JP2003331214A - 文字認識誤り訂正方法、装置及びプログラム - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【課題】 本発明は、漢字表記と仮名表記のような２種
類以上の異なる表記が同時に与えられる日本語の文字認
識装置の誤りを訂正する方法の提供を目的とする。 【解決手段】 本発明は、たとえば、手書き帳票におけ
る住所や氏名のように、漢字表記と仮名表記のような２
種類以上の異なる表記が同時に与えられる場合に、言語
モデル、文字認識装置モデル、及び、漢字表記と仮名表
記を対応付けながら最適な単語列を探索するアルゴリズ
ムを用いて、同じ内容が漢字表記と仮名表記で表現され
ているという冗長性を利用することにより、漢字表記又
は仮名表記の何れか一方だけでは訂正できない誤りを訂
正する。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】本発明は、手書き文字認識に
おいて生じる誤りを訂正する技術に係り、特に、文字認
識結果としての文字パターンを読み込み、文字の前後の
繋がりを表現する言語モデルを用いて入力された文字パ
ターンの誤り部分を検知し正解候補を提示する日本語の
文字認識装置の誤りを訂正する方法及び装置に関する。

【０００２】

【従来の技術】一般に、申込書のような手書き帳票で
は、漢字表記の住所や氏名を記入する際に、仮名表記の
振り仮名を付与する習慣がある。これには、漢字表記と
仮名表記が同じ内容を表わすという制約、或いは、同じ
内容が漢字表記と仮名表記で表現されているという冗長
性を利用することにより、この帳票データを人間が処理
する際に誤りを防ぐ、という効果がある。

【０００３】たとえば、手書き帳票を人手で処理する場
合、漢字表記からは「水田」でるか「永田」であるか判
別できないときに、仮名表記が「ながた」と判別できれ
ば、漢字表記は「永田」であることがわかる。同様に、
仮名表記からは「なかた」であるか「ながた」であるか
が判別できないときに、漢字表記が「永田」と判別でき
れば、仮名表記は「ながた」であることがわかる。さら
に、漢字表記に「水田」と「永田」の可能性があり、仮
名表記に「なかた」と「ながた」の可能性がある場合、
「水田」は「ながた」とは読めないので、妥当な解釈
は、漢字表記「永田」と仮名表記「ながた」の組だけで
あることがわかる。

【０００４】ところが、文字認識装置を用いて帳票を自
動的に処理しようとする場合、従来の文字認識誤り訂正
法は、漢字表記と仮名表記を同時に扱うことにより、両
者の間に存在する制約（又は冗長性）を有効に利用しな
がら誤り訂正を実現することができなかった。その理由
は、以下の（１）及び（２）の二つである。

【０００５】（１）出現する可能性がある漢字表記と仮
名表記の組を辞書中に全て登録することは事実上不可能
なので、辞書には無くても正しい漢字表記と仮名表記の
組が入力に出現する可能性を考慮しなければならない。
しかし、このような事象に確率を与える方法は考案され
ていなかった。

【０００６】（２）漢字表記と仮名表記の文字認識候補
がそれぞれ複数ある場合、漢字表記と仮名表記の対応の
可能性は非常に膨大な数になる。しかし、これを系統的
に調べるアルゴリズムが考案されていなかった。

【０００７】従来の文字認識の誤り訂正法は、一つの入
力文字列（漢字表記又は仮名表記）に対して、文字ｎｇ
ｒａｍ、すなわち、ｎが２以上の整数を表わすときに、
ｎ個の文字からなるｎ連鎖を表現する文字ｎｇｒａｍモ
デルや、単語ｎｇｒａｍ、すなわち、ｎが２以上の整数
を表わすときに、ｎ個の単語からなるｎ連鎖を表現する
単語ｎｇｒａｍモデルなどの統計的言語モデルを利用し
て、誤り訂正を行なう方法が主流である。

【０００８】文字ｎｇｒａｍモデルを使用する例とし
て、 杉村・斉藤：「文字連接情報を用いた読み取り不能文字
の判定処理−文字認識への応用−」電子情報通信学会論
文誌 Vol.J68−D No.1, pp.64−71, 1985が挙げられ
る。単語ｎｇｒａｍモデルを利用する例としては、 高尾・西野：「日本語文書リーダ後処理の実現と評価」
情報処理学会論文誌Vol.33 No.5, pp.664−670, 1992 伊東・丸山：「ＯＣＲ入力された日本語文の誤り検出と
自動訂正」情報処理学会論文誌 Vol.33, No.5, pp.664
−670, 1992 永田：「文字類似度と統計的言語モデルを用いた日本語
文字認識誤り訂正法」電子情報通信学会論文誌（Ｄ−Ｉ
Ｉ） Vol.J81−D−II, No.11, pp.2624−2634, 1998 が挙げられる。

【０００９】これらの方法に対して、近年、漢字表記と
仮名表記を同時に利用して誤り訂正を行なう方法とし
て、単漢字とその読みの組を基本単位とする統計的言語
モデルに基づいて、漢字表記と仮名表記を対応付ける方
法が、 Nagata, M.: Synchronous Morphological Analysis of
Grapheme and Phonemefor Japanese OCR, Proceedings
of the 38^th Annual Meeting of the Association for
Computational Linguistics, pp.384−391, 2000 に提案されている。この文献で提案された方法では、た
とえば、「福沢諭吉」と「フクザワユキチ」という漢字
表記と仮名表記の文字認識結果の組を入力とする場合、
「福／フク」というような単漢字とその読みの組の出現
確率に基づいて、漢字表記及び仮名表記のそれぞれに対
する複数の文字認識候補の中から「福／フク」、「沢／
サワ」、「諭／ユ」、「吉／キチ」という対応関係を求
めることにより誤り訂正を行なう。

【００１０】単漢字とその読みを言語モデルの基本単位
とする方法は、氏名のように短い文字列（漢字表記が３
−５文字程度）で、かつ、一つの漢字に対する読み方の
異なり数が多い場合には有効な方法である。

【００１１】

【発明が解決しようとする課題】ところが、住所のよう
に長い文字列（漢字表記が１０−１５文字程度）を対象
とする場合、単漢字とその読みを言語モデルの基本単位
とすると、探索すべき組合せの数が膨大になり計算量が
大きくなってしまう、という問題がある。特に、仮名表
記から検索される漢字表記の候補の数が問題になる。

【００１２】たとえば、「神奈川県横須賀市光の丘」と
いう漢字表記と「カナガワケンヨコスカシヒカリノオ
カ」という仮名表記の組を入力とする場合、「カ」と読
む可能性がある漢字は以下に示すように少なくとも２１
４個ある。

【００１３】

【表１】 次に、「カナ」と読む可能性がある漢字は以下に示すよ
うに少なくとも１７個ある。

【００１４】

【表２】 さらに、「ナ」と読む可能性がある漢字は少なくとも６
６個あり、「ナガ」と読む可能性のある漢字は少なくと
も１５個ある。

【００１５】同様に、「神」という漢字の読みは、 シン ジン カミ カン コウ カ カグ カナ カモ クマ コ コハ ダマ ミ のように少なくとも１４個ある。

【００１６】文字認識の誤り訂正の場合、認識結果の第
１候補だけではなく、下位候補についても考慮しなけれ
ばならないので、探索空間はさらに大きくなり、住所の
ような長い文字列では無視できない計算量となる。

【００１７】単語を統計的言語モデルの基本単位とした
場合、文字マトリクス（すなわち、入力文の各文字位置
において文字認識スコアの高い順番に文字候補を並べた
リスト）に含まれる文字の組合せの大部分は単語を構成
しないので、辞書と照合する単語の数は少なくなる。し
かし、反対に、未知語候補、すなわち、辞書と照合しな
い単語候補の数が多くなるので、状況は改善しない。

【００１８】もし、単語を構成する可能性が高い漢字文
字列と仮名文字列の組合せに対して高い確率を与えるよ
うな未知語モデルを考案することができれば、未知語候
補を絞り込むことによって計算量を削減できるので、住
所の漢字表記と仮名表記のような比較的長い文字列の組
に対しても、両者を対応付けながら誤り訂正を行なえ
る。しかし、従来、このような未知語モデルは提案され
ていない。

【００１９】上記の従来技術の問題点に鑑みて、本発明
は、住所の漢字表記と仮名表記のような比較的長い第１
の表記の文字列と第２の表記の文字列の組において、互
いに対応する第１の表記と第２の表記の文字認識結果の
組を同時に取り扱うことにより、第１の表記と第２の表
記の間に存在する制約又は冗長性を利用した誤り訂正を
実現する文字認識誤り訂正方法の提供を目的とする。

【００２０】また、本発明は、このような文字認識誤り
訂正方法を実施する装置の提供を目的とする。

【００２１】さらに、本発明は、このような文字認識誤
り訂正方法をコンピュータに実現させるプログラムの提
供を目的とする。

【００２２】

【課題を解決するための手段】本発明は、文字認識装置
の出力として漢字表記と仮名表記のような第１の表記及
び第２の表記が同時に与えられる場合に、言語モデル、
文字認識装置モデル、及び、第１の表記と第２の表記を
対応付けながら最適な単語列を探索するアルゴリズムを
用いて、同じ内容が第１の表記と第２の表記で表現され
ているという冗長性を利用することにより、第１の表記
又は第２の表記の何れか一方だけでは訂正できない誤り
を訂正するものである。

【００２３】本発明は、任意の第１の表記の文字列と、
第２の表記の文字列について、第１の表記の文字列と第
２の表記の文字列の同時確率、すなわち、第１の表記の
文字列が第２の表記の文字列を第１の表記で表わした文
字列であり、かつ、第２の表記の文字列が第１の表記の
文字列を第２の表記で表わした文字列である確率を与え
る言語モデルと、任意の二つの文字について、一方の文
字が他方の文字に誤認識される確率を与える文字認識装
置モデルと、言語モデル及び文字認識装置モデルに基づ
いて、最も確率が大きい単語列、すなわち、最も確率が
大きい第１の表記の単語列と第２の表記の単語列の組を
求める最適単語列検索手段と、を用いて、第１の表記の
文字列と第２の表記の文字列を対応付けることにより、
第１の表記の文字列又は第２の表記の文字列の一方の文
字列だけでは訂正できない誤りを訂正する文字認識誤り
訂正方法を提供する。

