情報案内システムおよびその認識辞書データベース更新方法
【課題】音声認識による検索で認識辞書データベースに記録された名称を知らなくても所望の検索ができるように関連する語彙を効率よく蓄積する。
【解決手段】音声検索部１７が音声信号より認識辞書データベース１３に記憶された施設名称等のキーワードを認識し、その認識結果に基づいてナビゲーション機能部１９が当該施設への経路案内情報を生成してスピーカ・ディスプレイ１６で提示する。情報センター２の関連語彙収集部２１は認識辞書データベースに予め記憶された初期キーワードに意味的な関連性をもつ関連キーワードをＷＥＢ情報から収集する。ナビゲーション装置の起動時にその辞書更新部１８が、関連語彙収集部で収集した関連キーワードを認識辞書データベースに追加することにより、音声検索部は初期キーワードと関連キーワードとを認識対象とするので、ユーザがその正式な名称を知らない場合でも、所望の施設を検索することができる。
【解決手段】音声検索部１７が音声信号より認識辞書データベース１３に記憶された施設名称等のキーワードを認識し、その認識結果に基づいてナビゲーション機能部１９が当該施設への経路案内情報を生成してスピーカ・ディスプレイ１６で提示する。情報センター２の関連語彙収集部２１は認識辞書データベースに予め記憶された初期キーワードに意味的な関連性をもつ関連キーワードをＷＥＢ情報から収集する。ナビゲーション装置の起動時にその辞書更新部１８が、関連語彙収集部で収集した関連キーワードを認識辞書データベースに追加することにより、音声検索部は初期キーワードと関連キーワードとを認識対象とするので、ユーザがその正式な名称を知らない場合でも、所望の施設を検索することができる。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、音声認識により認識辞書データベースに記憶されたキーワードを認識して、案内情報を提供する情報案内システムおよびこれに用いる認識辞書データベースの更新方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来から、ユーザの発話を音声認識技術によって認識し、認識結果に応じて情報提供や機器操作を行うような音声インタフェースが知られており、このような音声インタフェースは、例えば自動車のナビゲーションシステムや電話応答システムであるＩＶＲ（Ｉｎｔｅｒａｃｔｉｖｅ Ｖｏｉｃｅ Ｒｅｓｐｏｎｓｅ：音声自動応答装置）等に適用されている。
こうしたシステムでよく利用されるサービスに、施設の検索がある。
これは、ユーザが施設名称、あるいは施設のある都道府県、施設の種別などを発話し、これをシステムが認識・検索することで、所望の施設の場所へのナビゲーション、電話接続などのサービスを提供するものである。
こうした施設の検索では、各施設に関連する情報が多く、また更新頻度も早いことから、情報の鮮度が保てないという課題がある。
【０００３】
そこで、例えば特開２００１−２８９６６１号公報には、常に最新の情報で施設を検索できるよう、インターネットの情報を伴う音声検索によって、最新の情報で施設を検索するようにしたものが提案されている。
これは、ユーザが検索したい施設の条件を指定すると、ホームページなどインターネットコンテンツからの施設のイベントや料金、天候情報などを加味して、合致する施設を抽出して案内するものである。
これにより、所望の目的はおおよそ決まっているが、施設名称は確定していない場合に、適切な施設が推薦されるので、利便性が高まる。
【特許文献１】特開２００１−２８９６６１号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
一方、検索したい施設がユーザの中では既に確定しており、このユーザが欲する施設を検索する場合には、認識辞書データベースに記載された認識語彙、すなわち施設名称を発話することが前提となる。
ところがこの認識辞書データベースは、各施設主が公的機関等に申請した名称を使用して作成されている。したがってユーザが所望の検索結果を得るためには、認識辞書データベース上に記録された施設名称をユーザが正しく発話する必要がある。
【０００５】
このため、施設の略称やその施設の特徴的なキーワードをユーザが覚えていたとしても、正確な語彙（正しい施設名称）を覚えていない場合には、ユーザが所望する施設の検索を行うことができない。
たとえば鎌倉にある寺社「名月院」は、「あじさいで有名な寺」として広く知られており、別名「あじさい寺」とも呼ばれているので、ユーザが「鎌倉にあじさいで有名な寺」があることは知っていても、その寺社の正式名が「名月院」であることを知らない場合には、施設の検索ができないこととなる。
【０００６】
したがって本発明は、上記の問題点に鑑み、認識辞書データベースに記録された名称を知らない場合でも、効率よく認識辞書データベースの更新を行って関連する語彙を蓄積し、ユーザが所望する検索を行うことができる情報案内システムおよびその認識辞書データベースの更新方法を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
本発明は、認識辞書データベースにあらかじめ記憶された初期キーワードに意味的な関連性をもつ関連キーワードをＷＥＢ情報から収集し、収集した関連キーワードを所定のタイミングで認識辞書データベースに追加して、音声認識対象を増すものとした。
【発明の効果】
【０００８】
本発明によれば、正確な語彙を知らないユーザであっても、認識辞書データベースが初期キーワードに関連する関連キーワードで自動的に更新されるから、認識辞書データベースに含まれる初期キーワードおよび関連キーワードを認識対象として、ユーザが所望する目的の情報検索が可能となる。
【発明を実施するための最良の形態】
【０００９】
次に本発明の実施の形態を実施例により説明する。
図１は本発明をナビゲーションシステムに適用した実施例の全体構成を示す。
不図示の車両に搭載されたクライアント側のナビゲーション装置１と、ナビゲーション装置１からアクセス可能な情報センター２と、情報センター２が通信を行いＷＥＢ情報（インターネット上のドキュメント情報）の取得を行うためのインターネット３とよりナビゲーションシステム５が構成される。
本実施例ではナビゲーション装置１によりナビゲーション情報として施設の案内を行う場合を例に説明する。
【００１０】
まず、ナビゲーション装置１は、マイクロフォン１０と、ＡＤ変換部１１と、演算部１２と、認識辞書データベース（認識辞書ＤＢ）１３と、通信部１４と、ＤＡ変換部１５と、スピーカ・ディスプレイ１６と、現在位置取得部５０とより構成されている。
マイクロフォン１０は、ユーザが検索のために発話した音声を取得するためのものである。
現在位置取得部５０は、不図示のＧＰＳ（Ｇｌｏｂａｌ Ｐｏｓｉｔｉｏｎｉｎｇ Ｓｙｓｔｅｍ）信号受信アンテナによって受信したＧＰＳ信号などより、自車両の現在位置を取得するものである。
【００１１】
ＡＤ変換部１１は、マイクロフォン１０で取得された信号をアナログ信号からデジタル信号に変換し、演算部１２に出力する。
なお、マイクロフォン１０はユーザからの音声信号の他、車両内外で発生している雑音やオーディオ、ナビゲーションシステム等から出力される音信号も拾う可能性があるので、雑音等を排して音声信号を精度よく取得するための手段を併設するのが好ましい。
【００１２】
その例としては、（１）マイクロフォン１０とＡＤ変換部１１、もしくはＡＤ変換部１１と演算部１２との間に、音信号中の非目的成分を弱めるためのフィルタを設ける、（２）ゲイン調整機構を設けて入力信号のパワー（ゲイン）が適切となるよう増幅量を調整する、（３）入力信号のパワー変化等に基づき入力信号中で音声の含まれる区間を正確に切り出す音声抽出（ＶＡＤ：Ｖｏｉｃｅ Ａｃｔｉｖｉｔｙ Ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ）機構を設ける、（４）オーディオシステムやナビゲーションシステムから出力される音信号を打ち消すエコーキャンセリング機構を設ける、（５）指向性の強いマイクロフォンを用いたりマイクロフォンを複数用いたマイクロフォンアレーなどを用いて、音信号の種類や方向に応じた信号強調・減衰処理を設けるなどがある。これらにより、音声認識の対象でない雑音や入力音を排除し、目的の音声信号を優先的に取得できる。
【００１３】
演算部１２は、ＣＰＵ、ＭＰＵ、ＤＳＰ、ＦＰＧＡ等の一般的な動作回路を組み合わせて、音声検索部１７と、辞書更新部１８と、ナビゲーション機能部１９とより構成されている。
音声検索部１７は、マイクロフォン１０を介してユーザから取得した発話音声の一部、あるいは全てについて、認識辞書データベース１３に記憶された語彙（キーワード）との比較・照合を行い、一致度の高い尤もらしい語彙の一つあるいは複数を認識結果として取得する。
【００１４】
なお、音声検索部１７による、音声認識処理における発話音声と認識辞書データベース１３に記憶された情報との比較には、特徴量を用いることができる。特徴量としては、ＬＰＣケプストラム、ＬＰＣデルタケプストラム、メルケプストラム、対数パワー等を組み合わせた時系列ベクトルデータが知られている。
音声検索部１７はまた、ユーザの音声および手操作による施設検索利用履歴を監視し、地域別に利用頻度を記録する機能を備えている。
【００１５】
辞書更新部１８は、認識辞書データベース１３に記憶された関連キーワード（詳しくは後述する）の更新タイミングの判断、更新内容・更新範囲の制御、通信部１４を用いた更新情報の取得、そして認識辞書データベース１３の更新処理を行うものである。
通信部１４が扱う通信網としては、携帯電話網、ＵＷＢ、ＤＳＲＣ、無線ＬＡＮ、地上波データ放送、衛星放送波等があり、通信を行うために適切なものを選択すればよい。
【００１６】
ナビゲーション機能部１９は、基本機能として、走行履歴等を蓄積・解析する機能を有する。そして、音声検索部１７によって認識された音声を目的地として受け付け、さらに目的地の履歴を記憶したり、例えば経由地として入力された登録位置を受け付け、また認識辞書データベース１３に記憶された施設名などを目的地や登録位置として受け付けて、現在位置取得部５０によって取得された自車両の現在位置などにもとづいて、自車両の経路を案内する案内情報を生成する。
【００１７】
認識辞書データベース１３は、音声検索部１７による音声認識処理において、認識対象となる初期キーワードおよび該初期キーワードと関連性の高い語彙である関連キーワードを、その関連度と共に記憶するものである。
認識辞書データベース１３としては、キャッシュメモリ、メインメモリ、ＨＤＤ、ＣＤ、ＭＤ、ＤＶＤ、光ディスク、ＦＤＤ等、一般的な記憶媒体が使用される。
【００１８】
認識辞書データベース１３には、図２に示すように、初期キーワードとしての施設名称に付随する形で、その施設種別、経度・緯度の位置情報、郵便番号、住所、電話番号が記録され、更に、関連キーワードが記録される。
なお、図２の関連キーワードの欄は、追加されていない状態を示してあり、全てＮＵＬＬとなっている。
また本実施例において、認識辞書データベース１３は関連キーワードが更新されるたびに記憶内容が変更されるため、更新毎にデータベースのバージョンを示す辞書バージョンＩＤが記録される。
【００１９】
音声認識処理では、音響辞書と言語辞書とから構成される認識辞書を用いて音声の比較・照合処理が行われる。
音響辞書は、音響モデルとも呼ばれ、言語の音響的特徴量を、例えば隠れマルコフモデル（ＨＭＭ：Ｈｉｄｄｅｎ Ｍａｒｋｏｖ Ｍｏｄｅｌ）等の形式で記録したものである。
一方の言語辞書は、言語モデルとも呼ばれ、認識させるキーワードを、単語の列記、あるいは単語の接続の定義として記録したものである。
【００２０】
さらに言語辞書としては、認識させるキーワードおよびその接続関係をネットワークとして明示的に記述するネットワーク型言語モデルと、個々の単語の出現確率および単語同士の接続確率を膨大なテキストデータ（テキストコーパス）の解析から自動的に決定する統計確率型言語モデル（統計モデル、ｎ−ｇｒａｍ）が知られている。
本実施例では、言語モデルの形式に制限されるものではないが、認識させたいキーワードは案内可能な施設に限定するため、ネットワーク型言語モデルが比較的に適している。ネットワーク型言語モデルに用いられる認識語彙は、目的地を含む地域名あるいは目的施設のジャンル等から最終の目的地に至る階層構造で表現される。
【００２１】
ここで、言語モデルの一例を図３に示す。
この例では、ネットワーク型の言語モデルとして、図２の認識辞書データベースのうち、住所の都道府県、市区町村、初期キーワード、関連キーワードの項目を自由に組み合わせた発話が認識可能なように構成されている。なお、ガベージモデル（Ｇａｒｂａｇｅ）と組み合わせられて、発話中の間投詞や言い直しなどはスキップされる。
本言語モデルによって、例えば、「神奈川県の○○」のように、複合検索条件を認識することが可能であり、その認識結果を「検索キー」として、認識辞書データベースから候補を抽出することで、所望の検索結果すなわち施設名称を得ることが可能である。
なお、同様にして、電話番号や郵便番号を組み合わせた発話を認識する言語モデルを生成することも可能である。
【００２２】
また本実施例では、関連キーワードを更新することを特徴とし、具体的には図２の関連キーワード（図２では全てＮＵＬＬとなっている）を更新することに相当する。また、認識辞書データベースが更新を受けた場合には、図３に示した言語モデルの関連キーワード（図３では全て空値（ＮＵＬＬ）となっている）も自動的に更新される。
【００２３】
スピーカ・ディスプレイ１６は、音声検索部１７による検索結果をユーザに対し音声または映像によって提示するものである。
また検索結果の提示後は、ナビゲーション機能部１９は提示した内容に応じてさらにユーザからの入力を促し、入力に応じた制御に遷移できる構成となっている。
例えば音声検索部１７による検索の結果、複数の施設が候補として得られ、該候補をスピーカ・ディスプレイ１６を通じて提示してユーザに選択を促したあと、ユーザの選択によって一意の施設に絞られた場合には、ナビゲーション機能部１９は選択された施設の詳細説明情報の提示、地図の表示、ルート案内、電話機能などの制御を行う。
【００２４】
情報センター２は、通信部２０と、関連語彙収集部２１と、関連キーワードデータベース２２とを備える。
通信部２０は、ナビゲーション装置１の通信部１４と通信を行うためのものである。
関連語彙収集部２１は、インターネット３と接続可能であり、インターネット３上に存在するＷＥＢ情報３０を取得可能となっている。
具体的には関連語彙収集部２１は、ＷＥＢ情報３０から、初期キーワードをキーとしたテキスト解析を行い、初期キーワードに関連性の高い関連キーワードを抽出する。
【００２５】
