JP2017058804A - 検出装置、方法およびプログラム - Google Patents

Abstract

【課題】適切な処理単位を検出することができる。【解決手段】本実施形態に係る検出装置は、形態素解析部と、依存構造解析部と、抽出部とを含む。形態素解析部は、ユーザの発話内容を表す文字列を形態素解析し、複数の形態素を含む形態素解析結果を生成する。依存構造解析部は、前記形態素解析結果について前記複数の形態素間の依存関係を解析する。抽出部は、前記依存関係に基づいて、依存構造が完結する形態素のまとまりを前記形態素解析結果から抽出する。【選択図】図１

Description

本発明の実施形態は、検出装置、方法およびプログラムに関する。

音声翻訳技術においては、従来の機械翻訳のようにあらかじめ推敲された書き言葉のテキストを入力するのではなく、人が発声した話し言葉が入力されるため、フィラーや言いよどみ、言い直しなど、発話内容とは直接関係ない言葉（要素）も含まれる。この不要な要素を削除することが後段の翻訳処理の精度を高めることにつながるため、重要である。
一方、出版分野などでは、出版する前の原稿を推敲する「校正」という人手作業が存在する。校正を自動化するための自然言語処理技術として、予め用意したテキストを受け付け、テキスト中で校正の対象となる部分を特定して正しい表記に変換する技術がある。

また、他の自然言語処理技術としては、形態素列に対する変換パターンを用いて口語表現から文語表現へ変換する技術がある。

特開平１０−２８９２３３号公報 特許第３７２１３９７号

しかし、上述した校正を自動化するための技術では、テキストが事前に入手できていることが前提となっており、テキストの解析時には１文ずつ読み込む必要がある。このため、話し言葉の同時通訳を行う場面のように、テキストが漸進的に（順次）入力される場合、一文ずつ読み込めず、テキストを解析することができない。
また、形態素列に対する変換パターンだけで口語表現から文語表現へ変換を行う場合、口語表現に含まれる形態素同士の依存関係を考慮した変換は難しい。このため、発話途中で新しい文を話し始めたり、ある文を話している途中に別の文を挿入するような話し方をしたりすると、全体の構造を捉えた変換を行えないという問題がある。

本開示は、上述の課題を解決するためになされたものであり、適切な処理単位を検出することができる検出装置、方法およびプログラムを提供することを目的とする。

本実施形態に係る検出装置は、形態素解析部と、依存構造解析部と、抽出部とを含む。形態素解析部は、ユーザの発話内容を表す文字列を形態素解析し、複数の形態素を含む形態素解析結果を生成する。依存構造解析部は、前記形態素解析結果について前記複数の形態素間の依存関係を解析する。抽出部は、前記依存関係に基づいて、依存構造が完結する形態素のまとまりを前記形態素解析結果から抽出する。

第１の実施形態に係る検出装置を示すブロック図。 変換辞書格納部に格納される変換パターンの一例を示す図。 形態素パターン変換部の変換処理の一例を示す図。 末尾表現辞書格納部に格納される末尾表現辞書の一例を示す図。 第１の実施形態に係る検出装置の動作を示すフローチャート。 第１の実施形態に係る依存構造解析処理の詳細を示すフローチャート。 走査形態素列バッファに格納される走査形態素列の一例を示す図。 係り元形態素バッファに格納されるテーブルの一例を示す図。 第２の実施形態に係る検出装置を示すブロック図。 第２の実施形態に係る依存構造解析処理の詳細を示すフローチャート。 係り元形態素バッファに格納される倒置を含む形態素解析結果のテーブルの一例を示す図。 倒置修正部による修正結果の一例を示す図。

以下、図面を参照しながら本実施形態に係る検出装置、方法およびプログラムについて詳細に説明する。なお、以下の実施形態では、同一の参照符号を付した部分は同様の動作をおこなうものとして、重複する説明を適宜省略する。
本実施形態に係る検出装置は、自然言語処理または翻訳処理において用いられる処理単位を検出および抽出する場合を想定する。

