JP3958902B2 - 文字列入力装置及び方法 - Google Patents
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Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、文字列を入力する装置及びその方法、特にパターンを入力し、パターン認識を介して文字列を入力する装置及びその方法に関する。
【０００２】
【従来の技術】
コンピュータシステムへ文字列を入力する方法としては、キーボードから文字を入力する方法が一般的である。しかし、日本語のように文字の種類が多い言語の場合には、文字の種類すべてに相当する数のキーを準備することは物理的に不可能であり、キーボードを用いずに入力する方法も考えられている。例えば、手書き文字パターンや音声パターンを入力し、文字認識技術や音声認識技術を用いて文字を入力する方法である。
【０００３】
これらの文字入力方法では、入力されたパターンに対して文字列を一義的に決定することはできないことから、複数存在する出力候補となる文字列の中から、適当な辞書との照合に基づいて候補文字列を決定することになる。
【０００４】
例えば、特開昭６１−３２１８６号公報では、個別のパターン認識を行うための辞書と、文脈処理を行うための辞書を、ユーザごとに専用化して用いる方法が開示されている。ユーザごとに特化された辞書を用いることで、文字列認識の精度を高めようとするものである。
【０００５】
また、特開平９−１７９８５９号公報では、あらかじめ変換態様を複数用意しておき、文字列処理装置使用時の状況に応じて適当な変換態様を選択して候補文字列を決定する方法が開示されている。
【０００６】
さらに、特開平１１−３３３１号公報では、入力中の文書内の文字列に基づいて文書の分野を特定し、分野に応じた辞書を用いて候補文字列を決定する方法が開示されている。
【０００７】
【発明が解決しようとする課題】
このように、入力されたパターンに対する候補文字列の決定は、辞書との照合によって行われ、辞書の内容に左右されるものと考えられる。例えば、特定の分野の入力だけを許す場合には、辞書の内容をユーザの入力内容と合致したものとして作成することが可能である。
【０００８】
しかしながら、入力が不特定の場合には、辞書の内容がユーザの入力内容と合致していなければ、候補文字列の選択効率が上がらず、入力文字列の決定率が向上しないという問題点があった。例えば、辞書を事前に準備しておいたとしても、ユーザが自分で新しく創出した略語や、新しい製品名等の固有名詞等に対応させることはできない。
【０００９】
また、不特定の入力にも十分対応できるように辞書の内容を充実させることも考えられるが、辞書サイズが大きくなり、計算機リソースを大量に消費することになるので、ＰＤＡ（Personal Digital Assistant）等の小型の端末におけるオンラインペン入力による手書き文字の認識等には物理的に対応できないという問題点もあった。
【００１０】
例えば、特開昭６１−３２１８６号公報に開示されている方法においては、文脈処理用の辞書としてユーザごとに専用の辞書を用意することにより、文脈処理の効果を上げる試みがされているが、使用状態の変化に柔軟に対応できないという不利がある。
【００１１】
また、特開平９−１７９８５９号公報に開示されている方法においては、状況により変換態様を選択して候補文字列を決定することで、候補文字列の決定率を向上させる試みがなされているが、事前に用意されている変換態様からしか選択することができないことから、想定されていない状況には対応することができない。また、状況に応じた変換態様の選択はユーザ自身に委ねられており、適切な変換態様を選択できるという保証もない。さらに、様々な状況に対応するために多くの変換態様を登録しておくという方法も考えられるが、計算機リソースを大量に消費することになるので、小型の端末には物理的に対応できない。
【００１２】
さらに、特開平１１−３３３１号公報に開示されている方法においては、現在作成中の文書の分野を特定して、特定した分野に応じた辞書を選択しているが、分野自体も事前に定められており、例えば携帯電話でショートメッセージを作成するために文字列を入力するような状況においては、その分野を特定することは一般に困難である。また、分野を特定するためには、十分な容量を有する分野特定辞書が必要となり、計算機リソースを大量に消費することになるので、小型の端末には物理的に対応できない。
【００１３】
本発明は、上記問題点を解消すべく、ユーザの入力状況に応じて動的に辞書の内容を変更することで、常にユーザの入力状況に適応した文字列を入力することができる文字列入力装置及びその方法を提供することを目的とする。
【００１４】
【課題を解決するための手段】
上記目的を達成するために本発明にかかる文字列入力装置は、手書き文字パターンまたは音声パターンを入力するパターン入力部と、パターン認識用辞書を用いて、前記パターン入力部から入力された前記パターンを認識し、認識候補文字列とともにパターン評価値を出力するパターン認識部と、前記認識候補文字列と文脈辞書の照合を行い、複数の前記認識候補文字列の中から最適な前記認識候補文字列を選択する候補文字列生成部とを含む文字列入力装置であって、前記候補文字列生成部において選択された最適な前記認識候補文字列に対して修正及び確定する候補文字列確定部と、前記候補文字列確定部において文字列が確定するごとに、確定された文字列を、その確定文字列の使用状況を表す情報と共に登録して状況最適化辞書を動的に更新する確定文字列登録部を含み、前記候補文字列生成部において、前記状況最適化辞書を参照して、前記認識候補文字列と少なくとも部分的に一致する確定文字列が前記状況最適化辞書に登録されている場合は、前記認識候補文字列について前記パターン認識部によって得られた前記パターン評価値と、前記認識候補文字列と少なくとも部分的に一致する確定文字列の使用状況を表す情報との総合的な評価に基づいて、最適な認識候補文字列を選択し、前記認識候補文字列と少なくとも部分的に一致する確定文字列が前記状況最適化辞書に登録されていない場合は、文脈辞書を参照して最適な認識候補文字列を選択することにより、これまでのユーザによる文字列を入力している状況に応じて最適化された文字列を選択することを特徴とする。
【００１５】
かかる構成により、ユーザにより入力されたパターンについて入力文字列として確定した文字列を、入力した際の状況と対応付けて状況最適化辞書に登録することができることから、ユーザの入力状況に応じて状況最適化辞書を動的に変更することができ、状況最適化辞書に未登録の文字列に対しても自動的に学習できることから、入力状況に応じた最適な文字列の入力が可能となる。
【００１６】
また、本発明にかかる文字列入力装置は、文字列を入力している状況を取得する入力状況取得部と、前記文字列を入力している状況に応じて、前記候補文字列生成部が用いる辞書又はその一部を確定して状況最適化辞書とする状況制御部とを含み、前記候補文字列確定部において前記文字列が確定するごとに前記入力状況取得部において前記文字列を入力している状況を取得し、前記確定文字列登録部において、前記候補文字列確定部により確定された文字列と前記文字列を入力している状況とを対応付けて前記状況最適化辞書に登録することが好ましい。
【００１７】
また、本発明にかかる文字列入力装置は、前記入力状況取得部において取得した前記文字列を入力している状況が、出力候補文字列を与える文字列処理装置に関する情報と、出力文字列を与える文字列処理装置が出力対象としている文書に関する情報と、出力文字列を与える文字列処理装置が出力対象としている文書の位置に関する情報と、出力文字列を与える文字列処理装置において、与えられた文字列を処理する処理モードに関する情報のうち、少なくとも一つを含むことが好ましい。
【００１８】
出力候補文字列を与える文字列処理装置に関する情報については、文字列処理装置自体の相異によって、すなわちスケジュールを入力するのか、電子メールを入力するのか等によって、出力すべき文字列がある程度限定されるからであり、出力文字列を与える文字列処理装置が出力対象としている文書に関する情報については、どのような文書を出力対象としているかによっても、出力すべき文字列がある程度限定されるからである。また、出力文字列を与える文字列処理装置が出力対象としている文書の位置に関する情報については、出力すべきフィールドの属性によっても、出力すべき文字列がある程度限定されるからである。さらに、出力文字列を与える文字列処理装置において与えられた文字列を処理する処理モードに関する情報については、処理モードが、例えば検索モードであるか、新規登録モードであるか、等によっても、出力すべき文字列がある程度限定されるからである。
【００１９】
