JPS60134992A - 文字入力装置 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】本公報は電子出願前の出願データであるた
め要約のデータは記録されません。

Description

【発明の詳細な説明】 〔発明の利用分野〕 本発明は文字認識、いわゆるＯ　ＣＲ（Ｏｐｔｉｃａｌ
Ｃｈａｒａｃｔｅｒ　Ｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ　）の後
処理方式あるいは音声認識の後処理方式に係り、特に−
意に認識できないいわゆる不読文字を、言語としての観
点から評価して決定する文字入力装置に関する。

〔発明の背景〕 手書き文字や印刷文字をそのパターンを調べて文字認識
する場合において、書かれている文字を正しく認識でき
ない不読文字の場合でも、何番目かの候補には正しい文
字が含まれている場合が多い。従来、このような場合の
正しい候補を選び出すための文字認識の後処理方式とし
て、認識した文字列を単語辞書と比較することによって
正誤を判定する方式が知られており、すでに住所などの
単語入力について効果があることが報告されているが、
一般の文章入力に対しては、単語数が膨大でかつ処理が
複雑で時間がかかり、実用は困難であった。

〔発明の目的〕

本発明の目的は、一般の文章に対しても適用可能な言語
解析による認識後処理機能により、入力文字の修正工数
を削減可能な文字Ｉによる文字入力装置を提供すること
にある。

以下の説明では日本語の場合を例にとり説明するが、他
の言語たとえば英語、韓国語、中国語等においても実施
可能である。また以下とくに文字認識の出力について説
明するが、音声認識による認識出力についても実施可能
である。

〔発明の概要〕

第１図は文字Ｍｍｌを文字認識部２によって文字認識し
、その結果を日本文解析部３によって評価して最適な認
識文字候補を選択し、テキストデータ４としてコード化
するための処理手順の概要である。本発明はこのうちの
日本文解析部３の構成と制御に関し、必要最小限の日本
文解析処理を行なうとともに、日本文解析の評価値と認
識類似度の両者によって最適な認識文字候補を選択出方
するものである。

〔発明の実施例〕

以下、本発明の一実施例を第２図の構成図、第３図のフ
ローチャート、第４図がら第６図までのデータにより説
明する。

第２図の文字Ｌｇ識部１１は手書きあるいは印刷文書の
文字原稿２１に書がれ文字を認識し、各文字に対する認
識結果を複数の文字コードと類似度および順位の組で構
成される認識文字候補２２として出力する。例えば「大
きい犬だ。」という文を認識した場合の認識文字候補２
２は第４図に示した形式で出力される。すなわち各文字
の候補数３１、文字コードイと類似度口から成る文字候
補３２が出力され、順位は類似度の大きい上から順に１
位、２位、３位・・・となる。

文字列区切り判定部１２は、認識文字候補２２を、後続
の日本文解析処理が簡単になるように、解析処理単位に
区切るものであり、第１位の文字候補が句読点やスペー
スであるところで区切る。

第４図の−では「大きり犬だ」が１つの解析処理単位と
なる。

つぎに類似度閾値判定部１３では解析処理単位の各文字
候補の類似度を所定の類似度閾値と比較し、日本文解析
の対象とすべき文字列候補作成のための組合せ文字候補
２３を抽出する。具体的には第５図に示したように所定
の類似度閾値を越える文字候補については、各文字毎に
その候補数をめ、組合せ文字候補数４１として対応する
組合せ文字候補４２に対応して記録する。ただし所定の
類似度閾値を越える文字候補がない場合はその組合せ文
字候補数は１とする。第５図は所定の類傾度閾値を６０
とした場合の組合せ文字候補である。

文字列候補作成部１４は、組合せ文字候補２３を組合せ
て文字列候補２４を作る。第５図の組合せ文字候補に対
しては、組合せ文字候補数４１の積に相当する組合せが
でき、第６図に示すように１２種の文字列候補２４が出
力される。

日本文解析部１５は与えられた文字列について日本文と
しての妥当性をチェックするものであり、公知の技術を
用いて実現できる。簡単な方法としては、文字列を単語
辞書と比較し、対応する単語の有無や品詞あるいは単語
の使用頻度を得、また前後の文字列と文法的に接続可能
性を評価して言語尤度をめることができる。さらに進ん
だ方法としては、文節で区切られていないベタ書き文に
ついても文献（「ベタ書き文の仮名漢字変換」。

