JP5290570B2 - 絵文字入力支援装置、絵文字入力支援方法、およびプログラム - Google Patents

Description

本発明は、絵文字入力支援装置、絵文字入力支援方法、およびプログラムに関し、特に、１または複数の絵文字を入力候補として表示するための技術に関する。

イラスト風の記号文字、装飾文字、括弧などの記号を組み合わせて表情や感情を表現する顔文字などの文字（以下、これらの文字を「絵文字」と総称する。）を簡単に入力できるようにした携帯電話機やパソコンなどの文字入力装置がある。

これらの文字入力装置の中には、たとえば、絵文字一覧からいずれかの絵文字を選択するだけで簡単に絵文字を入力できるようしたものや、最近使用された絵文字や使用頻度の高い絵文字を入力候補として優先的に表示することにより絵文字の入力効率を高めたものなどがある。

また、特許文献１には、「です」や「ます」などの文末で使用される特定の文字列が入力された際に、その後に続く可能性の高い文末文字（句点や絵文字など）の候補を自動的に挿入することにより、文末文字の入力の手間を省く文字入力装置が開示されている。

なお、特許文献２には、文字入力装置ではないが、単語の感情表現を所定の数値データで表した感情表現辞書に基づいて、入力された電子文書が有する感情を自動的に判定し、判定された感情をユーザに対してアイコンなどの視覚的表示形式で通知する感情認識システムが開示されている。
特開２００６−３３１０６６号公報 特開２００２−２３００１１号公報

しかしながら、近年の絵文字は多種に及んでいるため、文末文字の入力支援に特化した特許文献１に記載の文字入力装置では、それまでに入力された文章全体の内容に必ずしも則さない絵文字が入力候補として表示される可能性がある。

また、文書が有する感情を判定することを目的とする特許文献２に記載の技術を用いたとしても、感情の他に日時、場所、季節、天候など操作者の置かれた状況や文脈などに応じて使い分けられるという特徴を有する数多くの絵文字の中から、ユーザが使用する可能性の高い絵文字を選出することは困難である。

本発明は、上記従来の課題に鑑みてなされたものであり、絵文字を入力する際の操作者の負担を軽減することができる絵文字入力支援装置、絵文字入力支援方法、およびプログラムを提供することを目的とする。

上記課題を解決するために、本発明に係る絵文字入力支援装置は、１または複数の絵文字を入力候補として表示する絵文字入力支援装置であって、コンテキスト情報を取得するコンテキスト情報取得手段と、前記絵文字ごとに該絵文字の特性を示す絵文字特性情報を記憶する絵文字情報記憶手段と、前記コンテキスト情報取得手段により取得されたコンテキスト情報と、前記絵文字情報記憶手段に記憶される前記各絵文字の絵文字特性情報との相関に基づいて、前記各絵文字の表示順位を決定する絵文字表示順位決定手段と、を含むことを特徴とする。

本発明によれば、操作者のおかれた現在の状況に対応するコンテキスト情報（日時、季節、天気、気温、場所、操作者が入力中の文章、直前に受信したメールの内容、スケジューラに登録されている現在の予定、操作者が現在視聴している音楽やテレビ番組のタイトルなど）と各絵文字の特性を示す絵文字特性情報とに基づいて、入力候補として表示する各絵文字の表示順位（表示順序、表示位置）が決定される。このため、現在の状況に応じた絵文字を入力候補の中から選択するのが容易となり、絵文字を入力する際の操作者の負担を軽減することができる。なお、特性情報には、たとえば特性を示すための複数の属性値からなるベクトルや行列、またはそれに類する情報を用いることができる。

また、本発明の一態様では、語句ごとに該語句の特性を示す語句特性情報を記憶する語句情報記憶手段をさらに含み、前記コンテキスト情報取得手段により取得されたコンテキスト情報に対応する前記語句特性情報に基づいて、該コンテキスト情報の特性を示すコンテキスト特性情報を算出するコンテキスト特性情報算出手段と、前記コンテキスト特性情報算出手段により算出されたコンテキスト特性情報と前記絵文字情報記憶手段に記憶される前記各絵文字の絵文字特性情報とに基づいて、前記コンテキスト情報と前記各絵文字との相関を判定する相関判定手段と、をさらに含み、前記絵文字表示順位決定手段は、前記相関判定手段による判定結果に基づいて、前記各絵文字の表示順位を決定する。

