[发明专利]声韵部画汉字输入方法及其所用键盘无效
申请号: | 91108331.6 | 申请日: | 1991-10-28 |
公开(公告)号: | CN1072028A | 公开(公告)日: | 1993-05-12 |
发明(设计)人: | 李竞远;李英俊 | 申请(专利权)人: | 李竞远;李英俊 |
主分类号: | G06F3/023 | 分类号: | G06F3/023 |
代理公司: | 暂无信息 | 代理人: | 暂无信息 |
地址: | 150021 黑龙江省哈*** | 国省代码: | 黑龙江;23 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 声韵 汉字输入 方法 及其 所用 键盘 | ||
本发明涉及一种能将简繁体汉字输入计算机或其它类似设备的方法及其所用键盘。
音形结合式汉字输入方法是一种既涉及字音又涉及字形的汉字输入方法。现有的这类方法在摄取字形信息方面,存在着所用部件体系不规范,部件与键的对应规律复杂的缺点,因而较难学习和记忆。
本发明的目的是提供一种能克服现有的音形结合式汉字输入技术的不足,既科学合理,又能高速输入汉字的方法及所用的操作键盘。
本发明提供的方法通过在本发明提供的键盘上敲击每一个汉字对应的声母键,韵母键,部首部分的代表符键,剩余部分的代表符键,一共四键完成一个汉字的输入。
图1是本发明提供的键盘的最佳布局之一。
图2是本发明提供的方法所包含的全部部首、部首代表符及部首代表符键的对照表。
现结合附图对本发明作详细说明。
本发明把全部汉字笔画归纳成横、竖、撇、点、其共5种。“其”表示“其它所有笔画”。本发明为每种单笔画确定了一个“代表符”或称“单笔代表符”。横竖撇点其的代表符分别是一、丨、、·、。
本发明输入一个汉字的过程分成两个阶段。第一个阶段是输入字音信息,第二个阶段是输入字形信息。
字音信息分成声母和韵母。全部汉字的声母有21个。少量汉字的读音中不包含声母。为提高效率,本发明为每个无声母汉字配备了一个声母:以a、o、e打头的无声母汉字,配一个V作其声母,以i打头的配一个Y作声母,以u打头的配一个W作声母。故在本发明中声母共有24个。为方便分辨不清的人使用,本发明用Z、C、S分别代替ZH、CH、SH三个声母。全部汉字的韵母35个。几个字母组成的复合韵母是一个整体。
字形信息也分成两部份。本发明按照GB2312-80《信息交换用汉字编码字符集基本集》(以下简称国标集)的相同方法把每个汉字分成部首部分和去掉部首后的剩余部分,简称剩余部分。两个部分各有自己的“代表符”。
一个汉字的部首部分就是它的部首。据国标集,全部部首有186个。本发明把它们划分为172个“形部首”,14个“音部首”。对每个音部首,其代表符就是它的读音的声母。例如,口、木、月等就是音部首,它们的代表符分别是K、M、Y。但音部首纟读绞丝,声母为J,氵读“点水”,声母为D,虫读蚊,声母为W。对每个形部首,其代表符就是按书写顺序确定的首次两个笔画构成的笔画组合。例如韦、衣、斤、刀等就是形部首,其代表符分别是。
一个汉字的剩余部分,按书写顺序确定的首次两个笔画构成了该剩余部分的代表符。例如“符”字,剩余部份是“付”,首笔是撇、次笔是竖,故代表符是。根据本发明实施时的具体环境,也可以把剩余部分的代表符确定为由首尾笔画构成,有时会取得更好的效果。
形部首的代表符与剩余部分的代表符通称为双笔代表符。双笔代表符一共25种。见图1图2。
输入一个汉字的过程就是向计算机输入其声母、韵母、部首部分代表符、剩余部分代表符,一共4个步骤。若该汉字去掉部首后没有剩余部分,则输入“输入结束符”。若剩余部分只含一个笔画,则输入单笔画的代表符。
对于一些高频汉字无疑易于设计简略输入法,以提高输入速度。也可采用词组方式输入成串的汉字,从而大大提高效率。输入词汇的方法是:
对两字词,依次输入第一个汉字的部首部分代表符及其剩余部分代表符,及第二个汉字的声母、韵母。
对三字词,依次输入每个汉字的声母和第三字的韵母。
对四字词,依次输入每个汉字的声母。
对五字以上词,依次输入前三个字及最尾一个字的声母。
对字数多的短语采用“内含输入法”。如短语“伟大的光荣的正确的中国共产党”,只要输入伟、光、正、中四个汉字的声母即可。
为适应本汉字输入方法,本发明还提供了相应的专用键盘。本键盘至少设有26个载荷键,一个“输入结束键”,一个标有“竞码”二字的用于选择进入本输入方法的功能键。
35个韵母被科学地归并成26组。26组韵母按组分别标刻到26个载荷键上。同样,24个声母、5个单笔代表符,25个双笔代表符等等均按特定的布局标刻到26个载荷键上。见图1、图2。显然,一个载荷键键面上可能标刻有多种符号。一键多用,加大了键的利用,压缩了总的用键数。标刻了某某符号的键叫作某某键。如标刻着声母的键叫声母键。
本键盘在35个韵母的归并及符号标刻布局上,既考虑了与同一载荷键上其它符号的内在关系,也保证了重字率不会高于未归并时的重字率。
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