JP2009237601A - Character-inputting device - Google Patents

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Abstract

<P>PROBLEM TO BE SOLVED: To provide a character-inputting device which facilitates abbreviation input without enlarging a dictionary data volume. <P>SOLUTION: An input predicting part 30 presents, to a user, conversion candidates respectively for two character strings inputted through an inputting part 10, according to the user's instructions, and makes the user select a conversion candidate through the inputting part 10. On the basis of the selected candidate, a deletion determination part 50 detects deletable characters according to a preliminarily set deletion rule and presents, to the user, the conversion candidate, in which the deletable characters are deleted, to receive an input request from the user. <P>COPYRIGHT: (C)2010,JPO&INPIT

Description

この発明は、例えば携帯電話機などで文字入力に用いられる文字入力装置に関する。   The present invention relates to a character input device used for character input in, for example, a mobile phone.

周知のように、例えばパーソナルコンピュータや携帯電話機などにおいて、所望の文字列の入力作業のユーザ負荷を軽減するために、多くの機能の開発が行われている。
例えば、入力予測機能は、辞書データを予め記憶し、既に入力された文字列から、その文字から始まる文字列を上記辞書データから検索して表示し、少ない操作数でそれらの文字列を入力する。例えば、「あ」と入力すると、「会う」、「空く」、「明後日」、「明日」などの候補が可能性の高い順に表示され、これらからユーザが選択することで入力操作数を減じることができる。
As is well known, for example, in personal computers and mobile phones, many functions have been developed in order to reduce the user load for inputting a desired character string.
For example, the input prediction function stores dictionary data in advance, searches for the character string starting from the character string already input from the dictionary data, displays the character string, and inputs the character string with a small number of operations. . For example, if you enter “A”, candidates such as “Meeting”, “Free”, “Tomorrow”, “Tomorrow” are displayed in order of possibility, and the number of input operations can be reduced by the user selecting from them. Can do.

またフレーズ予測機能は、例えば「明子」の入力を確定すると、この確定した文字列の品詞や活用語句などを辞書データから読み出し、「さん」、「ちゃん」、「様」、「が」などの候補を可能性の高い順に表示し、これらからユーザが選択することで入力操作数を減じることができる(例えば、特許文献1)。   In addition, the phrase prediction function, for example, confirms the input of “Akiko”, reads the part of speech and words of use of the confirmed character string from the dictionary data, such as “san”, “chan”, “sama”, “ga”, etc. Candidates are displayed in descending order of possibility, and the number of input operations can be reduced by the user selecting from these (for example, Patent Document 1).

しかしながら、親しい者の間でやり取りされるメールや、ブログなどの記述にあっては、口語調で文章表現が為されることが多いため、ユーザが入力した文字列は省略形であることが多く、ユーザの望む表現で入力されない。このため、ユーザは、カーソルバックおよび削除などの操作を行うことになり非常に使い勝手が悪い。これに対して従来は、上記辞書データをより大きくすることで対応できるが、小型であることが要求される携帯電話機などの電子機器においては、記憶容量の増大は問題となる。
特開平10−229021公報
However, in descriptions such as e-mails and blogs exchanged between close friends, text is often expressed in colloquial style, so the character string entered by the user is often abbreviated. , Not input in the user's desired expression. For this reason, the user performs operations such as cursor back and deletion, which is very inconvenient. Conventionally, this can be dealt with by making the dictionary data larger, but in an electronic device such as a cellular phone that is required to be small, an increase in storage capacity becomes a problem.
JP-A-10-229021

従来の文字入力装置では、辞書データを大型化することによって多彩な表現の簡略入力を可能としているが、記憶容量の大容量化が伴うため、特に携帯型の電子機器にとっては小型軽量化やコスト再現の観点で問題となっていた。
この発明は上記の問題を解決すべくなされたもので、辞書データを大容量化することなく、略称入力を容易に行うことが可能な文字入力装置を提供することを目的とする。
Conventional character input devices enable simple input of various expressions by enlarging the dictionary data, but with the increase in storage capacity, especially for portable electronic devices, the size and weight are reduced. It was a problem in terms of reproduction.
The present invention has been made to solve the above problem, and an object thereof is to provide a character input device capable of easily inputting abbreviations without increasing the capacity of dictionary data.

上記の目的を達成するために、この発明は、ユーザが入力を所望する第1の入力候補を求める候補抽出手段と、この候補抽出手段が求めた第1の入力候補に先行して入力された先行文字列を記憶する文字列記憶手段と、省略ルールを記憶するルール記憶手段と、省略ルールと先行文字列に基づいて、候補抽出手段が求めた第1の入力候補から省略する文字を検出する検出手段と、この検出手段が検出した文字を候補抽出手段が求めた第1の入力候補から省略して、第2の入力候補として表示する表示手段と、ユーザからの要求に応じて、表示手段に表示した第2の入力候補を入力された文字列として受け付ける入力手段とを具備して構成するようにした。   In order to achieve the above object, the present invention provides candidate extraction means for obtaining a first input candidate that the user desires to input, and input prior to the first input candidate obtained by the candidate extraction means. Based on the character string storage means for storing the preceding character string, the rule storage means for storing the omission rule, and the omission rule and the preceding character string, a character to be omitted is detected from the first input candidate obtained by the candidate extraction means. A detecting means, a display means for omitting the character detected by the detecting means from the first input candidate obtained by the candidate extracting means and displaying it as a second input candidate, and a display means in response to a request from the user And an input means for receiving the second input candidate displayed in the above as an input character string.

以上述べたように、この発明では、ユーザが入力を所望する文字列を求め、予め設定した省略ルールと先行して入力された先行文字列に基づいて、上記求めた文字列から省略する文字を検出してその文字を省略して入力候補として表示し、ユーザからの要求に応じて、入力を確定するようにしている。   As described above, in the present invention, the user obtains a character string that the user desires to input, and based on the preset omission rule and the preceding character string input in advance, the character to be omitted from the obtained character string. The detected characters are omitted and displayed as input candidates, and the input is confirmed in response to a request from the user.

したがって、この発明によれば、省略した文字列をそれぞれ辞書データに登録しなくても、省略ルールにしたがって省略が行えるので、辞書データを大容量化することなく、略称入力を容易に行うことが可能な文字入力装置を提供できる。   Therefore, according to the present invention, the abbreviation rules can be omitted without registering the omitted character strings in the dictionary data, so that the abbreviation can be easily input without increasing the capacity of the dictionary data. A possible character input device can be provided.

