(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
情報処理装置に、
処理対象の文書中で、前記情報処理装置が取り扱う文字規格に含まれない外字を判別する判別処理と、
形態素解析に用いられる第１の辞書に登録された単語に対応する文字コードの組み合わせを分解して得られるそれぞれの文字コードと前記それぞれの文字コードに対応する文字形状とから生成された置換辞書に基づき前記外字を前記文字規格に含まれる内字に置換する置換処理と、
前記外字が前記内字に置換された文書を、前記第１の辞書を用いて解析する解析処理と、
を実行させるプログラム。
【請求項２】
請求項１記載のプログラムであって、
前記置換辞書は、前記第１の辞書に含まれている内字の文字形状を定義する文字形状情報を含み、
前記置換処理は、前記判別された外字の文字形状を定義する文字形状情報と前記置換辞書に含まれる文字形状情報とを照合することによって前記照合された文字形状情報に対応する内字を選択し、前記外字を前記選択された内字に置換する、
ことを特徴とするプログラム。
【請求項３】
請求項１または２に記載のプログラムであって、
前記情報処理装置に、前記置換辞書との照合によって前記外字を内字に置換できなかった場合に、前記外字の文字形状情報を前記文字規格に含まれない文字の文字形状情報を含む第２の辞書と照合することによって前記外字に対応する前記第２の辞書中の文字を決定し、前記決定された文字との類似度を基に前記第１の辞書から前記外字を置換するための内字を取得することをさらに実行させるためのプログラム。
【請求項４】
請求項３記載のプログラムであって、
前記情報処理装置に、それぞれの文字形状に含まれる部品の形状と前記部品が前記文字形状内で配置される位置とにより前記類似度を算出させるためのプログラム。
【請求項５】
請求項１から４のいずれか１項に記載のプログラムであって、
前記情報処理装置に、文字を特定する文字コードの範囲に基づいて外字を判別させるためのプログラム。
【請求項６】
処理対象の文書中で、情報処理装置が取り扱う文字規格に含まれない外字を判別し、
形態素解析に用いられる第１の辞書に登録された単語に対応する文字コードの組み合わせを分解して得られるそれぞれの文字コードと前記それぞれの文字コードに対応する文字形状とから生成された置換辞書に基づき前記外字を前記文字規格に含まれる内字に置換し、
前記外字が前記内字に置換された文書を、前記第１の辞書を用いて解析する、
ことを特徴とする情報処理方法。
【請求項７】
処理対象の文書中で、情報処理装置が取り扱う文字規格に含まれない外字を判別し、形態素解析に用いられる第１の辞書に登録された単語に対応する文字コードの組み合わせを分解して得られるそれぞれの文字コードと前記それぞれの文字コードに対応する文字形状とから生成された置換辞書に基づき前記外字を前記文字規格に含まれる内字に置換し、前記外字が前記内字に置換された文書を、前記第１の辞書を用いて解析する処理を実行するプロセッサを備える情報処理装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、文書を処理する情報処理装置、情報処理方法、およびプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、経営判断のスピードアップや的確性向上を目的に、企業が持つデータをテキストマイニングと呼ばれる文書解析技術で分析し、有用な情報を抽出しようとする動きが活発化している。テキストマイニングにおいては、文書中の文を意味のある単語単位で区切る形態素解析が実行されることがある。形態素解析では、事前に準備しておいた単語辞書と処理対象の文から取り出した単語が照合される。しかし、利用者定義文字のような外字が処理対象の文に含まれていると、コンピュータは、文を正しく単語に区切ることができず、有用な情報を抽出することができない。なお、以下では、文書とは一または複数の文を含む情報として例示できる。
【０００３】
図１に、コンピュータが、外字を含む文を形態素解析した処理の一例を示す。図１の例では、文中の左から２番目の文字Ｃ２と、７番目の文字Ｃ７が外字であると想定する。図１の例では、左から１番目の文字Ｃ１と２番目の文字Ｃ２は、固有名詞を表している。しかし、コンピュータが図1の文を形態素解析した場合に、左から２番目の文字Ｃ２の形態
素を認識できない。このため、１番目の文字Ｃ１と２番目の文字Ｃ２は、それぞれ「漢字」、「？？（不明、未定義）」のように判断されている。図１の左から7番目の文字を含
む箇所、つまり左から６番目の文字Ｃ６から８番目の文字Ｃ８までの箇所も同様である。
【０００４】
利用者定義文字のように、特定の文字集合に含まれない文字は外字と呼ばれる。さらに具体的には、例えば、１つのコンピュータに対して、そのコンピュータが扱う特定の文字規格に含まれない文字を外字と呼ぶ。一方、特定の文字規格に含まれる文字は内字と呼ばれる。
【０００５】
上述のように、コンピュータが外字を含んだ文の形態素解析を行うと、コンピュータは文書中の外字部分を認識できない。その結果、外字を含んだ文の形態素解析の実行結果は、不適切なものとなる。そこで、従来から、文を形態素解析する場合には、外字を内字の異字体に置換後に形態素解析が実行される。ここで、内字の異字体とは、例えば、外字に類似した形状の内字であって、外字の代用として用いられるものをいう。
【０００６】
図２に、コンピュータが文中の外字を内字の異字体に置換し、形態素解析する処理を例示する。図２の例では、図１に例示した文中の左から２番目の文字Ｃ２と７番目の文字Ｃ７が、それぞれ内字に置換され、形態素解析が実行されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００７】
【特許文献１】特開２０００−２９３５２２号公報
【特許文献２】特開２００６−２３５８００号公報
【特許文献３】特開２０１０−１６５３０２号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００８】
しかし、外字を内字に置換したとしても、形態素解析の結果が適切なものになるとは限らない。形態素解析は、文を言語で意味を持つ最小の単位に分割し、品詞等を判断する処理ということができる。処理対象の文に外字を含む単語Ｚ１が含まれる場合を想定する。
この文の外字が内字に置き換えられると、単語Ｚ１は、例えば、単語Ｚ２に置き換えられることになる。
