JP2000285112A

JP2000285112A - 予測入力装置及び予測入力方法並びに記録媒体

Info

Publication number: JP2000285112A
Application number: JP11091235A
Authority: JP
Inventors: Morihiro Sakamoto; 盛浩坂元
Original assignee: Omron Corp; Omron Tateisi Electronics Co
Current assignee: Omron Corp
Priority date: 1999-03-31
Filing date: 1999-03-31
Publication date: 2000-10-13

Abstract

(57)【要約】【課題】文字入力装置を用いて文章を入力するに際
し、ユーザが入力しようとする文字列を予測する精度を
向上させる予測入力装置を提供すること【解決手段】音声入力部１２を介して入力された発言
者の音声情報が、音声認識部１３でテキスト情報に変換
され、予測データ作成部１４でそのテキスト情報から名
詞が「読み」とともに抽出され、話題予測データが生成
される。作成文書で使用された確定文字列は、文字情報
入力部１１を介して予測データ作成部に与えられ、確定
文字列と読みからなる履歴予測データが生成せされる。
入力中の文字列（読み）が、予測処理部１５に与えら
れ、上記各予測データ並びに基本予測データに対して前
方一致検索を行い、該当する文字列を予測候補に決定
し、予測表示部１７を介して表示部に表示する。そし
て、予測選択部１６で選択された予測候補を予測候補出
力部１８が作成文書に追加すべく出力する。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】本発明は、予測入力装置及び
予測入力方法並びに記録媒体に関するもので、より具体
的には、文字入力装置において入力しようとする文字列
を予測する技術に関する。

【０００２】

【従来の技術】通常の文字入力装置は、ある文字列を入
力しようとした場合、その文字列を構成する読み（か
な）を入力し、仮名漢字変換を行うことにより目的とす
る文字列を入力確定するようになっている。そして、最
近では係る文字入力処理の支援装置（アプリケーショ
ン）として、ユーザが文字列の入力を行っている途中の
段階で、最終的にユーザが必要とする文字列を予測し、
その候補を表示する予測入力装置がある。これにより、
その表示された候補が入力しようとした文字列の場合、
ユーザは全ての文字（かな）を入力する必要がなくなる
ので、入力作業が簡単となり、短時間で入力作業が完了
することができるというメリットがある。

【０００３】そして、従来の予測入力装置は、ユーザが
これまで入力した文字列の履歴データやあらかじめ用意
された初期データに含まれる文字列情報，頻度情報，入
力日時などを利用して、ユーザが入力しようとしている
文字列の予測を行うようにしていた。そして、予測した
結果をディスプレイ上に表示し、ユーザがそれを選択す
ることで効率よく所望の文字列を入力することが可能に
なる。

【０００４】

【発明が解決しようとする課題】しかしながら、上記し
た従来の予測入力装置では、以下に示す問題があった。
すなわち、上記の情報だけでは、ユーザが入力しようと
している文字列の分野や対象の絞り込みに限界があり、
そのため予測精度が悪く，入力効率があまり上がらない
という問題点があった。すなわち、文字入力装置（予測
入力装置）を使用して作成する文章が同一分野のものと
は限らず、通常は手紙、報告書、各種の資料作り、議事
録、一般文書等の書類の種類が異なっていたり、政治・
経済・電子・機械……というように、内容自体の種類が
異なることが多々ある。

【０００５】したがって、例えば直前に使用した文字列
であっても、直前に使用した文字列が異なる分野・種類
の文章の時であると、予測結果が間違ってしまう。ま
た、頻度情報も、分野・種類が異なるとその頻度結果も
異なることが多々あり、予測するための情報として不正
確なことがある。

【０００６】本発明は、上記した背景に鑑みてなされた
もので、その目的とするところは、上記した問題を解決
し、文字入力装置を用いて文章を作成・入力するに際
し、ユーザが入力しようとする文字列を予測するととも
に、その予測した予測候補を出力表示し、選択された予
測候補を作成文書中に挿入等するような入力支援システ
ムにおいて、その入力予測の精度を向上させ、より効率
の良い入力を実現することができる予測入力装置及び予
測入力方法並びに記録媒体を提供することにある。

【０００７】

【課題を解決するための手段】上記した目的を達成する
ために、本発明に係る予測入力方法では、コンピュータ
が実行する処理方法であって、入力中の文字列を取得す
るステップ、作成文章（かな漢字変換システムやエディ
タを用いて、ユーザが入力しようとしている文章）に関
連するテキスト情報を取得するステップ、前記テキスト
情報から話題予測データを作成するステップ、前記話題
予測データと前記入力中の文字列に基づき、入力しよう
とする文字列を予測するステップ、その予測する処理に
より抽出された予測候補を出力表示するステップ、前記
出力表示した予測候補の中で選択された予測候補の文字
列を、前記入力する作成文章に追加するために出力する
ステップを実行するようにした（請求項８）。

【０００８】また、係る方法を実施するための予測入力
装置では、入力中の文字情報を取得する文字情報入力手
段（実施の形態では、「文字情報入力部１１」に対応）
と、作成文章に関連するテキスト情報を取得する取得手
段と、前記取得手段で取得した前記テキスト情報から話
題予測データを作成する予測データ作成手段（実施の形
態では、「予測データ作成部１４」に対応）と、前記話
題予測データと前記入力中の文字情報（実施の形態で
は、「入力中文字列（読み）」に対応）に基づき、入力
しようとする文字列を予測する予測処理手段（実施の形
態では、「予測処理部１５」に対応）と、前記予測手段
で予測した予測候補を表示装置に向けて出力する手段
（実施の形態では、「予測表示部１７」に対応）と、前
記出力した予測候補の中で選択された予測候補の文字列
を、前記作成文章に追加すべく出力する手段（実施の形
態では、「予測候補出力部１８」に対応）とを備えて構
成した（請求項６）。

