"入力された各文字又は文字列の言語遷移確率を、言語モデルを利用して計算する言語遷移確率計算手段と、計算した言語遷移確率を基に入力された文字又は文字列が画像入力を意図したものと判別する判別手段と、画像入力を意図したものと判別した文字又は文字列を、画像データベースを利用して画像に変換する変換手段と、画像入力を意図したものと判別しなかった文字又は文字列、及び、画像入力を意図したものと判別した文字又は文字列から変換された画像を出力する出力手段とを有することを特徴とする端末。前記判別手段は、前記言語遷移確率計算手段が計算した言語遷移確率が閾値よりも低ければ入力された文字又は文字列が画像入力を意図したものと判別することを特徴とする請求項1記載の端末。前記変換手段は、文字又は文字列と画像とを対応付けた前記画像データベースを参照し、画像入力を意図したものと判別した文字又は文字列が前記画像データベースに含まれていなければ、画像入力を意図したものと判別した文字又は文字列に近似する文字又は文字列に対応する一つ以上の画像を特定する画像特定手段と、近似する文字又は文字列に対応する一つ以上の画像を候補として出力し、候補からユーザに一つの画像を選択させる候補選択手段と、画像入力を意図したものと判別した文字又は文字列を、ユーザに選択された画像に変換する画像変換手段とを有することを特徴とする請求項1又は2記載の端末。前記判別手段は、前記言語遷移確率計算手段が計算した、入力された各文字又は文字列の言語遷移確率の第1の平均値を計算する平均値計算手段と、文字又は文字列と画像とを対応付けた前記画像データベースを参照し、前記画像データベースに含まれている文字又は文字列を除いて、入力された各文字又は文字列の言語遷移確率の第2の平均値を再計算する平均値再計算手段と、第1の平均値と第2の平均値とを比較し、第2の平均値の方が高ければ、除いた文字又は文字列が画像入力を意図したものと判別する画像判別手段とを有することを特徴とする請求項1乃至3何れか一項記載の端末。コンピュータを、入力された各文字又は文字列の言語遷移確率を、言語モデルを利用して計算する言語遷移確率計算手段と、計算した言語遷移確率を基に入力された文字又は文字列が画像入力を意図したものと判別する判別手段と、画像入力を意図したものと判別した文字又は文字列を、画像データベースを利用して画像に変換する変換手段と、画像入力を意図したものと判別しなかった文字又は文字列、及び、画像入力を意図したものと判別した文字又は文字列から変換された画像を出力する出力手段として機能させるための画像変換プログラム。前記判別手段は、前記言語遷移確率計算手段が計算した言語遷移確率が閾値よりも低ければ入力された文字又は文字列が画像入力を意図したものと判別することを特徴とする請求項5記載の画像変換プログラム。前記変換手段は、文字又は文字列と画像とを対応付けた前記画像データベースを参照し、画像入力を意図したものと判別した文字又は文字列が前記画像データベースに含まれていなければ、画像入力を意図したものと判別した文字又は文字列に近似する文字又は文字列に対応する一つ以上の画像を特定する画像特定手段と、近似する文字又は文字列に対応する一つ以上の画像を候補として出力し、候補からユーザに一つの画像を選択させる候補選択手段と、画像入力を意図したものと判別した文字又は文字列を、ユーザに選択された画像に変換する画像変換手段とを有することを特徴とする請求項5又は6記載の画像変換プログラム。前記判別手段は、前記言語遷移確率計算手段が計算した、入力された各文字又は文字列の言語遷移確率の第1の平均値を計算する平均値計算手段と、文字又は文字列と画像とを対応付けた前記画像データベースを参照し、前記画像データベースに含まれている文字又は文字列を除いて、入力された各文字又は文字列の言語遷移確率の第2の平均値を再計算する平均値再計算手段と、第1の平均値と第2の平均値とを比較し、第2の平均値の方が高ければ、除いた文字又は文字列が画像入力を意図したものと判別する画像判別手段とを有することを特徴とする請求項5乃至7何れか一項記載の画像変換プログラム。