JPH0433186A - 単語読取装置 - 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】 〔産業上の利用分野〕 この発明は、住所、氏名などの単語を読み取って認識す
る単語読取装置、特に単語を構成する文字を１文字毎に
認識し、その認識結果を用いて単語を修正する単語読取
装置に関するものである。

（従来の技術） 近年、計算機などへ大量かつ高速にデータをエントリす
るデータエントリ手段として単語読取装置が注目されて
おり、日本語においては漢字やカナや英数字などが複雑
に混在していることから、高精度に単語の読み取りがで
きる単語読取装置の開発が望まれている。このような単
語読取装置としては、光学式文字読取装置（ＯＣＲ）が
知られている。

第１１図は例えばｒ　ＯＣＲのための知識処理方式」（
研究実用化報告Ｖｏ１．３２．Ｎｏ、４．１９８３年）
に示された従来の単語読取装置の構成図を示し、図にお
いて、（１）は文字が記載されている帳票、（２）は上
記帳票（１）をイメージリーダ等により走査して帳票上
の濃度情報を電気信号に変換してディジタル化したパタ
ーンの文字イメージ情報信号を出力する走査手段、（３
）は入力文字を１文字毎に切り出して認識し、順位付け
られた認識候補文字を出力する文字認識手段で、例えば
第１２図に示すように、上記走査手段（２）による光電
変換で得られる文字イメージ情報信号に対して、文字の
生成過程で生じる変動成分を除去して特徴抽出・識別の
処理を容易かつ安定に行わせるよう、位置（文字の重心
を基準の位置に合せるなど）・濃淡（文字領域の平均濃
度を基準値に合せるなど）・大きさ（文字の外接方形の
縦・横の長さの大きい方を基準値に合せるなど）等の正
規化を行う正規化手段（３ａ）と、文字を認識する上で
文字カテゴリの本質的な特徴であり、未知人力文字がい
ずれの文字カテゴリに属するかを判定する上で有効な特
徴を取り出す操作を行う特徴抽出手段（３ｂ）と、抽出
した特徴値を、予め多量の文字パターンに対して特徴抽
出を行い、特徴値を文字カテゴリ毎に格納した識別辞書
（３ｄ）と比較し、距離もしくは類似度を算出し、確か
らしいものから順位付けられた認識候補文字を出力する
識別手段（３Ｃ）及び上記識別辞書（３ｄ）を有する。

また、第１１図において、（４）は読み取りの対象であ
り記入形態が固定される単語を格納した固定記入単語辞
書、（５）は上記文字認識手段（３）から出力された認
識候補文字と上記固定記入単語辞書（４）内の単語とを
照合して単語を決定する固定記入単語読取手段であり、
認識候補文字のうち順位が上位で、かつ固定記入単語辞
書（４）に登録された単語を優先的に選択したものを単
語読み取りの結果として出力するようになされている。

第１３図は上記構成の単語読取装置にて読み取られる帳
票（１）の−例を示す説明図で、図において、（６）は
入力文字列“福岡県福岡市東区箱崎１−１−１めぞん一
刻５号室”である。また、第１４図はこの帳票上の文字
に対して、文字認識手段（３）から出力される認識候補
文字（７）の−例であり、入力文字列第１文字目の“福
”に対しては、“福”、“幅”の２個の認識候補文字が
、入力文字列第２文字目の”岡”に対しては、“岡”、
“間”、“間”、“関”の４個の認識候補文字が、人力
文字列第３文字目の“県”に対して、“具”、“県”、
“貝”の３個の認識候補文字が、以下、人力文字列第４
ないし第２３文字目にはそれぞれ図示の如く認識候補文
字が存在する。

また、′！Ｊ１５図と第１６図は漢字住所の階層関係を
持フた単語辞書（４）内単語の一例を示す説明図で図示
の如く、（８）〜（３２）に各単語が格納され、住所を
構成するこれら各単語（階層最下位の単語を除く）にｒ
ｌＪから順に付し、１つ上位の単語のコードをキーとし
て単語を参照するようになされ、単語表記にはコードを
付して格納し、次の階層のキーとする。なお、文の先頭
から第１階暦車語とマツチングする時のコードはｒＱＪ
とする。

さらに、第１７図ないし第２１図は文字認識手段（３）
から認識候補文字が受は渡されたことにより行われた処
理結果を示し、第１７図は、第１４図に示す認識候補文
字と第１５図に示す漢字住所の固定記入単語辞書（４）
内の第１階層までの単語との照合結果を示す図である。

第１７図において、（３３）〜（３６）は各単語と積算
距離を示す。なお、積算距離とは、ｎ階層（ｎ＝１〜４
）までの照合が終了したときの最下位階層単語から最上
位階層単語までの距離の和である。

