JPH08329057A

JPH08329057A - 文字列予測方法

Info

Publication number: JPH08329057A
Application number: JP7134025A
Authority: JP
Inventors: Makoto Kobayashi; 誠小林
Original assignee: Toshiba Corp
Current assignee: Toshiba Corp
Priority date: 1995-05-31
Filing date: 1995-05-31
Publication date: 1996-12-13

Abstract

(57)【要約】【目的】入力者が文字の入力を行った際の位置情報を利
用して、予測される文字列の候補に優先付けを行い、妥
当な文字列を優先的に出力する。【構成】文字が入力された際に、前入力があるか否かを
判断する。前入力がある場合（Ａ１１）、その前入力文
字に関する入力位置情報を取得すると共に（Ａ１２）、
現入力文字に関する入力位置情報を取得する（Ａ１
３）。この両者の入力位置情報に基づいて、次に続く文
字列を予測し（Ａ１４）、その予測文字列の候補に優先
付けを行って（Ａ１５）、優先順に出力する（Ａ１
６）。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【産業上の利用分野】本発明は、例えばオンライン手書
き文字認識装置において、ユーザによって入力された文
字に続く文字列を予測し、これを表示するための文字列
予測方法に関する。

【０００２】

【従来の技術】従来、手書き文字認識装置などを用いて
文字列を入力する際には、キーボードからの入力などと
は異なり、１文字を入力するのに時間がかかるため、入
力者に対する負担が大きかった。

【０００３】そこで、入力者に対する負担を軽減するた
めに、入力しようとしている文字列の一部が入力された
段階で、その入力された文字を基にその文字に続く文字
列を予測するという方法が考えられてきた。これは、予
測入力（または省略入力）と呼ぶ方法であり、最初の数
文字が入力された時点で単語辞書を検索し、その入力文
字で始まる文字列（単語）を抽出して表示する方法であ
る。

【０００４】

【発明が解決しようとする課題】ところで、従来の予測
入力方法では、入力された文字だけをきっかけに予測文
字列の候補を出力していた。このため、予測される文字
列が多数存在する場合には、後に次候補選択操作等によ
り、所望の文字列を選択しなければならず、非常に効率
が悪かった。

【０００５】本発明は前記のような事情を考慮してなさ
れたもので、入力者が文字の入力を行った際の位置情報
を利用して、予測される文字列の候補に優先付けを行
い、妥当な文字列を優先的に出力することが可能な文字
列予測方法を提供することを目的とする。

【０００６】

【課題を解決するための手段】本発明の文字列予測方法
は、文字が入力された際に、現在の入力文字に関する位
置情報およびその現入力文字の前の入力文字に関する位
置情報を取得し、この現入力位置情報および前入力位置
情報に基づいて、現入力文字の次に続く文字列を予測
し、この予測文字列の候補に上記現入力位置情報および
前入力位置情報に基づく優先順位を設定し、この優先順
位に従って上記予測文字列の候補を予測結果として出力
するようにしたことを特徴とする。

【０００７】

【作用】上記のような文字列予測方法によれば、文字列
の予測に際し、現文字位置および前文字位置の情報が用
いられる。これにより、入力者が意図した文字列を正し
く予測することが可能となり、また、その予測文字列の
候補に優先度を付けて、入力者が意図する文字列を優先
出力することができる。

【０００８】

【実施例】以下、図面を参照して本発明の実施例を説明
する。図１は本発明の一実施例に係る入力予測装置の外
観構成を示す図である。本装置は、透明タブレット１１
とこの透明タブレット１１上の座標を指示するためのス
タイラスペン１５とからなる座標入力装置と、この座標
入力装置から得られた２次元の座標点列の情報に基づき
辞書登録を行うマイクロプロセッサを主体とした制御装
置１３と、スタイラスペン１５から入力した登録パター
ンの筆跡データを表示するための液晶ディスプレイから
なる表示装置１２と、制御装置１３が辞書登録を行う際
にアクセスする外部記憶装置１４で構成されている。ま
た、必要な場合にはスタイラスペンのスイッチ１６を用
いて認識を行う。

