JPH0433069B2 - - Google Patents
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- JPH0433069B2 JPH0433069B2 JP60170028A JP17002885A JPH0433069B2 JP H0433069 B2 JPH0433069 B2 JP H0433069B2 JP 60170028 A JP60170028 A JP 60170028A JP 17002885 A JP17002885 A JP 17002885A JP H0433069 B2 JPH0433069 B2 JP H0433069B2
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- 238000012545 processing Methods 0.000 claims description 19
- 235000016496 Panda oleosa Nutrition 0.000 claims description 17
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- 230000004044 response Effects 0.000 claims description 5
- 238000000034 method Methods 0.000 description 19
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 4
- 238000013519 translation Methods 0.000 description 4
- 230000014616 translation Effects 0.000 description 4
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- 230000004048 modification Effects 0.000 description 3
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- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
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- G—PHYSICS
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- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F3/00—Input arrangements for transferring data to be processed into a form capable of being handled by the computer; Output arrangements for transferring data from processing unit to output unit, e.g. interface arrangements
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Description
【発明の詳細な説明】
〔発明の技術分野〕
本発明は、読み情報を仮名漢字変換してなる複
数の同音異義語の中から適切な訳語(訳語句)を
効果的に選択することのできる文章作成装置に関
する。
数の同音異義語の中から適切な訳語(訳語句)を
効果的に選択することのできる文章作成装置に関
する。
〔発明の技術的背景とその問題点〕
近時、日本語ワードプロセツサが広く普及して
いる。この種の文章作成装置では、文章を形成す
る読みの情報を単語、文節、連文節等の単位で入
力し、これを仮名漢字変換辞書を参照して仮名漢
字混じりの文字列に変換している。
いる。この種の文章作成装置では、文章を形成す
る読みの情報を単語、文節、連文節等の単位で入
力し、これを仮名漢字変換辞書を参照して仮名漢
字混じりの文字列に変換している。
ところが、日本語には種々の同音異義語が存在
する為、上記仮名漢字変換処理において複数の変
換候補(訳語、訳語句)が得られることが多い。
そこで従来では、専ら次候補キー等を用いて変換
目的とする訳語(訳語句)を選択するようにして
いる。
する為、上記仮名漢字変換処理において複数の変
換候補(訳語、訳語句)が得られることが多い。
そこで従来では、専ら次候補キー等を用いて変換
目的とする訳語(訳語句)を選択するようにして
いる。
然し乍ら、この同音異義語の選択処理は非常に
煩わしい。そこで例えば、順次選択された同音異
義語を装置内で頻度学習し、出現頻度の高い訳語
(訳語句)を第1候補として出力するような工夫
が行われている。また同じ訳語(訳語句)が繰返
し用いられることが多いことから、最終選択され
た訳語(訳語句)を第1候補として出力するよう
な工夫が行われている。
