JP3455924B2

JP3455924B2 - メッセージ情報誤り検出装置及びメッセージ情報誤り検出方法

Info

Publication number: JP3455924B2
Application number: JP11722794A
Authority: JP
Inventors: 芳史大山; 賢治今村; 正信東田
Original assignee: Nippon Telegraph and Telephone Corp
Current assignee: Nippon Telegraph and Telephone Corp
Priority date: 1994-05-30
Filing date: 1994-05-30
Publication date: 2003-10-14
Anticipated expiration: 2018-10-14
Also published as: JPH07319667A

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【産業上の利用分野】本発明は、メッセージ情報誤り検
出装置及びメッセージ情報誤り検出方法に係り、特に、
データベースの情報を用いて、日本語情報としてのメッ
セージを入力する際に、データの誤りを自動的に検出す
るためのメッセージ情報誤り検出装置及びメッセージ情
報誤り検出方法に関する。

【０００２】詳しくは、発信者からの電報受付処理等に
おいて、オペレータが発信者から音声（電話）により受
け付けたメッセージを文字に置換する場合に、漢字で表
記することになる。この場合、音声によるメッセージ内
に同音語が含まれている時には、置換した漢字が発信者
が意図する表記とは異なることも考えられるため、自動
的に発信者の意図する表記に変換することができるメッ
セージ情報誤り検出装置及びメッセージ情報誤り検出方
法が望まれている。

【０００３】

【従来の技術】従来、メッセージを日本語で入力する際
に、ワードプロセッサやワークステーション等のシステ
ムにおいて、システム内に組み込まれた辞書（データベ
ース）を用いて、単語、文節毎にかな漢字変換により情
報入力を行うシステムがある。例えば、ワードプロセッ
サにより日本語メッセージを入力する場合には、キーボ
ード等の入力手段を用いて日本語をかな入力し、漢字辞
書を参照して、かな入力された単語に対応する漢字や熟
語に変換して、変換後の日本語文を表示する。

【０００４】また、電報等のメッセージは、電話による
受け付けの場合、表記の確認が音声にたよるため、
『さ』を入力する場合には、「さくらのさ」のような電
話託送用語が使用されたり、漢字電報の入力には、漢字
の知識をデータベースとして収録しておき、当該データ
ベースを検索し、入力される漢字表記を確認する方法が
実現されている。

【０００５】

【発明が解決しようとする課題】しかしながら、上記従
来の日本語をかな入力し、漢字に変換するワードプロセ
ッサ等のシステムでは、かな文字の単語が入力された場
合に、メッセージを入力した者が目的とする変換とは異
なる変換を行い表示されることがある。

【０００６】また、上記従来の電報の受け付けの場合
に、例えば、メッセージの発信者が受取人名の姓を『渡
辺』のつもりでオペレータに伝えたとしても、入力する
オペレータは、『わたなべ』と入力し、これを変換する
場合に『渡部』と変換してメッセージを送信してしまう
ケースがある。このように、メッセージを伝える者と入
力する者との共有する知識が合わない時、双方が同じ読
みでも別の漢字を考えていたり、データを投入する人の
キータッチの誤り、聞き取り誤り等により正しい情報が
入力されないという問題がある。

【０００７】本発明は、上記の点に鑑みなされたもの
で、上記従来の問題点を解決し、メッセージの入力で誤
った入力をした場合、その検出を自動的に行うことがで
きるメッセージ情報誤り検出装置及びメッセージ情報誤
り検出方法を提供することを目的とする。

【０００８】また、本発明の更なる目的は、人名等、メ
ッセージの差し出し人に問い合わせないと一般には、確
認できない人名等の固有名詞に関して、その聞き取り誤
りや、同音語の漢字表記の誤りの検出が可能なメッセー
ジ情報誤り検出装置及びメッセージ情報誤り検出方法を
提供することを目的とする。

