(57)【要約】【課題】ユーザが文字列を自由入力で入力し、あらかじめ決まっている入力対象となる固有情報の集合から特定の要素を指定するとき、文字列途中のタイプミスや思い違いなどによる１文字か２文字の入力誤りや、思い違いなどによる語順の誤りなど様々な入力誤りの可能性があり、何を指定する意図を持ち、どのような入力誤りがあったかという、文字列入力誤りを認知するのは困難であった。【解決手段】本発明では、ユーザによって入力された文字列と、あらかじめ決まっている入力対象となる固有情報の集合の各要素の文字列から、文字列を構成する文字の種類とその頻度の統計情報を比較することで、何を入力しようとしたかというユーザの意図を予測することで、何を指定しようとして、どのような入力誤りがあったのかを高い確率で検出する。【選択図】        図１
2004265004.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
文章や単語列などの文字列の情報に対して、当該文字列を構成する文字を抽出し、文字種ごとに頻度をカウントし統計情報を生成することを特徴とする文字列特徴生成手段と、
当該文字列特徴生成手段を用いて生成した統計情報において、統計情報を比較することで、統計情報間の類似性を算出することを特徴とする類似性判定手段と、
前記類似性判定手段を用いて統計情報間の類似性を算出したものを比較して、類似性の高い文字列を検出し、類似性の高い順に類似性リストを作成して入力意図を予測するようにした入力意図予測手段と、
前記入力意図予測手段が予測した入力対象集合中の要素の文字列と、ユーザ入力文字列とを、比較照合し正解文字数をカウントすることで、両文字列がマッチングする確率を算出する文字列照合手段と、
前記文字列照合手段によって比較照合することにより予測した入力対象集合中の要素の文字列とユーザ入力文字列とが一致する正解文字数をカウントすることで、両文字列がマッチングする確率を算出するマッチング確率判定手段と、
前記入力意図予測手段が予測した入力対象集合中の要素の文字列と、ユーザ入力文字列との両文字列を単語単位に分割し、単語単位で置換処理を行い得る単語置換手段とを備え、
入力対象となる固有情報の文字列の集合である入力対象集合が既に解っている場合で、ユーザに入力対象集合を自由入力形式で入力させる場合において、
前記文字列特徴生成手段を用いることで入力対象集合の文字列の要素ごとの統計情報を生成すると共に、
前記文字列特徴生成手段を用いることでユーザ入力文字列の統計情報を生成し、前記類似性判定手段を用いて統計情報間の類似性を算出したうえ、入力意図予測手段により入力対象集合中の要素の中からユーザ入力文字列と類似性の高いものを検出して、類似性の高い順に類似性リストを作成し、前記文字列照合手段によってその予測した入力対象集合中の要素の文字列とユーザ入力文字列とを比較照合したうえ、前記マッチング確率判定手段により入力対象集合中の要素の文字列とユーザ入力文字列とが一致する正解文字数をカウントして両文字列がマッチングする確率を算出し、これによりユーザ入力文字列中の文字入力誤りを認知するようになすか、
または、前記文字列照合手段で予測した入力対象集合中の要素の文字列と、ユーザ入力文字列とを比較照合し、両文字列がマッチングする確率が判定された後に、再度、文字列照合手段を用いて両文字列を照合し、前記マッチング確率判定手段により入力対象集合中の要素の文字列とユーザ入力文字列とが一致する正解文字数をカウントして両文字列がマッチングする確率を算出することで、ユーザの入力した文字列中の語順誤りと文字入力誤りの双方を認知するようにしたことを特徴とする固有情報の文字列入力誤り認知システム。
【請求項２】
請求項１に記載してなる文字列特徴生成手段と類似性判定手段と入力意図予測手段と文字列照合手段とマッチング確率判定手段とを備え、
入力対象となる固有情報の文字列の集合である入力対象集合が既に解っている場合で、ユーザに入力対象集合を自由入力形式で入力させる場合において、
前記文字列特徴生成手段を用いることで入力対象集合の文字列の要素ごとの統計情報を生成すると共に、前記文字列特徴生成手段を用いることでユーザ入力文字列の統計情報を生成し、
前記類似性判定手段を用いて統計情報間の類似性を算出したうえ、入力意図予測手段により入力対象集合中の要素の中からユーザ入力文字列と類似性の高いものを検出して、類似性の高い順に類似性リストを作成し、前記文字列照合手段によってその予測した入力対象集合中の要素の文字列とユーザ入力文字列とを比較照合したうえ、前記マッチング確率判定手段により入力対象集合中の要素の文字列とユーザ入力文字列とが一致する正解文字数をカウントして両文字列がマッチングする確率を算出し、これによりユーザ入力文字列中の文字入力誤りを認知するようにしたことを特徴とする固有情報の文字列入力誤り認知システム。