煩わしい。そこで例えば、順次選択された同音異
義語を装置内で頻度学習し、出現頻度の高い訳語
(訳語句)を第1候補として出力するような工夫
が行われている。また同じ訳語(訳語句)が繰返
し用いられることが多いことから、最終選択され
た訳語(訳語句)を第1候補として出力するよう
な工夫が行われている。
このような工夫は、同音異義語の選択操作の回
数を少なくする上で大きく貢献している。
数を少なくする上で大きく貢献している。
ところが、例えば『記者が帰社する。』等のよ
うに、1つの文章中で複数の同音異義語を用いる
場合も多々ある。このような場合には、その都
度、同音異義語の選択操作が必要となり、前述し
た工夫がかえつて煩わしさを招来することにな
る。
うに、1つの文章中で複数の同音異義語を用いる
場合も多々ある。このような場合には、その都
度、同音異義語の選択操作が必要となり、前述し
た工夫がかえつて煩わしさを招来することにな
る。
そこで、機械翻訳技術に見られるような構文解
析処理を導入して上述した同音異義語の選択を行
うことが考えられている。ところがこの構文解析
処理は、1つの文を解析処理対象として行われる
為、入力単位を単語や文節等として仮名漢字変換
処理する文章作成装置への適用が困難であつた。
析処理を導入して上述した同音異義語の選択を行
うことが考えられている。ところがこの構文解析
処理は、1つの文を解析処理対象として行われる
為、入力単位を単語や文節等として仮名漢字変換
処理する文章作成装置への適用が困難であつた。
一方、新しい文章作成装置として、所謂べた入
力された読み情報を順次仮名漢字変換処理するこ
とが試みられている。然し乍ら実際には、装置内
部における組合せ処理データ量の制限等から、そ
の一時の入力文字数を制限したり、またその入力
文の先頭から単語や文節の区切りを自動検出し、
その検出単位毎に仮名漢字変換処理するようにし
ている。
力された読み情報を順次仮名漢字変換処理するこ
とが試みられている。然し乍ら実際には、装置内
部における組合せ処理データ量の制限等から、そ
の一時の入力文字数を制限したり、またその入力
文の先頭から単語や文節の区切りを自動検出し、
その検出単位毎に仮名漢字変換処理するようにし
ている。
この為、1文がべた入力されても、その全体が
単語や文節等の単位に細かく分割されて仮名漢字
変換処理されるので、その全体に亙る構文的な特
徴を捕えた解析処理を行うことが困難であつた。
単語や文節等の単位に細かく分割されて仮名漢字
変換処理されるので、その全体に亙る構文的な特
徴を捕えた解析処理を行うことが困難であつた。
しかも構文解析を行う為には、1文の入力の完
了を待つことが必要である。この為、文の入力か
らその変換処理結果を得るまでの応答が悪いと云
う不具合があつた。
了を待つことが必要である。この為、文の入力か
らその変換処理結果を得るまでの応答が悪いと云
う不具合があつた。
これ故、文章を考えながら読み情報を入力して
文章を作成するような場合、その入力イメージ
(作成文章イメージ)を捕え難いと云う問題も生
じた。
文章を作成するような場合、その入力イメージ
(作成文章イメージ)を捕え難いと云う問題も生
じた。
本発明はこのような事情を考慮してなされたも
ので、その目的とするところは、仮名漢字変換結
果の応答時間遅れや処理データエリアの増大を招
くことなく、意味的に適切な訳語(訳語句)を変
換候補として得て、その同音異義語の選択操作の
煩わしさを大幅に軽減することのできる実用性の
高い文章作成装置を提供することにある。
ので、その目的とするところは、仮名漢字変換結
果の応答時間遅れや処理データエリアの増大を招
くことなく、意味的に適切な訳語(訳語句)を変
換候補として得て、その同音異義語の選択操作の
煩わしさを大幅に軽減することのできる実用性の
高い文章作成装置を提供することにある。
本発明は、文章の読み情報を入力して仮名漢字
混じりの文章情報に変換する文章作成装置におい
て、 入力された読み情報を、例えば単語や文節等の
所定の変換単位で順次仮名漢字混じりの文字情報
に変換し、複数の変換候補が得られたときには優
先順位の高い変換候補を出力するようにし、 一方、上記読み情報の入力に対する、例えば句
読点や、括弧、段落、改行等の文終端を示す特殊
情報の入力をトリガとして、上記変換処理された
文章の構文解析を行い、前記変換処理された文章
中の同音異義語が存在する候補の中で他の語との
間で係り受け関係にない候補を選択し、この係り
受け関係にない候補の変換候補順位を下げてその
変換候補の出力を制御するようにしたものであ
る。
混じりの文章情報に変換する文章作成装置におい
て、 入力された読み情報を、例えば単語や文節等の
所定の変換単位で順次仮名漢字混じりの文字情報
に変換し、複数の変換候補が得られたときには優
先順位の高い変換候補を出力するようにし、 一方、上記読み情報の入力に対する、例えば句
読点や、括弧、段落、改行等の文終端を示す特殊
情報の入力をトリガとして、上記変換処理された
文章の構文解析を行い、前記変換処理された文章
中の同音異義語が存在する候補の中で他の語との
間で係り受け関係にない候補を選択し、この係り
