(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
単語表記および品詞データを含む辞書を備え、用意された日本語文字列から、前記辞書に存在しない未知語を該辞書に登録するために抽出し、前記未知語の読みを導き出す未知語読み導出装置であって、
前記用意された日本語文字列を、前記辞書を参照し、前記辞書が備える単語表記および品詞データを利用して、日本語文法に従った所定の単位である形態素に分割すると共に、文節分かち書きする形態素解析手段と、
前記形態素に分割した結果に基づいて、前記辞書中にない文字列である単一の不定語、または、自立語と不定語と付属語の組み合わせとして予め定めた未知語形態に該当する複合語を、単一あるいは複数の形態素からなる前記未知語として、前記用意された日本語文字列から抽出する未知語抽出手段と、
抽出した未知語について、該未知語を構成する各々の前記形態素に対して、前記辞書を参照して、各々の前記形態素の読みとして記憶された全ての読みを導き出す形態素別読み導出手段と、
導き出された各々の読みを組み合わせ、前記未知語の読みを導き出す未知語読み導出手段と、
前記抽出した未知語が、予め設定した種々の品詞の特徴に合致するか否かに基づいて、前記未知語の品詞を推定する品詞推定手段と
を備え、
前記辞書は、さらに、記憶した語の読みについて、前記語がいずれの品詞である場合に用いられる読みであるかという情報を記憶しており、
前記未知語読み導出手段は、
前記辞書が記憶する前記情報を参照して、前記形態素別読み導出手段が導き出した前記形態素の読みが、前記形態素がどのような品詞であるときに用いられる読みであるかを識別する読み用途識別手段と、
前記未知語の読みを導き出す際に、前記読み用途識別手段の識別結果、および、前記品詞推定手段が推定した品詞に応じて、前記未知語の読みを導き出す第１の読み絞り込み手段と
を備える未知語読み導出装置。
【請求項２】
請求項１記載の未知語読み導出装置であって、
前記品詞推定手段は、前記抽出した未知語が含む漢字の種類、あるいは、前記未知語を抽出した前記日本語文字列中で前記未知語に後続する単語の種類を含む前記未知語の特徴が、予め設定した品詞の特徴と合致するか否かに基づいて、前記未知語の品詞を推定する
未知語読み導出装置。
【請求項３】
請求項１または２記載の未知語読み導出装置であって、
前記未知語読み導出手段は、
導き出された各々の形態素の読みが、音読みであるか訓読みであるかを識別する音訓識別手段と、
導き出された各々の読みを組み合わせて前記未知語の読みを導き出す際に、前記音訓識別手段による識別結果に基づいて、「音読み−音読み」および「訓読み−訓読み」からなる読みだけを選択して、前記未知語の読みとして導き出す第２の読み絞り込み手段と
を備える未知語読み導出装置。
【請求項４】
請求項１ないし３いずれか記載の未知語読み導出装置であって、
前記未知語の表記と共に、前記未知語の読みおよび前記未知語の品詞を、前記辞書に登録する未知語登録手段をさらに備える
未知語読み導出装置。
【請求項５】
請求項４記載の未知語読み導出装置であって、
前記未知語登録手段は、
前記未知語が、複数の自立語からなる複合語であるかどうかを判定する複合語判定手段と、
前記未知語が複合語である場合には、前記未知語を構成する自立語間の境界となる位置に関する情報についても、前記辞書に登録する連語情報登録手段とを備える
未知語読み導出装置。
【請求項６】
請求項４記載の未知語読み導出装置であって、
前記未知語登録手段は、さらに、前記未知語が追加登録した語である情報を登録する
未知語読み導出装置。
【請求項７】
請求項４記載の未知語読み導出装置であって、
前記未知語登録手段は、前記未知語を追加登録する際に、該登録する未知語の優先順位が、同音異義語の中で最も上位となるように登録する
未知語読み導出装置。
【請求項８】
請求項４記載の未知語読み導出装置であって、
前記未知語登録手段は、前記未知語を追加登録する際に、該登録する未知語の優先順位が、同音異義語の中で、使用者が個別に登録した語の次の優先順位となるように登録する
未知語読み導出装置。
【請求項９】
請求項１記載の未知語読み導出装置であって、
前記日本語文字列から未知語を抽出する際に、該未知語を構成する各々の形態素に対して、前記辞書を参照して、一つの読みを導き出す代表読み導出手段と、
外部からの指示に従って、前記形態素別読み導出手段と、前記代表読み導出手段とのうちの一方を選択する選択手段とを備え、
前記未知語読み導出手段は、各々の形態素の読みとして、前記選択手段が選択した手段が導き出した読みを用い、これらを組み合わせて前記未知語の読みを導き出す手段である
未知語読み導出装置。
【請求項１０】
日本語文字列を入力する日本語入力装置内に格納された単語表記および品詞データを含む辞書に対して、該辞書に存在しない未知語を登録するために、前記日本語入力装置が備える未知語読み導出装置によって、該未知語の読みを導き出す未知語読み導出方法であって、
前記日本語入力装置が、前記辞書に登録すべき未知語を抽出するための日本語文字列を取得する工程と、
形態素解析手段が、取得した前記日本語文字列を、前記辞書を参照し、前記辞書が備える単語表記および品詞データを利用して、日本語文法に従った所定の単位である形態素に分割すると共に、文節分かち書きする工程と、
未知語抽出手段が、前記形態素に分割した結果に基づいて、前記辞書中にない文字列である単一の不定語、または、自立語と不定語と付属語の組み合わせとして予め定めた未知語形態に該当する複合語を、単一あるいは複数の形態素からなる前記未知語として、前記入力された日本語文字列から抽出する工程と、
形態素別読み導出手段が、抽出した前記未知語を構成する各々の前記形態素に対して、前記辞書を参照して、各々の前記形態素の読みとして記憶された全ての読みを導き出す工程と、
未知語読み導出手段が、導き出された各々の読みを組み合わせ、前記未知語の読みを導き出す工程と、
品詞推定手段が、前記抽出した未知語が、予め設定した種々の品詞の特徴に合致するか否かに基づいて、前記未知語の品詞を推定する工程と
を備え、
前記辞書は、さらに、記憶した語の読みについて、前記語がいずれの品詞である場合に用いられる読みであるかという情報を記憶しており、
前記未知語読み導出手段が前記未知語の読みを導き出す工程は、
読み用途識別手段が、前記辞書が記憶する前記情報を参照して、前記形態素別読み導出手段が導き出した前記形態素の読みが、前記形態素がどのような品詞であるときに用いられる読みであるかを識別する工程と、
前記読み用途識別手段の識別結果、および、前記品詞推定手段が推定した品詞に応じて、前記未知語の読みを導き出す工程と
を備える未知語読み導出方法。
【請求項１１】
コンピュータ内に記憶されると共に単語表記および品詞データを含む辞書であって、記憶した語の読みについて前記語がいずれの品詞である場合に用いられる読みであるかという情報を記憶した辞書に対して、該辞書に存在しない未知語を登録すべく、該未知語の読みを導き出すためのコンピュータプログラムを記録したコンピュータ読みとり可能な記録媒体であって、
前記辞書に登録する未知語を抽出するために前記コンピュータに対して入力された日本語文字列を、前記辞書を参照し、前記辞書が備える単語表記および品詞データを利用して、日本語文法に従った所定の単位である形態素に分割すると共に、文節分かち書きする機能と、
前記辞書中にない文字列である単一の不定語と自立語と付属語の組み合わせとして予め定められ、前記プログラムと共に前記記録媒体に記憶された未知語形態を参照し、前記形態素に分割した結果に基づいて、単一の不定語、または、前記未知語形態に該当する複合語を、単一あるいは複数の形態素から成る前記未知語として、前記入力された日本語文字列から抽出する機能と、
抽出した前記未知語を構成する各々の前記形態素に対して、前記辞書を参照して、各々の前記形態素の読みとして記憶された全ての読みを導き出す機能と、
予め設定されて前記プログラムと共に前記記憶媒体に記憶された種々の品詞の特徴を参照し、前記抽出した未知語が、前記種々の品詞の特徴に合致するか否かに基づいて、前記未知語の品詞を推定する機能と、
導き出された各々の読みを組み合わせて前記未知語の読みを導き出す際に、前記辞書が記憶する前記情報を参照して、導き出した各々の前記形態素の読みが、前記形態素がどのような品詞であるときに用いられる読みであるかを識別し、該識別の結果と、推定した前記未知語の品詞とに応じて、前記未知語の読みを導き出す機能と、をコンピュータにより実現させるプログラムを記録した記録媒体。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、未知語読み導出装置および未知語読み導出方法並びに記録媒体に関し、詳しくは、日本語入力装置において参照される辞書に存在しない未知語を、該辞書に登録する際に、前記未知語の読みを導き出す未知語読み導出装置および未知語読み導出方法並びに記録媒体に関する。
【０００２】
【従来の技術】
従来、日本語入力装置として、キーボードなどから入力された仮名文字列を所望の仮名漢字混じり文に変換する種々の仮名漢字変換装置や、日本語の文章をスキャナ等で取り込んだイメージ情報から文字を認識するいわゆるＯＣＲ装置が提案されている。仮名漢字変換装置では、予め用意された辞書を参照することにより、入力された仮名文字列に対応する仮名漢字混じり表記を検索し、仮名文字列を各表記に変換している。ＯＣＲ装置では、イメージ情報から文字データへの変換精度、つまり識字率を向上するために、一文字単位での変換のみならず、入力された日本語文字列を辞書を参照しつつ、単語単位で適切な文字への変換を行うものもある。