また関連語彙収集部２１は、ナビゲーション装置１から送信された辞書更新部１８からの更新要求を通信部２０を通じて受付け、更新要求に対して抽出した関連キーワードを通信部２０、通信部１４を通じて辞書更新部１８へ返信する。
なお、関連語彙収集部２１は、情報センターにおいて手入力によりインターネット検索が行われた際の検索キーワードと到達したＷＥＢページの記録を蓄積するようになっている。
この関連語彙収集部２１の詳細な関連語彙収集方法については後述する。
【００２６】
関連キーワードデータベース２２は、初期キーワードと、それに付随する関連キーワードなどが記録される。この初期キーワードは、上述の認識辞書データベース１３が保持する初期キーワードと同一である。
関連キーワードデータベース２２が記録するデータの具体例を図４に示す。図４の例では、初期キーワード、関連キーワードのほか、施設種別および住所、関連キーワードの関連度、バージョンＩＤ等が記録されている。
これらのデータは関連キーワードの新たな収集および更新処理を効率的に行うために用いることができる。
【００２７】
次に、関連語彙収集部２１における具体的な関連キーワード収集処理として、ＷＥＢページそのものに含まれるテキスト情報を用いて収集する例について説明する。
ここでは、図４に示した関連キーワードデータベース２２に登録された初期キーワードを検索キーとして、インターネット３上のＷＥＢ情報３０の検索を行う。
検索結果として取得されたＷＥＢ情報３０のＷＥＢページのうち、上位所定のページ（例えば上位２０ページなど）を解析対象とし、ＷＥＢページ内のテキスト情報の解析処理を行う。
なお初回の関連語彙収集時点では、図４における関連キーワード、関連度、およびバージョンＩＤ（タイムスタンプ）のデータはＮＵＬＬとなっている。
【００２８】
ここで、ＷＥＢ情報３０のＷＥＢページから解析したいものは、初期キーワードである施設名称についての関連キーワードである。
したがって、解析すべきＷＥＢページは、該施設について言及しているページであることが望ましい。
しかしながら、検索結果のＷＥＢ情報中には対象とすべきではないＷＥＢページが含まれていることがある。
例えば、「Ａ寺」という寺社についての関連キーワードを抽出するために、「Ａ寺」をキーとしてＷＥＢ検索を行った場合、「Ａ寺駅」、「Ａ寺高校」のような、初期キーワードを包含する別の施設のＷＥＢページが該当してしまうことがある。また、「Ａ寺」と同名の地域名称「Ｘ県Ｙ市Ａ寺」が存在する場合も考えられる。
【００２９】
こうしたＷＥＢページを「Ａ寺」用の関連キーワード解析対象としてしまうと、「Ａ寺」にはふさわしくない関連キーワードが抽出されてしまう可能性がある。
そこでこれを避けるために関連語彙収集部２１は、施設種別や住所といった情報を付随して収集し、これらの施設種別や住所などの情報を用いて、検索で得られたＷＥＢページについてフィルタリング（ふさわしくないＷＥＢページを解析対象から除外する処理）を施す。
【００３０】
具体的には「Ａ寺」の例で言えば、「寺」以外の施設種別である「学校」や「駅」といったテキストが所定値以上の頻度で出現するＷＥＢページは、「Ａ寺」について言及するページではない可能性が高いため、解析から排除する。
同様に、住所情報でチェックすることにより、「Ｘ県Ｙ市Ａ寺」のようなテキストが所定値以上の頻度で出現するページは「Ａ寺」について言及するページではない可能性が高いと見て排除する。
【００３１】
上記フィルタリング処理により、解析対象となるＷＥＢページが決定したら、関連語彙収集部２１はさらに、該ＷＥＢページ内に含まれるテキスト情報の解析処理を行って、関連キーワードを抽出する。解析方法としては、一般的な形態素解析、構文解析で用いられる方法が適用できる。
関連キーワードの抽出にはいくつかの方法がある。
第１の方法は、テキスト解析で得た単語の出現頻度によるものである。
すなわち、単語分割処理により、文章を単語に分割、品詞を振り分け、間投詞、助詞、接続詞のような不要語を消去して、名詞、動詞、形容詞など施設の別名や施設へのイメージに繋がるキーワードとなりうる品詞のみを抽出し、単語（語彙）毎の頻度を算出する。
そして、解析対象となる全てのＷＥＢページについて、単語の頻度を積算した結果、頻度が所定以上となった単語、あるいは全てのページのテキスト量から相対値として見た出現頻度が所定以上となった単語を関連キーワードとして抽出する。
ここで、検索キーとして用いた初期キーワードはもちろん除外される。
【００３２】
なお、単純に出現頻度をカウントすると、時として関連キーワードとしてはふさわしくない単語が高頻度に出現していることが考えられる。このため、以下の種々の処理を組み合わせて、抽出精度を高めることができる。
例えば、施設の営業時間などがＷＥＢページに記載されていることが多く、「営業時間」、「拝観時間」、「○○時〜○○時」といったキーワードが高頻度に計上され、関連キーワードになってしまう場合がある。
そこで、こうした例外語彙を予め用意しておき、定期的に検査して例外語彙をメンテナンスすることで、これらを排除するようにすることが好ましい。
【００３３】
第２の方法としては、抽出精度を高めるため、初めから「特定の言い回しを伴って出現した単語」のみをカウントするものである。
特定の言い回しとしては、「〜と言えば」、「〜で（が）（として）有名」、「〜で（が）（として）著名」、「〜で（が）（として）名高い」、「〜の代名詞」、「〜で（として）親しまれる」、「〜で（として）知られる」、「〜と（とも）呼ばれる」、「別名〜」、「別称〜」、「愛称〜」、「略称〜」、「通称〜」、「略して〜」等が考えられる。
これらの言い回しと共に出現した単語（上記の“〜”に相当する単語）のみをカウントすることで、別名や施設のイメージとなる関連キーワードを精度よく絞ることができる。
【００３４】
さらに、第３の方法として、初期キーワードに対する関連キーワードの関連性を「関連度」として算出し、その積算値によって関連キーワードの選択を行うことができる。
関連度は、「ある施設を探す時に連想する言葉」を反映した数値であり、関連度が高い単語とは「検索時に発話しやすいキーワード」と言える。この関連度は、上記の出現頻度に加え、上述の特定の言い回しを伴っての出現や、後述する各種情報を加味して算出される値であり、抽出された関連キーワードの優先順位を決める「重み係数」と捉えることができる。
例えば関連キーワードデータベース２２の記憶容量は有限のため、関連キーワードを無数に登録することはできない。そこで、関連度が高いものから採用（記憶）することによって、ユーザの利便性と記憶容量の両立が可能となる。
【００３５】
関連度の算出の具体例としては、（１）ＷＥＢ情報３０上で、特定の言い回しを伴い出現したキーワードを、それ以外のキーワードより関連度を高く設定する、（２）ＷＥＢページ中の出現位置の情報を加味し、ページ上段に位置するキーワードほど関連度を高く設定する、（３）ＷＥＢページ全体の文章レイアウト、段落構成から見出し部分を判別し関連度を高く設定するなどがある。
さらに、（４）テキスト中に対象の初期キーワードそのものが存在した場合に、該初期キーワードからの距離、すなわち、初期キーワードと対象キーワードとの間に含まれる単語数、あるいは文字数が少ない程、関連度を高く設定する、（５）大きなフォントサイズ、ボールド体フォント、下線、文字色が周囲と異なる等、強調表現がなされているキーワードに対して、関連度を高く設定するなどもある。
【００３６】
上記の関連度設定方法を反映した関連度の算出式を以下に示す。
キーワード“ＫＷ”のカウント値をＣｏｕｎｔ（ＫＷ）、ｉ番目に現れたキーワード“ＫＷ”をＫＷ（ｉ）で表すと、
Ｃｏｕｎｔ（ＫＷ）＝Σｉ＝１ｎ（１＋ＩＦα（ＫＷ（ｉ））＊α＋ＩＦβ（ＫＷ（ｉ））＊β＋ＩＦγ（ＫＷ（ｉ））＊γ＋・・・）
となる。
ただし、ＩＦα（ＫＷ（ｉ））、ＩＦβ（ＫＷ（ｉ））、ＩＦγ（ＫＷ（ｉ））・・・は、上述したキーワード（ＫＷ（ｉ））について関連度を高く設定する際の条件とする。
関連度を高く設定する際の条件が成立している場合には、成立している条件（ＩＦα（ＫＷ（ｉ））、ＩＦβ（ＫＷ（ｉ））、ＩＦγ（ＫＷ（ｉ））・・・）を１とする。
したがって、ある条件が成立した場合には、そのキーワード（ＫＷ）のカウント値（Ｃｏｕｎｔ（ＫＷ））にはボーナスα、β、γ・・・が加算される。
一方、どの条件にも当てはまらず、単純にキーワード“ＫＷ”が出現していた時には、ボーナス部分は全て０となるため、１がカウント値（Ｃｏｕｎｔ（ＫＷ））として算出される。
【００３７】
こうして得られたキーワード“ＫＷ”のカウント値（Ｃｏｕｎｔ（ＫＷ））を、次式のように全てのキーワード（ＫＷ＝１〜ｎ）に対するカウント値で割ることで、キーワード“ＫＷ”の関連度を算出する。
Ｃｏｒ（ＫＷ）＝Ｃｏｕｎｔ（ＫＷ）／ΣＫＷ＝１ｎ（Ｃｏｕｎｔ（ＫＷ））
なお、ボーナスα、β、γ・・・はＷＥＢテキスト解析を行いながら実験的に算出することで、条件（関連度を高く設定するための条件）毎に調整するのが望ましい。
図４および後述する図５の関連キーワードデータベース２２のデータは上記の関連度によって抽出した例を示している。
関連度はまた、音声検索部１７がマイクロフォン１０を通じて入力されたユーザの音声を認識する際に、この関連度を加味し、関連度の高い関連キーワードが、関連度の低いキーワードよりも認識されやすくするといった利用も可能である。
【００３８】
次に、関連語彙収集部２１が、関連キーワードを収集するタイミングについて説明する。
本実施例においては、関連語彙収集部２１が情報センター２に配置され、車載のナビゲーション装置１とは分離された構成であるため、関連キーワードの収集処理を常時実行することが可能であり、また任意のタイミングでも可能である。
【００３９】
一例として、関連語彙収集部２１は、上述したＷＥＢ情報の検索結果自体に変化がないか、そしてＷＥＢページのテキスト情報に変化がないかを、例えば１日一回等、定期的に実行し監視するようにしてもよい。そして、変化があった場合には、変化のあったＷＥＢページについてのみ、テキスト解析を行う。
前回の検索で抽出されたＷＥＢページのアドレスおよびそのページ内容をキャッシュしておいて、新規検索の結果と前回までの検索結果の差分をとることにより、差分となったＷＥＢページについて解析処理を行い、新規収集の関連キーワードとして更新することができる。
【００４０】
なお、ＷＥＢページのテキスト内容自体をキャッシュして比較するには大きな記憶容量が必要となるが、インターネットで活用されているＷＥＢページの更新情報の表現形式であるＲＳＳ（Ｒｉｃｈ Ｓｉｔｅ Ｓｕｍｍｅｒｙ）等を使えば、当該ＷＥＢページの更新部分のみを知ることが可能である。
【００４１】
さらに他の収集タイミングとしては、情報センター２の十分に計算速度の速いサーバ機能および十分に早い通信環境を前提として、ナビゲーション装置１側から辞書更新命令を受けたタイミングで関連語彙収集部２１がＷＥＢ検索を行って関連キーワード抽出処理までを実行し、その結果をナビゲーション装置１側に返答するようにしてもよい。
【００４２】
次に、ナビゲーション装置１の辞書更新部１８における辞書更新方法について説明する。
ここでは、更新する情報の受け渡しを通信部１４、２０を介して行うので、通信量削減の観点から、差分更新を行う。
図４に示す関連キーワードデータベース２２に記憶された情報では、関連キーワードごとに、バージョンＩＤとしてタイムスタンプ情報が記録されており、図２に示す認識辞書データベース１３には現在の辞書バージョンＩＤが記録されているので、関連キーワードのそれぞれのバージョンを比較することで、差分のみを通信することができる。
【００４３】
このため、辞書更新部１８は、辞書更新の命令とともに、認識辞書データベース１３の辞書バージョンＩＤを情報センター２の関連語彙収集部２１へ送信する。
関連語彙収集部２１では、関連キーワードデータベース２２を参照し、受信した認識辞書データベース１３の辞書バージョンＩＤと、関連キーワードデータベース２２の各関連キーワードのバージョンＩＤとを比較し、関連キーワードデータベース２２内の認識辞書データベース１３の辞書バージョンＩＤよりも新規に更新された関連キーワードを抽出する。
【００４４】
図２に示した認識辞書データベース１３の例では辞書バージョンＩＤが２００７１２０１００００００であるため、図４に示した関連キーワードデータベース２２からはバージョンＩＤが斜線を付した２００７１２０１００００００以上の関連キーワードを更新対象として抽出する。
対象となる関連キーワードを抽出すると、関連語彙収集部２１は当該関連キーワードを関連語彙更新情報としてナビゲーション装置１の辞書更新部１８へ送信する。
辞書更新部１８は、受信した関連キーワードを認識辞書データベース１３に登録する。
【００４５】
この結果、例えば図５に示すように、辞書バージョンＩＤが最新となり、新たな関連キーワード（図５中で太字で示す関連キーワード）が追加される。
追加された関連キーワードを用いた言語モデルの例を図６に示す。図３の言語モデルではＮＵＬＬであった関連キーワードの登録語彙に、新たな関連キーワード（あじさい寺、横浜マリノス・・・）が追加されており、該キーワードを認識語彙とした音声検索部１７による音声検索が可能になる。
【００４６】
なお辞書更新の頻度、あるいはタイミングであるが、全国の施設は無数にあるため、全ての施設に対して関連キーワードを取得するためには、記憶容量、通信速度、データ更新処理速度等、全ての条件が高次元で達成されていなければならない。
しかしながら、カーナビゲーション装置での利用の場合には、ある特定のユーザによって全国の施設が目的地に設定される可能性は高くない。
また、解析された関連キーワードも、１日のうちに何度も更新する必要性はない。
そこで、住む地域やユーザの個人性によって、検索される地域をある程度限定でき、更新の頻度も、ナビゲーション装置１が利用される１トリップについて１回程度で十分と考えられる。
【００４７】
したがって、車両のエンジン始動のためイグニションスイッチがＯＮされ、ナビゲーション装置１が起動した時点を通常の更新タイミングとする。
なお、情報センター２は常時作動しているため、ナビゲーション装置１の起動がナビゲーションシステムとしての起動となる。
１日のうちに複数回イグニションスイッチのＯＮ、ＯＦＦを繰り返すケースでは、日付が同じであれば更新しないようにしてもよい。
【００４８】
また、更新地域を、現在認識辞書データベース１３に保持している関連キーワードの地域範囲の一部であるユーザの住む地域やよく利用する地域に限定し、該地域を越えた時を更新タイミングとする。
例えば、図７に示すように、エンジンが始動されてナビゲーション装置１が起動した地点（あるいは自宅として登録してある地点）をＰ００、過去に検索した施設あるいは登録してある地点をＰ０１、Ｐ０２、Ｐ０３であるとするとき、起動時点Ｐ００では、各地点Ｐ００〜Ｐ０３から所定距離の地域を更新範囲Ａ００、Ａ０１、Ａ０２、Ａ０３とする。
