JPS60124771A - Word extracting system - Google Patents

Word extracting system

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Publication number
JPS60124771A
JPS60124771A JP58232578A JP23257883A JPS60124771A JP S60124771 A JPS60124771 A JP S60124771A JP 58232578 A JP58232578 A JP 58232578A JP 23257883 A JP23257883 A JP 23257883A JP S60124771 A JPS60124771 A JP S60124771A
Authority
JP
Japan
Prior art keywords
kanji
character string
word
sound processing
processing
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
JP58232578A
Other languages
Japanese (ja)
Inventor
Yasuyuki Numata
泰之 沼田
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.)
Ricoh Co Ltd
Original Assignee
Ricoh Co Ltd
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Ricoh Co Ltd filed Critical Ricoh Co Ltd
Priority to JP58232578A priority Critical patent/JPS60124771A/en
Publication of JPS60124771A publication Critical patent/JPS60124771A/en
Pending legal-status Critical Current

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    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06FELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F40/00Handling natural language data
    • G06F40/40Processing or translation of natural language
    • G06F40/53Processing of non-Latin text

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Artificial Intelligence (AREA)
  • Audiology, Speech & Language Pathology (AREA)
  • Computational Linguistics (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Document Processing Apparatus (AREA)

Abstract

PURPOSE:To attain high speed retrieval of a word including a Kanji (Chinese character) by operating in parallel cut-out of a candidate word by a Kanji sound and accessing of a special word table storing and disabling to extract by the Kanji sound processing. CONSTITUTION:A Kana (Japanese syllabary) is stored in an input character string temporary storage section 2 and fed to a Kanji sound processing section 3. The Kanji sound processing 3 has a classification module and a register, classifies the result of processing according the condition and gives the result to a retrieved character string forming section 4. The retrieved character string forming section 4 sets six characters started from a set analysis start position to the buffer, performs matching processing with a Kanji sound table storage section 5, applies sectioning at an element level and performs Kanji sound processing. Words disable for extraction by the Kanji sound processing are processed for extraction without omission by accessing the special word registered in the special word table in advance in parallel, the candidate is evaluated, a suitable candidate is selected and a character string is formed at th retrieved character string forming section 4.

Description

【発明の詳細な説明】 技術分野 本発明は日本語ワードプロセッサ等における単語抽出方
式に関し、特に単語抽出プロセスに漢字前の概念を導入
し辞書検索時における被検索文字列を必要最低限の設定
にすることにより、不必要な候補を抽出しないようにし
て、誤解析の減少および解析速度の向上を実現可能とし
た単語抽出方式に関するものである。
[Detailed Description of the Invention] Technical Field The present invention relates to a word extraction method in a Japanese word processor, etc., and in particular, introduces a pre-kanji concept into the word extraction process and sets the search string to the minimum necessary when searching in a dictionary. This invention relates to a word extraction method that can reduce erroneous analysis and improve analysis speed by not extracting unnecessary candidates.

従来技術 従来のカナ漢字変換処理装置においては、入力されたカ
ナ文字列から単語を抽出するアルゴリズムは、一般に1
次の如きものであった。
Prior Art In conventional kana-kanji conversion processing devices, the algorithm for extracting words from input kana character strings is generally 1.
It was something like this:

(1)文字列に対する解析スター1〜位置の設定特殊な
場合を除いて、一般には文字列の先頭文字(第1番目の
文字)を解析のスタート位置として。
(1) Setting analysis star 1 to position for character strings Except for special cases, generally the first character (first character) of a character string is used as the starting position for analysis.

まず設定し、その位置を先頭文字とする単語の切出しに
成功したならば1次に、単語切出し後の文字列の先頭文
字を新たな解析のスタート位置として設定する方式であ
る。
First, if a word is successfully extracted with that position as the first character, the first character of the character string after word extraction is set as the start position of a new analysis.

(例)入力文字列 かいせきによりだんごの〜 ↑:最初の解析スタート位置 ここで、「かいせき(解析)」の切出しに成功した場合
には次の如くなる。
(Example) Dango's ~ ↑: Initial analysis start position Here, if the extraction of "Kaiseki (analysis)" is successful, the result will be as follows.

