JPH02292662A - Document processor with proper noun converting function - Google Patents
Document processor with proper noun converting functionInfo
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- JPH02292662A JPH02292662A JP1113474A JP11347489A JPH02292662A JP H02292662 A JPH02292662 A JP H02292662A JP 1113474 A JP1113474 A JP 1113474A JP 11347489 A JP11347489 A JP 11347489A JP H02292662 A JPH02292662 A JP H02292662A
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Abstract
Description
【発明の詳細な説明】
(イ)産業上の利用分野
この発明は、入力された読み情報を固有名詞に変換する
ための固有名詞辞書を備えた文書処理装置に関する。DETAILED DESCRIPTION OF THE INVENTION (A) Field of Industrial Application The present invention relates to a document processing device equipped with a proper noun dictionary for converting input reading information into proper nouns.
(CJ)従来の技術
従来、この種の文書処理装置においては、普通名−1を
含む自立語、付属語等のいイつゆる単詔と呼ばれるもの
全体を登録した一般辞書とは別に、姓名、地名等の特殊
な固何名詞を登録しjこ固N名エ51辞書を備えており
、この固有名詞辞書を用いる場合には、一文節単位で変
換を行うようにしている。(CJ) Conventional technology Conventionally, in this type of document processing device, in addition to a general dictionary that registers all so-called single edicts, such as independent words and adjunct words, including common name-1, name It is equipped with a dictionary for registering special proper nouns such as , place names, etc., and when using this proper noun dictionary, conversion is performed in units of phrases.
例を挙げれば、“やまだ゜という読み情報を、“山田”
という固有名詞に変換したいような時には、“やまだ”
という一文節の文字列を入力した後、変換キーを押下げ
ることにより、“山田”という固有名詞を固有名詞辞書
から読出すようにしている。For example, the reading information “Yamada゜” is “Yamada”.
When you want to convert it into a proper noun, use “yamada”
By inputting the character string ``Yamada'' and pressing the conversion key, the proper noun ``Yamada'' is read out from the proper noun dictionary.
(ハ)発明が解決しようとする課題
しかしながら、このような一文節単位での変換では、2
つの固有名詞を接続した読み情報、例えば、“やまだた
ろう”というような読み情報を、一度に“山田太郎”と
いうように一括して変換することができないため、一文
節ずつ、“やまだ”と入力して゜山田”に変換し、さら
に、もう一度“たろう”と入力して“太郎“と変換する
ようにしなければならず、操作が面倒であるという不具
合があった。(c) Problems to be solved by the invention However, in such conversion in units of phrases, 2
Reading information that connects two proper nouns, for example, reading information such as "Yamada Taro", cannot be converted all at once to "Yamada Taro", so enter "Yamada" one phrase at a time. There was a problem in that the user had to enter "Taro" again to convert it to "゜Yamada" and then convert it to "Taro", making the operation cumbersome.
また、固有名詞を連続して変換するような場合には、無
条件につなぎあわせて変換していたため、例えば、「名
士姓」、「町名十県名」といったように、実際にはあり
えない状態での変換が実施され、無意味な語句として変
換されてしまうというようなことがあった。In addition, when converting proper nouns consecutively, they are unconditionally connected and converted, so for example, "famous person's surname" or "town name of 10 prefectures" may be converted in a situation that is impossible in reality. There have been cases where the words have been converted into meaningless words.
この発明は、このような事情を考慮してなされたもので
、固有名詞辞書中にある2つの単語を結び付けて1つの
固有名詞として変換し、その変換に際しては、2つの単
語のつながりをチェックして無意味な語句に変換される
ことを防止するようにした、固有名詞変換機能付き文書
処理装置を堤供するものである。This invention was made in consideration of the above circumstances, and it connects two words in a proper noun dictionary and converts them into one proper noun. During the conversion, the connection between the two words is checked. The present invention provides a document processing device with a proper noun conversion function that prevents words from being converted into meaningless words.
