JP2000330984A - 文書処理装置及び方法 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【課題】補完誤りがあった場合、容易に修正できるイン
タフェースを提供すること。 【解決手段】提示した単語列をユーザが修正したりする
ことによって、決定した単語列の単語とその使用頻度
（出現回数）と単語間の遷移情報と単語間の遷移確率
（遷移回数）を求め、その値に基づいて単語辞書と単語
間の遷移辞書を更新する。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】本発明は、ユーザの思考を妨
げずに、文章中の長い単語を省略して入力できるシステ
ムに関する。キーボードなどによる文字列入力の高速化
・操作性の向上に有効である。手書き文字認識を使った
入力や音声認識を使った入力の高速化にも適用でき、操
作性を向上することができる。

【０００２】

【従来の技術】ワープロなどで文章を入力する場合に、
自分の仕事や趣味に関係する言葉，自分の名前など、自
分に関係する同じ言葉は、何度も入力することが多い。
特に、このよく使用する文字列が長い文字列の場合に、
度々、同じ長い文字列を入力するのは、ユーザにとって
負担になる。

【０００３】また、ペンとタブレットとを使って手書き
による入力を行う装置においては、ユーザが入力した文
字を誤認識する場合があり、このような文字を何度も繰
り返して入力したり、また長い文章を繰り返して入力す
る場合には、ユーザにとって負担となる。

【０００４】このようなユーザの負担を軽減するため
に、入力する単語又は文章の一部を省略して入力するも
のがある。

【０００５】例えば、特開平7−191986 号公報にはユー
ザが省略記号を含んだ文章を入力した場合に、文法規則
および単語の用例を記憶したメモリを使って省略された
単語を予測して補完する技術が記載されている。また特
開平5−28180号公報には、前の単語と後の単語との組み
合わせ、例えば名詞類−動詞類，動詞類−動詞句を記憶
したテーブルを用意し、このテーブルを使って補完を行
うことが記載されている。

【０００６】

【発明が解決しようとする課題】上記従来技術にあるよ
うに、省略された文章を補完するためには単語間の関連
情報が必要となる。例えば、上記特開平7−191986 号公
報ではｍ文法規則及び単語の用例であり、特開平5−281
80号公報では前の単語と後の単語との組み合わせであ
る。

【０００７】しかしながら、このような単語間の関連情
報を作成するためには多くの文章に基づいて作成する必
要があり、これを人手で作成するのは容易ではない。

【０００８】また、上記従来技術は文章中の１つの単語
又は字が省略された場合を対象にしたものであり、文章
の中で複数の部分が省略されたものについて補完するこ
とについては記載されていない。

【０００９】本発明は上記問題点に鑑みてなされたもの
であり、目的とするところは文章中で複数の単語又は字
が省略されたものについても補完を行う装置を提供する
ことにある。

【００１０】また、本発明の他の目的は単語間の関連情
報を自動的に抽出し、辞書を作成する装置を提供するこ
とにある。

【００１１】また、本発明の他の目的は、ユーザが入力
文字列とそれに対応する補完候補単語を明示して、ユー
ザによる補完済み文章（単語列）の修正を容易にする装
置を提供することにある。

【００１２】また、本発明の他の目的は、ユーザが補完
済み文章（単語列）を確定したり、補完済み文章（単語
列）を修正し、確定した場合に、確定された単語列を学
習し、省略文字補完に用いる辞書に反映できる装置を提
供することにある。

【００１３】

【課題を解決するための手段】上記目的は、文字を入力
する入力装置と入力された文字を表示する表示装置と入
力された文字の変換，編集を行う処理装置とを有する文
書処理装置であって、処理装置は、単語の表記とその使
用頻度を記憶した単語辞書と、単語間遷移の表記と単語
間の遷移確率（遷移回数）を記した単語間の遷移辞書
と、入力された文章に含まれる省略記号の前後の文字か
ら単語辞書を参照して省略された単語の候補を抽出する
候補単語抽出手段と、単語間の遷移辞書に基づいて抽出
された候補単語の中から１つの単語を決定する決定手段
とを有することにより達成することができる。

【００１４】また、上記目的は入力された文章を単語毎
に分解して、この分解した単語が出現した回数とこの単
語の表記とを対応付けて単語辞書に記憶する段階と、分
解した単語の単語間の遷移回数とこの単語間遷移の表記
とを対応付けて単語間遷移辞書に記憶する段階と、入力
された文章に含まれる省略記号の前後の文字に基づいて
単語辞書を参照して省略された単語の候補を抽出する段
階と、遷移辞書に基づいて抽出された候補単語の組み合
わせの中から１つの単語列を決定する段階と、システム
によって決定された単語がユーザに確定された、あるい
は、ユーザによって修正された後に確定されたならば、
確定された単語列の単語の出現回数と単語間の遷移回数
に基づいて、前記単語辞書と単語間の遷移辞書を更新す
ることにより達成することができる。

【００１５】

【発明の実施の形態】本実施例では、省略された文章が
入力された場合に省略記号を抽出し、省略された単語を
補完して文章を作成したり、補完するための辞書の作成
及び学習を行う省略文章補完認識装置について説明す
る。

【００１６】以下、図面を用いて本実施例の装置につい
て説明する。

【００１７】図２３は、省略文章補完認識装置全体の構
成を示したものである。２３０１はＣＰＵであり、ROM2
303 に予め記憶された文書作成のためのプログラムに基
づいて文章作成のプログラム等を読み出して実行する。
２３０２はＲＡＭで作成中の文書などの保存等を行うた
めの領域である。２３０４は入力装置でありキーボード
やタブレット，マウス，フロッピーディスク等の携帯型
記憶装置からの読み出し装置等からなる。２３０５は表
示装置であり、ＣＲＴディスプレイや液晶ディスプレイ
である。ROM2303 には、文書作成のためのプログラム、
本発明である省略文章の補完や辞書の作成及び学習を行
うためのプログラムが記憶されている。また、入力装置
２３０４が手書き入力を行うものであればROM2303 には
手書き入力されたストロークを抽出し、認識を行うため
のプログラムが記憶されている。２３０６は外部に接続
された記憶装置でハードディスクドライブなどで構成さ
れ、本発明で使用する単語辞書などを備えるものであ
る。以下、本発明の省略された文章の補完処理，補完処
理で使用する辞書，辞書の作成及び学習について説明す
る。

【００１８】図１は、本発明の省略文章の補完，辞書の
作成及び学習を行う処理全体を示したものである。また
図２は、この処理全体の動作の概要を示したものであ
る。

【００１９】本処理は、入力される省略された単語又は
文章を補完して表示する補完処理１５０と、この補完を
行うための辞書を作成する辞書作成処理１６０と、辞書
をユーザの使いやすいように更新する辞書学習処理１７
０から構成されている。補完処理１５０は、更に省略さ
れた単語又は文章に含まれる省略記号を抽出し、この省
略された単語の候補を抽出する候補単語抽出処理１５
１，候補として抽出された単語から最適な単語を抽出し
て補完文章を完成させる最適候補決定処理152，補完さ
れた文章の表示を制御する表示制御処理１５３から構成
されている。

【００２０】また辞書作成処理１６０は、入力された文
章を単語に区切る形態素解析処理１６１，形態素解析１
６１により区切られた単語の並んだ文章から、さらに出
現する頻度の高い複合語を抽出する形態素解析後処理１
６２，形態素解析処理161と形態素解析後処理１６２に
より区切られた単語と複合語の並んだ文章より、単語
（と複合語）の出現回数を求める、出現回数カウント処
理１６３，形態素解析処理１６１と形態素解析後処理１
６２により区切られた単語と複合語の並んだ文章より、
単語間の遷移回数をカウントする遷移回数カウント処理
１６４から構成される。

【００２１】補完処理１５０で文章の補完を行うために
必要な単語辞書１３１，単語間の遷移辞書１３２，最適
な単語を決定するためのルールや、辞書作成の際に使用
するルール１３３は記憶装置２３０６に記憶されてい
る。

【００２２】図２は、省略文章補完認識装置の全体動作
を示したものである。図２において各文字の下に符号Ｗ
ｉｊを付している。このように符号を付しているのは、
本装置は日本語以外のもの例えば英語でも適用可能であ
ることを示している。つまりｊは文字毎に付したもので
あり、ｉは単語毎に付したものである。従って、ｉが同
じであれば一つの単語であることを意味する。従って、
英語であればアルファベット毎にｊが付され、単語毎に
ｉが付されることになる。以下、図面に出てくる符号は
全て同じ意味である。

【００２３】では、具体的に動作について説明する。ま
ず、省略文章「文〜の開〜」を、入力装置から入力す
る。ここでは、「〜」を省略を表す文字と定義してい
る。入力された省略文章は候補単語抽出処理１５１によ
り単語辞書１３１を参照して省略文字「〜」の前後の文
字を含む単語を抽出する。ここで、「文〜の」の中の省
略文字「〜」は、「文〜」と掛かる場合、「〜の」と掛
かる場合があるので候補単語抽出処理１５１では両方の
場合について候補単語を抽出し、「文〜」の候補として
「文字・文字認識」を、「〜の」の候補として、「の・
この」を抽出する。また、「開〜」の候補として、「開
く・開発」を抽出する。次に、最適候補決定処理１５２
では、候補単語抽出処理１５１で抽出された候補単語か
ら単語の頻度を表す出現回数を記した単語辞書１３１
と、単語間の遷移頻度を表す単語間の遷移回数を記した
単語間の遷移辞書１３２を参照し、文章として前後関係
を考慮した最適な単語を決定する。このようにして決定
された省略部分を補完した文章を表示制御処理１５３は
表示装置に出力するよう制御する。ここで表示された補
完文章がユーザが考えていたものと相違する場合、ユー
ザは誤った補完を行った部分について訂正を行う。ユー
ザは、補完文章の誤りを発見した場合、入力装置２３０
４から誤った単語を指定するための入力を行う。これに
より、辞書学習処理１７０が起動され、表示制御処理１
５３で指示された単語の候補文字を表示する。候補文字
については、候補単語抽出処理１５１で得られた単語を
表示する。ユーザは、候補として表示された単語から所
望の単語を選択する。このユーザの指定を受けて選択さ
れた単語に基づいて辞書学習処理１７０は、単語辞書の
使用頻度（出現回数），単語間の遷移辞書の遷移確率
（遷移回数）を変更する。補完結果に誤りがなくて、ユ
ーザが補完済み文章を確定する指示をした場合にも、辞
書学習処理１７０を行う。辞書学習のタイミングの詳細
については、後で図１１，図１２を用いて説明する。

