JPH11338858A - Device and method for predicting input and storage medium recording input predictive program - Google Patents
Device and method for predicting input and storage medium recording input predictive programInfo
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- JPH11338858A JPH11338858A JP10141217A JP14121798A JPH11338858A JP H11338858 A JPH11338858 A JP H11338858A JP 10141217 A JP10141217 A JP 10141217A JP 14121798 A JP14121798 A JP 14121798A JP H11338858 A JPH11338858 A JP H11338858A
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Abstract
Description
【０００１】[0001]
【発明の属する技術分野】本発明は、パーソナルコンピ
ュータやワードプロセッサ等で日本語文書を作成するた
めに使用される日本語入力システムにおいて、ユーザが
入力した文字列を基に、それに続いてユーザが入力しよ
うとする文字列を予測する入力予測装置に係り、特に日
本語とその他の言語（例えば英語）の文字列の入力予測
を同時に行う入力予測装置と、この装置に用いられる入
力予測方法及び入力予測プログラムを記録した記録媒体
に関する。BACKGROUND OF THE INVENTION 1. Field of the Invention The present invention relates to a Japanese input system used for creating a Japanese document on a personal computer, a word processor, or the like. BACKGROUND OF THE INVENTION 1. Field of the Invention The present invention relates to an input prediction device for predicting a character string to be attempted, and in particular, to an input prediction device for simultaneously performing input prediction of character strings in Japanese and other languages (for example, English), and an input prediction method and input prediction used in the device. The present invention relates to a recording medium on which a program is recorded.
【０００２】[0002]
【従来の技術】入力予測（文字列予測）とは、最初の数
文字が入力された時点で単語辞書等を検索し、その数文
字で始まる文字列（単語）を抽出するという文字入力方
法である。このような入力予測に関しては、例えば特願
平６−６００６２号公報などに開示されているものが知
られている。2. Description of the Related Art Input prediction (character string prediction) is a character input method in which a word dictionary or the like is searched when the first few characters are input, and a character string (word) starting with the several characters is extracted. is there. With respect to such input prediction, for example, one disclosed in Japanese Patent Application No. 6-60062 is known.
【０００３】上記公報には、例えば慣用文「喧嘩過ぎて
の空威張り」を表示させる場合において、慣用文の読み
仮名の始めの数文字「けんかすぎ」を検索文字列として
入力する。入力された検索文字列が記憶手段に格納され
ると共に、表示手段に表示される。[0003] In the above-mentioned publication, for example, in the case of displaying a conventional sentence "emptiness after fighting", the first few characters "fighting" of the reading kana of the conventional sentence are input as a search character string. The input search character string is stored in the storage means and displayed on the display means.
【０００４】ここで、ユーザが検索を指示すると、検索
手段が記憶手段に格納された検索文字列に基づいて慣用
文辞書を検索する。読み仮名部に検索文字列を含む慣用
文が見つかると、該当する慣用文が１つだけであるか否
かが判定される。１つだけであると、その読み仮名に対
応した慣用文の漢字表記が検索文字列の代わりに表示さ
れる。また、検索文字列を含む慣用文が複数あると、検
索文字列が補完手段へ引き渡される。補完手段が検索文
字列を超えて各慣用文に共通の文字位置まで換言すれ
ば、検索文字列だけで確定可能な文字位置まで検索文字
列を補完して表示手段へ渡す。Here, when the user instructs a search, the search means searches the customary sentence dictionary based on the search character string stored in the storage means. When an idiomatic sentence containing the search character string is found in the reading kana part, it is determined whether there is only one corresponding idiomatic sentence. If there is only one, the kanji notation of the idiomatic sentence corresponding to the kana is displayed instead of the search character string. If there are a plurality of idioms including the search character string, the search character string is passed to the complementing means. If the complementing means rephrases beyond the search character string to a character position common to each idiom, the search character string is complemented to a character position that can be determined only by the search character string and passed to the display means.
【０００５】例えば、検索文字列「けんかすぎ」を読み
仮名として含む慣用文が「けんかすぎてのからいばり」
と「けんかすぎてのぼうちぎり」の２つだけであり、文
字列「けんかすぎての」までが両者に共通であると、検
索文字列として「けんかすぎ」までしか入力しないこと
と、「けんかすぎての」までを入力したことは同意義と
なり、補完手段は検索文字列「けんかすぎ」に「ての」
を補完し、その補完後の文字列「けんかすぎての」が表
示される。For example, an idiomatic sentence containing the search character string “Kenkaji” as a kana reading “Kanagiri Karakari”
If the search string is "Kanka Togoshi", and only the character string "Kenka Togano" is common to both, it is necessary to input only up to "Kenka Togaki" as a search string. Entering up to "Togino" is equivalent, and the complementing means is to add "Teno" to the search string
Is complemented, and the complemented character string "Kanka Togano" is displayed.
【０００６】その後、ユーザが補完後の文字列「けんか
すぎての」に続く次の文字列「か」を入力すると、次の
検索文字列として「けんかすぎてのか」が表示される。
その検索文字列に基づいて慣用文辞書が検索され、読み
仮名部に検索文字列「けんかすぎてのか」を含む慣用文
が１つだけであるか否かが判定される。該当する慣用文
が１つだけの場合は、その慣用文の漢字表記の「喧嘩過
ぎての空威張り」が検索文字列「けんかすぎてのか」の
代わりに表示される。After that, when the user inputs the next character string “KA” following the complemented character string “KANKAGA”, “KAGA” is displayed as the next search character string.
An idiomatic sentence dictionary is searched based on the search string, and it is determined whether or not there is only one idiomatic sentence including the search string "Is it too bad?" If there is only one corresponding idiom, the kanji notation of "the quarrel after the fight" is displayed instead of the search string "whether it's too bad".
【０００７】このように、ユーザが入力したい慣用文の
読みの一部を入力した時点で、システムがその後に続く
慣用文を予測してユーザに提示する。ユーザは提示され
た予測候補を選択して入力を続ける。選択するだけで入
力が行えるので、ユーザの入力文字数が減り、入力効率
が向上する。As described above, when the user inputs a part of the reading of the idiomatic sentence that the user wants to input, the system predicts the idiomatic sentence that follows and presents it to the user. The user selects the presented prediction candidate and continues inputting. Since input can be performed only by selecting, the number of characters input by the user is reduced, and input efficiency is improved.
【０００８】[0008]
【発明が解決しようとする課題】上記したように、従
来、ユーザが入力したかな漢字変換のための読み文字列
の一部を使って、日本語入力システムがその後に続く文
字列を予測して、その予測候補を提示し、ユーザはその
提示された予測候補の中から最適な候補を選択してい
た。これにより、読み文字列のすべてを入力せずに、文
書を作成することができた。As described above, conventionally, a Japanese input system predicts a character string that follows by using a part of a character string read by a user for kana-kanji conversion, The prediction candidate is presented, and the user has selected an optimal candidate from the presented prediction candidates. As a result, a document could be created without inputting all of the reading character strings.
【０００９】しかしながら、従来の入力予測では、ユー
ザが入力した日本語の読み文字列（仮名文字列）の字づ
らだけを見て、その後に続く日本語の文字列（単語）を
予測する方式であったため、日本語で入力された読み文
字列を使って、英単語などの他の言語の文字列を同時に
予測することはできはなかった。このため、例えば英単
語混じりの日本語文を作成する場合などに、非常に不具
合であるなどの問題があった。[0009] However, in the conventional input prediction, a method is used in which only the spelling of a Japanese reading character string (a kana character string) input by a user is observed, and a subsequent Japanese character string (word) is predicted. Therefore, it was not possible to simultaneously predict a character string in another language such as an English word using a reading character string input in Japanese. For this reason, for example, when a Japanese sentence containing English words is created, there has been a problem that it is extremely inconvenient.
【００１０】本発明は上記の課題を解決するためになさ
れたもので、日本語で入力された読み文字列から日本語
とその他の言語（例えば英語）の文字列を同時に予測
し、その両方の予測候補をユーザに提示することがで
き、また、かな入力モードで入力シフトの切り替え操作
なしでアルファベット入力を行うことのできる入力予測
装置、入力予測方法及び入力予測プログラムを記録した
記録媒体を提供することを目的とする。SUMMARY OF THE INVENTION The present invention has been made to solve the above-mentioned problem, and simultaneously predicts a character string in Japanese and another language (for example, English) from a reading character string input in Japanese. Provided is an input prediction device, an input prediction method, and a recording medium that records an input prediction program that can present a prediction candidate to a user and that can perform alphabet input without switching input shifts in a kana input mode. The purpose is to:
【００１１】[0011]
【課題を解決するための手段】本発明は、入力された文
字列を基に、それに続く文字列を予測する入力予測装置
であって、読み文字列を入力する入力手段と、日本語を
第１の言語とし、その第１の言語に関する単語情報を記
憶した第１の単語辞書と、日本語とは別に、アルファベ
ットで読み入力を行う第２の言語に関する単語情報を記
憶した第２の単語辞書と、上記入力手段によって入力さ
れた読み文字列の仮名文字列に基づいて上記第１の単語
辞書を検索して第１の言語の入力予測処理を行うと共
に、当該入力読み文字列のアルファベット文字列に基づ
いて上記第２の単語辞書を検索して第２の言語の入力予
測処理を行う予測制御手段と、この予測制御手段の第１
の言語の入力予測処理によって得られた予測候補と第２
の言語の入力予測処理によって得られた予測候補を当該
入力読み文字列に対する予測結果として出力する予測候
補出力手段とを具備したものである。SUMMARY OF THE INVENTION The present invention relates to an input predicting apparatus for predicting a character string that follows based on an input character string, comprising: an input means for inputting a reading character string; A first word dictionary that stores word information about the first language and a second word dictionary that stores word information about a second language that is read and input in alphabets separately from Japanese Searching the first word dictionary based on the kana character string of the reading character string input by the input means to perform an input prediction process of the first language, and the alphabet character string of the input reading character string Predictive control means for searching the second word dictionary on the basis of the above and performing input predictive processing of a second language;
Prediction candidates obtained by the input prediction processing of the language
And a prediction candidate output unit for outputting a prediction candidate obtained by the input prediction processing of the language as a prediction result for the input read character string.