【０００３】
従って、これらの日本語入力装置で日本語を正確に入力するためには、前記辞書に豊富な単語が登録されていることが重要となるが、実際に使用される全ての単語を登録した辞書を作成することは非常に困難である。仮名漢字変換装置の使用者が用いる用語はその使用者が入力する内容によってまちまちであり、また、日常生活においても多種多様な単語が新語として作り出されているからである。更に、住所、氏名や商品名等まで辞書に登録しようとすることは、ほとんど不可能に近い。かかる課題を解決しつつ、使用者にとっての利便性を確保すべく、多くの仮名漢字変換装置は、予め基本的な単語のみを登録した辞書を用意しておき、該辞書に存在しない単語については、使用者が新たな単語、即ち未知語を追加登録できる機能を設けている。また、未知語を自動的に検出し、辞書に登録可能に表示する装置も提案されている（特開平６−１２４５３等）。このような装置を利用することにより、基本的な単語のみを登録した辞書に未登録な単語であっても、使用者が入力する文書中で使用することによって自動的に抽出して、順次追加登録することが可能となり、使用者の使用状況に応じた辞書を構築していくことが可能となる。
【０００４】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、このような構成によれば、抽出した未知語を登録する際に、未知語の読みを含む未知語に関する情報を、使用者により確認した後に、辞書に格納する必要があった。登録される未知語の読みが正しくない場合には、辞書に登録した未知語に関する情報を利用して仮名漢字変換を行なうことができなくなるため、正しい読みを登録することが必要であるが、抽出した未知語に関する情報を使用者が確認して登録する必要があるため、未知語を登録する際の使い勝手が充分ではなかった。
【０００５】
ここで、自動的に抽出された未知語に対して読みを推定し、推定した読みを自動登録する方法としては、抽出される未知語に対して考えられるすべての読みを推定し、これらすべてを未知語の読みとして登録する方法が考えられるが、このような構成とすると、正しい読みを自動登録できる代わりに、数多くの不要な読みを登録することになり、辞書に要するメモリの増大を招くと共に、辞書の検索効率が低下するという不都合を生じた。
【０００６】
本発明の未知語読み導出装置および未知語読み登録方法並びに記録媒体は、こうした問題を解決し、辞書に登録されていない未知語を、その読み等の情報と共に辞書に登録する際に、読みに関する不要な情報が登録されてしまうのを抑えることを目的としてなされ、次の構成を採った。
【００１０】
【課題を解決するための手段およびその作用・効果】
本発明の未知語読み導出装置は、単語表記および品詞データを含む辞書を備え、用意された日本語文字列から、前記辞書に存在しない未知語を該辞書に登録するために抽出し、前記未知語の読みを導き出す未知語読み導出装置であって、
前記用意された日本語文字列を、前記辞書を参照し、前記辞書が備える単語表記および品詞データを利用して、日本語文法に従った所定の単位である形態素に分割すると共に、文節分かち書きする形態素解析手段と、
前記形態素に分割した結果に基づいて、前記辞書中にない文字列である単一の不定語、または、自立語と不定語と付属語の組み合わせとして予め定めた未知語形態に該当する複合語を、単一あるいは複数の形態素からなる前記未知語として、前記用意された日本語文字列から抽出する未知語抽出手段と、
抽出した未知語について、該未知語を構成する各々の前記形態素に対して、前記辞書を参照して、各々の前記形態素の読みとして記憶された全ての読みを導き出す形態素別読み導出手段と、
導き出された各々の読みを組み合わせ、前記未知語の読みを導き出す未知語読み導出手段と、
前記抽出した未知語が、予め設定した種々の品詞の特徴に合致するか否かに基づいて、前記未知語の品詞を推定する品詞推定手段と
を備えることを要旨とする。
このような本発明の未知語読み導出装置において、前記品詞推定手段は、前記抽出した未知語が含む漢字の種類、あるいは、前記未知語を抽出した前記日本語文字列中で前記未知語に後続する単語の種類を含む前記未知語の特徴が、予め設定した品詞の特徴と合致するか否かに基づいて、前記未知語の品詞を推定することとしても良い。
【００１１】
また、本発明の未知語読み導出方法は、日本語文字列を入力する日本語入力装置内に格納された単語表記および品詞データを含む辞書に対して、該辞書に存在しない未知語を登録するために、前記日本語入力装置が備える未知語読み導出装置によって、該未知語の読みを導き出す未知語読み導出方法であって、
前記日本語入力装置が、前記辞書に登録すべき未知語を抽出するための日本語文字列を取得する工程と、
形態素解析手段が、取得した前記日本語文字列を、前記辞書を参照し、前記辞書が備える単語表記および品詞データを利用して、日本語文法に従った所定の単位である形態素に分割すると共に、文節分かち書きする工程と、
未知語抽出手段が、前記形態素に分割した結果に基づいて、前記辞書中にない文字列である単一の不定語、または、自立語と不定語と付属語の組み合わせとして予め定めた未知語形態に該当する複合語を、単一あるいは複数の形態素からなる前記未知語として、前記入力された日本語文字列から抽出する工程と、
形態素別読み導出手段が、抽出した前記未知語を構成する各々の前記形態素に対して、前記辞書を参照して、各々の前記形態素の読みとして記憶された全ての読みを導き出す工程と、
未知語読み導出手段が、導き出された各々の読みを組み合わせ、前記未知語の読みを導き出す工程と、
品詞推定手段が、前記抽出した未知語が、予め設定した種々の品詞の特徴に合致するか否かに基づいて、前記未知語の品詞を推定する工程と
を備えることを要旨とする。
【００１２】
以上のように構成された本発明の未知語読み導出装置または未知語読み導出方法では、未知語を抽出するための日本語文字列を用意し、日本語文字列を入力する日本語入力装置内に格納された辞書を参照して、この辞書が備える単語表記および品詞データを利用して、用意した前記日本語文字列を、日本語文法に従った所定の単位である形態素に分割すると共に、文節分かち書きする。さらに、この形態素に分割した結果に基づいて、前記日本語文字列から、前記辞書に存在しない未知語を抽出する。ここで、抽出した前記未知語を構成する各々の形態素に対して、前記辞書を参照して可能性のある読みを導き出し、導き出された各々の読みを組み合わせて、前記辞書に登録すべき前記未知語の読みを導き出す。
【００１３】
このような本発明の未知語読み導出装置または未知語読み導出方法によれば、未知語の読みは、この未知語を構成する各々の形態素の読みのうち、可能性のある読みを組み合わせて導き出される。従って、未知語を構成する個々の文字のすべての読みを組み合わせて未知語の読みを導き出す場合に比べて、導き出される未知語の読みの数を効果的に減らすことができる。これによって、導き出された未知語の読みを、未知語の表記と共に辞書に自動登録する場合には、辞書に用いられるメモリを減らすことができ、辞書検索の効率を向上させることができる。また、未知語を構成する形態素の読みを組み合わせることによって、個々の文字の読みを組み合わせる場合に比べて、意味のある妥当な読みが得やすくなると共に、作成される読みに望ましい読み（仮名漢字変換を行なう際に入力される仮名文字列に対応する読み）が含まれる可能性が極めて高くなる。このように、望ましい読みと共に未知語を辞書に登録すると、この辞書を参照して仮名漢字変換を行なうことによって、上記望ましい読みに対応する仮名文字列を入力したときには、正しい表記に変換することが可能となる。
【００１４】
本発明の未知語読み導出装置において、
前記未知語読み導出手段は、
導き出された各々の形態素の読みが、音読みであるか訓読みであるかを識別する音訓識別手段と、
導き出された各々の読みを組み合わせて前記未知語の読みを導き出す際に、前記音訓識別手段による識別結果に基づいて、「音読み−音読み」および「訓読み−訓読み」からなる読みだけを選択して、前記未知語の読みとして導き出す読み絞り込み手段と
を備えることとしても良い。
【００１５】
このような構成とすれば、音読みと訓読みの組み合わせがどのようになっている語が多いかという情報によって読みを絞り込むことができ、これによって、不要な読みが登録されてしまうのを防ぐことができる。具体的には、音読みと訓読みとが混ざった読みがなされる場合が稀であるため、音読み同士の組み合わせと訓読み同士の組み合わせに絞り込んで、読みを導き出せばよい。
【００１６】
また、本発明の未知語読み導出装置において、
前記辞書は、さらに、記憶した語の読みについて、前記語がいずれの品詞である場合に用いられる読みであるかという情報を記憶しており、
前記未知語読み導出手段は、
前記辞書が記憶する前記情報を参照して、前記形態素別読み導出手段が導き出した前記形態素の読みが、前記形態素がどのような品詞であるときに用いられる読みであるかを識別する読み用途識別手段と、
前記未知語の読みを導き出す際に、前記読み用途識別手段の識別結果、および、前記品詞推定手段が推定した品詞に応じて、前記未知語の読みを導き出す読み絞り込み手段と
を備えることとしても良い。
【００１７】
このような構成とすれば、未知語を構成する各形態素の読みのうち、不適当な読みを効果的に排除することができる。従って、辞書に登録する未知語の読みの中で不適当な読みを、一層減らすことが可能となる。
【００１８】
さらに、本発明の未知語読み導出装置は、前記未知語の表記と共に、前記未知語の読みおよび前記未知語の品詞を、前記辞書に登録する未知語登録手段をさらに備えることとしても良い。
