(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
かなデータを入力する入力手段と、
前記入力手段から入力されたかなデータを、所定の区切り規則に基づいて文節に区切る文節区切り手段と、
前記区切り手段で生成された区切り候補のそれぞれに対応した区切り評価値を算出する評価値算出手段と、
前記区切り評価値を比較し、所定の基準を満たす区切り評価値を持つ区切り候補を選択する選択出力手段と、
を備えたかな漢字変換装置において、
前記評価値算出手段が、少なくとも、
区切り候補を構成する各文節について、所定の文節評価基準に基づいて文節評価値を算出する文節評価値算出手段と、
前記文節評価値および連続する２つの文節の文節長、小文節数、頻度等評価値のバラツキが小さいほど、区切り評価値を大きくするよう設定される所定の区切り評価基準に基づいて、前記区切り評価値を算出する区切り評価値算出手段と、を含むこと、
を特徴とするかな漢字変換装置。
【請求項２】
請求項１のかな漢字変換装置において、
前記評価値算出手段により、ある区切り候補につき区切り評価値が算出された際に、前記所定の区切り規則によって区切り可能でかつ区切り評価値が算出されていない区切り候補があるか否か調べ、ある場合は該当する区切り候補の区切り評価値を算出すること、
を特徴とするかな漢字変換装置。
【請求項３】
請求項１または２のかな漢字変換装置において、
下記のＡ）文節長、Ｂ）小文節数、Ｃ）頻度等評価値のうち少なくともひとつを、前記文節評価基準とすることを特徴とするかな漢字変換装置、
Ａ）一の自律語を有する小文節の集りである文節のかなデータの長さである文節長、
Ｂ）文節を構成する小文節の数である小文節数、
Ｃ）文節を構成する主たる単語である主単語の使用頻度、主単語の最近使用度、文節を構成する自律語のかなデータの長さのうち少なくともひとつに対する評価である頻度等評価値。
【請求項４】
請求項１〜３のいずれかのかな漢字変換装置において、
前記選択出力手段により選択された区切りの結果を登録する結果登録手段と、
前記結果登録手段に登録された区切り候補が、最も高い区切り評価値を持つような区切り評価基準を生成する評価基準生成手段と、
前記評価基準生成手段で生成された区切り評価基準を保持する評価基準保持手段と、
を備えたことを特徴とするかな漢字変換装置。
【請求項５】
かなデータを入力し、
入力されたかなデータを、所定の区切り規則に基づいて文節に区切り、
生成された区切り候補のそれぞれに対応した区切り評価値を算出し、
少なくとも、区切り候補を構成する各文節について、所定の文節評価基準に基づいて文節評価値を算出し、
前記文節評価値および連続する２つの文節の文節長、小文節数、頻度等評価値のバラツキが小さいほど、区切り評価値を大きくするよう設定される所定の区切り評価基準に基づいて、前記区切り評価値を算出し、
前記区切り評価値を比較し、所定の基準を満たす区切り評価値を持つ区切り候補を選択すること、
を特徴とするかな漢字変換方法。
【請求項６】
請求項５のかな漢字変換方法において、
ある区切り候補につき区切り評価値が算出された際に、前記所定の区切り規則によって区切り可能でかつ区切り評価値が算出されていない区切り候補があるか否か調べ、ある場合は該当する区切り候補の区切り評価値を算出すること、
を特徴とするかな漢字変換方法。
【請求項７】
請求項５または請求項６のかな漢字変換方法において、
下記のＡ）文節長、Ｂ）小文節数、Ｃ）頻度等評価値のうち少なくともひとつを、前記文節評価基準とすることを特徴とするかな漢字変換方法、
Ａ）一の自律語を有する小文節の集りである文節のかなデータの長さである文節長、
Ｂ）文節を構成する小文節の数である小文節数、
Ｃ）文節を構成する主たる単語である主単語の使用頻度、主単語の最近使用度、文節を構成する自律語のかなデータの長さのうち少なくともひとつに対する評価である頻度等評価値。
【請求項８】
請求項５〜７のいずれかのかな漢字変換方法において、
選択された区切りの結果を登録し、登録された区切り候補が、最も高い区切り評価値を持つような区切り評価基準を生成し、生成された区切り評価基準を保持すること、
を特徴とするかな漢字変換方法。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【産業上の利用分野】
この発明は、かな漢字変換装置およびかな漢字変換方法に関し、特に、文節区切りの効率の向上に関する。
【０００２】
【従来の技術】
日本語ワードプロセッサーなどに、かな漢字変換装置が用いられる。従来のかな漢字変換装置の構成を図１７に示す。従来のかな漢字変換装置２は、かなデータ記憶部４、文節区切り部６、区切り評価部８、漢字当てはめ部１０を有している。
【０００３】
かなデータ記憶部４は、入力されたかなデータを格納する。文節区切り部６は、かなデータ記憶部４に格納されたかなデータを、所定の区切り規則に基づいて文節に区切るとともに、区切られた文節を区切り候補として記憶する。
【０００４】
区切り評価部８は、文節区切り部６に記憶された各区切り候補ごとに、所定の文節区切り評価基準に基づいて区切り評価値を算出し、区切り評価値の最も大きい区切り候補を最適な区切り候補として出力する。漢字当てはめ部１０は、最適な区切り候補に対し、漢字を当てはめ、出力する。
【０００５】
次に、この従来のかな漢字変換装置２の動作を説明する。入力されたかなデータは、かなデータ記憶部４に格納される。かなデータ記憶部４に格納されたかなデータは、文節区切り部６で、所定の区切り規則に基づいて文節に区切られる。文節区切り部６では、区切り規則に基づいて、複数の区切り候補が順次生成され、生成された全ての区切り候補が記憶される。
【０００６】
文節区切り部６に記憶された各区切り候補は、区切り評価部８において、所定の文節区切り評価基準に基づいて区切り評価値が算出される。この区切り評価値は、次のようにして算出される。
【０００７】