以下、図面を参照して、この発明の一実施形態について説明する。
図1は、この発明の一実施形態に係わる文字入力装置の構成を示すものである。この文字入力装置は、携帯電話機やPDA(Personal Digital Assistance)、携帯型ゲーム機、ノート型をはじめとするパーソナルコンピュータなどに搭載されるものであって、入力部10と、入力制御部20と、入力予測部30と、かな漢字変換部40と、省略判断部50と、辞書データ記憶部60と、フレーズ辞書データ記憶部70と、新語辞書データ記憶部80と、表示部90とを備える。
Hereinafter, an embodiment of the present invention will be described with reference to the drawings.
FIG. 1 shows a configuration of a character input device according to an embodiment of the present invention. This character input device is mounted on a mobile phone, a PDA (Personal Digital Assistance), a portable game machine, a personal computer such as a notebook computer, etc., and includes an input unit 10, an input control unit 20, The input prediction unit 30, the kana-kanji conversion unit 40, the omission determination unit 50, the dictionary data storage unit 60, the phrase dictionary data storage unit 70, the new word dictionary data storage unit 80, and the display unit 90 are provided.

入力部10は、複数のキースイッチなどを備えたもので、ユーザから文字入力やカーソル移動など、種々の要求を受け付けるインタフェースである。
入力制御部20は、表示部90の表示制御や、入力された文字の変換に関わる入力予測部30およびかな漢字変換部40を統括して制御するものである。なお、入力制御部20は、文字入力を受け付ける処理において、本文エリアと候補ウインドエリアをそれぞれ表示部90に表示して、入力が確定した文字列を確定文字列として記憶して本文エリアに表示し、また入力の候補となる文字列を候補ウィンドウエリアに表示する表示制御機能を備える。
The input unit 10 includes a plurality of key switches and is an interface that accepts various requests such as character input and cursor movement from the user.
The input control unit 20 performs overall control of the display control of the display unit 90 and the input prediction unit 30 and the kana-kanji conversion unit 40 related to conversion of input characters. In the process of accepting character input, the input control unit 20 displays the text area and the candidate window area on the display unit 90, stores the character string whose input is confirmed as a confirmed character string, and displays it in the text area. In addition, a display control function for displaying a character string as an input candidate in the candidate window area is provided.

入力予測部30は、辞書データ記憶部60、フレーズ辞書データ記憶部70および新語辞書データ記憶部80に記憶される辞書データを参照して、入力部10を通じて入力された文字から始まる文字列を、ユーザが入力を所望する文字列の候補として予測する。   The input prediction unit 30 refers to the dictionary data stored in the dictionary data storage unit 60, the phrase dictionary data storage unit 70, and the new word dictionary data storage unit 80, and determines a character string starting from the character input through the input unit 10, It is predicted as a candidate for a character string that the user desires to input.

かな漢字変換部40は、辞書データ記憶部60、フレーズ辞書データ記憶部70および新語辞書データ記憶部80に記憶される辞書データを参照して、文法にしたがって、入力部10を通じて入力された文字を漢字かな交じり文に変換する。   The kana-kanji conversion unit 40 refers to the dictionary data stored in the dictionary data storage unit 60, the phrase dictionary data storage unit 70, and the new word dictionary data storage unit 80, and converts the characters input through the input unit 10 according to the grammar. Convert to kana mixed text.

省略判断部50は、予め設定された省略ルールにしたがって、予測された文字列やかな漢字変換候補などから省略できる文字を判断する。なお、上記省略ルールは、省略される文字を例えば統計的に収集したり、日常会話で暗黙知的に使用されているをまとめた情報から作成したものであって、省略判断部50が記憶する。   The omission determination unit 50 determines characters that can be omitted from a predicted character string or kanji conversion candidate in accordance with a preset omission rule. The abbreviated rule is created from information that collects, for example, statistically collected characters to be omitted or used implicitly in daily conversation, and is stored in the omission determination unit 50. .

辞書データ記憶部60は、辞書データを記憶するものであって、例えば図2に示すように、読みとその見出し、品詞、頻度などを対応付けたテーブルを辞書データとして記憶する。すなわち、この辞書テーブルでは、見出し毎に読みについても分かるような構造で格納されており、見出しの各文字の読みが「/」で区切られている。   The dictionary data storage unit 60 stores dictionary data. For example, as shown in FIG. 2, the dictionary data storage unit 60 stores a table in which readings are associated with headings, parts of speech, frequencies, and the like as dictionary data. That is, in this dictionary table, it is stored in a structure so that the reading can be understood for each heading, and the reading of each character of the heading is delimited by “/”.

フレーズ辞書データ記憶部70は、フレーズ辞書データを記憶するものであって、例えば図3に示すように、つながりの強い語句(隣り合って使用される確率が高い語句)を見出し情報とし、これらと、これらに続く助詞などを対応付けたテーブルをフレーズ辞書データとして記憶する。
新語辞書データ記憶部80は、ユーザが使用した語句や、ユーザが指定した語句を、図2に示した辞書データと同様にしてテーブル化して記憶する。
表示部90は、LCD(Liquid Crystal Display)や有機EL(Electro Luminescence)ディスプレイなどを用いた表示手段であって、入力された文字や変換した文字などを表示する。
The phrase dictionary data storage unit 70 stores phrase dictionary data. For example, as shown in FIG. 3, the phrase dictionary data storage unit 70 uses words or phrases having strong connections (words having a high probability of being used next to each other) as headline information. A table in which particles following these are associated is stored as phrase dictionary data.
The new word dictionary data storage unit 80 stores words used by the user and words specified by the user in a table in the same manner as the dictionary data shown in FIG.
The display unit 90 is a display unit using an LCD (Liquid Crystal Display), an organic EL (Electro Luminescence) display, or the like, and displays input characters, converted characters, and the like.

次に、上記構成の文字入力装置の動作について説明する。図4は、その動作を示すフローチャートであって、ユーザが文字入力を開始すると実行され、文字入力が終了するまでくり返し行われる。   Next, the operation of the character input device configured as described above will be described. FIG. 4 is a flowchart showing the operation, which is executed when the user starts character input, and is repeated until the character input is completed.

まずステップ4aでは、入力部10がユーザから文字入力を受け付ける。すると、入力制御部20が、入力予測部30を起動し、ステップ4bに移行する。ここでは例として「あ」と入力されたものとする。   First, in step 4a, the input unit 10 receives a character input from the user. Then, the input control part 20 starts the input prediction part 30, and transfers to step 4b. Here, it is assumed that “A” is input as an example.

ステップ4bでは、入力予測部30が、辞書データ記憶部60の辞書データ、および新語辞書データ記憶部80の辞書データを参照し、ステップ4aで入力された読みに前方一致する読みとその見出しを検出し、そのデータを候補データとして読み出し、ステップ4cに移行する。ここでは例として、「会う」、「空く」、「明後日」、「明日」、「会った」、「愛子」、「明子」などが検出されたものとする。   In step 4b, the input predicting unit 30 refers to the dictionary data in the dictionary data storage unit 60 and the dictionary data in the new word dictionary data storage unit 80, and detects a reading that matches the reading input in step 4a and its heading. Then, the data is read as candidate data, and the process proceeds to step 4c. Here, as an example, it is assumed that “Meet”, “Available”, “The day after tomorrow”, “Tomorrow”, “Meeted”, “Aiko”, “Akiko”, and the like are detected.

