JPH07334625A

JPH07334625A - 文字列入力装置

Info

Publication number: JPH07334625A
Application number: JP6123415A
Authority: JP
Inventors: Shunichi Fukushima; 俊一福島
Original assignee: NEC Corp
Current assignee: NEC Corp
Priority date: 1994-06-06
Filing date: 1994-06-06
Publication date: 1995-12-22
Also published as: US5724457A

Abstract

(57)【要約】【目的】タブレットにスタイラスペンなどで手書きさ
れた文字を文字認識することで文章を入力するタイプの
文字列入力装置の入力速度・入力効率を大幅に向上させ
る。【構成】直接文字列バッファ５は文字手書き手段１か
ら書き込まれた手書き文字の文字認識結果を格納する。
学習メモリ１４は必要な履歴情報を格納する。予測手段
６は、学習メモリ１４を参照して、直接文字列バッファ
５内の文字列の直後に続く文字列を予測する。予測文字
列バッファ７は予測手段６が予測した文字列候補を格納
する。表示制御手段２２は、手書き文字バッファ２の内
容や直接文字列バッファ５の内容に加えて、予測文字列
バッファ７の内容も含めて表示内容を構成する。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【産業上の利用分野】本発明は、文字を手書きして入力
する文字列入力装置に関する。最近は、ペンで操作可能
なペンコンピュータ、ポータブル端末、ワードプロセッ
サなどが市場に出てきているが、それらの文字列入力部
にも利用可能である。

【０００２】

【従来の技術】従来の文字列入力装置は、次のような３
タイプに大別できる。

【０００３】（Ａ）漢字キーボードや全文字配列ペンタ
ッチタブレットのように、盤面に配置された文字（漢字
を含む）から選択することで、文字を入力するもの。

【０００４】（Ｂ）英数記号カナから成る標準的なキー
ボードあるいは専用キーボードから、カナあるいはロー
マ字を入力して、それを漢字仮名混じり文字列に変換す
る（仮名漢字変換する）ことで、文字を入力するもの。

【０００５】（Ｃ）タブレットにスタイラスペンで文字
を手書きし、手書き文字を文字認識することで、文字を
入力するもの。

【０００６】これらの３タイプには、各々、長所短所が
あり、目的・用途に応じて使い分けられる。本明細書に
記述する発明は、産業上の利用分野の項で述べたよう
に、タイプ（Ｃ）に属するものである。従来のタイプ
（Ｃ）の文字列入力装置としては、例えば、特公昭６３
−４９２６４号（特開昭５５−５９５７８号）に記載さ
れている「文字認識兼仮名漢字変換装置」などがある。

【０００７】タイプ（Ｃ）の文字列入力装置は、タイプ
（Ａ）やタイプ（Ｂ）に比べて、紙に書くように手書き
で文字を書けばよいので初心者でも使いやすい、小型化
が可能なので携帯型の端末・コンピュータに向いてい
る、などの長所がある。一方、タイプ（Ｃ）の欠点とし
ては、タイプ（Ａ）やタイプ（Ｂ）に比べると入力速度
が遅くなることが挙げられる。

【０００８】そのため、タイプ（Ｃ）の文字列入力装置
について、その入力速度・入力効率を向上させるため
に、従来、以下のような手法が考案されている。

【０００９】その第一の手法は、前述の特公昭６３−４
９２６４号（特開昭５５−５９５７８号）「文字認識兼
仮名漢字変換装置」に含まれているもので、手書き文字
列の平仮名の部分を漢字に変換するような仕組みを加え
るというものである。例えば、「装置」という文字列を
入力する場合、手書きで「そうち」と書いて、変換指示
をして「装置」に直す（通常の仮名漢字変換）。あるい
は、「会議」という文字列を入力する場合、「会ぎ」と
書いて、変換指示をして「会議」に直す（漢字を含む混
ぜ書き語の仮名漢字変換）。この例のように、画数の多
い漢字は、手書きで入力する場合、いったん平仮名で書
いて漢字に変換した方が効率がよい。

【００１０】第二の手法は、一つの文字を省略形で入力
するというものである。特開昭６１−１１８９１号「手
書き文字図形認識装置」には、画数の多い漢字などに対
して、対応する省略記号を定め、その省略記号を手書き
することで、該当する漢字を入力する手法が記載されて
いる。また、特開昭５９−２０８６３９号「文書作成装
置」や特開平２−１７７７２６号「漢字入力装置」に
は、部首を指定して、その部首をもつ漢字を入力する手
法が記載されている。

【００１１】さらに、もともとはタイプ（Ｃ）向けに考
案されたものではないが、タイプ（Ｃ）の入力速度・入
力効率の向上にも有効な第三の手法として、単語を省略
形で入力するというものがある。特開平２−１６６７１
号「文章作成支援装置」には、ある文字列に対して予め
省略形の文字列を定義した対応テーブルを用意してお
き、省略形で入力された文字列を対応テーブルを検索し
て変換することで、本来の文字列に直すという手法が記
載されている。特開昭５８−１５５４４３号「日本語入
力方式」には、仮名漢字変換の際に、単語の読みを途中
まで入力して、その後半を省略したという指示を与えて
変換するという手法が記載されている。例を挙げると、
前者は「◆日◆」→「日本語入力装置」（予め「◆日
◆」＝「日本語入力」と定義しておく）というような変
換、後者は「にほ◆」→「日本」／「日本語」／「日本
語入力」というような変換である（◆は省略変換指示を
示し、／で区切って並べたのは変換の複数候補を表わ
す）。

【００１２】

【発明が解決しようとする課題】タイプ（Ｃ）の文字列
入力装置においては、タイプ（Ａ）やタイプ（Ｂ）の文
字列入力装置と比較して文字列の入力速度・入力効率が
遅いことが最大の欠点であり、上述の３手法によって改
善はされるが、まだ十分ではない。

【００１３】本発明の目的は、タイプ（Ｃ）の文字列入
力装置、すなわち、タブレットにスタイラスペンで文字
を手書きし手書き文字を文字認識することで文字を入力
するタイプの文字列入力装置について、従来に比べて、
文字列の入力速度・入力効率を大きく向上させた文字列
入力装置を提供することである。

【００１４】

【課題を解決するための手段】第一の発明は、手書きさ
れた文字の軌跡データを取り込む文字手書き手段と、前
記軌跡データを格納する手書き文字バッファと、選択や
確認の指示を入力する選択指示入力手段と、前記軌跡デ
ータを文字認識して対応する文字コードを求める文字認
識手段と、前記文字認識手段によって文字コード化され
た文字列を格納する直接文字列バッファと、必要な履歴
情報を格納する学習メモリと、前記学習メモリを参照し
て前記直接文字列バッファ内の文字列の直後に続く文字
列候補を生成する予測手段と、前記予測手段によって生
成された文字列候補を格納する予測文字列バッファと、
入力文字列領域と予測文字列領域を異なる区域として有
する表示手段と、前記表示手段に表示される情報を格納
する表示情報バッファと、前記手書き文字バッファの内
容および前記直接文字列バッファの内容および前記予測
文字列バッファの内容および前記選択指示入力手段から
の指示にもとづいて前記表示情報バッファの内容を構成
し前記表示手段の表示内容を制御する表示制御手段と、
前記学習メモリへの書き込みを制御する学習制御手段と
を備えたことを特徴とする文字列入力装置である。

【００１５】第一の発明において、前記表示制御手段
は、前記手書き文字バッファ内の軌跡データを前記入力
文字列領域に一時表示し、該軌跡データに対する前記文
字認識手段の動作が完了したところで該軌跡データと置
き換えて前記直接文字列バッファ内の対応する文字列を
前記入力文字列領域に表示し直し、前記予測文字列領域
には前記予測文字列バッファ内の文字列候補を表示し、
前記選択指示入力手段から該予測文字列領域の文字列を
選択する指示が入力されたときは前記入力文字列領域内
の文字列の末尾に選択された前記予測文字列バッファ内
の一文字列候補を追加して表示するように、前記表示手
段の表示内容を制御する。

