JP2006185380A - Character processor with prediction function, method, recording medium and program - Google Patents

Character processor with prediction function, method, recording medium and program Download PDF

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Abstract

<P>PROBLEM TO BE SOLVED: To provide a character processor with a prediction function capable of giving a priority to a prediction candidate in accordance with an expression usage frequency and a conversion period to expression. <P>SOLUTION: An expression converted from reading is stored together with the reading in a file 304 of input history. In addition, a pointer indicating a storage position of the expression stored in the input history is added to reading to be registered in a file 303 of a tree for retrieval in a network form. <P>COPYRIGHT: (C)2006,JPO&NCIPI

Description

本発明は、読みを入力して、読みに対応する表記、たとえば、かな混じり単語に変換する文字処理方法に関し、より詳しくは、読みの一部分を入力すると、その読みに対応する表記を部分的に含む表記の候補をユーザに提示することが可能な予測機能付き文字処理装置、方法、記録媒体およびプログラムに関する。   The present invention relates to a character processing method for inputting a reading and converting it into a notation corresponding to the reading, for example, a kana-mixed word. More specifically, when a part of the reading is input, the notation corresponding to the reading is partially converted. The present invention relates to a character processing apparatus with a prediction function, a method, a recording medium, and a program capable of presenting a candidate for notation to a user.

従来、読みを入力して、読みに対応する表記、たとえば、かな混じり単語に変換する際に、読みの一部分を入力すると、その読みに対応する表記を部分的に含む表記の候補をユーザに提示する文字処理方法が知られている(特許文献1、2)。部分的な読みから、変換可能な表記の候補を得ることは単語の予測、あるいは表記の予測と呼ばれている。   Conventionally, when a reading is input and converted into a notation corresponding to the reading, for example, a kana mixed word, if a part of the reading is input, a candidate for a notation partially including the notation corresponding to the reading is presented to the user. A character processing method is known (Patent Documents 1 and 2). Obtaining convertible notation candidates from partial reading is called word prediction or notation prediction.

この予測機能を実現するための情報処理を簡単に説明する。パソコンなどのコンピュータには、図1(A)に示すような入力履歴ファイルが用意されている。入力履歴ファイルは、これまでに入力された読みと、文字処理により得られた変換結果を1対のレコードとなし、複数のレコードを記載したテーブルである。   Information processing for realizing the prediction function will be briefly described. An input history file as shown in FIG. 1A is prepared in a computer such as a personal computer. The input history file is a table in which a plurality of records are described with the readings input so far and the conversion result obtained by character processing as a pair of records.

ユーザがキーボードから読み「いんたー」をひらがなの形態で入力し、予測の指示をコンピュータに対して行なうと、コンピュータは予測用のプログラムにしたがって、予測処理、すなわち、変換可能な表記候補を以下のようにして種痘する。   When the user reads “INTA” in the form of hiragana by reading from the keyboard and gives a prediction instruction to the computer, the computer follows the prediction program, that is, the prediction candidate that can be converted, that is, the conversion notation candidate below. Seed like this.

最初にコンピュータに、入力の部分的な読みの一部分が入力されと、コンピュータは、その読みに対応する表記「いんたー」を有する読みを、入力履歴ファイルを検索することにより取得する。この検索により「いんたーねっと」および「いんたーばる」という読みが得られる。次に取得した読みに対応する表記、「インターネット」および「インターバル」を取得し、予測候補として表示画面に表示する。ユーザは表示された複数の予測候補の中の1つを、たとえば、マウスにより選択すると、選択された予測候補が「いんたー」に対する予測結果として確定され、ワープロソフトなどに引き渡される。   When a portion of a partial reading of input is first input to the computer, the computer obtains a reading having the notation “inta” corresponding to the reading by searching the input history file. This search results in the readings “Intnet” and “Intarubaru”. Next, the notation corresponding to the acquired reading, “Internet” and “interval” are acquired and displayed on the display screen as prediction candidates. When the user selects one of the displayed prediction candidates with, for example, a mouse, the selected prediction candidate is determined as a prediction result for “Inta” and delivered to word processing software or the like.

図1(A)に示すような入力履歴ファイルは、表記の読み全体を記載するので、登録する読みが多数になると、入力履歴ファイルのデータ量も膨大になる。そこで、入力履歴ファイルの読みの部分を図1(B)に示すように、共通する読みを使用したネットワークの形態で構築する提案も行なわれている。   Since the input history file as shown in FIG. 1A describes the entire reading of the notation, when the number of readings to be registered becomes large, the data amount of the input history file also becomes enormous. In view of this, as shown in FIG. 1B, a proposal has been made to construct the reading portion of the input history file in the form of a network using a common reading.

特開平11−238059号公報Japanese Patent Laid-Open No. 11-238059 特開2000−276466号公報JP 2000-276466 A

しかしながら上記の従来例の図1(B)に示すように読みをネットワークの形態で表すと、表記の使用頻度や表記への変換時期といった情報をネットワーク上で反映できないので、複数の予測候補に対して表記の使用頻度や表記への変換時期での優先順位を与えられないという解決すべき技術的な課題があった。   However, if the reading is expressed in the form of a network as shown in FIG. 1B of the conventional example, information such as the usage frequency of the notation and the conversion time to the notation cannot be reflected on the network. Therefore, there was a technical problem to be solved that the priority in the usage frequency of the notation and the conversion timing to the notation could not be given.

そこで、本発明の目的は、表記の使用頻度や表記への変換時期に応じて予測候補に対して優先順位を与えることができる予測機能付き文字処理装置を提供することにある。   Therefore, an object of the present invention is to provide a character processing device with a prediction function that can give priority to prediction candidates in accordance with the frequency of use of the notation and the conversion timing to the notation.

このような目的を達成するために、本発明は、読みを入力し、その読みに対応する表記を出力すると共に、読みの一部が入力された際に、予測の指示に応じて読みの一部から取得可能な複数の表記の候補を取得する予測機能付き文字処理装置において、(図1、従来技術)
これまでに出力した表記および入力した対応の読みを出力順に記憶した入力履歴用記憶手段と、(図4(B),304、HD203)
複数の読みをネットワークの形態で記憶すると共に、当該記憶されている読みに対応する表記であって、前記入力履歴記憶手段に記憶されている表記の少なくとも1以上の表記の記憶位置を示すポインタ情報を記憶する検索用記憶手段と、(図4(A),303、HD203)
読みの一部が入力され、予測の指示が行なわれたときに、入力された読みの一部を含む少なくとも1以上の読みを前記検索用記憶手段に記憶されたネットワーク形態の複数の読みの中から取得すると共に、当該取得した少なくとも1以上の読みに対応するポインタ情報を前記検索用記憶手段から取得する第1の情報処理手段と、(S110、CPU201)
情報を表示する表示手段と、(ディスプレイ204)
当該取得した少なくとも1つのポインタ情報の示す表記を前記入力履歴用記憶手段から読み出して前記表示手段の表示画面に前記候補として表示する第2の情報処理手段と(S120〜S140、CPU201)
を備えたことを特徴とする。
In order to achieve such an object, the present invention inputs a reading and outputs a notation corresponding to the reading. When a part of the reading is input, the reading is performed according to a prediction instruction. In a character processing apparatus with a prediction function that acquires a plurality of notation candidates that can be acquired from a section (FIG. 1, conventional technology)
Input history storage means for storing the notation output so far and the corresponding readings that have been input in the order of output; (FIG. 4 (B), 304, HD 203)
Pointer information that stores a plurality of readings in the form of a network and indicates a storage position of at least one of the notations stored in the input history storage means, corresponding to the stored readings And storage means for storing (FIG. 4A, 303, HD 203)
When a part of the reading is input and a prediction instruction is given, at least one or more readings including the part of the input reading are stored in the plurality of network-type readings stored in the search storage means. And first information processing means for obtaining pointer information corresponding to the obtained at least one or more readings from the search storage means (S110, CPU 201)
Display means for displaying information; (display 204)
Second information processing means for reading out the notation indicated by the acquired at least one pointer information from the input history storage means and displaying it as the candidate on the display screen of the display means (S120 to S140, CPU 201)
It is provided with.

本発明では、入力履歴用記憶手段に記憶する読みと表記に関して同一の表記および読みの重複を許容する。また、入力履歴用記憶手段に記憶された表記の記憶位置を示すポインタを検索用記憶手段に記憶する読みに付加する。これにより、ポインタ情報の示す表記を入力履歴用記憶手段から読み出した後、同一の表記の使用頻度を計数して、予測候補の優先順位を決定することができる。   In the present invention, the same notation and duplication of readings are allowed with respect to the readings and notations stored in the input history storage means. Further, a pointer indicating the storage position of the notation stored in the input history storage means is added to the reading stored in the search storage means. Thus, after the notation indicated by the pointer information is read from the input history storage means, the use frequency of the same notation can be counted to determine the priority order of the prediction candidates.

