JPH04213754A - 文節区切り学習方式 - Google Patents
文節区切り学習方式Info
- Publication number
- JPH04213754A JPH04213754A JP2401280A JP40128090A JPH04213754A JP H04213754 A JPH04213754 A JP H04213754A JP 2401280 A JP2401280 A JP 2401280A JP 40128090 A JP40128090 A JP 40128090A JP H04213754 A JPH04213754 A JP H04213754A
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- Japan
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- candidate
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- conversion candidate
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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。
め要約のデータは記録されません。
Description
【０００１】
【産業上の利用分野】本発明は、複数文節かな漢字変換
を行う日本語文書作成装置において、単語の区切りが指
定されていない一連の文字列の文節区切り位置を学習す
る文節区切り学習方式に関するものである。
を行う日本語文書作成装置において、単語の区切りが指
定されていない一連の文字列の文節区切り位置を学習す
る文節区切り学習方式に関するものである。
【０００２】
【従来の技術】まず、日本語文書作成装置（以下、ワー
ドプロセッサと称する）の従来の複数文節かな漢字変換
方式について説明する。一連の文字列が入力されると、
ワードプロセッサの処理部は、まず、この文字列の中に
含まれる単語を検出する。このとき、処理部は、上述し
た一連の文字列を様々な位置で区切り、含まれている可
能性のある単語を全て検出する。
ドプロセッサと称する）の従来の複数文節かな漢字変換
方式について説明する。一連の文字列が入力されると、
ワードプロセッサの処理部は、まず、この文字列の中に
含まれる単語を検出する。このとき、処理部は、上述し
た一連の文字列を様々な位置で区切り、含まれている可
能性のある単語を全て検出する。
【０００３】次に、処理部は、得られた単語を順番に並
べて変換結果の候補（以下、変換候補と称する）を作成
する。ここで、単語を検出した際に、文字列の区切り位
置の違いに応じて、複数組の単語の組合せが検出された
場合は、これらの単語の組合せのそれぞれに基づいて変
換候補が作成される。このようにして得られた変換候補
それぞれについて、処理部は、変換候補に含まれる単語
の品詞をそれぞれ分析し、様々な品詞の単語の結びつき
に関する法則を考慮して、最も確からしい変換候補を選
択する。例えば、様々な品詞を様々な順序で連結して得
られる連結パターンそれぞれに、上述した法則に基づい
て優先順位をつけ、この優先順位を表す評価得点を予め
処理部に与えておき、選択の際に、各変換候補に対応す
る連結パターンに与えられた評価得点を比較し、最も高
い評価得点が与えられた連結パターンに対応する変換候
補を選択すればよい。
べて変換結果の候補（以下、変換候補と称する）を作成
する。ここで、単語を検出した際に、文字列の区切り位
置の違いに応じて、複数組の単語の組合せが検出された
場合は、これらの単語の組合せのそれぞれに基づいて変
換候補が作成される。このようにして得られた変換候補
それぞれについて、処理部は、変換候補に含まれる単語
の品詞をそれぞれ分析し、様々な品詞の単語の結びつき
に関する法則を考慮して、最も確からしい変換候補を選
択する。例えば、様々な品詞を様々な順序で連結して得
られる連結パターンそれぞれに、上述した法則に基づい
て優先順位をつけ、この優先順位を表す評価得点を予め
処理部に与えておき、選択の際に、各変換候補に対応す
る連結パターンに与えられた評価得点を比較し、最も高
い評価得点が与えられた連結パターンに対応する変換候
補を選択すればよい。
【０００４】このようなワードプロセッサに、文字列『
くぎりがくしゅうを』が入力された場合は、変換候補と
して第１候補『区切りが句集を』と第２候補『区切り学
習を』とが得られ、これらの変換候補に対応する品詞の
組合せに与えられた評価得点が比較される。このとき、