さらには、地点Ｐ００から地点Ｐ０１、Ｐ０２、Ｐ０３までのルートをＲ０１、Ｒ０２、Ｒ０３とし、この地域についても更新範囲としてもよい。
【００４９】
このように、ナビゲーション装置起動時に辞書更新部１８は、情報センター２の関連語彙収集部２１と通信を行うことによって、更新範囲Ａ００、Ａ０１、Ａ０２、Ａ０３やルートＲ０１、Ｒ０２、Ｒ０３を対象範囲として、認識辞書データベース１３における関連キーワードの更新を行う。
なお図７の例では、各地点Ｐ００〜Ｐ０３から所定距離地域、すなわち円状の領域を更新範Ａ００〜Ａ０３としているが、各地点が所属する都道府県やその近隣県といった行政区域も更新範囲としてもよい。
そのほか、地点が登録されていなくとも、走行履歴にもとづいて利用地域を解析し、該地域を更新対象地域とすることも可能である。
【００５０】
次に、辞書更新について、とくに辞書更新部１８と関連語彙収集部２１間における具体的な処理を図８のフローチャートを用いて説明する。
ここでは、現在位置、登録位置、履歴位置情報に基づいて、関連キーワードの更新処理を行うものとする。
前述のように、この更新処理はイグニションスイッチがＯＮされてナビゲーション装置１が起動すると開始される。
まずステップ１００において、辞書更新部１８は、現在位置取得部５０より自車両の現在位置を取得する。
【００５１】
ステップ１０１において辞書更新部１８は、起動後にすでに辞書更新を実行したかどうかをチェックする。これは辞書更新の有無を示すフラグを用いるなどにより判断できる。今回が初めての辞書更新処理であれば、ステップ１０３へ進み、すでに辞書更新処理を１回行っていればステップ１０２へ進む。
ステップ１０３では、辞書更新部１８は、ナビゲーション機能部１９より登録位置、目的地の履歴位置情報を取得する。
そしてステップ１０４において、辞書更新部１８は、取得した登録位置、履歴位置を、音声検索部１７が施設検索利用履歴に基づいて記録している地域別の利用頻度を参照して、利用頻度が所定値以上のものに絞る。
【００５２】
ステップ１０５において辞書更新部１８は、認識辞書データベース１３に記録された辞書バージョンＩＤを取得する。
このあと、ステップ１０６において、辞書更新部１８は、取得した現在位置、認識辞書データベース１３の辞書バージョンＩＤ、および利用頻度が所定値以上のものに絞った登録位置、履歴位置情報の各データを情報センター２の関連語彙収集部２１へ送信する。
【００５３】
ステップ１０７において関連語彙収集部２１は、辞書更新部１８から受信した現在位置、登録位置、履歴位置情報にもとづき、関連キーワードデータベース２２を参照して更新対象となるデータ範囲を選択する。
例えば、送信された情報に含まれた施設名称、緯度・経度情報や都道府県情報などの初期キーワードが、関連キーワードデータベース２２に記憶された情報に含まれていれば、当該初期キーワードを含む情報を更新対象データ範囲として選択する。
ステップ１０８において関連語彙収集部２１は、ステップ１０７で選択した更新対象データ範囲に該当する関連キーワードのバージョンＩＤを読み出す。
【００５４】
ステップ１０９において関連語彙収集部２１は、関連キーワードのバージョンＩＤと、受信した認識辞書データベース１３の辞書バージョンＩＤとを比較し、差分データが存在するかどうかを判断する。
具体的には、認識辞書データベース１３の辞書バージョンＩＤよりも新しい関連キーワードのバージョンＩＤが存在する場合にはステップ１１０へ進み、存在しないときはステップ１００へ戻る。
ステップ１１０において関連語彙収集部２１は、認識辞書データベース１３の辞書バージョンＩＤよりも新しいバージョンＩＤを有する関連キーワードを更新対象の関連キーワードとして抽出する。
【００５５】
ステップ１１１において関連語彙収集部２１は、ステップ１１０で抽出した関連キーワードをナビゲーション装置１の辞書更新部１８へ送信する。
ステップ１１２において辞書更新部１８は、関連語彙収集部２１から受信した更新対象の関連キーワードを認識辞書データベース１３に新規の関連キーワードとして追加する。同時に、認識辞書データベース１３の辞書バージョンＩＤを、受信した関連キーワードの最新のバージョンＩＤで更新する。
ここで、ナビゲーション装置１は音声検索部１７による音声検索の待機状態となる。
ステップ１１２のあと、ステップ１００へ戻る。
【００５６】
次回のフローにおいては、すでに辞書更新を実行しているので、ステップ１０１からステップ１０２へ進む。
ステップ１０２において、辞書更新部１８は、ステップ１００で取得した自車両の現在位置が、予め設定してある所定の領域を超えたかどうかをチェックする。
自車両の現在位置が当該所定の領域を超えていないときはステップ１００へ戻り、所定の領域を超えたときはステップ１０３へ進む。
以上の流れにより、ナビゲーション装置１が起動するとまず１回だけ認識辞書データベース１３における関連キーワードの更新が実行され、その後ナビゲーション装置１が作動中の間は自車両の現在位置が所定の領域を超えたときにあらためて関連キーワードの更新が実行されることになる。
【００５７】
なお、関連キーワードが更新され増加するに伴い、ある関連キーワードに対して複数の初期キーワードすなわち施設名称が該当する、いわゆる関連キーワードの重複が起こる可能性が出てくる。
この場合には、音声検索部１７は認識された関連キーワードでデータベースを検索した際に、重複した初期キーワード、すなわち複数の施設名称をスピーカ・ディスプレイ１６により提示して、対話形式でユーザが選択できるようにする。
【００５８】
本実施例においては、マイクロフォン１０およびＡＤ変換部１１が発明における音声入力部を構成し、ナビゲーション機能部１９が案内情報生成手段に該当し、ＤＡ変換部１５およびスピーカ・ディスプレイ１６が出力部を構成している。
【００５９】
本実施例は以上のように構成され、音声認識を行なってユーザの求める情報を提供するナビゲーションシステムにおいて、ＷＥＢ情報３０から初期キーワードに関連する関連キーワードを収集する関連語彙収集部２１と、その収集結果を認識辞書データベース１３に反映する辞書更新部１８を持つ構成となっているため、音声検索部１７によって認識辞書データベース１３に記憶された初期キーワードおよび関連キーワードを用いた音声検索が可能になり、正式な語彙を知らないユーザであっても、所望の検索結果を得ることができる。
また、あらかじめ関連キーワードを登録する必要が無く、ユーザにとって必要度合いが高いと思われるものに関して、自動で認識辞書データベースの生成、更新を行うことができる。
初期キーワードが施設の名称であるときに、ユーザがその正式な名称を知らない場合であっても、所望の施設を検索することができ、当該施設への経路案内にとくに有効である。
【００６０】
とくに、関連語彙収集部２１が関連キーワードを収集する際に、ＷＥＢ検索において出現頻度が所定以上のものを抽出し、または特定の言い回しを伴って出現したキーワードを抽出することにより信頼性の高い関連キーワードを収集することができる。
【００６１】
また、初期キーワードの施設名称Ａに対して、該施設名称Ａを包含する別の施設名称Ｂあるいは該施設名称Ａを包含する地域名称Ｃが存在する場合には、施設名称Ｂあるいは地域名称Ｃを用いて検索されたＷＥＢページを解析対象から除外するものとしたので、施設名が類似の別施設のＷＥＢページや、例えば「国分寺」という寺社に対する「国分寺市」のように施設名と同名の地域のＷＥＢページが存在する場合に、本来の施設のＷＥＢページ以外のページが分析対象外となり、より信頼性が高い関連キーワードを収集することができる。
【００６２】
さらに、初期キーワードの施設名称に対応する施設種別以外の施設種別名が所定頻度以上含まれるページを解析対象から除外するものとしたので、施設種別が異なる同名の施設名称が存在しても、それぞれ該当する施設種別以外のＷＥＢページが分析対象外となり、信頼性を向上させることができる。
【００６３】
また、関連語彙収集部２１が、関連キーワードを収集する際に、その表示位置および表示形式に基づく重み付けを施して算出された関連度を用いることにより、より信頼性の高い関連キーワードを収集することができる。
より具体的には、関連度算出時の重み付けの値について、出現する語彙の表示位置がページ内のタイトル、見出し、およびページ先頭に近い位置にある程大きい値とすることにより、ＷＥＢページに含まれる情報のうち、重要な情報を優先的に抽出することができ、関連キーワードの信頼性を向上させることができる。
【００６４】
また、関連度算出時の重み付けの値について、出現する語彙の表示位置が初期キーワードの出現位置からの距離が小さいほど大きい値とすることにより、初期キーワードに近接する関連キーワード程優先的に収集され、関連キーワードの信頼性を向上させることができる。
出現位置からの距離として、少なくとも初期キーワードから対象の語彙までに含まれる文字数、形態素数、句数、文数、段落数のいずれかとすることにより、テキスト情報中において、初期キーワードに近接する関連キーワード程優先的に収集することができ、関連キーワードの信頼性を向上させることができる。
【００６５】
また、出現する語彙の書式、すなわち文字サイズ、下線の有無、書体等が通常と異なる強調書式であるとき、重み付けを大きく設定することにより、テキスト情報中において、強調された関連キーワードを優先的に収集でき、関連キーワードの信頼性を向上させることができる。
【００６６】
さらに、他の関連度の重み付けとして、特定の言い回しに伴って出現した語彙について重み付けを大きく設定することにより、特定の言い回しに伴って出現するような、定型表現的な関連キーワードを効率よく収集することができる。
とくに、特定の言い回しとして、「〜と言えば」、「〜で（が）（として）有名」・・・などは、施設名称等の初期キーワードの別称等を述べるのに典型的に用いられる表現形式であることから、こうした定型句として現れる語彙の重み付けを大きくすることにより、関連キーワードを効率よく収集することができる。
【００６７】
また辞書更新部１８は、ナビゲーション装置１の起動時あるいはナビゲーション装置１を搭載した車両の現在地が所定の領域を超えた時に、認識辞書データベース１３を更新するものとしたので、認識辞書データベースのメモリ容量を抑え、更新回数の不要な増大を抑えながら、最新の関連キーワードを認識辞書データベース１３に追加することができる。
【００６８】
また、認識辞書データベース１３の更新は、認識辞書データベース１３に記憶された関連キーワードと関連語彙収集部２１が収集した関連キーワードを比較し、変化があった場合に関連語彙収集部２１が収集した関連キーワードを用いて認識辞書データベース１３を更新するものとしたので、最新の関連キーワードがある場合にのみ更新すれば済む。
とくに、辞書更新部１８からは認識辞書データベース１３の辞書バージョンＩＤを関連語彙収集部２１へ送信し、関連語彙収集部２１は受信した辞書バージョンＩＤと関連語彙収集部２１が収集した関連キーワードのバージョンＩＤを比較して、辞書バージョンＩＤより新しいバージョンＩＤの関連キーワードを抽出して辞書更新部１８へ送信するので、辞書更新部１８と関連語彙収集部２１間の通信量も低減することができる。
【００６９】
さらに、更新のため比較する関連キーワードは、登録されまたは過去に検索した地点から所定範囲内に存在する施設名称とすることにより、ユーザが検索する可能性の大きい地域の関連キーワードに限定して認識辞書データベース１３を更新することができ、最新の関連キーワードによる音声検索を、低い更新コストで提供することが可能になる。
【００７０】
また音声検索部１７がユーザの施設検索利用履歴を監視して地域別の利用頻度を記録しているため、辞書更新部１８は利用頻度の高い地域についてのみ関連キーワードを更新することにより、ユーザの施設検索の利用実態に合わせ、最新の関連キーワードによる音声検索を提供することができる。
【００７１】
また、音声検索部１７による音声検索時に、同一の関連キーワードを持つ初期キーワードが存在する場合に、該複数の初期キーワードを選択提示するものとしているので、ユーザは関連キーワードで検索した結果が複数ある場合でも、提示された選択肢から選択することで、所望の検索結果を得ることができる。
【００７２】
また、関連語彙収集部２１をナビゲーション装置１から離隔した情報センター２に置くことにより、関連語彙収集部２１では常時など任意のタイミングで最新の関連キーワードを収集、保持しつつ、クライアントのナビゲーション装置１は利用開始時あるいは必要時のみ認識辞書データベース１３更新処理を行うので、低い更新コストで、最新の音声検索用の認識辞書データベースを保持することができる。
【００７３】
なお、実施例ではナビゲーション装置１側からの要求で更新処理を開始するが、例えば情報センター２側の関連語彙収集部２１から、放送波等に更新情報を含ませるなどして、任意のタイミングでナビゲーション装置１へ関連キーワードの更新情報を送信する構成としてもよい。
【００７４】
次に変形例について説明する。
上記実施例は、クライアント側のナビゲーション装置１に音声検索機能を持たせ、情報センター２に関連キーワードの収集および蓄積処理を持たせたクライアントサーバ型の構成としたが、この変形例は、情報センターの機能をナビゲーション装置に統合してスタンドアローン型としたものである。
図９は変形例にかかるナビゲーション装置の全体構成を示す。
図１の実施例に対して、関連キーワードデータベース２２を削除し、ナビゲーション装置１Ａに関連語彙収集部２１を持たせて、ナビゲーション装置１Ａでナビゲーションシステムを構成している。
【００７５】
辞書更新時には、ナビゲーション装置１Ａ自身の関連語彙収集部２１がインターネット３のＷＥＢ情報３０に接続して関連キーワードを収集し、その結果を用いて直接認識辞書データベース１３を更新して音声認識を行うように構成される。
ナビゲーション装置と情報センター間の通信も不要なため、通信部１４、２０も削除される。
その他の構成は実施例と同じであり、図１と同じ構成については、同一番号を付して説明を省略する。図８のフローチャートのステップ１０６、１１１における送信は、通信部１４、２０を介さない直接の送信と読み替える。
【００７６】
本変形例においても、実施例と同様に、音声検索部１７によって認識辞書データベース１３に記憶された初期キーワードとその関連キーワードを用いた音声検索が可能になり、正式な語彙を知らないユーザであっても、所望の検索結果を得ることができる。
その他、実施例と同じく、段落［００５９］〜［００７１］に記載した効果を奏する。
また、本変形例はスタンドアローン型の構成のため、収集した関連キーワード等の通信に伴う制約から解放されるという利点を有している。
【００７７】