また、本発明にかかる文字列入力装置は、前記状況制御部において、前記入力状況取得部において取得した前記文字列を入力している状況に対応して前記候補文字列の生成方法を変更することが好ましい。最適な候補文字列生成方法を選択することができるからである。
【００２０】
また、本発明にかかる文字列入力装置は、前記確定文字列登録部において、確定された前記文字列を登録する際には、前記確定文字列の使用状況を表す情報として、確定された前記文字列の登録日付を最終アクセス日付として登録し、すでに登録されている文字列については使用された日付を最終アクセス日付として更新し、前記候補文字列生成部が文字列を選択する際に前記最終アクセス日付を利用することが好ましい。一定の期間未使用であった文字列についてはユーザにとって再利用価値のない文字列であると判断して削除することで、状況最適化辞書の容量自体が膨大とならないよう制御することができるからである。
【００２１】
また、本発明は、上記のような文字列入力装置の機能をコンピュータの処理ステップとして実行するソフトウェアを特徴とするものであり、具体的には、手書き文字パターンまたは音声パターンを入力する工程と、パターン認識用辞書を用いて、入力された前記パターンを認識し、認識候補文字列とともにパターン評価値を出力する工程と、前記認識候補文字列と文脈辞書の照合を行い、複数の前記認識候補文字列の中から最適な前記認識候補文字列を選択する工程とを含む文字列入力方法であって、選択された最適な前記認識候補文字列に対して修正及び確定する工程と、前記文字列が確定するごとに、確定された文字列を、その確定文字列の使用状況を表す情報と共に登録して状況最適化辞書を動的に更新する工程を含み、前記認識候補文字列を選択する工程において、前記状況最適化辞書を参照して、前記認識候補文字列と少なくとも部分的に一致する確定文字列が前記状況最適化辞書に登録されている場合は、前記認識候補文字列の前記パターン評価値と、前記認識候補文字列と少なくとも部分的に一致する確定文字列の使用状況を表す情報との総合的な評価に基づいて、最適な認識候補文字列を選択し、前記認識候補文字列と少なくとも部分的に一致する確定文字列が前記状況最適化辞書に登録されていない場合は、文脈辞書を参照して最適な認識候補文字列を選択することにより、これまでのユーザによる文字列を入力している状況に応じて最適化された文字列を選択する文字列入力方法並びにそのような工程をプログラムとして記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体であることを特徴とする。
【００２２】
かかる構成により、コンピュータ上へ当該プログラムをロードさせ実行することで、ユーザにより入力されたパターンについて入力文字列として確定した文字列を、入力した際の状況と対応付けて状況最適化辞書に登録することができることから、ユーザの入力状況に応じて状況最適化辞書を動的に変更することができ、状況最適化辞書に未登録の文字列に対しても自動的に学習できることから、入力状況に応じた最適な文字列の入力ができる文字列入力装置を実現することが可能となる。
【００２３】
【発明の実施の形態】
以下、本発明の実施の形態にかかる文字列入力装置について、図面を参照しながら説明する。図１は、例えば携帯型コンピュータに適用する場合における本発明の実施の形態にかかる文字列入力装置の構成図であり、文字列の入力は手書き文字等のパターン認識によって行う実施例である。図１において、７０は表示画面の一部にペン入力型の手書き入力部を構成したパターン入力部を、７１はパターン認識部を、７２はパターン認識用辞書を、７３は候補文字列生成部を、７４は状況最適化辞書を、７５は状況に応じた候補文字列生成状態にする状況制御部を、７６は入力状況取得部を、７７は候補文字列確定部を、７８は確定文字列登録部を、７９は前述した手書き入力部を含んだ表示部を、それぞれ示す。また、本実施の形態２における特徴点である辞書管理部８０には、候補文字列確定部７７及び確定文字列登録部７８が含まれており、確定文字列登録部７８には日付更新部８１と回数更新部８２が設けられている。また、８３は候補文字列生成部７３において照会する文脈辞書を示している。
【００２４】
図１において、パターン入力部７０からは、認識すべきパターンが入力される。本実施の形態においては、手書き文字列である。そして、入力されたパターンはパターン認識部７１へ送信される。
【００２５】
本実施の形態においては、図２に示すような手書き文字「社長」がパターンとして入力された場合について説明する。もちろん、これに限定されるわけではなく、音声入力等のパターン入力であっても良い。なお、図２においては、枠の中に手書きの文字を一文字入力するような入力形態となっているが、特にこれに限定されるわけではなく、枠がない入力部分に手書き文字列を入力する形態でも良い。
【００２６】
パターン認識部７１では、パターン認識用辞書７２の内容を参照して、入力されたパターンを照合し、認識候補文字を確度順に候補文字列生成部７３に出力する。認識候補文字の抽出には、一般的に用いられるＯＣＲ認識エンジンやオンライン認識エンジン等、どのような認識エンジンを用いても良い。確度算定においても、入力されたパターンとパターン認識用辞書７２との間で距離計算を行ったり、特徴点に基づいて算出したり、種々の方法が考えられる。図３に、図２に示す手書き文字「社長」がパターンとして入力された場合の認識結果の一例を示す。図３において、各認識候補文字の横に表示されている数字は、それぞれの認識候補文字の確度を示し、数字が大きいほど確度が高いことを示している。
【００２７】
候補文字列生成部７３においては、パターン認識部７１で得られた認識結果に基づいて、状況最適化辞書７４及び文脈辞書８３を用いて、入力されたパターンに対する最適なパターン認識候補文字列を決定する。
【００２８】
この状況最適化辞書７４は、認識動作の起動時に図４の処理流れ図に示すように外部メモリから内部メモリ上に読み込まれることで構成される形式となっており、まず認識候補文字列と内部メモリ上に読み込まれた状況最適化辞書７４に登録されている文字列との照合を行い、照合した文字列に対して、各認識候補文字の確度に基づいてその認識候補文字列に対する評価値を計算する。計算された評価値を比較して、最も評価値の高い認識候補文字列を選択することで、複数の候補文字列があった場合でも、最適なパターン認識候補文字列を決定することができる。
【００２９】
また、状況最適化辞書７４に、認識候補文字列が最後に使用された日時及び使用された回数等を登録することも考えられる。当該認識候補文字列が最後に使用された日時及び使用された回数は、確定文字列登録部７７において確定した文字列を登録する際に更新される。なお、最後に使用された日時については、時刻まで含めても良い。
【００３０】
例えば、認識候補文字列が最後に使用された日時等に基づいて、最近使用された文字列を優先して認識候補文字列を生成することもできるし、使用頻度の高い文字列を優先して認識候補文字列を生成することもできる。もちろん、両方の処理を併用して処理することも可能であるし、優先度の重み付けを行うことによって評価値を算出することもできる。
【００３１】
さらに、認識候補文字列が最後に使用された日時等に基づいて、一定の期間使用されていない文字列については、状況最適化辞書７４から消去される。例えば、誤って確定してしまった文字列や、一度だけ偶然使用した文字列等を一定期間経過後に削除することができるので、状況最適化辞書７４から認識候補文字列生成に不要なデータを削除でき、辞書全体の容量を節約することが可能となる。
【００３２】
また、状況最適化辞書７４には、計算機資源に制約がある以上、一定の物理的な制約がある。すなわち一定量以上のデータは保存できないことになる。そこで、認識候補文字列が最後に使用された日付等に基づいて、最後に使用された日付の古い文字列から順に状況最適化辞書７４から削除することで、文字列の最大登録数または状況最適化辞書７４の最大登録容量を一定に保つことが可能になる。
【００３３】
なお、日付に時刻を含めることで、さらに詳細にわたる登録文字列管理をすることができる。また文字列の状況最適化辞書７４からの削除は、一定期間経過し たと同時に動的に削除するものでも良いし、入力時に状況最適化辞書７４へアクセスした時点で削除するものであっても良い。
【００３４】
最大登録数や最大登録容量は、計算機資源の状況等により、ユーザが自由に設定できることが好ましい。
【００３５】
次に、評価値の算出例について、以下に説明する。パターン認識部７２から出力される認識候補文字列ＷがＣ１・Ｃ２………Ｃｎ（ｎは自然数）というｎ個の候補文字の組合せで表すことができるものとし、各認識候補文字Ｃi に対する確度をＳi とする。認識候補文字列Ｗが状況最適化辞書７４に存在する場合においては、求める評価値Ｚは（数１）で表される。
【００３６】
【数１】
【００３７】
ここで、αは状況最適化辞書７４に存在するという事実をどの程度の重み付けで評価するのかを示す係数であり、ユーザの設定により変更することが可能である。
