JPH10187699A

JPH10187699A - 文書処理装置及びその方法

Info

Publication number: JPH10187699A
Application number: JP8348598A
Authority: JP
Inventors: Masaru Washikita; 賢鷲北
Original assignee: Canon Inc
Current assignee: Canon Inc
Priority date: 1996-12-26
Filing date: 1996-12-26
Publication date: 1998-07-21

Abstract

(57)【要約】【課題】入力した文字列を、単語の意味分類を収めた辞
書を適宜参照しながら変換する文書処理装置において、
未知語の意味分類を推定して自動登録する。【解決手段】プログラムモジュール２５２は、サブルー
チンとしてプログラムモジュール２６１〜２６４を有す
る。２６１は未知語及びその助詞を抽出するプログラム
モジュール、２６２は抽出した未知語と係り受けの関係
にある動詞を抽出するプログラムモジュール、２６３は
動詞結合価辞書（各動詞に対応する、名詞の意味分類及
びその助詞を格納した辞書）から抽出した動詞に対応す
る動詞結合価パターンを取り出し、未知語の助詞と一致
する動詞結合価パターンから該未知語の意味分類を推定
するプログラムモジュール、２６４は未知語の意味分類
を登録するプログラムモジュールである。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】本発明は文書処理装置及びそ
の方法に係り、特に仮名漢字変換機構により漢字仮名混
じり文を作成する文書処理装置及びその方法に関する。

【０００２】

【従来の技術】従来、日本語ワードプロセッサなどの文
書処理装置は、漢字仮名混じり文の入力を仮名漢字変換
機構を使って行うことが一般的であった。仮名漢字変換
機構は、仮名漢字辞書を参照することにより入力された
読み列を漢字に変換する機構である。この仮名漢字辞書
は、各単語に対し品詞情報が記述された辞書であり、仮
名漢字変換機構は、読み列を解析して可能な文節候補を
作成し、それらを組み合わせて変換候補を決定し、尤も
らしい順に掲示する。そして、掲示された変換候補の中
からオペレータは所望の候補を選択する。

【０００３】例えば、読み列「わたしはねこをかってい
る」が入力された場合、仮名漢字変換機構は、「和」、
「棉」、「私は」、「他誌」、「他誌は」、「寝」、
「猫」、「猫を」、「子」、「子を」、「買ってい
る」、「飼っている」、「勝っている」、「勝手」、
「居る」、「入る」などの文節候補を作成し、これらを
組み合わせた「私は猫を買っている」、「私は猫を飼っ
ている」の変換候補をこの順に提示する。この場合、
「買う」の方が一般に「飼う」よりも頻度が高いため、
「私は猫を飼っている」が第１候補として提示されるこ
とは少ない。

【０００４】そこで、変換効率を高めるために、動詞結
合価を利用する変換手法が提案されている。この手法
は、文における名詞の意味分類と動詞との係り受け関係
を結合価パターン（動詞と、所定の意味分類を有する語
との関係をパターン化したもの）として捉え、読み列の
仮名漢字変換時に、その読み列に含まれる語の係り受け
関係を調べ、それを結合価パターンと比較し、一致する
結合価パターンがある場合には、その結合価パターンに
従った変換候補を優先的に提示する手法である。

【０００５】例えば「＜物＞を買う」「＜動物＞を飼
う」という結合価パターンが動詞結合価辞書に登録され
ている場合に、「ねこをかう」という入力に対しては、
「猫＝＜動物＞」という関係から「猫を飼う」が第１候
補として提示される。

【０００６】

【発明が解決しようとする課題】しかしながら、上記従
来例においては、辞書に登録されていない未知語に関し
ては、意味分類が不明（例えば、上記の例では「猫＝＜
動物＞」であることが不明の場合等）であるため結合価
パターンとの比較を行うことができない。したがって、
未知語を含む場合においては、仮名漢字変換機構は、第
１候補として適切な変換候補を提示することができな
い。そこで、これを変換候補を適正化するためには、オ
ペレータは未知語に関して、読み、表記、品詞と併せて
意味分類を単語登録する必要があった。

