DE2541204A1

DE2541204A1 - Verfahren zur fehlererkennung und einrichtung zur durchfuehrung der verfahren

Info

Publication number: DE2541204A1
Application number: DE19752541204
Authority: DE
Inventors: Geb Lyons Anne Marie Chaires; Geb Scheltes Jean Mari Ciconte; Allen Harold Ett; John Joseph Hilliard; Donald Francis Kocher; Walter Steven Rosenbaum; Bollinger Geb Willis El Willis
Original assignee: International Business Machines Corp
Current assignee: International Business Machines Corp
Priority date: 1974-10-08
Filing date: 1975-09-16
Publication date: 1976-04-15
Also published as: NL7511834A; JPS573979B2; SE7511157L; JPS5143643A; FR2287747A1; BE832767A; ES441353A1; GB1500203A; FR2287747B1; US3969698A; DE2541204C3; BR7506545A; IT1042379B; SE439848B; CA1062811A; DE2541204B2; CH586429A5

Description

Aktenzeichen der Anmelder in:

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Verfahren zur Fehlererkennung und Einrichtung zur Durchführung der Verfahren

Die Erfindung betrifft Verfahren und eine Einrichtung zur Durchführung der Verfahren zur Fehlerkorrektur in Datenströmen, die von optischen Zeichenerkennungsvorrichtungen, akustischen Sprachanalysatoren oder manuell betätigten Tasteneingabegeräten ausgehen.

Bei der optischen und akustischen Zeichenerkennung kommt es trotz aller technischen Vollkommenheit der Zeichenleser bzw. -umsetzer zu Fehlleistungen bei der Zeichenerkennung, insbesondere wenn die Qualität der angebotenen Vorlage nicht einwandfrei ist, was z. B. bei schlechter Druckqualität oder geringer Güte eines elektroakustischen Übertragungsweges der Fall ist. Auch bei der manuellen Eingabe von Zeichen über Tastaturen können Fehler aurtreten, die jedoch weniger technisch als menschlich bedingt sind. Das Verfahren zur Fehlerkorrektur gemäß der vorliegenden Erfindung ist auf gewisse

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Typen von Fehlern anwendbar, die in Datenströmen von Zeichenlesern, akustischen SprachanaIysatoren oder Tastaturen auftreten, unabhängig davon, welcher Ursache ihre Existenz zuzuschreiben ist. Im folgenden wird daher unter dem Begriff "Zeichen" sowohl ein graphisch angebotenes alphabetisches Zeichen, als auch ein akustisches Phonem, und auch ein in eine Tastatur eingetastetes alphabetisches Zeichen verstanden. Wo die folgende Beschreibung sich auf optische Zeichenleser bezieht, ist es dem Fachmann ohne weiteres möglich, die entsprechenden Verhältnisse bei Sprachanalyse toren oder Tastaturen zu substituieren.

Der Kürze halber wird in der Beschreibung gelegentlich statt fehlerhaft lesen, der Begriff "Verlesen" und statt fehlerhaft erkennen der Begriff "Verkennen" gebraucht.

Geräte zur Fehlerkorrektur bei der optischen Zeichenerkennung sind bereits bekannt. Bei diesen Geräten ist allerdings die Auswahl des korrekten Wortes für ein verstümmeltes Eingabewort, das von einem optischen Zeichenleser verlesen worden ist, auf die Korrektur von Substitutionsfehlern beschränkt. Zur Verbesserung der Lesequalität ist die Benutzung von bedingten Wahr-

i scheinlichkeiten vorgeschlagen worden, um einfache Substitution eines

Zeichens für ein anderes oder für eine Zeichenzurückweisung zu korrigie-

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ren,· wobei die totale bedingte Wahrscheinlichkeit berechnet wrid, mit welcher das Eingabewort verlesen wurde, unter der Voraussetzung, dass ein vorbestimmtes Diktionärwort tatsächlich durch den Zeichenleser abgetastet worden war. Diese bekannten Geräte befassen sich jedoch nur mit der einfachen Substitution von verwechselten Paaren, die die gleiche Stellung im abgetasteten Wort wie im Diktionärwort einnehmen, wobei zusätzlich die Länge des abgetasteten Wortes mit der des Diktionärwortes übereinstimmen muss.

Ein bemerkenswerter Fortschritt gegenüber diesen Geräten ist die in der Deutschen Offenlegungsschrift 2.460.757 offenbarte Lehre,die es ermöglicht, Segmentationsfe hler und Substitutionsfehler in den vom Zeichenleser gelesenen Buchstaben zu korrigieren. Segmentationsfehler entstehen durch fehlerhafte Bestimmung des Anfangs und Endes eines Zeichens. Sie kommen in den von Zeichenlesem ausgegebenen Datenströmen relativ häufig vor und stellen ein wesentliches Hindernis für die Genauigkeit dieser Einrichtungen bei der Textverarbeitung dar. Gemäss der genannten DOS 2.460.757 enthält eine Korrekturvorrichtung einen gespeicherten Diktionär mit Wörtern, von denen angenommen wird, dass sie vom Zeichenleser gelesen werden. Für die Verarbeitung eines allgemeinen Textes in einer beliebigen Sprache wäre es erforderlich einen vollständigen Diktionär dieser Sprache zu speichern, was

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eine ausserordentlich grosse Speicherkapazität erfordern würde sowie sehr kurze Zugriffszeit, um jedes Wort im Diktionär mit dem verstümmelten Eingabewort vom Zeichenleser zu vergleichen. Eine Verbesserung ist dadurch möglich, dass spezielle Speicher vorgesehen werden, deren Wortinhalt auf die spezielle Art des Textes zugeschnitten ist.

Ein Vorschlag zur Verwendung eines Assoziativspeichers zum Auffinden der korrekten Form eines verstümmelten Wortes ist von J. J. Giangardella vorgeschlagen worden in "Spelling Correction by Vector Representation Using a Digital Computer", IEEE Transactions on Engineering Writing and Speech, Vol. EWS-IO, Nr. 2, December 1967, Seite 57. Dieser Vorschlag betrifft die Vektordarstellung von alphabetischen Wörtern durch Zuordnung der Ziffern 1 bis 26 zu den Buchstaben A bis Z und die Berechnung der Vektorgrösse und des Winkels für den Zugriff zur korrekten Form des Eingabewortes im Speicher eines Universalrechners. Mit diesem Vorschlag sind grosse Probleme verknüpft, die mit der Adressierung des Assoziativspeichers zusammenhängen und zu Klassen von Wörtern führen, die entweder zu viele Wörter umfassen oder die das gesuchte Eingabewort nicht umfassen.

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Die vorliegende Erfindung soll daher die Aufgabe lösen, die genannten Nachteile bekannter Verfahren und Einrichtungen zu vermeiden.

Gelöst wird diese Aufgabe durch die in den Ansprüchen 1 und 6 genannten Merkmale.