また、ポインタの値の大小が入力履歴用記憶手段への記憶の遅い、早いを示すので、ポインタに基づいて入力履歴用記憶手段への記憶順に応じた予測候補の優先順位付けを行なうことが可能となる。   In addition, since the value of the pointer indicates the slow or fast storage in the input history storage means, it is possible to prioritize prediction candidates according to the storage order in the input history storage means based on the pointer. It becomes.

以下、図面を参照して本発明の実施形態を詳細に説明する。   Hereinafter, embodiments of the present invention will be described in detail with reference to the drawings.

図2は本発明に係わる予測機能付き文字処理装置を実現するためのコンピュータのシステム構成を示す。使用するコンピュータとしては、パソコン、サーバ、携帯電話などの携帯用端末装置など、情報処理機能を有する種々のコンピュータを用途に応じて使用することができる。   FIG. 2 shows a system configuration of a computer for realizing a character processing apparatus with a prediction function according to the present invention. As a computer to be used, various computers having an information processing function such as a personal computer, a server, and a portable terminal device such as a mobile phone can be used depending on the application.

図2において、201はCPUであり、文字処理用プログラムを実行することにより本発明に係わる予測処理を行う。202はシステムメモリであり、ROMおよびRAMを有する。システムメモリ202は、コンピュータの構成機器を制御するためのデータをROMに保存すると共に、CPU201の文字処理において使用する入出力データ、後述のディスプレイ204に表示するためのイメージデータなどを記憶する。   In FIG. 2, reference numeral 201 denotes a CPU which performs a prediction process according to the present invention by executing a character processing program. A system memory 202 includes a ROM and a RAM. The system memory 202 stores data for controlling the components of the computer in the ROM, and stores input / output data used for character processing of the CPU 201, image data to be displayed on the display 204 described later, and the like.

203はハードディスク(HDと略記する)であり、文字処理用プログラムおよび予測処理で使用するファイル(後述)を記憶する。   A hard disk (abbreviated as HD) 203 stores a character processing program and a file (described later) used in the prediction process.

204はディスプレイであり、キーボード205から入力された読み、読みに対応する表記、予測の表記の候補(予測候補と略記する)などを表示する。   Reference numeral 204 denotes a display that displays readings input from the keyboard 205, notations corresponding to readings, prediction notation candidates (abbreviated as prediction candidates), and the like.

205はキーボードであり、CPU201に対する動作指示、文字処理の対象となる読みを入力する。206はマウスであり、ディスプレイ201の表示画面に表示された複数の予測候補の中の確定すべき候補を指定する場合に使用する。上述の構成機器は不図示のインターフェースを介してバス207に接続されている。また、HD204に搭載する文字処理用プログラムは、CDROM,フロッピー(登録商標)ディスクに記録されており、不図示の読み取り用のドライブ(読取装置)を介してCPU201に読み取られ、HD204に書き込まれる。   Reference numeral 205 denotes a keyboard for inputting operation instructions to the CPU 201 and readings to be subjected to character processing. A mouse 206 is used to specify a candidate to be confirmed among a plurality of prediction candidates displayed on the display screen of the display 201. The above-described components are connected to the bus 207 via an interface (not shown). The character processing program mounted on the HD 204 is recorded on a CDROM or floppy (registered trademark) disk, read by the CPU 201 via a reading drive (reading device) (not shown), and written on the HD 204.

HD204に記憶されるプログラムおよび予測処理で使用されるファイルを図3を使用して説明する。   A program stored in the HD 204 and a file used in the prediction process will be described with reference to FIG.

図3において、301は予測処理プログラムである。予測処理プログラム301は、この形態では文字処理用プログラムの中に組み込まれている。ただし、予測処理プログラム301を文字処理用プログラムと別体としても良いことはもちろんである。   In FIG. 3, reference numeral 301 denotes a prediction processing program. In this embodiment, the prediction processing program 301 is incorporated in the character processing program. However, it goes without saying that the prediction processing program 301 may be separated from the character processing program.

302は漢字辞書であり、文字処理、この場合、予測処理を行わない場合に、読みを表記に変換するために使用する辞書である。漢字辞書302は周知のように読みと表記を有する複数の単語、読みの示す単語の文法情報を記載している。漢字辞書302は直接的には本発明とは関係しない。   A kanji dictionary 302 is a dictionary used to convert readings into notation when character processing, in this case, prediction processing is not performed. As is well known, the kanji dictionary 302 describes a plurality of words having readings and notations, and grammatical information of the words indicated by the readings. The Kanji dictionary 302 is not directly related to the present invention.

303は検索用ツリー(ファイル)であり、これまでにユーザが上記文字処理で使用した読みをネットワークの形態で記載している。また、ユーザが入力した読みが新しい場合には、検索用ツリー303に、その読みが登録される。   Reference numeral 303 denotes a search tree (file) which describes the readings used by the user in the above character processing so far in the form of a network. If the reading input by the user is new, the reading is registered in the search tree 303.

304は入力履歴(ファイル)であり、ユーザが入力した読みと、文字処理により変換した表記を、確定順に記載している。ここで、注意すべき点は入力履歴に記載する表記については同じ表記の重複の記載(記憶)を許す点である。   Reference numeral 304 denotes an input history (file) which describes readings input by the user and notations converted by character processing in the order of confirmation. Here, it should be noted that the notation described in the input history allows the same notation to be duplicated (stored).

検索用ツリーの意味的な構造を図4(A)に示し、HD203上のデータフォーマットを図5(A)に示す。   The semantic structure of the search tree is shown in FIG. 4A, and the data format on the HD 203 is shown in FIG.

図4(A)において、ノード、すなわち、読みを構成する複数の文字はアーク(矢印)で接続される。   In FIG. 4A, nodes, that is, a plurality of characters constituting a reading are connected by arcs (arrows).

たとえば、「きょうぎ」という読みをネットワーク上で表す場合は。「き」→「ょ」→「う」→「ぎ」というように「きょうぎ」の各文字が→で接続される。また、「きれいだ」という読みをネットワーク上で表す場合には、上記の「き」から枝分かれして「き」→「れ」→「い」→「だ」というように各文字を接続する(図4(A)参照)。   For example, if you want to read “Kyogi” on the network. Each character of “Kyogi” is connected with →, such as “ki” → “yo” → “u” → “gi”. In addition, when expressing the word “beautiful” on the network, branch from the above “ki” and connect each character as “ki” → “re” → “i” → “da” ( (See FIG. 4A).

読みを構成する各文字は、対応する入力履歴の記憶位置を示すポインタ(入力履歴ポインタと称する)、後続の文字が記憶されている検索用ツリー上の記憶位置を示すポインタ(後続文字ポインタと称する)を付属情報として有する。   Each character constituting the reading is a pointer indicating the storage position of the corresponding input history (referred to as input history pointer), and a pointer indicating the storage position on the search tree where the subsequent characters are stored (referred to as subsequent character pointer). ) As attached information.

図4(B)の入力履歴の“1”〜“6”の位置に「今日」、「の」、「競技」、「会」、「の」、「会場」が記憶されていた場合には、図4(A)の検索用ツリー上では、「き」の入力履歴第1のポインタの値には、対応の表記が入力履歴にはないことを示すヌル値が与えられる。「き」の後続文字第1のポインタの値には「ょ」の検索用ツリー上の記憶位置a1が与えられる。   When “today”, “no”, “competition”, “meeting”, “no”, and “venue” are stored at the positions “1” to “6” in the input history of FIG. On the search tree in FIG. 4A, a null value indicating that the corresponding notation is not in the input history is given to the value of the first pointer of the input history of “ki”. The storage position a1 on the search tree for “ょ” is given to the value of the first pointer of the character following “ki”.

「き」の後続文字第2のポインタの値には「れ」の検索用ツリー上の記憶位置a2が与えられる。   The storage position a2 on the search tree for “re” is given to the value of the second pointer after the character “ki”.

このような規則に基づくと、「ょ」の入力履歴第1のポインタの値は、「きょ」に対応する表記が記憶されている入力履歴上の位置を表すのであるが、この場合には、入力履歴には対応する表記が記憶されていないので、そのことを示すヌル値が入力履歴第1のポインタに与えられ、後続文字第1のポインタの値には「う」の検索用ツリー上の記憶位置b1が与えられる。   Based on such a rule, the value of the first pointer in the input history of “yo” represents the position on the input history where the notation corresponding to “cho” is stored. In this case, Since the corresponding notation is not stored in the input history, a null value indicating that is given to the first pointer of the input history, and the value of the first pointer of the succeeding character is on the search tree for “u”. Storage location b1 is given.