【００３８】
また、認識候補文字列Ｗが状況最適化辞書７４に存在しない場合においては、求める評価値Ｚは（数２）で表される。
【００３９】
【数２】
【００４０】
評価値Ｚを（数１）又は（数２）で与えることにより、認識候補文字の組合せにより、たまたま状況最適化辞書７４との照合が成立する場合であっても、パターン認識部７２からの確度も含めて総合的に評価することができるので、認識候補文字列として妥当な文字列を出力することが可能となる。
【００４１】
また、認識候補文字列Ｗが状況最適化辞書７４に存在する場合において、求める評価値Ｚを（数３）のように表すことも考えられる。
【００４２】
【数３】
【００４３】
ここで、ｆｒｅｑ（Ｗ）は状況最適化辞書７４に登録されている認識候補文字列Ｗの使用頻度を示し、ｐａｓｓｔｉｍｅ（Ｗ）は状況最適化辞書７４に登録されている認識候補文字列Ｗの最終使用時からの経過時間を示す。また、ｆ（ｆｒｅｑ（Ｗ））は使用頻度に関する関数を、ｇ（ｐａｓｓｔｉｍｅ（Ｗ））は経過時間に関する関数を、それぞれ示す。関数ｆ又はｇに、それぞれ重み付け係数α、βを付加することで、使用頻度及び経過時間をどの程度の重み付けで評価するのかを自由に設定することが可能となる。
【００４４】
例えば、状況最適化辞書７４に図５に示すように「社長」と「礼を」という認識候補文字列が登録されていた場合、（数１）に基づいてα＝３０として評価値を計算すると、図６に示すように文字列「社長」については、「社」の確度７４８と「長」の確度７５９の和に文字数２×α＝６０を加えて、評価値Ｚ＝１５６７を得る。また、文字列「礼を」についても同様に計算して、評価値Ｚ＝１５００を得る。したがって、評価値の高い文字列「社長」として認識されることになる。
【００４５】
また、英語の文字として図７に示すように手書き文字を入力した場合を考える。日本語文字列の場合と同様に、状況最適化辞書７４に図８に示すように「ｈａｔ」と「ｈｕｔ」という英語の認識候補文字列が登録されている場合に、（数３）に基づいて評価値を計算してみる。
【００４６】
図９に示すような認識結果に基づいて、文字列「ｈａｔ」については、「ｈ」の確度８５８と「ａ」の確度８３９と「ｔ」の確度８８８の和として２５８５が求まる。
【００４７】
ここで、α＝５、β＝１０、ｆ（１）＝１、ｆ（２）＝２とする。さらに、実行日時を１９９９年１月６日とし、経過時間を日単位で表すものとすると、最終アクセス日時が１９９９年１月３日であれば経過時間は‘３’となり、１９９９年１月６日であれば経過時間は‘０’となる。これらを引数として、ｇ（０）＝１０、ｇ（３）＝７とする。
【００４８】
この場合、文字数は３であるから、（数３）に基づいて評価値を計算すると、２５８５＋３×（５×ｆ（１）＋１０×ｇ（３））＝２５８５＋３×（５×１＋１０×７）＝２８１０を得る。
【００４９】
同様に、文字列「ｈｕｔ」についても評価値を計算すると、「ｈ」の確度８５８と「ｕ」の確度７８３と「ｔ」の確度８８８の和である２５２９に、３×（５×ｆ（１）＋１０×ｇ（３））＝３×（５×１＋１０×７）＝２２５を加えて、２７５４を得る。
【００５０】
このように全ての文字列について図１０に示すように評価値を計算して、評価値の最も高い文字列として、文字列「ｈａｔ」が認識文字列として出力されることになる。
【００５１】
一方、かかる認識結果に対して、ユーザが訂正処理を行った場合について考えてみる。すなわち、入力した文字列が「ｈａｔ」ではなく、「ｈｕｔ」であると確定した場合である。
【００５２】
この場合には、「ｈｕｔ」であると確定した時点での状況最適化辞書７４の内容は図１１のように変化する。すなわち、文字列「ｈｕｔ」の最終アクセス日時が９９年１月６日となり、アクセス頻度が‘２’と更新されている。
【００５３】
この状態で、再度図７の文字パターンを入力し、図９のような認識結果が得られた場合には、各文字列の評価値を前回と同様に計算すると、以下の通りとなる。
【００５４】
まず、文字列「ｈａｔ」については、前回と同様に評価値を計算して、「ｈ」の確度８５８と「ａ」の確度８３９と「ｔ」の確度８８８の和である２５８５に、３×（５×ｆ（１）＋１０×ｇ（３））＝３×（５×１＋１０×７）＝２２５を加えて、２８１０を得る。
【００５５】
一方、文字列「ｈｕｔ」については、「ｈ」の確度８５８と「ｕ」の確度７８３と「ｔ」の確度８８８の和である２５２９に、３×（５×ｆ（２）＋１０×ｇ（０））＝３×（５×２＋１０×１０）＝３３０を加えて、２８５９を得る。
【００５６】
したがって、前回と同様に、全ての文字列について図１２に示すように評価値を計算した場合において、前回とは異なり、評価値が最も高い文字列は「ｈｕｔ」であると認識されるので、認識文字列として「ｈｕｔ」が出力されるようになる。
【００５７】
なお、候補文字列生成部７３における状況最適化辞書７４の照合においては、文字列全体が合致する場合に限定されず、部分文字列が合致する場合でも認識候補文字列として抽出することができる。入力された文字列が状況最適化辞書７４に登録されている文字列の単位である保証はないからである。
【００５８】
さらに、候補文字列生成部７３における状況最適化辞書７４との照合処理を行った結果として、状況最適化辞書７４に登録されているすべての文字列について該当するものがないと判断された場合には、すでに用意されている単語辞書や、あるいは従来のＮ−ｇｒａｍ統計辞書等の文脈辞書８３を用いた候補文字列決定処理を行うことで、その結果を最適なパターン認識結果として出力することも可能である。
【００５９】
候補文字列生成部７３において決定された最適なパターン認識結果としての認識候補文字列は、表示部７９に出力される。そして、表示部７９に表示出力された認識候補文字列に誤りがあるとユーザが判断した場合には、ユーザは候補文字列確定部７７において修正処理を行うことができる。
【００６０】
ここで、修正処理とは、計算された評価値の次に高い認識候補文字列を順に表示し、その中からユーザの認識として正しい文字列を選択する処理や、あるいは再度パターン入力をやり直して、再認識する処理等が考えられる。すなわち、図１３（ａ）に示すように、「礼長」と認識されてしまった場合には、確度の高い認識候補文字から図１３（ｂ）のように「社」を選択して置換することで修正することができる。また、図１４（ａ）に示すように、図１３と同様に「礼長」と認識されてしまった場合に、「書き直し」ボタン等を選択することで、認識候補文字「礼」が削除され、改めて手書き文字列として再入力することで修正することができる。なお、かかる処理方法に限定されるわけではなく、ユーザが意識している正しいパターンを認識できる方法であれば良い。
【００６１】
出力された認識候補文字列が正しいとユーザが判断した場合には、ユーザは辞書管理部８０における候補文字列確定部７７において確定処理を行うことができる。確定処理とは、ユーザの手によって認識文字列として確定したという指示を行う処理をいう。なお、ユーザが明示的に確定指示を行う方法に限定されるわけではなく、特に修正処理を行うことなく次のパターンを入力した際に確定したとみなす方法でも良いし、出力された認識候補文字列を他のアプリケーションに転送した時点で確定したとみなす方法でも良い。
【００６２】
例えば、図１５に示すように「社長」という手書き文字列が正しく「社長」と認識されていることが確認できた場合には、「採用」ボタン等をユーザが押すことで、明示的に認識文字列として確定する。また、図１６に示すように、「社長」という手書き文字列を認識した結果を含めて文章全体を一覧表示している場合に、当該表示上で他の文字列に対して修正処理を行ったり、新たな文字を入力等することで、表示されている文字列「社長」を認識文字列として確定したものとみなす。
【００６３】
そして、候補文字列確定部７７において、認識文字列を確定したという確定処理が行われると、確定文字列登録部７８において、確定した認識文字列を状況最適化辞書７４に登録する。図５に状況最適化辞書７４の一例を示す。図５においては、登録される文字列と、当該文字列への最後に使用された日付及び当該文字列が使用された回数が登録されている。当該文字列への最後に使用された日付及び当該文字列が使用された回数については、それぞれ日付更新部８１及び回数更新部８２を通じて更新され、確定文字列登録部７８を通じて状況最適化辞書７４に登録される。最後に使用された日付については、時刻まで含めても良い。
【００６４】
例えば、図１５に示すような認識候補文字列に対して、候補文字列確定部７７において修正処理を行うことで、文字列「社長」を認識文字列として確定したものとすると、確定文字列登録部７８は状況最適化辞書７４に「社長」を登録する。「社長」が状況最適化辞書７４に登録されていない文字列であった場合には、新たに登録を行い、既に登録されていた場合には、最後に使用された日付を現在の日付に更新して、使用回数を‘１’増やす処理を行う。