【０００９】さらに、本発明に係る記憶媒体では、入力
中の文字列を取得する処理、作成文章に関連するテキス
ト情報を取得する処理、前記テキスト情報から話題予測
データを作成する処理、前記話題予測データと前記入力
中の文字列に基づき、入力しようとする文字列を予測す
る処理、その予測する処理により抽出された予測候補を
出力表示する処理、前記出力表示した予測候補の中で選
択された予測候補の文字列を、前記入力する作成文章に
追加するために出力する処理をコンピュータに実行させ
る命令を含むプログラムを格納するようにした（請求項
１）。

【００１０】本発明では、作成文章におけるそれまで使
用した単語・文字列等ではなく、作成文章に関連する他
のテキスト情報から話題予測データを生成し、その話題
予測データに基づいて入力中の文字列（途中の場合も含
む）から、最終的にユーザが入力しようとする文字列を
予測し、それを予測候補として出力表示する。そして、
ユーザは予測候補中に該当する文字列がある場合には、
それを選択することにより、当該選択された予測候補を
構成する文字列が作成文章内の所定位置に挿入される。
つまり、ユーザは最後まで文字列を入力することなく所
望の文字列を得ることができる。

【００１１】そして、予測候補は、少なくとも作成文章
に関連するテキスト情報を用いて決定しているので、そ
の作成文章中に一度も使用しなかった文字列であっても
予測候補として表示することが可能となる。また、関連
するテキスト情報であるので、予測候補が選択される正
当率も高くなる。

【００１２】また、請求項６に規定する前記取得手段
は、例えばそのまま話題予測データを抽出できるテキス
ト情報（実施の形態では「受信メールや、その他の関連
するテキスト情報」に対応）を直接取得する手段（受信
メール文章入力部２０）とすることができる。また、マ
ルチメディア情報を取得する手段（実施の形態では、
「音声入力部１２，画像取得部１２′，英文入力部２１
等」に対応する）と、取得したマルチメディア情報に基
づいてテキスト情報を生成する手段（「音声認識部１
３，画像認識部１３′，翻訳部２２等」に対応する）と
を備えて構成してもよい（請求項７）。

【００１３】また、記録媒体では、請求項１に規定する
前記テキスト情報を取得する処理は、テキスト情報をそ
のまま取得するのでもよいし、テキスト以外のマルチメ
ディア情報を取得し、その取得したマルチメディア情報
に対して認識処理をしてテキスト情報を生成する処理と
してもよい（請求項２）。

【００１４】また、入力されたのがテキスト情報の場
合、そのテキスト情報から直接話題予測データを生成で
きるもののみならず、例えば言語の相違などにより、直
接生成できない場合には、第１の言語のテキスト情報を
第２の言語のテキスト情報に変換する処理を含むように
するとよい（請求項３）。

【００１５】すなわち、例えば音声や画像などのテキス
ト情報以外のマルチメディア情報の場合には、それから
作成文章で使用する文字列（予測候補）のための話題予
測データを生成することは困難である。また、仮にテキ
スト情報であってもそれが作成文章と異なる言語の場合
には、そのテキスト情報から作成文章で使用する文字列
を直接生成することは困難である。

【００１６】そこで、マルチメディア情報に基づいてテ
キスト情報を生成する機能・処理や、翻訳等の言語変換
機能・処理を付加することにより、話題予測データを生
成することができる。しかも、テキスト情報に変換する
ことにより、最初から当該テキスト情報（作成文書と同
一言語）を取得した場合と同一のアルゴリズムで話題予
測データを生成することができる。

【００１７】また、前記予測する処理は、前記作成文章
ですでに確定された文字列に基づく履歴予測データも加
味して行うようにするとよい（請求項４）。すなわち、
関連するテキスト情報を用いることにより精度よく予測
できるのは上記したとおりであるが、やはり過去に使用
した文字列は、再度使用される可能性が高い。したがっ
て、話題予測データとともに履歴予測データも加味して
予測候補を求めることによって、より漏れがなく予測候
補を抽出することができる。

【００１８】なお、実施の形態では、まず話題予測デー
タに基づいて予測候補の抽出処理をし、次に履歴予測デ
ータについて予測候補の抽出処理をするようにし、優先
度も常に話題予測データの方が高くなるようにしたが、
本発明はこれに限ることはなく、両データを一緒に処理
するようにしてもよい。また、優先度も両データを均等
或いは適宜重み付けをして扱うようにしてもよい。

【００１９】また、前記予測する処理は、あらかじめ用
意した基本予測データも加味して行うようにしてもよい
（請求項６）。このように基本予測データを加味するこ
とにより、過去にユーザが使用しなかった（使用頻度が
少ない）文字列であっても、基本予測データに基づいて
予測候補を抽出することが可能となる。この基本予測デ
ータの取り扱いも、上記した請求項５と同様に、その他
の予測データと同時に使用することもできる。さらに、
話題予測データと基本予測データの組み合わせというよ
うに、履歴予測データを用いないようにしてもよい。

【００２０】但し、例えば優先度の高い予測候補が、目
的とする文字列となる正当率を考えると、この基本予測
データの優先度は低く設定するのがよい。つまり、基本
予測データは、予測候補がなかったり、漏れたりするこ
とを抑止するような機能を有する。

【００２１】さらに、本発明によれば、ユーザが画像や
音声やテキストなどのマルチメディア情報に関する文章
（文字列）を入力するような場面において、そのマルチ
メディア情報（テキスト情報、画像情報（静止画、動
画）音声情報）を自動、もしくは、ユーザの指定で取得
するとともに、そのマルチメディア情報を予測に利用で
きる形に変換して予測を行うことによって、入力予測の
精度を向上させることができ、より効率の良い入力を実
現することが可能になる。＊用語の定義「話題予測データ」は、テキスト情報に基づいて生成さ
れる予測データであり、そのテキスト情報を構成するテ
キストデータそのものや、それに関連するデータなどが
ある。

