(57)【要約】【課題】  本発明の課題は、手書き又は活字された住所を光学的に読み取って文字認識をする際に、建物に関する情報を高い精度で認識可能とすることを目的とする。【解決手段】  本発明の課題は、住所を示す住所画像を文字認識することによって得られた建物に関する方書き部の認識候補文字から、所定文字種別による文字列のパターンを生成して所定品詞を対応させて追加形態素解析辞書に追加し、前記方書き部の認識候補文字によって構成される複数の文字列を、前記方書き部の基本形態素解析辞書と前記追加形態素解析辞書とを用いて品詞間接続規則に従って形態素解析を実行して得られる文字列のうち、前記追加形態素解析辞書に優先して前記基本形態素解析辞書に予め登録されている単語を含む文字列から最も確からしい文字列によって前記方書き部を修正することによって達成される。【選択図】  図３
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
文字認識をコンピュータに行なわせるためのコンピュータ実行可能なプログラムにおいて、該コンピュータに、
住所を示す住所画像を文字認識することによって得られた建物に関する方書き部の認識候補文字から、所定文字種別による文字列のパターンを生成する文字列パターン生成手順と、
前記文字列パターン生成手順によって生成された前記パターンに対して、所定品詞を対応させて追加形態素解析辞書に追加する追加手順と、
前記方書き部の認識候補文字によって構成される複数の文字列を、前記方書き部に特化した基本形態素解析辞書と前記追加形態素解析辞書とを用いて品詞間の接続規則を示す品詞間接続規則に従って、該文字列内の単語に対応付けられる品詞に基づいて形態素解析を実行し、該品詞間接続規則に対応する文字列を解析結果とする解析手順と、
前記解析結果によって示される前記文字列のうち、前記追加形態素解析辞書より優先して前記基本形態素解析辞書に予め登録されている単語を含む文字列から最も確からしい文字列を選択して、該選択した文字列によって前記方書き部を修正する修正手順とを実行させることを特徴とするコンピュータ実行可能なプログラム。
【請求項２】
前記文字列パターン生成手順は、所定文字種別によって表記される文字列のパターンと該パターンの出現確率とを予め学習させた文字並びパターン辞書を参照することによって、所定出現確率以上となる該パターンをパターン格納領域に格納し、
前記追加手順は、前記パターン格納領域に格納されたパターンに対して、前記品詞を対応させて前記追加形態素解析辞書に追加することを特徴とする請求項１項記載のコンピュータ実行可能なプログラム。
【請求項３】
更に、前記住所画像を文字認識した前記認識候補文字と、該認識候補文字の信頼度に関する信頼度情報とを対応させて認識候補格納領域に格納する文字認識手順を有し、
前記修正手順は、前記認識候補格納領域に格納されている信頼度情報を参照することによって、前記最も確からしい文字列を選択することを特徴とする請求項１又は２項記載のコンピュータ実行可能なプログラム。
【請求項４】
文字認識をコンピュータに行なわせるためのコンピュータ実行可能なプログラムにおいて、該コンピュータに、
住所を示す住所画像を文字認識後に確定された該住所の地名に関する基幹部から地名を抽出して地名リスト格納領域に格納する抽出手順と、
予め地名が登録され、かつ、前記基幹部を確定する際に参照される基幹部辞書から前記地名の近隣の地名を検索して前記地名リスト格納領域に格納する近隣地名検索手順と、
地名の前後に接続される単語に関する接続規則を示す地名接続規則に従って、前記地名リスト格納領域に格納された地名を含む単語を作成する単語作成手順と、
前記地名リスト格納領域に格納された地名に関する単語を追加形態素解析辞書に追加する追加手順と、
前記文字認識することによって得られた前記住所の建物に関する方書き部の認識候補文字によって構成される複数の文字列に対して、前記方書き部に特化した基本形態素解析辞書と前記追加形態素解析辞書とを用いて形態素解析を実行する解析手順と、
前記解析手順による解析結果によって示される前記文字列のうち、前記基本形態素解析辞書より優先して前記追加形態素解析辞書に登録されている単語を含む文字列から最も確からしい文字列を選択して、該選択した文字列によって前記方書き部を修正する修正手順とを実行させることを特徴とするコンピュータ実行可能なプログラム。
【請求項５】
更に、前記住所画像を文字認識した前記認識候補文字と、該認識候補文字の信頼度に関する信頼度情報とを対応させて認識候補格納領域に格納する文字認識手順を有し、
前記修正手順は、前記認識候補格納領域に格納されている信頼度情報を参照することによって、前記最も確からしい文字列を選択することを特徴とする請求項４記載のコンピュータ実行可能なプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、手書き又は活字された住所を光学的に読み取って文字認識をする際に、アパート名、マンション名などの建物に関する情報を高い精度で認識可能とする、文字認識をコンピュータに行なわせるためのコンピュータ実行可能なプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来より、手書きで記入された又は活字で印字された住所等の文字列を光学的に読み取って、認識する技術が開発されている。特に、手書き漢字又は活字漢字の住所を認識する場合、個々の文字の認識精度を向上させようとしても限界があり、住所全体を高い精度で認識することが困難であった。
【０００３】
そのため、住所に関する補助的な情報を使用して住所全体の認識精度を向上させようとする方法が使用されてきた。すなわち、はじめに個々の文字を認識して各文字の認識候補文字の確からしさを示す信頼度を求めておき、その後、住所に関する知識を使った後処理で認識結果の修正を行なうという順序で処理を行う。
【０００４】
この住所認識の後処理は大きく次の３段階に分けることができる。図１に示すように、住所文字列１を夫々の処理段階に対応させて、住所の地域名を示す基幹部１ａ、丁目及び番地を示す丁目及び番地部１ｂ、そしてビル名或いはアパート名を示す方書き部１ｃの３つの部分に分割する。
【０００５】
住所文字列１の都道府県名から丁目及び番地の直前までの基幹部１ａを確定する際には、予め日本全国の住所が登録されている辞書を参照して、認識結果を修正する方法が行なわれる。
【０００６】
次に、住所の丁目及び番地部１ｂを確定する際には、例えば、「１丁目２番地３」、「４−５−６」等の丁目及び番地部１ｂの表記パターンが予め登録されている辞書データを参照して、認識結果の修正を行なう。
【０００７】
住所文字列１の丁目及び番地部より後ろの部分となる方書き部１ｃは、方書き部１ｃに出現する単語が多岐にわたり、単語間の接続規則が複雑であるため、基幹部１ａ及び丁目及び番地部１ｂでの文字認識に比べると複雑な処理となる。
【０００８】
すなわち、方書き部１ｃでは、単語が多様で接続規則が単純ではない文字列であるため、主に、通常の文書のような自然文の後処理（認識結果の修正）が行なわれる。このような自然文の後処理を行なう従来の方法として、大きく３つの方法が提案されている。
【０００９】
第一の方法は、言語的な知識を利用するもので、文書内に現れる単語とその単語間の接続関係を辞書として保持し、形態素解析を利用して認識結果を修正する方法である（例えば、特許文献１参照。）。
【００１０】
形態素解析とは、品詞を属性として持った単語群と、品詞間の接続規則を定義した辞書を使用して、入力文字列を品詞間の接続規則が満たされた単語列に分解する処理である。
【００１１】
第二の方法は、文字間の接続の統計的な知識を利用するもので、各文字の組み合わせに対してその出現確率を辞書として保持し、文字列としての出現確率が最も高くなるように知識結果を修正する方法である。
【００１２】
第三の方法は、形態素解析による修正処理と部分文字の出現確率による修正処理とを組み合わせる方法である。この第三の方法において、組み合わせる方法として次のようなものがある。
【００１３】
まず、入力文字列を形態素解析で処理する部分と、部分文字列の出現確率を使って処理する部分に分けて、別々に処理を行なう方法がある（例えば、特許文献２参照。）。
【００１４】