【０００９】
しかし、形態素解析を実行するプログラムは、単語Ｚ２を形態素として認識できるとは限らない。より具体的には、外字を含む単語Ｚ１が、名詞、動詞、形容詞、文中の符合等である場合、形態素解析を実行するプログラムは、置換後の単語Ｚ２を同じ品詞のものとして認識できない場合が生じる。置換後の単語Ｚ２が形態素解析の単語辞書に登録されていない場合があるからである。例えば、単語Ｚ１が人名等の固有名詞の場合、形態素解析を実行するプログラムは、置換後の単語Ｚ２を人名と認識できるとは限らないからである。なお、このような問題は、人名のような固有名詞に限られず、文中の外字が内字に置換されて形態素解析される処理において、名詞、動詞、形容詞、副詞、助詞、助動詞、接続詞、接辞詞、符号、記号等、他の形態素解析の要素においても生じ得る。
【００１０】
そこで、本実施形態の一側面によれば、外字を含む文書の形態素解析精度を向上させることを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【００１１】
本実施形態の一側面は、コンピュータに情報処理を実行させるためのプログラムによって例示される。このプログラムは、処理対象の文書中で、情報処理装置が取り扱う文字規格に含まれない外字を判別する判別処理と、形態素解析に用いられる第1の辞書から生成
された置換辞書に基づき外字を文字規格に含まれる内字に置換する置換処理と、外字が内字に置換された文書を、第１の辞書を用いて解析する解析処理と、をコンピュータに実行させる。
【発明の効果】
【００１２】
本情報処理装置によれば、外字を含む文書を従来よりも適切に形態素解析できる。
【図面の簡単な説明】
【００１３】
【図１】外字が含まれている文を形態素解析した処理の一例を示す図である。
【図２】コンピュータが文中の外字を内字の異字体に置換し、形態素解析する処理を例示する図である。
【図３】情報処理装置が実行する処理に伴うデータフローと各処理に用いられる辞書を例示する図である。
【図４】ＯＣＲ辞書を用いた処理を例示する図である。
【図５】大規模文字集を用いた処理を例示する図である。
【図６】属性情報の類似度の算出結果を例示する図である。
【図７】部品の類似度辞書の例である。
【図８】部品の位置の類似度の算出例である。
【図９】部品の位置の類似度の他の算出例である。
【図１０】実施形態の処理による効果を例示する図である。
【図１１】情報処理装置のハードウェア構成図を例示する図である。
【図１２】全体処理フローを例示する図である。
【図１３】大規模文字集による検索処理の詳細を例示するフローチャートである。
【図１４】大規模文字集による検索処理の詳細の他の例である。
【図１５】外字を部品に分解する処理を例示する図である。
【発明を実施するための形態】
【００１４】
以下、図面を参照して一実施形態に係る情報処理装置について説明する。
＜処理例＞
図３は、本情報処理装置が実行する処理に伴うデータフローと各処理に用いられる辞書を
例示する。図３のように、本情報処理装置は、単語辞書１と、ＯＣＲ辞書２と、大規模文字集３と、属性辞書４とを有する。本情報処理装置は、処理対象の文書と図３に例示された辞書とを照合することによって、文書中の外字を形態素解析可能な内字の異字体に置換する。
【００１５】
（Ａ）単語辞書１
単語辞書１は、形態素解析に用いられる辞書である。単語辞書１が第１の辞書の一例である。単語辞書１には、例えば、文字と文字とを組み合わせた単語と、単語の品詞とが登録されている。単語辞書１において、文字は、文字コードで記述される。文字コードは、１バイト、あるいは２バイト等のバイト列で文字を定義する。したがって、単語辞書１は、文字コードの組み合わせによって単語を定義する。例えば、本情報処理装置は、処理対象の文から文字コードの組み合わせを取得し、取得した文字コードの組み合わせによって単語辞書１を検索する。そして、文字コードの組み合わせが単語辞書１に定義されている場合に、本情報処理装置は、文字コードの組み合わせを単語として認識する。
【００１６】
また、情報処理装置は、各文字コードに対応する文字形状である文字フォントのライブラリを有している。したがって、情報処理装置は、文字コードと文字フォントの種類の指定を受けて、文書中の文字コードを文字フォントで指定される文字形状でディスプレイ、プリンタ等に出力する。本実施形態では、情報処理装置は、所定のフォントを用いて処理を実行する。所定のフォントは、例えば、ユーザ操作で設定できるようにすればよい。
【００１７】
（Ｂ）ＯＣＲ辞書２
ＯＣＲ辞書２は、文字コードに対応する文字形状をOptical Character Recognition（
ＯＣＲ）処理に適した形式に変換した辞書である。例えば、ＯＣＲ辞書２は、文字の縦横の比が所定の値に正規化された文字形状の情報を有する。また、ＯＣＲ辞書２は、個々の文字形状そのままのパターンを有してもよいし、文字形状を特徴部分に分解した文字形状のパターンを有してよい。例えば、ＯＣＲ辞書２は、文字を中心から放射状に向かう各方向ベクトルに対して所定の許容角度範囲に含まれる線分として分類される部分ごとに、文字形状の特徴パターンを有してもよい。いずれにしても、ＯＣＲ辞書２は、本情報処理装置で実行されるＯＣＲ処理に適合した形式で文字形状の情報を有する。
【００１８】
本情報処理装置は、単語辞書１に登録された形態素解析用の文字コードの組み合わせをそれぞれの文字コードに分解する。例えば、単語辞書１に、「渡辺」「渡邉」「渡邊」という３つの単語が登録されている場合を想定する。情報処理装置は、これらの単語を「渡」、「辺」、「邉」、「邊」という文字に分解する。そして、情報処理装置は、単語から分解されたそれぞれの文字の文字形状を取得し、ＯＣＲ辞書２に適合する文字形状の情報を生成し、ＯＣＲ辞書２に登録する。したがって、ＯＣＲ辞書２は置換辞書の一例として、第１の辞書（単語辞書１）に含まれている内字の文字形状を定義する文字形状情報を含む。
【００１９】
本情報処理装置は、形態素解析において形態素解析対象の文書中の外字を判別すると、外字の文字形状情報と、ＯＣＲ辞書２の文字形状情報とを照合し、外字の文字形状に整合するＯＣＲ辞書２中の文字形状を検索する。そして、本情報処理装置は、外字の文字形状に整合するＯＣＲ辞書２中の文字形状が取得できた場合には、取得できた文字形状に対応する内字の文字コードに外字の文字コードを置き換える。すなわち、本情報処理装置は、形態素解析の対象である文書中の外字の文字コードをＯＣＲ辞書２から取得した内字の文字コードに置換する。そして、情報処理装置は、外字が内字に置換された文書に対して形態素解析を実行する。
