(57)【要約】【課題】この発明は、入力文字列予測装置によって作成された複数の学習履歴データを統合した場合に、文字列間のつながりの関係が失われるといったことを回避することが可能となる入力文字列予測装置を提供することを目的とする。【解決手段】ユーザが入力した文字または文字列に基づいて、ユーザが入力しようとする文字列を予測することにより、予測候補リストを生成して表示させるための入力文字列予測装置であって、予測候補リストからの予測候補の選択操作等によって文字列の入力が確定したときに、入力が確定した文字列に、入力確定時の時刻情報と、連続入力の区切りであるか否かを記憶するための区切りフラグを付加して、学習履歴保存用メモリに保存させる手段を備えている。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
ユーザが入力した文字または文字列に基づいて、ユーザが入力しようとする文字列を予測することにより、予測候補リストを生成して表示させるための入力文字列予測装置であって、
予測候補リストからの予測候補の選択操作等によって文字列の入力が確定したときに、入力が確定した文字列に、入力確定時の時刻情報と、連続入力の区切りであるか否かを記憶するための区切りフラグを付加して、学習履歴保存用メモリに保存させる手段、
を備えていることを特徴とする入力文字列予測装置。
【請求項２】
予め定められた操作入力であって、最新に入力が確定した文字列とその次に入力しようとする文字列とのつながりが切れたと想定される操作入力があったときに、学習履歴保存用メモリに最後に保存された文字列に対応する区切りフラグの値を区切り状態を表す値に設定する手段を更に備えたことを特徴とする請求項１に記載の入力文字列予測装置。
【請求項３】
入力文字列予測装置によって作成された複数の学習履歴データを、入力確定時の時刻情報と区切りフラグとを利用して、統合させるための学習履歴統合手段を備えており、
学習履歴統合手段は、入力文字列予測装置によって作成された複数の学習履歴データを、区切りフラグによって区切られる連続性のある学習履歴群を１単位とし、各単位毎の学習履歴群を入力確定時の時刻情報に従った時系列の順番で統合させることを特徴とする請求項１乃至２に記載の入力文字列予測装置。
【請求項４】
ユーザが入力した文字または文字列に基づいて、ユーザが入力しようとする文字列を予測することにより、予測候補リストを生成して表示させるための入力文字列予測プログラムであって、
予測候補リストからの予測候補の選択操作等によって文字列の入力が確定したときに、入力が確定した文字列に、入力確定時の時刻情報と、連続入力の区切りであるか否かを記憶するための区切りフラグを付加して、学習履歴保存用メモリに保存させるステップを、  コンピュータに実行させるための入力文字列予測プログラム。
【請求項５】
予め定められた操作入力であって、最新に入力が確定した文字列とその次に入力しようとする文字列とのつながりが切れたと想定される操作入力があったときに、学習履歴保存用メモリに最後に保存された文字列に対応する区切りフラグの値を区切り状態を表す値に設定するステップをコンピュータに実行させるためのプログラムを備えていることを特徴とする請求項４に記載の入力文字列予測プログラム。
【請求項６】
入力文字列予測装置によって作成された複数の学習履歴データを、入力確定時の時刻情報と区切りフラグとを利用して、統合させるための学習履歴統合ステップをコンピュータに実行させるためのプログラムを備えており、
学習履歴統合ステップは、入力文字列予測装置によって作成された複数の学習履歴データを、区切りフラグによって区切られる連続性のある学習履歴群を１単位とし、各単位毎の学習履歴群を入力確定時の時刻情報に従った時系列の順番で統合させることを特徴とする請求項４乃至５に記載の入力文字列予測プログラム。
【請求項７】
ユーザが入力した文字または文字列に基づいて、ユーザが入力しようとする文字列を予測することにより、予測候補リストを生成して表示させるための入力文字列予測装置であって、
生成された前記予測候補リストから予測候補を選択することによって確定した文字または文字列を複数接続してなる一連の文章単位の文字列を記憶する学習履歴保存用メモリを備え、該メモリには、前記文章単位の文字列が一連の文章単位の文字列であることを示す文章単位情報、ならびに、文章単位の文字列の発生に関する時刻情報が記憶されていることを特徴とする入力文字列予測装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
