JPS61502495A - 暗号解析装置 - 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】 暗号解析装置 発明の分野 本発明は文字認識装置、一層詳しくは、計算機化した文字あるいはテキストの認 識装置に関する。

１１亘互１ 従来、種々の形式の文字、像、パターン認識装置か知られており、これらの装置 は印刷された（たとえば、タイプされた）資料を読み取り、機械可読コード、す なわち、電子計３Ｉ機が「理解する」あるいは「読み取る」ことのできるコート に変換するように設計しである。これらの装置は最近の計算機ベース装置と一緒 に使用する入力装置として普及しつつあり、重要になってきている。テキストの ページを計算機データベースに迅速かつ効率良く入力することかでき、しかも、 全文書を計算機可読穿孔カートにキーバンチオペレータがリタイブしたり、ある いは、入力端子を使用して計算機に直接情報をタイプするという時間かかかりか つ費用もかかる過程を経ないからである。

はぼ満足てきるものであるが、このような装置に固有の大きな制限か次の事実か ら生じる。すなわち、これらの装置ては、一般に文字マスキング（たとえば、形 状解析）技術を利用してタイプしたあるいは印刷した文字を機械可読コードに変 換しているという事実である。したがって、従来の装置は多種スタイルの字体、 ミスプリントあるいは不整合文字、つながった文字（たとえば、合字）や比例間 隔てタイプした文書（た、とえば、代表的にはワード処理装置でタイプされた文 書）を読み取るにはあまり適していない。さらに、ただ１種類あるいはほんの数 種類の字体を読み取るように設計した従来装置では、その装置にとってなじみの ない他の字体を読み取ることはできない、そのようなわけで、従来のこの種の装 置が応用範囲が非常に狭いのに、一般には非常に多くの種類の字体が使用されて いるという問題かある。

また、従来の文字認識装置は一般に読み取られつつある特定の文字（英字あるい は数字）を識別するのに文脈情報、たとえば、暗号技術を利用していないが、い くつかの従来の「スペリング・チェッカ」や文字認識装置は限られた程度に文脈 情報を使用して、見掛は上ミススペルあるいはミスプリントの成るワードが現れ た文脈から得た成る種の情報に照らしてそのワードを変更ずべかどうかを検査し ているということに言及ずべきてあろう。

その点について、米国特許第４，０５８，７９５号（Ｂａ１ｍ）に文脈援助式認 識装置か開示されている。このＢａ１ｒｎの装置はへ−シにある文字を解析する ことによって得た成る種の文脈情報を利用して未知の単数または複数の文字を識 別するようになっているか、このＢａ１ｍ装置がうまく作動するには、そのペー ジの大部分の文字、特に未知の文字に隣接した文字が既知であること、すなわち 、普通の形状解析技術を使用して正しく確定されていることが必須である。

特に、Ｂａ１ｍ特許の装置は最初の実施例では普通の文字認識装置を使用してペ ージにある大部分の文字の識別を確定し′、大部分の文字を認識した後にのみ文 脈技術が使用されて識別プロセスを完了する。したかつて、Ｂａ１ｍ装置で利用 されているような文脈解析は非常に特殊な限られた形式の「Ｎグラム」解析であ る。公知のように、Ｎグラム解析というのは、大多数の文字か既に正しく識別さ れている場合にのみ使用するのに適した形式の解析である。したかつて、Ｂａ１ ｍ装置においては、その解析は隣接の文字から得た文脈情報を使用してただ１つ の未知のあるいは不正確な文字に識別を演鐸するという意味て演鐸的プロセスで ある。さらに、このようなアクションは、ページのどこに現われようとも成る特 定の形状のグリフ（言語記号）をすべて断手の文字（英字あるいは数字）のそれ であると認識し得るようにする一般化定義を生じさせることなく行なわれるので ある。それに反１ノで、ここに開示し、特許請求の範囲に記伎し・た装置は任意 の特定の未知のワードあるいは英字を解読するプロセスのためには文脈解析技術 をあまり使用せず、むしろ、ページのどこに現れようともすべての類似し、た形 状のグリフを成る特定の文字のそれとして識別することのできる「構築物」を作 りとげるのに使用するのである。したかって、ここて使用し開示するような暗号 技術は未知のグリフを識別するために使用される一般化された解答を提供する。

他の従来装置としては米国特許第４，０１０，４４５号（Ｈｏｓｈｉｎｏ）や同 第３，９９５，２５４号（Ｒｏｓｅｎｂａｕｍ）に開示されているものかある。

これらの装置は一般にスペリング・チェッカあるいはワード検査装置と呼ばれ得 るものであり、ミススペルのあるいは不正確に認識された英字を正すのに使用さ れる。これらのおよび他の従来装置は成るワードか辞書にあるワードのミススペ ル体であるかどうかを確定すべく入力ワードを辞書リストと比較するのに辞書「 索引」プロセスを用いているが、−膜化した文脈情報を利用しておらず、ざらに 、最初の実施例ではこのような情報を主要解析のために使用していない。したか って、これら従来装置は、テキストの大部分（すなわち、偶然の不正文字以外の テキスト全体）が普通の文字認識技術、たとえば、形状解析を用いて復号されて しまっている場合に限られた程度まで成る種の文脈情報を使用するにすぎないの である。

要約すれば、従来の装置は、その意図した目的、たとえば、スペリング・チェッ カ等についてはほぼ適しているか、種々の文書形式、たとえば、書籍、事務的な 手紙、会計報告書等にある種々の字体に現れる文字あるいはグリフを認識するこ とのてきるテキスト認識装置としてはまったく不適当である。

発明の目的 したかって、本発明の一般的な目的は従来技術の不備を克服するテキスト認識装 置を提供することにある。

本発明の別の目的は文書あるいは音声の通常の言語テキストに見出され、情報流 れによって搬送されるグリフまたは文字を機械可読形態に変換するのに言語書式 文字パターン暗号解析技術を利用する装置および方法を提供することにある。

本発明の別の目的はテキスｌ〜情報のベージを復号し、機械可読形態に変換する のにグリフ文字および数字のうちの文脈上のパターン、相互関係を利用するテキ スト認識装置を提供することにある。

本発明のさらに別の目的は言語の記号を識別して機械コード相当体に変換するの に暗号解析技術を使用することのできるテキスト認識装置を提供することにある 。

本発明のまたさらに別の目的は資料か現れた特定のタイプ字体およびそのサイズ に関係なくテキスト資料を認識し、機械コード相当体に変換することのできるテ キスト認識装置を提供することにある。

本発明のまたさらに別の目的はテキストの成るベージから個々にグリフ要素のセ グメンテーションあるい：主絶縁を行なってこれらグリフ要素のさらなる解析、 識別を行なうことかできるようにしたテキスト認識装置を提供することにある。

本発明のまたさらに別の目的は通常の言語テキストを識別し、機械コード相当体 に変換するのに暗号解析技術を利用するテキスト認識装置を提供することにある 。

本発明のまたさらに別の目的は普通のマイクロプロセッサベース計算装置および 普通の入力装Ｍ（たとえば、ファクシミリ機械）と組合わせて容易に使用するこ とかでき、はとんど人間との対話を必要とすることなく成るデキストベージを迅 速かつ効率良く機械コード相ち体に変換できる文字認識装置を提供することに添 付図面に関連した以下の詳細な説明から発明をより良く理解するにつれて容易に 明らかとなろう。

発明の概要 本発明は記号言語における通信、すなわち、所定の順序て配置されて複数のグリ フで形直された通信の内容を認識する装置を提供する。各グリフは離散的要素で あり、一般的に言語の最小（最下位）有意味情報単位を含む。この装置は複数の グリフを検知し、それを表示するデータの流れを記憶手段に入力する感覚入力手 段を包含する。この装置は、また、記号π語データを複数のグリフに分離する分 離手段も包含する。コンバイリング手段が設けてあって一意の識別子を各組のほ ぼ同一のグリフに割り当てる。パタニングループ分は手段が設けてあって識別子 を前記通信内の前記グリフの配置に相当する配置で配置する。この装置は解読手 段も包含し、識別子、そのシーケンスおよびその相互関係に一般的な暗号技術を 適用して各識別子に相当する等価言語記号を確定する。各識別子についての相当 言語記号を確定することによって、記号言語が容易に機械コードで表示され得、 電子計算機が完全に利用することができるようになる。

図面の説明 第１図は本発明の暗号解析装置を包含する種々の構成要素とそれらの間の機能関 係を示すブロックダイアグラム・フローチャートである。

第２図は第１図に示す感覚入力処理手段によって行なわれる機能を実行する手段 を示すフローチャートである。

第３図はさらなる処理を行なうべく入力ベージの離散的グリフ要素へのビットマ ツプ表示を中断する手段を示すフローチャートである。

第４図はグリフ要素の単純な水平セグメンテーションを行なう手段を示すフロー チャートである。

第５図はテキストの選定行の接近行高解析を行なう手段を示すフローチャートで ある。

第６図はグリフ要素の垂直セグメンテーションを実行する手段を示すフローチャ ートである。

第７図は選定されたグリフについて相対ベージ位置を処理し、マーキングするの に使用する手段を示すフローチャートである。

第８図はグリフ要素タイプのリストおよびそれぞれの周波数をコンパイルするの に使用される手段を示すフローチャートである。

第９図は代表的なプリンのビットマツプ表示の説明図である。

第１０Ａ図および第１０Ｂ図は第１図に示す解読手段によって行なわれる解読プ ロセスを実行するのに使用される手段を示すフローチャートを一緒に示す図であ る。

第１０Ｃ図は種々の選定した形式の文書を復号するのに使用される特別の解読ル ーチンを示すフローチャートである。

第１１図は英字周波数・二重音字解析を含む類ワード解析を行なうときに使用さ れる手段を示すフローチャートである。

第１２図はワードｒｔｈｅＪを識別するために使用される手段を示すフローチャ ートである。

第１３図は既知キーワードパターン突合せを実行するために使用される手段を示 すフローチャートである。

第１４図は地理・一対キーワード索引解析を行なうために使用される手段を示す フローチャートである。

第１５図は完全辞書パターンマツチングを行なうのに使用される手段を示すフロ ーチャートである。

第１６図は暗号演算解析を行なうのに使用される手段を示すフローチャートであ る。

第１７図は代数式に対する妥当な解答を確定するのに使用される手段を示すフロ ーチャートである。

第１８図は３以上の加数を有する式から情報を抜き出すのに使用される手段を示 すフローチャートである。

第１９Ａ図および第１９Ｂ図は句読点を識別し、それを復号するのに使用される 手段を示すフローチャートを一緒に示す図である。

好ましい実施例の詳細な説明 以下、図面の種々の図（類似した参照符号は類似した部分を示している）を一層 詳しく参照すると、第１図に本発明の技術に従って構成した暗号通信解析装置か ２０で示しである。装２２０は記号言語での通信の内容を認識するように設計し である。この通信は所定の順序で配置した複数のグリフを含み、これらのグリフ は言語のうち最小（最下位）情報単位である。以下に詳しく説明する実施例では 、通信は文書、すなわち、記号言語の視覚的に知覚できるグリフを搬送する任意 の媒体を包含する。後にわかるように、装置２゜は、特に、タイプしたまたは印 刷したテキストを「読み取る」、たとえば、それを機械可読形態に変換するよう に構成、配置しである。機械可読形態というのは、電子計算機が「読み取る」あ るいは「理解する」ことのできる文字、数字、句読点その他の言語記号を意味し ている。これに関して、装置２ｏによって作られた機械可読テキストは普通の手 段、たとえば、キーボードあるいはカード読み取り装置を使用して電子計３Ｉ機 に直接入力される情報とそっくり同じ要領で電子計算機によって容易に操作、利 用され得る。

装置２０は、成る特定のタイプ字体を有する標準のタイプライタで作ったテキス ト情報を認識あるいは処理するのに加えて、タイプライタ、ワード処理装置ある いはハードコピー製作装置（たとえば、印刷機械）て作られたかどうかにかかわ らず無制限の種類のタイプ字体およびそのサイズを認識することもできる。

さらに次のことも指摘すべきてあろう。すなわち、ここに開示したような本発明 の好ましい実施例は文書内の印刷１ノだ、またはタイプしたテキスト資料を読み 取って機械可読形態に変換する装置に関するものであるか、この装置を音声言語 を認識して機械可読形態に変換するように使用することも容易である。このよう な音声認識装置か言語、書式その他の文脈情報、技術を普通の認識スキームと組 合わせて利用し、音声パターンを機械コード相当体に変換すると言えば充分てあ ろう。

各図に示したような種々のフローチャー１−を次に参照して、これらのフローチ ャートに示されている機能ブロックあるいは決定ブロックの各々によって果たさ れる機能がハードウェア、たとえば、論理回路によっても、あるいは、汎用計算 機または他のぶろグラムにようあるいはプログラマブルの手段で実行される適当 なソフトウェアによって行なわれ得るということを了解されたい。本発明のこの 択一的な実行により、そして説明の簡略化のために、各機能ユニットは以後「ブ ロック」と呼び、各機能ユニットによって果たされる機能は果たされる機能を描 写した説明文を持ったブロックによってグラフ的に表しである。

さて第１図を参照して、未発用の暗号認識装置２゜は、基本的には、感覚処理手 段２４１分離手段２６、文書形式解析手段２８および解読手段３ｏを包含する。

感覚処理手段２４は普通の装置てあり、後に説明する。今は、この手段２４か処 理しようとしている文書のベージ３２、たとえば、タイプしたテキストベージを 取り上、げ、そのベージのディジタル化したビットマツプ表示を行なうように配 置しであると言えば充分であろう。このテキストベージのディジタル化ビットマ ツプ表示は、単に、ベージ上の暗い、すなわち印刷部分を含む物理的な場所と明 るい、すなわち印刷部分を含む物理的場所の２値行列表示にずぎない。ページ３ ２上にある印刷部のビットマツプ表示は次に感覚処理手段２４から分離手段２６ に転送される。分離手段２６（後にもっと詳しく説明する）は文書のページのビ ットマツプ表示を複数の離散的「グリフ」とグリフグループ（グリフワード）３ ６に分割すなわち分離している。

ここで使用している「グリフ」なる用語は本発明の手段および技術を用いて認識 、復号することのできる任意の言語記号を意味しており、「グリフワード」なる 用語は言語ワードに相当するグリフ文字のグループを意味している。それに関連 して、第９図には、小文字のｒａＪに相当する代表的なりリフのビットマツプ表 示が３３で示しである。

後に一層詳しく説明するように、分離手段２６は、また、テキストのそれぞれの 行の高さ、個々のグリフ要素の幅およびグリフ要素グループ間の間隔、すなわち 、グリフワード間の間隔を測定し、解析する。テキストかひとたひ離散的グリフ 要素およびグリフワードに分離されたならば２文書形式解析手段２８はそのペー ジにあるグリフ、グリフワードの場所およびグルービングに関する情報３６を利 用し、そのページを成る特定の形式の文書、たとえば、貸借対照表、業務用手紙 等のページとして分類する。この目的を果たすべく、文書形式解析手段２８は文 書形式ネームプレート３８と、分離手段２６からの出力情報を備えている。後に 説明するように、文書形式情報はこのプロセスを容易にするのに役立ち、それに よって、解読手段３０は個ノこのグリフを識別し、それらを機械可読コードに変 換する。

解読手段３０は、次に、種々の文脈（たとえば１文法、構文、慣用句等の）パタ ーンまたはスタイル（たとえば、バラグラフ表の量、バラグラフ間隔等の）パタ ーンと個々のグリフ、グリフグループの相互関係によってグリフ、グリフグルー プを解析し、各特定のグリフに相当する特定の英字、数字その他の言語記号を確 定する。これに関連して５それぞれのプリンに相当する特定の言語記号かひとた び確定されたならば、簡単な置換プロセスを利用することによってテキス１〜を 容易に機械認識可能コードで表示することかできる。

今は、解読手段か種々の暗号解析、計算、言語技術［これらの技術のうちあるも は一般にワードパズル（暗号記号）、数字パズル（暗号算術）等の解決と組み合 わされる］を使用して各特定のグリフに相当する英字その他の言語記号を確定す ると言えば充分であろう。これらの技術は特定のグリフの幾何学すなわち形状に 依存しないので、本装置はテキスト情報のページを、そのタイプ字体またはサイ ズ（水平、垂直の両方向）と無関係に復号することができる。

装置２０の暗号解析、計算、言語技術はすべてにおいて共通の文脈パターン構造 に基づく情報流れを担持するテキストを解析、認識し、各特定の通常の書面ある いは音声言語に復号するように作用する。任意通常言語の冗長は妥当なワードま たは句を構成するのに使用されているアルファベットの置換および組合わせの数 を制限し、また、任意の書面または音声のメツセージまたは通信の大部分を構成 するのに使用されているワードの数を制限する。たとえば、ｒｅＪを表示するグ リフまたは英字は任意の英語単語において１３％の割り合いで用いられる。同様 に、フランス語またはドイツ語においては、グリフまたは文字ｒｅＪは１８％頻 度確率で用いられ、スペイン語やイタリア語でも、１３％頻度確率で用いられる 。このような頻度確率は他の言語のグリフについても、また、あらゆる言語の複 数文字グリフについても存在する。

テキスト情報流れは装置２０によって暗号解析され、グリフ文字またはグリフ文 字ストリングがこのような文脈属性についての出現頻度または確率を示す表に基 づくモジュールを用いて認識され、機械コードに変換される。グリフ文字、複数 文字グループグリフまたは音字、ワード、句その他の文字ストリングテキスト要 素の使用頻度、位置、シーケンス確率に関し、構文法、文法、スペリングおよび 句読点のような言語の規則から導き出された分類、統計表が任意通常の３語情報 流れに含まれるテキストの解析、認識のために装置１２０によって適用される。

たとえば、英文テキストの１００文字ブロック内のグリフ文字またはアルファベ ット文字の出現頻度は文字ｒｅＪが平均約１３回出現することを示す。たとえば 、ここで表１．１に示すように、このような統計から導き出された表は、任意の テキストブロック内のすべての文字のうちの約１３％がｒｅＪであり、約９％が ｒｔＪであり、８％がｒａＪまたはｒｏＪであり、７％がｒｎＪ、ｒｉＪまたは ｒｒＪであり、６％がｒｈＪであり、４％がｒｌＪまたはｒｄＪであり、３％か ｒｃＪ、ｒｕＪ、ｒｐＪまたはｒｆＪてあり、２％がｒ　ｍ　Ｊ、ｒ　ｗ　Ｊま たはｒｙＪであり、１％がｒｂＪ、ｒｇＪまたはｒｖＪであり、もっと小さいパ ーセンテージでｒｋＪ、ｒｑＪ、ｒｘＪ、「ｊ」およびｒｚＪが出現することを 示している。

装置２０の表は以下の文脈属性の出現または非出現頻度からも導き出される。す なわち、テキストワードの始め、終り、またはその中に見出される普通の連続し た二重音字、三重音字、Ｉ７ｇ重音字等、グリフ文字、つながり文字グリフある いは音字グルーピングである。たとえば、英語の普通の単語の最初は、二重音字 グリフｒａｎ−Ｊ、ｒａｔ−Ｊ、ｒｂｅ−Ｊ、ｒｄｅ−」、ｒｄｒ−Ｊ、ｒｅｎ 　Ｊ、ｒｉｎ−Ｊ、ｒｎ。

−」、ｒｒｅ−Ｊ、ｒｓｅ−Ｊ、ｒｔｈ−Ｊ、［１１ｎ−」および三重音字グリ フｒｐｒｅ−Ｊ、ｒＤｒｎｒ　−ｅ　ｄ　Ｊ、ｒ−ｅｎＪ、ｒ−ｅｒＪ、ｒ−ｅ ｓＪ、ｒ−ｉｓＪ、ｒ−１１に三重音字ｒ−ａｎｔＪ。

ｒ−ａｔｅＪ、ｒ−ｂｌｅＪ、ｒ−ｂｌｙＪ、ｒ−ｄｅｄＪ、ｒ−ｅｒｅＪ、ｒ −ｅｓｅＪ、ｒ−ｅｓｔ」、ｒ−ｅｓｓＪ、ｒ−ｆｕｌ」、ｒ−ｇｈｔＪ、ｒ− ｉｎｅＪ、ｒ−ｉｎｇＪ、ｒ−ｉｏｎＪ、ｒ−ｉｓｔＪ、ｒ−ｉｖｅＪ、ｒ−ｉ ｖｅＪ、「−１１ｙ」、ｒ−ｏｕｓＪ、ｒ−ｒｓｔＪ、ｒ−ｓｅｓＪ、ｒ−ｓｔ ｓにおよび四重音字ｒ−ａ　ｎ　ｃ　ｅ　Ｊ、［−ｍｅｎｔＪ、ｒ−ｔｉｏｎＪ を含む。同様の母音−母音、母音−子音、子音−子音の連続した複数文字グリフ 関係も存在する。「ａ」、ｒｉＪ、「ｕ」またはｒｙＪはｒａａＪ、「ｉｉ」等 のような二重層グリフをほとんど形成しないが、ｒｅＪやｒｏＪはしばしば二重 層グリフ「ｅｅ」やｒｏｏＪを形成する。