【００２２】「履歴予測データ」は、過去の使用、つま
り、作成文書中で使用された文字列に基づいて生成され
る予測データである。

【００２３】「基本予測データ」は、作成文書や、それ
に関連するテキスト情報とは関係なくあらかじめ用意さ
れた予測データ或いはそれまでの使用実績に基づく予測
データである。

【００２４】

【発明の実施の形態】以下、本発明に係る予測入力装置
の好適な実施の形態を添付図面を参照にして詳述する。
図１は、本発明の第１の実施の形態のシステム全体の概
略構成を示しており、図２はそのシステムに用いられる
予測入力装置の一例を示している。そして、本実施の形
態は、マルチメディア情報として音声情報を利用した予
測入力装置である。つまり、入力された音声を音声認識
し、その結果を利用して入力予測の候補を提示すること
で、効率の良い文章作成を可能にしている。

【００２５】すなわち、発言者Ａの発言内容を書記（操
作者）Ｂが記録して議事録を作成することを想定する。
係る場合、発言者Ａはマイク１を持って発言するので、
発言内容はマイク１で取得し、音声認識することにより
テキスト情報に変換する。なお、図１に示す例では、発
言者Ａが発言する音声をマイク１からリアルタイムで取
得するようにしたが、本発明はこれに限ることはなく、
あらかじめ録音された音声を入力してもよい。

【００２６】一方、操作者Ｂは、パソコン等により構成
される予測入力装置２のキーボード３等の入力機器を用
いて発言内容（要約の場合もある）をデータ入力する。
キーボード３から入力された文字は、パソコン２に内蔵
（インストール）されたかな漢字変換システムの変換行
に入力され、ディスプレイ４に表示される。そして、本
発明に係る予測入力装置２は、上記のかな漢字変換シス
テムから変換行の文字列情報を取得し、変換行の内容を
特定の文字列に置き換えた上で変換行を確定できるよう
になっている。そして、係る特定の文字列を決定するに
際し、関連するマルチメディア情報である上記音声情報
を加味するようになっている。係る処理を実現するため
の内部構造は、図２に示すようになっている。

【００２７】すなわち、図２に示すように、キーボード
３から入力された文字情報を取得する文字情報入力部１
１と、マイク１から入力された音声情報を取得する音声
入力部１２を有している。

【００２８】文字情報入力部１１は、かな漢字変換シス
テムから、変換行の内容に変化があった場合に、その変
換行が入力中文字列として入力される。また、変換行が
確定された場合に、確定された変換行が確定文字列とし
てその読み文字列とともに入力されるようになってい
る。なお、かな漢字変換システムを使わない場合もある
ので、エディタなどから直接入力中文字列と確定文字列
を得る機能も持っている。

【００２９】そして、スペースやカンマやピリオドや括
弧など区切り文字で区切られたものを１つの文字列と考
え、現在の入力が区切り文字でない場合は、現在の入力
から直前の区切り文字までを入力中文字列と認識する。
さらに、現在の入力が区切り文字の場合は、現在の入力
の１つ前から直前の区切り文字までを確定文字列と認識
するようになっている。

【００３０】また、文字情報を入力する場合、操作者Ｂ
の処理としては、「かな」つまり「読み」を入力し、そ
の後変換処理して所望の漢字等に変換する。したがっ
て、「読み」とその変換後の「確定文字列」とを関連付
けて取得する。なお、確定文字列の読み情報をエディタ
から直接得られない場合は、漢字かな変換処理を利用し
て作成する。

【００３１】音声入力部１２は、マイク１などの外部か
ら与えられる音声情報（音声に基づく信号）を取得し、
次段の音声認識部１３に与えるようになっている。音声
認識部１３では、各種の認識処理を実行し、音声情報を
テキスト情報へ変換するものである。そして、この音声
認識部１３では、外部（マイク１またはＡＶ機器など）
から音声が入力されるたびに音声認識処理がされテキス
ト情報へ変換するようになっている。なお、この認識処
理自体は公知の各種のものを用いることができるので、
その具体的なアルゴリズムの詳細な説明を省略する。

【００３２】そして、文字情報入力部１１と音声認識部
１３の出力が予測データ作成部１４に与えられる。つま
り、この音声認識して得られたテキスト情報（発言者Ａ
が発言した内容）と、操作者Ｂが入力した文字列（確定
文字列＋読み文字列）がともに与えられることになる。

【００３３】予測データ作成部１４は、テキスト情報を
形態素解析して名詞を抽出し、話題予測データを作成す
る機能と、確定文字列とその読み文字列とから、履歴予
測データを作成する機能を有する。ここでまず各予測デ
ータについて説明すると、この予測データは、操作者が
必要とする文字を予測するために使用するデータで、
「読み」と「漢字」と「優先度」を関連付けたテーブル
から構成される。そして、優先度は、値が小さい方が優
先度が高いものとしている。さらに、予測データには、
「基本予測データ」，「履歴予測データ」，「話題予測
データ」の３種類がある。

【００３４】「基本予測データ」は、基本的な名詞から
なる辞書であり、優先度は、一般的に使用される頻度を
表す。つまり、かな漢字変換システムに用いられる辞書
（学習辞書）等であり、頻度が高いものほど優先度の値
は小さくなる。一例を示すと、図３のようになってい
る。そして、係る基本予測データは、基本予測データ記
憶部１９ａに格納されている。なお、ここに記憶される
データは、あらかじめ初期設定として登録したまま、つ
まり、かな漢字変換システムにおける辞書の初期値等と
等価のものでもよいし、かな漢字変換システムにおける
辞書の学習のように使用に伴い優先順位が変わるように
してもよい。