Vorteilhafte Weiterbildungen und Ausgestaltungen des Erfindungsgegenstandes sind den Unteransprüchen zu entnehmen.

Mit der vorliegenden Erfindung wird also der Vorteil erzielt, daß auf vorteilhafte Weise Bezugswertgruppen für die Nachverarbeitung der Erkennungssignalströme von OCR verdichtet und abgerufen werden können.

Einzelheiten eines Ausführungsbeispiels der Erfindung werden nachfolgend beschrieben, wobei auf die Zeichnungen Bezug genommen wird.

Es zeigen:

Fig.! ein Schema des Vektor-Entnahmevorgangs

Fign. 2, 3 Matrizen für die Zuordnung numerischer Werte zu den Zeichen des Alphabets

Fig. 4 schematisch die Zuordnung von Wörtern zu verschiedenen Wortgruppen im Festwertspeicher

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Fig. 5 ein Blockschaltbild eines Festwertspeichers mit Adressier

vorrichtung

Fig . 6 ein Blockschaltbild des Steuerwerks des Festwertspeichers

Fig. 7 ein Blockschaltbild einer Zeichenerkennungs-und Korrek

turvorrichtung

Fig. 8 die im Text erwähnte Tabelle 2

Das zur Fehlerkorrektur bei der optischen Zeichenerkennung angewandte Vorgehen beruht auf dem Nachschlagen in einem Fehlerkorrektur-Diktionär und aus allen darin verzeichneten Wörtern dasjenige herauszufinden, das vom optischen Zeichenleser gelesen, aber in die zur Zeit in Verarbeitung stehende falsche Form verkannt wurde. Ein grundlegender Teil dieser Operation besteht klarerweise in der Fähigkeit, zunächst festzustellen, welcher Teil des Fehlerkorrektur-Diktionärs heranzuziehen ist. Das ist schematisch in Fig. 1 dargestellt. Je genauer es möglich ist, den Teil des Diktionärs zu bestimmen, der die korrekte Form des Eingabewortes enthält, umso grosser kann der Diktionär sein, ohne den Wirkungsgrad und die Geschwindigkeit der Fehlerkorrektur-Operation bei der optischen Zeichenerkennung zu beeinträchtigen.

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Wenn in einem Zeichenerkennungs strom ein verstümmeltes alphabetisches Wort festgestellt wird und für seine korrekte Form eine Gruppe von Kandidaten-Wörtern ausgewählt werden soll, machen es die Eigenschaften des optischen Zeichenlesers, dem die Verkennung entstammt, unmöglich, einen zuverlässigen Zugriff zum Diktionär zu formulieren,bei dem die normale Diktionär-Indexierung nach Wortattributen gemäss den alphabetischen Eigenschaften der Wörter und/oder der Wortlänge erfolgt. Die Verkennungsneigung des Zeichenlesers kann eines oder beide der Wortattribute in verschiedener Weise beeinflussen. Trotzdem ist in den verkannten Daten noch genug potentielle Information für das Eingehen in einen Diktionär vorhanden. Um ein verstümmeltes Wort als Schlüssel zum Diktionär zu benutzen, muss der Zeichenstrom in einer neuen Weise analysiert werden. Für diese Analysen kommen die Speicher-Organisationskonzepte nach der Vektor-Entnahme und nach den Wortgruppen in Frage.

"Die Diktionär-Zugriff methode gemäss der Vektor-Entnahme kann am besten als eine spezialisierteAnwendungsform der statistischen Vertrauensintervall-Theorie verstanden v/erden. Dabei umfasst ein Fehlerintervall im allgemeinen einen Bereich von Werten, innerhalb dessen der wahre Wert der geschätzten Grosse mit einer vorgegebenen Fehlertoleranz liegen wird.

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Bei der Fehlerintervall-Analyse kann die Vektor-Entnahmemethode als eine . spezielle Anwendung betrachtet werden, bei welcher das verstümmelte Wort benutzt wird:

a) den Ort im Diktionär abzuschätzen, an welchem das durch den optischen Zeichenleser verkannte Wort steht,

b) der geschätzten Zugriffs stelle im Diktionär Bedeutung verleihen, indem um sie herum ein Bereich von Stellen abgesteckt wird, innerhalb dessen die gesuchte Wortinformation mit einer vorgegebenen Sicherheit liegt.

Die Beschreibung der Mechanismen, die bei der Verwirklichung der erwähnten Vektor-Entnahmemethode eine Rolle spielen, ist logisch in zwei Teile gegliedert, welche betreffen:

1. ein erstes Zugriffsmittel, das auf dem Zeicheninhalt basiert, und das verlangt

a) die Abschätzung einer Diktionär-Zugriffstelle innerhalb des Speichers

b) die Bestimmung der Grenzen der Entnahmebreite

2. ein zweites Zugriffsmittel, das die Gruppierung der Diktionärwörter innerhalb des Speichers gemäss ähnlichen Längencharakteristiken verlangt.

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Die Zugriffstelle im Diktionär stellt die erste Abschätzung der Stelle dar, an welcher die korrekte Form des vom optischen Zeichenleser gelesenen Eingabewortes im Diktionär-Speicher steht. Die Massnahme für diesen anfänglichen Abschätzungsprozess ist eine spezielle Such-Transformation, der das verkannte alphabetische Eingabewort unterworfen wird. Diese Such-Transformation beruht auf einem numerischen Zuordnungsschema, in dem jedem Buchstaben des Alphabets ein numerischer Wert zugeordnet wird, der seine absolute und relative Zuverlässigkeit beschreibt, bei der optischen Zeichenlesung richtig erkannt zu werden. Einzelheiten dieser Zuordnung werden weiter unten erläutert. Es genügt hier festzustellen, dass die zugeordnete Zahl mit der Zuverlässigkeit des alphabetischen Zeichens verknüpft ist. In seiner einfachsten Form besagt dies , dass je zuverlässiger die Erkennung eines alphabetischen Zeichens ist, umso mehr Gewicht wird ihr bei der Such-Rechnung beigelegt.

Unter diesem alphanumerischen Zuordnungsschema ergibt sich die Zugriffsstelle als eine Summe ganzer Zahlen:

y = _Νξ % W

worin L der dem Buchstaben der N-ten Position des verkannten Wortes zugeordnete numerische Wert ist, und M die Anzahl der Buchstabenstellen in dem verkannten Wort.

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Der Schlüssel zu dieser Technik ist die Ableitung des geeigneten alphanumerischen Zuordnungsschemas. Vielfache und scheinbar einander widersprechende Einschränkungen müssen bei diesem Zuordnungs sehe ma berücksichtigt werden. Im wesentlichen muss das alphanumerische Zuordnungsschema, das zur Berechnung der Zugriffs stelle benutzt wird,

a) den Effekt der sich aus den Fehlleistungen des Zeichenlesers ergebenden Zeichensubstitutionen auf die Zugriffs stelle möglichst klein halten,

b) im Diktionär vorkommende Wörter möglichst gleichmässig verteilt im Speicher aufführen.