この態様によれば、現在の状況に特性上関連する絵文字を入力候補の中から選択するのが容易になる。

また、本発明の一態様では、前記コンテキスト情報は、前記操作者により入力された文章を含む。

この態様によれば、操作者により入力された文章の特性（内容）に即した絵文字を入力候補の中から選択するのが容易となる。また、入力された文章の特性に応じて絵文字の表示順位が変化することを利用すれば、入力した文章の内容を簡単にチェックするための手段として絵文字の入力候補を活用することも可能になる。

また、本発明の一態様では、前記コンテキスト特性情報算出手段は、前記操作者により入力された文章を複数の語句に分割し、該分割された各語句に対応する前記語句特性情報に基づいて、前記コンテキスト特性情報を算出する。ここでいう語句には、絵文字が含まれていてもよい。

この態様によれば、操作者により入力された文章に含まれる各語句の特性に基づいて、その文章の特性を決定することができる。

また、本発明の一態様では、前記コンテキスト特性情報算出手段は、前記語句情報記憶手段に記憶される前記分割された各語句の語句特性情報と該語句ごと決定される重み係数との積の総和に基づいて、前記コンテキスト特性情報を算出する。

この態様によれば、操作者により入力された文章全体における各語句の位置づけや重要性などを考慮して、その文章の特性を決定することができる。

なお、この態様では、前記分割された各語句の語句特性情報に乗じる重み係数は、該各語句の前記文章中における位置に応じて決定されてもよい。こうすれば、たとえば、各語句が文書のタイトル部分に含まれているか否か、各語句が絵文字の入力位置からどの程度離れているか、などに応じて、文章全体における各語句の位置づけや重要性を決定することができる。

また、前記分割された各語句の語句特性情報に乗じる重み係数は、絵文字の入力位置と該各語句との間に所定の文字列（１文字以上の文字の集まり）があるか否かに応じて決定されてもよい。こうすれば、各語句と絵文字の入力位置との間に、「。」「、」（句読点）、「？」「(^o^)」（記号、絵文字）、「そして」「けど」（接続詞）などがあるか否かに応じて、文章全体における各語句の位置づけや重要性を決定することができる。

さらに、前記分割された各語句の語句特性情報に乗じる重み係数は、該各語句の直前または直後に所定の語句があるか否かに応じて決定されてもよい。こうすれば、各語句の直前に「とても」（強調語）があるか否か、各語句の直後に「など」（例示列挙であることを示す語）があるか否か、などに応じて、文章全体における各語句の位置づけや重要性を決定することができる。

また、本発明の一態様では、前記コンテキスト情報は、日時に係る情報および位置に係る情報の少なくとも一方を含む。

この態様によれば、日時に係る情報（たとえば、年月日、分秒、曜日、季節、月日に対応する星座、その日に行われるイベント）、位置に係る情報（たとえば、地域名、施設名、その位置における日の出時刻や日の入時刻、その土地の名物）、日時および位置の双方に係る情報（たとえば、天気、気温、湿度、災害の発生状況）などに即した絵文字を入力候補の中から選択するのが容易となる。また、日時や位置に応じて絵文字の表示順位が変化することを利用すれば、その時の状況を説明するための表現手段として絵文字の入力候補を活用することも可能になる。

また、本発明に係る絵文字入力支援方法は、１または複数の絵文字を入力候補として表示部に表示するための絵文字入力支援装置の絵文字入力支援方法であって、絵文字入力支援装置が、コンテキスト情報を取得するステップと、絵文字入力支援装置が、記憶部から前記各絵文字の特性を示す絵文字特性情報を読み出すステップと、絵文字入力支援装置が、前記取得されたコンテキスト情報と、前記記憶部から読み出された前記各絵文字の絵文字特性情報との相関に基づいて、前記各絵文字の表示順位を決定するステップと、を含むことを特徴とする。

また、本発明に係るプログラムは、１または複数の絵文字を入力候補として表示する絵文字入力支援装置を、コンテキスト情報を取得するコンテキスト情報取得手段と、記憶部から前記各絵文字の特性を示す絵文字特性情報を読み出す手段と、前記コンテキスト情報取得手段により取得されたコンテキスト情報と、前記記憶部から読み出された前記各絵文字の絵文字特性情報との相関に基づいて、前記各絵文字の表示順位を決定する絵文字表示順位決定手段と、として機能させる。

なお、上記プログラムは、インターネットなどの通信ネットワークを介して提供されてもよいし、フレキシブルディスク、ＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤ−ＲＯＭなどのコンピュータ読み取り可能な各種情報記録媒体に格納されて提供されてもよい。

