JPH0554197A - 日本語文字認識装置 - Google Patents
日本語文字認識装置Info
- Publication number
- JPH0554197A JPH0554197A JP3218951A JP21895191A JPH0554197A JP H0554197 A JPH0554197 A JP H0554197A JP 3218951 A JP3218951 A JP 3218951A JP 21895191 A JP21895191 A JP 21895191A JP H0554197 A JPH0554197 A JP H0554197A
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- JP
- Japan
- Prior art keywords
- character
- kanji
- hiragana
- representative
- candidates
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Abstract
(57)【要約】
【目的】 漢字を全て一つの代表文字に置き換え、文字
種を数十種類に減らして確率遷移行列を使用し、それに
より形態素を用いることなく言語処理を行うことで文字
の認識率を向上させる。 【構成】 漢字と平仮名を含む各種の文字を読取るイメ
ージセンサと、ＣＰＵを備え、ＣＰＵにより、読取った
文字をあらかじめ記憶した文字パターンと比較し、複数
の文字候補として認識し、認識した文字候補の内の漢字
文字候補を漢字代表文字に置き換え、確率遷移行列を用
いて、漢字代表文字と平仮名文字候補から平仮名を決定
し、漢字代表文字から漢字を決定するよう構成する。
種を数十種類に減らして確率遷移行列を使用し、それに
より形態素を用いることなく言語処理を行うことで文字
の認識率を向上させる。 【構成】 漢字と平仮名を含む各種の文字を読取るイメ
ージセンサと、ＣＰＵを備え、ＣＰＵにより、読取った
文字をあらかじめ記憶した文字パターンと比較し、複数
の文字候補として認識し、認識した文字候補の内の漢字
文字候補を漢字代表文字に置き換え、確率遷移行列を用
いて、漢字代表文字と平仮名文字候補から平仮名を決定
し、漢字代表文字から漢字を決定するよう構成する。
Description
【０００１】
【産業上の利用分野】この発明は、日本語ＯＣＲ（光学
的文字読み取り装置）のような日本語文字認識装置に関
する。
的文字読み取り装置）のような日本語文字認識装置に関
する。
【０００２】
【従来の技術】日本語の文章には、英語の文章と違って
空白で区切られた単語という単位が存在しない。そこ
で、従来の日本語文字認識装置では、文字認識結果候補
を展開処理して文字列を作成し、その文字列に対して言
語辞書から最長一致法によって形態素を求め、最も妥当
な形態素が得られる文字列を選び出すことにより各文字
を決定するようにしている（特開昭59−078400号公報参
照）。
空白で区切られた単語という単位が存在しない。そこ
で、従来の日本語文字認識装置では、文字認識結果候補
を展開処理して文字列を作成し、その文字列に対して言
語辞書から最長一致法によって形態素を求め、最も妥当
な形態素が得られる文字列を選び出すことにより各文字
を決定するようにしている（特開昭59−078400号公報参
照）。
【０００３】
【発明が解決しようとする課題】しかしながら、上記処
理方法では、(i) 言語辞書に登録されていないと、正し
い形態素を求めるのが困難であり、(ii)文字認識結果候
補そのものの信頼度が低い場合、それを用いて求めた形
態素の信頼度は更に低くなる、というような問題があ
る。
理方法では、(i) 言語辞書に登録されていないと、正し
い形態素を求めるのが困難であり、(ii)文字認識結果候
補そのものの信頼度が低い場合、それを用いて求めた形
態素の信頼度は更に低くなる、というような問題があ
る。
【０００４】本発明では、英語文字認識で使用されてい
る確率遷移行列を日本語に応用する。１データ当たりｎ
