加と同様であり，既存の文法パスに並列に登録する。

ステップ１６７０では，作成された追加認識語彙と，その属性と，実際に選択された値が何であったかの対応を，情報検索装置１００の記憶部に設けられた追加認識語彙記憶部に保存する。図１８には，情報検索装置１００の追加認識語彙記憶部に実際に保存されるテーブル２０００の例を示す。この処理においては，テーブル２０００の２０３０で示すとおり，属性２０１０が「楽曲名」に対応する追加認識語彙２０２０に，ステップ１６１５で作成された語彙「ニコラス」を追加する。また，これと合わせて，追加認識語彙「ニコラス」を含んでいた値である楽曲名「ニコラスの手紙」も対応づけて保存する。図１８のテーブル２０００では，追加認識語彙と値の関係を（追加認識語彙）：（値）という書式で表している。

これら一連の動作の後，ユーザが「ニコラスを聞く」と音声入力した場合の動作を説明する。ユーザの音声は，音声入力部１２０でデジタル信号に変換された後，音声認識部１３０にて文字列に変換され，「ニコラスヲキク」が出力されたとする。この結果は，検索部１６０に入力される。

検索部１６０では，音声認識結果と名称データベース１７０を比較する。その結果，「ニコラスヲキク」を追加認識語彙として持つ楽曲「ニコラスの手紙」が候補として挙がる。
また，検索部１６０が楽曲を選択する方法としては，追加認識単語「ニコラスヲキク」に付与された対応ID番号「０００４」を参照し，名称データベースにおいてID番号が一致する楽曲「ニコラスの手紙」を選択する方法でもよい。
その後，この結果は出力部に送られ，カーナビゲーションのオーディオの再生といった動作を行う。

一方，ユーザが文字列「ニコラ」を入力し，最終的にアーティスト名「ニコラス」のいずれかの曲を選んだ場合について説明する。
この場合，ステップ１６１０，ステップ１６１５では，さきほどと同じ動作を行い，追加認識語彙「ニコラス」を抽出する。

ステップ１６２０では，ステップ１６１５で作られた追加認識語彙の属性を判定する。判定結果として，追加認識語彙が含まれていた値に対応する属性を出力する。よって，判定結果は，アーティスト名となる。
ステップ１６３０では，ステップ１６２０の判定結果にしたがい，分岐を行う。判定結果はアーティスト名であったので，ステップ１６５０へと移る。
ステップ１６５０では，追加認識語彙を編集する。ここでは，アーティストの選択に適するように，「ノキョクヲキク」を最後に追加し，「ニコラスノキョクヲキク」とする。 ステップ１６５５では，名称データベース１７０のうち，アーティスト名が「ニコラス」である曲のすべてに対して，追加認識語彙属性１４６０に，追加認識語彙「ニコラスノキョクヲキク」を追加する。この追加の方法を，名称データベース１７０の１４８０に示す。
ステップ１６６０では，追加認識語彙「ニコラスノキョクヲキク」が認識可能となるように，言語モデル記憶部に記憶する。辞書３００に追加される様子を図１７の１７５０に示す。このとき，対応ID番号１７３０には，アーティストが「ニコラス」である曲の名称データベースにおけるID番号を記録する。

ステップ１６７０では，作成された追加認識語彙と，追加認識語彙を含んでいた属性と，追加認識語彙を含んでいた値との対応を，追加認識語彙記憶部に保存する。この処理においては，図１８のテーブル２０００に２０４０で示すとおり，属性２０１０が「アーティスト名」に対応する追加認識語彙２０２０に，ステップ１６１５で作成された追加認識語彙「ニコラス」と，検索対象の値となる「ニコラス」とを対応付けて追加する。

これら一連の動作の後，ユーザが「ニコラスの曲を聞く」と音声入力した場合の動作を説明する。ユーザの音声は，音声入力部１２０でデジタル信号に変換された後，音声認識部１３０にて文字列に変換され，「ニコラスノキョクヲキク」が出力されたとする。この結果は，検索部１６０に入力される。

