JPH0757059A

JPH0757059A - 文字認識装置

Info

Publication number: JPH0757059A
Application number: JP5202258A
Authority: JP
Inventors: Toshio Niwa; 寿男丹羽; Satoru Ito; 哲伊藤; Yoshihiro Kojima; 良宏小島; Koji Yamamoto; 浩司山本; Hidetsugu Maekawa; 英嗣前川; Kazuhiro Kayashima; 一弘萱嶋; 泰治〆木; Taiji Shimeki
Original assignee: Matsushita Electric Industrial Co Ltd
Current assignee: Panasonic Holdings Corp
Priority date: 1993-08-16
Filing date: 1993-08-16
Publication date: 1995-03-03

Abstract

(57)【要約】【目的】文字認識部が認識できなかった文字を認識対象
文書のキーワードをもとに推定することにより、文字認
識率を向上すること。【構成】文字認識部１で、文書画像１０を認識して１文
字に付きＮ個の候補文字を出力し、候補文字集合１１か
ら、単語辞書６、文法辞書７を用いて候補文節を求め、
文節評価値演算部で文節の語彙的及び文法的な正しさを
計算し、文節の評価値を基準として文節選択部５で文節
を選択し、修正文字列１４を出力する。単語キーワード
抽出部２３で単語キーワードを、複合語キーワード抽出
部２２で複合語キーワードを抽出し、キーワード部分一
致検索部２４で、長文字列単語辞書２１、単語キーワー
ド、複合語キーワードと候補文字集合１１との部分一致
を求める。候補単語付加部２５は、キーワード部分一致
検索部２４で検索された単語を候補単語集合１２に追加
する。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【産業上の利用分野】本発明は、文書などに記載されて
いる文章の文字を読み取って認識するための文字認識装
置に関するものである。

【０００２】

【従来の技術】近年、データベースの発展に伴い、高速
で認識率の高い文字認識装置に対する要求が高まってい
る。

【０００３】従来の文字認識装置としては、例えば、情
報処理学会論文誌Vol.30 No.11 pp.1394-1401に開示さ
れているものが知られている。図５はその従来の文字認
識装置を示すものである。１文字認識部１は、文書画像
１０の中の文字を一文字づつ認識し、ｎ個の候補文字を
候補文字集合１１として出力する。文字修正部８は、単
語検索部２、単語辞書６、文節検索部３、文法辞書７、
文節評価値計算部４などにより構成され、上記文字認識
部１から１文字につきｎ個の候補文字を候補文字集合１
１として受けとる。文字修正部８内の単語検索部２で
は、その候補文字集合１１の中から単語辞書６を用いて
候補単語集合１２を得る。文節検索部３では、その候補
単語集合１２から文法辞書７を使い、候補文節を選び出
して候補文節集合１３を得る。文節評価値計算部４で
は、候補文節の毎に、文字認識部１の評価値と、単語の
頻度と、文字の長さなどを評価演算して、文節の確から
しさを示す文節評価値を導き出す。文節選択部５では文
節評価値に基づいて最も正しいと思われる文節を選択し
て、修正文字列１４を得る。

【０００４】以上のように、従来の文字認識装置では、
単語辞書６や文法辞書７を使うことにより、文字認識部
１だけでは判断が難しい文字を単語と文法の知識により
修正することができる。

【０００５】

【発明が解決しようとする課題】しかしながら、このよ
うな従来の文字認識装置では、文字認識部１から出力さ
れた認識文字の修正に利用している知識は、一般的な文
書についての単語と文法の知識である。ところが文書の
中には固有の特徴を持っているものも多数ある。例え
ば、特許の文書であれば特許に固有の単語が多く記載さ
れる。このように文書の内容によって文章の文体や使わ
れる単語の頻度などが異なっているのが普通であるが、
文書が持つこのような固有の情報は認識文字の修正のた
めに用いられていなかった。

【０００６】さらに、従来手法では、修正には文字認識
部１から出力されるｎ個の候補文字から正しい文字を選
択するが、正解文字がｎ個の候補の中になければ、修正
は不可能であった。