かいせきによりだんごの〜 18次の解析スタート位置 (2)辞書検索のための被検索文字列の作成辞書中の読
みの長さが最長6文字であるとすれば、上記例文の場合
、次のような被検索文字列が設定される。
By Kaiseki Dango no ~ 18th analysis start position (2) Creation of searched character string for dictionary search Assuming that the reading length in the dictionary is a maximum of 6 characters, in the case of the example sentence above, the following A search string like this is set.

a)最初の単語の切出し 0二)かいせきによ ■かいせきに ■かいせき (()かいせ 蛋)かい ■か b)「解析」切出し成功後の単語の切出し■によりたん
ご ■によりたん ■によりた ■により ■によ ■に (3)設定した被検索文字列と辞書IIの51851−
’文′f二列とのマツチング判定し;よる候補のttl
+ rB」三大例の場合は次のようしこな;!、1゜■
「かいせきによ」により 候補抽出できない ■「かいせきに」により 候補抽出できない (■「かいせき」により 「会席」、「解析」、「懐石」を抽出 ■「がいせ」により 候補抽出できない ■「かい」により 「会」、「回」、「快」、「戒」等を抽出1■汀か」に
より 「可」、「香」、「蚊」、「課」等を抽出(4)(3)
で抽出された候補群に対して種々の評価を行い、最も適
切と思われる候補を決定する。
a) Cut out the first word 02) Cut out the first word 02) Cut out the word by cutting out the word after successful "analysis" (3) Set search character string and Dictionary II's 51851-
Matching judgment with 'sentence'f two columns; ttl of candidates according to
+ rB” In the case of the three major examples, do the following;! , 1゜■
Cannot extract candidates with "Kaisekiyo" ■ Cannot extract candidates with "Kaiseki" (■ Cannot extract "Kaiseki", "Analysis", and "Kaiseki" with "Kaiseki") ■ Cannot extract candidates with "Gaise" ■ Extracting ``kai'', ``kai'', ``kai'', ``kai'', etc. with ``kai'' 1 ■ Extracting ``ka'', ``ko'', ``mosquito'', ``section'', etc. with ``汀か'' (4) 3)
Various evaluations are performed on the candidate group extracted in , and the candidate considered to be the most appropriate is determined.

しかしながら、−1述の如き単語抽出方式は入力文字列
によっては、候補群が極めて多数抽出される場合があり
、誤解析および辞書検索速度低下の原因となるという問
題があった。
However, the word extraction method as described in -1 has a problem in that depending on the input character string, an extremely large number of candidate groups may be extracted, causing erroneous analysis and a reduction in dictionary search speed.

目 的 本発明は上記事情に鑑みてなされたもので、その1」的
とするところは、従来の単語抽出方式における上述の如
き問題を解消し、誤解析の減少および解析速度の向上を
可能とする単語抽出方式を提供することにある。
Purpose The present invention has been made in view of the above circumstances, and its first purpose is to solve the above-mentioned problems in conventional word extraction methods, reduce erroneous analysis, and improve analysis speed. The objective is to provide a word extraction method for

構 成 以下、実施例に基づいて、本発明の構成を詳細に説明す
る。
Configuration Hereinafter, the configuration of the present invention will be explained in detail based on examples.

第1図は本発明の一実施例であるカナ漢字変換処理装置
の概要を示す機能ブロック図である。図から明らかな如
く、本実施例においては、2つの単語抽出処理を並行し
て実行するところにその特徴を有するものである。
FIG. 1 is a functional block diagram showing an overview of a kana-kanji conversion processing device according to an embodiment of the present invention. As is clear from the figure, the feature of this embodiment is that two word extraction processes are executed in parallel.

すなわち、下記の如きプロセスとする。That is, the process is as follows.

(1)外部辞書(外部ファイル)として存在する一般自
立語辞書へのアクセス処理は、後述する如く、漢字音(
あん)を用いて行う。
(1) The access process to the general independent word dictionary that exists as an external dictionary (external file) is performed as described below.
(Bean paste) is used.

