JP2010032763A - 語学学習を支援する装置および方法 - Google Patents

Abstract

【課題】実際のコミュニケーションで遭遇した表現を効率的に学習できる語学学習支援装置を提供すること。
【解決手段】自然言語解析で用いる言語知識を記憶する言語知識記憶部１２１と、言語知識と、言語知識に関する解説を表す解説情報とを対応づけて記憶する解説記憶部１２２と、利用者および他者のいずれかの発話を表す入力文字列を入力する入力部１０１と、言語知識に基づいて入力文字列を解析し、解析に用いた言語知識を特定する解析部１０２と、入力文字列が利用者および他者のいずれの発話であるかを判定する話者判定部１０３と、入力文字列が他者の発話である場合に、特定された言語知識に対応づけられた解説情報を解説記憶部から取得する解説取得部１０５と、取得された解説情報を利用者に出力する出力部１０６とを備えた。
【選択図】 図１

Description

この発明は、利用者の語学の学習を支援する装置および方法に関する。

語学習得の方法としては、（Ａ）書籍などの教材を使った自習、（Ｂ）対面や通信での語学教師の直接指導による学習などが知られている。しかし、（Ａ）の方法は、個人毎に適切な順序で適切な難易度の表現や構文等の知識を学ぶことができなかった。また、（Ｂ）の方法は、指導を受けるための費用や時間や手間が非常に大きいという問題があった。これらの問題を解決するために、（Ｃ）コンピュータを利用してインタラクティブに学習するｅ−Ｌｅａｒｎｉｎｇが開発され利用されている。

また、特許文献１では、入力文の構文解析に用いられた辞書情報に関する解説を出力することにより、構文構造に係る解説も提供可能であり、検索効率が良好な自然言語学習支援装置が提案されている。

特開２００６−３３０６２８号公報

しかしながら、特許文献１の方法は、キーボードまたはＷｅｂページなどから入力された入力文の解析結果に関する解説によって自然言語を学習する方法であるため、利用者と他者との対話に関する学習には適していない。また、ｅ−Ｌｅａｒｎｉｎｇではインタラクティブな学習が可能だが、模擬的な対話による学習のみしか行えなかった。すなわち、従来の方法では、実際のコミュニケーションが成される「現実の環境下での語学能力」を効率的に習得することができないという問題があった。言い換えれば、利用者が実際の遭遇した生きた表現を、その場で効率的に学ぶことができないという問題があった。

本発明は、上記に鑑みてなされたものであって、実際のコミュニケーションで遭遇した表現を効率的に学習できる装置および方法を提供することを目的とする。

上述した課題を解決し、目的を達成するために、本発明は、自然言語解析処理で用いる処理用言語知識を記憶する知識記憶部と、前記処理用言語知識のうち語学学習に用いる学習用言語知識と、前記学習用言語知識に関する利用者向け解説を表す解説情報とを対応づけて記憶する解説記憶部と、利用者および前記利用者と異なる他者のいずれかの発話内容を表す入力文字列を入力する入力部と、前記処理用言語知識に基づいて前記入力文字列を自然言語解析処理し、当該自然言語解析処理に用いた前記処理用言語知識のうち前記学習用言語知識を特定する解析部と、前記入力文字列が前記利用者および前記他者のいずれの発話であるかを判定する判定部と、前記入力文字列が前記他者の発話である場合に、特定された前記学習用言語知識に対応づけられた前記解説情報を前記解説記憶部から取得する取得部と、取得された前記解説情報を前記利用者に出力する出力部と、を備えたことを特徴とする。

また、本発明は、上記装置を実行することができる方法である。

本発明によれば、実際のコミュニケーションで遭遇した表現を効率的に学習することができるという効果を奏する。

以下に添付図面を参照して、この発明にかかる装置および方法の最良な実施の形態を詳細に説明する。

本実施の形態にかかる語学学習支援装置は、語学学習支援装置の利用者、および、対話相手となる他者の発話を入力し、他者の発話で用いられている言語知識であって、利用者自身の発話で用いられていない言語知識に関する解説を利用者に提示する。

なお、以下では、日本語を母語とする話者（利用者）が英語会話を学習する語学学習支援装置に適用した例を説明するが、適用可能な装置はこれに限られず、利用者と他者との対話内で表現される言語の学習を支援するあらゆる装置に適用できる。

例えば、日本語と英語以外の言語間の会話を学習する装置に適用してもよい。また、日本語を母語とする利用者が正しい日本語を学習する装置、特定業界の業界用語や敬語の学習を支援する装置、および、年少者による日本語の学習を支援する装置などのように、ある１つの言語に関する学習を支援する装置に適用してもよい。また、日本語以外の外国語の学習を支援する装置に適用してもよい。また、学習可能な言語は１つに限られず、複数の言語を学習できるように構成してもよい。

図１は、本実施の形態にかかる語学学習支援装置１００の構成を示すブロック図である。図１に示すように、語学学習支援装置１００は、言語知識記憶部１２１と、解説記憶部１２２と、履歴記憶部１２３と、関連性記憶部１２４と、状況記憶部１２５と、入力部１０１と、解析部１０２と、話者判定部１０３と、保存部１０４と、解説取得部１０５と、出力部１０６と、を備えている。

言語知識記憶部１２１は、形態素解析、統語構造解析、および意味関係解析などの自然言語解析処理で用いる言語知識を表す処理用言語知識を記憶する。処理用言語知識には、単語、イディオム、慣用表現、対句表現、語形変化規則、形態素解析規則、統語構造解析規則、および意味関係解析規則などが含まれる。以下では、英語のイディオムに関する処理用言語知識を言語知識記憶部１２１に記録する場合を例に説明する。

図２は、言語知識記憶部１２１に記憶された処理用言語知識のデータ構造の一例を示す図である。図２に示すように、言語知識記憶部１２１の各エントリには、予め用意された処理用言語知識が、処理用言語知識を識別する言語知識ＩＤを付して記録される。例えば、同図の言語知識ＩＤ＝Ａ１のエントリは、「take part in」という英語表現が、英語のイディオム（以下、英語イディオム表現という）であるという処理用言語知識を表している。同様に、同図の言語知識ＩＤ＝Ａ４のエントリは、「take up for」という英語表現が、英語イディオム表現であるという処理用言語知識を表している。