【００２０】
（Ｃ）大規模文字集３
大規模文字集３は、大規模文字集合、大規模文字セット等とも呼ばれる文字コードとともに文字形状情報を登録した文字の辞書であり、一般に通用している規格よりも多くの文字を含むものをいう。したがって、大規模文字集３は、１つの規格で定められる範囲よりも多い数の文字コードと文字形状情報を登録しているということができる。大規模文字集３は、コンピュータメーカ、出版社等の企業、大学、研究機関、研究者の団体等から提供されている。大規模文字集３は、情報処理装置内にインストールされていてもよいし、ＬＡＮ（Local Area Network）、あるいはインターネット等を通じてアクセス可能なサーバ上のデータベースに格納されていてもよい。
【００２１】
（Ｄ）属性辞書４
属性辞書４は、単語辞書１に含まれる文字を部品に分解して、文字コードごとの読みと、部品と、部品の位置等の属性情報を定義した辞書である。本実施形態では、属性辞書４の各レコードは、文字コードと、読みと、部品と、部品の位置という要素を含む。各レコード中の要素「読み」は、文字コードで指定される文字（漢字）の読みを定義する。
【００２２】
要素「部品」は、文字コードで指定される文字に含まれる部品を定義する。部品としては、例えば、漢字の部首で特定されるもの、例えば、偏（へん）、旁（つくり）、冠（かんむり）、脚（あし）、構（かまえ）、垂（たれ）、繞（にょう）の７種類の部首を例示できる。７種類の部首のそれぞれに、例えば、にんべん、てへん等の具体的な部首が部品コードで定義される。文字が複数の部品を有する場合、文字コードに対応づけて複数の部品コードが指定される。なお、属性辞書４は、部品コードに対応する部品の形状情報、つまり、部品のパターンを保持してもよい。ただし、属性辞書４は、部品の形状を保持せず、他のフォントファイル等に部品の形状情報が定義されてもよい。
【００２３】
要素「部品の位置」は、文字の存在範囲で定義される文字領域における、部品の位置を定義する情報である。要素「部品の位置」は、部品の形状内の基準点が位置する文字領域内の部分領域番号で指定できる。例えば、文字領域が正規化された所定の寸法の矩形領域であるとする。図３に例示するように、矩形領域は、縦４横４の合計１６の部分領域に分割されて、各部分領域に番号が１から１６まで付される。また、部品の形状情報の範囲、つまり部品の存在領域の左上点が基準点であるとする。このような場合に、部品の位置は、部品の存在領域の左上点が属する文字中の部分領域の番号として定義される。属性辞書４の各レコードにおいて、要素「部品の位置」には、それぞれの部品ごとの位置が定義される。なお、図３では、「渡」、「辺」、「邉」、「邊」という４つの文字を例にして属性辞書４が例示されているが、属性辞書４がこれら４つの文字に限定される訳ではない。
【００２４】
（Ｅ）大規模文字集３と属性辞書４の利用目的
本実施形態では、情報処理装置は、ＯＣＲ辞書２によって、外字に対応する内字の異字体を決定できなかったときに、大規模文字集３と属性辞書４を利用する。すなわち、本情報処理装置は、外字の文字形状情報と大規模文字集３に含まれる文字コードに対応する文字形状情報とを照合し、両方の文字形状が一定基準値以上のスコアで整合する大規模文字集３の文字を選択する。本情報処理装置は、選択された文字の部品と部品の位置等の属性情報を大規模文字集３から取得し、属性辞書４から部品と部品の位置等の属性情報が類似する内字を選択する。なお、情報処理装置は、外字の文字形状で大規模文字集３を検索する前に、外字を部品に分解しておき、部品を基に大規模文字集３を検索してもよい。
【００２５】
図４は、ＯＣＲ辞書２を用いた処理を例示する図である。図４の処理例では、形態素解析の対象である文中に文字Ｃ１、Ｃ２が組み合わせられた単語Ｚ１を含む文が処理される。文字Ｃ１は、「渡」であり、文字Ｃ２は、「邉」の文字の「自」の部分が「白」になった外字の例である。本情報処理装置は、形態素解析の対象となる文中に外字があることを認識すると、その外字の形状を取得する。外字の形状は、例えば、ユーザ定義辞書、外字
ファイル等に保存されている。本情報処理装置は、外字の文字形状を正規化し、ＯＣＲ辞書２に合致するフォーマットに変換し、ＯＣＲ辞書２に定義された文字形状と照合し、ＯＣＲ処理を実行する。
【００２６】
本情報処理装置は、ＯＣＲ辞書２との照合の結果、外字（文字Ｃ２）と基準値以上のスコアで合致する文字形状の文字が認識された場合、その文字の文字コードをＯＣＲ辞書２から取得する。図４の例では、ＯＣＲ処理の結果、「邉」の文字が認識されている。すると、本情報処理装置は、形態素解析の対象となる文において、外字である文字Ｃ２を内字「邉」に置換する。その結果、形態素解析の対象となる文は、内字「渡」（文字Ｃ１）と外字Ｃ２が組み合わせられた単語Ｚ１に代えて、内字「渡」と内字「邉」とを組み合わせた単語Ｚ２を含む文となる。本情報処理装置は、このように外字を内字に置換した文に対して、単語辞書１を用いて形態素解析を実行する。
【００２７】
ＯＣＲ辞書２は、元々単語辞書１に定義された単語に含まれる文字形状を基にＯＣＲ処理の実行に適した形式で作成されている。したがって、ＯＣＲ辞書２に含まれる内字は、単語辞書１で定義された単語に含まれている。その結果、内字「邉」を含む単語Ｚ２、つまり、内字「渡」と内字「邉」とを組み合わせた単語Ｚ２は、単語辞書１に定義されている可能性が高い。つまり、図４の処理によって、本情報処理装置は、形態素解析を適切に実行できる可能性を高めることができる。
【００２８】
図５は、大規模文字集３を用いた処理を例示する図である。図５の処理例でも、図４と同様、形態素解析の対象である文書中に文字Ｃ１、Ｃ２が組み合わせられた単語Ｚ１を含む文が処理される。図５の処理でも、情報処理装置は、外字の文字形状と、大規模文字集３で定義されている文字に対応する文字形状とを照合し、ＯＣＲ処理する。図５の例では、情報処理装置は、大規模文字集３によるＯＣＲ処理の結果、外字（文字Ｃ２）に合致する文字の認識に成功している。すると、情報処理装置は、大規模文字集３から、外字（文字Ｃ２）の属性情報を取得する。属性情報は、例えば、読み、部品、部品位置である。部品は、例えば、部品コードで示され、しろ（白）、うかんむり、はち（八）、くち（口）、しんにょう等である。部品位置は、各部品コードに対応づけて示される。部品位置は、例えば、図３で説明した文字領域を１６分割したときの部分領域の番号である。