【００３５】「履歴予測データ」は、これまでに利用者
が入力した名詞からなる辞書であり、優先度は、入力し
た時期が現在時間に近い方を高くしている。一例を示す
と図４のようになっている。そして、ある時期における
履歴予測データの内容が図４に示すようになっていると
し、その次に「履歴」という確定文字列（読みは「りれ
き」）が入力された場合には、図５に示すように「りれ
き、履歴」が履歴予測データの先頭に追加されて優先度
は１となり、それまで登録された各データの優先度は１
ずつ加算された新たな履歴予測データが作成・更新され
る。そして、係る履歴予測データは、履歴予測データ記
憶部１９ｂに格納されている。

【００３６】「話題予測データ」は、入力された音声の
音声認識された結果（テキスト情報）を形態素解析して
名詞を抽出したものである。これも、優先度は、入力さ
れた時間が現在時間に近い方が高くなるようにしてい
る。つまり、順次名詞が抽出される都度先頭に追加する
ようにしている。そして一例を示すと図６のようにな
る。

【００３７】したがって、上記した予測データ作成部１
４における話題予測データを作成する機能は、音声認識
部１３から与えられるテキスト情報に対して形態素解析
処理を行い、名詞と読みを取得する。そして、名詞が抽
出される都度、その名詞を話題予測データの先頭に格納
して話題予測データを作成するようになっている。な
お、本形態では、話題予測データのデータ数の最大値を
１０００に設定しており、そのデータ数が１０００を超
えた場合は、優先度の低いものを削除して１０００にな
るようにする。つまり、最新の名詞１０００個（或いは
それ以下）を保有することになる。そして、係る話題予
測データは、話題予測データ記憶部１９ｃに格納されて
いる。

【００３８】一例を示すと、「我々は、予測入力の特許
を出願しました。」という音声が入力された場合、入力
された音声は、音声認識処理によってテキスト化され
る。その後、テキストの先頭から形態素解析され，名詞
とその読みが「我々，われわれ」，「予測入力，よそく
にゅうりょく」，「特許，とっきょ」，「出願，しゅつ
がん」の順番で抽出される。これらは、抽出された順に
話題予測データの先頭に追加されるので、上記した図６
のような話題予測データが作成される。

【００３９】また、履歴予測データを作成する機能は、
かな漢字変換システムによって変換行が確定されるたび
に処理される。そして具体的には、図７に示すフローチ
ャートのようになっている。すなわち、文字情報入力部
１１は、かな漢字変換システムで変換行が確定された場
合にその確定された変換行（確定文字列）を読み文字列
とともに取得するので、文字情報入力部１１から与えら
れた確定文字列とその読み文字列を取得する（ＳＴ
１）。そして、その取得した最新の確定文字列に関する
情報を履歴予測データの先頭に格納した新たな履歴予測
データを作成する（ＳＴ２）。次いで、予測候補表示が
されている場合（後述する）は、その表示を消去する
（ＳＴ３）。

【００４０】一方、予測データ作成部１４で作成した各
予測データは、次段の予測処理部１５に与えられる。実
際には、履歴予測データ記憶部１９ｂ，話題予測データ
記憶部１９ｃに格納された各予測データを読み出すよう
になる。

【００４１】そして、この予測処理部１５は、文字情報
入力部１１より与えられる現在入力中の文字列と、これ
までの入力履歴から作成された履歴予測データ・話題予
測データと、あらかじめ用意された基本予測データ（基
準予測記憶部１９ａに格納）に基づいて、操作者Ｂが入
力しようとしている文字の予測候補を決定し、その決定
した予測候補を予測表示部１７に送り、ディスプレイに
出力表示するようになっている。

【００４２】そして、具体的には、図８に示すフローチ
ャートのようになっている。なお、このフローチャート
は、かな漢字変換システムの変換行の内容が変化するた
びに処理される。

【００４３】まず、入力文字列を取得する（ＳＴ１
０）。これは、かな漢字変換システムから変換行の文字
列を入力文字列として得るもので、具体的には、該当す
る入力文字列は、文字情報入力部１１から与えられる。

【００４４】次いで、話題予測データを前方一致検索す
る（ＳＴ１１）。つまり、取得した入力文字列をキーに
して話題予測データ記憶部１９ｃ内の話題予測データを
アクセスし、話題予測データの読みに対して入力文字列
の前方一致検索を行う。そして、一致した予測データ
は、予測候補として優先度の高い順に予測候補リストに
追加する。

【００４５】この話題予測データに対する検索をした結
果、抽出された予測候補数が、あらかじめ設定した最大
予測表示数以上になったか否かを判断し（ＳＴ１２）、
Ｙｅｓ（最大予測表示数以上）の場合にはステップ１８
に飛び、抽出した予測候補を表示する（ＳＴ１８）。実
際には、予測処理部１５が予測候補リストから必要なデ
ータを予測表示部１７に送り、予測表示部１７が出力表
示することになる。

【００４６】一方、予測候補数が最大予測表示数より小
さい場合は、ステップ１３に進み履歴予測データ記憶部
１９ｂをアクセスし、ステップ１１と同様に入力文字列
をキーにして履歴予測データ記憶部１９ｂ内の履歴予測
データをアクセスし、履歴予測データの読みに対して入
力文字列の前方一致検索を行う。そして、一致した予測
データは、予測候補として優先度順の高い順に予測候補
リストに追加する。つまり、ステップ１１で抽出し格納
した予測候補リストの末尾に、今回抽出した予測データ
を予測候補として追加する。

【００４７】なお、このように履歴予測データを末尾に
追加するため、話題予測データで一致した予測データ
（予測候補）の優先度の方が、履歴予測データに基づい
て抽出された予測データ（予測候補）の優先度よりも高
いことを意味する。