この発明は、ユーザが入力した文字または文字列に基づいて、ユーザが入力しようとする文字列を予測することにより、予測候補リストを生成して表示させるための入力文字列予測装置および入力文字列予測プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
コンピュータなどの情報機器の普及とともに文章を電子化されたテキストとして保存することが一般的となり、キーボード等による文字列の入力の負荷が大きくなってきている。医療分野においても、同様に、電子カルテなどの普及に伴い、手書きからキーボードによるカルテ入力が行なわれつつある。
【０００３】
迅速な入力が求められる現場においては、文字列の入力の負荷を軽減したいという要望がある。文字列の入力の負荷を軽減するための手段として、入力文字列予測装置がある。入力文字列予測装置は、入力すべき単語の先頭部分の文字または文字列を入力することでその文字または文字列で始まる単語を予測し、予測した単語を予測候補として表示する。そして、表示された予測候補からユーザが所望のものを選択すると、ユーザによって選択された単語が自動的に入力される。
【０００４】
なお、予測候補には、表示優先順位が設定されており、通常は、表示優先順位が高い所定数の予測候補が、表示優先順位が高い順に表示される。この表示優先順位は、言語モデルによって定められる単語出現確率（単語生起確率）、ユーザが過去に入力した文字列の履歴（学習履歴）等に基づいて設定される。
【０００５】
入力文字列予測装置では、入力しようとする単語の全ての文字列を入力しなくても、その一部から単語を入力できるため、入力の負荷を軽減できる。また、選択した文字列に続く文字列の候補を学習履歴に基づいて予測して表示することも可能となっている。この場合の予測をつながり予測と呼ぶことにする。ユーザが選択した予測候補等の入力が確定した文字列は、時系列に学習履歴として保存される。そして、保存された学習履歴を、次回以降の予測時に参照することにより、予測精度を向上させている。入力文字列予測装置で保存した学習履歴を外部ファイル（学習辞書）に出力することにより、当該学習履歴を他の入力文字列予測装置で利用することも可能である。
【０００６】
入力文字列予測装置は、通常、ＰＣに搭載されて使用されるが、同じ部署に設置されている複数台のＰＣを一人のユーザが使用する場合や、同じ部署に設置されている複数台のＰＣを複数のユーザが共用する場合には、各ＰＣ内の入力文字列予測装置で個々に持っている学習辞書を統合し、統合した学習辞書を各ＰＣで利用できるようにすると、各ＰＣ内の入力文字列予測装置による予測精度が向上すると考えられる。また、１台のＰＣを複数のユーザで共有し、ユーザ毎に学習辞書を持っている場合には、当該ＰＣ内に存在しているユーザ毎の学習辞書を統合し、統合した学習辞書を各ユーザが利用できるようにすると、当該ＰＣ内の入力文字列予測装置による予測精度が向上すると考えられる。
【特許文献１】特開平６−３４８６８８８号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
複数の入力文字列予測装置で個々に持っている学習辞書を統合する方法としては、次のような方法が考えられる。つまり、図５の学習辞書Ａおよび学習辞書Ｂに示すように、選択された予測候補等の入力が確定した文字列を学習辞書に登録する際に、入力確定時の時刻情報（タイムスタンプ）も登録する。入力確定時の時刻情報としては、例えば、１９７０年１月１日からの秒数が用いられる。
【０００８】
学習辞書Ａおよび学習辞書Ｂには、入力が確定した文字列として、その表記とその読みの両方が登録されるが、図５では入力が確定した文字列の読みを省略している。
【０００９】
学習辞書Ａと学習辞書Ｂとを統合する場合には、学習辞書Ａと学習辞書Ｂ内の文字列を、時刻情報の古いものから順に統合用メモリに登録していく。その際、文字列とともに時刻情報も登録する。そして、学習辞書Ａおよび学習辞書Ｂ内の全ての文字列を、統合用メモリに登録すると、新しいものから所定数（例えば、５０００個）の履歴を残し、それより古い履歴を削除する。これにより、統合用メモリに、学習辞書Ａ内の学習履歴と学習辞書Ｂ内の学習履歴とを統合したデータが格納されることになる。
【００１０】
