JPH09134369A - ラティスをキーとした検索を行う辞書検索装置および方法 - Google Patents

ラティスをキーとした検索を行う辞書検索装置および方法

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JPH09134369A
JPH09134369A JP7292989A JP29298995A JPH09134369A JP H09134369 A JPH09134369 A JP H09134369A JP 7292989 A JP7292989 A JP 7292989A JP 29298995 A JP29298995 A JP 29298995A JP H09134369 A JPH09134369 A JP H09134369A
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Abstract

(57)【要約】 【課題】 与えられたラティス構造のデータを元にし
て、トライ辞書を用いた高速な検索を行うことを課題と
する。 【解決手段】 認識結果の各候補文字をデータノードと
し、それらを制御ノードで接続して文字ラティスを構成
する。そして、制御ノードの接続情報に従って、文字ラ
ティスのデータノードを“［先頭］”から“［末尾］”
に向かってたどり、各パスに対応する文字列をトライ辞
書内で検索する。文字ラティスに含まれるすべての検索
キーを生成してからそれらを辞書と照合する場合に比べ
て、検索効率が向上する。

Description

【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】本発明は、文字認識や音声認
識等において、認識結果の文字や音素の複数の候補から
成るラティス構造のデータを元に辞書を検索する辞書検
索装置およびその方法に関する。
【０００２】
【従来の技術】近年、コンピュータの発展に伴い、より
効率的なコンピュータへのデータ入力方法が求められて
いる。コンピュータへのデータ入力には、例えば文字認
識や音声認識などの技術があり、認識対象の文字列等を
辞書と照合する方法として、ハッシュ法、Ｂ−Ｔｒｅｅ
法、トライ（ＴＲＩＥ：tree retrieval）法などが用い
られている。ハッシュ法は、検索キーの内部コードから
対応する登録語の格納アドレスを求める方法であり、Ｂ
−Ｔｒｅｅ法は、多進探索木の一種であるＢ−Ｔｒｅｅ
の各ノードに格納された登録語を検索する方法である。
また、トライ法は、検索キーの一部を、木のノードに格
納されたインデックスと比較しながら分岐していき、葉
に格納された登録語を検索する方法である。認識処理に
おいては、１つの文字や音素に対して認識結果の複数の
候補が発生することがあり、このような場合に認識結果
の文字列等を高速に決定することが望まれる。複数の候
補を含む場合の辞書検索方法として、候補となる文字や
音素が格子状に組み合わされたラティス構造のデータを
元にした辞書検索が試みられている。
【０００３】認識処理に用いられる従来の辞書の１つに
前方一致圧縮辞書がある。前方一致圧縮辞書において
は、辞書に格納する認識語が他の認識語と前方部分で一
致する場合には、それらが圧縮して格納される。例え
ば、コンピュータアーキテクチャ、コンピュータシステ
ム、コンピュータ入門という３つの単語は、先頭のコン
ピュータという語が一致しているので、この部分が１つ
に圧縮される。前方一致圧縮辞書を用いた文字列の検索
処理では、まず与えられた文字ラティスの先頭部分から
順にたどって得られる一群の認識候補の文字列が求めら
れ、それらが辞書中の認識語と比較されて、マッチング
処理が行われる。
【０００４】
【発明が解決しようとする課題】しかしながら、上述の
ような従来の検索処理には次のような問題がある。認識
結果の複数の候補が発生しやすい例として、手書き文字
や音声の認識処理が挙げられるが、これらの認識処理で
はまだそれほど大規模な辞書検索は行われておらず、主
としてハッシュ法等により辞書が検索されている。しか
し、ハッシュ法では、キーの衝突が多く生じるような場
合には制御が煩雑になるという問題があり、ラティスが
大きくなると検索効率が低下する。また、Ｂ−Ｔｒｅｅ
法では、検索速度の高速性に欠けるという問題がある。
【０００５】トライ法では、これらに比べて高速な検索
を行うことができる。しかし、文字ラティスを元にして
トライ辞書を検索する際、単純にラティス中の候補文字
を順に組み合わせて文字列を生成すると、候補文字が多
くなるにつれて多数の文字列が生成されてしまう。それ
らの文字列を１つ１つキーにして辞書検索を行うので
は、組合せ的爆発が発生し、現実的な時間で検索を終え
ることが困難になる。このため、辞書検索を大量に行う
必要のある認識処理を必ずしも高速に実行できないとい
う問題が生じる。
【０００６】本発明は、与えられたラティス構造のデー
タを元にして、トライ辞書を用いた高速な検索を行うこ
とが可能な辞書検索装置およびその方法を提供すること
を目的とする。
【０００７】
【課題を解決するための手段】図１は、本発明の辞書検
索装置の原理図である。図１の辞書検索装置は、検索手
段１、複合キー管理手段２、検索状態記憶手段３、およ
び出力手段４を備える。
【０００８】複合キー管理手段２は、有機的に組み合わ
された複数のデータノードからなる複合キーであって、
２つ以上の検索キーを含む複合キーの情報を管理する。
検索手段１は、上記複合キー内のデータノードをたどり
ながら、上記トライ辞書の対応するレコードを検索す
る。
【０００９】検索状態記憶手段３は、上記複合キー内に
おける検索対象のデータノードの位置を表す情報と、検
索手段１が得た検索結果とを記憶する。そして、出力手
段４は、上記検索結果を出力する。
【００１０】複合キーは、例えば、認識結果の候補文字
や候補音素を表すデータノードを認識順に接続して構成
され、各データノードの次につながるデータノードの数
に応じて、複数のデータノード列に枝分かれする。した
がって、１つの複合キーは、先頭から末尾に至る複数の
データノード列を検索キーとして含んでおり、文字ラテ
ィスもその一種である。
【００１１】検索手段１は、この複合キーの先頭から末
尾に向かって順にデータノードをたどりながら、途中の
各データノードまでのパスに対応するレコードがトライ
辞書内にあるかどうかを調べる。そして、対応するレコ
ードがあればそれを検索結果として取り出し、検索状態
記憶手段３に格納する。また、対応するレコードがなけ
れば次のデータノードを検索対象とし、同様にしてトラ
イ辞書を検索する。
【００１２】こうして得られた検索結果は、出力手段に
より、例えば認識結果の候補の文字列として外部に出力
され、ユーザに提示される。このような辞書検索装置に
よれば、複合キーが先頭から順に展開されながら、トラ
イ辞書の登録文字列と照合されていく。このため、複合
キーに含まれる複数の検索キーの重複する部分について
は、辞書との照合を１回で済ませることができ、検索処
理が効率化される。また、適当な検索結果が得られた時
点で処理を終了するようにすれば、辞書検索はさらに高
速になる。
【００１３】例えば、図１の検索手段１は、実施形態の
図２の辞書検索制御モジュール１３に対応し、複合キー
管理手段２、検索状態記憶手段３は、それぞれラティス
情報管理モジュール１２、辞書検索状態情報管理モジュ
ール１４に対応する。また、出力手段４は図３の出力装
置２４に対応する。
【００１４】
【発明の実施の形態】以下、図面を参照しながら本発明
の実施の形態を詳細に説明する。図２は、実施形態の辞
書検索装置の構成図である。図２の辞書検索装置１１
は、ラティス情報管理モジュール１２、辞書検索制御モ
ジュール１３、辞書検索状態情報管理モジュール１４、
評価関数モジュール１６、およびトライ辞書アクセスモ
ジュール１７を備える。
