(57)【要約】【課題】文字認識処理及び音声認識処理の何れか一方の認識処理の精度を、認識処理のために文書集合を用意することなく向上する。【解決手段】文字認識装置１０では、文字認識部３１が、文字画像読取部２１が読み取った画像に対して文字認識を行って候補文字とその確信度を示す文字スコアとを取得し、形態素解析部３２が、候補文字を並べた文字列に対して形態素解析を行い、検索キー作成部３３が、形態素解析の結果に基づいて候補文字を結合した検索キーを作成する。そして、単語評価部３４が、ＤＢ選択受付部２２が選択を受け付けた文書データ記憶部４１を検索キーで検索することにより検索スコアを算出し、この検索スコアに基づいて単語スコアを算出し、総合評価部３５が、文字スコアと単語スコアとから総合スコアを算出して認識結果表示部２３に表示する。【選択図】図１
2011048499.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
文字認識処理及び音声認識処理の何れか一方の認識処理の結果として得られた文字列に含まれる特定の文字の当該認識処理における確信度を取得する第１の取得手段と、
前記文字列に含まれる前記特定の文字と、前記文字列に含まれる当該特定の文字の直前又は直後の文字とを含む検索語を生成する生成手段と、
前記認識処理以外の用途のために用意された文書集合を、前記生成手段により生成された前記検索語を用いて検索することにより、当該検索語の使用に関する指標を取得する第２の取得手段と、
前記第１の取得手段により取得された前記特定の文字の前記確信度を、前記第２の取得手段により取得された前記指標に基づいて修正する修正手段と
を備えたことを特徴とする認識結果修正装置。
【請求項２】
前記認識処理に関して個別の精度を要求する単位を識別する識別情報を受け付ける識別情報受付手段を更に備え、
前記第２の取得手段は、前記識別情報受付手段が受け付けた前記識別情報に予め関連付けられた前記文書集合を検索することを特徴とする請求項１に記載の認識結果修正装置。
【請求項３】
前記第２の取得手段は、前記識別情報受付手段が受け付けた前記識別情報に予め関連付けられた複数の前記文書集合を前記検索語を用いて検索することで得られた各文書集合における当該検索語の使用頻度と、前記識別情報受付手段が受け付けた前記識別情報に予め関連付けられた当該各文書集合の重みとに基づいて、前記指標を取得することを特徴とする請求項２に記載の認識結果修正装置。
【請求項４】
前記文字列に含まれる前記特定の文字を前記認識処理の結果として確定させる指示を受け付ける確定指示受付手段と、
前記確定指示受付手段が前記指示を受け付けると、特定の文書集合を前記検索語を用いて検索することで得られた当該検索語の使用頻度に基づいて、当該特定の文書集合の重みを更新する更新手段と
を更に備えたことを特徴とする請求項３に記載の認識結果修正装置。
【請求項５】
前記文書集合を選択する利用者の指示を受け付ける選択指示受付手段を更に備え、
前記第２の取得手段は、前記選択指示受付手段が受け付けた前記指示により選択された前記文書集合を検索することを特徴とする請求項１に記載の認識結果修正装置。
【請求項６】
前記文字列に対して形態素解析を行う形態素解析手段を更に備え、
前記生成手段は、前記形態素解析手段による形態素解析の結果に基づいて、前記検索語に含める前記特定の文字の直前又は直後の文字を特定することを特徴とする請求項１乃至５の何れかに記載の認識結果修正装置。
【請求項７】
画像が記録された記録媒体から当該画像を読み取る読取手段と、
前記読取手段により読み取られた前記画像に対して文字認識を行った結果として得られた文字列に含まれる特定の文字の当該文字認識における確信度を取得する第１の取得手段と、
前記文字列に含まれる前記特定の文字と、前記文字列に含まれる当該特定の文字の直前又は直後の文字とを含む検索語を生成する生成手段と、
前記文字認識以外の用途のために用意された文書集合を、前記生成手段により生成された前記検索語を用いて検索することにより、当該検索語の使用に関する指標を取得する第２の取得手段と、
前記第１の取得手段により取得された前記特定の文字の前記確信度を、前記第２の取得手段により取得された前記指標に基づいて修正する修正手段と、
前記文字列に含まれる前記特定の文字を、前記修正手段による修正後の当該特定の文字の前記確信度に基づいて表示する表示手段と
を備えたことを特徴とする画像処理装置。
【請求項８】
コンピュータに、
文字認識処理及び音声認識処理の何れか一方の認識処理の結果として得られた文字列に含まれる特定の文字の当該認識処理における確信度を取得する機能と、
前記文字列に含まれる前記特定の文字と、前記文字列に含まれる当該特定の文字の直前又は直後の文字とを含む検索語を生成する機能と、
前記認識処理以外の用途のために用意された文書集合を、前記検索語を用いて検索することにより、当該検索語の使用に関する指標を取得する機能と、
前記特定の文字の前記確信度を、前記指標に基づいて修正する機能と
を実現させるためのプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、認識結果修正装置、画像処理装置、プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
文字認識装置において、ある文字から他の文字へ遷移する確率とその遷移関係にある文字の組合せに対応する単語識別情報を記憶する文字遷移確率テーブルを用いて候補文字列を最適化し、各単語を識別するための単語識別情報との単語間の階層関係を示す階層情報を記憶する単語辞書を最適化された候補文字列に対応する単語識別情報に基づいて検索し、階層情報に対応する未入力の単語を抽出する技術が知られている（例えば、特許文献１参照）。
【０００３】
筆記データに似通っている度合いが大きい１つ以上の文字を表す文字コードのうちの何れか１つを認識結果として出力する際に、同じ字種の文字が連続して出現することが多いという日本語の一般的な傾向を利用して、前回認識結果として出力された文字コードが表す文字の字種と同じ字種となる文字を表す文字コードを、優先的に認識結果として出力する技術も知られている（例えば、特許文献２参照）。
【０００４】
確率が高い順番に任意の個数の形態素解析候補を求める形態素解析手段、単語モデルに基づく単語仮説生成手段、類似語モデルに基づく類似語検索手段を用いて、辞書に登録されていない入力文中の単語の表記と品詞を正しく同定し、正解文字が候補文字に含まれていない場合でも正確単語を提示し、最も尤もらしい順に、単語列と品詞列の組を提示する技術も知られている（例えば、特許文献３参照）。
【０００５】