受け関係にない候補の変換候補順位を下げてその
変換候補の出力を制御するようにしたものであ
る。
かくして本発明によれば、出現頻度情報や前選
択情報等に従つて入力読み情報が所定の変換処理
単位毎に順次仮名漢字変換されて出力表示される
ので、その変換結果の応答時間遅れを招くことが
なく、また装置内の処理データエリアの増大を招
くこともない。
択情報等に従つて入力読み情報が所定の変換処理
単位毎に順次仮名漢字変換されて出力表示される
ので、その変換結果の応答時間遅れを招くことが
なく、また装置内の処理データエリアの増大を招
くこともない。
しかも文終端の情報が入力された時点で、それ
までに変換処理された文章の構文を解析し、この
解析結果に従つて他の語との間で係り受け関係に
ない同音異義語の変換候補順位を下げるので、不
本意な同音異義語の変換出力が効果的に阻止され
る。この結果、同音異義語の選択操作の必要回数
を大幅に低減することが可能となり、その操作性
(文章作成性)の向上を図ることが可能となる。
までに変換処理された文章の構文を解析し、この
解析結果に従つて他の語との間で係り受け関係に
ない同音異義語の変換候補順位を下げるので、不
本意な同音異義語の変換出力が効果的に阻止され
る。この結果、同音異義語の選択操作の必要回数
を大幅に低減することが可能となり、その操作性
(文章作成性)の向上を図ることが可能となる。
以下、図面を参照して本発明の一実施例につき
説明する。
説明する。
第1図は実施例装置の概略構成図である。
入力装置1は、例えば仮名キーボードからな
り、この入力装置1を操作して文章作成に供する
読み情報が仮名文字列として入力される。尚、こ
こでは仮名入力する例につき説明するが、読み情
報をローマ字入力するものであつても良く、また
音声入力するものであつても良い。またこの入力
装置1から、文終端を示す句読点や括弧、段落、
改行等の情報も入力される。
り、この入力装置1を操作して文章作成に供する
読み情報が仮名文字列として入力される。尚、こ
こでは仮名入力する例につき説明するが、読み情
報をローマ字入力するものであつても良く、また
音声入力するものであつても良い。またこの入力
装置1から、文終端を示す句読点や括弧、段落、
改行等の情報も入力される。
しかして入力装置1から入力された読み情報
(仮名文字列)は、入力メモリ2に蓄えられた後、
この入力メモリ2から変換制御部3に読出され
る。そして上記読み情報は、基本的には変換制御
部3の制御の下で、単語または文節等の所定の処
理単位毎に切出され、仮名漢字変換部4による仮
名漢字変換処理に供せられる。
(仮名文字列)は、入力メモリ2に蓄えられた後、
この入力メモリ2から変換制御部3に読出され
る。そして上記読み情報は、基本的には変換制御
部3の制御の下で、単語または文節等の所定の処
理単位毎に切出され、仮名漢字変換部4による仮
名漢字変換処理に供せられる。
仮名漢字変換部4は、単語辞書メモリ5に予め
格納された仮名漢字変換の辞書情報を用い、前記
所定の処理単位の入力読み情報に対する仮名漢字
変換結果を求めている。尚、同音異義語の存在に
より同一の読みに対する変換候補が複数個ある場
合、仮名漢字変換部4は学習辞書メモリ6に学習
登録されている各変換候補に対する出現頻度情報
や前選択情報等を参照して、優先順位が第1位の
変換候補をその変換結果として選択している。
格納された仮名漢字変換の辞書情報を用い、前記
所定の処理単位の入力読み情報に対する仮名漢字
変換結果を求めている。尚、同音異義語の存在に
より同一の読みに対する変換候補が複数個ある場
合、仮名漢字変換部4は学習辞書メモリ6に学習
登録されている各変換候補に対する出現頻度情報
や前選択情報等を参照して、優先順位が第1位の
変換候補をその変換結果として選択している。
この仮名漢字変換処理にあつては、適宜活用語
尾変化の検定や付属語に対する検定が行われるこ
とは云うまでもない。またこの仮名漢字変換処理
結果に応じて、前記学習辞書メモリ6に登録され
る頻度情報等が随時学習更新される。
尾変化の検定や付属語に対する検定が行われるこ
とは云うまでもない。またこの仮名漢字変換処理
結果に応じて、前記学習辞書メモリ6に登録され
る頻度情報等が随時学習更新される。
このようにして順次変換処理された仮名漢字混
じりの変換結果は出力メモリ7に蓄えられ、出力
装置8にて順次表示出力される。
じりの変換結果は出力メモリ7に蓄えられ、出力
装置8にて順次表示出力される。
しかして前記変換制御部3は、前記入力装置1
から文終端の情報が入力されたとき、出力メモリ
7に格納された変換候補の列からなる1つの文章
情報を構文解析し、各変換候補間の係り受け関係
を調べている。そして同音異義語(次候補)を持
つ変換候補が、他の語との間で係り受け関係を持
たない場合、これを不適切な変換候補であるとし
て、その変換候補順位を下げている。この結果、
他の語との間で係り受け関係を持つ他の変換候補
が、その読み情報に対する変換結果として再選択
され、前記出力メモリ7に格納された先の変換結
果が書替えられる。
から文終端の情報が入力されたとき、出力メモリ