検索部１６０では，音声認識結果と名称データベース１７０を比較する。その結果，「ニコラスノキョクヲキク」を追加認識語彙として持つ２つの楽曲が候補として挙がる。
また，検索部１６０が楽曲を選択する方法としては，音声認識結果「ニコラスノキョクヲキク」に付与された対応ID番号「０００１，０００２」を参照し，名称データベース１７０においてID番号が一致する２つの楽曲を選択する方法でもよい。
その後，この結果は出力部に送られる。そして，ユーザ選択，楽曲の再生といった動作を行う。

また，他の属性であっても同様の処理が可能である。ステップ１６６１,ステップ１６６２,ステップ１６６３には，ステップ１６３０での属性の判定結果が作曲者名であったときの音声認識語彙の追加について記載する。
たとえば，ユーザが作曲者名の一部「ヒタ」と入力し，最終的に作曲者名「日立太郎」のいずれかの曲を選んだ場合について説明する。
この場合，ステップ１６１０，ステップ１６１５では，さきほどと同じ動作を行い，追加認識語彙「ヒタチ」を抽出する。

ステップ１６２０では，ステップ１６１５で作られた追加認識語彙の属性の判定を行う。その結果，判定結果は，作曲者となる。
ステップ１６３０では，ステップ１６２０の判定結果にしたがって分岐し，作曲者名の処理であるステップ１６６１へ移る。
ステップ１６６１では，追加認識語彙を編集する。ここでは，作曲者名での検索に適するように，「サッキョクノキョクヲキク」を最後に追加し，「ヒタチサッキョクノキョクヲキク」とする。
ステップ１６６２では，名称データベースのうち，作曲者名が「日立太郎」である曲のすべてに対して，名称データベース１７０の追加認識語彙１４６０に，作成された語彙「ヒタチサッキョクノキョクヲキク」を追加する（図示省略）。
ステップ１６６３では，追加識語彙「ヒタチサッキョクノキョクヲキク」が認識可能となるように，言語モデル記憶部に記憶する。このとき，対応ID番号１７３０には，作曲者名が「日立太郎」である曲の名称データベースにおけるID番号を記録する。
ステップ１６７０では，作成された追加認識語彙と，追加認識語彙を含んでいた属性と，追加認識語彙を含んでいた値との対応を，追加認識語彙記憶部に保存する。この処理においては，図１８のテーブル２０００に２０５０で示すとおり，属性２０１０が「作曲者名」に対応する追加認識語彙２０２０に，ステップ１６１５で作成された追加認識語彙「ヒタチ」と値である「日立太郎」の組を追加する。

これら一連の動作の後，ユーザが「日立作曲の曲を聞く」と音声入力すれば，作曲者名「日立太郎」の曲を選択することができる。
以上の実施により，ユーザが検索のために入力した文字列が実際にはどのような属性の情報であったかを考慮しつつ音声認識語彙を作成できるため，ユーザの知識にマッチした，使いやすい音声認識語彙を提供することができる。

[複数の追加認識語彙を使った検索]
つぎに，ユーザが使った履歴のなかで蓄積された追加音声認識語彙を組み合わせることで，より詳細な検索を行う方法について説明する。

第４の実施形態で説明した３つのユーザ入力が連続して行われた場合を想定する。
すなわち，
(１) ユーザがタッチパネルより「ニコラ」と入力し，楽曲名が「ニコラスの手紙」である曲を選択。
(２) ユーザがタッチパネルより「ニコラ」を入力し，アーティスト名が「ニコラス」であるいずれかの曲を選択。
(３) ユーザがタッチパネルより「ヒタ」と入力し，作曲者名が「日立太郎」であるいずれかの曲を選択。
という(１)〜(３)を連続して行った場合を想定する。

この場合，追加認識語彙記憶部でのデータは，図１８に示すように，「楽曲名」属性には追加認識語彙「ニコラス」（２０３０）が格納されており，「アーティスト名」属性には追加認識語彙「ニコラス」（２０４０）が格納されており，「作曲者名」属性には追加認識語彙「ヒタチ」（２０５０）が登録されている状態となる。

