JP3267064B2 - パターン情報処理装置 - Google Patents
パターン情報処理装置Info
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- JP3267064B2 JP3267064B2 JP22474194A JP22474194A JP3267064B2 JP 3267064 B2 JP3267064 B2 JP 3267064B2 JP 22474194 A JP22474194 A JP 22474194A JP 22474194 A JP22474194 A JP 22474194A JP 3267064 B2 JP3267064 B2 JP 3267064B2
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Description
【0001】
【産業上の利用分野】本発明は、マルチユーザーを前提
として構成する文字,音声等の各種パターンの情報処理
装置、特に、該装置が学習機能を有するものに関する。
として構成する文字,音声等の各種パターンの情報処理
装置、特に、該装置が学習機能を有するものに関する。
【0002】
【従来の技術】従来は、例えば特開昭55−135973号公報
記載の装置のように、特定の使用者、すなわち、シング
ルユーザーを前提として学習を行う方式を提供するもの
が提案されており、それは、各ユーザーに対して、各ユ
ーザーが与えたパターンの学習(「学習」は、例えば、
データベース等への所定のデータの登録等の処理により
実現する)を行っていた。
記載の装置のように、特定の使用者、すなわち、シング
ルユーザーを前提として学習を行う方式を提供するもの
が提案されており、それは、各ユーザーに対して、各ユ
ーザーが与えたパターンの学習(「学習」は、例えば、
データベース等への所定のデータの登録等の処理により
実現する)を行っていた。
【0003】そのため、複数のユーザーが構成員となっ
ている、あるグループ内において、グループ内の構成員
の共通のとりきめであり共通に使用するパターンであっ
ても、当該共通に使用するパターンを、各ユーザーに対
して個別にパターン学習させるものであった。
ている、あるグループ内において、グループ内の構成員
の共通のとりきめであり共通に使用するパターンであっ
ても、当該共通に使用するパターンを、各ユーザーに対
して個別にパターン学習させるものであった。
【0004】すなわち、グループ内で共通に使用するマ
ーク等があるとき、これを手書き入力できるようにする
ためには、前記グループの構成員である各ユーザーが個
人ごとに前記マーク等のパターン学習を、個別に行う必
要があった。
ーク等があるとき、これを手書き入力できるようにする
ためには、前記グループの構成員である各ユーザーが個
人ごとに前記マーク等のパターン学習を、個別に行う必
要があった。
【0005】また、ワープロでのかな漢字変換を例にと
れば、グループ内では暗黙のうちに共通のとりきめであ
るかな漢字変換として、たとえば、“びしゃもん”を
“美写文”に変換するものがあるとしても、この定型句
登録は個別に行う必要があった。
れば、グループ内では暗黙のうちに共通のとりきめであ
るかな漢字変換として、たとえば、“びしゃもん”を
“美写文”に変換するものがあるとしても、この定型句
登録は個別に行う必要があった。
【0006】すなわち、自分のパターン情報処理システ
ムの操作性を向上させるには、自分であるいは人に頼ん
でパターン学習を行う必要があった。すなわち、自分で
あるいは人に頼んで自分のパターン情報処理システムの
パターン学習を行わなければ、いつまでも操作性は向上
しなかった。
ムの操作性を向上させるには、自分であるいは人に頼ん
でパターン学習を行う必要があった。すなわち、自分で
あるいは人に頼んで自分のパターン情報処理システムの
パターン学習を行わなければ、いつまでも操作性は向上
しなかった。
【0007】
【発明が解決しようとする課題】したがって、自分であ
るいは人に頼んで自分のパターン情報処理システムのパ
ターン学習を行わずとも、操作性を向上させることがで
きるようにするためには、同じグループ内のある人がそ
の人のパターン情報処理システムのパターン学習を行っ
た結果を利用することが課題となる。
るいは人に頼んで自分のパターン情報処理システムのパ
ターン学習を行わずとも、操作性を向上させることがで
きるようにするためには、同じグループ内のある人がそ
の人のパターン情報処理システムのパターン学習を行っ
た結果を利用することが課題となる。
【0008】グループ内では暗黙のうちに(あるいは明
示されている)共通のとりきめであることを学習するこ
とで、グループ員の個別の操作を省いて、かつ、操作性
を向上させる。すなわち、マルチユーザーを対象とした
パターン情報処理システムにおいて、特定の使用者のみ
ならず、複数の使用者に一般的に広く使用されるパター
ンの学習を行う。
示されている)共通のとりきめであることを学習するこ
とで、グループ員の個別の操作を省いて、かつ、操作性
を向上させる。すなわち、マルチユーザーを対象とした
パターン情報処理システムにおいて、特定の使用者のみ
ならず、複数の使用者に一般的に広く使用されるパター
ンの学習を行う。
【0009】このために、複数の使用者から構成され
る、あるグループ内において、共通に使用されるであろ
うパターンを抽出することと、当該パターンを、当該グ
ループに所属するパターンとして学習させることが課題
となる。
る、あるグループ内において、共通に使用されるであろ
うパターンを抽出することと、当該パターンを、当該グ
ループに所属するパターンとして学習させることが課題
となる。
【0010】従来、UNIX等のファイルシステムにお
いては、ファイルに所属属性を持たせることで、グルー
プ員全員に読み/書きできるようにすることが可能とな
っている。しかし、このファイルシステム技術のみで
は、“何をどのように”ファイルに書き換えれば、すな
わち辞書に学習していけば操作性を向上させることがで
きるかをグループ員のなかのシステム管理者が考えてフ
ァイルを書き換えて行かねばならないという問題があっ
た。
いては、ファイルに所属属性を持たせることで、グルー
プ員全員に読み/書きできるようにすることが可能とな
っている。しかし、このファイルシステム技術のみで
は、“何をどのように”ファイルに書き換えれば、すな
わち辞書に学習していけば操作性を向上させることがで
きるかをグループ員のなかのシステム管理者が考えてフ
ァイルを書き換えて行かねばならないという問題があっ
た。
【0011】本発明の目的は、このようなシステム管理
者無しに、グループ内では暗黙のうちに(あるいは明示
されている)共通のとりきめであることを学習し得る装
置を提供することにある。
者無しに、グループ内では暗黙のうちに(あるいは明示
されている)共通のとりきめであることを学習し得る装
置を提供することにある。
【0012】
【課題を解決するための手段】本発明の第一の特徴は、
与えられたパターンの受け付けを少なくとも行う入力装
置と,複数のユーザーのために複数に分類されてデータ
が登録される構成を有する辞書とを具備するパターン情
報処理装置において、各ユーザーの所属属性を前記辞書
に登録し、グループ辞書および辞書編集装置を設け、こ
の辞書編集装置は、前記入力装置を介して与えたパター
ンが、予め定めた条件を満足するとき、前記辞書内のデ
ータの編集処理を行い、そのパターンおよびこれに対応
するコードを前記グループ辞書に登録し、同一の所属属
性を有するユーザーが前記グループ辞書をアクセス可能
としたことにある。
与えられたパターンの受け付けを少なくとも行う入力装
置と,複数のユーザーのために複数に分類されてデータ
が登録される構成を有する辞書とを具備するパターン情
報処理装置において、各ユーザーの所属属性を前記辞書
に登録し、グループ辞書および辞書編集装置を設け、こ
の辞書編集装置は、前記入力装置を介して与えたパター
ンが、予め定めた条件を満足するとき、前記辞書内のデ
ータの編集処理を行い、そのパターンおよびこれに対応
するコードを前記グループ辞書に登録し、同一の所属属
性を有するユーザーが前記グループ辞書をアクセス可能
としたことにある。
【0013】すなわち、具体的には、パターンを入力す
る入力装置と,パターンとそのパターンの属するカテゴ
リー,所属等を定義してある辞書と,所属属性(ユーザ
ー1,ユーザー2,グループ1,グループ2,全員等)
を指定する属性指定装置と、入力パターンと所属属性を
受けとって、辞書内に登録されたパターンの中から、該
当する所属属性を有し、かつ、入力パターンと最も似た
ものを検索して、そのカテゴリーを出力する認識装置
と、あるグループにおいて共通に使われるパターンを抽
出して、その所属をユーザーの所属するグループとし
て、そのパターンを共用辞書に登録する等の編集処理を
行う辞書編集装置とを有する構成としたものである。
る入力装置と,パターンとそのパターンの属するカテゴ
リー,所属等を定義してある辞書と,所属属性(ユーザ
ー1,ユーザー2,グループ1,グループ2,全員等)
を指定する属性指定装置と、入力パターンと所属属性を
受けとって、辞書内に登録されたパターンの中から、該
当する所属属性を有し、かつ、入力パターンと最も似た
ものを検索して、そのカテゴリーを出力する認識装置
と、あるグループにおいて共通に使われるパターンを抽
出して、その所属をユーザーの所属するグループとし
て、そのパターンを共用辞書に登録する等の編集処理を
行う辞書編集装置とを有する構成としたものである。
【0014】又、本発明の第二の特徴は、与えられたパ
ターンの受け付けを少なくとも行う複数の入力装置と,
前記入力パターンとこれに対応する1つまたは複数のコ
ードを優先順位と共に格納する辞書を前記各入力装置毎
に有するパターン情報処理装置において、ある入力装置
を介して与えられたパターンに対応するコードを、その
入力装置に対応する辞書と他の複数の辞書より検索し、
検索の結果得られた1つまたは複数のコードとその優先
順位を出力する辞書参照装置を設けたことにある。
ターンの受け付けを少なくとも行う複数の入力装置と,
前記入力パターンとこれに対応する1つまたは複数のコ
ードを優先順位と共に格納する辞書を前記各入力装置毎
に有するパターン情報処理装置において、ある入力装置
を介して与えられたパターンに対応するコードを、その
入力装置に対応する辞書と他の複数の辞書より検索し、
検索の結果得られた1つまたは複数のコードとその優先
順位を出力する辞書参照装置を設けたことにある。
【0015】すなわち、具体的には、パターンを入力す
る複数の入力装置と,この各入力装置毎に設けられたパ
ターンとこれに対応する1つまたは複数のコードを優先
順位と共に格納する辞書と,ある入力装置を介して入力
された入力パターンを受けとって、その入力装置に対応
する辞書と他の複数の辞書に登録されたパターンの中か
ら、入力パターンと一致する、あるいは、最も似たもの
を検索して、そのコードと優先順位を出力する辞書参照
装置とを有し、この辞書参照装置は、予め複数の辞書に
対し設定された優先順位である辞書優先度を保持する構
成としたものである。
る複数の入力装置と,この各入力装置毎に設けられたパ
ターンとこれに対応する1つまたは複数のコードを優先
順位と共に格納する辞書と,ある入力装置を介して入力
された入力パターンを受けとって、その入力装置に対応
する辞書と他の複数の辞書に登録されたパターンの中か
ら、入力パターンと一致する、あるいは、最も似たもの
を検索して、そのコードと優先順位を出力する辞書参照
装置とを有し、この辞書参照装置は、予め複数の辞書に
対し設定された優先順位である辞書優先度を保持する構
成としたものである。
【0016】又、本発明の第三の特徴は、与えられたパ
ターンの受け付けを少なくとも行う複数の入力装置と,
前記入力パターンとこれに対応する1つまたは複数のコ
ードを優先順位と共に格納する辞書を前記各入力装置毎
に有するパターン情報処理装置において、前記複数の辞
書のうちいずれかが更新された場合、その更新内容であ
る入力パターンとこれに対応するコードとの関係を他の
辞書に対し登録する辞書編集装置を設けたことにある。
ターンの受け付けを少なくとも行う複数の入力装置と,
前記入力パターンとこれに対応する1つまたは複数のコ
ードを優先順位と共に格納する辞書を前記各入力装置毎
に有するパターン情報処理装置において、前記複数の辞
書のうちいずれかが更新された場合、その更新内容であ
る入力パターンとこれに対応するコードとの関係を他の
辞書に対し登録する辞書編集装置を設けたことにある。
【0017】