【００１６】第二の発明は、手書きされた文字の軌跡デ
ータを取り込む文字手書き手段と、前記軌跡データを格
納する手書き文字バッファと、前記軌跡データを文字認
識して対応する文字コードを求める文字認識手段と、前
記文字認識手段によって文字コード化された文字列を格
納する直接文字列バッファと、必要な履歴情報を格納す
る学習メモリと、前記学習メモリを参照して前記直接文
字列バッファ内の文字列の直後に続く文字列候補を生成
する予測手段と、前記予測手段によって生成された文字
列候補を格納する予測文字列バッファと、入力文字列領
域の直後に予測文字列領域をつなげて表示する表示手段
と、前記表示手段に表示される情報を格納する表示情報
バッファと、前記手書きされた文字が前記予測文字列領
域に重ね書きされた場合を検出する重ね書き検出手段
と、前記手書き文字バッファの内容および前記直接文字
列バッファの内容および前記予測文字列バッファの内容
および前記重ね書き検出手段からの検出信号にもとづい
て前記表示情報バッファの内容を構成し前記表示手段の
表示内容を制御する表示制御手段と、前記学習メモリへ
の書き込みを制御する学習制御手段とを備えたことを特
徴とする文字列入力装置である。

【００１７】第二の発明において、前記表示制御手段
は、前記手書き文字バッファ内の軌跡データを前記入力
文字列領域に一時表示し、該軌跡データに対する前記文
字認識手段の動作が完了したところで該軌跡データと置
き換えて前記直接文字列バッファ内の対応する文字列を
前記入力文字列領域に表示し直し、前記予測文字列領域
には前記予測文字列バッファ内の一文字列候補を表示
し、前記重ね書き検出手段から検出信号を受けたときに
は重ね書きされた位置の直前までの予測文字列を入力文
字列として確定させるとともに該位置以降の予測文字列
は消去するように、前記表示手段の表示内容を制御す
る。

【００１８】第三の発明は、手書きされた文字の軌跡デ
ータを取り込む文字手書き手段と、前記軌跡データを格
納する手書き文字バッファと、選択や確認の指示を入力
する選択指示入力手段と、前記軌跡データを文字認識し
て対応する文字コードを求める文字認識手段と、前記文
字認識手段によって文字コード化された文字列を格納す
る直接文字列バッファと、必要な履歴情報を格納する学
習メモリと、前記学習メモリを参照して前記直接文字列
バッファ内の文字列の直後に続く文字列候補を生成する
予測手段と、前記予測手段によって生成された文字列候
補を格納する予測文字列バッファと、入力文字列領域の
直後に予測文字列領域をつなげて表示する表示手段と、
前記表示手段に表示される情報を格納する表示情報バッ
ファと、前記手書きされた文字が前記予測文字列領域に
重ね書きされた場合を検出する重ね書き検出手段と、前
記手書き文字バッファの内容および前記直接文字列バッ
ファの内容および前記予測文字列バッファの内容および
前記重ね書き検出手段からの検出信号および前記選択指
示入力手段からの指示にもとづいて前記表示情報バッフ
ァの内容を構成し前記表示手段の表示内容を制御する表
示制御手段と、前記学習メモリへの書き込みを制御する
学習制御手段とを備えたことを特徴とする文字列入力装
置である。

【００１９】第三の発明において、前記表示制御手段
は、前記手書き文字バッファ内の軌跡データを前記入力
文字列領域に一時表示し、該軌跡データに対する前記文
字認識手段の動作が完了したところで該軌跡データと置
き換えて前記直接文字列バッファ内の対応する文字列を
前記入力文字列領域に表示し直し、前記予測文字列領域
には前記予測文字列バッファ内の一文字列候補を表示
し、前記選択指示入力手段から該予測文字列領域に対す
る選択指示が入力されたときには該予測文字列領域に予
測文字列の別候補を表示し直し、前記重ね書き検出手段
から検出信号を受けたときには重ね書きされた位置の直
前までの予測文字列を入力文字列として確定させるとと
もに該位置以降の予測文字列は消去するように、前記表
示手段の表示内容を制御する。

【００２０】

【作用】本発明では、手書きで入力された文字を認識し
た上で、その直後に続く文字列を予測して表示する。本
明細書では、手書き入力に対応する文字列を直接文字列
と呼び、その直後に続くと予測された文字列を予測文字
列と呼んでいる。文字列の予測を行なうことで、ユーザ
の操作数は減少し、従来のタイプ（Ｃ）の文字列入力装
置の課題である文字列の入力速度・入力効率の改善が図
れる。

【００２１】例えば、「サウジ」という直接文字列に対
して、「アラビア」という予測文字列（直接文字列＋予
測文字列＝「サウジアラビア」）を表示する。従来のタ
イプ（Ｃ）の文字列入力装置の第三の改善手法として、
単語を省略形で入力するというものがあったが、その場
合は、後半が省略されたことを省略記号などで明示的に
指示することになる。それに対して、本発明における予
測は、予測箇所を明示的に指示する必要はなく、自動的
に予測を行なって表示するものであり、省略形で入力す
る方式に比べて操作回数が少なくなり、入力効率が向上
する。

【００２２】さらに、例えば、直接文字列が「トレ」の
場合、直接文字列＋予測文字列としては、「トレー」
「トレース」「トレード」「トレーナー」「トレーニン
グ」のように複数通りがあり得る。そのような場合、複
数の予測文字列を直接文字列とは別の区域に表示し、そ
れらのなかから所望のものを選択する方法と、予測文字
列のうちの１つだけを直接文字列の直後に表示する方法
とがある。後者の場合は、表示された予測文字列が所望
のものではなかったとしても、所望の文字列と途中まで
一致しているならば、それは入力の手間を省けたことに
なり、予測がずれた位置以降のみを書き直せばよい。例
を挙げると、「トレース」と入力しようとして、直接文
字列が「トレ」の段階での予測文字列が「ード」だった
場合、「ー」は所望のものだから、「ド」の箇所に
「ス」を重ね書きすればよい。また、重ね書きする代わ
りに、予測文字列の別候補の表示を指示する方法もあ
る。

【００２３】また、予測を行なう場合に、それまでに入
力された文字列の履歴を学習メモリに蓄積しておいて利
用することにより、より精度の高い予測が実現できる。

【００２４】

【実施例】まず、第一の発明の一実施例について、図面
を用いて説明する。

【００２５】図１は、第一の発明の第一の実施例の構成
を示すブロック図である。その構成要素を説明する。

【００２６】文字手書き手段１は、手書きされた文字の
軌跡データを取り込む手段である。ポインティングデバ
イスと、そのポインティング位置を二次元座標データと
して検出できる平面によって実現できる。既に商用化さ
れているペンコンピュータでは、スタイラスペンとタブ
レットによって文字手書き手段１が実現されている。そ
れ以外にも、タッチパネルに指でポインティングするこ
とでも実現可能であるし、マウスをポインティングデバ
イスとして用いても実現可能である。

【００２７】手書き文字バッファ２は、文字手書き手段
１によって取り込まれた軌跡データを格納するバッファ
である。ＩＣメモリなどの記憶装置によって実現でき
る。バッファ内での軌跡データの表現方法は（ｘ座標、
ｙ座標、時刻）という３項での表現などがある。

【００２８】選択指示入力手段３は、選択や確認の指示
を入力する手段である。キーボードで決められたキーを
打鍵することで指示を入力する方法、あいるは、文字手
書き手段１と物理的に同じ装置を使用し、ある区域をポ
イントすることで指示を入力する方法などがある。

【００２９】文字認識手段４は、手書き文字バッファ２
に格納された軌跡データを文字認識して、それに対応す
る文字コードを求める手段である。既に商用化されてい
るペンコンピュータの手書き文字認識部などにおいて実
現されており、従来の技術の項で示した特公昭６３−４
９２６４号（特開昭５５−５９５７８号）などにも、そ
の実現方法が記述されている。文字認識処理の基本的な
流れは、まず、軌跡データから特徴的な量を抽出し、次
に、事前に認識対象の標準的な文字に対して求めておい
た同様の特徴的な量と比較し、最も類似するものを認識
結果として決定するというものになる。認識結果の候補
文字が複数になり、一つに絞り込めないときには、前後
の文字と組み合わせて、単語辞書と照合したり、さらに
は文法的な接続関係をチェックして、言語的に最も確か
らしい文字候補を選択するような手法もある。

