JP2756251B2 - 文字処理装置 - Google Patents

Description

【発明の詳細な説明】 〔産業上の利用分野〕 本発明は、読みを表す仮名文字列を表記に変換して出
力する際に、用例を参照して第１候補を決定する文字処
理装置及びその方法に関するものである。

〔従来の技術〕

従来、文字列の変換を行なう文字処理装置として、例
えば日本語ワードプロセッサにおけるカナ漢字変換装置
が広く普及している。カナ漢字変換の結果、多数現われ
る同音語候補に対して、個々の単語の品詞の持つ文法的
特性などから同音語の多義解消が行なわれてきたが、単
語と単語が意味的に共起する同音語対の判定に対しては
考慮がなされていないため、誤変換となる場合が多かっ
た。そこで単語と単語との組、すなわち用例を格納した
単語対辞書にある組み合わせを第一候補決定に利用する
ことなどが行なわれてきた。また、個々の単語対に限ら
ず、単語に意味的に範疇化した意味分類コードを与え、
個々の単語と意味コードとの共起情報をもって第一候補
決定に利用することなども行なわれてきた。

〔発明が解決しようとしている問題点〕

しかしながら、従来の技術においては、単語と単語が
意味的に共起するために必要な結合条件（主として、単
語間の係り受け関係をつかさどる助詞の条件）を考慮し
ていないために、間違った用例の適用をしてしまうとい
う問題があった。

例えば、「料理−温かい」という用例が存在した場合
に、「りょうりをあたたかいへやにはこんだ。」という
入力読みに対して、実際には意味的共起関係がない「り
ょうりをあたたかい」の部分に用例が適用され、「料理
が温かい」となってしまう。正しくは「料理を暖かい部
屋に運んだ。」とならなければならない。

〔問題点を解決するための手段〕

上記従来技術の問題点を解決するために、本発明の文
字処理装置は、仮名文字列を入力する入力手段と、単語
の読みと表記とを対応付けて記憶した単語辞書と、共起
関係を有する自立語同士の組と、該自立語同士を当該共
起関係において結合可能な付属語または付属語列を表わ
す結合情報とを用例として記憶した用例辞書と、１つの
結合情報に複数の付属語または付属語列を対応づけ可能
に、結合情報と付属語または付属語列とを対応づけた付
属語テーブルと、前記単語辞書を参照して、前記入力手
段より入力された仮名文字列を読みとする文節列の各文
節の候補を作成する文節候補作成手段と、前記各文節の
候補につき、前記用例辞書及び前記付属語テーブルを参
照して、各文節の自立語候補同士が前記用例辞書に記憶
された用例の自立語同士の組に該当し、当該自立語候補
同士を結合させる付属語または付属語列と前記付属語テ
ーブルにおいて対応づけられた結合情報が当該用例の結
合情報と一致する文節候補の組を抽出する抽出手段と、
該抽出手段により抽出された文節候補の組があれば、該
組をなす文節候補を優先させて、前記各文節の第１候補
を決定し、該第１候補の表記を出力する出力手段とを具
える。

また、本発明の文字処理方法によれば、仮名文字列を
入力する入力工程と、単語の読みと表記とを対応付けて
記憶した単語辞書を参照して、前記入力工程において入
力された仮名文字列を読みとする文節列の各文節の候補
を作成する文節候補作成工程と、共起関係を有する自立
語同士の組と、該自立語同士を当該共起関係において結
合可能な付属語または付属語列を表わす結合情報とを用
例として記憶した用例辞書、及び１つの結合情報に複数
の付属語または付属語列を対応づけ可能に、結合情報と
付属語または付属語列とを対応づけた付属語テーブルを
参照して、前記各文節の候補から、各文節の自立語候補
同士が前記用例辞書に記憶された用例の自立語同士の組
に該当し、当該自立語候補同士を結合させる付属語また
は付属語列と前記付属語テーブルにおいて対応づけられ
た結合情報が当該用例の結合情報と一致する文節候補の
組を抽出する抽出工程と、該抽出工程により抽出された
文節候補の組があれば、該組をなす文節候補を優先させ
て、前記各文節の第１候補を決定し、該第１候補の表記
を出力する出力工程とを具える。これによって、前述の
例では、「料理が温かい」という用例が存在する場合
に、「りょうりをあたたかい」は、結合条件『が』を満
たしていないので、その部分に用例が適用されることは
ない。

また、「喧嘩に勝つ」と「喧嘩を買う」という用例が
存在する場合に、「けんかをかった」という入力に対し
ては「喧嘩に勝った」に、「けんかをかった」という入
力に対しては「喧嘩を買った」と、正しく用例を適用し
分けることができる。

