JPS60196869A - 音声入力式日本語文書処理装置 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】本公報は電子出願前の出願データであるた
め要約のデータは記録されません。

Description

【発明の詳細な説明】 〈発明の技術分野〉 本発明は文節単位に発声された音声を音節単位に認識し
、この認識された音節候補の組合せにより複数の文節候
補列を作成し、辞書照合を含む文法処理を行なって文節
単位の認識結果を出力する音声入力式日本語文書処理装
置の改良に関するものであり、更に詳細には認識結果の
複数の候補の出力順序を制御するようにした音声入カ式
日本語文書処理装置に関するものである。

〈発明の技術的背景とその問題点〉 従来の音声入力式日本語文書処理装置において、例えば
入力音声を音節単位に認識し、この認識された音節候補
の組合せにより複数の文節候補列を作成し、辞書照合を
含む文法処理を行なって文節単位の認識結果を出力して
いる。そしてこの時文節の長さと各音節毎の候補数を組
合せた数の文節候補列が作成され、また辞書照合の結果
も複数の認識結果が出力される。

この場合、音声認識結果の確からしさの順序で複数の認
識結果を順次出力している。

しかし、従来のこのような方法において、単音節の認識
結果が砥とんど誤まりの無い場合、あるいは対象とする
語霊が少ない場合には特に開題は生じないが、現在の音
声認識の技術レベルでは充分に区切った音節でも識別し
にくい音節があシ、また連続的に発声し、た音声では調
音結合等の影響によシ識別率が更に低下する。

また辞書に収納された語霊が多くなれば思ってもみない
語が最初に認識結果として出力されることがある。

本出願人は、このような従来の問題点を除去した認識結
果の出力順序を決定する方法を先に特願昭５８−５８５
１３号［日本語音声入力装置」として提案した。

この方法は認識結果の複数の候補を音声認識結果の確か
らしさを示す確度情報と、音声認識結果価値情報によっ
て評価して認識結果の出力順序を決定するようにしたも
のである。

しかし、本出願人が先に提案した方法によっても、認識
結果のなかの無意味な候補列が上位に出力される場合が
あることが判明した。

〈発明の目的〉 本発明は上記の点に鑑みて成されたものであり、認識結
果の出力順序を決定する新規な方法を採用した音声入力
式日本語文書処理装置を提供することを目的とし、この
目的を達成するため、本発明の音声入力式日本語文書処
理装置は接辞語句及びこの接辞語句に接続し得る自立語
情報のチーグルを記憶した記憶手段と、この記憶手段に
記憶されたテーブルを参照して認識結果の複数の候補の
出力を制御する制御手段とを備えるように構成されてい
る。また、本発明の実施例によれば、上記制御手段は上
記記憶手段に記憶されたテープＩしを参照して認識結果
の複数の候補のうちの無意味な候補列を削除せしめるよ
うに構成されておυ、更に上記制御手段は認識結果の被
数の候補を音声認識結果の確からしさを示す確度情報と
、音声認識結果の確からしさ以外の自立語の長さ、頻度
を含む条件にもとすく文法評価値情報と、記憶手段に記
憶された接辞語句及びこの接辞語句に接続し得る自立語
情報のテーブルとを参照することにより、重み付けを行
なって認識結果の出力順序を決定せしめるように成され
ている。

〈発明の実施例〉 以下、本発明を一実施例を挙げて詳細に説明する。

る。

第１図は本発明の音声入力式日本語文書処理装置の一実
施例の構成を示すブロック図である。

第１図において、１は音声入力をピンクアッグするマイ
クロホンであり、この々イクロホン１によシ検出された
音声は単音節認識部２に入力される。この単音節認識部
２は従来公知のものであり、マイクロホン１を介して入
力された文節単位の音声が音節単位に区分されて単音節
毎の特徴抽出が行なわれる。一方メモリ３には各単音節
毎の標準パターンが記憶されており、単音節認識部２に
おいて入力音声の特徴パターンと標準パターンとのマツ
チング計算処理が行なわれ、このマツチング計算処理の
結果、最も近似したものが第１候補として、また順次近
似したものが次候補として選出され、その結果が近似度
（確からしさ）を示す距離差情報と共にメモリ４に音節
ラティスとして記憶される。

