JPH08314919A - 学習機能付き文書処理装置 - Google Patents

学習機能付き文書処理装置

Info

Publication number
JPH08314919A
JPH08314919A JP7142370A JP14237095A JPH08314919A JP H08314919 A JPH08314919 A JP H08314919A JP 7142370 A JP7142370 A JP 7142370A JP 14237095 A JP14237095 A JP 14237095A JP H08314919 A JPH08314919 A JP H08314919A
Authority
JP
Japan
Prior art keywords
learning
data
memory
learning data
candidates
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Pending
Application number
JP7142370A
Other languages
English (en)
Inventor
Takahiro Okawa
貴広 大川
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Casio Computer Co Ltd
Original Assignee
Casio Computer Co Ltd
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Casio Computer Co Ltd filed Critical Casio Computer Co Ltd
Priority to JP7142370A priority Critical patent/JPH08314919A/ja
Publication of JPH08314919A publication Critical patent/JPH08314919A/ja
Pending legal-status Critical Current

Links

Landscapes

  • Document Processing Apparatus (AREA)

Abstract

(57)【要約】 【目的】 読みに対応する変換候補の選択履歴を学習デ
ータとして記憶する学習メモリに新たな学習データを書
き込むために既に記憶されている学習データを削除する
場合には、削除後における候補選択操作の繁雑さを考慮
し、読みに応じて候補数が最も少ない学習データを優先
して削除することにより、候補選択履歴の学習機能を効
率良く発揮する。 【構成】 かな漢字変換後、学習処理制御部8は学習メ
モリ6に新たな学習データを新規登録する際に、学習メ
モリ6に空エリアが存在しているか否かを判別する。空
エリアが無ければ、学習メモリ6内の各読みに対応する
変換候補数を比較し、候補数が最も少ない学習データを
削除対象として決定する。そして、当該データを削除
し、新たな学習データを学習メモリ6に新規登録する。