バイトを使用する３文字の確率遷移行列では、 英語の場合 ２６3 ×ｎバイト 日本語の場合 ３０００3 ×ｎバイト のメモリーを使用する。そのため従来は、日本語文字認
識に確率遷移行列を用いるのは困難と考えられていた。
そこで、本発明においては、漢字を全て一つの代表文字
に置き換えて、文字種を数十種類に減らすことにより確
率遷移行列を使用する。また、漢字を他の文字との連結
性より幾つかの代表文字に置き換えて、文字種を数十種
類に減らすことにより確率遷移行列を使用する。さら
に、漢字をその代表読みから平仮名に置き換えて、文字
種を平仮名のみの数十種類に減らすことにより確率遷移
行列を使用する。
る確率遷移行列を日本語に応用する。１データ当たりｎ
バイトを使用する３文字の確率遷移行列では、 英語の場合 ２６3 ×ｎバイト 日本語の場合 ３０００3 ×ｎバイト のメモリーを使用する。そのため従来は、日本語文字認
識に確率遷移行列を用いるのは困難と考えられていた。
そこで、本発明においては、漢字を全て一つの代表文字
に置き換えて、文字種を数十種類に減らすことにより確
率遷移行列を使用する。また、漢字を他の文字との連結
性より幾つかの代表文字に置き換えて、文字種を数十種
類に減らすことにより確率遷移行列を使用する。さら
に、漢字をその代表読みから平仮名に置き換えて、文字
種を平仮名のみの数十種類に減らすことにより確率遷移
行列を使用する。
【０００５】本発明は、このようにして確率遷移行列を
使用することにより、形態素を用いることなく言語処理
を行うようにした日本語文字認識装置を提供するもので
ある。
使用することにより、形態素を用いることなく言語処理
を行うようにした日本語文字認識装置を提供するもので
ある。
【０００６】
【課題を解決するための手段】図１は請求項１の発明の
構成を示すブロック図であり、図に示すように、請求項
１の発明は、漢字と平仮名を含む各種の文字を読取る読
取り手段101 と、読取り手段101 で読取った文字をあら
かじめ記憶した文字パターンと比較し、複数の文字候補
として認識する認識手段102 と、認識手段102 によって
認識された複数の文字候補から各文字を決定するに際
し、漢字文字候補を漢字代表文字に置き換える漢字置き
換え手段103 と、確率遷移行列を用いて、漢字代表文字
と平仮名文字候補から平仮名を決定する平仮名決定手段
104 と、あらかじめ記憶した言語辞書を検索することに
より、漢字代表文字から漢字を決定する漢字決定手段10
5 と、を備えてなる日本語文字認識装置である。
構成を示すブロック図であり、図に示すように、請求項
１の発明は、漢字と平仮名を含む各種の文字を読取る読
取り手段101 と、読取り手段101 で読取った文字をあら
かじめ記憶した文字パターンと比較し、複数の文字候補
として認識する認識手段102 と、認識手段102 によって
認識された複数の文字候補から各文字を決定するに際
し、漢字文字候補を漢字代表文字に置き換える漢字置き
換え手段103 と、確率遷移行列を用いて、漢字代表文字
と平仮名文字候補から平仮名を決定する平仮名決定手段
104 と、あらかじめ記憶した言語辞書を検索することに
より、漢字代表文字から漢字を決定する漢字決定手段10
5 と、を備えてなる日本語文字認識装置である。
【０００７】なお、漢字置き換え手段103 は、漢字文字
候補を全て一つの漢字代表文字に置き換えるものであっ
てもよいし、漢字文字候補を他の文字との連結性より幾
つかの漢字代表文字に置き換えるものであってもよい。
候補を全て一つの漢字代表文字に置き換えるものであっ
てもよいし、漢字文字候補を他の文字との連結性より幾
つかの漢字代表文字に置き換えるものであってもよい。
【０００８】また、図２は請求項４の発明の構成を示す
ブロック図であり、図に示すように、請求項４の発明
は、漢字と平仮名を含む各種の文字を読取る読取り手段
101 と、読取り手段101 で読取った文字をあらかじめ記
憶した文字パターンと比較し、複数の文字候補として認
識する認識手段102 と、認識手段102 によって認識され
た複数の文字候補から各文字を決定するに際し、漢字文
字候補をその代表読みから平仮名に置き換える平仮名置
