(57)【要約】【課題】実際のデータ分布を考慮した「その他」クラスと文書間の距離計算が実現でき、通常クラスと「その他」クラスの識別境界が自動的にかつ、適切に決定する。【解決手段】本発明は、「その他」クラスの代表ベクトルの長さを他の特徴ベクトル（例えば、単語ベクトル）と同じ長さに正規化し、単語と「その他」クラス間の距離を算出する際に、通常クラスの距離算出と同じ方法で調整前の距離を算出した後、その距離を正値の範囲で小さくする処理を施し、続いて正値の定数を足す処理を施したものを「その他」クラスとの距離とする。【選択図】図１
2010123001.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
文書をｎ個（n≧１）の通常クラスへ分類する文書分類装置であって、
単語の特徴を表す単語ベクトル集合を格納した単語ベクトル記憶手段と、
通常クラスの特徴を表す通常クラス代表ベクトル集合を格納した通常クラス代表ベクトル記憶手段と、
どの通常クラスにも属さない文書のサンプルを格納した文書サンプル記憶手段と、
単語ベクトル及び前記通常クラス代表ベクトルが同じ長さに正規化されているとき、前記単語ベクトル記憶手段の前記単語ベクトル集合、前記通常クラス代表ベクトル記憶手段の前記通常クラス代表ベクトル集合、及び前記文書サンプル記憶手段の前記どの通常クラスにも属さない文書のサンプルを取得して、どの通常クラスとも異なるａ（ａ≧１）個の「その他」クラスの特徴を表す「その他」クラス代表ベクトルを算出し、「その他」クラス代表ベクトル記憶手段に格納する「その他」クラス代表ベクトル算出手段と、
前記通常クラス代表ベクトル記憶手段のｎ個の前記通常クラス代表ベクトルと、前記「その他」クラス代表ベクトル記憶手段のａ個の前記「その他」クラス代表ベクトルとの単語クラス間距離をすべての組み合わせについて求め、単語クラス間距離データ記憶手段に格納する単語クラス間距離データ算出手段と、
入力された文書(入力文書)の単語頻度を算出する単語頻度算出手段と、
前記単語頻度と前記単語クラス間距離データ記憶手段の前記単語クラス間距離から(ｎ＋ａ)個の各クラスと、前記入力文書との距離を算出する文書クラス間距離データ算出手段と、
前記文書クラス間距離から前記入力文書が属するクラス（文書クラス）を決定する文書クラス決定手段と、を有し、
前記「その他」クラス代表ベクトル算出手段は、
前記「その他」クラス代表ベクトルの長さを、前記単語ベクトルや前記通常クラス代表ベクトルと同じ長さに正規化する手段を含み、
前記単語クラス間距離データ算出手段は、
「その他」クラスとの距離算出を行う際に、前記通常クラスと同様の方法で調整前の距離を算出し、該調整前の距離を正値の範囲で小さくする処理を行い、正値の定数を加え、「その他」クラスとの距離とする手段を含む
ことを特徴とする文書分類装置。
【請求項２】
前記単語クラス間距離データ算出手段は、
前記単語ベクトルと前記通常クラスの代表ベクトル間の距離、該単語ベクトルと前記「その他」クラスの代表ベクトル間距離として、ユークリッド距離、ユークリッド２乗距離、マンハッタン距離、カルバックダイバージェンス、あるいは、ヘリンガー距離を用いる
請求項１記載の文書分類装置。
【請求項３】
文書をｎ個（n≧１）の通常クラスへ分類する文書分類方法であって、
単語ベクトル及び前記通常クラス代表ベクトルが同じ長さに正規化されているとき、単語ベクトル記憶手段の単語の特徴を表す単語ベクトル集合、通常クラス代表ベクトル記憶手段の通常クラスの特徴を表す通常クラス代表ベクトル集合、及び文書サンプル記憶手段のどの通常クラスにも属さない文書のサンプルを取得して、どの通常クラスとも異なるａ（ａ≧１）個の「その他」クラスの特徴を表す「その他」クラス代表ベクトルを算出し、「その他」クラス代表ベクトル記憶手段に格納する「その他」クラス代表ベクトル算出ステップ、
前記通常クラス代表ベクトル記憶手段のｎ個の前記通常クラス代表ベクトルと、前記「その他」クラス代表ベクトル記憶手段のａ個の前記「その他」クラス代表ベクトルとの単語クラス間距離をすべての組み合わせについて求め、単語クラス間距離データ記憶手段に格納する単語クラス間距離データ算出ステップと、
入力された文書(入力文書)の単語頻度を算出する単語頻度算出ステップと、
