JPH0378667B2 - - Google Patents

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JPH0378667B2
JPH0378667B2 JP60215691A JP21569185A JPH0378667B2 JP H0378667 B2 JPH0378667 B2 JP H0378667B2 JP 60215691 A JP60215691 A JP 60215691A JP 21569185 A JP21569185 A JP 21569185A JP H0378667 B2 JPH0378667 B2 JP H0378667B2
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JP
Japan
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word
character
group
data
words
Prior art date
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JP60215691A
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JPS6274153A (en
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Yoshizo Saito
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Sharp Corp
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Publication date
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Description

【発明の詳細な説明】[Detailed description of the invention]

(産業上の利用分野) 本発明はワードプロセツサ、タイプライタ等を
含む種々の言語処理装置に付随する電子辞書の検
索方法に関する。 (技術背景) 欧文ワードプロセツサ、欧文タイプライタ等に
付属される電子式単語辞書において、スペルチエ
ツク機能は重要であり、かつこのようなスペルチ
エツク処理はできる限り迅速に行いたいという要
請がある。そこでスペルチエツクを行うに当り、
例えば第1表に例示するように、辞書に登録する
単語群を頭文字及び文字数によつて2次元的にグ
ループ分けし、該当する単語が属するグループ内
でのみ検索を行うことが考えられる。なお、第1
表に示す数値は各グループに属する単語数であ
る。 (発明が解決すべき課題) ところが上記検索方法によれば、電子辞書に登
録される単語群をグループ分けしているにも拘ら
ず、なお、個々のグループに属する単語の個数が
かなり多数にのぼるので(例えば頭文字が“c”
で8文字の単語は1154語)、該当する単語の検索
に要する時間が長くなるという問題がある。その
ため、タイプライタ等におけるリアルタイム処理
には供し難い。 又上記検索方法においては、各単語が1文字単
位でコード化されて電子辞書に登録されるように
なつているので、1語当りの記憶に要する容量が
文字数によつて変動し、特に文字数の多い単語の
場合、1語当りの記憶容量が大きくなるという問
題がある。しかも文字数の多い単語では、1語当
りの検索時間もかなり長時間となる。 更に又、上記検索方法によれば、万一誤つたス
ペルの単語が入力された場合、該当グループ内の
全ての単語と照合した後でなければミススペルと
判定することができないので、判定時間が長くな
るという問題もある。 (問題点を解決するための手段) 本発明は上述した種々の不具合を解消すること
を目的としている。そのため、本発明に係る電子
辞書の検索方法は、メモリ装置からなる電子辞書
に複数の単語を格納して検索を行うに当り、予め
各アルフアベツト文字に対し文字ウエイトを定め
るとともに単語内の各位置ウエイトを定め、各単
語における語頭の文字について文字ウエイトと位
置ウエイトを乗算した値を予め定めた所定素数で
除算して剰余を求め、引続き後続する各文字につ
いて文字ウエイトと位置ウエイトの乗算値に前回
の剰余を加算した値を上記所定素数で除算して剰
余を求める操作を語尾の文字まで1文字毎に繰り
返して行い、語尾の文字に対する最終剰余として
得られたハツシユ値を上位一定桁数のインデツク
スと下位一定桁数のデータに分割して各単語のデ
ータを上記電子辞書にインデツクスが共通なグル
ープ毎に登録しておき、検索すべき単語について
上記ハツシユ値を算出し、該検索単語のデータと
上記電子辞書内の検索単語のインデツクスに対応
するグループのデータ群との一致又は不一致を照
合するようにしたことを特徴とする。 その場合、各グループに属するデータ群を数値
の小さい順に登録することが好適である。 (実施例) 以下、添付図面及び添付図表を参照しながら本
発明を実施例に基づいて説明する。 図面には本発明法を適用しうる言語処理装置の
一般構成が示されている。同図において、1は本
言語処理装置に文字、単語情報を入力するための
入力装置であつて、具体的には例えば鍵盤装置、
ダブレツト装置、OCR(光学的文字読取装置)、
磁気テープ装置等が使用される。 2は入力装置1に接続され、入力装置1によつ
て入力されて編集された文字、単語情報を保存す
る記憶装置であつて、例えばコアメモリ、ICメ
モリ、磁気デイスク装置等が使用される。 3は記憶装置2に接続され、記憶装置2で保存
された情報を出力する出力装置であつて、例えば
各種プリンタ、デイスプレイ装置、磁気テープ装
置、磁気デイスク装置等が使用される。 4は記憶装置2に接続されるスペルチエツク用
電子辞書であつて、例えばコアメモリ、ICメモ
リ、ROM(ランダムアクセスメモリ)、磁気デイ
スク装置等により構成される。後述するように該
辞書4はスペルチエツク処理専用の演算処理部を
備え、記憶装置2からの間合せに応じて、入力さ
れた単語のスペルが正しいか否かの情報を提供し
うるようになつている。 又5は各装置1〜4に接続される制御装置で、
例えばコンピユータによつて構成され、各装置1
〜4間における信号の授受の制御を行う。 次に、本発明におけるハツシユ法による欧文単
語のコード化について述べる。 このコード化に際しては、まず第3表に大文字
のアルフアベツトの一部を例示するように、各文
字にそれぞれ2進数からなる固有の文字ウエイト
(便宜上10進表示で表す)を定める。なお第3表
では省略しているが、小文字のアルフアベツト、
数字等に対しても同様に文字ウエイトが定められ
る。 それとともに第4表に示すように、単語内の各
文字位置に対し、それぞれ2進数からなる固有の
位置ウエイト(便宜上16進表示で表す)を定め
る。なお第4表には1文字目〜7文字目の位置ウ
エイトが例示されているが、8文字目以降につい
ても同様の位置ウエイトが定められる。 次に、上記文字ウエイト及び位置ウエイトに基
づいて、下記の手順で各単語のハツシユ値を算出
する。 () すなわち、まず各単語の1文字目(語頭)
の文字ウエイトと位置ウエイトを乗算する。例
えば“AIR”という単語の場合、“A”の文字
ウエイト“60”と1文字目の位置ウエイト
“00080000”を乗算する。その場合、文字ウエ
イトを3ビツト単位に分割して位置ウエイトに
乗算することが好適である。そして、その乗算
値を227に最も近い素数で除算して剰余を求め、
該剰余を記憶する。 () 引続き、2文字目の文字の文字ウエイトと
位置ウエイトを乗算した値に1文字目について
求めた剰余を加算してその値を上記素数で除算
し、新たな剰余を算出する。以下、最後(語
尾)の文字まで1文字毎に同様の演算を繰り返
し、最終的に求めた剰余をその単語のハツシユ
値とする。ここでは、各回の除算における除数
として227に最も近い素数を選定しているので、
上記ハツシユ値は全て27桁以内の2進数で表現
される。なお、除数を変えることによつて、ハ
ツシユ値の桁数を任意に変更できる。 第5表にアルフアベツトの冒頭部分について
上記手順でハツシユ値を算出した結果を例示す
る。このようにして求めたハツシユ値を昇り順
(数値の小さい順)に並べ換えたものの先頭部
分を第6表に示す。これら第5,6表において
は、便宜上ハツシユ値を8進表示で表してい
る。 上記のようにしてハツシユ法によるコード化が
終了すれば、次に各単語のハツシユ値を上位11桁
(2進表示の場合)のインデツクス部分(以下単
にインデツクスという)と下位16桁のデータ部分
(以下単にデータという)に分割し、インデツク
スの共通な単語毎にグループ分けを行う。例え絵