【００４８】次いで、ステップ１３を実行して得られた
予測候補数（ステップ１１とステップ１３でそれぞれ抽
出された予測候補数の総和）が最大予測表示数以上か否
かを判断する（ＳＴ１４）。そして、予測候補のテータ
の数が、最大予測表示数以上の場合は、ステップ１８に
飛び、それまで抽出された予測候補を表示する。

【００４９】一方、最大予測表示数より小さい場合は、
ステップ１５へ進み、基本予測データに対して前方一致
検索を行う。つまり、入力文字列をキーに基本予測デー
タ記憶部１９ａをアクセスし、基本予測データの読みに
対して入力文字列の前方一致検索を行う。そして、一致
した予測データは、優先度順の高い順に予測候補リスト
の末尾に追加する。つまり、基本予測データに基づく予
測候補の優先度が、他の２つの予測データに基づく予測
候補の優先度よりも低いように設定した。

【００５０】そして、係る処理を実行後、予測候補数が
１以上であるか否かを判断する（ＳＴ１６）。すなわ
ち、予測候補のデータ数が１以上の場合は、少なくとも
いずれか１つの予測データで入力文字列と前方一致した
予測候補が存在することになるので、ステップ１８に進
み予測候補の表示をする。

【００５１】ここで行う表示処理は、予測候補リストに
格納された予測候補の数が、最大予測表示数以下の場合
はすべての予測候補を表示し、最大予測表示数より多い
場合は先頭、つまり優先度の高い順から最大予測表示数
分の予測候補を表示するようにしている。

【００５２】一方、ステップ１６の判断で、予測候補数
が１以上でない、つまり０個の場合には、該当する予測
候補が存在しないので、ステップ１７に飛び、予測候補
表示がされている場合は、それを消去する。すなわち、
上記した予測処理は、入力文字列が変更される都度行
う。したがって、直前まで入力された入力文字列に基づ
いて予測処理した結果、該当する予測候補が存在する場
合には、当該予測候補が表示されている。そして、その
次に文字を追加されたことにより該当する予測候補がな
くなることがあり、係る場合、前回の予測処理で表示さ
れた予測候補を消去する必要がある。そこで、ステップ
１７の処理を実行するようにした。

【００５３】具体例をあげて説明すると、現在の基本予
測データ，履歴予測データ並びに話題予測データが、そ
れぞれ図３，図４，図６のようになっているとする。ま
た、最大予測表示数を３とする。

【００５４】まず、「よそく」という文字列が入力され
た場合は、入力文字列として「よそく」が得られる（Ｓ
Ｔ１０）。これにしたがい、ステップ１１を実行し、ま
ず話題予測データの読みに対して「よそく」という文字
列を前方一致検索する。その結果、「予測入力」が得ら
れるので、これを予報候補リストに追加する（図９
（ａ）参照）。仮に、話題予測データには該当するデー
タがこの「予測入力」の１つだけとすると、予測候補リ
ストの予測候補数が１で最大予測表字数の３以上でない
ので（ＳＴ１２）、ステップ１３を実行し履歴予測デー
タの読みに対して「よそく」という文字列を前方一致検
索する。その結果、「予測候補」が得られる。これを予
測候補リストの末尾に追加する。これにより、予測候補
リストは図９（ｂ）のように変更される。

【００５５】そして、履歴予測データには該当するデー
タがこの「予測候補」の１つだけとすると、現在の予測
候補リストの予測候補数が２となり、最大予測表字数３
以上でないので（ＳＴ１４）、ステップ１５を実行し基
本予測データの読みに対して「よそく」という文字列を
前方一致検索する。その結果、「予測」が得られる。こ
れを予測候補リストの末尾に追加することにより、図９
（ｃ）に示すように変更される。

【００５６】すると、予測候補数が３になり、１以上で
あるので（ＳＴ１６）、予測候補リスト順に予測候補を
表示する（図１０参照）。この時、予測候補リストに格
納された予測候補数が最大予測表示数の３となっている
ので、全て表示することになる。

【００５７】一方、予測表示部１７に表示された予測候
補のうち、入力しようとしていた文字列があった場合、
予測選択部１６からの指示にしたがい、該当する予測候
補を選択する。そして、予測候補出力部１８は、かな漢
字変換システムの変換行を選択された予測候補と置き換
え、その変換行を確定する。なお、かな漢字変換システ
ムを使わない場合は、エディタ上の入力中文字列を選択
された予測候補と置き換える。

【００５８】そして、これら予測選択部１６，予測表示
部１７並びに予測候補出力部１８で実行する予測候補選
択処理は、図１１に示すフローチャートのようになって
いる。このフローチャートは、表示されている予測候補
がマウスなどで選択された場合に処理される。

【００５９】すなわち、まず、マウスなどで予測候補が
選択されたことを予測選択部１６が認識し、選択された
予測候補（文字列）を予測候補出力部１８に渡す（ＳＴ
２０）。次いで、予測候補出力部１８は選択された予測
候補を、かな漢字変換システムの変換行と置き換え、そ
の変換行を確定する（ＳＴ２１）。そして、予測表示部
１７は、予測候補の表示を消去し、一連の処理を終了す
る（ＳＴ２２）。

【００６０】具体例を示して説明すると、図１０に示す
ように予測候補として「予測入力」，「予測候補」，
「予測」の３つが表示されている場合に、「予測入力」
が選択されたとする。すると、選択された「予測入力」
が得られ（ＳＴ２０）、この「予測入力」をかな漢字変
換システムの変換行にある「よそく」と置き換え、その
変換行を確定する（ＳＴ２１）。そして表示されている
３つの予測候補を消去する（ＳＴ２２）。