(2)上記外部辞書とは別に設けた内部辞書へのアクセ
ス処理を、新たに実施する。
(2) Newly perform access processing to an internal dictionary provided separately from the external dictionary.

(:3)上記処理(L)、(2)により抽出された候補
群の各々に対し、同等の評価を行い、最も適切な候補を
選択する。
(:3) Equal evaluation is performed on each of the candidate groups extracted by the above processes (L) and (2), and the most appropriate candidate is selected.

つまり、登録単語数の膨大な一般自立語辞書からの単語
候補抽出処理を、漢字音を用いて効果的に行うとともに
、漢字音を用いる場合に抽出不能どなる特殊な語につい
ては、別に用意した内部辞書に登録し、漢字音処理を行
わずに検索することにより、必要な候補を漏れなく抽出
することが可能となる。
In other words, in addition to effectively using kanji sounds to extract word candidates from a general independent word dictionary with a huge number of registered words, a separate internal By registering in a dictionary and searching without performing kanji sound processing, it becomes possible to extract all necessary candidates.

以下、本実施例を更に詳細に説明する。This example will be explained in more detail below.

第2図は上記漢字音を用いる処理を行う処理ブロックを
示す図である。図において、■はキーボード入力部、2
は入力文字列一時記憶部、3は漢字音処理部、4は査検
索文字列作成部、5は漢字前テーブル記憶部を示してい
る。
FIG. 2 is a diagram showing a processing block that performs processing using the above-mentioned kanji sounds. In the figure, ■ is the keyboard input section, 2
3 indicates an input character string temporary storage section, 3 a kanji sound processing section, 4 a check search string creation section, and 5 a kanji pre-table storage section.

漢字音処理部3は後述する条件に従って処理結果を分類
するだめの分類モジュール、および分類結果を保持する
レジスタを有するものである。以下、このレジスタをr
i’YPEJと呼ぶ。
The kanji sound processing unit 3 has a classification module for classifying processing results according to conditions described later, and a register for holding the classification results. Below, this register is r
It's called i'YPEJ.

ここで、」三大漢字音テーブルについて説明してお(。Here, I will explain the three major kanji sound tables (.

このテーブルは、第3図に示す如く、読みが2〜3字の
漢字前(おん)を登録しであるもので、こ、ILを単語
切出しの単位にする。なお、第3図はあくまでも5次字
音テーブルの一例を示すものであり5本発明はこれに限
定されるべきものではないことは昌゛うまでもない。
As shown in FIG. 3, this table registers kanji characters with readings of 2 to 3 characters, and IL is used as a unit of word extraction. It should be noted that FIG. 3 merely shows an example of the quintic character sound table, and it goes without saying that the present invention should not be limited to this.

以下1本実施例の動作を説明するが、説明にあたっては
9次の例文 かいせきのけっかによ九ばかていは〜 (M折の結果によれば家庭は〜) を用いる。
The operation of this embodiment will be described below, using the following example sentence of the 9th order: (According to the result of the M-fold, the household is ~).

被検索文字列作成部4では、従来と同様に設定した解析
スター1−位置から始まる6文字を、予め用廖、したバ
ッファにセラ1〜する(第4図参照)。このバッファは
文字が一次元的に6文字七y1−できるものであれば良
く、以下、このバッファを「WINI)OWJと呼ぶ。
The searched character string creation unit 4 stores six characters starting from the analysis star 1 position set in the same way as in the conventional case, into a buffer that has been used in advance (see FIG. 4). This buffer may be one that can one-dimensionally store 6 characters (7y1), and hereinafter this buffer will be referred to as "WINI)OWJ".

次に、上記WINDOW中の文字列と、第3図に示した
漢字前テーブルの各要素とのマツチング処理を行い、W
INDOW中の文字列に対して漢字前の要素レベルでの
区切りを施し、その結果を具体的に表現し得る方法で、
予め用意したバッファ等にセットする。ここでは、WI
NDOW2という、−次元的に大きさ6の配列という表
現を有するバッファを用意している。
Next, a matching process is performed between the character string in the above WINDOW and each element of the kanji front table shown in FIG.
A method that delimits the string in INDOW at the element level before the kanji and expresses the result concretely.
Set it in a buffer prepared in advance. Here, W.I.
A buffer called NDOW2 is prepared that has the representation of an array of size 6 in the - dimension.

