(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
入力された文に対する変換候補の確率を与えるｎグラムモデルを備えるデータベースと、処理ユニットとを備えるコンピュータに、
前記処理ユニットが、前記入力された文に特定の記号が含まれる場合に、前記ｎグラムモデルから得られる、前記入力された文に含まれる単語の変換候補が前記特定の記号に続く確率を補正する第１の処理と、
前記処理ユニットが、前記入力された文に前記特定の記号が含まれない場合であって、先に入力された文字列が確定されたときに、該確定された文字列に続く単語の変換候補が該確定された文字列に続く確率を補正する第２の処理と
を実行させるためのかな漢字変換プログラムであって、
前記特定の記号は、オープンブラケットグループから選択した記号またはバレットグループから選択した記号であり、
前記第１の処理により補正された確率は、前記特定の記号を、文頭を示す文頭マークとみなして前記ｎグラムモデルから得られる確率であり、
前記第２の処理により補正された確率は、前記ｎグラムモデルから得られる、前記確定された文字列に続く単語の変換候補が該確定された文字列に続く確率と、前記確定された文字列に含まれる単語を文頭マークとみなして前記ｎグラムモデルから得られる、前記確定された文字列に続く単語の変換候補が該確定された文字列に続く確率とを、線形補間することにより得られる確率であることを特徴とするかな漢字変換プログラム。
【請求項２】
前記バレットグループから選択した所定の記号に対しては、該所定の記号が確定された場合のみ、前記コンピュータに、前記第１の処理を実行させることを特徴とする請求項１に記載のかな漢字変換プログラム。
【請求項３】
入力された文に対する変換候補の確率を与えるｎグラムモデルを備えるデータベースと、処理ユニットとを備えるコンピュータ上で実行される、前記ｎグラムモデルを利用するかな漢字変換方法であって、
前記処理ユニットが、前記入力された文に特定の記号が含まれる場合に、前記ｎグラムモデルから得られる、前記入力された文に含まれる単語の変換候補が特定の記号に続く確率を補正する第１の処理と、
前記処理ユニットが、前記入力された文に前記特定の記号が含まれない場合であって、先に入力された文字列が確定されたときに、該確定された文字列に続く単語の変換候補が該確定された文字列に続く確率を補正する第２の処理と
を実行するステップを備え、
前記特定の記号は、オープンブラケットグループから選択した記号またはバレットグループから選択した記号であり、
前記第１の処理により補正された確率は、前記特定の記号を、文頭を示す文頭マークとみなして前記ｎグラムモデルから得られる確率であり、
前記第２の処理により補正された確率は、前記ｎグラムモデルから得られる、前記確定された文字列に続く単語の変換候補が該確定された文字列に続く確率と、前記確定された文字列に含まれる単語を文頭マークとみなして前記ｎグラムモデルから得られる、前記確定された文字列に続く単語の変換候補が該確定された文字列に続く確率とを、線形補間することにより得られる確率であることを特徴とするかな漢字変換方法。
【請求項４】
前記バレットグループから選択した所定の記号に対しては、該所定の記号が確定された場合のみ、前記コンピュータが、前記第１の処理を実行することを特徴とする請求項３に記載のかな漢字変換方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
言語モデルとしてｎグラムモデルを使用するかな漢字変換に関し、その方法およびこのかな漢字変換のプログラムを格納するコンピュータ読み取り可能な記録媒体に関する。
【背景技術】
【０００２】
一般に、コンピュータシステム等に日本語をタイプ入力する際、タイプ入力されたかな文字を漢字に変換するかな漢字変換の処理が行われる。そのかな漢字変換プログラムの代表的なものとして、本出願人によるＭＳ−ＩＭＥ（その関連技術は、特許文献１等に開示されている）などがある。  