き換え手段106 と、平仮名置き換え手段106 によって置
き換えられて平仮名文字候補のみとなった文章に確率遷
移行列を用いて各平仮名を決定する平仮名決定手段107
と、平仮名置き換え手段106 によって置き換えられた平
仮名を元の漢字に戻すことにより漢字を決定する漢字決
定手段108と、を備えてなる日本語文字認識装置であ
る。
ブロック図であり、図に示すように、請求項４の発明
は、漢字と平仮名を含む各種の文字を読取る読取り手段
101 と、読取り手段101 で読取った文字をあらかじめ記
憶した文字パターンと比較し、複数の文字候補として認
識する認識手段102 と、認識手段102 によって認識され
た複数の文字候補から各文字を決定するに際し、漢字文
字候補をその代表読みから平仮名に置き換える平仮名置
き換え手段106 と、平仮名置き換え手段106 によって置
き換えられて平仮名文字候補のみとなった文章に確率遷
移行列を用いて各平仮名を決定する平仮名決定手段107
と、平仮名置き換え手段106 によって置き換えられた平
仮名を元の漢字に戻すことにより漢字を決定する漢字決
定手段108と、を備えてなる日本語文字認識装置であ
る。
【０００９】
【作用】請求項１の発明によれば、漢字文字候補を漢字
代表文字に置き換えることによって確率遷移行列を用い
ることができるようにし、この確率遷移行列を用いて、
漢字代表文字と平仮名文字候補から平仮名を決定し、さ
らに漢字代表文字から漢字を決定するので、文字認識結
果候補の信頼度が低くても、その前後の文字より正しい
文字を推定することができ、文字の認識率が向上する。
また、請求項４の発明によれば、漢字文字候補を平仮名
に置き換えることによって確率遷移行列を用いることが
できるようにし、この確率遷移行列を用いて、各平仮名
を決定し、さらに置き換えた平仮名文字を元の漢字に戻
すことにより漢字を決定するので、文字認識結果候補の
信頼度が低くても、その前後の文字より正しい文字を推
定することができ、文字の認識率が向上する。
代表文字に置き換えることによって確率遷移行列を用い
ることができるようにし、この確率遷移行列を用いて、
漢字代表文字と平仮名文字候補から平仮名を決定し、さ
らに漢字代表文字から漢字を決定するので、文字認識結
果候補の信頼度が低くても、その前後の文字より正しい
文字を推定することができ、文字の認識率が向上する。
また、請求項４の発明によれば、漢字文字候補を平仮名
に置き換えることによって確率遷移行列を用いることが
できるようにし、この確率遷移行列を用いて、各平仮名
を決定し、さらに置き換えた平仮名文字を元の漢字に戻
すことにより漢字を決定するので、文字認識結果候補の
信頼度が低くても、その前後の文字より正しい文字を推
定することができ、文字の認識率が向上する。
【００１０】
【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が限定される
ものではない。
を詳述する。なお、これによってこの発明が限定される
ものではない。
【００１１】図３はこの発明の一実施例の構成を示すブ
ロック図である。この図において、１はＣＰＵ、２は漢
字代表文字変換部、３は存在確率計算部、４は言語辞書
検索部、５は文字列バッファ、６は文字認識結果候補バ
ッファ、７はシステム全体を制御するセントラルプロセ
ッサからなる制御部、８は確率遷移行列を演算するプロ
セッサからなる確率遷移行列演算部、９はＲＯＭからな
る言語辞書である。漢字代表文字変換部２、存在確率計
算部３、言語辞書検索部４は、それぞれプロセッサから
構成されており、文字列バッファ５、文字認識結果候補
バッファ６は、それぞれＲＡＭから構成されている。文
字認識結果候補バッファ６には、イメージセンサ（図示
しない）によって読取られた漢字と平仮名を含む各種の
文字が文字パターンと比較され、複数の文字候補として
認識された文字認識結果候補が格納されている。
ロック図である。この図において、１はＣＰＵ、２は漢
字代表文字変換部、３は存在確率計算部、４は言語辞書
検索部、５は文字列バッファ、６は文字認識結果候補バ