【００２４】次に各処理について説明する。

【００２５】・辞書作成 まず補完処理１５０で省略文字の補完に使用する単語辞
書１３１および単語間の遷移辞書１３２を作成する辞書
作成処理１６０について説明する。

【００２６】図３は、辞書作成のフローチャートとその
具体例を示したものである。ここでは、ユーザが予め作
成した文章を用いて辞書を作成する場合について説明す
る。まず、既に作成された文章がフロッピーディスク等
の別の記憶媒体にある場合には入力装置２３０４から、
記憶装置２３０６に記憶されている場合には記憶装置２
３０６から読み出す（３０１）。ここでは、「文字認識
の開発は…」という文章を読み出した場合を例に説明す
る。次に形態素解析処理１６１で読み出した文章につい
て予め記憶装置２３０６部１３０に記憶されたルールに
基づいて形態素解析を行い、文章を単語単位に分割し、
単語区切り文を生成する（３０２）。入力された「文字
認識の開発は…」は、形態素解析処理１６１で「文字／
認識／の／開発／は」と区切られ、品詞は、それぞれ
「文字（名詞）／認識（サ変名詞）／の（格助詞）／開
発（サ変名詞）／は（副助詞）」となる。

【００２７】また形態素解析後処理１６２は、入力装置
２３０４又は記憶装置２３０６から読み出した文章につ
いて予め記憶装置２３０６に記憶されたルールに基づい
て解析を行い、複合名詞などの複合語を含んだ、複合語
区切り文を生成する(３０３)。複合名詞の生成ルール
は、種々の方式が考えられる。一つの方式としては、入
力された「文字認識の開発は…」は、「文字−認識」が
名詞−名詞の並びなので、複合名詞と見なし、「文字認
識／の／開発／は」と区切る方法がある。他の方法とし
ては、名詞−名詞の並びで、かつ、連続して出現する頻
度が高い、すなわち、遷移頻度が高い場合に複合語と見
なす方法もある。この方法では、たまたま並んで出現し
た名詞は複合語として登録せず、頻度が高い名詞の組の
み複合語として登録できるため、ノイズを低減できる。
次に出現回数カウント処理１６３，遷移回数カウント処
理１６４では、単語区切り文と複合語区切り文を参照し
て、単語と複合語の出現回数をカウントし、単語辞書１
３１に登録する(３０４)。さらに、単語間および複合語
間の遷移回数をカウントし、単語間の遷移辞書１３２に
登録する（３０５）。

【００２８】以上が、処理の概要である。なお、形態素
解析の後処理の複合語生成方式で、遷移頻度が高い場合
に複合語と見なす場合、遷移頻度は遷移回数のカウント
処理（３０５）が終了した段階で分かるので、その場合
には、形態素解析の後処理（３０３）は、遷移回数のカ
ウント処理（３０５）が終了してから行うとよい。この
ように、細かく単語単位に区切った文と、粗く（複合語
などの単位に）区切った文の両方を学習した辞書を作成
しておくと、後で、ユーザが省略入力文章の補完に利用
する場合に、より柔軟に対応できるようになる。

【００２９】図４は、複合語などの粗い区切りの文を生
成するルールの一例を示したものである。複合語など、
粗い文章の区切りを作る方法として次の方法を用いられ
る。 （１）名詞−名詞と続いたら複合名詞（例：「文字」
（名詞）−「認識」（名詞）→「文字認識」（複合名
詞））、サ変名詞−する（サ変動詞）と続いたら複合動
詞として粗く区切る方法（例：「認識」(サ変名詞）−
「する」(サ変動詞）→「認識する」（サ変動詞）） （２）助詞と助動詞で区切られた範囲は一つの句とみな
して区切る方法文章の区切りの単位は、ユーザの好みに
応じて変えても良い。尚、外国語の場合にこれらの文法
規則と異なる場合には、ルールを適宜変更することによ
り対応することができる。

【００３０】また、言語によらずに利用できる方式とし
ては、 （３）単語間の遷移頻度が高い単語は、複合語とする という方法がある。この方法では、単語間の遷移辞書
（１３２）を探索し、単語間の遷移回数が高い単語組
み、すなわち複合語は、単語辞書（１３１）に再登録し
てしまうことにより実現できる。また、他の実現方法と
しては、単語間の遷移回数が高い単語組み、すなわち複
合語を単語辞書（１３１）に再登録せずに、省略文字補
完処理で候補単語の抽出（１５１）を行うときに、単語
間の遷移辞書（１３２）も探索し、もし、遷移回数が高
いならば、複合語として、連続した単語を抽出する方法
もある。

【００３１】（４）名詞−名詞と続き、さらに、その名
詞が並ぶ頻度（単語間の遷移頻度）が高い場合に複合名
詞とする。頻度の高い複合名詞のみ登録可能である。

【００３２】図５は、図３で説明した方法により生成さ
れた単語辞書１３１と単語間の遷移辞書１３２の構成を
示したものである。単語辞書１３１には、文章中に現れ
た単語（および複合語）の表記とその出現回数，全単語
の出現回数合計が記憶されている。

【００３３】単語間の遷移辞書１３２には、文章中に現
れた単語間の遷移の表記と、遷移回数が記憶されてい
る。単語の出現回数や単語間の遷移回数は、一定に正規
化した値を用いてもよい。単語辞書１３１の単語表記と
単語間の遷移回数のデータは、参照しやすいように、文
字コード順に並べると良い。図５は、図３のテキスト例
「文字認識の開発」の単語（および複合語）の出現回数
と単語間の遷移回数をカウントした結果を示したもので
ある。本発明はこれら単語の表記と単語の出現回数（出
現頻度），単語間遷移と遷移回数(遷移確率)が分かれば
実現することができる。しかし、より処理を容易にする
ためには図６に示すように、辞書にインデックスをつけ
た構成にしてもよい。

【００３４】図６に、インデックスつきの単語辞書１３
１と単語間の遷移辞書１３２の構成を示す。図５との違
いは、単語辞書１３１の単語情報と、単語間の遷移辞書
１３２の単語間の遷移情報を参照するためのインデック
ス（ポインタ）が設けてある点である。単語辞書１３１
では、単語に含まれる文字がインデックス（ポインタ）
になっており、参照しやすいように、文字コード順に並
べてある。そのため、ある文字（省略文字以外の文字）
を含んだ単語を即座に探索できる。図６の例では、
「字」を含む単語には、「文字」と「文字認識」がある
ことが分かる。また、単語辞書１３１には、ある単語を
含んだ単語間の遷移情報を参照するためのポインタ情報
があるため、単語辞書１３１を参照した後、単語間の遷
移辞書１３２の単語間の遷移情報も容易に参照可能であ
る。この例では、「文字」の次には「認識」が続くこと
が分かる。

【００３５】以上のように、本発明で使用する単語辞書
１３１および単語間の遷移辞書１３２を作成することが
できる。

【００３６】・補完処理 次に、省略された文章の補完を行う補完処理１５０につ
いて説明する。

【００３７】図７は、補完処理１５０の動作のフローチ
ャートを示したものである。

【００３８】まず、ユーザの入力によって省略文字を含
んだ文章を入力装置２３０４から入力する（７０１）。
次に、候補単語抽出処理１５１は複数（または単数）の
省略文字の前後の文字を含む単語(候補単語)を単語辞書
１３１より求める(７０２)。次に、最適候補決定処理１
５２は、複数選ばれている候補単語を組み合わせてでき
る文章の尤もらしさ（出現確率等）を、単語辞書１３１
に記された単語の出現回数（使用頻度）や単語間の遷移
辞書１３２に記された単語間の遷移回数（遷移確率）を
参照して評価する。そして、最適候補決定処理１５２で
最も尤もらしい（出現確率の高い）と評価された文章
（補完済み文章）を表示する（７０４）。以上が、基本
的な処理である。この中で候補単語抽出処理１５１と最
適候補決定処理１５２について、詳細に説明する。

【００３９】図８は、候補単語抽出処理１５１の詳細な
処理を示すフローチャートと動作を示したものである。

【００４０】まず、入力された文章から省略文字が含ま
れている部分を検索する（８０１）。ここでは「〜」を
省略文字と定義しているため、検索の結果、「文」と
「の」の間にある「〜」と、「開」の後の「〜」が抽出
される。次に、省略文字を含んだその前後の文字の組み
生成する（８０２）。「文」と「の」の間にある「〜」
は、「文〜」とかかる可能性と、「〜の」とかかる可能
性、（さらに「文〜の」という単語である可能性）があ
る。そこで、生成された「文〜」と「〜の」の両方につ
いて、単語辞書１３１を参照して、候補単語を抽出する
（８０３）（もし、「文〜の」で１つの単語の場合に
は、「文〜」で抽出した単語と「〜の」で抽出した単語
が一致する。その場合には、その候補は１つに纏め、後
で、単語列の尤もらしさを評価する際に、評価値を高く
すればよい。詳しくは、後で図１６を用いて説明す
る）。なお、図６の単語辞書１３１の構成で説明したよ
うに、単語辞書１３１に、単語に含まれる文字のインデ
ックスを付けておくと、省略文字「文〜」「の〜」「開
〜」を補完する候補単語(「文」「の」「開」を含む単
語)を、単語辞書１３１を参照して即座に求めることが
できる。

