(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
少なくとも１つから数文字のかな文字列に対応して当該かな文字列で始まる語をかな漢字交じりで表した表記を記憶した予測辞書と、
複文節がかなで表された見出しと、その見出しを少なくともかな漢字交じりで表した表記とを対応付けて記憶した基本辞書と、
かな文字の入力を受付ける文字入力部と、
前記文字入力部にかな文字が入力される毎に、
予測辞書を検索して入力されたかな文字列と一致する見出しがあるかどうかを調べ、該当する見出しがある場合は、この辞書に含まれる全ての当該見出しに対応する表記をそれぞれ予測候補語として出力し、
前記予測辞書に該当する見出しがない場合は、前記基本辞書を検索して入力されたかな文字列で始まる見出しがあるかどうかを調べ、該当する見出しがある場合は前記基本辞書において当該見出しに対応付けられた表記のうちの前記入力されたかな文字列に対応する文節部分を予測候補語とするとともに、この予測候補語に続く少なくとも一つの文節が、前記見出しに対応付けられた表記内に有るかどうかを調べ、該当する文節がある場合は、当該表記のうちの当該少なくとも一つの文節に対応する部分を次文節用候補語として少なくとも１つ保存する第１処理を実行するかな漢字変換部と、
少なくとも一つの前記予測候補語を表示させるためのデータを受け渡す出力部と
を備えたことを特徴とするＡＩ予測システム。
【請求項２】
前記かな漢字変換部は、表示された前記予測候補語の内の一つの語の選択が確定した後、かな文字が入力されたときは、前記次文節用候補語が保存されている場合は、前記保存された次文節用候補語のうち入力されたかな文字列で始まる少なくとも一つの前記次文節用候補語を新たな予測候補語とする第２処理を実行し、
前記出力部は、前記新たな予測候補語を表示させるためのデータを受け渡すこと
を特徴とする請求項１に記載のＡＩ予測システム。
【請求項３】
前記かな漢字変換部は、表示された前記予測候補語の内の一つの語の選択が確定した後、かな文字が入力されたときは、入力されるかな文字列が助詞かどうかを判断し、助詞である場合は、前記保存された次文節用候補語のうち当該助詞に続いて入力されたかな文字列で始まる少なくとも一つの次文節用候補語を抽出して、この抽出した次文節用候補語を新たな予測候補語とする第２処理を実行し、
前記出力部は、前記新たな予測候補語を表示させるためのデータを受け渡すこと
を特徴とする請求項１に記載のＡＩ予測システム。
【請求項４】
前記かな漢字変換部は、表示された前記予測候補語の内の一つの選択が確定した後、かな文字が入力されたときは、入力されるかな文字列が副詞かどうかを判断し、副詞である場合は、前記保存された次文節用候補語のうち当該副詞に続いて入力されたかな文字列で始まる少なくとも一つの次文節用候補語を抽出して、この抽出した次文節用候補語を新たな予測候補語とする第２処理を実行し、
前記出力部は、前記新たな予測候補語を表示させるためのデータを受け渡すこと
を特徴とする請求項１に記載のＡＩ予測システム。
【請求項５】
前記予測辞書と前記基本辞書は、ともに見出しとその見出しに対応する表記とを関連付けた辞書構造を備えることを特徴とする請求項１乃至４の内いずれか１項に記載のＡＩ予測システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、例えば携帯電話機等への適用に好適なＡＩ（Artificial Intelligence）予測システムに関する。
【背景技術】
【０００２】
今日では、携帯電話機にメール機能を搭載するのが一般的になっているが、携帯電話機のようなテンキーと十字キーとでメール等の長い文章を入力するのは不慣れなユーザにとっては負担となり、面倒であり、メッセージ等の文章入力の利便性を向上させる技術の実現が市場において強く嘱望されている。また、精細液晶の普及やＩＴの高度化により、従来は文字入力のみられなかった小型電子機器においても、このような文章入力の利便性向上のニーズが高まってきている。例えば、カーナビゲーションシステムでの地図検索、ＴＶシステムの番組検索等の如くである。このような点に着目して、従来技術として、少ない操作方法で快適に文字入力を行える予測・連携変換が実現されている。この種の技術として、例えば特許文献１では、予測候補制御部が検索された予測文字列の候補の中に付属語が含まれる場合に、前回選択された候補に接続可能な付属語を予測文字列の候補として絞り込む文字列予測方法、及びそれを用いた文書作成装置が開示されている。
