JP5372110B2 - 情報出力装置、情報出力方法、及びコンピュータプログラム - Google Patents

Description

本発明は、画像を文字認識することによって得られた文書に係る補足情報を出力する情報出力装置、情報出力方法、及びコンピュータプログラムに関する。

従来、記録用紙又は書籍等の原稿に記録されている文書を、画像読取装置で画像として読み取り、読み取った画像に対して文字認識処理を施す技術が提案されている（特許文献１，２参照）。
更に、従来、文字認識処理の結果として出力された文章を用いて、元の文書（以下、原文という）を翻訳する技術が提案されている（特許文献３参照）。

特許文献３に記載の文書画像生成装置は、原文を表わす電子文書画像（以下、原文画像という）に基づいて、原文の行間領域に、原文を翻訳した結果（以下、訳文という）がルビ状に併記されている電子文書画像（以下、訳文付き文書画像という）を生成する。
以下では、原文に含まれている語句を原語といい、原語に対してルビ状に併記されるべき訳語を訳語ルビという。また、以下では、文字間に存在する空白文字を明示する場合に、空白文字「 」に替えて、アンダーバー「＿」を用いる。
英文和訳の場合、「animation 」及び「ion 」等の一般的な名詞は、通常、訳出される。しかしながら、不定冠詞、及び翻訳の際に用いた辞書に記載されていない語句（例えば「ma」）等は訳出されない。

特許文献３に記載されているような文書画像生成装置においては、例えば、原語「Animation 」が、「Animation 」と正しく文字認識された場合、認識結果「Animation 」は、１個の単語「Animation 」として扱われる。このとき、原語「Animation 」に、正しい訳語ルビ「アニメーション」が併記される。

特開平９−４４６０４号公報 特開平９−４４６０６号公報 特開２０１１−１００３５６号公報

ところが、原語「Animation 」が、「An!_ma|;_ion」と誤って文字認識された場合（即ち誤認識された場合）、認識結果「An!_ma|;_ion」は、３個の単語「An」，「ma」，「ion 」として扱われる。このとき、原語「Animation 」の後尾部分の「ion 」に、誤った訳語ルビ「イオン」が併記される。
誤った訳語ルビは、往々にして原語とは全く無関係である。このため、訳文の読み手が、原文の意味を誤解したり、意味がわからなくなって混乱したりする虞がある。

本発明は斯かる事情に鑑みてなされたものであり、その主たる目的は、画像を文字認識することによって得られた語句の先頭側（又は後尾側）に隣り合う文字又は記号が、所定の文字又は記号である場合には、得られた語句の補足情報を出力しない構成とすることにより、たとえ誤認識が生じたとしても、原文とは無関係な補足情報が出力されてしまう不都合を抑制することができる情報出力装置、情報出力方法、及びコンピュータプログラムを提供することにある。

本発明に係る情報出力装置は、画像を文字認識することによって得られた文書に関する補足情報を出力する情報出力装置であって、前記文書から、その語句に関する補足情報を出力可能な語句を抽出する語句抽出手段と、該語句抽出手段が抽出した語句の先頭側又は後尾側に隣り合う文字又は記号が、所定の文字又は記号であるか否かを判定する語句判定手段と、該語句判定手段が否と判定した場合に、前記語句に関する補足情報を出力する補足出力手段と、前記語句判定手段が、前記所定の文字又は記号であると判定した場合に、前記語句に関する補足情報の出力を省く出力省略手段とを備えることを特徴とする。

本発明に係る情報出力装置は、前記語句判定手段は、前記語句の先頭側又は後尾側に隣り合うＮ個（ＮはＮ≧２の自然数）の文字又は記号が、全て前記所定の文字又は記号であるか否かを判定し、前記補足出力手段は、前記語句判定手段が、前記Ｎ個の文字又は記号の内、少なくとも１個の文字又は記号が前記所定の文字又は記号ではないと判定した場合に、前記語句に関する補足情報を出力し、前記出力省略手段は、前記語句判定手段が、全て前記所定の文字又は記号であると判定した場合に、前記語句に関する補足情報の出力を省くようにしてあることを特徴とする。

本発明に係る情報出力装置は、前記語句の先頭側又は後尾側に空白文字が隣り合っている場合、前記語句判定手段は、前記空白文字を無視するようにしてあることを特徴とする。

本発明に係る情報出力方法は、画像を文字認識することによって得られた文書に関する補足情報を出力する情報出力方法であって、前記文書から、その語句に関する補足情報を出力可能な語句を抽出し、抽出した語句の先頭側又は後尾側に隣り合う文字又は記号が、所定の文字又は記号ではない場合に、前記語句に関する補足情報を出力し、前記抽出した語句の先頭側又は後尾側に隣り合う文字又は記号が、前記所定の文字又は記号である場合に、前記語句に関する補足情報の出力を省くことを特徴とする。

本発明に係るコンピュータプログラムは、コンピュータに、画像を文字認識することによって得られた文書に関する補足情報を出力させるためのコンピュータプログラムであって、コンピュータに、前記文書から、その語句に関する補足情報を出力可能な語句を抽出させる抽出ステップと、コンピュータに、前記抽出ステップで抽出された語句の先頭側又は後尾側に隣り合う文字又は記号が、所定の文字又は記号であるか否かを判定させる語句判定ステップと、該語句判定ステップで否と判定された場合に、コンピュータに、前記語句に関する補足情報を出力させる出力ステップと、前記語句判定ステップで、前記文字又は記号であると判定された場合に、コンピュータに、前記語句に関する補足情報の出力を省かせる省略ステップとを実行させることを特徴とする。

本発明にあっては、情報出力装置が、語句抽出手段、語句判定手段、補足出力手段、及び出力省略手段を備える。本発明に係る情報出力装置は、本発明に係る情報出力方法を実現する。また、本発明に係るコンピュータプログラムは、本発明に係る情報出力装置が備える各種手段を、コンピュータのハードウェア要素を用いてソフトウェア的に実現させる。
語句抽出手段は、画像を文字認識することによって得られた文書から、その語句に関する補足情報を出力可能な語句を抽出する。

ここで、その語句に関する補足情報を出力可能な語句とは、少なくとも、その語句に関する補足情報が存在する語句である。
また、語句抽出手段が抽出した語句とは、画像を文字認識することによって得られた文書に含まれている語句である。以下では、語句抽出手段が抽出した語句を、抽出語句という。
画像を文字認識することによって得られた文書は、元の文書（即ち原文）とは異なる虞がある。何故ならば、文字認識の際に誤認識が起こり得るからである。

そこで、語句判定手段は、抽出語句の先頭側及び後尾側の内、少なくとも一方に隣り合う文字又は記号が、所定の文字又は記号（以下、特別文字という）であるか否かを判定する。
ここで、特別文字とは、原文に含まれている文字又は記号を誤認識することによって得られる可能性が高い文字又は記号（例えば文字「Ｘ」に対する記号「×」）である。或いは、特別文字とは、画像に含まれている汚れ又は空白部分等を誤認識することによって得られる可能性が高い文字又は記号（例えば点状の汚れに対する記号「・」）である。