【００４１】候補単語抽出処理（１３１）の特殊なケー
スとして、省略文字以外の文字が連続して入力される複
雑な入力から候補単語を抽出する方法については、後で
図６５を用いて詳しく説明する。

【００４２】図９は、最適候補決定処理１５２の詳細な
処理のフローチャートと動作を示したものである。

【００４３】図８で示した処理により、省略部分を補完
する単語を抽出する省略文字補完候補単語が求められ
る。この例では、「文字・文字認識」「の・この」「開
く・開発」が候補単語として得られた。これらの候補単
語を組み合わせてできる文章は、２の３乗＝８通りある
（「文字 の 開く」「文字 の 開発」「文字 この開
く」「文字 この 開発」「文字認識 の 開く」「文
字認識 の 開発」「文字認識 この 開く」「文字認
識 この 開発」）。最適候補決定処理152では、これ
らの文章について、その尤もらしさを評価する。尤もら
しさの評価基準の１つとして、文章の出現確率を評価す
る。文章ｗ１，ｗ２，…，ｗｎ（ｗｉ：ｉ番目の単語）
の出現確率は、マルコフモデルによると、単語の出現確
率と単語間の遷移確率を用いて、 出現確率（ｗ１ｗ２…ｗｎ）＝出現確率（ｗ１）×遷移
確率（ｗ２｜ｗ１）×遷移確率（ｗ３｜ｗ２）×…×遷
移確率（ｗｎ｜ｗｎ−１） と表すことができる。単語の出現確率や単語間の遷移確
率は、単語辞書１３１に記された単語の出現回数と、単
語間の遷移辞書１３２に記された単語間の遷移回数を用
いて求めることができる。例えば、単語ｗｉの出現確率
や、単語ｗｉ−１と単語ｗｉ間の遷移確率は、 出現確率（ｗｉ）＝出現回数（ｗｉ）／出現回数合計遷
移確率（ｗｉ｜ｗｉ−１）＝遷移回数（ｗｉ｜ｗｉ−
１）／出現回数（ｗｉ−１） と表せる。

【００４４】図１０は、単語列（文章）「文字認識 の
開発」の出現確率について示したものであり、単語辞
書１３１と単語間の遷移辞書１３２を参照すると、 出現確率（文字認識 の 開発） ＝出現確率(文字認識)×遷移確率(文字認識→の)×遷移確率(の→開発) ＝(出現回数(文字認識)／出現回数合計)×(遷移回数(文字認識→の) ／出現回数(文字認識))×(遷移回数(の→開発)／出現回数(の)） ＝（８／３７５８２）×（６／８）×（２／７８） ＝１２２８×１０−８ と計算できる。同様に、他の文字列（文章）について
も、出現確率を求めて、その中で最も出現確率が高い文
章が、最適補完済み文章判定結果となる（この場合、
「文字認識 の 開発」が最適補完済み文章である）。

【００４５】なお、この単語列（文章）の出現確率の評
価は、全ての組み合わせ（この例では、２の３乗＝８通
り）について行わなくても、高速に最尤解や、上位Ｎ個
の解を求められる。最尤解を高速に求める代表的な方法
には、ビタビのアルゴリズムを用いる方法やダイクスト
ラ法を用いる方法がある。また、上位Ｎ個の適当な解を
求る代表的な方法には、A*アルゴリズム（エースターア
ルゴリズム）が利用できる。これらのアルゴリズムの詳
細については、ビタビのアルゴリズム：「岩波講座 ソ
フトウェア科学１５ 自然言語処理」、ダイクストラ
法：「日科技連ORライブラリー１２ ネットワーク理
論」、A*アルゴリズム：「岩波講座 ソフトウェア科学
１５ 自然言語処理」および「岩波講座 ソフトウェア
科学１４知識と推論」に記述されているので、ここで
は、割愛する。

【００４６】以上のようにして、本装置が単語の前後関
係も考慮して最適な単語を求め、最適な単語列（文章）
を（第一候補として）表示制御処理１０４によって表示
装置２３０５に表示する。尚、第２，第３の候補単語列
（文章）を同時に表示するようにしてもよい。候補の表
示方法の詳細については、後で図２４〜図３７を用いて
説明する。

【００４７】これによりユーザは、通常、わざわざ、多
数の候補単語の中から入力を希望する単語を１つ１つ選
ばなくても、長い単語は省略して、省略部分に省略記号
を書いて文章を入力しておくのみで、システムが自動
で、文章として最適な結果を選んで表示してくれる。そ
のため、ユーザは、（度重なる候補確認と選択により）
思考を中断されずに、次々と文字列を入力して行くこと
ができ、操作性が飛躍的に向上する。

【００４８】・辞書学習 次に、使っているうちに、辞書がユーザの好みに応じて
変化する辞書の自動学習について説明する。

【００４９】図１１は、辞書の学習を行う辞書学習処理
１７０の処理のフローチャートを示したものである。

【００５０】まず補完処理１５０の処理によって、補完
された文章が正しいかを判断する（１１０１）。補完済
み文章が正しい否かの判断は次の方法の何れかを又は併
用して行う。まず第１にユーザによって次の文章が入力
された場合に、既に入力・補完済みの文章が正しいと判
断する方法である。第２にユーザからの入力が一定時間
無かった場合に補完済み文章が正しいと判断する方法で
ある。第３に、ユーザと対話形式によって補完済み文章
が正しいかどうかを判定する方法で、表示した補完済み
文章が正しいことをユーザが入力する方法であり、例え
ば「確定」ボタンを設けておいてユーザがこの「確定」
を指示した場合に補完済み文章を正しいと判断する方法
である。この結果、補完済み文章が正しいと判断されれ
ば、この補完文章を使って学習を行う（１１０６）。す
なわち、完成した文章に出現した単語の出現回数と遷移
回数をカウントし、単語辞書中のその単語の出現回数と
遷移回数を増加する（この場合、単語の切れ目は分かっ
ているので、形態素解析は行わなくても良い）。

【００５１】一方、補完済み文章に誤りがある場合に
は、ユーザが訂正したい部分をペン，キーボードあるい
はマウス等によって指定すると、辞書学習処理１７０
は、候補単語を表示する（１１０５）。もし、表示され
た候補単語内に正解の単語が含まれているならば、ユー
ザが指定した候補単語を選択して文章を完成させる(110
6)。もし、辞書学習処理１７０が提示した候補単語内に
正解の単語が含まれていない場合にはユーザは、ペン又
はキーボードを使って正しい単語を入力する(1104)。そ
して、訂正が終わった補完済み文章を学習する（１１０
６）。すなわち、完成した文章に出現した単語の出現回
数と遷移回数をカウントし、単語辞書１３１中のその単
語の出現回数と単語間の遷移辞書１３２のその単語の遷
移回数を増加する（この場合、単語の切れ目は分かって
いるので、形態要素解析は行わなくても良い）。このよ
うに、逐次、辞書を学習すると、省略入力文字補完認識
装置を使っているうちに、ユーザの好みに応じた辞書が
作成されていく。

【００５２】図１２，図１３を用いて、単語辞書１３１
および単語間の遷移辞書１３２の学習（１１０６）につ
いて更に詳細に説明する。図１２は、辞書学習処理１７
０によって辞書が学習される場合を具体的に示してお
り、１２０１は補完済み文章が正しくないとされ、表示
した候補文字を選択することによって正しい補完済み文
章を作成している場合であり、１２０２は補完済み文章
が正しくないとされ、ユーザによって新たに文字が入力
された場合であり、１２０３は補完済み文章が正しいと
された場合である。これにより正しい補完済み文章が作
成され、これにより辞書学習処理１７０で学習を行う。

【００５３】ここでは補完済み文章として「文字認識
この 開発」を例に学習を行う場合について図１３を用
いて説明する。この「文字認識 この 開発」の文章が
入力されると、単語辞書１３１中の該当する単語「文字
認識」「この」「学習」の出現回数と単語の出現回数の
合計をUpする。この時の学習後の出現回数は、次のよう
に表せる。

【００５４】 （学習後の出現回数）＝（学習前の出現回数）＋α （学習後の出現回数合計）＝（学習前の出現回数合計）
＋α×ｎ （ｎ：学習する文章に含まれる単語数） 同様に、単語間の遷移辞書１３２の中の単語間の遷移
「文字認識 → この」「この → 開発」の遷移回数
をUpする。この時の学習後の出現回数は、次のように表
せる。

【００５５】 （学習後の遷移回数）＝（学習前の遷移回数）＋α αは、１回の学習で増加させる出現回数の値（学習定
数）で、 α＞０ の範囲で定めればよい。学習効果を高めたいならばαを
大きく、ゆっくり学習したいならばαを小さく定めれば
よい。

【００５６】ユーザが入力した文章を逐次学習する方法
は、種々考えられる。図１４は、出現回数や遷移回数を
学習する度に逐次正規化する辞書の学習のルールを示し
たものである。この方法では、逐次全てのデータについ
て、出現回数や遷移回数を正規化するため、学習回数が
多くなっても、出現回数や遷移回数が記憶装置2306の記
憶可能範囲を超えることはない。学習後の出現回数およ
び遷移回数の値は、次のようになる。まず、学習する
（ユーザの入力した文章に現れた）単語の出現回数は、
次のとおりである。

【００５７】 （学習後の出現回数）＝((学習前の出現回数）＋α)×
(Ｓ／(Ｓ＋α)) （学習後の出現回数合計）＝（(学習前の出現回数合
計）＋α）×（Ｓ／（Ｓ＋α)） 学習しない（ユーザの入力した文章に現れない）単語の
出現回数は、正規化のみを行い、次のようになる。