なお、上記実施例および変形例における図８のフローチャートでは、辞書更新のタイミングをナビゲーション装置１の起動時あるいは認識辞書データベース１３が保持している関連キーワードの地域範囲の一部に設定した所定の領域を自車両が超えた時としたが、それ以外の更新タイミングとして、認識辞書データベース１３が現在保持している関連キーワードの地域範囲を越えた時、音声検索が起動された時、音声検索の結果に十分な認識スコア（一般的な音声認識で用いられる、尤度、対数尤度、事後確率、信頼度といった数値）を持つ候補がなかった時、音声検索の結果がユーザから訂正、否定された時、ユーザから明示的な更新要求があった場合、所定時間経過時（定期更新）など、適宜に設定することができる。
【００７８】
とくに、ナビゲーション装置が交通情報や、差分地図情報、各種インターネット情報等を適宜ダウンロード可能で、さらには自車両の走行履歴を定期的にアップロード可能となっている場合には、そのネットワーク接続のタイミングを利用して、例えば通信量の剰余分を認識辞書データベースの更新に利用すれば、認識辞書データベース１３内の情報をより効率的に最新の状態に保つことができる。
【００７９】
また実施例および変形例では、初期キーワード自体の更新については説明していないが、一般のナビゲーション装置の地図情報更新の方法に準じて初期キーワードも更新可能である。
ナビゲーション装置では地点データ、施設データ、道路データを差分更新するが、認識辞書データベースに関しても、同様に差分更新することができる。
これにより、新規施設等が音声で検索できるようになり、ナビゲーション装置が案内できる施設が増えることになる。
【００８０】
上記実施例および変形例においては、辞書更新部１８が現在位置、登録位置、履歴位置情報等で特定される利用地域に存在する施設について関連キーワードの更新処理を行うものとしたが、一旦関連キーワードが更新された場合でも、音声検索部１７が監視する施設検索利用履歴を参照して、所定期間利用されない地域が存在した場合には、辞書更新部１８は当該関連キーワードを初期化することが望ましい。
これにより、利用されない地域の関連キーワードを検索対象から除外することができるので、利用実態の変化に合わせて認識辞書データベース１３を更新しつつ、音声検索部１７による認識精度が向上するとともに、キーワードの照合に必要なメモリ領域を節約することが可能である。
【００８１】
なお、実施例および変形例の関連語彙収集部２１における関連キーワード収集処理では、検索結果上位のＷＥＢページ内に含まれているテキストを解析対象としたが、そのほか、第２の方法として、ユーザがインターネットの検索サイトでＷＥＢページを検索する際には、複数の検索キーを組み合わせて検索することも多いので、ＷＥＢページを検索する際のユーザの検索キーワードの情報を解析してもよい。
例えば、あじさいで有名な「Ａ公園」があった場合に、検索キーとして、「Ａ公園 あじさい」で検索したとすると、この情報はユーザが「Ａ公園」と「あじさい」を関連するキーワードとして認識していることの表れであり、関連キーワードを抽出するのに非常に適した情報といえる。
【００８２】
そこで、初期キーワード（この場合は「Ａ公園」）と共に利用された検索キー（共起キーワード）を蓄積し、その頻度上位を関連キーワードとして抽出するものとする。抽出基準の頻度値は検索キーの数に応じたパーセンテージなどで設定しておく。
これにより、ユーザが特定の施設を調べようとしたときに、同時に入力されたキーワードのうち、高頻度のものを音声検索に利用できるため、ユーザにとって親和性の高い音声検索機能を提供することができる。
【００８３】
関連語彙収集部２１における関連キーワード収集処理のさらに第３の方法として、第１の実施例のように初期キーワードを検索キーとしてＷＥＢ検索を実行し、検索結果の上位所定数のＷＥＢページに対して、上記第２の方法に準じてインターネットの検索サイトから到達した際に用いた検索キーを蓄積して、その頻度の高いものを上記初期キーワードに対する関連キーワードとしてもよい。
前述の第２の方法では、初期キーワードとともに用いられたキーワードが関連キーワードの候補となったが、第３の方法では、単独の検索キーであっても、当該ＷＥＢページに到達する際に用いられた検索キーは全て関連キーワードの候補となる。
【００８４】
例えば「Ａ公園」のページに到達する際に用いた検索キーが「あじさい」であれば、これが関連キーワード候補となる。候補となった検索キーの頻度を解析し、その上位を関連キーワードとして抽出することが可能となる。
これにより、ユーザが初期キーワードのＷＥＢページすなわち所望の施設のＷＥＢページに到達する際に検索エンジンで使用したキーワードのうち、高頻度のものを音声検索に利用できるため、ユーザにとって親和性の高い音声検索機能を提供することができる。
【００８５】
なお上記実施例および変形例では、認識辞書データベース１３の関連キーワード更新に際して、処理量や通信量削減の観点から差分更新を行うものとしたが、これらに制限がなければ認識辞書データベース１３内の全データを上書き更新してもよいことはもちろんである。
【００８６】
また、実施例および変形例では、ナビゲーション装置における認識辞書データベースの更新について説明したが、ナビゲーション装置に限定されず、本発明は例えば電話回線を用いた施設案内や、ＷＥＢにおける音声検索のための認識辞書データベースの更新等にも適用可能である。
【図面の簡単な説明】
【００８７】
【図１】実施例の全体構成を示すブロック図である。
【図２】認識辞書データベースの例を示す図である。
【図３】言語モデルの例を示す図である。
【図４】関連キーワードデータベースの例を示す図である。
【図５】認識辞書データベースの例を示す図である。
【図６】言語モデルの例を示す図である。
【図７】辞書更新対象範囲の例を示す図である。
【図８】実施例における辞書更新処理の流れを示す図である。
【図９】変形例の全体構成を示すブロック図である。
【符号の説明】
【００８８】
１、１Ａ ナビゲーション装置
２ 情報センター
３ インターネット
５ ナビゲーションシステム
１０ マイクロフォン
１１ ＡＤ変換部
１２ 演算部
１３ 認識辞書データベース
１４、２０ 通信部
１５ ＤＡ変換部
１６ スピーカ・ディスプレイ
１７ 音声検索部
１８ 辞書更新部
１９ ナビゲーション機能部（案内情報生成手段）
２１ 関連語彙収集部
２２ 関連キーワードデータベース
３０ ＷＥＢ情報
５０ 現在位置取得部
【技術分野】
【０００１】
本発明は、音声認識により認識辞書データベースに記憶されたキーワードを認識して、案内情報を提供する情報案内システムおよびこれに用いる認識辞書データベースの更新方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来から、ユーザの発話を音声認識技術によって認識し、認識結果に応じて情報提供や機器操作を行うような音声インタフェースが知られており、このような音声インタフェースは、例えば自動車のナビゲーションシステムや電話応答システムであるＩＶＲ（Ｉｎｔｅｒａｃｔｉｖｅ Ｖｏｉｃｅ Ｒｅｓｐｏｎｓｅ：音声自動応答装置）等に適用されている。
こうしたシステムでよく利用されるサービスに、施設の検索がある。
これは、ユーザが施設名称、あるいは施設のある都道府県、施設の種別などを発話し、これをシステムが認識・検索することで、所望の施設の場所へのナビゲーション、電話接続などのサービスを提供するものである。
こうした施設の検索では、各施設に関連する情報が多く、また更新頻度も早いことから、情報の鮮度が保てないという課題がある。
【０００３】
そこで、例えば特開２００１−２８９６６１号公報には、常に最新の情報で施設を検索できるよう、インターネットの情報を伴う音声検索によって、最新の情報で施設を検索するようにしたものが提案されている。
これは、ユーザが検索したい施設の条件を指定すると、ホームページなどインターネットコンテンツからの施設のイベントや料金、天候情報などを加味して、合致する施設を抽出して案内するものである。
これにより、所望の目的はおおよそ決まっているが、施設名称は確定していない場合に、適切な施設が推薦されるので、利便性が高まる。
【特許文献１】特開２００１−２８９６６１号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
一方、検索したい施設がユーザの中では既に確定しており、このユーザが欲する施設を検索する場合には、認識辞書データベースに記載された認識語彙、すなわち施設名称を発話することが前提となる。
ところがこの認識辞書データベースは、各施設主が公的機関等に申請した名称を使用して作成されている。したがってユーザが所望の検索結果を得るためには、認識辞書データベース上に記録された施設名称をユーザが正しく発話する必要がある。
【０００５】
このため、施設の略称やその施設の特徴的なキーワードをユーザが覚えていたとしても、正確な語彙（正しい施設名称）を覚えていない場合には、ユーザが所望する施設の検索を行うことができない。
たとえば鎌倉にある寺社「名月院」は、「あじさいで有名な寺」として広く知られており、別名「あじさい寺」とも呼ばれているので、ユーザが「鎌倉にあじさいで有名な寺」があることは知っていても、その寺社の正式名が「名月院」であることを知らない場合には、施設の検索ができないこととなる。
【０００６】
したがって本発明は、上記の問題点に鑑み、認識辞書データベースに記録された名称を知らない場合でも、効率よく認識辞書データベースの更新を行って関連する語彙を蓄積し、ユーザが所望する検索を行うことができる情報案内システムおよびその認識辞書データベースの更新方法を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
本発明は、認識辞書データベースにあらかじめ記憶された初期キーワードに意味的な関連性をもつ関連キーワードをＷＥＢ情報から収集し、収集した関連キーワードを所定のタイミングで認識辞書データベースに追加して、音声認識対象を増すものとした。
【発明の効果】
【０００８】
本発明によれば、正確な語彙を知らないユーザであっても、認識辞書データベースが初期キーワードに関連する関連キーワードで自動的に更新されるから、認識辞書データベースに含まれる初期キーワードおよび関連キーワードを認識対象として、ユーザが所望する目的の情報検索が可能となる。
【発明を実施するための最良の形態】
【０００９】
次に本発明の実施の形態を実施例により説明する。
図１は本発明をナビゲーションシステムに適用した実施例の全体構成を示す。
不図示の車両に搭載されたクライアント側のナビゲーション装置１と、ナビゲーション装置１からアクセス可能な情報センター２と、情報センター２が通信を行いＷＥＢ情報（インターネット上のドキュメント情報）の取得を行うためのインターネット３とよりナビゲーションシステム５が構成される。
本実施例ではナビゲーション装置１によりナビゲーション情報として施設の案内を行う場合を例に説明する。
【００１０】
まず、ナビゲーション装置１は、マイクロフォン１０と、ＡＤ変換部１１と、演算部１２と、認識辞書データベース（認識辞書ＤＢ）１３と、通信部１４と、ＤＡ変換部１５と、スピーカ・ディスプレイ１６と、現在位置取得部５０とより構成されている。
マイクロフォン１０は、ユーザが検索のために発話した音声を取得するためのものである。
現在位置取得部５０は、不図示のＧＰＳ（Ｇｌｏｂａｌ Ｐｏｓｉｔｉｏｎｉｎｇ Ｓｙｓｔｅｍ）信号受信アンテナによって受信したＧＰＳ信号などより、自車両の現在位置を取得するものである。
【００１１】
ＡＤ変換部１１は、マイクロフォン１０で取得された信号をアナログ信号からデジタル信号に変換し、演算部１２に出力する。
なお、マイクロフォン１０はユーザからの音声信号の他、車両内外で発生している雑音やオーディオ、ナビゲーションシステム等から出力される音信号も拾う可能性があるので、雑音等を排して音声信号を精度よく取得するための手段を併設するのが好ましい。
【００１２】
その例としては、（１）マイクロフォン１０とＡＤ変換部１１、もしくはＡＤ変換部１１と演算部１２との間に、音信号中の非目的成分を弱めるためのフィルタを設ける、（２）ゲイン調整機構を設けて入力信号のパワー（ゲイン）が適切となるよう増幅量を調整する、（３）入力信号のパワー変化等に基づき入力信号中で音声の含まれる区間を正確に切り出す音声抽出（ＶＡＤ：Ｖｏｉｃｅ Ａｃｔｉｖｉｔｙ Ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ）機構を設ける、（４）オーディオシステムやナビゲーションシステムから出力される音信号を打ち消すエコーキャンセリング機構を設ける、（５）指向性の強いマイクロフォンを用いたりマイクロフォンを複数用いたマイクロフォンアレーなどを用いて、音信号の種類や方向に応じた信号強調・減衰処理を設けるなどがある。これらにより、音声認識の対象でない雑音や入力音を排除し、目的の音声信号を優先的に取得できる。
【００１３】
演算部１２は、ＣＰＵ、ＭＰＵ、ＤＳＰ、ＦＰＧＡ等の一般的な動作回路を組み合わせて、音声検索部１７と、辞書更新部１８と、ナビゲーション機能部１９とより構成されている。
音声検索部１７は、マイクロフォン１０を介してユーザから取得した発話音声の一部、あるいは全てについて、認識辞書データベース１３に記憶された語彙（キーワード）との比較・照合を行い、一致度の高い尤もらしい語彙の一つあるいは複数を認識結果として取得する。
【００１４】
なお、音声検索部１７による、音声認識処理における発話音声と認識辞書データベース１３に記憶された情報との比較には、特徴量を用いることができる。特徴量としては、ＬＰＣケプストラム、ＬＰＣデルタケプストラム、メルケプストラム、対数パワー等を組み合わせた時系列ベクトルデータが知られている。
音声検索部１７はまた、ユーザの音声および手操作による施設検索利用履歴を監視し、地域別に利用頻度を記録する機能を備えている。
【００１５】
辞書更新部１８は、認識辞書データベース１３に記憶された関連キーワード（詳しくは後述する）の更新タイミングの判断、更新内容・更新範囲の制御、通信部１４を用いた更新情報の取得、そして認識辞書データベース１３の更新処理を行うものである。
通信部１４が扱う通信網としては、携帯電話網、ＵＷＢ、ＤＳＲＣ、無線ＬＡＮ、地上波データ放送、衛星放送波等があり、通信を行うために適切なものを選択すればよい。
【００１６】
ナビゲーション機能部１９は、基本機能として、走行履歴等を蓄積・解析する機能を有する。そして、音声検索部１７によって認識された音声を目的地として受け付け、さらに目的地の履歴を記憶したり、例えば経由地として入力された登録位置を受け付け、また認識辞書データベース１３に記憶された施設名などを目的地や登録位置として受け付けて、現在位置取得部５０によって取得された自車両の現在位置などにもとづいて、自車両の経路を案内する案内情報を生成する。
