JPH04205457A - カナ住所知識処理方式 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】本公報は電子出願前の出願データであるた
め要約のデータは記録されません。

Description

【発明の詳細な説明】 〔概　要〕 帳票上のカナ住所文字列を読取るＯＣＲ処理システムに
おけるカナ住所知識処理方式に関し。

類偵する住所を抽出して認識率を向上することを目的と
し。

帳票に記入されたカナ住所文字列を読取る読取部と、住
所文字列を格納する住所辞書とを備え。

前記読取部が読取ったカナ住所文字列について前記住所
辞書を用いた知識処理を行って住所データを出力するＯ
ＣＲ処理システムにおいて、前記読取ったカナ住所文字
列と前記住所辞書の住所文字列とを照合する階層構造処
理部を設け、前記住所辞書を階層構造を有するように構
成し、前記階層構造処理部が、前記照合すべきカナ住所
文字列と住所文字列とを、その階層毎に照合すると共に
。

当該照合における一致の割合が所定の一致条件を満たす
場合に、これを前記住所データの候補とするように構成
する。

〔産業上の利用分野〕

本発明は、カナ住所知識処理方式に関し、更に詳しくは
、＠票上のカナ住所文字列を読取るＯＣＲ処理システム
におけるカナ住所知識処理方式に関する＝ 帳票９例えば生命保険等の申込み用紙に記入された住所
をコード化する作業は、近年、０ＣＲ（光学文字読取装
置）処理システムによって行うことが多くなってきてい
る。例えば、＠票上の所定位置にあるカナ住所フィール
ドに、カナ（カタカナ）により記入された文字列をＯＣ
Ｒによって読取り、これを知識処理して、認識率の向上
をぼっている。

〔従来の技術〕

帳票上のカナ住所フィールド（記入４１１）の位置は、
予め定まっている。またその記入事項も予め定まってお
り９通常「都道前県名」、「郡名又は市区名」、「町村
名等」及びｒ番地」等からなる。

カナ住所フィールド内には、これらの事項力。

例えば１手書きの文字として記入される。

このような手書きの文字列をＯＣＲで読取った後、対応
する候補文字を生成し、住所辞書をアクセスし、知識処
理を行っていた。即ち、住所辞書から読出した内容と候
補文字等とを比較し、一致した場合にこれを出力する。

この時、カナ漢字変換も合わせて行っている。

〔発明が解決しようとするＲ題〕

前述の従来技術においては、住所辞書から読出した内容
と候補文字等との照合を行う際に１文字数−敗が条件と
されていた。このため、以下の如き問題があった。

読取り結果が、正しい文字数と比べて１文字数不足であ
ったり１文字数超過となることがある。

この場合、照合を行っても正しい結果が得られない、即
ち、辞書内に所望の住所文字列が存在していても、これ
とは文字数が異なるので、読出しにくい。

また２表記の“ゆれ”に対して弱い（認識率が落ちる）
０例えば、「中津前」に対して、「ナカツクマ」又は「
ナカヅクマ」と記入されていた場合、その双方から同一
の結果「中津前」は得にくい。

本発明は、類似する住所を抽出して認識率を向上するこ
とが可能なカナ住所知識処理方式を提供することを目的
とする。

〔課題を解決するための手段〕

第１図は本発明の原理構成図であり１本発明によるＯＣ
Ｒ処理システムを示している。

第１図において、１は処理装置、４は階層構造処理部、
６は帳票、６１は帳票６上のカナ住所フィールド、７は
読取部、１１は住所辞書である。

帳票６は、ＯＣＲ処理システムの処理対象であり、その
所定の位置にカナ住所フィールド６１を有する。カナ住
所フィールド６１には、住所をカナ（カタカナ）で手書
き又は印刷した文字列が記入される。

読取部７は、帳票６に記入されている情報、特に、カナ
住所フィールド６１に記入されたカナ住所文字列を読取
る。

読取部７の読取ったカナ住所文字列について。

住所辞書１１を用いた知識処理が行われ、住所データが
出力される。即ち、当該カナ住所文字列に基づいて住所
辞書１１がアクセスされ、当該カナ住所文字列に対応す
る住所文字列が読出される。