「う」の入力履歴第1のポインタの値として、読み「きょう」に対応する表記「今日」の入力履歴の記憶位置を示す“1”値が与えられ(図4(B)参照)、後続文字第1のポインタの値には「う」の検索用ツリー上の記憶位置c1が与えられる。   As the value of the first pointer of the input history of “U”, a “1” value indicating the storage location of the input history of the notation “today” corresponding to the reading “Kyo” is given (see FIG. 4B), and the subsequent The storage position c1 on the search tree for “u” is given to the value of the character first pointer.

「ぎ」の入力履歴ポインタとして、読み「きょうぎ」に対応する表記「競技」の入力履歴の記憶位置を示す“3”値が与えられ(図4(B)参照)、後続文字第1のポインタには後続の文字がないことを示す値D1が与えられる。   As the input history pointer of “gi”, a value “3” indicating the storage position of the input history of the notation “competition” corresponding to the reading “Kyogi” is given (see FIG. 4B), and the first character of the succeeding character is given. The pointer is given a value D1 indicating that there is no subsequent character.

これまでの説明は、ネットワーク上の1つの経路「き」→「ょ」→「う」→「ぎ」についての説明であるが、他の経路についても同様の構成となる。   The description so far has been made on one route “ki” → “cho” → “u” → “gi” on the network, but the other routes have the same configuration.

このようなネットワーク構造で複数の読み、たとえば、「きょう」、「きょうぎ」を表すことにより、複数の読みを記憶するためのデータ容量を節約することができる。   By representing a plurality of readings such as “Kyo” and “Kyogi” in such a network structure, the data capacity for storing the plurality of readings can be saved.

本発明の新規特徴は、入力履歴のファイル304に記憶する表記に対して同一の表記の重複を許していることおよびそのために、上記の読みの文字の入力履歴ポインタも1以上とする点である。   The novel feature of the present invention is that duplication of the same notation is allowed for the notation stored in the input history file 304, and therefore, the input history pointer of the above-mentioned reading character is also set to 1 or more. .

以上説明した検索用ツリーのファイル303をHD203に記憶するためのデータフォーマットを図5(A)に示す。   FIG. 5A shows a data format for storing the search tree file 303 described above in the HD 203.

検索用ツリーのファイル304は表ファイルの形態でHD203に記憶され、1レコードはデータ領域501〜506を有する。501は読みの文字を格納するデータ領域であり、502はn個の入力履歴(第1〜nの)ポインタ503を格納するためのデータ領域である。504はm個の後続文字(第1〜mの)ポインタ505を格納するデータ領域である。   The search tree file 304 is stored in the HD 203 in the form of a table file, and one record has data areas 501 to 506. Reference numeral 501 denotes a data area for storing reading characters, and reference numeral 502 denotes a data area for storing n input history (first to n) pointers 503. A data area 504 stores m subsequent character (first to m) pointers 505.

次に、入力履歴について説明する。   Next, the input history will be described.

図4(B)において、入力履歴のファイル304は読みおよび表記の格納領域を有する。ユーザが文字処理において、読みを入力し、読みを表記に変換して、確定するごとに、その読みと表記が確定(出力)順に入力履歴のファイル304に格納される。ここで、確定とは、最終的にユーザにより決定された表記をその表記を使用するアプリケーションプログラム(たとえば、ワープロソフト、表計算ソフトなど)に引き渡す(出力する)ことを意味する。   In FIG. 4B, the input history file 304 has storage areas for reading and notation. Each time a user inputs a reading in character processing, converts the reading into a notation, and confirms it, the reading and the notation are stored in the input history file 304 in the order of confirmation (output). Here, “determined” means that the notation finally determined by the user is transferred (output) to an application program (for example, word processing software, spreadsheet software, etc.) using the notation.

入力履歴のファイル304のデータフォーマットを図5(B)に示す。   The data format of the input history file 304 is shown in FIG.

図5において、1つのレコードは読みのデータ領域510および表記のデータ領域511を有する。   In FIG. 5, one record has a reading data area 510 and a notation data area 511.

図6〜図10を使用して本発明に係わる予測処理を説明する。図6〜10の処理手順はCPU201が実行可能なプログラム(予測処理プログラム301)の形態でHD203に実装される。予測処理プログラムを含む文字処理プログラムを実行する時のCPU201、システムメモリ202、ディスプレイ204およびHD203が本発明の文字処理装置を構成する。また、文字処理プログラムを記憶するHD204、HD204へ文字処理プログラムをインストールするためのCDROM、実行時に文字処理プログラムをロードするシステムメモリ202などが本発明の記憶媒体に相当する。   The prediction process according to the present invention will be described with reference to FIGS. 6 to 10 are implemented in the HD 203 in the form of a program (prediction processing program 301) that can be executed by the CPU 201. The CPU 201, the system memory 202, the display 204, and the HD 203 when executing the character processing program including the prediction processing program constitute the character processing device of the present invention. The HD 204 for storing the character processing program, the CDROM for installing the character processing program in the HD 204, the system memory 202 for loading the character processing program at the time of execution, and the like correspond to the storage medium of the present invention.

(文字処理)
図6は文字処理プログラムの処理手順を示す。後述のS40およびS50が予測処理プログラム301の処理手順を示す。
(Character processing)
FIG. 6 shows the processing procedure of the character processing program. S40 and S50 described later indicate the processing procedure of the prediction processing program 301.

図6において、S10でCPU201はキーボード205から読みの入力を受け付けてシステムメモリ202に一時記憶する。ユーザが、たとえば、「きょ」と読みを入力し、次にTABキーにより予測の実行を指示すると、S20で予測の指示の有無の判定がCPU201により行なわれ、判定結果がYESとなる。手順はS40に進み、ここで、後述の予測処理が行われる。   In FIG. 6, in S <b> 10, the CPU 201 accepts a reading input from the keyboard 205 and temporarily stores it in the system memory 202. For example, when the user inputs a reading “Kyo” and then instructs execution of prediction using the TAB key, the CPU 201 determines whether or not there is an instruction for prediction in S20, and the determination result is YES. The procedure proceeds to S40, where a prediction process described later is performed.

予測処理により読みに対応する表記が「競技会」と確定すると、その表記および表記に対応する読み「きょうぎかい」がCPU201により入力履歴304に累積的に記憶される(S50)。   When the notation corresponding to the reading is determined to be “competition” by the prediction process, the reading “Kyogikai” corresponding to the notation and the notation is cumulatively stored in the input history 304 by the CPU 201 (S50).

一方、S20の判定処理で、判定結果がNO,すなわち、予測の指示がないと判定された場合には手順はS30へと進み、従来と同様の文字処理、具体的には、S10でキーボード205から入力され、システムメモリ202に一時記憶されている読みを表記に変換し、その変換結果をアプリケーションプログラムに引き渡す処理を実行する(S30)。また、変換結果の表記と、この表記と対応する読みを入力履歴304に累積的に記憶する(S50)。   On the other hand, if the determination result in S20 is NO, that is, if it is determined that there is no prediction instruction, the procedure proceeds to S30, and character processing similar to the conventional one, specifically, the keyboard 205 in S10. Is read and temporarily stored in the system memory 202 is converted into a notation, and the conversion result is transferred to the application program (S30). Further, the conversion result notation and the reading corresponding to the notation are cumulatively stored in the input history 304 (S50).

(予測処理)
図7は図6のS40の予測処理の詳細を示す。
(Prediction process)
FIG. 7 shows details of the prediction processing in S40 of FIG.

キーボード205から「きょ」という読みが入力された場合に、CPU201はHD303の検索用ツリー上のネットワーク(図4(A)参照を始点から検索し、「きょ」という文字列が含まれる経路を見つける。具体的には、入力の読みの先頭の文字「き」と同じ文字をネットワーク上で見つけ、その文字に付属する後続文字ポインタ(少なくとも1以上)を取得する。各後続ポインタの示す文字を検索用ツリーから読み出して、始点からの文字と結合する。この例では「き」と「ょ」が結合されて「きょ」の文字列が作成される。後続ポインタが複数の場合には、後続ポインタの示す文字の中から入力の読みの2番目の文字と同じ文字を示す後続ポインタが選択される。このようにして、入力の読みと同じ文字列を有する経路が検索用ツリー上で検索される(S100)。   When a reading “Kyo” is input from the keyboard 205, the CPU 201 searches the network on the search tree of the HD 303 (see FIG. 4A) from the start point, and a path including the character string “Kyo”. Specifically, the same character as the first character “ki” in the input reading is found on the network, and a subsequent character pointer (at least one) attached to the character is obtained. Is extracted from the search tree and combined with the character from the start point, in this example, "ki" and "yo" are combined to create the string "cho". Then, the subsequent pointer indicating the same character as the second character of the input reading is selected from the characters indicated by the subsequent pointer, and the path having the same character string as the input reading is thus selected. It is searched on over (S100).

次に、CPU201は検索により見つけた経路に沿って、これまでに見つけた「きょ」の文字列以降の文字を順次に取得し、システムメモリ202上で結合していく。   Next, the CPU 201 sequentially acquires the characters after the character string “Kyo” found so far along the path found by the search, and combines them in the system memory 202.