【００２４】請求項１に係る発明は、第１の表記の文字
列及び第２の表記の文字列を文字認識することによって
得られた第１の表記による第１の文字列及び第２の表記
による第２の文字列の組の文字認識誤り訂正方法であっ
て、第１の表記による文字列が第２の表記の文字列を第
１の表記で表わした文字列であり、かつ、第２の表記の
文字列が第１の表記の文字列を第２の表記で表わした文
字列である単語同時確率を与える言語モデルと、第１の
表記及び第２の表記のそれぞれについて、二つの文字の
うちの一方が他方の文字に誤認識される文字混同確率を
与える文字認識装置モデルとを記憶手段に準備し、上記
第１の文字列及び上記第２の文字列の組に対し、上記記
憶手段に準備された上記言語モデル及び上記文字認識装
置モデルを用いて、単語列候補を抽出し、上記単語列候
補の中から最も確率が高い単語列を選ぶことにより、最
も確からしい第１の表記の文字列と第２の表記の文字列
の組を獲得する、ことを特徴とする文字認識誤り訂正方
法である。

【００２５】請求項２に係る発明は、第１の表記の文字
列及び第２の表記の文字列を文字認識することによって
得られた第１の表記による第１の文字列及び第２の表記
による第２の文字列の組の文字認識誤り訂正方法であっ
て、モデルを記憶手段に設定する手順と、上記記憶手段
に設定された上記モデルを用いて、上記第１の表記によ
る第１の文字列及び上記第２の表記による第２の文字列
の組の単語列候補を抽出する手順と、上記記憶手段に設
定された上記モデルを用いて、上記抽出された単語列候
補の中から、最も確率が高い単語列を選ぶことにより、
最も確からしい第１の表記の文字列と第２の表記の文字
列の組を獲得する手順と、を有し、上記モデルを上記記
憶手段に設定する手順は、同じ単語を表わす第１の表記
と第２の表記の組を記憶する単語辞書を上記記憶手段に
格納し、単語の第１の表記と第２の表記の組の２個以上
の連鎖の出現確率を与える単語連鎖モデルを上記記憶手
段に格納し、上記単語辞書に登録されていない任意の第
１の表記の文字列及び第２の表記の文字列が単語を構成
する確率を与える未知語モデルを上記記憶手段に格納
し、第１の表記及び第２の表記のそれぞれについて、二
つの文字のうちの一方が他方の文字に誤認識される文字
混同確率を与える文字認識装置モデルを上記記憶手段に
格納する手順を含み、上記単語列候補を抽出する手順
は、上記第１の文字列と上記第２の文字列の組合せとし
て可能性のある組と完全一致する単語候補を上記単語辞
書から検索する手順と、上記第１の文字列と上記第２の
文字列の組合せとして可能性のある組と類似照合する類
似単語候補を上記単語辞書から検索する手順と、上記第
１の文字列と上記第２の文字列の組合せとして可能性の
ある組から、上記単語辞書に登録されていない未知語候
補を生成する手順と、を含み、上記最も確からしい第１
の表記の文字列と第２の表記の文字列の組を獲得する手
順は、上記単語候補、上記類似単語候補、及び、上記未
知語候補の組合せに対し、上記単語辞書、上記単語連鎖
モデル及び上記未知語モデルを用いて、第１の表記によ
る単語が第２の表記の単語を第１の表記で表わした単語
であり、かつ、第２の表記の単語が第１の表記の単語を
第２の表記で表わした単語である単語同時確率を求め、
上記文字認識装置モデルを用いて文字混同確率を求め、
上記単語同時確率と上記文字混同確率の積が最大になる
ような単語列を選ぶ手順を含む、ことを特徴とする文字
認識誤り訂正方法である。

【００２６】請求項３に係る発明によれば、上記単語辞
書に登録されていない任意の第１の表記の文字列及び第
２の表記の文字列が単語を構成する確率を与える上記未
知語モデルは、単語の第１の表記を構成する文字の種類
に基づいて定義された単語タイプの何れかに任意の単語
を分類し、単語タイプの出現頻度から単語タイプの出現
確率を計算し、各単語タイプの第１の表記の平均単語長
と第２の表記の平均単語長から、第１の表記の長さと第
２の表記の長さの同時確率を計算し、第１の表記の２個
以上の文字の連鎖及び第２の表記の２個以上の文字の連
鎖から、第１の表記の文字列の出現確率及び第２の表記
の文字列の出現確率を計算することにより、単語の第１
の表記を構成する文字の種類に基づいて分類された単語
タイプ別に第１の表記の文字列と第２の表記の文字列の
組が単語を構成する確率を推定するように用いられる。

【００２７】請求項４に係る発明は、第１の表記の文字
列及び第２の表記の文字列を文字認識することによって
得られた第１の表記による第１の文字列及び第２の表記
による第２の文字列の組の文字認識誤り訂正装置であっ
て、第１の表記による文字列が第２の表記の文字列を第
１の表記で表わした文字列であり、かつ、第２の表記の
文字列が第１の表記の文字列を第２の表記で表わした文
字列である単語同時確率を与える言語モデルと、第１の
表記及び第２の表記のそれぞれについて、二つの文字の
うちの一方が他方の文字に誤認識される文字混同確率を
与える文字認識装置モデルと、上記第１の文字列及び上
記第２の文字列の組に対し、上記記憶手段に準備された
上記言語モデル及び上記文字認識装置モデルを用いて、
単語列候補を抽出し、上記単語列候補の中から最も確率
が高い単語列を選ぶことにより、最も確からしい第１の
表記の文字列と第２の表記の文字列の組を獲得する最適
単語列探索手段と、を有することを特徴とする文字認識
誤り訂正装置である。

【００２８】請求項５に係る発明は、第１の表記の文字
列及び第２の表記の文字列を文字認識することによって
得られた第１の表記による第１の文字列及び第２の表記
による第２の文字列の組の文字認識誤り訂正装置であっ
て、モデルを記憶する記憶手段と、上記記憶手段に設定
された上記モデルを用いて、上記第１の表記による第１
の文字列及び上記第２の表記による第２の文字列の組の
単語列候補を抽出する手段と、上記記憶手段に設定され
た上記モデルを用いて、上記抽出された単語列候補の中
から、最も確率が高い単語列を選ぶことにより、最も確
からしい第１の表記の文字列と第２の表記の文字列の組
を獲得する最適単語列探索手段と、を有し、上記記憶手
段に格納される上記モデルは、同じ単語を表わす第１の
表記と第２の表記の組を記憶する単語辞書と、単語の第
１の表記と第２の表記の組の２個以上の連鎖の出現確率
を与える単語連鎖モデルと、上記単語辞書に登録されて
いない任意の第１の表記の文字列及び第２の表記の文字
列が単語を構成する確率を与える未知語モデルと、第１
の表記及び第２の表記のそれぞれについて、二つの文字
のうちの一方が他方の文字に誤認識される文字混同確率
を与える文字認識装置モデルと、を含み、上記単語列候
補を抽出する手段は、上記第１の文字列と上記第２の文
字列の組合せとして可能性のある組と完全一致する単語
候補を上記単語辞書から検索する単語照合手段と、上記
第１の文字列と上記第２の文字列の組合せとして可能性
のある組と類似照合する類似単語候補を上記単語辞書か
ら検索する類似単語照合手段と、上記第１の文字列と上
記第２の文字列の組合せとして可能性のある組から、上
記単語辞書に登録されていない未知語候補を生成する未
知語候補生成手段と、を含み、上記最適単語列探索手段
は、上記単語候補、上記類似単語候補、及び、上記未知
語候補の組合せに対し、上記単語辞書、上記単語連鎖モ
デル及び上記未知語モデルを用いて、第１の表記による
単語が第２の表記の単語を第１の表記で表わした単語で
あり、かつ、第２の表記の単語が第１の表記の単語を第
２の表記で表わした単語である単語同時確率を求め、上
記文字認識装置モデルを用いて文字混同確率を求め、上
記単語同時確率と上記文字混同確率の積が最大になるよ
うな単語列を選ぶ、ことを特徴とする文字認識誤り訂正
装置である。

【００２９】請求項６に係る発明によれば、上記単語辞
書に登録されていない任意の第１の表記の文字列及び第
２の表記の文字列が単語を構成する確率を与える上記未
知語モデルは、単語の第１の表記を構成する文字の種類
に基づいて定義された単語タイプの何れかに任意の単語
を分類する単語タイプ判定手段と、各単語タイプの第１
の表記の平均単語長と第２の表記の平均単語長から、第
１の表記の長さと第２の表記の長さの同時確率を計算す
る単語長確率計算手段と、第１の表記の２個以上の文字
の連鎖及び第２の表記の２個以上の文字の連鎖から、第
１の表記の文字列の出現確率及び第２の表記の文字列の
出現確率を計算する単語表記確率計算手段と、単語の第
１の表記を構成する文字の種類に基づいて分類された単
語タイプ別に第１の表記の文字列と第２の表記の文字列
の組が単語を構成する確率を推定する未知語確率計算手
段と、を含む。

【００３０】請求項７に係る発明は、第１の表記の文字
列及び第２の表記の文字列を文字認識することによって
得られた第１の表記による第１の文字列及び第２の表記
による第２の文字列の組の文字認識誤り訂正プログラム
であって、第１の表記による文字列が第２の表記の文字
列を第１の表記で表わした文字列であり、かつ、第２の
表記の文字列が第１の表記の文字列を第２の表記で表わ
した文字列である単語同時確率を与える言語モデルと、
第１の表記及び第２の表記のそれぞれについて、二つの
文字のうちの一方が他方の文字に誤認識される文字混同
確率を与える文字認識プログラムモデルと、上記第１の
文字列及び上記第２の文字列の組に対し、上記記憶機能
に準備された上記言語モデル及び上記文字認識プログラ
ムモデルを用いて、単語列候補を抽出し、上記単語列候
補の中から最も確率が高い単語列を選ぶことにより、最
も確からしい第１の表記の文字列と第２の表記の文字列
の組を獲得する最適単語列探索機能と、をコンピュータ
に実現させることを特徴とする文字認識誤り訂正プログ
ラムである。

