JPH08329073A - 手書き入力文字処理方法 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【目的】文字列単位で候補出力順位を決定することで、
手書き文字の認識率を高め、後に行う変換処理の効率を
良くすると共に処理時間の向上を図る。 【構成】手書き入力された文字列を文字単位で認識処理
して、その認識結果を表示する（Ａ１〜Ａ４）。ここ
で、認識処理にて得られた各文字の認識候補の全てを対
象に優先判別処理を行い、文字列として妥当な候補を優
先するように候補の出力順位を並び替えて再表示する
（Ａ５〜Ａ１０）。以後、この優先判別処理にて得られ
た出力順位に従ってかな漢字変換処理を行い、その変換
結果を表示する（Ａ１２，Ａ１３）。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【産業上の利用分野】本発明は、日本語ワードプロセッ
サ等の文書作成装置に係り、特にペン入力等による手書
き入力可能な文書作成装置に用いられる手書き入力文字
処理方法に関する。

【０００２】

【従来の技術】従来、日本語ワードプロセッサ等の文書
作成装置では、ペンタッチ操作でディスプレイ上に直接
文字の手書き入力を行うものがある。このような手書き
入力型の文書作成装置では、手書き入力された文字を認
識処理し、その認識結果に基づいてかな漢字変換を行っ
ている。

【０００３】ところで、手書き文字の認識処理では、通
常、入力文字（手書き文字）と文字認識辞書内の標準文
字とを比較することにより、文字認識辞書から認識候補
を得ている。この場合、複数の認識候補が得られた場合
には、入力文字とのマッチング度に従って出力順位が決
定される。すなわち、最もマッチング度の高い文字が第
１候補とされ、優先出力される。以後、ユーザの次候補
選択操作により他の候補文字がマッチング度の高い順に
出力されることになる。

【０００４】

【発明が解決しようとする課題】上記したように、従
来、文字認識処理にて複数の認識候補が得られると、文
字単位でその認識候補の出力順位を設定し、これを最終
的な認識結果として出力していた。このため、例えば
『ｓｔａｒ』といった文字列を手書き入力した際には、
『ｓ』，『ｔ』，『ａ』，『ｒ』の単位で各文字の認識
候補が出力されることになる。したがって、例えば２文
字目の『ｔ』が『ち』として誤認識された場合には、た
とえ第２候補に『ｔ』が挙がっていても、それを救うこ
とができず、『ａちａｒ』といったような文字列として
存在しない認識結果が出力されることになる。

【０００５】このように、文字列として入力した場合で
も、文字単位で候補出力順位が決定されていたため、文
字列として見たときに妥当な候補が第１候補以降に存在
していても、それを救うことができず、文字列として存
在しない認識結果が出力されていた。このため、後のか
な漢字変換（漢字混じりかな漢字変換を含む）に影響を
及ぼし、結果的に処理に時間がかかる等の問題があっ
た。

【０００６】本発明は上記のような点に鑑みなされたも
ので、文字列単位で候補出力順位を決定することで、手
書き文字の認識率を高め、後に行う変換処理の効率を良
くすると共に処理時間の向上を図ることのできる手書き
入力文字処理方法を提供することを目的とする。

【０００７】

【課題を解決するための手段】本発明の手書き入力文字
処理方法は、手書き入力された文字列情報を文字単位で
文字認識処理した後、その文字認識処理によって得られ
た各文字毎の認識候補の全てを対象に、（１）文字の並
びに関する優先判別処理、（２）音読み要素に関する優
先判別処理、（３）逆音読み要素に関する優先判別処
理、（４）学習に関する優先判別処理、（５）辞書引き
に関する優先判別処理、（６）文法に関する優先判別処
理、（７）意味処理に関する優先判別処理、（８）難し
い文字に関する優先判別処理、または、（９）認識結果
の選択に関する優先判別処理を行うことで、文字認識結
果の出力順位を設定し、以後、その出力順位に従ってか
な漢字変換処理または漢字混じりかな漢字変換処理を行
うようにしたことを特徴とする。

【０００８】

【作用】上記の方法によれば、文字認識処理によって得
られた各文字毎の認識候補の組み合わせの中で、文字列
として妥当な候補の組み合わせを優先するような出力順
位が設定される。

【０００９】すなわち、（１）文字の並びに関する優先
判別処理では、文字認識処理によって得られた各文字毎
の認識候補の組み合わせの中に優先判別辞書に記憶され
た文字の並び情報に従った候補があるか否かが調べら
れ、該当する候補が存在すれば、その候補に基づいて文
字認識結果の出力順位が設定される。

【００１０】また、（２）音読み要素に関する優先判別
処理では、文字認識処理によって得られた各文字毎の認
識候補の組み合わせの中に音読み要素テーブルに記憶さ
れた音読み要素を有し、かつ、その音読み要素の途中で
文節を区切るようなデリミタコードを有する候補がある
か否かが調べられ、該当する候補が存在すれば、その候
補に基づいて文字認識結果の出力順位が設定される。

【００１１】また、（３）逆音読み要素に関する優先判
別処理では、文字認識処理によって得られた各文字毎の
認識候補の組み合わせの中に逆音読み要素テーブルに記
憶された音読み要素を有する候補があるか否かが調べら
れ、該当する候補が存在すれば、その候補に基づいて文
字認識結果の出力順位が設定される。

【００１２】また、（４）学習に関する優先判別処理で
は、文字認識処理によって得られた各文字毎の認識候補
の組み合わせの中に各種学習辞書の学習内容と一致する
候補があるか否かが調べられ、該当する候補が存在すれ
ば、その候補に基づいて文字認識結果の出力順位が設定
される。

【００１３】また、（５）辞書引きに関する優先判別処
理では、文字認識処理によって得られた各文字毎の認識
候補の組み合わせの中にかな漢字変換または漢字混じり
かな漢字変換用の拡張辞書および各種新語辞書の登録内
容と一致する候補があるか否かが調べられ、該当する候
補が存在すれば、その候補に基づいて文字認識結果の出
力順位が設定される。

【００１４】また、（６）文法に関する優先判別処理で
は、文字認識処理によって得られた各文字毎の認識候補
の組み合わせの中にかな漢字変換または漢字混じりかな
漢字変換処理における文法ルールに従った候補があるか
否かが調べられ、該当する候補が存在すれば、その候補
に基づいて文字認識結果の出力順位が設定される。

【００１５】また、（７）意味処理に関する優先判別処
理では、文字認識処理によって得られた各文字毎の認識
候補の組み合わせの中にかな漢字変換または漢字混じり
かな漢字変換処理における意味処理のルール、または、
その意味的処理の学習情報に従った候補があるか否かが
調べられ、該当する候補が存在すれば、その候補に基づ
いて文字認識結果の出力順位が設定される。

【００１６】また、（８）難しい文字に関する優先判別
処理では、文字認識処理によって得られた各文字毎の認
識候補の組み合わせの中に優先判別辞書に記憶された入
力困難な文字の優先情報に従った候補があるか否かが調
べられ、該当する候補が存在すれば、その候補に基づい
て文字認識結果の出力順位が設定される。

【００１７】また、（９）認識結果の選択に関する優先
判別処理では、文字認識処理によって得られた各文字毎
の認識候補の組み合わせの中に確定済みの文字があるか
否かが調べられ、該当する候補が存在すれば、その候補
を最優先とし、それ以降の候補に関して文字認識結果の
出力順位が設定される。

【００１８】このような優先判別処理により、文字列と
して妥当な候補が優先的に得られるようになり、結果的
に認識率を向上させることができ、また、以後のかな漢
字変換処理または漢字混じりかな漢字変換処理での変換
率も向上させて、全体的な処理時間を短縮化することが
できる。

【００１９】

【実施例】以下、図面を参照して本発明の実施例を説明
する。図１はかな漢字変換機能を備えた文書作成装置の
構成を示すブロック図である。本装置は、ＣＰＵ１１、
記憶装置（１）１２、記憶装置（２）１３、入出力制御
部１４、ペン１５、タブレット１６、ＬＣＤ (Liquid C
rystal Display) １７を有する。

【００２０】ＣＰＵ１１は、本装置全体の制御を行うも
のであり、ここでは高速化を目的として２つのＣＰＵ１
１ａ、１１ｂを有する。メインＣＰＵ１１ａは、入出力
処理用として用いられる。サブＣＰＵ１１ｂは、認識処
理用として用いられる。

【００２１】記憶装置（１）１２は、例えばＲＯＭから
なり、ここでは文字認識手段１２ａ、文字認識辞書１２
ｂ、かな漢字変換手段１２ｃ、かな漢字変換辞書１２
ｄ、優先判別手段１２ｅ、優先判別辞書１２ｆ、音読み
要素テーブル１２ｇ、逆音読みテーブル１２ｈ、かな漢
字変換拡張辞書１２ｉを有する。

【００２２】文字認識手段１２ａは、入力された手書き
文字を文字認識辞書１２ｂを参照して文字認識処理を行
うための手段（プログラム）である。文字認識辞書１２
ｂは、文字認識用の標準辞書であり、標準文字パターン
等の情報を記憶している。