また、このような本発明の未知語導出装置において、
前記未知語登録手段は、
前記未知語が、複数の自立語からなる複合語であるかどうかを判定する複合語判定手段と、
前記未知語が複合語である場合には、前記未知語を構成する自立語間の境界となる位置に関する情報についても、前記辞書に登録する連語情報登録手段とを備えることとしても良い。
【００１９】
このような構成とすれば、このような未知語読み導出装置を用いて未知語の登録を行なった辞書を参照して仮名漢字変換を行なう際に、前記自立語間の境界となる位置に関する情報も用いることができる。ある複合語を未知語として前記辞書に登録したときに、その複合語の読みに対応する仮名文字列を入力して仮名漢字変換を行なうと、前記複合語の表記に変換されるが、この複合語の同音異義語が所望の表記であるときに次候補を求めても、所望の表記が登録されていなければ、使用者によって文節区切りを入力し直さない限り、通常は次候補が表示されることはない。上記した自立語間の境界となる位置に関する情報が登録されていれば、これを利用して、使用者が文節区切りを入力しなくても、各自立語ごとに同音異義語の候補を表示させることが可能となる。
あるいは、本発明の未知語導出装置において、前記未知語登録手段は、さらに、前記未知語が追加登録した語である情報を登録することとしても良い。
また、本発明の未知語導出装置において、前記未知語登録手段は、前記未知語を追加登録する際に、該登録する未知語の優先順位が、同音異義語の中で最も上位となるように登録することとしても良い。
また、本発明の未知語導出装置において、前記未知語登録手段は、前記未知語を追加登録する際に、該登録する未知語の優先順位が、同音異義語の中で、使用者が個別に登録した語の次の優先順位となるように登録することとしても良い。
【００２１】
また、本発明の未知語読み導出装置は、
前記日本語文字列から未知語を抽出する際に、該未知語を構成する各々の形態素に対して、前記辞書を参照して、一つの読みを導き出す代表読み導出手段と、
外部からの指示に従って、前記形態素別読み導出手段と、前記代表読み導出手段とのうちの一方を選択する選択手段とを備え、
前記未知語読み導出手段は、各々の形態素の読みとして、前記選択手段が選択した手段が導き出した読みを用い、これらを組み合わせて前記未知語の読みを導き出す手段であることとしてもよい。
【００２２】
ここで、代表読み導出手段が導き出す一つの読みは、例えば、辞書（日本語文字列を形態素解析するときに参照する辞書）において、所定の表記に対応する読みとして記憶されている読みの中で、最も上位に記憶されている読みを用いる、などとすればよい。このように、各形態素の読みとして一つの読みだけを用いる場合には、未知語の読みとして辞書に登録する読みも一つとなり、未知語を登録するために要するメモリが少なくて済む。このような構成においては、未知語登録を行なう状況に応じて、形態素別読み導出手段と代表読み導出手段とのうちのいずれを選択するかの指示を入力すればよい。
【００２３】
以上説明した本発明は、コンピュータを用いて構成することが可能である。従って、本発明は、以下に示すとおり、コンピュータにより種々の機能を実現するためのプログラムを記録した記録媒体としての態様を取ることもできる。
【００２５】
本発明の記録媒体は、
コンピュータ内に記憶されると共に単語表記および品詞データを含む辞書に、該辞書に存在しない未知語を登録すべく、該未知語の読みを導き出すためのコンピュータプログラムを記録したコンピュータ読みとり可能な記録媒体であって、
前記辞書に登録する未知語を抽出するために前記コンピュータに対して入力された日本語文字列を、前記辞書を参照し、前記辞書が備える単語表記および品詞データを利用して、日本語文法に従った所定の単位である形態素に分割すると共に、文節分かち書きする機能と、
前記辞書中にない文字列である単一の不定語と自立語と付属語の組み合わせとして予め定められ、前記プログラムと共に前記記録媒体に記憶された未知語形態を参照し、前記形態素に分割した結果に基づいて、単一の不定語、または、前記未知語形態に該当する複合語を、単一あるいは複数の形態素から成る前記未知語として、前記入力された日本語文字列から抽出する機能と、
抽出した前記未知語を構成する各々の前記形態素に対して、前記辞書を参照して、各々の前記形態素の読みとして記憶された全ての読みを導き出す機能と、
導き出された各々の読みを組み合わせ、前記未知語の読みを導き出す機能と、
予め設定されて前記プログラムと共に前記記憶媒体に記憶された種々の品詞の特徴を参照し、前記抽出した未知語が、前記種々の品詞の特徴に合致するか否かに基づいて、前記未知語の品詞を推定する機能とをコンピュータにより実現させるプログラムを記録した記録媒体である。
【００２６】
上記した各記録媒体に記録されたプログラムがコンピュータにより実行され、それぞれの機能が実現されると、先に説明した未知語読み導出装置を構成することができる。
【００２７】
なお、記録媒体としては、フレキシブルディスクやＣＤ−ＲＯＭ、光磁気ディスク、ＩＣカード、ＲＯＭカートリッジ、パンチカード、バーコードなどの符号が印刷された印刷物、コンピュータの内部記憶装置（ＲＡＭやＲＯＭなどのメモリ）および外部記憶装置等の、コンピュータが読取り可能な種々の媒体を利用できる。また、コンピュータに上記の発明の各工程または各手段の機能を実現させるコンピュータプログラムを通信経路を介して供給する態様、つまりプログラムをネットワーク上のサーバなどに置き、通信経路を介して、必要なプログラムをコンピュータにダウンロードし、これを実行する態様を採るものとしてもよい。
【００２８】
【発明の実施の形態】
以上説明した本発明の構成・作用を一層明らかにするために、以下本発明の実施の形態を実施例に基づき説明する。図１は、本実施例の未知語登録装置を含む日本語入力装置の制御ロジックを示すブロック図、図２は、この日本語入力装置のハードウェアを示すブロック図である。本発明の未知語登録装置は、未知語の読みなどの付属する情報と共に未知語を自動登録する際に、可能性のある未知語の読みを絞り込んだ上で登録することを特徴としているが、説明の便宜上、まずハードウェアの概略構成を図２を用いて説明する。
【００２９】
図２に示すように、日本語入力装置の内部では、ＣＰＵ２０、ＲＯＭ２２、ＲＡＭ２４、ハードディスク２６、ＣＤ−ＲＯＭドライブ２７がバス３８により相互に接続されている。また、このバス３８には、入出力ポート２８も接続されている。入出力ポート２８には、入出力装置として、キーボード３０、マウス３１、ＣＲＴディスプレイ３２、プリンタ３４、スキャナ３６がそれぞれ接続されている。なお、ＣＤ−ＲＯＭドライブ２７は、プログラムが格納された記録媒体に応じた記録媒体読みとり装置とすることができる。例えば、記録媒体として、いわゆるフロッピーディスクを用いる場合には、ＣＤ−ＲＯＭドライブ２７に代えて、またはＣＤ−ＲＯＭドライブ２７とともにフロッピーディスクドライブをバス３８に接続するものとしてもよい。また、入出力ポート２８には、モデム３９が接続され、更に公衆電話回線を介して外部のネットワークＮＷに接続されている。従って、日本語入力装置は、同じく外部のネットワークＮＷに接続されたサーバＳＶから、必要なプログラムやデータをハードディスク２６にダウンロードすることができる。
【００３０】
上記ＣＰＵ２０は周知のものであり、ＲＯＭ２２は基本ソフトウェア等を記憶するマスクメモリ、ＲＡＭ２４は主記憶を構成する読み出しおよび書き込みが可能なメモリである。また、ハードディスク２６には、ＲＡＭ２４にロードされて実行される仮名漢字変換プログラムや、このプログラムが参照する各種変換辞書、あるいは、これらの辞書に登録されていない未知語をこれらの辞書に追加登録するためのプログラムや、その他の各種プログラムなどが記憶されている。
【００３１】
このように、本実施例では、後述する未知語の読みの導き出しに関わるプログラムをはじめとする未知語登録のためのプログラムや、仮名漢字変換のためのプログラムを、ハードディスク２６に記憶し、このプログラムに従った処理をコンピュータ（特にＣＰＵ２０）に実行させることとしたが、このようなプログラムをコンピュータが読みとり可能に記憶する記録媒体としては、種々のものが利用可能である。例えば、記録媒体としてＣＤ−ＲＯＭを用いることとし、記録したプログラムをＣＤ−ＲＯＭドライブ２７を介してＲＡＭ２４に読み込むこととしてもよい。その他、フレキシブルディスクや光磁気ディスク、ＩＣカード、ＲＯＭカートリッジ、パンチカード、バーコードなどの符号が印刷された印刷物、コンピュータの内部記憶装置（ＲＡＭやＲＯＭなどのメモリ）および外部記憶装置などの、コンピュータが読みとり可能な種々の媒体を利用できる。あるいは、上記プログラムは、このような記録媒体に記録する他、通信経路を介して供給することとしてもよい。すなわち、上記プログラムをネットワーク上のサーバＳＶなどに置き、通信経路を介して、必要なプログラムをコンピュータにダウンロードし、これを実行することとしてもよい。
【００３２】
また、このような記録媒体は、上記したプログラムのすべてを記憶することとしてもよいし、その一部は他の記録媒体に記憶させることとしてもよい。あるいは、上記プログラムの一部、例えば入出力に関する機能などの基本的な機能は、コンピュータに別途備えられている基本ソフトウエア（いわゆるＢＩＯＳなど）を用いるものとしてもよい。
【００３３】