図１に戻り、解説記憶部１２２は、学習用言語知識それぞれの意味や使い方などの学習用言語知識に関する予め用意された解説情報を記憶する。なお、学習用言語知識とは、言語知識記憶部１２１に記録されている処理用言語知識のうち、語学学習に用いる処理用言語知識を意味する。また、本実施の形態では、図２に示した言語知識である英語イディオム表現の日本語の意味と、英語用例およびその日本語訳とが、学習言語知識の解説情報として解説記憶部１２２に記憶される。

図３は、解説記憶部１２２に記憶された解説情報のデータ構造の一例を示す図である。図３に示すように、解説記憶部１２２の各エントリには、解説情報を識別する解説ＩＤと、言語知識ＩＤと、日本語の意味と、英語用例とが対応づけられて記憶される。日本語の意味欄には、対応する学習用言語知識である英語イディオム表現に対する日本語の意味が記録される。英語用例欄には、対応する学習用言語知識である英語イディオム表現を用いた英語用例と、英語用例の日本語訳とが記録される。同図では、括弧内に日本語訳を記録する例が示されている。

図１に戻り、履歴記憶部１２３は、学習用言語知識ごとに、学習用言語知識を用いた表現を利用者が発話したことを表す履歴情報を記憶する。具体的には、履歴記憶部１２３は、履歴情報を識別する利用履歴ＩＤと、言語知識ＩＤと、利用者ＩＤとを対応づけた履歴情報を記憶する。

図４は、履歴記憶部１２３に記憶された履歴情報のデータ構造の一例を示す図である。図４に示すように、履歴記憶部１２３の各エントリでは、言語知識ＩＤの欄に、利用された学習用言語知識の言語知識ＩＤが記録され、利用者ＩＤの欄には、その学習用言語知識を含む言語表現を入力した利用者の利用者ＩＤが記録される。

なお、同図では、利用者ＩＤを「Ｕｎ（ｎは自然数）」または「ＵＸ」で表している。「Ｕｎ（ｎは自然数）」は、予め登録されている既知の利用者の利用者ＩＤを表している。また、「ＵＸ」は、既知の利用者ではない未登録の利用者全般を表す利用者ＩＤを表している。また、記号「−」は、未知の利用者を含め、いずれの利用者もその学習用言語知識を利用したことがない場合などのように、対応する学習用言語知識の利用を検知したことがないことを表している。

例えば、同図の利用履歴ＩＤ＝Ｃ３のエントリは、言語知識ＩＤ＝Ａ３の学習用言語知識が、利用者ＩＤ＝Ｕ２および利用者ＩＤ＝Ｕ３の２人の利用者に利用されたことを表している。同様に、利用履歴ＩＤ＝Ｃ２のエントリは、言語知識ＩＤ＝Ａ２の学習用言語知識が、利用者ＩＤ＝ＵＸの利用者、すなわち未登録の利用者のみに利用されたことを表している。さらに、利用履歴ＩＤ＝Ｃ４のエントリの利用者ＩＤが記号「−」であることから、言語知識ＩＤ=Ａ４の学習用言語知識は、未知の利用者含め、いずれの利用者にも利用されていないことが示されている。

図１に戻り、関連性記憶部１２４は、学習用言語知識の間の関連性を表す関連性情報を記憶する。図５は、関連性記憶部１２４に記憶された関連性情報のデータ構造の一例を示す図である。

図５に示すように、関連性記憶部１２４の各エントリでは、関連性情報を識別する関連性ＩＤと、言語知識ＩＤ１と、言語知識ＩＤ１の学習用言語知識に関連する他の学習用言語知識（関連知識）を識別する言語知識ＩＤ２と、関連性の種類とを含む関連性情報が記録される。同図では、関連性の種類の一例として、「基本／応用」、「類似」、「部分／全体」、および「一般／例外」が示されている。

「基本／応用」は、言語知識ＩＤ２の学習用言語知識が、基本の知識である言語知識ＩＤ１の学習用言語知識の応用を表す知識であることを意味する。例えば、同図の関連性ＩＤ＝Ｄ２のエントリは、言語知識ＩＤ１＝Ａ１の学習用言語知識が、言語知識ＩＤ２＝Ａ３の学習用言語知識の「基本」となる知識であり、同時に、言語知識ＩＤ＝Ａ３の学習用言語知識が、言語知識ＩＤ１＝Ａ１の知識の「応用」となる知識であることを表している。

「類似」は、言語知識ＩＤ１の学習用言語知識と、言語知識ＩＤ２の学習用言語知識とが類似する知識であることを意味する。例えば、言語知識ＩＤ１の学習用言語知識が、英語の名詞「index」の複数形は、不規則に変化して「indices」になるという知識であるとする。また、言語知識ＩＤ２の学習用言語知識が、英語の名詞「vetex」の複数形は、不規則に変化して「vetices」になるという知識であるとする。これらは同様の不規則変化を表す知識であるため、類似する知識として関連性記憶部１２４に登録可能である。

「部分／全体」は、言語知識ＩＤ１の学習用言語知識が、言語知識ＩＤ２の学習用言語知識に含まれることを意味する。例えば、日本語の古文では、ラ行変格活用の動詞は、有り（あり）・居り（をり）・侍り（はべり）・いまそかりの４語に限られる。また、ナ行変格活用の動詞は、「死ぬ」「往ぬ（去ぬ）」の２語のみである。したがって、該当する動詞の個数が限られる活用がラ行変格活用およびナ行変格活用であることを表す学習用言語知識を言語知識ＩＤ２とし、ラ行変格活用に関する学習用言語知識またはナ行変格活用に関する学習用言語知識をそれぞれ言語知識ＩＤ１とすることにより、「部分／全体」の関連性を有する関連性情報を指定できる。