【０００７】したがって、以上のように従来の文字認識
装置の文字認識率は低いという課題がある。

【０００８】本発明は、従来の文字認識装置の課題を考
慮し、従来よりも文字認識率をより高くすることができ
る文字認識装置を提供することを目的とするものであ
る。

【０００９】

【課題を解決するための手段】本発明は、認識対象文書
の文字列を読み取って候補文字群を得る候補文字認識手
段と、単語辞書及び候補文字群から作成される候補文字
列によって候補単語群を得、その候補単語群及び文法辞
書によって候補文節群を得る単語文節検索手段と、その
候補文節群の語彙的及び文法的な正しさを考慮した評価
値を文節毎に演算する評価値演算手段と、その演算結果
に応じて、候補文節群から文節を選択し、その選択され
た文節により作成される選択文字列を出力する文節選択
手段と、その出力された選択文字列から所定の基準に基
づいてキーワードを抽出するキーワード抽出手段と、候
補文字群とキーワードとの間で部分一致検索を行う部分
一致検索手段と、その部分一致したキーワードを候補単
語として候補単語群に付加する候補単語付加手段とを備
え、その候補単語群を用いて前記読み取った文字列を認
識する文字認識装置である。

【００１０】

【作用】本発明は、候補文字認識手段が認識対象文書の
文字列を読み取って候補文字群を得て、単語文節検索手
段が単語辞書及び候補文字群から作成される候補文字列
によって候補単語群を得、その候補単語群及び文法辞書
によって候補文節群を得て、評価値演算手段がその候補
文節群の語彙的及び文法的な正しさを考慮した評価値を
文節毎に演算し、その演算結果に応じて、文節選択手段
が候補文節群から文節を選択し、その選択された文節に
より作成される選択文字列を出力し、キーワード抽出手
段がその出力された選択文字列から所定の基準に基づい
て単語及び複合語のキーワードを抽出し、部分一致検索
手段が候補文字群とキーワードとの間で部分一致検索を
行い、候補単語付加手段がその部分一致したキーワード
を候補単語として候補単語群に付加し、その候補単語群
を用いて読み取った文字列の認識を行う。

【００１１】

【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。

【００１２】図２は、本発明の第１の発明の一実施例に
かかる文字認識装置の全体の構成を示す構成図である。
文字認識部１は、文書画像１０より文字認識を行い、１
文字につき第１候補文字から第ｎ候補文字までのｎ個の
候補文字を持つ候補文字集合１１を出力する手段であ
る。

【００１３】単語検索部２は、単語辞書６を検索するこ
とにより候補文字集合１１の組み合せの中から、単語辞
書６に存在する単語と一致する候補文字の組み合せであ
る候補単語集合１２を選び出す手段である。文節検索部
３は、文法辞書７を参照して候補単語集合１２から文節
となりえる単語の組み合せの候補文節集合１３を選び出
す手段である。文節評価値演算部４は、文節検索部３で
検索された文節の語彙的及び文法的な正しさを文節中の
単語の長さや頻度を基準として評価値を計算する手段で
ある。文節選択部５は、文節の候補の中で評価値の最も
大きい文節を選択し、修正文字列１４として出力する手
段である。

【００１４】単語誤訂正度演算部３１は、修正文字列１
４から訂正された単語が、誤訂正である確からしさ、す
なわち単語誤訂正度を計算する手段である。リジェクト
文字決定部３２は、単語誤訂正度演算部３１が出力した
単語誤訂正度にもとづきリジェクト文字を決定する手段
である。

【００１５】長文字列単語辞書２１は一定の長さ以上の
文字列からなる単語だけからなる辞書である。部分一致
検索部３３は長文字列単語辞書２１に存在する単語と候
補文字集合との部分一致検索を行う手段である。例え
ば、長文字列単語辞書２１に「ネットワーク」という単
語が存在している場合には、候補文字集合にある「ネ＊
トワーク」、「ネット＊ーク」、「ネッ＊＊＊ク」など
が部分一致文字列として抽出される。候補単語付加部２
５は、部分一致した単語の中で、リジェクト文字となっ
ている文字をその文書の候補単語として候補単語集合１
２に付加する手段である。前述の例では、部分一致した
「ネ＊トワーク」、「ネット＊ーク」、「ネッ＊＊＊
ク」が「ネットワーク」として候補単語集合１２に付加
される。これによって、文字認識部１から出力されなか
った文字を候補内文字に入れることができる。

