(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
文字入力時のユーザの躓きを検出し、文字入力の支援を行なう入力支援装置であって、
入力中の文字列を、文節に分割する文字列分割部と、
少なくとも読み、表記、品詞および活用形を示す情報を保持する辞書を用いて、文節毎に仮名漢字変換を行ない、仮名漢字変換結果を示す候補文字列群とそれぞれの生起確率を出力する仮名漢字変換部と、
確定前の入力中の文字列の文字列長に基づいて、前記文字列長が第１の閾値以上であり、かつ仮名漢字変換部から取得した文節数が第２の閾値以上である場合に、ユーザの文字列変換操作についての躓きを検出する躓き検出部と、
前記検出された躓きに対応したアドバイスの提示を行なうアドバイス提示部と、を備えることを特徴とする入力支援装置。
【請求項２】
前記躓き検出部は、前記第１の閾値と前記第２の閾値を変数とした関数により算出された値が第３の閾値以上である場合に、躓きとして検出することを特徴とする請求項１記載の入力支援装置。
【請求項３】
文字入力時のユーザの躓きを検出し、文字入力の支援を行なう入力支援装置であって、
入力中の文字列を、文節に分割する文字列分割部と、
少なくとも読み、表記、品詞および活用形を示す情報を保持する辞書を用いて、文節毎に仮名漢字変換を行ない、仮名漢字変換結果を示す候補文字列群とそれぞれの生起確率を出力する仮名漢字変換部と、
確定前の入力中の文字列の文字列長に基づいて、前記文字列長が第１の閾値以上である場合に、ユーザの文字列変換操作についての躓きを検出する躓き検出部と、
前記検出された躓きに対応したアドバイスの提示を行なうアドバイス提示部と、を備え、
前記躓き検出部は、前記仮名漢字変換部から出力される各候補文字列の生起確率が第４の閾値以下である場合に、躓きとして検出することを特徴とする入力支援装置。
【請求項４】
文字入力時のユーザの躓きを検出し、文字入力の支援を行なう入力支援装置であって、
入力中の文字列を、文節に分割する文字列分割部と、
少なくとも読み、表記、品詞および活用形を示す情報を保持する辞書を用いて、文節毎に仮名漢字変換を行ない、仮名漢字変換結果を示す候補文字列群とそれぞれの生起確率を出力する仮名漢字変換部と、
確定前の入力中の文字列の文字列長に基づいて、前記文字列長が第１の閾値以上である場合に、ユーザの文字列変換操作についての躓きを検出する躓き検出部と、
前記検出された躓きに対応したアドバイスの提示を行なうアドバイス提示部と、を備え、
前記躓き検出部は、前記仮名漢字変換部から出力される各候補文字列の生起確率が最も高い最大生起確率とそれ以外のいずれかの生起確率との差が第５の閾値以下である場合に、躓きとして検出することを特徴とする入力支援装置。
【請求項５】
文字入力時のユーザの躓きを検出し、文字入力の支援を行なう入力支援装置であって、
入力中の文字列を、文節に分割する文字列分割部と、
少なくとも読み、表記、品詞および活用形を示す情報を保持する辞書を用いて、文節毎に仮名漢字変換を行ない、仮名漢字変換結果を示す候補文字列群とそれぞれの生起確率を出力する仮名漢字変換部と、
確定前の入力中の文字列の文字列長に基づいて、前記文字列長が第１の閾値以上である場合に、ユーザの文字列変換操作についての躓きを検出する躓き検出部と、
前記検出された躓きに対応したアドバイスの提示を行なうアドバイス提示部と、を備え、
前記躓き検出部は、前記仮名漢字変換部から出力される各候補文字列の生起確率が最も高い最大生起確率以外のいずれかの生起確率と前記最大生起確率との比が第６の閾値以上である場合に、躓きとして検出することを特徴とする入力支援装置。
【請求項６】
文字入力時のユーザの躓きを検出し、文字入力の支援を行なう入力支援装置であって、
入力中の文字列を、文節に分割する文字列分割部と、
少なくとも読み、表記、品詞および活用形を示す情報を保持する辞書を用いて、文節毎に仮名漢字変換を行ない、仮名漢字変換結果を示す候補文字列群とそれぞれの生起確率を出力する仮名漢字変換部と、
確定前の入力中の文字列の文字列長に基づいて、前記文字列長が第１の閾値以上である場合に、ユーザの文字列変換操作についての躓きを検出する躓き検出部と、
前記検出された躓きに対応したアドバイスの提示を行なうアドバイス提示部と、を備え、
前記躓き検出部は、前記入力文字列に対し、削除またはカーソル移動のいずれかの操作を行なった累計回数が第８の閾値以上である場合に、躓きとして検出することを特徴とする入力支援装置。
【請求項７】
文字入力時のユーザの躓きを検出し、文字入力の支援を行なう入力支援装置であって、
入力中の文字列を、文節に分割する文字列分割部と、