なお、上記プログラムは、コンピュータ読み取り可能な情報記録媒体に記憶されてもよく、情報記録媒体としては、たとえば、磁気テープ、フレキシブルディスク、ハードディスク、ＣＤ−ＲＯＭ、ＭＯ、ＭＤ、ＤＶＤ−ＲＯＭ、ＩＣカードなどを用いることができる。

以下、本発明の一実施形態を図面に基づいて詳細に説明する。

図１は、本発明の一実施形態に係る携帯通信端末１０の外観図である。図２は、携帯通信端末１０の機能ブロック図である。

図１および２に示すように、携帯通信端末１０は、キー操作部１２、マイク１４、スピーカー１６、表示部１８、表示制御部２０、無線部２２、通信制御部２４、記憶部２６、および制御部３０を含んで構成される。

キー操作部１２は、キー操作部１２ａ（センターキーおよび十字キー）と、キー操作部１２ｂ（サイドキー）と、キー操作部１２ｃ（電源キー、クリアキー、通話キー、テンキー）とから構成され、操作者によるキー操作を検出し、検出されたキー操作に応じた信号を制御部３０に出力する。

マイク１４は、外部から音声を入力される音声を音声信号に変換し、制御部３０に出力する。スピーカー１６は、制御部３０から入力される音声信号を音声に変換し、外部に出力する。

表示制御部２０は、制御部３０の指示に従って映像信号を生成し、表示部１８に出力する。表示部１８は、たとえば液晶パネル（有機ＥＬパネルなどでもよい）を含み、表示制御部２０の指示に従って、表示制御部２０から入力される映像信号に応じた映像を表示する。

通信制御部２４は、制御部３０の指示に従って、基地局との無線通信を制御する。無線部２２は、アンテナ、アンプ、フィルタ、ミキサ、変復調回路などを含んで構成される。無線部２２は、通信制御部２４の指示に従って、アンテナで受信される無線信号を受信データ（ベースバンド信号）に変換し、その受信データを通信制御部２４を介して制御部３０に出力する。また、無線部２２は、通信制御部２４を介して制御部３０から入力される送信データ（ベースバンド信号）を無線信号に変換し、その無線信号を送信出力レベルにまで増幅してアンテナから送信する。

記憶部２６は、ＲＡＭやＲＯＭなどのメモリ素子およびハードディスク装置などの記憶装置の少なくとも一方を含んで構成される。記憶部２６は、ＣＰＵにより実行される各種プログラムやそのプログラムから参照される各種情報（テーブル、文字データ、画像データ、音声データなど）を格納するとともに、ＣＰＵの作業メモリとしても動作する。

制御部３０は、たとえばＣＰＵおよびＣＰＵの動作を制御するプログラムで構成され、携帯通信端末１０の各部を制御する。特に、制御部３０は、コンテキスト情報取得部３２、コンテキスト特性算出部３４、特性相関判定部３６、および絵文字表示順位決定部３８を機能的に含み、たとえば図３（ａ）に示す文字入力画面において絵文字入力モードが選択されると、図３（ｂ）または（ｃ）に示すように、「現在状況に応じた絵文字」を上位に配置した絵文字入力候補一覧を表示部１８に表示する。かかる機能は、たとえば記憶部２６に格納されるプログラムをＣＰＵが実行することによって実現される。

以下では、上記機能を実現するために制御部３０が備える構成および記憶部２６に格納される情報についてより詳細に説明する。

コンテキスト情報取得部３２は、たとえば操作者により絵文字入力モードが選択されると、当該操作者の現在状況に対応するコンテキスト情報を取得し、コンテキスト特性算出部３４に出力する。なお、コンテキスト情報取得部３２は、任意のタイミングで（たとえば操作者が文章入力している最中に随時）コンテキスト情報を取得してもよい。

コンテキスト情報取得部３２により取得されるコンテキスト情報には、携帯通信端末１０のメーラ、スケジューラ、アドレス帳、メモ帳などの文字入力欄に操作者が入力している文章が含まれてもよい。たとえば、「テニス面白かったね。今日はとても疲れたけど楽しかったです」という文章を文字入力欄に入力した後に操作者が絵文字入力モードを選択した場合、コンテキスト情報取得部３２は、この文章をコンテキスト情報として取得してもよい。

