JPWO2012008167A1 - 文字入力における候補の表示方法 - Google Patents

Abstract

読み文字列に前方一致する候補を変換用辞書１０から抽出する予測変換処理部３と、語句の確定に応じてその確定語句に繋がる関係を有する語句を候補として学習辞書１１から抽出する繋がり予測処理部３と、抽出された候補を表示する表示処理部９と、表示された候補のいずれかが選択されたことに応じて、選択された候補の語句を確定する確定処理部４と、確定された語句を学習辞書１１に登録する学習処理部６とを具備する文字入力装置に、さらに日時を表す語句の確定状況に応じた話題日時データを設定する話題日時推定部７を設ける。学習処理部６は、毎回の確定語句をその確定の時点の話題日時データに対応づけて学習辞書１１に格納する。繋がり予測処理部８は、語句の確定に応じて学習辞書１１から抽出した候補のうち、直前の語句の確定時点の話題日時データに適合する話題日時データに対応づけられている候補を、他の候補よりも優先的に表示する。

Description

本発明は、変換前文字列の入力に応じて変換後文字列の候補を表示する機能と、入力文字列が確定されたことに応じて、次に入力される可能性のある文字列を候補として表示する機能とを具備するコンピュータが、これらの機能を用いて稼動中のアプリケーションに対する文字の入力処理を行う場合に実施する候補の表示方法に関する。また、本発明は、この表示方法が適用されたプログラムおよび文字入力装置に関する。

携帯電話など、文字入力のためのキーの数が制限されている機器には、操作性の悪さをカバーするために、２種類の候補抽出機能が設定されている。そのうちの１つは、文字入力の操作が行われる都度、その操作により組み立てられた読み文字列に前方一致する読みを持つ語句を候補として表示する、という機能である。もう１つは、表示された候補のいずれかが選択操作により確定されたときに、過去の入力履歴に基づいて次に入力される可能性のある文字列を予測して表示する、という機能である。以下、前者の機能による処理を「予測変換処理」といい、この処理により抽出される候補を「変換候補」という。また、後者の機能による処理を「繋がり予測処理」といい、この処理により抽出される候補を「繋がり予測候補」という。

予測変換処理や繋がり予測処理を行う情報処理装置を開示したものとして、たとえば特許文献１がある（段落００１７，図１参照。）。

また、特許文献２には、予測変換処理により抽出された変換候補を表示する場合に、入力時の状況に適した候補がその他の候補よりも優先的に表示されるようにした発明が開示されている。具体的にこの特許文献２には、入力状況に関わる属性が設定された単語を変換用辞書に登録し、文字入力時の入力状況を判定し、その判定結果に適合する属性が設定されている変換候補の優先度を調整することにより、当該変換候補を上位に表示することが記載されている。
特許文献２に記載された予測変換処理によれば、同じ変換前文字列を入力した場合でも、その入力時の状況によって、各変換候補の表示順序を変動させることができる。たとえば、特許文献２の段落００４４〜００４９および図４には、季節を表す属性データが設定された単語を登録しておくことにより、同じ読み文字列を春に入力した場合と秋に入力した場合とでは、変換候補の表示順序が変動することが記載されている。

特開２００５−１７３９８４号公報 特開２００９−２７６８１８号公報

従来の変換候補や繋がり予測候補は、一般に、最近に選択されたものや選択の頻度が高いものが優先的に表示されるが、その優先表示は、必要がなくなった場合でも続く可能性がある。たとえば、特定の日に実施されるイベントについて、そのイベントを挟む一定の期間内にメールによる連絡を頻繁にする場合には、イベントを表す単語が優先的に表示されることで利便性が高まるが、連絡の必要がなくなったときも優先表示が続くと、使い勝手が悪くなる。

特許文献２に記載された発明によれば、あらかじめ入力の時期に適した単語として登録されている単語に関しては、入力の時期に応じて表示順序を変更することができる。しかし、ユーザが自由に表現する話題に関してまで、候補の表示順序を調整するのは困難である。

本発明は上記の問題点に着目し、ユーザが所定の日時を話題にして文書を作成する場合に、過去に同様の日時を話題にして文書を作成したときに学習された語句が上位の候補として表示されるようにすることを、課題とする。

本発明は、変換前文字列と変換後文字列とを含む辞書データが複数登録された変換用辞書と、入力文字列として確定された語句を各語句の間の繋がりに対応づけて登録するための学習辞書とが格納された記憶手段を具備し、これらの辞書を用いた文字入力処理を実行するコンピュータに適用される。この文字入力処理には、変換前文字列の入力に応じて当該変換前文字列により変換用辞書を検索して変換後文字列の候補を抽出して表示する第１の候補抽出ステップ（予測変換処理に該当する。）と、入力文字列が確定されたことに応じてその確定された文字列が示す語句と繋がる関係を有する語句を学習辞書から抽出して表示する第２の候補抽出ステップ（繋がり予測処理に該当する。）と、第１または第２の候補抽出ステップにより表示された候補のいずれかが選択されたことに応じて、選択された候補の語句を確定する候補確定ステップとが、含まれる。

なお、上記でいうところの「語句」とは、ユーザの操作に応じて確定される文字列全般（自由に設定された「ことば」を表す文字列）を意味する。つまり、複数の単語を含む文字列や単独の単語のみを含む文字列はともに語句であり、活用語尾や助詞などの付属語を表す文字や文字列も語句である。

本発明では、さらに、日時を表す語句の確定状況に応じた日時を推定して、その推定結果を示す日時データを設定する日時推定ステップと、候補確定ステップにより確定された語句を前記日時データに対応づけて学習辞書に登録する登録ステップとを、実行する。また、第２の候補抽出ステップでは、学習辞書から抽出された候補のうち、直前の語句の確定時点の日時データに適合する日時データに対応づけられて学習辞書に登録されている候補を、他の候補よりも優先的に表示する。