上記単音節認識部２において認識され、音節ラテ、Ｃヌ
としてメモリ４に記憶された内容は候補列作成部５に入
力されて近似度（確からしさ）を示す距離差情報を用い
て確度の高い順に文節候補（かな文字列）が作成されて
文節候補メモリ６に記憶される。なおメモリ６において
領域６ａは文節候補の確からしさを示す確度情報の記憶
領域、領域６ｂは後述する評価内容を記憶する評価レジ
スタ領域である。

上記候補列作成部５において作成され、メモリ６内に記
憶された複数の候補列は順次文節分析部７に入力されて
文法的な分析が行なわれると共に分析に必要な文法情報
及び見出し語辞書、接辞語辞書等を含む辞書メモリ８の
内容と照合され、一致したもρが認識結果メモリ９に文
節（単語）の漢字候補情報として記憶される。更に文節
分析部７は後述するようにメモリ９に記憶される文節（
漢字）候補の構成要素を分析して文法評価値を算出し、
仮名漢字変換処理における同音語の最高評価値を得た漢
字候補が認識結果メモリ９に記憶され、またメモリエリ
ア９ａにその候補に対する文法評価値が記憶される。

また上記メモリ領域６ａに記憶されている確度情報Ｙと
メモリエリア９ａに記憶された文法評価値情報Ｘにもと
すいて算出された各候補の総合評価値Ｚがメモリエリア
９ｂに記憶され、この総合評価値Ｚを用いて文節候補の
ソートが行なかれて、認識結果の出力順序が決定される
ように構成されている。またメモリエリア９ｃ及び９ｄ
にはそれぞれ後述するように接辞（接頭語、接尾語）の
番号及び自立語の番号が記憶され、更にメモリエリア９
ｅには本発明にしたがって判断された接辞と自立語の接
続の適否の判断結果が記憶されるように構成されている
。

なお１０は評価点算出のために用いられるバッファであ
シ、メモリ領域Ａ、Ｂ、Ｃ，ＳＴ、ＳＢ。

Ｘを有している。

また、ｌｌａは各接辞語に接続可能な自立語の用例を記
憶した語句テーブルメモリ、ｌｌｂは参照テーブルメモ
リである。

また１２は認識結果等を表示する表示装置、１３はかな
キー、ファンクションキー等を有する入力装置、１４は
上記各装置を制御するコントローラ（ＣＰＵ）である。

上記参照テーブルメモ！Ｊｌｌｂは第２図に示す如く構
成されておシ、各接辞語「別」、「補」等ごとに、それ
ぞれフラグＡＩ、接辞連番Ａ２、接辞読みＡ３、自立連
番Ａ４及びアドレスＡ５の情報ケ組として記憶されてお
シ、上記語句テーブルメモ！Ｊｌｌａは第３図に示すよ
うに構成されており、参照チーグルメモリｌｌｂの記憶
内容によって対応付けられた所定の接辞語に対するアド
レスＡ５を開始アドレスとして所定の接辞語に接続可能
な自立語の用例が順次自立語番号で記憶されている。

上記参照テープｚｌｚｌｌｂは本実施例によれば１項目
に付いて１０バイト構成と々っでおシ、実際の接辞の種
類は接頭語と接尾語を合わせて５９７個であるが、後述
するように検索時間の短縮を図るために副項目を設けて
いるため、本実施例では約１０にバイトとなっている。