【００１５】ラティス情報管理モジュール１２は、入力
されたラティスの情報を管理する。辞書検索制御モジュ
ール１３は、あらかじめ指定された制御方式に従って、
ラティス情報管理モジュール１２から得られるラティス
中のノードを順にたどり、トライ辞書アクセスモジュー
ル１８を介して、トライ辞書格納装置１９に格納された
トライ辞書の中でラティスのノードに対応する部分にア
クセスする。そして、辞書内のレコードの有無などを判
定しつつ辞書検索を行い、検索結果を出力する。辞書検
索制御モジュール１３による検索と同時に、辞書検索状
態情報管理モジュール１４は、適宜、辞書検索状態情報
１５を更新し、必要に応じてそれをユーザに提示する。
【００１６】検索が進むにつれて、評価関数モジュール
１６は各検索時点での評価値を計算し、それを辞書検索
制御モジュール１３に渡す。辞書検索制御モジュール１
３は、渡された評価値を利用しながら効率的な検索を行
う。枝苅り判定モジュール１７は評価値を用いて、ラテ
ィス中のあるノードにおける枝苅りが可能化どうかを判
定する。枝苅り判定モジュール１７が枝苅り可能と判定
すると、そのノードより深いラティス部分は検索され
ず、辞書検索が効率化される。
【００１７】図３は、辞書検索装置を実現する情報処理
システムの構成例を示している。図３の情報処理システ
ムは、ＣＰＵ２１、メモリ２２、入力装置２３、出力装
置２４、トライ辞書格納装置１９、およびそれらを接続
するバス２５を備える。この情報処理システムが文字認
識処理を行う場合は、入力装置２３は例えばスキャナー
等の画像入力装置であり、認識対象の文字列の原画像を
入力するために用いられる。また、音声認識処理を行う
場合は、入力装置２３はマイクロホンと音声変換装置等
からなる音声入力装置であり、認識対象の音声を入力す
るために用いられる。
【００１８】ＣＰＵ２１はメモリ２２を用いて、入力さ
れた原画像や音声の認識処理を行い、複数の候補を含む
ラティスを生成する。また、ＣＰＵ２１はメモリ２２に
格納されたプログラムを実行することにより、ラティス
情報管理モジュール１２、辞書検索制御モジュール１
３、辞書検索状態情報管理モジュール１４、評価関数モ
ジュール１６、枝苅り判定モジュール１７、およびトラ
イ辞書アクセスモジュール１８の役割を果たす。そし
て、ラティスを検索キーとしてトライ辞書格納装置１９
内のトライ辞書を検索する。出力装置２４は、例えばデ
ィスプレイ装置やプリンタ等であり、検索途中の状態や
検索結果等を表示したり出力したりするのに用いられ
る。
【００１９】次に、図４から図１７までを参照しなが
ら、日本語の原画像を例とした文字認識処理について説
明する。図４は、認識対象の原画像の例を示している。
ＯＣＲ（optical character recognition ）により図４
の原画像“大学に行く”の文字認識を行うと、文字の切
り出し誤りがない場合には、例えば図５のような文字ラ
ティスが得られる。図５の文字ラティスにおいて、１行
目には原画像に含まれる各文字の第１候補が列挙されて
おり、２行目、３行目にはそれぞれ第２候補、第３候補
が列挙されている。この文字ラティスをデータノードと
制御ノードとを用いて表すと、図６のようになる。
【００２０】図６の第１の文字ラティスは制御ノードと
データノードから構成され、データノードは縦横の格子
状に配列されている。データノードには文字認識結果で
ある各候補文字がその属性と共に格納される。
【００２１】候補文字の属性とは、例えば、その文字の
認識結果としての確からしさを表す評価値を意味する。
ここでは、各データノードの下方に併記された数字が、
評価値の一種である認識距離値を表す。認識距離値は、
認識結果の文字パターンと対応する辞書内の候補文字の
文字パターンとの間の距離値を意味し、原画像における
元の文字がその候補文字である確からしさを表す。認識
距離値が小さければ小さいほど、元の文字のパターンは
辞書内の候補文字のパターンに近く、その候補文字はそ
れだけ確からしいことになる。ただし、データノード
“［先頭］”および“［末尾］”は認識結果ではなく、
処理の都合上設けられた特別なデータノードであり、認
識距離値は併記されていない。
【００２２】制御ノードはデータノードとデータノード
の間に位置し、主として辞書検索処理の制御に利用され
るが、検索後の処理で必要とする情報を提供するために
も用いられる。これらの用途のために、“［先頭］”に
近い制御ノードから“［末尾］”に近い制御ノードに向
かって、順番に識別子Ｃ０、Ｃ１、Ｃ２、Ｃ３、Ｃ４、
Ｃ５が付加されている。これらの識別子に含まれる数字
が小さいものほど、“［先頭］”に近いことを示してい
る。
【００２３】図７および図８は、それぞれラティス情報
管理モジュール１２が管理する各制御ノードおよび各デ
ータノードの配列構造の例を示している。図７の制御ノ
ードには、その制御ノードにつながるデータノードの数
と、それらのデータノードへのポインタとが格納され
る。例えば、図６の制御ノードＣ０の場合は、後続する
データノードが“文”、“大”、および“丈”であるの
で、データノードの数は３となり、これらの３つのデー
タノードへのポインタを保持する。
【００２４】また、図８のデータノードには、そのデー
タノードが表す候補文字の文字情報と、その認識距離値
と、そのデータノードにつながる制御ノードの識別子
（制御ノードＩＤ）とが格納される。例えば、図６のデ
ータノード“文”の場合は、候補文字“文”を表す文字
情報とその認識距離値１０、および後続する制御ノード
の識別子Ｃ１を保持する。
【００２５】図６の制御ノードとデータノードの例は認
識過程で文字の切り出しに誤りがなかった場合を想定し
ているが、文字切り出し誤りがある場合には、データノ
ードは一般に格子状に配列されるとは限らない。この場
合、認識結果の文字ラティスは、例えば図９に示すよう
なグラフ状のデータとなる。図９の第２の文字ラティス
を図６の第１の文字ラティスと比較すると、制御ノード
Ｃ２とＣ４の間に新たに２つの候補文字“し”および
“こ”が挿入されており、これらは原画像に含まれる文
字“に”から切り出されている。このため、データノー
ド“し”、“こ”と制御ノードＣ３は、同じ文字の他の
認識候補のデータノード“に”および“院”と並列に並
んでいる。
【００２６】辞書検索制御モジュール１３は、図６や図
９のような文字ラティスの各ノードをたどりながら辞書
検索を行う。図９の文字ラティスを検索キーとした場
合、その処理は文字ラティスを展開した図１０のような
木構造をたどる処理と等価である。図１０においては、
データノード“［先頭］”をルートノードとして、各制
御ノードにつながるデータノードが順に展開され、各枝
の末端はデータノード“［末尾］”で終わっている。デ
ータノード“字”の後には“学”に後続する枝と同じ部
分が続き、“大”および“丈”の後には“文”に後続す
る枝と同じ部分が続いている。
【００２７】図１１は、これらの候補文字を有するトラ
イ辞書の構造を示している。図１１のトライ辞書は、キ
ーとなる文字列と登録単語のレコードの集まりであり、
登録単語のレコードは単語自身を表す情報と品詞名のデ
ータ対で表される。例えば、レコードエリア３５内のレ
コード“大”は、単語“大”を表すデータと接頭語を表
すデータとからなり、レコード“大学”は単語“大学”
を表すデータと普通名詞を表すデータとからなる。
【００２８】また、トライ辞書では、一般にキーはイン
デックスの木で表現される。通常の文字列をキーとして
辞書検索を行う場合、インデックスの木のルートのイン
デックスから順に文字列キーの各要素に対応するパスを
たどることで、最終的にキーに対応するレコードが（も
しあれば）検索結果として出力される。ただし、実際の
文字認識処理ではパスの途中で見つかったレコードも有
用であることが多いため、一緒に検索結果として出力さ
れることが多い。