【特許文献１】特開平９−２７４６１３号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００３】
しかしながら、従来技術では、かな漢字変換、予測変換、ワンタッチ変換等の各変換は統一化された辞書構造では実現されていない。
【０００４】
本発明の目的とするところは、かな漢字変換、予測変換、ワンタッチ変換の少なくともいずれかの組合せを統一化された辞書構造で実現することで、変換エンジンサイズの縮小や効率化を図ることにある。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
本発明の第１の態様によれば、少なくとも１つから数文字のかな文字列に対応して当該かな文字列で始まる語をかな漢字交じりで表した表記を記憶した予測辞書と、複文節がかなで表された見出しと、その見出しを少なくともかな漢字交じりで表した表記とを対応付けて記憶した基本辞書と、かな文字の入力を受付ける文字入力部と、前記文字入力部にかな文字が入力される毎に、予測辞書を検索して入力されたかな文字列と一致する見出しがあるかどうかを調べ、該当する見出しがある場合は、この辞書に含まれる全ての当該見出しに対応する表記をそれぞれ予測候補語として出力し、前記予測辞書に該当する見出しがない場合は、前記基本辞書を検索して入力されたかな文字列で始まる見出しがあるかどうかを調べ、該当する見出しがある場合は前記基本辞書において当該見出しに対応付けられた表記のうちの前記入力されたかな文字列に対応する文節部分を予測候補語とするとともに、この予測候補語に続く少なくとも一つの文節が、前記見出しに対応付けられた表記内に有るかどうかを調べ、該当する文節がある場合は、当該表記のうちの当該少なくとも一つの文節に対応する部分を次文節用候補語として少なくとも１つ保存する第１処理を実行するかな漢字変換部と、少なくとも一つの前記予測候補語を表示させるためのデータを受け渡す出力部とを有するＡＩ予測システムが提供される。
第１の態様において、前記かな漢字変換部は、表示された前記予測候補語の内の一つの語の選択が確定した後、かな文字が入力されたときは、前記次文節用候補語が保存されている場合は、前記保存された次文節用候補語のうち入力されたかな文字列で始まる少なくとも一つの前記次文節用候補語を新たな予測候補語とする第２処理を実行し、前記出力部は、前記新たな予測候補語を表示させるためのデータを受け渡すことを特徴としても良い。
【０００６】
第１の態様において、前記かな漢字変換部は、表示された前記予測候補語の内の一つの語の選択が確定した後、かな文字が入力されたときは、入力されるかな文字列が助詞かどうかを判断し、助詞である場合は、前記保存された次文節用候補語のうち当該助詞に続いて入力されたかな文字列で始まる少なくとも一つの次文節用候補語を抽出して、この抽出した次文節用候補語を新たな予測候補語とする第２処理を実行し、前記出力部は、前記新たな予測候補語を表示させるためのデータを受け渡すことを更に特徴としても良い。
【０００７】
第１の態様において、前記かな漢字変換部は、表示された前記予測候補語の内の一つの選択が確定した後、かな文字が入力されたときは、入力されるかな文字列が副詞かどうかを判断し、副詞である場合は、前記保存された次文節用候補語のうち当該副詞に続いて入力されたかな文字列で始まる少なくとも一つの次文節用候補語を抽出して、この抽出した次文節用候補語を新たな予測候補語とする第２処理を実行し、前記出力部は、前記新たな予測候補語を表示させるためのデータを受け渡すことを更に特徴としても良い。
【発明の効果】
【０００８】