ステップ4cでは、入力制御部20が、ステップ4bで読み出された候補データを入力予測部30から取得し、各候補データに含まれる見出しを、予測入力候補として候補ウィンドウエリアに表示部90に一覧表示し、ステップ4dに移行する。すなわち、「会う」、「空く」、「明後日」、「明日」、「会った」、「愛子」、「明子」などを一覧表示する。   In step 4c, the input control unit 20 acquires the candidate data read in step 4b from the input prediction unit 30, and lists headings included in each candidate data in the candidate window area in the display unit 90 as prediction input candidates. Display and go to step 4d. That is, “Meet”, “Avail”, “Tomorrow”, “Tomorrow”, “Meeted”, “Aiko”, “Akiko”, etc. are displayed in a list.

ステップ4dでは、入力部10を通じて、候補ウィンドウエリアに一覧表示された見出しを見たユーザが入力を所望する見出しを選択する操作を行うと、これを入力制御部20が受け付けて、ステップ4eに移行する。ここで例として、「明子」が選択されたものとする。   In step 4d, when the user who has viewed the headline displayed in the candidate window area through the input unit 10 performs an operation of selecting a headline desired to be input, the input control unit 20 accepts the operation, and the process proceeds to step 4e. To do. Here, as an example, it is assumed that “Akiko” is selected.

ステップ4eでは、入力制御部20が、ステップ4dで選択された見出しを入力予測部30に出力する。これ対して入力予測部30は、入力制御部20から与えられた見出しに対応する辞書データを辞書データ記憶部60から検出して、この辞書データを後続選択データとして保持し、ステップ4fに移行する。すなわち、入力予測部30は、「明子」を見出しとする辞書データを後続選択データとして保持する。   In step 4e, the input control unit 20 outputs the headline selected in step 4d to the input prediction unit 30. On the other hand, the input prediction unit 30 detects dictionary data corresponding to the heading given from the input control unit 20 from the dictionary data storage unit 60, holds this dictionary data as subsequent selection data, and proceeds to step 4f. . That is, the input prediction unit 30 holds dictionary data having “Akiko” as a headline as subsequent selection data.

ステップ4fでは、入力予測部30が省略判断部50をコールする。これにより省略判断部50は、入力予測部30が保持している先行選択データおよび後続選択データに含まれる見出し、品詞などから、省略ルールにしたがって省略できる文字を検索し、ステップ4gに移行する。なお、動作初期においては、先行選択データが存在しないため、省略できる文字を検出しない。   In step 4 f, the input prediction unit 30 calls the omission determination unit 50. As a result, the omission determination unit 50 searches for characters that can be omitted according to the omission rule from the heading and part of speech included in the preceding selection data and the subsequent selection data held by the input prediction unit 30, and proceeds to Step 4g. It should be noted that in the initial stage of operation, there is no preceding selection data, and therefore a character that can be omitted is not detected.

以下に省略ルールの例(1)〜(4)について説明する。
・省略ルール(1)
2つの選択データ(先行選択データおよび後続選択データ)を保持している状態で、文字列上で先行する先行選択データの品詞が名詞で、その見出しの最後の文字が「子」であって、これに後続する後続選択データが「ちゃん」などの名接尾、人名接尾の場合には、上記「子」が省略できる文字として検出される。すなわち、「明子」と「ちゃん」の両選択データが保持されている場合には、「明ちゃん」と省略するために、「子」を検出する。
Hereinafter, examples (1) to (4) of the omission rule will be described.
・ Omission rule (1)
In the state of holding two selection data (preceding selection data and succeeding selection data), the part of speech of the preceding selection data preceding on the character string is a noun, the last character of the heading is “child”, When the subsequent selection data subsequent to this is a name suffix such as “Chan” or a person name suffix, the “child” is detected as a character that can be omitted. That is, when both “Akiko” and “Chan” selection data are held, “Child” is detected in order to omit “Aki-chan”.

・省略ルール(2)
2つの選択データ(先行選択データおよび後続選択データ)を保持している状態で、先行選択データの品詞が名詞で、その見出しの最後の文字が「輔」であって、後続選択データが「ちゃん」などの名接尾、人名接尾の場合には、上記「輔」が省略できる文字として検出される。すなわち、「大輔」と「ちゃん」の両選択データが保持されている場合には、「大ちゃん」と省略するために、「輔」を検出する。
・ Omission rule (2)
While holding two selection data (preceding selection data and subsequent selection data), the part of speech of the preceding selection data is a noun, the last character of the heading is “suke”, and the subsequent selection data is “chan” In the case of a name suffix such as “” or a personal name suffix, the above “suke” is detected as a character that can be omitted. That is, when both selection data of “Daisuke” and “Chan” are held, “Dai” is detected to omit “Daisuke”.

・省略ルール(3)
2つの選択データ(先行選択データおよび後続選択データ)を保持している状態で、2つの選択データが共に名詞で、先行選択データが地名(地域名)で、後続選択データが「学院」などの学校を示す文字列の場合には、2つの選択データの見出しの各1文字目以外は省略できる文字として検出される。すなわち、「関西」と「学院」の両選択データが保持されている場合には、「関学」とするために「西」と「院」を検出する。
・ Omission rule (3)
Two selection data (preceding selection data and subsequent selection data) are held, the two selection data are both nouns, the preceding selection data is the place name (region name), and the subsequent selection data is “Gakuin”. In the case of a character string indicating a school, characters other than the first character of each of the two selection data headings are detected as characters that can be omitted. That is, when both selection data of “Kansai” and “School” are held, “West” and “Hospital” are detected to be “Kansei”.

・省略ルール(4)
2つの選択データを保持している状態(先行選択データおよび後続選択データ)で、2つの選択データが共に名詞で、先行選択データが地名(地域名)で、後続選択データが「銀行」などの金融機関を示す文字列の場合には、2つの選択データの読みの各2文字目以外は省略できる文字として検出される。すなわち、「あおぞら」と「信用金庫」の両選択データが保持されている場合には、「あお信」とするために「ぞら」と「用金庫」を検出する。
・ Omission rule (4)
When two selection data are held (preceding selection data and subsequent selection data), the two selection data are both nouns, the preceding selection data is the place name (region name), the subsequent selection data is “bank”, etc. In the case of a character string indicating a financial institution, characters other than the second character of each reading of the two selection data are detected as characters that can be omitted. That is, when both selection data of “Aozora” and “Shinkin Bank” are held, “Sora” and “Safe Bank” are detected to be “Aoshin”.

ステップ4gでは、ステップ4fにおいて省略判断部50が省略する文字を検出したか否かを、入力予測部30が判定する。ここで省略する文字を検出したと判定した場合には、ステップ4hに移行し、一方、検出していないと判定した場合には、ステップ4jに移行する。   In step 4g, the input prediction unit 30 determines whether or not the omission determination unit 50 detects a character to be omitted in step 4f. If it is determined that a character to be omitted is detected, the process proceeds to step 4h. On the other hand, if it is determined that a character is not detected, the process proceeds to step 4j.

