JPH07302306A - 文字入力装置 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【目的】日本語として尤もらしい単語となるような認識
結果を出力すると共に、誤認識による前後の認識結果へ
の悪影響を除去する。 【構成】単語辞書１０５は、日本語として尤もらしい単
語ごとに、標準筆記データ、並びに、文字コードおよび
品詞からなる単語情報を記憶しており、単語照合手段１
０３は、座標検知手段１０１が取り込んだ筆記データか
らなる単語について、該単語のそれぞれの筆記データに
ついて文字認識手段１０４が出力した標準筆記データと
の文字単位の一致度に基づいて、該単語の単語単位の一
致度を求めることに、該単語が日本語として尤もらしい
単語であるか否かを判定し、日本語として尤もらしい単
語であると判定した場合に、対応する単語情報を出力す
る。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【産業上の利用分野】本発明は、入力された筆記データ
からなる単語が日本語として尤もらしい単語であるか否
かを判定する単語照合処理と、該筆記データを文字コー
ドに変換する文字認識処理とを同時期に行うことが可能
な文字入力装置に関する。

【０００２】

【従来の技術】一般に、ペンを備えた情報処理装置は、
さらに、液晶ディスプレイとタブレットとを重ね合せた
表示一体型タブレットを備えている。そして、ユーザ
は、ペンで表示一体型タブレットに表示されたソフトキ
ーを押下することで、情報処理装置に対する各種指示を
入力することができる。また、ユーザは、文字を入力す
る場合には、表示一体型タブレットに表示された入力枠
と称される領域に、１文字分の筆記データを手書きで入
力する。これにより、情報処理装置は、入力された１文
字分の筆記データについて文字認識処理を行って、該筆
記データを文字コードに変換する。

【０００３】従来は、文字単位で文字認識処理を行って
おり、表示一体型タブレットに複数の入力枠が表示され
ている場合でも、順次、各入力枠に入力された１文字分
の筆記データについて文字認識処理を行っている。

【０００４】ところが、文字単位で文字認識処理を行う
と、形が似た文字の識別が困難であり、ユーザの意図通
りの認識結果を得られない場合がある。

【０００５】例えば、「し」と「く」は識別しにくく、
ユーザが「くるみ」と入力したい場合でも、「く」と
「し」を誤認識してしまうと、「しるみ」というよう
に、日本語として無意味な認識結果となってしまう。

【０００６】ここで、従来の文字認識処理の概要につい
て簡単に説明する。

【０００７】文字認識処理においては、１文字の標準的
な筆記データである標準筆記データと該文字の文字コー
ドとを組にして記憶している文字認識用辞書を参照する
ことにより、ユーザが手書き入力した筆記データと文字
認識用辞書に記憶されている標準筆記データとを照合
し、一致度が予め決められた値より大きい標準筆記デー
タの全てについて、該標準筆記データに対応する文字コ
ードを、認識結果として出力する。この際に、入力され
た筆記データの入力画数を基準として、同画数の標準筆
記データの全てについて照合を行う。また、認識結果の
出力順序は、一致度が高い順に出力するのが一般的であ
る。

【０００８】さて、先に述べたような日本語として無意
味な認識結果の出力を防ぐために、特開平１−３１９８
８６号公報に記載されているように、文字認識の後段
に、日本語処理を備えた情報処理装置が考案されてい
る。

【０００９】日本語処理においては、日本語として尤も
らしい単語の文字コードを記憶している単語辞書を参照
することにより、文字認識処理の結果である複数文字分
の認識結果と単語辞書に記憶されている単語とを照合
し、単語と一致した認識結果がある場合には、該認識結
果の出力順序の優先度が高くなるよう修正することによ
り、日本語として尤もらしい認識結果を出力することが
できるようにしている。

【００１０】例えば、ユーザが「くるみ」と入力したい
場合に、文字認識処理を行った結果、「く」に対して
は、「し」，「と」，「く」，「ん」という順序で認識
結果が出力され、「る」に対しては、「る」，「３」，
「ろ」という順序で認識結果が出力され、「み」に対し
ては、「み」という認識結果が出力されたとする。この
とき、日本語処理を適用せずに、認識結果の１番目に出
力されたものをそれぞれ並べると、「しるみ」になる。
ところが、日本語処理を行うと、「しるみ」という単語
は、日本語として尤もらしくなく、単語辞書に記憶され
ていないので、「くるみ」および「しろみ」という単語
が単語辞書に記憶されていることを利用して、認識結果
の出力順序を補正する。この例の場合、「し」と「く」
とを入れ替えるか、または、「る」と「ろ」とを入れ替
えれば、全体として日本語らしい単語（「くるみ」また
は「しろみ」）となるように、認識結果を出力すること
ができる。手法はさまざまであるが、入れ替え回数を最
小限に抑えるというルールを採用すれば、認識結果は
「くるみ」に修正される。

【００１１】

【発明が解決しようとする課題】ところが、上述した従
来技術では、以下の点で問題がある。

【００１２】文字認識処理が出力する認識結果は、一致
度が大きい順序で数十個程度に限られており、ユーザが
意図する文字となるような認識結果から欠落した場合
に、該文字の文字コードを認識結果として出力できない
ばかりでなく、ユーザが意図する文字を欠いたまま日本
語処理を行うこととなるので、前後の認識結果にその悪
影響が及んでしまうという問題点がある。

【００１３】すなわち、例えば、上述した例で、「く」
に対して、「く」という認識結果が欠落し、「し」，
「ん」という認識結果しか出力されなかった場合には、
単語辞書を参照すると、日本語として尤もらしい単語は
「しろみ」のみであるので、認識結果が「しろみ」に補
正される。これは、ユーザから見れば、意図した「くる
み」のうちの、「み」のみが意図通りで、「く」，
「る」の２文字が誤認識されたこととなる。日本語処理
を適用していなければ、「しるみ」となり、１文字のみ
が誤認識されたこととなるが、日本語処理を適用しする
と、「く」という認識結果が欠落したために、他の認識
結果に誤認識を波及させてしまい、誤認識された文字数
が多くなってしまう。

【００１４】また、従来は、前段の文字認識処理におい
て、入力された筆記データの画数と同画数の標準筆記デ
ータの全てについて、文字単位で文字認識用辞書を参照
して認識結果を出力し、後段で日本語処理を行うので、
単語辞書に記憶されている単語の文字以外の文字につい
ても、文字認識処理を行うこととなっている。

【００１５】例えば、「くるみ」とユーザが入力しよう
とし場合に、１文字目の筆記データに対し、文字認識処
理は、「く」，「ん」「（」，「）」といった標準筆記
データと照合を行い、一致度を求めていた。ところが、
「んるみ」，「（るみ」は日本語として尤もらしくな
く、単語辞書には記憶されていない単語であるので、
「ん」，「（」は、後段の日本語処理で消去されること
となる認識結果である。文字認識処理で、処理時間の大
部分を占めるのが、標準筆記データと照合する処理であ
り、「ん」，「（」といった無駄な筆記データと照合す
る処理は、文字認識処理速度を低下させる原因となる。

【００１６】本発明の目的は、日本語として尤もらしい
単語となるような認識結果を出力することができるよう
にし、かつ、誤認識による前後の認識結果への悪影響を
除去することが可能な文字入力装置を提供することにあ
る。

【００１７】

【課題を解決するための手段】上記目的を達成するため
に、本発明は、単語照合処理と文字認識処理とを同時期
に行うようにしている。

【００１８】そのために、日本語として尤もらしい単語
ごとに、該単語を構成する文字の標準筆記データ、並び
に、該標準筆記データに対応する文字コードおよび該単
語の品詞からなる単語情報を記憶している単語辞書を用
意するようにしている。

【００１９】そして、単語照合処理において、ユーザが
入力した筆記データからなる単語について、文字認識処
理によって該筆記データのそれぞれについて求めた文字
単位の一致度に基づいて、該単語が日本語として尤もら
しい単語であるか否かを判定するようにしている。な
お、この判定を行う際に、文字単位の一致度に基づい
て、単語単位の一致度を求めるようにし、求めた単語単
位の一致度が予め決められた値より大きい場合に、日本
語として尤もらしい単語であると判定するようにする。

【００２０】これにより、文字認識処理においては、上
記単語辞書に記憶されている標準筆記データのうちの、
単語照合処理において判定対象となる筆記データ数と一
致する数の標準筆記データについてのみ、該判定対象と
なる筆記データのそれぞれと該標準筆記データのそれぞ
れとを照合すればよいので、無駄な照合を行わなくても
済む。

【００２１】また、単語照合処理において、ユーザが入
力した筆記データからなる単語の中に文字認識処理によ
って求めた文字単位の一致度が小さい筆記データがあっ
ても、該単語の単語単位の一致度が予め決められた値よ
り大きいならば、日本語として尤もらしい単語であると
判定し、該単語の単語情報を出力するので、文字単位の
一致度が小さい筆記データに対応する文字コードを認識
結果として出力することができ、ユーザが意図した文字
の認識結果が欠落することがなくなり、さらに、該文字
の認識結果が欠落することによる前後の認識結果への悪
影響を除去することが可能となる。

【００２２】具体的には、本発明の文字入力装置は、以
下に示す手段を備えるようにしている。

【００２３】（１）日本語として尤もらしい単語ごと
に、該単語を構成する文字の標準的な筆記データである
標準筆記データ、並びに、該標準筆記データに対応する
文字コードおよび該単語の品詞からなる単語情報を記憶
している単語辞書を格納している単語辞書格納手段。 （２）ユーザが入力した文字の筆記データを取り込む座
標検知手段と、 （３）上記座標検知手段が取り込んだ筆記データと上記
単語辞書に記憶されている標準筆記データとを文字単位
で照合し、文字単位の一致度を出力する文字認識手段。 （４）上記座標検知手段が取り込んだ筆記データからな
る単語について、上記文字認識手段が出力した文字単位
の一致度に基づいて、該単語が日本語として尤もらしい
単語であるか否かを判定し、日本語として尤もらしい単
語であると判定した場合に、該単語の単語情報を出力す
る単語照合手段。 （５）上記単語照合手段が出力した単語情報のうちの品
詞に基づいて形態素解析処理を行い、該単語情報のうち
からユーザに提供すべき単語情報を選択する形態素解析
手段。