【００２９】
次に、情報処理装置は、外字（文字Ｃ２）の属性情報と、属性辞書４とを照合する。図３で説明したように、属性辞書４には、単語辞書１から取得された各文字の属性情報が定義されている。そこで、情報処理装置は、属性辞書４から、部品と部品位置が外字（文字Ｃ２）の属性情報と類似する文字を抽出する。例えば、図５の例では、内字「邉」が抽出されている。外字（文字Ｃ２）は部首しんにょうとしろ（白）を有するのに対して、内字「邉」は、部首えんにょうとみずから（自）を有する点で２つの文字は相違する。しかし、他の部首および部首の位置は整合している。このため、本情報処理装置は、外字（文字Ｃ２）の属性情報と内字「邉」の属性情報は、所定の基準値以上のスコアで整合すると判定し、内字「邉」を取得する。
【００３０】
図６に、属性情報の類似度の算出結果を例示する。図６では、図５で例示した外字（文字Ｃ２）の属性情報と、属性辞書４とを照合する処理での属性情報の類似度の算出結果が例示されている。
【００３１】
まず、読みの類似度に関しては、図５に例示のように、外字（文字Ｃ２）と、「渡」とは一致するものがない。したがって、外字（文字Ｃ２）と「渡」の読みの類似度は０点である。一方、外字（文字Ｃ２）と、「辺」、「邉」、「邊」の字とは、４つの読みが一致する。本実施形態では、読みが一致するごとに１００点が付与される。その結果、図６では、外字（文字Ｃ２）と、「辺」、「邉」、「邊」のそれぞれの字との読みの類似度は、
４００点である。
【００３２】
部品の類似度に関しては、図６のように、外字（文字Ｃ２）は、部品として、しろ（白）、うかんむり、はち（八）、くち（口）、しんにょうを有する。一方、「渡」の字は、部品として、また（又）、さんずいへん、まだれ等であり、外字（文字Ｃ２）の部品と一致するものはない。このため、本情報処理装置は、外字（文字Ｃ２）と「渡」の字の類似度を０と算出する。
【００３３】
また、「辺」の字は、かたな（刀）としんにょうを有する。「辺」の字のかたな（刀）は、外字（文字Ｃ２）の部品と一致しないが、しんにょうは外字（文字Ｃ２）の部品と一致する。例えば、本情報処理装置は、一致する部品が存在すると１００点を加点する。その結果、外字（文字Ｃ２）と「辺」の字の類似度は１００点と算出される。
【００３４】
一方、「邉」の字は、部品として、みずから（自）、わかんむり、はち（八）、くち（口）、およびえんにょうを有する。「邉」の字の「みずから（自）」および「わかんむり」は、それぞれ、外字（文字Ｃ２）の「しろ（白）」および「うかんむり」と類似しているので、情報処理装置は、それぞれ７０点を付与する。また、「邉」の字の「はち（八）」および「くち（口）」は外字（文字Ｃ２）の部品と一致するので、情報処理装置は、それぞれ１００点を付与する。さらに、「邉」の字の「えんにょう」は外字（文字Ｃ２）の「しんにょう」と類似するので、情報処理装置は、８０点を付与する。これらの計算から、外字（文字Ｃ２）と「邉」の字の類似度は４２０点と算出される。外字（文字Ｃ２）と「邊」の字についても、同様の計算により、類似度が３２０点と算出される。
【００３５】
図６では、読みの類似度と、部品の類似度の合計が算出されている。しかし、本情報処理装置は、読みの類似度を用いないで、外字を内字に置換してもよい。文字形状が類似する文字同士は読みが一致する場合が多いので、文字形状の類似を判断すれば十分な場合が多いからである。ただし、本情報処理装置は、文字形状の照合による誤判定を低減するため、読みの類似度を含めて属性情報の類似度を判断し、外字を内字に置換する処理を実行してもよい。
【００３６】
図７は、部品間の類似度を定義した部品の類似度辞書５の例である。部品の類似度辞書５は、部品対部品の関係に対して類似度の値を設定した辞書である。部品間の類似度の値は、部品が一致する場合に１００点として、部品と部品の類似する程度を数値化したものである。例えば、部品「しろ（白）」と部品「みずから（自）」、部品「わかんむり」と部品「うかんむり」、部品「ひとあし」と部品「はち（八）」は、いずれも類似度７０点に定義される。また、部品「えんにょう」と部品「しんにょう」は類似度８０点に定義される。図６の処理は、図７の部品の類似度辞書５にしたがって算出された結果である。
【００３７】
図８は、部品の位置の類似度の算出例である。本情報処理装置は、図６の処理によって外字に対する部品の類似度が所定の基準値以上の内字を選択し、選択された複数の内字ついて、外字に対する部品の位置の類似度を算出する。
【００３８】
本実施形態では、図３で説明したように、部品の位置は、文字を正規化した文字領域が１６分割された部分領域の番号によって指定される。例えば、外字（文字Ｃ２）の部品の位置は、しろ（白）：２、うかんむり：６、はち（八）：８、くち（口）：１０、しんにょう：１の各位置となる。
【００３９】
一方、「邉」の文字の部品の位置は、みずから（自）：２、わかんむり：６、はち（八）：６、くち（口）：１０、えんにょう：１の各位置となる。図８のように、外字（文字Ｃ２）と「邉」の文字の部品の位置はすべて一致しているので、本情報処理装置は、それ
ぞれの部品の位置に１００点を付与する。したがって、合計点は、５００点となる。
【００４０】
さらに、「邊」の文字の部品の位置は、みずから（自）：２、うかんむり：７、ひとあし：６、ほう（方）：１０、えんにょう：１の各位置となる。「邊」の文字の部品の位置のうち、部品の位置として、２、６、１０、１が外字（文字Ｃ２）の部品の位置に一致するので、情報処理装置は、それぞれ１００点を付与する。一方、「邊」の文字の部品の位置のうち、７に一致する、外字（文字Ｃ２）の部品の位置はない。外字（文字Ｃ２）の部品の位置で残ったもののうち、最も近い部品の位置は８である。そこで、本情報処理装置は部品の位置７と８との関係に対して、９０点を付与する。したがって、合計は、４９０点となる。
【００４１】
図９は、部品の位置の類似度の他の算出例である。この例では、２つの文字Ｃ１０、Ｃ１１間で、類似する部品同士を対応づけ、対応付けた部品の位置の類似度を算出する。例えば、文字Ｃ１０と、文字Ｃ１１は、ともに部品「やま（山）」を有するので、情報処理装置は文字Ｃ１０の部品「やま（山）」と、文字Ｃ１１の部品「やま（山）」とを対応付け、これらの部品の位置を判定する。文字Ｃ１０の部品「やま（山）」と、文字Ｃ１１の部品「やま（山）」とは、ともに位置が１であるので、本情報処理装置は、１００点を付与する。