まず、文節区切り部６に記憶された各区切り候補ごとに、区切り候補を構成する各文節について、所定の文節評価基準に基づいて文節評価値が算出される。次に、各区切り候補ごとに、区切り候補を構成する各文節の文節評価値の総計が算出される。この総計を区切り評価値とする（図１８参照）。
【０００８】
区切り評価値の最も大きい区切り候補が最適な区切り候補として出力される。したがって図１８に示す例では、区切り候補（イ）が最適な区切り候補となる。出力された最適な区切り候補は、漢字当てはめ部１０において、漢字を当てはめられ、出力される。このようにして、入力されたかなデータが、漢字に変換され出力される。
【０００９】
【発明が解決しようとする課題】
しかし、従来のかな漢字変換装置２には次のような問題点があった。従来のかな漢字変換装置２においては、区切り候補を構成する各文節の文節評価値をそれぞれ算出し、文節評価値の総計を区切り評価値とし、区切り評価値の最も大きい区切り候補を最適な区切り候補としている。
【００１０】
また、文節評価値は、文節の長さが長いほど大きく、文節に含まれる単語の使用頻度が高いほど大きくなるよう設定されている。
【００１１】
したがって、図１８に示す区切り候補（イ）のように、区切り候補に、極端に長い文節が含まれる場合は、区切り評価値が大きくなる傾向がある。一方、区切り候補（ロ）のように、区切り候補に極端に長い文節が含まれない場合は、区切り評価値はそれほど大きくならない。図１８に示す例においては、区切り評価値の大きい区切り候補（イ）が、最適な区切り候補として出力されることになる。
【００１２】
しかしながら、経験的には、区切り候補を構成する各文節の長さの差や、各文節に含まれる単語の使用頻度の差等が小さい区切り候補（ロ）の方が、より自然な文節区切りである場合が多い。
【００１３】
すなわち、従来のかな漢字変換装置２には、必ずしも自然ではない区切り候補を、最適な区切り候補として、出力するという欠点があった。このため、ユーザーは、従来のかな漢字変換装置２の出力に対し、文節区切りの変更を指示しなければならない場合が多く、文節区切りの効率が悪かった。
【００１４】
また、従来のかな漢字変換装置２においては、文節区切りの評価の基準は、固定されていた。ところが、文節の区切り方は絶対的なものではなく、ユーザーにより異なる。したがって、一のユーザーにとって、最適な文節区切りであっても、他のユーザーにとって、最適な文節区切りであるとは限らない。
【００１５】
このため、ユーザーによっては、従来のかな漢字変換装置２の出力に対し、文節区切りの変更を指示しなければならない場合が多く、文節区切りの効率が悪かった。
【００１６】
この発明は、このような従来のかな漢字変換装置の問題点を解消し、文節区切りの効率の高い、かな漢字変換装置およびかな漢字変換方法を提供することを目的とする。
【００１７】
【課題を解決するための手段】
この発明のかな漢字変換装置は、かなデータを入力する入力手段と、入力手段から入力されたかなデータを、所定の区切り規則に基づいて文節に区切る文節区切り手段と、区切り手段で生成された区切り候補のそれぞれに対応した区切り評価値を算出する評価値算出手段と、区切り評価値を比較し、所定の基準を満たす区切り評価値を持つ区切り候補を選択する選択出力手段とを備えたことを特徴とする。
【００１８】
この発明のかな漢字変換装置は、評価値算出手段が、少なくとも、区切り候補を構成する各文節について、所定の文節評価基準に基づいて文節評価値を算出する、文節評価値算出手段と、文節評価値および所定の区切り評価基準に基づいて、区切り評価値を算出する区切り評価値算出手段とを含むことを特徴とする。
【００１９】
この発明のかな漢字変換装置は、評価値算出手段により、ある区切り候補につき区切り評価値が算出された際に、所定の区切り規則によって区切り可能でかつ区切り評価値が算出されていない区切り候補があるか否か調べ、ある場合は該当する区切り候補の区切り評価値を算出することを特徴とする。
【００２０】
この発明のかな漢字変換装置は、下記のＡ）文節長、Ｂ）小文節数、Ｃ）頻度等評価値のうち少なくともひとつを、前記文節評価基準とすることを特徴とする、Ａ）一の自律語を有する小文節の集りである文節のかなデータの長さである文節長、Ｂ）文節を構成する小文節の数である小文節数、Ｃ）文節を構成する主たる単語である主単語の使用頻度、主単語の最近使用度、文節を構成する自律語のかなデータの長さのうち少なくともひとつに対する評価である頻度等評価値。
【００２１】
この発明のかな漢字変換装置は、選択出力手段により選択された区切りの結果を登録する、結果登録手段と、結果登録手段に登録された区切り候補が、最も高い区切り評価値を持つような区切り評価基準を生成する、評価基準生成手段と、評価基準生成手段で生成された区切り評価基準を保持する、評価基準保持手段とをさらに備えたことを特徴とする。
【００２２】
この発明のかな漢字変換方法は、かなデータを入力し、入力されたかなデータを、所定の区切り規則に基づいて文節に区切り、生成された区切り候補のそれぞれに対応した区切り評価値を算出し、区切り評価値を比較し、所定の基準を満たす区切り評価値を持つ区切り候補を選択することを特徴とする。
【００２３】
この発明のかな漢字変換方法は、少なくとも、区切り候補を構成する各文節について、所定の文節評価基準に基づいて文節評価値を算出し、前記文節評価値および所定の区切り評価基準に基づいて、前記区切り評価値を算出することを特徴とする。
【００２４】
この発明のかな漢字変換方法は、ある区切り候補につき区切り評価値が算出された際に、前記所定の区切り規則によって区切り可能でかつ区切り評価値が算出されていない区切り候補があるか否か調べ、ある場合は該当する区切り候補の区切り評価値を算出することを特徴とする。
【００２５】
この発明のかな漢字変換方法は、下記のＡ）文節長、Ｂ）小文節数、Ｃ）頻度等評価値のうち少なくともひとつを、前記文節評価基準とすることを特徴とする、Ａ）一の自律語を有する小文節の集りである文節のかなデータの長さである文節長、Ｂ）文節を構成する小文節の数である小文節数、Ｃ）文節を構成する主たる単語である主単語の使用頻度、主単語の最近使用度、文節を構成する自律語のかなデータの長さのうち少なくともひとつに対する評価である頻度等評価値。