本発明によれば、かな漢字変換、予測変換、ワンタッチ変換の少なくともいずれかの組合せを統一化された辞書構造で実現することで、変換エンジンサイズの縮小や効率化を図ることが可能なＡＩ予測システムを提供することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【０００９】
以下、図１乃至３を参照して、本発明の全ての実施の形態に係るＡＩ予測システムに共通する基本的な概念について詳細に説明する。
【００１０】
図１にはテキスト辞書２、バイナリ辞書３の生成に係る処理手順を示し説明する。
【００１１】
この図１に示されるように、テキストファイルは辞書メンテナンスツールによりそのメンテナンスがなされ、エディタ等によりその内容が追加／削除される。こうして生成されたテキスト辞書は、専用ツールによりバイナリファイル形式に変換する。以下、これをバイナリ辞書と称する。バイナリ辞書は、ソースジェネレータにより、動作環境の必要に応じてファイル形式からソースプログラム形式に変換され、ＲＯＭ等に格納される。
【００１２】
図２には辞書検索実行に係る処理手順を示し説明する。
【００１３】
この図２に示されるように、本実施の形態に係るＡＩ予測システムは、ターゲット環境で専用ツールを用いることで当該環境において動作することができる。テキスト辞書の辞書テキスト１４は専用ツールによりバイナリファイル形式に変換され、バイナリ辞書３が生成される。辞書検索部ソースプログラム１１はコンパイルされ、辞書検索部実行プログラム１２が実行されることでバイナリ辞書３の検索・候補抽出がなされる。
【００１４】
図３には本発明の全ての実施の形態に共通するＡＩ予測システムの概念図を示し説明する。この図３に示されるように、ＡＩ予測システムは、文字入力部２１、かな漢字変換部２２、出力部２３、表示部２４、予測辞書３ａ、基本辞書３ｂ、連携辞書３ｃ、ワンタッチ辞書３ｄからなる。そして、バイナリ辞書３は、これら辞書３ａ，３ｂ，３ｄとして複数個利用することが可能となっており、所謂マルチ変換辞書構造となっている。
【００１５】
文字入力部２１より文字が入力されると、辞書検索部実行プログラム１２に基づき、かな漢字変換部２２は当該文字について各種辞書３ａ〜３ｄを参照して変換を行う。このようにして検索、変換された結果を、出力部２３を介して表示部２４に表示する。
【００１６】
ここで、これらの変換のうち、予測変換では、先頭の１文字を入力すると、かな漢字変換部２２は予測辞書３ａを参照し、その文字で始まる語を候補として自動的に抽出することになる。更に文字を入力していくと、候補が更に絞り込まれていく。このとき、以前使用した語は、優先して上位候補として示される。一方、連携変換では、前述した予測変換により変換した語を確定すると、かな漢字変換部２２は、連携辞書３ｃを参照し、自動的にそれに続く語の候補が抽出する。このとき、以前使用した語は、優先して上位候補として示される。この連携変換を利用すれば、最初の１文字を入力した後、自動的に現れる予測候補を次々と選択していくだけで所望とする文章を作成することができる。尚、連携語が見当たらない場合には、確定候補の文法情報を基にした付属語を自動的に出力する。
【００１７】
基本辞書３ｂには、図４（ａ）に示されるような用例を含むもののほか、図４（ｂ）に示されるような複数助詞表現を含むものもある。図４（ａ）の例では、例えば「鎬を削る」との表記（漢字）と「しのぎをけずる」との見出し（ヨミ）とが対応付けられている。一方、図４（ｂ）の例では、例えば「公算［が／は］大きい」との表記（漢字）と「こうさん［が／は］おおきい」との見出し（ヨミ）とが対応付けられている。
【００１８】
以下、上記をふまえて、本発明の第１乃至４の実施の形態について説明する。
【００１９】
先ず、本発明の第１の実施の形態について説明する。
【００２０】
図５に示されるように、この第１の実施の形態に係るＡＩ予測システムでは、かな漢字変換部２２が基本辞書３ａの先読みを行う点が特徴的であるといえる。
【００２１】
この特徴点をふまえつつ、図６のフローチャートを参照して、第１の実施の形態に係るＡＩ予測システムの処理手順について詳細に説明する。
【００２２】