上記の方法によれば、たとえば、ある案件に関する文書Ａの作成において日時を表す語句が確定されたことに応じて、その確定された語句の概念に応じた日時データが設定されると共に、上記の日時を表す語句およびこれに繋がる関係を有する語句が上記の日時データに対応づけられて学習辞書に登録される。時を経て、文書Ａと同じ案件に関してユーザが他の文書Ｂを作成しているときに、日時を表す語句の確定状況に応じて文書Ａの作成時と同じ日時データが設定されると、第２の候補抽出ステップが実行されたときには、抽出された候補のうち文書Ａに入力された候補を他の候補よりも優先的に表示することが可能になる。

よって、文書Ａと同一の案件に関して、文書入力の時期が変わったために文書Ａとは異なる語句により日時が表現された場合でも、文書Ａの作成時に学習された語句の繋がり関係に基づく繋がり予測候補を、他の候補よりも優先的に表示することが可能になる。よって、ユーザに選択される可能性の高い語句を候補の表示リストの上位に表示することができる。

好ましい一実施態様では、文字入力処理の開始に応じて日時データを現在の日時を示すものに初期設定するステップと、日時を表す語句が確定されたことに応じて、確定された語句が表す日時の概念に基づいて日時データを更新するステップとが含まれる。この実施態様によれば、過去に作成された文書Ａで話題にした日時に該当する日時に文書の作成を開始した場合にも、文書Ａに入力された語句を繋がり予測候補のリストの上位に表示することが可能になる。また、現在とは異なる日時に関して文書を作成する場合には、その日時を表す語句が確定されたことに応じて、日時データを話題に適合する内容に速やかに更新することができる。

他の好ましい実施態様では、候補確定ステップにおいて日時を表現する語句が確定されたときの第２の候補抽出ステップで、この確定に応じて日時推定ステップにより設定された日時データを用いて、当該日時データに適合する日時データに対応づけられ、かつ日時を表す語句を特定する第１検索と、第１検索により特定された語句に繋がる関係をもって学習辞書に登録されている語句を抽出する第２検索とを実行し、第２検索により抽出された語句を優先的に表示する候補に含める。

上記の実施態様によれば、過去に作成された文書Ａと同じ案件に関する文書の作成において、日時を表す語句として文書Ａとは異なる語句が入力された場合でも、その語句の確定に対し、文書Ａの作成時に日時を表す語句に繋がる関係をもって入力された語句を、候補の表示リストの上位に表示することが可能になる。

他の好ましい実施態様では、外部から文書データの送信を受けたことに応じてこの文書データを解析し、この解析により日時を表す語句が抽出されたとき、その語句の概念に適した日時データを設定すると共に、当該日時を表す語句およびこれに繋がる関係を有する各語句に前記設定された日時データを対応づけて学習辞書に登録する。
このようにすれば、たとえば、受信したメールへの応答メールを作成する場合に、受信した文書中の語句とは異なる語句により日時が表現されたときでも、受信メールに含まれていた語句を繋がり予測候補として上位に表示させることが可能になる。

さらに、本発明では、第１の候補抽出ステップにおいても、入力された変換前文字列により変換用辞書から抽出された候補の中から、日時推定ステップにより推定された日時データに適合する日時データに対応づけられて学習辞書に登録されている候補を特定し、特定された候補を他の候補よりも優先的に表示することができる。このようにすれば、予測変換機能により抽出された変換候補を表示する場合にも、入力中の文書が話題にする日時と同様の日時を話題にした文字入力処理で学習された語句を、上位に表示することが可能になる。

本発明によるプログラムは、変換前文字列と変換後文字列とを含む辞書データが複数登録された変換用辞書と、入力文字列として確定された語句を各語句の間の繋がり関係に対応づけて登録するための学習辞書とを記憶する記憶手段；変換前文字列の入力に応じて当該変換前文字列により変換用辞書を検索して変換後文字列の候補を抽出して表示する第１の候補抽出手段；入力文字列が確定されたことに応じてその確定された文字列が示す語句と繋がる関係を有する語句を学習辞書から抽出して表示する第２の候補抽出手段；第１または第２の候補抽出手段により表示された候補のいずれかが選択されたことに応じて、選択された候補の語句を確定する候補確定手段；候補確定手段により確定された語句を前記学習辞書に登録する登録処理手段；の各手段を具備する文字入力装置として、コンピュータを機能させる。

上記のプログラムには、日時を表す語句の確定状況に応じた日時を推定して、その推定結果を示す日時データを設定する日時推定手段として、コンピュータを機能させるためのプログラムが、さらに含まれる。登録処理手段は、前記候補確定手段により確定された語句を日時データに対応づけて学習辞書に登録する。また第２の候補抽出手段は、学習辞書から抽出された候補のうち、直前の語句の確定時点の日時データに適合する日時データに対応づけられて学習辞書に登録されている候補を、他の候補よりも優先的に表示する。

上記のプログラムの好ましい一実施態様では、日時推定手段は、前記文書入力装置の起動に応じて日時データを現在の日時を示すものに初期設定した後、前記候補確定手段により日時を表す語句が確定されたことに応じて、その語句が表す日時の概念に基づき前記日時データを更新する。

他の好ましい実施態様では、第２の候補抽出手段は、日時を表現する語句が確定されたことに応じた処理を実行するとき、この確定に応じて日時推定手段が設定した日時データを用いて、日時を表す語句であって当該日時データに適合する日時データに対応づけられている語句を特定する第１検索と、第１検索により特定された語句に繋がる関係をもって学習辞書に登録されている語句を抽出する第２検索とを実行し、第２検索により抽出された語句を優先的に表示する語句に含める。

さらに好ましい実施態様では、第１の候補抽出手段は、入力された変換前文字列により変換用辞書から抽出された候補の中から、日時推定手段により設定された日時データに対応づけられて学習辞書に登録されている候補を特定し、特定された候補を他の候補よりも優先的に表示する。

上記のプログラムは、携帯電話やＰＤＡなどの携帯端末装置に制御部として組み込まれるコンピュータにインストールすることができるが、パーソナルコンピュータにインストールすることも可能である。当該プログラムがインストールされたコンピュータは、変換用辞書および学習辞書を記憶する記憶手段、第１の候補抽出手段、第２の候補抽出手段、候補確定手段、登録処理手段、日時推定手段を具備する文字入力装置として動作する。この文字入力装置によれば、作成中の文書が話題にしているのと同様の日時を話題にして実施された文字入力処理に応じて学習された語句を、候補の表示リストの上位に表示することが可能になる。

