JPH0895972A

JPH0895972A - 文字処理装置及びその処理方法

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Publication number: JPH0895972A
Application number: JP6234739A
Authority: JP
Inventors: Yuji Kobayashi; 雄二小林; Chika Ogusu; 千佳小楠
Original assignee: Canon Inc
Current assignee: Canon Inc
Priority date: 1994-09-29
Filing date: 1994-09-29
Publication date: 1996-04-12
Anticipated expiration: 2021-11-22
Also published as: JP3847801B2

Abstract

(57)【要約】【目的】文節構造の第１解析候補として不適切な単語
対を抑制用例とし、第１解析候補としてふさわしい用例
と区別して格納し、かつ、抑制用例をその抑制すべき分
野情報と共に格納することにより、文節構造決定時に入
力文の文書分野と合致する抑制用例を検出したならば、
抑制用例に合致する単語対を第１解析候補として出力し
ないように制御する文字処理装置及びその処理方法を提
供する。【構成】入力対象日本語の文節構造の第１解析候補と
して不適切な単語対を抑制用例として、その抑制すべき
分野情報と対応付けて反例記憶手段に格納し、入力文の
分野情報と、当該分野情報とが合致する場合のみ、その
単語対が第１解析候補とならないように制御することが
できるため、解析精度を向上させることができる。ま
た、第１文節候補としてふさわしい用例の全てを登録す
ることなく、その効果を得ることができるため、低コス
トでこれを実現することができる。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【産業上の利用分野】本発明は、日本語文を対象とし
て、対象文の文節構造を絞り込み、文節の係り受けによ
る句構造、文節を構成する単語の読み、表記、品詞をチ
ェックする機能を備えた文字処理装置及びその処理方法
に関するものである。

【０００２】

【従来の技術】従来、日本語文を対象として、その入力
文の文節構造を解析する機能を備えた文字処理装置とし
て、仮名読みを入力し、その文節構造を解析して、適切
な漢字文字列に変換を行う仮名漢字変換装置がある。

【０００３】仮名漢字変換では、入力の読み列を解析し
て、可能な文節候補を作成し、その組み合わせの中から
変換候補を決定し、尤もらしい順に提示する。そして、
提示された変換候補の中からオペレータが望む候補を選
択する。第１候補として提示される変換候補の尤もらし
さを高めるため、従来、品詞の異同に変換候補を絞り込
む手法、単語の頻度順に並べる手法が実施されてきた。

【０００４】また、結合価パターンと呼ばれる文型の格
パターンを参照して文節構造を決定し、適切な漢字文字
列への変換処理を行う手法が提案されている。

【０００５】更に、「本を読む」のように、対になっ
て表われる用例を、予め用例辞書に登録しておき、変換
時にその用例辞書を参照して第１候補を用例辞書中の用
例に従って決定する用例変換という手法も実施されてき
た。「本を読む」のように単語と単語の関係を記述し
た用例だけでなく、単語を意味的にグループ化してまと
めた意味分類との関係を記述した用例というものも提案
されている。例えば、「［具象物］に書く」という用
例を登録しておくと、［具象物］である「紙」について
もこの用例が適用され、「紙に書く」という第１変換
候補を得ることができる。用例辞書に登録する用例とし
て、意味的に可能な単語対を選ぶと共に、この用例変換
の仕組みを利用することにより、正しい変換結果を得る
可能性が高まった。

【０００６】

【発明が解決しようとする課題】しかしながら、従来の
用例を参照した文節構造解析処理においては、適用可能
な用例のみを参照していたため、意味的に可能なすべて
の用例を用例辞書中に持つ必要があり、登録されていな
い用例に対しては、明かに意味的に不整合な組み合わせ
であっても、これを排除することができず、意味的にあ
りえないおかしな変換結果を出力してしまうことがあっ
た。また、意味的に可能な用例の数は莫大であり、これ
らすべての用例を格納するための用例辞書メモリ容量も
膨大なものと成るため、低コストで精度の高い解析効率
を実現することが難しかった。更に、文書分野によって
は、用例を適用して優先解釈すると、意味的に不整合な
解析結果となることがある。例えば、諺や比喩表現など
は技術分野においては、優先しないことが望ましい。一
例を上げるならば、「雲をつかむ」という慣用句は、生
物について論じた技術文書においては、適用するのは好
ましくない。

【０００７】本発明は、上述の点に鑑みてなされたもの
で、その目的とするところは、文節構造の第１解析候補
として不適切な単語対を抑制用例とし、第１解析候補と
してふさわしい用例と区別して格納し、かつ、抑制用例
をその抑制すべき分野情報と共に格納することにより、
文節構造決定時に入力文の文書分野と合致する抑制用例
を検出したならば、抑制用例に合致する単語対を第１解
析候補として出力しないように制御する文字処理装置及
びその処理方法を提供することである。