【０００９】

【課題を解決するための手段】図１は、本発明の原理構
成図である。

【００１０】本発明のメッセージ情報誤り検出装置は、
固有名詞の表記と読み情報を収録する固有名詞辞書３
と、発信元情報、受信先情報、時間情報及び伝えたいメ
ッセージ本文が蓄積されたメッセージデータベース５
と、送信するメッセージを入力するメッセージ入力部１
と、メッセージ入力部１により入力されたメッセージの
受信先情報、時間情報に含まれる情報を検索情報とし
て、メッセージデータベースより該検索情報に対応する
メッセージを検索するメッセージＤＢ検索部２と、メッ
セージＤＢ検索部２によりメッセージデータベース５か
ら検索されたメッセージ及び入力されたメッセージの所
定の項目により固有名詞辞書３を参照して、固有名詞の
部分の抽出を行うと共に、抽出された固有名所の度数の
演算を行い、該度数により入力されたメッセージ内のメ
ッセージの誤りの可能性を判定し、誤り情報を抽出する
情報抽出部４と、検索情報のメッセージを蓄積すると共
に、誤りがある場合に訂正情報を出力する結果生成部６
と、を有する。

【００１１】また、上記のメッセージ情報誤り検出装置
のメッセージＤＢ検索部２は、所定の時間情報の範囲に
該当するメッセージを検索する。

【００１２】

【００１３】

【００１４】

【作用】本発明は、慶弔電報等のように、メッセージや
お祝いやお悔やみ等のイベントの発生時期に合わせて、
複数の発信元から同一の受信先へ特定の期間に集中して
メッセージを伝えるメッセージを蓄積するデータベース
を用いて、メッセージを入力する際、または、入力した
後に、蓄積されているメッセージを参照することにより
誤りを検出するものである。

【００１５】詳しくは、発信情報元情報、受信先情報、
送信時間情報、及び本文に分けられて入力される。入力
されたメッセージデータの受信先情報のうち、住所が同
じで送信時期が一定期間内のメッセージをメッセージデ
ータベースから検索する。この検索結果により、同一人
に同時期にメッセージを送ることが分かる。この状況を
利用して、受信先の情報が、例えば個人名の性と名から
なっている場合、その読みが同じでも漢字の表記が複数
のパターンに分かれているならば、件数が少ない方の漢
字が誤りの可能性が高いと判断できる。従って、誤りで
ある判定できる漢字の表記に対して、件数の多い表記を
訂正候補として生成して表示することにより、誤りと想
定される部分を再確認し、正しい表記の漢字を入力する
こと、または、自動的に訂正候補に修正することが可能
である。

【００１６】

【実施例】以下、図面と共に、本発明の実施例を詳細に
説明する。

【００１７】図２は、本発明の一実施例のメッセージ情
報誤り検出装置の構成を示す。同図に示すメッセージ情
報誤り検出装置１０は、発信元情報、受信先情報、送信
する期日等の時間情報及び、伝えるメッセージ本文を蓄
積するメッセージデータベース（以下、メッセージＤ
Ｂ）５、オペレータにより入力されたメッセージでメッ
セージデータベース５に蓄積されているメッセージを検
索するメッセージＤＢ検索部２、固有名詞の表記と読み
情報を組にして保持する固有名詞辞書３、メッセージＤ
Ｂ検索部２によりメッセージＤＢ５に入力されたメッセ
ージ情報に対応するメッセージが存在した場合に、これ
らの２つのメッセージ情報により固有名詞辞書３を参照
して、入力されたメッセージ内の誤りを抽出する情報抽
出部４、情報抽出部４で抽出された誤りを訂正情報とし
て生成するとともに、メッセージＤＢ５に入力されたメ
ッセージを蓄積する結果生成部６より構成される。

【００１８】また、メッセージ情報誤り検出装置１０に
は、キーボード等のメッセージ入力部１とメッセージ出
力部７が接続され、メッセージ入力部１より発信元情
報、受信先情報、送信する期日等の時間情報及び、相手
に伝えるべきメッセージの本文が入力され、ディスプレ
イ等で構成されるメッセージ出力部７より、誤り情報、
訂正情報、訂正済のメッセージ文等が出力される。

【００１９】なお、以下の説明において、メッセージ入
力部１から入力されるメッセージを“メッセージａ”と
記し、メッセージＤＢ５より検索されたメッセージを
“メッセージｂ”と記すものとする。