前記単語頻度と前記単語クラス間距離データ記憶手段の前記単語クラス間距離から(ｎ＋ａ)個の各クラスと、前記入力文書との距離を算出する文書クラス間距離データ算出ステップと、
前記文書クラス間距離から前記入力文書が属するクラス（文書クラス）を決定する文書クラス決定ステップと、を行い、
前記「その他」クラス代表ベクトル算出ステップでは、
前記「その他」クラス代表ベクトルの長さを、前記単語ベクトルや前記通常クラス代表ベクトルと同じ長さに正規化し、
前記単語クラス間距離データ算出ステップでは、
「その他」クラスとの距離算出を行う際に、前記通常クラスと同様の方法で調整前の距離を算出し、該調整前の距離を正値の範囲で小さくする処理を行い、正値の定数を加え、「その他」クラスとの距離とする
ことを特徴とする文書分類方法。
【請求項４】
前記単語クラス間距離データ算出ステップにおいて、
前記単語ベクトルと前記通常クラスの代表ベクトル間の距離、該単語ベクトルと前記「その他」クラスの代表ベクトル間距離として、ユークリッド距離、ユークリッド２乗距離、マンハッタン距離、カルバックダイバージェンス、あるいは、ヘリンガー距離を用いる
請求項３記載の文書分類方法。
【請求項５】
請求項１または２に記載の文書分類装置を構成する各手段としてコンピュータを機能させるための文書分類プログラム。
【請求項６】
請求項５に記載のプログラムを格納したコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、文書分類装置及び方法及びプログラム及びコンピュータ読み取り可能な記録媒体に係り、特に、文書をクラスに分類するための文書分類装置及び方法及びプログラム及びコンピュータ読み取り可能な記録媒体に関する。
【背景技術】
【０００２】
データ（あるいは文書）をn個の通常クラスに分類する場合、どの通常クラスにも属さないデータをリジェクトする処理、すなわち、どの通常クラスとも異なる「その他」クラスに分類する処理が行われる。従来技術では、当該データが通常クラスに属する確率がいずれも小さい場合に、当該データは「その他」クラスに属すると判断する方法がある(例えば、非特許文献１参照)。具体的には、データとクラスとの距離の最小値がある閾値Ｔ以上である場合に、そのデータは「その他」クラスに属するとする。
【０００３】
また、データが「その他」クラスに属する確率分布を多次元正規分布であると仮定し、その分布関数のパラメータである分散共分散行列と平均を全データサンプルから算出して、入力されたデータが「その他」クラスに属する確率を算出可能とし、当該データが「その他」クラスを含めた（n+１）個のクラスに属する確率をそれぞれ算出して、最も高い確率を示すクラスへ分類する方法がある（例えば、特許文献１参照）。
【特許文献１】特許第４０５５８８６号公報
【非特許文献１】C. M. ビショップ著、元田浩、栗田多喜夫、樋口知之、松本裕治、村田昇監訳、"パターン認識と機械学習上巻"，シュプリンガー・ジャパン、２００７．
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
上記の従来技術のうち、非特許文献１のように閾値処理によりリジェクトを行う方法では、閾値を決める問題がある。良好な分類精度を得るには、個々のクラス毎に適切な閾値を決める必要があり、膨大な試行錯誤を伴う。また、特許文献１の方法は、扱う特徴ベクトルが多次元正規分布で表せることを仮定しているため、この仮定が成り立たない特徴ベクトルを対象とする時は、適切な確率分布を得ることが困難となる。その典型的な例が、特徴ベクトルの長さが一定（あるいは略一定）の場合である。このような場合において、「その他」クラスの分布パラメータを求めるため、全データサンプルの平均を求めると原点付近となり、多次元正規分布であれば本来データ密度が最も高いはずの平均の近傍にデータが存在しないという不適切な確率分布が算出され、リジェクト処理がうまくいかない問題が生じる。
【０００５】
本発明は、上記の点に鑑みなされたもので、実際のデータ分布を考慮した「その他」クラスと文書間の距離計算が実現でき、通常クラスと「その他」クラスの識別境界が自動的にかつ、適切に決定することが可能な文書分類装置及び方法及びプログラム及びコンピュータ読み取り可能な記録媒体を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
