"変換前文字列と変換後文字列とを含む辞書データが複数登録された変換用辞書と、入力文字列として確定された語句を各語句の間の繋がり関係に対応づけて登録するための学習辞書とが格納された記憶手段を具備し、変換前文字列の入力に応じて当該変換前文字列により変換用辞書を検索して変換後文字列の候補を抽出して表示する第1の候補抽出ステップと、入力文字列が確定されたことに応じてその確定された文字列が示す語句と繋がる関係を有する語句を学習辞書から抽出して表示する第2の候補抽出ステップと、第1または第2の候補抽出ステップにより表示された候補のいずれかが選択されたことに応じて、選択された候補の語句を確定する候補確定ステップとを含む文字入力処理を、実行するコンピュータにおいて、日時を表す語句の確定状況に応じた日時を推定して、その推定結果を示す日時データを設定する日時推定ステップと、前記候補確定ステップにより確定された語句を前記日時データに対応づけて前記学習辞書に登録する登録ステップとを、さらに実行し、前記第2の候補抽出ステップでは、学習辞書から抽出された候補のうち、直前の語句の確定時点の日時データに適合する日時データに対応づけられて学習辞書に登録されている候補を、他の候補よりも優先的に表示する、ことを特徴とする文字入力における候補の表示方法。前記日時推定ステップには、文字入力処理の開始に応じて前記日時データを現在の日時を示すものに初期設定するステップと、日時を表す語句が確定されたことに応じて、確定された語句が表す日時の概念に基づいて前記日時データを更新するステップとが含まれる、請求項1に記載された文字入力における候補の表示方法。前記候補確定ステップにおいて日時を表現する語句が確定されたときの第2の候補抽出ステップでは、この確定に応じて日時推定ステップにより設定された日時データを用いて、当該日時データに適合する日時データに対応づけられ、かつ日時を表す語句を特定する第1検索と、第1検索により特定された語句に繋がる関係をもって学習辞書に登録されている語句を抽出する第2検索とを実行し、第2検索により抽出された語句を優先的に表示する候補に含める、請求項1または2に記載された文字入力における候補の表示方法。請求項1~3のいずれかに記載された方法において、外部から文書データの送信を受けたことに応じてこの文書データを解析し、この解析により日時を表す語句が抽出されたとき、その語句の概念に適した日時データを設定すると共に、当該日時を表す語句およびこれに繋がる関係を有する各語句に前記設定された日時データを対応づけて前記学習辞書に登録する、文字入力における候補の表示方法。請求項1~4のいずれかに記載された方法において、前記第1の候補抽出ステップにおいて、入力された変換前文字列により変換用辞書から抽出された候補の中から、前記日時推定ステップにより設定された日時データに適合する日時データに対応づけられて学習辞書に登録されている候補を特定し、特定された候補を他の候補よりも優先的に表示する、文字入力における候補の表示方法。変換前文字列と変換後文字列とを含む辞書データが複数登録された変換用辞書と、入力文字列として確定された語句を各語句の間の繋がり関係に対応づけて登録するための学習辞書とを記憶する記憶手段;変換前文字列の入力に応じて当該変換前文字列により変換用辞書を検索して変換後文字列の候補を抽出して表示する第1の候補抽出手段;入力文字列が確定されたことに応じてその確定された文字列が示す語句と繋がる関係を有する語句を学習辞書から抽出して表示する第2の候補抽出手段;第1または第2の候補抽出手段により表示された候補のいずれかが選択されたことに応じて、選択された候補の語句を確定する候補確定手段;前記候補確定手段により確定された語句を前記学習辞書に登録する登録処理手段;の各手段を具備する文字入力装置として、コンピュータを機能させるためのプログラムであって、日時を表す語句の確定状況に応じた日時を推定して、その推定結果を示す日時データを設定する日時推定手段として、前記コンピュータを機能させるためのプログラムが、さらに含まれており、前記登録処理手段は、前記候補確定手段により確定された語句を前記日時データに対応づけて学習辞書に登録し、前記第2の候補抽出手段は、学習辞書から抽出された候補のうち、直前の語句の確定時点の日時データに適合する日時データに対応づけられて学習辞書に登録されている候補を、他の候補よりも優先的に表示する、ことを特徴とする文字入力用のプログラム。前記日時推定手段は、前記文書入力装置の起動に応じて前記日時データを現在の日時を示すものに初期設定した後、前記候補確定手段により日時を表す語句が確定されたことに応じて、その語句が表す日時の概念に基づき前記日時データを更新する、請求項6に記載された文字入力用のプログラム。前記第2の候補抽出手段は、日時を表現する語句が確定されたことに応じた処理を実行するとき、この確定に応じて日時推定手段が設定した日時データを用いて、日時を表す語句であって当該日時データに適合する日時データに対応づけられている語句を特定する第1検索と、第1検索により特定された語句に繋がる関係をもって学習辞書に登録されている語句を抽出する第2検索とを実行し、第2検索により抽出された語句を優先的に表示する語句に含める、請求項7に記載された文字入力用のプログラム。請求項6~8のいずれかに記載されたプログラムにおいて、前記第1の候補抽出手段は、入力された変換前文字列により変換用辞書から抽出された候補の中から、前記日時推定手段により設定された日時データに対応づけられて学習辞書に登録されている候補を特定し、特定された候補を他の候補よりも優先的に表示する、文字入力用のプログラム。