（第１の実施形態）
第１の実施形態に係る検出装置について図１のブロック図を参照して説明する。
第１の実施形態に係る検出装置１００は、取得部１０１、音声認識部１０２、形態素解析部１０３、変換辞書格納部１０４、形態素パターン変換部１０５、依存構造解析部１０６、走査形態素列バッファ１０７、係り元形態素バッファ１０８、末尾表現辞書格納部１０９、処理単位抽出部１１０および出力部１１１を含む。

取得部１０１は、マイクなどにより、ユーザの発話に基づく音声を取得する。音声は、話し言葉（口語表現）であり、取得部１０１は、音声を漸進的に（順次）取得する場合を想定する。なお、取得部１０１は、音声の代わりに、ユーザの発話内容を表す文字列を順次取得してもよい。例えば、取得部１０１は、ユーザからキーボード入力、手書き文字認識など一般的に用いられる入力方法により、ユーザの発話内容を文字列として取得すればよい。

音声認識部１０２は、ユーザの発話に基づく音声を受け取り、音声を音声認識して音声認識結果を生成する。具体的に音声認識結果は、音声が、文字列（テキスト）、単語系列または単語ラティスに変換されたものである。言い換えると、音声認識結果は、ユーザの発話内容を表す文字列である。音声認識処理は、例えば、隠れマルコフモデル（Ｈｉｄｄｅｎ Ｍａｒｋｏｖ Ｍｏｄｅｌ：ＨＭＭ）、ディープニューラルネットワーク（Ｄｅｅｐ Ｎｅｕｒａｌ Ｎｅｔｗｏｒｋ：ＤＮＮ）を用いればよく、従来から広く一般に用いられる手法を適用すればよい。なお、音声認識部１０２は、取得部１０１からユーザの発話内容を示す文字列を受け取る場合は、そのまま後段に文字列を渡せばよい。

形態素解析部１０３は、音声認識部１０２から音声認識結果を受け取り、音声認識結果を形態素解析することにより、複数の形態素を含む形態素解析結果を生成する。なお、形態素解析部１０３は、音声認識部１０２からユーザの発話内容を示す文字列を受け取る場合も同様に、順次得られる文字列を形態素解析して、形態素解析結果を生成すればよい。

変換辞書格納部１０４は、形態素列の変換規則を格納する。変換規則は、変換条件となる形態素と変換後の形態素とを含む。ここでは、変換規則として、口語表現と文語表現との変換パターンを格納する。

形態素パターン変換部１０５は、形態素解析部１０３から形態素解析結果を受け取り、変換辞書格納部１０４に格納される変換パターンを参照して、形態素結果の口語表現を文語表現に変換する。なお、形態素パターン変換部１０５は、形態素解析結果が既に文語表現となっている場合は、そのまま後段に形態素解析結果を渡せばよい。

依存構造解析部１０６は、形態素パターン変換部１０５から文語表現の形態素解析結果を受け取り、形態素解析結果について複数の形態素間の依存関係を解析し、依存関係を示す依存構造を得る。依存関係の解析処理は、依存構造解析部１０６が依存関係辞書（図示せず）を保持し、例えば、チャート法といった従来から広く一般に知られている手法を適用することにより、ある形態素が別の形態素に係るかどうかを解析および判定すればよい。

走査形態素列バッファ１０７は、依存構造解析部１０６から形態素解析結果を受け取り、形態素解析結果を処理対象（走査用）となる形態素列を示す走査形態素列として格納する。さらに、走査形態素列バッファ１０７は、格納される形態素のうち何番目の形態素について処理するかを示すポインタを格納する。

係り元形態素バッファ１０８は、依存構造解析部１０６から形態素解析結果と解析により得られた依存構造とを受け取り格納する。さらに、係り元形態素バッファ１０８は、格納される形態素のうち何番目の形態素について処理するかを示すポインタを格納する。

末尾表現辞書格納部１０９は、末尾表現、ここでは、節末または文末で用いられる表現の形態素列を末尾表現辞書として格納する。

処理単位抽出部１１０は、依存構造解析部から形態素解析結果を受け取る。処理単位抽出部１１０は、走査形態素列バッファ１０７、係り元形態素バッファ１０８および末尾表現辞書格納部１０９を参照して、適切な処理単位として、依存構造が完結する形態素のまとまりを形態素解析結果から抽出する。