〔実施例〕

以下、図面を参照して本発明を詳細に説明する。

第１図は本発明の全体構成の一例である。

図示の構成において、CPUは、マイクロプロセッサで
あり、文字処理のための演算、論理判断等を行ない、ア
ドレスバスAB、コントロールバスCB、データバスDBを介
して、それらのバスに接続された各構成要素を制御す
る。

アドレスバスABはマイクロプロセッサCPUの制御の対
象とする構成要素を指示するアドレス信号を転送する。
コントロールバスCBはマイクロプロセッサCPUの制御の
対象とする各構成要素のコントロール信号を転送して印
加する。データバスDBは各構成機器相互間のデータの転
送を行なう。

次にROMは、読出し専用の固定メモリである。PAは、
後述するマイクロプロセッサCPUによる第６図から第14
図に示す制御手順等を記憶させたプログラムエリアであ
る。

また、RAMは、１ワード16ビットの構成の書込み可能
のランダムアクセスメモリであって、各構成要素からの
各種データの一時記憶に用いる。

TBUFは文書バッファであり、キーボードKBより入力さ
れた文書情報を蓄えるためのメモリである。

YBUFはキーボードKBより入力された読みを格納する入
力読みバッファ・メモリである。

DICはカナ漢字変換を行なうための単語辞書である。

DBPOOLはYBUFの読みを文節に解析・変換した情報を格
納する同音語候補格納メモリである。

YJPOOLはDBPOOLと連動して、同音語の候補に適用され
ている用例の情報を格納するメモリである。

LRNDATは個々の単語および用例の学習状態を格納した
学習データ格納メモリである。

FZTBLは付属語をDICに格納されている結合情報に反応
させるための付属語列変換テーブルである。

KBはキーボードであって、アルファベットキー、ひら
がなキー、カタカナキー等の文字記号入力キー、及び、
変換を指示する変換キーなどの各種のファンクションキ
ーを備えている。

図において、YOMIは読みを入力するためのキー、CON
は入力した読みを変換するための変換指示キー、NXTは
変換候補を変更して次候補に変換するための次候補変換
指示キー、SELは現在の同音語表示候補に確定し同時に
その候補表記を学習することを指示するための選択キー
である。

DISKは定型文書を記憶するためのメモリで作成された
文書の保管を行ない、保管された文書はキーボードの指
示により、必要な時呼び出される。

CRはカーソルレジスタである。CPUにより、カーソル
レジスタの内容を読み書きできる。後述するCRTコント
ローラCRTCは、ここに蓄えられたアドレスに対する表示
装置CRT上の位置にカーソルを表示する。

DBUFは表示用バッファメモリで、TBUFに蓄えられた文
書情報等のパターンを蓄える。

CRTCはカーソルレジスタCR及びバッファDBUFに蓄えら
れた内容を表示器CRTに表示する役割を担う。

また、CRTは陰極線管等を用いた表示装置であり、そ
の表示装置CRTにおけるドット構成のパターンおよびカ
ーソルの表示をCRTコントローラで制御する。さらに、C
Gはキャラクタジェネレータであって、表示装置CRTに表
示する文字、記号のパターンを記憶するものである。

かかる各構成要素からなる本発明文字処理装置におい
ては、キーボードKBからの各種の入力に応じて作動する
ものであって、キーボードKBからの入力が供給される
と、まず、インタラプト信号がマイクロプロセッサCPU
に送られ、そのマイクロプロセッサCPUがROM内に記憶し
てある各種の制御信号を読出し、それらの制御信号に従
って、各種の制御が行なわれる。

第２図は、カナ漢字変換に用いる単語辞書DICの構成
を示した図である。

辞書は表記変換に用いる単語情報と表記変換の際の第
１候補を決定するための用例情報とで構成されている。
単語情報はその見出し単語固有の単語IDと、単語の読み
を格納する読み、単語の表記を格納する表記、単語の品
詞を格納する品詞、単語の意味属性を格納する意味から
構成されている。単語IDは先頭の単語を１とする連続番
号である。用例情報はその見出し単語の持つ用例情報の
個数、用例固有の用例ID、その用例が個別用例であるか
意味用例であるかの用例タイプを記述したタイプ、用例
タイプが個別用例であれば用例の相手の単語の単語IDを
格納し意味用例であれば用例の相手となる意味属性を格
納する用例、用例の相手の単語に付く付属語のうち用例
が成立する条件を満たす代表的な付属語を格納した結合
情報、用例を逆転させても使用可能であるかどうかの情
報を格納する逆転から構成される。用例を一つも持たな
い単語は、用例情報の個数に０が格納されている。用例
IDは単語IDと同じく先頭の用例を１とする連続番号であ
る。