第5図は上記WINDOW中の文字列に施した区切りと
、WINDOW2の内容の一例を示すものである。WI
NDOWに付された矢印は」三大漢字音レベルでの区切
りを示し、WI NDOW2の内容である漢字はその文
字数に対応する漢字前が前記漢字前テーブル中に存在し
ていることを示すものである。
FIG. 5 shows an example of the divisions applied to the character strings in WINDOW and the contents of WINDOW2. W.I.
The arrow attached to NDOW indicates a division at the level of the three major kanji sounds, and indicates that the kanji that is the content of WI NDOW2 has a kanji front corresponding to the number of characters in the kanji front table. be.

ここでは、 W I N D OW 2 (1)= 2 (rカイ」
L、、−td応する)WrNl)OW2(21=2(r
せきJ 上21応する)W I NDOW2(3)=l
 (rの」に対応する)WINI)OW2(4’)=+
(rけ」ニ対応する)W T NL)OW2(5’1=
O W I N +、)OW2(6)=0 である。
Here, W I N D OW 2 (1) = 2 (r chi)
L,, -tdcorresponding)WrNl)OW2(21=2(r
Seki J 21 above)W I NDOW2(3)=l
(corresponding to "r's") WINI) OW2 (4') = +
(corresponding to rke) W T NL) OW2 (5'1=
O W I N +, )OW2(6)=0.

上記処理の結果を次の条件に従って分類する。The results of the above processing are classified according to the following conditions.

(])WINDOW2(1)≧2、カッWIN+、)O
W2(2)≧2の場合 TYPIΣにrlJをセラ1−する。
(])WINDOW2(1)≧2, KakWIN+,)O
If W2(2)≧2, set rlJ to TYPIΣ.

(2)WINDOW2(1)≧2.かつWINDOW2
(2)=1の場合 TYPEに「2」をセットする・ (3)WI N1)OW2(+)= 1、かつWINI
)OW2(2)≧2の場合 T’ ¥ P Eに「3」をセットする。
(2) WINDOW2(1)≧2. AND WINDOW2
(2) If = 1, set TYPE to "2" (3) WI N1) OW2 (+) = 1 and WINI
) If OW2 (2) ≧ 2, set "3" to T' ¥ P E.

(4)上記分類(1)〜(3)以外の場合T Y P 
E ニr 71 Jをセットする。
(4) In cases other than the above categories (1) to (3) T Y P
Set E ni r 71 J.

N位 監−賞:1ム鮪玄士皿1−麓イ1箋1袖篇売立士
朋1し以下の方法で作成する。
Nth place Superintendent's Award: 1 piece of tuna expert plate, 1 piece of paper, 1 piece of sodehen, and 1 piece of tuna expert plate.Create it using the following method.

T Yl) Eに「1」〜「3」のいがれかがセ・ノ1
〜さ、hている場合には、入力文字列から WINDOW2(1)+WI NしOW(2)および W I N I) OW 2 (1) にそれぞれ対応する文字数分だけを切出し、で、2通り
の被検索文字列を作成する、。
T Yl) Either "1" to "3" is different from E to Se-No1
~Sa, h, cut out the number of characters corresponding to WINDOW2(1)+WINOW(2) and WINOW2(1) from the input string, and then write in two ways. Create a search string for .

上記例文の場合には、T Y P Eは「1」となるの
で、被検索文字列としては、 (1)かいせき (2)かい の2つが設定されることになる。この被検索文字列を用
いて従来と同様に辞書検索を行う。
In the case of the above example sentence, T Y P E is "1", so two characters are set as the character strings to be searched: (1) Kai Seki (2) Kai. Using this searched character string, a dictionary search is performed in the same manner as before.

