JP2002117025A - かな漢字変換装置およびかな漢字変換方法 - Google Patents
かな漢字変換装置およびかな漢字変換方法Info
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- JP2002117025A JP2002117025A JP2000304102A JP2000304102A JP2002117025A JP 2002117025 A JP2002117025 A JP 2002117025A JP 2000304102 A JP2000304102 A JP 2000304102A JP 2000304102 A JP2000304102 A JP 2000304102A JP 2002117025 A JP2002117025 A JP 2002117025A
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Abstract
(57)【要約】
【課題】 かな漢字変換装置において、計算量を抑えな
がら変換精度の向上を図る。 【解決手段】 形態素解析手段１１１によって選出さ
れ、格フレーム解析手段１１３によって改めて優先順位
が付けられた文字列の候補について、トライグラム解析
手段１１５が実際のテキストコーパスから抽出した単語
の組み合わせを用いて、格フレーム解析後の候補を改め
て並べ替える。これにより、現実のテキスト中に含まれ
る語の並びが含まれる候補が優先されることになる。
がら変換精度の向上を図る。 【解決手段】 形態素解析手段１１１によって選出さ
れ、格フレーム解析手段１１３によって改めて優先順位
が付けられた文字列の候補について、トライグラム解析
手段１１５が実際のテキストコーパスから抽出した単語
の組み合わせを用いて、格フレーム解析後の候補を改め
て並べ替える。これにより、現実のテキスト中に含まれ
る語の並びが含まれる候補が優先されることになる。
Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】本発明は、かな漢字変換装置
およびかな漢字変換方法に関し、より詳細には、コンピ
ュータ・システムに日本語を入力するために使用されて
いるかな漢字変換装置およびかな漢字変換方法に関す
る。
およびかな漢字変換方法に関し、より詳細には、コンピ
ュータ・システムに日本語を入力するために使用されて
いるかな漢字変換装置およびかな漢字変換方法に関す
る。
【０００２】
【従来の技術】日本語の文字列を入力する装置として、
キーボードから入力したい漢字列に対応するかな文字列
を入力し、漢字変換キーの入力に応答して、かな文字列
をかな漢字文字列に変換するパーソナル・コンピュータ
やワード・プロセッサなどのかな漢字変換装置が従来か
ら知られている。この装置に入力したかな文字列をかな
漢字文字列に変換する場合は、漢字変換用の特定の１つ
または複数のキーを組み合わせて押下し、かな漢字文字
列の候補を表示する。また、連続して候補を表示するこ
とも可能であり、この場合直前の候補を呼び出すとき
は、前候補キーを押下するなどして、文章を入力するこ
とができる。かな文字列をカタカナ文字列に変換する場
合や、ローマ字文字列に変換する場合も、上記と同様の
手順で行われる。
キーボードから入力したい漢字列に対応するかな文字列
を入力し、漢字変換キーの入力に応答して、かな文字列
をかな漢字文字列に変換するパーソナル・コンピュータ
やワード・プロセッサなどのかな漢字変換装置が従来か
ら知られている。この装置に入力したかな文字列をかな
漢字文字列に変換する場合は、漢字変換用の特定の１つ
または複数のキーを組み合わせて押下し、かな漢字文字
列の候補を表示する。また、連続して候補を表示するこ
とも可能であり、この場合直前の候補を呼び出すとき
は、前候補キーを押下するなどして、文章を入力するこ
とができる。かな文字列をカタカナ文字列に変換する場
合や、ローマ字文字列に変換する場合も、上記と同様の
手順で行われる。
【０００３】入力された文字列についてかな漢字変換を
行うかな漢字変換装置では、文字列に対応する漢字を決
定するのに、形態素や各フレームの解析情報を参照する
ことによって、変換精度を高めている。ここで、形態素
とは、一つ以上の音素からなる意味をもった最小の言語
単位をいい、形態素解析では、文字列に含まれている形
態素の切れ目を認識し、および形態素の品詞を認定す
る。
行うかな漢字変換装置では、文字列に対応する漢字を決
定するのに、形態素や各フレームの解析情報を参照する
ことによって、変換精度を高めている。ここで、形態素
とは、一つ以上の音素からなる意味をもった最小の言語
単位をいい、形態素解析では、文字列に含まれている形
態素の切れ目を認識し、および形態素の品詞を認定す
る。
【０００４】また、格フレーム解析では、文字列に含ま
れている単語間の意味的な結合関係を「格文法」の考え
方によって表現する。
れている単語間の意味的な結合関係を「格文法」の考え
方によって表現する。
【０００５】従来のかな漢字変換装置では、上述のよう
な品詞に基く形態素解析と、格フレーム解析とを用いて
いる場合が多い。
な品詞に基く形態素解析と、格フレーム解析とを用いて
いる場合が多い。
【０００６】
【発明が解決しようとする課題】しかし、上述した従来
のかな漢字変換方式では、正確に変換することが難しい
言語現象も存在する。また、従来のかな漢字変換方式の
場合、特殊な語彙や表現についてもできる限り楽に変換
できるように、文字列に対応する表現を広く認めると、
そのような特殊な用語を使用しないユーザにとっては、
不可解な単語の連続や、共起関係が薄い同音類義語の誤
変換／学習等の副作用が生じるという問題があった。
のかな漢字変換方式では、正確に変換することが難しい
言語現象も存在する。また、従来のかな漢字変換方式の
場合、特殊な語彙や表現についてもできる限り楽に変換
できるように、文字列に対応する表現を広く認めると、