つぎに，認識語彙作成部１９０が，追加認識語彙記憶部に保存されている追加認識語彙を参照し，複数の追加認識語彙を組み合わせて発話しても検索可能とするように，名称データベースの編集と言語モデル記憶部の編集を行う。

このときの認識語彙作成部１９０の処理を図１９で説明する。
ステップ２１１０では，追加認識語彙記憶部に記憶されている追加認識語彙の組合せを作成する。この組合せを作る際のルールとしてはさまざまなものを採用することができるが，ここでは，以下の基準でとることとする。
・属性が異なる追加認識語彙を組み合わせる。
・楽曲名属性は組合せの生成からのぞく。

この方法に従うと，組合せとして２０４０と２０５０の組合せが生成される。すなわち，（属性＝アーティスト名，追加認識語彙＝「ニコラス」，値＝「ニコラス」）と（属性＝作曲者名，追加認識語彙＝「ヒタチ」，値＝「日立太郎」）の組合せである。組合せ数としては１個となる。

ステップ２１１５では，ステップ２１１０で作られた組合せで検索できるレコードが存在するかを調べ，１件も検索できない組合せを削除する。この場合，ステップ２１１０で作られた組合せ数は１個であり，かつ，アーティスト名が「ニコラス」で，作曲者名が「日立太郎」である楽曲が存在する（ID番号「０００２」の楽曲）。よって，組合せは削除せず，ステップ２１２０へ移る。
ステップ２１２０では，ステップ２１１５の処理を経て残った組合せの数が１個以上あるかを判定する。この場合には，１個あるため，ステップ２１３０へ移る。もし，０個である場合には，処理を終了する。

ステップ２１３０では，組合せを使って新しい認識語彙である組合せ認識語彙を作成する。この組合せ認識語彙の作成においては，組合せを構成する属性に応じたテンプレートを用意しておく。このテンプレートとしては，ユーザが発話することが自然である語順に基づいていくつか用意しておくものとする。例えば，テンプレートの例としては，以下のようなものを用意する。
(１) (作曲者名)サッキョクノ(アーティスト名)ノキョクヲキク
(２) (アーティスト名)ノ(楽曲ジャンル名)ヲキク
このテンプレートのいずれかに，組合せを構成する追加認識語彙を当てはめることで，組合せ認識語彙を作成する。ここでの組合せにある属性は，アーティスト名と作曲者名である。よって，(１)のテンプレートを使い，(作曲者名)，(アーティスト名)のそれぞれに，先に作成されている追加認識語彙（それぞれ「ヒタチ」，「ニコラス」）を入れて，以下の組合せ認識語彙を作る。
「ヒタチサッキョクノニコラスノキョクヲキク」
ステップ２１４０では，ステップ２１３０で作られた組合せ認識語彙を，対応する名称データベースのレコードの追加認識語彙属性に追加する。具体的には，ID番号「０００２」の曲に対応するため，図１４の名称データベースに示す１４９０のように追加を行う。この説明では，検索対象の楽曲が１個だけの場合で説明しているが，複数存在する場合には，それぞれの楽曲に対して追加を行う。

ステップ２１５０では，組合せ認識語彙「ヒタチサッキョクノニコラスノキョクヲキク」が認識可能となるように，言語モデル記憶部に記憶する。このとき，対応ID番号１７３０には，検索対象となる楽曲のID番号「０００２」を記録する。

これら一連の動作の後，ユーザが「日立作曲のニコラスの曲を聞く」と音声入力すれば，作曲者名「日立太郎」でアーティスト名「ニコラス」の曲を選択することができる。
以上の実施により，ユーザが複数の条件で検索したい場合においても，ユーザの自然な言い回しによって検索を行うことが可能となる。