日本語をタイプ入力するとき、ユーザがどのタイミングで変換キーを押すかは定かではない。しかし、ユーザビリティテストや誤変換報告などから、細かく変換キーを押しながら入力するユーザが多いということが分かっている。
【０００３】
【特許文献１】特開２００４−１１８４６１号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
一方、純粋なＳＬＭ（Ｓｔａｔｉｓｔｉｃａｌ  Ｌａｎｇｕａｇｅ  Ｍｏｄｅｌ：統計的言語モデル）で、このような細切れ入力をシミュレーションし変換精度（ＣＥＲ：Ｃｈａｒａｃｔｅｒ  Ｅｒｒｏｒ  Ｒａｔｅ）を測定したところ、細切れ入力の変換精度が低いという結果が出た。実際に、細切れ入力の場合、びっくりするような誤変換の後、再入力すると期待通りの変換となることがあり、ユーザを戸惑わせるようなことが起き易い。特に、細切れ入力で先に特定の文字がある場合と、そうでない場合とで変換結果が異なることが起きていた。
【０００５】
また、特定の記号がない場合でも、前に確定済みの文字列がある場合とない場合とで、それに続く文字列に対して期待される変換結果が異なる場合があった。
【０００６】
上記のように、細切れ入力をするユーザは多数存在している。したがって、細切れ入力の変換精度が低いという上記問題を解決し、細切れ入力をするユーザでも長めに入力するユーザと同等かそれ以上の変換精度を体験できる必要がある。
【０００７】
本発明は、以上の点に鑑みなされたもので、その目的は、ユーザが細かく変換キーを押しながら入力する場合でも、体感を損なわず、より高い精度の変換ができるかな漢字変換の技術を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
上記目的を達成するため、本発明の第１の態様は、入力された文に対する変換候補の確率を与えるｎグラムモデルを備えるデータベースと、処理ユニットとを備えるコンピュータに、前記処理ユニットが、前記入力された文に特定の記号が含まれる場合に、前記ｎグラムモデルから得られる、前記入力された文に含まれる単語の変換候補が前記特定の記号に続く確率を補正する第１の処理と、前記処理ユニットが、前記入力された文に前記特定の記号が含まれない場合であって、先に入力された文字列が確定されたときに、該確定された文字列に続く単語の変換候補が該確定された文字列に続く確率を補正する第２の処理とを実行させるためのかな漢字変換プログラムであって、前記特定の記号は、オープンブラケットグループから選択した記号またはバレットグループから選択した記号であり、前記第１の処理により補正された確率は、前記特定の記号を、文頭を示す文頭マークとみなして前記ｎグラムモデルから得られる確率であり、前記第２の処理により補正された確率は、前記ｎグラムモデルから得られる、前記確定された文字列に続く単語の変換候補が該確定された文字列に続く確率と、前記確定された文字列に含まれる単語を文頭マークとみなして前記ｎグラムモデルから得られる、前記確定された文字列に続く単語の変換候補が該確定された文字列に続く確率とを、線形補間することにより得られる確率であることを特徴とする。
【０００９】
また、本発明の第２の態様は、第１の態様において、前記バレットグループから選択した所定の記号に対しては、該所定の記号が確定された場合のみ、前記コンピュータに、前記第１の処理を実行させることを特徴とする。
【００１４】