(二)課題を解決するための手段
第1図はこの発明の横成を示すブロック図であり、図に
示すように、この発明は、多数の固有名詞をその読み情
報と共に記憶した辞書部101と、固何名詞どうしの結
合可能な組合せを記憶した組合U・記憶手段102と、
入力手段103から入力された読み情報を記憶する入力
情報記憶手段104と、入力情報記憶手段104に記憶
された読み情報に文節位置を設定する設定手段lO5と
、設定手段+05によって設定された文節位置以前と以
後との各続み情報に対応する2つの固有名詞を辞書部1
01から読出ず読出し手段106と、読出し手段106
によって読出された2つの固有名詞の組合せが組合せ記
憶手段102に記憶された組合せに含まれるかどうかを
検索する検索手段107と、検索手段107による検索
の結果2つの固有名詞の組合せが含まれるときには入力
情報記憶手段104に記憶されている読み情報を2つの
固有名詞を接続した1つの固有名詞として変換する変換
手段10gを備えてなる固有名詞変換機能付き文書処理
装置である。(2) Means for Solving the Problems FIG. 1 is a block diagram showing the construction of this invention. As shown in the figure, this invention has a dictionary section 101 that stores a large number of proper nouns together with their pronunciation information. and a combination U/storage means 102 that stores combinations of proper nouns that can be combined with each other.
An input information storage means 104 that stores the reading information input from the input means 103, a setting means lO5 that sets a clause position in the reading information stored in the input information storage means 104, and a clause position set by the setting means +05. Dictionary part 1 stores two proper nouns corresponding to the previous and subsequent continuation information.
01, reading means 106, and reading means 106.
A search means 107 searches whether the combination of two proper nouns read out by is included in the combinations stored in the combination storage means 102, and when the combination of two proper nouns is included as a result of the search by the search means 107, This is a document processing device with a proper noun conversion function, which includes a conversion means 10g that converts the reading information stored in the input information storage means 104 into one proper noun by connecting two proper nouns.
なお、この発明における辞書部101、及び記憶手段1
02としては、多数の固有名詞をその読み情報と共に記
憶できるもの、及び固有名詞どうしの結合可能な組合せ
を記憶できるものであればよく、例えば、フロッピーデ
ィスク装置、磁気ディスク装置等の外郎記憶媒体や、R
OM等の内部メモリが用いられる。Note that the dictionary section 101 and the storage means 1 in this invention
02 may be any device that can store a large number of proper nouns together with their pronunciation information, or that can store combinations of proper nouns that can be combined with each other. For example, a Uiro storage medium such as a floppy disk device or a magnetic disk device, ,R
An internal memory such as OM is used.
また、入力手段103としては、読み情報としてのかな
文字を入力できるものであればよく、例えば、キーボー
ド装置、タブレット装置等が用いられる。Further, the input means 103 may be any device that can input kana characters as reading information, and for example, a keyboard device, a tablet device, or the like may be used.
さらに、入ノノ情報記憶手段104としては、入力手段
102から入力されたかな文字を記憶できるものであれ
ばよく、通常は、コアメモリ、ICメモリ等のRAMが
用いられる。Further, the entering information storage means 104 may be any device as long as it can store the kana characters input from the input means 102, and usually a RAM such as a core memory or an IC memory is used.
そして、設定手段105、読出し手段106、検索手段
107、及び変換手段10gとしては、一般に、マイク
ロプロセッサを用いるのが便利である。It is generally convenient to use a microprocessor as the setting means 105, the reading means 106, the searching means 107, and the converting means 10g.
(ホ)作用
第1図に示すように、この発明によれば、入力情報記憶
手段104に記憶された読み情報は、設定手段105に
よって文節位置が設定され、読出し手段106によって
、その文節位置以前と以後との各読み情報に対応する2
つの固有名詞が辞書部101から読出される。(E) Effect As shown in FIG. 1, according to the present invention, the reading information stored in the input information storage means 104 has a bunsetsu position set by the setting means 105, and is read by the reading means 106 before the bunsetsu position. 2 corresponding to each reading information of and after.
One proper noun is read from the dictionary section 101.