【００２９】図１１では、インデックス３１の中の
“丈”の位置にはレコードエリア３５内のレコード
“丈”へのポインタが格納され、“大”、“文”の位置
にはそれぞれ次のインデックス３２、３４へのポインタ
が格納されている。ここでは、レコードへのポインタは
破線で示され、インデックスへのポインタは実線で示さ
れているが、実際には、例えば各ポインタの最上位ビッ
ト等を用いて区別される。
【００３０】インデックス３２の先頭にある０の位置に
はレコード“大”へのポインタが格納され、“学”の位
置にはインデックス３３へのポインタが格納されてい
る。また、インデックス３３、３４にも同様に、レコー
ド“大学”、“大学院”、“文”、“文学”、“文字”
へのポインタが格納される。
【００３１】本実施形態の辞書検索においては、複数の
キーを表す文字ラティスからそれらの文字列を個別に生
成するのではなく、文字ラティスのノードを先頭から順
に調べ、各データノードの候補文字に対応するパスをイ
ンデックスの木の上で順にたどっていく。前述のよう
に、文字ラティスのノードを順にたどることは、図１０
のような木構造をたどることと等価である。このように
して検索を行えば、文字ラティスに含まれるすべてのキ
ーを生成する必要がなく、検索空間を検索結果の存在し
得る領域にだけに限定できるため、効率的な辞書検索が
可能となる。
【００３２】ラティスのノードを順にたどる方法として
は木の探索として知られている各種の方法を用いること
ができるが、本実施形態では、簡単のためＯＰＥＮリス
トを用いる方法について説明する。ＯＰＥＮリストは辞
書検索状態情報１５に相当し、検索途中のラティスにお
けるデータノードの情報を有する。
【００３３】図１２は、ＯＰＥＮリストを構成する各要
素ノードの配列構造を示している。図１２のＯＰＥＮリ
ストの要素ノードには、次のＯＰＥＮリストの要素ノー
ドへのポインタ、直前の制御ノードのＩＤ、直前の制御
ノードにおけるデータノード番号、親ノードへのポイン
タ、対応するトライ辞書へのポインタ、および評価関数
値が格納される。このうち、直前の制御ノードにおける
データノード番号とは、ラティス内における検索途中の
データノードの直前の制御ノードにおいて便宜的に決め
られた後続するデータノードの識別番号を意味する。ま
た、トライ辞書へのポインタは検索に用いるトライ辞書
を指すポインタであり、評価関数値は、文字の認識距離
値等を用いて計算された文字列の確からしさを表す。
【００３４】図１３は、ＯＰＥＮリストを用いた第１の
検索処理のフローチャートである。検索処理のプログラ
ムは辞書検索制御モジュール１３により実行される。図
１３において処理が開始されると、辞書検索制御モジュ
ール１３は、まずラティスのデータノード“［先頭］”
を、辞書検索状態情報管理モジュール１４内のＯＰＥＮ
リストに入れる（ステップＳ１）。図１４のＯＰＥＮリ
ストＬ１は、図９の文字ラティスから取り出された
“［先頭］”が格納された状態を示している。
【００３５】次に、ＯＰＥＮリストが空かどうかを判定
し（ステップＳ２）、空でなければＯＰＥＮリスト内の
先頭要素ノードをノードｎとする（ステップＳ３）。そ
して、ノードｎに対応するレコードがトライ辞書のレコ
ードエリア３５に存在するかどうかを調べる（ステップ
Ｓ４）。
【００３６】図１５は、ステップＳ４におけるレコード
確認処理のサブルーチンのフローチャートである。図１
５において処理が開始されると、辞書検索制御モジュー
ル１３は、まずトライ辞書内のノードｎの位置のポイン
タ、すなわちノードｎに対応するインデックス内の位置
に格納されているポインタが、次のインデックスへのポ
インタかどうかを調べる（ステップＳ１１）。
【００３７】ノードｎの位置のポインタがインデックス
へのポインタの場合は、それが指す次のインデックス内
の０の位置にレコードエリア３５内のレコードへのポイ
ンタが格納されているかどうかを調べる（ステップＳ１
２）。そして、レコードへのポインタが存在すれば、図
１３のメインルーチンに真を返して（ステップＳ１４）
処理を終了し、存在しなければ偽を返して（ステップＳ
１５）処理を終了する。
【００３８】ステップＳ１１において、ノードｎの位置
のポインタがインデックスへのポインタでない場合は、
それがレコードへのポインタかどうかを調べる（ステッ
プＳ１３）。そして、レコードへのポインタであればメ
インルーチンに真を返して（ステップＳ１４）処理を終
了し、そうでなければ偽を返して（ステップＳ１５）処
理を終了する。
【００３９】サブルーチンから真が返されれば、辞書検
索制御モジュール１３は、ノードｎに対応するレコード
へのポインタを用いて、レコードエリア３５からレコー
ドを取り出し、そのレコードを検索結果として辞書検索
状態情報管理モジュール１４に格納する（ステップＳ
５）。サブルーチンから偽が返されれば、ノードｎに対
応するレコードは存在しないと判定して、ステップＳ６
の処理に進む。
【００４０】図１４のＯＰＥＮリストＬ１の場合は、そ
の唯一の要素である“［先頭］”がノードｎとなるが
（ステップＳ３）、ノード“［先頭］”は図１１のトラ
イ辞書の最初のインデックス３１を指すので、インデッ
クス３１の０の位置が調べられる（ステップＳ１２）。
ところが、インデックス３１の０の位置（不図示）には
ポインタが格納されておらず、対応するレコードは存在
しないことが分かる（ステップＳ１５）。
【００４１】次に、再びトライ辞書内のノードｎの位置
のポインタがインデックスへのポインタかどうかを調べ
（ステップＳ６）、それがインデックスへのポインタで
なければステップＳ２以降の処理を繰り返す。ノードｎ
の位置のポインタがインデックスへのポインタであれ
ば、ラティス内のノードｎの子ノードを展開し、各子ノ
ードをＯＰＥＮリストの適当な場所に挿入する（ステッ
プＳ７）。そして、ステップＳ２以降の処理を繰り返
し、ステップＳ２においてＯＰＥＮリストが空になれば
処理を終了する。
【００４２】ここでは、ノード“［先頭］”はインデッ
クス３１を指すので、その子ノードであるデータノード
“文”、“大”、“丈”が展開され、ＯＰＥＮリストの
先頭に挿入されて、ＯＰＥＮリストはＬ２のようになる
（ステップＳ７）。ＯＰＥＮリストＬ２は空ではないの
で、次にその先頭要素“文”がノードｎとなり（ステッ
プＳ３）、ノード“文”に対応するレコードが存在する
かどうかが調べられる（ステップＳ４）。図１１のトラ
イ辞書において、インデックス３１内の“文”の位置の
ポインタは次のインデックス３４を指しているので、イ
ンデックス３４の０の位置が調べられる（ステップＳ１
２）。ここで、０の位置のポインタはレコード“文”を
指していることが分かり、そのレコードが検索結果とし
て格納される（ステップＳ５）。
【００４３】ノード“文”の位置のポインタは次のイン
デックス３４へのポインタであったので、次にノード
“文”の子ノードであるデータノード“学”と“字”が
ＯＰＥＮリストに挿入される（ステップＳ７）。
【００４４】ところで、図１０のような木の探索する代
表的な方法として、縦型探索（depth first search）、
横型探索（breadth first search）、最適探索（best f
irstsearch）の３つがある。縦型探索は１つの枝毎に
［先頭］から［末尾］に向かって縦方向に探索する方法
であり、横型探索はすべての枝を横方向に探索してから
縦方向に進む方法である。また、最適探索は、評価関数
の値が最も良い枝から順に探索する方法である。
【００４５】これらの探索方法のうちいずれを用いるか
は、図１３のステップＳ７においてノードｎの子ノード
を挿入するＯＰＥＮリスト内の位置によって決まる。子
ノードをＯＰＥＮリストの先頭に挿入すれば縦型探索に
なり、ＯＰＥＮリストの末尾に挿入すれば横型探索にな
る。また、一定の条件の下で評価関数値に従って挿入位
