(57)【要約】【課題】ユーザの統合操作から当該ユーザの意図を推定することで、ユーザの意図に沿ったカテゴリ構造を作成し、統合カテゴリに属する文書を再分類することを可能とする。【解決手段】カテゴリ統合部３２は、ユーザによって指定された複数のカテゴリを１つの統合カテゴリに統合する。ユーザ意図推定部３２１は、ユーザによって指定された複数のカテゴリのカテゴリ名に含まれる単語毎に、ユーザによって指定された複数のカテゴリのカテゴリ名のうち当該単語を含むカテゴリ名の数に基づいて注目度を算出する。ユーザ意図推定部３２１は、算出された注目度が高い単語を注目語として推定する。子カテゴリ分類部３２２は、推定された単語と統合カテゴリに属する文書に含まれる単語との共起頻度を算出する。子カテゴリ分類部３２２は、算出された共起頻度に基づいて、統合カテゴリに属する文書を当該統合カテゴリの下位に位置する子カテゴリに分類する。【選択図】図２
2010211608.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
単語を含む複数の文書を、階層構造を構成する複数のカテゴリに分類する文書分類装置において、
前記複数の文書を記憶する文書記憶手段と、
前記カテゴリ毎に、当該カテゴリを識別するためのカテゴリ識別情報、単語を含む当該カテゴリのカテゴリ名及び当該カテゴリに属する文書を識別するための文書識別情報を対応付けて記憶するカテゴリ記憶手段と、
ユーザの操作に応じて、当該ユーザによって指定された複数のカテゴリを、当該複数のカテゴリの各々を識別するためのカテゴリ識別情報に対応付けて前記カテゴリ記憶手段に記憶されている文書識別情報によって識別される文書が属する１つの統合カテゴリに統合するカテゴリ統合手段と、
前記ユーザによって指定された複数のカテゴリの各々を識別するためのカテゴリ識別情報に対応付けて前記カテゴリ記憶手段に記憶されているカテゴリ名に含まれる単語を取得する第１の取得手段と、
前記ユーザによって指定された複数のカテゴリの各々を識別するためのカテゴリ識別情報に対応付けて前記カテゴリ記憶手段に記憶されているカテゴリ名のうち、前記第１の取得手段によって取得された単語を含むカテゴリ名の数に基づいて、前記ユーザが複数のカテゴリを指定した際に注目した度合いを示す注目度を当該取得された単語毎に算出する第１の算出手段と、
前記第１の算出手段によって算出された注目度が高い単語を、前記ユーザが複数のカテゴリを指定した際に注目した単語として推定する推定手段と、
前記統合された統合カテゴリに属する文書を前記文書記憶手段から取得する第２の取得手段と、
前記推定された単語と前記第２の取得手段によって取得された文書に含まれる単語との共起頻度を算出する第２の算出手段と、
前記第２の算出手段によって算出された共起頻度に基づいて、前記第２の取得手段によって取得された文書と前記統合された統合カテゴリの下位に位置する子カテゴリとの類似度を算出する第３の算出手段と、
前記第３の算出手段によって算出された類似度に基づいて、前記統合された統合カテゴリに属する文書を当該統合カテゴリの下位に位置する子カテゴリに分類する子カテゴリ分類手段と
を具備することを特徴とする文書分類装置。
【請求項２】
前記ユーザによって指定されていないカテゴリを識別するためのカテゴリ識別情報に対応付けて前記カテゴリ記憶手段に記憶されている文書識別情報によって識別される文書を、前記文書記憶手段から取得する第３の取得手段と、
前記第３の取得手段によって取得された文書に含まれる単語と前記統合カテゴリの下位に位置する子カテゴリを識別するカテゴリ識別情報に対応付けて前記カテゴリ記憶手段に記憶されているカテゴリ名に含まれる単語との共起頻度を算出する第４の算出手段と、
前記第４の算出手段によって算出された共起頻度が高い単語を、前記第３の取得手段によって取得された文書から抽出する抽出手段と、
前記抽出された単語を含むカテゴリ名に対応付けて前記カテゴリ記憶手段に記憶されているカテゴリ識別情報によって識別されるカテゴリを１つの操作外統合カテゴリに統合する操作外カテゴリ統合手段と
を更に具備することを特徴とする請求項１記載の文書分類装置。
【請求項３】
不適切文書分類手段を更に具備し、
前記子カテゴリ分類手段は、前記第３の算出手段によって算出された類似度が予め定められた値未満である場合には、前記第２の取得手段によって取得された文書を前記子カテゴリには未分類とし、
前記不適切文書分類手段は、前記抽出手段によって抽出された単語に基づいて、前記子カテゴリ分類手段によって未分類とされた文書を前記操作外カテゴリ統合手段によって統合された操作外統合カテゴリに分類する
ことを特徴とする請求項２記載の文書分類装置。
【請求項４】
前記文書記憶手段に記憶されている文書毎に、当該文書に含まれる単語を次元として、当該文書における当該単語の出現頻度を当該次元の値とする単語ベクトルを生成する単語ベクトル生成手段を更に具備し、
前記不適切文書分類手段は、
前記単語取得手段によって取得された単語毎に前記第１の算出手段によって算出された注目度及び前記子カテゴリ分類手段によって未分類とされた文書に対して生成された単語ベクトルとの内積を算出する第５の算出手段と、
前記第５の算出手段によって算出された内積が予め定められた値未満である場合、前記子カテゴリ分類手段によって未分類とされた文書を不適切文書として決定する決定手段と
を含み、
前記不適切文書として決定された文書を前記操作外カテゴリ統合手段によって統合された操作外統合カテゴリに分類する
ことを特徴とする請求項３記載の文書分類装置。
【請求項５】
単語を含む複数の文書を記憶する文書記憶手段と、前記複数の文書が分類される階層構造を構成する複数のカテゴリ毎に、当該カテゴリを識別するためのカテゴリ識別情報、単語を含む当該カテゴリのカテゴリ名及び当該カテゴリに分類されたことにより当該カテゴリに属する文書を識別するための文書識別情報を対応付けて記憶するカテゴリ記憶手段とを有する外部記憶装置と当該外部記憶装置を利用するコンピュータとから構成される文書分類装置において、前記コンピュータによって実行される情報推薦プログラムであって、
前記コンピュータに、
ユーザの操作に応じて、当該ユーザによって指定された複数のカテゴリを、当該複数のカテゴリの各々を識別するためのカテゴリ識別情報に対応付けて前記カテゴリ記憶手段に記憶されている文書識別情報によって識別される文書が属する１つの統合カテゴリに統合するステップと、
前記ユーザによって指定された複数のカテゴリの各々を識別するためのカテゴリ識別情報に対応付けて前記カテゴリ記憶手段に記憶されているカテゴリ名に含まれる単語を取得するステップと、
前記ユーザによって指定された複数のカテゴリの各々を識別するためのカテゴリ識別情報に対応付けて前記カテゴリ記憶手段に格納されているカテゴリ名のうち、前記取得された単語を含むカテゴリ名の数に基づいて、前記ユーザが複数のカテゴリをした際に注目した度合いを示す注目度を当該取得された単語毎に算出するステップと、
前記算出された注目度が高い単語を、前記ユーザが複数のカテゴリを指定した際に注目した単語として推定するステップと、
前記統合された統合カテゴリに属する文書を前記文書記憶手段から取得するステップと、
前記推定された単語と前記取得された文書に含まれる単語との共起頻度を算出するステップと、
前記算出された共起頻度に基づいて、前記取得された文書と前記統合された統合カテゴリの下位に位置する子カテゴリとの類似度を算出するステップと、
前記算出された類似度に基づいて、前記統合された統合文書に属する文書を前記統合カテゴリの下位に位置する子カテゴリに分類するステップと
を実行させるためのプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、階層構造を構成するカテゴリに文書を分類する文書分類装置及びプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
近年では、計算機の高性能化、記憶媒体の大容量化及び計算機ネットワークの普及等に伴い、電子化された大量の文書を計算機システムで記憶管理して種々の目的のために利用することができる。ここで、文書とは、例えば帳票、企画書または設計書のような業務文書や、マニュアル、特許文献、技術文献、法令、規定、議事録、ニュース記事、電子メール、ウェブページまたは書籍等をいう。
【０００３】
しかしながら、このような大量の文書を未整理のまま例えばファイルシステムまたはデータベースに記憶するだけでは、どこにどのような情報（文書）が存在するかが分からなくなり、計算機システムにおいて記憶管理されている当該大量の文書を有効に利用することはできない。
【０００４】
したがって、情報の有効活用や共有の促進を図るためには、大量の文書を内容または用途に応じて各カテゴリに分類（整理）しておくことが好ましい。
【０００５】
また、例えば日々作成されて蓄積される日報や週報等の報告書、顧客から送付される問い合せ、製品等の不具合情報、特許または技術文献といった知的財産等を、分析または調査することによって内容の傾向を把握したり、新たな知見を得たりする目的のためにも、互いに内容が類似した文書同士をグルーピングすることが行われている。
【０００６】
このような文書の分類作業には労力がかかるため、近年では文書を自動的に分類する技術が開発されている。
【０００７】
大量の文書を自動的に分類する技術は、大別すると、教師あり分類と教師なし分類に分けられる。
【０００８】
教師あり分類は、予めユーザによって与えられたカテゴリの構造と各カテゴリに分類されるべき訓練文書とに基づき、文書を自動的に分類する方法である。
【０００９】
一方、教師なし分類は、主にクラスタリングと呼ばれ、ユーザによって定義された文書の類似度に基づき、類似した文書同士を自動的にグルーピングし、カテゴリ構造自体も自動生成する方法である。
【００１０】
しかしながら、これらの技術による自動分類による分類結果は、ユーザが意図したものにならない場合が多い。また、ある文書集合を自動または手作業で分類してカテゴリ構造を作成した後、新たな文書集合を追加して分類しようとした場合、既存のカテゴリ構造では当該新たな文書集合を適切に分類できない場合がある。
【００１１】
文書をどのようなカテゴリに分類すべきかはユーザ自身の意図によっても異なるため、計算機処理による自動分類においては、人間が手作業で行うような質のよい分類結果を得ることは困難である。したがって、ユーザと計算機との協調作業によって、ユーザが意図するカテゴリ構造を効率よく作成できるようにすることが望まれる。
【００１２】
そこで、ユーザが意図するカテゴリ構造を効率よく作成する方法として、既存のカテゴリ同士を統合することが考えられる。
【００１３】
例えば分類文書群の特性に見合った分類体系を常に維持することができるようにすることにより、その変化に伴う分類精度の低下を防止することが可能な技術（以下、第１の先行技術と表記）が開示されている（例えば、特許文献１を参照）。この第１の先行技術によれば、あるカテゴリに分類される文書数が少なくなった場合に、当該カテゴリの削除または他のカテゴリへの統合がユーザに対して提案される。
【００１４】
また、例えば類似していると人間が感じる文書を高精度で同一クラスタに集約することができ、利用者の意図を反映した分類結果を得ることが可能な技術（以下、第２の先行技術と表記）が開示されている（例えば、特許文献２を参照）。この第２の先行技術によれば、ユーザが似たカテゴリだと判断し、当該カテゴリを統合した際の当該ユーザの意図が抽出され、新たな文書が追加された際には、当該抽出された意図を用いて当該文書が分類される。
【先行技術文献】
【特許文献】
【００１５】
【特許文献１】特開２００２−１１７０４６号公報
【特許文献２】特開２００７−３３４３８８号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【００１６】
上記した文書を自動分類する技術、特に教師なし分類（クラスタリング）では、例えばユーザが類似していると考える文書が異なるカテゴリに分類される、または類似していないと考える文書が同一のカテゴリに分類される場合がある。
【００１７】
一般的な文書クラスタリングや文書自動分類においては、各文書の特徴を表すために、単語ベクトルが用いられることが多い。単語ベクトルとは、文書中に出現する単語の各々をベクトルの次元とし、当該単語の品詞や出現頻度等に基づいて計算された重みを各次元の値として構成されたベクトルである。
【００１８】
また、文書クラスタリングにおける文書間の類似度は、両文書の単語ベクトルの類似度（例えば余弦等）を用いて定義される。
【００１９】
文書クラスタリングでは、この類似度を用いて文書集合から互いに類似した文書同士を選択及びグルーピングすることによって文書が分類される。
【００２０】
このような文書クラスタリングにおいては、単語ベクトル中のどの単語が類似度の計算において影響を及ぼすかは機械的に定められるため、その分類結果がユーザの意図しないものになることを避けることは困難である。
【００２１】
更に、例えばカテゴリ構造の自動生成においては、ユーザの意図からすると１つのカテゴリに統合すべきであっても、当該意に反して別々のカテゴリとして生成される場合がある。
【００２２】
このように、ユーザの意図した通りの分類結果が得られない場合において、上記した第１及び第２の先行技術によればカテゴリを統合することによってユーザの意図したカテゴリ構造（分類構造）を作成することができる。この場合、例えばユーザによる操作（統合操作）に応じてカテゴリの統合処理が実行される。
【００２３】