なお、TYPEが「4」の場合は、従来と全く同様の方
法で被検索文字列を作成することになる。。
Note that when TYPE is "4", the searched character string is created in exactly the same manner as in the past. .

第6図(A)〜(D)に各分類の具体例を挙げて説明の
補足とする。(A>は分類1(TYPE=1”l、(B
)は分類n(TYPE=2)、・・・・にそれぞれ対応
しているものである。各場合の入力文および被検索文字
列は、 (A)の場合:だいかくでは(大学では)中だいかく (のだい (B)の場合:りやくぎにて(略儀にて)(,0りやく
ぎ Q)りやく (C)の場合:かのうなばあい(可能な場合)(,1)
かのう (秒か (D)の場合:このようにして(同左)(])このよう
にし く2)このように (ボンこのよう (4)このよ (b)この (Φこ となる。
Specific examples of each classification are given in FIGS. 6(A) to 6(D) to supplement the explanation. (A> is classification 1 (TYPE=1”l, (B
) correspond to classification n (TYPE=2), . . . , respectively. The input sentence and searched character string in each case are as follows: (A): At university (at university), at middle school (at university) (at university) (B): at Riyakugi (in abbreviated form) (,0 Riya Nagi Q) In the case of Riyaku (C): Kanonabaai (if possible) (,1)
In the case of Kanou (Second) (D): In this way (same as left) (]) In this way 2) In this way (Bon this way (4) This way (b) This (Φ different).

」三大各実施例においては、WINDOWおよびWIN
DOW2をいずれも6文字分の大きさを有するバッファ
としたが、これは必ずしも6文字に限られるものではな
い。また、上記WINDOWのlJlをバッファの代り
に、入力文字列をセットするバラノアとそのバッファ中
の位置を示す枚数のポインタおよびそのポインタの値を
セラ1−シ得るレジスタ等を用意しても良い。
"In each of the three major embodiments, WINDOW and WIN
Although DOW2 is a buffer having a size of 6 characters, this is not necessarily limited to 6 characters. Furthermore, instead of the buffer for the WINDOW lJl, a baranoa for setting an input character string, a pointer for the number of sheets indicating the position in the buffer, and a register for reading the value of the pointer may be provided.

一方、前記漢字音処理では抽出不能な単語の処理は次の
ように行う。
On the other hand, words that cannot be extracted by the kanji sound processing are processed as follows.

例えば、 おうかがいもうしあげます。for example, I'll ask you again.

という入力文を考えると、これを上記漢字音処理によっ
て処理すると、次の如きミスを生ずる。
Considering the input sentence, if this is processed by the kanji sound processing described above, the following error will occur.

ずなわち、第7図に示す如く、’rY P E = 2
と判定され、こ)しに基づいて、被検索文字列として(
J)おうか 啜)おう という文字列が抽出され、「お伺い中し〜」という認識
を得るための単語が抽出されず、「欧化〜」というよう
な解析結果を得てしまう。
That is, as shown in FIG. 7, 'rY P E = 2
Based on this, the search string is (
The character string ``J) ouuka sip) ou'' is extracted, but the word that would be used to obtain the recognition ``visiting you'' is not extracted, resulting in an analysis result such as ``Europeanization''.

これは、漢字音処理を用いた場合のマイナス面であるが
、このような例は、ごく少数であるため、本実施例にお
いては、これらを予め前記特殊語テーブルに登録してお
き、上記漢字音処理と並行して上記特殊語テーブルをア
クセスする如く構成することにより、必要な単語を実質
的に漏れなく抽出することを可能としているものである
This is a negative aspect of using kanji sound processing, but since such cases are very few, in this embodiment, these are registered in the special word table in advance, and the kanji By configuring the special word table to be accessed in parallel with sound processing, it is possible to extract virtually all necessary words without omission.

前記漢字音処理によって抽出さ九た41語と、上記特殊
語処理によって抽出された単語との比較・選択は、例え
ば、オペレータが表示を見ながらキーにより選択する方
法によって行うが、本発明はこれに限られるものではな
い。
The comparison and selection of the 941 words extracted by the kanji sound processing and the words extracted by the special word processing is performed, for example, by a method in which the operator selects the words using a key while looking at the display. It is not limited to.