出力部１１１は、処理単位抽出部１１０から、抽出された形態素のまとまり（処理単位）を受け取り、処理単位を外部へ出力する。

次に、変換辞書格納部１０４に格納される変換パターンの一例について図２を参照して説明する。
図２に示すテーブル２００は、口語表現２０１と文語表現２０２とを対応付けて格納する。口語表現２０１は、フィラーも含む話し言葉の形態素列であり、文語表現２０２は、書き言葉の形態素列である。

具体的には、口語表現２０１「まし／た／んで」と文語表現２０２「まし／た／ので」が対応付けられる。ここで「／」は、形態素間の区切りを示す。
なお、テーブル２００には、口語表現２０１「えーと」に対応する文語表現２０２はないため、口語表現２０１「えーと」は、文語表現２０２では削除されることになる。

次に、形態素パターン変換部１０５の変換処理の一例について図３を参照して説明する。
形態素パターン変換部１０５は、図２に示す変換パターンを参照して、口語表現を文語表現に変換する。例えば、図３（ａ）に示すように、口語表現３０１「来月／には／えーと／既に／部品／は／そろえ／ました／んで」が文語表現３０２「来月／には／既に／部品／は／そろえ／ました／ので」と変換される。同様に、図３（ｂ）に示すように、口語表現３０３「安心／なさっ／て／ください」が文語表現３０４「安心／し／て／ください」と変換される。

次に、末尾表現辞書格納部１０９に格納される末尾表現辞書の一例について図４を参照して説明する。
末尾表現辞書格納部１０９に格納されるテーブル４００は、表現４０１および種別４０２を対応付けて格納する。

表現４０１は、文末または節末で用いられる形態素列を示す。種別４０２は、表現４０１の形態素列は節末であるか文末であるかを示す。具体例としては、表現４０１「の／で」と種別４０２「節末」とが対応付けられる。

次に、第１の実施形態に係る検出装置１００の動作について図５のフローチャートを参照して説明する。なお、検出装置１００は、ユーザからの音声またはユーザの発話内容を示す音声が入力されるたびに、図５に示す動作を順次実行するものとする。
ステップＳ５０１では、取得部１０１が、ユーザの音声を取得する。
ステップＳ５０２では、音声認識部１０２が、ユーザの音声を音声認識して音声認識結果を生成する。
ステップＳ５０３では、形態素解析部１０３が、音声認識結果を形態素解析して形態素解析結果を生成する。

ステップＳ５０４では、形態素パターン変換部１０５が、変換パターンに基づいて、形態素解析結果の口語表現を文語表現に変換する。
ステップＳ５０５では、依存構造解析部１０６が、文語表現の形態素解析結果について依存構造解析および処理単位抽出処理を行う。具体的な処理については図６を参照して後述する。
ステップＳ５０６では、出力部１１１が、ステップＳ５０５で得られる処理単位を出力する。以上で第１の実施形態に係る検出装置１００の動作を終了する。

次に、ステップＳ５０５における依存構造解析および処理単位抽出処理の詳細について図６のフローチャートを参照して説明する。なお、走査形態素列バッファ１０７のポインタの初期値は、ゼロに設定されるものとする。
ステップＳ６０１では、依存構造解析部１０６が、新しい形態素を走査形態素列の末尾に追加し、走査形態素列バッファ１０７に格納する。なお、ステップＳ６１３の処理後に戻ってきた場合で、走査形態素列バッファ１０７に形態素が残っている場合は、残っている形態素の末尾に新しい形態素を追加する。

ステップＳ６０２では、処理単位抽出部１１０が、走査形態素列バッファ１０７のポインタを１つ進める。

ステップＳ６０３では、処理単位抽出部１１０が、走査形態素列バッファ１０７にポインタが指す形態素が存在するかどうかを判定する。形態素が存在する場合、ステップＳ６０４に進み、形態素が存在しない場合、処理が終了する。

ステップＳ６０４では、処理単位抽出部１１０が、走査形態素列バッファ１０７のポインタが指し示す形態素が末尾表現であるかどうか、すなわち、文末表現または節末表現であるかどうかを判定する。形態素が末尾表現である場合、ステップＳ６０８に進み、形態素が末尾表現でない場合、ステップＳ６０５に進む。