【００２０】メッセージ入力部１は、図３に示すような
メッセージ３００を入力する。メッセージ３００は、発
信元情報３１０、住所３２１、受取人３２２より構成さ
れる受信先情報３２０、送信日３３０、及びメッセージ
本文３４０より構成される。また、上記のメッセージＤ
Ｂ５に蓄積されているメッセージも同様の構成であるも
のとする。

【００２１】図４は、本発明の一実施例の固有名詞辞書
の構成例を示す。同図に示すように固有名詞辞書３は、
表記と読みの組となっており、表記“日本”に対する読
みとして『にほん』、『にっぽん』の２つがあり、ま
た、表記“太郎”に対する読みとして『たろう』が組で
登録されている。

【００２２】次に、各部の動作について説明する。図５
は、本発明の一実施例のメッセージ情報誤り検出装置の
動作を示すフローチャートである。

【００２３】ステップ１）メッセージ入力部１（キーボ
ード等）により図３に示す形式でメッセージ（以下、メ
ッセージａ）が入力される。

【００２４】ステップ２）メッセージＤＢ検索部２は、
メッセージ入力部１からメッセージ（以下、メッセージ
ａ）が入力されると、メッセージ送信日３３０を参照す
る。ここで、メッセージを送信する期日をＴとすると、
このＴを含む期間（例えば、Ｔの１日のみ、Ｔの前後３
日等）でかつ、受信先の住所が同じメッセージをメッセ
ージデータベース５より検索する。

【００２５】ステップ３）検索されない場合には、誤り
は検出できないので、処理を終了する。

【００２６】ステップ４）検索された場合には、検索さ
れたメッセージ（以下、メッセージｂ）と入力されたメ
ッセージａをメッセージＤＢ検索部２から情報抽出部４
に送出する。

【００２７】ステップ５）情報抽出部４は、メッセージ
ＤＢ検索部２から受領したメッセージａ、ｂが固有名詞
辞書３の表記と照合され、固有名詞の部分の抽出と読み
の付与、度数の演算等、固有名詞の知識が獲得される。

【００２８】例えば、メッセージａの受信先情報３２０
の受取人名３２２が個人名の姓と名からなっている場
合、その読みが同じでも漢字の表記が、複数のパターン
に分かれているならば、件数が少ない方の漢字が誤りの
可能性が高いと判断する。

【００２９】また、参照できるメッセージの件数が少な
く、誤りの有無の判断が不可能な場合には、その旨を出
力する。情報抽出部４は、この判断結果を結果生成部６
に送出する。

【００３０】ステップ６）結果生成部６は、判断結果を
情報抽出部４より受領すると、当該判断結果に基づい
て、誤りが無いと判断されているときには、無条件でメ
ッセージＤＢ２に入力されたメッセージａを蓄積する。

【００３１】ステップ７）また、誤りが有る場合には、
その箇所の指摘情報や、訂正候補をメッセージ出力部７
に送出する。

【００３２】次に、具体例を用いて、上記の一連の動作
を説明する。

【００３３】図６は、本発明の一実施例の作業情報とし
てのテンポラリな固有名詞の知識の例を示す図である。
同図（ａ）から（ｄ）に示される内容は、情報抽出部４
のワークメモリ（図示せず）に保持されるものとする。

【００３４】同図（ａ）は、メッセージＤＢ５を検索し
た結果及びその度数を示す。同図の例では、表記“日
本”に対する検索度数は「５回」である。表記“次郎”
に対する検索度数は「４回」である。表記“二郎”に対
する検索度数は「１回」である。この例により、“次
郎”の方が“二郎”より検索されている度数が多いこと
が分かる。

【００３５】同図（ｂ）は、誤り検出部４が固有名詞辞
書３を検索した結果を示す。同図の例では、表記“日
本”で、固有名詞辞書３を検索した結果、その読みは
『にほん』が得られた度数は５回、また、表記は上記と
同じ“日本”で固有名詞辞書３を検索した結果『にっぽ
ん』という読みが得られた度数も５回である。また、表
記が“次郎”で、その読みが『じろう』が得られた度数
は４回であり、表記が“二郎”で、その読みが『じろ
う』が得られた度数は１回であることを示している。