そのような特殊な用語を使用しないユーザにとっては、
不可解な単語の連続や、共起関係が薄い同音類義語の誤
変換／学習等の副作用が生じるという問題があった。
【０００７】一方、音声認識システムにおいて使用され
ている言語モデルとして、トライグラムが知られてい
る。このトライグラムでは、品詞に基く形態素解析や、
格フレームでは正確に変換できないような言語現象にも
対応出来るというメリットがある。
ている言語モデルとして、トライグラムが知られてい
る。このトライグラムでは、品詞に基く形態素解析や、
格フレームでは正確に変換できないような言語現象にも
対応出来るというメリットがある。
【０００８】しかし、トライグラムの計算量は極めて大
きいので、かな漢字変換のような高速性が要求されるシ
ステムにトライグラムをそのまま応用することは非常に
困難であるという問題があった。
きいので、かな漢字変換のような高速性が要求されるシ
ステムにトライグラムをそのまま応用することは非常に
困難であるという問題があった。
【０００９】本発明はこのような問題に鑑みてなされた
ものであり、その目的とするところは、従来のかな漢字
変換において生じていた誤変換等の副作用を抑制するこ
とができるかな漢字変換装置およびかな漢字変換方法を
提供することにある。
ものであり、その目的とするところは、従来のかな漢字
変換において生じていた誤変換等の副作用を抑制するこ
とができるかな漢字変換装置およびかな漢字変換方法を
提供することにある。
【００１０】
【課題を解決するための手段】本発明は、このような目
的を達成するために、請求項１に記載の発明は、かな漢
字変換の候補となる文字および該文字の優先度を記述す
る辞書、２つの品詞の接続の優先度を記述する品詞の接
続表、文字列の中に含まれる語句の他の語句に対する意
味的関係を記述する格フレーム辞書、および実際のテキ
ストを含むテキストコーパスの中に単語のＮ（Ｎ≧３）
個の連鎖が出現する確率を記述するＮグラムデータを記
憶する記憶装置と、該記憶装置に記憶された前記辞書、
前記品詞の接続表、前記格フレーム辞書、および前記Ｎ
グラムデータに基づいて、入力装置から入力されたかな
文字列をかな漢字文字列に変換するデータ処理装置とを
備えたかな漢字変換装置であって、前記データ処理装置
は、入力された前記かな文字列にマッチする前記文字を
前記辞書から抽出する辞書引き手段と、前記文字の優先
度と、前記品詞の接続の優先度とに基づき、前記辞書引
き手段により抽出された前記文字を組み合わせて１つ以
上のかな漢字文字列の候補を含む第１の候補を作成する
形態素解析手段と、前記格フレーム辞書に基づき、前記
第１の候補に含まれる前記かな漢字文字列の候補の優先
順位を並べ替えて、第２の候補を作成する格フレーム解
析手段と、前記単語のＮ個の連鎖が出現する確率に基づ
いて、前記第２の候補に含まれる前記かな漢字文字列の
候補の優先順位を並べ替えるＮグラム解析手段とを備え
たことを特徴とする。
的を達成するために、請求項１に記載の発明は、かな漢
字変換の候補となる文字および該文字の優先度を記述す
る辞書、２つの品詞の接続の優先度を記述する品詞の接
続表、文字列の中に含まれる語句の他の語句に対する意
味的関係を記述する格フレーム辞書、および実際のテキ
ストを含むテキストコーパスの中に単語のＮ（Ｎ≧３）
個の連鎖が出現する確率を記述するＮグラムデータを記
憶する記憶装置と、該記憶装置に記憶された前記辞書、
前記品詞の接続表、前記格フレーム辞書、および前記Ｎ
グラムデータに基づいて、入力装置から入力されたかな
文字列をかな漢字文字列に変換するデータ処理装置とを
備えたかな漢字変換装置であって、前記データ処理装置
は、入力された前記かな文字列にマッチする前記文字を
前記辞書から抽出する辞書引き手段と、前記文字の優先
度と、前記品詞の接続の優先度とに基づき、前記辞書引
き手段により抽出された前記文字を組み合わせて１つ以
上のかな漢字文字列の候補を含む第１の候補を作成する
形態素解析手段と、前記格フレーム辞書に基づき、前記
第１の候補に含まれる前記かな漢字文字列の候補の優先
順位を並べ替えて、第２の候補を作成する格フレーム解
析手段と、前記単語のＮ個の連鎖が出現する確率に基づ
いて、前記第２の候補に含まれる前記かな漢字文字列の
候補の優先順位を並べ替えるＮグラム解析手段とを備え
たことを特徴とする。
【００１１】また、請求項２に記載の発明は、請求項１
に記載のかな漢字変換装置において、前記記憶装置は、
ローマ字に対応するかな文字を記述するローマ字かな変
換表を記憶し、前記データ処理装置は、前記入力装置か
ら入力されたローマ字をローマ字かな変換表に基づいて
前記かな文字列に変換するローマ字かな変換手段を備
え、前記辞書引き手段は、前記ローマ字かな変換手段に
よって変換された前記かな文字列にマッチする前記文字
を前記辞書から抽出することを特徴とする。
に記載のかな漢字変換装置において、前記記憶装置は、
ローマ字に対応するかな文字を記述するローマ字かな変
換表を記憶し、前記データ処理装置は、前記入力装置か
ら入力されたローマ字をローマ字かな変換表に基づいて
前記かな文字列に変換するローマ字かな変換手段を備
え、前記辞書引き手段は、前記ローマ字かな変換手段に
よって変換された前記かな文字列にマッチする前記文字
を前記辞書から抽出することを特徴とする。
【００１２】また、請求項３に記載の発明は、記憶装置
に記憶された、かな漢字変換の候補となる文字および該
文字の優先度を記述する辞書、２つの品詞の接続の優先
度を記述する品詞の接続表、文字列の中に含まれる語句
の他の語句に対する意味的関係を記述する格フレーム辞
書、および実際のテキストを含むテキストコーパスの中
に単語のＮ（Ｎ≧３）個の連鎖が出現する確率を記述す
るＮグラムデータに基づいて、入力装置から入力された
かな文字列をかな漢字文字列に変換するかな漢字変換方
法であって、入力された前記かな文字列にマッチする前
記文字を前記辞書から抽出する辞書引きステップと、前