そして、検索手段107によって、その2つの固有名詞
の組合せが、組合せ記憶手段102に含まれるかどうか
が検索され、2つの固有名詞の組合せが含まれるときに
は、変換手段108によって、入力情報記憶手段104
に記憶されている読み情報は、2つの固有名詞が接続さ
れた1つの固有名詞として変換される。Then, the search means 107 searches whether the combination of the two proper nouns is included in the combination storage means 102, and when the combination of the two proper nouns is included, the conversion means 108 searches the input information storage means 102.
The reading information stored in is converted into one proper noun in which two proper nouns are connected.
従って、固有名詞辞書中の2つの単語を結びつけて1つ
の固有名詞として一括して変換することができ、しかも
、その1つの固有名詞として変換される語句が、無意味
な固有名詞のつながりであることが防止される。Therefore, it is possible to combine two words in a proper noun dictionary and convert them into one proper noun, and what is more, the word that is converted as one proper noun is a meaningless connection of proper nouns. This will be prevented.
(へ)実施例
以下、図面に示す実施例に基づいてこの発明を詳述する
。なお、これによってこの発明か限定されるものではな
い。(f) Examples Hereinafter, the present invention will be described in detail based on examples shown in the drawings. Note that this invention is not limited by this.
第2図はこの発明の一実M!j例を示す}1l1成ブロ
ック図である。Figure 2 is the fruit of this invention M! FIG. 1 is a block diagram showing an example of a block diagram of a block diagram;
この図において、1はかなキーや、かなを固打名詞に変
換するための変換キー等を備えたキーボードであり、単
95の峡み情報としてのかな文字を制911郎2に入力
する。In this figure, 1 is a keyboard equipped with a kana key, a conversion key for converting kana into a fixed noun, etc., and kana characters as 95-character gorge information are input into the keyboard 911-ro 2.
制御部2は、マイクロプロセッザから措成され、110
Mからなるプログラムメモリ3にはき込まれている制
911プログラムに従い、後述する各種のデータ処理を
行う。The control unit 2 is composed of a microprocessor, and has 110
In accordance with the system 911 program stored in the program memory 3 consisting of M, various data processing to be described later is performed.
4はI?AMであり、内部には、キーボード1から入力
されたかな文字列等の入力データを一時記憶する入力パ
ッファ5と、かな文字列から漢字かな交じり文に変換さ
れた文章を記憶する文章バッファ6とが設けられている
。4 is I? AM, and internally includes an input buffer 5 that temporarily stores input data such as kana character strings input from the keyboard 1, and a text buffer 6 that stores sentences converted from kana character strings into sentences with kanji and kana. is provided.
7はC R i’ディスプレイやLC(液晶)ディスプ
レイ、またELディスプレイ等からなる表示装置である
。7 is a display device consisting of a CR i' display, an LC (liquid crystal) display, an EL display, or the like.
8はフ〔1ツビーディスク装置、磁気ディスク装置等の
外部記1二専体や、r{OM等からなる辞IIT部であ
る。Reference numeral 8 denotes an IIT section consisting of an external memory such as a disk drive, a magnetic disk drive, r{OM, etc.
この辞書1!8には、通常の文書処理装置に用いられる
昔連名廁を含む自立語、付属語等のいわゆる単語と呼ば
れるもの全体を記憶した一般辞書9と、多敗の固有名詞
をその読み情fuと共に記憶した固f1名詞辞書IOと
、固有名詞どうしの結合可能な相合仕を記憶した結合パ
ターン記憤部11とが設定されている。This dictionary 1!8 includes a general dictionary 9 that stores all so-called words such as independent words and adjunct words that are used in ordinary document processing devices, including old joint names, and a general dictionary 9 that stores frequently used proper nouns in their pronunciations. A fixed f1 noun dictionary IO that is stored together with information fu, and a combination pattern storage section 11 that stores combinations that can be combined between proper nouns are set.