本発明によれば、現在の文字入力処理で話題にしている日時に関係する案件について過去に実施された文字入力処理で学習された語句を、候補の表示リストの上位に表示させることが可能になる。よって、ユーザが自由に所定の日時を話題にして文書を作成する場合に、過去に同様の日時を話題にして文書を作成したときに学習された語句を候補の表示リストの上位に表示することが可能になる。よって、ユーザが選択する可能性が高い候補を上位に表示することが可能になり、文字入力における利便性が大幅に高められる。

文字入力システムの機能ブロック図である。 図１の日時対応テーブルのデータ構成例を示す図である。 文字入力処理の概略手順を示すフローチャートである。 話題日時の推定処理（図３のステップＳ９）の詳細な手順を示すフローチャートである。 単一化処理の具体例を説明する図である。 学習辞書への登録例およびこの学習辞書の登録データと繋がり予測処理により抽出された候補との関係を示す図である。 繋がり予測処理により抽出された候補と学習辞書の登録データとの関係を示す図である。 予測変換処理により抽出された候補と学習辞書の登録データとの関係を示す図である。 繋がり予測処理により抽出された候補と学習辞書の登録データとの関係を示す図である。 繋がり予測処理（図３のステップＳ１１）の詳細な手順を示すフローチャートである。 予測変換処理（図３のステップＳ５）の詳細な手順を示すフローチャートである。

図１は、本発明が適用された文字入力システムの機能ブロック図である。
この文字入力システムＳは、携帯電話などの携帯端末装置の制御部（コンピュータ）に組み込まれて、上位のアプリケーション（電子メールを送受信するためのメーラーなど。）に日本語の文字列を入力するのに用いられる。図中の変換用辞書１０、学習辞書１１、および日時対応テーブル１２は、携帯端末装置のメモリ（図示せず。）に格納される。また、キー操作受付部１、読み文字列組立部２、予測変換処理部３、確定処理部４、優先度更新部５、学習処理部６、話題日時推定部７、繋がり予測処理部８、および表示処理部９の実体は、各処理用のプログラムを実行するＣＰＵ（図示せず。）である。

変換用辞書１０には、複数の語句について、それぞれその語句を表す文字列（変換後文字列）、読みを表す仮名文字列（変換前文字列）、過去の使用履歴に基づく優先度などを含む辞書データが格納される。
学習辞書１１には、この文字入力システムＳにより確定されて、上位のアプリケーションに入力された語句が格納される。

日時対応テーブル１２は、日時を表す語句を定型の日時データに置き換えるためのもので、図２に示すように、日時を表現する語句と日時データを導出するためのルールとの組み合わせが複数組登録される。

図２の日時対応テーブル１２中の[Date]は本日の日付を表す変数であり、[Week]は今週に含まれる７日間の各日付を表す変数である。テーブル１２中の１〜３に示すように、本日との相対的な関係に基づいて１日単位の日時を表す表現には、[Date]に日数を表す調整値を加算または減算するルールが設定される。また、４〜６に示すように、今週との相対的な関係に基づいて週単位で日時を表す表現には、[Week]に週の数を表す調整値を加算または減算するルールが設定される。

また、７番目の「来週の日曜日」のように複数の日時表現が組み合わせられた表現に関しては、各日時表現に対応するルールを組み合わせたものが対応づけられる。ただし、この種のルールが使用されるのは、複数の日時表現の組み合わせが一括で確定された場合となる。詳細については後記するが、各表現が１つずつ確定される場合には、確定の都度、その確定された語句に適したルールを使用することにより、日時の範囲が絞り込みされる。

このほか、図２には示していないが、日時対応テーブル１２には、「○月○日」のように日時を具体的に表す表現を定形の日時データに置き換えるためのルールも設定される。

この実施例の文字入力システムＳでは、上記の日時対応テーブル１２を用いて、入力中の文書における話題に適した日時を推定し、この推定結果を、予測変換候補や繋がり予測候補の表示に反映させるようにしている。この日時の推定処理は、図１の話題日時推定部７により実行され、推定結果を表す日時データが作成される。この推定結果を表す日時データを、以下、「話題日時データ」という。

つぎに、図３を参照して、上記の文字入力システムＳの各機能により実行される処理について説明する。

この文字入力処理システムＳは上位アプリケーションとともに起動し、まず、話題日時推定部７により、現在の日時を話題日時データの初期値として設定する処理を実行する（ステップＳ１）。

この後は、図示しない操作部におけるキー操作を受け付ける状態となり、操作が行われる都度、キー操作受付部１がその操作を受け付けて、操作されたキーを判断する（ステップＳ２）。キー操作受付部１が文字入力用のキー操作が行われたと判断すると（ステップＳ３が「ＹＥＳ」の場合）、読み文字列組立部２の処理に移り、キー操作に応じた読み文字列を組み立てる（ステップＳ４）。

予測変換処理部３は、読み文字列の組み立てに応じて、この読み文字列により変換用辞書１０を検索して所定数の変換候補を抽出する（ステップＳ５）。表示処理部９は、読み文字列組立部２により組み立てられた読み文字列や、予測変換処理部３により抽出された変換候補を用いて、図示しない表示部の画面の表示を更新する（ステップＳ６）。
以後も読み文字列が入力される都度、上記のステップＳ２〜Ｓ６を実行することにより、読み文字列および変換候補の表示が更新される。所定の時点での表示更新に対し、ユーザが変換候補の１つを選択する操作を行うと、ステップＳ７が「ＹＥＳ」となり、Ｓ８〜Ｓ１１の各ステップが実行される。

ステップＳ８では、確定処理部４が、選択された候補の文字列を上位のアプリケーションに出力する処理を実行する。以下、この上位のアプリケーションに出力される文字列を「確定語句」という。
また、このステップＳ８の処理には、変換用辞書１０内の確定語句に対応する辞書データの優先度に一定の度数を加算する処理（優先度更新部５による処理）が含まれる。