【００６１】なお、上記した実施の形態では、話題予測
データの古いものを削除するために、最大データ数（１
０００）を超えた場合に、優先度に低いものを削除する
ようにしたが、本発明はこれに限ることはなく、例えば
入力されてから一定時間経過した予測データを削除する
ようにしてもよい。また、話題予測データを利用者自身
がクリアできる仕組みを追加しても良い。すなわち、上
記した例でいえば、発言者Ａが変わったり、或いは発言
者Ａの発言内容のテーマが変わった場合等では、直前ま
でに得られた話題予測データはかえって予測するのに不
適切な情報となるおそれがある。そこで、係る場合に強
制的に話題予測データをクリアすることにより、上記の
問題の発生を軽減する。

【００６２】図１２は、本発明の第２の実施の形態を示
している。本実施の形態は上記した第１の実施の形態を
基本とし、作成文書に関連するマルチメディア情報とし
て画像データ（動画／静止画）を扱うようにしている。
すなわち、例えば図１３に示すように、パソコン２のデ
ィスプレイ４上に、複数のウインドＷ１〜Ｗ４を表示し
ておき、ウインドＷ１（Ｗ２）に画像を表示しておき、
その画像に対するコメントや説明などを入力する（入力
したテキストデータはウインドＷ３（Ｗ４）に表示され
る）ようなものに適用できる。

【００６３】第１の実施の形態と相違する点のみ説明す
ると、デジタルカメラやデジタルビデオカメラ等を用い
て撮像した画像データ（静止画／動画）を画像取得部１
２′で取得する。なお、取得する画像は、デジタルカメ
ラ等から直接出力されるデータでもよいし、あらかじめ
装置内で記憶保持していたデータを読み出すようにして
もよい。すなわち、画像データの入力は自動で行われる
が、利用者がマウスなどを使って画像を指定して入力し
ても良い。

【００６４】そして、画像取得部１２′で取得した画像
データは、次段の画像認識部１３′に与えられ、そこに
おいて画像認識処理をし、その画像に関連するテキスト
情報を取得するようにしている。ここでは、取得した画
像に基づいて画像データベース１３ａをアクセスして類
似検索を行う。画像データベース１３ａには、画像とそ
れについての説明文を関連付けて登録しており、上記類
似検索により抽出した画像に関連付けられたテキスト情
報（説明文）を取得し、これを予測データ作成部１４に
与えるようになっている。さらに、画像に対して文字認
識を行い、文字がある場合には、当該文字も取得し、予
測データ作成部１４に与える。

【００６５】予測データ作成部１４は、画像認識部１
３′から与えられたテキスト情報に基づいて話題予測デ
ータを作成する機能と、第１の実施の形態と同様に文字
情報入力部１１から受け取った確定文字列と読み文字列
に基づいて履歴予測データを作成する機能を有してい
る。そして、話題予測データを作成する機能は、基本的
には第１の実施の形態と同様であるが、別の文字入力エ
リアに文字入力されたときは、話題予測データをクリア
する機能を有する。また、第１の実施の形態では話題予
測データのデータ数が１０００を超えた場合は、優先度
の低いものを削除して１０００になるようにしている
が、本形態では係る処理ステップはなくしている。

【００６６】なお、話題予測データの優先度は、音声情
報の場合には最近話されたものがよく入力に使われる
（予測が当たりやすい）ため、最近のものほど優先度を
高くするようにしたが、画像情報に基づくテキストの場
合には係る意味はない。つまり、ここでは前方一致処理
で利用する便宜的なインデックスとして機能する。な
お、その他の構成並びに作用効果は上記した第１の実施
の形態と同様である。

【００６７】そして、上記のように構成することによ
り、例えば、シマウマの画像が入力されたときに、「し
ま」と入力すると予測候補として「シマウマ」を表示・
選択することが可能になる。

【００６８】図１４は、本発明の第３の実施の形態を示
している。本実施の形態では、電子メールを書くときに
利用する予測入力装置を示している。すなわち、受信し
たメールについて返事を書く場合に、受信したメールの
文章を利用して入力予測を行うことで効率の良い文章作
成を可能にするものである。

【００６９】上記した各実施の形態と相違する点を説明
すると、音声情報入力部１２や画像取得部１２′に替え
て、受信メール文章入力部２０を設けている。この受信
メール文章入力部２０は、返事を書く対象となる受信し
たメールのテキスト情報が入力される。そして、本形態
の場合には、もともとテキスト情報であるため、上記し
た各実施の形態のように音声認識部１３や画像認識部１
３′のようにテキスト情報を生成する認識部は設けてい
ない。

【００７０】つまり、受信メール文章入力部２０で取得
した受信メールのテキスト情報を直接予測データ作成部
１４に与え、そこにおいて返事を書く対象となる受信メ
ールを形態素解析し名詞を抽出して話題予測データを生
成する。この生成処理は、利用者が受信したメールの返
事を書く場合の最初の１文字目が入力された時に、メー
ラーなどメール文章を作成するシステムから該当する受
信メールのテキスト情報を得て処理される。また、受信
メールの返信を行うときのボタンが押された時に処理す
るようにしても良い。

【００７１】そして、本形態でも話題予測データにおけ
る優先度は、予測処理部１５で実行する際の前方一致処
理のための便宜的なインデックスである。もちろん予測
データ作成部１４では、文字情報入力部から与えられる
確定文字列と読み文字列から履歴予測データも作成する
機能も持っている。なお、その他の構成並びに作用効果
は上記した第１の実施の形態と同様である。

【００７２】なお、上記した実施の形態では、受信した
メールを自動で入力して話題予測データを作成するよう
にしたが、メールを書く場合に限らず、利用者が今から
書こうとしている文章に関連する文章を自分で入力また
は、指定して話題予測データを作成するようにしてもよ
い。さらに、メールの文章を作成する以外に、掲示板
（ＢＢＳ）に文章を作成する場合も同様に適用できる。