【００２３】かな漢字変換手段１２ｃは、文字認識され
た文字またはキー入力された文字を漢字に変換するため
の手段（プログラム）である。かな漢字変換辞書１２ｄ
は、かな漢字変換用の標準辞書であり、読みと、その読
みに対応する見出し（変換語）等の情報を記憶してい
る。

【００２４】優先判別手段１２ｅは、文字認識処理によ
って得られた候補文字の出力順位を決定するための手段
（プログラム）である。具体的には、かな漢字変換の辞
書引きの順番、かな漢字変換処理の順番、文字認識結果
の表示の順番、今後処理を行わない文字候補の決定等を
行う。

【００２５】優先判別辞書１２ｆは、優先判別処理を行
うための情報を記憶している（図１２参照）。音読み要
素テーブル１２ｇは、文節の区切りになりにくい文字の
並びを示す情報を記憶している（図８参照）。

【００２６】逆音読みテーブル１２ｈは、ほとんどの場
合に言葉として有り得ない文字の並びを示す情報を記憶
している（図９参照）。かな漢字変換拡張辞書１２ｉ
は、かな漢字変換用の拡張辞書であり、例えば分野別辞
書、ユーザ別辞書などの標準辞書とは別に用意されたか
な漢字変換用の辞書である。

【００２７】記憶装置（２）１３は、例えばＲＡＭから
なり、ここでは文字認識用ワークバッファ１３ａ、文字
認識出力バッファ１３ｂ、かな漢字変換処理用ワークバ
ッファ１３ｃ、かな漢字変換出力バッファ１３ｄ、優先
判別処理用ワークバッファ１３ｅ、優先判別処理用出力
バッファ１３ｆ、各種学習辞書１３ｇ、各種新語辞書１
３ｈを有する。

【００２８】文字認識用ワークバッファ１３ａは、文字
認識処理時に使用される作業領域である。文字認識出力
バッファ１３ｂは、文字認識結果（文字認識処理にて得
られた認識候補）を格納するための領域である。

【００２９】かな漢字変換処理用ワークバッファ１３ｃ
は、かな漢字変換処理時に使用される作業領域である。
かな漢字変換出力バッファ１３ｄは、かな漢字変換結果
（かな漢字変換処理にて得られた変換候補）を格納する
ための領域である。

【００３０】優先判別処理用ワークバッファ１３ｅは、
優先判別処理時に使用される作業領域である。優先判別
処理用出力バッファ１３ｆは、優先判別処理結果（優先
判別処理にて得られた認識候補）を格納するための領域
である。

【００３１】各種学習辞書１３ｇとしては、例えば『暫
定学習辞書』（図３参照）、『長期学習辞書』（図４参
照）、『単漢字学習辞書』（図５参照）、『自動共起学
習辞書』（図６参照）、『文節学習辞書』（図７参
照）、『ニューロ活性値テーブル』（図１０参照）、
『文字認識用一文字学習辞書』（図１６参照）、『文字
認識用文字列学習辞書』（図１８参照）がある。

【００３２】各種新語辞書１３ｈは、例えば『かな漢字
変換用新語辞書』（図１３参照）、『文字認識用一文字
新語辞書』（図１５参照）、『文字認識用文字列新語辞
書』（図１７参照）辞書がある。

【００３３】入出力制御部１４は、入力されたキーや手
書き文字の取り込みと画面表示の制御を行う。ペン１５
は、タブレット１６に手書き文字などを入力するための
入力デバイスの１つとして用いられる。

【００３４】タブレット１６は、座標入力装置であり、
ペン入力される対象となる（図１１参照）。このタブレ
ット１６上でペン１５を筆記操作することで、手書き文
字の入力を行うことができる。

【００３５】ＬＣＤ１７は、認識結果等を表示するため
の表示装置であり、ここではタブレット１６と一体化さ
れている。図２は漢字混じりかな漢字変換機能を備えた
文書作成装置の構成を示すブロック図である。本装置
は、ＣＰＵ２１、記憶装置（１）２２、記憶装置（２）
２３、入出力制御部２４、ペン２５、タブレット２６、
ＬＣＤ (Liquid Crystal Display) ２７を有する。

【００３６】ＣＰＵ２１は、本装置全体の制御を行うも
のであり、ここでは高速化を目的として２つのＣＰＵ２
１ａ、２１ｂを有する。メインＣＰＵ２１ａは、入出力
処理用として用いられる。サブＣＰＵ２１ｂは、認識処
理用として用いられる。

【００３７】記憶装置（１）２２は、例えばＲＯＭから
なり、ここでは文字認識手段２２ａ、文字認識辞書２２
ｂ、漢字混じりかな漢字変換手段２２ｃ、漢字混じりか
な漢字変換辞書２２ｄ、優先判別手段２２ｅ、優先判別
辞書２２ｆ、音読み要素テーブル２２ｇ、逆音読みテー
ブル２２ｈ、漢字混じりかな漢字変換拡張辞書２２ｉを
有する。

【００３８】文字認識手段２２ａは、入力された手書き
文字を文字認識辞書２２ｂを参照して文字認識処理を行
うための手段（プログラム）である。文字認識辞書２２
ｂは、文字認識用の標準辞書であり、標準文字パターン
等の情報を記憶している。

【００３９】漢字混じりかな漢字変換手段２２ｃは、文
字認識された文字またはキー入力された文字を漢字に変
換するための手段（プログラム）である。漢字混じりか
な漢字変換辞書２２ｄは、漢字混じりかな漢字変換用の
標準辞書であり、漢字を含む文字列を対象に、その読み
に対応する漢字（変換語）等の情報を記憶している。

【００４０】優先判別手段２２ｅは、文字認識処理によ
って得られた候補文字の出力順位を決定するための手段
（プログラム）である。具体的には、漢字混じりかな漢
字変換の辞書引きの順番、漢字混じりかな漢字変換処理
の順番、文字認識結果の表示の順番、今後処理を行わな
い文字候補の決定等を行う。

【００４１】優先判別辞書２２ｆは、優先判別処理を行
うための情報を記憶している（図１２参照）。音読み要
素テーブル２２ｇは、文節の区切りになりにくい文字の
並びを示す情報を記憶している（図８参照）。

【００４２】逆音読みテーブル２２ｈは、ほとんどの場
合に言葉として有り得ない文字の並びを示す情報を記憶
している（図９参照）。漢字混じりかな漢字変換拡張辞
書２２ｉは、かな漢字変換用の拡張辞書であり、例えば
分野別辞書、ユーザ別辞書などの標準辞書とは別に用意
されたかな漢字変換用の辞書である。

【００４３】記憶装置（２）２３は、例えばＲＡＭから
なり、ここでは文字認識用ワークバッファ２３ａ、文字
認識出力バッファ２３ｂ、漢字混じりかな漢字変換処理
用ワークバッファ２３ｃ、漢字混じりかな漢字変換出力
バッファ２３ｄ、優先判別処理用ワークバッファ２３
ｅ、優先判別処理用出力バッファ２３ｆ、各種学習辞書
２３ｇ、各種新語辞書２３ｈを有する。

【００４４】文字認識用ワークバッファ２３ａは、文字
認識処理時に使用される作業領域である。文字認識出力
バッファ２３ｂは、文字認識結果（文字認識処理にて得
られた認識候補）を格納するための領域である。

【００４５】漢字混じりかな漢字変換処理用ワークバッ
ファ２３ｃは、漢字混じりかな漢字変換処理時に使用さ
れる作業領域である。漢字混じりかな漢字変換出力バッ
ファ２３ｄは、漢字混じりかな漢字変換結果（かな漢字
変換処理にて得られた変換候補）を格納するための領域
である。

【００４６】優先判別処理用ワークバッファ２３ｅは、
優先判別処理時に使用される作業領域である。優先判別
処理用出力バッファ２３ｆは、優先判別処理結果（優先
判別処理にて得られた認識候補）を格納するための領域
である。

【００４７】各種学習辞書２３ｇとしては、例えば『暫
定学習辞書』（図３参照）、『長期学習辞書』（図４参
照）、『単漢字学習辞書』（図５参照）、『自動共起学
習辞書』（図６参照）、『文節学習辞書』（図７参
照）、『ニューロ活性値テーブル』（図１０参照）、
『文字認識用一文字学習辞書』（図１６参照）、『文字
認識用文字列学習辞書』（図１８参照）がある。

【００４８】各種新語辞書２３ｈは、例えば『漢字混じ
りかな漢字変換用新語辞書』（図１４参照）、『文字認
識用一文字新語辞書』（図１５参照）、『文字認識用文
字列新語辞書』（図１７参照）辞書がある。

【００４９】入出力制御部２４は、入力されたキーや手
書き文字の取り込みと画面表示の制御を行う。ペン２５
は、タブレット２６に手書き文字などを入力するための
入力デバイスの１つとして用いられる。

【００５０】タブレット２６は、座標入力装置であり、
ペン入力される対象となる（図１１参照）。このタブレ
ット２６上でペン２５を筆記操作することで、手書き文
字の入力を行うことができる。