少なくとも読み、表記、品詞および活用形を示す情報を保持する辞書を用いて、文節毎に仮名漢字変換を行ない、仮名漢字変換結果を示す候補文字列群とそれぞれの生起確率を出力する仮名漢字変換部と、
確定前の入力中の文字列の文字列長に基づいて、ユーザの文字列変換操作についての躓きを検出する躓き検出部と、
前記検出された躓きに対応したアドバイスの提示を行なうアドバイス提示部と、を備え、
前記躓き検出部は、さらに、少なくとも前記文字列長、文節数、前記仮名漢字変換部から出力される各候補文字列の生起確率、入力文字列の最後の文字がユーザにより入力された時点での当該入力文字列の最終入力時刻からその後の当該入力文字列の入力再開時刻、および削除またはカーソル移動のいずれかの操作を行なった累計回数、のいずれかを特徴量とし、前記特徴量に対して躓きであるか否かを示すラベル付を行ない、予め前記特徴量を用いて識別器の学習を行なうことによって、識別器を作成する学習フェーズ、および、使用時には、前記入力中の文字列または前記仮名漢字変換結果に対して、前記識別器に前記特徴量を入力することによって、躓きとして検出する利用フェーズを有することを特徴とする入力支援装置。
【請求項８】
前記躓き検出部は、ユーザの入力スキルを示すスキル情報を取得し、前記スキル情報によって示される入力スキルが第９の閾値以下である場合に、躓きとして検出することを特徴とする請求項１から請求項７のいずれかに記載の入力支援装置。
【請求項９】
サーバ装置と端末装置とから構成され、文字入力時のユーザの躓きを検出し、文字入力の支援を行なう入力支援システムであって、
前記端末装置は、
ユーザからの入力を受け付ける入力部と、
少なくとも入力された文字列を画面に表示する表示部と、を備え、
前記サーバ装置は、
前記端末装置から入力中の文字列を、文節に分割する文字列分割部と、
少なくとも読み、表記、品詞および活用形を示す情報を保持する辞書を用いて、文節毎に仮名漢字変換を行ない、候補文字列群を出力する仮名漢字変換部と、
確定前の入力中の文字列の文字列長に基づいて、前記文字列長が第１の閾値以上であり、かつ仮名漢字変換部から取得した文節数が第２の閾値以上である場合に、ユーザの文字列変換操作についての躓きを検出する躓き検出部と、
前記検出された躓きに対応したアドバイスの提示を行なうアドバイス提示部と、を備え、
前記端末装置の前記表示部は、
前記アドバイスを表示すること、を特徴とする入力支援システム。
【請求項１０】
文字入力時のユーザの躓きを検出し、文字入力の支援を行なう入力支援装置のプログラムであって、
入力中の文字列を、文節に分割する処理と、
少なくとも読み、表記、品詞および活用形を示す情報を保持する辞書を用いて、文節毎に仮名漢字変換を行ない、候補文字列群を出力する処理と、
確定前の入力中の文字列の文字列長に基づいて、前記文字列長が第１の閾値以上であり、かつ仮名漢字変換部から取得した文節数が第２の閾値以上である場合に、ユーザの文字列変換操作についての躓きを検出する処理と、
前記検出された躓きに対応したアドバイスの提示を行なう処理と、の一連の処理をコンピュータに実行させることを特徴とするプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、文字入力時のユーザの躓きを検出し、文字入力の支援を行なう技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来から、携帯電話機やＰＤＡ（Personal Digital Assistant）などの端末装置では、文字入力は頻度の高い操作となっている。ところが、この文字入力は、端末装置の操作に不慣れなユーザにとっては、複雑で容易でない操作となっている。特許文献１では、タイピングゲームによって、ある入力タスクをユーザに与え、入力中の操作の正確さや入力速度を測定し、ゲームにフィードバックする技術が開示されている。
【０００３】
また、特許文献２や特許文献３に開示されている技術では、文字入力に限らず、画面の表示時間や有効キーの割合、すなわち、ユーザが操作面を操作したときに、その操作が受け付けられた割合などに応じて、ユーザの操作の習熟度を判断する。そして、習熟度が低い場合は、操作チュートリアルの表示や、ＧＵＩパターンを変更する。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２０１２−２３４１１３号公報
【特許文献２】特開２０１４−０１６７８１号公報
【特許文献３】特開２０１０−１０２４６５号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