【００１６】上述のような構成の文字認識装置は、次の
ようにして文字認識を行う。

【００１７】まず、認識対象の文書画像１０を文字認識
部１で文字認識して、１文字につき第１候補文字から第
ｎ候補文字までのｎ個の候補文字を持つ候補文字集合を
出力する。

【００１８】さらに、単語検索部２で、単語辞書６を検
索することにより候補文字集合１１の組み合せの中か
ら、単語辞書６に存在する単語と一致する候補文字の組
み合せである候補単語集合１２を選び出す。さらに、文
節検索部３で、文法辞書７を参照して候補単語集合１２
から文節となりえる単語の組み合せである候補文節集合
１３を選び出す。文節評価値演算部４は、文節検索部３
で検索された文節の語彙的及び文法的な正しさを文節中
の単語の長さや頻度などを基準として文節評価値を計算
する。文節選択部５は、文節評価値を求めた候補文節に
対して文節評価値を基準にして、正しい文節の組み合せ
を選択し修正文字列１４を出力する。

【００１９】次に、単語誤訂正度演算部３１は、訂正単
語の長さ、単語中に含まれる文字の文字認識部１での評
価値、訂正文字と第１候補文字の文字認識部１での評価
値の差、単語を構成する文字の種類、訂正単語が正解で
ある統計確率などから単語誤訂正度を計算する。リジェ
クト文字決定部３２は、訂正単語とその前後の単語の単
語誤訂正度などからリジェクト文字を決定する。

【００２０】部分一致検索部３３で長文字列単語辞書２
１と候補文字集合との部分一致検索を行う。計算量を少
なくするために、候補文字集合として文字認識部１から
上位の文字、例えば、１位のみを候補集合としてもよ
い。これは、文字認識部１が高い認識率を有していれば
問題がない。

【００２１】次に、候補単語付加部２５で、部分一致検
索部３３で出力された単語とリジェクト文字決定部３２
で出力された文字とを比較し、両者が一致している単語
を候補単語として候補単語集合１２に付加する。

【００２２】再び、文節検索部３と文節評価値演算部４
で、付加された候補単語から候補文節を検索し、文節評
価値を求める。さらに、文節選択部５で、文節の候補の
中で評価値の大きい文節を選択し、修正文字列１４を出
力する。

【００２３】次に、本発明の第２の発明の一実施例につ
いて説明する。図１にこの実施例の文字認識装置の全体
の構成を示す。

【００２４】文字認識部１、単語検索部２、文節検索部
３、文節評価値演算部４、文節選択部５は、第１の発明
の実施例と同じであるのでその詳細は省略する。

【００２５】単語キーワード抽出部２３は、文節選択部
５の出力の修正文字列１４から認識対象の文書の単語キ
ーワードを抽出し、単語キーワード集合を作成する。単
語キーワードの抽出は、例えば、文書中の単語の頻度と
一般の文書における単語の頻度との差から求める。複合
語キーワード抽出部２２は、文節選択部５の出力の修正
文字列１４から認識対象の文書の複合語キーワードを抽
出し、複合語キーワード集合を作成する。複合語キーワ
ードの抽出は、例えば、文書中の単語の共出現頻度から
求める。

【００２６】キーワード部分一致検索部２４は長文字列
単語辞書２１に存在する単語、単語キーワード及び複合
語キーワードと候補文字集合との部分一致検索を行う。
例えば、単語キーワードに「認識」が抽出されていれ
ば、候補文字集合にある「認＊」、「＊識」が部分一致
文字列として抽出される。候補単語付加部２５は、部分
一致した単語および複合語を、候補単語に付加する。前
述の例では、部分一致した「認＊」や「＊識」が「認
識」として候補単語集合１２に付加される。これによっ
て、文字認識部１から出力されなかった文字を文字訂正
に用いることができる。

【００２７】上記のような構成の文字認識装置の実施例
は次のようにして文字認識を行う。

【００２８】まず、認識対象の文書画像１０を文字認識
部１で文字認識して、１文字につき第１候補文字から第
ｎ候補文字までのｎ個の候補文字を持つ候補文字集合を
出力する。