また、語句テープ／Ｉｚｌｌａについては１自立語番号
を２バイトで表記しているため（２バイト×用例の総数
）の容量になシ約７０にバイトとなっている。

また、本実施例においては、自立語番号の一致を検知す
るためのル−プ制御を行なうため、次のようになってい
る。即ち、本実施例において、最も適切な検索時間とな
るようにｌ　）Ｖ−プに含まれる自立語番号の個数を６
４個と算定し、予め１つの接辞に対して６４個以上の用
例が含まれる場合は６４個毎の語句テーブルの開始アド
レスＡ５とそのグループに含まれる最も大きい自立語番
号Ａ４が参照テーブルメモリ１１ｂに書かれることにな
シ、またこの時フラグＡ１も＜０１＞ＨＥＸとするよう
に成しているため、例えば接辞「別」の場合、まず接辞
番号とその読みから接尾語「別」を見つけ出すことが出
来るが、この時フラグＡ１が“０”でないことから、次
にも同じ接辞の項目が続いであることが分かる。したが
−３て接続可能か否かを調べる自立語番号と参照テーブ
ルメモＩＪ　１１　ｂの自立語番号Ａ４とを比較して、
両者の大小の関係から、前者の方が小さい場合には、開
始アドレスを＜ＩＤ８８）ＨＥＸとし、前者の方が大き
い場合には、更に次の項を探して開始アドレスを〈ＩＤ
Ｃ８＞ＨＥＸと決定して語句テーフ：ルメモリ１１ａの
検索が開始される。

また、もし探し出そうとする自立語番号が〈ＣＣ６８’
＞ＨＥＸよりも大きい場合には、この自立語は語句テー
ブルメモリ１１ａには含まれていないと判断することが
できる。

このようにして、“′フラグＡ１゛及び“自立語番号Ａ
４°゛の内容をチェックすることによって、検索時間の
短縮が図れるように構成されている。

尚、この６４個というグルーピングの数は、装置の処理
速度等によって適宜増減させて良いことは言うまでもな
い。

次に上記の如く構成された装置の動作を第４図に示す１
文節の処理フローに従って説明する。

文節単位に発声された音声はマイクロホン１によって検
出されて単音節認識部２により、音響分析によって単音
節単位に認識され（ｎｏ”ｎ３）、その認識結果が音節
ラテ、Ｃスメモリ４に入力記憶される。

例えば入力音声「／こ〃＜〃み〃ん〃を／」（「国民を
」）に対する単音節認識結果として第１表に示すような
音節ラティスが形成される。

ナオ、上記第１表において音節ラティスの０内に示した
数字は第１位の認識結果゛を１．０とした時の２位以下
の確度を表わしている。

上記のように音節ラティスには音節番号と音節確度（確
からしさ）情報が書かれることになる。

ここで音節の確からしさを表わす音節確度は次のように
して算出される。

即ち、単音節認識部２で入力音節の特徴パターンとメモ
リ３に記憶されている複数の標準パターンとの間でパタ
ーンマツチングが行なわれ、パターンマツチングの結果
として、各標準パターンとのマツチング距離を得る。こ
のマツチング距離の小さい順に並べて、上位数個を音節
候補とする。

第１表に示した音節確度は、第１位のマツチング距離で
各位のマツチング距離を除して正規化したものである。

上記単音節認識部２において認識され、音節ラティスと
してメモリ４に記憶された音節単位の各候補は候補列作
成部５に入力される。

候補列作成部５は音節ラテ、イヌメモリ４に記憶された
音節単位の認識結果を用いて、最初に上記メモリ４に記
憶された１位の認識結果ばかシを並べて候補列を作成し
て文節候補メモリ６に記憶し、次に順次２位以下の認識
結果を組合せて確度の総和（候補列の確度）の小さい順
に候補列（文節候補）を作成してメモリ６に記憶する。

またこの時各文節候補に対する確度情報Ｙがメモリエリ
ア６ａに記憶される（ｎ４）。上記第１表に示した例で
は複数の候補列が第２表の如く作成されてメモリ６に記
憶される。