【００１２】このような構成によれば、読み文字列が入
力されると、その読み文字列の仮名文字列に基づいて第
１の言語の入力予測が行われると共に、当該入力読み文
字列のアルファベット文字列に基づいて第２の言語の入
力予測が行われる。そして、この第１の言語の入力予測
によって得られた予測候補と第２の言語の入力予測によ
って得られた予測候補が当該入力読み文字列に対する予
測結果として出力される。According to such a configuration, when a reading character string is input, an input prediction in the first language is performed based on the kana character string of the reading character string, and the alphabet of the input reading character string is determined. The input prediction of the second language is performed based on the character string. Then, a prediction candidate obtained by the input prediction in the first language and a prediction candidate obtained by the input prediction in the second language are output as prediction results for the input read character string.
【００１３】このように、日本語の読み文字列を使って
行っていた入力予測処理に加えて、同じ読み文字列から
例えば英語などの他の言語の入力予測処理を行うことが
できるため、英単語混じりの日本語文を作成する場合な
どにおいて、英語の予測候補を使って効率良く入力でき
るようになる。As described above, in addition to the input prediction processing performed using the Japanese reading character string, the input prediction processing of another language such as English can be performed from the same reading character string. In the case of creating a Japanese sentence containing words, for example, it is possible to input efficiently using English prediction candidates.
【００１４】また、本発明において、上記予測制御手段
は、入力された読み文字列の入力モードをチェックし、
かな入力モードの場合にはキーボード上の英文字／仮名
文字の対応から当該読み文字列のアルファベット文字列
を取得し、そのアルファベット文字列に基づいて上記第
２の単語辞書を検索して第２の言語の入力予測処理を行
うことを特徴とする。In the present invention, the prediction control means checks an input mode of the input character string,
In the case of the kana input mode, an alphabet character string of the reading character string is obtained from the correspondence between the English character and the kana character on the keyboard, and the second word dictionary is searched based on the alphabet character string, and the second word dictionary is searched. Characteristic input prediction processing is performed.
【００１５】このような構成によれば、かな入力モード
において、キーボード上の英文字／仮名文字の対応から
当該読み文字列のアルファベット文字列が作成され、そ
のアルファベット文字列に基づいて第２の言語の入力予
測処理が行われる。したがって、かな入力モード時に入
力シフトの繰り替え操作を行わずとも、第２の言語の予
測候補を利用してアルファベット文字列を入力すること
ができる。According to such a configuration, in the kana input mode, an alphabet character string of the read character string is created from the correspondence between the English character and the kana character on the keyboard, and the second language is created based on the alphabet character string. Is performed. Therefore, the alphabet character string can be input using the prediction candidate of the second language without performing the input shift repetition operation in the kana input mode.
【００１６】[0016]
【発明の実施の形態】以下、図面を参照して本発明の一
実施形態を説明する。図１は本発明の一実施形態に係る
入力予測装置を適用した文書作成装置のシステム構成を
示すブロック図である。なお、本実施形態における文書
作成装置は、例えば磁気ディスク等の記録媒体に記録さ
れたプログラムを読み込み、このプログラムによって動
作が制御されるコンピュータによって実現される。DETAILED DESCRIPTION OF THE PREFERRED EMBODIMENTS An embodiment of the present invention will be described below with reference to the drawings. FIG. 1 is a block diagram showing a system configuration of a document creation device to which an input prediction device according to an embodiment of the present invention is applied. The document creation apparatus according to the present embodiment is realized by a computer that reads a program recorded on a recording medium such as a magnetic disk and the operation of which is controlled by the program.
【００１７】図１に示すように、本実施形態における文
書作成装置は、ＣＰＵ１１、メモリ１２、入力装置１
３、表示装置１４、外部記憶装置１５、印刷装置１６、
通信装置１７によって構成される。As shown in FIG. 1, a document creation device according to the present embodiment includes a CPU 11, a memory 12, an input device 1,
3, display device 14, external storage device 15, printing device 16,
The communication device 17 is provided.
【００１８】ＣＰＵ１１は、本装置の動作全体を制御す
るものであり、メモリ１２に格納されたプログラムの起
動で動作する。なお、メモリ１２に格納されたプログラ
ムに基づいて実現される機能としては、アプリケーショ
ンプログラムによるワードプロセッサ等がある。The CPU 11 controls the entire operation of the present apparatus, and operates by activating a program stored in the memory 12. The functions realized based on the program stored in the memory 12 include a word processor by an application program.
【００１９】メモリ１２は、例えばＲＯＭやＲＡＭから
なり、本装置で使用される各種プログラムやフォント等
のデータを格納する。このメモリ１２には、ワードプロ
セッサを実現するアプリケーションプログラムなどのプ
ログラムデータを格納するためのプログラム領域１２ａ
の他、入力バッファ１２ｂ、候補バッファ１２ｃ、文書
バッファ１２ｄなどが設けられている。The memory 12 is composed of, for example, a ROM or a RAM, and stores various programs and data such as fonts used in the apparatus. The memory 12 has a program area 12a for storing program data such as an application program for realizing a word processor.
In addition, an input buffer 12b, a candidate buffer 12c, a document buffer 12d, and the like are provided.
【００２０】入力バッファ１２ｂは、文書作成のために
入力された読み文字列に関する情報を格納する。候補バ
ッファ１２ｃは、入力予測機能によって予測結果として
得られた予測候補を格納する。文書バッファ１２ｄは、
入力予測機能を利用して作成された文書データを格納す
る。The input buffer 12b stores information relating to a character string read for document creation. The candidate buffer 12c stores a prediction candidate obtained as a prediction result by the input prediction function. The document buffer 12d
Stores document data created using the input prediction function.
【００２１】入力装置１３は、キーボードからなり、本
装置に対する指示やデータの入力を行うものである。こ
の入力装置１３には、仮名文字あるいは英文字を入力す
るための「文字」キーや、「カーソル」キー、かな漢字
変換を指示するための「変換」キー、入力モード（ロー
マ字入力モード／かな入力モード）などのモード設定を
行うための「モード設定」キーなどが設けられている。The input device 13 is composed of a keyboard and is used to input instructions and data to the apparatus. The input device 13 includes a “character” key for inputting a kana character or an English character, a “cursor” key, a “conversion” key for instructing kana-kanji conversion, and an input mode (a Roman character input mode / a kana input mode). ) Is provided with a "mode setting" key for performing mode setting.
【００２２】表示装置１４は、例えばＣＲＴ (Cathode
Ray Tube) やＬＣＤ (Liquid Crystal Display) からな
り、入力装置１３を通じて入力された読み文字列や、そ
の読み文字列に対応する予測候補などの表示を行う。The display device 14 is, for example, a CRT (Cathode
It comprises a Ray Tube) and an LCD (Liquid Crystal Display), and displays a reading character string input through the input device 13 and prediction candidates corresponding to the reading character string.
【００２３】外部記憶装置１５は、例えばＨＤＤ (Hard
Disk Drive)やＣＤ−ＲＯＭ(Compact Disc Read Only
Memory) からなり、各種プログラムや文書などのデータ
を保存する。この外部記憶装置１５には、ワードプロセ
ッサを実現するためのアプリケーションプログラムの
他、かな漢字変換処理に使用するかな漢字変換辞書や、
入力予測プログラム、入力予測用の単語辞書（日本語入
力予測辞書と英語入力予測辞書）などのデータも含まれ
る。The external storage device 15 is, for example, an HDD (Hard
Disk Drive) and CD-ROM (Compact Disc Read Only)
Memory) and stores data such as various programs and documents. The external storage device 15 includes an application program for realizing a word processor, a kana-kanji conversion dictionary used for kana-kanji conversion processing,
Data such as an input prediction program and word dictionaries for input prediction (Japanese input prediction dictionary and English input prediction dictionary) are also included.
【００２４】印刷装置１６は、文書の印刷等を行うため
に用いられる。この印刷装置１６としては、本装置に内
蔵されたものでも、外付けにて接続されるものでも良
い。また、通信装置１７は、例えば構内ＬＡＮ (Local
Area Network) や通信ネットワーク等を介して外部装置
とのデータの送受信制御を行う。The printing device 16 is used for printing a document or the like. The printing device 16 may be built in the printing apparatus or may be connected externally. The communication device 17 is, for example, a private LAN (Local
It controls the transmission and reception of data with external devices via an Area Network) or a communication network.
【００２５】次に、図１に示すシステム構成によって実
現される文書作成装置の機能構成について説明する。図
２は図１のシステム構成によって実現される文書作成装
置の機能構成を示すブロック図である。図２に示すよう
に、本実施形態における文書作成装置は、入力部２１、
制御部２２、出力部２３、変換部２４、かな漢字変換辞
書２５、データ記憶部２６、入力予測部２７、入力予測
辞書２８を有する。Next, a functional configuration of the document creating apparatus realized by the system configuration shown in FIG. 1 will be described. FIG. 2 is a block diagram showing a functional configuration of the document creating apparatus realized by the system configuration of FIG. As shown in FIG. 2, the document creation device according to the present embodiment includes an input unit 21,
It has a control unit 22, an output unit 23, a conversion unit 24, a kana-kanji conversion dictionary 25, a data storage unit 26, an input prediction unit 27, and an input prediction dictionary 28.
【００２６】入力部２１は、読み文字列やファンクショ
ンなどのデータを入力する。制御部２２は、入力部２１
からの入力データに基づいて各処理部２４、２７などを
制御したり、出力部２３を制御するものであり、ここで
は入力された読み文字列に基づいて日本語入力予測処理
と英語入力予測処理を行う。出力部２３は、入力された
読み文字列や、かな漢字変換結果、入力予測機能の出力
結果である予測候補などの表示を行う。The input section 21 inputs data such as a read character string and a function. The control unit 22 includes an input unit 21
It controls each of the processing units 24 and 27 and the like based on the input data from the PC, and controls the output unit 23. Here, the Japanese input prediction process and the English input prediction process are performed based on the input read character string. I do. The output unit 23 displays an input read character string, a kana-kanji conversion result, a prediction candidate that is an output result of the input prediction function, and the like.
【００２７】変換部２４は、かな漢字変換辞書２５を参
照して入力読み文字列をかな漢字混じり文に変換する。
かな漢字変換辞書２５は、読みとその読みに対応する見
出しなど、かな漢字変換処理に必要な単語情報を記憶し
ている。The conversion unit 24 converts the input read character string into a kana-kanji mixed sentence with reference to the kana-kanji conversion dictionary 25.