図１は、本発明の原理構成図である。
【０００７】
本発明（請求項１）は、文書をｎ個（n≧１）の通常クラスへ分類する文書分類装置であって、
単語の特徴を表す単語ベクトル集合を格納した単語ベクトル記憶手段１０と、
通常クラスの特徴を表す通常クラス代表ベクトル集合を格納した通常クラス代表ベクトル記憶手段３０と、
どの通常クラスにも属さない文書のサンプルを格納した文書サンプル記憶手段２０と、
単語ベクトル及び通常クラス代表ベクトルが同じ長さに正規化されているとき、単語ベクトル記憶手段１０の単語ベクトル集合、通常クラス代表ベクトル記憶手段４０の通常クラス代表ベクトル集合、及び文書サンプル記憶手段２０のどの通常クラスにも属さない文書のサンプルを取得して、どの通常クラスとも異なるａ（ａ≧１）個の「その他」クラスの特徴を表す「その他」クラス代表ベクトルを算出し、「その他」クラス代表ベクトル記憶手段５０に格納する「その他」クラス代表ベクトル算出手段１００と、
通常クラス代表ベクトル記憶手段４０のｎ個の通常クラス代表ベクトルと、「その他」クラス代表ベクトル記憶手段５０のａ個の「その他」クラス代表ベクトルとの単語クラス間距離をすべての組み合わせについて求め、単語クラス間距離データ記憶手段６０に格納する単語クラス間距離データ算出手段２００と、
入力された文書(入力文書)の単語頻度を算出する単語頻度算出手段３００と、
単語頻度と単語クラス間距離データ記憶手段６０の単語クラス間距離から(ｎ＋ａ)個の各クラスと、入力文書との距離を算出する文書クラス間距離データ算出手段４００と、
文書クラス間距離から入力文書が属するクラス（文書クラス）を決定する文書クラス決定手段５００と、を有し、
「その他」クラス代表ベクトル算出手段１００は、
「その他」クラス代表ベクトルの長さを、単語ベクトルや通常クラス代表ベクトルと同じ長さに正規化する手段を含み、
単語クラス間距離データ算出手段２００は、
「その他」クラスとの距離算出を行う際に、通常クラスと同様の方法で調整前の距離を算出し、該調整前の距離を正値の範囲で小さくする処理を行い、正値の定数を加え、「その他」クラスとの距離とする手段を含む。
【０００８】
また、本発明（請求項２）は、単語クラス間距離データ算出手段２００において、
単語ベクトルと通常クラスの代表ベクトル間の距離、該単語ベクトルと「その他」クラスの代表ベクトル間距離として、ユークリッド距離、ユークリッド２乗距離、マンハッタン距離、カルバックダイバージェンス、あるいは、ヘリンガー距離を用いる。
【０００９】
図２は、本発明の原理を説明するための図である。
【００１０】
本発明（請求項３）は、文書をｎ個（n≧１）の通常クラスへ分類する文書分類方法であって、
単語ベクトル及び通常クラス代表ベクトルが同じ長さに正規化されているとき、単語ベクトル記憶手段の単語の特徴を表す単語ベクトル集合、通常クラス代表ベクトル記憶手段の通常クラスの特徴を表す通常クラス代表ベクトル集合、及び文書サンプル記憶手段のどの通常クラスにも属さない文書のサンプルを取得して、どの通常クラスとも異なるａ（ａ≧１）個の「その他」クラスの特徴を表す「その他」クラス代表ベクトルを算出し、「その他」クラス代表ベクトル記憶手段に格納する「その他」クラス代表ベクトル算出ステップ(ステップ１)、
通常クラス代表ベクトル記憶手段のｎ個の通常クラス代表ベクトルと、「その他」クラス代表ベクトル記憶手段のａ個の「その他」クラス代表ベクトルとの単語クラス間距離をすべての組み合わせについて求め、単語クラス間距離データ記憶手段に格納する単語クラス間距離データ算出ステップ（ステップ２）と、
入力された文書(入力文書)の単語頻度を算出する単語頻度算出ステップ（ステップ３）と、
単語頻度と単語クラス間距離データ記憶手段の単語クラス間距離から(ｎ＋ａ)個の各クラスと、入力文書との距離を算出する文書クラス間距離データ算出ステップ（ステップ４）と、
文書クラス間距離から入力文書が属するクラス（文書クラス）を決定する文書クラス決定ステップ（ステップ５）と、を行い、
「その他」クラス代表ベクトル算出ステップ（ステップ１）では、
「その他」クラス代表ベクトルの長さを、単語ベクトルや通常クラス代表ベクトルと同じ長さに正規化し、
単語クラス間距離データ算出ステップ（ステップ２）では、