[複数の属性への展開]
なお，第４の実施形態の処理ステップ１６２０での判定においては，上記ではユーザの入力文字列を含む１つの属性を判定結果としたが，これを複数の属性を用いてもよい。
たとえば，ユーザが文字列「ニコラ」と入力し，ユーザが候補から楽曲「ニコラスの手紙」を選択した場面を考える。この場合，上記の実施例では，楽曲「ニコラスの手紙」に対して追加認識語彙「ニコラスヲキク」を追加するという処理を行った。
しかし， ステップ１６１５で得られた音声認識語彙「ニコラス」は，楽曲名にも含まれるほか，アーティスト名にも多く含まれている。よって，「ニコラス」という語彙は楽曲名，アーティスト名に限らず，ユーザにとって分かりやすい語彙であると考えられる。または，選んだ楽曲が，楽曲名にも「ニコラス」を含み，かつアーティスト名も「ニコラス」であるといったように，入力文字列が１つのレコードの複数の属性に一致する場合もある。

こういった場合には，楽曲名に限らず，アーティスト名の選択においても，「ニコラス」という語彙を使えたほうが使い勝手が良い。
このことを考慮した処理を説明する。まず，楽曲名属性に対する通常の処理ステップ１６３５, １６４０, １６４５を終えた後に，アーティスト属性に対する処理ステップ１６５０, １６５５, １６６０を行う。このうち，ステップ１６５５の処理は，図１６に記載の方法から変更する。すなわち，名称データベースのすべての楽曲からアーティスト名が「ニコラス」である楽曲を探し出し，それぞれの楽曲の追加認識語彙属性に「ニコラスノキョクヲキク」を付与する。
これにより，ユーザが「ニコラスを聞く」と発話すれば楽曲「ニコラスの手紙」を検索でき，また「ニコラスの曲を聞く」と発話すればアーティスト名が「ニコラス」である曲を検索できる。

[ユーザの文字列入力における複数条件の利用]
また，本実施例では，最初にユーザがタッチパネルなどから入力するクエリは，１つである仮定で説明を行った。しかし，文字列入力においても複数のクエリを入力することでも実施ができる。たとえば，ユーザが「ベートー」と「ゲツ」という２つの文字列を入力し，両方の文字列を持つ楽曲を検索したとする（アンド検索）。この結果，作曲者が「ベートーベン」，楽曲名が「月光」である楽曲を選択したとする。このとき，「ベートーベン」を作曲者の選択するための音声認識語彙として使用し，「月光」を曲名の選択のための音声認識語彙として使用するという方法も可能となる。

[複数端末構成]
また，本実施例は，単一の端末による実施を示した。しかし，これらが別の端末による実装でも良い。具体的には，楽曲名検索において，たとえば，パソコン上においてキーボードで入力し，楽曲を検索する使用方法が知られている。ここで検索のために入力した文字列と，最終的に選択された楽曲との対応を記録する。また，各楽曲のための追加認識語彙を，本明細書の実施形態にしたがって作成する。

つぎに，パソコン上で検索した楽曲を，カーナビゲーションやポータブルオーディオ機器などの組み込み機器にて聞く場合を考える。このとき，楽曲のデータのほか，追加認識語彙も同時に情報に組み込み機器へ移す。これにより，組み込み機器においてユーザが楽曲を選択する場合，追加認識語彙を音声入力することにより指定することができる。
この実施形態は，キーボード入力が容易なパソコンではキーボード入力を行い，タッチパネルなどが小さくなってしまう組み込み機器においては音声で入力するという使い分けに寄与するものであり，使い勝手を向上する。

本明細書では、本発明の実施形態を，カーナビゲーションでの施設検索，楽曲検索の例で説明したが，本発明は、それ以外の、一般の情報検索機器の用途でも使用できることは言うまでも無い。
また，本明細書での各実施形態を組み合わせて使用してもよい。

１００…情報検索装置，１１０…操作入力部，１２０…音声入力部，１３０…音声認識部，１４０…音響モデル記憶部，１５０…言語モデル記憶部，１６０…検索部，１７０…名称データベース，１８０…出力部，１９０…認識語彙作成部，３００…言語モデルの辞書，４００…タッチパネル，７００…形態素の重要度を定義した表，９００…組合せ重要度を示す表，１０００…表示画面，１１１０…語彙種別判定部，１３００…語彙判定テーブル，２０００…追加認識語彙記憶部に保存されるテーブル。