また、コンテキスト情報取得部３２により取得されるコンテキスト情報には、現在の日時に係る情報、携帯通信端末１０の位置（所在）に係る情報の少なくとも一方が含まれてもよい。ここでいう日時に係る情報には、年月日、分秒、曜日などの日時情報だけでなく、日時情報に基づいて外部サーバなどから無線通信により取得される季節、月日に対応する星座、その日に行われるイベントなどが含まれる。また、位置に係る情報には、基地局から配信される基地局情報や携帯通信端末１０に搭載されるＧＰＳ（Global Positioning System）レシーバなどから取得される位置情報だけでなく、位置情報に基づいて外部のサーバなどから無線通信により取得される地域名、施設名、その位置における日の出時刻や日の入時刻、その土地の名物などが含まれる。また、日時および位置の双方に係る情報としては、日時情報と位置情報とに基づいて外部のサーバなどから無線通信により取得されるその地域のその時刻における天気、気温、湿度、あるいはその地域のその時刻における災害の発生状況などがある。

コンテキスト特性算出部３４は、コンテキスト情報取得部３２により取得されたコンテキスト情報に基づいて、そのコンテキスト情報の特性を示すベクトル（以下「コンテキスト特性ベクトル」という。）を算出し、特性相関判定部３６に出力する。

具体的には、コンテキスト情報が操作者により入力された文章である場合、コンテキスト特性算出部３４は、まずその文章を複数の語句に分割する。たとえば、コンテキスト情報が「テニス面白かったね。今日はとても疲れたけど楽しかったです」という文章である場合、コンテキスト特性算出部３４は、この文章を「テニス」「面白かったね」「今日は」「とても」「疲れた」「けど」「楽しかったです」のように複数の語句に分割する。そして、分割された各語句の特性を示すベクトル（以下「語句特性ベクトル」という。）に基づいて、この文章全体の特性を示すコンテキスト特性ベクトルを算出する。なお、ここでいう語句には、「絵文字」が含まれていてもよい。

図４は、記憶部２６に記憶される語句特性ベクトルの一例を示す図である。同図に示す特性語句ベクトルは、その語句の特性を示すための、感情カテゴリにおける「喜、怒、哀、楽」、日時カテゴリにおける「年、月、日、時刻」、天気カテゴリにおける「晴れ、曇り、雨、雪」、スポーツカテゴリにおける「野球、サッカー、テニス、バレー」、動物カテゴリにおける「犬、猫、象、ウサギ」などの複数の属性値からなるベクトルである。ここでは、ベクトル相互の比較を容易にするため、各語句特性ベクトルの属性値の総和が１となるよう設定されている（後述するコンテキスト特性ベクトルの算出には、大きさが所定値（たとえば１）になるよう正規化された語句特性ベクトルを用いてもよい）。たとえば、「テニス」の語句特性ベクトルでは、スポーツカテゴリに属する「テニス」属性が”１”に、その他の属性がすべて”０”に設定されている。一方、「疲れた」という感情を表す語句の語句特性ベクトルでは、感情カテゴリに属する「喜」属性が”０．２”に、「怒」属性が”０．１”に、「哀」属性が”０．７”に、その他の属性が”０”にそれぞれ設定されている。もちろん、各語句特性ベクトルの属性値の総和が１である必要はない。

コンテキスト特性算出部３４は、分割された各語句の語句特性ベクトルを記憶部２６から読み出し、読み出した各語句の語句特性ベクトル（正規化されていてもよい）と語句ごとに決定される重み係数との積の総和に基づいて文章の特性ベクトル（コンテキスト特性ベクトル）を算出する（総和そのものをコンテキスト特性ベクトルとしてもよい）。なお、各語句の語句特性ベクトルと重み係数との積の総和のうち一部を記憶部に記憶にさせ、以後記憶部に記憶された値を用いることによりコンテキスト特性ベクトルの算出処理の一部を省略してもよい。こうすれば、コンテキスト特性ベクトルの算出速度を向上させることができる。

ここで、上記文章「テニス面白かったね。今日はとても疲れたけど楽しかったです」の特性ベクトルを算出する例を図５〜８に基づいてより具体的に説明する。

図５は、分割された各語句の文章中での重要性（位置づけ）が均等であるとした場合の算出例を示す。同図に示すように、各語句特性ベクトルにそれぞれ同じ重み係数（ここでは”１”とする。）を乗じれば、その総和である文章の特性ベクトル（コンテキスト特性ベクトル）に各語句の語句特性ベクトルが均等に寄与するようになる。

