JPH0218682A - パターン認識後処理方式 - 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】 〔産業上の利用分野〕 本発明は、音声や文字などのパターン認識に関し、より
詳細には、操作者が認識結果の誤りを訂正したときの操
作の情報を利用するパターン認識後処理方式に関する、
。

〔従来の技術〕

近年、オフィスオートメーション化の発達に伴い、文字
や音声の認識が広く研究され、一部実用化されている１
１文字や音声の認識は、これらをパターン化してパター
ン特徴量を抽出し、認識辞書に登録されている標準パタ
ーンと比較することにより候補文字や音声（以下、候補
カテゴリという）を生成している。

通常、このようなパターン認識では認識率を向上させる
ため、特に誤認識しやすいパターンについては、認識パ
ターン特！３量を追加登録する処理が行われている。ま
た、候補カテゴリについて単語照合や形態素解析などの
文法処理を施すことによって、認識精度を上げることも
提案されている。

〔発明が解決しようとする課題〕

しかしながら、上記認識パターン特徴１を追加登録する
処理では、パターン特微量の情報量が多いため、新規の
パターン特微量の登録には、大きな容量の記憶領域を必
要とするという問題点があった。また、上記理由から、
認識処理に要する時間が増大してしまい、さらには、新
しいカテゴリ（文字や音声）のパターンを登録したため
に、かえって認識精度が低下してしまうという問題点が
あった。この認識粘度の低下を避りるため（は、そのパ
ターンを０録すべきか否かをＭｌ　ｇする作業が必要と
なり、その作業に時間がかるという問題点があった。

また文法処理を用いて認識精度を上げる従来技術は、候
補カテゴリ数が多くなるにしたがい、認識処理に要する
ｈ間が急激に増大するという問題点や１．候補カテゴリ
中に正解が存在しない場合、または認識辞書中に該当す
る単語が存在しない場合、文法処理により得られた結果
は正しいが誤った文を生成する傾向が強いために、操作
者により訂正ｆ業を困難にさせるという問題点があった
。

さらに、上記従来のパターン認識ではいずれも、認識結
果の誤りを操伯者がＷ１正したとぎの操作の情報は利用
されていなかった。

したがって、本発明は上記従来技術の問題点を解決し、
認識結果の誤りを操作者が訂正したときの操作の情報を
用いて、認識辞書の容量を増大ざゼることなく高速かつ
容易な操作で、高い認識精度を得ることを目的とする。

〔課題を解決するための手段〕

本発明は、入カバターンを認識して単数または複数の候
補カテゴリを生成するパターン認識方式において、誤っ
て認識したパターンのカテゴリを操作者が訂正する情報
から自動抽出された候補カテゴリ集合に対する正解カテ
ゴリの関係よりなる訂正規則を以後のパターン認識結果
に適用する。

そして、前記訂正規則内の候補カテゴリ集合とパターン
認識結果に含まれる候補カテゴリ集合同士が近似してい
る場合、該訂正規則の正解カテゴリをパターン認識結果
の第１位候補カテゴリに置き換える。

好ましくは、前記自動抽出された訂正規則を既に訂正済
みの正解が判明しているパターンｇ　Ｊ結果に含まれる
候補カテゴリ集合に適用し、前記置き換えにより訂正さ
れた総カテゴリに対する誤認識カテゴリが正しく訂正さ
れた総カテゴリ数の比率が一定値以上となる訂正規則の
みを、以後のパターン認識結果の訂正に適用する。

〔作用］ 例えば、正解パターンＡに対し、候補カテゴリ集合がＢ
、Ｃと得られたとする。操作者はこの候補カテゴリ集合
中Ｂ、ＣにＡが含まれていないため、Ａど真正する。こ
の結果ＡとＢおよびＣにり成る訂正規則が得られる。

その後のパターン認識より、訂正思則内の候補カテゴリ
集合に近似する候補カテゴリ集合、例えば同一のＢ、Ｃ
が得られたとする。この場合、訂正規則によりＢ、Ｃは
Ａを訂正するよう規定されているので、候補カテゴリ集
合Ｂ、Ｃ中の第１位候補カテゴリ（例えばＢ）をＡと訂
正する。このにうに、従来のようにパターン特微量の再
登録または文法処理による訂正にくらべ簡単に訂正を行
うことができ、処理の高速化が図れる。