昭和５２年度電子通信学会情報部門全国大会９１）など
に見られる技術を用いて日本文の尤度をめることができ
る。日本文解析手法については本発明の請求事項ではな
いので詳細説明は省略し、文字列に対して日本語尤度Ｊ
を出力する機能を有するものとして扱かう。第２図の日
本文解析部１５では、文字列候補２４の各々について日
本語尤度２５をめる。日本文解析部１５による処理は、
第３図のフローチャートの上部に示すように、文字列候
補２４すべてについて日本語尤度２５をめ終るまで続け
られ、その結果は第６図で示したようになる。第６図の
例では日本語尤度は５段階評価で表わされており、３番
目の文字列候補の光度が５で最大である。

文字列候補選択部１６では、日本語尤度２５を比較と、
最大な日本語尤度を検出する。この最大な日本語尤度を
Ｊ　ＨＡ工とする。また予め定めた日本語尤度藺値をＪ
Ｔ）ｌとする。第３図のフローチャートの下半分に示し
たように、ＪＭＡｘとＪＴＨを比較して、Ｊ　１４ＡＸ
　＞　Ｊ　Ｔ）Ｉの場合はＪＭＡｘに対応する文字列を
最適文字列出力２６として選択出力する。

第６図では３番目の文字列候補「大きい犬だ」の日本語
尤度が最下で、ＪＭＡ工＝５であるので、Ｊ　ＴＩ（＝
　４と仮定した場合には「大きい犬だ」が出力される。

Ｊ　ＨＡ工≦ＪＴＩＩの場合には、当該文字列は日本文
としての体をなしていないことになり、日本文解析によ
っても正しい文字列候補の判定力１できないので、第１
位の文字候補から成る文字列を文字列候補２４の中から
選択して最適文字列出力２６として出力する。

この結果を具体的に説明するとつぎのようになる。まず
Ｊ）ＩＡｘ≦Ｊ１□となるのは、文字候補の中に正解が
存在しない場合に生じ易い。具体例を第７図に示すが、
これはｒ日本国民はｊを文字認識させた場合に「日」と
いう字が認識できず、候補に含まれていない例である。

この場合には隣接する文字の誤った候補と組合わされた
文字列候補の日本語尤度が最大になる。すなわち２番目
の誤った候補と組合された「白木国民は」という文字列
候補の日本語尤度が最大値ＪＭＡ！となり、このままで
は正しく認識された２番目の１本」とし）う文字まで巻
き添えを受けて改悪されることになるが、ＪＭＡ！≦Ｊ
ＴＨの場合の処理によりこのような併置を無くすことが
可能となり、第１位の文字候補から成る「白木国民は」
が出力される。

なお、本実施例において認識文字候補の類似度が非常に
低い場合には、正しい組合せ文字候補が存在しない可能
性が大であり、その場合には無駄に日本文解析するのを
止めるように制御することが望ましい。そのため制御を
追加した実施例のフローチャートを第８図に示す。すな
わち、類似度閾値判定部１３において、所定の類似度閾
値の照合に先立って、それよりも低い足切り類似度閾値
と第１位の文字候補の類似度を比較し、足切り類似度閾
値以下の第１位の文字候補の類似度が存在する場合は文
字列候補作成部１４において類似度が第１位の文字候補
から成る文字列を作成し、これを直接に最適文字列出力
２６として出力する。

つぎに本発明をワードプロセッサの入力アダプタとして
用いた実施例を第９図により説明する。

本実施例は、０ＣＲ６３をワードプロセッサ６１の入力
手段として用いるものである。文書入力制御装置６２は
０ＣＲ６３による手書き文書や印刷文書の認識入力、認
識結果の認識文字候補メモリ６４への格納、言語解析す
べき文字列候補の作成とその文字列候補メモリ６５への
格納、言語解析装置６６の制御、処理結果の文字列出力
用テキストメモリ６７への格納などの、各制御を行なう
。

文書入力制御装置６２はマイクロプロセッサにより構成
され、認識文字候補メモリ６４、文字列候補メモリ６５
、文字列出力用テキス）〜メモリ６７はマイクロプロセ
ッサのメモリであり、０ＣＲ６３や言語解析装置Ｉ！６
６はそれぞれマイクロプロセッサの付加装置として構成
される。