記文字の優先度と、前記品詞の接続の優先度とに基づ
き、前記辞書引きステップにおいて抽出された前記文字
を組み合わせて１つ以上のかな漢字文字列の候補を含む
第１の候補を作成する形態素解析ステップと、前記格フ
レーム辞書に基づき、前記第１の候補に含まれる前記か
な漢字文字列の候補の優先順位を並べ替えて、第２の候
補を作成する格フレーム解析ステップと、前記単語のＮ
個の連鎖が出現する確率に基づいて、前記第２の候補に
含まれる前記かな漢字文字列の候補の優先順位を並べ替
えるＮグラム解析ステップとを備えることを特徴とす
る。
に記憶された、かな漢字変換の候補となる文字および該
文字の優先度を記述する辞書、２つの品詞の接続の優先
度を記述する品詞の接続表、文字列の中に含まれる語句
の他の語句に対する意味的関係を記述する格フレーム辞
書、および実際のテキストを含むテキストコーパスの中
に単語のＮ（Ｎ≧３）個の連鎖が出現する確率を記述す
るＮグラムデータに基づいて、入力装置から入力された
かな文字列をかな漢字文字列に変換するかな漢字変換方
法であって、入力された前記かな文字列にマッチする前
記文字を前記辞書から抽出する辞書引きステップと、前
記文字の優先度と、前記品詞の接続の優先度とに基づ
き、前記辞書引きステップにおいて抽出された前記文字
を組み合わせて１つ以上のかな漢字文字列の候補を含む
第１の候補を作成する形態素解析ステップと、前記格フ
レーム辞書に基づき、前記第１の候補に含まれる前記か
な漢字文字列の候補の優先順位を並べ替えて、第２の候
補を作成する格フレーム解析ステップと、前記単語のＮ
個の連鎖が出現する確率に基づいて、前記第２の候補に
含まれる前記かな漢字文字列の候補の優先順位を並べ替
えるＮグラム解析ステップとを備えることを特徴とす
る。
【００１３】さらに、請求項４に記載の発明は、請求項
３に記載のかな漢字変換方法であって、前記記憶装置
は、ローマ字に対応するかな文字を記述するローマ字か
な変換表を記憶し、前記入力装置から入力されたローマ
字をローマ字かな変換表に基づいて前記かな文字列に変
換するローマ字かな変換ステップを備え、前記辞書引き
ステップは、前記ローマ字かな変換ステップにおいて変
換された前記かな文字列にマッチする前記文字を前記辞
書から抽出することを特徴とする。
３に記載のかな漢字変換方法であって、前記記憶装置
は、ローマ字に対応するかな文字を記述するローマ字か
な変換表を記憶し、前記入力装置から入力されたローマ
字をローマ字かな変換表に基づいて前記かな文字列に変
換するローマ字かな変換ステップを備え、前記辞書引き
ステップは、前記ローマ字かな変換ステップにおいて変
換された前記かな文字列にマッチする前記文字を前記辞
書から抽出することを特徴とする。
【００１４】この方法によれば、極度に長い時間および
大きなディスク容量を必要とせずに、かな漢字変換の精
度を上げることができる。
大きなディスク容量を必要とせずに、かな漢字変換の精
度を上げることができる。
【００１５】
【発明の実施の形態】以下に、図面を参照し、本発明の
実施の形態について詳細に説明する。
実施の形態について詳細に説明する。
【００１６】図１は、本実施形態に係るかな漢字変換装
置の機能ブロック図である。図１の例に示すように、本
実施形態のかな漢字変換装置は、入力装置１０１と、表
示装置１０３と、データ処理装置１０５と、記憶装置１
１７とを備えいる。入力装置１０１は、かな漢字変換を
するためのかな文字列を入力したり、変換、確定等の各
種指示を行うためのキーボード等によって構成される。
置の機能ブロック図である。図１の例に示すように、本
実施形態のかな漢字変換装置は、入力装置１０１と、表
示装置１０３と、データ処理装置１０５と、記憶装置１
１７とを備えいる。入力装置１０１は、かな漢字変換を
するためのかな文字列を入力したり、変換、確定等の各
種指示を行うためのキーボード等によって構成される。
【００１７】表示装置１０３は、具体的にはＣＲＴやＬ
ＣＤ等によって構成され、入力装置１０１によって入力
される文字列等が表示される。
ＣＤ等によって構成され、入力装置１０１によって入力
される文字列等が表示される。
【００１８】データ処理装置１０５は、中央演算処理装
置（ＣＰＵ）においてコンピュータ・プログラムを構成
する命令の読みだし、および実行を行う基本処理装置
（ＢＰＵ）や制御装置によって構成されており、ローマ
字かな変換手段１０７と、辞書引き手段１０９と、形態
素解析手段１１１と、格フレーム解析手段１１３と、ト
ライグラム解析手段１１５とによって構成されている。
置（ＣＰＵ）においてコンピュータ・プログラムを構成
する命令の読みだし、および実行を行う基本処理装置
（ＢＰＵ）や制御装置によって構成されており、ローマ
字かな変換手段１０７と、辞書引き手段１０９と、形態
素解析手段１１１と、格フレーム解析手段１１３と、ト
ライグラム解析手段１１５とによって構成されている。
【００１９】ローマ字かな変換手段１０７は、外部から
入力されたローマ字をかな文字、すなわちひらがなまた
はカタカナに変換する処理を行なう。辞書引き手段１０
９は、かな漢字変換を行うことを目的としてかな漢字変
換装置に記憶されている辞書から、ローマ字かな変換手
段１０７により変換されたかな文字の読みに対応する漢
字を見つけ出す。
入力されたローマ字をかな文字、すなわちひらがなまた
はカタカナに変換する処理を行なう。辞書引き手段１０
９は、かな漢字変換を行うことを目的としてかな漢字変
換装置に記憶されている辞書から、ローマ字かな変換手
段１０７により変換されたかな文字の読みに対応する漢
字を見つけ出す。
【００２０】なお、入力装置１０１から、かな文字が直
接入力された場合には、ローマ字かな変換手段１０７に
よる処理を経ることなく辞書引き手段１０９による処理
が行われることとなる。入力装置１０１からローマ字が
入力されるか、あるいはかな文字が入力されるかは、か
な漢字変換装置における、文字の入力モードによって決
定される。