ステップＳ６０５では、係り元形態素バッファ１０８が、走査形態素列バッファ１０７のポインタが指し示す形態素を格納する。

ステップＳ６０６では、依存構造解析部１０６が、走査形態素列の中にステップＳ６０５で格納した形態素の係り先が存在するかどうかを判定する。走査形態素列の中に係り先が存在する場合、ステップＳ６０７に進み、係り先が存在しない場合、ステップＳ６０２に戻り、ステップＳ６０２以降の処理を繰り返す。

ステップＳ６０７では、ステップＳ６０５で格納した形態素の係り先となる係り先形態素が見つかったので、係り元形態素バッファ１０８が、係り先の形態素に関する情報である係り先形態素情報を、格納された形態素に対応付けて追加格納する。

ステップＳ６０８では、処理単位抽出部１１０が、依存構造が完結する形態素のまとまり、ここでは一例として、末尾表現（文末表現または節末表現）がルート（ｒｏｏｔ）となる依存構造木を構成する形態素列（第１形態素列）を抽出する。

ステップＳ６０９では、処理単位抽出部１１０が、依存構造木を構成する形態素列を走査形態素列バッファ１０７と係り元形態素バッファ１０８とからそれぞれ削除する。この際、走査形態素列バッファ１０７では、走査形態素列と依存構造木を構成する形態素列（第１形態素列）との差分である形態素列（第２形態素列）を保持したままとする。

ステップＳ６１０では、処理単位抽出部１１０が、走査形態素列バッファ１０７のポインタをゼロに戻す。

ステップＳ６１１では、処理単位抽出部１１０が、形態素列が文末表現であるか節末表現であるかを判定する。形態素列が文末表現である場合、ステップＳ６１２に進み、形態素列が節末表現である場合、ステップＳ６１３に進む。

ステップＳ６１２では、処理単位抽出部１１０が、走査形態素列バッファ１０７に残る形態素列を削除する。

ステップＳ６１３では、処理単位抽出部１１０が、係り元形態素バッファ１０８に格納されるデータを削除し（係り元形態素バッファ１０８を空にし）、係り元形態素バッファ１０８のポインタをゼロに戻す。その後、ステップＳ６０１に戻り、同様の処理を繰り返す。以上で処理を終了する。

次に、図６に示す依存構造解析および処理単位抽出処理の具体例を、図７および図８を参照して説明する。
図７は、走査形態素列バッファ１０７に格納される走査形態素列の一例を示す。図８は、係り元形態素バッファ１０８に格納される形態素と係り元形態素との対応関係を示すテーブルの一例を示す。

なお、ここでは、取得部１０１、音声認識部１０２、形態素解析部１０３および形態素パターン変換部１０５によって以下の処理が行われるものとする。

取得部１０１が、ユーザから「来月にはえーと既に部品はそろえましたんで」という発話を取得する。
続いて、音声認識部１０２が、ユーザの発話「来月にはえーと既に部品はそろえましたんで」を音声認識して、音声認識結果として「来月にはえーと既に部品はそろえましたんで」の文字列を生成する。

続いて、形態素解析部１０３が、音声認識結果を形態素解析し、口語表現の形態素解析結果「来月／には／えーと／既に／部品／は／そろえ／ました／んで」を生成する。

続いて、形態素パターン変換部１０５が、口語表現の形態素解析結果を文語表現の形態素解析結果「来月／には／既に／部品／は／そろえ／ました／ので」に変換する。

上述の処理ののち、走査形態素列バッファ１０７は、依存構造解析部１０６から文語表現の形態素解析結果を受け取る。走査形態素列バッファ１０７は、走査形態素列７０１「来月／には／既に／部品／は／そろえ／ました／ので」を格納するとともに、それぞれの形態素に識別子を付与する。ここでは、形態素「来月」に対して「１」を付与し、形態素「には」に対して「２」を付与するといったように、それぞれの形態素に識別番号を付与する。