上記のように構成されたハードウエアにより、文章の入力，仮名漢字変換，編集，表示，印刷および辞書の管理等の諸機能が実現される。文章の入力は、キーボード３０から文字列の形でなされる場合もあれば、スキャナ３６からイメージ情報として入力される場合もある。あるいは、日本語文字列からなる文書ファイルを、ハードディスク２６やＣＤ−ＲＯＭドライブ２７から読み込んだり、モデム３９およびネットワークＮＷを介してサーバＳＶから読み込むことにより、入力することもできる。こうして入力された文章は、ＣＰＵ２０により、仮名漢字変換などの処理がなされ、ＲＡＭ２４の所定領域に格納され、ＣＲＴディスプレイ３２の画面上に表示されたり、プリンタ３４から出力されたりする。あるいは、入力された文章は、ＣＰＵ２０により、後述する未知語の抽出や、抽出した未知語の辞書への登録などの処理がなされ、このような処理に関わる情報は、ＲＡＭ２４やＲＯＭ２２の所定領域に格納される。なお、辞書への未知語登録に関わる指示を行なうための種々の入力は、キーボード３０またはマウス３１からなされる。
【００３４】
次に、本実施例の日本語入力装置を機能ブロックで捕らえた場合の各部分の働きを図１を用いて説明する。図１に示した各機能ブロックのほとんどは、ＣＰＵ２０がソフトウェアに基づいて実行するものである。
【００３５】
入力部４０には図２のキーボード３０、マウス３１およびスキャナ３６が相当し、日本語の文章の入力を行なったり、入力された日本語から未知語を抽出して付属する情報と共に辞書に自動登録するためのコマンドや、辞書を管理するためのコマンド等を入力する。また、モデム３９および外部のネットワークＮＷを介して接続されるサーバＳＶや、ハードディスク２６およびＣＤ−ＲＯＭドライブ２７なども、入力部４０として働くことができ、これらから、日本語文章よりなる所望のファイルを入力することができる。以下では、サーバＳＶや、ハードディスク２６およびＣＤ−ＲＯＭドライブ２７から日本語文章よりなるファイルを読み込む場合について、各部の働きを説明する。
【００３６】
サーバＳＶやハードディスク２６、あるいはＣＤ−ＲＯＭドライブ２７を入力部４０として入力した日本語文章からなるファイルは、入出力制御部４６の制御の下、文書アクセス部６８に送出される。なお、サーバＳＶから入力したファイルは、ハードディスク２６に一旦ダウンロードされた後、上記文書アクセス部６８に送出される。
【００３７】
文書アクセス部６８では、入力されたファイル中の文章（仮名漢字混じり文）を文の単位に切り分けて取りだし、一文ずつ形態素解析部５０に送出する。なお、この文書アクセス部６８では、入力した文書ファイルの文書形式に応じた処理（ファイルフィルタリング）を施すことによって、文書形式に関わらず同じ操作で文書ファイルにアクセス可能としている。また、字下げ、改行、引用符号等をスキップすることにより、文章を途中で中断することなく、一文ずつ取り出す処理を行なっている。
【００３８】
入力されたファイル中の文章から一文ずつ送出された文は、形態素解析部５０により、形態素解析がなされる。形態素解析とは、例えば「市民球場に行く。」と入力された仮名漢字混じり文字列を、辞書に登録された品詞情報などを参照することで、「市民／球場に／行く／。」と文節分かち書きをすると共に、それぞれの文節を構成する各語の形態素を解析する（品詞を解析する）処理をいう。この際、形態素解析部５０は、メモリ（ＲＯＭ２２、ＲＡＭ２４、ハードディスク２６）に記憶された自立語辞書６２や付属語辞書６４を参照する。また、解析の途中経過として得られる文節候補や単語候補をそれぞれ文節候補格納部５４、単語候補格納部５８に送出し、ＲＡＭ２４に格納する。
【００３９】
形態素解析部５０が、入力した一文について形態素解析を行なうと、その結果は形態素出力部５２に送出される。形態素出力部５２に送出された形態素解析の結果は、未知語抽出部５６に引き渡される。未知語抽出部５６は、形態素解析結果に基づいて、自立語辞書６２および付属語辞書６４に存在しない未知語を抽出する。こうして抽出された未知語は、一時辞書７０に引き渡されて一時的に格納される。入力されたファイル中のすべての文から未知語の抽出を行なうと、一時辞書７０に格納されていた未知語は、未知語登録部６０に引き渡される。未知語登録部６０は、各未知語について、読みの推定や品詞の判定等、所定の処理を行った上で、自立語辞書６２および付属語辞書６４にこれらの未知語を登録する。また、自立語辞書６２および付属語辞書６４は、未知語削除部６６によっても書き換え可能となっており、登録された未知語を必要に応じて削除することが可能となっている。
【００４０】
次に、本実施例の未知語登録装置による未知語自動登録処理について図３に基づいて説明する。図３は、未知語自動登録ルーチンの流れを示すフローチャートである。このルーチンは、所定の文書ファイルについて、このファイル中の文章から未知語の抽出を行なうと共に抽出した未知語を登録するための所定のコマンドを入力することで、図２に示したＣＰＵ２０により実行される。
【００４１】
未知語自動登録ルーチンが開始されると、ＣＰＵ２０は、未知語抽出を行なうことを指示された文書ファイルから日本語文字列を一文ずつ取り出すための、文字列取り出し処理を実行する（ステップＳ１００）。図４は、未知語自動登録ルーチンのサブルーチンである文字列取り出し処理ルーチンの流れを説明するフローチャートである。この処理は、図１の機能ブロックに基づけば、文書アクセス部６８が行うものである。
【００４２】
図４に示した文字列取り出しルーチンでは、まず、文書形式の判別が行なわれる（ステップＳ２００）。すなわち、未知語の抽出を行なうことを指示された文書ファイルの文書形式が、テキスト文書であるか、あるいは、ワードプロセッサプログラムなど特定のアプリケーションソフトを用いて作成した文書である場合には、それがいかなる文書形式であるか、などが判別される。次に、文書形式を判別した結果に応じて、ファイルフィルタリング処理を行ない、文書ファイルから文字列の情報を取り出す（ステップＳ２１０）。このファイルフィルタリング処理は、ステップＳ２００で判別した文書形式に応じて、各種文書形式の読み込みに対応したモジュールを呼び出すことによって行なうものであり、未知語抽出の対象となる文書の形式に関わらず、同じ操作によって未知語の抽出を可能にするための処理である。
【００４３】
ファイルフィルタリング処理が終了すると、次に、文頭を解析位置として一文の範囲の解析を開始する（ステップＳ２２０）。すなわち、未知語抽出を指示された文書の最初の文字を解析位置として、一文の範囲の解析を開始する。一文の範囲を解析するには、まず、解析対象となっている文字が、挿入文字であるかどうかを判別する（ステップＳ２３０）。
【００４４】
ここで、挿入文字について説明する。未知語の抽出を指示された文書の中には、一定の桁で改行されているものや（図５参照）、空白文字（スペース）による字下げや、Ｅメールとしてやり取りされる文書などに付与される引用符号を含むもの（図６参照）などがある。従って、入力された文書の文字列をそのままの状態で、後述する形態素解析に供すると、挿入された文字である空白文字や改行マーク、引用符号などの前後で文がとぎれてしまい、正しく形態素解析を行なうことができない。そのため、ステップＳ２３０において、解析対象となっている文字が、上記したような挿入文字であるかどうかを判別し、挿入文字である場合には、一文を取りだして形態素解析に供するのに先立って、この挿入文字を削除する（ステップＳ２７０）。
【００４５】
解析対象となっている文字が挿入文字でない場合には、次に、解析対象となっている文字が文末文字であるかどうかを判別する（ステップＳ２４０）。文末文字とは、文末であることを示す文字であり、読点「。」やこれに類する文字をいう。例えば、記号である疑問符「？」や感嘆符「！」なども文末文字である。あるいは、括弧「（」，「）」を文末文字とみなすこととしてもよい。また、コロン「：」やセミコロン「；」、あるいは罫線文字を文末文字とみなすこととしてもよい。解析対象となっている文字が文末文字である場合には、解析対象となっている文字までの文字列を一文とみなして取り出し（ステップＳ２５０）、取り出したそれぞれの一文を、後述する形態素解析に供する。ステップＳ２５０で一文を取りだした後は、この取りだした一文に後続する文字があるかどうかを判断し（ステップＳ２６０）、後述する文字がない場合には、未知語の抽出が指示された文書から、一文ずつ文字列を取り出す処理が完了したと判断して、このサブルーチンを終了する。ステップＳ２６０において、後続する文字列が存在する場合には、ステップＳ２２０に戻り、ステップＳ２５０で取りだした一文の次の文字（文頭）を解析位置として、既述した処理を繰り返す。
【００４６】
なお、ステップＳ２３０において、解析対象となっている文字が挿入文字であると判断された場合には、解析対象となっている挿入文字を削除して（ステップＳ２７０）、解析対象となる文字を一つ後ろにずらし（ステップＳ２８０）、再びステップＳ２３０に戻って、新たに解析対象となった文字が挿入文字であるかどうかを判断する。また、ステップＳ２４０において、解析対象となっている文字が文末文字ではないと判断されると、解析対象となる文字を一つ後ろにずらし（ステップＳ２９０）、再びステップＳ２３０に戻って、新たに解析対象となった文字が挿入文字であるかどうかを判断する。このように  文字列取り出し処理ルーチンを実行することにより、未知語の抽出を指示された文書において、挿入文字を削除しつつ、文末文字で終わる一文を一つずつ取り出して形態素解析に供することができ、上記文書からすべての文を取り出すと、文字列取り出し処理ルーチンを終了する。
【００４７】