【作用】本発明の第一の特徴によれば、まず、入力装置
を介して入力された、文字,音声,コード列等の入力パ
ターンは、属性指定装置が指定する所属属性とともに認
識装置に送られる。次に、認識装置は、入力パターンお
よび所属属性を受けとり、辞書に存在する複数のパター
ンの中から、該当する所属属性を有し、かつ、入力パタ
ーンと最も似ているものを検索し、そのパターンの属す
るカテゴリーを出力する。カテゴリーは、パターンの上
位概念となっており、1つのカテゴリーには少なくとも
1つ以上のパターンが属する関係となっている。あるい
は入力パターンがコード列である場合には、辞書に存在
する複数のパターンの中から入力パターンを検索し、そ
のパターンに付随する処理を示すコードを出力する。さ
らに、辞書編集装置は、辞書の内容を調べ、あるグルー
プ内において共通に使用されるであろうパターンを抽出
し、当該パターンの所属属性を、当該グループとし、パ
ターンの登録処理をする。
を介して入力された、文字,音声,コード列等の入力パ
ターンは、属性指定装置が指定する所属属性とともに認
識装置に送られる。次に、認識装置は、入力パターンお
よび所属属性を受けとり、辞書に存在する複数のパター
ンの中から、該当する所属属性を有し、かつ、入力パタ
ーンと最も似ているものを検索し、そのパターンの属す
るカテゴリーを出力する。カテゴリーは、パターンの上
位概念となっており、1つのカテゴリーには少なくとも
1つ以上のパターンが属する関係となっている。あるい
は入力パターンがコード列である場合には、辞書に存在
する複数のパターンの中から入力パターンを検索し、そ
のパターンに付随する処理を示すコードを出力する。さ
らに、辞書編集装置は、辞書の内容を調べ、あるグルー
プ内において共通に使用されるであろうパターンを抽出
し、当該パターンの所属属性を、当該グループとし、パ
ターンの登録処理をする。
【0018】このような処理を行うことによって、当該
グループに属するユーザーが、自分でパターンの登録を
行わなくても、当該パターンを使用したパターン認識,
パターン処理が行えるようになる。
グループに属するユーザーが、自分でパターンの登録を
行わなくても、当該パターンを使用したパターン認識,
パターン処理が行えるようになる。
【0019】又、本発明の第二の特徴によれば、まず、
入力装置を介して入力された、文字,音声,コード列等
の入力パターンは、辞書参照装置に送られる。次に、辞
書参照装置は、入力パターンを受けとり、その入力パタ
ーンが入力された入力装置に対応する辞書と,それ以外
の他の辞書に存在する複数のパターンの中から、入力パ
ターンと一致するもの、あるいは、最も似ているものを
検索し、そのコードを、予め複数の辞書に対し設定され
た優先順位である辞書優先度に基づいて優先順位を付け
なおして出力する。
入力装置を介して入力された、文字,音声,コード列等
の入力パターンは、辞書参照装置に送られる。次に、辞
書参照装置は、入力パターンを受けとり、その入力パタ
ーンが入力された入力装置に対応する辞書と,それ以外
の他の辞書に存在する複数のパターンの中から、入力パ
ターンと一致するもの、あるいは、最も似ているものを
検索し、そのコードを、予め複数の辞書に対し設定され
た優先順位である辞書優先度に基づいて優先順位を付け
なおして出力する。
【0020】このように他のユーザーの辞書登録内容を
参照することで処理を行うことによって、自分でパター
ンの登録を行わなくても、当該パターンを使用したパタ
ーン認識,パターン処理が行えるようになる。また、辞
書の優先度に基づいて優先順位をつけることで、自分の
辞書と他ユーザー辞書との間で、同一パターンに対し異
なるコードが定義されていても、自分の辞書の定義を優
先することが可能となる。
参照することで処理を行うことによって、自分でパター
ンの登録を行わなくても、当該パターンを使用したパタ
ーン認識,パターン処理が行えるようになる。また、辞
書の優先度に基づいて優先順位をつけることで、自分の
辞書と他ユーザー辞書との間で、同一パターンに対し異
なるコードが定義されていても、自分の辞書の定義を優
先することが可能となる。
【0021】又、本発明の第三の特徴によれば、辞書編
集装置は、複数の辞書の内容を調べ、ある辞書内の情報
(入力パターンとこれに対応するコードと優先順位)が
更新されたことを検出した場合、この更新された入力パ
ターンを定義していない他の辞書に対し、この更新され
た情報の登録処理をする。
集装置は、複数の辞書の内容を調べ、ある辞書内の情報
(入力パターンとこれに対応するコードと優先順位)が
更新されたことを検出した場合、この更新された入力パ
ターンを定義していない他の辞書に対し、この更新され
た情報の登録処理をする。
【0022】このような処理を行うことによって、ある
ユーザーが辞書の内容を更新した場合、他のユーザーは
その内容を自分で登録せずとも、その更新された情報を
使用することが可能となる。
ユーザーが辞書の内容を更新した場合、他のユーザーは
その内容を自分で登録せずとも、その更新された情報を
使用することが可能となる。
【0023】
【実施例】ここでは、本発明にかかる実施例として、オ
ンラインによる文字パターンの認識処理を使用した、手
書き文字の入力システムを例にとり説明する。
ンラインによる文字パターンの認識処理を使用した、手
書き文字の入力システムを例にとり説明する。
【0024】もちろん、本発明において、パターンは文
字のみならず、音声,図形等の各種パターン、および、
コード列パターンに応用できることは、言うまでもな
い。
字のみならず、音声,図形等の各種パターン、および、
コード列パターンに応用できることは、言うまでもな
い。
【0025】まず、本実施例のシステム構成について、
図1を参照して説明する。
図1を参照して説明する。
【0026】本システムは、入力装置1,辞書2,メイ
ンメモリ3,認識装置4および辞書編集装置5を有して
構成される。
ンメモリ3,認識装置4および辞書編集装置5を有して
構成される。
【0027】また、入力装置は、複数台の入力部(1−
1,1−2,1−3)を有して構成される。さらに、メ
インメモリ3内には、属性指定装置3−1が実現された
構成になっている。
1,1−2,1−3)を有して構成される。さらに、メ
インメモリ3内には、属性指定装置3−1が実現された
構成になっている。
【0028】また、辞書2は、後述するようにカテゴリ
ーや属性を考慮して、複数の辞書(2−0,2−1,2
−2,2−3,2−4)を有して構成されている。
ーや属性を考慮して、複数の辞書(2−0,2−1,2
−2,2−3,2−4)を有して構成されている。
【0029】さらにまた、辞書編集装置5は、学習装置
5−1および辞書最適化装置5−2を有した構成となっ
ている。
5−1および辞書最適化装置5−2を有した構成となっ
ている。
【0030】ここで本システムの構成要素について説明
する。
する。
【0031】まず、入力装置1は、ペンと液晶表示装置
1−1−1,液晶表示装置コントローラ1−1−2,タ
ブレット1−1−3、およびタブレットコントローラ1
−1−4を少なくとも備えて構成される入力部を3台有
して構成されている。
1−1−1,液晶表示装置コントローラ1−1−2,タ
ブレット1−1−3、およびタブレットコントローラ1
−1−4を少なくとも備えて構成される入力部を3台有
して構成されている。
【0032】ユーザーは、ペンを使用してタブレット上
にストロークを書くことにより、文字パターンの入力,
ユーザー名の指定,認識するように学習させる文字パタ
ーンの入力、および、学習させる旨の命令入力等を行
う。
にストロークを書くことにより、文字パターンの入力,
ユーザー名の指定,認識するように学習させる文字パタ
ーンの入力、および、学習させる旨の命令入力等を行
う。
【0033】このように、ユーザーがタブレット上にペ
ンを使用して書いたストロークは、液晶表示装置1−1
−1の画面上に表示されるが、かかる表示処理等は、液
晶表示装置コントローラ1−1−2により行われる。な
お、該液晶表示装置コントローラ1−1−2は、例え
ば、CPU,ROM,RAM,各種CMOS、およびR
OMに格納されるプログラム等によって実現される。ま
た、本入力装置は、必要な情報の出力表示機能も有して
いる。
ンを使用して書いたストロークは、液晶表示装置1−1
−1の画面上に表示されるが、かかる表示処理等は、液
晶表示装置コントローラ1−1−2により行われる。な
お、該液晶表示装置コントローラ1−1−2は、例え
ば、CPU,ROM,RAM,各種CMOS、およびR
OMに格納されるプログラム等によって実現される。ま
た、本入力装置は、必要な情報の出力表示機能も有して
いる。
【0034】なお、表示装置としては、液晶素子が使用
されたものに限られなく、他の素子、例えばEL素子等
から構成される表示装置でもよい。
されたものに限られなく、他の素子、例えばEL素子等
から構成される表示装置でもよい。
【0035】ユーザーは、上記入力装置を、文字を書く
ための紙を使用するのと同様の感覚で利用することがで
きることになる。
ための紙を使用するのと同様の感覚で利用することがで
きることになる。
【0036】前述のように、本実施例におけるシステム
構成例では、マルチユーザー(すなわち、ユーザーが複
数存在する)を想定して、複数台の入力部(1−1,1
−2,1−3)を備えて入力装置を構成している。
構成例では、マルチユーザー(すなわち、ユーザーが複
数存在する)を想定して、複数台の入力部(1−1,1
−2,1−3)を備えて入力装置を構成している。
【0037】この入力装置1は、ユーザーが与えた、文
字パターン等の入力情報、および、当該入力情報が入力
されたタブレットに付加されたID情報を信号線100
上に出力する。なお、タブレットに付加されたID情報
とは、入力部を識別するために、予め設定されている情
報をいい、例えば、異なる英数字等を個別に設定してお
き、ID情報を信号線100上に出力するための出力回
路を、各種CMOS等の電子バイスにて実現すれば良
い。
字パターン等の入力情報、および、当該入力情報が入力
されたタブレットに付加されたID情報を信号線100
上に出力する。なお、タブレットに付加されたID情報
とは、入力部を識別するために、予め設定されている情
報をいい、例えば、異なる英数字等を個別に設定してお
き、ID情報を信号線100上に出力するための出力回
路を、各種CMOS等の電子バイスにて実現すれば良
い。
【0038】また、辞書2には、パターン,パターンが
属するカテゴリー,字種、および所属等の属性が定義,
記憶されており、後述する認識処理時の処理効率の向上
のため、辞書内で各種データは、属性別に分類してあ
る。
属するカテゴリー,字種、および所属等の属性が定義,
記憶されており、後述する認識処理時の処理効率の向上
のため、辞書内で各種データは、属性別に分類してあ
る。
【0039】ここで、カテゴリーは、パターンの上位概
念となっており、1つのカテゴリーには少なくとも1つ
以上のパターンが属する関係となっている。
念となっており、1つのカテゴリーには少なくとも1つ
以上のパターンが属する関係となっている。
【0040】また、属性には、ユーザーの所属するグル
ープ名等がある。
ープ名等がある。
【0041】本実施例では、図1に示すように、「2−
0:全員」,「2−1:ユーザー1」,「2−2:ユーザ
ー2」,「2−3:ユーザー3」,「2−4:グループ
1」(本実施例では、本システムを使用するグループの
構成メンバーを、ユーザー1,ユーザー2,ユーザー3
としている)と、所属属性別(ユーザーに所属するデー
タ別)に辞書内のデータを分類してあるが、字種属性等
の他の属性にしたがって分類されていても、もちろん良
い。
0:全員」,「2−1:ユーザー1」,「2−2:ユーザ
ー2」,「2−3:ユーザー3」,「2−4:グループ
1」(本実施例では、本システムを使用するグループの
構成メンバーを、ユーザー1,ユーザー2,ユーザー3
としている)と、所属属性別(ユーザーに所属するデー
タ別)に辞書内のデータを分類してあるが、字種属性等
の他の属性にしたがって分類されていても、もちろん良
い。
【0042】属性指定装置3−1は、メインメモリ3内
に設けられ、パターン認識処理時の属性を指定する機能
を有する。
に設けられ、パターン認識処理時の属性を指定する機能
を有する。
【0043】なお、メインメモリ3は、例えば、RAM
等の半導体素子、あるいは、光学式・磁気式ディスク装
置等により実現される。
等の半導体素子、あるいは、光学式・磁気式ディスク装
置等により実現される。
【0044】さらに、属性指定装置3−1は、信号線1