【００５１】ＬＣＤ２７は、認識結果等を表示するため
の表示装置であり、ここではタブレット２６と一体化さ
れている。図３は暫定学習辞書の構造を示す図である。
暫定学習辞書とは、文書作成時に選択された単語を暫定
的に学習した辞書である。この例では、『漢字』と『東
京』という２つの単語が暫定学習された場合を示してい
る。

【００５２】図３において、符号３１は『漢字』の辞書
番号である。符号３２は『東京』の辞書番号である。符
号３３はエンドマークであり暫定学習情報のエンドを意
味する。

【００５３】図４は長期学習辞書の構造を示す図であ
る。暫定学習辞書とは、文書作成時に選択された単語を
長期的に学習した辞書である。この例では、『アルファ
ー』と『ゴルファー』という２つの単語が長期学習され
た場合を示している。

【００５４】図４において、符号４１は単語『アルファ
ー』の学習回数であり、『アルファー』の辞書番号が
「００００」なので長期学習辞書のインデックス「００
００」の位置にこの学習回数が記憶される。学習回数は
５回である。

【００５５】符号４２は単語『ゴルファー』の学習回数
の学習回数であり、『ゴルファー』の辞書番号が「００
０１」なので長期学習辞書のインデックス「０００１」
の位置にこの学習回数が記憶される。学習回数は０回で
ある。

【００５６】図５は単漢字学習辞書の構造を示す図であ
る。単漢字学習辞書とは、文書作成時に選択された単漢
字（１字の漢字）を学習した辞書である。この例では、
『天』と『羽』という２つの単語が単漢字学習された場
合を示している。

【００５７】図５において、符号５１は１回目に単漢字
学習した単語の学習情報であり、この場合『天』の単漢
字辞書の辞書番号が書き込まれている。符号５２は２回
目に単漢字学習した単語の学習情報であり、この場合
『羽』の単漢字辞書の辞書番号が書き込まれている。符
号５３はエンドマークであり、単漢字学習情報の終了位
置を意味する。

【００５８】図６は自動共起学習辞書の構造を示す図で
ある。自動共起学習辞書とは、共起関係にある単語同志
を学習した辞書である。この例は、『懸賞に応募する』
と『妖精に遭う』という文節に存在する単語同志を自動
共起学習した場合を示している。

【００５９】図６において、符号６１は前側テーブルで
あり、自動共起学習された単語の組み合わせで前側の単
語の情報を記憶するテーブルである。符号６２は後側テ
ーブルであり、自動共起学習された単語の組み合わせで
後側の単語の情報を記憶するテーブルである。符号６３
は付属語であり、自動共起学習された単語間の付属語で
ある。

【００６０】図７は文節学習辞書の構造を示す図であ
る。文節学習辞書とは、文節の切り目を学習した辞書で
ある。この例では、『わたしはきものをぬぐ』と『わた
しはなした』という２つの文節を学習した辞書である。

【００６１】図７において、符号７１は１回目に文節学
習した学習情報である。符号７１．１は前側の文節の読
みである。この文節の最後の読み（この例では『は』）
にはＭＳＢを立てる。符号７１．２は後側の文節の読み
である。この文節の最後の読み（この例では『ぐ』）に
はＭＳＢを立てる。符号７２は２回目に文節学習した学
習情報である。

【００６２】図８は音読み要素テーブルの構造を示す図
である。音読み要素とは、読みの並びの中でその位置で
文節が区切れる可能性が少ないパターン、例えば『しゅ
うまつもはたらく』という入力では、『しゅう』という
文字の並びで『し』と『ゅう』の間で文節が区切れる可
能性は少ない。そのような文字の並びのパターンを音読
み要素という。この例では、『ちゃ』，『ちゃん』，
『ちゃう』，『しゃ』，『しゃん』，『しゅう』が音読
み要素である。音読み要素の途中で文節が区切れてしま
う候補は出力しなかったり、出力の優先順位を落とした
りしている。

【００６３】図８において、符号８１は１文字目の読み
であり、音読み要素の１文字目が登録されている。符号
８２は２文字目の読みであり、音読み要素の２文字目が
登録されている。符号８３は３文字目の読みであり、音
読み要素の３文字目が登録されている。

【００６４】図９は逆音読み要素テーブルの構造を示す
図である。逆音読み要素とは、ほとんどの場合に言葉と
して有り得ない文字の並びを示すものであり、例えば
『ゅえ』という文字の並びを含む語は無いことから、
『しゅう』という文字認識候補と『しゅえ』という文字
認識候補があった場合に『しゅう』の方を第１候補とす
る。また、かな漢字変換の文節の切目の判断、未知語の
範囲の判断にも利用される。

【００６５】図９において、符号９１は１文字目の読み
であり、逆音読み要素の１文字目が登録されている。符
号９２は２文字目の読みであり、逆音読み要素の２文字
目が登録されている。符号９３は３文字目の読みであ
り、逆音読み要素の３文字目が登録されている。

【００６６】図１０はニューロ活性値テーブルの構造を
示す図である。ニューロ活性値とは、単語と単語の結び
付きの強さを示すものである。この例では、『幹事』，
『宴会』，『居酒屋』，『バー』，『パーティ』といっ
た各単語の活性値を記憶している。

【００６７】図１０において、符号１０１はニューロ番
号であり、ニューロネットの張られた各単語にシーケン
シャルに付けられた識別番号である。符号１０２は活性
値であり、その単語が確定された場合にニューロ計算式
によって計算された値である。

【００６８】図１１はタブレットの構造を示す図であ
る。ここでは、図１または図２に示すようにＬＣＤと一
体化されており、ＬＣＤの表示画面上をペンにて指示す
るように構成されている。

【００６９】図１１において、符号１１１は文書編集画
面であり、作成または修正中の文書の表示を行う画面で
ある。符号１１２は操作ウィンドウであり、文字または
キーの入力をこのエリアをポインティングまたはドラッ
グすることにより行う。

【００７０】符号１１３は手書き文字入力枠であり、こ
の枠に手書き文字を入力する。符号１１４は単漢字キー
であり、このキーをポインティングすることにより入力
された文字は単漢字変換される。符号１１５は選択／実
行キーであり、かな漢字変換された候補を確定するため
のキーである。

【００７１】符号１１６は変換／次候補キーであり、入
力された文字をかな漢字変換するとき、または、既にか
な漢字変換された文字の次候補を表示させるときにこの
キーをポインティングする。符号１１７は無変換キーで
あり、入力された文字を無変換する場合にこのキーをポ
インティングする。

【００７２】図１２は優先判別辞書の構造を示す図であ
る。この優先判別辞書は、優先判別処理で用いられる辞
書であり、優先すべき難字や、文字または文字種の組み
合わせを示す情報を記憶している。

【００７３】１２において、符号１２１は難字ブロック
である。ここに、画数が多いとか、忘れやすい、書き方
が難しい（凸、潟など）の理由により、ひらがなで書く
ことを予想される語を記憶しておくことで、文字認識の
際に他の候補文字よりも優先して出力する。各レコード
の区切りはエンドビットにより判別する。この例では、
『新がた（新潟）』と『ぼく汁（墨汁）』である。

【００７４】符号１２２はパターンブロックである。こ
こに、優先出力すべき文字または文字種の組み合わせを
記憶しておくことで、文字認識の際に該当する候補文字
を優先して出力する。この例では、『１１：００』とい
った『数字と数字』の組み合わせ、『２−１』といった
『数字と数字』の組み合わせ、『第２』といった『第と
数字』の組み合わせ、同じく『だいと数字』の組み合わ
せ、『１回』のように『数字と回』の組み合わせを記憶
している。レコードの区切りはエンドビットにより判別
する。

【００７５】図１３はかな漢字変換用新語辞書の構造を
示す図である。このかな漢字変換用新語辞書は、かな漢
字変換処理時に用いられる情報であり、ユーザによって
新語登録された単語を対象にして、その読み、見出し等
を記憶している。

【００７６】図１３において、符号１３１は読みディレ
クトリであり、ここに新語辞書本体のブロック毎の先頭
レコードの読みの先頭３文字が代入されている。この場
合、新語辞書本体のレコードは読みの文字コードの昇順
にソートされているので、この読みのディレクトリを検
索することにより高速な新語辞書検索を可能にする。

【００７７】符号１３２は新語辞書本体であり、ここに
読み、見出し（変換語）、辞書番号が記憶されている。
この例では、『あもう』という読みで『天羽』という見
出しが、その辞書番号と共に記憶されている。同様に、
『わいず』という読みで『ワイズ』という見出しが、そ
の辞書番号と共に記憶されている。

【００７８】図１４は漢字混じりかな漢字変換用新語辞
書の構造を示す図である。この漢字混じりかな漢字変換
用新語辞書は、漢字混じりかな漢字変換処理時に用いら
れる情報であり、ユーザによって新語登録された漢字混
じりの単語を対象にして、その読み、見出し等を記憶し
ている。

【００７９】図１４において、符号１４１は読みディレ
クトリであり、ここに新語辞書本体のブロック毎の先頭
レコードの読みの先頭３文字が代入されている。新語辞
書本体のレコードは読みの文字コードの昇順にソートさ
れているので、この読みのディレクトリを検索すること
により高速な新語辞書検索を可能にする。