固a名詞辞書!0は、第3図にその記憶内容の概要を示
すように、見出し語、登録詔、情報の各エリアを有して
おり、見出し語のエリアには読み情報を、登録語のエリ
アには固有名詞の表記を、情報のエリアには、例えば、
表記が“大正”である場合には“区名゜の識別マーク、
また、表記が“山田”である場合には“姓”の識別マー
クというように、各固打名詞の居性を、それぞれ記憶し
ている。Fixed a noun dictionary! 0, as shown in Figure 3, has areas for entry words, registered edicts, and information, with reading information in the entry word area and unique information in the registered word area. For example, the notation of the noun is displayed in the information area.
If the notation is “Taisho”, the “ward name゜ identification mark,
In addition, if the notation is "Yamada", the identification mark of "family name" is stored, and the presence of each noun is memorized.
結合パターン記憶郎11は、第4図にその記憶内容の概
要を示すように、曲と後に位置する2つの固T丁名詞ど
うしの結合可能なパターンをテーブルとして記憶してい
る。As shown in FIG. 4, the combination pattern memory 11 stores, as a table, patterns that can be combined between a song and two subsequent solid nouns.
このテーブルに基づけば、例えば、[ゆうこうたいし,
kうJのかな文字列が入力されて、固資名詞辞書10に
よって変喚される場合、表記「硲幸大正]への変換が考
えられるが、第3図に示した、見出し語″ゆうこう”の
情報は“名“、見出し語“たいしょう゜の情報は“区名
”であり、この“名”と゜区名”との組合せは、第4図
に示すテーブルに含まれないため、「硲幸大正」への変
換は実施されず、変換松補なしとなる。Based on this table, for example, [Yuko Taishi,
When a kana character string of kuJ is input and transmuted by the Koshi noun dictionary 10, it is possible to convert it to the notation "Yukou Taisho", but the headword "Yukou" shown in Figure 3 can be considered. The information for the headword ``Taisho゜'' is the ``ku name'', and the combination of ``first name'' and ゜ku name'' is not included in the table shown in Figure 4. Conversion to "Taisho" will not be carried out, and there will be no conversion pine supplement.
一方、「やまだたろう」のかな文字列が入力されて、固
有名詞辞書10によって変換される場合、第3図に示し
た、見出し語“やまだ”の情報は“姓”、見出し語”た
ろう“のti”J報は“名”であり、この゜姓”と”名
”との組合せは、第4図に示すテーブルに含まれるため
、“やまだたろう”を表記゜山田太郎”として変換する
ことが可能である。On the other hand, when the kana character string "Yamata Taro" is input and converted by the proper noun dictionary 10, the information for the headword "Yamada" shown in FIG. ti"Jho is a "first name", and the combination of this ゜surname" and "first name" is included in the table shown in Figure 4, so it is possible to convert ``Yamada Taro'' into the notation ゜Yamada Taro''. It is possible.
制御部2は、キーボード1から入力されたかな文字列を
大カバッファ5に記憶し、辞91部8の一般辞肖9ある
いは固有名詞辞書10を用いて、入力バッファ5に記憶
しているかな文字列をか字かな交じりの文字列、つまり
、いわゆる通常の文r3に変換し、文章バッファ6に記
憶する。The control unit 2 stores the kana character string input from the keyboard 1 in the large buffer 5, and uses the general dictionary 9 or the proper noun dictionary 10 in the dictionary 91 section 8 to input the kana character string input into the input buffer 5. The string is converted into a character string containing kaji and kana characters, that is, a so-called normal sentence r3, and stored in the sentence buffer 6.
」二見の固有名工4辞書10を用いた変換においては、
制υ11部2は、まず、入力バッファ5に記憶している
入力かな文字列に対し、文節位置を仮に設定する。” In the conversion using Futami's unique master craftsmanship 4 dictionary 10,
The controller 11 unit 2 first temporarily sets a clause position for the input kana character string stored in the input buffer 5.