【０００７】本発明は上記問題点に鑑みてなされたもの
であり、未知語の意味分類を推定して自動登録する文書
処理装置及びその方法を提供することを課題とする。

【０００８】

【課題を解決するための手段】上記課題を解決するため
本発明に係る文書処理装置は、入力した文字列を、単語
の意味分類を収めた辞書を適宜参照しながら変換する文
書処理装置であって、変換した文字列から意味分類が未
知なる未知語を抽出する未知語抽出手段と、抽出した未
知語と係り受け関係にある係り受け語を抽出する係り受
け語抽出手段と、前記未知語の助詞と前記係り受け語と
の関係から前記未知語の意味分類を推定する意味分類推
定手段と、推定した意味分類を前記未知語と併せて前記
辞書に登録する未知語登録手段とを備えることを特徴と
する。

【０００９】本発明の好適な実施態様に従えば、例え
ば、前記係り受け語は動詞であり、前記意味分類推定手
段は、各動詞と係り受け関係を有し得る少なくとも１つ
の語の意味分類と該意味分類を有する語に接尾する助詞
とを各動詞毎に収めた結合価辞書手段を有し、前記結合
価辞書手段を参照して、前記未知語の助詞から前記未知
語の意味分類を推定することが望ましい。

【００１０】また、本発明に係る文書処理装置は、メモ
リ媒体上のプログラムに基づいて動作し、入力した文字
列を、単語の意味分類を収めた辞書を適宜参照しながら
変換する文書処理装置であって、前記メモリ媒体は、変
換した文字列から意味分類が未知なる未知語を抽出する
未知語抽出工程の手順コードと、抽出した未知語と係り
受け関係にある係り受け語を抽出する係り受け語抽出工
程の手順コードと、前記未知語の助詞と前記係り受け語
との関係から前記未知語の意味分類を推定する意味分類
推定工程の手順コードと、推定した意味分類を前記未知
語と併せて前記辞書に登録する未知語登録工程の手順コ
ードとを備えることを特徴とする。

【００１１】また、本発明に係る文書処理方法は、入力
した文字列を、単語の意味分類を収めた辞書を適宜参照
しながら変換する文書処理方法であって、変換した文字
列から意味分類が未知なる未知語を抽出する未知語抽出
工程と、抽出した未知語と係り受け関係にある係り受け
語を抽出する係り受け語抽出工程と、前記未知語の助詞
と前記係り受け語との関係から前記未知語の意味分類を
推定する意味分類推定工程と、推定した意味分類を前記
未知語と併せて前記辞書に登録する未知語登録工程とを
備えることを特徴とする。

【００１２】本発明の好適な実施態様に従えば、例え
ば、前記係り受け語は動詞であり、前記意味分類推定工
程は、各動詞と係り受け関係を有し得る少なくとも１つ
の語の意味分類と、該意味分類を有する語に接尾する助
詞とを各動詞毎に収めた結合価辞書を参照し、前記未知
語の助詞から前記未知語の意味分類を推定することが望
ましい。

【００１３】

【発明の実施の形態】以下、本発明の実施の形態の一例
を図面を参照しながら説明する。図１は、本実施の形態
における文書処理装置のシステム構成を示すブロック図
である。ＣＰＵ１１０は、文字処理のための演算、制御
等を行うマイクロプロセッサであり、コントロールバス
（ＣＢ）２１１、データバス（ＤＢ）２１２、アドレス
バス(ＡＢ）２１３で構成されるＣＰＵバスを介して、
各デバイスを制御する。ＣＢ２１１は、リード信号、ラ
イト信号、割り込み信号等で構成されるコントロールバ
スである。ＤＢ２１２は、ＣＰＵ１１０と各デバイス間
でデータを転送するデータバスである。ＡＢ２１２は、
ＣＰＵ１１０の制御対象を特定するアドレスバスであ
る。

【００１４】ＲＯＭ１２０は、読み出し専用のメモリで
あり、実施の態様により、ＣＰＵ１１０に対して供給す
るプログラムを格納する。このプログラムには、オペレ
ータレーティングシステムや文書処理プログラム等が含
まれる。なお、文書処理プログラムの詳細については後
述する。