また、第１８図は第１４図に示す認識候補文字と第１５
図に示す漢字住所の固定記入単語辞書（４）の第２階層
までの単語との照合結果を示す図で、（３７）〜（４１
）は各単語と積算距離を示す。

また、第１９図は′ｔＳ１４図に示す認識候補文字と第
１５図に示す漢字住所の固定記入単語辞書（４）の第３
階層までの単語との照合結果を示す図で、（４２）〜（
４３）は各単語と積算距離を示す。

また、第２０図は第１４図に示す認識候補文字と第１５
図に示す漢字住所の固定記入単語辞書（４）の第４階層
までの単語との照合結果を示す図で、（４４）〜（４５
）は各単語と積算距離を示す。

また、第２１図は候補単語順位決定の一例を示す説明図
で、（４６）〜（５１）は各単語列と積算距離の平均で
ある。

ここで、上述のように、第１７図、第１８図、第１９図
、第２０図、第２１図は、第１ｗＩ層から第４階層まで
の照合操作の結果を示しており、第１７図から第１８図
への処理切り替えは第１階暦車語に対する照合操作が終
了したこと（１１語辞書の第１階暦車語のすべてと照合
が終了したこと）により行われ、第１８図から第１９図
への処理切り替えは、同様に第２階層重語に対する照合
操作が終了したこと、第１９図から第２０図への処理切
り替えは、同様に第３階層重語に対する照合操作が終了
したこと、第２０図から８２１図への処理切り替えは、
同様に第４階層重語に対する照合操作が終了したことに
より処理切り替えが行われる。

さらに、第２２図は候補単語抽出の一例を示す説明図で
、（５３）〜（６７）は候補単語として抽出される各単
語を示し、また、第２３図は候補単語格納の一例を示す
説明図である。

次に、従来装置の動作について説明する。

第１３図中の帳票に記入された人力単語文字列（６）と
第１５図に示す固定記入単語辞書（４）内の単語との照
合を固定記入単語読取手段（５）にて行う。単語決定は
下記の手法で行う。

〈単語決定手法〉 人力文字列Ｓ　＝”ｌ　＋Ｓ２　＋・・・、ｓ、と単語
辞書内の単語Ｔ＝ｔｌ、ｔ２．・・・ｔｊｌｌとの照合
を行うとき、文字ｓ１とｔｌとの距離の概念を導入し、
これをｄ、とすると、ＳとＴとの距１１Ｄは次の式で表
わされる。

ｍ：単語長 ｄｌ＝・文字Ｓ１に対する認識候補文字中に文字１．が
あるとき認識候補文字中 の１．の順位 ・文字ｓ１に対する認識候補文字中に 文字ｔｌがない時Ｐ（定数） ＳとＴとの距離を単語辞書内の全単語に対して求め、距
離の小さい順に並べ換え、候補単語を出力する。

次に第１１図に示した従来装置で、上記固定記入車語決
定手法を用いて、Ｐ　＝　１００とした場合について説
明する。

第１３図中の帳票上に記入された入力文字列“福岡県福
岡市東区箱崎１−１−１めぞん一刻５号室”（６）と第
１５図に示す固定記入単語辞書（４）内のｊｌＬ語との
照合を固定記入単語読取手段（５）にて行う。

まず、人力文字列“福岡県福岡市東区箱崎１−１−１め
ぞん一刻５号室”（６）の先頭文字から単語辞書内の第
１階層重語“福島県”（８）と照合をとる。上記単語決
定手法に従い、人力文字列の先頭３文字“福岡県“をＳ
とし、単語辞書内の単語Ｔを“福島県”（８）とすると
、 ｓ、＝“福”、　ｔｌ＝“福”間の距離Ｓ、の第１位認
識候補文字にｔｌが存在するので、ｄ、＝　１　。

Ｓ２＝“岡”、ｔ、＝”島”間の距離 Ｓ２の認識候補文字にｔ２が存在しないので、ｄ２＝Ｓ
３＝“県”、ｔ、＝”県”間の距離 ｓ３の第２位認識候補文字にｔ３が存在するので、ｄ、
＝２゜ となり、Ｄ　＝　ｄ、＋　６２＋　６３＝　１０３とな
る。