図において例えば、『買う』という単語は300という
連続番号で区別され、読みが『かう』、表記が『買
う』、品詞が『動詞』であるという単語情報を持つ。そ
して『酒を買う』と『喧嘩を買う』という２つの個別単
語用例を持つ。また、『鮭』という単語は500という連
続番号で区別され、読みが『さけ』、表記が『鮭』、品
詞が『名詞』であり、意味属性が『動物』である単語で
ある。用例個数に０が格納されているので『鮭』を見出
し語とする用例は登録されていない。

第３図は、同音語プールDBPOOLおよび用例情報プール
YJPOOLの構成を示した図である。（ａ）は同音語プール
の全体構成である。同音語プールはカナ漢字変換処理に
よって作成された各同音語情報から構成される。（ｂ）
は同音語情報の構成を示した図である。同音語情報は、
その同音語を他の同音語と区別するための連続番号であ
る同音語ID、その同音語情報の使用メモリ・サイズを表
わすデータ長、格納されている同音語の候補の個数を格
納する候補個数、同音語の候補の情報を格納する候補情
報、および、同音語の中に格納されている候補情報の中
で、後述する優先候補の個数を格納する優先個数から構
成されている。このような同音語の構成において、候補
情報の列の先頭の候補情報が変換結果として出力すべき
第１候補になるものとし、列の先頭から優先個数によっ
て示される個数の候補情報が、後述する優先候補になる
ものとする。（ｃ）は候補情報の構成を示した図であ
る。候補情報は、候補の表記、その単語ID、文節末の活
用形を格納する文節末活用、および、後述の用例情報へ
のポインタを格納する用例情報ポインタから構成され
る。候補情報に用例が適用されずに用例情報が存在しな
い場合には、用例情報ポインタに無効値−１が格納され
る。（ｄ）は用例情報プールYJPOOLの全体構成である。
用例情報プールは、同音語の各候補に適用される用例の
情報を格納する用例情報から構成される。（ｅ）は用例
情報の構成を示した図である。用例情報は、用例の相手
となる同音語のIDを格納するペア同音語ID、適用されて
いる用例のIDを格納する用例ID、適用されている用例の
タイプ（個別用例または意味用例）を格納する用例タイ
プ、および、同じ候補情報に適用されている別の用例情
報へのポインタが格納されている用例情報ポインタから
構成される。このように、用例情報はリスト構造となっ
ている。次の用例情報が存在しない場合には、用例情報
ポインタには無効値−１が格納される。

以上説明したような同音語プールおよび用例情報プー
ルの構成において、ある同音語のある候補に用例が適用
されている場合、その候補情報に用例情報を格納すると
ともに、用例の相手となる同音語の候補に対する候補情
報にも、同じ用例の情報を格納した用例情報を格納する
ものとする。

第４図は、付属語列変換テーブルFZTBLの構成を示し
た図である。付属語列変換テーブルは文節を構成する付
属語列を単語辞書DICが持つ用例情報中の結合情報に対
応させるための対応変換表である。付属語読みはその付
属語列の読みを表わし、対応結合情報はその付属語列が
置換可能な辞書の用例情報中の結合情報を表わす。

例えば、付属語『こそ』は結合情報『が』または
『を』に、付属語列『さえもが』は結合情報『が』に、
それぞれ置換して結合判定することができる。

第５図は、学習データLRNDATの構成を示した図であ
る。（ａ）は学習データの全体構成である。学習データ
は単語学習データと用例学習データの２つから構成され
る。単語学習へのポインタは学習データ内の単語学習列
先頭へのインデックスを格納し、用例学習へのポインタ
は学習データ内の用例学習データ列先頭へのインデック
スを格納する。（ｂ）は単語学習データ列の構成を示し
た図である。単語学習データ列は使用サイズと各単語学
習データから構成される。単語学習データ使用サイズは
単語学習データ列の使用サイズを格納する。単語学習デ
ータは各単語のIDに対応しており、学習されている単語
には１、学習されていない単語に対しては０が格納され
る。（ｃ）は用例学習データ列の構成を示した図であ
る。用例学習データ列は使用サイズと各用例学習データ
から構成される。用例学習データ使用サイズは用例学習
データ列の使用サイズを格納する。用例学習データは各
用例IDに対応しており、抑制されている使用禁止用例に
は１、抑制されていない使用か脳用例に対しては０が格
納される。