Die erste Einschränkung betrifft die Bedingung, dass die Gleichung (1) so unempfindlich wie möglich gegen Zeichensubstitution und verkannte Segmentation, das ist die Aufteilung in einzelne Abschnitte, ist. Die zweite Einschränkung sucht die Erarbeitung einer trivialen Lösung zu verhindern, die sich auf Grund der ersten Einschränkung ergeben könnte. Eine derartige triviale Lösung würde im Zusammenschrumpfen des Diktionärs bestehen, so dass alle Eintragungen nur eine einzige Zugriffs stelle, oder ein sehr schmales Band von Zugriffs stellen, innerhalb des Speichers einnehmen würden. Wäre das der Fall, würde nahezu der gesamte Diktionär bei jeder Entnahmeoperation zur Ausgabe gelangen. Bei einer Realzeit-Verarbeitung wäre dies völlig unan-

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wendbar und würde die Vektor-Entnahmemethode völlig in Frage stellen.

Ein optimales alphanumerisches Zuordnungsschema für die Vektor-Entnahmemethode kann mathematisch mit Hilfe der linearen Programmierung abgeleitet werden. Diese Entwicklung des Zuordnungs Schemas ergibt sich, indem man die Neigung des optischen Zeichenlesers zu Zeichensubstitutionen als lineare Beziehungen ausdrückt. Dabei wird für jedes von 0 verschiedene Ereignis in der Uebertragunsfunktion des Zeichenlesers eine Normdistanz festgesetzt, die die Form hat

oc

(2)

worin X„ , X« die numerischen Kennzeichen der alphabetischen Zeichen sind die im allgemeinen Fall mit "ex. ' und "/3 " bezeichnet sind.

Eine typische Uebertragungsfunktion eines Zeichenlesers liefert einige hundert separate Ausdrücke in der Form der Gleichung (2). Mit der üblichen linearen Optimisierung ist es jedoch nicht möglich, eine Normdistanz (d.h. ein absolutes Grössenverhältnis) bei den gegebenen Einschränkungen als Basisvariable direkt vorzusehen.

Um der Optimisierung der Programmierung des alphanumerischen Zuordnungsschemas zu ermöglichen, eine Analogie zu den vom Zeichenleser verkannten

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Eigenschaften zu enthalten, wurde lineare Programmierung mit gemischten ganzen Zahlen vorgesehen. Jedes Verhältnis gemäss Gleichung (2) wird ausgedrückt als ein Satz von Einschränkungen von der Form:

- ^X/2» ^{+ 2} ^Κ1οίΔ - ^Ζ<χ/3 £ ^K

(3)

worin I₀₄ β einen Satz von ganzzahligen Variablen darstellen, die auf die Werte 1 oder 0 eingeschränkt sind, Zp₀, ^ ist die Variable, über welche die Optimierung der objektiven Funktion der Form SP₁^ β T^ocß ⁼ min durchgeführt wird. R^/3 ist das relative Gewicht, das der betreffenden Einschränkung zugeordnet ist. Bei der hier beschriebenen Analyse wurde Po₁₇-, gleichgesetzt

mit der kumulativen Erscheinungsfrequenz der entsprechenden ex, A -Zeichen. K ist die Entnahmeirrtum-Toleranz in Grössenordnungseinheiten.

Bis hierher haben die Optimierungsgleichungen lediglich Einschränkungen gemäss dem oben mit "a" bezeichneten Ziel in Betracht gezogen.

Das oben mit "b" bezeichnete Ziel, nämlich die Vermeidung von regellosen Häufungen von Eintragungen im Diktionär innerhalb eines Bereiches von Grössenwerten, wird dadurch erreicht, dass zu den Gleichungen, welche die Fehlleistungen des Zeichenlesers beschreiben (Gleichung 3), eine Reihe

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von Einschränkungen hinzugefügt wird, die eine in etwa gleichförmige Verteilung von Eintragungen über alle Abschnitte des Diktionärs aufrechterhalten. Diese letzteren Einschränkungen werden dadurch aufgestellt, dass regelrechte Eintragungen in die Wörterliste des Diktionärs wahllos herausgegriffen werden und festgelegt wird, dass zwischen ihnen in der endgültigen Vektorstruktur des Diktionärs eine vorbestimmte Normdistanz eingehalten werden muss. Beispielsweise können die Eintragungen CORNWALL und SHERWOOD dazu benutzt werden, eine Infrastruktur-Einschränkung für den Vektor-Diktionär zu erstellen, welche die Form hat: (x_c+x₀+x_R+x_N+x_w+x_A+x_L+x_L) - (x_s+x_h+x_e+x_r+Xvj+^o^+xo^+xd) 1^di

X_C+X_N+X_A+ 2X_L-X_S-X_H-X_E-X_O-X_D1D χ <⁴ >

Der Wert D₁ repräsentiert die Normdistanz zwischen den Eintragungen SHERWOOD und CORNWALL in einem Diktionär, bei dem ein anfängliches Zuordnung s s ehe ma benutzt worden ist, welches eine gute Verteilung innerhalb der Wörterlisten des Diktionärs liefert, das jedoch nicht notwendigerweise allen Einschränkungen genügt, die durch Gleichung (3) vorgeschrieben sind. Die bei der Programmierung zu beachtenden Einschränkungen werden vervollständigt durch Hinzunahme der zusätzlichen Infrastruktur-Einschrän kungen,die mit dem einfachen linearen Format gemäss dem SHERWOOD/CORN-VALL-Beispiel übereinstimmen, das. in der Gleichung (4) beschrieben ist.

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Das ursprüngliche Zuordnungsschema, das zur Definition der Werte D der Gleichung (4) benutzt wurde, wurde durch Behandlung der Gleichung (1) als Vektorgrössenberechnung erhalten, nämlich:

y= Zl_n ²

N=I ^N

2
wobei die Zahlen 1 bis 26 (L = 1 . . . 676) den Buchstaben des Alphabets zugeordnet ind.

Die Figuren 2 und 3 zeigen, wie die numerische Zuordnung in Uebereinstimmung mit den Einschränkungen erfolgt, die durch die Gleichung (3) verlangt werden. Bei einer numerischen Spanne von 1 bis 26 nehmen die Quadrate dieser Werte einen Bereich von 1 bis 676 ein. Fig. 2 zeigt eine Matrix für diese Werte,ohne die Buchstabenzuordnung anzugeben. In vertikaler Richtung repräsentiert die Matrix die Eingabecharakteristiken, die vom abgetasteten Dokument gewonnen wurden. Die Horizontale der Matrix repräsentiert die Entscheidung, die bei der optischen Zeichenlesung getroffen worden ist. Alle korrekten Erkennungen liegen auf der Diagonalen der Matrix. Alle Substitutionen oder Zurückweisungen liegen abseits der Diagonalen. Wenn beispielsweise H und M den Werten 10 bzw. 9 entsprechen, und H als M verlesen wird, ergibt sich eine Grössendifferenz von 100 minus 81 gleich 19. Das stellt noch annehmbare Auswahl dar, da H- und M-Substitution häufig ist.