7に格納された変換候補の列からなる1つの文章
情報を構文解析し、各変換候補間の係り受け関係
を調べている。そして同音異義語(次候補)を持
つ変換候補が、他の語との間で係り受け関係を持
たない場合、これを不適切な変換候補であるとし
て、その変換候補順位を下げている。この結果、
他の語との間で係り受け関係を持つ他の変換候補
が、その読み情報に対する変換結果として再選択
され、前記出力メモリ7に格納された先の変換結
果が書替えられる。
ところで前記単語辞書メモリ5は、例えば第2
図に示すように単語の読み情報を見出しAとし、
その仮名漢字混じり表記の変換候補B、品詞情報
C、分類コードD、結合コードEを分類登録して
構成される。尚、Fはその格納アドレス情報であ
る。
図に示すように単語の読み情報を見出しAとし、
その仮名漢字混じり表記の変換候補B、品詞情報
C、分類コードD、結合コードEを分類登録して
構成される。尚、Fはその格納アドレス情報であ
る。
ここで読み見出しAに対する変換候補B、およ
びその品詞情報はCは、例えば従来一般的な文節
指定形式の変換処理で用いられる辞書のデータ形
式と同じものである。
びその品詞情報はCは、例えば従来一般的な文節
指定形式の変換処理で用いられる辞書のデータ形
式と同じものである。
しかして分類コードDおよび結合コードEは、
前述した構文検定に使用されるものである。
前述した構文検定に使用されるものである。
分類コードDは、単語の意味的な性質を簡単に
割当てたもので、例えばここでは“人”に関する
情報を(a)、“組織・法人”に関する情報を(b)、“乗
物”に関する情報を(c)、そして“場所”に関する
情報を(d)としている。また語尾「する」を付加す
ることによつて動詞化するサ変名詞に関しては、
(S)なる分類コードを与えるようにしている。
割当てたもので、例えばここでは“人”に関する
情報を(a)、“組織・法人”に関する情報を(b)、“乗
物”に関する情報を(c)、そして“場所”に関する
情報を(d)としている。また語尾「する」を付加す
ることによつて動詞化するサ変名詞に関しては、
(S)なる分類コードを与えるようにしている。
また結合コードEは、主として動詞(動詞化し
たサ変名詞)に関するものであり、その動詞がど
のような分類コードを持つ名詞と、いかなる格助
詞を伴つて結び付くか、等の情報を示している。
たサ変名詞)に関するものであり、その動詞がど
のような分類コードを持つ名詞と、いかなる格助
詞を伴つて結び付くか、等の情報を示している。
例えば「発車する」なる動詞の場合、その結合
コードが「(c)が(d)を」として与えられるから、
『“乗物”が“場所”を発車する』として結合する
ことが示される。尚、「(a)が(a,b,d)を」
なる結合コードは、括弧内の要素a,b,dがそ
れぞれ結合可能であることを示している。
コードが「(c)が(d)を」として与えられるから、
『“乗物”が“場所”を発車する』として結合する
ことが示される。尚、「(a)が(a,b,d)を」
なる結合コードは、括弧内の要素a,b,dがそ
れぞれ結合可能であることを示している。
次に前記変換制御部3の詳細な動作につき説明
する。
する。
第3図は変換制御部3の動作シーケンスの一例
を示すものである。
を示すものである。
変換制御部3は、前記入力装置1から文字情報
が入力されると(ステツプa)、先ずその入力文
字コードを入力メモリ2にスタツクする(ステツ
プb)。
が入力されると(ステツプa)、先ずその入力文
字コードを入力メモリ2にスタツクする(ステツ
プb)。
そしてその入力文字コードが、例えば文終端を
示す句読点であるか、仮名漢字変換処理の区切り
単位を示す文節指定の情報であるか、或いは読み
情報を示す仮名文字コードであるかを判定してい
る(ステツプc,d)。
示す句読点であるか、仮名漢字変換処理の区切り
単位を示す文節指定の情報であるか、或いは読み
情報を示す仮名文字コードであるかを判定してい
る(ステツプc,d)。
この判定結果に従つて、入力文字コードが仮
名文字コードの場合には、文字入力(ステツプ
a)とその入力文字コードの入力メモリ2へのス
タツク(ステツプb)が繰返し行われる。
名文字コードの場合には、文字入力(ステツプ
a)とその入力文字コードの入力メモリ2へのス
タツク(ステツプb)が繰返し行われる。
そして入力文字コードが句読点である場合、
および文節指定の情報である場合には、上記入
力メモリ2にスタツクされた入力文字コード列に
対する仮名漢字変換処理を実行する(ステツプ
e)。この仮名漢字変換処理の実行は、上記入力
文字コード列を仮名漢字変換部4に与えることに
より行われる。
および文節指定の情報である場合には、上記入
力メモリ2にスタツクされた入力文字コード列に
対する仮名漢字変換処理を実行する(ステツプ
e)。この仮名漢字変換処理の実行は、上記入力
文字コード列を仮名漢字変換部4に与えることに
より行われる。
しかして仮名漢字変換部4が単語辞書メモリ5
を参照して、その入力文字コード列(読み情報)
に対する変換結果を得ると、変換制御部3は次に
学習辞書メモリ6に格納された頻度情報に従つて
その出力優先順位を決定する(ステツプf)。こ