【００２６】
この発明のかな漢字変換方法は、選択された区切りの結果を登録し、登録された区切り候補が、最も高い区切り評価値を持つような区切り評価基準を生成し、生成された区切り評価基準を保持することを特徴とする。
【００２７】
ここで、入力手段は、実施例におけるかな漢字変換装置のハードウェア構成を示す図３における入力装置５８に、結果登録手段および評価基準保持手段は外部記憶装置５６に、それぞれ対応する。
【００２８】
また、文節区切り手段は、図２の実施例におけるかな漢字変換の処理の流れを示す図４におけるステップＳ２に、文節評価値算出手段はステップＳ４に、区切り評価値算出手段はステップＳ６〜Ｓ１０に、選択出力手段はステップＳ１２に、それぞれ対応する。
【００２９】
また、評価基準生成手段は、図２の実施例におけるルール学習の流れを示す図１１におけるステップＳ３４〜Ｓ４４、またはメンバシップ関数学習の流れを示す図１３におけるステップＳ４６〜Ｓ５６に対応する。
【００３０】
なお、入力手段は、図３における入力装置５８に限定されるものではなく、かなデータを入力する手段一般をいう。また、結果登録手段は、外部記憶装置５６に限定されるものではなく、選択出力手段により選択された区切りの結果を登録する手段一般をいう。また、評価基準保持手段は、外部記憶装置５６に限定されるものではなく、評価基準生成手段で生成された区切り評価基準を保持する手段一般をいう。
【００３１】
また、文節区切り手段は、図４におけるステップＳ２に限定されるものではなく、入力手段から入力されたかなデータを、所定の区切り規則に基づいて文節に区切る手段一般をいう。また、文節評価値算出手段は、ステップＳ４に限定されるものではなく、区切り候補を構成する各文節について、所定の文節評価基準に基づいて文節評価値を算出する手段一般をいう。
【００３２】
また、区切り評価値算出手段はステップＳ６〜Ｓ１０に限定されるものではなく、文節評価値および所定の区切り評価基準に基づいて、区切り評価値を算出する手段一般をいう。また、選択出力手段はステップＳ１２に限定されるものではなく、区切り評価値を比較し、所定の基準を満たす区切り評価値を持つ区切り候補を選択する手段一般をいう。
【００３３】
また、評価基準生成手段は、図１１におけるステップＳ３４〜Ｓ４４、または図１３におけるステップＳ４６〜Ｓ５６に限定されるものではなく、結果登録手段に登録された区切り候補が、最も高い区切り評価値を持つような区切り評価基準を生成する手段一般をいう。
【００３４】
【作用】
この発明のかな漢字変換装置ならびにかな漢字変換方法は、区切り候補のそれぞれに対応した区切り評価値を算出し、区切り評価値を比較し、所定の基準を満たす区切り評価値を持つ区切り候補を選択することを特徴とする。
【００３５】
したがって、各文節の文節評価値の差の小さい区切り候補を最適な区切り候補として出力することができる。このため、自然な文節区切り候補を、最適な区切り候補として出力することができ、誤った文節区切りが少なくなる。
【００３６】
この発明のかな漢字変換装置およびかな漢字変換方法は、文節長、小文節数、頻度等評価値のうち少なくともひとつを文節評価値とすることを特徴とする。
【００３７】
したがって、各文節の文節長、小文節数、頻度等評価値の差の小さい区切り候補を最適な区切り候補として出力することができる。このため、より自然な文節区切り候補を、最適な区切り候補として出力することができ、誤った文節区切りが少なくなる。
【００３８】
この発明のかな漢字変換装置およびかな漢字変換方法は、登録された区切り候補が、最も高い区切り評価値を持つような区切り評価基準を生成し、生成された区切り評価基準を保持することを特徴とする。
【００３９】
したがって、文節区切りの評価の基準を、ユーザーの文節区切りの癖に、自動的に適合させることができる。このため、個々のユーザーとって、それぞれ最適な文節区切りが可能となる。また、直近の文節区切りの傾向に適合させることが可能になる。そのため、誤った文節区切りが少なくなる。
【００４０】
【実施例】
図１に、この発明の一実施例によるかな漢字変換装置１００の構成を示す。このかな漢字変換装置１００は、入力手段２５、文節区切り手段２８、文節評価値算出手段３２、評価基準保持手段３４、区切り評価値算出手段３６、選択出力手段３８、結果登録手段４４、評価基準生成手段４５を有している。
【００４１】
入力手段２５は、かなデータを入力する。文節区切り手段２８は、入力手段２５から入力されたかなデータを、所定の区切り規則に基づいて文節に区切る。
【００４２】
文節評価値算出手段３２は、区切り候補を構成する各文節について、所定の文節評価基準に基づいて文節評価値を算出する。区切り評価値算出手段３６は、文節評価値および所定の区切り評価基準に基づいて、区切り評価値を算出する。選択出力手段３８は、区切り評価値を比較し、所定の基準を満たす区切り評価値を持つ区切り候補を選択する。
【００４３】
結果登録手段４４は、選択出力手段３８により選択された区切りの結果を登録する。評価基準生成手段４５は、結果登録手段４４に登録された区切り候補が、最も高い区切り評価値を持つような区切り評価基準を生成する。評価基準保持手段３４は、評価基準生成手段４５で生成された区切り評価基準を保持する。
【００４４】
図２に、図１の実施例の各手段をより具体的な一例で構成した場合のかな漢字変換装置２０の構成を示す。このかな漢字変換装置２０は、かな漢字変換を行なうかな漢字変換部２２、ファジー推論のルールおよびメンバシップ関数の学習を行なうルール／ＭＦ学習部２４を備えている。
【００４５】
かな漢字変換部２２は、かなデータ記憶部２６、文節区切り手段２８、区切り候補記憶部３０、文節評価値算出手段３２、評価基準保持手段３４、区切り評価値算出手段３６、選択出力手段３８、区切り確定手段４２を有している。