入力部２１を介して文字入力がなされると、かな漢字変換部２２は、当該文字がカナ文字列であるか否かを判断する（ステップＳ１１）。ここで、入力された文字がカナ文字列ではないと判断した場合、この処理を終了する。一方、入力された文字がカナ文字列であると判断した場合、かな漢字変換部２２は、予測辞書３ａを参照して候補を検索し（ステップＳ１２，Ｓ１３）、入力されたカナ文字列と見出しが一致する場合には、予測候補として出力部２３を介して出力し（ステップＳ１４）、入力されたカナ文字列と見出しが一致しない場合には、入力されたカナ文字列が見出しを超えているか否かを判断する（ステップＳ１５）。そして、見出しを超えていない場合には上記ステップＳ１２に戻り、上記動作を繰り返し、一方で見出しを超えている場合にはステップＳ１６以降の処理に進む。
【００２３】
続いて、かな漢字変換部２２は、基本辞書３ｂを検索し（ステップＳ１６）、入力されたカナ文字列全部と見出しが一致するか否かを判断する（ステップＳ１７）。ここで、両者が一致する場合には、予測候補として出力部２３を介して出力し（ステップＳ１４）、両者が一致しない場合には、続いて入力されたカナ文字列が見出しを超えているか否かを判断する（ステップＳ１８）。そして、入力されたカナ文字列が見出しを超えていない場合には上記ステップＳ１６に戻り、上記動作を繰り返し、一方で入力されたカナ文字列が見出しを超えている場合には処理を終了することとなる。
【００２４】
以上の処理によれば、予測辞書３ａに、予測入力で該当する候補がなかった場合でも適切な予測候補を出力することができる。
【００２５】
以上説明したように、本発明の第１の実施の形態では、少なくとも見出しと表記とを対応つけて記憶した基本辞書３ｂと、文字列の入力を受付ける文字入力部２１と、当該文字列数が見出し文字数を超えている場合に基本辞書３ｂを検索し、入力された文字列の全部と見出しが一致するまで当該基本辞書３ｂの検索を繰り返し、一致した場合に当該見出しを予測候補として出力するかな漢字変換部２２と、を有するＡＩ予測システムが提供される。
【００２６】
次に本発明の第２の実施の形態について説明する。
【００２７】
次文字列予測法である連携変換は、前文節の文節に合致した付属語を提示するものである。本発明の第２の実施の形態に係るＡＩ予測システムでは、図７に示されるように例えば「飛行機」等の第一文節を入力し確定した後、入力された「の」の予測変換で、「乗る」「乗り遅れる」等といった第一文節の「飛行機」と関連性のある自立語を次文節として出力することができる。この点、通常のシステムでは「飛行機」との関連性は何等考慮されてはいなかったので、本実施の形態の特徴の一つであるといえる。
【００２８】
以下、図８乃至図１０のフローチャートを参照して、第２の実施の形態に係るＡＩ予測システムの処理手順について詳細に説明する。
【００２９】
図８に示される処理を開始すると、かな漢字変換部２２は、文字入力部２１を介して入力されたカナ文字列が第一文節であるか否かを判断する（ステップＳ２１）。ここで、入力されたカナ文字列が第一文節であると判断した場合には後述する第一文節処理を行い（ステップＳ２２）、第二文節であると判断した場合には後述する第二文節処理を行い（ステップＳ２３）、処理を終了することになる。
【００３０】
次に図９のフローチャートを参照して、上記第一文節処理について詳細に説明する。
【００３１】
この第一文節処理を開始すると、かな漢字変換部２２は、予測辞書３ａに該当があるか否かを判断する（ステップＳ３１）。ここで、該当するものがあると判断した場合には、予測候補として出力部２３を介して出力し（ステップＳ３２）、リターンする。その一方、予測辞書３ａに該当がないと判断した場合には、基本辞書３ｂに該当があるか否かを判断する（ステップＳ３３）。このステップＳ３３にて、基本辞書３ｂに該当がないと判断した場合、リターンする。これに対して、基本辞書３ｂに該当があると判断した場合には、予測候補として出力部２３を介して出力する（ステップＳ３４）。そして、用例があるか否かを続けて判断し（ステップＳ３５）、用例がないと判断した場合にはリターンし、用例があると判断した場合には用例を次文節用候補バッファに控えておき（ステップＳ３６）、文節参照フラグをセットし（ステップＳ３７）、リターンすることになる。