上記作用において、Ｂ、ＣをＡと訂正する訂正規則は引
き続くパターン認識処理において常に正しいものである
とは限らない。そこで、上記比率が一定値以上となる訂
正規則のみを以後のパターン認識結果の訂正に適用する
ことで、自動訂正の信頼性を高めることができる。

〔実施例〕

以下、本発明の実施例を図面を参照して詳細に説明する
。

第１図は本発明のパターン認識後処理り式の一実施例の
ブロック禍成図である。同図において、自動訂正部１は
図示しないパターン認識装置からのパターンを入力し、
訂正規則テーブル２中の訂正規則にしたがって、入力し
たパターン認識結果を自動訂正する。自動訂正した結果
は、手動訂正制御部３へ出力される。なお、訂正規則テ
ーブル２に入っている後述する訂正規則は、操作者がパ
ターン認識結果を手動訂正することにより順次自動生成
、更新されるため、初期（１回目）のパターン認識結果
には適用されない。すなわち、１回目のパターン認識結
果は自動訂正部１を介してそのまま手動訂正制御部３に
出力される。。

訂正規則テーブル２は、自動訂正部１がパターン認識結
果を自動訂正する際の訂正規則を定める。

前述したように、この訂正規則は操作者がパターン認識
結果を手動口止することにより順次生成。

更新される１゜ 手動訂正制御部３は自動訂正部１から出力された自動訂
正結果（又は１回目のパターン認識結果）を、操作部６
を介して操作者が与える訂正操作の指示にしたがって訂
正する。手動ｌ］正副制御部は、初期のパターン認識結
果に対する手動訂正の操作情報にしたがって、後述する
訂正規則を作成し、訂正規則判定部５を介して作成した
訂正規則を訂正規則テーブル２に登録する。初期の認識
結果以降のパターン認識結果に対しては手動訂正終了後
、後述する新規訂正規則候補リストと訂正規則更新用リ
ストとを作成し、それぞれ訂正規則判定部５に送る。ま
た、手動訂正制御部３は後述する履歴情報を作成して、
履歴情報格納部４に格納する。

訂正規則判定部５は手動訂正制御部３の出力。

履歴情報格納部４に格納されている履歴情報、上記新規
訂正規則候補リストおよび訂正」則更新用リストを用い
て、訂正規則テーブル２中の訂正規則を更新する。

操作部６はキーボード、マウスおよびデイスプレィ等か
らなり、手動訂正制御部３からの情報をデイスプレィ上
に表示し、また手動訂正制御部３に対しキーボードやマ
ウスから手動操作の指示等を与える。

次に、本実施例の動作を第２図、第３図および第４図に
示す動作フローチャート、ならびに第５図ないし第８図
を参照して詳細に説明する。ここで、第２図は手動訂正
制御部３の動作７０−チヤトであり、同図（Ａ）は最初
の手動訂正時の動作フローチャート、および同１ｇ（Ｂ
）はそれ以降の手動訂正時の動作フローチャートである
。また、第３図は自動訂正制御部３の動作フローチャー
ト、および第４図は訂正規則判定部５の動作フローチャ
ートである。

本実施例は文字および音声のパターン認識処理のいずれ
にも適用できるが、以下入カバターンとして文字を対象
にした具体例で説明する。

文字認識装置により認識された結果は、まず自動訂正部
１に入力される。自動訂正部１は訂正規則テーブル２を
参照しながら、誤認識文字を自動訂正する。前述したよ
うに、自動訂正部１は初期の認識結果に対しては動作せ
ず１文字認識結果はそのまま手動訂正制御部３に送られ
る。

第５図（Ａ）は、入力文章［今日の夜の天気を予測する
・・・」を文字認識した認識結果ａに対する操作者の手
動訂正操作および訂正規則生成の手順を示す。また、第
５図（Ｂ）は操作部６のデイスプレィへの表示例を示す
。

手動訂正制御部３は、各文字の認識結果の第１位候補文
字を、第５図（Ｂ）の左側のデイスプレィ表示例に丞す
ように操作部６のデイスプレィに表示する（第２図のス
テップ１０１）。次に、このデイスプレィに表示された
文字を見て、操作者は操作部６のキーボード、マウス等
を用いて誤認識文字を訂正する（ステップ１０２）。訂
正の方法は、正解が候補文字集合にある場合は次候補を
順次表示して選択する（本例では、第２位までの候補文
字を用いている）ことにより、また正解が候補文字集合
中に存在しない場合はかな漢字変換入力などにより、正
解文字を入力する。手動ｎ正結果を第５図（Ｂ）の右側
のデイプレイ表示例に示す。