00を介して、ユーザー名とそのユーザーが現在使用中
であるタブレットのID情報を受信すると、これらの情
報を保持しておく機能も有する。また、あるアプリケー
ションが起動され、該アプリケーションが指定する字種
等を受けた場合には、これを保持する処理も行う。
00を介して、ユーザー名とそのユーザーが現在使用中
であるタブレットのID情報を受信すると、これらの情
報を保持しておく機能も有する。また、あるアプリケー
ションが起動され、該アプリケーションが指定する字種
等を受けた場合には、これを保持する処理も行う。
【0045】そして、以後、入力装置1に入力された、
何らかの信号とタブレットのID情報を信号線100を
介して受けると、これの情報に該当する所属,字種等の
属性を信号線100上に出力する。
何らかの信号とタブレットのID情報を信号線100を
介して受けると、これの情報に該当する所属,字種等の
属性を信号線100上に出力する。
【0046】認識装置4は、信号線100を介して、認
識すべきパターンと、所属,字種等の属性を受けると、
信号線101を介して辞書2の内容を参照し、前記所
属,字種等の属性を有するパターンの中から、認識すべ
きパターンの形状と最も類似したものを検索し、そのカ
テゴリー属性を、信号線100上に出力する。
識すべきパターンと、所属,字種等の属性を受けると、
信号線101を介して辞書2の内容を参照し、前記所
属,字種等の属性を有するパターンの中から、認識すべ
きパターンの形状と最も類似したものを検索し、そのカ
テゴリー属性を、信号線100上に出力する。
【0047】例えば、CPU,ROM,RAM等の電子
デバイスと、ROMに格納されるプログラムにより実現
される。
デバイスと、ROMに格納されるプログラムにより実現
される。
【0048】このとき、パターンの形状が類似している
か否かの判断は、予め定めたマッチング関数等で評価す
るが、パターンの形状の表現、マッチング関数は、
例えば、特開昭63−254589号公報や、特開平2−53193号
公報等に記載されている。
か否かの判断は、予め定めたマッチング関数等で評価す
るが、パターンの形状の表現、マッチング関数は、
例えば、特開昭63−254589号公報や、特開平2−53193号
公報等に記載されている。
【0049】これによると、例えば、「パターンの形
状」は、各画(画は、漢字を組み立てている点や線を意
味する)をN個の点で近似した座標点で表現すれば良
い。また、「マッチング関数」は、入力されるパターン
と辞書内にあるパターンにおける各座標点をパラメータ
とした1次式で表現すれば良い。
状」は、各画(画は、漢字を組み立てている点や線を意
味する)をN個の点で近似した座標点で表現すれば良
い。また、「マッチング関数」は、入力されるパターン
と辞書内にあるパターンにおける各座標点をパラメータ
とした1次式で表現すれば良い。
【0050】上述のように辞書編集装置5は、学習装置
5−1と辞書最適化装置5−2とを有して構成されてい
る。辞書編集装置5は、例えば、CPU,ROM,RA
M等の電子デバイスと、ROMに格納されるプログラム
により実現される。
5−1と辞書最適化装置5−2とを有して構成されてい
る。辞書編集装置5は、例えば、CPU,ROM,RA
M等の電子デバイスと、ROMに格納されるプログラム
により実現される。
【0051】学習装置5−1は、入力装置1から出力さ
れた、認識するように学習させるパターン、学習さ
せる旨の命令、字種,カテゴリー等の当該パターンの
属性、さらに、属性指定装置3から出力された所属属
性を、信号線100を介して受けると、当該パターン情
報を辞書に登録することで、いわゆる学習を行う手段で
ある。すなわち、該当するユーザーの辞書パターンに、
このパターン情報を新たに登録する処理を行う。
れた、認識するように学習させるパターン、学習さ
せる旨の命令、字種,カテゴリー等の当該パターンの
属性、さらに、属性指定装置3から出力された所属属
性を、信号線100を介して受けると、当該パターン情
報を辞書に登録することで、いわゆる学習を行う手段で
ある。すなわち、該当するユーザーの辞書パターンに、
このパターン情報を新たに登録する処理を行う。
【0052】学習装置5−1は、ユーザーの操作により
パターン情報を入力するほか、各ユーザーが与えた文字
パターンの文字認識処理の際の誤認識に、自動でこのパ
ターン情報を取り込み、辞書に登録するように構成する
のが操作性上も好ましい。
パターン情報を入力するほか、各ユーザーが与えた文字
パターンの文字認識処理の際の誤認識に、自動でこのパ
ターン情報を取り込み、辞書に登録するように構成する
のが操作性上も好ましい。
【0053】ここで誤認識とは、例えば、入力パターン
を認識した結果、候補文字の中から、ユーザーが第N番
目の候補を選択した際、第1番目の候補は、誤まった認
識であるとすることをいい、前述のように、当該入力パ
ターンを第N番目の文字コードとして辞書に登録してお
くのが好ましい。
を認識した結果、候補文字の中から、ユーザーが第N番
目の候補を選択した際、第1番目の候補は、誤まった認
識であるとすることをいい、前述のように、当該入力パ
ターンを第N番目の文字コードとして辞書に登録してお
くのが好ましい。
【0054】辞書最適化装置5−2は、本発明の主要部
である。
である。
【0055】辞書最適化装置5−2は、あるユーザー辞
書の優れている部分を検出して、当該部分をグループの
構成メンバーであるユーザー全員が使用できるようにす
る処理を行うものである。かかる処理について、後に詳
細に説明する。
書の優れている部分を検出して、当該部分をグループの
構成メンバーであるユーザー全員が使用できるようにす
る処理を行うものである。かかる処理について、後に詳
細に説明する。
【0056】なお、ここで「優れている部分」とは、例
えば、グループのシンボルマーク等、グループの構成員
が共通に使用するパターンが、ある構成員のユーザー辞
書に登録されていれるときの、該登録情報のことをい
う。
えば、グループのシンボルマーク等、グループの構成員
が共通に使用するパターンが、ある構成員のユーザー辞
書に登録されていれるときの、該登録情報のことをい
う。
【0057】前述したように、本実施例では、文字認識
システムを例にとり説明を行っているが、音声パターン
認識,かな漢字変換等の一般的なパターンマッチングシ
ステムにも、同様に、辞書最適化装置5−2を設け、動
作させることにより、マルチユーザーを対象とした、各
種パターンのパターン学習を行うことが可能になる。次
に、本システムを使用して、その動作例について説明す
る。
システムを例にとり説明を行っているが、音声パターン
認識,かな漢字変換等の一般的なパターンマッチングシ
ステムにも、同様に、辞書最適化装置5−2を設け、動
作させることにより、マルチユーザーを対象とした、各
種パターンのパターン学習を行うことが可能になる。次
に、本システムを使用して、その動作例について説明す
る。
【0058】図2は、学習装置5−1が行う処理によ
り、ユーザー1およびユーザー2が、漢字“門”なる文
字の「略字」を登録した状態を示している。
り、ユーザー1およびユーザー2が、漢字“門”なる文
字の「略字」を登録した状態を示している。
【0059】辞書2−1および辞書2−2には、それぞ
れのユーザーが書いた字体で、漢字“門”の略字パター
ンが登録されている。すなわち、あるグループ1の構成
メンバー3人の過半数にあたる2人のユーザー辞書に共
通のパターンが登録されている。
れのユーザーが書いた字体で、漢字“門”の略字パター
ンが登録されている。すなわち、あるグループ1の構成
メンバー3人の過半数にあたる2人のユーザー辞書に共
通のパターンが登録されている。
【0060】一般に、過半数の人が使用し、便利である
パターン情報は、他の人にも、便利なパターン情報であ
る場合が多いのは経験的事実の示すところである。
パターン情報は、他の人にも、便利なパターン情報であ
る場合が多いのは経験的事実の示すところである。
【0061】図3では、辞書最適化装置5−2が処理を
実行した結果として、このパターン情報を、これらのユ
ーザー辞書(2−1,2−2)における、優れている部
分として検出して、グループ1の辞書2−4に登録し、
2人のユーザー辞書(2−1,2−2)から、これら
(漢字“門”の略字パターン)を削除した状態を示して
いる。
実行した結果として、このパターン情報を、これらのユ
ーザー辞書(2−1,2−2)における、優れている部
分として検出して、グループ1の辞書2−4に登録し、
2人のユーザー辞書(2−1,2−2)から、これら
(漢字“門”の略字パターン)を削除した状態を示して
いる。
【0062】もちろん、2人のユーザー辞書(2−1,
2−2)から、共通のパターン情報を削除せずに、その
まま登録しておいても良い。
2−2)から、共通のパターン情報を削除せずに、その
まま登録しておいても良い。
【0063】次に、辞書最適化装置5−2の構成につい
て、さらに詳細に実施例にて説明する。
て、さらに詳細に実施例にて説明する。
【0064】まず、第一の実施例について図4,図5を
参照して説明する。
参照して説明する。
【0065】図4には、ハードウェア構成例を、図5に
は、処理手順を示す。
は、処理手順を示す。
【0066】本実施例において、辞書最適化装置5−2
は、辞書更新検出装置11,グループ抽出装置12,グ
ループ内ユーザー抽出装置13,辞書情報参照装置1
4,同一パターン情報カウンタ15,辞書更新装置16
および、これらを接続する信号線を有して構成される。
なお、各構成要素は、例えば、CPU,ROM,RA
M,各種CMOS、および、ROMに格納されるプログ
ラム等によって実現される。
は、辞書更新検出装置11,グループ抽出装置12,グ
ループ内ユーザー抽出装置13,辞書情報参照装置1
4,同一パターン情報カウンタ15,辞書更新装置16
および、これらを接続する信号線を有して構成される。
なお、各構成要素は、例えば、CPU,ROM,RA
M,各種CMOS、および、ROMに格納されるプログ
ラム等によって実現される。
【0067】辞書更新検出装置11は、辞書2内のパタ
ーン情報が更新されたときには、更新内容であるパター
ン情報を検出し、該情報を信号線200上に出力する。
ーン情報が更新されたときには、更新内容であるパター
ン情報を検出し、該情報を信号線200上に出力する。
【0068】例えば、学習装置5−1との間に信号線を
設けた構成とし、学習装置5−1が、辞書2の内容を更
新したときに、更新内容を受けるようにする。
設けた構成とし、学習装置5−1が、辞書2の内容を更
新したときに、更新内容を受けるようにする。
【0069】または、単位時間ごとに、辞書ファイルの
更新された時刻を調べ、前回の更新された時刻よりも、
後であれば、新たに更新処理がされたものと判断して、
旧辞書の内容との比較処理を行い、差分情報を得る。か
かる差分情報は、例えば、メインメモリ3内に記憶して
おけば良い。そして、次回の更新処理の発生の有無の検
出のために、更新後の辞書の内容を、旧辞書の内容とし
て記録する処理をしておく。
更新された時刻を調べ、前回の更新された時刻よりも、
後であれば、新たに更新処理がされたものと判断して、
旧辞書の内容との比較処理を行い、差分情報を得る。か
かる差分情報は、例えば、メインメモリ3内に記憶して
おけば良い。そして、次回の更新処理の発生の有無の検
出のために、更新後の辞書の内容を、旧辞書の内容とし
て記録する処理をしておく。
【0070】グループ抽出装置12は、信号線200よ
りパターン情報を受けとったときに、更新されたパター
ン情報の所属属性、すなわちユーザーを調べて、そのユ
ーザーが属しているグループをすべて抽出し、かかるグ
ループに関する情報を信号線201に出力する。これ
は、ユーザーが複数のグループに所属することもありえ
るためであり、ユーザーが複数のグループに所属するこ
とを許す場合は、グループ辞書も複数個用意すると良
い。
りパターン情報を受けとったときに、更新されたパター
ン情報の所属属性、すなわちユーザーを調べて、そのユ
ーザーが属しているグループをすべて抽出し、かかるグ
ループに関する情報を信号線201に出力する。これ
は、ユーザーが複数のグループに所属することもありえ
るためであり、ユーザーが複数のグループに所属するこ
とを許す場合は、グループ辞書も複数個用意すると良
い。
【0071】そのためには、各ユーザーとグループの対
応関係を、例えば、メインメモリ3内に、予め記憶して
おく必要がある。もちろん、このような対応関係を記憶
する記憶部を、グループ抽出装置12が備えた構成にし
ても良く、ワークステーションシステム上に、本システ
