JPH10222504A - Character string predicting device and character string predicting method - Google Patents

Character string predicting device and character string predicting method

Info

Publication number
JPH10222504A
JPH10222504A JP9023798A JP2379897A JPH10222504A JP H10222504 A JPH10222504 A JP H10222504A JP 9023798 A JP9023798 A JP 9023798A JP 2379897 A JP2379897 A JP 2379897A JP H10222504 A JPH10222504 A JP H10222504A
Authority
JP
Japan
Prior art keywords
character string
input
predicted
dictionary
word
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
JP9023798A
Other languages
Japanese (ja)
Inventor
Toshiya Tamura
俊哉 田村
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.)
Toshiba Corp
Original Assignee
Toshiba Corp
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 Toshiba Corp filed Critical Toshiba Corp
Priority to JP9023798A priority Critical patent/JPH10222504A/en
Publication of JPH10222504A publication Critical patent/JPH10222504A/en
Pending legal-status Critical Current

Links

Landscapes

  • Machine Translation (AREA)
  • Document Processing Apparatus (AREA)

Abstract

PROBLEM TO BE SOLVED: To efficiently input a character string that is intended by a user by preferentially inputting a character string when the character string that coincides with an input character string exists and inputting a character string that has the input character string in its leading part as a predictive character string when it does not. SOLUTION: First, a character string that coincides with an input character string is retrieved from a word dictionary (step 204) by inputting a character string that becomes to be an object to be predicted (steps 201 to 203). As a result, when a corresponding character string is not retrieved, a character string that has the input character string in its leading part is retrieved as a predictive character string from the word dictionary, and the predictive character string is outputted (steps 205 to 208). Thereby, useless character string prediction is avoided and a character string that is intended by a user can efficiently be inputted.

Description

【発明の詳細な説明】DETAILED DESCRIPTION OF THE INVENTION

【0001】[0001]

【発明の属する技術分野】本発明は、入力装置により入
力された文字列をもとに、その入力された文字列に続く
文字列を予測する文字列予測装置及び文字列予測方法に
関する。
BACKGROUND OF THE INVENTION 1. Field of the Invention The present invention relates to a character string predicting apparatus and a character string predicting method for predicting a character string following the input character string based on a character string input by an input device.

【0002】[0002]

【従来の技術】従来、例えば日本語ワードプロセッサ等
の文書作成装置において、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。
2. Description of the Related Art Conventionally, in a document creation device such as a Japanese word processor, when inputting a character string using a handwritten character recognition device or the like, unlike a keyboard input, one character is input. Time was required, and the burden on the input person was large.

【0003】そこで、入力者に対する負担を軽くするた
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、入力された文字列をもとにその文字列に続く文
字列を予測するという方法が考えられてきた。
Therefore, in order to reduce the burden on the input person, when a part of a character string to be input is input, a character string following the character string is predicted based on the input character string. That method has been considered.

【0004】これに対して考えられたのが入力予測と呼
ぶ方法で、例えば、文献(第48回情報処理学会全国大
会予稿集4J−11他)で報告されているような、最初
の数文字が入力された時点で単語辞書を検索して、その
数文字で始まる文字列(単語)を抽出する方法がある。
[0004] In response to this, a method called input prediction has been considered. For example, the first few characters as reported in the literature (preprints 4J-11 etc. of the 48th Annual Meeting of the Information Processing Society of Japan). There is a method of searching a word dictionary at the time when is input, and extracting a character string (word) starting with a few characters.

【0005】これは、例えば「漢字辞書」という文字列
の入力では、入力者が「漢字」と入力した段階で、その
「漢字」に続く文字列として「辞書」を予測し、最終的
に「漢字辞書」を出力するものである。
[0005] In the input of a character string "kanji dictionary", for example, when the input person inputs "kanji", a "dictionary" is predicted as a character string following the "kanji" and finally " It outputs a “kanji dictionary”.

【0006】[0006]

【発明が解決しようとする課題】上記したような入力予
測方法では、予測を始める時点での入力文字数が少ない
ほど候補の絞り込みはできにくく、候補となる文字列は
多数存在することになるため、候補の出力方法に関して
工夫を施す必要がある。特に、入力予測は入力された文
字列を基に任意の長さの文字列を予測するため、予測候
補数は仮名漢字変換における変換候補数と比べるとはる
かに多くなる。これまでの入力予測方法では、予測候補
の数が多数あり、画面が小さくて全ての候補を一括して
表示できないような場合には、利用者の意図した予測文
字列がなかなか得られないといった不具合があった。
In the input predicting method as described above, the narrower the number of input characters at the time of starting the prediction, the more difficult it is to narrow down the candidates, and there are many candidate character strings. It is necessary to devise a method for outputting candidates. In particular, since input prediction predicts a character string of an arbitrary length based on an input character string, the number of prediction candidates is much larger than the number of conversion candidates in kana-kanji conversion. The conventional input prediction method has a large number of prediction candidates, and if the screen is too small to display all the candidates at once, it is difficult to obtain the predicted character string intended by the user. was there.

【0007】また、入力予測はより少ない入力文字数で
長い文字列を予測できるほど有効であると考えられる反
面、過度に予測を行うと、反って入力の妨げになるケー
スも生じる。
[0007] Input prediction is considered to be effective enough to predict a long character string with a smaller number of input characters. On the other hand, if prediction is performed excessively, there is a case where input is warped.

【0008】例えば、利用者が「かい(貝)」といった
単語を意図して「かい」と入力した場合に、「かいとう
(回答)」や「かいけつ(解決)」といったように、
「かい」に続く文字列が予測候補として優先的に出力さ
れてしまい、意図していた「かい(貝)」がなかなか表
示されないといった問題があった。
[0008] For example, when the user intentionally inputs "kai" for a word such as "kai (shellfish)", for example, "kaito (answer)" or "kaikei (solution)"
The character string following "kai" is preferentially output as a prediction candidate, and the intended "kai (shellfish)" is not easily displayed.

【0009】本発明は上記のような点に鑑みなされたも
ので、入力文字列と一致する文字列が存在すればその文
字列を優先的に出力し、存在しなければ入力文字列を先
頭部分に持つ文字列を予測文字列として出力することに
よって、利用者の意図した文字列を効率良く入力するこ
とのできる文字列予測装置及び文字列予測方法を提供す
ることを目的とする。
The present invention has been made in view of the above points. If a character string that matches an input character string exists, the character string is preferentially output. It is an object of the present invention to provide a character string prediction device and a character string prediction method capable of efficiently inputting a character string intended by a user by outputting a character string possessed by a user as a predicted character string.

【0010】[0010]

【課題を解決するための手段】[Means for Solving the Problems]

(1)本発明の文字列予測装置は、予測対象となる文字
列を入力する入力手段と、少なくとも単語の読みとそれ
に対応する見出しを格納した単語辞書と、上記入力手段
によって入力された文字列と一致する文字列を上記単語
辞書から検索する第1の辞書検索手段と、この第1の辞
書検索手段によって上記入力文字列と一致する文字列を
検索できなかった場合に、上記入力文字列を先頭部分に
持つ文字列を予測文字列として上記単語辞書から検索す
る第2の辞書検索手段と、上記第1の辞書検索手段によ
って検索された文字列または上記第2の辞書検索手段に
よって検索された予測文字列を出力する出力手段とを具
備したものである。
(1) A character string prediction device according to the present invention includes an input unit for inputting a character string to be predicted, a word dictionary storing at least reading of words and corresponding headings, and a character string input by the input unit. A first dictionary search unit for searching the word dictionary for a character string that matches the character string. If the first dictionary search unit fails to search for a character string that matches the input character string, the first A second dictionary search unit that searches the word dictionary for a character string having a head portion as a predicted character string, and a character string searched by the first dictionary search unit or a character string searched by the second dictionary search unit Output means for outputting a predicted character string.