【００４６】
ルール／ＭＦ学習部２４は、結果登録手段、区切り評価基準候補出力手段４６、学習区切り手段４８、最適候補決定手段５０を有している。
【００４７】
なお、この実施例においては、文節区切り手段２８は、かなデータ記憶部２６に格納されたかなデータを取込んで処理しており、文節評価値算出手段３２は、区切り候補記憶部３０に記憶された各区切り候補を取込んで処理を行なうようにしている。
【００４８】
また、選択出力手段３８は、区切り候補記憶部３０に記憶された各区切り候補から最適な区切り候補を選択するようにしており、結果登録手段４４は、入力されたかなデータを、入力されたかなデータごとに確定かなデータとして記憶するとともに、確定かなデータに対応する区切り確定手段４２の出力である確定区切り候補を記憶するするようにしている。
【００４９】
また、この実施例においては、区切り評価基準候補出力手段４６、学習区切り手段４８および最適候補決定手段５０が、図１における評価基準生成手段４５に対応する。
【００５０】
以下、図２の実施例について説明する。かなデータ記憶部２６は、入力されたかなデータを格納する。文節区切り手段２８は、かなデータ記憶部２６に格納されたかなデータを、所定の区切り規則に基づいて文節に区切るとともに、区切り規則において可能な区切りの候補を複数個、順次生成する。
【００５１】
区切り候補記憶部３０は、文節区切り手段２８で順次生成された区切り候補を全て記憶する。文節評価値算出手段３２は、区切り候補記憶部３０に記憶された各区切り候補ごとに、区切り候補を構成する各文節について、所定の文節評価基準に基づいて文節評価値を算出する。
【００５２】
評価基準保持手段３４は、区切り候補を構成する各文節の文節評価値のバラツキに基づいて区切り評価値を算出するための区切り評価基準を記憶する。区切り評価値算出手段３６は、区切り候補を構成する各文節の文節評価値に基づいて区切り評価基準にしたがい、区切り候補記憶部３０に記憶された各区切り候補ごとに、区切り評価値を算出する。
【００５３】
選択出力手段３８は、区切り候補記憶部３０に記憶された各区切り候補のうち、区切り評価値が最も高い区切り候補を最適な区切り候補として選択し出力する。
【００５４】
区切り確定手段４２は、選択出力手段３８により出力された最適な区切り候補が、操作者（ユーザー）に選択された場合は、その最適な区切り候補を確定区切り候補とし、選択出力手段３８により出力された最適な区切り候補が、ユーザーに選択されない場合は、ユーザーの選択した区切り候補を確定区切り候補として出力する。
【００５５】
結果登録手段４４は、入力されたかなデータを、入力されたかなデータごとに確定かなデータとして記憶するとともに、確定かなデータに対応する確定区切り候補を記憶する。
【００５６】
区切り評価基準候補出力手段４６は、区切り評価基準の候補である区切り評価基準候補を所定個数出力する。
【００５７】
学習区切り手段４８は、区切り評価基準候補出力手段４６により出力された１の区切り評価基準候補にしたがい、結果登録手段４４に記憶された確定かなデータごとに、確定かなデータに基づいて、最適な区切り候補を学習区切り候補として求め、これらを学習区切り候補群として生成するとともに、区切り評価基準候補出力手段４６により出力された所定個数の区切り評価基準候補ごとに、学習区切り候補群を生成する。
【００５８】
最適候補決定手段５０は、学習区切り手段４８により生成された１の学習区切り候補群について、学習区切り候補群を構成する学習区切り候補ごとに、学習区切り候補と結果登録手段４４に記憶された確定区切り候補とが一致するか否かを判断し、学習区切り候補群ごとに求めた学習区切り候補と確定区切り候補との一致度の最も大きい学習区切り候補群に対応する区切り評価基準候補を、新たな区切り評価基準として、従前の区切り評価基準に替えて評価基準保持手段３４に記憶させる。
【００５９】
図３に、この発明の図２の実施例によるかな漢字変換装置２０のハードウェア構成の一例を示す。この例においては、かな漢字変換装置２０のハードウェアは、中央処理装置であるＣＰＵ５２、主記憶装置であるメモリ５４、かな漢字変換のプログラム等を記憶する外部記憶装置５６、キーボードなどの入力装置５８、ＣＲＴ等の表示装置６０を有している。
【００６０】
ＣＰＵ５２は、図２における文節区切り手段２８、文節評価値算出手段３２、区切り評価値算出手段３６、選択出力手段３８、区切り確定手段４２、区切り評価基準候補出力手段４６、学習区切り手段４８、最適候補決定手段５０に対応する。
【００６１】
メモリ５４は、かなデータ記憶部２６、区切り候補記憶部３０に対応する。外部記憶装置５６は、評価基準保持手段３４、結果登録手段に対応する。
【００６２】
図４は、かな漢字変換部２２（図２参照）におけるかな漢字変換処理の流れを示すフローチャートである。図５は、図４のステップＳ６に示す区切り評価値計算処理の詳細な流れを示すフローチャートである。
【００６３】
図６は、文節の区切り候補および文の構成を例示した図面である。図７は、図５の区切り評価値計算処理におけるファジー推論のルールを例示したものである。図８は、図５の区切り評価値計算処理における入力パラメータのメンバシップ関数を、図９は、出力パラメータのメンバシップ関数を例示したものである。
【００６４】
図４〜図９を参照しつつ、図３に基づいて、かな漢字変換部２２（図２参照）におけるかな漢字変換処理の流れを説明する。
【００６５】
まず、ＣＰＵ５２は、入力装置５８から入力され、メモリ５４に格納されているかなデータを、所定の区切り規則に基づいて文節区切りを行なう（図４、ステップＳ２参照）。文節区切りは、所定の区切り規則において可能な区切りの候補を複数個、順次生成する。
【００６６】
図６Ａは、２連文節の場合の文節の区切りの例である。この実施例においては、入力されたかなデータの後から前に向って、文節区切りを行なうよう構成されている。したがって、まず、かなデータの後から、１段目の文節として可能な文節候補、ｉ、ｉｉ、ｉｉｉの３つが選択される。