【００１５】ＲＡＭ１３０は、ＣＰＵ１１０のワークメ
モリとして機能するランダムアクセスメモリであり、Ｉ
ＢＵＦ１３１、ＯＢＵＦ１３２、ＤＩＣ１３３、ＫＤＩ
Ｃ１３４、ＴＢＵＦ１３５及びプログラムのロード領域
１３６の各領域を有する。ＩＢＵＦ１３１は、キー入力
されたキー入力データ（読み列）を一時記憶する入力バ
ッファ、ＯＢＵＦ１３２は、仮名漢字変換された結果を
一時的に記憶する出力バッファ、ＤＩＣ１３３は、仮名
漢字変換を行うための単語辞書、ＫＤＩＣ１３４は動詞
の結合価パターンを記述した動詞結合価辞書、ＴＢＵＦ
１３５は編集中の文書を記憶するテキストバッファであ
る。また、ロード領域１３６は、実施の態様により、Ｄ
ＩＳＫ１４０に格納された文書処理プログラム等をロー
ドし、ＣＰＵ１１０に該プログラムを供給するための領
域である。

【００１６】ＫＢ１５０は、キーボード・インターフェ
ースを含むキーボードであり、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の他、
変換キー、変換を確定する確定キー、コピーキー、削除
キー等の文書処理装置に対する指示を与えるための各種
のファンクションキーを備えている。

【００１７】ＤＩＳＫ１４０は、ハードディスクやフロ
ッピーディスク等を含む外部記憶部であり、テキストバ
ッファ（ＴＢＵＦ）１３５上で編集した文書データ等を
格納する他、フロッピーディスク等に後述する文書編集
プログラムを格納し、該プログラムをＲＡＭ１３０のロ
ード領域１３５に転送するために使用することもでき
る。保管した文書データは、必要に応じてテキストバッ
ファ（ＴＢＵＦ）１３５上に読み込んで使用することが
できる。なお、ＤＩＳＫ１４０より文書処理プログラム
を供給する場合には、ＲＯＭ１２０に文書処理プログラ
ムを重複して格納しておく必要はない。

【００１８】カーソルレジスタ（ＣＲ）１６０は、ＣＲ
Ｔ１９０によって表示するカーソル位置を示すアドレス
情報を保持するレジスタであり、ＣＰＵ１１０は、この
カーソルレジスタ（ＣＲ）１６０内のアドレス情報を書
換えることによってカーソル位置を変更することができ
る。

【００１９】表示用バッファメモリ（ＤＢＵＦ）１７０
は、ＣＲＴ１９０によって表示するデータ（カーソルを
除く）を保持するバッファメモリであり、ＣＰＵ１１０
は、この表示用バッファメモリ（ＤＢＵＦ）１７０上
に、キャラクタジェネレータ（ＣＧ）２００等を参照し
ながらビットマップ画像を展開する。

【００２０】ＣＲＴコントローラ（ＣＲＴＣ）１８０
は、カーソルレジスタ（ＣＲ）１６０及び表示用バッフ
ァメモリ（ＤＢＵＦ）１７０から供給される情報に基づ
いて、表示装置であるＣＲＴ１９０に画像信号を供給す
る他、同期信号等を供給してＣＲＴ１９０を制御する。
ＣＲＴ１９０は、陰極線管等を用いた表示装置である。
キャラクタジェネレータ（ＣＧ）２００は、ＣＲＴ１９
０に表示する文字や記号のパターンデータを生成或いは
保持する。

【００２１】以上の構成において、オペレータがキーボ
ード（ＫＢ）１５０を介してキー入力を行うと、キーボ
ード（ＫＢ）１５０は、ＣＰＵ１１０に対して割り込み
要求を発生する。このときＣＰＵ１１０の実行は、メイ
ンルーチンから、キー入力を処理する割り込みルーチ
ン、すなわち、後述するキー入力判定ルーチンに移行す
る。

【００２２】次に、この実施の形態における文書処理プ
ログラムの構成を示す。図２は、文書処理プログラムの
概念的な構成例を示す図であり、その実体は前述のよう
に、ＲＯＭ１２０、或いはＤＩＳＫ１４０に格納するこ
とができる。