【0011】このような構成によれば、入力文字列と一
致する文字列が存在すればその文字列を優先的に出力
し、存在しなければ入力文字列を先頭部分に持つ文字列
を予測文字列として出力する。これにより、不必要な文
字列予測を回避して、利用者の意図した文字列を効率良
く入力できるようになる。
According to such a configuration, if a character string that matches the input character string exists, the character string is preferentially output, and if not, the character string having the input character string at the beginning is replaced with the predicted character string. Output as a column. As a result, unnecessary character string prediction can be avoided, and the character string intended by the user can be input efficiently.

【0012】(2)本発明の文字列予測装置は、予測対
象となる文字列を入力する入力手段と、少なくとも単語
の読みとそれに対応する見出しを格納した単語辞書と、
上記入力手段によって入力された文字列と一致する文字
列を上記単語辞書から検索する第1の辞書検索手段と、
予測指示を行うための指示手段と、この指示手段によっ
て予測指示があった場合に、上記入力文字列を先頭部分
に持つ文字列を予測文字列として上記単語辞書から検索
する第2の辞書検索手段と、上記第1の辞書検索手段に
よって検索された文字列または上記第2の辞書検索手段
によって検索された予測文字列を出力する出力手段とを
具備したものである。
(2) A character string predicting apparatus according to the present invention comprises: an input unit for inputting a character string to be predicted; a word dictionary storing at least reading of words and corresponding headings;
First dictionary search means for searching the word dictionary for a character string that matches the character string input by the input means;
Instructing means for making a prediction instruction, and second dictionary searching means for searching the word dictionary for a character string having the input character string as a leading part as a predicted character string when a prediction instruction is issued by the instruction means. And output means for outputting a character string searched by the first dictionary search means or a predicted character string searched by the second dictionary search means.

【0013】このような構成によれば、入力文字列と一
致する文字列を検索後、利用者からの指示に応じて予測
文字列の検索を行う。これにより、入力文字列と一致す
る文字列だけでなく、必要に応じて、予測文字列も利用
者に提示でき、その結果、利用者の意図した文字列を効
率良く入力できるようになる。
According to such a configuration, after searching for a character string that matches the input character string, a search for a predicted character string is performed in accordance with an instruction from the user. As a result, not only the character string that matches the input character string but also the predicted character string can be presented to the user as needed, and as a result, the character string intended by the user can be efficiently input.

【0014】(3)本発明の文字列予測装置は、予測対
象となる文字列を入力する入力手段と、少なくとも単語
の読みとそれに対応する見出しを格納した単語辞書と、
上記入力手段によって入力された文字列と一致する文字
列を上記単語辞書から検索する第1の辞書検索手段と、
上記入力文字列を先頭部分に持つ文字列を予測文字列と
して上記単語辞書から検索する第2の辞書検索手段と、
上記第1の辞書検索手段によって検索された文字列を優
先的に出力した後、上記第2の辞書検索手段によって検
索された予測文字列を出力する出力手段とを具備したも
のである。
(3) A character string predicting apparatus according to the present invention comprises: an input means for inputting a character string to be predicted; a word dictionary storing at least word readings and corresponding headings;
First dictionary search means for searching the word dictionary for a character string that matches the character string input by the input means;
Second dictionary search means for searching the word dictionary for a character string having the input character string at the beginning as a predicted character string;
Output means for outputting the predicted character string searched by the second dictionary search means after preferentially outputting the character string searched by the first dictionary search means.

【0015】このような構成によれば、入力文字列と一
致する文字列を検索すると共に予測文字列の検索も行
い、出力に際し、入力文字列と一致する文字列を優先す
る。これにより、入力文字列と一致する文字列の方を優
先的に提示でき、その結果、利用者の意図した文字列を
効率良く入力できるようになる。
According to such a configuration, a character string that matches the input character string is searched, and a search for a predicted character string is also performed. When outputting, the character string that matches the input character string is prioritized. As a result, a character string that matches the input character string can be preferentially presented, and as a result, a character string intended by the user can be input efficiently.

【0016】(4)本発明の文字列予測装置は、予測対
象となる文字列を入力する入力手段と、少なくとも単語
の読みとそれに対応する見出しを格納した単語辞書と、
上記入力手段によって入力された文字列と一致する文字
列を上記単語辞書から検索する第1の辞書検索手段と、
上記入力文字列を先頭部分に持つ文字列を予測文字列と
して上記単語辞書から検索する第2の辞書検索手段と、
この第2の辞書検索手段によって検索された予測文字列
の候補の中に前回選択されたものがあるか否かを判断す
る判断手段と、この判断手段の結果、予測文字列の候補
の中に前回選択されたものがあれば、その予測文字列の
候補を優先的に出力した後、上記第1の辞書検索手段に
よって検索された文字列を出力する出力手段とを具備し
たものである。
(4) A character string predicting apparatus according to the present invention comprises: input means for inputting a character string to be predicted; a word dictionary storing at least word readings and corresponding headings;
First dictionary search means for searching the word dictionary for a character string that matches the character string input by the input means;
Second dictionary search means for searching the word dictionary for a character string having the input character string at the beginning as a predicted character string;
Determining means for determining whether or not a candidate for a predicted character string searched by the second dictionary search means is the one selected last time; and, as a result of the determining means, And output means for outputting the character string searched by the first dictionary search means after preferentially outputting the candidate for the predicted character string if there is one selected last time.

【0017】このような構成によれば、入力文字列と一
致する文字列を検索すると共に予測文字列の検索も行
い、出力に際し、予測文字列の候補の中に学習文字列
(前回選択された予測文字列)があれば、それを最優先
にして出力する。これにより、学習文字列(前回選択さ
れた予測文字列)を優先的に提示でき、その結果、利用
者の意図した文字列を効率良く入力できるようになる。
According to such a configuration, a character string that matches the input character string is searched and a predicted character string is also searched. At the time of output, the learning character string (the previously selected character string) is included in the predicted character string candidates. If there is a predicted character string), it is output with the highest priority. Thereby, the learning character string (predicted character string selected last time) can be preferentially presented, and as a result, the character string intended by the user can be input efficiently.

【0018】[0018]

【発明の実施の形態】以下、図面を参照して本発明の実
施形態を説明する。なお、本装置は、例えば磁気ディス
ク等の記録媒体に記録されたプログラムを読み込み、こ
のプログラムによって動作が制御されるコンピュータに
よって実現される。
Embodiments of the present invention will be described below with reference to the drawings. The present apparatus is realized by a computer which reads a program recorded on a recording medium such as a magnetic disk and the operation of which is controlled by the program.

【0019】図1は本発明の文字列予測装置の構成を示
すブロック図である。入力装置101は、タブレット等
の手書き文字入力装置であり、ぺン入力されたストロー
クを座標データとして出力する。また、この入力装置1
01には、次候補始ボタン101aが設けられている。
この次候補始ボタン101aは、入力文字列と一致する
文字列の検索後、文字列予測を指示するためのものであ
り、第2の実施形態(請求項2)で用いられる。
FIG. 1 is a block diagram showing the configuration of the character string prediction device of the present invention. The input device 101 is a handwritten character input device such as a tablet, and outputs an input stroke as coordinate data. Also, the input device 1
01 is provided with a next candidate start button 101a.
The next candidate start button 101a is for instructing character string prediction after searching for a character string that matches the input character string, and is used in the second embodiment (claim 2).