「一般／例外」は、言語知識ＩＤ２の学習用言語知識が、言語知識ＩＤ１の学習用言語知識の例外となる知識であることを意味する。例えば、言語知識ＩＤ１の学習用言語知識が、英語の単数形の名詞および名詞句には、冠詞（定冠詞「the」または不定冠詞「a」）が必ず先行するという知識であるとする。また、言語知識ＩＤ２の学習用言語知識が、「earth」、「king」、「sun」などのように唯一性を有する英語の名詞に関しては、冠詞が付かないという知識であるとする。言語知識ＩＤ２の学習用言語知識は、名詞に付与する冠詞に関する例外を表す知識であるため、名詞および名詞句に付与する冠詞に関する一般的な知識を表す言語ＩＤ１の学習用言語知識との間で「一般／例外」の関連性を有する知識として関連性記憶部１２４に登録可能である。

図１に戻り、状況記憶部１２５は、各学習用言語知識を含む言語表現が入力された日時などの発話状況を表す状況情報を記憶する。図６は、状況記憶部１２５に記憶された状況情報のデータ構造の一例を示す図である。

図６に示すように、状況記憶部１２５の各エントリは、状況情報を識別する状況ＩＤと、言語知識ＩＤと、入力日と、入力時刻と、発話者の利用者ＩＤと、対話相手の利用者ＩＤとを対応づけた状況情報を記憶する。

言語知識ＩＤには、入力された言語表現に含まれていた学習用言語知識の言語知識ＩＤが記録される。入力日には当該言語表現の入力時点の日付情報が記録される。また、入力時刻には当該言語表現の入力時点の時刻が記録される。発話者および対話相手には、話者判定部１０３（後述）の一連の出力を元に、それぞれ該言語表現を入力した話者の利用者ＩＤと、対話相手の利用者ＩＤとが記録される。

なお、状況情報に、音源方向、ＧＰＳ（グローバルポジショニングシステム）により得られる位置情報、および利用環境に設置されたＲＦＩＤ（Radio Frequency Identification）タグなどから得られる情報などをさらに記憶するように構成してもよい。音源方向は、音源から複数マイクに到達する時間の差分や音圧の強さの違いを利用することで音源の方向を推定する方法などの従来から用いられているあらゆる技術を利用して得ることができる。

また、対話相手の利用者ＩＤは、前後の発話の内容から対話相手を認識することにより特定してもよい。さらに、前後の発話の内容を状況情報として記録するように構成してもよい。また、発話の内容を解析し、話題や指示表現をさらに状況情報として記録するように構成してもよい。

なお、言語知識記憶部１２１、解説記憶部１２２、履歴記憶部１２３、関連性記憶部１２４、および状況記憶部１２５は、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）、光ディスク、メモリカード、ＲＡＭ（Random Access Memory）などの一般的に利用されているあらゆる記憶手段により構成することができる。

図１に戻り、入力部１０１は、語学学習支援装置１００に対する各種データの入力処理を実行する。例えば、入力部１０１は、利用者および他の人物が発話した音声を取り込んで音声認識し、認識結果をテキスト情報である言語入力情報（入力文字列）として出力する。例えば、入力部１０１は、まず利用者から発声された音声信号をマイクロフォンなどによってシステムに取り込み、電気信号に変えた後、Ａ／Ｄ（アナログデジタル）変換装置などを用いて、微小な時間単位毎に標本化し、波形振幅の時間系列などのデジタルデータに変換する。

そして、入力部１０１は、デジタルデータに対して、例えばＦＦＴ（高速フーリエ変換）分析などの手法を適用することによって、例えば周波数の時間変化などを分析し、発声された音声信号の特徴データを抽出する。続いて、入力部１０１は、認識結果などと対応付けて予め辞書として用意している例えば音素などの標準パターンまたはその系列と、抽出した特徴データとを比較照合し、発声内容の認識候補を生成する。比較照合する方法としては、ＨＭＭ（隠れマルコフモデル）、ＤＰ（ダイナミックプログラミング）、およびＮＮ（ニューラルネットワーク）などの従来から用いられているあらゆる方法を適用できる。さらに、入力部１０１は、認識精度を高めるために、生成された認識候補に対して、例えばｎ−ｇｒａｍなどに代表される統計的な言語モデルを利用して最も確からしい候補を推定選択することなどによって、発声内容を認識する。

解析部１０２は、入力部１０１から出力される入力文字列を、言語知識記憶部１２１に記憶された処理用言語知識を参照して解析する。そして、解析部１０２は、入力文字列中に含まれる学習用言語知識を特定する。例えば、解析部１０２は、処理用言語知識のうち、予め定められた処理用言語知識を学習用言語知識として特定する。本実施の形態では、解析部１０２は、単語、イディオム、慣用表現、対句表現、語形変化規則、形態素解析規則、統語構造解析規則、および意味関係解析規則などの処理用言語知識のうち、語学学習に有用なイディオムに関する処理用言語知識を学習用言語知識として特定する。

なお、学習用言語知識として特定する処理用言語知識は、イディオムに限られず、単語、イディオム、慣用表現、対句表現、語形変化規則、形態素解析規則、統語構造解析規則、および意味関係解析規則などのうち、いずれか１つ以上の処理用言語知識を学習用言語知識として特定するように構成することができる。

また、学習用言語知識の特定方法は上記に限られるものではない。例えば、解析部１０２が、解説記憶部１２２に記憶された言語知識ＩＤと一致する処理用言語知識を学習用言語知識として特定するように構成してもよい。また、解析部１０２が、解析時に利用した処理用言語知識のすべてを学習用言語知識として特定するように構成してもよい。このような場合であっても、語学学習に有用な処理用言語知識の解説情報のみを解説記憶部１２２に登録しておけば、語学学習に役立たない処理用言語知識の解説が利用者に提示されることはない。