変換前文字列と変換後文字列とを含む辞書データが複数登録された変換用辞書と、入力文字列として確定された語句を各語句の間の繋がり関係に対応づけて登録するための学習辞書とを記憶する記憶手段;変換前文字列の入力に応じて当該変換前文字列により変換用辞書を検索して変換後文字列の候補を抽出して表示する第1の候補抽出手段;入力文字列が確定されたことに応じてその確定された文字列が示す語句と繋がる関係を有する語句を学習辞書から抽出して表示する第2の候補抽出手段;第1または第2の候補抽出手段により表示された候補のいずれかが選択されたことに応じて、選択された候補の語句を確定する候補確定手段;前記候補確定手段により確定された語句を前記学習辞書に登録する登録処理手段;の各手段を具備する文字入力装置であって、日時を表す語句の確定状況に応じた日時を推定して、その推定結果を示す日時データを設定する日時推定手段を、さらに含み、前記登録処理手段は、前記候補確定手段により確定された語句をその確定の時点における日時データに対応づけて学習辞書に登録し、前記第2の候補抽出手段は、学習辞書から抽出された候補のうち、直前の語句の確定時点の日時データに適合する日時データに対応づけられて学習辞書に登録されている候補を、他の候補よりも優先的に表示する、文字入力装置。従来の変換候補や繋がり予測候補は、一般に、最近に選択されたものや選択の頻度が高いものが優先的に表示されるが、その優先表示は、必要がなくなった場合でも続く可能性がある。たとえば、特定の日に実施されるイベントについて、そのイベントを挟む一定の期間内にメールによる連絡を頻繁にする場合には、イベントを表す単語が優先的に表示されることで利便性が高まるが、連絡の必要がなくなったときも優先表示が続くと、使い勝手が悪くなる。特許文献2に記載された発明によれば、あらかじめ入力の時期に適した単語として登録されている単語に関しては、入力の時期に応じて表示順序を変更することができる。しかし、ユーザが自由に表現する話題に関してまで、候補の表示順序を調整するのは困難である。本発明は上記の問題点に着目し、ユーザが所定の日時を話題にして文書を作成する場合に、過去に同様の日時を話題にして文書を作成したときに学習された語句が上位の候補として表示されるようにすることを、課題とする。本発明は、変換前文字列と変換後文字列とを含む辞書データが複数登録された変換用辞書と、入力文字列として確定された語句を各語句の間の繋がりに対応づけて登録するための学習辞書とが格納された記憶手段を具備し、これらの辞書を用いた文字入力処理を実行するコンピュータに適用される。この文字入力処理には、変換前文字列の入力に応じて当該変換前文字列により変換用辞書を検索して変換後文字列の候補を抽出して表示する第1の候補抽出ステップ予測変換処理に該当する。と、入力文字列が確定されたことに応じてその確定された文字列が示す語句と繋がる関係を有する語句を学習辞書から抽出して表示する第2の候補抽出ステップ繋がり予測処理に該当する。と、第1または第2の候補抽出ステップにより表示された候補のいずれかが選択されたことに応じて、選択された候補の語句を確定する候補確定ステップとが、含まれる。なお、上記でいうところの語句とは、ユーザの操作に応じて確定される文字列全般自由に設定されたことばを表す文字列を意味する。つまり、複数の単語を含む文字列や単独の単語のみを含む文字列はともに語句であり、活用語尾や助詞などの付属語を表す文字や文字列も語句である。本発明では、さらに、日時を表す語句の確定状況に応じた日時を推定して、その推定結果を示す日時データを設定する日時推定ステップと、候補確定ステップにより確定された語句を前記日時データに対応づけて学習辞書に登録する登録ステップとを、実行する。また、第2の候補抽出ステップでは、学習辞書から抽出された候補のうち、直前の語句の確定時点の日時データに適合する日時データに対応づけられて学習辞書に登録されている候補を、他の候補よりも優先的に表示する。上記の方法によれば、たとえば、ある案件に関する文書Aの作成において日時を表す語句が確定されたことに応じて、その確定された語句の概念に応じた日時データが設定されると共に、上記の日時を表す語句およびこれに繋がる関係を有する語句が上記の日時データに対応づけられて学習辞書に登録される。時を経て、文書Aと同じ案件に関してユーザが他の文書Bを作成しているときに、日時を表す語句の確定状況に応じて文書Aの作成時と同じ日時データが設定されると、第2の候補抽出ステップが実行されたときには、抽出された候補のうち文書Aに入力された候補を他の候補よりも優先的に表示することが可能になる。よって、文書Aと同一の案件に関して、文書入力の時期が変わったために文書Aとは異なる語句により日時が表現された場合でも、文書Aの作成時に学習された語句の繋がり関係に基づく繋がり予測候補を、他の候補よりも優先的に表示することが可能になる。よって、ユーザに選択される可能性の高い語句を候補の表示リストの上位に表示することができる。好ましい一実施態様では、文字入力処理の開始に応じて日時データを現在の日時を示すものに初期設定するステップと、日時を表す語句が確定されたことに応じて、確定された語句が表す日時の概念に基づいて日時データを更新するステップとが含まれる。この実施態様によれば、過去に作成された文書Aで話題にした日時に該当する日時に文書の作成を開始した場合にも、文書Aに入力された語句を繋がり予測候補のリストの上位に表示することが可能になる。