【0020】文字列入力部102は、文字認識部103
に指示して入力された座標データを文字認識した結果の
文字データを、入力バッファ105に文字認識などの間
一旦バッファリングして文字列を作り、予測対象となっ
た後に文字列を予測制御部106へと送る。文字認識部
103は、入力装置101から得られる座標データから
文字認識辞書104を参照して手書き文字を認識するこ
とによって、入力情報を文字コードとして出力する。文
字認識辞書104には、文字認識に必要な情報が格納さ
れている。入力バッファ105は、予測対象として入力
された文字列を順次格納する。
The character string input unit 102 includes a character recognition unit 103
The character data as a result of character recognition of the coordinate data input by instructing the input buffer 105 is temporarily buffered in the input buffer 105 during character recognition or the like, and a character string is formed. Send to 106. The character recognition unit 103 outputs input information as a character code by recognizing handwritten characters with reference to a character recognition dictionary 104 from coordinate data obtained from the input device 101. The character recognition dictionary 104 stores information necessary for character recognition. The input buffer 105 sequentially stores character strings input as prediction targets.

【0021】予測制御部106は、第1の実施形態(請
求項1)では、入力文字列検索部107(第1の辞書検
索手段)による検索が成功した場合には入力文字列と一
致する文字列を出力し、検索が失敗した場合には予測文
字列検索部108(第2の辞書検索手段)によって検索
された予測文字列を出力する。また、第2の実施形態
(請求項2)では、入力文字列検索部107(第1の辞
書検索手段)によって検索された文字列を利用者に提示
し、利用者から予測指示がなされた場合に、予測文字列
検索部108(第2の辞書検索手段)によって検索され
た予測文字列を出力する。また、第3の実施形態(請求
項3)では、入力文字列検索部107(第1の辞書検索
手段)によって検索された文字列を優先的に出力した後
に、予測文字列検索部108(第2の辞書検索手段)に
よって検索された予測文字列を出力する。
In the first embodiment (claim 1), when the search by the input character string search unit 107 (first dictionary search means) succeeds, the prediction control unit 106 determines the character that matches the input character string. The sequence is output, and if the search fails, the predicted character string searched by the predicted character string search unit 108 (second dictionary search means) is output. In the second embodiment (claim 2), the character string searched by the input character string search unit 107 (first dictionary search means) is presented to the user, and a prediction instruction is issued by the user. Then, the predicted character string searched by the predicted character string search unit 108 (second dictionary search means) is output. Further, in the third embodiment (claim 3), after preferentially outputting a character string searched by the input character string search unit 107 (first dictionary search unit), the predicted character string search unit 108 (first (2) The predicted character string searched by the dictionary search means is output.

【0022】入力文字列検索部107は、単語辞書11
2から入力文字列と一致する文字列を検索し、その検索
により得た文字列を候補バッファ109に格納する。予
測文字列検索部108は、入力文字列を先頭部分に持つ
文字列を予測文字列として単語辞書112から検索し、
その検索により得た予測文字列を候補バッファ109に
格納する。候補バッファ109は、入力文字列検索部1
07によって得られた文字列および予測文字列検索部1
08によって得られた予測文字列の候補を格納する。
The input character string search unit 107 is used for the word dictionary 11
2 is searched for a character string that matches the input character string, and the character string obtained by the search is stored in the candidate buffer 109. The predicted character string search unit 108 searches the word dictionary 112 for a character string having the input character string at the beginning as a predicted character string,
The predicted character string obtained by the search is stored in the candidate buffer 109. The candidate buffer 109 stores the input character string search unit 1
And predicted character string search unit 1
08 is stored as a candidate for the predicted character string.

【0023】出力順調整部110は、予測文字列の候補
の中に学習辞書113に登録されているものがあれば
(前回選択されたものがあれば)、該文字列が優先とな
るように予測文字列の出力順を調整する。予測学習部1
11は、入力文字列が単語辞書112から検索された際
に、利用者によって予測文字列が選択された場合に、入
力された文字列と該予測文字列を学習辞書113に格納
する。
If there is a candidate for the predicted character string registered in the learning dictionary 113 (if there is one selected last time), the output order adjusting unit 110 gives priority to the character string. Adjust the output order of the prediction string. Predictive learning unit 1
11 stores the input character string and the predicted character string in the learning dictionary 113 when a predicted character string is selected by the user when the input character string is searched from the word dictionary 112.

【0024】単語辞書112には、少なくとも読み(ひ
らがな表記)とそれに対応する見出し(漢字混じり表
記)が各登録語毎に格納されている。学習辞書113に
は、入力文字列が単語辞書112から検索された際に、
利用者が予測文字列の方を選択した場合に、入力文字列
と該予測文字列が学習情報として格納される。
The word dictionary 112 stores at least a reading (Hiragana notation) and a corresponding heading (Kanji mixed notation) for each registered word. When the input character string is searched from the word dictionary 112, the learning dictionary 113
When the user selects the predicted character string, the input character string and the predicted character string are stored as learning information.

【0025】文字列出力部114は、予測制御部106
によって出力バッファ115に格納された文字列を出力
装置116へと送る。出力装置116は、CRT (Cath
odeRay Tube) やLCD (Liquid Crystal Display) 等
の画面表示装置であり、出力バッファ115に格納され
た予測文字列を画面上に表示するものであり、利用者は
これらによって対話的に文書の作成作業を進めることが
できる。
The character string output unit 114 is connected to the prediction control unit 106
Sends the character string stored in the output buffer 115 to the output device 116. The output device 116 is a CRT (Cath
A screen display device such as an odeRay Tube) or an LCD (Liquid Crystal Display), which displays the predicted character strings stored in the output buffer 115 on the screen. Can proceed.

【0026】次に、第1の実施形態としての処理動作を
説明する。図2は第1の実施形態としての処理動作の流
れを示したフローチャートである。入力装置101で入
力された文字パターンは文字認識部103において文字
認識辞書104を参照して文字データに置換され(ステ
ップ201)、入力バッファ105に格納される(ステ
ップ202)。文字列入力部102は、入力文字列が予
測対象となるまで順次入力される文字を入力バッファ1
05に格納し、予測対象となった後に入力文字列を予測
制御部106に送る(ステップ201〜203)。
Next, a processing operation according to the first embodiment will be described. FIG. 2 is a flowchart showing the flow of the processing operation according to the first embodiment. The character pattern input by the input device 101 is replaced by character data in the character recognition unit 103 with reference to the character recognition dictionary 104 (step 201) and stored in the input buffer 105 (step 202). The character string input unit 102 stores characters sequentially input until the input character string becomes a prediction target in the input buffer 1.
The input character string is sent to the prediction control unit 106 after it is stored in the prediction control unit 05 (steps 201 to 203).

【0027】ここで、第1の実施形態において、予測制
御部106は入力文字列検索部107に指示して、入力
文字列と一致する文字列を単語辞書112から検索する
(ステップ204)。その結果、検索に成功した場合、
つまり、入力文字列と一致する文字列が単語辞書112
に存在すれば(ステップ205のYes)、予測制御部
106はその文字列を候補バッファ109に格納する
(ステップ207)。
Here, in the first embodiment, the prediction control unit 106 instructs the input character string search unit 107 to search the word dictionary 112 for a character string that matches the input character string (step 204). As a result, if the search is successful,
That is, the character string that matches the input character string is
(Yes in Step 205), the prediction control unit 106 stores the character string in the candidate buffer 109 (Step 207).

【0028】一方、検索に失敗した場合、つまり、入力
文字列と一致する文字列が単語辞書112に存在しなけ
れば(ステップ205のNo)、予測制御部106は予
測文字列検索部108に指示して、入力文字列を先頭部
分に持つ文字列を単語辞書112から検索し(ステップ
206)、その検索文字列を予測文字列として候補バッ
ファ109に格納する(ステップ207)。
On the other hand, if the search fails, that is, if a character string that matches the input character string does not exist in the word dictionary 112 (No in step 205), the prediction control unit 106 instructs the predicted character string search unit 108 Then, a character string having the input character string at the beginning is searched from the word dictionary 112 (step 206), and the searched character string is stored in the candidate buffer 109 as a predicted character string (step 207).