【００３１】請求項８に係る発明は、第１の表記の文字
列及び第２の表記の文字列を文字認識することによって
得られた第１の表記による第１の文字列及び第２の表記
による第２の文字列の組の文字認識誤り訂正プログラム
であって、モデルを記憶する記憶機能と、上記記憶機能
に設定された上記モデルを用いて、上記第１の表記によ
る第１の文字列及び上記第２の表記による第２の文字列
の組の単語列候補を抽出する機能と、上記記憶機能に設
定された上記モデルを用いて、上記抽出された単語列候
補の中から、最も確率が高い単語列を選ぶことにより、
最も確からしい第１の表記の文字列と第２の表記の文字
列の組を獲得する最適単語列探索機能と、をコンピュー
タに実現させ、上記記憶機能に格納される上記モデル
は、同じ単語を表わす第１の表記と第２の表記の組を記
憶する単語辞書と、単語の第１の表記と第２の表記の組
の２個以上の連鎖の出現確率を与える単語連鎖モデル
と、上記単語辞書に登録されていない任意の第１の表記
の文字列及び第２の表記の文字列が単語を構成する確率
を与える未知語モデルと、第１の表記及び第２の表記の
それぞれについて、二つの文字のうちの一方が他方の文
字に誤認識される文字混同確率を与える文字認識プログ
ラムモデルと、を含み、上記単語列候補を抽出する機能
は、上記第１の文字列と上記第２の文字列の組合せとし
て可能性のある組と完全一致する単語候補を上記単語辞
書から検索する単語照合機能と、上記第１の文字列と上
記第２の文字列の組合せとして可能性のある組と類似照
合する類似単語候補を上記単語辞書から検索する類似単
語照合機能と、上記第１の文字列と上記第２の文字列の
組合せとして可能性のある組から、上記単語辞書に登録
されていない未知語候補を生成する未知語候補生成機能
と、を含み、上記最適単語列探索機能は、上記単語候
補、上記類似単語候補、及び、上記未知語候補の組合せ
に対し、上記単語辞書、上記単語連鎖モデル及び上記未
知語モデルを用いて、第１の表記による単語が第２の表
記の単語を第１の表記で表わした単語であり、かつ、第
２の表記の単語が第１の表記の単語を第２の表記で表わ
した単語である単語同時確率を求め、上記文字認識プロ
グラムモデルを用いて文字混同確率を求め、上記単語同
時確率と上記文字混同確率の積が最大になるような単語
列を選ぶ、ことを特徴とする文字認識誤り訂正プログラ
ムである。

【００３２】請求項９に係る発明によれば、上記単語辞
書に登録されていない任意の第１の表記の文字列及び第
２の表記の文字列が単語を構成する確率を与える上記未
知語モデルは、単語の第１の表記を構成する文字の種類
に基づいて定義された単語タイプの何れかに任意の単語
を分類する単語タイプ判定機能と、各単語タイプの第１
の表記の平均単語長と第２の表記の平均単語長から、第
１の表記の長さと第２の表記の長さの同時確率を計算す
る単語長確率計算機能と、第１の表記の２個以上の文字
の連鎖及び第２の表記の２個以上の文字の連鎖から、第
１の表記の文字列の出現確率及び第２の表記の文字列の
出現確率を計算する単語表記確率計算機能と、単語の第
１の表記を構成する文字の種類に基づいて分類された単
語タイプ別に第１の表記の文字列と第２の表記の文字列
の組が単語を構成する確率を推定する未知語確率計算機
能と、を含む。

【００３３】

【発明の実施の形態】図１は、本発明の第１実施例によ
る文字認識誤り訂正システムの構成図である。本実施例
の文字認識誤り訂正システムは、日本語の漢字表記と、
日本語の仮名表記を文字認識する文字認識装置１と、日
本語の漢字表記と仮名表記の組を文字認識装置１によっ
て認識した結果に依存する文字認識誤りを訂正する文字
認識誤り訂正装置１００と、含む。また、本発明の第１
実施例は、たとえば、申込書のような手書き帳票の住所
欄の文字認識を想定しているため、漢字表記には、漢
字、カタカナ、ひらがな、ローマ字、英数字なども含ま
れる場合があり、また、振り仮名欄の仮名表記には、カ
タカナ又はひらがなの他にローマ字や英数字が含まれる
場合がある。尚、以下の実施例の説明では、簡単のた
め、漢字表記は、漢字だけにより構成され、仮名表記は
カタカナだけにより構成されているものとする。

【００３４】文字認識誤り訂正装置１００は、文字認識
装置１からの文字認識結果として、漢字表記の文字マト
リクスと、仮名表記の文字マトリクスを入力する。文字
マトリクスとは、入力の各文字位置において文字認識ス
コアの高い順番に文字候補を並べたリストを、文字数分
だけ並べたリストである。また、以下では、文字マトリ
クスの各文字位置において、その文字位置の文字候補の
リストから一文字ずつ選ぶことにより構成される文字列
を、「文字マトリクスに含まれる文字列」と呼ぶ。

【００３５】文字認識誤り訂正装置１００は、文字認識
装置１から漢字表記の文字マトリクス及び仮名表記の文
字マトリクスを受け取る最適単語列検索部２と、単語の
漢字表記と仮名表記の組を記憶する単語辞書７と、漢字
表記の文字マトリクスに含まれる漢字列及び仮名表記の
文字マトリクスに含まれる仮名列の組と完全一致する単
語を単語辞書７から検索する単語照合部３と、単語辞書
７に登録されていない任意の漢字列と仮名列の組が単語
を構成する確率を与える未知語モデル８と、漢字表記の
文字マトリクスに含まれる漢字列及び仮名表記の文字マ
トリクスに含まれる仮名列の組から、未知語モデル８を
用いて、未知語候補を生成する未知語候補生成部４と、
任意の二つの文字について、一方の文字が他方の文字に
誤認識される確率、すなわち、文字混同確率を与える文
字認識装置モデル１０と、漢字表記の文字マトリクスに
含まれる漢字列及び仮名表記の文字マトリクスに含まれ
る仮名列の組と類似照合する単語を単語辞書７から検索
する類似単語照合部５と、単語の漢字表記と仮名表記の
組のｎ個の連鎖、すなわち、ｎｇｒａｍの出現確率を与
える単語ｎｇｒａｍモデル６と、単語ｎｇｒａｍモデル
６、単語辞書７及び未知語モデル８を含み、任意の漢字
列と仮名列について、漢字列が仮名列の漢字表記であ
り、かつ、仮名列が漢字列の仮名表記である確率、すな
わち、漢字表記と仮名表記の同時確率を与える言語モデ
ル９と、を具備する。

【００３６】また、最適単語列探索部２は、単語照合部
３から単語辞書７と完全一致した単語を受け、未知語候
補生成部４から未知語候補を受け、及び、類似単語照合
部５から単語辞書７と類似照合した類似単語を受け、言
語モデル９及び文字認識装置モデル１０に基づいて、最
も確率が大きい単語列、すなわち、漢字表記と仮名表記
の組を求める。

【００３７】図２は、本発明の第１実施例による文字認
識誤り訂正システムにおける文字認識誤り訂正方法を説
明するフローチャートである。

【００３８】文字認識誤り訂正方法は、文字認識装置１
で漢字表記と仮名表記の組を文字認識することにより得
られた漢字表記の文字マトリクスと仮名表記の文字マト
リクスの組を入力として用いる。

【００３９】ステップ１において、単語照合部３は、漢
字表記の文字マトリクスに含まれる漢字文字列と仮名表
記の文字マトリクスに含まれる仮名文字列の組と完全一
致する単語辞書７中の単語、すなわち、一致単語を同定
する。

【００４０】ステップ２において、未知候補生成部４
は、漢字表記の文字マトリクスに含まれる漢字文字列と
仮名表記の文字マトリクスに含まれる仮名文字列の組の
中で、単語辞書７に登録されていない単語の候補、すな
わち、未知語を生成する。

【００４１】ステップ３において、類似単語照合部５
は、漢字表記の文字マトリクスに含まれる漢字文字列及
び仮名表記の文字マトリクスに含まれる仮名文字列の組
と類似照合する単語辞書７中の単語、すなわち、類似単
語を同定する。

【００４２】最後に、ステップ４において、最適単語列
探索部２は、言語モデル９と文字認識モデル１０に基づ
いて、一致単語、未知語及び類似単語の中で、最も確率
が大きい単語列、すなわち、漢字表記と仮名表記の組を
求める。

【００４３】上記説明では、ステップ１、ステップ２、
ステップ３の順に処理が行なわれているが、ステップ
１、ステップ２、ステップ３を実行する順序は、このよ
うな順に制限されることはなく、どのような順序で行な
っても構わない。

【００４４】このような本発明の第１実施例の文字認識
誤り訂正システムの構成によれば、漢字表記と仮名表記
を対応付けることが可能になり、漢字表記又は仮名表記
のいずれか一方のみからでは訂正できない誤りを訂正
し、入力が辞書に登録されていない単語を含む場合でも
未知語モデル８に基づいて、漢字列と仮名列の組の出現
確率を推定し、正解文字が文字マトリクスに含まれてい
ない場合でも類似単語照合によって誤り訂正候補を提示
できるようになる。

【００４５】図３は、本発明の第２実施例による文字認
識誤り訂正システムの概略ブロック図である。次に、図
３を参照して、本発明の第２実施例の構成を説明する。
図３において、図１の構成要素と同じ参照番号を付され
た構成要素は、図１における対応した構成要素と同一若
しくは類似した構成要素である。

【００４６】本発明の第２実施例による文字認識誤り訂
正システムは、文字認識装置１、最適単語列探索部２、
単語照合部３、未知単語生成部４、類似単語照合部５、
言語モデル９、及び、文字認識装置モデル１０を含む。
単語モデル９は、単語ｂｉｇｒａｍモデル６０と、単語
辞書７と、未知語モデル８とを含む。単語ｂｉｇｒａｍ
モデル６０は、単語ｂｉｇｒａｍ頻度テーブル６１と、
単語ｂｉｇｒａｍ確率計算部６２とを含む。未知語モデ
ル８は、未知語確率計算部８１と、単語タイプ判定部８
２と、単語タイプ定義記憶部８３と、単語長確率計算部
８４と、平均単語長テーブル８５と、単語表記確率計算
部８６と、文字ｂｉｇｒａｍ頻度テーブル８７と、を含
む。文字認識装置モデル１０は、文字混同確率計算部１
１と文字認識装置正解率テーブル１２とを含む。