ば、第6表に示す単語群のうち、ハツシユ値が
216(8進表示における200000)未満の43個の単語
群nevus〜accommodatorはインデツクス“0”
として第1番目のグループに分類される。又、ハ
ツシユ値が216以上でかつ217未満の単語群はイン
デツクス“1”として第2番目のグループに分類
される。このようにして全ての単語がインデツク
スの桁数に対応する2048(=211)通りのグループ
に分類される。なお、インデツクスの桁数を変え
ることによりグループ数を任意に増減することが
できる。 第2表にグループ数を2048とした場合の各グル
ープに属する単語の個数(便宜上16進表示で表
す)を示す。第2表の欄外の縦軸には、グループ
番号の上位3桁(各桁を16進表示で表す)が、欄
外の横軸にはグループ番号の最下位の1桁(8進
表示で表す)が示されている。同表から明らかな
ように、本法ではグループ数を増加させることに
より、個々のグループに属する単語の個数が減少
している。ちなみに、第2表中にアンダーライン
で示すように、本法では1グループにおける最大
の単語数が88(16表示における58)であり、従つ
て最大限88回の検索で全てのスペルチエツクが行
えることになる。 以上のようにグループ化された単語のデーダ
は、各グループ毎にそれぞれ昇り順に辞書4に格
納される。又、第2表に示される各グループの単
語数に基づいて各グループの先頭アドレスが求め
られて記憶される。(第7表参照)。これらのアド
レスはスペルチエツク時における該当グループの
選択に利用される。 以下、上記辞書4によるスペルチエツク処理に
ついて述べる。 記憶装置2から辞書4にスペルチエツクを行う
べき単語(以下検索単語という)が送られると、
辞書4内の図示しない演算処理部により上述と同
様の演算方法で検索単語のハツシユ値が算出され
る。 引続き、検索単語のインデツクスにより該当グ
ループが判別された後、上記検索単語のデータと
該当グループに属するデータ群との一致又は不一
致が順次照合される。照合の結果、検索単語のデ
ータが該当グループのいずれかのデータと一致す
れば、記憶装置2に正しいスペルである旨を示す
信号が送信される。一方、検索単語のデータが該
当グループのいずれのデータとも一致しなけれ
ば、記憶装置2にミススペルである旨を示す信号
が送信される。本法では各グループのデータが昇
り順に配列されているので、特にミススペルの場
合、検索単語のデータが該当グループのデータ群
のうちいずれかのデータより小さくなり、かつそ
れまでのいずれのデータとも一致しなければ、そ
の時点でミススペルの判定を下すことができる。 ところで第8表に例示するように、本法におい
てはシノニム(同義語)が発生する。ここでシノ
ニムとは、2語以上の単語のハツシユ値が同一に
なることをいう。しかしながら、このようなシノ
ニムは、辞書4に格納する単語の総数72000語中
32語のみであり、誤認識は2250語に対し1語と極
めて稀にしか生じないから、実用上支障はないも
のと思われる。 (発明の効果) 以上説明したことから明らかなように、本発明
によれば、単語群をグループ分けして辞書に登録
するに当り、上記ハツシユ値のインデツクスの桁
数を増減することによつてグループ数、換言すれ
ばグループ当りの単語の個数を調整することがで
きる。その場合、インデツクスの桁数を充分大き
く設定することにより、前記頭文字及び文字数に
よるグループ分けの場合よりもグループ数を増し
て、それだけグループ当りの単語数を減少させる
ことができる。従つて、スペルチエツクの所要時
間を短縮することができる。なお、前記頭文字及
び文字数に基づくグループ化においては、辞書に
登録される単語の総数が一定である限り、本発明
のようなグループ数、つまりグループ当りの単語
数の調整は不可能である。 又前途したように、従来は各単語を1文字単位
でコード化して辞書に登録していたのに対し、本
発明ではハツシユ法の採用により単語単位でコー
ド化して登録するようにしたので、1語当りの記
憶容量を一定にするとともに該1語当りの記憶容
量を充分小さくすることができる。従つて全辞書
容量も低減する。 更に又、各グループに属するデータ群をそれぞ
れ昇り順に配列しておけば、万一誤つたスペルの
単語が入力された場合、入力単語のデータを辞書
の該当グループの全データと照合するまでもな
く、入力単語のデータが該当グループのいずれか
のデータより小さくなつた時点でミススペルの判
定を下せるので、処理時間の短縮化を図ることが
できる。
(Industrial Application Field) The present invention relates to a search method for electronic dictionaries attached to various language processing devices including word processors, typewriters, and the like. (Technical Background) A spell check function is important in electronic word dictionaries attached to Roman word processors, Roman typewriters, etc., and there is a demand for such spell check processing to be performed as quickly as possible. Therefore, when performing a spell check,
For example, as illustrated in Table 1, it is conceivable to two-dimensionally group words to be registered in a dictionary by initial letter and number of characters, and to perform a search only within the group to which the corresponding word belongs. In addition, the first
The numbers shown in the table are the number of words belonging to each group. (Problem to be Solved by the Invention) However, according to the above search method, although the words registered in the electronic dictionary are divided into groups, the number of words belonging to each group is quite large. (For example, if the initial letter is “c”
(8-letter words are 1154 words), and the problem is that it takes a long time to search for the corresponding word. Therefore, it is difficult to use it for real-time processing on a typewriter or the like. In addition, in the above search method, each word is coded character by character and registered in the electronic dictionary, so the memory capacity required for each word varies depending on the number of characters. In the case of a large number of words, there is a problem that the storage capacity per word becomes large. Moreover, for words with a large number of characters, the search time per word will be quite long. Furthermore, according to the above search method, if a misspelled word is entered, it can