また、本発明の第３の態様は、入力された文に対する変換候補の確率を与えるｎグラムモデルを備えるデータベースと、処理ユニットとを備えるコンピュータ上で実行される、前記ｎグラムモデルを利用するかな漢字変換方法であって、前記処理ユニットが、前記入力された文に特定の記号が含まれる場合に、前記ｎグラムモデルから得られる、前記入力された文に含まれる単語の変換候補が特定の記号に続く確率を補正する第１の処理と、前記処理ユニットが、前記入力された文に前記特定の記号が含まれない場合であって、先に入力された文字列が確定されたときに、該確定された文字列に続く単語の変換候補が該確定された文字列に続く確率を補正する第２の処理とを実行するステップを備え、前記特定の記号は、オープンブラケットグループから選択した記号またはバレットグループから選択した記号であり、前記第１の処理により補正された確率は、前記特定の記号を、文頭を示す文頭マークとみなして前記ｎグラムモデルから得られる確率であり、前記第２の処理により補正された確率は、前記ｎグラムモデルから得られる、前記確定された文字列に続く単語の変換候補が該確定された文字列に続く確率と、前記確定された文字列に含まれる単語を文頭マークとみなして前記ｎグラムモデルから得られる、前記確定された文字列に続く単語の変換候補が該確定された文字列に続く確率とを、線形補間することにより得られる確率であることを特徴とする。
【００１５】
また、本発明の第４の態様は、第３の態様において、前記バレットグループから選択した所定の記号に対しては、該所定の記号が確定された場合のみ、前記コンピュータが、前記第１の処理を実行することを特徴とする。
【発明の効果】
【００２０】
本発明によれば、ユーザが細かく変換キーを押す細切れ変換でも、かな漢字変換の変換精度を向上させ、ユーザの体感を損なうことを防ぐことができる。
また、上記効果を、変換候補を得るための確率を補正されたものとする処理だけで享受できるので、統計的言語モデル自体に対し何ら変更を行う必要がない。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２１】
図１に、本発明を実施することができる適切なコンピュータシステム１００の一例を示す。このコンピュータシステム１００は適切なコンピュータシステムの一例にすぎず、通信ネットワークを介してリンクされている遠隔処理デバイスによってタスクが実施される分散型コンピュータシステムで実施することもできる。分散型コンピュータシステムでは、コンピュータに所定の処理を実行させるためのプログラムモジュールを、ローカルおよび遠隔コンピュータの記録媒体内に配置することができる。
【００２２】
図１を参照すると、本発明を実施するための例示的システムであるコンピュータシステム１００は、コンピュータ１１０で示す汎用コンピューティングデバイスを含む。コンピュータ１１０の構成要素は、処理ユニット１２０、システムメモリ１３０、およびシステムメモリを含む様々なシステム構成要素を処理ユニット１２０に結合するシステムバス１２１等を含む。
【００２３】
コンピュータ１１０は、一般に様々なコンピュータ読み取り可能な記録媒体を備える。コンピュータ読み取り可能な記録媒体は、コンピュータ１１０によってアクセス可能であれば任意の媒体であってよく、揮発性媒体および不揮発性媒体、取り外し可能媒体および固定の媒体のいずれでもよい。こうしたコンピュータ読み取り可能な記録媒体には、ＲＡＭ、ＲＯＭ、ＥＥＰＲＯＭ、フラッシュメモリまたは他のメモリ技術、ＣＤ−ＲＯＭ、デジタル多目的ディスクまたは他の光ディスクストレージ、磁気カセット、磁気テープ、磁気ディスクストレージ（ハードディスクドライブ１４１）または他の磁気記憶装置、所望の情報を格納するために使用され、またコンピュータ１１０によってアクセスすることができる任意の媒体が挙げられる。
【００２４】
コンピュータ１１０はまた、取り外し可能な媒体に対して読み書きを行うためのドライブを備える。例示として、図１に、取り外し可能な不揮発性磁気ディスク１５２に対して読み出しまたは書込みする磁気ディスクドライブ１５１、取り外し可能な不揮発性光ディスク１５６に対して読み出しまたは書込みをする、ＣＤ−ＲＯＭまたは他の光学媒体などの光ディスクドライブ１５５を示している。ハードディスクドライブ１４１は、一般に、インターフェース１４０などの固定のインターフェースを介してシステムバス１２１に接続されており、磁気ディスクドライブ１５１および光ディスクドライブ１５５は、一般に、インターフェース１５０などの取り外し可能なインターフェースによってシステムバス１２１に接続されている。