また、現在とは異なる日時に関して文書を作成する場合には、その日時を表す語句が確定されたことに応じて、日時データを話題に適合する内容に速やかに更新することができる。他の好ましい実施態様では、候補確定ステップにおいて日時を表現する語句が確定されたときの第2の候補抽出ステップで、この確定に応じて日時推定ステップにより設定された日時データを用いて、当該日時データに適合する日時データに対応づけられ、かつ日時を表す語句を特定する第1検索と、第1検索により特定された語句に繋がる関係をもって学習辞書に登録されている語句を抽出する第2検索とを実行し、第2検索により抽出された語句を優先的に表示する候補に含める。上記の実施態様によれば、過去に作成された文書Aと同じ案件に関する文書の作成において、日時を表す語句として文書Aとは異なる語句が入力された場合でも、その語句の確定に対し、文書Aの作成時に日時を表す語句に繋がる関係をもって入力された語句を、候補の表示リストの上位に表示することが可能になる。他の好ましい実施態様では、外部から文書データの送信を受けたことに応じてこの文書データを解析し、この解析により日時を表す語句が抽出されたとき、その語句の概念に適した日時データを設定すると共に、当該日時を表す語句およびこれに繋がる関係を有する各語句に前記設定された日時データを対応づけて学習辞書に登録する。このようにすれば、たとえば、受信したメールへの応答メールを作成する場合に、受信した文書中の語句とは異なる語句により日時が表現されたときでも、受信メールに含まれていた語句を繋がり予測候補として上位に表示させることが可能になる。さらに、本発明では、第1の候補抽出ステップにおいても、入力された変換前文字列により変換用辞書から抽出された候補の中から、日時推定ステップにより推定された日時データに適合する日時データに対応づけられて学習辞書に登録されている候補を特定し、特定された候補を他の候補よりも優先的に表示することができる。このようにすれば、予測変換機能により抽出された変換候補を表示する場合にも、入力中の文書が話題にする日時と同様の日時を話題にした文字入力処理で学習された語句を、上位に表示することが可能になる。本発明によるプログラムは、変換前文字列と変換後文字列とを含む辞書データが複数登録された変換用辞書と、入力文字列として確定された語句を各語句の間の繋がり関係に対応づけて登録するための学習辞書とを記憶する記憶手段;変換前文字列の入力に応じて当該変換前文字列により変換用辞書を検索して変換後文字列の候補を抽出して表示する第1の候補抽出手段;入力文字列が確定されたことに応じてその確定された文字列が示す語句と繋がる関係を有する語句を学習辞書から抽出して表示する第2の候補抽出手段;第1または第2の候補抽出手段により表示された候補のいずれかが選択されたことに応じて、選択された候補の語句を確定する候補確定手段;候補確定手段により確定された語句を前記学習辞書に登録する登録処理手段;の各手段を具備する文字入力装置として、コンピュータを機能させる。上記のプログラムには、日時を表す語句の確定状況に応じた日時を推定して、その推定結果を示す日時データを設定する日時推定手段として、コンピュータを機能させるためのプログラムが、さらに含まれる。登録処理手段は、前記候補確定手段により確定された語句を日時データに対応づけて学習辞書に登録する。また第2の候補抽出手段は、学習辞書から抽出された候補のうち、直前の語句の確定時点の日時データに適合する日時データに対応づけられて学習辞書に登録されている候補を、他の候補よりも優先的に表示する。上記のプログラムの好ましい一実施態様では、日時推定手段は、前記文書入力装置の起動に応じて日時データを現在の日時を示すものに初期設定した後、前記候補確定手段により日時を表す語句が確定されたことに応じて、その語句が表す日時の概念に基づき前記日時データを更新する。他の好ましい実施態様では、第2の候補抽出手段は、日時を表現する語句が確定されたことに応じた処理を実行するとき、この確定に応じて日時推定手段が設定した日時データを用いて、日時を表す語句であって当該日時データに適合する日時データに対応づけられている語句を特定する第1検索と、第1検索により特定された語句に繋がる関係をもって学習辞書に登録されている語句を抽出する第2検索とを実行し、第2検索により抽出された語句を優先的に表示する語句に含める。さらに好ましい実施態様では、第1の候補抽出手段は、入力された変換前文字列により変換用辞書から抽出された候補の中から、日時推定手段により設定された日時データに対応づけられて学習辞書に登録されている候補を特定し、特定された候補を他の候補よりも優先的に表示する。上記のプログラムは、携帯電話やPDAなどの携帯端末装置に制御部として組み込まれるコンピュータにインストールすることができるが、パーソナルコンピュータにインストールすることも可能である。当該プログラムがインストールされたコンピュータは、変換用辞書および学習辞書を記憶する記憶手段、第1の候補抽出手段、第2の候補抽出手段、候補確定手段、登録処理手段、日時推定手段を具備する文字入力装置として動作する。この文字入力装置によれば、作成中の文書が話題にしているのと同様の日時を話題にして実施された文字入力処理に応じて学習された語句を、候補の表示リストの上位に表示することが可能になる。本発明によれば、現在の文字入力処理で話題にしている日時に関係する案件について過去に実施された文字入力処理で学習された語句を、候補の表示リストの上位に表示させることが可能になる。