【００３２】
次に図１０のフローチャートを参照して、上記第二文節処理について詳細に説明する。
【００３３】
第二文節処理を開始すると、かな漢字変換部２２は、文節参照があるか否かを判断し（ステップＳ４１）、文節参照があると判断した場合には予測候補として出力部２３を介して出力し（ステップＳ４２）、文節参照がないと判断した場合には予測辞書３ａに該当があるか否かを判断する（ステップＳ４３）。そして、該当するものがあると判断した場合には予測候補として出力し（ステップＳ４５）、リターンする。一方、該当するものがないと判断した場合には、かな漢字変換部２２は、基本辞書３ｂに該当するものがあるか否かを判断する（ステップＳ４４）。ここで、基本辞書３ｂに該当するものがあると判断した場合には予測候補として出力した後（ステップＳ４５）、リターンする。一方、基本辞書３ｂに該当するものがないと判断した場合にはそのままリターンする。
【００３４】
以上説明したように、本発明の第２の実施の形態では、少なくとも見出しと表記とを対応つけて記憶した基本辞書３ｂと、予測辞書３ａと、文字列の入力を受付ける文字入力部２１と、第一文節について、上記予測辞書３ａに該当がないと判断した場合には基本辞書３ｂに該当があるか否かを判断し、基本辞書３ｂに該当があると判断した場合には予測候補として出力し、用例があるか否かを続けて判断し、用例があると判断した場合には用例を次文節用候補とする第一文節処理と、第二文節について、文節参照があるか否かを判断し、文節参照があると判断した場合には予測候補として出力する第二文節処理と、を実行するかな漢字変換部２２と、を有し、上記基本辞書と予測辞書とが統一化された辞書構造となっていることを特徴とするＡＩ予測システムが提供される。
【００３５】
次に本発明の第３の実施の形態について説明する。
【００３６】
第３の実施の形態に係るＡＩ予測システムは、図１１に示されるように、第一文節を助詞ありで、例えば「飛行機に」と入力・確定した後の入力の「の」の予測変換で「乗る」「乗り遅れる」等の関連性のある自立語を次文節として出力するものである。
【００３７】
即ち、従来技術では、第一文節の「飛行機」とは直接関連性のない予測辞書の候補を出力していたが、この第３の実施の形態に係るＡＩ予測システムでは、「飛行機」と関連性のある候補を出力した後で、予測辞書の候補を出力することとなる。
【００３８】
以下、図１２及び図１３のフローチャートを参照して、第３の実施の形態に係るＡＩ予測システムの処理手順について詳細に説明する。
【００３９】
この図１２の処理を開始すると、かな漢字変換部２２は、文字入力部２１を介して入力されたカナ文字列が第一文節であるか否かを判断する（ステップＳ５１）。ここで、入力されたカナ文字列が第一文節であると判断した場合には第一文節処理を行い（ステップＳ５２）、第一文節ではないと判断した場合には、それが助詞であるか否かを判断する（ステップＳ５３）。そして、助詞であると判断した場合には後述する助詞確定処理を実行する（ステップＳ５４）。一方、助詞でないと判断した場合には、かな漢字変換部２２は、文節参照があるか否かを判断する（ステップＳ５５）。ここで、文節参照がない場合には上記ステップＳ５１に戻り、上記動作を繰り返す。一方、文節参照があると判断した場合には、第二文節処理を行い（ステップＳ５６）、処理を終了することになる。
【００４０】
尚、上記第一文節処理、第２文節処理については、第２の実施の形態（図９、図１０）と同様であるので、ここでは重複した説明は省略する。
【００４１】
続いて、図１３のフローチャートを参照して、上記助詞確定処理について説明する。
【００４２】
さて、この処理に入ると、先ず正規表現があるか否かを判断する（ステップＳ６１）。ここで、正規表現がない場合には控え用例をクリアし（ステップＳ６２）、文節参照フラグをクリアし（ステップＳ６４）、リターンする。一方、正規表現がある場合には控えの用例があるか否かを判断する（ステップＳ６３）。ここで、控えの用例がない場合には文節参照フラグをクリアし（ステップＳ６４）、リターンする。一方、控えの用例がある場合には、そのままリターンすることになる。