他の組み合わせる方法として、直接形態素解析を使わずに、単語間の接続確率を辞書として保持して、抽出した単語間の接続確率が最も高くなる単語の組み合わせを選択することで、形態素解析と同様の処理を行なう方法もある。そして、文字間の接続確率（部分文字列の出現確率）と単語間の接続確率を統合することで、言語的な知識と文字間接続の知識とを組み合わせた判断が可能となり、これに基づいて認識結果の修正を行なう（例えば、特許文献３参照。）。
【特許文献１】特許第３３９４１６９号
【特許文献２】特開平５−２２５１８３号
【特許文献３】特公平７−６９９４３号
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【００１５】
住所文字列１の基幹部１ａと丁目及び番地部１ｂについては、注目する文字よりも前の文字列の結果によって出現する可能性のある文字をかなり限定することができ、全ての住所パターンを網羅した辞書を用意することで、高い認識結果の修正効果を得ることが可能である。しかしながら、出現するアパート名、マンション名などを示す方書き部１ｃでは、表記が非常に多様で前後の関連性も少なく、出現する文字を限定することが困難であり、更に、全てのパターンを網羅することもできない。
【００１６】
このような柔軟な文字列で構成される方書き部１ｃに対して、自然文の後処理について提案されている上記従来の方法を適用した場合について、それぞれの問題点について、以下に説明する。
【００１７】
言語的な知識を利用する上記第一の方法では、予め定義した文法を満足する結果が得られる反面、入力文字列に登録されていない単語が現れると認識結果を修正できないという問題がある。例えば、方書き部１ｃに出現する可能性が高い建物名に使われるカタカナ語については、使われる単語の基準がきまっていないため、予め大部分の単語を抽出しておくことは困難である。
【００１８】
文字間の接続の統計的な知識を利用する第二の方法では、部分文字列の出現確率を学習することができるため、予め全ての単語を用意する必要がないが、その反面、文法的にはおかしな結果が出力されやすいという問題がある。
【００１９】
また、このような統計的な接続確率を利用する場合、漢字などの個々の文字の出現頻度が低い文字であれば２文字の組み合わせの出現確率を利用するだけでも十分な効果を期待できる。しかし、ひらがなやカタカナのように個々の文字の出現頻度が高く、２文字の組み合わせでは十分な出現確率の差が得られないため、３文字以上の組み合わせを使うことが望ましい。ところが、日本語のように文字種の数が非常に多い言語の場合、多くの文字の組み合わせについて接続確率を辞書に保存しようとすると、膨大な容量が必要になってしまうという問題がある。例えば、４０００種類ある文字種に対して３文字の組み合わせを考えると、４０００×４０００×４０００通りの接続確率が存在するため、これを記憶する辞書の容量は膨大なものとなってしまう。
【００２０】
形態素解析による修正処理と部分文字列の出現確率による修正処理とを組み合わせる第三の方法における、前者の組み合わせ方法では、処理対象の文字列の一部分しか形態素解析を行なわないため、処理対象が住所文字列１の方書き部１ｃの文法規則を満足するような結果を得ることができないといった問題がある。後者の組み合わせ方法においても、文法的におかしな結果が出力される問題がある。
【００２１】
上述した問題点に加えて、上記種々の従来の方法では、住所文字列１の基幹部１ａの処理と、方書き部１ｃの処理とが分かれているため、基幹部１ａに現れた地名が方書き部１ｃの所定の場所に現れやすいといった住所文字列の特有の性質が利用されていないという問題がある。
【００２２】
この問題を解決するために、方書き部１ｃの認識結果を修正した後に、更に基幹部１ａの地名を使って認識結果の再修正を行う方法が考えられるが、この方法では、方書き部１ｃの後処理で方書き部１ｃの文法を満足する結果が得られたとしても、その単語接続規則を壊してしまう可能性があり、予め作成しておいた方書き部１ｃの文法が完全には活かされないという問題がある。
【００２３】
そこで、本発明の課題は、住所文字列の方書き部の認識結果を効果的に修正可能とするプログラムを提供することである。
【課題を解決するための手段】
【００２４】
上記課題を解決するため、本発明は、文字認識をコンピュータに行なわせるためのコンピュータ実行可能なプログラムにおいて、該コンピュータに、住所を示す住所画像を文字認識することによって得られた建物に関する方書き部の認識候補文字から、所定文字種別による文字列のパターンを生成する文字列パターン生成手順と、前記文字列パターン生成手順によって生成された前記パターンに対して、所定品詞を対応させて追加形態素解析辞書に追加する追加手順と、前記方書き部の認識候補文字によって構成される複数の文字列を、前記方書き部に特化した基本形態素解析辞書と前記追加形態素解析辞書とを用いて品詞間の接続規則を示す品詞間接続規則に従って、該文字列内の単語に対応付けられる品詞に基づいて形態素解析を実行し、該品詞間接続規則に対応する文字列を解析結果とする解析手順と、前記解析結果によって示される前記文字列のうち、前記追加形態素解析辞書より優先して前記基本形態素解析辞書に予め登録されている単語を含む文字列から最も確からしい文字列を選択して、該選択した文字列によって前記方書き部を修正する修正手順とを実行させるように構成される。
【００２５】
このようなプログラムがインストールされたコンピュータでは、住所の方書き部に対して形態素解析を使った知識処理を行う場合でも、予め登録されていないカタカナ語の修正が可能になり、更に、出力される結果は予め作成した住所の方書き部の文法を満足する結果を得ることができる。
【００２６】
また、予め適切に登録しておいた単語だけで住所の方書き部を解釈できる場合はその解析結果を優先的に出力するため、無理に自動的に作成した単語を結果として出力するようなこともない。
【００２７】
また、上記課題を解決するため、本発明は、文字認識をコンピュータに行なわせるためのコンピュータ実行可能なプログラムにおいて、該コンピュータに、住所を示す住所画像を文字認識後に確定された該住所の地名に関する基幹部から地名を抽出して地名リスト格納領域に格納する抽出手順と、予め地名が登録され、かつ、前記基幹部を確定する際に参照される基幹部辞書から前記地名の近隣の地名を検索して前記地名リスト格納領域に格納する近隣地名検索手順と、地名の前後に接続される単語に関する接続規則を示す地名接続規則に従って、前記地名リスト格納領域に格納された地名を含む単語を作成する単語作成手順と、前記地名リスト格納領域に格納された地名に関する単語を追加形態素解析辞書に追加する追加手順と、前記文字認識することによって得られた前記住所の建物に関する方書き部の認識候補文字によって構成される複数の文字列に対して、前記方書き部に特化した基本形態素解析辞書と前記追加形態素解析辞書とを用いて形態素解析を実行する解析手順と、前記解析手順による解析結果によって示される前記文字列のうち、前記基本形態素解析辞書より優先して前記追加形態素解析辞書に登録されている単語を含む文字列から最も確からしい文字列を選択して、該選択した文字列によって前記方書き部を修正する修正手順とを実行させるように構成される。
【００２８】
このようなプログラムがインストールされたコンピュータでは、住所の基幹部と住所方書き部の修正処理を別々に行ったとしても、住所の基幹部の結果を方書き部で利用することができる。
【００２９】
更に、方書き部全体に対して形態素解析を行うので、出力される結果は、予め適切に決めておいた住所の方書き部での特有の文法を満足するものになる。
【００３０】
また、方書き部の解析結果として、予め登録しておいた単語を含む結果と基幹部から推定される単語を含む結果の両方が得られるため、より可能性が高い住所の基幹部から推定される単語を含む結果を出力することができる。
【発明の効果】
【００３１】
本願発明は、住所の方書き部に対して形態素解析を使った知識処理を行う場合でも、予め登録されていないカタカナ語の修正が可能になり、更に、出力される結果は予め作成した住所の方書き部の文法を満足する結果を得ることができる。また、住所の基幹部と住所方書き部の修正処理を別々に行ったとしても、住所の基幹部の結果を方書き部で利用することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００３２】
以下、本発明の実施の形態を図面に基づいて説明する。
【００３３】