よって、ユーザが自由に所定の日時を話題にして文書を作成する場合に、過去に同様の日時を話題にして文書を作成したときに学習された語句を候補の表示リストの上位に表示することが可能になる。よって、ユーザが選択する可能性が高い候補を上位に表示することが可能になり、文字入力における利便性が大幅に高められる。図1は、本発明が適用された文字入力システムの機能ブロック図である。この文字入力システムSは、携帯電話などの携帯端末装置の制御部コンピュータに組み込まれて、上位のアプリケーション電子メールを送受信するためのメーラーなど。に日本語の文字列を入力するのに用いられる。図中の変換用辞書10、学習辞書11、および日時対応テーブル12は、携帯端末装置のメモリ図示せず。に格納される。また、キー操作受付部1、読み文字列組立部2、予測変換処理部3、確定処理部4、優先度更新部5、学習処理部6、話題日時推定部7、繋がり予測処理部8、および表示処理部9の実体は、各処理用のプログラムを実行するCPU図示せず。である。変換用辞書10には、複数の語句について、それぞれその語句を表す文字列変換後文字列、読みを表す仮名文字列変換前文字列、過去の使用履歴に基づく優先度などを含む辞書データが格納される。学習辞書11には、この文字入力システムSにより確定されて、上位のアプリケーションに入力された語句が格納される。日時対応テーブル12は、日時を表す語句を定型の日時データに置き換えるためのもので、図2に示すように、日時を表現する語句と日時データを導出するためのルールとの組み合わせが複数組登録される。図2の日時対応テーブル12中のDateは本日の日付を表す変数であり、Weekは今週に含まれる7日間の各日付を表す変数である。テーブル12中の1~3に示すように、本日との相対的な関係に基づいて1日単位の日時を表す表現には、Dateに日数を表す調整値を加算または減算するルールが設定される。また、4~6に示すように、今週との相対的な関係に基づいて週単位で日時を表す表現には、Weekに週の数を表す調整値を加算または減算するルールが設定される。また、7番目の来週の日曜日のように複数の日時表現が組み合わせられた表現に関しては、各日時表現に対応するルールを組み合わせたものが対応づけられる。ただし、この種のルールが使用されるのは、複数の日時表現の組み合わせが一括で確定された場合となる。詳細については後記するが、各表現が1つずつ確定される場合には、確定の都度、その確定された語句に適したルールを使用することにより、日時の範囲が絞り込みされる。このほか、図2には示していないが、日時対応テーブル12には、○月○日のように日時を具体的に表す表現を定形の日時データに置き換えるためのルールも設定される。この実施例の文字入力システムSでは、上記の日時対応テーブル12を用いて、入力中の文書における話題に適した日時を推定し、この推定結果を、予測変換候補や繋がり予測候補の表示に反映させるようにしている。この日時の推定処理は、図1の話題日時推定部7により実行され、推定結果を表す日時データが作成される。この推定結果を表す日時データを、以下、話題日時データという。つぎに、図3を参照して、上記の文字入力システムSの各機能により実行される処理について説明する。この文字入力処理システムSは上位アプリケーションとともに起動し、まず、話題日時推定部7により、現在の日時を話題日時データの初期値として設定する処理を実行するステップS1。この後は、図示しない操作部におけるキー操作を受け付ける状態となり、操作が行われる都度、キー操作受付部1がその操作を受け付けて、操作されたキーを判断するステップS2。キー操作受付部1が文字入力用のキー操作が行われたと判断するとステップS3がYESの場合、読み文字列組立部2の処理に移り、キー操作に応じた読み文字列を組み立てるステップS4。予測変換処理部3は、読み文字列の組み立てに応じて、この読み文字列により変換用辞書10を検索して所定数の変換候補を抽出するステップS5。表示処理部9は、読み文字列組立部2により組み立てられた読み文字列や、予測変換処理部3により抽出された変換候補を用いて、図示しない表示部の画面の表示を更新するステップS6。以後も読み文字列が入力される都度、上記のステップS2~S6を実行することにより、読み文字列および変換候補の表示が更新される。所定の時点での表示更新に対し、ユーザが変換候補の1つを選択する操作を行うと、ステップS7がYESとなり、S8~S11の各ステップが実行される。ステップS8では、確定処理部4が、選択された候補の文字列を上位のアプリケーションに出力する処理を実行する。以下、この上位のアプリケーションに出力される文字列を確定語句という。また、このステップS8の処理には、変換用辞書10内の確定語句に対応する辞書データの優先度に一定の度数を加算する処理優先度更新部5による処理が含まれる。ステップS9では、話題日時推定処理部7による推定処理が実行される。ステップS10では、学習処理部6により、確定語句を学習辞書11に登録する処理が実行される。詳細は後記するが、この実施例では、確定語句に現在の話題日時データを組み合わせたものを時系列順に学習辞書11に蓄積することにより、毎時の確定語句を語句の間の繋がり関係に対応づけて保存する。ステップS11では、繋がり予測処理部8により、上記の学習辞書11から確定語句に対応する繋がり予測候補を抽出する処理が実行される。ステップS8~S11が実行されると、ステップS6の表示更新処理に進む。