【００２４】そして、上記単語照合手段は、上記座標検
知手段が取り込んだ筆記データからなる単語について、
該単語のそれぞれの筆記データについて上記文字認識手
段が出力した文字単位の一致度に基づいて、単語単位の
一致度を求め、求めた単語単位の一致度が予め決められ
た値より大きい場合に、日本語として尤もらしい単語で
あると判定するようにしている。なお、単語単位の一致
度は、例えば、文字単位の一致度の平均値とすることが
できる。

【００２５】また、上記単語照合手段は、上記座標検知
手段が取り込んだ筆記データからなる単語について、該
単語のそれぞれの筆記データについて上記文字認識手段
が出力した文字単位の一致度が予め決められた値より小
さい筆記データの数が、予め決められた数に達した時点
で、日本語として尤もらしい単語でないと判定すること
ができる。

【００２６】また、上記文字認識手段は、上記単語辞書
に記憶されている標準筆記データのうちの、上記座標検
知手段が取り込んだ筆記データからなる単語の筆記デー
タ数と一致する数の標準筆記データについて、該単語の
ぞれぞれの筆記データと該標準筆記データのそれぞれと
を文字単位で照合することが好ましい。

【００２７】また、上記単語辞書格納手段は、文字ごと
に、該文字の標準筆記データを記憶している第１の記憶
領域と、日本語として尤もらしい単語ごとに、該単語を
構成する文字の標準筆記データの記憶位置、並びに、該
標準筆記データに対応する文字コードおよび該単語の品
詞からなる単語情報を記憶している第２の記憶領域とを
備えるようにすることができる。

【００２８】また、上記座標検知手段が取り込んだ複数
の筆記データから単語を構成しうる全ての筆記データ列
を抽出する抽出手段を備えるようにしてもよく、このよ
うにした場合は、上記単語照合手段は、上記抽出手段が
抽出した筆記データ列のそれぞれの筆記データと上記単
語辞書に記憶されている標準筆記データとを文字単位で
照合し、また、上記単語照合手段は、上記抽出手段が抽
出した筆記データ列について、上記文字認識手段が出力
した文字単位の一致度に基づいて、該筆記データ列が日
本語として尤もらしい単語であるか否かを判定するよう
にする。

【００２９】

【作用】本発明においては、上記座標検知手段が筆記デ
ータを取り込むと、上記単語照合手段は、該筆記データ
からなる単語について、まず、該単語のそれぞれの筆記
データを上記文字認識手段に文字単位で照合させる。

【００３０】これにより、上記文字認識手段は、上記座
標検知手段が取り込んだ筆記データからなる単語につい
て、該単語のそれぞれの筆記データと上記単語辞書に記
憶されている標準筆記データとを文字単位で照合し、文
字単位の一致度を出力するが、このとき、上記単語辞書
に記憶されている標準筆記データのうちの、該単語の筆
記データ数と一致する数の標準筆記データについての
み、該単語のそれぞれの筆記データと該標準筆記データ
のそれぞれとを文字単位で照合する。

【００３１】続いて、上記単語照合手段は、上記座標検
知手段取り込んだ筆記データからなる単語について、該
単語のそれぞれの筆記データについて上記文字認識手段
が出力した文字単位の一致度に基づいて、例えば、それ
らの平均値を求めることにより、単語単位の一致度を求
め、求めた単語単位の一致度が予め決められた値より大
きい場合に、日本語として尤もらしい単語であると判定
し、該単語の単語情報を出力する。

【００３２】そこで、上記形態素解析手段は、上記単語
照合手段が出力した単語情報のうちの品詞に基づいて形
態素解析処理を行い、該単語情報のうちからユーザに提
供すべき単語情報を選択する。

【００３３】上記形態素解析手段が選択した単語情報を
ユーザに提供する方法としては、例えば、上記座標検知
手段が取り込んだ筆記データを筆跡として表示し、ユー
ザから指示が入力された時点で、該表示した筆跡を、対
応する筆記データについて上記形態素解析手段が選択し
た単語情報のうちの文字コードが表す文字に置き換えて
表示するようにする方法が考えられる。

【００３４】また、例えば、上記座標検知手段が取り込
んだ筆記データを筆跡として表示し、上記形態素解析手
段が形態素解析処理を行った結果が予め決められた条件
と一致した時点で、該表示した筆跡を、対応する筆記デ
ータについて上記形態素解析手段が選択した単語情報の
うちの文字コードが表す文字に置き換えて表示するよう
にする方法も考えられる。

【００３５】以上説明したように、本発明の文字入力装
置においては、上記単語照合手段が、上記文字認識手段
が出力した文字単位の一致度を利用するようにし、単語
照合処理と文字認識処理とを同時期に行うようにしてい
るので、日本語として尤もらしい単語となるような認識
結果を出力することができると共に、誤認識による前後
の認識結果への悪影響を除去することが可能となる。

【００３６】以下、このことについて具体的に説明す
る。

【００３７】例えば、ユーザが「くるみ」と入力したい
場合に、ユーザが入力した筆記データについて文字認識
処理を行った結果、１文字目の筆記データについては、
「く」の標準筆記データとの一致度が４０％，「し」の
標準筆記データとの一致度が６０％，「ん」の標準筆記
データとの一致度が３０％となり、２文字目の筆記デー
タについては、「る」の標準筆記データとの一致度が９
０％，「３」の標準筆記データとの一致度が４５％，
「ろ」の標準筆記データとの一致度が６０％となり、３
文字目の筆記データについては、「み」の標準筆記デー
タとの一致度が９０％となったとする。

【００３８】従来は、例えば、文字認識処理において一
致度が５０％より大きい場合に認識結果を出力するよう
になっていると、１文字目の筆記データの認識結果とし
ては「し」が出力され、２文字目の筆記データの認識結
果としては「る」，「ろ」が出力され、３文字目の筆記
データの認識結果としは「み」が出力される。そこで、
１文字目の筆記データについてユーザが意図する認識結
果は「く」であるにも係わらず、「く」の標準筆記デー
タとの一致度が４０％となったので、「く」という認識
結果が欠落してしまい、その後で上述した日本語処理を
適用すると、日本語として尤もらしい単語は「しろみ」
のみであるので、認識結果が「しろみ」に補正される。

【００３９】ところが、本発明においては、「く」の標
準筆記データとの一致度が４０％であっても、「くる
み」という単語の単語情報が単語辞書に記憶されている
ことから、「くるみ」という単語の単語単位の一致度を
求めるようにし、求めた単語単位の一致度が予め決めら
れた値（例えば、５０％）より大きい場合には、「くる
み」という単語の単語情報を出力するようになってい
る。

【００４０】「くるみ」の単語単位の一致度は、「く」
の標準筆記データとの一致度（＝４０％），「る」の標
準筆記データとの一致度（＝９０％），「み」の標準筆
記データとの一致度（＝９０％）の平均値（＝７３％）
となるので、「くるみ」という単語の単語情報が出力さ
れ、「くるみ」という認識結果が出力されることとな
る。

【００４１】なお、「しろみ」という単語の単語情報も
単語辞書に記憶されているので、「しろみ」という単語
の単語単位の一致度も求められ、「しろみ」の単語単位
の一致度は、「し」の標準筆記データとの一致度（＝６
０％），「ろ」の標準筆記データとの一致度（＝６０
％），「み」の標準筆記データとの一致度（＝９０％）
の平均値（＝７０％）となるので、「しろみ」という単
語の単語情報も出力される。

【００４２】このように、従来は、「く」という認識結
果が欠落したために、他の認識結果に誤認識を波及させ
てしまい、誤認識された文字数が多くなってしまうとい
う問題があったが、本発明によれば、このような問題を
解決することができる。

【００４３】

【実施例】以下、本発明の実施例について図面を参照し
て説明する。

【００４４】図２は本実施例の文字入力装置の外観図で
ある。

【００４５】図２に示すように、本実施例の文字入力装
置は、文字の筆記データを入力するためのペン２０１
と、処理を行う本体２０２とから構成されている。本体
２０２は、電源スイッチ２０３と、ペン２０１により入
力された筆記データや各種指示を受け付け、処理結果を
表示する表示一体型タブレット２０４とを備えている。
表示一体型タブレット２０４の表示画面は、ユーザが文
字の筆記データを入力するための入力枠２０５と、編集
中の文章を表示するための本文領域２０６とを備えてい
る。

【００４６】以下、本実施例の文字入力装置を使用して
文字を入力する際のユーザの操作手順について説明す
る。

【００４７】図３は表示一体型タブレット２０４の画面
表示例を示す図である。

【００４８】図３において、３０１は編集中の文章を表
示するための本文領域、３０２は文字の筆記データを入
力するための入力枠である。入力枠３０２に入力された
筆記データは、筆跡として入力枠３０２に表示される
が、さらに、本実施例においては、入力枠３０２に入力
された筆記データを、筆記データのまま（筆跡として）
本文領域３０１に表示するようになっている。

【００４９】そこで、図３において、３０３は本文領域
３０１に表示された筆記データについて文字認識処理を
行うよう指示するための認識キー、３０４は本文領域３
０１に表示された筆記データについて仮名漢字変換処理
を行うよう指示するための変換キー、３０５は本文領域
３０１に表示された筆記データをそのまま確定するよう
指示するための直接キー、３０６は文字認識処理の結果
や仮名漢字変換処理の結果を確定するよう指示するため
の確定キー、３０７は後述する自動変換処理に関する設
定を行うための設定画面を表示するよう指示するための
設定キー、３０８は単語登録を行うよう指示するための
登録キー、３０９は文字の入力先を示すカーソルであ
る。

【００５０】図３では、認識キー３０３，変換キー３０
４，直接キー３０５，確定キー３０６，設定キー３０
７，登録キー３０８は、表示一体型タブレット２０４の
表示画面上に表示したソフトキーである例を示してお
り、ユーザは、ペン２０１で各ソフトキーを押下するこ
とで指示を行うことができる。