ステップ4hでは、入力予測部30がステップ4fの検出結果に基づいて、保持している2つの選択データ(先行選択データおよび後続選択データ)の見出しの文字列からそれぞれ省略する文字を削除する。そして入力予測部30は、この削除を行った2つの見出しの文字列を入力制御部20に出力し、ステップ4iに移行する。   In step 4h, based on the detection result in step 4f, the input predicting unit 30 deletes the characters to be omitted from the character strings of the headings of the two selection data held (the preceding selection data and the subsequent selection data). Then, the input prediction unit 30 outputs the character strings of the two headings subjected to the deletion to the input control unit 20, and proceeds to step 4i.

ステップ4iでは、入力制御部20が、ステップ4hで入力予測部30から与えられた2つの見出しの文字列を表示部90の候補ウィンドウエリアに表示し、ステップ4kに移行する。なお、この時点で表示部90に表示される2つの選択データは、例えば「明」と「ちゃん」や、「あお」と「信」などの省略された文字列である。   In step 4i, the input control unit 20 displays the character strings of the two headings given from the input prediction unit 30 in step 4h in the candidate window area of the display unit 90, and proceeds to step 4k. Note that the two selection data displayed on the display unit 90 at this point are omitted character strings such as “Akira” and “Chan”, “Ao” and “Shin”.

ステップ4jでは、入力予測部30が保持している2つの選択データ(先行選択データおよび後続選択データ)の見出しを入力制御部20に出力する。これに対して入力制御部20は、与えられた2つの見出しの文字列を表示部90の候補ウィンドウエリアに表示し、ステップ4kに移行する。なお、動作初期においては、先行選択データが存在しないため、後続選択データの見出しの文字列だけを表示する。   In step 4 j, the headings of the two selection data (preceding selection data and subsequent selection data) held by the input prediction unit 30 are output to the input control unit 20. On the other hand, the input control unit 20 displays the given two headline character strings in the candidate window area of the display unit 90, and proceeds to step 4k. In the initial stage of operation, since there is no preceding selection data, only the character string of the heading of the subsequent selection data is displayed.

ステップ4kでは、入力部10を通じて、入力制御部20が、ユーザから候補を確定する操作を受け付け、ステップ4lに移行する。
ステップ4lでは、入力制御部20が、候補ウィンドウエリアに表示している2つの見出しの文字列のうち、先行する見出しの文字列を確定文字列として記憶するとともに、この文字列を本文エリアに貼り付け、追加して表示し、入力予測部30をコールする。入力予測部30は、ステップ4eで保持した後続選択データを先行選択データとして保持し直し、ステップ4mに移行する。
In step 4k, the input control unit 20 accepts an operation for determining a candidate from the user through the input unit 10, and the process proceeds to step 4l.
In step 41, the input control unit 20 stores the character string of the preceding heading among the character strings of the two headings displayed in the candidate window area as a confirmed character string, and pastes the character string in the text area. Add, display, and call the input prediction unit 30. The input predicting unit 30 re-holds the subsequent selection data held in step 4e as the preceding selection data, and proceeds to step 4m.

すなわち、ステップ4gでNoと判定された場合には、ステップ4jで表示された先行選択データの見出しの文字列を確定文字列とし、一方、ステップ4gでYesと判定された場合には、ステップ4iで表示された先行選択データの見出し文字列(省略されたもの)を確定文字列とする。なお、動作初期においては、先行選択データが存在しないため、文字列の確定は行われずに、ステップ4mに移行する。   That is, if No is determined in Step 4g, the character string of the heading of the preceding selection data displayed in Step 4j is set as the confirmed character string, while if Yes is determined in Step 4g, Step 4i The heading character string (omitted) of the pre-selected data displayed in is used as the confirmed character string. In the initial stage of the operation, since there is no preceding selection data, the character string is not confirmed and the process proceeds to step 4m.

ステップ4mでは、入力予測部30が、フレーズ辞書データ記憶部70の辞書データを参照して、先行選択データの見出しの文字列に関連付けられているフレーズを検索し、ステップ4nに移行する。この例では、「明子」が先行選択データとして保持し直されるため、ここでは「さん」、「ちゃん」、「様」、「が」などがフレーズ候補として検出されることになる。   In step 4m, the input prediction unit 30 refers to the dictionary data in the phrase dictionary data storage unit 70, searches for a phrase associated with the character string of the heading of the preceding selection data, and proceeds to step 4n. In this example, “Akiko” is held again as the preceding selection data, so “San”, “Chan”, “Sama”, “Ga”, etc. are detected as phrase candidates here.

ステップ4nでは、入力予測部30が、ステップ4mでフレーズ候補を検出できたか否かを判定する。ここで、フレーズ候補を検出できた場合には、ステップ4oに移行し、フレーズ候補を検出できない場合には、入力制御部20をコールして、ステップ4aに移行し、新たな入力を受け付ける。   In step 4n, the input prediction unit 30 determines whether or not the phrase candidate has been detected in step 4m. If the phrase candidate can be detected, the process proceeds to step 4o. If the phrase candidate cannot be detected, the input control unit 20 is called, and the process proceeds to step 4a to accept a new input.

ステップ4oでは、入力予測部30が、ステップ4mで検出したフレーズ候補を入力制御部20に出力する。これに対して入力制御部20は、与えられたフレーズ候補を表示部90の候補ウィンドウエリアに表示し、ステップ4pに移行する。これにより、この例では、表示部90の候補ウィンドウエリアに、「さん」、「ちゃん」、「様」、「が」などがフレーズ候補として表示される。   In step 4o, the input prediction unit 30 outputs the phrase candidate detected in step 4m to the input control unit 20. On the other hand, the input control unit 20 displays the given phrase candidates in the candidate window area of the display unit 90, and proceeds to step 4p. Thereby, in this example, “san”, “chan”, “sama”, “ga”, and the like are displayed as phrase candidates in the candidate window area of the display unit 90.

ステップ4pでは、入力部10を通じて、候補ウィンドウエリアに一覧表示されたフレーズ候補を見たユーザが入力を所望するフレーズ候補を選択する操作を行うと、これを入力制御部20が受け付けて、ステップ4qに移行する。ここで例として、「ちゃん」が選択されたものとする。   In step 4p, when the user who has viewed the phrase candidates listed in the candidate window area through the input unit 10 performs an operation of selecting a phrase candidate desired to be input, the input control unit 20 receives this operation, and step 4q Migrate to Here, as an example, it is assumed that “Chan” is selected.

ステップ4qでは、入力制御部20が、ステップ4pで選択されたフレーズ候補の見出しを入力予測部30に出力する。これ対して入力予測部30は、入力制御部20から新たに与えられた見出しに対応する辞書データを辞書データ記憶部60から検出して、この辞書データを後続選択データとして保持し、ステップ4pに移行する。すなわち、入力予測部30は、「明子」を見出しとする辞書データを先行選択データとして保持し直し、「ちゃん」を見出しとする辞書データが後続選択データとして保持する。   In step 4q, the input control unit 20 outputs the phrase candidate headline selected in step 4p to the input prediction unit 30. On the other hand, the input prediction unit 30 detects dictionary data corresponding to the headline newly given from the input control unit 20 from the dictionary data storage unit 60, holds this dictionary data as subsequent selection data, and proceeds to step 4p. Transition. That is, the input predicting unit 30 re-holds the dictionary data having “Akiko” as the heading as the preceding selection data, and holds the dictionary data having “Chan” as the heading as the subsequent selection data.