【００３６】同図（ｃ）は、同じ読みに対して表記され
る漢字の出現の比率及び度数を示す。同図の例では、表
記が“日本”で検索度数が５回、その読みが『にほん』
となる比率は１００％である。また、読みが『にっぽ
ん』となる比率も１００％である。さらに、表記が“次
郎”の検索度数は４回であり、読みが『じろう』となる
比率は、８０％である。表記が“二郎”の検索度数は１
回であり、読みが『じろう』となる比率は２０％である
ことを示している。

【００３７】同図（ｄ）は、入力されたメッセージａに
おける受取人情報３２２の固有名詞の表記を示す。ここ
で、入力されたメッセージａの受取人情報３２２は“日
本”と、“二郎”である。

【００３８】図７は、本発明の一実施例の入力された電
報のメッセージの例を示す。同図において、メッセージ
入力部１からメッセージＤＢ検索部２に入力されたメッ
セージａの内容は、宛先：『東京都千代田区内幸町０−
０−０』、受取人情報『日本二郎様』、送信日（お届け
月日）『４月２２日』、メッセージ本文『ご結婚おめで
とう』、差出人情報『ＡＡＡＡＧＧＧＧ』である。

【００３９】これにより、メッセージＤＢ検索部２は、
上記の入力されたメッセージａのデータ項目、宛先３２
１、受取人情報３２２、お届け月日３３０により、メッ
セージＤＢ５を検索する。この時、お届け月日３３０に
おいては、“４月２２日”と指定してもよいし、他の任
意の期間、例えば、“４月２０日から４月２３日”を指
定してもよい。

【００４０】図８は、本発明の一実施例の結果生成部の
出力結果を示す図である。同図に示す結果生成部６によ
り生成された出力結果は、メッセージａでメッセージＤ
Ｂ５を検索し、検索されたメッセージｂとの比較を行
い、最終的に、入力されたメッセージａ中の“二郎”を
“次郎”とするように訂正候補を出力するものである。

【００４１】図９は、本発明の一実施例のメッセージＤ
Ｂから検索した結果の例を示す。同図は、メッセージＤ
Ｂ検索部２が、入力されたメッセージａでメッセージＤ
Ｂ５を検索した結果である。同図の例は、６−６〜６−
１１の６件が検索されている。

【００４２】上記の各データを用いて、メッセージ情報
誤り検出の動作の例を以下のフローチャートと共に説明
する。

【００４３】図１０は、本発明の一実施例の動作の概要
を示すフローチャートである。

【００４４】メッセージ入力部１は、メッセージＤＢ検
索部２に図４に示すメッセージａを入力する。ここで、
受取人情報３２２は、『日本二郎様』である（ステップ
１０１）。

【００４５】メッセージＤＢ検索部２は、入力されたメ
ッセージａの宛先３２１『東京都千代田区内幸町０−０
−０』及びお届け月日３３０の「４月２２日」を検索の
キーとしてメッセージＤＢ５を検索する（ステップ１０
２）。

【００４６】ここで、検索した結果、該当するメッセー
ジがメッセージＤＢ５内に存在しなければ、情報抽出部
４では、判定フラグを「不明」とし（ステップ１１
６）、この判定を図５に示すように、出力すると共に、
入力されたメッセージａをメッセージＤＢ５に登録する
（ステップ１１７）。

【００４７】メッセージＤＢ５を検索した結果、図９に
示すようにメッセージｂが抽出されれば、情報抽出部４
において、このメッセージｂと入力されたメッセージａ
の受取人情報から、「様」、「殿」、「さん」、「ちゃ
ん」等の敬称を取り除き（ステップ１０３）、入力メッ
セージａの受取人情報３２２を、図４に示す固有名詞辞
書３を用いて照合する（ステップ１０４）。さらに、検
索されたメッセージｂの受取人情報３２２の情報（図９
の受取人情報の６−６から６−１１までの情報）と固有
名詞辞書３の表記（図４の表記の２−３〜２−１８まで
の情報）を照合する（ステップ１０５）。上記の処理
は、固有名詞Ｐn （ｋ）に対してｋ＝１〜Ｊまで繰り返
す（ただし、Ｊは固有名詞単語数である）。上記のステ
ップ１０５の処理については、後述の図１１において詳
細に説明する。