連結パターン『名詞＋助詞（が）＋名詞＋助詞（を）』
の評価得点が、連結パターン『名詞＋名詞＋助詞（を）
』の評価得点よりも高い場合は、上述した処理部により
第１候補が選択される。
くぎりがくしゅうを』が入力された場合は、変換候補と
して第１候補『区切りが句集を』と第２候補『区切り学
習を』とが得られ、これらの変換候補に対応する品詞の
組合せに与えられた評価得点が比較される。このとき、
連結パターン『名詞＋助詞（が）＋名詞＋助詞（を）』
の評価得点が、連結パターン『名詞＋名詞＋助詞（を）
』の評価得点よりも高い場合は、上述した処理部により
第１候補が選択される。
【０００５】また、利用者が、処理部によって選択され
た第１候補を否定して、上述した第２候補を選択した場
合に、この処理部は、変換結果がミスであったと判断し
て、文節区切り学習動作を行う。このとき、処理部は、
複数の単語からなる文の一部『区切り学習』を一つの単
語として辞書に登録することにより、文節『区切り学習
を』を目的語を表す文節として学習する。
た第１候補を否定して、上述した第２候補を選択した場
合に、この処理部は、変換結果がミスであったと判断し
て、文節区切り学習動作を行う。このとき、処理部は、
複数の単語からなる文の一部『区切り学習』を一つの単
語として辞書に登録することにより、文節『区切り学習
を』を目的語を表す文節として学習する。
【０００６】これにより、以後、文字列『くぎりがくし
ゅうを』が入力された場合に、変換結果『区切り学習を
』が得られるようになっている。
ゅうを』が入力された場合に、変換結果『区切り学習を
』が得られるようになっている。
【０００７】
【発明が解決しようとする課題】ところで、上述した従
来方式においては、文節区切り学習は、該当する複数の
単語を１つの単語として辞書に登録するのみで、変換ミ
スが発生した連結パターンに対応する評価得点は、予め
決定された値に固定されたままだった。つまり、訂正さ
れた特定の文字列に対応するための学習にとどまってお
り、利用者が文章を構成する際の文節区切り傾向を学習
することはできなかった。
来方式においては、文節区切り学習は、該当する複数の
単語を１つの単語として辞書に登録するのみで、変換ミ
スが発生した連結パターンに対応する評価得点は、予め
決定された値に固定されたままだった。つまり、訂正さ
れた特定の文字列に対応するための学習にとどまってお
り、利用者が文章を構成する際の文節区切り傾向を学習
することはできなかった。
【０００８】従って、上述した処理部は、文節区切り学
習を行った後においても、連結パターン『名詞＋助詞（
が）＋名詞＋助詞（を）』に対応する変換候補を優先的
に選択する。このため、別の文字列『はんぷくがくしゅ
うを』が入力された場合は、変換候補『反復が句集を』
が選択されてしまい、連結パターン『名詞＋名詞＋助詞
（を）』に対応する変換結果『反復学習を』を得るため
には、利用者が、再び訂正しなければならなかった。
習を行った後においても、連結パターン『名詞＋助詞（
が）＋名詞＋助詞（を）』に対応する変換候補を優先的
に選択する。このため、別の文字列『はんぷくがくしゅ
うを』が入力された場合は、変換候補『反復が句集を』
が選択されてしまい、連結パターン『名詞＋名詞＋助詞
（を）』に対応する変換結果『反復学習を』を得るため
には、利用者が、再び訂正しなければならなかった。
【０００９】本発明は、利用者の文節区切り傾向を学習
する文節区切り学習方式を提供することを目的とする。
する文節区切り学習方式を提供することを目的とする。
【００１０】
【課題を解決するための手段】本発明は、文字列の入力
に応じて、複数の単語からなる少なくとも１つの変換候
補を作成する候補作成手段１１１と、得られた変換候補
の中から１つを選択する選択手段１１２と、選択された
変換候補を変換結果として出力する出力手段１１３とを
有する文書作成装置において、複数の単語の連結順序を
表す連結パターンそれぞれに対応して、該当する変換候
補の選択順序に関する優先順位を示す順位情報を格納す
る順位情報格納手段１２１と、変更指示に応じて、候補
作成手段１１１によって得られた変換候補に対応する連
結パターンの順位情報を変更する変更手段１３１とを備
え、選択手段１１２が、順位情報格納手段１２１に格納
された順位情報に基づいて、変換候補の選択を行う構成
としたことを特徴とする。
に応じて、複数の単語からなる少なくとも１つの変換候
補を作成する候補作成手段１１１と、得られた変換候補
の中から１つを選択する選択手段１１２と、選択された
変換候補を変換結果として出力する出力手段１１３とを
有する文書作成装置において、複数の単語の連結順序を
表す連結パターンそれぞれに対応して、該当する変換候