次に、単語辞書内の単語“東京都”（９）と照合をとる
。前記単語決定手法に従い、入力文字列の先頭３文字“
福岡県”をＳとし、単語辞書内の単語Ｔを“東京都”（
９）とすると、 ｓｌ＝’“福”、ｔ、＝“東“間の距離ｓ１の認識候補
文字にｔｌが存在するので、ｄ、＝１００゜ Ｓ２＝”岡”、ｔ２＝“京“間の距離 ｓ２の認識候補文字にｔ２が存在しないので、ｄ２＝Ｓ
３＝“県“、ｔ３＝“都“間の距離 ｓ３の認識候補文字にｔ３が存在しないので、ｄ３＝と
なり、Ｄ　＝　ｄｌ＋　ｄ２＋　ｄ３＝　３００　とな
る。

次に、単語辞書内の単語“静岡系”（１０）と照合をと
る。前記単語決定手法に従い入力文字列の先頭３文字“
福岡県”をＳとし、単語辞書内の単語Ｔを“静岡系”（
１０）とすると、 ｓｌ＝“福”、ｔ１＝“静”間の距離 Ｓ、のＵ識候補文字にｔｌが存在しないので、ｄ、＝Ｓ
２＝“岡”、ｔ２＝“岡”間の距離 ｓ２の第１位認識候補文字にｔ２が存在するので、ｄ２
＝　１　。

ｓ３＝“県”、　ｔ３−“県”間の距離Ｓ、の第２位認
識候補文字にｔ、が存在するので、ｄ、＝２゜ となり、Ｄ　＝　ｄ、＋　ｄ、＋　ｄ３＝　１０３　と
なる。

次に、単語辞書内の単語“福井系”（１１）と照合をと
る。前記単語決定手法に従い入力文字列の先頭３文字“
福岡県”をＳとし、単語辞書内の単語Ｔを“福井系“（
１１）とすると、 ｓ、＝“福”、　ｔｌ＝“福”間の距離ｓ１の第１位認
識候補文字にｔｌが存在するので、ｄ、＝　１　。

ｓ２＝“岡”、ｔ２＝“井“間の距離 Ｓ、の認識候補文字にｔ２が存在しないので、ｄ２＝１
００゜ ｓ３＝“県”、ｔ、＝“県”間の距離 Ｓ、の第２位認識候補文字にｔ３が存在するので、ｄ！
＝２゜ となり、Ｄ＝ｄ、＋ｄ２＋ｄ、±１０３　となる。

次に、単語辞書内の単語“福岡県”（１２）と照合をと
る。前記単語決定手法に従い入力文字列の先頭３文字“
福岡県”をＳとし、単語辞書内の単語Ｔを“福岡県”（
１２）とすると、 Ｓ、＝“福”、ｔ、＝“福”間の距離 Ｓ１の第１位認識候補文字に１．が存在するので、ｄ、
＝　１　。

ｓ２＝“岡”、ｔ２＝“岡”間の距離 Ｓ２の第１位認識候補文字にｔ２が存在するので、ｄ２
＝　１　。

ｓ３＝“県”、ｔ３＝“県”間の距離 ｓ３の第２位認識候補文字にｔ３が存在するので、ｄ、
＝２゜ となり、Ｄ　＝　ｄ＋　＋　ｄｚ＋ｄ３＝　４となる。

この結果、単語辞書内の単語“福島系”（８）に対して
Ｄ　＝　１０３、“東京都”（９）に対してＤ＝３００
、“静岡県”（１０）に対してＤ　＝　１０３、“福井
系”（１１）に対してＤ＝１０３、“福岡県”（１２）
に対してＤ゛＝４となる。辞書との単語照合時間短縮の
ため距離が（単語長）×６０より大きい値を持つ単語を
除外するとした場合、第１７図に示す積算処理＝４の“
福岡県”（３３）、積算距離＝１０３の“福島系”（３
４）、積算距離＝１０３の“静岡県”（３５）、積算距
Ｉｍ　＝　１０３の“福井系”（３６）が候補単語とし
て選ばれる。

次に、入力候補文字列“福岡県福岡市東区箱崎１−１−
１めぞん一刻５号室′″（６）と第１５図に示す固定記
入単語辞書（４）内の第２ｖａ層単語との照合を行う。

′ｔＳ２階層以降の単語に対しては、上位階層が存在す
る単語のみが照合対象となる。つまり、第１階層の候補
単語とならない“東京都”（９）の下位階層の“千代田
区”（１５）、”八王子布″’　（１８）は照合対象と
はならない。

まず、“福岡県”（１２）を上位階層とする単語照合を
行う。入力文字列の先頭４文字目から６文字目までの“
福岡布”をＳ、単語辞書内の“福岡県”（１２）に下位
単語“福岡布”（１９）をＴとし、前記単語決定手法で
第１階層と同様に照合すると、単語辞書内の単語“福岡
布”（１９）に対してＤ＝５となる。同様に単語辞書内
の単語“中間車”（１９）に対してＤ　＝　１０３とな
る。