ッファ、７はシステム全体を制御するセントラルプロセ
ッサからなる制御部、８は確率遷移行列を演算するプロ
セッサからなる確率遷移行列演算部、９はＲＯＭからな
る言語辞書である。漢字代表文字変換部２、存在確率計
算部３、言語辞書検索部４は、それぞれプロセッサから
構成されており、文字列バッファ５、文字認識結果候補
バッファ６は、それぞれＲＡＭから構成されている。文
字認識結果候補バッファ６には、イメージセンサ（図示
しない）によって読取られた漢字と平仮名を含む各種の
文字が文字パターンと比較され、複数の文字候補として
認識された文字認識結果候補が格納されている。
【００１２】ＣＰＵ１は、漢字代表文字変換部２によ
り、文字認識結果候補バッファ６に格納された各文字の
認識結果のうち、漢字と認識されているものを一つの漢
字代表文字に置き換えて新しい認識結果候補を作り、存
在確率計算部３により、漢字代表文字変換部２で置き換
えた認識結果候補を展開処理して文字列を作り、確率遷
移行列演算部８による確率遷移行列を用いてその文字列
の存在確率を求めて、文字列バッファ５へ格納する。次
に、文字列バッファ５より、存在確率の最も高い文字列
を正解として選択する。これにより、平仮名が確定す
る。そして、漢字代表文字を元の認識結果候補に戻し、
漢字代表文字が連続する場合には言語辞書検索部４によ
り、最適な漢字の組み合わせを決定する。
り、文字認識結果候補バッファ６に格納された各文字の
認識結果のうち、漢字と認識されているものを一つの漢
字代表文字に置き換えて新しい認識結果候補を作り、存
在確率計算部３により、漢字代表文字変換部２で置き換
えた認識結果候補を展開処理して文字列を作り、確率遷
移行列演算部８による確率遷移行列を用いてその文字列
の存在確率を求めて、文字列バッファ５へ格納する。次
に、文字列バッファ５より、存在確率の最も高い文字列
を正解として選択する。これにより、平仮名が確定す
る。そして、漢字代表文字を元の認識結果候補に戻し、
漢字代表文字が連続する場合には言語辞書検索部４によ
り、最適な漢字の組み合わせを決定する。
【００１３】漢字代表文字変換部２で置き換える一つの
漢字代表文字とは、全ての漢字文字候補の代わりに用い
られる、仮想の文字である。例えば、ある文章を認識し
た結果、次の様な認識結果候補が得られたとする。 第１候補 木日は晴大ない 第２候補 本目 天た夕 第３候補 に り 漢字代表文字を□として置き換えた場合、上の認識結果
候補は次の様に変換される。 第１候補 □□は□□ない 第２候補 に た□ 第３候補 り
漢字代表文字とは、全ての漢字文字候補の代わりに用い
られる、仮想の文字である。例えば、ある文章を認識し
た結果、次の様な認識結果候補が得られたとする。 第１候補 木日は晴大ない 第２候補 本目 天た夕 第３候補 に り 漢字代表文字を□として置き換えた場合、上の認識結果
候補は次の様に変換される。 第１候補 □□は□□ない 第２候補 に た□ 第３候補 り
【００１４】なお、漢字代表文字変換部２では、各文字
の認識結果のうち、漢字と認識されているものを一つの
漢字代表文字に置き換えるが、この置き換えについて
は、漢字と認識されているものを数種の漢字代表文字に
置き換えるようにしてもよい。
の認識結果のうち、漢字と認識されているものを一つの
漢字代表文字に置き換えるが、この置き換えについて
は、漢字と認識されているものを数種の漢字代表文字に
置き換えるようにしてもよい。
【００１５】すなわち、この場合の数種の漢字代表文字
とは、他の文字との連結性から漢字文字候補に置き換え
て用いられる、仮想の文字である。例えば、ある文章を
認識した結果、次の様な認識結果候補が得られたとす
る。 第１候補 不連読性については木確認 第２候補 す 続 非 な未 第３候補 あ
とは、他の文字との連結性から漢字文字候補に置き換え
て用いられる、仮想の文字である。例えば、ある文章を
認識した結果、次の様な認識結果候補が得られたとす
る。 第１候補 不連読性については木確認 第２候補 す 続 非 な未 第３候補 あ
【００１６】ここで漢字代表文字を、接頭語となりやす
い漢字（非、不など）をＰ、接尾語になりやすい漢字
