(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
学習用文書集合と、前記学習用文書集合を構成する各文書と当該文書に予め付与された分類とを対応付けて記述した文書−分類対応テーブルと、分類がまだ付与されていない分類付与対象文書を入力として当該分類付与対象文書に類似する文書を前記学習用文書集合から検索する類似文書検索手段と、前記文書−分類対応テーブルを参照して前記検索された類似文書に付与された分類に基づいて当該分類付与対象文書に付与すべき分類を決定する分類付与手段を有する文書分類装置における文書分類方法であって、
前記類似文書検索手段によって検索された上位Ｋ件の類似文書（Ｋは予め指定された自然数）を特定し、当該Ｋ件の類似文書に付与された分類の各々について、当該Ｋ件の類似文書の中で当該分類が付与された文書の「件数」または「類似度（類似文書検索スコア）の総和値」または「類似度を『検索順位＋１』の対数で除算した値の総和値」のいずれかを算出し、
前記算出値の高い上位Ｎ個（Ｎは予め指定された自然数）の分類を当該分類付与対象文書に付与すべき分類付与結果として分類付与結果テーブルに格納し、
前記類似文書検索手段によって検索された類似文書に付与された分類から当該Ｎ個の分類を除外し、除外した結果付与された分類数が０個になった類似文書を除外し、除外されずに残った類似文書における上位Ｋ件の類似文書を特定する処理を、
前記分類付与結果テーブルに格納された分類数が利用者によって予め指定された数に達するまで繰り返し実行する、
ことを特徴とする文書分類方法。
【請求項２】
学習用文書集合と、前記学習用文書集合を構成する各文書と当該文書に予め付与された分類とを対応付けて記述した文書−分類対応テーブルと、分類がまだ付与されていない分類付与対象文書を入力として当該分類付与対象文書に類似する文書を前記学習用文書集合から検索する類似文書検索手段と、前記文書−分類対応テーブルを参照して前記検索された類似文書に付与された分類に基づいて当該分類付与対象文書に付与すべき分類を決定する分類付与手段を有する文書分類装置において、
前記類似文書検索手段によって検索された上位Ｋ件の類似文書（Ｋは予め指定された自然数）に付与された分類の各々について、当該Ｋ件の類似文書の中で当該分類が付与された文書の「件数」または「類似度（類似文書検索スコア）の総和値」または「類似度を『検索順位＋１』の対数で除算した値の総和値」のいずれかを算出し、
前記算出値の高い上位Ｎ個（Ｎは予め指定された自然数）の分類を当該分類付与対象文書に付与すべき分類付与結果として分類付与結果テーブルに格納し、
前記類似文書検索手段によって検索された類似文書に付与された分類から当該Ｎ個の分類を除外し、除外した結果付与された分類数が０個になった類似文書を除外し、除外されずに残った類似文書における上位Ｋ件の類似文書を特定する処理を、
前記分類付与結果テーブルに格納された分類数が利用者によって予め指定された数に達するまで交互に繰り返し実行する手段を有する、
ことを特徴とする文書分類装置。
【請求項３】
学習用文書集合と、前記学習用文書集合を構成する各文書と当該文書に予め付与された分類とを対応付けて記述した文書−分類対応テーブルと、分類がまだ付与されていない分類付与対象文書を入力として当該分類付与対象文書に類似する文書を前記学習用文書集合から検索する類似文書検索手段と、前記文書−分類対応テーブルを参照して前記検索された類似文書に付与された分類に基づいて当該分類付与対象文書に付与すべき分類を決定する分類付与手段を有するコンピュータに実行させるプログラムであって、
前記類似文書検索手段によって検索された上位Ｋ件の類似文書（Ｋは予め指定された自然数）を特定し、当該Ｋ件の類似文書に付与された分類の各々について、当該Ｋ件の類似文書の中で当該分類が付与された文書の「件数」または「類似度（類似文書検索スコア）の総和値」または「類似度を『検索順位＋１』の対数で除算した値の総和値」のいずれかを算出し、
前記算出値の高い上位Ｎ個（Ｎは予め指定された自然数）の分類を当該分類付与対象文書に付与すべき分類付与結果として分類付与結果テーブルに格納し、
前記類似文書検索手段によって検索された類似文書に付与された分類から当該Ｎ個の分類を除外し、除外した結果付与された分類数が０個になった類似文書を除外し、除外されずに残った類似文書における上位Ｋ件の類似文書を特定する処理を、
前記分類付与結果テーブルに格納された分類数が利用者によって予め指定された数に達するまで繰り返し前記コンピュータに実行させる、
ことを特徴とするプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、分類が付与されていない文書を入力として、予め定義された分類体系の中から適切な分類を付与する文書分類方法、文書分類装置および文書分類プログラムに関する。特に、分類精度を再現率・適合率ともに高く維持しつつ、任意の個数を出力可能とする文書分類方法、これを実施する文書分類装置およびプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