置を決定すれば、最適探索を行うことができる。図１４
は縦型探索におけるＯＰＥＮリストの例を示しており、
図１６は横型探索におけるＯＰＥＮリストの例を示して
おり、図１７は最適探索におけるＯＰＥＮリストの例を
示している。
【００４６】まず、図１４を参照しながら図１０の木の
縦型探索について説明する。上述のようにして、ＯＰＥ
ＮリストＬ２から取り出された要素“文”に対応するレ
コード“文”が検索結果として格納されると、図９のデ
ータノード“文”の子ノード“学”と“字”が展開され
て、ＯＰＥＮリストの先頭から順に挿入される（ステッ
プＳ７）。この結果、ＯＰＥＮリストはＬ３のようにな
る。ＯＰＥＮリストＬ３において、例えば要素“（文）
学”は親ノード“文”から展開された子ノード“学”に
対応する要素ノードを表す。この表記法は、他の要素ノ
ードについても同様である。
【００４７】要素“（文）学”に対応する配列データは
図１２のような構造を持ち、次のノードへのポインタ
は、ＯＰＥＮリストＬ３内の次の要素ノードである
“（文）字”を指す。また、直前の制御ノードのＩＤと
して、図９のデータノード“学”の前にある制御ノード
の識別子Ｃ１が格納される。直前の制御ノードにおける
データノード番号は、直前の制御ノードに後続するデー
タノードに上から順にふられた番号を表し、ここでは、
制御ノードＣ１に後続するデータノード“学”、“字”
にそれぞれ番号１、２が与えられる。したがって、
“（文）学”のデータノード番号は１となる。
【００４８】親ノードへのポインタとしては、ラティス
内の親ノード“文”に対応する要素ノードへのポインタ
が格納され、トライ辞書へのポインタとしては、図１１
のトライ辞書のインデックス３４内における“学”の位
置を指すポインタが格納される。評価関数値については
後述する。
【００４９】図１２の要素ノードでは、対応するデータ
ノードを識別するために、直前の制御ノードのＩＤとそ
の制御ノードにおけるデータノード番号を保持するよう
にしているが、代わりにラティス内の対応するデータノ
ード自身へのポインタを保持してもよい。
【００５０】次に、ＯＰＥＮリストＬ３から“（文）
学”が取り出されてノードｎとなり（ステップＳ３）、
対応するレコード“文学”が検索結果として格納される
（ステップＳ５）。このとき、ＯＰＥＮリストはＬ４の
ようになるが、“（文）学”に対応する位置にはレコー
ド“文学”へのポインタが格納されていたので、新たな
子ノードは挿入されない。
【００５１】次に、ＯＰＥＮリストＬ４から“（文）
字”が取り出されてノードｎとなり（ステップＳ３）、
対応するレコード“文字”が検索結果として格納され
（ステップＳ５）、ＯＰＥＮリストはＬ５のようにな
る。この場合も、“（文）字”に対応する位置には次の
インデックスへのポインタが格納されていないので、Ｏ
ＰＥＮリストＬ５に新たな子ノードは挿入されない。
【００５２】次に、ＯＰＥＮリストＬ５から“大”が取
り出されてノードｎとなり（ステップＳ３）、対応する
レコード“大”が検索結果として格納される（ステップ
Ｓ５）。このとき、“大”に対応する位置には次のイン
デックス３２へのポインタが格納されているので、
“大”の子ノードとして“（大）学”と“（大）字”が
ＯＰＥＮリストの先頭に挿入され（ステップＳ７）、Ｏ
ＰＥＮリストＬ６のようになる。
【００５３】次に、ＯＰＥＮリストＬ６から“（大）
学”が取り出されてノードｎとなり（ステップＳ３）、
対応するレコード“大学”が検索結果として格納される
（ステップＳ５）。“（大）学”に対応する位置には次
のインデックス３３へのポインタが格納されているの
で、“（大）学”の子ノードとして“（大学）に”、
“（大学）院”、“（大学）し”がＯＰＥＮリストの先
頭に挿入され（ステップＳ７）、ＯＰＥＮリストＬ７の
ようになる。
【００５４】次に、ＯＰＥＮリストＬ７から“（大学）
に”が取り出されてノードｎとなるが（ステップＳ
３）、トライ辞書に対応するインデックスがないので検
索結果は得られず、ＯＰＥＮリストはＬ８のようにな
る。続いて、ＯＰＥＮリストＬ８の“（大学）院”がノ
ードｎとなり（ステップＳ３）、対応するレコード“大
学院”が検索結果として格納される（ステップＳ５）。
このようにして、ＯＰＥＮリスト内の要素ノードが処理
され、それが空になると検索処理が終了する。
【００５５】次に、図１６を参照しながら図１０の木の
横型探索について説明する。横型探索の場合は、図１３
のステップＳ７において、展開された子ノードがＯＰＥ
Ｎリストの末尾に挿入される。図１６のＯＰＥＮリスト
Ｌ１１、Ｌ１２が生成される処理については、図１４の
ＯＰＥＮリストＬ１、Ｌ２の場合と同様である。
【００５６】ＯＰＥＮリストＬ１２から“文”が取り出
されて（ステップＳ３）レコード“文”が検索結果とな
ると（ステップＳ５）、次にその子ノード“（文）
学”、“（文）字”がＯＰＥＮリストの末尾に挿入され
（ステップＳ７）、ＯＰＥＮリストはＬ１３のようにな
る。また、ＯＰＥＮリストＬ１３から“大”が取り出さ
れて（ステップＳ３）レコード“大”が検索結果となる
と（ステップＳ５）、次にその子ノード“（大）学”、
“（大）字”がＯＰＥＮリストの末尾に挿入され（ステ
ップＳ７）、ＯＰＥＮリストはＬ１４のようになる。
【００５７】次に、ＯＰＥＮリストＬ１４から“丈”が
取り出されて（ステップＳ３）レコード“丈”が検索結
果となり（ステップＳ５）、ＯＰＥＮリストはＬ１５の
ようになる。ところが、トライ辞書には“丈”に続くイ
ンデックスがないので、新たな子ノードは挿入されな
い。同様にして、要素ノードが増えることなくＯＰＥＮ
リストはＬ１６、Ｌ１７と変化し、レコード“文学”、
“文字”が順に検索結果となる。
【００５８】次に、ＯＰＥＮリストＬ１７から“（大）
学”が取り出されて（ステップＳ３）レコード“大学”
が検索結果となると（ステップＳ５）、次にその子ノー
ド“（大学）に”、“（大学）院”、“（大学）し”が
ＯＰＥＮリストの末尾に挿入され（ステップＳ７）、Ｏ
ＰＥＮリストＬ１８のようになる。このようにして、Ｏ
ＰＥＮリスト内の要素ノードが処理され、それが空にな
ると検索処理が終了する。
【００５９】次に、図１７を参照しながら図１０の木の
最適探索について説明する。最適探索の場合は、図１３
のステップＳ７において、展開された子ノードの挿入位
置は評価関数モジュール１６が計算する評価関数の値に
基づいて決められる。そこで、まず評価関数について説
明する。
【００６０】ラティス内のあるデータノードにおける評
価関数の値は、ノード“［先頭］”からそのデータノー
ドまでのパス（データノード列）や、そのデータノード
までの検索過程で得た情報などから計算される。具体的
には、例えばパス上のデータノード数、各データノード
の属性から計算され、属性としてはそのデータノードの
認識距離値、順位、字種などが用いられる。
【００６１】パスが伸びるにつれて評価関数値が常に単
調に増加する場合、その評価関数を単調増加であると呼
ぶ。例えば、パス上のデータノードの認識距離値の合計
値や、認識距離値が一定値以上のデータノードの数など
が単調増加な評価関数の例である。
【００６２】評価関数が単調増加の場合、図１３のステ
ップＳ７でノードｎの子ノードをＯＰＥＮリストに挿入
する際に、ＯＰＥＮリスト内の要素ノードが評価関数値
の良い順に並ぶように挿入すれば、最適探索になる。つ
まり、この探索方法では評価関数値の良いノードから順
に木の探索が行われる。木の各ノードはトライ辞書の個
々の検索キーに対応しているため、あるノードの評価関
数値は対応する検索キーの文字列の評価関数値であると
いうこともできる。したがって、辞書検索においても、
検索キーの評価関数値の良い順に検索が行われ、検索結
果のレコードもその順番に取り出される。
【００６３】図１７の最適探索においては、評価関数モ
ジュール１６は、パス上の各データノードに付与された