【００５１】文字の入力は、以下の手順で行うことがで
きる。

【００５２】図４に示すように、ユーザは、入力枠３０
２に１文字目の筆記データ「今」を入力する。１文字目
の入力が終了すると、図５に示すように、次の入力枠３
０２に２文字目の筆記データ「日」を入力することがで
きる。１文字目の筆記データ「今」は、２文字目の筆記
データが入力された時点で、筆記データのまま、そのサ
イズが縮小されて、本文領域３０１のカーソル３０９の
位置に表示される。

【００５３】このように、本実施例においては、入力枠
３０２に入力された筆記データは、筆記データのまま、
本文領域３０１に表示されるようになっている。これ
は、入力された筆記データがメモ程度の簡易的な文字列
であれば、筆記データのまま確定すれば、文字認識処理
によって誤認識された場合の修正操作を省くことができ
るからであり、ユーザは、筆記データのまま確定したい
場合は、ペン２０１で直接キー３０５を押下すると、本
文領域３０１に表示された筆記データは、文書データと
してそのまま記憶される。

【００５４】ところで、１文字入力する度に文字認識処
理を行い、認識結果を表示する従来技術では、ユーザ
は、表示された認識結果が正しいか否かを注意しながら
筆記データの入力を行なわなければならず、操作性の点
から好ましくない。

【００５５】そこで、本実施例においては、本文領域３
０１に表示された筆記データについて、後で一括して文
字認識処理および文字変換処理を行うことができるよう
にし、さらに、認識結果修正および変換結果修正を行う
ことができるようにしている。

【００５６】なお、本文領域３０１に表示された筆記デ
ータについて、文字認識処理および仮名漢字変換処理を
内部的に進めておき、該筆記データと共に、その認識結
果および変換結果を記憶保持しておくことにより、ユー
ザが認識キー３０３，変換キー３０４を押下したとき
に、認識結果および変換結果を直ちに表示することがで
きるようにする。そして、ユーザが直接キー３０５を押
下するか、または、表示された認識結果および変換結果
に対して確定キー３０６を押下するまでは、認識結果お
よび他の認識結果である認識候補、並びに、変換結果お
よび他の変換結果である変換候補を記憶保持しておき、
ユーザが後で認識結果修正または変換結果修正を行うこ
とが可能となるようにする。

【００５７】また、本実施例においては、確定されてい
るか否かをユーザが区別しやすくするために、確定前の
文字列に下線を表示し、確定後の文字列からは下線を消
去するようにしている。

【００５８】図６は、上述した操作を繰り返し、筆記デ
ータ「今日は」の入力を終了した状態の画面表示例を示
す図である。

【００５９】この状態で、ユーザが認識キー３０３を押
下すると、図７に示すように、本文領域３０１に下線が
表示されている筆記データが、認識結果に書き替えられ
る。このとき、認識結果は、まだ確定されていないの
で、認識結果修正が可能であり、下線が表示されたまま
である。

【００６０】もし、認識結果がユーザの意図通りでなか
った場合には、ユーザは、図８に示すように、誤認識さ
れた認識結果の文字をペン２０１で指示する。これによ
り、指示された文字の他の認識結果である認識候補が本
文領域３０１に表示される。ユーザは、表示された認識
候補から所望の文字をペン２０１で指示することによ
り、認識結果修正を行うことができる。

【００６１】図９は、同様の操作を繰り返し、筆記デー
タ「てんきが」の入力を終了した状態の画面表示例を示
す図である。

【００６２】この状態で、ユーザが変換キー３０４を押
下すると、図１０に示すように、本文領域３０１に下線
が表示されている筆記データが、変換結果に書き替えら
れる。このとき、変換結果は、まだ確定されていないの
で、変換結果修正が可能であり、下線が表示されたまま
である。

【００６３】もし、変換結果がユーザの意図通りでなか
った場合には、ユーザは、図１１に示すように、誤変換
された変換結果の文字をペン２０１で指示する。これに
より、指示された文字の他の変換結果である変換候補が
本文領域３０１に表示される。ユーザは、表示された変
換候補から所望の文字をペン２０１で指示することによ
り、変換結果修正を行うことができる。

【００６４】なお、ここでは、ユーザは、変換キー３０
４を押下することにより変換結果を表示させたが、認識
キー３０３を押下して認識結果を一旦表示させてから、
変換キー３０４を押下することにより、変換結果を表示
させるようにしてもよい。また、変換キー３０４を押下
した後、変換結果を見て、誤認識された認識結果の文字
が含まれていることに気付いた場合には、認識キー３０
３を押下することにより認識結果を表示させ、認識結果
修正を行うことができる。

【００６５】さらに、図９に示す状態で、図１２に示す
ように、ユーザが直接キー３０５を押下すると、本文領
域３０１に下線が表示されている筆記データは、図１３
に示すように、筆記データのまま本文領域３０１に表示
される。このように、直接筆記データのまま本文領域３
０１に表示することにより、文字認識処理によって誤認
識された場合の認識結果修正操作を省くことができるの
で、メモ程度の簡易的な文字列であれば、高速な入力が
可能となる。

【００６６】図１７は本実施例における本文領域３０１
の表示状態の状態遷移図である。

【００６７】本文領域３０１の表示状態は、大別して、
確定前の下線表示状態１７０１，確定状態１７０２，候
補表示状態１７０３がある。

【００６８】図１７に示すように、筆記データの入力直
後は、状態１７０４となる。状態１７０４では、本文領
域３０１には、図６，図９，図１２に示すような下線が
表示された筆記データが表示される。

【００６９】状態１７０４において、認識キー３０３が
押下されると、状態１７０５に遷移する。状態１７０５
では、本文領域３０１には、図７に示すような下線が表
示された認識結果が表示される。

【００７０】状態１７０５において、本文領域３０１中
の文字が指示されると、状態１７０６に遷移する。状態
１７０６では、本文領域３０１には、図８に示すような
他の認識結果である認識候補が表示される。

【００７１】また、状態１７０４において、変換キー３
０４が押下されると、状態１７０７に遷移する。状態１
７０７では、本文領域３０１には、図１０に示すような
下線が表示された変換結果が表示される。

【００７２】状態１７０７において、本文領域３０１中
の文字が指示されると、状態１７０８に遷移する。状態
１７０８では、本文領域３０１には、図１１に示すよう
な他の変換結果である変換候補が表示される。

【００７３】状態１７０４において、直接キー３０５が
押下されると、状態１７０９に遷移する。状態１７０９
では、本文領域３０１には、図１３に示すような下線が
消去された確定状態の筆記データが表示される。

【００７４】状態１７０６，状態１７０８において、表
示された認識候補または変換候補が指示されると、それ
ぞれ、状態１７０５，状態１７０７に遷移する。

【００７５】状態１７０５，状態１７０７において、新
たな筆記データの入力があるか、または、確定キー３０
６が押下されると、状態１７１０に遷移する。

【００７６】状態１７０５において、変換キー３０４が
押下されると、状態１７０７に遷移し、逆に、状態１７
０７において、認識キー３０３が押下されると、状態１
７０５に遷移する。

【００７７】ところで、本実施例においては、必ずしも
認識キー３０３または変換キー３０４が押下されなくて
も、認識結果または変換結果を自動的に表示することが
できるようになっている。

【００７８】表示のタイミングとしては、文節の区切り
が明確な文字（句読点，「を」等の助詞）が入力される
ことを利用することができる。すなわち、文節の区切り
が明確な文字が入力されたことを検出すると、認識結果
または変換結果を自動的に表示する。

【００７９】図１４は、図１３に続いて、筆記データ
「よく、」の入力が終了した状態の画面表示例を示す図
である。

【００８０】図１４に示すように、筆記データ中に読点
「、」があるので、この読点「、」を検出した時点で、
図１５に示すように、読点「、」を含む筆記データ「よ
く、」について内部的に進めてある仮名漢字変換処理の
結果である変換結果に書き替えられる。

【００８１】なお、文節の区切りが明確な文字は、形態
素解析処理によって検出することができ、これについて
は後述する。

【００８２】そして、本実施例においては、変換結果を
自動的に表示するようにするか、または、認識結果を自
動的に表示するようにするかを、ユーザが設定すること
ができるようにしている。

【００８３】図１６は上記設定をユーザが行うための設
定画面の画面表示例を示す図である。

【００８４】ユーザが設定キー３０７を押下すると、図
１６に示すような設定画面が表示される。

【００８５】設定画面において、ユーザは、認識結果お
よび変換結果を自動的に表示したくない場合には、ソフ
トキー１６０１を押下する。また、従来技術のように、
本文領域３０１に筆記データを表示せずに、逐次文字認
識処理を行い、文字単位で認識結果を表示したい場合に
は、ソフトキー１６０２を押下する。また、認識結果を
自動的に表示したい場合には、ソフトキー１６０３を押
下し、変換結果を自動的に表示したい場合には、ソフト
キーの１６０４を押下する。設定後は、ソフトキー１６
０５（設定終了キー）を押下すると、設定画面が終了す
る。

【００８６】また、本実施例においては、ユーザが単語
辞書１０５に単語を登録することができるようになって
いる。

【００８７】図１８はユーザが所望の単語を単語辞書１
０５に登録するための単語登録画面例を示す図である。

【００８８】ユーザが登録キー３０８を押下すると、図
１８に示すような単語登録画面が表示される。

【００８９】単語辞書１０５は、後述するように、単語
の標準的な筆記データを見出しとして、その認識結果，
変換結果，品詞が記憶されたデータベースであるので、
単語登録画面において、ユーザは、標準筆記データおよ
び認識結果となる文字コードを入力する。

【００９０】図１８は、標準筆記データを入力するため
に、ユーザがソフトキー１８０１を押下し、筆記データ
を入力中の状態を示している。

【００９１】この状態では、見出しとなる標準筆記デー
タが入力されているので、直接キー３０５のみが有効と
なっており、その他のソフトキーは無効となっている。
なお、無効となっているソフトキーを点線で表示する
と、ユーザが標準筆記データのみの入力状態であること
を区別しやすくなる。

【００９２】ユーザは、標準筆記データの入力を終了す
ると、認識結果となる文字コードを入力するために、ソ
フトキー１９０１を押下する。

【００９３】図１９は、ユーザがソフトキー１９０１を
押下し、認識結果となる文字コードを入力中の状態を示
している。

【００９４】この状態で、ユーザは、認識キー３０３を
押下しながら、認識結果となる文字コードを入力する。
このとき、その他のソフトキーは無効となり、点線で表
示される。ユーザは、認識結果となる文字コードの入力
を終了した後、ソフトキー１９０２を押下すると、単語
登録画面が終了する。