このように時刻情報のみに基づいて学習辞書を統合した場合には、文字列間のつながりの関係が失われてしまうことがあるため、つながり予測を行なう場合に悪影響が出るおそれがある。例えば、学習辞書Ｂでは、「当院」、「にて」の順番でこれらの文字列が登録されているにもかかわらず、学習辞書Ａ内の「発熱」の時刻情報が上記「当院」の時刻情報より大きくかつ、上記「にて」の時刻情報より小さいため、統合後の学習辞書では、「当院」、「発熱」、「にて」の順番でこれらの文字列が登録されてしまう。同様に、学習辞書Ｂでは、「にて」、「内視鏡」の順番でこれらの文字列が登録されているにもかかわらず、学習辞書Ａ内の「あり」の時刻情報が上記「にて」の時刻情報より大きくかつ、上記「内視鏡」の時刻情報より小さいため、統合後の学習辞書では、「にて」、「あり」、「内視鏡」の順番でこれらの文字列が登録されてしまう。
【００１１】
この発明は、入力文字列予測装置によって作成された複数の学習履歴データを統合した場合に、文字列間のつながりの関係が失われるといったことを回避することが可能となる入力文字列予測装置および入力文字列予測プログラムを提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【００１２】
請求項１に記載の発明は、ユーザが入力した文字または文字列に基づいて、ユーザが入力しようとする文字列を予測することにより、予測候補リストを生成して表示させるための入力文字列予測装置であって、予測候補リストからの予測候補の選択操作等によって文字列の入力が確定したときに、入力が確定した文字列に、入力確定時の時刻情報と、連続入力の区切りであるか否かを記憶するための区切りフラグを付加して、学習履歴保存用メモリに保存させる手段を備えていることを特徴とする。
請求項２に記載の発明は、請求項１に記載の入力文字列予測装置において、予め定められた操作入力であって、最新に入力が確定した文字列とその次に入力しようとする文字列とのつながりが切れたと想定される操作入力があったときに、学習履歴保存用メモリに最後に保存された文字列に対応する区切りフラグの値を区切り状態を表す値に設定する手段を更に備えたことを特徴とする。
【００１３】
請求項３に記載の発明は、請求項１乃至２に記載の入力文字列予測装置において、複数の入力文字列予測装置によって作成された学習履歴データを、入力確定時の時刻情報と区切りフラグとを利用して、統合させるための学習履歴統合手段を備えており、学習履歴統合手段は、複数の入力文字列予測装置によって作成された学習履歴データを、区切りフラグによって区切られる連続性のある学習履歴群を１単位とし、各単位毎の学習履歴群を入力確定時の時刻情報に従った時系列の順番で統合させることを特徴とする。
【００１４】
請求項４に記載の発明は、ユーザが入力した文字または文字列に基づいて、ユーザが入力しようとする文字列を予測することにより、予測候補リストを生成して表示させるための入力文字列予測プログラムであって、予測候補リストからの予測候補の選択操作等によって文字列の入力が確定したときに、入力が確定した文字列に、入力確定時の時刻情報と、連続入力の区切りであるか否かを記憶するための区切りフラグを付加して、学習履歴保存用メモリに保存させるステップをコンピュータに実行させるものであることを特徴とする。
【００１５】
請求項５に記載の発明は、請求項４に記載の入力文字列予測プログラムにおいて、予め定められた操作入力であって、最新に入力が確定した文字列とその次に入力しようとする文字列とのつながりが切れたと想定される操作入力があったときに、学習履歴保存用メモリに最後に保存された文字列に対応する区切りフラグの値を区切り状態を表す値に設定するステップをコンピュータに実行させるためのプログラムを備えていることを特徴とする。
【００１６】
請求項６に記載の発明は、請求項４乃至５に記載の入力文字列予測プログラムにおいて、入力文字列予測装置によって作成された複数の学習履歴データを、入力確定時の時刻情報と区切りフラグとを利用して、統合させるための学習履歴統合ステップをコンピュータに実行させるためのプログラムを備えており、学習履歴統合ステップは、入力文字列予測装置によって作成された複数の学習履歴データを、区切りフラグによって区切られる連続性のある学習履歴群を１単位とし、各単位毎の学習履歴群を入力確定時の時刻情報に従った時系列の順番で統合させることを特徴とする。
【００１７】