補の選択順序に関する優先順位を示す順位情報を格納す
る順位情報格納手段１２１と、変更指示に応じて、候補
作成手段１１１によって得られた変換候補に対応する連
結パターンの順位情報を変更する変更手段１３１とを備
え、選択手段１１２が、順位情報格納手段１２１に格納
された順位情報に基づいて、変換候補の選択を行う構成
としたことを特徴とする。
【００１１】
【作用】本発明は、変更手段１３１が、格納手段１２１
に格納された順位情報を変更することにより、選択手段
１１２によって、候補作成手段１１１によって得られた
変換候補の中から以前と異なる連結パターンに対応する
変換候補を選択し、この変換候補を出力手段１１３が変
換結果として出力するものである。
に格納された順位情報を変更することにより、選択手段
１１２によって、候補作成手段１１１によって得られた
変換候補の中から以前と異なる連結パターンに対応する
変換候補を選択し、この変換候補を出力手段１１３が変
換結果として出力するものである。
【００１２】
【実施例】以下、図面に基づいて本発明の実施例につい
て詳細に説明する。図２は、本発明の文節区切り学習方
式を適用したワードプロセッサの実施例構成を示す。図
２において、ワードプロセッサは、処理部２１０と、辞
書２０２と、評価得点テーブル２０３と、キーボード２
０４と、ＣＲＴディスプレイ（以下、ＣＲＴと称する）
２０５とを備えて構成されている。
て詳細に説明する。図２は、本発明の文節区切り学習方
式を適用したワードプロセッサの実施例構成を示す。図
２において、ワードプロセッサは、処理部２１０と、辞
書２０２と、評価得点テーブル２０３と、キーボード２
０４と、ＣＲＴディスプレイ（以下、ＣＲＴと称する）
２０５とを備えて構成されている。
【００１３】上述した処理部２１０は、単語検出部２１
１と、候補作成部２１２と、候補選択部２１３とから構
成されており、キーボード２０４を介して入力される文
字列を漢字およびかな文字からなる複数の文節に変換す
る構成となっている。この処理部２１０の単語検出部２
１１および候補作成部２１２と辞書２０２とは、候補作
成手段１１１を形成しており、辞書２０２を参照して、
入力された文字列に含まれる全ての単語を検出し、得ら
れた単語を組み合わせて、様々な連結パターンに対応す
る変換候補を作成する構成となっている。
１と、候補作成部２１２と、候補選択部２１３とから構
成されており、キーボード２０４を介して入力される文
字列を漢字およびかな文字からなる複数の文節に変換す
る構成となっている。この処理部２１０の単語検出部２
１１および候補作成部２１２と辞書２０２とは、候補作
成手段１１１を形成しており、辞書２０２を参照して、
入力された文字列に含まれる全ての単語を検出し、得ら
れた単語を組み合わせて、様々な連結パターンに対応す
る変換候補を作成する構成となっている。
【００１４】また、この候補作成手段１１１によって得
られた変換候補が、候補選択部２１３に入力され、この
候補選択部２１３によって選択された変換候補が、ＣＲ
Ｔ２０５によって変換結果として表示される構成となっ
ている。また、上述した評価得点テーブル２０３は、表
１に示すように、２つの連結パターンの組合せそれぞれ
に対応して、各連結パターンに予め与えられている固定
得点と、後述する調整用得点とを格納する構成となって
いる。この固定得点としては、従来と同様に、一般的な
単語相互間の結びつきに関する法則から求めた数値を用
いればよい。
られた変換候補が、候補選択部２１３に入力され、この
候補選択部２１３によって選択された変換候補が、ＣＲ
Ｔ２０５によって変換結果として表示される構成となっ
ている。また、上述した評価得点テーブル２０３は、表
１に示すように、２つの連結パターンの組合せそれぞれ
に対応して、各連結パターンに予め与えられている固定
得点と、後述する調整用得点とを格納する構成となって
いる。この固定得点としては、従来と同様に、一般的な
単語相互間の結びつきに関する法則から求めた数値を用
いればよい。
【００１５】
【表１】
【００１６】表１において、各組合せの中で小さい固定
得点が与えられた連結パターンＡをとし、他方を連結パ
ターンＢとして、これらの連結パターンをそれぞれＡ欄
およびＢ欄に示し、固定得点をＡ欄およびＢ欄にそれぞ
れ示す。表１に示した連結パターンの例において、『が
』および『を』は格助詞を示している。また、初期状態
においては、この評価得点テーブル２０３には、各組合
せの調整用得点の初期値として数値『０』が格納されて
いる。
得点が与えられた連結パターンＡをとし、他方を連結パ
ターンＢとして、これらの連結パターンをそれぞれＡ欄
およびＢ欄に示し、固定得点をＡ欄およびＢ欄にそれぞ