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Mit der durch Verlesen bedingten Störung von plus oder minus 250 Einheiten (das ist der Normalwert des Faktors K auf der rechten Seite des Gleichungssystems, das sich aus der Gleichung (3) ergibt J ist es möglich, eine relativ einfache doch sinnvolle anfängliche Zuordnung von alphabetischen Zeichen zu den auf den Achsen der Matrix angegebenen Werten durchzuführen, so dass eine grosse Zahl von üblichen Erkennungsfehlern innerhalb eines Fehlerintervalls von plus 250 bis minus 250 Einheiten liegt. Diese Grenzen sind in der Fig. 2 angegeben. Die anfängliche numerische Zuordnung ist in Fig. 3 gezeigt, wo die schraffierten Teile diejenigen Verlesungen enthalten, die mit dem anfänglichen Schema nicht kompensiert werden können. Die innerhalb der Matrix angegebenen Zahlen entsprechen der relativen Häufigkeit der entsprechenden Fehlleistungen. Versuche mit diesem Schema haben gezeigt, dass, obgleich nicht alle Einschränkungen der Gleichung (2) erfüllt waren, dieses Schema doch genügt hat, eine Wörterliste in einen Diktionär mit geeigneter Verteilung zu transformieren, bei dem sich keine regellosen Häufungen von Eintragungen ergaben. Aus diesem Grund wurde dieses Schema benutzt, die Norm-Distanz zwischen wahllos herausgegriffenen Eintragungen zu bestimmen, um die durch die Gleichung (4) definierten Infrastruktur-Einschränkungen zu formulieren.

Die Lösung der oben genannten Gleichungen und die Optimierung gemäss

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linearer Programmierung unter Beachtung der gegebenen Einschränkungen hat zu dem folgenden, in Tabelle 1 dargestellten Zuordnungsschema geführt.

Tabelle 1

A=200 B=36 C=256 D=196 E=144

F=I 6	G=289	H=144	1=64	J=225
K=441	1=25	M=I 7 5	N=I 8 5	O=22 5

P=361 Q=289 R=225 S=324 T=121

U=169 V=IOO W=49 X=529 Y=9

Z=484 · *=121

Wenn das verlesene Wort unter Benutzung der alphanumerischen Zuordnung gemäss Tabelle 1 in einen Grössenwert transformiert worden ist, kann man annehmen dass sowohl die verstümmelte wie die korrekte Form des betreffenden Wortes ziemlich ähnliche Grössenwerte annehmen. Wenn die korrekte Form eines jeden Wortes bezüglich seiner Grosse in einem Fehlerkorrektur Diktionär gespeichert ist, dann liegt die durch die Gleichung (1) gelieferte Zugriffstelle in der Nachbarschaft der korrekten Worteintragung. Um den Entscheidungsprozess erfolgreich durchführen zu können, ist es jedoch erforderlich, die verlesene Form des Wortes in einem probabilistisehen Format mit der korrekten Form des Wortes zu vergleichen. Daraus ergibt sich, dass

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A γ-

die Zugriffs stelle allein für die Beschaffung der in der letzt erwähnten Phase der Fehlerkorrektur erforderlichen Daten nicht ausreicht. Die Nähe der Zugriffsstelle zur korrekten Eintragung macht sie zum natürlichen Angelpunkt für die Konstruktion eines Fehlerintervalls Δ , das zur Begrenzung eines Diktionär -Entnahme be reiches herangezogen werden kann. Bei geeigneter Ausbildung gestattet der Entnahme bereich Δ , aus der Zugriffstelle benachbarten Stellen einen Satz von Adresseintragungen zu gewinnen, die, mit einer vorgegebenen Fehlertoleranz, die korrekte Version des verlesenen Eingabewortes enthalten. Wie im vorhergehenden Beispiel schliesst die Entnahmebreite Δ gleich - 250 eine Fehlertoleranz ein, d. h. die Möglichkeit, dass die korrekte Version eines Eingabewortes ausserhalb des Entnahmebereiches liegt.

Die drei hauptsächlichen, bei der optischen Zeichenlesung auftretenden Verlesefehler, die bei der Bestimmung eines Diktionär-Entnahmebereiches kompensiert werden müssen, sind zurückgewiesene Buchstaben, Substitutionsfehler und Segmentationsfehler. Die Entnahmemethode ist bei den Zurückweisungen und Substitutionsfehlern am wirksamsten. Segmentationsfehler sind statistisch weniger gut voraussagbar und können deshalb auch nicht so leicht beseitigt werden. Ein verlesenes Wort kann mit der Vektorentnahme-Methode unauffindbar werden, wenn aufeinanderfolgende Verler-

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sungen innerhalb des Wortes sich gegenseitig additiv verstärken, bis ein Deltawert von mehr als 250 erreicht ist. Diese Situation ist verhältnismässig selten, da aufeinanderfolgende Verlesungen die Tendenz haben, die Grosse der Abweichung, die jede von ihnen verursacht hat, zu einem gewissen Grad zufällig zu beseitigen.

Zur Unterstützung des Zugriffs nach der Vektorentnahme-Methode wird der Diktionär nach ähnlichen Wortlängen organisiert.

Fig. 1 zeigt schematisch den Entnahmeprozess für ein verkanntes Eingabewort. Die Grosse des Eingabewortes wird nach der weiter unten angeführten Gleichung (9) berechnet. Für das in diesem Beispiel benutzte Wort ergibt sich eine Grosse von 1087. Die Wortlänge wird auch benutzt, um die Anzahlvon Eintragungen zu reduzieren. Für Daten, die durch optische Zeichenerkennung gewonnen sind, kann die Wortlänge jedoch nicht als absolutes Unterscheidungsmerkmal herangezogen werden, da Segmentationsfehler die Wortlänge künstlich vergrössern oder verkleinern können. Ein Lösungsweg für die se Probleme besteht darin, dass nicht nur Wörter der gleichen Länge wie das Eingabewort in den Entnahmeprozess eingeschaltet werden, sondern auch alle Wörter mit benachbarten Längen und sogar solche deren Längen um zwei Stellen abweichen. Dies erfolgt in Uebereinstimmung

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mit Regeln, die ihrerseits längenabhängig sind. Bei diesem Vorgehen ergibt sich jedoch das Problem, dass es zu unannehmbaren Entnahmegrössen führt, die durchschnittlich etwa 20% des Diktionärs umfassen.