筆点の時系列パターンを認識するオンライン識別器として構造化字体表現及び線形処理時間伸縮マッチングを用い、非時系列の文字画像パターンを認識するオフライン識別器として修正二次識別関数を用いて、両者を統合し、また、オフラインパターンの特徴次元数及び修正二次識別関数の固有地を削減し、更に、文脈処理を後処理として用いる技術も知られている（例えば、非特許文献１参照）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００６】
【特許文献１】特開平９−３０５７１６号公報
【特許文献２】特開平８−１８０１３７号公報
【特許文献３】特開平８−３１５０７８号公報
【非特許文献】
【０００７】
【非特許文献１】織田英人、朱碧蘭、小沼元輝、徳野淳子、耒代誠仁、中川正樹、「オフライン識別器を統合したオンライン手書き文字識別器の小型化」、電子情報通信学会、２００７年９月１日、電子情報通信学会論文誌Ｄ、Ｖｏｌ．Ｊ９０−Ｄ、Ｎｏ．９、ｐ．２５８３−２５９４
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００８】
本発明の目的は、文字認識処理及び音声認識処理の何れか一方の認識処理の精度を、認識処理のために文書集合を用意することなく向上することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
請求項１に記載の発明は、文字認識処理及び音声認識処理の何れか一方の認識処理の結果として得られた文字列に含まれる特定の文字の当該認識処理における確信度を取得する第１の取得手段と、前記文字列に含まれる前記特定の文字と、前記文字列に含まれる当該特定の文字の直前又は直後の文字とを含む検索語を生成する生成手段と、前記認識処理以外の用途のために用意された文書集合を、前記生成手段により生成された前記検索語を用いて検索することにより、当該検索語の使用に関する指標を取得する第２の取得手段と、前記第１の取得手段により取得された前記特定の文字の前記確信度を、前記第２の取得手段により取得された前記指標に基づいて修正する修正手段とを備えたことを特徴とする認識結果修正装置である。
請求項２に記載の発明は、前記認識処理に関して個別の精度を要求する単位を識別する識別情報を受け付ける識別情報受付手段を更に備え、前記第２の取得手段は、前記識別情報受付手段が受け付けた前記識別情報に予め関連付けられた前記文書集合を検索することを特徴とする請求項１に記載の認識結果修正装置である。
請求項３に記載の発明は、前記第２の取得手段は、前記識別情報受付手段が受け付けた前記識別情報に予め関連付けられた複数の前記文書集合を前記検索語を用いて検索することで得られた各文書集合における当該検索語の使用頻度と、前記識別情報受付手段が受け付けた前記識別情報に予め関連付けられた当該各文書集合の重みとに基づいて、前記指標を取得することを特徴とする請求項２に記載の認識結果修正装置である。
請求項４に記載の発明は、前記文字列に含まれる前記特定の文字を前記認識処理の結果として確定させる指示を受け付ける確定指示受付手段と、前記確定指示受付手段が前記指示を受け付けると、特定の文書集合を前記検索語を用いて検索することで得られた当該検索語の使用頻度に基づいて、当該特定の文書集合の重みを更新する更新手段とを更に備えたことを特徴とする請求項３に記載の認識結果修正装置である。
請求項５に記載の発明は、前記文書集合を選択する利用者の指示を受け付ける選択指示受付手段を更に備え、前記第２の取得手段は、前記選択指示受付手段が受け付けた前記指示により選択された前記文書集合を検索することを特徴とする請求項１に記載の認識結果修正装置である。
請求項６に記載の発明は、前記文字列に対して形態素解析を行う形態素解析手段を更に備え、前記生成手段は、前記形態素解析手段による形態素解析の結果に基づいて、前記検索語に含める前記特定の文字の直前又は直後の文字を特定することを特徴とする請求項１乃至５の何れかに記載の認識結果修正装置である。
請求項７に記載の発明は、画像が記録された記録媒体から当該画像を読み取る読取手段と、前記読取手段により読み取られた前記画像に対して文字認識を行った結果として得られた文字列に含まれる特定の文字の当該文字認識における確信度を取得する第１の取得手段と、前記文字列に含まれる前記特定の文字と、前記文字列に含まれる当該特定の文字の直前又は直後の文字とを含む検索語を生成する生成手段と、前記文字認識以外の用途のために用意された文書集合を、前記生成手段により生成された前記検索語を用いて検索することにより、当該検索語の使用に関する指標を取得する第２の取得手段と、前記第１の取得手段により取得された前記特定の文字の前記確信度を、前記第２の取得手段により取得された前記指標に基づいて修正する修正手段と、前記文字列に含まれる前記特定の文字を、前記修正手段による修正後の当該特定の文字の前記確信度に基づいて表示する表示手段とを備えたことを特徴とする画像処理装置である。
請求項８に記載の発明は、コンピュータに、文字認識処理及び音声認識処理の何れか一方の認識処理の結果として得られた文字列に含まれる特定の文字の当該認識処理における確信度を取得する機能と、前記文字列に含まれる前記特定の文字と、前記文字列に含まれる当該特定の文字の直前又は直後の文字とを含む検索語を生成する機能と、前記認識処理以外の用途のために用意された文書集合を、前記検索語を用いて検索することにより、当該検索語の使用に関する指標を取得する機能と、前記特定の文字の前記確信度を、前記指標に基づいて修正する機能とを実現させるためのプログラムである。
【発明の効果】
【００１０】
請求項１の発明によれば、文字認識処理及び音声認識処理の何れか一方の認識処理の精度を、認識処理のために文書集合を用意することなく向上することができる。
請求項２の発明によれば、認識処理に関する個別の精度の要求に合致するように、認識処理の精度を向上することができる。
請求項３の発明によれば、複数の文書集合を用いて、認識処理に関する個別の精度の要求に合致するように、認識処理の精度を向上することができる。
請求項４の発明によれば、認識処理を繰り返すに従って、認識処理の精度が向上する。
請求項５の発明によれば、利用者が自由に選択した文書集合を用いて、認識処理の精度を向上することができる。
請求項６の発明によれば、認識処理の精度を向上するために用いる検索語を、手間をかけることなく生成することができる。
請求項７の発明によれば、文字認識の精度を、文字認識のために文書集合を用意することなく向上することができる。
請求項８の発明によれば、文字認識処理及び音声認識処理の何れか一方の認識処理の精度を、認識処理のために文書集合を用意することなく向上することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１１】