Claims (20)

1. 検索対象となる１つ以上の属性と，それぞれの前記属性に対する内容である値とを関連付けて保存するレコードを単位として，１つ以上の前記レコードを登録した名称データベースと，
   ユーザの操作入力を受け付ける操作入力部と，
   前記ユーザの音声入力を受け付ける音声入力部と，
   前記音声入力部から得られた音声を文字列に認識する音声認識部と，
   前記音声認識部において参照する音響データを格納する音響モデル記憶部と，
   前記音声認識部において認識する語彙と該語彙の連結規則を言語モデルとして記憶する言語モデル記憶部と，
   前記操作入力部または音声認識部から入力された入力文字列を用いて，前記名称データベースに含まれる前記属性の前記値を検索し，該値に前記入力文字列が含まれる前記レコードを候補として生成する検索部と，
   前記検索部で生成された前記レコードの候補を検索結果として出力する出力部と，
   出力された前記レコードの候補を選択する選択手段と、
   前記選択手段による前記レコードの選択結果を受けて，前記言語モデルに追加すべき音声認識語彙である新たな追加認識語彙を作成する認識語彙作成部と
   を備え，
   前記認識語彙作成部は，
   前記入力文字列に対応する前記追加認識語彙と前記選択されたレコードの対応関係を，前記名称データベース若しくは前記言語モデルに記録する
   ことを特徴とする情報検索装置。
2. 請求項１に記載の情報検索装置において，
   前記認識語彙作成部は，前記選択手段により選択された前記名称データベースのレコードにおいて，前記属性の１つとして前記追加認識語彙を登録し，
   前記追加認識語彙を前記言語モデル記憶部に追加する
   ことを特徴とする情報検索装置。
3. 請求項１に記載の情報検索装置において，
   認識語彙作成部が作成する追加認識語彙は，操作入力部から入力された文字列である
   ことを特徴とする情報検索装置。
4. 請求項１に記載の情報検索装置において，
   前記言語モデル記憶部に記憶されている語彙のそれぞれには，対応する前記名称データベースの前記レコードを示す識別子が合わせて記憶されており，
   前記音声認識部は，
   前記認識された語彙に合わせて，該認識された語彙に対応する識別子を出力し，
   前記検索部は，
   前記音声認識部が出力した語彙に付与された前記識別子を参照し，前記名称データベースの同一となる識別子を持つレコードを候補として生成し，
   前記認識語彙作成部は，前記検索部の出力に基づいて前記追加認識語彙を作成し，
   前記名称データベースにおける前記選択されたレコードに対応する識別子と前記作成した追加認識語彙とを組み合わせた形式で，前記追加認識語彙を前記言語モデル記憶部に追加する
   ことを特徴とする情報検索装置。
5. 請求項１に記載の情報検索装置において，
   前記検索部は，前記音声認識部から前記追加認識語彙が出力された場合に，該追加認識語彙を含む前記名称データベースのレコードを前記検索結果に含める
   ことを特徴とする情報検索装置。
6. 請求項１に記載の情報検索装置において，
   前記検索部は，前記音声認識部から前記追加認識語彙が複数出力された場合に，前記音声認識部から出力された前記追加認識語彙のそれぞれによって前記名称データベースの追加認識語彙属性を検索してレコードの候補群を生成し，
   前記それぞれの追加認識語彙での検索によって得られた前記レコードの候補群のうち，いずれの候補群にも存在するレコードだけを検索結果として出力するか，あるいは，それぞれの追加認識語彙によって得られたレコードの候補群のうち，すくなくとも１つの候補群に存在するレコードを集めたものを検索結果として出力する
   ことを特徴とする情報検索装置。
7. 請求項１に記載の情報検索装置において，
   前記認識語彙作成部は，
   前記操作入力部から入力された文字列を所定の方法により編集したものを前記追加認識語彙として使用する
   ことを特徴とする情報検索装置。
8. 請求項７に記載の情報検索装置において，
   前記認識語彙作成部は，