【００３０】直接文字列バッファ５は、文字認識手段４
によって文字コード化された文字列を格納するバッファ
である。ＩＣメモリなどの記憶装置によって実現でき
る。バッファ内でのデータの表現方法は、例えば、文字
認識結果の文字コードと、文字の入力順番あるいは入力
された位置とを対応付けて記憶すればよい。また、文字
認識手段４において、認識結果を一意に定められなかっ
た場合などは、複数の文字候補を併せて格納するように
してもよい。

【００３１】学習メモリ１４は、必要な履歴情報を格納
する手段である。ＩＣメモリなどの記憶装置によって実
現できる。この学習メモリに格納する履歴情報は、具体
的には、ユーザに採用された予測文字列とそれに対応す
る直接文字列とのペアなどが考えられる。

【００３２】予測手段６は、直接文字列バッファ５内の
文字列の直後に続く文字列候補を生成する手段である。
例えば、直接文字列と前方一致する単語を単語辞書から
検索することで、単語レベルの予測が実現できる。すな
わち、直接文字列と前方部分一致した単語を単語辞書か
ら取り出し、その単語の前半である直接文字列と一致す
る部分を除去した残りが予測文字列となる（複数通りあ
る場合は、それらがすべて予測文字列の候補となる）。
図４は単語辞書６０の内容の例である。図４において、
単語は表記の文字コード順に並んでおり、例えば、直接
文字列が「トレ」のとき、それと前方一致する単語は、
点線の範囲６１の「トレー」「トレース」「トレード」
「トレーナー」「トレーニング」となる。したがって、
直接文字列「トレ」に対する予測文字列として「ー」
「ース」「ード」「ーナー」「ーニング」を生成でき
る。このような前方部分一致を検索するための単語辞書
の構造は、図５のような桁探索型が効率がよい。図５の
ような桁探索型の単語辞書６２を用いた場合は、直接文
字列に合わせて単語辞書６２を１文字目・２文字目とい
うようにたどると、それ以降の文字列が予測文字列に対
応する。つまり、図５では「トレ」に対する予測文字列
が点線の範囲６３として得られる。予測手段７は、さら
に、学習メモリ１４に履歴情報が格納されているときに
は、それを参照する。学習メモリ１４の利用の仕方とし
ては、例えば、まず学習メモリ１４を検索して、現在の
直接文字列バッファ５の内容に部分一致するような文字
列が学習メモリ１４内に存在する際には、それをもとに
予測を行ない、学習メモリ１４に存在しないときは、上
述のような予測手段７単独による予測を行なうといった
方法がある。その際、学習メモリ１４内の文字列のなか
で最近使われたものを優先してもよい。また、学習メモ
リ１４の履歴情報と単語辞書の情報とを組み合わせて総
合的に予測を行なってもよい。

【００３３】予測文字列バッファ７は、予測手段６によ
って生成された文字列候補を格納するバッファである。
ＩＣメモリなどの記憶装置によって実現できる。バッフ
ァ内では、予測文字列は文字コードの列として記憶す
る。予測文字列に複数の可能性があり得た場合は、それ
ら複数の予測文字列候補を格納する。複数の予測文字列
の間に、予測の確からしさに対応する順位が定められる
場合には、その順位の順に予測文字列を並べるか、また
は、各予測文字列に順位情報を付与しておく。

【００３４】表示手段１０は、ＣＲＴディスプレイや液
晶ディスプレイなどで実現できる。また、最近のペンコ
ンピュータなどのように、文字手書き手段１のタブレッ
トを液晶ディスプレイと兼用させた液晶表示タブレット
を用いてもよい。文字手書き手段１にタッチパネルを用
いた場合も、液晶表示タブレットの場合と同様に、文字
手書き手段１と表示手段１０を物理的に一体のものとし
て実現できる。この表示手段１０では、入力文字列領域
１００と予測文字列領域１０１を異なる区域として設け
る。

【００３５】表示情報バッファ８は、表示手段１０に表
示される情報を格納するバッファである。ＩＣメモリな
どの記憶装置によって実現できる。表示される情報は、
表示されるべき内容と、それが表示されるべき位置、お
よび、その属性（色など）などで表現できる。

【００３６】表示制御手段１１は、手書き文字バッファ
２の内容、および、直接文字列バッファ５の内容、およ
び、予測文字列バッファ７の内容、および、選択指示入
力手段３からの指示にもとづいて、表示情報バッファ８
の内容を構成し、表示手段１０の表示内容を制御する手
段である。この表示制御手段１１の制御方法を具体的に
述べると、次のようになる。まず、手書き文字バッファ
２内の軌跡データを、表示手段１０の入力文字列領域１
００に一時表示する。この軌跡データに対する文字認識
手段４の動作が完了したならば、一時表示した軌跡デー
タと置き換えて、直接文字列バッファ５内の対応する文
字列を、入力文字列領域１００に表示し直す。一方、予
測文字列領域１０１には、予測文字列バッファ７内の文
字列候補を表示する。そして、選択指示入力手段３か
ら、この予測文字列領域１０１の文字列を選択する指示
が入力されたときは、入力文字列領域１００内の文字列
の末尾に、その選択された予測文字列バッファ７内の一
文字列候補を追加して表示する。

【００３７】確定文字列メモリ１２は、表示手段１０の
入力文字列領域１００に表示された文字列を蓄積する手
段である。ＩＣメモリなどの記憶装置によって実現でき
る。入力文字列領域１００に表示できる文字列の量は、
表示手段１０のサイズに制限されて、文章のすべてを表
示しきれないので、随時、確定文字列メモリ１２に蓄積
してゆく。

【００３８】学習制御手段１３は、学習メモリ１４への
書き込みを制御する手段である。具体的には、例えば、
予測文字列領域内の文字列が選択・確定された際に、予
測文字列バッファ７内の文字列と直接文字列バッファ５
内の対応する部分文字列のペアを、学習メモリ１４に書
き込む。本実施例では、予測文字列領域１０１内の文字
列が選択・確定されたことは、選択指示入力手段３から
信号が入力されることで検知できる。学習制御手段１３
は、その検知信号や、その際の予測文字列と、それに対
応する直接文字列（の部分文字列）を、表示制御手段１
１を介して受け取る。

【００３９】図６と図７は、表示制御手段１１の実現例
のフローチャートである。また、図８は、表示例であ
る。これらの図を用いて、本実施例の動作例を説明す
る。

【００４０】図８の（ａ）は、まだ何も入力されていな
い状態である。入力文字列領域１００と予測文字列領域
１０１とが、異なる区域として設けられている。この状
態から、「トレーニング」という文字列を入力してゆく
過程を例として説明する。

【００４１】まず、図８の（ｂ）では、「ト」という文
字が手書きで書き込まれている。これは、文字手書き手
段１から手書き文字バッファ２に軌跡データが格納され
ていく段階で、図６のステップ１１０４が繰り返され
て、表示されたものである。

【００４２】手書き文字の一文字分が書き込まれると、
文字認識手段４の処理結果として、直接文字列バッファ
５に、「ト」の文字コードが格納される。その段階で、
図７のステップ１１０５でＹＥＳの判断がなされ、ステ
ップ１１０６によって、それまで表示されていた手書き
の「ト」に換えて、入力文字列領域１００には文字コー
ド化された「ト」が表示される。

【００４３】続いて、予測手段６によって、「ト」の後
に続く文字列が予測され、その文字列候補が予測文字列
バッファ７に格納される。その段階で、図７のステップ
１１０９・１１１０へと進み、予測文字列領域１０１に
は「ト」に続くと思われる文字列候補が表示される。そ
の段階の表示が図８の（ｃ）である。この段階で、予測
文字列領域１０１の文字列候補を選択することも可能で
あるが、その選択は行なわなかったものとして、動作例
の説明を続ける。

【００４４】「ト」に続いて「レ」を手書きで入力した
ところが、図８の（ｄ）である。「レ」が文字コード化
されて入力文字列領域１００の２文字目に表示し直され
ると、「トレ」に続くと予想される文字列候補が予測文
字列領域１０１に表示される。図８の（ｅ）は、その段
階での表示内容の例であり、その例では、予測文字列領
域１０１に表示された文字列候補のなかから、選択指示
入力手段３によって「ーニング」を選択している。

【００４５】図６のステップ１１１１からＹＥＳの方へ
進んだことになり、ステップ１１１２の段階で、選択さ
れた文字列候補「ーニング」は入力文字列領域１００の
方へ追加して表示される。その結果の状態が、図８の
（ｆ）である。