【図１】本発明の第１の実施の形態における文字認識装置の機能構成例を示したブロック図である。
【図２】本発明の第１の実施の形態における文字認識装置の動作例を示したフローチャートである。
【図３】本発明の第１の実施の形態及び第２の実施の形態で算出される文字スコアの例を示した図である。
【図４】本発明の第１の実施の形態で算出される検索スコアの例を示した図である。
【図５】本発明の第１の実施の形態及び第２の実施の形態で算出される総合スコアの例を示した図である。
【図６】本発明の第２の実施の形態における文字認識装置の機能構成例を示したブロック図である。
【図７】本発明の第２の実施の形態におけるＤＢ重み保持部の記憶内容の例を示した図である。
【図８】本発明の第２の実施の形態における文字認識装置の動作例を示したフローチャートである。
【図９】本発明の第２の実施の形態で算出される検索スコアの例を示した図である。
【図１０】本発明の実施の形態を実現可能なコンピュータのハードウェア構成図である。
【発明を実施するための形態】
【００１２】
以下、添付図面を参照して、本発明の実施の形態について詳細に説明する。
本実施の形態は、文字認識や音声認識を行う場合に、その認識の精度を簡便に向上させるものである。かかる認識の精度の向上のためには、一般に、Ｎグラム確率等の膨大なデータを用意する手間が必要となるが、本実施の形態では、文字認識や音声認識の結果が不自然なものとなった場合に、文字認識や音声認識以外の用途のために用意されたデータベースを検索することで、手間をかけずにその結果を修正する（以下、この検索に用いられるデータベースを「検索対象ＤＢ」と称する）。尚、このように、本実施の形態は、文字認識に対しても音声認識に対しても適用可能であるが、以下では、文字認識に適用した場合を例にとって説明する。
【００１３】
［第１の実施の形態］
この第１の実施の形態では、ユーザが検索対象ＤＢを明示的に選択する。
図１は、第１の実施の形態における文字認識装置の機能構成例を示したブロック図である。
図示するように、文字認識装置１０は、ＵＩ（User Interface）部２０と、処理部３０と、ＤＢ（Database）部４０とを備える。
ＵＩ部２０は、ユーザが入力する情報を受け付けたり、ユーザに対して情報を出力したりする部分であり、文字画像読取部２１と、ＤＢ選択受付部２２と、認識結果表示部２３とを備える。
処理部３０は、ＵＩ部２０で受け付けた情報に基づいて文字認識を行った結果を、ＤＢ部４０を用いて修正し、その結果をＵＩ部２０に表示する部分であり、文字認識部３１と、形態素解析部３２と、検索キー作成部３３と、単語評価部３４と、総合評価部３５とを備える。
【００１４】
ＤＢ部４０は、処理部３０によって用いられるデータベースを含む部分であり、文書データ記憶部４１ａ，４１ｂ，４１ｃを備える。尚、図では、文書データ記憶部４１ａ，４１ｂ，４１ｃを示したが、これらを区別する必要がない場合は、文書データ記憶部４１と称することもある。また、図には、３つの文書データ記憶部４１しか示していないが、４つ以上の文書データ記憶部４１を設けてもよい。更に、図では、ＤＢ部４０を文字認識装置１０の一部として示しているが、ＤＢ部４０は文字認識装置１０の外部に存在していてもよい。本実施の形態では、文書集合の一例として、ＤＢ部４０を設けている。
【００１５】
まず、ＵＩ部２０の構成要素について説明する。
文字画像読取部２１は、紙等の記録媒体に記録された文字画像を読み取る。ここで、文字画像は、筆記具で手書きされた手書き文字の画像であってもよいし、プリンタで印刷された印刷文字の画像であってもよい。また、文字画像読取部２１は、例えばスキャナであり、光源から原稿に照射した光に対する反射光をレンズで縮小してＣＣＤ（Charge Coupled Devices）で受光するＣＣＤ方式や、ＬＥＤ光源から原稿に順に照射した光に対する反射光をＣＩＳ（Contact Image Sensor）で受光するＣＩＳ方式のものを用いるとよい。本実施の形態では、画像を読み取る読取手段の一例として、文字画像読取部２１を設けている。
【００１６】
ＤＢ選択受付部２２は、ＤＢ部４０の検索に先立ち、ユーザが検索対象ＤＢとして選択した文書データ記憶部４１を示す選択情報を受け付ける。本実施の形態では、文書集合を選択する利用者の指示を受け付ける選択指示受付手段の一例として、ＤＢ選択受付部２２を設けている。
認識結果表示部２３は、処理部３０によって得られた認識結果を表示する。その際、認識結果は、処理部３０にて算出されたスコアに基づいて表示するとよい。ここで、認識結果表示部２３としては、例えばＬＣＤ（Liquid Crystal Display）を用いるとよい。本実施の形態では、特定の文字を修正後の確信度に基づいて表示する表示手段の一例として、認識結果表示部２３を設けている。
【００１７】
次に、処理部３０の構成要素について説明する。
文字認識部３１は、文字画像読取部２１により読み取られた文字画像から１つ１つの文字に相当する部分を切り出して文字認識を行う。また、文字認識結果として、予め定められた個数の候補文字について、その候補文字を表す文字コードとその候補文字の文字スコアとを保持する。ここで、文字スコアとは、候補文字の文字認識結果としての確からしさを示す値である。尚、文字認識部３１における文字認識の方法としては、文字を図形的なパターンとして認識するオフライン認識技術を利用する方法や、時系列の情報を利用できる場合にはその情報を利用したオンライン認識技術を利用する方法が用いられることが多く、また、両者の組み合わせによって統合的に判断する方法が用いられることも多い。本実施の形態では、特定の文字の確信度の一例として、文字スコアを用いており、また、確信度を取得する第１の取得手段の一例として、文字認識部３１を設けている。
【００１８】
形態素解析部３２は、文字認識部３１による文字認識で抽出された候補文字からなる文字列を、品詞ごとに複数の語に分解し、各語に品詞情報を付与する。本実施の形態では、文字列に対して形態素解析を行う形態素解析手段の一例として、形態素解析部３２を設けている。
【００１９】
検索キー作成部３３は、形態素解析部３２による形態素解析の結果に基づいて分割単位を決定し、この分割単位ごとに、候補文字を組み合わせて検索キーを生成する。ここで、分割単位の決定は、形態素解析部３２により得られた語が１つの文字のみを含むものであれば、その文字を前又は後の語と結合することによって行う。このとき、前又は後の何れの語と結合してもよいが、文字スコアが高い方の語と結合するのが好ましい。或いは、特定の品詞どうしの結びつきを優先して決定したり、語の長短によって決定したりしてもよい。また、検索キーの生成は、候補文字を組み合わせることで検索キーの数が膨大になるのを防ぐため、文字スコアが高い候補文字の組み合わせから予め設定された個数だけ選択することによって行ったり、文字スコアが予め設定された閾値より高い候補文字を組み合わせることによって行ったりしてもよい。本実施の形態では、検索語の一例として、検索キーを用いており、また、検索語を生成する生成手段の一例として、検索キー作成部３３を設けている。