「１」、「「」、ｒｓＪ、ｒｔＪ、ｒｃＪ、ｒｆＪ、ｒｇＪ、ｒｍＪまたはｒｐ Ｊはしばしば二重層グリフを形成するが、「ｊ」は決して二重にならない。

「９」はほとんど常にｒｕＪと一緒に二重層を形成し、ｒｚＪはその前後に母音 を迎えて二重層を形成する。句読点については、「′」はしばしばｒｓＪ、ｒｔ ＪまたはｒｄＪと共に二重層を形成し、あるいは「１１」と−緒に二重層を形成 する。財務諸表の数字および記号の場合には、ｒＳＪは非常にまれであるが「０ 」　（ゼロ）と−緒になってグリフ「ｓＯ」を形成し、小数点「、」と「０」　 （ゼロ）は二重層グリフｒ、ＯＯＪを形成することが多い。

装置２０は、さらに、以下の他の文脈属性についての出現または非出現の頻度か ら導き出された表を含む、すなわち、ワードグリフにおける普通の文字出現ある いは非連続であるが反復する文字、グリフ、または音字、二重出現、三重出現、 四重出現等およびワード内の二重音字、三重音字等である。たとえば、中央文字 としてのｒｈＪを持つ三重文字ワードグリフ（よ最も頻繁にはｒｔｈｅＪてあり 、ｒｎＪを持つものは最も頻繁にはｒａｎｄＪてあり、ｒｒＪの場合には最も頻 繁にｒａｒｅＪである。同様のグリフ結合確率は上述の文脈グリフシーケンスと 一緒に既知のグリフをつなげて接頭辞または接尾辞を構成し、また、ツーｌ−出 現確率を構成する。

多音節ワードグリフの場合、非連続であるか反復する文字またはグリフ出現率は さらにワード確率を構成するのに使用される。

装置の表は普通の単文字、２文字、３文字、４文字等のワードも使用するつたと えば、普通の単文字グリフワードとしては、ｒａＪおよび大文字ｒＩＪがあり、 普通の２文字グリフワードとしてはｒａｎＪ、ｒａｓＪ、ｒａｔＪ、ｒｂｅＪ、 「ｂｙ」、「ｄＯ」、ｒｇｏＪ、ｒｉｎＪ、ｒｉｓＪ、ｒｉｔＪ、ｒｎｏＪ、ｒ ｍｅＪ、ｒｍｙＪ、ｒｏｆＪ、ｒ。

ｎ」、ｒｏｒＪ、「ｓＯ」、ｒｔｏＪがあり、３文字グリフワードどしてはｒａ ｎｄＪ、ｒａｎｙＪ、「ａｒｅＪ、ｒｂｕｔＪ、ｒｃｉｉｃｔＪ、ｒｆｏｒＪ、 ｒｇｅｔＪ、ｒｈａｓＪ、ｒｈｉｓＪ、ｒｈｅｒＪ、［ｍａｎＪ、ｒ　ｍ　ａ　 ｙ　Ｊ、ｒｎｏｒＪ、ｒｎｏｔＪ、［ＱｎｅＪ、ｒｏｕｒＪ、ｒｏｕｔＪ、ｒｓ ａｙＪ、「５ｅｅＪ、ｒｔｈｅＪ、ｒｔｒｙＪ、ｒ　ｗ　ａ　ｓ　Ｊ、「Ｗａｙ Ｊ、ｒｗｈｙＪ、ｒｙｏｕＪがあり、４文字グリフワードとしてはｒｅａｓｙＪ 、ｒｆｒｏｍＪ、「ｆｕｌｌＪ、ｒｉｎｔｏＪ、ｒｏｎｃｅＪ、「０ｎ１ｙＪ、 ｒｏｖｅｒＪ、ｒｈａｖｅＪ、ｒｔｈａｔＪ、ｒｔｈｉｓＪ、ｒｕｐｏｎＪ、ｒ 　ｗ　ｈ　ａ　ｔ　Ｊ、ｒ　ｗ　ｉｌｌ」、ｒｙｏｕｒＪかある。全体で１０個 だけのワード（ｒｔｈｅＪ、「Ｏｆ」、ｒａｎｄＪ、［ｔｏＪ、ｒａＪ、ｒ　ｉ ｎＪ、ｒ’ｔｈａｔＪ、ｒｉｔＪ、「ｉｓ」、大文字「Ｉ」）が任意の英文テキ ストメツセージの２５％を占め、ベーシックイングリフシュの諸量はほんの８５ ０ワードである。

普通の２ワード、３ワード等、句すなわちツー１’クループも本装置の表で使用 される。たとえば、「、」（コンマ）で終る任意ワードグリフに続く３文゛字ワ ードグリフはおそら（ｒａｎｄＪ、ｒｂｕｔＪ、ｒｆ。

ｒ」である。メツセージ内の３ワ一ド日付グリフはｒＪａｎｕａｒｙ　１０，１ ９８３Ｊ、ｒＪａｎ　１０．１９８３Ｊ、ｒｌｏ　Ｊａｎｕａｒｙ　１　９　８ ３」、ｒｌＯＪａｎ　１９８３Ｊのような月−日は年あるいは日−年一月の習慣 に従う。ｒＤｅａｒＪ”Ｃ始まる形式的なあいさつはｒＭｒ、Ｊ、ｒＤｒ、Ｊ。

ｒＰｒｏｆｅｓｓｏｒＪ等の肩書きとつながる。形式％式％ 令達べたようなワードの頻度確率はフランス語、１’イツ語、日本語その他の外 国語でも同様である９同様に、いかなる言語でも、職業ベースの技術、医学、法 律、財務等の固苦しいスタイルおよびそれに関連しＩ；−諸量も一般用途言語に 対する特別のサブセットとしてそれ自体の頻度確率を持つ。

冠詞、名詞、固有名詞、前置詞、形容詞、動詞、副詞およびそれらに組み合った 句の位設を識別するためのテキスト内の普通の構文１句読点、大文字使用＋：ａ 序関係もまた装置２０によって使用される。

装置２０によって使用されるもう１つの暗号解析計算技術は、たいていの書式テ キストメツセージあるいは通信に共通の地理書式に基づく情報流れを担持してい るテキストを解析、認識、復号する書式パターン技術を構成する。メツセージ形 式、メツセージ内のワード、数字、ワード・数字フィールドの位置１文、句ある いは表題内のワードの位置についての分類表は作文Ｓ簡、財務諸表、法律文書、 送り状、購入依頼書、クレジントカートその他の書式化したテキストて用いられ ている普通の書式から導き出される。このような表が未装置に組み込まれ、テキ ストメツセージ書式および書式フィールドの暗号解析計算による解析、認識のた めに使用される。たとえば、通信文における日付、住所、あいさつ文、結び文の フィールドの位置は成る種の習慣に従う。このようなフィールドはテキスト情報 流れ内の暗号演算位置によって認識され得る。同様に、！！ｔ　ａ諸表はアルフ ァベットフィールド、サブフィールドラベルのそれらに関連した数字フィールド の左に対する位置および数字フィールド内の成る限られた場所での数字小合計、 合計の位置についての同様の習慣に従う。同様の地理暗号演算書式パターンが他 の形式のメツセージにも存在する。

後にわかるように、メツセージ形式およびそれに関連した行または桁フィールド 、サブフィールドかひとたび地理暗号演算パターン解析技術によって認識された ならば、文脈、筆跡解析技術か次に用いられてフィールド内の個々の文字、文字 グリフまたは合掌、ワードまたは句を認識する。特殊なメツセージ書式関連の文 脈、筆跡テーブルアナライザ、デコーダモジュールかこのような場合に用いられ てメツセージ潟式内の特殊なフィールド、サブフィールドの最続テキスト認識、 変換を行なう。

たとえば、メツセージ書式か貸借対照表と認識されたとき、財務諸表に関連した ワード、専門用語１句のサブセット語堂か文脈解析表において利用される。

ｒＡｓｓｅｔｓＪ、ｒＬｉａｂｉｌｔｉｅｓＪまたはｒＬｉａｂｉｌｉｔｉｅｓ 　ａｎｄ　５ｔｏｃｋｈ。

１　ｄ　ｅ　ｒ　ｓ　’　Ｅ　ｑ　ｕ　ｉ　ｔ　ｙ　Ｊのフィール１−ラベルは その地理的位置によって直ちに認識される。ｒ　Ｃ１１ｒ　ｒｅｎｔ　Ａｓ５ｅ ｔｓＪ、ｒＣｕｒｒｅｎｔ　ＬｉａｂｉｌｉｔｉｅｓＪ、ｒＬｏｎｇ−Ｔｅｒｍ 　ＤｅｂｉｔＪ、ｒｓｔｏｃｋｈｏｌｄｅｒ′ＥｑｕｉｔｙＪ等のサブフィール トラベルも書式位置、文脈解析ルーチンを使用して認識される。貸借対照表内の 数字フィールドおよびサブフィールドも同様にして文脈技術によって解析され、 数字が認識される。

しかしながら、ここで、暗号技術に加えて、解読手段も少なくとも限られた程度 に形状解析技術を使用して、成る種の状況下で有用である成る種の追加情報を提 供し、解読プロセスを拡大するということは言っておくべきであろう。しかしな がら、ここでは、形状解析技術は種として句読点を識別するために使用されるの であって、ベージに不適当な数字源があって暗号演算技術を用いてこれらの数字 を効果的に復号する場合に数字を識別するのに使用する程度は少ない。文字の識 別に関しては、一般に形状解析技術は使用されないし、不要てもあるということ は了解されたい。

上記の感覚処理手段２４はテキストのベージ３２をビットマツプ表示に変換する 。特に、本発明の好ましい実施例では、テキストのベージのビットマツプ表示は 感覚処理手段２４として普通のファクシミリ装置を使用することによって得られ る。ファクシミリ装置２４は文書のディジタル化表示を行ない、これが次いで適 当なインターフェース手段（図示丑ず）によって本発明による適当なソフトウェ アを有する汎用計算機か、あるいは、この情報をさらに処理すべく本発明に従っ て設計された論理回路のいずれかに伝送される。

コネチカット州スタンフォートのＸｅｒｏｘ　Ｃｏｍｐａｎｙか製造し、販売し ているモデルＴＣ４９５−■どういう普通の装置である。本発明の装置２ｏがこ のファクシミリ装置の出力を後にかなり詳しく説明するように処理して標準のＡ ＳＣＩＩフォーマットのＲ５−２３２コネクタを通じて出力を発生する。さらに 、ここで注意すべきは、このファクシミリ装置の制度がテキストの１ペ一ジ文を それを横方向および上下方向に１インチあたり２００個の絵画素を含むマトリッ クスに表示する程度のものであるということである。しかしながら、種々の他の 形式の装置を用いて装置２０でさらに処理するに適したテキストベージのディジ タル化表示を行なうこともてきることは了解されたい。数例を挙げれば、本発明 の計算ハードウェアまたは論理ハードウェアと一緒に使用し得るフライングスポ ットスキャナ、ディジタル化カメラおよびフォトセンサマトリックスかあり、こ れらはテキストベージのディジタル化表示を行なう入力手段として役立つ。この 点で重要な要件は、走査装置が一意の言語記号に相当する各グリフについての識 別可能な一意の２進表示を提供するに必要かつ充分な解答を午えるということで ある。さらに、テキストベージのビットマツプ表示か走査線として形成され、走 査線のそれぞれの端か独特な方法で識別てきなければならない。上述したように 、感覚入力処理７段２４によって作り出されたテキストベージのビットマツプ表 示は次に分離手段２６に転送され、この分離手段かこのピッｌ−マツプ表示を複 数の識別可能なグリフおよびグリフグループに分解する。分離手段２６はテキス １−ベージのピッＩ〜マツプ表示を複数の識別可能なグリフ（たとえば、グリフ 要素）やグリフグループ（たとえば、各々が１つまたはいくつかのグリフ要素を 含むグリフワード）に「分解する」ことを目的する種々ステップを果たす複数の 手段を包含する。

第２図を参照して、分離手段は「ブロック」１００．１０４．１０８．１１２， １１６を包含する。ブロック１００はページ３２のビットマツプ表示を個々のグ リフ要素に分解する。ブロック１０４はこれらのグリフ要素の閉館幅を確定する と共に合掌（すなわち、物理的に相互連結したいくつかのグリフ要素）と考えら れるグリフを識別する。たとえば、成る種の印刷機は文字ｒｗＪとｒｈＪか隣合 って位置している場合、「Ｔｒｌ」と印刷する。ブロック１０８はプリン要素タ イプのリストおよびそれぞれの頻度（すなわち、そのページに各タイプかどのく らいあるかということ）をコンパイルする。ブロック１１２は句読点を認識し、 識別する。ブロック１１６は隣接したグリフ間に位置する余白の量を解析するこ とにより、また、成る種の句読点かワード間の境界として役立つという事実を認 識することにより、グリフ要素をグリフワー・ドにグループ化する。

ブロック１００によって行なわれるようにテキストのページのビットマツプ表示 の離散的グリフ要素に分解することが第３図のフローチャートに概略的に示しで ある。ところで、ブロック１００は、基本的には、「単純水平セグメンテーショ ン」と呼ばれることを行なうブロック１２０と、最短高さのグリフ行を確定し、 選定するブロック１２４と、「選定行の接近行高解析」と呼ばれることを実行す るブロック１２８と、任意のグリフ行が最短グリフ行の高さの倍数であるかどう かを確定するブロック１３２と、非常に高い行を選定するブロック１３４と、「 垂直セグメンテーション」と呼ばれることを行なうブロック１３６とを包含する 。

ブロック１２０て行なわれるような？ＸＸ純水上セグメンテーションテキストの ページのビットマツプ賞の複数の水平テキスト行、すなわち、クリア行（第９図 ）への「分解」を行なう。ここでまず言及しなければならないのは、単純水平セ グメンテーションは離散的なテキスト行に関する初期のすなわち仮の確定段階に すぎないということである。したかって、この確定は後に説明するようにさらな る処理に基づいて最終的に修正するとよい。したがって、単純水平セグメンテー ションのプロセスは水平テキスト行にページを迅速かつ容易に分割する試みにす ぎない。その目的で、単純水平セグメンテーションを行なう特殊な操作が第４図 のフローチャートに示しである。ここでわかるように、単純水平セグメンテーシ ョンを行なおうとしている最初のステップはブロック１４０によって行なわれ、 ページ３２のビ・ントマップ表示上に最初の「ノンホワイト」、「ノンノイズ」 水平走査線（第９図）を位置決めする。ノンホワイト、ノンノイズ走査線の意味 するところは３絵画素高×３絵画素幅より小さいサイズの周囲マークあるいは傷 を隠す黒色絵画素、たとえば、印刷部分の充分な表示と交差する最初の水平走査 線である。最初のノンホワイト、ノンノイズ走査線を確定するために、ブロック １４０はページの頂縁て始まり、ページの底縁に向って下に進む水平走査線を、 走査線に沿った黒色要素または絵画素の数または位置あるいはこれら両方に関し て成る所定の基準が満たされるまで、連続的に解析する。ここで使用された基準 は成る行に沿って位置する白色要素に対する黒色要素のパーセンテージに関する ものである。このパーセンテージは所望に応じて変更され、そのページに現その ページ上の最初のノンホワイト、ノンノイズ走査線がひとたび位置決まれると、 このノンホワイト・ノンノイズ走査線に遭遇する前に通過したホワイトまたはノ イズ走査線の数かブロック１４４仁−よって後の使用のために記録される。次い て、ブロック１４８がノンホワイｌ−５５７ンノイズ部分に遭遇している最初の 走査線を最初のグリフ行の最初の、たとえば、頂の走査線であるとｌノで識別す る。この走査プロセスはホワイトまたはノイズ走査線に遭遇するまてページを下 方ニ進むことによって続けられる。このアクションはブロック１５２によって行 なわれる。ノンノイズ／ノンホワイト走査線のすぐ後に統〈ホワイトまたはノイ ズ走査線はグリフ行の最後の走査線として認識され、記録される。その後、ブロ ック１５６がクリア行の代走査線としてこの最初のノイズまたはホワイト走査線 にマーク付けを行なう。次に、決定ブロック１６０かそのページに別のノンノイ ズ／ノンホワイト走査線があるかどうかを確定する。

そのページのさらに下に別のノンノイズ／ノンホワイト走査線があるという確定 がブロック１６０によってなされると、この情報はブロック１６４に与えられる 。このブロックは先のグリフ行の代走査線と次のノン、ノイズ／ノンホワイト走 査線とを分離する行数を記録するように作動する。ブロック１６４はそれぞれの グリフ行を分離するホワイトまたはノイズ行の数も記録する。この時点で、ブロ ック１６４かこの情報をフロック１４８に戻すにつれて上述の手順が繰り返され て成るグループを定める。プロ・・Ｉり１４Ｂは、次に、検出されたノンノイズ ／ノンホワイト走査線を次のクリア行の頂走査謀としてマー・り付けし、フロッ ク１５２か次のホワイｌ−またはノイズ走査線を位置決めし・、ブロック１５６ がこの次のホワイ１〜または７ノイズ４≦査線をグリフ行の代走査線としてマー ク付けあるいは、；３識し、ブロック１６０か再び他にノンホワイト／ノンノイ ズ走査線かあるかどうかを確定する。上記のループは、決定ブロック１６０かそ のページにはノンノイズ／ノンホワイト走査線がまったくないと確定するまで続 く。この確定がなされると、ブロック１６０はこの情報をブロック１６８に送る 。次いで、ブロック１６８か、後に使用するために、最底グリフ行の代走査線と ページの底縁とを分離するホワイトまたはノイズ走査線の数を記録する。この時 点で、単純水平セグメンテーションか完了する。

テキストのページのビットマツプ表示を離散的要素に分解する次のステップは最 短項グリフ行を確定し、選定することである。このアクションはブロック１２４ て行なわれる。第３図でわかるように、ブロック１２４は単純水平セグメンテー ション中にブロック１２０で識別された各グリフ行の高さを確定する。ところで 、グリフ行の高さはそのグリフ行の最上方、最下方の走査線を分離している水平 走査線の数によって測定される。最短グリフ行、たとえば、最少数の水平走査線 を含むグリフ行か次にフロック１２４によって選定され、さらなる処理に備える 。グリフ行のいくつかが同じように少数の走査線を持っている場合には、それら のグリフ行のうちの１つが成る種のランダム基準、たとえば、ページの頂に最も 近いという基準に基づいて選定される。

ビットマツプ像を個々の要素に分解する次のステップはブロック１２８によって 行なわれる。ブロック１２８は「選定打上の接近行高解析」と呼ばれることを行 なう。ところで、ブロック１２８で行なわれるような接近行高解析というのは、 ブロック１２４によって選定されたグリフ行、すなわち、最短プリン行かただ１ つのテキスト行を含んでいるかどうかを決定することである。もしブロック１２ ８か２つ以上のテキスト行を選定行が含んでいると確定したならば、ブロック１ ２８はその選定行をその構成部分行に分割あるいは分解する。接近行高解析を行 なう手段か第５図に一層詳しく示しである。これてわかるように、接近行高解析 を行なうプロセスの最初のステップはブロック１７２によって行なわれる。特に 、ブロック１７２は、さらに検査を行なうために、選定グリフ行を含むすべての 水平走査線を取り込む。フロック１７４はこれら選定された水平走査線の各々に 含まれる黒色絵画素の数を計数し、記録する。ここで、グリフ行が実際にただ１ つのテキスト行である場合、黒色絵画素カウント数は、小文字の主要本体および 大文字の下半分か位置する中間走査線に沿って最大となる。したがって、黒色絵 画素の下位のカウント数は、小文字の昇順部（小文字の通常の頂縁の上方にある 部分）のみおよび大文字の上半分が位置するグリフ行の上部に隣接して走査線に 沿って生じるはずである。さらに、黒色絵画素のさらに下位のカウント数は小文 字の降順部のみか位置すである。したがって、もしグリフ行が実際にただ１つの テキスト行よりも多い場合には、最小濃度領域によって分離された黒色絵画素の ２つ以上の最大濃度部が存在することになるにの状況はテキストの隣接行が互い に充分に分離されおらず、テキスト行間にほとんどすべて白色の水平走査線を備 えていない場合に生じがちである。