【００４６】この動作例の説明では、入力文字列領域１
００に一文字ずつの区画を用意したが、これは必ずしも
用意しなくてもよい。また、入力文字列領域１００と予
測文字列領域１０１の形状や位置関係なども、この例に
制限されるものではない。手書き文字の位置に合わせて
予測文字列領域１０１の位置をずらしたり、予測文字列
の候補の数に応じて予測文字列領域１０１のサイズを変
えることも考えられる。また、図８では、予測文字列領
域１０１には、予測文字列の部分のみを表示したが、入
力文字列領域１００の文字を併せて表示することも考え
られる（例えば「ーニング」ではなく「トレーニング」
と表示する）。また、次の文字が入力されたタイミング
と、画面に表示する文字の切り換えタイミングとの関係
も、複数通りの実現方法が考えられる。

【００４７】また、予測文字列領域１０１に表示する文
字列候補の並べ方も、いろいろなバリエーションがあり
得る（文字コード順、長さ順、なんらかの基準で定めた
優先順位の順など）。あるいは、文字列候補の数が、あ
らかじめ定めた値より多い場合には、それらのなかから
選択されることは少ないから、予測文字列領域１０１に
表示しないようにしてもよい。

【００４８】上記の動作例において、学習がどのように
働くかについても説明する。本実施例において学習制御
手段１３が動作するのは、選択指示入力手段３によって
予測文字列が選択されたタイミングである。すなわち、
図８の（ｅ）の段階で、学習制御手段１３が動作する。
この例において、その際に、学習メモリ１４に書き込ま
れる履歴情報は、直接文字列の「トレ」と予測文字列の
「ーニング」である。学習メモリ１４に「トレ」＋「ー
ニング」＝「トレーニング」が格納されたことによっ
て、次回、「ト」や「トレ」などに対する予測を行なう
場合に、単語辞書における「ト」や「トレ」で始まる単
語よりも、学習メモリ１４内の文字列「トレーニング」
が優先される。したがって、「トレーニング」を学習し
た直後では、ユーザが「ト」を手書きした段階で、予測
文字列の第一候補として「レーニング」が表示されるこ
とになり、「トレーニング」という文字列を繰り返し入
力する際には、入力効率がいっそう向上する。

【００４９】次に、第二の発明の一実施例について、図
面を用いて説明する。

【００５０】図２は、第二の発明の一実施例の構成を示
すブロック図である。

【００５１】構成要素のうち、文字手書き手段１、手書
き文字バッファ２、文字認識手段４、直接文字列バッフ
ァ５、学習メモリ１３、予測手段６、予測文字列バッフ
ァ７、表示情報バッファ８、確定文字列メモリ１２、学
習制御手段１３は、第一の発明の実施例と同じである。
第一の発明の実施例と異なる構成要素について説明す
る。

【００５２】表示手段２０は、第一の発明の表示手段１
０と同様に、ＣＲＴディスプレイや液晶ディスプレイな
どで実現でき、液晶表示タブレットやタッチパネルなど
を用いれば文字手書き手段１と表示手段１０を物理的に
一体のものとして実現することも可能である。第一の発
明の表示手段１０では、入力文字列領域１００と予測文
字列領域１０１を異なる区域として設けていたのに対し
て、この第二の発明の表示手段２０では、入力文字列領
域の直後に予測文字列領域をつなげて表示する。すなわ
ち、入力文字列領域＋予測文字列領域という区域２００
を設ける。

【００５３】重ね書き検出手段９は、文字手書き手段１
から書き込まれた手書き文字が、表示手段２０の予測文
字列領域に重ね書きされた場合を検出する。予測文字列
領域の座標範囲は、表示情報バッファ８から得られる。
したがって、重ね書き検出手段９は、手書き文字バッフ
ァ２に新たに書き込まれた軌跡データの座標値が、表示
情報バッファ８から得られる予測文字列領域の座標範囲
に含まれるか否かを比較判定し、含まれると判定された
場合に表示制御手段21へ検出信号を送るようにして実現
できる。

【００５４】表示制御手段２１は、手書き文字バッファ
２の内容、および、直接文字列バッファ５の内容、およ
び、予測文字列バッファ７の内容、および、重ね書き検
出手段９からの検出信号にもとづいて、表示情報バッフ
ァ８の内容を構成し、表示手段２０の表示内容を制御す
る手段である。この表示制御手段２１の制御方法を具体
的に述べると、次のようになる。まず、手書き文字バッ
ファ２内の軌跡データを、表示手段２０の入力文字列領
域に一時表示する。この軌跡データに対する文字認識手
段４の動作が完了したならば、一時表示した軌跡データ
と置き換えて、直接文字列バッファ５内の対応する文字
列を、入力文字列領域に表示し直す。一方、予測文字列
領域には、予測文字列バッファ７内の一文字列候補を表
示する。そして、重ね書き検出手段９から検出信号を受
けたときには、重ね書きされた位置の直前までの予測文
字列を入力文字列として確定させるとともに、その位置
以降の予測文字列は消去する。

【００５５】なお、学習制御手段１３そのものは、第一
の発明の実施例におけるものと同様であるが、学習制御
手段１３を動作させるタイミングの決定方法が、第一の
発明の実施例の場合と異なるので補足する。第一の発明
の実施例では、予測文字列領域内の文字列が選択・確定
されたことは、選択指示入力手段３から指示入力があっ
たことで検知できたが、本実施例では選択指示入力手段
３を構成要素として備えていない。本実施例において、
予測文字列領域内の文字列が選択・確定されたことは、
予測文字列領域に重ね書きされるのではなく、予測文字
列領域の直後の位置に手書き文字が書き込まれることで
検知できる。それは表示制御手段２１において検知で
き、その検知信号が学習制御手段１３へ送られること
で、学習制御手段１３が動作する。

【００５６】図９と図１０は、表示制御手段２１の実現
例のフローチャートである。また、図１１は表示例であ
る。これらの図を用いて、第二の発明の実施例の動作例
を説明する。

【００５７】図１１の（ａ）は、まだ何も入力されてい
ない状態である。第一の発明とは異なり、入力文字列領
域の区域と予測文字列領域の区域はあらかじめ分割され
てはいない。入力文字列領域と予測文字列領域は、とも
に区域２００のなかに表示されることになり、予測文字
列領域は入力文字列領域の直後に表示されることにな
る。例えば、図１１の（ｃ）や（ｅ）において反転表示
されている領域が予測文字列領域である。この状態か
ら、「トーナメントに」という文字列を入力してゆく過
程を例として説明する。

【００５８】まず、図１１の（ｂ）では、「ト」という
文字が手書きで書き込まれている。これは、文字手書き
手段１から手書き文字バッファ２に軌跡データが格納さ
れていく段階で、図９・図１０のステップ２１０２（Ｙ
ＥＳへ分岐）→ステップ２１０３→ステップ２１０４
（ＮＯへ分岐）→ステップ２１０９（ＹＥＳへ分岐）→
ステップ２１１０（ＮＯへ分岐）→ステップ２１０８→
ステップ２１１２（ＮＯへ分岐）→再度ステップ２１０
２へというループを繰り返して、入力文字列領域に表示
されたものである。

【００５９】手書き文字の一文字分が書き込まれると、
文字認識手段４の処理結果として、直接文字列バッファ
５に、「ト」の文字コードが格納される。その段階で、
図１０のステップ２１１２でＹＥＳの判断がなされ、ス
テップ２１１３によって、それまで表示されていた手書
きの「ト」に換えて、入力文字列領域には文字コード化
された「ト」が表示される。

【００６０】続いて、予測手段６によって、「ト」の後
に続く文字列が予測され、その文字列候補が予測文字列
バッファ７に格納される。その段階で、図１０のステッ
プ２１１６・２１１７へと進み、入力文字列領域の直後
に予測文字列の第一候補として「ースター」が表示され
る。この段階での表示が図１１の（ｃ）である。図１１
の表示例では、予測文字列領域を反転表示することで、
入力文字列領域と区別ができるようにしている。この区
別する方法は、反転表示に限らず、色を変えたり、アン
ダーラインを付与するなど様々な方法があり得る。ま
た、「ト」の直後に続く予測文字列の第一候補を「ース
ター」としたのは、図４の単語辞書６０の内容の例にお
いて、「ト」で始まる最初の単語が「トースター」であ
ったことによるが、予測文字列候補が多数ある場合に、
第一候補として予測文字列領域に何を表示するかは、図
１１の例のように単語辞書における並び順にもとづく方
法以外にも、予測文字列の長さにもとづく方法（最長文
字列を第一候補とするなど）、意味的な関係を考慮する
方法、学習にもとづく方法（以前に出現した文字列を優
先するなど）など、様々な方法があり得る。