ムを構成するならば、ワークステーションシステムの機
能を使用しても良い。つまり、ワークステーションにイ
ンストールされるOS(オペレーティングシステム)の
中には、ユーザーとグループとの関係を定義する機能を
有しているものがあるため、この機能を使用しても良
い。
応関係を、例えば、メインメモリ3内に、予め記憶して
おく必要がある。もちろん、このような対応関係を記憶
する記憶部を、グループ抽出装置12が備えた構成にし
ても良く、ワークステーションシステム上に、本システ
ムを構成するならば、ワークステーションシステムの機
能を使用しても良い。つまり、ワークステーションにイ
ンストールされるOS(オペレーティングシステム)の
中には、ユーザーとグループとの関係を定義する機能を
有しているものがあるため、この機能を使用しても良
い。
【0072】グループ内ユーザー抽出装置13は、信号
線201を介して、グループ情報を受けとったとき、当
該グループに属するユーザーをすべて抽出し、信号線2
02上に出力する。そのために、各ユーザーとグループ
の対応関係を予め記憶しておくことを要し、そのための
記憶部が必要となる。この記憶部は、メインメモリ3に
設けた構成,グループ内ユーザー抽出装置13自体が備
えた構成、あるいは、ワークステーションシステム上
に、本システムを構成するならば、ワークステーション
システムのメモリ上に設けた構成等が考えられる。
線201を介して、グループ情報を受けとったとき、当
該グループに属するユーザーをすべて抽出し、信号線2
02上に出力する。そのために、各ユーザーとグループ
の対応関係を予め記憶しておくことを要し、そのための
記憶部が必要となる。この記憶部は、メインメモリ3に
設けた構成,グループ内ユーザー抽出装置13自体が備
えた構成、あるいは、ワークステーションシステム上
に、本システムを構成するならば、ワークステーション
システムのメモリ上に設けた構成等が考えられる。
【0073】辞書情報参照装置14は、信号線200を
介してパターン情報を受けとり、信号線202を介し
て、ユーザー情報を受けとると、信号線101を介し
て、そのユーザーに所属する辞書の内容を参照する。そ
して、信号線200を介して、受けとったパターン情報
およびカテゴリーが同一で、パターンの有する形状が類
似すれば、信号線203上に信号を出力する。このと
き、パターンの形状が類似しているか否かの判断は、認
識装置4において使用するマッチング関数にて評価し、
この評価値と、予め定めたしきい値とを比較することに
よって行う。
介してパターン情報を受けとり、信号線202を介し
て、ユーザー情報を受けとると、信号線101を介し
て、そのユーザーに所属する辞書の内容を参照する。そ
して、信号線200を介して、受けとったパターン情報
およびカテゴリーが同一で、パターンの有する形状が類
似すれば、信号線203上に信号を出力する。このと
き、パターンの形状が類似しているか否かの判断は、認
識装置4において使用するマッチング関数にて評価し、
この評価値と、予め定めたしきい値とを比較することに
よって行う。
【0074】例えば、上記評価値がしきい値より大きく
なったときには、パターンの形状が類似していると判断
する等の処理を行う。
なったときには、パターンの形状が類似していると判断
する等の処理を行う。
【0075】同一パターン情報カウンタ15は、信号線
203を介して、パターン形状が類似しているパターン
情報を受けとり、類似したパターンの数を計数するもの
である。
203を介して、パターン形状が類似しているパターン
情報を受けとり、類似したパターンの数を計数するもの
である。
【0076】そして、計数値が、予め定めた条件を満足
している場合に、受けとった情報を、信号線204に出
力する。
している場合に、受けとった情報を、信号線204に出
力する。
【0077】例えば、計数値が2以上である等、一定数
N(Nは、自然数)を越えることを条件として、受けと
った情報を、信号線204に出力する構成とすればよ
い。この場合、一定数Nをグループの所属メンバー数の
関数(例えば、「N=(所属メンバー数)×A+B」
(ただし、A,Bは、ある実数とする))としても良
い。辞書更新装置16は、信号線204を介して、同一
グループに属するユーザーのパターン情報とグループの
指定に関する情報を受けとって、信号線101を介し
て、そのグループに属するユーザー辞書に、代表パター
ン情報を登録する処理を行う。
N(Nは、自然数)を越えることを条件として、受けと
った情報を、信号線204に出力する構成とすればよ
い。この場合、一定数Nをグループの所属メンバー数の
関数(例えば、「N=(所属メンバー数)×A+B」
(ただし、A,Bは、ある実数とする))としても良
い。辞書更新装置16は、信号線204を介して、同一
グループに属するユーザーのパターン情報とグループの
指定に関する情報を受けとって、信号線101を介し
て、そのグループに属するユーザー辞書に、代表パター
ン情報を登録する処理を行う。
【0078】このとき、代表パターン情報のパターン形
状は、信号線203を介して受けとった、すべてのパタ
ーン情報のパターン形状の平均とすれば良い。
状は、信号線203を介して受けとった、すべてのパタ
ーン情報のパターン形状の平均とすれば良い。
【0079】パターンの形状の表現が数値でない等、平
均処理が行えない場合(例えば、文字パターンの構造解
析処理を行う場合等)には、どれか1つ以上を代表パタ
ーン形状とすればよい。
均処理が行えない場合(例えば、文字パターンの構造解
析処理を行う場合等)には、どれか1つ以上を代表パタ
ーン形状とすればよい。
【0080】また、辞書更新装置16は、信号線204
を介して受けとったパターン情報を、削除する処理を行
う。もちろん、かかる削除処理を行わずに、信号線20
4を介して受けとったパターン情報を、そのまま残して
おくようにしても良い。
を介して受けとったパターン情報を、削除する処理を行
う。もちろん、かかる削除処理を行わずに、信号線20
4を介して受けとったパターン情報を、そのまま残して
おくようにしても良い。
【0081】図5に、上述した構成による辞書最適化装
置5−2の動作手順を示す。
置5−2の動作手順を示す。
【0082】まず、ステップ10にて、辞書更新検出装
置11が動作し、辞書が更新されたか否かを判断する。
辞書の内容が更新されていれば、ステップ20へブラン
チし、以下の処理を行う。
置11が動作し、辞書が更新されたか否かを判断する。
辞書の内容が更新されていれば、ステップ20へブラン
チし、以下の処理を行う。
【0083】ステップ20において、グループ抽出装置
12が動作し、辞書ユーザーが所属するグループをリス
トアップして、ステップ30で、それらのグループにつ
いて、以下の処理を行う。
12が動作し、辞書ユーザーが所属するグループをリス
トアップして、ステップ30で、それらのグループにつ
いて、以下の処理を行う。
【0084】すなわち、ステップ40において、グルー
プ内ユーザー抽出装置13が動作して、グループに所属
するユーザーのユーザー辞書をリストアップする。
プ内ユーザー抽出装置13が動作して、グループに所属
するユーザーのユーザー辞書をリストアップする。
【0085】そして、ステップ50で、それらのユーザ
ー辞書について以下の処理を行う。すなわち、ステップ
60で、辞書情報参照装置14が動作して、更新内容と
同一のパターン情報をリストアップして、さらに、ステ
ップ70で、同一パターン情報カウンタ15が動作し
て、更新内容と同一のパターン情報を計数処理する。次
に、この計数値が、予め定めた条件を満たしているとき
には(例えば、予め定めたしきい値を越えているか否か
が判定条件であり、当該しきい値を越えている場合)、
ステップ80において、辞書更新装置16が動作して、
更新内容と同一パターン情報を、グループが所有するユ
ーザー辞書に登録し、ステップ90で、各自のユーザー
辞書から、上記更新内容と同一であるパターン情報を削
除する処理を行う。
ー辞書について以下の処理を行う。すなわち、ステップ
60で、辞書情報参照装置14が動作して、更新内容と
同一のパターン情報をリストアップして、さらに、ステ
ップ70で、同一パターン情報カウンタ15が動作し
て、更新内容と同一のパターン情報を計数処理する。次
に、この計数値が、予め定めた条件を満たしているとき
には(例えば、予め定めたしきい値を越えているか否か
が判定条件であり、当該しきい値を越えている場合)、
ステップ80において、辞書更新装置16が動作して、
更新内容と同一パターン情報を、グループが所有するユ
ーザー辞書に登録し、ステップ90で、各自のユーザー
辞書から、上記更新内容と同一であるパターン情報を削
除する処理を行う。
【0086】以上の処理を繰り返し行うことになるが、
グループよりも一階層上位に位置するメタグループ
(「メタ」は、一階層上を意味する)を定義可能とし
て、同様な処理によって、辞書を更新可能な構成にする
のも好ましい。
グループよりも一階層上位に位置するメタグループ
(「メタ」は、一階層上を意味する)を定義可能とし
て、同様な処理によって、辞書を更新可能な構成にする
のも好ましい。
【0087】このように、本実施例によれば、マルチユ
ーザーを対象とした各種パターンの認識装置を構築で
き、複数のユーザーが、同一あるいは類似のパターンを
登録したとき、他のユーザーも、当該パターンを使用で
きることを可能にする装置を提供することができる。
ーザーを対象とした各種パターンの認識装置を構築で
き、複数のユーザーが、同一あるいは類似のパターンを
登録したとき、他のユーザーも、当該パターンを使用で
きることを可能にする装置を提供することができる。
【0088】次に、本発明にかかる第二の実施例につい
て説明する。
て説明する。
【0089】本実施例は、いわゆる遺伝的アルゴリズム
を適用した、辞書最適化装置5−2の構成例である。全
体のシステム構成は図1に示すとおりであり、図1中の
辞書最適化装置5−2の詳細なハード構成を図6に、処
理手順を図7に示す。
を適用した、辞書最適化装置5−2の構成例である。全
体のシステム構成は図1に示すとおりであり、図1中の
辞書最適化装置5−2の詳細なハード構成を図6に、処
理手順を図7に示す。
【0090】本実施例における辞書最適化装置5−2
は、適応度メモリ21,親パターン選択装置22,子パ
ターン生成装置23,オペレート決定装置24,子パタ
ーンメモリ25,世代交代装置26、および、これらを
接続する信号線を有して構成される。なお、各構成要素
は、例えばCPU,ROM,RAM,CMOS、およ
び、ROMに格納されるソフトウェア等によって実現さ
れる。
は、適応度メモリ21,親パターン選択装置22,子パ
ターン生成装置23,オペレート決定装置24,子パタ
ーンメモリ25,世代交代装置26、および、これらを
接続する信号線を有して構成される。なお、各構成要素
は、例えばCPU,ROM,RAM,CMOS、およ
び、ROMに格納されるソフトウェア等によって実現さ
れる。
【0091】ここで、各構成要素の機能について説明す
る。
る。
【0092】適応度メモリ21は、辞書2内に登録され
た各々のパターン情報iの適応度fiを保持するもので
ある。
た各々のパターン情報iの適応度fiを保持するもので
ある。
【0093】この「適応度fi」は、頻繁に文字認識に
使用されるほど高い値を示し、また、認識装置4の機能
である、マッチング評価関数を使用した処理結果におい
て、似ている度合いを示す指数である、「類似度」が高
いほど高い値を示し、さらに、所属属性の範囲が広いほ
ど(例えば、個人に属するよりも、グループに属する方
が、多数のユーザーに使用されることを意味する)高い
値を示す、一種のパラメータである。なお、他の条件が
同一ならば、一般に、一人のユーザーに所属する場合よ
りも、グループに所属する方が、適応度fiが高いパタ
ーンである。また、複数のグループに所属するなら、よ
り大きなグループに所属するパターンの適応度が高くな
る。
使用されるほど高い値を示し、また、認識装置4の機能
である、マッチング評価関数を使用した処理結果におい
て、似ている度合いを示す指数である、「類似度」が高
いほど高い値を示し、さらに、所属属性の範囲が広いほ
ど(例えば、個人に属するよりも、グループに属する方
が、多数のユーザーに使用されることを意味する)高い
値を示す、一種のパラメータである。なお、他の条件が
同一ならば、一般に、一人のユーザーに所属する場合よ
りも、グループに所属する方が、適応度fiが高いパタ
ーンである。また、複数のグループに所属するなら、よ
り大きなグループに所属するパターンの適応度が高くな
る。