本発明の実施の一形態に係るコンピュータ実行可能なプログラムに従って処理を実行する文字認識装置は、例えば、図２に示すようなハードウェア構成を有する。図２は、文字認識装置のハードウェア構成例を示す図である。図２において、文字認識装置１００は、コンピュータによって制御される端末であって、ＣＰＵ（Central Processing Unit）１１と、メモリユニット１２と、表示ユニット１３と、出力ユニット１４と、入力ユニット１５と、記憶装置１７と、ドライバ１８と、周辺装置とのインタフェースを行なうインタフェース２０とで構成され、システムバスＢに接続される。
【００３４】
ＣＰＵ１１は、メモリユニット１２に格納されたプログラムに従ってクライアントＰＣ１０を制御する。メモリユニット１２は、ＲＡＭ（Random Access Memory）及びＲＯＭ（Read-Only Memory）等にて構成され、ＣＰＵ１１にて実行されるプログラム、ＣＰＵ１１での処理に必要なデータ、ＣＰＵ１１での処理にて得られたデータ等を格納する。また、メモリユニット１２の一部の領域が、ＣＰＵ１１での処理に利用されるワークエリアとして割り付けられている。
【００３５】
表示ユニット１３は、ＣＰＵ１１の制御のもとに必要な各種情報を表示する。出力ユニット１４は、プリンタ等を有し、利用者からの指示に応じて各種情報を出力するために用いられる。入力ユニット１５は、マウス、キーボード等を有し、利用者が文字認識装置１００が処理を行なうための必要な各種情報を入力するために用いられる。記憶装置１７は、例えば、ハードディスクユニットにて構成され、各種処理を実行するプログラム等のデータを格納する。
【００３６】
文字認識装置１００よって行われる処理を実現するプログラムは、例えば、ＣＤ−ＲＯＭ（Compact Disc Read-Only Memory）等の記憶媒体１９によって文字認識装置１００に提供される。即ち、プログラムが保存された記憶媒体１９がドライバ１８にセットされると、ドライバ１８が記憶媒体１９からプログラムを読み出し、その読み出されたプログラムがシステムバスＢを介して記憶装置１７にインストールされる。そして、プログラムが起動されると、記憶装置１７にインストールされたプログラムに従ってＣＰＵ１１がその処理を開始する。尚、プログラムを格納する媒体としてＣＤ−ＲＯＭに限定するものではなく、コンピュータが読み取り可能な媒体であればよい。
【００３７】
インタフェース２０は、スキャナ２１と接続可能なインタフェースであって、スキャナ２１に住所が記入された用紙の画像を読み込ませると共に、読み込んだ画像データを文字認識装置１００へ取り込むための文字認識装置１００とのインタフェースを行なう。
【００３８】
図３は、文字認識処理を実現するための第一の機能構成を示す図である。図３において、文字認識装置１００は、記憶媒体１９に記憶された文字認識処理を実行するためのプログラムを記憶装置１７にインストールすることによって、個別文字認識処理部４２と、住所基幹部修正処理部４５と、丁目・番地部修正処理部４７と、カナ単語リスト作成処理部４９と、形態素解析辞書登録処理部５２と、住所方書き部修正処理部５４と、住所認識結果出力処理部５６の各処理部を構成し、文字認識処理にて参照される文字認識辞書ＤＢ４３と、住所基幹部辞書ＤＢ４６と、丁目・番地部パターン辞書ＤＢ４８と、文字並びパターン辞書ＤＢ５０と、追加形態素解析辞書ＤＢ５３と、基本形態素解析辞書ＤＢ５５のデータベースを備え、更に、認識候補格納領域４４と、カナ単語リスト格納領域５１と、方書き部結果格納領域５８とが形成される。
【００３９】
図１に示されるような住所文字列１をスキャナ２１などから読み込んだ住所文字列画像４１は、個別文字認識処理部４２に渡され、文字認識処理が開始される。
【００４０】
個別文字認識処理部４２は、住所文字列画像４１に基づいて１文字ずつ切り出して、文字認識辞書ＤＢ４２を参照することによって１文字ずつ文字認識を行なう。個別文字認識処理部４２は、文字認識された文字を認識候補格納領域４４に格納する。この際、個別文字認識処理部４２は、１文字毎に候補として考えられる複数の文字を認識結果として認識候補格納領域４４に格納する。
【００４１】
住所基幹部修正処理部４５は、認識候補格納領域４４に格納された認識候補群のうち、住所基幹部辞書ＤＢ４６に登録された住所と住所文字列１の先頭文字から照合できた部分までの認識結果を基幹部１ａとして確定し、その認識結果に一番近い住所（文字列）で当該認識結果を修正する。そして、住所基幹部修正処理部４５は、基幹部１ａとして確定された文字列を認識候補格納領域４４に格納する。
【００４２】
住所基幹部修正処理部４５によって参照される住所基幹部辞書ＤＢ４６のデータ構造について図４で説明する。図４は、住所基幹部辞書ＤＢのデータ構造の例を示す図である。図４において、住所基幹部辞書ＤＢ４６は、全国の住所の基幹部１ａの部分を階層構造で管理し、主に、都道府県部、市区郡部、町村に分けて階層的に住所を示す文字列が管理される。また、市区郡部では、更に、詳細な階層構造を示すように管理しても良い。一例として、住所文字列１において都道府県部を示す文字列「神奈川県」で始まる場合、市区郡部を示す文字列「川崎市」、「横浜市」などの複数の市を示す文字列が対応し、文字列「横浜市」の後には、更に文字列「神奈川区」、「港南区」、「港北区」などの複数の区を示す文字列が対応し、文字列「港北区」の後には、町村部を示す文字列「新羽町」、「新吉田町」、「新横浜」などの複数の町村を示す文字列が対応することを示している。
【００４３】
次に、認識候補格納領域４４に格納された認識候補文字列のうち、基幹部１ａの文字列について図５で説明する。図５は、認識候補格納領域のデータ構造における住所文字列の基幹部を示す図である。図５において、各セル内の上段が個別文字認識処理部４２によって認識された認識候補文字を示し、下段が候補文字と標準字形との相違度を示している。
【００４４】
従って、図５に示すような認識候補文字において、住所基幹部修正処理部４５が、住所基幹部辞書ＤＢ４６を参照して、認識候補格納領域４４に格納された基幹部１ａの文字列との照合を行なうと、最も確からしい一位を示す「神奈川県横浜市港北区新横浜」に確定し、文字列「神奈川県横浜市港北区新横浜」が基幹部１ａの文字列として決定される。
【００４５】
丁目・番地部修正処理部４７は、認識候補格納領域４４に格納された認識候補群のうち、住所基幹部修正処理部４５で確定された基幹部１ａの直後の文字から１文字ずつ、丁目・番地部パターン辞書ＤＢ４８に登録されたパターンと照合し、照合できた部分までの認識結果を丁目及び番地部１ｂとして確定し、その認識結果に一番近い丁目・番地（文字列）で当該認識結果を修正する。そして、丁目・番地部修正処理部４７は、丁目及び番地部１ｂとして確定された文字列を認識候補格納領域４４に格納する。
【００４６】
カナ単語リスト作成処理部４９は、認識候補格納領域４４からカタカナの文字候補の組み合わせパターンを生成し、そのうち文字並びパターン辞書ＤＢ５０を使って評価した結果が所定評価値以上となる組み合わせパターンのみをカナ単語リスト格納領域５１に格納する。
【００４７】
形態素解析辞書登録処理部５２は、カナ単語リスト作成処理部４９によってカナ単語リスト格納領域５１に格納された単語群を追加形態素解析辞書ＤＢ５３に登録する。
【００４８】
住所方書き部修正処理部５４は、認識候補格納領域４４に格納された認識候補群のうち、住所基幹部修正処理部４５および丁目・番地部修正処理部４７で確定されていない部分について、基本形態素解析辞書ＤＢ５５および追加形態素解析辞書ＤＢ５３を使って形態素解析を行ない、形態素解析によって抽出された解析候補を方書き部結果格納領域５８に格納する。方書き部結果格納領域５８に格納された解析候補のうち、最も文字認識の信頼度の高い（最も確からしい）ものを選択して認識結果を修正し、方書き部１ｃとして確定する。そして、住所方書き部修正処理部５４は、方書き部１ｃとして確定された文字列を認識候補格納領域４４に格納する。
【００４９】
住所認識結果出力処理部５６は、個別文字認識処理部４２で文字認識され、住所基幹部修正処理部４５、丁目・番地部修正処理部４７、および住所方書き部修正処理部５４によって修正された各認識結果を認識候補格納領域４４から読み出して、住所認識結果５６として出力する。住所認識結果５６は、例えば、表示ユニット１４に表示される。
【００５０】
文字認識処理の手順は、上述したように、個別文字認識処理部４２、住所基幹部修正処理部４５、丁目・番地部修正処理部４７、カナ単語リスト作成処理部４９、形態素解析辞書登録処理部５２、住所方書き部修正処理部５４、住所認識結果出力処理部５６の順であり、カナ単語リスト作成処理部４９と、形態素解析辞書登録処理部５２と、住所方書き部修正処理部５４とが方書き部１ｃの文字認識処理を実行する。