only be determined as a misspelling after matching all the words in the corresponding group, which takes a long time. There is also the issue of becoming. (Means for Solving the Problems) The present invention aims to solve the various problems mentioned above. Therefore, in the electronic dictionary search method according to the present invention, when a plurality of words are stored in an electronic dictionary consisting of a memory device and searched, character weights are determined in advance for each alphanumeric character, and each position weight within the word is determined in advance. is determined, and the value obtained by multiplying the character weight and position weight for the first character of each word is divided by a predetermined prime number to obtain the remainder, and then for each subsequent character, the product value of the character weight and position weight is multiplied by the previous value. The operation of calculating the remainder by dividing the value obtained by adding the remainder by the above-mentioned predetermined prime number is repeated for each character up to the last character of the word, and the hash value obtained as the final remainder for the last character is used as an index of a certain number of upper digits. The data for each word is divided into data of a certain number of lower digits and registered in the above-mentioned electronic dictionary for each group with a common index, the above-mentioned hash value is calculated for the word to be searched, and the data of the search word and the above are registered. The method is characterized in that the index of the search word in the electronic dictionary is matched or mismatched with a group of data corresponding to the index. In that case, it is preferable to register the data groups belonging to each group in order of decreasing numerical value. (Example) Hereinafter, the present invention will be described based on an example with reference to the accompanying drawings and accompanying diagrams. The drawings show the general configuration of a language processing device to which the method of the present invention can be applied. In the figure, reference numeral 1 denotes an input device for inputting character and word information to the language processing device, and specifically, for example, a keyboard device,
Doublet device, OCR (optical character reader),
A magnetic tape device or the like is used. Reference numeral 2 denotes a storage device which is connected to the input device 1 and stores character and word information input and edited by the input device 1, and is, for example, a core memory, an IC memory, a magnetic disk device, or the like. Reference numeral 3 denotes an output device connected to the storage device 2 and outputting information stored in the storage device 2, such as various printers, display devices, magnetic tape devices, magnetic disk devices, etc. Reference numeral 4 is an electronic dictionary for spell checking connected to the storage device 2, and is composed of, for example, a core memory, an IC memory, a ROM (random access memory), a magnetic disk device, and the like. As will be described later, the dictionary 4 is equipped with an arithmetic processing unit dedicated to spell check processing, and can provide information as to whether the spelling of the input word is correct or not, depending on the timing from the storage device 2. ing. Further, 5 is a control device connected to each device 1 to 4,
For example, each device 1 is configured by a computer.
Controls the transmission and reception of signals between 4 and 4. Next, encoding of European words using the hashing method in the present invention will be described. In this encoding, first, a unique character weight (expressed in decimal notation for convenience) consisting of a binary number is determined for each character, as shown in Table 3 for some of the capital letters. Although omitted in Table 3, lowercase letters,