【００４８】次に、上記のステップ１０４とステップ１
０５において、得られた情報を用いて入力されたメッセ
ージａに存在する固有名詞の表記の確からしさを求め
る。図６の（ｄ）の例では、Ｐn （１）＝「日本」、Ｐ
n （２）＝「二郎」である。まず、ｋ＝１「日本」に関
して、図６（ｃ）に示すように、度数はＥmax ＝５、比
率はＰmax ＝１００（％）であり、Ｆ（Ｐn （１））＝
２となる。これは、表記として問題ないことを示す。

【００４９】次に、ｋ＝２「二郎」に関して、度数はＥ
max ＝５、比率はＰmax ＝２０（％）であり、Ｆ（Ｐn
（２））＝０となる。情報抽出部４は、表記が誤りであ
る可能性があると判定し、この判定結果を内部のメモリ
に格納する。情報抽出部４は、修正情報として、Ｎ
（２）＝「次郎」（「読み」が「じろう」で、「比率」
が６０％より大きい）が求められ、メモリに格納する
（ステップ１０６、１０７、１０８）。

【００５０】次に、情報抽出部４は、上記で求められた
結果が、

【００５１】

【数１】

【００５２】である場合には（ステップ１０９、Ｙｅ
ｓ）、判定フラグは、「訂正」と設定し、判定フラグと
修正情報を結果生成部６に転送する。

【００５３】また、結果が、

【００５４】

【数２】

【００５５】である場合には（ステップ１０９、Ｎ
ｏ）、情報抽出部４は、

【００５６】

【数３】

【００５７】であれば（ステップ１１１、Ｙｅｓ）、判
定フラグは“ＯＫ”となり（ステップ１１３）、入力さ
れたメッセージａは、結果生成部６によりメッセージＤ
Ｂ５に登録されると共に（ステップ１１４）、判定フラ
グ“ＯＫ”を結果生成部６に出力する（ステップ１１
５）。

【００５８】

【数４】

【００５９】であれば（ステップ１１１、Ｎｏ）、判定
フラグは、“不明”となり（ステップ１１２）、情報抽
出部４はこの判定結果を結果生成部６に転送する。

【００６０】すなわち、ステップ１０９からステップ１
１５に示す内容は、情報抽出部４において判定された結
果、“修正”が１つでもあれば判定フラグを「修正」と
し、“不明”が一つでもあれば、判定フラグ「不明」と
し、その他は「ＯＫ」とする。

【００６１】次に、上記のステップ１０５の詳細な処理
を説明する。図１１は、本発明の一実施例の検索された
メッセージからの固有名詞知識の抽出処理を示すフロー
チャートである。

【００６２】情報抽出部４は、図６（ａ）に示す検索結
果形式の固有名詞の知識を固有名詞辞書３より収録す
る。エントリがない場合には追加し、ある場合は、度数
に１加算する。これにより、表記のエントリと度数を算
出する（ステップ１０５１）。

【００６３】新たに、固有名詞辞書３より収録したエン
トリに図６（ｂ）形式で読みを付与する（ステップ１０
５２）。この照合は、敬称を除いた受取人情報に対し
て、漢字で表記された固有名詞辞書３に存在する表記を
最長マッチで抽出することにより実現される。さらに、
同音語でまとめて読み毎の度数及び比率を算出する（ス
テップ１０５３）。

【００６４】次に、上記のステップ１０６の詳細な処理
を説明する。図１２は、本発明の一実施例のメッセージ
ＤＢから検索されたメッセージと入力されたメッセージ
の照合を説明するためのフローチャートである。

【００６５】まず、情報抽出部４は、メッセージＤＢ検
索部２によりメッセージＤＢ５を入力されたメッセージ
ａをキーにして検索して得られた検索結果であるメッセ
ージｂと入力されたメッセージａの照合処理の後、固有
名詞辞書３を照合処理を行い、その照合結果を情報抽出
部４内のワークエリアに格納しておくものとする。