の出力優先順位の決定は、同一の読み情報に対す
る変換候補が複数個存在する場合、仮名漢字変換
部4に指令を与えて行われるものである。そして
それらの各変換候補に対する過去の出現頻度情報
や最後に選択された変換候補の情報等に基いて、
出力優先順位の最も高い変換候補を、その読み情
報(入力文字コード列)に対する変換結果として
選択することにより行われる。
を参照して、その入力文字コード列(読み情報)
に対する変換結果を得ると、変換制御部3は次に
学習辞書メモリ6に格納された頻度情報に従つて
その出力優先順位を決定する(ステツプf)。こ
の出力優先順位の決定は、同一の読み情報に対す
る変換候補が複数個存在する場合、仮名漢字変換
部4に指令を与えて行われるものである。そして
それらの各変換候補に対する過去の出現頻度情報
や最後に選択された変換候補の情報等に基いて、
出力優先順位の最も高い変換候補を、その読み情
報(入力文字コード列)に対する変換結果として
選択することにより行われる。
このようにして求められた変換結果が出力メモ
リ7に転送され、出力装置8にて出力表示される
(ステツプq)。
リ7に転送され、出力装置8にて出力表示される
(ステツプq)。
そして変換制御部3は、その処理単位(文節)
の仮名漢字変換処理が終了し、変換結果が出力メ
モリ7に格納されたことから、前記入力メモリ2
に格納された入力文字コード列を消去し(ステツ
プh)、次の文字コードの入力に備える。
の仮名漢字変換処理が終了し、変換結果が出力メ
モリ7に格納されたことから、前記入力メモリ2
に格納された入力文字コード列を消去し(ステツ
プh)、次の文字コードの入力に備える。
しかる後、上記の如く変換処理された入力文字
コード列の最後の入力文字コードが句読点であつ
たか否かを確認する(ステツプi)。この確認処
理にて、入力文字コードが前述した文節の区切
りを示す情報であつた場合には前述した処理を再
度繰返す。従つて文節単位で入力される文字コー
ド列は、その都度、仮名漢字変換処理されること
になる。またその最後の入力文字コードが句読
点であつた場合には、以下に示す処理を実行す
る。尚、この最後に入力された文字コードが句読
点であるか否かの確認処理は、例えば前述した処
理ステツプcで入力文字コードが句読点であると
判定されたときにフラグを立て、このフラグを参
照する等して行われる。
コード列の最後の入力文字コードが句読点であつ
たか否かを確認する(ステツプi)。この確認処
理にて、入力文字コードが前述した文節の区切
りを示す情報であつた場合には前述した処理を再
度繰返す。従つて文節単位で入力される文字コー
ド列は、その都度、仮名漢字変換処理されること
になる。またその最後の入力文字コードが句読
点であつた場合には、以下に示す処理を実行す
る。尚、この最後に入力された文字コードが句読
点であるか否かの確認処理は、例えば前述した処
理ステツプcで入力文字コードが句読点であると
判定されたときにフラグを立て、このフラグを参
照する等して行われる。
しかして、最後に入力された文字コードが句読
点であり、今までに入力された文字コード列に対
する文の区切りが示されたとき、前記出力メモリ
7には、各文節の変換結果によつて示される1つ
の文章情報が得られることになる。そこで変換制
御部3は前記出力メモリ7に順に格納された各文
節の変換結果の情報を読出し、その文頭を検索す
る(ステツプj)。そしてこの文頭から順に、各
変換結果にそれぞれ附随した前記分類コードDと
結合コードEを求め、その構文を解析する(ステ
ツプk)。
点であり、今までに入力された文字コード列に対
する文の区切りが示されたとき、前記出力メモリ
7には、各文節の変換結果によつて示される1つ
の文章情報が得られることになる。そこで変換制
御部3は前記出力メモリ7に順に格納された各文
節の変換結果の情報を読出し、その文頭を検索す
る(ステツプj)。そしてこの文頭から順に、各
変換結果にそれぞれ附随した前記分類コードDと
結合コードEを求め、その構文を解析する(ステ
ツプk)。
この構文解析は、各変換結果の結合コードEに
従つて他の語の分類コードDを参照し、その結合
条件を満しているか否かを調べることによつて行
われる。この構文解析によつて、出力メモリ7に
得られた変換結果が他の変換結果との間で所定の
係り受け関係を満しているか否かが判定されるこ
とになる。
従つて他の語の分類コードDを参照し、その結合
条件を満しているか否かを調べることによつて行
われる。この構文解析によつて、出力メモリ7に
得られた変換結果が他の変換結果との間で所定の
係り受け関係を満しているか否かが判定されるこ
とになる。
そして係り受けの結合性のない変換候補が見出
された場合には、その変換候補が変換結果として
不適切なものであると判定され、その出力優先順
位が下げられる。この出力優先順位の変更によつ
て同音異義語の関係にある他の変換候補が、最優
先順位の変換候補として求められるので、この変
換候補に対しても同様にしてその係り受け関係の
結合性を調べる。
された場合には、その変換候補が変換結果として
不適切なものであると判定され、その出力優先順