【0094】また、他のカテゴリーに属する文字パター
ンを入力した際に、第1候補として誤認識されたら、値
が低くなるように適応度を定めておく。
ンを入力した際に、第1候補として誤認識されたら、値
が低くなるように適応度を定めておく。
【0095】同一カテゴリーjの適応度fijの総和
が、一定値になるよう設定する等、適応度の値に、制限
条件を与えても良い。
が、一定値になるよう設定する等、適応度の値に、制限
条件を与えても良い。
【0096】適応度fiは、パターン情報の属性の1つ
として、図1に示した辞書2に保持するのも好ましい。
として、図1に示した辞書2に保持するのも好ましい。
【0097】世代交代装置26は、タイミングを定め
て、このタイミングで辞書の内容を更新するものであ
る。タイミングは例えば、一定時間ごと、あるいは辞書
の内容を見張っており、前回のタイミング時からのユー
ザによる辞書更新の累積が一定量に達したときなどある
条件を満足したときとする。
て、このタイミングで辞書の内容を更新するものであ
る。タイミングは例えば、一定時間ごと、あるいは辞書
の内容を見張っており、前回のタイミング時からのユー
ザによる辞書更新の累積が一定量に達したときなどある
条件を満足したときとする。
【0098】世代交代の名称の由来は、辞書の内容を更
新するに当たって、辞書2にn個登録されているパター
ンを別のm個のパターンに置き換えるため、あたかもn
個の親の世代からm個の子の世代へ世代交代が起きるよ
うなものだからである。
新するに当たって、辞書2にn個登録されているパター
ンを別のm個のパターンに置き換えるため、あたかもn
個の親の世代からm個の子の世代へ世代交代が起きるよ
うなものだからである。
【0099】以下、置き換え前のパターンを親パター
ン,置き換え後のパターンを子パターンと呼ぶことにす
る。
ン,置き換え後のパターンを子パターンと呼ぶことにす
る。
【0100】世代交代装置26は、世代交代の信号を信
号線304上に出力し、子パターンメモリ25内に、子
パターンが生成された後、信号線101を介して、辞書
から親パターンを削除し、子パターンを登録する処理を
行うことで、辞書の内容を更新する。
号線304上に出力し、子パターンメモリ25内に、子
パターンが生成された後、信号線101を介して、辞書
から親パターンを削除し、子パターンを登録する処理を
行うことで、辞書の内容を更新する。
【0101】次に、図6における親パターン選択装置2
2は、信号線304を介してカテゴリーjの指定を受
け、さらに、子パターン生成装置23より信号線301
を介して個数の指定を受ける。そして、図1に示した辞
書2の内容を参照して、カテゴリーjの属性を有するパ
ターン情報の中から、指定された個数分だけパターン情
報を選択するものである。
2は、信号線304を介してカテゴリーjの指定を受
け、さらに、子パターン生成装置23より信号線301
を介して個数の指定を受ける。そして、図1に示した辞
書2の内容を参照して、カテゴリーjの属性を有するパ
ターン情報の中から、指定された個数分だけパターン情
報を選択するものである。
【0102】このとき、パターン情報ijが選ばれる確
率は、適応度fiに応じて、 fi/Σfij なる式にしたがう(ここで、Σは、全てのiについて総
和をとることを意味する)。
率は、適応度fiに応じて、 fi/Σfij なる式にしたがう(ここで、Σは、全てのiについて総
和をとることを意味する)。
【0103】子パターン生成装置23は、信号線301
より世代交代のタイミング情報を受け取り、さらに、信
号線302を介して、複写,交叉,変異を含むオペレー
トとパラメータの個数nを受けとる。そして、パラメー
タの個数を信号線301上に出力し、該出力信号に対応
して、n個数分だけ、親パターン選択装置22から親パ
ターン情報を受けとる。
より世代交代のタイミング情報を受け取り、さらに、信
号線302を介して、複写,交叉,変異を含むオペレー
トとパラメータの個数nを受けとる。そして、パラメー
タの個数を信号線301上に出力し、該出力信号に対応
して、n個数分だけ、親パターン選択装置22から親パ
ターン情報を受けとる。
【0104】そして、親パターン情報にオペレートを実
行し、適応度も含めた新しい子パターン情報を生成し、
信号線303上に出力する。オペレートの複写とは、1
つの親パターンを複写して1つの子パターンを生成する
ことである。交叉とは、2つの親パターンの部分的な特
徴を転写して1つの子パターンを生成することである。
変異とは、親パターンの特徴とは違う子パターンを生成
することである。これらのオペレートについては、後に
詳しく説明する。
行し、適応度も含めた新しい子パターン情報を生成し、
信号線303上に出力する。オペレートの複写とは、1
つの親パターンを複写して1つの子パターンを生成する
ことである。交叉とは、2つの親パターンの部分的な特
徴を転写して1つの子パターンを生成することである。
変異とは、親パターンの特徴とは違う子パターンを生成
することである。これらのオペレートについては、後に
詳しく説明する。
【0105】また、オペレート決定装置24は、オペレ
ートの命令およびパラメータの個数の情報を、信号線3
02上に出力するものである。
ートの命令およびパラメータの個数の情報を、信号線3
02上に出力するものである。
【0106】パラメータの個数は、オペレートにより決
定されるが、オペレートkが出力される確率は、予め定
められている確率にしたがう。
定されるが、オペレートkが出力される確率は、予め定
められている確率にしたがう。
【0107】子パターンメモリ25は、信号線303を
介して受けとった、適応度を含む新たなパターン情報を
保持するものである。
介して受けとった、適応度を含む新たなパターン情報を
保持するものである。
【0108】上述の装置における、動作の流れを図7に
示す。
示す。
【0109】まず、ステップ110にて、世代交代装置
26は、所定時間の経過により、世代交代のタイミング
を知らせる。このタイミングは、ユーザーにより、辞書
に新たな文字が登録される等の状況の変化が発生したの
を、当該装置が検出したとき、あるカテゴリーに属する
文字についての認識処理が、所定回数以上行われたとき
等にするのも好ましい。
26は、所定時間の経過により、世代交代のタイミング
を知らせる。このタイミングは、ユーザーにより、辞書
に新たな文字が登録される等の状況の変化が発生したの
を、当該装置が検出したとき、あるカテゴリーに属する
文字についての認識処理が、所定回数以上行われたとき
等にするのも好ましい。
【0110】さて、以下の処理は、カテゴリー別に実行
される。
される。
【0111】ステップ120で、以下の処理をN回繰り
返すことで、N個の子パターンを生成する。
返すことで、N個の子パターンを生成する。
【0112】ステップ130において、オペレート決定
装置24は、(1)「複写」、(2)「交叉」、(3)
「変異」等のオペレートの中から、1つオペレートを選
択し、決定する。このとき、どれが選ばれるかは、
(1)「複写」、(2)「交叉」、(3)「変異」の順
に、例えば、0.5,0.495,0.005 と確率を決
めておき、これにしたがうようにする。
装置24は、(1)「複写」、(2)「交叉」、(3)
「変異」等のオペレートの中から、1つオペレートを選
択し、決定する。このとき、どれが選ばれるかは、
(1)「複写」、(2)「交叉」、(3)「変異」の順
に、例えば、0.5,0.495,0.005 と確率を決
めておき、これにしたがうようにする。
【0113】そして、ステップ140で、親パターン情
報の選択の処理を行うが、オペレートの種類によって、
例えば(1)「複写」、(2)「交叉」、(3)「変
異」の順に、1個,2個,0個と選択する数は異なる。
報の選択の処理を行うが、オペレートの種類によって、
例えば(1)「複写」、(2)「交叉」、(3)「変
異」の順に、1個,2個,0個と選択する数は異なる。
【0114】また、どのパターンを親パターンとして選
択するかを決定する規則として、パターンの適応度が大
きいものほど、選ばれる確率を高くするようにしてお
く。
択するかを決定する規則として、パターンの適応度が大
きいものほど、選ばれる確率を高くするようにしてお
く。
【0115】次に、ステップ150で、オペレートおよ
び親パターンにもとづき、子パターン情報を生成する。
び親パターンにもとづき、子パターン情報を生成する。
【0116】ここでオペレートである、「複写」,「交
叉」,「変異」の意味について説明する。
叉」,「変異」の意味について説明する。
【0117】(1)「複写」は、親パターン情報を、そ
のまま複写して子パターン情報を生成するオペレートで
ある。
のまま複写して子パターン情報を生成するオペレートで
ある。
【0118】(2)「交叉」は、例えば2個の親パター
ン情報の各々から、2個の部分を取だし、結合させてパ
ターンを生成して、これを子パターン情報とするオペレ
ートである。
ン情報の各々から、2個の部分を取だし、結合させてパ
ターンを生成して、これを子パターン情報とするオペレ
ートである。
【0119】このとき、交叉する位置を、漢字であれば
部首の切れ目,漢字以外ならば、パターンのストローク
の切れ目とするのが好ましい。
部首の切れ目,漢字以外ならば、パターンのストローク
の切れ目とするのが好ましい。
【0120】(3)「変異」は、文字情報を新しく生成
するための親パターンの情報の一部を、他のカテゴリー
に属するパターン情報の一部と入れ換えを行う等の処理
を行わせるオペレートである。
するための親パターンの情報の一部を、他のカテゴリー
に属するパターン情報の一部と入れ換えを行う等の処理
を行わせるオペレートである。
【0121】N個の子パターンを生成した後、ステップ
160で、親パターン情報と子パターン情報との入れ換
えを行う。一般に、親パターン情報と子パターン情報は
同数であるのが好ましい。
160で、親パターン情報と子パターン情報との入れ換
えを行う。一般に、親パターン情報と子パターン情報は
同数であるのが好ましい。
【0122】さて次に、適応度の与え方について、図8
を参照して説明する。
を参照して説明する。
【0123】適応度は、図8における、ステップ21
0,ステップ230,ステップ260に示すような場合
に更新する。ここでは、適応度は、1つのパターンを構
成する各画(「画」は、「かく」と称し、文字を組立て
る点や線を意味する)ごとに与えられているものとし、
画に対して与えられた適応度にもとづき、画から構成さ
れるパターン全体の適応度が決定される場合について述
べる。
0,ステップ230,ステップ260に示すような場合
に更新する。ここでは、適応度は、1つのパターンを構
成する各画(「画」は、「かく」と称し、文字を組立て
る点や線を意味する)ごとに与えられているものとし、
画に対して与えられた適応度にもとづき、画から構成さ
れるパターン全体の適応度が決定される場合について述
べる。
【0124】ユーザーが、新たなパターンを登録した場
合、ステップ211において、各画に対して、適応度f
i=0.5 を与える。
合、ステップ211において、各画に対して、適応度f
i=0.5 を与える。
【0125】また、パターンの所属属性が変更する場合
であって、その場合において特に、所属属性が拡大した
場合には、適応度も大きくなるように、ステップ212
において、 fi=min(1,fi+0.25) (ここでmin(a,b)は、a,bのうち小さなものを
選択することを意味する)なる式で適応度を与える。
であって、その場合において特に、所属属性が拡大した
場合には、適応度も大きくなるように、ステップ212
において、 fi=min(1,fi+0.25) (ここでmin(a,b)は、a,bのうち小さなものを
選択することを意味する)なる式で適応度を与える。
【0126】また、所属属性が縮小した場合には、適応
度も小さくなるように、ステップ213において、 fi=max(0,fi−0.25) (ここでmax(a,b)は、a,bのうち大きなものを
選択することを意味する)とする。もちろん、ステップ
212やステップ213における処理は、行わなくとも
良い。
度も小さくなるように、ステップ213において、 fi=max(0,fi−0.25) (ここでmax(a,b)は、a,bのうち大きなものを
選択することを意味する)とする。もちろん、ステップ
212やステップ213における処理は、行わなくとも
良い。
【0127】また、ステップ230において、入力パタ
ーンを認識した場合には、ステップ240において、入
力パターンに対し、第1候補となった文字の各画の適応