表２表 次にメモリ６に記憶された候補列は順次文節分析部７に
入力され、文節の分析が行なわれる（ｎ５）。

即ち文節分析部７では入力される候補列を辞書メモリ８
の内容との照合を含む文法分析を次のように実行する。

候補列→（接頭語）十自立語＋（接尾語）＋（活用語尾
）＋（付属語列） ただしくニ）内の要素は無くても良い。

ステップｎ５において行なわれる文節の文法分析処理フ
ローは第５図に詳細に示されておシ、文節分析部７はま
ず入力された候補列と辞書メモリ８の記憶内容との照合
を行々って仮名漢字変換処理を実行する（ｎ２０．ｎ２
１　）。この時変換できなかった場合には入力された候
補列が文節として不可能なかな配列と判定して、メモリ
エリア６ｂのその候補列に対応した位置（評価レジスタ
）に「０」を入れて、文節分析結果（評価）「×」の決
定を行う（ステップｎ２２，２３．２４　）。

一方、仮名漢字変換処理動作（ｎ２１　）の結果、変換
が可能であった場合には、評価レジスタエリア６ｂの対
応位置（評価レジスタ）を「１」にセットして（ｎ２５
）、照合の結果一致したことを即ち、本実施例において
各文節候補についてｎ２０〜ｎ２５の動作を実行するこ
とによシ上記第２表の評価欄に示したように「○」を付
加した６個の候補列が文節として可能であることが分析
される。

また、本実施例においては文節として可能な候補列につ
いてステップｎ２６以後において文節の構成要素におい
て重み付けを行なって出力順序付けを行なっているがそ
の一例を以下に示す。

文節として可能な候補列に対する文法評価値は上記した
文節の要素の接頭語、自立語、接尾語の各々に対して次
の３点において点数を与え、各要素ごとに重みをかけて
加算した点数の合計として算出される。

■　語長 ■　頻度 ■　直前の数百文節での使用の有無 次に各項目に対する文法評価値の算出動作を説明する。

（＋）　自立語に対する評価値（ｎ２６〜ｎ３１）自立
語長は、その自立語の活用語尾の長さも含めた長さとす
る。例えば１歩いた」では、「歩」が自立語の語幹であ
シ、「い」が活用語尾であシ、「た」が付属語となる。

従って自立語長は３と々シ、この自立語の長さはＡレジ
スタに記憶される（ｎ２６）。

自立語に対する頻度情報は３ランクに分け、少ないもの
から０．１．２の値が与えられて例えば辞書メモリ８に
記憶されておシ、この辞書メモリ８より所望の頻度情報
が取出されてＢレジスタに記憶される（ｎ２７）。

次にステップｎ２８に移行して直前の数十文節で使用さ
れているか否かが判定され、使用されていれば「１」、
使用されていなければｒＯＪがＣレジスタに記憶される
（ｎ２９．３０）。

次にステップｎ３１に移行して自立語の評価値Ｊが次式 ％式％ に従って算出され、その結果がＪレジスタに記憶される
。

なお、自立語の場合には、−成用いたものを再度用いる
確率が高いため、使用の有無の情報Ｃに重みをかけてい
る。

（１１）接頭語、接尾語に対する評価値（ｎ３２〜ｎ４
７）接頭語はその文字数（拗音は除く）を２倍したもの
を用いる。ただし、文字数が０（接頭語がない時）の時
には「４」を与える（ｎ３３　）。

また頻度は２ランクに分けられており、少ないものをｒ
ＯＪ、多いものをｒｌＪとしている。

更に使用の有無は無い時には「０」、有の時には「１」
を与えている。

接頭語長はＡレジスタに記憶され（ｎ３４）、頻度情報
はＢレジスタに記憶され（ｎ３５）、使用の有無情報は
Ｃレジスタに記憶され（ｎ３７゜３８）、その後ステッ
プｎ３９に移行して接頭語の評価値ＳＴが次式 ５Ｔ＝Ａ＋Ｂ＋２Ｃ に従って計算され、その結果がＳＴレジスタに記憶され
る。

接尾語の場合には接頭語と同様の動作がステップｎ４０
＝ｎ４７において実行され、その結果がＳＢレジスタに
記憶される。

次にステップｎ４８に移行して１文節全体の評価値Ｘが
次式 ％式％ に従って計算され、その結果がＸレジスタに記憶される
。

次にステップｎ４９に移行してＸレジスタの値が評価値
レジスタ（メモリエリア９ａ）の値よシ大きいか否かが
判定され、Ｘレジスタの値が評価値レジスタの値より大
きい場合には評価値レジスタ（メモリエリア９ａ）にＸ
レジスタの内容を記憶すると共に、ステップｎ２１．ｎ
２２において変換された漢字候補をその文法評価値と共
にメモリＬＫ記憶する（ｎ５０）。