水平分布統計値がひとたびブロック１７４によってコンパイルされると、これら の統計値は決定ブロック１７８に送られる。決定ブロックはこれら水平分布統計 値を解析して選定グリフ行が２以上のテキスト行を含んているかどうかを確定す る。その目的のために、ブロック１７４でコンパイルされた水平分布統計値か、 グリフ行か最小濃度水平走査線、すなわち、他の高濃度水平走査線（すなわち、 そのグリフ行の多数の黒色絵画素を含む走査線）間に位置する少数の黒色絵画素 を含む走査線を含んでいることを示したならば、そのグリフ行は２以上のテキス ト行を含むものと認識される。こうして、付加的な水平セグメンテーションか前 記グリフ行についてブロック１８０によって行なわれる。これは後に説明する。

あるいは、グリフ行が高濃度水平走査線間にある最低濃度水平走査線を含んでい ないことを水平分布統計値か示している場合には、決定ブロック１７８がそのグ リフ行をただ１つのテキスト行であると認識し、接近行高解析手続きが終了する 。

グリフ行がブロック１７８によって２以上のテキスト行を含んでいると認識され た場合には、ブロック１８０がグリフ行をブロック１７４によつて与えられた水 平分布統計値に基づく部分行に分離する。このとき、グリフ行はより高い濃度の 走査線間にあると確定された最低濃度走査線に沿って分離されることによってよ り短い（すなわち、より小さい高さの）グリフ行に分割され、その結果、各グリ フ行かただ１つのテキスト行を持つことになる。

ページのビットマツプ表示を個々のグリフ要素に分解する次のステップは、ブロ ック１２０（先に説明した）によって行なわれる単純水平セグメンテーション動 作によって得られるような任意のグリフ行の高さが最短行の高さの倍数であるか どうかを確定することである。これに関連して、ブロック１３２（第３図）か、 任意のグリフ行か最短グリフ行の高さの倍数である場合に、さらなる処理のため にこれらの行にマークを付ける。ブロック１３４が次にブロック１２８によって さらに処理するために過剰な高さの行の１つを選定する。これに関連して、ブロ ック１２８が上述したと同じ要領でブロック１３４によって選定された行につい て接近行高解析を行なう。この手続きは、過剰高さの行かすべてブロック１２８ によって処理されるまて続き、この時点で、行のいずれもか敞短行の高さの倍数 でないことを確定する。この確定がなされたとき、水平セグメンテーションか終 了し、垂直セグメンテーションが開始する。

垂直セグメンテーションはブロック１３６によって行なわれ、第６図のフローチ ャートに一層詳しく示しである。この図てわかるように、垂直セグメンテーショ ンの手続きはブロック１８６〜２９４て行なわれる。

垂直セグメンテーションを行なう種々のブロックを詳しく説明する前に、垂直セ グメンテーション走査か基本的に成るテキスト行内の個々のグリフ間の垂直方向 余白の解析を伴ない、個々のプリン要素間の境界を識別するということを述べて おかねばならない。垂直セグメンテーションプロセスは、また、後の処理のため に連続したグリフ間のより大きな余白を位置決めしてグリフワードおよびグリフ ワードのブロックを確定する。これに関連して、グリフワー１へは１単語に相当 し、グリフブロックはワードグループ、たとえば、ベニジにある表題に相当する 。

第６図、第９図を参照して、垂直セグメンテーションの第１ステツプはブロック １８６によって行なわれる。このブロックは第１のグリフ行に対応するすべての 水平走査線のセットを取り込む。次に、ブロック１８８がそのグリフ行にお参つ る最初のノンホワイト／ノンノイズ垂直走査線を位置決めする。各垂直走査線は 成るグリフ行の、ベージの同じ水平位置に位置するそれぞれの水平走査線の絵画 素を一緒にグループ分けする（バッファにおいて位置決め、記憶する）ことによ って形成される。したがって、本発明の好ましい実施例においては、垂直走査線 かソフトウェア解析によって容易に形成される。このとき、それぞれの絵画素を 選定し、グループ分けしてそのページ上の絵画素の垂直桁に相当する数組の絵画 素を形成する。特定のグリフ行の各垂直走査線を左から右に解析することによっ て最初のノンホワイト／ノンノイズ垂直走査線か位置決めされ、最終的に、垂直 走査線に沿った（すなわち、水平走査線に沿った共通の水モ位置における）黒色 絵画素の数または位置あるいはその両方に関する成る基準か満たされる。これら の基準はグリフ文字の最初の走査線とページ上にあるかもしれないノンホワイト ノイズとを区別するのに用いられる。したかって、ブロック１８８は選定グリフ 行の最左方グリフ要素の最左方垂直走査線を位を決めし、ホワイｌ−またはノイ ズの数をカラン１−する。垂直走査線はベージの左縁から第１グリフの最左方垂 直走査線まに向って移動する。次に、ブロック１９０がそのページ上の最初のグ リフの最初の垂直走査線に達Ｖる前に通過したホワイトまたはノイズ走査線の数 をマークするかあるいは記録する。この情報は、後に、テキストがページ上に現 れる性質に関係する字下げその他の特性を確定するために使用される。次に、ブ ロック１９２は最初のノンホワイト／ノンノイズ垂直走査線をグリフ文字の最初 （最左方）の垂直走査線として記録する。

操作プロセスは、ブロック１９４が別のホワイトまたはノイズ垂直走査線に遭遇 するまで、グリフ行を横切って左から右に進みながら続く。ノンホワイト／ノン ノイズ垂直走査線のすぐ後のホワイトまたはノイズ垂直走査線が次にブロック１ ９６によりてグリフ行の最後のまたは最右方走査線としてマーク付けされる。

個々のグリフを処理する次のステップはブロック１９８によって行なわれる。こ れに関連して、ブロック１９８は今隔離されグリフに関する種々の識別情報（ペ ージ上のその位置を含む）を解析する。この位置は「グリフベージ・相対位置」 と呼ぶ。゛グリフベージ・相対位置を処理し、マーク付けする手段は第７図のフ ローチャートにより詳しく示してあり、これはブロワ’７２０６−２１８からな る。特に、ブロック２゜６は特定のグリフのビットマツプ２８０（第９図）を選 定する。成る特定のグリフのビットマツプは、グリフを選定したグリフ行２８１ の最上方、最下方それぞれの走査線２８２．２８４およびそのグリフの最左方、 最右方それぞれの垂直走査線２８６．２８８によって囲まれる、す“なわち境さ れる領域とじでアｉめられ、それぞれ、ブロック１９２．１９６によって記録さ れる。換言すれば、水モ、垂直セグメンテーションを介して得られた４つの交差 する走査線の周囲かグリフの位置する矩形領域を限定する。このグリフを含むビ ットマツプ領域がひとたびブロック２０６によって選定されたならば、ブロック ２０８がグリフ幅を確定し、この情報を記憶する。グリフの幅はその最左方走査 線２８６から最右方走査線２８８までにどのくらいの絵画素があるかなカウント することによフて計算される。

ブロック２１０か次にグリフの高さを判断する。グリスの高さは最上方のノンホ ワイト、ノンノイズ走査線と最下方のノンホワイト、ノンノイズ走査線の間にど のくらいノンホワイト、ノンノイズ走査線かあるかをカウントすることによって 決定される。第９図を参照してわかるように、グリフの最上方、最下方走査線は それぞれ２９０．２９２て示しである。したかって、グリフの高さか必ずしもグ リフ行の高さと一致しないということは了解されたい。

次に、ブロック２１２がグリフの境界２９４内に含まれる黒色絵画素の数と白色 絵画素の数をカウントする。黒色および黒色のカウント数かひとたびブロック２ １２によって判断されたならば、次にブロック２１２は黒色カウント数対白色カ ウント数の比を計算し、この情報を記憶する。

フロック２１４が、次に、この特定のグリフが次の文字、すなわち、ｒｉ」、ｒ ｊＪ、「：」、「？」、「！」に見出されるような一分離可能な要素を包含して いるかどうかを判断する。この判断は、特定のグリフ要素の最上方、最下方ノン ホワイト走査線間に全ホワイトまたは全ノイズ水平走査線か存在するかどうかを 判断する手続きに基づく。全ホワイトまたは全ノイズ水平走査線は分離回旋な要 素を示している。ここで、上記文字のすべてか分離可能要素であり、それぞれ最 上方、最下方境界間に位置する全ホワイト水平走査線を含んていることは了解さ れたい。

次に、ブロック２１６か「水平パターン変換率」と呼ばれるものをグリフに割り 当てる。このとき、プリン境界内に位置する各水平走査線はホワイトからノンホ ワイトへ、あるいは、その逆に変化する回数に基づく変換率を割り当てられる。

この変換率か水平パターン変換率である。こうして、各変換回数について、任意 であるか一意である数か割り当てられる。たとえば、成る特定のグリフを横切る 、最初にホワイトに遭遇し１次にブラック、最後にホワイトに遭遇する水平走査 線は３の価を割り当てられかもしれないし、また、最初にホワイト、次にブラッ ク、次にホワイト、次にブラック、次にホワイトに遭遇するパターンは７の値を 割り当てられるかもしれない。これらの変換率は特定のグリフの境界内に含まれ る最上方から最下方の走査線への各水平走査線率のために記録される。しかしな がら、すぐ前の走査線の変換パターンと同じパターンに遭遇した水平走査線が記 録されず、この解析動作を通して得られる情報をより少ない計３ｉ機記憶量に圧 縮することができることに注目されたい。変換パターンに加えて、これらの変換 が生じるグリフ境界内の水平位置に関するデータがグリフ毎に記録され、必要に 応じて類似したグリフの差に関するより精密な判断が最終的になされ得る。

さらに、垂直変換率もブロック２１６によって得られる。垂直変換率というのは 、木質的に水平変換率と同じであるか、ただし、グリフの最左方垂直走査線で始 まって最右方垂直走査線で終る、グリフ境界内の垂Ｉ直走査線に沿って生じる変 換に関するものであるという点で異なる。したがって、垂直変換率はグリフを差 別するための付加的な記述情報と言える。

さらにまた、ブロック２１６は種々の類似形状のグリフの間をさらに差別するの に役立つ水平／垂直バー解析を行なう。この目的のために、水平／垂直バー解析 は、まず、グリフがほぼその全高にわたって延びるブラック垂直直線を含んでい るかどうかを判断し、次に、そのグリフかほぼその全幅にわたって延びるブラッ ク水平直線を含んでいるかどうかを判断する。この解析は、主として垂直直線あ るいは水平直線の有無によって異なるグリフ文字、たとえば、ｒＤＪ対ｒＯＪと ｒＵＪ対ｒＨＪを区別するめに特に有用である。

最後に、ブロック２１８がグリフ境界のベージ相対位置を記録し、ポインタをバ ッファに割り当てる。このバッファはブロック２０６．２０８．２１０．２１２ ．２１４．２１６によりて判断されたような、グリフを描写する統計値その他の 情報を記憶する。この情報は、ページ上の他のグリフとほぼ同一のグリフを識別 するために、また、後に説明する他の目的のために後に用いられる。

選定プリンがひとたびブロック１９８によって処理されたならば、ブロック２０ ０　（第６図）がグリフ行に他の任意のノンホワイト、ノンノイズ垂直走査線か あるかどうかを判断する。もしあれば、ブロック２０２がグリフ行における次の ノンホワイト、ノンノイズ垂直走査線を位置決めし、ブロック１９０で始まる垂 直セグメンテーションプロセスが繰り返される。この手続きは、グリフ行のすべ てのグリスが位置決めされ、処理されてしまうまで統〈。その目的のために、ブ ロック２００がプリン行にノンホワイト、ノンノイズ垂直走査線がもはや存在し ない（たとえば、そのグリフ行にもはやグリフが存在しない）ということをひと たび判断したならば、この情報は決定ブロック２０３に送られ、ページ上にもっ となんらかのグリフ行があるかどうかが判断される。ページ上に他の未処理グリ フ行がある場合には、ブロック２０４は次のグリフ行について水平走査線を選定 し、ブロック１８８て始まる垂直セグメンテーションプロセスが繰り返される。

このループは、ページ上のグリフ行のすべてか垂直方向にセグメント化され、上 述のように処理されてしまったことをブロック２０３が判断するまで続く。

この時点で、垂直セグメンテーシヨンが完了し、終了する。

ベージのビットマツプ表示がひとたび離散的グリフ要素に分解されたならば、ブ ロック１０４（第２図）かこれらのグリフおよびタグ合掌の中間幅を計算する。

ここて、合掌か物理的に相互に結合した２つ以上の言語記号であるということを 思い起こされたい。成るページ上のすべてのグリフの中間幅かひとたび判断され たならば、例外的に平均的なグリフよりも幅の広いいかなるグリフも合掌ではな いかと疑われる。これら余分な幅のグリフの各々は次にその境界内に含まれる垂 直走査線の解析に基づいて垂直方向にセグメント化される。この解析は垂直走査 線が垂直黒色カウント数の最小分布を含んでいることを判断する。この平均的プ リン幅に関する知識と一緒に最小垂直黒色カウント数に関するデータを使用する ことによって、垂直セグメンテーションが行なわれる。さらに、合掌から形成さ れたこれらのグリフについての識別統計値に与えられる重みはセグメンテーショ ン中に通常成る量のエラーか導入されるという事実を考慮して一般に変えられる 。

平均要素（グリフ）幅がひとたび判断され、合掌か分離されてしまったならば、 ブロック１０８（第２図）は各グリフのタイプおよびその頻度（すなわち、各グ リフかどのくらいページにあるかということ）を含む要素辞書またはリストをコ ンパイルする。グリフのタイプおよびその頻度をコンパイルする動作は第８図の フローチャートに示しである。その目的で、クリフリストコンパイル作業はブロ ック２２０〜２３０によって行なわれる。

特に、ブロック２２０は最左方垂直走査線と交差する最上方グリフ行に沿って位 置するグリフを選択することによって最初のプリンを選定する。最初のグリフが ひとたびブロック２２０によって選定されたならば、ブロック２２２がその選定 グリフをグリフリストまたはグリフ辞書内に置き、その頻度カウント数をゼロに 初期化する。任意の識別数字を割り当てることによってグリスは辞書内に置かれ る。次に、この識別数字か種々のポインタと組み合わされるにれらポインタの各 々は上述したようにブロック２０６．２０８．２１０．２１２．２１４．２１６ によって得た情報を含む成る数の記述情報に向けられたものである。たとえば、 リストにある各グリフはそのグリフを含む分離可能な要素の数、グリフの境界内 に含まれる黒色対白色絵画素比等をリストに掲げる記憶場所に向けられたポイン タを含む。またさらに、各グリフはそのビットマツプ表示を含む記憶場所に向け られたポインタも含む。この情、報は類似した外観の２つのグリフか実際に同し であるかどうかを判断するのに後に使用される。

選定されたグリフかひとたびブロック２２２によってグリフ辞書内に置かれたな らば、ブロック２２４はその選定グリフについての頻度カウントを１つずつ増分 する。明らかに、ブロック２２０によって選定された最初のグリフの場合、その 要素についての頻度カウントはゼロから１に増分される。次に、ブロック２２６ かそのページに他になんらかのグリフがあるかどう′かを判断する。もしそのペ ージに余分なグリフかある場合には、この情報はブロック２２８に送られ、別の グリフか選定される。これに関連して、選定順序は重要ではないが、本発明の好 ましい実施例では、グリフはそのページの最上方グリフ行て始まり、最下方グリ フ行で終るグリフ行を横切って左から右に引続いてグリフは選定される。

ブロック２２８によって選定されたグリフは、次に、決定ブロック２３０によっ て、グリフ辞書あるいはリストに既にあるグリフと比較され、新たに選定された グリフか辞書内に既に含まれている他のグリフのいずれかと非常に良く似ている かどうかを判断する。

この判断は最初に成る種のグリフ特徴を゛比較して辞書内のグリフのいずれか１ つあるいはいくつかがこれらの特徴を含んでいるかどうかを確認することによっ て行なわれる。たとえば、比較される成る種の特徴はそのグリフが分離可能要素 を含むかとうがである。明らかに、新たに選ばれたグリフか分離可能要素を持っ ていなければ、分離可能要素を含む品３内のグリフか選定グリフと一致１ノない ことは直ちに判断され得る。したがって、ブロック２３０はグリフ辞書内のすべ てのイブリフの中から一致する可ｆｌｕ性のある候補の数抱・限定する。実際に 、使用される種々の基準または特徴には異なった重みが与えられ、比較プロセス を最適なものとする。

選定されたグリフがグリフ辞書内にあるグリフの１つまたはいくつかに類似する と判断されたならば、さらに処理が行なわれて実際に一致するものかあるかどう かを判断する。このさらなる処理では、選定グリフのビットマツプ表示をグリフ 辞９内の一致すると思われる候補のグリフのピッｌ−マツプ表示と比較する・こ の比較により、それぞれの像の絵画素のいくつか異なるかどうかについての判断 か行なわれる。この比較で得られた数が次に所定の数と比較され、この選定グリ フか一致すると考えられるかどうかが決定される。

処理されつつあるグリフか辞書に既にあるグリフど一致すると判断された場合に は、ブロック２２・１かそのリストにあるグリフについての頻度カランｌ−をま たけ増分し、決定ブロック２２６かまノブ処理されていないグリフかそれ以上ペ ージ上にあるかどうかを判断する。この時点で、余分な未処理グリフかあった場 合には、ブロック２２８か次の未処理グリフを選定し、装置かブロック２３０に 戻る６ブＶｆｆ　丁、ｌり２３０か選定ン”リフか辞書内のいかな５グリフとも 充分に似ていないと判断したならば、この情報かブロック２２２１−：送られる 。次に、ブロック２２２　ｉ：！選定り′リフを辞書（こ布え、その頻度カウン トをセロに初期化（リセット）する。次に、ブロック２２４か新たに加えられた グリフの頻度カウントを１に増分し、決定ブロック２２６かそのページ上に他に 未処理グリフがあるかどうかを判断する。このループは上述と同じ要領で継続し 、最終的に、そのページ上にはもはや未処理グリフが残ってイナイトフロック２ ２６が決定するまで続く、この時点で、辞書リストか完了し、ページ上の各グリ フをポインタと一緒に含み、それぞれの頻度カウントを記憶する。

第２図を参照しなから先に説明したように、装置２０はブロック１１２を介して 各句読点タイプの識別を行なう。特に、クリフタイブのリストおよびそれらの頻 度が先に述べたようにコンパイルされた後、フロック１１２は前記グリフをすべ て解析して句読点を識別する。句読点は文字または数字以外のすべての言語記号 （文字）を意味する。

句読点は少数の比較的単純な形状の解析テストからなる操作を用いて認識され得 る。その操作が第１９図にはっきりと示しである。装置２０のブロック１１２て 生した句読点識別結果の確認は、グリフ文字またはワードが暗号解析／文脈地理 解析を用いてひとたび判断されたときに行なわれる。たとえば、ブロック１１２ によって「？」と仮に識別されたグリフはグリフセンテンスの第１または第２の グリフワードとしての疑問代名詞、たとえば、ｗ　ｈ　ｏ、ｗｈａｔ、ｗｈｙ等 の存在によって確認される。「）」と仮に識別され、負の数を表す整数のストリ ングを囲むグリフは数字の最右方桁位置調整の境界を越える。句読点を認識し、 識別するプロセスの第１ステツプはブロック２３７によって行なわれる。特に、 ブロック２３７はページ上のすべてのグリフを解析し、少なくとも３絵画素高× ３絵画素幅である最小グリフを判断する。この最少グリフは終止符と判定される 。少なくとも３Ｘ３絵画素よりも小さいグリフはノイズと考えられ、それ以上処 理されることがない。

句読点を識別する次のステップはブロック２３８によって行なわれる。ブロック ２３８は成る所定の基準を用いてページから成るグリフ、すなわち、そのページ の最上方行の最左方グリフを選定する。次に、決定ブロック２３９が今選定した グリフかそのグリフ行の底に達しているかどうかを判断する。もしグリフ行の底 に達していなければ、そのグリフは引用符（”）、アポストロフィ（′）、ダッ シュ（−）、星印（＊）、プラス記号（＋）、等号（＝）、脱字記号（−）、不 等号（く、〉〉からなる句読点マークまたは文字のグループに属する。こうして 、ブロック２３９はそのグリフが行の底に達していないことを示す情報をブロッ ク２４０に与える。このブロック２４０は形状解析技術を用いてグループから特 定のグリフを識別する。このような技術はグリフの形状を解析してそのグリフか 行の中間に達しているかどうか、分離可能な要素を持っている力）どうか、異な った行セグメントをどのくらい含んでいるか、そのグリフの角度あるいは向きを 決定する技術を含む。