   前記操作入力部から入力された文字列を，前記名称データベースに登録されている各属性の値に格納されている文字列を分割した形態素の単位に基づいて編集したものを，前記追加認識語彙として使用する
   ことを特徴とする情報検索装置。
9. 請求項１に記載の情報検索装置において，
   前記認識語彙作成部は，
   前記操作入力部から入力された文字列と，前記選択したレコードとの比較に基づき，前記選択手段により選択された前記レコードの属性に格納されている値の文字列を分割した形態素を組み合わせることにより，１つないし複数の前記追加認識語彙を作成する
   ことを特徴とする情報検索装置。
10. 請求項９に記載の情報検索装置において，
    前記識語彙作成部は，
    前記選択手段により選択された前記レコードの属性に格納されている値の文字列を分割した形態素を組み合わせることにより，
    １つないし複数の前記追加認識語彙を作成し，
    前記形態素の種類にもとづいて，採用する前記追加認識語彙を決定する
    ことを特徴とする情報検索装置。
11. 請求項９に記載の情報検索装置において，
    前記選択手段により選択された前記レコードの属性に格納されている値の文字列を分割した前記形態素に対して，各形態素の単位または各形態素の種類の単位において重要度を示す値を付与し，
    前記認識語彙作成部は，
    前記選択手段により選択され前記レコードの値として格納されている文字列を分割した前記形態素を組み合わせることにより，１つないし複数の前記追加認識語彙を作成し，
    それぞれの前記追加認識語彙の重要度を，前記形態素の重要度に基づいて算出し，該追加認識語彙の重要度が高いほど，前記音声認識語彙の候補に含まれるように該追加認識語彙の候補を作成する
    ことを特徴とする情報検索装置。
12. 請求項１１に記載の情報検索装置において，
    前記追加認識語彙に付与された重要度に加えて，
    前記が操作入力部から入力された前記文字列と前記追加認識語彙に含まれる形態素がより一致するほど，前記追加認識語彙の重要度を高くする所定の計算を行う
    ことを特徴とする情報検索装置。
13. 請求項１に記載の情報検索装置において，
    前記認識語彙作成部で作成した前記追加認識語彙の種別を判定する語彙種別判定部を備え，
    前記認識語彙作成部は，さらに，前記語彙種別判定部で判定された前記追加認識語彙の種別に基づいて，該追加認識語彙を前記名称データベース及び前記言語モデル記憶部に追加する方法を変更する機能を有し，
    前記語彙種別判定部は，
    前記選択手段により選択されたレコードであるユーザ選択レコードにおけるそれぞれの属性の値と，前記操作入力部より入力された文字列である入力文字列とを比較し，前記入力文字列を含む前記ユーザ選択レコードにおける属性を判定結果として出力し，
    前記検索部は，
    前記ユーザ選択レコードにおける前記属性の値を読み取り，
    前記名称データベースの前記属性において，前記値と一致するレコードである一致レコードを検索し，
    作成した前記追加認識語彙を，前記名称データベースの前記一致レコードの追加認識語彙属性に追加する
    ことを特徴とする情報検索装置。
14. 請求項１に記載の情報検索装置において，
    前記認識語彙作成部は，
    作成した前記追加認識語彙と，前記言語モデル記憶部または前記名称データベースの属性に値として保存されている文字列との類似度を計算し，類似する語彙である類似語彙を列挙し，
    該類似語彙が存在する場合には，作成した前記追加認識語彙の前記名称データベース及び前記言語モデルへの追加方法を変更する
    ことを特徴とする情報検索装置。
15. 請求項１に記載の情報検索装置において，
    前記認識語彙作成部は，
    作成した前記追加認識語彙に加えて，前記名称データベースのいずれかの属性と前記追加認識語彙を組み合わせた新規の追加認識語彙を作成する
    ことを特徴とする情報検索装置。
16. 請求項８に記載の情報検索装置において，