語句判定手段が否と判定する場合とは、抽出語句の先頭側（又は後尾側）に隣り合う文字又は記号が、特別文字ではない場合である。この場合には、抽出語句が、正しく文字認識された結果として得られたものである、と推定できる。
そこで、この場合には、補足出力手段は、抽出語句に関する補足情報を出力する。このとき出力される補足情報は、原語に関する補足情報である。

一方、語句判定手段が、抽出語句の先頭側（又は後尾側）に隣り合う文字又は記号が、特別文字である、と判定する場合には、抽出語句が、誤認識の結果として得られたものである、と推定できる。
そこで、この場合には、出力省略手段は、抽出語句に関する補足情報の出力を省く。このとき出力が省かれる補足情報（即ち出力されない補足情報）は、原語とは無関係な補足情報である。

本発明にあっては、語句判定手段は、抽出語句の先頭側及び後尾側の内、少なくとも一方に隣り合うＮ個の文字又は記号が、全て特別文字であるか否かを判定する。
何故ならば、原文が正しく文字認識された結果として、特別文字が得られる可能性もあるが、正しく文字認識されたのであれば、抽出語句の先頭側（又は後尾側）に隣り合うＮ個の文字又は記号が、全て特別文字である可能性は低い、と考えられるからである。

語句判定手段が否と判定する場合とは、抽出語句の先頭側（又は後尾側）に隣り合うＮ個の文字又は記号の内、少なくとも１個の文字又は記号が、特別文字ではない場合である。この場合には、抽出語句が、正しく文字認識された結果として得られたものである、と更に確実に推定できる。
そこで、この場合には、補足出力手段は、抽出語句に関する補足情報を出力する。

一方、語句判定手段が、抽出語句の先頭側（又は後尾側）に隣り合う文字又は記号が、全て特別文字である、と判定する場合には、抽出語句が、誤認識の結果として得られたものである、と更に確実に推定できる。
そこで、この場合には、出力省略手段は、抽出語句に関する補足情報の出力を省く。
以上の結果、語句判定手段による判定、即ち誤認識であるか否かの判定に、誤りが生じることを抑制することができる。延いては、正しく文字認識された結果として得られた抽出語句に関する補足情報が出力されない、という不都合を抑制することができる。

本発明にあっては、抽出語句の先頭側及び後尾側の内、少なくとも一方に空白文字が隣り合っていない場合、語句判定手段は、空白文字を無視して判定処理を行なう。

例えば英文では、単語間、及び、文と文との間等に、空白文字が配される。このため、仮に、語句判定手段が空白文字を無視せずに判定処理を行なえば、特別文字に空白文字が含まれているか否かに拘らず、語句判定手段が、正しく文字認識された結果として得られた抽出語句と、誤認識の結果として得られた抽出語句とを誤判定する虞がある。
語句判定手段が、空白文字を無視して判定処理を行なえば、このような不都合を抑制することができる。

本発明の情報出力装置、情報出力方法、及びコンピュータプログラムによる場合、誤認識の結果として得られた語句に関する補足情報、即ち、原語とは無関係な補足情報を出力しないようにすることができる。故に、原語とは無関係な無用の補足情報が、原語、延いては原文に対する誤解又は混乱等を招く、という不都合が生じることを抑制することができる。
その一方で、正しく文字認識された結果として得られた語句に関する補足情報、即ち、原語に関する補足情報を出力することができる。原語に関する有用な補足情報は、原語、延いては原文を理解する一助となることができる。

本発明の実施の形態に係る情報出力装置の要部構成を示すブロック図である。 本発明の実施の形態に係る情報出力装置にて訳文付き文書画像が生成される手順を説明するための機能ブロック図である。 本発明の実施の形態に係る情報出力装置で実行される情報出力処理の手順を示すフローチャートである。 本発明の実施の形態に係る情報出力装置に入力される原文画像の一例を示す模式図である。 本発明の実施の形態に係る情報出力装置にて生成される文字データの一例を示す模式図である。 本発明の実施の形態に係る情報出力装置で実行される訳語取得処理手順の詳細を示すフローチャートである。 本発明の実施の形態に係る情報出力装置にて生成される行テキストの一例を示す模式図である。 本発明の実施の形態に係る情報出力装置が備える補足情報辞書ＤＢに格納されているデータの一例を示す模式図である。 本発明の実施の形態に係る情報出力装置にて生成される訳出許否テーブルに格納されているデータ（訳出許否判定前）の一例を示す模式図である。 本発明の実施の形態に係る情報出力装置で実行される訳出許否判定処理手順の詳細を示すフローチャートである。 本発明の実施の形態に係る情報出力装置が備える特別文字テーブルに格納されているデータの一例を示す模式図である。 本発明の実施の形態に係る情報出力装置で実行される特別文字の在否を判定する処理の手順の詳細を示すフローチャートである。 本発明の実施の形態に係る情報出力装置にて生成される訳出許否テーブルに格納されているデータ（訳出許否判定後）の一例を示す模式図である。 本発明の実施の形態に係る情報出力装置から出力される訳文付き文書画像の一例を示す模式図である。 従来の情報出力装置から出力される訳文付き文書画像の一例を示す模式図である。 原文画像及び訳文付き文書画像の他の一例を示す模式図である。 原文画像及び訳文付き文書画像の更に他の一例を示す模式図である。

以下、本発明を、その実施の形態を示す図面に基づいて詳述する。

図１は、本発明の実施の形態に係る情報出力装置１の要部構成を示すブロック図である。
情報出力装置１は、パーソナルコンピュータ又はサーバ等の汎用コンピュータを用いて構成されている。
情報出力装置１は、制御部１１、ＲＡＭ１２、ドライブ部１３、記憶部１４、操作部１５、表示部１６、及びＩ／Ｆ（インタフェース）部１７を備えている。

制御部１１は、情報出力装置１の制御中枢である。制御部１１は、ＲＡＭ１２を作業領域として用いて、装置各部を制御し、また、各種処理を実行する。
ドライブ部１３は、例えばＣＤ−ＲＯＭドライブを用いてなり、自身にセットされた記録媒体２から、各種の情報を読み取る。
記録媒体２は、例えば光ディスクであり、記録媒体２には、コンピュータプログラム２Ｐが記録されている。コンピュータプログラム２Ｐは、本発明の実施の形態におけるコンピュータプログラムとして機能する。
記憶部１４は、不揮発性の大容量記憶装置を用いてなる。記憶部１４は、制御部１１によって各種データを読み書きされる。

制御部１１は、ドライブ部１３にセットされた記録媒体２からコンピュータプログラム２Ｐを読み取り、読み取ったコンピュータプログラム２Ｐを、記憶部１４に記憶させる。また、制御部１１は、コンピュータプログラム２ＰをＲＡＭ１２にロードし、ロードしたコンピュータプログラム２Ｐに従って、本発明の実施の形態に係る情報出力方法を実現する。

記憶部１４には、各後述する文字認識辞書ＤＢ（データベース）１４１、補足情報辞書ＤＢ１４２、及び特別文字テーブル１４３が予め記憶されている。
操作部１５は、ユーザが情報出力装置１を操作するためのキーボード及びマウス等を用いてなる。ユーザは、操作部１５を操作することによって、各種の指示を情報出力装置１に入力する。入力された指示は、制御部１１に与えられる。
表示部１６は、例えば液晶ディスプレイを用いてなり、制御部１１に制御されて、例えば情報出力装置１にて生成された訳文付き文書画像を表示する。
Ｉ／Ｆ部１７は、情報出力装置１と、情報出力装置１の外部の画像読取装置３１及び画像形成装置３２と（各後述）を接続するためのものである。