ステップＳ９では、話題日時推定処理部７による推定処理が実行される。ステップＳ１０では、学習処理部６により、確定語句を学習辞書１１に登録する処理が実行される。詳細は後記するが、この実施例では、確定語句に現在の話題日時データを組み合わせたものを時系列順に学習辞書１１に蓄積することにより、毎時の確定語句を語句の間の繋がり関係に対応づけて保存する。

ステップＳ１１では、繋がり予測処理部８により、上記の学習辞書１１から確定語句に対応する繋がり予測候補を抽出する処理が実行される。

ステップＳ８〜Ｓ１１が実行されると、ステップＳ６の表示更新処理に進む。この場合の表示更新処理では、入力画面中の読み文字列を確定語句に置き換えると共に、候補の表示欄を繋がり予測候補の表示に更新する。
さらに、この画面で繋がり予測候補の１つが選択されると、再びＳ８〜Ｓ１１の各ステップが実行されてステップＳ６に進む。これにより、確定語句や繋がり予測候補の表示が更新される。

なお、図３には示していないが、読み文字列の確定を指示する操作や、読み文字列の数字やアルファベットへの変換を指示する操作などを受け付けた場合にも、その指示に応じて語句を確定した後に、ステップＳ８〜Ｓ１１およびステップＳ６を実行する。
キー操作受付部１が所定の時点で終了指示操作を受け付けると、ステップＳ１２が「ＹＥＳ」となり、文字入力処理を終了する。

図３に示したように、この実施例では、文字入力処理の開始時に、話題日時データを現在の日時を示すものに初期設定するが、ステップＳ９の話題日時の推定処理（ステップＳ９）によって、話題日時データを作成中の文書の内容に応じた内容に更新することができる。以下、この話題日時の推定処理の詳細な手順について、図４を用いて説明する。

まず、ステップＳ１０１では、直前の確定語句により日時対応テーブル１２の『日時表現』を検索する。この検索により確定語句に該当する日時表現を見つけることができなかった場合には、ステップＳ１０２が「ＮＯ」となり、話題日時データを更新することなく処理を終了する。

一方、確定語句に該当する日時表現が見つかった場合には、ステップＳ１０２が「ＹＥＳ」となり、ステップＳ１０３以下の処理を実行する。
ステップＳ１０３では、上記の検索により見つけた日時表現に対応するルールに基づいて、確定語句に適した日時データを導出する。この段階で導出される日時データを、以下、「推定日時データ」という。

つぎのステップＳ１０４では、上記の推定日時データと現在の話題日時データとの単一化処理を実行する。単一化処理とは、２種類の日時データを両者間の重複部分により統合する処理である。

図５は、単一化処理の具体例を示す。この図中の日時データ中の＊には、対応するデータの概念に適合する数値範囲の中の任意の数値があてはめられる。たとえば、「＊月」の＊には１〜１２の範囲内の数値があてはめられ、「＊日」の＊には１〜３１の範囲内の数値が適用される（月によっては１〜３０、１〜２８の範囲となる場合もある。）。
また、例（ｂ）の日時データ中のＡには、統合の相手方の日時データに設定されている数値（この例では４）が代入される。

図４に参照を戻す。上記図５の例（ａ）（ｂ）のように、処理対象の日時データ間に重複が認められて、その重複部分に日時データが統合された場合には、ステップＳ１０５が「ＹＥＳ」となって、その単一化により統合された日時データにより話題日時データを更新する（ステップＳ１０６）。一方、図５の例（ｃ）のように、日時データ間に重複する部分がなく、統合することができなかった場合には、ステップＳ１０５が「ＮＯ」となり、現在の話題日時データを破棄し、ステップＳ１０３で導出された推定日時データを新たな話題日時データに設定する（ステップＳ１０７）。

上記の手順によれば、話題日時データは、文字入力処理が開始された時点では現在の日時を表すデータに設定されるが、現在の日時とは異なる日時を表す語句（「明日」「昨日」など）が確定して、その語句に対応する推定日時データが導出されると、その推定日時データにより話題日時データが更新される。この更新によって、作成中の文書の話題に適した話題日時データが設定されることになる。

また、１つの文書において、日時を表す語句の確定が複数回生じた場合には、確定の都度、図４に示した手順が実行される。したがって、「来週／の／日曜日」のように複数の語句により日時を限定する言い回しに対しては、「来週」の確定に応じてステップＳ１０７が実行され、「日曜日」の確定に応じてステップＳ１０６が実行され、話題日時データを適切な範囲に絞り込むことができる。また「今週／は／・・・、来週／は／・・・」のように、１つの文書内で単一化が不可能な日時表現が複数確定された場合には、「今週」および「来週」のいずれの確定に対してもステップＳ１０７が実行されるので、確定の都度、その確定語句の概念に適した内容に話題日時データが更新される。このように、日時を表す語句の確定に応じて確定語句の概念に適した内容の話題日時データを設定することができる。

上記の話題日時データは、学習辞書１１への登録処理（図３のステップＳ１０）、および候補の抽出処理（図３のステップＳ５，Ｓ１１）に使用される。これらの処理について、まず図６〜図９の具体例を用いて説明する。なお、これらの具体例は、日本語が入力される場合の繋がり予測処理や予測変換処理を示すものである。他の言語が入力される場合には、適宜、その言語の文法に基づき表示される候補の語句や表示順序が変動する。

図６は、日時表現を含むメール文書１００の作成に応じて、その文書内の語句が学習辞書１１に登録され、その登録データが、後日、別のメールが作成される際に繋がり予測候補として呼び出される例を示す。

この実施例では、上位アプリケーションへ入力される語句が確定する都度、その確定語句を当該語句が確定したときの話題日時データに組み合わせて学習辞書１１に登録するようにしている。

