JPH01229369A - 文字処理装置 - 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】 （産業上の利用分野） 本発明は、文字列の変換を行う文字処理装置における同
音語多義判定方式に関するものである。。

（従来の技術） 従来、文字列の変換を行なう文字処理装置として、例え
は日本語ワードプロセッサにおけるカナ浅学変換装置が
広く普及している。カナ浅学変換の結果、多数表われる
同音語候補に対して、最新使用単語を優先候補として決
定する、いわゆる学習処理や、個々の単語の品詞の持つ
文法的特性などから同音語の多義解消が行なわれてきた
が１．Ｑｉ話と単語が意味的に共起する同音語対の判定
に対しては考慮がなされていないため、誤変換となる場
合か多かった。そこで単語と単語との組、すなわち用例
を格納した単語対辞書にある組み合わせを第一候補決定
に利用することなどが行なわれてきた。

（発明が解決しようとしている問題点）しかしながら、
学習による同音語の第１候補決定では、個々の単語がい
かなる状況で選択された単語であるかは不明であり、単
語と単語との組み合わせにおいて、学習された単語たけ
で同音語の多義を判定するには根拠不足である。

また、用例によって単語と単語との組み合わせにおける
同音語多義を処理しようとする場合、用例自体に同じ読
みの同音異義用例が存在することがある。例えば、「す
いしんをはかる」といった場合、「水深を測る」という
用例もあり得るし、「推進を図る」という用例もあり得
る。

このような場合、同音語判別に用いるべき用例自体に多
義を生じているため、読みに対する一意な変換をするこ
とができない。

〔問題点を解決するための手段（及び作用）〕本発明の
目的は、上記従来例の欠点を除去することにある。

すなわち、個人の用いる語垂の範囲の局所性および作成
文書の必要語粟における局所性から、同音語における最
新使用単語学習を、用例に対する多義に適用し、すなわ
ち用例を用いた多義判定と学習を用いた多義判定との両
方によって同音語の第１候補を決定しようとするもので
ある。すなわち、単語学習されている単語から構成され
る用例を単語学習されていない単語から構成される用例
に優先させて第一候補を決定することのできる文字処理
装首を提供することである。

その為に本発明は以下の手段を備える。

すなわち、変換対象の単語の読みを入力する入力手段、
個々の単語の読みと表記とを関連づけて格納した単語辞
書、個別単語どうしの共起対の集合である用例辞書、同
音語における最新使用単語を記憶した単語学習手段、読
みを文節に解析する文節認定手段と、解析された文節対
について成立する用例を検索する用例検索手段、成立し
た用例について単語学習されている単語を用例の構成語
にする用例を優先させて同音語多義における第一候補を
決定することのできる変換手段を備えることである。

これによって、例えばｒ水深を測る」という用例とｒ推
進を図るＪという対立同音用例があっても、ｒ推進Ｊが
単語学習されているならば、たとえ「量るＪが単語学習
されていたとしても、ｒ推進を図るＪともっともらしく
変換す（実施例） 以下、図面を参照して本発明の詳細な説明する。

第１図は本発明の全体構成の一例である。

図示の構成において、ＣＰＵは、マイクロプロセッサで
あり、文字処理のための演算、論理判断等を行ない、ア
ドレスバスＡＢ、コントロールハスＣＢ、データバスＤ
Ｂを介して、そわらのバスに接続された各構成要素を制
御する。

アドレスバスＡＢはマイクロプロセッサＣＰＵの制御の
対象とする構成要素を指示するアドレス信号を転送する
。コントロールバスＣＢはマイクロプロセッサＣＰＵの
制御の対象とする各構成要素のコントロール信号を転送
して印加する。データバスＤＢは各構成機器相互間のデ
ータの転送を行なう。