Character weights are similarly determined for numbers and the like. At the same time, as shown in Table 4, a unique position weight (expressed in hexadecimal for convenience) consisting of a binary number is determined for each character position within a word. Table 4 shows position weights for the first to seventh characters, but similar position weights are determined for the eighth and subsequent characters. Next, the hash value of each word is calculated in the following procedure based on the character weight and position weight. () In other words, first the first character of each word (the beginning of the word)
Multiply the character weight and position weight of . For example, in the case of the word "AIR", the character weight "60" of "A" is multiplied by the position weight "00080000" of the first character. In that case, it is preferable to divide the character weight into 3-bit units and multiply them by the position weight. Then, divide the multiplied value by the prime number closest to 2 27 to find the remainder,
Store the remainder. () Next, add the remainder obtained for the first character to the value obtained by multiplying the character weight and position weight of the second character, and divide that value by the above prime number to calculate a new remainder. Thereafter, the same operation is repeated for each character up to the last (end) character, and the finally obtained remainder is used as the hash value of the word. Here, the prime number closest to 2 27 is selected as the divisor for each division, so
All of the above hatch values are expressed as binary numbers of up to 27 digits. Note that by changing the divisor, the number of digits of the hash value can be changed arbitrarily. Table 5 shows the results of calculating the hash values using the above procedure for the beginning of the alphanumeric characters. Table 6 shows the first part of the hatch values obtained in this way, rearranged in ascending order (in ascending order of numerical value). In Tables 5 and 6, the hash values are expressed in octal for convenience. Once the encoding using the hash method is completed as described above, the hash value of each word is divided into the upper 11 digits (in the case of binary representation) of the index part (hereinafter simply referred to as index) and the lower 16 digits of the data part ( (hereinafter simply referred to as data), and grouped by words with common indexes. For example, among the word groups shown in Table 6, the hash value is
2 16 The 43 word groups nevus~accommodator below (200000 in octal notation) are indexed “0”
It is classified as the first group. Further, a word group with a hash value of 216 or more and less than 217 is classified into the second group with the index "1". In this way, all words are classified into 2048 (=2 11 ) groups corresponding to the number of digits in the index. Note that the number of groups can be increased or decreased arbitrarily by changing the number of digits of the index. Table 2 shows the number of words belonging to each group (expressed in hexadecimal for convenience) when the number of groups is 2048. The vertical axis outside the margin of Table 2 shows the top three digits of the group number (each digit is expressed in hexadecimal), and the horizontal axis outside the margin shows the lowest one digit of the group number (expressed in octal). It is shown. As is clear from the table, by increasing the number of groups in this method, the number of words belonging to each group is reduced. By the way, as shown underlined in Table 2, in this method, the maximum number of words in one group is 88 (58 in 16 display), so