図６の例では、２０１０年５月１０日にメール文書１００が作成されたときに、最初に、日時を表す「来週」という語句が確定されたことに伴う話題日時の推定処理においてステップＳ１０７が実行され、「２０１０年５月１７日〜２０１０年５月２３日」という話題日時データが設定される。よって、「来週」および後続の各確定語句（の／会議／の／議題・・・）は上記の話題日時データに組み合わせられて、学習辞書１１に登録される。
さらに、日時を表す確定語句「来週」には、この語句が日時表現に関するキーワードであることを示すフラグ（図中、＊印により表す。以下、このフラグを「キーワードフラグ」という。）が設定される。

図６の右手の２００は、メール文書１００の作成から８日後の２０１０年５月１８日に立ち上げられたメールの作成画面であり、「今週」という語句が確定された時点の状態を示す。この確定に応じて、画面２００中の候補表示欄２００ａには、複数の繋がり予測候補が表示されている。

この画面２００によるメールの作成処理でも、「今週」という日時を表す語句が確定されたことに伴う話題日時の推定処理により「２０１０年５月１７日〜２０１０年５月２３日」という内容の話題日付データが設定される。この話題日時データも、「今週」およびその後に確定される語句に組み合わせられて学習辞書１１に登録されるが、その図示は省略する。

この実施例の繋がり予測処理では、従来と同様に、確定された候補の語句に対し、過去にその確定語句に繋がる関係をもって学習辞書１１に登録されている語句を抽出し、これらを繋がり予測候補に設定する。さらに、図６の例のように日時を表す語句が確定された場合には、その確定に伴う話題日時の推定処理により更新された話題日時データ（ステップＳ１０６またはステップＳ１０７により更新されたデータ）により学習辞書１１を検索して検索条件に適合する話題日時データが組み合わせられているキーワード（キーワードフラグが設定されている語句）を抽出する。そして、このキーワードに繋がる関係を有し、キーワードと同じ話題日時データに組み合わせられている語句を繋がり予測候補として抽出する。

各検索により抽出された繋がり予測候補には、それぞれ確定語句またはキーワードとの繋がりの強さに応じた優先度が設定される。さらに現在の設定に適合する話題日時データが組み合わせられている候補の優先度には所定の嵩上げ値が加算される。よって現在の話題日時データに適合する案件に関する過去の文書に入力された語句の優先度が高められる。

図６の画面２００による文書入力処理では、「今週」という語句の確定に応じて更新された話題日時データ（２０１０年５月１７日〜２０１０年５月２３日）を用いた検索により、この話題日時データに適合するキーワードとして、メール文書１００の作成時に登録された「来週」が抽出される。よって、この「来週」に繋がる関係を持ち、「来週」と同じ話題日時データが組み合わせられている各語句が繋がり予測候補として抽出される。この結果、図６の例の画面２００の候補表示欄２００ａでは、学習辞書１１内で「来週」に近い関係にある「の」や「会議」が上位に表示されている。

図７は、図６の候補表示欄２００ａに表示された繋がり予測候補の中の「の」が確定された場合の更新後の画面２００を、更新後の繋がり予測候補と学習辞書１１内の辞書データとの関係とともに示す。
今回の確定語句「の」は日時を表現するものではないので、話題日時データは更新されず、繋がり予測処理でも、確定された「の」に繋がる語句を抽出する検索のみが実施される。しかしながら、抽出された繋がり予測候補のうち、現在の設定に適合する話題日時データに組み合わせられている候補に対しては、優先度の嵩上げ処理が実施されるので、この嵩上げ処理を受けた候補が上位に表示されやすくなる。この結果、図７の例では、現在の設定に適合する話題日時データが組み合わせられている「会議」や「議題」が、第１位および第２位に表示されている。

従来の繋がり予測処理では、過去の入力の履歴に基づいた候補を抽出するだけであるので、以前に作成された文書と同じ話題に関するメールであっても、前の文書とは異なる語句によって日時が表現されると、前の文書が作成されたときに学習された語句を上位の候補として表示するのは困難である。これに対し、この実施例では、図６，７に示したように、日時を表す語句の確定に応じて更新された話題日時データを用いて、この話題日時データに適合する日時表現に繋がる関係をもって学習辞書に登録されている語句を抽出し、これらの語句の優先度の嵩上げ処理を行うので、現在作成中のメールと同様の日時を話題にしたメールが作成された時に学習された語句を、繋がり予測候補のリストの上位に表示することが可能になる。これにより、ユーザが選択する可能性の高い語句を上位の候補として表示することが可能になり、利便性が高められる。

さらにこの実施例では、予測変換処理（図３のステップＳ５）においても、抽出された各変換候補のうち、現在の話題日時データに適合する話題日時データに組み合わせられて学習辞書１１に登録されている候補について、同様に優先度の嵩上げ処理を実施するようにしている。図８は、この嵩上げ処理に伴う変換候補の表示例を示す。

図８の例でも、図６および図７の例と同じ内容のデータが学習辞書１１に登録されていることを前提とするが、この例では入力文字列はまだ確定しておらず、「かい」という読み文字列が未確定状態で入力された段階にある。候補表示欄２００ａには、予測変換処理部の処理により「かい」に前方一致する複数の語句が変換候補として表示されている。

この例のように日時を表す語句が確定されていない場合には、話題日時データは現在の日時の２０１０年５月１８日に設定されている。この場合、読み文字列「かい」の入力により抽出された変換候補のうち、現在の話題日時データに適合する話題日時データに組み合わせられて学習辞書１１に登録されている候補の優先度が嵩上げされる。この結果、図８の例では、メール１００の作成時に「２０１０年５月１７日〜２０１０年５月２３日」という話題日時データに組み合わせられて学習辞書１１に登録されていた「会議」が筆頭の候補として表示されている。

このように、予測変換処理においても、現在の話題日時データに適合する変換候補の優先度が高められるので、選択される可能性の高い候補が上位に表示されやすくなる。
なお、図８の例において筆頭の候補の「会議」が確定された場合には、繋がり予測処理により「会議」に繋がる関係をもって学習辞書１１に登録されている語句が繋がり予測候補として抽出される。この場合にも、現在の日時を示す話題日時データに基づき、メール１００の作成時に登録された語句（「の」「議題」など）の優先度が高められ、候補表示欄２００ａの上位に表示される。