上述の実施例の作動をフローに従って説明する。

第６図は本発明文字処理装置の動作を示すフローチャ
ートである。

S6−１においてキーボードよりキーが押下され、割り
込みが発生するのを待つ。キーが入力されるとS6−２に
おいてキー判別し、キーの種類に応じてS6−３、S6−
４、S6−５、S6−６、S6−７のいずれかのステップに分
岐する。

S6−３は読み入力キーYOMIが押下されたときの処理で
あり、押下された読みのコードを入力読みバッファ・メ
モリYBUFに蓄える。

S6−４は変換キーCONが押下されたときの処理であ
り、S6−３で入力されてYBUFに蓄えられている、カナ漢
字変換の対象となる文字列を漢字に変換し、出力バッフ
ァに出力する。漢字に変換する際に、単語辞書DIC中に
存在する用例情報を用いて、同音語の第１候補を決定す
る。

S6−５は次候補変換キーNXTが押下されたときの処理
であり、S6−４によって出力された出力バッファ中の同
音語の別の候補を表示する。

S6−６は選択キーSELが押下されたときの処理であ
り、画面に表示されている出力バッファ中の同音語を確
定し、確定された文字列を文書中に出力する。さらに、
選択された単語を学習する処理を行なう。

S6−７は、YOMI、CON、NXT、SEL以外のキー（例え
ば、カーソル移動キーなどの文書編集で用いるキーな
ど）が押下された場合の処理であり、同種の文字処理装
置において一般に行なわれている処理であり、公知であ
るので特に記述しない。

S6−８は上記の処理の結果、変更された部分を表示す
る表示処理である。文書中のデータ１文字を読んではパ
ターンに展開し、表示バッファに出力するという通常広
く行なわれている処理である。

第７図は、S6−４の処理を詳細化したフローチャート
である。

S7−１は、文節単位に分ち書きされて入力されたカナ
漢字変換の対象となる文字列を解析し、カナ漢字変換の
出力の候補を同音語プールに出力する処理である。分ち
書きされた単位に文字列を順々に取り出し、単語辞書を
検索して解析を行ない、文節として認定される候補のみ
を同音語プールに出力する処理であって、同種の文字処
理装置において一般に行なわれている処理であり、公知
であるので特に記述しない。

S7−２はS7−１において同音語プールに出力された解
析結果に対して、単語辞書中に格納されている用例のパ
ターンが存在するかどうかをチェックし、用例のパター
ンが存在すれば、その用例の対象となる同音語の候補を
優先候補としてピックアップする。

S7−３はS7−２でピックアップされた優先候補や、単
語学習されている候補の中から、カナ漢字変換の第１候
補を決定する。

S7−４は、出力バッファに格納されたカナ漢字変換の
出力を表示する処理であり、同種の文字処理装置におい
て一般に行なわれている処理であり、公知であるので特
に記述しない。

第８図はS7−２の処理を詳細化したフローチャートで
ある。

優先候補抽出の対象となる同音語の先頭から順次、取
り出してきて、対象同音語がなくなるまですべての同音
語に対して、以下の処理を行なう。

S8−１で同音語中の候補情報を取り出してくる。

S8−２ですべての候補情報について処理したかどうか
を判定し、すべて処理済であるならば優先候補抽出を終
了する。次の候補情報が取り出せたならば、S8−３で候
補情報に用例情報が存在するかどうかを判定する。用例
情報が存在するかどうかは、候補情報中の用例情報ポイ
ンタによって判定できる。すなわち、用例情報ポインタ
の値が“−1"であるならば用例情報は存在しない。そう
でなければ用例情報ポインタの示す領域に用例情報が存
在する。用例情報が存在しないならば優先候補抽出処理
を終了する。

用例情報が存在する場合、S8−４で逆方向用例情報の
抽出を行ない、S8−５で正方向用例情報の抽出を行な
う。

S8−５の処理を終了したならば、次の候補情報を処理
するためS8−１へループする。

第９図は、S8−４の処理を詳細化したフローチャート
である。

S9−１において、候補情報に格納されている単語IDに
よって、その単語に存在する用例の情報を、一つずつ辞
書の中から取ってくる。

S9−２において、S9−１で候補情報の単語に対して辞
書中に用例が存在するかどうか、辞書中の用例をすべて
取り終えたかどうかを判定する。用例が存在していれば
S9−３へ進み、用例が存在していないか、辞書中の用例
をすべて取り終えていれば逆方向用例抽出処理を終えて
リターンする。

S9−３において、取り出されてきた用例を逆転させて
適用させることが可能かどうかをチェックする。その情
報は辞書中に格納されている。逆転可能であればS9−４
へ進み、逆転できなければS9−１へ進む。