この場合の表示更新処理では、入力画面中の読み文字列を確定語句に置き換えると共に、候補の表示欄を繋がり予測候補の表示に更新する。さらに、この画面で繋がり予測候補の1つが選択されると、再びS8~S11の各ステップが実行されてステップS6に進む。これにより、確定語句や繋がり予測候補の表示が更新される。なお、図3には示していないが、読み文字列の確定を指示する操作や、読み文字列の数字やアルファベットへの変換を指示する操作などを受け付けた場合にも、その指示に応じて語句を確定した後に、ステップS8~S11およびステップS6を実行する。キー操作受付部1が所定の時点で終了指示操作を受け付けると、ステップS12がYESとなり、文字入力処理を終了する。図3に示したように、この実施例では、文字入力処理の開始時に、話題日時データを現在の日時を示すものに初期設定するが、ステップS9の話題日時の推定処理ステップS9によって、話題日時データを作成中の文書の内容に応じた内容に更新することができる。以下、この話題日時の推定処理の詳細な手順について、図4を用いて説明する。まず、ステップS101では、直前の確定語句により日時対応テーブル12の日時表現を検索する。この検索により確定語句に該当する日時表現を見つけることができなかった場合には、ステップS102がNOとなり、話題日時データを更新することなく処理を終了する。一方、確定語句に該当する日時表現が見つかった場合には、ステップS102がYESとなり、ステップS103以下の処理を実行する。ステップS103では、上記の検索により見つけた日時表現に対応するルールに基づいて、確定語句に適した日時データを導出する。この段階で導出される日時データを、以下、推定日時データという。つぎのステップS104では、上記の推定日時データと現在の話題日時データとの単一化処理を実行する。単一化処理とは、2種類の日時データを両者間の重複部分により統合する処理である。図5は、単一化処理の具体例を示す。この図中の日時データ中のには、対応するデータの概念に適合する数値範囲の中の任意の数値があてはめられる。たとえば、月のには1~12の範囲内の数値があてはめられ、日のには1~31の範囲内の数値が適用される月によっては1~30、1~28の範囲となる場合もある。。また、例bの日時データ中のAには、統合の相手方の日時データに設定されている数値この例では4が代入される。図4に参照を戻す。上記図5の例abのように、処理対象の日時データ間に重複が認められて、その重複部分に日時データが統合された場合には、ステップS105がYESとなって、その単一化により統合された日時データにより話題日時データを更新するステップS106。一方、図5の例cのように、日時データ間に重複する部分がなく、統合することができなかった場合には、ステップS105がNOとなり、現在の話題日時データを破棄し、ステップS103で導出された推定日時データを新たな話題日時データに設定するステップS107。上記の手順によれば、話題日時データは、文字入力処理が開始された時点では現在の日時を表すデータに設定されるが、現在の日時とは異なる日時を表す語句明日昨日などが確定して、その語句に対応する推定日時データが導出されると、その推定日時データにより話題日時データが更新される。この更新によって、作成中の文書の話題に適した話題日時データが設定されることになる。また、1つの文書において、日時を表す語句の確定が複数回生じた場合には、確定の都度、図4に示した手順が実行される。したがって、来週/の/日曜日のように複数の語句により日時を限定する言い回しに対しては、来週の確定に応じてステップS107が実行され、日曜日の確定に応じてステップS106が実行され、話題日時データを適切な範囲に絞り込むことができる。また今週/は/、来週/は/のように、1つの文書内で単一化が不可能な日時表現が複数確定された場合には、今週および来週のいずれの確定に対してもステップS107が実行されるので、確定の都度、その確定語句の概念に適した内容に話題日時データが更新される。このように、日時を表す語句の確定に応じて確定語句の概念に適した内容の話題日時データを設定することができる。上記の話題日時データは、学習辞書11への登録処理図3のステップS10、および候補の抽出処理図3のステップS5,S11に使用される。これらの処理について、まず図6~図9の具体例を用いて説明する。なお、これらの具体例は、日本語が入力される場合の繋がり予測処理や予測変換処理を示すものである。他の言語が入力される場合には、適宜、その言語の文法に基づき表示される候補の語句や表示順序が変動する。図6は、日時表現を含むメール文書100の作成に応じて、その文書内の語句が学習辞書11に登録され、その登録データが、後日、別のメールが作成される際に繋がり予測候補として呼び出される例を示す。この実施例では、上位アプリケーションへ入力される語句が確定する都度、その確定語句を当該語句が確定したときの話題日時データに組み合わせて学習辞書11に登録するようにしている。図6の例では、2010年5月10日にメール文書100が作成されたときに、最初に、日時を表す来週という語句が確定されたことに伴う話題日時の推定処理においてステップS107が実行され、2010年5月17日~2010年5月23日という話題日時データが設定される。よって、来週および後続の各確定語句の/会議/の/議題は上記の話題日時データに組み合わせられて、学習辞書11に登録される。さらに、日時を表す確定語句来週には、この語句が日時表現に関するキーワードであることを示すフラグ図中、印により表す。