【００６５】
また、文字列への最後に使用された日付等に基づいて、最近使用された文字列を優先して候補文字列決定処理を行うこともできるし、使用回数の多い文字列を優先して候補文字列決定処理を行うこともできる。もちろん両方の処理を併用して処理することも可能であるし、優先度の重み付けを行って評価値を算出することができることは先述の通りである。
【００６６】
さらに、ユーザが確定した認識文字列を状況最適化辞書７４に登録する際に、確定した認識文字列のうちユーザが修正処理を行った部分を含む認識文字列のみを登録するようにすることも可能である。修正処理を特に行うことなく確定した認識文字列については、次回同一のパターンが入力された場合においても、正しい認識文字列を返すことが期待できるので、特に状況最適化辞書７４に登録しておく必要性が認められないからである。したがって、かかる認識文字列を状況最適化辞書７４に登録しないことで、状況最適化辞書７４の登録文字列量を削減することができ、状況最適化辞書７４のサイズを小さくすることが可能となる。
【００６７】
また、複数のユーザが一つの端末を共同で使用する場合においては、ユーザＩＤ等によるユーザの切り替えに対応して、そのユーザ固有の状況最適化辞書７４を用いることができる。したがって、ユーザは常に自己の使用状況に応じたパターン認識をすることが可能となる。
【００６８】
以上のように本実施の形態によれば、ユーザの使用状況に応じて状況最適化辞書を常にユーザの現状にとって最適な内容とすることができ、入力が手書き文字であっても、状況最適化辞書を用いた候補文字列決定処理を行うことで、認識率の高いパターン認識を実行でき、ユーザの意図した文字列を入力することが可能となる。
【００６９】
次に、本発明の実施の形態にかかる文字列入力装置を実現するプログラムの処理の流れについて説明する。図１７に本発明の実施の形態にかかる文字列入力装置を実現するプログラムの処理の流れ図を示す。
【００７０】
図１７において、ユーザによって手書き文字や音声入力等のパターン入力がされると（ステップＳ２３１）、入力されたパターンについてパターン認識を行い（ステップＳ２３２）、認識候補文字列（認識候補文字が結合したもの）として状況最適化辞書と照合する（ステップＳ２３３）。
【００７１】
状況最適化辞書において、認識候補文字列が存在すれば、認識候補文字の確度、最新の使用された日時、使用頻度等を総合的に評価した評価値を算出して（ステップＳ２３４）、最もふさわしい認識候補文字列を出力する（ステップＳ２３５）。認識候補文字列が状況最適化辞書に存在しない場合には、文脈辞書との照合結果に基づいて最適な組合せを出力する。
【００７２】
そして、ユーザによる認識候補文字列への修正等を行って、認識文字列として確定する処理を行う（ステップＳ２３６）。そして、次回以降の処理に活用するために、確定した認識文字列を状況最適化辞書に登録する（ステップＳ２３７）。
【００７３】
本発明の実施の形態にかかる文字列入力装置を実現するプログラムを記憶した記録媒体は、図１８に示す記録媒体の例に示すように、ＣＤ−ＲＯＭ２４２−１やフロッピーディスク２４２−２等の可搬型記録媒体２４２だけでなく、通信回線の先に備えられた他の記憶装置２４１や、コンピュータ２４３のハードディスクやＲＡＭ等の記録媒体２４４のいずれでも良く、プログラム実行時には、プログラムはローディングされ、主メモリ上で実行される。
【００７４】
また、本発明の実施の形態にかかる文字列入力装置により生成された状況最適化辞書等を記録した記録媒体も、図１８に示す記録媒体の例に示すように、ＣＤ−ＲＯＭ２４２−１やフロッピーディスク２４２−２等の可搬型記録媒体２４２だけでなく、通信回線の先に備えられた他の記憶装置２４１や、コンピュータ２４３のハードディスクやＲＡＭ等の記録媒体２４４のいずれでも良く、例えば本発明にかかる文字列入力装置を利用する際にコンピュータ２４３により読み取られる。
【００７５】
【発明の効果】
以上のように本発明にかかる文字列入力装置によれば、ユーザにより入力されたパターンについて入力文字列として確定した文字列を、入力した際の状況と対応付けて状況最適化辞書に登録することができることから、ユーザの入力状況に応じて状況最適化辞書を動的に変更することができ、状況最適化辞書に未登録の文字列に対しても自動的に学習できることから、入力状況に応じた最適な文字列の入力が可能となる。
【図面の簡単な説明】
【図１】 本発明の実施の形態にかかるパターン認識装置の構成図
【図２】 手書き文字入力パターンの例示図
【図３】 認識候補文字の例示図
【図４】 認識動作起動時の処理流れ図
【図５】 本発明の実施の形態にかかるパターン認識装置における状況最適化辞書の内容例示図
【図６】 認識候補文字列の評価値算出の例示図
【図７】 手書き文字入力パターンの例示図
【図８】 本発明の実施の形態にかかるパターン認識装置における状況最適化辞書の内容例示図
【図９】 認識候補文字の例示図
【図１０】 認識候補文字列の評価値算出の例示図
【図１１】 本発明の実施の形態にかかるパターン認識装置における状況最適化辞書の内容例示図
【図１２】 認識候補文字列の評価値算出の例示図
【図１３】 認識候補文字列の修正処理の例示図
【図１４】 認識候補文字列の修正処理の例示図
【図１５】 認識候補文字列の確定処理の例示図
【図１６】 認識候補文字列の確定処理の例示図
【図１７】 本発明の実施の形態にかかるパターン認識装置における処理の流れ図
【図１８】 記録媒体の例示図
【符号の説明】
７０ パターン入力部
７１ パターン認識部
７２ パターン認識用辞書
７３ 候補文字列生成部
７４ 状況最適化辞書
７５ 状況制御部
７６ 入力状況取得部
７７ 候補文字列確定部
７８ 確定文字列登録部
７９ 表示部
８０ 辞書管理部
８１ 日付更新部
８２ 回数更新部
８３ 文脈辞書
２４１ 回線先の記憶装置
２４２ ＣＤ−ＲＯＭやフロッピーディスク等の可搬型記録媒体
２４２−１ ＣＤ−ＲＯＭ
２４２−２ フロッピーディスク
２４３ コンピュータ
２４４ コンピュータ上のＲＡＭ／ハードディスク等の記録媒体
【発明の属する技術分野】
本発明は、文字列を入力する装置及びその方法、特にパターンを入力し、パターン認識を介して文字列を入力する装置及びその方法に関する。
【０００２】
【従来の技術】
コンピュータシステムへ文字列を入力する方法としては、キーボードから文字を入力する方法が一般的である。しかし、日本語のように文字の種類が多い言語の場合には、文字の種類すべてに相当する数のキーを準備することは物理的に不可能であり、キーボードを用いずに入力する方法も考えられている。例えば、手書き文字パターンや音声パターンを入力し、文字認識技術や音声認識技術を用いて文字を入力する方法である。
【０００３】
これらの文字入力方法では、入力されたパターンに対して文字列を一義的に決定することはできないことから、複数存在する出力候補となる文字列の中から、適当な辞書との照合に基づいて候補文字列を決定することになる。
【０００４】
例えば、特開昭６１−３２１８６号公報では、個別のパターン認識を行うための辞書と、文脈処理を行うための辞書を、ユーザごとに専用化して用いる方法が開示されている。ユーザごとに特化された辞書を用いることで、文字列認識の精度を高めようとするものである。
【０００５】
また、特開平９−１７９８５９号公報では、あらかじめ変換態様を複数用意しておき、文字列処理装置使用時の状況に応じて適当な変換態様を選択して候補文字列を決定する方法が開示されている。
【０００６】
さらに、特開平１１−３３３１号公報では、入力中の文書内の文字列に基づいて文書の分野を特定し、分野に応じた辞書を用いて候補文字列を決定する方法が開示されている。
【０００７】
【発明が解決しようとする課題】
このように、入力されたパターンに対する候補文字列の決定は、辞書との照合によって行われ、辞書の内容に左右されるものと考えられる。例えば、特定の分野の入力だけを許す場合には、辞書の内容をユーザの入力内容と合致したものとして作成することが可能である。
【０００８】
しかしながら、入力が不特定の場合には、辞書の内容がユーザの入力内容と合致していなければ、候補文字列の選択効率が上がらず、入力文字列の決定率が向上しないという問題点があった。例えば、辞書を事前に準備しておいたとしても、ユーザが自分で新しく創出した略語や、新しい製品名等の固有名詞等に対応させることはできない。
【０００９】
また、不特定の入力にも十分対応できるように辞書の内容を充実させることも考えられるが、辞書サイズが大きくなり、計算機リソースを大量に消費することになるので、ＰＤＡ（Personal Digital Assistant）等の小型の端末におけるオンラインペン入力による手書き文字の認識等には物理的に対応できないという問題点もあった。
【００１０】