【００４２】
また、文字Ｃ１０と、文字Ｃ１１は、ともに部品「まがりがわ」を有する。文字Ｃ１０の部品「まがりがわ」の位置は５であり、一方、文字Ｃ１１の部品「まがりがわ」の位置は２である。そこで、本情報処理装置は、文字Ｃ１０の部品「まがりがわ」と、文字Ｃ１１の部品「まがりがわ」とに対して、７０点を付与する。
【００４３】
また、文字Ｃ１０と、文字Ｃ１１は、ともに部品「た（田）」を有する。文字Ｃ１０の部品「た（田）」の位置は９であり、一方、文字Ｃ１１の部品「た（田）」の位置は１０である。そこで、本情報処理装置は、文字Ｃ１０の部品「た（田）」と、文字Ｃ１１の部品「た（田）」とに対して、９０点を付与する。なお、図９に例示したような部品の位置関係ごとに付与する点数は、例えば、位置の類似度の辞書として、例えば、情報処理装置の主記憶上に保持しておけばよい。また、例えば、２つの文字の部品について、互いの部分領域の位置が一致する場合に、１００点とし、隣接する場合には９０点、さらに１つ離れるごとに１０点ずつ減点するように、コンピュータプログラムにしたがって本情報処理装置が評価点を算出してもよい。
【００４４】
図１０に、本実施形態の処理による効果を例示する。以上図３から図９によって例示した処理により、本情報処理装置は、形態素解析の対象の文中の外字を形態素解析に使用される単語辞書１に定義された内字に置換することが可能となる。その結果、例えば、図１０の外字Ｃ２が内字「邉」に置換される。また、外字Ｃ７が内字「宵」に置換される。これらの内字「邉」および「宵」はいずれも形態素解析で用いられる単語辞書１から取得されたものである。したがって、外字が内字に置き換えられた単語「渡邉」および「阿宵月」は、いずれも、単語辞書１に定義されている可能性が高い。したがって、本情報処理装置によれば、外字を内字に単純に置換する場合と比較して、形態素解析の対象の文中の外字を含む単語を形態素解析可能な適切な単語に変換できる可能性が高い。
【００４５】
＜ハードウェア構成＞
図１１に、本情報処理装置のハードウェア構成図を例示する。本情報処理装置は、Central Processing Unit（ＣＰＵ）１１、主記憶装置１２、インターフェース１８を通じて
接続される外部機器を有し、プログラムにより情報処理を実行する。外部機器としては、外部記憶装置１３および通信インターフェース１４を例示できる。ＣＰＵ１１は、主記憶装置１２に実行可能に展開されたコンピュータプログラムを実行し、本情報処理装置の機
能を提供する。ＣＰＵ１１はプロセッサとも呼ばれる。主記憶装置１２は、ＣＰＵ１１が実行するコンピュータプログラム、ＣＰＵ１１が処理するデータ等を記憶する。主記憶装置１２は、Dynamic Random Access Memory（ＤＲＡＭ）、Static Random Access Memory
（ＳＲＡＭ）、Read Only Memory（ＲＯＭ）等である。さらに、外部記憶装置１３は、例えば、主記憶装置１２を補助する記憶領域として使用され、ＣＰＵ１１が実行するコンピュータプログラム、ＣＰＵ１１が処理するデータ等を記憶する。外部記憶装置１３は、ハードディスクドライブ、Solid State Disk（ＳＳＤ）等である。
【００４６】
また、本情報処理装置は、入力装置１５、表示装置１６等によるユーザインターフェースを有するようにしてもよい。入力装置１５は、例えば、キーボード、ポインティングデバイス等である。また、表示装置１６は、例えば、液晶ディスプレイ、エレクトロルミネッセンスパネル等である。さらに、本情報処理装置は、着脱可能記憶媒体駆動装置１７を設けてもよい。着脱可能記憶媒体は、例えば、ブルーレイディスク、Digital Versatile Disk（ＤＶＤ）、Compact Disc（ＣＤ）、フラッシュメモリカード等である。なお、図１１の例では、単一のインターフェース１８が例示されているが、インターフェース１８として複数種類のものが複数設けられてもよい。
【００４７】
本情報処理装置は、例えば、パーソナルコンピュータ、ネットワーク上でパーソナルコンピュータ、端末等にサービスを提供するサーバ、情報携帯端末（Personal Data Assistance(PDA)）、携帯電話等である。
【００４８】
＜処理フロー＞
図１２から図１５に、本情報処理装置の処理フローを例示する。図１２は、本情報処理装置の全体処理フローを例示する図である。図１２の処理では、入力データ、つまり、形態素解析の対象として、文字コード0x6E21と文字コード0xE001とを含む文が例示されている。このうち、文字コード0xE001の文字は、外字Ｃ２である。本実施形態において、内字は、文字コード0x0000〜0xDFFFの範囲で定義され、外字は文字コード0xE000以降の範囲で定義される。したがって、本情報処理装置は、文字コードの範囲によって内字と外字とを判別可能である。
【００４９】
まず、本情報処理装置は、入力データに外字があるか否かを判定する（Ｓ１）。Ｓ１の処理は、処理対象の文書中で、情報処理装置が取り扱う文字規格に含まれない外字を判別する判別処理の一例である。また、本情報処理装置は、上述のような文字コード0xE000以降の範囲で外字を判定すればよい。したがって、Ｓ１の処理は、文字を特定する文字コードの範囲に基づいて外字を判別することの一例でもある。
【００５０】
入力データに外字がない場合、本情報処理装置は、入力データに対してそのまま形態素解析（Ｓ１５）を実行する。一方、入力データに外字がある場合、本情報処理装置は、入力データ中で識別された外字が過去に認識済みの外字か、あるいは初めて認識した外字かを判定する（Ｓ２）。過去に認識済みの外字は、例えば、主記憶装置１２あるいは外部記憶装置１３上の置換テーブルと呼ばれる領域に登録されている。そこで、本情報処理装置は、置換テーブルを参照することで、入力データ中で判別された外字が初めて認識した外字か否かを判定すればよい。
【００５１】
入力データ中で判別された外字が過去に認識済みの外字で有り、置換テーブルに登録されている場合、本情報処理装置は、入力データ中で判別された外字の外字コードを置換テーブルで関係づけされた内字の文字コードに変換し（Ｓ１４）、形態素解析を実行する（Ｓ１５）。
【００５２】