度を fi=min(1,fi+0.25) なる式で与え、さらに、ステップ250で、入力パター
ンに対し、同じカテゴリーに属する文字であって、第1
候補となった文字の各画の有する適応度を与える。
ーンを認識した場合には、ステップ240において、入
力パターンに対し、第1候補となった文字の各画の適応
度を fi=min(1,fi+0.25) なる式で与え、さらに、ステップ250で、入力パター
ンに対し、同じカテゴリーに属する文字であって、第1
候補となった文字の各画の有する適応度を与える。
【0128】また、ステップ251で、入力パターンに
対し、同じカテゴリーに属するすべての文字a(aは、
任意の文字を表す)について、ステップ252で示す基
準に適合していれば、すなわち、第1候補となった文字
より、入力パターンに対する距離値が小さい画が存在す
れば、 fi=min(1,fi+0.25) なる適合度を与える。
対し、同じカテゴリーに属するすべての文字a(aは、
任意の文字を表す)について、ステップ252で示す基
準に適合していれば、すなわち、第1候補となった文字
より、入力パターンに対する距離値が小さい画が存在す
れば、 fi=min(1,fi+0.25) なる適合度を与える。
【0129】なお、ここで「距離値」とは、入力された
入力パターンと辞書内にある辞書パターンとの間で演算
されたマッチング関数の関数値である。例えば、パター
ン形状をN個の点で近似した近似点座標値で表現し、マ
ッチング関数が入力パターンと辞書パターンの近似点座
標の差の総和で表現されるとき、該総和が距離値とな
る。
入力パターンと辞書内にある辞書パターンとの間で演算
されたマッチング関数の関数値である。例えば、パター
ン形状をN個の点で近似した近似点座標値で表現し、マ
ッチング関数が入力パターンと辞書パターンの近似点座
標の差の総和で表現されるとき、該総和が距離値とな
る。
【0130】しかしながら、ステップ260において第
1候補であったが、誤認識として扱われた場合には、ス
テップ270において、 fi=max(0,fi−0.25) なる適合度を与える。
1候補であったが、誤認識として扱われた場合には、ス
テップ270において、 fi=max(0,fi−0.25) なる適合度を与える。
【0131】ここで、漢字のパターンの場合には、各画
ごとに適応度を与えるよりは、部首等のサブパターンを
一単位として、適応度を与えた方が処理が簡便であるの
で好ましい。
ごとに適応度を与えるよりは、部首等のサブパターンを
一単位として、適応度を与えた方が処理が簡便であるの
で好ましい。
【0132】さて、図9,図10に、カテゴリー“あ”
(文字パターン「あ」に対するカテゴリー)の辞書パタ
ーンの更新の例を示す。
(文字パターン「あ」に対するカテゴリー)の辞書パタ
ーンの更新の例を示す。
【0133】なお、図10は、図9に示した親パターン
をもとにして、オペレート複写,交叉,変異により生成
された子パターンを例示する。
をもとにして、オペレート複写,交叉,変異により生成
された子パターンを例示する。
【0134】図9に示すように、辞書内に、いくつかの
“あ”なる文字のパターンが、7種類(パターン1であ
るp1から、パターン7であるp7まで)登録されてい
るとき、世代交代の際、オペレート決定において、確率
0.5で、「複写」のオペレートが選択されたとすると、 (p1の適応度/Σpiの適応度) (Σは、iについての総和を意味する) の確率で、p1が選ばれて、図9に示すp子1が生成さ
れることになる。
“あ”なる文字のパターンが、7種類(パターン1であ
るp1から、パターン7であるp7まで)登録されてい
るとき、世代交代の際、オペレート決定において、確率
0.5で、「複写」のオペレートが選択されたとすると、 (p1の適応度/Σpiの適応度) (Σは、iについての総和を意味する) の確率で、p1が選ばれて、図9に示すp子1が生成さ
れることになる。
【0135】ここでpiの適応度は、各画に対して与え
られている適応度から求める。例えば、各画に対して与
えられている適応度の平均値をとる等の処理により求め
れば良い。
られている適応度から求める。例えば、各画に対して与
えられている適応度の平均値をとる等の処理により求め
れば良い。
【0136】したがって、例えば、p1の適応度は、各
画に対して与えられる適応度は、図9に示すように、各
画ごとに、それぞれ「1」,「1」,「1」となってい
る。
画に対して与えられる適応度は、図9に示すように、各
画ごとに、それぞれ「1」,「1」,「1」となってい
る。
【0137】したがって、例えばp1の適応度は、 p1の適応度=(1+1+1)/3=1 となる。
【0138】p2からp7に対しても同様な処理によ
り、適合度が「0.5」,「1」,「1」,「0.5」,「0.
5」,「0.25」としてなる。
り、適合度が「0.5」,「1」,「1」,「0.5」,「0.
5」,「0.25」としてなる。
【0139】したがって、p1が選ばれる確率は、 p1が選ばれる確率=1/(1+0.5+1+1+0.5
+0.5+0.25)≒0.266 となる。
+0.5+0.25)≒0.266 となる。
【0140】また、同様にして適応度に応じた確率で、
オペレートや親パターンが選択され、「交叉」,「変
異」等のオペレートにより、図10に示すように、p子
2,p子3が生成される。
オペレートや親パターンが選択され、「交叉」,「変
異」等のオペレートにより、図10に示すように、p子
2,p子3が生成される。
【0141】以上、第一及び第二の実施例にて説明して
きた処理は、その認識対象を、文字のみならず、図形,
音声等の各種情報のパターンとして、行うことが可能で
ある。
きた処理は、その認識対象を、文字のみならず、図形,
音声等の各種情報のパターンとして、行うことが可能で
ある。
【0142】また、辞書2が字種等のカテゴリーに分類
されていれば、カテゴリー毎に辞書最適化装置5−2の
動作を換えることもできる。すなわち、ユーザー間の共
通度が高いカテゴリーの辞書は積極的に辞書最適化を行
い、それ以外は行わないといった対応を行う。例えば、
文字認識においては、ひらがなは辞書最適化を行いそれ
以外の字種は行わないなどが考えられる。
されていれば、カテゴリー毎に辞書最適化装置5−2の
動作を換えることもできる。すなわち、ユーザー間の共
通度が高いカテゴリーの辞書は積極的に辞書最適化を行
い、それ以外は行わないといった対応を行う。例えば、
文字認識においては、ひらがなは辞書最適化を行いそれ
以外の字種は行わないなどが考えられる。
【0143】また、かな漢字変換のように入力パターン
がコード列である場合についても、(1)認識装置4を
かな漢字変換装置4に換える、(2)辞書2の登録内容
を入力コード列に対する変換コード列の定義に換える、
(3)入力装置1を、別デバイスの入力装置1と表示装
置6に換える、の3点を換えて他は同様に本発明を適用
することができる。
がコード列である場合についても、(1)認識装置4を
かな漢字変換装置4に換える、(2)辞書2の登録内容
を入力コード列に対する変換コード列の定義に換える、
(3)入力装置1を、別デバイスの入力装置1と表示装
置6に換える、の3点を換えて他は同様に本発明を適用
することができる。
【0144】図1に示した認識装置4を、かな漢字変換
装置4とし、すなわち、信号線100を介して入力コード
列と,所属等の属性を受けると、信号線101を介して
辞書2の内容を参照し、前記所属等の属性を有する辞書
のなかから入力コード列を検索し、これに対する変換コ
ード列を信号線100上に出力する。
装置4とし、すなわち、信号線100を介して入力コード
列と,所属等の属性を受けると、信号線101を介して
辞書2の内容を参照し、前記所属等の属性を有する辞書
のなかから入力コード列を検索し、これに対する変換コ
ード列を信号線100上に出力する。
【0145】辞書最適化装置5−2は、本発明の主要部
である。
である。
【0146】辞書最適化装置5−2は、あるユーザー辞
書の優れている部分を検出して、当該部分をグループの
構成メンバーであるユーザー全員が使用できるようにす
る処理を行うものである。かかる処理については、第一
の実施例と同様に、図4の構成および図5の動作により
実現できる。
書の優れている部分を検出して、当該部分をグループの
構成メンバーであるユーザー全員が使用できるようにす
る処理を行うものである。かかる処理については、第一
の実施例と同様に、図4の構成および図5の動作により
実現できる。
【0147】なお、ここで「優れている部分」とは、例
えば、グループ内のとりきめであることからグループの
構成員が共通に使用するかな漢字変換パターンが、ある
構成員のユーザー辞書に登録されていれるときの、該登
録情報のことをいう。
えば、グループ内のとりきめであることからグループの
構成員が共通に使用するかな漢字変換パターンが、ある
構成員のユーザー辞書に登録されていれるときの、該登
録情報のことをいう。
【0148】たとえば、ユーザー辞書の登録情報に共通
のかな漢字変換パターンがあれば、これを優れている部
分として検出して、当該部分をグループの構成メンバー
であるユーザー全員が使用できるようにする。
のかな漢字変換パターンがあれば、これを優れている部
分として検出して、当該部分をグループの構成メンバー
であるユーザー全員が使用できるようにする。
【0149】図11,図12には、かな漢字変換装置の
場合での処理の例を示している。上記の第一の実施例と
同様に、「2−0:全員」,「2−1:ユーザー1」,
「2−2:ユーザー2」,「2−3:ユーザー3」,「2
−4:グループ1」(本実施例では、本システムを使用
するグループの構成メンバーを、ユーザー1,ユーザー
2,ユーザー3としている)と、辞書内のデータを分類
してあるが、字種属性等の他の属性にしたがって分類さ
れていても、もちろん良い。
場合での処理の例を示している。上記の第一の実施例と
同様に、「2−0:全員」,「2−1:ユーザー1」,
「2−2:ユーザー2」,「2−3:ユーザー3」,「2
−4:グループ1」(本実施例では、本システムを使用
するグループの構成メンバーを、ユーザー1,ユーザー
2,ユーザー3としている)と、辞書内のデータを分類
してあるが、字種属性等の他の属性にしたがって分類さ
れていても、もちろん良い。
【0150】図11は、学習装置5−1により、2人の
ユーザーが個別に同じ定型句を登録した状態である。
ユーザーが個別に同じ定型句を登録した状態である。
【0151】図12では、図11の状態から辞書最適化
装置5−2が動作し、文字コード列“びしゃもん”に対
しかな漢字変換を“美写文”と行うことがグループ内の
とりきめであることとして抽出し、グループ内のユーザ
ー全員が使えるグループ辞書に登録し、2人のユーザー
辞書からはこれを削除する。あるいは、グループ内全員
のユーザー辞書に同一内容を登録しても良い。
装置5−2が動作し、文字コード列“びしゃもん”に対
しかな漢字変換を“美写文”と行うことがグループ内の
とりきめであることとして抽出し、グループ内のユーザ
ー全員が使えるグループ辞書に登録し、2人のユーザー
辞書からはこれを削除する。あるいは、グループ内全員
のユーザー辞書に同一内容を登録しても良い。
【0152】以上に、入力パターンがコード列である場
合についての実施例を、かな漢字変換を例に説明した
が、そのほかの場合として、パターンとこれに対する処
理とを辞書に登録し、これに基づいてシステム動作の定
義にも同様に本発明を適用できる。すなわち、グループ
内の2人以上がユーザー辞書を書き換えてシステム動作
をカスタマイズして操作性を向上させると、同グループ
内の全員が、カスタマイズした操作性を得ることができ
る。
合についての実施例を、かな漢字変換を例に説明した
が、そのほかの場合として、パターンとこれに対する処
理とを辞書に登録し、これに基づいてシステム動作の定
義にも同様に本発明を適用できる。すなわち、グループ
内の2人以上がユーザー辞書を書き換えてシステム動作
をカスタマイズして操作性を向上させると、同グループ
内の全員が、カスタマイズした操作性を得ることができ
る。
【0153】また、上記第一の実施例の場合と異なり、
入力装置1および辞書2およびメインメモリ3および認
識装置4が一体化した手書き入力装置を複数台ネットワ
ークで接続したシステム構成をとることもできる。
入力装置1および辞書2およびメインメモリ3および認
識装置4が一体化した手書き入力装置を複数台ネットワ
ークで接続したシステム構成をとることもできる。
【0154】以下の実施例は、かな漢字変換を例にとっ
て説明するが、パターン認識装置においても、上記
(1)(2)(3)の違いの他は同様に本発明を適用す