次にＲＯＭは、読出し専用の固定メモリであリアである
。

また、ＲＡＭは、１ワード１６ビツトの構成の書込み可
能のランダムアクセスメモリであって、各構成要素から
の各神データの一時記憶に用いる。

ＴＢＵＦは文書バッファてあり、キーボードＫＢより入
力された文書情報を蓄えるためのメモリである。

ＹＢＵＦはキーボードＫＢより入力された読みを格納す
る入力読みバッファ・メモリである。

ＤＩＣはカナ浅学変換を行なうための単語辞書である。

Ｄ　Ｂ　ＰＯＯＬはＹＢＵＦの読みを文節に解析・変換
した情報を格納する同音語候補格納メモリである。

ＹＪＰＯＯＬはＤＢＰ０ＯＬと連動して、同音語の候補
に通用されている用例の情報を格納するメモリである。

ＬＲＮＤＡＴは個々の単語および用例の学習状態を格納
した学習データ格納メモリである。

ＦＺＴＢＬは付属語ＱＤＩＣに格納されている結合情報
に対応させるための付属語列変換テーブルである。

ＫＢはキーボードであって、アルファベットキー、ひら
がなキー、カタカナキー等の文字記号人カキ−１及び、
変換を指示する変換キーなとの各種のファンクションキ
ーを備えている。

図において、ＹＯＭ　Ｉは読みを入力するためのキー、
ＣＯＮは入力した読みを変換するための変換指示キー、
ＮＸ、Ｔ、は変換候補を変更して次候補に変換するため
の次候補変換指示キー、ＳＥＬは現在の同音語表示候補
に確定し同時にその候補表記を学習することを指示する
ための遷択キーである。

ＤＩＳＫは定型文書を記憶するためのメモリで作成され
た文書の保管を行ない、保管された文書はキーボードの
指示により、必要な時呼び出される。

ＣＲはカーソルレジスタである。ＣＰＵにより、カーソ
ルレジスタの内容を読み書きできる。後述するＣＲＴコ
ントローラＣＲＴＣは、ここに蓄えられたアドレスに対
する表示装着ＣＲＴ上の位置にカーソルを表示する。

ＤＢＵＦは表示用バッファメモリで、ＴＢＵＦに蓄えら
れた文書情報等のパターンを蓄える。

ＣＲＴＣはカーソルレジスタＣＲ及びバッファＤＢＬＩ
Ｆ！、：蓄えられた内容を表示器ＣＲＴに表示する役割
を担う。

また、ＣＲＴは陰極線管等を用いた表示装置であり、そ
の表示器Ｍ　ＣＲＴにおけるドツト構成のパターンおよ
びカーソルの表示をＣＲＴコントローラで制御する。さ
らに、ＣＧはキャラクタジェネレータであって、表示装
置ＣＲＴに表示する文字、記号のパターンを記憶するも
のである。

かかる各構成要素からなる本発明文字処理装置において
は、キーボードＫＢからの各種の入力に応して作動する
ものであって、キーボードにＢからの入力が供給される
と、まず、インタラブド信号がマイクロプロセッサＣＰ
Ｕに送られ、そのマイクロプロセッサＣＰＵがＲＯＭ内
に記憶しである各種の制御信号を読出し、それらの制御
信号に従って、各種の制ｉ？ＩＩが行なわれ第２図は、
カナ漢字変換に用いる単語辞書ＤＩＣの構成を示した図
である。

辞書は表記変換に用いる単語情報と表記変換の際の第１
候補を決定するための用例情報とで構成されている。単
語情報はその見出し単語固有の単語ＩＤと、単記の読み
を格納する読み、単語の表記を格納する表記、単語の品
詞を格納する品詞、単語の意味属性を格納する意味から
構成されている。単語ＩＤは先頭の単語を１とする連続
番号である。用例情報はその見出し単語の持つ用例情報
の個数、用例固有の用例ＩＤ、その用例が個別用例であ
るか意味用例であるかの用例タイプを記述したタイプ、
用例タイプが個別用例であれば用例の相手の単語の単語
１ｐを格納し意味用例であれば用例の相手となる意味属
性を格納する用例、用例の相手の単語に付く付属語のう
ち用例が成立する条件を満たす代表的な付属語を格納し
た結合情報、用例を逆転させても使用可能であるかどう
かの情報を格納する逆転から構成される。用例を一つも
持たない単語は、用例情報の個数に０か格納されている
。用例ＩＤは単語ＩＤと同じく先頭の用例を１とする連
続番号である。

図において例えば、ｒ買うＪという単語は３００という
連続番号で区別され、読みが「かうＪ、表記がｒ買うＪ
、品詞がｒ動詞Ｊであるという単語情報を持つ。そして
ｒ酒を買うＪとｒ喧嘩を買うＪという２つの個別単語用
例を持つ。また、ｒ鮭１という単語は５００という連続
番号で区別され、読みが「さけＪ、表記が「鮭」、品詞
が「名詞１であり、意味属性が？動物」である単語であ
る。用例個数にＯが格納されているのでｒＭＪを見出し
語とする用例は登録されていない。