入力データ中で識別された外字が初めて認識した外字である場合、本情報処理装置は、
外字の文字形状を取得する（Ｓ３）。外字の文字形状は、例えば、外字の文字コードに対応づけて外字ファイルに登録されている。本実施形態では、外字ファイルは、外字の文字形状のビットマップを保持する。そして、本情報処理装置は、外字のビットマップからＯＣＲ辞書２と同一構成の文字形状情報を作成し、ＯＣＲ辞書２の文字形状と照合する。ＯＣＲ辞書２と同一構成の文字形状情報とは、例えば、文字の縦横比が正規化され、特徴データが文字中心から所定の方向（放射状の各方向）ごとに抽出されたデータである。このような照合処理をＯＣＲ処理と呼ぶことにする。本情報処理装置は、ＯＣＲ処理の結果、所定の基準値以上のスコアで、外字の文字形状と合致する文字形状の内字が認識できたか否かを判定する（Ｓ４）。
【００５３】
外字の文字形状と合致する文字形状の内字が認識できた場合、本情報処理装置は、ＯＣＲ処理の結果として類似文字を取得する。さらに、本情報処理装置は、ＯＣＲ辞書２の他の文字形状に対しても同様の処理を繰り返すことで、類似文字一覧を取得する（Ｓ５）。ただし、類似文字が単一の場合もあり得る。
【００５４】
次に、本情報処理装置は、類似文字一覧として取得した文字を形態素解析用の単語辞書１で検索する（Ｓ６）。次に、本情報処理装置は、Ｓ６の検索の結果、形態素解析用の単語辞書で検索できた文字が複数か否かを判定する（Ｓ７）。形態素解析用の単語辞書で検索できた文字が単数の場合、本情報処理装置は、形態素解析用の単語辞書１で検索できた文字を選択し（Ｓ１２）、外字の文字コードと形態素解析用の単語辞書で検索できた文字の文字コードの組み合わせを置換テーブルに登録する（Ｓ１３）。
【００５５】
Ｓ７の判定で、形態素解析用の単語辞書で検索できた文字が複数の場合、本情報処理装置は、検索できた複数の文字の属性情報を属性辞書４から取得する。属性辞書４には、図３に例示のように、読みと、部品と、部品の位置等の属性情報が単語辞書１の文字に対して登録されている。そこで、本情報処理装置は、外字ファイルから外字の属性情報を取得し、外字の属性情報と、検索できた複数の文字の属性情報を比較する。なお、外字ファイルに外字の属性情報が含まれていない場合には、本情報処理装置は、大規模文字集３から外字の属性情報を取得してもよい。
【００５６】
そして、本情報処理装置は、外字の属性情報と最も類似する文字を選択する。このとき、本情報処理装置は、外字の属性情報と最も類似する文字が複数あるか否かを判定する（Ｓ９）。外字の属性情報と最も類似する文字が単数である場合、本情報処理装置は、Ｓ１２以下の処理を実行する。Ｓ９の判定で、外字の属性情報と最も類似する文字が複数である場合、本情報処理装置は、ＪＩＳ領域の文字を選択し（Ｓ１１）、外字と選択した文字（内字）の組み合わせを置換テーブルに登録する（Ｓ１３）。Ｓ５−Ｓ９、Ｓ１１、Ｓ１２の処理は、判別された外字の文字形状を定義する文字形状情報と置換辞書に含まれる文字形状情報とを照合することによって照合された文字形状情報に対応する内字を選択することの一例である。
【００５７】
Ｓ４の判定で、ＯＣＲ処理によって外字の文字形状と合致する文字形状の内字が認識できなかった場合、本情報処理装置は、大規模文字集３による検索処理を実行する（Ｓ１０）。そして、本情報処理装置は、外字と大規模文字集を基に検索した文字（内字）の組み合わせを置換テーブルに登録する（Ｓ１３）。Ｓ１３の処理の後、本情報処理装置は、入力データの外字コードをＳ１０からＳ３の処理で取得した文字の文字コードに置換する（Ｓ１４）。そして、本情報処理装置は、形態素解析を実行する（Ｓ１５）。Ｓ１４の処理は、形態素解析に用いられる第1の辞書から生成された置換辞書に基づき外字を文字規格
に含まれる内字に置換する置換処理の一例である。Ｓ１４の処理は、外字を選択された内字に置換することの一例でもある。また、Ｓ１５の処理は、外字が内字に置換された文書を、第１の辞書を用いて解析する解析処理の一例である。
【００５８】
図１３は、大規模文字集３による検索処理（図１２のＳ１０）の詳細を例示するフローチャートである。この処理では、本情報処理装置は、外字の文字形状を基に大規模文字集３を検索する（Ｓ１０１）。より具体的には、本情報処理装置は、外字の文字形状と大規模文字集に登録されている文字形状とを照合する。Ｓ１０１の処理は、図１２で説明したＯＣＲ処理と同様である。
【００５９】
そして、本情報処理装置は、外字の文字形状と所定の基準値以上のスコアで整合する大規模文字集３の文字が認識できたか否かを判定する（Ｓ１０２）。Ｓ１０１、Ｓ１０２の処理は、置換辞書（ＯＣＲ辞書２）との照合によって外字を内字に置換できなかった場合に、外字の文字形状情報を文字規格の範囲に含まれない文字の文字形状情報を含む第２の辞書（大規模文字集３）と照合することによって外字に対応する第２の辞書中の文字を決定することの一例である。
【００６０】
本情報処理装置は、所定の基準値以上で整合する大規模文字集３の文字が認識できた場合、認識できた文字の属性情報を取得する（Ｓ１０３）。ここでは、大規模文字集には、文字の属性情報が登録されているとする。さらに、本情報処理装置は、大規模文字集から取得された文字の属性情報が類似する文字を属性辞書４から取得する。図５に例示したように、属性辞書４には、形態素解析で用いられる単語辞書１に登録された文字ごとの読み、部品、部品の位置等の属性情報が登録されている。そこで、本情報処理装置は、図６から図１０で例示した手順と同様の手順により、例えば、部品と部品の位置が類似する文字を属性辞書４から取得する（Ｓ１０４）。Ｓ１０４の処理は、決定された文字との類似度を基に第１の辞書（単語辞書１）から外字を置換するための内字を取得することの一例である。Ｓ１０４の処理、および図６から図１０の処理は、それぞれの文字形状に含まれる部品の形状と部品が前記文字形状内で配置される位置とにより類似度を算出することの一例である。
【００６１】
図１４は、大規模文字集３による検索処理（図１２のＳ１０）の詳細の他の例である。図１３の処理では、本情報処理装置は、外字の文字形状を基にＯＣＲ処理により大規模文字集３を検索した。図１４の処理では、本情報処理装置は、外字を一旦部品に分解し（Ｓ１０１Ａ）、部品を基に大規模文字集３を検索する点（Ｓ１０１Ｂ）が相違する。図１４のＳ１０２以下の手順は、図１３と同様であるので、その説明を省略する。
【００６２】