The kana-kanji conversion dictionary 25 stores word information necessary for kana-kanji conversion processing, such as readings and headings corresponding to the readings.
【００２８】データ記憶部２６は、入力予測結果として
得られた予測候補などを記憶する他、入力モード（ロー
マ字入力モード／かな入力モード）に基づいて、読みデ
ータ、入力データ、アルファベットデータ、文字数、読
み文字列に対応する入力データ位置などからなる読み文
字列管理データ（図５参照）を記憶する。The data storage unit 26 stores prediction candidates and the like obtained as the result of input prediction, and based on input modes (Roman alphabet input mode / Kana input mode), reads data, input data, alphabet data, the number of characters, It stores the read character string management data (see FIG. 5) including the input data position corresponding to the read character string.
【００２９】入力予測部２７は、制御部２２からの指示
により、入力予測辞書２８を参照して入力読み文字列に
基づく入力予測処理を行うものであり、本実施形態で
は、入力読み文字列に基づいて日本語と英語の両方の入
力予測処理を行う。The input predicting unit 27 performs an input predicting process based on the input reading character string by referring to the input prediction dictionary 28 in accordance with an instruction from the control unit 22. Based on both Japanese and English input prediction processing.
【００３０】入力予測辞書２８は、予測文字列とそれに
対応する読み文字列など、入力予測処理に必要な単語情
報を記憶しており、本実施形態では、日本語入力予測用
の日本語入力予測辞書２８ａ（図３参照）と英語入力予
測用の英語入力予測辞書２８ｂ（図４参照）を有する。The input prediction dictionary 28 stores word information necessary for input prediction processing, such as a predicted character string and a corresponding read character string. In the present embodiment, the Japanese input prediction dictionary for Japanese input prediction is used. It has a dictionary 28a (see FIG. 3) and an English input prediction dictionary 28b (see FIG. 4) for English input prediction.
【００３１】図３は日本語入力予測辞書２８ａの構成を
示す図である。日本語入力予測辞書２８ａは、日本語の
入力予測処理に用いられる単語辞書であって、日本語に
関する単語情報として、予測文字列、読み文字列、頻度
情報、品詞情報が記憶されている。なお、頻度情報は、
その予測文字列の使用頻度（選択された回数）を示すも
ので、予測候補を表示する際の出力順位の指標として用
いられる。FIG. 3 is a diagram showing the structure of the Japanese input prediction dictionary 28a. The Japanese input prediction dictionary 28a is a word dictionary used for Japanese input prediction processing, and stores a predicted character string, a read character string, frequency information, and part of speech information as word information regarding Japanese. The frequency information is
It indicates the frequency of use of the predicted character string (the number of times it has been selected), and is used as an index of the output order when displaying the prediction candidates.
【００３２】また、図３の例では、予測文字列としてカ
タカナに関する単語しか示されていないが、ひらがなに
関する単語も同様にして登録されているものとする。図
４は英語入力予測辞書２８ｂの構成を示す図である。In the example of FIG. 3, only words related to katakana are shown as predicted character strings, but words related to hiragana are also registered in the same manner. FIG. 4 is a diagram showing a configuration of the English input prediction dictionary 28b.
【００３３】英語入力予測辞書２８ｂは、英語の入力予
測処理に用いられる単語辞書であって、英語に関する単
語情報として、予測文字列、読み文字列、頻度情報、品
詞情報が記憶されている。なお、頻度情報は、その予測
文字列の使用頻度（選択された回数）を示すもので、予
測候補を表示する際の出力順位の指標として用いられ
る。The English input prediction dictionary 28b is a word dictionary used for English input prediction processing, and stores a predicted character string, a read character string, frequency information, and part of speech information as word information relating to English. The frequency information indicates the frequency of use of the predicted character string (the number of times the character string has been selected), and is used as an index of the output order when displaying the prediction candidates.
【００３４】図５はデータ記憶部２６の読み文字列管理
データの構成を示す図である。図５（ａ）はローマ字入
力モードで「おぺｒ」（ｏｐｅｒ）と入力した場合の管
理データを示している。「おぺｒ」はローマ字入力モー
ドで入力された読み文字列「ｏｐｅｒ」をローマ字かな
変換した後の文字列であり、最後の「ｒ」はローマ字か
な変換の途中である。図５（ｂ）はかな入力モードで
「らせいす」（ｏｐｅｒ）といった文字列を入力した場
合の管理データを示している。「らせいす」はかな入力
モードで入力された読み文字列「ｏｐｅｒ」に対応する
仮名文字列である。FIG. 5 is a diagram showing the structure of the read character string management data in the data storage unit 26. FIG. 5A shows management data when "Or" (oper) is input in the Roman character input mode. “Or” is a character string obtained by converting a reading character string “oper” input in the Roman character input mode into Roman kana, and the final “r” is in the process of converting Roman kana. FIG. 5B shows management data when a character string such as "issu" (oper) is input in the kana input mode. “Rise” is a kana character string corresponding to the reading character string “oper” input in the kana input mode.
【００３５】データ記憶部２６には、このような入力モ
ード（ローマ字入力モード／かな入力モード）に基づい
て、読みデータ、入力データ、アルファベットデータ、
文字数、読み文字列に対応する入力データ位置などから
なる読み文字列管理データが記憶される。The data storage unit 26 stores reading data, input data, alphabet data, and alphabet data based on such input modes (Roman alphabet input mode / Kana input mode).
Reading character string management data including the number of characters, input data positions corresponding to the reading character strings, and the like are stored.
【００３６】ローマ字入力モード時の読みデータはロー
マ字かな変換後のデータである。例えば、読みデータ
「お」は入力データ「ｏ」に対応し、読みデータ「ぺ」
は入力データ「ｐｅ」に対応している。読みデータ
「ｒ」はローマ字かな変換の途中であり、次の入力があ
るまで、入力データ「ｒ」に対応している。また、かな
入力モード時の読みデータは入力データと同じである。
例えば、読みデータが「らせいす」であれば、入力デー
タは「らせいす」となる。The reading data in the Roman character input mode is data after the Roman character kana conversion. For example, the reading data “O” corresponds to the input data “o”, and the reading data “ぺ”
Corresponds to the input data “pe”. The reading data “r” is in the middle of the conversion to the Roman alphabet, and corresponds to the input data “r” until the next input. The reading data in the kana input mode is the same as the input data.
For example, if the read data is “rice”, the input data is “rice”.
【００３７】ローマ字入力モード時のアルファベットデ
ータは入力データと同じである。例えば、入力データが
「ｏｐｅｒ」であれば、アルファベットデータは「ｏｐ
ｅｒ」となる。また、かな入力モード時のアルファベッ
トデータはキーボードのキートップに刻印されている英
文字／仮名文字の対応から得られる。The alphabet data in the Roman character input mode is the same as the input data. For example, if the input data is “oper”, the alphabet data is “op”
er ". Alphabet data in the kana input mode is obtained from the correspondence between English characters / Kana characters engraved on the key tops of the keyboard.
【００３８】すなわち、ＪＩＳ規則のキー配列に従え
ば、例えば仮名文字「ら」に対応する仮名文字は「ｏ」
であり、これがアルファベットデータとして用いられ
る。同様に、キーボード上の英文字／仮名文字の対応に
より、「せ」→「ｐ」、「い」→「ｅ」、「す」→
「ｒ」といったアルファベットデータが得られる。That is, according to the key arrangement of the JIS rule, for example, the kana character corresponding to the kana character “ra” is “o”.
Which is used as alphabet data. Similarly, “se” → “p”, “i” → “e”, “su” →
Alphabet data such as "r" is obtained.
【００３９】文字数、読み文字列に対応するデータ位置
は、ローマ字かな変換した結果の読み文字列とその元に
なったアルファベット文字列とを対応付けるために必要
となる。The number of characters and the data position corresponding to the read character string are necessary for associating the read character string resulting from the Roman Kana conversion with the original alphabet character string.
【００４０】図６は日本語予測候補の表示例を示す図で
ある。ローマ字入力モードまたはかな入力モードにおい
て、例えば「おぺれ」といった読み文字列が入力される
と、その読み文字列に基づいて日本語と英語の両方の入
力予測が行われる。この場合、日本語入力予測では、
「おぺれ」といった仮名文字列に基づいて当該文字列を
先頭に持つ文字列（日本語の単語）が日本語入力予測辞
書２８ａから検索され、日本語予測候補として表示され
る。この例では、「オペレーション」、「オペレータ
ー」といった文字列が日本語予測候補として表示されて
いる。FIG. 6 is a diagram showing a display example of Japanese prediction candidates. In the Roman character input mode or the kana input mode, when a reading character string such as “Ore” is input, both Japanese and English input predictions are performed based on the reading character string. In this case, in Japanese input prediction,
A character string (Japanese word) having the character string at the beginning based on a kana character string such as "Ore" is retrieved from the Japanese input prediction dictionary 28a and displayed as a Japanese prediction candidate. In this example, character strings such as "operation" and "operator" are displayed as Japanese prediction candidates.
【００４１】また、英語入力予測では、読み文字列に対
応するアルファベット文字列を用いて、そのアルファベ
ット文字列を先頭に持つ文字列（英単語）が英語入力予
測辞書２８ｂから検索され、英語予測候補として表示さ
れる。この例では、読み文字列「おぺれ」に対応するア
ルファベット文字列は「ｏｐｅｒｅ」であるが、その
「ｏｐｅｒｅ」を先頭に持つ文字列は英語入力予測辞書
２８ｂに存在しないので、英語予測候補は表示されてい
ない。In the English input prediction, a character string (English word) having the alphabet character string at the top is searched from the English input prediction dictionary 28b using an alphabet character string corresponding to the read character string, and the English prediction candidate Will be displayed as In this example, the alphabet character string corresponding to the reading character string “Ore” is “opere”, but the character string starting with “opere” does not exist in the English input prediction dictionary 28b. Not displayed.
【００４２】図７は英語予測候補の表示例を示す図であ
る。ローマ字入力モードまたはかな入力モードにおい
て、例えば「おぺｒ」といった読み文字列が入力される
と、最後の「ｒ」がローマ字かな変換の途中であること
から、その読み文字列のアルファベット文字列に基づい
て英語入力予測のみが行われる。FIG. 7 is a diagram showing a display example of English prediction candidates. In the Roman character input mode or the kana input mode, if a reading character string such as “O r” is input, the last “r” is in the middle of the Roman character kana conversion, Only English input prediction is performed based on the input.