【００４７】ここで、単語ｂｉｇｒａｍは、２個の単語
からなる２連鎖を表わし、文字ｂｉｇｒａｍは２個の文
字からなる２連鎖を表わす。

【００４８】最適単語列探索部２は、入力された漢字表
記と仮名表記の組に対して文字認識装置１が出力した漢
字表記マトリクスと仮名表記マトリクスの組を入力と
し、二つの文字マトリクスのそれぞれについて、文頭か
ら文末へ一文字ずつ進む動的計画法（dynamic programm
ing）を用いて、単語列の同時確率、すなわち、単語ｂ
ｉｇｒａｍ確率の積と、文字混同確率との積を最大化す
るような単語列を求める。

【００４９】そのため、最適単語列探索部２には、単語
照合部３からの完全一致単語と、未知語候補生成部４か
らの未知語候補と、類似単語照合部５からの類似単語候
補とが、単語候補として与えられる。単語候補には、文
字混同確率計算部１１によって、単語の漢字表記及び仮
名表記を構成する文字混同確率が与えられる。また、単
語ｂｉｇｒａｍ確率は、単語ｂｉｇｒａｍ確率計算部６
２によって与えられる。

【００５０】単語照合部３は、漢字表記の文字マトリク
スに含まれる文字列と仮名表記の文字マトリクスに含ま
れる文字列の全ての組合せを単語辞書７と照合し、照合
したものを完全一致単語として、最適単語列検索部２へ
与える。ここで、文字マトリクスの各文字位置におい
て、その文字位置の文字候補のリストから一文字ずつ選
ぶことにより構成される文字列を、「文字マトリクスに
含まれる文字列」と呼ぶ。

【００５１】未知語候補生成部４は、漢字表記の文字マ
トリクスに含まれる文字列と仮名表記の文字マトリクス
に含まれる文字列の組合せの中で、単語辞書７と照合し
ない組合せを未知語であるとみなし、未知語モデル確率
計算部８１により求めた未知語確率が大きい順に予め定
めた個数の未知語を、未知語候補として最適単語列検索
部２へ与える。

【００５２】類似単語照合部５は、漢字表記の文字マト
リクスに含まれる文字列と仮名表記の文字マトリクスに
含まれる文字列の全ての組合せを単語辞書７と類似照合
し、照合したものを類似単語候補として最適単語列検索
部２へ与える。類似単語照合の距離尺度としては、一方
の文字列を他方の文字列に変換するのに必要な挿入・削
除・置換の回数を表す編集距離(すなわち、一致する文
字数の割合）を使用することができる。

【００５３】単語ｂｉｇｒａｍ確率計算部６２は、単語
ｂｉｇｒａｍ頻度テーブル６１に付与された単語ｂｉｇ
ｒａｍ頻度から、単語ｂｉｇｒａｍの出現確率を計算す
る。

【００５４】単語タイプ判定部８２は、単語タイプ定義
８３に基づいて、未知語候補の漢字表記を構成する文字
の種類から未知語の単語タイプを決定する。

【００５５】単語長確率計算部８４は、平均単語長テー
ブル８５に記憶された各単語タイプの漢字表記と仮名表
記の平均単語長から、未知語候補の漢字表記の長さと仮
名表記の長さの同時確率を求める。

【００５６】単語表記確率計算部８６は、文字ｂｉｇｒ
ａｍ頻度テーブル８７に記憶された漢字表記の文字ｂｉ
ｇｒａｍ頻度及び仮名表記文字の文字ｂｉｇｒａｍ頻度
から、未知語候補の漢字表記の文字列と仮名表記の文字
列の同時確率を求める。

【００５７】文字混同確率計算部１１は、文字認識装置
正解率テーブル１２に格納されている第１候補正解率と
累積正解率から、文字混同確率を計算する。

【００５８】かくして、最適単語列探索部２は、単語ｂ
ｉｇｒａｍ確率の積と、文字混同確率との積を最大化す
るような単語列（漢字表記と仮名表記の組）を求めるこ
とができる。

【００５９】以下では、まず、本発明の理論的基礎であ
る「文字認識誤り訂正の情報理論的解釈」について説明
し、続いて、言語モデル、未知語モデル、文字認識装置
モデル、最適単語列探索手段、類似単語照合手段の順に
説明する。

【００６０】〔１〕文字認識誤り訂正の情報理論的解釈 本発明の第３実施例では、文字認識装置の入力と出力の
関係を、雑音のある通信路のモデル（noisy channel mo
del）で定式化する。入力された第１の表記である漢字
表記（graphemes)と第２の表記である仮名表記（phonem
es）をそれぞれＧとＰとし、これらに対する文字認識装
置の出力をＧ’とＰ’とする。本発明の文字認識の誤り
訂正は、事後確率Ｐ（Ｇ，Ｐ｜Ｇ’，Ｐ’）を最大にす
る漢字表記

【００６１】

【数１】 と仮名表記

【００６２】

【数２】 を求める問題に帰着する。さらに、ベイズの定理を使え
ば、 Ｐ（Ｇ，Ｐ）Ｐ（Ｇ’，Ｐ’｜Ｇ，Ｐ） を最大にする漢字表記と仮名表記の組

【００６３】

【数３】 を求めればよいことがわかる。

【００６４】

【数４】 ここでは、Ｐ（Ｇ，Ｐ）を言語モデル、Ｐ（Ｇ’，Ｐ’
｜Ｇ，Ｐ）を文字装置モデルと呼ぶ。

【００６５】〔２〕言語モデル 漢字表記及び仮名表記が、それぞれ、 長さｌの文字列 Ｇ＝α_１α_２．．．α_ｌ 及び 長さｍの文字列 Ｐ＝β_１β_２．．．β_ｍ から構成されるとする。さらに、単語の漢字表記と仮名
表記を対応付けることにより、漢字表記と仮名表記の組
が長さｎの単語列 （Ｇ，Ρ）＝（（ｇ_１，ｐ_１），（ｇ_２，
ｐ_２），．．．，（ｇ_ｎ，ｐ_ｎ）） に分割されるとする。

【００６６】たとえば、漢字表記「神奈川県横須賀市光
の丘」と仮名表記「カナガワケンヨコスカシヒカリノオ
カ」の組は、単語列（（神奈川県，カナガワケン），
（横須賀市，ヨコスカシ），（光の丘，ヒカリノオ
カ））に対応付けられ分割される。

【００６７】本発明では、言語モデルＰ（Ｇ，Ｐ）を、
漢字表記Ｇと仮名表記Ｐを対応付ける最も尤もらしい単
語列Ｐ（Ｇ，Ρ）の同時確率で近似する。さらに、この
単語列の同時確率Ｐ（Ｇ，Ρ）を後述の単語ｂｉｇｒａ
ｍモデルで近似する。

【００６８】〔３〕単語ｂｉｇｒａｍモデル 一般に、単語Ｎ−ｇｒａｍは、Ｎが２以上の整数を表わ
すときに、Ｎ個の単語からなるＮ連鎖を表わす。一例と
して、単語ｂｉｇｒａｍは、２個の単語からなる単語連
鎖である。単語ｂｉｇｒａｍモデルは、次式のように単
語ｂｉｇｒａｍ確率Ｐ（ｇ_ｉ，ｐ_ｉ｜ｇ_ｉ−１，ｐ
_ｉ−１）の積で単語列の同時確率を近似する。

【００６９】

【数５】 ここで、＜ｂｏｓ＞及び＜ｅｏｓ＞は、文の先頭及び末
尾を表わす特別な記号である。

【００７０】単語ｂｉｇｒａｍ確率を求める方法（すな
わち、単語ｂｉｇｒａｍ確率計算手段）は以下の通りで
ある。

【００７１】先ず、漢字仮名混じり表記の日本語テキス
トを単語に分割し、仮名表記の読みを付与したデータを
作成する。以降、このデータを学習データと呼ぶ。

【００７２】この学習データにおける単語の漢字表記と
仮名表記の組の出現頻度Ｃ（ｇ_ｉ，ｐ_ｉ）、及び、単語
の漢字表記と仮名表記の組のｂｉｇｒａｍの出現確率Ｃ
（ｇ _ｉ−１，ｐ_ｉ−１，ｇ_ｉ，ｐ_ｉ）を求め、単語ｂｉ
ｇｒａｍ頻度テーブルに格納しておく。

【００７３】図４は単語出現頻度の例の説明図であり、
図５は単語ｂｉｇｒａｍ出現頻度の例の説明図である。
図示された例では、’／’で区切られた漢字列と仮名列
の組が一つの単語を表わす。

【００７４】次に、これらの出現頻度から単語の相対頻
度ｆ（ｇ_ｉ，ｐ_ｉ）及び単語ｂｉｇｒａｍの相対頻度ｆ
（ｇ_ｉ，ｐ_ｉ｜ｇ_ｉ−１，ｐ_ｉ−１）を求める。

【００７５】

【数６】 次に、これらの相対頻度を線形補間して単語ｂｉｇｒａ
ｍ組確率を求める。ここで、線形補間係数αは訓練デー
タの確率が最大になるように決定する。 Ｐ（ｇ_ｉ，ｐ_ｉ｜ｇ_ｉ−１，ｐ_ｉ−１）＝ （１−α）ｆ（ｇ_ｉ，ｐ_ｉ）＋αｆ（ｇ_ｉ，ｐ_ｉ｜ｇ_ｉ−１，ｐ_ｉ−１） （５） 〔４〕未知語モデル 未知語モデルは、単語辞書に登録されていない漢字表記
と仮名表記の組の出現確率を求めるための計算モデルで
ある。これは、未知語（ｇ，ｐ）を構成する 長さｌ_ｇの漢字表記文字列ｇ＝ｃｇ_１．．．ｃｇ_ｌｇ と、 長さｌ_ｐの仮名表記文字列ｐ＝ｃｐ_１．．．ｃｐ_ｌｐ の同時確率分布Ｐ（ｇ，ｐ）として定義される。