次に“福島系”（８）を上位階層とする単語照合を行う
。単語辞書内の“福島布”（１３）に対してＤ　＝　１
０３となる。同様に単語辞書内の単語“会津若松布″（
１４）に対してＤ＝５００となる。

次に“静岡県”（１０）を上位階層とする単語照合を行
う。単語辞書内の“静岡布”（１７）に対してＤ　＝　
１０４　となる。

次に“福井系”（１１）を上位階層とする単語照合を行
う。単語辞書内の“福井布”（１８）に対してＤ　＝　
１０３となる。

第１階層と同様に、距離が（単語長）×６０より大きい
値を持つ単語を除外するので第２階層では、“会津若松
布”（１４）が除外され、第１８図に示す候補単語と積
算距離が得られる。また、第１８図に示すように単語間
の接続情報も合せて保持する。なお、接続情報は最終的
に候補単語を抽出するとのに、候補単語と共にメモリに
格納され、上位階層と下位階層単語の接続関係を表す。

次に、人力文字列“福岡県福岡市東区箱崎１−１−１め
ぞん−Ｍ５号室″（６）と第１５図に示す固定記入単語
辞書（４）内の第３階暦車語との照合を行う。“福岡市
”（１９）、“中間車”（２０）、“福島市”（１３）
、“静岡市”（１７）、“福井市”（１８）の下位に属
する単語と照合する。

まず、“福岡市”（１９）を上位階層とする単語と照合
を行う。入力文字列の先頭７文字目から８文字目までの
“東区”をＳ、単語辞書内の“福岡市”（１９）の下位
単語“東区“（２６）をＴとし、前記単語決定手法で照
合すると、単語辞書内の単語“東区″（２６）に対して
Ｄ　＝　１０１となる。同様に単語辞書内の単語“西区
”（２７）に対してＤ　＝　２００となる。

次に“中間車”（２０）を上位階層とする単語と照合を
行う。単語辞書内の単語“東田町”（２８）に対してＤ
　＝　１０３となる。

次に“福島市”（１３）を上位階層とする単語と照合を
行う。単語辞書内の単語“飯坂町”（２１）に対してＤ
　＝　３００となる。同様に単語辞書内の単語“上湯温
泉町”（２２）に対してＤ＝５００となる。

次に“静岡市”（１７）を上位階層とする単語と照合を
行う。単語辞書内の単語“東新田”（２４）に対してＤ
冨２０１　となる。

次に“福井市”（１８）を上位階層とする単語と照合を
行う。単語辞書内の単語“太田町”（２５）に対してＤ
　＝　２０２となる。

距離が（単語長）×６０より大きい値を持つ単語を除外
するので第３階層では、“西区”（２７）、“飯坂町”
（２１）、“上湯温泉町”（２２）、“東新田”（２４
）、“太田町”（２５）が除外され、第１９図に示す候
補単語と積算距離が得られる。また、第１９図に示すよ
うに単語間の接続情報も合せて保持する。

次に人力文字列“福岡県福岡市東区箱崎１−１−１めぞ
ん一刻５号室”（６）と第１５図に示す固定記入単語辞
書（４）内の第４階層重語との照合を行う。“東区”（
２６）の下位に属する単語と照合する。“東田町”（２
８）は下位の階層を持たない最下位階層の単語なので、
照合する単語が存在しない。

゛東区”（２６）を上位階層とする単語と照合を行う。

入力文字列の先頭９文字目から１０文字目までの゛箱崎
”をＳ、単語辞書内の“東区”（２６）の下位！＃語“
箱崎”（２９）をＴとし、前記単語決定手法で照合する
と、単語辞書内の単語“箱崎”（２９）に対してＤ＝３
となる。同様に単語辞書内の単語“箱崎ふ頭″（３０）
に対してＤ＝２０３となる。

距離が（ＪＩＬ語長）×６０より大きい値を持つ単語は
ないので、第４階層で除外される単語はなく、第２０図
に示す候補単語と積算距離が得られる。また、第２０図
に示すように単語間の接続情報も合せて保持する。

第４階層で抽出されたすべての単語が、下位の階層を持
たない最下位階層の単語なので、単語照合はここで打ち
切られる。

次に、第２０図に示す候補単語の中から下位階層の候補
単語を保持しない候補単語を抽出し、バックトラッキン
グすることにより、候補単語列を得る。

第２０図の場合、“箱崎”（４４）、“箱崎“（４５）
、“東田町“（４３）、”福島市”（３９）、“静岡市
”（４０）、“福井市”（４１）の６個の単語が下位階
層を保持しない。