解析部１０２は、入力文字列中に含まれる単語や形態素を抽出する形態素解析処理、文法規則や統計情報に基づいて抽出された単語や形態素の間の統語的な構造を抽出する構文解析処理、および抽出された単語や形態素の間の依存関係などの意味的な関係や係受け構造を抽出する意味解析処理などを実行する。以下では、解析部１０２が、入力文字列に含まれる単語を抽出し、言語知識記憶部１２１に記録されている英語イディオム表現が含まれているかを解析する場合を例に説明する。

話者判定部１０３は、入力部１０１が取り込んだ音声の話者を同定する。話者判定部１０３による話者判定処理では、特定の利用者を識別するための特徴情報と入力された音声の特徴情報とを比較して話者を判定する方法などの従来から用いられているあらゆる話者判定技術を適用できる。なお、話者判定部１０３は、語学学習支援装置１００を利用する少なくとも一人以上の特定の利用者のそれぞれと、それ以外の利用者とを識別する。特定の利用者を識別するための特徴情報は、事前の学習処理などで予め語学学習支援装置１００内の記憶部（図示せず）に保存しておくものとする。

保存部１０４は、履歴記憶部１２３に対する履歴情報の保存、および状況記憶部１２５に対する状況情報の保存を実行する。例えば、保存部１０４は、入力文字列の話者が特定の利用者であると判定された場合に、入力文字列の解析時に参照された学習用言語知識の言語知識ＩＤと、判定された利用者の利用者ＩＤとを対応づけた履歴情報を履歴記憶部１２３に保存する。言語知識ＩＤの履歴情報が履歴記憶部１２３に既に記録されている場合は、保存部１０４は、記録済みの履歴情報の利用者ＩＤ欄に、判定された利用者の利用者ＩＤを追加する。

解説取得部１０５は、入力文字列の話者が語学学習支援装置１００の利用者以外の他者であると判定され、語学学習支援装置１００の現在の利用者が、入力文字列の解析時に参照された学習用言語知識を利用したことを表す履歴情報が履歴記憶部１２３に記録されていない場合に、参照された学習用言語知識に対応する解説情報を解説記憶部１２２から取得する。

出力部１０６は、取得された解説情報を入力文字列などとともに利用者に出力する。出力部１０６は、解説情報を、文字情報または音声情報の少なくとも一方によって利用者に提示する。例えば、出力部１０６は、文字情報を表示可能なディスプレイ装置に文字情報として解説情報等を提示する。また、出力部１０６は、文字情報である解説情報等を従来から用いられている音声合成技術によって合成した合成音声をスピーカ等（図示せず）によって出力する。また、出力部１０６は、文字情報として出力する解説情報を、定型的な穴あきテンプレートに当てはめて生成する方法などの従来から用いられているあらゆる方法により生成することができる。

次に、このように構成された本実施の形態にかかる語学学習支援装置１００による学習支援処理について図７を用いて説明する。図７は、本実施の形態における学習支援処理の全体の流れを示すフローチャートである。

まず、入力部１０１は、語学学習支援装置１００の現在の利用者（以下、利用者ＵＣとする）の利用者ＩＤを入力する（ステップＳ７０１）。例えば、入力部１０１は、キーボードまたはテンキーなどの操作部（図示せず）から、現在、語学学習支援装置１００を利用している利用者によって指定または入力された利用者ＩＤを入力する。複数の利用者が利用する場合は、例えば、事前に登録されて記憶部等に保存された複数の利用者ＩＤから、利用者が自身の利用者ＩＤを指定するように構成することができる。

なお、現在の利用者の利用者ＩＤの入力方法はこれに限られるものではない。例えば、語学学習支援装置１００の利用者が１人に限定される場合は、事前に登録されて記憶部等に保存された利用者ＩＤを取得するように構成してもよい。

次に、入力部１０１は、音声が入力されたか否かを判断し（ステップＳ７０２）、入力されていない場合は（ステップＳ７０２：ＮＯ）、入力されるまで待機する。音声（以下、音声Ｖとする）が入力された場合は（ステップＳ７０２：ＹＥＳ）、入力部１０１は、入力された音声Ｖを音声認識し、入力文字列を表す認識結果Ｒを生成する（ステップＳ７０３）。

次に、解析部１０２が、言語知識記憶部１２１に記憶された各種処理用言語知識を参照し、認識結果Ｒに対して自然言語解析処理を実行する（ステップＳ７０４）。例えば、解析部１０２は、認識結果Ｒに対する形態素解析処理、形態素解析結果に対する構文解析処理、および意味解析処理などを実行する。

そして、解析部１０２は、認識結果Ｒの解析時に参照した学習用言語知識（以下、学習用言語知識Ｋとする）が存在するか否かを判断する（ステップＳ７０５）。例えば、解析部１０２は、解析処理中に、言語知識記憶部１２１内の処理用言語知識のうち参照した処理用言語知識であって、学習用言語知識として予め定められた処理用言語知識の言語知識ＩＤを記憶部等に一時的に記憶しておき、この記憶部を参照することにより参照した学習用言語知識を特定する。参照した学習用言語知識Ｋが存在しない場合は（ステップＳ７０５：ＮＯ）、次の音声を入力して処理を繰り返す（ステップＳ７０２）。

参照した学習用言語知識Ｋが存在する場合（ステップＳ７０５：ＹＥＳ）、話者判定部１０３が、音声Ｖの話者（以下、話者Ｕとする）を判定する（ステップＳ７０６）。次に、保存部１０４が、参照した学習用言語知識Ｋ、対応する音声Ｖが入力された入力日および入力時刻、判定された話者Ｕの利用者ＩＤを含む状況情報（以下、状況情報Ｓとする）を状況記憶部１２５に記録する（ステップＳ７０７）。

次に、保存部１０４は、話者Ｕと利用者ＵＣとが一致するか否かを判断する（ステップＳ７０８）。なお、保存部１０４は、例えば、話者判定部１０３が話者の判定時に利用する利用者の特徴情報に対応づけられた利用者ＩＤと、ステップＳ７０１で入力された利用者ＵＣの利用者ＩＤとを比較することにより話者Ｕと利用者ＵＣとの一致を判断する。