【００７６】本発明の一実施例では、単語の漢字表記を
構成する文字の種類に基づいて複数の単語タイプを定義
し、単語タイプ別に未知語の確率を推定する。

【００７７】図６は、日本語の未知語を７種類の単語タ
イプに分類した場合の例の説明図である。単語タイプの
定義は、バッカス記法（Backus Naur Form, BNF）で記
述されており、ここで、［・・・］は、文字集合中の任
意の１文字と照合することを表わす。二つの文字の間
に、−を書くことで文字範囲を表わす。文字コードに
は、ＪＩＳ−Ｘ−０２０８を仮定している。＊は０回以
上の繰り返しを表わし、＋は１回以上の繰り返しを表わ
す。

【００７８】＜ｓｙｍ＞、＜ｎｕｍ＞、＜ａｌｐｈａ
＞、＜ｈｉｒａ＞、＜ｋａｔａ＞、及び、＜ｋａｎ＞
は、それぞれ記号列、数字列、アルファベット列、ひら
がな列、カタカナ列、及び、漢字列を表わす。これら以
外の複数の字種から構成される文字列は、すべて＜ｍｉ
ｓｃ＞とする。

【００７９】本発明の第３実施例では、単語タイプ確
率、すなわち、未知語における各単語タイプ＜ＷＴ＞の
出現確率Ｐ（＜ＷＴ＞）、及び、単語タイプ別の未知語
の漢字表記と仮名表記の同時確率Ｐ（ｇ，ｐ｜＜ＷＴ
＞）の積から、未知語の出現確率（未知語の漢字表記と
仮名表記の同時確率）Ｐ（ｇ，ｐ）を求める。 Ｐ（ｇ，ｐ）＝Ｐ（＜ＷＴ＞）Ｐ（ｇ，ｐ｜＜ＷＴ＞） （６） 単語タイプ確率は、学習データにおける低頻度語（出現
頻度が１の単語）を単語タイプに分類し、それぞれ単語
タイプの相対頻度から求める。

【００８０】単語タイプ別の未知語の出現確率Ｐ（ｇ，
ｐ｜＜ＷＴ＞）は、単語タイプ別の漢字表記の長さと仮
名表記の長さの同時確率Ｐ（ｌ_ｇ，ｌ_ｐ｜＜ＷＴ＞）、
漢字表記の文字列の出現確率Ｐ（ｇ）、及び、仮名表記
の文字列の出現確率Ｐ（ｐ）の積で近似する。

【００８１】

【数７】 以下では、単語タイプ別の漢字表記の長さと仮名表記の
長さの同時確率Ｐ（ｌ _ｇ，ｌ_ｐ｜＜ＷＴ＞）を単語長確
率と呼ぶ。

【００８２】単語長確率は、単語タイプ別の漢字表記の
長さの分布と単語タイプ別の仮名表記の長さの分布の積
で近似し、漢字表記及び仮名表記の長さの分布は、それ
ぞれ、単語タイプ別の漢字表記の平均文字長λ
_{ｇ，＜ＷＴ＞}及び仮名表記の平均文字長λ_{ｐ，＜ＷＴ＞}
をパラメータとするポワソン分布で近似する。

【００８３】

【数８】 単語タイプ別の漢字表記の平均文字長λ_{ｇ，＜ＷＴ＞}及
び仮名表記の平均文字長λ_{ｐ，＜ＷＴ＞}は、学習データ
における低頻度語から求める。図７は、単語タイプ別の
漢字表記と仮名表記の平均文字長の例の説明図である。

【００８４】漢字表記の文字列の出現確率Ｐ（ｇ）は、
漢字表記に使用される文字の文字ｂｉｇｒａｍで近似す
る。

【００８５】

【数９】 仮名表記の文字列の出現確率Ｐ（ｐ）は、仮名表記に使
用される文字の文字ｂｉｇｒａｍモデルで近似する。

【００８６】

【数１０】 漢字表記及び仮名表記の文字ｂｉｇｒａｍ確率は、単語
ｂｉｇｒａｍ確率と同様に、学習データから求めた文字
出現頻度と文字ｂｉｇｒａｍ出現頻度からそれぞれの相
対確率を求め、この相対確率を線形補間することにより
得られる。図８は、漢字表記の文字ｂｉｇｒａｍの出現
頻度の例を示し、図９は、仮名表記の文字ｂｉｇｒａｍ
の出現頻度の例を示す図である。

【００８７】〔５〕文字認識装置モデル 本発明の第３実施例では、文字認識装置モデルＰ
（Ｇ’，Ｐ’｜Ｇ，Ｐ）に関して、漢字表記Ｇと仮名表
記Ｐが独立に認識され、さらに漢字表記の各文字ｃｇ _ｉ
と仮名表記の各文字ｃｐ_ｊが独立に認識されると仮定す
る。

【００８８】

【数１１】 一般に、文字認識装置において、入力された文字ｃ_ｉが
文字ｃ_ｊと認識される確率Ｐ（ｃ_ｊ｜ｃ_ｉ）は、文字混
同確率（character confusion probability)と呼ばれ
る。文字混同確率は、基本的には、文字認識装置の入力
と出力の組の頻度データである文字混同行列（characte
r confusion matrix)から求めることができる。しか
し、文字混同行列は、文字認識法が入力画像の品質に大
きく依存するので汎用性が低い。また、日本語は文字の
種類が３０００字以上あるので、すべての文字について
十分に多くの文字認識結果を集めることはできない。

【００８９】そこで、本発明の第３実施例では、文字認
識装置が出力する第１候補の正解率ｐ_１、及び、第ｎ候
補までの累積正解率ｐ_ｎ（ｎは文字認識装置が出力する
文字候補の数）をパラメータとして、文字混同確率を以
下のように近似する。

【００９０】

【数１２】 ここで、｜Ｃ｜は認識対象となる文字集合の大きさであ
る。たとえば、漢字の場合、｜Ｃ_ｇ｜＝６８７９、仮名
の場合、｜Ｃ_ｐ｜＝８７に設定すればよい。

【００９１】式（１２）は、文字混同確率として、もし
その文字が第１候補であるならば、文字に関係なく一定
の値（第１候補の平均正解率）ｐ_１を割り当てる。も
し、その文字が第２候補以降の候補文字の中に入ってい
れば、累積正解率から第１候補正解率を差し引いた残り
を均等に割り当てる。もし、その文字が文字候補になけ
れば、１から累積正解率を引いたものを、候補文字以外
の文字集合に対して均等に割り当てる。

【００９２】〔６〕最適単語列探索 式（１）に示す事後確率を最大化する漢字表記と仮名表
記の組を求める手順（最適単語列探索手段）を以下に示
す。

【００９３】入力された漢字表記及び仮名表記を、それ
ぞれ、 長さｌの文字列 Ｇ＝α_１α_２．．．α_ｌ 及び 長さｍの文字列 Ｐ＝β_１β_２．．．β_ｍ とする。

【００９４】漢字表記中の文字位置及び仮名表記中の文
字位置を、それぞれ、ｘ（０≦ｘ≦ｌ）及びｙ（０≦ｙ
≦ｍ）で表わすことにすると、漢字表記と仮名表記を対
応付けることにより得られる長さｎの単語列 （Ｇ，Ρ）＝（（ｇ_１，ｐ_１），（ｇ_２，
ｐ_２），．．．，（ｇ_ｎ，ｐ_ｎ）） は、単語の境界の座標の列（長さｎ＋１） （ｘ_０，ｙ_０），（ｘ_１，ｙ_１），（ｘ_２，
ｙ_２），．．．，（ｘ_ｎ，ｙ_ｎ） で表現することができる。ここで、文字位置（ｘ_ｉ，ｙ
_ｉ）は、それぞれ単語（ｇ_ｉ，ｐ_ｉ）の終了位置であ
り、（ｘ_０，ｙ_０）＝（０，０）及び（ｘ_ｎ，ｙ_ｎ）＝
（ｌ，ｍ）である。

【００９５】先頭からｉ番目の単語までの単語列の同時
確率Ｐ（ｇ_１，ｐ_１，．．．，ｇ_ｉ，ｐ_ｉ）と、各単語
を構成する漢字表記と仮名表記の各文字の文字混同確率
との積の最大値をφ（ｇ_ｉ，ｐ_ｉ）と定義すると、式
（２）より、以下の関係が成立する。

【００９６】

【数１３】 ここで、ｑとｒは、漢字表記ｇ_ｉの開始位置と終了位置
を表わし、ｓとｔは仮名表記ｐ_ｉの開始位置と終了位置
を表わす。すなわち、 ｇ_ｉ＝ｃｇ_ｑ＋１．．．ｃｇ_ｒ ｐ_ｉ＝ｃｐ_ｓ＋１．．．ｃｐ_ｔ である。また、ｃｇ’_ｊ及びｃｐ’_ｋは、ｃｇ_ｊ及びｃ
ｐ_ｋに対応する文字認識結果である。

【００９７】式（１３）は、以下の関係を表わす。先頭
からｉ番目の単語までの同時確率と各単語の漢字表記と
仮名表記を構成する各文字の文字混同確率の積の最大値
φ（ｇ_ｉ，ｐ_ｉ）は、先頭からｉ−１番目の単語までの
同時確率と各単語の漢字表記と仮名表記を構成する各文
字の文字混同確率の積の最大値φ（ｇ_ｉ−１，
ｐ_{ｉ− １}）と、ｉ−１番目の単語とｉ番目の単語の単語
ｂｉｇｒａｍ確率Ｐ（ｇ_ｉ，ｐ _ｉ｜ｇ_ｉ−１，
ｐ_ｉ−１）の積の最大値に、ｉ番目の単語の漢字表記と
仮名表記を構成する各文字の文字混同確率の積を掛けた
ものである。この関係を利用して、先頭から順にφ（ｇ
_ｉ，ｐ_ｉ）を求めれば、先頭から末尾までの確率の最大
値φ（ｇ_ｎ，ｐ_ｎ）を求めることができる。

【００９８】図１０は、最適単語列探索の動作を説明す
るためのフローチャートである。最適単語列探索は、二
次元の動的計画法を用いて式（１３）の計算を実現す
る。ここでは、φ（ｇ_ｉ，ｐ_ｉ）を部分解析の確率と呼
び、φ（ｇ_ｉ，ｐ_ｉ）を格納するテーブルを部分解析テ
ーブルと呼ぶ。