【０００９】図２は同実施例における入力予測装置の制
御系の構成を示すブロック図である。本装置は、文字入
力部２１０、前文字情報検索部２０２、現文字位置認識
部２０３、予測文字列検索部２０４、予測文字列優先決
定部２０５、文字出力部２０６、現文字情報格納部２０
７を有して構成される。

【００１０】文字入力部２１０は、座標入力装置（透明
タブレット１１とスタイラスペン１５）を通じて手書き
入力される文字の入力処理を行う。前文字情報検索部２
０２は、文字入力部２１０により入力された文字の前の
入力文字に関する情報（前文字位置情報２０８、前文字
列情報２０９、前文字属性情報２１０、前文字種情報２
１１）を検索する。

【００１１】現文字位置認識部２０３は、現入力文字を
認識すると共に、その位置情報を認識する。予測文字列
検索部２０４は、予測文字辞書２１２を参照して、現入
力文字に続く次の文字列を予測する。

【００１２】予測文字列優先決定部２０５は、予測文字
列検索部２０４にて得られた予測文字列の候補に優先順
位を設定する。文字出力部２０６は、予測文字列優先決
定部２０５によって設定された優先順位に従って予測文
字列の候補を予測結果として表示装置１２に出力する。

【００１３】現文字情報格納部２０７は、入力者によっ
て予測文字列の候補が選択された際に、次の入力に備え
て、その選択候補文字に関する情報を前文字情報（前文
字位置情報２０８、前文字列情報２０９、前文字属性情
報２１０、前文字種情報２１１）として格納する。

【００１４】図３は第１の実施例における入力予測処理
の動作を示すフローチャートである。入力部２０１で読
み込まれた入力情報が前文字情報検索部２０２に渡され
ると、まず、前文字情報検索部２０２が現在入力されて
いる位置以前に入力文字が存在するか否かを判断する。

【００１５】その結果、入力文字が存在する場合（ステ
ップＡ１１のＹｅｓ）、前文字情報検索部２０２は前入
力文字に関する入力位置情報を取得し、その入力位置情
報に基づいて前文字位置情報２０８、前文字列情報２０
９、前文字属性情報２１０、前文字種情報２１１を検索
する（ステップＡ１２）。さらに、前文字情報検索部２
０２は入力部２０１から渡された入力情報を現文字位置
認識部２０３に渡す。

【００１６】現文字位置認識部２０３では、現在の入力
文字を認識すると共に、現入力文字に関する入力位置情
報を取得し（ステップＡ１３）、その認識結果および入
力位置情報を予測文字列検索部２０４に渡す。

【００１７】予測文字列検索部２０４は、前文字情報検
索部２０２で検索された前文字位置情報２０８、前文字
列情報２０９、前文字属性情報２１０、前文字種情報２
１１と、現文字位置認識部２０３で得られた入力情報
（認識結果）および入力位置情報に基づいて、予測文字
辞書２１３の中から前文字情報（２０８、２０９、２１
０、２１１）と現文字入力および現入力位置情報に関連
した予測文字列を検索し、その検索結果を予測文字列優
先決定部２０５に渡す（ステップＡ１４）。

【００１８】予測文字列優先決定部２０５では、前文字
情報（２０８、２０９、２１０、２１１）、現文字入力
情報、現入力位置情報を使用し、予測文字列検索部２０
４から渡された予測文字列の候補の優先付けを行い、そ
の優先付けされた予測文字列の候補を文字出力部２０６
に渡す（ステップＡ１５）。

【００１９】文字出力部２０６では、優先付けされた予
測文字列の候補をその優先順位に従って予測結果として
出力する（ステップＡ１６）。この予測結果として出力
された文字列を入力者が正しいものとして選択すると、
現文字情報格納部２０７はその選択文字列に従って前文
字位置情報２０８、前文字列情報２０９、前文字属性情
報２１０、前文字種情報２１１を次の入力の際の前文字
情報として格納する。