請求項７に記載の発明は、ユーザが入力した文字または文字列に基づいて、ユーザが入力しようとする文字列を予測することにより、予測候補リストを生成して表示させるための入力文字列予測装置であって、生成された前記予測候補リストから予測候補を選択することによって確定した文字または文字列を複数接続してなる一連の文章単位の文字列を記憶する学習履歴保存用メモリを備え、該メモリには、前記文章単位の文字列が一連の文章単位の文字列であることを示す文章単位情報、ならびに、文章単位の文字列の発生に関する時刻情報が記憶されていることを特徴とする。
【００１８】
請求項７における「文章単位情報」には、区切りフラグ、区切コードが含まれる。この場合「文章」とは、ユーザが一まとまりの文字列として入力し得る文字列を意味するものであり、文章の他にも、その断片となる単語、名詞句、分節などの語句であってもよい。つまり、語句の単位であっても、この単位で一まとまり、即ち一連の文字列として記憶されるべきものであれば、請求項７でいう「文章」の定義に入るものとする。
【００１９】
請求項７における「文章単位の文字列の発生に関する時刻情報」としては、以下のような時刻情報を用いることができる。
（１）「文章単位」の先頭の確定文字列の入力確定時の時刻情報Ｔ１
（２）「文章単位」の末尾の確定文字列の入力確定時の時刻情報Ｔ２
（３）上記Ｔ１とＴ２との平均値の時刻情報
（４）「文章単位」のそれぞれの確定文字列の時系列並びの中央の確定文字列の時刻情報
【発明の効果】
【００２０】
この発明によれば、入力文字列予測装置によって作成された複数の学習履歴データを統合した場合に、文字列間のつながりの関係が失われるといったことを回避することが可能となる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２１】
以下、図面を参照して、この発明の実施例について説明する。
【実施例１】
【００２２】
〔１〕入力文字列予測装置の構成
図１は、入力文字列予測装置の構成を示している。
【００２３】
入力文字列予測装置は、入力部１、入力文字列予測部２、予測候補出力部３、学習履歴管理部４、学習履歴統合部５、予測辞書（単語辞書）１１、学習履歴保存用メモリ１２および学習辞書（外部ファイル）１３を備えている。
【００２４】
予測辞書（単語辞書）１１には、予測対象となる単語が記憶されている。予測辞書１１内の各単語には、その予測候補が正解となる度合（正解度）を表すスコアが付加されている。このスコアは、例えば、言語モデルによって定められる単語出現確率（単語生起確率）等に基づいて決定されている。
【００２５】
学習辞書１３には、予測候補リストからユーザによって選択された予測候補等、入力が確定した文字列、入力確定時の時刻情報（タイムスタンプ）ならびに連続入力の区切りを記憶するための区切りフラグＦが、学習履歴として記憶されている。入力文字列予測装置の電源投入時に、学習辞書１３に記憶されている学習履歴が学習履歴保存用メモリ１２に読み込まれる。そして、学習履歴保存用メモリ１２に読み込まれた学習履歴のうち、登録されてから所定期間（例えば、６カ月）が経過している学習履歴は、削除される。
【００２６】
電源投入後においては、入力が確定する毎に、入力が確定した文字列の表記および読み、入力確定時の時刻情報（タイムスタンプ）ならびに区切りフラグＦが、学習履歴保存用メモリ１２に時系列的に格納されていく。区切りフラグＦの値はデフォルトでは０であり、ある文字列が登録された後に、当該文字列とその次に登録される文字列との間につながりがないと想定されるような入力操作が行なわれた場合には、当該文字列に対応する区切りフラグＦの値が１に設定される。なお、学習履歴保存用メモリ１２に格納できる文字列の個数は有限であり、格納しようとする文字列が所定の個数を超える場合には、古い文字列を削除して、新しい文字列を格納させる。
【００２７】
後述するように、所定のタイミングで、学習履歴保存用メモリ１２の内容が学習辞書１３に出力され、学習辞書１３の内容が更新される。図２は、学習辞書１３の内容例を示している。
【００２８】
〔２〕入力部１
入力部１は、ユーザが入力した文字列（入力文字列）の読みまたは表記を受け取り、入力文字列予測部２に送る。文字入力方式がキーボード入力である場合には入力部１には文字列の読みが入力され、文字入力方式が手書き文字入力方式である場合には入力部１には文字列の表記が入力される。例えば、”糖尿病”の”糖”の読みは”とう”であり、漢字で入力した場合の表記は”糖”となる。
【００２９】