Es ist möglich, die bekannte Fehlerneigung optischer Zeichenleser dazu zu benutzen, die Unterscheidung nach Wortlängen zu verbessern. Da Aenderungen der Wortlänge durch gewisse Segmentationsprobleme hervorgerufen werden, werden nur solche Wörter, die auf Grund ihrer Komposition zu fehlerhafter Segmentierung führen können, in mehr als eine Wortlängengruppe eingeführt. Daraus ergibt sich ein Konzept der Unterscheidung nach Wortgruppen. In einer Wortgruppe sind alle diejenigen Wörter enthalten, die eine bestimmte Länge aufweisen, sowie Wörter mit allen andern Längen, die eine signifikante Wahrscheinlichkeit aufweisen, fälschlich auf die betreffende Länge segmentiert zu werden.

Die Implementation des Zugriffs nach Wortgruppen häng ab von der Feststellung objektiver Kriterien,auf Grund deren die Buchstabenzusammensetzung eines Wortes auf den Grad der Neigung zur Fehlsegmentierung untersucht werden kann, um die Notwendigkeit einer Zuweisung zu mehreren Wortgruppen festzustellen. Zu diesem Zweck wird die folgende Berechnung der Segmentierungsschwelle durchgeführt.

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Die Wahrscheinlichkeit einer Wortsegmentierung wird funktionell durch die Gleichung (5) beschrieben.

P(W ) = 1 - P(W ) = 1 - P(W ) seg seg "s&j

worin W für "Wort" steht_;und P die Wahrscheinlichkeit_yund die Ueberstreichung des Index das Komplement der Segmentierung andeutet, nämlich dass keine Segmentierung stattfindet. Aus empirischen Daten, die über alle Wortlängen gemittelt sind, ergibt sich, dass 80% aller Segmentierungen in solchen Wörtern auftreten, deren P (W ) grosser als 0,6 % ist. Es ist

seg

daher vernünftig, diejenigen Wörter als die Schwelle zu doppelter Worteintragung überschreitend anzusehen, deren kumulative Segmentierungs-Wahrscheinlichkeit diesen nominellen Wert überschreitet, nämlich

P(W ) >T= 0,6% · (6)

seg ^v '

Diese Schwelle könnte natürlich gesenkt werden, aber das würde viele neue doppelte Eintragungen nach sich ziehen, ohne wesentlich mehr Wortsegmentierungen möglich zu machen. Das Verhältnis in Gleichung (5) wird übersichtlicher, wenn man es in Teile aufspaltet:

(7)

Durch einsetzen von Gleichung (7) in Gleichung (6) ergibt sich

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In logarithmischer Schreibweise ergibt sich daraus schliesslich eine allgemeine Schwelle für Wortgruppen-Kandidaten:

log P^-^g.) + log

⁺ ^lo^^p(^W

> log ti-T) (8.)

Durch Zurückführen der Gleichung (8) auf das binomische Modell, das seiner Anwendung unterliegt, kann die Gleichung einfach für die Neigung (Wahrscheinlichkeit) zur Falschsegmentierung, die bewirkt, dass ein Wort Kandidat für mehrfache Eintragung in eine Wortgruppe, zwei Wortgruppen usw. ist_y gelöst werden:
Schwelle für eine einzelne Segmentierung:

log (1 - T) J

worinM die Anzahl der Buchstaben in einem Wort bedeutet.

Schwelle für zwei Segmentierungen:

2 · (M-2) .'
worin P (oc ) die durchschnittliche Neigung eines Wortes zur Falschseg-

mentierung darstellt.

Daraus folgt die Schwelle der Wort-Falschsegmentierung für einen Diktionäreintrag in zwei benachbarten Wortgruppen zu:

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I »■ 21 -

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Für die Wortlänge 8 ( M = 8 ) kann dies umgeschrieben werden als :

log P (cc—)

log (l - VT (2 0(6 /)(8 /)')

Durch ähnliche analytische Verfahren erhält man ein komplettes Spektrum der Wortgruppen-Schwellen, d.h. für einzelne Eintragung, doppelte Eintragung, dreifache Eintragung usw. für jede gegebene Wortlänge.

Bei Benutzung der vorher beschriebenen Schwellen der Falschsegmentierungs-Neigung sind in einer Wortgruppe alle Wörter der betreffenden Länge enthalten, sowie alle Wörter mit anderen Längen, deren Wahrscheinlichkeit,, fälschlich zu der betreffenden Menge segmentiert zu werden, genügend gross ist. Daher kann ein einzelnes Wort in mehreren Y/ortgruppen erscheinen, was von seiner Buchstabenkomposition abhängt. In Fig. 4 erscheint das Wort CORNWALL beispielsweise in der Wortgruppe 8, die seiner Länge korrekt entspricht. CORNWALL hat jedoch vier Buchstaben , die für Falschsegmentierung anfällig sind, wobei hier ein Buchstabe in zwei segmentiert wird. Diese sind C, O, N und W. Daraus ergibt sich, dass eine ziemlich grosse Wahrscheinlichkeit besteht, dass CORNWALL in ein Wort mit neun Buchstaben verlesen wird, wie beispielsweise CORNWALL, oder

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ein Wort mit zehn Buchstaben, wie CIJRNVVALL. Daher wird dieses Wort auch in den Wortgruppen 9 und 10 geführt. Das Wort WHITEHALL ist ursprünglich in der Wortgruppe 9 . Das Wort ist jedoch auch in der Wortgruppe 8 enthalten, da es zwei Buchstabenpaare aufweist, die beide in einen einzelnen Buchstaben zusammengezogen werden können. Diese sind HI und LL.

Der zweite Gesichtspunkt, nach dem der Speicher organisiert sein kann sind autonome Wortgruppen, die auf der Buchstaben-Feldlänge basieren. Dabei werden alle N Eintragungen im Diktionär zusammen aufgeführt, wenn N=I, 2, 3,..., ist, bis zum längsten Satz von in Frage kommenden Diktionärwörtern. An jede dieser Gruppen von Wörtern im Diktionär werden Wörter anderer Längen angehängt, deren alphabetische Komposition bewirkt, dass ihre Neigung zur Falschsegmentierung eine Schwelle überschreitet, und die daher Kandidaten für das Verlesen bei der optischen Zeichenlesung sind.

Die Anzahl von Eintragungen die sich bei einer Entnahme ergibt, die auf Grund der Unterscheidung nach der berechneten Grosse und den Wortlängengruppen durchgeführt wird, liegt zwischen 1 und 2% der Anzahl unterschiedlicher Eintragungen im gesamten Diktionär. Diese Reduktion

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in der Grosse des Entnahmepacketes wird erreicht, obwohl nur eine kleine Einbus se an Entnahmegenauigkeit zu verzeichnen ist.