端末によって実行される画像変換方法であって、入力された各文字又は文字列の言語遷移確率を、言語モデルを利用して計算する言語遷移確率計算ステップと、計算した言語遷移確率を基に入力された文字又は文字列が画像入力を意図したものと判別する判別ステップと、画像入力を意図したものと判別した文字又は文字列を、画像データベースを利用して画像に変換する変換ステップと、画像入力を意図したものと判別しなかった文字又は文字列、及び、画像入力を意図したものと判別した文字又は文字列から変換された画像を出力する出力ステップとを有することを特徴とする画像変換方法。一般的に、文字入力装置は入力された文字又は文字列を、いわゆる絵文字や顔文字以下、画像と総称するに変換できる。また、画像にメタ情報と呼ばれる関連する文字又は文字列の情報を付加しておき、入力された文字又は文字列に応じて画像を変換候補として表示する技術は存在する。しかしながら、上記のような文字入力装置では入力された文字又は文字列が画像入力を意図したものか否かを容易に判別できない。したがって、上記のような文字入力装置では画像入力を意図したものと推測される文字又は文字列を高精度に判別して、画像に変換することが難しいという問題があった。本発明は、上記の点に鑑みなされたもので、画像入力を意図したものと推測される文字又は文字列を高精度に判別して、画像に変換できる端末、画像変換プログラム及び画像変換方法を提供することを目的とする。上記した課題を解決するため、本発明の端末は、入力された各文字又は文字列の言語遷移確率を、言語モデルを利用して計算する言語遷移確率計算手段と、計算した言語遷移確率を基に入力された文字又は文字列が画像入力を意図したものと判別する判別手段と、画像入力を意図したものと判別した文字又は文字列を、画像データベースを利用して画像に変換する変換手段と、画像入力を意図したものと判別しなかった文字又は文字列、及び、画像入力を意図したものと判別した文字又は文字列から変換された画像を出力する出力手段とを有することを特徴とする。また、本発明の画像変換プログラムは、コンピュータを、入力された各文字又は文字列の言語遷移確率を、言語モデルを利用して計算する言語遷移確率計算手段と、計算した言語遷移確率を基に入力された文字又は文字列が画像入力を意図したものと判別する判別手段と、画像入力を意図したものと判別した文字又は文字列を、画像データベースを利用して画像に変換する変換手段と、画像入力を意図したものと判別しなかった文字又は文字列、及び、画像入力を意図したものと判別した文字又は文字列から変換された画像を出力する出力手段として機能させることを特徴とする。また、本発明は、端末によって実行される画像変換方法であって、入力された各文字又は文字列の言語遷移確率を、言語モデルを利用して計算する言語遷移確率計算ステップと、計算した言語遷移確率を基に入力された文字又は文字列が画像入力を意図したものと判別する判別ステップと、画像入力を意図したものと判別した文字又は文字列を、画像データベースを利用して画像に変換する変換ステップと、画像入力を意図したものと判別しなかった文字又は文字列、及び、画像入力を意図したものと判別した文字又は文字列から変換された画像を出力する出力ステップとを有することを特徴とする。なお、本発明の構成要素、表現または構成要素の任意の組合せを、方法、装置、システム、コンピュータプログラム、記録媒体、データ構造などに適用したものも本発明の態様として有効である。本発明によれば、画像入力を意図したものと推測される文字又は文字列を高精度に判別して、画像に変換できる端末、画像変換プログラム及び画像変換方法を提供可能である。次に、本発明を実施するための実施形態を、図面を参照しつつ説明していく。端末のハードウェア構成図1は端末の一例のハードウェア構成図である。端末とは入力された文字又は文字列の少なくとも一部を画像に変換する装置、機器等であって、移動端末、固定端末等であってもよい。移動端末は、移動通信端末、携帯情報端末PersonalDigitalAssistantPDA等であってもよい。また、固定端末は固定通信端末、PCPersonalComputer等であってもよい。図1の端末1は一例として移動通信端末のハードウェア構成を示している。入力された文字又は文字列から変換される画像は、文字コードが割り当てられている文字や記号の組合せで表現される画像、文字コードが割り当てられている絵や記号であってもよい。