【００９５】なお、ユーザは、認識結果となる文字コー
ドに加えて、変換キー３０４を押下しながら、変換結果
となる文字コードを入力し、単語辞書１０５に登録する
ようにしてもよい。

【００９６】以下、上述したユーザの操作手順を実現す
るための本実施例の構成および処理構造について説明す
る。

【００９７】図１は本実施例の文字入力装置の基本ブロ
ック図である。

【００９８】図１において、１０１は座標検知手段、１
０２は形態素解析手段、１０３は単語照合手段、１０４
は文字認識手段、１０５は単語辞書、１０６は本文表示
手段、１０７は表示手段である。

【００９９】座標検知手段１０１は、タブレットやスキ
ャナ等によって実現することができ、ユーザが入力した
文字の筆記データを取り込むものである。

【０１００】形態素解析手段１０２は、プログラムとし
て実現することができ、座標検知手段１０１が取り込ん
だ筆記データを切り出し、切り出した筆記データについ
て単語照合手段１０３が求めた単語単位の認識結果，変
換結果，品詞に基づいて、日本語として尤もらしい単語
列を作成するものである。なお、形態素解析手段１０２
が切り出した筆記データは、後述する検索筆記データに
相当している。また、形態素解析手段１０２は、その処
理対象が筆記データであること以外は、従来からある文
字コードを対象とした一般的な形態素解析手段を適用す
ることができる。

【０１０１】単語照合手段１０３は、プログラムとして
実現することができ、形態素解析手段１０２により切り
出された筆記データを、単語辞書１０５を参照して、単
語単位でその一致度を求め、求めた一致度が予め決めら
れた値より大きい単語の認識結果，変換結果，品詞を、
形態素解析手段１０２に引き渡すものである。

【０１０２】単語辞書１０５においては、後述するよう
に、認識結果，変換結果，品詞に対する見出しが単語の
標準的な筆記データとなっているので、単語照合手段１
０３は、該見出しを検索する際に、文字認識手段１０４
を用いる。そして、文字認識手段１０４が求めた文字単
位の一致度に基づいて、単語単位の一致度を求めること
ができる。そこで、単語照合手段１０３は、例えば、文
字認識手段１０４が求めた文字単位の一致度が予め決め
られた値以下の筆記データがあっても、該筆記データを
含む単語の筆記データが単語辞書１０５に記憶されてお
り、該単語のうちの該筆記データ以外の筆記データの文
字単位の一致度が予め決められた値より大きく、これら
の文字単位の一致度の平均値を求めた結果、単語単位の
一致度が予め決められた値より大きくなるならば、該単
語の認識結果，変換結果，品詞を形態素解析手段１０２
に引き渡すこととなる。

【０１０３】文字認識手段１０４は、プログラムとして
実現することができ、形態素解析手段１０２により切り
出された筆記データのそれぞれについて、単語辞書１０
５を参照して、文字単位でその一致度を求め、求めた一
致度を単語照合手段１０３に引き渡すものである。

【０１０４】本文表示手段１０６は、プログラムとして
実現することができ、筆記データの受け付け処理，画面
表示処理等を行うものであり、ディスプレイ等の表示装
置として実現される表示手段１０７に、処理結果を表示
するものである。

【０１０５】図２０は本文表示手段１０６，形態素解析
手段１０２，単語照合手段１０３の処理構造を示す図で
ある。

【０１０６】図２０に示すように、本文表示手段１０６
は、座標入力検知部２００１，領域判定部２００２，イ
ンキング部２００４，文書データ追加部２００５，候補
表示部２００６，下線表示書き替え部２００７，確定部
２００８という処理部と、入力枠データ２００３，文書
データ２００９というデータとからなっている。

【０１０７】また、形態素解析手段１０２は、枠筆記デ
ータ格納部２００１，変換候補表示部２０１２，認識候
補表示部２０１３，認識第１候補表示部２０１４，変換
第１候補表示部２０１５，自動変換設定部２０１６，形
態素木消去部２０１８，検索筆記データ作成部２０１
９，変換候補格納部２０２２，認識候補格納部２０２
３，登録誤入力部２０２４という処理部と、形態素木デ
ータ２０１０，自動モードデータ２０１７というデータ
とからなっている。

【０１０８】また、単語照合手段１０３は、単語一致度
計算部２０２０，単語取得部２０２１という処理部から
なっている。

【０１０９】ここで、各処理部の説明に先立って、各デ
ータの構造について説明する。

【０１１０】まず、形態素木データ２０２１について説
明する。

【０１１１】形態素木データ２０１０は、ユーザが入力
した筆記データ、並びに、該筆記データについて文字認
識処理および形態素解析処理を行った結果のデータを記
憶するものである。

【０１１２】図２１は形態素木データ２０１０の構造を
模式的に示す図であり、ここでは、図９に示した画面表
示状態におけるデータ内容を示している。

【０１１３】図２１において、入力筆記データ２１０１
には、ユーザが入力した筆記データがそのまま、枠筆記
データ格納部２０１１によって格納される。

【０１１４】また、認識結果データ２１０２には、入力
筆記データ２１０１について文字認識手段１０４が文字
単位で文字認識処理を行った認識結果、すなわち、該文
字の文字コード２１０３および文字一致度２１０４が、
認識候補格納部２０２３によって格納される。複数の認
識結果がある場合には、全ての認識結果が、文字一致度
２１０４の値が大きい順に格納される。

【０１１５】また、変換結果データ２１０５には、単語
照合手段１０３が求めた単語の変換結果が木構造状に連
結されたものが、変換候補格納部２０２２によって格納
される。単語を木構造状に連結するためには、単語の品
詞を利用し、日本語として尤もらしい単語列を選択す
る。

【０１１６】次に、単語辞書１０５について説明する。

【０１１７】単語辞書１０５は、単語ごとに、標準筆記
データ，文字コード，品詞が記憶されたデータベースで
ある。

【０１１８】図２２は単語辞書１０５の構造を模式的に
示す図である。

【０１１９】図２２に示すように、単語辞書１０５は、
単語ごとに、該単語の標準筆記データ２２０１，認識結
果文字コード２２０２，変換結果文字コード２２０３，
品詞２２０４を記憶しているデータベースである。な
お、記憶の順序は、各単語の標準筆記データ２２０１の
画数の昇順または降順となっている。

【０１２０】標準筆記データ２２０１には、ユーザが入
力した筆記データとマッチングするためのデータが記憶
されている。また、認識結果文字コード２２０２には、
標準筆記データ２２０１の文字コードが記憶されてお
り、変換結果文字コード２２０３には、認識結果文字コ
ード２２０２を漢字に変換した文字コードが記憶されて
いる。

【０１２１】なお、変換結果文字コード２２０３は、必
ずしも記憶していなくてもよい。また、ユーザが漢字の
筆記データを入力することが可能な場合は、漢字の標準
筆記データを記憶する必要がある。

【０１２２】図２２では、模式的に、各単語は同じ文字
の標準筆記データを重複して記憶しているが、辞書容量
を小さくするために、同じ文字の標準筆記データは１つ
にまとめて記憶することができる。例えば、図２２の例
では、「て」の標準筆記データが３つの単語に含まれて
いるようになっているが、実際の「て」の標準筆記デー
タは、共有標準筆記データとして１つ記憶し、単語辞書
の標準筆記データには、共有標準筆記データのアドレス
を記憶するようにする。このようにした場合は、図２１
にも示しているように、形態素木データ２０１０におい
て、認識結果データ２１０２に、文字コード２１０３お
よび文字一致度２１０４と共に、各文字の共有標準筆記
データのアドレスを格納するようにする。

【０１２３】次に、自動モードデータ２０１７について
説明する。

【０１２４】図２３は自動モードデータ２０１７の構造
を模式的に示す図である。

【０１２５】自動モードデータ２０１７には、ユーザが
図１６に示した設定画面において押下したソフトキーに
対応するモード、すなわち、「筆記データ表示」モー
ド，「逐次認識」モード，「自動認識」モード，「自動
変換」モードのうちのいずれかが、自動変換設定部２０
１６によって格納される。

【０１２６】次に、文書データ２００９について説明す
る。

【０１２７】文書データ２００９には、本文領域３０１
に表示されている文字列が記憶される。

【０１２８】図２４は文書データ２００９の構造を模式
的に示す図であり、ここでは、図９に示した画面表示状
態におけるデータ内容を示している。

【０１２９】図２４において、確定文字列２４０１に
は、ユーザにより既に確定された文字列が記憶され、下
線表示文字列２４０２には、下線が表示され認識結果修
正または変換結果修正が可能な状態である文字列が記憶
される。

【０１３０】確定文字列２４０１および下線表示文字列
２４０２には、具体的には、文字数２４０３，データ型
２４０４，文字列２４０５が格納される。データ型２４
０４の内容は、「文字列」，「筆記データ」，「認識結
果」，「変換結果」，「なし（下線表示されている文字
列がないことを示す。）」のうちのいずれかであり、本
文領域３０１に表示されている文字列は、データ型２４
０４の内容によって、確定文字列２４０１および下線表
示文字列２４０２のいずれかに分類される。すなわち、
下線表示文字列２４０２のデータ型は、「筆記デー
タ」，「認識結果」，「変換結果」，「なし」のいずれ
かであり、「認識結果」，「変換結果」である文字列が
ユーザにより確定されると、該文字列は、「文字列」と
なって確定文字列２４０１に移動され、「筆記データ」
である文字列がユーザにより確定されると、該文字列
は、「筆記データ」のまま確定文字列２４０１に移動さ
れる。

【０１３１】以下、各処理部の詳細について説明する。

【０１３２】まず、座標入力検知部２００１について説
明する。

【０１３３】座標入力検知部２００１は、座標検知手段
１０１からの入力があったか否かを検知し、入力があっ
た場合には、領域判定部２００２に入力座標を引き渡す
ものである。座標入力検知部２００１は、常に、座標検
知手段１０１を検知していなくても、座標検知手段１０
１からの割り込み処理で実現するようにしてもよい。