住所辞書１１は、ＰＪ層構造を有するように構成される
。即ち、住所の「都道前県名」、「郡名又は市区名」、
「町村名等」及び「番地Ｊ等の階層（レベル）を利用し
た１体系的な辞書とされる。

階層構造処理部４は、読取部７の読取ったカナ住所文字
列と、住所辞書１１の住所文字列とを。

その階層毎に照合する。

〔作　用〕

階層構造処理部４は、照合すべきカナ住所文字列を１例
えば「カガワケン（誤記入されているとする）ヨコハマ
シ　ミナミク・・・」とすると、その階層「カガワケン
」、「ヨコハマシ」、「ミナミク」毎に、住所辞書１１
の住所文字列の対応する階層の内容と照合する。

そして、照合の結果、一致する割合が所定の一致条件を
満たす場合に、当該内容を住所データの候補とする０例
えば、都道府県塩の階層について。

一致条件を、「２文字以上一致していること」と定める
と、「カナガワケン」及び「カガワケン」の双方が得ら
れる。

従って、正しい住所「カナガワケン」を候補文字列とし
て得ることができ、これを漢字に変換すれば「神奈用県
」という正しい結果が得られる。

二のように、読取り結果に文字数の不足（１文字少ない
）があっても、また表記の“ゆれ”があっても、正しい
住所データを得ることができる。

〔実施例〕

（ａ）　　全体構成の説明 第２図は実施例構成図であり、ＯＣＲ処理システムを示
している。

第２図において、２は帳票処理部、３は住所知識処理プ
ログラム、５は表示データ生成部、８は表示装置、９は
住所データファイル、１０はＯＣＲ定義体である。

帳票処理部２は、ＣＰＬＩ（中央処理装置）とメモリと
からなる処理装置ｌ内に設けられ、帳票６についての種
々の処理を行う。このために、読取部７は、帳票６から
読取った情報を帳票処理部２に送る。一方、この読取部
７からの情報を処理するために、帳票処理部２は、ＯＣ
Ｒ定義体１０を読込む。

ＯＣＲ定義体１０は、対応する所定の形式の帳票６を処
理するための種々の情報を格納している。

この情報は１例えば帳票６の用紙の大きさ、帳票６上の
各種のフィールド（記入欄）の位置、大きさ及び記入内
容（住所である等）についての情報等からなる。

帳票処理部２は、読取部７が光学的に読取った情報（読
取文字列）について、ＯＣＲ定義体１０により解釈する
０例えばＯＣＲ定義体１０によりカナ住所フィールド６
１の位置を知り、当該位置において読取った読取文字列
は、住所を表す文字列（カナ住所文字列）であることを
認識する。

帳票処理部２は、帳票６上の各種フィールドについての
読取文字列についての処理を行うが、カナ住所フィール
ド６１についての読取文字列については、以下の処理を
行う。即ち、当該読取文字列（カナ住所文字列）から候
補文字列を生成し。

これら読取文字列及び候補文字列を住所知識処理プログ
ラム３に渡して、知識処理を依頼する。

住所知識処理プログラム３は、前記読取文字列及び候補
文字列を受は取ると、住所辞書ＩＩを用いた住所知識処
理を行う。

この知識処理は、具体的には、以下の■乃至■の処理を
行うものである。

■　正確に書かれた住所（空白区切りあり）の認識及び
漢字表記の生成 （例）トウ４１ウド　チョダク　マルハチ　３−３−３
　　　　→トウ４１ウド　　チョウ　り　　マルハチ　
　３−３−３東京都千代田区丸の内３−３−３ ■　誤字（ｖＡ記或いはＯＣＲ装置による誤認）があっ
た場合の住所の補正 （例）　トウキ１？ト　チ３夕？り　マルｌウチ　３−
３−３　　　→トウキ８ウド　　チョウ　り　　マルハ
チ　　３−３−３東京都千代田区丸の内３−３−３ ■　都同府県名を省略した書き方の住所の認識（例）　
チョタク　マルハチ　３−３−３　　　→トウキ２ウド
　　チョウ　り　　マルハチ　　３−３−３東京都千代
田区丸の内３−３−３ ■　単語文字数不足の場合の補正 （Ｂ噂）トク専３ウ　　チ３タク　　マルウチ　　３−
３−３　　　→トウキ１ウド　　チョウ　り　　マルノ
ウチ　　３−３−３東京都千代田区丸の内３−３−３ ■　単語文字数超過の場合の補正 ［１）　　）ウキョウト　　チョノダク　　マルナイウ
チ　　３−３−３　　　→表示装置８は、利用者に住所
データを表示するためのものである。即ち住所知識処理
プログラム３は、住所データを表示装置８に表示する。