以下、このフラグをキーワードフラグという。が設定される。図6の右手の200は、メール文書100の作成から8日後の2010年5月18日に立ち上げられたメールの作成画面であり、今週という語句が確定された時点の状態を示す。この確定に応じて、画面200中の候補表示欄200aには、複数の繋がり予測候補が表示されている。この画面200によるメールの作成処理でも、今週という日時を表す語句が確定されたことに伴う話題日時の推定処理により2010年5月17日~2010年5月23日という内容の話題日付データが設定される。この話題日時データも、今週およびその後に確定される語句に組み合わせられて学習辞書11に登録されるが、その図示は省略する。この実施例の繋がり予測処理では、従来と同様に、確定された候補の語句に対し、過去にその確定語句に繋がる関係をもって学習辞書11に登録されている語句を抽出し、これらを繋がり予測候補に設定する。さらに、図6の例のように日時を表す語句が確定された場合には、その確定に伴う話題日時の推定処理により更新された話題日時データステップS106またはステップS107により更新されたデータにより学習辞書11を検索して検索条件に適合する話題日時データが組み合わせられているキーワードキーワードフラグが設定されている語句を抽出する。そして、このキーワードに繋がる関係を有し、キーワードと同じ話題日時データに組み合わせられている語句を繋がり予測候補として抽出する。各検索により抽出された繋がり予測候補には、それぞれ確定語句またはキーワードとの繋がりの強さに応じた優先度が設定される。さらに現在の設定に適合する話題日時データが組み合わせられている候補の優先度には所定の嵩上げ値が加算される。よって現在の話題日時データに適合する案件に関する過去の文書に入力された語句の優先度が高められる。図6の画面200による文書入力処理では、今週という語句の確定に応じて更新された話題日時データ2010年5月17日~2010年5月23日を用いた検索により、この話題日時データに適合するキーワードとして、メール文書100の作成時に登録された来週が抽出される。よって、この来週に繋がる関係を持ち、来週と同じ話題日時データが組み合わせられている各語句が繋がり予測候補として抽出される。この結果、図6の例の画面200の候補表示欄200aでは、学習辞書11内で来週に近い関係にあるのや会議が上位に表示されている。図7は、図6の候補表示欄200aに表示された繋がり予測候補の中ののが確定された場合の更新後の画面200を、更新後の繋がり予測候補と学習辞書11内の辞書データとの関係とともに示す。今回の確定語句のは日時を表現するものではないので、話題日時データは更新されず、繋がり予測処理でも、確定されたのに繋がる語句を抽出する検索のみが実施される。しかしながら、抽出された繋がり予測候補のうち、現在の設定に適合する話題日時データに組み合わせられている候補に対しては、優先度の嵩上げ処理が実施されるので、この嵩上げ処理を受けた候補が上位に表示されやすくなる。この結果、図7の例では、現在の設定に適合する話題日時データが組み合わせられている会議や議題が、第1位および第2位に表示されている。従来の繋がり予測処理では、過去の入力の履歴に基づいた候補を抽出するだけであるので、以前に作成された文書と同じ話題に関するメールであっても、前の文書とは異なる語句によって日時が表現されると、前の文書が作成されたときに学習された語句を上位の候補として表示するのは困難である。これに対し、この実施例では、図6,7に示したように、日時を表す語句の確定に応じて更新された話題日時データを用いて、この話題日時データに適合する日時表現に繋がる関係をもって学習辞書に登録されている語句を抽出し、これらの語句の優先度の嵩上げ処理を行うので、現在作成中のメールと同様の日時を話題にしたメールが作成された時に学習された語句を、繋がり予測候補のリストの上位に表示することが可能になる。これにより、ユーザが選択する可能性の高い語句を上位の候補として表示することが可能になり、利便性が高められる。さらにこの実施例では、予測変換処理図3のステップS5においても、抽出された各変換候補のうち、現在の話題日時データに適合する話題日時データに組み合わせられて学習辞書11に登録されている候補について、同様に優先度の嵩上げ処理を実施するようにしている。図8は、この嵩上げ処理に伴う変換候補の表示例を示す。図8の例でも、図6および図7の例と同じ内容のデータが学習辞書11に登録されていることを前提とするが、この例では入力文字列はまだ確定しておらず、かいという読み文字列が未確定状態で入力された段階にある。候補表示欄200aには、予測変換処理部の処理によりかいに前方一致する複数の語句が変換候補として表示されている。この例のように日時を表す語句が確定されていない場合には、話題日時データは現在の日時の2010年5月18日に設定されている。この場合、読み文字列かいの入力により抽出された変換候補のうち、現在の話題日時データに適合する話題日時データに組み合わせられて学習辞書11に登録されている候補の優先度が嵩上げされる。この結果、図8の例では、メール100の作成時に2010年5月17日~2010年5月23日という話題日時データに組み合わせられて学習辞書11に登録されていた会議が筆頭の候補として表示されている。このように、予測変換処理においても、現在の話題日時データに適合する変換候補の優先度が高められるので、選択される可能性の高い候補が上位に表示されやすくなる。