また、入力部１は、予め定められた所定の操作がユーザによって行なわれたときに、最新に入力が確定した文字列（単語）とその次に入力しようとする文字列（単語）とのつながりが切れたと判別し、連続入力の区切りが発生したことを学習履歴管理部４に通知する。この実施例では、入力部１は、カーソル移動指令、改行指令またはウィンドウフォーカス移動指令が入力されたときに、連続入力の区切りが発生したことを学習履歴管理部４に通知する。
【００３０】
〔３〕入力文字列予測部２
入力文字列予測部２は、入力部１に文字が入力される毎に、入力部１に入力されている文字列で始まる単語を予測辞書１１および学習履歴保存用メモリ１２内の学習履歴から検索し、検索した単語に付加されているスコアおよび学習履歴内でのその単語の出現頻度に基づいて、検索した各単語の優先順位を決定し、優先順位の高い順に予測候補リストを生成する。
【００３１】
また、入力文字列予測部２は、予測候補リストから予測候補が選択されたときには、つながり予測を行なって、予測候補リストを生成する。つまり、学習履歴保存用メモリ１２内の学習履歴から、選択された予測候補と同じ文字列であって区切りフラグＦが０である文字列を検索する。そして、検索した文字列の次に（時間的な順番で次に）登録されている文字列を予測候補として検索する。そして、得られた各予測候補に対して、今回検索された頻度に基づいて、優先順位を決定し、優先順の高い順に予測候補リストを生成する。      
【００３２】
〔４〕予測候補出力部３
予測候補出力部３は、入力文字列予測部２によって生成された予測候補リストの一部または全部を表示させる。通常は、予測候補出力部３は、入力文字列予測部２によって生成された予測候補リストのうち、優先順位の高い所定数分（Ｎ個分）の予測候補を表示させる。また、予測候補出力部３は、予測候補が選択された際には、選択結果を学習履歴管理部４に通知する。
【００３３】
〔５〕学習履歴管理部４
学習履歴管理部４は、選択された予測候補等の入力が確定した文字列の表記および読み、入力確定時の時刻情報ならびに区切りフラグＦを、学習履歴として学習履歴保存用メモリ１２に格納（追加保存）する。ただし、登録した区切りフラグＦの値は”０”とする。      
【００３４】
また、学習履歴管理部４は、入力部１から、連続入力の区切りが発生したことが通知されたときには、学習履歴保存用メモリ１２に最後に格納した文字列に対応する区切りフラグＦの値を”１”に設定した後、学習履歴保存用メモリ１２内の学習履歴全体の内容を学習辞書１３に保存する。これにより、学習辞書１３の内容が更新される。
【００３５】
〔６〕学習履歴統合部５
学習履歴統合部５は、自己の入力文字列予測装置の学習辞書（以下、学習辞書Ａという）と、他の入力文字列予測装置から取得した他の入力文字列予測装置の学習辞書と内容が同じ学習辞書（以下、学習辞書Ｂという）とを統合する。他の入力文字列予測装置の学習辞書と内容が同じ学習辞書Ｂを取得する方法には、例えば、他の入力文字列予測装置の学習辞書の内容をネットワークを介して受信するといった方法がある。
【００３６】
学習履歴統合部５は、複数の学習辞書内の学習履歴を、区切りフラグＦによって区切られる連続性のある学習履歴群を１単位とし、各単位毎の学習履歴群を時刻情報に従った時系列の順番で統合させる。
【００３７】
図３を参照して、学習辞書Ａと学習辞書Ｂとを統合する方法について具体的に説明する。この際、図示しない統合用メモリを利用するものとする。なお、学習履歴保存用メモリ１２を統合用メモリとして用いることもできる。学習辞書Ａおよび学習辞書Ｂには、入力が確定した文字列として、その表記とその読みの両方が登録されるが、図３では入力が確定した文字列の読みを省略している。
【００３８】
（１）まず、学習辞書Ａ内の登録時刻が最も古い文字列（図３の例では先頭の文字列）の時刻情報と、学習辞書Ｂ内の登録時刻が最も古い文字列の時刻情報とを比較し、両文字列のうち登録時刻が古い方の文字列、時間情報およびフラグを統合用メモリに記憶する。
【００３９】
図３の例では、学習辞書Ａ内の「昨日」と学習辞書Ｂ内の「腹痛」とのうち、時刻情報が小さい「腹痛」が統合用メモリに記憶される。
【００４０】
（２）統合用メモリを文字列を記憶すると、記憶した文字列に対応する区切りフラグＦの値が０であるか１であるかを判別する。
【００４１】