これを見た利用者は、キーボード等の入力装Ｗ（図示せ
ず）からの入力により、住所データを修正する。

住所データファイル９は、住所データを格納するための
ファイルであり、当該帳票６の処理を行う利用プログラ
ムの持つファイルである。即ち。

住所知識処理プログラム３は、（修正済みの）住所デー
タを、住所データファイル９に出力する。

第３図も実施例構成図であり、特に２階層構造処理部４
及び表示データ生成部５の構成を示す。

階層構造処理部４は、アザ・オオアザ省略判定部（以下
、省略判定部）４１と単語照合部４２とを備える。なお
、この図では、住所辞書１１が階層構造処理部４に含ま
れるように図示しである。

単語照合部４２は１階層構造処理部４の主要部をなし、
単語毎の照合を行う。ここで、単語とは。

カナ住所文字列の１つの階層、又は、住所文字列の１つ
の階層をいうこととする。単語の照合は。

対応する（同一の）階層の単語の間で行う。

省略判定部４１は、住所のうちの「字」および「大字」
の記載の有無に拘わらず、単語の認識を可能とするため
に、当該字又は大字の省略の有無を判定し、その結果を
単語照合部４２に知らせる。

単語照合部４２は、この判定結果に基づき１字」又は「
大字」を付加し又は削除した形で照合を行う。

表示データ生成部５は、単語−覧表示部５１゜変換キー
処理部５２及び区切り線表示部５３を備える。

単梧−覧表示部５１は１階層構造処理部４で得た候補住
所文字列が複数ある場合に、これらを−覧として一時に
出力する（表示する）。

変換キー処理部５２は、候補住所文字列が複数ある場合
に、所定の変換キーの押下げの都度に。

これに対応して１つのカナ住所文字列を出力する（表示
する）、この出力は、優先順位の高い文字列からその順
に行われる。

従って、オペレータは、必要に応していずれかの表示方
式を選択できる。なお、いずれの表示方式においても、
当該カナ住所文字列（即ちカタカナからなる読み）と、
これをカナ漢字変換して得た漢字（単語）とが、一対と
して表示される。

区切り線表示部５３は、カナ住所フィールド６１が帳票
６上で２行（複数行）に分割されている場合に、当該行
の境界に対応する区切りを、カナ住所文字列と共に表示
する。

（ロ）単語照合の説明 本実施例では、住所の階層構造に着目して、第４図図示
の如き階層体系を採用する。図中、先頭の数字は、ｌｋ
別子を表す。

住所辞書（以下、単に辞書ともいう）１１は。

この階層体系に従う構成とされる。第５図にその一例を
示す。

この階層体系により、単語の並びを限定することができ
る０例えば、「４０郡Ｊに属する単語の下位に位置する
ことが許される単語は「４１町」。

「４２村」　（又は「４３大字」）を属性に持つ単語の
みである。カナ住所知識処理はこれを利用したものにな
っている。すなわち、上記の階層構造に基づいた辞書１
１を用意し、辞書１１中の都道府県単語と読み取った文
字列の先頭の１区切りの文字列を照合してまず都道府県
を決定する。以下。

その決定した都道府県に所属する市区郡単語と次の１区
切りの文字列を照合して市区郡を決定する。

というように上位から順に階層を降って行く、最下位レ
ベルの単語を処理してしまうか文字列の終端に達すれば
、そこで処理終了となる。

１つの階層での単語照合では、一致条件（確からしさの
度合い）により順位を付けた候補単語を最大３つまで挙
げて１次の階層の処理に移る。次の階層の処理では、前
階層で挙がった候補単語を元にしてその下位に属する単
語の照合を行う。このとき、処理の高速化のため以下の
ような“枝刈り”を行っている。即ち、前階層で挙がっ
た候補単語のすべて（最大３つ）について下位単語の照
合を行うのでなく、前階層の候補単語を優先順位の高い
方から１つ取り出し、その単語の下位単語について照合
を行い、１つでも候補単語が挙がればその時点で上位単
語は確定とし、候補単語が１つも挙がらなければ前の階
層の候補単語から次の優先順位を持つ単語を取り出し下
位単語の照合を行う。