第３図は、同音語プールＤＢＰ０ＯＬおよび用例情報プ
ールＹＪＰＯＯＬの構成を示した図である。（ａ）は同
音語プールの全体構成である。同音語プールはカナ漢字
変換処理によって作成された各同音語情報から構成され
る。（ｂ）は同音語情報の構成を示した図である。同音
語情報は、その同音語を他の同音語と区別するための連
続番号である同音語ＩＤ、その同音語情報の使用メモリ
・サイズを表わすデータ長、格納されている同音語の候
補の個数を格納する候補個数、同音語の候補の情報を格
納する候補情報、および、同音語の中に格納されている
候補情報の中で、後述する優先候補の個数を格納する優
先個数から構成されている。このような同音語の構成に
おいて、候補情報の列の先頭の候補情報が変換結果とし
て出力すべき第１候補になるものとし、列の先頭から優
先個数によって示される個数の候補情報が、後述する優
先候補になるものとする。（Ｃ）は候補情報の構成を示
した図である。候補情報は、候補の表記、その単語ＩＤ
、文節末の活用形を格納する文節末活用、および、後述
の用例情報へのポインタを格納する用例情報ポインタか
ら構成される。

候補情報に用例が適用されずに用例情報が存在しない場
合には、用例情報ポインタに無効値−１が格納される。

（ｄ）は用例情報プールＹＪＰＯＯＬの全体構成である
。用例・１＾報ブールは、同音語の各候補に適用される
用例の情報を格納する用例情報から構成される。（ｅ）
は用例情報の構成を示した図である。用例情報は、用例
の相手となる同音語のＩＤを格納するベア同音語ＩＤ、
適用されている用例のＩＤを格納する用例ＩＤ、Ｊ用さ
れている用例のタイプ（個別用例または、意味用例）を
格納する用例タイプ、および、同じ候補情報に通用され
ている別の用例情報へのポインタが格納されている用例
情報ポインタから構成される。このように、用例情報は
リスト構造となフている。次の用例情報が存在しない場
合には、用例情報ポインタには無効値−１が格納される
。

以上説明したような同音語プールおよび用例情報プール
の構成において、ある同音語のある候補に用例が適用さ
れている場合、その候補情報に用例情報を格納するとと
もに、用例の相手となる同音語の候補に対する候補情報
にも、同じ用例の情報を格納した用例情報を格納するも
のとする。

第４図は、付属語列変換テーブルＦＺＴＢＬの構成を示
した図である。付属語列変換テーブルは文節を構成する
付属語列を単語辞書ＤＩＣか持つ用例情報中の結合・時
報に対応させるための対応変換表である。付属語読みは
その付属語列の読みを表わし、対応結合情報はその付属
語列か置換可能な辞書の用例情報中の結合情報を表わす
。

例えは、付属語ｒこそｊは結合情報「が１またはｒを」
に、付属語列「さえもか」は結合情報「が」に、それぞ
れＭ　ＩＡして結合判定することができる。

第５図は、学習データＬＲＮＤＡＴの構成を示した図で
ある。（ａ）は学習データの全体構成である。学習デー
タは単語学習データと用例学習データの２つから構成さ
れる。単語学習へのポインタは学習データ内の単語学習
データへのインデックスを格納し、用例学習へのポイン
タは学習データ内の用例学習データ列先頭へのインデッ
クスを格納する。（ｂ）は単語学習データ列の構成を示
した図である。単語学習データ列は使用サイズと各単語
学習データから４１′６成される。単語学習データ使用
サイズは単語学習データ列の使用サイズを格納する。単
語学習データは各単語のＩＤに対応しており、学習され
ている単語にはｌ、学習されていない単語に対してはＯ
が格納される。（Ｃ）は用例学習データ列のＪＭ成を示
した図である。用例学習データ列は使用サイズと各用例
学習データから構成される。用例学習データ使用サイズ
は用例学習データ列の使用サイズを格納する。用例学習
データは各用例ＩＤに対応しており、抑制されている使
用禁止用例には１、抑制されていない使用か脳用例に対
してはＯか格納される。