接入力された場合には、ローマ字かな変換手段１０７に
よる処理を経ることなく辞書引き手段１０９による処理
が行われることとなる。入力装置１０１からローマ字が
入力されるか、あるいはかな文字が入力されるかは、か
な漢字変換装置における、文字の入力モードによって決
定される。
【００２１】形態素解析手段１１１は、入力された文字
列をかな漢字混じりの文字列、すなわちかな漢字文字列
に変換した場合に含まれる単語について、品詞の接続情
報および語の優先順位を用いて各単語間のつながり安さ
を判定する。格フレーム解析手段１１３は、動詞とその
主語、目的語との関係に基づいて、かな漢字混じりの文
字列の候補についてより意味的に正しいと思われる順に
文字列の候補の優先順位を変更する。
列をかな漢字混じりの文字列、すなわちかな漢字文字列
に変換した場合に含まれる単語について、品詞の接続情
報および語の優先順位を用いて各単語間のつながり安さ
を判定する。格フレーム解析手段１１３は、動詞とその
主語、目的語との関係に基づいて、かな漢字混じりの文
字列の候補についてより意味的に正しいと思われる順に
文字列の候補の優先順位を変更する。
【００２２】トライグラム解析手段１１５は、テキスト
コーパスから抽出した３つの単語の組み（トライグラ
ム）を用いて、格フレーム解析手段１１３により順位付
けされた文字列の候補を改めて並べ替える。
コーパスから抽出した３つの単語の組み（トライグラ
ム）を用いて、格フレーム解析手段１１３により順位付
けされた文字列の候補を改めて並べ替える。
【００２３】記憶装置１１７は、データを格納するため
の主記憶装置等によって構成されており、本発明に関係
し、ＣＰＵによってアクセスされるデータが記憶されて
いる。本実施形態において、記憶装置１１７には、かな
漢字変換において参照されるデータとして、ローマ字か
な変換表１１９、辞書１２１、品詞の接続表１２３、格
フレーム辞書１２５、およびトライグラムデータ１２７
が記憶されている。
の主記憶装置等によって構成されており、本発明に関係
し、ＣＰＵによってアクセスされるデータが記憶されて
いる。本実施形態において、記憶装置１１７には、かな
漢字変換において参照されるデータとして、ローマ字か
な変換表１１９、辞書１２１、品詞の接続表１２３、格
フレーム辞書１２５、およびトライグラムデータ１２７
が記憶されている。
【００２４】また、記憶装置１１７の図示しない領域に
は、入力された文字列や検索された漢字の候補、データ
処理装置１０５を含むＣＰＵによって実行されるコンピ
ュータ・プログラムの実行命令が格納されている。そし
て、ＣＰＵはこの内容を直接アクセスして命令やデータ
をレジスタに入れ、プログラムの実行やデータに対する
操作、あるいはデータに基づく操作を行うことができ
る。
は、入力された文字列や検索された漢字の候補、データ
処理装置１０５を含むＣＰＵによって実行されるコンピ
ュータ・プログラムの実行命令が格納されている。そし
て、ＣＰＵはこの内容を直接アクセスして命令やデータ
をレジスタに入れ、プログラムの実行やデータに対する
操作、あるいはデータに基づく操作を行うことができ
る。
【００２５】図２〜図６は、「ほんをに、さんさつよん
だ」という文字列について、本実施形態に係るかな漢字
変換装置によるかな漢字変換の流れを説明するための図
である。以下、本実施形態に係るかな漢字変換装置の動
作について説明する。
だ」という文字列について、本実施形態に係るかな漢字
変換装置によるかな漢字変換の流れを説明するための図
である。以下、本実施形態に係るかな漢字変換装置の動
作について説明する。
【００２６】まず、図２において、入力装置１０７から
「ｈｏｎｗｏｎｉ，ｓａｎｎｓａｔｕｙｏｎｄａ」とい
うローマ字が入力されると、ローマ字かな変換手段１０
７は、ローマ字の読みに対応するひらがなを選択する。
ローマ字かな変換手段１１９は、ローマ字かな変換表１
１９を参照し、 ｈｏ → ほ ｎ → ん ｗｏ → を などの対応関係から、「ほんをに、さんさつよんだ」と
いうひらがな列を作成する。
「ｈｏｎｗｏｎｉ，ｓａｎｎｓａｔｕｙｏｎｄａ」とい
うローマ字が入力されると、ローマ字かな変換手段１０
７は、ローマ字の読みに対応するひらがなを選択する。
ローマ字かな変換手段１１９は、ローマ字かな変換表１
１９を参照し、 ｈｏ → ほ ｎ → ん ｗｏ → を などの対応関係から、「ほんをに、さんさつよんだ」と
いうひらがな列を作成する。
【００２７】次に、辞書引き手段１０９が、このように
して変換されたひらがな列の読みにマッチする文字列を
辞書１２１から抽出する。具体的には、「ほ」という読
みに対応する語として「穂」、「歩」、「帆」、「ほ」
を、「ほん」という読みに対応する語として「本」、
「翻」という文字が抽出されており、この処理はひらが
な列の終端まで続けられる。
して変換されたひらがな列の読みにマッチする文字列を
辞書１２１から抽出する。具体的には、「ほ」という読
みに対応する語として「穂」、「歩」、「帆」、「ほ」
を、「ほん」という読みに対応する語として「本」、
「翻」という文字が抽出されており、この処理はひらが
な列の終端まで続けられる。
【００２８】続いて、図４に示すように、形態素解析手
段１１１が、辞書引き手段１０９によって見つけ出され
た語の集合について、品詞の接続表１２３に基づき、漢
字を含む文字列の候補を作成し、各候補に優先順位を付
ける。本実施形態において、文字列の候補は、辞書１２
１に含まれている語の各々に付与されている優先度、お
よび品詞の接続表１２３において、品詞の接続の種類毎
に付与されている優先度を合計し、その合計点数の低い
文字列が優先されるように順位付けがなされている。
段１１１が、辞書引き手段１０９によって見つけ出され
た語の集合について、品詞の接続表１２３に基づき、漢
字を含む文字列の候補を作成し、各候補に優先順位を付
ける。本実施形態において、文字列の候補は、辞書１２
１に含まれている語の各々に付与されている優先度、お