この設定は、例えば、“やまだだろう゛七いう文字列が
人カバブファ5に記憶されていろ場合であれば、固有名
詞辞書10中の“や”の部の見出し全てを検索し、“や
まだたろう“という文字列と読みが一致する最も長い単
語の終わりの位置に文節を設定するという、いわゆる最
長一致の位置を求めることにより行う。For example, if the character string "Yamada darou" is stored in Hitokababufa 5, this setting will search all the headings for "ya" in the proper noun dictionary 10, and search for "Yamada tarou". This is done by finding the so-called longest match position, in which the phrase is set at the end of the longest word whose pronunciation matches the character string .
これにより、例えば“やまだ”という最艮の見出しが検
索された場合には、”やまだ/たろう”というように、
“/゛印で示す文節位置に文節ポインクをセットし、次
に、文節ポインタ以後、つまり文節ポインタから最後の
位置(エンド位置)までの文字列(上述の例では“たろ
う”)に対応する固有名詞を見出しによって固有名詞辞
書IOから検索する。As a result, if a search is made for the heading ``Yamada'', for example, ``Yamada/Taro'' will be searched.
Set the phrase pointer to the phrase position indicated by the “/゛ symbol, and then set the unique character string (“Taro” in the above example) that corresponds to the character string after the phrase pointer, that is, from the phrase pointer to the last position (end position). Nouns are searched from the proper noun dictionary IO by heading.
この時、対応する固有名詞が登録されておらず、検索で
きない場合には、文節ポインタの位置を入力かな文字列
の先頭側に一つ移動させ、上述の例では゜やま/だたろ
う”とし、こんどは文節ポインタ以前、つまり入力かな
文字列の最初の位置(スタート位置)から文節ポインタ
までの文字列(上述の例では“やま”)に対応する固有
名詞を固有名詞辞書lOから検索する。At this time, if the corresponding proper noun is not registered and cannot be searched, the position of the clause pointer is moved one position to the beginning of the input Kana character string, and in the above example, it is set to ゜yama/dadarou''. Next, the proper noun dictionary 1O is searched for a proper noun corresponding to the character string before the clause pointer, that is, from the first position (start position) of the input kana character string to the clause pointer (in the above example, "Yama").
この検索において、対応する固有名詞が登録されていな
い場合には、次々と文節ポインタの位置を入力かな文字
列の先頭側に一つずつ移動させては、スタート位置から
文節ポインタまでの文字列に対応する固有名詞を検索し
てゆ《。In this search, if the corresponding proper noun is not registered, the position of the phrase pointer is moved one by one to the beginning of the input character string, and the character string from the start position to the phrase pointer is Search for the corresponding proper noun.
そして、対応する固有名詞が検索された場合には、次に
その文節ポインタ以後の文字列に対応する固有名詞を固
有名詞辞書■0から検索する。If the corresponding proper noun is retrieved, then the proper noun corresponding to the character string after the phrase pointer is retrieved from the proper noun dictionary ■0.
このようにして、制9111 部2は、入カバッフy5
に記憶している入力かな文字列に対し、文節位置を設定
して、文節位置以前と文節位置以後との各かな文字列に
対応する固有名詞をそれぞれ第1固有名詞(上述の例で
は“山田”)及び第2固有名お1(上述の例では“太郎
゜)として固有名詞辞書6から検索した後、第l固脊名
訓と第2固有名詞との各情報エリアに記憶された識別マ
ーク、つまり属性か、第4図に示した結合パターン記憶
部1!にテーブルとして記憶された結合可能なパターン
に含まれるかどうかのパターンチェックを行い、含まれ
る場合には、入力かな文字列を、第1固有名詞と第2固
有名詞とを接続した一つの固有名詞(上述の例では“山
田太郎゛)として一括変換する。In this way, control 9111 part 2 receives input buffer y5
Set the clause position for the input kana character string stored in , and set the proper nouns corresponding to each kana character string before and after the clause position to the first proper noun (in the above example, "Yamada"). ”) and the second proper name (“Taro゜” in the above example) from the proper noun dictionary 6, the identification mark stored in each information area of the first proper name and second proper noun. In other words, the pattern is checked to see if it is included in the combinable patterns stored as a table in the combination pattern storage unit 1! shown in FIG. The first proper noun and the second proper noun are connected and converted into one proper noun (in the above example, "Yamada Taro").