以上の処理について、第６図に従って具体的に説明する
。

第６図（Ａ）図示の如く、正しくは「カナガワケン・・
・・・・」と記入すべきであったのに、「カガワケン　
ヨコハマシ・・・・・・」と記入されていたとする。

この場合、単語照合の処理は、第６図図示の如くに行わ
れる。この処理は、単語照合部４２が行う。

また、一致条件としては、「２字以上一致していること
」を用い、一致する字数の多い程、確からしさの度合い
が高い（順位が高い）とする。

■　記入データの゛′カガワケン”に対して辞書１１中
の最上位の階層の都道府県単語と照合する。

その結果、ｒカガワケン（香川系）ｊと「カナガワケン
（神奈川県）が候補単語となる。

■　まず「カガワケン（香川系）」を上位候補として、
その下位単語と“ヨコハマジ“を照合するが、その結果
、候補単語が挙がらない。

■　次に、「カナガワケン（神奈川県）」を上位候補と
して、その下位単語と“ヨコハマシ“を照合する。その
結果、「ヨコハマシ（横浜型）」と「ヨコスカシ（横須
賀市）」が候補単語となる。

■　次の階層処理として［ヨコハマシ（横浜型）」を上
位候補として、その下位単語と“ミナミク”を照合する
。その結果、「ミナミク（両区）」と［ツルミク（鶴見
区）が候補単語となる。

■′　［ヨコスカシ（横須賀市）」を上位候補とした照
合は行わない（枝刈りする）。

この“′枝刈り″を行った場合、早い時期に上位単語を
確定してしまうため、下位候補から逆に上位候補を決定
するというような柔軟性に欠けることになるが、標準的
な住所データに対しては処理速度の向上が期待できる。

なお、仮に、上述の例において「カガワケンタカハマシ
　ミナミク」と記入されていたとすると、“技刈り′°
を行った場合、知識処理は失敗する。即ち、この例は「
カガワケン　タカマッシ」と「カナガワケン　ヨコハマ
シ　ミナミク」を混同させたような例であるが、カナ住
所知識処理では「カガワケン　タカマッシ（香川県高松
市）」で上位固定となってしまう、そして、「カナガヮ
ケン（神奈川県）を上位候補とした照合は、“枝刈り”
されてしまう、従って、この場合は、　“枝刈り”を行
わず、処理を続行するようにしてもよい。

各階層での単語照合とそのときの優先順位の付は方は、
以下のように行う。

まず２文字列照合に先立ち、辞書１１から検索した単語
と候補文字付きの比較対象文字列の長さのチエツクを行
う（比較対象となる文字列の長さは空白による区切りに
より判断する）、ここでは。

辞書単語の長さを基準にして約３割分の長さの前後を許
す。それを越えると無条件に不一致とする。

長さに幅を持たせる意味は、先に挙げた認識要件にもあ
るように脱字や余計な文字に対応するためである。こう
いう状況は記入者の記入ミスのみによるものではなく、
辞書１１中の単語との表記のズレによっても起こりうる
。例えば、「中津前Ｊを辞書単語は「ナカヅクマＪと読
み、記入者は「ナカツクマ」と読んだ場合或いはその逆
のパターンなどである（表記の“ゆれ″）。

文字列長チエツクで不一致にならなかった場合。

辞書単語を構成する１文字１文字を候補文字付きの文字
列と比較し、一致した文字については候補文字の深さ（
位置）に対応した点数を付ける。この例を、第７図に示
す「キョウトフ」は、「トウキョウト」と−文字しか違
わないので、不一致とならない。比較において、先頭文
字は、先頭文字同士で比較するようにする。一方、先頭
文字以外の比較は同じ位置の列のみを対象にするのでな
く候補付き文字列内すべての文字を対象とする。ただし
、一致する文字が見つかった列には印をつけておき２重
にサーチしないようにする。候補付き文字列内に一致す
る文字が見つからなかった文字に対しては候補文字の深
さの最大位置に対応する点数に罰点も含めて３点加点し
た点数を与える（キョウトフのｒヰ」及び「）」）、ま
た、直前に見つかった文字よりも１列の位置が前で見つ
かった文字に対しては１点の罰点を加点する（キョウト
フの「つ」）、他は、その文字の見つかった候補順位を
点数とする。