【００５８】（正規化後の出現回数）＝（正規化前の出
現回数）×（Ｓ／（Ｓ＋α)）次に、学習する（ユーザ
の入力した文章に現れた）単語間の遷移回数は、次のと
おりになる。

【００５９】（学習後の遷移回数）＝（(学習前の遷移
回数)＋α）×（Ｔ／(Ｔ＋α)） 学習しない（ユーザの入力した文章に現れない）単語間
の遷移回数は、正規化のみを行い、次のようになる。

【００６０】（正規化後の遷移回数）＝（正規化前の遷
移回数）×（Ｔ／（Ｔ＋α)） ここで、αは、図１３と同様に、１回の学習で増加させ
る出現回数の値で、 α＞０ で定めればよい。学習効果を高めたいならばαを大き
く、ゆっくり学習したいならばαを小さく定めればよ
い。ここでＳは、出現回数を記憶可能な最大数値以内、
Ｔは、遷移回数を記憶可能な最大数値以内の値にすれ
ば、記憶可能な範囲を超えないように正規化可能である
（ただし、この方法では、逐次正規化を行うため、計算
量が多くなる）。

【００６１】次に、正規化つきの辞書学習方式で、正規
化を一括に行う方法を示す。これを行う場合のルールを
図１５に示す。この方法は、図１４の基本的な学習ルー
ルに、必要に応じて（記憶可能数を超えそうになったと
きに）正規化を行う方法である。動作を説明する。ま
ず、（１）通常、正規化が不要な場合、つまり、出現回
数や遷移回数の最大記憶可能範囲を超えない場合には、
図１３と同様に、 （学習後の出現回数）＝（学習前の出現回数）＋α （学習後の出現回数合計）＝（学習前の出現回数合計）
＋α×ｎ （ｎ：学習する文章に含まれる単語数） （学習後の遷移回数）＝（学習前の遷移回数）＋α とする。αは、１回の学習で増加させる出現回数の値
で、 α＞０ で定めればよい。学習効果を高めたいならばαを大き
く、ゆっくり学習したいならばαを小さく定めればよ
い。

【００６２】そして、（２）正規化が必要な場合、つま
り、出現回数や遷移回数が最大記憶可能範囲を超えそう
な場合には、学習した単語の出現回数・遷移回数にも、
学習していない単語の出現回数・遷移回数にも、正規化
するための値ｗを掛け、正規化する。これにより、単語
の出現回数は、学習する単語（ユーザの作成した文章に
現れた単語）では、次のようになる。

【００６３】（学習後の出現回数）＝（(学習前の出現
回数）＋α）×ｗ （学習後の出現回数合計）＝（(学習前の出現回数合
計）＋α×ｎ）×ｗ 学習しない単語（ユーザの作成した文章に登場しない単
語）は、次のとおりである。

【００６４】（正規化後の出現回数）＝（正規化前の出
現回数）×ｗ また、単語間の遷移回数は、学習する単語間の遷移（ユ
ーザの作成した文章に現れた単語間の遷移）では、次の
通りになる。

【００６５】（学習後の遷移回数）＝（(学習前の遷移
回数）＋α）×ｗ 学習しない単語間の遷移（ユーザの作成した文章に登場
しない単語間の遷移）では、次のようになる。

【００６６】 （正規化後の遷移回数）＝（正規化前の遷移回数）×ｗ ［ｗ：正規化定数］ ｗは、０＜ｗ＜１にすればよい。この方法では、正規化
は、必要な場合（出現回数や遷移回数の記憶可能な範囲
を超えそうになった場合）に応じて行うため、正規化の
回数が少なくてすむ。

【００６７】以上により、ユーザが使用しているうち
に、省略文字を補完するために使用する辞書（単語辞書
１３１と単語間の遷移辞書１３２）がユーザの好みに応
じて変化する学習機能のついた、省略文章補完認識装置
を構成することができる。

【００６８】以上により、省略文章補完認識装置の基本
的な処理を説明したが、次に、特殊なケースの候補単語
の抽出と最適な候補単語の決定、および、候補単語の選
択機能について説明する。ここで特殊なケースとは候補
単語中の複数の文字が、ユーザの入力に含まれる場合で
ある。具体的に図１６を用いて説明する。

【００６９】図１６は、ユーザの「ペ〜イ〜ス」という
入力に対して、補完済み文章を作成する場合を示したも
のである。

【００７０】この入力に対して、候補単語抽出処理１５
１は既に図８で説明したように省略文字を含んだ文字組
み「ペ〜」「〜イ〜」「〜ス」を生成し、この文字組み
の単語候補を単語辞書から抽出する。ここでは、「ペ
〜」に対して「ペン」「ペン入力」が、「〜イ〜」に対
して「インク」「インタフェース」が、「〜ス」に対し
て「ソース」「インタフェース」が抽出される。

【００７１】この抽出された単語候補に基づいて最適候
補決定処理１５２は、最適な単語候補を決定する。図１
７は、最適候補決定処理１５２の処理フローを示したも
のである。最適候補決定処理１５２は候補単語抽出処理
１５１から候補単語と省略文章中の確定している文字
（「ペ」「イ」「ス」）を受け取ると、候補単語に含ま
れる確定している文字の文字数をカウントする（１７０
１）。例えば、候補単語が「ペン」であれば、確定して
いる文字「ぺ」が含まれるので“１”となる。全ての候
補単語について行うと、「ペン」は“１"、「ペン入
力」は“１"、「インク」は“１"、「インタフェース」
は“２"、「ソース」は“１”となる。この中で、確定
している文字が含まれる数が最も大きい候補単語と組み
合わせてできる文字列の確信度を＋αする（１７０
２）。つまり、確定している文字が最も大きい候補単語
は「インタフェース」であり、これと組み合わせてでき
る文字列は「ペン・インタフェース」，「ペン入力・イ
ンタフェース」であり、この文字列の確信度を＋αす
る。次に、「ペ〜」「〜イ〜」「〜ス」の候補の組み合
わせでできる文字列「ペン・インク・ソース」「ペン・
インク・インタフェース」…「ペン入力・インタフェー
ス」の出現確率（確信度）を、単語辞書１３１の単語の
出現回数と、単語間の遷移辞書１３２の単語間の遷移回
数から既に説明した方法により求め、この出現確率に確
信度を加えて評価する（１７０３）。これにより、最も
大きい評価値（出現確率＋α）の単語列を補完済文章の
候補とする。本例では、これにより「ペン・インタフェ
ース」が補完済文章の第１の候補となる。

【００７２】以上のようにして、システムがユーザの意
図を尊重し、単語の前後関係も考慮して最適な単語を求
めることができる。

【００７３】次に、図１８は、図１７で示した例のよう
に、候補単語中に、ユーザの入力した文字が複数含まれ
る場合の、候補表示＆選択方法を示したものである。こ
こでは、入力部がタブレットで構成され、手書き入力を
行う場合を例に説明する。図１７の処理により、「ペ〜
イ〜ス」という入力に対して、「ペン・インタフェー
ス」という補完済文章が得られているとする。図１７で
説明したとおり、入力「〜イ〜ス」に対しては、「〜イ
〜」に対応する候補の「インク」「インタフェース」、
「〜ス」に対応する候補の「ソース」「インタフェー
ス」、「〜イ〜ス」に対応する候補の「インタフェース」
が得られている。そこで、もし、文字補完結果の「イン
タフェース」の候補を選択すると、図のように、「〜イ
〜」に対応する候補の「インク」「インタフェース」、
「〜ス」に対応する候補の「ソース」「インタフェー
ス」、「〜イ〜ス」に対応する候補の「インタフェー
ス」が表示される（図１８（２））。ユーザは、表示さ
れた候補の中から該当する候補を選択する。図１８
（３）の例では、「〜イ〜」に対しては「インク」を、
「〜ス」に対しては「インタフェース」を選択している
ところを示している。これにより、図１８（４）に示す
ように「ペン・インク・インタフェース」という結果が
表示される（図示はしないが、ここでもし「インク」と
いう候補を選択したなら、の候補単語表示の場合と同じ
候補「〜イ〜」に対応する候補の「インク」「インタフ
ェース」，「〜ス」に対応する候補の「ソース」「イン
タフェース」，「〜イ〜ス」に対応する候補の「インタ
フェース」が表示される）。なお、他の表示方法につい
ては、後に図面を用いて詳しく説明する。

【００７４】次に、省略文字以外の文字が連続して入力
される複雑な入力の場合の候補単語抽出方法について、
図６５を用いて説明する。省略文字以外の文字が連続し
て入力される複雑な入力にも対応するには、省略文字の
直前・直後にかかわらず、省略文字以外の文字を含む単
語を抽出し、文章（単語列）全体の出現確率を評価する
とよい。そこで、まず、省略以外の文字「ペ・ン・イ・
ス・の・研」を含む単語を抽出する。すると、「ペ」よ
り「（１）ペン」「（２）ペリカン」が「ン」より、
「（３）ペン」「（４）インク」が、「イ」より「（５）
インタフェース」「（６）インク」が、「ス」より
「（７）インタフェース」「（８）ソース」が、「の」
より「（９）の」「（１０）この」が「研」より「（１
１）研究」が抽出される。ところで、これらの抽出され
た単語の中で、「（２）ペリカン」は、ユーザの入力文
字列「ペン…」と、「リカン」の部分が一致しないた
め、候補から除外する。同様に、「（４）インク」
「（１０）この」は候補から除外される。これら以外に
ついては、例えば、「（１）ペン」「（３）ペン」は、
ユーザの入力文字列「ペン…」に合致する。また、
「（５）インタフェース」は、ユーザの入力文字列「イ
〜…」に一致する。同様に、「（６）インク」「（７）
インタフェース」「（８）ソース」「（９）の」「（１
１）研究」は、ユーザの入力文字列に対応しているた
め、候補単語として抽出され、図６５の下の図のような
構造をもった候補単語のラティスが得られる。この候補
単語ラティスが得られれば、出現確率の高い単語列（文
章）は、図９や図１０と同様に、最適候補決定処理１５
２により求めればよい。