【００８０】符号１４２は新語辞書本体であり、ここに
読み、見出し（変換語）、辞書番号が記憶されている。
この例では、『天もう』という読みで『天羽』という見
出しが、その辞書番号と共に記憶されている。同様に、
『外たれ』という読みで『外タレ』という見出しが、そ
の辞書番号と共に記憶されている。

【００８１】図１５は文字認識用文字新語辞書の構造を
示す図である。この文字認識用文字新語辞書は、文字認
識処理で用いられる新語辞書であり、ユーザによって入
力された手書き文字の特徴データと、その手書き文字に
対応する文字コードを記憶している。この例では、
『ｉ』と『Ｉ』の手書き文字を新語登録した場合を示し
ている。

【００８２】図１５において、符号１５１はセパレータ
であり、レコードをこの情報によって区切る。符号１５
２は『ｉ』の文字コードであり、新語登録する文字のコ
ードデータである。符号１５３は『ｉ』の手書き文字特
徴データであり、新語登録する手書き文字の特徴データ
である。

【００８３】図１６は文字認識用文字学習辞書の構造を
示す図である。この文字認識用文字新語辞書は、文字認
識処理で用いられる学習辞書であり、ユーザによって入
力された手書き文字の特徴データと、その手書き文字に
対応する文字コードを記憶している。この例では、
『ｉ』と『Ｉ』の手書き文字を学習した場合を示してい
る。

【００８４】図１６において、符号１６１はセパレータ
であり、レコードをこの情報によって区切る。符号１６
２は『ｉ』の文字コードであり、学習する文字のコード
データである。符号１６３は『ｉ』の手書き文字特徴デ
ータであり、学習する手書き文字特徴データである。

【００８５】図１７は文字認識用文字列新語辞書の構造
を示す図である。図１５で説明した新語辞書が１文字を
対象にしているのに対し、この文字認識用文字列新語辞
書はは文字列を対象にしている。すなわち、『Ｉ』や
『１』のように良く似た文字は前後の文字でしか判断が
つかない場合がある。そこで、この例のように『だい
１』という文字列と『１』という文字の手書き特徴デー
タを同時に記憶することにより、よく似た文字『１』と
『Ｉ』の認識を可能とする。

【００８６】図１７において、符号１７１はセパレータ
であり、レコードをこの情報によって区切る。符号１７
２は『だい１』の文字コードであり、登録する文字のコ
ードである。符号１７３は『１』の手書き文字特徴デー
タであり、登録する手書き文字特徴データである。

【００８７】図１８は文字認識用文字列学習辞書の構造
を示す図である。図１６で説明した学習辞書が１文字を
対象にしているのに対し、この文字認識用文字列学習辞
書はは文字列を対象にしている。すなわち、『Ｉ』や
『１』のように良く似た文字は前後の文字でしか判断が
つかない場合がある。そこで、この例のように『だい
１』という文字列と『１』の手書き特徴データを同時に
記憶することにより、よく似た文字『１』と『Ｉ』の認
識を可能とする。

【００８８】図１８において、符号１８１はセパレータ
であり、レコードをこの情報によって区切る。符号１８
２は『だい１』の文字コードであり、学習する文字のコ
ードである。符号１８３は『１』の手書き文字特徴デー
タであり、学習する手書き文字特徴データである。

【００８９】次に、本発明の手書き入力文字の処理方法
について、具体例を挙げて説明する。ここでは、（１）
文字の並びに関する優先判別処理、（２）音読み要素に
関する優先判別処理、（３）逆音読み要素に関する優先
判別処理、（４）学習に関する優先判別処理、（５）辞
書引きに関する優先判別処理、（６）文法に関する優先
判別処理、（７）意味処理に関する優先判別処理、
（８）難しい文字に関する優先判別処理、（９）認識結
果の選択に関する優先判別処理に分けて説明する。

【００９０】（１）文字の並びに関する優先判別処理 図１９（ａ）に示すように、例えば『ｓｔａｒ』という
文字列を文字認識処理した結果として、図示のような認
識候補が得られたとする（例１）。このような場合に
は、アルファベットが前後に存在し、ひらがな１文字が
間に挟まれるケースは非常に少なく、逆にアルファベッ
トが連続するケースは多いので、『ｓｔａｒ』を先に処
理する。

【００９１】また、図１９（ｂ）に示すように、例えば
『１２：００』という文字列を文字認識処理した結果と
して、図示のような認識候補が得られたとする（例
２）。このような場合には、数字が前後に存在し、ひら
がな１文字が間に挟まれるケースは非常に少なく、逆に
数字、記号、アルファベットが間に挟まれるケースは多
いので、『１２：００』を先に処理する。

【００９２】（２）音読み要素に関する優先判別処理 図２０に示すように、例えば『かのじょをさがし、ゆう
こにれんらくした』という文字列を文字認識した結果と
して、その中の『さがし、ゆうこ』の部分で図示のよう
な認識候補が得られたとする（例３）。このような場合
には、音読み要素の『しゅう』を『し、ゅう』と区切る
ケースは非常にまれであり、『し、ゅう』の文字列で１
文字だけ第２候補にした文字列は『じ、ゅう』，『し・
ゆう』，『し、ゅつ』の４候補があるが、『し・ゆう』
以外は同様の理由（音読み要素）により後回し、『し・
ゆう』を先に処理する。

【００９３】（３）逆音読み要素に関する優先判別処理 図２１に示すように、例えば『かいじゅう』という文字
列を文字認識処理した結果として、図示のような認識候
補が得られたとする（例４）。このような場合には、
『じゅ』の後に『え』がつくケースは非常に少なく、逆
に『じゅ』の後に『う』がつく場合は多いので、『かい
じゅう』を先に処理する。

【００９４】（４）学習に関する優先判別処理 図２２に示すように、例えば『あいすくりーむ』という
文字列を文字認識処理した結果として、図示のような認
識候補が得られたとする（例５）。このような場合に
は、『あいすくりーむ』がかな漢字変換処理または文字
認識処理にて学習されていたとすると、『あいずくりー
む』よりも『あいすくりーむ』として使用される確率が
高いので『あいすくりーむ』を先に処理する。

【００９５】（５）辞書引きに関する優先判別処理 図２３（ａ）に示すように、例えば『かんじ』という文
字列を文字認識処理した結果として、図示のような認識
候補が得られたとする（例６）。このとき、『かしじ』
はかな漢字変換辞書になく、『かんじ』，『かし』，
『じ』はかな漢字変換辞書にあったとすると、『かし
じ』よりも『かんじ』として使用される確率が高いので
『かんじ』を先に処理することにより処理の高速化を行
う。

【００９６】また、図２３（ｂ）に示すように、『とん
た』という文字列を文字認識処理した結果として、図示
のような認識候補が得られたとする（例７）。このよう
な場合には、『とんた』がかな漢字変換の新語辞書にあ
り、『とよた』がかな漢字変換辞書にあって、新語辞書
にはなかったとすると、『とよた』よりも『とんた』で
使用される確率が高いので『とんた』を先に処理する。

【００９７】（６）文法に関する優先判別処理 図２４に示すように、例えば『だい１』という文字列を
文字認識処理した結果として、図示のような認識候補が
得られたとする（例８）。このような場合には、文字認
識候補の組み合わせでは『だし１』等の複数の候補があ
るが、最終的にかな漢字変換される段階において『だ
い』は数詞接頭、『１』は数字であるので、文法処理的
に優先される確率が高いので『だい１』を先に処理す
る。

【００９８】（７）意味処理に関する優先判別処理 図２５（ａ）に示すように、例えば『なつはあつい』と
いう文字列を文字認識処理した結果として、図示のよう
な認識候補が得られたとする（例９）。このような場合
には、『なしはあつい』のＡＩ情報（ＡＩ学習含む）は
なく、『なつはあつい』のＡＩ情報があったとすると、
『なしはあつい』よりも『なつはあつい』が使用される
確率が高いので、『なつはあつい』を先に処理する。

【００９９】また、図２５（ｂ）に示すように、例えば
『おだきゅう』という文字列を文字認識処理した結果と
して、図示のような認識候補が得られたとする（例１
０）。この場合、今まで入力された文書の内容が鉄道関
係と判断されれば、『おばきゅう』よりも『おだきゅ
う』の方が正解の確率が高いので、『おだきゅう』を先
に処理する。

【０１００】（８）難しい文字に関する優先判別処理 図２６（ａ）に示すように、例えば『かつお』という文
字列を文字認識処理した結果として、図示のような認識
候補が得られたとする（例１１）。ここで、『鰹』は書
きづらいので、ひらがなで書かれる場合が多い（難しい
字、画数の多い字であると同時に他の魚関係の字『鰯』
や『鰤』と間違って覚えてしまいそうな字であるた
め）。よって、このような場合には、他の候補より『か
つお』を先に処理する。