【請求項３】
文章や単語列などの文字列の情報に対して、当該文字列を構成する文字を抽出し、文字種ごとに頻度をカウントし統計情報を生成することを特徴とする文字列特徴生成手段と、
当該文字列特徴生成手段を用いて生成した統計情報において、統計情報を比較することで、統計情報間の類似性を算出することを特徴とする類似性判定手段とを用意しておき、
入力対象となる固有情報の文字列の集合である入力対象集合が既に解っている場合で、ユーザに入力対象集合を自由入力形式で入力させる場合において、
前記文字列特徴生成手段を用いることで入力対象集合の要素の文字列を構成する文字を抽出し、文字種ごとに頻度をカウントし統計情報を生成すると共に、
前記文字列特徴生成手段を用いることでユーザ入力文字列を構成する文字を抽出し、文字種ごとに頻度をカウントし統計情報を生成の統計情報を生成し、
前記類似性判定手段を用いて統計情報間の類似性を算出したうえ、入力意図予測手段により入力対象集合中の要素の中からユーザ入力文字列と類似性の高いものを検出して、類似性の高い順に類似性リストを作成し、類似性の高い入力対象集合中の要素の文字列とユーザ入力文字列とを入力意図として予測し、
このようにして予測した入力対象集合中の要素の文字列とユーザ入力文字列とを比較照合し、入力対象集合中の要素の文字列とユーザ入力文字列とが一致する正解文字数をカウントして両文字列がマッチングする確率を算出してユーザ入力文字列中の文字入力誤りを認知するようにしたことを特徴とする固有情報の文字列入力誤り認知方法。
【請求項４】
文章や単語列などの文字列の情報に対して、当該文字列を構成する文字を抽出し、文字種ごとに頻度をカウントし統計情報を生成することを特徴とする文字列特徴生成手段と、
当該文字列特徴生成手段を用いて生成した統計情報において、統計情報を比較することで、統計情報間の類似性を算出することを特徴とする類似性判定手段と
前記入力意図予測手段が予測した入力対象集合中の要素の文字列と、ユーザ入力文字列との両文字列を単語単位に分割し、単語単位で置換処理を行い得る単語置換手段を設けておき、
入力対象となる固有情報の文字列の集合である入力対象集合が既に解っている場合で、ユーザに入力対象集合を自由入力形式で入力させる場合において、
前記文字列特徴生成手段を用いることで入力対象集合の要素の文字列を構成する文字を抽出し、文字種ごとに頻度をカウントし統計情報を生成すると共に、
前記文字列特徴生成手段を用いることでユーザ入力文字列を構成する文字を抽出し、文字種ごとに頻度をカウントし統計情報を生成の統計情報を生成し、
前記類似性判定手段を用いて統計情報間の類似性を算出したうえ、入力意図予測手段により入力対象集合中の要素の中からユーザ入力文字列と類似性の高いものを検出して、類似性の高い順に類似性リストを作成し、類似性の高い入力対象集合中の要素の文字列とユーザ入力文字列とを入力意図として予測し、
このようにして予測した入力対象集合中の要素の文字列とユーザ入力文字列とを比較照合し、入力対象集合中の要素の文字列とユーザ入力文字列とが一致する正解文字数をカウントして両文字列がマッチングする確率を算出し判定した後、必要に応じて再度、両文字列を比較照合し、入力対象集合中の要素の文字列とユーザ入力文字列とが一致する正解文字数をカウントして両文字列がマッチングする確率を算出することで、ユーザの入力した文字列中の語順誤りと文字入力誤りの双方を認知するようにしたことを特徴とする固有情報の文字列入力誤り認知方法。
【請求項５】
固有情報の文字列入力誤り認知システムにおいて、
文章や単語列などの文字列の情報に対して、当該文字列を構成する文字を抽出し、
文字種ごとに頻度をカウントし統計情報を生成することを特徴とする文字列特徴生成手段。
【請求項６】
固有情報の文字列入力誤り認知システムにおいて、
請求項５に示す文字列特徴生成手段を用いて統計情報を生成し、
統計情報を比較することで、統計情報間の類似性を算出することを特徴とする類似性判定手段。
【請求項７】
固有情報の文字列入力誤り認知システムにおいて、
入力対象となる固有情報の文字列の集合である入力対象集合が既に解っている場合で、ユーザに入力対象集合を自由入力形式で入力させる場合に、
請求項５に示す文字列特徴生成手段を用いることで入力対象集合の文字列の要素ごとの統計情報を生成すると共に、
請求項５に示す文字列特徴生成手段を用いることでユーザ入力文字列の統計情報を生成し、
請求項６に示す類似性判定手段を用いて統計情報を比較することで、入力対象集合中の要素の中からユーザ入力文字列と類似性の高いものを検出し、類似性の高い順に出力することを特徴とする入力意図予測手段。
【請求項８】