【００４３】この場合、読み文字列「おぺｒ」に対応す
るアルファベット文字列は「ｏｐｅ＋ｒ」であるので、
その「ｏｐｅｒ」を先頭部に持つ「ｏｐｅｒａ」、「ｏ
ｐｅｒａｔｉｏｎ」、「ｏｐｅｒａｔｏｒ」といった文
字列（英単語）が英語入力予測辞書２８ｂから検索さ
れ、英語予測候補として表示される。In this case, since the alphabet character string corresponding to the read character string "o r" is "ope + r",
"Opera" and "o" having the "oper" at the beginning
A character string (English word) such as "operation" or "operator" is retrieved from the English input prediction dictionary 28b and displayed as an English prediction candidate.
【００４４】図８は日本語予測候補と英語予測候補の表
示例を示す図である。ローマ字入力モードまたはかな入
力モードにおいて、例えば「おぺ」といった読み文字列
が入力されると、その読み文字列に基づいて日本語と英
語の両方の入力予測が行われる。この場合、日本語入力
予測では、仮名文字列「おぺ」を先頭に持つ文字列（日
本語の単語）が日本語入力予測辞書２８ａから検索さ
れ、日本語予測候補として表示される。この例では、
「オペアンプ」、「オペック」、「オペラ」、「オペレ
ーション」、「オペレーター」といった文字列が日本語
予測候補として表示されている。FIG. 8 is a diagram showing a display example of Japanese prediction candidates and English prediction candidates. In the Roman character input mode or the kana input mode, when a reading character string such as “ぺ” is input, input prediction in both Japanese and English is performed based on the reading character string. In this case, in the Japanese input prediction, a character string (Japanese word) starting with the kana character string “ぺ” is searched from the Japanese input prediction dictionary 28a and displayed as a Japanese prediction candidate. In this example,
Character strings such as “op amp”, “opec”, “opera”, “operation”, and “operator” are displayed as Japanese prediction candidates.
【００４５】また、英語入力予測では、読み文字列に対
応するアルファベット文字列を用いて、そのアルファベ
ット文字列を先頭に持つ文字列（英単語）が英語入力予
測辞書２８ｂから検索され、英語予測候補として表示さ
れる。この例では、読み文字列「おぺ」に対応するアル
ファベット文字列は「ｏｐｅ」であるが、その「ｏｐ
ｅ」を先頭に持つ文字列「ｏｐｅｒａ」、「ｏｐｅｒａ
ｔｉｏｎ」、「ｏｐｅｒａｔｏｒ」が英語入力予測辞書
２８ｂから検索され、英語予測候補として表示されてい
る。In the English input prediction, a character string (English word) having the alphabet character string at the top is searched from the English input prediction dictionary 28b using an alphabet character string corresponding to the read character string, and the English prediction candidate Will be displayed as In this example, the alphabet character string corresponding to the reading character string “O ぺ” is “ope”, but the “op”
e "at the beginning of the character string" opera "," opera
”and“ operator ”are retrieved from the English input prediction dictionary 28b and displayed as English prediction candidates.
【００４６】図９はかな入力モード時の英語予測候補の
表示例を示す図である。かな入力モードにおいて、「ら
せいす」といった読み文字列が入力されると、その読み
文字列に基づいて日本語と英語の両方の入力予測が行わ
れる。この場合、日本語入力予測では、仮名文字列「ら
せいす」を先頭に持つ文字列（日本語の単語）は日本語
入力予測辞書２８ａには存在しないので、日本語予測候
補は表示されない。FIG. 9 is a diagram showing a display example of English prediction candidates in the kana input mode. In the kana input mode, when a reading character string such as “seisei” is input, both Japanese and English input predictions are performed based on the reading character string. In this case, in the Japanese input prediction, a character string (Japanese word) having a kana character string “Risesu” at the beginning does not exist in the Japanese input prediction dictionary 28a, and thus no Japanese prediction candidate is displayed.
【００４７】また、英語入力予測では、読み文字列に対
応するアルファベット文字列を用いて、そのアルファベ
ット文字列を先頭に持つ文字列（英単語）が英語入力予
測辞書２８ｂから検索され、英語予測候補として表示さ
れる。この例では、読み文字列「らせいす」に対応する
アルファベット文字列（キーボード上の英文字／仮名文
字の対応）は「ｏｐｅｒ」である。したがって、その
「ｏｐｅｒ」を先頭部に持つ「ｏｐｅｒａ」、「ｏｐｅ
ｒａｔｉｏｎ」、「ｏｐｅｒａｔｏｒ」といった文字列
（英単語）が英語入力予測辞書２８ｂから検索され、英
語予測候補として表示される。In the English input prediction, a character string (English word) having the alphabet character string at the head thereof is searched from the English input prediction dictionary 28b using an alphabet character string corresponding to the read character string, and the English prediction candidate Will be displayed as In this example, the alphabet character string (correspondence of English characters / kana characters on the keyboard) corresponding to the reading character string "seise" is "oper". Therefore, “opera”, “open” having the “oper” at the beginning
Character strings (English words) such as “ration” and “operator” are retrieved from the English input prediction dictionary 28b and displayed as English prediction candidates.
【００４８】図１０は英単語予測候補を選択して入力を
続けた場合の表示例を示す図である。図１０（ａ）に示
すように、入力された読み文字列「おぺｒ」に対する英
単語予測候補として、「ｏｐｅｒａ」、「ｏｐｅｒａｔ
ｉｏｎ」、「ｏｐｅｒａｔｏｒ」が表示されたとする。
この予測候補の中からユーザが「ｏｐｅｒａ」を選択す
ると、同図（ｂ）に示すように、その選択文字列が読み
文字列に代わって表示される。この状態で、読み「を」
を続けて入力することにより、同図（ｃ）に示すよう
に、「ｏｐｅｒａを」といった文字列を継続して入力す
ることができる。FIG. 10 is a diagram showing a display example in a case where an English word prediction candidate is selected and input is continued. As shown in FIG. 10A, “opera” and “operat” are candidates for predicting English words for the input character string “読 み r”.
It is assumed that “ion” and “operator” are displayed.
When the user selects “opera” from the prediction candidates, the selected character string is displayed in place of the reading character string, as shown in FIG. In this state, read "
, The character string such as “opera” can be continuously input as shown in FIG.
【００４９】図１１は日本語予測候補の方が英語予測候
補よりも予測に使った読み文字列が長い場合の予測候補
表示例を示す図である。図１１（ａ）に示すように、ロ
ーマ字入力モードまたはかな入力モードにおいて、「す
てあ」（ｓｕｔｅａ）といった読み文字列が入力される
と、その読み文字列に基づいて日本語入力予測と英語入
力予測が行われる。FIG. 11 is a diagram showing a display example of a prediction candidate in a case where the read character string used for prediction is longer in the Japanese prediction candidate than in the English prediction candidate. As shown in FIG. 11A, when a reading character string such as “stea” is input in the Roman character input mode or the kana input mode, Japanese input prediction and English input are performed based on the reading character string. Input prediction is performed.
【００５０】その際、同図（ｂ）に示すように、日本語
入力予測では、仮名文字列「すてあ」を先頭に持つ文字
列を日本語入力予測辞書２８ａから検索する。その結
果、「すてあ」といった読みで、「ステアリング」、
「ステアリン酸」といった日本語予測候補を得ることが
できる。この場合、予測に使用された読みの長さは「す
てあ」の３文字である。At this time, as shown in FIG. 5B, in the Japanese input prediction, a character string starting with the kana character string "Stea" is searched from the Japanese input prediction dictionary 28a. As a result, readings like "Steia", "Steering",
Japanese prediction candidates such as “stearic acid” can be obtained. In this case, the length of the reading used for the prediction is three characters of “Stea”.
【００５１】一方、同図（ｃ）に示すように、英語入力
予測では、「すてあ」のローマ字読みであるアルファベ
ット文字列「ｓｕｔｅａ」を持つ文字列を英語入力予測
辞書２８ｂから検索するが、英語入力予測辞書２８ｂに
該当する単語がないので、「ｓｕｔｅａ」を「ｕｔｅ
ａ」、「ｔｅａ」…といったように先頭から１文字ずつ
減らして、再検索を行うことになる。その結果、「ｔｅ
ａ」といった短縮した読みで、「ｔｅａｃｈｅｒ」、
「ｔｅａｃｕｐ」、「ｔｅａｇａｒｇｅｎ」といった英
語予測候補を得ることができる。この場合、予測に使用
された読みの長さは「てあ」の２文字である。On the other hand, as shown in FIG. 5C, in the English input prediction, a character string having the alphabet character string "stea" which is a Roman character reading of "Stea" is searched from the English input prediction dictionary 28b. Since there is no corresponding word in the English input prediction dictionary 28b, "sutea" is changed to "ute".
The search is performed again by reducing one character from the beginning, such as "a", "tea", and so on. As a result, "te
"a", shortened readings like "teacher",
English prediction candidates such as “teacup” and “teagargen” can be obtained. In this case, the length of the reading used for the prediction is two characters of “tea”.
【００５２】このように、日本語入力予測では予測に使
った読みの長さが３文字であり、英語入力予測では予測
に使った読みの長さが２文字であるため、予測に使った
読みが長い日本語入力予測での予測候補「ステアリン
グ」、「ステアリン酸」が予測結果として優先的に表示
されることになる。As described above, the length of the reading used for the prediction in Japanese input prediction is three characters, and the length of the reading used for the prediction in English input prediction is two characters. , The prediction candidates “steering” and “stearic acid” in the Japanese input prediction with a long symbol are preferentially displayed as the prediction results.
【００５３】図１２は英語予測候補の方が日本語予測候
補よりも予測に使った読み文字列が長い場合の予測候補
表示例を示す図である。図１２（ａ）に示すように、ロ
ーマ字入力モードまたはかな入力モードにおいて、「せ
あそ」（ｓｅａｓｏ）といった読み文字列が入力される
と、その読み文字列に基づいて日本語入力予測と英語入
力予測が行われる。FIG. 12 is a diagram showing a display example of prediction candidates in the case where the read character string used for prediction is longer in the English prediction candidate than in the Japanese prediction candidate. As shown in FIG. 12A, in the Roman character input mode or the kana input mode, when a reading character string such as "seaso" is input, Japanese input prediction and English are performed based on the reading character string. Input prediction is performed.
