JP2009288888A - 文字入力装置、文字入力学習方法、及びプログラム - Google Patents

Abstract

【課題】携帯電話端末等の文字入力装置において、ユーザが所望の語句（単語、文節など）を予測候補から煩雑な操作をすることなく選択し、文字入力を行うことができるようにする。
【解決手段】前の語句を入力した後、カーソル移動や削除などの操作が一切行われずに次の語句が入力される連続入力スタイルにおいて、候補辞書データベースに登録された２つの語句を高い頻度で組み合わせて使用する場合、その２つの語句を１つの語句として候補辞書データベースに登録する。
【選択図】図４

Description

本発明は、ワードプロセッサ機能を搭載した携帯電話端末等の電子機器に適用して好適な文字入力装置、文字入力学習方法、及びプログラムに関する。

近年、多くの電子機器がワードプロセッサ機能を搭載し、文書作成の機会が増加している。このような状況の中で、キーボード操作に熟知していない人でも、少ないキータッチで情報を正確に入力することができ、ユーザの情報入力にかかわる負担を軽減することが望まれている。

このような問題を解決する方法の一つとして、ユーザが文字列を入力する際に、作成中の文書の内容に即して、ユーザが入力を希望するであろう単語や表現等の文字列を予測候補の上位に提示することができ、その結果、ユーザが予測候補から所望の単語等を煩雑な操作をすることなく選択できるようにしたものが、特許文献１に開示されている。

図１に、予測変換機能を備えた携帯電話端末における文字入力画面の例を示す。
この例では、文字入力領域１０１に「あした」という文字列を入力したとき、予測候補領域１０２に「明日は」、「明日」、「明日の」、「明日中」、「芦田」、「足だ」、「朝」、「旦」、「１３３４」、「1334」という候補が表示されている。
特開２００７−３４８７１号公報

ところで、特許文献１を始めとする従来の方法は、予め辞書に登録された語句（予測候補）やユーザが入力した語句を学習して予測候補の上位に提示することは可能だったが、これらを組み合わせて１つの語句とすることはできなかった。つまり、複数の語句が組み合わさった長い語句は、それを構成する語句ごとに候補を確定する必要があった。また、一度学習された語句を修正して新たな語句として学習することもできなかった。

携帯電話端末は電子メール機能が当然のように搭載されるなど多機能、高機能化しており、文字入力の機会も多い。しかし、携帯電話端末はキーボードと比較すると入力キーが限られているため、少ない入力キー又は少ないキータッチで文書を正確に入力するための文字入力方法が長らく望まれている。

本発明は、このような状況に鑑みてなされたものであり、ユーザが所望の語句（単語、文節など）を予測候補から煩雑な操作をすることなく選択し、簡便に文字入力を行うことができるようにすることである。

本発明の第１の側面の文字入力装置は、入力部と、表示制御部と、候補辞書データベースと、学習データ・データベースと、候補抽出部と、候補学習部とを含む。入力部は、操作部からの入力情報を取得するものである。表示制御部は、入力情報に応じた語句を文字入力画面に表示するものである。候補辞書データベースは、複数の候補が登録されているものである。学習データ・データベースは、候補辞書データベースに登録された各候補に関する学習データが登録されているものである。候補抽出部は、入力情報に応じて候補辞書データベースから候補を抽出し、当該抽出した候補を予測候補として表示制御部に送り文字入力画面に表示させるものである。候補学習部は、文字入力画面に表示された予測候補が選択された場合に、選択された予測候補の語句とその直前の確定語句からなる一つの語句を、新たな候補として候補辞書データベースに登録するとともに、その新たな候補に関する学習データを学習データ・データベースに登録するものである。

本発明の第２の側面の文字入力装置は、入力部と、表示制御部と、候補辞書データベースと、学習データ・データベースと、候補抽出部と、候補学習部とを含む。入力部は、操作部からの入力情報を取得するものである。表示制御部は、入力情報に応じた語句を文字入力画面に表示するものである。候補辞書データベースは、複数の候補が登録されているものである。学習データ・データベースは、候補辞書データベースに登録された各候補に関する学習データが登録されているものである。候補抽出部は、入力情報に応じて候補辞書データベースから候補を抽出し、当該抽出した候補を予測候補として表示制御部に送り文字入力画面に表示させるものである。候補学習部は、文字入力画面に表示された予測候補が選択された後に、選択された予測候補からなる確定語句の一部が修正された場合、当該確定語句に修正が施された語句を、新たな候補として候補辞書データベースに登録するとともに、その新たな候補に関する学習データを学習データ・データベースに登録するものである。

なお、本発明でいう語句とは、一回の確定操作によって確定される範囲を単位とし、一つの変換候補となり得るものであって、文法上、意味・職能を持った最小の言語単位としての単語とは必ずしも一致しない。

本発明の第１の側面の文字入力学習方法及びプログラムは、操作部からの入力情報を取得するステップと、取得した入力情報に応じて候補辞書データベースから候補を抽出するステップと、抽出した候補を予測候補として文字入力画面に表示するステップを含む。さらに、文字入力画面に表示された予測候補が選択された場合に、選択された予測候補の語句とその直前の確定語句からなる一つの語句を、新たな候補として候補辞書データベースに登録するステップと、その新たな候補に関する学習データを学習データ・データベースに登録するステップを含むことを特徴とする。

本発明の第２の側面の文字入力学習方法及びプログラムは、操作部からの入力情報を取得するステップと、取得した入力情報に応じて候補辞書データベースから候補を抽出するステップと、抽出した候補を予測候補として文字入力画面に表示するステップを含む。さらに、文字入力画面に表示された予測候補が選択された後に、選択された予測候補からなる確定語句の一部が修正された場合、当該確定語句に修正が施された語句を、新たな候補として候補辞書データベースに登録するステップと、その新たな候補に関する学習データを学習データ・データベースに登録するステップを含むことを特徴とする。

本発明の第１の側面においては、候補辞書データベースに登録された候補（語句）を組み合わせて１つの語句として学習することができる。例えば２つの語句を高い頻度で組み合わせて使用する場合、その２つの語句を１つの語句として学習し直す。