効 果 以上述べた如く、本発明によれば、単語抽出を行う際に
、漢字前を用いる候補単語の切出しと、漢字音処理では
抽出不能となるm語を格納している特殊語テーブルのア
クセスとを並行動作させるようにしたので、漢字を含む
単語の抽出を、誤抽出なしに、かつ、高速化することが
できるという顕著な効果を奏するものである。
Effects As described above, according to the present invention, when performing word extraction, it is possible to cut out candidate words using kanji fronts and access the special word table that stores m-words that cannot be extracted by kanji sound processing. Since these are operated in parallel, this has the remarkable effect that words containing kanji can be extracted faster and without erroneous extraction.

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

第1図は本発明の概要を示す機能ブロック図。 第2図は漢字音処理部のブロック図、第3図は漢字前テ
ーブルの内容の一部を示す図、第4@は入力文字列バッ
ファの内容の一例を示す図、第5図は人力文字列と漢字
前テーブルの内容とのマツチングを行った状況を示す図
、第6図は具体的処理例を示す図、第7図は漢字音処理
では抽出不能となる例を示す図である。 1:キーボード入力部、2:入力文字列一時記憶部、3
:漢字音処理部、4:被検索文字列作成部、5:漢字前
テーブル記憶部。 特許出願人 株式会社リ コ − 2・・、ζ 1り 代理人弁理士磯村雅俊″、。 第1図 丁 (人力文字列) 第2図 第 4 図 第 5−図 第6図 第7図
FIG. 1 is a functional block diagram showing an overview of the present invention. Figure 2 is a block diagram of the kanji sound processing unit, Figure 3 is a diagram showing part of the contents of the kanji pre-table, Figure 4 @ is a diagram showing an example of the contents of the input character string buffer, and Figure 5 is a diagram showing human input characters. FIG. 6 is a diagram showing a specific processing example, and FIG. 7 is a diagram showing an example in which the kanji cannot be extracted by sound processing. 1: Keyboard input section, 2: Input character string temporary storage section, 3
: Kanji sound processing section, 4: Searched character string creation section, 5: Kanji pre-table storage section. Patent applicant Rico Co., Ltd. - 2..., ζ 1 representative patent attorney Masatoshi Isomura''. Figure 1 (manual character string) Figure 2 Figure 4 Figure 5-Figure 6 Figure 7

Claims (1)

【特許請求の範囲】[Claims] (1)複数の単語をその読みを表わす文字列に対応して
記憶する単語辞書記憶手段と、入力されたカナ文字列を
一時記憶する手段と、作成された被検索文字列によって
前記単語辞書を検索する手段とを有するカナ漢字変換処
理装置において、読みが2字以上の漢字前を登録したテ
ーブル記憶手段と。 前記入力カナ文字列を前記漢字前を用いて区切る手段と
、該区切り手段による処理結果を形態的に分類する手段
と、該分類手段によるジ)類結果に基づいて被検索文字
列を作成する第1の被検索文字列作成手段と、漢字音処
理に適しない特殊単語を格納している特殊語テーブル記
憶手段と、該記憶手段をアクセスして被検索文字列を作
成する第2の被検索文字列作成手段を設け、前記第1.
第2の被検索文字列作成手段の出力を比較・選択する+
し*+6占漸レナスハSfIルbh Il1号丁子
(1) A word dictionary storage means for storing a plurality of words in correspondence with character strings representing their pronunciations, a means for temporarily storing input kana character strings, and a word dictionary storage means for storing a plurality of words in correspondence with character strings representing their pronunciations; and means for temporarily storing input kana character strings; In the kana-kanji conversion processing device, the kana-kanji conversion processing device has table storage means in which kanji fronts having two or more pronunciations are registered. means for dividing the input kana character string using the kanji front; means for morphologically classifying the processing results by the dividing means; 1, a special word table storage means storing special words unsuitable for kanji sound processing, and a second search character string accessing the storage means to create a search character string. A column creating means is provided, and the first.
Compare and select the output of the second search string creation means +
し*+6
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