れ示す。表１に示した連結パターンの例において、『が
』および『を』は格助詞を示している。また、初期状態
においては、この評価得点テーブル２０３には、各組合
せの調整用得点の初期値として数値『０』が格納されて
いる。
【００１７】以下、この候補選択部２１３において、複
数の変換候補から変換結果を選択する方法について詳細
に説明する。図３は、この候補選択部２１３の動作を表
す流れ図である。まず、候補選択部２１３は、各変換候
補における単語の連結順序を分析し、評価得点テーブル
２０３を参照して、各変換候補に対応する連結パターン
に与えられた評価得点を求める（ステップ３０１）。こ
のとき、候補選択部２１３は、上述した評価得点テーブ
ル２０３から、各変換候補に対応する連結パターンの組
合せを検索し、連結パターンＡに対応する変換候補につ
いては、該当する固定得点と調整用得点とを加算して評
価得点を求め、連結パターンＢに対応する変換候補につ
いては、該当する固定得点をそのまま評価得点とすれば
よい。
数の変換候補から変換結果を選択する方法について詳細
に説明する。図３は、この候補選択部２１３の動作を表
す流れ図である。まず、候補選択部２１３は、各変換候
補における単語の連結順序を分析し、評価得点テーブル
２０３を参照して、各変換候補に対応する連結パターン
に与えられた評価得点を求める（ステップ３０１）。こ
のとき、候補選択部２１３は、上述した評価得点テーブ
ル２０３から、各変換候補に対応する連結パターンの組
合せを検索し、連結パターンＡに対応する変換候補につ
いては、該当する固定得点と調整用得点とを加算して評
価得点を求め、連結パターンＢに対応する変換候補につ
いては、該当する固定得点をそのまま評価得点とすれば
よい。
【００１８】次に、候補選択部２１３は、得られた評価
得点を比較し、最も高い評価得点を得ている変換候補を
選択する（ステップ３０２）。このようにして、上述し
た評価得点テーブル２０３に基づいて、候補選択部２１
３による選択が行われ、ＣＲＴ２０５によって、選択さ
れた変換候補が変換結果として表示される。
得点を比較し、最も高い評価得点を得ている変換候補を
選択する（ステップ３０２）。このようにして、上述し
た評価得点テーブル２０３に基づいて、候補選択部２１
３による選択が行われ、ＣＲＴ２０５によって、選択さ
れた変換候補が変換結果として表示される。
【００１９】この変換結果と利用者が意図したものとが
一致している場合は、利用者によって、キーボード２０
４を介して、変換結果がヒットした旨が入力される。こ
の場合は、ステップ３０３における肯定判定となり、候
補選択部２１３は、変換候補の選択動作を終了し、変換
結果が確定する。一方、例えば、文字列『くぎりがくし
ゅうを』の入力に応じて、変換結果『区切りが句集を』
が得られた場合は、利用者により、キーボード２０４を
介して、変換結果がミスである旨が入力される。この場
合は、ステップ３０３における否定判定となり、候補選
択部２１３は、利用者の指示に応じて別の変換候補を選
択し（ステップ３０４）、その後、以下に述べる文節区
切り学習動作を行う。
一致している場合は、利用者によって、キーボード２０
４を介して、変換結果がヒットした旨が入力される。こ
の場合は、ステップ３０３における肯定判定となり、候
補選択部２１３は、変換候補の選択動作を終了し、変換
結果が確定する。一方、例えば、文字列『くぎりがくし
ゅうを』の入力に応じて、変換結果『区切りが句集を』
が得られた場合は、利用者により、キーボード２０４を
介して、変換結果がミスである旨が入力される。この場
合は、ステップ３０３における否定判定となり、候補選
択部２１３は、利用者の指示に応じて別の変換候補を選
択し（ステップ３０４）、その後、以下に述べる文節区
切り学習動作を行う。
【００２０】候補選択部２１３は、まず、上述した評価
得点テーブル２０３を参照して、ステップ３０２，３０
４で選択した変換候補にそれぞれ対応する２つの連結パ
ターンからなる組合せを検索し、該当する固定得点およ
び調整用得点を読み出す（ステップ３０５）。次に、候
補選択部２１３は、上述した調整用得点の値が初期値『
０』であるか否かを判定する（ステップ３０６）。
得点テーブル２０３を参照して、ステップ３０２，３０
４で選択した変換候補にそれぞれ対応する２つの連結パ
ターンからなる組合せを検索し、該当する固定得点およ
び調整用得点を読み出す（ステップ３０５）。次に、候
補選択部２１３は、上述した調整用得点の値が初期値『
０』であるか否かを判定する（ステップ３０６）。
【００２１】このステップ３０６における肯定判定の場
合は、該当する固定得点で表される優先順位が、利用者
の文章における文節区切り傾向と一致していないことを