本発明の第２の側面においては、既に候補辞書データベースにある候補を修正し、新たな候補として学習し直す。

以上のように、本発明によれば、文字入力装置において辞書に登録された語句を組み合わせて１つの語句として学習することができる。また、一度学習された語句を修正して新たな語句として学習することができる。それにより、ユーザが所望の語句（単語、文節など）を予測候補から煩雑な操作をすることなく選択し、簡便に文字入力を行うことができる。

以下、本発明の一実施の形態に係る文字入力装置について、ワードプロセッサ機能を備えた携帯電話端末を例に説明する。

以下に述べる実施の形態は、本発明を実施するための好適な形態の具体例であるから、技術的に好ましい種々の限定が付されている。ただし、本発明は、以下の実施の形態の説明において特に本発明を限定する旨の記載がない限り、これらの実施の形態に限られるものではない。したがって、例えば、以下の説明で挙げる使用材料とその使用量、処理時間、処理順序および各パラメータの数値的条件等は好適例に過ぎず、また、説明に用いた各図における寸法、形状および配置関係等も実施の形態の一例を示す概略的なものである。

図２は、本発明の一実施の形態に係る携帯電話端末の内部構成例を示すブロック図である。
本実施の形態の携帯電話端末は、制御部１と、表示部２と、操作部３と、ＲＯＭ（Read Only Memory）４と、ＲＯＭ５と、ＲＡＭ（Random Access Memory）６と、不揮発性メモリ７と、通信部８と、マイクロホン９と、スピーカ１０と、Ｉ／Ｆ１１とを備える。

制御部１は、例えばＣＰＵ（Central Processing Unit）等の演算制御装置から構成される。制御部１は、プログラムメモリに記録されているコンピュータ・プログラムに従い、図示しないメインメモリを各種処理のための作業領域として使用しながら所定の処理を実行するものである。

表示部２は、液晶ディスプレイ（ＬＣＤ；Liquid Crystal Display）などから構成され、ユーザによるキー入力に応じた表示画面（例えば、図１に示すような文字入力画面）を表示するものである。

操作部３は、ジョグダイアルやキーパッドなどから構成され、ユーザによる電話番号やメール文などの入力操作、各種モードの設定操作などに応じた入力操作信号を制御部１に入力するものである。

ＲＯＭ４は、不揮発性のメモリであり、文字入力アプリケーション・ソフトウェア（以下、「文字入力アプリケーション」という。）等のコンピュータ・プログラムを格納するものである。

ＲＯＭ５は、不揮発性のメモリであり、文字入力の際に使用する候補辞書を格納するものである。本実施の形態においては、この候補辞書は、工場出荷時にデフォルトデータとしてプレインストールされるものとする。

ＲＡＭ６は、不揮発性のメモリであり、文字入力の際に選択された候補や確定された語句を学習データとして一時的に格納するものである。この実施の形態では、追加された候補用の記憶領域６ａと学習データ用の記憶領域６ｂに分けられているが、これに限られない。

不揮発性メモリ７は、文字入力アプリケーション終了時もしくは携帯電話端末の電源を切断したときにＲＡＭ６上に展開されているデータを待避させるための一時待避用メモリであり、フラッシュメモリ等が適用される。例えば、ＲＡＭ６の記憶領域６ａに一時記憶されている追加された候補や、記憶領域６ｂに一時記憶されている学習データが保存される。そして、文字入力アプリケーション起動時もしくは携帯電話端末の電源を入れたときにＲＡＭ６上に学習データが展開される。また不揮発性メモリ７は、その他にも、電話帳やスケジュール、メールメッセージ、動画、静止画、音楽、ブックマーク、ウェブページのＵＲＬ（Uniform Resource Locator）等、様々なデータを格納するようにしてもよい。

この実施の形態では、ＲＯＭ５に候補辞書を格納するようにしたが、文字入力アプリケーションや携帯電話端末の電源をオフにしても候補辞書データが消去しなければよく、例えば不揮発性メモリ７に保存するようにしてもよい。

通信部８は、制御部１の制御に基づいて、アンテナ８ａを介して携帯電話基地局（図示略）との間で送受する電波の変調及び復調を行い、送信信号の送信と受信信号の受信を行う。この通信部８において無線通信を行う際に用いられる無線通信方式としては、例えばＷ−ＣＤＭＡ（Wideband Code Division Multiple Access：符合分割多重接続）方式などが用いられるが、これに限られるものではない。

マイクロホン９は、音声を収音し、電気信号に変化してアナログ音声信号を生成するものである。例えば、音声通話時の送信系においては、生成されたアナログ音声信号を、図示しない音声処理部でデジタル音声データに変換する。制御部１は、デジタル音声データに送信先アドレスなどの制御情報を付加してパケットを生成し、通信部８に供給する。通信部８は、入力されたパケットに所定の変調処理を行い、そして所定の送信周波数の送信信号に周波数変換し、その周波数変換した送信信号をアンテナ８ａから無線信号で送信する。

スピーカ１０は、供給されたアナログ音声信号を音響信号に変換して出力するものである。例えば、音声通話時の受信系においては、制御部１は、通信部８で受信し、復調した受信信号からパケットを抽出して、そのパケットから音声データ、制御データ等を取り出し、取り出した音声データを図示しない音声処理部に供給する。音声処理部は、デジタル音声データからアナログ音声信号への変換、増幅など所定の音声処理を行い、スピーカ１０により電気信号から音響信号に変換して出力する。

Ｉ／Ｆ１１は、携帯電話端末と記録媒体１２とのインターフェースとして機能するものである。例えば、制御部１が記録媒体１２に記録された文字入力アプリケーション等のコンピュータ・プログラムを読み込んで実行することにより、携帯電話端末が所定の動作、機能を奏するようにしてもよい。

制御ラインは、これに接続されている上記各デバイスを制御する信号を流すためのライン（信号線）である。携帯電話端末内の幾つかのデバイスは制御ラインを通じて制御部１と接続しており、この制御部１の制御により各デバイスでの処理が行われる。またデータラインは、これに接続されているデバイス間でデータ転送を行うためのライン（信号線）である。なお、電源については、図示せぬ電源部から各部に供給されているものとする。