【００２０】
単語評価部３４は、検索キー作成部３３により生成された検索キーを用いて、ＤＢ選択受付部２２で受け付けた選択情報によって示される文書データ記憶部４１を検索し、その検索結果に基づくスコアである検索スコアを算出する。この場合、検索でヒットした文書の件数を単純に検索スコアとしてもよいし、検索でヒットした文書中の検索キーの出現頻度の総計を検索スコアとしてもよい。そして、この検索スコアに基づいて、単語としてのスコアである単語スコアを算出する。本実施の形態では、検索語の使用に関する指標の一例として、単語スコアを用いており、また、指標を取得する第２の取得手段の一例として、単語評価部３４を設けている。尚、本明細書では、便宜上「単語スコア」という文言を用いるが、このスコアが付される候補文字の組み合わせは、必ずしも文法上の単語を構成するとは限らない。
【００２１】
総合評価部３５は、文字認識部３１による文字認識で得られた文字スコアと、単語評価部３４による検索で得られた単語スコアとを統合して、最終的に各文字画像の文字認識結果を決定する。本実施の形態では、特定の文字の確信度を指標に基づいて修正する修正手段の一例として、総合評価部３５を設けている。
【００２２】
更に、ＤＢ部４０の構成要素について説明する。
文書データ記憶部４１は、検索が可能なように予めインデックスが付された一般の文書データベースであり、この中から選択されたデータベースが、処理部３０にて用いられる検索対象ＤＢとなる。この文書データベースは、例えば、個人や組織が所有しているものであってもよいし、インターネット検索エンジンで用いられるウェブページの集合であってもよい。
【００２３】
次に、第１の実施の形態における文字認識装置１０の動作について説明する。
図２は、このときの文字認識装置１０の動作例を示したフローチャートである。
まず、ユーザが手書きされた文字画像や印刷された文字画像を文字認識装置１０に入力すると、文字画像読取部２１が、この文字画像を読み取る（ステップ１０１）。
また、ユーザが１つの検索対象ＤＢを選択する操作を行うと、ＤＢ選択受付部２２が、その選択内容を示す選択情報を受け付ける（ステップ１０２）。尚、この場合、検索対象ＤＢとしては、上述したように、文字認識用の辞書データベースではなく、別の用途のために用意された一般の文書データベースが用いられる。
【００２４】
ＵＩ部２０はこのようにして情報を取得すると、これらの情報を処理部３０に出力する。
すると、まず、文字認識部３１が、文字画像読取部２１が出力した文字画像に対して文字認識を行う（ステップ１０３）。これにより、文字認識部３１は、予め定められた個数の候補文字について、その文字コードと、その確からしさ（確信度、尤度）を示す文字スコアとを得る。尚、この文字コードと文字スコアは、処理部３０の各機能から参照可能なメモリに記憶される。
次に、形態素解析部３２が、文字認識部３１が得た候補文字からなる文字列を形態素解析によって複数の語に分解する（ステップ１０４）。このとき、形態素解析によって得られた各語には、名詞、動詞、助詞、助動詞等の品詞情報が付されている。
【００２５】
次いで、検索キー作成部３３は、形態素解析部３２による形態素解析の結果に基づいて、分割単位を決定する（ステップ１０５）。例えば、形態素解析で得られた語のうち、助詞や助動詞の品詞情報が付された語は、前後の語が名詞、形容詞、動詞であればそれと連結して、分割単位とする。その他の場合は、形態素解析で得られた語をそのまま分割単位とする。
【００２６】
その後、検索キー作成部３３は、分割単位ごとに、検索対象ＤＢの検索に用いる検索キーを作成する。
即ち、検索キー作成部３３は、まず、１つの分割単位に着目する（ステップ１０６）。
次に、着目している分割単位に含まれる各文字に対応する候補文字の組み合わせを取得する（ステップ１０７）。通常は、この取得した候補文字の組み合わせの全てを検索キーとすればよい。
ところが、このような検索キーの生成方法では、膨大な数の検索キーが生成される可能性がある。具体的には、候補文字の数をｍとし、分割単位内の文字の数をｎとすると、ｍのｎ乗個の検索キーが生成されることになる。そこで、このような事態を回避するため、候補文字の文字スコアの平均値が予め与えられた閾値より大きくなるような候補文字の組み合わせのみを検索キーとする。従って、検索キー作成部３３は、ステップ１０３で記憶した文字スコアを参照し、候補文字の文字スコアの平均値が予め定めた閾値よりも大きいかどうかを判定する（ステップ１０８）。
【００２７】
その結果、文字スコアの平均値が閾値以下である場合は、他の候補文字の組み合わせについてステップ１０８の判定を行う。一方、文字スコアの平均値が閾値よりも大きい場合は、その候補文字の組み合わせを検索キーとし（ステップ１０９）、候補文字の組み合わせが他にあるかどうかを判定する（ステップ１１０）。そして、候補文字の組み合わせが他にあれば、ステップ１０７〜１０９の処理を繰り返し、候補文字の組み合わせが他になければ、単語評価部３４の処理に移る。
【００２８】
そして、単語評価部３４は、検索キー作成部３３が作成した１つ以上の検索キーを受け取り、この検索キーを用いて、ＤＢ選択受付部２２で受け付けた選択情報で示される文書データ記憶部４１を検索する（ステップ１１１）。そして、検索結果に基づいて、検索スコアを算出し、この検索スコアに基づいて、候補文字を連結した単語としての確からしさを示す単語スコアを算出する（ステップ１１２）。ここで、検索スコアは、例えば、検索キーで検索された文書の件数（検索ヒット件数）や、検索された文書における検索キーの出現頻度の総和等で算出すればよい。
【００２９】
次に、総合評価部３５は、ステップ１０３で文字認識部３１が得た文字スコアと、ステップ１１２で単語評価部３４が算出した単語スコアとを統合して、候補文字ごとの最終的な確からしさを示す総合スコアを算出する（ステップ１１５）。そして、総合スコアは認識結果表示部２３に送られ、認識結果表示部２３が、候補文字に最終的な順位を付加して表示する（ステップ１１６）。この順位としては、例えば、ステップ１１５で算出された総合スコアの高いものほど上位になるような順位を採用することが考えられる。
更に、総合評価部３５は、分割単位が他にあるかどうかを判定する（ステップ１１７）。そして、分割単位が他にあれば、制御を検索キー作成部３３に戻してステップ１０６〜１１６の処理を繰り返し、分割単位が他になければ、第１の実施の形態の動作は終了する。