また、走査形態素列バッファ１０７は、ポインタ７１０を保持し、初期値が識別子のゼロに位置するように設定する。

最初の処理では、走査形態素列バッファ１０７に形態素列は格納されていないので、新しい走査形態素列として、「来月／には／既に／部品／は／そろえ／ました／ので」が追加される（ステップＳ６０１）。

ポインタが１つ進められ、識別子「１」の形態素「来月」が指し示される（ステップＳ６０２、ステップＳ６０３）。

末尾表現辞書格納部１０９を参照すると、形態素「来月」は末尾表現ではないので、形態素「来月」は、係り元形態素バッファ１０８に格納される（ステップＳ６０４、ステップＳ６０５）。

図８（ａ）に示す係り元形態素バッファ１０８に格納されるテーブル８０１には、係り元形態素８１１と係り先形態素８１２とが対応付けられて格納される。係り元形態素８１１は、走査形態素列から得られる形態素である。係り先形態素８１２は、係り元形態素８１１の係り先となる形態素である。係り先の判定は、依存構造解析部１０６による依存関係の解析処理に基づいて判定される。

テーブル８０１には、形態素「来月」が先頭に格納される。走査形態素列の中に形態素「来月」が係る相手となる形態素は存在しないため、係り元形態素８１１「来月」に対して、係り先形態素８１２を空白とするか、または単語「空」を格納する（ステップＳ６０６、ステップＳ６０７）。

続いて、走査形態素列バッファ１０７は、ポインタを１つ進められ、走査形態素列に次の形態素が入っているため、次の形態素「には」について処理する（ステップＳ６０２、ステップＳ６０３）。

末尾表現辞書格納部１０９を参照すると、形態素「には」も末尾表現ではないので、形態素「にも」は、係り元形態素バッファ１０８に格納される（ステップＳ６０４、ステップＳ６０５）。

係り元形態素バッファ１０８には、形態素「には」が２番目に格納される。走査形態素列の中に形態素「には」が係る係り先となる形態素は存在しないため、係り元形態素「には」に対して、係り先形態素８１２として「空」を格納する（ステップＳ６０６）。

上述の処理を繰り返し、８番目までポインタが進み、走査形態素列の形態素「ので」について処理する場合を想定する。

末尾表現辞書格納部１０９を参照すると、形態素「ので」は末尾表現（節末表現）であると判定される（ステップＳ６０４）。この場合の係り元形態素バッファ１０８に格納されるテーブルは、図８（ｂ）に示すテーブル８０２となる。

処理単位抽出部１１０は、形態素「ので」をルートとして、依存構造木を構成する形態素列を抽出する。依存構造解析を行うことにより、依存構造木を構成する形態素列として、「既に／部品／は／そろえ／ました／ので」を得ることができる（ステップＳ６０８）。

さらに、処理単位抽出部１１０は、走査形態素列バッファ１０７および係り元形態素バッファ１０８から依存構造木を構成する形態素列（第１形態素列）「既に／部品／は／そろえ／ました／ので」を削除する（ステップＳ６０９）。削除を実行した場合の走査形態素列バッファ１０７に格納される走査形態素列は、走査形態素列と第１形態素列との差分である第２形態素列である、走査形態素列７０２「来月には」が残る。また、係り元形態素バッファ１０８に格納されるテーブルは、図８（ｃ）に示すテーブル８０３となる。

その後、走査形態素列バッファ１０７におけるポインタをゼロまで戻す（ステップＳ６１０）。さらに、形態素「ので」は節末表現であるので、処理単位抽出部１１０は、図８（ｄ）に示すテーブル８０４のように、係り元形態素バッファ１０８を空にし、係り元形態素バッファのポインタ（図示せず）をゼロに戻す（ステップＳ６１１、ステップＳ６１３）。
次に、取得部１０１が、ユーザから新たな発話「安心なさってください」を取得したとする。

音声認識部１０２、形態素解析部１０３および形態素パターン変換部１０５により、文語表現の形態素解析結果「安心／し／て／ください」について、依存構造解析処理が実行される。

走査形態素列バッファ１０７は、既に第２形態素列「来月には」が格納されているので、形態素「来月には」の末尾に新たな形態素「安心／し／て／ください」を追加して格納する（ステップＳ６０１、ステップＳ６０２）。これは、図７（ｃ）に示す走査形態素列７０３の状態となる。