「その他」クラスとの距離算出を行う際に、通常クラスと同様の方法で調整前の距離を算出し、該調整前の距離を正値の範囲で小さくする処理を行い、正値の定数を加え、「その他」クラスとの距離とする。
【００１１】
また、本発明（請求項４）は、単語クラス間距離データ算出ステップ（ステップ２）において、
単語ベクトルと通常クラスの代表ベクトル間の距離、該単語ベクトルと「その他」クラスの代表ベクトル間距離として、ユークリッド距離、ユークリッド２乗距離、マンハッタン距離、カルバックダイバージェンス、あるいは、ヘリンガー距離を用いる。
【００１２】
本発明（請求項５）は、請求項１または２に記載の文書分類装置を構成する各手段としてコンピュータを機能させるための文書分類プログラムである。
【００１３】
本発明（請求項６）は、請求項５に記載のプログラムを格納したコンピュータ読み取り可能な記録媒体である。
【発明の効果】
【００１４】
上記のように、本発明では、文書分類に用いられる単語やクラスの特徴ベクトルなどで見られるような長さが正規化されているベクトルを処理対象とする分類問題において、通常クラスと「その他」クラスの識別境界を自動的かつ適切に決定することにある。その解決手段は、「その他」クラスの代表ベクトルの長さを他の特徴ベクトル（例えば、単語ベクトル）と同じ長さに正規化し、単語と「その他」クラス間の距離を算出する際に、通常クラスと距離算出と同じ方法で調整前の距離を算出した後、その距離を正値の範囲で小さくする処理を施し、続いて正値の定数を足す処理を施したものを「その他」クラスとの距離とする。
【００１５】
これにより、「その他」クラスの代表ベクトルが文書を特徴付ける単語ベクトルが存在する多次元超球面上に配置されるため、適切に文書のサンプルを抽出できる。また、単語と「その他」クラス間の距離を調整して算出することにより、「その他」クラスに属する文書の単語が通常クラスに属する文書の単語に比べて特徴空間の広い範囲に薄く分布する傾向にあることを反映できる。これらの結果として、実際のデータ分布を考慮した「その他」クラスと文書間の距離計算が実現でき、通常クラスと「その他」クラスの識別境界が自動的かつ適切に決定される効果が期待できる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１６】
以下、図面と共に本発明の実施の形態を説明する。
【００１７】
図３は、本発明の一実施の形態における文書分類装置の構成を示す。
【００１８】
同図に示す文書分類装置は、「その他」クラス代表ベクトル算出部１００、単語クラス間距離データ算出部２００、単語ベクトル記憶部１０、文書サンプル記憶部２０、通常クラス重みデータ記憶部３０、通常クラス代表ベクトル記憶部４０、「その他」クラス代表ベクトル記憶部５０、単語クラス間距離データ記憶部６０から構成される。
【００１９】
単語ベクトル記憶部１０は、単語の特徴を表す単語ベクトル集合が格納されている。
【００２０】
文書サンプル記憶部２０は、どの通常クラスにも属さない文書サンプルを格納している。
【００２１】
通常クラス重みデータ記憶部３０は、「その他」クラス代表ベクトル算出部１００で求められた通常クラスの重みデータmを格納する。
【００２２】
通常クラス代表ベクトル記憶部４０は、通常クラスの特徴を表す通常クラス代表ベクトルが格納されている。
【００２３】
「その他」クラス代表ベクトル記憶部５０は、「その他」クラス代表ベクトル算出部１００で求められた「その他」クラスの特徴を表す代表ベクトルが格納される。
【００２４】
単語クラス間距離データ記憶部６０は、単語クラス間距離データ算出部２００で求められた単語クラス間の距離データが格納される。
【００２５】
単語ベクトル記憶部１０に格納される単語ベクトル集合と通常クラス代表ベクトル記憶部４０に格納される通常クラス代表ベクトル集合の要素ベクトルの各次元の値xｉは、式(１)により予め長さ１に正規化されているとする。
【００２６】
【数１】
2010123001.tif 000003
ここで、ベクトルのＭは次元数を表す。
【００２７】
まず、「その他」クラス代表ベクトル算出部１００の文書サンプル集合から代表ベクトルと重みデータを算出する処理について説明する。
【００２８】
図４は、本発明の一実施の形態における「その他」クラス代表ベクトル算出部のサブ処理のフローチャートである。
【００２９】