S9−４において、取り出された用例を逆転して適用し
た場合に、入力された読みに対して成立可能かどうかの
判定を行なう。成立可能であればS9−５へ進み、成立可
能でなければS9−１へ進む。

S9−５において、成立可能な用例の情報を用例情報に
格納する。すなわち、用例情報プールに用例の情報を用
例情報として格納し、対象となっている同音語の候補情
報に用例情報が存在しなければ、用例情報ポインタに新
たに作成された用例情報へのポインタを格納する。候補
情報に用例情報が存在すれば、用例情報のリストの末尾
に新たに作成された用例情報を付け加える。また、対象
となっている同音語の候補情報だけでなく、用例の相手
となる同音語の候補情報にも同じようにして用例情報を
格納する。

第10図は、S9−４の処理を詳細化したフローチャート
である。

S10−１において、対象となっている文節に後続する
文節が存在するかどうかチェックする。後続する文節が
存在すればS10−２へ進み、存在しなければS10−７へ進
む。

S10−２において、対象となっている文節の末尾の活
用形が連体形であるかどうかをチェックする。連体形で
あればS10−３へ進み、連体形でなければ S10−７へ進む。

S10−３において、後続する文節に対する同音語から
候補情報を一つずつ取ってくる。

S10−４において、S10−３で候補情報が取ってこれた
かどうかを判定する。候補情報が取ってこれればS10−
５へ進み、すべての候補情報を取り終えて、候補情報が
取ってこれなければS10−７へ進む。

S10−５において、S10−３で得た候補情報の単語が用
例の相手となりうるかどうかを判定する。すなわち、用
例のタイプが個別用例であれば、辞書中の用例情報の用
例の項目に格納されている単語IDとS10−３で得た候補
情報の単語IDが一致していれば、用例の相手となるもの
とし、一致しなければ用例の相手とならないものとす
る。用例のタイプが意味用例であれば、辞書中の用例情
報の用例の項目に格納されている意味属性と、S10−３
で得た候補情報の単語IDから得られる意味属性とが一致
していれば、用例の相手となるものとし、一致しなけれ
ば用例の相手とならないものとする。用例の相手になる
と判定されればS10−６へ進み、用例の相手にならない
と判定されればS10−３へ進む。

S10−６において、用例が成立するというリターン・
コードを設定する。

S10−７において、用例が成立しないというリターン
・コードを設定する。

第11図は、S8−５の処理を詳細化したフローチャート
である。

S11−１において、候補情報に格納されている単語ID
によって、その単語に存在する用例の情報を、一つずつ
辞書の中から取ってくる。

S11−２において、S11−１で候補情報の単語に対して
辞書中に用例が存在するかどうか、辞書中の用例をすべ
て取り終えたかどうかを判定する。用例が存在していれ
ばS11−３へ進み、用例が存在していないか、辞書中の
用例をすべて取り終えていれば正方向用例抽出処理を終
えてリターンする。

S11−３において、取り出された用例を正方向に適用
した場合に、入力された読みに対して成立可能かどうか
の判定を行なう。成立可能であればS11−４へ進み、成
立可能でなければS11−１へ進む。

S11−４において、成立可能な用例の情報を用例情報
に格納する。すなわち、用例情報プールに用例の情報を
用例情報として格納し、対象となっている同音語の候補
情報に用例情報が存在しなければ、用例情報ポインタに
新たに作成された用例情報へのポインタを格納する。候
補情報に用例情報が存在すれば、用例情報のリストの末
尾に新たに作成された用例情報を付け加える。また、対
象となっている同音語の候補情報だけでなく、用例の相
手となる同音語の候補情報にも同じようにして用例情報
を格納する。

第12図は、S11−３の処理を詳細化したフローチャー
トである。

S12−１において、対象となっている文節の前の文節
が存在するかどうか チェックする。前の文節が存在すればS12−２へ進み、
存在しなければS12−８へ進む。

S12−２において、前の文節に対する同音語から候補
情報を一つずつ取ってくる。

S12−３において、S12−２で候補情報が取ってこれた
かどうかを判定する。候補情報が取ってこれればS12−
４へ進み、すべての候補情報を取り終えて、候補情報が
取ってこれなければS12−８へ進む。

S12−４において、S12−２で得た候補情報の単語が用
例の相手となりうるかどうかを判定する。すなわち、用
例のタイプが個別用例であれば、辞書中の用例情報の用
例の項目に格納されている単語IDとS12−２で得た候補
情報の単語IDが一致していれば、用例の相手となるもの
とし、一致しなければ用例の相手とならないものとす
る。用例のタイプが意味用例であれば、辞書中の用例情
報の用例の項目に格納されている意味属性と、S12−２
で得た候補情報の単語IDから得られる意味属性とが一致
していれば、用例の相手となるものとし、一致しなけれ
ば用例の相手とならないものとする。用例の相手になる
と判定されればS12−５へ進み、用例の相手にならない
と判定されればS12−２へ進む。