一般的に、携帯端末が備える文字入力装置は、ユーザが現在入力中の文字列に対して、前方一致などで文字列を補完する機能を有する。また、日本語入力では、形態素などの区切りを予測し、候補文字列を表示する機能を有する。これらの機能は、ユーザの入力を補助する点で有効である。
【０００６】
しかしながら、操作に不慣れなユーザは、すぐにこれらの機能を使いこなすことが困難な場合が多い。例えば、長い文字列を一気に入力してしまい、適切な文の分割がされない場合がある。特に、途中の文字が誤った時にこのような現象は顕著に起こる。
【０００７】
例えば、「今日は晴れだが明日は雨」と入力したい場合、
（ア）きょうは（変換）はれだが（変換）あしたは（変換）あめ（変換）
と、文節毎に変換を押して入力する入力方法や、
（イ）きょうははれだがあしたはあめ（変換）
と、一文または文節より長い文字列を入力してから変換を押すことで、文節の分割をＩＭＥ（Input Method Editor）の文字列分割機能に任せる入力方法がある。
【０００８】
（イ）のように一文を入れて変換を押す入力方法は、（ア）と比べて、最も効率が良い場合、文節数Ｗ−１回の操作短縮を図ることができる。しかし、（イ）の場合、例えば、「きゅうらはれだがあしたはあめ」のように入力間違えが起こると、分割位置を誤り得るため、訂正にかかる操作が多いという問題がある。操作に不慣れなユーザは、入力することに集中して、入力中の誤りに気付かないことが少なくない。特に、このような現象は、入力文字列が長いほど顕著に起こる傾向にある。
【０００９】
誤変換を自動で修復したり、誤りと予測される箇所について自動でカーソル移動をするという技術は数多く提案されているが、必ずしも訂正できるわけではない。
【００１０】
上記の特許文献１では、ユーザの操作に対し、フィードバックをする技術が開示されているが、この特許文献１では、タイピングのみに着目しており、文字やガイドに沿ってタイピングすることは想定しているが、候補文字列をどのように使うかについては着目していない。また、特許文献２および特許文献３においては、速度や時間という物理量を用いているが、オブジェクト操作にのみ言及している。文字入力、特に候補文字列選択に関するアドバイスを提示する場合は、物理量だけでなく、言語的な情報も必須である。
【００１１】
このようなユーザの文字入力における躓きを検出し、アドバイスを提示することができれば、操作に不慣れなユーザでも簡易に文字入力を行なうことができるようになると考えられる。
【００１２】
本発明は、このような事情に鑑みてなされたものであり、仮名漢字変換された変換候補が適切に利用されない入力操作のスキル・躓きを検出し、アドバイスを提示することによって、操作に不慣れなユーザに対し、適切な操作をするように促すことができる入力支援装置、入力支援システムおよび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】
【００１３】
（１）上記の目的を達成するために、本発明は、以下のような手段を講じた。すなわち、文字入力時のユーザの躓きを検出し、文字入力の支援を行なう入力支援装置であって、入力中の文字列を、文節に分割する文字列分割部と、少なくとも読み、表記、品詞および活用形を示す情報を保持する辞書を用いて、文節毎に仮名漢字変換を行ない、仮名漢字変換結果を示す候補文字列群とそれぞれの生起確率（仮名漢字変換部から出力される各候補文字列が生起する確率）を出力する仮名漢字変換部と、確定前の入力中の文字列の文字列長に基づいて、ユーザの文字列変換操作についての躓きを検出する躓き検出部と、前記検出された躓きに対応したアドバイスの提示を行なうアドバイス提示部と、を備えることを特徴とする。
【００１４】
このように、入力中の文字列を、文節に分割し、辞書を用いて文節毎に仮名漢字変換を行ない、候補文字列群を出力し、確定前の入力中の文字列の文字列長に基づいて、ユーザの文字列変換操作についての躓きを検出し、検出された躓きに対応したアドバイスの提示を行なうので、長い文字列を入力し候補文字列群が適切ではない場合、または、長い文字列を入力する傾向にあり入力誤りを起こしやすいユーザに対して、文節に分割して文字列を入力するよう促すことが可能となる。その結果、文字入力操作に不慣れなユーザであっても、文字入力操作を容易に行なうことができるようになる。
【００１５】
（２）また、本発明の入力支援装置において、前記躓き検出部は、前記文字列長が第１の閾値以上である場合に、躓きとして検出することを特徴とする。
【００１６】
このように、文字列長が第１の閾値以上である場合に、躓きとして検出するので、文字列長が一定の長さ以上入力されているのにこれを見逃されていることをユーザに気付かせることが可能となる。
【００１７】