【０１０１】また、同図（ｂ）に示すように、例えば
『新がた』という漢字混じりの文字列を文字認識処理し
た結果として、図示のような認識候補が得られたとする
（例１２）。ここで、『新潟』の『潟』は書きづらいの
で、ひらがなで書かれる場合が多い。逆に、『新方』の
『方』は画数が少ないので、漢字で書かれることが多
い。よって、このような場合には、『新かた』よりも
『新がた』が正解の確率が高いので、『新がた』を先に
処理する。

【０１０２】（９）認識結果の選択に関する優先判別処
理 図２７（ａ）に示すように、例えば『あじた』という文
字列を文字認識処理した結果として、図示のような認識
候補が得られたとする（例１３）。ここで、同図（ｂ）
に示すように、ユーザが次候補キーの操作により『じ』
を選択したとする。このような場合には、選択されなか
った『し』を含む候補『あした』，『ました』等が例え
各種優先処理において上位にあっても、ユーザの選択を
最優先とし、それらの候補の優先順位を落とすか、また
は、処理から外す。

【０１０３】次に、同実施例の処理動作を示すフローチ
ャートについて説明する。図２８はかな漢字変換機能を
備えた文書作成装置（図１）において、文字入力からか
な漢字変換結果出力までの処理を示すフローチャートで
ある。

【０１０４】符号Ａ１は文字入力するステップであり、
手書き文字をタブレットとペンにより入力する。符号Ａ
２は文字認識処理するステップであり、文字入力中もサ
ブＣＰＵを使用して文字認識処理を続行する。

【０１０５】符号Ａ３は文字認識結果を表示するステッ
プであり、文字認識処理で得られた文字認識結果を表示
する。ただし、符号Ａ５〜Ａ１２までの処理を高速に処
理可能な場合には、ユーザの目に止まらないのでＡ７の
処理は省略しても良い。

【０１０６】符号Ａ４，Ａ１１は割り込み処理するステ
ップであり、文字認識結果に対して確定キーが押された
場合は割り込みが発生し、その確定された認識結果に対
しては候補の入れ替えを中止する。

【０１０７】符号Ａ５はかな漢字辞書等の辞書引き（読
み情報）を行うステップであり、かな漢字変換処理用の
標準辞書、各種拡張辞書、各種新語辞書、各種学習辞書
の読み情報について辞書引きを行う。

【０１０８】符号Ａ６は読み情報、音読み要素、逆音読
み要素、優先判別辞書情報、各種学習辞書、各種新語辞
書、各種拡張辞書による優先判別処理を行うステップで
あり、この処理により、今後のかな漢字辞書等の辞書引
き処理、文字認識結果の表示、かな漢字変換処理の順位
を決定と今後処理しない候補を決定する。

【０１０９】なお、Ａ６とＡ９で行う優先判別処理の詳
細については、後に図３０〜図３８に示すフローチャー
トを参照して説明する。符号Ａ７，Ａ１０は文字認識結
果を再表示するステップであり、符号Ａ６，Ａ９の優先
判別処理によって判断された順位に文字認識結果を再表
示する。

【０１１０】符号Ａ８はかな漢字辞書等の辞書引き（読
み情報以外）を行うステップであり、かな漢字変換処理
用の標準辞書、各種拡張辞書、各種新語辞書、各種学習
辞書の読み情報以外の情報（品詞、見出し、意味情報な
ど）について辞書引きを行う。

【０１１１】符号Ａ９はかな漢字変換に関する辞書また
はデータの読み情報以外の情報（品詞情報、意味情報な
ど）、優先判別辞書情報、各種学習辞書、各種新語辞
書、各種拡張辞書による優先判別処理を行うステップで
あり、この処理により、今後のかな漢字辞書等の辞書引
き処理、文字認識結果の表示、かな漢字変換処理の順
位、かな漢字変換処理の優先候補の決定と今後処理しな
い候補の決定を行う。

【０１１２】符号Ａ１２はかな漢字変換処理を行うステ
ップであり、優先判別処理により判断された順位で入力
文字をかな漢字変換する。符号Ａ１３はかな漢字変換結
果を表示するステップであり、かな漢字変換結果を表示
する。

【０１１３】図２９は漢字混じりかな漢字変換機能を備
えた文書作成装置（図２）において、文字入力から漢字
混じりかな漢字変換結果出力までの処理を示すフローチ
ャートである。

【０１１４】符号Ｂ１は文字入力するステップであり、
手書き文字をタブレットとペンにより入力する。符号Ｂ
２は文字認識処理するステップであり、文字入力中もサ
ブＣＰＵを使用し文字認識処理を続行する。

【０１１５】符号Ｂ３は文字認識結果を表示するステッ
プであり、文字認識処理で得られた文字認識結果を表示
する。ただし、符号Ｂ５〜Ｂ１２までの処理を高速に処
理可能な場合には、ユーザの目に止まらないのでＢ７の
処理は省略しても良い。

【０１１６】符号Ｂ４，Ｂ１１は割り込み処理を表示す
るステップであり、文字認識結果に対して確定キーが押
された場合は割り込みが発生し、その確定された認識結
果に対して候補の入れ替えを中止する。

【０１１７】符号Ｂ５は漢字混じりかな漢字辞書等の辞
書引き（読み情報）を行うステップであり、漢字混じり
かな漢字変換処理用の標準辞書、各種拡張辞書、各種新
語辞書、各種学習辞書の読み情報について辞書引きを行
う。

【０１１８】符号Ｂ６は読み情報、音読み要素、逆音読
み要素、優先判別辞書情報、各種学習辞書、各種新語辞
書、各種拡張辞書による優先判別処理を行うステップで
あり、この処理により、今後の漢字混じりかな漢字辞書
等の辞書引き処理、文字認識結果の表示、かな漢字変換
処理の順位と今後処理しない候補を決定する。

【０１１９】なお、Ａ６とＡ９で行う優先判別処理の詳
細については、後に図３０〜図３８に示すフローチャー
トを参照して説明する。符号Ｂ７，Ｂ１０は文字認識結
果を再表示するステップであり、符号Ｂ６，Ｂ９の優先
判別処理によって判断された順位に文字認識結果を再表
示する。

【０１２０】符号Ｂ８は漢字混じりかな漢字辞書等の辞
書引き（読み情報以外）を行うステップであり、漢字混
じりかな漢字変換処理用の標準辞書、各種拡張辞書、各
種新語辞書、各種学習辞書の読み情報以外の情報（品
詞、見出し、意味情報など）について辞書引きを行う。

【０１２１】符号Ｂ９は漢字混じりかな漢字に関する辞
書またはデータの読み情報以外の情報（品詞情報、意味
情報など）、優先判別辞書情報、各種学習辞書、各種新
語辞書、各種拡張辞書による優先判別処理をするステッ
プであり、この処理により、今後の漢字混じりかな漢字
辞書等の辞書引き処理、文字認識結果の表示、漢字混じ
りかな漢字変換処理の順位、漢字混じりかな漢字変換処
理の優先候補の決定と今後処理しない候補の決定を行
う。

【０１２２】符号Ｂ１２は漢字混じりかな漢字変換処理
を行うステップであり、優先判別処理により判断された
順位で入力文字を漢字混じりかな漢字変換する。符号Ｂ
１３は漢字混じりかな漢字変換結果を表示するステップ
であり、漢字混じりかな漢字変換結果を表示する。

【０１２３】次に、同実施例における優先判別処理を示
すフローチャートについて説明する。なお、ここではか
な漢字変換機能を備えた文書作成装置にて優先判別処理
を行う場合（図２８のステップＡ６，Ａ９）を想定して
説明するが、漢字混じりかな漢字変換を備えた文書作成
装置にて優先判別処理を行う場合（図２９のステップＢ
Ｂ６，Ｂ９）でも同様である。

【０１２４】図３０は文字の並びに関する優先判別処理
（図１９参照）を示すフローチャートである。手書き入
力された文字列を文字単位で文字認識処理にした結果と
して、各文字毎に複数の認識候補が得られた場合におい
て、まず、ステップＣ１において、文字認識処理によっ
て得られた各文字毎の認識候補の組み合わせの中に優先
判別辞書のパターンブロック（図１の１２ｆ，図１２の
１２２）に記憶された文字の並び情報に従った候補があ
るか否かを調べる。

【０１２５】該当する候補が存在すれば、ステップＣ２
において、その候補に基づいて文字認識結果の出力順位
を設定する他、かな漢字変換の処理順位、かな漢字変換
結果の出力順位を設定したり、削除する候補の判定を行
うことにより、処理の高速化を図る。

【０１２６】図３１は音読み要素に関する優先判別処理
（図２０参照）を示すフローチャートである。手書き入
力された文字列を文字単位で文字認識処理にした結果と
して、各文字毎に複数の認識候補が得られた場合におい
て、まず、ステップＤ１において、文字認識処理によっ
て得られた各文字毎の認識候補の組み合わせの中に音読
み要素テーブル（図１の１２ｇ，図８）に記憶された音
読み要素を有し、かつ、その音読み要素の途中で文節を
区切るようなデリミタコード（スペース、句読点なと）
を有する候補があるか否かを調べる。