よび品詞の接続表１２３において、品詞の接続の種類毎
に付与されている優先度を合計し、その合計点数の低い
文字列が優先されるように順位付けがなされている。
【００２９】たとえば、「本を似、三冊呼んだ」という
文字列の場合は、辞書１２１に基づいて、 （本）＋（を）＋（似）＋（、）＋（三）＋（冊）＋
（呼）＋（んだ） という点数計算が行われ、単語の優先度として １０＋５＋１０＋５＋１０＋２＋２０＋５＝８５点 という点数が算出される。また、この文字列は、 名詞−助詞−一段活用動詞−読点−数詞−助数詞−バ行
五段活用−語尾 という品詞の接続からなるため、品詞の接続表１２１に
基づいて、 （名詞−助詞）＋（助詞−一段活用助詞）＋（一段活用
助詞−読点）＋（読点−数詞）＋（数詞−助数詞）＋
（助数詞−バ行五段活用）＋（バ行五段活用−語尾） という点数計算が行われ、品詞の接続による優先度とし
て、 ３０＋２０＋３０＋４０＋１０＋４０＋３０＝２００点 という点数が得られる。そして、単語の優先度と品詞の
接続による優先度を合計し、優先度は２８５点と計算さ
れる。
文字列の場合は、辞書１２１に基づいて、 （本）＋（を）＋（似）＋（、）＋（三）＋（冊）＋
（呼）＋（んだ） という点数計算が行われ、単語の優先度として １０＋５＋１０＋５＋１０＋２＋２０＋５＝８５点 という点数が算出される。また、この文字列は、 名詞−助詞−一段活用動詞−読点−数詞−助数詞−バ行
五段活用−語尾 という品詞の接続からなるため、品詞の接続表１２１に
基づいて、 （名詞−助詞）＋（助詞−一段活用助詞）＋（一段活用
助詞−読点）＋（読点−数詞）＋（数詞−助数詞）＋
（助数詞−バ行五段活用）＋（バ行五段活用−語尾） という点数計算が行われ、品詞の接続による優先度とし
て、 ３０＋２０＋３０＋４０＋１０＋４０＋３０＝２００点 という点数が得られる。そして、単語の優先度と品詞の
接続による優先度を合計し、優先度は２８５点と計算さ
れる。
【００３０】同様の計算を行うことにより、「本を似、
三冊読んだ」というかな漢字文字列について２９０点、
「本を二、三冊呼んだ」について２９５点、「本を二、
三冊読んだ」というかな漢字文字列について３００点と
いう点数が算出される。したがって、これら４つの候補
の優先順位は、 １．本を似、三冊呼んだ ２．本を似、三冊読んだ ３．本を二、三冊呼んだ ４．本を二、三冊読んだ となる。そして、優先度を示す点数がある基準値以上の
場合は、つながりにくい候補、すなわち可能性の低い候
補として除外される。たとえば「翻を似、三冊呼んだ」
など、他にも種々の語の組み合わせが可能であるが、こ
のようなかな漢字文字列については、計算の結果優先度
の点数が高くなるため、候補から除外される。
三冊読んだ」というかな漢字文字列について２９０点、
「本を二、三冊呼んだ」について２９５点、「本を二、
三冊読んだ」というかな漢字文字列について３００点と
いう点数が算出される。したがって、これら４つの候補
の優先順位は、 １．本を似、三冊呼んだ ２．本を似、三冊読んだ ３．本を二、三冊呼んだ ４．本を二、三冊読んだ となる。そして、優先度を示す点数がある基準値以上の
場合は、つながりにくい候補、すなわち可能性の低い候
補として除外される。たとえば「翻を似、三冊呼んだ」
など、他にも種々の語の組み合わせが可能であるが、こ
のようなかな漢字文字列については、計算の結果優先度
の点数が高くなるため、候補から除外される。
【００３１】続いて、図５に示すように、上述したよう
に優先順位がつけられ絞込みが行われた候補について、
格フレーム解析手段１１３が並べ替えを行う。格フレー
ム解析手段１１３は、格フレーム辞書１２５を参照し、
以下のような判断処理を行う。
に優先順位がつけられ絞込みが行われた候補について、
格フレーム解析手段１１３が並べ替えを行う。格フレー
ム解析手段１１３は、格フレーム辞書１２５を参照し、
以下のような判断処理を行う。
【００３２】たとえば、格フレーム辞書１２５によれ
ば、「読」という語の前に「が」という助詞が位置する
場合、主格が人であればその文字列は意味的に正しいと
判断される。また、「を」という助詞が「読」の前に位
置する場合、対象格が「本」であれば意味的に正しいと
判断される。同様に、「呼」という語の前に「が」とい
う助詞が位置する場合は主格が「人」である場合、また
「を」が位置する場合は対象格が人である場合に意味的
に正しいと判断される。従って、格フレーム解析手段１
１３では、「本を似、三冊読んだ」および「本を二、三
冊読んだ」といった候補の方が「本を似、三冊呼んだ」
および「本を二、三冊呼んだ」よりもふさわしい、すな
わち意味的に正しいものと判断され、優先順位は高くな
る。
ば、「読」という語の前に「が」という助詞が位置する
場合、主格が人であればその文字列は意味的に正しいと
判断される。また、「を」という助詞が「読」の前に位
置する場合、対象格が「本」であれば意味的に正しいと
判断される。同様に、「呼」という語の前に「が」とい
う助詞が位置する場合は主格が「人」である場合、また
「を」が位置する場合は対象格が人である場合に意味的
に正しいと判断される。従って、格フレーム解析手段１
１３では、「本を似、三冊読んだ」および「本を二、三
冊読んだ」といった候補の方が「本を似、三冊呼んだ」
および「本を二、三冊呼んだ」よりもふさわしい、すな
わち意味的に正しいものと判断され、優先順位は高くな
る。
【００３３】このような順位付けによる結果、優先順位
は １．本を似、三冊読んだ ２．本を二、三冊読んだ ３．本を似、三冊呼んだ ４．本を二、三冊呼んだ となる。
は １．本を似、三冊読んだ ２．本を二、三冊読んだ ３．本を似、三冊呼んだ ４．本を二、三冊呼んだ となる。
【００３４】続いて、トライグラム解析手段１１５がト
ライグラムデータ１２７を参照し、図６に示すように、
格フレーム解析手段１１３によって順位付けされた候補
の並べ替えを行う。
ライグラムデータ１２７を参照し、図６に示すように、