【００５４】その際、同図（ｂ）に示すように、日本語
入力予測では、仮名文字列「せあそ」を持つ文字列を英
語入力予測辞書２８ｂから検索するが、日本語入力予測
辞書２８ａに該当する単語がないので、「せあそ」を
「あそ」…といったように先頭から１文字ずつ減らし
て、再検索を行うことになる。その結果、「あそ」とい
った短縮した読みで、「阿蘇山」、「アソシエーショ
ン」といった日本語予測候補を得ることができる。この
場合、予測に使用された読みの長さは「あそ」の２文字
である。At this time, as shown in FIG. 5B, in the Japanese input prediction, a character string having the kana character string "SEASO" is searched from the English input prediction dictionary 28b. Since there is no word corresponding to 28a, the search is performed again by reducing one character at a time from the beginning, such as "seso" to "aso". As a result, a Japanese prediction candidate such as “Asoyama” or “association” can be obtained from a shortened reading such as “Aso”. In this case, the length of the reading used for the prediction is two characters “Aso”.
【００５５】一方、同図（ｃ）に示すように、英語入力
予測では、「せあそ」のローマ字読みであるアルファベ
ット文字列「ｓｅａｓｏ」を先頭に持つ文字列を英語入
力予測辞書２８ｂから検索する。その結果、「ｓｅａｓ
ｏ」といった読みで、「ｓｅａｓｏｎ」、「ｓｅａｓｏ
ｎｉｎｇ」といった英語予測候補を得ることができる。
この場合、予測に使用された読みの長さは「せあそ」の
３文字である。On the other hand, as shown in FIG. 7C, in the English input prediction, the English input prediction dictionary 28b searches for a character string beginning with the alphabet character string "seaso" which is a Roman character reading of "Seiso". I do. As a result, "seas
o "and read" season "," season "
English prediction candidates such as “ning” can be obtained.
In this case, the length of the reading used for the prediction is three characters of "seiso".
【００５６】このように、日本語入力予測では予測に使
った読みの長さが２文字であり、英語入力予測では予測
に使った読みの長さが３文字であるため、予測に使った
読みが長い英語入力予測での予測候補「ｓｅａｓｏ
ｎ」、「ｓｅａｓｏｎｉｎｇ」が予測結果として優先的
に表示されることになる。As described above, the length of the reading used for the prediction in Japanese input prediction is two characters, and the length of the reading used for the prediction in English input prediction is three characters. Is a long candidate for English input prediction
"n" and "seasoning" are preferentially displayed as prediction results.
【００５７】次に、同実施形態の動作を説明する。図１
３および図１４は日本語と英語の入力予測処理の動作に
示すフローチャートである。Next, the operation of this embodiment will be described. FIG.
3 and FIG. 14 are flowcharts showing the operation of the input prediction processing in Japanese and English.
【００５８】ユーザが文書を入力するために、ローマ字
入力モードまたはかな入力モードにて入力部２１から読
み文字列を入力する。なお、入力モードの設定は、例え
ば文書入力時に図示せぬ入力環境設定画面上で「ローマ
字入力モード」または「かな入力モード」を選択するこ
とで行うものとする。ローマ字入力モードまたはかな入
力モードで読み文字列が入力されると、図５に示すよう
な読み文字列管理データがデータ記憶部２６に格納され
る。To input a document, the user inputs a character string to be read from the input unit 21 in the Roman character input mode or the kana input mode. The input mode is set, for example, by selecting "Roman input mode" or "Kana input mode" on an input environment setting screen (not shown) when inputting a document. When the reading character string is input in the Roman character input mode or the kana input mode, the reading character string management data as shown in FIG.
【００５９】ここで、制御部２２は、まず、入力された
読み文字列がローマ字かな変換の途中であるか否かを調
べる（ステップＳ１１）。ローマ字かな変換途中の状態
とは、図７の読み文字列「おぺｒ」のように、ローマ字
入力モードで入力された読み文字列の最後の文字がひら
がなではなく、アルファベットの状態のことである。Here, the control unit 22 first checks whether or not the input character string is in the middle of the conversion of the Roman alphabet to the kana (step S11). The state in the middle of the Roman character-Kana conversion is a state in which the last character of the read character string input in the Roman character input mode is not a hiragana but an alphabet, as in the read character string “ぺ r” in FIG. .
【００６０】現在設定されている入力モードがかな入力
モードの場合、あるいは、ローマ字入力モードで最後の
文字までローマ字かな変換されている場合には、ローマ
字かな変換の途中でないと判断できる。If the currently set input mode is the Kana input mode, or if the Roman character input mode has converted the Roman characters to the last character, it can be determined that the Roman character to Kana conversion is not in progress.
【００６１】ローマ字かな変換の途中でない場合には
（ステップＳ１１のＮｏ）、制御部２２は入力予測部２
７を起動し、データ記憶部２６に記憶された読み文字列
管理データの読みデータを使って日本語入力予測処理を
行う（ステップＳ１２）。入力予測部２７では、その読
みデータに基づいて日本語入力予測辞書２８ａを検索
し、その検索結果を制御部２２に返す。If the conversion is not in the middle of the Roman alphabet kana conversion (No in step S11), the control unit 22
7 is started, and Japanese input prediction processing is performed using the read data of the read character string management data stored in the data storage unit 26 (step S12). The input prediction unit 27 searches the Japanese input prediction dictionary 28a based on the read data, and returns the search result to the control unit 22.
【００６２】なお、ユーザが入力した読み文字列から予
測候補を出力するまでの入力予測処理には、入力予測辞
書を検索するだけでなく、ユーザが以前に入力した文書
内容、ユーザが新規に登録した単語情報、学習情報など
も調べながら行う方法があるが、本発明では、入力予測
処理内での予測候補を出力するまでの課程は本題ではな
いので、詳細な入力予測処理の説明はここでは省略す
る。これは、英語入力予測処理についても同様である。The input prediction processing from the reading character string input by the user to the output of a prediction candidate is performed not only by searching the input prediction dictionary, but also by the content of the document previously input by the user and newly registered by the user. Although there is a method of performing while checking the word information, learning information, and the like that have been performed, in the present invention, the process of outputting a prediction candidate in the input prediction process is not the main subject, so a detailed description of the input prediction process will be described here. Omitted. This is the same for the English input prediction processing.
【００６３】日本語入力予測を行った結果、日本語入力
予測辞書２８ａに該当する予測候補があった場合（ステ
ップＳ１３のＹｅｓ）、制御部２２はその予測候補を入
力予測部２７から取得し、これをデータ記憶部２６に格
納する（ステップＳ１４）。As a result of performing the Japanese input prediction, if there is a corresponding prediction candidate in the Japanese input prediction dictionary 28a (Yes in step S13), the control unit 22 acquires the prediction candidate from the input prediction unit 27, This is stored in the data storage unit 26 (step S14).
【００６４】次に、制御部２２は入力された読み文字列
の入力モード状態をチェックして、かな入力モードの場
合には（ステップＳ１５のＹｅｓ）、図５に示す読み文
字列管理データのアルファベットデータから英語予測で
使用するアルファベットの読みデータを取得する（ステ
ップＳ１６）。また、ローマ字入力モードの場合には
（ステップＳ１５のＮｏ）、入力データをアルファベッ
トの読みデータとする。この場合、例えばかな入力モー
ドで「らせいす」といった読み文字列が入力された場合
には、キーボード上の英文字／仮名文字の対応から「ｏ
ｐｅｒ」といったアルファベットの読みデータが得られ
る。Next, the control unit 22 checks the input mode state of the input read character string, and in the case of the kana input mode (Yes in step S15), the alphabet of the read character string management data shown in FIG. The alphabet reading data used in the English prediction is acquired from the data (step S16). In the case of the Roman character input mode (No in step S15), the input data is set to alphabet reading data. In this case, for example, when a reading character string such as “seisu” is input in the kana input mode, “o
The reading data of the alphabet such as "per" is obtained.
【００６５】アルファベットの読みデータが得られる
と、制御部２２はその読みデータを入力予測部２７に渡
し、英語入力予測を行う（ステップＳ１７）。入力予測
部２７では、アルファベットの読みデータに基づいて英
語入力予測辞書２８ｂを検索し、その検索結果を制御部
２２に返す。When the alphabet reading data is obtained, the control unit 22 passes the reading data to the input prediction unit 27, and performs English input prediction (step S17). The input prediction unit 27 searches the English input prediction dictionary 28b based on the alphabet reading data, and returns the search result to the control unit 22.
【００６６】英語入力予測を行った結果、英語入力予測
辞書２８ｂに該当する予測候補があった場合（ステップ
Ｓ１８のＹｅｓ）、制御部２２はその予測候補を入力予
測部２７から取得し、これをデータ記憶部２６に格納す
る（ステップＳ１９）。As a result of the English input prediction, if there is a corresponding prediction candidate in the English input prediction dictionary 28b (Yes in step S18), the control unit 22 acquires the prediction candidate from the input prediction unit 27, and The data is stored in the data storage unit 26 (step S19).
【００６７】一方、上記ステップＳ１１において、ロー
マ字かな変換の途中である場合、つまり、図７の読み文
字列「おぺｒ」のように、ローマ字入力モードで入力さ
れた読み文字列の最後の文字がひらがなではなく、アル
ファベットの状態である場合には（ステップＳ１１のＹ
ｅｓ）、制御部２２は図５に示す読み文字列管理データ
のアルファベットデータを使って、入力予測部２７によ
り英語入力予測のみを行う（ステップＳ１７）。そし
て、該当する予測候補が得られると（ステップＳ１８の
Ｙｅｓ）、制御部２２はその予測候補をデータ記憶部２
６に格納する（ステップＳ１９）。On the other hand, if it is determined in step S11 that the Roman character-Kana conversion is in progress, that is, the last character of the read character string input in the Roman character input mode, such as the read character string "ぺ r" in FIG. Is not a hiragana but is in an alphabetical state (Y in step S11).
es), the control unit 22 performs only English input prediction by the input prediction unit 27 using the alphabet data of the read character string management data shown in FIG. 5 (step S17). When a corresponding prediction candidate is obtained (Yes in step S18), the control unit 22 stores the prediction candidate in the data storage unit 2.
6 (step S19).