【００２０】次に、具体的な処理動作について説明す
る。ここでは、入力位置情報の取得方法によって、第１
乃至第１１の実施例を有する。

【００２１】（第１の実施例）前文字情報検索部２０２
にて前入力が存在するか否かを調べ（ステップＡ１
１）、前入力が存在する場合はその前入力文字に関する
入力位置情報を取得し、その入力位置情報に基づいて前
文字位置情報２０８、前文字列情報２０９、前文字属性
情報２１０、前文字種情報２１１を検索する（ステップ
Ａ１２）。

【００２２】具体例として、次のような前文字情報とす
る。前文字位置情報２０８：「住所欄」前文字列情報２０９：「所（東京都）」前文字属性情報２１０：「縦２倍横２倍」前文字種情報２１１：「日本語漢字」また、現文字位置認識部２０３にて現在入力中の文字の
位置を認識する（ステップＡ１３）。

【００２３】具体例として、次のような現入力位置情報
とする。現入力位置情報：「住所欄、前入力位置の継続位置」次に、予測文字列検索部２０４にて、予測文字辞書２１
２から「住所欄、前入力位置の継続位置」にくることが
可能な文字列が検索され、予測文字列優先決定部２０５
に渡される。

【００２４】具体例として、以下の３つの候補が予測文
字辞書２１２から検索されたとする。１．「渋谷区」２．「都庁」３．「２３区」予測文字列優先決定部２０５では、現入力中の文字情報
と前入力文字情報から予測文字列の候補に優先付けを行
う（ステップＡ１４）。

【００２５】具体例として「さんずい」が入力されたと
すると、「渋谷区」が文字列予測結果として出力される
（ステップＡ１５）。これにより、「渋谷区」の「渋」
の字の「さんずい」を記入しただけで、「渋谷区」を出
力することができ、入力者の負担を軽減することができ
る。

【００２６】（第２の実施例）第２の実施例では、入力
者の入力位置を対象として入力位置情報を取得すること
を特徴とする。図４に第２の実施例としてのフローチャ
ートを示す。

【００２７】なお、図４において、基本的な処理の流れ
は図３（第１の実施例）と同様であるため、ここでは異
なる部分のみを示す。図４のステップＢ１１，Ｂ１２が
図３のステップＡ１２，Ａ１３に相当する。すなわち、
第２の実施例では、現文字位置認識部２０３にて認識す
る入力文字の位置情報が、文字の入力位置である。

【００２８】具体的には、例えば手紙の宛名書き文書の
ように、予め「郵便番号」、「住所」、「名前」といっ
た各項目毎の入力欄が設けられている場合において、
「住所」入力欄に「東京」という文字列が入力される
と、その入力エリア内での位置情報に基づいて、次に続
く文字列として「都」を予測し、これを優先出力する。

【００２９】（第３の実施例）第３の実施例では、文字
の入力位置と表示位置が異なる場合において、表示位置
を対象として入力位置情報を取得することを特徴とす
る。図５に第３の実施例としてのフローチャートを示
す。

【００３０】なお、図５において、基本的な処理の流れ
は図３（第１の実施例）と同様であるため、ここでは異
なる部分のみを示す。図５のステップＣ１１，Ｃ１２が
図３のステップＡ１２，Ａ１３に相当する。すなわち、
第３の実施例では、現文字位置認識部２０３にて認識す
る入力文字の位置情報が、入力パド等の位置ではなく、
その文字の出力される位置である。

【００３１】具体的には、例えば「住所」入力欄に「東
京都」が既に出力されている際に、「渋」を別の入力エ
リアにて入力した場合において、「渋」の出力位置は
「住所」入力欄の中であるため、その出力エリア内での
位置情報に基づいて、次に続く文字列として「都」を予
測し、これを優先出力する。

【００３２】（第４の実施例）第４の実施例では、タグ
によって指定された入力または表示位置を対象として入
力位置情報を取得することを特徴とする。図６に第４の
実施例としてのフローチャートを示す。