固有情報の文字列入力誤り認知システムにおいて、
請求項７に示す入力意図予測手段が予測した入力対象集合中の要素の文字列とユーザ入力文字列とを比較照合し、正解文字数をカウントすることで、両文字列がマッチングする確率を算出し、これによってユーザ入力文字列中の文字入力誤りを認知することを特徴とする文字列照合手段。
【請求項９】
固有情報の文字列入力誤り認知システムにおいて、
請求項７に示す入力意図予測手段が予測した入力対象集合中の要素の文字列とユーザ入力文字列とを、請求項８に示す文字列照合手段での比較照合し、
両文字列がマッチングする確率が低いと判定された場合、両文字列を単語単位に分割し単語単位で置換処理を行い、
再び請求項４に示す文字列照合手段を用いて両文字列を照合することで、
ユーザの入力した文字列中の語順誤りと文字入力誤りの双方を認知することを特徴とする固有情報の文字列入力誤り認知システム。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、ユーザの入力した文字列中の語順誤りや、文字入力誤りを認知することができる固有情報の文字列入力誤り認知システムに関する。
本発明は、例えば、楽曲名や映画タイトルなどユーザが自由入力文としてその情報を入力するシステムにおいて適用可能である。また、ユーザにその全てを選択肢として提供できないような数多くの選択因子が存在する集合から、特定因子を選択させるシステムに適用可能である。更には、文章校正支援システムなど文章中に記述された語順誤りの情報を抽出するシステムにも適用可能である。
【０００２】
【従来の技術】
従来の文字列を入力して固有情報を指定するシステムにおいて、文字列の入力誤りを認知するシステムでは、ユーザ入力文字列と固有情報の文字列を先頭から順に１文字づつ照合してマッチングする確率を算出する方法が一般的であった。また、１文字づつ照合するときに、一方の文字列中の１文字と、もう一方の文字列中の２文字との文字数が異なる入力誤りなどを検出するため、どちらか一方の文字列をシフトして照合する手法も用いられていた。
【０００３】
また、一般的に誤って入力する可能性の高い文字列に対しては、あらかじめその誤りのパターンを保持しておき、この誤りのパターンと入力文字列を照合することで誤りを検出していた。
【０００４】
【発明が解決しようとする課題】
以上のように、従来の先頭文字から順に文字列を照合する方法では、文字列途中のタイプミスや思い違いなどによる１文字か２文字の入力誤りなどが検出できる可能性は高いが、先頭文字に対するタイプミスや思い違いによる入力誤りに対しては、検出できる可能性が低くなるという問題点があった。また、思い違いなどによる語順の誤りについては、検出できる可能性は皆無に近いほど低いという問題点があった。
【０００５】
入力時に誤る可能性の高い文字列をあらかじめその誤りのパターンを保持しておく方法では、その誤りパターン通りの誤りは検出できるが、パターンと少しでも外れる入力誤りに対しては検出できないという問題点があった。また、誤りのパターンを保持しておく方法で誤りの検出の可能性を高めようとすると、その誤りパターンのメンテナンスに多大な作業を伴うという問題点があった。
【０００６】
本発明者は、鋭意研究した結果、文字列特徴生成手段により入力対象集合の要素の文字列を構成する文字を抽出し、文字種ごとに頻度をカウントし統計情報を生成すると共に、ユーザ入力文字列を構成する文字を抽出し、文字種ごとに頻度をカウントし統計情報を生成の統計情報を生成し、次に類似性判定手段を用いて両統計情報間の類似性を算出して類似性の高いものを検出して、類似性の高い入力対象集合中の要素の文字列とユーザ入力文字列とを、ユーザーが何を入力しようとしたかという意図として予測し、その予測した入力対象集合中の要素の文字列とユーザ入力文字列とを比較照合し、入力対象集合中の要素の文字列とユーザ入力文字列とが一致する正解文字数をカウントして両文字列がマッチングする確率を算出することにより、何を指定しようとして、どのような入力誤りがあったのかを高い確率で検出することができるとの技術知見を見出した。
【０００７】
本発明は、前記新たに見出した技術知見に基づいて固有情報の文字列入力誤り認知システムを開発することによって、従来の欠点が解消され、先頭文字に対するタイプミスや思い違いによる入力誤りも、思い違いなどによる語順の誤りについても確実に認知することができる画期的なシステムを具現化せんとするものである。
【０００８】
【課題を解決するための手段】
上記課題を解決するための手段として、本発明は、次のように構成する。
【０００９】