【００２９】さらに、単語検索部２で、単語辞書６を検
索することにより候補文字集合１１の組み合せの中か
ら、単語辞書６に存在する単語と一致する候補文字の組
み合せである候補単語集合１２を選び出す。さらに、文
節検索部３で、文法辞書７を参照して候補単語集合１２
から文節となりえる単語の組み合せである候補文節集合
１３を選び出す。文節検索部３で検索された文節の語彙
的及び文法的な正しさを文節中の単語の長さや頻度など
を基準として文節評価値を計算する。文節評価値を求め
た候補文節に対して文節評価値を基準にして、文節選択
部５で正しい文節の組み合せを選択し修正文字列１４を
出力する。

【００３０】次いで、単語キーワード抽出部２３で、修
正文字列１４から単語キーワード集合を抽出する。複合
語キーワード抽出部２２で、修正文字列１４から複合語
キーワード集合を抽出する。

【００３１】キーワード部分一致検索部２４で長文字列
単語辞書２１の単語、単語キーワード及び複合語キーワ
ードと候補文字集合との部分一致検索を行う。計算量を
少なくするために、候補文字集合として文字認識部１か
ら上位の文字、例えば、１位のみを候補集合としてもよ
い。これは、文字認識部１が高い認識率を有していれば
問題がない。

【００３２】次に、候補単語付加部２５で、キーワード
部分一致検索部２４で出力された単語を候補単語として
候補単語集合１２に付加する。

【００３３】再び、文節検索部３と文節評価値演算部４
で、付加された候補単語から候補文節を検索し、文節評
価値を求める。さらに、文節選択部５で、文節の候補の
中で評価値の大きい文節を選択し、修正文字列１４を出
力する。

【００３４】これにより、文字認識部１における初めの
文字認識で認識できなかった文字も認識することができ
る。

【００３５】次に、本発明の第３の発明の一実施例につ
いて説明する。図３にこの実施例の文字認識装置の全体
の構成を示す。

【００３６】文字認識部１、単語検索部２、文節検索部
３、文節評価値演算部４、文節選択部５は、第１の発明
の実施例と同じであるのでその詳細は省略する。

【００３７】単語キーワード抽出部２３、複合語キーワ
ード抽出部２２、候補単語付加部は、第２の発明の実施
例と同じであるのでその詳細は省略する。

【００３８】キーワード部分一致検索部２４は、長文字
列単語辞書２１に存在する単語、単語キーワード及び複
合語キーワードと前記候補文字集合との部分一致検索を
行う。ただし、ここで部分一致に用いる候補文字集合
は、キーワード及び長文字列単語の種類と長さにもとづ
いて、文字認識部１の上位の候補文字のみに限定する。
さらに、キーワード及び長文字列単語の種類と長さにも
とづいて、部分一致しない文字の最大文字数を限定す
る。例えば、（表１）に示すように単語キーワード、複
合語キーワード、長文字列単語という種類と、単語の長
さによって、部分一致に用いる候補文字の順位といくつ
の文字が候補外文字でもよいかを決める。

【００３９】

【表１】

【００４０】（表１）では、例えば、複合語キーワード
が「現場学習」であれば、複合語キーワードの文字数４
であるので、第１０候補文字までの候補文字集合と「現
場学習」との部分一致を求める。ただし、部分一致で一
致しない文字は１文字だけである。

【００４１】上記のような構成の文字認識装置の実施例
は次のようにして文字認識を行う。

【００４２】まず、認識対象の文書画像１０を文字認識
部１で文字認識して、１文字につき第１候補文字から第
ｎ候補文字までのｎ個の候補文字を持つ候補文字集合を
出力する。

【００４３】さらに、単語検索部２で、単語辞書６を検
索することにより候補文字集合１１の組み合せの中か
ら、単語辞書６に存在する単語と一致する候補文字の組
み合せである候補単語集合１２を選び出す。さらに、文
節検索部３で、文法辞書７を参照して候補単語集合１２
から文節となりえる単語の組み合せである候補文節集合
１３を選び出す。文節検索部３で検索された文節の語彙
的及び文法的な正しさを文節中の単語の長さや頻度など
を基準として文節評価値を計算する。文節評価値を求め
た候補文節に対して文節評価値を基準にして、文節選択
部５で正しい文節の組み合せを選択し修正文字列１４を
出力する。