統合用メモリに記憶した文字列に対応する区切りフラグＦの値が０である場合には、その次の文字列（記憶した文字列の後に登録されている文字列）を統合用メモリに記憶する。図３の例では、統合用メモリに学習辞書Ｂ内の「腹痛」が統合用メモリに記憶された場合には、その文字列に対応する区切りフラグＦの値は０であるので、その次の文字列「を」が統合用メモリに記憶される。以下、同様にして、「訴え」、「来院」、「。」が統合用メモリに記憶される。
【００４２】
統合用メモリに記憶した文字列に対応する区切りフラグＦの値が１である場合には、その次の文字列の時刻情報と、他方の学習辞書内の文字列のうち、統合用メモリにまだ記憶していないもののうち、最も登録時刻が古い文字列の時刻情報とを比較し、両文字列のうち登録時刻が古い方の文字列、時間情報およびフラグを統合用メモリに記憶する。図３の例では、「訴え」、「来院」に続いて「。」が統合用メモリに記憶された場合に、「。」に対応する区切りフラグＦの値が１となる。したがって、この際には、統合用メモリに記憶された文字列「。」の次の文字列「当院」の時刻情報と、学習辞書Ａ内の「昨日」の時刻情報が比較され、時刻情報が小さい「昨日」が統合用メモリに記憶される。
【００４３】
（３）以下、上記（２）と同様な処理を行なう。
【００４４】
（４）このようにして、学習辞書Ａおよび学習辞書Ｂ内の全ての学習履歴が統合用メモリに記憶されると、新しいものから所定数（例えば、５０００個）の履歴を残し、それより古い履歴を削除する。そして、学習辞書Ａの内容を統合用メモリの内容に書き換えればよい。
【００４５】
このようにして、２つの学習辞書を統合した場合には、図３に示すように、まず、学習辞書Ｂの「腹痛」から「来院」の後の「。」までが統合用メモリに記憶され、その次に学習辞書Ａの「昨日」から「あり」の後の「。」までが統合用メモリに記憶され、その次に、学習辞書Ｂの「当院」から「予定」の後の「。」までが統合用メモリに記憶される。
【００４６】
したがって、統合後における文字列間のつながりが実際にユーザが入力したときのつながりとは異なるいったことが防止される。このため、統合後の学習履歴を用いてつながり予測を行なう場合に、悪影響が生じなくなる。
【００４７】
なお、３個以上の学習辞書を統合する場合には、上記の方法でまず、２つの学習辞書を統合し、統合した学習辞書と統合されていない１つの学習辞書とを統合するといった処理を繰り返せばよい。
【００４８】
なお、句点「。」を学習履歴として、学習履歴保存用メモリ１２に格納する際には、それに対応して記憶される区切りフラグＦの値を１に設定するようにしてもよい。
【００４９】
〔７〕区切りコードを用いた実施例
区切りフラグＦを用いずに、区切りコードを用いる場合の実施例について説明する。この実施例では、学習履歴管理部４（図１参照）は、選択された予測候補等の入力が確定した文字列の表記および読みおよび入力確定時の時刻情報を、学習履歴として学習履歴保存用メモリ１２に格納（追加保存）する。
【００５０】
また、学習履歴管理部４は、入力部１から、連続入力の区切りが発生したことが通知されたときには、学習履歴保存用メモリ１２に最後に格納した文字列の次に、区切りコードを格納させる。区切りコードとしては、文字のデータとして使用しない特別なコード、例えば”００００００００００”が用いられる。
【００５１】
図４は、このようにして得られた学習辞書Ａと学習辞書Ｂの例と、それらを統合用メモリ上で統合した例とを示している。図４の学習辞書Ａ、学習辞書Ｂおよび統合用メモリ内の”００００００００００”が区切りコードである。
【図面の簡単な説明】
【００５２】
【図１】入力文字列予測装置の構成を示すブロック図である。
【図２】学習辞書１３の内容例を示す模式図である。
【図３】本実施例での学習辞書の統合方法を説明するための模式図である。
【図４】区切りコードを用いた場合に得られた学習辞書Ａ、Ｂの例と、それらを統合用メモリ上で統合した例とを示す模式図である。
【図５】従来での学習辞書の統合方法を説明するための模式図である。
【符号の説明】
【００５３】
１  入力部
２  入力文字列予測部
３  予測候補出力部
４  学習履歴管理部
５  学習履歴統合部
１１  予測辞書（単語辞書）
１２  学習履歴保存用メモリ
１３  学習辞書
【図１】
2008250709.tif 000003
【図２】
2008250709.tif 000004
【図３】
2008250709.tif 000005
【図４】
2008250709.tif 000006
【図５】
2008250709.tif 000007