【００３３】なお、図６において、基本的な処理の流れ
は図３（第１の実施例）と同様であるため、ここでは異
なる部分のみを示す。図５のステップＤ１１，Ｄ１２が
図３のステップＡ１２，Ａ１３に相当する。すなわち、
第４の実施例では、タグを入力者に打ってもらうことに
より、現文字位置認識部２０３がそのタグにて指定され
た位置に入力または表示された文字の位置情報を認識す
る。

【００３４】具体的には、例えばタグとして「＜ａｄｄ
ｒｅｓｓ＞」を打った後に「東京都渋」を入力した場
合、その入力／出力エリアはタグにより「住所」入力欄
として設定されるため、そこでの位置情報に基づいて
「谷区」といった文字列を予測し、これを優先出力す
る。

【００３５】（第５の実施例）第５の実施例では、明示
的に指定された入力または表示位置を対象として入力位
置情報を取得することを特徴とする。図７に第５の実施
例としてのフローチャートを示す。

【００３６】なお、図７において、基本的な処理の流れ
は図３（第１の実施例）と同様であるため、ここでは異
なる部分のみを示す。図５のステップＥ１１，Ｅ１２が
図３のステップＡ１２，Ａ１３に相当する。すなわち、
第５の実施例では、ペン等の入力装置により明示的に箇
条書きの先頭の位置が指定された場合、前文字情報検索
部２０２にて前文字位置情報として「箇条書」が認識さ
れ、現文字位置認識部２０３にて文章構造上の位置が認
識される。

【００３７】具体例には、１．１説明１．２機能＊と、いったように段落毎に文章が入力された場合におい
て、次の段落位置が明示的にポインティングデバイス等
でポインティングされると（上記の例では、＊で示され
る部分）、「１．３」という文字列を予測し、これを優
先出力する。

【００３８】（第６の実施例）第６の実施例では、入力
位置に設定された属性情報に基づいて入力位置情報を取
得することを特徴とする。図９に第６の実施例としての
フローチャートを示す。

【００３９】なお、図９において、基本的な処理の流れ
は図３（第１の実施例）と同様であるため、ここでは異
なる部分のみを示す。図５のステップＧ１１，Ｇ１２が
図３のステップＡ１２，Ａ１３に相当する。すなわち、
第６の実施例では、予め入力位置の属性を設定してお
き、現文字位置認識部２０３にてその入力位置の属性情
報を検索する。

【００４０】具体的には、例えば住所一覧を作成する際
に、「郵便番号」、「住所（国）」、「住所（都道府
県）」、「住所（その他）」、「名前」等の属性を入力
欄を用意しておき、入力されている場所の属性により、
予測文字列の優先付けを変更する。例えば、「住所（都
道府県）」の位置情報の属性の箇所に「東京」と入力さ
れれば、「都」という文字列を予測し、これを優先出力
する。

【００４１】（第７の実施例）第７の実施例では、文章
構造に基づいて入力位置情報を取得することを特徴とす
る。図９に第７の実施例としてのフローチャートを示
す。

【００４２】なお、図７において、基本的な処理の流れ
は図３（第１の実施例）と同様であるため、ここでは異
なる部分のみを示す。図９のステップＧ１１，Ｇ１２が
図３のステップＡ１２，Ａ１３に相当する。すなわち、
第５の実施例では、現文字位置認識部２０３が文章構造
の認識を行うものとなり、現在入力されている箇所の文
章構造上の属性を認識結果とする。

【００４３】具体的には、例えば文字列の出力される場
所が文章構造上の章節の先頭位置にあれば、章節の番号
付けを入力予測して出力する。また、例えば引用開始記
号“「”の中に存在する文で句読点「、」や「。」がが
入力された後に引用終了記号“」”を予測して、これを
優先出力する。

【００４４】（第８の実施例）第８の実施例では、絶対
的な文章位置に基づいて入力位置情報を取得することを
特徴とする。図１０に第８の実施例としてのフローチャ
ートを示す。