次に、ＲＯＭ４に記録されている文字入力アプリケーションを説明する。

図３は、文字入力アプリケーションのモジュール構成例を示す図である。
文字入力アプリケーションは、インターフェース部２０と、エンジン部３０を含むように構成され、ＲＯＭ４にそのプログラムが記録されている。本実施の形態による文字入力方法は、制御部１が、ＲＯＭ４に記録された文字入力アプリケーションを読み込んで実行することにより実施される。

インターフェース部２０は、操作部３及び表示部２と、文字入力アプリケーション（エンジン部３０）との情報のやり取りを仲介するものであり、ユーザに対して情報を表示する方式や、逆に、ユーザが情報を入力するための方式が定められている。このインターフェース部２０は、表示制御部２１と入力部２２を含むようにして構成されている。

表示制御部２１は、入力情報に含まれる文字列（語句）や変換候補の情報に応じて文字入力画面を生成し、その文字入力画面データを表示部２に供給して表示させるものである。

入力部２２は、ユーザ操作に応じて操作部３から入力されてくる入力信号を解析し、解析結果をエンジン部３０に供給するものである。すなわち操作部３からユーザ操作に応じた入力信号が入力されると、文字入力中であれば入力信号に基づいて文字入力を指示するデータに変換し、変換候補選択中であれば入力信号に基づく変換候補選択操作（フォーカス移動、候補選択）を示すデータに変換する。また、そのときの入力状況に関する情報を表示部２へ送り表示する。

エンジン部３０は、文字入力アプリケーションの中心部分であり、変換候補の抽出や使用した変換候補の学習を行う。このエンジン部３０は、候補抽出部３１、候補学習部３２及び表示制約部３３を含むように構成される。

候補抽出部３１は、インターフェース部２０から入力文字列が送られた場合、その文字列を読みとする変換候補を候補辞書データベース４１から抽出し、インターフェース部２０へ渡すものである。

候補学習部３２は、変換候補が選択されたとき又は文字列が確定したとき、当該変換候補又は当該文字列とその直前に確定した語句との繋がり等を学習し、学習データ・データベース４２内の当該変換候補又は当該文字列の学習データを更新又は登録する。

表示制約部３３は、予測候補領域１０２の限られた表示領域に多くの候補を表示するため、長い候補（語句）の表示制約、及び類似候補の表示制約を行うものである。なお、この表示制約部３３は必ずしも必要ではなく、例えば操作部３からの指示により表示制約部３３の動作のオン／オフを切り替えられるように構成してもよい。

候補辞書データベース４１は、多数の変換候補が登録されているデータベースであり、例えばＲＯＭ５およびＲＡＭ６の記憶領域６ａを利用して構築される。

学習データ・データベース４２は、選択候補が選択されたとき又は文字列（語句）が確定したとき、それに続く変換候補又は文字列（語句）との関係性（繋がり）の情報と選択された頻度の情報を、学習データとして保存する。この学習データ・データベース４２は、例えばＲＡＭ６の記憶領域６ｂに構築される。

２つの語句（前の語句を「直前語句」、後ろの語句を「後追い語句」とする。）が続けて入力された場合、上述した候補学習部３２が行う学習のパターンには以下の３通りが存在する。
・フレーズ学習
・ワンワード学習
・修正入力学習

＜フレーズ学習＞
２つの語句が続けて入力（確定）された場合に、直前語句と後追い語句の繋がりを学習する。
このフレーズ学習において、フレーズ学習を行った後に、再度同じ直前語句が入力された場合は、「フレーズ候補」として後追い語句が表示部２の文字入力画面に表示される。

＜ワンワード学習＞
２つの語句が続けて入力された場合に、直前語句と後追い語句を新たな一つの語句として学習する。
このワンワード学習において、ワンワード学習を行い生成した語句は、語句予測学習データとして学習データ・データベース４２に登録する。
またワンワード学習後に、ワンワード学習した新たな候補（新たな一つの語句）の読みと前方一致する語句が入力された場合、学習した候補を「予測候補」として文字入力画面に表示する。
またワンワード学習をした場合、後追い語句と関連づけられていたフレーズ候補を新たな候補に引き継ぐ。

なおワンワード学習においては下記条件を満たすようにする。
■直前語句が満たすべき条件
直前語句が無変換確定した候補でないこと。
（無変換確定とは、予測候補から選ばない確定のことである。）
■後追い語句が満たすべき条件
後追い語句が文字入力を伴わずフレーズ候補から選択されたものであること。
■全体の条件として直前にワンワード学習を行っていないこと。

ワンワード学習において直前にワンワード学習を行っていないことを条件の一つとしたのは、ワンワード学習を連続して行うことを避けるためである。例えば、「品川」、「駅に」、「行く」という語句を入力する場合を考える。この場合、まず「品川駅に」というワンワード学習が実行されるが、次に入力される「行く」についてワンワード学習を行わない。つまり「品川駅に行く」という学習を行わないことを意味する。ワンワード学習を連続して行わないことにより、○○となることを避けることができる。

＜修正入力学習＞
語句を入力しその語句の語尾を修正した場合に、修正後の語句を学習する。
この修正入力学習において、修正後の語句を語句予測学習データとして学習データ・データベース４２に登録する。
また修正前の語句は語句予測学習データとして学習データ・データベース４２に登録しない。
また新規の単語を作成するため、修正後の語句は修正前の語句からフレーズ候補の引継ぎを行わない。

なお修正入力学習においては下記条件を満たすようにする。
■直前語句が満たすべき条件
・直前語句の後方から「かな」が１文字以上存在し、その「かな」部が候補辞書データベース４１に登録された候補の読みと一致していること。
・直前語句の入力（確定）後、カーソル移動・削除操作が行われ、それが直前語句の「かな」部の範囲内であること（操作が行われなかった場合も含む）。
・直前語句が無変換確定した候補でないこと。
■後追い語句が満たすべき条件
無変換確定した候補であること。

上述したワンワード学習及び修正入力学習は、本発明の一実施の形態に係る文字入力学習方法である。以下、図４〜図７を参照してワンワード学習及び修正入力学習について説明する。