このような制御部2の処理動作の内容を、第3図に示す
フローチャートに従い説明する。The contents of the processing operation of the control section 2 will be explained according to the flowchart shown in FIG. 3.
人カバッファ5に記憶されている入力かな文字列を固有
名詞に変換する場合には、まず、固有名詞辞書IOを検
索し、入力かな文字列に対し最長一致の位置を求める(
ステップ31)。When converting an input kana character string stored in the human buffer 5 into a proper noun, first search the proper noun dictionary IO and find the position of the longest match for the input kana character string (
Step 31).
最長一致の位置を決定すると、その位置に文節ポインタ
をセットし(ステップ32)、次に、文節ポインタから
エンド位置までの文字列に対応する固有名詞を固有名詞
辞書10がら検索し(ステップ33)、固有名詞辞書1
0にあるかどうかを判定する(ステップ34)。Once the position of the longest match is determined, a phrase pointer is set at that position (step 32), and then a proper noun corresponding to the character string from the phrase pointer to the end position is searched in the proper noun dictionary 10 (step 33). , proper noun dictionary 1
It is determined whether it is at 0 (step 34).
この判定において、対応する固有名詞が固有名詞辞書1
0に無い場合には、文節ポインタの位置を入力かな文字
列の先頭側に一つ移動し(ステップ35)、文節ポイン
タの位置が入力かな文字列のスタート位置であるのかど
うかを判定する(ステップ36)。In this determination, the corresponding proper noun is
If it is not 0, the position of the clause pointer is moved one position to the beginning of the input kana character string (step 35), and it is determined whether the position of the clause pointer is the start position of the input kana character string (step 35). 36).
ここで、文節ポインタの位置が入力かな文字列のスター
ト位置でない場合には、スタート位置から文節ポインタ
までの文字列に対応ずる固有名詞を固有名詞辞書10か
ら検索し(ステップ37)、固有名詞辞書10にあるか
どうかを判定する(ステップ38)。Here, if the position of the phrase pointer is not the start position of the input kana character string, the proper noun corresponding to the character string from the start position to the phrase pointer is searched from the proper noun dictionary 10 (step 37), and 10 (step 38).
この判定において、対応する固有名詞が固有名詞辞書I
Oに無い場合には、それが見つかるまで、ステップ35
〜ステップ38を繰り返し、文節ポインタの位置が入力
かな文字列のスタート位置にくるまで、次々と文節ポイ
ンタの位置を先頭側に変更してゆき、検索を繰り返す。In this determination, the corresponding proper noun is
If it is not in O, step 35 until it is found.
- Step 38 is repeated, and the position of the phrase pointer is successively changed to the beginning side until the phrase pointer position reaches the start position of the input kana character string, and the search is repeated.
そして、ステップ36の判定において、文節ポインタの
位置が入力かな文字列のスタート位置にきた場合には、
入力かな文字列に対応する固何名詞が固有名詞辞書lO
に無い、つまり、変換候補なし(ステップ39)、とし
て変換処理を終了する。Then, in the judgment of step 36, if the position of the phrase pointer is at the start position of the input kana character string,
The proper noun corresponding to the input kana character string is a proper noun dictionary lO
In other words, there is no conversion candidate (step 39), and the conversion process ends.
また、ステップ38の判定において、対応ずる固有名詞
が固有名詞辞書10にある場合には、こんどはステップ
33に戻って、文節ポインタからエンド位置までの文字
列に対応する固有名詞を、再度、固有名詞辞書IOから
検索し、このステップ33〜ステップ38までを繰り返
して、文節ポインタ以萌と以後との各かな文字列に対応
する2つ固有名詞が固有名詞辞書lOから見つかるまで
検索を繰り返す。In addition, in the determination at step 38, if the corresponding proper noun is found in the proper noun dictionary 10, the process returns to step 33 and the proper noun corresponding to the character string from the bunsetsu pointer to the end position is searched again. A search is made from the noun dictionary IO, and steps 33 to 38 are repeated until two proper nouns corresponding to each kana character string of the phrase pointer いもえ and subsequent are found in the proper noun dictionary IO.