図３における文字列取り出し処理（ステップＳ１００）の次に、ＣＰＵ２０は、形態素解析を実行し（ステップＳ１１０）、入力された文を単語（形態素）に分割すると共に文節分かち書きする処理を行なう。日本語入力装置において、入力した仮名文字列を仮名漢字混じり文に変換する際に行なう形態素解析では、例えば２文節を基本単位とし成り立ち得る文節の中で最長の文節が得られる２文節を第１候補とする２文節最長一致法等、種々の方法が知られているが、本実施例の日本語入力装置では、入力した仮名文字列を仮名漢字変換する際に行なう形態素解析も、入力した文書から未知語を抽出するために行なう形態素解析も、最小コスト法を用いている。最小コスト法とは、文節を構成する単語の候補となり得る単語および単語同士の組合わせにコストを付け、この点数が所定の条件を満たす文節を第１候補とする方法である。形態素解析の手法は、最小コスト法に限られるものではなく、既知のいずれの手法を用いても良い。
【００４８】
本実施例における形態素解析ルーチンについて説明する。図７にこのルーチンの流れを示す。先に述べた通り、最小コスト法と呼ばれる手法により形態素解析を行うルーチンである。この処理は、図１の機能ブロックに基づけば、形態素解析部５０が行うものである。形態素解析部５０は図２のＣＰＵ２０の一処理機能を機能ブロックとして説明したものであるため、ＣＰＵ２０が形態素解析ルーチンを実行するといっても同じ意味である。また、図８は、最小コスト法による形態素解析の様子を示す説明図である。
【００４９】
図７に示す通り、ＣＰＵ２０は、まず一時的に保存されたデータの消去や解析位置を１桁目に初期化するなどの初期化（ステップＳ３００）を行った後、解析位置を求める処理を行う（ステップＳ３０５）。解析位置とは、入力された文章について次に解析を行う位置である。例えば、「市民球場に行く。」という仮名漢字混じり文が入力されているとすれば、最初の解析位置は１桁目の「市」の位置であり、後述するような検索処理を行なった後は、次の解析位置は「民」となり、その次は「球」というように順次進んでいくのである。
【００５０】
ステップＳ３０５で解析位置が決まると、この解析位置で、ＣＰＵ２０はハードディスク２６に記憶された自立語辞書６２および付属語辞書６４を検索する処理を行う（ステップＳ３１０）。例えば、図８の「市」を解析位置とすると、「市」「市民」などの単語が検索結果として得られる。これら検索の結果得られた単語は、図８に示すように、その単語の終わる桁位置にリンクしておく。「市民」まで検索を行なうと、「市民球」以降の表記を持つ単語は辞書を検索しても見つからず、このような検索を行なった後、「市」を解析位置とした辞書検索を終了する。辞書検索が終了すると、得られた単語についてそれ以前の単語との結合の可能性をチェックする処理を行なう（ステップＳ３１５）。上記「市」を解析位置とした例では、「市」は入力された文頭の文字であるためそれ以前の単語との結合の可能性をチェックすることはないが、例えば、係助詞の直前に助詞が存在する場合など、その結合がありえないと判断される時には、そのデータは無効なデータとして扱われる（ステップＳ３６０）。なお、図１のブロック図では示していないが、単語間の結合は品詞に応じて結合の可能性を示すテーブルとしてメモリ（ＲＡＭ２４、ＲＯＭ２２、ハードディスク２６）内に記憶されている。このように、辞書に各単語の品詞が適切に登録されていることにより、上記結合のチェックを適切に行うことが可能となる。
【００５１】
結合の可能性のある単語については、ＣＰＵ２０はコスト計算を行い、その語の最小総コストを求める処理を行い、（ステップＳ３２０）、不適切なコストのものを無効とする処理を行う（ステップＳ３２５）。これは、可能性のある語の組み合わせのそれぞれについて、自立語＝２、付属語＝０のコストを持つものと定義して総コストを計算し、他の語の組合わせと比べて大きい不適切なコストの組み合わせは無効とする処理である。このような処理によって、解析対象となっている一文の文頭から各単語までの最小総コストを求める。
【００５２】
図８に示した例に基づいて説明すると、例文（「市民球場に行く。」）中の「市民球場」は、「市」＋「民」＋「球」＋「場」、「市民」＋「球」＋「場」、「市民」＋「球場」など種々の語の組み合わせに分けることができる。各単語について、これらの各組み合わせに基づいてコストを計算する。「市」（自立語）＋「民」（自立語）とするならば、「民」のコストは４となる。このように計算する際、最小のコストを求めるため、「場」のコストとしては、「市」（自立語）＋「民」（自立語）＋「球」（自立語）＋「場」（自立語）のコスト８ではなく、「市民」（自立語）＋「球」（自立語）＋「場」（自立語）のコスト６を採用する。「に」は付属語なので、その直前にリンクされた単語のうち最小のコストを有する語の組み合わせである「市民」（自立語）＋「球場」（自立語）＝４のコストがそれ自身のコストになる。図８では、各単語のコストをそれぞれの右下に記した。こうして得られた単語（形態素）の候補およびそのコスト、あるいは、一つの自立語を含む文節の候補は、文節候補格納部５４および単語候補格納部５８（図１）に記憶される。上述のコスト計算は、辞書に登録された単語の品詞に基づいて自立語か付属語かを判断して行われるものであるため、品詞が適切に登録されていることによって、正確なコスト計算を実行することが可能となる。なお、さらに細かく解析するために、付属語内を２つに分けて、助詞＝０、助動詞＝１とコストを設定することとしてもよい。
【００５３】
次に、こうしてコストが与えられた単語候補をリンクする処理を行う（ステップＳ３３０）。即ち、結合が有効とされた語について、ポインタを設定することで、その結合を関係づける。図８に示した例文について説明すれば、「市」は「民」にリンクし、「民」は「球」にリンクし、「球」は「場」にリンクする。また、「市民」は「球場」にリンクするというように関係づけるのである。こうした結合チェックやコスト計算、そしてリンクづけの処理を、一つの解析位置で総ての単語の検索が完了するまで繰り返す。また、その解析位置での辞書の検索が完了すると、ステップＳ３０５に戻って更に解析位置を一つ進めて再び辞書検索を行ない、新たな単語の成立を検討し、同様に結合チェックやコスト計算などを繰り返す。
【００５４】
解析位置が、入力された一文の最後の文字の位置に至り、入力された一文の全語について解析が完了した場合には（ステップＳ３３５）、以上の処理を前提として、最小コストのパスを検索する処理を行う（ステップＳ３４０）。これは、有効とされた語の組合わせのなかで、語に付与されたコストの総和が最小になるものを検索する処理である。「市民球場に行く。」の例では、「市民（２）／球場（４）／に（４）／行く（６）／。」という単語（形態素）に分割した場合が総コスト１６で最小コストとなる。なお、かっこ書きの数字は各単語のコストを意味する。次に、総コストが最小となるよう形態素に分割した結果に従い、「市民球場に行く。」は、「市民／球場に／行く／。」と文節分かち書きされる（ステップＳ３４５）。このように最小コストを持つ文節分かち書き候補が作成されると、入力した一文に関する形態素解析の処理が完了したものとして、本ルーチンを終了する。以上では、仮名漢字文字列からなる一文が入力された場合を例にとって、形態素解析ルーチンを説明したが、ひらがなと漢字の他に、カタカナ、英字、数字等が混じった文章についての形態素解析も同様の処理である。
【００５５】
形態素解析（図３のステップＳ１１０）が終了すると、ＣＰＵ２０は次のステップに進み、未知語抽出処理を実行する（ステップＳ１２０）。これは、形態素解析ルーチンの辞書検索（図７のステップＳ３１０）において辞書に存在しなかった単語を抽出する処理である。未知語抽出処理ルーチンの流れを図９に示す。
【００５６】
このルーチンでは、ＣＰＵ２０は、形態素解析の結果選択された文節分かち書きの結果に基づいて、未知語の検索を行なう。例えば、上記した「市民球場に行く。」という文は、形態素解析の結果「市民／球場に／行く／。」と文節分かち書きされている。ここでいう文節分かち書きとは、通常の国文法上の文節に分けることではなく、自立語辞書中に含まれる自立語を一つ含む文節に分けることをいう。なお、上記した文節分かち書きの際には、辞書中にない文字列は不定語とされ、このような不定語は、各々が一文節を形成するものとして文節分かち書きが行なわれる。
【００５７】
本ルーチンが実行されると、ＣＰＵ２０は、まず、上記文節分かち書きの結果に基づいて、入力された文章の先頭から順に単語のピックアップをする（ステップＳ４００）。後述するように、本実施例の未知語登録装置は、辞書に存在する単語を含めて複数の単語が結合して新たな一つの単語を形成している場合（複合語である場合）にも、これを未知語として辞書に追加登録する機能を有している。従って、ここで、ピックアップする単語は、純粋に一単語（上記文節分かち書きの結果得られた所定の文節を構成する単一の自立語）である場合の他、２以上の単語がひとつにまとまって新たな語を形成している場合（上記文節分かち書きの結果得られた複数の文節にわたる語であり、上記形態素解析によって複数の自立語あるいは不定語に分割されている複合語である場合）も含まれる。つまり、ＣＰＵ２０は、文章中に含まれる単語（形態素解析の結果、自立語あるいは不定語と判定された単一の単語）を一つずつピックアップする処理の他、前後の単語と組み合わせてピックアップする処理も実行するのである。次に、ピックアップした単語が辞書に存在しない単語であるかの判定をする（ステップＳ４１０）。該単語が辞書に既に存在する場合には、未知語には該当しないと判断する（ステップＳ４３０）。
【００５８】