（３）また、本発明の入力支援装置において、前記躓き検出部は、前記文字列長が前記第１の閾値以上であり、かつ仮名漢字変換部から取得した文節数が第２の閾値以上である場合に、躓きとして検出することを特徴とする。
【００１８】
このように、文字列長が第１の閾値以上であり、かつ仮名漢字変換部から取得した文節数が第２の閾値以上である場合に、躓きとして検出するので、躓きにおける誤検出を回避することができる。すなわち、一単語の文字列長が長く、文節数が少ない文字列を、検出の対象外とすることで、検出の精度を高めることが可能となる。
【００１９】
（４）また、本発明の入力支援装置において、前記躓き検出部は、前記第１の閾値と前記第２の閾値を変数とした関数により算出された値が第３の閾値以上である場合に、躓きとして検出することを特徴とする。
【００２０】
このように、文字列長と文節数には相関関係があり、第１の閾値と第２の閾値を変数とした関数により算出することができ、算出した値が第３の閾値以上である場合に、躓きとして検出するので、一単語の文字列長は長いが文節数は少ない文字列を検出の対象外とすることが可能となる。文字列長と文節数の相関関係を利用することで、さらに検出の精度を高めることが可能となる。
【００２１】
（５）また、本発明の入力支援装置において、前記躓き検出部は、前記仮名漢字変換部から出力される各候補文字列の生起確率（仮名漢字変換部から出力される各候補文字列が生起する確率）が第４の閾値以下である場合に、躓きとして検出することを特徴とする。
【００２２】
このように、仮名漢字変換された各候補文字列の生起確率が第４の閾値以下である場合に、躓きとして検出するので、仮名漢字変換部から出力された候補文字列群が適切ではない場合、または、文字列が日本語として誤った入力がされている場合に、これらが見逃されていることをユーザに気付かせることが可能となる。
【００２３】
（６）また、本発明の入力支援装置において、前記躓き検出部は、前記仮名漢字変換部から出力される各候補文字列の生起確率が最も高い最大生起確率とそれ以外のいずれかの生起確率との差が第５の閾値以下である場合に、躓きとして検出することを特徴とする。
【００２４】
このように、仮名漢字変換部から出力される各候補文字列の生起確率が最も高い生起確率とそれ以外のいずれかの生起確率の差が第５の閾値以下である場合に、躓きとして検出するので、各候補文字列の生起確率間の相関関係を利用することで、検出の精度を高めることが可能となる。
【００２５】
（７）また、本発明の入力支援装置において、前記躓き検出部は、前記仮名漢字変換部から出力される各候補文字列の生起確率が最も高い最大生起確率以外のいずれかの生起確率と前記最大生起確率との比が第６の閾値以上である場合に、躓きとして検出することを特徴とする。
【００２６】
このように、仮名漢字変換部から出力される各候補文字列の生起確率が最も高い生起確率とそれ以外のいずれかの生起確率の比が第６の閾値以下である場合に、躓きとして検出するので、各候補文字列の生起確率間の相関関係を利用することで、検出の精度を高めることが可能となる。
【００２７】
（８）また、本発明の入力支援装置において、前記躓き検出部は、前記入力文字列の最後の文字がユーザにより入力された時点での当該入力文字列の最終入力時刻と、その後の当該入力文字列の入力再開時刻を取得し、前記最終入力時刻から前記入力再開時刻までの時間が第７の閾値以上である場合に、躓きとして検出することを特徴とする。
【００２８】
このように、入力文字列の最後の文字がユーザにより入力された時点での当該入力文字列の最終入力時刻と、その後の当該入力文字列の入力再開時刻を取得し、最終入力時刻から入力再開時刻までの時間が第７の閾値以上である場合に、躓きとして検出するので、ユーザが文字列入力後に、入力文字列の誤りに気付く、もしくは入力文字列に対する仮名漢字変換部から出力された各候補文字列が予期していたものと違うなど、修正や操作に戸惑わないように、入力誤りを起こしやすいユーザに対して、文節に分割して文字列を入力するよう促すことが可能となる。
【００２９】
（９）また、本発明の入力支援装置において、前記躓き検出部は、前記入力文字列に対し、削除またはカーソル移動のいずれかの操作を行なった累計回数が第８の閾値以上である場合に、躓きとして検出することを特徴とする。
【００３０】
このように、入力文字列に対し、削除またはカーソルの移動のいずれかの操作を行なった累計回数が第８の閾値以上である場合に、躓きとして検出するので、長い文字列を入力する傾向にあり、入力誤りを起こしやすいユーザに対して、文節に分割して文字列を入力するよう促すことを可能とする。
【００３１】