まず、図４のフローチャートを参照して、文字入力アプリケーションによるワンワード学習について説明する。

まずステップＳ１において、ユーザが携帯電話端末の操作部３を操作して電子メール等、文字入力アプリケーションの使用を伴うアプリケーションの起動を指示する。制御部１は、文字入力アプリケーションを起動する旨の制御信号を受信すると、ＲＯＭ４に記録されている文字入力アプリケーションを図示しないメインメモリ（ＲＡＭ）に読み出して起動させる。起動後にユーザが操作部３を操作すると、その操作内容（入力操作信号）をインターフェース部２０の入力部２２が解析し、その解析結果に応じて表示制御部２１が例えば図１に示すような文字入力画面を表示部２に表示させる。

そして、ユーザが操作部３を操作して候補辞書データベース４１に登録済みの語句と同じか前方一致する読みを入力すると、候補抽出部３１が、ユーザの入力内容に応じて候補辞書データベース４１から１以上の候補を抽出する。例えば、入力内容が文字（文字列）の入力である場合、当該文字（文字列）の読みを含む候補を候補辞書データベース４１から抽出する。また、入力内容が候補の選択である場合、その候補に繋がる（その候補と関連づけられた）候補を候補辞書データベース４１から抽出する。

抽出された候補は予測候補として予測候補領域１０２に表示される。ユーザは、操作部３を操作して文字入力領域１０１に直接文字を入力するか、予測候補領域１０２に表示された候補から所望の候補を選択することにより、所望の文字を入力することができる。そして、入力部２２は文字入力中に図示しない決定キーが押されたことを検出すると、入力した語句（本例では語句Ａ）を確定する。この処理が終了後、ステップＳ２の処理に進む。

ステップＳ２において、候補学習部３２は、確定した語句Ａ、さらには語句Ａの直前に確定した語句と当該語句Ａとの繋がりを含む情報を学習データとして更新する。この処理が終了後、ステップＳ３の処理に進む。

ステップＳ３において、候補学習部３２は、語句Ａが「無変換確定」の候補ではないという条件を満たすか否かを判定する。無変換確定とは、予測候補領域１０２（図１を参照）から候補を選ばないで語句の確定を行うことである。無変換確定の候補でないと判定された場合、ステップＳ４の処理に進む。一方、無変換確定の候補であると判定された場合には、ステップＳ１の処理に戻り新たな語句を確定し、ステップＳ２，Ｓ３において当該新たな語句の学習データを更新するとともに、再び無変換確定の候補でないか否かを判定する。

ステップＳ４において、候補学習部３２は、語句Ａを「直前語句」として図示しないＲＡＭなどのメインメモリに保存する。この処理が終了後、ステップＳ５の処理に進む。

ステップＳ５において、候補学習部３２は、ユーザが操作部３を操作して入力した内容に基づき語句Ａに続いて語句Ｂを確定する。この処理が終了後、ステップＳ６の処理に進む。

ステップＳ６において、候補学習部３２は、語句Ｂが次の条件を満たすか否かを判定する。
・語句Ｂが文字入力を伴わずフレーズ候補から選択されたものであること。
・ワンワード学習後の語句が２１バイト以下であること。
ワンワード学習した語句が例えば２１バイトを超えるような長い場合は、予測候補領域１０２に表示しきれないこと、及び他の候補を表示できなくなる恐れがあり、それを避けるためである。上記の条件を満たす場合はステップＳ７の処理に進む。上記の条件を満たさない場合はステップＳ８の処理に進む。

ステップＳ７において、候補学習部３２は、直前語句Ａと後追い語句Ｂからワンワード学習を実行する。すなわち、「語句Ａ＋語句Ｂ」からなる一つの語句Ｃを新たな候補として候補辞書データベース４１に登録するとともに、新たな候補である語句Ｃに関する学習データを学習データ・データベースに登録する。この処理が終了後、ステップＳ１に戻り、語句Ｃに続く語句を確定し一連の処理を継続する。

ステップＳ８において、候補学習部３２は、ワンワード学習を行わずステップＳ２の処理に進む。ここでは、語句Ｂを語句Ａと読み替える。すなわち後追い語句Ｂを直前語句として、学習データを更新する。そして、ステップＳ３以降の処理を行い、語句Ｂに続く語句との関連性に基づいて上述した条件を満たすか否かを判定し、適宜ワンワード学習を実行、継続する。

上述したワンワード学習は、２つの語句を続けて入力する場合に、語句と語句を連続で入力する「連続入力スタイル」における学習方法である。つまり前の語句を入力した後、カーソル移動や削除などの操作が一切行われずに次の語句が入力される場合の学習方法である。この連続入力スタイルで入力された場合、従来は前の語句（例えば「上野」）と後ろの語句（例えば「動物園」）の繋がりを学習し、再度前の語句「上野」が入力されたとき、その語句に繋がる語句の候補の１つとして「動物園」を表示していたいわゆるフレーズ学習と呼ばれるものである。

本実施の形態に係る連続入力スタイルでは、２つの語句を高い頻度で組み合わせて使用する場合、その２つの語句を１つの語句として学習し直すようにしている（ワンワード学習）。この高い頻度で組み合わされて使用するということは、その２つの語句によって別の１つの語句（もしくは文節）を表している可能性がある、と判断できるからである。

このワンワード学習の際、後ろの語句「動物園」が初めて使用される場合以外は、動物園も自身に繋がる候補を持っている可能性がある。この場合は、「上野」と「動物園」をワンワード学習して生成された「上野動物園」という語句がその繋がりを継承する。つまり、「動物園」と入力したときに予測候補領域１０２（図１を参照）に表示される予測候補が、「上野動物園」のときにも表示される。

また、「上野」を繋がりの候補として持つ語句の繋がりの候補として、「上野動物園」が新たに追加される。例えば、「レストラン上野」の場合、従来は「レストラン」と入力すると、「上野」が予測候補の一つとして予測候補領域１０２に表示される。ワンワード学習を行った後では、「レストラン」と入力すると、「上野」に加え「上野動物園」が予測候補として予測候補領域１０２に表示される。