認識距離値の総和を評価関数として用い、その値を計算
する。そして、辞書検索制御モジュール１３は、計算さ
れた値をＯＰＥＮリストの対応するノードの評価関数値
として、辞書検索状態情報管理モジュール１４に格納す
る。また、評価関数値は小さいほど良いものとする。
【００６４】図１７において、ＯＰＥＮリストＬ２１、
Ｌ２２が生成される処理については、図１４のＯＰＥＮ
リストＬ１、Ｌ２の場合と同様である。ただし、ＯＰＥ
ＮリストＬ２２内には、要素ノード“文”、“大”、
“丈”が、併記された評価関数値の小さい順に格納され
ている。
【００６５】次に、ＯＰＥＮリストＬ２２から“文”が
取り出されて（ステップＳ３）レコード“文”が検索結
果となると（ステップＳ５）、その子ノード“（文）
学”と“（文）字”が展開される。ここで、“（文）
学”の評価関数値は、図９のデータノード“文”および
“学”の認識距離値から３０となり、“（文）字”の評
価関数値は、データノード“文”および“字”の認識距
離値から６０となる。
【００６６】これらの評価関数値が残りの要素ノード
“大”、“丈”の評価関数値と比較された結果、
“（文）学”はＯＰＥＮリストの先頭に挿入され、
“（文）字”はＯＰＥＮリストの末尾に挿入される（ス
テップＳ７）。したがって、ＯＰＥＮリストはＬ２３の
ようになる。
【００６７】次に、ＯＰＥＮリストＬ２３から“（文）
学”が取り出されて（ステップＳ３）レコード“文学”
が検索結果となると（ステップＳ５）、ＯＰＥＮリスト
はＬ２４のようになる。
【００６８】次に、ＯＰＥＮリストＬ２４から“大”が
取り出されて（ステップＳ３）レコード“大”が検索結
果となると（ステップＳ５）、次にその子ノード
“（大）学”、“（大）字”がそれらの評価関数値５
０、８０に応じた位置に挿入され（ステップＳ７）、Ｏ
ＰＥＮリストはＬ２５のようになる。
【００６９】次に、ＯＰＥＮリストＬ２５から“（大）
学”が取り出されて（ステップＳ３）レコード“大学”
が検索結果となると（ステップＳ５）、次にその子ノー
ド“（大学）に”、“（大学）院”、“（大学）し”が
それらの評価関数値６０、１００、１１０に応じた位置
に挿入され（ステップＳ７）、ＯＰＥＮリストはＬ２６
のようになる。
【００７０】以下同様にして、ＯＰＥＮリストはＬ２
７、Ｌ２８と変化し、レコード“丈”、“文字”が順に
検索結果となる。このようにして、ＯＰＥＮリスト内の
要素ノードが処理され、それが空になると検索処理が終
了する。図１７に示された検索結果を見ると、評価関数
値の良い順にレコードが検索されていることが分かる。
【００７１】次に、図１８から図２３までを参照しなが
ら、他の検索処理について説明する。図１３の第１の検
索処理のアルゴリズムでは、検索過程の状態に関する情
報はＯＰＥＮリストや検索結果を含む辞書検索状態情報
１５に保持されており、検索が中断されても、この辞書
検索状態情報１５があれば検索を再開することが可能で
ある。したがって、図１３のステップＳ４でノードｎに
対応するレコードがトライ辞書に存在する場合、全体の
検索処理の終了を待つことなく、その検索結果を辞書検
索状態情報１５と共に出力するようにしてもよい。必要
ならば、検索中断後に辞書検索状態情報１５を元にし
て、検索を再開することもできる。
【００７２】図１８は、第１の検索処理を途中で中止す
る処理のフローチャートである。図１３のステップＳ２
でＯＰＥＮリストが空でない場合、辞書検索制御モジュ
ール１３はその時点で得られた検索結果を出力して、検
索を中止するかどうかをオペレータに問い合せる（ステ
ップＳ２１）。
【００７３】オペレータから検索中止を指示されれば、
ＯＰＥＮリスト内の各要素ノードおよびＯＰＥＮリスト
から取り出されたすべての要素ノードのデータを、辞書
検索状態情報１５に保存したまま（ステップＳ２２）、
処理を終了する。また、オペレータから検索続行を指示
されれば、検索を中止せずに、図１３のステップＳ３以
降の処理を実行する。
【００７４】最適探索の場合は評価関数値の小さいレコ
ードから順に検索されるので、検索を途中で中止すれ
ば、一定値以下の評価関数値を持つレコードのみを検索
結果として出力することができる。したがって、短時間
でより確からしい候補文字列を得ることができ、有効な
検索処理が行える。
【００７５】図１９は、一旦中止した第１の検索処理を
再開する処理のフローチャートである。図１９において
処理が開始されると、辞書検索制御モジュール１３は、
まず保存されている辞書検索状態情報１５を取り出し、
中止した時の状態をＯＰＥＮリストに再度セットする
（ステップＳ２３）。そして、図１３のステップＳ２以
降の処理を実行する。このような検索処理の中止と再開
は、随時行うことができる。
【００７６】ところで、一般に検索結果のレコードの評
価関数値が一定値を超える場合は、そのレコードに対す
る評価が悪く、認識結果としては採用されないことが多
い。このため、評価関数が単調増加であるかどうかにか
かわらず、それが一定値以下のレコードのみを検索結果
として返すことで、無駄の少ない検索処理が可能とな
る。
【００７７】図２０は、このような第２の検索処理のフ
ローチャートである。図２０において処理が開始される
と、辞書検索制御モジュール１３は、まずラティスのデ
ータノード“［先頭］”をＯＰＥＮリストに入れる（ス
テップＳ３１）。次に、ＯＰＥＮリストが空かどうかを
判定し（ステップＳ３２）、空でなければＯＰＥＮリス
ト内の先頭要素ノードをノードｎとする（ステップＳ３
３）。そして、ノードｎにおける評価関数値があらかじ
め決められた一定値を超えているかどうかを判定する
（ステップＳ３４）。
【００７８】評価関数値が一定値を超えていなければ、
ノードｎに対応するレコードがトライ辞書のレコードエ
リア３５に存在するかどうかを調べ（ステップＳ３
５）、それが一定値を超えていれば、対応するレコード
の存在を確認せずに、ステップＳ３７の処理に進む。
【００７９】ステップＳ３５のレコード確認処理は、図
１５のようなサブルーチンにより行われる。サブルーチ
ンから真が返されれば、辞書検索制御モジュール１３
は、ノードｎに対応するレコードへのポインタを用い
て、レコードエリア３５からレコードを取り出し、その
レコードを検索結果として辞書検索状態情報管理モジュ
ール１４に格納する（ステップＳ３６）。サブルーチン
から偽が返されれば、ノードｎに対応するレコードは存
在しないと判定して、ステップＳ３７の処理に進む。
【００８０】次に、トライ辞書内のノードｎの位置のポ
インタがインデックスへのポインタかどうかを調べ（ス
テップＳ３７）、それがインデックスへのポインタでな
ければステップＳ３２以降の処理を繰り返す。ノードｎ
の位置のポインタがインデックスへのポインタであれ
ば、ラティス内のノードｎの子ノードを展開し、各子ノ
ードをその評価関数値に従ってＯＰＥＮリストの適当な
場所に挿入する（ステップＳ３８）。そして、ステップ
Ｓ３２以降の処理を繰り返し、ステップＳ３２において
ＯＰＥＮリストが空になれば処理を終了する。
【００８１】このような第２の検索処理によれば、比較
的良い評価関数値を持つレコードのみを検索結果として
最後まで処理を行うことができ、その後の認識結果の決
定を効率化することができる。尚、ステップＳ３４にお
いて、評価関数値が一定値以上の場合にステップＳ３７
の処理に進むようにしてもよい。
【００８２】第２の検索処理においてさらに評価関数が
単調増加の場合は、あるノードにおける評価関数値が一
定値以上になったら、あるいは一定値を超えたら、そこ
から先の部分木についてはもはや評価関数の値が良くな
ることはないため、辞書検索を行っても無駄である。そ
のような場合、枝苅り判定モジュール１７は部分木の枝
苅りが可能と判定し、辞書検索制御モジュール１３はそ
の部分木についての検索を打ち切る。
【００８３】こうして、評価関数の値が良くなることが