【００７５】次に、図６７を用いて、認識系を用いて省
略文字列の入力を行う場合に、認識系の誤認識も救済で
きる、省略文字補完処理１５０の候補単語抽出方式１５
１について説明する。図６７の例では、省略記号を含む
入力文字として、ユーザは、「イ〜ス」と入力した。し
かし、認識系が誤認識して、第一候補を「イ〜ヌ」と認
識した。しかし、候補文字も含めて考えると、「イ〜
ス」という入力に対して、「イ・人／〜・へ／ヌ・ス」
という候補文字が得られている。認識系を利用する場合
には、これらの候補文字も含めて、候補単語を抽出する
（例：入力「イ」には、候補文字「イ・人」があるた
め、これらの文字を含む候補単語を全て抽出する）と、
認識系による誤認識を救済することが可能となる。図の
例では、候補文字「イ」より「（１）インタフェース」
「（２）インク」が、「人」より、「（３）外国人」
「（４）人形」が候補単語として得られる。「〜」は、
ここでは、省略記号として登録しおり、省略記号を含む
候補単語は辞書に登録していないため、候補単語を抽出
しない。（もし、省略記号を単語辞書に登録している単
語に使用している場合には、候補単語を抽出する必要が
ある。）また、同様に、候補文字「へ」より「（５）
へ」が、「ヌ」より「（６）イヌ」「（７）ヌイグル
ミ」が、「ス」より「（８）インタフェース」「（９）
ソース」が得られる。これらの候補単語のうち、
「（３）外国人」は、「外国」の部分が入力の「人〜」に
合わないため、候補単語から除外する。同様に、
「（７）ヌイグルミ」は、「イグルミ」の部分が、「〜
ヌ」に合わないため、候補単語から除外する。そうする
と、候補として残った候補単語の組み合わせは、図の下
の候補単語ラティスのような組み合わせとなる。この候
補単語ラティスが得られれば、この中から最適な単語列
は、図９や図１０と同様に、最適候補決定処理１５２に
より求められる。このように、認識系の候補文字も含め
て候補単語を抽出すると、認識系の誤認識を救済するこ
とが可能である。

【００７６】ところで、これまでの説明では省略文字を
「〜」と定義して説明してきた。しかし、省略文字を何
の文字に定義するかは、ユーザがカスタマイズして定義
できるようにしても良い。そうすると、ユーザは、自分
が文章中では殆ど使用しない文字を省略文字として定義
できる。

【００７７】図１９は、省略文字を定義する場合の入力
例を示したものである。この例では、ユーザは、「〜」
と「−」と「…」の３つの文字を省略文字として登録し
ている（「…」のように、特定の文字列を省略文字列で
あると定義すると、全ての文字を入力する場合でも、文
章中に現れにくい省略文字列の登録が可能となる）。次
に、本省略文章補完認識処理を応用したシステムについ
て説明する。

【００７８】文章やデータを入力する際、同じ文字列を
何度も入力することがよくある。そこで、使用頻度の高
い文字列は常にパレットに表示しておけば、それを選択
するのみで、簡単に入力することができる。図２０に、
使用頻度の高い文字列の入力パレットを使って、文字列
「毎々お世話になります」を入力した例を示す。図２０
は、よく使用する「毎々お世話になります」という文字
列１０文字を、ボタンを１度選択することで入力した場
合の例を示したものである。

【００７９】このように、使用頻度の高い文字列のパレ
ットを作成する場合、ユーザによってこのシステムで必
要となる使用頻度の高い文字列を、図５や図６で説明し
た単語辞書１３１を使って求め、出現確率が大きいもの
から表示するようにする。

【００８０】これまでは、文字列の入力について説明し
てきたが、次に、絵や音楽，映像などのマルチメディア
情報の省略入力について説明する。文書やホームページ
などを作成する場合に、「こんな絵や音楽が欲しい、入
力したい」ということがよくある。例えば、「爽やかな
感じの絵と音楽を入力したい」といった具合である。こ
こでは、そのような場合に、欲しいマルチメディア情報
の印象やそのものを表す文字列の一部分、例えば、「爽
〜」のみ入力するだけで、それに合った絵や音楽の情報
を即座に得られるシステムを紹介する。図２１は、この
システムによる入力例であり、「爽やか」という印象を
表す形容詞の一部「爽〜」を入力したところ、それに合
った絵と音楽が提示された。ユーザは、この中から、希
望するものを選択すれば、容易に入力できる。

【００８１】このシステムを実現するために必要な辞書
（単語−マルチメディア情報関連辞書）の構成を図２２
に示す。この辞書の構成は、図６で説明した単語辞書１
３１と単語間の遷移辞書１３２の構成に類似している。
図６の例では、単語辞書131の単語と単語間の遷移辞書
１３２の単語間の遷移が関連づけられていたが、図２１
の例では、単語間の遷移辞書１３２の代わりに、単語
（画像や音楽の印象やそのものを表す単語）と画像や音
声などのマルチメディアデータベース１３４，１３５が
関連づけられている。

【００８２】この辞書を使えば、例えば、ユーザが「爽
〜」と入力すると、単語辞書１１１の文字インデックス
から、「爽」を含む単語「爽やか」が求められる。単語
辞書１１１の項目「爽やか」は、爽やかな印象の画像や
音楽のポインタが付けられており、それを参照すると、
「爽やか」な印象の画像や音楽などのマルチメディア情
報を即座に参照することが可能である。

【００８３】この辞書を作成する際に、画像や音楽とそ
の印象を表す単語との対応づけは、人間が行っても良い
し、画像や音楽の印象判断をできるシステムで自動判断
しても良い。また、Web などの情報の場合には、画像の
近くにある言葉が印象などを表す単語であることが多い
ので、画像の近くの単語と画像や音楽を関連づけても良
い。

【００８４】以上により、たくさんの文字や情報を入力
しなくても、文字列の一部を入力するだけで、希望する
文字列や画像・音楽などのマルチメディア情報を簡単に
入力できるシステムが実現できた。

【００８５】次に、図１，図２等に示した省略文章補完
システムの表示制御処理１５３における、省略記号補完
済み文章、および、候補単語の表示方法に関して、詳し
く述べる。

【００８６】これまで述べたように、省略文章補完装置
では、補完の処理を、次の２ステップで行う。すなわ
ち、（１）省略文章中の省略記号を補完する候補単語
（省略文章中の省略記号以外の文字を含む単語）の抽出
処理（１５１）と、（２）抽出された候補単語を組み合
わせてできる文章の尤もらしさ（出現確率）を評価し、
最適な単語を決定する処理（１５２）である。これら２
つの処理により、ユーザの入力（省略記号を含む文字
列）に対して、それを補完する可能性のある候補単語が
抽出され、さらに、候補単語の中でも、文章として最適
な候補単語の組が、１つ、あるいは、複数個得られる。
高速に、候補単語を組み合わせてできる文章の尤もらし
さ（出現確率）を評価する方法としては、候補単語列の
最適解を１つのみ求めればよいのであれば、ビタビのア
ルゴリズムや、ダイクストラ法などを用いることができ
る。また、上位Ｎ個の適当な解を求めたいならば、Ａ＊
アルゴリズム（エースターアルゴリズム）が利用でき
る。これらのアルゴリズムの詳細については、ビタビの
アルゴリズム：「岩波講座 ソフトウェア科学１５ 自
然言語処理」，ダイクストラ法：「日科技連 ORライブ
ラリー１２ ネットワーク理論」，Ａ＊アルゴリズム：
「岩波講座 ソフトウェア科学１５ 自然言語処理」お
よび「岩波講座 ソフトウェア科学１４ 知識と推論」
に記述されているので、ここでは、割愛する。

【００８７】ここでは、まず、ビタビのアルゴリズムや
ダイクストラ法などを用いて、最適な候補単語列が１つ
と、候補単語が複数個得られている場合の、補完結果の
表示方法について検討する。ユーザが省略文字列を入力
する時には、入力したい文章（単語列）を想像し、長い
単語は一部のみを入力し、残りは省略記号で省略して入
力する。「文字認識 の 開発」という文字列を入力し
たい場合、例えば、ユーザは、「文〜の開〜」と入力す
る。これに対して、省略文章補完装置を用いれば、補完
済み文章（単語列）である、「文字認識 の 開発」が
得られる。この場合、補完済単語列「文字認識 の 開
発」のうち、「文字認識」はユーザの入力「文〜」に対
応し、「の」はユーザの入力「の」に対応し、「開発」
はユーザの入力「開〜」に対応する。したがって、ユー
ザの意図を反映し、分かりやすい表示をしたいならば、
これらの対応関係が明確になるように表示するとよい。

【００８８】図２４は、ユーザの入力（省略文字列）の
「文〜の開〜」と、その補完結果「文字認識 の 開
発」の表示例である。ここでは、入力文字（例：文〜）
と、それに対応する補完候補単語（例：文字認識）を上
下に並べて表示することにより、対応関係を明確にして
いる。

【００８９】図２５は、図２４の方式（入力文字と、そ
れに対応する補完候補単語を上下に並べて表示する方
式）において、入力文字「文〜」に対応する補完候補単
語「文字認識」をペンで選択し、その他の補完候補単語
を表示したところである。補完候補単語の文字数が多い
場合には、入力文字の直下の幅以内に長い文字列の単語
の全ての文字を表示しきれないので、スクロールバーを
つけるなどしてもよい。この図の例では、候補単語の２
番目に、「文字列処理」という候補があるが、表示しき
れないために、「文字列…」と表示してある。スクロー
ルバーを右に移動すると、「…列処理」という単語の後
半部分が見られる。