【００２５】
システムメモリ１３０は、読み出し専用メモリ（ＲＯＭ）１３１およびランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）１３２などの揮発性または不揮発性のメモリからなっている。起動時などに、コンピュータ１１０内の要素間で情報を転送するために役立つ基本ルーチンを含んでいる基本入出力システム１３３（ＢＩＯＳ）は、一般にＲＯＭ１３１内に格納されている。ＲＡＭ１３２は、一般に、処理ユニット１２０に即時アクセス可能な、またはその時点において処理ユニット１２０により操作されているデータまたはプログラムモジュールを含む。これらの例示として、図１に、オペレーティングシステム１３４、アプリケーションプログラム１３５、他のプログラムモジュール１３６およびプログラムデータ１３７を示す。
【００２６】
なお、図１では、オペレーティングシステム１４４、アプリケーションプログラム１４５、その他のプログラムモジュール１４６、およびプログラムデータ１４７には、最低限、それらが異なるコピーであることを示すために異なる番号を付与している。ユーザは、キーボード１６２および、一般にマウス、トラックボールまたはタッチパッドと呼ばれるポインティングデバイス１６１などの入力デバイスによってコンピュータ１１０にコマンドおよび情報を入力することができる。他の入力デバイス（図示せず）は、マイクロフォン、ジョイスティック、ゲームパッド、スキャナなどを含むことができる。これらの入力デバイスは、システムバスに結合されたユーザ入力インターフェース１６０を介して処理ユニット１２０に接続されるが、パラレルポート、ゲームポートまたはユニバーサルシリアルバス（ＵＳＢ）などの他のインターフェースを介して接続することもできる。モニタ１９１または他のタイプの表示装置も、ビデオインターフェース１９０などのインターフェースを介してシステムバス１２１に接続される。モニタの他に、コンピュータは、出力周辺インターフェース１９５を介して接続することができるスピーカ１９７およびプリンタ１９６など、他の周辺出力装置を含むこともできる。
【００２７】
また、コンピュータ１１０は、前述のように遠隔コンピュータ１８０などの１つまたは複数の遠隔コンピュータへの論理接続を使用してネットワーク化された環境において動作することができる。遠隔コンピュータ１８０は、別のパーソナルコンピュータ、サーバ、ルータ、ネットワークＰＣ、ピアデバイスまたは他の共通ネットワークノードであってよく、図１では記憶装置１８１しか示していないが、遠隔コンピュータ１８０も、コンピュータ１１０に関して上記で説明した多くのまたはすべての要素を含む。図１で示す論理接続は、ローカルエリアネットワーク（ＬＡＮ）１７１およびワイドエリアネットワーク（ＷＡＮ）１７３を含むが、他のネットワークを含むこともできる。このようなネットワーキング環境は、イントラネットおよびインターネットなどのコンピュータネットワークでは一般的なことである。
【００２８】
ＬＡＮネットワーキング環境で使用されるとき、コンピュータ１１０は、ネットワークインターフェースまたはアダプタ１７０を介してＬＡＮ１７１に接続される。ＷＡＮネットワーキング環境で使用されるとき、コンピュータ１１０は、通常、インターネットなどのＷＡＮ１７３を介して通信を確立するモデム１７２または他の手段を備える。内蔵型または外付けのモデム１７２は、ユーザ入力インターフェース１６０を介してシステムバス１２１に接続することができる。ネットワーク環境において、コンピュータ１１０に関して示されたプログラムモジュールまたはその一部は、遠隔記憶装置に格納することができる。例示として、図１に、記憶装置１８１上に常駐するものとして遠隔アプリケーションプログラム１８５を示している。