（１０）また、本発明の入力支援装置において、前記躓き検出部は、少なくとも前記文字列長、文節数、前記仮名漢字変換部から出力される各候補文字列の生起確率、入力文字列の最後の文字がユーザにより入力された時点での当該入力文字列の最終入力時刻からその後の当該入力文字列の入力再開時刻、および削除またはカーソル移動のいずれかの操作を行なった累計回数、のいずれかを特徴量とし、前記特徴量に対して躓きであるか否かを示すラベル付を行ない、予め前記特徴量を用いて識別器の学習を行なうことによって、識別器を作成する学習フェーズ、および、使用時には、前記入力中の文字列または前記仮名漢字変換結果に対して、前記識別器に前記特徴量を入力することによって、躓きとして検出する利用フェーズを有することを特徴とする。
【００３２】
このように、少なくとも文字列長、文節数、仮名漢字変換部から出力される各候補文字列の生起確率、入力文字列の最後の文字がユーザにより入力された時点での当該入力文字列の最終入力時刻からその後の当該入力文字列の入力再開時刻、および削除またはカーソル移動のいずれかの操作を行なった累計回数、のいずれかを特徴量とし、特徴量に対して躓きであるか否かを示すラベル付を行ない、予め特徴量を用いて識別器の学習を行なうことによって、識別器を作成する学習フェーズ、および、使用時には、入力中の文字列または仮名漢字変換結果に対して、識別器に特徴量を入力することによって、躓きとして検出する利用フェーズを有することにより、検出の精度を高めることが可能となる。
【００３３】
（１１）また、本発明の入力支援装置において、前記躓き検出部は、ユーザの入力スキルを示すスキル情報を取得し、前記スキル情報によって示される入力スキルが第９の閾値以下である場合に、躓きとして検出することを特徴とする。
【００３４】
このように、ユーザの入力スキルを示す情報を取得し、情報によって示される入力スキルが第９の閾値以下である場合に、躓きとして検出するので、ユーザのスキルが高い場合は、躓きの検出の対象外とする一方、アドバイスが必要なユーザに対して文字入力の支援を行なうことが可能となる。
【００３５】
（１２）また、本発明の入力支援システムは、サーバ装置と端末装置とから構成され、文字入力時のユーザの躓きを検出し、文字入力の支援を行なう入力支援システムであって、前記端末装置は、ユーザからの入力を受け付ける入力部と、情報を画面に表示する表示部と、を備え、前記サーバ装置は、前記端末装置から入力中の文字列を、文節に分割する文字列分割部と、少なくとも読み、表記、品詞および活用形を示す情報を保持する辞書を用いて、文節毎に仮名漢字変換を行ない、候補文字列群を出力する仮名漢字変換部と、確定前の入力中の文字列の文字列長に基づいて、ユーザの文字列変換操作についての躓きを検出する躓き検出部と、前記検出された躓きに対応したアドバイスの提示を行なうアドバイス提示部と、を備えることを特徴とする。
【００３６】
このように、入力中の文字列を、文節に分割し、辞書を用いて文節毎に仮名漢字変換を行ない、候補文字列群を出力し、確定前の入力中の文字列の文字列長に基づいて、ユーザの文字列変換操作についての躓きを検出し、検出された躓きに対応したアドバイスの提示を行なうので、長い文字列を入力し候補文字列群が適切ではない場合、または、長い文字列を入力する傾向にあり入力誤りを起こしやすいユーザに対して、文節に分割して文字列を入力するよう促すことが可能となる。
【００３７】
（１３）また、本発明のプログラムは、文字入力時のユーザの躓きを検出し、文字入力の支援を行なう入力支援装置のプログラムであって、入力中の文字列を、文節に分割する処理と、少なくとも読み、表記、品詞および活用形を示す情報を保持する辞書を用いて、文節毎に仮名漢字変換を行ない、候補文字列群を出力する処理と、確定前の入力中の文字列の文字列長に基づいて、ユーザの文字列変換操作についての躓きを検出する処理と、前記検出された躓きに対応したアドバイスの提示を行なう処理と、の一連の処理をコンピュータに実行させることを特徴とする。
【００３８】
このように、入力中の文字列を、文節に分割し、辞書を用いて文節毎に仮名漢字変換を行ない、候補文字列群を出力し、確定前の入力中の文字列の文字列長に基づいて、ユーザの文字列変換操作についての躓きを検出し、検出された躓きに対応したアドバイスの提示を行なうので、長い文字列を入力し候補文字列群が適切ではない場合、または、長い文字列を入力する傾向にあり入力誤りを起こしやすいユーザに対して、文節に分割して文字列を入力するよう促すことが可能となる。
【発明の効果】
【００３９】
本発明によれば、長い文字列を入力する傾向にあるユーザに対して、文節に分割して文字列を入力するよう促すことが可能となる。その結果、操作に不慣れなユーザであっても、文字入力操作を容易に行なうことができるようになる。
【図面の簡単な説明】
【００４０】