【００９０】図２６は、ユーザの入力（省略文字列）の
「文〜の開〜」と、その補完結果「文字認識 の 開
発」の他の表示例であり、ここでは、補完候補単語
（例：文字認識）と、それに対応する入力文字（例：文
〜）を、共に強調色で表示することにより、対応関係を
明確にしている。強調色による表示は、省略文字列の補
完処理終了直後は、デフォルトで、最初の入力文字
（例：文〜）と、それに対応する最初の補完結果（例：
文字認識）を強調色で表示してもよい。色による入力文
字と補完候補単語の対応関係明示は、図２４，図２５の
ように、入力文字の直下に表示する場合のような補完結
果の表示位置の制限がないために、補完候補単語の表示
エリアを広くとれる利点がある。

【００９１】図２７は、補完候補単語の表示例である。
補完候補の表示に際しては、ユーザが候補を選択しやす
いような順番で表示するとよい。ユーザが選択しやすい
並べ方の例としては、 ・単語の使用頻度が高い順に表示 ・文字コード順に表示 などがある。

【００９２】図２８〜図３０は、複合語を含む補完候補
単語の表示例である。図３の辞書生成処理で説明したよ
うに、複合語とは、よく並んで用いられる複数の単語を
一つの単語として見なしたものである。

【００９３】複合語の表示に際しては、 ・頭の単語が同じ複合語を並べて表示（図２８） ・頭の単語が同じ複合語は、頭の単語が共通の複合語を
纏めて１つのみ表示。 ユーザが頭の語を選択したら、複合語の後ろの部分を表
示。頭の単語が共通の複合語をまとめて２段階表示する
ことにより、狭いスペースに多数の候補を表示。（図２
９）などの工夫をするとよい。

【００９４】図２８の補完候補単語の表示例では、「文
字列処理」「文字毎」のように、頭に「文字」という同
じ単語を含む複合語は、頭の単語「文字」に並べて、か
つ、複合語の頭の部分は省略して表示している。

【００９５】図２９の補完候補単語の表示例では、「文
字毎」「文字列処理」「文字認識」のように、頭に「文
字」という同じ単語を含む複合語は、まとめて、「文字
…」という省略形の候補として表示している。候補「文
字…」を選択すると、図３０のように、「列処理」
「毎」「認識」が表示される。図２９，図３０の方式で
は、複合語はまとめて１つの省略形で表示するため、図
２８の方法に比べて、多数の補完候補単語（単語と省略
形の複合語）を一度に表示できる利点がある。

【００９６】ところで、候補の選択と、強調色による入
力文字と補完候補の対応づけ表示について補足する。図
６６に示すように、ユーザが「文〜認〜」という省略文
字列を入力した結果、「文」に対応して「文字」「文字
認識」が、「認」に対応して「認識」「文字認識」が、
「文・認」ともに対応して「文字認識」が候補単語とし
て得られ、図のような候補単語ラティスが生成されたと
する。最適候補決定処理により最適な候補単語列を評価
した結果、ユーザの入力文字である「文」と「認」の２
文字を含み、ユーザの意図する単語である可能性が高い
「文字認識」が第一の候補単語列（文章）として選ば
れ、図３１のように、補完結果として表示されたとす
る。補完結果の「文字認識」は、ユーザの入力文字列
「文〜認〜」に対応しているため、「文〜認〜」の４文
字とも強調表示されている。ところで、図６６のよう
に、入力文字「文」や「認」のみからも、「文字認識」
という補完候補単語が得らていれる。候補の中には、
「文〜」に対応する「文字認識」という補完候補単語も
存在するため、図３２のように、「文〜」に対応する補
完候補単語の「文字認識」を選択すると、入力文字の強
調表示は、「文〜」のみとなる。「文〜」に対応する補
完候補単語の「文字認識」を候補に決定すると、残りの
入力文字である「〜認〜」に対応する単語として、例え
ば「認識」が選ばれ、図３３のように、補完結果の単語
列としては、「文字認識 認識」が表示される。

【００９７】次に、補完候補単語の他の表示方法につい
て述べる。

【００９８】これまでは、最適な候補単語列（文章）を
１つのみ表示して、もし、修正などがある場合には単語
毎に候補を表示して、修正をする方式で説明した。次
に、Ａ＊アルゴリズムや、一般的な全数組み合わせ法な
どを用いて、上位Ｎ個の適当な補完候補単語列の解が求
められている場合に適した補完結果と候補の表示方法に
ついて説明する。

【００９９】図３４は、Ａ＊アルゴリズムや、一般的な
全数組み合わせ法を用いて、上位Ｎ個の適当な補完候補
単語列の解が求めた場合の補完結果表示例で、上位３個
の最適な補完候補単語列（文章）（「文字認識 の 開
発」「文字認識 の 開始」「文字 の 開拓」）を表
示している。候補を選ぶには、図３５のように、これら
の補完候補単語列（文章）から選んでもよい。また、も
し、上位Ｎ個の補完候補単語列（文章）の中に希望する
ものがない場合には、図３６に示すように、補完候補単
語列（文章）の中で、希望する単語列に近いもの（「文
字認識 の 開始」）を選び、希望と異なっている単語
（「文字認識」）のみ、候補を表示して希望の候補
（「文字列処理」）を選択し、図３７に示すように、希
望の文章（「文字列処理 の 開始」）に変更してもよ
い。

【０１００】次に、省略文字列補完インタフェースの編
集操作について説明する。主な編集動作には、入力文字
の追加・消去・削除・変更・補完結果の候補選択があ
る。補完候補の選択については、補完候補の表示と合わ
せてこれまで説明しているため、入力文字の追加・消去
・削除・変更について説明する。

【０１０１】はじめに、入力文字の追加操作について説
明する。図３８のように、文字入力枠の文字を追加した
い場所をペンで選択し、カーソル位置を設定する。次
に、図３９のように、枠挿入ボタンを追記したい文字の
数だけ押すと、文字入力枠のカーソルの位置に、文字入
力枠を挿入し、文字が追記できるようにする。なお、キ
ーボードとマウスを使ったシステムでは、カーソル位置
の設定はマウスで行い、枠挿入ボタンは、マウスでクリ
ックしたり、あるいは、キーボードのキーで行ってもよ
い。

【０１０２】次に、文字の変更について説明する。図４
０のように、文字入力枠に文字消去ボタンをつけて、各
文字毎に消去できるようにするとよい。図の例では、ユ
ーザの入力文字「の」の下のボタンを押したため、
「の」のみを消去し、図４１のような空欄を作り、文字
を変更できるようにする。なお、キーボードとマウスを
使ったシステムでは、消去ボタンを押す操作は、マウス
でボタンをクリックして行ったり、あるいは、キーボー
ドの消去キーで行ってもよい。

【０１０３】なお、図４０〜図４１のように消去ボタン
を設けて、一旦、入力文字を消してから変更する方法以
外にも、図４２のように、変更したい入力文字の認識結
果「の」の上に、直接、変更したい文字「を」を書いて
変更する方法もある。この場合、筆跡が書かれてから一
定時間が経過した、あるいは、認識開始のボタンが押さ
れたなどのタイミングで、文字認識結果を変更するとと
もに、文字補完結果も変更するようにする（入力文字の
編集や、候補の選択に伴う文字補完結果の変更処理につ
いては、後で図５４を用いて詳しく述べる）。

【０１０４】次に、入力文字の文字毎の削除について説
明する。図４３のように、文字入力枠の文字を削除した
い場所をペンで選択し、カーソル位置を設定する。次
に、図４４のように、削除ボタンを削除したい文字の数
だけ押すと、文字入力枠のカーソルの位置の前の文字を
押されたボタンの数だけ削除するようにする。なお、キ
ーボードとマウスを使ったシステムでは、カーソル位置
の設定はマウスで行い、削除ボタンを押す操作は、マウ
スでクリックしたり、あるいは、キーボードの削除キー
で削除を行うようにしてもよい。

【０１０５】図４１，図４２では、入力文字毎の消去に
ついて示したが、次に、入力文字と補完候補単語を含む
消去操作について説明する。図４５のように、文字補完
候補単語のリストを表示しているときに、リスト以外の
場所をペンで選択したら、図６４のように、リストのみ
を消去する。また、もし、図４５のように、入力文字や
文字補完結果、文字補完候補単語のリストを表示してい
るときに、「全消去」ボタンを選択すると、図４６のよ
うに、入力文字，文字補完結果，文字補完候補単語のリ
ストの全てを消去するように、消去モードを分けると、
少ない操作で変更が可能となる。

【０１０６】次に、入力文字の編集（追加・変更・削
除）や省略文字補完候補の選択に伴う、省略文字補完候
補単語の再決定のタイミングについて説明する。

【０１０７】図４７は、省略入力文字補完インタフェー
スで、最初に、文字列「手〜を」と入力したところであ
る。文字列の手書き入力から一定時間が過ぎる、あるい
は、文字認識＆省略文字補完開始ボタンが押されるな
ど、文字認識と省略文字補完開始の指令がされると、図
１，図２等で説明したように、（ペン入力の場合）入力
された文字列を認識し、省略部分を補完する候補単語を
抽出し（１５１）、それまでに入力された文字列を補完
するのに最適な単語列を評価・決定し(１５２)、その結
果を表示する。図４８は、入力文字「手〜を」を補完す
る最適な単語列として、「手紙を」表示したところであ
る。しかし、もし、図４９のように、「手〜を」すなわ
ち、「手紙を」の後ろに、「打〜」と入力されたとする
と、「手紙を打つ」と補完するのは不自然であり、図５
０の「手拍子を打つ」のように、後ろの文字列も考慮し
て、再び、最適な省略補完単語列を決定すべきである。