上述の実施例の作動をフローに従って説明する。

第６図は本発明文字処理装置の動作を示すフローチャー
トである。

５６−１においてキーボードよりキーか押下され、割り
込みが発生するのを待つ。キーか入力されると８６−２
においてキー判別し、キーの種類に応して５６−３．５
６−４．５６−５．５６−６．５６−７のいずれかのス
テップに分岐する。

５６−３は読み人カキ−ＹＯＭ　Ｉが押下されたときの
処理であり、押下された読みのコートを入力読みバッフ
ァ・メモリＹＢＵＦに蓄える。

５６−４は変換キーＣＯＮか押下されたときの処理であ
り、５６−３で入力されてＹＢＵＦに蓄えられている、
カナ漢字変換の対象となる文字列を漢字に変換し、出力
バッファに出力する。漢字に変換する際に、卑語辞書Ｄ
ＩＣ中に存在する用例情報を用いて、同音語の第１候補
を決定する。

５６−５は次候補変換キーＮＸＴが押下されたときの処
理であり、５６−４によって°出力された出力バッファ
中の同音語の別の候補を表示する。

５６−６は選択キーＳＥＬが押下されたときの処理であ
り、画面に表示されている出力バッファ中の同音語を確
定し、確定された文字列を文書中に出力する。さらに、
選択された単語を学習する処理を行なう。

５６−７は、ＹＯＭＩ、ＣＯＮ、ＮＸＴ、ＳＥＬ以外の
キー（例えは、カーソル移動キーなどの文官編集で用い
るキーなと）か押下された場合の処理であり、同行の文
字処理装置において一般に行なわれている処理であり、
公知であるので特に記述しない。

５６−８は上記の処理の結果、変更された部分を表示す
る表示処理である。文書中のデータ１文字を読んではパ
ターンに展開し、表示バッファに出力するという通常広
く行なわれている処理である。

第７図は、５６−４の処理を詳細化したフローチャート
である。

５７−１は、文節単位に分ち書きされて入力されたカナ
漢字変換の対象となる文字列を解析し、カナ漢字変換の
出力の候補を同音語プールに出力する処理である。分ち
書きされた単位に文字列を順々に取り出し、単語辞書を
検索して解析を行ない、文節として認定される候補のみ
を同音語プールに出力する処理であって、同種の文字処
理装置において一般に行なわわている処理であり、公知
であるので特に記述しない。

５７−２は５７−１において同音語プールに出力された
解析結果に対して、単語辞書中に格納さねている用例の
パターンが存在するかどうかをチエツクし、用例のパタ
ーンが存在すれば、その用例の対象となる同音語の候補
を優先候補としてピックアップする。

５７−３は５７−２でピックアップされた優先候補や、
単語学習されている候補の中から、カナ漢字変換の第１
候補を決定する。

５７−４は、出力バッファに格納されたカナ漢字変換の
出力を表示する処理であり、同種の文字処理装置におい
て一般に行なわれている処理であり、公知であるので特
に記述しない。

第８図は５７−２の処理を詳細化したフローチャートで
ある。

優先候補抽出の対象となる同音語を先頭から順次、取り
出してきて、対象同音語がなくなるまてずへての同音語
に対して、以下の処理を行なう。

５８−１で同音語中の候補情報を取り出してくる。

５８−２ですべての候補情報について処理したかどうか
を判定し、すへて処理済であるならば優先候補抽出を終
了する。次の候補情報が取り出せたならば、５８−３で
候補情報に用例情報か存在するかどうかを判定する。用
例情報が存在するかどうかは、候補情報中の用例情報ポ
インタによって判定できる。すなわち、用例情報ポイン
タの値が“−１”であるならば用例情報は存在しない。

そうでなければ用例情報ポインタの示す領域に用例情報
が存在する。用例情報が存在しないならば優先候補抽出
処理を終了する。

用例情報が存在する場合、５８−４で逆方向用例情報の
抽出を行ない、５８−５で正方向用例情報の抽出を行な
う。

３８−５の処理を終了したならば、次の候補情報を処理
するため５８−１ヘループする。

第９図は、５８−４の処理を詳細化したフローチャート
である。

５９−１において、候補情報に格納されている単語ＩＤ
によって、その単語に存在する用例の情報を、一つずつ
辞書の中から取ってくる。

５９−２において、３９−１で候補情報の単語に対して
辞書中に用例が存在するかどうか、辞書中の用例をすべ
て取り終えたかどうかを判定する。用例が存在していれ
ば５９−３へ進み、用例が存在していないか、辞書中の
用例をすべて取り終えていれば逆方向用例抽出処理を終
えてリターンする。