（性、度など）をＳ、それ以外の漢字をＫとして置き換
えた場合、上の認識結果候補は次の様に変換される。 第１候補 ＰＫＫＳについてはＫＫＫ 第２候補 す Ｐ なＰ 第３候補 あ
い漢字（非、不など）をＰ、接尾語になりやすい漢字
（性、度など）をＳ、それ以外の漢字をＫとして置き換
えた場合、上の認識結果候補は次の様に変換される。 第１候補 ＰＫＫＳについてはＫＫＫ 第２候補 す Ｐ なＰ 第３候補 あ
【００１７】存在確率計算部３で行う存在確率の計算
は、以下のように行う。ｎ文字の確率遷移行列とは、全
ての文字種のｎ個の組合せの、教師文章中での出現頻度
を表したものであり、各出現頻度は次式で求められる。 Ｃ（Ｗ1,Ｗ2,…,Ｗn）＝Ｎ（Ｗ1,Ｗ2,…,Ｗn) ／Ｎ
total Ｃ（Ｗ1,Ｗ2,…,Ｗn）：文字Ｗ1,Ｗ2,…,Ｗnの組み合わ
せの出現頻度 Ｎ（Ｗ1,Ｗ2,…,Ｗn）：文字Ｗ1,Ｗ2,…,Ｗnの組み合わ
せの出現回数 Ｎtotal ：全ての文字の組み合わせの出
現回数
は、以下のように行う。ｎ文字の確率遷移行列とは、全
ての文字種のｎ個の組合せの、教師文章中での出現頻度
を表したものであり、各出現頻度は次式で求められる。 Ｃ（Ｗ1,Ｗ2,…,Ｗn）＝Ｎ（Ｗ1,Ｗ2,…,Ｗn) ／Ｎ
total Ｃ（Ｗ1,Ｗ2,…,Ｗn）：文字Ｗ1,Ｗ2,…,Ｗnの組み合わ
せの出現頻度 Ｎ（Ｗ1,Ｗ2,…,Ｗn）：文字Ｗ1,Ｗ2,…,Ｗnの組み合わ
せの出現回数 Ｎtotal ：全ての文字の組み合わせの出
現回数
【００１８】認識処理によって得られた文字列Ｗ＝Ｗ1,
Ｗ2,…,Ｗnの生起確率Ｐ（Ｗ）は、２文字の確率遷移行
列と３文字の確率遷移行列を用いて次式で求められる。
Ｗ2,…,Ｗnの生起確率Ｐ（Ｗ）は、２文字の確率遷移行
列と３文字の確率遷移行列を用いて次式で求められる。
【００１９】なお、文字認識結果候補バッファ６に格納
された複数の文字認識結果候補から各文字を決定するに
際し、漢字文字候補をその代表読みから平仮名に置き換
えて、平仮名文字候補のみとなった文章に確率遷移行列
を用いて各平仮名を決定し、置き換えた平仮名を元の漢
字に戻すことにより漢字を決定するようにしてもよい。
された複数の文字認識結果候補から各文字を決定するに
際し、漢字文字候補をその代表読みから平仮名に置き換
えて、平仮名文字候補のみとなった文章に確率遷移行列
を用いて各平仮名を決定し、置き換えた平仮名を元の漢
字に戻すことにより漢字を決定するようにしてもよい。
【００２０】この場合、代表読みとは、各漢字について
あらかじめ決められている読み方である。この読み方
は、その漢字の使われ方（単独で、あるいは熟語とし
て）に関係無くただ一通りに決められる。認識によって
得られた漢字文字候補は、その前後のつながりに関係無
くこの代表読みで平仮名に一時的に置き換えられ、確率
遷移行列で用いられる。この代表読みには通常はその漢
字の音読みの１つを使用する。 （例） 行進 → 〔こう〕〔しん〕 行く → 〔こう〕く 進む → 〔しん〕む 明日は遠足に行く →〔みょう〕〔にち〕は〔えん〕
〔そく〕に〔こう〕く
あらかじめ決められている読み方である。この読み方
は、その漢字の使われ方（単独で、あるいは熟語とし
て）に関係無くただ一通りに決められる。認識によって
得られた漢字文字候補は、その前後のつながりに関係無
くこの代表読みで平仮名に一時的に置き換えられ、確率
遷移行列で用いられる。この代表読みには通常はその漢
字の音読みの１つを使用する。 （例） 行進 → 〔こう〕〔しん〕 行く → 〔こう〕く 進む → 〔しん〕む 明日は遠足に行く →〔みょう〕〔にち〕は〔えん〕
〔そく〕に〔こう〕く
【００２１】次に、このような実施例の動作を図４及び
図５に従い説明する。図４は漢字文字候補を漢字代表文
字に変換して漢字を決定する場合の言語処理フローチャ
ートである。このフローチャートにおける開始状態は、
各文字の認識結果候補がすでに求められた状態である。
まず、各文字の認識結果候補のうち、漢字と認識されて
いるものを一つの漢字代表文字、又は他の文字との連結
性より、ある漢字代表文字に置き換えて、新しい認識結