【００６８】このようにして、日本語入力予測および英
語入力予測を行った後、それらの予測候補をユーザに提
示する処理を以下のようにして行う。すなわち、制御部
２２は、データ記憶部２６に日本語と英語の両方の予測
候補があるか否かをチェックする（ステップＳ２０）。After the Japanese input prediction and the English input prediction are performed as described above, a process of presenting those prediction candidates to the user is performed as follows. That is, the control unit 22 checks whether or not there are both Japanese and English prediction candidates in the data storage unit 26 (Step S20).
【００６９】その結果、どちらか一方の予測候補しかな
い場合には（ステップＳ２０のＮｏ）、制御部２２はそ
の一方の予測候補だけを出力部２３に送ってユーザに提
示する（ステップＳ２５〜Ｓ２８）。例えば日本語予測
候補のみが得られている場合には（ステップＳ２５のＹ
ｅｓ）、制御部２２は日本語予測候補のみを当該読み文
字列に対する予測結果として表示する（ステップＳ２
６）。また、英語予測候補のみが得られている場合には
（ステップＳ２７のＹｅｓ）、制御部２２は英語予測候
補のみを当該読み文字列に対する予測結果として表示す
る（ステップＳ２８）。As a result, when there is only one of the prediction candidates (No in step S20), the control unit 22 sends only the one prediction candidate to the output unit 23 and presents it to the user (steps S25 to S28). ). For example, if only Japanese prediction candidates are obtained (Y in step S25)
es), the control unit 22 displays only Japanese prediction candidates as prediction results for the read character string (step S2).
6). If only English prediction candidates have been obtained (Yes in step S27), the control unit 22 displays only English prediction candidates as prediction results for the read character string (step S28).
【００７０】日本語、英語の１つの言語のみの予測候補
表示例を図６、図７に示す。図６は日本語予測候補表示
例、図７は英語予測候補表示例である。いずれの予測候
補もない場合には（ステップＳ２５のＮｏ、ステップＳ
２７のＮｏ）、ユーザに何も提示しない。FIGS. 6 and 7 show examples of display of prediction candidates in only one language, Japanese and English. FIG. 6 is a display example of Japanese prediction candidates, and FIG. 7 is a display example of English prediction candidates. If there is no prediction candidate (No in step S25, step S25)
No of 27), nothing is presented to the user.
【００７１】また、日本語と英語の両方の予測候補があ
る場合には（ステップＳ２０のＹｅｓ）、制御部２２は
日本語入力予測と英語入力予測とで入力予測に使った読
み文字列の長さをチェックする（ステップＳ２１）。If there are both Japanese and English prediction candidates (Yes in step S20), the control unit 22 determines the length of the read character string used for the input prediction between the Japanese input prediction and the English input prediction. Is checked (step S21).
【００７２】その結果、日本語入力予測に使った読み文
字列の方が英語入力予測よりも長い場合（ステップＳ２
２のＹｅｓ）、制御部２２は日本語予測候補だけを出力
部２３に送ってユーザに提示する（ステップＳ２６）。As a result, when the read character string used for the Japanese input prediction is longer than the English input prediction (step S2).
2), the control unit 22 sends only the Japanese prediction candidates to the output unit 23 and presents them to the user (Step S26).
【００７３】具体的に説明すると、例えば図１１に示す
ように、「すてあ」（ｓｕｔｅａ）といった読み文字列
で日本語入力予測と英語入力予測を行った場合におい
て、日本語入力予測では、「すてあ」といった読みで、
「ステアリング」、「ステアリン酸」といった日本語予
測候補を得ることができる。この場合、予測に使用され
た読みの長さは「すてあ」の３文字である。More specifically, as shown in FIG. 11, for example, when the Japanese input prediction and the English input prediction are performed with a read character string such as “sutea” (sutea), the Japanese input prediction With readings such as "Steia",
Japanese prediction candidates such as "steering" and "stearic acid" can be obtained. In this case, the length of the reading used for the prediction is three characters of “Stea”.
【００７４】これに対し、英語入力予測では、「ｔｅ
ａ」といった短縮された読みで、「ｔｅａｃｈｅｒ」、
「ｔｅａｃｕｐ」、「ｔｅａｇａｒｇｅｎ」といった英
語予測候補を得ることができる。この場合、予測に使用
された読みの長さは「てあ」の２文字である。したがっ
て、予測に使った読みは日本語入力予測の方が長いの
で、「ステアリング」、「ステアリン酸」といった日本
語の予測候補のみを表示する。On the other hand, in the English input prediction, “te
"a", shortened readings like "teacher",
English prediction candidates such as “teacup” and “teagargen” can be obtained. In this case, the length of the reading used for the prediction is two characters of “tea”. Therefore, since the reading used for the prediction is longer for the Japanese input prediction, only the Japanese prediction candidates such as “steering” and “stearic acid” are displayed.
【００７５】一方、英語入力予測に使った読み文字列の
方が日本語入力予測よりも長い場合（ステップＳ２３の
Ｙｅｓ）、制御部２２は日本語予測候補だけを出力部２
３に送ってユーザに提示する（ステップＳ２８）。On the other hand, when the read character string used for the English input prediction is longer than the Japanese input prediction (Yes in step S23), the control unit 22 outputs only the Japanese prediction candidates to the output unit 2.
3 and present it to the user (step S28).
【００７６】具体的に説明すると、例えば図１２に示す
ように、「せあそ」（ｓｅａｓｏ）といった読み文字列
で日本語入力予測と英語入力予測を行った場合におい
て、日本語入力予測では、「あそ」といった短縮された
読みで、「阿蘇山」、「アソシエーション」といった日
本語予測候補を得ることができる。この場合、予測に使
用された読みの長さは「あそ」の２文字である。More specifically, as shown in FIG. 12, for example, when the Japanese input prediction and the English input prediction are performed with a read character string such as "seiso" (seaso), the Japanese input prediction With shortened readings such as "Aso", Japanese prediction candidates such as "Asoyama" and "Association" can be obtained. In this case, the length of the reading used for the prediction is two characters “Aso”.
【００７７】これに対し、英語入力予測では、「ｓｅａ
ｓｏ」といった読みで、「ｓｅａｓｏｎ」、「ｓｅａｓ
ｏｎｉｎｇ」といった英語予測候補を得ることができ
る。この場合、予測に使用された読みの長さは「せあ
そ」の３文字である。したがって、予測に使った読みは
英語入力予測の方が長いので、「ｓｅａｓｏｎ」、「ｓ
ｅａｓｏｎｉｎｇ」といった英語の予測候補のみを表示
する。On the other hand, in the English input prediction, “sea”
so ”,“ season ”,“ seas ”
oning "can be obtained. In this case, the length of the reading used for the prediction is three characters of "seiso". Therefore, the reading used for prediction is longer for English input prediction, so "season", "s
Only the English prediction candidates such as “easoning” are displayed.
【００７８】また、日本語入力予測、英語入力予測に使
った読み文字列が同じ場合には（ステップＳ２３のＮ
ｏ）、制御部２２はその両方の予測候補を出力部２３を
通じて表示する。日本語、英語の予測候補表示は図８の
ようになる。If the read character strings used for Japanese input prediction and English input prediction are the same (N in step S23)
o), the control unit 22 displays both prediction candidates through the output unit 23. FIG. 8 shows the display of prediction candidates in Japanese and English.
【００７９】このように、日本語入力システムにおい
て、従来、日本語の読み文字列を使って行っていた入力
予測処理に加えて、同じ読み文字列から英語の入力予測
処理を行うことができるため、例えば「ｗｉｎｄｏｗｓ
を起動する」といったような英単語混じりの日本語文を
作成する場合などにおいて、英語の予測候補を使って効
率良く入力できるようになる。As described above, in the Japanese input system, in addition to the input prediction processing conventionally performed using Japanese reading character strings, English input prediction processing can be performed from the same reading character strings. For example, "windows
In the case of creating a Japanese sentence containing English words such as “Start up”, it becomes possible to input efficiently using English prediction candidates.
【００８０】また、かな入力モードにおいて、入力シフ
ト操作を行わなくとも、英単語の入力が可能となるた
め、より効率的な入力が行えるようになる。かな入力モ
ード時の英語予測候補の表示例を図９に示す。In the kana input mode, English words can be input without performing an input shift operation, so that more efficient input can be performed. FIG. 9 shows a display example of English prediction candidates in the kana input mode.
【００８１】すなわち、例えばかな入力モードにおい
て、「らせいす」といった読み文字列が入力されると、
その読み文字列に対応するアルファベット文字列を用い
て英語予測が行われる。この場合、読み文字列「らせい
す」に対応するアルファベット文字列（キーボード上の
英文字／仮名文字の対応）は「ｏｐｅｒ」であるので、
「ｏｐｅｒａ」、「ｏｐｅｒａｔｉｏｎ」、「ｏｐｅｒ
ａｔｏｒ」といった文字列（英単語）が英語予測候補と
して表示される。That is, for example, in the kana input mode, when a reading character string such as “Rise” is input,
English prediction is performed using an alphabet character string corresponding to the read character string. In this case, the alphabet character string (correspondence of the English characters / kana characters on the keyboard) corresponding to the reading character string "seise" is "oper".
"Opera", "operation", "oper
A character string (English word) such as "ator" is displayed as an English prediction candidate.
【００８２】したがって、かな入力モード時に入力シフ
トの繰り替え操作を行わずとも、英語予測候補を利用し
てアルファベット文字列つまり英単語の入力を行うこと
ができる。Therefore, it is possible to input an alphabet character string, that is, an English word, using the English prediction candidates without performing the input shift repetition operation in the kana input mode.
【００８３】なお、上記実施形態では、日本語、英語の
候補表示を行うときの条件を予測に使った読み文字列の
長さとしたが、これ以外にも予測候補の数が多い方の言
語の候補を表示したり、単語辞書内の頻度情報が高い候
補を表示するといったように、別の条件を使って予測候
補の表示処理を実現することも可能である。In the above embodiment, the condition for displaying Japanese and English candidates is the length of the read character string used for prediction. It is also possible to realize the display processing of the prediction candidate using another condition, such as displaying a candidate or displaying a candidate having high frequency information in the word dictionary.
【００８４】また、上記実施形態では、日本語以外に予
測する言語を英語としたが、英語に限らず、例えば中国
語のピンインのように、アルファベットで読みを入力す
る言語すべてに本発明の手法を適用することができる。In the above-described embodiment, the language to be predicted other than Japanese is English. However, the present invention is not limited to English, but may be applied to any language in which reading is input in alphabets, such as Chinese pinyin. Can be applied.