【０００８】

【課題を解決するための手段】上記目的を達成するため
に、本発明の文字処理装置は以下の構成を有する。

【０００９】即ち、単語の読みと表記とを対応づけて記
憶する単語辞書手段と、単語の読みと、該当単語とは決
して併用されることのない単語の表記とを対応づけた反
例を、分野情報と共に記憶する反例記憶手段と、仮名文
字列或いは漢字仮名混じり文字列を入力するための入力
手段と、前記入力手段により入力された文字列の分野を
判定する分野判定手段と、前記単語辞書手段を参照し、
前記入力手段により入力された文字列を文節候補に分か
つ文節候補作成手段と、前記文節候補作成手段により作
成された文節候補のうち、前記反例記憶手段に記憶され
た反例と前記分野判定手段での判定結果に基づいて文節
候補を決定する文節候補決定手段とを有する。

【００１０】また好ましくは、前記文節候補決定手段
は、前記文節候補作成手段により作成された文節候補の
うち、前記反例記憶手段に記憶された反例が前記分野判
定手段により判定された分野と合致する場合に、当該分
野限定反例と合致する文節候補を除外することを特徴と
する。

【００１１】更に好ましくは、前記単語辞書手段に、単
語の読みと表記と意味分類とを対応付けて記憶すると共
に、前記反例記憶手段に、単語の表記と当該単語とは決
して併用されることのない意味分類とを対応付けて記憶
することを特徴とする。

【００１２】また、本発明による文字処理装置の処理方
法は以下の工程を有する。

【００１３】単語の読みと表記とを対応づけて記憶する
単語辞書手段と、単語の読みと該当単語とは決して併用
されることのない単語の表記とを対応づけた反例を、分
野情報と共に記憶する反例記憶手段とを備える文字処理
装置の処理方法であって、仮名文字列或いは漢字仮名混
じり文字列を入力するための入力工程と、前記入力工程
により入力された文字列の分野を判定する分野判定工程
と、前記単語辞書手段を参照し、前記入力工程により入
力された文字列を文節候補に分かつ文節候補作成工程
と、前記文節候補作成工程により作成された文節候補の
うち、前記反例記憶手段に記憶された反例と前記分野判
定工程での判定結果に基づいて文節候補を決定する文節
候補決定工程とを有する。

【００１４】

【作用】かかる構成において、入力対象日本語の文節構
造の第１解析候補として不適切な単語対を抑制用例とし
て、その抑制すべき分野情報と対応付けて反例記憶手段
に格納し、入力文の分野情報と、当該分野情報とが合致
する場合のみ、その単語対が第１解析候補とならないよ
うに制御することができるため、解析精度を向上させる
ことができる。また、第１文節候補としてふさわしい用
例の全てを登録することなく、その効果を得ることがで
きるため、低コストでこれを実現することができる。

【００１５】

【実施例】以下、本発明を入力対象を日本語のかな読み
列に限定したかな漢字変換装置を例にして、図面を参照
しながら詳細に説明する。

【００１６】図１は、本発明に係る一実施例の全体構成
を示す図である。

【００１７】同図において、１はマイクロプロセッサ
（ＣＰＵ）であり、文字処理のための演算、論理判断等
を行い、アドレスバス（ＡＢ）、コントロールバス（Ｃ
Ｂ）、データバス（ＤＢ）を介して接続された各構成要
素を制御する。ここで、アドレスバスはＣＰＵ１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。コントロールバスはＣＰＵ１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
タバスは各構成機器相互間のデータの転送を行う。２は
読み出し専用の固定メモリ（ＲＯＭ）であり、２ａはＣ
ＰＵ１による制御手順（図９〜図１５）等を記憶するプ
ログラムエリア（ＰＡ）である。

【００１８】３は１ワード１６ビットで構成される書き
込み可能なランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）であり、
各構成要素からの各種データの一時記憶に用いられる。
また３ａはカナ漢字変換を行うための単語辞書（ＷＤＩ
Ｃ）であり、図３にその構成を示す。３ｂは文節と文節
との組み合わせを格納した用例辞書（ＹＲＤＩＣ）であ
り、図４にその構成を示す。３ｃはキーボードより入力
された読みを格納する入力読みバッファ・メモリ（ＹＢ
ＵＦ）である。３ｄは文書バッファ（ＴＢＵＦ）であ
り、キーボードより入力された文書情報を蓄えるための
メモリである。３ｅはカナ漢字変換途中の文節候補を記
憶する文節候補テーブル（ＢＣＴ）である。３ｆはカナ
漢字変換の未確定文節候補を蓄える同音語バッファメモ
リ（ＤＢＦ）であり、図６にその構成を示す。３ｇは同
音語バッファメモリに対応するカナ漢字変換の他の候補
を蓄える同音語プールメモリ（ＤＢＰ）であり、図７に
その構成を示す。３ｈは単語辞書に格納されている単語
のうち、分野情報の付与されている単語の優先変換を指
定するフラグ（ＢＦＬＧ）である。