【図１】本実施形態に係る入力支援装置の概略構成を示すブロック図である。
【図２】本実施形態に係る入力支援装置の動作例を示すフローチャートである。
【図３】端末装置の画面表示例を示す図である。
【図４】辞書ファイルの一例を示す図である。
【図５】言語モデルを示す図である。
【図６】ラティス構造を示す図である。
【図７】アドバイスを提示した例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００４１】
本発明者らは、文字入力を支援するために、長い文字列を入力し候補文字列群が適切ではない場合、または、長い文字列を入力する傾向にあり入力誤りを起こしやすい場合に、仮名漢字変換された変換候補が適切に利用されないことに着目し、文字入力時のユーザの躓きを検出し、文節に分割して文字列を入力するようアドバイスを与えることによって、文字入力の支援を効果的に行なうことができることを見出し、本発明をするに至った。
【００４２】
すなわち、本発明の入力支援装置は、文字入力時のユーザの躓きを検出し、文字入力の支援を行なう入力支援装置であって、入力中の文字列を、文節に分割する文字列分割部と、少なくとも読み、表記、品詞および活用形を示す情報を保持する辞書を用いて、文節毎に仮名漢字変換を行ない、候補文字列群を出力する仮名漢字変換部と、確定前の入力中の文字列の文字列長に基づいて、ユーザの文字列変換操作についての躓きを検出する躓き検出部と、前記検出された躓きに対応したアドバイスの提示を行なうアドバイス提示部と、を備えることを特徴とする。
【００４３】
これにより、本発明者らは、長い文字列を入力する傾向にあるユーザに対して、文節に分割して文字列を入力するよう促すことを可能とした。また、その結果、操作に不慣れなユーザが、文字入力操作を容易に行なうことを可能とした。以下、本発明の実施形態について、図面を参照しながら具体的に説明する。
【００４４】
図１は、本実施形態に係る入力支援装置の概略構成を示すブロック図である。この入力支援装置は、文章入力の操作性向上のために、候補文字列の使用の分析し、仮名漢字変換された変換候補が適切に利用されない入力操作の躓きを検出し、フィードバックを提示する機能を有する。なお、本実施形態では、スマートフォンにおけるタッチパネル操作を想定しているが、本発明は、これに限定されるわけではなく、ハードキーを備えた端末装置に適用することも可能である。図１において、制御部１は、各構成要素の制御を行なう。入力部としてのキーボード３は、座標情報と、キーボード上のキー（文字）の対応関係が定義されたキーボードを表示し、ユーザがタッチした入力座標または、タッチしてから話すまでの入力座標時系列を取得する。
【００４５】
文字列表示部５は、入力中の文字およびユーザの操作により確定した文字を表示する。入力中文字列格納部７は、入力中の文字列を格納する。また、入力中文字列格納部７は、文字の最終入力時刻、文字の入力再開時刻、および入力文字列に対し削除またはカーソルの移動等の行なった操作の累計回数を保持する。文字列分割部９は、文字列表示部５に表示されている入力文字列に対し、ある単位ごとに分割し、仮名漢字変換部１１に送信する。入力文字列の分割は、文節毎に行なうのが一般的である。以下、入力文字列の分割は、文節毎に行なう場合を一例として示すが、分割は文節毎に行なわれるとは限らない。
【００４６】
仮名漢字変換部１１は、文字列分割部９から受信した入力中の文字列を、仮名漢字変換する。候補文字列表示部１３は、仮名漢字変換部１１で仮名漢字変換された候補文字列群を表示する。躓き検出部１５は、仮名漢字変換された結果と、ユーザが選択または決定した文字列からの情報に基づいて、仮名漢字変換された変換候補が適切に利用されない入力操作の躓きを検出する。躓き回数保持部１７は、ユーザによる躓きの回数を保持する。アドバイス提示部１９は、躓き検出部１５の結果に基づいて、ユーザにアドバイスを表示する。
【００４７】
図２は、本実施形態に係る入力支援装置の動作例を示すフローチャートである。まず、文字の入力があったかどうかを判断し（ステップＳ１）、入力が無い場合は、この判断を繰り返す。一方、ステップＳ１において、文字の入力があった場合は、入力を検知し（ステップＳ２）、入力中の文字列を入力中文字列格納部７に格納する（ステップＳ３）。次に、文字列分割部９において、入力文字列を文節毎に分割し（ステップＳ４）、仮名漢字変換部１１へ送信する（ステップＳ５）。
【００４８】