ピックアップした単語が辞書に存在しない単語である場合には、次に未知語形態に該当するか否かの判定を行う（ステップＳ４２０）。未知語形態とは、未知語として登録すべき単語の構成を予め設定したものをいう。既述したように、本実施例では、形態素解析して得た個々の単語が登録すべき未知語であるかどうかを判断するだけでなく、前後に連なる複数の単語をひとまとまりの単語として、これが未知語であるかどうかの判断を行なう。なお、本実施例では、複数の単語からなる語（複数の文節にまたがる語）が未知語形態であるかどうかを判断する際には、前後の単語との関係を考慮するほかに、その語を構成する文字種をさらに考慮している。
【００５９】
本実施例において、複数の単語からなる語が未知語形態であると判断するためには、まず、その後が以下のいずれかの形態に属するかどうかが判断される。
形態  １：接頭語＋自立語（あるいは不定語）
形態  ２：自立語（あるいは不定語）＋接尾語
形態  ３：複数の自立語が連続する語
形態  ４：形態３の語に、さらに接頭語あるいは接尾語が付くもの
形態  ５：自立語と不定語が連続する語
形態  ６：不定語からなる語
【００６０】
ここで、自立語および不定語が連続する範囲は、文節の最後に付属語があるかどうか、あるいは、後続する文節の先頭に付属語があるかどうかなどによって判断する。上記形態１ないし形態５のいずれかに属して、複数の語からなる語については、各語を構成する文字種を調べ、同じ文字種からなる場合には、未知語形態と判断される。各語を構成する文字種とは、各語の表記が、漢字、ひらがな、カタカナ、英字、記号のいずれからなるかをいう。
【００６１】
例えば、「市民／球場／に／行く／。」と形態素解析され、「市民／球場に／行く／。」と文節分かち書きされた文では、自立語である「市民」と「球場」とが連続しており、「球場に」という文節は末尾に付属語「に」を有している。また、「市民」と「球場」とはいずれも文字種が漢字となっている。したがって、上記例文では、「市民球場」という複合語が、ステップＳ４２０において未知語形態であると判断される。また、既述した形態素解析において辞書にない不定語と判断された語は、これに接続する付属語などから自立語とみなすことができると判断される場合には、この不定語は上記形態６に属する未知語であると判断される。なお、本実施例では、上記形態１〜６に基づいて未知語の判定を行なっているが、異なる基準で未知語の判定を行なうこととしてもよい。
【００６２】
ステップＳ４２０において、上記ピックアップした単語が未知語形態に該当すると判断された場合には、この未知語形態であると判断された語を、図１に示した一時辞書７０に格納する（ステップＳ４４０）。このようにして、入力した文章が備える全単語（複数の語からなる単語も含めて）について未知語を抽出する処理（ステップＳ４００〜Ｓ４４０）が終了すると（ステップＳ４５０）、未知語抽出処理ルーチンを一旦終了し、再び次の文について、同様に未知語を抽出する処理を開始する。未知語抽出処理（図３のステップＳ１２０）と終えると、ＣＰＵ２０は、未知語品詞推定処理を実行する（図３のステップＳ１３０）。
【００６３】
なお、本実施例では、未知語抽出処理と未知語品詞推定処理とは連続して実行されるわけではなく、まず、未知語を抽出する対象となる文書全体から未知語の抽出が一括して行なわれ、その後に、抽出した未知語それぞれに対して、品詞推定などの処理が行なわれる。すなわち、既述したように、未知語の抽出は、入力した文書から一文ずつ取りだして、一文ごとに行なわれるが、取りだした一文について未知語の抽出を終了すると、抽出した未知語は、一旦、図１に示した一時辞書７０に格納して、再び次の一文から未知語を抽出する処理を行なう。文書中のすべての文に対して未知語の抽出を行ない、抽出した未知語がすべて一時辞書７０に格納されると、この一時辞書７０に格納した未知語を対象に、上記未知語品詞推定処理が行なわれる。なお、本実施例では、未知語品詞推定処理の実行に先立って、一時辞書７０に格納した未知語の中で重複している未知語を削除している。所定の内容を有するひとかたまりの文章の中からは、同じ未知語が何度も抽出されることが考えられるが、このような処理を行なうことによって、未知語の登録に関わる後述する処理は、一つの未知語に対して一度だけ行なえば済む。
【００６４】
ステップＳ１３０の未知語推定処理では、未知語の表記や読みと共に辞書に登録するための、未知語の品詞の推定を行なう。このような品詞の推定は、未知語として抽出した語が含む漢字の種類や、未知語を抽出した文中で未知語に後続する単語の種類などを調べることによって行なう。
【００６５】
例えば、対象となる語が、「濱口」の「濱」のように、その漢字のみで固有の単語として用いられることはなく、人名、地名等の固有名詞の一部としてのみ使用される固有名漢字を含む語である場合には、その語は固有名詞であると判断する。対象となる未知語に後続する単語で品詞を判断する例としては、例えば、後続する単語が「な」＋「体言」である場合、あるいは、「的」＋「な」である場合がある。このような場合には、この未知語の品詞は形容動詞と判断される。その他の例として、後続する単語が、動詞「する」およびその活用形である場合には、この未知語の品詞は、サ行変格活用動詞「する」と結合しうる名詞であるサ変名詞と判断される。あるいは、後続する単語が、「さん」「氏」など人名接尾語である場合には、その未知語の品詞は、人名を表わす名詞と判断される。本実施例では、このように、予め設定しておいた種々の品詞の特徴に合致しない未知語は、一般的な名詞と判断される。
【００６６】
一時辞書７０に格納したすべての未知語に対して品詞推定処理（図３のステップＳ１３０）を行なうと、次にＣＰＵ２０は、未知語読み導出処理（図３のステップＳ１４０）を実行する。未知語読み導出処理とは、一時辞書７０に格納された未知語に対し、辞書に登録する読みを作成する処理である。未知語読み導出処理ルーチンの流れを図１０に示す。
【００６７】
未知語読み導出処理ルーチンが開始されると、ＣＰＵ２０は、一時辞書７０に格納された未知語の各々について、自立語辞書６２および付属語辞書６４を参照して形態素解析を行ない、文節分かち書きする（ステップＳ５００）。次に、文節分かち書きされた各々の語について、上記辞書から、読みの候補をすべて読み込む（ステップＳ５１０）。読みの候補をすべて読み込むと、これらを組み合わせて未知語の読みを作成する（ステップＳ５２０）。
【００６８】
例えば、「更新日付」という未知語が抽出されて一時辞書７０に格納されていたときには、この語は、ステップＳ５００において「更新／日付」と文節分かち書きされる。ステップＳ５１０では、「更新」については、自立語辞書６２を参照することによって「こうしん」という読みが用意され、「日付」については 、「ひづけ」および「かづけ」という読みが用意される。したがって、ステップＳ５２０では、これらの読みを組み合わせて、未知語「更新日付」の読みとして、「こうしんひづけ」および「こうしんかづけ」が作成される。
【００６９】
ここで、上記「更新日付」という未知語に対して、これを文節分かち書きすることなく読みを導き出そうとすると、この未知語を構成するすべての文字の考えられる読みを辞書において検索し、これらを組み合わせることになる。「更」に対しては「こう」「さら」「ふ」、「新」に対しては「しん」「あたら」「あら」「にい」「あたらし」、「日」に対しては「ひ」「にち」「か」「ぴ」「じつ」、「付」に対しては「つけ」「づけ」「つ」「づ」「ふ」「ぷ」などの読みが、辞書を参照することによって得られる。これら考えられる読みすべてを組み合わせると膨大な数になるが、本実施例では、未知語を文節分かち書きして意味のある語に分割しており、作成される読みの候補の数もはるかに少なくなる。
【００７０】
ステップＳ５２０で各文節の読みを組み合わせると、次に、この未知語が漢字を含む語であるかどうかを判断する（ステップＳ５３０）。漢字を含む語とは、未知語が漢字のみからなる場合および漢字を一部に含む場合の双方を含んでいる。
【００７１】
未知語が漢字を含む語でない場合には、ステップＳ５２０で作成した読みを、辞書に登録すべき未知語の読みとする。漢字を含まない語の場合には、その未知語が、カタカナ、英字、数字いずれからなる表記を有する場合にも、ひらがなで表わされる読みが用意される。例えば、「マグワイア」という未知語が抽出されて一時辞書７０に格納されていたときには、この語は、ステップＳ５００において「マグ（不定語）／ワイ（自立語）／ア（不定語）」と文節分かち書きされており、ステップＳ５２０で用意される「まぐわいあ」が、辞書に登録される読みとなる。あるいは、「ＥＸ」なる未知語の読みは「いーえっくす」となる。なお、未知語の一部が辞書に存在する場合には、その読みを利用して仮名表記を生成するものとしてもよい。例えば、「ＴＯＰ  ＳＡＬＥＳ」という未知語については、ステップＳ５００において「ＴＯＰ／ＳＡＬＥＳ」と分かち書きされるが、「ＴＯＰ」と［ＳＡＬＥＳ」それぞれが辞書に登録されている場合には、これらの読みを組み合わせて「とっぷせーるす」という読みを生成するものとすればよい。あるいは、特に英文字からなる語の場合には、ローマ字入力を行なう環境でその語を入力したときに表示される文字列を、その語の読みとして生成することとしてもよい。例えば、上記「ＴＯＰ  ＳＡＬＥＳ」という未知語では「とｐさぇｓ」、「ＷＩＮＤＯＷＳ」という未知語では「うぃんどｗｓ」を、それぞれの語の読みとして生成すればよい。また、複数の読みが可能な場合には、全ての読みを生成するものとしてもよい。例えば、上記「ＴＯＰ  ＳＡＬＥＳ」という未知語については、先に挙げた「とっぷせーるす」と「とｐさぇｓ」、さらに、１文字ずつアルファベット読みをあてた表記「てぃーおーぴー・・・」なる読みも生成することとしてもよい。
【００７２】