位が下げられる。この出力優先順位の変更によつ
て同音異義語の関係にある他の変換候補が、最優
先順位の変換候補として求められるので、この変
換候補に対しても同様にしてその係り受け関係の
結合性を調べる。
このような処理によつて複数の同音異義語の中
から、他の語との間で係り受け関係を満すものが
選択される(ステツプl)。この係り受け関係を
満す変換候補が複数個存在する場合には、その中
で最も優先順位の高いものが選択されることは云
うまでもない。
から、他の語との間で係り受け関係を満すものが
選択される(ステツプl)。この係り受け関係を
満す変換候補が複数個存在する場合には、その中
で最も優先順位の高いものが選択されることは云
うまでもない。
しかして係り受け関係を満さなかつた変換結果
に代えて求められた新たな変換候補は、出力メモ
リ7に転送された該当変換結果と入替えられる。
この結果、係り受け結合性を満す変換結果のみか
らなる文章情報が出力メモリ7に得られることに
なる。この文章情報が出力装置8にて表示される
(ステツプm)。
に代えて求められた新たな変換候補は、出力メモ
リ7に転送された該当変換結果と入替えられる。
この結果、係り受け結合性を満す変換結果のみか
らなる文章情報が出力メモリ7に得られることに
なる。この文章情報が出力装置8にて表示される
(ステツプm)。
このようにして出力表示された文章情報に対
し、必要があれば変換候補に対する次候補選択処
理が従来装置と同様に行われる。尚、上述した係
り受け結合性の処理によつて、係り受けの不適切
な変換候補が訂正されていることから、多くの場
合、適切な変換処理結果が得られる。従つてこの
ような場合には、そのまま次の文章の作成作業に
進むことが可能となる。
し、必要があれば変換候補に対する次候補選択処
理が従来装置と同様に行われる。尚、上述した係
り受け結合性の処理によつて、係り受けの不適切
な変換候補が訂正されていることから、多くの場
合、適切な変換処理結果が得られる。従つてこの
ような場合には、そのまま次の文章の作成作業に
進むことが可能となる。
第4図乃至第6図は本装置による文章作成処理
の具体例を示すものである。
の具体例を示すものである。
今、入力装置1から「きしやが」なる読み情報
を入力し、これに続いて文節変換を指示すると、
上記読み情報は仮名漢字変換部4に与えられて仮
名漢字変換される。
を入力し、これに続いて文節変換を指示すると、
上記読み情報は仮名漢字変換部4に与えられて仮
名漢字変換される。
この場合、第2図に示すように「きしや」なる
読みに対する変換候補が「貴社、記者、帰社、汽
車」と4つ存在することから、その頻度情報が参
照される。
読みに対する変換候補が「貴社、記者、帰社、汽
車」と4つ存在することから、その頻度情報が参
照される。
そして単語辞書メモリ5には、例えば頻度値の
高いものから順にその変換候補が並替え制御され
て格納されているものとすると、この場合には
「貴社」なる表記がその変換結果として求められ
る。この変換処理情報は出力メモリ7に格納さ
れ、出力装置8にて第4図aに示すように『貴社
が』として表示される。
高いものから順にその変換候補が並替え制御され
て格納されているものとすると、この場合には
「貴社」なる表記がその変換結果として求められ
る。この変換処理情報は出力メモリ7に格納さ
れ、出力装置8にて第4図aに示すように『貴社
が』として表示される。
しかる後、「とうきようを」なる読み情報を入
力し、文節変換を指示すると、この場合には同音
異義語が存在しないことから、その変換結果が直
接的に「東京」として求められる。この変換結果
は、出力メモリ7に先に格納された情報に加えて
該出力メモリ7に格納される。この結果、出力表
示装置8には、第4図bに示すように『貴社が東
京を』なる表示が得られることになる。
力し、文節変換を指示すると、この場合には同音
異義語が存在しないことから、その変換結果が直
接的に「東京」として求められる。この変換結果
は、出力メモリ7に先に格納された情報に加えて
該出力メモリ7に格納される。この結果、出力表
示装置8には、第4図bに示すように『貴社が東
京を』なる表示が得られることになる。
続いて「ほうもんした」なる読み情報を入力
し、文終端を示す「読点;。」を入力すると、「ほ
うもん」なる読みに対する変換結果が「訪問」と
して求められると同時に、上記文終端の情報入力
をトリガとして文章の構文解析が行われる。
し、文終端を示す「読点;。」を入力すると、「ほ
うもん」なる読みに対する変換結果が「訪問」と
して求められると同時に、上記文終端の情報入力
をトリガとして文章の構文解析が行われる。
この構文解析は、出力メモリ7に格納された文
節単位の変換候補の全てを変換制御部3に読出
し、各変換候補の同音異義語を求めると共に、そ
れらの変換候補の分類コードDと結合コードEと
に従つてそれらの間の係り受け結合関係を調べる
ことにより行われる。
節単位の変換候補の全てを変換制御部3に読出
し、各変換候補の同音異義語を求めると共に、そ
れらの変換候補の分類コードDと結合コードEと
に従つてそれらの間の係り受け結合関係を調べる