文字コードが割り当てられている文字や記号の組合せで表現される画像は、いわゆる顔文字であってもよい。文字コードが割り当てられている絵や記号は、いわゆる絵文字であってもよい。図1の端末1は、制御部10と、通信部20と、表示部30と、操作部40と、音声入出力部50とを有する。制御部10は、CPUCentralProcessingUnit11と、RAMRandomAccessMemory12と、ROMReadOnlyMemory13と、EEPROMElectronicallyErasableandProgrammableROM14とを有する。CPU11はRAM12をワークエリアとして用いてROM13やEEPROM14に記憶されているプログラムを実行し、端末1の各部の動作を制御する。RAM12はCPU11が実行するプログラムに割り当てられるメモリである。ROM13及びEEPROM14はCPU11が実行するプログラム等を記憶する。通信部20は外部の基地局等との間で通信を行う。通信部20は音声通信やデータ通信等を行う。表示部30は制御部10の制御下で文字や画像等を表示する。表示部30は例えば制御部10の制御下で液晶駆動回路が液晶駆動を行うことにより液晶ディスプレイに文字や画像等を表示する。操作部40はユーザからの操作を受け付ける。操作部40はボタン、タッチパネル等である。ユーザは操作部40を操作することにより文字又は文字列を入力できる。操作部40はユーザから受け付けた操作内容を制御部10に通知する。音声入出力部50は受話音声を収音するマイク、送話音声を放音するスピーカ等を有する。ROM13又はEEPROM14に記憶されている画像変換プログラムは端末1を制御するプログラムの少なくとも一部である。画像変換プログラムは記録媒体の配布やネットワーク等からのダウンロードなどによって提供される。記録媒体はCD-ROM、フレキシブルディスク、光磁気ディスク等の様に情報を光学的,電気的或いは磁気的に記録する記録媒体、ROM、フラッシュメモリ等の様に情報を電気的に記録する半導体メモリ等、様々なタイプの記録媒体を用いることができる。CPU11はROM13又はEEPROM14に記憶されている画像変換プログラムをRAM13に割り当て、画像変換プログラムを実行することにより、後述する各種処理を実現している。端末の機能構成端末1は例えば図2に示す処理ブロックを実現する。図2は端末の一実施形態の処理ブロック図である。端末1は画像変換プログラムが搭載されている。端末1は画像変換プログラムを実行することで、言語遷移確率計算部61、判別部62、変換部63、出力部64を例えばモジュールとして実現する。また、端末1は例えばEEPROM14に言語モデル65及び画像DB66を記憶している。なお、言語モデル65及び画像DB66はROM13に記憶しておいてもよいし、端末1の外部のサーバ等に記憶されているものを利用してもよい。端末1は、ユーザから何らかの形で文字又は文字列を含むテキストを入力される。例えばユーザは操作部40を操作してテキストを入力する。言語遷移確率計算部61は、入力されたテキストを形態素、文節、単語など、所定の単位に区切る。入力されたテキストを区切る所定の単位は、例えば言語モデル65の形態に合わせればよい。ここでは一例としてテキストを区切る所定の単位を単語として説明をしていく。言語モデル65は、ある単語又は単語列が与えられたときに、その後に、ある単語がくる確率を言語遷移確率として付与する確率モデルである。言い換えれば、言語モデル65の役割は与えられた単語が出現する確率言語遷移確率を割り当てることである。言語遷移確率計算部61は区切った単語毎の言語遷移確率を、言語モデル65を利用して計算する。なお、テキストを単語に区切る処理は言語遷移確率計算部61以外で処理するようにしてもよい。判別部62は単語毎の言語遷移確率に基づき、言語遷移確率が閾値より低ければ画像入力を意図した単語と判別し、言語遷移確率が閾値より高ければ文字入力を意図した単語と判別する。つまり、判別部62は言語遷移確率によって単語の出現する確率の高低を判別する。