画像読取装置３１は、スキャナ、又はスキャナとして機能するデジタル複合機等である。画像読取装置３１は、自身に載置された原稿に記録されている文書を、画像として光学的に読み取る。画像読取装置３１が読み取った画像は、情報出力装置１へ送信される。このとき送信される画像は、元の文書（即ち原文）を表わす原文画像である。
情報出力装置１の制御部１１は、Ｉ／Ｆ部１７を介して、画像読取装置３１から送信された原文画像を受信する。

本実施の形態では、受信した原文画像に基づいて、制御部１１が、ＰＤＦ（Portable Document Format）形式の訳文付き文書画像を生成する場合について説明する。本実施の形態における訳文付き文書画像とは、原文の下側の行間領域に、補足情報としての訳文がルビ状に併記されている構成である。なお、訳文を併記すべき行間領域は、原文の下側の行間領域に限定されるものではない。
また、本実施の形態では、原文、及び訳文として、英文、及び英文中の単語又は連語を和訳してなる和文を例示する。ただし、具体例としては、英語の原語と日本語の訳語とを例示する（後述する図４及び図１４参照）。

制御部１１は、生成した訳文付き文書画像を、表示部１６に表示させる。又は、制御部１１は、生成した訳文付き文書画像を、Ｉ／Ｆ部１７を介して画像形成装置３２へ送信する。
画像形成装置３２は、プリンタ、又はプリンタとして機能するデジタル複合機等であり、受信した訳文付き文書画像を、記録用紙に形成する。
本実施の形態では、画像読取装置３１及び画像形成装置３２は別体に構成されているが、これらは一体に構成されていてもよい。

なお、情報出力装置１は、原文画像を情報出力装置１の外部から受信する構成に限定されるものはない。例えば、表示部１６を視認しながら操作部１５を操作することによって、手書き文字を含む原文画像をユーザが生成する構成でもよい。
また、情報出力装置１にて生成された訳文付き文書画像は、情報出力装置１の外部のパーソナルコンピュータ又はサーバ等へ送信されてもよい。
次に、制御部１１が訳文付き文書画像を生成する場合の手順を説明する。

図２は、情報出力装置１にて訳文付き文書画像が生成される手順を説明するための機能ブロック図である。図２には、制御部１１の機能が示されている。
図３は、情報出力装置１で実行される情報出力処理の手順を示すフローチャートである。
制御部１１は、ＲＡＭ１２にロードしたコンピュータプログラム２Ｐに従って、図３に示す情報出力処理を実行する。Ｓ１１〜Ｓ１７の処理を実行する制御部１１は、図２に示す原文画像取得手段４１、文字領域抽出手段４２、文字認識手段４３、訳語取得手段４４、付属情報決定手段４５、訳文付き文書画像生成手段４６、及び訳文付き文書画像出力手段４７として機能する。付属情報については後述する。

画像読取装置３１に原稿が載置されている状態で、ユーザが操作部１５を操作することによって、情報出力処理は実行開始される。
まず、制御部１１は、原文画像を取得する（Ｓ１１）。Ｓ１１における制御部１１は、画像読取装置３１へ画像読取の指示を送信する。この結果、画像読取装置３１から情報出力装置１へ原文画像が送信される。このとき、制御部１１は、受信した原文画像をＲＡＭ１２に記憶する。また、制御部１１は、必要に応じて、原文画像に対し、解像度の調整、及びデータ形式の変換等の画像処理を施す。
なお、Ｓ１１では、予め記憶部１４に記憶してある原文画像をＲＡＭ１２に読み出してもよい。

図４は、情報出力装置１に入力される原文画像の一例を示す模式図である。図４に示す原文画像５１０は、原語「Animation 」からなる一行を含んでいる。
以下では、Ｓ１１の処理の結果として、原文画像５１０が取得された場合を説明する。

図３に示すＳ１１の処理終了後、制御部１１は、ＲＡＭ１２に記憶された原文画像から、文字が含まれている文字領域を抽出し（Ｓ１２）、抽出した文字領域に含まれる文字を認識する（Ｓ１３）。Ｓ１３における制御部１１は、例えば公知のＯＣＲ（Optical Character Recognition ）技術を利用して、文字領域に含まれる文字の認識を行なう。このとき、制御部１１は、後述する図５に示すような文字データを生成して、ＲＡＭ１２に記憶させる。
ところで、文字認識処理では、主に文字の形状（即ち字形）でパターンマッチングを行なうことによって、文字が特定される。このために、文字認識辞書ＤＢ１４１には、各文字の字形データが予め格納されている。

図５は、文字データの一例を示す模式図である。
文字データは、Ｓ１３における文字の認識結果（以下、認識文字という）と、認識文字に係る付属情報とを含んでなる。
図５に示す「文字」は、認識文字である。文字認識処理では、終止符及びコンマ等の記号、並びに空白文字等も文字として扱われる。このため、認識文字には、「A 」及び「n 」等のアルファベットと共に、「! 」及び「| 」等の記号と、空白文字であることを示す「（空白）」とが含まれている。

図５に示す「文字番号」は、制御部１１が認識文字の夫々に順に付与した識別番号である。
図５に示す「左Ｘ」、「上Ｙ」、「右Ｘ」、「下Ｙ」、「領域番号」、「行内位置」、及び「サイズ」は、付属情報である。
「左Ｘ」、「上Ｙ」、「右Ｘ」、及び「下Ｙ」は、原文画像中での各認識文字の位置を意味する。各認識文字の位置は、認識文字の左端のＸ座標、上端のＹ座標、右端のＸ座標、及び下端のＹ座標で表されている。
「領域番号」は、制御部１１が文字領域に付与した識別番号である。

「行内位置」は、各認識文字の行内での位置を意味する。行内位置は、行頭を示す「１」、行末を示す「２」、行中を示す「０」、及び行頭且つ行末を示す「３」の何れかの数値を用いて表わされる。行内位置「３」は、行内の文字数が１個である場合にのみ用いられる。行内位置「１」，「２」は、行内の文字数が２個以上である場合に用いられる。行内位置「０」は、行内の文字数が３個以上である場合に用いられる。
「サイズ」は、認識文字のフォントサイズであり、単位はポイントである。
図３に示すＳ１３の処理終了後、制御部１１は、次の図６に示す訳語取得処理を実行する（Ｓ１４）。

図６は、訳語取得処理手順の詳細を示すフローチャートである。
制御部１１は、Ｓ１３で生成した文字データに基づいて、各行におけるテキストの内容を表す行データを生成する（Ｓ３１）。Ｓ３１における制御部１１は、文字番号の順に行頭の文字から行末の文字まで認識文字を並べることによって、一行分の行テキストを生成し、生成した行テキストに、行テキストの識別番号である行番号を関連付けることによって、行データを生成する。