【００１９】４は定型文書を記憶するための外部メモリ
（ＤＩＳＫ）であり、作成された文書の保管を行い、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。５はキーボード（ＫＢ）であり、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入力
キー及び変換を指示する変換キー等の各種のファンクシ
ョンキーを備えている。ここで、５ａは読みを入力する
ためのキー（ＹＯＭＩ）、５ｂは入力した読みを変換す
るための変換指示キー（ＣＯＮ）、５ｃ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（Ｎ
ＸＴ）、５ｄは現在の同音語表示方向に確定し、同時に
その候補表記を学習することを指示するための選択キー
（ＳＥＬ）、そして、５ｅは単語辞書ＷＤＩＣに格納さ
れている生物分野の優先変換を指定するための生物分野
指定キー（ＢＩＯ）である。

【００２０】６はカーソルレジスタ（ＣＲ）であり、Ｃ
ＰＵ１により内容が読み書きされる。後述するＣＲＴコ
ントローラがここに蓄えられたアドレスに対する表示装
置上の位置にカーソルを表示する。７は表示用バッファ
メモリ（ＤＢＵＦ）であり、文書バッファ３ｄに蓄えら
れた文書情報等のパターンを蓄える。８はＣＲＴコント
ローラ（ＣＲＴＣ）であり、カーソルレジスタ６及び表
示用バッファ７に蓄えられた内容を表示装置に表示する
役割を担う。９は陰極線管等を用いた表示装置（ＣＲ
Ｔ）であり、その表示装置におけるドットの構成のパタ
ーン及びカーソルの表示をＣＲＴコントローラ８で制御
する。１０はキャラクタ・ジェネレータ（ＣＧ）であ
り、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。

【００２１】かかる各構成要素からなる文字処理装置に
おいては、キーボード５からの各種の入力に応じて作動
するものであり、キーボード５からキー入力が供給され
ると、先ずインタラプト信号がＣＰＵ１に送られ、その
ＣＰＵ１がＲＯＭ２内に記憶されている各種の制御信号
を読み出し、それらの制御信号に従って各種の制御が行
われる。

【００２２】以上の構成よりなる本実施例での装置にお
いて、かな漢字変換を実行する例を図２を参照して以下
に説明する。

【００２３】図２において、左側の入力読み列中の記号
「／」は変換を指示する変換キーを表わす。まず（ａ）
で、「もじをいしにかく」と入力した場合、第１候補と
して「文字を石に書く」と変換される。これは用例辞書
３ｂに「［物質］に書く」という用例が登録されてお
り、単語辞書３ａで「石」が［物質］であると記述され
ているからである。同じ読み「いし」を持つ他の「意
志」や「医師」は［物質］で無いため、この用例は適用
されない。このような用例がないと、「意志に書く」な
どの意味的に不整合な変換となってしまう。

【００２４】次に、（ｂ）で「みほんをみずにかく」と
入力した場合、（ａ）の場合と同様に、「水」も単語辞
書３ａで「物質」とされているが、用例辞書３ｂに、抑
制すべき用例として「水に書く」と登録されているた
め、「［物質］に書く」という用例が適用されず、「水
に書く」は第１変換候補から除外される。更に、（ｃ）
では入力「くもをつかむ」に対し、一般の文書入力時に
は、用例「雲をつかむ」が適用され第１変換候補となる
が、生物分野文書の入力においては「雲をつかむ」が抑
制され、「蜘蛛をつかむ」となる。

【００２５】図３は、本実施例における文字処理装置の
単語辞書３ａの例を示す図である。単語辞書３ａは、１
つの単語に対して「読み（ＹＭ）」「表記（ＨＫ）」
「品詞（ＧＩ）」「単語尤度（ＦＱ）」「意味分類（Ｓ
Ｆ）」「分野情報（ＣＴ）」「分野尤度（ＣＦ）」の７
フィールドから構成される。ここで、単語尤度には頻度
情報等のその単語自体の尤もらしさを示す情報として１
〜５の値が格納される。尤度値５が最も尤もらしいと解
釈され、値が小さくなるに従って第１変換候補としての
尤もらしさを欠く。また、意味分類はその単語の意味を
分類して記述したものであり、「概念」「物質」等が格
納される。この意味分類は品詞が名詞である単語にのみ
付与される。そして、分野尤度は、分野情報に示される
分野情報の尤もらしさの度合いを示す値である。