【００１７】
認識辞書データベース１３は、音声検索部１７による音声認識処理において、認識対象となる初期キーワードおよび該初期キーワードと関連性の高い語彙である関連キーワードを、その関連度と共に記憶するものである。
認識辞書データベース１３としては、キャッシュメモリ、メインメモリ、ＨＤＤ、ＣＤ、ＭＤ、ＤＶＤ、光ディスク、ＦＤＤ等、一般的な記憶媒体が使用される。
【００１８】
認識辞書データベース１３には、図２に示すように、初期キーワードとしての施設名称に付随する形で、その施設種別、経度・緯度の位置情報、郵便番号、住所、電話番号が記録され、更に、関連キーワードが記録される。
なお、図２の関連キーワードの欄は、追加されていない状態を示してあり、全てＮＵＬＬとなっている。
また本実施例において、認識辞書データベース１３は関連キーワードが更新されるたびに記憶内容が変更されるため、更新毎にデータベースのバージョンを示す辞書バージョンＩＤが記録される。
【００１９】
音声認識処理では、音響辞書と言語辞書とから構成される認識辞書を用いて音声の比較・照合処理が行われる。
音響辞書は、音響モデルとも呼ばれ、言語の音響的特徴量を、例えば隠れマルコフモデル（ＨＭＭ：Ｈｉｄｄｅｎ Ｍａｒｋｏｖ Ｍｏｄｅｌ）等の形式で記録したものである。
一方の言語辞書は、言語モデルとも呼ばれ、認識させるキーワードを、単語の列記、あるいは単語の接続の定義として記録したものである。
【００２０】
さらに言語辞書としては、認識させるキーワードおよびその接続関係をネットワークとして明示的に記述するネットワーク型言語モデルと、個々の単語の出現確率および単語同士の接続確率を膨大なテキストデータ（テキストコーパス）の解析から自動的に決定する統計確率型言語モデル（統計モデル、ｎ−ｇｒａｍ）が知られている。
本実施例では、言語モデルの形式に制限されるものではないが、認識させたいキーワードは案内可能な施設に限定するため、ネットワーク型言語モデルが比較的に適している。ネットワーク型言語モデルに用いられる認識語彙は、目的地を含む地域名あるいは目的施設のジャンル等から最終の目的地に至る階層構造で表現される。
【００２１】
ここで、言語モデルの一例を図３に示す。
この例では、ネットワーク型の言語モデルとして、図２の認識辞書データベースのうち、住所の都道府県、市区町村、初期キーワード、関連キーワードの項目を自由に組み合わせた発話が認識可能なように構成されている。なお、ガベージモデル（Ｇａｒｂａｇｅ）と組み合わせられて、発話中の間投詞や言い直しなどはスキップされる。
本言語モデルによって、例えば、「神奈川県の○○」のように、複合検索条件を認識することが可能であり、その認識結果を「検索キー」として、認識辞書データベースから候補を抽出することで、所望の検索結果すなわち施設名称を得ることが可能である。
なお、同様にして、電話番号や郵便番号を組み合わせた発話を認識する言語モデルを生成することも可能である。
【００２２】
また本実施例では、関連キーワードを更新することを特徴とし、具体的には図２の関連キーワード（図２では全てＮＵＬＬとなっている）を更新することに相当する。また、認識辞書データベースが更新を受けた場合には、図３に示した言語モデルの関連キーワード（図３では全て空値（ＮＵＬＬ）となっている）も自動的に更新される。
【００２３】
スピーカ・ディスプレイ１６は、音声検索部１７による検索結果をユーザに対し音声または映像によって提示するものである。
また検索結果の提示後は、ナビゲーション機能部１９は提示した内容に応じてさらにユーザからの入力を促し、入力に応じた制御に遷移できる構成となっている。
例えば音声検索部１７による検索の結果、複数の施設が候補として得られ、該候補をスピーカ・ディスプレイ１６を通じて提示してユーザに選択を促したあと、ユーザの選択によって一意の施設に絞られた場合には、ナビゲーション機能部１９は選択された施設の詳細説明情報の提示、地図の表示、ルート案内、電話機能などの制御を行う。
【００２４】
情報センター２は、通信部２０と、関連語彙収集部２１と、関連キーワードデータベース２２とを備える。
通信部２０は、ナビゲーション装置１の通信部１４と通信を行うためのものである。
関連語彙収集部２１は、インターネット３と接続可能であり、インターネット３上に存在するＷＥＢ情報３０を取得可能となっている。
具体的には関連語彙収集部２１は、ＷＥＢ情報３０から、初期キーワードをキーとしたテキスト解析を行い、初期キーワードに関連性の高い関連キーワードを抽出する。
【００２５】
また関連語彙収集部２１は、ナビゲーション装置１から送信された辞書更新部１８からの更新要求を通信部２０を通じて受付け、更新要求に対して抽出した関連キーワードを通信部２０、通信部１４を通じて辞書更新部１８へ返信する。
なお、関連語彙収集部２１は、情報センターにおいて手入力によりインターネット検索が行われた際の検索キーワードと到達したＷＥＢページの記録を蓄積するようになっている。
この関連語彙収集部２１の詳細な関連語彙収集方法については後述する。
【００２６】
関連キーワードデータベース２２は、初期キーワードと、それに付随する関連キーワードなどが記録される。この初期キーワードは、上述の認識辞書データベース１３が保持する初期キーワードと同一である。
関連キーワードデータベース２２が記録するデータの具体例を図４に示す。図４の例では、初期キーワード、関連キーワードのほか、施設種別および住所、関連キーワードの関連度、バージョンＩＤ等が記録されている。
これらのデータは関連キーワードの新たな収集および更新処理を効率的に行うために用いることができる。
【００２７】
次に、関連語彙収集部２１における具体的な関連キーワード収集処理として、ＷＥＢページそのものに含まれるテキスト情報を用いて収集する例について説明する。
ここでは、図４に示した関連キーワードデータベース２２に登録された初期キーワードを検索キーとして、インターネット３上のＷＥＢ情報３０の検索を行う。
検索結果として取得されたＷＥＢ情報３０のＷＥＢページのうち、上位所定のページ（例えば上位２０ページなど）を解析対象とし、ＷＥＢページ内のテキスト情報の解析処理を行う。
なお初回の関連語彙収集時点では、図４における関連キーワード、関連度、およびバージョンＩＤ（タイムスタンプ）のデータはＮＵＬＬとなっている。
【００２８】
ここで、ＷＥＢ情報３０のＷＥＢページから解析したいものは、初期キーワードである施設名称についての関連キーワードである。
したがって、解析すべきＷＥＢページは、該施設について言及しているページであることが望ましい。
しかしながら、検索結果のＷＥＢ情報中には対象とすべきではないＷＥＢページが含まれていることがある。
例えば、「Ａ寺」という寺社についての関連キーワードを抽出するために、「Ａ寺」をキーとしてＷＥＢ検索を行った場合、「Ａ寺駅」、「Ａ寺高校」のような、初期キーワードを包含する別の施設のＷＥＢページが該当してしまうことがある。また、「Ａ寺」と同名の地域名称「Ｘ県Ｙ市Ａ寺」が存在する場合も考えられる。
【００２９】
こうしたＷＥＢページを「Ａ寺」用の関連キーワード解析対象としてしまうと、「Ａ寺」にはふさわしくない関連キーワードが抽出されてしまう可能性がある。
そこでこれを避けるために関連語彙収集部２１は、施設種別や住所といった情報を付随して収集し、これらの施設種別や住所などの情報を用いて、検索で得られたＷＥＢページについてフィルタリング（ふさわしくないＷＥＢページを解析対象から除外する処理）を施す。
【００３０】
具体的には「Ａ寺」の例で言えば、「寺」以外の施設種別である「学校」や「駅」といったテキストが所定値以上の頻度で出現するＷＥＢページは、「Ａ寺」について言及するページではない可能性が高いため、解析から排除する。
同様に、住所情報でチェックすることにより、「Ｘ県Ｙ市Ａ寺」のようなテキストが所定値以上の頻度で出現するページは「Ａ寺」について言及するページではない可能性が高いと見て排除する。
【００３１】
上記フィルタリング処理により、解析対象となるＷＥＢページが決定したら、関連語彙収集部２１はさらに、該ＷＥＢページ内に含まれるテキスト情報の解析処理を行って、関連キーワードを抽出する。解析方法としては、一般的な形態素解析、構文解析で用いられる方法が適用できる。
関連キーワードの抽出にはいくつかの方法がある。
第１の方法は、テキスト解析で得た単語の出現頻度によるものである。
すなわち、単語分割処理により、文章を単語に分割、品詞を振り分け、間投詞、助詞、接続詞のような不要語を消去して、名詞、動詞、形容詞など施設の別名や施設へのイメージに繋がるキーワードとなりうる品詞のみを抽出し、単語（語彙）毎の頻度を算出する。
そして、解析対象となる全てのＷＥＢページについて、単語の頻度を積算した結果、頻度が所定以上となった単語、あるいは全てのページのテキスト量から相対値として見た出現頻度が所定以上となった単語を関連キーワードとして抽出する。
ここで、検索キーとして用いた初期キーワードはもちろん除外される。
【００３２】
なお、単純に出現頻度をカウントすると、時として関連キーワードとしてはふさわしくない単語が高頻度に出現していることが考えられる。このため、以下の種々の処理を組み合わせて、抽出精度を高めることができる。
例えば、施設の営業時間などがＷＥＢページに記載されていることが多く、「営業時間」、「拝観時間」、「○○時〜○○時」といったキーワードが高頻度に計上され、関連キーワードになってしまう場合がある。
そこで、こうした例外語彙を予め用意しておき、定期的に検査して例外語彙をメンテナンスすることで、これらを排除するようにすることが好ましい。
【００３３】
第２の方法としては、抽出精度を高めるため、初めから「特定の言い回しを伴って出現した単語」のみをカウントするものである。
特定の言い回しとしては、「〜と言えば」、「〜で（が）（として）有名」、「〜で（が）（として）著名」、「〜で（が）（として）名高い」、「〜の代名詞」、「〜で（として）親しまれる」、「〜で（として）知られる」、「〜と（とも）呼ばれる」、「別名〜」、「別称〜」、「愛称〜」、「略称〜」、「通称〜」、「略して〜」等が考えられる。
これらの言い回しと共に出現した単語（上記の“〜”に相当する単語）のみをカウントすることで、別名や施設のイメージとなる関連キーワードを精度よく絞ることができる。
【００３４】
さらに、第３の方法として、初期キーワードに対する関連キーワードの関連性を「関連度」として算出し、その積算値によって関連キーワードの選択を行うことができる。
関連度は、「ある施設を探す時に連想する言葉」を反映した数値であり、関連度が高い単語とは「検索時に発話しやすいキーワード」と言える。この関連度は、上記の出現頻度に加え、上述の特定の言い回しを伴っての出現や、後述する各種情報を加味して算出される値であり、抽出された関連キーワードの優先順位を決める「重み係数」と捉えることができる。
例えば関連キーワードデータベース２２の記憶容量は有限のため、関連キーワードを無数に登録することはできない。そこで、関連度が高いものから採用（記憶）することによって、ユーザの利便性と記憶容量の両立が可能となる。
【００３５】
関連度の算出の具体例としては、（１）ＷＥＢ情報３０上で、特定の言い回しを伴い出現したキーワードを、それ以外のキーワードより関連度を高く設定する、（２）ＷＥＢページ中の出現位置の情報を加味し、ページ上段に位置するキーワードほど関連度を高く設定する、（３）ＷＥＢページ全体の文章レイアウト、段落構成から見出し部分を判別し関連度を高く設定するなどがある。
さらに、（４）テキスト中に対象の初期キーワードそのものが存在した場合に、該初期キーワードからの距離、すなわち、初期キーワードと対象キーワードとの間に含まれる単語数、あるいは文字数が少ない程、関連度を高く設定する、（５）大きなフォントサイズ、ボールド体フォント、下線、文字色が周囲と異なる等、強調表現がなされているキーワードに対して、関連度を高く設定するなどもある。
【００３６】
上記の関連度設定方法を反映した関連度の算出式を以下に示す。
キーワード“ＫＷ”のカウント値をＣｏｕｎｔ（ＫＷ）、ｉ番目に現れたキーワード“ＫＷ”をＫＷ（ｉ）で表すと、
Ｃｏｕｎｔ（ＫＷ）＝Σｉ＝１ｎ（１＋ＩＦα（ＫＷ（ｉ））＊α＋ＩＦβ（ＫＷ（ｉ））＊β＋ＩＦγ（ＫＷ（ｉ））＊γ＋・・・）
となる。
ただし、ＩＦα（ＫＷ（ｉ））、ＩＦβ（ＫＷ（ｉ））、ＩＦγ（ＫＷ（ｉ））・・・は、上述したキーワード（ＫＷ（ｉ））について関連度を高く設定する際の条件とする。
関連度を高く設定する際の条件が成立している場合には、成立している条件（ＩＦα（ＫＷ（ｉ））、ＩＦβ（ＫＷ（ｉ））、ＩＦγ（ＫＷ（ｉ））・・・）を１とする。
したがって、ある条件が成立した場合には、そのキーワード（ＫＷ）のカウント値（Ｃｏｕｎｔ（ＫＷ））にはボーナスα、β、γ・・・が加算される。
一方、どの条件にも当てはまらず、単純にキーワード“ＫＷ”が出現していた時には、ボーナス部分は全て０となるため、１がカウント値（Ｃｏｕｎｔ（ＫＷ））として算出される。
【００３７】
こうして得られたキーワード“ＫＷ”のカウント値（Ｃｏｕｎｔ（ＫＷ））を、次式のように全てのキーワード（ＫＷ＝１〜ｎ）に対するカウント値で割ることで、キーワード“ＫＷ”の関連度を算出する。
Ｃｏｒ（ＫＷ）＝Ｃｏｕｎｔ（ＫＷ）／ΣＫＷ＝１ｎ（Ｃｏｕｎｔ（ＫＷ））
なお、ボーナスα、β、γ・・・はＷＥＢテキスト解析を行いながら実験的に算出することで、条件（関連度を高く設定するための条件）毎に調整するのが望ましい。
図４および後述する図５の関連キーワードデータベース２２のデータは上記の関連度によって抽出した例を示している。
関連度はまた、音声検索部１７がマイクロフォン１０を通じて入力されたユーザの音声を認識する際に、この関連度を加味し、関連度の高い関連キーワードが、関連度の低いキーワードよりも認識されやすくするといった利用も可能である。
【００３８】
次に、関連語彙収集部２１が、関連キーワードを収集するタイミングについて説明する。
本実施例においては、関連語彙収集部２１が情報センター２に配置され、車載のナビゲーション装置１とは分離された構成であるため、関連キーワードの収集処理を常時実行することが可能であり、また任意のタイミングでも可能である。
【００３９】
一例として、関連語彙収集部２１は、上述したＷＥＢ情報の検索結果自体に変化がないか、そしてＷＥＢページのテキスト情報に変化がないかを、例えば１日一回等、定期的に実行し監視するようにしてもよい。そして、変化があった場合には、変化のあったＷＥＢページについてのみ、テキスト解析を行う。
前回の検索で抽出されたＷＥＢページのアドレスおよびそのページ内容をキャッシュしておいて、新規検索の結果と前回までの検索結果の差分をとることにより、差分となったＷＥＢページについて解析処理を行い、新規収集の関連キーワードとして更新することができる。