【００５１】
方書き部１ｃにおける文字認識された文字列の修正処理では、認識候補の組み合わせに対して住所の方書きに特化した形態素解析辞書を使った形態素解析を行ない、得られた解析結果のうち、選択された認識候補の信頼度が最も高い認識結果を選択する。
【００５２】
しかし、従来の方法では、形態素解析では辞書に登録してある単語の修正しか行なえず、辞書にない単語が含まれている場合、この単語を修正する手段がなかった。また、方書き部１ｃには、多種多様な単語が現れ、特に、カタカナ語の種類は、非常に多いため全てを単語辞書に登録しておくことができない。
【００５３】
例えば、マンション名、アパート名、ビル名などには、「スクエア」、「ヒルズ」、「プラザ」、「ランド」などのようなカタカナ語が使われるが、全ての単語を単語辞書に登録しておくことは困難であり、現実的ではない。
【００５４】
本発明の実施の一形態に係る文字認識装置にて、このような問題を解決するための方書き部１ｃの修正処理について詳述する。
【００５５】
図６は、第一の修正処理を説明するためのフローチャート図である。図６において、カナ単語リスト作成処理部４９は、住所文字列１の方書き部１ａの認識候補文字を組み合わせて、カタカナで構成される組み合わせパターンを抽出する（ステップＳ１１）。例えば、図７に示すように認識候補格納域４４に方書き部１ａの認識候補文字が格納されている場合で説明する。
【００５６】
図７は、認識結果格納領域のデータ構造における住所文字列の方書き部の例を示す図である。図７に示されるデータ構造は、図５と同様に、上段に認識候補文字が示され、下段に候補文字の標準字形との相違度が示される。図７において、カナ単語リスト作成処理部４９は、住所文字列１の２１文字目で認識された認識候補文字のうちカタカナの「グ」、「ゲ」、「ヴ」、そして「ダ」を取り出し、２２文字目でカタカナの「レ」を取り出し、２３文字目でカタカナの「ィ」、「イ」、そして「ナ」を取り出し、２４文字目でカタカナの「ス」、「ズ」、そして「ヌ」を取り出す。この場合、カナ単語リスト作成処理部４９は、最後の３２文字目までカタカナを取り出す処理を実行するが、結果として、２１文字目から２４文字目まででカタカナを取り出すことになる。
【００５７】
カナ単語リスト作成処理部４９は、このようにして取り出したカタカナを組み合わせて単語を生成する。
【００５８】
図８は、カタカナの組み合わせ方法を示す図である。図８において、例えば、カナ単語リスト作成処理部４９が、４文字の組み合わせを生成する場合、「グレィス」、「グレィズ」、「グレィヌ」、「グレイス」、「グレイズ」、「グレイヌ」、「グレナス」、「グレナズ」、「グレナヌ」、「ゲレィス」、「ゲレィズ」、「ゲレィヌ」、「ゲレイス」、「ゲレイズ」、「ゲレイヌ」、「ゲレナス」、「ゲレナズ」、「ゲレナヌ」等の組み合わせパターンを生成する。
【００５９】
そしてステップＳ１１での処理の後、カナ単語リスト作成処理部４９は、生成した４文字の組み合わせパターンに対して、文字並びパターン辞書ＤＢ５０を参照して出現確率を算出する（ステップＳ１２）。先ず、カナ単語リスト作成処理部４９は、生成された４文字の組み合わせパターンにおける３文字の部分文字列の出現確率を算出する。算出された出現確率は、例えば、図９に示すような結果を示す。
【００６０】
図９は、部分文字列の出現確率の例を示す図である。図９において、生成された４文字の組み合わせパターンにおける３文字の部分文字列の出現確率は、「グレイ」が０．０３９、「レイス」が０．０２８、「レイズ」が０．０２３、・・・、「ヴレナ」が０．００２、「レィヌ」が０、・・・などとなる。
【００６１】
次に、これら出現確率を用いて、カナ単語リスト作成処理部４９は、生成した４文字の組み合わせパターン毎の出現確率を算出する。４文字「グレイス」の出現確率は、「グレイ」の出現確率０．０３９と、「レイス」の出現確率０．０２８とを掛け合わせた結果０．００１０９２となる。他４文字の組み合わせパターンについても、同様にしてその出現確率を算出する。
【００６２】
そしてステップＳ１２での処理の後、カナ単語リスト作成処理部４９は、算出した４文字の組み合わせパターンの出現確率のうち、所定出現確率より高いパターンをカナ単語リスト格納領域５１に格納する（ステップＳ１３）。この場合、出現確率の高い順に、所定の数分のパターンをカナ単語リスト格納領域５１に格納するようにしても良い。ここで、例えば、「グレイス」、「グレイズ」等が格納されたとする。
【００６３】
形態素解析辞書登録処理部５２は、カナ単語リスト格納領域５１に格納された単語を追加形態素解析辞書ＤＢ５３に登録する（ステップＳ１４）。単語は、一単語以上の出現確率の高い４文字のカタカナが与えられた品詞と共に登録される。ここで、方書き部１ｃで出現するカタカナであるため、建物を示す単語であるとして、例えば、「建物前置語」という品詞が与えられる。ステップＳ１４にてカタカナの文字列が登録される追加形態素解析辞書ＤＢ５３は、例えば、図１０に示すようなデータ構造を有する。
【００６４】
図１０は、追加形態素解析辞書ＤＢのデータ構造の例を示す図である。図１０において、追加形態素解析辞書ＤＢ５３では、単語、品詞などの項目で構成される。例えば、追加形態素解析辞書ＤＢ５３において、単語「横浜」は品詞「地名」であり、単語「川崎」は品詞「地名」であり、単語「佐藤」は品詞「人名」であり、単語「鈴木」は品詞「人名」であり、単語「アパート」は品詞「建物語」であり、単語「マンション」は品詞「建物語」であることが管理される。そして、ステップＳ１４にて、品詞が「建物前置語」である単語「グレイス」、「グレイズ」等が追加される。図１０に示す追加形態素解析辞書ＤＢのデータ構造の例において、出現頻度の高い単語は、予め基本形態素解析辞書ＤＢ５５に登録されている。
【００６５】
住所方書き部修正処理部５４は、基本形態素解析辞書ＤＢ５５と追加形態素解析辞書ＤＢ５３とを使用して形態素解析を行ない、複数の解析結果を方書き部結果格納領域５８に格納する（ステップＳ１５）。形態素解析では、基本形態素解析辞書ＤＢ５５に予め定義された品詞間の接続規則定義に従って方書き部１ｃが解析される。品詞間の接続規則定義とは、例えば、図１１に示されるような品詞間の接続規則を定義する規則である。
【００６６】
図１１は、品詞間の接続規則定義の例を示す図である。図１１では、方書き部１ｃにおける品詞間の接続規則定義が例示される。図１１において、定義される品詞の接続規則は、例えば、「地名−建物語−部屋番号」、「人名−建物語−部屋番号」、「建物前置語−地名−部屋番号」等のように定義される。品詞の接続規則「地名−建物語−部屋番号」で定義される文字列の例として「新横浜マンション４１２」、品詞の接続規則「人名−建物語−部屋番号」で定義される文字列の例として「山田アパート２０５」などがある。
【００６７】
ステップＳ１５では、方書き部１ｃが品詞が建物前置語であるカタカナの文字列ではじまるので、品詞間の接続規則「建物前置語−地名−部屋番号」に従って形態素解析が行なわれる。その結果、例えば、「グレイス新横浜第二４０５」、「グレイズ新横浜第二４０５」等の複数の文字列候補が方書き部結果格納領域５８に格納される。
【００６８】
住所方書き部修正処理部５４は、方書き部結果格納領域５８に格納された形態素解析の結果に対して認識評価値を算出する（ステップＳ１６）。認識評価値は、方書き部１ｃの文字列候補毎に各認識候補文字の相違度を合計し、認識候補文字の数で割って平均を算出した値である。例えば、「グレイス新横浜第二４０５」と「グレイズ新横浜第二４０５」の２つ以上の文字列候補が方書き部結果格納領域５８に格納されたとすると、「グレイス新横浜第二４０５」の相違度の合計「２６０５」を認識候補文字数「１２」で割った平均値「２１７．１」を認識評価値とし、「グレイズ新横浜第二４０５」の相違度の合計「２７０５」を認識候補文字数「１２」で割った平均値「２２５．４」を認識評価値とし、同様に、他方書き部１ｃの文字列候補について認識評価値を算出する。
【００６９】
そして、住所方書き部修正処理部５４は、追加形態素解析辞書ＤＢ５３に登録された単語を含まない解析結果（認識候補文字列）から、認識評価が最も小さい値の解析結果を選択する（ステップＳ１７）。つまり、基本形態素解析辞書ＤＢ５５に格納されている単語が、追加形態素解析辞書ＤＢ５３に追加された単語より優先して選択される。