【００２６】図４は、本実施例における文字処理装置の
用例辞書３ｂの例を示す図である。用例辞書３ｂは、１
つの用例に対して「第１単語情報（ＬＷ）」「第２単語
情報（ＲＷ）」「助詞接続情報（ＣＪ）」「用例適用タ
イプ（ＴＰ）」「用例適用分野（ＢＹ）」の５フィール
ドから構成される。ここで、第１及び第２単語情報には
単語辞書３ａの該当単語先頭へのポインタが格納され
る。それぞれの単語情報は単語のほかに意味分類を格納
し、意味分類による単語グループを指定することもでき
る。また、助詞接続情報は第１単語情報と第２単語情報
を結びつける助詞を記述するものである。用例適用タイ
プには、「通常タイプ」と「抑制タイプ」の２タイプの
いずれであるかが格納される。「通常タイプ」の用例
は、その登録パターンを優先すべき用例であり、「抑制
タイプ」の用例は、その登録パターンが第１候補になら
ない用例である。そして、用例適用分野には、その用例
の適用或いは抑制を行うべき分野情報が格納される。例
えば、図において「［物質］に書く」という用例は、意
味分類［物質］を持つ単語について、一般的に適用可能
な用例である。また、「雲をつかむ」は生物分野以外で
は適用可能な用例であるが、生物分野では、「雲をつか
む」と第１候補になる事を抑制すべき用例である。

【００２７】図５は、本実施例における文字処理装置の
分野指定フラグ３ｈの例を示す図である。分野指定フラ
グ３ｈは、１分野を１ビットに対応させ、優先変換する
か、しないかがセットされる。図示の状態においては、
ビットの値が“１”になっている『生物』分野が他の分
野に比べ優先変換されやすくなっている。

【００２８】図６は、本実施例における文字処理装置の
文節候補テーブル３ｅの例を示す図である。文節候補テ
ーブル３ｅは、入力読み列の先頭から末尾までで解析可
能な文節の列を、１つの文節候補をノードとする木構造
で表現したテーブルであり、５フィールドから構成され
ている。図において、ＢＣＩＤはそれぞれの文節候補を
ユニークにするＩＤ番号である。ＢＣＪＷは文節候補の
自立部単語を表し、その自立部単語の存在する単語辞書
３ａへのポインタである。ＢＣＦＷは文節候補の付属部
を構成する付属語列であり、付属語の開始位置と付属語
末尾位置を入力読みバッファ３ｃ上のインデクスを格納
する。ここで、記号「φ」は付属語列が存在しないこと
を意味する。ＳＬＮＫはその文節候補と文節開始読み位
置が同じである別の文節候補をリンクするもので、リン
ク先の文節候補ＩＤを格納する。ＳＬＮＫの値が“−
１”のものは、存在しない文節候補ＩＤであり、終端コ
ードを意味し、その以上同読み開始位置文節が存在しな
いことを表している。ＤＬＮＫはその文節候補に引き続
く文節候補をリンクするもので、ＳＬＮＫと同じリンク
先の文節候補ＩＤを格納する。ＤＬＮＫの値が“−１”
のものは、ＳＬＮＫにおけると同様、それ以上後続する
文節候補が存在しないことを意味する。

【００２９】例えば、文節候補ＩＤが“０”の「水に」
は、同読み開始位置の文節候補として、「見ずに」や
「診ずに」を持ち、また後続の文節候補として、「各」
及び、その同読み開始位置文節である「核」「書く」
「欠く」を持つ。

【００３０】図７は、本実施例における文字処理装置の
同音語バッファ３ｆの例を示す図である。図７におい
て、ＨＩＤは同音語ＩＤであり、文節単位に作られる同
音語の一つ一つをユニークにするＩＤ番号である。ＪＷ
はその同音語の自立部単語を表し、単語辞書３ａへのポ
インタを格納する。ＦＷはその同音語の付属語列を単語
辞書３ａの読みフィールドを構成するカナ読みコードと
同様のコードを格納する。ＰＨＩＤはこの同音語と共に
用例のペアとなる後続のペア同音語の同音語ＩＤを格納
する。ＰＨＩＤが“−１”であるときは、後続のペア同
音語が存在しないことを意味する。ＡＰＹＲは第１候補
を決定する際に後続のペア同音語との間で適用された用
例を用例辞書３ｂの該当用例先頭へのポインタとして格
納する。

【００３１】図８は、本実施例における文字処理装置の
同音語プール３ｇの例を示す図である。同音語プール３
ｇは、第１候補の情報のみ格納する同音語バッファに対
してその同音語の候補として可能な全ての単語候補を格
納する。図において、ＨＩＤはどの同音語に対する候補
であるかを、対応する同音語バッファＤＢＦの同音語Ｉ
Ｄとして格納する。ＪＷＰは該当文節の同音語として可
能な自立部単語を単語辞書３ａへのポインタとして格納
する。ＦＷＰは自立部単語ＪＷＰに対する付属語列を格
納する。例えば、同音語ＩＤが“１０”である文節は、
「花を」と「鼻を」の二つの同音語候補を持つ。