図７は、行テキストの一例を示す模式図である。
図５に示す文字データから生成される行テキストは、図７に示す「An!_ma|;_ion」である。従って、原語「Animation 」は、「An!_ma|;_ion」と誤認識されている。しかしながら、この段階で、制御部１１が誤認識の有無を判定することはない。
次に、制御部１１は、図６に示すＳ３１で生成した行データに基づいて、次に説明する文章データ及び改行データを生成する（Ｓ３２）。

Ｓ３２における制御部１１は、行番号の順に行テキストを連結することによって、文章データを生成する。本実施の形態で例示されている原文の言語は英語であるため、行テキストは、各行テキストの最後尾に空白文字を挿入した上で連結される。挿入された空白文字の位置は、改行位置に相当する。Ｓ３２における制御部１１は、行番号と改行位置とを関連付けることによって、改行データを生成する。
Ｓ３２の処理終了後、制御部１１は、補足情報辞書ＤＢ１４２に格納されているデータ（次の図８の参照）を用いて、後述するＳ３３及びＳ３５の処理を実行する。

図８は、補足情報辞書ＤＢ１４２に格納されているデータの一例を示す模式図である。
補足情報辞書ＤＢ１４２には、自然言語処理に必要なデータと、後述する訳出レベルとが格納されている。自然言語処理に必要なデータとは、言語の文法、構文の出現頻度、及び単語の意味等を示すデータである。
例えば、補足情報辞書ＤＢ１４２には、原語と訳語と訳出レベルとが関連付けられて格納されている。具体的には、原語「an」には訳語「一つの」と訳出レベル「０」とが関連付けられ、原語「animation 」には訳語「アニメーション」と訳出レベル「４」とが関連付けられている。

訳出レベルは、原語の難易度に対応する。難易度が高い原語には、訳語ルビが併記されるが、難易度が低い原語に対する訳語ルビの併記は省略される。何故ならば、全ての原語に対応する訳語ルビを行間領域に配置することは、一般に困難だからであり、仮に、併記することができたとしても、可読性が悪化する虞があるからである。
制御部１１は、訳出レベルが、操作部１５を用いてユーザが設定した設定訳出レベル、又はデフォルトで設定された設定訳出レベル以上である原語を、難易度が高い原語である、と判定する。
本実施の形態における設定訳出レベルは「１」以上であり、具体的には「４」である。従って、「animation 」には訳語ルビが併記されるが、「an」には訳語ルビは併記されない。

制御部１１は、図６に示すＳ３２で生成した文章データに対して、補足情報辞書ＤＢ１４２を検索しながら自然言語処理を行なう。このとき、制御部１１は、文章データが表す文章に含まれる語句を抽出する（Ｓ３３）。Ｓ３３における制御部１１は、文章の形態素解析、局所構文解析、及び品詞推定等の自然言語処理を行なう。このとき、制御部１１は、文章中に含まれる単語、及び複数の単語からなる連語を抽出する。そして、制御部１１は、抽出した語句（即ち抽出語句）を含む訳出許否テーブル（次の図９参照）を生成して、ＲＡＭ１２に記憶させる。

図９は、訳出許否テーブルに格納されているデータの一例を示す模式図である。ただし、図９に示す訳出許否テーブルの内容は、後述するＳ３４の処理実行前（即ち訳出許否判定前）のものである。
制御部１１は、各抽出語句に、抽出語句の識別番号であるＩＤと、抽出語句の先頭に位置する認識文字の文字番号と、抽出語句の文字数と、抽出語句に対応する原語の訳出レベル（以下、抽出語句に係る訳出レベルという）とを関連付けることによって、訳出許否テーブルを生成する。
後述するＳ３４、及びＳ３５の処理を実行することによって、各抽出語句には、後述する訳出許否、及び訳語が更に関連付けられる。

図７に示す行テキスト「An!_ma|;_ion」を含む文章データからは、図９Ａに示す訳出許否テーブルが生成される。以下では、図９Ａに示す訳出許否テーブルの生成について説明する。
空白文字は単語同士の区切りである。このため、制御部１１は、「An!_ma|;_ion」を、「An! 」、「ma|;」、及び「ion 」の３つに区切る。次に、「An! 」に含まれる「! 」は感嘆符であり、「ma|;」に含まれる「| 」及び「; 」はパイプ及びセミコロンである。このため、制御部１１は、「An! 」及び「ma|;」を「An」及び「ma」と看做す。

補足情報辞書ＤＢ１４２には、図８に示すように、「an」及び「ion 」は原語として格納されているが、「An」及び「ma」は格納されていない。しかしながら、「An」の「A 」は文頭に位置する。故に、制御部１１は、「An」は「an」に等しいと看做す。
このように、語句「An」及び「ion 」は、訳語ルビを併記することが可能な語句である。語句「ma」には、訳語がないため訳語ルビを併記することが不可能である。

以上の結果、制御部１１は、「An!_ma|;_ion」から２個の抽出語句「An」及び「ion 」を得る。そして、制御部１１は、抽出語句「An」にＩＤ「１」を与え、抽出語句「ion 」にＩＤ「２」を与えて、文字番号及び文字数と共に、訳出許否テーブルに格納する。
このように、誤認識が生じた場合の抽出語句は、原語とは一致しない。
Ｓ３３における制御部１１が抽出した抽出語句は、本発明の実施の形態における、その語句に関する補足情報を出力可能な語句である。
Ｓ３３の処理を実行する制御部１１は、本発明の実施の形態における語句抽出手段として機能する。

ところで、Ｓ１３の処理において原語「Animation 」が正しく文字認識された場合、Ｓ３１及びＳ３２の処理によって、行テキスト「Animation 」を含む文章データが生成される。文章データ「Animation 」からは、１個の単語「Animation 」が得られる。補足情報辞書ＤＢ１４２には、「animation 」が原語として格納されており、単語「Animation 」の「A 」は文頭に位置するため、「Animation 」は「animation 」に等しい。従って、この場合には、図９Ｂに示す訳出許否テーブルが生成される。
このように、正しく文字認識された場合の抽出語句は、原語と一致する。

ここで、訳出許否とは、訳出許否テーブルに格納されている各抽出語句の訳出を許可するか否か、という意味である。訳出許否テーブルにて訳出許否「許」が関連付けられている抽出語句については、訳文付き文書画像において、この抽出語句に対応する原語に訳語ルビが併記される。即ち、補足情報が出力される。訳出許否テーブルにて訳出許否「否」が関連付けられている抽出語句については、訳文付き文書画像において、この抽出語句に対応する原語に訳語ルビが併記されない。即ち、補足情報の出力が省略される。
制御部１１は、図６に示すＳ３３の処理終了後に、次の図１０に示す訳出許否判定処理を実行する（Ｓ３４）。この結果、抽出語句毎に訳出の許否が判定される。

図１０は、訳出許否判定処理手順の詳細を示すフローチャートである。
制御部１１は、訳出許否テーブルに格納されている抽出語句の内、その抽出語句についてＳ５２以降の処理をまだ実行していないものを１つ選択する（Ｓ５１）。
次に、制御部１１は、訳出許否テーブルを参照して、Ｓ５１で選択した抽出語句に係る訳出レベルが、設定訳出レベル以上であるか否かについて判定する（Ｓ５２）。
訳出レベルが設定訳出レベル未満である場合（Ｓ５２でＮＯ）、制御部１１は、訳出許否テーブルにおいて、Ｓ５１で選択した抽出語句に訳出許否「否」を関連付ける（Ｓ５３）。