そして、ステップ34の判定において、対応ずる2つの
固有名詞が固有名詞辞書IOから検索された場合には、
2つの固有名詞の各情報エリアに記憶された属性が、第
4図に示した、結合パターン記憶部Ifに記憶された結
合可能なパターンに含まれているかどうかのパターンチ
ェックを行い(ステップ40)、有効なパターンである
場合には(ステップ4I)、変換候補ありとして、入力
かな文字列の、スタート位置から文節ポインタまでの文
字列と、文節ポインタからエンド位置までの文字列とを
、それぞれ固有名詞に変換し、それらを接続して一つの
固有名詞として一括変換を行う(ステップ42)。Then, in the determination at step 34, if two corresponding proper nouns are retrieved from the proper noun dictionary IO,
A pattern check is performed to determine whether the attributes stored in each information area of the two proper nouns are included in the combinable pattern stored in the combination pattern storage unit If shown in FIG. 4 (step 40). , if the pattern is valid (step 4I), the character string from the start position to the phrase pointer and the character string from the phrase pointer to the end position of the input kana character string are uniquely identified as conversion candidates. The nouns are converted into nouns, and they are connected to form a single proper noun for batch conversion (step 42).
このようにして、入力バッファ5に記憶されている2つ
の固有名詞からなる入力かな文字列が、結合可能な有効
な組合せである場合のみ、1つの固有名詞として一括変
換される。In this way, the input kana character strings consisting of two proper nouns stored in the input buffer 5 are collectively converted into one proper noun only when they are a valid combination that can be combined.
(ト)発明の効果
この発明によれば、入力された読み情報に対して文節位
置を設定し、文節位置以前と以後との各読み情報に対応
ずる2つの固有名詞を読出して、それらが結合可能な組
合せであるかどうかを検証し、結合可能な組合せである
場合のみ、入ノノされた読み情報を一つの固有名詞とし
て一括変換するようにしたので、辞書部に、2つの固有
名詞が独立して記憶されているような場合でも、その2
つの固有名詞を一度に入力してそれらを一括変換させる
ことができると共に、2つの固有名詞が無意味な語句と
して変換されることが防止され、固.有名詞変換におけ
る操作性を向上させることができる。(g) Effect of the invention According to this invention, a bunsetsu position is set for input reading information, two proper nouns corresponding to each reading information before and after the bunsetsu position are read out, and they are combined. We verified whether the combination is possible, and only when the combination is combinable, convert all the input reading information into one proper noun, so the dictionary section can display two independent proper nouns. Even if it is remembered as
It is possible to enter two proper nouns at once and convert them all at once, and it also prevents two proper nouns from being converted as meaningless words. The operability in noun conversion can be improved.
また、辞書部に、例えば、山地、山脈(・・・・・・山
地,・・・・・・山脈等)や、大学、高校(・・・・・
・大学.・・・・・・高校等)という普通名詞を記憶さ
せ、組合U゛記憶手段に、固有名詞とその普通名詞との
結合可能な組合せを記憶させるようにしておけば、辞書
登録単語数をそれほど増加させることなく、例えば″日
高山脈“,゜奥羽山脈”、また“東京大学”“大阪高校
“等の、固有名詞と普通名詞とを接続した形での一括変
換ができ、姓名、地名以外にも、幅広い固有名詞の変換
が可能となる。In addition, the dictionary section includes, for example, mountains, mountain ranges (...mountains, ... mountain ranges, etc.), universities, high schools (...
・University. If the common noun ``high school, etc.'' is memorized and the combination U゛ storage means is made to memorize possible combinations of proper nouns and that common noun, the number of words registered in the dictionary can be reduced by a large number of words. For example, you can convert proper nouns and common nouns such as ``Hidaka Mountains'', ゜Ou Mountains'', or ``University of Tokyo'' and ``Osaka High School'' without increasing the number of names other than surnames and place names. It also makes it possible to convert a wide range of proper nouns.