S12−５において、S12−２で得た候補情報の自立部以
外の残り読み（付属語列）を付属語列変換テーブルによ
って、結合情報に変換する。

S12−６において、前の文節の同音語の候補が、用例
の結合条件を満たしているかどうかを判定する。すなわ
ち、S12−５において、付属語列変換テーブルによって
結合情報に変換できなければ、結合条件を満たしていな
いものとする。また、S12−５で得た結合情報と、辞書
中の用例情報の結合情報との間に、一致する情報があれ
ば結合条件を満たしているものとし、一致する情報がな
ければ結合条件を満たしていないものとする。結合条件
を満たしていればS12−７へ進み、結合条件を満たして
いなければS12−２へ進む。

S10−７において、用例が成立するというリターン・
コードを設定する。

S12−８において、用例が成立しないというリターン
・コードを設定する。

第13図はS7−３の処理を詳細化したフローチャートで
ある。

第１候補決定を行なわなければならない同音語を先頭
から順次、取り出してきて、対象同音語がなくなるまで
すべての同音語に対して、以下の処理を行なう。

S13−１で同音語内の候補情報のうちから優先候補を
ピックアップする。優先候補のピックアップは同音語が
持つ候補情報のうち、用例情報ポインタが“−1"でない
ものの個数を優先個数にセットし、優先個数にカウント
された候補情報を順次先頭に並び換えていく。すべての
候補情報について、優先候補のピックアップが終了した
ならば、S13−２に進み，抑制された用例を優先候補か
ら除外する処理を行なう。候補情報の先頭から優先個数
分の候補情報について、以下の処理を行なうことによ
り、抑制用例の優先除外を行なう。まず候補情報内の用
例情報ポインタをたどり、用例情報内の用例IDを取り出
す。取り出した用例IDの示す用例学習データが抑制状態
にあるかどうかをチェックする。用例情報ポインタが終
端に達するまで、すなわちポインタ値が“−1"を示すま
での用例IDについて抑制されているかどうかを調べた結
果、候補情報の用例情報ポインタが示すすべての用例情
報が抑制されていた場合のみ、その候補情報を優先候補
から除外する。すなわち、優先個数を１減らし、候補情
報を優先候補末尾の直後に並び換える。

S13−３でS13−２の結果、優先候補が残っているかど
うかを、優先個数が０か否かによって判定し、優先候補
が一つもない場合はS13−５へ、優先候補が１個以上残
っている場合はS13−４へそれぞれ分岐する。

S13−４で優先候補として残された候補情報のうち、
個別単語用例を持つ候補が存在するかどうかをチェック
する。個別単語用例の存在チェックは、候補情報の先頭
から優先個数分の候補情報について、以下の処理を行な
うことにより行なわれる。先ず、候補情報内の用例情報
ポインタをたどり、用例情報ポインタの示すすべての用
例情報について用例のタイプを調べ、一つでも個別単語
用例があれば“個別単語用例あり”と判定される。用例
情報ポインタが終端に達するまで、すなわちポインタ値
が“−1"を示すまで用例のタイプを調べてすべて意味属
性用例であれば“個別単語用例なし”と判定される。

判定の結果、個別単語用例ありならばS13−６へ、個
別単語用例なしならばS13−７へ分岐する。

S13−６でS13−５の個別単語用例検索の結果、すべて
意味属性用例である候補情報を優先候補から除外する。
すなわち、優先個数を１減らし、候補情報を優先候補末
尾の直後に並び換える。

上記処理の結果、優先候補が１つに絞られたかどうか
をS13−７で判定する。すなわち優先個数が１であるか
どうかを判定する。優先個数が１であるならばS13−９
へ進み、優先候補を第１候補として決定する。優先個数
が１でない場合は、まだ一つに絞られていないため、S1
3−８で単語学習による候補の絞り込みを行なう。

S13−８で優先候補の単語IDを取り出し、単語IDの示
す単語学習データを調べ、単語学習されている候補が存
在したならば、S13−11で単語学習されている候補を第
１候補として決定する。単語学習されている候補が複数
個あったならば、先に格納されている候補情報を第１候
補とする。優先候補中のすべての候補に単語学習されて
いるものがなかった場合は、S13−10で優先候補の先頭
に格納されている候補を第１候補として決定する。