【００７０】
住所方書き部修正処理部５４は、選択した解析結果（認識候補文字列）の認識評価が所定値以下を示すか否かを判断する（ステップＳ１８）。つまり、相違度の平均値が十分に小さく、標準字形として確からしいか否かが判断される。認識評価が所定値以下である場合、ステップＳ２０へ進む。
【００７１】
認識評価が所定値以下でない場合、追加形態素解析辞書ＤＢ５３に登録された単語を含めて、全ての解析結果（認識候補文字列）から、認識評価が最も小さい値の解析結果を選択する（ステップＳ１９）。つまり、追加形態素解析辞書ＤＢ５３に登録された単語も含めて、全ての解析結果から認識評価が最も小さい値の解析結果を選択する。
【００７２】
住所方書き部修正処理部５４は、選択した解析結果を住所文字列１の方書き部１ｃの結果として確定する（ステップＳ２０）。つまり、その解析結果を示す文字列によって、方書き部結果格納領域５８に格納された解析候補のうち、最も文字認識の信頼度が高いものを選択して認識結果を修正し、方書き部１ｃとして確定する。
【００７３】
このような第一の修正処理によって方書き部１ｃが確定された後、住所認識結果出力処理部５６は、認識候補格納領域４４から修正された基幹部１ａ、丁目及び番地部１ｂ、及び方書き部１ｃで構成される住所文字列１の住所認識結果５７として出力する。例えば、表示ユニット１３に住所文字列１が表示される。
【００７４】
上述した第一の修正処理について、他の例等を用いて更に詳述する。
【００７５】
ステップＳ１１でのカタカナで構成される組み合わせパターンを生成する処理において、図７の認識結果格納領域４４から、方書き部１ｃの認識候補文字から抽出したカタカナで様々な長さの文字列を生成する際に、例えば、「アークヒルズ」という候補文字の組み合わせパターンが含まれているときは、「アークヒル」や「クヒルズ」等の部分文字列も組み合わせパターンとして生成する。
【００７６】
組み合わせパターンを生成する際には、夫々の認識候補文字の信頼度を参照して、信頼度が低いと判断した場合、抽出した認証候補文字のカタカナを文字列の一部として使用しない。ここで認識候補文字の信頼度とは、例えば、認識対象文字の字形と標準的な文字字形との相違度を使用することができる。この場合、相違度の小さい文字は信頼度が高いことになり、相違度の大きい文字は信頼度が低いことになる。
【００７７】
ステップＳ１２にて参照される文字並びパターン辞書ＤＢ５０には、「アーク」、「ヒルズ」などのカタカナ単語の部分パターンとその出現確率がペアとなって登録されている。この出現確率とは、出現する条件付確率であり、「ヒルズ」の場合は、「ヒル」の文字のあとに「ズ」が出現する条件付確率である。予め大量の住所文字列を用意しておくことで、自動的に出現確率を生成し、文字並びパターン辞書ＤＢ５０に登録することが可能である。
【００７８】
文字並びパターン辞書ＤＢ５０を使用する目的は、日本語として出現可能性が高い文字列を選択することであるため、文字並びパターン辞書ＤＢ５０を作成するために使用するサンプルとして、一般の文章、一般単語辞書（国語辞典など）等を使用することもできる。
【００７９】
例えば、文字列「アークヒルズ」の６文字の場合、文字列の出現確率を次のようにして求めることができる。
【００８０】
「アークヒルズ」の出現確率
＝（「アーク」の出現確率）×（「ークヒ」の出現確率）
×（「クヒル」の出現確率）×（「ヒルズ」の出現確率）
ここで、「アーク」の出現確率とは、文字列「アー」の後に文字「ク」が出現する条件付確率である。
【００８１】
使いたい出現確率が文字並びパターン辞書ＤＢ５０に登録されていない場合には、予め決めておいた通常より低い確率を示す所定値を使用すれば良い。
【００８２】
ステップＳ１３でのカナ単語リスト格納領域５１に格納する処理において、生成した組み合わせパターンのうち、出現確率が高い組み合わせパターンのみをカナ単語リスト格納領域５１に格納し、その他の組み合わせパターンを削除する。出現確率が十分に高いか否かの判断は、文字列の長さに応じて変化させる。
【００８３】
ステップＳ１４での追加形態素解析辞書ＤＢ５３に登録する処理において、ステップＳ１１から１３での処理によって、文字認識の信頼度が高く、かつ、日本語に出現する確率が高い組み合わせパターンを得ることができたので、これらの組み合わせパターンを単語として追加形態素解析辞書ＤＢ５３に登録する。登録の際、基本形態素解析辞書ＤＢ５５に既に登録されている単語と同じ単語は登録しない。追加形態素解析辞書ＤＢ５３に登録する際に単語に与える品詞は、カタカナ語が出てくる品詞を使用する。複数の品詞が該当する場合には、夫々の品詞毎に単語を登録する。通常、建物名の一部となる品詞、例えば、「建物前置語」などの品詞で登録することになる。
【００８４】
ステップＳ１５での形態素解析を行なう処理において、住所文字列１の方書き部１ｃに特化した基本形態素解析辞書ＤＢ５５に加えて、単語登録した追加形態素解析辞書ＤＢ５３も同時に使用して、複数の形態素解析結果を方書き部結果格納領域５８に格納する。住所文字列１の方書き部１ｃに特化した基本形態素解析辞書ＤＢ５５では、方書き部１ｃに出現する可能性が高い単語に対して品詞を定義し、その品詞間の接続規則を定義する。
【００８５】
ステップＳ１６での認識評価値を算出する処理において、認識評価値とは、形態素解析結果に含まれる認識候補文字の標準字形に対する信頼度に基づいて算出される。本実施例では、信頼度として相違度が使用される。
【００８６】
ステップＳ１７での解析結果を選択する処理において、追加形態素解析辞書ＤＢ５３に登録された単語は、予め基本形態素解析辞書ＤＢ５５に登録されていない単語を処理できるように追加したものであるため、最初から基本形態素解析辞書ＤＢ５５に登録されている単語の出現可能性に比べると、信頼度が低いと判断される。従って、追加形態素解析辞書ＤＢ５３に登録されている単語よりも、基本形態素解析辞書ＤＢ５５に登録されている単語を優先して選択する仕組みとする。
【００８７】
基本形態素解析辞書ＤＢ５５に登録されている単語を優先して選択した場合において、信頼度が十分でないと判断した場合には、追加形態素解析辞書ＤＢ５３に登録された単語を含めて形態素解析結果の信頼度を判断して単語を選択する。
【００８８】
このような修正処理によって、基本形態素解析辞書ＤＢ５５に登録されていないカタカナ語が形態素解析結果に含まれている場合であっても、ステップＳ１４によって随時追加形態素解析辞書ＤＢ５３に登録されるため、個別文字認識処理部４２による方書き部１ｃの認識結果を修正することができる。また、品詞間の接続規則定義に従っているため、文法的にも正確な修正結果を得ることが可能となる。
【００８９】
従来の方法では、住所文字列１の方書き部１ｃには、「アパート」、「マンション」を始めとした非常に出現確率の高い単語が存在し、単語に対して一般的な品詞を与えて登録すると、方書き部１ｃの品詞間の接続規則が比較的限られていた。方書き部１ｃに出現しやすいカタカナ語は予め全ての単語を用意しておくことが困難である一方、形態素解析を使用しても登録されていない単語を修正することはできないという問題があった。
【００９０】
例えば、建物名などに頻出する「アパート」、「マンション」、「ハイツ」などの単語以外のカタカナ単語、例えば「エクセレント」、「サンシャイン」、「ポラール」、「シュナイダー」などをあらかじめ網羅することは、現実的には不可能に近い。これらのカタカナの外来語などは、実際の発音とは若干異なる、日本語として発音しやすい文字列に置き換えられることが多い。
【００９１】
例えば、英語の"simulation"は「シミュレーション」と表記されることが多いが、一般に普及するまでは「シュミレーション」と間違えられることが多かった。これは、日本語に「シュミ」という発音の「趣味」は存在するが、「シミュ」という発音の単語が無かったので発音し難かったためである。
【００９２】
本発明では、日本語のカタカナ表記で出現しやすい文字並び（言い回し）のパターンを学習させた文字並びパターン辞書を予め用意し、認識結果として得られた文字候補列を走査して抽出されたカタカナ文字列を文字並びパターン辞書と照合することで、候補にあるカタカナ文字列の中から、日本語に出現頻度の高い、言いやすい並びを抽出し、方書きの知識処理で使用する形態素解析辞書に追加辞書として与える。これにより、あらかじめ網羅することが困難なカタカナ単語の知識を方書き部の知識処理で使用することが可能となり、未登録のカタカナ単語に対しても、例えば「スクエア」を「スワエア」に間違えるような言い回しが不自然な誤読を低減することが可能となる。