【０１３４】次に、領域判定部２００２について説明す
る。

【０１３５】領域判定部２００２は、座標入力検知部２
００１から引き渡された入力座標が、画面上のどの領域
であるかを判定し、領域ごとに処理を振り分けるもので
ある。

【０１３６】領域判定部２００２の処理の流れを図２５
に示す。

【０１３７】図２５に示すように、領域判定部２００２
は、まず、座標入力検知部２００１から引き渡された入
力座標を受け取ると（ステップ２５０１）、該入力座標
が画面上の入力枠３０２であるか（ステップ２５０
２）、本文領域３０１であるか（ステップ２５０３）、
認識キー３０３であるか（ステップ２５０４）、変換キ
ー３０４であるか（ステップ２５０５）、直接キー３０
５であるか（ステップ２５０６）、確定キー３０６であ
るか（ステップ２５０７）、設定キー３０７であるか
（ステップ２５０８）、登録キー３０８であるか（ステ
ップ２５０９）を判定する。

【０１３８】入力座標が入力枠３０２である場合は、イ
ンキング部２００４を実行する（ステップ２５１０）。
なお、インキング部２００４は、座標検知手段１０１が
取り込んだ入力座標が入力枠３０２であった場合に、該
入力座標に対応する液晶の画素を反転表示するものであ
り、この反転表示により、ユーザは、仮想的に表示一体
型タブレットに筆記した感覚を得ることができる。

【０１３９】続いて、入力座標が直前の入力枠３０２と
同一であるか別であるかを判定し（ステップ２５１
１）、別である場合は、文書データ追加部２００５を実
行し（ステップ２５１２）、枠筆記データ格納部２０１
１を実行し（ステップ２５１３）、入力枠データ２００
３を初期化する（ステップ２５１４）。なお、入力枠デ
ータ２００３は、入力枠３０２に入力中の１文字分の筆
記データを一時的に記憶するものであり、領域判定部２
００２は、同じ入力枠３０２に入力された筆記データに
ついて、その入力座標を入力枠データ２００３に格納す
る（ステップ２５１５）。

【０１４０】また、入力座標が本文領域３０１である場
合は（ステップ２５０３）、候補表示部２００６を実行
する（ステップ２５１６）。

【０１４１】また、入力座標が認識キー３０３である場
合は（ステップ２５０４）、入力枠データ２００３に入
力座標が格納されているか否かを調べることにより、認
識キー３０３が押下された時点で入力枠３０２に筆記デ
ータがあるか否かを判定し（ステップ２５１７）、あっ
た場合は、ステップ２５１２〜ステップ２５１４を実行
してから、認識第１候補表示部２０１２を実行する（ス
テップ２５１８）。

【０１４２】また、ステップ２５０５〜ステップ２５０
７においても、同様に、それぞれ変換キー３０４，確定
キー３０６が押下された時点で入力枠３０２に筆記デー
タがあるか否かを判定した後、それぞれ、変換第１候補
表示部２０１５，確定部２００８を実行する。

【０１４３】また、入力座標が設定キー３０７である場
合は（ステップ２５０８）、自動変換設定部２０１６を
実行し、入力座標が登録キー３０８である場合は（ステ
ップ２５０９）、登録後入力部２０２６を実行する。

【０１４４】次に、文書データ追加部２００５について
説明する。

【０１４５】文書データ追加部２００５は、１文字分の
筆記データの入力が終了すると、該筆記データ（入力枠
データ２００３に格納されている。）を文書データ２０
０９に格納し、本文領域３０１に筆跡として表示するも
のである。

【０１４６】文書データ追加部２００５の処理の流れを
図２６に示す。

【０１４７】図２６に示すように、文書データ追加部２
００５は、まず、文書データ２００９の下線表示文字列
２４０２のデータ型を取得する（ステップ２６０１）。
データ型が「認識結果」または「変換結果」である場合
は（ステップ２６０２）、変換結果の表示後または認識
結果の表示後に筆記データが入力されたことを示してい
るので、該変換結果または該認識結果を確定するため
に、確定部２００８を実行する（ステップ２６０３）。

【０１４８】続いて、自動モードデータ２０１７を取得
する（ステップ２６０４）。「逐次認識」モード以外の
モードである場合は（ステップ２６０５）、入力枠デー
タ２００３を、文書データ２００９の下線表示文字列２
４０２に追加する（ステップ２６０６）。このとき、下
線表示文字列２４０２のデータ型を「筆記データ」に変
更し（ステップ２６０７）、該入力枠データ２００３を
本文領域３０１に表示する（ステップ２６０８）。な
お、「逐次認識」モードである場合は、検索筆記データ
作成部２０１９を実行する。

【０１４９】次に、候補表示部２００６について説明す
る。

【０１５０】候補表示部２００６は、ユーザが認識結果
修正または変換結果修正を行うことができるようにする
ために、他の認識結果である認識候補または他の変換結
果である変換候補を表示するものである。

【０１５１】候補表示部２００６の処理の流れを図２７
に示す。

【０１５２】現在認識結果が表示されているか変換結果
が表示されているかによって、認識候補を表示するか変
換候補を表示するかが異なるので、図２７に示すよう
に、候補表示部２００６は、まず、現在の文書データ２
００９の下線表示文字列２４０２のデータ型を取得する
（ステップ２７０１）。「認識結果」である場合は（ス
テップ２７０２）、ユーザにより指示された文字の他の
認識結果である認識候補を表示する（ステップ２７０
３）。また、「変換結果」である場合は（ステップ２７
０４）、ユーザにより指示された文字の他の変換結果で
ある変換候補を表示する（ステップ２７０５）。なお、
データ型が「筆記データ」，「なし」のときは何も表示
しない。

【０１５３】次に、下線表示書き替え部２００７につい
て説明する。

【０１５４】下線表示書き替え部２００７は、ユーザに
より認識キー３０３または変換キー３０４が押下される
と、下線が表示された文字列を書き替えるものである。

【０１５５】下線表示書き替え部２００７の処理の流れ
を図２８に示す。

【０１５６】図２８に示すように、下線表示書き替え部
２００７は、まず、入力枠データ２００３を、文書デー
タ２００９の下線表示文字列２４０２として格納し（ス
テップ２８０１）、本文領域３０１を書き替え（ステッ
プ２８０２）、文書データ２００９の下線表示文字列２
４０２のデータ型を「認識結果」または「変換結果」に
更新する（ステップ２８０３）。

【０１５７】次に、確定部２００８について説明する。

【０１５８】確定部２００８は、ユーザにより確定キー
３０５または直接キー３０６が押下されると、下線表示
文字列２４０２を確定文字列２４０１に移動させるもの
である。

【０１５９】確定部２００８の処理の流れを図２９に示
す。

【０１６０】図２９に示すように、確定部２００８は、
まず、文書データ２００９の下線表示文字列２４０２を
確定文字列２４０１に移動し（ステップ２９０１）、本
文領域３０１の下線を消去し（ステップ２９０２）、文
書データ２００９の下線表示文字列２４０２のデータ型
を「なし」に更新し（ステップ２９０３）、形態素木消
去部２０１８を実行する（ステップ２９０４）。

【０１６１】次に、枠筆記データ格納部２０１１につい
て説明する。

【０１６２】枠筆記データ格納部２０１１は、１文字分
の筆記データの入力が終了すると、該筆記データについ
て文字認識処理および形態素解析処理を行い、形態素木
データ２０１０として格納するものである。

【０１６３】枠筆記データ格納部２０１１の処理の流れ
を図３０に示す。

【０１６４】図３０に示すように、枠筆記データ格納部
２０１１は、まず、形態素木データ２０１０の入力筆記
データ２１０１に入力枠データ２００３を格納し（ステ
ップ３００１）、検索筆記データ作成部２０１９を実行
する（ステップ３００２）。

【０１６５】次に、変換候補表示部２０１２について説
明する。

【０１６６】変換候補表示部２０１２は、図１１に示す
ように、本文領域３０１に下線が表示された変換結果を
表示中に、ユーザが変換結果を指示した場合に、他の変
換結果である変換候補を表示するものである。

【０１６７】変換候補表示部２０１２の処理の流れを図
３１に示す。

【０１６８】図３１に示すように、変換候補表示部２０
１２は、まず、ユーザが指示した座標に基づいて、形態
素木データ２０１０の変換結果データ２１０５から２番
目以降の変換結果データを読み出し（ステップ３１０
１）、表示する（ステップ３１０２）。

【０１６９】次に、認識候補表示部２０１３について説
明する。

【０１７０】認識候補表示部２０１３は、図８に示すよ
うに、本文領域３０１に下線が表示された認識結果を表
示中に、ユーザが認識結果を指示した場合に、他の認識
結果である認識候補を表示するものである。

【０１７１】認識候補表示部２０１３の処理の流れを図
３２に示す。

【０１７２】図３２に示すように、認識候補表示部２０
１３は、まず、ユーザが指示した座標に基づいて、形態
素木データ２０１０の認識結果データ２１０２から２番
目以降の認識結果データを読み出し（ステップ３２０
１）、表示する（ステップ３２０２）。

【０１７３】次に、認識第１候補表示部２０１４につい
て説明する。

【０１７４】認識第１候補表示部２０１４は、ユーザに
より認識キー３０３が押下されると、認識結果を表示す
るものである。

【０１７５】認識第１候補表示部２０１４の処理の流れ
を図３３に示す。

【０１７６】図３３に示すように、認識第１候補表示部
２０１４は、まず、形態素木データ２０１０の変換結果
データ２１０５から最尤パスを選択し、該最尤パスに対
応する認識結果データ２１０２を取得し（ステップ３３
０１）、下線表示書き替え部２００７を実行することに
より、取得した認識結果を、下線を表示させて表示させ
る（ステップ３３０２）。

【０１７７】次に、変換第１候補表示部２０１５につい
て説明する。

【０１７８】変換第１候補表示部２０１５は、ユーザに
より変換キー３０４が押下されると、変換結果を表示す
るものである。

【０１７９】変換第１候補表示部２０１５の処理の流れ
を図３４に示す。

【０１８０】図３４に示すように、変換第１候補表示部
２０１５は、まず、形態素木データ２０１０の変換結果
データ２１０５から最尤パスを選択し、該最尤パスの変
換結果データを取得し（ステップ３４０１）、下線表示
書き替え部２００７を実行することにより、取得した変
換結果を下線を表示させて表示させる（ステップ３４０
２）。