ここで、例えば複数のカテゴリが統合された場合、当該統合することによって作成されたカテゴリ（以下、統合カテゴリと表記）内には当該複数のカテゴリの全ての文書が存在することになる。換言すれば、統合カテゴリ内には、統合によって多数の文書が存在することになる。このような場合には、統合カテゴリ内の文書をユーザが手間をかけずに閲覧できるようするために、当該統合カテゴリ内の文書を更に分類することが望ましい。
【００２４】
しかしながら、第１及び第２の先行技術では、例えば複数のカテゴリを統合することによって作成された統合カテゴリ内の文書を、ユーザの意図するように更に分類することはできない。
【００２５】
また、上記したようにユーザが類似していると考える文書が別々のカテゴリに分類された場合、または類似していないと考える文書が同一のカテゴリに分類された場合には、このようなカテゴリを統合したとしても統合カテゴリ内には当該統合カテゴリに分類されるべきでない文書が存在したままとなり、ユーザの意図する分類結果とはならない場合がある。
【００２６】
例えば上記した第２の先行技術においては、ユーザによってカテゴリが統合された際の当該ユーザの意図を抽出し、当該抽出された意図を重要な単語として不適切文書（分類結果が不適切な文書）の分類処理が行われる。しかしながら、この第２の先行技術では、抽出された意図しか用いていないため、ユーザが統合操作を行ったカテゴリ以外のカテゴリに分類する場合には精度よく分類することはできない。
【００２７】
更に、上記した第２の先行技術のユーザの意図の抽出では、ユーザが操作したカテゴリの情報、操作しなかったカテゴリの情報しか用いておらず、ユーザが選択したカテゴリと、選択しなかったカテゴリの位置情報を用いていないため、ユーザの意図を正しく抽出できたとは限らない。
【００２８】
そこで、本発明の目的は、ユーザの統合操作から当該ユーザの意図をユーザが操作したカテゴリの情報、操作しなかったカテゴリの情報に加え、ユーザが選択したカテゴリと、選択しなかったカテゴリの位置情報を用いて推定し、当該意図を利用することで、統合されたカテゴリにおいてユーザの意図に沿ったカテゴリ構造を作成し、当該統合されたカテゴリに属する文書を再分類する文書分類装置及びプログラムを提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【００２９】
本発明の１つの態様によれば、単語を含む複数の文書を、階層構造を構成する複数のカテゴリに分類する文書分類装置が提供される。この文書分類装置は、前記複数の文書を記憶する文書記憶手段と、前記カテゴリ毎に、当該カテゴリを識別するためのカテゴリ識別情報、単語を含む当該カテゴリのカテゴリ名及び当該カテゴリに属する文書を識別するための文書識別情報を対応付けて記憶するカテゴリ記憶手段と、ユーザの操作に応じて、当該ユーザによって指定された複数のカテゴリを、当該複数のカテゴリの各々を識別するためのカテゴリ識別情報に対応付けて前記カテゴリ記憶手段に記憶されている文書識別情報によって識別される文書が属する１つの統合カテゴリに統合するカテゴリ統合手段と、前記ユーザによって指定された複数のカテゴリの各々を識別するためのカテゴリ識別情報に対応付けて前記カテゴリ記憶手段に記憶されているカテゴリ名に含まれる単語を取得する第１の取得手段と、前記ユーザによって指定された複数のカテゴリの各々を識別するためのカテゴリ識別情報に対応付けて前記カテゴリ記憶手段に記憶されているカテゴリ名のうち、前記第１の取得手段によって取得された単語を含むカテゴリ名の数に基づいて、前記ユーザが複数のカテゴリを指定した際に注目した度合いを示す注目度を当該取得された単語毎に算出する第１の算出手段と、前記第１の算出手段によって算出された注目度が高い単語を、前記ユーザが複数のカテゴリを指定した際に注目した単語として推定する推定手段と、前記統合された統合カテゴリに属する文書を前記文書記憶手段から取得する第２の取得手段と、前記推定された単語と前記第２の取得手段によって取得された文書に含まれる単語との共起頻度を算出する第２の算出手段と、前記第２の算出手段によって算出された共起頻度に基づいて、前記第２の取得手段によって取得された文書と前記統合された統合カテゴリの下位に位置する子カテゴリとの類似度を算出する第３の算出手段と、前記第３の算出手段によって算出された類似度に基づいて、前記統合された統合カテゴリに属する文書を前記統合カテゴリの下位に位置する子カテゴリに分類する子カテゴリ分類手段とを具備する。
【発明の効果】
【００３０】
本発明は、ユーザの統合操作から当該ユーザの意図を推定し、当該意図を利用することで、統合されたカテゴリにおいてユーザの意図に沿ったカテゴリ構造を作成し、当該統合されたカテゴリに属する文書を再分類することを可能とする。
【図面の簡単な説明】
【００３１】
【図１】本発明に係る文書分類装置にハードウェア構成を示すブロック図。
【図２】図１に示す文書分類装置３０の主として機能構成を示すブロック図。
【図３】図２に示す文書記憶部２２に記憶されている文書のデータ構造の一例を示す図。
【図４】カテゴリの階層構造におけるルートのカテゴリに関する情報のデータ構造の一例を示す図。
【図５】カテゴリの階層構造における図４に示すルートのカテゴリの子カテゴリに関する情報のデータ構造の一例を示す図。
【図６】カテゴリの階層構造における図５に示すカテゴリの子カテゴリに関する情報のデータ構造の一例を示す図。
【図７】文書が属するカテゴリに依存しない文書の単語ベクトルを生成する際の単語ベクトル生成部３１１の処理手順を示すフローチャート。
【図８】文書ｄが属するカテゴリｃにおける当該文書ｄの特徴を表す単語ベクトルを生成する際の単語ベクトル生成部３１１の処理手順を示すフローチャート。
【図９】カテゴリｃの特徴を表す単語ベクトルを生成する際の単語ベクトル生成部３１１の処理手順を示すフローチャート。
【図１０】分類・クラスタリング部３１２による文書分類処理の処理手順を示すフローチャート。
【図１１】分類・クラスタリング部３１２による文書分類処理の処理手順を示すフローチャート。
【図１２】複数のカテゴリが１つのカテゴリに統合される場合のカテゴリ統合部３２の処理手順を示すフローチャート。
【図１３】統合すべき複数のカテゴリを指定する際の操作画面の一例を示す図。
【図１４】ユーザ意図推定部３２１によるユーザ意図推定処理の処理手順を示すフローチャート。
【図１５】対象単語の各々における第１〜第３のカテゴリ数及び当該対象単語について算出された注目度を示す図。
【図１６】図１３に示す操作画面１００においてユーザによって指定された複数のカテゴリが統合された後のカテゴリの階層構造の一例を示す図。
【図１７】子カテゴリ分類部３２２による子カテゴリ分類処理の処理手順を示すフローチャート。
【図１８】図１６に示す画面２００に示されている統合カテゴリ「リモコン」に属する文書の分類結果を示す図。
【図１９】操作外カテゴリ統合部３２３による操作外カテゴリ統合処理の処理手順を示すフローチャート。
【図２０】操作外カテゴリ統合部３２３による操作外カテゴリ統合処理について具体的に説明するための図。
【図２１】操作外カテゴリ統合部３２３による操作外カテゴリ統合処理について具体的に説明するための図。
【図２２】操作外カテゴリ統合部３２３による操作外カテゴリ統合処理について具体的に説明するための図。
【図２３】不適切文書分類部３２４による不適切文書分類処理の処理手順を示すフローチャート。
【図２４】不適切文書分類部３２４による不適切文書分類処理における不適切文書の分類結果を示す図。
【発明を実施するための形態】
【００３２】
以下、図面を参照して、本発明の実施形態について説明する。
【００３３】
図１は、本実施形態に係る文書分類装置のハードウェア構成を示すブロック図である。図１に示すように、コンピュータ１０は、例えばハードディスクドライブ（ＨＤＤ：Hard Disk Drive）のような外部記憶装置２０と接続されている。この外部記憶装置２０は、コンピュータ１０によって実行されるプログラム２１を格納する。コンピュータ１０及び外部記憶装置２０は、文書分類装置３０を構成する。
【００３４】
この文書分類装置３０は、単語を含む複数の文書を、例えば階層構造を構成する複数のカテゴリに分類する機能を有する。
【００３５】
図２は、図１に示す文書分類装置３０の主として機能構成を示すブロック図である。図２に示すように、文書分類装置３０は、文書分類部３１及びカテゴリ統合部３２を含む。本実施形態において、これらの各部３１及び３２は、図１に示すコンピュータ１０が外部記憶装置２０に格納されているプログラム２１を実行することにより実現されるものとする。このプログラム２１は、コンピュータ読み取り可能な記憶媒体に予め格納して頒布可能である。また、このプログラム２１が、例えばネットワークを介してコンピュータ１０にダウンロードされても構わない。
【００３６】
また、文書分類装置３０は、文書記憶部２２及びカテゴリ記憶部２３を含む。本実施形態において、文書記憶部２２及びカテゴリ記憶部２３は、例えば外部記憶装置２０に格納される。
【００３７】
文書記憶部２２には、文書分類装置３０における分類処理の対象となる複数の文書が格納されている。文書記憶部２２に格納されている複数の文書の各々は、単語を含む文書名及び本文（テキスト）を含む。また、複数の文書の各々は、当該文書を識別するための文書番号（文書識別情報）を含む。
【００３８】
カテゴリ記憶部２３には、文書記憶部２２に記憶されている複数の文書が分類される階層構造を構成する複数のカテゴリに関する情報が記憶されている。カテゴリ記憶部２３には、カテゴリ毎に、当該カテゴリを識別するためのカテゴリ番号（カテゴリ識別情報）、当該カテゴリのカテゴリ名及び当該カテゴリに分類された文書（当該カテゴリに属する文書）を識別するための文書番号が記憶されている。また、カテゴリ記憶部２３には、階層構造を構成するカテゴリ毎に、階層構造において当該カテゴリの上位に位置するカテゴリ（以下、親カテゴリと表記）を識別する親カテゴリ番号が記憶されている。
【００３９】
文書分類部３１は、単語ベクトル生成部３１１及び分類・クラスタリング部３１２を含む。
【００４０】
単語ベクトル生成部３１１は、文書記憶部２２に記憶されている文書毎に、当該文書の特徴を表す単語ベクトル（文書の単語ベクトル）を生成する。この文書の単語ベクトルには、当該文書が属するカテゴリには依存しない文書の単語ベクトル及び所定のカテゴリにおける文書の単語ベクトルが含まれる。なお、文書が属するカテゴリには依存しない文書の単語ベクトルは、文書記憶部２２に記憶される。一方、所定のカテゴリにおける文書の単語ベクトルは、カテゴリ記憶部２３に記憶される。
【００４１】
また、単語ベクトル生成部３１１は、生成された文書の単語ベクトルを用いて、カテゴリ記憶部２３に記憶されているカテゴリ番号によって識別されるカテゴリ毎に、当該カテゴリの特徴を表す単語ベクトル（カテゴリの単語ベクトル）を生成する。このカテゴリ毎の単語ベクトルは、カテゴリ記憶部２３に記憶される。この単語ベクトル生成部３１１による各種単語ベクトルの生成処理の詳細については後述する。
【００４２】
分類・クラスタリング部３１２は、文書記憶部２２に格納されている文書を例えばカテゴリの階層構造において当該文書が属するカテゴリ（親カテゴリ）の下位に位置するカテゴリ（以下、子カテゴリと表記）に分類する処理（以下、文書分類処理と表記）を実行する。分類・クラスタリング部３１２は、単語ベクトル生成部３１１によって生成された単語ベクトルに基づいて文書分類処理を実行する。分類・クラスタリング部３１２は、文書記憶部２２に格納されている文書が属するカテゴリにおける当該文書の単語ベクトル及び当該カテゴリの子カテゴリの単語ベクトルに基づいて、当該文書と当該子カテゴリとの類似度を算出する。分類・クラスタリング部３１２は、算出された類似度に基づいて文書を子カテゴリに自動的に分類する。
【００４３】
カテゴリ統合部３２は、ユーザの操作（統合操作）に応じて、当該ユーザによって指定された複数のカテゴリを１つのカテゴリに統合する処理を実行する。以下、複数のカテゴリが統合された１つのカテゴリを統合カテゴリと称する。この統合カテゴリには、ユーザによって指定された複数のカテゴリの各々に属する文書（当該複数のカテゴリの各々を識別するためのカテゴリ番号に対応付けてカテゴリ記憶部２３に記憶されている文書番号によって識別される文書）が属することになる。
【００４４】
カテゴリ統合部３２によるカテゴリの統合処理に際して、ユーザは、例えば文書分類装置３０における操作画面から当該文書分類装置３０を操作することによって統合すべき複数のカテゴリを指定することができる。
【００４５】
カテゴリ統合部３２は、ユーザ意図推定部３２１、子カテゴリ分類部３２２、操作外カテゴリ統合部３２３及び不適切文書分類部３２４を含む。
【００４６】
ユーザ意図推定部３２１は、ユーザが統合すべき複数のカテゴリを指定した際に注目した単語（以下、注目語と表記）を推定する処理を実行する。
【００４７】
ユーザ意図推定部３２１は、ユーザによって指定された複数のカテゴリ（カテゴリ統合部３２によって統合された複数のカテゴリ）の各々を識別するためのカテゴリ番号に対応付けてカテゴリ記憶部２３に記憶されているカテゴリ名に含まれる単語を取得する。
【００４８】
ユーザ意図推定部３２１は、ユーザによって指定された複数のカテゴリの各々を識別するためのカテゴリ番号に対応付けてカテゴリ記憶部２３に記憶されているカテゴリ名のうち、取得された単語が含まれるカテゴリ名の数（カテゴリ数）に基づいて、当該ユーザが統合すべき複数のカテゴリを指定した際に注目した度合い（以下、注目度と表記）を当該単語毎に算出する。
【００４９】
ユーザ意図推定部３２１は、取得された単語のうち、算出された注目度が高い単語を注目語として推定する。
【００５０】
子カテゴリ分類部３２２は、カテゴリ統合部３２によって統合された統合カテゴリに属する文書に対して、ユーザ意図推定部３２１によって推定された注目語を用いて文書分類処理を実行する。子カテゴリ分類部３２２は、統合カテゴリに属する文書を、カテゴリの階層構造において当該統合カテゴリの下位に位置するカテゴリ（子カテゴリ）に分類する処理を実行する。