ことにより行われる。
この例の場合には、出力メモリ7から読出され
た情報に従つて、例えば第5図に示す如き変換候
補の情報を得る。尚、第5図において、「#」と
「*」との間に示される変換候補は、互いに同音
異義語の関係にあることを示している。
た情報に従つて、例えば第5図に示す如き変換候
補の情報を得る。尚、第5図において、「#」と
「*」との間に示される変換候補は、互いに同音
異義語の関係にあることを示している。
しかして複数の同音異義語関係にある変換候補
と、これに格助詞を介して結合される他の変換候
補との間の関係は、第6図に示されるようにな
る。
と、これに格助詞を介して結合される他の変換候
補との間の関係は、第6図に示されるようにな
る。
ここでその分類コードDと、結合コードEとに
従つてその係り受け関係の成立性を調べると、
「訪問」なる変換候補の結合コードから、「訪問し
た」なる語が 「(a)が(a,b,d)を訪問した」 なる係り受け関係しか取り得ないことがわかる。
従つてその係り受け関係の成立性を調べると、
「訪問」なる変換候補の結合コードから、「訪問し
た」なる語が 「(a)が(a,b,d)を訪問した」 なる係り受け関係しか取り得ないことがわかる。
この結果、
「(a)が東京を訪問した」
なる係り受け関係が成立することが解析され、更
に「貴社」の分類コードDが(b)であることから、 「貴社が東京を訪問した」 なる係り受け結合が成立しないことがわかる。そ
してこの場合には、分類コードDが(a)である「記
者」なる変換候補だけが係り受け関係を満すこと
が見出され、 「記者が東京を訪問した」 なる構文解析結果が得られることになる。このよ
うな構文解析処理によつて、先に求められた変換
候補「貴社」の出力優先順位が下げられ、これに
替えて「記者」なる変換候補によつて変換結果
が、第4図cに示すように修正されることにな
る。
に「貴社」の分類コードDが(b)であることから、 「貴社が東京を訪問した」 なる係り受け結合が成立しないことがわかる。そ
してこの場合には、分類コードDが(a)である「記
者」なる変換候補だけが係り受け関係を満すこと
が見出され、 「記者が東京を訪問した」 なる構文解析結果が得られることになる。このよ
うな構文解析処理によつて、先に求められた変換
候補「貴社」の出力優先順位が下げられ、これに
替えて「記者」なる変換候補によつて変換結果
が、第4図cに示すように修正されることにな
る。
このようにして、文終端の情報入力としてその
変換処理された文章の構文が解析され、所定の係
り受け関係を満す変換候補が選択されることにな
る。
変換処理された文章の構文が解析され、所定の係
り受け関係を満す変換候補が選択されることにな
る。
従つて本装置によれば、同音異義語が存在する
変換候補は、その出現頻度情報等に従つて選択さ
れつつ、他の語との係り受け関係に従つて選択修
正されるので、適切な変換結果を効率良く得るこ
とが可能となる。これ故、オペレータによる同音
異義語の選択操作回数を大幅に少なくすることが
でき、文章作成効率の向上を図るこが可能とな
る。
変換候補は、その出現頻度情報等に従つて選択さ
れつつ、他の語との係り受け関係に従つて選択修
正されるので、適切な変換結果を効率良く得るこ
とが可能となる。これ故、オペレータによる同音
異義語の選択操作回数を大幅に少なくすることが
でき、文章作成効率の向上を図るこが可能とな
る。
しかも入力した読み情報に対する変換結果が応
答性良く得られ、1文の入力が終了した時点で係
り受け関係の不本意な変換候補が修正されるの
で、文章作成作業が容易である等の効果が奏せら
れる。
答性良く得られ、1文の入力が終了した時点で係
り受け関係の不本意な変換候補が修正されるの
で、文章作成作業が容易である等の効果が奏せら
れる。
尚、本発明は上述した実施例に限定されるもの
ではない。ここでは文節単位で仮名漢字変換処理
を行つたが、2文節や3文節等の連続した処理単
位毎に仮名漢字変換処理を行うようにしても良
い。またべた入力された情報を内部的に分かち書
き処理し、これを順次仮名漢字変換処理を行うも
のであつても良い。更には、読み情報の入力形態
も前述したように仮名入力に限定されないことは
云うまでもない。要するに本発明はその要旨を逸
脱しない範囲で種々変形して実施することができ
る。
ではない。ここでは文節単位で仮名漢字変換処理
を行つたが、2文節や3文節等の連続した処理単
位毎に仮名漢字変換処理を行うようにしても良
い。またべた入力された情報を内部的に分かち書
き処理し、これを順次仮名漢字変換処理を行うも
のであつても良い。更には、読み情報の入力形態
も前述したように仮名入力に限定されないことは
云うまでもない。要するに本発明はその要旨を逸
脱しない範囲で種々変形して実施することができ
る。
第1図は本発明の一実施例装置の概略構成図、
第2図は単語辞書メモリの構成例を示す図、第3
図は変換制御部の制御シーケンスの例を示す図、
第4図乃至第6図は本装置における文章作成処理
の具体例を示す図である。 1…入力装置、2…入力メモリ、3…変換制御
部、4…仮名漢字変換部、5…単語辞書メモリ、