そして、判別部62は出現する確率の低い単語について、ユーザが文字入力を意図した単語でなく、画像入力を意図した単語と判別する。変換部63は画像入力を意図したと判別された単語を、画像データベースDBを利用して画像に変換する。画像DB66は単語読み情報と画像とを対応付けて記憶している。変換部63は画像DB66を参照し、画像入力を意図したと判別された単語が含まれていれば、画像入力を意図したと判別された単語に対応する画像を特定する。変換部63は画像入力を意図したと判別された単語を、特定した画像に変換する。出力部64は文字入力を意図したと判別された単語、及び、画像入力を意図したと判別された単語から変換された画像を出力する。図3は変換部の一例の処理ブロック図である。変換部63は画像特定部71、候補選択部72、画像変換部73を有する。画像特定部71は画像DB66を参照し、画像入力を意図したと判別された単語が含まれていれば、画像入力を意図したと判別された単語に対応する画像を特定する。また、画像特定部71は画像入力を意図したと判別された単語が画像DB66に含まれていなければ、画像入力を意図したと判別された単語に近似する単語を特定する。そして、画像特定部71は近似する単語に対応する一つ以上の画像を特定する。なお、ある単語に近似する単語の特定は既存の技術を利用できる。候補選択部72は近似する単語に対応する一つ以上の画像を候補として出力し、ユーザに候補から一つの画像を選択させる。画像変換部73は画像入力を意図したと判別された単語を、画像特定部71で特定された画像又は候補選択部72でユーザにより選択された画像に変換する。端末の処理イメージ図4は端末の一実施形態の処理イメージ図である。なお、図4は今日飲みビールに行きましょうという内容のテキストを入力された例を示している。例えばユーザは操作部40を操作して今日飲みビールに行きましょうという内容のテキストを入力する。言語遷移確率計算部61は、入力されたテキスト今日飲みビールに行きましょうを例えば今日/飲み/ビール/に/行き/ましょうという/で区切られた単語に区切る。そして、言語遷移確率計算部61は言語モデル65を利用して、区切られた単語毎の言語遷移確率0.9/0.8/0.2/0.8/0.9/0.9を計算する。例えば上記の例では今日行きましょうの言語遷移確率が0.9となっている。また飲みにの言語遷移確率が0.8となっている。またビールの言語遷移確率が0.2となっている。単語ビールの言語遷移確率は他の単語の言語遷移確率と比較して低いことが分かる。判別部62は単語毎の言語遷移確率に基づき、言語遷移確率が閾値例えば0.5より低い単語ビールを、画像入力を意図した単語と判別する。また、判別部62は言語遷移確率が閾値より高い単語今日飲みに行きましょうを、文字入力を意図した単語と判別する。変換部63は画像入力を意図したと判別された単語ビールを、画像DB66を利用して画像に変換する。画像DB66は例えば画像と画像の読み読み情報とを対応付けて記憶している。変換部63は画像DB66を参照し、画像入力を意図したと判別された単語ビールと画像の読みとを照合する。変換部63は画像入力を意図したと判別された単語ビールが画像の読みとして含まれていれば照合データ有りとして、画像の読みビールに対応する画像照合された画像を特定する。変換部63は画像入力を意図したと判別された単語ビールを、特定した画像100に変換する。画像100は単語ビールをイメージした、いわゆる絵文字であってもよい。一方、変換部63は画像入力を意図したと判別された単語ビールが画像の読みとして含まれていなければ照合データなしとして、画像の読みビールに近似する画像の読みとして例えばヒールキールシールを特定する。そして、変換部63は画像の読みヒールキールシールに対応する画像を特定する。変換部63は特定した画像の読みヒールキールシールに対応する画像を候補101として出力する。変換部63は画像候補優先の候補101を出力する。変換部63は候補101から一つの画像を選択させる。そして、変換部63は画像入力を意図したと判別された単語ビールを、ユーザにより選択された画像に変換する。出力部64は文字入力を意図したと判別された単語今日飲みに行きましょうと、画像入力を意図したと判別された単語ビールから変換された画像100を出力する。