ステップ１０１）  「その他」クラス代表ベクトル算出部１００は、メモリ（図示せず）内の代表ベクトルを零ベクトルで初期化し、外部ファイルの文書サンプル記憶部２０からどの通常クラスにも属さない文書サンプル集合を読み出し、その文書サンプル数を取得して、重みデータｍとして、通常クラス重みデータ記憶部３０に格納する。更に、文書サンプル集合の特定文書サンプルを指定するためのインデックスｉを１に初期化する。
【００３０】
ステップ１０２）  インデックスｉがｉ≦ｍであればステップステップ１０３に移行し、そうでなければステップ１０７に移行する。
【００３１】
ステップ１０３）  文書サンプル記憶部２０の文書サンプル集合からｉ番目の文書を取り出して形態素解析を行い、単語とその頻度を算出する。
【００３２】
ステップ１０４）  文書ベクトルを零ベクトル、頻度総和を零に初期化し、ステップ１０３で頻度をカウントした全ての単語について、対応する単語ベクトルが単語ベクトル集合に存在すれば、対応する単語ベクトルと該当単語の頻度を掛けたベクトルを文書ベクトルに加算し、該当頻度を頻度総和に加算する。頻度総和が零でなければ、頻度総和で文書ベクトルを割ったものを文書ベクトルとする。
【００３３】
ステップ１０５）  代表ベクトルにステップ１０４で求められた文書ベクトルを加算する。
【００３４】
ステップ１０６）  インデックスｉに１を加算して、ステップ１０２に移行する。
【００３５】
ステップ１０７）  ステップ１０２において、ｉ＞ｍとなったら、代表ベクトルを式（１）に基づいて正規化し、外部ファイルの「その他」クラス代表ベクトル記憶部５０に格納する。
【００３６】
次に、文書分類を行う前の事前処理について説明する。
【００３７】
図５は、本発明の一実施の形態における文書分類の事前処理を説明するための図である。
【００３８】
ステップ２０１）  「その他」クラス代表ベクトル算出部１００での処理：
「その他」クラス代表ベクトル算出部１００は、文書サンプル記憶部２０からどの通常クラスにも属さない文書を読み込み、図４に示した文書サンプル集合から代表ベクトルと重みデータを算出するサブ処理を行い、代表ベクトル(ｖ´)と重みデータ(ｗ´)を算出する。通常クラス代表ベクトル記憶部４０に格納されている通常クラス代表ベクトル集合の各代表ベクトルをｖｊ（ｊ＝１，…，ｎ）、重みデータをｗｊ（ｊ＝１，…，ｎ）で表す。ここで、ｎは通常クラスの数である。ここで、作業用ベクトルｖを、
【００３９】
【数２】
2010123001.tif 000004
に基づいて計算し、続いて式（１）の正規化処理を施したものを「その他」クラス代表ベクトルとして「その他」クラス代表ベクトル記憶部５０に格納する。
【００４０】
ステップ２０２）  単語クラス間距離データ算出部２００での処理：
単語クラス間距離データ算出部２００は、単語ベクトル記憶部１０の単語ベクトル集合内の各単語ベクトルについて、通常クラスと「その他」クラスの代表ベクトルとのユークリッド２乗距離を求め、「その他」クラスの距離Ｄ´については、
Ｄ´＝ａＤ´＋ｂ                            （３）
により調整を行う。ここで、ａとｂは（０，１）の範囲の実数である。調整前のＤ´がｂ／（１−ａ）以下のとき、すなわち、単語ベクトルが「その他」クラス代表ベクトルと近いときはＤ´が大きくなり、調整前のＤ´がｂ／（１−ａ）以上のときはＤ´が小さくなる。これは、いずれかの通常クラスの代表ベクトルの近傍にある単語については、その通常クラスとの関連性が高いと考えて、「その他」クラスとの調整前の距離Ｄ´が小さい場合にその距離を式（３）により大きくすることで、通常クラスとの距離を相対的に近くする。いずれの通常クラスの代表ベクトルからも遠い位置にある単語については、「その他」クラスとの関連性が高いと考えて、「その他」クラスとの調整前の距離Ｄ´が大きい場合に、その距離を式（３）により小さくする。実際「その他」クラスに属する単語は特徴空間上で広範囲に薄く分布する傾向があり、その傾向を反映することができる。定数ａとｂに関しては、例えば、ａ＝０．５，ｂ＝０．６５を使うことができる。この例では、代表ベクトルとの角度が約７０度
【００４１】
【数３】
2010123001.tif 000005
となる場合を境にして角度が小さければ距離を大きくし、大きければ距離を縮めることになる。適切なａ，ｂの値は、使う単語ベクトルデータや用途に合わせて与える。