【００３０】
尚、以上の動作例によって算出される総合スコアは、次のような式で表される。
【００３１】
【数１】
2011048499.tif 000003
【００３２】
Ｔｉｊは、ある分割単位におけるｉ番目の文字のｊ番目の候補文字の総合スコアである。
Ｃｉｊは、ある分割単位におけるｉ番目の文字のｊ番目の候補文字の文字スコアである。
Ｓｉｊｋは、ある分割単位におけるｉ番目の文字のｊ番目の候補文字を含むｋ番目の検索キーで検索対象ＤＢを検索したときに得られた検索スコアである。尚、Ｓｉｊｋとしては、ヒット件数や、ヒット全文書中の検索キーの出現頻度等を用いればよい。また、出現頻度が０である場合でも検索スコアが０にならないように事前頻度１等を全ての検索キーに加えてもよい。
そして、上記式は、文字スコアＣｉｊと、Ｓｉｊｋのｋを変動させた場合の最大値である単語スコアとを掛け合わせることにより、総合スコアＴｉｊが得られることを示している。
【００３３】
ここで、図２に示した動作例を、具体例を用いて説明する。
図３は、ステップ１０３で文字認識部３１によって算出され、図示しないメモリを介して検索キー作成部３３及び総合評価部３５に渡される文字スコアＣｉｊを示した図である。但し、ここでは、ステップ１０６で２文字のみからなる分割単位に着目した場合を想定している。尚、このような分割単位は、ステップ１０４での形態素解析の結果に基づくものであるが、各文字の候補文字のうちどの候補文字からなる文字列について形態素解析を行うかは自由に決めてよい。例えば、文字スコアが最も高い候補文字からなる文字列（図の例では、「・・・士田・・・」という文字列）について形態素解析を行うことが考えられる。
図には、例えば、１番目の文字の１番目の候補文字は「士」で、文字スコアＣ１１は９３であり、１番目の文字の２番目の候補文字は「キ」で、文字スコアＣ１２は９０であることが示されている。また、２番目の文字の１番目の候補文字は「田」で、文字スコアＣ２１は９５であり、２番目の文字の２番目の候補文字は「旧」で、文字スコアＣ２２は７５であることが示されている。
【００３４】
図４は、ステップ１１２で単語評価部３４によって算出される検索スコアＳｉｊｋを示した図である。但し、ステップ１０８で用いる閾値を８０とし、文字スコアの平均値がこの閾値を超える候補文字の組み合わせについて検索スコアを示している。
例えば、１番目の文字の１番目の候補文字「士」を含む検索キーのうち、文字スコアの平均値が８０を超えるものは、「士田」と「士旧」である。そこで、図には、「士田」を検索キーとして検索対象ＤＢを検索して得られた検索スコアＳ１１１と、「士旧」を検索キーとして検索対象ＤＢを検索して得られた検索スコアＳ１１２とが示されている。この検索スコアＳ１１１と検索スコアＳ１１２の中で最大である検索スコアＳ１１１が単語スコアとして、図示しないメモリを介して総合評価部３５に渡される。同様に、２番目の候補文字「キ」を含む検索キー、３番目の候補文字「土」を含む検索キー、４番目の候補文字「工」を含む検索キーのうち、文字スコアの平均値が８０を超える検索キーを用いた場合の検索スコアも示されている。尚、５番目の候補文字「ユ」を含む検索キーで、文字スコアの平均値が８０を超えるものはないので、候補文字「ユ」を含む検索キーを用いた場合の検索スコアを格納する欄は設けていない。
【００３５】
また、２番目の文字の１番目の候補文字「田」を含む検索キーのうち、文字スコアの平均値が８０を超えるものは、「士田」と「キ田」と「土田」と「工田」である。そこで、図には、「士田」を検索キーとして検索対象ＤＢを検索して得られた検索スコアＳ２１１と、「キ田」を検索キーとして検索対象ＤＢを検索して得られた検索スコアＳ２１２と、「土田」を検索キーとして検索対象ＤＢを検索して得られた検索スコアＳ２１３と、「工田」を検索キーとして検索対象ＤＢを検索して得られた検索スコアＳ２１４とが示されている。この検索スコアＳ２１１と検索スコアＳ２１２と検索スコアＳ２１３と検索スコアＳ２１４の中で最大である検索スコアＳ２１３が単語スコアとして、図示しないメモリを介して総合評価部３５に渡される。同様に、２番目の候補文字「旧」を含む検索キーのうち、文字スコアの平均値が８０を超える検索キーを用いた場合の検索スコアも示されている。尚、３番目の候補文字「口」を含む検索キー、４番目の候補文字「十」を含む検索キー、５番目の候補文字「Ｘ」を含む検索キーで、文字スコアの平均値が８０を超えるものはないので、候補文字「口」、「十」、「Ｘ」を含む検索キーを用いた場合の検索スコアを格納する欄は設けていない。
【００３６】
図５は、ステップ１１５で総合評価部３５によって算出される総合スコアＴｉｊを示した図である。ここでは、上述したように、Ｓｉｊｋのｋを変動させた場合の最大値である単語スコアをＣｉｊに乗ずることにより、Ｔｉｊを求めている。
例えば、１番目の文字の１番目の候補文字「士」を含む検索キーを用いた場合の検索スコアの最大値である単語スコアは、上記の通り、Ｓ１１１＝５５である。そこで、図には、総合スコアＴ１１が５１１５であることが示されている（Ｔ１１＝Ｃ１１×ｍａｘＳ１１Ｋ＝９３×５５＝５１１５）。同様に、２番目の候補文字「キ」、３番目の候補文字「土」、４番目の候補文字「工」についても、総合スコアが示されている。尚、５番目の候補文字「ユ」については、Ｓ１５Ｋが得られていないので、Ｃ１５をそのままＴ１５としている。
【００３７】
また、２番目の文字の１番目の候補文字「田」を含む検索キーを用いた場合の検索スコアの最大値である単語スコアは、上記の通り、Ｓ２１３＝２１５０である。そこで、図には、総合スコアＴ２１が２０４２５０であることが示されている（Ｔ２１＝Ｃ２１×ｍａｘＳ２１Ｋ＝９５×２１５０＝２０４２５０）。同様に、２番目の候補文字「旧」についても、総合スコアが示されている。尚、３番目の候補文字「口」、４番目の候補文字「十」、５番目の候補文字「Ｘ」については、Ｓ２ｊｋが得られていないので、Ｃ２ｊをそのままＴ２ｊとしている（ｊ＝３，４，５）。
【００３８】
以上により、１番目の文字の候補文字については、「土」の総合スコアＴ１３が最大となり、２番目の文字の候補文字については、「田」の総合スコアＴ２１が最大となっている。従って、この分割単位における文字認識結果としては、「土田」という結果の確信度が最も高いことが分かる。
【００３９】
尚、この第１の実施の形態では、ユーザが１つの検索対象ＤＢを指定したが、複数の検索対象ＤＢを指定してもよい。
また、この第１の実施の形態では、形態素解析によって、文字列を自動的に品詞ごとのまとまりに分解するようにした。しかしながら、入力された文字列のどの部分を検索キーとするかをユーザが設定してもよい。