【００４３】
以上説明したように、第３の実施の形態では、第２の実施の形態の作用に加えて、更に正規表現があるか否かを判断し、正規表現がない場合には控え用例をクリアし、正規表現がある場合には控えの用例があるか否かを判断し、控えの用例がない場合には文節参照しないよう制御する、ことを更に特徴とするＡＩ予測システムが提供される。
【００４４】
ここで、前述した第２及び第３の実施の形態は、以下のように変更可能である。
【００４５】
即ち、図１４に示されるように、文字列ばかりでなく外字コードである絵文字を含む文字列、例えば「飛行機の絵文字（以下、絵文字は（絵）とする）に」等の第一文節を入力し確定した後の入力「の」の予測変換で「乗る」「乗り遅れる」等の関連性がある自立語を次文節として出力することができる。また、図１５に示されるように、第一文節を助詞なしで、例えば「飛行機（絵）」を入力し確定した後の入力「の」の予測変換で「乗る」「乗り遅れる」等の関連性がある自立語を次文節として出力することができる。
【００４６】
つまり、従来技術では、「飛行機(絵)」の飛行機とは直接関連性のない予測辞書の候補を出力していたが、これら変形例によれば「飛行機(絵)」の飛行機と関連性のある候補を出力した後に予測辞書の候補を出力することができる。
【００４７】
さらに、前述した第２及び第３の実施の形態は、第一文節に続く「複数助詞表現」にも対応可能となるように変形することができる。
【００４８】
即ち、図１６（ａ）乃至（ｃ）に示されるように、第一文節「お茶」を入力し確定した後、助詞「が」、「あ」又は「の」を入力し確定した後、続けて入力された「あ」で予測することができる。つまり、この変形例の場合には、かな漢字変換部２２は、助詞「が」を入力し確定したとき、「お茶」と関連性のある候補であり且つ助詞「が」、「は」又は「の」と正しい係り受けとなる候補を出力した後、予測辞書の候補を出力する。
【００４９】
次に本発明の第４の実施の形態について説明する。
【００５０】
この第４の実施の形態は、第一文節に続く「副詞的表現」にも対応するものである。
【００５１】
図１７（ａ），（ｂ）に示されるように、この第４の実施の形態に係るＡＩ予測システムでは、第一文節として「お茶」を入力し確定した後、助詞及び副詞を入力し確定して、その後に入力された「あ」で予測を行うものである。すなわち、より詳細には、例えば図１７（ａ）に示されるように、副詞「とても」を確定した場合、「お茶」と関連性のある候補であり且つ副詞「とても」と正しい係り受けとなる候補を出力し、その後、予測辞書の通常候補を出力するものである。さらに、例えば図１７（ｂ）に示されるように、副詞「少し」を確定した場合、「お茶」と関連性のある候補であり且つ副詞「少し」と正しい係り受けとなる候補を出力し、その後、予測辞書の通常候補を出力するものである。
【００５２】
以下、図１８，１９のフローチャートを参照して、第４の実施の形態に係るＡＩ予測システムによる処理手順を詳細に説明する。
【００５３】
この図１８の処理を開始すると、かな漢字変換部２２は、文字入力部２１を介して入力されたカナ文字列が第一文節であるか否かを判断する（ステップＳ７１）。ここで、入力されたカナ文字列が第一文節であると判断した場合には第一文節処理を行い（ステップＳ７２）、第一文節ではないと判断した場合には、それが副詞であるか否かを判断する（ステップＳ７３）。そして、副詞であると判断した場合には後述する副詞確定処理を実行する（ステップＳ７４）。一方、副詞で無いと判断した場合には、文節参照があるか否かを判断する（ステップＳ７５）。ここで、文節参照がない場合にはステップＳ７１に戻り、上記動作を繰り返し、文節参照があると判断した場合には第二文節処理を行い（ステップＳ７６）、処理を終了することになる。尚、上記第一文節処理、第２文節処理については、第２の実施の形態（図９、図１０）と同様であるので、ここでは重複した説明は省略する。
【００５４】
続いて、図１９のフローチャートを参照して、上記副詞確定処理について説明する。
【００５５】