【００３２】次に、本実施例における作動を図９に示す
フローチャートに従って以下に説明する。

【００３３】まず、ステップＳ１０１においてキーボー
ド５よりキーが押下され、割り込みが発生するのを待
つ。キーが入力されるとステップＳ１０２に進み、入力
キーを判別し、入力キーの種類に応じてステップＳ１０
３乃至ステップＳ１０８のいずれかのステップに分岐す
る。

【００３４】ステップＳ１０３は読み入力キー（ＹＯＭ
Ｉ）５ａが押下されたときの処理であり、押下された読
みのコードを入力読みバッファ・メモリ（ＹＢＵＦ）３
ｃに蓄える。ステップＳ１０４は変換キー（ＣＯＮ）５
ｂが押下されたときの処理であり、ステップＳ１０３で
入力され蓄積された、カナ漢字変換の対象となる文字列
を漢字に変換し、不図示の出力バッファに出力する。ス
テップＳ１０５は次候補変換キー（ＮＸＴ）５ｃが押下
されたときの処理であり、ステップＳ１０４で出力され
た同音語バッファに対応する同音語プール中の同音語の
別の候補を表示する。

【００３５】ステップＳ１０６は選択キー（ＳＥＬ）５
ｄが押下されたときの処理であり、画面に表示されてい
る出力バッファの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。更に、選択された単語が第１候
補を決定するために適用した用例と一致するかどうかを
判定し、必要ならば適用した用例を、分野情報を対応づ
けて抑制パターンとして記憶する動作を行う。ステップ
Ｓ１０７は生物分野指定キー（ＢＩＯ）５ｅが押下され
たときの処理であり、指定した分野に対応する優先変換
分野指定フラグ（ＢＦＬＧ）３ｈのビットの値を“１”
にする。そして、ステップＳ１０８はＹＯＭＩ、ＣＯ
Ｎ、ＮＸＴ、ＳＥＬ、ＢＩＯ以外のキー、例えば、カー
ソル移動キーなどの文書編集で用いるキーなどが押下さ
れた場合の処理であり、同種の文字処理装置において一
般に行われている処理であり、公知であるので特に説明
しない。

【００３６】次に、ステップＳ１０４の「変換処理」の
詳細を図１０に示すフローチャートに従って以下に説明
する。

【００３７】まず、ステップＳ２０１において、詳細は
後述する文節候補作成処理を行い、文節候補テーブル
（ＢＣＴ）３ｅを作成する。次に、ステップＳ２０２に
おいて、詳細は後述する第１候補決定処理を行い、文節
候補テーブル３ｅに格納された文節候補の中から第１変
換候補として相応しい候補を絞り込む。そして、ステッ
プＳ２０３において、ステップＳ２０２で決定された第
１候補に基づいて、変換結果を同音語バッファ（ＤＢ
Ｆ）３ｆに作成し出力する。また同時に、第１候補にな
らなかった同じ読み開始位置、文節長の他の候補を同音
語プール（ＤＢＰ）３ｇに格納する。

【００３８】ここで、ステップＳ２０１の「文節候補作
成処理」の詳細を図１１に示すフローチャートに従って
以下に説明する。

【００３９】まず、ステップＳ３０１において、入力の
読みバッファ（ＹＢＵＦ）３ｃ上の文節候補作成開始イ
ンデックスｉ、文節候補テーブル（ＢＣＴ）３ｅのイン
デックスｊを“０”に初期設定する。そして、ステップ
Ｓ３０２では、ｉの示す読みバッファ３ｃ中の読みに基
づき、単語辞書（ＷＤＩＣ）３ａを検索し、単語候補を
求める。次に、ステップＳ３０３において、見つかった
単語候補に対して接続する付属語列を解析する文節接続
検定処理を行い、文節候補を得る。ステップＳ３０４に
おいて、得られた文節候補を文節候補テーブル３ｅに格
納し、単語検索、文節接続検定の結果得られた自立語単
語、付属語列の情報をそれぞれＢＣＪＷ、ＢＣＦＷフィ
ールドに格納し、ＳＬＮＫ、ＤＬＮＫにこの文節候補を
持ち得る他の文節候補についても設定する。全ての情報
を文節候補テーブル３ｅに格納後、ステップＳ３０５で
文節候補テーブル３ｅのインデックスｊをカウントアッ
プする。

