JPH09134353A - 文書処理装置の仮名漢字変換方法 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【課題】 本発明は、区切り位置学習の利便性を高める
ことを目的とする。 【解決手段】 本願では、仮名入力を複数の文節に区切
り、少なくても区切り位置の数により得点付けして、高
得点の仮名漢字変換候補を優先的に表示すると共に、前
記区切り位置を操作者の指示により変更可能な文書処理
装置の仮名漢字変換方法において、この変更された区切
り位置を記憶するとともに、この記憶した区切り位置
は、前記得点付け処理時には位置の数として数えないこ
とを特徴とする。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】本発明は、文書処理装置の仮
名漢字変換方法に関する。特に、日本語ワードプロセッ
サ（以下ワープロと略する）の仮名漢字変換方法に関す
る。

【０００２】

【従来の技術】ワープロで、仮名キー入力モード又は、
ローマ字キー入力モードで、図１の如く、キーボード
(1)より、仮名文字を入力すると表示部(3)に表示され
る。この後、「漢字変換キー」を打鍵すると、図２の如
く、漢字（漢字混じり文字列）に変換される。

【０００３】更に、「漢字変換キー」を打鍵すると、図
３の如く、次の候補漢字が表示される。この表示順は、
変換候補として、得点の高い順に表示される。つまり、
変換候補として、図４の如く、文節の区切り位置（／）
により、様々な候補の文字がある。尚、付属語及び活用
語尾は、単語に付属するものである。この組み合わせの
中から、高得点のものを選ぶ。

【０００４】得点付けの処理としての一般的なルールを
以下に示す。 １．文節数が少ない（区切り位置数が少ない）のが、高
得点。 ２．かな漢字辞書に予め格納されている使用頻度得点の
高い単語が、高得点。 ３．実際に利用された漢字を学習し、この学習した単語
が高得点。 ４．文法的な接続の可否を判定し、正しいのが高得点。

【０００５】５．共起辞書に格納されている単語が、高
得点。 これらの、得点付けの結果、得点の高い候補を変換候補
として優先して表示している。ところで、この得点付け
の処理は、非常に負担である。入力された仮名文字を数
文字入力してから「漢字変換キー」を操作する使用方法
であれば問題ない。

【０００６】しかし、多くの文節を構成するような多数
の仮名文字を入力してから「漢字変換キー」を操作する
と、得点付けのための処理解析時間は、等比級数的に増
大し、処理までに非常に時間がかかる。そこで、前述の
ルール「１．文節数が少ない（区切り位置数が少ない）
のが、高得点。」により、文節数の少ない候補について
のみ、前述のルール２〜５による得点付けを行ってい
る。

【０００７】つまり、ルール１で足切りを行っている。
このような足きりを以下に説明する。 ６．文節数が多いのは、候補として表示しない。 ７．文法的な接続の可否を判定し、不可は候補として表
示しない。 ８．低得点のものは、候補として表示しない。

【０００８】ところで、文節数が多い文においては、区
切り位置が使用者の思惑と異なる場合が、多々発生す
る。この場合に、区切り位置を使用者が変更できる。
尚、このような区切り位置の修正変更の技術について
は、特公平7-7403号公報(G06F17/22),特開平4-116764号
公報(G06F15/20),特開平5-89086号公報(G06F15/20),特
開平6-4519号公報(G06F15/20)等にも紹介されているよ
うに、当業者においては、良く知られている。

【０００９】このために、図５の如く、区切りを変更す
る。つまり、図５（ｃ）の区切り位置は「しんかんせん
／とかい」であるが、、図５（ｅ）の区切り位置は「し
んかん／せん／とかい」である。そして、従来のワープ
ロは、変更された区切り位置を学習している。つまり、
図６の如く、「しんかん／せん」の区切り位置を学習
し、同じ仮名文字が再び入力された場合に、この同じ位
置で区切る得点を高くしている。