図５は、前後の語句が両方とも漢字のみで構成されたワンワード学習の一例を示す図である。
文字入力画面の文字入力領域１０１において、直前語句として例えば「品川」が入力・確定される。その後、予測候補領域１０２に表示されたフレーズ候補一覧から「駅」が選択・確定される。この場合、学習結果として「品川駅」が候補辞書データベース４１に登録される。これに伴って「品川駅」に関する学習データ、すなわち「品川」に関する学習データと「駅」に関する学習データから引き継いだ部分を学習データ・データベース４２に登録する。

このようなワンワード学習により、毎回予測候補領域１０２から決定キーを連打して候補（語句）を組み合わせて入力していた結果を、１回の候補選択操作によって入力が可能になる。

なお、このワンワード学習の際、「前後の語句が両方とも漢字のみで構成されていること」などの条件を追加することにより、不適切な学習の減少を図ることができる。また、直前語句と後追い語句が同じ組合せで２回以上使用されたことがある場合にワンワード学習を行うようにすることでも同様に、不適切な学習の減少を図ることができる。

さらに、直前語句の末尾が、「句読点」、「！」、「絵文字」の場合には、学習を行わないようにするとよい。このような語句がある場合、直前語句のみで意味が完結すると判断できるからである。

以上説明したとおり、本実施の形態によると、辞書に登録された候補（語句）を組み合わせて１つの語句として学習することができる。これにより、ユーザは所望の語句（単語、文節など）を予測候補から煩雑な操作をすることなく選択し、文字入力を行うことができる。

次に、図６のフローチャートを参照して、文字入力アプリケーションによる修正入力学習について説明する。

まずステップＳ１１において、図５のフローチャートにおけるステップＳ１の処理と同様に、入力された語句Ａを確定する。この処理が終了後、ステップＳ１２の処理に進む。

ステップＳ１２において、図５のフローチャートにおけるステップＳ２の処理と同様に、候補学習部３２が、確定した語句Ａ、さらには語句Ａの直前に確定した語句と当該語句Ａとの繋がりを含む情報を学習データとして更新する。この処理が終了後、ステップＳ１３の処理に進む。

ステップＳ１３において、候補学習部３２は、語句Ａの後方から「かな」部が１文字以上存在し、当該「かな」部が候補辞書データベース４１に登録された候補の読みと一致している、という条件を語句Ａが満たすか否かを判定する。条件を満たすと判定された場合、ステップＳ１４の処理に進む。一方、条件を満たさないと判定された場合には、ステップＳ１１の処理に戻り新たな語句を確定し、ステップＳ１２，Ｓ１３において当該新たな語句の学習データを更新するとともに、再び上記条件を満たすか否かを判定する。

ステップＳ１４において、候補学習部３２は、語句Ａを「直前語句」として図示しないＲＡＭなどのメインメモリに記録し、またカーソル移動可能範囲をメインメモリに記録する。修正入力学習は、直前語句の一部を変更し、変更後の語句を学習するものであるから、直前語句を全部変更しては意味がない。そこで、変更語句を構成する文字数によってカーソル移動可能範囲を設定し、この設定情報をメインメモリに記録しておく。例えば８文字の語句の場合であって８文字の語句の右側にカーソルがあるとしたとき、カーソル移動範囲は最大で左に７文字分となる。さらに、対象語句が漢字を含んでいるのであれば、語幹を除いた活用語尾の部分をカーソル移動可能範囲に設定すると好適である。この処理が終了後、ステップＳ１５の処理に進む。

ステップＳ１５において、候補学習部３２は、ユーザの操作部３を用いたカーソル移動、文字削除等の操作ログを入力部２２から逐次取得し、メインメモリに記録する。この処理を終了後、ステップＳ１６に進む。

ステップＳ１６において、候補学習部３２は、ユーザによるカーソル移動がカーソル移動可能範囲内に収まっているか否かを判定する。カーソル移動がカーソル移動可能範囲内に収まっていればステップＳ１７に進む。一方、カーソル移動がカーソル移動可能範囲内に収まっていない場合、ステップＳ１１の処理に戻り新たな別の語句を確定し、ステップＳ１２，Ｓ１３において当該新たな語句の学習データを更新するとともに、再び上記条件を満たすか否かを判定する。

ステップＳ１７において、候補学習部３２は、ユーザが操作部３を操作して入力した内容に基づき語句Ａに続いて語句Ｂを確定する。ここでの語句Ｂは、ユーザが任意に入力した文字列であるから言葉として意味のない文字列を含む場合もあり、これについては後に具体例を示す。この処理が終了後、ステップＳ１８の処理に進む。

ステップＳ１８において、候補学習部３２は、語句Ｂが無変換確定した候補である、すなわち予測候補ではなく直接入力した文字列である、という条件を満たすか否かを判定する。上記の条件を満たす場合はステップＳ１９の処理に進む。上記の条件を満たさない場合はステップＳ２１の処理に進む。

ステップＳ１９において、候補学習部３２は、学習データ・データベース４２に登録された、直前語句Ａが入力された履歴つまり学習結果を取り消す。この処理が終了後、ステップＳ２０の処理に進む。

例えば「ご飯を」、「食べた」と入力した場合、「食べた」を入力した時点では「食べた」の使用頻度がインクリメント（変数の値を１増加）され、「ご飯を」と「食べた」の繋がりも学習されます。この後に、「食べた」を修正して「食べちゃった」とした場合は、「食べた」の学習が取り消され「食べちゃった」の学習が行われます。そして「ご飯を」の繋がりの学習データから「食べた」は取り消され、「食べちゃった」の繋がりが学習されます。このように、より正確な学習を行うという理由から、直前語句Ａが入力された履歴つまり学習結果を取り消すことが望ましい。

ステップＳ２０において、候補学習部３２は、直前語句Ａと後追い語句Ｂから修正入力学習を実行する。ここでは、ワンワード学習のように単純に語句Ａと語句Ｂを繋ぐのではなく、候補から選択された語句Ａの全部または変形と、後から入力された語句Ｂから新たな語句Ｃを生成する。そして、語句Ｃを新たな候補として候補辞書データベース４１に登録するとともに、新たな候補である語句Ｃに関する学習データを学習データ・データベースに登録する。この処理が終了後、ステップＳ１１に戻り、語句Ｃに続く語句を確定し一連の処理を継続する。