【００４０】次に、ステップＳ３０６において、文節候
補開始位置がｉである単語を、即ち読み開始位置が同じ
である単語を全て検索し終えたかどうかを判定し、同じ
開始位置の単語がまだ残っていればステップＳ３０２へ
戻り、検索を続行する。また、同じ読み開始位置の単語
を全て検索し終えていればステップＳ３０７に進み、文
節候補テーブル３ｅに記述された付属後読み列の示す、
文節終了位置を、後続文節の読み開始位置として見つけ
る。そして、見つかった文節終了位置を、文節候補開始
位置としてｉにセットする。この時に、全ての文節候補
が終端していたならば、即ち文節候補テーブル３ｅのＤ
ＬＮＫの値が“−１”であったならば、入力読みの末尾
に達しているので、文節候補作成処理を終了する。しか
し、終端していなければセットしたｉでステップＳ３０
２へ戻り、後続の文節候補作成処理を続行する。

【００４１】更に、ステップＳ２０２の「第１候補決定
処理」の詳細を図１２に示すフローチャートに従って以
下に説明する。

【００４２】まず、ステップＳ４０１において、第１候
補決定の指標値となるカウンタメモリｍａｘを“０”に
初期設定する。このｍａｘは全ての文節候補の中の最大
尤度を示すもので、尤度０は最小の値である。そして、
ステップＳ４０２において、文節候補テーブル３ｅより
文節候補列を１つ取り出す。次に、ステップＳ４０３に
おいて、取り出した文節候補列の文節対尤度を算出す
る。文節対尤度の算出は以下のように行う。

【００４３】（文節対尤度）＝｛（単語尤度）の総和｝
＋｛（文節間尤度）の総和｝＋｛（単語の分野尤度）の
総和｝ここで、単語尤度は単語辞書３ａのＦＱフィールドの値
を用いる。文節間尤度は文節間の接続の尤もらしさを示
す値であり、本実施例においては値を“０”で固定す
る。単語の分野尤度は単語辞書３ａのＣＴフィールドの
分野情報と、変換時の分野を示す分野指定フラグ（ＢＦ
ＬＧ）３ｈが一致した時に、分野尤度ＣＦ×８の値を与
える。

【００４４】次に、ステップＳ４０４において、取り出
された文節候補列に適用可能な用例を検索し、用例適用
尤度を文節対尤度の加算する。尚、この用例辞書検索処
理は図１３に従って更に後述する。そして、ステップＳ
４０５において、算出された文節対尤度が最大尤度ｍａ
ｘより大きいかを判定し、大きい場合にはステップＳ４
０６に進み、最大尤度を算出された文節対尤度で更新す
る。そして、ステップＳ４０７において、この最大尤度
に対応した文節候補列をワークメモリｄｉｄに格納す
る。ワークメモリｄｉｄは文節候補テーブル３ｅと同じ
構成を持ち、但し、ＳＬＮＫ、ＤＬＮＫの値が、最大尤
度を持つ文節候補列に対応した文節候補をリンクするよ
うにユニークとなるように設定される。

【００４５】ステップＳ４０８において、文節候補テー
ブル３ｅから別の文節候補列を取り出せるかどうかを判
定し、取り出せる場合にはステップＳ４０２へ戻り、検
索を続行する。また、全ての文節候補列を処理し終え
て、それ以上文節候補列を取り出せない場合にはリター
ンする。

【００４６】更に、ステップＳ４０４の「用例辞書検索
処理」の詳細を図１３に示すフローチャートに従って以
下に説明する。

【００４７】まず、ステップＳ５０１において、図１２
のステップＳ４０２で取り出された文節候補列より、用
例検索注目文節を取り出し、用例を構成するペア文節候
補があるかどうかを用例辞書（ＹＲＤＩＣ）３ｂを検索
する。次のステップＳ５０２において、用例を構成する
ペア文節候補があるかどうかを判定し、見つからなけれ
ばリターンする。しかし、見つかればステップＳ５０３
以降の処理を行う。

【００４８】ステップＳ５０３において、見つかった用
例のタイプをチェックし、その用例が「抑制タイプ」の
用例であったならば、更にステップＳ５０４において、
その抑制用例の適用分野をチェックし、適用分野と分野
指定フラグ（ＢＦＬＧ）３ｈが示す分野情報が一致して
いればステップＳ５０５に進み、この文節対尤度の値を
“０”にセットすることで、この文節が第１候補となる
ことを抑制する。