【００４４】次いで、単語キーワード抽出部２３で、修
正文字列１４から単語キーワード集合を抽出する。複合
語キーワード抽出部２２で、修正文字列１４から複合語
キーワード集合を抽出する。

【００４５】キーワード部分一致検索部２４で長文字列
単語辞書２１、単語キーワード及び複合語キーワードと
単語の長さと種類にもとづいて求めた候補文字集合との
部分一致検索を行う。

【００４６】次に、候補単語付加部２５で、キーワード
部分一致検索部２４で出力された単語を候補単語として
候補単語集合１２に付加する。

【００４７】再び、文節検索部３と文節評価値演算部４
で、付加された候補単語から候補文節を検索し、文節評
価値を求める。さらに、文節選択部５で、文節の候補の
中で評価値の大きい文節を選択し、修正文字列１４を出
力する。

【００４８】次に、本発明の第４の発明の一実施例につ
いて説明する。図４にこの実施例の文字認識装置の全体
の構成を示す。

【００４９】文字認識部１、単語検索部２、文節検索部
３、文節評価値演算部４、文節選択部５、単語誤訂正度
演算部３１、リジェクト文字決定部３２は、第１の発明
の実施例と同じであるのでその詳細は省略する。

【００５０】単語キーワード抽出部２３、複合語キーワ
ード抽出部２２、候補単語付加部２５は、第２の発明の
実施例と同じであるのでその詳細は省略する。

【００５１】キーワード部分一致検索部２４は、長文字
列単語辞書２１に存在する単語、単語キーワード及び複
合語キーワードと候補文字集合との部分一致検索を行
う。ただし、ここで部分一致に用いる候補文字集合は、
キーワード及び長文字列単語の種類と長さおよび修正文
字列のリジェクト文字部分であるかどうかにもとづい
て、文字認識部１の上位の候補文字のみに限定する。さ
らに、キーワード及び長文字列単語の種類と長さ及び修
正文字列のリジェクト文字部分であるかどうかにもとづ
いて、部分一致しない文字の最大文字数を限定する。例
えば、（表２）に示すように単語キーワード、複合語キ
ーワード、長文字列単語という種類と、単語の長さと、
修正文字列のリジェクト文字部分であるかどうかによっ
て、部分一致に用いる候補文字の順位といくつの文字が
候補外文字でもよいかを決める。

【００５２】

【表２】

【００５３】（表２）では、例えば、複合語キーワード
が「現場学習」で修正文字列のリジェクト部分であれ
ば、複合語キーワードで文字数が４でリジェクト部分で
あるので、第１０候補文字までの候補文字集合と「現場
学習」との部分一致を求める。ただし、リジェクト部分
であるので部分一致で一致しない文字の最大文字数は２
文字である。

【００５４】上記のような構成の文字認識装置の実施例
は次のようにして文字認識を行う。

【００５５】まず、認識対象の文書画像１０を文字認識
部１で文字認識して、１文字につき第１候補文字から第
ｎ候補文字までのｎ個の候補文字を持つ候補文字集合を
出力する。

【００５６】さらに、単語検索部２で、単語辞書６を検
索することにより候補文字集合１１の組み合せの中か
ら、単語辞書６に存在する単語と一致する候補文字の組
み合せである候補単語集合１２を選び出す。さらに、文
節検索部３で、文法辞書７を参照して候補単語集合１２
から文節となり得る単語の組み合せである候補文節集合
１３を選び出す。文節検索部３で検索された文節の語彙
的及び文法的な正しさを文節中の単語の長さや頻度など
を基準として文節評価値を計算する。文節評価値を求め
た候補文節に対して文節評価値を基準にして、文節選択
部５で正しい文節の組み合せを選択し修正文字列１４を
出力する。

【００５７】次いで、単語キーワード抽出部２３で、修
正文字列１４から単語キーワード集合を抽出する。複合
語キーワード抽出部２２で、修正文字列１４から複合語
キーワード集合を抽出する。