５９−３において、取り出されてきた用例を逆転させて
適用させることが可能かどうかをチエツクする。その情
報は辞書中に格納されている。逆転可能であれは５９−
４へ進み、逆転できなければ５９−１へ進む。

５９−４において、取り出された用例を逆転して適用し
た場合に、入力された読みに対して成立可能かどうかの
判定を行なう。成立可能であれは５９−５へ進み、成立
可能でなければ５９−１へ進む。

５９−５において、成立可能な用例の情報を用例情報に
格納する。すなわち、用例情報プールに用例の情報を用
例情報として格納し、対象となっている同音語の候補情
報に用例情報が存在しなければ、用例情報ポインタに新
たに作成された用例情報へのポインタを格納する。候補
情報に用例情報が存在すれば、用例情報のリストの末尾
に新たに作成された用例情報を付は加える。また、対象
となっている同音語の候補情報たけでなく、用例の相手
となる同音語の候補情報にも同じようにして用例情報を
格納する。

第１０図は、５９−４の処理を詳細化したフローチャー
トである。

５ＩＯ−１において、対象となっている文節に後続する
文節が存在するかどうかチエツクする。後続する文節が
存在すればＳ　１０−２へ進み、存在しなければ３１０
−７へ進む。

５ＩＯ−２において、対象となっている文節の末尾の活
用形が連体形であるかどうかをチエツクする。連体形で
あれば３１０−３へ進み、連体形でなければ ５１０−７へ進む。

５ＩＯ−３において、後続する文節に対する同音語から
候補情報を一つずつ取りてくる。

５ＩＯ−４において、Ｓ　１０−３で候補情報か取って
これたかどうかを判定する。候補情報か取ってこれねば
５ＩＯ−５へ進み、すべての候補情報を取り終えて、候
補情報か取ってこれなければＳ　１０−７へ進む。

５ＩＯ−５において、Ｓ　１０−３で得た候補情報の単
語が用例の相手となりうるかどうかを判定する。すなわ
ち、用例のタイプが個別用例であれば、辞書中の用例情
報の用例の項目に格納されている単語ＩＤとＳ　Ｉ　Ｏ
−３で待た候補情報の単語ＩＤが一致していれは、用例
の相手となるものとし、一致しなけれは用例の相手とな
らないものとする。用例のタイプか意味用例であれは、
辞書中の用例情報の用例の項目に格納さねでいる意味属
悦と、Ｓｌ、０−３で得た候補情報の単語ＩＤから得ら
れる意味属性とが一致していれば、用例の相手となるも
のとし、−致しなければ用例の相手とならないものとす
る。用例の相手になると判定されればＳ　１０−６へ進
み、用例の相手にならないと判定されれば５ＩＯ−３へ
進む。

Ｓ　１０−６において１．用例が成立するというリター
ン・コードを設定する。

Ｓ　１０−７において、用例が成立しないというリター
ン・コードを設定する。

第１１図は、５８−５の処理を詳細化したフローチャー
トである。

５ｌｌ−１において、候補情報に格納されている単語Ｉ
Ｄによって、その単語に存在する用例の情報を、一つず
つ辞書の中から取ってくる。

５ｌｌ−２において、ｓｔ　ｔ−ｔで候補情報の単語に
対して辞書中に用例が存在するかどうか、辞書中の用例
をすへて取り終えたかどうかを判定する。用例か存在し
ていれば５１１−３へ進み、用例が存在していないか、
辞書中の用例をすべて取り終えていれば正方向用例抽出
処理を終゛えてリターンする。

５ｌｌ−３において、取り出された用例を正方向に通用
した場合に、入力された読みに対して成立可能かどうか
の判定を行なう。成立可能であれば５ｉｔ−４へ進み、
成立可能でなければ５ｌｌ−１へ進む。

５ｌｌ−４において、成立可能な用例の情報を用例情報
に格納する。すなわち、用例情報プールに用例の情報を
用例情報として格納し、対象となっている同音語の候補
情報に用例情報が存在しなければ、用例情報ポインタに
新たに作成された用例情報へのポインタを格納する。候
補情報に用例情報が存在すわば、用例情報のリストの末
尾に新たに作成された用例情報を付は加える。また、対
象となっている同音語の候補情報だけでなく、用例の相
手となる同音語の候補情報にも同じようにして用例情報
を格納する。