なお、図8の例において筆頭の候補の会議が確定された場合には、繋がり予測処理により会議に繋がる関係をもって学習辞書11に登録されている語句が繋がり予測候補として抽出される。この場合にも、現在の日時を示す話題日時データに基づき、メール100の作成時に登録された語句の議題などの優先度が高められ、候補表示欄200aの上位に表示される。つぎに、図9の例では、図6に示したメール文書100が作成された翌日に、再び来週という日付表現を使用するメール文書101が作成されたものとする。このメール文書101の作成時にも、来週という語句が確定されたことに応じて、メール文書100の作成時に来週が確定されたときと同様の処理が実行される。その結果、メール文書101の作成時に確定された各語句は、それぞれ2010年5月17日~2010年5月23日という内容の話題日付データに組み合わせられて学習辞書11に登録される。また、日時を表現する来週にはキーワードフラグが設定される。図9の例のメール作成画面200では、図6~8の例と同様に、2010年5月18日に立ち上げられた後に、今週およびのの各語句が順に確定された時点の表示を示す。この例でも、最初の語句の今週が確定されたことに応じて、話題日時データが2010年5月17日~2010年5月23日という内容に更新される。したがって、次にのが確定されたときには、図7の例と同様に、学習辞書11に登録された種々ののに関連して抽出された候補のうち、上記の話題日時データに適合する話題日時データに組み合わせられている候補の優先度が高められる。この結果、図9の例の候補表示欄200aでは、メール文書101が作成されたときに学習辞書11に登録された飲み会および場所と、メール文書100が作成されたときに学習辞書11に登録された会議および議題とが、上位に表示されている。上記図9の例に示すように、実行中の文字入力処理において設定された話題日時データに適合する案件が複数ある場合でも、それぞれの案件に関する文字入力処理で学習された語句を候補表示欄200aの上位に表示することができる。よって、いずれの案件を対象にした文字入力処理にも対応することができ、利便性を高めることができる。図10は、繋がり予測処理図3のステップS11に対応の詳細な手順を示すものである。この処理に関しては、まず、確定語句の種別を問わずに共通に実行される手順ステップS202~209について説明する。ステップS202では、確定語句に繋がる語句を抽出するための検索を実行する。具体的には、学習辞書11に蓄積されたデータを、最新のものから順にあらかじめ定めた件数分に達するまで遡って確定語句に一致する語句を検索する。この検索により該当する語句が見つかると、その語句に続いて学習辞書11に登録された語句から順に、後続の所定数の語句を抽出する。これらの語句は繋がり予測候補として、作業メモリの候補リストに格納される。上記の処理により繋がり予測候補が抽出されると、ステップS203では、候補を特定するためのカウンタnを1に設定し、ステップS204~208のループに進む。このループでは、確定語句との繋がりの度合に基づき、n番目の候補の優先度を設定するステップS204。具体的には、学習辞書11において、確定語句と同一の語句の次に学習辞書11に格納されている場合の優先度が最高の値になるようにし、n番目の候補の格納位置が確定語句と同一の語から離れるほど優先度が低くなるようにする。つぎに、n番目の語句の話題日時データが現在の話題日時データに適合するか否かを判別するステップS205。具体的には、学習辞書11からn番目の候補の話題日時データを読み出し、このデータと現在の話題日時データとの単一化処理を実行する。そして単一化に成功した場合には適合と判断し、単一化に失敗した場合には不適合と判断する。n番目の候補が現在の話題日時データに適合すると判断した場合ステップS205がYESの場合には、この候補の優先度に所定の嵩上げ値を加算するステップS206。この嵩上げ値は一定の値にしても良いが、現在の話題日時データとn番目の候補に組み合わせられている話題日時データとの一致度合が高いほど、嵩上げ値の値が高くなるようにするのが望ましい。つぎに、日時を表す語句が確定された場合ステップS201がYESの場合には、上記したステップS202~208に先立ち、ステップS210~S212を実行する。ステップ210では、学習辞書11を最新データから順に遡りながら、話題日時データが現在の設定に適合するキーワードを検索する。具体的には、キーワードフラグが設定されている語句を抽出し、その語句に組み合わせられている話題日時データと現在の話題日時データとの単一化処理を実行し、単一化に成功した語句を抽出する。ステップS211では、上記の検索により抽出されたキーワードに繋がる関係をもって学習辞書11に登録されている語句を抽出し、これらを繋がり予測候補のリストに格納する。すなわち、ステップS210で抽出されたキーワードを対象に、ステップS202において確定語句による繋がり予測候補を抽出する場合に実行するのと同様の検索処理を実行する。ステップS212では、ステップS211により抽出された各候補に対し、学習辞書11におけるキーワードとの繋がり度合に基づき優先度を設定し、さらにその優先度に所定の嵩上げ値を加算する処理を実行する。この場合にも、キーワードに組み合わせられている話題日時データと現在の話題日時データとの一致度合が高いほど、嵩上げ値を高い値に設定するのが望ましい。上記のように、日時を表す語句が確定された場合には、ステップS210~212を実行した後にステップS202~208を実行し、日時以外の概念を表す語句が確定された場合には、ステップS202~208の処理のみを実行する。