Description

【発明の詳細な説明】
【0001】
【産業上の利用分野】この発明はワードプロセッサやパ
ーソナルコンピュータ等において、入力された読みに対
する変換候補の中から任意に選択された変換候補を読み
に対応付けて学習データとして記憶しておき、この学習
データに基づいて変換候補の絞り込みを行う学習機能付
き文書処理装置に関する。
【0002】
【従来の技術】一般に、ワードプロセッサ等の文書処理
装置においては、かな漢字変換時の同音異義語学習のよ
うに、変換候補の選択履歴を学習データとして記憶して
おき、次回の選択時からは選択頻度の高い候補や最新の
選択候補を第1候補として表示することにより変換候補
の絞り込みを行うようにしている。この場合、選択候補
の履歴を学習データとして記憶するとしても、過去に選
択された全ての候補を記憶すると、データ量が膨大なも
のとなると共に、候補を絞り込む際の処理スピードも遅
くなるという問題を生じる。そこで、従来においては、
学習データを記憶保持する学習メモリを容量的に制限し
て一定量の学習データを記憶保持するようにしている。
このため学習メモリがフル状態にあるときに、新たな学
習データを書き込む際には、重要度の低い学習データの
順から学習メモリの内容を削除するようにしていた。こ
こで、重要度の低い学習データ、つまり学習メモリから
削除する学習データを特定するための判断基準として
は、学習メモリ内に現在セットされている学習データの
うち最も古いものあるいは選択頻度の低いものを基準に
行っていた。すなわち、図13は従来における学習メモ
リの内容を例示したもので、学習データは「読み」に対
応してその選択候補の他、選択頻度(回数)と、学習メ
モリに登録された順位示す登録カウント(シークェンシ
ャルNo)とから成るデータ構造で、選択頻度、登録カウ
ント値を基準に削除データを判断するようにしている。
したがって、学習メモリの内容が図13に示すような場
合には、選択頻度が最も低く、しかも登録カウント値が
最も小さい(最も古い)データとして読み「キョウヨ
ウ」、候補「共用」の学習データが削除対象となる。
【0003】
【発明が解決しようとする課題】しかしながら、このよ
うな学習データが削除されると、次回の候補選択時には
図13に示すように所望する候補「共用」が表示される
まで何回も次変換キーを操作しなければならず、学習機
能を有効に活用できないという欠点があった。このこと
は同音異義語の数が多ければ多いほど顕著なものとな
る。この発明の課題は、読みに対応する変換候補の選択
履歴を学習データとして記憶する学習メモリに新たな学
習データを書き込むために既に記憶されている学習デー
タを削除する場合には、削除後における候補選択操作の
繁雑さを考慮し、読みに応じて候補数が最も少ない学習
データを優先して削除することにより、候補選択履歴の
学習機能を効率良く発揮できるようにすることである。
【0004】
【課題を解決するための手段】この発明の手段は次の通
りである。入力された読みに対する変換候補の中から任
意に選択された候補を読みに対応付けて学習データとし
て記憶する学習メモリを有し、この学習メモリの内容に
基づいて候補の絞り込みを行う学習機能付き文書処理装
置において、 (1)、判別手段は前記学習メモリに新たな学習データ
を新規登録する際に、その登録に必要な空エリアが学習
メモリに存在しているか否かを判別する。 (2)、決定手段はこの判別手段で空エリアが存在して
いないことが判別された際に、前記学習メモリ内の各読
みに対応する変換候補数を比較し、候補数が最も少ない
学習データを削除対象として決定する。 (3)、登録手段はこの決定手段によって決定された学
習データを前記学習メモリから削除すると共に、今回の
新たな学習データを学習メモリに新規登録する。 なお、前記登録手段は学習データを新規登録する際に、
その読みに対応する変換候補数を求め、この候補数を学
習データとして学習メモリに登録するようにしてもよ
い。また、前記決定手段は更に、前記学習メモリに登録
された各学習データの登録順に基づいて最も古い学習デ
ータを検出し、前記候補数が最も少なく、最も古い学習
データを削除対象として決定するようにしてもよい。ま
た、前記決定手段は更に、前記学習メモリに登録されて
いる各学習データのうち、最も選択頻度の低い学習デー
タを検出し、この選択頻度が最も低く、前記候補数が最
も少ない学習データを削除対象として決定するようにし
てもよい。
【0005】
【作用】この発明の手段の作用は次の通りである。い
ま、学習メモリに新たな学習データを新規登録するため
の空エリアが存在していない場合、決定手段は学習メモ
リ内の各読みに対応する変換候補数を比較し、候補数が
最も少ない学習データを削除対象として決定する。する
と、登録手段はこの決定手段によって決定された学習デ
ータを前記学習メモリから削除すると共に、今回の新た
な学習データを学習メモリに新規登録する。したがっ
て、読みに対応する変換候補の選択履歴を学習データと
して記憶する学習メモリに新たな学習データを書き込む
ために既に記憶されている学習データを削除する場合に
は、削除後における候補選択操作の繁雑さを考慮し、読
みに応じて候補数が最も少ない学習データを優先して削
除することにより、候補選択履歴の学習機能を効率良く
発揮することができる。
【0006】
【実施例】以下、図1〜図12を参照して一実施例を説
明する。図1はかな漢字変換時の同音異義語学習を行う
学習機能付き文書処理装置のブロック構成図である。C
PU1は各種プログラムにしたがってこの学習機能付き
文書処理装置の全体動作を制御する中央演算処理装置で
あり、入力部2上の文字キーAKが操作されて入力部2
から文字列データが入力されると、CPU1はこれを取
り込んでRAM3内の入力バッファ3−1に一時記憶さ
せると共に、表示部4のテキスト画面に表示出力させ
る。ここで、入力部2上の変換キーBKが操作される
と、CPU1はかな漢字変換部5を起動させる。
【0007】かな漢字変換部5は入力バッファ3−1内
のかな文字列に基づいて学習メモリ6あるいは辞書メモ
リ7を参照し、かな漢字変換を行うもので、入力された
かな文字列(読み)に対応する変換候補が学習メモリ6
に登録されていれば、この変換候補を第1候補として表
示出力させ、学習メモリ6内に該当する変換候補が登録
されていなければ、学習メモリ6を参照してかな漢字変
換を行う。このようにして変換された変換結果はRAM
3内の候補バッファ3−2にセットされる。ここで、変
換候補が確定されると、CPU1は学習処理制御部8を
起動させると共に、確定文字列を文書メモリ9に格納す
る。
【0008】学習処理制御部8はかな漢字変換時の同音