【００６１】この段階で予測された文字列「トースタ
ー」は、もともと入力しようとしていた「トーナメン
ト」とは異なる。しかし、「トー」までは一致している
ので、「スター」以降を書き直せばよい。すなわち、２
文字目の「ー」は予測されたものを、そのまま採用でき
る。そこで、３文字目の「ス」の上に手書きで「ナ」を
重ね書きする。予測文字列領域に手書き文字を重ね書き
し始めると、図９のフローは、ステップ２１０２（ＹＥ
Ｓへ分岐）→ステップ２１０３→ステップ２１０４（Ｙ
ＥＳへ分岐）と流れることになる。そして、ステップ２
１０５によって、重ね書きした位置以降の予測文字列、
すなわち「スター」が消去される。さらに、ステップ２
１０６によって、重ね書きした位置より前の予測文字列
（この例では「ー」）が、入力文字列として確定され
る。そして、手書き文字「ナ」は、図１１の（ｂ）の
「ト」の場合と同様に、図９・図１０のステップ２１０
８→ステップ２１１２（ＮＯへ分岐）→ステップ２１０
２（ＹＥＳへ分岐）→ステップ２１０３→ステップ２１
０４（ＮＯへ分岐）→ステップ２１０９（ＹＥＳへ分
岐）→ステップ２１１０（ＮＯへ分岐）→再度ステップ
２１０８へというループを繰り返して、図１１の（ｄ）
のように表示される。

【００６２】手書きされた「ナ」が文字コード化されて
表示し直され、それに続く予測文字列が表示されたの
が、図１１の（ｅ）の段階である。入力文字列領域が
「トーナ」で、その直後に「メント」という予測文字列
領域が反転表示されている。

【００６３】この予測文字列は所望のものであるから、
図１１の（ｃ）→（ｄ）の場合のように重ね書きして変
更する必要はない。そこで、「トーナメント」の次の位
置に、新たに「に」を書き込む。図９・図１０での処理
のフローでは、ステップ２１０２（ＹＥＳへ分岐）→ス
テップ２１０３→ステップ２１０４（ＮＯへ分岐）→ス
テップ２１０９（ＹＥＳへ分岐）→ステップ２１１０
（ＹＥＳへ分岐）→ステップ２１１１→ステップ２１０
８という流れをとることになり、ステップ２１１１の段
階で、図１１の（ｅ）では予測文字列領域として表示さ
れていた「メント」が、入力文字列として確定される。
そして、手書き文字の「に」が入力文字列領域の末尾に
表示される。この段階での表示が、図１１の（ｆ）のよ
うになる。

【００６４】以上で、基本的な処理の流れは説明した
が、図１０のステップ２１１５からＹＥＳの分岐を行な
うケースについて補足する。そのような分岐を行なうの
は、例えば、図１１の（ｂ）から「ト」が文字コード化
されるよりも先に、次の手書き文字「ー」が文字手書き
手段１から書き込まれたようなケースである。その場合
は、「ト」が文字コード化されたところで、既に次の文
字が書き込まれているので、この実施例では、その文字
を無視したような予測は行なわない。すなわち、図１０
におけるステップ２１１６・２１１７は実行しないよう
にしている。

【００６５】なお、図１１の表示例では、入力文字列領
域や予測文字列領域に一文字ずつの区画を用意したが、
これは必ずしも用意しなくともよいのは、第一の発明の
実施例の場合と同様である。

【００６６】上記の動作例において、学習がどのように
働くかについても説明する。本実施例において学習制御
手段１３が動作するのは、予測文字列がそのまま確定さ
れたタイミングである。すなわち、図１１の（ｆ）の段
階で、学習制御手段１３が動作する。この例において、
その際に、学習メモリ１４に書き込まれる履歴情報は、
直接文字列の「トーナ」と予測文字列の「メント」であ
る。学習メモリ１４に「トーナ」＋「メント」＝「トー
ナメント」が格納されたことによって、次回、「ト」や
「トー」や「トーナ」などに対する予測を行なう場合
に、単語辞書における「ト」や「トー」や「トーナ」で
始まる単語よりも、学習メモリ１４内の文字列「トーナ
メント」が優先される。したがって、「トーナメント」
を学習した直後では、ユーザが「ト」を手書きした段階
で、予測文字列の第一候補として「ーナメント」が表示
されることになり、「トーナメント」という文字列を繰
り返し入力する際には、入力効率がいっそう向上する。

【００６７】さらに、第三の発明の一実施例について、
図面を用いて説明する。

【００６８】図３は、第三の発明の一実施例の構成を示
すブロック図である。

【００６９】構成要素のうち、文字手書き手段１、手書
き文字バッファ２、選択指示入力手段３、文字認識手段
４、直接文字列バッファ５、学習メモリ１４、予測手段
６、予測文字列バッファ７、表示情報バッファ８、確定
文字列メモリ１２は、第一の発明の第一の実施例と同じ
である。また、重ね書き検出手段９と表示手段２０と学
習制御手段１３は、第二の発明の実施例と同じである。
表示制御手段２２が、これまで説明済みのものとは異な
る。

【００７０】表示制御手段２２は、手書き文字バッファ
２の内容、および、直接文字列バッファ５の内容、およ
び、予測文字列バッファ７の内容、および、重ね書き検
出手段９からの検出信号、および、選択指示入力手段３
からの指示にもとづいて、表示情報バッファ８の内容を
構成し、表示手段２０の表示内容を制御する手段であ
る。この表示制御手段２２の制御方法を具体的に述べる
と、次のようになる。まず、手書き文字バッファ２内の
軌跡データを、表示手段２０の入力文字列領域に一時表
示する。この軌跡データに対する文字認識手段４の動作
が完了したならば、一時表示した軌跡データと置き換え
て、直接文字列バッファ５内の対応する文字列を、入力
文字列領域に表示し直す。一方、予測文字列領域には、
予測文字列バッファ７内の一文字列候補を表示する。そ
して、選択指示入力手段３から予測文字列領域に対する
選択指示が入力されたときには、予測文字列領域に予測
文字列の別候補を表示し直す。重ね書き検出手段９から
検出信号を受けたときには、重ね書きされた位置の直前
までの予測文字列を入力文字列として確定させるととも
に、その位置以降の予測文字列は消去する。すなわち、
第二の発明の実施例の表示制御手段２１に対して、予測
文字列領域に対する選択指示に応じて予測文字列の別候
補を表示させるような表示制御処理を加えたものであ
る。

【００７１】したがって、表示制御手段２２の実現例の
フローチャートは、第二の発明の表示制御手段２１の実
現例のフローチャートに、予測文字列領域に対する選択
指示に応じて予測文字列の別候補を表示させるステップ
を加えたものになる。その追加ステップは、図１２のフ
ローチャートのようになる。つまり、第三の発明の表示
制御手段２２の実現例のフローチャートは、図９と図１
０と図１２とから構成され、図１０のポイント４から図
１２のフローに移り、図１２のフローから図９のポイン
ト４へ続くという流れで、図１２の分の処理ステップが
追加される。

【００７２】この第三の発明の実施例では、第二の発明
の実施例と同様に図１１のような表示が行なえる。さら
に、追加した図１２のステップを用いると、図１３のよ
うな表示もなされることになる。図１３の（ａ）は、図
１１の（ｃ）に相当する。図１３の（ａ）のような状態
で、選択指示入力手段３から予測文字列領域の文字列候
補の選択指示が入力されると、図１２のステップ２２０
１によって、予測文字列領域に予測文字列の別候補が表
示される。予測文字列の別候補は予測文字列バッファ７
から得られる。この図１３の表示例では、予測文字列の
候補順位は、図４の単語辞書６０における単語の並び順
に合わせているので、予測文字列の候補は「ースター」
から「ースト」に変わっている。図１３では、（ａ）→
（ｂ）、（ｂ）→（ｃ）、（ｃ）→（ｄ）と、予測文字
列候補の選択指示が入力されるごとに、予測文字列領域
の表示内容（予測文字列の候補）が変化している。
（ｄ）の段階で所望の予測文字列が得られたことにな
る。そこで、その次の位置に、次の文字「に」を手書き
したのが、図１３の（ｅ）であり、この段階で図１１の
（ｆ）の段階と一致する。