Die bei der Fehlerkorrektur im Zusammenhang mit der optischen Zeichenerkennung erfolgreich angewandten Techniken sind in ähnlicher Weise nützlich für jedes andere System, in dem Fehlermatrizen aufgestellt werden können. S^. sind beispielsweise die Fehlercharakteristiken von Schreibmaschinentastaturen eingehend studiert worden. Dabei wurden Daten über mehr als 6,000,000 Tastenanschläge gesammelt und analysiert. Die Tabelle 2 (Fig. 8) zeigt eine Fehlermatrix, die auf der Auswertung von etwas über 1,000,000 Tastenanschlägen beruht. Die Untersuchung der Vorgänge in Tabelle 2 zeigt, dass die Fehlermuster bei zur Substitution führenden Fehlanschlägen in drei Kategorien eingeteilt werden können:

1. Optisch verwechselbare Buchstaben

2. Benachbarte Tasten

3. Gleiche Fingerpositon an der anderen Hand.

Dieser Fehlermechanismus unterliegt mehr als bei der optischen Zeichenerkennung einem stabilen, zeitlich invarianten Prozess, der sinnvoll in einer Fehlermatrix dargestellt werden kann. Beim Vergleich der Fehlerverteilung zwischen den einzelnen Zeichen ist es klar, dass bei der Bedienung

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is

der Tastatur auftretende Fehlermuster sich besser voraussagen lassen, d.h. ein kleineres Spektrum an Möglichkeiten aufweisen, als diejenigen bei der optischen Zeichenerkennung. Man kann zeigen, dass je kleiner die Verteilung der Fehler in einer Fehlermatrix, desto grosser das Potential zur Fehlerkorrektur ist. Daraus folgt, dass ein bei der optischen Zeichenerkennung erreichtes Niveau bei der Fehlerkorrektur auch bei Tastaturen erreicht, wenn nicht gar übertroffen werden kann.

Der Tastatur-Vektordiktionär dient dem gleichen Zweck bei der Tastatur Fehlerkorrektur, wie der weiter unten im Zusammenhang mit Fig. 7 zu besprechende Häufungsspeicher 22 im Zusammenhang mit der Fehlerkorrektur bei der optischen Zeichenerkennung, indem er gestattet, ein verschriebene; Wort mit einem Teil des Fehlerkorrektur-Diktionärs, bzw. der darin enthaltenen Wörterliste, zu assoziieren, worin neben anderen Eintragungen die korrekte Version des verschriebenen Wortes enthalten ist. Während bei der optischen Zeichenerkennung durch das Vektorentnahmeverfahren etwa 1% der Wörterliste aufgesucht werden, kann damit gerechnet werden, dass wegen der relativen Seltenheit von Fehlern in der Fehlermatrix der Fig. 2 bezüglich der Tastaturfehlerein grösseres Unterscheidungsvermögen existiert.

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Wegen der weitgehend analogen Natur der bei Tastaturen und der optischen ■ Zeichenerkennung auftretenden Fehler ist die in Fig. 6 dargestellte Schaltung direkt anwendbar, wobei der Festwertspeicher 56 zur Speicherung von Häufungen ähnlich verschriebener Wörter einzurichten ist. Dazu ist ein lineares Programm aufzustellen, das den Verwechslungen zwischen den Zeichen analog ist, auf denen die Aufstellung eines optimalen alphanumerischen Zuordnungsschemas beruht.

Die Fehlanschlag-Korrektur betrifft die Berichtigung der vier besonders häufigen Kategorien von Anschlagfehlern: Substitution, Trans position, Hinzufügung, und Auslassung.

Die Substitution ist der häufigste Anschlagfehler. Wie bei der Korrektur der Substitutionsfehler bei der optischen Zeichenerkennung werden auch in diesem Fall die Daten eingegeben, die sich auf die Fehlerstatistik gründen.

Die Zeichentransposition beruht auf der Umkehrung der korrekten Reihenfolge im übrigen richtiger Zeichen. Die Schreibweise "gehiem" ist ein Beispiel für einen Transpositionsfehler. Diese Art Fehler kommt bei der optischen Zeichenlesung nicht vor, die Korrektur von Transpositionsfehlern

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kann jedoch unter Benutzung der Vektorgrösse als eine spezielle Eingabe bei dem Prozess der Fehlerkorrektur gemäss der grössten Wahrscheinlichkeit einer Tasten-Fehlbetätigung erfolgen. Die Vektorgrösse eines durch Transposition verstümmelten Wortes ist nämlich die gleiche wie die für die ursprüngliche Form dieses Wortes. Daher werden beim Aufsuchen des Diktionärs die Wörter mit der gleichen Grosse wie das verstümmelte Wort Kandidaten für die Korrektur eines Transpositionsfehlers. Diese Technik zur Korrektur von Transpositonsfehlern (die Grosse des verstümmelten Wortes ist gleich der Grosse des Wortes im Diktionär) bewirkt das Vertauschen benachbarter Zeichen, wenn unmögliche Diskrepanzen zwischen dem verstümmelten Wort und einem Wort im Diktionär mit der gleichen Länge angetroffen werden.

Der Fehlermechanismus, der die Hinzufügung oder Auslassung von Zeichen beim Eintasten beherrscht, scheint eng mit dem zu schreibenden Digramm zusammenzuhängen. Falls nämlich das Digramm normalerweise Teil eines sehr häufigen Trigramms ist, kann versehentlich das Trigramm eingetastet werden und zur Hinzufügung eines überflüssigen Zeichens führen. Beispielsweise kann das Eintasten des Digramms "de" oft zur Hinzufügung eines ^Mr" führen, was "der" ergibt, wo nur "de" verlangt war. Umgekehrt scheint die Auslassung von Zeichen mit dem Eintasten seltener Trigramme zusammen-

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zuhängen, die ein häufig vorkommendes Digramm enthalten. Daher kann ein Trigramm unwillkürlich zu einem kürzeren,häufig vorkommenden Digramm verstümmelt werden.

Da die Hinzufügung und Auslassung von Zeichen mit der beschriebenen Digramm/Trigramm-Aehnlichkeit zusammenhängt, kann die Korrektur durch relativ einfache Aenderungen an der weiter oben beschriebenen Segmentationsfehler-Korrekturlogik erzielt werden.

Fig. 7 zeigt ein Blockschaltbild einer Fehlerkorrektur-Vorrichtung, welche gestattet, aus einem alphabetischen Eingabewort, das durch eine Wortquelle 13 verstümmelt worden'ist, die höchstwahrscheinliche Form des ursprünglichen Eingabewortes wiederzugewinnen. Die Wortquelle 13 kann beispielsweise ein optischer Zeichenleser sein, oder eine Vorrichtung zum Analysieren von Sprache, die Phonem-Zeichen erzeugt, oder eine konventionelle Tastatur. Jede dieser Gruppen von Wortquellen hat ihr eigene Gharakteristiken bezüglich der Fehlerneigung, die als Zeichen-Uebertragungsfunktion bezeichnet werden können. In Fig. 7 ist ein optischer Zeichenleser 2 als spezielle Wortquelle gewählt worden, er kann jedoch durch einen Sprachanalysator oder eine konventionelle Tastatur ersetzt werden.