なお、外字を定義した外字ファイル（図１２参照）には、外字の部品形状と部品コードが登録されている場合には、Ｓ１０１Ａの処理では、本情報処理装置は、外字ファイルを参照して、外字を部品に分解すればよい。また、外字ファイルには、外字の文字形状情報が登録されているが、外字の部品形状と部品コードが登録されていない場合には、本情報処理装置は、図１５にしたがって、外字を部品に分解する。
【００６３】
図１５は、外字を部品に分解する処理を例示する図である。以下の処理では、部品の形状を定義した部品フォントファイルが主記憶装置１２、または外部記憶装置１３に保存されていると想定する。この処理では、本情報処理装置は、外字の文字形状情報を外字ファイルから取得する（Ａ１）。次に、本情報処理装置は、部品フォントファイルから次の部品の形状を取得する（Ａ２）。そして、部品の形状と外字の文字形状を照合する（Ａ３）。そして、所定の基準値以上のスコアで部品の形状と外字の部分が整合するか否かを判定する（Ａ４）。
【００６４】
Ａ４の判定で、部品の形状と外字の部分が整合しない場合、本情報処理装置は制御をＡ２に戻し、次の部品に対して同様の処理を繰り返す。なお、Ａ２からＡ４の繰り返しは、部品フォントファイルで次の部品がなくなると終了する。一方、Ａ４の判定で、部品の形
状と外字の文字形状の部分が所定の基準値以上のスコアで整合する場合、本情報処理装置は整合した部品の形状を示す部品コードと、部品の位置を記録し、外字の該当箇所をマスクする（Ａ５）。そして、本情報処理装置は、マスクされた箇所以外の残り部分が存在するか否かを判定する（Ａ６）。残り部分がある場合、本情報処理装置は、制御をＡ２に戻し、処理を続行する。一方、残り部分がない場合、本情報処理装置は、処理を終了する。
【００６５】
以上述べたように、本情報処理装置には、形態素解析に用いられる単語辞書１を基に作成したＯＣＲ辞書２が保存されている。そして、形態素解析の対象の文、すなわち、入力データ中に外字に認識された場合、本情報処理装置はＯＣＲ辞書２を基に、外字をＯＣＲ処理し、類似文字一覧を取得する。そして、取得された類似文字一覧が単数の場合には、本情報処理装置は入力データ中で、ＯＣＲ処理の結果取得された類似文字（内字）の文字コードで、外字の文字コードを置換し、形態素解析を実行する。このような処理の結果、外字の文字コードが置換された文字コードは、形態素解析で用いられる単語辞書１に登録されたものであり、外字の文字コードを内字に置換した結果として得られる入力データ中の単語は、形態素解析で用いられる単語辞書１に登録されたものである可能性が高い。したがって、本情報処理装置によれば、従来よりも適切に外字を含む入力データに対して形態素解析を実施できる可能性を高めることができる。
【００６６】
また、ＯＣＲ辞書２には、内字の文字形状がＯＣＲ処理に適した形式で登録されている。また、本情報処理装置は、外字の文字コードを基に外字ファイルから外字の文字形状を取得し、外字文字形状とＯＣＲファイル２に登録された文字形状を照合することによってＯＣＲ辞書に定義されている内字を選択する。したがって、本情報処理装置は、入力データ中に外字の文字コードを認識した場合に、形状が類似する内字を適切に選択できる。
【００６７】
また、本情報処理装置は、ＯＣＲ辞書２によって所定の基準値のスコア以上で外字の文字形状と整合する内字を選択できかった場合、外字の文字形状を基に、大規模文字集３の文字形状を検索する。大規模文字集には、様々な団体、企業、機関等が収集した文字コード、形状、属性等が登録されている。したがって、本情報処理装置は、外字の文字形状を基に、大規模文字集３において外字を特定できる可能性が高い。本情報処理装置が大規模文字集３において外字を特定できると、外字の読み、部品、部品の位置等の属性情報を大規模文字集３から取得し、属性辞書４を用いて、外字と属性が類似する内字を検索できる。したがって、大規模文字集３を用いた処理により、本情報処理装置はさらに外字を特定できる可能性を高めることができる。したがって、本情報処理装置がＯＣＲ辞書２を用いて、外字に相当する内字を特定できない場合も、大規模文字集３と属性辞書４とによって、外字を内字に置換可能となる。
【００６８】
本情報処理装置は、属性情報として、例えば、部品と部品の位置とを用いて、属性辞書４から外字に類似する内字を選択する。したがって、本情報処理装置は、外字と内字の間での部品対部品の細かな対比を基に外字に類似する内字を検索できる。また、漢字の部品である部首はそれぞれ意味を有している。したがって、本情報処理装置は、単に形状だけではなく、漢字を形成する意味も含めて、外字と置換する内字を選択できる。
【００６９】
本実施形態において、本情報処理装置は、外字か否かを文字コードの範囲を基に判定する。したがって、本情報処理装置は、簡易、確実に入力データ中の外字を識別できる。
【００７０】
＜記録媒体＞
コンピュータその他の機械、装置（以下、コンピュータ等）に上記いずれかの機能を実現させるプログラムをコンピュータ等が読み取り可能な記録媒体に記録することができる。そして、コンピュータ等に、この記録媒体のプログラムを読み込ませて実行させることにより、その機能を提供させることができる。
【００７１】
ここで、コンピュータ等が読み取り可能な記録媒体とは、データやプログラム等の情報を電気的、磁気的、光学的、機械的、または化学的作用によって蓄積し、コンピュータ等から読み取ることができる記録媒体をいう。このような記録媒体のうちコンピュータ等から取り外し可能なものとしては、例えばフレキシブルディスク、光磁気ディスク、Compact Disc（ＣＤ）−Read Only Memory（ＲＯＭ）、ＣＤ−Recordable（Ｒ）、Digital Versatile Disk（ＤＶＤ）、ブルーレイディスク、Digital Audio Tape（ＤＡＴ）、８ｍｍテープ、フラッシュメモリなどのメモリカード等がある。また、コンピュータ等に固定された記録媒体としてハードディスク、ＲＯＭ（リードオンリーメモリ）等がある。さらに、Solid State Drive（ＳＳＤ）は、コンピュータ等から取り外し可能な記録媒体としても
、コンピュータ等に固定された記録媒体としても利用可能である。
【００７２】
＜その他＞
本実施形態は、以下の付記と呼ぶ態様を含む。各態様の構成要素は、他の態様の構成要素と組み合わせてもよい。
（付記１）
文書を処理する情報処理装置であって、