ステップＳ２１において、候補学習部３２は、修正入力学習を行わずステップＳ１２の処理に進む。ここでは、無変換確定の候補でない語句Ｂを語句Ａと読み替える。すなわち後追い語句Ｂを直前語句として学習データを更新し、ステップＳ１３以降の処理を継続する。

上述した修正入力学習は、前の語句の入力後、カーソル移動及び／又は文字の削除が一定の条件の範囲内で行われた後で次の語句が入力される「修正入力スタイル」における学習方法である。従来は、前の語句の入力後これらの操作が行われた場合は、次の入力される語句との繋がりは学習しなかった。すなわち、カーソル移動が行われるということは、次の語句が前の語句の直後に続くのではなく文章の別の部分に挿入されたことを意味すると判断していた。また、文字の削除については、前の語句と後ろの語句がそのままの形では繋がっていないということを意味すると判断していた。

本実施の形態に係る修正入力スタイルでは、カーソル移動と文字の削除に一定の条件を加えることで、これらの操作が行われた場合も新たな形式の学習を可能とした。一定の条件とは、前の語句が入力された後のカーソル移動や文字削除もしくはそれらの組合せにおいて、カーソルが前の語句から外れない範囲に収まることである。この条件により続いて入力される語句は前の語句と連続して入力されるか、前の語句の中に挿入されることとなる。

この修正入力スタイルで入力された前の語句と後ろの語句もまた一つの語句として学習する。これにより、例えば前の語句「食べてない」を入力後、左キー２回と文字削除を２回行った後に後ろの語句「へん」を入力して「食べてへん」を学習でき、語尾の変更や方言などへの対応が見込める。

なお、修正入力学習において、修正後の語句が２１バイト以上となる場合は、学習を行わないようにしてもよい。この修正入力学習とワンワード学習の文字長制限は、分けて管理できることが好適である。

図７は、修正入力学習の複数の例を示す図である。
図７Ａは、カーソル移動及び文字削除なし（後方の語句は無変換確定）の例である。まず直前語句として「行く」を入力して確定した後、カーソル５１を移動させることなく続けて後追い語句「はず」を入力し、学習結果「行くはず」を得る。

図７Ｂは、カーソル移動後に候補を入力した例である。
まず直前語句として「行った」を入力して確定した後、操作部３の左キーを操作してカーソル５１を１文字左へ戻し、「っ」と「た」の間に後追い語句「ちゃっ」を入力し、学習結果「行っちゃった」を得る。

図７Ｃは、カーソル移動後に文字削除、さらに候補を入力した例である。
まず直前語句として「行きたいんだ」を入力して確定した後、操作部３の左キーを４回操作してカーソル５１を「た」の位置に合わせる。そして、操作部３の削除キーを２回操作して「たい」を削除した後、後追い語句「たかった」を入力し、学習結果「行きたかったんだ」を得る。

図７Ｄは、文字削除後に候補入力した例である。
まず直前語句として「行った」を入力して確定した後、操作部３の削除キーを操作して「た」を削除する。そして後追い語句「てない」を入力し、学習結果「行ってない」を得る。

図７Ｅは、カーソル移動後に文字削除、さらに候補を入力して、図７Ｄと同じ学習結果を得る例である。
まず直前語句として「行った」を入力して確定した後、操作部３の左キーを操作してカーソル５１を「た」の位置に合わせる。そして、操作部３の削除キーを回操作して「た」を削除した後、後追い語句「てない」を入力し、学習結果「行ってない」を得る。

以上説明したように、上記実施の形態に係るワンワード学習によれば、携帯電話端末等の文字入力装置において辞書に登録された語句を組み合わせて新たに１つの語句として学習することができる。
また、修正入力学習によれば、一度学習された語句（候補）を修正して新たな語句（候補）として学習し直し、表示することができる。

なお、上述したワンワード学習処理と修正入力学習処理は、別のフローチャートとなっているが実際には同時に並行して行われる。

次に、上述した本発明の一実施の形態におけるワンワード学習及び修正入力学習の変形例である、候補の表示制約処理について説明する。
図１に示したように予測タブを選択して表示される予測候補領域１０２は、候補を表示できる領域が限られている。したがって、限られた領域にいかに多くの候補を表示するかは予測変換機能にとって重要な事項である。このため、長い候補（語句）の表示制約、及び類似候補の表示制約を行う必要がある。対象となる候補は、予測変換機能を用いて抽出された候補、すなわち予測候補領域１０２に表示される候補に限り、例えば直接変換するための直変換タブを選択して表示されるものは対象としない。

図８は、エンジン部３０の表示制約部３３による候補の表示制約処理を示すフローチャートである。
まずステップＳ３１において、候補抽出部３１がある直前語句に対する候補（語句）の一覧を取得する。このときの候補表示領域１０２における候補の表示順は、使用頻度の降順となっている。この処理が終了後、ステップＳ３２に進む。

ステップＳ３２において、表示制約部３３は候補一覧から先頭の候補を取得する。この処理が終了後、ステップＳ３３の処理に進む。

ステップＳ３３において、表示制約部３３は、当該取得した候補が予測変換機能を利用して抽出された候補か否かを判定する。予測変換機能を利用して抽出された候補である場合、ステップＳ３４の処理に進む。一方、予測変換機能を利用して抽出された候補でない場合、ステップＳ３９の処理に進む。

ステップＳ３４において、表示制約部３３は、候補（語句）の文字数のデータ量が１２バイト以下であるか否かを判定する。１２バイトは約７文字に相当するデータ量である。１２バイト以下である場合はステップＳ３５の処理に進む。一方、１２バイトを超える場合はステップＳ３７の処理に進む。

ステップＳ３５において、表示制約部３３は、候補（語句）の文字数のデータ量が１２バイト以下である場合は、既に取得した候補に類似候補がないかどうかを判定する。類似候補がない場合はステップＳ３６の処理に進む。一方、類似候補がある場合はステップＳ３７の処理に進む。