【００４９】一方、ステップＳ５０３において、「通常
タイプ」の用例と判定された場合は、用例適用尤度とし
て固定値１０１２を文節対尤度に加算してリターンす
る。

【００５０】ここで図９に戻り、ステップＳ１０５の
「次候補表示処理」の詳細を図１４に示すフローチャー
トに従って以下に説明する。

【００５１】まず、ステップＳ６０１において、次候補
を表示させたい同音語の同音ＩＤを取得する。次のステ
ップＳ６０２では、同音語プール（ＤＢＰ）３ｇの同じ
同音ＩＤを持つ次候補を、同音語プールの自立語ＪＷＰ
と付属後列ＦＷＰより取り出し、同音語バッファ（ＤＢ
Ｆ）３ｆの対応するＪＷ及びＦＷフィールドに格納し、
これを表示する。

【００５２】次に、ステップＳ１０６の「選択処理」の
詳細を図１５に示すフローチャートに従って以下に説明
する。

【００５３】まず、ステップＳ７０１において、選択処
理を行う同音語の同音ＩＤを取り出し、続くステップＳ
７０２では、取り出した同音ＩＤを持つ同音語バッファ
３ｆ中のペア同音語ＩＤを取り出す。そして、ステップ
Ｓ７０３において、選択対象同音語の自立語と、ペア同
音語の自立語を取り出し、ステップＳ７０４において、
この自立語のペアが同音語バッファ３ｆ中のＡＰＹＲフ
ィールドに格納されている第１候補決定時の適用用例と
一致するかどうかを判定する。このＡＰＹＲで示される
用例を用例辞書３ｂより取得し、この用例を構成する自
立語のペアと一致しているかどうかで判定する。もし、
ＡＰＹＲに示される用例が、意味分類で記述されている
ならば、同音語バッファ中の自立語ＪＷの意味分類を比
較することにより、一致しているかどうかのチェックを
行う。

【００５４】第１候補決定時に適用した用例が、選択時
にも成立しているならば、抑制用例の登録処理は不要で
あると判定し、リターンする。また、用例が一致しなか
った場合には、この適用用例を抑制タイプとして、登録
するためにステップＳ７０５以降の処理を行う。

【００５５】ステップＳ７０５において、分野指定フラ
グ（ＢＦＬＧ）３ｈより、現在指定されている分野情報
を取り出す。これはＢＦＬＧのビットが“１”となって
いる全ての分野を取り出すことである。次に、ステップ
Ｓ７０６において、用例辞書３ｂに、対象同音語バッフ
ァの適用用例ＡＰＹＲをステップＳ７０５で取り出した
適用分野情報と共に、「抑制タイプ」の用例として登録
することで、以後その指定分野において、第１候補決定
時に適用されないようにする。

【００５６】＜変形例＞上述した実施例では、文節構造
解析を行う文字処理装置として、入力対象文を仮名文字
のみに限定した仮名漢字変換装置を例にあげたが、本発
明はこれだけに限定されるものではない。文節構造を解
析し、文節間の関係を登録された反例に基づいて、反例
を解析候補から排除する処理を行う本発明の主旨を逸脱
するものでなければよい。例えば、日本語文の文節構造
を解析する文字処理装置として、漢字仮名混じり文を入
力対象文として、文節構造を解析し、文の意味的整合性
をチェックし、誤り指摘を行う文書校正装置として本発
明を実施することも可能である。

【００５７】また、本実施例においては、用例辞書には
ペアで出現する単語の組合せとして、２単語（或いは意
味分類）のペアであるとしたが、単語のペアは３つ組或
いは一般的にｎ個のペア（ここでｎは２以上の整数）で
あっても同様に処理することができる。更に、用例を記
憶する用例辞書と、反例を記憶する反例辞書は、同一の
辞書とし、適用タイプで用例か、反例かを判別するよう
にしたが、それぞれを別の辞書として持つようにしても
同様である。

【００５８】更に、本実施例においては、反例は既に存
在しているものとしたが、反例は予め用意されたもので
はなく、オペレータの操作により漸次、蓄積されてゆく
のみであっても構わない。また、反例は反例を構成する
単語の単語辞書へのポインタにより表現しているが、ポ
インタではなく、反例を構成する単語を特定できるもの
であれば、読み、表記、品詞など単語辞書に持ってい
る、単語を特定化している属性で格納してもよいし、或
いは単語辞書に格納されている各単語にユニークな連番
を割り付け、その連番で反例を構成する単語を特定化す
るようにしてもよい。

【００５９】更にまた、反例の変わりに適用されるべき
用例と共存させることにより、より第１候補の解析精度
を向上させることができる。

【００６０】また、指定できる分野情報として、「医学
分野」「生物分野」など８分野の例を提示したが、この
８分野に限定されるものではない。分野情報として、単
語、用例、及び反例の使われる意味的なグループのみな
らず、「挨拶文」「論説文」「散文」といった文章様態
を指定するものであってもようし、オペレータ、及びオ
ペレータの所属といった使用者ごとに設定するようにし
ても同様に処理することができる。