【００９３】
文字並びパターン辞書ＤＢ５０のような文字間の接続確率を登録した辞書を作成する際に、日本語のように文字種が非常に多い言語に対しては辞書のサイズが大きくなり過ぎてしまうため、２文字の組み合わせしか使用しないことが多い。しかし、２文字の組み合わせ程度では、カタカナのように各文字の出現確率が高く、２文字パターンの出現確率に差が現れにくいような対象の場合は、出現確率を利用する効果が薄くなってしまう。そこで、文字間の接続確率を登録するときの対象文字種別をカタカナに限定することで、極度に辞書サイズを大きくすることなく、文字の組み合わせの数を増やすことが可能になる。文字の組み合わせの数を増やすことによって、カタカナのみの単語のような対象でも単語候補を抽出するときの辞書の効果が高くなる。
【００９４】
しかしながら、上記の方法で作成されたカタカナ単語は、予め基本形態素解析辞書ＤＢ５５に登録されているような確実に存在する一般的な単語と異なり、認識結果候補と文字の接続確率から推定されたありそうな単語である。したがって、自動的に作成して追加する単語は、予め適切に登録されている単語よりも優先度を下げておくことで、予め登録されている単語だけで十分に解釈できるような場合は、自動生成した単語を無理に使わないようにする。そして、予め登録されている単語だけでは解釈が困難な場合に、自動生成した単語が補助的に利用されるような構成とする。
【００９５】
従って、住所文字列１の方書き部１ｃに対して形態素解析を使った知識処理を行う場合でも、予め登録されていないカタカナ単語の修正が可能になり、更に、出力される結果は予め作成した住所方書き部の文法を満足する結果とすることができる。また、予め適切に登録しておいた単語だけで方書き部１ｃを解釈できる場合はその解析結果を優先的に出力するため、無理に自動的に作成した単語を結果として出力するようなこともない。
【００９６】
次に、住所文字列１の方書き部１ｃに地名が出現する場合に、方書き部１ｃに対して精度の高い文字認識処理を実現する第二の機能構成について説明する。
【００９７】
図１２は、文字認識処理を実現するための第二の機能構成を示す図である。図１２中、図３と同様の処理部には同一の符号を付し、その説明を省略する。
【００９８】
図１２において、記憶媒体１９には、住所文字列１の方書き部１ｃに地名が出現する場合に、方書き部１ｃに対して精度の高い文字認識処理を実現するためのプログラムが記憶されており、文字認識装置１００は、記憶媒体１９に記憶された文字認識処理を実行するためのプログラムを記憶装置１７にインストールすることによって、個別文字認識処理部４２と、住所基幹部修正処理部４５と、丁目・番地部修正処理部４７と、地名リスト作成処理部１４９と、形態素解析辞書登録処理部１５２と、住所方書き部修正処理部１５４と、住所認識結果出力処理部５６の各処理部を構成し、文字認識処理にて参照される文字認識辞書ＤＢ４３と、住所基幹部辞書ＤＢ４６と、丁目・番地部パターン辞書ＤＢ４８と、地名接続単語辞書ＤＢ１５０と、追加形態素解析辞書ＤＢ５３と、基本形態素解析辞書ＤＢ５５のデータベースを備え、更に、認識候補格納領域４４と、地名リスト格納領域１５１と、方書き部結果格納領域５８とが形成される。
【００９９】
図１に示されるような住所文字列１をスキャナ２１などから読み込んだ住所文字列画像４１は、個別文字認識処理部４２によって一文字ずつ文字認識され認識候補格納領域４４に格納される。その後、住所基幹部修正処理部４５と丁目・番地部修正処理部４７とによって、基幹部１ａ及び丁目及び番地部１ｂの文字認識が修正され確定する。
【０１００】
地名リスト作成処理部１４９は、認識候補格納領域４４から住所基幹部修正処理部４５が確定した基幹部１ａに含まれる地名を取り出して、住所基幹部辞書ＤＢ４６から確定した基幹部１ａの近隣の地名を取り出し、更に、地名接続単語辞書ＤＢ１５０に登録されている単語を組み合わせて作成した地名を示す組み合わせパターンを地名リスト格納領域１５１に格納する。
【０１０１】
形態素解析辞書登録処理部１５２は、地名リスト作成処理部１４９によって地名リスト格納領域１５１に格納された地名を示す組み合わせパターンを追加形態素解析辞書ＤＢ５３に登録する。
【０１０２】
住所方書き部修正処理部１５４は、認識候補格納領域４４に格納された認識候補群のうち、住所基幹部修正処理部４５および丁目・番地部修正処理部４７で確定されていない部分について、基本形態素解析辞書ＤＢ５５および追加形態素解析辞書ＤＢ５３を使って形態素解析を行ない、形態素解析によって抽出された解析候補を方書き部結果格納領域５８に格納する。
【０１０３】
住所文字列１の方書き部１ｃに現れる文字列のパターンは、地名−カタカナ語−部屋番号、又は、カタカナ語−地名−部屋番号のような順で出現することが比較的多く、この場合の地名は、その建物がある住所の地名、又は、その建物の近くの地名であることが多い。
【０１０４】
しかしながら、従来の方法において、形態素解析を使って認識結果を修正する場合、地名の単語には全国の地名を使うことになるため、他の地名に間違える可能性があった。例えば、住所文字列１の「グレイス新横浜第二４０５」の方書き部１ｃの場合、「新横浜」の文字列を次のような他の地名を示す文字列として認識してしまう可能性がある。
【０１０５】
・滋賀県彦根市新海浜の「新海浜」
・岡山県笠岡市新横島の「新横島」
・石川県鳳至郡能都町新村浜町の「新村浜」
基幹部１ａの場合は地名が階層的な構造になっており、「神奈川県横浜市港北区」の次に「新海浜」、「新横島」などの地名が現れることがないため間違えることはないが、方書き部１ｃの場合、これらの地名に間違えないようにすることができない。
【０１０６】
一方、方書き部１ｃの候補が地名であると判断されたとしても、その地名の候補を前後の単語から限定することができないため、候補数が非常に多くなってしまう。
【０１０７】
また、実際に全国の地名を形態素解析辞書ＤＢ５３又は５５に登録すると辞書容量が大きくなるため現実的ではなく、全てを登録していない場合、一部の地名しか使用できないといった場合もありうる。
【０１０８】
図１２に示す第二の機能構成において、このような問題を解決するための第二の修正処理について詳述する。第二の機能構成では、認識する住所に応じて形態素解析辞書を変更できるように、基本形態素解析辞書ＤＢ５５に加えて、追加形態素解析辞書ＤＢ５３が用意される。この追加形態素解析辞書ＤＢ５３には、現在認識している住所文字列１の方書き部１ｃに現れやすい地名単語を地名の品詞として登録される。形態素解析を行なう際は、第一の修正処理と同様に、基本形態素解析辞書ＤＢ５５と、追加形態素解析辞書ＤＢ５３とを用いて行なう。
【０１０９】
図１３は、第二の修正処理を説明するためのフローチャート図である。図１３において、地名リスト作成処理部１４９は、確定した基幹部１ａから住所地名の単語を抽出して地名リスト格納領域１５１に格納する（ステップＳ２１）。つまり、地名リスト作成処理部１４９は、住所文字列１の基幹部１ａに含まれる地名単語「神奈川県」、「横浜市」、「港北区」、及び「新横浜」を取り出して、地名リスト格納領域１５１に格納する。この際、「都」、「道」、「府」、「県」、「市」、「区」、「郡」、「町」、及び「村」などの特定の語尾を取り除いた単語「神奈川」、「横浜」、及び「港北」も地名リスト格納領域１５１に格納する。
【０１１０】
ステップＳ２１での処理の後、地名リスト作成処理部１４９は、確定した基幹部１ａの近隣の地名を住所基幹部辞書ＤＢ４６から検索して、見つかった地名単語を地名リスト格納領域１５１に格納する（ステップＳ２２）。地名リスト作成処理部１４９は、住所基幹部辞書ＤＢ４６を検索することによって、例えば、「菊名」、「小机」などの単語が追加される。このようにして地名単語が図１４に示されるように地名リスト格納領域１５１に格納される。
【０１１１】
図１４は、地名リスト格納領域に格納された地名単語の例を示す図である。図１４において、地名リスト格納領域１５１には、「神奈川」、「神奈川県」、「横浜」、「横浜市」、「港北」、「港北区」、「新横浜」、「菊名」、「小机」などの地名を示す文字列が格納される。
【０１１２】
ステップＳ２２での処理の後、地名リスト作成処理部１４９は、地名リスト格納領域１５１に格納された夫々の単語に対して地名接続規則に従って、登録語句をつなげて作成した単語を地名リスト格納領域１５１に追加する（ステップＳ２３）。地名リスト作成処理部１４９は、例えば、図１５に示すような地名接続規則に従って単語を作成する。