辞書単語を構成する文字すべてについて上記の照合を行
い、完了後に一致文字数と合計点数を評価する。もし、
−数文字数が、辞書単語を構成する文字数に対応した規
定文字数以上一致していなければ不一致とみなす。規定
文字数は約７割程度をメトにして評価表を用意しておく
、これは場合によっては、チューニング（値を変える）
する。

評価表の一例を以下に示す。比較文字数が３乃至７の場
合、一致必要数の設定により認識率に太きく影響するの
で注意を要する。評価表は１例えば。

都道府県単語用とこれ以外の単語用の各々につき。

候補文字付きの場合と候補文字なしの場合が用意される
（即ち、４つ用意される）。

一致規定数を満たしていた場合は合計点数を構成文字数
で割り算した値をこの単語の獲得点数とし、この獲得点
数を基に優先順位を付ける。獲得点数は小さい方が優先
度が高い、同点の場合は文字列の長い方を優先する。獲
得点数も文字列長も同じ場合は辞書中の出現順となる。

（Ｃ）　　省略判定の説明 アザ・オオアザ処理は、「アザ」又は「オオアザ」とい
う住所固有でかつ省略・非省略が任意に行われる単語に
対して省略されても省略されなくても処理出来るように
対応しているものである。

例えば「トウキタウト　ミタ力シ　キタノ」と書かれて
も「トウキョウト　ミタ力シ　オオアザキ９／」と書か
れても「東京都三鷹市北野」を出力することができる。

ＯＣＲ装置による誤認を含む可能性があるため単純に「
アザ・オオアザ」の文字列を照合対象外にするだけでは
うまくいかない。

「アサノマチ」を「アザマチ」と誤認しているかも知れ
ないし、「アザプダイ」のように「アザ（オオアザ）」
で始まる単語なども存在するからである。

省略判定部４１は、誤認文字を含みうる読取りデータ（
カナ）の（単語文字列の）先頭における「アザ」・「オ
オアザ」の確定度と辞書内の単語文字列の先頭における
「アザ」・「オオアザ」の確定度を求め、その結果によ
り比較両者の照合の対象となる基幹文字列を決定する。

このために、省略判定部４１は、第８図（Ａ）図示の如
き２判定テーブルを備える。このテーブルは、読取りデ
ータ（候補文字）が「アザ・・・」。

「オオアザ・・・」で始まる場合とそれ以外の場合の各
々につき、辞書単語がどのような構成かによって、照合
する文字を変更する。辞書単語は、漢字変換のため、読
みとしてのカタカナ部分と住所としての漢字の双方を持
つ、従って１図示の５通りに場合わけされる。照合の方
法は、ｒＸＸ＋Ｊ　。

「そのまま比較（そのまま）」及び［そのまま八Ｘ＋Ｊ
とがある。ｒＸＸ＋Ｊは、Ｘｘをアザ・オオアザの文字
数分だけ進ませた位置を、照合の対象とする。ｘＸは、
読み側又は辞書側である。

「そのまま比較」は、双方の全文字列をそのまま照合の
対象とする。「そのまま八Ｘ＋Ｊは、そのまま照合した
場合の一致の度合と、アザ・オオアザの文字数分だけＸ
を進ませて照合した場合の一致度のうち高い方を採用す
る。

第８図（Ｂ）図示の文字列を例にとって具体的に説明す
る。

例えば、読取りデータが「アサ才力マチ」である場合（
正しく読取っている場合）１判定テーブルにおいて、読
取りデータ側として「アザ・・・」が選択される。これ
は、「アサ・・・」は「アザ・・・」の誤記又は誤読と
も考えられるからである。一方。