ステップ4rでは、入力予測部30が省略判断部50をコールする。これにより省略判断部50は、入力予測部30が保持している先行選択データおよび後続選択データに含まれる見出し、品詞などから、省略ルールにしたがって省略できる文字を検索し、ステップ4sに移行する。なお、ここで適用される省略ルールは、前述のステップ4gの例(1)〜(4)と同様である。   In step 4r, the input prediction unit 30 calls the omission determination unit 50. As a result, the omission determination unit 50 searches for characters that can be omitted according to the omission rule from the heading selection and part of speech included in the preceding selection data and the subsequent selection data held by the input prediction unit 30, and proceeds to step 4s. Note that the omission rules applied here are the same as in the examples (1) to (4) of step 4g described above.

ステップ4sでは、ステップ4rにおいて省略判断部50が省略する文字を検出したか否かを、入力予測部30が判定する。ここで省略する文字を検出したと判定した場合には、ステップ4tに移行し、一方、検出していないと判定した場合には、ステップ4vに移行する。   In step 4s, the input prediction unit 30 determines whether or not the omission determination unit 50 detects a character to be omitted in step 4r. If it is determined that a character omitted here is detected, the process proceeds to step 4t. On the other hand, if it is determined that a character is not detected, the process proceeds to step 4v.

ステップ4tでは、入力予測部30がステップ4rの検出結果に基づいて、保持している2つの選択データ(先行選択データおよび後続選択データ)の見出しの文字列からそれぞれ省略する文字を削除する。そして入力予測部30は、この削除を行った2つの見出しの文字列を入力制御部20に出力し、ステップ4uに移行する。   In step 4t, based on the detection result in step 4r, the input predicting unit 30 deletes the omitted characters from the heading character strings of the two selection data held (preceding selection data and succeeding selection data). Then, the input prediction unit 30 outputs the character strings of the two headings subjected to the deletion to the input control unit 20, and proceeds to step 4u.

ステップ4uでは、入力制御部20が、ステップ4tで入力予測部30から与えられた2つの見出しの文字列を表示部90の候補ウィンドウエリアに表示し、ステップ4wに移行する。なお、この例では、表示部90に表示される2つの見出しの文字列は、「明」と「ちゃん」の省略された文字列である。   In step 4u, the input control unit 20 displays the character strings of the two headings given from the input prediction unit 30 in step 4t in the candidate window area of the display unit 90, and proceeds to step 4w. In this example, the character strings of the two headings displayed on the display unit 90 are character strings in which “Akira” and “Chan” are omitted.

ステップ4vでは、入力予測部30が保持している2つの選択データ(先行選択データおよび後続選択データ)の見出しを入力制御部20に出力する。これに対して入力制御部20は、与えられた2つの見出しの文字列を表示部90の候補ウィンドウエリアに表示し、ステップ4wに移行する。   In step 4v, the headings of the two selection data (preceding selection data and subsequent selection data) held by the input prediction unit 30 are output to the input control unit 20. On the other hand, the input control unit 20 displays the two given headline character strings in the candidate window area of the display unit 90, and proceeds to step 4w.

ステップ4wでは、入力部10を通じて、入力制御部20が、ユーザから候補を確定する操作を受け付け、ステップ4xに移行する。
ステップ4xでは、入力制御部20が、候補ウィンドウエリアに表示している2つの見出しの文字列のうち、先行する見出しの文字列を確定文字列として記憶するとともに、この文字列を本文エリアに貼り付け、追加して表示し、入力予測部30をコールして、ステップ4yに移行する。
In step 4w, the input control unit 20 accepts an operation for determining a candidate from the user through the input unit 10, and the process proceeds to step 4x.
In step 4x, the input control unit 20 stores the character string of the preceding heading among the character strings of the two headings displayed in the candidate window area as a confirmed character string, and pastes this character string in the text area. Add, display, call the input prediction unit 30, and proceed to step 4y.

すなわち、ステップ4sでNoと判定された場合には、ステップ4vで表示された先行選択データの見出しの文字列を確定文字列とし、一方、ステップ4sでYesと判定された場合には、ステップ4uで表示された先行選択データの見出し文字列(省略されたもの)を確定文字列とする。
ステップ4yでは、入力予測部30が、ステップ4qで保持した後続選択データを先行選択データとして保持し直し、ステップ4mに移行する。
That is, when it is determined No in step 4s, the character string of the heading of the preceding selection data displayed in step 4v is set as a confirmed character string, while when it is determined Yes in step 4s, step 4u is determined. The heading character string (omitted) of the pre-selected data displayed in is used as the confirmed character string.
In step 4y, the input predicting unit 30 re-holds the subsequent selection data held in step 4q as preceding selection data, and proceeds to step 4m.

以上のように、上記構成の文字入力装置では、省略ルールにしたがって、先行する文字列とこれに続く文字列とから省略可能な文字を検出して、上記2つの文字列を省略した文字の並びで表示し、ユーザの確定操作により入力を受け付けるようにしている。
したがって、上記構成の文字入力装置によれば、省略した文字列をそれぞれ辞書データに登録しなくても、省略ルールにしたがって省略が行えるので、辞書データを大容量化することなく、略称入力を容易に行うことができる。
As described above, in the character input device configured as described above, in accordance with the omission rule, an omissible character is detected from the preceding character string and the subsequent character string, and the sequence of characters in which the two character strings are omitted. The input is accepted by the user's confirmation operation.
Therefore, according to the character input device having the above configuration, the abbreviation rules can be omitted without registering each omitted character string in the dictionary data, so that the abbreviation can be easily input without increasing the capacity of the dictionary data. Can be done.

なお、上記例では、入力予測部30によって予測された文字列に対して省略処理を行うか否か判断することとしているが、この省略処理をかな漢字変換部40が求めた変換候補である文字列に対して行っても良い。この場合、入力予測部30が予測する文字列もかな漢字変換部40が求める変換候補も同じ文字列データであるため、変換候補に対する省略処理は上記と同様に行うことが出来る。   In the above example, it is determined whether or not the omission process is performed on the character string predicted by the input predicting unit 30. However, this omission process is a character string that is a conversion candidate obtained by the kana-kanji conversion unit 40. You may go against. In this case, since the character string predicted by the input prediction unit 30 and the conversion candidate obtained by the kana-kanji conversion unit 40 are the same character string data, the omission processing for the conversion candidate can be performed in the same manner as described above.