次に、ユーザが候補文字列表示部１３に表示されたいずれかの候補文字列を選択または決定し（ステップＳ６）、入力中文字列に対し仮名漢字変換し表示された候補文字列群と、ユーザが実際に選択または決定した文字列からの情報に基づいて、仮名漢字変換された変換候補が適切に利用されない入力操作が行なわれた場合、躓き検出を行なう（ステップＳ７）。そして、ユーザの躓きを検出したかどうかを判断し（ステップＳ８）、ユーザの躓きを検出しない場合は、ステップＳ１に遷移する。一方、ステップＳ８において、ユーザの躓きを検出した場合は、次に、検出頻度が、閾値εよりも大きいかどうかを判断し（ステップＳ９）、検出頻度が閾値εより大きくない場合は、ステップＳ１に遷移する。一方、ステップＳ９において、検出頻度が閾値εより大きい場合は、アドバイスを提示し（ステップＳ１０）、ステップＳ１に遷移する。まず、文字入力の例について説明する。
【実施例１】
【００４９】
図３は、端末装置の画面表示例を示す図である。図３に示したレイアウトで、「今日は晴れだが明日は雨」を入力したい場合の例を挙げる。
【００５０】
「きょうははれだがあしたはあめ」という文字列を入力すると、入力文字列は、入力中文字列格納部７に格納され、その後、文字列分割部９および仮名漢字変換部１１に送信される。文字列分割部９は、入力中の文字列を文節毎に区切り、仮名漢字変換部１１は、文節毎について仮名漢字変換を行なう。文字列分割部９、仮名漢字変換部１１で行なわれる処理について、以下に例として挙げる。
【００５１】
例えば、図４は、よみ（仮名表記）毎に、左接続、右接続、コスト値と漢字表記が格納されている辞書を示す。そして、図５は、クラスＩＤやクラス間の接続コストが定義されている言語モデルを示し、言語モデルをもとに、図６に示されるように、ラティス構造を生成する。そして、文の生起確率が高いもしくはスコアが高い経路をＶｉｔｅｒｂｉアルゴリズムで探索する方法がある。
【００５２】
躓き検出部１５は、入力文字列および文字列分割部９、仮名漢字変換部１１からの情報をもとに、躓きを検出する。
【００５３】
このように、長い文字列を入力し候補が適切でない場合、または、長い文字列を入力する傾向にあり入力誤りを起こしやすい場合に、“躓き”として検出する。そしてその検出結果をアドバイス提示部１９に送信する。以下、躓き検出条件を例示する。躓き検出は、「躓きあり」「躓きなし」の２クラスであっても良いし、下記で示される値や閾値を複数設けることで複数クラスの中からの検出であっても良い。
【００５４】
＜検出条件１＞
文字列長が長い場合は、入力誤りを起こした場合、修正に要する労力が大きくなり得る。そこで、文字列長がＭ（第１の閾値）以上の場合、躓きとして検出する。
【００５５】
＜検出条件２＞
文字列長が長くても、一単語が長いことに起因する場合もある。そのため仮名漢字変換部１１から取得できる文節数も考慮して、文節数がＮ（第２の閾値）以上で、かつ文字列長がＭ（第１の閾値）以上の場合、躓きとして検出する。
【００５６】
ＮとＭは独立ではなく、相関関係がある。例えば、Ｍが長いほどＮは大きくなり得る場合がある。そこで、ＮとＭからなる関数ｆ（Ｎ，Ｍ）がある閾値ε以上（もしくは以下）の場合、躓きとして検出する。この閾値εは、第３の閾値に対応する。
ｆ（Ｎ，Ｍ）＝Ｎ／Ｍ≧ε
【００５７】
＜検出条件３＞
日本語として誤った入力の場合、仮名漢字変換が上手くいかずに、生起確率が低くなることがあり得る。そこで、上記の条件に加えて、仮名漢字変換から出力される生起確率（スコア）が、ある閾値（第４の閾値）以下の場合、躓きとして検出する。
【００５８】
もしくは、誤った入力であると、最も高い生起確率Ｓｍａｘと、それ以外の生起確率Ｓｉの差Ｓｍａｘ−Ｓｉが小さく、もしくは比Ｓｉ／Ｓｍａｘが大きくなり得る。
【００５９】
そこで最大を示す変換結果の生起確率と、それ以下の上位からｎ番目との生起確率の差がある閾値（第５の閾値）以下、もしくは比がある閾値（第６の閾値）以上である場合、躓きとして検出する。
【００６０】
上記閾値（第４の閾値、第５の閾値、および第６の閾値）は、ヒューリスティックに与えても、後述の検出条件６のように学習によって求めても良い。
【００６１】
＜検出条件４＞
上記に挙げたような条件に加え、入力後に次の操作の前に時間を要する場合、修正もしくは操作に戸惑っていることがあり得る。
【００６２】
上記条件のうち、入力文字列の最後の文字がユーザにより入力された時点での当該入力文字列の最終入力時刻と、その後の当該入力文字列の入力再開時刻を取得し、前記最終入力時刻から前記入力再開時刻までの時間がある閾値（第７の閾値）以上である場合、躓きとして検出する。
【００６３】
＜検出条件５＞
上記条件のうち、入力文字列に対し、削除またはカーソル移動の少なくともいずれかの操作を行なった累計回数がある閾値（第８の閾値）以上である場合、躓きとして検出する。
【００６４】
＜検出条件６＞
躓き検出部１５は、機械学習をもとに学習されたものであっても良い。