経路上の文字を取得すると、CPU201は入力履歴ポインタの値がヌル値であるか否かを調べる。ヌル値の場合は、入力履歴に読みに対応する表記がないことを示し、ヌル値でない場合は、現在の読みの文字が、表記(いわゆる単語)の読みの文字列の終端であり、入力履歴に読みに対応する表記があることを示している。このため、CPU201の判定結果がヌル値である場合、さらに経路上の後続の文字を取得していく。   When the character on the path is acquired, the CPU 201 checks whether or not the value of the input history pointer is a null value. A null value indicates that there is no notation corresponding to the reading in the input history. If it is not a null value, the current reading character is the end of the notation (so-called word) reading character string, and the input history Indicates that there is a notation corresponding to reading. For this reason, when the determination result of the CPU 201 is a null value, subsequent characters on the path are further acquired.

一方、CPU201の判定結果がヌル値ではない場合には、システムメモリ202で文字の結合を行なうと共に、入力履歴ポインタの示す入力履歴(ファイル304)上のデータ領域から表記の文字列を取り出して、システムメモリ202内の専用領域に、予測候補として一時記憶する。   On the other hand, if the determination result of the CPU 201 is not a null value, characters are combined in the system memory 202, and the indicated character string is extracted from the data area on the input history (file 304) indicated by the input history pointer, Temporarily stored as prediction candidates in a dedicated area in the system memory 202.

図4(A)の例で言えば、「きょ」に後続する文字「う」の入力履歴ポインタの値は“1”なので、ヌル値ではないと判定され、文字「う」が文字列「きょ」と結合されて、「きょう」が作成される。また、「う」の入力履歴ポインタ(少なくとも1以上)の値の示す記憶位置の表記、具体的には、入力履歴のファイル304上の表記「今日」(図4(B)参照)がシステムメモリ202内の専用領域に、予測候補として一時記憶される。複数の入力履歴ポインタが存在する場合には、入力履歴ポインタの示す全ての表記が上記専用領域に記憶される。   In the example of FIG. 4A, since the value of the input history pointer of the character “U” following “KYO” is “1”, it is determined that the character “U” is not a null value. Combined with “Kyo”, “Kyo” is created. Further, the notation of the storage position indicated by the value of the input history pointer (at least 1) of “u”, specifically, the notation “today” (see FIG. 4B) on the input history file 304 is the system memory. The data is temporarily stored in the dedicated area 202 as a prediction candidate. When there are a plurality of input history pointers, all notations indicated by the input history pointers are stored in the dedicated area.

CPU201は「う」の後続文字ポインタに基づいて、経路上の後続の文字「ぎ」を検索用ツリー上で取得して、上述と同様の処理を行う。文字「ぎ」は入力履歴ポインタがヌル値ではないことを示しているので、これまでに作成した文字列「きょう」に「ぎ」を結合して「きょうぎ」を作成する。また、CPU201は入力履歴ポインタの示す記憶位置により示される表記「競技」を入力履歴のファイル304から取り出して、システムメモリ202の専用領域に予測候補として追加的に記憶する。この段階では、予測候補は「今日」、「競技」となる。以下、CPU201は経路の最後まで文字を結合し、ヌル値でない入力履歴ポインタを見つけるごとに、入力履歴ポインタの示す表記の文字列を入力履歴から取り出す。取り出した表記の文字列をシステムメモリ202に記憶する。   The CPU 201 acquires the subsequent character “gi” on the path on the search tree based on the subsequent character pointer of “u”, and performs the same processing as described above. Since the character “gi” indicates that the input history pointer is not a null value, “gi” is created by combining “gi” with the character string “kyo” created so far. In addition, the CPU 201 extracts the notation “game” indicated by the storage position indicated by the input history pointer from the input history file 304 and additionally stores it as a prediction candidate in the dedicated area of the system memory 202. At this stage, the prediction candidates are “today” and “competition”. Thereafter, the CPU 201 combines characters to the end of the path, and takes out the character string indicated by the input history pointer from the input history each time an input history pointer that is not a null value is found. The extracted character string is stored in the system memory 202.

図4(A)の例では「きょ」という読みに対する予測の結果として、「今日」、「競技」が予測候補として得られる(S120)。   In the example of FIG. 4A, “today” and “competition” are obtained as prediction candidates as a prediction result for the reading “Kyo” (S120).

CPU201は次に、取得した予測候補の優先順位を決定する(S130)。優先順位の決定方法としては次の2つの方法が考えられる。
(1)入力履歴の中の使用頻度の高い表記に高い順位を与える。
(2)入力履歴への記憶時期が遅い表記に高い順位を与える。
Next, the CPU 201 determines the priority order of the acquired prediction candidates (S130). The following two methods can be considered as a method for determining the priority order.
(1) Give a high ranking to the frequently used notation in the input history.
(2) Give a high ranking to a notation that is stored late in the input history.

いずれの方法を採用するかはユーザが適宜、定めればよい。また、上記2つの方法を用意しておきユーザにより使用する方法を選択するようにしても良い。   The user may determine which method is to be adopted as appropriate. Alternatively, the above two methods may be prepared and the method used by the user may be selected.

上記2つの方法を具体的に実施するための処理手順は図9および図10を使用して後で説明する。   Processing procedures for concretely implementing the above two methods will be described later with reference to FIGS.

優先順位を決定するとCPU201はその優先順位に従って、システムメモリ202の専用領域の予測候補「今日」、「競技」を並べ替えてディスプレイ204の表示画面に表示する。ユーザはマウス206を使用して、表示画面上の所望の候補を選択し、キーボード205上のENTERキーを使用して確定する。これにより、各定位された表記の文字列が、入力の文字列としてその文字列を使用するアプリケーションプログラムに引き渡(出力)される(S140→S150)。   When the priority order is determined, the CPU 201 rearranges the prediction candidates “today” and “game” in the dedicated area of the system memory 202 according to the priority order and displays them on the display screen of the display 204. The user uses the mouse 206 to select a desired candidate on the display screen and confirms it using the ENTER key on the keyboard 205. Thereby, each localized character string is delivered (output) to the application program that uses the character string as an input character string (S140 → S150).

(検索用ツリーへの読みの登録)
検索用ツリーへ読みを新規登録するための手順を図8に示す。
(Registering readings in the search tree)
A procedure for newly registering a reading in the search tree is shown in FIG.

図6のS10において、読みが入力されると図8の処理手順が起動される。   In S10 of FIG. 6, when a reading is input, the processing procedure of FIG. 8 is started.

CPU201は入力された読みについて、図4(A)の検索用ツリーを検索する(S200)。次に同一の文字列が経路上にあるか否かを判定する(S210)。経路上に同一の文字列がある場合には、登録の必要がないので、手順はエンドに移行し、本処理手順を終了する。一方、経路上に同一の文字列がないとの判定結果が得られた場合(S210の判定結果がYES)、入力の読みを図4(A)の検索用ツリー上に追加する。具体的には入力の読みの文字列の先頭の文字から検索用ツリー上の同じ文字を経路に沿って追跡し、入力の読みの文字の中のネットワーク上に登録されていない文字列部分を新規に登録する。たとえば、「きょう」はネットワークに登録されているが、「きょうぎ」が登録されていない場合、「ぎ」を「きょう」の経路上の最後の文字「う」の後に「ぎ」を登録する。このとき、「う」の後続文字ポインタを「ぎ」の記憶位置を示す値に設定する(S220)。   The CPU 201 searches the search tree in FIG. 4A for the input reading (S200). Next, it is determined whether or not the same character string is on the path (S210). If there is an identical character string on the route, there is no need for registration, so the procedure moves to the end, and this processing procedure ends. On the other hand, if a determination result indicating that there is no identical character string on the path is obtained (the determination result in S210 is YES), the input reading is added to the search tree in FIG. Specifically, the same character on the search tree is traced along the path from the first character of the input reading character string, and the character string part not registered on the network in the input reading character is newly added. Register with. For example, if “Kyo” is registered in the network but “Kyogi” is not registered, “Gi” is registered after the last character “U” on the route of “Kyo”. . At this time, the subsequent character pointer of “u” is set to a value indicating the storage position of “gi” (S220).

S230のループ処理により入力の読みに対応する表記の確定を待機し、図6のS50で確定の表記が入力履歴のファイル304に格納されたことをS230の判定処理で検出するとCPU201は入力履歴のファイル304に格納された表記の記憶位置を「ぎ」の入力履歴ポインタの値に設定しS240のポインタ情報の追加処理を終了する。   The CPU 201 waits for the confirmation of the notation corresponding to the input reading by the loop processing of S230, and when the determination processing of S230 detects that the confirmation notation is stored in the input history file 304 in S50 of FIG. The storage position of the notation stored in the file 304 is set to the value of the input history pointer of “gi”, and the pointer information addition processing in S240 is ended.