【００７３】図１５は、本発明の第４の実施の形態を示
している。本実施の形態では、英語を日本語に翻訳する
装置に適用した例を示している。すなわち、英文の訳を
日本語で書く場合に、英文を翻訳（機械翻訳）した結果
を利用して入力予測を行うことで、効率の良い文章作成
を可能にしている。

【００７４】すなわち、例えば図１６に示すように、パ
ソコン２のディスプレイ４上に、複数のウインドＷ１〜
Ｗ４を表示しておき、ウインドＷ１（Ｗ２）に翻訳対象
の英文を表示しておき、その英文に対する翻訳文を入力
する（入力したテキストデータはウインドＷ３（Ｗ４）
に表示される）ようなものに適用できる。

【００７５】上記各実施の形態と相違する点のみ説明す
ると、翻訳対象の英文のテキスト情報を英文入力部２１
を介して入力され、それを翻訳部２２に与えるようにな
っている。翻訳部２２では、各種の機械翻訳アルゴリズ
ムにしたがい、与えられた英文テキスト情報から日本語
のテキスト情報を生成し、予測データ作成部１４に与え
るようになっている。係る処理は、英文が対応付けられ
ている翻訳入力エリアに最初の１文字目が入力されたと
きに、対応付けられている英文のテキスト情報を得て、
処理される（翻訳入力エリアにフォーカスが当たったと
きに、処理するようにしても良い）。

【００７６】そして、翻訳された日本語のテキスト情報
は、予測データ作成部１４に与えられ、そこで形態素解
析し名詞を抽出して話題予測データを作成する。この話
題予測データにおける優先度も、前方一致処理のための
便宜的なインデックスとなる。また、予測データ作成部
では、履歴予測データも作成し、それら作成した話題予
測データと履歴予測データ並びにあらかじめ用意された
基本予測データを用いて予測処理部で予測候補を決定し
て表示し、予測選択部１６で該当する予測候補を選択す
るようになっている。なお、その他の構成並びに作用効
果は、上記した各実施の形態と同様である。

【００７７】一例を示すと、「Ｗｅａｐｐｌｉｅｄ
ｆｏｒｔｈｅｐａｔｅｎｔｏｆｐｒｅｄｉｃｔ
ｉｖｅｉｎｐｕｔ．」というテキスト情報が入力され
た場合、「我々は、予測入力の特許を出願した。」とい
う日本語に翻訳されされたとすると、テキストの先頭か
ら形態素解析され、名詞とその読みが「我々、われわ
れ」，「予測入力、よそくにゅうりよく」，「特許、と
っきょ」，「出願、しゅつがん」の順番で抽出される。
これらは、抽出された順に話題予測データの先頭に追加
される。そして、この話題予測データ等を用いることに
より、本訳文の作成がスムーズに進むことになる。る。

【００７８】もちろん、上記した実施の形態では、該当
する英文を自動で入力して話題予測データを作成した
が、利用者が今から書こうとしている日本語の文章に関
連する英語の文章を自分で入力または、指定して話題予
測データを作成するようにしてもよい。さらに、英語か
ら日本語への翻訳ではなく、その逆（英訳）でもよく、
さらには他の言語間での翻訳でもよいのはもちろんであ
る。

【００７９】上記した各実施の形態は、いずれも装置に
組み込んだ状態を前提として説明したが、上記した各処
理（例えば各図に示したフローチャートを実行するため
の処理）をコンピュータに実行させるためのプログラム
とし、係るプログラムは所定の記録媒体に記録して提供
するようにしてもよい。

【００８０】すなわち、図１７，図１８に示すように、
記録媒体としては、フロッピーディスク（ＦＤ）３０や
ＣＤ−ＲＯＭ３１などがあり、係る記録媒体３０，３１
に格納されたプログラムは、ＦＤドライブ３２やＣＤ−
ＲＯＭドライブ３３を介してコンピュータ３４に接続さ
れた（内蔵された）ＨＤユニット３５にインストールさ
れ、これにより、コンピュータ３４は、上記した実施の
形態で説明した装置を構成することになる。

【００８１】具体的には、実施の形態における文字情報
入力部１１，音声入力部１２，画像取得部１２′，音声
認識部１３，画像認識部１３′，予測データ作成部１
４，予測処理部１５，予測選択部１６，予測表示部１
７，予測処理候補出力部１８，受信メール文章入力部２
０，英文入力部２１及び翻訳部２２などの機能を実現す
るための処理プログラムは、上記ＦＤ３０やＣＤ−ＲＯ
Ｍ３１に格納されており、それがＨＤユニット３５にイ
ンストールされ、例えば、使用の都度ＨＤユニット３５
から内部メモリ３６に転送され、そこにおいて各種処理
を高速に行うことができる。

【００８２】また、基本予測データ記憶部１９ａ，履歴
予測データ記憶部１９ｂ，話題予測データ記憶部１９ｃ
や画像データベース１３ａも、ＨＤユニット３５や内部
メモリ３６などにより実現される。

【００８３】また、かな漢字変換システムなどはコンピ
ュータ３４に組み込まれているものを用いることができ
る。さらに、かな漢字変換システムに与えられるかな
（読み）は、キーボード３７等を用いて入力される。さ
らに、予測選択部１６に対する指示は、例えばキーボー
ド３７やマウス３８などを用いて与えられることにな
る。また、予測表示部１７を表示される予測候補は、デ
ィスプレイ２９の所定位置に表示されるようになる。

【００８４】

【発明の効果】以上のように、本発明に係る予測入力装
置及び予測入力方法並びに記録媒体では、文字入力装置
を用いて文章を作成・入力するに際し、ユーザが入力し
ようとする文字列を予測するとともに、その予測した予
測候補を出力表示し、選択された予測候補を作成文書中
に挿入等するような入力支援システムにおいて、その入
力予測の精度を向上させ、より効率の良い入力を実現す
ることができる。