図６は、分割された各語句の文章中における位置に応じて各語句の文章中での重要性に軽重をつける場合の算出例を示す。同図に示すように、絵文字の入力位置（絵文字入力モードが選択された時点でのカーソル位置、たとえば図３では「■」の位置）から各語句までの距離（間隔）に応じてその語句の語句特性ベクトルに乗じる重み係数を減じれば、絵文字の入力位置により近い語句（より最近入力された語句）の特性が文章の特性ベクトル（コンテキスト特性ベクトル）により大きく影響するようになる。また、文章中における特定の位置（たとえば、メールのタイトル欄など文章全体の特性が端的に示される部分）に入力された語句の語句特性ベクトルに他より大きな重み係数を乗じるようにしてもよい。こうすれば、特定の位置に入力された語句の特性がコンテキスト特性ベクトルにおいて支配的となる。

図７は、絵文字の入力位置と分割された各語句との間に所定の文字列、たとえば「。」「、」（句読点）、「？」「(^o^)」（記号、絵文字）、「そして」「しからば」「されば」「だって」「さて」（順接の接続詞）、「けれど」「だけど」「けど」「されど」「でも」（逆接の接続詞）など、があるか否かに応じて各語句の文章中での重要性に軽重をつける場合の算出例を示す。同図に示すように、文章中に存在する句点「。」より前に位置する語句（ここでは「とても」と「面白かったね」）の語句特性ベクトルには小さい重み係数（ここでは”０”とする）を乗じ、当該句点より後ろに位置する語句の語句特性ベクトルには他より大きい重み係数（ここでは”１”とする。）を乗じれば、文章の特性ベクトル（コンテキスト特性ベクトル）が絵文字の入力位置に最も近い文のみによって決定されるようになる。なお、上記所定の文字列は、たとえば記憶部２６に格納されているものとする。

図８は、分割された各語句の直前または直後に所定の語句、たとえば直前に「とても」「ひじょうに」「まじ」（強調語）、直後に「など」（例示列挙であることを示す語）など、があるか否かに応じて各語句の文章中での重要性に軽重をつける場合の算出例を示す。同図に示すように、強調語「とても」の直後に位置する語句「疲れた」の特性語句ベクトルに他より大きい重み係数（ここでは”２”とする。）を乗じれば、強調語によって強調された語句の特性が文章の特性ベクトル（コンテキスト特性ベクトル）により大きく影響するようになる。なお、上記所定の語句は、たとえば記憶部２６に格納されているものとする。

一方、コンテキスト情報が日時に係る情報および位置に係る情報の少なくとも一方である場合、コンテキスト特性算出部３４は、上記と同様の方法でコンテキスト特性ベクトルを算出してもよいし、次のような方法でコンテキスト特性ベクトルを算出してもよい。

すなわち、コンテキスト特性算出部３４は、コンテキスト情報に含まれる日時が昼間に対応していれば「晴れ」や「太陽」など昼間を連想させる語句の語句特性ベクトルを用いて、日時が夜に対応していれば「月」など夜を連想させる語句の語句特性ベクトルを用いて、コンテキスト特性ベクトルを算出してもよい。また、コンテキスト特性算出部３４は、コンテキスト情報に含まれる季節が春であれば「桜」など春を連想させる語句の語句特性ベクトルを用いて、季節が冬であれば「雪だるま」など冬を連想させる語句の語句特性ベクトルを用いて、コンテキスト特性ベクトルを算出してもよい。

さらに、コンテキスト特性算出部３４は、コンテキスト情報に含まれる天気が晴れであれば「太陽」を連想させる語句の語句特性ベクトルを用いて、天気が雨であれば「雨」を連想させる語句の語句特性ベクトルを用いて、コンテキスト特性ベクトルを算出してもよい。また、コンテキスト特性算出部３４は、コンテキスト情報に含まれる場所が北海道であれば「冬」を連想させる語句の語句特性ベクトルを用いて、場所が沖縄であれば「夏」を連想させる語句の語句特性ベクトルを用いて、コンテキスト特性ベクトルを算出してもよい。

このようにすれば、コンテキスト特性算出部３４により算出されるコンテキスト特性ベクトルは、携帯通信端末１０の操作者がおかれた状況に応じて変化するようになる。

なお、コンテキスト特性算出部３４は、以上に例示した方法をいかように組み合わせてコンテキスト特性ベクトルを算出してもよい（後述するフロー図参照）。

特性相関判定部３６は、コンテキスト特性算出部３４により算出されたコンテキスト特性ベクトルと各絵文字の特性を示すベクトル（以下「絵文字特性ベクトル」という。）とに基づいて、コンテキスト情報と各絵文字との特性上の相関（以下「特性相関」という。）を判定し、その判定結果を絵文字表示順位決定部３８に出力する。