【００１０】これにより、周知の如く、この位置で文節
が区切られる可能性を高くしている。

【００１１】

【発明が解決しようとする課題】しかし、前述したよう
に、変換候補の決定は、総合的な得点であり、この区切
り位置の学習では、前述の如く、区切り位置の数で足切
りを行う場合に、不都合が生じる。本発明は、このよう
な不都合を解消することを目的とする。

【００１２】

【課題を解決するための手段】本発明では、仮名入力を
複数の文節に区切り、少なくても区切り位置の数により
得点付けして、高得点の仮名漢字変換候補を優先的に表
示すると共に、前記区切り位置を操作者の指示により変
更可能な文書処理装置の仮名漢字変換方法において、こ
の変更された区切り位置を記憶するとともに、この記憶
した区切り位置は、前記得点付け処理時には位置の数と
して数えないことを特徴とする。

【００１３】

【実施の形態】本発明の概略を示す第１実施例を図７を
参照しつつ説明する。このワープロは、周知の従来例と
同様に文節の区切り位置を操作者の操作により、変更可
能である。そして、周知の如く、その区切り位置を学習
している。

【００１４】この実施例の特徴は、仮名漢字変換時の文
節数による得点付けである。図７に、この時の動作を示
した。つまり、ステップＳ２の如く、「漢字変換キー」
による漢字変換時には、上述のルール１〜８に従って得
点付けする。このように、区切り位置の数が少ないほど
高得点とする。

【００１５】つまり、文節数が少ない漢字候補の得点が
高い。但し、区切り位置変更により学習した区切り位置
については、その数から除外して、この得点付けを行
う。つまり、区切り位置変更操作により、変更された区
切り位置は、無いものとして扱われ、その得点がアップ
する。

【００１６】これにより、不都合なく仮名漢字変換を行
うことが出来る。

【００１７】図８〜図１９を参照しつつ、本発明の第２
実施例を説明する。図８は、この実施例のワープロのブ
ロック図である。（１１）は、キーボード、マウスから
なる入力部である。この入力部（１１）は、かな入力あ
るいはローマ字入力によるかな文字列の入力を行う文字
キー、かな漢字変換の指示を行うかな漢字変換キー、カ
ードル移動キー、文節切れ目変更キーなどの各種指示キ
ーを備える。

【００１８】（１２）は、読み出し専用のメモリ（ＲＯ
Ｍ）である。このＲＯＭ（１２）は、かな漢字変換を行
う際に必要な単語辞書データ、活用語尾／付属語デー
タ、接続テーブル、等を格納する。（１３）は、読み出
し／書き込み可能なメモリ（ＲＡＭ）である。ＲＡＭ
（１３）は、かな漢字変換する際に必要なかな入力バッ
ファ、候補テーブル、文節候補テーブル等を格納する。

【００１９】（１４）は、制御部である。この制御部
（１４）には、入力部（１１）から入力されたかな文字
列、および指示が与えられる。制御部（１４）は、与え
られた物に応じて、装置各部のデータ授受を制御すると
ともに、入力された文字列をＬＣＤディスプレイなどか
らなる出力部（１５）に出力する。（１６）は、かな漢
字変換を司るかな漢制御部である。

【００２０】このワープロの動作を説明する。説明は図
９、図１０のフローチャート、図１１〜図１９の説明図
を用いて行う。なお、区切り位置の修正変更の技術につ
いては、前述の特公平７−７４０３号公報、特開平５−
８９０８６公報、特開平６−４５１９等の如く、当業者
において良く知られている。

【００２１】そして、この方法による区切り位置を変更
した結果の学習データとしては、図１２の文節切れ目学
習テーブルのように、入力した読みをユーザによって指
定された区切り位置の前方の文節と後方の文節を対応す
る入力された読みをデータとして格納されている。例え
ば、入力読み「しんかんせん」を漢字変換すると、「新
幹線」となる。文節を縮めるキーで文節切れ目位置を上
記方法等で変更すると、「新／艦船」（／はユーザが指
定した切れ目位置）となる。