【００７３】なお、予測文字列候補の選択指示を与える
際に、予測文字列における位置を含めて指示を与える方
法もある。例えば、直接文字列の「ト」に対して、予測
文字列が「ースター」となっている状態を想定する。こ
のとき、上記の実施例の説明では、予測文字列の候補と
して、図４の単語辞書６０における「ト」を先頭文字と
する全単語が対応する。それに対して、予測文字列候補
の選択指示で予測文字列領域の「ス」の位置を与えるこ
とにし、その位置より前の文字列は変化しないような候
補にのみ絞って表示するような制御も考えられる。その
場合は、図４の単語辞書６０で言えば、「トー」で始ま
る単語のみが、予測文字列の候補に該当することにな
る。

【００７４】また、選択指示入力手段３からは、予測文
字列領域に対する選択指示だけでなく、入力文字列領域
に対する選択指示も入力するようにしてもよい。その場
合、入力文字列領域の選択指示に対しては、文字認識手
段４で発生した別候補文字を表示するような方法が考え
られる。文字認識の別候補文字は、直接文字列バッファ
５から得るように構成できる。

【００７５】以上の説明では、予測手段６の実現方法と
して、単語辞書あるいは学習メモリ１４と部分一致照合
を行なう方法を述べた。単語辞書を利用した実現方法で
は、基本的に単語の後半の文字列の予測しか行なえな
い。しかし、予測手段６の実現方法は、他にも様々な方
法が考えられる。

【００７６】例えば、単語辞書を用いず、文字と文字の
連接確率を利用する方法がある。多量の文章を調査し
て、ある二文字組がどれくらいの頻度で出現するかは事
前に調べておくことができる。それにもとづいて、ある
文字の直後に出現する可能性の高い文字のリストを求め
ておくことができる。その文字の連接確率にもとづいて
出現可能性の高い文字を順に求め、それを予測文字列と
すればよい。

【００７７】別な方法としては、単語と単語の共起確率
を利用する方法が考えられる。例えば、「健康」の後に
は「管理」や「診断」などが出現しやすいというような
共起情報を辞書化しておき、それら共起語を予測文字列
とするものである。また、この共起しやすさは、単語と
単語の共起として整理しておく以外に、意味分類の近さ
のような形で整理しておく方法もある。

【００７８】単語の品詞にもとづいて、その直後に接続
しやすい語を予測文字列とする方法もある。例えば、名
詞の直後には「は」「が」「を」「に」などのような助
詞が接続しやすいので、それらを予測文字列とすればよ
い。その場合、既に同じ文で使用されている助詞は予測
候補から外す（あるいは候補順位を下げる）ようににし
てもよい。ある品詞の直後に接続し得る品詞・単語は、
従来の仮名漢字変換装置や形態素解析装置などで用いら
れている接続表（二つの単語あるいは品詞が接続可能か
どうかを記述したテーブル）を参照することで求められ
る。さらに、文型や構文パタンから予測する方法も考え
られる。

【００７９】単語ではなく、同一字種文字列を単位とし
て予測する方法もある。漢字列、片仮名列、平仮名列な
どのように、同一の字種が連続する単位で予測する。あ
らかじめ、多量の文章を調査するなどして、それに出現
する同一字種文字列の辞書（文字列辞書と呼ぶ）を作成
しておく。そして、単語辞書を利用した方法と同様に、
文字列辞書との部分一致照合を行なう。

【００８０】また、単語辞書や文字列辞書との部分一致
照合によって予測を行なう場合には、直接文字列の末尾
からどこまでを部分一致の対象とするかも予測の適切性
を決める要因になる。文章を連続入力する場面では、直
接文字列バッファ５には、ある程度長い文字列が格納さ
れる可能性がある。そのような場合は、直接文字列のす
べてを部分一致照合の対象とすると予測ができないこと
が多くなる。例えば、直接文字列バッファ５に「男子
ト」という文字列が格納された段階では、「男子トーナ
メント」のように「男子ト」で始まる文字列が辞書に存
在しなければ、直接文字列全体の「男子ト」を対象とし
た部分一致照合による予測は成功しない。しかし、その
際、「男子」の部分は取り除いて「ト」で始まる単語を
検索するならば予測が可能である。

【００８１】以下では、直接文字列の末尾から切り出し
た部分一致照合の対象とする文字列（上記の例では「男
子ト」や「ト」）を基本文字列と呼ぶ。直接文字列から
基本文字列を決める方法としては、例えば、次のような
ものが考えられる。ただし、本発明では、基本文字列の
決め方を、次に述べるものに限定してはいない。

【００８２】第一の方法は、直接文字列の末尾から、句
読点や改行などの区切り記号までの範囲、あるいは、予
測確定後に入力を開始した位置までの範囲を、基本文字
列とするものである。例えば、直接文字列が「本日は、
トーナ」であったら「トーナ」を基本文字列とする。あ
るいは、「男」に対して「男子」が予測され、それがユ
ーザにとって所望のものとして確定された直後に、「ト
ーナ」が書き込まれた場合には、「トーナ」を基本文字
列とする。

【００８３】第二の方法は、直接文字列を形態素解析
し、その直接文字列の末尾の単語あるいは未知語に対応
する文字列を、基本文字列とするものである。形態素解
析は、文字列を単語に分割し、各単語の品詞を認定する
処理である。例えば、直接文字列が「男子ト」で、その
形態素解析結果が「男子（名詞）／ト（未知語）」であ
ったとき、末尾の未知語である「ト」を基本文字列とす
る（期待される予測文字列は例えば「ーナメント」）。
あるいは、直接文字列が「合同トレー」で、その形態素
解析結果が「合同（名詞）／トレー（名詞）」であった
とき、その末尾の単語である「トレー」を基本文字列と
する（期待される予測文字列は例えば「ニング」）。な
お、単語辞書にもとづく場合だけではなく、共起や用例
・構文などにもとづいて予測を行なう場合なども考える
と、末尾の１単語に限らず、数語を選択した方がよい場
合もある。

【００８４】第三の方法は、直接文字列の末尾から同一
字種の連続する文字列範囲を、基本文字列とするもので
ある。例えば、直接文字列が「合同トレー」であれば片
仮名列の「トレー」が基本文字列となる（期待される予
測文字列は例えば「ニング」）。予測の方法として、前
述した同一字種文字列を集めた文字列辞書と部分一致照
合する方法を用いる場合、この方法により基本文字列を
定めると整合がよい。その場合は、例えば、直接文字列
が「本当かも」のとき、基本文字列が「かも」となり、
文字列辞書に「かもしれない」という文字列があれば、
「しれない」を予測文字列として示せる。

【００８５】また、３つの実施例では、学習メモリに格
納する履歴情報として、予測文字列領域内の文字列が選
択・確定された際に、予測文字列バッファ７内の文字列
と、直接文字列バッファ５内の対応する部分文字列との
ペアを格納するようにした。しかし、履歴情報として有
効な情報は他にも様々なものが考えられる。例えば、出
現した同一字種文字列や出現した単語の組み合わせなど
を履歴情報として格納するのも有効である。特に、予測
手段６の実現方法として、同一字種文字列にもとづいた
方法をとる場合には、出現した同一字種文字列を学習メ
モリ１４に格納して利用すると予測の精度が向上する。
その場合には、直接文字列バッファ５に新たに書き込ま
れた文字の字種が、その直前の文字の字種と異なったと
きに、学習制御手段１３が起動され、その直前までの同
一字種文字列を学習メモリ１４に書き込む。例えば、確
定文字列メモリ１２に蓄積されている文字列が「最近
は、ペンで操作可能なペンコンピュータ、ポータブル端
末、ワードプロセッサなどが市場に出てきている。」と
いう文字列だった場合、学習メモリ１４に書き込まれる
ことになる文字列は、「最近」「ペン」「操作可能」
「ペンコンピュータ」「ポータブル」「端末」「ワード
プロセッサ」「などが」「市場」「てきている」であ
る。この例において、同一字種文字列のうち１文字だけ
のものは予測に使えないので、学習メモリ１４には格納
しないことにした。また、すべての同一字種文字列を学
習せずに、漢字列と片仮名列だけというように種類を限
定することも考えられる。さらに、「は、」「コンピュ
ータ、」「端末、」「てきている。」のように、句読点
なども含めて学習する方法も考えられる。