【０１８１】次に、検索筆記データ作成部２０１９につ
いて説明する。

【０１８２】検索筆記データ作成部２０１９は、形態素
木データ２０１０の入力筆記データ２１０１に１文字分
の筆記データが格納されるごとに、単語辞書１０５との
照合を行うものである。

【０１８３】検索筆記データ作成部２０１９の処理の流
れを図３５に示す。

【０１８４】図３５に示すように、検索筆記データ作成
部２０１９は、形態素木データ２０１０の入力筆記デー
タ２１０１の末尾筆記データを終点とし、始点を先頭か
ら末尾まで順次変えて切り出した複数の検索筆記データ
を作成し（ステップ３５０１）、単語一致度計算部２０
２０に引き渡す（ステップ３５０２）。すなわち、検索
筆記データは、入力筆記データ２１０１のうちの単語を
構成しうる全ての筆記データである。

【０１８５】続いて、自動モードデータ２０１７を取得
し（ステップ３５０３）、「逐次認識」モードである場
合は（ステップ３５０４）、認識第１候補表示部２０１
４を実行する（ステップ３５０５）。それ以外のモード
である場合は、形態素木データ２０１０の変換結果デー
タ２１０５から最尤パスを取得し（ステップ３５０
６）、文節の区切りが明確な文字である場合は（ステッ
プ３５０７）、さらに、自動モードデータ２０１７が
「自動認識」モードであるならば（ステップ３５０
８）、認識第１候補表示部２０１４を実行し（ステップ
３５０９）、また、「自動変換」モードであるならば
（ステップ３５１０）、変換第１候補表示部２０１５を
実行する（ステップ３５１１）。なお、形態素木データ
２０１０の変換結果データ２１０５から最尤パスを取得
する際には、単語一致度計算部２０２０が求めた単語単
位の一致度を参考にする。

【０１８６】次に、単語一致度計算部２０２０について
説明する。

【０１８７】単語一致度計算部２０２０は、検索筆記デ
ータ作成部２０１９が切り出した検索筆記データと単語
辞書１０５から検索した単語との照合を、単語単位で行
うものである。

【０１８８】単語一致度計算部２０２０の処理の流れを
図３６に示す。

【０１８９】単語辞書１０５は、標準筆記データ２２０
１の画数によりソートされているので、図３６に示すよ
うに、単語一致度計算部２０２０は、まず、辞書検索高
速化のために、検索筆記データの文字ごとの画数を取得
し、画数をインデックスとして、単語辞書１０５から単
語を取得する（ステップ３６０１）。取得した単語の全
文字について、１文字ずつ、文字認識手段１０４を用い
て照合する。１度照合した文字は、文字ごとに形態素木
データ２０１０の認識結果データ２１０２に、文字コー
ド２１０３および文字一致度２１０４を格納する。

【０１９０】これにより、文字認識手段１０４は、取得
した単語が変わる度に、該単語の文字の全てについて、
標準筆記データ２１０２と照合し、文字コード２１０３
および文字一致度２１０４を求める必要がなくなる。す
なわち、１度照合した標準筆記データ３１０２は、形態
素木データ２０１０の認識結果データ２１０２に格納さ
れるので、同じ標準筆記データ２１０２を単語辞書１０
５から検索した場合には、照合処理を行わずに認識結果
データ２１０２の文字一致度２１０４を使用することが
できる。

【０１９１】続いて、形態素木データ２０１０の認識結
果データ２１０２を検索し（ステップ３６０２）、デー
タがあれば、文字一致度２１０４を取得し、文字単位の
照合結果とする（ステップ３６０３）。データがなけれ
ば、文字認識手段１０４を用いて照合し（ステップ３６
０４）、照合結果を形態素木データ２０１０の認識結果
データ２１０２に格納する（ステップ３６０５）。単語
の全文字について以上の処理を繰り返すが、文字一致度
２１０４の大きさをチェックし、予め決められた値以下
であった場合は（ステップ３６０６）、検索筆記データ
と単語辞書１０５の単語とが不一致であったと判定し、
次の単語に進む（ステップ３６０７）。ここでは、認識
結果の欠落を救済するために、１文字までの不一致は、
単語の不一致と判定せずに、検索を続けるようにしてい
る（ステップ３６０８）。

【０１９２】これにより、２文字以上の文字の文字一致
度２４０４が予め決められた値である単語の文字コード
２４０１が、変換候補格納部２０２２によって、形態素
木データ２０１０の変換結果データ２１０５に格納され
る。

【０１９３】例えば、単語一致度計算部２０２０が、ユ
ーザが意図する認識結果が「くるみ」であるような検索
筆記データと単語辞書１０５から検索した単語との照合
を、単語単位で行う場合を考える。

【０１９４】単語一致度計算部２０２０は、まず、検索
筆記データの文字ごとの画数（「１」，「１」，
「２」）を取得し、これらの画数をインデックスとし
て、単語辞書１０５から単語を取得する。取得した単語
が「くるみ」，「しろみ」であったとすると、単語一致
度計算部２０２０は、「くるみ」，「しろみ」の全文字
（「く」，「る」，「み」および「し」，「ろ」，
「み」）について、１文字ずつ、文字認識手段１０４を
用いて照合する。文字認識手段１０４は、「く」，
「る」，「み」，「し」，「ろ」，「み」と順次照合し
ていくが、文字認識手段１０４が照合する度に、認識候
補格納部２０２３によって、形態素木データ２０１０の
認識結果データ２１０２に、文字コード２１０３および
文字一致度２１０４が格納されるので、「み」について
は、２度照合しなくても、２度目には、１度目に照合し
た際に形態素木データ２０１０の認識結果データ２１０
２に格納されている文字コード２１０３および文字一致
度２１０４を使用することができる。

【０１９５】続いて、単語一致度計算部２０２０は、形
態素木データ２０１０の認識結果データ２１０２に格納
されている文字一致度２１０４に基づいて、単語単位の
一致度を求め、求めた単語単位の一致度が予め決められ
た値（例えば、５０％）より大きい場合に、該認識結果
データ２１０２に格納されている文字コード２１０３か
らなる単語を、変換候補格納部２０２２によって、形態
素木データ２０１０の変換結果データ２１０５に格納す
る。このとき、文字一致度２１０４が予め決められた値
（例えば、５０％）以下である文字が２文字以上あった
場合は、検索筆記データと単語辞書１０５の単語とが不
一致であったと判定し、次の単語に進む。すなわち、認
識結果の欠落を救済するために、１文字までの不一致
は、単語の不一致と判定せずに、検索を続ける。

【０１９６】例えば、検索筆記データの１文字目の
「く」の標準筆記データとの文字一致度２１０４が４０
％，２文字目の「る」の標準筆記データとの文字一致度
２１０４が９０％，３文字目の「み」の標準筆記データ
との文字一致度２１０４が９０％であり、標準筆記デー
タの１文字目の「し」の標準筆記データとの文字一致度
２１０４が６０％，２文字目の「ろ」の標準筆記データ
との文字一致度２１０４が６０％，３文字目の「み」の
標準筆記データとの文字一致度２１０４が９０％である
とする。

【０１９７】このとき、１文字目の「く」の標準筆記デ
ータとの文字一致度２１０４は５０％以下であるが、２
文字目の「る」の標準筆記データとの文字一致度２１０
４および３文字目の「み」の標準筆記データとの文字一
致度２１０４が５０％より大きいので、「くるみ」とい
う単語との単語単位の一致度を求める。「くるみ」とい
う単語との単語単位の一致度は、「く」，「る」，
「み」のそれぞれの標準筆記データとの文字一致度２１
０４（４０％，９０％，９０％）の平均値（＝７３％＞
５０％）となるので、「くるみ」という単語の文字コー
ド２１０３が、変換結果データ２１０５として形態素木
データ２０１０に格納されることとなる。

【０１９８】なお、「しろみ」という単語との単語単位
の一致度も求められ、その一致度は、「し」，「ろ」，
「み」のそれぞれの標準筆記データとの文字一致度２１
０４（６０％，６０％，９０％）の平均値（＝７０％＞
５０％）となるので、「しろみ」という単語の文字コー
ド２１０３も、変換結果データ２１０５として形態素木
データ２０１０に格納される。

【０１９９】このように、本実施例においては、「く」
の標準筆記データとの文字一致度２１０４が４０％であ
っても、「くるみ」という単語が単語辞書に記憶されて
いることから、「く」という認識結果を切り捨てずに、
「くるみ」という単語の単語単位の一致度を求めるよう
にしている。そして、求めた単語単位の一致度が予め決
められた値（例えば、５０％）より大きい場合には、
「くるみ」という単語を変換結果データ２１０５とする
ようになっている。従って、従来は、「く」という認識
結果が４０％となった時点で切り捨てられ、そのため
に、他の認識結果に誤認識を波及させてしまい、誤認識
された文字数が多くなってしまうという問題があった
が、本実施例によれば、日本語として尤もらしい単語と
なるような認識結果を出力することができると共に、誤
認識による前後の認識結果への悪影響を除去することが
可能となる。

【０２００】なお、自動変換設定部２０１６は、図１６
に示した設定画面を表示し、設定画面においてユーザが
押下したソフトキーに対応するモードを、自動モードデ
ータ２０１７に格納するものである。

【０２０１】また、形態素木消去部２０１８は、ユーザ
により確定された文字列に対応する形態素木データ２０
１０は不要であるので、これを消去するものである。

【０２０２】また、単語取得部２０２１は、単語辞書１
０５から１単語ずつ単語を取得するものである。

【０２０３】また、変換候補格納部２０２４は、単語一
致度計算部２０２０によって一致した単語の変換結果文
字コード２２０３を、形態素木データ２０１０の変換結
果データ２１０５に格納するものであり、認識候補格納
部２０２５は、文字認識手段１０４によって照合した文
字の認識結果文字コード２２０２および文字一致度を、
形態素木データ２０１０の認識結果データ２１０２に格
納するものである。

【０２０４】また、登録語入力部２０２６は、図１８に
示した単語登録画面を表示し、ユーザにより入力された
単語（標準筆記データおよび認識結果文字コード）を単
語辞書１０５に登録するものである。