異義語学習を行うもので、辞書メモリ7を参照してかな
漢字変換を行った場合、学習メモリ6内に新たな学習デ
ータを書き込む。その際、学習処理制御部8は学習メモ
リ6がフル状態にあるか否かを検出し、フル状態にあれ
ば、後述する一定の規則にしたがって削除対象の学習デ
ータを特定し、この削除データに代って新たな学習デー
タを学習メモリ6に登録する。なお、文書メモリ9内の
文書データは入力部2からの印字指令にしたがって読み
出され、1文字づつ文字フォントデータに変換されて印
字部10から印字出力される。
【0009】図2は学習メモリ6の内容を示し、通常の
学習データと同様にかな漢字変換時の入力かな文字列
(読み)および選択された漢字(候補)と、選択頻度、
登録カウントの他、本実施例においては、「候補数」を
記憶する構成となっている。すなわち、上述したように
「頻度」は学習メモリ6内に登録されている候補が選択
された回数であり、新規に学習データが学習メモリ6に
登録された場合、頻度は「1」となり、かな漢字変換時
にこの学習メモリ6内の候補が選択される毎にその頻度
はプラス「1」づつカウントアップされる。ここで、学
習メモリ6の内容を参照するかな漢字変換時において、
同じ読みの候補が学習メモリ6内に複数登録されている
場合には、頻度の大きいものが第1候補として優先出力
される。
【0010】また、「登録カウント」は上述したように
学習メモリ6内に登録された順位を示すもので、登録カ
ウント値が小さいもの程、古いデータとなる。更に本実
施例固有の「候補数」は、読みに対する同音異義語の数
を表わしており、学習処理制御部8は学習データを登録
する際に辞書メモリ7を参照し、読みに対応する同音異
義語の数を求めて学習メモリ6に登録する。この場合、
候補数が多いほど、かな漢字変換時における選択操作が
多くなる可能性が高くなるため、学習処理制御部8は学
習メモリ6がフル状態のときに新たな学習データを登録
する場合に、どの学習データを削除するかを判断する基
準としてこの「候補数」を参照する。
【0011】次に、本実施例の動作を図3〜図7に示す
フローチャートにしたがって説明する。いま、辞書メモ
リ7には読み「シヨウ」、「キョウヨウ」、「センヨ
ウ」に対応して図8に示すような漢字候補が存在する場
合に、図9に示すように読み「シヨウ」を入力して「仕
様」を得るものとする。その際、学習メモリ6には図1
0(A)に示すような学習データが登録されているもの
とする。図3はこの文書処理装置全体の動作を示したゼ
ネラルフローチャートである。先ず、CPU1は入力部
2からキー入力有りを検出すると(ステップA1)、そ
れが文字データであれば(ステップA2)、入力文字を
入力バッファ3−1に格納するが(ステップA3)、変
換キーBKが入力された場合には(ステップA4)、か
な漢字変換部5を起動させる。すると、かな漢字変換部
5は学習メモリ6をアクセスし、入力された読みが学習
メモリ6に既に登録されているかをチェックする。い
ま、「シヨウ」は学習メモリ6に登録されていないの
で、かな漢字変換部5は次に辞書メモリ7を参照して変
換候補を読み出し、第1候補として「使用」を表示出力
させる(図9参照)。ここで、次候補キーが操作される
と、辞書メモリ7から次の変換候補を読み出して表示出
力させる。なお、同じ読みに対応して異なる候補が複数
個、学習メモリ6内に登録されている場合には、選択頻
度が最も高い候補を第1候補として表示出力させ、以
下、次候補キーが操作される毎に頻度の高い順に出力さ
れることになる。ここで、図9に示すように所望する
「仕様」が候補表示された場合には、実行キーを操作す
る。
【0012】すると、ステップA6でそのことが検出さ
れてステップA7に進み、候補バッファ3−2内の確定
候補を文書メモリ9に格納すると共に入力バッファ3−
1の内容をクリアする(ステップA8)。そして、CP
U1は学習処理制御部8を起動させる(ステップA
9)。なお、無変換キー等、その他のキーが操作された
場合にはそれに応じた入力処理が行われる(ステップA
10)。
【0013】図4は図3のステップA9(学習処理)を
示したフローチャートである。先ず、学習メモリ6に新
規登録するかをチェックするが(ステップB1)、この
場合、上述のステップA5のかな漢字変換処理時に学習
メモリ6を参照することによって変換候補が確定したの
か、辞書メモリ7を参照することによって確定したのか
に基づいて学習データの新規登録か否かをチェックす
る。いま、辞書メモリ7を参照することによって変換候
補「仕様」が確定した場合であるから新規登録と判断す
る。なお、新規登録でない場合には、ステップB2に進
み、学習メモリ6内に既に登録されている学習データ
(既存データ)の更新処理が行われる。
【0014】図5はこの更新処理を示したフローチャー
トである。先ず、学習メモリ6を参照することによりか
な漢字変換されて確定した候補バッファ3−2内の候補
に対応する学習データを学習メモリ6から読み出し(ス
テップC1)、この学習データ内の「頻度」に「1」を
加算してその更新を行う(ステップC2)。そして、こ
の学習データを学習メモリ6内の元のエリアに書き込む
(ステップC3)。つまり、既存データの更新は選択頻
度をプラス「1」する処理である。そして、図4のステ
ップB3に進み、候補バッファ3−2の内容がクリアさ
れる。
【0015】一方、読み「シヨウ」に対応する変換候補
「仕様」は、辞書メモリ7によってかな漢字変換されて
確定した場合であり、図4に示す学習処理において、学
習メモリ6への新規登録が行われるが、その際、学習処
理制御部8は学習メモリ6に空エリアが有るかをチェッ
クする(ステップB4)。ここで、学習メモリ6がフル
状態ではなく1レコード分の学習データをセット可能な
空エリアが存在していれば、新規データの登録処理が行
われる(ステップB5)。
【0016】図6はこの新規データ登録処理を示したフ
ローチャートである。先ず、学習処理制御部8は学習メ
モリ6内の空エリアを指定したのち(ステップD1)、
この空エリアに候補バッファ3−2内の確定候補を登録
すると共に(ステップD2)、この登録候補の読みを登
録する(ステップD3)。そして、この読みに対応する
辞書メモリ7の内容を参照することにより、その変換候
補数を求めて学習メモリ6内の当該空エリアに登録する
と共に(ステップD4)、選択頻度としてその初期値
「1」を学習メモリ6に登録する(ステップD5)。更
に学習処理制御部8は学習メモリ6に登録されている既
存データの登録カウント数のうち、その最大値をサーチ
し(ステップD6)、この最大値に「1」を加算し、こ
の加算結果を今回新規登録する登録カウント数として学