話者Ｕと利用者ＵＣとが一致する場合（ステップＳ７０８：ＹＥＳ）、保存部１０４は、学習用言語知識Ｋと一致する言語知識ＩＤ２に対応づけられたすべての言語知識ＩＤ１を関連性記憶部１２４から取得し、取得した言語知識ＩＤ１の学習用言語知識それぞれを話者Ｕが利用したことを表す履歴情報を履歴記憶部１２３に保存する（ステップＳ７０９）。

例えば、学習用言語知識Ｋが図２の言語知識ＩＤ＝Ａ２の学習用言語知識であった場合、図５のような関連性記憶部１２４から、言語知識ＩＤ＝Ａ２が学習用言語知識ＩＤ２と一致する関連性ＩＤ＝Ｄ１の関連性情報が検索できる。そして、この関連性情報の言語知識ＩＤ１欄に設定された言語知識ＩＤ＝Ａ１の学習用言語知識が取得できる。したがって、保存部１０４は、言語知識ＩＤ＝Ａ１の学習用言語知識の履歴情報として、話者Ｕの利用者ＩＤを含む履歴情報を履歴記憶部１２３に保存する。

なお、履歴情報を履歴記憶部１２３に保存した後は、解説情報の取得処理および出力処理を実行せず、次の音声を入力して処理を繰り返す（ステップＳ７０２）。話者Ｕが利用者ＵＣと一致する場合は、入力された音声は利用者ＵＣ自身が発話したことを意味するので、発話内容から得られる学習用言語知識を利用者ＵＣに提示する必要がないからである。

話者Ｕと利用者ＵＣとが一致しない場合（ステップＳ７０８：ＮＯ）、保存部１０４は、さらに、話者Ｕに学習用言語知識Ｋの利用履歴が存在するか否かを判断する（ステップＳ７１０）。具体的には、保存部１０４は、履歴記憶部１２３内に、学習用言語知識Ｋの言語知識ＩＤに対応する履歴情報が存在し、かつ、当該履歴情報の利用者ＩＤに、話者Ｕの利用者ＩＤが含まれるか否かを判断する。

話者Ｕに学習用言語知識Ｋの利用履歴が存在しない場合（ステップＳ７１０：ＮＯ）、保存部１０４は、話者Ｕが学習用言語知識Ｋを利用したことを表す履歴情報を履歴記憶部１２３に保存する（ステップＳ７１１）。例えば、既に学習用言語知識Ｋの履歴情報が履歴記憶部１２３に記録されている場合は、保存部１０４は、当該履歴情報の利用者ＩＤ欄に、話者Ｕの利用者ＩＤを追加する。また、例えば、学習用言語知識Ｋの履歴情報が履歴記憶部１２３に記録されていない場合は、保存部１０４は、学習用言語知識Ｋの言語知識ＩＤと話者Ｕの利用者ＩＤとを対応づけた履歴情報を新たに生成して履歴記憶部１２３に保存する。

話者Ｕに学習用言語知識Ｋの利用履歴が存在する場合（ステップＳ７１０：ＹＥＳ）、または、ステップＳ７１１で履歴情報を保存した後、解説取得部１０５が、利用者ＵＣに学習用言語知識Ｋの利用履歴が存在するか否かを判断する（ステップＳ７１２）。具体的には、解説取得部１０５は、履歴記憶部１２３内に、学習用言語知識Ｋの言語知識ＩＤに対応する履歴情報が存在し、かつ、当該履歴情報の利用者ＩＤに、利用者ＵＣの利用者ＩＤが含まれるか否かを判断する。

利用者ＵＣに学習用言語知識Ｋの利用履歴が存在する場合は（ステップＳ７１２：ＹＥＳ）、利用者ＵＣに学習用言語知識Ｋに関する解説を出力する必要がないため、次の音声を入力して処理を繰り返す（ステップＳ７０２）。

利用者ＵＣに学習用言語知識Ｋの利用履歴が存在しない場合は（ステップＳ７１２：ＮＯ）、解説取得部１０５が、学習用言語知識Ｋに対応する解説情報（以下、解説Ｅとする）を解説記憶部１２２から取得する（ステップＳ７１３）。具体的には、解説取得部１０５は、学習用言語知識Ｋの言語知識ＩＤに対応する日本語の意味、英語用例および英語用例の日本語訳とを含む解説情報を取得する。

次に、解説取得部１０５は、学習用言語知識Ｋに対応する解説Ｅが取得できたか否かを判断する（ステップＳ７１４）。取得できなかった場合は（ステップＳ７１４：ＮＯ）、次の音声を入力して処理を繰り返す（ステップＳ７０２）。

取得できた場合は（ステップＳ７１４：ＹＥＳ）、出力部１０６が、状況情報Ｓ、認識結果Ｒ、および解説Ｅを利用者に提示する（ステップＳ７１５）。なお、出力部１０６は、これらのすべての情報を出力する必要はなく、少なくとも解説Ｅを利用者に提示すればよい。

次に、学習支援処理の具体例について説明する。図８は、本実施の形態の語学学習支援装置１００による学習支援処理の具体例を示す図である。

まず、現在の語学学習支援装置１００の利用者が日本語を母語とする話者であり、利用者ＩＤ＝Ｕ３であるものとする。また、その対話相手は、米国の旅行代理店の英語を母語とする話者であり、語学学習支援装置１００に未登録であるため、利用者ＩＤ＝ＵＸであるものとする。また、以下の説明の中で、「ＳＹＳＴＥＭ」とは語学学習支援装置１００を表すものとする。さらに、以下では利用者ＩＤ＝Ｕ３の話者を話者Ｕ３といい、利用者ＩＤ＝ＵＸの話者を話者ＵＸという。

また、以下の例では、言語知識記憶部１２１、解説記憶部１２２、履歴記憶部１２３、および関連性記憶部１２４に、それぞれ図２、図３、図４、および図５のようなデータが記憶されていることを前提とする。