更に、この第１の実施の形態では、文字スコアの平均値が閾値を超えた候補文字の組み合わせからなる検索キーを生成したが、文字スコアの平均値が大きいものから予め設定された個数だけ候補文字の組み合わせを選択して検索キーを生成するようにしてもよい。
【００４０】
［第２の実施の形態］
第１の実施の形態では、ユーザが検索対象ＤＢを選択しなければならないため、手間がかかることも懸念される。特に、多数のデータベースの中から１つのデータベースを選択しなければならない場合には、ユーザを補助したり、ユーザに相応しい選択を自動的に行ったりする方が好適である。
そこで、この第２の実施の形態では、単語スコアの算出に適した検索対象ＤＢを文字認識装置１０が自動的に選択する。
【００４１】
図６は、第２の実施の形態における文字認識装置の機能構成例を示したブロック図である。
図示するように、文字認識装置１０は、ＵＩ（User Interface）部２０と、処理部３０と、ＤＢ（Database）部４０とを備える。
ＵＩ部２０は、ユーザが入力する情報を受け付けたり、ユーザに対して情報を出力したりする部分であり、文字画像読取部２１と、認識結果表示部２３と、ユーザＩＤ受付部２４と、確定指示受付部２５とを備える。
処理部３０は、ＵＩ部２０で受け付けた情報に基づいて文字認識を行った結果を、ＤＢ部４０を用いて修正し、その結果をＵＩ部２０に表示する部分であり、文字認識部３１と、形態素解析部３２と、検索キー作成部３３と、単語評価部３４と、総合評価部３５と、ＤＢ重み保持部３６と、ＤＢ重み計算部３７とを備える。
【００４２】
ＤＢ部４０は、処理部３０によって用いられるデータベースを含む部分であり、文書データ記憶部４１ａ，４１ｂ，４１ｃを備える。尚、図では、文書データ記憶部４１ａ，４１ｂ，４１ｃを示したが、これらを区別する必要がない場合は、文書データ記憶部４１と称することもある。また、図には、３つの文書データ記憶部４１しか示していないが、４つ以上の文書データ記憶部４１を設けてもよい。更に、図では、ＤＢ部４０を文字認識装置１０の一部として示しているが、ＤＢ部４０は文字認識装置１０の外部に存在していてもよい。本実施の形態では、文書集合の一例として、ＤＢ部４０を設けている。
【００４３】
まず、ＵＩ部２０の構成要素について説明する。但し、文字画像読取部２１、認識結果表示部２３については、第１の実施の形態と同様なのでここでの説明は省略する。
ユーザＩＤ受付部２４は、処理部３０が検索対象ＤＢを自動的に選択するための手がかりとなる情報として、ユーザＩＤを受け付ける。本実施の形態では、識別情報を受け付ける識別情報受付手段の一例として、ユーザＩＤ受付部２４を設けている。
確定指示受付部２５は、認識結果表示部２３が表示した認識結果を最終的に確定させる指示入力を受け付ける。本実施の形態では、特定の文字を認識処理の結果として確定させる指示を受け付ける確定指示受付手段の一例として、確定指示受付部２５を設けている。
【００４４】
次に、処理部３０の構成要素について説明する。但し、文字認識部３１、形態素解析部３２、検索キー作成部３３、総合評価部３５については、第１の実施の形態と同様なのでここでの説明は省略する。
単語評価部３４は、ユーザＩＤ受付部２４が受け付けたユーザＩＤをキーにＤＢ重み保持部３６を参照して検索対象ＤＢを選択し、選択された検索対象ＤＢごとに、検索キーの検索スコアを算出する。そして、ＤＢ重み保持部３６を参照して検索スコアを重み付けして単語スコアを算出する。ここで、重み付けは、例えば、重み付け平均をとることによって行われる。本実施の形態では、検索語の使用頻度の一例として、検索スコアを用いている。
【００４５】
ＤＢ重み保持部３６は、ＤＢ重み計算部３７によってデータベースに付与された重みを蓄積して保持する。例えば、ＤＢ重み計算部３７によって与えられた得点を加算して保持する。
ＤＢ重み計算部３７は、単語スコアをユーザに相応しいものとする検索対象ＤＢが選択されるようにデータベースの重みを計算する。この重みは、確定指示受付部２５と連携しており、ユーザが最終的な文字認識結果として確定したのと同じ文字又は文字列が多く見つかったデータベースに対して例えば得点を付与するといった重み付けの機能を持っている。本実施の形態では、特定の文書集合の重みを更新する更新手段の一例として、ＤＢ重み計算部３７を設けている。
【００４６】
ＤＢ部４０の構成要素については、第１の実施の形態と同様なのでここでの説明は省略する。
【００４７】
ここで、ＤＢ重み保持部３６の具体的な内容について説明する。
図７は、ＤＢ重み保持部３６で保持する情報の例について示した図である。
図示するように、ＤＢ重み保持部３６では、ユーザごとに、検索対象ＤＢが各データベースの重みと共に設定されている。
例えば、ユーザＩＤ「Ｕ０１」のユーザが文字認識を指示した場合には、検索対象ＤＢとして、ＤＢ＃１及びＤＢ＃２を用い、ＤＢ＃１を検索して得られた検索スコアの２倍の重みを、ＤＢ＃２を検索して得られた検索スコアに与えることが設定されている。
【００４８】
次に、第２の実施の形態における文字認識装置１０の動作について説明する。
図８は、このときの文字認識装置１０の動作例を示したフローチャートである。
まず、ユーザが手書きされた文字画像や印刷された文字画像を文字認識装置１０に入力すると、文字画像読取部２１が、この文字画像を読み取る（ステップ１５１）。
また、ユーザがユーザＩＤを入力する操作を行うと、ユーザＩＤ受付部２４が、入力されたユーザＩＤを受け付ける（ステップ１５２）。
【００４９】
ＵＩ部２０はこのようにして情報を取得すると、これらの情報を処理部３０に出力する。
すると、まず、文字認識部３１が、文字画像読取部２１が出力した文字画像に対して文字認識を行う（ステップ１５３）。これにより、文字認識部３１は、予め定められた個数の候補文字について、その文字コードと、その確からしさ（確信度、尤度）を示す文字スコアとを得る。尚、この文字コードと文字スコアは、処理部３０の各機能から参照可能なメモリに記憶される。
次に、形態素解析部３２が、文字認識部３１が得た候補文字からなる文字列を形態素解析によって複数の語に分解する（ステップ１５４）。このとき、形態素解析によって得られた各語には、名詞、動詞、助詞、助動詞等の品詞情報が付されている。
【００５０】
次いで、検索キー作成部３３は、形態素解析部３２による形態素解析の結果に基づいて、分割単位を決定する（ステップ１５５）。例えば、形態素解析で得られた語のうち、助詞や助動詞の品詞情報が付された語は、前後の語が名詞、形容詞、動詞であればそれと連結して、分割単位とする。その他の場合は、形態素解析で得られた語をそのまま分割単位とする。
【００５１】
その後、検索キー作成部３３は、分割単位ごとに、検索対象ＤＢの検索に用いる検索キーを作成する。