習メモリ6内の当該空エリアに登録する(ステップD
7)。これによって1レコード分の学習データを学習メ
モリ6に新規登録すると、図4のステップB3に進み、
候補バッファ3−2の内容をクリアする。図10(B)
はこの場合の学習メモリ6の内容を示し、候補「仕様」
に関する学習データが学習メモリ6に新規登録される。
ここで、頻度は初期値「1」、候補数は「6」、登録カ
ウントは「6」となる。
【0017】他方、図4のステップB4で学習メモリ6
がフル状態で、空エリアが無いことが検出されると、ス
テップB6に進み、学習メモリ6内に登録されている各
既存データのうち、予め決められている一定の規則にし
たがっていずれか1つの学習データを削除対象として特
定するために削除データ判断処理が行われる。ここで、
本実施例においては削除データを特定するために、選択
頻度、変換候補数、登録カウント値の順に削除データの
絞り込みを行うようにしている。
【0018】図7はこの削除データ判断処理を示したフ
ローチャートである。先ず、学習処理制御部8は学習メ
モリ6内の各学習データのうち選択頻度が最も少ない最
低値をサーチし(ステップE1)、この値を持ったデー
タを学習メモリ6から取り込み(ステップE2)、最低
頻度のデータ数を求め、2件以上存在するかをチェック
する(ステップE3)。ここで、最低頻度のデータ数が
1件であれば、それに対応する学習データを削除データ
としてそのまま確定するが(ステップE4)、データ数
が2以上存在していれば、ステップE5に進む。
【0019】すなわち、図10(A)に示す学習メモリ
6に空エリアが存在していないものとすると、学習メモ
リ6には選択頻度の最低値として候補「共用」と「専
用」のデータが存在している。この場合、何れのデータ
を削除対象とするかを判断するため、ステップE5に進
み、その中から候補数の最低値をサーチする。いま、
「共用」の候補数は「4」、「専用」の候補数は「1」
である。そして、この最低候補数のデータを学習メモリ
6から取り出し(ステップE6)、最低候補数のデータ
が2件以上存在するかをチェックする(ステップE
7)。いま、最低候補数のデータとして「専用」の1件
分のデータに絞り込まれたので、このデータを削除対象
として確定する(ステップE4)。
【0020】一方、最低頻度のデータ数が2件以上であ
り、しかも最低頻度のデータ数も2件以上あり、頻度、
候補数によっても削除対象を絞り込むことができない場
合には、更に登録カウントを参照する。すなわち、学習
処理制御部8は学習メモリ6内の登録カウントのうち最
低値をサーチする(ステップE8)。つまり、最も古い
データをサーチし、これに対応する学習データを取り出
し(ステップE9)、このデータを削除対象として確定
する(ステップE4)。このようにして学習メモリ6内
の何れか1つのデータを削除対象として確定すると、削
除するデータの登録カウント以降の登録カウント値を
「1」づつカウントアップする(ステップE10)。こ
れはデータ削除によっても学習メモリ6内の各登録カウ
ント値が一連Noとなるようにするためである。
【0021】次に、図4のステップB7に進み、削除対
象として確定した学習メモリ6内のデータを1レコード
分削除する。これによって学習メモリ6内に1レコード
分の空エリアが確保されると、ステップB5に進み、図
6に示すフローチャートにしたがって新規データの登録
処理が行われる。図10(C)はこの場合の学習メモリ
6の内容を示したもので、図10(A)に示す「専用」
の学習データが削除され、「仕様」の学習データが新規
登録された状態である。
【0022】図11は上述のようにして削除された「専
用」に対し、再度、その読みが入力された場合に、辞書
メモリ7を参照することによってかな漢字変換が行われ
た場合で、1回の変換実行のみで所望の候補「専用」が
得られる。これに対し、図10(A)に示すように頻度
が「専用」と同様に「1」で、登録カウント値が「専
用」よりも小さい「共用」が存在する場合、従来におい
てはこの「共用」が削除される。このように「共用」を
削除してしまうと、それに対する再度のかな漢字変換時
には、図12に示すように所望する候補を得るために、
4回の変換実行が必要となるが、本実施例では候補数に
基づいて削除対象を絞り込むため、図11に示すように
1回の変換実行で所望する候補を得ることが可能とな
り、かな漢字変換時の操作性を大幅に向上させることが
可能となる。
【0023】なお、上記実施例は削除データを確定する
際に、「選択頻度」、「候補数」、「登録カウント」の
順で絞り込むようにしたが、「候補数」、「選択頻
度」、「登録カウント」の順で削除データを確定するよ
うにしてもよい。また、上記実施例はかな漢字変換時の
候補学習を例に挙げたが、勿論、ローマ字/漢字変換で
あっても同様である。
【0024】
【発明の効果】この発明によれば、読みに対応する変換
候補の選択履歴を学習データとして記憶する学習メモリ
に新たな学習データを書き込むために既に記憶されてい
る学習データを削除する場合には、削除後における候補
選択操作の繁雑さを考慮し、読みに応じて候補数が最も
少ない学習データを優先して削除することにより、候補
選択履歴の学習機能を効率良く発揮することが可能とな
り、操作性の大幅な向上を期待することができる。
【図面の簡単な説明】
【図1】学習機能付き文書処理装置のブロック構成図。
【図2】学習メモリ6の内容を示した図。
【図3】学習機能付き文書処理装置全体の動作を示した
ゼネラルフローチャート。
【図4】図3のステップA9(学習処理)を示したフロ
ーチャート。
【図5】図4のステップB2(既存データの更新処理)
を示したフローチャート。
【図6】図4のステップB5(新規データ登録処理)を
示したフローチャート。
【図7】図4のステップB6(削除データ判断処理)を
示したフローチャート。
【図8】辞書メモリ7の一部を具体的に示した図。
【図9】かな漢字変換の実行例を説明するための図。
【図10】学習メモリ6の内容を具体的に示した図。
【図11】学習メモリ6から削除されたデータに対して
再度、かな漢字変換を行う場合の実行例を示した図。
【図12】本実施例の効果を説明するために、学習メモ
リ6から「専用」を削除する代わりに「共用」を削除し
たものと仮定した場合において、この削除データに対し
て再度、かな漢字変換を行う場合の実行例を示した図。
【図13】従来におけるかな漢字変換学習に用いられる
学習メモリの内容を示した図。
【符号の説明】
1 CPU 2 入力部 3 RAM 3−1 入力バッファ 3−2 候補バッファ 4 表示部 5 かな漢字変換部 6 学習メモリ 7 辞書メモリ 8 学習処理制御部 9 文書メモリ