端末の機能構成の変形例端末1の判別部62は例えば図5に示す処理ブロックにより実現してもよい。図5は判別部の一例の処理ブロック図である。判別部62は、平均値計算部81、平均値再計算部82、画像判別部83を有する。平均値計算部81は言語遷移確率計算部61が計算した単語毎の言語遷移確率の平均値を計算する。なお、平均値計算部81により計算された平均値について以下では第1の平均値と呼ぶ。平均値再計算部82は画像入力を意図した可能性の高い単語がある場合、画像入力を意図した可能性の高い単語を除いて、言語遷移確率計算部61が再計算した単語毎の言語遷移確率の平均値を計算する。なお、平均値再計算部82により計算された平均値について以下では第2の平均値と呼ぶ。なお、画像入力を意図した可能性の高い単語は、例えば画像DB66に画像と対応付けられて記憶されている単語であってもよい。そして、画像判別部83は第1の平均値と第2の平均値とを比較し、第2の平均値の方が高ければ、平均値再計算部82が平均値の計算から除いた画像入力を意図した可能性の高い単語を、画像入力を意図したものと判別する。端末の処理イメージの変形例図6は端末の変形例の処理イメージ図である。なお、図6は今日ビール飲みに行きましょうという内容のテキストを入力された例を示している。例えばユーザは操作部40を操作して今日ビール飲みに行きましょうという内容のテキストを入力する。言語遷移確率計算部61は、入力されたテキスト今日ビール飲みに行きましょうを例えば今日/ビール/飲み/に/行き/ましょうという/で区切られた単語に区切る。そして、言語遷移確率計算部61は言語モデル65を利用して、区切られた単語毎の言語遷移確率0.9/0.8/0.7/0.8/0.9/0.9を計算する。例えば上記の例では今日行きましょうの言語遷移確率が0.9となっている。またビールにの言語遷移確率が0.8となっている。また飲みの言語遷移確率が0.7となっている。単語ビールの言語遷移確率は図4の例と比較して高いことが分かる。判別部62は単語毎の言語遷移確率の第1の平均値0.83を計算する。判別部62は画像DB66を参照し、言語遷移確率を計算した単語のうち、画像DB66に画像と対応付けられて記憶されている単語の有無を判別する。ここでは、言語遷移確率を計算した単語ビールが画像と対応付けられて画像DB66に記憶されていたとする。単語ビールは画像入力を意図した可能性の高い単語の一例である。判別部62は単語ビールを除いた今日/飲み/に/行き/ましょうという/で区切られた単語毎の言語推移確率の計算を言語遷移確率計算部61に要求する。言語遷移確率計算部61は言語モデル65を利用して、区切られた単語毎の言語遷移確率0.9/0.9/0.8/0.9/0.9を計算する。そして、判別部62は単語毎の言語遷移確率の第2の平均値0.88を計算する。そして、判別部62は第1の平均値0.83と第2の平均値0.88とを比較する。第1の平均値より第2の平均値の方が高いので、判別部62は第2の平均値の計算から除いた単語ビールを、画像入力を意図したものと判別する。変換部63は画像入力を意図したと判別された単語ビールを、画像DB66を利用して画像に変換する。そして、出力部64は図4と同様、文字入力を意図したと判別された単語今日飲みに行きましょうと、画像入力を意図したと判別された単語ビールから変換された画像100を出力する。端末の処理イメージの変形例例えば端末1は図4に示した処理において、閾値より低い言語遷移確率の単語が無い場合に、図6に示した処理を続けて行うようにしてもよい。また、端末1は図4に示した処理において、閾値より高い言語遷移確率の単語を対象として、図6に示した処理を続けて行うようにしてもよい。まとめ本実施形態によれば、入力された文字又は文字列を含むテキストを所定の単位例えば単語に区切り、各単語が文字入力を意図したものか画像入力を意図したものかを言語遷移確率から判別し、画像入力を意図したものと判別した単語を画像に変換するか、又は画像候補を優先して出力できるので、ユーザの利便性を向上できる。本発明は、具体的に開示された実施例に限定されるものではなく、特許請求の範囲から逸脱することなく、種々の変形や変更が可能である。"