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In Verbindung mit dem optischen Zeichenleser 2 wird ein Diskriminator verwandt, über den Einzelheiten aus der schweizerischen Patentschrift ,Nr. (Patentgesuch Nr. 10186/74) bekannt sind. Dem Diskriminator 8 werden über Leitungen 4 und 6 vom Zeichenleser 2 den als alphabetische bzw. numerische Zeichen erkannten Vorlagen entsprechende Daten zugeführt. Der Diskriminator 8 entwickelt daraus nach dem bayes'sehen Wahrscheinlichkeitstheorem (Wahrscheinlichkeit des Vorhandenseins eines von zwei sich gegenseitig ausschliessenden Ereignissen, hier : numerische Zeichen bzw. alphabetische Zeichen) alphanumerische Zeichen, die über eine Leitung 10 einer binären Referenzmatrix 12 zugeführt werden. Die Leitung 10 ist ferner mit einer Torschaltung 16 verbunden, deren Steuereingang über eine Leitung 14 mit der P3ferenzmatrix 12 verbunden ist. Der vom Diskriminator 8 über die Leitung 10 gelieferte Datenstrom unterscheidet bereits numerische Zeichenfelder von alphabetischen Zeichenfeldern. Dieser Datenstrom wird der Referenzmatrix 12 zugeführt, die gültige und ungültige alphabetische Wörter erkennt. Die gültigen alphabetischen Wörter werden durch die Torschaltung 16 auf eine Leitung 18 ausgegeben; von der Referenzmatrix 12 als ungültig erkannte alphabetische Wörter werden über eine Leitung 20 einem sogenannten Häufungs-Speicher 22 zugeführt, der weiter unten beschrieben ist. Der Häufungs-Speicher 22 entnimmt aus einem in ihm enthaltenen assoziativen Festwertspeicher eine Gruppe von korrekten

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alphabetischen Wörtern, die eine Wahrscheinlichkeit aufweisen, mit den zur Zeit interessierenden ungültigen alphabetischen Wörtern verwechselt worden zu sein, die auf der Leitung 20 einlaufen. Diese Gruppe von. potentiell richtigen alphabetischen Wörtern wird über eine Leitung 24 einer Korrekturvorrichtung 26 zugeführt, worin jedes ungültige Wort einer Analyse bezüglich der bedingten Wahrscheinlichkeit unterworfen wird, um festzustellen, welches der korrekten Wörter, die über die Leitung 24 eingegeben wurden, dem vom Zeichenleser gelieferten ungültigen Wort am besten entspricht. Das korrekte alphabetische Wort wird dann von der Korrekturvorrichtung 26 über eine Leitung 28 an einen Multiplexer 30 übertragen, der seinerseits das korrekte alphabetische Wort über eine Ausgabeleitung 32 abgibt,als beste Abschätzung für das vom Zeichenleser 2 gelieferte verstümmelte Wort.

Im Folgenden wird der Häufungs-Speicher 22 näher beschrieben. Das fundamentale Konzept, das dem Häufungs-Speicher unterliegt, ist das zwischen den im Festwertspeicher gespeicherten Wörtern und der Zeichenübertragungsfunktion des Zeichenlesers oder der Tastatur, deren Ausgabedaten analysiert werden sollen, bestehende Verhältnis. Der Häufungs-Speicher ist als Assoziativspeicher ausgebildet, wobei das Suchargument für den Speicher durch die Eigenschaften des verstümmelten Eingabewortes selbst bestimmt

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wird. Diese Eigenschaften des Eingabewortes sind die Wortgruppe und der Indexwert.

Wie das Flussdiagramm der Fig. 5 zeigt, wird die Wortgruppe als X-Adresse und der Indexwert als Y-Adresse für den Festwertspeicher 56 benutzt. Die Wahl von Wortgruppe und Wortindex bewirkt die Uebertragung eines Diktionärwortes als Wert auf der Z-Achse für jeden Wert von Y zwischen den Indexwerten - Δ und+Δ . Diese Häufung von 2Δ+1 Diktionärwörtern stellt diejenige Gruppe dar, die zur Weiterbehandlung durch die Korrekturvorrichtung 26 über die Leitung 24 ausgegeben wird.

Das Flussdiagramm der Fig. 5 zeigt schematisch die Anordnung von Diktionärwörtern im Festwertspeicher. Die zwölf auf der X-Achse angeordneten Wortgruppen repräsentieren Wortlängen von zwei bis dreizehn Zeichen. Die Auswahl einer Wortgruppe wird durch die Länge des eingegebenen verstümmelten Wortes bestimmt. Wie bereits erwähnt, haben nicht alle Diktionärwörter in einer bestimmten Gruppe die gleiche Anzahl von Zeichen. Den Wörtern in der η-ten Gruppe ist das Merkmal gemeinsam, das der Zeichenleser diese Wörter mit einer gewissen Wahrscheinlichkeit mit η Zeichen ausgeben wird. Das schliesst alle Wörter mit der Länge η ein und ferner diejenigen, die der Zeichenleser sehr wahrscheinlich in Wörter

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mit η Zeichen zerlegen wird. Dieses Konzept führt dazu, dass gewisse Wörter in mehreren Gruppen auftreten.

Jedes verstümmelte Eingabewort bewirkt den Zugriff zu 2Δ+ 1 Stellen im Festwertspeicher. Der Indexwert wird durch die Anzahl der Zeichen im Eingabewort bestimmt. Der Bereich Δ repräsentiert das Vertrauensintervall, innerhalb dessen eine hohe Wahrscheinlichkeit besteht, die korrekte Eintragung zu finden. Jedes vom Zeichenleser eingegebene alphabetische Wort resultiert in der Ausgabe eines Bereiches von 2Δ Indexwerten, die den Wörtern der im Festwertspeicher 56 gespeicherten Wortgruppe entsprechen, welche Wörter über den Ausgabe-Puffer 58 zur Ausgabe gelangen.