これらの単語について、バックトラッキングにより候補
単語列を抽出すると第２１図のようになる。また、それ
ぞれのパスの積算距離は単語照合時に求められており、
積算距離をそれぞれのパスの文字数で割ると積算距離の
平均が求められる。

第２１図は積算距離の平均の小さい順に配列したもので
ある。

次に、最終候補単語を決定する。最終候補単語は積算距
離の平均の最小値を与えるパスの単語の切れ目を基準に
選択する。第２２図の場合、第１階層重語の単語長は３
、第２階層重語の単語長は３、第３階暦車語の単語長は
２、第４階層重語の単語長は２であり、第３階層の候補
単語“東田町”（６６）の単語長は３、第４階層重語の
単語長“箱崎ふ頭”（６）はちの単語長は４であるので
、“東田町”（６６）、“箱崎ふ頭”（６８）は候補単
語から除外する。

また、同一階層内の同一表記も除外する。第１階層では
“福岡県”（５３）と“福岡県”（５４）、′ｓ２階層
では“福岡市”（５９）、＄３階層では“東区”（６５
）とを除外する。

その結果、第２３図に示す最終候補単語が得られる。

このように、住所の都道府県や町名などの単語を読み取
る場合は、記入される単語が国定されており、記入され
る単語を網羅した単語辞書を容易に作成することができ
る。また、記入される単語が固定されることを利用して
、認識候補文字中に単語辞書内の単語を構成するすべて
の文字が入っていなくとも、ある程度の割合で、認識候
補文字中に単語を構成する文字が入っていれば、正解単
語を得ることができる。さらに、認識候補が候補単語で
得られ、修正も容易に行うことができる。

〔発明が解決しようとするｖＩＡ題〕

従来の単語読取装置は以上のように構成され、記入され
る単語が固定されている場合に効果的な単語読取を行う
ことができる。しかしながら、住所の町名以下の部分で
は記入形態は固定されず、“アパート”マンション“等
の一般語に加えて、“鎌倉寮”、“井の頭ハイツ”等の
地名、“三に電機第２寮”日鉱社宅”などの会社名、“
関口荘”藤田アパート”などの人名など、種々雑多な単
語が使用され、都道府県名−市区群名といりた明確な階
層関係もない。そのため、住所の町名以下の部分の読取
に使用する辞書で、表記を網羅するのは非常に困難であ
る。

また、記入される単語を網羅した単語辞書の作成ができ
ない場合に、住所の都道府県名や町名などの単語の読取
に適用した単語照合を行うと、辞書未登録語が記入され
た場合に、辞書未登録記入部分の認識候補文字と単語辞
書内の他の単語とを照合し、誤った単語を抽出してしま
うなどの問題があった。

この廃明は上記のような問題点を解消するためになされ
たもので、住所の町名より前の部分のように記入形態が
固定されている単語に対しては、従来通りの候補単語を
求めることにより単語読取を行う手法を取り、住所の町
名以下のように記入形態が固定されず単語の表記も多岐
にわたフている車ｗ１読取では、誤った単語の抽出を防
止するようにできる単語読取装置を得ることを目的とす
る。

〔課題を解決するための手段〕

この発明に係る単語読取装置は、入力単語を１文字毎に
認識し、各文字に対する複数の認識候補文字を出力する
文字認識手段と、記入形態が固定される単語を格納した
固定記入単語辞書と、記入形態が自由な単語と単語間の
接続情報を格納した自由記入単語辞書と、上記文字認識
手段から得られる認識候補文字と固定記入単語辞書及び
自由記入単語辞書に格納された４１１語を照合し、記入
形態が固定される単語に対しては候補単語を、記入形態
が自由な単語に対しては最尤の結果を文字単位で出力す
る固定・自由記入混在単語読取手段とを備えたものであ
る。

〔作用〕

この発明においては、記入形態が固定され記入される単
語が網羅できる固定記入単語に対しては単語照合を積極
的に行い候補単語で結果を出力し、記入形態が自由で未
登録語が多く存在する自由記入単語に対しては認識候補
文字のみで構成される単語を抽出して確実に照合できた
単語だけを抽出し結果は文字単位で出力することにより
、記入される単語の記入形態の性質により、単語読取の
手法を切り替えて、正読率のよい単語読取結果を得る。

〔実施例〕

以下、この発明の一実施例を図について説明する。第１
図はこの発明の一実施例である単語読取装置の構成を示
すブロック図であり、第２図に示す従来装置のものと同
一または相当部分は同一符号を用いて示す。第１図にお
いて、（５２）は記入形態が固定されず、記入単語の表
記も多岐にわたっている単語を読取るためには単語表記
と単語属性と単語属性間の接続情報を格納した自由記入
単語辞書、’（５３）は記入形態が固定される単語に対
しては、固定記入単語辞書（４）に格納された単語と文
字認識手段（３）から得られる認識候補文字とを照合し
候補単語を、記入形態が自由な単語に対しては、自由記
入単語辞書（５）に格納された単語と文字認識手段（３
）から得られる認識候補文字とを照合し、最尤の結果を
文字単位で出力する固定・自由記入混在単語読取手段で
ある。