【０１０８】同様のことが、省略補完候補単語の選択を
したときにも当てはまる。図５１のように、入力文字
「文〜の開〜」に対して、「文字認識 の 開発」とい
う補完結果が得られていたとする。ここで、図５２のよ
うに、補完候補単語の「文字認識」を「文明」に変更し
たとする。すると、変更された前の部分に合わせて、図
５３に示すように、「文明 の 開花」と、後ろの候補
単語も含めて、再度、最適なものを評価し直すようにす
るとよい。（他の編集についても、同様である。但し、
ユーザが一度、候補選択をした結果は尊重すべきなの
で、複数の単語について候補選択した場合、後から候補
選択した結果によって、先に候補選択した結果を変更す
るのは控えた方がよい場合もある。）以上の手順を図５
４により説明する。ユーザにより、省略記号を含む文字
列が入力され（６０１）、手書き入力ならば、文字認識
する。システムは、省略記号以外の入力文字を含む省略
補完候補単語を抽出する（６０２）。一定時間が経過す
る、あるいは、省略補完開始ボタンが押されるなど入力
が中断したら、候補単語列（文章）の出現確率等を評価
して最適な単語を決定し（６０３）、省略文字補完結果
の単語列（文章）を表示する（６０４）。その後、も
し、入力文字の編集がされ（６０５）、入力文字に変更
があったならば、変更された入力文字を含む候補単語を
再度抽出する（６０７）。もし、候補単語の選択がされ
たならば（６０８）、選択された候補単語および選択さ
れた候補単語よりも前に入力された候補は確定とし(そ
の確定された候補単語に対応する他の候補単語は含めず
に)（６０９）、候補単語列（文章）の出現確率等を再
評価して最適な単語を決定する（６１０）。以上の処理
により、入力文字が編集されたら、それを反映した最適
な文章（単語列）決定できる。

【０１０９】次に、メモ書きのような感覚で使用でき
る、一括省略文字列入力 → 一括省略補完型の入力イ
ンタフェースについて説明する。例えば、電話で聞いた
内容を即座に記録する場合など、キーボードでかな漢字
変換を使って入力したり、文字認識を使って、誤認識を
訂正しながら入力したりするのでは、間に合わない場合
がよくある。このような場合に適しているのが、一括省
略文字列入力 → 一括省略補完 型の入力インタフェ
ースである。まず、図５５のように、入力したい内容
を、省略記号「〜」で省略しながら、次々と入力してゆ
く。図の例では、１ページ内に、入力したい内容が全て
書けた場合を示す。入力文字枠が足りない場合には、
「次ページ」ボタンを押すと、次々と手書き入力してゆ
くことができる。入力が終わって、一段落ついたところ
で、図５６のように、「省略補完ボタン」を押すと、省略
文字補完処理、すなわち、候補単語の抽出処理（１５
１）と、最適な候補単語の評価・決定（１５２）を行
い、省略文字の補完結果を一括で表示する。文字入力と
省略文字の補完を、それぞれ一括で行うメリットは、急
ぎの入力が必要な場合に、一旦、メモ書きのように、す
ばやく省略文章を入力でき、後で、時間のあるときにゆ
っくり、文字補完結果の確認や編集ができる点である。
さらに、省略文章をある程度長く入力できると、前後の
文字列との関係から、システムが最適な補完候補単語を
決定しやすい利点がある。

【０１１０】一括省略文字列入力 → 一括省略補完
型の処理フローを図５７に示す。まず、ユーザは、省略
文字列を入力し（７０１）、「省略補完」の指示がある
まで（７０２）、省略文字列の入力を繰り返す。「省略
補完」の指示があったら（７０２）、（手書き入力の場
合には）入力文字列を文字認識する（７０３）。そし
て、省略補完候補単語を抽出し（７０４）、省略補完候
補単語列を組み合わせた文章全体の出現確率を評価し
（７０５）、出現確率の高い省略補完候補単語列（文章
全体）を表示する（７０６）。以上が、一括省略文字列
入力 → 一括省略補完 型の処理フローである。も
し、一括補完した後に編集や候補選択の必要がある場合
には、これまで例示したのと同様に行えばよい。

【０１１１】次に、ペンによる漢字と読みの交ぜ書き
や、音声認識やキーボード入力にも適した省略入力補完
インタフェース用の辞書構成について説明する。図５８
に、ペンによる漢字とかな（読み）の交ぜ書きや、音声
認識やキーボード入力にも適した省略入力補完インタフ
ェース用の辞書（表記＆読み登録単語辞書１３１′）の
構成を示す。これは、図６の単語辞書（１３１）の単語
の部分を、単語の表記と単語の表記に対応する読みの両
方を登録した形となっている。文字インデックスは、単
語の表記と単語の読みの両方についてつけるものとす
る。例えば、図５９のような漢字と読みの交ぜ書き
（「日〜せ〜の文〜に〜エ〜」）がされた場合に、入力
文字「日・せ・の・文・に・エ」を含む候補単語を図５
８の表記＆読み登録単語辞書１３１′を使って求める例
を図６２に示す。図６２に示すように、「日・せ」に対
応して「日立製作所」が、「文・に」に対応して「文字
認識」が、単語辞書のインデックス「日」「せ」「文」
「に」を参照して、即座に求められる。同様にして、入
力文字「の」に対応して「の」が、「エ」に対応して
「エンジン」などが候補単語として求められる。図９や
図１０と同様に、候補単語の中から最適な単語列を選択
すると、図６０のように、漢字と読みの交ぜ書き（「日
〜せ〜の文〜に〜エ〜」）から正しい表記の文字列
（「日立製作所の文字認識エンジン」）を得ることがで
きる。なお、図６１のような、キーボードによる読みの
入力や、音声認識による読みの入力がされた場合も、同
様に図５９の辞書を用いて、図６２の方法で補完可能で
ある。

【０１１２】次に、図６３を用いて、省略文字補完イン
タフェースを、ネットワークを介したシステム（クライ
アント・サーバー）で利用する構成について説明する。
携帯用の端末などは、一般に、メモリ容量も少なく、Ｃ
ＰＵパワーも小さいことが多い。このような場合にも、
携帯端末からは、省略文字列を送り、メモリもＣＰＵパ
ワーも豊富なサーバー側で文字補完をして結果を返すよ
うにすることにより、本システムが利用可能である。

【０１１３】サーバーにある辞書作成機能は、サーバー
にある共通学習用テキストや各ユーザの学習用テキスト
を読み出し、辞書作成処理１６０により、各ユーザ毎の
単語情報（単語の表記と出現回数）や単語間の遷移情報
（表記＋遷移回数）を求め、各ユーザ毎の省略文字補完
知識辞書（単語辞書１３１と単語間の遷移回数辞書１３
２）を作成しておく。共通に利用できるテキストがあれ
ば、同様に、共通の文字補完知識辞書を作成しておく。
ユーザが端末より省略文字列を入力すると、文字補完機
能は、そのユーザ用の文字補完知識辞書の単語辞書１３
１と単語間の遷移辞書１３２を参照し、補完処理１５０
（候補単語抽出処理（１５１）と最適候補決定処理（１
５２））を行い、補完済み文章（単語列）をユーザの端
末に返す。補完済みの文章に誤りがあり、ユーザが編集
・修正・候補選択を行った場合には、変更結果が文字補
完機能に返され、図５４と同様に、候補の再決定を行
う。そして、再決定した補完済み単語列をユーザの端末
に返す。もし、ユーザが補完済み文章（単語列）を確認
し、補完済み文章確定したならば、確定された文章（単
語列）を辞書学習機能に渡す。辞書学習機能は、辞書学
習処理１７０により確定された単語列を学習し、ユーザ
の文字補完知識辞書（単語辞書１３１と単語間の遷移辞
書１３２）更新する。もし、省略文字列の補完処理１５
０で、ユーザ毎の省略文字補完知識辞書から適当な候補
単語が見つからない場合には、共通の文字補完知識辞書
を用いて補完処理を行ってもよい。辞書学習処理１７０
では、確定された補完済み文章の学習は、通常、各ユー
ザの辞書に対して行うが、複数のユーザで高い頻度で使
用される単語情報や単語間遷移情報は、共通の知識辞書
に対して登録してもよい。以上により、クライアント・
サーバー方式で、携帯端末にも適した入力文字列補完シ
ステムを実現することができた。

【０１１４】前述の例では、文字補完知識辞書は、各ユ
ーザ毎に持ち、ユーザの辞書を使って省略文字列を補完
する例を示した。他の方法として、文字補完辞書は、コ
ンピュータのフォルダ毎に持ち、文書を省略文字列補完
により入力する時には、同じフォルダにある文字補完辞
書を用いて入力する方法もある。一般に、フォルダごと
に、「仕事用」「サークル用」「プライベート」など、
分野別の書類を分類することが多いため、フォルダ毎に
辞書を作成しておくと、入力対象に合った辞書を用いる
ことが可能である。

【０１１５】コンピュータのメモリ上で学習した文字補
完知識辞書は、コンピュータの電源を落とす前に、ファ
イルに保存しなければならない。ファイルへの保存のタ
イミングとしては、省略文字列補完機能を利用した文書
作成アプリケーションを終了する時、あるいは、省略文
字列補完機能で辞書を切り替える時（ユーザ毎の辞書切
り替え、フォルダや分野毎の辞書切り替え）、あるい
は、コンピュータの電源を落とす前などが効率的であ
る。また、処理速度等に問題がなければ、辞書がメモリ
上で変更されたら、即時、文字補完辞書ファイルも書き
替えてもよい。以上により、ユーザ毎、あるいは、分野
毎に適した省略文字補完辞書を備えた省略文字列補完シ
ステムを実現できる。