最初に、時点Ｔ１で、話者Ｕ３が、対話相手の話者ＵＸに対して、「Hello」と挨拶をしたとする。このとき、語学学習支援装置１００は、音声Ｖ１を検知し（ステップＳ７０２）、音声Ｖ１を音声認識する（ステップＳ７０３）。また、言語知識記憶部１２１を参照して、この発話に含まれる学習用言語知識を探索する（ステップＳ７０４、ステップＳ７０５）。しかし、図２の言語知識記憶部１２１には、「Hello」に対応する学習用言語知識が存在しないため（ステップＳ７０５：ＮＯ）、ステップＳ７０２に戻る。

時点Ｔ２で、話者ＵＸが「May I help you?」と発話したとする。この場合も対応する音声Ｖ２に対して同様の処理が実行されるが、図２の言語知識記憶部１２１には、この発話に含まれる学習用言語知識も存在しないため、ステップＳ７０２に戻る。

時点Ｔ３およびＴ４にそれぞれ対応する音声Ｖ３およびＶ４についても同様の処理が実行される。この場合も、対応する学習用言語知識が存在しないため、ステップＳ７０２に戻る。

時点Ｔ５で、話者Ｕ３が、音声Ｖ５を入力し（ステップＳ７０２）、音声認識によって認識結果＝「Could you TAKE some place FOR INSTANCE?」が得られたとする（ステップＳ７０３）。なお、説明の便宜のため、認識結果内の一部の単語を大文字で記載している。

この認識結果に対して言語解析が行われる（ステップＳ７０４）。この例では、認識結果中に、図２の言語知識記憶部１２１の言語知識ＩＤ＝Ａ３に対応する英語イディオム表現が使われていることが検出される（ステップＳ７０５：ＹＥＳ）。

このため、話者判定処理が実行され、音声Ｖ５が話者Ｕ３によって発話されたことが検出される（ステップＳ７０６）。続いて、検出された言語知識ＩＤ＝Ａ３が、話者Ｕ３によって、時点Ｔ５に対応する時刻に利用されたことを表す状況情報が、状況記憶部１２５に保存される（ステップＳ７０７）。

この場合は、判定された話者Ｕ３と語学学習支援装置１００の現在の利用者とが一致するため（ステップＳ７０８：ＹＥＳ）、関連性記憶部１２４を参照して、今回利用された言語知識ＩＤ＝Ａ３の基本となる学習用言語知識が探索される。この例では、図５のＤ２のエントリから、言語知識ＩＤ＝Ａ１が、言語知識ＩＤ＝Ａ３の学習用言語知識との間に「基本／応用」の関係があることが発見される。そこで、履歴記憶部１２３の、言語知識ＩＤ＝Ａ１に対応するエントリＣ１の利用者ＩＤの欄に「Ｕ３」が追加される。

以上の処理によって、この後、言語知識ＩＤ＝Ａ１に関連する音声が入力された際にも、言語知識ＩＤ＝Ａ１の応用知識である言語知識ＩＤ＝Ａ３を既に利用した話者Ｕ３に対しては、基本知識である言語知識ＩＤ＝Ａ１の解説は提示されないようにすることができる。

また、この場合は解説を出力せずにステップＳ７０２に戻る。これにより、利用者自身が利用した学習用言語知識については、解説が提示されないようにすることができる。

この後、時点Ｔ６およびＴ７にそれぞれ対応する音声Ｖ６およびＶ７についても同様の処理が実行される。この場合は、対応する学習用言語知識が存在しないため、ステップＳ７０２に戻る。

時点Ｔ８に入力された音声Ｖ８については、その認識結果中に、言語知識ＩＤ＝Ａ１に対応する英語イディオム表現「TAKE PART IN」が含まれていることが検出される（ステップＳ７０５：ＹＥＳ）。しかし、上述の時点Ｔ５の音声Ｖ５に対する処理で、言語知識ＩＤ＝Ａ１より高度な（応用関係にある）言語知識ＩＤ＝Ａ３の学習用言語知識を話者Ｕ３自身が使用したことが検出されている。そして、履歴記憶部１２３の言語知識ＩＤ＝Ａ１に対応するエントリＣ１の利用者ＩＤの欄に「Ｕ３」が追加されている。このため、この履歴情報を参照することにより、話者Ｕ３に対しては言語知識ＩＤ＝Ａ１についての解説も不要であることが判断できる（ステップＳ７１２：ＹＥＳ）。したがって、言語知識ＩＤ＝Ａ１についての解説情報は提示されない。

時点Ｔ９に入力された音声Ｖ９についても同様の処理が実行されるが、対応する学習用言語知識が存在しないため、解説情報は提示されずにステップＳ７０２に戻る。

時点Ｔ１０に入力された話者ＵＸの音声Ｖ１０については、認識結果「I'll TAKE UP FOR you to get the best hotel to see it.」の中に、言語知識ＩＤ＝Ａ４に対応する英語イディオム表現「take up for」が含まれていることが検出される（ステップＳ７０５）。また、この音声Ｖ１０の話者が未知の話者ＵＸであることが検出される（ステップＳ７０６）。さらに、検出された言語知識ＩＤ＝Ａ４が、話者ＵＸから話者Ｕ３に対して、時点Ｔ１０に対応する時刻に利用されたことを表す状況情報が、状況記憶部１２５に保存される（ステップＳ７０７）。

そして、検出された話者ＵＸに言語知識ＩＤ＝Ａ４の学習用言語知識の利用履歴が存在するかが判断される（ステップＳ７１０）。図４に示すように言語知識ＩＤ＝Ａ４を利用した話者は存在しないため（ステップＳ７１０：ＮＯ）、履歴記憶部１２３の言語知識ＩＤ＝Ｃ４に対応するエントリの利用者ＩＤ欄に「ＵＸ」が追加される（ステップＳ７１１）。

現在の利用者である話者Ｕ３には言語知識ＩＤ＝Ａ４の学習用言語知識の利用実績はないため（ステップＳ７１２：ＮＯ）、解説取得部１０５が、対応する解説情報を解説記憶部１２２から取得する（ステップＳ７１３）。具体的には、図３のような解説記憶部１２２から、言語知識ＩＤ＝Ａ４に対応する解説ＩＤ＝Ｂ４のエントリを検出する。