一方ｎ４９においてＸレジスタの値が評価値レジスタの
値よシ大きくない場合にはステップｎ５０を飛び越して
ステップｎ５１に移行する。

ステップｎ５１においては次の同音語の候補があるか否
かが判定され、同音語の候補があればステップｎ２６以
降に戻って新たな同音語候補に対する文法評価値の計算
が行なわれる。

また同音語の候補がなければステップｎ５２にに移行し
て、上記の文節の分析の結果、接辞語があったか否かを
判断し、接辞語があった場合にはその接辞語の番号をメ
モリエリア９Ｃに記憶すると共に、その接辞語に接続し
ている自立語の番号をメモリエリア９ｄに記憶しくステ
ップｎ５３）、１候補列に対する文節の文法評価を終了
する（ｎ５４）。

またステップｎ５２において、接辞語がないと判断した
場合にはステップｎ５４に移行して１候補列に対する文
節の文法評価を終了する（ｎ７）。

このような動作によシ１候補列に対する漢字候補がその
文法評価値、接辞の番号及び自立語の番号と共に認識結
果メモリ９に記憶され、また１候補列に対して同音語（
複数の漢字候補）が存在する場合には評価点の最も大き
い漢字候補がメモリ９に記憶されることにな７る。

第２表に示した例においては 「ごふにんは］→「ご赴任補」 「ごふにんを」−「ご赴任を」 「ごふみんは」→「ご不眠補」 「ごふみんを」→「ご不眠を」 「ごくみんは」→「ご区民補」 「こくみんは」→「国民補ｊ 「ごくみんを」→「ご区民を」 「こくみんを」→「国民を」 の漢字候補が得られる。また接頭語「ご」に関しては頻
度が高いため ５Ｔ＝２＋１＋Ｏ＝３ とし、接尾語「補」に関しては頻度が低いため５Ｂ＝２
＋Ｏ＋Ｏ＝２ とし、「赴任」は頻度１．「国民」は頻度２゜「不眠」
及び１区民」は頻度Ｏとした場合、各文節を評価すると
、 「ご赴任補」：（接頭）（自立語・３文字）（接尾） Ｘ＝３＋１６Ｘ（３＋１＋Ｏ）＋２＝６９「ご赴任を」
：（接頭）（自立語・・・３文字）（付属語） Ｘ＝３＋１６Ｘ（３＋１十〇　）＋４＝７１「ご不眠補
」：（接頭）（自立語・・・３文字）（接尾） Ｘ＝３＋１６Ｘ（３＋０＋Ｏ）＋２＝５３「ご不眠を」
＝（接頭）（自立語・・・３文字）（付属語） Ｘ＝３＋１６Ｘ（３十〇＋０）＋４＝５５「ご区民補」
：（接頭）（自立語・・３文字）（接尾） Ｘ＝３＋１６Ｘ（３＋０＋Ｏ）＋２＝５３「国民補」＝
（自立語・・４文字）（接尾）Ｘ＝４＋１６Ｘ（４＋２
＋０）＋：２−１０２「ご区民を」：（接頭）（自立語
・・・３文字）（付属語） Ｘ＝３＋１６Ｘ（３＋０＋Ｏ）＋４＝５５「国民ヲ」＝
（自立語・・・４文字）（イ」成語）Ｘ＝４＋１６Ｘ（
４＋２＋０　）＋４＝１０４とな！ｌｌ「国民を」が最
高の文法評価値となる。