【００８５】また、上述した実施形態において記載した
手法は、コンピュータに実行させることのできるプログ
ラムとして、例えば磁気ディスク（フロッピーディス
ク、ハードディスク等）、光ディスク（ＣＤ−ＲＯＭ、
ＤＶＤ等）、半導体メモリなどの記録媒体に書き込んで
各種装置に適用したり、通信媒体により伝送して各種装
置に適用することも可能である。本装置を実現するコン
ピュータは、記録媒体に記録されたプログラムを読み込
み、このプログラムによって動作が制御されることによ
り、上述した処理を実行する。Further, the method described in the above-described embodiment includes, as programs that can be executed by a computer, for example, a magnetic disk (floppy disk, hard disk, etc.), an optical disk (CD-ROM,
It is also possible to write the data on a recording medium such as a DVD or a semiconductor memory and apply it to various devices, or to transmit it via a communication medium and apply it to various devices. A computer that realizes the present apparatus reads the program recorded on the recording medium, and executes the above-described processing by controlling the operation of the program.
【００８６】[0086]
【発明の効果】以上詳記したように本発明によれば、入
力された読み文字列の仮名文字列に基づいて第１の言語
の入力予測と共に、当該入力読み文字列のアルファベッ
ト文字列に基づいて第２の言語の入力予測を行い、第１
の言語の入力予測によって得られた予測候補と第２の言
語の入力予測によって得られた予測候補を当該入力読み
文字列に対する予測結果として出力するようにしたた
め、日本語と英語といったように、日本語予測候補だけ
でなく、アルファベットで読み入力を行う他の言語の予
測候補を得ることができる。これにより、例えば英単語
混じりの日本語文を作成する場合などにおいて、英語の
予測候補を使って効率良く入力できるようになる。As described above in detail, according to the present invention, the input prediction of the first language is performed based on the kana character string of the input reading character string, and the input prediction character string is based on the alphabet character string of the input reading character string. Input prediction of the second language using
The prediction candidate obtained by the input prediction of the second language and the prediction candidate obtained by the input prediction of the second language are output as the prediction result for the input reading character string. It is possible to obtain not only word prediction candidates but also prediction candidates in other languages that read and input in the alphabet. Thus, for example, when a Japanese sentence containing English words is created, it is possible to input efficiently using English prediction candidates.
【００８７】また、かな入力モードにおいて、キーボー
ド上の英文字／仮名文字の対応から当該読み文字列のア
ルファベット文字列を取得し、そのアルファベット文字
列に基づいて第２の言語の入力予測処理を行うようにし
たため、かな入力モード時に入力シフトの繰り替え操作
を行わずとも、第２の言語の予測候補を利用してアルフ
ァベット文字列を入力することができるようになる。In the kana input mode, an alphabet character string of the read character string is obtained from the correspondence between the English character and the kana character on the keyboard, and an input prediction process of a second language is performed based on the alphabet character string. Thus, the alphabet character string can be input using the prediction candidate of the second language without performing the input shift repetition operation in the kana input mode.
【図１】本発明の一実施形態に係る入力予測装置を適用
した文書作成装置のシステム構成を示すブロック図。FIG. 1 is a block diagram showing a system configuration of a document creation device to which an input prediction device according to an embodiment of the present invention is applied.
【図２】図１のシステム構成によって実現される文書作
成装置の機能構成を示すブロック図。FIG. 2 is a block diagram showing a functional configuration of a document creation device realized by the system configuration of FIG. 1;
【図３】図２の日本語入力予測辞書の構成を示す図。FIG. 3 is a diagram showing a configuration of a Japanese input prediction dictionary of FIG. 2;
【図４】図２の英語入力予測辞書の構成を示す図。FIG. 4 is a diagram showing a configuration of an English input prediction dictionary of FIG. 2;
【図５】図２のデータ記憶部の読み文字列管理データの
構成を示す図。FIG. 5 is a diagram showing a configuration of read character string management data in a data storage unit in FIG. 2;
【図６】日本語予測候補の表示例を示す図。FIG. 6 is a diagram showing a display example of Japanese prediction candidates.
【図７】英語予測候補の表示例を示す図。FIG. 7 is a diagram showing a display example of English prediction candidates.
【図８】日本語予測候補と英語予測候補の表示例を示す
図。FIG. 8 is a diagram showing a display example of Japanese prediction candidates and English prediction candidates.
【図９】かな入力モード時の英語予測候補の表示例を示
す図。FIG. 9 is a diagram showing a display example of English prediction candidates in a kana input mode.
【図１０】英単語予測候補を選択して入力を続けた場合
の表示例を示す図。FIG. 10 is a diagram showing a display example when an English word prediction candidate is selected and input is continued.
【図１１】日本語予測候補の方が英語予測候補よりも予
測に使った読み文字列が長い場合の予測候補表示例を示
す図。FIG. 11 is a diagram showing a display example of a prediction candidate in a case where a read character string used for prediction is longer in a Japanese prediction candidate than in an English prediction candidate.
【図１２】英語予測候補の方が日本語予測候補よりも予
測に使った読み文字列が長い場合の予測候補表示例を示
す図。FIG. 12 is a diagram showing a display example of a prediction candidate in a case where a read character string used for prediction is longer in an English prediction candidate than in a Japanese prediction candidate.
【図１３】日本語と英語の入力予測処理の動作に示すフ
ローチャート。FIG. 13 is a flowchart showing the operation of input prediction processing in Japanese and English.
【図１４】日本語と英語の入力予測処理の動作に示すフ
ローチャート。FIG. 14 is a flowchart showing the operation of input prediction processing in Japanese and English.
１１…ＣＰＵ １２…メモリ １３…入力装置 １４…表示装置 １５…外部記憶装置 １６…印刷装置 １７…通信装置 ２１…入力部 ２２…制御部 ２３…出力部 ２４…変換部 ２５…かな漢字変換辞書 ２６…データ記憶部 ２７…入力予測部 ２８…入力予測辞書 ２８ａ…日本語入力予測辞書 ２８ｂ…英語入力予測辞書 DESCRIPTION OF SYMBOLS 11 ... CPU 12 ... Memory 13 ... Input device 14 ... Display device 15 ... External storage device 16 ... Printing device 17 ... Communication device 21 ... Input unit 22 ... Control unit 23 ... Output unit 24 ... Conversion unit 25 ... Kana-kanji conversion dictionary 26 ... Data storage unit 27: Input prediction unit 28: Input prediction dictionary 28a: Japanese input prediction dictionary 28b: English input prediction dictionary
Claims (7)
字列を予測する入力予測装置であって、 読み文字列を入力する入力手段と、 日本語を第１の言語とし、その第１の言語に関する単語
情報を記憶した第１の単語辞書と、 日本語とは別に、アルファベットで読み入力を行う第２
の言語に関する単語情報を記憶した第２の単語辞書と、 上記入力手段によって入力された読み文字列の仮名文字
列に基づいて上記第１の単語辞書を検索して第１の言語
の入力予測処理を行うと共に、当該入力読み文字列のア
ルファベット文字列に基づいて上記第２の単語辞書を検
索して第２の言語の入力予測処理を行う予測制御手段
と、 この予測制御手段の第１の言語の入力予測処理によって
得られた予測候補と第２の言語の入力予測処理によって
得られた予測候補を当該入力読み文字列に対する予測結
果として出力する予測候補出力手段とを具備したことを
特徴とする入力予測装置。1. An input prediction device for predicting a character string that follows based on an input character string, comprising: input means for inputting a reading character string; A first word dictionary that stores word information about the language of the second language, and a second word dictionary that reads and inputs alphabetically separately from Japanese
A second word dictionary storing word information relating to the first language, and a first word dictionary based on a kana character string of a read character string input by the input means, and an input prediction process for the first language And a prediction control means for performing a second language input prediction process by searching the second word dictionary based on the alphabetical character string of the input reading character string, and a first language of the prediction control means. And a prediction candidate output unit for outputting a prediction candidate obtained by the input prediction process of the second language and a prediction candidate obtained by the input prediction process of the second language as a prediction result for the input read character string. Input prediction device.
字列の入力モードをチェックし、かな入力モードの場合
にはキーボード上の英文字／仮名文字の対応から当該読
み文字列のアルファベット文字列を取得し、そのアルフ
ァベット文字列に基づいて上記第２の単語辞書を検索し
て第２の言語の入力予測処理を行うことを特徴とする請
求項１記載の入力予測装置。2. The prediction control means checks an input mode of an input reading character string, and in a case of a kana input mode, determines an alphabet character string of the reading character string from a correspondence between English characters / kana characters on a keyboard. 2. The input prediction device according to claim 1, wherein the input prediction device obtains a second word dictionary based on the alphabet character string and performs an input prediction process of a second language.
字列の入力モードをチェックし、当該読み文字列がロー
マ字かな変換の途中状態である場合には、第２の言語の
入力予測処理のみを行うことを特徴とする請求項１記載
の入力予測装置。3. The prediction control means checks an input mode of an input read character string, and if the read character string is in the middle of a Roman-Kana conversion, only the input prediction processing of the second language is performed. The input prediction device according to claim 1, wherein
手段によって第１の言語と第２の言語の両方の予測候補
が得られた場合に、所定の条件に基づいて、一方の言語
の予測候補を優先して出力することを特徴とする請求項
１記載の入力予測装置。4. The prediction candidate output means, when the prediction control means obtains prediction candidates of both the first language and the second language, predicts one language based on a predetermined condition. 2. The input prediction device according to claim 1, wherein candidates are output with priority.
手段によって第１の言語と第２の言語の両方の予測候補
が得られた場合に、予測で用いられた読み文字列の長い
方の言語の予測候補を優先して出力することを特徴とす
る請求項１記載の入力予測装置。5. The predictive candidate output means, when the predictive control means obtains predictive candidates in both the first language and the second language, a longer one of the read character strings used in the prediction. 2. The input prediction device according to claim 1, wherein the language prediction candidate is output with priority.