all spell checking can be done with a maximum of 88 searches. It turns out. The word data grouped as described above are stored in the dictionary 4 in ascending order for each group. Furthermore, the start address of each group is determined and stored based on the number of words in each group shown in Table 2. (See Table 7). These addresses are used to select the relevant group during spell check. The spell check process using the dictionary 4 will be described below. When a word to be spell-checked (hereinafter referred to as a search word) is sent from the storage device 2 to the dictionary 4,
A calculation processing section (not shown) in the dictionary 4 calculates the hash value of the search word using the same calculation method as described above. Subsequently, after the relevant group is determined based on the index of the search word, the match or mismatch between the data of the search word and the data group belonging to the relevant group is sequentially verified. As a result of the comparison, if the data of the search word matches any data of the corresponding group, a signal indicating that the spelling is correct is transmitted to the storage device 2. On the other hand, if the search word data does not match any data in the corresponding group, a signal indicating that the search word is misspelled is transmitted to the storage device 2. In this method, the data in each group is arranged in ascending order, so especially in the case of a misspelling, the data for the search word will be smaller than any of the data in the data group of the corresponding group, and it will be the same as any previous data. If you do not, you can judge it as a misspelling at that point. By the way, as illustrated in Table 8, synonyms (synonyms) occur in this method. Here, a synonym means that two or more words have the same hash value. However, such synonyms are included in the total number of 72,000 words stored in Dictionary 4.
Since there are only 32 words and misrecognition occurs extremely rarely (1 word out of 2250 words), there is no problem in practical use. (Effects of the Invention) As is clear from the above explanation, according to the present invention, when grouping words and registering them in a dictionary, the number of digits of the index of the hash value is increased or decreased. The number of groups, in other words, the number of words per group, can be adjusted. In this case, by setting the number of digits of the index sufficiently large, the number of groups can be increased compared to the case of grouping based on the initial letter and the number of characters, and the number of words per group can be reduced accordingly. Therefore, the time required for spell checking can be shortened. In addition, in the grouping based on the initial letter and the number of characters, as long as the total number of words registered in the dictionary is constant, it is impossible to adjust the number of groups, that is, the number of words per group as in the present invention. Also, as previously mentioned, whereas conventionally each word was coded character by character and registered in the dictionary, the present invention uses the hashing method to code and register each word. The storage capacity per word can be kept constant and the storage capacity per word can be made sufficiently small. Therefore, the total dictionary capacity is also reduced. Furthermore, by arranging the data groups belonging to each group in ascending order, if a misspelled word is entered, there is no need to check the data of the input word with all the data of the corresponding group in the dictionary. Since a misspelling can be determined when the data of the input word becomes smaller than the data of any of the corresponding groups, the processing time can be shortened.