ひとたびブロック２４０がこのグリフを識別したならば、この情報にマークが付 けられる（句読点りスト２４１に記憶される）。次に、ブロック２４２がページ 上に他にグリフがあるかどうかを判定する。もしないならば、そのページ上のす べての句読点が識別されたことになる。しかしながら、ブロック２４２がそのペ ージ上に他のグリフがあると判断したならば、装置はブロック２３８に戻ってそ のページ上の次のグリフを選定して識別し、句読点識別プロセスが繰り返される 。

ブロック２３９が選定グリフがグリフ行の底に達していると判断したならば、決 定ブロック２４４がこの情報を採用してそのグリフが行の中間に達しているかど うかについてのさらなる判断を行なう。グリフか行の中間に達していなければ、 ブロック２４４はそのグリフをコンマあるいは終止符と認定する。ブロック２４ ６かこのグリフかコンマてはなくて終止符であるかどうかを判定する。終止符は ブロック２３７によってそのページ上の最小グリフと先に識別されているのて、 ブロック２４６はそのグリフをコンマと識別する。逆に、選定されたグリフが最 小グリフよりもそれほど大きくなければ、それは終止符と識別される。このグリ フがブロック２４６によってひとたび識別されたならば、この情報は句読点りス ト２４１に加えられ、ブロック２４２かそのページにもうグリフかないかどうか を判断する。もしあれば、装置はブロック２３８に戻って次のグリフを先に述べ たように識別する。

ブロック２４４がグリフが行の中間に達していると判断したならば、ブロック２ ４８かそのグリフか分離可能要素を含んでいるかどうかについてさらに判定を行 なう、グリフが分離可能要素を含んでいる場合には、決定ブロック２５０がグリ フの最下方要素が行の中間に達しているかどうかを判断する。最下方要素が行の 中間に達していなければ、そのプリンは感嘆符（り、疑問符（？）、セミコロン に）、コロン（：）からなる句読点マークまたは文字のグループに属することに なる。ブロック２５０は、グリフの底要素が行の中間に達していないという情報 をブロック２５２に与える。次に、ブロック２５２か次の解析技術を用いて４つ の句読点マークの前記グループからそのグリフの身元を判断する。すなわち、セ ミコロンおよびコロンの頂要素は終止符であるからこの頂要素か終止符（既に識 別されたマーク）であるかどうかを判定することによってセミコロンまたはコロ ンが感嘆符および疑問符から容易に区別されるのである。ブロック２５２は最下 方要素か終止符であるかどうかを検討することによってセミコロンをコロンから 区別する。もし終止符であれば、そのグリフはコロンである。感嘆符と疑問符に ついては、プリンの頂要素をその鏡像と比較してブロック２５２によって感嘆符 か識別される。このマークの頂要素かその鏡像と同一であれば、そのグリフが疑 問符ではなくて感嘆符であるという結論か引き出される。このグリフがブロック ２５２によってひとたび識別されたならば、この情報は句読点リストに加えられ る。次に、ブロック２４２がそのベージにもつとグリフがあるかどうかを判定す る。あれば、装置かブロック２３８に戻って次のグリフな解析する。

フロック２５０かグリフがグリフ行の中間に達していないと判定したならば、そ のグリフは句読点マークあるいは文字ではなくて、非句読点グリフ、たとえば、 クリア文字または数字である。この情報はブロック２５０からブロック２５６に 与えられる。このブロック２５６はそのグリフかその最上方要素として終止符を 含んでいるかどうかを判定する。もし含んでいれば、このグリフは文字「ｉ」ま たは「ｊ」としてマークされる。この情報は後に説明するようにグリフ文字を識 別する際に使用される暗号解析技術に対する補充情報と呼ぶことがてきる。次に 、ブロック２４２がページ上にもつとグリフがあるかどうかを判定する。あれば 、装置かフロック２３８に戻って次のプリンを解析する。

ここで再・びブロック２４８を参照して、このブロック２４８かグリフが分離可 能要素を持っていないと判断したならば、この情報は決定ブロック２６０に送ら れる。この決定ブロックは斜線が非水平直線を含んているという知識に基づいて グリフが斜線であるかどうかを判定する。このグリフが非水平直線の形をしてい るという判断をブロック２６０がしたならば、その情報はブロック２６２に送ら れる。このブロック２６２はその斜線か左に傾いているか、右に傾いているか、 垂直斜線であるかを判定する。この判定は単純な形状解析技術、たとえば、線か 配訝されている角度を識別することによって達成される。グリフかひとたび識別 されたならば、マークが付けられる。次に、ブロック２４２かそのページ上にも つとグリフがあるかどうかを確認する。もしあれば、装置はブロック２３８に戻 って次のグリフを解析する。

グリフか斜線てないとブロック２６０か判断したならば、その情報はフロック２ ６４に与えられる。このブロックはそのグリフかその黒色部分によっ°〔完全に 囲まれた白色領域（「キャプチャードホワイｌ−Ｊと呼ばれる）を含むかどうか について判断をなす、もしブロック２６４がグリフにキャプチャートホワイ１〜 かまったくないと判断したならば、決定ブロック２６８かそのグリフが小括弧（ （）、角括弧（［）、不等号（＜、　＞）のいずれかであるかどうかを判断する 。この判断はいくつかの基準に基づいてなされる。

まず、小括弧、角括弧は、それらが大文字の高さと同し高さあるいはそれよりも 高い句読点文字であるという忠実によって識別される。さらに、小括弧、角括弧 の上半分はそれぞれの下半分の鏡像そのものである。

またさらに、角括弧、小括弧は３本以上の線が交差するところあるいは一木の線 が別の線の中間に入り込み、それを交差するところがない。これらの基準のすべ てを満たすグリフ文字は大文字の［ＣＪだけである。しか１７なから、大文字「 Ｃ」は成る種の単純な解析に基づいて小括弧あるいは角括弧から容易に区別され る。すなわち、この特定のグリフの鏡像がページのどこかに見出されるならば、 そのグリフは大文字の「Ｃ」でなく、角括弧あるいは小括弧で°あると結論でき る。大文字ｒＣＪを角括弧あるいは小括弧から区別する方法どしては、大文字「 Ｃ」が角括弧と違って鋭角の角隅な持っておらず、小括弧はどの高さも持ってい ないという判断かある。同様にして、不等号もそれらが共に鋭角の角隅を持って いるという事実にょ−）て大文字ｒＣＪどは容易に区別される。

ブロック２６８かそのグリフか小括弧、角括弧ありは不等号のいずれかであると 判断したならば、ブロック２゛７０がさらにそのグリフについて解析を行なって 上述の句読点タイプからの区別を行なう。そのグリフに含まれる鋭角角隅を識別 し、その数をカウントすることによってこのグリフが実際に小括弧、角括弧、不 等号のいずれかであるかどうかをブロック２７０か判断する。特に、この解析で は、小括弧が鋭角の角隅な持たず、不等号の各々がただ１つの鋭角の角隅な持ち 、角括弧が２つの鋭角の角隅を含んでいるという知識を用いる。さらに、湾曲の 向きを識別することによって左側の小括弧記号は右側の小括弧記号から容易に区 別される。同様にして、左右の角括弧および不等号もそれぞれ同様の手続きを経 てそれぞれの相手方から区別される。このグリフがブロック２７０によって識別 され、マーク付けられたならば、ブロック２４２がそのページ上にもっとグリフ かあるかどうかを判定する。もしあれば、装置はブロック２３８に戻って次のグ リフを解析する。そのグリフが小括弧、角括弧あるいは不等号でもないとブロッ ク２６８か判断したならば、このグリフか非句読点タイプのグリフであるという 結論か引き出される。この情報はブロック２５６に与えられ、このフロックは上 Ｊ１ノだようにこの特定のグリフを非句読点文字と１１゛〔マーク１）、この情 報を記憶して解読手段３０での後の処理に備える。

ブロック２６４での判断かグリフかキャプチャートホワイｌ−を含むということ であれば、この情？９　（ｊ：プロ・ンク２７６に送られる。フロック２７６は このタリフを非句読点グリフ（たとえば、数字または文字のグリフ）あるいは次 の記号、すなわち、「番号」記号（井）、ドル記号（＄）、百分率記号（％）、 アンバーサンド記号（＆）のうちの１つのいずれかであると認識し、マークする 。ブロック２７６によってマークされたグリフはこの時点てはそれ以上の処理を 受けない。したかって、フロック２７６のマークしたグリフか実際に文字あるい は数字のグリフてなく、上述の記号の１つに相当するグリフであるならば、文書 形式解析手段２８または解読手段３０のいずれかによって最終的に識別されるこ とになる。

ドル記号（＄）に関連して、その文書か財務報告書であるならば、文書上の位置 およびそこに現れている数字グリフに対する関係に基づくなどして文書形式解析 手段かそのドル記号を識別するはずである。もしその文書が財務報告書でないな らば、ドル記号は最初にあたかも数字グリフであるかのように解読手段３０によ って処理されることになる。この場合、ドル記号は、文書内に暗号演算技術を実 行するに充分な数値情報かあるかどうかに依存して、形状解析技術を使用するこ とによってかあるいは暗号演算解析（後に説明するつもりである）中に最終的に 復号されることになる。ここで暗号Ｈ算解析を使用するのに利用できるに充分な 数値情報があると仮定すれば、ドル記号は常に数字のストリングの前にあり、二 重のキャプチャードホワイ１へを含んているという事実によって識別される。も し充分な数値情報かないならば、）・ル記号は、形状解析（後に説明する）のよ うな「バックアップ」解読ルーチンを用いて数字グリフと一緒に解読される。

番号記号（＃）は、常に数字ストリングの前か後に位置しくボンド記号として用 いられている場合には後にある）、単一のキャブチャートホワイトを含むという 事実に基づいて解読手段３０によって識別され、トル記号とは区別される。ある いは、暗号演算解析を使用するには数値情報の量が不充分である場合には、番号 記号は形状解析技術を用いて識別される。

百分率記号（％）はそれが常に数字のストリングの後に続き、二重のキャブチャ ードホワイトを含んでいるという事実に基づいて解読手段３０によって識別され る。この文書に暗号演算解析を使用するのに利用できるに充分な量の数値情報が ないならば、百分率記号は形状解析技術によって識別される。

最後に、アンバーサンド記号（＆）は二重のキャブチャードホワイトを含むただ １つの単一グリフワードであることに基づいて解読手段３０によって識別される 。

この選定された句読点プリンが上述のように処理されてしまったならば、ブロッ ク２４２がまだ処理されていないページ上に他になんらかのグリフがあるかどう かを判断する。句読点であるかどうかを判断する目的てこれか行なわれる。もし そのページに余分なグリフか残っていたならば、ブロック２３８かブロック２３ ９て始まる処理を行なうべき次のグリフを選定する。このループは、ブロック２ ４２がそのページの全グリフが処理されてしまったと判断するまで続く。

句読点のすべてか識別されたならば、ブロック１１６（第２図）がグリフのグル ープをグリフ「ワード」と識別する。この判断は、連続したグリフを分離してい る、所定量よりも多い余白で始まるかあるいは終る「ワード」を識別する比較的 単純な手続きである。この所定量の余白は連続したグリフ間にある余白の平均量 にもつづいて計算される。したかって、選定グリフ間の間隔か連続するグリフ間 の平均余白よりもかなり大きければ、単数または複数のグリフワードの初めある いは終りまたはその両方を示す境界と識別される。

さらに、成るタイプの句読点、たとえば、終止符もグリフワードの終りを示す信 号として使用される。グリフワードが今述べたように識別したならば、それは一 時記憶バッファ３６（第１図）に記憶され、後に詳しく説明するようにそこでさ らに処理される。

装置２０で行なうべき次のステップは「文書形式」解析と呼ばれる。この手続き は文書形式解析手段２８（第１図）によって行なわれる。特に、この手段２８は テキストの入力ベージを成る特定の文書、たとえば、貸借対照表、業務上の手紙 等のそれと識別しようとする。もしこのテキストベージが実際に識別可能な形式 の文書であるならば、その識別内容はそのまま大量の有用な情報を与え、グリフ 要素を復号するときに解読手段３０によって後に使用される。

ブロック２８はそのページ上のグリフワードの地理的レイアウトまたは場所を予 め選定されているネームプレート３８に含まれる情報と比較することによって文 書形式を判断する。これらのネームプレートは特定の形式の文書と組合わせた既 知レイアウトについての記述を含んている。特定の文書形式と結びついた成る既 知のグリフパターン（たとえば、同じグリフの反復）を識別することによフて追 加の情報が得られる。

したかって、財務報告書、送り状、略図、計算機プロ’ｆラム、議事録、業務上 の手紙等が一般にページ上に幾分独特の識別可能な配列のグリフワードを含んで いるという事実によってこの比較作業が可能となることは了解されたい。たとえ ば、業務上の手紙は一般にページの右下方部分付近にｒｓｉｎｃｅｒｅｌｙ　Ｙ ｏｕｒｓ、Ｊ、ｒｃｏｒｄｉａｌｌｙ　Ｙ　ｏ　ｕ　ｒｓ、Ｊ等のあいさつ句の 他に名前を持つ、ブロック２８は、装置２０に格納された、あるいは、成る種の 入力手段（たとえば、キーボード）から入力された一組のこのようなネームプレ ートから文書形式ネームプレート３８を順次選定することによって特定形式の文 書を識別する。ネームプレート３８の各々は、そのページか前記ネームプレート と組み合った特定形式の文書を含むと仮定したときに成るグリフワードか見出さ れる可能性のある地理的場所に関するデータを含んでいる。もし入力ページ上の グリフ場所間に充分な量の相似かあり、また、この特定のネームプレートに与え られたパターンかあれば、ブロック２８はそのテキストページをそのネームプレ ートと組み合った特定形式の文書であると識別する。ネームブレ・−ト３８は装 置の記憶知識ベースと呼ばれる表に格納される。この記憶知識ベースおよびその 表は装置が使用されている特定の環境において一般に遭遇する特定形式の文書を 収容するように容易に修正され得る。

−例として、業務上の手紙を識別するのに使用されル代表的なネームプレートは 返送先宛名ブロック、日Ｍブａツク、あいさつ句、補足結句、署名、署名下のタ イプした名前、パターンＦＡＡ　：　Ｊを持つグリフワードを捜すことになる。

カーボンコピーの場合、パターンｒＡＡＪは任意の反復グリフを表す。

さらに、文書形式解析手段は種々のグリフブロック（グリフワードのグループ） のサイズ、場所を特定のネームプレート３８上に記載されているものと比較する ことによって識別する目的でまた追加の情報を得る。たとえば、返送先宛名ブロ ックは一般に業務上の手紙のページの最初の事項として識別される（会社のレタ ーヘットの場合を除く）。これはページの中間付近でその左に何もなしに左位置 調整され、テキストの３から５行を含む。この特徴か充分に存在すれば、この文 書は業務上の手紙と確定される。

同様にして、テキストのページがワードｒＢＡＬＡＮＣＥ　５ＨＥＥＴＪを表す グ’）７バ９−ンｒＡＢＣＢＤＥＦ　ＧＨＦＦＩＪを有するヘッダあるいはワー ドｒＳＴＡＴＥＭＥＮＴ　ＯＦ　Ｃ０ＮＤＩＴＩＯＮＪを表ｉ−ヘッダｒＡＢＣ ＢＤＥＤＦＢ　ＧＨＩＧＦＪＫ１３ＫＧＦＪを含んでいる場合には文書は財務報 告書ネームプレートによって財務報告書と判断される。

この場合、貸借対照表を示す他のヘッダは表題ｒＡＳＳ　Ｅ　Ｔ　Ｓ　Ｊ　ア’ Ｓ　イハｒ　Ｌ　Ｉ　Ａ　Ｂ　Ｉ　Ｌ　Ｉ　Ｔ　Ｉ　Ｅ　Ｓ　Ｊを表す文字パタ ーンおよびワードｒＴＯＴＡＬＪまたは「丁０ＴＡＬＳＪに相当する文字パター ンを有するブロックのターミメータを含むことになる。これらのワードはその各 々がその中の所定位置で反復する１つまたはいくつかのグリフを含むかぎり示さ れ続ける。

貸借対照表を識別するのに使用される他の方法としでは、右側位置調整が一般に 数字の桁を示唆するので１つまたはそれ以上の桁の右側位置調整がある。

こうして、文書形式解析手続きが知識ベースの特定の表または他の部分において 与えられて入力文書が充分に反復ネームプレートに相当するかどうかを判断する 方法および技術を使用することは了解されたい、後に説明するように、上記の解 析か入力ベージが実際に成る特定形式の文書であることを示す場合には、この判 断に基づいて成る特定の解読ルーチンが選定される。一方、入力ベージが知識ベ ース内の文書形式ネームプレートのいずれとも合致しない場合には、文書形式は 判断され得す、普通の英文テキストであるという結論か引き出される。

文書形式解析手段２８が文書形式を識別してしまうか、あるいは、その文書形式 が確定し得す、ページが標準の英文テキストのそれであるという結論に到達シた ならば、解読手段３０（第１図）はそのページ上に表れているグリフワードを解 析１ノてそのページ」−のグリフに相当する特定の言語記号を識別する。

解読手段３０（第１図）は、基本的に、グリフ要素およびグリ・フワードについ て種々の機能ステップを実行してこれらの記号な復号あるいは解読する汎用計算 機に含まれる論理回路あるいはソフトウェアを包含する。これについて、第１０ Ａ図および第１０Ｂ図に解読手段を包含する機能ブロックが示しである。さらに 、第１０ｃ図には、第１０Ａ図および第１０Ｂ図の特定の解読ルーチンが示して あり、これらの解読ルーチンは文書形式解析手段２８（第１図）によりてなとし て成る種め選定形式の文書、たとえば、手紙、財務報告書および通常のテキスト について実行される。

ここで、まず、グリフ文字およびグリフ数字を解読するのに使用される技術およ びルーチンか一般にグリフの地理または形状に依存せず、グリフか現れる文脈に 依存することを指摘したい。この文脈というのは、ページ上の種々のグリフの間 の相互関係、成る特定のグリフが現れる頻度、成る特定形式の文３上のグリフの 位置等（これは先に述べである）をを味する。グリフ数字に関して、暗号演′Ｑ 技術か使用されてグリフ数字か現れる文脈からも個々の数字↑−なゎらディジッ ｌ−を識別する。さらに、多数べｍ−うノ文書を解析する際には、装と２０は原 稿の習慣、たとえば、連続ベージ番号付け、連続脚注番号（＝ｊけ答を１１用し てグリフ番号に関する情報を与える。前記の未知数字を復場４″ｓ暗号演算技術 は以下「暗号演算解析」と呼ぶ。しかしながら、ここて、そのテキストページに ある数字の量か暗号演算解析技術を適用するには不充分である場合（通常のテキ ストや業務用手紙てはしばしば起こる）には、普通の形状解析技術の代りに暗号 演算解析技術を使用して数字を復号することかできる。しかしながら、文書形式 解析手段２８かその文書か財務報告書であると判断したならば、暗号演算解析を 使用してそのページ上のグリフ数字を識別するのは容易である。

第１０Ａ図および第１０Ｂ図を参照して、解読手段のブロック３０２は文書形式 解析手段２８から受け取った情報に基づいて解読プランを選定する。さらに、第 １０Ａ図および第１０Ｂ図に示すルーチンが分離手段２６によって与えられたよ うにグループ化されたグリフ情報３６を利用する。解読プランかブロック３０２ で選ばれたならば、ブロック３０４が「パス」カウンタ（すなわち、解読ルーチ ンの反復回数を記憶するカウンタ）を値１にセットする。次に、ブロック３０６ か、現パス中に使用しようとしている適切な解読ルーチンを、それに伴なう文書 形式および先のパス中に完了したルーチンに基づいて判断する。このとき、ブロ ック３０６の選ぶことのできる解読ルーチンは知識ベース表（後に説明する）か ら地理的な特定のキーワード索引を実行するブロック３０８と、知識ベース表（ 後に説明する）から文字頻度および二重文字判断を用いて類ワード解析を実行す るブロック３１書を用いてパターンマツチングを実行するブロック３１２と、知 識ベース表（後に説明する）から完全辞書を用いてパターンマツチングを行なう ブロック３１４と、知識ベース表（後に説明する）から暗号演算解析を実行する ブロック３１６とを含む。

特定の解読ルーチンが選定され、実行されたならば、決定ブロック３２０が先の パス中に得られた結果に矛盾があるかどうかを判断する。矛盾がある場合には、 ブロック３２４がその矛盾を解析し、これらの矛盾の性質に基づいて先に真実で あると考えられた選定グリフ／文字相似点から成るものを除く。次に、ブロック ３２４かパスカウンタを成る値にセットし、生じた矛盾の性質およびタイプに応 じて、これら矛盾した結果を生じた解読ルーチンを反復させるか、あるいは、他 の先に完了した解読ルーチンの１つまたはいくつかを反復させる。