つぎに、図９の例では、図６に示したメール文書１００が作成された翌日に、再び「来週」という日付表現を使用するメール文書１０１が作成されたものとする。このメール文書１０１の作成時にも、「来週」という語句が確定されたことに応じて、メール文書１００の作成時に「来週」が確定されたときと同様の処理が実行される。その結果、メール文書１０１の作成時に確定された各語句は、それぞれ「２０１０年５月１７日〜２０１０年５月２３日」という内容の話題日付データに組み合わせられて学習辞書１１に登録される。また、日時を表現する「来週」にはキーワードフラグが設定される。

図９の例のメール作成画面２００では、図６〜８の例と同様に、２０１０年５月１８日に立ち上げられた後に、「今週」および「の」の各語句が順に確定された時点の表示を示す。

この例でも、最初の語句の「今週」が確定されたことに応じて、話題日時データが「２０１０年５月１７日〜２０１０年５月２３日」という内容に更新される。したがって、次に「の」が確定されたときには、図７の例と同様に、学習辞書１１に登録された種々の「の」に関連して抽出された候補のうち、上記の話題日時データに適合する話題日時データに組み合わせられている候補の優先度が高められる。この結果、図９の例の候補表示欄２００ａでは、メール文書１０１が作成されたときに学習辞書１１に登録された「飲み会」および「場所」と、メール文書１００が作成されたときに学習辞書１１に登録された「会議」および「議題」とが、上位に表示されている。

上記図９の例に示すように、実行中の文字入力処理において設定された話題日時データに適合する案件が複数ある場合でも、それぞれの案件に関する文字入力処理で学習された語句を候補表示欄２００ａの上位に表示することができる。よって、いずれの案件を対象にした文字入力処理にも対応することができ、利便性を高めることができる。

図１０は、繋がり予測処理（図３のステップＳ１１に対応）の詳細な手順を示すものである。この処理に関しては、まず、確定語句の種別を問わずに共通に実行される手順（ステップＳ２０２〜２０９）について説明する。

ステップＳ２０２では、確定語句に繋がる語句を抽出するための検索を実行する。具体的には、学習辞書１１に蓄積されたデータを、最新のものから順にあらかじめ定めた件数分に達するまで遡って確定語句に一致する語句を検索する。この検索により該当する語句が見つかると、その語句に続いて学習辞書１１に登録された語句から順に、後続の所定数の語句を抽出する。これらの語句は繋がり予測候補として、作業メモリの候補リストに格納される。

上記の処理により繋がり予測候補が抽出されると、ステップＳ２０３では、候補を特定するためのカウンタｎを１に設定し、ステップＳ２０４〜２０８のループに進む。
このループでは、確定語句との繋がりの度合に基づき、ｎ番目の候補の優先度を設定する（ステップＳ２０４）。具体的には、学習辞書１１において、確定語句と同一の語句の次に学習辞書１１に格納されている場合の優先度が最高の値になるようにし、ｎ番目の候補の格納位置が確定語句と同一の語から離れるほど優先度が低くなるようにする。

つぎに、ｎ番目の語句の話題日時データが現在の話題日時データに適合するか否かを判別する（ステップＳ２０５）。具体的には、学習辞書１１からｎ番目の候補の話題日時データを読み出し、このデータと現在の話題日時データとの単一化処理を実行する。そして単一化に成功した場合には「適合」と判断し、単一化に失敗した場合には「不適合」と判断する。

ｎ番目の候補が現在の話題日時データに適合すると判断した場合（ステップＳ２０５が「ＹＥＳ」の場合）には、この候補の優先度に所定の嵩上げ値を加算する（ステップＳ２０６）。この嵩上げ値は一定の値にしても良いが、現在の話題日時データとｎ番目の候補に組み合わせられている話題日時データとの一致度合が高いほど、嵩上げ値の値が高くなるようにするのが望ましい。

つぎに、日時を表す語句が確定された場合（ステップＳ２０１が「ＹＥＳ」の場合）には、上記したステップＳ２０２〜２０８に先立ち、ステップＳ２１０〜Ｓ２１２を実行する。
ステップ２１０では、学習辞書１１を最新データから順に遡りながら、話題日時データが現在の設定に適合するキーワードを検索する。具体的には、キーワードフラグが設定されている語句を抽出し、その語句に組み合わせられている話題日時データと現在の話題日時データとの単一化処理を実行し、単一化に成功した語句を抽出する。

ステップＳ２１１では、上記の検索により抽出されたキーワードに繋がる関係をもって学習辞書１１に登録されている語句を抽出し、これらを繋がり予測候補のリストに格納する。すなわち、ステップＳ２１０で抽出されたキーワードを対象に、ステップＳ２０２において確定語句による繋がり予測候補を抽出する場合に実行するのと同様の検索処理を実行する。

ステップＳ２１２では、ステップＳ２１１により抽出された各候補に対し、学習辞書１１におけるキーワードとの繋がり度合に基づき優先度を設定し、さらにその優先度に所定の嵩上げ値を加算する処理を実行する。この場合にも、キーワードに組み合わせられている話題日時データと現在の話題日時データとの一致度合が高いほど、嵩上げ値を高い値に設定するのが望ましい。

上記のように、日時を表す語句が確定された場合には、ステップＳ２１０〜２１２を実行した後にステップＳ２０２〜２０８を実行し、日時以外の概念を表す語句が確定された場合には、ステップＳ２０２〜２０８の処理のみを実行する。これにより繋がり予測候補の抽出が完了すると、各候補を優先度が高い順にソートし（ステップＳ２０９）、処理を終了する。この後は、表示処理部９による表示更新処理（図３のステップＳ６）が実行されるので、ステップＳ２０９で設定された順序に基づいて各候補が表示されることになる。

図１１は、予測変換処理（図３のステップＳ５）の詳細な手順を示す。
この処理の最初のステップＳ３０１では、直前に組み立てられた読み文字列により変換用辞書１０を検索し、読み文字列に前方一致する語句（変換後文字列）を抽出し、これらを変換候補に設定する。