【００６６】情報抽出部４は、入力メッセージａと検索
メッセージｂとの一致度に応じてリータン値を設定する
（ステップ１０６１）。

【００６７】次に、情報抽出部４は、入力メッセージａ
と情報抽出部４のワークエリアに格納されている種々の
照合結果との対比を行い、以下の分類を行う（ステップ
１０６２）。Ｐn （ｋ）と同じ表記を持つメッセージａ
を図６の（ｃ）に示す知識から抽出し、一致したものの
うち、比率の最大値Ｐmax と「読み毎の度数」の最大値
Ｅmax を算出する（ステップ１０６３）。ここでは、以
下で使用する変数Ｘ＝３，Ｙ＝６０とする。

【００６８】Ｅmax ＞ＸかつＰmax ＞Ｙ（％）のとき、
Ｆ（Ｐn （ｋ））＝２とし、訂正を行う必要がないもの
とする（ステップ１０６４）。また、Ｅmax ＞ＸかつＰ
max≦Ｙ（％）のとき、Ｐn （ｋ）と図６（ｃ）の表記
が違うが読みが同じで比率＞Ｙ（％）の時（ステップ１
０６６，Ｙｅｓ）、メッセージａをＮ（ｋ）として修正
候補とし、Ｆ（Ｐn （ｋ））＝０とし、訂正対象とする
（ステップ１０６７）。それ以外の場合には（ステップ
１０６６，Ｎｏ）、Ｆ（Ｐn （ｋ））＝１とし、判定結
果を“不明”とする（ステップ１０６８）。

【００６９】上記のように情報抽出部４において得られ
た判定結果を結果生成部６に出力する。

【００７０】結果生成部６は、情報抽出部４から得られ
た判定結果に誤りがある場合には、当該誤り箇所、訂正
候補等をメッセージ出力部７に出力する。また、正しい
・誤りの判定が不可能の場合（「不明」）には、『判定
不可能』等のメッセージをメッセージ出力部７に送出す
る。

【００７１】メッセージ出力部７は、所定の編集を行
い、それらの指示情報及びメッセージを表示する。

【００７２】例えば、電報受付業務のオペレータが上記
の装置を利用する場合には、メッセージ出力部７に表示
された修正指示情報や、メッセージを参照する。このと
き、訂正候補が表示され、訂正することが妥当であると
判断できる場合には、当該候補で修正を行う。

【００７３】上記のように、固有名詞辞書３を用いるこ
とにより、個人名等において、読みが同じでも漢字の表
記パターンが複数ある場合に、出現度数、出現比率が少
なければ、誤りの可能性が高いと判断することができ
る。このとき、情報抽出部４において、比率ｎ％に基づ
いて、訂正不要、訂正要、不明等の判定を行う場合の比
率の設定は、任意に設定することができる。

【００７４】また、結果生成部６において、訂正候補を
メッセージ出力部７に出力せずに、自動的に入力された
メッセージａを訂正することも可能である。

【００７５】このように、上記の実施例によれば、図
７、図８、図９に示すように、お届け月日が４月２２日
に基づいて同じ受取人に送るメッセージを受け付ける毎
に蓄積しておき、新たに入力されたメッセージで蓄積さ
れているメッセージを検索して、受取人名の出現頻度等
をチェックすることにより、受取人の姓名が異なるとい
う不具合を回避することができる。上記の実施例におい
て、『にほんじろう様』宛てに送るメッセージの受取人
情報については、『日本次郎様』と『日本二郎様』が存
在するが、上記の実施例では、『日本次郎様』の方が出
現頻度が高いため、『日本二郎様』と入力されたメッセ
ージの受取人情報は自動的に『日本次郎様』に修正させ
ることになる。これは、『日本次郎様』の出現確率が所
定の値より高いため、実現できるが、出現確率が『日本
次郎様』、『日本二郎様』の出現確率が略同値であるよ
うな場合や、出現頻度が所定の値よりも低い場合には、
“不明”と表示し、オペレータから発信人に問い合わせ
る。