具体的には、Ｓ５１で選択した抽出語句が「An」ならば、Ｓ５２でＮＯと判定され、Ｓ５３で抽出語句「An」に訳出許否「否」が関連付けられる。
Ｓ５１で選択した抽出語句が「ion 」又は「Animation 」ならば、訳出レベルが設定訳出レベル以上であるため、Ｓ５２でＹＥＳと判定される。

訳出レベルが設定訳出レベル以上である場合、従来の手順ならば、Ｓ５１で選択した抽出語句に訳出許否「許」が関連付けられる。
Ｓ５１で選択した抽出語句が図９Ｂに示す訳出許否テーブルに格納されている抽出語句である場合には、従来の手順でも特段の問題は生じない。何故ならば、図９Ｂに示す訳出許否テーブルに格納されている抽出語句に基づいて補足情報辞書ＤＢ１４２を検索すれば、原語に対応する訳語が得られるからである。従って、得られた訳語が訳語ルビとして原語に併記されていれば、原語の理解が容易になる。

しかしながら、Ｓ５１で選択した抽出語句が図９Ａに示す訳出許否テーブルに格納されている抽出語句である場合には、従来の手順では問題が生じる。何故ならば、図９Ａに示す訳出許否テーブルに格納されている抽出語句に基づいて補足情報辞書ＤＢ１４２を検索すると、原語とは無関係な語句に対応する訳語が得られるからである。従って、得られた訳語が訳語ルビとして原語に併記されていると、原語の理解が困難になる。

故に、本実施の形態における制御部１１は、以下のような手順で、抽出語句が正しく文字認識された結果として得られたものであるか、誤認識の結果として得られたものであるかを判定する。そして、制御部１１は、正しく文字認識された結果として得られた抽出語句には訳出許否「許」を関連付け、誤認識の結果として得られた抽出語句には訳出許否「否」を関連付ける。

Ｓ５１で選択した抽出語句に係る訳出レベルが設定訳出レベル以上である場合（Ｓ５２でＹＥＳ）、制御部１１は、文章データを検索することによって、Ｓ５１で選択した抽出語句の先頭側に、特別文字がＭ個以上存在するか否かを判定する（Ｓ５４）。ここで、ＭはＭ≧２の自然数であり、コンピュータプログラム２Ｐにて定義されている。Ｓ５４の処理の詳細については後述する。
抽出語句の先頭側にＭ個以上の特別文字が存在しない場合（Ｓ５４でＮＯ）、制御部１１は、文章データを検索することによって、Ｓ５１で選択した抽出語句の後尾側に、特別文字がＭ個以上存在するか否かを判定する（Ｓ５５）。Ｓ５５の処理の詳細については後述する。

抽出語句の先頭側にＭ個以上の特別文字が存在する場合（Ｓ５４でＹＥＳ）、又は、抽出語句の後尾側にＭ個以上の特別文字が存在する場合（Ｓ５５でＹＥＳ）、制御部１１は、Ｓ５３へ処理を移して、Ｓ５１で選択した抽出語句に訳出許否「否」を関連付ける。つまり、抽出語句の前後の少なくとも一方にＭ個以上の特別文字が存在する場合の訳出許否は「否」である。
一方、抽出語句の後尾側にＭ個以上の特別文字が存在しない場合（Ｓ５５でＮＯ）、制御部１１は、訳出許否テーブルにおいて、Ｓ５１で選択した抽出語句に訳出許否「許」を関連付ける（Ｓ５６）。
つまり、抽出語句の前後の何れにも、特別文字が全く存在しないか又はＭ個未満の特別文字が存在する場合の訳出許否は「許」である。

ここで、特別文字テーブル１４３について説明する。
図１１は、特別文字テーブル１４３に格納されているデータの一例を示す模式図である。
特別文字テーブル１４３には、特別文字として、５個の記号（図１１参照）が格納されており、特別文字に関連付けて、特別文字を識別するための文字ＩＤが格納されている。

特別文字テーブル１４３に格納されている特別文字は、アルファベット「f 」、「i 」、又は「t 」等が誤認識された結果として得られる可能性が高い記号である。
特別文字は、例示されている５個の記号に限定されず、例えばアルファベット「o 」と誤認識され易い記号「○」が含まれていてもよい。また、アルファベット「l 」と誤認識され易い数字「1 」、又はアルファベット「Ｌ」と誤認識され易い平仮名「し」が含まれていてもよい。更に、文字認識された原文の言語に応じて、互いに異なる特別文字テーブル１４３が用いられてもよい。例えば、日本語を文字認識した場合に用いるべき特別文字テーブル１４３には、漢字「井」と誤認識され易い記号「＃」が含まれていてもよい。

次に、図１０に示すＳ５４及びＳ５５の処理について詳述する。
図１２は、特別文字の在否を判定するＳ５４（又は５５）の処理の手順の詳細を示すフローチャートである。
以下では、抽出語句「ion 」を用いて、Ｓ５４に関して図１２の処理を実行する場合を先に説明する。
制御部１１は、まず、変数ｍに０を代入し（Ｓ７１）、変数ｊに１を代入する（Ｓ７２）。

次いで、制御部１１は、文章データにて、抽出語句の先頭文字のｊ個前の認識文字を求める（Ｓ７３）。
Ｓ７３の処理を実行することによって、「An!_ma|;_ion」を含む文章データから、抽出語句「ion 」の先頭文字の１個前の認識文字「_ 」（即ち空白文字）が得られる。
ところで、抽出語句が「Animation 」の場合、抽出語句の先頭文字の１個前の認識文字は存在しない。換言すれば、抽出語句の先頭文字のｊ個前には空白文字も特別文字も存在しない。従って、この場合には、制御部１１は、Ｓ７３の処理を終了して次のＳ７４へ処理を移し、後述するＳ７４及び７６の両方でＮＯと判定すればよい。

次に、制御部１１は、Ｓ７３で求めた認識文字が空白文字であるか否かを判定する（Ｓ７４）。
Ｓ７３で求めた認識文字が空白文字である場合（Ｓ７４でＹＥＳ）、制御部１１は、変数ｊを１インクリメントしてから（Ｓ７５）、処理をＳ７３へ戻す。この結果、ｍ＝０及びｊ＝２となる。
抽出語句「ion 」の先頭文字の１個前の認識文字は空白文字である。従って、制御部１１は、変数ｊをｊ＝２としてから、処理をＳ７３へ戻す。

Ｓ７３で求めた認識文字が空白文字ではない場合（Ｓ７４でＮＯ）、制御部１１は、特別文字テーブル１４３を参照して、Ｓ７３で求めた認識文字が特別文字であるか否かを判定する（Ｓ７６）。
抽出語句「ion 」の先頭文字の２個前の認識文字は「; 」である。これは、空白文字ではなく、特別文字である。
Ｓ７３で求めた認識文字が特別文字である場合（Ｓ７６でＹＥＳ）、制御部１１は、変数ｍを１インクリメントしてから（Ｓ７７）、処理をＳ７５へ移して変数ｊを１インクリメントする。この結果、ｍ＝１及びｊ＝３となる。