なお、この発明は上記実施形態そのままに限定されるものではなく、実施段階ではその要旨を逸脱しない範囲で構成要素を変形して具体化できる。また上記実施形態に開示されている複数の構成要素を適宜組み合わせることによって種々の発明を形成できる。また例えば、実施形態に示される全構成要素からいくつかの構成要素を削除した構成も考えられる。さらに、異なる実施形態に記載した構成要素を適宜組み合わせてもよい。   Note that the present invention is not limited to the above-described embodiment as it is, and can be embodied by modifying the constituent elements without departing from the scope of the invention in the implementation stage. In addition, various inventions can be formed by appropriately combining a plurality of constituent elements disclosed in the embodiment. Further, for example, a configuration in which some components are deleted from all the components shown in the embodiment is also conceivable. Furthermore, you may combine suitably the component described in different embodiment.

その一例として例えば、上記実施の形態では、2つの文字列から省略できる文字を推定するようにしたが、これに代わって例えば、略称された文字列の読みの入力を受け付け、この文字列から省略していない文字列を推定し、この推定した文字列の見出しから読み以外の文字を削除して適切な文字に変換するようにしてもよい。このような処理を図5に示す。この処理は、図4に示した処理と同様に、ユーザが文字入力を開始すると実行され、文字入力が終了するまでくり返し行われる。   As an example, for example, in the above-described embodiment, characters that can be omitted from two character strings are estimated, but instead, for example, input of reading of an abbreviated character string is accepted and omitted from this character string. An uncharacterized character string may be estimated, and characters other than reading may be deleted from the estimated character string heading and converted to an appropriate character. Such processing is shown in FIG. Similar to the process shown in FIG. 4, this process is executed when the user starts character input, and is repeated until the character input is completed.

まずステップ5aでは、入力部10がユーザから文字入力を受け付ける。すると、入力制御部20が、入力された文字を保持しステップ5bに移行する。
ステップ5bでは、入力制御部20が、入力部10の変換に対応付けたキーが操作されたか否か、すなわちユーザから変換の要求が為されたか否かを判定する。ここで変換の要求があった場合には、ステップ5cに移行し、一方、上記要求が無い場合には、ステップ5aに移行して、文字の入力の受け付けを継続する。この例では、「せいがく」と入力された後、変換の要求があったものとする。
First, in step 5a, the input unit 10 receives a character input from the user. Then, the input control unit 20 holds the input character and proceeds to step 5b.
In step 5b, the input control unit 20 determines whether or not the key associated with the conversion of the input unit 10 has been operated, that is, whether or not a conversion request has been made by the user. If there is a conversion request, the process proceeds to step 5c. On the other hand, if there is no request, the process proceeds to step 5a to continue accepting input of characters. In this example, it is assumed that there is a request for conversion after inputting “Seigaku”.

ステップ5cでは、入力制御部20が、この時点までに保持した文字列をかな漢字変換部40に出力する。これに対してかな漢字変換部40は、入力制御部20から与えられた文字列を省略判断部50に出力する。これに対して省略判断部50は、予め設定された省略ルールにしたがって、与えられた文字列から省略されている部分を検出し、入力予測部30をコールして、ステップ5dに移行する。この例では、省略判断部50は、「せい」と「がく」の間、および「がく」の後ろに省略されている部分があると検出したものとする。   In step 5c, the input control unit 20 outputs the character string held so far to the kana-kanji conversion unit 40. In response to this, the kana-kanji conversion unit 40 outputs the character string given from the input control unit 20 to the omission determination unit 50. On the other hand, the omission determination unit 50 detects a portion omitted from the given character string according to a preset omission rule, calls the input prediction unit 30, and proceeds to step 5d. In this example, it is assumed that the omission determination unit 50 detects that there are omitted parts between “sei” and “gaku” and behind “gaku”.

以下に省略ルールの例(1)〜(4)について説明する。
・省略ルール(1)
読みの末尾が「ちゃん」、「くん」、「さん」などの名接尾、人名接尾である場合に、その直前に文字が省略されている可能性があると判断し、これを検出する。すなわち、「あきちゃん」と文字列が入力された場合には、「あき」と「ちゃん」の間で文字が省略されている可能性があると判断する。
Hereinafter, examples (1) to (4) of the omission rule will be described.
・ Omission rule (1)
If the end of the reading is a name suffix or personal name suffix such as “Chan”, “Kun”, “San”, etc., it is determined that there is a possibility that a character is omitted immediately before, and this is detected. That is, when a character string “Aki-chan” is input, it is determined that there is a possibility that a character is omitted between “Aki” and “Chan”.

・省略ルール(2)
読みの末尾が「がく」、「いん」、「だい」などの学校名の略称に用いられる読みである場合に、その直前および直後に文字が省略されている可能性があると判断し、これを検出する。すなわち、「かんがく」と文字列が入力された場合には、「がく」の前および後ろに文字が省略されている可能性があると判断する。
・ Omission rule (2)
If the end of the reading is used as an abbreviation for a school name such as “gaku”, “in”, “dai”, etc., it is determined that there is a possibility that characters may be omitted immediately before and after the reading. Is detected. That is, when a character string “Kan-ku” is input, it is determined that there is a possibility that a character is omitted before and after “Gaku”.

・省略ルール(3)
読みの末尾が「ぎん」などの銀行名の略称に用いられる読みである場合に、その直前に文字が省略されている可能性があり、また直後には「こう」が省略されている可能性があると判断し、これを検出する。すなわち、「あおぎん」と文字列が入力された場合には、「ぎん」の前に文字が省略されている可能性があるとともに、「ぎん」の後ろに「こう」が省略されている可能性があると判断する。
・ Omission rule (3)
If the end of the reading is a reading used for an abbreviation of a bank name such as “Gin”, there is a possibility that a letter may be omitted immediately before, and that “Ko” may be omitted immediately after that. This is detected and detected. In other words, if the character string “Aogin” is entered, the character may be omitted before “Gin” and “Kou” may be omitted after “Gin”. Judge that there is sex.

・省略ルール(4)
読みが4文字であって、かつ辞書データとしていずれの記憶部にも記憶されていない場合に、2文字おきに文字が省略されている可能性があると判断し、これを検出する。すなわち、「でじかめ」と文字列が入力された場合には、「でじ」と「かめ」の後ろにそれぞれ文字が省略されている可能性があると判断する。
・ Omission rule (4)
If the reading is 4 characters and is not stored as dictionary data in any storage unit, it is determined that there is a possibility that the character is omitted every 2 characters, and this is detected. That is, when “dejikame” and a character string are input, it is determined that there is a possibility that a character is omitted after “deji” and “kame”.

ステップ5dでは、入力予測部30が、省略判断部50の検出結果に基づいて、省略部分があるか否かを判定する。ここで、省略部分がある場合には、ステップ5eに移行し、一方、省略部分が無い場合には、ステップ5fに移行する。   In step 5d, the input predicting unit 30 determines whether there is an omitted part based on the detection result of the omitting determining part 50. If there is an omitted part, the process proceeds to step 5e. On the other hand, if there is no omitted part, the process proceeds to step 5f.