【００８６】なお、表示制御手段のフローチャートにつ
いて、図７のステップ１１０８や図１０のステップ２１
１６では、予測手段６によって文字列候補が生成できな
かった場合に、無限ループに陥る恐れがある。しかし、
予測手段６が文字列候補を一つも生成できなかった場合
には、ダミーの候補文字列を予測文字列バッファ７にセ
ットするようにするとか、例えば句読点のように多くの
文字列に接続し得る文字をセットするとか、の処置を行
なえばよい。あるいは、ステップ１１０８やステップ２
１１６を、文字列候補の有無で分岐するように判定処理
を加えるようにすればよい。図６・図７・図９・図１０
・図１２に示したフローチャートは、表示制御手段の一
実現例であり、いろいろなバリエーションがあり得る。

【００８７】

【発明の効果】以上に述べたように、本発明によれば、
タブレットにスタイラスペンで文字を手書きし手書き文
字を文字認識することで文字を入力するようなタイプの
文字列入力装置について、従来に比べて、文字列の入力
速度・入力効率を大きく向上させることが可能となる。
具体的には、図８の動作例では、「トレ」という２文字
を手書きし、１回の選択指示を与えるだけで、「トレー
ニング」という６文字が入力できる。図１１の動作例で
も、手書きしているのは「ト」と「ナ」の２文字だけ
で、「トーナメント」という６文字が入力できている。
図１３の動作例では、「ト」の１文字を手書きし、３回
の選択指示を与えるだけで、「トーナメント」という６
文字が入力できている。加えて、学習が有効な場合に
は、１文字だけ手書きしただけで、所望の文字列が得ら
れる可能性もある。

【００８８】従来の同じようなタイプ（手書き文字認識
を用いるタイプ）の文字列入力装置では、入力する文字
の数だけ文字を手書きで書き込むのが原則であり、それ
と比較すると、手書きで書き込まなくてはならない文字
の数が大幅に減少する。現状では、手書き文字認識の認
識精度は必ずしも高くはなく、手書きで文字を書き込む
回数が減少することは、それだけ文字認識に失敗する文
字の数も減少することになり、入力効率という点で見れ
ば、さらに大きな効果がある。

【００８９】また、従来、文字列の一部を入力するだけ
で残りの部分を省略したという指示を与え、省略された
文字列を補完させるような入力手法もある。そのような
手法と本発明を比べると、省略箇所を明示的に指示する
手間が省ける分だけ、入力効率が高い。

【００９０】さらに、本発明では、予測した文字列が完
全に所望のものでなかった場合でも、所望の文字列と途
中まで一致していれば、その部分の入力を有効に利用で
きる。また、所望でなかった文字列も、一文字ずつ削除
するような手間は不要で、重ね書き操作が発生した時点
で、それ以降の文字列を瞬時に無効にできる。そのよう
な点でも、本発明は、高い入力効率を実現している。

【図面の簡単な説明】

【図１】第一の発明の一実施例の構成を示すブロック図
である。

【図２】第二の発明の一実施例の構成を示すブロック図
である。

【図３】第三の発明の一実施例の構成を示すブロック図
である。

【図４】単語辞書の内容の例を示す図である。

【図５】桁探索型の単語辞書の構成の例を示す図であ
る。

【図６】第一の発明の表示制御手段１１の実現例のフロ
ーチャートの一部である。

【図７】第一の発明の表示制御手段１１の実現例のフロ
ーチャートの一部である。

【図８】第一の発明の表示例を示す図である。

【図９】第二の発明の表示制御手段２１の実現例のフロ
ーチャートの一部である。

【図１０】第二の発明の表示制御手段２１の実現例のフ
ローチャートの一部である。

【図１１】第二の発明の表示例を示す図である。

【図１２】第三の発明の表示制御手段２２の実現例のフ
ローチャートの一部（第二の発明の表示制御手段２１と
異なる部分）である。

【図１３】第三の発明の表示例を示す図である。

【符号の説明】

１文字手書き手段２手書き文字バッファ３選択指示入力手段４文字認識手段５直接文字列バッファ６予測手段７予測文字列バッファ８表示情報バッファ９重ね書き検出手段１０（第一の発明の）表示手段１１（第一の発明の）表示制御手段１２確定文字列メモリ１３学習制御手段１４学習メモリ２０（第二の発明および第三の発明の）表示手段２１（第二の発明の）表示制御手段２２（第三の発明の）表示制御手段６０単語辞書６１単語辞書における「トレ」と前方一致した範囲６２桁探索型の単語辞書６３桁探索型の単語辞書における「トレ」に対する予
測文字列１００入力文字列領域１０１予測文字列領域２００入力文字列領域＋予測文字列領域の区域

───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (51)Int.Cl.⁶ 識別記号庁内整理番号ＦＩ技術表示箇所Ｇ０６Ｋ 9/62 Ｇ 0834−5Ｈ