ステップＳ６１０の処理により、ポインタがゼロまで戻されているので、形態素「来月」から同様に、ステップＳ６０３からステップＳ６０８までの処理が繰り返される。ここでは、５番目の形態素「て」まで処理が終了し、ポインタが１つ進められ、６番目の形態素「ください」について処理がされる場合を想定する。

末尾表現辞書格納部１０９を参照すると、６番目の形態素「ください」は、末尾表現（文末表現）であると判定される（ステップＳ６０４）。この場合の係り元形態素バッファ１０８に格納されるテーブルは、図８（ｅ）に示すテーブル８０５の状態となる。

形態素「ください」をルートとして、依存構造木を構成する形態素列を抽出する。依存構造解析を行うことにより、依存構造木を構成する形態素列として、「安心／し／て／ください」を得ることができる（ステップＳ６０８）。

処理単位抽出部１１０は、走査形態素列バッファ１０７および係り元形態素バッファ１０８から「安心／し／て／ください」を削除する（ステップＳ６０９）。削除を実行した場合の走査形態素列バッファ１０７に格納される走査形態素列は、走査形態素列７０４「来月には」となり、係り元形態素バッファ１０８に格納されるテーブルは、図８（ｆ）に示すテーブル８０６となる。

その後、処理単位抽出部１１０は、走査形態素列バッファ１０７におけるポインタをゼロまで戻す（ステップＳ６１０）。さらに、形態素「ので」は文末表現であるので（ステップＳ６１１）、処理単位抽出部１１０は、図７Ｅに示す走査形態素列７０５のように、走査形態素列に残った形態素列「来月には」を削除する（ステップＳ６１２）。その後、処理単位抽出部１１０は、図８（ｇ）に示すテーブル８０７のように、係り元形態素バッファ１０８を空にする（ステップＳ６１３）。

以上に示した第１の実施形態によれば、形態素が末尾表現であるかどうかを判定し、バッファに格納した依存関係に基づいて形態素列を出力することで、話し言葉によく見られる挿入の修正を行いながら、完結した節を処理単位として出力する。これによって、適切な処理単位を検出することができる。例えば、第１の実施形態に係る検出装置の後段の処理システムが、第１の実施形態に従って生成された処理単位を用いる同時通訳システムである場合、処理単位が適切な翻訳単位となるので、翻訳の同時性と正確性とを高める効果を得ることができる。

（第２の実施形態）
第２の実施形態では、文の間に文字が挿入される場合に加え、倒置を含む文に対しても適切な翻訳単位を抽出できる点が本実施形態と異なる。

第２の実施形態に係る検出装置について図９のブロック図を参照して説明する。
第２の実施形態に係る検出装置９００は、取得部１０１、音声認識部１０２、形態素解析部１０３、変換辞書格納部１０４、形態素パターン変換部１０５、走査形態素列バッファ１０７、係り元形態素バッファ１０８、末尾表現辞書格納部１０９、処理単位抽出部１１０、出力部１１１、依存構造解析部９０１および倒置修正部９０２を含む。

依存構造解析部９０１および倒置修正部９０２以外は同様の処理を行うので、ここでの説明を省略する。

依存構造解析部９０１は、第１の実施形態で説明した処理に加え、形態素解析結果が倒置を含むかどうかを判定する。形態素解析結果が倒置を含む場合、倒置修正部９０２へ形態素解析結果を渡す。

倒置修正部９０２は、依存構造解析部９０１から倒置を含む形態素解析結果を受け取り、修正規則に従って、倒置部分を修正する。倒置修正部９０２は、倒置を修正した後、依存構造解析部１０６に修正後の形態素解析結果を送る。

次に、第２の実施形態に係る依存構造解析処理の詳細について図１０のフローチャートを参照して説明する。

なお、ステップＳ１００１およびステップＳ１００２以外は同様の処理を行うので、ここでの説明を省略する。

ステップＳ１００１では、依存構造解析部９０１が、形態素解析結果に倒置が含まれるかどうかを判定する。形態素解析結果に倒置が含まれる場合、ステップＳ１００２に進み、形態素解析結果に倒置が含まれない場合、ステップＳ６０１に進む。