【００２３】２５０は、キー入力を判定し、それに基づ
いて対応する処理を行うキー入力判定処理に関するプロ
グラムモジュールであり、サブルーチンとしてプログラ
ムモジュール２５１〜２５３を有する。２５１は、入力
した文字を仮名漢字変換するプログラムモジュール、２
５２は仮名漢字変換を確定した際に、学習を行う確定処
理に関するプログラムモジュール、２５３は、例えば文
書の移動、削除、挿入、コピー等の通常の技術に従った
編集処理に関するプログラムモジュールである。

【００２４】プログラムモジュール２５２は、サブルー
チンとしてプログラムモジュール２６１〜２６４を有す
る。２６１は未知語及びその助詞を抽出するプログラム
モジュール、２６２は抽出した未知語と係り受けの関係
にある動詞を抽出するプログラムモジュール、２６３は
動詞結合価辞書（ＫＤＩＣ）１３４から抽出した動詞に
対応する動詞結合価パターンを取り出し、未知語の助詞
と一致する動詞結合価パターンから該未知語の意味分類
を推定するプログラムモジュール、２６４は未知語の意
味分類を登録するプログラムモジュールである。

【００２５】図３は、入力バッファ（ＩＢＵＦ）１３１
及び出力バッファ（ＯＢＵＦ）１３２の概念的な構成例
を示す図である。両バッファ共に最初の２バイトは、バ
ッファのサイズ情報であり、バッファ内に格納されてい
る文字数から１を減じ、２倍した数値である。入力バッ
ファ（ＩＢＵＦ）１３１の末尾にある「／／」は、そこ
で変換キーが打鍵されたことを意味する。また、各文字
は１文字２バイトで構成され、例えば「ＪＩＳＸ０２
０８」コード等で格納される。

【００２６】図４は、単語辞書（ＤＩＣ）１３３の概念
的な構成例を示す図である。図示のように、単語辞書
（ＤＩＣ）１３３は、「読み」、「表記」、「品詞」、
「単語尤度」、「意味分類」のフィールドから構成され
る。

【００２７】「読み」には単語の読み、「表記」には単
語の表記、「品詞」には単語の品詞か格納される。ま
た、「単語尤度」には、例えば使用の頻度情報等の、そ
の単語自体の尤もらしさを示す情報が１〜５の値で格納
される。尤度値５は、最も尤もらしいという意味であ
り、値が小さくなるにつれ疑わしいと解釈される。尤度
値０は全く考えられないということを意味するので、単
語尤度の値としては存在しない。また、「意味分類」に
は、＜組織＞、＜動物＞、＜食物＞、＜人間＞等のよう
な意味の分類が格納（一般には複数個）される。但し、
意味分類はその単語が名詞の場合に記述される。

【００２８】図５は、動詞結合価辞書（ＫＤＩＣ）１３
４の概念的な構成例を示す図である。図示のように、動
詞結合価辞書（ＫＤＩＣ）１３４は、「動詞」と、「第
１スロット」〜「第５スロット」のフィールドから構成
されている。

【００２９】「動詞」には、見出しとなる動詞が格納さ
れる。「第１スロット」〜「第５スロット」には、「動
詞」の動詞結合価パターンが格納される。各スロットに
は名詞の「意味分類」と「助詞」の他、「尤度」とし
て、各スロットの動詞結合価パターンにおける尤もらし
さを示す情報をが格納される。図中に示される動詞結合
価パターンの例は、「＜人間＞は＜動物＞を飼う」と、
「＜人間＞は＜物＞を買う」の２つである。

【００３０】ところで、入力バッファ（ＩＢＵＦ）１３
１に入力された読み列に未知語が含まれている場合、そ
の未知語の意味分類は当然に不明であるから、該読み列
を動詞結合価パターンと比較しても適切な変換候補を得
ることができない。そこで、次回同様な読み列が入力さ
れた場合に適切な変換候補を得るためには、その意味分
類を学習する必要がある。