類似する候補であることの条件の一つは、候補の１文字目の漢字が同じであることである。もしくは他の条件として、１文字目がかな又はカナ以外で、かつ同一の文字コードの候補であることとする。さらに、類似候補のうち優先度が一番高いもの以外の候補を表示制御の対象としてもよい。

ステップＳ３６において、表示制約部３３は、文字数が１２バイト以下、かつ、類似候補がない場合、当該候補を優先候補に決定する。この処理が終了後、ステップＳ３８に進む。

他方、ステップＳ３７において、表示制約部３３は、ステップＳ３４の判定処理で候補（語句）の文字数のデータ量が１２バイトを超えると判定された場合、表示制約の対象とし、後回し候補に決定する。同様に、ステップＳ３５の判定処理で類似候補があると判定された場合、表示制約の対象とし、後回し候補に決定する。後回し候補となった候補は、所定候補目以降、例えば８候補目以降に表示する。ただし、表示制約の対象とならなかった候補が、８個に満たない場合はその分を詰めて表示する。この処理が終了後、ステップＳ３２の処理に進み、候補一覧から次の順番の候補を取得し、一連の処理を継続する。

ステップＳ３８において、表示制約部３３は、予約候補領域１０２の表示領域に優先候補が８候補以上あるか否かを判定する。８候補以上である場合はステップＳ３９に進む。一方、８候補に満たない場合はステップＳ３２に進み、候補一覧から次の順番の候補を取得し、一連の処理を継続する。なお、本例では予約候補領域１０２の表示領域に表示する候補数を８個としたが、表示領域の大きさや文字の大きさなどにより適宜変更するようにしてもよい。

ステップＳ３９において、表示制約部３３は、候補を優先順位、後回し候補、残りの候補の順に並び替え、これらの候補を表示制御部２１へ送る。この処理が終了後、一連の表示制約処理を終了する。これにより、予測候補領域１０２に並び替えられた候補一覧が表示される。

ここで図９に具体例を示しながら、類似候補の表示制約について説明する。
この図９において、Ａは類似候補の表示制約をしない場合の例、Ｂは類似候補の表示制約をした場合の例である。

この図９Ａに示すように、例えば文字入力領域１１１に文字「い」を入力すると、類似候補の表示制約をしていない場合、予測候補領域１１２に「行く」、「行った」、「行こう」、「行け」、「行きます」、「行かない」、「今」、「言って」、「いい」、「以上」、「意味」、「一番」、「色々」、「一緒に」という順序で候補が表示される。類似候補の表示制約を行わない場合、予測候補領域１１２の使い勝手のよい上位部分が同じような候補（動詞「行く」の派生語）で埋まってしまう場合が発生しうる。

他方、図９Ｂに示すように類似候補の表示制約をしている場合（図８のステップＳ３５）、文字入力領域１１１に文字「い」を入力すると、予測候補領域１１２Ａに「行く」、「今」、「言って」、「いい」、「以上」、「意味」、「一番」、「色々」、「行った」、「行こう」、「行け」、「行きます」、「行かない」、「一緒に」という順序の表示に変わる。

このように類似候補の表示制約を行うと、上位に似たような候補が表示されないため、上位の部分のバリエーションを豊かにできる。

次に、図１０に具体例を示しながら、長い候補の表示制約について説明する。
この図１０において、Ａは長い候補の表示制約をしない場合の例、Ｂは長い候補の表示制約をした場合の例である。

この図１０Ａに示すように、例えば文字入力領域１２１に文字「ど」を入力すると、長い候補の表示制約をしていない場合、予測候補領域１２２に「どうもありがとうございました」、「どうぞよろしくお願いいたします」、「土曜日」、「ドライブ」という順序で候補が表示される。長い候補の表示制約を行わない場合、予測候補領域１２１の使い勝手のよい上位部分に長い候補が表示されてしまい、全体として表示できる候補が少なくなる。

他方、図１０Ｂに示すように長い候補の表示制約をしている場合（図８のステップＳ３４）、文字入力領域１２１に文字「ど」を入力すると、予測候補領域１２２Ａに「土曜日」、「ドライブ」、「読書」、「度」、「通り」、「どこ」、「同時」、「動作」、「どうもありがとうございました」という順序の表示に変わる。

このように長い候補の表示制約を行うことにより、表示できる候補の数が担保される。また、文字数が多い候補が予測候補領域１２２の下位に追いやられても下位の候補を選ぶためのステップ数の方が、残りの文字を入力するステップ数より少ないため大きなデメリットにはなりにくい。

上述した一実施の形態の変形例によると、候補に優先度を設定することにより、候補を表示できる領域が限られている予測候補領域に、バリエーションに富んだもしくは多くの候補を表示することができる。その結果、ユーザが文字を入力する際の候補選択の操作性が向上し、使い勝手がよくなる。

なお、上述した実施の形態の例では、本発明の文字入力装置を携帯電話端末に適用したが、ワードプロセッサ機能を備える電子機器であればこの例に限られるものではなく、携帯電話端末の他、パーソナルコンピュータ、ゲーム機器、電子辞書など、種々のものに適用可能である。

文字入力画面の例を示す図である。 本発明の一実施の形態に係る携帯電話端末の内部構成例を示すブロック図である。 本発明の一実施の形態に係る文字アプリケーションの構成例を示す図である。 本発明の一実施の形態に係るワンワード学習処理を示すフローチャートである。 本発明の一実施の形態に係るワンワード学習の例を示す図である。 本発明の一実施の形態に係る修正入力学習処理を示すフローチャートである。 本発明の一実施の形態に係る修正入力学習の種類を示す図である。 本発明の一実施の形態に係る候補の表示制約処理を示すフローチャートである。 本発明の一実施の形態の変形例に係る類似候補の表示制約の説明に供する図である。 本発明の一実施の形態の変形例に係る長い候補の表示制約の説明に供する図である。