果候補を作る（ステップ41）。次に、その認識結果候補
を展開処理して文字列を作り、確率遷移行列よりその文
字列の存在（生起）確率を求めて、文字列バッファ５へ
格納する（ステップ42）。その後、文字列バッファ５よ
り、存在確率の最も高い文字列を正解として選択する
（ステップ43）。これにより、平仮名が確定する。そし
て、漢字代表文字を元の認識結果候補に戻し、漢字代表
文字が連続する場合には言語辞書検索を用いて最適な漢
字の組み合わせを決定する（ステップ44）。
図５に従い説明する。図４は漢字文字候補を漢字代表文
字に変換して漢字を決定する場合の言語処理フローチャ
ートである。このフローチャートにおける開始状態は、
各文字の認識結果候補がすでに求められた状態である。
まず、各文字の認識結果候補のうち、漢字と認識されて
いるものを一つの漢字代表文字、又は他の文字との連結
性より、ある漢字代表文字に置き換えて、新しい認識結
果候補を作る（ステップ41）。次に、その認識結果候補
を展開処理して文字列を作り、確率遷移行列よりその文
字列の存在（生起）確率を求めて、文字列バッファ５へ
格納する（ステップ42）。その後、文字列バッファ５よ
り、存在確率の最も高い文字列を正解として選択する
（ステップ43）。これにより、平仮名が確定する。そし
て、漢字代表文字を元の認識結果候補に戻し、漢字代表
文字が連続する場合には言語辞書検索を用いて最適な漢
字の組み合わせを決定する（ステップ44）。
【００２２】図５は漢字文字候補を代表読みより平仮名
に変換して漢字を決定する場合の言語処理フローチャー
トである。このフローチャートにおいても、開始状態
は、各文字の認識結果候補がすでに求められた状態であ
る。まず、各文字の認識結果候補のうち、漢字と認識さ
れているものを代表読みから平仮名に置き換えて、新し
い認識結果候補を作る（ステップ51）。次に、その認識
結果候補を展開処理して文字列を作り、確率遷移行列よ
りその文字列の存在（生起）確率を求めて、文字列バッ
ファ５へ格納する（ステップ52）。その後、文字バッフ
ァ５より、存在確率の最も高い文字列を正解として選択
する（ステップ53）。これにより、平仮名が確定する。
そして、確定した平仮名のうち、代表読みによって置き
換えた平仮名を元の漢字に置き換える（ステップ54）。
に変換して漢字を決定する場合の言語処理フローチャー
トである。このフローチャートにおいても、開始状態
は、各文字の認識結果候補がすでに求められた状態であ
る。まず、各文字の認識結果候補のうち、漢字と認識さ
れているものを代表読みから平仮名に置き換えて、新し
い認識結果候補を作る（ステップ51）。次に、その認識
結果候補を展開処理して文字列を作り、確率遷移行列よ
りその文字列の存在（生起）確率を求めて、文字列バッ
ファ５へ格納する（ステップ52）。その後、文字バッフ
ァ５より、存在確率の最も高い文字列を正解として選択
する（ステップ53）。これにより、平仮名が確定する。
そして、確定した平仮名のうち、代表読みによって置き
換えた平仮名を元の漢字に置き換える（ステップ54）。
【００２３】このようにして、確率遷移行列より文字列
の存在確率を求めて日本語を認識する。
の存在確率を求めて日本語を認識する。
【００２４】
【発明の効果】日本語文字認識に確率遷移行列を応用す
ることにより、言語辞書に登録されていない単語の認識
が可能となり、また文字認識結果候補の信頼度が低くて
も、その前後の文字より正しい文字を推定することで、
文字の認識率が向上する。
ることにより、言語辞書に登録されていない単語の認識
が可能となり、また文字認識結果候補の信頼度が低くて
も、その前後の文字より正しい文字を推定することで、
文字の認識率が向上する。
【図１】請求項１の発明の構成を示すブロック図。
【図２】請求項４の発明の構成を示すブロック図。
【図３】本発明の一実施例の構成を示すブロック図。
【図４】実施例の動作を示すフローチャート。
【図５】実施例の動作を示すフローチャート。
１ ＣＰＵ ２ 漢字代表文字変換部 ３ 存在確率計算部 ４ 言語辞書検索部 ５ 文字列バッファ ６ 文字認識結果候補バッファ ７ 確率遷移行列演算部 ８ 言語辞書