【００２９】
以下の説明では、本発明は、特に指摘しない限り、アプリケーションプログラム（かな漢字変換プログラム）のコンピュータ実行可能命令をシステムメモリ１３１にロードした処理ユニット１２０が、そのコンピュータ実行可能命令に基づき実行することができる動作を説明する。この動作において、処理ユニット１２０はコンピュータ実行可能命令に基づきプログラムデータ１３７を参照し、あるいはその更新を行う。なお、本発明に関わるかな漢字変換プログラムは、前述のコンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録してユーザに提供することも、通信媒体を介してユーザに配布することもできる。
【００３０】
図２は、本実施形態に係るプログラムデータ１３７の内容をより詳細に示す図であり、本発明に関わる部分のみを概略的に示している（詳細は後述する）。
【００３１】
プログラムデータ１３７は、コーパス２０２と、辞書２０４と、ユーザ辞書２０６とを含んでいる。コーパス２０２は、自然言語処理等に利用される大規模テキストデータであって、文字列が形態素ごとに分割され、各形態素について品詞が決定された（即ち、品詞タグ付けされた）ものである。その他、係り受けなどの統語情報が付加されたものもコーパス２０２として利用することができる。辞書２０４は、語および品詞の各々に対する識別子（ＩＤ）を定義したデータである。ここで、語は文字の表記とその読みとを含んでいる。ユーザ辞書２０６は、ユーザ個人が使い勝手を良くするために単語や定型句を登録して作成する登録辞書の１つである。ここで、登録辞書は、ユーザ辞書の他、専門辞書や分野別辞書などのベンダにより登録されるものであっても良い。
【００３２】
ここでｎグラムモデルについて簡単に説明する。  
ｎ−１ 個の単語列Ｗ１Ｗ２．．．Ｗｎ−１ の後にｎ 番目の単語Ｗｎが続く確率は、次のような条件付確率で示される。
Ｐ＝Ｐ（Ｗｎ｜Ｗ１Ｗ２．．．Ｗｎ−１）
＝Ｐ（Ｗ１Ｗ２．．．Ｗｎ）／Ｐ（Ｗ１Ｗ２．．．Ｗｎ−１）
これをｎグラムモデルという。  以下ではトライグラムモデル（すなわち、上式でｎ＝３）を例に挙げて説明するが、本発明はバイグラムモデル等の他のマルチグラムモデル（以下では、総称して統計的言語モデルと記す）にも適用可能であることはいうまでもない。
【００３３】
図３は、本実施形態に係るかな漢字変換の方法の概要を示す図である。  
なお、以下の説明において使用されるコンピュータシステムとして図１に示すものが使用される。
【００３４】
図３に示すステップＳ３００２において、コンピュータシステムは、辞書２０２とユーザ辞書とを用いて、入力ひらがな７０４から語ＩＤと品詞ＩＤの混ざったＩＤの組み合わせ（パス）の集合（ラティス）を作成する。ステップＳ３００４において、統計的言語モデル３０４から、各パスの生起する確率を取り出し、各パスと確率を対応付けたパス−確率対応表７０８を生成する。ステップＳ３００６では、パス−確率対応表７０８のうちから、最も確率の高いパスを変換候補７１０として選択する。そして、ステップＳ３００８では、辞書２０２とユーザ辞書２０６とを用いて、選択されたパスをかな漢字文字列７１２に変換する（なお、かな漢字変換の方法の詳細は、例えば特許文献１等が参考となろう）。
【００３５】
以上のようにして、コンピュータシステム上で、統計的言語モデルを利用したかな漢字変換が行われるが、前述のように細切れ入力で先に特定の記号がある場合と、そうでない場合とで変換結果が異なるという問題が起きている。以下に、この点について説明する。
【００３６】
例えば、行のはじめ（文頭）にスペース（空白文字：ここでは□で表す）が入力され、さらに“きょう”が入力されたとする。この場合の単語列は、
＜ｓ＞□きょう  