(使用頻度応じた予測候補の優先順位の決定)
表記の記憶順に応じた優先順位の決定処理を図9に示す。図9において、CPU201は入力の読みが与えられると、その読みを有するネットワーク上の経路およびその経路上の同じ文字列をCPU201により見つける(S300)。次に、上述したように、経路上の同じ文字列の最後の文字以降から文字を追加しながら表記の終端の文字を、入力履歴ポインタの値の判定により見つける(S310→S320)。終端の文字が見つかると、入力履歴ポインタ(少なくとも1以上)の値により示す記憶位置の表記をシステムメモリ202の専用領域に記憶する(S325)。この処理を繰り返し続けることにより(S310〜S330のループ処理)、CPU201は1つの経路上に存在する複数の読みおよび入力履歴のファイル304に記憶された表記を取得することができる。ここで、入力履歴のファイル304には同一の表記が重複的に記憶されていることに留意されたい。入力履歴ポインタの示す表記をシステムメモリ202に取り出すと専用領域には同一の表記が複数記憶されているので、同一の表記の個数を計数することで表記の使用頻度を計数する(S325)。別の表現をすると、入力履歴のファイル304を検索しなくても表記の使用頻度を計数することができるので、本実施形態は使用頻度の計算時間を非常に短くすることができる。
(Determining the priority order of prediction candidates according to usage frequency)
FIG. 9 shows a priority determination process according to the storage order of the notation. In FIG. 9, when an input reading is given, the CPU 201 finds a route on the network having the reading and the same character string on the route by the CPU 201 (S300). Next, as described above, the character at the end of the notation is found by determining the value of the input history pointer while adding characters after the last character of the same character string on the path (S310 → S320). When the terminal character is found, the notation of the storage position indicated by the value of the input history pointer (at least 1 or more) is stored in the dedicated area of the system memory 202 (S325). By continuing this process repeatedly (the loop process of S310 to S330), the CPU 201 can acquire the notations stored in the plurality of reading and input history files 304 existing on one path. Here, it should be noted that the same notation is redundantly stored in the input history file 304. When the notation indicated by the input history pointer is taken out to the system memory 202, a plurality of identical notations are stored in the dedicated area. Therefore, the usage frequency of the notation is counted by counting the number of identical notations (S325). In other words, since the usage frequency of the notation can be counted without searching the input history file 304, this embodiment can greatly reduce the calculation time of the usage frequency.

最後にCPU201は複数の表記(予測候補)をその使用頻度に応じて並び替える。並び替えのための処理はソーティングと呼ばれる情報処理手法を使用すればよい。   Finally, the CPU 201 rearranges a plurality of notations (prediction candidates) according to the usage frequency. For the processing for rearrangement, an information processing method called sorting may be used.

(入力履歴の記憶順に応じた予測候補の優先順位の決定)
入力履歴の記憶順に応じた予測候補の優先順位の決定処理を図10に示す。図10において、CPU201は入力の読みを有する経路を設定し、始点の文字から経路に沿って文字を追加しながら、1つの表記の終端の文字を見つける(S400〜S420→S440のループ処理)。S420の判定処理で、終端の文字を見つけると、その文字に付随する入力履歴ポインタおよびそのポインタの示す入力履歴の表記をシステムメモリ内の順位リストに登録する。ここで、入力履歴ポインタの値が小さい(記憶順が早い)表記を順位リストの下位に記憶し、入力履歴ポインタの値が大きい(記憶順が遅い)表記を順位リストの上位に記憶する(S430)。
(Determining the priority order of prediction candidates according to the storage order of input history)
FIG. 10 shows a process for determining the priority order of the prediction candidates according to the storage order of the input history. In FIG. 10, the CPU 201 sets a path having an input reading, and finds a character at the end of one notation while adding characters along the path from the character at the start point (loop processing from S400 to S420 → S440). When the terminal character is found in the determination process of S420, the input history pointer associated with the character and the notation of the input history indicated by the pointer are registered in the rank list in the system memory. Here, the notation with a small input history pointer value (the storage order is fast) is stored at the lower position of the ranking list, and the notation with a large input history pointer value (the storage order is slow) is stored at the upper position of the ranking list (S430). ).

以上の処理を経路の終端まで繰り返すと、順位リストには、予測候補の表記が入力履歴の記憶時期が遅い順に記憶される。   When the above process is repeated until the end of the path, the prediction list is stored in the order in which the input history is stored in the order of prediction history.

上述の実施形態の他に次の形態を実施できる。
1)上述の実施形態では、複数の予測候補を表示画面に表示してユーザにより確定すべき予測候補を選択している。代替えの実施形態として、複数の予測候補を表示する代わりに初期的に最上位の予測候補をディスプレイの表示画面にCPU201により表示し、ユーザのキーボード上のキー操作に応答してCPU201により表示の予測候補を優先順位に従って切り替えて表示するようにしてもよい。
2)図4(A)に示す検索用ツリー(ネットワーク)をハードディスク上に記憶するためには本実施形態に説明したデータフォーマット以外のデータフォーマットを使用することができる。
3)上述の実施形態では、日本語の読みから表記への文字処理方法を説明したが、中国語の読みから表記への文字処理方法についても本発明を適用できる。
4)上述の実施形態では、単体のコンピュータ上に文字処理装置を構築する形態を説明したが、複数のコンピュータによりも処理を分散的に実行しても良いし、さらには図2に示すシステムを複数のコンピュータ上で構築してもよい。
5)上述の実施形態では、検索用ツリーおよび入力用履歴はそれぞれ1つしか用意しないが、文字入力の対象となるアプリケーションごと、たとえば、表計算ソフトやワープロソフトごとに検索用ツリーおよび入力用履歴を設けてもよい。また、技術分野別に検索用ツリーおよび入力用履歴を設けて、ユーザにより技術分野を指定することもできる。
6)上述の実施形態は、読みの一部が入力され、予測が指示された場合、予測候補を検索用ツリー上で見つけるために、前方一致検索と呼ばれる検索手法を使用した。本発明は、これに限らず、全検索を行ってもよい。全検索とは読みの一部が入力された場合、その一部の読みの中に含まれる単語も入力履歴の中に含まれている場合、その単語を検索結果とする手法である。たとえば、「今日」「競技会」および「競技」が入力履歴に格納されている場合に読みの一部として、「きょうぎ」を与えると、前方一致検索では「競技会」が検索結果(予測候補)として得られる。全検索では「今日」「競技会」および「競技」が検索結果(予測候補)として得られる。
In addition to the above embodiment, the following embodiment can be implemented.
1) In the above-described embodiment, a plurality of prediction candidates are displayed on the display screen, and the prediction candidate to be determined by the user is selected. As an alternative embodiment, instead of displaying a plurality of prediction candidates, the CPU 201 initially displays the highest prediction candidate on the display screen of the display, and predicts the display by the CPU 201 in response to a user key operation on the keyboard. The candidates may be switched and displayed according to the priority order.
2) In order to store the search tree (network) shown in FIG. 4A on the hard disk, a data format other than the data format described in this embodiment can be used.
3) In the embodiment described above, the character processing method from Japanese reading to notation has been described, but the present invention can also be applied to the character processing method from Chinese reading to notation.
4) In the above-described embodiment, the form in which the character processing device is constructed on a single computer has been described. However, the processing may be executed in a distributed manner by a plurality of computers, and further, the system shown in FIG. It may be constructed on a plurality of computers.
5) In the above-described embodiment, only one search tree and input history are prepared. However, the search tree and input history for each application for which character input is performed, for example, for each spreadsheet software or word processor software. May be provided. Further, a search tree and an input history can be provided for each technical field, and the technical field can be designated by the user.
6) In the above-described embodiment, when a part of reading is input and prediction is instructed, a search method called a forward matching search is used to find a prediction candidate on the search tree. The present invention is not limited to this, and a full search may be performed. The full search is a method in which when a part of a reading is input and a word included in the part of the reading is also included in the input history, the word is used as a search result. For example, if “today”, “competition” and “competition” are stored in the input history and “Kyogi” is given as part of the reading, “competition” will be the search result (predict Candidate). In all searches, “today”, “competition”, and “competition” are obtained as search results (prediction candidates).

前方一致検索は、ユーザの入力操作を軽減したい場合に好適であり、全検索は読みの入力ミスなどもを見つけたい場合に好適である。
7)検索用ツリーへの読みの登録において、検索用ツリー上に同一読みが存在する場合、入力履歴へのポインタを追加すればよい。
The forward matching search is suitable when the user's input operation is desired to be reduced, and the full search is suitable when a reading error or the like is desired to be found.
7) In registering readings in the search tree, if the same reading exists on the search tree, a pointer to the input history may be added.