さて、この処理に入ると、先ず入力された副詞が適切であるか否かを判断する（ステップＳ８１）。ここで、適切でない場合には控え用例をクリアし（ステップＳ８２）、文節参照フラグをクリアし（ステップＳ８４）、リターンする。一方、適切である場合には控えの用例があるか否かを判断する（ステップＳ８３）。ここで、控えの用例がない場合には文節参照フラグをクリアし（ステップＳ８４）、リターンする。一方、控えの用例がある場合には、そのままリターンすることになる。
【００５６】
以上説明したように、第４の実施の形態によれば、上記かな漢字変換部２２は、更に副詞が適切か否かを判断し、適切でない場合には控え用例をクリアし、適切である場合には控えの用例があるか否かを判断し、控えの用例がない場合には文節参照しないように制御する副詞確定処理を実施することを更に特徴とするＡＩ予測システムが提供される。
【００５７】
以上、本発明の第１乃至第４の実施の形態について説明したが、本発明はこれに限定されることなく、その趣旨を逸脱しない範囲で種々の改良・変更が可能である。
【００５８】
例えば、上記実施の形態に係るＡＩ予測システムは、携帯電話機、ＰＨＳ、ＰＤＡ等のモバイル機器、家庭用電話機、ＩＰ電話機等の電話機、ＴＶ、セットトップボックス、ＨＤＤレコーダ、ＤＶＤレコーダ、ファクシミリ、複合機、プリンタ、カーナビゲーション、デジタルカメラ、ゲーム機器等、主にテンキーで文字入力を行う小型電子機器に適用可能であることは勿論である。
【図面の簡単な説明】
【００５９】
【図１】テキスト辞書２、バイナリ辞書３の生成に係る処理手順を示す図。
【図２】辞書検索実行に係る処理手順を示す図。
【図３】本発明の全ての実施の形態に共通するＡＩ予測システムの概念図。
【図４】（ａ）は用例を含む基本辞書３ｂの構成例を示す図、（ｂ）は複数助詞表現を含む基本辞書３ｂの構成例を示す図。
【図５】第１の実施の形態に係るＡＩ予測システムの特徴を示す概念図。
【図６】第１の実施の形態に係るＡＩ予測システムの処理を示すフローチャート。
【図７】第２の実施の形態に係るＡＩ予測システムの特徴を示す概念図。
【図８】第２の実施の形態に係るＡＩ予測システムの処理を示すフローチャート。
【図９】第一文節処理を説明するフローチャート。
【図１０】第二文節処理を説明するフローチャート。
【図１１】第３の実施の形態に係るＡＩ予測システムの特徴を示す概念図。
【図１２】第３の実施の形態に係るＡＩ予測システムの処理を示すフローチャート。
【図１３】助詞確定処理を説明するフローチャート。
【図１４】第２及び第３の実施の形態の変形例を説明する図。
【図１５】第２及び第３の実施の形態の変形例を説明する図。
【図１６】（ａ）〜（ｃ）は第２及び第３の実施の形態の変形例を説明する図。
【図１７】（ａ）及び（ｂ）は、第４の実施の形態の概念図。
【図１８】第４の実施の形態に係るＡＩ予測システムの処理を示すフローチャート。
【図１９】副詞確定処理を説明するフローチャート。
【符号の説明】
【００６０】
１…テキストファイル、２…テキスト辞書、３…バイナリ辞書、３ａ…予測辞書、３ｂ…基本辞書、３ｃ…連携辞書、３ｄ…ワンタッチ辞書、４…ソースプログラム、１１…辞書検索部ソースプログラム、１２…辞書検索部実行プログラム、１４…辞書テキスト、２１…文字入力部、２２…かな漢字変換部、２３…出力部、２４…表示部。
【図１】
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【図２】
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【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】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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【図１８】
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【図１９】
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