格フレーム解析手段１１３によって順位付けされた候補
の並べ替えを行う。
【００３５】トライグラムデータ１２７には、３個の単
語の連鎖がテキストに出現する確率が記述されており、
この確率は、実際のテキストコーパスから作成される。
すなわち、トライグラムデータ１２７は、実際のテキス
トコーパスに含まれている大量のテキストのデータにつ
いて、当該テキストを単語毎に区切り、３個の連語が出
現する確率を求めることにより作成される。
語の連鎖がテキストに出現する確率が記述されており、
この確率は、実際のテキストコーパスから作成される。
すなわち、トライグラムデータ１２７は、実際のテキス
トコーパスに含まれている大量のテキストのデータにつ
いて、当該テキストを単語毎に区切り、３個の連語が出
現する確率を求めることにより作成される。
【００３６】トライグラムデータ１２７を参照した場
合、「二」「、」「三」という語の並びが出現する確率
が高い（言い換えれば、現実のテキストの中には、
「二」「、」「三」という語の並びが多い）ので、
「二」「、」「三」という単語の連鎖を多く含む候補が
優先されるように文字列の候補が並べ替えられることと
なる。なお、図６に示す例では、たとえば「似」「、」
「三」という単語の並び等の、極めて確率の低い単語の
連鎖については省略されている。
合、「二」「、」「三」という語の並びが出現する確率
が高い（言い換えれば、現実のテキストの中には、
「二」「、」「三」という語の並びが多い）ので、
「二」「、」「三」という単語の連鎖を多く含む候補が
優先されるように文字列の候補が並べ替えられることと
なる。なお、図６に示す例では、たとえば「似」「、」
「三」という単語の並び等の、極めて確率の低い単語の
連鎖については省略されている。
【００３７】したがって、トライグラム解析手段１１５
による優先順位の並べ替えの結果は、 １．本を二、三冊読んだ ２．本を二、三冊呼んだ ３．本を似、三冊読んだ ４．本を似、三冊呼んだ となる。
による優先順位の並べ替えの結果は、 １．本を二、三冊読んだ ２．本を二、三冊呼んだ ３．本を似、三冊読んだ ４．本を似、三冊呼んだ となる。
【００３８】以下、本実施形態に係るかな漢字変換装置
を使用した実験の結果を記す。
を使用した実験の結果を記す。
【００３９】一回のかな漢字変換処理で文字列に含まれ
る文字が正しい文字に変換される確率（以下、ｃｈａｒ
ｒａｔｅという）が９４．０９％、一回のかな漢字変
換処理で文字列全体が正しい文字列に変換される確率
（以下、ｓｅｎｔｅｎｃｅ ｒａｔｅという）が４６．
０５％である従来のかな漢字変換処理装置について、百
数十ＭＢの実際のテキストコーパスに基づいて作成した
約８０ＭＢのトライグラムデータを使用したトライグラ
ムによる解析処理を適用した結果、ｃｈａｒ ｒａｔｅ
は９５．０３％、ｓｅｎｔｅｎｃｅ ｒａｔｅは５２．
６８％であった。すなわち、文字単位においても、文単
位においても、一回の変換処理で正しい文字列に変換さ
れる確率が上昇することが確認された。
る文字が正しい文字に変換される確率（以下、ｃｈａｒ
ｒａｔｅという）が９４．０９％、一回のかな漢字変
換処理で文字列全体が正しい文字列に変換される確率
（以下、ｓｅｎｔｅｎｃｅ ｒａｔｅという）が４６．
０５％である従来のかな漢字変換処理装置について、百
数十ＭＢの実際のテキストコーパスに基づいて作成した
約８０ＭＢのトライグラムデータを使用したトライグラ
ムによる解析処理を適用した結果、ｃｈａｒ ｒａｔｅ
は９５．０３％、ｓｅｎｔｅｎｃｅ ｒａｔｅは５２．
６８％であった。すなわち、文字単位においても、文単
位においても、一回の変換処理で正しい文字列に変換さ
れる確率が上昇することが確認された。
【００４０】以上、本発明の好適な実施形態について説
明したが、本発明はこれに限られず、他の種々の形態で
実施することが可能である。
明したが、本発明はこれに限られず、他の種々の形態で
実施することが可能である。
【００４１】たとえば、上述の実施形態では、実際のテ
キストコーパスに含まれるテキスト中に、３個の単語の
連鎖が出現する確率を記述するトライグラムデータを作
成することとしたが、単語の連鎖の数は３個に限定され
ず、任意のＮ（Ｎ≧２）個の単語の連鎖であってもよ
い。この場合、かな漢字変換装置の記憶装置には、Ｎ個
の単語の連鎖がテキストコーパスに出現する確率を記述
するＮグラムデータが記憶される。すなわち、Ｎグラム
データは、実際のテキストコーパスに含まれている大量
のテキストのデータについて、当該テキストを単語毎に
区切り、Ｎ個の連語が出現する確率を求めることにより
作成される。
キストコーパスに含まれるテキスト中に、３個の単語の
連鎖が出現する確率を記述するトライグラムデータを作
成することとしたが、単語の連鎖の数は３個に限定され
ず、任意のＮ（Ｎ≧２）個の単語の連鎖であってもよ
い。この場合、かな漢字変換装置の記憶装置には、Ｎ個
の単語の連鎖がテキストコーパスに出現する確率を記述
するＮグラムデータが記憶される。すなわち、Ｎグラム
データは、実際のテキストコーパスに含まれている大量
のテキストのデータについて、当該テキストを単語毎に
区切り、Ｎ個の連語が出現する確率を求めることにより
作成される。
【００４２】そして、上述の実施形態におけるトライグ
ラム解析手段に代えて、Ｎグラム解析手段がＮグラムデ
ータを参照し、格フレーム解析手段により並べ替えられ
た文字列の候補の優先順位をさらに並べ替えることとな
る。
ラム解析手段に代えて、Ｎグラム解析手段がＮグラムデ
ータを参照し、格フレーム解析手段により並べ替えられ
た文字列の候補の優先順位をさらに並べ替えることとな
る。
【００４３】
【発明の効果】以上説明したように、本発明によれば、
かな漢字変換の候補となる文字および該文字の優先度を
記述する辞書、２つの品詞の接続の優先度を記述する品
詞の接続表、文字列の中に含まれる語句の他の語句に対
する意味的関係を記述する格フレーム辞書、および実際