ステップ5eでは、入力予測部30が、省略判断部50の検出結果に基づいて、与えられた文字列を、省略されている部分にワイルドカード「*」を設定する補正を行い、ステップ5eに移行する。すなわち、この例では、「せい*がく*」と補正されたものとする。   In step 5e, the input predicting unit 30 corrects the given character string by setting a wild card “*” in the omitted part based on the detection result of the omission determination unit 50, and the process proceeds to step 5e. To do. That is, in this example, it is assumed that “Sei * gaku *” has been corrected.

ステップ5fでは、入力予測部30が、辞書データ記憶部60や新語辞書データ記憶部80が記憶する辞書データを参照し、ワイルドカードを設定した「せい*がく*」に該当する読みの辞書データをあいまい検索し、ステップ5gに移行する。なお、この例では、「聖学園」、「西楠学院」、「西楠女学院」、「清修学園」の見出しを有する辞書データが検出できたとする。   In step 5f, the input prediction unit 30 refers to the dictionary data stored in the dictionary data storage unit 60 or the new word dictionary data storage unit 80, and reads the dictionary data of the reading corresponding to “sei * gaku *” set with a wild card. A fuzzy search is performed, and the process proceeds to step 5g. In this example, it is assumed that dictionary data having the headings “Sei Gakuen”, “Saijo Gakuin”, “Saijo Gakuin”, and “Seishaku Gakuen” can be detected.

ステップ5gでは、入力予測部30が、ステップ5fのあいまい検索の結果に基づいて、補正部分に相当する見出しの文字(読みに相当しない文字)を削除した変換候補を作成し、ステップ5hに移行する。なお、この例では、上記削除により、「聖学」、「西学」、「西学」、「清学」の変換候補が生成されたものとする。   In step 5g, the input prediction unit 30 creates a conversion candidate from which the headline character (character not corresponding to reading) corresponding to the corrected portion is deleted based on the result of the fuzzy search in step 5f, and the process proceeds to step 5h. . In this example, it is assumed that conversion candidates “Seigaku”, “Nishigaku”, “Nishigaku”, and “Seigaku” are generated by the above deletion.

ステップ5hでは、入力予測部30が、ステップ5gで作成した変換候補間でマージを行い、重複する変換候補を削除して、この結果を入力制御部20に出力する。これに対して入力制御部20は、入力予測部30から与えられた変換候補を表示部90の候補ウィンドウエリアに一覧表示し、ステップ5iに移行する。   In step 5h, the input prediction unit 30 performs merging between the conversion candidates created in step 5g, deletes the overlapping conversion candidates, and outputs the result to the input control unit 20. On the other hand, the input control unit 20 displays a list of conversion candidates given from the input prediction unit 30 in the candidate window area of the display unit 90, and proceeds to step 5i.

ステップ5iでは、入力部10を通じて、候補ウィンドウエリアに一覧表示された見出しを見たユーザが入力を所望する見出しを選択する操作を行うと、これを入力制御部20が受け付けて、ステップ5jに移行する。   In step 5i, when the user who has viewed the headline displayed in the candidate window area through the input unit 10 performs an operation of selecting a headline desired to be input, the input control unit 20 accepts the operation and proceeds to step 5j. To do.

ステップ5jでは、ステップ5iで選択を受け付けた見出しの文字列を確定文字列として記憶するとともに、この文字列を本文エリアに貼り付け、追加して表示し、ステップ5aに移行して、新たな入力を受け付ける。   In step 5j, the character string of the headline that has been selected in step 5i is stored as a confirmed character string, and this character string is pasted into the text area, added and displayed, and the process proceeds to step 5a for new input. Accept.

以上のように、略称された文字列の読みの入力を受け付け、この文字列から省略していない文字列を推定し、この推定した文字列の見出しから読み以外の文字を削除して適切な文字に変換するようにしている。このような処理であっても、省略した文字列をそれぞれ辞書データに登録せずに、省略ルールにしたがって正確な変換が行えるので、辞書データを大容量化することなく、略称入力を容易に行うことができる。   As described above, it accepts input of reading of abbreviated character strings, estimates a character string that is not omitted from this character string, and deletes characters other than reading from the heading of this estimated character string, and makes appropriate characters I am trying to convert it. Even in such a process, the abbreviated character string can be input easily without increasing the capacity of the dictionary data because accurate conversion can be performed according to the omission rules without registering the omitted character strings in the dictionary data. be able to.

また以上のような略称の入力機能をユーザが任意にON/OFFしたり、適用する名称を選択したり、あるいは省略ルールを任意に設定するようにしてもよい。図6は、その際の表示の遷移を示すものである。   Further, the user may arbitrarily turn on / off the abbreviation input function as described above, select a name to be applied, or arbitrarily set an omission rule. FIG. 6 shows display transitions at that time.

まず6aに示すような設定メニューで「4略称変換」を選択すると、6bに示すように、略称の入力機能のON/OFFを設定する「1略称変換」、適用する名称を設定する(省略ルールを選択する)「2カスタマイズ」、省略ルールを作成する「3ルール作成」を表示する。   First, when “4 abbreviation conversion” is selected in the setting menu as shown in 6a, as shown in 6b, “1 abbreviation conversion” for setting ON / OFF of the input function of the abbreviation, and the name to be applied are set (omitted rule). “2 customization” and “3 rule creation” for creating an abbreviated rule are displayed.

入力部10を通じてユーザが、「1略称変換」を選択すると、6cに示すようなON/OFFの選択画面を表示し、「2カスタマイズ」を選択すると、6dに示すような省略ルールをそれぞれON/OFF設定する作成する設定画面を表示し、「3ルール作成」を選択すると、ルールを設定するための入力欄を表示する。   When the user selects “1 abbreviation conversion” through the input unit 10, an ON / OFF selection screen as shown in 6c is displayed, and when “2 customize” is selected, an omission rule as shown in 6d is turned on / off. When a setting screen for creating OFF is displayed and “3 rule creation” is selected, an input field for setting a rule is displayed.

この表示は、入力制御部20の制御により実施し、入力部10から受け付けた情報を保持し、この受け付けた情報にしたがって入力制御部20が入力予測部30に対して動作設定を行う。このようにユーザが任意に略称変換の機能設定を行うことで、よりユーザの利便性が向上する。   This display is performed under the control of the input control unit 20, holds information received from the input unit 10, and the input control unit 20 performs operation settings for the input prediction unit 30 according to the received information. In this way, the user's convenience is further improved by arbitrarily setting the abbreviation conversion function.

また略称入力の制御フローの例を図4および図5に示したが、これらの処理はユーザからの入力に応じて選択的に実行することが可能であるため、両制御を同時に実装することが可能である。またユーザの選択によりいずれが一方が機能するようにしてもよい。
その他、この発明の要旨を逸脱しない範囲で種々の変形を施しても同様に実施可能であることはいうまでもない。
4 and 5 show examples of the abbreviation input control flow. Since these processes can be selectively executed according to the input from the user, both controls can be implemented simultaneously. Is possible. One of them may function according to the user's selection.
In addition, it goes without saying that the present invention can be similarly implemented even if various modifications are made without departing from the gist of the present invention.

