ほかにも複雑なことをやっていますが、省略します。ここで、確率は、コーパスの統計から、文法として最適になるように計算したものを使っています。基づく方法を比較してみましょう。ところで、言語現象というのは原理や法則では説明できず、必ず個別の単語に依存した例外的な現象というものが無数にでてきます。品詞に基づく文法では、原理的に制御しきれない言語現象が無数に存在します。「京料理」は二つの単語「きょう」「りょうり」からなります。品詞で見ると、名詞+名詞です。名詞+名詞の範囲の中で、「きょう」の変換結果を決めるのは至難の業です。つの要素の関係のみに依存していますので、その点でも限界があります。「かんじがわるい」という読みは、普通「感じが悪い」でしょう。つの単語を見るだけですと、「監事が悪い」という変換結果になっても不思議ではありません。2003で皆様から頂いた誤変換レポートによくあったのが、砕けた表現や付属語関係の誤りでした。「言ったのかい」が「言ったの会」になったり、「それは知った」が「それ走った」になったり、「話したのは」が「話したの葉」になったりと。品詞に基づく方式・技術では、無限の個別の現象に対応する能力が低いのです。精度が高くなればなるほど、さらに精度を高めるのは難しいものです。方法では、もはや精度を向上させることが難しくなってきました。一方で、入力の生産性を高めるというユーザの期待に今後ともこたえていく必要があります。進化させる必要があります。つの単語の並びを基本情報としているために、文法の能力は、当然、高くなります。「京料理」の場合、品詞でなく単語を見ているので正しく変換することができます。つの単語を見ているので正しく変換することができます。従来手調整が主であったところ、新しい方法では、コーパスの統計から最適な確率値を計算するため、従来の限界を超えて、容易に精度向上を図ることができるという強みがあります。向上を図る道筋が見えています。IMEは、ユーザの入力を誤変換で邪魔したときに意識される、とても難しいソフトウェアです。黒子として、誤変換を徹底的に少なくしなければなりません。基づく方法と開発方法は、従来は得られなかったような、もっと高い価値をユーザに提供できるアプローチです。FeedbackTrademarks。