【０１２７】該当する候補が存在すれば、ステップＤ２
において、その候補に基づいて文字認識結果の出力順位
を設定する他、その候補に従ってかな漢字変換の処理順
位、かな漢字変換結果の出力順位を設定したり、削除す
る候補の判定を行うことにより、処理の高速化を図る。

【０１２８】図３２は逆音読み要素に関する優先判別処
理（図２１参照）を示すフローチャートである。手書き
入力された文字列を文字単位で文字認識処理にした結果
として、各文字毎に複数の認識候補が得られた場合にお
いて、まず、ステップＥ１において、文字認識処理によ
って得られた各文字毎の認識候補の組み合わせの中に逆
音読み要素テーブル（図１の１２ｈ，図９）に記憶され
た逆音読み要素を有する候補があるか否かを調べる。

【０１２９】該当する候補が存在すれば、ステップＥ２
において、その候補に基づいて文字認識結果の出力順位
を設定する他、その候補に従ってかな漢字変換の処理順
位、かな漢字変換結果の出力順位を設定したり、削除す
る候補の判定を行うことにより、処理の高速化を図る。

【０１３０】図３３は学習に関する優先判別処理（図２
２参照）を示すフローチャートである。手書き入力され
た文字列を文字単位で文字認識処理にした結果として、
各文字毎に複数の認識候補が得られた場合において、ま
ず、ステップＦ１において、文字認識処理によって得ら
れた各文字毎の認識候補の組み合わせの中に各種学習辞
書（図１の１３ｇ，図３〜７，図１０，図１６，図１
８）の学習内容と一致する候補があるか否かを調べる。

【０１３１】該当する候補が存在すれば、ステップＦ２
において、その候補に基づいて文字認識結果の出力順位
を設定する他、その候補に従ってかな漢字変換の処理順
位、かな漢字変換結果の出力順位を設定したり、削除す
る候補の判定を行うことにより、処理の高速化を図る。

【０１３２】図３４は辞書引きに関する優先判別処理
（図２３参照）を示すフローチャートである。手書き入
力された文字列を文字単位で文字認識処理にした結果と
して、各文字毎に複数の認識候補が得られた場合におい
て、まず、ステップＧ１において、文字認識処理によっ
て得られた各文字毎の認識候補の組み合わせの中にかな
漢字変換拡張辞書（図１の１２ｉ）および各種新語辞書
（図１の１３ｈ，図１３，図１５，図１７）の登録内容
と一致する候補があるか否かを調べる。

【０１３３】該当する候補が存在すれば、ステップＧ２
において、その候補に基づいて文字認識結果の出力順位
を設定する他、その候補に従ってかな漢字変換の処理順
位、かな漢字変換結果の出力順位を設定したり、削除す
る候補の判定を行うことにより、処理の高速化を図る。

【０１３４】図３５は文法に関する優先判別処理（図２
４参照）を示すフローチャートである。手書き入力され
た文字列を文字単位で文字認識処理にした結果として、
各文字毎に複数の認識候補が得られた場合において、ま
ず、ステップＨ１において、文字認識処理によって得ら
れた各文字毎の認識候補の組み合わせの中にかな漢字変
換手段（図１の１２ｃ）の文法ルールに従った候補があ
るか否かを調べる。

【０１３５】該当する候補が存在すれば、ステップＨ２
において、その候補に基づいて文字認識結果の出力順位
を設定する他、その候補に従ってかな漢字変換の処理順
位、かな漢字変換結果の出力順位を設定したり、削除す
る候補の判定を行うことにより、処理の高速化を図る。

【０１３６】図３６は意味処理に関する優先判別処理
（図２５参照）を示すフローチャートである。手書き入
力された文字列を文字単位で文字認識処理にした結果と
して、各文字毎に複数の認識候補が得られた場合におい
て、まず、ステップＩ１において、文字認識処理によっ
て得られた各文字毎の認識候補の組み合わせの中にかな
漢字変換手段（図１の１２ｃ）の意味処理のルール、ま
たは、例えば自動共起学習辞書（図６），ニューロ活性
値テーブル（図１０）等により学習された情報（図１の
１２ｇ）に従った候補があるか否かを調べる。

【０１３７】該当する候補が存在すれば、ステップＩ２
において、その候補に基づいて文字認識結果の出力順位
を設定する他、その候補に従ってかな漢字変換の処理順
位、かな漢字変換結果の出力順位を設定したり、削除す
る候補の判定を行うことにより、処理の高速化を図る。

【０１３８】図３７は難しい文字に関する優先判別処理
（図２６参照）を示すフローチャートである。手書き入
力された文字列を文字単位で文字認識処理にした結果と
して、各文字毎に複数の認識候補が得られた場合におい
て、まず、ステップＪ１において、文字認識処理によっ
て得られた各文字毎の認識候補の組み合わせの中に優先
判別辞書の入力困難な文字の優先情報（図１の１２ｆ，
図１２の１２１）に従った候補があるか否かを調べる。

【０１３９】該当する候補が存在すれば、ステップＪ２
において、その候補に基づいて文字認識結果の出力順位
を設定する他、その候補に従ってかな漢字変換の処理順
位、かな漢字変換結果の出力順位を設定したり、削除す
る候補の判定を行うことにより、処理の高速化を図る。

【０１４０】図３８は認識結果の選択に関する優先判別
処理（図２７参照）を示すフローチャートである。手書
き入力された文字列を文字単位で文字認識処理にした結
果として、各文字毎に複数の認識候補が得られた場合に
おいて、まず、ステップＫ１において、文字認識処理に
よって得られた各文字毎の認識候補の組み合わせの中に
ユーザが既に確定した文字があるか否かを調べる。

【０１４１】該当する候補が存在すれば、ステップＫ２
において、その候補を最優先とし、それ以降の候補に関
して、文字認識結果の出力順位を設定する他、その候補
に従ってかな漢字変換の処理順位、かな漢字変換結果の
出力順位を設定したり、削除する候補の判定を行うこと
により、処理の高速化を図る。

【０１４２】次に、同実施例における文書作成装置の動
作を説明する。ここでは、（ａ）かな漢字変換機能を備
えた文書作成装置と、（ｂ）漢字混じりかな漢字変換機
能を備えた文書作成装置の動作に分けて説明する。

【０１４３】（ａ）かな漢字変換機能を備えた文書作成
装置 図１に示す文書作成装置において、まず初めに、ペン１
５とタブレット１６（図１１）を用いて、かな漢字変換
の対象となる文字列を１文字ずつ手書き入力する（図２
８のステップＡ１）。このとき入力された手書き文字
は、文字認識用ワークバッファ１３ａに順次格納された
後、文字認識手段１２ａによって文字認識処理される
（図２８のステップＡ２）。

【０１４４】文字認識処理は文字認識辞書１２ｂを参照
することで行う。すなわち、入力文字（手書き文字）と
文字認識辞書１２ｂ内の標準文字とを比較することで、
そのマッチング度の高い文字を同辞書１２ｂから順に読
出し、これを当該入力文字の認識候補とする。

【０１４５】なお、ここでは文字認識用のサブＣＰＵ１
１ｂを設けることで、文字入力中も文字認識可能として
いるが、本発明はＣＰＵの個数に限定されるものではな
い。しかして、各手書き文字毎に複数の認識候補が得ら
れると、これらの認識候補がその認識処理の過程で設定
された出力順位（文字単位毎に設定された出力順位）に
従って文字認識出力バッファ１３ｂに格納された後、入
出力制御部１４を通じてＬＣＤ１７に表示される（図２
８のステップＡ３）。

【０１４６】ここで、表示された文字認識結果に対し
て、選択／実行キー１１５を押す等の候補選択のための
確定指示を行うと割り込みが発生する（図２８のステッ
プＡ４）。これにより、その確定指示された文字に関し
ては、今後、優先判別手段１２ｅによる認識候補の出力
順位の入れ替えが中止されることになる（例１３）。

【０１４７】次に、かな漢字変換手段１２ｃによって読
み情報に関するかな漢字変換辞書１２ｄの辞書引きが行
われる（図２８のステップＡ５）。これにより、この辞
書引きした読み情報と優先判別辞書１２ｆ（図１２）の
他、音読み要素テーブル１２ｇ（図８）、逆音読み要素
テーブル１２ｈ（図９）、各種学習辞書１３ｇ（図３，
図４，図５，図６，図７，図１０，図１６，図１８）、
各種新語辞書１３ｈ（図１３，図１５，図１７）を必要
に応じて参照することで、優先判別手段２２ｅにより文
字認識結果の出力順位の設定や、かな漢字変換の処理順
位、かな漢字変換結果の出力順位の設定、削除する候補
の判定等が行われる（図２８のステップＡ６，例１，例
２，例３，例４，例５，例６，例７，例１１）。

【０１４８】このような優先判別処理にて出力順位が入
れ替えられた各認識候補は優先判別処理用出力バッファ
１３ｆに格納された後、その中の第１候補がＬＣＤ１７
に再表示される（図２８のステップＡ７）。

【０１４９】また、かな漢字変換手段１２ｃにより読み
以外の情報（品詞、見出し、意味情報等）に関するかな
漢字変換辞書１２ｄの辞書引きが行われる（図２８のス
テップＡ８）。