Claims (4)
- 【請求項１】 漢字と平仮名を含む各種の文字を読取る
読取り手段と、 読取り手段で読取った文字をあらかじめ記憶した文字パ
ターンと比較し、複数の文字候補として認識する認識手
段と、 認識手段によって認識された複数の文字候補から各文字
を決定するに際し、漢字文字候補を漢字代表文字に置き
換える漢字置き換え手段と、 確率遷移行列を用いて、漢字代表文字と平仮名文字候補
から平仮名を決定する平仮名決定手段と、 あらかじめ記憶した言語辞書を検索することにより、漢
字代表文字から漢字を決定する漢字決定手段と、を備え
てなる日本語文字認識装置。 - 【請求項２】 漢字置き換え手段が、漢字文字候補を全
て一つの漢字代表文字に置き換える単一漢字代表文字置
き換え手段からなる請求項１の日本語文字認識装置。 - 【請求項３】 漢字置き換え手段が、漢字文字候補を他
の文字との連結性より幾つかの漢字代表文字に置き換え
る数種漢字代表文字置き換え手段からなる請求項１の日
本語文字認識装置。 - 【請求項４】 漢字と平仮名を含む各種の文字を読取る
読取り手段と、 読取り手段で読取った文字をあらかじめ記憶した文字パ
ターンと比較し、複数の文字候補として認識する認識手
段と、 認識手段によって認識された複数の文字候補から各文字
を決定するに際し、漢字文字候補をその代表読みから平
仮名に置き換える平仮名置き換え手段と、 平仮名置き換え手段によって置き換えられて平仮名文字
候補のみとなった文章に確率遷移行列を用いて各平仮名
を決定する平仮名決定手段と、 平仮名置き換え手段によって置き換えられた平仮名を元
の漢字に戻すことにより漢字を決定する漢字決定手段
と、を備えてなる日本語文字認識装置。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP3218951A JPH0554197A (ja) | 1991-08-29 | 1991-08-29 | 日本語文字認識装置 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP3218951A JPH0554197A (ja) | 1991-08-29 | 1991-08-29 | 日本語文字認識装置 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH0554197A true JPH0554197A (ja) | 1993-03-05 |
Family
ID=16727897
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP3218951A Pending JPH0554197A (ja) | 1991-08-29 | 1991-08-29 | 日本語文字認識装置 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JPH0554197A (ja) |
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US5943443A (en) * | 1996-06-26 | 1999-08-24 | Fuji Xerox Co., Ltd. | Method and apparatus for image based document processing |
-
1991
- 1991-08-29 JP JP3218951A patent/JPH0554197A/ja active Pending
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US5943443A (en) * | 1996-06-26 | 1999-08-24 | Fuji Xerox Co., Ltd. | Method and apparatus for image based document processing |
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