この発明に係わる文字入力装置の一実施形態の構成を示す回路ブロック図。The circuit block diagram which shows the structure of one Embodiment of the character input device concerning this invention. 図1に示した文字入力装置の辞書データ記憶部が記憶する辞書データの一例を示す図。The figure which shows an example of the dictionary data which the dictionary data storage part of the character input device shown in FIG. 1 memorize | stores. 図1に示した文字入力装置のフレーズ辞書データ記憶部が記憶する辞書データの一例を示す図。The figure which shows an example of the dictionary data which the phrase dictionary data storage part of the character input device shown in FIG. 1 memorize | stores. 図1に示した文字入力装置の動作を説明するためのフローチャート。The flowchart for demonstrating operation | movement of the character input device shown in FIG. 図1に示した文字入力装置の動作を説明するためのフローチャート。The flowchart for demonstrating operation | movement of the character input device shown in FIG. 図1に示した文字入力装置の動作を設定する入力画面の一例を示す図。The figure which shows an example of the input screen which sets operation | movement of the character input device shown in FIG.

符号の説明Explanation of symbols

10…入力部、20…入力制御部、30…入力予測部、40…かな漢字変換部、50…省略判断部、60…辞書データ記憶部、70…フレーズ辞書データ記憶部、80…新語辞書データ記憶部、90…表示部。   DESCRIPTION OF SYMBOLS 10 ... Input part, 20 ... Input control part, 30 ... Input prediction part, 40 ... Kana-Kanji conversion part, 50 ... Omission determination part, 60 ... Dictionary data storage part, 70 ... Phrase dictionary data storage part, 80 ... New word dictionary data storage Part, 90... Display part.

Claims (5)

ユーザが入力を所望する第1の入力候補を求める候補抽出手段と、
この候補抽出手段が求めた第1の入力候補に先行して入力された先行文字列を記憶する文字列記憶手段と、
省略ルールを記憶するルール記憶手段と、
前記省略ルールと前記先行文字列に基づいて、前記候補抽出手段が求めた第1の入力候補から省略する文字を検出する検出手段と、
この検出手段が検出した文字を前記候補抽出手段が求めた第1の入力候補から省略して、第2の入力候補として表示する表示手段と、
ユーザからの要求に応じて、前記表示手段に表示した第2の入力候補を入力された文字列として受け付ける入力手段とを具備することを特徴とする文字入力装置。
Candidate extraction means for obtaining a first input candidate that the user desires to input;
A character string storage means for storing a preceding character string input prior to the first input candidate obtained by the candidate extraction means;
Rule storage means for storing abbreviated rules;
Detection means for detecting a character to be omitted from the first input candidate obtained by the candidate extraction means based on the omission rule and the preceding character string;
Display means for omitting the characters detected by the detecting means from the first input candidates obtained by the candidate extracting means and displaying them as second input candidates;
A character input device comprising: an input unit that receives a second input candidate displayed on the display unit as an input character string in response to a request from a user.
さらに、少なくとも読みと文字列を対応付けた辞書データを記憶する辞書データ記憶手段を備え、
前記候補抽出手段は、前記辞書データに基づいて、ユーザが入力した読みから始まる読みに対応付けられた文字列を、ユーザが入力を所望する第1の入力候補として求めることを特徴とする請求項1に記載の文字入力装置。
Furthermore, it comprises dictionary data storage means for storing at least dictionary data associating readings with character strings,
The candidate extraction unit obtains a character string associated with a reading starting from a reading input by a user as a first input candidate that the user desires to input based on the dictionary data. The character input device according to 1.
さらに、文字列と、この文字列につながる傾向の強い文字列を対応付けた辞書データを記憶する辞書データ記憶手段を備え、
前記候補抽出予測手段は、前記辞書データに基づいて、前記先行文字列に対応付けられた文字列を、ユーザが入力を所望する第1の入力候補として求めることを特徴とする請求項1に記載の文字入力装置。
Furthermore, it comprises dictionary data storage means for storing dictionary data in which a character string is associated with a character string having a strong tendency to be connected to the character string,
The said candidate extraction prediction means calculates | requires the character string matched with the said preceding character string as a 1st input candidate which a user desires to input based on the said dictionary data. Character input device.
入力を確定する前の2つ文字列のうち、先行する文字列を先行文字列として記憶するとともに、この文字列に後続する文字列を後続文字列として記憶する記憶手段と、
省略ルールを記憶するルール記憶手段と、
前記省略ルールに基づいて、前記先行文字列と前記後続文字列とからそれぞれ省略する文字を検出する検出手段と、
この検出手段が検出した文字を前記先行文字列と前記後続文字列からそれぞれ省略して、入力候補として表示する表示手段と、
ユーザからの要求に応じて、前記表示手段に表示した入力候補を入力された文字列として受け付ける入力手段とを具備することを特徴とする文字入力装置。
Storage means for storing a preceding character string as a preceding character string of two character strings before input is confirmed, and storing a character string subsequent to the character string as a subsequent character string;
Rule storage means for storing abbreviated rules;
Detection means for detecting characters to be omitted from the preceding character string and the subsequent character string, respectively, based on the omission rule;
Display means for omitting the characters detected by the detection means from the preceding character string and the subsequent character string, respectively, and displaying them as input candidates;
A character input device comprising: an input unit that receives an input candidate displayed on the display unit as an input character string in response to a request from a user.
少なくとも読みと文字列を対応付けた辞書データを記憶する辞書データ記憶手段と、
省略ルールを記憶するルール記憶手段と、
文字列の読みの入力を受け付ける読み第1入力手段と、
この第1入力手段が受け付けた読みから、前記省略ルールに基づいて、入力が省略された読みを推定する推定手段と、
前記第1入力手段が受け付けた読みに対して、前記推定手段が推定した読みの位置に識別情報を設定する設定手段と、
この設定手段により識別情報が設定された読みに対応する文字列を、前記辞書データから検出する検出手段と、
この検出手段が検出した文字列から、前記識別情報が設定された読みに対応する文字を削除する削除手段と、
この削除手段が文字を削除した文字列を、入力候補として表示する表示手段と、
ユーザからの要求に応じて、前記表示手段に表示した入力候補を入力された文字列として受け付ける第2入力手段とを具備することを特徴とする文字入力装置。
Dictionary data storage means for storing dictionary data associating at least readings with character strings;
Rule storage means for storing abbreviated rules;
A first reading input means for receiving a reading of a character string;
An estimation means for estimating a reading from which an input is omitted based on the omission rule from a reading received by the first input means;
Setting means for setting identification information at the position of the reading estimated by the estimating means with respect to the reading accepted by the first input means;
A detecting means for detecting a character string corresponding to the reading whose identification information is set by the setting means from the dictionary data;
A deletion unit that deletes a character corresponding to the reading in which the identification information is set, from the character string detected by the detection unit;
A display means for displaying the character string from which the deletion means has been deleted as input candidates;
A character input device comprising: second input means for receiving input candidates displayed on the display means as input character strings in response to a request from a user.
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