JPS595336A

JPS595336A - 仮名漢字変換方式

Info

Publication number: JPS595336A
Application number: JP57114460A
Authority: JP
Inventors: Shigeki Kuga; 空閑　茂起; Koji Miyao; 宮尾　孝治; Nobuo Nakamura; 信夫中村
Original assignee: Computer Basic Technology Research Association Corp
Current assignee: Computer Basic Technology Research Association Corp
Priority date: 1982-06-30
Filing date: 1982-06-30
Publication date: 1984-01-12
Also published as: JPH0587857B2

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】本発明は例えば文節分かち書き入力を基本とする仮名漢
字変換装置の改良に関し、更に詳細には用例辞書を用い
た仮名漢字変換における同音異義語の判別方法に特徴の
ある仮名漢字変換方式に関するものである。

一般に仮名漢字変換装置において、同音異義語の選択は
重要であり、従来より幾つかの提案がなされ、また実用
化されている。

その代表例をいくつか以下に述べると、まず文法情報に
よる同音異義語の選択では、−文節内における自立語と
付属語のつながりの違いによって変換候補の選択がなさ
れる。たとえば「かんせいな　ばしょ」に対しては「閑
静な場所」が選ばれ、「完成な場所」、「歓声な場所」
などは出現しない。

しかしこの方法では文法情報を同じくする変換候補が二
つ以上ある場合は同音異義語の選択の能力は極端に落ち
る。たとえば同じ「かんせい」でも「かんせい　の　は
うそく」という入力文に対しては「完成の法則」「官制
の法則」、「官製の法則」、・とたくさんの変換候補が
出る。このため、オペレーターにより最適候補の選択が
行なわれているのが現状である。

次に、頻度情報による同音異義語の選択の方法がある。

これは単語の出現頻度によるものである。

頻度情報のもたせ方には予め固定しておく方法と、Δカ
する文章に応じてその度に頻度の更新を行うものがある
。例えば完成＝１００．管制＝９０゜官製＝８０のよう
な数字で頻度を表わし、数字の太きいものを変換の候補
とする方法である。これは単語の出現確率に応じた正解
出力が得られるが、頻度値の差が少ない場合、あるいは
特殊な単語との連がすしかない単語の場合には選択を誤
まることになる。例えば「かんせい　はがき」に対して
この方法では「完成はがき」が選ばれるので、オペレー
ターによって正しい変換候補の選択がなされねばなら寿
い。

次に学習による同音異義語の選択の方法がある。

この方法は特定の文書中の用語は一般的に限定されると
いう性質を利用したものである。一般的に学習バッファ
と呼ばれるスタックを設け、そこに最近使われた単語を
登録しておくことにより、最も最近使われた同音異義語
を選択する変換方法である。この方法も一般的な単語の
出現に根ざしたもので、例えば「かんせいとうからかん
せいがあがった」のような文章では［管制塔から管制が
４砂った］という選択がされることになる。

これらを混合した方法もあるが、やはり同音異義語の選
択は万全ではない。

次に実用化の段階に入ってないが、文献等で報告されて
いる方法を述べる。

一つは派生語、複合語を自立語辞書の他に作り、特定用
例の時はそれを出力する方法である。例えば前の例で言
えば「管制塔」、「官製はがき」という派生語、複合語
を予め辞書に登録しておくことにより、正しい候補を選
択する。この方法は実質的に自立語辞書の登録単語の数
を増加させた場合と同じ効果を持つ。

また最近では派生語、複合語の他に係り受は辞書と呼ば
れる慣用的表現を登録しておくことにより、同音異義語
の選択をしようとするものがあるが同音異義語の選択方
法については詳らかでない。

上記したように一般事務文章で良く用いられる慣用句や
関連性の強い言葉、即ち派生語、複合語。

係り受は等語と語の結びつきの強い２文節の句からなる
意味辞書（実際に出て来た用例をもとにして作、ｆＬ、
嘉れるため以後用例辞書と称す）を用いて同音異義語の
選択が可能であり、この選択方法を用いるこ′−とによ
り、文法処理のみでは一意的に決定できなかった同音語
の組から正しい候補を選択することが出来る。

例えば用例辞書を用いて次の様に選択される。

ここで○印は正しい候補を示し、また「ム」印は前の語
が接頭語を示し、「マ」印は後の語が接置１語゛を示し
、「・」印は複合語を示している。

（ｔ）×不ム化膿　、　Ｏ不ム可能（２）○営業状態　、　Ｘ営業上体（３）○完成が遅れる。　×完成が送れる上記ｉ１１は
派生語辞書、（２）は複合語辞書、（３）は付属語付用
例辞書の各用例辞書による同音語選定の結果を示してい
る。