ステップＳ５３０において、未知語が漢字を含む語であると判断された場合には、読みに関する絞り込みをさらに行なう。まず、音訓による絞り込みを行なう（ステップＳ５４０）。特に漢字のみからなる単語については、「音読み−訓読み」、「訓読み−音読み」からなる読みを生じることは稀であるため、ステップＳ５４０においては、「音読み−音読み」、「訓読み−訓読み」からなる読みだけを選択するという絞り込みを行なっている。なお、自立語辞書６２には、各語の表記、読み、および品詞に関する情報が登録されているが、読みについては、それぞれの読みが音読みであるか訓読みであるかという情報も一緒に登録されている。既述したステップＳ５１０で各語の読みを辞書から入力するときには、その読みが音読みであるか訓読みであるかという情報も一緒に取り込み、この情報に基づいて上記絞り込みを行なう。
【００７３】
例えば、「愛猫」という未知語が抽出されて一時辞書７０に格納されている場合には、この語は「愛／猫」と文節分かち書きされて、それぞれの文節の読みが辞書から読み込まれる。「愛」については、「あい」「め」「いと」という読みが登録され、「猫」については、「びょう」「ねこ」という読みが登録されている場合には、ステップＳ５２０において、これらを組み合わせた読みが作成される。ここで、ステップＳ５４０において、「音読み−音読み」、「訓読み−訓読み」からなる読みだけを選択するという絞り込みを行なうことで、これらの読みの組み合わせすべての中から、「あいびょう」「めねこ」「いとねこ」という３つの読みだけが残る。
【００７４】
次に、ステップＳ５４０における絞り込みで残った読みに対して、品詞による絞り込みが行なわれる（ステップＳ５５０）。自立語辞書６２には、各語の表記、読み、および品詞に関する情報が登録されているが、読みについては、その語がどのような品詞となる場合に用いられる読みであるかという情報も一緒に登録されている。また、既述した図３のステップＳ１３０では、抽出した未知語の品詞が推定されているため、この未知語の品詞と、未知語を文節分かち書きした各語の品詞と読みに関する情報とから、未知語の読みの絞り込みを行なう。
【００７５】
上記した「愛猫」を例に挙げると、「愛猫」という未知語は、図３のステップＳ１３０において、文中における前後の単語との関係などから、その品詞が名詞であると推定される。また「愛／猫」と文節分かち書きされた各語について、自立語辞書６２を参照すると、「愛」の読みである「あい」は、名詞、サ変動詞に対応するという情報が得られ、「め」という読みは、「愛（め）でる」という動詞に対応するという情報が得られ、「いと」という読みは、「愛（いと）しい」という形容詞に対応するという情報が得られる。「愛／猫」における「愛」は、動詞あるいは形容詞の一部ではないため、その読みとしては「あい」が選択される。その結果、ステップＳ５４０の音訓による絞り込みで残っていた３つの読みのうち、ステップＳ５５０の品詞による絞り込みでは、「愛猫」の読みとして「あいびょう」が選択される。
【００７６】
以上の手順により、未知語の読みを生成し、全ての未知語について読みの生成が終了した場合（ステップＳ５６０）には、未知語読み導出処理ルーチンを終了する。未知語読み導出処理ルーチンが終了した後（図３のステップＳ１４０）、ＣＰＵ２０は、それぞれの未知語を、仮名漢字変換辞書および形態素解析辞書に登録する（ステップＳ１５０、Ｓ１６０）。これらの登録順序は、いずれが先であっても構わないし、同時に行うものとしてもよい。両者への登録を同時に行う場合としては、両者のデータが一部重複している場合が挙げられる。つまり、辞書に登録される実質的なデータ（未知語、読み等）は両辞書で共通のものとしておいて、そこに添付されるインデックスデータの使い分けにより、仮名漢字変換辞書として使用したり、形態素解析辞書として使用したりする場合である。
【００７７】
ここで、仮名漢字変換辞書とは、仮名漢字変換において使用される辞書をいい、入力された仮名文字列をインデックスとして仮名漢字混じり（英字、数字、記号混じりも含まれる）の表記データを対応させるための辞書をいう。従って、先に説明した未知語読み導出処理（ステップＳ１４０）において未知語の読みが複数作成されている場合には、仮名漢字変換辞書には、それら全ての読みをインデックスとして未知語が対応できるように未知語が登録される。
【００７８】
一方、形態素解析辞書とは、先に説明した形態素解析（ステップＳ１１０）において参照される辞書である。従って、形態素解析辞書には、入力された文字列が仮名漢字混じりである場合にも該文字列をインデックスとして単語の品詞等が参照できるような形式で、未知語が登録される。なお、図１に示した自立語辞書６２および付属語辞書６４は、これらとは異なる観点で辞書を区分したものであり、仮名漢字変換辞書および形態素解析辞書のそれぞれに、自立語辞書６２および付属語辞書６４が存在している。
【００７９】
上記各辞書に登録される具体的なデータとしては、仮名漢字混じりで表された未知語の表記データ、該未知語の品詞データ、該未知語の読みデータが主なデータである。この他、未知語の登録日や使用頻度等の管理情報を一緒に登録するものとしてもよい。
【００８０】
なお、図１０に示した未知語読み導出処理ルーチンでは、文節分かち書きした各文節の読みを組み合わせた候補を絞り込むとき、音訓による絞り込み、品詞による絞り込み、の順で行なったが、この順序は逆であっても構わない。また、形態素解析辞書に、読みの音訓別、読みと品詞との対応以外の情報も登録しておき、未知語の読みに対してさらなる絞り込みを行なうこととしてもよい。例えば、ある単語の読みが、その単語が特殊な接続関係にあるときにのみ使用される場合には、そのような情報も形態素解析辞書に登録しておくことで、無駄な読みを多く登録してしまうおそれを減らすことができる。例えば、上記実施例では、「更新日付」という未知語の読みは、「こうしんひづけ」と「こうしんかづけ」とが登録されることとしたが、「かづけ」という読みは、その前に数詞が接続する場合にのみ用いる（「五日付（いつかづけ）」など）という情報を形態素解析辞書に登録しておき、この情報に基づき「こうしんかづけ」という読みを除外する処理を行なって、「更新日付」の読みとして「こうしんひづけ」だけを登録することとしてもよい。
【００８１】
以上説明した本実施例の未知語読み導出装置を含む日本語入力装置によれば、未知語を辞書へ自動登録することが可能となるため、辞書データを増やすために、使用者自らが個々の単語を辞書に追加登録する操作を行なうことが不要となる。さらに、未知語を辞書へ自動登録する際に、不要な読みを辞書に登録してしまうことによって、メモリを消費してしまうのを抑えることができる。すなわち、未知語の読みを作成する際に、抽出した未知語を形態素解析し、分割した各形態素の読みを組み合わせて未知語の読みを作成するため、意味のある妥当な読みが得やすくなり、作成される読みが望ましい読み（仮名漢字変換を行なう際に入力される仮名文字列に対応する読み）となる可能性が極めて高くなると共に、不必要な読み（仮名漢字変換を行なう際に入力される仮名文字列とは異なる読み）を登録してしまう数を効果的に減らすことができる。このように、不必要な読みのために多くのメモリを割く必要がないことで、仮名漢字変換時などの辞書検索がよりスムーズになる。
【００８２】
さらに、上記実施例では、所定の文書を入力してこの文書中の未知語を一括して抽出し、これらの未知語を辞書に登録しているため、日本語入力装置を用いて文書を作成する前に、充分に辞書データを拡充しておくことができる。すなわち、日本語入力装置を用いて作成する文書の内容や分野は使用者によって異るものであり、あらゆる分野に対応できる大きな辞書を備えることは困難であるが、本実施例の未知語読み導出装置を含む日本語入力装置を用いることによって、それぞれの使用者が使い勝手の非常によい辞書（単語がスムーズに変換される辞書）を得ることができる。特定の分野に関わる文書で用いられる単語には偏りが見られるものであるため、各使用者は、文書の作成に先立って、作成する文書に近い内容の文書を日本語入力装置に取り込んで、未知語の抽出および登録を行なわせればよく、このような操作により、これから作成する文書で使用する単語を追加登録した辞書を用意することができる。
【００８３】
なお、所定の文書を取り込んでこの文書から未知語を抽出し、読みと共に仮名漢字変換辞書などの辞書に登録する場合には、抽出した未知語をそのまま辞書に登録することとしてもよいし、これら抽出した未知語について使用者によるチェックを行なうことが可能となるように、一旦別の辞書に格納しておくこととしてもよい。一旦別の辞書に格納しておくならば、辞書に登録するのに先立って、不要な読みを削除したり、推定した品詞に誤りがあった場合にこれを正すなどの修正を容易に行なうことができる。また、抽出した未知語をそのまま仮名漢字変換辞書に登録する場合には、追加登録した単語である情報も登録しておき、仮名漢字変換時にその単語が参照されたときには、追加登録された語であることが視認可能となるように表示することとしてもよい。このような構成とすれば、使用者の意図しない形で辞書に登録された単語を発見することができ、使用者の意図に沿った辞書管理が可能となる。
【００８４】
また、上記実施例において、未知語を辞書に登録する際に、その優先順位が最も上位となるように登録するならば、仮名漢字変換を行なう際に、登録した未知語にスムーズに変換することができる。すなわち、仮名漢字変換辞書は、既述したように、仮名文字列をインデックスとして仮名漢字混じり（英字、数字、記号混じりも含まれる）の表記データを対応させるものであり、この辞書中に未知語の同音異義語が存在する場合に、未知語の優先順位が最も高くなるように未知語を登録することとしておけば、仮名漢字変換の際に、登録した未知語の表記が第１候補となる。あるいは、未知語を辞書に登録する際の同音異義語内での順位は、使用者が個別に登録した語の次の優先順位となるようにしてもよい。このような場合には、変換時の使用頻度などにより、同音異義語内での未知語の優先順位をさらに上げることにしておけば、登録された未知語のうち、実際によく用いられる語について、充分に高い優先順位を確保することができる。