【００２２】この場合、切れ目学習データとして、図１
２の如く、前文節には「しん」、後文節には「かんせ
ん」がすでに格納されているとする。以後、上記の切れ
目学習データが初期値として説明する。入力部（１）か
らかな文字列「しんかんせんとかい」が順次入力される
と、その入力に対応して、制御部（１４）は、かな漢制
御部（１６）を起動して、ステップ１００を実行する。

【００２３】ステップ１００では、かな入力バッファに
かな文字に対応した読みコードを書き込み位置をインク
リメントしながら図１１のように格納していく。ステッ
プ１１０で入力が文字である場合、制御を制御部（１
４）の戻し、キー入力待ちとなる。入力部（１４）のか
な漢字変換キーからかな漢字変換指示があると、制御部
（１４）は、かな漢制御部（１６）を起動して、ステッ
プ１００を実行する。

【００２４】ステップ１００では、図１１のようにＥＮ
Ｄマークを表す０を格納する。ステップ１１０で入力が
文字でない場合は、次のステップ１１５〜ステップ１６
０を実行する。ステップ１１５では、図１２の文節切れ
目学習データを参照して、かな入力バッファのそれぞれ
の位置に対応する文節切れ目位置バッファに対して、学
習した切れ目位置に１、それ以外に０を格納する。

【００２５】図１２の場合、入力されたかな文字列「し
んかんせんとかい」と文節切れ目学習テーブルの前文節
と後文節を合わせた文字列を比較して、合致したら文節
切れ目位置バッファの後文節の先頭位置に１を格納す
る。入力されたかな文字列と文節切れ目学習テーブルの
比較は、入力されたかな文字列の先頭からだけでなくて
もよい。

【００２６】ステップ１２０では、図１４に示すような
単語辞書データを、かな入力バッファの内容と適合させ
て、検索を行う。検索を行った結果を図１６のように候
補テーブルに格納する。このとき、図１５のような活用
語尾／付属語辞書データを用いて、例えば、検索の結果
読み出した候補の品詞がサ変であった場合、図１５のよ
うに「せん」が自立語部分に続いてあるかどうかをチェ
ックする。あれば、図１６の候補テーブルに格納する。

【００２７】候補テーブルは、次のデータエリアからな
る。配列番号は、候補テーブルの候補単位に先頭から順
に１、２、３のように格納している。始点は、格納され
ている候補の先頭をかな入力バッファの位置で表したデ
ータである。

【００２８】終点は、格納されている候補の終わりの次
の位置をかな入力バッファの位置で表している。付属語
長さは、候補のうち候補の後ろからの付属語の文字数を
表す。自立語品詞は、格納されている候補の自立語部分
の品詞である。品詞には、名詞、サ変名詞（［〜する］
がつく名詞）、接頭（接頭辞）などがある。付属語品詞
は、格納されている候補の付属語部分の品詞を表す。
「とか」「せん」などがある。付属語部分がない候補
は、０が格納されている。

【００２９】頻度は、格納されている候補の使用頻度得
点を表す。得点が大きいほど使用頻度が高い。などで構
成されている。格納される候補の順番は、始点が小さい
ほど順位は上で、しかも、終点が大きいほど順位が上と
なるように格納する。ステップ１３０では、図１６の候
補テーブルを組み合わせて、図１７の接続テーブルを用
いて組み合わせの文法的な接続をチェックして、候補を
作成し、図１８のような文節候補テーブルを作成する。
（ステップ１３０の内容は、図１０のステップ３００〜
ステップ４３０を用いて後述する。） ステップ１４０では、ステップ１３０の結果として組み
合わせ可能な候補の数のチェックを行う。組み合わせ可
能な候補がなければ、ステップ１６０を実行する。組み
合わせ可能な候補があれば、ステップ１５０を実行す
る。