【０２０５】さて、次に、ユーザの操作手順に対応する
本実施例の処理の流れについて説明する。

【０２０６】まず、自動モードデータ２０１７が「筆記
データ表示」モードであるときに、ユーザが筆記データ
を入力した場合の処理の流れについて説明する。

【０２０７】この場合、領域判定部２００２が、入力座
標が入力枠３０２であると判定するので、インキング部
２００４を実行する。続いて、１文字分の筆記データの
入力が終了すると、文書データ追加部２００５が、入力
枠データ２００３を文書データ２００９に格納し、筆跡
として本文領域３０１に表示する。続いて、枠筆記デー
タ格納部２０１１が、入力枠データ２００３を形態素木
データ２０１０に格納すると共に、検索筆記データ作成
部２０１９に形態素木データ２０１０を作成させる。検
索筆記データ作成部２０１９は、変換候補格納部２０２
２が変換結果データ２１０３を形態素木データ２０１０
に格納することができるようにするために、検索筆記デ
ータを作成して単語一致度計算部２０２０を実行する。
単語一致度計算部２０２０は、検索筆記データと単語辞
書１０５から検索した単語との照合を、単語単位で行
う。なお、単語一致度計算部２０２０は、単語照合を行
う際に、文字認識手段１０４を実行するので、文字認識
手段１０４の結果は、単語一致度計算部２０２に参照さ
れると共に、認識候補格納部２０２３によって、形態度
木データ２０１０の認識結果データ２１０２に格納され
る。

【０２０８】これにより、本文領域３０１に筆記データ
が表示されると共に、該筆記データについて内部的に文
字認識処理および仮名漢字変換処理を進めた結果である
形態素木データ２０１０が作成される。

【０２０９】次に、自動モードデータ２０１７が「逐次
認識」モードであるときに、ユーザが筆記データを入力
した場合の処理の流れについて説明する。

【０２１０】この場合、領域判定部２００２が、入力座
標が入力枠３０２であると判定するので、インキング部
２００４を実行する。続いて、１文字分の筆記データの
入力が終了すると、文書データ追加部２００５が、検索
筆記データ作成部２０１９に形態素木データ２０１０を
作成させる。検索筆記データ作成部２０１９は、変換候
補格納部２０２２が変換結果データ２１０３を形態素木
データ２０１０に格納することができるようにするため
に、検索筆記データを作成して単語一致度計算部２０２
０を実行する。単語一致度計算部２０２０は、検索筆記
データと単語辞書１０５から検索した単語との照合を、
単語単位で行う。なお、単語照合を行う際に、文字認識
手段１０４を実行するので、文字認識手段１０４の結果
は、単語一致度計算部２０２に参照されると共に、認識
候補格納部２０２３によって、形態度木データ２０１０
の認識結果データ２１０２に格納される。また、検索筆
記データ作成部２０１９は、単語一致度計算部２０２０
を実行した後、下線表示書き替え部２００７を実行す
る。

【０２１１】これにより、入力枠３０２に入力された筆
記データは、逐次認識され、認識結果が下線が表示され
た状態で本文領域３０１に表示されると共に、該筆記デ
ータについて内部的に文字認識処理および仮名漢字変換
処理を進めた結果である形態素木データ２０１０が作成
される。

【０２１２】次に、自動モードデータ２０１７が「自動
認識」モードであるときに、ユーザが筆記データを入力
した場合の処理の流れについて説明する。

【０２１３】この場合、領域判定部２００２が、入力座
標が入力枠３０２であると判定するので、インキング部
２００４を実行する。続いて、１文字分の筆記データの
入力が終了すると、文書データ追加部２００５が、入力
枠データ２００３を文書データ２００９に格納し、筆跡
として本文領域３０１に表示する。続いて、枠筆記デー
タ格納部２０１１が、入力枠データ２００３を形態素木
データ２０１０に格納すると共に、検索筆記データ作成
部２０１９に形態素木データ２０１０を作成させる。検
索筆記データ作成部２０１９は、変換候補格納部２０２
２が変換結果データ２１０３を形態素木データ２０１０
に格納することができるようにするために、検索筆記デ
ータを作成して単語一致度計算部２０２０を実行する。
単語一致度計算部２０２０は、検索筆記データと単語辞
書１０５から検索した単語との照合を、単語単位で行
う。なお、単語一致度計算部２０２０は、単語照合を行
う際に、文字認識手段１０４を実行するので、文字認識
手段１０４の結果は、単語一致度計算部２０２に参照さ
れると共に、認識候補格納部２０２３によって、形態度
木データ２０１０の認識結果データ２１０２に格納され
る。なお、検索筆記データ作成部２０１９は、文節の区
切りが明確な文字であることを検出すると、認識第１候
補表示部２０１４を実行し、認識第１候補表示部２０１
４は、下線表示書き替え部２００７を実行する。

【０２１４】これにより、入力枠３０２に入力された筆
記データは、筆跡として本文領域３０１に表示されてい
くと共に、該筆記データについて内部的に文字認識処理
および仮名漢字変換処理を進めた結果である形態素木デ
ータ２０１０が作成される。そして、文節の区切りが明
確な文字になると、それまでに表示されている筆跡が、
下線が表示された認識結果に書き替えられる。

【０２１５】次に、自動モードデータ２０１７が「自動
変換」モードであるときに、ユーザが筆記データを入力
した場合の処理の流れについて説明する。

【０２１６】この場合、領域判定部２００２が、入力座
標が入力枠３０２であると判定するので、インキング部
２００４を実行する。続いて、１文字分の筆記データの
入力が終了すると、文書データ追加部２００５が、入力
枠データ２００３を文書データ２００９に格納し、筆跡
として本文領域３０１に表示する。続いて、枠筆記デー
タ格納部２０１１が、入力枠データ２００３を形態素木
データ２０１０に格納すると共に、検索筆記データ作成
部２０１９に形態素木データ２０１０を作成させる。検
索筆記データ作成部２０１９は、変換候補格納部２０２
２が変換結果データ２１０３を形態素木データ２０１０
に格納することができるようにするために、検索筆記デ
ータを作成して単語一致度計算部２０２０を実行する。
単語一致度計算部２０２０は、検索筆記データと単語辞
書１０５から検索した単語との照合を、単語単位で行
う。なお、単語一致度計算部２０２０は、単語照合を行
う際に、文字認識手段１０４を実行するので、文字認識
手段１０４の結果は、単語一致度計算部２０２に参照さ
れると共に、認識候補格納部２０２３によって、形態度
木データ２０１０の認識結果データ２１０２に格納され
る。なお、検索筆記データ作成部２０１９は、文節の区
切りが明確な文字であることを検出すると、変換第１候
補表示部２０１５を実行し、変換第１候補表示部２０１
５は、下線表示書き替え部２００７を実行する。

【０２１７】これにより、入力枠３０２に入力された筆
記データは、筆跡として本文領域３０１に表示されてい
くと共に、該筆記データについて内部的に文字認識処理
および仮名漢字変換処理を進めた結果である形態素木デ
ータ２０１０が作成される。そして、文節の区切りが明
確な文字になると、それまでに表示されている筆跡が、
下線が表示された変換結果に書き替えられる。

【０２１８】次に、下線が表示された筆記データが筆跡
として本文領域３０１に表示されている状態で、ユーザ
が認識キー３０３を押下した場合の処理の流れについて
説明する。

【０２１９】この場合、領域判定部２００２が、入力座
標が認識キー３０３であると判定するので、入力中の筆
記データがある場合は、文書データ追加理部２００５
が、入力枠データ２００３を文書データ２００９に格納
し、筆跡として本文領域３０１に表示する。続いて、枠
筆記データ格納部２０１１が、入力中の筆記データにつ
いて、検索筆記データ作成部２０１９に形態素木データ
２０１０を作成させる。また、領域判定部２００２は、
認識第１候補表示部２０１４を実行し、認識第１候補表
示部２０１４は、下線表示書き替え部２００７を実行す
る。

【０２２０】これにより、入力枠３０２に入力された筆
記データは、筆跡として本文領域３０１に表示され、認
識キー３０３が押下されると、下線が表示された認識結
果に書き替えられると共に、該筆記データについて内部
的に文字認識処理および仮名漢字変換処理を進めた結果
である形態素木データ２０１０が作成される。

【０２２１】次に、下線表示された筆記データが筆跡と
して本文領域３０１に表示されている状態で、ユーザが
変換キー３０４を押下した場合の処理の流れについて説
明する。

【０２２２】この場合、領域判定部２００２が、入力座
標が変換キー３０４であると判定するので、入力中の筆
記データがある場合は、文書データ追加部２００５が、
入力枠データ２００３を文書データ２００９に格納し、
筆跡として本文領域３０１に表示する。続いて、枠筆記
データ格納部２０１１が、入力中の筆記データについ
て、検索筆記データ作成部２０１９に形態素木データ２
０１０を作成させる。また、領域判定部２００２は、変
換第１候補表示部２０１５を実行し、変換第１候補表示
部２０１５は、下線表示書き替え部２００７を実行す
る。

【０２２３】これにより、入力枠３０２に入力された筆
記データは、筆跡として本文領域３０１に表示され、変
換キー３０４が押下されると、下線が表示された変換結
果に書き替えられると共に、該筆記データについて内部
的に文字認識処理および仮名漢字変換処理を進めた結果
である形態素木データ２０１０が作成される。

【０２２４】なお、本実施例においては、座標検知手段
１０１は、ペン２０１により入力された座標を検知する
ようなオンライン入力方法を採用しても、光学文字読み
取り装置により入力された座標を検知するようなオフラ
イン入力方法を採用してもよい。

【０２２５】また、形態素解析手段１０２は、複数文字
分の筆記データを一括処理しても、入力がある度に１文
字ずつ処理を行うようにしてもよい。

【０２２６】また、確定キー３０５および直接キー３０
６は、１つのソフトキーとして兼ねてもよい。

【０２２７】なお、本実施例においては、ユーザが複数
の文字の筆記データを入力した時点では、それらの筆記
データのうちの、いずれの筆記データと筆記データとの
間が単語の区切りとなるか分からないので、考えられう
る全ての区切りで区切り、複数の検索筆記データを作成
するようになっている。そして、これらの検索筆記デー
タについて、単語照合を行うようになっている。ところ
が、単語の区切りである旨を示す情報をユーザが入力す
ることが可能な場合は、該情報に基づいて、単語を切り
出すことができるようになるので、検索筆記データを作
成する必要はなくなり、単語照合に要する時間がさらに
短縮される。