【0029】辞書検索が終了すると、予測制御部106
は候補バッファ109に格納された文字列を利用者に提
示し、その中から所望の文字列を選択させる(ステップ
208)。利用者によって選択された文字列は、出力バ
ッファ115に格納される(ステップ209)。文字列
出力部114は、出力バッファ115に格納された文字
列を出力装置116に送り、これを画面表示する(ステ
ップ210)。最後に、次の文字列予測処理に備えて各
バッファが初期化される(ステップ211)。
When the dictionary search is completed, the prediction control unit 106
Presents the character string stored in the candidate buffer 109 to the user, and allows the user to select a desired character string from the character string (step 208). The character string selected by the user is stored in the output buffer 115 (Step 209). The character string output unit 114 sends the character string stored in the output buffer 115 to the output device 116 and displays it on the screen (step 210). Finally, each buffer is initialized in preparation for the next character string prediction process (step 211).

【0030】このように、第1の実施形態では、入力文
字列と一致する文字列が存在すればその文字列を優先的
に出力し、存在しなければ入力文字列を先頭部分に持つ
文字列を予測文字列として出力する。これにより、不必
要な文字列予測を回避して、利用者の意図した文字列を
効率良く入力できるようになる。
As described above, in the first embodiment, if there is a character string that matches the input character string, the character string is preferentially output, and if not, the character string having the input character string at the head is output. Is output as a predicted character string. As a result, unnecessary character string prediction can be avoided, and the character string intended by the user can be input efficiently.

【0031】但し、第1の実施形態では、入力文字列と
一致する文字列が存在すると、それ以後の予測動作が行
われないため、例えば「かいけつ(解決)」といった単
語を意図して「かい」と入力した場合に、「かい(貝、
会…)」といったような入力文字列と一致する文字列し
か得られない、といった問題が生じる。
However, in the first embodiment, if there is a character string that matches the input character string, the subsequent prediction operation is not performed. If you enter "Kai,""Kai (shellfish,
)), A problem arises in that only a character string that matches the input character string is obtained.

【0032】そこで、このような問題を解消するため、
第2の実施形態では、入力文字列と一致する文字列を検
索後、利用者からの指示に応じて予測動作を行うことを
特徴とする。
Therefore, in order to solve such a problem,
The second embodiment is characterized in that after searching for a character string that matches an input character string, a prediction operation is performed in accordance with an instruction from a user.

【0033】以下、第2の実施形態としての処理動作を
説明する。図3は第2の実施形態としての処理動作の流
れを示したフローチャートである。なお、図中のステッ
プ301〜303の予測対象の文字列の入力処理は図2
のステップ201〜203に対応し、全く同様である。
Hereinafter, the processing operation according to the second embodiment will be described. FIG. 3 is a flowchart showing the flow of the processing operation according to the second embodiment. The input processing of the character string to be predicted in steps 301 to 303 in FIG.
Steps 201 to 203 of FIG.

【0034】すなわち、入力装置101で入力された文
字パターンは文字認識部103において文字認識辞書1
04を参照して文字データに置換され(ステップ30
1)、入力バッファ105に格納される(ステップ30
2)。文字列入力部102は、入力文字列が予測対象と
なるまで順次入力される文字を入力バッファ105に格
納し、予測対象となった後に入力文字列を予測制御部1
06に送る(ステップ301〜303)。
That is, the character pattern input by the input device 101 is input to the character recognition unit 103 by the character recognition dictionary 1.
04 and is replaced with character data (step 30).
1) is stored in the input buffer 105 (step 30)
2). The character string input unit 102 stores, in the input buffer 105, characters that are sequentially input until the input character string becomes a prediction target.
06 (steps 301 to 303).

【0035】ここで、第2の実施形態において、予測制
御部106は入力文字列を受け取ると、まず、入力文字
列検索部107に指示して入力文字列と一致する文字列
を単語辞書112から検索し(ステップ304)、その
検索により得た文字列を候補バッファ109に格納する
(ステップ305)。そして、予測制御部106は候補
バッファ109に格納された文字列を利用者に提示し
て、利用者からの指示を待つ(ステップ306)。
Here, in the second embodiment, upon receiving the input character string, the prediction control unit 106 first instructs the input character string search unit 107 to search the word dictionary 112 for a character string that matches the input character string. A search is performed (step 304), and the character string obtained by the search is stored in the candidate buffer 109 (step 305). Then, the prediction control unit 106 presents the character string stored in the candidate buffer 109 to the user and waits for an instruction from the user (step 306).

【0036】その結果、利用者が当該文字列(入力文字
列と一致する文字列)を選択した場合には(ステップ3
07のNo)、その文字列は出力バッファ115に格納
される(ステップ311)。
As a result, when the user selects the character string (character string that matches the input character string) (step 3
(No in 07), the character string is stored in the output buffer 115 (step 311).

【0037】一方、利用者が当該文字列(入力文字列と
一致する文字列)を選択せず、入力装置101に設けら
れた次候補始ボタン101aの操作により次候補(文字
列予測)を指示した場合には(ステップ307のYe
s)、予測制御部106は予測文字列検索部108に指
示して、入力文字列を先頭部分に持つ文字列を単語辞書
112から検索し(ステップ308)、検索により得た
文字列を予測文字列として候補バッファ109に格納す
る(ステップ309)。
On the other hand, the user does not select the character string (a character string that matches the input character string), but instructs the next candidate (character string prediction) by operating the next candidate start button 101a provided on the input device 101. (Yes in step 307)
s) The prediction control unit 106 instructs the predicted character string search unit 108 to search the word dictionary 112 for a character string having the input character string at the beginning (step 308), and replaces the character string obtained by the search with the predicted character string. It is stored in the candidate buffer 109 as a column (step 309).

【0038】予測制御部106は候補バッファ109に
格納された予測文字列を利用者に提示し、候補選択を促
す(ステップ310)。利用者によって選択された文字
列は、出力バッファ115に格納される(ステップ31
1)。文字列出力部114は、出力バッファ115に格
納された文字列を出力装置116に送り、これを画面表
示する(ステップ312)。最後に、次の文字列予測処
理に備えて各バッファが初期化される(ステップ31
3)。
The prediction control unit 106 presents the predicted character string stored in the candidate buffer 109 to the user and prompts the user to select a candidate (step 310). The character string selected by the user is stored in the output buffer 115 (step 31).
1). The character string output unit 114 sends the character string stored in the output buffer 115 to the output device 116, and displays it on the screen (step 312). Finally, each buffer is initialized in preparation for the next character string prediction process (step 31).
3).

【0039】このように、第2の実施形態では、入力文
字列と一致する文字列を検索後、利用者からの指示に応
じて予測文字列の検索を行う。これにより、入力文字列
と一致する文字列だけでなく、必要に応じて、予測文字
列も利用者に提示でき、その結果、利用者の意図した文
字列を効率良く入力できるようになる。
As described above, in the second embodiment, after searching for a character string that matches the input character string, a search for a predicted character string is performed in accordance with an instruction from the user. As a result, not only the character string that matches the input character string but also the predicted character string can be presented to the user as needed, and as a result, the character string intended by the user can be efficiently input.

【0040】次に、第3の実施形態としての処理動作を
説明する。第3の実施形態では、入力文字列と一致する
文字列を検索すると共に予測文字列の検索も行い、出力
に際し、入力文字列と一致する文字列を優先することを
特徴とする(請求項3)。
Next, a processing operation according to a third embodiment will be described. The third embodiment is characterized in that a character string that matches an input character string is searched and a predicted character string is also searched, and a character string that matches an input character string is prioritized in output. ).