【００３０】ステップ１６０では、かな入力バッファの
データをもちいて、出力候補テーブルを作成する。たと
えば、この場合であれば「しんかんせんとかい」とな
る。ステップ１５０では、組み合わせ可能な候補のう
ち、もっとも評価の高い文節候補から選択して、それぞ
れの文節のデータに対応する単語の漢字コードを単語辞
書データをもちいて変換し、それぞれの付属語部分に当
たる部分をひらがなで前記の単語の漢字データに付加し
て、これらを組み合わせて変換候補を作成する。

【００３１】図１９のように、出力候補テーブルを作成
する。出力候補テーブルの作成を終了すると、制御部
（１４）に制御を戻して、出力部（１５）に表示する。
ここでは説明を割愛したが、この出力候補テーブルに基
づいて、次変換に応じて現在の出力候補の次の候補を出
力する制御が行える。

【００３２】ステップ１３０について、図１０のステッ
プ３００〜４３０をもちいて説明する。ステップ３００
では、初期化を行う。文節番号Ｎに１を、第１文節の候
補番号Ｍ（１）に１を格納する。Ｍ（Ｎ）は、第Ｎ文節
の候補番号を表す。組み合わせ可能な候補の数ＫＯＨＯ
に０を格納する。最小文節数には初期値として２５５を
格納する。

【００３３】ステップ３４０は、第Ｎ文節の第Ｍ（Ｎ）
候補のチェックを行う。このチェックでは、Ｎが１より
大きい場合は、第Ｎ−１文節の第Ｍ（Ｎ−１）候補の終
点と第Ｎ文節の第Ｍ（Ｎ）候補の始点を比べ一致してい
なかったら、ＮＧであり、ステップ３５０を実行する。
Ｎが１のときは第Ｎ文節の第Ｍ（Ｎ）候補の始点が０で
なくなったら、ＮＧであり、ステップ３５０を実行す
る。それ以外の場合はＯＫとなり、ステップ３７０を実
行する。

【００３４】ステップ３５０では、文節番号Ｎが１より
大きい場合はステップ３６０を、文節番号Ｎが１のとき
は、ステップ１４０以降を実行する。ステップ３６０で
は、文節番号Ｎに１引いた数を格納する。また、第Ｎ文
節の候補番号Ｍ（Ｎ）に１足した数を格納する。その
後、ステップ３４０を実行する。

【００３５】ステップ３７０では、第Ｎ＋１文節の候補
番号Ｍ（Ｎ＋１）を０クリアする。ステップ３８０で
は、第Ｎ＋１文節の第Ｍ（Ｎ＋１）候補のチェックを行
う。内容はステップ３４０と同様である。ＮＧの場合
は、ステップ３９０を実行する。ＯＫの場合は、ステッ
プ４００を実行する。ステップ３９０では、第Ｎ文節の
候補番号Ｍ（Ｎ）に１足した数を格納する。続いてステ
ップ３２０を実行する。

【００３６】ステップ４００では、第Ｎ文節の第Ｍ
（Ｎ）候補と第Ｎ＋１文節の第Ｍ（Ｎ＋１）候補の品詞
接続を検定する。検定には、図１７のような接続テーブ
ルを使用する。接続テーブルは、縦方向に前文節の品
詞、付属語が付いている場合は付属語を、ない場合は自
立語の品詞を用いる。横方向には、後文節の品詞、自立
語の品詞を用いる。このテーブルで接続強さを検定す
る。接続強さが０である組み合わせの場合は、ＮＧとな
り、ステップ４３０を実行する。それ以外の場合は、ス
テップ４１０を実行する。

【００３７】ステップ４１０では、第Ｎ＋１文節の第Ｍ
候補の終点がかな入力バッファのＥＮＤ位置になってい
るかどうかを判定する。ＥＮＤのときは、ステップ４２
０を実行する。そうでないときは、ステップ４４０を実
行する。ステップ４２０では、組み合わせた候補の評価
を行う。評価は、 １：文節数が少ないのが高得点、 ２：使用頻度の高いものが高得点 ３：文法的な接続は、図１０の接続テーブルで接続デー
タの値が高いものが高得点となるようにする。例えば、
文節数が１のとき１００点、２のときは５０点などとテ
ーブルで持てばよい。