Claims

【特許請求の範囲】

【請求項１】手書きされた文字の軌跡データを取り込む
文字手書き手段と、前記軌跡データを格納する手書き文
字バッファと、選択や確認の指示を入力する選択指示入
力手段と、前記軌跡データを文字認識して対応する文字
コードを求める文字認識手段と、前記文字認識手段によ
って文字コード化された文字列を格納する直接文字列バ
ッファと、必要な履歴情報を格納する学習メモリと、前
記学習メモリを参照して前記直接文字列バッファ内の文
字列の直後に続く文字列候補を生成する予測手段と、前
記予測手段によって生成された文字列候補を格納する予
測文字列バッファと、入力文字列領域と予測文字列領域
を異なる区域として有する表示手段と、前記表示手段に
表示される情報を格納する表示情報バッファと、前記手
書き文字バッファの内容および前記直接文字列バッファ
の内容および前記予測文字列バッファの内容および前記
選択指示入力手段からの指示にもとづいて前記表示情報
バッファの内容を構成し前記表示手段の表示内容を制御
する表示制御手段と、前記学習メモリへの書き込みを制
御する学習制御手段とを備えたことを特徴とする文字列
入力装置。
【請求項２】前記表示制御手段は、前記手書き文字バッ
ファ内の軌跡データを前記入力文字列領域に一時表示
し、該軌跡データに対する前記文字認識手段の動作が完
了したところで該軌跡データと置き換えて前記直接文字
列バッファ内の対応する文字列を前記入力文字列領域に
表示し直し、前記予測文字列領域には前記予測文字列バ
ッファ内の文字列候補を表示し、前記選択指示入力手段
から該予測文字列領域の文字列を選択する指示が入力さ
れたときは前記入力文字列領域内の文字列の末尾に選択
された前記予測文字列バッファ内の一文字列候補を追加
して表示するように、前記表示手段の表示内容を制御す
る請求項１記載の文字列入力装置。
【請求項３】前記学習制御手段は、前記予測文字列領域
内の文字列が選択・確定された際に、前記予測文字列バ
ッファ内の文字列と前記直接文字列バッファ内の対応す
る部分文字列とのペアを前記学習メモリに書き込むよう
にした請求項１記載の文字列入力装置。
【請求項４】前記予測手段は、前記直接文字列バッファ
内の文字列の末尾から、句読点や改行などの区切り記号
までの範囲あるいは予測確定後に入力を開始した位置ま
での範囲を抽出し、該抽出文字列と前方部分一致する文
字列を前記学習メモリあるいは単語辞書から検索するこ
とで、前記直接文字列バッファ内の文字列の直後に続く
文字列候補を生成するようにした請求項１記載の文字列
入力装置。
【請求項５】前記予測手段は、前記直接文字列バッファ
内の文字列を形態素解析し、該文字列の末尾の単語ある
いは未知語に対応する文字列と前方部分一致する文字列
を前記学習メモリあるいは単語辞書から検索すること
で、前記直接文字列バッファ内の文字列の直後に続く文
字列候補を生成するようにした請求項１記載の文字列入
力装置。
【請求項６】前記学習制御手段は、前記入力文字列領域
内から同一字種の連続する文字列を抽出して、該文字列
を前記学習メモリに書き込むようにした請求項１記載の
文字列入力装置。
【請求項７】前記予測手段は、前記直接文字列バッファ
内の文字列の末尾から同一字種の連続する文字列を抽出
し、該抽出文字列と前方部分一致する文字列を、前記学
習メモリあるいは頻出する同一字種文字列を格納した文
字列辞書から検索することで、前記直接文字列バッファ
内の文字列の直後に続く文字列候補を生成するようにし
た請求項１記載の文字列入力装置。
【請求項８】手書きされた文字の軌跡データを取り込む
文字手書き手段と、前記軌跡データを格納する手書き文
字バッファと、前記軌跡データを文字認識して対応する
文字コードを求める文字認識手段と、前記文字認識手段
によって文字コード化された文字列を格納する直接文字
列バッファと、必要な履歴情報を格納する学習メモリ
と、前記学習メモリを参照して前記直接文字列バッファ
内の文字列の直後に続く文字列候補を生成する予測手段
と、前記予測手段によって生成された文字列候補を格納
する予測文字列バッファと、入力文字列領域の直後に予
測文字列領域をつなげて表示する表示手段と、前記表示
手段に表示される情報を格納する表示情報バッファと、
前記手書きされた文字が前記予測文字列領域に重ね書き
された場合を検出する重ね書き検出手段と、前記手書き
文字バッファの内容および前記直接文字列バッファの内
容および前記予測文字列バッファの内容および前記重ね
書き検出手段からの検出信号にもとづいて前記表示情報
バッファの内容を構成し前記表示手段の表示内容を制御
する表示制御手段と、前記学習メモリへの書き込みを制
御する学習制御手段とを備えたことを特徴とする文字列
入力装置。
【請求項９】前記表示制御手段は、前記手書き文字バッ
ファ内の軌跡データを前記入力文字列領域に一時表示
し、該軌跡データに対する前記文字認識手段の動作が完
了したところで該軌跡データと置き換えて前記直接文字
列バッファ内の対応する文字列を前記入力文字列領域に
表示し直し、前記予測文字列領域には前記予測文字列バ
ッファ内の一文字列候補を表示し、前記重ね書き検出手
段から検出信号を受けたときには重ね書きされた位置の
直前までの予測文字列を入力文字列として確定させると
ともに該位置以降の予測文字列は消去するように、前記
表示手段の表示内容を制御する請求項８記載の文字列入
力装置。
【請求項１０】前記学習制御手段は、前記予測文字列領
域内の文字列が選択・確定された際に、前記予測文字列
バッファ内の文字列と前記直接文字列バッファ内の対応
する部分文字列とのペアを前記学習メモリに書き込むよ
うにした請求項８記載の文字列入力装置。
【請求項１１】前記予測手段は、前記直接文字列バッフ
ァ内の文字列の末尾から、句読点や改行などの区切り記
号までの範囲あるいは予測確定後に入力を開始した位置
までの範囲を抽出し、該抽出文字列と前方部分一致する
文字列を前記学習メモリあるいは単語辞書から検索する
ことで、前記直接文字列バッファ内の文字列の直後に続
く文字列候補を生成するようにした請求項８記載の文字
列入力装置。
【請求項１２】前記予測手段は、前記直接文字列バッフ
ァ内の文字列を形態素解析し、該文字列の末尾の単語あ
るいは未知語に対応する文字列と前方部分一致する文字
列を前記学習メモリあるいは単語辞書から検索すること
で、前記直接文字列バッファ内の文字列の直後に続く文
字列候補を生成するようにした請求項８記載の文字列入
力装置。
【請求項１３】前記学習制御手段は、前記入力文字列領
域内から同一字種の連続する文字列を抽出して、該文字
列を前記学習メモリに書き込むようにした請求項８記載
の文字列入力装置。
【請求項１４】前記予測手段は、前記直接文字列バッフ
ァ内の文字列の末尾から同一字種の連続する文字列を抽
出し、該抽出文字列と前方部分一致する文字列を、前記
学習メモリあるいは頻出する同一字種文字列を格納した
文字列辞書から検索することで、前記直接文字列バッフ
ァ内の文字列の直後に続く文字列候補を生成するように
した請求項８記載の文字列入力装置。
【請求項１５】手書きされた文字の軌跡データを取り込
む文字手書き手段と、前記軌跡データを格納する手書き
文字バッファと、選択や確認の指示を入力する選択指示
入力手段と、前記軌跡データを文字認識して対応する文
字コードを求める文字認識手段と、前記文字認識手段に
よって文字コード化された文字列を格納する直接文字列
バッファと、必要な履歴情報を格納する学習メモリと、
前記学習メモリを参照して前記直接文字列バッファ内の
文字列の直後に続く文字列候補を生成する予測手段と、
前記予測手段によって生成された文字列候補を格納する
予測文字列バッファと、入力文字列領域の直後に予測文
字列領域をつなげて表示する表示手段と、前記表示手段
に表示される情報を格納する表示情報バッファと、前記
手書きされた文字が前記予測文字列領域に重ね書きされ
た場合を検出する重ね書き検出手段と、前記手書き文字
バッファの内容および前記直接文字列バッファの内容お
よび前記予測文字列バッファの内容および前記重ね書き
検出手段からの検出信号および前記選択指示入力手段か
らの指示にもとづいて前記表示情報バッファの内容を構
成し前記表示手段の表示内容を制御する表示制御手段
と、前記学習メモリへの書き込みを制御する学習制御手
段とを備えたことを特徴とする文字列入力装置。
【請求項１６】前記表示制御手段は、前記手書き文字バ
ッファ内の軌跡データを前記入力文字列領域に一時表示
し、該軌跡データに対する前記文字認識手段の動作が完
了したところで該軌跡データと置き換えて前記直接文字
列バッファ内の対応する文字列を前記入力文字列領域に
表示し直し、前記予測文字列領域には前記予測文字列バ
ッファ内の一文字列候補を表示し、前記選択指示入力手
段から該予測文字列領域に対する選択指示が入力された
ときには該予測文字列領域に予測文字列の別候補を表示
し直し、前記重ね書き検出手段から検出信号を受けたと
きには重ね書きされた位置の直前までの予測文字列を入
力文字列として確定させるとともに該位置以降の予測文
字列は消去するように、前記表示手段の表示内容を制御
する請求項１５記載の文字列入力装置。
【請求項１７】前記学習制御手段は、前記予測文字列領
域内の文字列が選択・確定された際に、前記予測文字列
バッファ内の文字列と前記直接文字列バッファ内の対応
する部分文字列とのペアを前記学習メモリに書き込むよ
うにした請求項１５記載の文字列入力装置。
【請求項１８】前記予測手段は、前記直接文字列バッフ
ァ内の文字列の末尾から、句読点や改行などの区切り記
号までの範囲あるいは予測確定後に入力を開始した位置
までの範囲を抽出し、該抽出文字列と前方部分一致する
文字列を前記学習メモリあるいは単語辞書から検索する
ことで、前記直接文字列バッファ内の文字列の直後に続
く文字列候補を生成するようにした請求項１５記載の文
字列入力装置。
【請求項１９】前記予測手段は、前記直接文字列バッフ
ァ内の文字列を形態素解析し、該文字列の末尾の単語あ
るいは未知語に対応する文字列と前方部分一致する文字
列を前記学習メモリあるいは単語辞書から検索すること
で、前記直接文字列バッファ内の文字列の直後に続く文
字列候補を生成するようにした請求項１５記載の文字列
入力装置。
【請求項２０】前記学習制御手段は、前記入力文字列領
域内から同一字種の連続する文字列を抽出して、該文字
列を前記学習メモリに書き込むようにした請求項１５記
載の文字列入力装置。
【請求項２１】前記予測手段は、前記直接文字列バッフ
ァ内の文字列の末尾から同一字種の連続する文字列を抽
出し、該抽出文字列と前方部分一致する文字列を、前記
学習メモリあるいは頻出する同一字種文字列を格納した
文字列辞書から検索することで、前記直接文字列バッフ
ァ内の文字列の直後に続く文字列候補を生成するように
した請求項１５記載の文字列入力装置。