字列を予測するための入力予測方法であって、 日本語を第１の言語とし、その第１の言語に関する単語
情報を記憶した第１の単語辞書と、日本語とは別に、ア
ルファベットで読み入力を行う第２の言語に関する単語
情報を記憶した第２の単語辞書とを有し、 読み文字列を入力し、 この入力された読み文字列の仮名文字列に基づいて上記
第１の単語辞書を検索して第１の言語の入力予測処理を
行うと共に、当該入力読み文字列のアルファベット文字
列に基づいて上記第２の単語辞書を検索して第２の言語
の入力予測処理を行い、 第１の言語の入力予測処理によって得られた予測候補と
第２の言語の入力予測処理によって得られた予測候補を
当該入力読み文字列に対する予測結果として出力するこ
とを特徴とする入力予測方法。6. An input prediction method for predicting a subsequent character string based on an input character string, wherein Japanese is set as a first language, and word information on the first language is stored. A first word dictionary and a second word dictionary that stores word information on a second language that is read and input in alphabets separately from Japanese, The first word dictionary is searched based on the kana character string of the reading character string to perform an input prediction process in a first language, and the second word dictionary is searched based on the alphabet character string of the input reading character string. To perform the input prediction process of the second language, and the prediction candidate obtained by the input prediction process of the first language and the prediction candidate obtained by the input prediction process of the second language are input character strings. As a prediction result for Input prediction method characterized by.
字列を予測するための入力予測プログラムを記録した記
録媒体であって、 日本語を第１の言語とし、その第１の言語に関する単語
情報を記憶した第１の単語辞書と、日本語とは別に、ア
ルファベットで読み入力を行う第２の言語に関する単語
情報を記憶した第２の単語辞書とを備えたコンピュータ
に、 入力された読み文字列の仮名文字列に基づいて上記第１
の単語辞書を検索させて第１の言語の入力予測処理を実
行させると共に、当該入力読み文字列のアルファベット
文字列に基づいて上記第２の単語辞書を検索させて第２
の言語の入力予測処理を実行させ、 第１の言語の入力予測処理によって得られた予測候補と
第２の言語の入力予測処理によって得られた予測候補を
当該入力読み文字列に対する予測結果として出力させる
ことを特徴とするプログラムを記録したコンピュータ読
取り可能な記録媒体。7. A recording medium for recording an input prediction program for predicting a character string that follows based on an input character string, wherein Japanese is used as a first language, and A computer comprising: a first word dictionary storing word information; and a second word dictionary storing word information on a second language which is read and input in alphabets separately from Japanese. The first character string based on the kana character string
To execute the input prediction process of the first language, and to search the second word dictionary based on the alphabetic character string of the input reading character string, thereby executing the second word dictionary.
Of the input prediction process of the first language and the prediction candidate obtained by the input prediction process of the second language are output as the prediction result for the input character string. A computer-readable recording medium having recorded thereon a program.
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP10141217A JPH11338858A (en) | 1998-05-22 | 1998-05-22 | Device and method for predicting input and storage medium recording input predictive program |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP10141217A JPH11338858A (en) | 1998-05-22 | 1998-05-22 | Device and method for predicting input and storage medium recording input predictive program |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH11338858A true JPH11338858A (en) | 1999-12-10 |
Family
ID=15286868
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP10141217A Pending JPH11338858A (en) | 1998-05-22 | 1998-05-22 | Device and method for predicting input and storage medium recording input predictive program |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JPH11338858A (en) |
Cited By (22)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US7188304B2 (en) | 2002-04-16 | 2007-03-06 | Fujitsu Limited | Conversion processing system of character information |
| JP2007094547A (en) * | 2005-09-27 | 2007-04-12 | Casio Comput Co Ltd | Information display control device and program |
| JP2008537260A (en) * | 2005-04-21 | 2008-09-11 | グーグル・インコーポレーテッド | Predictive conversion of user input |
| KR100865230B1 (en) | 2002-01-11 | 2008-10-23 | 후지쯔 가부시끼가이샤 | Computer-readable recording medium storing a program for input prediction processing |
| JP2010524138A (en) * | 2007-04-10 | 2010-07-15 | グーグル・インコーポレーテッド | Multiple mode input method editor |
| JP2010524137A (en) * | 2007-04-11 | 2010-07-15 | グーグル・インコーポレーテッド | Input method editor with second language mode |
| JP2010266948A (en) * | 2009-05-12 | 2010-11-25 | Ntt Data Corp | Device, method, and program for inputting character string |
| JP2011210001A (en) * | 2010-03-30 | 2011-10-20 | Yahoo Japan Corp | Information processing apparatus, conversion candidate extraction method, and program |
| JP2012521024A (en) * | 2009-03-19 | 2012-09-10 | グーグル・インコーポレーテッド | Input method editor |
| JP2012532365A (en) * | 2009-06-30 | 2012-12-13 | ノキア コーポレイション | Dual script text input and key highlight function |
| JP2013157029A (en) * | 2013-04-26 | 2013-08-15 | Sharp Corp | Character input device, and character/character type selection method |
| JP2014075675A (en) * | 2012-10-03 | 2014-04-24 | Fujitsu Ltd | Presentation program, information processor and presentation method |
| US8892996B2 (en) | 2007-02-01 | 2014-11-18 | Nuance Communications, Inc. | Spell-check for a keyboard system with automatic correction |
| US8976115B2 (en) | 2000-05-26 | 2015-03-10 | Nuance Communications, Inc. | Directional input system with automatic correction |
| US9026426B2 (en) | 2009-03-19 | 2015-05-05 | Google Inc. | Input method editor |
| JP2015097102A (en) * | 2014-12-22 | 2015-05-21 | シャープ株式会社 | Character input device, and character/character type selection method |
| US9092419B2 (en) | 2007-02-01 | 2015-07-28 | Nuance Communications, Inc. | Spell-check for a keyboard system with automatic correction |
| JP5897711B2 (en) * | 2012-12-06 | 2016-03-30 | 楽天株式会社 | Input support device, input support method, and input support program |
| JP2016076258A (en) * | 2015-12-18 | 2016-05-12 | シャープ株式会社 | Character input device and character/character type selection method |
| JP2016119545A (en) * | 2014-12-19 | 2016-06-30 | 富士ゼロックス株式会社 | Information processing device and program |
| US9400782B2 (en) | 1999-05-27 | 2016-07-26 | Nuance Communications, Inc. | Virtual keyboard system with automatic correction |
| EP4057259A1 (en) * | 2021-03-12 | 2022-09-14 | OMRON Corporation | Character input device, character input method, and character input program |
-
1998
- 1998-05-22 JP JP10141217A patent/JPH11338858A/en active Pending
Cited By (29)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US9557916B2 (en) | 1999-05-27 | 2017-01-31 | Nuance Communications, Inc. | Keyboard system with automatic correction |
| US9400782B2 (en) | 1999-05-27 | 2016-07-26 | Nuance Communications, Inc. | Virtual keyboard system with automatic correction |
| US8976115B2 (en) | 2000-05-26 | 2015-03-10 | Nuance Communications, Inc. | Directional input system with automatic correction |
| KR100865230B1 (en) | 2002-01-11 | 2008-10-23 | 후지쯔 가부시끼가이샤 | Computer-readable recording medium storing a program for input prediction processing |
| US7188304B2 (en) | 2002-04-16 | 2007-03-06 | Fujitsu Limited | Conversion processing system of character information |
| KR100909917B1 (en) | 2002-04-16 | 2009-07-29 | 후지쯔 가부시끼가이샤 | Recording medium recording an information processing apparatus, an information processing method, and an information processing program |
| JP2008537260A (en) * | 2005-04-21 | 2008-09-11 | グーグル・インコーポレーテッド | Predictive conversion of user input |
| JP2007094547A (en) * | 2005-09-27 | 2007-04-12 | Casio Comput Co Ltd | Information display control device and program |
| US9092419B2 (en) | 2007-02-01 | 2015-07-28 | Nuance Communications, Inc. | Spell-check for a keyboard system with automatic correction |
| US8892996B2 (en) | 2007-02-01 | 2014-11-18 | Nuance Communications, Inc. | Spell-check for a keyboard system with automatic correction |
| US8831929B2 (en) | 2007-04-10 | 2014-09-09 | Google Inc. | Multi-mode input method editor |
| US8543375B2 (en) | 2007-04-10 | 2013-09-24 | Google Inc. | Multi-mode input method editor |
| JP2010524138A (en) * | 2007-04-10 | 2010-07-15 | グーグル・インコーポレーテッド | Multiple mode input method editor |
| US10210154B2 (en) | 2007-04-11 | 2019-02-19 | Google Llc | Input method editor having a secondary language mode |
| US9710452B2 (en) | 2007-04-11 | 2017-07-18 | Google Inc. | Input method editor having a secondary language mode |
| JP2010524137A (en) * | 2007-04-11 | 2010-07-15 | グーグル・インコーポレーテッド | Input method editor with second language mode |
| US8704761B2 (en) | 2009-03-19 | 2014-04-22 | Google Inc. | Input method editor |
| JP2012521024A (en) * | 2009-03-19 | 2012-09-10 | グーグル・インコーポレーテッド | Input method editor |
| US9026426B2 (en) | 2009-03-19 | 2015-05-05 | Google Inc. | Input method editor |
| JP2010266948A (en) * | 2009-05-12 | 2010-11-25 | Ntt Data Corp | Device, method, and program for inputting character string |
| JP2012532365A (en) * | 2009-06-30 | 2012-12-13 | ノキア コーポレイション | Dual script text input and key highlight function |
| JP2011210001A (en) * | 2010-03-30 | 2011-10-20 | Yahoo Japan Corp | Information processing apparatus, conversion candidate extraction method, and program |
| JP2014075675A (en) * | 2012-10-03 | 2014-04-24 | Fujitsu Ltd | Presentation program, information processor and presentation method |
| JP5897711B2 (en) * | 2012-12-06 | 2016-03-30 | 楽天株式会社 | Input support device, input support method, and input support program |
| JP2013157029A (en) * | 2013-04-26 | 2013-08-15 | Sharp Corp | Character input device, and character/character type selection method |
| JP2016119545A (en) * | 2014-12-19 | 2016-06-30 | 富士ゼロックス株式会社 | Information processing device and program |
| JP2015097102A (en) * | 2014-12-22 | 2015-05-21 | シャープ株式会社 | Character input device, and character/character type selection method |
| JP2016076258A (en) * | 2015-12-18 | 2016-05-12 | シャープ株式会社 | Character input device and character/character type selection method |
| EP4057259A1 (en) * | 2021-03-12 | 2022-09-14 | OMRON Corporation | Character input device, character input method, and character input program |
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