【表】【table】

【表】【table】

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【表】【table】

【表】【table】

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【表】【table】 【図面の簡単な説明】[Brief explanation of drawings]

図面は本発明法を適用しうる言語処理装置の一
般構成を示すブロツク図である。 4……辞書。
The drawing is a block diagram showing the general configuration of a language processing device to which the method of the present invention can be applied. 4...Dictionary.

Claims (1)

【特許請求の範囲】 1 メモリ装置からなる電子辞書に複数の単語を
格納して検索を行うに当り、 予め各アルフアベツト文字に対し文字ウエイト
を定めるとともに単語内の各位置ウエイトを定
め、 各単語における語頭の文字について文字ウエイ
トと位置ウエイトを乗算した値を予め定めた所定
素数で除算して剰余を求め、引続き後続する各文
字について文字ウエイトと位置ウエイトの乗算値
に前回の剰余を加算した値を上記所定素数で除算
して剰余を求める操作を語尾の文字まで1文字毎
に繰り返して行い、 語尾の文字に対する最終剰余として得られたハ
ツシユ値を上位一定桁数のインデツクスと下位一
定桁数のデータに分割して各単語のデータを上記
電子辞書にインデツクスが共通なグループ毎に登
録しておき、 検索すべき単語について上記ハツシユ値を算出
し、該検索単語のデータと上記電子辞書内の検索
単語のインデツクスに対応するグループのデータ
群との一致又は不一致を照合するようにしたこと
を特徴とする電子辞書の検索方法。 2 各グループに属するデータ群を数値の小さい
順に登録した特許請求の範囲第1項に記載の方
法。
[Claims] 1. When storing a plurality of words in an electronic dictionary consisting of a memory device and performing a search, character weights are determined in advance for each alphanumeric character, and position weights for each position within the word are determined, For the first character of the word, the value obtained by multiplying the character weight and position weight is divided by a predetermined prime number to obtain the remainder, and then for each subsequent character, the value obtained by adding the previous remainder to the multiplication value of the character weight and position weight is calculated. The above operation of dividing by the predetermined prime number to find the remainder is repeated for each character up to the last character of the word, and the hash value obtained as the final remainder for the last character is used as the index of a certain number of upper digits and the data of a certain number of lower digits. The data for each word is registered in the electronic dictionary for each group with a common index, the hash value is calculated for the word to be searched, and the data for the search word and the search word in the electronic dictionary are calculated. A search method for an electronic dictionary, characterized in that a match or mismatch is checked with a group of data corresponding to an index. 2. The method according to claim 1, in which data groups belonging to each group are registered in order of decreasing numerical value.
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JPS6274153A JPS6274153A (en) 1987-04-04
JPH0378667B2 true JPH0378667B2 (en) 1991-12-16

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Publication number Priority date Publication date Assignee Title
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JPS6274153A (en) 1987-04-04

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