【００９９】以下では、図１０に従って、最適単語列探
索の動作を説明する。

【０１００】最適単語列探索は、漢字表記と仮名表記の
先頭から始まり、それぞれの現在の解析位置が末尾方向
へ一文字ずつ進む。ステップＳ１１では、探索の開始位
置を漢字表記と仮名表記の先頭（０，０）に設定する。

【０１０１】ステップＳ１２では、探索が漢字表記の末
尾に達したかどうかを判断する。もし、末尾に達してい
れば、最適単語列探索を終了する。そうでなければ、以
下の処理を漢字表記の各文字位置で行なう。

【０１０２】ステップＳ１３では、探索が仮名表記の末
尾に達したかどうかを判断する。もし、末尾に達してい
れば、ステップＳ３０へ進む。そうでなければ、以下の
処理を仮名表記の各文字位置で行なう。

【０１０３】ステップＳ１４では、現在の漢字表記の文
字位置と仮名表記の文字位置の組に到達するまで全ての
単語列を部分解析テーブルから検索し、その中の一つを
現在の部分解析（単語列）として選ぶ。

【０１０４】ステップＳ１５では、全ての単語列を調べ
たかを判定する。もしそうならば、ステップＳ２９にお
いて、探索を仮名表記の次の文字位置へ進める。そうで
なければ、以下の処理を各単語列について行なう。

【０１０５】ステップＳ１６では、現在の漢字表記の文
字位置から始まる、漢字表記の文字マトリクスに含まれ
る全ての漢字文字列のリストを作成する。

【０１０６】ステップＳ１７では、現在の仮名表記の文
字位置から始まる、仮名表記の文字マトリクスに含まれ
る全ての仮名文字列のリストを作成する。

【０１０７】ステップＳ１８では、ステップＳ１６で作
成した漢字文字列のリストと、ステップＳ１７で作成し
た仮名文字列のリストの全ての組合せから構成される単
語リストを作成する。このリストの中で、単語辞書に照
合しないものは未知語とみなす。

【０１０８】ステップＳ１９では、ステップＳ１６で作
成した漢字文字列のリスト、及び、ステップＳ１７で作
成した仮名文字列のリストと類似照合する単語辞書中の
単語を、単語リストに追加する。

【０１０９】ステップＳ２０では、単語リストから一つ
の単語を選ぶ。

【０１１０】ステップＳ２１では、全ての単語を調べた
かを判定する。もしそうでなければ、ステップＳ２８へ
進む。そうでなければ、以下の処理を各単語について行
なう。

【０１１１】ステップＳ２２では、現在の単語（現在の
単語を最後の単語とする先頭からの単語列）が部分解析
テーブルに登録されているかどうかを調べる。もしそう
ならば、ステップＳ２４へ進む。もしそうでなければ、
ステップＳ２３において、この単語を部分解析テーブル
に登録し、部分解析（単語列）の確率を０に初期化した
後に、ステップＳ２４へ進む。

【０１１２】ステップＳ２４では、現在の単語列と現在
の単語の組合せによる新しい単語列の確率を求める。新
しい単語列の確率は、次式で表わされる。

【０１１３】

【数１４】 ステップＳ２５では、もし新しい単語列の確率が、最後
の単語が同じである以前の単語列の確率よりも大きいか
どうかを調べる。もしそうれあれば、ステップＳ２６に
おいて新しい単語列の確率を部分解析テーブルに格納し
てステップＳ２７へ進む。

【０１１４】ステップＳ２７では、次の単語を選び、ス
テップＳ２１へ戻る。

【０１１５】ステップＳ２８では、次の単語列を選び、
ステップＳ１５へ戻る。

【０１１６】ステップＳ２９では、探索を仮名表記の次
の文字位置へ進め、ステップＳ１３へ戻る。

【０１１７】ステップＳ３０では、探索を漢字表記の次
の文字位置へ進め、ステップＳ１２へ戻る。

【０１１８】〔７〕単語の類似照合 以下では、最適単語探索のステップＳ９における単語の
類似照合の方法について説明する。現在の漢字文字列の
文字位置をｘとし、仮名文字列の文字位置をｙとする。

【０１１９】先ず始めに、漢字文字列をキーにして単語
を類似検索する。

【０１２０】（１）現在の漢字表記の文字位置ｘから始
まり、漢字表記の文字マトリクスに含まれる全ての漢字
文字列のリストの要素と、漢字表記が一致する単語辞書
中の単語を全て検索して、類似単語候補リストを作成す
る。

【０１２１】（２）類似単語候補リストの各要素につい
て、その仮名表記と、現在の仮名表記の文字位置ｙから
始まり、仮名表記の文字マトリクスに含まれる全ての仮
名文字列との編集距離（一致しない文字数）の最小値を
求める。

【０１２２】（３）類似単語候補リストから、相対編集
距離（文字列の長さに対する一致しない文字の割合）が
０．５以下の単語を取り出し、これを出現頻度順に並
べ、最大５個を類似単語候補として生成する。

【０１２３】次に、仮名文字列をキーにして単語を類似
検索する。

【０１２４】（４）現在の仮名表記の文字位置ｙから始
まり、仮名表記の文字マトリクスに含まれる全ての仮名
文字列のリストの要素と、仮名表記が一致する単語辞書
中の単語を全て検索して、類似単語候補リストを作成す
る。

【０１２５】（５）類似単語候補リストの各要素につい
て、その漢字表記と、現在の漢字表記の文字位置ｘから
始まり、漢字表記の文字マトリクスに含まれる全ての漢
字文字列との編集距離（一致しない文字数）の最小値を
求める。

【０１２６】（６）類似単語候補リストから、相対編集
距離（文字列の長さに対する一致しない文字の割合）が
０．５以下の単語を取り出し、これを出現頻度順に並
べ、最大５個を類似単語候補として生成する。

【０１２７】（７）最後に、漢字文字列をキーにして生
成した単語候補と仮名文字列をキーにして生成した単語
候補の集合和（重複した単語候補を一つにまとめたも
の）を、最終的な類似単語候補とする。

【０１２８】なお、ここで説明した編集距離の閾値０．
５や最大候補数５は、パラメータの設定値の一例であ
り、最適な値は、たとえば、実験的に決定される。ま
た、上記の例では、最初に漢字文字列をキーにして単語
を類似検索し、次に仮名文字列をキーにして単語を類似
検索しているが、逆に、最初に仮名文字列をキーにして
単語を類似検索し、次に漢字文字列をキーにして単語を
類似検索してもよい。

【０１２９】

【実施例】最後に、本発明の一実施例による処理例を示
す。図１１は、漢字表記「福井県福井市糸崎町」と仮名
表記「フクイケンフクイシイトザキチョウ」に対して文
字認識装置が出力した文字マトリクスの組に対する最適
単語列探索の例を説明する図である。

【０１３０】この処理例では、文字マトリクスは第２候
補までを使用している。たとえば、「福」という漢字に
対する第１候補及び第２候補は、それぞれ、「福」及び
「禍」であり、「フ」という仮名に対する第１候補及び
第２候補は、それぞれ、「フ」及び「ク」である。

【０１３１】最適単語列探索では、各文字位置におい
て、そこへ到達する単語列とそこから出発する単語の全
ての組合せを調べ、出発する単語の終了位置における単
語列の同時確率を更新する。

【０１３２】図１１の左側では、漢字表記の文字位置を
ｘ（横軸）、仮名表記の文字位置をｙ（縦軸）で表わ
し、ある文字位置（６，９）に到達する単語列と出発す
る単語の位置関係、すなわち、文字位置（６，９）に到
達する単語列の最後の単語の開始位置、及び、文字位置
（６，９）から始まる単語の終了位置を示している。

【０１３３】図１１の右側では、文字位置（６，９）に
到達する単語列の最後の単語、及び、文字位置（６，
９）から始まる単語の組合せの全てを調べる様子を示し
ている。各単語は「漢字文字列／仮名文字列」で表現
し、単語に対応する箱の上部には、単語の開始位置と終
了位置の座標が示されている。また、単語が未知語の場
合は、箱の下部に単語タイプを示している。

【０１３４】単語候補には、単語辞書と完全一致したも
の、単語辞書と類似照合したもの、及び、単語辞書と照
合しなかったもの（未知語）の３種類ある。たとえば、
文字位置（３，５）から文字位置（６，９）にある単語
「福井市／フクイシ」は完全一致したものであり、漢字
文字列「福井市」及び仮名文字列「フクイシ」が文字マ
トリクスにあり、かつ、「福井市／フクイシ」が単語辞
書にある。

【０１３５】文字位置（６，９）から文字位置（８，１
３）にある単語「糸崎／イトザキ」は類似照合したもの
で、漢字文字列「糸崎」は文字マトリクスにあるが、仮
名文字列「イトザキ」は文字マトリクスになく、漢字文
字列をキーにして単語辞書から検索したものである。文
字位置（５，７）から文字位置（６，９）にある単語候
補「市／イシ」は未知語候補対であり、漢字文字列
「市」も仮名文字列「イシ」も文字マトリクスにある
が、この単語「市／イシ」は辞書にない。

【０１３６】図１１には、ある文字位置（６，９）にお
ける処理の様子が示されているが、このような処理を原
点（０，０）から始めて（９，１６）まで、平面上の全
ての格子点で行なうことにより、漢字表記と仮名表記の
同時確率と文字混同確率の積が最大となる単語列を求め
ることができる。

【０１３７】上記の本発明の実施例による文字認識誤り
訂正方法は、ソフトウェア（プログラム）で構築するこ
とが可能であり、コンピュータのＣＰＵによってこのプ
ログラムを実行することにより本発明の実施例による文
字認識誤り訂正装置を実現することができる。構築され
たプログラムは、ディスク装置等に記録しておき必要に
応じてコンピュータにインストールされ、フレキシブル
ディスク、メモリカード、ＣＤ−ＲＯＭ等の可搬記録媒
体に格納して必要に応じてコンピュータにインストール
され、或いは、通信回線等を介してコンピュータにイン
ストールされ、コンピュータのＣＰＵによって実行され
る。