【００８５】特に、請求項２，３，７のようにすると、
テキスト情報以外のマルチメディア情報であったり、異
なる言語であってもそれをテキスト情報に変換すること
ができ、それらマルチメディア情報等が意味する情報を
話題予測データとして抽出することができ、それを予測
に利用することにより当該マルチメディア情報等に基づ
いた文書を作成するような場合に、精度のよい入力予測
ができる。

【００８６】また、請求項４，５のようにすると、たと
え話題予測データで該当する文字列（予測候補）が抽出
されない場合でも、履歴予測データ及びまたは基本予測
データに基づいて関連する予測候補を抽出することがで
きる。よって、より漏れのない予測が行える。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明に係る予測入力装置の好適な一実施の形
態を示す外観図である。

【図２】本発明に係る予測入力装置の第１の実施の形態
を示すブロック図である。

【図３】基本予測データのデータ構造を示す図である。

【図４】履歴予測データのデータ構造を示す図である。

【図５】履歴予測データのデータ構造を示す図である。

【図６】話題予測データのデータ構造を示す図である。

【図７】予測データ作成部の機能の一部を示すフローチ
ャートである。

【図８】予測処理部の機能を示すフローチャートであ
る。

【図９】予測処理部の作用を説明する図である。

【図１０】予測候補の選択処理を説明する図である。

【図１１】予測候補の選択処理を説明するフローチャー
トである。

【図１２】本発明に係る予測入力装置の第２の実施の形
態を示すブロック図である。

【図１３】本発明に係る予測入力装置の第２の実施の形
態を説明する図である。

【図１４】本発明に係る予測入力装置の第３の実施の形
態を示すブロック図である。

【図１５】本発明に係る予測入力装置の第４の実施の形
態を示すブロック図である。

【図１６】本発明に係る予測入力装置の第４の実施の形
態を説明する図である。

【図１７】本発明に係る記録媒体を実施するシステム構
成を示す図である。

【図１８】本発明に係る記録媒体を実施するシステム構
成を示す図である。

【符号の説明】

１１文字情報入力部１２音声入力部１２′ 画像取得部１３音声認識部１３′ 画像認識部１４予測データ作成部１５予測処理部１６予測選択部１７予測表示部１８予測候補出力部１９ａ基本予測データ記憶部１９ｂ履歴予測データ記憶部１９ｃ話題予測データ記憶部２０受信メール文章入力部２１英文入力部２２翻訳部３０ＦＤ（記録媒体）３１ＣＤ−ＲＯＭ（記録媒体）３２ＦＤドライブ３３ＣＤ−ＲＯＭドライブ３４コンピュータ３５ＨＤユニット３６内部メモリ３７キーボード３８マウス３９ディスプレイ

Claims

【特許請求の範囲】

【請求項１】入力中の文字列を取得する処理、作成文章に関連するテキスト情報を取得する処理、前記テキスト情報から話題予測データを作成する処理、前記話題予測データと前記入力中の文字列に基づき、入
力しようとする文字列を予測する処理、その予測する処理により抽出された予測候補を出力表示
する処理、前記出力表示した予測候補の中で選択された予測候補の
文字列を、前記入力する作成文章に追加するために出力
する処理をコンピュータに実行させる命令を含むプログ
ラムを格納したコンピュータが読み取り可能な記録媒
体。
【請求項２】前記テキスト情報を取得する処理は、テ
キスト以外のマルチメディア情報を取得し、その取得し
たマルチメディア情報に対して認識処理をしてテキスト
情報を生成する処理であることを特徴とする請求項１に
記載のコンピュータが読み取り可能な記録媒体。
【請求項３】前記テキスト情報を取得する処理は、第
１の言語のテキスト情報を第２の言語のテキスト情報に
変換する処理であることを特徴とする請求項１に記載の
コンピュータが読み取り可能な記録媒体。
【請求項４】前記予測する処理は、前記作成文章です
でに確定された文字列に基づく履歴予測データも加味し
て行うことを特徴とする請求項１〜３のいずれか１項に
記載のコンピュータが読み取り可能な記録媒体。
【請求項５】前記予測する処理は、あらかじめ用意し
た基本予測データも加味して行うことを特徴とする請求
項１〜４のいずれか１項に記載のコンピュータが読み取
り可能な記録媒体。
【請求項６】入力中の文字情報を取得する文字情報入
力手段と、作成文章に関連するテキスト情報を取得する取得手段
と、前記取得手段で取得した前記テキスト情報から話題予測
データを作成する予測データ作成手段と、前記話題予測データと前記入力中の文字情報に基づき、
入力しようとする文字列を予測する予測処理手段と、前記予測手段で予測した予測候補を表示装置に向けて出
力する手段と、前記出力した予測候補の中で選択された予測候補の文字
列を、前記作成文章に追加すべく出力する手段とを備え
た予測入力装置。
【請求項７】前記取得手段は、マルチメディア情報を
取得する手段と、取得したマルチメディア情報に基づい
てテキスト情報を生成する手段とを備えたことを特徴と
する請求項６に記載の予測入力装置。
【請求項８】コンピュータが実行する処理方法であっ
て、入力中の文字列を取得するステップ、作成文章に関連するテキスト情報を取得するステップ、前記テキスト情報から話題予測データを作成するステッ
プ、前記話題予測データと前記入力中の文字列に基づき、入
力しようとする文字列を予測するステップ、その予測する処理により抽出された予測候補を出力表示
するステップ、前記出力表示した予測候補の中で選択された予測候補の
文字列を、前記入力する作成文章に追加するために出力
するステップを含む予測入力方法。