一方、ブロック３２０が矛盾なしと判断したならば、決定ブロック３２８かあい まい語句か残っていないかどうかを判断する。もしあいまい語句（すなわち、解 読されなかったグリフ）か残っている場合には、ブロック３３０がパスカウンタ を１だけ増分させ、ブロック３０６かページの文書形式分類に基づいて次の解読 ルーチンを選定し、実行する。しかしながら、ブロック３２８かあいまい語句を まったく持っていない、すなわち、グリフのすべてか確定されてしまっていると 判断したならば、ブロック３３２が機械可読コードを入力手段２４で入力された 既知グリフに置換し、入力ページの機械コード表示を定める。

さらに、多数ページ文書において、文書の任意の特定ページ、たとえば、最初の ページについてグリフ／文字相似点かひとたび確定されたならば、この情報は文 書の他のページを解読するのに適用される。その目的のために、文書の残余のペ ージは容易にたとえば機械可読コードに翻訳され、しかも、最初のページを解析 するのに使用された解読ルーチンを反復する必要がない。さらに、装置２ｏの成 る任意の特徴によれば、多数ページ文書を間隔久方手段に送り込んでいる人間が 文書を構成しているページの数をキーボードその他第１０Ｃ図を参照して、解読 ルーチンの動作を考察する。その目的のために、文書形式解析手段２８が入力文 書か手紙であると判断したならば、成る特定の解読スキームが選定される。この スキームはブロック３０８Ｂで始まり、地理的特定キーボード索引（後に説明す る）を実行し、その後にブロック３１０Ｂで文字頻度・二重文字解析（後に説明 する）を用いて類ワード解析を行ない、ブロック３１２Ｂて限定辞書（後に説明 する）を用いてパターンマツチングを行ない、最後にブロック３１４で完全辞書 （後に説明する）を用いてパターンマツチングを実行する。

しかしながら、文書形式が財務報告書であると判定されたならば、別の解読スキ ームが選定される。このスキームはブロック３０６Ｃで地理的特定キーボード索 引（後に説明する）を実行し、ブロック３１２Ｃで限定辞書（後に説明する）を 用いてパターンマツチングを実行し、ブロック３１６で暗号演算解析（後に説明 する）を実行し、最後にブロック３１４で完全辞書を用いてパターンマツチング （後に説明する）を行なう。

文書形式が平易テキストであると判断されたならば、また別の解読スキームが選 定される。このスキームは「文字」ルーチンの短縮バージョンであり、ブロック ３１０で始まって文字頻度・二重文字解析を用いて類ワード解析を行ない、ブロ ック３１２で限定辞書を用いてパターンマツチングを実行し、最後にブロック３ １４で完全辞書を用いてパターンマツチング第１０Ｃ図に示す文書形式解読ルー チンを以下に説明する。

ブロック３０８で実行されるような地理的特定キーボード索引は、基本的には、 装置の知識ベース表に格納され、伴なう特定形式の文書に基づいた適当なキーボ ートを選定する手段を包含する。ブロック３０８は、したかって、これらのキー ボードか成る所定の場所でべ一番上に現れるかどうかを判断する。たとえば、文 書が手紙であることがわかっているならば、ｒｓｉｎｃｅｒｅｌｙＪ、ｒＲｅｓ ｐｅｃｆｕｌ　１ｙｙｏｕｒｓＪ等のキーボードがページの底に向って検索され る。

ブロック３１０で実行されるような文字頻度・二重文字解析を用いる短ワード解 析は、基本的には、知識ベース表に格納されている成る種の頻繁に現れる短ワー ドを解読する一組のルーチンを含む、たとえば、ワードｒｔｈｅＪかこのワード に含まれる成るグリフまたはその組合わせの出現頻度に関する情報に基づいて検 索され、識別される。

ブロック３１２で実行される限定辞書を使用したパターンマツチングは、基本的 には、そのグリフ文字のいくつかが確定されているグリフワードを知識ベース表 に格納されている限定辞書内のワードと比較してこれらのグリフワードか限定辞 書内のワードの任意のものに相当する文字パターンを含んでいるかどうかを確認 する。ここで、限定辞書は特定の言語で最も普通に使用されるワードのリストを 含んでいる。

ブロック３１４で実行される完全辞書を用いたパターンマツチングはブロック３ １２で実行されるルーチンに類似しているが、たたし、グリフワードが知識ベー ス表に格納されたもっと大きいワードリスト、たとえば、Ｗｅｂｓｔｅｒ’　ｓ ＵｎａｂｒｉｄｇｅｄＤｉｃｔｉｏｎａｒｙのような完全辞書に含まれるワード すべてと比較され、この辞書内のワードに対応する成る種のグリフワードを識別 する。

ブロック３１６の実行する暗号演算解析は、基本的に、知識ベース表に格納され た種々の数字規則および他の解析手段を用いてディジットが特定のグリフ数字に 対応するかどうかを判断する。これらの方法は、一般に番号ゲームと組み合わさ れるが、しばしば、グリフ／数字相似点を確定するに充分な情報を提供する。

たとえば、業務用手紙の成るページの頂縁に隣接した４つの連続グリフのストリ ングの最初のプリンはたぶん年の最初の数に相当する数字１である。これらの方 法には成る形式の文書、たとえば、財務報告書に現れるときはいっでも数学の式 および関係に基づく情報を導き出す手段も含んでいる。

種々の解読ルーチンの一般的な説明を行なってきたが、これらのルーチンを実行 する種々の機能手段を以下にもっと詳しく説明する。ブロック３１０で実行され る短ワード解析・二重文字解析か第１１図に一層詳しく示しである。その目的で 、類ワード解析手段は、基本的には、ブロック３４０．３４４．３４８．３５２ ．３５６．３６０，３６４を含む。プロ・ンク３４０はプロ九ツク２１６（第２ 図）で確定されたグリフワードのすべてを４つの別個のカテゴリに分類する。こ れらのカテゴリは、１つのグリフ文字を含むワード、２つのグリフ文字（二重文 字）を含むワード、３つのグ、リフ文字（三重文字）を含むワード、４つ以上の グリフ文字を含むワードである。表１．１には単一文字グリフ出現衣か示しであ る０表１．２．１は二重文字／合掌グリフワードを示す０表１．２．２は文字・ 句読点記号二重文字プリン、合掌出現表を示す。表１゜２．３は３文字三重文字 グリフ・合掌出現表を示し、このグリフワードのカテゴリに関する情報はブロッ ク３４０からブロック３４４に送られる。ブロック３４４は単一の文字のみを含 むグリフワードカテゴリから文字ｒａＪ、ｒＩＪについてのありそうな候補をす べて確定する。「Ｉ」およびｒａＪは一般に１文字ワードとして現れる英単語で あるから（ただし、二重キャブチャードホワイトを含む事実によって容易に識別 される引用符“を除く）、１文字ワードとして現れ、二重キャブチャードホワイ トを含まないグリフはｒａＪまたはｒＩＪのいずれかと仮に判断される。

ブ、ロック３４４の出力は次にブロック３４８に転送される０次に、ブロック３ ４８は４以上のプリン文字を含むすべてのワードについて先頭二重文字解析を実 行する。先頭二重解析は、単に、２つの文字（与えられた特別の順序における２ つ文字）か成るグリフワードの最初の２文字として最も頻繁に現れるということ をカウントすることを意味する。したがって、ブロック３４８が、２つの文字が ４つ以上の文字を含むグリフワードの最も頻繁な最初の２文字であるかどうかを 判断する。たとえば、ワードｒ　ｔ　ｈ　ｒ　ｏ　ｗ　Ｊについての先頭の二重 文字は文字ｒｔｈＪを表すグリフ対である。４つ以上の文字を含むワードで二重 文字が最も頻繁に現れることについての情報は、以下に説明するように、ワード ｒｔｈｅｊを判断するのに使用される技術を含む成る種の暗号解析技術を実行す る際に有用である。

このとき、ブロック３５２がワードｒｔｈｅＪを識別する。ワードｒｔｈｅＪは 英語では最も普通に使用されるワードであるから、ワードｒｔｈｅＪが所与のテ キストページにおいて１回以上現れるということが非常のありそうである。した がって、ブロック３５２か成る種の暗号解析技術を実行してそのページ上のグリ フワードのどれが英語ワードｒｔｈｅＪに対応するかを判断する。明らかに、ワ ードｒｔｈｅＪに相当するグリフワードを位置決めすることによって、文字ｒｔ Ｊ、ｒｈＪ、ｒｅＪに相当するグリフが判断されチャートに一層詳しく示しであ る。特に、ワード「ｔｈｅＪを確定する最初のステップはブロック３７０によっ て実行される。このフロック３７０はまさに３つのグリス文字を含むグリフワー ドのすべてを取り込む手段を含む、ワードｒｔｈｅＪを識別する次のステップは ブロック３７４で実行される。ブロック３７４は反復グリフ文字を含む３文字ワ ードのすべてを考察から除く、明らかに、２つ以上の同じグリフを含む任意のワ ードはワード「ｔｈｅ」であり得ないと推論しても安全である。。次に、ブロッ ク３７８かそのページ上の６つの最も普通に出現するグリフのすべてを考慮から 外す。文字ｒｅＪは英語では最も頻繁に出現する文字であるから、３グツ７文字 ワードのうちの最後のグリフよりもページ上に頻繁に現われる６つの他のグリフ がある場合には、３グリフ文字ワードの３番目のグリフは文字ｒｅＪに対応せず 、したがって、このグリフワードはワードｒｔｈｅＪてあり得ない。次に。

ブロック３８２かブロック３４４（第１１図）で確定されたような文字ｒａＪま たはｒＩＪのいずれかの候補であるグリフを含むグリフワードを排除する。次に 、ブロック３８６か最初の２文字かそのページに現れた任意の２文字ワードと一 致するワードを排除する。明らかに、３文字ワードの最初の２文字がそのページ 上の２文字ワードとして任意の順序で現れるならば、これらの２文字がｒｔＪ、 ｒｈＪではなく、このワードかｒｔｈｅＪでないと判断しても安全である。この 時点て、ワードｒｔｈｅＪについてまたいくつかの候補か残っているならば、ブ ロック３９０か最初の２文字が４つ以上の文字を含むワードについて最も普通に 出現する二重文字とそのままの順序で一致し、これかワードｒｔｈｅＪであると 判断する。この結論は、二重文字ｒｔｈＪが４つ以上の文字を含むワードについ ての英語の最も頻繁に出現する二重文字であるという事実によって引き出される 。

さらに、装置２０か第１２図に示されたテストに類似し、他の普通に出現するワ ードを識別する付加的なテストを含む。

第１１図を参照して、ブロック３５２がワード「ｔｈｅＪを識別したならば、文 字ｒｏｂ、ｒａＪ、「ｉ」をブロック３５６で判定する。ここで、文字ｒｔＪ　 ＳよびｒｈＪについてのグリフかブロック３５２によってなされた判断に基づい て既知であるという事実か与えられているので、文字ｒｏＪに相当するグリフも 、まさに２つのグリフを含み、文字ｒｔＪに相当するグリフて始まる英単語がワ ードｒｔｏＪであるから、容易に確定され得る。

さらに、ブロック３５６は１文字ｒｔ４、ｒｈＪに対応するグリフか既知であり 、英語の４文字ワードの文字ｒｔｈＪと文字ｒｔＪの間に位置し得る唯一の文字 はｒａＪであるから、ワードｒｔｈａｔＪから文字ｒａＪを識別する。ｒａＪが ひとたび識別されたならば、「ｉ」も、ｒｉｔＪおよびｒａｔＪか文字ｒｔＪて 終る２文字ワードであるから、ワードｒｉｔ」から容易に識別され得る。

次に、ブロック３６０が同様の解析技術を利用して文字ｒｓＪ、ｒｆ」、ｒｎＪ に相当するグリフを識別する。これらの文字を識別するテストは、一般に、次の 類ワード、すなわち、「Ｏｆ」、ｒｏｎＪ、「ｉｔ」、ｒｉｓＪ、ｒｉｎＪ、「 ５ｏ」、ｒｎｏＪ。

ｒａｓＪ、ｒａｎＪについての解析を含む。

同様に、ブロック３６４がワードｒａｎｄＪ、「ｆｏｒＪおよびｒｔｈｅｒｅＪ を解析することによって文字「ｄ」、「ｒ」、に相当するグリフを識別する８限 定辞シを用いるパターンマツチングは第１３図のフローチャートに示されるよう にブロック３１２によって実行される。このとき、限定辞書パターンマツチング は、基本的には、ページ上の威名グリフワードをそれらのグリフ文字パターンを 知識ベース表の限定辞書に含まれる普通に出現するワードの既知文字パターンと 比較することによって識別する手続きを包含する。未発明の好ましい実施例では 、限定辞書に含まれるワー１’は＆′Ｊ　Ｉ　Ｏ０個であり、特定の言語、たと えば、英語て最も普通に出現するワードを含むように選定されている。また、限 定辞書はブロック２８から得られた文月形式情報に基づく特定の知識へ一７′２ １．がら得られた限られ１こ数の伺加的なワードも含む。たとえば・ブロック２ ８かこの人カベーシを財務諸表と分類したならば、限定辞書はｒＡｓｓｅｔｓＪ やｒＬｉａｂｉｌｉｔｉｅｓＪのようなワードを含むことになる。適当な限定辞 書がブロック４００によって選定されたならば、ブロック４０４がその辞書の最 初のキーボードを選定し、テキストの最初のページにあるグリフワードと比較す るや次に、決定ブロック４０８がそのページ上の各グリフワードと組み合った文 字パターンを最初に選定したギーボー１４の文字パターンと比較し、一致がある かどうかを判断する。

この文字パターン比較は辞書ワード、グリツツ−１＜の両方のそれぞれの文字を ｒａＪで始まる任意の文字に割り当てることによって行なわれる。一層詳しくは 、ワードの最初の文字が文字ｒａＪに割り当てられ、先の文字の繰替しでないワ ード内の次の文字か「ｂ」に割り当てられるという具合に、任意の反復文字が最 初に現れた文字に最初に割り当てられた同じ任意文字に割り当てられる。したか つて、ワードｒａｓｓ　ｅ　ｔ　ｓ　ＪについてのパターンはｒａｂｂｃｄｂＪ であり、ワードｒｌｉａｂｉｌｉｔｉｅｓＪについてのパターンはｒａｂｃｄｂ ａｂｅｂｆ　ｇＪである。同様に、成るページ上の各グリツツ−）−もまったく 同し要領で文字ｒａＪて始まる文字を割り当てられる。したかって、マッチンク プロセスの最初のステップは選定したキーワードに割り当てられた文字パターン を比較することを伴ない、この文字パターンかそのページ上に現れたグリフワー ドの各々に割り当てられる０選定キーワードの文字パターンとそのページ上に現 れたグリフワードの文字パターンに一致かあれば１文字／クリフの一致かありそ うたと認識される。そのページ上にグリフワードのいずれもが選定キーワードと 同しパターンを持っていないならば、そのページ上にはキーワードがないと判断 される。その目的のために、決定ブロック４０８で一致か示されない場合、この 情報は決定ブロック４１０に与えられ、この決定ブロック４１０か比較のために また選定されていないかったキーワードか他にあるかどうかを判断する。まだ選 定されていない余分なキーワードかある場合、限定辞書内の次のキーワードがブ ロック４１４によって選定され、装置は決定ブロック４０８に戻る。ブロック４ ０８はこの次の選定キーワードと組み合わされたパターンがそのページ上に現れ ているグリフワードパターンのいずれかと一致するかどうかを判定する。この手 続きは、ページ上に現れた１文字パターンか現在選定されたキーワードと一致す る１つまたはいくつかのグリフワードであるかどうかをブロック４０８が判断す るまで続く。これが生じたとき、ブロック４１８かマツチングパターンを含むす べてのグリフワードのリストからマツチングパターンを含む最初のグリフワード を選定する。次に、決定ブロック４２２は、選定グリフワードにあるグリフ文字 のいずれかか先に完了した解読ルーチンの１つ、たとえば、短ワード解析を使用 して先に確定されていたかどうかを判断する。

グリフ文字の１つまたはいくつかか既に確定されているならば、ブロック４２２ は先に確定されたグリフ／文字相似点のいずれかかグリフワード（その既知のグ リフ／文字相似点を含む）を選定辞書ワードと比較することによって矛盾してい るかどうかを判断する。

たとえば、先の解読ルーチンが文字ｒｓＪに相当するグリフを識別していた場合 、たとえ同じ文字パターン、すなわち、ｒａｂｂｃｄｂＪを持っていても、グリ フワードｒａｔｔｅｓｔＪがキーワードｒａｓｓｅｔｓＪと一致しないことにな る。しかしながら、もし、既知のグリフ／文字相似点が成り立つ、すなわち、矛 盾することかない場合には、この情報はブロック４２６に与えられ、このブロッ クは後に説明するようにグリフワード内の対応グリフと選定辞書ワード内の文字 の仮の相似点を定める。次に、文字パターンが選定辞書ワードに含まれるパター ンと一致する任意付加的なグリフワードかあるかどうかを判断する。このような 付加的なワードがあれば、ブロック４３０がパターンが辞書ワードのパターンに 一致する次のグリフワードを選定し、装置２０かブロック４２２に戻って、再び 、この次のグリフワードか選定ワードであると仮定した場合に既知のグリフ／文 字相似点が矛盾するかどうかを判断する。一方、決定ブロック４２８によって確 定されたようなマツチングワードパターンか他にない場合、決定ブロック４１０ かそのページ上にあるグリフワードといまだ比較されていない任意の付加的なキ ーワードがあるかどうかを判定する。そのページ上にあるグリフワードといまだ 比較されていない付加的なキーワードか限定辞書内にある場合には、次のキーワ ードかブロック４１４によって選定され、パターンマツチングプロセスがブロッ ク４０８から始まって反復される。

既知のグリフ／文字相似点が有効である場合、決定ブロック４２２かこの情報を ブロック４２６に与え、このブロック４２２は実際にキーワード内の文字とグリ フワード内のグリフの相似点かあるという確信を強める。しかしながら、ブロッ ク４２６によって定められたような文字／グリフ相似点における強まった信念か グリフワード内のグリフが選定辞書ワードの組み合った文字に相当するという絶 対的な判断ではないということに注目されたい、むしろ、ブロック４２６は成る 特定の文字／グリフ相似点が実際に正しいという可能性に関する重みの付いた判 断を行なう手段と（）で相互参照マトリックスを定める。この相互参照７１へソ ックスは１つの軸線（たとえば、Ｙ軸線）に沿って配置された１桁のグリフと別 の軸線（たとえば、Ｘ軸線）に沿って配置された１行の文字とを含んで形成され る。したがって、このマトリ・ンクス内の任意の要素の値（その数学的な意味で 項要素がここで用いられてマトリックス内の任意のｘ、ｙ位置を示す）は桁、行 がそれぞれその要素と交差する文字、グリフ間に示唆される相似量と組み合わさ れた値である。その目的て、マトリックス内のすべての要素の値は限定辞書マツ チングルーチンが始まったときにゼロに初期化される。しかしながら、ブロック ４２２か成るマツチンググリフ／ワード文字パターンか先の既知のグリフ／文字 相似点と矛盾しないと判断したときはいつでも、ブロック４２６がグリフフート 内のグリフと一致すると考えられる辞書ワード内の各文字について特定のグリフ の行および文字の桁の交差点に相当するマトリックス内の要素をまたけ増分する 。このとき、ブロック４０８か成る選定辞書ワードが成る特定のワードと一致す ることを確定し、ブロック４２２が先に知られた（すなわち、先の解読ルーチン から知られた）グリフ／文字相似点のいずれもか矛盾していないと判断する毎に 、ブロック４２６はマツチングワード内に含まれる各グリフ／文字相似点毎に各 文字桁およぼそれに対応したグリフ行の交差点に相当するマトリックス内の要素 の値を増分させる。

このループは、限定辞書内のキーワードのすべてがそのページ上のグリフフート のすべてと比較されたとフロック４１０か判断するまて続き、この時点で、ブロ ック４３４がブロック４２６によって作られた相互参照マトリックス内に含まれ る情報を評価する。相互参照マトリックス内の種々の要素の値か成る特定のグリ フか成る特定の文字に対応することを示唆するとのくらの証拠か得られたかに対 応するので１本発明の好ましい実施例はマ）−リックス内の最高値要素をまず位 置決めし、次にこの要素に対応する文字、グリフか同等であると仮定することを 実行する評価スキームを使用する。この判断かひとたひなされると、この特定の グリフおよび文字に組合わせたマトリックスの行、桁（すなわち、その要素と交 差する行、桁）がクリアされる。すなわち、その行、桁に沿って位置したすべて の要素が値ゼロに変えられる。その行、桁についての値がゼロにセットされた後 、マトリックス内の新しい最高値要素か位置決めされる。この新しい最高値を有 する要素に対応する文字、グリフが次に互いに一致すると仮定され、その行、桁 もゼロにセットされる。このプロセスはマトリックス内の行、桁のすべてかクリ アされてしまうまで続く、この時点で、この手ｂｃきが文字／グリフ相似点につ いてほぼ正確な判断を行なっているか、成る程度のエラーかときに生じることか あるつもしそうなったならば、第１０Ｂ図に示すような他の種々のルーチン３０ ８〜３１６のどれかを選定してグリフの引続く処理中にエラーは矯正される。