【００４５】なお、図１０において、基本的な処理の流
れは図３（第１の実施例）と同様であるため、ここでは
異なる部分のみを示す。図１０のステップＨ１１，Ｈ１
２が図３のステップＡ１２，Ａ１３に相当する。すなわ
ち、第８の実施例では、現文字位置認識部２０３が認識
対象である現文字位置が文章全体のどの位置にあたるか
を認識するものとなる。

【００４６】具体的には、文字列の出力される場所が文
章全体の最後である場合に、執筆者の名前、執筆年月
日、サイン等の文字列を予測して、優先出力する。（第９の実施例）第９の実施例では、相対的な文章位置
に基づいて入力位置情報を取得することを特徴とする。
図１１に第９の実施例としてのフローチャートを示す。

【００４７】なお、図１１において、基本的な処理の流
れは図３（第１の実施例）と同様であるため、ここでは
異なる部分のみを示す。図１１のステップＩ１１，Ｉ１
２が図３のステップＡ１２，Ａ１３に相当する。すなわ
ち、第９の実施例では、現文字位置認識部２０３が認識
する位置情報が、文章内の位置である「。」，「、」と
いった記号や、接続詞、主語の後を認識するものとな
る。

【００４８】具体的には、文字列の出力される場所が文
章内で、「。」の直後であった場合には、改行記号を予
測し、これを優先出力する。また、英語が出力されてい
る際は、「．」の後は大文字を予測し、これを優先出力
する。さらに。「，」の後であった場合は、接続代名詞
等を予測し、これを優先出力する。

【００４９】（第１０の実施例）第１０の実施例では、
前入力位置情報と現入力位置情報を取得後、その絶対的
な間隔に基づいて入力予測を行う。図１２に第１０の実
施例としてのフローチャートを示す。

【００５０】なお、図１２において、基本的な処理の流
れは図３（第１の実施例）と同様であるため、ここでは
異なる部分のみを示す。図１１のステップＪ１１，Ｊ１
２が図３のステップＡ１２，Ａ１３に相当する。また、
ここでは、ステップＪ１３が追加されている。すなわ
ち、第１０の実施例では、現文字位置認識部２０３にて
認識する位置情報が、前入力文から原文入力位置までの
移動距離（絶対的な間隔）となる。

【００５１】具体的には、例えば横書きで、前入力文か
ら２センチ程右側に離れたところに次の入力が行われた
場合には、以下の例のように、両者の間に入る文字列と
して１．５センチ程度の横棒「…」等の記号を予測し、
これを優先出力する。

【００５２】Many cooks spoil the soup. … 船頭多
くして船川をのぼらず。（第１１の実施例）第１１の実施例では、前入力位置情
報と現入力位置情報を取得後、その相対的な間隔に基づ
いて入力予測を行う。図１３に第１１の実施例としての
フローチャートを示す。

【００５３】なお、図１３において、基本的な処理の流
れは図３（第１の実施例）と同様であるため、ここでは
異なる部分のみを示す。図１３のステップＫ１１，Ｋ１
２が図３のステップＡ１２，Ａ１３に相当する。また、
ここでは、ステップＫ１３が追加されている。すなわ
ち、第１１の実施例では、現文字位置認識部２０３にて
認識する位置情報が、座標上の縦、横それぞれの移動距
離（相対的な間隔）となる。

【００５４】具体的には、例えば前入力文として左端上
からＸ軸２、Ｙ軸２の位置に章見出しが入力された際
に、次の入力がＸ軸８、Ｙ軸４の位置に行われた場合に
は、前入力文と同じＸ軸座標位置に入る文字列として、
節番号（「第一節」）を予測し、これを優先出力する。第１章人間の睡眠に付いて第一節夜間の睡眠に付いて

【００５５】

【発明の効果】以上のように本発明によれば、文字列を
予測する際に、現文字位置および前文字位置の情報を利
用するようにしたため、入力者が意図した文字列を正し
く予測することが可能となる。また、予測される文字列
の候補に優先度を付けることが可能となり、より入力者
が意図する文字列を優先出力することができる。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明の一実施例に係る入力予測装置の外観構
成を示す図。