特許を受けようとする第１発明は、文章や単語列などの文字列の情報に対して、当該文字列を構成する文字を抽出し、文字種ごとに頻度をカウントし統計情報を生成することを特徴とする文字列特徴生成手段と、当該文字列特徴生成手段を用いて生成した統計情報において、統計情報を比較することで、統計情報間の類似性を算出することを特徴とする類似性判定手段と、前記類似性判定手段を用いて統計情報間の類似性を算出したものを比較して、類似性の高い文字列を検出し、類似性の高い順に類似性リストを作成して入力意図を予測するようにした入力意図予測手段と、前記入力意図予測手段が予測した入力対象集合中の要素の文字列と、ユーザ入力文字列とを、比較照合し正解文字数をカウントすることで、両文字列がマッチングする確率を算出する文字列照合手段と、前記文字列照合手段によって比較照合することにより予測した入力対象集合中の要素の文字列とユーザ入力文字列とが一致する正解文字数をカウントすることで、両文字列がマッチングする確率を算出するマッチング確率判定手段と、前記入力意図予測手段が予測した入力対象集合中の要素の文字列と、ユーザ入力文字列との両文字列を単語単位に分割し、単語単位で置換処理を行い得る単語置換手段とを備え、入力対象となる固有情報の文字列の集合である入力対象集合が既に解っている場合で、ユーザに入力対象集合を自由入力形式で入力させる場合において、前記文字列特徴生成手段を用いることで入力対象集合の文字列の要素ごとの統計情報を生成すると共に、前記文字列特徴生成手段を用いることでユーザ入力文字列の統計情報を生成し、前記類似性判定手段を用いて統計情報間の類似性を算出したうえ、入力意図予測手段により入力対象集合中の要素の中からユーザ入力文字列と類似性の高いものを検出して、類似性の高い順に類似性リストを作成し、前記文字列照合手段によってその予測した入力対象集合中の要素の文字列とユーザ入力文字列とを比較照合したうえ、前記マッチング確率判定手段により入力対象集合中の要素の文字列とユーザ入力文字列とが一致する正解文字数をカウントして両文字列がマッチングする確率を算出し、これによりユーザ入力文字列中の文字入力誤りを認知するようになすか、または、前記文字列照合手段で予測した入力対象集合中の要素の文字列と、ユーザ入力文字列とを比較照合し、両文字列がマッチングする確率が判定された後に、再度、文字列照合手段を用いて両文字列を照合し、前記マッチング確率判定手段により入力対象集合中の要素の文字列とユーザ入力文字列とが一致する正解文字数をカウントして両文字列がマッチングする確率を算出することで、ユーザの入力した文字列中の語順誤りと文字入力誤りの双方を認知するようにしたことを特徴とする固有情報の文字列入力誤り認知システムである。
【００１０】
特許を受けようとする第２発明は、前記第１発明に記載してなる文字列特徴生成手段と類似性判定手段と入力意図予測手段と文字列照合手段とマッチング確率判定手段とを備えている。そして、入力対象となる固有情報の文字列の集合である入力対象集合が既に解っている場合で、ユーザに入力対象集合を自由入力形式で入力させる場合において、前記文字列特徴生成手段を用いることで入力対象集合の文字列の要素ごとの統計情報を生成すると共に、前記文字列特徴生成手段を用いることでユーザ入力文字列の統計情報を生成し、前記類似性判定手段を用いて統計情報間の類似性を算出したうえ、入力意図予測手段により入力対象集合中の要素の中からユーザ入力文字列と類似性の高いものを検出して、類似性の高い順に類似性リストを作成し、前記文字列照合手段によってその予測した入力対象集合中の要素の文字列とユーザ入力文字列とを比較照合したうえ、前記マッチング確率判定手段により入力対象集合中の要素の文字列とユーザ入力文字列とが一致する正解文字数をカウントして両文字列がマッチングする確率を算出し、これによりユーザ入力文字列中の文字入力誤りを認知するようにしたことを特徴とする固有情報の文字列入力誤り認知システムである。
【００１１】
特許を受けようとする第３発明は、文章や単語列などの文字列の情報に対して、当該文字列を構成する文字を抽出し、文字種ごとに頻度をカウントし統計情報を生成することを特徴とする文字列特徴生成手段と、当該文字列特徴生成手段を用いて生成した統計情報において、統計情報を比較することで、統計情報間の類似性を算出することを特徴とする類似性判定手段とを用意しておき、入力対象となる固有情報の文字列の集合である入力対象集合が既に解っている場合で、ユーザに入力対象集合を自由入力形式で入力させる場合において、前記文字列特徴生成手段を用いることで入力対象集合の要素の文字列を構成する文字を抽出し、文字種ごとに頻度をカウントし統計情報を生成すると共に、前記文字列特徴生成手段を用いることでユーザ入力文字列を構成する文字を抽出し、文字種ごとに頻度をカウントし統計情報を生成の統計情報を生成し、前記類似性判定手段を用いて統計情報間の類似性を算出したうえ、入力意図予測手段により入力対象集合中の要素の中からユーザ入力文字列と類似性の高いものを検出して、類似性の高い順に類似性リストを作成し、類似性の高い入力対象集合中の要素の文字列とユーザ入力文字列とを入力意図として予測し、このようにして予測した入力対象集合中の要素の文字列とユーザ入力文字列とを比較照合し、入力対象集合中の要素の文字列とユーザ入力文字列とが一致する正解文字数をカウントして両文字列がマッチングする確率を算出してユーザ入力文字列中の文字入力誤りを認知するようにしたことを特徴とする固有情報の文字列入力誤り認知方法である。