【００６５】
例えば、学習フェーズでは、仮名漢字変換結果に対して、上記検出条件１〜５の情報（文字列長、文節数、生起確率、時間情報、削除やカーソル移動）を特徴量とし、上記検出条件１〜５により躓きかどうかを判別し、同特徴量に対しラベル付を動的に行なう。
【００６６】
ログデータがある閾値に達したら識別器の学習を行なう。識別器はＳＶＭ（Support Vector Machine）など汎用的なもので構わない。
【００６７】
利用フェーズでは、仮名漢字変換結果に対して、上記特徴量を識別器に入力することにより、躓き検出を行なう。
【００６８】
＜検出条件７＞
上記の方法のうち、ユーザの入力スキルがある一定（第９の閾値）以下の場合に限り、躓きとして検出する。もしくは、スキルが多段階で定義される場合は、躓き検出のための閾値をスキルに応じて設定しても良い。
【００６９】
入力スキルの判定は、手法は問わない。例えば、１文字目の入力開始から最後の文字が入力されるまでの入力速度ＷＰＭ（Word Per Minute）や誤り率によって何段階かに定める方法がある。
【００７０】
例えば、あるｉ段階の基準となる入力速度をＷＰＭｉとし、ユーザ操作により取得した入力速度をｗｐｍとすると、スキルは、次式を満たすｉ段階のスキルと判別する方法がある。
ＷＰＭｉ≦ｗｐｍ＜ＷＰＭｉ＋１
【００７１】
もしくは、入力時系列とそこから算出できる特徴量、例えば、オブジェクトの中心からの距離の平均値やその分散、操作の間隔、頻度（キーボードアプリであればキー＝オブジェクト）などから複数段階のスキルを定義したスキルモデルにより判別することができる。スキルモデルは、パターンマッチングでも機械学習（例えば、マルチクラスＳＶＭなど）を用いても良い。
【００７２】
上記検出条件１〜７について、仮名入力が開始され、変換／決定がなされる前の一連の入力について例示しているが、一連の入力からの情報だけでなく、複数の入力からの情報を用いても良い。つまり、上記検出条件１〜７では、文字列を入力してから仮名漢字変換がされて候補文字列が出力されるまでの１系列のみについて述べたが、１系列のみならず、それより前の複数のｎ系列について対象とすることも可能である。
【００７３】
例えば、検出条件２のアルゴリズムを対象とすると、ｎ系列中の、文字列長と文節数がそれぞれ第１の閾値および第２の閾値以上である場合、躓きとして検出することも可能である。ｎ系列の平均でなくても良くて、新しい系列ほど重みを大きくしても良い。
【００７４】
また、上記検出条件１〜７では、文字列分割部９および仮名漢字変換部１１により出力された候補の一つを対象にしているが、生起確率上位ｎ個に対して、対象にしても良い。その際、上位ｎ個の平均値もしくは和から閾値を算出するなど、生起確率毎に閾値の傾斜をかけても良い。
【００７５】
例えば、検出条件３では、最も高い生起尤度との比較を行なっているが、上位ｎ個の候補文字列の生起尤度の平均との比較を行ない、躓きを検出することも可能である。
【００７６】
（アドバイス提示）
図７は、アドバイスを提示した画面の一例である。躓き検出部１５によって躓きと検出された回数がある閾値ε以上の場合に、ユーザにアドバイスを提示する。図７に示したように、画面に重畳して表示しても良いが、重畳せずに、他の領域、もしくは画面での提示でも良い。アドバイスの内容の例として、「入力文字列長を短くする」「文節に区切る」「より早いタイミングで候補文字列を選択する」といったものが挙げられる。
【００７７】
（その他）
アドバイスに対してネガティブな操作が見られた場合は、検出条件が厳しくなるように、閾値などを変更して良い。
【００７８】
また、機械学習の場合、そのような操作の前の入力について「躓きなし」のラベルを付け、再学習を行なっても良い。
【００７９】
ネガティブな操作の例として、アドバイスが表示している途中で、入力操作を再開する、もしくはバックキーで戻る、などが挙げられる。
【００８０】
以上説明したように、本実施形態によれば、長い文字列を入力する傾向にあるユーザに対して、文節に分割して文字列を入力するよう促すことが可能となる。その結果、操作に不慣れなユーザであっても、文字入力操作を容易に行なうことができるようになる。
【符号の説明】
【００８１】
１  制御部
３  キーボード
５  文字列表示部
７  入力中文字列格納部
９  文字列分割部
１１  仮名漢字変換部
１３  候補文字列表示部
１５  躓き検出部
１７  躓き回数保持部
１９  アドバイス提示部
【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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