第１２図は、５ｌｌ−３の処理を詳細化したフローチャ
ートである。

５１２−１′において、対象となっている文節の前の文
節か存在するかどうか チエツクする。前の文節か存在すれは５１２−２へ進み
、存在しなければ５１２−８へ進む。

Ｓ　Ｉ　２−２において、前の文節に対する同音語から
候補情報を一つずつ取ってくる。

Ｓ　１２−３において、Ｓ　１２−２で候補情報が取っ
てこれたかどうかを判定する。候補情報が取ってこれれ
ば５１２−４へ進み、すへての候補情報を取り終えて、
候補情報か取ってこれなければ５１２−８へ進む。

５１２−４において、Ｓ　１２−２で得た候補情報の単
語か用例の相手となりつるかどうかを判定する。すなわ
ち、用例のタイプが個別用例であれば、辞書中の用例情
報の用例の項目に格納されている単語ＩＤと５１２−２
で得た候補情報の単語ＩＤが一致していれば、用例の相
手となるものとし、一致しなければ用例の相手とならな
いものとする。用例のタイプが意味用例であれは、辞書
中の用例情報の用例の項目に格納されている意味属トと
、Ｓ　＋　２−２で得た候補情報の単語ＩＤから得られ
る意味属性とが一致していれば、用例の相手となるもの
とし、−致しなければ用例の相手とならないものとする
。用例の相手になると判定されれば５１２−５へ進み、
用例の相手にならないと判定されれば５１２−２へ進む
。

５１２−５において、５１２−２で得た候補情報の自立
部以外の残り読み（付属語列）を付属語列変換テーブル
によって、結合情報に変換する。

５１２−６において、前の文節の同音語の候補が、用例
の結合条件を満たしているかどうかを判定する。すなわ
ち、５１２−５において、付属語列変換テーブルによっ
て結合情報に変換できなければ、結合条件を満たしてい
ないものとする。また、５１２−５で得た結合情報と、
辞書中の用例情報の結合情報との間に、一致する情報が
あれば結合条件を満たしているものとし、一致する情報
がなければ結合条件を満たしていないものとする。結合
条件を満たしていれ１ｆｓ１２−７へ進み、結合条件を
満たしていなけれは５１２−２へ進む。

５ＩＯ−７において、用例が成立するというリターン・
コードを設定する。

５１２−８において、用例が成立しないとい第１３図は
５７−３の処理を詳細化したフローチャートである。

第１候補決定を行なわなければならない同音語を先頭か
ら順次、取り出してきて、対象同音語かなくなるまです
べての同音語に対して、以下の処理を行なう。

５１３−１で同音語内の候補情報のうちから優先候補を
ピックアップする。優先候補のピックアップは同音語が
持つ候補情報のうち、用例情報ポインタか“−１”でな
いものの個数を優先個数にセットし、優先個数にカウン
トされた候補情報を順次先頭に並び換えていく。すべて
の候補情報について、優先候補のピックアップが終了し
たならば、５１３−２に進み、抑制された用例を優先候
補から除外する処理を行なう。候補情報の先頭から優先
個数分の候補情報について、以下の処理を行なうことに
より、抑制用例の優先除外を行なう。まず候補情報内の
用例情報ポインタをたどり、用例情報内の用例ＩＤを取
り出す。取り出した用例ＩＤの示す用例学習データが抑
制状態にあるかどうかをチエツクする。用例情報ポイン
タか終端に達するまで、すなわちポインタ値が“−１゛
を示ずまでの用例ＩＤについて抑制されているかどうか
を調べた結果、候補情報の用例情報ポインタが示すすべ
ての用例情報が抑制されていた場合のみ、その候補情報
を優先候補から除外する。すなわち、優先個数を１減ら
し、候補情報を優先候補末尾の直後に並ひ換える。

５１３−３で３１３−２の結果、優先候補が残っている
かどうかを、優先個数か０か否かによって判定し、優先
候補か一つもない場合は５１３−５へ、優先候補が１個
以上残っている場合は３１３−４へそれぞれ分岐する。