本爽施例によれば、ＯＣＲで読みとった文字のうち、−
意に決定できない不読文字を、言語としての尤度という
別の観点から評価することにより決定することが可能と
なり、ワードプロセッサの初期入力用にＯＣＲを使用す
ることが可能となる。

ここで、演字ＯＣＲの代りに音声認識装置を用いた場合
でも同様の効果が得られることは言うまでもなく、音声
入力によるワードプロセッサの実現も可能となる。

〔発明の効果〕

以上述べたように、本発明によれば、まず言語解析すべ
き文字列候補を必要最小限に絞ることにより、処理時間
の減少を図ることができる８つぎに、言語解析によって
も評価の良くない文字列については、認識類似度第１位
の文字候補を選択出力するため、隣接の誤認識文字につ
られて誤った文字候補が文として成り立つ場合の誤判定
の併置を無くすることができ、言語解析の適用による文
字認識後処理の効果を高めることができるので。

ＯＣＲや音声認識を一般の文章入力に利用することが可
能となる。

【図面の簡単な説明】

第１図は本発明の概要を示す図、第２図は本発明の一実
施例、第３図はそのフローチャート、第４図は認識文字
候補、第５ｒＪＡは組合せ文字候補。 第６図は文字列候補とその日本語尤度、第７図は組合せ
候補の他の例、第８図は第２図の構成において制御機能
を追加した場合のフローチャート。 第９図は他の実施例を示す図である。 １１・・・文字認識部、１２・・・文字列区切り判定部
、１３・・・類似度閾値判定部、１４・・・文字列候補
作成部、１５・・・日本文解析部、１６・・・文字列候
補選択第１０ 第２）躬 某３（２） 不ｚｉ ４イ嘱コ ′！＝　１ 豫乙）］ ％７已 沼３１霞 不ｑｌＥ］ ス９

Claims (1)

1. 【特許請求の範囲】 ■１文字を入力し、その結果を文字コードと順位および
   類似度から成る確認文字候補列として出力する文字確認
   手段、あるいは音声入力により表音文字を認識文字候補
   列として出力する音声認識手段と、認識文字候補列を処
   理単位となる文字列に区切る文字列区切り判定手段と、
   処理単位内の各文字候補を組合わせて複数の文字列候補
   を作成する文字列候補作成手段と、文字列候補について
   言語としての妥当性を示す言語尤度を出力する言語処理
   手段とより成る構成において、各文字列候補についてめ
   た言語尤度のうち最大の言語尤度に対応する文字列候補
   を出力する文字列候補選択手段を設けることにより、文
   字認識あるいは音声認識による文字候補を選択出力する
   ことを特徴とする文字入力装置。 ２、特許請求の範囲第１項記載の構成において、各文字
   列候補についてめた言語尤度のうち最大の言語先度が、
   所定の言語尤度閾値を越える場合は該最大の言語先度に
   対応する文字列候補を出力し、最大の言語尤度が所定の
   言語尤度閾値以下の場合は類似度が第１位の文字候補か
   ら成る文字列候補を出力する文字列候補選択手段を設け
   ることを特徴とする文字入力装置。 ３、特許請求の範囲第１項記載の構成において、文字列
   候補作成手段として、各認識文字について組合せ対象文
   字候補数を記録するための組合せ文字候補数メモリを設
   け、各認識文字毎に所定の類似度閾値を越える認識文字
   候補がある場合はその候補数を該組合せ文字候補数メモ
   リに記録し、類似度閾値を越える認識文字候補が無い場
   合は候補数としてｌを該組合せ文字候補数メモリに記録
   することにより、各文字候補数の組合せに対応した認識
   文字候補の組合せによる文字列候補を作成することを特
   徴とする文字入力装置。 ４、特許請求の範囲第１項記載の構成において、文字列
   区切り判定手段により得られた処理単位内の第１位の各
   文字候補のうち、所定の足切り類似度閾値以下のものが
   １つでも存在する場合は１文字列候補作成手段において
   類似度が第１位の文字候補から成る文字列を作成し：該
   文字列を出力することを特徴とする文字入力装置。 ５、特許請求の範囲第１項記載の構成において、認識文
   字候補列を処理単位に区切る手段として、第１位の認識
   文字候補が句点と読点および空白の場合には該文字をも
   って処理単位の区切りとすることを特徴とする文字入力
   装置。