例えば、特開昭６１−３２１８６号公報に開示されている方法においては、文脈処理用の辞書としてユーザごとに専用の辞書を用意することにより、文脈処理の効果を上げる試みがされているが、使用状態の変化に柔軟に対応できないという不利がある。
【００１１】
また、特開平９−１７９８５９号公報に開示されている方法においては、状況により変換態様を選択して候補文字列を決定することで、候補文字列の決定率を向上させる試みがなされているが、事前に用意されている変換態様からしか選択することができないことから、想定されていない状況には対応することができない。また、状況に応じた変換態様の選択はユーザ自身に委ねられており、適切な変換態様を選択できるという保証もない。さらに、様々な状況に対応するために多くの変換態様を登録しておくという方法も考えられるが、計算機リソースを大量に消費することになるので、小型の端末には物理的に対応できない。
【００１２】
さらに、特開平１１−３３３１号公報に開示されている方法においては、現在作成中の文書の分野を特定して、特定した分野に応じた辞書を選択しているが、分野自体も事前に定められており、例えば携帯電話でショートメッセージを作成するために文字列を入力するような状況においては、その分野を特定することは一般に困難である。また、分野を特定するためには、十分な容量を有する分野特定辞書が必要となり、計算機リソースを大量に消費することになるので、小型の端末には物理的に対応できない。
【００１３】
本発明は、上記問題点を解消すべく、ユーザの入力状況に応じて動的に辞書の内容を変更することで、常にユーザの入力状況に適応した文字列を入力することができる文字列入力装置及びその方法を提供することを目的とする。
【００１４】
【課題を解決するための手段】
上記目的を達成するために本発明にかかる文字列入力装置は、手書き文字パターンまたは音声パターンを入力するパターン入力部と、パターン認識用辞書を用いて、前記パターン入力部から入力された前記パターンを認識し、認識候補文字列とともにパターン評価値を出力するパターン認識部と、前記認識候補文字列と文脈辞書の照合を行い、複数の前記認識候補文字列の中から最適な前記認識候補文字列を選択する候補文字列生成部とを含む文字列入力装置であって、前記候補文字列生成部において選択された最適な前記認識候補文字列に対して修正及び確定する候補文字列確定部と、前記候補文字列確定部において文字列が確定するごとに、確定された文字列を、その確定文字列の使用状況を表す情報と共に登録して状況最適化辞書を動的に更新する確定文字列登録部を含み、前記候補文字列生成部において、前記状況最適化辞書を参照して、前記認識候補文字列と少なくとも部分的に一致する確定文字列が前記状況最適化辞書に登録されている場合は、前記認識候補文字列について前記パターン認識部によって得られた前記パターン評価値と、前記認識候補文字列と少なくとも部分的に一致する確定文字列の使用状況を表す情報との総合的な評価に基づいて、最適な認識候補文字列を選択し、前記認識候補文字列と少なくとも部分的に一致する確定文字列が前記状況最適化辞書に登録されていない場合は、文脈辞書を参照して最適な認識候補文字列を選択することにより、これまでのユーザによる文字列を入力している状況に応じて最適化された文字列を選択することを特徴とする。
【００１５】
かかる構成により、ユーザにより入力されたパターンについて入力文字列として確定した文字列を、入力した際の状況と対応付けて状況最適化辞書に登録することができることから、ユーザの入力状況に応じて状況最適化辞書を動的に変更することができ、状況最適化辞書に未登録の文字列に対しても自動的に学習できることから、入力状況に応じた最適な文字列の入力が可能となる。
【００１６】
また、本発明にかかる文字列入力装置は、文字列を入力している状況を取得する入力状況取得部と、前記文字列を入力している状況に応じて、前記候補文字列生成部が用いる辞書又はその一部を確定して状況最適化辞書とする状況制御部とを含み、前記候補文字列確定部において前記文字列が確定するごとに前記入力状況取得部において前記文字列を入力している状況を取得し、前記確定文字列登録部において、前記候補文字列確定部により確定された文字列と前記文字列を入力している状況とを対応付けて前記状況最適化辞書に登録することが好ましい。
【００１７】
また、本発明にかかる文字列入力装置は、前記入力状況取得部において取得した前記文字列を入力している状況が、出力候補文字列を与える文字列処理装置に関する情報と、出力文字列を与える文字列処理装置が出力対象としている文書に関する情報と、出力文字列を与える文字列処理装置が出力対象としている文書の位置に関する情報と、出力文字列を与える文字列処理装置において、与えられた文字列を処理する処理モードに関する情報のうち、少なくとも一つを含むことが好ましい。
【００１８】
出力候補文字列を与える文字列処理装置に関する情報については、文字列処理装置自体の相異によって、すなわちスケジュールを入力するのか、電子メールを入力するのか等によって、出力すべき文字列がある程度限定されるからであり、出力文字列を与える文字列処理装置が出力対象としている文書に関する情報については、どのような文書を出力対象としているかによっても、出力すべき文字列がある程度限定されるからである。また、出力文字列を与える文字列処理装置が出力対象としている文書の位置に関する情報については、出力すべきフィールドの属性によっても、出力すべき文字列がある程度限定されるからである。さらに、出力文字列を与える文字列処理装置において与えられた文字列を処理する処理モードに関する情報については、処理モードが、例えば検索モードであるか、新規登録モードであるか、等によっても、出力すべき文字列がある程度限定されるからである。
【００１９】
また、本発明にかかる文字列入力装置は、前記状況制御部において、前記入力状況取得部において取得した前記文字列を入力している状況に対応して前記候補文字列の生成方法を変更することが好ましい。最適な候補文字列生成方法を選択することができるからである。
【００２０】
また、本発明にかかる文字列入力装置は、前記確定文字列登録部において、確定された前記文字列を登録する際には、前記確定文字列の使用状況を表す情報として、確定された前記文字列の登録日付を最終アクセス日付として登録し、すでに登録されている文字列については使用された日付を最終アクセス日付として更新し、前記候補文字列生成部が文字列を選択する際に前記最終アクセス日付を利用することが好ましい。一定の期間未使用であった文字列についてはユーザにとって再利用価値のない文字列であると判断して削除することで、状況最適化辞書の容量自体が膨大とならないよう制御することができるからである。
【００２１】
また、本発明は、上記のような文字列入力装置の機能をコンピュータの処理ステップとして実行するソフトウェアを特徴とするものであり、具体的には、手書き文字パターンまたは音声パターンを入力する工程と、パターン認識用辞書を用いて、入力された前記パターンを認識し、認識候補文字列とともにパターン評価値を出力する工程と、前記認識候補文字列と文脈辞書の照合を行い、複数の前記認識候補文字列の中から最適な前記認識候補文字列を選択する工程とを含む文字列入力方法であって、選択された最適な前記認識候補文字列に対して修正及び確定する工程と、前記文字列が確定するごとに、確定された文字列を、その確定文字列の使用状況を表す情報と共に登録して状況最適化辞書を動的に更新する工程を含み、前記認識候補文字列を選択する工程において、前記状況最適化辞書を参照して、前記認識候補文字列と少なくとも部分的に一致する確定文字列が前記状況最適化辞書に登録されている場合は、前記認識候補文字列の前記パターン評価値と、前記認識候補文字列と少なくとも部分的に一致する確定文字列の使用状況を表す情報との総合的な評価に基づいて、最適な認識候補文字列を選択し、前記認識候補文字列と少なくとも部分的に一致する確定文字列が前記状況最適化辞書に登録されていない場合は、文脈辞書を参照して最適な認識候補文字列を選択することにより、これまでのユーザによる文字列を入力している状況に応じて最適化された文字列を選択する文字列入力方法並びにそのような工程をプログラムとして記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体であることを特徴とする。
【００２２】
かかる構成により、コンピュータ上へ当該プログラムをロードさせ実行することで、ユーザにより入力されたパターンについて入力文字列として確定した文字列を、入力した際の状況と対応付けて状況最適化辞書に登録することができることから、ユーザの入力状況に応じて状況最適化辞書を動的に変更することができ、状況最適化辞書に未登録の文字列に対しても自動的に学習できることから、入力状況に応じた最適な文字列の入力ができる文字列入力装置を実現することが可能となる。
【００２３】
【発明の実施の形態】