ることができる。また、システム動作の定義にも同様に
本発明を適用することができる。第三の実施例として、
特にグループ辞書を設けずに他ユーザーの辞書を参照し
て行う方法を説明する。
て説明するが、パターン認識装置においても、上記
(1)(2)(3)の違いの他は同様に本発明を適用す
ることができる。また、システム動作の定義にも同様に
本発明を適用することができる。第三の実施例として、
特にグループ辞書を設けずに他ユーザーの辞書を参照し
て行う方法を説明する。
【0155】図13で、ワードプロセッサは入力装置1
(入力装置デバイス1−1および入力装置コントローラ
1−2),表示装置6(表示装置デバイス6−1および
表示装置コントローラ6−2),メインメモリ3,かな
漢変換装置4(処理装置4−1および辞書参照装置4−
2),辞書2からなる。また、ワードプロセッサによっ
ては、学習装置5−1を備え、ユーザーが自分で使用す
る定型句を登録できるようにしておく。
(入力装置デバイス1−1および入力装置コントローラ
1−2),表示装置6(表示装置デバイス6−1および
表示装置コントローラ6−2),メインメモリ3,かな
漢変換装置4(処理装置4−1および辞書参照装置4−
2),辞書2からなる。また、ワードプロセッサによっ
ては、学習装置5−1を備え、ユーザーが自分で使用す
る定型句を登録できるようにしておく。
【0156】入力コード列であるパターンを受け付ける
入力装置1は、キーボードが一般的であるが、表示装置
6にコードメニューを表示した中からマウスで選択する
方式を用いても良く、あるいは上記第一の実施例で説明
したようなパターン認識装置を入力装置1として手書き
した文字を認識させたコード列を入力しても良く(この
場合には表示装置6を別に設ける必要は無い)、そのほ
かコード列を入力できる装置に代えても良い。
入力装置1は、キーボードが一般的であるが、表示装置
6にコードメニューを表示した中からマウスで選択する
方式を用いても良く、あるいは上記第一の実施例で説明
したようなパターン認識装置を入力装置1として手書き
した文字を認識させたコード列を入力しても良く(この
場合には表示装置6を別に設ける必要は無い)、そのほ
かコード列を入力できる装置に代えても良い。
【0157】辞書2には、入力コード列と、これに対す
る変換コード列が優先度と共に複数個定義されている
(図14中の辞書2(j)を参照)。上記第一の実施例の
システム構成では、辞書2には辞書の持ち主を示す属性
も定義されているが、図13のシステム構成のようにし
て、ユーザーごとにワードプロセッサがあるのであれ
ば、ワードプロセッサのIDを用いて処理を行うように
すれば辞書2に辞書の持ち主を示す属性を持たずとも良
い。
る変換コード列が優先度と共に複数個定義されている
(図14中の辞書2(j)を参照)。上記第一の実施例の
システム構成では、辞書2には辞書の持ち主を示す属性
も定義されているが、図13のシステム構成のようにし
て、ユーザーごとにワードプロセッサがあるのであれ
ば、ワードプロセッサのIDを用いて処理を行うように
すれば辞書2に辞書の持ち主を示す属性を持たずとも良
い。
【0158】かな漢変換装置4は、処理装置4−1およ
び辞書参照装置4−2で構成する。処理装置4−1は、
ユーザーが入力装置1により入力した入力コード列をメ
インメモリ3を介して受け取り、入力コード列から1単
語分を切り出して、辞書参照装置4−2に渡す。
び辞書参照装置4−2で構成する。処理装置4−1は、
ユーザーが入力装置1により入力した入力コード列をメ
インメモリ3を介して受け取り、入力コード列から1単
語分を切り出して、辞書参照装置4−2に渡す。
【0159】辞書参照装置4−2は辞書2からこの1単
語分入力コード列を探す。各ワードプロセッサの辞書2
はネットワークにより接続しておき、辞書参照装置4−
2は別ユーザーのワードプロセッサの辞書も含めて入力
コード列を探す。入力コード列に対し変換コード列が複
数定義してある場合のために、優先度を定めて処理装置
4−1に変換コード列を渡す。
語分入力コード列を探す。各ワードプロセッサの辞書2
はネットワークにより接続しておき、辞書参照装置4−
2は別ユーザーのワードプロセッサの辞書も含めて入力
コード列を探す。入力コード列に対し変換コード列が複
数定義してある場合のために、優先度を定めて処理装置
4−1に変換コード列を渡す。
【0160】辞書参照装置4−2の動作手順を図14に
示す。まず、ステップ401にて候補番号カウンタcを
0に初期化する。そして、ステップ402にて同グルー
プに所属するユーザーの辞書すべてについて次の処理を
繰り返す。そのためには、図中に示すような辞書優先度
の表を持ち、この辞書優先度順に行うと良い。この時、
辞書優先度の高い辞書に入力コード列に対する変換コー
ドが定義されていた場合には、同グループに所属するユ
ーザーの辞書すべてについて行わずとも、処理を打ち切
っても良い。
示す。まず、ステップ401にて候補番号カウンタcを
0に初期化する。そして、ステップ402にて同グルー
プに所属するユーザーの辞書すべてについて次の処理を
繰り返す。そのためには、図中に示すような辞書優先度
の表を持ち、この辞書優先度順に行うと良い。この時、
辞書優先度の高い辞書に入力コード列に対する変換コー
ドが定義されていた場合には、同グループに所属するユ
ーザーの辞書すべてについて行わずとも、処理を打ち切
っても良い。
【0161】図では同グループに所属するユーザーの辞
書例として、ワードプロセッサi内の辞書2(i)とワー
ドプロセッサj内の辞書2(j)について入力コード列
“びしゃもん”の定義部分を示している。2(i)には、
定義されておらず、2(j)には、2つの変換コードが定
義してある。
書例として、ワードプロセッサi内の辞書2(i)とワー
ドプロセッサj内の辞書2(j)について入力コード列
“びしゃもん”の定義部分を示している。2(i)には、
定義されておらず、2(j)には、2つの変換コードが定
義してある。
【0162】ステップ403にて、入力コード列は辞書
2に定義されているかを調べ、定義されていれば、ステ
ップ404以下、定義されている変換コードすべてにつ
いてステップ405および406を行う。すなわち、入
力コード列に対する優先順位を算出し、候補表(c)に
優先順位と変換コードとを登録し、cを更新する。優先
順位は、図中に例を示すように辞書優先度を予め定めて
おき、変換コードの優先順位との和を算出し用いる。そ
のほか、積を用いたり、そのほかの優先順位関数を用い
て算出しても良い。
2に定義されているかを調べ、定義されていれば、ステ
ップ404以下、定義されている変換コードすべてにつ
いてステップ405および406を行う。すなわち、入
力コード列に対する優先順位を算出し、候補表(c)に
優先順位と変換コードとを登録し、cを更新する。優先
順位は、図中に例を示すように辞書優先度を予め定めて
おき、変換コードの優先順位との和を算出し用いる。そ
のほか、積を用いたり、そのほかの優先順位関数を用い
て算出しても良い。
【0163】ステップ407では、候補表に登録された
c個の候補を優先順位でソートし、ステップ408でこ
れを出力する。すなわち、処理装置4−1に優先順位で
ソートした候補表を渡す。図に候補表の例を示している
が、辞書2(i)のユーザーは自分の辞書には定義してい
ないにもかかわらず、変換コードを得ることができる。
c個の候補を優先順位でソートし、ステップ408でこ
れを出力する。すなわち、処理装置4−1に優先順位で
ソートした候補表を渡す。図に候補表の例を示している
が、辞書2(i)のユーザーは自分の辞書には定義してい
ないにもかかわらず、変換コードを得ることができる。
【0164】処理装置4−1は優先度が最も高いものを
かな漢字変換結果とする。
かな漢字変換結果とする。
【0165】表示装置6は、ユーザーが入力装置1によ
り入力した入力コード列を表示し、このコード列が辞書
参照装置4によりかな漢字列に変換された後にはかな漢
字変換後の文字コード列を表示する。
り入力した入力コード列を表示し、このコード列が辞書
参照装置4によりかな漢字列に変換された後にはかな漢
字変換後の文字コード列を表示する。
【0166】学習装置5−1は、ユーザー個別のかな漢
字変換についての学習を行い、辞書2を編纂する。すな
わち、定型句登録やこれまでのかな漢字変換の履歴によ
るかな漢字変換後のコード列の優先度についての学習機
能を果たすようにする。
字変換についての学習を行い、辞書2を編纂する。すな
わち、定型句登録やこれまでのかな漢字変換の履歴によ
るかな漢字変換後のコード列の優先度についての学習機
能を果たすようにする。
【0167】次に、第四の実施例として、上記第一の実
施例と同様にグループ辞書を設け、ただし、入力装置1
および辞書2およびメインメモリ3およびかな漢変換装
置4(手書き入力装置の場合は認識装置4)が一体化し
た構成をとる場合について説明する。
施例と同様にグループ辞書を設け、ただし、入力装置1
および辞書2およびメインメモリ3およびかな漢変換装
置4(手書き入力装置の場合は認識装置4)が一体化し
た構成をとる場合について説明する。
【0168】この場合のシステム構成は、上記第二の実
施例のシステム構成に次の構成を付加する。すなわち、
辞書最適化装置5−2およびグループ辞書2(k)を付加
する。辞書最適化装置5−2およびグループ辞書2(k)
は、上記第一の実施例で説明したものと同様にする。辞
書最適化装置5−2の処理手順は、上記第一の実施例と
同様図5のフローにしたがう。
施例のシステム構成に次の構成を付加する。すなわち、
辞書最適化装置5−2およびグループ辞書2(k)を付加
する。辞書最適化装置5−2およびグループ辞書2(k)
は、上記第一の実施例で説明したものと同様にする。辞
書最適化装置5−2の処理手順は、上記第一の実施例と
同様図5のフローにしたがう。
【0169】次に第五の実施例として、グループ辞書を
設けず、ある辞書の内容を他の辞書に配ることで行う方
法を説明する。
設けず、ある辞書の内容を他の辞書に配ることで行う方
法を説明する。
【0170】システム構成を図15に示す。図13の上
記第二の実施例で説明したワードプロセッサでは、他ユ
ーザーの辞書を参照するために、辞書参照装置4−2に
工夫をしたが、本実施例では、この工夫は必要なく、ワ
ードプロセッサ内の辞書を参照するのみの一般的なかな
漢変換装置4で良い。
記第二の実施例で説明したワードプロセッサでは、他ユ
ーザーの辞書を参照するために、辞書参照装置4−2に
工夫をしたが、本実施例では、この工夫は必要なく、ワ
ードプロセッサ内の辞書を参照するのみの一般的なかな
漢変換装置4で良い。
【0171】そして、ある辞書の内容を他の辞書に配る
ために辞書最適化装置5−2を特に設ける。辞書最適化
装置5−2の動作フローを図16に示す。
ために辞書最適化装置5−2を特に設ける。辞書最適化
装置5−2の動作フローを図16に示す。
【0172】まず、ステップ10にて、辞書が更新され
たかを見張り、いずれかの辞書が更新された場合は、以
下の処理を行う。ステップ20で更新された辞書のユー
ザーの所属グループをリストアップし、そのグループす
べてについて以下の処理を行う。ステップ40で、グル
ープに所属するユーザーのユーザー辞書をリストアップ
し、ステップ50で、ユーザー辞書すべてについて、ス
テップ60を行う。すなわち、更新内容と同一情報(入
力コード列に対する変換コード)を登録する。但し、入
力コード列に対し既に変換コードが登録されている場合
もあるため、入力コード列に対する変換コードの優先順
位を付けることとし、更新内容の変換コードの優先順位
は最後とする。
たかを見張り、いずれかの辞書が更新された場合は、以
下の処理を行う。ステップ20で更新された辞書のユー
ザーの所属グループをリストアップし、そのグループす
べてについて以下の処理を行う。ステップ40で、グル
ープに所属するユーザーのユーザー辞書をリストアップ
し、ステップ50で、ユーザー辞書すべてについて、ス
テップ60を行う。すなわち、更新内容と同一情報(入
力コード列に対する変換コード)を登録する。但し、入
力コード列に対し既に変換コードが登録されている場合
もあるため、入力コード列に対する変換コードの優先順
位を付けることとし、更新内容の変換コードの優先順位
は最後とする。
【0173】次に第六の実施例として、辞書最適化装置
5−2をワードプロセッサ内に持たせ、ある辞書の内容
を自分の辞書にコピーすることで行う方法を説明する。
5−2をワードプロセッサ内に持たせ、ある辞書の内容
を自分の辞書にコピーすることで行う方法を説明する。