【００３１】本実施の形態においては、未知語を含む読
み列が入力された場合（変換結果に未知語が含まれる場
合）に、オペレータの指示に従って作成された変換結果
に基づいて、その未知語の意味分類を自動的に学習す
る。

【００３２】＜意味分類の学習の原理＞図６は、意味分
類の学習の原理を示す図である。例として「わたしはね
ずみをかっている」という読み列が入力バッファ（ＩＢ
ＵＦ）１３１に入力され、単語「鼠」（ねずみ）の意味
分類が未知である場合について説明する。

【００３３】この例において、オペレータの操作によっ
て最終的に確定された変換結果が「私は鼠を飼ってい
る」であった場合、未知語「鼠」に接尾する助詞「を」
に注目し、動詞結合価辞書（ＫＤＩＣ）１３４から、文
中の動詞「飼う」の動詞結合価パターンにおける助詞
「を」を検索する。そして、その条件に一致するものが
存在すれば、動詞結合価パターンとの対応から未知語
「鼠」の意味分類が「＜動物＞」であることを特定する
ことができる。この意味分類は、読み、表記等と併せて
単語辞書（ＤＩＣ）１３３に登録することによって、次
回「ねずみ」を含む読み列が入力された場合に、「ねず
み」は「＜動物＞」であることが判っているため、仮名
漢字変換を効率的に行うことができる。

【００３４】以下、文書処理装置の動作例をフローチャ
ートを参照しながら説明する。

【００３５】＜キー入力判定ルーチンの動作例＞図７
は、キー入力判定ルーチンの処理の流れを示すフローチ
ャートである。キー入力の判定ルーチンには、キーボー
ド（ＫＢ）１５０を介してキー入力が起こったときに、
キーボード（ＫＢ）１５０よりＣＰＵ１１０に対して割
り込み要求を発生することによって移行する。

【００３６】先ず、ステップＳ７０１では、キーボード
（ＫＢ）１５０からのキー入力を取り込む。ステップＳ
５０２では、入力されたキーが如何なるキーであるかを
判定し、その結果に基づいて処理を分岐する。すなわ
ち、入力キーが、変換キー（上記の「／／」）である場
合はステップＳ７０３に進み、確定キーである場合には
ステップＳ７０４に進み、コピーキーや削除キー等の、
その他のキー（変換キー、確定キー以外のキー）である
場合にはステップＳ７０５に進む。

【００３７】ステップＳ７０３（変換処理）及びステッ
プＳ７０４（確定処理）については後述する。ステップ
Ｓ７０５では、キー入力に基づいて、例えば文書の移
動、削除、挿入、コピー等の通常の技術に従った編集処
理を行う。そして、ステップＳ７０３、Ｓ７０４若しく
はＳ７０５の処理を終えたらメインルーチンに復帰す
る。

【００３８】＜変換処理ルーチンの動作例＞図８は、ス
テップＳ７０３の変換処理の流れを示すフローチャート
である。ステップＳ８０１では、入力バッファ（ＩＢＵ
Ｆ）１３１に格納された読み文字列を解析し、文節候補
群を作成する。例えば、読み列「わたしはねこをかって
いる」が入力された場合、文節候補は、例えば「和」、
「棉」、「私は」、「他誌」、「他誌は」、「寝」、
「猫」、「猫を」、「子」、「子を」、「買ってい
る」、「飼っている」、「勝っている」、「勝手」、
「居る」、「入る」のようになる。

【００３９】ステップＳ８０２では、作成した文書候補
群から、第１の変換候補を決定する第１候補決定処理を
行う。ステップＳ８０３では、決定した第１候補に基づ
いて変換結果を作成し、出力バッファ（ＯＢＵＦ）１３
２に出力し、キー入力判定ルーチンに復帰する。

【００４０】図９は、ステップＳ８０２の第１候補決定
処理の流れを示すフローチャートである。先ず、ステッ
プＳ９０１では、最尤文尤度を、例えば処理上許される
最小値（例えば−３２７６７）に初期設定する。

【００４１】ステップＳ９０２では、ステップＳ８０１
（文節候補作成処理）において作成した文節候補群から
文節候補列（例えば上記の例においては、「私は猫を飼
っている」、「私は猫を買っている」等）を１つ取り出
す。