【0041】また、予測文字列の候補の中に学習文字列
(前回選択された予測文字列)があれば、それを最優先
にして出力することを特徴とする(請求項4)。図4は
第3の実施形態としての処理動作の流れを示したフロー
チャートである。なお、図中のステップ401〜403
の予測対象の文字列の入力処理は図2のステップ201
〜203に対応し、全く同様である。
Further, if there is a learning character string (predicted character string selected last time) among the candidates for the predicted character string, the learning character string is output with the highest priority. FIG. 4 is a flowchart showing the flow of the processing operation according to the third embodiment. Steps 401 to 403 in FIG.
The input processing of the character string to be predicted is performed in step 201 in FIG.
, And the same is true.

【0042】すなわち、入力装置101で入力された文
字パターンは文字認識部103において文字認識辞書1
04を参照して文字データに置換され(ステップ40
1)、入力バッファ105に格納される(ステップ40
2)。文字列入力部102は、入力文字列が予測対象と
なるまで順次入力される文字を入力バッファ105に格
納し、予測対象となった後に入力文字列を予測制御部1
06に送る(ステップ401〜403)。
That is, the character pattern input by the input device 101 is converted by the character recognition unit 103 into the character recognition dictionary 1.
04 and is replaced with character data (step 40).
1) is stored in the input buffer 105 (step 40)
2). The character string input unit 102 stores, in the input buffer 105, characters that are sequentially input until the input character string becomes a prediction target.
06 (steps 401 to 403).

【0043】ここで、第3の実施形態において、予測制
御部106は入力文字列を受け取ると、まず、入力文字
列検索部107に指示して入力文字列と一致する文字列
を単語辞書112から検索し(ステップ404)、その
検索により得た文字列を候補バッファ109に格納する
(ステップ405)。続いて、予測制御部106は予測
文字列検索部108に指示して入力文字列を先頭部分に
持つ文字列を単語辞書112から検索し(ステップ40
6)、その検索により得た文字列を予測文字列として候
補バッファ109に格納する(ステップ407)。
Here, in the third embodiment, upon receiving the input character string, the prediction control unit 106 first instructs the input character string search unit 107 to search the word dictionary 112 for a character string that matches the input character string. A search is performed (step 404), and the character string obtained by the search is stored in the candidate buffer 109 (step 405). Subsequently, the prediction control unit 106 instructs the predicted character string search unit 108 to search the word dictionary 112 for a character string having the input character string at the beginning (step 40).
6) The character string obtained by the search is stored in the candidate buffer 109 as a predicted character string (step 407).

【0044】このようにして、入力文字列と一致する文
字列と同入力文字列を先頭部分に持つ予測文字列の両方
が候補バッファ109に格納されると、出力順調整部1
10は学習辞書113を参照し、候補バッファ109に
格納された予測文字列の候補の中で、学習された文字列
(前回選択された文字列)と一致するものがあるか否か
を調べる。その結果、学習された文字列があれば、出力
順調整部110は該文字列が優先されるように候補の出
力順を調整する(ステップ408)。この場合、学習文
字列を最も優先するものとし、出力順調整部110は学
習文字列が先頭になるように、候補バッファ109に格
納された予測文字列の候補を並べ替える。
As described above, when both the character string that matches the input character string and the predicted character string having the same input character string as the head portion are stored in the candidate buffer 109, the output order adjusting unit 1
Reference numeral 10 refers to the learning dictionary 113 and checks whether or not there is a candidate for the predicted character string stored in the candidate buffer 109 that matches the learned character string (the previously selected character string). As a result, if there is a learned character string, the output order adjusting unit 110 adjusts the output order of the candidates so that the character string has priority (step 408). In this case, the learning character string is given the highest priority, and the output order adjusting unit 110 rearranges the candidates of the predicted character string stored in the candidate buffer 109 so that the learning character string comes first.

【0045】続いて、予測制御部106は候補バッファ
109に格納された文字列を利用者に提示し、候補選択
を促す(ステップ409)。候補選択処理の結果、入力
文字列が単語辞書112から検索されていながら、利用
者によって予測文字列が選択された場合には(ステップ
410のYes)、予測制御部106は予測学習部11
1に指示して入力文字列とその選択された予測文字列を
学習辞書113に格納する(ステップ411)。
Subsequently, the prediction control unit 106 presents the character string stored in the candidate buffer 109 to the user and prompts the user to select a candidate (step 409). As a result of the candidate selection process, when the user selects a predicted character string while the input character string is being searched from the word dictionary 112 (Yes in step 410), the prediction control unit 106 sets the prediction learning unit 11
1 and stores the input character string and the selected predicted character string in the learning dictionary 113 (step 411).

【0046】利用者によって選択された文字列は出力バ
ッファ115に格納される(ステップ412)。文字列
出力部114は出力バッファ115に格納された文字列
を出力装置116に送り、これを画面表示する(ステッ
プ413)。最後に、次の文字列予測処理に備えて各バ
ッファが初期化される(ステップ414)。
The character string selected by the user is stored in output buffer 115 (step 412). The character string output unit 114 sends the character string stored in the output buffer 115 to the output device 116 and displays it on the screen (step 413). Finally, each buffer is initialized in preparation for the next character string prediction process (step 414).

【0047】このように、第3の実施形態では、入力文
字列と一致する文字列を検索すると共に予測文字列の検
索も行い、出力に際し、入力文字列と一致する文字列を
優先する。これにより、入力文字列と一致する文字列の
方を優先的に提示でき、その結果、利用者の意図した文
字列を効率良く入力できるようになる。
As described above, in the third embodiment, a character string that matches the input character string is searched and a predicted character string is also searched, and a character string that matches the input character string is prioritized for output. As a result, a character string that matches the input character string can be preferentially presented, and as a result, a character string intended by the user can be input efficiently.

【0048】また、予測文字列の候補の中に学習文字列
(前回選択された予測文字列)があれば、それを最優先
にして出力することで、利用者の意図した文字列をさら
に効率良く入力できるようになる。
If there is a learning character string (predicted character string selected last time) among the predicted character string candidates, the learning character string is output with the highest priority, and the character string intended by the user is further efficiently used. You will be able to input well.

【0049】次に、上述した各実施形態について具体例
を用いて説明する。図5は第1の実施形態における文字
列予測を説明するための具体例であり、これは本発明の
請求項1に対応する。図5(a)に示すように、例えば
「かい」といった文字列の入力により、入力文字列検索
部107にて単語辞書112から入力文字列と一致する
文字列が検索された場合には、「貝」,「会」…といっ
たような、入力文字列と同一の文字列「かい」が出力さ
れる。
Next, each of the above-described embodiments will be described using specific examples. FIG. 5 is a specific example for explaining the character string prediction in the first embodiment, and corresponds to claim 1 of the present invention. As shown in FIG. 5A, when a character string matching the input character string is searched from the word dictionary 112 by the input character string search unit 107 by inputting a character string such as “kai”, for example, “ A character string “kai” identical to the input character string, such as “shellfish”, “meeting”, etc., is output.

【0050】一方、同図(b)に示すように、例えば
「きゅ」のような文字列の入力により、入力文字列検索
部107にて単語辞書112から入力文字列と一致する
文字列が検索されなかった場合には、予測文字列検索部
108にて入力文字列を先頭部分に持つ文字列が予測文
字列として単語辞書112から検索される。これによ
り、「きゅう(旧、急…)」,「きゅうじつ(休
日)」,「きゅうりょう(給料)」…といった予測文字
列が出力される。
On the other hand, as shown in FIG. 5B, when a character string such as “Kyu” is input, a character string that matches the input character string from the word dictionary 112 is input by the input character string search unit 107. If no search is performed, the predicted character string search unit 108 searches the word dictionary 112 for a character string having the input character string at the beginning as a predicted character string. As a result, predicted character strings such as “Kyu (old, sudden ...)”, “Kyutsu (holiday)”, “Kyuuryo (pay)”, etc. are output.