また、第２図は自由記入単語辞書（５２）の単語表記と
単語属性の一例を示す説明図である。第２図において、
（５４）は“数字”の単語属性を持つ単語表示ｒＩＪ、
（５５）は“英字”の単語属性を持つ単語表記ｒＩ４、
（５６）は“漢数字”の単語属性を持つ単語表記ｒＪ、
（５７）は“記号”の単語属性を持つ単語表記ｒＪ、（
５８）は“住所用語”の単語表記ｒめぞんＪ、（５９）
は“数字”の単語属性を持つ単語表記ｒ５４、（６０）
は“数字”の単語属性を持つ単語表記「３１、（６１）
は“後置助数詞”の単語属性を持つ単語表記１号Ｊ、（
６２）は、“後置助数詞”の単語属性を持つ単語表記ｒ
分室１である。

また、第３図は自由記入単語辞書（５２）の単語属性間
の接続情報の一例を示す説明図である。第３図において
、（６３）は先頭から単語属性“英字”への接続情報、
（６４）は先頭から単語属性“数字”への接続情報、（
６５）は単語属性“数字”から単語属性“記号”への接
続情報、（６６）は単語属性“英字”から単語属性“記
号”への接続情報、（６７）は単語属性”数字”から単
語属性“漢数字”への接続情報、（６８）は単語属性“
英字”から単語属性“漢数字”への接続情報、（６９）
は単語属性“漢数字”から単語属性“数字“への接続情
報、（７０）は単語属性“漢数字”から単語属性“英字
“への接続情報、（７１）は単語属性“記号”から単語
属性“数字”への接続情報、（７２）は単語属性“記号
”から単語属性“英字”への接続情報、（７３）は単語
属性“数字”から単語属性“住所用語”への接続情報、
（７４）は単語属性“住所用語”から単語属性“漢数字
”への接続情報、（５７）は単語属性“数字”から単語
属性“後置助数詞”への接続情報である。

また、第４図は認識候補文字の町名以下の部分の説明図
、第５図は記入形態が固定されず記入単語の表記も多岐
にわたっている単語を読み取る自由記入単語辞書の動作
を説明する説明図で、太線は前後の単語属性間の接続が
あること、細線は前後の単語属性間の接続がないことを
示す。

第６図は、第５図の接続関係が成立したものの中から最
尤の結果を選択する方法を説明する説明図、図において
、太線で示されたバスが最尤のパスである。

第７図は住所の町名以下のように記入形態が固定されず
単語の表記も多岐にわたっている自由記入単語辞書の結
果の一例を説明する説明図である。

また、第８図は第７図で得られた単語読取結果の格納過
程の一例を説明する説明図で、図において、（７６）は
単語読取結果が１文字車位の認識における第１位認識候
補文字と異なるものである。

第９図は、第７図で得られた単語読取結果の格納の一例
を説明する説明図である。

第１Ｏ図は、固定麗人単語読取結果と自由記入単語読取
結果とを統合した単語読取結果を示す図である。

次に、この発明の一実施例動作を、第１３図に示す人力
単語文字列“福岡県福岡市東区箱崎１−１−１めぞん一
刻５号室”（６）の各文字に対して文字認識手段（３）
で出力される認識候補文字（７）の例について説明する
。

人力単語文字列の町名部分までは従来方式を適用し、第
２３図に示す候補単語を得る。その後、第４図に示す町
名以下の部分に対して、記入形態が固定されず単語の表
記も多岐にわたっている自由犯人単語読取を行う。

まず、第４図に示す認識候補文字と第２図に示す単語表
記とを照合する。町名以下の部分の先頭の文字から照合
を行い、第１文字目”１”の認識候補文字のみで構成さ
れる単語を第２図に示す単語表記から選択する。照合に
より、第１位候補文字“Ｉ”と第３位候補文字“１”が
照合される。

次に、第１文字目“１”と第２文字目“−”の認識候補
文字で構成される単語を検索する。この例の場合、すべ
ての認識候補文字の組み合わせをとっても自由記入単語
辞書（５２）内の表記と一致しない０次に、″ｉ％１文
字目“１“と第２文字目と′ｓ３文字目“１”の認識候
補文字で構成される単語を検案する。以下順次、文字数
を増加し、入力文字数が尽きるか単語辞書登録単語の最
大長に達するまで照合処理を継続することにより、第１
文字目を先頭とした照合を終了する。