【０１５０】これにより、この辞書引きした読み以外の
情報（品詞、見出し、意味情報等）と優先判別辞書１２
ｆ（図１２）を参照することで、優先判別手段２２ｅに
より文字認識結果の出力順位の設定他、かな漢字変換の
処理順位、かな漢字変換結果の出力順位の設定、削除す
る候補の判定等が行われる（図２８のステップＡ９，例
１，例２，例５，例８，例９，例１０，例１１）。

【０１５１】このような優先判別処理にて出力順位が入
れ替えられた各認識候補は優先判別処理用出力バッファ
１３ｆに格納された後、ＬＣＤ１７に再表示される（図
２８のステップＡ１０）。

【０１５２】このとき、表示された文字認識結果に対し
て、選択／実行キー１１５を押す等の候補選択のための
確定指示を行うと割り込みが発生し（図２８のステップ
Ａ１１）、その確定指示された文字に関しては認識候補
の出力順位の入れ替えが中止される。

【０１５３】以後、この優先判別処理用出力バッファ１
３ｆに格納された各認識候補の順位でかな漢字変換手段
１２ｃによりかな漢字変換処理が行われ（図２８のステ
ップＡ１２）、その変換結果がかな漢字変換処理用ワー
クバッファ１３ｄに格納された後、入出力制御部１４を
通じてＬＣＤ１７に表示される（図２８のステップＡ１
３）。この場合、まず、変換結果として第１候補の文字
列が優先出力され、ユーザの次候補選択操作により第２
候補以降が順に表示される。

【０１５４】このように、文字認識処理で得られた各文
字毎の認識候補の組み合わせの中で、文字列として妥当
な候補の組み合わせを優先するように出力順位を設定す
ることで、結果的に認識率を向上させることができ、ま
た、以後のかな漢字変換処理での変換率も向上させて、
全体的な処理時間を短縮化することができる。

【０１５５】（ｂ）漢字混じりかな漢字変換機能を備え
た文書作成装置 図２に示す文書作成装置において、まず初めに、ペン２
５とタブレット２６（図１１）を用いて、漢字混じりか
な漢字変換の対象となる文字列を１文字ずつ手書き入力
する（図２９のステップＢ１）。このとき入力された手
書き文字は、文字認識用ワークバッファ２３ａに順次格
納された後、文字認識手段２２ａによって文字認識処理
される（図２９のステップＢ２）。この場合、文字認識
処理は文字認識辞書２２ｂを参照することで行う。

【０１５６】文字認識処理は文字認識辞書２２ｂを参照
することで行う。すなわち、入力文字（手書き文字）と
文字認識辞書２２ｂ内の標準文字とを比較することで、
そのマッチング度の高い文字を同辞書２２ｂから順に読
出し、これを当該入力文字の認識候補とする。

【０１５７】なお、ここでは文字認識用のサブＣＰＵ２
１ｂを設けることで、文字入力中も文字認識可能として
いるが、本発明はＣＰＵの個数に限定されるものではな
い。しかして、各手書き文字毎に複数の認識候補が得ら
れると、これらの認識候補がその認識処理の過程で設定
された出力順位（文字単位毎に設定された出力順位）に
従って文字認識出力バッファ２３ｂに格納された後、入
出力制御部２４を通じてＬＣＤ２７に表示される（図２
９のステップＢ３）。

【０１５８】ここで、表示された文字認識結果に対し
て、選択／実行キー１１５を押す等のユーザからの確定
指示があった場合には割り込みが発生する（図２９のス
テップＢ４）。これにより、その確定指示された文字に
関しては、今後、優先判別手段２２ｅによる認識候補の
出力順位の入れ替えが中止されることになる（例１
３）。

【０１５９】次に、漢字混じりかな漢字変換手段２２ｃ
によって読み情報に関する漢字混じりかな漢字変換辞書
２２ｄの辞書引きが行われる（図２８のステップＢ
５）。これにより、この辞書引きした読み情報と優先判
別辞書２２ｆ（図１２）の他、音読み要素テーブル２２
ｇ（図８）、逆音読み要素テーブル２２ｈ（図９）、各
種学習辞書２３ｇ（図３，図４，図５，図６，図７，図
１０，図１６，図１８）、各種新語辞書２３ｈ（図１
４，図１５，図１７）を必要に応じて参照することで、
優先判別手段２２ｅにより文字認識結果の出力順位の設
定や、かな漢字変換の処理順位、かな漢字変換結果の出
力順位の設定、削除する候補の判定等が行われる（図２
９のステップＢ６，例１，例２，例３，例４，例５，例
６，例７，例１２）。

【０１６０】この優先判別処理にて出力順位が入れ替え
られた各認識候補は優先判別処理用出力バッファ２３ｆ
に格納された後、その中の第１候補がＬＣＤ２７に再表
示される（図２９のステップＢ８）。

【０１６１】また、漢字混じりかな漢字変換手段２２ｃ
により読み以外の情報（品詞、見出し、意味情報等）に
関するかな漢字変換辞書２２ｄの辞書引きが行われる
（図２９のステップＢ８）。

【０１６２】これにより、この辞書引きした読み以外の
情報（品詞、見出し、意味情報等）と優先判別辞書２２
ｆ（図１２）を参照することで、優先判別手段２２ｅに
より文字認識結果の出力順位の設定他、かな漢字変換の
処理順位、かな漢字変換結果の出力順位の設定、削除す
る候補の判定等が行われる（図２９のステップＢ９，例
１，例２，例５，例８，例９，例１０，例１２）。

【０１６３】このような優先判別処理にて出力順位が入
れ替えられた各認識候補は優先判別処理用出力バッファ
２３ｆに格納された後、ＬＣＤ２７に再表示される（図
２９のステップＢ１０）。

【０１６４】このとき、表示された文字認識結果に対し
て、選択／実行キー１１５を押す等の候補選択のための
確定指示を行うと割り込みが発生し（図２９のステップ
Ｂ１１）、その確定指示された文字に関しては認識候補
の出力順位の入れ替えが中止される。

【０１６５】以後、この優先判別処理用出力バッファ２
３ｆに格納された各認識候補の順位で漢字混じりかな漢
字変換手段２２ｃにより漢字混じりかな漢字変換処理が
行われ（図２９のステップＢ１２）、その変換結果が漢
字混じりかな漢字変換処理用ワークバッファ２３ｄに格
納された後、入出力制御部２４を通じてＬＣＤ２７に表
示される（図２９のステップＢ１３）。この場合、ま
ず、変換結果として第１候補の文字列が優先出力され、
ユーザの次候補選択操作により第２候補以降が順に表示
される。

【０１６６】このように、文字認識処理で得られた各文
字毎の認識候補の組み合わせの中で、文字列として妥当
な候補の組み合わせを優先するように出力順位を設定す
ることで、結果的に認識率を向上させることができ、ま
た、以後の漢字混じりかな漢字変換処理での変換率も向
上させて、全体的な処理時間を短縮化することができ
る。

【０１６７】

【発明の効果】以上のように本発明によれば、手書き入
力された文字列情報を文字単位で文字認識処理した後、
その文字認識処理によって得られた各文字毎の認識候補
の全てを対象に、（１）文字の並びに関する優先判別処
理、（２）音読み要素に関する優先判別処理、（３）逆
音読み要素に関する優先判別処理、（４）学習に関する
優先判別処理、（５）辞書引きに関する優先判別処理、
（６）文法に関する優先判別処理、（７）意味処理に関
する優先判別処理、（８）難しい文字に関する優先判別
処理、または、（９）認識結果の選択に関する優先判別
処理を行うことで、文字認識結果の出力順位を設定し、
以後、その出力順位に従ってかな漢字変換処理または漢
字混じりかな漢字変換処理を行うようにしたため、文字
列として妥当な候補が優先的に得られるようになり、結
果的に認識率を向上させることができ、また、以後のか
な漢字変換処理または漢字混じりかな漢字変換処理での
変換率も向上させて、全体的な処理時間を短縮化するこ
とができる。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明のかな漢字変換機能を備えた文書作成装
置の構成を示すブロック図。