となる。ここでは文頭を示す文頭マークを＜ｓ＞、文末マークを＜／ｓ＞で表している。なお、文頭マーク＜ｓ＞は、改行の後に自動的に付けられる。  
一方、文頭から“きょう”が入力されたとする。この場合は、
＜ｓ＞きょう＜／ｓ＞  
となる。
【００３７】
以上の２つのケースでは、“きょう”に対するそれぞれのトライグラムＰ（きょう｜＜ｓ＞，□）と、Ｐ（きょう｜＜ｓ＞，＜ｓ＞）（この場合、トライグラム計算のため＜ｓ＞を２つ並べている）は異なるものとなる。したがって、かな漢字変換の結果も異なる場合がある。同様に、文頭にかぎかっこ“「”がくる場合も、そうでない場合とで変換結果が異なってくる。例えば、“「きょう”は、“「今日”ではなく“「強”と変換されたりする。
【００３８】
“きょう”が“今日”と変換されるのをユーザが所望しているとき、文頭に（あるいは文中に）スペースやかぎかっこなどの特定の記号があった場合にも、同様に“□今日”、“「今日”と変換されるのが望ましい。  
この問題を解決するため、本実施形態では、文頭や文中にスペースやかぎかっこなど特定の記号がくる場合、所定の条件のもとでこの特定の記号を文頭マーク＜ｓ＞とみなして、単語Ｗ３に対するトライグラムＰ（Ｗ３）を補正されたものにして、前述のかな漢字変換におけるパスの生起する確率を求める（詳細は後述する）。
【００３９】
ここで、上記特定の記号について述べる。本実施形態において特定の記号類は、１．オープンブラケットグループ（Ｏｐｅｎ  ｂｒａｃｋｅｔｓ  ｇｒｏｕｐ）、２．バレットグループ（Ｂｕｌｌｅｔｓ  ｇｒｏｕｐ）の２つに分けて扱う（この場合、スペースはオープンブラケットグループと同じ扱いとすることができる）。すなわち、
【００４０】
【表１】
0004796341.tif 000002
【００４１】
１の記号の場合、記号が確定済みか未確定かに関係なく、その記号を文頭マークとみなして、補正された確率値を求める。２の記号の場合は、その記号が確定済みか未確定かをみて、確定済みの場合にその記号を文頭マークとみなして補正された確率値を求める。
【００４２】
例えば、“「ＡＢ”または“「”確定  “ＡＢ”とタイプ入力された場合（１の記号の場合）は、“「＜ｓ＞＜ｓ＞ＡＢ”と見なして補正された確率値を求める。一方、“●ＡＢ”とタイプ入力された場合（２の記号の場合）は、通常の確率値を求め、“●”確定  “ＡＢ”とタイプ入力された場合は、これを“●＜ｓ＞＜ｓ＞ＡＢ”とみなして補正された確率値を求める。なお、ここで記号右側の「確定」は、前の記号が確定されたことを示している。また、記号“”はオープンブラケットグループに属する記号であるが、本明細書においては、記号・文字列を強調して示すためにも使用しており（例えば、“●”など）、この場合、この記号がタイプ入力されることを示すものではないことを理解されたい。
【００４３】
以上では、特定の記号が存在する場合について言及したが、特定の記号がない場合でも、前確定文字列がある場合とない場合とで、それに続く文字列に対して期待される変換が異なる場合がある。  
例えば、「きょうはいしゃにいく」に対して、もっとも高い確率を有するパスに対応するものが「今日は医者に行く」だとする。ところが「今日」でいったん確定をして「はいしゃにいく」と入力した場合、ユーザが期待するのは「は医者に行く」ではなく、「歯医者に行く」の場合がほとんどである。しかし、統計的言語モデル では「は医者に行く」が一番高い確率になってしまう。一方、文頭マークにつながる「はいしゃにいく」に対しては「歯医者に行く」が一番高い確率をもつ。このようにユーザがいったん確定を行った後は、文頭マークにつながるとした場合の確率も加味したほうがよい場合がある。この問題を解決するため、このような場合には、下式のように線形補間を行うようにする。
（１）確定済みの単語／記号のＰｒｅｖＷ１ ＰｒｅｖＷ２に続き単語／記号Ｗ３が挿入された場合：