以下、本発明の実施の形態にかかる文字列入力装置について、図面を参照しながら説明する。図１は、例えば携帯型コンピュータに適用する場合における本発明の実施の形態にかかる文字列入力装置の構成図であり、文字列の入力は手書き文字等のパターン認識によって行う実施例である。図１において、７０は表示画面の一部にペン入力型の手書き入力部を構成したパターン入力部を、７１はパターン認識部を、７２はパターン認識用辞書を、７３は候補文字列生成部を、７４は状況最適化辞書を、７５は状況に応じた候補文字列生成状態にする状況制御部を、７６は入力状況取得部を、７７は候補文字列確定部を、７８は確定文字列登録部を、７９は前述した手書き入力部を含んだ表示部を、それぞれ示す。また、本実施の形態２における特徴点である辞書管理部８０には、候補文字列確定部７７及び確定文字列登録部７８が含まれており、確定文字列登録部７８には日付更新部８１と回数更新部８２が設けられている。また、８３は候補文字列生成部７３において照会する文脈辞書を示している。
【００２４】
図１において、パターン入力部７０からは、認識すべきパターンが入力される。本実施の形態においては、手書き文字列である。そして、入力されたパターンはパターン認識部７１へ送信される。
【００２５】
本実施の形態においては、図２に示すような手書き文字「社長」がパターンとして入力された場合について説明する。もちろん、これに限定されるわけではなく、音声入力等のパターン入力であっても良い。なお、図２においては、枠の中に手書きの文字を一文字入力するような入力形態となっているが、特にこれに限定されるわけではなく、枠がない入力部分に手書き文字列を入力する形態でも良い。
【００２６】
パターン認識部７１では、パターン認識用辞書７２の内容を参照して、入力されたパターンを照合し、認識候補文字を確度順に候補文字列生成部７３に出力する。認識候補文字の抽出には、一般的に用いられるＯＣＲ認識エンジンやオンライン認識エンジン等、どのような認識エンジンを用いても良い。確度算定においても、入力されたパターンとパターン認識用辞書７２との間で距離計算を行ったり、特徴点に基づいて算出したり、種々の方法が考えられる。図３に、図２に示す手書き文字「社長」がパターンとして入力された場合の認識結果の一例を示す。図３において、各認識候補文字の横に表示されている数字は、それぞれの認識候補文字の確度を示し、数字が大きいほど確度が高いことを示している。
【００２７】
候補文字列生成部７３においては、パターン認識部７１で得られた認識結果に基づいて、状況最適化辞書７４及び文脈辞書８３を用いて、入力されたパターンに対する最適なパターン認識候補文字列を決定する。
【００２８】
この状況最適化辞書７４は、認識動作の起動時に図４の処理流れ図に示すように外部メモリから内部メモリ上に読み込まれることで構成される形式となっており、まず認識候補文字列と内部メモリ上に読み込まれた状況最適化辞書７４に登録されている文字列との照合を行い、照合した文字列に対して、各認識候補文字の確度に基づいてその認識候補文字列に対する評価値を計算する。計算された評価値を比較して、最も評価値の高い認識候補文字列を選択することで、複数の候補文字列があった場合でも、最適なパターン認識候補文字列を決定することができる。
【００２９】
また、状況最適化辞書７４に、認識候補文字列が最後に使用された日時及び使用された回数等を登録することも考えられる。当該認識候補文字列が最後に使用された日時及び使用された回数は、確定文字列登録部７７において確定した文字列を登録する際に更新される。なお、最後に使用された日時については、時刻まで含めても良い。
【００３０】
例えば、認識候補文字列が最後に使用された日時等に基づいて、最近使用された文字列を優先して認識候補文字列を生成することもできるし、使用頻度の高い文字列を優先して認識候補文字列を生成することもできる。もちろん、両方の処理を併用して処理することも可能であるし、優先度の重み付けを行うことによって評価値を算出することもできる。
【００３１】
さらに、認識候補文字列が最後に使用された日時等に基づいて、一定の期間使用されていない文字列については、状況最適化辞書７４から消去される。例えば、誤って確定してしまった文字列や、一度だけ偶然使用した文字列等を一定期間経過後に削除することができるので、状況最適化辞書７４から認識候補文字列生成に不要なデータを削除でき、辞書全体の容量を節約することが可能となる。
【００３２】
また、状況最適化辞書７４には、計算機資源に制約がある以上、一定の物理的な制約がある。すなわち一定量以上のデータは保存できないことになる。そこで、認識候補文字列が最後に使用された日付等に基づいて、最後に使用された日付の古い文字列から順に状況最適化辞書７４から削除することで、文字列の最大登録数または状況最適化辞書７４の最大登録容量を一定に保つことが可能になる。
【００３３】
なお、日付に時刻を含めることで、さらに詳細にわたる登録文字列管理をすることができる。また文字列の状況最適化辞書７４からの削除は、一定期間経過し たと同時に動的に削除するものでも良いし、入力時に状況最適化辞書７４へアクセスした時点で削除するものであっても良い。
【００３４】
最大登録数や最大登録容量は、計算機資源の状況等により、ユーザが自由に設定できることが好ましい。
【００３５】
次に、評価値の算出例について、以下に説明する。パターン認識部７２から出力される認識候補文字列ＷがＣ１・Ｃ２………Ｃｎ（ｎは自然数）というｎ個の候補文字の組合せで表すことができるものとし、各認識候補文字Ｃi に対する確度をＳi とする。認識候補文字列Ｗが状況最適化辞書７４に存在する場合においては、求める評価値Ｚは（数１）で表される。
【００３６】
【数１】
ここで、αは状況最適化辞書７４に存在するという事実をどの程度の重み付けで評価するのかを示す係数であり、ユーザの設定により変更することが可能である。
【００３８】
また、認識候補文字列Ｗが状況最適化辞書７４に存在しない場合においては、求める評価値Ｚは（数２）で表される。
【００３９】
【数２】
評価値Ｚを（数１）又は（数２）で与えることにより、認識候補文字の組合せにより、たまたま状況最適化辞書７４との照合が成立する場合であっても、パターン認識部７２からの確度も含めて総合的に評価することができるので、認識候補文字列として妥当な文字列を出力することが可能となる。
【００４１】
また、認識候補文字列Ｗが状況最適化辞書７４に存在する場合において、求める評価値Ｚを（数３）のように表すことも考えられる。
【００４２】
【数３】
ここで、ｆｒｅｑ（Ｗ）は状況最適化辞書７４に登録されている認識候補文字列Ｗの使用頻度を示し、ｐａｓｓｔｉｍｅ（Ｗ）は状況最適化辞書７４に登録されている認識候補文字列Ｗの最終使用時からの経過時間を示す。また、ｆ（ｆｒｅｑ（Ｗ））は使用頻度に関する関数を、ｇ（ｐａｓｓｔｉｍｅ（Ｗ））は経過時間に関する関数を、それぞれ示す。関数ｆ又はｇに、それぞれ重み付け係数α、βを付加することで、使用頻度及び経過時間をどの程度の重み付けで評価するのかを自由に設定することが可能となる。
【００４４】
例えば、状況最適化辞書７４に図５に示すように「社長」と「礼を」という認識候補文字列が登録されていた場合、（数１）に基づいてα＝３０として評価値を計算すると、図６に示すように文字列「社長」については、「社」の確度７４８と「長」の確度７５９の和に文字数２×α＝６０を加えて、評価値Ｚ＝１５６７を得る。また、文字列「礼を」についても同様に計算して、評価値Ｚ＝１５００を得る。したがって、評価値の高い文字列「社長」として認識されることになる。
【００４５】
また、英語の文字として図７に示すように手書き文字を入力した場合を考える。日本語文字列の場合と同様に、状況最適化辞書７４に図８に示すように「ｈａｔ」と「ｈｕｔ」という英語の認識候補文字列が登録されている場合に、（数３）に基づいて評価値を計算してみる。
【００４６】
図９に示すような認識結果に基づいて、文字列「ｈａｔ」については、「ｈ」の確度８５８と「ａ」の確度８３９と「ｔ」の確度８８８の和として２５８５が求まる。
【００４７】
ここで、α＝５、β＝１０、ｆ（１）＝１、ｆ（２）＝２とする。さらに、実行日時を１９９９年１月６日とし、経過時間を日単位で表すものとすると、最終アクセス日時が１９９９年１月３日であれば経過時間は‘３’となり、１９９９年１月６日であれば経過時間は‘０’となる。これらを引数として、ｇ（０）＝１０、ｇ（３）＝７とする。
【００４８】
この場合、文字数は３であるから、（数３）に基づいて評価値を計算すると、２５８５＋３×（５×ｆ（１）＋１０×ｇ（３））＝２５８５＋３×（５×１＋１０×７）＝２８１０を得る。
【００４９】
同様に、文字列「ｈｕｔ」についても評価値を計算すると、「ｈ」の確度８５８と「ｕ」の確度７８３と「ｔ」の確度８８８の和である２５２９に、３×（５×ｆ（１）＋１０×ｇ（３））＝３×（５×１＋１０×７）＝２２５を加えて、２７５４を得る。
【００５０】