示している。この場合は、候補選択部２１３は、調整用
得点として、上述した２つの連結パターンの固定得点の
差よりも大きい値を評価得点テーブル２０３に格納して
（ステップ３０７）、処理を終了する。
合は、該当する固定得点で表される優先順位が、利用者
の文章における文節区切り傾向と一致していないことを
示している。この場合は、候補選択部２１３は、調整用
得点として、上述した２つの連結パターンの固定得点の
差よりも大きい値を評価得点テーブル２０３に格納して
（ステップ３０７）、処理を終了する。
【００２２】これにより、２つの連結パターンに対応す
る評価得点の大小関係は逆転する。即ち、この２つの連
結パターンの間で優先順位が逆転して、利用者による文
節区切り傾向に従った優先順位となる。例えば、表１に
示したように、連結パターン『名詞＋名詞＋助詞（を）
』の固定得点『１００』に調整用得点『３０』を加える
と、連結パターン『名詞＋助詞（が）＋名詞＋助詞（を
）』の固定得点『１２０』よりも大きい値となり、以後
は、連結パターン『名詞＋名詞＋助詞（を）』に対応す
る変換候補が優先的に選択される。この場合は、文字列
『はんぷくがくしゅうを』の入力に応じて、変換結果『
反復学習を』が得られる。
る評価得点の大小関係は逆転する。即ち、この２つの連
結パターンの間で優先順位が逆転して、利用者による文
節区切り傾向に従った優先順位となる。例えば、表１に
示したように、連結パターン『名詞＋名詞＋助詞（を）
』の固定得点『１００』に調整用得点『３０』を加える
と、連結パターン『名詞＋助詞（が）＋名詞＋助詞（を
）』の固定得点『１２０』よりも大きい値となり、以後
は、連結パターン『名詞＋名詞＋助詞（を）』に対応す
る変換候補が優先的に選択される。この場合は、文字列
『はんぷくがくしゅうを』の入力に応じて、変換結果『
反復学習を』が得られる。
【００２３】このようにして、利用者の文章における文
節区切り傾向が、固定得点で表される文節区切り傾向と
一致しない場合に対応して、文節区切り学習を行うこと
ができる。一方、ステップ３０６における否定判定の場
合は、調整用得点を含めた評価得点で表される優先順位
が、利用者の文節区切り傾向と一致していないことを示
している。この場合は、候補選択部２１３は、該当する
調整用得点の値を初期値『０』として（ステップ３０８
）、処理を終了する。
節区切り傾向が、固定得点で表される文節区切り傾向と
一致しない場合に対応して、文節区切り学習を行うこと
ができる。一方、ステップ３０６における否定判定の場
合は、調整用得点を含めた評価得点で表される優先順位
が、利用者の文節区切り傾向と一致していないことを示
している。この場合は、候補選択部２１３は、該当する
調整用得点の値を初期値『０』として（ステップ３０８
）、処理を終了する。
【００２４】これにより、以後は、２つの連結パターン
間の優先順位は、固定得点で表される優先順位となり、
利用者の文節区切り傾向が変化して、元の文節区切り傾
向と一致した場合に対応して、文節区切り学習を行うこ
とができる。上述したように、候補選択部２１３が、利
用者によるヒット判定結果に応じて評価得点テーブル２
０３の調整用得点を操作することにより、該当する２つ
の連結パターンの間の優先順位を変更して、利用者の文
章における文節区切り傾向を学習することが可能となる
。
間の優先順位は、固定得点で表される優先順位となり、
利用者の文節区切り傾向が変化して、元の文節区切り傾
向と一致した場合に対応して、文節区切り学習を行うこ
とができる。上述したように、候補選択部２１３が、利
用者によるヒット判定結果に応じて評価得点テーブル２
０３の調整用得点を操作することにより、該当する２つ
の連結パターンの間の優先順位を変更して、利用者の文
章における文節区切り傾向を学習することが可能となる
。
【００２５】この文節区切り学習で得られた優先順位に
基づいて、変換候補の選択を行うことにより、利用者の
文章における文節区切り傾向に適合した連結パターンに
対応する変換候補が優先的に選択されるので、候補選択
部２１３が最初に選択した変換候補がヒットする確率を
高くすることができ、文書作成作業の効率を向上するこ
とができる。
基づいて、変換候補の選択を行うことにより、利用者の
文章における文節区切り傾向に適合した連結パターンに
対応する変換候補が優先的に選択されるので、候補選択
部２１３が最初に選択した変換候補がヒットする確率を
高くすることができ、文書作成作業の効率を向上するこ
とができる。
【００２６】なお、従来の文節区切り学習と同様に、利
用者による訂正指示に応じて、該当する複数の単語を１
つの単語として辞書２０２に登録しておけば、利用者に