本発明の別の実施例では、相互参照マトリックスを「解決」するためのさらに精 巧なスキームを利用する。このさらに精巧なスキームはブロックの限られた明す るし、図面に破線て示しである）の使用とを伴なう。このスキームでは、ブロッ ク４３８はこのような相似点と組み合わされたマトリックス位置の要素値か成る 所定の値ｒｎＪを越えた場合に文字をグリフと同じに扱うというだけである。成 る時点でマトリックス内の最高値要素（ブロック４３４によって決定される）が 値ｒｎＪよりも小さいならば、値がｒｎＪよりも小さいこれら文字／グリフ相似 点かブロック４３８によって互いに等しく扱われない。次に、ブロック４４２か マトリックス内のグリフのすべてが識別されたかどうかを判断する。もしそうで なければ。

フロック４４２はこの情報をブロック４０４に戻し、ブロック４３８によって有 効であると既に判断された文字／グリフ相似点を用いて全限定パターンマツチン グルーチンか繰り返される。この多数パスルーチンは、文字／グリフ相似点のす べてが確定されたか、あるいは、ループを通して先のパスでなんら余分な文字／ グリフ相似点が確定されていないと決定ブロック４４２が判断するまで続く。

キーワード文字のすべてが確定されるか、あるいは、ブロック４３４を通る先の パスで付加的な情報が得らねない場合には、限定辞書パターンマッチングルーヂ ンか完了１ノ、終了したものと考えられるつ第１ＯＣ図の地理的特定ギーワー１ へルーチン３０８は、入力ベージか文Ｒ形式解析手段２８によって成る特定の形 式の文書のベージであると分類された場合に使用される。ここで、地理的特定キ ーワード索引手続。

きか第１４図のフローチヘ・−トに一層詳ｌノ〈示しである。この［１的のため に、ブロック４８０か約３から１２のキーワードを含む適当な地理的特定キーワ ードリストをそれに伴なう文占形式に応じて選定する。このキーワードリス１〜 は知識ベースの表内にあり、成る特定形式の文書のページ上の成る所定の地理的 位置に出現しそうなワードを含む。たとえば、この文書か先に述べたように業務 用手紙であると仮定ずれば、ワードｒｓｉｎｃｅｒｅｌｙＪまたはｒＲｅｓｐｅ ｃｔｆｕｌｌｙ　ｙｏｕｒｓＪのいずれかに相当する文字パターンかベー・ジの 右側下方に向っＣ現れることか予測される。キーワード索引手続きの別の例とし ては、貸借対照表として知られた文書上の成る場所にワードｒＡＳＳＥＴＳＪあ るいはｒＬＩＡＢＩＬＩＴＩＥＳ」を捜すことである。

ブロック４８０か知識ベースから適当なキーワード・リストを選定したならば、 ブロック４８４で実行されるような次のステップはそのページ上の最初の地理的 位置（たとえば、左上角隅）を選定し、それを評価することである６次に、プロ ・ンク４８Ｇかそのべ−・ジ」二の最初に選定された地理的位置か文字パターン か選定キーワードリスｌ−内のキーワードの任意のものの文字パターンと一致す るグリフフートまたはグリフワードのブロックを含むかどうかをＩＩ　ｌｉする 。このようなパターンの一致かあるならば、決定ブロック４８６はこのｊｋ報を 決定フロック４８８に今一λる。次に、ブロック４８８かグリフワードかキーワ ー１−と一致するど仮定することによって既に確定されたグリフ／文字相似点の いずれもか有効てない（」−なわち、矛盾する）かとうかを判断する。もし先に 確定されブこグリフ、／文字相似点か矛盾しなければ、それぞれのワード内の文 字、グリフか一致するという確信か強められる。これは先に述べたブロック４２ ６（第１３図）で設定された相１Ｌ参照マトリックスと同じ相互参照マトリック スを定めることによってブロック４９０で行なわれる。

したがって、ブロック４９０て定められたマトリックスはゼロに初期化され、そ の要素はブロック４２６で定められたマトリックスに関して先に述べたとそっく り同し要領て増分される。プロ・ンク４９０か仮定した相似点に相当するマトリ ックス内の要素位置をひとたび増分させたならば、決定ブロック４９２かまた処 理されていない、すなわち、選定キーワードと比較されていない付加的な地理ベ ージ場所かあるかどうかを判断する。もしあれば、ページ上の次の地理的な場所 かブロック５００によって選定される９この次の位置かフロック５００によって 選定されたならば、選定位置を選定キーワードパターンと比較するプロセスはブ ロック４８６で始めて繰り返される。またさらに、ブロック４９０は上述の要領 と同じ要領でグリフワード内のグリフに一致すると考えられる選定ワード内の各 文字に相当する相互参照マトリックス内の要素を増分する。しかしながら、成る 時点で決定ブロック４８６か成る特定の地理的場所におけるグリフがキーワード パターンのいずれにも一致していないと判断したならば、あるいは、成る時点で ブロック４８８が成る特定のグリフワードを成るキ・−ワーｌ−と等しくするこ とによって先に確定されたグリフ／文字相似点か矛盾すると判断したならば、ブ ロック４９０によって実行される操作はバイパスされ、ブロック４９２か再びい まだ処理されていないページ上の任意の地理的位ａが他にあるかどうかを判定す る。このループは地理的位置のすべてか処理されてしまったとブロック４９２か 判断するまで続く。

すべての地理的位ｎが処理されたならば、ブロック５０４は先に説明した限定辞 占パターンマツチングルーチン中にブロック４３４（第１３図）によって行なわ れたと同じ要領て相互参照マトリックスを評価する。しかしながら、地理的特定 キーワード索引のための比較の範囲が非常に制限されているので、相互参照マト リックスを解くときにエラーか発生する機会は少ない。したがって、マトリック スを通るただ一回のバスでほとんど常に充分である。換言すれば、第１３図の限 定パターン辞書マツチング手続きの別の実施例て行なわれたように最も凸−通に 出現するグリフ／文字相似点について最初に解決する必要はない、すなわち、全 マトリックスかただ一回のバスで解決され得る。地理的特定キーワード索引プロ セスにおける最終的なステップはブロック５０８によって行なわれる。このブロ ック５０８は特定の文字に対応すると考えて安全であるグリフのすべてをこれら グリフををそれらの対応文字にそれぞれ記憶ポインタを割り当てることによって 等しく扱う。したかって、ブロック５０Ｂによって文字に等しくされたタリフは 引続く解読ルーチンの目的のために知られているものと考えられる。

第１　ＱＣ図のブロック３１４によって行なわれるような完全辞書パターンマツ チングルーチンが第１５図のフローチャートに一層詳しく示しである。この完全 辞書パターンマツチングルーチンは上述の限定辞書パターンマツチングルーチン と同一ではないが類似している。完全辞書パターンマツチングルーチンは完全辞 Ｓ、たとえば、Ｗｅｂｓｔｅｒ’ｓ　Ｕｎａｂｒｉｄｇ６ｄ　Ｄｉｃｔｉｏｎａ ｒｙに含まれるワードのすべてと同じワードリストを使用し、限定辞書に含まれ るよりも多いワードを含む。ブロック５２０は適当な辞Ｓ、たとえば、完全辞書 を選定し、ブロック５２４か入カベーシに現れた最初のグリフワードを選定する 。次に、決定ブロック５２８が選定グリフワード内のグリフのｒｎＪパーセント （ｎは成る所定の数であり、普通は約５０である）以上か既知のグリフ／文字相 似点を持っているかどうかについて判断を行なう。

グリフワードに表れるタリフ文字のたとえば５０％を超えたものか既知のグリフ ／文字相似点を持っているならば、完全辞書内に表れるワードのいずれかがグリ フワードのプリンパターンと一致する文字パターンを有するかどうかについて判 断がブロック５３２によってなされ、それらの間に一致かありそうなことを示唆 する。辞書内のワードの１つまたはいくつかが選定グリフワードのパターンと一 致する文字パターンを含んでいる場合、決定ブロック５３６が既知のグリフ／文 字相似点が有効であるかどうかを判断する。もしそうであれば、この情報はブロ ック５４０によって設定された相互参照マトリックスに入力される。ブロック５ ４０によって設定されたマトリックスは第１３図・第１４図のブロック４２６． ４９２のそれぞれによって設定された相互参照マトリックスに類似している。特 に、ブロック５４０で設定された７１−リツクスはゼロに初期化され、明らかな グリフ／文字相似点に遭遇したときはいつでも上述のマトリックスと同じ要領で 増分される。したがって、ブロック５４０によって設定された相互参照マトリッ クスおよびその評価の方法は、他のマトリックスに関連して既に先にかなり詳し く説明したので、ここでは詳しく説明しない。

マトリックス５４０か設定され、評価された後、決定ブロック５４４かそのペー ジ上に完全辞書に挙げられているワードといまだに比較されていないグリフワー ドかあるかどうかを判断する。もしある場合には、ブロック５４８か比較すべき 次のグリフワードを選定する。この次のグリフワードは上述のようにブロック５ ２８．５３２等によって処理される。成る時点てブロック５２８が選定グリフワ ード内のグリフのｒｎＪより少ないパーセントが既知であると判断するか、ある いは、ブロック５３２が選定グリフワードトのグリフバーセントが辞書内のパタ ーンのいずれとも一致しないと判断するか、あるいは、ブロック５３６か既知の グリス／文字相似点か有効でないと判断したならば、ブロック５４０で行なわれ る操作はバイパスされる。次に、ブロック５４４がページ上にいまだに解析され ていないグリフワードかあるかどうかを判断する。

そのページ上のすべてのワードか解析されたならば、決定ブロック５５２が先の バス中になんらかの有効な情報か得られたかどうかを判断する。成る種の有効な 情報か得られたならば、ブロック５５６かフロック５４０で設定された相互参照 マトリックスを評価してこの情報に照らしてなんらかの付加的な文字／グリフ相 似点を確定し得るかどうかを判断する。次に、ブロック５６０か適切な場合に対 応する文字、グリフを互いに等しくする。文字／グリフ相似点がブロック５６０ によって互いに等しくされたならば、完全辞吉パ返されるか、これは今や既知の 相似点として新ｌノく確定されたグリフ／文字相似点を含んでいる。このループ は決定ブロック５５２かこのループを通る先′のバス中になんら付加的な有効情 報か得られなかったと判断するときまで続き、この時点で、完全辞書パターンマ ツチングルーチンか完了と判断され、終了する。

成る形式の文書、たとえば、財務報告書の場合、多量の数字があるのが普通であ る。したかって、文書形式解析手段２８（第１０Ｃ図）が入力ベージか財務報告 書の一部を構成していると判断した場合、ブロック２８で選定された解読スキー ムはブロック３１６を含む、ブロック３１６はグリフ数字について暗号演算解析 を実行してそれに相当する計算機可読ディジットを識別する。このとき、暗号演 算解析は成る種の文脈情報すなわち「トリック」を用いてグリフ数字に相当する ディジットまたは数字の識別に通じそうな情報を抽出する種々の技術を使用する 。この情報は数式、桁等に表れるグリフ数字の数学的関係の解析を通じて、ある いは、数値を示唆する特殊化された方法で使用されるグリフ数字から得られるこ とが多い。

暗号演算解析の性能が第１６図のフローチャートに示しである。ここでわかるよ うに、ブロック７００は装置の知識ベースから数値表情報を取り込む。その後、 ブロック７０４（後に説明する）か適用されるべき種々の「制限セラ１〜」　（ 後に説明する）を判定し、ブロック７０８（後に説明する）かグリフをディジッ トゼロであるとして考慮から外すべきと判断する。その後、ブロック７１２（後 に説明する）がグリフ数字の合計の先頭のディジットについてのありそうな値を 制限する。このアクションの後、ブロック７１６（ｔ＆に説明する）か「二重規 則」と呼ばれるものに基づいた成る評価を通じてグリフ／ディジット平等性を制 限する。最後に、ブロック７２０（後に説明する）が代数式に対する解答に基づ くグリフ値を確定する。

機能ブロック７００〜７２０の詳細を説明する前に、まず、ブロック７００が入 力として数字またはディジットを表すと考えられるグリフのぐループに関する情 報を得ることを指摘しておかねばならない。ここで、先に述べた種々の暗号技術 を用いて解読することのできないグリフは数字と考えられる。

ブロック７００〜７２０の動作は次の通りである。

すなわち、今説明したフロック７００の動作の後に、ブロック７４０か種々の「 制限セット」を選定し、これらの「制限セット」はグリフ数字に適用されてそれ らのありそうな相当値を制限する。「制限セット」というのは、成る特定のグリ フに相当するディクツ１へ値を意味する。たとえば、先行の解読ルーチン、たと えば、地理的特定キーワード索引ルーチン３０８か財務報告書あるいは業務用手 紙内のグリフの成るぐループを日付、たとえば、ｒＤｅｅｅｍｂｃｒ　ｇｌＸ２ 、ｇ３ｇｓ　ｇｓ　ｇｇ　Ｊ　（ここで、ｇｎはディＳ゛・ットグリフを表す） と識別した場合、グリフｇ１かディジ・Ｖ　＋−「１」、「２」または「３」の いずれかであり、したかって、その制限セットはディジ・、ｙ　ｌ−ｒ　Ｉ　Ｊ 、「２」、「３」のみを含むと結論°Ｃきるう同様に、グリフｒｇ３ｊについて の制限セットはただ１つのディジット、すなあち、ディジット「１」である、こ れは貸借対照表または業務用手紙の年における最初の数字ＬｔｒｌＪと仮定して も大丈夫だからである。

ブロック７０４は暗号演算相互参照マトリックスも形成する。暗号演算相互参照 マトリックスは１つの軸線、たとえばＹ軸線に沿ってグリフ数字を、別の軸線、 たとえば、Ｘ軸線に沿って数字またはディジットを配置することによって形成さ れる。ここで、成る特定のグリフの行、ディジットの桁の交差点に相当するマト リックス内の任意の要素の値（すなわち、Ｘ、　Ｙ位置）は、特定のディジット か成る。１１限セッＩ−に含まれているかどうかに依存して、マイナス１（−１ ）か、ゼロか、プラス１（＋１）のいずれかである。特に、グリフ行、ディジッ ト桁の交差点に相当するマトリックス内の各要素は、特定のディクツ１−か前記 クリフ制限セッ１−のすべてに含まれていないならば値−１を割り当てられる。

したがって、値−１は成る特定のグリフか明確に成るディクツｌ−に一致し・な いことを示す。一方、成るデーｔジ・ｙ）−か成る特定のグリフ制限セットのす べてにあるならば、グリフ行、ディジット桁ど交差する゛７トすｙ７ス要素の値 は次の考察に基づいてゼロまたは一部１を割り当てられる６ずｆ２わち、このデ ィクツ）＝か特定グリフのｒべての制限セッＩ−内にある場合、まブー、それか そのグリフの宣Ｒセッｌ−の−ｊｉべてにある唯一・のディジットである場合、 対応するマトリックス要素は値＋１を割り当てらねる。しかしながら、２つ以上 のディジットか成る特定のグリフの制限セットのすべてに含まれている場合、そ の特定のグリフおよびディジットに対応するマトリックス要素の値はゼロである 。さらに、そのグリフおよびこのグリフの制限セットのすべてにある他のディジ ットに対応するマトリックス内の位置も値セロを割り当てられる。したがって、 容易に理解てきるように、ａ−１はグリフか成る特定のディジットに等しくない ことを示ｔノ、ａ＋１はグリフか成る特定のディジ、ノドに等しいことを示し、 ゼロはグリフが成る特定のディジットに等しいかもし、れないことを示す。

上述の制限セットか相互参照マトリックスにすべて装架された後も対応するディ ジットかまだ確定されていないグリフ数字に関しては、さらに処理か実行される 。この処理はブロック７０８．７１２．７１６．７２０によって行なわれ、各ブ ロックは付加的な制限セットを導き出し、これらの制限セットか相互参照マトリ ックスに装架され、成る特定の行に含まれるゼロの１つを除いてすべて排除する 。最後に残ったゼロは値＋１を割り当てられ、それが特定グリフの制限セットの すべてに現れ、したかって、そのグリフに一致しなければならにディジットであ ることを示す。

さらに、ブロック７０８がディジットゼロについてのありそうな候補として考察 からグリフ数字の先頭ディジットを除くことによって付加的な制限セ・ントを定 める。これは、便宜Ｌ、先頭にゼロを含む数字か通常書かれることがないからで ある。しかしなから、もし先行の制限セット解析を通じてディジットゼロに対応 するプリンか確定されているならば、ブロック７０８で実行されるような解析は 省略される。したがワて、この解析の結果は成る制限セットか各先頭クリフ誘に 定められ、これらの制限セットの各々かディクツ１〜ゼロを除いてすべてのディ ジットを含むということである。これらの制限セットは次いて上述のように相互 参照マトリックスに装架される。したかって、ディジットゼロに対応する桁と交 差するマトリックス内の要素はそれらの交差行か「先頭」のグリフに一致するな らば値−１を割り当てられる。

付加的な制限セットはブロック７１２によって設定される。ブロック７１２は数 学の規則を使用して付加的な制限セットを作る。この規則は一緒に加算された複 数の数字の合計かｒｎＪディジットを有し、加数のいずれもがｒｎＪはど多くの ディジットを持っていない場合に、合計の先頭ディジットについての制限セット か値がｒ　ｍ　Ｊよりも小さいかあるいはそれに等しいすべてのディジットから なるというものである。ここで、ｒ　ｍ　Ｊは「ｎマイナス１」ディジットを持 つ加数の数である。さらに、１つ以上の加数がｒｎＪディジットを持つ場合、合 計の先頭ディジットについての制限セットは「ｍ」より大きいかあるいはそれに 等しいすべてのディジットからなる。ここで、ｒ　ｍ　ＪはｒｎＪディジットを 含む加数の数である。もしただ１つのプリン数字かｒｎＪディジットを含む１つ 以上の加数の先頭ディジットであるならば、’ｒｍＪは不変である。一方、先頭 グリフの数か２であれば、「ｍ」はｒｍ＋ＩＪとなり、グリフの数か３てあれば 、ｒ　ｍ　Ｊはｒ　ｍ　＋　３４となる。さらに、ｒｎＪディジットを含む１以 上の加数における先頭グリフであるグリフの数か３より大きくなることはない。

したかって、ブロック７１２はこの規則に基づいて各式の先頭グリフについての 制限セットを計算し、これらの制限セットをブロック７０４によって設定された 相互参照マトリックスに装架し、したかって、グリフ数字とディジットの間のあ りそうな一致をさらに制限する。こうして、これらの付加的な制限セットを相互 参照マトリックスに装架することによって、１またはいくつかの特定のディジッ トに対応するマトリックス値がゼロであったグリフ数字のいくつかは、これら制 限セットに含まれる特定の情報に依存して、−１または＋１のいずれかに変える ことができる。

ブロック７１６は「二重規則」と呼ばれるものを使用してさらに付加的な制限セ ットを設定する。この二重規則は成る桁内の２つの加数ディジットのうちの一方 か同じ桁の合計ディジットに一致する場合にその桁の他方の加数ディジットがデ ィジットゼロまたはディジット９となり得るという事実に基礎を置く。さらに、 桁が最右方ディジット（たとえば、１の位の桁）である場合、制限セットはディ ジットゼロのみを含み得る。またさらに、最右方桁の２つの加数のいずれもか合 計と一致しない場合には、そのいずれもかゼロに等しくなることはない。こうし て、これらのアルゴリズムすなわち数学的規則を用いて、付加的な制限セットか 作り出されれ、上述と同じ要領て相互参照７１−ソックスに装架される。また、 減算式の場合、たとえば、ｃ−ｂ＝ａの場合、ａ＋ｂはＣに等しくなければなら ないという事実を認識することによって同様の規則が適用され得る。この単純な 変換を行なうことによって、減算式はあたかも加算式のように解析され得るのて 、二重規則を減算式に適用することが可能となる。

もし上述の制限セットのすべてが相互参照マトリックスに入力されＣしまった後 もまだ値か゛確定されていないディジットかある場合には、ブロック７２０がペ ージ上の数字の代数関係を解析することによって設定された付加的な制限セット を用いて残った未解決のディジットを解決する。このとき、代数式に有効な解答 を確定する際に使用された機能ステップが第１７図のフローチャートに一層詳し く示しである。