このように全ての文字列について図１０に示すように評価値を計算して、評価値の最も高い文字列として、文字列「ｈａｔ」が認識文字列として出力されることになる。
【００５１】
一方、かかる認識結果に対して、ユーザが訂正処理を行った場合について考えてみる。すなわち、入力した文字列が「ｈａｔ」ではなく、「ｈｕｔ」であると確定した場合である。
【００５２】
この場合には、「ｈｕｔ」であると確定した時点での状況最適化辞書７４の内容は図１１のように変化する。すなわち、文字列「ｈｕｔ」の最終アクセス日時が９９年１月６日となり、アクセス頻度が‘２’と更新されている。
【００５３】
この状態で、再度図７の文字パターンを入力し、図９のような認識結果が得られた場合には、各文字列の評価値を前回と同様に計算すると、以下の通りとなる。
【００５４】
まず、文字列「ｈａｔ」については、前回と同様に評価値を計算して、「ｈ」の確度８５８と「ａ」の確度８３９と「ｔ」の確度８８８の和である２５８５に、３×（５×ｆ（１）＋１０×ｇ（３））＝３×（５×１＋１０×７）＝２２５を加えて、２８１０を得る。
【００５５】
一方、文字列「ｈｕｔ」については、「ｈ」の確度８５８と「ｕ」の確度７８３と「ｔ」の確度８８８の和である２５２９に、３×（５×ｆ（２）＋１０×ｇ（０））＝３×（５×２＋１０×１０）＝３３０を加えて、２８５９を得る。
【００５６】
したがって、前回と同様に、全ての文字列について図１２に示すように評価値を計算した場合において、前回とは異なり、評価値が最も高い文字列は「ｈｕｔ」であると認識されるので、認識文字列として「ｈｕｔ」が出力されるようになる。
【００５７】
なお、候補文字列生成部７３における状況最適化辞書７４の照合においては、文字列全体が合致する場合に限定されず、部分文字列が合致する場合でも認識候補文字列として抽出することができる。入力された文字列が状況最適化辞書７４に登録されている文字列の単位である保証はないからである。
【００５８】
さらに、候補文字列生成部７３における状況最適化辞書７４との照合処理を行った結果として、状況最適化辞書７４に登録されているすべての文字列について該当するものがないと判断された場合には、すでに用意されている単語辞書や、あるいは従来のＮ−ｇｒａｍ統計辞書等の文脈辞書８３を用いた候補文字列決定処理を行うことで、その結果を最適なパターン認識結果として出力することも可能である。
【００５９】
候補文字列生成部７３において決定された最適なパターン認識結果としての認識候補文字列は、表示部７９に出力される。そして、表示部７９に表示出力された認識候補文字列に誤りがあるとユーザが判断した場合には、ユーザは候補文字列確定部７７において修正処理を行うことができる。
【００６０】
ここで、修正処理とは、計算された評価値の次に高い認識候補文字列を順に表示し、その中からユーザの認識として正しい文字列を選択する処理や、あるいは再度パターン入力をやり直して、再認識する処理等が考えられる。すなわち、図１３（ａ）に示すように、「礼長」と認識されてしまった場合には、確度の高い認識候補文字から図１３（ｂ）のように「社」を選択して置換することで修正することができる。また、図１４（ａ）に示すように、図１３と同様に「礼長」と認識されてしまった場合に、「書き直し」ボタン等を選択することで、認識候補文字「礼」が削除され、改めて手書き文字列として再入力することで修正することができる。なお、かかる処理方法に限定されるわけではなく、ユーザが意識している正しいパターンを認識できる方法であれば良い。
【００６１】
出力された認識候補文字列が正しいとユーザが判断した場合には、ユーザは辞書管理部８０における候補文字列確定部７７において確定処理を行うことができる。確定処理とは、ユーザの手によって認識文字列として確定したという指示を行う処理をいう。なお、ユーザが明示的に確定指示を行う方法に限定されるわけではなく、特に修正処理を行うことなく次のパターンを入力した際に確定したとみなす方法でも良いし、出力された認識候補文字列を他のアプリケーションに転送した時点で確定したとみなす方法でも良い。
【００６２】
例えば、図１５に示すように「社長」という手書き文字列が正しく「社長」と認識されていることが確認できた場合には、「採用」ボタン等をユーザが押すことで、明示的に認識文字列として確定する。また、図１６に示すように、「社長」という手書き文字列を認識した結果を含めて文章全体を一覧表示している場合に、当該表示上で他の文字列に対して修正処理を行ったり、新たな文字を入力等することで、表示されている文字列「社長」を認識文字列として確定したものとみなす。
【００６３】
そして、候補文字列確定部７７において、認識文字列を確定したという確定処理が行われると、確定文字列登録部７８において、確定した認識文字列を状況最適化辞書７４に登録する。図５に状況最適化辞書７４の一例を示す。図５においては、登録される文字列と、当該文字列への最後に使用された日付及び当該文字列が使用された回数が登録されている。当該文字列への最後に使用された日付及び当該文字列が使用された回数については、それぞれ日付更新部８１及び回数更新部８２を通じて更新され、確定文字列登録部７８を通じて状況最適化辞書７４に登録される。最後に使用された日付については、時刻まで含めても良い。
【００６４】
例えば、図１５に示すような認識候補文字列に対して、候補文字列確定部７７において修正処理を行うことで、文字列「社長」を認識文字列として確定したものとすると、確定文字列登録部７８は状況最適化辞書７４に「社長」を登録する。「社長」が状況最適化辞書７４に登録されていない文字列であった場合には、新たに登録を行い、既に登録されていた場合には、最後に使用された日付を現在の日付に更新して、使用回数を‘１’増やす処理を行う。
【００６５】
また、文字列への最後に使用された日付等に基づいて、最近使用された文字列を優先して候補文字列決定処理を行うこともできるし、使用回数の多い文字列を優先して候補文字列決定処理を行うこともできる。もちろん両方の処理を併用して処理することも可能であるし、優先度の重み付けを行って評価値を算出することができることは先述の通りである。
【００６６】
さらに、ユーザが確定した認識文字列を状況最適化辞書７４に登録する際に、確定した認識文字列のうちユーザが修正処理を行った部分を含む認識文字列のみを登録するようにすることも可能である。修正処理を特に行うことなく確定した認識文字列については、次回同一のパターンが入力された場合においても、正しい認識文字列を返すことが期待できるので、特に状況最適化辞書７４に登録しておく必要性が認められないからである。したがって、かかる認識文字列を状況最適化辞書７４に登録しないことで、状況最適化辞書７４の登録文字列量を削減することができ、状況最適化辞書７４のサイズを小さくすることが可能となる。
【００６７】
また、複数のユーザが一つの端末を共同で使用する場合においては、ユーザＩＤ等によるユーザの切り替えに対応して、そのユーザ固有の状況最適化辞書７４を用いることができる。したがって、ユーザは常に自己の使用状況に応じたパターン認識をすることが可能となる。
【００６８】
以上のように本実施の形態によれば、ユーザの使用状況に応じて状況最適化辞書を常にユーザの現状にとって最適な内容とすることができ、入力が手書き文字であっても、状況最適化辞書を用いた候補文字列決定処理を行うことで、認識率の高いパターン認識を実行でき、ユーザの意図した文字列を入力することが可能となる。
【００６９】
次に、本発明の実施の形態にかかる文字列入力装置を実現するプログラムの処理の流れについて説明する。図１７に本発明の実施の形態にかかる文字列入力装置を実現するプログラムの処理の流れ図を示す。
【００７０】
図１７において、ユーザによって手書き文字や音声入力等のパターン入力がされると（ステップＳ２３１）、入力されたパターンについてパターン認識を行い（ステップＳ２３２）、認識候補文字列（認識候補文字が結合したもの）として状況最適化辞書と照合する（ステップＳ２３３）。
【００７１】
状況最適化辞書において、認識候補文字列が存在すれば、認識候補文字の確度、最新の使用された日時、使用頻度等を総合的に評価した評価値を算出して（ステップＳ２３４）、最もふさわしい認識候補文字列を出力する（ステップＳ２３５）。認識候補文字列が状況最適化辞書に存在しない場合には、文脈辞書との照合結果に基づいて最適な組合せを出力する。
【００７２】
そして、ユーザによる認識候補文字列への修正等を行って、認識文字列として確定する処理を行う（ステップＳ２３６）。そして、次回以降の処理に活用するために、確定した認識文字列を状況最適化辞書に登録する（ステップＳ２３７）。
【００７３】
本発明の実施の形態にかかる文字列入力装置を実現するプログラムを記憶した記録媒体は、図１８に示す記録媒体の例に示すように、ＣＤ−ＲＯＭ２４２−１やフロッピーディスク２４２−２等の可搬型記録媒体２４２だけでなく、通信回線の先に備えられた他の記憶装置２４１や、コンピュータ２４３のハードディスクやＲＡＭ等の記録媒体２４４のいずれでも良く、プログラム実行時には、プログラムはローディングされ、主メモリ上で実行される。