【００１２】
特許を受けようとする第４発明は、文章や単語列などの文字列の情報に対して、当該文字列を構成する文字を抽出し、文字種ごとに頻度をカウントし統計情報を生成することを特徴とする文字列特徴生成手段と、当該文字列特徴生成手段を用いて生成した統計情報において、統計情報を比較することで、統計情報間の類似性を算出することを特徴とする類似性判定手段と、前記入力意図予測手段が予測した入力対象集合中の要素の文字列と、ユーザ入力文字列との両文字列を単語単位に分割し、単語単位で置換処理を行い得る単語置換手段を設けておき、入力対象となる固有情報の文字列の集合である入力対象集合が既に解っている場合で、ユーザに入力対象集合を自由入力形式で入力させる場合において、前記文字列特徴生成手段を用いることで入力対象集合の要素の文字列を構成する文字を抽出し、文字種ごとに頻度をカウントし統計情報を生成すると共に、前記文字列特徴生成手段を用いることでユーザ入力文字列を構成する文字を抽出し、文字種ごとに頻度をカウントし統計情報を生成の統計情報を生成し、前記類似性判定手段を用いて統計情報間の類似性を算出したうえ、入力意図予測手段により入力対象集合中の要素の中からユーザ入力文字列と類似性の高いものを検出して、類似性の高い順に類似性リストを作成し、類似性の高い入力対象集合中の要素の文字列とユーザ入力文字列とを入力意図として予測し、このようにして予測した入力対象集合中の要素の文字列とユーザ入力文字列とを比較照合し、入力対象集合中の要素の文字列とユーザ入力文字列とが一致する正解文字数をカウントして両文字列がマッチングする確率を算出し判定した後、必要に応じて再度、両文字列を比較照合し、入力対象集合中の要素の文字列とユーザ入力文字列とが一致する正解文字数をカウントして両文字列がマッチングする確率を算出することで、ユーザの入力した文字列中の語順誤りと文字入力誤りの双方を認知するようにしたことを特徴とする固有情報の文字列入力誤り認知方法である。
【００１３】
特許を受けようとする第５発明は、固有情報の文字列入力誤り認知システムにおいて、文章や単語列などの文字列の情報に対して、当該文字列を構成する文字を抽出し、文字種ごとに頻度をカウントし統計情報を生成することを特徴とする文字列特徴生成手段である。
【００１４】
特許を受けようとする第６発明は、固有情報の文字列入力誤り認知システムにおいて、第５発明に示す文字列特徴生成手段を用いて統計情報を生成し、統計情報を比較することで、統計情報間の類似性を算出することを特徴とする類似性判定手段である。
【００１５】
特許を受けようとする第７発明は、固有情報の文字列入力誤り認知システムにおいて、入力対象となる固有情報の文字列の集合である入力対象集合が既に解っている場合で、ユーザに入力対象集合を自由入力形式で入力させる場合に、第５発明に示す文字列特徴生成手段を用いることで入力対象集合の文字列の要素ごとの統計情報を生成すると共に、第５発明に示す文字列特徴生成手段を用いることでユーザ入力文字列の統計情報を生成し、第６発明に示す類似性判定手段を用いて統計情報を比較することで、入力対象集合中の要素の中からユーザ入力文字列と類似性の高いものを検出し、類似性の高い順に出力することにより類似性の高い入力対象集合中の要素の文字列とユーザ入力文字列とを入力意図として予測したことを特徴とする入力意図予測手段である。
【００１６】
特許を受けようとする第８発明は、固有情報の文字列入力誤り認知システムにおいて、第７発明に示す入力意図予測手段が予測した入力対象集合中の要素の文字列とユーザ入力文字列とを比較照合し、正解文字数をカウントすることで、両文字列がマッチングする確率を算出し、これによってユーザ入力文字列中の文字入力誤りを認知することを特徴とする文字列照合手段である。
【００１７】
特許を受けようとする第９発明は、固有情報の文字列入力誤り認知システムにおいて、第７発明に示す入力意図予測手段が予測した入力対象集合中の要素の文字列とユーザ入力文字列とを、第８発明に示す文字列照合手段での比較照合し、両文字列がマッチングする確率が低いと判定された場合、両文字列を単語単位に分割し単語単位で置換処理を行い、再び請求項４に示す文字列照合手段を用いて両文字列を照合することで、ユーザの入力した文字列中の語順誤りと文字入力誤りの双方を認知することを特徴とする固有情報の文字列入力誤り認知システムである。