【００７６】なお、本発明は、上記実施例に限定される
ものではなく、特許請求の範囲内において種々変更、応
用が可能である。

【００７７】

【発明の効果】上述のように、本発明のメッセージ情報
誤り検出装置及びメッセージ情報検出方法によれば、固
有名詞の読み方と表記を辞書に登録しておくことで、同
音語の誤りの可能性が高い部分の検出や訂正が容易とな
り、これにより利用者（例えば、電報の受付オペレー
タ）は、このメッセージを受け付けた後であれば、その
場で誤りと想定される部分を再確認することにより、正
しい表記の漢字を入力することができる。

【００７８】このように、利用者は、メッセージの入力
で誤った入力をした場合でも、その誤りを自動的に検出
することにより、特に人名等、メッセージの差し出し人
に問い合わせないと一般には確認できない固有名詞に関
して、その聞き取り誤りや、同音語の漢字表記の誤りの
検出に有用である。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明の原理構成図である。

【図２】本発明の一実施例のメッセージ情報誤り検出装
置の構成図である。

【図３】本発明の一実施例の入力されるメッセージのフ
ォーマットの例を示す図である。

【図４】本発明の一実施例の固有名詞辞書の構成例を示
す図である。

【図５】本発明の一実施例のメッセージ情報誤り検出装
置の動作の概要を示すフローチャートである。

【図６】本発明の一実施例の作業情報としてのテンポラ
リな固有名詞の知識の例を示す図である。

【図７】本発明の一実施例の入力された電報のメッセー
ジの例を示す図である。

【図８】本発明の一実施例の結果生成部の出力結果を示
す図である。

【図９】本発明の一実施例のメッセージＤＢから検索し
た結果の例を示す図である。

【図１０】本発明の一実施例の動作を示すフローチャー
トである。

【図１１】本発明の一実施例の検索されたメッセージか
らの固有名詞知識の抽出処理を示すフローチャートであ
る。

【図１２】本発明の一実施例のメッセージＤＢから検索
されたメッセージと入力されたメッセージの照合を説明
するためのフローチャートである。

【符号の説明】

１メッセージ入力部２メッセージＤＢ検索部、メッセージ検索手段３固有名詞辞書４情報抽出部、誤り抽出手段５メッセージデータベース６結果生成部、結果生成手段７メッセージ出力部１０メッセージ情報誤り検出装置３００メッセージ３１０発信元情報３２０受信情報３２１住所３２２受取人３３０送信日３４０メッセージ本文３５０差出人情報

フロントページの続き (56)参考文献特開平５−225086（ＪＰ，Ａ) 特開平５−252200（ＪＰ，Ａ) 特開平５−22339（ＪＰ，Ａ) 特開平５−316145（ＪＰ，Ａ) (58)調査した分野(Int.Cl.⁷，ＤＢ名) G06F 7/02 500 G06F 3/02 380 G06F 11/00 310 G06F 13/00 351

Claims

(57)【特許請求の範囲】

【請求項１】固有名詞の表記と読み情報を収録する固
有名詞辞書と、発信元情報、受信先情報、時間情報及び伝えたいメッセ
ージ本文が蓄積されたメッセージデータベースと、送信するメッセージを入力するメッセージ入力部と、前記メッセージ入力部により入力されたメッセージの前
記受信先情報、時間情報に含まれる情報を検索情報とし
て、前記メッセージデータベースより該検索情報に対応
するメッセージを検索するメッセージＤＢ検索部と、前記メッセージＤＢ検索部により前記メッセージデータ
ベースから検索されたメッセージ及び前記入力されたメ
ッセージの所定の項目により前記固有名詞辞書を参照し
て、固有名詞の部分の抽出を行うと共に、抽出された固
有名所の度数の演算を行い、該度数により前記入力され
たメッセージ内のメッセージの誤りの可能性を判定し、
誤り情報を抽出する情報抽出部と、前記検索情報のメッセージを蓄積すると共に、誤りがあ
る場合に訂正情報を出力する結果生成部と、を有するこ
とを特徴とするメッセージ情報誤り検出装置。
【請求項２】前記メッセージＤＢ検索部は、所定の時間情報の範囲に該当するメッセージを検索する
請求項１記載のメッセージ情報誤り検出装置。