【図２】上記入力予測装置の制御系の構成を示すブロッ
ク図。

【図３】第１の実施例としての入力予測処理を示すフロ
ーチャート。

【図４】第２の実施例としての入力予測処理を示すフロ
ーチャート。

【図５】第３の実施例としての入力予測処理を示すフロ
ーチャート。

【図６】第４の実施例としての入力予測処理を示すフロ
ーチャート。

【図７】第５の実施例としての入力予測処理を示すフロ
ーチャート。

【図８】第６の実施例としての入力予測処理を示すフロ
ーチャート。

【図９】第７の実施例としての入力予測処理を示すフロ
ーチャート。

【図１０】第８の実施例としての入力予測処理を示すフ
ローチャート。

【図１１】第９の実施例としての入力予測処理を示すフ
ローチャート。

【図１２】第１０の実施例としての入力予測処理を示す
フローチャート。

【図１３】第１１の実施例としての入力予測処理を示す
フローチャート。

【符号の説明】

２１０…文字入力部、２０２…前文字情報検索部、２０３…現文字位置認識部、２０４…予測文字列検索部、２０５…予測文字列優先決定部、２０６…文字出力部、２０７…現文字情報格納部、２０８…前文字位置情報、２０９…前文字列情報、２１０…前文字属性情報、２１１…前文字種情報、２１２…予測文字辞書。

Claims

【特許請求の範囲】

【請求項１】文字が入力された際に、現在の入力文字
に関する位置情報およびその現入力文字の前の入力文字
に関する位置情報を取得し、この現入力位置情報および前入力位置情報に基づいて、
現入力文字の次に続く文字列を予測し、この予測文字列の候補に上記現入力位置情報および前入
力位置情報に基づく優先順位を設定し、この優先順位に従って上記予測文字列の候補を予測結果
として出力するようにしたことを特徴とする文字列予測
方法。
【請求項２】位置情報の取得に際し、入力者の入力位
置を対象として、そこに入力された文字の位置情報を検
出すること特徴とする請求項１記載の文字列予測方法。
【請求項３】位置情報の取得に際し、文字の表示位置
を対象として、そこに表示された文字の位置情報を検出
すること特徴とする請求項１記載の文字列予測方法。
【請求項４】位置情報の取得に際し、タグによって指
定された位置を対象として、そこに入力または表示され
た文字の位置情報を検出することを特徴とする請求項１
記載の文字列予測方法。
【請求項５】位置情報の取得に際し、明示的に指定さ
れた位置を対象として、そこに入力または表示された文
字の位置情報を検出することを特徴とする請求項１記載
の文字列予測方法。
【請求項６】位置情報の取得に際し、入力位置に設定
された属性情報に基づいて、そこに入力された文字の位
置情報を検出することを特徴とする請求項１記載の文字
列予測方法。
【請求項７】位置情報の取得に際し、文章構造に基づ
いて入力文字の位置情報を検出することを特徴とする請
求項１記載の文字列予測方法。
【請求項８】位置情報の取得に際し、絶対的な文章位
置に基づいて入力文字の位置情報を検出することを特徴
とする請求項１記載の文字列予測方法。
【請求項９】位置情報の取得に際し、相対的な文章位
置に基づいて入力文字の位置情報を検出することを特徴
とする請求項１記載の文字列予測方法。
【請求項１０】現入力位置情報および前入力位置情報
から前入力文と現入力文との絶対的な距離を求め、その
絶対的な距離に基づいて現入力文字の次に続く文字列を
予測することを特徴とする請求項１記載の文字列予測方
法。
【請求項１１】現入力位置情報および前入力位置情報
から前入力文と現入力文との相対的な距離を求め、その
相対的な距離に基づいて現入力文字の次に続く文字列を
予測することを特徴とする請求項１記載の文字列予測方
法。