【００５１】
子カテゴリ分類部３２２は、統合カテゴリに属する文書が分類されるべき子カテゴリが予め作成されていない場合には、当該子カテゴリを作成する。なお、子カテゴリ分類部３２２によって統合カテゴリの子カテゴリが作成された場合、当該子カテゴリに関する情報がカテゴリ記憶部２３に記憶される。
【００５２】
子カテゴリ分類部３２２は、ユーザ意図推定部３２１によって推定された注目語と統合カテゴリに属する文書に含まれる単語との共起頻度を算出する。子カテゴリ分類部３２２は、算出された共起頻度に基づいて、統合カテゴリに属する文書の単語ベクトルを生成する。子カテゴリ分類部３２２は、生成された文書の単語ベクトルを用いて、統合カテゴリにおける当該文書の単語ベクトルを生成する。子カテゴリ分類部３２２は、生成された統合カテゴリにおける文書の単語ベクトル及び統合カテゴリの子カテゴリの単語ベクトルに基づいて文書分類処理を実行する。
【００５３】
子カテゴリ分類部３２２による文書分類処理においては、上記した分類・クラスタリング部３１２と同様に、統合カテゴリにおける文書の単語ベクトル及び当該統合カテゴリの子カテゴリの単語ベクトルに基づいて当該文書と当該子カテゴリとの類似度が算出される。子カテゴリ分類部３２２は、算出された類似度に基づいて、統合カテゴリに属する文書を当該統合カテゴリの子カテゴリに分類する。
【００５４】
なお、子カテゴリ分類部３２２による文書分類処理においては、統合カテゴリに属する文書との類似度が予め定められた値以上である子カテゴリが存在しない場合には、当該文書は当該子カテゴリには未分類とされる。この場合、この文書は、統合カテゴリの子カテゴリには分類されず、統合カテゴリに属したままとなる。
【００５５】
操作外カテゴリ統合部３２３は、ユーザによって統合すべき複数のカテゴリとして指定されていないカテゴリ（ユーザが統合操作を実施していないカテゴリ）を対象に、当該カテゴリを統合する処理を実行する。ここで、統合すべき複数のカテゴリとしてユーザによって指定されていないカテゴリを未指定カテゴリと称する。
【００５６】
操作外カテゴリ統合部３２３は、未指定カテゴリに属する文書に含まれる単語と、カテゴリ統合部３２によって統合された統合カテゴリの子カテゴリのカテゴリ名（当該子カテゴリを識別するためのカテゴリ番号に対応付けてカテゴリ記憶部２３に記憶されているカテゴリ名）に含まれる単語との共起頻度を算出する。
【００５７】
操作外カテゴリ統合部３２３は、未指定カテゴリに属する文書に含まれる単語のうち、算出された共起頻度が高い単語を、当該文書から抽出する。
【００５８】
操作外カテゴリ統合部３２３は、抽出された単語を含むカテゴリ名に対応付けてカテゴリ記憶部２３に記憶されているカテゴリ番号によって識別されるカテゴリを１つのカテゴリ（以下、操作外統合カテゴリと表記）に統合する。この操作外統合カテゴリには、未指定カテゴリ（の各々）に属する文書（当該未指定カテゴリを識別するためのカテゴリ番号に対応付けてカテゴリ記憶部２３に記憶されている文書番号によって識別される文書）が属することになる。
【００５９】
不適切文書分類部３２４は、カテゴリ統合部３２によって統合された統合カテゴリに属する全ての文書のうち、上記した子カテゴリ分類部３２２によって当該統合カテゴリの子カテゴリに未分類とされた文書（当該子カテゴリに分類されない文書）を、操作外カテゴリ統合部３２３によって統合された操作外統合カテゴリに分類する。このとき、不適切文書分類部３２４は、操作外カテゴリ統合部３２３によって抽出された単語に基づいて文書分類処理を実行する。
【００６０】
なお、カテゴリ統合４２１には、上記したカテゴリを統合する以外に、文書記憶部２２に記憶されている文書を当該文書が属するカテゴリから別のカテゴリに移動する、新しいカテゴリを作成する、既存のカテゴリを削除する、あるカテゴリの子カテゴリを別のカテゴリに移動する、または１つのカテゴリを複数のカテゴリに分割する等の機能を有していても構わない。
【００６１】
図３は、図２に示す文書記憶部２２に記憶されている文書のデータ構造の一例を示す。図３に示すように、文書記憶部２２に記憶されている文書には、文書番号、文書名、本文及び単語ベクトルが含まれる。文書番号は、文書を一意に識別するための文書識別情報である。文書名及び本文には、複数の単語が含まれる。単語ベクトルは、例えば文書に含まれる単語の出現頻度により当該文書の特徴を表す。なお、文書記憶部２２に記憶されている文書の単語ベクトルは、単語ベクトル生成部３１１によって生成される単語ベクトルのうち、カテゴリには依存しない単語ベクトルである。
【００６２】
図３に示す例では、文書記憶部２２に記憶されている文書には、文書番号「Ｄ１９３」、文書名「リモコンの購入についての質問」、本文「リモコンの購入について、お伺いします。５年前に購入したリモコンを紛失してしまった。なので、リモコンの購入を考えている。リモコンの購入価格を教えて下さい。型番は、ＡＡＡＡＡＡ−ＢＢＢＢＢＢです。」及び単語ベクトル「リモコン（４），購入（３），紛失（１），価格（１），型番（１），年（１），前（１）」が含まれている。
【００６３】
これによれば、文書番号「Ｄ１９３」によって識別される文書の文書名は「リモコンの購入についての質問」であり、本文が「リモコンの購入について、お伺いします。５年前に購入したリモコンを紛失してしまった。なので、リモコンの購入を考えている。リモコンの購入価格を教えて下さい。型番は、ＡＡＡＡＡＡ−ＢＢＢＢＢＢです。」であることが示されている。
【００６４】
なお、単語ベクトル「リモコン（４），購入（３），紛失（１），価格（１），型番（１），年（１），前（１）」は、文書番号「Ｄ１９３」によって識別される本文に、単語として「リモコン」が４回、「購入」が３回、「紛失」が１回、「価格」が１回、「型番」が１回、「年」が１回、「前」が１回出現していることを示す。
【００６５】
図４〜図６は、図２に示すカテゴリ記憶部２３に記憶されている階層構造を構成するカテゴリ（に関する情報）のデータ構造の一例を示す。図４〜図６に示すように、カテゴリ記憶部２３には、カテゴリ毎に、カテゴリ番号、カテゴリ名、親カテゴリ番号、文書番号及び単語ベクトルが対応付けて記憶されている。
【００６６】
カテゴリ番号は、カテゴリを一意に識別するためのカテゴリ識別情報である。カテゴリ名には、単語が含まれる。親カテゴリ番号は、カテゴリの階層構造においてカテゴリ番号によって識別されるカテゴリの上位に位置するカテゴリ（つまり、親カテゴリ）を識別するためのカテゴリ識別情報である。文書番号は、カテゴリ番号によって識別されるカテゴリに属する（分類された）文書を識別するための文書識別情報である。単語ベクトルは、カテゴリ番号によって識別されるカテゴリの特徴を表す。
【００６７】
図４は、カテゴリの階層構造におけるルートのカテゴリを示す。図４に示すカテゴリにおいては、カテゴリ番号「Ｃ００１」及び文書番号「Ｄ０１７，Ｄ１９４，Ｄ２４３」がカテゴリ記憶部２３に対応付けて記憶されている。これによれば、カテゴリ番号「Ｃ００１」によって識別されるカテゴリには文書番号「Ｄ０１７」、「Ｄ１９４」及び「Ｄ２４３」によって識別される文書が属する（分類されている）ことが示される。なお、図４に示すカテゴリはルートのカテゴリであるため、親カテゴリを持たない（つまり、親カテゴリ番号は記憶されていない）。また、カテゴリ記憶部２３に記憶されているカテゴリの単語ベクトルは、後述する文書分類処理において用いられるため、ルートのカテゴリの単語ベクトルは不要であり、カテゴリ記憶部２３には記憶されていない。
【００６８】
図５は、カテゴリの階層構造における図４に示すカテゴリの子カテゴリを示す。図５に示すカテゴリにおいては、カテゴリ番号「Ｃ００２」、カテゴリ名「リモコン  購入  エアコン」、親カテゴリ番号「Ｃ００１」、文書番号「Ｄ００２，Ｄ０１９，Ｄ０２３，Ｄ０４５」及び単語ベクトル「リモコン（０．２６），購入（０．２４），エアコン（０．１７），クリーニング（０・１２）」がカテゴリ記憶部２３に対応付けて記憶されている。
【００６９】
これによれば、カテゴリ番号「Ｃ００２」によって識別されるカテゴリのカテゴリ名は、「リモコン  購入  エアコン」であることが示される。また、カテゴリの階層構造においてカテゴリ番号「Ｃ００２」によって識別されるカテゴリの上位に位置する親カテゴリは、親カテゴリ番号「Ｃ００１」によって識別されるカテゴリ（つまり、図４に示すカテゴリ）であることが示されている。また、カテゴリ番号「Ｃ００２」によって識別されるカテゴリには、文書番号「Ｄ００２」、「Ｄ０１９」、「Ｄ０２３」及び「Ｄ０４５」によって識別される文書が属する（分類されている）ことが示されている。また、カテゴリ番号「Ｃ００２」によって識別されるカテゴリの（特徴を表す）単語ベクトルは、単語ベクトル「リモコン（０．２６），購入（０．２４），エアコン（０．１７），クリーニング（０・１２）」であることが示されている。
【００７０】
図６は、カテゴリの階層構造における図５に示すカテゴリの子カテゴリを示す。図６に示すカテゴリにおいては、カテゴリ番号「Ｃ００３」、カテゴリ名「設定  温度  リモコン」、親カテゴリ番号「Ｃ００２」、文書番号「Ｄ０２１，Ｄ０７９，Ｄ１９３」及び単語ベクトル「設定（０．３１），温度（０．２７），リモコン（０．１８），冷房（０．１６），運転（０．１１）」がカテゴリ記憶部２３に対応付けて記憶されている。
【００７１】
これによれば、カテゴリ番号「Ｃ００３」によって識別されるカテゴリのカテゴリ名は、「設定  温度  リモコン」であることが示されている。また、カテゴリの階層構造においてカテゴリ番号「Ｃ００３」によって識別されるカテゴリの上位に位置する親カテゴリは、親カテゴリ番号「Ｃ００２」によって識別されるカテゴリ（つまり、図５に示すカテゴリ）であること示されている。また、カテゴリ番号「Ｃ００３」によって識別されるカテゴリには、文書番号「Ｄ０２１」、「Ｄ０７９」及び「Ｄ１９３」によって識別される文書が属する（分類されている）ことが示されている。また、カテゴリ番号「Ｃ００３」によって識別されるカテゴリの単語ベクトルは、単語ベクトル「設定（０．３１），温度（０．２７），リモコン（０．１８），冷房（０．１６），運転（０．１１）」であることが示されている。
【００７２】
なお、以下の説明においては、図４に示す文書番号「Ｄ０１７」、「Ｄ１９４」及び「Ｄ２４３」によって識別される文書は、当該図４に示すカテゴリ番号「Ｃ００１」によって識別されるカテゴリに直接的に属するという。同様に、図５に示す文書番号「Ｄ００２，Ｄ０１９，Ｄ０２３，Ｄ０４５」によって識別される文書は、当該図５に示すカテゴリ番号「Ｃ００２」によって識別されるカテゴリに直接的に属するという。同様に、図６に示す文書番号「Ｄ００２」、「Ｄ０１９」、「Ｄ０２３」及び「Ｄ０４５」は、当該図６に示すカテゴリ番号「Ｃ００３」によって識別されるカテゴリに直接的に属するという。
【００７３】
一方、子カテゴリに属する文書は、当該子カテゴリの親カテゴリに間接的に属するという。つまり、図５に示す文書番号「Ｄ００２，Ｄ０１９，Ｄ０２３，Ｄ０４５」によって識別される文書は、図５に示す親カテゴリ番号「Ｃ００１」によって識別されるカテゴリ（図４に示すカテゴリ）に間接的に属するという。また、図６に示す文書番号「Ｄ００２」、「Ｄ０１９」、「Ｄ０２３」及び「Ｄ０４５」は、図６に示す親カテゴリ番号「Ｃ００２」によって識別されるカテゴリ（図５に示すカテゴリ）に間接的に属するという。更に、図６に示す文書番号「Ｄ００２」、「Ｄ０１９」、「Ｄ０２３」及び「Ｄ０４５」は、図６に示す親カテゴリ番号「Ｃ００２」によって識別されるカテゴリ（図５に示すカテゴリ）の親カテゴリ番号「Ｃ００１」によって識別されるカテゴリ（図４に示すカテゴリ）に間接的に属するという。
【００７４】
次に、図７〜９のフローチャートを参照して、図２に示す単語ベクトル生成部３１１の処理について説明する。
【００７５】
まず、図７のフローチャートを参照して、文書が属するカテゴリに依存しない文書の単語ベクトルを生成する際の単語ベクトル生成部３１１の処理手順について説明する。
【００７６】
なお、図７に示す処理は、例えば文書が文書記憶部２２に記憶された際に実行される。また、図７に示す処理は、文書記憶部２２に記憶されている全ての文書に対して実行される。以下、図７に示す処理の対象となる文書を文書ｄとする。以下、文書ｄが属するカテゴリに依存しない文書ｄの単語ベクトルを単語ベクトルｖｄと称する。
【００７７】
まず、単語ベクトル生成部３１１は、文書記憶部２２から文書ｄを取得する。単語ベクトル生成部３１１は、取得された文書ｄから単語ベクトルｖｄを生成する対象となるテキスト（以下、対象テキストと表記）を取得する（ステップＳ１）。ここでは、対象テキストとして文書ｄに含まれる本文を取得するものとして説明するが、例えば文書ｄに含まれる文書名及び本文を対象テキストとしても構わない。
【００７８】
次に、単語ベクトル生成部３１１は、取得された対象テキストを形態素解析する（ステップＳ２）。単語ベクトル生成部３１１は、形態素解析結果に基づいて、取得された対象テキストに含まれる単語及び当該単語の品詞を取得する。
【００７９】
単語ベクトル生成部３１１は、取得された単語の各々について以下のステップＳ３〜ステップＳ６の処理を実行する。以下、処理の対象となる単語を単語ｔとする。
【００８０】
単語ベクトル生成部３１１は、単語ｔの品詞が所定の品詞に該当するか否かを判定する（ステップＳ３）。ここで、所定の品詞とは、例えば名詞、サ変名詞及び固有名詞をいう。つまり、例えば接続詞または副詞等は所定の品詞には含まれない。
【００８１】