【０２２８】

【発明の効果】以上説明したように、本発明によれば、
日本語として尤もらしい単語となるような認識結果を出
力することができると共に、誤認識による前後の認識結
果への悪影響を除去することができるという効果があ
る。

【図面の簡単な説明】

【図１】本実施例の文字入力装置の基本ブロック図。

【図２】本実施例の文字入力装置の外観図。

【図３】表示一体型タブレットの画面表示例を示す説明
図。

【図４】ユーザの操作手順を示す説明図。

【図５】ユーザの操作手順を示す説明図。

【図６】ユーザの操作手順を示す説明図。

【図７】ユーザの操作手順を示す説明図。

【図８】ユーザの操作手順を示す説明図。

【図９】ユーザの操作手順を示す説明図。

【図１０】ユーザの操作手順を示す説明図。

【図１１】ユーザの操作手順を示す説明図。

【図１２】ユーザの操作手順を示す説明図。

【図１３】ユーザの操作手順を示す説明図。

【図１４】ユーザの操作手順を示す説明図。

【図１５】ユーザの操作手順を示す説明図。

【図１６】ユーザの操作手順を示す説明図。

【図１７】本文領域の表示状態の状態遷移図。

【図１８】ユーザの操作手順を示す説明図。

【図１９】ユーザの操作手順を示す説明図。

【図２０】本文表示手段，形態素解析手段，単語照合手
段の処理構造を示す説明図。

【図２１】形態素木データの構造を模式的に示す説明
図。

【図２２】単語辞書の構造を模式的に示す説明図。

【図２３】自動モードデータの構造を模式的に示す説明
図。

【図２４】文書データの構造を模式的に示す説明図。

【図２５】領域判定部の処理の流れを示す説明図。

【図２６】文書データ追加部の処理の流れを示す説明
図。

【図２７】候補表示部の処理の流れを示す説明図。

【図２８】下線表示書き替え部の処理の流れを示す説明
図。

【図２９】確定部の処理の流れを示す説明図。

【図３０】枠筆記データ格納部の処理の流れを示す説明
図。

【図３１】変換候補表示部の処理の流れを示す説明図。

【図３２】認識候補表示部の処理の流れを示す説明図。

【図３３】認識第１候補表示部の処理の流れを示す説明
図。

【図３４】変換第１候補表示部の処理の流れを示す説明
図。

【図３５】検索筆記データ作成部の処理の流れを示す説
明図。

【図３６】単語一致度計算部の処理の流れを示す説明
図。

【符号の説明】

２０１・・・ペン、 ２０２・・・本体、 ２０３・・
・電源スイッチ、２０４・・・表示一体型タブレット、
２０５・・・入力枠。

───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (72)発明者 中島 晃 神奈川県横浜市戸塚区吉田町292番地 株 式会社日立製作所映像メディア研究所内 (72)発明者 冨田 ひろみ 神奈川県横浜市戸塚区吉田町292番地 株 式会社日立製作所映像メディア研究所内 (72)発明者 畑谷 茂樹 神奈川県横浜市戸塚区吉田町292番地 株 式会社日立製作所映像メディア研究所内

Claims (11)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】日本語として尤もらしい単語ごとに、該単
   語を構成する文字の標準的な筆記データである標準筆記
   データ、並びに、該標準筆記データに対応する文字コー
   ドおよび該単語の品詞からなる単語情報を記憶している
   単語辞書を格納している単語辞書格納手段と、 ユーザが入力した文字の筆記データを取り込む座標検知
   手段と、 上記座標検知手段が取り込んだ筆記データと上記単語辞
   書に記憶されている標準筆記データとを文字単位で照合
   し、文字単位の一致度を出力する文字認識手段と、 上記座標検知手段が取り込んだ筆記データからなる単語
   について、上記文字認識手段が出力した文字単位の一致
   度に基づいて、該単語が日本語として尤もらしい単語で
   あるか否かを判定し、日本語として尤もらしい単語であ
   ると判定した場合に、該単語の単語情報を出力する単語
   照合手段と、 上記単語照合手段が出力した単語情報のうちの品詞に基
   づいて形態素解析処理を行い、該単語情報のうちからユ
   ーザに提供すべき単語情報を選択する形態素解析手段と
   を備え、 上記単語照合手段は、上記座標検知手段が取り込んだ筆
   記データからなる単語について、該単語のそれぞれの筆
   記データについて上記文字認識手段が出力した文字単位
   の一致度に基づいて、単語単位の一致度を求め、求めた
   単語単位の一致度が予め決められた値より大きい場合
   に、日本語として尤もらしい単語であると判定すること
   を特徴とする文字入力装置。
2. 【請求項２】請求項１記載の文字入力装置において、 上記単語照合手段は、上記座標検知手段が取り込んだ筆
   記データからなる単語について、該単語のそれぞれの筆
   記データについて上記文字認識手段が出力した文字単位
   の一致度の平均値を求めることにより、単語単位の一致
   度を求めること判定することを特徴とする文字入力装
   置。
3. 【請求項３】請求項１または２記載の文字入力装置にお
   いて、 上記単語照合手段は、上記座標検知手段が取り込んだ筆
   記データからなる単語について、該単語のそれぞれの筆
   記データについて上記文字認識手段が出力した文字単位
   の一致度が予め決められた値より小さい筆記データの数
   が、予め決められた数に達した時点で、日本語として尤
   もらしい単語でないと判定することを特徴とする文字入
   力装置。
4. 【請求項４】請求項１，２または３記載の文字入力装置
   において、 上記文字認識手段は、上記単語辞書に記憶されている標
   準筆記データのうちの、上記座標検知手段が取り込んだ
   筆記データからなる単語の筆記データ数と一致する数の
   標準筆記データについて、該単語のぞれぞれの筆記デー
   タと該標準筆記データのそれぞれとを文字単位で照合す
   ることを特徴とする文字入力装置。
5. 【請求項５】請求項１〜４のいずれか記載の文字入力装
   置において、 上記単語辞書格納手段は、文字ごとに、該文字の標準筆
   記データを記憶している第１の記憶領域と、日本語とし
   て尤もらしい単語ごとに、該単語を構成する文字の標準
   筆記データの記憶位置、並びに、該標準筆記データに対
   応する文字コードおよび該単語の品詞からなる単語情報
   を記憶している第２の記憶領域とを備えたことを特徴と
   する文字入力装置。
6. 【請求項６】請求項１〜５記載の文字入力装置におい
   て、 上記座標検知手段が取り込んだ複数の筆記データから単
   語を構成しうる全ての筆記データ列を抽出する抽出手段
   を備え、 上記単語照合手段は、上記抽出手段が抽出した筆記デー
   タ列のそれぞれの筆記データと上記単語辞書に記憶され
   ている標準筆記データとを文字単位で照合し、 上記単語照合手段は、上記抽出手段が抽出した筆記デー
   タ列について、上記文字認識手段が出力した文字単位の
   一致度に基づいて、該筆記データ列が日本語として尤も
   らしい単語であるか否かを判定することを特徴とする文
   字入力装置。
7. 【請求項７】請求項１〜６のいずれか記載の文字入力装
   置において、 上記座標検知手段が取り込んだ筆記データを文字コード
   に変換する指示をユーザが入力するための指示手段と、 上記座標検知手段が取り込んだ筆記データを筆跡として
   表示し、上記指示手段から指示が入力された時点で、該
   表示した筆跡を、対応する筆記データについて上記形態
   素解析手段が選択した単語情報のうちの文字コードが表
   す文字に置き換えて表示する表示手段とを備えたことを
   特徴とする文字入力装置。
8. 【請求項８】請求項１〜６のいずれか記載の文字入力装
   置において、 上記座標検知手段が取り込んだ筆記データを筆跡として
   表示し、上記形態素解析手段が形態素解析処理を行った
   結果が予め決められた条件と一致した時点で、該表示し
   た筆跡を、対応する筆記データについて上記形態素解析
   手段が選択した単語情報のうちの文字コードが表す文字
   に置き換えて表示する表示手段とを備えたことを特徴と
   する文字入力装置。
9. 【請求項９】請求項１〜６のいずれか記載の文字入力装
   置において、 上記座標検知手段が取り込んだ筆記データを文字コード
   に変換する指示をユーザが入力するための第１の指示手
   段と、 上記形態素解析手段が形態素解析処理を行った結果が予
   め決められた条件と一致した時点で、上記座標検知手段
   が取り込んだ筆記データを文字コードに変換する指示を
   ユーザが入力するための第２の指示手段と、 上記座標検知手段が取り込んだ筆記データを筆跡として
   表示し、上記第１の指示手段から指示が入力された時点
   で、該表示した筆跡を、対応する筆記データについて上
   記形態素解析手段が選択した単語情報のうちの文字コー
   ドが表す文字に置き換えて表示し、また、上記第２指示
   手段から指示が入力済みであり、上記形態素解析手段が
   形態素解析処理を行った結果が予め決められた条件と一
   致した時点で、該表示した筆跡を、対応する筆記データ
   について上記形態素解析手段が選択した単語情報のうち
   の文字コードが表す文字に置き換えて表示する表示手段
   とを備えたことを特徴とする文字入力装置。
10. 【請求項１０】請求項７，８または９記載の文字入力装
    置において、 上記表示手段は、上記文字コードが表す文字を上記筆跡
    を表示する領域とは異なる領域に表示する場合に、 さらに、上記座標検知手段取り込んだ筆記データを、そ
    の表示サイズを変換してから、上記文字コードが表す文
    字を表示する領域に筆跡として表示することを特徴とす
    る文字入力装置。
11. 【請求項１１】請求項１０記載の文字入力装置におい
    て、 上記表示手段は、上記座標検知手段が取り込んだ筆記デ
    ータの表示サイズを、上記文字コードが表す文字の表示
    サイズと同じ表示サイズに変換することを特徴とする文
    字入力装置。