【００６７】
つぎに、文節候補ｉに対し、２段目の文節として可能な文節候補ｉ−１、ｉ−２、ｉ−３の３つが選択される。同様に文節候補ｉｉおよびｉｉｉに対し、２段目の文節として可能な文節候補が、それぞれ２つ選択される。したがって、図６Ａの場合、ステップＳ２において、（イ）〜（ト）の７つの文節候補が生成されることになる。これらの文節候補は、メモリ５４に記憶される。
【００６８】
なお、ここにいう文節とは、１以上の小文節の集りをいう。小文節とは、１の自立語または１の自立語と１以上の付属語から構成されている。自立語とは、名詞、動詞、接頭語、接尾語などをいう。付属語とは、助詞、助動詞などをいう。たとえば、『彼は、私のおとうさんです。』という文は、３連文節であり、図６Ｂに示す構成になる。図６Ｂにおいて、（小）は小文節を、（自）は自立語を、（付）は付属語を表わす。
【００６９】
次に、ＣＰＵ５２は、メモリ５４に記憶された区切り候補（イ）〜（ト）を構成する全ての文節候補（１段目の文節候補としてｉ〜ｉｉｉの３個、２段目の文節候補としてｉ−１〜ｉｉｉ−２の７個、合計１０個）について、文節解析を行なう（図４、ステップＳ４参照）。文節解析は、各文節について、それぞれ所定の文節評価基準に基づいて文節評価値を算出することにより行なう。
【００７０】
この実施例においては、文節評価値として、文節長、小文節数、頻度等評価値を用いている。文節長とは、文節のかなデータの長さをいう。図６Ｂの例の第１文節『おとうさんです』の文節長は、”７”となる。
【００７１】
小文節数とは、文節を構成する小文節の数をいう。図６Ｂの例の第１文節『おとうさんです』の小文節数は”３”となる。
【００７２】
頻度等評価値は、文節を構成する主たる単語である主単語の使用頻度をＸ１、頻度重みをＹ１、主単語の最近使用度をＸ２、最近使用度重みをＹ２、文節を構成する自律語のかなデータの長さをＸ３、長さ重みＹ３とすれば、次式により表わされる。
【００７３】
頻度等評価値＝Ｘ１・Ｙ１＋Ｘ２・Ｙ２＋Ｘ３・Ｙ３    …式（１）
なお、主単語とは、図６Ｂの例の第１文節『おとうさんです』では『とう』が該当する。また、文節を構成する自律語のかなデータの長さとは、図６Ｂの例の第１文節『おとうさんです』では、『おとうさん』の”５”文字となる。
【００７４】
次に、ＣＰＵ５２は、図６Ａに示す最初の区切り候補（イ）について、ファジー推論による区切り評価値計算を行なう（図４、ステップＳ６参照）。区切り評価計算処理の流れの詳細を図５に基づいて説明する。
【００７５】
ＣＰＵ５２は、まず、外部記憶装置５６に記憶されている区切り評価基準であるファジー推論のルール（図７参照）およびファジー推論における入出力パラメータのメンバシップ関数を取込む（図５、ステップＳ１４参照）。なお、図７に示すファジー推論のルール（ａ）〜（ｄ）は例示であり、この実施例では、最大２７個のルールが、存在し得る。
【００７６】
つぎに、ＣＰＵ５２は、入力パラメータの作成を行なう（図５、ステップＳ１６参照）。入力パラメータは、ステップＳ４において求めた１段目および２段目の文節長、小文節数、頻度等評価値を用いて算出する。
【００７７】
入力パラメータとして、図７に示す『文節長の差』、『小文節数の差』、『頻度等評価値の差』を用いている。『文節長の差』、『小文節数の差』、『頻度等評価値の差』は、次式で定義される。なお、次式において、ＡＢＳ（Ａ１−Ａ２）は、Ａ１とＡ２の差の絶対値を表わす。
【００７８】
0003719450.tif 000002
たとえば、図６Ｂの例において、第２文節『私の』と第１文節『おとうさんです』とからなる区切り候補の『文節長の差』は、第１文節『おとうさんです』の文節長が”７”であり、第２文節『私の』の文節長が”４”であるから、つぎのようになる。
【００７９】
0003719450.tif 000003
つぎに、ＣＰＵ５２は、上式により求めた入力パラメータ、図８に示す入力パラメータのメンバシップ関数、図７に示すルール、図９に示す出力パラメータのメンバシップ関数に基づいてファジー推論を行ない、区切り評価値を算出する（図５、ステップＳ１８、Ｓ２０参照）。
【００８０】
入力パラメータを示す上式および図７〜図９に示すように、この実施例におけるファジー推論は、連続する２つの文節の文節長、小文節数、頻度等評価値のバラツキが小さいほど、区切り評価値を大きくするよう設定されている。
【００８１】
つぎにＣＰＵ５２は、他に区切り候補がないかを調べ、他に区切り候補がある場合は、全ての候補について、ステップＳ６により、区切り評価値を計算する（図４、ステップＳ８、Ｓ１０参照）。このようにして、図６Ａの（イ）〜（ト）に示す全ての区切り候補について、区切り評価値を計算する。
【００８２】
つぎにＣＰＵ５２は、これらの区切り候補のうち、区切り評価値の最も高いものを、最適な区切り候補として選択し出力する（図４、ステップＳ１２参照）。
【００８３】
この後、ＣＰＵ５２は、出力された区切り候補を表示装置６０に表示する。ＣＰＵ５２は、さらに、入力装置５８から入力されるユーザーからの許容の意思表示を受け、最適な区切り候補を、確定区切り候補として出力する。
【００８４】
なお、最適な区切り候補として選択された候補が、ユーザーに許容されなかった場合は、ＣＰＵ５２は、ユーザーが行なった文節の区切りを、確定区切り候補として出力し、かな漢字変換処理を終了する。
【００８５】
つぎに、図１０〜図１４を参照しつつ、図３に基づいて、ルール／ＭＦ学習部２４（図２参照）におけるルール／ＭＦ学習処理の流れを説明する。
【００８６】
図１０は、学習データ作成処理の流れを表わしたフローチャートである。図１１は、ルール学習の処理の流れを表わしたフローチャートである。図１２は、ルールの組合せを例示したものである。図１３は、メンバシップ関数の学習の処理の流れを表わしたフローチャートである。図１４はメンバシップ関数の作成手順を示した図である。
【００８７】