ステップＳ１００２では、倒置修正部９０２が、倒置を修正する。

次に、倒置の修正処理の一例を図１１および図１２を参照して説明する。
図１１は、係り元形態素バッファ１０８に格納される、倒置を含む形態素解析結果のテーブル１１００である。

テーブル１１００の係り先形態素８１２を見ると、識別子９、１０の形態素列「Ａさん／が」の形態素「が」に対応する係り先形態素が「７」、すなわち「そろえ／ました」の識別子７の形態素「ました」となる。よって、形態素「が」の前方に係り先が存在する。

ここで、倒置修正部９０２が、例えば、「ガ格を表す形態素の係り先が文の前方に存在する場合は、ガ格を持つ要素全体を文頭まで移動させる」という修正規則を有する場合、形態素列「Ａさん／が」を文の先頭に移動させる。倒置修正部９０２による修正結果を図１２（ａ）のテーブル１２０１に示す。

倒置修正部９０２は、テーブル１２０１に含まれる形態素の識別子および係り先形態素を、順番となるように修正する。修正結果が図１２（ｂ）のテーブル１２０２となる。具体的には、識別子が昇順となるようにリナンバされ、リナンバされた識別子に対応して、元の依存関係を保持するように係り先形態素も修正する。

なお、倒置の修正は、ここでの説明に限らず、一般的な倒置の修正処理を用いても同様に実現できる。

以上に示した第２の実施形態によれば、文の挿入加え、文に倒置が存在する場合でも倒置を修正し、形態素が末尾表現であるかどうかを判定し、バッファに格納した依存関係に基づいて形態素列を出力することで、完結した節または文を処理単位として出力する。これによって、第１の実施形態と同様に、適切な処理単位を検出することができる。

上述の実施形態の中で示した処理手順に示された指示は、ソフトウェアであるプログラムに基づいて実行されることが可能である。汎用の計算機システムが、このプログラムを予め記憶しておき、このプログラムを読み込むことにより、上述した検出装置による効果と同様な効果を得ることも可能である。上述の実施形態で記述された指示は、コンピュータに実行させることのできるプログラムとして、磁気ディスク（フレキシブルディスク、ハードディスクなど）、光ディスク（ＣＤ−ＲＯＭ、ＣＤ−Ｒ、ＣＤ−ＲＷ、ＤＶＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤ±Ｒ、ＤＶＤ±ＲＷ、Ｂｌｕ−ｒａｙ（登録商標）Ｄｉｓｃなど）、半導体メモリ、又はこれに類する記録媒体に記録される。コンピュータまたは組み込みシステムが読み取り可能な記録媒体であれば、その記憶形式は何れの形態であってもよい。コンピュータは、この記録媒体からプログラムを読み込み、このプログラムに基づいてプログラムに記述されている指示をＣＰＵで実行させれば、上述した実施形態の検出装置と同様な動作を実現することができる。もちろん、コンピュータがプログラムを取得する場合又は読み込む場合はネットワークを通じて取得又は読み込んでもよい。
また、記録媒体からコンピュータや組み込みシステムにインストールされたプログラムの指示に基づきコンピュータ上で稼働しているＯＳ（オペレーティングシステム）や、データベース管理ソフト、ネットワーク等のＭＷ（ミドルウェア）等が本実施形態を実現するための各処理の一部を実行してもよい。
さらに、本実施形態における記録媒体は、コンピュータあるいは組み込みシステムと独立した媒体に限らず、ＬＡＮやインターネット等により伝達されたプログラムをダウンロードして記憶または一時記憶した記録媒体も含まれる。
また、記録媒体は１つに限られず、複数の媒体から本実施形態における処理が実行される場合も、本実施形態における記録媒体に含まれ、媒体の構成は何れの構成であってもよい。

なお、本実施形態におけるコンピュータまたは組み込みシステムは、記録媒体に記憶されたプログラムに基づき、本実施形態における各処理を実行するためのものであって、パソコン、マイコン等の１つからなる装置、複数の装置がネットワーク接続されたシステム等の何れの構成であってもよい。
また、本実施形態におけるコンピュータとは、パソコンに限らず、情報処理機器に含まれる演算処理装置、マイコン等も含み、プログラムによって本実施形態における機能を実現することが可能な機器、装置を総称している。