期待できない部分木の枝苅りが行われ、辞書検索が効率
化される。その後、辞書検索制御モジュール１３は木の
残りの部分についての検索を続けて、比較的良い評価関
数値を持つレコードのみを検索結果とする。
【００８４】図２１は、このような枝苅りを行う第３の
検索処理のフローチャートである。図２１において処理
が開始されると、辞書検索制御モジュール１３は、まず
ラティスのデータノード“［先頭］”をＯＰＥＮリスト
に入れる（ステップＳ４１）。次に、ＯＰＥＮリストが
空かどうかを判定し（ステップＳ４２）、空でなければ
ＯＰＥＮリスト内の先頭要素ノードをノードｎとする
（ステップＳ４３）。
【００８５】ここで、枝苅り判定モジュール１７は、ノ
ードｎにおける評価関数値があらかじめ決められた一定
値を超えているかどうかを判定する（ステップＳ４
４）。そして、評価関数値が一定値を超えていなければ
枝苅り不可と判定し、一定値を超えていれば枝苅り可能
と判定して、判定結果を辞書検索制御モジュール１３に
渡す。
【００８６】枝苅り不可の場合は、辞書検索制御モジュ
ール１３は、ノードｎに対応するレコードがトライ辞書
のレコードエリア３５に存在するかどうかを調べる（ス
テップＳ４５）。ステップＳ４５のレコード確認処理
は、図１５のようなサブルーチンにより行われる。
【００８７】サブルーチンから真が返されれば、辞書検
索制御モジュール１３は、ノードｎに対応するレコード
へのポインタを用いて、レコードエリア３５からレコー
ドを取り出し、そのレコードを検索結果として辞書検索
状態情報管理モジュール１４に格納する（ステップＳ４
６）。サブルーチンから偽が返されれば、ノードｎに対
応するレコードは存在しないと判定して、ステップＳ４
７の処理に進む。
【００８８】次に、トライ辞書内のノードｎの位置のポ
インタがインデックスへのポインタかどうかを調べ（ス
テップＳ４７）、それがインデックスへのポインタでな
ければステップＳ４２以降の処理を繰り返す。ノードｎ
の位置のポインタがインデックスへのポインタであれ
ば、ラティス内のノードｎの子ノードを展開し、各子ノ
ードをその評価関数値に従ってＯＰＥＮリストの適当な
場所に挿入する（ステップＳ４８）。そして、ステップ
Ｓ４２以降の処理を繰り返す。
【００８９】ステップＳ４４において評価関数値が一定
値を超えており、枝苅り可能と判定された場合は、レコ
ード確認や子ノードの展開を行わずに、そのままステッ
プＳ４２の処理に戻る。これにより、ノードｎおよびそ
の子ノードの探索が打ち切られ、枝苅りが行われる。そ
して、ＯＰＥＮリストから次の要素ノードを取り出して
ステップＳ４３以降の処理を繰り返し、ステップＳ４２
においてＯＰＥＮリストが空になれば処理を終了する。
【００９０】評価関数が単調増加の場合には、このよう
な第３の検索処理により、比較的良い評価関数値を持つ
検索結果を第２の検索処理よりも高速に得ることができ
る。尚、ステップＳ４４において、評価関数値が一定値
以上の場合にステップＳ４２の処理に戻るようにしても
よい。
【００９１】図２２は、校正支援処理で用いられる第３
の文字ラティスを示している。校正支援処理において
は、文字認識処理と異なり、既存の文章中に含まれる誤
字等を訂正するためにラティスを用いた辞書検索が行わ
れる。
【００９２】図２２の文字ラティスにおいては、元の文
章に含まれる“性急項目”という単語に対し、‘せいき
ゅう’という同じ読みを持つ３つの同音異義語“性
急”、“請求”、“制球”の情報が組み込まれている。
これらの単語をすべて文字単位のデータノードに分割し
た場合、制御ノードは黒丸および白丸で示されたＣ０、
Ｃ１、Ｃ２、Ｃ３、Ｃ４、Ｃ５、Ｃ６の７つになる。辞
書検索装置１１は、この文字ラティスの同音異義語情報
とトライ辞書中の“請求項目”という単語情報とから、
元の単語の誤りの可能性を判断する。
【００９３】ところで、この例では、あらかじめ“性急
項目”を“性急”と“項目”の２つの単語に分割するこ
とが可能であるため、文字ラティス内の“性急”、“請
求”、“制球”という個々の単語については、それ以上
細かい文字単位で辞書を検索する必要がない。そこで、
一部の制御ノードに検索不要とマーキングすることで、
トライ辞書から不要な検索結果を返す無駄を省くことが
できる。
【００９４】図２２では、このような検索不要な制御ノ
ードが白丸で示されており、これらに関しては特に識別
子を付加する必要はない。そこで、黒丸で示された制御
ノードのみを対象として識別子を再度付加し直す
と、（）内に記したようにＣ０、Ｃ１、Ｃ２となる。
【００９５】このような検索に用いる制御ノードと不要
な制御ノードを区別するために、図７の制御ノードのデ
ータ配列に辞書検索条件情報が付加される。そして、例
えば、辞書検索条件情報に検索不要とマーキングされて
いれば、辞書検索制御モジュール１３がその制御ノード
を飛ばして検索処理を進めるようにする。
【００９６】図２３は、辞書検索条件情報を用いた第４
の検索処理のフローチャートである。図２３において処
理が開始されると、辞書検索制御モジュール１３は、ま
ずラティスのデータノード“［先頭］”をＯＰＥＮリス
トに入れる（ステップＳ５１）。次に、ＯＰＥＮリスト
が空かどうかを判定し（ステップＳ５２）、空でなけれ
ばＯＰＥＮリスト内の先頭要素ノードをノードｎとする
（ステップＳ５３）。
【００９７】次に、ノードｎに対応する制御ノードが検
索不要とマーキングされているかどうかを調べる（ステ
ップＳ５４）。ここでは、ノードｎの次に続く制御ノー
ドの辞書検索条件情報が調べられる。そして、検索不要
とマーキングされていなければ、ノードｎに対応するレ
コードがトライ辞書のレコードエリアに存在するかどう
かを調べ（ステップＳ５５）、マーキングされていれ
ば、対応するレコードの存在を確認せずに、ステップＳ
５７の処理に進む。
【００９８】ステップＳ５５のレコード確認処理は、図
１５のようなサブルーチンにより行われる。サブルーチ
ンから真が返されれば、辞書検索制御モジュール１３
は、ノードｎに対応するレコードへのポインタを用い
て、レコードエリアからレコードを取り出し、そのレコ
ードを検索結果として辞書検索状態情報管理モジュール
１４に格納する（ステップＳ５６）。サブルーチンから
偽が返されれば、ノードｎに対応するレコードは存在し
ないと判定して、ステップＳ５７の処理に進む。
【００９９】例えば、図２２のデータノード“性”がノ
ードｎとなった場合は、その後の白丸の制御ノードＣ１
の辞書検索条件情報が調べられる（ステップＳ５４）。
制御ノードＣ１は検索不要とマーキングされているた
め、対応するレコードの検索は行われない。
【０１００】次に、トライ辞書内のノードｎの位置のポ
インタがインデックスへのポインタかどうかを調べ（ス
テップＳ５７）、それがインデックスへのポインタでな
ければステップＳ５２以降の処理を繰り返す。ノードｎ
の位置のポインタがインデックスへのポインタであれ
ば、ラティス内のノードｎの子ノードを展開し、各子ノ
ードをＯＰＥＮリストの適当な場所に挿入する（ステッ
プＳ５８）。そして、ステップＳ５２以降の処理を繰り
返し、ステップＳ５２においてＯＰＥＮリストが空にな
れば処理を終了する。
【０１０１】ステップＳ５７において、ノード“性”に
対応するトライ辞書内のポインタが次のインデックスを
指している場合は、“性”の子ノードである“急”がＯ
ＰＥＮリストに挿入される（ステップＳ５８）。そし
て、ノード“（性）急”がノードｎとなったとき（ステ
ップＳ５３）、対応する黒丸の制御ノードＣ４はマーキ
ングされていないので、対応するレコードの検索が行わ
れる（ステップＳ５５）。
【０１０２】同様にして、ＯＰＥＮリスト内に挿入され
た要素ノード“請”、“制”、“（性急）項”、“（請
求）項”、“（制球）項”がノードｎとなったときに
も、レコードの検索は行われず、“（請）求”、