【００８５】
また、辞書に未知語を登録する際には、図１０のステップＳ５００の文節分かち書きで分割した位置に関する情報も一緒に登録することとしてもよい。このような例を以下に示す。例えば、「河西庸雄」と未知語が抽出され、「河西／庸雄」と分かち書きの処理が行なわれた後、「かさいつねお」という読みと、人名という品詞と共に辞書に登録する際に、「河西／庸雄」の位置で分かち書きされるという情報と共に登録しておく。このように、「河西庸雄」という未知語が登録されていれば、仮名漢字変換辞書において「かさい」という読みに対する表記として、「葛西」「火災」「家裁」「「笠井」「河西」・・・という順序で登録されており、「つねお」という読みに対して「恒夫」「恒男」「恒雄」「常夫」・・・という順序で登録されていても、「かさいつねお」と入力したときには、「河西庸雄」を第１候補として得ることができる。ここで、次候補の表示を求めると、「かさいつねお」の次候補が登録されていなければ、それ以上の候補は表示されず、通常は、使用者が文節区切りを入力し直す必要がある。しかしながら、上記したように「河西／庸雄」と文節区切りも登録する場合には、文節区切りを入力し直すことなく、各文節の次候補を、それぞれの語の優先順位に従って直ちに表示させることが可能となる。すなわち、「かさいつねお」の次候補として、「かさい」「つねお」それぞれの候補を、上記した順位で表示させることが可能となる。
【００８６】
既述したように、上記実施例では、所定の文書から未知語を抽出してこれらを辞書に登録する際に、抽出した未知語を一時辞書７０に格納しつつ、文書全体から未知語の抽出を行ない、一時辞書７０に格納された未知語の中で重複するものを削除してから、各未知語について品詞の推定および読みの作成を行なっている。このように、抽出した未知語を一旦一時辞書７０に格納する際には、未知語の表記以外の情報（未知語を抽出するために各文章を形態素解析した結果など）はすべて消去している。ここで、一時辞書７０として充分なメモリを用意することが可能であるならば、抽出した未知語の表記の他に、未知語を抽出するために行なった形態素解析に関わる情報も、一時辞書７０に格納することとしてもよい。未知語抽出の際には、未知語抽出に先立って、文書から一つずつ取りだした各文章を形態素解析して文節分かち書きを行なう。ここで、複数の文節にまたがる語を未知語と判定して抽出する場合には、抽出する語がいかなる形態素に分割されるかという情報も、消去することなく表記の情報と共に一時辞書７０に格納する。このような構成とすれば、抽出した未知語を再び形態素解析する処理（図１０のステップＳ５００）を行なわずに済み、一時辞書７０に格納した形態素解析の結果を利用して、未知語の読みを作成すればよい。
【００８７】
また、上記実施例では、既述した未知語読み導出処理の結果、可能性のある読みが複数個作成された場合には、これらすべてを未知語の読みとして登録することとしたが、本実施例の未知語読み導出装置を備える日本語入力装置において、登録する未知語の読みを一つだけ作成する機能をさらに備えさせ、可能性のある読みすべてを未知語の読みとして登録するか、一つだけの読みを未知語の読みとして登録するか、使用者によって選択可能な構成としてもよい。例えば、未知語を形態素解析して読みを作成する際に、未知語を構成する各形態素の読みを形態素解析辞書から読み込むとき、各単語読みのうち最も上位の読みだけを読み込んで、これらを組み合わせて未知語の読みとする処理を行なうことを、予め使用者によって選択可能としておく。このように未知語の読みとして一つの読みだけを作成する処理を選択すれば、未知語登録の処理を簡素化できると共に、辞書に要するメモリを少なくすることができる。所定の文書から未知語を抽出してこれを辞書に登録する際、非常に多くの未知語が抽出され、また、これら未知語の読みとして第１候補の読みを組み合わせることにほとんど不都合がないと予想される場合には、このような処理を選択することは特に有用となる。読みを一つだけ作成する処理を選択可能としておけば、使用者は、未知語の読みとして所望の読みが作成されない可能性や、所定の文書から未知語を抽出してこれらを登録するために要するメモリなどを考慮して、いずれの処理を行なわせるか自由に選択することができる。
【００８８】
なお、既述した実施例では、未知語の抽出および辞書への登録を行なう際に、サーバＳＶや、ハードディスク２６およびＣＤ−ＲＯＭドライブ２７から日本語文書よりなるファイルを読み込むことによって、未知語を抽出する対象となる文書を入力し、この文書から未知語を一括して抽出することとしているが、異なる方法によって入力した文章から辞書に登録すべき未知語を抽出することとしてもよい。例えば、スキャナ３６も入力部４０として働くが、スキャナ３６から日本語文章を入力する場合には、スキャナ３６から入力した画像情報を一旦日本語文章の情報に変換した後、既述した実施例と同様の処理によって、未知語の抽出および辞書への登録を行なうことができる。さらに、使用者がキーボード３０から日本語文字列（仮名文字列）を入力してこれから仮名漢字混じり文を作成する際に、この作成された仮名漢字混じり文から未知語を抽出して、これを辞書に登録することとしてもよい。
【００８９】
このような場合には、使用者がキーボード３０から入力した仮名文字列は仮名漢字変換処理に供され、周知のいずれかの方法によって仮名漢字変換が行なわれる。仮名漢字変換処理の過程で作成された仮名漢字混じり表記の候補から、使用者が所望の表記を選択するなどの工程を経て、所望の仮名漢字混じり文が作成されると、この作成された仮名漢字混じり文を基に、既述した実施例と同様の未知語登録に関する処理を行なう。すなわち、作成された仮名漢字混じり文を再び形態素解析して未知語の抽出を行ない、抽出した未知語について品詞の推定を行なうと共に読みを導き出し、これらの情報を辞書に追加登録する。
【００９０】
以上のようないずれの方法によって、未知語を抽出する対象となる文章を入力した場合にも、未知語の読みを作成する際に、この未知語を形態素解析した結果に基づき、各形態素ごとに可能性のある読みを組み合わせることによって、不要な読みを登録してメモリを無駄にするのを抑えつつ、所望の読みを自動的に作成できるという効果を得ることができる。さらに、使用者がキーボードによって入力した文章から未知語の抽出を行なう場合には、使用者が日本語入力装置を使い続けるほどに、使用者が通常作成する文章の内容に応じて、この装置が備える辞書が記憶する単語数を増すことができる。また、日本語入力装置を使い続けるほどに、仮名漢字変換の動作が、次第によりスムーズに行なえるようになる。
【００９１】
なお、既述した実施例の未知語読み導出装置を備える日本語入力装置では、未知語の抽出と、これの読みを導き出す動作とは連続して行なうこととしたが、未知語抽出の機能と、未知語の読みを導き出す機能とを分離することとしてもよい。すなわち、所定の未知語抽出装置を用いて抽出した未知語を予め用意しておき、本発明の未知語読み導出装置にこれらの未知語を一括して入力し、未知語の読みを作成して、辞書に登録することとしてもよい。このような構成としても、未知語を形態素解析して、各形態素ごとの可能性のある読みを組み合わせ、未知語の読みを作成することによって、不要な読みを作成してしまうのを抑え、充分に妥当な読みを作成可能となるという効果を得ることができる。
【００９２】
以上本発明の実施例について説明したが、本発明はこうした実施例に何等限定されるものではなく、本発明の要旨を逸脱しない範囲内において種々なる様態で実施し得ることは勿論である。
【図面の簡単な説明】
【図１】本実施例の未知語登録装置を含む日本語入力装置の制御ロジックを示すブロック図である。
【図２】日本語入力装置のハードウェアを示すブロック図である。
【図３】未知語自動登録ルーチンの流れを示すフローチャートである。
【図４】文字列取り出し処理ルーチンの流れを示すフローチャートである。
【図５】一定の桁数で改行されている文章を例示する説明図である。
【図６】引用符号を含む文章を例示する説明図である。
【図７】形態素解析ルーチンの流れを示すフローチャートである。
【図８】最小コスト法による文節分かち書き処理の様子を示す説明図である。
【図９】未知語抽出処理ルーチンの流れを示すフローチャートである。
【図１０】未知語読み導出処理ルーチンの流れを示すフローチャートである。
【符号の説明】
２０…ＣＰＵ
２２…ＲＯＭ
２４…ＲＡＭ
２６…ハードディスク
２７…ＲＯＭドライブ
２８…入出力ポート
３０…キーボード
３１…マウス
３２…ＣＲＴディスプレイ
３４…プリンタ
３６…スキャナ
３８…バス
３９…モデム
４０…入力部
４２…出力部
４４…表示部
４６…入出力制御部
５０…形態素解析部
５２…形態素出力部
５４…文節候補格納部
５６…未知語抽出部
５８…単語候補格納部
６０…未知語登録部
６２…自立語辞書
６４…付属語辞書
６６…未知語削除部
６８…文書アクセス部
７０…一時辞書
【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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