第１７図でわかるように、代数式に有効な解答を確定するために、ブロック７３ ０かまず入力ベージとの２つの加数およびそれらの合計、すなわち、２加数式を 含む桁のすべてを位置決めする。これらの桁について、ブロック７３０は、さら に、３つのグリフ（２加数グリフかあるいは加数グリフと合計グリフのいずれか ）のうちの２つが特定のそれぞれのディジットに対応するように確定されている 特定の桁を位置決めする。次に、フロック７３４か単純な数学的計算によつ゛Ｃ 前記桁の各々における未知のグリフに対してありそうな値を制限釘る。この場合 、２加数式を含む桁の２つのディジットか既知である場合、その桁内の３番目の グリフについて導き出された制限セットはせいぜい２デイジツトを含む、さらに 、特定の桁への繰り上りかあるかどうかかはっきりと知られている場合、この未 知のグリフについての制限セラ１〜は単一ディジットのみからなる。

ブロック７３４か次に上述の解析によって得た付加的な制限セットを相互参照マ トリックスに装架し、その後、決定ブロック７３８が３つのグリフのうちの２つ が既知である桁か他にあるかどうかを判断する。ブロック７３８が３つのグリフ のうち２つが既知である場合に付加的な桁がると判断した場合、この情報はブロ ック７３０に戻され、上述のようにブロック７３４によって実行された手続きか その桁について反復され、したがって、上述の要領と同じ要領て付加的制限セッ トを作る。しかしなから、ブロック７３８か３つのグリフのうち２つが既知であ る付加的桁かなんらないと判断したならば、決定ブロック７４２が２加数式に含 まれるグリフのすべてか確定されているかどうか、すなわち、ディジットに等し 、くされているかどうかを判断する。ブロック７４２　ｂ）２加数式に含まれる グリフのすべてがディジットに等しくされていないと判断したならば、ブロック ７４６が前記グリフのうちの選定したものについての値を推測すべきであると判 断する。値が推測されるべきグリフ、すなわち、推測すべき最良のグリフは「最 も制限」されたグリフである。この「最も制限」されたグリフはその行が相互参 照マトリックス内で最゛も少ないゼロでを持つも゛のである。これらグリフのう ち２つ以上か等しく制限された場合、フロック７４６か成るディジットに等しく された１つたけのグリフを含む２加数式の桁の最大数にあるグリフを選定する。

これはこのグリフが最高の誘導ａ７能な情報内容を持っているからである。２つ 以上のグリフか等しい場合、１かランダムに選ばれる。

次に、ブロック７５０が選定されたプリンについての値を推測する。この推測は プリンの制限セットの各々に含まれる最低ディジットの選定にもつづいてなされ る。推測されたディジットは、後に説明するように推測が後に「リトラクト」さ れた場合に相互参照マトリックスがその先の状態に復帰され得るように記憶８さ れる。ノロツク７５０によってひとたび推測がなされたならば、上述の解析がブ ロック７３０のところから、フロック７３４．７３８，７４２を含めて繰り返さ れる。

成る時点でフロック７４２か２加数式のすべてのグリフかディジットに等しくさ れたと判断したならば。

この情報は決定ブロック７５６に送られ、この決定ブロックはこれらの値かその ページ上のすべＣの２加数式に有効な解答なゲえるかどうかをＩＩＩ断する。ブ ロック７５６の判断か解答かすべての２加数式について有効てないであるならば 、最後のリトラクトされなかった２つの加数推測がブロック７６０によってり１ −ラクトされるゆこれに関連して、成る推測かその制限セットか相互名照７１− リックス内に装架され、また残っているときには「リトラクトされていない」ど 考えられる。逆に、「リトラクｌ−Ｊされた推測は先に除かれている先行推測で あり、すなわち、その制限セラ１〜が推測がリトラクトされてから造られたもの であり、相互参照マトリックスはその推測かなされたときの前の状態に戻される 。

したがって、ブロック７６０は相互参照マトリックスを最も近い推測がブロック ７５０によってなされる前の状態に復帰させるＪ−とによって最後のリトラク１ −されていない２加数推測をリトラクｌ−するゆ次に、ブロック７４６が推測ず べき最良のグリフ（先に説明１）である）を確定し１．フロック７５０か選定グ リフのための別の推測をなし、ブロック７３０．７３４等かこの新ｌノい情報を 用いて式を解決する手続きを繰り返す。このループは、解答が実際にすべての２ 加数式にどって有効となったとフロック７５６か′Ｉ！Ｊ１断するまで続く。こ の時点で、この情報はブロック７６４に与えられ、このブロック７６４は３つ以 上の加数を有する式から情報を抽出する。３つ以１；の加数な有する式から情報 を抽出するプロセスは後に説明する。この情報かひとたびブロック７６４によっ て抽出されたならば、決定ブロック７７０がり１−ラクトされていない２加数推 測が他にあるかどうかを判断する。換言すれば、ノロツク７７０は選定グリフに ついて推測１″べき別の値、すなわら、先に一層みられなかった値を選定し、有 効な解答をそれも作り出すかどうかを判断する。特定のグリフの制限セットのす べてに残っているディジットのすべてが先にリトラクトされたならば、第１７図 の手続きは完了する。一方、リトラクｌ−されていない２加数推測か他にあるな らば、ブロック７６０は先に確定された有効解答を一時記憶バツファに記録し、 最後のリトラクトされていない２加数推測をリトラクトする。ブロック７４６は 、次に、既にリトラクｌ−されているものを除いて推測すべき最良のグリフを判 断する。次に、フロック７５０がそのグリフについての推測をなし、フロック７ ３０．７３４等によってなされた手続きか繰返される。このループは、リトラク トされていない余分な２加数推測か残っていないとブロック７７０か判断するま で続く。

３以りの加数を有する式から情報を抽出する手続きか第１８図のフローチャート に一層詳しく示しである。ここて、それを行なう最初のステップは決定フロック ７８０によって行なわれる。ブロック７８０はグリフのすべてか既知であるかど うかを判断する。すべてのグリフか既知でないならば、この情報はフロ・ツク７ ８４に与えられる。ブロック７８４は最右方桁に最小未知数を有する式を選定す る。これに関連して、３以上の加数な有するすべての式の桁が右から左にチェッ クされ、最終的に、未知のグリフを含む各式毎に１つの桁か見出される。最小未 知グリフを持つ桁か選定されるのは、それか最高の情報内容を有し、最も容易に 解決できるからである。

次に、決定ブロック７８８かこれらの式の任意のものかただ１つの未知グリフを 含んでいるかどうかを判断する。ただ１つの未知グリフを含む桁かあったならば 、ブロック７９２かそのグリフについてのありそうな値すべてを含む制限セラｌ −を作り出す７さらに、未知のグリフは、その桁についての繰り上げ値力く知ら れているので単一ディジットに等しくされる。これに関連して、単一の未知グリ フを持った桁（よ未知グリフを含む桁の最右方にあるので、その右に桁かある場 合、その繰り上げ値は未知グリフを持つ桁の右にある桁（単数または複数）によ って構成される式を解決することによって計算される。もし単一の未知グリフを 有する最右方桁か絶対最右方桁、すなわち、「１桁」であるならば、その繰り− Ｌげ値はゼロであり、未知グリフの値はその桁についての式を解決することによ って計算される。

フロック７９２か未知グリフについての値をひとたび確定したならば、プロ・・ ツク７８０か再びすべてのグリフが既知であるかどうかを判断する。すべてのグ リフが既知でないならば、最小未知グリフを有する式を選定する手続きが別のグ リフについてプロ、ツク７８４によって縁取され、ループを継続する。一方、決 定ブロック７８８が選定桁に３以丘の未知グリフかあると判断したならば、この 情報はブロック７９６に与えられ、このフロックか次にそのグリフが値を推測し ようとしている最良のものであるかどかを判断する。

値を推測しようとしている最良のグリフは最も制限されたグリフ、すなわち、相 互参照マトリックス内の行か最少のゼロをもつグリフである。選定桁内の２つ以 」二のグリフが等しく制限されているならば、１がランダムに選ばれる。

推測されるべきグリフがひとたびブロック７９６によって選定されたならば、ブ ロック８００がそのグリフについての推測をなす、この推測はグリフ制限セット のすべてに含まれる最低値ディジットを選ぶことによってなされる。このループ は次にブロック７８０から繰返され、このブロック７８０はプリンのすべてが既 知であるかどうかを再び判断する。もしすべてのグリフが既知でないならば、上 述のルーチンまたはループがブロック７８４て始まって続けられる。しかしなが ら、このループの任意の時点で、ブロック７８０がグリフのすべてかディジット に等しくされている、すなわち既知であると判断したならば、この情報が決定フ ロック８０４に与えられる。ブロック８０４は式に対する解答かすべて有効であ るかどうかについての判断をなす。この判断は先に述べたと同じ要領で、すなわ ち、築えられた式内の対応グリフに取って代られたときに既知のディシラ１〜か 有効な演算結果を提供するかどうかを＊４断することによ、−）で行なわれる。

もし演算解答のすべてが有効であるならば、ブロック８０４によって与えられる ようなグリフ値情報は後の処理のためにバッファ８０３に記録される。ブロック ８０３か未知グリフについて有効な一組の解答を見出したにもかかわらず、別の 組の有効解答か存在する可能性はある。したがって、決定ブロック８１２が３以 上の加数を有する式の処理中になされ、有効解答を与えた推測の任意のものくこ れを「局所」推測と呼ぶ）かブロック８１６によってりｌ〜ラクトされているか どうかを判断する。任意のりｌ−ラクトされていない推測かあれば、ブロック８ １６は最後の推測をリトラクトする。次に、ブロック７９６かその値を推測すべ き最良のグリフを判断し、前述のようにこの動作は継続する。

決定ブロック８０４か解答かすべて有効でないと判断したならば、これらの非有 効解答は記録されず、ブロック８１２か再びリトラクトされていない局所推測か あるかどうかを判断する。いずれにしても、局所推測のすべてかりトラフ１−さ れていないならば、次にブロック８１６か最後の局所推測をリトラクトし、ブロ ック７９６か値を推測すべき最良のグリフを判断するように動作し、この動作は 前述のように続く。

すべての局所推測かブロック８１２によって確定されるなどしてリトラクｌ−さ れたとき、第１８図の−ｆ統きは腋了し、リトラクトされていない２加数推測か 残っているかどうかについての判断か決定ブロック７７０（第１７図）によって なされる。しかしながら、成る状況下では、２以上の推測か有効結果を生じ得る ことに注目されたい。この場合、ありそうな解答のすべて（バッファ８０８に格 納されているようなもの）を含む制限セットがブロック７７０に与えられる。こ の制限セットは一般に第１７図、第１８図に示すルーチンのループを通るさらな るバスの間に単一の値にさらに制限されることになる。

上述の暗号演算ルーチンのすべてか実行されたならば、相互参照マトリックスは ディジウド桁四にただ】つの＋１値を含み、そのディジッ１〜に相当するグリフ 数字を示しているはずである。この情報は入カベーシ」二に現れた各グリフ数字 （成る特定のディジッ１〜に対応する）を識別するのに使用される。各グリフ数 字の機械コートは次に容易に数字グリフに代えられ、そのテキストベージの機械 可読コート表示に入れられる。

暗号演算解析ルーチンをうまく利用するには文言内の数字情報量か不充分である 場合、すなわち、暗号演算解析の使用するについては添え物程度の場合には、装 置２０は「非曲げ解析」ルーチンを使用する。この「非曲げ解析」ルーチンはグ リフ数字を直線セグメントと１ノて表示することによりてそれらを解析する手続 きを含んでいる。各セグメントはグリフ数字を構成している線形セグメントのす べての合計て形成される。

それぞれの数字グリフの合計非湾曲線形セグメントのそれぞれの長さを互いに比 較することによって数字／グリフ一致が判断されるにれは、それぞれの数字の他 の数字の非湾曲長さに対する非湾曲長さがタイプ自体およびタイプサイズと無関 係にほぼ同じであることがわかっているからである。たとえば、「６」を表すグ リフは「９」を表すグリフどほぼ同じであり、「８」を表すグリフはほぼ最長グ リフ表示である。文脈数値復号の別のあるいは付属の方法では、比較グリフの全 黒色絵画素カウント数のヒストクラムを使用する。これに加えて、普通の形状解 析技術（たとえば、マスキング）も利用できる。

当業者には明らかなように、認識装置２０はテキスト資料を認識し、それを機械 可読コードに変換する有効な手段を提供する。それに関連１ノて、装置は無制限 数の種々のタイプ自体を認識することができる。これは認識プロセスか読み取ら れている文字の形状や幾何学にあまり依存していないからＣある。したがって、 装置２０は種々の形式の文書に含まれる情報を計算機データベースまたはシステ ムに入力する広範囲の用途を有する。

これ以上の説明を必要とすることなく、現在または将来の知識を応用することに よって種々の作業条件の下での使用に容易に適用できる発明が充分に説明された ちのと考える。

表１−文脈状態表 １．１−アルファベット文字グリフ出現状態Ｐ　（Ｃｍ）＝１００％ Ｃｍ　ａ　ｂ　ｃ　ｄ　ｅ　ｆ　ｇ　ｈ　ｉ　ｊ　ｋ　Ｉ　ｍＰ（Ｃｍ）　Ｐａ 　Ｐｂ　Ｐｃ　Ｐｄ　Ｐｅ　Ｐｆ　Ｐｇ　Ｐｈ　Ｐｉ　Ｐｊ　Ｐｋ　ＰＩ　Ｐａ イングリシュ　８１：１４１３３　置　７−−４２フランス　８１３４１ｒｌｌ １７１ｎａＳ３ドイツ寡　５：＋２５１８１４４８−１　３３スペインを稟　１ ３１４５１３１１１７−ｎａ５３イタリア　１２１５３１３１２１．１１　口ａ ｎａ７３Ｃｍ　ｎ　ｏ　ｐ　ｑ　ｒ　ｓ　ｔ　ｕ　ｖ　ｗ　ｘ　ｙ　ｚＰ（１１ ：ｍ）　Ｐｎ　Ｐｏ　Ｐｐ　Ｐｑ　Ｐｒ　Ｐｓ　Ｐｔ　ＰＩＪ　ＰＶ　Ｐｗ　Ｐ ｘ　Ｐｙ　Ｐｚインクリシュ　７８：ｌ−７６９３１２−２−フランス　８６３ １７７７６２　口ａ　−−−ドイツ家　旧　−−７７５５１２−−１スペインｔ ＊７９３１７８４４１ｎａ−１−イタリア　６　９．３　−　６　５　６　３　 ２　ｎａｎａｎａｌここて、Ｃｍ　＝アルファベット文字グリフ；　ｍ　＝　ａ 　。

ｂ、Ｃ・・・・ｙ、ｚ・Ｐ　（Ｃｍ）＝文字出現の可能パーセント。別々の状態 表はワーＩ−出現の始め１終り、途中について導き出しである、記号（＊）の１ 〜イツ語は３つのウムラート文字、ａ、ｏ、ｕも持つ。記号（木本）のスペイン 語はｎの他に２文字グリフ、ＣＩ、１１、「ｒを持つ。（ｎａ）は適用不ＩＴｆ である。

１２−隣接した多数文字状態表 １．２．１−２文字二重交字グリフおよび白字Ｐ（Ｃｍ）＝１００％ Ｃ１ｍ　Ｃｕｂａ　Ｃａｂ　Ｃｍｃ　Ｃｔｓｅ　−−−・−−−−−ＣＢ　Ｃｍ ｙ。

Ｃａｎ　Ｐａａ　Ｐａｂ　Ｐａｃ　Ｐａｅ　・−−−−−−−−Ｐａｙ　Ｐａｚ Ｃｂｍ　Ｐｂａ　Ｐｂｂ　Ｐｂｃ　Ｐｂｅ　・＝　−−Ｐｂｙ　ＰｂｚＣｙｍ　 Ｐｙａ　Ｐｙｂ　Ｐｙｃ　Ｐｙｅ　…−＝−ｐｙｙ　ＰｙＺ（：ＺＩ　Ｐｚａ　 Ｐｚｂ　Ｐｚｃ　Ｐｙ、ｅ　・−−−−−−−−Ｐｚｙ　Ｐｚｚここで、Ｃ（ｍ ｍ）＝二重文字グリフ；ｍ＝ａ、ｂ、Ｃ１−−、−Ｙ、ｚ；Ｐ　（Ｃｍｍ）はＣ ｍｍ二重文字、グリフまたは白字出現の可飽パーセント：別々の状態表はワード 出現の始め、終り、途中について導き出された。

たとえば、英語においては、高いＰ　（Ｃｍｍ）可能性を持った二重文字グリフ は：　（１）ワード開始グリフ：ｒａｎ−Ｊ、ｒａｔ−Ｊ、ｒｂｅ−Ｊ、ｒｄｅ −」、ｒｅｎ−Ｊ、ｒｉｎ−Ｊ、ｒｎｏ−Ｊ、ｒｒｅ−」、ｒｓｅ−Ｊ、ｒｔｈ −Ｊ、ｒｕｎ−に（２）フート終了グリフ：ｒ−ｅｄＪ、ｒ−ｅｎＪ、ｒ−ｅｒ 」、ｒ−ｅｓＪ、ｒ−ｉｓＪ、ｒ−ｉｌに（３）ワ−１＝二屯クリフの途中　ｒ −ｅｅ−Ｊ、ｒ−ｏｏ−Ｊ、ｒ、−１１−Ｊ　、　ｒ−ｒｒ−Ｊ　、　Ｕ−ｓｓ −Ｊ、ｒ−ｔｔ−Ｊ　、　ｒ−ｄｄ−Ｊ、ｒ−ｇｇ−Ｊ、ｒ−ｂｂ−」、ｒ−ｅ ｃ−Ｊ、Ｉ−−ｍ　ｍ　−Ｊ、ｒ−ｐｐ−Ｊかある。ドイツ語ては、ｒ−ａａ− Ｊ、ｒ−ｅｅ−Ｊ、「−ｏｏ−Ｊ　、　ｒ−ｄｄ−Ｊ　、　ｒ−ｆｆ−Ｊ　、　 ｒ−ｍｍ−」　、　ｒ−ｎｎ−Ｊ、ｒ−ＰＰ　Ｊ　、　ｒ−ｒｒ−Ｊ　、ｒ−ｓ ｓ−Ｊか１７ばしば二重文字グリフを形成する。

ｒ−１ｇＪ、ｒ−ｅｈＪ、「−１ｔＪ、ｒ−ｆｔＪは普通の二重文字ワード終了 グリフである。スペイン語では、ｒ−ｔｔ−」、ｒ−ｒｒ−Ｊ、ｒ−ｃｃ−Ｊは 二重文字として頻繁に出現するか、ｒ−ｏｏ−Ｊあるいはｒ−ｎｎ−Ｊは稀であ る。イタリア語ては、ワードか子音て終ることは稀であるか、子音かワード内で 二重グリフを形成することは多い。たとえば、「−１１−」、ｒ−ｔｔ−Ｊ、ｒ −ｓｓ−Ｊ、ｒ−ｃｃ−Ｊｒ−ｒｒ−Ｊ、ｒ−ｐｐ−Ｊか最も普通である。

１．２．２−文字、句読点記号二重文字グリフ、白字Ｐ（Ｃｍｉ）＝１００％ ＣＩｉ　Ｃｍ、Ｃｍ、Ｃｍ；　Ｃｍ：　Ｃｍ？　Ｃｍ！　Ｃ＠”　Ｃｔａ”　Ｃ ｔｍ−Ｃｒａ／Ｃａ：　Ｐａ、　Ｐａ、　Ｐａ；　Ｐａ：　Ｐａ？　Ｐａ！　Ｐ ａ″Ｐａ’　Ｐａ−Ｐａ／（：ｂｉ　Ｐｂ、　Ｐｂ、　Ｐｂ；　Ｐｂ：　Ｐｂ？ 　Ｐｂ！　Ｐｂ”　Ｐｂ’　Ｐｂ−Ｐｂ／ＣｃｉＰｃ、　Ｐｃ、　Ｐｃ；　Ｐｃ ：　Ｐｃ？　Ｐｃ！　Ｐｃ″Ｐｃ’　Ｐｃ−Ｐｃ／Ｃｙｉ　Ｐｙ、　Ｐｙ、　Ｐ ｙ；　Ｐｙ：　Ｐｙ？　Ｐｙ！　Ｐｙ″Ｐｙ’　Ｐｙ−Ｐｙ／Ｃｚｉ　Ｐｚ、　 Ｐｚ、　Ｐｚ；　Ｐｚ：　Ｐｚ？　Ｐｚ！　Ｐｚ”　Ｐｚ’　Ｐｚ−Ｐｚ／ここ て、Ｃｍ　ｉ　＝文字−句読点二重文字；ｍ＝ａ、ｂ・Ｃ・・・・・ｙ、ｚ；　 ｉ＝ｒ、Ｊ、「、」、「、」、　ｒ：Ｊｌ、、、、　ｒ−Ｊ、ｒ／Ｊ　；　Ｐ　 （Ｃｍ　ｉ　）はＣｍ　ｉ二重文字出現可能パーセント−別々の状態表はワード 出現のＣ″ｍｍ開始’ｍ、Ｃ−ｍ途中について導き出された；Ｃｎｆ、Ｃｎｆ数 値ディジットおよび瞬間記号の可能性、Ｐ　（Ｃｎｆ）およびＰ（Ｃｆｎ）、二 重文字グリフでｎ＝１．２．３１６１．９．０たとえば、英語ては、Ｃ’ｍ二重 文字グリフは「。