第１文字目を先頭とした照合を終了後、第２文字目を先
頭とした照合を行う。３４２文字目を先頭とした照合は
、先頭位置が異なるだけで、照合手法は同一である。

以下、入力文字が尽きるまで、先頭位置を移動させ照合
を行う。

第５図に、第４図の認識候補文字に対して単語照合を行
った結果を示す。第１文字目を先頭とした単語として“
Ｉ”、“１”、第２文字目を先頭とした単語として“−
、−〇、第３文字目を先頭とした単語として“１”、“
Ｉ”、第４文字目を先頭とした単語として“−、−”、
第５文字目を先頭とした単語として“１”、第６文字目
を先頭とした単語として“めぞん”、第９文字目を先頭
とした単語として“−”、第１文字目を先頭とした単語
として“５″、“３”、第１２文字目を先頭とした単語
として“号”、“苦辛“が抽出される。

次に、第２図に示す表で与えられる単語表記に付された
単語属性をもとに単語間の接続検定を行う。接続検定に
は第３図に示す単語属性接続表を用いる。

接続検定は、２つの単語属性間の接続可否を検定する。

＄１文字目で抽出された単語表記“Ｉ”の単語属性は第
２図（５５）より“英字”となる。また、単語属性“英
字”と“漢数字”との間の接続は第３図の（６８）によ
り接続が成立しないので、第１文字目で抽出された単語
表記“Ｉ”と第２文字目で抽出された単語表記“−”の
間の接続は成立しない。

一方、第２文字目で抽出された単語表記“の単語属性は
第２図（５７）より“記号”となり、単語属性“英字”
と”記号”との間の接続は第３図の（６６）により成立
するので、第１文字目で抽出された単語表記”Ｉ”と第
２文字目で抽出された単語表記“−”の間の接続は成立
する。

上記の接続検定をすべての単語に対して実施し、第５図
に示す接続検定結果を得る。第５図において、太線は接
続が成立し、細線は接続が成立しないことを示す。

次に、第５図で接続関係が設立したものの中から最尤の
結果を選択する。最尤パスの選択は認識候補文字の順位
の和で行う。第５図で接続するパスが最長になるように
パスを選択し、長さが同のものは認識候補文字の順位の
和の小さいものを選択する。

第５図の場合、ｒ　ｔ　−−−ｉ　−−−ｔめぞん１な
るパスとｒ１→−→Ｉ→−→１めぞんｊなるパスが存在
するが、ｒｌ−−→１→−→１めぞん」なるパスの順位
の和が１４、ｒ１→−→Ｉ→−→１めぞん１なるパスの
順位の和が１５となるので、順位の和が小さい「１→−
→１→−→１めぞん」なるパスが選択される。

ｒ５−、号Ｊ、ｒ３−号Ｊ、ｒ５−号Ｊ、ｒ３−。

号Ｊなる複数のパスも存在するが、接続するパスが最長
になるようにパスを選択するので、「５−号」、’３−
号」のパスが残り、さらに順位の和の小さいものを選択
すると「５−号Ｊが選択される。

第６図において、太線で示されたパスが最尤のパスであ
る。

単語辞書によって照合された部分の表記はそのまま出力
するが、辞書未登録単語の記入等により単語照合が成立
しなかった部分に対しては、１文字車位の第１位認識候
補文字をそのまま採用する。第７図に単語読取結果の例
を示す。

単語読取結果が決定した後、認識候補文字に単語読取結
果を埋め込む。埋め込みは文字単位で行い、単一読取結
果と１文字車位の認識における第１位候補文字が異なる
とき、単語読取結果を第１位候補文字の位置に配し、他
の認識候補文字は１文字繰り下げて配置する。

第８図は、半語知識処理結果の格納過程を示しており、
（７Ｂ）は単語読取結果のうちで１文字車位の認識の第
１位候補文字と異なるものを示す。

第９図は、自由記入単語読取の最終結果格納の一例であ
る。

最後に、固定記入単語読取と自由記入単語読取の結果を
統合し、最終結果を出力する。

第１０図に、固定記入単語読取と自由記入単語読取の結
果を統合した最終結果を示す。第１０図に示すように、
記入形態が固定され記入される単語が網羅できる固定記
入単語に対しては単語照合を積極的に行い候補単語で結
果を出力し、記入形態が自由で未登録語が多く存在する
自由証人ＲＩ−語に対しては認識候補文字のみで構成さ
れる単語を抽出し確実に照合できた単語だけを抽出し結
果は文字単位で出力するので、単語の記入形態に通した
単語読取方式が適用でき、単語の記入形態に通した修正
方式も提供できる。