Ｐ（Ｗ３）＝Ｐ（Ｗ３｜＜ｓ＞，＜ｓ＞）＊（１−α）
＋Ｐ（Ｗ３｜ＰｒｅｖＷ１，ＰｒｅｖＷ２）＊α
（２）確定済みの単語／記号のＰｒｅｖＷ１に続き未確定の単語／記号Ｗ２，Ｗ３が挿入された場合：
Ｐ（Ｗ３）＝Ｐ（Ｗ３｜＜ｓ＞，Ｗ２）＊Ｐ（Ｗ２｜＜ｓ＞，＜ｓ＞）＊（１−α）
＋Ｐ（Ｗ３｜ＰｒｅｖＷ１，Ｗ２）＊α
として補正を行う。上式において、０≦α≦１であり、αは固定値として、よりよくかな漢字変換がなされるように適宜設定される。例えば、上記例の場合、α＝０が好ましい。
【００４４】
次に、上記補正された確率値を得るための処理の一例を、図４に示す概念的なプログラムソースを参照して説明する。 
トライグラムでは、３つの単語の列Ｗ１Ｗ２Ｗ３から３番目の単語Ｗ３が続く確率を求めるが、ここではこの３つの単語をＬｅｆｔ，Ｍｉｄｄｌｅ，Ｒｉｇｈｔで表すこととする。
【００４５】
図４に示す処理では、まず、Ｍｉｄｄｌｅに前確定文字列（すなわち、確定済みの文字列）が存在し、かつ、Ｍｉｄｄｌｅがバレットかスペースかオープンブラケットである（条件１）か否かを判断している。この条件１を満たす場合、ＭｉｄｄｌｅとＬｅｆｔのそれぞれに文頭マークを設定する。
【００４６】
次いで、上記条件１を満たさない場合、すなわち、Ｍｉｄｄｌｅに前確定文字列がないか、または、Ｍｉｄｄｌｅがバレット、スペース、オープンブラケットのいずれでもない場合、さらに、Ｌｅｆｔに前確定文字列が存在し、かつ、Ｌｅｆｔがバレットかスペースかオープンブラケットである（条件２）か否かを判断している。この段階で、この条件２を満たしている場合、Ｌｅｆｔに文頭マーク＜ｓ＞を設定する。
【００４７】
次いで、上記条件２をも満たさない場合、すなわち、Ｍｉｄｄｌｅに前確定文字列がないか、または、Ｍｉｄｄｌｅがバレット、スペース、オープンブラケットのいずれでもない場合で、さらに、Ｌｅｆｔに前確定文字列がないか、または、Ｌｅｆｔがバレット、スペース、オープンブラケットのいずれでもない場合、さらに、Ｍｉｄｄｌｅがオープンブラケットである（条件３）か否か判断している。この段階で、この条件３を満たしている場合、ＭｉｄｄｌｅとＬｅｆｔのそれぞれに文頭マーク＜ｓ＞を設定する。
【００４８】
次いで、上記条件３をも満たさない場合、すなわち、Ｍｉｄｄｌｅに前確定文字列がないか、または、Ｍｉｄｄｌｅがバレット、スペース、オープンブラケットのいずれでもなく、さらに、Ｌｅｆｔに前確定文字列がないか、または、Ｌｅｆｔがバレット、スペース、オープンブラケットのいずれでもなく、さらに、Ｍｉｄｄｌｅがオープンブラケットでない場合、Ｌｅｆｔがオーブンブラケットである（条件４）か否か判断している。この段階で、Ｌｅｆｔがオープンブラケットである場合、Ｌｅｆｔのみ文頭マーク＜ｓ＞を設定する。
【００４９】
上記条件１，２，３，４のいずれも満たさない場合は、ＭｉｄｄｌｅおよびＬｅｆｔは元の設定（元の単語列のＭｉｄｄｌｅとＬｅｆｔの内容）のままとする。
【００５０】
以上のようにして設定されたＭｉｄｄｌｅとＬｅｆｔを用いて、前述のトライグラムを算出する。図では、関数ＧｅｔＴｒｉｇｒａｍ（Ｌｅｆｔ，Ｍｉｄｄｌｅ，Ｒｉｇｈｔ）で表し、これを“通常の確率”として設定している（上記各条件を満たさない場合は、まさに通常の確率であり、いずれかの条件を満たした場合は、補正された確率がこの“通常の確率”に設定される）。
【００５１】
次いで、Ｌｅｆｔ，Ｍｉｄｄｌｅからなる単語列が、スペース、バレット、スペース、オープンブラケット（これらを、図４ではＳｐｅｃｉａｌ  Ｃｈａｒと称す）のいずれも含まず、前確定文字列を含む場合は、さらに以下の処理を行う。
【００５２】
Ｍｉｄｄｌｅが前確定文字列である場合（このとき、当然にＬｅｆｔも前確定文字列である）、Ｓｅｎｔｅｎｃｅ  Ｓｔａｒｔ（文頭マーク）との確率として、Ｐ（Ｗ３｜＜ｓ＞，＜ｓ＞）を求める。一方、Ｍｉｄｄｌｅが前確定文字列でない場合、Ｌｅｆｔのみが前確定文字列であるので、この場合は、Ｓｅｎｔｅｎｃｅ  Ｓｔａｒｔとの確率として、Ｐ（Ｗ３｜＜ｓ＞，Ｗ２）＊Ｐ（Ｗ２｜＜ｓ＞，＜ｓ＞）を求める。