指摘された固有の場合については、確実に正しい変換結
果を得ることができる。
用者による訂正指示に応じて、該当する複数の単語を１
つの単語として辞書２０２に登録しておけば、利用者に
指摘された固有の場合については、確実に正しい変換結
果を得ることができる。
【００２７】
【発明の効果】以上説明したように本発明は、変更手段
によって順序情報を変更することにより、利用者の文章
における文節区切り傾向を学習し、この利用者の文章に
おける文節区切り傾向に適合した連結パターンの変換候
補を優先的に選択することを可能とするので、変換結果
のヒット率を向上して、文書作成作業の効率を高めるこ
とができる。
によって順序情報を変更することにより、利用者の文章
における文節区切り傾向を学習し、この利用者の文章に
おける文節区切り傾向に適合した連結パターンの変換候
補を優先的に選択することを可能とするので、変換結果
のヒット率を向上して、文書作成作業の効率を高めるこ
とができる。
【図１】本発明の原理ブロック図である。
【図２】本発明の文節区切り学習方式を適用したワード
プロセッサの実施例構成図である。
プロセッサの実施例構成図である。
【図３】候補選択部の動作を表す流れ図である。
【符号の説明】
１１１ 候補作成手段
１１２ 選択手段
１１３ 出力手段
１２１ 順位情報格納手段
１３１ 変更手段
２０２ 辞書
２０３ 評価得点テーブル
２０４ キーボード
２０５ ＣＲＴディスプレイ（ＣＲＴ）２１０ 処
理部 ２１１ 単語検出部 ２１２ 候補作成部 ２１３ 候補選択部
理部 ２１１ 単語検出部 ２１２ 候補作成部 ２１３ 候補選択部
Claims (1)
- 【請求項１】 文字列の入力に応じて、複数の単語か
らなる少なくとも１つの変換候補を作成する候補作成手
段（１１１）と、得られた変換候補の中から１つを選択
する選択手段（１１２）と、選択された変換候補を変換
結果として出力する出力手段（１１３）とを有する文書
作成装置において、複数の単語の連結順序を表す連結パ
ターンそれぞれに対応して、該当する変換候補の選択順
序に関する優先順位を示す順位情報を格納する順位情報
格納手段（１２１）と、変更指示に応じて、前記候補作
成手段（１１１）によって得られた変換候補に対応する
連結パターンの順位情報を変更する変更手段（１３１）
とを備え、前記選択手段（１１２）が、前記順位情報格
納手段（１２１）に格納された順位情報に基づいて、変
換候補の選択を行う構成としたことを特徴とする文節区
切り学習方式。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2401280A JPH04213754A (ja) | 1990-12-11 | 1990-12-11 | 文節区切り学習方式 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2401280A JPH04213754A (ja) | 1990-12-11 | 1990-12-11 | 文節区切り学習方式 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH04213754A true JPH04213754A (ja) | 1992-08-04 |
Family
ID=18511122
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP2401280A Withdrawn JPH04213754A (ja) | 1990-12-11 | 1990-12-11 | 文節区切り学習方式 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JPH04213754A (ja) |
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2008181357A (ja) * | 2007-01-25 | 2008-08-07 | Nec Corp | 日本語処理装置、日本語処理方法、および日本語処理用プログラム |
-
1990
- 1990-12-11 JP JP2401280A patent/JPH04213754A/ja not_active Withdrawn
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2008181357A (ja) * | 2007-01-25 | 2008-08-07 | Nec Corp | 日本語処理装置、日本語処理方法、および日本語処理用プログラム |
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