単語ｔの品詞が所定の品詞であると判定された場合（ステップＳ３のＹＥＳ）、単語ベクトル生成部３１１は、単語ｔが予め定められた不要語に該当するか否かを判定する（ステップＳ４）。ここで、例えば特許文書を文書ｄとするような場合には、「装置」または「手段」のような単語は文書の特徴を表さないため、予め不要語として設定されている。
【００８２】
単語ｔが予め定められた不要語に該当しないと判定された場合（ステップＳ４のＮＯ）、単語ベクトル生成部３１１は、取得された対象テキスト中で単語ｔが出現する頻度（出現頻度ｔｆ）を算出する（ステップＳ５）。
【００８３】
単語ベクトル生成部３１１は、単語ｔを単語ベクトルｖｄにおける１つの次元とし、算出された出現頻度ｔｆを当該次元の値とする（ステップＳ６）。
【００８４】
次に、上記した形態素解析により得られた単語（対象テキストに含まれる単語）の全てについてステップＳ３〜ステップＳ６の処理が実行されたか否かが判定される（ステップＳ７）。
【００８５】
形態素解析により得られた単語の全てについて処理が実行されていないと判定された場合（ステップＳ７のＮＯ）、ステップＳ３に戻って処理が繰り返される。この場合、ステップＳ３〜ステップＳ５の処理が実行されていない単語を単語ｔとして処理が実行される。
【００８６】
一方、形態素解析により得られた単語の全てについて処理が実行されたと判定された場合（ステップＳ７のＹＥＳ）、処理が終了される。
【００８７】
上記したようにステップＳ３〜ステップＳ６の処理が形態素解析により得られた全ての単語について実行されることにより、所定の品詞であり、かつ、不要語でない単語を次元とする単語ベクトルｖｄが生成される。単語ベクトル生成部３１１によって生成された単語ベクトルｖｄは、文書記憶部２２に記憶される。
【００８８】
例えば上記した図３に示す文書の本文では、「リモコン」という単語が４回出現する、すなわち、当該「リモコン」の出現頻度は４である。したがって、図３に示す文書の単語ベクトルにおいては、当該単語ベクトルの１つの次元である「リモコン」の値（当該次元の値）は４である。他の次元（例えば、「購入」及び「紛失」等）についても同様である。なお、図３に示す単語ベクトルにおいては、便宜的に、値が０である次元（つまり、文書に出現していない単語）は示されておらず、また、単語の出現頻度の高い順に記述されている。
【００８９】
なお、ステップＳ３において単語ｔの品詞が所定の品詞でないと判定された場合、及びステップＳ４において単語ｔが予め定められた不要語に該当すると判定された場合、ステップＳ７の処理が実行される。
【００９０】
次に、図８のフローチャートを参照して、文書ｄが属するカテゴリ（以下、カテゴリｃと表記）における当該文書ｄの（特徴を表す）単語ベクトルを生成する際の単語ベクトル生成部３１１の処理手順について説明する。以下、図８に示す処理によって生成されるカテゴリｃにおける文書ｄの単語ベクトルを単語ベクトルｖｃｄと称する。
【００９１】
まず、単語ベクトル生成部３１１は、カテゴリｃに直接的または間接的に属する文書集合（以下、文書集合Ｄｃと表記）を取得する（ステップＳ１１）。ここで、カテゴリｃに直接的または間接的に属する文書集合Ｄｃとは、上記したようにカテゴリｃに属する文書及び当該カテゴリｃの階層より下の階層に位置するカテゴリ（カテゴリｃの子カテゴリ等）に属する文書の集合をいう。なお、カテゴリｃの階層より下の階層に位置するカテゴリには、例えばカテゴリｃの子カテゴリの子カテゴリ（つまり、孫カテゴリ）のようなカテゴリｃの下位に位置する全てのカテゴリが含まれる。
【００９２】
次に、単語ベクトル生成部３１１は、上記した図７に示す処理によって生成された文書ｄの単語ベクトルｖｄの各次元とされた単語の各々について、以下のステップＳ１２〜ステップＳ１４の処理を実行する。以下、処理の対象となる単語を単語ｔとする。
【００９３】
単語ベクトル生成部３１１は、取得された文書集合Ｄｃ（に含まれる文書）の中で単語ｔを含む文書数（以下、文書数ｄｆｃと表記）を算出する（ステップＳ１２）。
【００９４】
単語ベクトル生成部３１１は、算出された文書数ｄｆｃを用いて、計算式「ｔｆ＊（ｌｏｇ（｜Ｄｃ｜／ｄｆｃ）＋１）」の値を算出する（ステップＳ１３）。ここで、｜Ｄｃ｜は、文書集合Ｄｃの文書数である。また、ｔｆは、上記した図７に示す処理によって生成された文書ｄの単語ベクトルｖｄにおける単語ｔの次元の値（つまり、図７に示すステップＳ５において算出された単語ｔの対象テキストにおける出現頻度）である。
【００９５】
この計算式は、ＴＦ／ＩＤＦと呼ばれ、例えば情報検索または文書分類の分野において広く使用されているものである。このTＦ／ＩＤＦによれば、単語ｔが文書ｄに出現する頻度が多い（つまり、ｔｆの値が大きい）ほど、また、カテゴリｃに直接的または間接的に属する文書のうち単語ｔを含む文書が少ない（つまり、ｄｆｃの値が小さい）ほど、ＴＦ／ＩＤＦの値が大きくなり、当該単語ｔは文書ｄの特徴を適切に表す単語であるとみなされる。
【００９６】
単語ベクトル生成部３１１は、単語ｔを単語ベクトルｖｃｄ（カテゴリｃにおける文書ｄの単語ベクトル）の１つの次元とし、ステップＳ１３において算出された値（ＴＦ／ＩＤＦの値）を当該次元の値とする（ステップＳ１４）。
【００９７】
次に、上記した図７に示す処理によって生成された単語ベクトルｖｄの各次元とされた単語の全てについて上記したステップＳ１２〜ステップＳ１４の処理が実行されたか否かが判定される（ステップＳ１５）。
【００９８】
単語ベクトルｖｄの各次元とされた単語の全てについて処理が実行されていないと判定された場合（ステップＳ１５のＮＯ）、ステップＳ１２に戻って処理が繰り返される。この場合、ステップＳ１２〜ステップＳ１４の処理が実行されていない単語を単語ｔとして処理が実行される。
【００９９】
一方、単語ベクトルｖｄの各次元とされた単語の全てについて処理が実行されたと判定された場合（ステップＳ１５のＹＥＳ）、当該単語ベクトルｖｄの各次元とされた単語の各々を次元とする単語ベクトルｖｃｄが生成される。
【０１００】
このようにして生成された単語ベクトルｖｃｄは、上記した図７に示す処理によって生成された単語ベクトルｖｄと比較すると、カテゴリｃにおいて文書ｄの特徴を適切に表す次元の値（単語の重み）が大きいベクトルとなる。
【０１０１】
なお、上記したＴＦ／ＩＤＦにおけるＩＤＦに相当する部分、すなわち、（ｌｏｇ（｜Ｄｃ｜／ｄｆｃ）＋１）の部分は、カテゴリｃに直接的または間接的に属する文書集合Ｄｃを対象としている。このため、例えば文書集合Ｄｃの文書数が少ない場合には、本来特徴的ではない単語ｔの重み（ＴＦ／ＩＤＦの値）が大きくなる場合がある。したがって、例えば文書記憶部２２に記憶されている全ての文書集合（文書集合Ｄ）及び当該文書集合Ｄの中で単語ｔを含む文書数（ｄｆ）を用いて、ＴＦ／ＩＤＦにおけるＩＤＦの部分を計算しても構わない。また、文書集合Ｄｃ（及び文書数ｄｆｃ）を用いて計算したＩＤＦの部分の値と、文書集合Ｄ（及び文書数ｄｆ）を用いて計算した値との両方を加味した値（例えば平均）を用いても構わない。
【０１０２】
更に、ステップＳ１２における単語ｔを含む文書数ｄｆｃを算出する処理においては、例えば情報検索における転置ファイルのような手段を用いることにより処理の効率を向上させる構成であっても構わない。
【０１０３】
単語ベクトル生成部３１１は、生成された単語ベクトルｖｃｄの各次元の値を、当該単語ベクトルｖｃｄのノルム｜ｖｃｄ｜で割ることによって正規化する（ステップＳ１６）。この結果、単語ベクトルｖｃｄは、ノルムが１のベクトルとなる。
【０１０４】
なお、ステップＳ１６の処理が実行されると、単語ベクトルｖｃｄは、例えば文書ｄを識別するための文書番号に対応付けてカテゴリ記憶部２３に記憶される。
【０１０５】
次に、図９のフローチャートを参照して、カテゴリｃの（特徴を表す）単語ベクトルを生成する際の単語ベクトル生成部３１１の処理手順について説明する。カテゴリｃの単語ベクトルは、カテゴリｃの直接または間接の親カテゴリｐにおけるカテゴリｃの単語ベクトル（すなわち、親カテゴリｐにおいてカテゴリｃの特徴を表すベクトル）として生成される。
【０１０６】
以下、図９に示す処理によって生成されるカテゴリｃの単語ベクトルを単語ベクトルｖｐｃと称する。
【０１０７】
まず、単語ベクトル生成部３１１は、カテゴリｃに直接的または間接的に属する文書集合Ｄｃを取得する（ステップＳ２１）。
【０１０８】
単語ベクトル生成部３１１は、単語ベクトルｖｐｃの初期値を空（つまり、全ての次元の値を０）とする（ステップＳ２２）。
【０１０９】
次に、単語ベクトル生成部３１１は、取得された文書集合Ｄｃに含まれる文書の各々について、以下のステップＳ２３及びステップＳ２４の処理を実行する。以下、処理の対象となる文書を文書ｄとする。
【０１１０】
単語ベクトル生成部３１１は、カテゴリｐ（カテゴリｃの親カテゴリ）における文書ｄの単語ベクトル（以下、単語ベクトルｖｐｄと表記）を生成する（ステップＳ２４）。この単語ベクトルｖｐｄは、上記した図８に示す処理によって生成される。
【０１１１】
単語ベクトル生成部３１１は、生成された単語ベクトルｖｐｄ（の各次元の値）を単語ベクトルｖｐｃに加算する（ステップＳ２４）。
【０１１２】
次に、文書集合Ｄｃに含まれる全ての文書について上記したステップＳ２３及びステップＳ２４の処理が実行されたか否かが判定される（ステップＳ２５）。
【０１１３】
文書集合Ｄｃに含まれる全ての文書について処理が実行されていないと判定された場合（ステップＳ２５のＮＯ）、ステップＳ２３に戻って処理が繰り返される。この場合、ステップＳ２３及びステップＳ２４の処理が実行されていない文書を文書ｄとして処理が実行される。
【０１１４】
一方、文書集合Ｄｃに含まれる全ての文書について処理が実行されたと判定された場合（ステップＳ２５のＹＥＳ）、単語ベクトルｖｐｃが生成される。つまり、単語ベクトルｖｐｃは、文書集合Ｄｃに含まれる文書毎に生成された単語ベクトルｖｐｄ（カテゴリｃの親カテゴリｐにおける当該文書の単語ベクトル）を合計することによって生成される。
【０１１５】
単語ベクトル生成部３１１は、生成された単語ベクトルｖｐｃの各次元の値を、当該単語ベクトルｖｐｃのノルム｜ｖｐｃ｜で割ることによって正規化する（ステップＳ２６）。この結果、単語ベクトルｖｐｃは、ノルムが１のベクトルとなる。
【０１１６】
なお、ステップＳ２６の処理が実行されると、単語ベクトルｖｐｃは、カテゴリ記憶部２３に記憶される。上記した図５及び図６に示す単語ベクトルは、図９に示す処理によって生成されたカテゴリ毎の単語ベクトル（単語ベクトルｖｐｃ）である。
【０１１７】
上記したようにして、単語ベクトルｖｐｃは、親カテゴリｐにおいて、カテゴリｃ（親カテゴリｐの子カテゴリ）に属する複数の文書の特徴を表す平均的なベクトルとして生成される。
【０１１８】
次に、図１０及び図１１のフローチャートを参照して、図２に示す分類・クラスタリング部３１２による文書分類処理の処理手順について説明する。
【０１１９】
分類・クラスタリング部３１２は、例えばユーザによって指定されたカテゴリに属する文書を当該カテゴリの下位に位置する子カテゴリに分類するものとする。ここで、ユーザによって指定されたカテゴリはカテゴリｐであるものとして説明する。
【０１２０】
まず、分類・クラスタリング部３１２は、ユーザによって指定されたカテゴリｐに属する文書集合を分類対象とする（ステップＳ３１）。ここで、カテゴリｐに属する文書集合とは、カテゴリｐを識別するためのカテゴリ番号に対応付けてカテゴリ記憶部２３に記憶されている文書番号によって識別される文書である。
【０１２１】
分類・クラスタリング部３１２は、分類対象とされた文書集合に含まれる文書の各々について以下のステップＳ３２〜ステップＳ４５の処理を実行する。以下、処理の対象となる文書を文書ｄとする。
【０１２２】
分類・クラスタリング部３１２は、後述するｓｍａｘの初期値を０とする（ステップＳ３２）。
【０１２３】
分類・クラスタリング部３１２は、文書ｄの単語ベクトルｖｐｄをカテゴリ記憶部２３から取得する（ステップＳ３３）。この文書ｄの単語ベクトルｖｐｄは、文書ｄが属するカテゴリｐにおける当該文書ｄの特徴を表す単語ベクトルであり、上記した図８に示す処理によって生成された単語ベクトルである。
【０１２４】
次に、分類・クラスタリング部３１２は、カテゴリｐの下位に位置する子カテゴリの各々について以下のステップＳ３４〜ステップＳ３９の処理を実行する。以下、処理の対象となる子カテゴリを子カテゴリｃとする。
【０１２５】
分類・クラスタリング部３１２は、子カテゴリｃの単語ベクトルｖｐｃをカテゴリ記憶部２３から取得する（ステップＳ３４）。単語ベクトルｖｐｃは、子カテゴリｃの上位に位置するカテゴリ（親カテゴリ）ｐにおける当該子カテゴリｃの特徴を表す単語ベクトルであり、当該子カテゴリｃを識別するカテゴリ番号に対応付けてカテゴリ記憶部２３に記憶されている。
【０１２６】
分類・クラスタリング部３１２は、取得された文書ｄの単語ベクトルｖｐｄ及び取得された子カテゴリｃの単語ベクトルｖｐｃに基づいて、当該文書ｄと子カテゴリｃとの類似度（以下、類似度ｓと表記）を算出する（ステップＳ３５）。分類・クラスタリング部３１２は、例えば文書ｄの単語ベクトルｖｐｄ及び子カテゴリｃの単語ベクトルｖｐｃの余弦によって類似度を算出する。
【０１２７】
次に、分類・クラスタリング部３１２は、算出された類似度ｓが予め定められた値（以下、閾値ｓｔｈと表記）以上であるか否かを判定する（ステップＳ３６）。
【０１２８】
類似度ｓが閾値ｓｔｈ以上であると判定された場合（ステップＳ３６のＹＥＳ）、分類・クラスタリング部３１２は、算出された類似度ｓが上記したｓｍａｘより大きいか否かを判定する（ステップＳ３７）。
【０１２９】