対応する解説情報が取得されたため（ステップＳ７１４）、時点Ｔ１１では、出力部１０６が、英語イディオム表現の日本語の意味と、英語用例と、その日本語訳とを含む解説を、現在の利用者である話者Ｕ３に対して提示する（ステップＳ７１５）。

図８に示すように、出力部１０６は、取得した日本語の意味、英語用例、および日本語訳をそれぞれ事前に定められたテンプレートに当てはめることにより、「今の英語に現れた「TAKE UP FOR」という英語イディオムは、「〜の身方をする」という意味です。例えば、「She TOOK UP FOR her friend.」ということで、「彼女は友達の味方をした」という意味を表せます。」などのような解説Ｅ１を出力する。

以上の処理によって、利用者が今まで使ったことのない学習用言語知識を含む音声が入力されたときに、その学習用言語知識の意味や用例などを含む解説情報を利用者に適切に提示することが可能となる。

時点Ｔ１２に入力された音声Ｖ１１についても同様の処理が実行されるが、対応する学習用言語知識が存在しないため、解説情報は提示されずにステップＳ７０２に戻る。

このように、本実施の形態にかかる語学学習支援装置では、利用者が発する言語表現と利用者以外の者が発する言語表現を区別して常時監視し、分析した結果を記録する。そして、利用者が使ったことのない学習用言語知識を含む表現を利用者以外の者が利用者に向けて発したことを検出し、当該学習用言語知識に関する解説を利用者に提示する。

これにより、実際のコミュニケーションで遭遇した表現を効率的に学習することが可能となる。また、利用者の学習用言語知識の利用履歴を記録し、過去に利用した学習用言語知識については解説を出力しないため、利用者が既に使っている表現や学習用言語知識についての無用な教育が行われて学習の効率が低下することを回避できる。

なお、これまでは、利用者が知らない学習用言語知識を含む表現に遭遇した際に即時に解説情報を提示する例を示した。しかし、状況記憶部１２５には、発話の状況に関する情報が記録されているので、状況記憶部１２５に記録された情報を元に事後的に学習することも可能である。この場合、さらに実際の対話の内容を録音または録画等して記憶部等に保存し、事後の学習時に参照可能とするように構成してもよい。

また、これまでは発話を表す音声情報が入力される場合を例として説明したが、メイル、チャット、および文書などのテキスト情報の形式、およびスキャナやカメラ等で入力される画像情報の形式で入力される言語情報に対しても同様の処理を実現することができる。同様に、手書き文字を認識してテキスト情報を入力する場合にも適用できる。

次に、本実施の形態にかかる語学学習支援装置のハードウェア構成について図９を用いて説明する。図９は、本実施の形態にかかる語学学習支援装置のハードウェア構成を示す説明図である。

本実施の形態にかかる語学学習支援装置は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）５１などの制御装置と、ＲＯＭ（Read Only Memory）５２やＲＡＭ５３などの記憶装置と、ネットワークに接続して通信を行う通信Ｉ／Ｆ５４と、各部を接続するバス６１を備えている。

本実施の形態にかかる語学学習支援装置で実行される語学学習支援プログラムは、ＲＯＭ５２等に予め組み込まれて提供される。

本実施の形態にかかる語学学習支援装置で実行される語学学習支援プログラムは、インストール可能な形式又は実行可能な形式のファイルでＣＤ−ＲＯＭ（Compact Disk Read Only Memory）、フレキシブルディスク（ＦＤ）、ＣＤ−Ｒ（Compact Disk Recordable）、ＤＶＤ（Digital Versatile Disk）等のコンピュータで読み取り可能な記録媒体に記録して提供するように構成してもよい。

さらに、本実施の形態にかかる語学学習支援装置で実行される語学学習支援プログラムを、インターネット等のネットワークに接続されたコンピュータ上に格納し、ネットワーク経由でダウンロードさせることにより提供するように構成してもよい。また、本実施の形態にかかる語学学習支援装置で実行される語学学習支援プログラムをインターネット等のネットワーク経由で提供または配布するように構成してもよい。

本実施の形態にかかる語学学習支援装置で実行される語学学習支援プログラムは、上述した各部（入力部、解析部、話者判定部、保存部、解説取得部、出力部）を含むモジュール構成となっており、実際のハードウェアとしてはＣＰＵ５１が上記ＲＯＭ５２から語学学習支援プログラムを読み出して実行することにより上記各部が主記憶装置上にロードされ、各部が主記憶装置上に生成されるようになっている。

以上のように、本発明にかかる装置および方法は、他者との対話で入力される言語表現を学習する装置および方法に適している。

本実施の形態にかかる語学学習支援装置の構成を示すブロック図である。 言語知識記憶部に記憶された処理用言語知識のデータ構造の一例を示す図である。 解説記憶部に記憶された解説情報のデータ構造の一例を示す図である。 履歴記憶部に記憶された履歴情報のデータ構造の一例を示す図である。 関連性記憶部に記憶された関連性情報のデータ構造の一例を示す図である。 状況記憶部に記憶された状況情報のデータ構造の一例を示す図である。 本実施の形態における学習支援処理の全体の流れを示すフローチャートである。 本実施の形態の語学学習支援装置による学習支援処理の具体例を示す図である。 本実施の形態にかかる語学学習支援装置のハードウェア構成を示す説明図である。

符号の説明

５１ ＣＰＵ
５２ ＲＯＭ
５３ ＲＡＭ
５４ 通信Ｉ／Ｆ
６１ バス
１００ 語学学習支援装置
１０１ 入力部
１０２ 解析部
１０３ 話者判定部
１０４ 保存部
１０５ 解説取得部
１０６ 出力部
１２１ 言語知識記憶部
１２２ 解説記憶部
１２３ 履歴記憶部
１２４ 関連性記憶部
１２５ 状況記憶部

Claims (10)