また本発明者らは用例辞書による同音異義語の判別方法
の改良について先に特許願「仮名漢字変換方式」（昭和
５７年６月２９日出願）として提案した。

先に提案した方法は派生語、複合語、係り受けの欅・！
等を含む結び付きの強い単語の用例を集めた用例辞書を
用いることにおいては、従来の他の研究段階のものと大
略同様であるが用例辞書の検索の方法に特長を有してい
る。即ち、先に提案した方法は同音語異義語を有する文
節の前文節が既に確定された後に用例辞書を検索するよ
うに成したものである。従って例えば「とりか　かんせ
い」に対し単に「燈火管制」を出力しない。この場合「
とうか」までが先喪衆の方法で確定されているものとす
る。例えばそれが「燈火」であったとすると、かんせい
の同音語を選択するときに「燈火」の項の用例辞書を参
照し、「管制」を導き出す。

もし、用例辞書の「とうか」の項に用例がなければ、従
来通り「かんせい」の優先度に応じた出力がなされる。

本発明は上記諸点に鑑み、先に提案した用例処理に改良
を加え仮名漢字変換において正しい変換候補を選択する
確率のより高い仮名漢字変換方式を提供することを目的
として成されたものであり、この目的を達成するため本
発明の仮名漢字変換方弐悼仮名漢曹変換のだめの基本辞
書と、派生語及び複合語等の慣用的表現から成る複数種
類の用例辞書とを備えた仮名漢学変換装置におして、上
記の複数種類の用例辞書を参照し、個々の用例辞書にマ
ツチする毎に特定の点数を与え、高い点数を得た変換候
補を優先して出力せしめるように構成されている。

次に本発明による用例処理について、まず従来方法と比
較して「シンギカイ」及び「シンギカイイイン」を例に
説明する。

以下に示す表は、従来方法と本発明方法による同音異義
語の選択順位を示している。

〔例１〕　「シンギカイ」（〔例２〕　「シンギカイイ／」例１１例２においてＡは文法処理のみを行った時の出力
順位、Ｂは従来の用例処理を行った時の出力順位、Ｃは
本発明による用例処理を行った時の出力順位を示し、ま
た０内は本発明による用例処理を行った時のマツチ度を
得点で示したものである。

この例では用例辞書に（新ム議会）、（審議マ会）、（
審議・委員）の３つの用例が収容されてい檄仮定して説
明する。

〔例１〕では４つの同音語候補、〔例２〕では８つの同
音語候補がある。従来の用例処理法では○で示したよう
に例１では２個、例２では５個の候補が用例辞書にマツ
チし、それぞれが等価と見なされＢの順序で出力される
。

例１の場合は（新議会）、（審議会）ともに正解である
可能性があり、入間でも判断しがたい。

ところが例２．の場合は５つの○のうちで正解になるの
は◎をつけた（審議会委員）のみであるが、これが３位
でしか出力されないという欠点がある。

本発明による用例処理はこの欠点を除去するために各用
例辞書ごとに特定の重み付けを与え、マツチするごとに
その重み付けに対応する得点を加算してゆき、各候補を
それぞれの総得点の順序に従って出力するものである。

各用例辞書ごとの重み付けは経験的に定められるが、一
般には同点の候補数をなるべく減らすために互に素な整
数を選ぶとよい。

以下本発明の一実施例について図面を参照して詳縛狐説
明する。

第１図は本発明ｆ：芙厖する仮名漢字変換装置の概略構
成を示すブロック図である。

第１図において１はキーボードであり、該キーボード１
は第２図に示すように少くとも平仮名及び片仮名が入力
できる仮名人カキ−１１、仮名漢字変換プログラムを実
行させるだめの変換キー１２及び変換プログラムによっ
て仮名漢字変換された結果が間違って出力された時に正
しい候補を選択するための候補選択キー１３を有してい
る。また２はマイクロプロセッサ（ＣＰＵ）であり、該
マイクロプロセッサ２は例えばその内部に仮名漢字変換
プログラム、その他の制御プログラムを固定記憶したＲ
ＯＭを備えている。３は入力および変換された結果を表
示するＣＲＴ等の表示装置、４は仮名漢字変換を行う場
合に最低必要な辞書（変換基本辞書）、５は本発明に係
る用例辞書である。