【００１８】
上記のように、本発明の特徴は、文字列を入力して固有情報を指定するシステムにおける文字列の入力誤りを認知するための第１の手段として、文章や単語列などの文字列の情報に対して、当該文字列を構成する文字を抽出し、文字種ごとに頻度をカウントした統計情報を生成することを特徴とする文字列特徴生成手段３を採用した点にある。
【００１９】
また本発明の特徴は、文字列の入力誤りを認知するための第２の手段として、第１の手段に示す文字列特徴生成手段３を用いて生成した統計情報において、統計情報を比較することで、統計情報間の類似性を算出することを特徴とする類似性判定手段４を採用している。
【００２０】
また、本発明の特徴は、文字列の入力誤りを認知するための第３の手段として、入力対象となる固有情報の文字列の集合である入力対象集合が既に解っている場合で、ユーザに入力対象集合を自由入力形式で入力させる場合において、第１の手段に示す文字列特徴生成手段３を用いることで入力対象集合の文字列の要素ごとの統計情報を生成すると共に、第１の手段に示す文字列特徴生成手段３を用いることでユーザ入力文字列の統計情報を生成し、第２の手段に示す類似性判定手段４を用いて統計情報を比較することで、入力対象集合中の要素の中からユーザ入力文字列と類似性の高いものを検出し、類似性の高い順に出力することにより、類似性の高い入力対象集合中の要素の文字列とユーザ入力文字列とを入力意図として予測することを特徴とする入力意図予測手段４Ａを採用する点にある。
【００２１】
更に、本発明は、文字列の入力誤りを認知するための第４の手段として、第３の手段に示す入力意図予測手段４Ａが予測した入力対象集合中の要素の文字列とユーザ入力文字列とを、比較照合し正解文字数をカウントすることで、両文字列がマッチングする確率を算出することで、ユーザ入力文字列中の文字入力誤りを認知することを特徴とする文字列照合手段６１を採用した点にある。
【００２２】
更に又、本発明は、文字列の入力誤りを認知するための第５の手段として、第３の手段に示す入力意図予測手段４Ａが予測した入力対象集合中の要素の文字列と、ユーザ入力文字列とを、第４の手段に示す文字列照合手段６１での比較照合し、マッチング確率判定手段により両文字列がマッチングする確率が低いと判定された場合、単語置換手段６３で両文字列を単語単位に分割し単語単位で置換処理を行い、再び第４の手段に示す文字列照合手段６１を用いて両文字列を照合することで、ユーザの入力した文字列中の語順誤りと文字入力誤りの双方を認知することを特徴とする固有情報の文字列入力誤り認知システムを採用している。
【００２３】
【実施例】
以下、本発明に係る固有情報の文字列入力誤り認知システムについて、図示実施例に基づいて詳細に説明する。なお、本発明の実施例は、あらかじめ入力対象となる固有情報の文字列の集合である入力対象集合が決まっており、ユーザ入力文字列がこれらの入力対象集合中の何を指定しようとして、どのような誤りをしたかという入力誤り情報を出力する処理を行うものである。
【００２４】
まず、あらかじめ入力対象となる固有情報の文字列の集合である入力対象文字列集合２の各々の要素に対して、文字列特徴生成手段３を用いて各文字列を構成する文字を抽出し文字種ごとに頻度をカウントした統計情報である入力対象統計情報２１を作成しておく。
【００２５】
ユーザから入力対象となる固有情報を指定するために文字列が入力されると、ユーザ入力文字列１として保持する。そして、ユーザ入力文字列１に対して文字列特徴生成手段３を用いて文字列を構成する文字を抽出し文字種ごとに頻度をカウントした統計情報であるユーザ入力統計情報１１を作成する。
【００２６】
次に上記入力対象統計情報２１とユーザ入力統計情報１１とを類似性判定手段４で比較することで、両統計情報間の類似性を算出したうえ、入力意図予測手段４Ａにより比較検討し、入力対象統計情報２１の要素からユーザ入力統計情報１１と類似性の高いと予測されるものを抽出すると共にその順位を付けた類似性リスト５を出力して類似性の高い入力対象集合中の要素の文字列とユーザ入力文字列とを入力意図として予測する。
【００２７】
また、前記入力意図予測手段が予測した入力対象集合中の要素の文字列とユーザ入力文字列とを比較照合する文字列照合手段６１と、両文字列がマッチングする確率を判定するマッチング確率判定手段６２と、両文字列を単語単位に分割し単語単位で置換処理を行い得る単語置換手段６３とから文字列入力誤り認知部６が構成されているが、文字列入力誤り認知部６では、まず文字列照合手段６１により類似性リスト５に出力された類似性が高いと予測された入力対象文字列２から順に、ユーザ入力文字列１と文字列の照合を行い、文字列の照合結果として出力される情報は照合誤りの箇所と、誤り内容と、照合の正解文字数のカウントすることで両文字列がマッチングする確率を算出する。