類似度ｓがｓｍａｘより大きいと判定された場合（ステップＳ３７のＹＥＳ）、分類・クラスタリング部３１２は、文書ｄの分類先となるカテゴリ（以下、カテゴリｃｍａｘと表記）を子カテゴリｃ（つまり、ｃｍａｘ＝ｃ）とする（ステップＳ３８）。また、分類・クラスタリング部３１２は、ｓｍａｘ＝ｓ（ステップＳ３５において算出された類似度ｓ）とする（ステップＳ３９）。
【０１３０】
分類・クラスタリング部３１２は、カテゴリｐの子カテゴリの全てについて上記したステップＳ３４〜ステップＳ３９の処理が実行されたか否かを判定する（ステップＳ４０）。
【０１３１】
カテゴリｐの子カテゴリの全てについて処理が実行されていないと判定された場合（ステップＳ４０のＮＯ）、ステップＳ３４に戻って処理が繰り返される。この場合、ステップＳ３４〜ステップＳ３９の処理が実行されていない子カテゴリを子カテゴリｃとして処理が実行される。
【０１３２】
なお、上記したステップＳ３６において類似度ｓが閾値ｓｔｈ以上でないと判定された場合、及びステップＳ３７において類似度ｓがｓｍａｘ以下であると判定された場合には、ステップＳ４０の処理が実行される。
【０１３３】
このように、全ての子カテゴリについて処理が実行されると、文書ｄとの類似度ｓが最も高い子カテゴリが子カテゴリｃｍａｘ（分類先カテゴリ）とされる。
【０１３４】
カテゴリｐの子カテゴリの全てについて処理が実行されたと判定された場合（ステップＳ４０のＹＥＳ）、分類・クラスタリング部３１２は、子カテゴリｃｍａｘが存在するか否かを判定する（ステップＳ４１）。この場合、例えばカテゴリｐの子カテゴリの全てが文書ｄとの類似度ｓが閾値ｓｔｈ未満である場合には、子カテゴリｃｍａｘは存在しないと判定される。
【０１３５】
子カテゴリｃｍａｘが存在しないと判定された場合（ステップＳ４１のＮＯ）、分類・クラスタリング部３１２は、新規カテゴリを作成するか否かを判定する（ステップＳ４２）。カテゴリｃｍａｘが存在しない場合に新規カテゴリを作成するか否かは、例えばユーザによって予め設定されている。
【０１３６】
新規カテゴリを作成すると判定された場合（ステップＳ４２のＹＥＳ）、つまり、ユーザによって新規カテゴリを作成するように指示されている場合、分類・クラスタリング部３１２は、カテゴリｐの下位に位置する子カテゴリを子カテゴリｃｍａｘとして新規に作成する（ステップＳ４３）。この子カテゴリｃｍａｘは、例えば文書ｄに含まれる単語のうちＴＦ／ＩＤＦの値が最も高い単語をカテゴリ名とする。このように、カテゴリを自動で新規に作成していくことは、すなわち、クラスタリング（教師なし分類）を行うことを意味する。なお、新規カテゴリが作成された場合、当該新規カテゴリに関する情報（当該新規カテゴリを識別するためのカテゴリ番号及び当該新規カテゴリのカテゴリ名等）がカテゴリ記憶部２３に記憶される。
【０１３７】
分類・クラスタリング部３１２は、文書ｄを子カテゴリｃｍａｘに分類する（ステップＳ４４）。この場合、文書ｄを識別するための文書番号が、子カテゴリｃｍａｘを識別するためのカテゴリ番号に対応付けてカテゴリ記憶部２３に記憶される。
【０１３８】
次に、分類・クラスタリング部３１２は、子カテゴリｃｍａｘの単語ベクトルを再計算する（ステップＳ４５）。上記した図９において説明したように、カテゴリの単語ベクトルは、当該カテゴリにおける文書（当該カテゴリに属する文書）の単語ベクトルを平均したものである。このため、子カテゴリｃｍａｘの単語ベクトルは、文書ｄが分類（追加）される前の子カテゴリｃｍａｘの単語ベクトル（当該子カテゴリｃｍａｘを識別するカテゴリ番号に対応付けてカテゴリ記憶部２３に記憶されている単語ベクトルｖｐｃｍａｘ）と、当該文書ｄの単語ベクトル（カテゴリ記憶部２３に記憶されている単語ベクトルｖｐｄ）とを用いて求めることができる。すなわち、文書ｄが分類される前の子カテゴリｃｍａｘに属する文書数をＤｃｍａｘとすれば、「｜Ｄｃｍａｘ｜＊ｖｐｃｍａｘ（カテゴリｃｍａｘの単語ベクトル）＋ｖｐｄ（カテゴリｃｍａｘの親カテゴリｐにおける文書ｄの単語ベクトル）」をそのノルムで正規化したベクトルが、文書ｄが子カテゴリｃｍａｘに分類された後の当該子カテゴリｃｍａｘの新たな単語ベクトルとなる。再計算された子カテゴリｃｍａｘの新たな単語ベクトルｖｐｃｍａｘは、当該子カテゴリｃｍａｘを識別するためのカテゴリ番号に対応付けてカテゴリ記憶部２３に記憶される（上書きされる）。
【０１３９】
なお、上記したステップＳ４３において子カテゴリｃｍａｘが新規に作成された場合には、当該子カテゴリｃｍａｘに属する文書は文書ｄのみである。したがって、この場合には文書の単語ベクトル（ｖｐｄ）が正規化されたベクトルが、子カテゴリｃｍａｘの単語ベクトルとなる。
【０１４０】
分類・クラスタリング部３１２は、分類対象とされた文書集合に含まれる文書の全てについて上記したステップＳ３２〜ステップＳ４５の処理が実行されたか否かを判定する（ステップＳ４６）。
【０１４１】
分類対象となされた文書集合に含まれる文書の全てについて処理が実行されていないと判定された場合（ステップＳ４６のＮＯ）、上記したステップＳ３２に戻って処理が繰り返される。この場合、ステップＳ３２〜ステップＳ４５の処理が実行されていない文書を文書ｄとして処理が実行される。
【０１４２】
上記したステップＳ４１において子カテゴリｃｍａｘが存在すると判定された場合、ステップＳ４４の処理が実行される。つまり、子カテゴリｃｍａｘが存在すると判定された場合には、新規カテゴリは作成されることなく、文書ｄは当該子カテゴリｃｍａｘに分類される。
【０１４３】
また、ステップＳ４２において新規カテゴリを作成しないと判定された場合、文書ｄはどの子カテゴリにも分類されない（未分類とされる）。つまり、文書ｄは、カテゴリｐに属したままとなる。このような処理は、教師あり分類の処理に相当する。この場合、ステップＳ４６の処理が実行される。
【０１４４】
一方、分類対象となされた文書集合に含まれる文書の全てについて処理が実行されたと判定された場合（ステップＳ４６のＹＥＳ）、分類・クラスタリング部３１２は、例えば上記したステップＳ４３において新規に作成された子カテゴリであって、当該子カテゴリに属する文書が１以下である子カテゴリを削除する（ステップＳ４７）。削除された子カテゴリに文書が１つ属している（分類されている）場合、当該文書は、どの子カテゴリにも分類されず、カテゴリｐに属することになる。
【０１４５】
上記したように、カテゴリｐに属する文書集合を当該カテゴリｐの子カテゴリに分類する場合、当該文書集合に含まれる文書を分類すべきカテゴリｐの子カテゴリが既に存在すれば当該子カテゴリに当該文書は分類される。一方、文書集合に含まれる文書を分類すべき子カテゴリが存在せず、かつ、新規カテゴリを作成するようにユーザによって指示されている場合には、当該文書を分類すべき子カテゴリを新規に作成し、当該子カテゴリに当該文書が分類される。図１０及び図１１に示す処理は、ｌｅａｄｅｒ−ｆｏｌｌｏｗｅｒ法と呼ばれる単純なクラスタリング手法である。
【０１４６】
なお、図１０及び図１１に示す処理は、教師あり分類と教師なし分類を兼ねた比較的単純な処理であるが、文書を分類する処理としてはこの処理に限定されず、他の処理が実行されても構わない。ここで、教師あり分類とは、予めユーザが与えたカテゴリの構造と各カテゴリに分類されるべき訓練文書とに基づき文書を自動的に分類する方法である。一方、教師なし分類とは、主にクラスタリングと呼ばれ、ユーザが定義した文書の類似度に基づき類似した文書同士を自動的にグルーピングし、カテゴリ構造自体も自動生成する方法である。
【０１４７】
また、ｌｅａｄｅｒ−ｆｏｌｌｏｗｅｒ法自体は、階層的な構造を構成するカテゴリを生成する方法ではないが、例えばカテゴリｐを対象とした文書分類処理（図１１に示すステップＳ４３の処理）により作成された子カテゴリのうち、所定の子カテゴリを対象として更に当該処理が実行されることで当該子カテゴリの子カテゴリ（つまり、カテゴリｐの孫カテゴリ）を作成することができる。したがって、上記した図１０及び図１１に示す処理により、カテゴリの階層構造を作成することは容易に実現できる。
【０１４８】
次に、図１２に示すフローチャートを参照して、複数のカテゴリが１つのカテゴリに統合される場合のカテゴリ統合部３２の処理手順について説明する。
【０１４９】
まず、カテゴリ統合部３２は、ユーザの操作（統合操作）に応じて、当該ユーザによって指定された複数のカテゴリを１つのカテゴリに統合する処理を実行する（ステップＳ５１）。カテゴリ統合部３２によって複数のカテゴリが１つのカテゴリに統合された場合、当該統合されたカテゴリ（統合カテゴリ）を識別するためのカテゴリ番号に対応付けてユーザによって指定された複数のカテゴリの各々に属する文書を識別するための文書番号がカテゴリ記憶部２３に記憶される。
【０１５０】
つまり、カテゴリ統合部３２によって統合された統合カテゴリには、統合すべきカテゴリとしてユーザによって指定された複数のカテゴリの各々に属する文書（当該複数のカテゴリの各々を識別するためのカテゴリ番号に対応付けてカテゴリ記憶部２３に記憶されている文書番号によって識別される文書）が属することになる。
【０１５１】
なお、ユーザは、例えば文書分類装置３０における操作画面において、当該文書分類装置３０を操作することによって統合すべき複数のカテゴリを指定することができる。
【０１５２】
ここで、図１３は、統合すべき複数のカテゴリを指定する際の操作画面の一例を示す。図１３に示す操作画面１００には、例えば画面左部１００ａ及び画面右部１００ｂが設けられている。画面左部１００ａには、例えば文書記憶部２２に記憶されている文書が分類される複数のカテゴリの階層構造が表示される。具体的には、画面左部１００ａには、カテゴリ記憶部２３に記憶されているカテゴリ番号に対応付けられているカテゴリ名が階層構造で表示される。なお、画面左部１００ａにおいては、例えば当該カテゴリ名に対応付けてカテゴリ記憶部２３に記憶されているカテゴリ番号順にカテゴリ名が表示される。
【０１５３】
一方、画面右部１００ｂには、例えば画面左部１００ａに表示されている複数のカテゴリのうち操作画面１００においてユーザによって指定されたカテゴリに属する文書のタイトル（文書名）の一覧が表示される。この文書名は、ユーザによって指定されたカテゴリを識別するためのカテゴリ番号に対応付けてカテゴリ記憶部２３に記憶されている文書番号によって識別される文書の文書名であり、文書記憶部２２に記憶されている。
【０１５４】
図１３に示す例では、画面左部１００ａには、複数のカテゴリとして「クリーニング  エアコン  お掃除」、「リモコン  購入  エアコン」、「表示  リモコン  点滅」、「運転  停止  冷房」、「表示  点滅  温度」、「操作  リモコン  本体」、「設定  温度  リモコン」、「エアコン  購入  価格」及び「操作  本体  設定」が表示されている。
【０１５５】
一方、画面右部１００ｂには、画面左部１００ａに表示されている複数のカテゴリのうち例えば「表示  リモコン  点滅」（ユーザによって指定されたカテゴリ）に属する文書の文書名として「時計あわせの方法」、「リモコンの表示方法」及び「リモコンの時刻表示点滅」が表示されている。
【０１５６】
ところで、上記したようにユーザはこの操作画面１００において統合すべき複数のカテゴリを指定することができる。この場合、ユーザは、操作画面１００の画面左部１００ａに表示されている複数のカテゴリの中から統合すべき複数のカテゴリを指定する。具体的には、例えば統合すべき複数のカテゴリのうちの一つのカテゴリ（統合元カテゴリ）を他のカテゴリ（統合先カテゴリ）に対してドラッグアンドドロップすることによって当該統合すべきカテゴリを指定することができ、当該指定された複数のカテゴリが統合される。
【０１５７】
図１３に示す例では、例えば統合元カテゴリである「表示  リモコン  点滅」、「操作  リモコン  本体」及び「設定  温度  リモコン」が統合先カテゴリである「リモコン  購入  エアコン」に対してドラッグアンドドロップされた場合には、カテゴリ統合部３２は、これらの４つのカテゴリを統合する。これらの４つのカテゴリが統合された統合カテゴリには、「表示  リモコン  点滅」、「操作  リモコン  本体」、「設定  温度  リモコン」及び「リモコン  購入  エアコン」に属する文書の全てが属することになる。
【０１５８】
上記したようにユーザによって指定された複数のカテゴリがカテゴリ統合部３２により１つのカテゴリに統合された場合には、当該カテゴリ統合部３２に含まれるユーザ意図推定部３２１は、当該ユーザが統合すべき複数のカテゴリを指定した際に注目した単語（注目語）を推定する処理（以下、ユーザ意図推定処理と表記）を実行する（ステップＳ５２）。
【０１５９】
ユーザ意図推定部３２１は、ユーザによって指定された複数のカテゴリのカテゴリ名（当該複数のカテゴリの各々を識別するためのカテゴリ番号に対応付けてカテゴリ記憶部２３に記憶されているカテゴリ名）に含まれる単語の中から注目語を推定する。ユーザ意図推定部３２１は、例えばユーザによって指定された複数のカテゴリのカテゴリ名、当該ユーザによって指定されていないカテゴリのカテゴリ名、ユーザによって指定されたカテゴリ及び当該ユーザによって指定されていないカテゴリの階層構造における位置関係に基づいて、ユーザ意図推定処理を実行する。なお、このユーザ意図推定部３２１によって推定された注目語は、カテゴリ統合部３２によって統合された統合カテゴリのカテゴリ名とされる。ユーザ意図推定処理の詳細については後述する。
【０１６０】
次に、子カテゴリ分類部３２２は、カテゴリ統合部３２によって統合された統合カテゴリに属する文書を、当該統合カテゴリの下位に位置するカテゴリ（子カテゴリ）に分類する処理（以下、子カテゴリ分類処理と表記）を実行する（ステップＳ５３）。このとき、子カテゴリ分類部３２２は、ユーザ意図推定部３２１によって推定された注目語に基づいて子カテゴリ分類処理を実行する。子カテゴリ分類処理においては、例えば統合カテゴリの子カテゴリが新規に作成される。子カテゴリ分類処理の詳細については後述する。