手動訂正が終了したら、操作者は操作部６のキーボード
から手動訂正制御部３に、手動訂正終了信号を送る。

操作部６から手動訂正終了信号が送られてくると、手動
訂正制御部３は操作者が訂正した文字の認識結果の候補
文字集合と正解文字との関係（訂正規則）を作成し、訂
正回数をカウントする（ステップ１０３）。初期の文字
認識結果に対する手動訂正により生成された訂正規則は
すべて、訂正規則判定部５を介して訂正規則テーブル２
に登録される（ステップ１０４）　、この場合の訂正規
則テーブル２の内容の一部を第５図（Ａ）に示す。図示
するように、例えば正解文字「日」に関してはこの候補
文字集合「自」および「白」が訂正規則として登録され
る。これを「日←自　白」と表わす。

まだ、この場合、最初の手動訂正により生成された訂正
規則のため、訂正回数は１となる。。

次に、手動真正制御部３は認識結果すべての正解文字と
それに対する候補文字集合を、後に行う訂正規則判定（
第４図の動作フロー）に使用するために、履歴情報（訂
正結果）として履歴情報格納部４に格納する（ステップ
１０５）。第６図に、第５図（Ａ）に示す認識結果ａを
手動訂正した後の履歴情報格納部４の内容を示す。だし
て、手動訂正の処理を終了する。

次に、入力文章「明日の天気を予測するのは難しいのだ
ろう・・・」が人力されたとする。第７図（Δ）にこの
入力文章の認識結果すを示づ几この認識結果すは最初に
、第１図に示す自動訂正部１で自動訂正される。この自
動訂正では、まず先に自動作成された訂正規則テーブル
２に入っている訂正規則内の候補文字集合と、認識結果
すの候補同士の近似性（以下、一致度という）を計算す
る（第３図のステップ１２１）。この一致度は、次式（
１）にしたがって計算する。

一致度一 ２ＸＬ　　（ｘ　　　ｙ）／　　（Ｌ（ｘ）−＋−Ｌ（
ｙ））　　・　（１）ここで、Ｘ、ｙはそれぞれ認識結
果の候補文字集合および訂正規則の候補文字集合を表し
、Ｌ（ｘ）、Ｌ（ｙ）は候補文字数、またＬ（ｘ　　ｙ
）はｘ、ｙ簡の論理積集合の候補文字を表わす。次に、
一致度が一定のしきい値以上かどうかを調べる（ステッ
プ１２２）。一致度が一定のしきい値以上の場合は、こ
の訂正規則の正解文字を認識結果すの候補文字集合の第
１候補文字に置き換える（ステップ１２３）。ステップ
１２３での訂正規則の正解文字への置き換え終了後、ま
たは第３図のステップ１２２で一致度が所定のしきい値
を下まわるどきは、ステップ１２４に進む。ステップ１
２４では、自動訂正部１は認識結果しおよび自動訂正の
結果を手動訂正制御部３へ送る。

手動訂正制御部３では、第２図（Ｂ）のステップ１１１
において、自動訂正部１によって自動訂正された結果の
第１位候補文字を操作部６のデイスプレィに表示する（
第７図（Ｂ）の中央のデイスプレィ表示例）。そして、
操作者はデイスプレィを見ながら誤った文字を手動訂正
する（ステップ１１２）。第７図（Ｂ）の右側のデイス
プレィ表示例に、上記手動訂正の結果を示ず２１手動訂
正が終了したら、操作者は操作部６から手動訂正終了信
号を手動訂正制御部３に送る。

操作者から訂正終了の信号が送られてくると、手動訂正
制御部３は操作者によって手動訂正された後の文字を調
べ、次の３つの集合を作成する（ステップ１１３）。

（１）　　’ＦＩ１．識結果の第１位候補文字が誤って
おり、正しく自動訂正された文字く第８図におけるｌ’
［！Ｉ］貞の・・・」） ■　認識結果の第１位候補文字が誤っていたが、訂正規
則が適用されず、手動訂正により正しく修正された文字
（同図における「・・・予後する・・・Ｊ） Ｃ３）　　認識結果の第１位候補文字は正しかったが、
誤って自動訂正された文字（同図におりる［・・・予測
するＱは・・・］） 以後、これらの集合をそれぞれ集合１．集合２゜集合３
と呼ぶこととする。