報のうち、個別単語用例を持つ候補が存在するかどうか
をチエツクする。個別単語用例の存在チエツクは、候補
情報の先頭から優先個数分の候補情報について、以下の
処理を行なうことにより行なわれる。先ず、候補情報内
必用例情報ポインタをたどり、用イクＩ卜１１！ｉ報ポ
インタの示すすへての用例情報について用例のタイプを
調へ、一つでも個別単語用例があれは゛°個別単語用例
あり”と判定される。用例情報ポインタが終端に達する
まで、すなわちポインタ値が“”−１”を示すまで用例
のタイプを調へてずへて、き味属性用例であれは゛個別
単語用例なし°゛と判定される。

判定の結果、個別単語用例ありならば５１３−６へ、個
別単語用例なしならはＳ　１３−７へ分岐する。

３１３−６で３１３−５の個別単語用例検索の結果、す
べて意味属性用例である候補情報を優先候補から除外す
る。すなわち、優先個数を１減らし、候補情報を優先候
補末尾の直後に並び換える。

上記処理の結果、優先候補が一つに絞られたかどうかを
３１３−７で判定する。すなわち優先個数が１であるか
どうかを判定する。優先個数が１であるならば５１３−
９へ進み、優先候補を第１候補として決定する。イ≧先
個数か１でない場合は、また一つに絞られていないため
、３１．３−８で単語学習による候補の絞り込みを行な
う。

５１３−８で（置去候補の単語ＩＤを取り出し、単語Ｉ
Ｄの示す単語学習データを調へ、単語学習されている候
補か存在したならば、５１３−１１で単語学習されてい
る候補を第１候補として決定する。単語学習されている
候補が複数個あったならば、先に格納されている候補・
［ｈ報を第１候補とする。優先候補中のすへての候補に
単語学習されているものがなかった場合は、５１３−１
０で優先候補の先頭に格納さねている候補を第１候補と
して決定する。

Ｓ　Ｉ’３−３で優先候補が一つも存在しないと判定さ
れた場合は、３１３−５で単語学習による第１候補決定
の判定を行なう。候補情報の単語ＩＤを取り出し、単語
ＩＤの示す単語学習データを調へ、単語学習されている
候補か存在したならば、３１３−１１で単語学習されて
いる候補を第１候補として決定する。単語学習されてい
る候補か複数個あったならば、先に格納されている候補
情報を第１候補とする。すべての候補情報に単語学習さ
れているものがなかった場合は、３１３−１２で先頭の
候補［吉報を第１候補として決定する。

第１４図は５６−６の処理を詳細化したフローチャ゛−
トである。

５１４−１において選択キーＳＥＬによって選択・確定
を指示された候補か格納されている同音語内に用例が存
在するかどうかを同音語中のすべての候補情報について
、用例情報ポインタを参照することにより判定する。す
なわち、用例情報ポインタの値が“−１”であるならば
、用例なしと判定される。すへての候補情報について用
例が一つも存在しなければ、３１４−３へ、一つでも用
例が存在すれば５１４−２へそれぞれ分岐する。

５１４−２で選択された単語によって成立する用例が用
例情報中に存在するかどうかを以下のように判定する。

まず、選択された単語の候補情報中における用例情報ポ
インタをたどり、ベア同音ＲＩＱ　Ｉ　Ｄおよび用例Ｉ
Ｄを取り出す。取り出したベア同音語ＩＤの示す同音語
内の先頭候補情報の用例情報ポインタをたどり、ベア同
音語ＩＤか、選択された単語の存在する同音語ＩＤであ
るものかあるかどうかを検索する。そのような用例［ｉ
＋ｉ報が検索されなけれは、用例は成立しないと判定さ
れる。ベア同音語ＩＤか、選択された単語の同音語ＩＤ
と一致する用例情報か検索されたならば、用例ＩＤを取
り出し、選択された単語の用例＋ｉ′ｉ報中の用例ＩＤ
と一致するかどうかをチエツクする。用例ＩＤが一致す
れば、成立用例が存在すると判定される。一致しなけれ
ば用例は成立しないと判定される。用例が成立すると判
定されたならば、５１４−６へ進み、用例が成立しない
と判定されたならば、ベア同音語の次の用例情報につい
て同様の判定を行なう。ベア同音語の用例情報について
ずへて用例が成立しなけれは、選択された単語の次の用
例情報について、同様の判定処理を行なう。選択された
米語の用例情報かないならば、成立する用例なしと判定
され、５Ｉ４−５へ分岐する。