Claims (4)

    【特許請求の範囲】
  1. 【請求項1】入力された読みに対する変換候補の中から
    任意に選択された候補を読みに対応付けて学習データと
    して記憶する学習メモリを有し、この学習メモリの内容
    に基づいて候補の絞り込みを行う学習機能付き文書処理
    装置において、 前記学習メモリに新たな学習データを新規登録する際
    に、その登録に必要な空エリアが学習メモリに存在して
    いるか否かを判別する判別手段と、 この判別手段で空エリアが存在していないことが判別さ
    れた際に、前記学習メモリ内の各読みに対応する変換候
    補数を比較し、候補数が最も少ない学習データを削除対
    象として決定する決定手段と、 この決定手段によって決定された学習データを前記学習
    メモリから削除すると共に、今回の新たな学習データを
    学習メモリに新規登録する登録手段とを具備したことを
    特徴とする学習機能付き文書処理装置。
  2. 【請求項2】前記登録手段は学習データを新規登録する
    際に、その読みに対応する変換候補数を求め、この候補
    数を学習データとして学習メモリに登録するようにした
    ことを特徴とする請求項(1)記載の学習機能付き文書
    処理装置。
  3. 【請求項3】前記決定手段は更に、前記学習メモリに登
    録された各学習データの登録順に基づいて最も古い学習
    データを検出し、前記候補数が最も少なく、最も古い学
    習データを削除対象として決定するようにしたことを特
    徴とする請求項(1)記載の学習機能付き文書処理装
    置。
  4. 【請求項4】前記決定手段は更に、前記学習メモリに登
    録されている各学習データのうち、最も選択頻度の低い
    学習データを検出し、この選択頻度が最も低く、前記候
    補数が最も少ない学習データを削除対象として決定する
    ようにしたことを特徴とする請求項(1)記載の学習機
    能付き文書処理装置。
JP7142370A 1995-05-18 1995-05-18 学習機能付き文書処理装置 Pending JPH08314919A (ja)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP7142370A JPH08314919A (ja) 1995-05-18 1995-05-18 学習機能付き文書処理装置