    前記形態素の情報は，前記名称データベースの各属性にあらかじめ付与されている形態素区切り情報または形態素品詞情報を利用する
    ことを特徴とする情報検索装置。
17. 請求項８に記載の情報検索装置において，
    前記情報検索装置は，前記形態素の分割処理を行う形態素分割処理手段を備えている
    ことを特徴とする情報検索装置。
18. 情報検索装置を用いた情報検索方法であって，
    前記情報検索装置は，
    検索対象となる１つ以上の属性と，それぞれの前記属性に対する内容である値とを関連付けて保存するレコードを単位として，１つ以上の前記レコードを登録した名称データベースと，
    ユーザの操作入力もしくは音声入力を受け付ける入力部と，
    前記入力部から得られた音声を文字列に認識する音声認識部と，
    前記音声認識部において参照する音響データを格納する音響モデル記憶部と，
    前記音声認識部において認識する語彙と該語彙の連結規則を言語モデルとして記憶する言語モデル記憶部と，
    検索部，出力部，選択手段及び認識語彙作成部とを備えており，
    前記検索部により，前記入力部または音声認識部から入力された入力文字列を用いて，前記名称データベースに含まれる前記属性の前記値を検索し，該値に前記入力文字列が含まれる前記レコードを候補として生成し，
    前記検索部で生成された前記レコードの候補を検索結果として前記出力部に提示し，
    前記認識語彙作成で，作成部前記検索結果に対する前記選択手段による前記レコードの選択結果を受けて，前記言語モデルに追加すべき音声認識語彙である新たな追加認識語彙を作成し，
    前記入力文字列に対応する前記追加認識語彙と前記選択されたレコードの対応関係を，前記名称データベース若しくは前記言語モデルに記録し，
    前記検索部は，前記音声認識部から前記追加認識語彙が出力された場合に，該追加認識語彙に含まれる前記名称データベースのレコードを前記検索結果に含め前記出力部に提示する
    ことを特徴とする情報検索方法。
19. 請求項１８に記載の情報検索方法において，
    前記認識語彙作成部が作成した１つないし複数の前記追加認識語彙を前記出力部に提示し，
    前記入力部からの入力結果に基づいて，前記追加認識語彙として採用するものを変更する
    ことを特徴とする情報検索方法。
20. 入力部を介して入力された操作入力もしくは音声入力を受け付け，名称データベースを検索して前記入力された文字列を含む施設名等の候補一覧を出力部に提示し，選択手段を介して選択された前記候補一覧中の施設名等により目的地を設定するナビゲーションでシステムであって，
    前記名称データベースは，検索対象となる１つ以上の属性と，それぞれの前記属性に対する内容である値とを関連付けて保存するレコードを単位として，１つ以上の前記レコードが登録されており，
    前記入力部から得られた音声を文字列に認識する音声認識部と，
    前記音声認識部において参照する音響データを格納する音響モデル記憶部と，
    前記音声認識部において認識する語彙と該語彙の連結規則を言語モデルとして記憶する言語モデル記憶部と，
    前記入力部または音声認識部から入力された入力文字列を用いて，前記名称データベースに含まれる前記属性の前記値を検索し，該値に前記入力文字列が含まれる前記レコードを候補として生成し，検索結果として前記出力部に出力する検索部と，
    前記レコードの候補に対する前記選択手段による選択結果を受けて，前記言語モデルに追加すべき音声認識語彙である新たな追加認識語彙を作成する認識語彙作成部と
    を備え，
    前記認識語彙作成部は，
    前記入力文字列に対応する前記追加認識語彙と前記選択されたレコードの対応関係を，前記名称データベース若しくは前記言語モデルに記録し，
    前記検索部は，前記音声認識部から前記追加認識語彙が出力された場合に，該追加認識語彙に含まれる前記名称データベースのレコードを前記検索結果に含める
    ことを特徴とするナビゲーションシステム。

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