【０１３８】以上、本発明の代表的な実施例を説明した
が、本発明は、上記の実施例に限定されることなく、特
許請求の範囲内において、種々変更・応用が可能であ
る。

【０１３９】

【発明の効果】以上のように、本発明によれば、漢字文
字列と仮名文字列の同時確率を与える言語モデルと、文
字混同確率を与える文字認識装置モデルと、言語モデル
及び文字認識装置モデルに基づいて、入力された漢字文
字列と仮名文字列の文字認識結果の組に対して最も確率
が大きい単語列を求める最適単語列探索手段と、を用い
て漢字表記と仮名表記を対応付けることにより、同じ内
容が漢字表記と仮名表記で表現されているという冗長性
を利用して、漢字表記又は仮名表記のいずれか一方のみ
からでは訂正できない文字認識誤りを訂正することがで
きる、文字認識誤り訂正方法を実現できる。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明の第１実施例による文字認識誤り訂正シ
ステムの構成図である。

【図２】本発明の第１実施例による文字認識誤り訂正方
法のフローチャートである。

【図３】本発明の第２実施例による文字認識誤り訂正シ
ステムの構成図である。

【図４】単語辞書の例の説明図である。

【図５】単語ｂｉｇｒａｍの出現頻度の例の説明図であ
る。

【図６】単語タイプの定義の例の説明図である。

【図７】単語タイプ別の漢字表記の平均長と仮名表記の
平均長の例の説明図である。

【図８】漢字表記の文字ｂｉｇｒａｍの出現頻度の例の
説明図である。

【図９】仮名表記の文字ｂｉｇｒａｍの出現頻度の例の
説明図である。

【図１０】本発明の第３実施例による最適単語列探索処
理のフローチャートである。

【図１１】最適単語列探索の例を示す図である。

【符号の説明】

１ 文字認識装置 ２ 最適単語列探索部 ３ 単語照合部 ４ 未知語候補生成部 ５ 類似単語照合部 ６ 単語ｎｇｒａｍモデル ７ 単語辞書 ８ 未知語モデル ９ 単語モデル １０ 文字認識装置モデル １００ 文字認識誤り訂正装置