抽出語句「ion 」の先頭文字の３個前の認識文字は「| 」である。これは、空白文字ではなく、特別文字である。従って、Ｓ７７及びＳ７５の処理が順次実行され、ｍ＝２及びｊ＝４となる。
Ｓ７３で求めた認識文字が特別文字ではない場合（Ｓ７６でＮＯ）、即ち、Ｓ７３で求めた認識文字が特別文字以外の文字又は記号である場合、制御部１１は、変数ｍが定数Ｍ以上であるか否かを判定する（Ｓ７８）。ここで、定数Ｍとは、訳出許否を正確に判定するためのものである。本実施の形態では、Ｍ＝２の場合を例示する。

抽出語句「ion 」の先頭文字の４個前の認識文字は「a 」である。これは、空白文字でも特別文字でもない。従って、ｍ＝２及びｊ＝４の状態で、Ｓ７８の処理が実行される。
ｍ≧Ｍの場合（Ｓ７８でＹＥＳ）、図１０に示すＳ５１で選択した抽出語句の先頭側に、Ｍ個以上の特別文字が存在する。従って、制御部１１は、Ｓ５４の処理でＹＥＳと判定する（Ｓ７９）。
ｍ＜Ｍの場合（Ｓ７８でＮＯ）、Ｓ５１で選択した抽出語句の先頭側に、Ｍ個以上の特別文字が存在しない。従って、制御部１１は、Ｓ５４の処理でＮＯと判定する（Ｓ８０）。

以上の結果、抽出語句「ion 」には、図１０に示すＳ５３にて訳出許否「否」が関連付けられる。
なお、制御部１１は、Ｓ７７の処理実行後に、変数ｍが定数Ｍ以上であるか否かを判定し、ｍ≧Ｍの場合は処理をＳ７９へ移し、ｍ＜Ｍの場合は処理をＳ７５へ移してもよい。このような実施の形態では、Ｓ７６でＮＯと判定された場合、制御部１１は、Ｓ７８の処理を実行せずにＳ８０の処理を実行すればよい。
以上のように、図１２に示す処理における変数ｍは、抽出文字の前側の特別文字の個数を計数するためのものであり、変数ｊは、抽出文字の前側の何番目の認識文字に注目しているかを示すものである。

本実施の形態では、制御部１１がＳ７３で求めた認識文字毎にＳ７４の処理を行なう。このため、Ｓ７３で求めた認識文字が空白文字である場合には、当該認識文字に対するＳ７６以降の処理は行なわれない。換言すれば、制御部１１は、空白文字を無視して、特別文字の有無の判定と特別文字の個数の計数とを実行している。
英文における空白文字は、一般に、単語同士又は文同士等の区切りである。従って、本実施の形態では空白文字は特別文字として扱われていない。故に、空白文字を無視せずにＳ７６の判定を実行すると、抽出語句「ion 」の先頭側に空白文字を介して存在する認識文字「; 」及び「| 」を計数せずにＳ７８以降の処理が実行されてしまう。

仮に、空白文字を特別文字として扱い、Ｍ＝３とすれば、抽出語句「ion 」に関しては、本実施の形態と同様の結果を得ることができる。
しかしながら、通常、単語同士は１個の空白文字で区切られるが、文同士は１個の空白文字で区切られる場合も２個の空白文字で区切られる場合もある。また、空白文字の個数が誤認識されないという保証はない。従って、空白文字を特別文字とした場合には、訳出許否を正確に判定するための定数Ｍを設定することが困難である。
以上のことから、本実施の形態における制御部１１は、訳出許否を判定する際に、空白文字は無視している。

次に、Ｓ５５に関して図１２の処理を実行する場合を説明する。
この場合、Ｓ７３における制御部１１は、文章データにて、抽出語句の後尾文字のｊ個後の認識文字を求める。このとき、抽出語句の後尾文字のｊ個後に空白文字も特別文字も存在しないならば、制御部１１は、Ｓ７３の処理を終了して次のＳ７４へ処理を移し、Ｓ７４及び７６の両方でＮＯと判定すればよい。
そして、Ｓ７９における制御部１１は、Ｓ５５の処理でＹＥＳと判定し、Ｓ８０における制御部１１は、Ｓ５５の処理でＮＯと判定する。
以上の結果、抽出語句が「Animation 」の場合、Ｓ５４及びＳ５５の何れにおいてもＮＯと判定される。従って、抽出語句「Animation 」には、Ｓ５６にて訳出許否「許」が関連付けられる。

以上のようなＳ５４又はＳ５５の処理を実行する制御部１１は、本発明の実施の形態における語句判定手段として機能する。
ところで、Ｓ５４（又はＳ５５）でＹＥＳと判定された結果として訳出許可「否」が関連付けられた抽出語句とは、当該抽出語句の先頭側（又は後尾側）で誤認識が生じた可能性が高い抽出語句である。故に、Ｓ５４及びＳ５５の処理とは、誤認識の有無を判定する処理であり、誤認識が生じた箇所を検出する処理である、と看做すこともできる。

図１０に示すＳ５３又はＳ５６の処理終了後、制御部１１は、訳出許否テーブルに格納されている抽出語句の内、その抽出語句についてＳ５２以降の処理をまだ実行していないもの（図中「未判定語句」）があるか否かを判定する（Ｓ５７）。
未判定語句がある場合（Ｓ５７でＹＥＳ）、制御部１１は、処理をＳ５１へ戻す。
未判定語句がない場合（Ｓ５７でＮＯ）、制御部１１は、訳出許否判定処理を終了して、図６に示す訳語取得処理へ戻る。

図６に示すＳ３４の処理終了後、制御部１１は、訳出許否テーブルに格納されている抽出語句の内、訳出許可「許」が関連付けられている抽出語句の訳語を、当該抽出語句に関連付けて訳出許否テーブルに格納する（Ｓ３５）。Ｓ３５における制御部１１は、訳出許可「許」が関連付けられている抽出語句に基づいて補足情報辞書ＤＢ１４２を検索することによって、抽出語句の訳語を取得する。

図１３は、訳出許否テーブルに格納されているデータの一例を示す模式図である。ただし、図１３に示す訳出許否テーブルの内容は、Ｓ３４の処理実行後（即ち訳出許否判定後）のものである。
Ｓ３４の処理を実行することによって、図９Ａに示す訳出許否テーブルは、図１３Ａに示す訳出許否テーブルとなり、図９Ｂに示す訳出許否テーブルは、図１３Ｂに示す訳出許否テーブルとなる。

仮に、Ｓ３３の処理を実行した段階で、訳出許否テーブルに訳語を格納すると、正しく文字認識された結果である抽出語句に、不適切な訳語が関連付けられる虞がある。何故ならば、語句に複数の訳語が存在する場合、各語句の前後の語句の意味を考慮して、最適な訳語を推定する必要があるからである。このとき、Ｓ３４の処理にて訳出許否「否」となるべき抽出語句の意味を考慮すると、最適な訳語を推定できない可能性が高い。

Ｓ３５の終了後、制御部１１は、訳語取得処理を終了して、図３に示す情報出力処理へリターンする。
図６に示すＳ３３及びＳ３５の処理を実行する制御部１１は、図２に示す辞書検索手段４４１として機能し、Ｓ３４の処理を実行する制御部１１は、訳出許否判定手段４４２として機能する。
図３に示すＳ１４の処理終了後、制御部１１は、訳出許否テーブルに格納されている各訳語について、訳文付き文書画像に訳語ルビを配置する際の配置位置及びフォントサイズ等の付属情報を決定する（Ｓ１５）。