Ein detailliertes Blockschaltbild des Häufungs-Speichers 22 ist in Fig. 6 dargestellt. Ueber die Leitung 20 wird vom Zeichenleser ein verlesenes alphabetisches Wort eingegeben. Ein Separations-Detektor 34 stellt den Anfang und das Ende eines jeden Wortes fest. Ein Buchstabenzähler 36, der mit dem Separations-Detektor 34 verbunden ist, zählt die Anzahl der Buchstaben in einem alphabetischen Wort und gibt den Zählwert N über eine Leitung 38 als zweites Suchargument an den Festwertspeicher 56. Das über die Leitung 20 eingehende verlesene alphabetische Wort wird ferner einem Buchstabenwert-Speicher 40 zugeführt, in dem die in Tabelle 1 aufge-

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führten Buchstabenwerte L gespeichert sind. Jeder Buchstabe des Eingabewortes wird benutzt, um den entsprechenden Buchstabenwert L aufzusuchen, der an das Eingaberegister 42 ausgegeben werden soll. Das Eingaberegister 42, das Addierwerk 44 und das Register 46 dienen dazu, die Summe der Werte L _T für die Buchstaben des über die Leitung 20 eingegangenen Eingabewortes zu akkumulieren. Sobald der Separations-Detektor 34 das Ende des Wortes festgestellt hat, wird vom Buchstabenzähler ein Signal an das Register 46 gegeben, welches die Endsumme der Werte L^ als den mittleren Indexwert an ein Subtrahierwerk 48 überträgt. Das Delta-Register 50 enthält den Wert Δ , der für die in der Tabelle 1 enthaltenen Buchstabenwerte gleich 250 ist. Der Wert Δ wird vom Delta-Register 50 dem Subtrahierwerk 48 zugeführt und vom dem vom Register 46 gelieferten mittleren Indexwert subtrahiert, was den minimalen Indexwert ergibt, der das erste Suchargument für den Festwertspeicher 56 bildet. Dieser minimale Indexwert wird an das Addierwerk 52 ausgegeben um als Addend mit dem Augenden vom zyklischen Zähler 54 eine Summe zu bilden, welche die erste Suchadresse für den Festwertspeicher 56 darstellt. Der zyklische Zähler 54 gibt sequentiell ganzzahlige Werte von 0 bis 2 χ Λ an das Addierwerk 52 und veranlasst dadurch 2Δ + 1 Zugriffe zum Festwertspeicher 56. Die Anzahl von 2Δ+ 1 Wortkandidaten im Festwertspeicher 56 wird an den Ausgabepuffer 58 übertragen und über die Leitung 24 weiterer Verwendung zugeführt.

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Claims

PATENTANSPRÜCHE

1. Verfahren zur Fehlerkorrektur von durch eine Erkennungsvorrichtung falsch erkannten Eingabewörtern durch assoziativen Zugriff zu in einem Festwertspeicher gespeicherten Wörtern und Ausgabe der höchstwahrscheinlich richtigen Wörter, dadurch gekennzeichnet, daß aus den Eingabewörtern ein erstes Suchargument dadurch gebildet wird, daß für jedes Eingabewort aus den das Wort bildenden Zeichen fest zugeordneten Werten (L.) eine Größe y = ^. L. berechnet wird, daß ein zweites Suchargument aus der in dem Eingabewort vorhandenen Zeichenanzahl abgeleitet wird, und daß die Suchargumente zur Adressierung je einer Koordinate eines zweidimensionalen Festwertspeichers (56) verwendet werden, in dessen Speicherstellenmatrix Gruppen von Wörtern derart gespeichert werden, daß in benachbarten Speicherstellen Wörter mit ähnlichen Eigenschaften bezüglich ihrer Falscherkennung stehen, das Ganze derart, daß die potentiell falschen Eingabewörter im Festwertspeicher mit einer Gruppe von potentiell richtigen Wörtern assoziiert werden, welch letztere vom Speicher ausgegeben werden.

2. Verfahren nach Anspruch 1, dadurch gekennzeichnet, daß die im Festwertspeicher (56) gespeicherten Wörter entsprechend den Eingabewörtern alphabetische Wörter sind, und daß die Suchargumente auf den Buchstaben der Eingabewörter fest zugeordneten numerischen Werten und auf der Anzahl der in den Eingabewörtern vorhandenen Buchstaben basieren.

3. Verfahren nach Patentanspruch 1, dadurch gekennzeichnet, daß die im Festwertspeicher gespeicherten Wörter entsprechend den Eingabewörtern Phonem-Wörter sind und daß die Suchargumente auf den Phonemen fest zugeordneten numerischen Werten und auf der Anzahl der in den Eingabewörtern vorkommenden Phoneme basieren.

4. Verfahren nach einem oder mehreren der Patentansprüche 1 bis 3, dadurch gekennzeichnet, daß die Differenz bezüglich der Adressen bei der Speicherung von Wörtern mit ähnlicher Neigung zur Falscherkennung im Festwertspeicher minimalisiert wird, indem Wörter einer gegebenen Länge mit sol-

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chen Wörtern anderer Längen gruppiert werden, denen eine eine Schwelle überschreitende Wahrscheinlichkeit eigen ist, in Wörter der gegebenen Länge segmentiert zu werden, daß die Neigung zur Falscherkennung vorgängig der Speicherung der Wörter durch empirische Bestimmung der Übertragungsfunktion der Erkennungsvorrichtung ermittelt und die Übertragungsfunktion als Gleichungssystem ausgedrückt wird, das die Wahrscheinlichkeit einer Falscherkennung eines jeden Zeichens beschreibt, daß die Gleichungen für einen optimalen Satz von Zeichenwerten gelöst werden können, wobei zuverlässig erkennbaren und häufig vorkommenden Zeichen höhere numerische Werte zugeordnet werden als den übrigen Zeichen.

5. Verfahren nach Anspruch 4, dadurch gekennzeichnet, daß die Wahrscheinlichkeit der fehlerhaften Segmentierung durch die Übertragungsfunktion der Erkennungsvorrichtung bestimmt ist, welche Übertragungsfunktion als Gruppe von Werten ausgedrückt ist, die die jedem Zeichen eigene Wahrscheinlichkeit repräsentieren, falsch segmentiert zu werden, daß aus diesen Werten für jedes Wort die diesem eigene Wahrscheinlichkeit falsch segmentiert zu werden berechnet wird, und daß diese Wahrscheinlichkeit mit einem wählbaren Schwellenwert verglichen wird und Wörter, deren Wahrscheinlichkeit zur fehlerhaften Segmentierung diese Schwelle überschreitet, mit Wörtern abweichender Längen gespeichert werden.

6. Einrichtung zum Ausgeben von gültigen Wörtern als potentielle Kandidaten für die korrekte Form eines von einer Erkennungsvorrichtung potentiell falsch erkannten Wortes zum Durchführen der Verfahren nach einem oder mehreren der Patentansprüche 1 bis 5, dadurch gekennzeichnet, daß eine zweidimensionale Matrix von Wort-Festwertspeicherstellen vorgesehen ist, in welcher jeder Speicherstelle eine Gruppe von Wörtern mit ähnlichen Fehlerneigungen zugeordnet ist, und eine erste Vorrichtung für den Zugriff zu den Speicherstellen nach der ersten Dimension, welcher Zugriff auf Werten (L.) basiert, die den das Eingabewort bildenden Zeichen fest zugeordnet sind, und eine zweite Vorrichtung für den Zugriff zu den Speicherstellen nach der zweiten Dimension, welcher Zugriff auf der Anzahl (N) der in dem Eingabewort enthaltenen Zeichen basiert, und daß die erste Zugriffsvorrichtung zur Berechnung der erstdimensionalen Adresse als Wert N

y = ^Z L. ausgelegt ist.
L=I

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_ ORIGINAL INSPECTED