【００４０】
なお、ＷＥＢページのテキスト内容自体をキャッシュして比較するには大きな記憶容量が必要となるが、インターネットで活用されているＷＥＢページの更新情報の表現形式であるＲＳＳ（Ｒｉｃｈ Ｓｉｔｅ Ｓｕｍｍｅｒｙ）等を使えば、当該ＷＥＢページの更新部分のみを知ることが可能である。
【００４１】
さらに他の収集タイミングとしては、情報センター２の十分に計算速度の速いサーバ機能および十分に早い通信環境を前提として、ナビゲーション装置１側から辞書更新命令を受けたタイミングで関連語彙収集部２１がＷＥＢ検索を行って関連キーワード抽出処理までを実行し、その結果をナビゲーション装置１側に返答するようにしてもよい。
【００４２】
次に、ナビゲーション装置１の辞書更新部１８における辞書更新方法について説明する。
ここでは、更新する情報の受け渡しを通信部１４、２０を介して行うので、通信量削減の観点から、差分更新を行う。
図４に示す関連キーワードデータベース２２に記憶された情報では、関連キーワードごとに、バージョンＩＤとしてタイムスタンプ情報が記録されており、図２に示す認識辞書データベース１３には現在の辞書バージョンＩＤが記録されているので、関連キーワードのそれぞれのバージョンを比較することで、差分のみを通信することができる。
【００４３】
このため、辞書更新部１８は、辞書更新の命令とともに、認識辞書データベース１３の辞書バージョンＩＤを情報センター２の関連語彙収集部２１へ送信する。
関連語彙収集部２１では、関連キーワードデータベース２２を参照し、受信した認識辞書データベース１３の辞書バージョンＩＤと、関連キーワードデータベース２２の各関連キーワードのバージョンＩＤとを比較し、関連キーワードデータベース２２内の認識辞書データベース１３の辞書バージョンＩＤよりも新規に更新された関連キーワードを抽出する。
【００４４】
図２に示した認識辞書データベース１３の例では辞書バージョンＩＤが２００７１２０１００００００であるため、図４に示した関連キーワードデータベース２２からはバージョンＩＤが斜線を付した２００７１２０１００００００以上の関連キーワードを更新対象として抽出する。
対象となる関連キーワードを抽出すると、関連語彙収集部２１は当該関連キーワードを関連語彙更新情報としてナビゲーション装置１の辞書更新部１８へ送信する。
辞書更新部１８は、受信した関連キーワードを認識辞書データベース１３に登録する。
【００４５】
この結果、例えば図５に示すように、辞書バージョンＩＤが最新となり、新たな関連キーワード（図５中で太字で示す関連キーワード）が追加される。
追加された関連キーワードを用いた言語モデルの例を図６に示す。図３の言語モデルではＮＵＬＬであった関連キーワードの登録語彙に、新たな関連キーワード（あじさい寺、横浜マリノス・・・）が追加されており、該キーワードを認識語彙とした音声検索部１７による音声検索が可能になる。
【００４６】
なお辞書更新の頻度、あるいはタイミングであるが、全国の施設は無数にあるため、全ての施設に対して関連キーワードを取得するためには、記憶容量、通信速度、データ更新処理速度等、全ての条件が高次元で達成されていなければならない。
しかしながら、カーナビゲーション装置での利用の場合には、ある特定のユーザによって全国の施設が目的地に設定される可能性は高くない。
また、解析された関連キーワードも、１日のうちに何度も更新する必要性はない。
そこで、住む地域やユーザの個人性によって、検索される地域をある程度限定でき、更新の頻度も、ナビゲーション装置１が利用される１トリップについて１回程度で十分と考えられる。
【００４７】
したがって、車両のエンジン始動のためイグニションスイッチがＯＮされ、ナビゲーション装置１が起動した時点を通常の更新タイミングとする。
なお、情報センター２は常時作動しているため、ナビゲーション装置１の起動がナビゲーションシステムとしての起動となる。
１日のうちに複数回イグニションスイッチのＯＮ、ＯＦＦを繰り返すケースでは、日付が同じであれば更新しないようにしてもよい。
【００４８】
また、更新地域を、現在認識辞書データベース１３に保持している関連キーワードの地域範囲の一部であるユーザの住む地域やよく利用する地域に限定し、該地域を越えた時を更新タイミングとする。
例えば、図７に示すように、エンジンが始動されてナビゲーション装置１が起動した地点（あるいは自宅として登録してある地点）をＰ００、過去に検索した施設あるいは登録してある地点をＰ０１、Ｐ０２、Ｐ０３であるとするとき、起動時点Ｐ００では、各地点Ｐ００〜Ｐ０３から所定距離の地域を更新範囲Ａ００、Ａ０１、Ａ０２、Ａ０３とする。
さらには、地点Ｐ００から地点Ｐ０１、Ｐ０２、Ｐ０３までのルートをＲ０１、Ｒ０２、Ｒ０３とし、この地域についても更新範囲としてもよい。
【００４９】
このように、ナビゲーション装置起動時に辞書更新部１８は、情報センター２の関連語彙収集部２１と通信を行うことによって、更新範囲Ａ００、Ａ０１、Ａ０２、Ａ０３やルートＲ０１、Ｒ０２、Ｒ０３を対象範囲として、認識辞書データベース１３における関連キーワードの更新を行う。
なお図７の例では、各地点Ｐ００〜Ｐ０３から所定距離地域、すなわち円状の領域を更新範Ａ００〜Ａ０３としているが、各地点が所属する都道府県やその近隣県といった行政区域も更新範囲としてもよい。
そのほか、地点が登録されていなくとも、走行履歴にもとづいて利用地域を解析し、該地域を更新対象地域とすることも可能である。
【００５０】
次に、辞書更新について、とくに辞書更新部１８と関連語彙収集部２１間における具体的な処理を図８のフローチャートを用いて説明する。
ここでは、現在位置、登録位置、履歴位置情報に基づいて、関連キーワードの更新処理を行うものとする。
前述のように、この更新処理はイグニションスイッチがＯＮされてナビゲーション装置１が起動すると開始される。
まずステップ１００において、辞書更新部１８は、現在位置取得部５０より自車両の現在位置を取得する。
【００５１】
ステップ１０１において辞書更新部１８は、起動後にすでに辞書更新を実行したかどうかをチェックする。これは辞書更新の有無を示すフラグを用いるなどにより判断できる。今回が初めての辞書更新処理であれば、ステップ１０３へ進み、すでに辞書更新処理を１回行っていればステップ１０２へ進む。
ステップ１０３では、辞書更新部１８は、ナビゲーション機能部１９より登録位置、目的地の履歴位置情報を取得する。
そしてステップ１０４において、辞書更新部１８は、取得した登録位置、履歴位置を、音声検索部１７が施設検索利用履歴に基づいて記録している地域別の利用頻度を参照して、利用頻度が所定値以上のものに絞る。
【００５２】
ステップ１０５において辞書更新部１８は、認識辞書データベース１３に記録された辞書バージョンＩＤを取得する。
このあと、ステップ１０６において、辞書更新部１８は、取得した現在位置、認識辞書データベース１３の辞書バージョンＩＤ、および利用頻度が所定値以上のものに絞った登録位置、履歴位置情報の各データを情報センター２の関連語彙収集部２１へ送信する。
【００５３】
ステップ１０７において関連語彙収集部２１は、辞書更新部１８から受信した現在位置、登録位置、履歴位置情報にもとづき、関連キーワードデータベース２２を参照して更新対象となるデータ範囲を選択する。
例えば、送信された情報に含まれた施設名称、緯度・経度情報や都道府県情報などの初期キーワードが、関連キーワードデータベース２２に記憶された情報に含まれていれば、当該初期キーワードを含む情報を更新対象データ範囲として選択する。
ステップ１０８において関連語彙収集部２１は、ステップ１０７で選択した更新対象データ範囲に該当する関連キーワードのバージョンＩＤを読み出す。
【００５４】
ステップ１０９において関連語彙収集部２１は、関連キーワードのバージョンＩＤと、受信した認識辞書データベース１３の辞書バージョンＩＤとを比較し、差分データが存在するかどうかを判断する。
具体的には、認識辞書データベース１３の辞書バージョンＩＤよりも新しい関連キーワードのバージョンＩＤが存在する場合にはステップ１１０へ進み、存在しないときはステップ１００へ戻る。
ステップ１１０において関連語彙収集部２１は、認識辞書データベース１３の辞書バージョンＩＤよりも新しいバージョンＩＤを有する関連キーワードを更新対象の関連キーワードとして抽出する。
【００５５】
ステップ１１１において関連語彙収集部２１は、ステップ１１０で抽出した関連キーワードをナビゲーション装置１の辞書更新部１８へ送信する。
ステップ１１２において辞書更新部１８は、関連語彙収集部２１から受信した更新対象の関連キーワードを認識辞書データベース１３に新規の関連キーワードとして追加する。同時に、認識辞書データベース１３の辞書バージョンＩＤを、受信した関連キーワードの最新のバージョンＩＤで更新する。
ここで、ナビゲーション装置１は音声検索部１７による音声検索の待機状態となる。
ステップ１１２のあと、ステップ１００へ戻る。
【００５６】
次回のフローにおいては、すでに辞書更新を実行しているので、ステップ１０１からステップ１０２へ進む。
ステップ１０２において、辞書更新部１８は、ステップ１００で取得した自車両の現在位置が、予め設定してある所定の領域を超えたかどうかをチェックする。
自車両の現在位置が当該所定の領域を超えていないときはステップ１００へ戻り、所定の領域を超えたときはステップ１０３へ進む。
以上の流れにより、ナビゲーション装置１が起動するとまず１回だけ認識辞書データベース１３における関連キーワードの更新が実行され、その後ナビゲーション装置１が作動中の間は自車両の現在位置が所定の領域を超えたときにあらためて関連キーワードの更新が実行されることになる。
【００５７】
なお、関連キーワードが更新され増加するに伴い、ある関連キーワードに対して複数の初期キーワードすなわち施設名称が該当する、いわゆる関連キーワードの重複が起こる可能性が出てくる。
この場合には、音声検索部１７は認識された関連キーワードでデータベースを検索した際に、重複した初期キーワード、すなわち複数の施設名称をスピーカ・ディスプレイ１６により提示して、対話形式でユーザが選択できるようにする。
【００５８】
本実施例においては、マイクロフォン１０およびＡＤ変換部１１が発明における音声入力部を構成し、ナビゲーション機能部１９が案内情報生成手段に該当し、ＤＡ変換部１５およびスピーカ・ディスプレイ１６が出力部を構成している。
【００５９】
本実施例は以上のように構成され、音声認識を行なってユーザの求める情報を提供するナビゲーションシステムにおいて、ＷＥＢ情報３０から初期キーワードに関連する関連キーワードを収集する関連語彙収集部２１と、その収集結果を認識辞書データベース１３に反映する辞書更新部１８を持つ構成となっているため、音声検索部１７によって認識辞書データベース１３に記憶された初期キーワードおよび関連キーワードを用いた音声検索が可能になり、正式な語彙を知らないユーザであっても、所望の検索結果を得ることができる。
また、あらかじめ関連キーワードを登録する必要が無く、ユーザにとって必要度合いが高いと思われるものに関して、自動で認識辞書データベースの生成、更新を行うことができる。
初期キーワードが施設の名称であるときに、ユーザがその正式な名称を知らない場合であっても、所望の施設を検索することができ、当該施設への経路案内にとくに有効である。
【００６０】
とくに、関連語彙収集部２１が関連キーワードを収集する際に、ＷＥＢ検索において出現頻度が所定以上のものを抽出し、または特定の言い回しを伴って出現したキーワードを抽出することにより信頼性の高い関連キーワードを収集することができる。
【００６１】
また、初期キーワードの施設名称Ａに対して、該施設名称Ａを包含する別の施設名称Ｂあるいは該施設名称Ａを包含する地域名称Ｃが存在する場合には、施設名称Ｂあるいは地域名称Ｃを用いて検索されたＷＥＢページを解析対象から除外するものとしたので、施設名が類似の別施設のＷＥＢページや、例えば「国分寺」という寺社に対する「国分寺市」のように施設名と同名の地域のＷＥＢページが存在する場合に、本来の施設のＷＥＢページ以外のページが分析対象外となり、より信頼性が高い関連キーワードを収集することができる。
【００６２】
さらに、初期キーワードの施設名称に対応する施設種別以外の施設種別名が所定頻度以上含まれるページを解析対象から除外するものとしたので、施設種別が異なる同名の施設名称が存在しても、それぞれ該当する施設種別以外のＷＥＢページが分析対象外となり、信頼性を向上させることができる。
【００６３】
また、関連語彙収集部２１が、関連キーワードを収集する際に、その表示位置および表示形式に基づく重み付けを施して算出された関連度を用いることにより、より信頼性の高い関連キーワードを収集することができる。
より具体的には、関連度算出時の重み付けの値について、出現する語彙の表示位置がページ内のタイトル、見出し、およびページ先頭に近い位置にある程大きい値とすることにより、ＷＥＢページに含まれる情報のうち、重要な情報を優先的に抽出することができ、関連キーワードの信頼性を向上させることができる。
【００６４】
また、関連度算出時の重み付けの値について、出現する語彙の表示位置が初期キーワードの出現位置からの距離が小さいほど大きい値とすることにより、初期キーワードに近接する関連キーワード程優先的に収集され、関連キーワードの信頼性を向上させることができる。
出現位置からの距離として、少なくとも初期キーワードから対象の語彙までに含まれる文字数、形態素数、句数、文数、段落数のいずれかとすることにより、テキスト情報中において、初期キーワードに近接する関連キーワード程優先的に収集することができ、関連キーワードの信頼性を向上させることができる。
【００６５】
また、出現する語彙の書式、すなわち文字サイズ、下線の有無、書体等が通常と異なる強調書式であるとき、重み付けを大きく設定することにより、テキスト情報中において、強調された関連キーワードを優先的に収集でき、関連キーワードの信頼性を向上させることができる。
【００６６】
さらに、他の関連度の重み付けとして、特定の言い回しに伴って出現した語彙について重み付けを大きく設定することにより、特定の言い回しに伴って出現するような、定型表現的な関連キーワードを効率よく収集することができる。
とくに、特定の言い回しとして、「〜と言えば」、「〜で（が）（として）有名」・・・などは、施設名称等の初期キーワードの別称等を述べるのに典型的に用いられる表現形式であることから、こうした定型句として現れる語彙の重み付けを大きくすることにより、関連キーワードを効率よく収集することができる。
【００６７】