【００４２】ステップＳ９０３では、取出した文節候補
列に適用可能な動詞結合価パターンを動詞結合価辞書
（ＫＤＩＣ）１３４から検索し、そのパターンに含まれ
る各尤度の和である「動詞結合価尤度和」を算出する
（詳細は後述）。

【００４３】ステップＳ９０４では、対象としている文
節候補列がどの程度尤もらしいかを表す文尤度を、一般
的な文節尤度、文節間尤度、用例尤度と、上記の動詞結
合価尤度とから算出する。

【００４４】ステップＳ９０５では、ステップＳ９０４
において算出した文尤度（現文尤度）が、最大文尤度よ
りも大きい（尤もらしい）か否かを判定し、尤もらしい
場合にはステップＳ９０６に進み、尤もらしくない場合
にはステップＳ９０８に直接進む。

【００４５】ステップＳ９０６では、ステップＳ９０４
において算出した現文尤度によって、最大文尤度を更新
し、ステップＳ９０７では、対象となっている文節候補
列を記憶する（既に、記憶されている場合には更新す
る）。

【００４６】ステップＳ９０８では、別の文節候補列が
存在するか否かを判定し、存在する場合にはステップＳ
９０２に戻り、別の文節候補列に関して上記の処理を繰
り返し、文尤度が最大となる文節候補列を見つけ出す。
一方、全ての文節候補列を対象として上記の処理を終え
た場合には変換処理ルーチンに復帰する。

【００４７】図１０は、ステップＳ９０３の結合価尤度
和算出処理の流れを示すフローチャートである。先ず、
ステップＳ１００１では、結合価尤度和を０に初期化す
る。ステップＳ１００２では、文節候補列から動詞を取
り出し、動詞結合価辞書（ＫＤＩＣ）１３４から、その
動詞に関する動詞結合価パターンを検索する。ステップ
Ｓ１００３では、文節候補列から取出した動詞と係り受
け関係にある名詞と、その名詞の助詞を検索する。

【００４８】ステップＳ１００４では、ステップＳ１０
０３において、取出した動詞と係り受け関係にある名詞
と、その名詞の助詞を発見することができたか否かを判
定し、発見することができなかった場合（該当する全て
の名詞についての処理を終えた場合を含む）には処理を
終了し、第１候補決定処理ルーチンに復帰する。

【００４９】ステップＳ１００５では、文節候補列から
取出した動詞に対応する動詞結合価パターンと、文節候
補列から取出した名詞の意味分類（単語辞書（ＤＩＣ）
１３３を参照して得る）及びその名詞の助詞とを比較
し、適合するスロットの尤度を取り出す。そして、取出
した尤度を結合価尤度和に加算し、ステップＳ１００３
に戻る。以下、文節候補列から次の名詞とその助詞を検
索し、全ての名詞に関して処理が終了するまでステップ
Ｓ１００３以降を繰り返して実行する。

【００５０】＜確定処理ルーチンの動作例＞以下、確定
処理ルーチンの動作例について説明する。図１１は、ス
テップＳ７０４の確定処理の流れを示すフローチャート
である。先ず、ステップＳ１１０１では、前述の＜意味
分類の学習の原理＞に従って「意味分類未知語処理」を
行う。ステップＳ１１０２では、通常の技術に基づいて
他の学習処理（例えば、読みと表記の関係等）を行い、
キー入力判定ルーチンに復帰する。

【００５１】図１２は、ステップＳ１１０１の意味分類
未知語処理の流れを示すフローチャートである。先ず、
ステップＳ１２０１では、仮名漢字変換の出力結果、す
なわち、出力バッファ（ＯＢＵＦ）１３２上の出力結果
に意味分類が未知である未知語が含まれているか否かを
単語辞書（ＤＩＣ）１３３を参照することによって判定
し、未知語が含まれていなければ、以下の処理の対象と
はならないため確定処理ルーチンに復帰する。一方、未
知語が含まれている場合にはステップＳ１２０２に進
み、その未知語と、それに接尾する助詞とを取り出す。