1. 自然言語解析処理で用いる処理用言語知識を記憶する知識記憶部と、
   前記処理用言語知識のうち語学学習に用いる学習用言語知識と、前記学習用言語知識に関する利用者向け解説を表す解説情報とを対応づけて記憶する解説記憶部と、
   利用者および前記利用者と異なる他者のいずれかの発話内容を表す入力文字列を入力する入力部と、
   前記処理用言語知識に基づいて前記入力文字列を自然言語解析処理し、当該自然言語解析処理に用いた前記処理用言語知識のうち前記学習用言語知識を特定する解析部と、
   前記入力文字列が前記利用者および前記他者のいずれの発話であるかを判定する判定部と、
   前記入力文字列が前記他者の発話である場合に、特定された前記学習用言語知識に対応づけられた前記解説情報を前記解説記憶部から取得する取得部と、
   取得された前記解説情報を前記利用者に出力する出力部と、
   を備えたことを特徴とする語学学習支援装置。
2. 前記学習用言語知識ごとに、前記学習用言語知識を用いた前記入力文字列を前記利用者が発話したことを表す履歴情報を記憶可能な履歴記憶部と、
   前記入力文字列が前記利用者の発話である場合に、特定された前記学習用言語知識の前記履歴情報を前記履歴記憶部に保存する保存部と、をさらに備え、
   前記取得部は、特定された前記学習用言語知識の前記履歴情報が前記履歴記憶部に記憶されているか否かを判定し、記憶されていない場合に、特定された前記学習用言語知識に対応づけられた前記解説情報を前記解説記憶部から取得すること、
   を特徴とする請求項１に記載の語学学習支援装置。
3. 前記履歴記憶部は、前記学習用言語知識と、前記学習用言語知識を用いた前記入力文字列を発話した前記利用者を識別する識別情報とを対応づけた前記履歴情報を記憶し、
   前記保存部は、前記入力文字列が前記利用者の発話である場合に、特定された前記学習用言語知識と、前記利用者の前記識別情報とを対応づけた前記履歴情報を前記履歴記憶部に保存し、
   前記取得部は、特定された前記学習用言語知識と前記利用者の前記識別情報とを対応づけた前記履歴情報が前記履歴記憶部に記憶されているか否かを判定し、記憶されていない場合に、特定された前記学習用言語知識に対応づけられた前記解説情報を前記解説記憶部から取得すること、
   を特徴とする請求項２に記載の語学学習支援装置。
4. 前記学習用言語知識と、前記学習用言語知識に関連する他の学習用言語知識を表す関連知識とを対応づけて記憶する関連性記憶部をさらに備え、
   前記保存部は、さらに、前記入力文字列が前記利用者の発話である場合に、特定された前記学習用言語知識と一致する前記関連知識に対応づけられた前記学習用言語知識を前記関連性記憶部から取得し、取得した前記学習用言語知識の前記履歴情報を前記履歴記憶部に保存すること、
   を特徴とする請求項２に記載の語学学習支援装置。
5. 前記関連性記憶部は、前記学習用言語知識と、前記学習用言語知識を応用した他の学習用言語知識、前記学習用言語知識と類似する他の学習用言語知識、前記学習用言語知識を一部に含む他の学習用言語知識、および、前記学習用言語知識の例外となる他の学習用言語知識の少なくとも１つである前記関連知識とを対応づけて記憶すること、
   を特徴とする請求項４に記載の語学学習支援装置。
6. 前記入力文字列と、前記入力文字列が発話された状況を表す情報であって、前記入力文字列が発話された日時、場所を含む状況情報とを対応づけて記憶する状況記憶部をさらに備え、
   前記出力部は、さらに、取得された前記解説情報と前記状況情報とを前記利用者に出力すること、
   を特徴とする請求項１に記載の語学学習支援装置。
7. 前記入力部は、前記他者の発話を表す第１言語による前記入力文字列を入力し、
   前記知識記憶部は、前記第１言語による前記入力文字列に対する自然言語解析処理で用いる前記処理用言語知識を記憶し、
   前記解説記憶部は、前記学習用言語知識と、第２言語で表された前記解説情報とを対応づけて記憶し、
   前記取得部は、前記入力文字列が前記他者の発話である場合に、特定された前記学習用言語知識に対応づけられ、前記第２言語で表された前記解説情報を前記解説記憶部から取得し、
   前記出力部は、前記第２言語で表された前記解説情報を前記利用者に出力すること、
   を特徴とする請求項１に記載の語学学習支援装置。
8. 前記入力部は、前記利用者および前記他者のいずれかの発話を表す音声を音声認識して得られる前記入力文字列を入力すること、
   を特徴とする請求項１に記載の語学学習支援装置。
9. 前記入力部は、前記入力文字列を含む画像を画像認識して得られる前記入力文字列を入力すること、
   を特徴とする請求項１に記載の語学学習支援装置。
10. 語学学習支援装置で実行される語学学習支援方法であって、
    前記語学学習支援装置は、
    自然言語解析処理で用いる処理用言語知識を記憶する知識記憶部と、
    前記処理用言語知識のうち語学学習に用いる学習用言語知識と、前記学習用言語知識に関する利用者向け解説を表す解説情報とを対応づけて記憶する解説記憶部と、を備え、
    入力部が、利用者および前記利用者と異なる他者のいずれかの発話内容を表す入力文字列を入力する入力ステップと、
    解析部が、前記処理用言語知識に基づいて前記入力文字列を自然言語解析処理し、当該自然言語解析処理に用いた前記処理用言語知識のうち前記学習用言語知識を特定する解析ステップと、
    判定部が、前記入力文字列が前記利用者および前記他者のいずれの発話であるかを判定する判定ステップと、
    取得部が、前記入力文字列が前記他者の発話である場合に、特定された前記学習用言語知識に対応づけられた前記解説情報を前記解説記憶部から取得する取得ステップと、
    出力部が、取得された前記解説情報を前記利用者に出力する出力ステップと、
    を備えたことを特徴とする語学学習支援方法。

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