次いで、制御部１１は、Ｓ１５の処理で決定された付属情報に基づき、原文画像中に訳語ルビを配置することによって、原語に対して訳語ルビが併記された訳文付き文書画像を生成する（Ｓ１６）。
Ｓ１５及び１６の処理を実行する際には、例えば特許文献３に記載されているような公知の技術を用いればよい。
最後に、制御部１１は、訳文付き文書画像を出力する（Ｓ１７）。Ｓ１７における制御部１１は、訳文付き文書画像の出力を、例えば表示部１６に表示させること、画像形成装置３２にて記録用紙に画像形成すること、記憶部１４若しくは図示しない外部のファイルサーバに記憶させること、又は電子メールに添付して送信すること等、任意の形式で実行する。

図１０に示すＳ５６の処理を実行した上で図６に示すＳ３５の処理を実行し、更に図３に示すＳ１５以降の処理を実行する制御部１１は、本発明の実施の形態における補足出力手段として機能する。
また、図１０に示すＳ５４又はＳ５５でＹＥＳと判定されることによってＳ５３の処理を実行した上で図６に示すＳ３５の処理を実行し、更に図３に示すＳ１５以降の処理を実行する制御部１１は、本発明の実施の形態における出力省略手段として機能する。

図１４は、情報出力装置１から出力される訳文付き文書画像の一例を示す模式図である。
制御部１１が図６に示すＳ３４の処理を実行することによって、図１３Ａに示す訳出許否テーブルが得られた場合には、制御部１１が図３に示すＳ１６の処理を実行することによって、図１４Ａに示す訳文付き文書画像５１１が生成される。原語「Animation 」が誤認識された場合には、訳文付き文書画像５１１に示すように、原語「Animation 」に対する訳語ルビの併記は省略される。

一方、制御部１１が図６に示すＳ３４の処理を実行することによって、図１３Ｂに示す訳出許否テーブルが得られた場合には、制御部１１が図３に示すＳ１６の処理を実行することによって、図１４Ｂに示す訳文付き文書画像５１２が生成される。原語「Animation 」が正しく文字認識された場合には、訳文付き文書画像５１２に示すように、原語「Animation 」に対する訳語ルビ「アニメーション」が併記される。

ところで、図３に示すＳ１７で出力された訳文付き文書画像５１１をユーザが視認した場合、ユーザには、原語「Animation 」に訳語ルビが併記されていない理由が、原語「Animation 」の訳出レベルが設定訳出レベル未満だったせいなのか、原語「Animation 」が誤認識されたせいなのかがわからない。

そこで、Ｓ５４又はＳ５５でＹＥＳと判定された抽出語句「ion 」に、文字認識の際に誤認識されたことを示すフラグをセットし、訳文付き文書画像５１１を生成する際に、原語「Animation 」の抽出語句「ion 」に相当する部分に、例えば下線を引く、又は網掛けをすることが考えられる。この場合、訳語ルビが省略されている原語「Animation 」を、訳出レベルが設定訳出レベル未満だったせいで訳語ルビが省略されている他の語句と区別することができる。更に、この場合には、ユーザは、原語「Animation 」の「ion 」の部分の前後で誤認識が生じたのだと把握することができる。

図１５は、従来の情報出力装置から出力される訳文付き文書画像の一例を示す模式図である。
図１５に示す訳文付き文書画像５１３は、図１０に示すＳ５２の処理でＹＥＳと判定した場合に、Ｓ５４及びＳ５５の処理を実行せずにＳ５６の処理を実行するような、従来の情報出力装置から出力される。図１５に示すように、原語「Animation 」が誤認識されたせいで、原語「Animation 」には原語「Animation 」とは無関係の訳語ルビ「イオン」が併記されている。

とはいえ、Ｓ１７で出力された訳文付き文書画像５１３をユーザが視認した場合、訳語ルビ「イオン」の配置位置が原語「Animation 」の配置位置の後尾側にずれていることから、ユーザが、誤認識によって無関係の訳語ルビが原語「Animation 」に併記されていることを察する可能性はある。

図１６Ａは、原文画像の他の一例を示す模式図である。
図１６Ｂ，Ｃは、訳文付き文書画像の他の一例を示す模式図である。
図１６Ａに示す原文画像５２０は、原語「significant 」からなる一行を含んでいる。原語「significant 」が「sign_;|cant 」と誤認識された場合、図６に示すＳ３３における制御部１１は、「sign_;|cant 」を「sign」及び「cant」の２つに区切る。次に、制御部１１は、「sign」及び「cant」から１個の抽出語句「sign」を得る。何故ならば、単語「cant」は補足情報辞書ＤＢ１４２に格納されていないからである。

従来の情報出力装置においては、抽出語句「sign」に訳出許否「許」が関連付けられる。故に、図１６Ｂに示す訳文付き文書画像５２１が生成及び出力される。
訳文付き文書画像５２１をユーザが視認した場合、訳語ルビ「サイン」の配置位置が原語「significant 」に対応しているため、ユーザは、原語「significant 」の訳語が「サイン」であると誤解してしまう可能性が高い。
一方、情報出力装置１においては、抽出語句「sign」に訳出許否「否」が関連付けられる。何故ならば、抽出語句「sign」の後尾側に、Ｍ個以上の特別文字が存在するからである。この結果、図１６Ｃに示す訳文付き文書画像５２２が生成及び出力される。

次に、定数ＭがＭ≠１である理由について説明する。
図４に示す原文画像５１０の原語「Animation 」が「An!_ma|;_ion」と誤認識された場合、又は、図１６Ａに示す原文画像５２０の原語「significant 」が「sign_;|cant 」と誤認識された場合等には、Ｍ＝１であっても問題はない。
しかしながら、正しく文字認識された結果として、例えば感嘆文を含む文書データが得られた場合、Ｍ＝１であれば、感嘆符の直後の語句に訳出許否「否」が関連付けられる、という不都合が生じる。

また、次のような例も考えられる。
図１７Ａは、原文画像の他の一例を示す模式図である。
図１７Ｂ，Ｃは、訳文付き文書画像の他の一例を示す模式図である。
図１７Ａに示す原文画像５３０は、原語「abundance 」からなる一行と、この一行を囲む長方形状の破線とを含んでいる。
原文画像５３０の場合、原語「abundance 」の直前に位置する破線の一部が誤って特別文字「| 」として認識され、行テキスト「|_abundance 」を含む文章データが生成されることが考えられる。

このとき、Ｍ＝１であれば、抽出語句「abundance 」に訳出許否「否」が関連付けられ、図１７Ｂに示す訳文付き文書画像５３１が得られる。即ち、抽出語句「abundance 」は原語を正しく文字認識したものであるにもかかわらず、訳語ルビが併記されない、という不都合が生じる。
一方、Ｍ≧２であれば、抽出語句「abundance 」に訳出許否「許」が関連付けられ、図１７Ｃに示す訳文付き文書画像５３２が得られる。即ち、原語「abundance 」に訳語ルビ「存在度」が併記される。