【００５８】次に、単語誤訂正度演算部３１で、訂正単
語の長さ、単語中に含まれる文字の文字認識部１での評
価値、訂正文字と第１候補文字の文字認識部１での評価
値の差、単語を構成する文字の種類、訂正単語が正解で
ある統計確率などから単語誤訂正度を計算する。リジェ
クト文字決定部３２で、訂正単語とその前後の単語の単
語誤訂正度などからリジェクト文字を決定する。

【００５９】キーワード部分一致検索部２４で長文字列
単語辞書２１、単語キーワード及び複合語キーワードと
単語の長さと種類および修正文字列のリジェクト部分で
あるかどうかにもとづいて求めた候補文字集合との部分
一致検索を行う。

【００６０】次に、候補単語付加部２５で、キーワード
部分一致検索部２４で出力された単語を候補単語として
候補単語集合１２に付加する。

【００６１】再び、文節検索部３と文節評価値演算部４
で、付加された候補単語から候補文節を検索し、文節評
価値を求める。さらに、文節選択部５で、文節の候補の
中で評価値の大きい文節を選択し、修正文字列１４を出
力する。

【００６２】なお、本発明の各部は、コンピュータを用
いてソフトウェア的に実現し、あるいはそれら各機能を
有する専用のハード回路を用いて実現する事が出来る。

【００６３】

【発明の効果】以上述べたところから明らかなように、
本発明の文字認識装置を使用することにより、文字認識
部で認識できなかった候補外文字がある場合において
も、候補外文字を推定することができ、文字認識率を向
上させることができる。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明の文字認識装置の第２の実施例の文字認
識装置の構成図

【図２】本発明の文字認識装置の第１の実施例の文字認
識装置の構成図

【図３】本発明の文字認識装置の第３の実施例の文字認
識装置の構成図

【図４】本発明の文字認識装置の第４の実施例の文字認
識装置の構成図

【図５】従来の文字認識装置の構成図

【符号の説明】

１文字認識部２単語検索部３文節検索部４文節評価値演算部５文節選択部６単語辞書７文法辞書８文字修正部１０文書画像１１候補文字集合１２候補単語集合１３候補文節集合１４修正文字列２１長文字列単語辞書２２複合語キーワード抽出部２３単語キーワード抽出部２４キーワード部分一致検索部２５候補単語付加部３１単語誤訂正度演算部３２リジェクト文字決定部３３部分一致検索部

───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (72)発明者山本浩司大阪府門真市大字門真1006番地松下電器産業株式会社内 (72)発明者前川英嗣大阪府門真市大字門真1006番地松下電器産業株式会社内 (72)発明者萱嶋一弘大阪府門真市大字門真1006番地松下電器産業株式会社内 (72)発明者〆木泰治大阪府門真市大字門真1006番地松下電器産業株式会社内