次にステップｎ８に移行して、本発明の特徴的な処理で
ある接辞語句による評価の処理が実行される。

ステップｎ８において行なわれる接辞語句による評価の
処理フローの詳細が第６図に示されており、予め用意さ
れ、メモ！Ｊｌｌａ、ｌｌｂに記憶されている２種類の
「語句テーフ諏し」及び「参照テーブル」を用いて、候
補列内の各接辞に対してその用例が含まれているか否か
が判定される。このとき、上記した辞書との照合及び文
法分析の処理時にメモリエリア９ｃ、９ｄＫ書込まれた
候補列の接辞の番号及び自立語の番号が用いられる。

具体的には、まずメモリエリア９ｃ及び９ｄから所定の
候補列に対する接辞の番号及び自立語の番号を読み出し
くステップｎ６１）、メモ’Ｊｌｌｂの参照チーグルの
中から、今読み出した接辞番号（文節分析部で書込まれ
た接辞番号及び接辞の読み）を用いて、該当する接辞の
項（例えば接尾語「補」の項）を検索しく　ｎ　６　’
２　＋　ｎ　６３　）　、該当する接辞（例えば接尾語
「補」）が接続し得る自立語の用例が始まる語句テープ
／１ｚｌｌａの開始アドレスＡ５を読み出す（ステップ
ｎ６７、この場合は（ＩＤＤＢ＞ＨＥＸ）。

また、この時の自立連番Ａ４の内容とエリア９ｄより読
出した自立語番号とを比較して（ｎ６４）、９ｄの内容
がＡ４の内容よシ大きい場合には、ステップｎ６５に移
行してＡ１の内容が０゛°であるか否かを判定し、０゛
°でなければ参照チーグル１１ｂの次の項を参照するよ
うにして（ｎ　６６）、ｎ６４以後の動作を繰返し、Ａ
１が“Ｏ１１であれば該当する接辞に対してエリア９ｄ
に記憶された番号の自立語が用例として含まれていない
と判断してメモリエリア９ｅに“？０°″を設定する（
ｎ７２）。

一方メモリｌｌｂのエリアＡ５より開始アドレスを読み
出した後はステップｎ６８に移行して語句テーブルｌｌ
ａを参照し、語句テープ／Ｌ’ｌｌａの中のアドレスＡ
５（今の場合は＜　Ｉ　ＤＤＢ　＞ＨＥＸ　）から記さ
れている各自立語番号と先の文節候補の自立語番号であ
るエリア９ｄの内容との一致を検索しくｎ６９．ｎ７０
）、一致した場合にはメモリエリア９ｅに“１”を設定
しくステップｎ７１）、一致しない場合にはメモリエリ
ア９ｅに“０゛を設定して一連の接辞語句による評価処
理を終了する。

上記の一連の処理において、メモリエリア９ｅに“０°
゛の設定された文節候補は接続し得ない接辞語と自立語
の対であると判断して、以後の処理において文節候補か
ら除外される。

上記した接尾語「補」に対しては語句テーブル１１ａの
自立語番号から「検事」、「司書」。

「主事」、「書記」及び「判事」の５つの用例があるこ
とが分かるが、上記した例で候補に上がった「赴任」、
「不眠」、「区民」及び「国民」に該当する自立語番号
が含まれていないので、これらの自立語には接尾語「補
」が接続しないものとして、これらの文節候補列の出力
が除外されることになる。

次にステップｎ９（第４図）においてエリア９ｅに１゛
°の設定された各文節認識結果の総合評価値が の式に従って算出され、その結果がメモリエリア９ｂに
記憶される。

このステップにおいて例えば「国民を」の総合評価値が となり、最高の総合評価値となる。

従ってステップｎ１０（第４図）において文節認識結果
をソートすることによりメモリ９の記憶内容は第３表の
Ｈの如くなる。

このような一連の動作にょシ漢字候補「区民を」が第１
位の認識候補となシステップｎｌＯに移行して、その第
１位の認識候補「国民を」が最初に出力されることにな
る。

なお、第３表において■の欄は音響分析から得られる確
度（確からしさ）情報によってソートした場合のメモリ
９の記憶内容を示している。

上記の第３表に示した例からも明らかなように入力音声
に対応した正しい文節「国民を」は■では第８位である
のに対し、本発明にょる■では第１位に出力され、しか
も文節候補の数が限定されるようになシ、本発明が最も
良い結果になっていることが判る。