以下、カウンタｎを用いて、各候補に順に着目しながら、着目した候補に対する処理を実行する（ステップＳ３０３〜Ｓ３０８）。具体的には、まず、変換用辞書１０からｎ番目の候補の優先度を読み出す（ステップＳ３０３）。つぎに、ｎ番目の候補により学習辞書１１を検索し、この候補に該当する語句に組み合わせられている話題日時データを読み出す（ステップＳ３０４）。そして、読み出された話題日時データが現在設定されている話題日時データに適合するか否か、言い換えれば各話題日時データを単一化することが可能であるか否かを判別する（ステップＳ３０５）。なお、この検索によりｎ番目の候補に該当する語句が複数見つかった場合には、それらの中で現在の話題日時データへの適合度が最も高いものを採用してステップＳ３０５を実行する。また、ｎ番目の候補に該当する語句が見つからなかった場合には、ステップＳ３０５の判定を「ＮＯ」とする。

各話題日時データの単一化が可能であると判断した場合（ＳＴ３０５が「ＹＥＳ」の場合）には、ステップＳ３０３で読み出した優先度に所定の嵩上げ値を加算する（ＳＴ３０６）。この場合にも、現在の話題日時データとｎ番目の候補の話題日時データとの一致度が高くなるほど嵩上げ値を高く設定するのが望ましい。なお、この嵩上げされた優先度は変換用辞書１０には反映されず、処理後にクリアされる。

各話題日時データを単一化することはできないと判断した場合には、ＳＴ３０５が「ＮＯ」となり、優先度の嵩上げ処理をスキップする。

上記の処理をすべての候補に対して実行すると、ステップＳ３０９に進み、各候補を優先度の高い順にソートする。このとき、ステップＳ３０６の嵩上げ処理が実施された候補は、嵩上げされた優先度によりソートされる。ソート後は、表示処理部９による表示更新処理（図３のステップＳ６）により、上記のステップＳ３０６で設定された順序に基づき、各変換候補が表示されることになる。

上記のとおり、この実施例では、文字入力処理において確定され、上位アプリケーションに入力された各語句を、それぞれの確定時点における話題日時データと組み合わせて学習辞書１１に登録すると共に、繋がり予測候補や変換候補のうち、現在の話題日時データに適合する話題日時データと組み合わせられて学習辞書１１に登録されている候補を他の候補より優先的に表示する。このような処理により、過去に日時を特定してメールを作成した案件に関して再びメールを作成する場合に、前とは異なる語句により日時が表現されたり、その案件の日時に該当するタイミングで文字入力が開始された場合にも、当該案件に関して学習された語句を候補表示欄２００ａの上位に表示することが可能になる。

なお、上記では、学習辞書１１への登録については、文字入力処理の際に確定された語句が登録されることを説明したが、さらに、外部から受信したメールに含まれる語句を学習辞書１１に登録することも可能である。たとえば、話題日時推定部７において、受信メールが送信された日時を話題日時データの初期値に設定した後に、受信メールの文書データを形態素解析して、この解析処理により抽出された各語句に対し、図４のステップＳ１０２〜１０７と同様の手順を実行する。また、学習処理部６は、受信メールから抽出した各語句に上記処理により設定された話題日時データを組み合わせて、学習辞書１１に登録する。なお、日時を表す語句が複数存在し、これらの概念を単一化できない場合には、これらの語句毎に話題日時データを設定すると共に、他の語句に関しては、語句間の係り受けの関係に基づき、いずれの話題日時データに対応づけるかを判断するとよい。

つぎに、上記の実施例は、携帯型の機器における文字入力処理を前提とすることから、繋がり予測処理および予測変換処理の双方について、それぞれ現在の話題日時データに適した候補の表示順位（優先度）が高められるようにしたが、パーソナルコンピュータにおける文字入力処理にも、この手法を応用することができる。

パーソナルコンピュータでは、複数の単語を含む文字列が一度に確定される可能性が高いので、たとえば文字列が確定される都度、その文字列を分析し、日時を表す語句が抽出されたことに応じて話題日時データの設定を行うことができる。また、複数の単語を含む文字列が確定された場合には、この確定文字列に含まれる各単語にそれぞれ現在の話題日時データを組み合わせて学習辞書に登録してもよいし、確定文字列全体を１単位分のデータとして話題日時データに組み合わせて登録してもよい。

また、パーソナルコンピュータでは、読み文字列の入力後に変換操作が行われたことに応じて変換後文字列の候補を抽出するので、ここで抽出された候補のうち、現在の話題日時データに適合する話題日時データに組み合わせられている候補を他の候補より優先的に表示することができる。
また、確定文字列全体を学習辞書に登録する場合には、読み文字列の入力中に学習辞書を検索し、読み文字列に前方一致する文字列のうち、話題日時データが現在の設定に適合するものを、変換後文字列の候補として表示することができる。

Ｓ 文字入力システム
１ キー操作受付部
２ 読み文字列組立部
３ 予測変換処理部
４ 確定処理部
５ 優先度更新部
６ 学習処理部
７ 話題日時推定部
８ 繋がり予測処理部
９ 表示処理部
１０ 変換用辞書
１１ 学習辞書
１２ 日時対応テーブル
２００ メールの作成画面
２００ａ 候補表示欄

Claims (10)