本発明のいくつかの実施形態を説明したが、これらの実施形態は、例として提示したものであり、発明の範囲を限定することは意図していない。これら新規な実施形態は、その他の様々な形態で実施されることが可能であり、発明の要旨を逸脱しない範囲で、種々の省略、置き換え、変更を行なうことができる。これら実施形態やその変形は、発明の範囲や要旨に含まれるとともに、特許請求の範囲に記載された発明とその均等の範囲に含まれる。

１００，９００・・・検出装置、１０１・・・取得部、１０２・・・音声認識部、１０３・・・形態素解析部、１０４・・・変換辞書格納部、１０５・・・形態素パターン変換部、１０６，９０１・・・依存構造解析部、１０７・・・走査形態素列バッファ、１０８・・・係り元形態素バッファ、１０９・・・末尾表現辞書格納部、１１０・・・処理単位抽出部、１１１・・・出力部、２００，４００，８０１，８０２，８０３，８０４，８０５，８０６，８０７，１１００，１２０１，１２０２・・・テーブル、２０１，３０１，３０３・・・口語表現、２０２，３０２，３０４・・・文語表現、４０１・・・表現、４０２・・・種別、７０１，７０２，７０３，７０４，７０５・・・走査形態素列、７１０・・・ポインタ、８１１・・・係り元形態素、８１２・・・係り先形態素、９０２・・・倒置修正部。

Claims (9)

1. ユーザの発話内容を表す文字列を形態素解析し、複数の形態素を含む形態素解析結果を生成する形態素解析部と、
   前記形態素解析結果について前記複数の形態素間の依存関係を解析する依存構造解析部と、
   前記依存関係に基づいて、依存構造が完結する形態素のまとまりを前記形態素解析結果から抽出する抽出部と、を具備する検出装置。
2. 前記抽出部は、前記まとまりとして、文末表現または節末表現を含む第１形態素列を抽出する請求項１に記載の検出装置。
3. 前記形態素解析結果を、処理対象となる走査形態素列として格納する走査形態素列バッファをさらに具備し、
   前記抽出部は、前記まとまりとして文末表現を含む第１形態素列を抽出する場合、前記走査形態素列バッファに格納される形態素列を削除する請求項１または請求項２に記載の検出装置。
4. 前記形態素解析結果を、処理対象となる走査形態素列として格納する走査形態素列バッファをさらに具備し、
   前記走査形態素列バッファは、前記まとまりが抽出される場合、前記走査形態素列と該まとまりとの差分である第２形態素列を保持し、該第２形態素列に新たな形態素解析結果を追加して格納する請求項１または請求項２に記載の検出装置。
5. 口語表現と文語表現との変換パターンを格納する辞書格納部と、
   前記変換パターンを用いて前記口語表現を前記文語表現に変換するパターン変換部と、をさらに具備する請求項１から請求項４のいずれか１項に記載の検出装置。
6. 前記ユーザの発話を順次取得する取得部と、
   前記ユーザの発話を音声認識し、音声認識結果として前記文字列を生成する音声認識部をさらに具備する請求項１から請求項５のいずれか１項に記載の検出装置。
7. 前記文字列が倒置を含む場合、該倒置を修正する倒置修正部をさらに具備する請求項１から請求項６のいずれか１項に記載の検出装置。
8. ユーザの発話内容を表す文字列を形態素解析し、複数の形態素を含む形態素解析結果を生成し、
   前記形態素解析結果について前記複数の形態素間の依存関係を解析し、
   前記依存関係に基づいて、依存構造が完結する形態素のまとまりを前記形態素解析結果から抽出する検出方法。
9. コンピュータを、
   ユーザの発話内容を表す文字列を形態素解析し、複数の形態素を含む形態素解析結果を生成する形態素解析手段と、
   前記形態素解析結果について前記複数の形態素間の依存関係を解析する依存構造解析手段と、
   前記依存関係に基づいて、依存構造が完結する形態素のまとまりを前記形態素解析結果から抽出する抽出手段として機能させるための検出プログラム。