図1(A)および図(B)は従来技術の予測ソリを示す説明図である。FIG. 1A and FIG. 1B are explanatory diagrams showing a prediction warp of the prior art. 本発明実施形態のシステム構成を示すブロック図である。It is a block diagram which shows the system configuration | structure of this invention embodiment. 本発明に係わるプログラムおよびファイルを示す説明図である。It is explanatory drawing which shows the program and file concerning this invention. 図4(A)は検索用ツリーの構造を示す説明図である。図4(B)は入力履歴の格納内容を示す説明図である。FIG. 4A is an explanatory diagram showing the structure of the search tree. FIG. 4B is an explanatory diagram showing the contents stored in the input history. 図5(A)は検索用ツリーのレコードのデータフォーマットを示す説明図である。図5(B)は入力履歴のレコードのデータフォーマットを示す説明図である。FIG. 5A is an explanatory diagram showing the data format of a record in the search tree. FIG. 5B is an explanatory diagram showing the data format of the record of the input history. 読みから表記への文字処理手順を示すフローチャートである。It is a flowchart which shows the character processing procedure from reading to description. 予測処理の詳細を示すフローチャートである。It is a flowchart which shows the detail of a prediction process. 読みの検索用ツリーへの登録処理を示すフローチャートである。It is a flowchart which shows the registration process to the tree for reading retrieval. 使用頻度に基づく予測候補の優先順位を決定するための手順を示すフローチャートである。It is a flowchart which shows the procedure for determining the priority of the prediction candidate based on use frequency. 入力履歴への記憶順に基づく予測候補の優先順位を決定するための手順を示すフローチャートである。It is a flowchart which shows the procedure for determining the priority of the prediction candidate based on the memory | storage order to an input history.

符号の説明Explanation of symbols

201 CPU
202 システムメモリ
203 ハードディスク(HD)
204 ディスプレイ
205 キーボード
206 マウス
201 CPU
202 System memory 203 Hard disk (HD)
204 Display 205 Keyboard 206 Mouse

Claims (32)