これにより繋がり予測候補の抽出が完了すると、各候補を優先度が高い順にソートしステップS209、処理を終了する。この後は、表示処理部9による表示更新処理図3のステップS6が実行されるので、ステップS209で設定された順序に基づいて各候補が表示されることになる。図11は、予測変換処理図3のステップS5の詳細な手順を示す。この処理の最初のステップS301では、直前に組み立てられた読み文字列により変換用辞書10を検索し、読み文字列に前方一致する語句変換後文字列を抽出し、これらを変換候補に設定する。以下、カウンタnを用いて、各候補に順に着目しながら、着目した候補に対する処理を実行するステップS303~S308。具体的には、まず、変換用辞書10からn番目の候補の優先度を読み出すステップS303。つぎに、n番目の候補により学習辞書11を検索し、この候補に該当する語句に組み合わせられている話題日時データを読み出すステップS304。そして、読み出された話題日時データが現在設定されている話題日時データに適合するか否か、言い換えれば各話題日時データを単一化することが可能であるか否かを判別するステップS305。なお、この検索によりn番目の候補に該当する語句が複数見つかった場合には、それらの中で現在の話題日時データへの適合度が最も高いものを採用してステップS305を実行する。また、n番目の候補に該当する語句が見つからなかった場合には、ステップS305の判定をNOとする。各話題日時データの単一化が可能であると判断した場合ST305がYESの場合には、ステップS303で読み出した優先度に所定の嵩上げ値を加算するST306。この場合にも、現在の話題日時データとn番目の候補の話題日時データとの一致度が高くなるほど嵩上げ値を高く設定するのが望ましい。なお、この嵩上げされた優先度は変換用辞書10には反映されず、処理後にクリアされる。各話題日時データを単一化することはできないと判断した場合には、ST305がNOとなり、優先度の嵩上げ処理をスキップする。上記の処理をすべての候補に対して実行すると、ステップS309に進み、各候補を優先度の高い順にソートする。このとき、ステップS306の嵩上げ処理が実施された候補は、嵩上げされた優先度によりソートされる。ソート後は、表示処理部9による表示更新処理図3のステップS6により、上記のステップS306で設定された順序に基づき、各変換候補が表示されることになる。上記のとおり、この実施例では、文字入力処理において確定され、上位アプリケーションに入力された各語句を、それぞれの確定時点における話題日時データと組み合わせて学習辞書11に登録すると共に、繋がり予測候補や変換候補のうち、現在の話題日時データに適合する話題日時データと組み合わせられて学習辞書11に登録されている候補を他の候補より優先的に表示する。このような処理により、過去に日時を特定してメールを作成した案件に関して再びメールを作成する場合に、前とは異なる語句により日時が表現されたり、その案件の日時に該当するタイミングで文字入力が開始された場合にも、当該案件に関して学習された語句を候補表示欄200aの上位に表示することが可能になる。なお、上記では、学習辞書11への登録については、文字入力処理の際に確定された語句が登録されることを説明したが、さらに、外部から受信したメールに含まれる語句を学習辞書11に登録することも可能である。たとえば、話題日時推定部7において、受信メールが送信された日時を話題日時データの初期値に設定した後に、受信メールの文書データを形態素解析して、この解析処理により抽出された各語句に対し、図4のステップS102~107と同様の手順を実行する。また、学習処理部6は、受信メールから抽出した各語句に上記処理により設定された話題日時データを組み合わせて、学習辞書11に登録する。なお、日時を表す語句が複数存在し、これらの概念を単一化できない場合には、これらの語句毎に話題日時データを設定すると共に、他の語句に関しては、語句間の係り受けの関係に基づき、いずれの話題日時データに対応づけるかを判断するとよい。つぎに、上記の実施例は、携帯型の機器における文字入力処理を前提とすることから、繋がり予測処理および予測変換処理の双方について、それぞれ現在の話題日時データに適した候補の表示順位優先度が高められるようにしたが、パーソナルコンピュータにおける文字入力処理にも、この手法を応用することができる。パーソナルコンピュータでは、複数の単語を含む文字列が一度に確定される可能性が高いので、たとえば文字列が確定される都度、その文字列を分析し、日時を表す語句が抽出されたことに応じて話題日時データの設定を行うことができる。また、複数の単語を含む文字列が確定された場合には、この確定文字列に含まれる各単語にそれぞれ現在の話題日時データを組み合わせて学習辞書に登録してもよいし、確定文字列全体を1単位分のデータとして話題日時データに組み合わせて登録してもよい。また、パーソナルコンピュータでは、読み文字列の入力後に変換操作が行われたことに応じて変換後文字列の候補を抽出するので、ここで抽出された候補のうち、現在の話題日時データに適合する話題日時データに組み合わせられている候補を他の候補より優先的に表示することができる。また、確定文字列全体を学習辞書に登録する場合には、読み文字列の入力中に学習辞書を検索し、読み文字列に前方一致する文字列のうち、話題日時データが現在の設定に適合するものを、変換後文字列の候補として表示することができる。"