1. 変換前文字列と変換後文字列とを含む辞書データが複数登録された変換用辞書と、入力文字列として確定された語句を各語句の間の繋がり関係に対応づけて登録するための学習辞書とが格納された記憶手段を具備し、変換前文字列の入力に応じて当該変換前文字列により変換用辞書を検索して変換後文字列の候補を抽出して表示する第１の候補抽出ステップと、入力文字列が確定されたことに応じてその確定された文字列が示す語句と繋がる関係を有する語句を学習辞書から抽出して表示する第２の候補抽出ステップと、第１または第２の候補抽出ステップにより表示された候補のいずれかが選択されたことに応じて、選択された候補の語句を確定する候補確定ステップとを含む文字入力処理を、実行するコンピュータにおいて、
   日時を表す語句の確定状況に応じた日時を推定して、その推定結果を示す日時データを設定する日時推定ステップと、前記候補確定ステップにより確定された語句を前記日時データに対応づけて前記学習辞書に登録する登録ステップとを、さらに実行し、
   前記第２の候補抽出ステップでは、学習辞書から抽出された候補のうち、直前の語句の確定時点の日時データに適合する日時データに対応づけられて学習辞書に登録されている候補を、他の候補よりも優先的に表示する、
   ことを特徴とする文字入力における候補の表示方法。
2. 前記日時推定ステップには、文字入力処理の開始に応じて前記日時データを現在の日時を示すものに初期設定するステップと、日時を表す語句が確定されたことに応じて、確定された語句が表す日時の概念に基づいて前記日時データを更新するステップとが含まれる、請求項１に記載された文字入力における候補の表示方法。
3. 前記候補確定ステップにおいて日時を表現する語句が確定されたときの第２の候補抽出ステップでは、この確定に応じて日時推定ステップにより設定された日時データを用いて、当該日時データに適合する日時データに対応づけられ、かつ日時を表す語句を特定する第１検索と、第１検索により特定された語句に繋がる関係をもって学習辞書に登録されている語句を抽出する第２検索とを実行し、第２検索により抽出された語句を優先的に表示する候補に含める、請求項１または２に記載された文字入力における候補の表示方法。
4. 請求項１〜３のいずれかに記載された方法において、
   外部から文書データの送信を受けたことに応じてこの文書データを解析し、この解析により日時を表す語句が抽出されたとき、その語句の概念に適した日時データを設定すると共に、当該日時を表す語句およびこれに繋がる関係を有する各語句に前記設定された日時データを対応づけて前記学習辞書に登録する、文字入力における候補の表示方法。
5. 請求項１〜４のいずれかに記載された方法において、
   前記第１の候補抽出ステップにおいて、入力された変換前文字列により変換用辞書から抽出された候補の中から、前記日時推定ステップにより設定された日時データに適合する日時データに対応づけられて学習辞書に登録されている候補を特定し、特定された候補を他の候補よりも優先的に表示する、文字入力における候補の表示方法。
6. 変換前文字列と変換後文字列とを含む辞書データが複数登録された変換用辞書と、入力文字列として確定された語句を各語句の間の繋がり関係に対応づけて登録するための学習辞書とを記憶する記憶手段；変換前文字列の入力に応じて当該変換前文字列により変換用辞書を検索して変換後文字列の候補を抽出して表示する第１の候補抽出手段；入力文字列が確定されたことに応じてその確定された文字列が示す語句と繋がる関係を有する語句を学習辞書から抽出して表示する第２の候補抽出手段；第１または第２の候補抽出手段により表示された候補のいずれかが選択されたことに応じて、選択された候補の語句を確定する候補確定手段；前記候補確定手段により確定された語句を前記学習辞書に登録する登録処理手段；の各手段を具備する文字入力装置として、コンピュータを機能させるためのプログラムであって、
   日時を表す語句の確定状況に応じた日時を推定して、その推定結果を示す日時データを設定する日時推定手段として、前記コンピュータを機能させるためのプログラムが、さらに含まれており、
   前記登録処理手段は、前記候補確定手段により確定された語句を前記日時データに対応づけて学習辞書に登録し、
   前記第２の候補抽出手段は、学習辞書から抽出された候補のうち、直前の語句の確定時点の日時データに適合する日時データに対応づけられて学習辞書に登録されている候補を、他の候補よりも優先的に表示する、
   ことを特徴とする文字入力用のプログラム。
7. 前記日時推定手段は、前記文書入力装置の起動に応じて前記日時データを現在の日時を示すものに初期設定した後、前記候補確定手段により日時を表す語句が確定されたことに応じて、その語句が表す日時の概念に基づき前記日時データを更新する、請求項６に記載された文字入力用のプログラム。
8. 前記第２の候補抽出手段は、日時を表現する語句が確定されたことに応じた処理を実行するとき、この確定に応じて日時推定手段が設定した日時データを用いて、日時を表す語句であって当該日時データに適合する日時データに対応づけられている語句を特定する第１検索と、第１検索により特定された語句に繋がる関係をもって学習辞書に登録されている語句を抽出する第２検索とを実行し、第２検索により抽出された語句を優先的に表示する語句に含める、請求項７に記載された文字入力用のプログラム。
9. 請求項６〜８のいずれかに記載されたプログラムにおいて、
   前記第１の候補抽出手段は、入力された変換前文字列により変換用辞書から抽出された候補の中から、前記日時推定手段により設定された日時データに対応づけられて学習辞書に登録されている候補を特定し、特定された候補を他の候補よりも優先的に表示する、文字入力用のプログラム。
10. 変換前文字列と変換後文字列とを含む辞書データが複数登録された変換用辞書と、入力文字列として確定された語句を各語句の間の繋がり関係に対応づけて登録するための学習辞書とを記憶する記憶手段；変換前文字列の入力に応じて当該変換前文字列により変換用辞書を検索して変換後文字列の候補を抽出して表示する第１の候補抽出手段；入力文字列が確定されたことに応じてその確定された文字列が示す語句と繋がる関係を有する語句を学習辞書から抽出して表示する第２の候補抽出手段；第１または第２の候補抽出手段により表示された候補のいずれかが選択されたことに応じて、選択された候補の語句を確定する候補確定手段；前記候補確定手段により確定された語句を前記学習辞書に登録する登録処理手段；の各手段を具備する文字入力装置であって、
    日時を表す語句の確定状況に応じた日時を推定して、その推定結果を示す日時データを設定する日時推定手段を、さらに含み、
    前記登録処理手段は、前記候補確定手段により確定された語句をその確定の時点における日時データに対応づけて学習辞書に登録し、
    前記第２の候補抽出手段は、学習辞書から抽出された候補のうち、直前の語句の確定時点の日時データに適合する日時データに対応づけられて学習辞書に登録されている候補を、他の候補よりも優先的に表示する、文字入力装置。

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