6…学習辞書メモリ、7…出力メモリ、8…出力
装置。
第2図は単語辞書メモリの構成例を示す図、第3
図は変換制御部の制御シーケンスの例を示す図、
第4図乃至第6図は本装置における文章作成処理
の具体例を示す図である。 1…入力装置、2…入力メモリ、3…変換制御
部、4…仮名漢字変換部、5…単語辞書メモリ、
6…学習辞書メモリ、7…出力メモリ、8…出力
装置。
Claims (1)
- 【特許請求の範囲】 1 文章の読み情報を入力して仮名漢字混じりの
文章情報に変換する文章作成装置において、 入力された読み情報を所定の変換単位で順次仮
名漢字混じりの文章情報に変換する仮名漢字変換
手段と、 読み情報の入力に対する文終端を示す特殊情報
に応じて、上記仮名漢字変換手段によつて変換処
理された文章情報の構文解析を行う構文解析手段
と、 この構文解析手段の結果に基づいて、上記仮名
漢字変換手段によつて変換処理された文章情報中
の同音異義語が存在する候補の中で他の語との間
で係り受け関係にない候補を選択する候補選択手
段と、 この候補選択手段によつて選択された係り受け
関係にない候補の変換候補順位を下げて、その変
換候補の出力を制御する候補出力制御手段とを具
備したことを特徴とする文章作成装置。 2 読み情報を仮名漢字混じりの文章情報に変換
する仮名漢字変換手段は、読み情報を単語または
文節を処理単位として変換処理し、複数の変換候
補が得られたときには優先順位の高い変換候補を
出力するものである特許請求の範囲第1項記載の
文章作成装置。 3 読み情報の入力に対する文終端を示す特殊情
報は、句読点の情報や、括弧、段落、改行等の情
報からなるものである特許請求の範囲第1項記載
の文章作成装置。
Priority Applications (4)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP60170028A JPS6231467A (ja) | 1985-08-01 | 1985-08-01 | 文章作成装置 |
KR1019860003287A KR900005899B1 (ko) | 1985-08-01 | 1986-04-28 | 문장작성장치 |
US06/889,761 US4777600A (en) | 1985-08-01 | 1986-07-28 | Phonetic data-to-kanji character converter with a syntax analyzer to alter priority order of displayed kanji homonyms |
CN86105459A CN1008016B (zh) | 1985-08-01 | 1986-07-31 | 输入处理系统 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP60170028A JPS6231467A (ja) | 1985-08-01 | 1985-08-01 | 文章作成装置 |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
JPS6231467A JPS6231467A (ja) | 1987-02-10 |
JPH0433069B2 true JPH0433069B2 (ja) | 1992-06-02 |
Family
ID=15897261
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP60170028A Granted JPS6231467A (ja) | 1985-08-01 | 1985-08-01 | 文章作成装置 |
Country Status (4)
Country | Link |
---|---|
US (1) | US4777600A (ja) |
JP (1) | JPS6231467A (ja) |
KR (1) | KR900005899B1 (ja) |
CN (1) | CN1008016B (ja) |
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Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JPS5979339A (ja) * | 1982-10-29 | 1984-05-08 | Toshiba Corp | 仮名・漢字変換方式 |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
JPS6231467A (ja) | 1987-02-10 |
KR900005899B1 (ko) | 1990-08-13 |
US4777600A (en) | 1988-10-11 |
KR870002521A (ko) | 1987-03-31 |
CN86105459A (zh) | 1987-06-17 |
CN1008016B (zh) | 1990-05-16 |
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