処理対象の文書中で、前記情報処理装置が取り扱う文字規格に含まれない外字を判別し、形態素解析に用いられる第１の辞書から生成された置換辞書に基づき前記外字を前記文字規格に含まれる内字に置換し、前記外字が前記内字に置換された文書を、前記第１の辞書を用いて解析する処理を実行するプロセッサを備える情報処理装置。
（付記２）
付記１に記載の情報処理装置であって、
前記置換辞書は、前記第１の辞書に含まれている内字の文字形状を定義する文字形状情報を含み、
前記プロセッサは、前記判別された外字の文字形状を定義する文字形状情報と前記置換辞書に含まれる文字形状情報とを照合することによって前記照合された文字形状情報に対応する内字を選択し、前記外字を前記選択された内字に置換する情報処理装置。
（付記３）
付記１または２に記載の情報処理装置であって、
前記プロセッサは、前記置換辞書との照合によって前記外字を内字に置換できなかった場合に、前記外字の文字形状情報を前記文字規格に含まれない文字の文字形状情報を含む第２の辞書と照合することによって前記外字に対応する前記第２の辞書中の文字を決定し、前記決定された文字との類似度を基に前記第１の辞書から前記外字を置換するための内字を取得することをさらに実行する情報処理装置。
（付記４）
付記３に記載の情報処理装置であって、
前記プロセッサは、それぞれの文字形状に含まれる部品の形状と前記部品が前記文字形状内で配置される位置とにより前記類似度を算出する情報処理装置。
（付記５）
付記１から４のいずれか１項に記載の情報処理装置であって、
前記プロセッサは、文字を特定する文字コードの範囲に基づいて前記外字を判別する情報処理装置。
（付記６）
コンピュータに、
処理対象の文書中で、前記情報処理装置が取り扱う文字規格に含まれない外字を判別する判別処理と、形態素解析に用いられる第１の辞書から生成された置換辞書に基づき前記外字を前記文字規格に含まれる内字に置換する置換処理と、前記外字が前記内字に置換された文書を、前記第１の辞書を用いて解析する解析処理と、を実行させるプログラム。
（付記７）
付記６に記載のプログラムであって、
前記置換辞書は、前記第１の辞書に含まれている内字の文字形状を定義する文字形状情報を含み、
前記置換処理は、前記判別された外字の文字形状を定義する文字形状情報と前記置換辞書に含まれる文字形状情報とを照合することによって前記照合された文字形状情報に対応する内字を選択し、前記外字を前記選択された内字に置換することを特徴とする付記６に記載のプログラム。
（付記８）
付記６または７に記載のプログラムであって、
前記コンピュータに、前記置換辞書との照合によって前記外字を内字に置換できなかった場合に、前記外字の文字形状情報を前記文字規格に含まれない文字の文字形状情報を含む第２の辞書と照合することによって前記外字に対応する前記第２の辞書中の文字を決定し、前記決定された文字との類似度を基に前記第１の辞書から前記外字を置換するための内字を取得することをさらに実行させるためのプログラム。
（付記９）
付記８に記載のプログラムであって、
前記コンピュータに、それぞれの文字形状に含まれる部品の形状と前記部品が前記文字形状内で配置される位置とにより前記類似度を算出させるためのプログラム。
（付記１０）
付記６から９のいずれか１項に記載のプログラムであって、
前記コンピュータに、文字を特定する文字コードの範囲に基づいて外字を判別させるためのプログラム。
（付記１１）
コンピュータが、
処理対象の文書中で、前記情報処理装置が取り扱う文字規格に含まれない外字を判別し、形態素解析に用いられる第１の辞書から生成された置換辞書に基づき前記外字を前記文字規格に含まれる内字に置換し、前記外字が前記内字に置換された文書を、前記第１の辞書を用いて解析することを実行する情報処理方法。
（付記１２）
付記１１に記載の情報処理方法であって、
前記置換辞書は、前記第１の辞書に含まれている内字の文字形状を定義する文字形状情報を含み、
前記コンピュータが、
前記判別された外字の文字形状を定義する文字形状情報と前記置換辞書に含まれる文字形状情報とを照合することによって前記照合された文字形状情報に対応する内字を選択し、前記外字を前記選択された内字に置換することを実行する情報処理方法。
（付記１３）
付記１１または１２に記載の情報処理方法であって、
前記コンピュータが、前記置換辞書との照合によって前記外字を内字に置換できなかった場合に、前記外字の文字形状情報を前記文字規格に含まれない文字の文字形状情報を含む第２の辞書と照合することによって前記外字に対応する前記第２の辞書中の文字を決定し、前記決定された文字との類似度を基に前記第１の辞書から前記外字を置換するための内字を取得することをさらに実行する情報処理方法。
（付記１４）
付記１３に記載の情報処理方法であって、
前記コンピュータが、それぞれの文字形状に含まれる部品の形状と前記部品が前記文字形状内で配置される位置とにより前記類似度を算出する情報処理方法。
（付記１５）
付記１１から１４のいずれか１項に記載の情報処理方法であって、
前記コンピュータが、文字を特定する文字コードの範囲に基づいて外字を判別する情報
処理方法。
【符号の説明】
【００７３】
１    単語辞書
２    ＯＣＲ辞書
３    大規模文字集
４    属性辞書
５    部品の類似度辞書
１１    ＣＰＵ
１２    主記憶装置
１３    外部記憶装置
【図１】
0006648421.tif 000002
【図２】
0006648421.tif 000003
【図３】
0006648421.tif 000004
【図４】
0006648421.tif 000005
【図５】
0006648421.tif 000006
【図６】
0006648421.tif 000007
【図７】
0006648421.tif 000008
【図８】
0006648421.tif 000009
【図９】
0006648421.tif 000010
【図１０】
0006648421.tif 000011
【図１１】
0006648421.tif 000012
【図１２】
0006648421.tif 000013
【図１３】
0006648421.tif 000014
【図１４】
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【図１５】
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