【００３８】これらの合算値が評価となる。ステップ４
２５では、最小文節かどうかの判定を行う。文節切れ目
位置バッファを用いて、文節相当数を計算する。文節相
当数は、文節番号Ｎ＋１から各文節先頭位置に対応する
文節切れ目位置バッファの値が０かどうかで判定する。
０以外の値が格納されている場合、文節番号Ｎからその
対象文節数だけ引く。例えば、組み合わせ可能な文節候
補が「しん／かんせん／とかい」の場合、Ｎは２とな
り、文節切れ目位置バッファより「かんせん」の文節が
対象となり、文節相当数は、（Ｎ＋１）−１より２とな
る。そして、最小文節数ＭＢの値と文節相当数の値を比
較する。比較して、文節相当数のほうが大きければ、ス
テップ４４０を実行する。それ以外は、ステップ４３０
を実行する。

【００３９】ステップ４３０では、最小文節数ＭＢより
文節相当数のほうが小さければ、ＭＢに文節相当数の値
を格納する。図１７のように、組み合わせ可能な候補を
文節候補テーブルにステップ４２０の評価と合わせて格
納する。候補数ＫＯＨＯに１足した値を格納する。但
し、文節候補テーブルに格納可能な組み合わせは、８組
が限度となっている。

【００４０】候補数ＫＯＨＯがすでに８のとき、候補テ
ーブルのうちもっとも評価の低い組と、格納しようとし
ている候補の評価を比較して、格納しようとしている組
のほうが高い場合のみ、その組をもっとも評価の低い組
の位置に格納する。この場合の候補数ＫＯＨＯは８のま
まとする。また、上記評価値では同音異義語の学習効果
について、説明を割愛したが同音異義語学習をしてる文
節を含む組み合わせには、学習得点などを加えてもよ
い。

【００４１】図９のステップ１５０でも説明を割愛した
が、同音語順を決定する際には、同音異義語学習してい
る単語を優先して出力してもよい。

【００４２】

【発明の効果】本発明により、区切り位置を変更した仮
名文字列と同じ文字列を入力した場合に、同じ変換候補
を優先して出力することが出来る。

【図面の簡単な説明】

【図１】従来からのワープロを示す図である。

【図２】従来からのワープロの仮名漢字変換処理を説明
するための図である。

【図３】従来からのワープロの仮名漢字変換処理を説明
するための図である。

【図４】文節区切りと変換候補を説明するための図であ
る。

【図５】従来の変換例を示す図である。

【図６】従来の区切り位置変更に伴う周知の学習を説明
するための図である。

【図７】第１実施例の動作のフローを説明するための図
である。

【図８】第２実施例のブロック図である。

【図９】第２実施例の動作のフローを説明するための図
である。

【図１０】第２実施例の動作のフローを説明するための
図である。

【図１１】第２実施例を説明するための図である。

【図１２】第２実施例を説明するための図である。

【図１３】第２実施例を説明するための図である。

【図１４】第２実施例を説明するための図である。

【図１５】第２実施例を説明するための図である。

【図１６】第２実施例を説明するための図である。

【図１７】第２実施例を説明するための図である。

【図１８】第２実施例を説明するための図である。

【図１９】第２実施例を説明するための図である。

【符号の説明】

(1)・・・・・入力部、 (2)・・・・・本体（仮名漢字変換部）、 (3)・・・・・表示部。

Claims (1)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 仮名入力を複数の文節に区切り、少なく
   ても区切り位置の数により得点付けして、高得点の仮名
   漢字変換候補を優先的に表示すると共に、前記区切り位
   置を操作者の指示により変更可能な文書処理装置の仮名
   漢字変換方法において、 この変更された区切り位置を記憶するとともに、この記
   憶した区切り位置は、前記得点付け処理時には位置数と
   して数えないことを特徴とする仮名漢字変換方法。