Claims (12)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 第１の表記の文字列及び第２の表記の文
   字列を文字認識することによって得られた第１の表記に
   よる第１の文字列及び第２の表記による第２の文字列の
   組の文字認識誤り訂正方法であって、 第１の表記による文字列が第２の表記の文字列を第１の
   表記で表わした文字列であり、かつ、第２の表記の文字
   列が第１の表記の文字列を第２の表記で表わした文字列
   である単語同時確率を与える言語モデルと、第１の表記
   及び第２の表記のそれぞれについて、二つの文字のうち
   の一方が他方の文字に誤認識される文字混同確率を与え
   る文字認識装置モデルとを記憶手段に準備し、 該第１の文字列及び該第２の文字列の組に対し、該記憶
   手段に準備された該言語モデル及び該文字認識装置モデ
   ルを用いて、単語列候補を抽出し、該単語列候補の中か
   ら最も確率が高い単語列を選ぶことにより、最も確から
   しい第１の表記の文字列と第２の表記の文字列の組を獲
   得する、ことを特徴とする文字認識誤り訂正方法。
2. 【請求項２】 第１の表記の文字列及び第２の表記の文
   字列を文字認識することによって得られた第１の表記に
   よる第１の文字列及び第２の表記による第２の文字列の
   組の文字認識誤り訂正方法であって、 モデルを記憶手段に設定する手順と、 該記憶手段に設定された該モデルを用いて、該第１の表
   記による第１の文字列及び該第２の表記による第２の文
   字列の組の単語列候補を抽出する手順と、 該記憶手段に設定された該モデルを用いて、該抽出され
   た単語列候補の中から、最も確率が高い単語列を選ぶこ
   とにより、最も確からしい第１の表記の文字列と第２の
   表記の文字列の組を獲得する手順と、を有し、 該モデルを該記憶手段に設定する手順は、 同じ単語を表わす第１の表記と第２の表記の組を記憶す
   る単語辞書を該記憶手段に格納し、単語の第１の表記と
   第２の表記の組の２個以上の連鎖の出現確率を与える単
   語連鎖モデルを該記憶手段に格納し、該単語辞書に登録
   されていない任意の第１の表記の文字列及び第２の表記
   の文字列が単語を構成する確率を与える未知語モデルを
   該記憶手段に格納し、第１の表記及び第２の表記のそれ
   ぞれについて、二つの文字のうちの一方が他方の文字に
   誤認識される文字混同確率を与える文字認識装置モデル
   を該記憶手段に格納する手順を含み、 該単語列候補を抽出する手順は、 該第１の文字列と該第２の文字列の組合せとして可能性
   のある組と完全一致する単語候補を該単語辞書から検索
   する手順と、 該第１の文字列と該第２の文字列の組合せとして可能性
   のある組と類似照合する類似単語候補を該単語辞書から
   検索する手順と、 該第１の文字列と該第２の文字列の組合せとして可能性
   のある組から、該単語辞書に登録されていない未知語候
   補を生成する手順と、を含み、 該最も確からしい第１の表記の文字列と第２の表記の文
   字列の組を獲得する手順は、 該単語候補、該類似単語候補、及び、該未知語候補の組
   合せに対し、該単語辞書、該単語連鎖モデル及び該未知
   語モデルを用いて、第１の表記による単語が第２の表記
   の単語を第１の表記で表わした単語であり、かつ、第２
   の表記の単語が第１の表記の単語を第２の表記で表わし
   た単語である単語同時確率を求め、該文字認識装置モデ
   ルを用いて文字混同確率を求め、該単語同時確率と該文
   字混同確率の積が最大になるような単語列を選ぶ手順を
   含む、ことを特徴とする文字認識誤り訂正方法。
3. 【請求項３】 該単語辞書に登録されていない任意の第
   １の表記の文字列及び第２の表記の文字列が単語を構成
   する確率を与える該未知語モデルは、 単語の第１の表記を構成する文字の種類に基づいて定義
   された単語タイプの何れかに任意の単語を分類し、 単語タイプの出現頻度から単語タイプの出現確率を計算
   し、 各単語タイプの第１の表記の平均単語長と第２の表記の
   平均単語長から、第１の表記の長さと第２の表記の長さ
   の同時確率を計算し、 第１の表記の２個以上の文字の連鎖及び第２の表記の２
   個以上の文字の連鎖から、第１の表記の文字列の出現確
   率及び第２の表記の文字列の出現確率を計算することに
   より、 単語の第１の表記を構成する文字の種類に基づいて分類
   された単語タイプ別に第１の表記の文字列と第２の表記
   の文字列の組が単語を構成する確率を推定するように用
   いられること特徴とする請求項２記載の文字認識誤り訂
   正方法。
4. 【請求項４】 第１の表記の文字列及び第２の表記の文
   字列を文字認識することによって得られた第１の表記に
   よる第１の文字列及び第２の表記による第２の文字列の
   組の文字認識誤り訂正装置であって、 第１の表記による文字列が第２の表記の文字列を第１の
   表記で表わした文字列であり、かつ、第２の表記の文字
   列が第１の表記の文字列を第２の表記で表わした文字列
   である単語同時確率を与える言語モデルと、 第１の表記及び第２の表記のそれぞれについて、二つの
   文字のうちの一方が他方の文字に誤認識される文字混同
   確率を与える文字認識装置モデルと、 該第１の文字列及び該第２の文字列の組に対し、該記憶
   手段に準備された該言語モデル及び該文字認識装置モデ
   ルを用いて、単語列候補を抽出し、該単語列候補の中か
   ら最も確率が高い単語列を選ぶことにより、最も確から
   しい第１の表記の文字列と第２の表記の文字列の組を獲
   得する最適単語列探索手段と、を有することを特徴とす
   る文字認識誤り訂正装置。
5. 【請求項５】 第１の表記の文字列及び第２の表記の文
   字列を文字認識することによって得られた第１の表記に
   よる第１の文字列及び第２の表記による第２の文字列の
   組の文字認識誤り訂正装置であって、 モデルを記憶する記憶手段と、 該記憶手段に設定された該モデルを用いて、該第１の表
   記による第１の文字列及び該第２の表記による第２の文
   字列の組の単語列候補を抽出する手段と、 該記憶手段に設定された該モデルを用いて、該抽出され
   た単語列候補の中から、最も確率が高い単語列を選ぶこ
   とにより、最も確からしい第１の表記の文字列と第２の
   表記の文字列の組を獲得する最適単語列探索手段と、を
   有し、 該記憶手段に格納される該モデルは、 同じ単語を表わす第１の表記と第２の表記の組を記憶す
   る単語辞書と、 単語の第１の表記と第２の表記の組の２個以上の連鎖の
   出現確率を与える単語連鎖モデルと、 該単語辞書に登録されていない任意の第１の表記の文字
   列及び第２の表記の文字列が単語を構成する確率を与え
   る未知語モデルと、 第１の表記及び第２の表記のそれぞれについて、二つの
   文字のうちの一方が他方の文字に誤認識される文字混同
   確率を与える文字認識装置モデルと、を含み、 該単語列候補を抽出する手段は、 該第１の文字列と該第２の文字列の組合せとして可能性
   のある組と完全一致する単語候補を該単語辞書から検索
   する単語照合手段と、 該第１の文字列と該第２の文字列の組合せとして可能性
   のある組と類似照合する類似単語候補を該単語辞書から
   検索する類似単語照合手段と、 該第１の文字列と該第２の文字列の組合せとして可能性
   のある組から、該単語辞書に登録されていない未知語候
   補を生成する未知語候補生成手段と、を含み、 該最適単語列探索手段は、 該単語候補、該類似単語候補、及び、該未知語候補の組
   合せに対し、該単語辞書、該単語連鎖モデル及び該未知
   語モデルを用いて、第１の表記による単語が第２の表記
   の単語を第１の表記で表わした単語であり、かつ、第２
   の表記の単語が第１の表記の単語を第２の表記で表わし
   た単語である単語同時確率を求め、該文字認識装置モデ
   ルを用いて文字混同確率を求め、該単語同時確率と該文
   字混同確率の積が最大になるような単語列を選ぶ、こと
   を特徴とする文字認識誤り訂正装置。
6. 【請求項６】 該単語辞書に登録されていない任意の第
   １の表記の文字列及び第２の表記の文字列が単語を構成
   する確率を与える該未知語モデルは、 単語の第１の表記を構成する文字の種類に基づいて定義
   された単語タイプの何れかに任意の単語を分類する単語
   タイプ判定手段と、 各単語タイプの第１の表記の平均単語長と第２の表記の
   平均単語長から、第１の表記の長さと第２の表記の長さ
   の同時確率を計算する単語長確率計算手段と、第１の表
   記の２個以上の文字の連鎖及び第２の表記の２個以上の
   文字の連鎖から、第１の表記の文字列の出現確率及び第
   ２の表記の文字列の出現確率を計算する単語表記確率計
   算手段と、 単語の第１の表記を構成する文字の種類に基づいて分類
   された単語タイプ別に第１の表記の文字列と第２の表記
   の文字列の組が単語を構成する確率を推定する未知語確
   率計算手段と、を含むこと特徴とする請求項５記載の文
   字認識誤り訂正装置。
7. 【請求項７】 第１の表記の文字列及び第２の表記の文
   字列を文字認識することによって得られた第１の表記に
   よる第１の文字列及び第２の表記による第２の文字列の
   組の文字認識誤り訂正プログラムであって、 第１の表記による文字列が第２の表記の文字列を第１の
   表記で表わした文字列であり、かつ、第２の表記の文字
   列が第１の表記の文字列を第２の表記で表わした文字列
   である単語同時確率を与える言語モデルと、 第１の表記及び第２の表記のそれぞれについて、二つの
   文字のうちの一方が他方の文字に誤認識される文字混同
   確率を与える文字認識プログラムモデルと、 該第１の文字列及び該第２の文字列の組に対し、該記憶
   機能に準備された該言語モデル及び該文字認識プログラ
   ムモデルを用いて、単語列候補を抽出し、該単語列候補
   の中から最も確率が高い単語列を選ぶことにより、最も
   確からしい第１の表記の文字列と第２の表記の文字列の
   組を獲得する最適単語列探索機能と、をコンピュータに
   実現させることを特徴とする文字認識誤り訂正プログラ
   ム。
8. 【請求項８】 第１の表記の文字列及び第２の表記の文
   字列を文字認識することによって得られた第１の表記に
   よる第１の文字列及び第２の表記による第２の文字列の
   組の文字認識誤り訂正プログラムであって、 モデルを記憶する記憶機能と、 該記憶機能に設定された該モデルを用いて、該第１の表
   記による第１の文字列及び該第２の表記による第２の文
   字列の組の単語列候補を抽出する機能と、 該記憶機能に設定された該モデルを用いて、該抽出され
   た単語列候補の中から、最も確率が高い単語列を選ぶこ
   とにより、最も確からしい第１の表記の文字列と第２の
   表記の文字列の組を獲得する最適単語列探索機能と、を
   コンピュータに実現させ、 該記憶機能に格納される該モデルは、 同じ単語を表わす第１の表記と第２の表記の組を記憶す
   る単語辞書と、 単語の第１の表記と第２の表記の組の２個以上の連鎖の
   出現確率を与える単語連鎖モデルと、 該単語辞書に登録されていない任意の第１の表記の文字
   列及び第２の表記の文字列が単語を構成する確率を与え
   る未知語モデルと、 第１の表記及び第２の表記のそれぞれについて、二つの
   文字のうちの一方が他方の文字に誤認識される文字混同
   確率を与える文字認識プログラムモデルと、を含み、 該単語列候補を抽出する機能は、 該第１の文字列と該第２の文字列の組合せとして可能性
   のある組と完全一致する単語候補を該単語辞書から検索
   する単語照合機能と、 該第１の文字列と該第２の文字列の組合せとして可能性
   のある組と類似照合する類似単語候補を該単語辞書から
   検索する類似単語照合機能と、 該第１の文字列と該第２の文字列の組合せとして可能性
   のある組から、該単語辞書に登録されていない未知語候
   補を生成する未知語候補生成機能と、を含み、 該最適単語列探索機能は、 該単語候補、該類似単語候補、及び、該未知語候補の組
   合せに対し、該単語辞書、該単語連鎖モデル及び該未知
   語モデルを用いて、第１の表記による単語が第２の表記
   の単語を第１の表記で表わした単語であり、かつ、第２
   の表記の単語が第１の表記の単語を第２の表記で表わし
   た単語である単語同時確率を求め、該文字認識プログラ
   ムモデルを用いて文字混同確率を求め、該単語同時確率
   と該文字混同確率の積が最大になるような単語列を選
   ぶ、ことを特徴とする文字認識誤り訂正プログラム。
9. 【請求項９】 該単語辞書に登録されていない任意の第
   １の表記の文字列及び第２の表記の文字列が単語を構成
   する確率を与える該未知語モデルは、 単語の第１の表記を構成する文字の種類に基づいて定義
   された単語タイプの何れかに任意の単語を分類する単語
   タイプ判定機能と、 各単語タイプの第１の表記の平均単語長と第２の表記の
   平均単語長から、第１の表記の長さと第２の表記の長さ
   の同時確率を計算する単語長確率計算機能と、 第１の表記の２個以上の文字の連鎖及び第２の表記の２
   個以上の文字の連鎖から、第１の表記の文字列の出現確
   率及び第２の表記の文字列の出現確率を計算する単語表
   記確率計算機能と、 単語の第１の表記を構成する文字の種類に基づいて分類
   された単語タイプ別に第１の表記の文字列と第２の表記
   の文字列の組が単語を構成する確率を推定する未知語確
   率計算機能と、を含むこと特徴とする請求項８記載の文
   字認識誤り訂正プログラム。
10. 【請求項１０】 漢字表記と仮名表記の組を文字認識し
    た結果が入力として与えられ、この入力中の文字認識誤
    りを訂正する文字認識誤り訂正装置であって、 任意の漢字列と仮名列について、漢字列と仮名列の同時
    確率、すなわち、漢字列が仮名列の漢字表記であり、か
    つ、仮名列が漢字列の仮名表記である確率を与える言語
    モデルと、 任意の二つの文字について、文字混同確率、すなわち、
    一方の文字が他方の文字に誤認識される確率を与える文
    字認識装置モデルと、 言語モデルと文字認識装置モデルに基づいて、入力され
    た漢字表記と仮名表記の文字認識結果の組に対して最も
    確率が大きい漢字表記と仮名表記の組を求める最適文字
    列探索手段と、を備え、 漢字表記と仮名表記を対応付けることにより、同じ内容
    が漢字表記と仮名表記で表現されているという冗長性を
    利用して、文字認識の誤りを訂正することを特徴とする
    文字認識誤り訂正装置。
11. 【請求項１１】 漢字表記と仮名表記の組を文字認識し
    た結果が入力として与えられ、この入力中の文字認識誤
    りを訂正する日本語文字認識誤り訂正装置であって、 漢字表記と仮名表記のそれぞれに対する文字マトリク
    ス、すなわち、各文字位置において文字認識スコアの高
    い順番に文字候補を並べたリストのリストを入力とし、 単語の漢字表記と仮名表記の組を記憶する単語辞書と、 単語の漢字表記と仮名表記の組のｎｇｒａｍ出現確率を
    与える単語ｎｇｒａｍモデルと、 単語辞書に登録されていない任意の漢字列と仮名列の組
    が単語を構成する確率を与える未知語モデルと、 任意の二つの文字について、文字混同確率、すなわち、
    一方の文字が他方の文字に誤認識される確率を与える文
    字認識装置モデルと、 漢字表記の文字マトリクスと仮名表記の文字マトリクス
    に含まれる漢字列と仮名列の組と完全一致する単語辞書
    中の単語を検索する単語照合手段と、 漢字表記の文字マトリクスと仮名表記の文字マトリクス
    に含まれる漢字列と仮名列の組と類似照合する単語辞書
    中の単語を検索する類似単語照合手段と、 漢字表記の文字マトリクスと仮名表記の文字マトリクス
    に含まれる漢字列と仮名列の組から、単語辞書に登録さ
    れていない単語、すなわち、未知語の候補を生成する未
    知語候補生成手段と、 前記単語照合手段により検索された単語、前記類似単語
    照合手段により検索された単語、及び、前記未知候補生
    成手段により生成された未知語の組合せの中から、言語
    モデルと文字認識装置モデルに基づいて、入力された漢
    字表記と仮名表記の文字マトリクスの組に対して最も確
    率が大きい単語列を求める最適単語列探索手段と、を備
    え、 漢字表記と仮名表記を対応付けることにより、同じ内容
    が漢字表記と仮名表記で表現されているという冗長性を
    利用して、漢字表記又は仮名表記のいずれか一方のみか
    らでは訂正できない誤りを訂正し、入力が辞書に登録さ
    れていない単語を含む場合でも未知語モデルに基づいて
    漢字列と仮名列の組の出現確率を推定し、正解文字が文
    字マトリクスに含まれていない場合でも類似単語照合に
    よって単語候補を検索することを特徴とする、文字認識
    誤り訂正装置。
12. 【請求項１２】 単語辞書に登録されていない任意の漢
    字列と仮名列の組が単語を構成する確率を与える未知語
    モデルは、 単語の漢字表記を構成する文字の種類に基づいて定義さ
    れた単語タイプのいずれかに任意の単語を分類する単語
    タイプ判定手段と、 単語タイプの出現頻度から単語タイプの出現確率を求め
    る単語タイプ確率計算手段と、 各単語タイプの漢字表記と仮名表記の平均単語長から、
    漢字表記の長さとかな表記の長さの同時確率を求める単
    語長確率計算手段と、 漢字表記の文字ｎｇｒａｍ頻度と仮名表記の文字ｎｇｒ
    ａｍ頻度から、漢字表記の文字列の出現確率及び仮名表
    記の文字列の出現確率を求める単語表記確率計算手段
    と、を備え、 単語の漢字表記を構成する文字の種類に基づいて分類さ
    れた単語タイプ別に漢字列と仮名列の組が単語を構成す
    る確率を推定することを特徴とする未知語モデルを備え
    た、請求項１１記載の文字認識誤り訂正装置。