【００２８】
マッチング確率判定手段６２では、入力対象文字列２の要素とユーザ入力文字列１がマッチングする可能性が高いと判断すると、文字列照合手段６１で検出した照合誤りの箇所と誤り内容を入力誤り情報７として出力する。当然ではあるが、文字列照合手段６１の結果、完全に文字列が一致した場合は入力誤り情報７に出力されるデータは「入力対象文字列２の要素に対して入力誤りなし」となる。
【００２９】
マッチング確率判定手段６２により入力対象文字列２の要素とユーザ入力文字列１がマッチングする可能性が低いと判断されると、ユーザ入力文字列１は単語置換手段６３に送られ、文字列を単語単位に分割し、単語単位での置換処理を行う。そして単語置換後のユーザ入力文字列１と入力対象文字列２の要素とを文字列照合手段６１により再び文字列照合する。
【００３０】
以上の処理を、マッチング確率判定手段６２では、マッチングする可能性が高いと判断されるか、ユーザ入力文字列１の単語置換の全組み合わせと類似性リスト５に出力された類似性が高いと予測された全入力対象文字列２の要素に対して実施するのである。
【００３１】
以下、図示実施例に係る本発明に係わる固有情報の文字列入力誤り認知システムを用いて、具体的なユーザ入力文字列１と入力対象文字列２をの事例について，詳細に説明する。
【００３２】
本例では、入力対象文字列２として「ｌｅｔｔｅｒ」「ｒｅｔｕｒｎ」「ｓｉｎｇ  ａ  ｓｏｎｇ」の３つの文字列が既に登録されており、ユーザはユーザ入力文字列１を指定することで、この３つの中から１つを選択するシステムであるとする。また、ユーザ入力文字列１は、順に「ｒｅｔｔｅｒ」「ｓｏｎｇ  ａ  ｓｉｎｇ」「ｓｏｎｇ  ａ  ｔｈｉｎｇ」が入力されたものとする。
【００３３】
図２中の２１１、２１２、２１３は、入力対象文字列２である「ｌｅｔｔｅｒ」「ｒｅｔｕｒｎ」「ｓｉｎｇ  ａ  ｓｏｎｇ」に対して、文字列特徴生成手段３により生成された入力対象統計情報２１の具体的な例を示したものである。また、１１１、１１２、１１３はユーザ入力文字列１となる「ｒｅｔｔｅｒ」「ｓｏｎｇ  ａ  ｓｉｎｇ」「ｓｏｎｇ  ａ  ｔｈｉｎｇ」に対して、文字列特徴生成手段３により生成されたユーザ入力統計情報１１の具体的な例を示したものである。
【００３４】
まず、ユーザ入力文字列１として「ｒｅｔｔｅｒ」が入力された場合の処理を示す。入力された「ｒｅｔｔｅｒ」に対して、文字列特徴生成手段３によりユーザ入力統計情報１１１が生成される。ここで、入力意図予測手段４Ａにより３つの入力対象統計情報２１１、２１２、２１３との比較が行われる。入力対象統計情報２１１との比較の結果は“ｌ”と“ｒ”の相違と判断される。入力対象統計情報２１２との比較の結果は“ｅ”“ｔ”と“ｎ”“ｒ”の相違と判断される。入力対象統計情報２１３との比較の結果はまったく異なる文字列であると判断される。よって、ユーザ入力文字列１と類似する入力対象文字列２は、「ｌｅｔｔｅｒ」「ｒｅｔｕｒｎ」であると判断され、この情報が類似性リスト５に登録される。
【００３５】
文字列照合手段６１では類似性リスト５の情報を読み込み、まず入力対象文字列２の「ｌｅｔｔｅｒ」とユーザ入力文字列１「ｒｅｔｔｅｒ」との文字列照合を行う。その結果、１文字目の“ｒ”が“ｌ”が異なるだけなので、マッチング確率判定手段６３では“ｒ”と“ｌ”を誤って入力したもので類似性は高いと判断し、入力誤り情報７に、この情報を出力する。
【００３６】
一般的な先頭文字から順に文字を比較する方法では、ユーザ入力文字列１「ｒｅｔｔｅｒ」は、入力対象文字列２である「ｒｅｔｕｒｎ」と３文字目まで同一なので、「ｒｅｔｔｅｒ」は「ｒｅｔｕｒｎ」の誤りと認識される可能性があるが、本手法をもちいることで、「ｒｅｔｔｅｒ」は「ｌｅｔｔｅｒ」の誤りであると判定される。
【００３７】
次に、ユーザ入力文字列１として「ｓｏｎｇ  ａ  ｓｉｎｇ」が入力された場合の処理を示す。入力された「ｓｏｎｇ  ａ  ｓｉｎｇ」に対して、文字列特徴生成手段３によりユーザ入力統計情報１１２が生成される。ここで、類似性判定手段４により３つの入力対象統計情報２１１、２１２、２１３との比較が行われる。入力意図予測手段４Ａにより入力対象統計情報２１１との比較の結果はまったく異なる文字列であると判断される。また、入力対象統計情報２１２との比較の結果もまったく異なる文字列であると判断される。更に、入力対象統計情報２１３との比較の結果では、まったく同じ文字列の可能性があると判断される。よって、ユーザ入力文字列１「ｓｏｎｇ  ａ  ｓｉｎｇ」と類似する入力対象文字列２は、「ｓｉｎｇ  ａ  ｓｏｎｇ」であると判断され、この情報が類似性リスト５に登録される。