【００６１】尚、本発明は、複数の機器から構成される
システムに適用しても、１つの機器から成る装置に適用
しても良い。また、システム或いは装置にプログラムを
供給することによって達成される場合にも適用できるこ
とは言うまでもない。

【００６２】

【発明の効果】以上説明したように、本発明によれば、
意味的にあり得ない単語対、或いは、決して優先してほ
しくはない単語の組合せの優先度が高くなることを入力
の文書分野ごとに抑制することができるので、分野に応
じて柔軟に入力対象とする日本語文の文節構造の解析精
度を高めることができる。

【００６３】また、本発明によれば、文節構造としてふ
さわしい用例の全てを網羅的に登録しなくとも、ふさわ
しくない単語対を、抑制すべき分野の情報と対応付けて
登録することにより、メモリ容量を最小限に抑えること
ができ、低いコストで日本語文の文節構造解析精度の高
い文字処理装置を実現することができる。

【００６４】更に、本発明によれば、文節構造としてふ
さわしくない単語対を意味分野で登録することができる
ため、ふさわしくない反例の網羅性を高め、なおかつ、
よりメモリ容量を小さく抑えることが可能である。

【００６５】

【図面の簡単な説明】

【図１】本実施例の文字処理装置の全体構成を示すブロ
ック図である。

【図２】本実施例の仮名漢字変換の実行例を示した図で
ある。

【図３】本実施例の単語辞書の構成を示した図である。

【図４】本実施例の用例辞書の構成を示した図である。

【図５】本実施例の分野指定フラグの構成を示した図で
ある。

【図６】本実施例の文候補テーブルの構成を示した図で
ある。

【図７】本実施例の同音語バッファの構成を示した図で
ある。

【図８】本実施例の同音語プールの構成を示した図であ
る。

【図９】本実施例の処理手順を示すフローチャートであ
る。

【図１０】本実施例の変換処理を示すフローチャートで
ある。

【図１１】本実施例の文節候補作成処理を示すフローチ
ャートである。

【図１２】本実施例の第１候補決定処理を示すフローチ
ャートである。

【図１３】本実施例の用例辞書検索処理を示すフローチ
ャートである。

【図１４】本実施例の次候補表示処理を示すフローチャ
ートである。

【図１５】本実施例の選択処理を示すフローチャートで
ある。

【符号の説明】

１ＣＰＵ２ＲＯＭ３ＲＡＭ４外部メモリ５キーボード６カーソルレジスタ７表示用バッファ８ＣＲＴコントローラ９表示装置１０キャラクタジェネレータ

Claims

【特許請求の範囲】

【請求項１】単語の読みと表記とを対応づけて記憶す
る単語辞書手段と、単語の読みと、該当単語とは決して併用されることのな
い単語の表記とを対応づけた反例を、分野情報と共に記
憶する反例記憶手段と、仮名文字列或いは漢字仮名混じり文字列を入力するため
の入力手段と、前記入力手段により入力された文字列の分野を判定する
分野判定手段と、前記単語辞書手段を参照し、前記入力手段により入力さ
れた文字列を文節候補に分かつ文節候補作成手段と、前記文節候補作成手段により作成された文節候補のう
ち、前記反例記憶手段に記憶された反例と前記分野判定
手段での判定結果に基づいて文節候補を決定する文節候
補決定手段とを有することを特徴とする文字処理装置。
【請求項２】前記文節候補決定手段は、前記文節候補
作成手段により作成された文節候補のうち、前記反例記
憶手段に記憶された反例が前記分野判定手段により判定
された分野と合致する場合に、当該分野限定反例と合致
する文節候補を除外することを特徴とする請求項１記載
の文字処理装置。
【請求項３】前記単語辞書手段に、単語の読みと表記
と意味分類とを対応付けて記憶すると共に、前記反例記
憶手段に、単語の表記と当該単語とは決して併用される
ことのない意味分類とを対応付けて記憶することを特徴
とする請求項１に記載の文字処理装置。
【請求項４】単語の読みと表記とを対応づけて記憶す
る単語辞書手段と、単語の読みと該当単語とは決して併
用されることのない単語の表記とを対応づけた反例を、
分野情報と共に記憶する反例記憶手段とを備える文字処
理装置の処理方法であって、仮名文字列或いは漢字仮名混じり文字列を入力するため
の入力工程と、前記入力工程により入力された文字列の分野を判定する
分野判定工程と、前記単語辞書手段を参照し、前記入力工程により入力さ
れた文字列を文節候補に分かつ文節候補作成工程と、前記文節候補作成工程により作成された文節候補のう
ち、前記反例記憶手段に記憶された反例と前記分野判定
工程での判定結果に基づいて文節候補を決定する文節候
補決定工程とを有することを特徴とする処理方法。