なお、上記実施例では自由記入単語読取に単語属性の前
後の接続関係を用いたが、これに限らず、前後関係以外
の情報を用いて単語表記を絞ることもできる。また、上
記実施例では自由記入単語読取の結果を１つに絞る時に
、認識候補文字の順位の和を用いたが、これに限らず、
文字を認識したときに得られる入力文字に対する類似性
を示す類似度の和などを用いてもよい。また、上記実施
例では住所を例に上げて説明したが、他の単語に対して
も適用できる。

〔発明の効果〕

以上説明したとおり、この発明によれば、単語読取装置
において、記入形態が固定され記入される単語が網羅で
きる固定記入単語に対しては単語照合を積極的に行い候
補単語で結果を出力し、記入形態が自由で未登録語が多
く存在する自由記入単語に対しては認識候補文字のみで
構成される単語を抽出して確実に照合できた単語だけを
抽出し結果は文字単位で出力するようにしたので、単語
の記入形態に適した単語読取方式が適用できる上、単語
の記入形態に適した修正方式が提供できるようになり、
正読率が高く結果の修正が容易な単語読取装置が得られ
る。

【図面の簡単な説明】

第１図ないし第１Ｏ図はこの発明を説明するもので、第
１図はこの発明の一実施例である単語読取装置の構成を
示すブロック線図、Ｎ２図は自由記入ｊ１−語読取に用
いる単語辞書の、！＃語表記および単語属性の一例を示
す説明図、５ｉＳ３図は自由記入単語読取に用いる単語
辞書の単語属性接続表の一例を示す説明図、第４図は自
由記入単語読取部分の認識候補文字を示す説明図、第５
図は自由記入単語読取の単語照合結果および単語接続検
定結果の例を示す説明図、第６図は自由記入単語読取の
最尤パス選択を説明する説明図、第７図は自由記入単語
読取結果の一例を説明する説明図、第８図は自由記入単
語読取結果の認識候補文字への埋込みを説明する説明図
、第９図は自由記入単語読取結果の一例を示す図、第１
０図は固定記入単語読取結果と自由記入単語読取結果を
統合した最終読取結果の一例を示す説明図である。 また、第１１図ないし第２３図は従来例を説明するもの
で、第１１図は従来の単語読取装置の一実施例の構成を
示すブロック線図、第１２図は第１１図の文字認識手段
（３）の構成図、第１３図は帳票に記入された入力単語
文字列の一例を示す説明図、第１４図は単語辞書の一例
を示す説明図、第１５図は文字認識手段から出力される
認識候補文字の一例を示す説明図、第１６図は第１５図
の内容を格納する辞書（４）の構成の一例を示す説明図
、第１７図は固定記入単語読取の第１階暦車語照合まで
の途中結果を示す説明図、第１８図は固定記入単語読取
の第２階暦車語照合までの途中結果を示す説明図、第１
９図は固定記入単語読取の第３階暦年語照合までの途中
結果を示す説明図、第２０図は固定記入単語読取の第４
階暦年語照合までの途中結果を示す説明図、第２１図は
固定記入単語読取の最尤単語列抽出を説明する説明図、
第２２図は固定記入単語読取の候補選択を説明する説明
図、第２３図は固定記入単語読取の候補単語格納を説明
する説明図である。 図において、（３）は文字認識手段、（４）は固定記入
単語辞書、（５２）は固定記入単語辞書、（５３）は固
定・自由記入混在単語読取手段である。 尚、 各図中、 同一符号は同−又は相当部分を示 第 図 第 図 箪 図 第 図 第 図 第 図 ロモ那ンロロ→１０口 刻 叶旧７ 第 図 第 図 第 図 １めぞん一刻５号室 第 図 １めぞん一刻 ５号室 ノーノー◆ぬ◆入−◆３孝至 ／φ◆へ争ね◆◆◆◆φφ◆ 第 図 第 図 第 図 第 図 第 図 第 図 第 図

Claims (1)

【特許請求の範囲】
1. 入力単語を１文字毎に認識し、各文字に対する複数の認
   識候補文字を出力する文字認識手段と、記入形態が固定
   される単語を格納した固定記入単語辞書と、記入形態が
   自由な単語と単語間の接続情報を格納した自由記入単語
   辞書と、上記文字認識手段から得られる認識候補文字と
   固定記入単語辞書及び自由記入単語辞書に格納された単
   語を照合し、記入形態が固定される単語に対しては候補
   単語を、記入形態が自由な単語に対しては最尤の結果を
   文字単位で出力する固定・自由記入混在単語読取手段と
   を備えたことを特徴とする単語読取装置。