“（制）球”、“（性急項）目”、“（請求項）目”、
“（制球項）目”がノードｎとなったときに、対応する
レコードが検索される。
【０１０３】このような第４の検索処理によれば、ラテ
ィスの制御ノードに記された条件に従って、既存の文章
の校正を効率良く行うことができる。次に、図２４から
図２９までを参照しながら、英語の原画像を例とした文
字認識処理について説明する。
【０１０４】図２４は、認識対象の英単語の原画像の例
を示している。ＯＣＲにより図２４の原画像“ｆｉｎ
ｄ”の文字認識を行うと、文字の切り出し誤りがない場
合には、例えば図２５のような文字ラティスが得られ
る。この文字ラティスをデータノードと制御ノードとを
用いて表すと、図２６のようになる。
【０１０５】図２６の第４の文字ラティスにおいては、
図６の第１の文字ラティスと同様に、処理の都合上、デ
ータノード“［先頭］”と“［末尾］”が付け加えられ
ている。また、各データノードの下方に併記された数字
は認識距離値を表し、データノード間には制御ノードＣ
０、Ｃ１、Ｃ２、Ｃ３、Ｃ４、Ｃ５が挿入されている。
図２６の文字ラティスは文字の切り出し誤りがなかった
場合のものであるが、文字切り出し誤りがある場合に
は、例えば図２７に示すようなグラフ状のデータとな
る。図２７の第５の文字ラティスを図２６の第４の文字
ラティスと比較すると、制御ノードＣ０とＣ２の間に新
たに候補文字“ｈ”が挿入されており、これは原画像に
含まれる文字列“ｆｉ”を１つの文字として切り出した
場合に対応する。
【０１０６】辞書検索制御モジュール１３は、図２６や
図２７のような文字ラティスの各ノードをたどりながら
辞書検索を行う。図２８は、図２７の文字ラティスから
得られる検索キーを有するトライ辞書の構造を示してい
る。図２８のトライ辞書において、レコードエリア４７
内のレコードは単語自身を表す情報と品詞名のデータ対
で表される。例えば、レコード“ｈｏｄ”は、単語“ｈ
ｏｄ”を表すデータと名詞を表すデータとからなり、レ
コード“ｆｉｎｄ”は、単語“ｆｉｎｄ”を表すデータ
と、動詞および名詞を表すデータとからなる。
【０１０７】インデックス４１の中の“ｆ”、“ｈ”の
位置には、それぞれ次のインデックス４２、４５へのポ
インタが格納されている。同様に、インデックス４２、
４３、４５の中の“ｉ”、“ｎ”、“ｏ”の位置には、
それぞれ次のインデックス４３、４４、４６へのポイン
タが格納されている。
【０１０８】また、インデックス４４の先頭にある０の
位置にはレコード“ｆｉｎ”へのポインタが格納され、
“ｄ”、“ｅ”の位置にはそれぞれレコード“ｆｉｎ
ｄ”、“ｆｉｎｅ”へのポインタが格納されている。ま
た、インデックス４６の“ｄ”の位置にはレコード“ｈ
ｏｄ”へのポインタが格納されている。
【０１０９】図２９は、図２７の文字ラティスをキーと
して、図２８のトライ辞書の最適探索を行う場合のＯＰ
ＥＮリストの変化を示している。最適探索は、図１３の
第１の検索処理のフローに従って行われるが、ステップ
Ｓ７においては、認識距離値の和により表される評価関
数の値に基づいて、子ノードの挿入位置が決められる。
図２９のＯＰＥＮリスト内の各要素の下方に併記された
数字は、そのノードの評価関数値を表す。
【０１１０】図２９において、ＯＰＥＮリストＬ３１が
生成される処理については、図１４のＯＰＥＮリストＬ
１の場合と同様である。次に、ＯＰＥＮリストＬ３１か
ら“［先頭］”が取り出されると（ステップＳ３）、そ
の子ノード“ｆ”、“ｔ”、“ｈ”が評価関数値の小さ
い順に格納され（ステップＳ７）、ＯＰＥＮリストはＬ
３２のようになる。
【０１１１】次に、ＯＰＥＮリストＬ３２から“ｆ”が
取り出されると（ステップＳ３）、、その子ノード
“（ｆ）ｉ”と“（ｆ）ｊ”が展開される。ここで、
“（ｆ）ｉ”の評価関数値は、図２７のデータノード
“ｆ”および“ｉ”の認識距離値から３０となり、
“（ｆ）ｊ”の評価関数値は、データノード“ｆ”およ
び“ｊ”の認識距離値から５０となる。
【０１１２】これらの評価関数値が残りの要素ノード
“ｔ”、“ｈ”の評価関数値と比較された結果、
“（ｆ）ｉ”および“（ｆ）ｊ”はＯＰＥＮリストの先
頭に挿入され（ステップＳ７）。したがって、ＯＰＥＮ
リストはＬ３３のようになる。
【０１１３】次に、ＯＰＥＮリストＬ３３から“（ｆ）
ｉ”が取り出されると（ステップＳ３）、その子ノード
“（ｆｉ）ｎ”、“（ｆｉ）ｏ”がそれらの評価関数値
４０、８０に応じた位置に挿入され（ステップＳ７）、
ＯＰＥＮリストはＬ３４のようになる。
【０１１４】次に、ＯＰＥＮリストＬ３４から“（ｆ
ｉ）ｎ”が取り出されて（ステップＳ３）レコード“ｆ
ｉｎ”が検索結果となると（ステップＳ５）、次にその
子ノード“（ｆｉｎ）ｄ”、“（ｆｉｎ）ａ”、“（ｆ
ｉｎ）ｅ”がそれらの評価関数値６０、８０、９０に応
じた位置に挿入され（ステップＳ７）、ＯＰＥＮリスト
はＬ３５のようになる。
【０１１５】以下同様にして、ＯＰＥＮリストはＬ３
６、Ｌ３７、Ｌ３８、Ｌ３９と変化し、レコード“ｆｉ
ｎｄ”が次の検索結果となる。このようにして、ＯＰＥ
Ｎリスト内の要素ノードが処理され、それが空になると
検索処理が終了する。図２９に示された検索結果におい
ても、評価関数値の良い順にレコードが得られている。
【０１１６】以上の実施形態においては、主として日本
語および英語の文字認識処理、校正支援処理について説
明したが、本発明の辞書検索処理は、音声認識等の他の
処理にも同様に適用される。また、辞書を構成する言語
としては、他にも中国語、韓国語、フランス語、ドイツ
語など任意の言語を用いることができ、検索結果の文字
列に記号や図形等が含まれていてもかまわない。
【０１１７】また、評価関数を用いた探索において、そ
の値が小さい検索結果ほど確からしいものとしたが、逆
にその値が大きいほど確からしくなるような評価関数を
用いることもできる。その場合には、ＯＰＥＮリスト内
で評価関数値が大きい順に要素ノードを並べればよく、
図２０のステップＳ３４および図２１のステップＳ４４
では、ノードｎの評価関数値が一定値未満であるかどう
かを判定すればよい。
【０１１８】さらに、ＯＰＥＮリストを用いた検索処理
は一例に過ぎず、他の任意の方法を用いてラティス中の
次の子ノードを展開してもよい。
【０１１９】
【発明の効果】本発明によれば、与えられたラティス構
造のデータをキーとしてトライ辞書を効率良く検索する
ことができるため、文字認識や音声認識などの辞書検索
を必要とする処理の高速化が可能になる。したがって、
文字入力や音声入力などの入力作業の効率が向上する。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の原理図である。
【図２】実施形態の辞書検索装置の構成図である。
【図３】情報処理システムの構成図である。
【図４】原画像を示す図である。
【図５】文字ラティスの例を示す図である。
【図６】制御ノードを用いた第１の文字ラティスを示す
図である。
【図７】制御ノードの構造を示す図である。
【図８】データノードの構造を示す図である。
【図９】切り出し誤りを含む第２の文字ラティスを示す
図である。
【図１０】第２の文字ラティスを展開した木を示す図で
ある。
【図１１】トライ辞書の構造を示す図である。
【図１２】ＯＰＥＮリストのノードの構造を示す図であ
る。
【図１３】第１の検索処理のフローチャートである。
【図１４】縦型探索のＯＰＥＮリストを示す図である。
【図１５】レコード確認処理のフローチャートである。
【図１６】横型探索のＯＰＥＮリストを示す図である。
【図１７】最適探索のＯＰＥＮリストを示す図である。
【図１８】検索中止処理のフローチャートである。
【図１９】検索再開処理のフローチャートである。
【図２０】第２の検索処理のフローチャートである。
【図２１】第３の検索処理のフローチャートである。
【図２２】校正支援のための第３の文字ラティスを示す