【0051】図6は第2の実施形態における文字列予測
を説明するための具体例であり、これは本発明の請求項
2に対応する。図6(a)に示すように、上記同様、例
えば「かい」といった文字列の入力により、入力文字列
検索部107にて単語辞書112から入力文字列と一致
する文字列が検索された場合には、「貝」,「会」…と
いったような、入力文字列と同一の文字列「かい」が出
力される。
FIG. 6 is a specific example for explaining character string prediction in the second embodiment, and corresponds to claim 2 of the present invention. As shown in FIG. 6A, similarly to the above, when a character string matching the input character string is searched from the word dictionary 112 by the input character string search unit 107 by inputting a character string such as “kai”, for example. Outputs the same character string "kai" as the input character string, such as "shellfish", "kai".

【0052】ここで、利用者によって予測指示がなされ
ると、予測文字列検索部108にて入力文字列を先頭部
分に持つ文字列が単語辞書112から検索される。これ
により、「かいけつ(解決)」,「かいせつ(解説、開
設…)」,「かいとう(回答、解答…)」…といった予
測文字列が出力される。
Here, when a prediction instruction is given by the user, the predicted character string search unit 108 searches the word dictionary 112 for a character string having the input character string at the beginning. As a result, predicted character strings such as “Kaiketsu (solution)”, “Kaietsu (commentary, establishment ...)”, “Kaito (answer, answer…)” are output.

【0053】図7は第3の実施形態における文字列予測
を説明するための具体例であり、これは本発明の請求項
3、4に対応する。図7(a)に示すように、例えば
「かい」といった文字列の入力により、入力文字列検索
部107にて単語辞書112から入力文字列と一致する
文字列「かい(貝、会…)」が検索されると共に、予測
文字列検索部108にて同入力文字列を先頭部分に持つ
文字列「かいけつ(解決)」,「かいせつ(解説、開設
…)」,「かいとう(回答、解答…)」…が予測文字列
として単語辞書112から検索される。
FIG. 7 is a specific example for explaining character string prediction in the third embodiment, which corresponds to claims 3 and 4 of the present invention. As shown in FIG. 7A, when a character string such as “kai” is input, a character string “kai (shellfish, kai ...)” that matches the input character string from the word dictionary 112 in the input character string search unit 107. Is searched, and the predicted character string search unit 108 searches for the character strings “Kaiketsu (resolution)”, “Kaisetsu (commentary, opening…)”, “Kaito (answer, Answer ...) "is retrieved from the word dictionary 112 as a predicted character string.

【0054】上記検索された文字列は検索結果として出
力されるが、その際に、入力文字列と一致する文字列が
優先出力される。すなわち、図7(a)に示すように、
入力文字列と一致する文字列である「かい(貝、会
…)」が優先的に出力され、その後に、予測文字列であ
る「かいけつ(解決)」,「かいせつ(解説、開設
…)」,「かいとう(回答、解答…)」の順で出力され
る(請求項3)。
The searched character string is output as a search result. At this time, a character string that matches the input character string is output with priority. That is, as shown in FIG.
The character string matching the input character string "kai (shellfish, kai ...)" is output with priority, followed by the predicted character strings "kaikei (resolution)" and "kaisei (commentary, opening ... )) And "Kaito (answer, answer ...)" in this order (claim 3).

【0055】ここで、利用者が「かいせつ」を選択した
とする。このように、入力文字列と一致する文字列が検
索されていて、予測文字列の方が選択された場合には、
予測学習部111にて当該選択文字列の学習が行われ
る。この場合、同図(b)に示すように、学習辞書11
3に入力文字列「かい」と予測文字列「かいせつ」が格
納される。
Here, it is assumed that the user has selected "kaisetsu". As described above, when a character string that matches the input character string is searched and the predicted character string is selected,
The prediction learning unit 111 learns the selected character string. In this case, as shown in FIG.
3 stores an input character string “kai” and a predicted character string “kaisei”.

【0056】選択文字列の学習後、次回、同じ「かい」
といった文字列を入力すると、出力順調整部110にて
学習辞書113が参照され、予測文字列の候補の中で前
回選択された予測文字列「かいせつ(解説、開設…)」
が優先出力されるように予測文字列の出力順が調整され
る。これにより、同図(c)に示すように、「かいせつ
(解説、開設…)」が優先出力され、その後に、「かい
(貝、会…)」,「かいけつ(解決)」,「かいとう
(回答、解答…)」の順で出力される(請求項4)。
After learning the selected character string, the next time
When inputting such a character string, the learning dictionary 113 is referred to by the output order adjusting unit 110, and the predicted character string “Kaisesetsu (explanation, establishment ...)” previously selected among the predicted character string candidates is input.
Are output in priority so that the output order of the predicted character strings is adjusted. As a result, as shown in FIG. 3C, “Kaietsu (commentary, opening ...)” is output with priority, and then “Kai (shellfish, association…)”, “Kaietsu (resolution)”, “Kaietsu (solution)” It is output in the order of "Kaito (answer, answer ...)" (claim 4).

【0057】なお、本発明は上記各実施形態に限定され
るものではない。例えば上記第1の実施形態では、入力
文字列と一致する文字列の検索に失敗した場合に予測文
字列の検索を行うようにしているが、予測文字列の検索
を同時に行った後、入力文字列と一致する文字列が存在
する場合にそれ以外の文字列を削除するようにしても構
わない。
The present invention is not limited to the above embodiments. For example, in the first embodiment, the search for the predicted character string is performed when the search for the character string that matches the input character string fails. If there is a character string that matches the column, other character strings may be deleted.

【0058】また、上記各実施形態において、検索結果
として得られた文字列を読み(ひらがな表記)で出力し
ているが、見出し(漢字混じり表記)で出力しても構わ
ない。
Further, in each of the above embodiments, the character string obtained as a search result is output by reading (hiragana notation), but may be output by heading (kanji mixed notation).

【0059】また、本発明は、手書き文字入力に限ら
ず、キーボード等の他の漢字入力可能な入力手段におい
ても応用可能であり、利用者の文書作成効率を向上させ
ることができるものである。
The present invention can be applied not only to input of handwritten characters but also to other input means capable of inputting Chinese characters, such as a keyboard, so that the efficiency of document creation by a user can be improved.

【0060】さらに、上述した各実施形態において記載
した手法は、コンピュータに実行させることのできるプ
ログラムとして、例えば磁気ディスク(フロッピーディ
スク、ハードディスク等)、光ディスク(CD−RO
M、DVD等)、半導体メモリなどの記録媒体に書き込
んで各種装置に適用したり、通信媒体により伝送して各
種装置に適用することも可能である。本装置を実現する
コンピュータは、記録媒体に記録されたプログラムを読
み込み、このプログラムによって動作が制御されること
により、上述した処理を実行する。
Further, the method described in each of the above-described embodiments can be executed by a computer as a program such as a magnetic disk (floppy disk, hard disk, etc.) or an optical disk (CD-RO).
(M, DVD, etc.), a semiconductor memory, etc., and can be applied to various devices, or transmitted by a communication medium and applied to various devices. A computer that realizes the present apparatus reads the program recorded on the recording medium, and executes the above-described processing by controlling the operation of the program.

【0061】[0061]

【発明の効果】以上のように本発明によれば、入力文字
列と一致する文字列が存在すればその文字列を優先的に
出力し、存在しなければ入力文字列を先頭部分に持つ文
字列を予測文字列として出力するようにしたため、不必
要な文字列予測を回避して、利用者の意図した文字列を
効率良く入力できるようになる。
As described above, according to the present invention, if there is a character string that matches the input character string, the character string is preferentially output, and if not, the character having the input character string at the beginning is output. Since the string is output as the predicted character string, unnecessary character string prediction can be avoided, and the character string intended by the user can be input efficiently.