のテキストを含むテキストコーパスの中に単語のＮ（Ｎ
≧２）個の連鎖が出現する確率を記述するＮグラムデー
タを記憶する記憶装置と、該記憶装置に記憶された前記
辞書、前記品詞の接続表、前記格フレーム辞書、および
前記Ｎグラムデータに基づいて、入力装置から入力され
たかな文字列をかな漢字文字列に変換するデータ処理装
置とを備えたかな漢字変換装置であって、前記データ処
理装置は、入力された前記かな文字列にマッチする前記
文字を前記辞書から抽出する辞書引き手段と、前記文字
の優先度と、前記品詞の接続の優先度とに基づき、前記
辞書引き手段により抽出された前記文字を組み合わせて
１つ以上のかな漢字文字列の候補を含む第１の候補を作
成する形態素解析手段と、前記格フレーム辞書に基づ
き、前記第１の候補に含まれる前記かな漢字文字列の候
補の優先順位を並べ替えて、第２の候補を作成する格フ
レーム解析手段と、前記単語のＮ個の連鎖が出現する確
率に基づいて、前記第２の候補に含まれる前記かな漢字
文字列の候補の優先順位を並べ替えるＮグラム解析手段
とを備えたので、従来のかな漢字変換が出力する候補に
のみトライグラムを適用することにより、計算量を抑え
ながら変換精度の向上を図ることができる。
かな漢字変換の候補となる文字および該文字の優先度を
記述する辞書、２つの品詞の接続の優先度を記述する品
詞の接続表、文字列の中に含まれる語句の他の語句に対
する意味的関係を記述する格フレーム辞書、および実際
のテキストを含むテキストコーパスの中に単語のＮ（Ｎ
≧２）個の連鎖が出現する確率を記述するＮグラムデー
タを記憶する記憶装置と、該記憶装置に記憶された前記
辞書、前記品詞の接続表、前記格フレーム辞書、および
前記Ｎグラムデータに基づいて、入力装置から入力され
たかな文字列をかな漢字文字列に変換するデータ処理装
置とを備えたかな漢字変換装置であって、前記データ処
理装置は、入力された前記かな文字列にマッチする前記
文字を前記辞書から抽出する辞書引き手段と、前記文字
の優先度と、前記品詞の接続の優先度とに基づき、前記
辞書引き手段により抽出された前記文字を組み合わせて
１つ以上のかな漢字文字列の候補を含む第１の候補を作
成する形態素解析手段と、前記格フレーム辞書に基づ
き、前記第１の候補に含まれる前記かな漢字文字列の候
補の優先順位を並べ替えて、第２の候補を作成する格フ
レーム解析手段と、前記単語のＮ個の連鎖が出現する確
率に基づいて、前記第２の候補に含まれる前記かな漢字
文字列の候補の優先順位を並べ替えるＮグラム解析手段
とを備えたので、従来のかな漢字変換が出力する候補に
のみトライグラムを適用することにより、計算量を抑え
ながら変換精度の向上を図ることができる。
【００４４】また、前記記憶装置は、ローマ字に対応す
るかな文字を記述するローマ字かな変換表を記憶し、前
記データ処理装置は、前記入力装置から入力されたロー
マ字をローマ字かな変換表に基づいて前記かな文字列に
変換するローマ字かな変換手段を備え、前記辞書引き手
段は、前記ローマ字かな変換手段によって変換された前
記かな文字列にマッチする前記文字を前記辞書から抽出
するので、ローマ字入力モードあるいはかな入力モード
のいずれにおいても、極度に長い時間および大きなディ
スク容量を必要とせずに、かな漢字変換の精度を上げる
ことができる。
るかな文字を記述するローマ字かな変換表を記憶し、前
記データ処理装置は、前記入力装置から入力されたロー
マ字をローマ字かな変換表に基づいて前記かな文字列に
変換するローマ字かな変換手段を備え、前記辞書引き手
段は、前記ローマ字かな変換手段によって変換された前
記かな文字列にマッチする前記文字を前記辞書から抽出
するので、ローマ字入力モードあるいはかな入力モード
のいずれにおいても、極度に長い時間および大きなディ
スク容量を必要とせずに、かな漢字変換の精度を上げる
ことができる。
【図１】本実施形態に係るかな漢字変換装置の機能ブロ
ック図である。
ック図である。
【図２】本実施形態に係るかな漢字変換装置によるかな
漢字変換の流れを説明するための図である。
漢字変換の流れを説明するための図である。
【図３】本実施形態に係るかな漢字変換装置によるかな
漢字変換の流れを説明するための図である。
漢字変換の流れを説明するための図である。
【図４】本実施形態に係るかな漢字変換装置によるかな
漢字変換の流れを説明するための図である。
漢字変換の流れを説明するための図である。
【図５】本実施形態に係るかな漢字変換装置によるかな
漢字変換の流れを説明するための図である。
漢字変換の流れを説明するための図である。
【図６】本実施形態に係るかな漢字変換装置によるかな
漢字変換の流れを説明するための図である。
漢字変換の流れを説明するための図である。
１０１ 入力装置 １０３ 表示装置 １０５ データ処理装置 １０７ ローマ字かな変換手段 １０９ 辞書引き手段 １１１ 形態素解析手段 １１３ 格フレーム解析手段 １１５ トライグラム解析手段 １１７ 記憶装置 １１９ ローマ字かな変換表 １２１ 辞書 １２３ 品詞の接続表 １２５ 格フレーム辞書 １２７ トライグラムデータ
Claims (4)
- 【請求項１】 かな漢字変換の候補となる文字および該
文字の優先度を記述する辞書、２つの品詞の接続の優先
度を記述する品詞の接続表、文字列の中に含まれる語句
の他の語句に対する意味的関係を記述する格フレーム辞
書、および実際のテキストを含むテキストコーパスの中
に単語のＮ（Ｎ≧２）個の連鎖が出現する確率を記述す
るＮグラムデータを記憶する記憶装置と、 該記憶装置に記憶された前記辞書、前記品詞の接続表、
前記格フレーム辞書、および前記Ｎグラムデータに基づ
いて、入力装置から入力されたかな文字列をかな漢字文
字列に変換するデータ処理装置とを備えたかな漢字変換
装置であって、前記データ処理装置は、 入力された前記かな文字列にマッチする前記文字を前記
辞書から抽出する辞書引き手段と、 前記文字の優先度と、前記品詞の接続の優先度とに基づ