Ｓ　１４−４は用例抑制解除の処理である。５１４−２
で成立用例と判定された用例の用例ＩＤの示す用例学習
データを使用可能状態にする。。

５１４−３は５Ｉ４−１にて洒択された単語に用例か存
在しなかった場合に、選択されなかった他の同音語の用
例を抑制するための用例存在ＦＩＪ定を行なう。

そのために、選択された単語の存在する同音語中の選択
された候補情報以外のすべての用例１青報に用例情報が
存在しているかどうかを判定し、用例が存在するならば
、５１４−５で用例ＩＤの示す用例学習データを使用禁
止状態にする。

５１４−６は単語学習処理を行なう。選択された表記の
単語ＩＤの示す単語学習データを学習状態にし、同音語
中の選択されなかった候補情報の単語ＩＤの示すｉｒＬ
語学語学−データ習状態を解除する処理を行なう。

Ｓ　１４−７で選択された表記の文書への確定処理を行
なう。確定処理は確定文字コートを文書バッファＴＢＵ
Ｆへ格納するという同種の文字！Ａ埋装置で通常行なわ
れている処理であり、〔他の実施例） 以上の説明において用いた辞書は単語情報と用例情報と
を同一見出し語の下に記述した単一の辞書構造であるが
、単語情報と用例情報とを分冊した各辞書テーブルとし
ても同様に処理することができる。さらに用例のタイプ
別に辞書を構成し、各辞書に辞書個別のＩＤを持たせ、
用例の存在する辞書ＩＤによって用例の優先順位を持た
せて処理を行なってもよい。

また、以上の説明では、隣接した文節間にのみ用例を適
用していたが、隣接していない文節間に用例を通用する
ことも、容易に実現できる。その際、文節間の構文解析
処理（係り受は解析処理）を施すことによって、用例の
誤った適用を避けることがで、きる、 以上の説明においては、分ち書き入力された文節間に用
例を適用する場合を述べたが、べた書きに入力された読
み列に対しても、自動的に文節に分割する処理を付は加
えることによって、同じように用例を適用できる。また
、用例の存在を加味しながら文節に分割することも可〔
効果の説明） 以上の説明から明らかなように、本発明によれは多義性
のある用例に対しても、単語学習の考慮によって、−意
に同音語の第１候補を決定できるため、用例による同音
語多義Ｉ’１１定の効果を損なうことなく、なおかつよ
りもっともらしい候補決定を行なうことができるため、
次候補に変換することが不要となり、効率の良い入力作
業を行なう°ことができる。

また、口木語の表記に多く見られる表記の揺れに対して
も、表記の揺れを考慮した用例を複数登録しておけば、
操作者の単語学習により、望む表記形での用例適用が可
能になる。例えば、 「涙に暮れるｊ　と　ｒ涙にくれる」の二つの用例を登
録しておけば、操作者がひらがなの和語動詞を好むなら
、単語学習によって、「（戻にくれる」 という用例を自分が使用するときに必ず適用されるよう
にすることができる。

【図面の簡単な説明】

第１図は本発明の全体構成のブロック図、第２図は本発
明の辞書構成の例を示す図、第３図は本発明の同音語プ
ールおよび用例情報プールの構成を示す図、 第４図は本発明の付属語変換テーブルの構成を示す図、 第５図は本発明の学習データの構成を示す図、 第６図〜第１４図は発明明文字処理装首の動作を示すフ
ローチャートである。 第７図 第８図 第９図 第１０図 第１１図 第１２図

Claims (1)

1. 【特許請求の範囲】 単語の読みを入力する入力手段と、 単語の読みと表記との対応を取りつつ格納した単語辞書
   と、 共起関係を有する単語と単語との組を格納した用例辞書
   と、 選択された単語を記憶する単語学習手段と、前記入力手
   段によって入力された読みを、前記単語辞書を検索する
   ことにより文節として認定する文節認定手段と、 前記文節認定手段によって認定された文節の対について
   、前記用例辞書を検索し、成立する用例を抽出する用例
   検索手段と、 前記用例検索手段によって同じ文節対について複数の用
   例が検索された場合、前記単語学習手段によって、単語
   学習されている単語で構成されている用例を、学習され
   ていない単語で構成される用例に優先させて、第１候補
   の表記を決定する変換手段を備えることを特徴とする文
   字処理装置。