図９は、記憶部２６に記憶される絵文字特性ベクトルの一例を示す図である。同図に示すように、絵文字特性ベクトルは、コンテキスト特性ベクトルとの特性相関の判定を容易にするため、図４に示す語句特性ベクトルと同一の属性要素から構成されている。また、語句特性ベクトルと同様、ベクトル相互の比較を容易にするため、各絵文字特性ベクトルの属性値の総和が１となるよう設定されている（後述する距離Ｄの算出には、大きさが所定値（たとえば１）になるよう正規化された絵文字特性ベクトルを用いてもよい）。もちろん、各絵文字特性ベクトルの属性値の総和が１である必要はない。

本実施形態では、特性相関判定部３６は、記憶部２６から各絵文字の絵文字特性ベクトルを読み出し、読み出した各絵文字の絵文字特性ベクトル（正規化されていてもよい）とコンテキスト特性算出部３４により算出されたコンテキスト特性ベクトルとの距離を算出し、その距離が小さいほど絵文字とコンテキスト情報との特性相関が高い、すなわち絵文字が現在の状況に相応しいと判定する。なお、２つのベクトルＡとＢとの距離Ｄは、Ａ＝（a1, a2, a3, ..., an）、Ｂ＝（b1, b2, b3, ..., bn）とすると、次式で表される。

なお、特性相関判定部３６は、絵文字特性ベクトルとコンテキスト特性ベクトルとの内積を算出し、その内積が大きいほど絵文字とコンテキスト情報との特性相関が高いと判定してもよい。

絵文字表示順位決定部３８は、特性相関判定部３６による判定結果に基づいて、絵文字入力モードにおいて入力候補として表示される各絵文字の表示順位（表示順序、表示位置）を決定する。

すなわち、絵文字表示順位決定部３８は、特性相関判定部３６により算出された絵文字特性ベクトルとコンテキスト特性ベクトルとの距離をソートし、距離の小さいものから順に所定数の絵文字を選出し、選出した絵文字が絵文字入力候補一覧の上位（図３（ｂ）に示す「現在状況に応じた絵文字」領域）に距離の小さい順に表示されるよう表示制御部２０に指示を出す。これにより、絵文字入力モードにおいて現在の状況に応じた絵文字を入力候補の中から選択するのが容易となり、絵文字を入力する際の操作者の負担を軽減することができる。

なお、図３（ｃ）に示すように「現在状況に応じた絵文字」領域を２段に分け、１段目の「現在状況に応じた絵文字１」領域には感情を表す絵文字（感情カテゴリにおけるいずれかの属性値が非０であるもの）を表示し、２段目の「現在状況に応じた絵文字２」領域には感情を表す絵文字以外の絵文字（感情カテゴリにおける属性値がいずれも０であるもの）を表示してもよい。

ここで、携帯通信端末１０の動作について説明する。図１０および１１は、携帯通信端末１０で実行される絵文字入力候補の表示処理の一例を示すフロー図である。

まず、文字入力画面において文章を入力している操作者が絵文字入力モードを選択すると（Ｓ１００）、コンテキスト情報取得部３２は、文字入力欄にそれまでに入力された文章をコンテキスト情報として取得する（Ｓ１０２）。次に、コンテキスト特性算出部３４は、コンテキスト情報取得部３２により取得された文章を複数の語句に分割し（Ｓ１０４）、分割された各語句の語句特性ベクトルを記憶部２６から取得する（Ｓ１０６）。

その後、コンテキスト特性算出部３４は、分割された各語句の語句特性ベクトルに乗じる重み係数を１に初期化する（Ｓ１０８）。次に、コンテキスト特性算出部３４は、Ｓ１０２で取得された文章の中に強調語（たとえば「とても」）が存在するか否かを判定し（Ｓ１１０）、強調語が存在すれば、強調語の直後に位置する語句の語句特性ベクトルに乗じる重み係数を２倍する（Ｓ１１２）。続いて、コンテキスト特性算出部３４は、Ｓ１０２で取得された文章の中に句点や絵文字が存在するか否かを判定し（Ｓ１１４）、句点または絵文字が存在すれば、それ以前に位置する語句の語句特性ベクトルに乗じる重み係数を０にリセットする（Ｓ１１６）。さらに、コンテキスト特性算出部３４は、Ｓ１０２で取得された文章の中に逆接の接続詞（たとえば「けど」）が存在するか否かを判定し、（Ｓ１１８）、逆接の接続詞が存在すれば、それ以前に位置する語句の語句特性ベクトルに乗じる重み係数を０にリセットする（Ｓ１２０）。