候補となる辞書単語側においては、読みは「アサＪを含
み、漢字は「浅丘町」ゆえ１字」を含まない。

そこで、“「アザ」Ｏかつ「字」Ｘ″の項が選択される
。従って、照合の方法は、「そのまま△読＋」である、
これによると、「そのまま」照合すると完全に一致する
ので、辞書単語は、「アサ才力マチ（浅丘町）」が選択
される。

また、読取りデータが「フジヤマ」である場合（記入者
がアザを省略した場合）、読取りデータ側は「どっちで
もない」が選択される。４文字−致していることにより
候補となった辞書単語側においては、読みは「アザ」を
含み、漢字は１字」を含む、そこで、“「アザ」Ｏかつ
「字」Ｏ″の項が選択される。従って、照合の方法は、
「辞書側十Ｊである。これによると、辞書側を「アザ３
分だけ進めて照合すると「フジヤマ」同士であり一致す
る。そこで「アザフジヤマ（字藤山）」が選択され、記
入が省略されていたアザ（字）を追加する修正が行われ
たことになる。

なお、第８図（Ｂ）図示の他の例についても。

第８図（Ａ）図示のテーブルに従えば、同様に修正が行
われ、又は正しい結果を選択できる。

（ｄ）　　表示データ生成の説明 知識処理により住所辞書１１から複数ＯｊＩ語が候補と
して得られるが、その表示の方法によってはオペレータ
が十分に候補を活用できないことがある。そこで９表示
データ生成部５が種々の処理を行って、操作性を高める
ような表示を可能とする。

第９図は変換キー処理について示す。

今、同図（Ａ）の如く、「キタマチＪと記入すべきとこ
ろ「キタマタ」と記入しであるとする。

この場合、知識処理により、同図（Ｂ）の如く優先度の
つけられた候補が１階層構造処理部４から表示データ生
成部５へ出力されてくる。この候補は、読み（カタカナ
）と単語（漢字）とからなる。

ここで、オペレータが所定の変換キーを押下げると、第
９図（Ｃ）図示の如く、第１候補が表示装置８に表示さ
れる。この変換キーの押下げに応じた処理は、変換キー
処理部５２が行う、この表示において、「キタマタ」が
「キタマチ」に補正されて出力されており、補正後の読
みに対応する単語「北回」が表示されている。また、読
みと単語とが対応づけられて同時に同一画面上に表示さ
れる。これにより、変換結果の単語に対する読みは何で
あるのか、又は読みに対応する単語は何であるのかを知
ることができる。

更に、変換キーが押下げられると、第２候補が表示され
る。以下、この押下げに応じて、複数の候補につき、そ
の順位に従って１表示されることになる。

第１０図は単陪−覧表示について示す。

第９図と同様に、第１乃至第３候補が表示データ生成部
５に出力されるが、オペレータが所定の指示入力を行う
と１画面の一部に一覧表が表示される。この−覧表の表
示処理は、単語−覧表示部５１が行う、この−覧表では
、各候補がその読みと単語を対応づけた形式で同時に同
一画面上に表示される。これにより、オペレータは、変
換キーを押下げた場合に何が表示されるかを予め知るこ
とができる。従って、操作の信頼性を高めることができ
る。

この後、オペレータが変換キーを押下げると。

第１０図（Ｂ）図示の如く、第１候補が表示される。こ
れを予知していたオペレータは、直ちに次の操作が実行
できる。

第１１図は区切り線表示について示す。

一般に住所をカタカナ表示すると文字数が多くなる。こ
のため、帳票ε上において、カナ住所フィールド６１が
、２つ（複数）の部分６１−１及び６１−２に分割され
てしまう（２行に亘る）ことがある、この場合、住所知
識処理プログラム３は１分割された部分（継続フィール
ド）６１−１及び６１−２をその順に結合して知識処理
を行う。

このような処理については、先に本願出願人が出願した
特願平２−２１３８３１号に詳細に開示されている。

オペレータが変換キーを押下げると、第１候補が表示さ
れる。この時１区切り線表示部５３が。

分割された部分６１−１及び６１−２のつなぎ目に９区
切りマーク「１」を表示する。なお区切りマークのない
場合も合わせて図示した。この区切りマークにより、帳
票６での住所フィールド６１の分割と３画面に表示され
た候補文字との対比が容易となる。従って、オペレータ
の作業がやりやすくなり、操作が向上する。