【図２】本発明の漢字混じりかな漢字変換機能を備えた
文書作成装置の構成を示すブロック図。

【図３】暫定学習辞書の構造を示す図。

【図４】長期学習辞書の構造を示す図。

【図５】単漢字学習辞書の構造を示す図。

【図６】自動共起学習辞書の構造を示す図。

【図７】文節学習辞書の構造を示す図。

【図８】音読み要素テーブルの構造を示す図。

【図９】逆音読み要素テーブルの構造を示す図。

【図１０】ニューロ活性値テーブルの構造を示す図。

【図１１】タブレットの構造を示す図。

【図１２】優先判別辞書の構造を示す図。

【図１３】かな漢字変換用新語辞書の構造を示す図。

【図１４】漢字混じりかな漢字変換用新語辞書の構造を
示す図。

【図１５】文字認識用文字新語辞書の構造を示す図。

【図１６】文字認識用文字学習辞書の構造を示す図。

【図１７】文字認識用文字列新語辞書の構造を示す図。

【図１８】文字認識用文字列学習辞書の構造を示す図。

【図１９】文字の並びに関する優先判別処理を説明する
ための図。

【図２０】音読み要素に関する優先判別処理を説明する
ための図。

【図２１】逆音読み要素に関する優先判別処理を説明す
るための図。

【図２２】学習に関する優先判別処理を説明するための
図。

【図２３】辞書引きに関する優先判別処理を説明するた
めの図。

【図２４】文法に関する優先判別処理を説明するための
図。

【図２５】意味処理に関する優先判別処理を説明するた
めの図。

【図２６】難しい文字に関する優先判別処理を説明する
ための図。

【図２７】認識結果の選択に関する優先判別処理を説明
するための図。

【図２８】かな漢字変換機能を備えた文書作成装置にお
いて、文字入力からかな漢字変換結果出力までの処理を
示すフローチャート。

【図２９】漢字混じりかな漢字変換機能を備えた文書作
成装置において、文字入力から漢字混じりかな漢字変換
結果出力までの処理を示すフローチャート。

【図３０】文字の並びに関する優先判別処理を示すフロ
ーチャート。

【図３１】音読み要素に関する優先判別処理を示すフロ
ーチャート。

【図３２】逆音読み要素に関する優先判別処理を示すフ
ローチャート。

【図３３】学習に関する優先判別処理を示すフローチャ
ート。

【図３４】辞書引きに関する優先判別処理を示すフロー
チャート。

【図３５】文法に関する優先判別処理を示すフローチャ
ート。

【図３６】意味処理に関する優先判別処理を示すフロー
チャート。

【図３７】難しい文字に関する優先判別処理を示すフロ
ーチャート。

【図３８】認識結果の選択に関する優先判別処理を示す
フローチャート。

【符号の説明】

１１…ＣＰＵ、１１ａ…メインＣＰＵ、１１ｂ…サブＣ
ＰＵ、１２…記憶装置（１）、１２ａ…文字認識手段、
１２ｂ…文字認識辞書、１２ｃ…かな漢字変換手段、１
２ｄ…かな漢字変換辞書、１２ｅ…優先判別手段、１２
ｆ…優先判別辞書、１２ｇ…音読み要素テーブル、１２
ｈ…逆音読みテーブル、１２ｉ…かな漢字変換拡張辞
書、１３…記憶装置（２）、１３ａ…文字認識用ワーク
バッファ、１３ｂ…文字認識出力バッファ、１３ｃ…か
な漢字変換処理用ワークバッファ、１３ｄ…かな漢字変
換出力バッファ、１３ｅ…優先判別処理用ワークバッフ
ァ、１３ｆ…優先判別処理用出力バッファ、１３ｇ…各
種学習辞書、１３ｈ…各種新語辞書、１４…入出力制御
部、１５…ペン、１６…タブレット、１７…ＬＣＤ、２
１…ＣＰＵ、２１ａ…メインＣＰＵ、２１ｂ…サブＣＰ
Ｕ、２２…記憶装置（１）、２２ａ…文字認識手段、２
２ｂ…文字認識辞書、２２ｃ…漢字混じりかな漢字変換
手段、２２ｄ…漢字混じりかな漢字変換辞書、２２ｅ…
優先判別手段、２２ｆ…優先判別辞書、２２ｇ…音読み
要素テーブル、２２ｈ…逆音読みテーブル、２２ｉ…漢
字混じりかな漢字変換拡張辞書、２３…記憶装置
（２）、２３ａ…文字認識用ワークバッファ、２３ｂ…
文字認識出力バッファ、２３ｃ…漢字混じりかな漢字変
換処理用ワークバッファ、２３ｄ…漢字混じりかな漢字
変換出力バッファ、２３ｅ…優先判別処理用ワークバッ
ファ、２３ｆ…優先判別処理用出力バッファ、２３ｇ…
各種学習辞書、２３ｈ…各種新語辞書、２４…入出力制
御部、２５…ペン、２６…タブレット、２７…ＬＣＤ。

Claims (9)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 手書き入力された文字列情報を文字単位
   で文字認識処理した後、 この文字認識処理によって得られた各文字毎の認識候補
   の組み合わせの中に優先判別辞書に記憶された文字の並
   び情報に従った候補があるか否かを調べ、 該当する候補が存在すれば、その候補に基づいて文字認
   識結果の出力順位を設定し、 以後、その出力順位に従ってかな漢字変換処理または漢
   字混じりかな漢字変換処理を行うようにしたことを特徴
   とする手書き入力文字処理方法。
2. 【請求項２】 手書き入力された文字列情報を文字単位
   で文字認識処理した後、 この文字認識処理によって得られた各文字毎の認識候補
   の組み合わせの中に音読み要素テーブルに記憶された音
   読み要素を有し、かつ、その音読み要素の途中で文節を
   区切るようなデリミタコードを有する候補があるか否か
   を調べ、 該当する候補が存在すれば、その候補に基づいて文字認
   識結果の出力順位を設定し、 以後、その出力順位に従ってかな漢字変換処理または漢
   字混じりかな漢字変換処理を行うようにしたことを特徴
   とする手書き入力文字処理方法。
3. 【請求項３】 手書き入力された文字列情報を文字単位
   で文字認識処理した後、 この文字認識処理によって得られた各文字毎の認識候補
   の組み合わせの中に逆音読み要素テーブルに記憶された
   音読み要素を有する候補があるか否かを調べ、 該当する候補が存在すれば、その候補に基づいて文字認
   識結果の出力順位を設定し、 以後、その出力順位に従ってかな漢字変換処理または漢
   字混じりかな漢字変換処理を行うようにしたことを特徴
   とする手書き入力文字処理方法。
4. 【請求項４】 手書き入力された文字列情報を文字単位
   で文字認識処理した後、 この文字認識処理によって得られた各文字毎の認識候補
   の組み合わせの中に各種学習辞書の学習内容と一致する
   候補があるか否かを調べ、 該当する候補が存在すれば、その候補に基づいて文字認
   識結果の出力順位を設定し、 以後、その出力順位に従ってかな漢字変換処理または漢
   字混じりかな漢字変換処理を行うようにしたことを特徴
   とする手書き入力文字処理方法。
5. 【請求項５】 手書き入力された文字列情報を文字単位
   で文字認識処理した後、 この文字認識処理によって得られた各文字毎の認識候補
   の組み合わせの中にかな漢字変換または漢字混じりかな
   漢字変換用の拡張辞書および各種新語辞書の登録内容と
   一致する候補があるか否かを調べ、 該当する候補が存在すれば、その候補に基づいて文字認
   識結果の出力順位を設定し、 以後、その出力順位に従ってかな漢字変換処理または漢
   字混じりかな漢字変換処理を行うようにしたことを特徴
   とする手書き入力文字処理方法。
6. 【請求項６】 手書き入力された文字列情報を文字単位
   で文字認識処理した後、 この文字認識処理によって得られた各文字毎の認識候補
   の組み合わせの中にかな漢字変換または漢字混じりかな
   漢字変換処理における文法ルールに従った候補があるか
   否かを調べ、 該当する候補が存在すれば、その候補に基づいて文字認
   識結果の出力順位を設定し、 以後、その出力順位に従ってかな漢字変換処理または漢
   字混じりかな漢字変換処理を行うようにしたことを特徴
   とする手書き入力文字処理方法。
7. 【請求項７】 手書き入力された文字列情報を文字単位
   で文字認識処理した後、 この文字認識処理によって得られた各文字毎の認識候補
   の組み合わせの中にかな漢字変換または漢字混じりかな
   漢字変換処理における意味処理のルール、または、その
   意味的処理の学習情報に従った候補があるか否かを調
   べ、 該当する候補が存在すれば、その候補に基づいて文字認
   識結果の出力順位を設定し、 以後、その出力順位に従ってかな漢字変換処理または漢
   字混じりかな漢字変換処理を行うようにしたことを特徴
   とする手書き入力文字処理方法。
8. 【請求項８】 手書き入力された文字列情報を文字単位
   で文字認識処理した後、 この文字認識処理によって得られた各文字毎の認識候補
   の組み合わせの中に優先判別辞書に記憶された入力困難
   な文字の優先情報に従った候補があるか否かを調べ、 該当する候補が存在すれば、その候補に基づいて文字認
   識結果の出力順位を設定し、 以後、その出力順位に従ってかな漢字変換処理または漢
   字混じりかな漢字変換処理を行うようにしたことを特徴
   とする手書き入力文字処理方法。
9. 【請求項９】 手書き入力された文字列情報を文字単位
   で文字認識処理した後、 この文字認識処理によって得られた各文字毎の認識候補
   の組み合わせの中に確定済みの文字があるか否かを調
   べ、 該当する候補が存在すれば、その候補を最優先とし、そ
   れ以降の候補に関して文字認識結果の出力順位を設定
   し、 以後、その出力順位に従ってかな漢字変換処理または漢
   字混じりかな漢字変換処理を行うようにしたことを特徴
   とする手書き入力文字処理方法。