S13−３で優先候補が一つも存在しないと判定された
場合は、S13−５で単語学習による第１候補決定の判定
を行なう。候補情報の単語IDを取り出し、単語IDの示す
単語学習データを調べ、単語学習されている候補が存在
したならば、S13−11で単語学習されている候補を第１
候補として決定する。単語学習されている候補が複数個
あったならば、先に格納されている候補情報を第１候補
とする。すべての候補情報に単語学習されているものが
なかった場合は、S13−12で先頭の候補情報を第１候補
として決定する。

第14図はS6−６の処理を詳細化したフローチャートで
ある。

S14−１において選択キーSELによって選択・確定を指
示された候補が格納されている同音語内に用例が存在す
るかどうかを同音語中のすべての候補情報について、用
例情報ポインタを参照することにより判定する。すなわ
ち、用例情報ポインタの値が“−1"であるならば、用例
なしと判定される。すべての候補情報について用例が一
つも存在しなければ、S14−３へ、一つでも用例が存在
すればS14−２へそれぞれ分岐する。

S14−２で選択された単語によって成立する用例が用
例情報中に存在するかどうかを以下のように判定する。

まず、選択された単語の候補情報中における用例情報
ポインタをたどり、ペア同音語IDおよび用例IDを取り出
す。取り出したペア同音語IDの示す同音語内の先頭候補
情報の用例情報ポインタをたどり、ペア同音語IDが、選
択された単語の存在する同音語IDであるものがあるかど
うかを検索する。そのような用例情報が検索されなけれ
ば、用例は成立しないと判定される。ペア同音語IDが、
選択された単語の同音語IDと一致する用例情報が検索さ
れたならば、用例IDを取り出し、選択された単語の用例
情報中の用例IDと一致するかどうかをチェックする。用
例IDが一致すれば、成立用例が存在すると判定される。
一致しなければ用例は成立しないと判定される。用例が
成立すると判定されたならば、S14−６へ進み、用例が
成立しないと判定されたならば、ペア同音語の次の用例
情報について同様の判定を行なう。ペア同音語の用例情
報についてすべて用例が成立しなければ、選択された単
語の次の用例情報について、同様の判定処理を行なう。
選択された単語の用例情報がないならば、成立する用例
なしと判定され、S14−５へ分岐する。

S14−４は用例抑制解除の処理である。S14−２で成立
用例と判定された用例の用例IDの示す用例学習データを
使用可能状態にする。

S14−３はS14−１にて選択された単語に用例が存在し
なかった場合に、選択されなかった他の同音語の用例を
抑制するための用例存在判定を行なう。

そのために、選択された単語の存在する同音語の選択
された候補情報以外のすべての用例情報に用例情報が存
在しているかどうかを判定し、用例が存在するならば、
S14−５で用例IDの示す用例学習データを使用禁止状態
にする。

S14−６は単語学習処理を行なう。選択された表記の
単語IDの示す単語学習データを学習状態にし，同音語中
の選択されなかった候補情報の単語IDの示す単語学習デ
ータの学習状態を解除する処理を行なう。

S14−７で選択された表記の文書への確定処理を行な
う。確定処理は確定文字コードを文書バッファTBUFへ格
納するという同種の文字処理装置で通常行なわれている
処理であり、公知であるので詳述しない。

〔他の実施例〕

以上の説明において用いた辞書は単語情報と用例情報
とを同一見出し語の下に記述した単一の辞書構造である
が、単語情報と用例情報とを分離した各辞書テーブルと
しても同様に処理することができる。さらに用例のタイ
プ別に辞書を構成し、各辞書に辞書個別のIDを持たせ、
用例の存在する辞書IDによって用例の優先順位を持たせ
て処理を行なってもよい。

また、以上の説明では、隣接した文節間にのみ用例を
適用していたが、隣接していない文節間に用例を適用す
ることも、容易に実現できる。その際、文節間の構文解
析処理（係り受け解析処理）を施すことによって、用例
の誤った適用を避けることができる。

以上の説明においては、分ち書き入力された文節間に
用例を適用する場合を述べたが、べた書きに入力された
読み列に対しても、自動的に文節に分割する処理を付け
加えることによって、同じように用例を適用できる。ま
た、用例の存在を加味しながら文節に分割することも可
能である。