そして、通常の確率として、
通常の確率＝通常の確率＊α＋Ｓｅｎｔｅｎｃｅ  Ｓｔａｒｔとの確率＊（１−α）
を求める。ここで係数αは前述のように、０≦α≦１の範囲で、好ましいかな漢字変換が行われるように適宜設定される。
【００５３】
以上のようにして算出された“通常の確率”を用いて、最終確率（＝通常の確率＊前の単語までの確率）を算出する。この最終確率は、補正された該当パスの生起する確率として用い、前述のようにしてかな漢字変換を行う。
【００５４】
以上のように処理することで、文頭や文中に特定の記号がある場合の単語Ｗ３の補正された確率値（トライグラム値）は、単語Ｗ３が文頭にある場合の確率に等しくなり、したがって、文頭や文中にスペースやかぎかっこなどの特定の記号がある場合とそうでない場合で変換結果が異なるという問題を解決することができる。  
また、特定の記号がない場合でも、前確定文字列がある場合とない場合とで、それに続く文字列に対して期待される変換が異なる場合があるが、上記のように文頭マークにつながる確率との線形補間を施すことで、より好ましい変換結果を得ることができるようになる。  
したがって、本実施形態によれば、統計的言語モデル自体をトレーニングする（調整する）ことなく、上記ように補正された確率値を得る処理だけで前述の問題に対応することができるようにもなる。
【図面の簡単な説明】
【００５５】
【図１】本発明を実施する例示的システムを構成するコンピュータシステムを示す図である。
【図２】本発明による実施形態におけるプログラムデータの内容を示すブロック図である。
【図３】同実施形態におけるかな漢字変換 方法の動作の概要を示す図である。
【図４】本発明による補正された確率値（トライグラム）を得るための処理例を示す概念的なプログラムソースである。
【符号の説明】
【００５６】
１００  コンピュータシステム
１１０  コンピュータ
１２０  処理ユニット
１２１  システムバス
１３０  システムメモリ
１３１  読み出し専用メモリ
１３２  ランダムアクセスメモリ
１３３  基本入出力システム
１３４  オペレーティングモジュール
１３５  アプリケーションプログラム
１３６  他のプログラムモジュール
１３７  プログラムデータ
１４０  取り外し不可能不揮発性メモリインターフェース
１４１  ハードディスクドライブ
１４４  オペレーティングシステム
１４５  アプリケーションプログラム
１４６  他のプログラムモジュール
１４７  プログラムデータ
１５０  取り外し可能不揮発性メモリインターフェース
１５１  磁気ディスクドライブ
１５２  取り外し可能な不揮発性磁気ディスク
１５５  光ディスクドライブ
１５６  取り外し可能な不揮発性光ディスク
１６０  ユーザ入力インターフェース
１６１  ポインティングデバイス
１６２  キーボード
１７０  アダプタ
１７１  ローカルエリアネットワーク（ＬＡＮ）
１７２  モデム
１７３  ワイドエリアネットワーク（ＷＡＮ）
１８０  遠隔コンピュータ
１８１  記憶装置
１８４  マルチレベルキャッシュ
１８５  遠隔アプリケーションプログラム
１９０  ビデオインターフェース
１９１  モニタ
１９５  出力周辺インターフェース
１９６  プリンタ
１９７  スピーカ
２０２  コーパス
２０４  辞書
２０６  ユーザ辞書
３０４  統計的言語モデル
７０４  入力ひらがな
７０６  ラティス
７０８  パス−確率対応表
７１０  変換候補
７１２  かな漢字文字列
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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