【0062】また、入力文字列と一致する文字列を検索
後、利用者からの指示に応じて予測文字列の検索を行う
ようにしたため、入力文字列と一致する文字列だけでな
く、必要に応じて、予測文字列も利用者に提示でき、そ
の結果、利用者の意図した文字列を効率良く入力できる
ようになる。
Further, after searching for a character string that matches the input character string, a search for a predicted character string is performed in accordance with an instruction from the user. Accordingly, the predicted character string can also be presented to the user, and as a result, the character string intended by the user can be input efficiently.

【0063】また、入力文字列と一致する文字列を検索
すると共に予測文字列の検索も行い、出力に際し、入力
文字列と一致する文字列を優先するようにしたため、入
力文字列と一致する文字列の方を優先的に提示でき、そ
の結果、利用者の意図した文字列を効率良く入力できる
ようになる。
Further, a character string that matches the input character string is searched and a predicted character string is searched, and a character string that matches the input character string is prioritized for output. The column can be presented preferentially, and as a result, the character string intended by the user can be input efficiently.

【0064】また、入力文字列と一致する文字列を検索
すると共に予測文字列の検索も行い、出力に際し、予測
文字列の候補の中に学習文字列(前回選択された予測文
字列)があれば、それを最優先にして出力するようにし
たため、学習文字列(前回選択された予測文字列)を優
先的に提示でき、その結果、利用者の意図した文字列を
効率良く入力できるようになる。
In addition, a character string that matches the input character string is searched and a predicted character string is also searched. When outputting, a learning character string (predicted character string selected last time) is included in the predicted character string candidates. In this case, the learning string (predicted character string selected last time) can be presented preferentially because it is output with the highest priority, and as a result, the character string intended by the user can be input efficiently. Become.

【図面の簡単な説明】[Brief description of the drawings]

【図1】本発明の文字列予測装置の構成を示すブロック
図。
FIG. 1 is a block diagram showing a configuration of a character string prediction device of the present invention.

【図2】第1の実施形態としての処理動作の流れを示し
たフローチャート。
FIG. 2 is a flowchart illustrating a flow of a processing operation according to the first embodiment;

【図3】第2の実施形態としての処理動作の流れを示し
たフローチャート。
FIG. 3 is a flowchart illustrating a flow of a processing operation according to a second embodiment;

【図4】第3の実施形態としての処理動作の流れを示し
たフローチャート。
FIG. 4 is a flowchart illustrating a flow of a processing operation according to a third embodiment.

【図5】上記第1の実施形態における文字列予測を説明
するための具体例。
FIG. 5 is a specific example for explaining character string prediction in the first embodiment.

【図6】上記第2の実施形態における文字列予測を説明
するための具体例。
FIG. 6 is a specific example for explaining character string prediction in the second embodiment.

【図7】上記第3の実施形態における文字列予測を説明
するための具体例。
FIG. 7 is a specific example for explaining character string prediction in the third embodiment.

【符号の説明】[Explanation of symbols]

101…入力装置 102…文字列入力部 103…文字認識部 104…文字認識辞書 105…入力バッファ 106…予測制御部 107…入力文字列検索部 108…予測文字列検索部 109…候補バッファ 110…出力順調整部 111…予測学習部 112…単語辞書 113…学習辞書 114…文字列出力部 115…出力バッファ 116…出力装置 101 input device 102 character string input unit 103 character recognition unit 104 character recognition dictionary 105 input buffer 106 prediction control unit 107 input character string search unit 108 predicted character string search unit 109 candidate buffer 110 output Order adjusting unit 111 Predictive learning unit 112 Word dictionary 113 Learning dictionary 114 Character string output unit 115 Output buffer 116 Output device

Claims (8)