【０１６１】
操作外カテゴリ統合部３２３は、統合すべき複数のカテゴリとしてユーザによって指定されていないカテゴリ（未指定カテゴリ）を対象に、当該未指定カテゴリを統合する処理（以下、操作外カテゴリ統合処理と表記）を実行する（ステップＳ５４）。操作外カテゴリ統合部３２３は、子カテゴリ分類部３２２によって新規に作成された統合カテゴリの子カテゴリのカテゴリ名に基づいて操作外カテゴリ統合処理を実行する。操作外カテゴリ統合処理の詳細については後述する。
【０１６２】
次に、不適切文書分類部３２４は、カテゴリ統合部３２によって統合された統合カテゴリに属する文書のうち子カテゴリ分類部３２２によって子カテゴリに分類されなかった（未分類とされた）文書を、操作外カテゴリ統合部３２３によって統合されたカテゴリ（操作外統合カテゴリ）に分類する処理（以下、不適切文書分類処理と表記）を実行する（ステップＳ５５）。不適切文書分類部３２４は、ユーザ意図推定部３２１によって推定された注目語に基づいて、不適切文書分類処理を実行する。不適切文書分類処理の詳細については後述する。
【０１６３】
次に、図１４のフローチャートを参照して、ユーザ意図推定部３２１によるユーザ意図推定処理（図１２に示すステップＳ５２の処理）の処理手順について詳細に説明する。
【０１６４】
まず、ユーザ意図推定部３２１は、統合すべきカテゴリとしてユーザによって指定された複数のカテゴリ（の各々）のカテゴリ名（以下、第１のカテゴリ名と表記）をカテゴリ記憶部２３から取得する。つまり、ユーザ意図推定部３２１は、ユーザによって指定された複数のカテゴリの各々を識別するためのカテゴリ番号に対応付けてカテゴリ記憶部２３に記憶されているカテゴリ名を第１のカテゴリ名として取得する。ユーザ意図推定部３２１は、取得された第１のカテゴリ名を対象テキストとして、当該対象テキストに含まれる単語（以下、対象単語と表記）を取得する。
【０１６５】
ユーザ意図推定部３２１は、取得された第１のカテゴリ名のうち、取得された対象単語が出現するカテゴリ名の数（以下、第１のカテゴリ数と表記）を当該対象単語毎に算出する（ステップＳ６１）。
【０１６６】
次に、ユーザ意図推定部３２１は、統合すべきカテゴリとしてユーザによって指定されていないカテゴリ（の各々）のカテゴリ名（以下、第２のカテゴリ名と表記）をカテゴリ記憶部２３から取得する。つまり、ユーザ意図推定部３２１は、ユーザによって指定されていないカテゴリ（未指定カテゴリ）を識別するためのカテゴリ番号に対応付けてカテゴリ記憶部２３に記憶されているカテゴリ名を第２のカテゴリ名として取得する。ユーザ意図推定部３２１は、取得された第２のカテゴリのうち、上記した対象単語が出現するカテゴリ名の数（以下、第２のカテゴリ数と表記）を当該対象単語毎に算出する（ステップＳ６２）。
【０１６７】
ユーザ意図推定部３２１は、例えば上記した図１３に示す操作画面１００に表示されているカテゴリの位置関係（カテゴリツリー表示）において、統合すべきカテゴリとしてユーザによって指定されたカテゴリの上下Ｎ個以内の位置に未指定カテゴリが存在するか否かを判定する（ステップＳ６４）。ここで、Ｎは、例えばユーザによって予め定められている０以上の整数とする。なお、Ｎが０である場合には、ステップＳ６３及びステップＳ６４の処理は実行されない。
【０１６８】
未指定カテゴリが存在すると判定された場合（ステップＳ６３のＹＥＳ）、ユーザ意図推定部３２１は、当該未指定カテゴリのカテゴリ名（以下、第３のカテゴリ名と表記）をカテゴリ記憶部２３から取得する。つまり、ユーザ意図推定部３２１は、未指定カテゴリを識別するためのカテゴリ番号に対応付けてカテゴリ記憶部２３に記憶されているカテゴリ名を第３のカテゴリ名として取得する。ユーザ意図推定部３２１は、取得された第３のカテゴリ名のうち、上記した対象単語が出現するカテゴリ名の数（以下、第３のカテゴリ数と表記）を当該対象単語毎に算出する（ステップＳ６５）。
【０１６９】
次に、ユーザ意図推定部３２１は、算出された第１〜第３のカテゴリ数に基づいて、対象単語毎の注目度を算出する（ステップＳ６５）。注目度は、ユーザが統合すべき複数のカテゴリを指定した際に対象単語に注目した度合いを示す。
【０１７０】
ここで、注目度を算出する対象となる対象単語を対象単語ｔとすると、注目度は、算出式「対象単語ｔにおける第１のカテゴリ数／（対象単語ｔにおける第１のカテゴリ数＋対象単語ｔにおける第２のカテゴリ数＋Ｋ＊対象単語ｔにおける第３のカテゴリ数）」により算出される。ユーザ意図推定部３２１は、この算出式により対象単語の全てについて注目度を算出する。
【０１７１】
ユーザ意図推定部３２１は、算出された注目度の高い対象単語を注目語として推定する（ステップＳ６６）。ユーザ意図推定部３２１は、例えば算出された注目度が上位Ｌ個の対象単語を注目語として推定する。ここで、Ｌは、例えばユーザによって予め定められている１以上の整数とする。また、Ｋは、例えばユーザによって予め定められている０以上の実数とする。
【０１７２】
ユーザ意図推定部３２１は、推定された注目語をカテゴリ統合部３２によって統合された統合カテゴリのカテゴリ名とする（ステップＳ６７）。ユーザ意図推定部３２１によって推定された注目語は、統合カテゴリを識別するためのカテゴリ番号に対応付けてカテゴリ記憶部２３に記憶される。 
ここで、図１５は、対象単語の各々における第１〜第３のカテゴリ数及び当該対象単語について算出された注目度を示す。図１５に示す例では、対象単語には、「リモコン」、「購入」、「エアコン」、「表示」、「点滅」、「操作」、「本体」、「設定」及び「温度」が含まれている。
【０１７３】
例えば対象単語「リモコン」における第１のカテゴリ数は「４」であり、第２のカテゴリ数は「０」であり、第３のカテゴリ数は「０」である。また、対象単語「リモコン」における第１〜第３のカテゴリ数及び上記した算出式により、対象単語「リモコン」の注目度は「４／（４＋０＋０）」となり、注目度として「１．０」が算出される。対象単語「リモコン」以外の対象単語についても同様にして注目度が算出される。なお、注目度は、例えば四捨五入等により、小数点第２位までの値で表される。
【０１７４】
図１５に示す例では、例えば注目度が上位１個（つまり、上記したＬ＝１）の対象単語を注目語として推定する場合には、注目度が最も高い対象単語「リモコン」が注目語として推定される。
【０１７５】
なお、対象単語「設定」及び「温度」のように第１及び第２のカテゴリ数が等しい場合には、統合すべきカテゴリとしてユーザによって指定された複数のカテゴリの周辺に未指定カテゴリが存在し、出現する当該未指定カテゴリのカテゴリ名の数が少ない、つまり、第３のカテゴリ数が少ない対象単語の方が注目度が高くなる。この場合、対象単語「設定」の第３のカテゴリ数は「０」であり、対象単語「温度」の第３のカテゴリ数は「１」である。したがって、対象単語「設定」の注目度（０．５）は、対象単語「温度」の注目度（０．３３）より高くなる。
【０１７６】
図１６は、上記した図１３に示す操作画面１００において、統合すべき複数のカテゴリとしてカテゴリ「リモコン  購入  エアコン」、「表示  リモコン  点滅」、「操作  リモコン  本体」及び「設定  温度  リモコン」がユーザによって指定され、これらのカテゴリが統合された後のカテゴリの階層構造の一例を示す。
【０１７７】
ここでは、上記した図１５において説明したように注目語として「リモコン」がユーザ意図推定部３２１によって推定されたものとする。この場合、ユーザ意図推定部３２１によって推定された「リモコン」が統合カテゴリのカテゴリ名とされる。したがって、図１６に示すカテゴリの階層構造においては、図１５に示すカテゴリ「リモコン  購入  エアコン」、「表示  リモコン  点滅」、「操作  リモコン  本体」及び「設定  温度  リモコン」が１つの統合カテゴリ「リモコン」に統合されている。
【０１７８】
なお、上記した図１４では対象単語が出現するカテゴリ数（第１〜第３のカテゴリ数）を用いて注目度を算出するものとして説明したが、例えば対象単語が出現する文書数または対象単語の出現回数を用いて注目度を算出する構成であっても構わない。また、対象単語が出現するカテゴリ数と対象単語が出現する文書数との組み合わせ、または対象単語が出現するカテゴリ数と対象単語が出現する文書数と対象単語の出現回数との組み合わせを用いても構わない。
【０１７９】
例えば対象単語が出現する文書数を用いて注目度を算出する場合について説明する。ここで、統合すべきカテゴリとしてユーザによって指定された複数のカテゴリの各々に属する全文書において対象単語が出現する文書数を第１の文書数、未指定カテゴリ（統合すべきカテゴリとしてユーザによって指定されていないカテゴリ）の各々に属する全文書において対象単語が出現する文書数を第２の文書数、統合すべきカテゴリとしてユーザによって指定されたカテゴリの上下Ｎ個以内の位置に存在する未指定カテゴリの各々に属する全文書において対象単語が出現する文書数を第３の文書数とする。この場合、例えば対象単語ｔの注目度は、算出式「対象単語ｔにおける第１の文書数／（対象単語ｔにおける第１の文書数＋対象単語ｔにおける第２の文書数＋Ｋ＊対象単語ｔにおける第３の文書数）」により算出される。
【０１８０】
また、例えば対象単語の出現回数を用いて注目度を算出する場合について説明する。ここで、統合すべきカテゴリとしてユーザによって指定された複数のカテゴリの各々に属する全文書における対象単語の出現回数を第１の出現回数、未指定カテゴリの各々に属する全文書における対象単語の出現回数を第２の出現回数、統合すべきカテゴリとしてユーザによって指定されたカテゴリの上下Ｎ個以内の位置に存在する未指定カテゴリの各々に属する全文書における対象単語の出現回数を第３の出現回数とする。この場合、例えば対象単語ｔの注目度は、算出式「対象単語ｔにおける第１の出現回数／（対象単語ｔにおける第１の出現回数＋対象単語ｔにおける第２の出現回数＋Ｋ＊対象単語ｔにおける第３の出現回数）」により算出される。
【０１８１】
また、対象単語が出現するカテゴリ数（第１〜第３のカテゴリ数）と対象単語が出現する文書数（第１〜第３の文書数）との組み合わせを用いて注目度を算出する場合について説明する。この場合、例えば対象単語ｔの注目度は、算出式「（Ｋ’＊対象単語ｔにおける第１のカテゴリ数＋対象単語ｔにおける第１の文書数）／（（Ｋ’＊対象単語ｔにおける第１のカテゴリ数＋対象単語ｔにおける第１の文書数）＋（Ｋ’＊対象単語ｔにおける第２のカテゴリ数＋対象単語ｔにおける第２の文書数）＋Ｋ（Ｋ’＊対象単語ｔにおける第３のカテゴリ数＋対象単語ｔにおける第３の文書数））」により算出される。ここで、Ｋ’は、例えばユーザによって予め定められている０より大きい実数とする。
【０１８２】
また、対象単語が出現するカテゴリ数（第１〜第３のカテゴリ数）と対象単語が出現する文書数（第１〜第３の文書数）と対象単語の出現回数（第１〜第３の出現回数）との組み合わせを用いて注目度を算出する場合について説明する。この場合、例えば対象単語ｔの注目度は、算出式「（Ｋ’＊対象単語ｔにおける第１のカテゴリ数＋Ｋ’’＊対象単語ｔにおける第１の文書数＋対象単語ｔにおける第１の出現回数）／（（Ｋ’＊対象単語ｔにおける第１のカテゴリ数＋Ｋ’’＊対象単語ｔにおける第１の文書数＋対象単語ｔにおける第１の出現回数）＋（Ｋ’＊対象単語ｔにおける第２のカテゴリ数＋Ｋ’’＊対象単語ｔにおける第２の文書数＋対象単語ｔにおける第２の出現回数）＋Ｋ（Ｋ’＊対象単語ｔにおける第３のカテゴリ数＋Ｋ’’＊対象単語ｔにおける第３の文書数＋対象単語ｔにおける第３の出現回数））」により算出される。ここで、Ｋ’’は、例えばユーザによって予め定められている０より大きい実数とする。
【０１８３】
更に、ここでは統合すべきカテゴリとしてユーザによって指定された複数のカテゴリの各々のカテゴリ名を対象テキストとして、当該対象テキストに含まれる単語を対象単語として説明したが、例えば統合カテゴリに属する文書の文書名（タイトル）または文書本文を対象テキストとする構成であっても構わない。この場合には、統合カテゴリに属する文書の文書名または文書本文に含まれる単語を対象単語として注目度が算出される。また、統合カテゴリに属する文書の文書名及びユーザによって指定されたカテゴリのカテゴリ名の両方を対象テキストとしても構わない。
【０１８４】
次に、図１７のフローチャートを参照して、子カテゴリ分類部３２２による子カテゴリ分類処理（図１２に示すステップＳ５３の処理）の処理手順について詳細に説明する。
【０１８５】
子カテゴリ分類部３２２は、カテゴリ統合部３２によって統合された統合カテゴリに属する文書の各々について以下のステップＳ７１〜ステップＳ７９の処理を実行する。以下、処理の対象となる文書を文書ｄとする。
【０１８６】
まず、子カテゴリ分類部３２２は、統合カテゴリに属する文書ｄを文書記憶部２２から取得する（ステップＳ７１）。具体的には、子カテゴリ分類部３２２は、統合カテゴリを識別するためのカテゴリ番号に対応付けてカテゴリ記憶部２２に記憶されている文書番号によって識別される文書を文書記憶部２２から取得する。
【０１８７】
次に、子カテゴリ分類部３２２は、取得された文書ｄに含まれる本文を対象テキストとして取得する（ステップＳ７２）。なお、対象テキストは、例えば文書ｄに含まれる本文及び当該統合カテゴリのカテゴリ名を対象テキストとしても構わない。
【０１８８】
子カテゴリ分類部３２２は、取得された対象テキストを形態素解析する（ステップＳ７３）。子カテゴリ生成部３２２は、形態素解析結果に基づいて、取得された対象テキストに含まれる単語及び当該単語の品詞を取得する。