【０１１３】
図１５は、地名接続規則の例を示す図である。図１５において、地名接続規則では、地名単語に接続される単語と、地名単語の前又は後を指定する地名単語に接続する位置とを対応付けて地名単語に対する接続規則を示している。例えば、接続される単語が「南」の場合、地名単語の直後に「南」を付加した単語が作成され、地名リスト格納領域１５１に追加される。住所文字列１の場合、例えば、「横浜第三」、「新横浜北」などの単語が地名リスト格納領域１５１に追加される。
【０１１４】
ステップＳ２３での処理の後、形態素解析辞書登録処理部１５２は、地名リスト格納領域１５１に格納されている夫々の単語を追加形態素解析辞書ＤＢ５３に登録する（ステップＳ２４）。例えば、図１０に示すように、追加形態素解析辞書ＤＢ５３に「横浜」が品詞「地名」で登録される。
【０１１５】
そして、住所方書き部修正処理部１５４は、基本形態素解析辞書ＤＢ５５と追加形態素解析辞書ＤＢ５３とを使用して形態素解析を行い、複数の解析結果を方書き部結果格納領域５８に格納する（ステップＳ２５）。つまり、住所方書き部修正処理部１５４は、住所基幹部修正処理部４５と、丁目・番地部修正処理部４７とで確定されていない認識候補格納領域４４に格納されている未確定の認識結果について形態素解析を行い、方書き部１ｃの可能性が高い認識候補の組み合わせパターンを出力する。形態素解析は、図６のステップＳ１５と同様に、品詞間接続規則定義に従って行なわれる。
【０１１６】
形態素解析を行なう際、基本形態素解析辞書ＤＢ５５と追加形態素解析辞書ＤＢ５３とを使用して、方書き部の可能性が高い複数の認識候補文字列を解析結果として出力する。この場合、追加形態素解析辞書ＤＢ５３には、基幹部１ａの地名に関係する単語が登録されているため、それら地名に関する単語が解析結果（認識候補文字列）に含まれている可能性が高くなっている。
【０１１７】
住所方書き部修正処理部１５４は、夫々の解析結果に対して、解析結果に含まれる候補文字の信頼度に基づいて解析結果の認識評価値を算出する（ステップＳ２６）。認識評価値は、方書き部１ｃの文字列候補毎に各認識候補文字の相違度を合計し、認識候補文字の数で割って平均を算出した値である。
【０１１８】
住所方書き部修正処理部１５４は、追加形態素解析辞書ＤＢ５３に登録された単語を含む解析結果（認識候補文字列）から、認識評価が最も小さい値の解析結果を選択する（ステップＳ２７）。つまり、基本形態素解析辞書ＤＢ５５に格納されている単語に、追加形態素解析辞書ＤＢ５３に追加された単語が含まれることによって、基幹部１ａに含まれる地名が優先して選択されることになる。
【０１１９】
住所方書き部修正処理部１５４は、選択した解析結果（認識候補文字列）の認識評価が所定値以下を示すか否かを判断する（ステップＳ２８）。つまり、相違度の平均値が十分に小さく、標準字形として確からしいか否かが判断される。認識評価が所定値以下である場合、ステップＳ３０へ進む。
【０１２０】
認識評価が所定値以下でない場合、追加形態素解析辞書ＤＢ５３に登録された単語を含まない解析結果（認識候補文字列）も含めて、全ての解析結果から、認識評価が最も小さい値の解析結果を選択する（ステップＳ２９）。この場合、住所文字列１において、「グレイス新横浜第二４０５」の「新横浜」を他の似た地名「新海浜」などに誤読していても、認識結果を修正することができる。
【０１２１】
住所方書き部修正処理部１５４は、選択した解析結果を住所文字列１の方書き部１ｃの結果として確定する（ステップＳ３０）。つまり、その解析結果を示す文字列によって、方書き部結果格納領域５８に格納された解析候補のうち、最も文字認識の信頼度が高いものを選択して認識結果を修正し、方書き部１ｃとして確定する。
【０１２２】
このような第二の修正処理によって方書き部１ｃが確定された後、住所認識結果出力処理部５６は、認識候補格納領域４４から修正された基幹部１ａ、丁目及び番地部１ｂ、及び方書き部１ｃで構成される住所文字列１を住所認識結果５７として出力する。例えば、表示ユニット１３に住所文字列１が表示される。
【０１２３】
このような第二の修正処理によって、追加形態素解析辞書ＤＢ５３には、基幹部１ａに現れる地名に関する複数の候補文字列が登録され、追加形態素解析辞書ＤＢ５３に登録した単語（地名）を用いて優先的に修正処理を行なうため、違う住所の地名を選択する可能性を減らすことが可能となる。従って、方書き部１ｃの認識精度を向上させることができる。
【０１２４】
従来の方法では、住所文字列１の基幹部１ａと方書き部１ｃを別々に処理しているために、基幹部１ａの情報を方書き部１ｃで有効に利用できないという問題があった。これに対応するために、形態素解析を利用して方書き部１ｃを修正した後に、基幹部の情報を使って更に修正を加える方法が考えられるが、方書き部１ｃの文法を満足した形態素解析結果が文法に合わない結果に書き換えられるかもしれないという問題があった。
【０１２５】
本発明に係る文字認識装置１００では、基幹部１ａの認識結果を住所基幹部辞書ＤＢ４６と照合することで確定した住所から、これに含まれる地名を取り出し、方書き部１ｃに現れやすいさまざまな単語に変形して、この作成された単語を適切な品詞とセットで追加形態素解析辞書ＤＢ５３に追加して、更にこの追加した単語の優先度を高くする。
【０１２６】
これは、方書き部１ｃに現れる単語が基幹部１ａに関係している場合が多いことを利用している。例えば、新横浜という住所には、「新横浜マンション第二」などのように「新横浜」という地名が建物名に含まれていることが多い。ただし、建物名に現れる地名は住所表記に出てくる地名だけでなく、その近隣の住所の地名や住所表記の地名が変形したものである場合もある。
【０１２７】
基幹部１ａの結果を方書き部１ｃで利用する場合、方書き部１ｃの処理を十分に生かせるように基幹部１ａの情報を渡す必要がある。方書き部１ｃは形態素解析を使って処理する構成としているので、方書き部１ｃで出現する可能性が高い単語を追加形態素解析辞書ＤＢ５３に追加することで情報の連携を行う。これによって、方書き部１ｃの単語規則を満足した結果を損なうことなく、基幹部１ａの結果を取り込んでその単語を優先した修正結果を得ることができる。
【０１２８】
ただし、予め用意する基本形態素解析辞書ＤＢ５５にも地名の単語は登録しておく。これは住所の表記とは異なる地名がマンション名などに使われている場合もあるからである。住所基幹部で確定した住所の地名単語を登録するのは、これらの単語が出現する可能性が他の地名単語が出現する可能性よりもかなり高いためである。したがって、基幹部１ａの結果から抽出された単語が含まれる形態素解析結果が存在する場合には、その形態素解析結果が優先され、抽出された地名単語を含む形態素解析結果が得られない場合でも予め登録されている地名単語が含まれる可能性が高ければ、その地名単語を出力できるようになる。
【０１２９】
従って、このような構成によって、基幹部１ａと方書き部１ｃの修正処理を別々に行っても、基幹部１ａの結果を方書き部１ｃで利用することができ、さらに、方書き部１ｃの全体に対して形態素解析を行うので、出力される結果は予め適切に決めておいた方書き部１ｃの特有の文法を満足するものになる。また、方書き部１ｃの解析結果として、予め登録しておいた単語を含む結果と基幹部１ａから推定される単語を含む結果の両方が得られるような場合、より可能性が高い基幹部１ａから推定される単語を含む結果を出力することができる。
【０１３０】
以下に本発明に関し付記する。
（付記１）
文字認識をコンピュータに行なわせるためのコンピュータ実行可能なプログラムにおいて、該コンピュータに、
住所を示す住所画像を文字認識することによって得られた建物に関する方書き部の認識候補文字から、所定文字種別による文字列のパターンを生成する文字列パターン生成手順と、
前記文字列パターン生成手順によって生成された前記パターンに対して、所定品詞を対応させて追加形態素解析辞書に追加する追加手順と、
前記方書き部の認識候補文字によって構成される複数の文字列を、前記方書き部に特化した基本形態素解析辞書と前記追加形態素解析辞書とを用いて品詞間の接続規則を示す品詞間接続規則に従って、該文字列内の単語に対応付けられる品詞に基づいて形態素解析を実行し、該品詞間接続規則に対応する文字列を解析結果とする解析手順と、