また辞書更新部１８は、ナビゲーション装置１の起動時あるいはナビゲーション装置１を搭載した車両の現在地が所定の領域を超えた時に、認識辞書データベース１３を更新するものとしたので、認識辞書データベースのメモリ容量を抑え、更新回数の不要な増大を抑えながら、最新の関連キーワードを認識辞書データベース１３に追加することができる。
【００６８】
また、認識辞書データベース１３の更新は、認識辞書データベース１３に記憶された関連キーワードと関連語彙収集部２１が収集した関連キーワードを比較し、変化があった場合に関連語彙収集部２１が収集した関連キーワードを用いて認識辞書データベース１３を更新するものとしたので、最新の関連キーワードがある場合にのみ更新すれば済む。
とくに、辞書更新部１８からは認識辞書データベース１３の辞書バージョンＩＤを関連語彙収集部２１へ送信し、関連語彙収集部２１は受信した辞書バージョンＩＤと関連語彙収集部２１が収集した関連キーワードのバージョンＩＤを比較して、辞書バージョンＩＤより新しいバージョンＩＤの関連キーワードを抽出して辞書更新部１８へ送信するので、辞書更新部１８と関連語彙収集部２１間の通信量も低減することができる。
【００６９】
さらに、更新のため比較する関連キーワードは、登録されまたは過去に検索した地点から所定範囲内に存在する施設名称とすることにより、ユーザが検索する可能性の大きい地域の関連キーワードに限定して認識辞書データベース１３を更新することができ、最新の関連キーワードによる音声検索を、低い更新コストで提供することが可能になる。
【００７０】
また音声検索部１７がユーザの施設検索利用履歴を監視して地域別の利用頻度を記録しているため、辞書更新部１８は利用頻度の高い地域についてのみ関連キーワードを更新することにより、ユーザの施設検索の利用実態に合わせ、最新の関連キーワードによる音声検索を提供することができる。
【００７１】
また、音声検索部１７による音声検索時に、同一の関連キーワードを持つ初期キーワードが存在する場合に、該複数の初期キーワードを選択提示するものとしているので、ユーザは関連キーワードで検索した結果が複数ある場合でも、提示された選択肢から選択することで、所望の検索結果を得ることができる。
【００７２】
また、関連語彙収集部２１をナビゲーション装置１から離隔した情報センター２に置くことにより、関連語彙収集部２１では常時など任意のタイミングで最新の関連キーワードを収集、保持しつつ、クライアントのナビゲーション装置１は利用開始時あるいは必要時のみ認識辞書データベース１３更新処理を行うので、低い更新コストで、最新の音声検索用の認識辞書データベースを保持することができる。
【００７３】
なお、実施例ではナビゲーション装置１側からの要求で更新処理を開始するが、例えば情報センター２側の関連語彙収集部２１から、放送波等に更新情報を含ませるなどして、任意のタイミングでナビゲーション装置１へ関連キーワードの更新情報を送信する構成としてもよい。
【００７４】
次に変形例について説明する。
上記実施例は、クライアント側のナビゲーション装置１に音声検索機能を持たせ、情報センター２に関連キーワードの収集および蓄積処理を持たせたクライアントサーバ型の構成としたが、この変形例は、情報センターの機能をナビゲーション装置に統合してスタンドアローン型としたものである。
図９は変形例にかかるナビゲーション装置の全体構成を示す。
図１の実施例に対して、関連キーワードデータベース２２を削除し、ナビゲーション装置１Ａに関連語彙収集部２１を持たせて、ナビゲーション装置１Ａでナビゲーションシステムを構成している。
【００７５】
辞書更新時には、ナビゲーション装置１Ａ自身の関連語彙収集部２１がインターネット３のＷＥＢ情報３０に接続して関連キーワードを収集し、その結果を用いて直接認識辞書データベース１３を更新して音声認識を行うように構成される。
ナビゲーション装置と情報センター間の通信も不要なため、通信部１４、２０も削除される。
その他の構成は実施例と同じであり、図１と同じ構成については、同一番号を付して説明を省略する。図８のフローチャートのステップ１０６、１１１における送信は、通信部１４、２０を介さない直接の送信と読み替える。
【００７６】
本変形例においても、実施例と同様に、音声検索部１７によって認識辞書データベース１３に記憶された初期キーワードとその関連キーワードを用いた音声検索が可能になり、正式な語彙を知らないユーザであっても、所望の検索結果を得ることができる。
その他、実施例と同じく、段落［００５９］〜［００７１］に記載した効果を奏する。
また、本変形例はスタンドアローン型の構成のため、収集した関連キーワード等の通信に伴う制約から解放されるという利点を有している。
【００７７】
なお、上記実施例および変形例における図８のフローチャートでは、辞書更新のタイミングをナビゲーション装置１の起動時あるいは認識辞書データベース１３が保持している関連キーワードの地域範囲の一部に設定した所定の領域を自車両が超えた時としたが、それ以外の更新タイミングとして、認識辞書データベース１３が現在保持している関連キーワードの地域範囲を越えた時、音声検索が起動された時、音声検索の結果に十分な認識スコア（一般的な音声認識で用いられる、尤度、対数尤度、事後確率、信頼度といった数値）を持つ候補がなかった時、音声検索の結果がユーザから訂正、否定された時、ユーザから明示的な更新要求があった場合、所定時間経過時（定期更新）など、適宜に設定することができる。
【００７８】
とくに、ナビゲーション装置が交通情報や、差分地図情報、各種インターネット情報等を適宜ダウンロード可能で、さらには自車両の走行履歴を定期的にアップロード可能となっている場合には、そのネットワーク接続のタイミングを利用して、例えば通信量の剰余分を認識辞書データベースの更新に利用すれば、認識辞書データベース１３内の情報をより効率的に最新の状態に保つことができる。
【００７９】
また実施例および変形例では、初期キーワード自体の更新については説明していないが、一般のナビゲーション装置の地図情報更新の方法に準じて初期キーワードも更新可能である。
ナビゲーション装置では地点データ、施設データ、道路データを差分更新するが、認識辞書データベースに関しても、同様に差分更新することができる。
これにより、新規施設等が音声で検索できるようになり、ナビゲーション装置が案内できる施設が増えることになる。
【００８０】
上記実施例および変形例においては、辞書更新部１８が現在位置、登録位置、履歴位置情報等で特定される利用地域に存在する施設について関連キーワードの更新処理を行うものとしたが、一旦関連キーワードが更新された場合でも、音声検索部１７が監視する施設検索利用履歴を参照して、所定期間利用されない地域が存在した場合には、辞書更新部１８は当該関連キーワードを初期化することが望ましい。
これにより、利用されない地域の関連キーワードを検索対象から除外することができるので、利用実態の変化に合わせて認識辞書データベース１３を更新しつつ、音声検索部１７による認識精度が向上するとともに、キーワードの照合に必要なメモリ領域を節約することが可能である。
【００８１】
なお、実施例および変形例の関連語彙収集部２１における関連キーワード収集処理では、検索結果上位のＷＥＢページ内に含まれているテキストを解析対象としたが、そのほか、第２の方法として、ユーザがインターネットの検索サイトでＷＥＢページを検索する際には、複数の検索キーを組み合わせて検索することも多いので、ＷＥＢページを検索する際のユーザの検索キーワードの情報を解析してもよい。
例えば、あじさいで有名な「Ａ公園」があった場合に、検索キーとして、「Ａ公園 あじさい」で検索したとすると、この情報はユーザが「Ａ公園」と「あじさい」を関連するキーワードとして認識していることの表れであり、関連キーワードを抽出するのに非常に適した情報といえる。
【００８２】
そこで、初期キーワード（この場合は「Ａ公園」）と共に利用された検索キー（共起キーワード）を蓄積し、その頻度上位を関連キーワードとして抽出するものとする。抽出基準の頻度値は検索キーの数に応じたパーセンテージなどで設定しておく。
これにより、ユーザが特定の施設を調べようとしたときに、同時に入力されたキーワードのうち、高頻度のものを音声検索に利用できるため、ユーザにとって親和性の高い音声検索機能を提供することができる。
【００８３】
関連語彙収集部２１における関連キーワード収集処理のさらに第３の方法として、第１の実施例のように初期キーワードを検索キーとしてＷＥＢ検索を実行し、検索結果の上位所定数のＷＥＢページに対して、上記第２の方法に準じてインターネットの検索サイトから到達した際に用いた検索キーを蓄積して、その頻度の高いものを上記初期キーワードに対する関連キーワードとしてもよい。
前述の第２の方法では、初期キーワードとともに用いられたキーワードが関連キーワードの候補となったが、第３の方法では、単独の検索キーであっても、当該ＷＥＢページに到達する際に用いられた検索キーは全て関連キーワードの候補となる。
【００８４】
例えば「Ａ公園」のページに到達する際に用いた検索キーが「あじさい」であれば、これが関連キーワード候補となる。候補となった検索キーの頻度を解析し、その上位を関連キーワードとして抽出することが可能となる。
これにより、ユーザが初期キーワードのＷＥＢページすなわち所望の施設のＷＥＢページに到達する際に検索エンジンで使用したキーワードのうち、高頻度のものを音声検索に利用できるため、ユーザにとって親和性の高い音声検索機能を提供することができる。
【００８５】
なお上記実施例および変形例では、認識辞書データベース１３の関連キーワード更新に際して、処理量や通信量削減の観点から差分更新を行うものとしたが、これらに制限がなければ認識辞書データベース１３内の全データを上書き更新してもよいことはもちろんである。
【００８６】
また、実施例および変形例では、ナビゲーション装置における認識辞書データベースの更新について説明したが、ナビゲーション装置に限定されず、本発明は例えば電話回線を用いた施設案内や、ＷＥＢにおける音声検索のための認識辞書データベースの更新等にも適用可能である。
【図面の簡単な説明】
【００８７】
【図１】実施例の全体構成を示すブロック図である。
【図２】認識辞書データベースの例を示す図である。
【図３】言語モデルの例を示す図である。
【図４】関連キーワードデータベースの例を示す図である。
【図５】認識辞書データベースの例を示す図である。
【図６】言語モデルの例を示す図である。
【図７】辞書更新対象範囲の例を示す図である。
【図８】実施例における辞書更新処理の流れを示す図である。
【図９】変形例の全体構成を示すブロック図である。
【符号の説明】
【００８８】
１、１Ａ ナビゲーション装置
２ 情報センター
３ インターネット
５ ナビゲーションシステム
１０ マイクロフォン
１１ ＡＤ変換部
１２ 演算部
１３ 認識辞書データベース
１４、２０ 通信部
１５ ＤＡ変換部
１６ スピーカ・ディスプレイ
１７ 音声検索部
１８ 辞書更新部
１９ ナビゲーション機能部（案内情報生成手段）
２１ 関連語彙収集部
２２ 関連キーワードデータベース
３０ ＷＥＢ情報
５０ 現在位置取得部
【特許請求の範囲】
【請求項１】
音声信号を取得する音声入力部と、
あらかじめ初期キーワードを記憶させた認識辞書データベースと、
音声入力部で取得された音声信号より、認識辞書データベースに記憶されたキーワードを認識する音声検索部と、
音声検索部による認識結果に基づいて案内情報を生成する案内情報生成手段と、
案内情報を提示する出力部とを備える情報案内システムにおいて、
前記初期キーワードに意味的な関連性をもつ語彙を関連キーワードとしてＷＥＢ情報から収集する関連語彙収集部と、
該関連語彙収集部が収集した前記関連キーワードを所定のタイミングで前記認識辞書データベースに追加する辞書更新部とを有して、
前記音声検索部は前記初期キーワードと関連キーワードとを認識対象のキーワードとすることを特徴とする情報案内システム。
【請求項２】
前記初期キーワードは、ナビゲーションによる経路案内が可能な施設名称であり、
前記案内機能は、前記施設名称で特定される所定の地点までの経路案内であることを特徴とする請求項１に記載の情報案内システム。
【請求項３】
前記関連語彙収集部は、前記初期キーワードを用いてＷＥＢ検索を実行し、検索されたＷＥＢページに含まれるテキスト情報を解析して、出現頻度が所定値以上の語彙を前記関連キーワードとして収集することを特徴とする請求項１または２に記載の情報案内システム。
【請求項４】
前記関連語彙収集部は、前記初期キーワードを用いてＷＥＢ検索を実行し、検索されたＷＥＢページに含まれるテキスト情報を解析して、前記初期キーワードの別称あるいは初期キーワードを代表する事象を表現するための特定の言い回しを伴って出現頻度が所定値以上の語彙を前記関連キーワードとして収集することを特徴とする請求項１または２に記載の情報案内システム。
【請求項５】
前記関連語彙収集部は、前記出現頻度に加えて、さらに語彙毎に重み付けを施した関連度を算出し、該関連度の積算値が所定値以上の語彙に絞って前記関連キーワードを抽出することを特徴とする請求項３または４に記載の情報案内システム。
【請求項６】
前記関連度を算出する重み付けは、語彙毎にその表示位置および表示形式にもとづいて設定されることを特徴とする請求項５に記載の情報案内システム。
【請求項７】
前記関連度を算出する重み付けは、語彙の表示位置がＷＥＢページ内のタイトル、見出し、およびページ先頭に近い位置にある程大きい値とすることを特徴とする請求項６に記載の情報案内システム。
【請求項８】
前記関連度を算出する重み付けは、語彙の表示位置が前記初期キーワードの出現位置からの距離が近いほど大きい値とすることを特徴とする請求項６または７に記載の情報案内システム。
【請求項９】
前記出現位置からの距離は、少なくとも前記初期キーワードから対象の語彙までに含まれる文字数、形態素数、句数、文数、段落数の何れかで測ることを特徴とする請求項８に記載の情報案内システム。
【請求項１０】
前記関連度を算出する重み付けは、語彙の文字サイズ、下線の有無および書体のいずれかで表わされる書式がＷＥＢページ内で最も多く使われる通常書式と異なる場合に、通常書式よりも大きい値とすることを特徴とする請求項６から９のいずれか１に記載の情報案内システム。
【請求項１１】
前記関連度を算出する重み付けは、前記初期キーワードの別称あるいは初期キーワードを代表する事象を表現するための特定の言い回しに伴って出現した語彙について、大きい値とすることを特徴とする請求項５に記載の情報案内システム。
【請求項１２】