【００３８】
文字列照合手段６１では類似性リスト５の情報を読み込み、まず入力対象文字列２の「ｓｉｎｇ  ａ  ｓｏｎｇ」とユーザ入力文字列１「ｓｏｎｇ  ａ  ｓｉｎｇ」との文字列照合を行う。その結果、２，３，７，８文字目が異なり、全文字数の約半数の文字が異なるので、類似性は低いと判断し、単語置換手段６３によってユーザ入力文字列１「ｓｏｎｇ  ａ  ｓｉｎｇ」を単語に分割すると共に単語を置換する処理を行う。単語置換手段６３の処理によりユーザ入力文字列１から文字列「ｓｉｎｇ  ａ  ｓｏｎｇ」を生成する。そして、再度文字列照合手段６１により入力対象文字列２の「ｓｉｎｇ  ａ  ｓｏｎｇ」と比較し、まったく同一と判定する。よって、マッチング確率判定手段６３ではユーザ入力文字列１は語順を間違えただけで、類似性は高いと判断し、入力誤り情報７に、この情報を出力する。
【００３９】
次に、ユーザ入力文字列１として「ｓｏｎｇ  ａ  ｔｈｉｎｇ」が入力された場合の処理を示す。入力された「ｓｏｎｇ  ａ  ｔｈｉｎｇ」に対して、文字列特徴生成手段３によりユーザ入力統計情報１１３が生成される。ここで、類似性判定手段４により３つの入力対象統計情報２１１、２１２、２１３との比較が行われる。入力意図予測手段４Ａでは、入力対象統計情報２１１との比較の結果はまったく異なる文字列であると判断される。入力対象統計情報２１２との比較の結果もまったく異なる文字列であると判断される。入力対象統計情報２１３との比較の結果では、“ｔ”“ｈ”と“ｓ”の相違であると認識され、類似性が高いと判断される。よって、ユーザ入力文字列１「ｓｏｎｇ  ａ  ｔｈｉｎｇ」と類似する入力対象文字列２は、「ｓｉｎｇ  ａ  ｓｏｎｇ」であると判断され、この情報が類似性リスト５に登録される。
【００４０】
文字列照合手段６１では類似性リスト５の情報を読み込み、まず入力対象文字列２の「ｓｉｎｇ  ａ  ｓｏｎｇ」とユーザ入力文字列１「ｓｏｎｇ  ａ  ｔｈｉｎｇ」との文字列照合を行う。その結果、２，３，６，７，８文字目が異なり、全文字数の約半数の文字が異なるので、類似性は低いと判断し、単語置換手段６３によってユーザ入力文字列１「ｓｏｎｇ  ａ  ｔｈｉｎｇ」を単語に分割すると共に単語を置換する処理を行う。単語置換手段６３の処理によりユーザ入力文字列１から文字列「ｔｈｉｎｇ  ａ  ｓｏｎｇ」を生成する。そして、再度文字列照合手段６１により入力対象文字列２の「ｓｉｎｇ  ａ  ｓｏｎｇ」と比較し、先頭２文字“ｔ”“ｈ”と“ｓ”の入力誤りであると判定する。よって、マッチング確率判定手段６３ではユーザ入力文字列１は語順を間違えたと共に“ｔ”“ｈ”と“ｓ”の入力誤りで類似性は高いと判断し、入力誤り情報７に、この情報を出力する。
【００４１】
【発明の効果】
以上のように、本発明に係る固有情報の文字列入力誤り認知システムを用いれば、ユーザ入力文字列に、文字単位での入力誤りなどがあった場合や、単語の語順を間違えた入力があった場合や、単語の語順間違えと文字単位での入力誤りの双方が複合的に絡み合った入力誤りがあった場合でも、高い精度でユーザが入力対象文字列２の何を指定しようとして、どのような入力誤りがあったのかを高い確率で検出することが可能となる。これにより、楽曲名や映画名など選択項目が多く、選択肢による入力システムを構築することが困難な場合でも、自由入力によりユーザに選択させるシステムを実現することにより、ユーザ入力文字列が何を指定しようとしたのかという意図を、高い確率で理解することが可能となった。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の固有情報の文字列入力誤り認知システムを適用した場合のシステム構成の一例を示した図である。
【図２】図１に示す固有情報の文字列入力誤り認知システムを適用した場合のデータの一例を示した図である。
【符号の説明】
１：ユーザ入力文字列
１１：ユーザ入力統計情報
１１１：ユーザ入力統計情報の一例
１１２：ユーザ入力統計情報の一例
１１３：ユーザ入力統計情報の一例
２：入力対象文字列
２１：入力対象統計情報
２１１：入力対象統計情報の一例
２１２：入力対象統計情報の一例
２１３：入力対象統計情報の一例
３：文字列特徴生成手段
４：入力意図予測手段
４Ａ：入力意図予測手段
５：類似性リスト
６：文字列入力誤り認知手段
６１：文字列照合手段
６２：マッチング確率判定手段
６３：単語置換手段
７：入力誤り情報
【図１】
2004265004.tif 000003
【図２】
2004265004.tif 000004