読みを入力し、その読みに対応する表記を出力すると共に、
読みの一部が入力された際に、予測の指示に応じて読みの一部から取得可能な複数の表記の候補を取得する予測機能付き文字処理装置において、
これまでに出力した表記および入力した対応の読みを出力順に記憶した入力履歴用記憶手段と
複数の読みをネットワークの形態で記憶すると共に、当該記憶されている読みに対応する表記であって、前記入力履歴記憶手段に記憶されている表記の少なくとも1以上の表記の記憶位置を示すポインタ情報を記憶する検索用記憶手段と、
読みの一部が入力され、予測の指示が行なわれたときに、入力された読みの一部を含む少なくとも1以上の読みを前記検索用記憶手段に記憶されたネットワーク形態の複数の読みの中から取得すると共に、当該取得した少なくとも1以上の読みに対応するポインタ情報を前記検索用記憶手段から取得する第1の情報処理手段と、
情報を表示する表示手段と、
当該取得した少なくとも1つのポインタ情報の示す表記を前記入力履歴用記憶手段から読み出して前記表示手段の表示画面に前記候補として表示する第2の情報処理手段と
を備えたことを特徴とする予測機能付き文字処理装置。
Enter a reading and output the notation corresponding to the reading.
In a character processing device with a prediction function that acquires a plurality of notation candidates that can be acquired from a part of the reading according to a prediction instruction when a part of the reading is input,
A storage means for input history that stores the notation output so far and the corresponding readings that have been input in the order of output and a plurality of readings are stored in the form of a network, and is a notation corresponding to the stored readings, A search storage means for storing pointer information indicating a storage position of at least one notation stored in the input history storage means;
When a part of the reading is input and a prediction instruction is given, at least one or more readings including the part of the input reading are stored in the plurality of network-type readings stored in the search storage means. And first information processing means for obtaining pointer information corresponding to the obtained at least one reading from the search storage means,
Display means for displaying information;
A prediction function comprising: a second information processing unit that reads out the notation indicated by the acquired at least one pointer information from the input history storage unit and displays it as the candidate on the display screen of the display unit Character processing unit.
請求項1に記載の文字処理装置において、前記入力履歴用記憶手段に記憶する表記については同一の表記を重複して記憶することを許し、重複して記憶された表記については複数の前記ポインタ情報が前記検索用記憶手段に記憶されることを特徴とする予測機能付き文字処理装置   2. The character processing device according to claim 1, wherein the notation stored in the input history storage means is allowed to store the same notation in duplicate, and the notation stored redundantly includes a plurality of the pointer information. Is stored in the search storage means. 請求項2に記載の予測機能付き文字処理装置において、前記候補として表示する表記については前記ポインタ情報に対応する表記を前記入力履歴用記憶手段から取得し、同一の表記の個数を計数し、その計数結果の多い順に、表示する候補の優先順位を決定する第3の情報処理手段をさらに有することを特徴とする予測機能付き文字処理装置。   In the character processing apparatus with a prediction function according to claim 2, for the notation to be displayed as the candidate, the notation corresponding to the pointer information is acquired from the input history storage means, the number of the same notation is counted, A character processing apparatus with a prediction function, further comprising third information processing means for determining a priority order of candidates to be displayed in descending order of counting results. 請求項3に記載の予測機能付き文字処理装置おいて、前記第3の情報処理手段により決定された優先順に前記第2の情報処理手段は前記候補の表記の全てを前記表示手段の表示画面に表示することを特徴とする予測機能付き文字処理装置。   4. The character processing apparatus with a prediction function according to claim 3, wherein the second information processing means puts all of the candidate notations on the display screen of the display means in the priority order determined by the third information processing means. A character processing device with a prediction function characterized by displaying. 請求項3に記載の予測機能付き文字処理装置において、前記第3の情報処理手段により決定された優先順位の中の最優先の表記のみを前記第2の情報処理手段は表示させることを特徴とする予測機能付き文字処理装置。   4. The character processing apparatus with a prediction function according to claim 3, wherein the second information processing means displays only the highest priority notation in the priority order determined by the third information processing means. A character processing device with a prediction function. 請求項1に記載の予測機能付き文字処理装置において、異なる複数の候補が存在する場合に、当該複数の候補に対応するポインタ情報が示す記憶時期が遅い方の候補を優先させて当該複数の候補の優先順を決定する第4の情報処理手段をさらに備えたことを特徴とする予測機能付き文字処理装置。   The character processing apparatus with a prediction function according to claim 1, wherein when there are a plurality of different candidates, the candidate with the later storage time indicated by the pointer information corresponding to the plurality of candidates is prioritized. A character processing device with a prediction function, further comprising a fourth information processing means for determining the priority order of 請求項6に記載の予測機能付き文字処理装置おいて、前記第4の情報処理手段により決定された優先順に前記第2の情報処理手段は前記候補の表記の全てを前記表示手段の表示画面に表示することを特徴とする予測機能付き文字処理装置。   7. The character processing apparatus with a prediction function according to claim 6, wherein the second information processing means puts all of the notation of the candidates on the display screen of the display means in the priority order determined by the fourth information processing means. A character processing device with a prediction function characterized by displaying. 請求項6に記載の予測機能付き文字処理装置において、前記第4の情報処理手段により決定された優先順位の中の最優先の表記のみを前記第2の情報処理手段は表示させることを特徴とする予測機能付き文字処理装置。   7. The character processing device with a prediction function according to claim 6, wherein the second information processing means displays only the highest priority notation in the priority order determined by the fourth information processing means. A character processing device with a prediction function. 読みを入力し、その読みに対応する表記を出力すると共に、読みの一部が入力された際に、予測の指示に応じて読みの一部から取得可能な複数の表記の候補を取得する予測機能付き文字処理装置の予測方法において、
前記予測機能付き文字処理装置は、
これまでに出力した表記および入力した対応の読みを出力順に記憶した入力履歴用記憶手段と、
複数の読みをネットワークの形態で記憶すると共に、当該記憶されている読みに対応する表記であって、前記入力履歴記憶手段に記憶されている表記の少なくとも1以上の表記の記憶位置を示すポインタ情報を記憶する検索用記憶手段と、
情報処理手段と、
表示手段と
を有しており、
読みの一部が入力され、予測の指示が行なわれたときに、入力された読みの一部を含む少なくとも1以上の読みを前記検索用記憶手段に記憶されたネットワーク形態の複数の読みの中から取得すると共に、当該取得した少なくとも1以上の読みに対応するポインタ情報を前記検索用記憶手段から前記情報処理手段により取得する第1の情報処理ステップと、
当該取得した少なくとも1つのポインタ情報の示す表記を前記入力履歴用記憶手段から読み出して前記表示手段の表示画面に前記候補として前記情報処理手段により表示する第2の情報処理ステップと
を備えたことを特徴とする予測機能付き文字処理装置の予測処理方法。
Prediction that inputs a reading and outputs a notation corresponding to the reading and acquires a plurality of notation candidates that can be acquired from a part of the reading according to a prediction instruction when a part of the reading is input In the prediction method of the functional character processing device,
The prediction function-equipped character processing device includes:
Input history storage means for storing the notation output so far and the corresponding readings that have been input in the order of output;
Pointer information that stores a plurality of readings in the form of a network and indicates a storage position of at least one of the notations stored in the input history storage means, corresponding to the stored readings Storage means for storing
Information processing means;
Display means, and
When a part of the reading is input and a prediction instruction is given, at least one or more readings including the part of the input reading are stored in the plurality of network-type readings stored in the search storage means. A first information processing step of acquiring pointer information corresponding to the acquired at least one reading by the information processing means from the search storage means;
A second information processing step of reading out the notation indicated by the acquired at least one pointer information from the input history storage means and displaying it as a candidate on the display screen of the display means by the information processing means. A prediction processing method for a character processing device with a prediction function as a feature.
請求項9に記載の文字処理装置の予測処理方法において、前記入力履歴用記憶手段に記憶する表記については同一の表記を重複して記憶することを許し、重複して記憶された表記については複数の前記ポインタ情報が前記検索用記憶手段に記憶されることを特徴とする予測機能付き文字処理装置の予測処理方法   The predictive processing method of the character processing device according to claim 9, wherein notations stored in the input history storage unit are allowed to be stored in duplicate, and multiple notations stored in duplicate are stored. The pointer information is stored in the search storage means, and the prediction processing method of the character processing device with a prediction function is characterized in that: 請求項10に記載の予測機能付き文字処理装置の予測処理方法において、前記候補として表示する表記については前記ポインタ情報に対応する表記を前記入力履歴用記憶手段から前記情報処理手段により取得し、同一の表記の個数を計数し、その計数結果の多い順に、表示する候補の優先順位を決定する第3の情報処理ステップをさらに有することを特徴とする予測機能付き文字処理装置の予測処理方法。   11. The prediction processing method for a character processing device with a prediction function according to claim 10, wherein for the notation to be displayed as the candidate, a notation corresponding to the pointer information is acquired from the input history storage means by the information processing means, and is the same. A prediction processing method for a character processing apparatus with a prediction function, further comprising: a third information processing step for counting the number of notations in the order and determining the priority order of candidates to be displayed in descending order of the counting results. 請求項11に記載の予測機能付き文字処理装置の予測処理方法おいて、前記第3の情報処理ステップにより決定された優先順に前記情報処理手段により前記候補の表記の全てを前記表示手段の表示画面に表示することを特徴とする予測機能付き文字処理装置の予測処理方法。   12. The prediction processing method for a character processing device with a prediction function according to claim 11, wherein all of the notation of the candidate is displayed by the information processing means in the priority order determined by the third information processing step. A predictive processing method for a character processing device with a predictive function, characterized by: 請求項11に記載の予測機能付き文字処理装置の予測処理方法において、前記第3の情報処理ステップにより決定された優先順位の中の最優先の表記のみを前記情報処理手段により表示させることを特徴とする予測機能付き文字処理装置の予測処理方法。   12. The prediction processing method for a character processing device with a prediction function according to claim 11, wherein only the highest priority notation in the priority order determined by the third information processing step is displayed by the information processing means. A prediction processing method for a character processing device with a prediction function. 請求項9に記載の予測機能付き文字処理装置の予測処理方法において、異なる複数の候補が存在する場合に、当該複数の候補に対応するポインタ情報が示す記憶時期が遅い方の候補を優先させて当該複数の候補の優先順を前記情報処理手段により決定する第4の情報処理ステップをさらに備えたことを特徴とする予測機能付き文字処理装置の予測処理方法。   The prediction processing method of the character processing device with a prediction function according to claim 9, wherein when there are a plurality of different candidates, the candidate with the later storage time indicated by the pointer information corresponding to the plurality of candidates is prioritized. A prediction processing method for a character processing device with a prediction function, further comprising a fourth information processing step for determining the priority order of the plurality of candidates by the information processing means. 請求項14に記載の予測機能付き文字処理装置の予測処理方法おいて、前記第4の情報処理ステップにより決定された優先順に前記情報処理手段により前記候補の表記の全てを前記表示手段の表示画面に表示することを特徴とする予測機能付き文字処理装置の予測処理方法。   15. The prediction processing method for a character processing device with a prediction function according to claim 14, wherein all of the candidate notations are displayed by the information processing means in the priority order determined by the fourth information processing step. A predictive processing method for a character processing device with a predictive function, characterized by: 請求項14に記載の予測機能付き文字処理装置の予測処理方法において、前記第4の情報処理ステップにより決定された優先順位の中の最優先の表記のみを前記情報処理手段により表示させることを特徴とする予測機能付き文字処理装置の予測処理方法。   15. The prediction processing method for a character processing device with a prediction function according to claim 14, wherein only the highest priority notation in the priority order determined in the fourth information processing step is displayed by the information processing means. A prediction processing method for a character processing device with a prediction function. 読みを入力し、その読みに対応する表記を出力すると共に、読みの一部が入力された際に、予測の指示に応じて読みの一部から取得可能な複数の表記の候補を取得する予測機能付き文字処理装置の記憶媒体において、
前記予測機能付き文字処理装置は、
これまでに出力した表記および入力した対応の読みを出力順に記憶した入力履歴用記憶手段と、
複数の読みをネットワークの形態で記憶すると共に、当該記憶されている読みに対応する表記であって、前記入力履歴記憶手段に記憶されている表記の少なくとも1以上の表記の記憶位置を示すポインタ情報を記憶する検索用記憶手段と、
情報処理手段と、
表示手段と
を有しており、
読みの一部が入力され、予測の指示が行なわれたときに、入力された読みの一部を含む少なくとも1以上の読みを前記検索用記憶手段に記憶されたネットワーク形態の複数の読みの中から取得すると共に、当該取得した少なくとも1以上の読みに対応するポインタ情報を前記検索用記憶手段から前記情報処理手段により取得する第1の情報処理ステップと、
