明確 。 也就是說 ， 這 是 「 電腦 」 的 問題 ， 而 不 是 「 人 」 的 問題 ； 應該 讓 電腦 來 解決 ， 而 不必 由 使用 者 來 煩惱 。 所以 ， 事實 上 我們 還 有 相當 的 機會 在 電腦 輸出 對應 字 之前 ， 介入 某些 電腦 的 自動 處理 ， 來 獲得 預期 想要 的 字 ； 因而 可 大大 提高 輸入 的 速度 ， 並 消除 逐字 挑選 的 累贅 工夫 。 除此之外 ， 還 有 兩 個 重要 理由 ， 是 我們 覺得 注音 導向 輸入法 的 研究 改善 ， 格外 迫切 需要 的 原因 ： 第一 ， 在 輸入 時 ， 我們 總 希望 能 專注 於 想要 表達 的 事物 上 ， 而 不 希望 須 時時 分心 在 字形 解碼 等 額外 負擔 上 。 這樣 的 要求 只 有 注音 導向 的 輸入法 能 辦到 。 第二 ， 用 聲音 直接 輸入 的 「 聽寫 」 方式 ， 可能 是 我們 關於 中文 輸入 的 極致 理想 。 而 這樣 的 輸入 方式 ， 我們 除了 憑藉 已經 日益 成熟 的 語音 辨認 技術 之外 ， 還 需要 一 個 優良 、 快速 的 「 注音 、 中文 轉換 子系統 」 。 這 其中 的 核心 機制 ， 也 正 是 本 文 所 要 努力 探討 研究 的 。 「 天下 一致 而 百慮 ， 同 歸 而 殊 塗 。 」 注音 輸入法 的 另 一 種 面貌 是 ： 以 一 整 個 句子 輸入 ， 對 各 字音 選擇 其 最 高 頻率 字 輸出 ， 然後 再 由 人工 對 選擇 錯誤 的 字 重新 挑選 修正 。 這樣 直接 擇定 最高頻 字 的 模式 ， 自然 有 其 相當 的 錯誤率 ； 但 這 卻 是 一 個 相當 好 的 觀察 角度 ， 現存 的 各 系統 大都 是 以 此 為 出發點 ， 進一步 謀求 改善 。 純粹 經由 挑選 最 高 頻率 字 的 正確率 約 ７０％ 《 註 １ ． ２ ． １ 》 。 改善 的 第一 個 可能 做法 是 利用 「 詞 」 的 觀點 來 挑選 ， 這 是 大家 很 早 就 有 的 共識 《 註 １ ． ２ ． ２ 》 。 民國 ６２年 時 張系國 首先 作 了 嘗試 ； 之後 何文雄 也 曾 加以 討論 《 註 １ ． ２ ． ３ 》 。 而 近年 臺灣 松下 則 是 最 早 在 個人電腦 上 發展 ， 並 有 令 人 一 新 耳目 的 結果 。 松下 首先 在 ３２０００ 個 詞 的 基礎 上 ， 得到 ８０％ 的 正確率 。 之後 又 在 ５００００ 個 詞 下 ， 正確率 進展 到 ８９％ 《 註 １ ． ２ ． ４ 》 。 他們 的 製作 對 「 以 詞 為 處理 基礎 」 的 正確性 與 可行性 ， 提供 了 具體 有力 的 支持 ； 並且 指出 其 可 獲致 的 正確 比率 《 註 １ ． ２ ． ５ 》 。 然而 他們 也 發現 了 一 個 新 問題 ： 就 是 當 詞 漸 增多 時 ， 同音詞 的 選擇 、 成 詞 音節 的 界定 ， 也 都 變成 越來越 嚴重 的 問題 。 因此 ， 不斷 增 詞 並 不能 持續 提高 正確率 。 次 年 ， 交大 林明耀 提出 以 「 鬆弛法 」 利用 一 句 中 任何 一 對 相 臨 的 注音 ， 其 各 種 可能 對應 字 組合 的 統計 比例 ， 來 計算出 每 個 音 最佳 的 對應字 。 這 個 作法 啟發 了 我們 不少 思維 ， 在 此 雖 未 利用 一般 詞典 的 概念 ， 但 詞 的 效應 自 在 其中 。 此 系統 提出 的 正確率 為 ９５％ 《 註 １ ． ２ ． ６ 》 ， 十分 令 人 矚目 。 之後 ， 交大 范長康 又 提出 以 詞 為 處理 單元 的 鬆弛法 系統 。 並且 把 詞 與 詞 間 的 關鍵 資料 相容 係數 ， 捨 統計 ， 改由 人 依 性質 給定 幾 種 簡單值 。 此 系統 締造 了 一 個 目前 最 高 的 正確率 ９８％ 《 註 １ ． ２ ． ７ 》 。 可 注意 的 是 ， 此 系統 已 明白 納入 「 詞 」 的 處理 概念 ； 而 捨棄 統計 的 作法 更 值得 玩味 。 吾人 認為 他們 這 兩 項 演進 的 意義 為 ： 前者 可 免去 「 顯然 為 詞 」 之 處 不 必要 的 計算 ； 後者 則 可 除去 「 根本 非 詞 」 ， 卻 源自 統計 偶然 採入 的 許多 無意義 資料 。 可惜 這 兩 個 鬆弛法 的 系統 ， 迄 今 未 見 具 實用 速度 設計 的 版本 《 註 １ ． ２ ． ８ 》 。 另 一 問題 是 ， 新 詞彙 的