【0174】システム構成を図17に示す。図15の実
施例5で説明した辞書最適化装置5−2は、ワードプロ
セッサ内にある。辞書最適化装置5−2の動作フローを
図18に示す。
施例5で説明した辞書最適化装置5−2は、ワードプロ
セッサ内にある。辞書最適化装置5−2の動作フローを
図18に示す。
【0175】まず、ステップ501では、辞書優先度の
表に登録してある他ユーザーの辞書すべてについて以下
を繰り返す。ステップ502にて、辞書が更新されたか
を見張り、辞書が更新された場合は、以下の処理を行
う。ステップ503で辞書の更新内容について、入力コ
ードに関して自分の辞書2に既に定義されているかを調
べ、定義されていなければ、ステップ504にて、他ユ
ーザーの辞書の更新内容を自分の辞書に登録する。この
時の変換コードの優先順位は上記第三の実施例にて説明
したものと同様である。
表に登録してある他ユーザーの辞書すべてについて以下
を繰り返す。ステップ502にて、辞書が更新されたか
を見張り、辞書が更新された場合は、以下の処理を行
う。ステップ503で辞書の更新内容について、入力コ
ードに関して自分の辞書2に既に定義されているかを調
べ、定義されていなければ、ステップ504にて、他ユ
ーザーの辞書の更新内容を自分の辞書に登録する。この
時の変換コードの優先順位は上記第三の実施例にて説明
したものと同様である。
【0176】図に辞書最適化装置5−2の動作の前後に
置ける各ユーザーの辞書2の内容を示しているが、辞書
2(i)のユーザーは自分の辞書には定義していないにも
かかわらず、変換コードを得ることができる。
置ける各ユーザーの辞書2の内容を示しているが、辞書
2(i)のユーザーは自分の辞書には定義していないにも
かかわらず、変換コードを得ることができる。
【0177】
【発明の効果】本発明によれば、各種パターン認識,か
な漢字変換,システム動作などに用いる辞書について、
複数のユーザーにより学習を進めることができ、一人一
人が別個に学習を進める場合と比べ、非常に効率良くか
つ効果的に行うことが可能となる。
な漢字変換,システム動作などに用いる辞書について、
複数のユーザーにより学習を進めることができ、一人一
人が別個に学習を進める場合と比べ、非常に効率良くか
つ効果的に行うことが可能となる。
【図1】本発明の一実施例であるシステムの構成図であ
る。
る。
【図2】辞書を使用した学習の説明図である。
【図3】辞書を使用した学習の説明図である。
【図4】学習装置5−1の構成例を示す図である。
【図5】本発明にかかる処理手順の説明図である。
【図6】他の実施例における学習装置5−1の構成例を
示す図である。
示す図である。
【図7】他の実施例における処理手順の説明図である。
【図8】適応度fiの与え方の手順の説明図である。
【図9】他の実施例における辞書を使用した学習の説明
図である。
図である。
【図10】他の実施例における辞書を使用した学習の説
明図である。
明図である。
【図11】辞書を使用した学習の説明図である。
【図12】辞書を使用した学習の説明図である。
【図13】本発明のかかるシステム構成図である。
【図14】本発明にかかる処理手順の説明図である。
【図15】本発明のかかるシステム構成図である。
【図16】本発明にかかる処理手順の説明図である。
【図17】本発明のかかるシステム構成図である。
【図18】本発明にかかる処理手順の説明図である。
1…入力装置、2…辞書、3…メインメモリ、3−1…
属性指定装置、4…認識装置、5…辞書編集装置、5−
1…学習装置、5−2…辞書最適化装置。
属性指定装置、4…認識装置、5…辞書編集装置、5−
1…学習装置、5−2…辞書最適化装置。
───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (72)発明者 荒井 俊史 茨城県日立市大みか町七丁目1番1号 株式会社 日立製作所 日立研究所内 (72)発明者 三浦 雅樹 茨城県日立市大みか町七丁目1番1号 株式会社 日立製作所 日立研究所内 (72)発明者 郡司 圭子 茨城県日立市大みか町七丁目1番1号 株式会社 日立製作所 日立研究所内 (72)発明者 福永 泰 茨城県日立市大みか町七丁目1番1号 株式会社 日立製作所 日立研究所内 (56)参考文献 特開 平6−342473(JP,A) 特開 昭58−223887(JP,A) (58)調査した分野(Int.Cl.7,DB名) G06K 9/68 G10L 15/06 JICSTファイル(JOIS)
Claims (7)
- 【請求項1】与えられたパターンの受け付けを少なくと
も行う複数の入力装置と,複数のユーザーに対応して複数に分類され、 前記入力装
置を介して与えられたパターンを記憶する複数の記憶部
と, 処理部とを具備するパターン情報処理装置において、 少なくとも1つの前記記憶部は、前記処理部によって逐
次更新可能な共用記憶部であり、 前記処理部は、少なくとも2つの異なる前記記憶部に各
々近似のパターンが記憶されているとき、いずれか1つ
の近似のパターンを前記共用記憶部に格納することを特
徴とするパターン情報処理装置。 - 【請求項2】与えられたパターンの受け付けを少なくと
も行う複数の入力装置と, 複数のユーザーに対応して複数に分類されてデータが登
録される構成を有する複数の辞書とを具備するパターン
情報処理装置において、前記複数の辞書の各々は予め各ユーザの所属属性が登録
され、少なくとも1つの辞書は前記複数のユーザから参
照可能な共用辞書であって、 各々の前記辞書に登録された前記所属属性に基づいて前
記各々の辞書内容を編集する辞書編集装置を有し、 該辞書編集装置は、前記入力装置を介して与えたパター
ンが、予め定めた条件を満足するとき、前記辞書内のデ
ータの編集処理を行い、当該パターンおよびこれに対応
するコードを前記共用辞書に登録し、前記共用辞書の所
属属性と同一の所属属性を有するユーザーによって参照
される前記共用辞書を逐次更新可能とすることを特徴と
するパターン情報処理装置。 - 【請求項3】請求項2において、前記各ユーザーの所属
属性は、複数のユーザーを構成員として構成されるグル
ープの名称であることを特徴とするパターン情報処理装
置。 - 【請求項4】請求項2,3のいずれかにおいて、 前記辞書編集装置が行う前記データの編集処理は、前記
辞書内に登録されたパターンの追加,パターンの削除で
あることを特徴とするパターン情報処理装置。 - 【請求項5】請求項2において、 前記辞書に登録されているパターンに、パターンの所属
属性を付加した情報を前記辞書に登録し、 前記辞書編集装置は、パターンの所属属性の更新を行う
ことを特徴とするパターン情報処理装置。 - 【請求項6】与えられたパターンの受け付けを少なくと
も行う複数の入力装置と, 前記入力パターンとこれに対応する1つまたは複数のコ
ードを優先順位と共に格納された辞書を前記各入力装置
毎に有するパターン情報処理装置において、 ある入力装置を介して与えられたパターンに対応するコ
ードを、当該入力装置に対応する辞書と他の複数の辞書
より検索し、検索の結果得られた1つまたは複数のコー
ドとその優先順位を出力する、または、検索の結果得ら
れた1つまたは複数のコードを優先順位の順に応じて出
力する辞書参照装置を設けたことを特徴とするパターン
情報処理装置。 - 【請求項7】請求項6において、 前記辞書参照装置は、予め前記複数の辞書に対し設定さ
れた優先順位が示された辞書優先度を保持し、前記検索
の結果得られた1つまたは複数のコードを、そのコード
に対応する優先順位及び前記辞書優先度に基づいて出力
することを特徴とするパターン情報処理装置。
Priority Applications (6)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP22474194A JP3267064B2 (ja) | 1994-09-20 | 1994-09-20 | パターン情報処理装置 |
TW084109201A TW274135B (ja) | 1994-09-14 | 1995-09-02 | |
US08/528,515 US6125206A (en) | 1994-09-14 | 1995-09-13 | Collaborative learning system and pattern recognition method |
KR1019950029947A KR960011770A (ko) | 1994-09-14 | 1995-09-14 | 패턴인식방법 및 장치와 패턴데이타 처리장치 |
CN95115730A CN1091906C (zh) | 1994-09-14 | 1995-09-14 | 模式识别方法和***以及模式数据处理*** |
US09/609,326 US6385339B1 (en) | 1994-09-14 | 2000-06-30 | Collaborative learning system and pattern recognition method |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP22474194A JP3267064B2 (ja) | 1994-09-20 | 1994-09-20 | パターン情報処理装置 |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
JPH0887573A JPH0887573A (ja) | 1996-04-02 |
JP3267064B2 true JP3267064B2 (ja) | 2002-03-18 |
Family
ID=16818517
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP22474194A Expired - Fee Related JP3267064B2 (ja) | 1994-09-14 | 1994-09-20 | パターン情報処理装置 |
Country Status (1)
Country | Link |
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JP (1) | JP3267064B2 (ja) |
Families Citing this family (7)
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---|---|---|---|---|
JP2001022891A (ja) * | 1999-07-06 | 2001-01-26 | Hitachi Ltd | 認識装置および認識用記憶媒体 |
JP3581648B2 (ja) * | 2000-11-27 | 2004-10-27 | キヤノン株式会社 | 音声認識システム、情報処理装置及びそれらの制御方法、プログラム |
JP2005227510A (ja) * | 2004-02-12 | 2005-08-25 | Ntt Docomo Inc | 音声認識装置及び音声認識方法 |
JP4645065B2 (ja) * | 2004-05-25 | 2011-03-09 | 富士ゼロックス株式会社 | 文書処理装置およびプログラム |
JP2006031299A (ja) * | 2004-07-15 | 2006-02-02 | Hitachi Ltd | 文字認識方法、文字データの修正履歴処理方法およびシステム |
JP4817873B2 (ja) * | 2006-02-15 | 2011-11-16 | 三洋電機株式会社 | 文字認識装置及び文字認識プログラム |
JP2015028707A (ja) * | 2013-07-30 | 2015-02-12 | セイコーインスツル株式会社 | 電子辞書 |
-
1994
- 1994-09-20 JP JP22474194A patent/JP3267064B2/ja not_active Expired - Fee Related
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Publication number | Publication date |
---|---|
JPH0887573A (ja) | 1996-04-02 |
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Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
LAPS | Cancellation because of no payment of annual fees |