図である。
【図２３】第４の検索処理のフローチャートである。
【図２４】英単語の原画像を示す図である。
【図２５】英語の文字ラティスの例を示す図である。
【図２６】第４の文字ラティスを示す図である。
【図２７】切り出し誤りを含む第５の文字ラティスを示
す図である。
【図２８】英単語のトライ辞書を示す図である。
【図２９】英単語の最適探索のＯＰＥＮリストを示す図
である。
【符号の説明】
１ 検索手段 ２ 複合キー管理手段 ３ 検索状態記憶手段 ４ 出力手段 １１ 辞書検索装置 １２ ラティス情報管理モジュール １３ 辞書検索制御モジュール １４ 辞書検索状態情報管理モジュール １５ 辞書検索状態情報 １６ 評価関数モジュール １７ 枝苅り判定モジュール １８ トライ辞書アクセスモジュール １９ トライ辞書格納装置 ２１ ＣＰＵ ２２ メモリ ２３ 入力装置 ２４ 出力装置 ２５ バス ３１、３２、３３、３４、４１、４２、４３、４４、４
５、４６ インデックス ３５、４７ レコードエリア Ｃ０、Ｃ１、Ｃ２、Ｃ３、Ｃ４、Ｃ５、Ｃ６ 制御ノー
ド Ｌ１、Ｌ２、Ｌ３、Ｌ４、Ｌ５、Ｌ６、Ｌ７、Ｌ８、Ｌ
１１、Ｌ１２、Ｌ１３、Ｌ１４、Ｌ１５、Ｌ１６、Ｌ１
７、Ｌ１８、Ｌ２１、Ｌ２２、Ｌ２３、Ｌ２４、Ｌ２
５、Ｌ２６、Ｌ２７、Ｌ２８、Ｌ３１、Ｌ３２、Ｌ３
３、Ｌ３４、Ｌ３５、Ｌ３６、Ｌ３７、Ｌ３８、Ｌ３９
ＯＰＥＮリスト

Claims (18)

    【特許請求の範囲】
  1. 【請求項１】 与えられた検索キーを用いてトライ辞書
    を検索し、得られた結果を出力する情報処理装置におい
    て、 有機的に組み合わされた複数のデータノードからなる複
    合キーであって、２つ以上の検索キーを含む該複合キー
    の情報を管理する複合キー管理手段と、 前記複合キー内のデータノードをたどりながら、前記ト
    ライ辞書の対応するレコードを検索する検索手段と、 前記複合キー内における検索対象のデータノードの位置
    を表す情報と、前記検索手段が得た検索結果とを記憶す
    る検索状態記憶手段と、 前記検索結果を出力する出力手段とを備えることを特徴
    とする辞書検索装置。
  2. 【請求項２】 前記複合キー管理手段は、文字認識の認
    識結果の候補文字に対応するデータノードからなる前記
    複合キーの情報を管理することを特徴とする請求項１記
    載の辞書検索装置。
  3. 【請求項３】 前記複合キー管理手段は、音声認識の認
    識結果の候補音素に対応するデータノードからなる前記
    複合キーの情報を管理することを特徴とする請求項１記
    載の辞書検索装置。
  4. 【請求項４】 前記複合キー管理手段は、前記複数のデ
    ータノードにおける第１のデータノードと第２のデータ
    ノードの間の接続関係を表す制御ノードを含む前記複合
    キーの情報を管理することを特徴とする請求項１記載の
    辞書検索装置。
  5. 【請求項５】 前記複合キー管理手段は、前記制御ノー
    ドに検索の要否を表す辞書検索条件情報を付加して管理
    し、前記検索手段は、該辞書検索条件情報が検索不要を
    表す時、該制御ノードに対応するデータノードについ
    て、対応する前記トライ辞書内のレコードを検索しない
    ことを特徴とする請求項４記載の辞書検索装置。
  6. 【請求項６】 前記複合キー管理手段は、前記複数のデ
    ータノードが格子状に組み合わされたラティス構造のデ
    ータを、前記複合キーの情報として管理することを特徴
    とする請求項１記載の辞書検索装置。
  7. 【請求項７】 前記複合キー管理手段は、切り出し誤り
    に対応するデータノードを含み、前記複数のデータノー
    ドがグラフ状に組み合わされたラティス構造のデータ
    を、前記複合キーの情報として管理することを特徴とす
    る請求項１記載の辞書検索装置。
  8. 【請求項８】 前記検索手段は、前記複合キー内のデー
    タノードをたどる過程において、適当な位置で検索を中
    断することを特徴とする請求項１記載の辞書検索装置。
  9. 【請求項９】 前記検索手段は、前記検索状態記憶手段
    が記憶する情報を用いて、中断された位置以降の検索を
    再開することを特徴とする請求項８記載の辞書検索装
    置。
  10. 【請求項１０】 前記検索手段は、前記複合キー内のデ
    ータノードをたどる過程において、該複合キーを展開し
    た木に関する縦型探索を用いることを特徴とする請求項
    １記載の辞書検索装置。
  11. 【請求項１１】 前記検索手段は、前記複合キー内のデ
    ータノードをたどる過程において、該複合キーを展開し
    た木に関する横型探索を用いることを特徴とする請求項
    １記載の辞書検索装置。
  12. 【請求項１２】 前記複合キーを展開した木のノードに
    関する評価関数値を計算する評価関数計算手段をさらに
    備え、前記検索状態記憶手段は、該評価関数値を該検索
    対象のデータノードと対応づけて記憶し、前記検索手段
    は、前記複合キー内のデータノードをたどる過程におい
    て、該評価関数値の良いデータノードから順に検索対象
    とすることを特徴とする請求項１記載の辞書検索装置。
  13. 【請求項１３】 前記検索手段は、前記評価関数値が一
    定水準以上良い値であるようなデータノードに対応する
    前記トライ辞書内のレコードを、前記検索結果として取
    り出すことを特徴とする請求項１２記載の辞書検索装
    置。
  14. 【請求項１４】 前記評価関数計算手段は、前記複合キ
    ー内のデータノードをたどる過程において単調に増加す
    る評価関数を用いて、前記評価関数値を計算し、前記検
    索手段は、該評価関数値の小さなデータノードから順に
    検索対象とすることを特徴とする請求項１２記載の辞書
    検索装置。
  15. 【請求項１５】 前記検索手段は、前記評価関数値が一
    定値以上のデータノードについて、対応する前記トライ
    辞書内のレコードを検索しないことを特徴とする請求項
    １４記載の辞書検索装置。
  16. 【請求項１６】 前記検索手段は、前記評価関数値が一
    定値以上のデータノードについて、後続するデータノー
    ドの検索を打ち切ることを特徴とする請求項１４記載の
    辞書検索装置。
  17. 【請求項１７】 与えられた検索キーを用いてトライ辞
    書を検索し、得られた結果を出力する情報処理装置にお
    ける記憶媒体であって、 有機的に組み合わされた複数のデータノードからなる複
    合キーであって、２つ以上の検索キーを含む該複合キー
    の情報を管理する複合キー管理手段と、 前記複合キー内のデータノードをたどりながら、前記ト
    ライ辞書の対応するレコードを検索する検索手段と、 前記複合キー内における検索対象のデータノードの位置
    を表す情報と、前記検索手段が得た検索結果とを管理す
    る検索状態管理手段と、 前記検索結果を出力する出力手段とを備えることを特徴
    とする記憶媒体。
  18. 【請求項１８】 与えられた検索キーを用いてトライ辞
    書を検索する方法において、 有機的に組み合わされた複数のデータノードからなる複
    合キーであって、２つ以上の検索キーを含む該複合キー
    の情報を生成し、 前記複合キー内のデータノードをたどりながら、検索対
    象のデータノードの位置を表す情報に基づいて、前記ト
    ライ辞書の対応するレコードを検索し、 得られた検索結果を出力することを特徴とする辞書検索
    方法。
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