【００４２】
なお、単語ベクトルとクラスの代表ベクトル間の距離を求める際に、ユークリッド２乗距離以外に、ユークリッド距離、マンハッタン距離、カルバックダイバージェンス、あるいは、ヘリンガー距離を用いることができる。
【００４３】
以上により算出した単語ベクトルと各クラスとの距離を、単語クラス間距離データとして単語クラス間距離データ記憶部６０に格納する。
【００４４】
最後に、実際に文書を入力し、その文書のクラスを決定する処理について説明する。
【００４５】
以下では、上記の図５における処理までは完了しているものとして説明する。
【００４６】
図６は、本発明の一実施の形態における文書のクラスを決定する処理のフローチャートである。
【００４７】
ステップ３０１）  単語頻度算出部３００は、入力された文書(入力文書)を形態素解析し、単語とその出現頻度をし、文書クラス間距離データ算出部４００に出力する。
【００４８】
ステップ３０２）  文書クラス間距離データ算出部４００は、文書クラス間距離データＤj（ｊ＝１，…，ｎ＋１）（ｎ＋１次元の配列）を用意し、全ての値に零に初期化する。ステップ３０１で頻度をカウントしたすべての単語について、対応する単語ｗが単語クラス間距離データ記憶部６０に登録されていれば、各クラスと単語クラス間距離Ｅ（ｗ）jと該当単語の頻度を掛けた値をそれぞれ対応する文書クラス間距離データＤjに加算し、その値を文書クラス決定部５００に出力する。
【００４９】
ステップ３０３）  文書クラス決定部５００は、文書クラス間距離データＤj（ｊ＝１，…，ｎ＋１）が最も小さな値を示すクラスを文書クラスとして出力する。
【００５０】
上記のように文書を分類する際に、入力された文書と「その他」クラスを含む各クラスとの距離を求め、「その他」クラスのみ、上記の式（３）のように距離を中間値に近づけるように調整し、文書と各クラスとの距離で距離が最も近いものを文書クラスとして出力する。
【００５１】
なお、上記の図３の構成要素の動作をプログラムとして構築し、文書分類装置として利用されるコンピュータにインストールして実行させる、または、ネットワークを介して流通させることが可能である。
【００５２】
また、構築されたプログラムをハードディスクや、フレキシブルディスク・ＣＤ−ＲＯＭ等の可搬記憶媒体に格納し、コンピュータにインストールする、または、配布することが可能である。
【００５３】
なお、本発明は、上記の実施の形態に限定されることなく、特許請求の範囲内において種々変更・応用が可能である。
【産業上の利用可能性】
【００５４】
本発明は、文書を分類する技術に適用可能である。
【図面の簡単な説明】
【００５５】
【図１】本発明の原理構成図である。
【図２】本発明の原理を説明するための図である。
【図３】本発明の一実施の形態における文書分類装置の構成図である。
【図４】本発明の一実施の形態における「その他」クラス代表ベクトル算出部のサブ処理のフローチャートである。
【図５】本発明の一実施の形態における文書分類の事前処理を説明するための図である。
【図６】本発明の一実施の形態における文書のクラスを決定する処理のフローチャートである。
【符号の説明】
【００５６】
１０  単語ベクトル記憶手段、単語ベクトル記憶部
２０  文書サンプル記憶手段、文書サンプル記憶部
３０  通常クラス代表ベクトル記憶手段、通常クラス代表ベクトル記憶部
４０  通常クラス重みデータ記憶部
５０  「その他」クラス代表ベクトル記憶手段、「その他」クラス代表ベクトル記憶
６０  単語クラス間距離データ記憶手段、単語クラス間距離データ記憶部
１００  「その他」クラス代表ベクトル算出手段、「その他」クラス代表ベクトル算出部
２００  単語クラス間距離データ算出手段、単語クラス間距離データ算出部
３００  単語頻度算出手段、単語頻度算出部
４００  文書クラス間距離データ算出手段、文書クラス間距離データ算出部
５００  文書クラス決定手段、文書クラス決定部
【図１】
2010123001.tif 000006
【図２】
2010123001.tif 000007
【図３】
2010123001.tif 000008
【図４】
2010123001.tif 000009
【図５】
2010123001.tif 000010
【図６】
2010123001.tif 000011