以上本発明を実施例により説明したが１本発明はその主
旨に従い種々の変形が可能である。

例えば２階層構造を利用した番地処理を行ってもよい。

これは１階層構造の最下位レベルの単語を処理した後に
、その後ろに続（文字列に対しても行うものであり、同
文字列を番地部とみなして。

番地部に固有の文字列「パンチ（番地）」、「ハン（番
）」、「ボウ（号）」なとの変換（補正）を行う、更に
その際、その１文字前の文字については字種を数字と仮
定して候補文字中から数字を昇格させる。１文字前だけ
でなく固有文字列で挟まれた部分に対して数字化するこ
ともできる。

また、同じく階層構造を利用した都道府県名の省略チエ
ツクを行ってもよい、全国の市、郡名ばかなり唯−性が
保たれている。市・郡名の総数はおよそ１　、２００個
程程度あり、そのうち同名（ただし、カナ書きした場合
に）の市・郡名を持つものがおよそ４０個程度であるか
ら、市・郡名から書き出してもだいたい都道府県が推定
できる。従って、前述した知識処理の最初での都道府県
単語との照合において、候補単語が挙がらなかった場合
及び候補単語が挙がったがあまり確からしくなさそうな
場合（獲得点数が一定値以上になってしまった場合）に
は、都道府県単語を照合した同し文字列に対して市・郡
名の照合を行う、これにより都道府県が省略された場合
に対処できる。

〔発明の効果〕

以上説明したように９本発明によれば、カナ住所知識処
理において、住所辞書を階層構造とすると共に、この階
層毎に照合を行って所定の一致条件を満たす場合に候補
とすることにより、類似する複数の候補を得ることがで
きるので、知識処理の結果を十分に活用でき、オペレー
タの負担を少なくすると共に、認識率を向上することが
できる。

【図面の簡単な説明】

第１図は本発明の原理構成図。 第２図は実施例構成図。 第３図は実施例構成図。 第４図は階層体系を示す図。 第５図は住所辞書の一例を示す図。 第６図は単語照合処理を示す図。 第７図は優先順位処理を示す図。 第８図は省略判定説明図。 第９図は変換キー処理を示す図。 第１０図は単語−覧表示を示す図。 第１１図は区切り線表示を示す図。 １は処理装置、４は階層構造処理部、６は帳票。 ６１は帳票６上のカナ住所フィールド、７は読取部、１
１は住所辞書である。〜 特許出願人　株式会社　ピーエ　フ　ニー代理−人弁理
士森　１）寛（外２名） 階層体系を示す図 第４図 単語照合処理を示す図 第６図 住所辞書の一例を示す図 第５図 ９Ａ　　冒 〜 ！ｌ！　＠　ＩＩ　ｄ　ｖ”’　ｆ％Ｉ　（Ｑ　嘘ＬＯ
（Ｏト０５　　　’−１変換キー処理を示す図 第９図 （Ｂ） 単語−覧表示を示す図 第１０８ 区切り線表示を示す図

Claims (2)

【特許請求の範囲】
1. （１）帳票（６）に記入されたカナ住所文字列を読取る
   読取部（７）と、、住所文字列を格納する住所辞書（１
   １）とを備え、前記読取部（７）が読取ったカナ住所文
   字列について前記住所辞書（１１）を用いた知識処理を
   行って住所データを出力するＯＣＲ処理システムにおい
   て、 前記読取ったカナ住所文字列と前記住所辞書（１１）の
   住所文字列とを照合する階層構造処理部（４）を設け、 前記住所辞書（１１）を階層構造を有するように構成し
   、 前記階層構造処理部（４）が、前記照合すべきカナ住所
   文字列と住所辞書とを、その階層毎に照合すると共に、
   当該照合における一致の割合が所定の一致条件を満たす
   場合に、これを前記住所データの候補とする ことを特徴とするカナ住所知識処理方式。
2. （２）前記住所データの候補の各々を、カタカナからな
   る読みと、漢字からなる単語とを一対として出力する ことを特徴とする請求項（１）記載のカナ住所知識処理
   方式。