【特許請求の範囲】[Claims] 【請求項1】 予測対象となる文字列を入力する入力手
段と、 少なくとも単語の読みとそれに対応する見出しを格納し
た単語辞書と、 上記入力手段によって入力された文字列と一致する文字
列を上記単語辞書から検索する第1の辞書検索手段と、 この第1の辞書検索手段によって上記入力文字列と一致
する文字列を検索できなかった場合に、上記入力文字列
を先頭部分に持つ文字列を予測文字列として上記単語辞
書から検索する第2の辞書検索手段と、 上記第1の辞書検索手段によって検索された文字列また
は上記第2の辞書検索手段によって検索された予測文字
列を出力する出力手段とを具備したことを特徴とする文
字列予測装置。
An input unit for inputting a character string to be predicted; a word dictionary storing at least a word reading and a corresponding heading; a character string matching the character string input by the input unit; First dictionary search means for searching from a word dictionary; and if the first dictionary search means fails to search for a character string matching the input character string, the first dictionary search means A second dictionary search means for searching the word dictionary as a predicted character string, and an output for outputting a character string searched by the first dictionary search means or a predicted character string searched by the second dictionary search means And a character string predicting apparatus.
【請求項2】 予測対象となる文字列を入力する入力手
段と、 少なくとも単語の読みとそれに対応する見出しを格納し
た単語辞書と、 上記入力手段によって入力された文字列と一致する文字
列を上記単語辞書から検索する第1の辞書検索手段と、 予測指示を行うための指示手段と、 この指示手段によって予測指示があった場合に、上記入
力文字列を先頭部分に持つ文字列を予測文字列として上
記単語辞書から検索する第2の辞書検索手段と、 上記第1の辞書検索手段によって検索された文字列また
は上記第2の辞書検索手段によって検索された予測文字
列を出力する出力手段とを具備したことを特徴とする文
字列予測装置。
2. An input means for inputting a character string to be predicted, a word dictionary storing at least a word reading and a corresponding heading, and a character string matching the character string input by the input means. A first dictionary search unit for searching from a word dictionary; an instruction unit for performing a prediction instruction; and when a prediction instruction is issued by the instruction unit, a character string having the input character string as a head portion is converted to a prediction character string. A second dictionary search means for searching from the word dictionary, and an output means for outputting a character string searched by the first dictionary search means or a predicted character string searched by the second dictionary search means. A character string prediction device, comprising:
【請求項3】 予測対象となる文字列を入力する入力手
段と、 少なくとも単語の読みとそれに対応する見出しを格納し
た単語辞書と、 上記入力手段によって入力された文字列と一致する文字
列を上記単語辞書から検索する第1の辞書検索手段と、 上記入力文字列を先頭部分に持つ文字列を予測文字列と
して上記単語辞書から検索する第2の辞書検索手段と、 上記第1の辞書検索手段によって検索された文字列を優
先的に出力した後、上記第2の辞書検索手段によって検
索された予測文字列を出力する出力手段とを具備したこ
とを特徴とする文字列予測装置。
3. An input means for inputting a character string to be predicted, a word dictionary storing at least a word reading and a corresponding heading, and a character string matching the character string input by the input means. A first dictionary search unit for searching from a word dictionary; a second dictionary search unit for searching from the word dictionary a character string having the input character string as a leading part as a predicted character string; Output means for outputting a character string searched by the second dictionary search means after the character string searched by the first priority is output.
【請求項4】 予測対象となる文字列を入力する入力手
段と、 少なくとも単語の読みとそれに対応する見出しを格納し
た単語辞書と、 上記入力手段によって入力された文字列と一致する文字
列を上記単語辞書から検索する第1の辞書検索手段と、 上記入力文字列を先頭部分に持つ文字列を予測文字列と
して上記単語辞書から検索する第2の辞書検索手段と、 この第2の辞書検索手段によって検索された予測文字列
の候補の中に前回選択されたものがあるか否かを判断す
る判断手段と、 この判断手段の結果、予測文字列の候補の中に前回選択
されたものがあれば、その予測文字列の候補を優先的に
出力した後、上記第1の辞書検索手段によって検索され
た文字列を出力する出力手段とを具備したことを特徴と
する文字列予測装置。
4. An input means for inputting a character string to be predicted, a word dictionary storing at least a word reading and a corresponding heading, and a character string matching the character string input by the input means. A first dictionary search unit for searching from a word dictionary, a second dictionary search unit for searching from the word dictionary a character string having the input character string as a leading part as a predicted character string, and a second dictionary search unit. Determining means for determining whether or not there is a previously selected predicted character string among the candidates for the predicted character string, and determining whether the previously selected predicted character string is among the candidates for the predicted character string as a result of the determining means. For example, an output means for outputting the character string searched by the first dictionary search means after outputting the predicted character string candidate with priority.
【請求項5】 少なくとも単語の読みとそれに対応する
見出しを格納した単語辞書を有し、 予測対象となる文字列の入力により、 上記入力文字列と一致する文字列を上記単語辞書から検
索し、 該当する文字列を検索できなかった場合に、上記入力文
字列を先頭部分に持つ文字列を予測文字列として上記単
語辞書から検索し、その予測文字列を出力することを特
徴とする文字列予測方法。
5. A word dictionary storing at least a word reading and a corresponding heading, and a character string matching the input character string is searched from the word dictionary by inputting a character string to be predicted. A character string prediction characterized in that, when a corresponding character string cannot be searched, a character string having the input character string as a leading part is searched from the word dictionary as a predicted character string, and the predicted character string is output. Method.
【請求項6】 少なくとも単語の読みとそれに対応する
見出しを格納した単語辞書を有し、 予測対象となる文字列の入力により、 上記入力文字列と一致する文字列を上記単語辞書から検
索し、該当する文字列を出力後、 外部からの予測指示により、上記入力文字列を先頭部分
に持つ文字列を予測文字列として上記単語辞書から検索
して、その予測文字列を出力することを特徴とする文字
列予測方法。
6. A word dictionary storing at least a word reading and a corresponding heading, and a character string matching the input character string is searched from the word dictionary by inputting a character string to be predicted. After outputting the corresponding character string, a character string having the input character string at the beginning is searched from the word dictionary as a predicted character string according to an external prediction instruction, and the predicted character string is output. String prediction method to be used.
【請求項7】 少なくとも単語の読みとそれに対応する
見出しを格納した単語辞書を有し、 予測対象となる文字列の入力により、 上記入力文字列と一致する文字列を上記単語辞書から検
索すると共に、 上記入力文字列を先頭部分に持つ文字列を予測文字列と
して上記単語辞書から検索し、 上記入力文字列と一致する優先的に出力した後、上記予
測文字列を出力することを特徴とする文字列予測方法。
7. A word dictionary that stores at least a word reading and a corresponding heading. When a character string to be predicted is input, a character string that matches the input character string is searched from the word dictionary. Searching for a character string having the input character string as a leading part from the word dictionary as a predicted character string, outputting the predicted character string that matches the input character string with priority, and then outputting the predicted character string. String prediction method.
【請求項8】 少なくとも単語の読みとそれに対応する
見出しを格納した単語辞書を有し、 予測対象となる文字列の入力により、 上記入力文字列と一致する文字列を上記単語辞書から検
索すると共に、 上記入力文字列を先頭部分に持つ文字列を予測文字列と
して上記単語辞書から検索し、 上記予測文字列の候補の中に前回選択されたものがある
か否かを判断し、 予測文字列の候補の中に前回選択されたものがあれば、
その予測文字列の候補を優先的に出力した後、上記入力
文字列と一致する文字列を出力することを特徴とする文
字列予測方法。
8. A word dictionary that stores at least a word reading and a heading corresponding to the word. When a character string to be predicted is input, a character string that matches the input character string is searched from the word dictionary. A character string having the input character string at the beginning is searched from the word dictionary as a predicted character string, and it is determined whether or not there is a candidate for the predicted character string selected last time. If any of the candidates were previously selected,
A character string prediction method comprising: outputting a candidate for the predicted character string with priority; and outputting a character string that matches the input character string.
JP9023798A 1997-02-06 1997-02-06 Character string predicting device and character string predicting method Pending JPH10222504A (en)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP9023798A JPH10222504A (en) 1997-02-06 1997-02-06 Character string predicting device and character string predicting method

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP9023798A JPH10222504A (en) 1997-02-06 1997-02-06 Character string predicting device and character string predicting method

Publications (1)

Publication Number Publication Date
JPH10222504A true JPH10222504A (en) 1998-08-21

Family

ID=12120352

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
JP9023798A Pending JPH10222504A (en) 1997-02-06 1997-02-06 Character string predicting device and character string predicting method

Country Status (1)

Country Link
JP (1) JPH10222504A (en)

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2008269630A (en) * 2008-05-21 2008-11-06 Toshiba Corp Method and device for processing information

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2008269630A (en) * 2008-05-21 2008-11-06 Toshiba Corp Method and device for processing information

Similar Documents

Publication Publication Date Title
JP2002014954A (en) Chinese language inputting and converting processing device and method, and recording medium
JPH06138815A (en) Finger language/word conversion system
JPH11338858A (en) Device and method for predicting input and storage medium recording input predictive program
JP4213570B2 (en) Character input method, character input device and program
US6542090B1 (en) Character input apparatus and method, and a recording medium
JPH10222504A (en) Character string predicting device and character string predicting method
JPH11212705A (en) Character string prediction device and character string prediction method
JPH09288666A (en) Character string prediction method and document preparation device using the character string prediction method
JP2002156996A (en) Voice recognition device, recognition result correcting method, and recording medium
JP2000029901A (en) Device for retrieving image and method therefor
JP3548747B2 (en) Recording medium and character input device
JPH11134329A (en) Character string predicting device and method therefor
JPH10143501A (en) Character string predicting method and document generation device using the method
JP2666731B2 (en) Input device for multiple windows
JPH1196152A (en) Device and method for predicting character string
JPH1021233A (en) Information processor
JP2001014304A (en) Document creating device, conversion processing method, and recording medium where conversion processing program is recorded
JPH1185898A (en) Character recognition apparatus, its method and record medium recorded with character recognition program
JP2001109740A (en) Device and method for preparing chinese document
JPH10269209A (en) Device and method for character string prediction
JPH10207880A (en) Device and method for predicting character string
JPH1011433A (en) Method and device for homonym selection of japanese syllabary-chinese character conversion system
JPH09274613A (en) Character string predicting method and document preparing device using the same
JPH05189439A (en) Device and method for document preparation
JPH09153038A (en) Document preparation device

Legal Events

Date Code Title Description
A621 Written request for application examination

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621

Effective date: 20041215

A977 Report on retrieval

Effective date: 20070518

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A971007

A131 Notification of reasons for refusal

Effective date: 20070619

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131

A601 Written request for extension of time

Effective date: 20070918

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A601

A602 Written permission of extension of time

Effective date: 20070921

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A602

A521 Written amendment

Effective date: 20071015

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523

A131 Notification of reasons for refusal

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131

Effective date: 20081104

A601 Written request for extension of time

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A601

Effective date: 20090202

A602 Written permission of extension of time

Effective date: 20090205

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A602

A521 Written amendment

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523

Effective date: 20090212

TRDD Decision of grant or rejection written
A01 Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model)

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01

Effective date: 20090630

A01 Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model)

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01

A61 First payment of annual fees (during grant procedure)

Effective date: 20090703

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61

R150 Certificate of patent (=grant) or registration of utility model

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R150

FPAY Renewal fee payment (prs date is renewal date of database)

Year of fee payment: 3

Free format text: PAYMENT UNTIL: 20120710

FPAY Renewal fee payment (prs date is renewal date of database)

Year of fee payment: 4

Free format text: PAYMENT UNTIL: 20130710

R250 Receipt of annual fees

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250

R250 Receipt of annual fees

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250