Ｓ１０６〜Ｓ１２０で各語句の語句特性ベクトルに乗じる重み係数が決定されると、コンテキスト特性算出部３４は、Ｓ１０６で取得した各語句特性ベクトルと決定された各重み係数との積の総和を算出し、その総和を文章の特性ベクトル（コンテキスト特性ベクトル）とする（Ｓ１２２）。

次に、特性相関判定部３６は、Ｓ１２２で算出された文章の特性ベクトル（コンテキスト特性ベクトル）と記憶部２６に記憶される各絵文字の絵文字特性ベクトルとの距離を算出する（Ｓ１２４）。そして、絵文字表示順位決定部３８は、Ｓ１２４で算出された距離の小さい順に所定数の絵文字を選出し、選出した絵文字が絵文字入力候補一覧の上位に距離の小さい順に表示されるよう表示制御部２０に指示する（Ｓ１２６）。

なお、上記フロー図のＳ１１６およびＳ１２０では、語句特性ベクトルに乗じる重み係数を０にリセットしているが、文章全体の特性に大きな影響を与えるような特定の語句についてはそのリセット処理を行わないようにしてもよい。特定の語句の例としては、喜びの感情を表す「うれしい、ハッピー」、怒りの感情表す「むかつく」「キレる」「感じ悪い」、哀しみの感情を表す「哀しい」「泣く」「泣きたい」、楽しさの感情を表す「楽しい」「面白い」「興味がある」、春に関連する「桜」「梅」「ツツジ」「入学式」「卒業式」、夏に関連する「海」「プール」「水泳」「南の島」、秋に関連する「落葉」「もみじ」「紅葉」、冬に関連する「雪」「吹雪」「スキー」「空っ風」「しばれる」、野球に関連する「野球」「ヒット」「ホームラン」「ピッチング」「ストレート」「甲子園」、サッカーに関連する「サッカー」「シュート」「ゴール」「アウェー」「オフサイド」「オウンゴール」、テニスに関連する「テニス」「サーブ」「レシーブ」「コート」「フォルト」、バレーに関連する「バレー」「スパイク」「ブロック」「サーブ」「レシーブ」、犬に関連する「犬」「ドッグ」「チワワ」「プードル」、猫に関連する「猫」「にゃんこ」、象に関連する「象」、ウサギに関連する「ウサギ」「ラビット」などが挙げられる。これらの特定の語句は、たとえば記憶部２６に格納される。

以上説明した携帯通信端末１０によれば、操作者のおかれた現在の状況に対応するコンテキスト情報の特性と各絵文字の特性との相関に基づいて、入力候補として表示される各絵文字の表示順位を決定するようにしたので、現在の状況に応じた絵文字を入力候補の中から選択するのが容易となり、絵文字を入力する際の操作者の負担を軽減することができる。

なお、本発明は、上記実施形態に限定されるものではない。たとえば、以上の説明では携帯通信端末に本発明を適用したが、本発明は、１または複数の絵文字を入力候補として表示する絵文字入力支援装置全般に適用可能である。

本発明の実施形態に係る携帯通信端末の外観図である。 本発明の実施形態に係る携帯通信端末の機能ブロック図である。 表示部に表示される絵文字入力画面の一例を示す図である。 記憶部に記憶される語句特性ベクトルの一例を示す図である。 記憶部に記憶される絵文字特性ベクトルの一例を示す図である。 文章の特性ベクトルの算出例を説明する図である。 文章の特性ベクトルの算出例を説明する図である。 文章の特性ベクトルの算出例を説明する図である。 文章の特性ベクトルの算出例を説明する図である。 携帯通信端末で実行される絵文字入力候補の表示処理の一例を示すフロー図である。 携帯通信端末で実行される絵文字入力候補の表示処理の一例を示すフロー図である。

符号の説明

１０ 携帯通信端末、１２ キー操作部、１４、マイク、１６ スピーカー、１８ 表示部、２０ 表示制御部、２２ 無線部、２４ 通信制御部、２６ 記憶部、３０ 制御部、３２ コンテキスト情報取得部、３４ コンテキスト特性算出部、３６ 特性相関判定部、３８ 絵文字表示順位決定部。

Claims (11)

