第3回 予測インターフェース | gihyo.jp
はじめに 「よろしく」と入力すると「お願い」が候補に出るような「予測入力方式」が、携帯電話などで最近広く使われています。ユーザの次の行動を予測するようなシステムは「予測インタフェース」と呼ばれており、昔からさまざまなシステムが研究されてきています。 ユーザの行動を予測する方法はいろいろなものが考えられます。上の例の場合は「よろしくお願い申しあげます」という表現が世の中でよく利用されているという統計情報を利用して予測を行ったものですが、ユーザの行動履歴や現在のコンテキストなどの情報を利用することもできます。筆者の場合は「増井」という名前を入力する機会が多いため「ま」と入力すると「増井」が予測されます。時刻や位置情報のようなコンテキストを利用できる場合、渋谷で駅名検索するときは「し」から「渋谷」を予測し、新宿で検索するときは「し」から「新宿」を予測するといったこともできるでしょう。「123」
文節をどう区切るか
日本語入力プログラムの歴史は、入力の効率を求める歴史でした。初めは「これはペンです」という文章を入力するにも、「これは」で一度変換し「ペンです」でまた変換する方式（単文節変換）や、「これは」と「ぺんです」の間に文節を区切る指示を与える方式をとっていました。やがて、単文節変換や文節ごとに区切り記号を入れる方式から、自動的に文節を区切る連文節変換（複文節変換？）へと進化し、さらには文脈に応じて適切な語を選ぶ用例変換、AI変換が花開き、日本語入力は簡単で効率的になっていきました。 このページは、文節を区切る方法について、現行の日本語入力プログラムでよく使われる方式を解説します。用例変換、AI変換は別項にて解説します。 目次 n文節最長一致法 うしろ向きn文節評価最大法 接続コスト最小法 参考文献・資料 n文節最長一致法 採用している日本語入力プログラム：ATOK、EGBRIDGE、VJEなど。
そろそろChaIMEについて一言いっておくか - 射撃しつつ前転 改
2月は割とガンガンと開発をしてきたのだが、3月に入ってさすがにエネルギーが切れてきたので、一旦、気分転換にエントリに書いてみることにする。 ChaIMEというのは主に研究目的のかな漢字変換エンジンである。奈良先の小町さん(id:mamoruk)がメインで開発していて、自分もここしばらくはアクティブに開発している。こちらでデモを試すことができる。ChaIMEの特徴はひたすらに統計情報で変換をするところなのだが、今回はそういった話ではなく、もうちょっと一般的なかな漢字変換についての話をダラダラと書いてみようと思う。 デモを見て分かる通り、今までのChaIMEはステートレスで、ひらがな列を入力に対してそれっぽい変換候補を複数出力してさぁ選べ、という形だった。文節境界を変更したり、文節毎に候補を出すことはできない。これは単に実装コストの問題で、研究用途で実験をする際には文節境界を変更してどうたらこ
1
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
処理を実行中です
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