ルール／ＭＦ学習処理は、学習データ作成処理、ルール学習処理、メンバシップ関数学習処理の、３つの処理にわけることができる。まず、図１０に示す学習データ作成処理について説明する。
【００８８】
ステップＳ２２〜Ｓ３０は、上述の通常のかな漢字変換処理である。ＣＰＵ５２は、通常のかな漢字変換処理において、入力されたかなデータを、確定かなデータとして外部記憶装置５６に記憶させる。また、その確定かなデータに対応する確定区切り候補を外部記憶装置５６に記憶させる（図１０、ステップＳ３２参照）。このようにして、通常のかな漢字変換処理において、入力されたかなデータごとに、確定かなデータおよび確定区切り候補が記憶される。
【００８９】
つぎに、図１１に示すルール学習処理について説明する。ルール学習処理は、考え得る全てのルールの組合せについて、その妥当性を検証する処理である。
【００９０】
説明のために、ファジー推論のルールの入力パラメータをＩＮ０、ＩＮ１の２つとし、出力パラメータをＯＵＴとする。入力パラメータＩＮ０の取り得る値を（Ｓ、Ｌ）の２つ、入力パラメータＩＮ１の取り得る値を（Ｎ、Ｐ）の２つとし、出力パラメータＯＵＴの取り得る値を（Ｓ、Ｍ、Ｌ）の３つとする。
【００９１】
このように仮定すれば、ルールの組合せ数は、次式で表わされる。
【００９２】
0003719450.tif 000004
なお、１組のルールを構成するルールの数は、次式で表わされる。
【００９３】
0003719450.tif 000005
ただし、ｎ（Ｂ）は、パラメータＢの取り得る値の数を表わし、”＊＊”は累乗を、”＊”は積を表わす演算子である。この８１組のルールの組合せのうち、３組を図１２Ａに例示する。
【００９４】
また、１組のルールについて、構成する各ルールが適用されるか否かについての組合せ数は、次式で表わされる。
【００９５】
0003719450.tif 000006
この１６組のルールの組合せのうち、２組を図１２Ｂに例示する。
【００９６】
したがって、考え得る全てのルールの組合せ数は、次式で表わされる。
【００９７】
0003719450.tif 000007
すなわち、上述の仮定のもとにおいては、１２９６組のルールの組合せについて、その妥当性を検証することになる。
【００９８】
ＣＰＵ５２は、上述の１２９６組のルールのうち、まず、１組のルールを作成する（図１１、ステップＳ３４参照）。
【００９９】
次に、ＣＰＵ５２は、ステップＳ３４で作成された１組のルールにしたがって、
ステップＳ３２で外部記憶装置５６に記憶された確定かなデータに基づいて、ファジー推論により、最適な区切り候補を学習区切り候補として求める（図１１、ステップＳ３６参照）。
【０１００】
この学習区切り候補は、通常のかな漢字変換（図４、ステップＳ２〜Ｓ１２参照）と同様の手順で求められる。なお、学習区切り候補は、外部記憶装置５６に記憶された確定かなデータごとに生成される。１組のルールについて生成されたこれらの学習区切り候補の集合を学習区切り候補群と呼ぶ。
【０１０１】
次に、ＣＰＵ５２は、ステップＳ３６において生成された学習区切り候補群を構成する学習区切り候補ごとに、学習区切り候補と外部記憶装置５６に記憶された確定区切り候補とが一致するか否かを判断し、学習区切り候補群全体としてこれらが一致しない度合いを算出し、算出した値を、そのルールについての学習区切り候補群の誤差とする（図１１、ステップＳ３８参照）。
【０１０２】
つぎに、ＣＰＵ５２は、全てのルールの組合せについて、上述の学習区切り候補群の誤差を算出したか否かの判断を行なう（図１１、ステップＳ４０参照）。まだ、学習区切り候補群の誤差を算出していないルールの組合せがある場合は、同様の処理（図１１、ステップＳ３４〜Ｓ４０参照）を繰り返す。
【０１０３】
上述の１２９６組のルール全てについて、学習区切り候補群の誤差の算出が終了すると、ＣＰＵ５２は、算出した学習区切り候補群の誤差を最小とするルールの組みあわせを求める（図１１、ステップＳ４２参照）。
【０１０４】
ＣＰＵ５２は、ステップＳ４２で求めたルールを、新たなルールとして決定し、決定された新たなルールを、従前のルールに替えて外部記憶装置５６に記憶させる。このようにして、ファジー推論のルールの更新を行なう。
【０１０５】
つぎに、図１３に示すメンバシップ関数学習処理について説明する。メンバシップ関数学習処理は、最適なメンバシップ関数を見つけ出す処理である。
【０１０６】
ＣＰＵ５２は、図１４に示すように、まず、外部記憶装置５６に記憶されているメンバシップ関数（イ）を取り出し、その頂点（あ）〜（か）を乱数により、たとえば矢印方向に、揺さぶりをかけ、新たなメンバシップ関数（ロ）を生成する。この生成処理は、全ての入力パラメータおよび出力パラメータに関するメンバシップ関数について行なう。すなわち、この生成処理により、新たなメンバシップ関数を１組生成することになる（図１３、ステップＳ４６参照）。
【０１０７】
次に、ＣＰＵ５２は、ステップＳ４６で作成された新たな１組のメンバシップ関数にしたがって、ファジー推論により、前述のルールの学習におけるステップＳ３６〜Ｓ３８と同様の手順で、その１組のメンバシップ関数についての学習区切り候補群の誤差を求める（図１３、ステップＳ４８〜Ｓ５０参照）。
【０１０８】
つぎにＣＰＵ５２は、あらかじめ設定されている回数だけ、順次生成される新たなメンバシップ関数の組について、上述の学習区切り候補群の誤差を算出したか否かの判断を行なう（図１３、ステップＳ５２参照）。
【０１０９】
学習区切り候補群の誤差の算出が、所定の回数に達していない場合は、同様の処理（図１３、ステップＳ４６〜Ｓ５２参照）を繰り返す。所定の回数分について、学習区切り候補群の誤差の算出が終了すると、ＣＰＵ５２は、算出した学習区切り候補群の誤差を最小とする、メンバシップ関数の組を求める（図１３、ステップＳ５４参照）。
【０１１０】
ＣＰＵ５２は、ステップＳ５４で求めたメンバシップ関数の組を、新たなメンバシップ関数の組として決定し、決定された新たなメンバシップ関数の組を、従前のメンバシップ関数の組に替えて外部記憶装置５６に記憶させる。このようにして、ファジー推論のメンバシップ関数の更新を行なう。