【０１８９】
子カテゴリ分類部３２２は、取得された単語の各々について以下のステップＳ７４〜ステップＳ７７の処理を実行する。以下、処理の対象となる単語を単語ｔとする。
【０１９０】
子カテゴリ分類部３２２は、単語ｔについて上述した図７に示すステップＳ３及びステップＳ４の処理に相当するステップＳ７４及びステップＳ７５の処理を実行する。
【０１９１】
ステップＳ７５において単語ｔが予め定められた不要語に該当しないと判定された場合、子カテゴリ分類部３２２は、ユーザ意図推定部３２１によって推定された注目語と単語ｔとの共起頻度（共起頻度ｔｆ）を算出する（ステップＳ７６）。
【０１９２】
子カテゴリ分類部３２２は、単語ｔを文書ｄの単語ベクトル（単語ベクトルｖｄ）における１つの次元とし、算出された共起頻度ｔｆを当該次元の値とする（ステップＳ７７）。
【０１９３】
次に、上記した形態素解析により得られた単語（対象テキストに含まれる単語）の全てについてステップＳ７４〜ステップＳ７７の処理が実行されたか否かが判定される（ステップＳ７８）。
【０１９４】
形態素解析により得られた単語の全てについて処理が実行されていないと判定された場合（ステップＳ７８のＮＯ）、ステップＳ７４に戻って処理が繰り返される。この場合、ステップＳ７４〜ステップＳ７７の処理が実行されていない単語を単語ｔとして処理が実行される。
【０１９５】
上記したようにステップＳ７４〜ステップＳ７７の処理が形態素解析により得られた全ての単語について実行されることにより、所定の品詞であり、かつ、不要語でない単語を次元とする文書ｄの単語ベクトルｖｄが生成される。なお、ここで生成された単語ベクトルｖｄは、子カテゴリ分類処理において用いられる単語ベクトルであり、上記した文書記憶部２２に記憶されている文書の単語ベクトルとは異なる。
【０１９６】
形態素解析により得られた単語の全てについて処理が実行されたと判定された場合（ステップＳ７８のＹＥＳ）、子カテゴリ分類部３２２は、上記したステップＳ７１〜ステップＳ７８の処理によって生成された文書ｄの単語ベクトルｖｄを用いて、統合カテゴリにおける当該文書ｄの単語ベクトルを生成する（ステップＳ７９）。この場合、子カテゴリ分類部３２２は、上述した図８に示す処理に相当する処理を実行することによって統合カテゴリにおける文書ｄの単語ベクトル（単語ベクトルｖｃｄ）を生成する。
【０１９７】
子カテゴリ分類部３２２は、カテゴリ統合部３２によって統合された統合カテゴリに属する文書の全てについて上記したステップＳ７１〜ステップＳ７９の処理が実行されたか否かを判定する（ステップＳ８０）。
【０１９８】
統合カテゴリに属する文書の全てについて処理が実行されていないと判定された場合（ステップＳ８０のＮＯ）、ステップＳ７１に戻って処理が繰り返される。この場合、ステップＳ７１〜ステップＳ７９の処理が実行されていない文書を文書ｄとして処理が実行される。
【０１９９】
上記したようにステップＳ７１〜ステップＳ７９の処理が統合カテゴリに属する全ての文書について実行されると、当該統合カテゴリに属する文書毎に、当該統合カテゴリにおける当該文書の単語ベクトルが生成される。
【０２００】
統合カテゴリの属する文書の全てについて処理が実行されたと判定された場合（ステップＳ８０のＹＥＳ）、子カテゴリ分類部３２２は、統合カテゴリに属する文書集合を分類対象として上述した文書分類処理（図１０及び図１１に示す処理）を実行する（ステップＳ８１）。この場合、子カテゴリ分類部３２２は、統合カテゴリに属する文書毎に生成された単語ベクトル（統合カテゴリにおける文書の単語ベクトル）を用いて文書分類処理を実行する。
【０２０１】
ステップＳ８１における文書分類処理の開始時点では、統合カテゴリの下位に位置する子カテゴリは存在しない。このため、子カテゴリ分類部３２２は、文書分類処理において統合カテゴリの下位に位置する子カテゴリを新規に作成し、当該統合カテゴリに属する文書を当該作成された子カテゴリに分類する。このとき、新規に作成された子カテゴリのカテゴリ名には、当該子カテゴリに分類される文書に含まれる単語のうち例えばＴＦ／ＩＤＦの値が最も高い単語が用いられる。
【０２０２】
具体的には、図１０及び図１１に示す文書分類処理におけるカテゴリｐを統合カテゴリ、文書ｄの単語ベクトルｖｐｄを上記した図１７に示すステップＳ７９の処理によって算出された統合カテゴリにおける当該文書ｄの単語ベクトルとして文書分類処理が実行される。なお、文書分類処理における分類結果は、カテゴリ記憶部２３に記憶される。
【０２０３】
ここで、図１８は、上述した図１６に示す画面２００に示されている統合カテゴリ「リモコン」に属する文書の分類結果を示す。
【０２０４】
ここでは、子カテゴリ分類処理前の統合カテゴリ「リモコン」には、文書１〜文書５を含む複数の文書が属しているものとする。文書１（に含まれる本文）は、「リモコンの購入を考えている。」であるものとする。文書２は、「リモコンが故障した。」であるものとする。文書３は、「リモコンを交換したい。」であるものとする。文書４は、「リモコンの価格を知りたい。」であるものとする。また、文書５は、「エアコンの購入を検討している。」であるものとする。
【０２０５】
なお、ユーザ意図推定部３２１によって推定された注目語は、「リモコン」であるものとする。
【０２０６】
注目語「リモコン」と文書（文書１〜文書５）内で共起の高い単語が「購入」、「故障」、「交換」及び「価格」であり、統合カテゴリの子カテゴリとして上記した文書分類処理において新規にカテゴリ「購入」、「故障」、「交換」及び「価格」が作成されたものとする。図１８に示す例では、文書分類処理において、統合カテゴリ「リモコン」の子カテゴリとして新規に作成されたカテゴリ「購入」には文書１が分類されている。統合カテゴリ「リモコン」の子カテゴリとして新規に作成されたカテゴリ「故障」には文書２が分類されている。統合カテゴリ「リモコン」の子カテゴリとして新規に作成されたカテゴリ「交換」には文書３が分類されている。また、統合カテゴリ「リモコン」の子カテゴリとして新規に作成されたカテゴリ「価格」には文書４が分類されている。
【０２０７】
なお、文書５は、新規に作成されたカテゴリ「購入」、「故障」、「交換」及び「価格」のいずれにも該当しないとして未分類とされている。この場合、文書５は、統合カテゴリ「リモコン」の直下に属している。
【０２０８】
次に、図１９のフローチャートを参照して、操作外カテゴリ統合部３２３による操作外カテゴリ統合処理（図１２に示すステップＳ５４の処理）の処理手順について詳細に説明する。
【０２０９】
まず、操作外カテゴリ統合部３２３は、ユーザによる統合操作によって統合すべきカテゴリとして指定されていない全てのカテゴリ（未指定カテゴリ）に属する文書の本文を対象テキストとして文書記憶部２２から取得する（ステップＳ９１）。操作外カテゴリ統合部３２３は、未指定カテゴリを識別するためのカテゴリ番号に対応付けてカテゴリ記憶部２３に記憶されている文書番号によって識別される文書に含まれる本文を、文書記憶部２２から取得する。
【０２１０】
ここでは、対象テキストとして未指定カテゴリに属する文書の本文を用いるものとして説明したが、例えば当該本文及び当該未指定カテゴリのカテゴリ名を対象テキストしても構わない。ただし、対象テキストは、上述した図１７に示す子カテゴリ分類処理において用いられた対象テキストと同様とする。
【０２１１】
次に、操作外カテゴリ統合部３２３は、取得された対象テキストに含まれる単語の各々と上記した図１７に示すステップＳ８０の処理において作成された子カテゴリのカテゴリ名（図１８に示す例では、「購入」、「故障」、「交換」及び「価格」）との共起頻度を算出する（ステップＳ９２）。つまり、操作外カテゴリ統合部３２３は、取得された対象テキストに含まれる単語毎に共起頻度を算出する。
【０２１２】
操作外カテゴリ統合部３２３は、取得された対象テキストに含まれる単語のうち、算出された共起頻度が高い単語を当該対象テキストから抽出する（ステップＳ９３）。操作外カテゴリ統合部３２３は、例えば算出された共起頻度が上位Ｍ個の単語を抽出する。ここで、Ｍは、例えばユーザによって予め定められている０以上の整数とする。
【０２１３】
操作外カテゴリ統合部３２３は、抽出された単語毎に、カテゴリ名が当該単語を含む全ての未指定カテゴリを１つのカテゴリ（操作外統合カテゴリ）に統合する（ステップＳ９４）。なお、操作外統合カテゴリには、抽出された単語がカテゴリ名に含まれる未指定カテゴリの各々に属する文書が属することになる。
【０２１４】
操作外カテゴリ統合部３２３は、抽出された単語がカテゴリ名に含まれる全ての未指定カテゴリが操作外統合カテゴリに統合された場合、当該抽出された単語を当該操作外統合カテゴリのカテゴリ名とする（ステップＳ９５）。
【０２１５】
操作外カテゴリ統合部３２３によって統合された操作外統合カテゴリを識別するためのカテゴリ番号及び当該操作外統合カテゴリのカテゴリ名は、カテゴリ記憶部２３に対応付けて記憶される。
【０２１６】
上記したように図１９に示す処理が実行されることによって、統合すべきカテゴリとしてユーザによって指定されていないカテゴリ（未指定カテゴリ）であっても自動で統合することができる。
【０２１７】
なお、操作外カテゴリ統合処理によって未指定カテゴリが操作外統合カテゴリに統合された場合において、例えばユーザによって当該操作外統合カテゴリに属する文書を分類する旨の指示があった場合、当該操作外統合カテゴリのカテゴリ名（ステップＳ９３において抽出された単語）を注目語として、当該操作外統合カテゴリに属する文書を分類するために上述した図１７に示す子カテゴリ分類処理に相当する処理が実行される構成であっても構わない。
【０２１８】
ここで、図２０〜図２２を参照して、上記した操作外カテゴリ統合部３２３による操作外カテゴリ統合処理について具体的に説明する。
【０２１９】
図２０は、操作外カテゴリ統合部３２３による操作外カテゴリ統合処理前のカテゴリ構造の一例を示す。
【０２２０】
図２０に示すように、操作外カテゴリ統合処理前のカテゴリ構造においては、カテゴリ統合部３２によって統合された統合カテゴリとして統合カテゴリ「リモコン」が存在し、子カテゴリ分類部３２２によって当該統合カテゴリ「リモコン」の子カテゴリとしてカテゴリ「購入」、「故障」、「交換」及び「価格」が作成されているものとする。また、統合すべきカテゴリとしてユーザによって指定されていないカテゴリ（未指定カテゴリ）として未指定カテゴリ「エアコン  購入  価格」、「故障  乾燥機  エアコン」、「交換  寿命  エアコン」、「故障  洗濯機  修理」及び「購入  洗濯機  値段」が存在するものとする。
【０２２１】
この場合、操作外カテゴリ統合部３２３は、未指定カテゴリ「エアコン  購入  価格」、「故障  乾燥機  エアコン」、「交換  寿命  エアコン」、「故障  洗濯機  修理」及び「購入  洗濯機  値段」に属する文書の本文（対象テキスト）に含まれる単語毎に、統合カテゴリ「リモコン」の子カテゴリのカテゴリ名「購入」、「故障」、「交換」及び「価格」との共起頻度を算出する。
【０２２２】
ここで、例えば共起頻度が上位２個（つまり、上記したＭ＝２）の単語として操作外カテゴリ統合部３２３によって「エアコン」及び「洗濯機」が抽出されたものとする。
【０２２３】
操作外カテゴリ統合部３２３は、抽出された単語毎に、当該単語がカテゴリ名に含まれる未指定カテゴリの全てを操作外統合カテゴリに統合する。
【０２２４】
図２１に示すように、抽出された単語のうち「エアコン」がカテゴリ名に含まれる未指定カテゴリは、「エアコン  購入  価格」、「故障  乾燥機  エアコン」及び「交換  寿命  エアコン」である。また、抽出された単語のうち「洗濯機」がカテゴリ名に含まれる未指定カテゴリは、「故障  洗濯機  修理」及び「購入  洗濯機  値段」である。
【０２２５】
この場合、図２２に示すように、抽出された単語「エアコン」がカテゴリ名に含まれる未指定カテゴリ「エアコン  購入  価格」、「故障  乾燥機  エアコン」及び「交換  寿命  エアコン」は、１つの操作外統合カテゴリに統合される。図２２に示すように、この操作外統合カテゴリのカテゴリ名は、抽出された単語を用いて「エアコン」とされる。
【０２２６】
また、抽出された単語「洗濯機」がカテゴリ名に含まれる未指定カテゴリ「故障  洗濯機  修理」及び「購入  洗濯機  値段」は、１つの操作外統合カテゴリに統合される。図２２に示すように、この操作外統合カテゴリのカテゴリ名は、抽出された単語を用いて「洗濯機」とされる。
【０２２７】
次に、図２３のフローチャートを参照して、不適切文書分類部３２４による不適切文書分類処理（図１２に示すステップＳ５５の処理）の処理手順について詳細に説明する。
【０２２８】
まず、不適切文書分類部３２４は、上述した図１７に示す子カテゴリ分類処理後においてカテゴリ統合部３２によって統合された統合カテゴリに属する文書の単語ベクトル（単語ベクトルｖｄ）を文書記憶部２２から取得する（ステップＳ１０１）。つまり、不適切文書分類部３２４は、図１７に示す子カテゴリ分類処理において未分類とされた文書（子カテゴリに分類されていない文書）の単語ベクトルを取得する。不適切文書分類部３２４は、カテゴリ統合部３２によって統合された統合カテゴリを識別するためのカテゴリ番号に対応付けてカテゴリ記憶部２３に記憶されている文書番号によって識別される文書の単語ベクトルを、文書記憶部２２から取得する。
【０２２９】
次に、不適切文書分類部３２４は、取得された文書の単語ベクトルと上述した図１４に示すステップＳ６５において対象単語毎に算出された注目度（の値）との内積を算出する（ステップＳ１０２）。
【０２３０】
不適切文書分類部３２４は、算出された内積が閾値（一定の値）未満であるか否かを判定する（ステップＳ１０３）。