また６は仮名漢字変換を行う際に発生する種々のデータ
を蓄積するためのバッファである。

次に上記用例辞書５の構造について第３図を参照して説
明する。

第３図は用例辞書５の構造を示し、同図において３１は
前文節自立語の読みがな、漢字表記９文法情報等を収容
している領域である。また３２の領域（ＰＩ、Ｐ２・・
・、Ｐ９．・・・）は前文節自立語と対になって用例を
なす接辞、付属語、自立語等が収容されているメモリの
アドレスを示す情報の収容領域であり、この３１．３２
を収容した部分で見出し部３５を構成している。

また３３は用例辞書の種類を示す記号の収容される領域
であり、例えば「体」は連体形辞書、「複」は複合語辞
書、「頭」は派生語辞書、「付」は付属語付き用例辞書
、「尾」は派生語辞書、「用」は連用形辞書の用例であ
ることを示している。なお「頭」「尾」はそれぞれ派生
語辞書の中の用例で接頭派生語、接尾派生語であること
を表わしている。また３４は見出し部３５の自立語と対
になって用例をなす、接辞、付属語、自立語が収容され
ている領域であり、上記３３．３４の領域を合わせた部
分で用例部３６が構成されている。

次に上ヌ己用、健辞書５に収容する語句について説（１
）０派生語辞書この辞書には「代理店」、「不可能」等の用例を収容す
る。この辞書を参照することにより大理店、不化膿など
の同音異義語を排除することができる。もし、この用例
のみで同音異義語の特定ができないときは他の複合語等
の２文節句用例辞書を併用することにより「はんばいだ
いりてん」については「代理店」を特定することができ
る。

（２）、複合語辞書この辞書には「下記事項」、「営業状態」等の複合語を
収容する。この辞書により「火気事項」、「営業上体ｊ
等の同音異義語を排除することができる。この他の用例
辞書を併用することにより同音異義語の特定効果は更に
高くなる。

（３）、付属語付用例辞書「完成が遅れる」、「歓心を買う」等の付属語を介して
結びつく用例を収容する。この辞書により）吸夙成が送
れる」、「歓心を飼う」等の％ｄ）同音異義語を優先し
て出力することを無くすことができる。

（４）、連体形辞書この辞書には用言の連体形と体言との対からなる９例え
ば「いたい目」等の用例を収容しである。この用例辞書
を用いることにより「いたい芽」などの同音異義語を優
先して出力することを無くなすことができる。

（５）、連用形辞書この辞書には副詞又は用言の連用形と用言の対からなる
例えば「ますます　ご　健勝」等の用例を収容しである
。この辞書により「ますますご憲章」等の同音異義語を
優先して出力することを無くすことができる。

これらの各辞書の内容は上記第３図に示した構造の用例
辞書に収容される。

次に第３図において領域３３に記憶されている情報の知
力について説明する。

用例部３６の領域３４０個々の用例の長さは不定である
。従ってそれを収容する容量も不定になる。本発明では
領域３３で用例を収容するのに必要な容量を表わしてい
る。例えば「頭」は１バイト、「尾」、「体」、「複」
、「用」は２バイト。

「付」は３バイトが必要であることを示しており、用例
部３６の構成を可変長構造にし、全体のメモリ容量を減
じる役目をしている。

次に、本発明の仮名漢字変換の処理動作について、第４
図に示す用例辞書による同音語判別の処理フローに従っ
て、「シンギカイイイン」を入力する場合を例にして説
明する。

まず、仮名文字列「シンギカイイイン」を第１図のキー
ボード１を操作して入力する（第４図ステップｎｌ）。

その後変換キー１２を押すことによ゛す、変換基本辞書
４を用いた変換処理が開始され、変換の候補がバッファ
６にスタックされる（ステップｎ２．ｎ３．ｎ４）。バ
ッファ６内の変換候補の並びは頻度や文法情報により上
記〔例２〕そ示した表のようになっており、通常例２の
Ａが出力優先順位にとられる。

本発明はこの優先順位を用例辞書を用いることにより、
自動的に書き換えを行なうものである（ステップｎ５）
。またこの結果出力された変換候補（ステップｎ６）が
もしも間違っている場合は、候補選択キー１３を用いて
オペレータにより候補選択が成され（ステップｎ７）、
正しい結果が出力される（ステップｎ８）。