即ち、検索キー作成部３３は、まず、１つの分割単位に着目する（ステップ１５６）。
次に、着目している分割単位に含まれる各文字に対応する候補文字の組み合わせを取得する（ステップ１５７）。通常は、この取得した候補文字の組み合わせの全てを検索キーとすればよい。
ところが、このような検索キーの生成方法では、膨大な数の検索キーが生成される可能性がある。具体的には、候補文字の数をｍとし、分割単位内の文字の数をｎとすると、ｍのｎ乗個の検索キーが生成されることになる。そこで、このような事態を回避するため、候補文字の文字スコアの平均値が予め与えられた閾値より大きくなるような候補文字の組み合わせのみを検索キーとする。従って、検索キー作成部３３は、ステップ１５３で記憶した文字スコアを参照し、候補文字の文字スコアの平均値が予め定めた閾値よりも大きいかどうかを判定する（ステップ１５８）。
【００５２】
その結果、文字スコアの平均値が閾値以下である場合は、他の候補文字の組み合わせについてステップ１５８の判定を行う。一方、文字スコアの平均値が閾値よりも大きい場合は、その候補文字の組み合わせを検索キーとし（ステップ１５９）、候補文字の組み合わせが他にあるかどうかを判定する（ステップ１６０）。そして、候補文字の組み合わせが他にあれば、ステップ１５７〜１５９の処理を繰り返し、候補文字の組み合わせが他になければ、単語評価部３４の処理に移る。
【００５３】
そして、単語評価部３４は、検索キー作成部３３が作成した１つ以上の検索キーを受け取り、この検索キーを用いて、ユーザＩＤ受付部２４で受け付けたユーザＩＤにＤＢ重み保持部３６にて対応付けられた文書データ記憶部４１を検索対象ＤＢとして検索する（ステップ１６１）。そして、検索結果に基づいて、検索スコアを算出する（ステップ１６２）。ここで、検索スコアは、例えば、検索キーで検索された文書の件数（検索ヒット件数）や、検索された文書における検索キーの出現頻度の総和等で算出すればよい。
【００５４】
その後、単語評価部３４は、ユーザＩＤ受付部２４で受け付けたユーザＩＤにＤＢ重み保持部３６にて対応付けられた文書データ記憶部４１が他にあるかどうかを判定する（ステップ１６３）。そして、文書データ記憶部４１が他にあれば、ステップ１６１〜１６２の処理を繰り返す。また、文書データ記憶部４１が他になければ、単語評価部３４は、ＤＢ重み保持部３６にて保持されたＤＢごとの重みで、検索スコアの加重平均をとることにより、単語スコアを算出する（ステップ１６４）。
【００５５】
次に、総合評価部３５は、ステップ１５３で文字認識部３１が得た文字スコアと、ステップ１６４で単語評価部３４が算出した単語スコアとを統合して、候補文字ごとの最終的な確からしさを示す総合スコアを算出する（ステップ１６５）。そして、総合スコアは認識結果表示部２３に送られ、認識結果表示部２３が、候補文字に最終的な順位を付加して表示する（ステップ１６６）。この順位としては、例えば、ステップ１６５で算出された総合スコアの高いものほど上位になるような順位を採用することが考えられる。
更に、総合評価部３５は、分割単位が他にあるかどうかを判定する（ステップ１６７）。そして、分割単位が他にあれば、制御を検索キー作成部３３に戻してステップ１５６〜１６６の処理を繰り返し、分割単位が他になければ、ＤＢ重みを修正する処理に移る。
【００５６】
即ち、認識結果表示部２３が表示した候補文字及びその順位を妥当であると判断すると、ユーザは確定指示を入力し、確定指示受付部２５が、この確定指示の入力を受け付ける（ステップ１６８）。
すると、確定指示の入力を受け付けた旨は確定指示受付部２５からＤＢ重み計算部３７へと伝えられ、ＤＢ重み計算部３７が、確定指示に基づいて、ＤＢ重み保持部３６にて保持されている各データベースの重みを変更し（ステップ１６９）、第２の実施の形態の動作は終了する。
【００５７】
尚、以上の動作例によって算出される総合スコアは、次のような式で表される。
【００５８】
【数２】
2011048499.tif 000004
【００５９】
Ｔｉｊは、ある分割単位におけるｉ番目の文字のｊ番目の候補文字の総合スコアである。
Ｃｉｊは、ある分割単位におけるｉ番目の文字のｊ番目の候補文字の文字スコアである。
Ｗｍは、ｍ番目の検索対象ＤＢに対して付与された重みである。
Ｓｉｊｋｍは、ある分割単位におけるｉ番目の文字のｊ番目の候補文字を含むｋ番目の検索キーでｍ番目の検索対象ＤＢを検索したときに得られた検索スコアである。尚、Ｓｉｊｋｍとしては、ヒット件数や、ヒット全文書中の検索キーの出現頻度等を用いればよい。また、出現頻度が０である場合でも単語スコアが０にならないように事前頻度１等を全ての検索キーに加えてもよい。
そして、上記式は、文字スコアＣｉｊと、（Ｗｍ×Ｓｉｊｋｍ）のｍに関する総和のｋを変動させた場合の最大値である単語スコアとを掛け合わせることにより、総合スコアＴｉｊが得られることを示している。
【００６０】
ここで、図８に示した動作例を、具体例を用いて説明する。
まず、ステップ１５３で文字認識部３１によって算出され、図示しないメモリを介して検索キー作成部３３及び総合評価部３５に渡される文字スコアＣｉｊは、図３に示したものと同様である。
【００６１】
図９は、ステップ１６２で単語評価部３４によって算出される検索スコアＳｉｊｋｍを示した図である。但し、ステップ１５８で用いる閾値を８０とし、文字スコアの平均値がこの閾値を超える候補文字の組み合わせについて検索スコアを示している。また、ここでは、図７に示したユーザＩＤ「Ｕ０１」のユーザが文字認識を指示する場合を想定し、検索対象ＤＢとしてＤＢ＃１及びＤＢ＃２を用いるものとする。従って、検索スコアとしては、Ｓｉｊｋ１及びＳｉｊｋ２が算出されている。
【００６２】
例えば、１番目の文字の１番目の候補文字「士」を含む検索キーのうち、文字スコアの平均値が８０を超えるものは、「士田」と「士旧」である。そこで、図には、「士田」を検索キーとしてＤＢ＃１を検索して得られた検索スコアＳ１１１１と、「士田」を検索キーとしてＤＢ＃２を検索して得られた検索スコアＳ１１１２と、「士旧」を検索キーとしてＤＢ＃１を検索して得られた検索スコアＳ１１２１と、「士旧」を検索キーとしてＤＢ＃２を検索して得られた検索スコアＳ１１２２とが示されている。この検索スコアＳ１１１１と検索スコアＳ１１１２を重み付けして足し合わせた第１の加重平均と、検索スコアＳ１１２１と検索スコアＳ１１２２を重み付けして足し合わせた第２の加重平均の中で最大である第１の加重平均が単語スコアとして、図示しないメモリを介して総合評価部３５に渡される。同様に、２番目の候補文字「キ」を含む検索キー、３番目の候補文字「土」を含む検索キー、４番目の候補文字「工」を含む検索キーのうち、文字スコアの平均値が８０を超える検索キーを用いた場合の検索スコアも示されている。尚、５番目の候補文字「ユ」を含む検索キーで、文字スコアの平均値が８０を超えるものはないので、候補文字「ユ」を含む検索キーを用いた場合の検索スコアを格納する欄は設けていない。