【００５２】ステップＳ１２０３では、取出した未知語
と係り受け関係にある動詞を出力バッファ（ＯＢＵＦ）
１３２上の変換結果から取り出す。ステップＳ１２０４
では、動詞結合価辞書（ＫＤＩＣ）１３４を参照して、
取出した動詞に関する動詞結合価パターンを得る。ステ
ップＳ１２０５では、ステップＳ１２０２において取出
した助詞と、ステップＳ１２０４において得た動詞結合
価パターンの各スロットの助詞とを比較し、両者が一致
するスロットが存在したら、ステップＳ１２０６におい
て該スロットの意味分類を、先に取り出した未知語の意
味分類であると推定して、該未知語を単語辞書（ＤＩ
Ｃ）１３３に登録し、ステップＳ１２０１に戻り、次の
未知後に関して上記同様の処理を行う。一方、両者が一
致するスロットが存在しない場合は、先に取出した未知
語の意味分類を上記の例に従って推定することはできな
いため、該未知語の登録は行わず、ステップＳ１２０１
に戻り、次の未知後に関して上記同様の処理を行う。

【００５３】以上のように、変換結果に意味分類に関す
る未知語が存在する場合に、該未知語の意味分類を、該
未知語と係り受けの関係にある動詞に関する動詞結合価
パターンを参照して推定し、登録することにより、逐一
オペレータが未知語の登録を行う必要がなくなる。

【００５４】＜未知語に関する他の処理例＞上記の説明
においては、未知語の意味分類の推定を、該未知語の助
詞と、対応する動詞結合価パターンとを比較することに
より実現する例を説明したが、該未知語の助詞と一致す
る動詞結合価パターンが存在しない場合には、例えば、
次のようにして未知語の意味分類を推定することができ
る。すなわち、例えば未知語に接尾する助詞が「で」で
あれば、その未知語に対して「＜場所＞」という意味分
類を付与する等、特定の助詞を有する場合において、そ
の助詞から一義的に導き得る意味分類、或いはその助詞
と結び付く可能性が高い意味分類を付与することもでき
る。

【００５５】また、本発明は、複数の機器（例えば、ホ
ストコンピュータ，インタフェイス機器，リーダ，プリ
ンタなど）から構成されるシステムに適用しても、一つ
の機器からなる装置（例えば、複写機，ファクシミリ装
置など）に適用してもよい。また、本発明の目的は、前
述した実施形態の機能を実現するソフトウェアのプログ
ラムコードを記録した記憶媒体を、システムあるいは装
置に供給し、そのシステムあるいは装置のコンピュータ
（またはＣＰＵやＭＰＵ）が記憶媒体に格納されたプロ
グラムコードを読出し実行することによっても、達成さ
れることは言うまでもない。

【００５６】この場合、記憶媒体から読出されたプログ
ラムコード自体が前述した実施形態の機能を実現するこ
とになり、そのプログラムコードを記憶した記憶媒体は
本発明を構成することになる。

【００５７】プログラムコードを供給するための記憶媒
体としては、例えば、フロッピディスク，ハードディス
ク，光ディスク，光磁気ディスク，ＣＤ−ＲＯＭ，ＣＤ
−Ｒ，磁気テープ，不揮発性のメモリカード，ＲＯＭな
どを用いることができる。

【００５８】また、コンピュータが読出したプログラム
コードを実行することにより、前述した実施形態の機能
が実現されるだけでなく、そのプログラムコードの指示
に基づき、コンピュータ上で稼働しているＯＳ（オペレ
ーティングシステム）などが実際の処理の一部または全
部を行い、その処理によって前述した実施形態の機能が
実現される場合も含まれることは言うまでもない。

【００５９】さらに、記憶媒体から読出されたプログラ
ムコードが、コンピュータに挿入された機能拡張ボード
やコンピュータに接続された機能拡張ユニットに備わる
メモリに書込まれた後、そのプログラムコードの指示に
基づき、その機能拡張ボードや機能拡張ユニットに備わ
るＣＰＵなどが実際の処理の一部または全部を行い、そ
の処理によって前述した実施形態の機能が実現される場
合も含まれることは言うまでもない。