Claims

【特許請求の範囲】

【請求項１】文書画像を認識して１文字に付きＮ個の
候補文字を出力する文字認識部と、その候補文字集合か
ら単語辞書を用いて候補単語集合を求める単語検索部
と、その候補単語集合から文法辞書を用いて候補文節を
求める文節検索部と、その候補文節の語彙的及び文法的
な正しさを計算する文節評価値演算部と、それら候補文
節の評価値を基準にしてその中から文節を選択し修正文
字列を出力する文節選択部と、修正された単語が誤訂正
である確からしさを求める単語誤訂正度演算部と、その
単語誤訂正度からリジェクト文字を決定するリジェクト
文字決定部と、一定の長さ以上の文字列からなる単語だ
けを登録した長文字列単語辞書と、その長文字列単語辞
書に存在する単語と前記候補文字集合との間で部分一致
検索を行う部分一致検索部と、その部分一致した単語の
中で前記リジェクト文字となっている文字を前記候補単
語として候補単語集合に付加する候補単語付加部とを備
えたことを特徴とする文字認識装置。
【請求項２】文書画像を認識して１文字に付きＮ個の
候補文字を出力する文字認識部と、その候補文字集合か
ら単語辞書を用いて候補単語集合を求める単語検索部
と、その候補単語集合から文法辞書を用いて候補文節を
求める文節検索部と、その候補文節の語彙的及び文法的
な正しさを計算する文節評価値演算部と、それら候補文
節の評価値を基準にしてその中から文節を選択し修正文
字列を出力する文節選択部と、その修正文字列から認識
対象の文書の単語のキーワードを抽出する単語キーワー
ド抽出部と、前記修正文字列から認識対象の文書の複合
語のキーワードを抽出する複合語キーワード抽出部と、
前記単語キーワード及び複合語キーワードと前記候補文
字集合との間で部分一致検索を行うキーワード部分一致
検索部と、その部分一致した単語を候補単語として候補
単語集合に付加する候補単語付加部とを備えたことを特
徴とする文字認識装置。
【請求項３】キーワード部分一致検索部が、一定の長
さ以上の文字列からなる単語だけを登録した長文字列単
語辞書を用いて、その長文字列単語辞書の単語、前記単
語キーワード及び複合語キーワードと前記候補文字集合
との間で部分一致検索を行うことを特徴とする請求項２
記載の文字認識装置。
【請求項４】キーワード部分一致検索部が、前記単語
キーワード、複合語キーワードの種類と単語の長さにも
とづいて決まる候補順位以上である文字認識部の候補文
字集合と、前記単語キーワード、複合語キーワードの種
類と単語の長さにもとづいて決まる部分一致しない文字
の最大文字数にしたがって、部分一致検索を行うことを
特徴とする請求項２記載の文字認識装置。
【請求項５】キーワード部分一致検索部が、一定の長
さ以上の文字列からなる単語だけを登録した長文字列単
語辞書を用いて抽出した長文字列単語、前記単語キーワ
ード、複合語キーワードの種類と単語の長さにもとづい
て決まる候補順位以上である文字認識部の候補文字集合
と、長文字列単語、単語キーワード、複合語キーワード
の種類と単語の長さにもとづいて決まる部分一致しない
文字の最大文字数にしたがって、部分一致検索を行うこ
とを特徴とする請求項４記載の文字認識装置。
【請求項６】文書画像を認識して１文字に付きＮ個の
候補文字を出力する文字認識部と、その候補文字集合か
ら単語辞書を用いて候補単語集合を求める単語検索部
と、その候補単語集合から文法辞書を用いて候補文節を
求める文節検索部と、その候補文節の語彙的及び文法的
な正しさを計算する文節評価値演算部と、それら候補文
節の評価値を基準にして文節を選択し修正文字列を出力
する文節選択部と、修正された単語が誤訂正である確か
らしさを求める単語誤訂正度演算部と、単語誤訂正度か
らリジェクト文字を決定するリジェクト文字決定部と、
前記修正文字列から認識対象の文書の単語のキーワード
を抽出する単語キーワード抽出部と、前記修正文字列か
ら認識対象の文書の複合語のキーワードを抽出する複合
語キーワード抽出部と、前記単語キーワード及び複合語
キーワードと前記候補文字集合との間で部分一致検索を
行うキーワード部分一致検索部と、その部分一致した単
語を候補単語として候補単語集合に付加する候補単語付
加部とを備えたことを特徴とする文字認識装置。
【請求項７】キーワード部分一致検索部が、前記単語
キーワード、複合語キーワードの種類と単語の長さと修
正文字列がリジェクト文字であるかどうかにもとづいて
決まる候補順位以上である文字認識部の候補文字集合
と、前記単語キーワード、複合語キーワードの種類と単
語の長さと修正文字列がリジェクト文字であるかどうか
にもとづいて決まる部分一致しない文字の最大文字数に
したがって、部分一致検索を行うことを特徴とする請求
項６記載の文字認識装置。
【請求項８】キーワード部分一致検索部が、一定の長
さ以上の文字列からなる単語だけを登録した長文字列単
語辞書を用いて抽出した長文字列単語、前記単語キーワ
ード、複合語キーワードの種類と単語の長さと修正文字
列がリジェクト文字であるかどうかにもとづいて決まる
候補順位以上である文字認識部の候補文字集合と、前記
長文字列単語、単語キーワード、複合語キーワードの種
類と単語の長さと修正文字列がリジェクト文字であるか
どうかにもとづいて決まる部分一致しない文字の最大文
字数にしたがって、部分一致検索を行うことを特徴とす
る請求項７記載の文字認識装置。