次に本発明の用例処理の中心をなす優先順位の書き換え
の動作（ステップｎ５）について第５図に示す出力優先
順位置き換え動作の処理フローに従って説明する。

なお第５図の処理フローにおいて■は従来の処理フロー
、０は本発明による処理フローを示し、また＊印の付さ
れた部分が両者の違いを示している０また、ここでは説明の都合上、用例辞書は接頭派生語辞
書、接尾派生語辞書及び複合語辞書の３いるが、本発明
はこの値に拘束されるものではない０ ■の従来の処理フローにおいては１つの候補が用例辞書
とマツチした時には、単にフラグを立てるに過ぎない。

従ってどの用例辞書でマツチしたかによる差はない。ま
たフラグの数も一つであるため、複数の用例辞書とマツ
チした場合と、一つの用例辞書でしかマツチしなかった
場合との間に差がない。このため、ある程度の可能性の
あるものは全て同点となるため、上記した例２のような
欠点が生じる。

一方■に示した本発明の処理フローによれば後述するよ
うに各用例辞書におけるマツチの回数及びマツチの重要
度に従ってきめ細かな順位付けが成される利点があるた
め、同音語の選定精度が向上するという効果がある。

次にその処理動作を詳細に説明する。

まずステップｎ３１において１＝１の場合、文法処理の
みを行った時の出力順位に従い、（新ム議会・委員）が
バッフ１６に記憶された候補の中から選ばれる（ステッ
プｎ３２）。次に選ばれた候補は、まず接頭派生語用例
辞書との照合が行なわれる（ステップｎ３３）。この場
合は（新ム議会）という派生語があるので得点（マツチ
度を示す値）３が候補と対応付けてバッファ６内にスタ
ックされる（ステップｎ３４）。次に接尾派生語。

複合語の用例辞書参照に進む（ステップｎ３５〜ｎ３７
）。

Ｉ＝１の場合は接尾派生語、複合語の用例辞書とマツチ
しないため得点は「３」のままである。

同様にしてＩ＝２．３．４の得点がスタックされる。

次にＩ＝５の場合について説明する。

この場合は（審議マ会・委員）が候補の中から選ばれる
（ステップｎ３２）。ステップｎ３３における接頭派生
語用例辞書と選ばれた候補の照合では一致するものがな
いため、ステップｎ３５の接尾派生語用例辞書との照合
に進む。この場合、用例辞書中の「審議マ会」が一致す
るため、得点［６−υが候補と対応付けてバッフ１６に
スタックされる（ステップｎ３６）。

次に複合語用例辞書との照合に進み（ステップｎ３７）
、「審議・委員」と一致することが分る。

この複合語用例辞書とマツチした場合は得点７が得られ
る（ステップｎ３８）。このＩ＝５の候補に対しては、
接尾語用例辞書とのマツチで得た５点と、複合語用例辞
書とのマツチで得た７点が加算され、１２点がＩ＝５の
候補に対応付けてバッファ６にスタックされる。

同様にしてＩ＝８までの各候補に対応付けて、それぞれ
の得点がスタックされる。

次にステップｎ４１に移行し、バッファ６にスタックさ
れた各候補の得点を調べ、得点の高い順に候補の並び換
えが行なわれる。この例の場合には（審議マ会・委員）
、（審議マ界・委員）、・・・の順になり、ステップｎ
４２において正しい候補が優先的に出力されることにな
る。

以上述べたように本発明によれば、複数種類の設定し、
このマツチ度により変換候補の優先順位を決めている。

即ち、本発明の用例処理方法によれば、選択された各候
補を各用例辞書との照合を行ない、それぞれの用例辞書
により重み付けられた得点を加算処理して各候補につい
て妥当性のある差別化が行なわれるため、正解率の高い
候補が優先的に出力され、迅速な仮名漢字変換処理が実
行される。

【図面の簡単な説明】

第１図は本発明の実施される仮名漢字変換装置の概略構
成を示すブロック図、第２図はキーボードの一例を示す
平面図、第３図は用例辞書の構造を示す図、第４図は本
発明の仮名漢字変換処理を概略的に説明する処理フロー
を示す図、第５図は本発明における出力優先順位置き換
動作を説明するだめの処理フローを示す図である。１・・・キーボード、　　２・・・マイクロプロセッサ
、３・・・表示装置、　　！・・・変換基本辞書、第２
図第４図

Claims

【特許請求の範囲】

辞書とを備えた仮名漢字変換装置において、上記複数種
類の用例辞書を参照し、個々の用例辞書にマツチする毎
に特定の点数を与え、高い点数を得た変換候補を優先し
て出力せしめるように成したことを特徴とする仮名漢字
変換方式。