【０２３１】
算出された内積が閾値未満であると判定された場合（ステップＳ１０３）、不適切文書分類部３２４は、カテゴリ統合部３２によって統合カテゴリに属する文書（子カテゴリ分類処理において未分類とされた文書）を不適切文書として決定する（ステップＳ１０４）。
【０２３２】
次に、不適切文書分類部３２４は、操作外カテゴリ統合部３２３によって統合された操作外統合カテゴリに属する文書の各々について以下のステップＳ１０５〜ステップＳ１０９の処理を実行する。以下、処理の対象となる文書を文書ｄとする。
【０２３３】
不適切文書分類部３２４は、操作外カテゴリ統合部３２３によって統合された操作外統合カテゴリに属する文書ｄの単語ベクトルｖｄを文書記憶部２２から取得する（ステップＳ１０５）。
【０２３４】
不適切文書分類部３２４は、取得された文書ｄの単語ベクトルｖｄにおいて各次元とされている単語の各々について以下のステップＳ１０６及びステップＳ１０７の処理を実行する。以下、処理の対象となる単語を単語ｔとする。
【０２３５】
不適切文書分類部３２４は、単語ｔが操作外カテゴリ統合部３２３によって統合された操作外統合カテゴリのカテゴリ名と同一であるか否かを判定する（ステップＳ１０６）。不適切文書分類部３２４は、単語ｔ及び操作外統合カテゴリを識別するためのカテゴリ番号に対応付けてカテゴリ記憶部２３に記憶されているカテゴリ名を比較することによって判定処理を実行する。
【０２３６】
単語ｔが操作外統合カテゴリのカテゴリ名と同一でないと判定された場合（ステップＳ１０６のＮＯ）、後述するステップＳ１０８の処理が実行される。
【０２３７】
一方、単語ｔが操作外統合カテゴリのカテゴリ名と同一であると判定された場合（ステップＳ１０６のＹＥＳ）、不適切文書分類部３２４は、取得された文書ｄの単語ベクトルｖｄにおける当該単語ｔを次元とする当該次元の値（ｔｆ）をｎ倍（例えば、２倍）する（ステップＳ１０７）。ここで、ｎは、例えばユーザによって予め定められた１より大きい実数とする。
【０２３８】
不適切文書分類部３２４は、取得された文書ｄの単語ベクトルｖｄにおいて各次元とされている単語の全てについて上記したステップＳ１０６及びステップＳ１０７の処理が実行されたか否かを判定する（ステップＳ１０８）。
【０２３９】
単語の全てについて処理が実行されていないと判定された場合（ステップＳ１０８のＮＯ）、ステップＳ１０６に戻って処理が繰り返される。この場合、ステップＳ１０６及びステップＳ１０７の処理が実行されていない単語を単語ｔとして処理が実行される。
【０２４０】
一方、単語の全てについて処理が実行されたと判定された場合（ステップＳ１０８のＹＥＳ）、不適切文書分類部３２４は、上記したステップＳ１０６及びステップＳ１０７の処理が実行された文書ｄの単語ベクトルｖｄを用いて、操作外統合カテゴリにおける当該文書ｄの単語ベクトルを生成する（ステップＳ１０９）。この場合、不適切文書分類部３２４は、上述した図８に示す処理に相当する処理を実行することによって統合カテゴリにおける文書ｄの単語ベクトルを生成する。
【０２４１】
不適切文書分類部３２４は、操作外統合カテゴリに属する文書の全てについて上記したステップＳ１０５〜ステップＳ１０９の処理が実行されたか否かを判定する（ステップＳ１１０）。
【０２４２】
操作外統合カテゴリに属する文書の全てについて処理が実行されていないと判定された場合（ステップＳ１１０のＮＯ）、ステップＳ１０５に戻って処理が繰り返される。この場合、ステップＳ１０５〜ステップＳ１０９の処理が実行されていない文書を文書ｄとして処理が実行される。
【０２４３】
一方、操作外統合カテゴリに属する文書の全てについて処理が実行されたと判定された場合（ステップＳ１１０のＹＥＳ）、不適切文書分類部３２４は、操作外統合カテゴリの単語ベクトルを再計算する（ステップＳ１１１）。不適切文書分類部３２４は、ステップＳ１０９において生成された操作外統合カテゴリにおける文書の各々の単語ベクトルに基づいて、上述した図８及び図９に示す処理により操作外統合カテゴリの単語ベクトルを再計算する。このとき、操作外統合カテゴリにおける文書の各々の単語ベクトルは、上記したステップＳ１０５〜ステップＳ１０９の処理により当該操作外統合カテゴリのカテゴリ名と同一の単語を次元とする当該次元の値が高くなっている。つまり、ステップＳ１１１においては、操作外統合カテゴリのカテゴリ名（と同一の単語）に重み付けられた操作外統合カテゴリの単語ベクトルが算出される。
【０２４４】
なお、ここで再計算された操作外統合カテゴリの単語ベクトルは、後述するステップＳ１１１における文書分類処理において用いられる単語ベクトルであり、上記したカテゴリ記憶部２３において操作外統合カテゴリを識別するためのカテゴリ番号に対応付けられている当該操作外統合カテゴリの単語ベクトルとは異なる。
【０２４５】
次に、不適切文書分類部３２４は、上記したステップＳ１０４において不適切文書として決定された文書（以下、単に不適切文書と表記）を対象に文書分類処理（図１０及び図１１に示す処理）を実行する（ステップＳ１１２）。上記した図１０及び図１１においてはユーザによって指定されたカテゴリ（例えば、カテゴリｐ）に属する文書が当該カテゴリの下位に位置する子カテゴリに分類される場合について説明したが、ステップＳ１１２における文書分類処理においては、不適切文書が操作外統合カテゴリに分類される処理が実行される。
【０２４６】
具体的には、ステップＳ１１２における文書分類処理においては、統合カテゴリにおける不適切文書の単語ベクトル及びステップＳ１１１において再計算された操作外統合カテゴリの単語ベクトルに基づいて、当該不適切文書と操作外統合カテゴリとの類似度（類似度ｃ）が算出される。不適切文書分類部３２４は、算出された類似度が例えば閾値（閾値ｓｔｈ）以上であれば、不適切文書を操作外統合カテゴリに分類する。なお、類似度が閾値以上でない場合には、不適切文書は操作外統合カテゴリには分類されない。
【０２４７】
図２４は、不適切文書分類部３２４による不適切文書分類処理における不適切文書の分類結果を示す。図２４に示す例では、カテゴリ「リモコン」はカテゴリ統合部３２によって統合された統合カテゴリであり、カテゴリ「エアコン」及び「洗濯機」は操作外カテゴリ統合部３２３によって統合された操作外統合カテゴリであるものとする。
【０２４８】
ここで、カテゴリ統合部３２によって統合された統合カテゴリ「リモコン」に属する文書５が不適切文書として決定された場合を想定する。なお、文書５に含まれる本文は、「エアコンの購入を検討している。」であるものとする。この場合、上記した図２３に示すステップＳ１０５〜ステップＳ１１１の処理が実行された後、文書分類処理（図２３に示すステップＳ１１２の処理）において文書５と操作外統合カテゴリ「エアコン」及び「洗濯機」の各々との類似度が算出される。ここで、文書５と操作外統合カテゴリ「エアコン」との類似度が閾値ｓｔｈ以上であり、当該類似度が文書５と操作外統合カテゴリ「洗濯機」との類似度より高い場合には、文書５は、操作外統合カテゴリ「エアコン」に分類される。
【０２４９】
このように、本文が「エアコンの購入を検討している。」であり、不適切文書として決定された文書５は、自動的に適切なカテゴリである操作外統合カテゴリ「エアコン」に分類される。
【０２５０】
なお、上記したステップＳ１０３において、算出された内積が閾値未満でないと判定された場合、カテゴリ統合部３２によって統合カテゴリに属する文書は不適切文書として決定されず、処理は終了される。また、カテゴリ統合部３２によって統合カテゴリに属する文書（子カテゴリ分類処理において未分類とされた文書）が複数存在する場合には、当該文書の各々について図２３に示す不適切文書分類処理が実行される。
【０２５１】
上記したように、図２３に示す不適切文書分類処理においては、操作外カテゴリ統合部３２３による統合結果（つまり、操作外統合カテゴリ）を用いることで、例えば不適切文書が当該操作外統合カテゴリに分類されるべき文書である場合には当該操作外統合カテゴリに分類されやすくなる。
【０２５２】
なお、図２３に示す不適切文書分類処理においては不適切文書を操作外統合カテゴリに分類するものとして説明したが、不適切文書を例えば当該操作外統合カテゴリ以外のカテゴリに分類する構成であっても構わない。この場合には、図２３に示すステップＳ１０５〜ステップＳ１１１の処理は実行されない。
【０２５３】
上記したように本実施形態においては、統合すべきカテゴリとしてユーザによって指定された複数のカテゴリが１つの統合カテゴリに統合された場合、当該ユーザが複数のカテゴリを指定する際に注目した注目語を推定し、当該注目語に基づいて生成された当該統合カテゴリに属する文書の単語ベクトルを用いて当該文書の分類処理（子カテゴリ分類処理）が実行される。したがって、本実施形態においては、子カテゴリ分類処理において統合カテゴリの子カテゴリが新規に作成され、当該統合カテゴリに属する文書が当該子カテゴリに分類されることで、複数のカテゴリが統合されることによって統合カテゴリに属する文書が増加した場合であっても、当該文書を効率的に閲覧することが可能となる。
【０２５４】
つまり、本実施形態においては、ユーザの統合操作から当該ユーザの意図（注目語）を推定し、当該意図を利用することで統合カテゴリにおいてユーザの意図に沿ったカテゴリ構造を作成し、当該統合カテゴリに属する文書を当該統合カテゴリ内で再分類することが可能となる。
【０２５５】
また、本実施形態においては、統合すべきカテゴリとしてユーザによって指定されていないカテゴリ（未指定カテゴリ）に属する文書（の本文）から子カテゴリ分類処理において新規に作成された子カテゴリのカテゴリ名との共起頻度が高い単語を抽出し、当該抽出された単語がカテゴリ名に含まれるカテゴリが１つの操作外統合カテゴリに統合される。これにより、本実施形態においては、未指定カテゴリであっても自動で統合されるため、効率的にカテゴリ構造を作成することが可能となる。
【０２５６】
また、本実施形態においては、子カテゴリ分類処理において未分類とされた文書であって統合カテゴリに属すると不適切な文書（不適切文書）を、操作外カテゴリ統合処理による統合結果を用いて当該操作外統合カテゴリに分類することができる。つまり、本実施形態においては、統合カテゴリに属すると不適切な文書または統合カテゴリとは別のカテゴリに属する方が適切な文書が自動的に選択され、過不足なく効率的に再分類される。
【０２５７】
つまり、本実施形態においては、カテゴリの統合という簡単な操作によって、ユーザが意図するカテゴリの階層構造を容易に作成することが可能となる。
【０２５８】
なお、本実施形態においては、操作外カテゴリ統合処理において未指定カテゴリが操作外統合カテゴリに統合された場合には当該操作外統合カテゴリに関する情報（カテゴリ番号及びカテゴリ名等）がカテゴリ記憶部２３に記憶されるものとして説明したが、例えば操作外カテゴリ統合処理における統合処理結果（つまり、操作外統合カテゴリ）をユーザに対して提示し、当該ユーザによって当該統合処理結果を採用する旨の指示がされた場合に限り当該操作外統合カテゴリに関する情報がカテゴリ記憶部２３に記憶される構成であっても構わない。つまり、ユーザによって統合処理結果を採用する旨の指示がされない場合には当該統合処理結果は破棄される。
【０２５９】
また、本実施形態においては、統合すべきカテゴリとして複数のカテゴリがユーザによって指定された場合に、当該複数のカテゴリの統合処理を試行し、当該統合処理結果を参照することによりユーザにより自身の統合操作が適切でない旨の指示がされた場合には、当該操作自体を取り消す構成であってもよい。
【０２６０】
また、本実施形態においては、１つの文書が１つのカテゴリにのみ属するモデルとして説明したが、１つの文書が複数のカテゴリに属することが可能なモデルに拡張して本実施形態を適用することも容易に実現可能である。
【０２６１】
なお、本願発明は、上記実施形態そのままに限定されるものではなく、実施段階ではその要旨を逸脱しない範囲で構成要素を変形して具体化できる。また、上記実施形態に開示されている複数の構成要素の適宜な組合せにより種々の発明を形成できる。例えば、実施形態に示される全構成要素から幾つかの構成要素を削除してもよい。  
【符号の説明】
【０２６２】
１０…コンピュータ、２０…外部記憶装置、２２…文書記憶部、２３…カテゴリ記憶部、３０…文書分類装置、３１…文書分類部、３２…カテゴリ統合部、３１１…単語ベクトル生成部、３１２…分類・クラスタリング部、３２１…ユーザ意図推定部、３２２…子カテゴリ分類部、３２３…操作外カテゴリ統合部、３２４…不適切文書分類部。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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【図１８】
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【図１９】
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【図２０】
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【図２１】
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【図２２】
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【図２３】
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【図２４】
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