前記解析結果によって示される前記文字列のうち、前記追加形態素解析辞書より優先して前記基本形態素解析辞書に予め登録されている単語を含む文字列から最も確からしい文字列を選択して、該選択した文字列によって前記方書き部を修正する修正手順とを実行させることを特徴とするコンピュータ実行可能なプログラム。
（付記２）
前記文字種別は、カタカナであることを特徴とする付記１記載のコンピュータ実行可能なプログラム。
（付記３）
前記文字列パターン生成手順は、所定文字種別によって表記される文字列のパターンと該パターンの出現確率とを予め学習させた文字並びパターン辞書を参照することによって、所定出現確率以上となる該パターンをパターン格納領域に格納し、
前記追加手順は、前記パターン格納領域に格納されたパターンに対して、前記品詞を対応させて前記追加形態素解析辞書に追加することを特徴とする付記１又は２項記載のコンピュータ実行可能なプログラム。
（付記４）
前記追加手順は、前記基本形態素解析辞書に前記パターンが登録されていない場合、該パターンに前記所定品詞を対応させて前記追加形態素解析辞書に追加することを特徴とする付記１乃至３のいずれか一項記載のコンピュータ実行可能なプログラム。
（付記５）
更に、前記住所画像を文字認識した前記認識候補文字と、該認識候補文字の信頼度に関する信頼度情報とを対応させて認識候補格納領域に格納する文字認識手順を有し、
前記修正手順は、前記認識候補格納領域に格納されている信頼度情報を参照することによって、前記最も確からしい文字列を選択することを特徴とする付記１乃至４のいずれか一項記載のコンピュータ実行可能なプログラム。
（付記６）
文字認識をコンピュータに行なわせるためのコンピュータ実行可能なプログラムにおいて、該コンピュータに、
住所を示す住所画像を文字認識後に確定された該住所の地名に関する基幹部から地名を抽出して地名リスト格納領域に格納する抽出手順と、
予め地名が登録され、かつ、前記基幹部を確定する際に参照される基幹部辞書から前記地名の近隣の地名を検索して前記地名リスト格納領域に格納する近隣地名検索手順と、
地名の前後に接続される単語に関する接続規則を示す地名接続規則に従って、前記地名リスト格納領域に格納された地名を含む単語を作成する単語作成手順と、
前記地名リスト格納領域に格納された地名に関する単語を追加形態素解析辞書に追加する追加手順と、
前記文字認識することによって得られた前記住所の建物に関する方書き部の認識候補文字によって構成される複数の文字列に対して、前記方書き部に特化した基本形態素解析辞書と前記追加形態素解析辞書とを用いて形態素解析を実行する解析手順と、
前記解析手順による解析結果によって示される前記文字列のうち、前記基本形態素解析辞書より優先して前記追加形態素解析辞書に登録されている単語を含む文字列から最も確からしい文字列を選択して、該選択した文字列によって前記方書き部を修正する修正手順とを実行させることを特徴とするコンピュータ実行可能なプログラム。
（付記７）
更に、前記住所画像を文字認識した前記認識候補文字と、該認識候補文字の信頼度に関する信頼度情報とを対応させて認識候補格納領域に格納する文字認識手順を有し、
前記修正手順は、前記認識候補格納領域に格納されている信頼度情報を参照することによって、前記最も確からしい文字列を選択することを特徴とする付記６記載のコンピュータ実行可能なプログラム。
（付記８）
コンピュータに、
住所を示す住所画像を文字認識することによって得られた建物に関する方書き部の認識候補文字から、所定文字種別による文字列のパターンを生成する文字列パターン生成手順と、
前記文字列パターン生成手順によって生成された前記パターンに対して、所定品詞を対応させて追加形態素解析辞書に追加する追加手順と、
前記方書き部の認識候補文字によって構成される複数の文字列を、前記方書き部に特化した基本形態素解析辞書と前記追加形態素解析辞書とを用いて品詞間の接続規則を示す品詞間接続規則に従って、該文字列内の単語に対応付けられる品詞に基づいて形態素解析を実行し、該品詞間接続規則に対応する文字列を解析結果とする解析手順と、
前記解析結果によって示される前記文字列のうち、前記追加形態素解析辞書より優先して前記基本形態素解析辞書に予め登録されている単語を含む文字列から最も確からしい文字列を選択して、該選択した文字列によって前記方書き部を修正する修正手順とを実行させるプログラムが記憶されたコンピュータ読取可能な記憶媒体。
（付記９）
コンピュータに、
住所を示す住所画像を文字認識後に確定された該住所の地名に関する基幹部から地名を抽出して地名リスト格納領域に格納する抽出手順と、
予め地名が登録され、かつ、前記基幹部を確定する際に参照される基幹部辞書から前記地名の近隣の地名を検索して前記地名リスト格納領域に格納する近隣地名検索手順と、
地名の前後に接続される単語に関する接続規則を示す地名接続規則に従って、前記地名リスト格納領域に格納された地名を含む単語を作成する単語作成手順と、
前記地名リスト格納領域に格納された地名に関する単語を追加形態素解析辞書に追加する追加手順と、
前記文字認識することによって得られた前記住所の建物に関する方書き部の認識候補文字によって構成される複数の文字列に対して、前記方書き部に特化した基本形態素解析辞書と前記追加形態素解析辞書とを用いて形態素解析を実行する解析手順と、
前記解析手順による解析結果によって示される前記文字列のうち、前記基本形態素解析辞書に優先して前記追加形態素解析辞書に登録されている単語を含む文字列から最も確からしい文字列を選択して、該選択した文字列によって前記方書き部を修正する修正手順とを実行させるプログラムが記憶されたコンピュータ読取可能な記憶媒体。
【０１３１】
本発明は、具体的に開示された実施例に限定されるものではなく、特許請求の範囲から逸脱することなく、種々の変形や変更が可能である。
【図面の簡単な説明】
【０１３２】
【図１】住所の記述例を示す図である。
【図２】文字認識装置のハードウェア構成例を示す図である。
【図３】文字認識処理を実現するための第一の機能構成を示す図である。
【図４】住所基幹部辞書ＤＢのデータ構造の例を示す図である。
【図５】認識候補格納領域のデータ構造における住所文字列の基幹部を示す図である。
【図６】第一の修正処理を説明するためのフローチャート図である。
【図７】認識結果格納領域のデータ構造における住所文字列の方書き部の例を示す図である。
【図８】カタカナの組み合わせ方法を示す図である。
【図９】部分文字列の出現確率の例を示す図である。
【図１０】追加形態素解析辞書ＤＢのデータ構造の例を示す図である。
【図１１】品詞間の接続規則定義の例を示す図である。
【図１２】文字認識処理を実現するための第二の機能構成を示す図である。
【図１３】第二の修正処理を説明するためのフローチャート図である。
【図１４】地名リスト格納領域に格納された地名単語の例を示す図である。
【図１５】地名接続規則の例を示す図である。
【符号の説明】
【０１３３】
１          住所文字列
１ａ        基幹部
１ｂ        丁目及び番地部
１ｃ        方書き部
４１        住所文字列画像
４２        個別文字認識処理部
４３        文字認識辞書ＤＢ
４４        認識候補格納領域
４５        住所基幹部修正処理部
４６        住所基幹部辞書ＤＢ
４７        丁目・番地部修正処理部
４８        丁目・番地部パターン辞書ＤＢ
４９        カナ単語リスト作成処理部
５０        文字並びパターン辞書ＤＢ
５１        カナ単語リスト格納領域
５２        形態素解析辞書登録処理部
５３        追加形態素解析辞書ＤＢ
５４        住所方書き部修正処理部
５５        基本形態素解析辞書ＤＢ
５６        住所認識結果出力処理部
５７        住所認識結果
５８        方書き部結果格納領域
１００      文字認識装置
１４９      地名リスト作成処理部
１５０      地名接続単語辞書ＤＢ
１５１      地名リスト格納領域
１５２      形態素解析辞書登録処理部
１５４      住所方書き修正処理部
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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