【００６０】

【発明の効果】以上説明したように本発明によれば、未
知語の意味分類を推定し自動登録を行うことにより、逐
一オペレータが未知語の登録を行わなくても、意味分類
を学習することが可能になり、操作性を向上させること
ができるという効果がある。

【００６１】

【図面の簡単な説明】

【図１】本実施の形態における文書処理装置のシステム
構成を示すブロック図である。

【図２】文書処理プログラムの概念的な構成例を示す図
である。

【図３】入力バッファ及び出力バッファの概念的な構成
例を示す図である。

【図４】単語辞書の概念的な構成例を示す図である。

【図５】動詞結合価辞書の概念的な構成例を示す図であ
る。

【図６】意味分類の学習の原理を示す図である。

【図７】キー入力判定ルーチンの処理の流れを示すフロ
ーチャートである。

【図８】変換処理の流れを示すフローチャートである。

【図９】第１候補決定処理の流れを示すフローチャート
である。

【図１０】結合価尤度和算出処理の流れを示すフローチ
ャートである。

【図１１】確定処理の流れを示すフローチャートであ
る。

【図１２】意味分類未知語処理の流れを示すフローチャ
ートである。

【符号の説明】

１３１入力バッファ１３２出力バッファ１３３単語辞書１３４動詞結合価辞書１３５テキストバッファ１４０外部記憶部

Claims

【特許請求の範囲】

【請求項１】入力した文字列を、単語の意味分類を収
めた辞書を適宜参照しながら変換する文書処理装置であ
って、変換した文字列から意味分類が未知なる未知語を抽出す
る未知語抽出手段と、抽出した未知語と係り受け関係にある係り受け語を抽出
する係り受け語抽出手段と、前記未知語の助詞と前記係り受け語との関係から前記未
知語の意味分類を推定する意味分類推定手段と、推定した意味分類を前記未知語と併せて前記辞書に登録
する未知語登録手段と、を備えることを特徴とする文書処理装置。
【請求項２】前記係り受け語は動詞であり、前記意味
分類推定手段は、各動詞と係り受け関係を有し得る少な
くとも１つの語の意味分類と、該意味分類を有する語に
接尾する助詞とを各動詞毎に収めた結合価辞書手段を有
し、前記結合価辞書手段を参照して、前記未知語の助詞から
前記未知語の意味分類を推定することを特徴とする請求
項１記載の文書処理装置。
【請求項３】メモリ媒体上のプログラムに基づいて動
作し、入力した文字列を、単語の意味分類を収めた辞書
を適宜参照しながら変換する文書処理装置であって、前
記メモリ媒体は、変換した文字列から意味分類が未知なる未知語を抽出す
る未知語抽出工程の手順コードと、抽出した未知語と係り受け関係にある係り受け語を抽出
する係り受け語抽出工程の手順コードと、前記未知語の助詞と前記係り受け語との関係から前記未
知語の意味分類を推定する意味分類推定工程の手順コー
ドと、推定した意味分類を前記未知語と併せて前記辞書に登録
する未知語登録工程の手順コードと、を備えることを特徴とする文書処理装置。
【請求項４】入力した文字列を、単語の意味分類を収
めた辞書を適宜参照しながら変換する文書処理方法であ
って、変換した文字列から意味分類が未知なる未知語を抽出す
る未知語抽出工程と、抽出した未知語と係り受け関係にある係り受け語を抽出
する係り受け語抽出工程と、前記未知語の助詞と前記係り受け語との関係から前記未
知語の意味分類を推定する意味分類推定工程と、推定した意味分類を前記未知語と併せて前記辞書に登録
する未知語登録工程と、を備えることを特徴とする文書処理方法。
【請求項５】前記係り受け語は動詞であり、前記意味
分類推定工程は、各動詞と係り受け関係を有し得る少な
くとも１つの語の意味分類と、該意味分類を有する語に
接尾する助詞とを各動詞毎に収めた結合価辞書を参照
し、前記未知語の助詞から前記未知語の意味分類を推定
することを特徴とする請求項４記載の文書処理方法。