1. １または複数の絵文字を入力候補として表示する絵文字入力支援装置であって、
   コンテキスト情報を取得するコンテキスト情報取得手段と、
   前記絵文字ごとに該絵文字の特性を示す絵文字特性情報を記憶する絵文字情報記憶手段と、
   前記コンテキスト情報取得手段により取得されたコンテキスト情報と、前記絵文字情報記憶手段に記憶される前記各絵文字の絵文字特性情報との相関に基づいて、前記各絵文字の表示順位を決定する絵文字表示順位決定手段と、
   を含むことを特徴とする絵文字入力支援装置。
2. 請求項１に記載の絵文字入力支援装置において、
   語句ごとに該語句の特性を示す語句特性情報を記憶する語句情報記憶手段をさらに含み、
   前記コンテキスト情報取得手段により取得されたコンテキスト情報に対応する前記語句特性情報に基づいて、該コンテキスト情報の特性を示すコンテキスト特性情報を算出するコンテキスト特性情報算出手段と、
   前記コンテキスト特性情報算出手段により算出されたコンテキスト特性情報と前記絵文字情報記憶手段に記憶される前記各絵文字の絵文字特性情報とに基づいて、前記コンテキスト情報と前記各絵文字との相関を判定する相関判定手段と、
   をさらに含み、
   前記絵文字表示順位決定手段は、前記相関判定手段による判定結果に基づいて、前記各絵文字の表示順位を決定する、
   ことを特徴とする絵文字入力支援装置。
3. 請求項２に記載の絵文字入力支援装置において、
   前記コンテキスト情報は、前記操作者により入力された文章を含む、
   ことを特徴とする絵文字入力支援装置。
4. 請求項３に記載の絵文字入力支援装置において、
   前記コンテキスト特性情報算出手段は、前記操作者により入力された文章を複数の語句に分割し、該分割された各語句に対応する前記語句特性情報に基づいて、前記コンテキスト特性情報を算出する、
   ことを特徴とする絵文字入力支援装置。
5. 請求項４に記載の絵文字入力支援装置において、
   前記コンテキスト特性情報算出手段は、前記語句情報記憶手段に記憶される前記分割された各語句の語句特性情報と該語句ごと決定される重み係数との積の総和に基づいて、前記コンテキスト特性情報を算出する、
   ことを特徴とする絵文字入力支援装置。
6. 請求項５に記載の絵文字入力支援装置において、
   前記分割された各語句の語句特性情報に乗じる重み係数は、該各語句の前記文章中における位置に応じて決定される、
   ことを特徴とする絵文字入力支援装置。
7. 請求項５または６に記載の絵文字入力支援装置において、
   前記分割された各語句の語句特性情報に乗じる重み係数は、絵文字の入力位置と該各語句との間に所定の文字列があるか否かに応じて決定される、
   ことを特徴とする絵文字入力支援装置。
8. 請求項５から７のいずれかに記載の絵文字入力支援装置において、
   前記分割された各語句の語句特性情報に乗じる重み係数は、該各語句の直前または直後に所定の語句があるか否かに応じて決定される、
   ことを特徴とする絵文字入力支援装置。
9. 請求項１から３のいずれかに記載の絵文字入力支援装置において、
   前記コンテキスト情報は、日時に係る情報および位置に係る情報の少なくとも一方を含む、
   ことを特徴とする絵文字入力支援装置。
10. １または複数の絵文字を入力候補として表示部に表示するための絵文字入力支援装置の絵文字入力支援方法であって、
    絵文字入力支援装置が、コンテキスト情報を取得するステップと、
    絵文字入力支援装置が、記憶部から前記各絵文字の特性を示す絵文字特性情報を読み出すステップと、
    絵文字入力支援装置が、前記取得されたコンテキスト情報と、前記記憶部から読み出された前記各絵文字の絵文字特性情報との相関に基づいて、前記各絵文字の表示順位を決定するステップと、
    を含むことを特徴とする絵文字入力支援装置の絵文字入力支援方法。
11. １または複数の絵文字を入力候補として表示する絵文字入力支援装置を、
    コンテキスト情報を取得するコンテキスト情報取得手段と、
    記憶部から前記各絵文字の特性を示す絵文字特性情報を読み出す手段と、
    前記コンテキスト情報取得手段により取得されたコンテキスト情報と、前記記憶部から読み出された前記各絵文字の絵文字特性情報との相関に基づいて、前記各絵文字の表示順位を決定する絵文字表示順位決定手段と、
    として機能させるためのプログラム。

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