以上のような処理手順により、音声認識の確度に従った
認識結果の出力順、及び文法分析による文法評価値に従
った認識結果の出力順に比べて、認識結果の出力の順序
をより妥当なものとすることが可能となる。

また、接辞に対する自立語の情報は計算機等による自動
抽出が可能であるため、大語いになる程、本発明は有効
である。

なお上記実施例においては接辞語句による評価処理にお
いて接辞語と接続し得ない自立語との対の文節候補を出
力しないように成しているが、本発明はこれに限定され
るものではなく、例えば接辞語と自立語の対の用例があ
ると判断された候補については出力順序がより上位にな
るようにソートすると共に接辞語と自立語の対の用例が
ないと判断された候補については出力順序がより下位に
なるようにソートする等の種々の変形が可能である。

〈発明の効果〉 以上述べたように、本発明によれば接辞語句及びこの接
辞語句に接続し得る自立語情報のテーブルを記憶した記
憶手段と、この記憶手段に記憶されたテーブルを参照し
て認識結果の複数の候補の出力を制御する制御手段とを
備えるように構成されているため、接辞に対してどのよ
うな自立語が接続されるかという情報によって認識結果
の出力の順序をより妥当なものとすることが出来、認識
結果の正解率を向上させると共に、候補選択が容易とな
る。

【図面の簡単な説明】

第１図は本発明の一実施例装置の構成を示すブロック図
、第２図は参照テーブルメモリの構成例を示す図、第３
図は語句テーブルメモリの構成例を示す図、第４図は１
文節の処理フローを示す図、第５図は１候補列（文節）
に対する文節の分析処理フローを示す図、第６図は本発
明による接辞語句による評価処理フローを示す図である
。 ２・・・単音節認識部、　３・・標準パターンメモリ、
４・−・音節ラティスメモリ、５・・・候補列作成部、
６・・・文節候補メモリ、７・・・文節分析部、８・・
・辞書メモリ、９・・・認識結果メモリ、１０・・・文
法評価値算出用バッフ１メモリ、６ａ・・・確度情報記
憶メモリ、 ９ａ・・・文法評価値記憶エリア、 ９ｂ・・・総合評価値記憶エリア、 ９ｃ・接辞語句番号記憶エリア、 ９ｄ・・・自立語番号記憶エリア、 ９ｅ・・・接続適否判定結果記憶エリア、１１ａ・・・
語句テーブルエリア、 １１ｂ・・・参照テーブルエリア。

Claims (1)

1. 【特許請求の範囲】 １　文節単位に発声された音声を音節単位に認識し、該
   認識された音節候補の組合せによシ複数の文節候補列を
   作成し、辞書照合を含む文法処理を行なって文節単位の
   認識結果を出力する音声入力式日本語文書処理装置にお
   いて、接辞語句及び該接辞語句に接続し得る自立語情報
   のテーブルを記憶した記憶手段と、該記憶手段に記憶さ
   れたチーグルを参照して上記認識結果の複数の候補の出
   力を制御する制御手段と、 を備えることを特徴とする音声入力式日本語文書処理装
   置。 ２　上記制御手段は上記記憶手段に記憶されたテーブル
   を参照して認識結果の複数の候補のうちの無意味な候補
   列を削除せしめるように構成されたことを特徴とする特
   許請求の範囲第１項記載の音声入力式日本語文書処理装
   置。 ３　上記制御手段は認識結果の複数の候補を音声認識結
   果の確からしさを示す確度情報と、音声認識結果の確か
   らしさ以外の自立語の長さ、頻度を含む条件にもとすく
   文法評価値情報と、上記記憶手段に記憶された接辞語句
   及び該接辞語句に接続し得る自立語情報のテーブルとを
   参照することによシ、重み付けを行なって認識結果の出
   力順序を決定せしめるように成したことを特徴とする特
   許請求の範囲第１項記載の音声入力式日本語文書処理装
   置。