〔発明の効果〕

以上説明したように、本発明の文字処理装置及び方法
によれば、共起関係を有する自立語同士の組と、該自立
語同士を当該共起関係において結合可能な付属語または
付属語列を表わす結合情報とを用例として記憶した用例
辞書、及び１つの結合情報に複数の付属語または付属語
列を対応づけ可能に、結合情報と付属語または付属語列
とを対応づけた付属語テーブルを参照して、各文節の候
補から、各文節の自立語候補同士が前記用例辞書に記憶
された用例の自立語同士の組に該当し、当該自立語候補
同士を結合させる付属語または付属語列と前記付属語テ
ーブルにおいて対応づけられた結合情報が当該用例の結
合情報と一致する文節候補の組を抽出するようにし、抽
出された文節候補の組があれば、該組をなす文節候補を
優先させて、前記各文節の第１候補を決定するようにし
たので、用例に該当する候補を抽出する際に、自立語同
士の共起関係とともに、その自立語同士を結合する付属
語または付属語列も考慮されるため、誤った用例の適用
で生じる誤変換の少ない効率のよい変換が実現できると
いう効果がある。

また、用例辞書の用例として、共起関係を有する自立
語同士の組とともに、該自立語同士を当該共起関係にお
いて結合可能な付属語または付属語列を表わす結合情報
を記憶し、付属語テーブルにおいて、１つの結合情報に
複数の付属語または付属語列を対応づけ可能に、結合情
報と付属語または付属語列とを対応づけたことにより、
共起関係を有する自立語同士の組が同一で、該自立語同
士を当該共起関係において結合可能な付属語または付属
語列が異なる文節の組の複数個を１つの用例として記憶
できるので、用例辞書に要する記憶容量が少なくて済む
とともに、ある付属語または付属語列に基づいて用例を
登録すれば、自立語同士を同一の共起関係で結合する他
の付属語または付属語列を用いている場合でも、用例に
該当する候補として抽出できるという効果がある。

【図面の簡単な説明】

第１図は本発明の全体構成のブロック図、 第２図は本発明の辞書構成の例を示す図、 第３図は本発明の同音語プールおよび用例情報プールの
構成を示す図、 第４図は本発明の付属語変換テーブルの構成を示す図、 第５図は本発明の学習データの構成を示す図、 第６図〜第14図は本発明文字処理装置の動作を示すフロ
ーチャートである。

───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (58)調査した分野(Int.Cl.⁶，ＤＢ名) G06F 17/21 - 17/26

Claims (2)

(57)【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】仮名文字列を入力する入力手段と、 単語の読みと表記とを対応付けて記憶した単語辞書と、 共起関係を有する自立語同士の組と、該自立語同士を当
   該共起関係において結合可能な付属語または付属語列を
   表わす結合情報とを用例として記憶した用例辞書と、 １つの結合情報に複数の付属語または付属語列を対応づ
   け可能に、結合情報と付属語または付属語列とを対応づ
   けた付属語テーブルと、 前記単語辞書を参照して、前記入力手段より入力された
   仮名文字列を読みとする文節列の各文節の候補を作成す
   る文節候補作成手段と、 前記各文節の候補につき、前記用例辞書及び前記付属語
   テーブルを参照して、各文節の自立語候補同士が前記用
   例辞書に記憶された用例の自立語同士の組に該当し、当
   該自立語候補同士を結合させる付属語または付属語列と
   前記付属語テーブルにおいて対応づけられた結合情報が
   当該用例の結合情報と一致する文節候補の組を抽出する
   抽出手段と、 該抽出手段により抽出された文節候補の組があれば、該
   組をなす文節候補を優先させて、前記各文節の第１候補
   を決定し、該第１候補の表記を出力する出力手段とを有
   することを特徴とする文字処理装置。
2. 【請求項２】仮名文字列を入力する入力工程と、 １つの結合情報に複数の付属語または付属語列を対応づ
   け可能に、結合情報と付属語または付属語列とを対応づ
   けた付属語テーブルと、 単語の読みと表記とを対応付けて記憶した単語辞書を参
   照して、前記入力工程において入力された仮名文字を読
   みとする文節列の各文節の候補を作成する文節候補作成
   工程と、 共起関係を有する自立語同士の組と、該自立語同士を当
   該共起関係において結合可能な付属語または付属語列を
   表わす結合情報とを用例として記憶した用例辞書と、及
   び１つの結合情報に複数の付属語または付属語列を対応
   づけ可能に、結合情報と付属語または付属語列とを対応
   づけた付属語テーブルを参照して、前記各文節の候補か
   ら、各文節の自立語候補同士が前記用例辞書に記憶され
   た用例の自立語同士の組に該当し、当該自立語候補同士
   を結合させる付属語または付属語列と前記付属語テーブ
   ルにおいて対応づけられた結合情報が当該用例の結合情
   報と一致する文節候補の組を抽出する抽出工程と、 該抽出工程により抽出された文節候補の組があれば、該
   組をなす文節候補を優先させて、前記各文節の第１候補
   を決定し、該第１候補の表記を出力する出力工程とを有
   することを特徴とする文字処理方法。