前記特定の言い回しには、少なくとも、「〜と言えば」、「〜で有名」、「〜が有名」、「〜として有名」、「〜で知られる」、「〜が知られる」、「〜として知られる」、「〜で著名」、「〜が著名」、「〜として著名」、「〜で名高い」、「〜が名高い」、「〜として名高い」、「〜の代名詞」、「〜で親しまれる」、「〜として親しまれる」、「〜と呼ばれる」、「〜とも呼ばれる」、「別名〜」、「別称〜」、「愛称〜」、「略称〜」、「通称〜」、および「略して〜」のいずれかが含まれることを特徴とする請求項４または１１に記載の情報案内システム。
【請求項１３】
前記関連語彙収集部は、前記関連キーワードを収集する際に、前記初期キーワードとしての施設名称Ａを包含する別の施設名称Ｂあるいは施設名称Ａを包含する地域名称Ｃが存在する場合に、該施設名称Ｂまたは地域名称Ｃを用いてＷＥＢ検索を実行して検索されたＷＥＢページを解析対象から除外することを特徴とする請求項２から１２のいずれか１に記載の情報案内システム。
【請求項１４】
前記認識辞書データベースは、前記初期キーワードとしての施設名称とその施設種別を対応させて記憶し、
前記関連語彙収集部は、前記関連キーワードを収集する際に、前記施設名称に対応する施設種別以外の施設種別名の語彙が所定値以上の頻度で含まれるＷＥＢページを解析対象から除外することを特徴とする請求項２から１３のいずれか１に記載の情報案内システム。
【請求項１５】
前記関連語彙収集部は、インターネット上の検索サービスにおいて、前記初期キーワードと共に入力された語彙を共起キーワードとして蓄積し、該共起キーワードの頻度が高い語彙を前記初期キーワードに対する関連キーワードとして抽出することを特徴とする請求項１または２に記載の情報案内システム。
【請求項１６】
前記関連語彙収集部は、前記初期キーワードを用いて検索された所定数のＷＥＢページについて、該ページに対してインターネットの検索サイトから到達した際の検索キーワードを蓄積し、該検索キーワードの頻度が高い語彙を、前記初期キーワードに対する関連キーワードとして抽出することを特徴とする請求項１または２に記載の情報案内システム。
【請求項１７】
前記辞書更新部は、起動時あるいは現在地が所定の領域を超えた時に、前記関連語彙収集部に対して前記初期キーワードについて関連キーワードの収集を要求し、該関連語彙収集部が収集し返信した関連キーワードを用いて、前記認識辞書データベースを更新することを特徴とする請求項１から１６のいずれか１に記載の情報案内システム。
【請求項１８】
前記関連語彙収集部は、前記認識辞書データベースに記憶されている関連キーワードと、関連語彙収集部が収集した関連キーワードとに差異がある場合に、収集した関連キーワードのうち差異がある関連キーワードを前記辞書更新部へ返信することを特徴とする請求項１７に記載の情報案内システム。
【請求項１９】
前記音声検索部は、施設検索利用履歴を監視し、地域別に利用頻度を記録する機能を備え、
前記辞書更新部は、前記利用頻度が所定値以上の地域について、前記認識辞書データベースを更新することを特徴とする請求項１７または１８に記載の情報案内システム。
【請求項２０】
前記音声検索部は、施設検索利用履歴を監視し、地域別に利用頻度を記録する機能を備え、
前記辞書更新部は、前記利用頻度が所定値より低い地域について、前記認識辞書データベースの関連キーワードを消去することを特徴とする請求項１７から１９のいずれか１に記載の情報案内システム。
【請求項２１】
前記音声検索部は、認識した関連キーワードについて重複する複数の初期キーワードがある場合、前記出力部を通じて該複数の初期キーワードを選択可能にユーザへ提示することを特徴とする請求項１から２０のいずれか１に記載の情報案内システム。
【請求項２２】
前記認識辞書データベース、音声入力部、音声検索部、辞書更新部および出力部をクライアント側に配置し、前記関連語彙収集部をサーバ側に配置して、クライアント・サーバ型に構成したことを特徴とする請求項１から２１のいずれか１に記載の情報案内システム。
【請求項２３】
前記認識辞書データベース、音声入力部、音声検索部、辞書更新部、関連語彙収集部および出力部を統合してスタンドアローン型に構成したことを特徴とする請求項１から２１のいずれか１に記載の情報案内システム。
【請求項２４】
音声認識により認識辞書データベースに記憶されたキーワードを認識して、案内情報を提供する情報案内システムにおいて、
認識辞書データベースにあらかじめ記憶された初期キーワードに意味的な関連性をもつ関連キーワードをＷＥＢ情報から収集し、
収集した関連キーワードを前記認識辞書データベースに追加して、前記キーワードを更新することを特徴とする認識辞書データベース更新方法。
【請求項２５】
前記初期キーワードが施設名称であり、
前記認識辞書データベースはクライアント側に配置し、
前記関連キーワードの収集はサーバ側で任意のタイミングで実行し、
収集した関連キーワードの前記認識辞書データベースへの追加は、クライアント側の起動時またはクライアント側の現在地が所定の領域を超えた時に実行することを特徴とする請求項２４に記載の認識辞書データベース更新方法。
【請求項２６】
前記関連キーワードの収集は、ＷＥＢページに含まれるテキスト情報を解析して、所定値以上の出現頻度をもつ語彙を抽出して行うことを特徴とする請求項２４または２５に記載の認識辞書データベース更新方法。
【請求項１】
音声信号を取得する音声入力部と、
あらかじめ初期キーワードを記憶させた認識辞書データベースと、
音声入力部で取得された音声信号より、認識辞書データベースに記憶されたキーワードを認識する音声検索部と、
音声検索部による認識結果に基づいて案内情報を生成する案内情報生成手段と、
案内情報を提示する出力部とを備える情報案内システムにおいて、
前記初期キーワードに意味的な関連性をもつ語彙を関連キーワードとしてＷＥＢ情報から収集する関連語彙収集部と、
該関連語彙収集部が収集した前記関連キーワードを所定のタイミングで前記認識辞書データベースに追加する辞書更新部とを有して、
前記音声検索部は前記初期キーワードと関連キーワードとを認識対象のキーワードとすることを特徴とする情報案内システム。
【請求項２】
前記初期キーワードは、ナビゲーションによる経路案内が可能な施設名称であり、
前記案内機能は、前記施設名称で特定される所定の地点までの経路案内であることを特徴とする請求項１に記載の情報案内システム。
【請求項３】
前記関連語彙収集部は、前記初期キーワードを用いてＷＥＢ検索を実行し、検索されたＷＥＢページに含まれるテキスト情報を解析して、出現頻度が所定値以上の語彙を前記関連キーワードとして収集することを特徴とする請求項１または２に記載の情報案内システム。
【請求項４】
前記関連語彙収集部は、前記初期キーワードを用いてＷＥＢ検索を実行し、検索されたＷＥＢページに含まれるテキスト情報を解析して、前記初期キーワードの別称あるいは初期キーワードを代表する事象を表現するための特定の言い回しを伴って出現頻度が所定値以上の語彙を前記関連キーワードとして収集することを特徴とする請求項１または２に記載の情報案内システム。
【請求項５】
前記関連語彙収集部は、前記出現頻度に加えて、さらに語彙毎に重み付けを施した関連度を算出し、該関連度の積算値が所定値以上の語彙に絞って前記関連キーワードを抽出することを特徴とする請求項３または４に記載の情報案内システム。
【請求項６】
前記関連度を算出する重み付けは、語彙毎にその表示位置および表示形式にもとづいて設定されることを特徴とする請求項５に記載の情報案内システム。
【請求項７】
前記関連度を算出する重み付けは、語彙の表示位置がＷＥＢページ内のタイトル、見出し、およびページ先頭に近い位置にある程大きい値とすることを特徴とする請求項６に記載の情報案内システム。
【請求項８】
前記関連度を算出する重み付けは、語彙の表示位置が前記初期キーワードの出現位置からの距離が近いほど大きい値とすることを特徴とする請求項６または７に記載の情報案内システム。
【請求項９】
前記出現位置からの距離は、少なくとも前記初期キーワードから対象の語彙までに含まれる文字数、形態素数、句数、文数、段落数の何れかで測ることを特徴とする請求項８に記載の情報案内システム。
【請求項１０】
前記関連度を算出する重み付けは、語彙の文字サイズ、下線の有無および書体のいずれかで表わされる書式がＷＥＢページ内で最も多く使われる通常書式と異なる場合に、通常書式よりも大きい値とすることを特徴とする請求項６から９のいずれか１に記載の情報案内システム。
【請求項１１】
前記関連度を算出する重み付けは、前記初期キーワードの別称あるいは初期キーワードを代表する事象を表現するための特定の言い回しに伴って出現した語彙について、大きい値とすることを特徴とする請求項５に記載の情報案内システム。
【請求項１２】
前記特定の言い回しには、少なくとも、「〜と言えば」、「〜で有名」、「〜が有名」、「〜として有名」、「〜で知られる」、「〜が知られる」、「〜として知られる」、「〜で著名」、「〜が著名」、「〜として著名」、「〜で名高い」、「〜が名高い」、「〜として名高い」、「〜の代名詞」、「〜で親しまれる」、「〜として親しまれる」、「〜と呼ばれる」、「〜とも呼ばれる」、「別名〜」、「別称〜」、「愛称〜」、「略称〜」、「通称〜」、および「略して〜」のいずれかが含まれることを特徴とする請求項４または１１に記載の情報案内システム。
【請求項１３】
前記関連語彙収集部は、前記関連キーワードを収集する際に、前記初期キーワードとしての施設名称Ａを包含する別の施設名称Ｂあるいは施設名称Ａを包含する地域名称Ｃが存在する場合に、該施設名称Ｂまたは地域名称Ｃを用いてＷＥＢ検索を実行して検索されたＷＥＢページを解析対象から除外することを特徴とする請求項２から１２のいずれか１に記載の情報案内システム。
【請求項１４】
前記認識辞書データベースは、前記初期キーワードとしての施設名称とその施設種別を対応させて記憶し、
前記関連語彙収集部は、前記関連キーワードを収集する際に、前記施設名称に対応する施設種別以外の施設種別名の語彙が所定値以上の頻度で含まれるＷＥＢページを解析対象から除外することを特徴とする請求項２から１３のいずれか１に記載の情報案内システム。
【請求項１５】
前記関連語彙収集部は、インターネット上の検索サービスにおいて、前記初期キーワードと共に入力された語彙を共起キーワードとして蓄積し、該共起キーワードの頻度が高い語彙を前記初期キーワードに対する関連キーワードとして抽出することを特徴とする請求項１または２に記載の情報案内システム。
【請求項１６】
前記関連語彙収集部は、前記初期キーワードを用いて検索された所定数のＷＥＢページについて、該ページに対してインターネットの検索サイトから到達した際の検索キーワードを蓄積し、該検索キーワードの頻度が高い語彙を、前記初期キーワードに対する関連キーワードとして抽出することを特徴とする請求項１または２に記載の情報案内システム。
【請求項１７】
前記辞書更新部は、起動時あるいは現在地が所定の領域を超えた時に、前記関連語彙収集部に対して前記初期キーワードについて関連キーワードの収集を要求し、該関連語彙収集部が収集し返信した関連キーワードを用いて、前記認識辞書データベースを更新することを特徴とする請求項１から１６のいずれか１に記載の情報案内システム。
【請求項１８】
前記関連語彙収集部は、前記認識辞書データベースに記憶されている関連キーワードと、関連語彙収集部が収集した関連キーワードとに差異がある場合に、収集した関連キーワードのうち差異がある関連キーワードを前記辞書更新部へ返信することを特徴とする請求項１７に記載の情報案内システム。
【請求項１９】
前記音声検索部は、施設検索利用履歴を監視し、地域別に利用頻度を記録する機能を備え、
前記辞書更新部は、前記利用頻度が所定値以上の地域について、前記認識辞書データベースを更新することを特徴とする請求項１７または１８に記載の情報案内システム。
【請求項２０】
前記音声検索部は、施設検索利用履歴を監視し、地域別に利用頻度を記録する機能を備え、
前記辞書更新部は、前記利用頻度が所定値より低い地域について、前記認識辞書データベースの関連キーワードを消去することを特徴とする請求項１７から１９のいずれか１に記載の情報案内システム。
【請求項２１】
前記音声検索部は、認識した関連キーワードについて重複する複数の初期キーワードがある場合、前記出力部を通じて該複数の初期キーワードを選択可能にユーザへ提示することを特徴とする請求項１から２０のいずれか１に記載の情報案内システム。
【請求項２２】
前記認識辞書データベース、音声入力部、音声検索部、辞書更新部および出力部をクライアント側に配置し、前記関連語彙収集部をサーバ側に配置して、クライアント・サーバ型に構成したことを特徴とする請求項１から２１のいずれか１に記載の情報案内システム。
【請求項２３】
前記認識辞書データベース、音声入力部、音声検索部、辞書更新部、関連語彙収集部および出力部を統合してスタンドアローン型に構成したことを特徴とする請求項１から２１のいずれか１に記載の情報案内システム。
【請求項２４】
音声認識により認識辞書データベースに記憶されたキーワードを認識して、案内情報を提供する情報案内システムにおいて、
認識辞書データベースにあらかじめ記憶された初期キーワードに意味的な関連性をもつ関連キーワードをＷＥＢ情報から収集し、
収集した関連キーワードを前記認識辞書データベースに追加して、前記キーワードを更新することを特徴とする認識辞書データベース更新方法。
【請求項２５】
前記初期キーワードが施設名称であり、
前記認識辞書データベースはクライアント側に配置し、
前記関連キーワードの収集はサーバ側で任意のタイミングで実行し、
収集した関連キーワードの前記認識辞書データベースへの追加は、クライアント側の起動時またはクライアント側の現在地が所定の領域を超えた時に実行することを特徴とする請求項２４に記載の認識辞書データベース更新方法。
【請求項２６】
前記関連キーワードの収集は、ＷＥＢページに含まれるテキスト情報を解析して、所定値以上の出現頻度をもつ語彙を抽出して行うことを特徴とする請求項２４または２５に記載の認識辞書データベース更新方法。
【図１】
【図２】
【図３】
【図４】
【図５】
【図６】
【図７】
【図８】
【図９】
【図２】
【図３】
【図４】
【図５】
【図６】
【図７】
【図８】
【図９】
【公開番号】特開２００９−１６９４７０（Ｐ２００９−１６９４７０Ａ）
【公開日】平成２１年７月３０日（２００９．７．３０）
【国際特許分類】
【出願番号】特願２００８−３５７６（Ｐ２００８−３５７６）
【出願日】平成２０年１月１０日（２００８．１．１０）
【出願人】（０００００３９９７）日産自動車株式会社 (16,386)
【Ｆターム（参考）】
【公開日】平成２１年７月３０日（２００９．７．３０）
【国際特許分類】
【出願日】平成２０年１月１０日（２００８．１．１０）
【出願人】（０００００３９９７）日産自動車株式会社 (16,386)
【Ｆターム（参考）】
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