【０１１１】
つぎに、図１５に、この発明の他の実施例によるかな漢字変換装置７０の構成を示す。このかな漢字変換装置７０は、上述の図２に示すかな漢字変換装置２０とほぼ同様の構成であるが、かな漢字変換部７２に区切り候補生成命令発生手段７４が付加されている点で、図２に示すかな漢字変換装置２０と異なる。
【０１１２】
区切り候補生成命令発生手段７４は、区切り評価値算出手段３６により一の区切り候補につき区切り評価値が算出されたことを検知し、区切り規則において可能な区切りの候補のうちまだ区切り評価値が算出されていない区切り候補がある場合は、文節区切り手段２８に対し、新たに区切り候補生成命令を発生する。
【０１１３】
すなわち、上述の図２に示すかな漢字変換装置２０においては、まず、可能な区切り候補を全て生成し、その後、各区切り候補について区切り評価値を算出したが、この実施例におけるかな漢字変換装置７０においては、区切り候補を１つ生成するごとに、その区切り候補について区切り評価値を算出するよう構成されている。
【０１１４】
したがって、算出される区切り評価値を、順次比較し、より大きい区切り評価値に対応する区切り候補のみをメモリ５４（図３参照）に記憶させるよう構成すれば、メモリ容量を節約することができ、変換効率を向上させることができる。
【０１１５】
つぎに、図１６に、この発明のさらに他の実施例によるかな漢字変換装置８０の構成を示す。このかな漢字変換装置８０は、前述の図２に示すかな漢字変換装置２０とほぼ同様の構成であるが、学習区切り手段（図２参照、学習区切り手段４８）として兼用部８８を兼用しており、かつ、兼用部８８を変換モード専用部８６または学習モード専用部９０のいずれかと選択的に接続するモード切換え手段であるスイッチＳＷ１〜ＳＷ３を有している点で、図２に示すかな漢字変換装置２０と異なる。
【０１１６】
図１６において、文節区切り手段２８、区切り候補記憶部３０、文節評価値算出手段３２、区切り評価値算出手段３６および選択出力手段３８を兼用部８８とする。結果登録手段４４、区切り評価基準候補作成手段４６および最適候補決定手段５０を学習モード専用部９０とする。また、かなデータ記憶部２６、評価基準保持手段３４および区切り確定手段４２を変換モード専用部８６とする。
【０１１７】
図１６は、通常のかな漢字変換モードの状態を表わしている。すなわち、スイッチＳＷ１〜ＳＷ３は、いずれも図中（イ）側に接続されている。この状態においては、兼用部８８と変換モード専用部８６とが接続されており、兼用部８８と学習モード専用部９０とは切り離されている。すなわち、接続された変換モード専用部８６と兼用部８８とにより、かな漢字変換部８２が構成されている。
【０１１８】
つぎに、スイッチＳＷ１〜ＳＷ３を、図中（ロ）側に接続すると、兼用部８８と変換モード専用部８６とが切り離され、兼用部８８と学習モード専用部９０とが接続され、学習モードとなる。すなわち、接続された兼用部８８と学習モード専用部９０とにより、ルール／ＭＦ学習部８４が構成される。
【０１１９】
このように、スイッチＳＷ１〜ＳＷ３により、通常のかな漢字変換モードと学習モードとを切換えるよう構成することにより、図２に示すかな漢字変換装置２０と同様の処理を行なうことができる。
【０１２０】
また、このように構成することにより、ＣＰＵ５２（図３参照）の負荷の小さいときや、かな漢字変換が行なわれない夜間等かな漢字変換業務終了後に、ルール等の学習を行なわせることが可能となる。すなわち、通常のかな漢字変換モード時における変換効率を損うことなく最適なルールに更新することができる。
【０１２１】
なお、上述の各実施例においては、頻度等評価値として、
頻度等評価値＝Ｘ１・Ｙ１＋Ｘ２・Ｙ２＋Ｘ３・Ｙ３        …式（１）
を用いたが、頻度等評価値としては、主単語の使用頻度Ｘ１、主単語の最近使用度Ｘ２、文節を構成する自律語のかなデータの長さＸ３のうち、任意の１または２の要素を用いるよう構成しても良い。
【０１２２】
また、文節評価値算出手段３２においては、入力パラメータとして、
0003719450.tif 000008
を全て用いるよう構成しているが、入力パラメータとしては、『文節長の差』、『小文節数の差』、『頻度等評価値の差』のうち、任意の１または２の要素を用いるよう構成してもよい。また、文節評価値のバラツキを表わすものであれば、上述の入力パラメータに限るものではない。
【０１２３】
また、ファジー変換のルール、メンバシップ関数は、図７〜図９に限定されるものではない。さらに、区切り評価値算出手段３６、学習区切り手段４８として、ファジー推論によるものを用いたが、他に、統計的手法によるものを用いることもできる。
【０１２４】
また、ルール／ＭＦ学習部２４（図２、図１５参照）または８４（図１６参照）は、上述のように、ＣＰＵ５２の負荷の小さいときや、かな漢字変換が行なわれない夜間等に作動させる他、定期的または不定期的に作動させるよう構成することができる。
【０１２５】
また、ルールの学習およびメンバシップ関数の学習は、同時に行なうよう構成することも、別々に行なうよう構成することもできる。さらに、いずれか一方のみを行なわせるよう構成することもできる。
【０１２６】
また、上述の各実施例においては、ルールまたはメンバシップ関数の学習の際、区切り評価基準候補となるべきルールまたはメンバシップ関数を、その都度、生成するよう構成したが、いちど生成したルール等を外部記憶装置５６等に記憶させておき、次回から、外部記憶装置５６に記憶させておいたルール等を取り出して利用するよう構成することもできる。また、最初から、ルール等を外部記憶装置５６等に記憶させておくよう構成することもできる。
【０１２７】
また、上述の各実施例においては、入力されたかなデータが２連文節である場合（図６Ａ参照）に、最適な区切り候補を求める処理について説明したが、入力されたかなデータが３連文節以上である場合にも、適用することができる。
【０１２８】