き、前記辞書引き手段により抽出された前記文字を組み
合わせて１つ以上のかな漢字文字列の候補を含む第１の
候補を作成する形態素解析手段と、 前記格フレーム辞書に基づき、前記第１の候補に含まれ
る前記かな漢字文字列の候補の優先順位を並べ替えて、
第２の候補を作成する格フレーム解析手段と、 前記単語のＮ個の連鎖が出現する確率に基づいて、前記
第２の候補に含まれる前記かな漢字文字列の候補の優先
順位を並べ替えるＮグラム解析手段とを備えたことを特
徴とするかな漢字変換装置。 - 【請求項２】 前記記憶装置は、ローマ字に対応するか
な文字を記述するローマ字かな変換表を記憶し、前記デ
ータ処理装置は、前記入力装置から入力されたローマ字
をローマ字かな変換表に基づいて前記かな文字列に変換
するローマ字かな変換手段を備え、前記辞書引き手段
は、前記ローマ字かな変換手段によって変換された前記
かな文字列にマッチする前記文字を前記辞書から抽出す
ることを特徴とする請求項１に記載のかな漢字変換装
置。 - 【請求項３】 記憶装置に記憶された、かな漢字変換の
候補となる文字および該文字の優先度を記述する辞書、
２つの品詞の接続の優先度を記述する品詞の接続表、文
字列の中に含まれる語句の他の語句に対する意味的関係
を記述する格フレーム辞書、および実際のテキストを含
むテキストコーパスの中に単語のＮ（Ｎ≧２）個の連鎖
が出現する確率を記述するＮグラムデータに基づいて、
入力装置から入力されたかな文字列をかな漢字文字列に
変換するかな漢字変換方法であって、 入力された前記かな文字列にマッチする前記文字を前記
辞書から抽出する辞書引きステップと、 前記文字の優先度と、前記品詞の接続の優先度とに基づ
き、前記辞書引きステップにおいて抽出された前記文字
を組み合わせて１つ以上のかな漢字文字列の候補を含む
第１の候補を作成する形態素解析ステップと、 前記格フレーム辞書に基づき、前記第１の候補に含まれ
る前記かな漢字文字列の候補の優先順位を並べ替えて、
第２の候補を作成する格フレーム解析ステップと、 前記単語のＮ個の連鎖が出現する確率に基づいて、前記
第２の候補に含まれる前記かな漢字文字列の候補の優先
順位を並べ替えるＮグラム解析ステップとを備えること
を特徴とするかな漢字変換方法。 - 【請求項４】 前記記憶装置は、ローマ字に対応するか
な文字を記述するローマ字かな変換表を記憶し、前記入
力装置から入力されたローマ字をローマ字かな変換表に
基づいて前記かな文字列に変換するローマ字かな変換ス
テップを備え、前記辞書引きステップは、前記ローマ字
かな変換ステップにおいて変換された前記かな文字列に
マッチする前記文字を前記辞書から抽出することを特徴
とする請求項３に記載のかな漢字変換方法。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2000304102A JP3622841B2 (ja) | 2000-10-03 | 2000-10-03 | かな漢字変換装置およびかな漢字変換方法 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2000304102A JP3622841B2 (ja) | 2000-10-03 | 2000-10-03 | かな漢字変換装置およびかな漢字変換方法 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JP2002117025A true JP2002117025A (ja) | 2002-04-19 |
| JP3622841B2 JP3622841B2 (ja) | 2005-02-23 |
Family
ID=18785198
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP2000304102A Expired - Fee Related JP3622841B2 (ja) | 2000-10-03 | 2000-10-03 | かな漢字変換装置およびかな漢字変換方法 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP3622841B2 (ja) |
Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2010231149A (ja) * | 2009-03-30 | 2010-10-14 | Kddi Corp | 音声認識に仮名漢字変換システムを用いた端末、方法及びプログラム |
| JP2011210149A (ja) * | 2010-03-30 | 2011-10-20 | Baidu Japan Inc | 文字列変換装置、検索装置、文字列変換方法、文字列変換プログラム |
-
2000
- 2000-10-03 JP JP2000304102A patent/JP3622841B2/ja not_active Expired - Fee Related
Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2010231149A (ja) * | 2009-03-30 | 2010-10-14 | Kddi Corp | 音声認識に仮名漢字変換システムを用いた端末、方法及びプログラム |
| JP2011210149A (ja) * | 2010-03-30 | 2011-10-20 | Baidu Japan Inc | 文字列変換装置、検索装置、文字列変換方法、文字列変換プログラム |
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| Publication number | Publication date |
|---|---|
| JP3622841B2 (ja) | 2005-02-23 |
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