手動訂正制御部３は集合２の各文字について、認識結果
の候補文字集合と手動訂正された結果の正解文字を新Ｍ
」正規則候補リストとして訂正規則判定部５に送る（ス
テップ１１４）。次に手動訂正制御部３は集合１と集合
３について、各文字の自動訂正に適用された訂正規則を
集めて訂正規則更新用リストを作成し、訂正規則判定部
５に送る（ステップ１１５）。その際、訂正規則更新用
リストには、訂正規則が正しく訂正されるのに適用され
たもの（集合１）であるか、あるいは誤って訂正するの
に適用されたもの（集合３）であるかを識別する情報も
付加しておく。第８図中、○は正しい適用を示し、×は
誤った適用を示す。

訂正規則判定部５は、最初に手動訂正制御部３から送ら
れてぎた新Ｍ訂正規則候補を用いて履歴情報格納部４の
中の履歴情報（第６図）の自動訂正を先に述べた一致度
判定により行う（ステップ１３１）。ここで、自動訂正
された結果の文字と履歴情報の正解文字とを比較して、
誤っていた文字を正しく訂正した回数（以下、これを訂
正回数とよぶ）と、正しい文字を誤って訂正した回数（
以下、これを誤泪正回数とよぶ）を数え、式■で定義す
る信頼度を計算し、信頼度が一定のしきい値（例えば０
，５）以上の新規泪正規則候補のみを新しい訂正規則と
して作用し、訂正規則テーブル２に追加登録する。

信頼度−訂正回数／（訂正回数＋誤訂正回数）・・・■ 次に泪正規則判定部５は、手動訂正制御部３から送られ
てぎた訂正規則更新用リストと訂正規則テーブル２を比
較し、泪正規則更新用リストに含まれる訂正規則につい
て、該訂正規則が前記集合１に含まれていたものなら訂
正規則テーブル２の該当する訂正規則の訂正回数に１を
加え、該訂正規則が前記集合３に含まれていたものなら
訂正四則テーブル２の該当する訂正規則の誤訂正回数に
１を加える（ステップ１３２）　。

最後に、訂正規則判定部５は訂正規則テーブル２の各５
１正規則について、おのおのの訂正回数と誤訂正回数か
ら式［Ｆ］によって信頼度をｎ１算する（ステップ１３
３）。ぞして、信頼度が一定しきい値以上の訂正規則を
訂正規則テーブル２から除去する（ステップ１３４．　
１３５）。例えば第８図の訂正規則１を←のも」は信頼
度−０，４となり除去する。そして、最後に認識結果す
に関する履歴情報を履歴情報格納部４に格納した後、処
理を終了する。

このようにして得られた訂正結果は、任意のブタ処理シ
ステム（図示なし）に出力される。

以上説明したように、誤って認識された文字を操作者が
訂正する操作より得られた候補文字集合に対する正解文
字の関係を訂正規則候補として作成し、該訂正規則候補
を操作者による訂正が完了している過去の文字認識結果
に適用することにより、正しく訂正される割合の高い訂
正規則のみを用いて以後の文字認識結果の自動訂正を行
い、認識精度を高めることができる。

以上、本発明の一実施例を説明した３１本発明は上記実
施例に限定されず、次のように構成することもできる。

Ｍ］訂正則テーブル２内の目止規則の数は認識文字数の
増加につれて増加するが、訂正規則テーブル２の各訂正
規則に自動「Ｊ正に適用された履歴を記録しておき、使
用＠Ａ度の小さい規則や、最後に適用されてから長時間
経過した規則は訂正規則テブル２から除去するなどによ
り、削正規則テーブル２を一定範囲のサイズに抑えるこ
とができる。

また訂正規則の判定に使用される履歴情報の量も認識文
字数の増加につれて増大するが、最新の認識結果数ペー
ジ分のみを蓄積することにより一定範囲のサイズに抑え
ることができる。