【００６３】
また、２番目の文字の１番目の候補文字「田」を含む検索キーのうち、文字スコアの平均値が８０を超えるものは、「士田」と「キ田」と「土田」と「工田」である。そこで、図には、「士田」を検索キーとしてＤＢ＃１を検索して得られた検索スコアＳ２１１１と、「士田」を検索キーとしてＤＢ＃２を検索して得られた検索スコアＳ２１１２と、「キ田」を検索キーとしてＤＢ＃１を検索して得られた検索スコアＳ２１２１と、「キ田」を検索キーとしてＤＢ＃２を検索して得られた検索スコアＳ２１２２と、「土田」を検索キーとしてＤＢ＃１を検索して得られた検索スコアＳ２１３１と、「土田」を検索キーとしてＤＢ＃２を検索して得られた検索スコアＳ２１３２と、「工田」を検索キーとしてＤＢ＃１を検索して得られた検索スコアＳ２１４１と、「工田」を検索キーとしてＤＢ＃２を検索して得られた検索スコアＳ２１４２とが示されている。この検索スコアＳ２１１１と検索スコアＳ２１１２を重み付けして足し合わせた第１の加重平均と、検索スコアＳ２１２１と検索スコアＳ２１２２を重み付けして足し合わせた第２の加重平均と、検索スコアＳ２１３１と検索スコアＳ２１３２を重み付けして足し合わせた第３の加重平均と、検索スコアＳ２１４１と検索スコアＳ２１４２を重み付けして足し合わせた第４の加重平均の中で最大である第３の加重平均が単語スコアとして、図示しないメモリを介して総合評価部３５に渡される。同様に、２番目の候補文字「旧」を含む検索キーのうち、文字スコアの平均値が８０を超える検索キーを用いた場合の検索スコアも示されている。尚、３番目の候補文字「口」を含む検索キー、４番目の候補文字「十」を含む検索キー、５番目の候補文字「Ｘ」を含む検索キーで、文字スコアの平均値が８０を超えるものはないので、候補文字「口」、「十」、「Ｘ」を含む検索キーを用いた場合の検索スコアを格納する欄は設けていない。
【００６４】
尚、図９では、ＤＢ＃１を検索することによって得られた検索スコアＳｉｊｋ１の値、及び、ＤＢ＃２を検索することによって得られた検索スコアＳｉｊｋ２の値として、図７でユーザＩＤ「Ｕ０１」のユーザに対して設定されたＤＢごとの重み付けに基づいて加重平均をとると図４のＳｉｊｋと等しくなるような値を例示している。
従って、ステップ１６５で総合評価部３５によって算出される総合スコアＴｉｊは、図５に示したものと同様のものとなる。
【００６５】
また、ステップ１６８でのＤＢ重みの修正について説明する。
例えば、ステップ１６７でユーザが「土田」を文字認識結果として確定させる指示を行ったとする。この場合、図９において、「土田」は、ＤＢ＃２において多く見つかっていることが分かる。
一方、図７を参照すると、ユーザＩＤ「Ｕ０１」のユーザに対しては、ＤＢ＃１の重みが１で、ＤＢ＃２の重みが２となっている。このような場合、ユーザが最終的に確定した単語がより多く見つかったＤＢ＃２の重みを２よりも大きな値に変更する。ここで、重みをどの程度上げるかについては、予め基準を設定しておき、その基準に基づくようにするとよい。
【００６６】
尚、この第２の実施の形態において、ステップ１６１では、図７で重みが０以外のデータベースを検索対象ＤＢとして決定したが、これには限らない。例えば、重みの閾値を設定し、重みが０以外のデータベースであってもこの閾値を超える重みのデータベースのみを検索対象ＤＢとすることも考えられる。或いは、例えば、重みの大きいものから予め定めた最大数までデータベースを選択してこれを検索対象ＤＢとしてもよい。また、文字認識装置１０が検索対象ＤＢをユーザの意思に関係なく決定するのではなく、ユーザの選択を補助するように、優先すべきデータベースを提示するようにしてもよい。
【００６７】
また、本実施の形態では、ユーザＩＤに対して検索対象ＤＢ及び重みを定義し、文字認識を指示したユーザのユーザＩＤに対応する検索対象ＤＢ及び重みを用いて単語スコアを算出するようにした。これは、ユーザ特有の語彙等をカバーできる可能性が高まり、文字認識の精度向上が期待できるからである。しかしながら、このように文字認識に関して個別の精度を要求する単位としては、ユーザ以外にも、例えば、組織、文書、文書の種類等が考えられる。即ち、組織に対して検索対象ＤＢ及び重みを定義し、文字認識を指示したユーザが所属する組織に対応する検索対象ＤＢ及び重みを用いて単語スコアを算出したり、文書や文書の種類に対して検索対象ＤＢ及び重みを定義し、文字認識の対象の文書や文書の種類に対応する検索対象ＤＢ及び重みを用いて単語スコアを算出したりする構成を採用してもよい。
【００６８】
ところで、本実施の形態における文字認識結果の修正処理は、汎用のコンピュータにおいて実現してもよい。そこで、この処理をコンピュータ９０で実現するものとして、そのハードウェア構成について説明する。
図１０は、コンピュータ９０のハードウェア構成を示した図である。
図示するように、コンピュータ９０は、演算手段であるＣＰＵ（Central Processing Unit）９１と、記憶手段であるメインメモリ９２及び磁気ディスク装置（ＨＤＤ：Hard Disk Drive）９３とを備える。ここで、ＣＰＵ９１は、ＯＳ（Operating System）やアプリケーション等の各種ソフトウェアを実行し、上述した各機能を実現する。また、メインメモリ９２は、各種ソフトウェアやその実行に用いるデータ等を記憶する記憶領域であり、磁気ディスク装置９３は、各種ソフトウェアに対する入力データや各種ソフトウェアからの出力データ等を記憶する記憶領域である。
更に、コンピュータ９０は、外部との通信を行うための通信Ｉ／Ｆ９４と、ビデオメモリやディスプレイ等からなる表示機構９５と、キーボードやマウス等の入力デバイス９６とを備える。
【００６９】
尚、本実施の形態を実現するプログラムは、通信手段により提供することはもちろん、ＣＤ−ＲＯＭ等の記録媒体に格納して提供することも可能である。
【符号の説明】
【００７０】
１０…文字認識装置、２０…ＵＩ部、３０…処理部、４０…ＤＢ部
【図１】
2011048499.tif 000005
【図２】
2011048499.tif 000006
【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】
2011048499.tif 000011
【図８】
2011048499.tif 000012
【図９】
2011048499.tif 000013
【図１０】
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