【００７４】
また、本発明の実施の形態にかかる文字列入力装置により生成された状況最適化辞書等を記録した記録媒体も、図１８に示す記録媒体の例に示すように、ＣＤ−ＲＯＭ２４２−１やフロッピーディスク２４２−２等の可搬型記録媒体２４２だけでなく、通信回線の先に備えられた他の記憶装置２４１や、コンピュータ２４３のハードディスクやＲＡＭ等の記録媒体２４４のいずれでも良く、例えば本発明にかかる文字列入力装置を利用する際にコンピュータ２４３により読み取られる。
【００７５】
【発明の効果】
以上のように本発明にかかる文字列入力装置によれば、ユーザにより入力されたパターンについて入力文字列として確定した文字列を、入力した際の状況と対応付けて状況最適化辞書に登録することができることから、ユーザの入力状況に応じて状況最適化辞書を動的に変更することができ、状況最適化辞書に未登録の文字列に対しても自動的に学習できることから、入力状況に応じた最適な文字列の入力が可能となる。
【図面の簡単な説明】
【図１】 本発明の実施の形態にかかるパターン認識装置の構成図
【図２】 手書き文字入力パターンの例示図
【図３】 認識候補文字の例示図
【図４】 認識動作起動時の処理流れ図
【図５】 本発明の実施の形態にかかるパターン認識装置における状況最適化辞書の内容例示図
【図６】 認識候補文字列の評価値算出の例示図
【図７】 手書き文字入力パターンの例示図
【図８】 本発明の実施の形態にかかるパターン認識装置における状況最適化辞書の内容例示図
【図９】 認識候補文字の例示図
【図１０】 認識候補文字列の評価値算出の例示図
【図１１】 本発明の実施の形態にかかるパターン認識装置における状況最適化辞書の内容例示図
【図１２】 認識候補文字列の評価値算出の例示図
【図１３】 認識候補文字列の修正処理の例示図
【図１４】 認識候補文字列の修正処理の例示図
【図１５】 認識候補文字列の確定処理の例示図
【図１６】 認識候補文字列の確定処理の例示図
【図１７】 本発明の実施の形態にかかるパターン認識装置における処理の流れ図
【図１８】 記録媒体の例示図
【符号の説明】
７０ パターン入力部
７１ パターン認識部
７２ パターン認識用辞書
７３ 候補文字列生成部
７４ 状況最適化辞書
７５ 状況制御部
７６ 入力状況取得部
７７ 候補文字列確定部
７８ 確定文字列登録部
７９ 表示部
８０ 辞書管理部
８１ 日付更新部
８２ 回数更新部
８３ 文脈辞書
２４１ 回線先の記憶装置
２４２ ＣＤ−ＲＯＭやフロッピーディスク等の可搬型記録媒体
２４２−１ ＣＤ−ＲＯＭ
２４２−２ フロッピーディスク
２４３ コンピュータ
２４４ コンピュータ上のＲＡＭ／ハードディスク等の記録媒体
Claims (4)
- 手書き文字パターンまたは音声パターンを入力するパターン入力部と、
パターン認識用辞書を用いて、前記パターン入力部から入力された前記パターンを認識し、認識候補文字列とともに各認識候補文字に対する確度を出力するパターン認識部と、
前記パターンにより文字列を入力している状況を取得する入力状況取得部と、
前記入力状況取得部において取得した前記状況に応じて、候補文字列生成に使用する辞書を確定して状況最適化辞書とする状況制御部と、
前記認識候補文字列と前記状況制御部で確定された状況最適化辞書または文脈辞書の照合を行い、複数の前記認識候補文字列の中から最適な前記認識候補文字列を選択する候補文字列生成部とを含む文字列入力装置であって、
前記候補文字列生成部において選択された最適な前記認識候補文字列に対して修正及び確定する候補文字列確定部と、
前記候補文字列確定部において文字列が確定するごとに、確定された文字列を、その確定文字列の使用状況を表す情報と共に登録して前記状況最適化辞書を動的に更新する確定文字列登録部を含み、
前記候補文字列生成部において、前記状況最適化辞書を参照して、前記認識候補文字列と少なくとも部分的に一致する確定文字列が前記状況最適化辞書に登録されている場合は、前記認識候補文字列について前記パターン認識部によって得られた前記各認識候補文字に対する確度と、前記認識候補文字列と少なくとも部分的に一致する確定文字列の使用状況を表す情報から評価値を求め、前記評価値に基づいて最適な認識候補文字列を選択し、前記認識候補文字列と少なくとも部分的に一致する確定文字列が前記状況最適化辞書に登録されていない場合は、文脈辞書を参照して最適な認識候補文字列を選択することにより、ユーザによる文字列を入力している状況に応じて最適化された文字列を選択することを特徴とする文字列入力装置。 - 前記確定文字列登録部において、確定された前記文字列を登録する際には、前記確定文字列の使用状況を表す情報として、確定された前記文字列の登録日付を最終アクセス日付として登録し、すでに登録されている文字列については使用された日付を最終アクセス日付として更新し、前記候補文字列生成部が文字列を選択する際に前記最終アクセス日付を利用する請求項１に記載の文字列入力装置。
- 手書き文字パターンまたは音声パターンを入力する工程と、
パターン認識用辞書を用いて、入力された前記パターンを認識し、認識候補文字列とともに各認識候補文字に対する確度を出力する工程と、
前記パターンにより文字列を入力している状況を取得する入力状況取得工程と、
前記入力状況取得工程において取得した前記状況に応じて、候補文字列生成に使用する辞書を確定して状況最適化辞書とする状況制御工程と、
前記認識候補文字列と前記状況制御工程で確定された状況最適化辞書または文脈辞書の照合を行い、複数の前記認識候補文字列の中から最適な前記認識候補文字列を選択する工程とを含む文字列入力方法であって、
選択された最適な前記認識候補文字列に対して修正及び確定する工程と、
前記文字列が確定するごとに、確定された文字列を、その確定文字列の使用状況を表す情報と共に登録して前記状況最適化辞書を動的に更新する工程を含み、
前記認識候補文字列を選択する工程において、前記状況最適化辞書を参照して、前記認識候補文字列と少なくとも部分的に一致する確定文字列が前記状況最適化辞書に登録されている場合は、前記認識候補文字列の前記各認識候補文字に対する確度と、前記認識候補文字列と少なくとも部分的に一致する確定文字列の使用状況を表す情報から評価値を求め、前記評価値に基づいて最適な認識候補文字列を選択し、前記認識候補文字列と少なくとも部分的に一致する確定文字列が前記状況最適化辞書に登録されていない場合は、文脈辞書を参照して最適な認識候補文字列を選択することにより、ユーザによる文字列を入力している状況に応じて最適化された文字列を選択することを特徴とする文字列入力方法。 - 手書き文字パターンまたは音声パターンを入力するステップと、
パターン認識用辞書を用いて、入力された前記パターンを認識し、認識候補文字列とともに各認識候補文字に対する確度を出力するステップと、
前記パターンにより文字列を入力している状況を取得する入力状況取得ステップと、
前記入力状況取得ステップにおいて取得した前記状況に応じて、候補文字列生成に使用する辞書を確定して状況最適化辞書とする状況制御ステップと、
前記認識候補文字列と前記状況制御ステップで確定された状況最適化辞書または文脈辞書の照合を行い、複数の前記認識候補文字列の中から最適な前記認識候補文字列を選択するステップとを含む文字列入力方法を具現化するコンピュータに実行させるプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体であって、
選択された最適な前記認識候補文字列に対して修正及び確定するステップと、
前記文字列が確定するごとに、確定された文字列を、その確定文字列の使用状況を表す情報と共に登録して前記状況最適化辞書を動的に更新するステップを含み、
前記認識候補文字列を選択するステップにおいて、前記状況最適化辞書を参照して、前記認識候補文字列と少なくとも部分的に一致する確定文字列が前記状況最適化辞書に登録されている場合は、前記認識候補文字列の前記各認識候補文字に対する確度と、前記認識候補文字列と少なくとも部分的に一致する確定文字列の使用状況を表す情報から評価値を求め、前記評価値に基づいて最適な認識候補文字列を選択し、前記認識候補文字列と少なくとも部分的に一致する確定文字列が前記状況最適化辞書に登録されていない場合は、文脈辞書を参照して最適な認識候補文字列を選択することにより、ユーザによる文字列を入力している状況に応じて最適化された文字列を選択することを特徴とする、コンピュータに実行させるプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
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