また、実施例では学習は１文字単位で行われたが、本発
明の原理は隣接した２文字以上を単位とした学習と自動
訂正にも適用できる。

また、本文中の実施例では認識結果の候補文字は第２位
までであったが、原理的には何位まで出現しても同様で
ある。

また、実施例では最初に入力された入力単位（例、ペー
ジ）から生成された訂正規則に対しては、訂正規則判定
部５において使用するがどうかの判定は行わずに無条件
で採用したが、装置内にあらかじめ履歴情報を組み込む
か、あるいは最初に入力した入力単位を手動訂正した結
果を履歴情報として用いれば、該訂正規則に対しても信
頼度の計算による判定を行うことが可能である。

また、実施例において訂正規則の候補文字集合と認識結
果の候補文字集合との近似性の尺度として式（１）で定
義した一致度には、候補文字集合の順位や認識の結果の
距離値が考慮されていないが、これらを考慮にいれた候
補文字集合同士の近似性の尺度を定義して自動訂正に用
いることも可能である。

以上入カバターンとして文字を例に説明したが、入カバ
ターンが音声の場合は認識結果の候補カデゴリ集合は第
９図に示す通り、音節候補の集合として出力される。第
９図の例で↓ま「せつぞく（接続）」を音声認識した結
果を示している。以降の処理は文字認識結果の後処理と
同様に行なわれる。

第９図に手動訂正の結果として得られる訂正規則を併せ
て示す。

〔発明の効果〕

本発明は上述のとおり構成されているので、次に記載す
る効果を奏する。

請求項１の構成においては、パターン認識後処那を行な
うに際して誤って認識されたパターンを操作者が訂正す
る操作の情報を訂正規則として自動登録し、以後の認識
結果に適用して認識誤りを自動訂正するもので、パター
ン特微量の再登録または文法処理による訂正方法に比べ
処理方法が簡易なため、パターン認識後処理の高速化が
図れる。

請求項２の構成においては、訂正規則の逐次判定・更新
により信頼性の高い訂正Ｍ則のみを常に蓄積しているた
め、文章種別・パターン特徴の変化に容易に追随でき、
適用するにつれて自動訂正の信頼性が高まる学預効果が
実現できる。さらに、単語照合・形態素解析などにより
、文法的には正しいが誤訂正された文を生成することが
なく、操作者による訂正作業を容易にすることができる
。

【図面の簡単な説明】

第１図は本発明の一実施例のブロック構成図、第２図は
手動訂正制御部の動作フローチャート、第３図は自動訂
正部の動作フローチャート、第４図は訂正規則判定部の
動作フローチャート、第５図は文字認識結果に対する操
作者の手動訂正操作および訂正規則生成の手順並びに操
作部のデイスプレィへの表示例を示す図、第６図は履歴
情報格納部の内容を示す図、第７図は文字認識結果に対
する自動訂正および操作者の手動訂正操作ならびに操作
部のデイスプレィへの表示例を示す図、第８図は訂正規
則の判定処理の流れを示す図、および第９図は本発明を
音声認識に適用した場合の認識結果と訂正規則テーブル
の一例を示す図である。 １・・・自動訂正部、２・・・訂正規則テーブル、３・
・・手動訂正制御部、４・・・Ｍ層情報格納部、５・・
・訂正規則判定部、６・・・操作部。 特許出願人　日本電信電話株式会社

Claims (2)

【特許請求の範囲】
1. （１）音声や文字などの入力パターンを認識して単数ま
   たは複数の候補カテゴリを生成するパターン認識方式に
   おいて、 誤つて認識したパターンのカテゴリを操作者が訂正する
   情報から自動抽出された候補カテゴリ集合に対する正解
   カテゴリの関係よりなる訂正規則を以後のパターン認識
   結果に適用し、 前記訂正規則内の候補カテゴリ集合とパターン認識結果
   に含まれる候補カテゴリ集合同士が近似している場合、
   該訂正規則の正解カテゴリをパターン認識結果の第１位
   候補カテゴリに置き換えることを特徴とするパターン認
   識後処理方式。
2. （２）前記自動抽出された訂正規則を既に訂正済みの正
   解が判明しているパターン認識結果に含まれる候補カテ
   ゴリ集合に適用し、前記置き換えにより訂正された総カ
   テゴリに対する誤認識カテゴリが正しく訂正された総カ
   テゴリ数の比率が一定値以上となる訂正規則のみを、以
   後のパターン認識結果の訂正に適用することを特徴とす
   る請求項（１）に記載のパターン認識後処理方式。