当該取得した少なくとも1つのポインタ情報の示す表記を前記入力履歴用記憶手段から読み出して前記表示手段の表示画面に前記候補として前記情報処理手段により表示する第2の情報処理ステップと
を有するコンピュータ実行可能プログラムを備えたことを特徴とする予測機能付き文字処理装置の記憶媒体。
Prediction that inputs a reading and outputs a notation corresponding to the reading and acquires a plurality of notation candidates that can be acquired from a part of the reading according to a prediction instruction when a part of the reading is input In the storage medium of the functional character processing device,
The prediction function-equipped character processing device includes:
Input history storage means for storing the notation output so far and the corresponding readings that have been input in the order of output;
Pointer information that stores a plurality of readings in the form of a network and indicates a storage position of at least one of the notations stored in the input history storage means, corresponding to the stored readings Storage means for storing
Information processing means;
Display means, and
When a part of the reading is input and a prediction instruction is given, at least one or more readings including the part of the input reading are stored in the plurality of network-type readings stored in the search storage means. A first information processing step of acquiring pointer information corresponding to the acquired at least one reading by the information processing means from the search storage means;
A computer-executable comprising: a second information processing step of reading the notation indicated by the acquired at least one pointer information from the input history storage means and displaying the information on the display screen of the display means as the candidate by the information processing means A storage medium for a character processing device with a prediction function, comprising a program.
請求項17に記載の文字処理装置の記憶媒体において、前記入力履歴用記憶手段に記憶する表記については同一の表記を重複して記憶することを許し、重複して記憶された表記については複数の前記ポインタ情報が前記検索用記憶手段に記憶されることを特徴とする予測機能付き文字処理装置の記憶媒体。   18. The storage medium of the character processing device according to claim 17, wherein the notation stored in the input history storage means is allowed to store the same notation in duplicate, and the notation stored redundantly includes a plurality of notations. A storage medium for a character processing apparatus with a prediction function, wherein the pointer information is stored in the search storage means. 請求項18に記載の予測機能付き文字処理装置の記憶媒体において、前記プログラムは、前記候補として表示する表記については前記ポインタ情報に対応する表記を前記入力履歴用記憶手段から前記情報処理手段により取得し、同一の表記の個数を計数し、その計数結果の多い順に、表示する候補の優先順位を決定する第3の情報処理ステップをさらに有することを特徴とする予測機能付き文字処理装置の記憶媒体。   The storage medium of the character processing device with a prediction function according to claim 18, wherein the program obtains a notation corresponding to the pointer information from the input history storage means by the information processing means for the notation to be displayed as the candidate. A storage medium for a character processing device with a prediction function, further comprising a third information processing step of counting the number of the same notation and determining the priority order of candidates to be displayed in descending order of the counting results . 請求項19に記載の予測機能付き文字処理装置の記憶媒体において、前記第3の情報処理ステップにより決定された優先順に前記情報処理手段により前記候補の表記の全てを前記表示手段の表示画面に表示することを特徴とする文字処理装置の記憶媒体。   20. The storage medium of the character processing device with a prediction function according to claim 19, wherein all of the notation of the candidate is displayed on the display screen of the display means by the information processing means in the priority order determined by the third information processing step. A storage medium for a character processing device. 請求項19に記載の予測機能付き文字処理装置の記憶媒体において、前記第3の情報処理ステップにより決定された優先順位の中の最優先の表記のみを前記情報処理手段により表示させることを特徴とする予測機能付き文字処理装置の記憶媒体。   20. The storage medium of the character processing device with a prediction function according to claim 19, wherein only the highest priority notation in the priority order determined by the third information processing step is displayed by the information processing means. A storage medium for a character processing device with a prediction function. 請求項17に記載の予測機能付き文字処理装置の記憶媒体において、前記プログラムは、異なる複数の候補が存在する場合に、当該複数の候補に対応するポインタ情報が示す記憶時期が遅い方の候補を優先させて当該複数の候補の優先順を前記情報処理手段により決定する第4の情報処理ステップをさらに備えたことを特徴とする予測機能付き文字処理装置の記憶媒体。   The storage medium of the character processing device with a prediction function according to claim 17, wherein when there are a plurality of different candidates, the program selects a candidate with a later storage time indicated by pointer information corresponding to the plurality of candidates. A storage medium of a character processing device with a prediction function, further comprising a fourth information processing step for prioritizing the plurality of candidates by the information processing means. 請求項22に記載の予測機能付き文字処理装置の記憶媒体おいて、前記第4の情報処理ステップにより決定された優先順に前記情報処理手段により前記候補の表記の全てを前記表示手段の表示画面に表示することを特徴とする予測機能付き文字処理装置の記憶媒体。   23. The storage medium of the character processing apparatus with a prediction function according to claim 22, wherein all of the notation of the candidate is displayed on the display screen of the display means by the information processing means in the priority order determined by the fourth information processing step. A storage medium of a character processing device with a prediction function, characterized by displaying. 請求項22に記載の予測機能付き文字処理装置の記憶媒体において、前記第4の情報処理ステップにより決定された優先順位の中の最優先の表記のみを前記情報処理手段により表示させることを特徴とする予測機能付き文字処理装置の記憶媒体。   23. The storage medium of a character processing device with a prediction function according to claim 22, wherein only the highest priority notation in the priority order determined in the fourth information processing step is displayed by the information processing means. A storage medium for a character processing device with a prediction function. 読みを入力し、その読みに対応する表記を出力すると共に、読みの一部が入力された際に、予測の指示に応じて読みの一部から取得可能な複数の表記の候補を取得する予測機能付き文字処理装置の予測プログラムにおいて、
前記予測機能付き文字処理装置は、
これまでに出力した表記および入力した対応の読みを出力順に記憶した入力履歴用記憶手段と、
複数の読みをネットワークの形態で記憶すると共に、当該記憶されている読みに対応する表記であって、前記入力履歴記憶手段に記憶されている表記の少なくとも1以上の表記の記憶位置を示すポインタ情報を記憶する検索用記憶手段と、
情報処理手段と、
表示手段と
を有しており、
読みの一部が入力され、予測の指示が行なわれたときに、入力された読みの一部を含む少なくとも1以上の読みを前記検索用記憶手段に記憶されたネットワーク形態の複数の読みの中から取得すると共に、当該取得した少なくとも1以上の読みに対応するポインタ情報を前記検索用記憶手段から前記情報処理手段により取得する第1の情報処理ステップと、
当該取得した少なくとも1つのポインタ情報の示す表記を前記入力履歴用記憶手段から読み出して前記表示手段の表示画面に前記候補として前記情報処理手段により表示する第2の情報処理ステップと
を有することを特徴とするコンピュータ実行可能な、予測機能付き文字処理装置の予測プログラム。
Prediction that inputs a reading and outputs a notation corresponding to the reading and acquires a plurality of notation candidates that can be acquired from a part of the reading according to a prediction instruction when a part of the reading is input In a prediction program for a functional character processing device,
The prediction function-equipped character processing device includes:
Input history storage means for storing the notation output so far and the corresponding readings that have been input in the order of output;
Pointer information that stores a plurality of readings in the form of a network and indicates a storage position of at least one of the notations stored in the input history storage means, corresponding to the stored readings Storage means for storing
Information processing means;
Display means, and
When a part of the reading is input and a prediction instruction is given, at least one or more readings including the part of the input reading are stored in the plurality of network-type readings stored in the search storage means. A first information processing step of acquiring pointer information corresponding to the acquired at least one reading by the information processing means from the search storage means;
A second information processing step of reading out the notation indicated by the acquired at least one pointer information from the input history storage means and displaying the notation on the display screen of the display means as the candidate by the information processing means. A computer-executable prediction program for a character processing device with a prediction function.
請求項25に記載の文字処理装置の予測プログラムにおいて、前記入力履歴用記憶手段に記憶する表記については同一の表記を重複して記憶することを許し、重複して記憶された表記については複数の前記ポインタ情報が前記検索用記憶手段に記憶されることを特徴とする予測機能付き文字処理装置の予測プログラム。   26. The prediction program for a character processing device according to claim 25, wherein notations stored in the input history storage means are allowed to be stored in duplicate, and a plurality of notations stored in duplicate are stored. A prediction program for a character processing device with a prediction function, wherein the pointer information is stored in the search storage means. 請求項26に記載の予測機能付き文字処理装置の予測プログラムにおいて、前記候補として表示する表記については前記ポインタ情報に対応する表記を前記入力履歴用記憶手段から前記情報処理手段により取得し、同一の表記の個数を計数し、その計数結果の多い順に、表示する候補の優先順位を決定する第3の情報処理ステップをさらに有することを特徴とする予測機能付き文字処理装置の予測プログラム。   27. The prediction program for a character processing device with a prediction function according to claim 26, wherein for the notation to be displayed as the candidate, the notation corresponding to the pointer information is obtained from the input history storage means by the information processing means, and the same A prediction program for a character processing device with a prediction function, further comprising a third information processing step of counting the number of notations and determining a priority order of candidates to be displayed in descending order of counting results. 請求項27に記載の予測機能付き文字処理装置の予測プログラムにおいて、前記第3の情報処理ステップにより決定された優先順に前記情報処理手段により前記候補の表記の全てを前記表示手段の表示画面に表示することを特徴とする予測機能付き文字処理装置の予測プログラム。   28. The prediction program for a character processing device with a prediction function according to claim 27, wherein all of the notation of the candidate is displayed on the display screen of the display means by the information processing means in the priority order determined by the third information processing step. A prediction program for a character processing device with a prediction function. 請求項27に記載の予測機能付き文字処理装置の予測プログラムにおいて、前記第3の情報処理ステップにより決定された優先順位の中の最優先の表記のみを前記情報処理手段により表示させることを特徴とする予測機能付き文字処理装置の予測プログラム。   28. The prediction program for a character processing device with a prediction function according to claim 27, wherein only the highest priority notation in the priority order determined in the third information processing step is displayed by the information processing means. A prediction program for a character processing device with a prediction function. 請求項25に記載の予測機能付き文字処理装置の予測プログラムにおいて、異なる複数の候補が存在する場合に、当該複数の候補に対応するポインタ情報が示す記憶時期が遅い方の候補を優先させて当該複数の候補の優先順を前記情報処理手段により決定する第4の情報処理ステップをさらに備えたことを特徴とする予測機能付き文字処理装置の予測プログラム。   26. In the prediction program for a character processing device with a prediction function according to claim 25, when there are a plurality of different candidates, priority is given to a candidate with later storage time indicated by pointer information corresponding to the plurality of candidates. A prediction program for a character processing apparatus with a prediction function, further comprising a fourth information processing step for determining a priority order of a plurality of candidates by the information processing means. 請求項30に記載の予測機能付き文字処理装置の予測プログラムおいて、前記第4の情報処理ステップにより決定された優先順に前記情報処理手段により前記候補の表記の全てを前記表示手段の表示画面に表示することを特徴とする予測機能付き文字処理装置の予測プログラム。   31. The prediction program for a character processing device with a prediction function according to claim 30, wherein all of the notation of the candidate is displayed on the display screen of the display means by the information processing means in the priority order determined by the fourth information processing step. A prediction program for a character processing device with a prediction function, characterized by displaying. 請求項30に記載の予測機能付き文字処理装置の予測プログラムにおいて、前記第4の情報処理ステップにより決定された優先順位の中の最優先の表記のみを前記情報処理手段により表示させることを特徴とする予測機能付き文字処理装置の予測プログラム。   The prediction program for a character processing device with a prediction function according to claim 30, wherein only the highest priority notation in the priority order determined in the fourth information processing step is displayed by the information processing means. A prediction program for a character processing device with a prediction function.
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