５」、「°ｔ」または「′ｄ」の高いＰ　（Ｃ’　ｍ）可能性を持つ。同様に、 Ｃｍ　’は「ｎ′」の高い可能性を持つ。フランス語では、Ｐ　（Ｃ’　ｍ）は 「　」、「ｄ’Ｊ、「ｌ′」、「ｎ′」の可能性が高＜、Ｐ（Ｃ’ｍ）は「′ａ 」、「′ｅ」、「°ｉ」、ｒ’　ｏＪ。

「′Ｕ」の可能性が高い。イタリア語では、Ｐ（Ｃｍ′）は「１′」、「ｄ′」 の可能性が高く、Ｐ　（Ｃ’ｍ）は「′ａ」、「′ｅ」、ｒ’　ＩＪ、ｒ’　ｏ Ｊ、「’ｕＪの可能性が高い。

アメリカ合衆国では、財務のＣｆｎまたはＣｎｆ二重文字プリン、Ｐ　（Ｃ＄０ ）、Ｐ　（Ｃ％ｎ）、Ｐ（Ｃ）ｎ）は非常に低い、Ｐ　（Ｃ＄ｍ）、Ｐ　（Ｃｍ ％）またはＰ　（Ｃｍｌ　）は、ｍ＝ａ、ｂ、ｃｌ、、、ｙ、ｚであり、これも 非常に稀である。同様に、ドイツ語、フランス語等にも財務諸表の可能性関係が 存在する。

１．２．３−３文字五重文字クリフ、合掌Ｐ　（Ｃｍｍｍ）＝、１００％ Ｃｎ＋ｍｍ　ＣｍａａＣｍａｂＣ＋＊ａｅ　＋−−−−ＣｍｚｙＣ＋ｉｚｚＣａ ａｍ　ＰａａａＰａａｂＰａａｃ　−＝　−＝−ＰａｚｙＰａｚｚＣｂａｍ　Ｐ ｂａａＰｂａｂＰｂａｃ　−−−−−−−ＰｂｚｙＰｂｚｚＣｃａｍ　Ｐｃａａ ＰｃａｂＰｃａｃ　−＝−−ＰｃｚｙＰｃｚｚＣｙａｍ　ＰｙａａＰｙａｂＰｙ ａｃ　−−−・−・−ＰｙｚｙＰｙｚｚＣｚａｍ　ＰｚａａＰｚａｂ、Ｐｚａｃ 　−＝　−−−・−ＰｚｚｙＰｘｚｚここて、Ｃ（ｍｍｍ）＝三重文字グリフ文 字：ｍ＝ａ、ｂ、ｃ、、、、、ｙ、ｚ；Ｐ（Ｃｍｍｍ）＝Ｃｍｍｍ三１Ｒ文字グ リフ出現の可能パーセント。別々の状態表はワード出現の最初、最後、途中て導 いた。

たとえば、英語ては、Ｐ（Ｃｍｍｍ）出現可能性の高い潜通の三重グリフは＝　 （１）ワード開始グリフ：ｒｐｒｅ−Ｊ、ｒｐｒｏ−Ｊ、（２）ツー１−終了グ リフ：ｒ−ａｎｔＪ、ｒ−ａｔｅＪ、ｒ−ｂｌｅＪ、ｒ−ｂｌｙＪ、ｒ−ｄｅｄ Ｊ、ｒ−ｅｒｅＪ、ｒ−ｅｓｅＪ、ｒ−ｅｓｔＪ、ｒ−ｅｓｓＪ、ｒ−ｆｕｌ」 、ｒ　−ｇ　ｈ、　ｔ　Ｊ、ｒ−ｉｎｅＪ、ｒ−ｉｏｎＪ、ｒ−ｉｓｔＪ、ｒ− １１ｙＪ、ｒ−ｏｕｓＪ、ｒ−ｒｓｔＪ、ｒ−ｓｅｓＪ、ｒ−ｓｔｓＪ、　ドイ ツ語ては、頻繁なワード終了Ｐ（Ｃｍｍｍ）グリフはｒ−ｉｃｈＪ、ｒ−ｓｃｈ Ｊ、ｒ−ｅｉｔＪ、ｒ−ａｆｔＪである。そして、イタリア語ては、ｒ−ａｒｅ Ｊ、ｒ−ａｔｏｍ、ｒ−ｅｒｏＪ、ｒ−ｅｒｅＪ、ｒ−ｅｔａＪ、ｒ−ｅｔｏＪ 、ｒ−ｉｎｉＪ、ｒ−ｉｔａ」、ｒ　−ｉ　ｖ　ｏ　Ｊ、ｒ−ｏｎｉＪ、ｒ−ｕ ｔｏＪ、ｒ−ｕｒｅｊである。

財務表の場合、Ｃａｍｍ、：正文字グリフは小数点を含む。ｒ、ＯＯＪについて のＰ　（Ｃ，ｎｎ）の可能性はｒ、１１Ｊ、ｒ、２１Ｊ、ｒ、３１Ｊ、、、ｒ、 ８９」、ｒ、９９Ｊの場合よりも大きい。

１．２．４−４文字四重文字グリフ、合掌Ｐ　（Ｃｍｍｍｍ）＝　１００％ ここて、Ｃｍ　ｍ　ｍ　ｍ−四重文字グリフ文字；　ｍ　＝　ａ、ｂ、ｃｌ、、 、ｙ、ｚ　；　Ｐ　（Ｃｍｍｍｍ）＝Ｃｍｍｍｍ２ｇ重文字グリフ出現の可能パ ーセント。別々の状態表はツー１〜出現の始め、終り、途中で導いた。

たとえば、英語では、Ｐ（Ｃｍｍｍｍ）可能性の高い普通の四重文字グリフはワ ード終りｒ−ａｎｃｅ」、ｒ　−ｍ　ｅ　ｎ　ｔ　Ｊ、ｒ−ｔｉｏｎＪてあり、 ドイツ語では、ｒ−ｔｓｃｈＪ、ｒ−ｈｅｉｔＪ、ｒ　−ｋｅｉｔＪてあり、イ タリア語では、ｒ−ａｇｇｉＪ、ｒ−ａｌｌａＪ・、ｒ−ａｌｌｅＪ、ｒ−ａｎ ｄａＪ、ｒ−ａｎｔｅＪ、ｒ−ａｎｎｏｙ、ｒ−ａｒｔｅＪ、ｒ−ａｔｔｅＪ　 、　ｒ−ａｔｔｏＪ、ｒ−ｅｍｐｏＪ　、ｒ−ｅｎｔｅＪ　、　ｒ−ｅｎｔｏＪ 　、　ｒ−ｅｎｚａＪ　、ｒ−ｉａｔｅＪ　、　ｒ−ｉｅｔａＪ　、　ｒ−ｉｅ ｔｏＪ　、ｒ−ｉｏｎｅＪ、ｒ−ｉｓｔａＪ　、　ｒ−ｏｌｌｏＪ　、ｒ−ｏｔ ｔｏＪ、ｒ−ｏｓｓｏＪである。

Ｆ／６２ Ｆ／Ｇ９ 国際調査報告 ＡＮＮＥＸ　Ｔｏ　’ｈｄＥ　ＩＮＴＥＲＮＡＴＩＯＮＡＬ　５ＥＡＲＣ）Ｉ　 ＲＥＰＯＲＴ　ＯＮ

Claims (49)

【特許請求の範囲】
1. １．規則を持つ記号言語における通信の内容を認識する装置であって、この通信 が所定の順序で配列した複数のグリフを包含し、各グリフが前記言語の最小有意 味情報単位を包含する離散的要素である装置において、前記複数のグリフを検知 し、それを示すデータの流れを記憶手段に入力する感覚入力手段と、前記データ を複数のグリフに分離する分離手段と、各組のほぼ同一のグリフに一意の識別子 を割当てるコンバイリング手段と、前記通信内の前記グリフの配列に相当する配 列で前記識別子を配列するパターングルーブ化手段と、前記識別子、それらの順 序およびそれらの関係に一般的な暗号技術を適用して前記識別子の各々に対応す る同等の言語記号を確定する解読手段とを包含することを特徴とする装置。
2. ２．特許請求の範囲第１項記載の装置において、さらに組立て手段を包含し、こ の組立て手段が前記通信内の前記グリフの配列に相当する配列で前記言語記号を 配列して前記通信の情報内容を再現することを特徴とする装置。
3. ３．特許請求の範囲第２項記載の装置において、さらに置換手段を包含し、この 置換手段が前記通信を構成している前記言語記号の各々を計算機可読コードに置 換し、前記通信を計算機手段によって使用できるようにしたことを特徴とする装 置。
4. ４．特許請求の範囲第３項記載の装置において、前記通信が文書を含むことを特 徴とする装置。
5. ５．特許請求の範囲第４項記載の装置において、前記感覚入力手段が前記文書に 現れるグリフのビットマッブ表示を与える手段を包含していることを特徴とする 装置。
6. ６．特許請求の範囲第５項記載の装置において、前記感覚入力手段が前記文書に 現れるグリフの二進表示を行なう手段を包含することを特徴とする装置。
7. ７．特許請求の範囲第６項記載の装置において、前記感覚入力手段がファクシミ リ装置を含むことを特徴とする装置。
8. ８．特許請求の範囲第５項記載の装置において、前記分離手段が水平セグメンテ ーション手段と垂直セグメンテーション手段とを包含し、前記水平セグメンテー ション手段が前記文書の前記ビットマッブ表示を個々のテキスト行に分解し、前 記垂直セグメンテーション手段が前記テキスト行の各々を離散的グリフに分解す ることを特徴とする装置。
9. ９．特許請求の範囲第８項記載の装置において、前記分離手段が合字をそれぞれ の言語記号成分に分解する手段を包含することを特徴とする装置。
10. １０．特許請求の範囲第１項記載の装置において、前記コンバイリング手段が前 記グリフの各々の種々の物理的特徴を識別して前記グリフのどれが他のグリフと ほぼ同一であるかを判断することを特徴とする装置。
11. １１．特許請求の範囲第１０項記載の装置において、さらにほぼ同一のグリフの 各組に含まれるグリフの数を確定するカウント手段を包含することを特徴とする 装置。
12. １２．特許請求の範囲第１１項記載の装置において、前記パターングルーブ化手 段が前記識別子を複数の個々の順序に配列し、各個々の順序が前記言語における 或る特定のフードに対応することを特徴とする装置。
13. １３．特許請求の範囲第１項記載の装置において、前記通信が文書であり、さら に、文書形式解析手段を包含しており、この文書形式解析手段がグリフパターン および前記文書内のグリフのグルーブの配列を解析して前記文書を或る特定の形 式のものと判断し、分類することを特徴とする装置。
14. １４．特許請求の範囲第１３項記載の装置において、前記解読手段が文書形式解 析手段によって供給された分類情報に基づいて或る適当な組の解読るうちんを選 定することを特徴とする装置。
15. １５．特許請求の範囲第１４項記載の装置において、前記解読手段が前記文書形 式解析手段によって一般的テキスト情報を含むと判断された文書を、短ワードを 解析する手段、限定辞書をマッチングする手段および完全辞書をマッチングする 手段を介して復号することを特徴とする装置。
16. １６．特許請求の範囲第１４項記載の装置において、前記解読手段が業務用手紙 と前記文書形式解析手段によって判断された文書を、地理的特定キーワードにも つづく索引手段、短ワードを解析する手段、限定辞書バターンをマッチングする 手段および完全辞書をマッチングする手段を用いて復号することを特徴とする装 置。
17. １７．特許請求の範囲第１４項記載の装置において、前記解読手段が財務報告書 と前記文書形式解析手段によって判断された文書を、地理的特定キーワードに基 づく索引手段、限定辞書をマッチングする手段および暗号演算解析手段を介して 復号することを特徴とする装置。
18. １８．特許請求の範囲第１項記載の装置において、前記解読手段がそれぞれのグ リフの形状または幾何学にあまり依存することなくグリフと言語記号の一致点を 識別する複数の解析手段を包含していることを特徴とする装置。
19. １９．特許請求の範囲第１項記載の装置において、前記解読手段がグリフワード のグリフバターンをキーワードリストから選定したそれぞれのキーワードにおけ る文字バターンと比較するバターンマッチング手段を包含することを特徴とする 装置。
20. ２０．特許請求の範囲第１９項記載の装置において、前記キーワードリストが限 られた数の頻繁に使用されるワードを包含していることを特徴とする装置。
21. ２１．特許請求の範囲第１９項記載の装置において、前記キーワードリストが前 記言語の一般的な辞書を包含することを特徴とする装置。
22. ２２．特許請求の範囲第１項記載の装置において、前記解読手段が５より少ない グリフ文字を含むグリフワードにおけるグリフ間の相互関係を解析することによ ってグリフと言語記号の一致点を判断するために短ワードを解析する手段を包含 することを特徴とする装置。
23. ２３．特許請求の範囲第２２項記載の装置において、短ワードを解析する手段は 特定のグリフおよびグリフバターンが出現する頻度に関する情報を利用し、それ を前記言語において或る種の文字および文字のグルーブが出現する頻度と比較す ることを特徴とする装置。
24. ２４．特許請求の範囲第１３項記載の装置において、前記暗号手段が地理的特定 キーワードに基づく索引手段を包含し、この索引手段が文書を解析し、或る予め 選定したグリフバターンが前記文書の或る所定の場所に現れるかどうかを判断す ることを特徴とする装置。
25. ２５．特許請求の範囲第１項記載の装置において、前記解読手段が、さらに、デ ィジットを含む言語記号に対応するグリフを識別する暗号演算手段を包含し、こ の暗号演算手段がディジットに対応する他のグリフとの関係を含む、これらのグ リフが出現する文脈を解析することを特徴とする装置。
26. ２６．特許請求の範囲第２５項記載の装置において、前記暗号演算手段がディジ ットに対応するグリフのためのありそうなディジット値を制限する制限セットを 設定する手段を包含することを特徴とする装置。
27. ２７．特許請求の範囲第２６項記載の装置において、前記制限セットが成る種の グリフをディジットゼロであるとして判断から外すことによって設定されること を特徴とする装置。
28. ２８．特許請求の範囲第２６項記載の装置において、前記制限セットがディジッ トに対応する前記グリフに対して数学規則および操作を適用することによって設 定されることを特徴とする装置。
29. ２９．特許請求の範囲第１４項記載の装置において、前記解読手段が不一致判断 手段を包含しており、この不一致判断手段が前記解読ルーチンの各々によって生 じた結果が他の解読ルーチン中に先に確定されたグリフ／記号一致点と一致する かどうかを判断することを特徴とする装置。
30. ３０．特許請求の範囲第２９項記載の装置において、前記不一致判断手段が前記 不一致を解析し、或る先に設定されたグリフ／記号一致点を排除し、前記解析に 基づいて適当な解読ルーチンを選定して反復させることを特徴とする装置。
31. ３１．特許請求の範囲第１０項記載の装置において、さらにあいまい検知手段を 包含し、前記不一致判断手段が不一致がないと判断したときはいつでも、前記あ いまい検知手段が前記グリフのすべてが識別されているかどうかを判断し、そう でなければ、実行されるべき次の解読ルーチンを選定することを特徴とする装置 。
32. ３２．規則を持つ記号言語における通信の内容を認識する方法であって、前記通 信が所定の順序に配列した複数のグリフを包含し、これらグリフの各々が前記言 語の最小有意味情報単位を一般的に含む離散的要素である方法において、前記複 数のグリフを検知してそれを示すデータの流れを記憶手段に入力する段階と、前 記データを複数の前記グリフに分離する段階と、ほぼ同一のグリフの各組に一意 の識別子を割り当てる段階と、これらの識別子を前記通信内の前記グリフの配列 に相当する配列で配置する段階と、一般的な暗号技術を前記識別子、その順序お よびそれらの関係に適用して前記識別子を解読して各識別子に対応する同等の言 語起動を判断する段階とを包含することを特徴とする方法。
33. ３３．特許請求の範囲第３２項記載の方法において、さらに、前記通信の情報内 容を再現するように前記通信内の前記グリフの配列に相当する配列で前記言語記 号を配置する段階を句合することを特徴とする方法。
34. ３４．特許請求の範囲第３３項記載の方法において、さらに、前記通信を構成し ている前記言語記号の各々を計算機可読コードと置換し、計算機手段によって前 記通信を使用できるようにしたことを特徴とする方法。
35. ３５．特許請求の範囲第３４項記載の方法において、前記通信が文書を包含して おり、前記通信のグリフを示すデータの流れを検知し、入力する前記段階が前記 文書をビットマッブ表示に変換することによって行なわれることを特徴とする方 法。
36. ３６．特許請求の範囲第３５項記載の方法において、前記記号言語を複数のグリ フに分離する前記段階が前記ビットマッブ表示を水平テキスト行に水平にセグメ ント化し、次に前記行の各々を前記グリフ要素に垂直方向にセグメント化するこ とによって行なわれることを特徴とする方法。
37. ３７．特許請求の範囲第３６項記載の方法において、ほぼ同一のグリフの各組に 一意の識別子を割り当てる前記段階が前記グリフの各々の種々の物理的特徴を識 別し、前記グリフのどれが他のグリフにほぼ同じであるかを判断することによっ て達成されることを特徴とする方法。
38. ３８．特許請求の範囲第３７項記載の方法において、前記パターングルーブ化手 段が、さらに、前記識別子を複数の個々の順序に配置する段階を包含し、前記偶 々の順序の各々が前記言語における或る特定のワードに一致することを特徴とす る方法。
39. ３９．特許請求の範囲第３５項記載の方法において、さらに、グリフおよびグリ フグルーブの配列を含めて前記文書を解析し、前記文書を成る特定形式の文書で あると判断し、分類する段階を包含することを特徴とする方法。
40. ４０．特許請求の範囲第３９項記載の方法において、前記識別子を解読する段階 が前記文書形式分類に基づいて適当な組の解読ルーチンを選定する段階を包含す ることを特徴とする方法。
41. ４１．特許請求の範囲第４０項記載の方法において、解読段階が短ワード解析、 限定辞書パターンマッチング、完全辞書バターンマッチングを行ない、前記文書 が一般的なテキスト情報を含むと判断されることを特徴とする方法。
42. ４２．特許請求の範囲第４０項記載の方法において、前記解読段階が地理的特定 キーワード検索、短ワード解析、限定辞書バターンマッチングおよび完全辞書バ ターンマッチングを行ない、前記文書が業務用手紙であると判断されることを特 徴とする方法。
43. ４３．特許請求の範囲第４０項記載の方法において、前記解読段階が地理的特定 キーワード検索、限定辞書バターンマッチングおよび暗号演算解析を行ない、前 記文書が財務報告書であると判断されることを特徴とする方法。
44. ４４．特許請求の範囲第３５項記載の方法において、前記解読段階がグリフと言 語記号の一致点を識別し、しかも、それぞれのグリフの形状または幾何学にあま り依存していないことを特徴とする方法。
45. ４５．特許請求の範囲第３５項記載の方法において、解読段階が或る選定キーワ ードリスト内の文字バターンをグリフワードのグリフバターンと比較するプロセ スを包含することを特徴とする方法。
46. ４６．特許請求の範囲第３５項記載の方法において、解読段階が短ワードを解析 してグリフと５より少ないグリフ文字を有するワードに含まれる言語記号の一致 点を判断する段階を包含することを特徴とする方法。
47. ４７．特許請求の範囲第３５項記載の方法において、解読段階が前記べージ上の 地理的特定キーワード検索を実行して或る予め選定したグリフバターンが前記ベ ージ上の或る所定の場所に現れるかどうかを判断することを特徴とする方法。
48. ４８．特許請求の範囲第３５項記載の方法において、解読段階がディジットに対 応するグリフを識別し、これらのグリフが出現する文脈をグリフとの関係を含め て解析し、ディジット値を判断することを特徴とする方法。
49. ４９．特許請求の範囲第４８項記載の方法において、前記関係が数学的関係を含 むことを特徴とする方法。