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP7142370A JPH08314919A (ja) 1995-05-18 1995-05-18 学習機能付き文書処理装置

Publications (1)

Publication Number Publication Date
JPH08314919A true JPH08314919A (ja) 1996-11-29

Family

ID=15313812

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
JP7142370A Pending JPH08314919A (ja) 1995-05-18 1995-05-18 学習機能付き文書処理装置

Country Status (1)

Country Link
JP (1) JPH08314919A (ja)

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2012248187A (ja) * 2011-05-25 2012-12-13 Nhn Corp 外来語の発音検索サービスを提供する検索結果提供システム及び検索結果提供方法

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2012248187A (ja) * 2011-05-25 2012-12-13 Nhn Corp 外来語の発音検索サービスを提供する検索結果提供システム及び検索結果提供方法

Similar Documents

Publication Publication Date Title
JP3167500B2 (ja) 手書き情報入力処理方式
JPH0128412B2 (ja)
JP2937520B2 (ja) 文書検索装置
JPH04281566A (ja) 文書検索装置
JPH08314919A (ja) 学習機能付き文書処理装置
JPH05113964A (ja) 電子辞書
JPH06325081A (ja) 翻訳支援装置
JP3752698B2 (ja) 文書処理装置
JP2831837B2 (ja) 文書検索装置
JP3056810B2 (ja) 文書検索方法および装置
JPH0612548B2 (ja) 文書処理装置
JPH10143501A (ja) 文字列予測方法及びこの文字列予測方法を用いた文書作成装置
JP3021224B2 (ja) 辞書検索装置
JP2575650B2 (ja) かな漢字変換装置
JP2833650B2 (ja) 文書処理装置
JPH10198664A (ja) 日本語入力システム及び日本語入力プログラムを記録した媒体
JP2864418B2 (ja) 文書処理装置
JPH0619771B2 (ja) 文字処理装置
JP3213991B2 (ja) ワードプロセッサ
JPH0863487A (ja) 文書検索方法及び文書検索装置
JPH0619770B2 (ja) 文字処理装置
JPH0623973B2 (ja) 文字処理装置の頻度変更方式
JPH08287062A (ja) 文字処理装置及びその方法
JPH08272797A (ja) 文字処理装置及びその方法
JPH07114555A (ja) 文字列処理装置