符号の説明

１…制御部、２…表示部、３…操作部、４…ＲＯＭ、５…ＲＯＭ、６…ＲＡＭ、６ａ…追加された候補用の記憶領域、６ｂ…学習データ用の記憶領域、７…不揮発性メモリ、２０…インターフェース部、２１…表示制御部、２２…入力部、３０…エンジン部、３１…候補抽出部、３２…候補学習部、３３…表示制約部、４１…候補辞書データベース、４２…学習データ・データベース、５１…カーソル、１０１，１１１，１２１…文字入力領域、１０２，１１２Ａ，１２２Ａ…予測候補領域

Claims (15)

1. 操作部からの入力情報を取得する入力部と、
   前記入力情報に応じた語句を文字入力画面に表示する表示制御部と、
   複数の候補が登録されている候補辞書データベースと、
   前記候補辞書データベースに登録された各候補に関する学習データが登録されている学習データ・データベースと、
   前記入力情報に応じて前記候補辞書データベースから候補を抽出し、当該抽出した候補を予測候補として前記表示制御部に送り前記文字入力画面に表示させる候補抽出部と、
   前記文字入力画面に表示された予測候補が選択された場合に、選択された予測候補の語句とその直前の確定語句から構成される一つの語句を、新たな候補として前記候補辞書データベースに登録するとともに、前記新たな候補に関する学習データを前記学習データ・データベースに登録する候補学習部と
   を含む文字入力装置。
2. 前記選択された予測候補の直前の確定語句は、前記候補辞書データベースから抽出され前記文字入力画面に表示された予測候補の中から選択された語句である
   請求項１に記載の文字入力装置。
3. 前記候補学習部は、前記選択された予測候補の語句とその直前の確定語句からなる一つの語句を新たな候補とした後、前記新たな候補に、前記選択された予測候補に関する学習データを対応づける
   請求項２に記載の文字入力装置。
4. 前記候補抽出部は、前記選択された予測候補の語句とその直前の確定語句からなる一つの語句を新たな候補とした後、前記新たな候補の読みと前方一致する文字列が前記入力情報に含まれる場合には前記候補辞書データベースから当該新たな候補を抽出する
   請求項３に記載の文字入力装置。
5. 前記候補抽出部は、前記入力情報が文字列である場合、当該文字列の読みを含む候補を前記候補辞書データベースから抽出する
   請求項２に記載の文字入力装置。
6. 前記候補抽出部は、前記入力情報が前記文字入力画面に表示された予測候補である場合、当該予測候補と関連づけられた候補を前記候補辞書データベースから抽出する
   請求項２に記載の文字入力装置。
7. 操作部からの入力情報を取得する入力部と、
   前記入力情報に応じた語句を文字入力画面に表示する表示制御部と、
   複数の候補が登録されている候補辞書データベースと、
   前記候補辞書データベースに登録された各候補に関する学習データが登録されている学習データ・データベースと、
   前記入力情報に応じて前記候補辞書データベースから候補を抽出し、当該抽出した候補を予測候補として前記表示制御部に送り前記文字入力画面に表示させる候補抽出部
   前記文字入力画面に表示された予測候補が選択された後に、選択された予測候補からなる確定語句の一部が修正された場合、前記確定語句に修正が施された語句を、新たな候補として前記候補辞書データベースに登録するとともに、前記新たな候補に関する学習データを前記学習データ・データベースに登録する候補学習部と
   を含む文字入力装置。
8. 前記直前の確定語句の後方からかな部が１文字以上存在し、当該かな部が前記候補辞書データベースに登録された候補の読みと一致している
   請求項７に記載の文字入力装置。
9. 前記直前の確定語句に対する修正は前記かな部の範囲内で行われる
   請求項８に記載の文字入力装置。
10. 前記直前の確定語句は、候補として前記候補辞書データベースには登録しない
    請求項９に記載の文字入力装置。
11. 前記修正により前記確定語句の後方の一部に加えられた語句は、前記候補辞書データベースから抽出された候補の中から選択された語句ではない
    請求項７に記載の文字入力装置。
12. 操作部からの入力情報を取得するステップと、
    前記入力情報に応じて候補辞書データベースから候補を抽出するステップと、
    前記抽出した候補を予測候補として前記文字入力画面に表示するステップと、
    前記文字入力画面に表示された予測候補が選択された場合に、選択された予測候補の語句とその直前の確定語句から構成される一つの語句を、新たな候補として前記候補辞書データベースに登録するステップと、
    前記新たな候補に関する学習データを学習データ・データベースに登録するステップと、
    を含む文字入力学習方法。
13. 操作部からの入力情報を取得するステップと、
    前記入力情報に応じて候補辞書データベースから候補を抽出するステップと、
    前記抽出した候補を予測候補として前記文字入力画面に表示するステップと、
    前記文字入力画面に表示された予測候補が選択された後に、選択された予測候補からなる確定語句の一部が修正された場合、前記確定語句に修正が施された語句を、新たな候補として候補辞書データベースに登録するステップと、
    前記新たな候補に関する学習データを学習データ・データベースに登録するステップと
    を含む文字入力学習方法。
14. 操作部からの入力情報を取得する手順と、
    前記入力情報に応じて候補辞書データベースから候補を抽出する手順と、
    前記抽出した候補を予測候補として前記文字入力画面に表示する手順と、
    前記文字入力画面に表示された予測候補が選択された場合に、選択された予測候補の語句とその直前の確定語句から構成される一つの語句を、新たな候補として前記候補辞書データベースに登録する手順と、
    前記新たな候補に関する学習データを学習データ・データベースに登録する手順
    を含む処理をコンピュータに実行させるプログラム。
15. 操作部からの入力情報を取得する手順と、
    前記入力情報に応じて候補辞書データベースから候補を抽出する手順と、
    前記抽出した候補を予測候補として前記文字入力画面に表示する手順と、
    前記文字入力画面に表示された予測候補が選択された後に、選択された予測候補からなる確定語句の一部が修正された場合、前記確定語句に修正が施された語句を、新たな候補として候補辞書データベースに登録する手順と、
    前記新たな候補に関する学習データを学習データ・データベースに登録する手順
    を含む処理をコンピュータに実行させるプログラム。

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