次に、原語「Animation 」が「An!ma|;ion」と誤認識された場合、又は原語「significant 」が「sign;|cant」と誤認識された場合を考える。即ち、特別文字の前後に空白文字が存在しない場合を考える。
このような場合、制御部１１が、特別文字を単語同士の区切りであると看做せばよい。このとき、制御部１１は、図６に示すＳ３３の処理で、「An!ma|;ion」を「An! 」、「ma|;」、及び「ion 」の３つに区切って抽出語句「An」及び「ion 」を得る。また、制御部１１は、Ｓ３３の処理で、「sign;|cant」を「sign」及び「cant」の２つに区切って抽出語句「sign」を得る。

なお、制御部１１が、「An!ma|;ion」を一単語「An!ma|;ion」と看做し、「sign;|cant」を一単語「sign;|cant」と看做す構成でもよい。これは、制御部１１が、空白文字に隣り合っていない特別文字を、単語同士の区切りとは看做さない構成である。この場合、各単語「An!ma|;ion」及び「sign;|cant」は補足情報辞書ＤＢ１４２に格納されていないため、原語「Animation 」及び「significant 」に訳語ルビが併記されることはない。

ただし、このような構成では、制御部１１は、各単語「An!ma|;ion」及び「sign;|cant」に対して、誤認識の有無を検出する処理及び誤認識が生じた箇所を検出する処理を施すことはない。何故ならば、各単語「An!ma|;ion」及び「sign;|cant」は、Ｓ３３の処理の結果、抽出語句ではないものとして扱われるからである。

以上のような情報出力装置１、情報出力方法、及びコンピュータプログラム２Ｐにおいては、文字認識の誤りが生じた結果として原語とは無関係の訳語ルビが原語に併記されてしまう不都合を抑制することができる。この結果、原語とは無関係の訳語ルビが原語に併記される可能性が低減されるため、訳文付き文書画像の訳振り品質を向上させることができる。

なお、情報出力装置１は、訳文付き文書画像を生成し出力する構成に限定されない。例えば、情報出力装置１は、原語と訳語との対照表を生成し出力する構成でもよい。
また、原文は英文に限定されず、訳文は和文に限定されるものではない。
更に、原文画像及び訳文付き文書画像夫々は、カラー画像でもモノクローム画像でもよい。
更にまた、情報出力装置１は、原文と、補足情報としての原文の注釈、読み仮名、発音記号、又はピンイン記号等とが併記されている補足情報付き文書画像を生成し出力する構成でもよい。

情報出力装置１は、ＰＤＦ以外の形式で訳文付き文書画像を生成してもよい。
本実施の形態においては、情報出力装置１の制御中枢である制御部１１が、コンピュータプログラム２Ｐに従って、本発明の実施の形態における情報出力方法を実現する形態を示したが、これに限るものではない。例えば、情報出力装置１は、本発明の実施の形態における情報出力方法に係る演算処理の一部又は全部を実行する専用の演算回路を備える構成でもよい。
また、情報出力装置１は、汎用コンピュータを用いてなる構成に限定されず、スキャナ、プリンタ、又はデジタル複合機等を用いてなる構成でもよい。

本実施の形態のコンピュータプログラム２Ｐは、可搬性を有する記録媒体２に記録されて配布される構成であるが、このような構成に限定されず、通信回線を介して配信される構成でもよく、記憶部１４に工場出荷時に記憶される構成でもよく、情報出力装置１にインストールせずに記録媒体又は配信元から読み取られて直接的に実行される構成でもよい。
また、文字認識辞書ＤＢ１４１、補足情報辞書ＤＢ１４２、及び特別文字テーブル１４３は、制御部１１が自在に検索又は参照できるのであれば、情報出力装置１が内蔵する記憶部１４に記憶してある構成に限定されず、外部の記憶装置に記憶してある構成でもよい。

今回開示された実施の形態は、全ての点で例示であって、制限的なものではないと考えられるべきである。本発明の範囲は、上述した意味ではなく、特許請求の範囲と均等の意味及び特許請求の範囲内での全ての変更が含まれることが意図される。
また、本発明の効果がある限りにおいて、情報出力装置１に、実施の形態に開示されていない構成要素が含まれていてもよい。

１ 情報出力装置
１１ 制御部（語句抽出手段，語句判定手段，補足出力手段，出力省略手段）
２Ｐ コンピュータプログラム

Claims (5)

1. 画像を文字認識することによって得られた文書に関する補足情報を出力する情報出力装置であって、
   前記文書から、その語句に関する補足情報を出力可能な語句を抽出する語句抽出手段と、
   該語句抽出手段が抽出した語句の先頭側又は後尾側に隣り合う文字又は記号が、所定の文字又は記号であるか否かを判定する語句判定手段と、
   該語句判定手段が否と判定した場合に、前記語句に関する補足情報を出力する補足出力手段と、
   前記語句判定手段が、前記所定の文字又は記号であると判定した場合に、前記語句に関する補足情報の出力を省く出力省略手段と
   を備えることを特徴とする情報出力装置。
2. 前記語句判定手段は、前記語句の先頭側又は後尾側に隣り合うＮ個（ＮはＮ≧２の自然数）の文字又は記号が、全て前記所定の文字又は記号であるか否かを判定し、
   前記補足出力手段は、前記語句判定手段が、前記Ｎ個の文字又は記号の内、少なくとも１個の文字又は記号が前記所定の文字又は記号ではないと判定した場合に、前記語句に関する補足情報を出力し、
   前記出力省略手段は、前記語句判定手段が、全て前記所定の文字又は記号であると判定した場合に、前記語句に関する補足情報の出力を省くようにしてあることを特徴とする請求項１に記載の情報出力装置。
3. 前記語句の先頭側又は後尾側に空白文字が隣り合っている場合、前記語句判定手段は、前記空白文字を無視するようにしてあることを特徴とする請求項１又は２に記載の情報出力装置。
4. 画像を文字認識することによって得られた文書に関する補足情報を出力する情報出力方法であって、
   前記文書から、その語句に関する補足情報を出力可能な語句を抽出し、
   抽出した語句の先頭側又は後尾側に隣り合う文字又は記号が、所定の文字又は記号ではない場合に、前記語句に関する補足情報を出力し、
   前記抽出した語句の先頭側又は後尾側に隣り合う文字又は記号が、前記所定の文字又は記号である場合に、前記語句に関する補足情報の出力を省くことを特徴とする情報出力方法。
5. コンピュータに、画像を文字認識することによって得られた文書に関する補足情報を出力させるためのコンピュータプログラムであって、
   コンピュータに、前記文書から、その語句に関する補足情報を出力可能な語句を抽出させる抽出ステップと、
   コンピュータに、前記抽出ステップで抽出された語句の先頭側又は後尾側に隣り合う文字又は記号が、所定の文字又は記号であるか否かを判定させる語句判定ステップと、
   該語句判定ステップで否と判定された場合に、
   コンピュータに、前記語句に関する補足情報を出力させる出力ステップと、
   前記語句判定ステップで、前記文字又は記号であると判定された場合に、
   コンピュータに、前記語句に関する補足情報の出力を省かせる省略ステップと
   を実行させることを特徴とするコンピュータプログラム。

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