図６Ｂは、３連文節の例であるが、この場合には、第１文節と第２文節との間で最適な区切り候補を求め、まず第一文節を固定する。つぎに、第２文節と第３文節との間で最適な区切り候補を求めることにより、３連文節についても最適な文節区切りを行なうことができる。４連文節以上の場合にも、同様の処理を繰り返すことにより、最適な文節区切りを行なうことができる。したがって、いかなる長さの入力かなデータについても、この発明を適用することができる。
【０１２９】
なお、上述の各実施例においては、ＣＰＵ５２を用いて、ハードウェア構成を実現する場合を例に説明したが、図３に示すハードウェア構成の一部または全部を、ハードウェアロジックにより実現することもできる。
【０１３０】
【発明の効果】
この発明のかな漢字変換装置ならびにかな漢字変換方法は、区切り候補のそれぞれに対応した区切り評価値を算出し、区切り評価値を比較し、所定の基準を満たす区切り評価値を持つ区切り候補を選択することを特徴とする。
【０１３１】
したがって、各文節の文節評価値の差の小さい区切り候補を最適な区切り候補として出力することができる。このため、自然な文節区切り候補を、最適な区切り候補として出力することができ、誤った文節区切りが少なくなる。すなわち、文節区切りの効率の高い、かな漢字変換装置およびかな漢字変換方法を提供することができる。
【０１３２】
この発明のかな漢字変換装置およびかな漢字変換方法は、文節長、小文節数、頻度等評価値のうち少なくともひとつを文節評価値とすることを特徴とする。
【０１３３】
したがって、各文節の文節長、小文節数、頻度等評価値の差の小さい区切り候補を最適な区切り候補として出力することができる。このため、より自然な文節区切り候補を、最適な区切り候補として出力することができ、誤った文節区切りが少なくなる。すなわち、文節区切りの効率のより高い、かな漢字変換装置およびかな漢字変換方法を提供することができる。
【０１３４】
この発明のかな漢字変換装置およびかな漢字変換方法は、登録された区切り候補が、最も高い区切り評価値を持つような区切り評価基準を生成し、生成された区切り評価基準を保持することを特徴とする。
【０１３５】
したがって、文節区切りの評価の基準を、ユーザーの文節区切りの癖に、自動的に適合させることができる。このため、個々のユーザーとって、それぞれ最適な文節区切りが可能となる。また、直近の文節区切りの傾向に適合させることが可能になる。そのため、誤った文節区切りが少なくなる。すなわち、個々のユーザーの文節区切りの癖に適合した、効率のより高い、かな漢字変換装置およびかな漢字変換方法を提供することができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】この発明の一実施例によるかな漢字変換装置の構成を示す図面である。
【図２】この発明の一実施例によるかな漢字変換装置の各手段をより具体的な一例で構成したかな漢字変換装置の構成を示す図面である。
【図３】この発明の実施例によるかな漢字変換装置のハードウェア構成を示す図面である。
【図４】この発明の図２の実施例によるかな漢字変換装置における、かな漢字変換の処理の流れを示す図面である。
【図５】この発明の図２の実施例によるかな漢字変換装置における、区切り評価値計算処理の流れを示す図面である。
【図６】文節の区切り候補および文の構成を示す図面である。
【図７】この発明の図２の実施例によるかな漢字変換装置における、ファジー推論のルールを示す図面である。
【図８】この発明の図２の実施例によるかな漢字変換装置における、入力パラメータのメンバシップ関数を示す図面である。
【図９】この発明の図２の実施例によるかな漢字変換装置における、出力パラメータのメンバシップ関数を示す図面である。
【図１０】この発明の図２の実施例によるかな漢字変換装置における、学習データ作成処理の流れを示す図面である。
【図１１】この発明の図２の実施例によるかな漢字変換装置における、ルール学習処理の流れを示す図面である。
【図１２】この発明の図２の実施例によるかな漢字変換装置における、ルールの組合せ例を示す図面である。
【図１３】この発明の図２の実施例によるかな漢字変換装置における、メンバシップ関数学習処理の流れを示す図面である。
【図１４】この発明の図２の実施例によるかな漢字変換装置における、メンバシップ関数の作成手順を示す図面である。
【図１５】この発明の他の実施例によるかな漢字変換装置の構成を示す図面である。
【図１６】この発明のさらに他の実施例によるかな漢字変換装置の構成を示す図面である。
【図１７】従来のかな漢字変換装置の構成を示す図面である。
【図１８】従来のかな漢字変換装置における、区切り評価値算出方法を示す図面である。
【符号の説明】
３０・・・・・・・・区切り候補記憶部
３４・・・・・・・・評価基準保持手段
３６・・・・・・・・区切り評価値算出手段
３８・・・・・・・・選択出力手段
【図１】
0003719450.tif 000009
【図２】
0003719450.tif 000010
【図３】
0003719450.tif 000011
【図４】
0003719450.tif 000012
【図５】
0003719450.tif 000013
【図６】
0003719450.tif 000014
【図７】
0003719450.tif 000015
【図８】
0003719450.tif 000016
【図９】
0003719450.tif 000017
【図１０】
0003719450.tif 000018
【図１１】
0003719450.tif 000019
【図１２】
0003719450.tif 000020
【図１３】
0003719450.tif 000021
【図１４】
0003719450.tif 000022
【図１５】
0003719450.tif 000023
【図１６】
0003719450.tif 000024
【図１７】
0003719450.tif 000025
【図１８】
0003719450.tif 000026