【０１１６】

【発明の効果】ユーザは、省略入力したい部分には、省
略文字を含めて一括して文章を入力するのみで、（１つ
１つ単語を入力する度に候補を確認・選択しなくても）
システムが文章として最適な省略部分を補完する単語を
決定して表示してくれる。従って、ユーザは、思考を妨
げられずに、一括して入力することができ、操作性が飛
躍的に向上する。また、省略文字を補完するために用い
る辞書は、人手を介さず自動で作成でき、使っているう
ちに自動的に賢くなるようにできるため、快適に操作性
できる。

【０１１７】また、もし、システムが補完した文章（単
語列）に一部誤りがあった場合でも、ユーザは、補完誤
りの単語のみ候補選択等により、容易に修正でき、修正
した結果は、システムが自動学習するため、次回の入力
からは快適に入力できる。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明の処理全体を示したものである。

【図２】本発明の動作全体を示したものである。

【図３】本発明の辞書作成のフローチャートを示したも
のである。

【図４】辞書作成のためのルールを示したものである。

【図５】単語辞書及び遷移辞書の一例を示したものであ
る。

【図６】単語辞書及び遷移辞書の一例を示したものであ
る。

【図７】省略された文章の補完処理のフローチャートを
示したものである。

【図８】候補単語抽出処理のフローチャートを示したも
のである。

【図９】最適候補決定処理のフローチャートを示したも
のである。

【図１０】最適候補の決定を示したものである。

【図１１】辞書学習処置のフローチャートを示したもの
である。

【図１２】単語辞書及び遷移辞書の学習を示したもので
ある。

【図１３】単語辞書及び遷移辞書の学習を示したもので
ある。

【図１４】学習のルールを示したものである。

【図１５】学習のルールを示したものである。

【図１６】補完済み文書の作成の処理を示したものであ
る。

【図１７】補完済み文章の作成のフローチャートを示し
たものである。

【図１８】候補選択を示したものである。

【図１９】省略記号の定義を示したものである。

【図２０】本発明の応用例を示したものである。

【図２１】本発明の応用例を示したものである。

【図２２】単語辞書及び遷移辞書を示したものである。

【図２３】本発明の全体構成を示したものである。

【図２４】省略文字列と補完結果の表示方法を示したも
のである。

【図２５】省略文字列と補完結果と候補単語の表示方法
を示したものである。

【図２６】省略文字列と補完結果の表示方法を示したも
のである。

【図２７】省略文字列と補完結果と候補単語の表示方法
を示したものである。

【図２８】省略文字列と補完結果と候補単語の表示方法
を示したものである。

【図２９】省略文字列と補完結果と候補単語の表示方法
を示したものである。

【図３０】省略文字列と補完結果と候補単語の表示方法
を示したものである。

【図３１】省略文字列と補完結果の表示方法を示したも
のである。

【図３２】候補単語と省略文字列の表示方法を示したも
のである。

【図３３】省略文字列と補完結果の表示方法を示したも
のである。

【図３４】省略文字列と補完候補文章の表示方法を示し
たものである。

【図３５】省略文字列と補完候補文章の表示方法を示し
たものである。

【図３６】省略文字列と補完候補文章と候補単語の表示
方法を示したものである。

【図３７】省略文字列と補完候補文章の表示方法を示し
たものである。

【図３８】省略文字列への文字挿入操作方法を示したも
のである。

【図３９】省略文字列への文字挿入操作方法を示したも
のである。

【図４０】省略文字列の消去操作方法を示したものであ
る。

【図４１】省略文字列の消去操作方法を示したものであ
る。

【図４２】省略文字列の変更方法を示したものである。

【図４３】省略文字列の削除操作方法を示したものであ
る。

【図４４】省略文字列の削除操作方法を示したものであ
る。

【図４５】省略文字列と補完結果と候補単語の消去方法
を示したものである。

【図４６】省略文字列と補完結果と候補単語の消去方法
を示したものである。

【図４７】編集操作とそれに伴う補完結果の変更方法を
示したものである。

【図４８】編集操作とそれに伴う補完結果の変更方法を
示したものである。

【図４９】編集操作とそれに伴う補完結果の変更方法を
示したものである。

【図５０】編集操作とそれに伴う補完結果の変更方法を
示したものである。

【図５１】候補選択操作とそれに伴う補完結果の変更方
法を示したものである。

【図５２】候補選択操作とそれに伴う補完結果の変更方
法を示したものである。

【図５３】候補選択操作とそれに伴う補完結果の変更方
法を示したものである。

【図５４】候補選択操作とそれに伴う補完結果の変更処
理フローを示したものである。

【図５５】省略文字列一括入力，省略文字列一括補完に
よる入力方法を示したものである。

【図５６】省略文字列一括入力，省略文字列一括補完に
よる入力方法を示したものである。

【図５７】省略文字列一括入力，省略文字列一括補完に
よる入力処理フローを示したものである。

【図５８】キーボード入力や漢字かな混じり入力の省略
文字列の補完に適した単語辞書と単語間の遷移辞書の構
成を示したものである。

【図５９】漢字かな混じり入力の省略文字列の補完の例
を示したものである。

【図６０】漢字かな混じり入力の省略文字列の補完の例
を示したものである。

【図６１】よみのみのキーボード入力による省略文字列
の補完の例を示したものである。

【図６２】漢字かな混じり入力の省略文字列からの候補
単語抽出方法を示したものである。

【図６３】クライアント・サーバーシステムでの省略文
字列補完システムの例を示したものである。

【図６４】候補単語の消去方法を示したものである。

【図６５】候補単語抽出方法を示したものである。

【図６６】省略文字列より抽出された候補単語の一例を
示したものである。

【図６７】認識系の候補文字も含めて候補単語を抽出す
る方法の概要を示したものである。

【符号の説明】

１３１…単語辞書、１３２…単語間の遷移辞書、１５０
…補完処理、１５１…候補単語抽出処理、１５２…最適
候補決定処理、１６０…辞書作成処理、１６１…形態要
素解析処理、１６２…構文解析処理、１６３…出現回数
カウント処理、１６４…遷移回数カウント処理、１７０
…辞書学習処理、２３０１…ＣＰＵ、２３０２…ＲＡ
Ｍ、２３０３…ＲＯＭ、２３０４…入力装置、２３０５
…表示装置、２３０６…記憶装置、５０１…省略入力文
字列補完システムの操作画面。

フロントページの続き (72)発明者 桂 晃洋 茨城県日立市大みか町七丁目１番１号 株 式会社日立製作所日立研究所内 (72)発明者 横田 登志美 茨城県日立市大みか町七丁目１番１号 株 式会社日立製作所日立研究所内 (72)発明者 三浦 雅樹 茨城県日立市大みか町七丁目１番１号 株 式会社日立製作所日立研究所内 Ｆターム(参考） 5B009 LA03 MA06 MB03 MB22 MB25 ME11 ME17 MG02 5B075 ND03 NK02 NK07 NK14 PP04 PP12 PP24 PQ02 PR04 PR10 QM02 UU05

Claims (6)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】文字を入力する入力装置と、 入力された文字を表示する表示装置と、 入力された文字の変換，編集を行う処理装置とを有する
   文書処理装置であって、 前記処理装置は、単語とその使用頻度を記憶した単語辞
   書と、単語間の遷移情報と単語間の遷移確率を記した単
   語間の遷移辞書と、入力された文章に含まれる省略記号
   の前後の文字から前記単語辞書を参照して省略された単
   語の候補を抽出する候補単語抽出手段と、前記単語間の
   遷移辞書に基づいて前記抽出された候補単語の中から１
   つの単語を決定する決定手段とを有することを特徴とす
   る文章処理装置。
2. 【請求項２】請求項１において、 前記入力装置は手書き入力を行うためのタブレットを有
   し、上記処理装置は手書き入力されたストローク情報を
   抽出し、認識を行う認識手段を有することを特徴とする
   文書処理装置。
3. 【請求項３】請求項１において、 前記処理装置は、入力された文章を単語に分解し、前記
   文章に出現した回数を前記分解された単語と共に前記単
   語辞書に記憶する単語辞書作成手段を有することを特徴
   とする文書処理装置。
4. 【請求項４】請求項１において、 前記処理装置は、入力された文章を単語に分解し、前記
   文章に出現した単語間の遷移回数を前記分解された単語
   間の遷移と共に前記単語辞書に記憶する単語間遷移辞書
   作成手段を有することを特徴とする文書処理装置。
5. 【請求項５】入力された文章を単語毎に分解して、この
   分解した単語が出現した回数とこの単語の表記とを対応
   付けて単語辞書に記憶する段階と、 前記文章に出現した単語間の遷移回数とこの単語間の遷
   移の表記を遷移辞書に記憶する段階と、 入力された文章に含まれる省略記号の前後の文字に基づ
   いて前記単語辞書を参照して省略された単語の候補を抽
   出する段階と、 前記遷移辞書に基づいて前記抽出された候補単語の中か
   ら１つの単語を決定する段階とを有することを特徴とす
   る文書処理方法。
6. 【請求項６】入力された文章を単語毎に分解して、この
   分解した単語が出現した回数とこの単語の表記とを対応
   付けて単語辞書に記憶する段階と、 前記文章に出現した単語間の遷移回数とこの単語間の遷
   移の表記を遷移辞書に記憶する段階と、 入力された文章に含まれる省略記号の前後の文字に基づ
   いて前記単語辞書を参照して省略された単語の候補を抽
   出する段階と、 前記遷移辞書に基づいて前記抽出された候補単語の組み
   合わせの中から１つの単語列を決定する段階と、 前記決定された単語列をユーザが確定したり、あるい
   は、単語列を修正してから確定した場合に、確定された
   単語列の情報に基づいて、前記単語辞書の単語の出現回
   数と単語間遷移辞書の単語間の遷移回数を変更すること
   を特徴とする文書処理方法。