第1図はこの発明の構成を示すブロック図、第2図はこ
の発明の一実施例を示す構成ブロック図、第3図は固有
名詞辞書の記憶内容の概要図、第4図は結合パターン記
憶部の記憶内容の概要図、第5図は実施例の動作を示す
フローチャートである。
1・・・・・・キーボード、2・・・・・・制御部、3
・・・・・・プログラムメモリ、4・・・・・・RAM
,5・・・・・・人カバッフア、6・・・・・・文章ハ
ッファ、7・・・・・・表示装置、8・・・・・・辞書
部、9・・・・・・一般辞書、10・・・・・・固有名
詞辞書、■!・・・・・・結合パターン記憶部。
7 1 図
第 2 図
第
図
第
図
第
図Fig. 1 is a block diagram showing the configuration of this invention, Fig. 2 is a block diagram showing an embodiment of this invention, Fig. 3 is a schematic diagram of the stored contents of a proper noun dictionary, and Fig. 4 is a combination pattern memory. FIG. 5 is a flowchart showing the operation of the embodiment. 1...Keyboard, 2...Control unit, 3
...Program memory, 4...RAM
, 5... Human cover, 6... Text buffer, 7... Display device, 8... Dictionary section, 9... General dictionary. , 10... Proper noun dictionary, ■! ......Connection pattern storage section. 7 1 Figure 2 Figure Figure Figure Figure
Claims (1)
部と、固有名詞どうしの結合可能な組合せを記憶した組
合せ記憶手段と、入力手段から入力された読み情報を記
憶する入力情報記憶手段と、入力情報記憶手段に記憶さ
れた読み情報に文節位置を設定する設定手段と、設定手
段によって設定された文節位置以前と以後との各読み情
報に対応する2つの固有名詞を辞書部から読出す読出し
手段と、読出し手段によって読出された2つの固有名詞
の組合せが組合せ記憶手段に記憶された組合せに含まれ
るかどうかを検索する検索手段と、検索手段による検索
の結果2つの固有名詞の組合せが含まれるときには入力
情報記憶手段に記憶されている読み情報を2つの固有名
詞を接続した1つの固有名詞として変換する変換手段を
備えてなる固有名詞変換機能付き文書処理装置。1. A dictionary section that stores a large number of proper nouns together with their pronunciation information, a combination storage means that stores combinations of proper nouns that can be combined with each other, and an input information storage means that stores the pronunciation information input from the input means; A setting means for setting a phrase position in the reading information stored in the input information storage means, and a readout for reading two proper nouns corresponding to the reading information before and after the phrase position set by the setting means from the dictionary section. means, a search means for searching whether the combination of two proper nouns read out by the reading means is included in the combinations stored in the combination storage means, and a combination of the two proper nouns as a result of the search by the search means. 1. A document processing device with a proper noun conversion function, comprising a conversion means for converting reading information stored in an input information storage means into one proper noun by connecting two proper nouns.
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP1113474A JPH02292662A (en) | 1989-05-01 | 1989-05-01 | Document processor with proper noun converting function |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP1113474A JPH02292662A (en) | 1989-05-01 | 1989-05-01 | Document processor with proper noun converting function |
Publications (1)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
JPH02292662A true JPH02292662A (en) | 1990-12-04 |
Family
ID=14613180
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP1113474A Pending JPH02292662A (en) | 1989-05-01 | 1989-05-01 | Document processor with proper noun converting function |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
JP (1) | JPH02292662A (en) |
Cited By (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JPH0612406A (en) * | 1991-04-19 | 1994-01-21 | Pfu Ltd | Kana conversion processing method for Kana address notation and Kana corporation name notation |
-
1989
- 1989-05-01 JP JP1113474A patent/JPH02292662A/en active Pending
Cited By (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JPH0612406A (en) * | 1991-04-19 | 1994-01-21 | Pfu Ltd | Kana conversion processing method for Kana address notation and Kana corporation name notation |
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