特許や論文、新聞記事、Webページのように、テキスト情報を含む大量の文書の中から所望の文書を検索する際には、文書の形式や書誌、内容に応じて予め分類を付与しておき、検索条件の中で分類を指定することによって、検索範囲を絞り込む方法が有効である。しかし、大量の文書に分類を付与する作業や、時代の流れに応じて分類体系を常に最適な状態に更新する作業、分類を更新した場合に過去の大量の文書に付与された分類を付与し直す作業などに多大な労力を要しているのが現状である。
【０００３】
そこで、これらの作業にかかる作業者の負担を軽減する技術として文書自動分類技術が注目されている。自動分類のアルゴリズムとしては、例えば、特開2007-323454号公報に開示されているように、分類が予め付与された文書集合を学習用文書集合として用意し、まだ分類が付与されていない文書に対して、これに類似する学習用文書を検索し、検索結果上位の学習用文書に付与された分類の付与状況を統計解析して分類スコアを分類毎に算出し、当該分類スコアの大小に応じて付与すべき分類を特定するという、Ｋ近傍法（K-Nearest Neighboring法）と呼ばれる方式が一般的である（以下、本明細書では、ＫＮＮ法と呼ぶこととする）。ＫＮＮ法では、検索結果上位Ｋ件（ＫＮＮのＫ）の学習用文書の多くに付与された分類、および、より上位の学習用文書に付与された分類などを考慮して分類スコアを分類毎に算出し、分類スコアの高い順に分類を出力する。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開2007-323454号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
ＫＮＮ法は、類似文書検索と共通のインデクスを使用でき、アルゴリズムも比較的単純であり、分類精度も比較的高いことから、文書分類でしばしば使われる方式である。しかし、その一方で、そのアルゴリズムの特性により、出力される分類の数が不安定になるという欠点がある。
【０００６】
例えば、類似文書検索結果の上位10件を用いて分類を特定し、１件の文書に分類が１種類だけ付与されていると仮定すると、１件の文書に対して出力されうる分類の数は、最低で１個、多くともせいぜい10個である。この出力分類の中に正解となる分類が含まれていれば良いが、特許分類のように分類の数が大量であり、かつ、分類の粒度が細かい分類体系を対象とした場合、正解分類が漏れてしまうこともしばしばあり、その結果として再現率（分類の漏れのなさの割合）が低下する可能性がある。
【０００７】
出力される分類の数を多くするために、ＫＮＮ法で対象とする類似文書の件数を多くする（上記例では10件を100件にする）ことが考えられるが、適合率（分類のノイズのなさの割合）が低下することが評価実験の結果から判明している。
【０００８】
一方、文書自動分類の用途として、自動分類結果を人間が精査し、必要に応じて追加・削除・修正することにより、人手で一から分類するよりも作業効率を向上させるという用途があるが、人間が精査した結果、自動分類結果が妥当でないと判断した場合、適切な分類を付与するためにその候補となる分類が漏れなく利用者に提示できていないと作業効率が悪くなる。したがって、自動分類結果として、利用者の要求に応じた数だけ分類を出力できることが望ましい。
【０００９】
以上を踏まえると、ＫＮＮ法というシンプルかつ強力な文書分類方式において、再現率および適合率を低下させることなく、一定個数の分類を出力可能とすることが課題となる。
【課題を解決するための手段】
【００１０】
そこで本発明では、入力された分類付与対象文書に対して、類似文書検索手段によって検索された上位Ｋ件の類似文書（Ｋは予め指定された自然数）を特定し、当該Ｋ件の類似文書に付与された分類の各々について、当該Ｋ件の類似文書の中で当該分類が付与された文書の「件数」または「類似度（類似文書検索スコア）の総和値」または「類似度を検索順位の対数で除算した値の総和値」のいずれかを算出し、前記算出値の高い上位Ｎ個（Ｎは予め指定された自然数）の分類を当該分類付与対象文書に付与すべき分類付与結果として分類付与結果テーブルに格納し、前記類似文書検索手段によって検索された類似文書に付与された分類から当該Ｎ個の分類を除外し、除外した結果付与された分類数が０個になった類似文書を除外し、除外されずに残った類似文書における上位Ｋ件の類似文書を特定する処理を、前記分類付与結果テーブルに格納された分類数が利用者によって予め指定された数になるまで繰り返し実行することにより、上記課題を解決する。
【発明の効果】
【００１１】
本発明により、ＫＮＮ法というシンプルかつ強力な文書分類方式において、再現率および適合率を低下させることなく、分類を任意の個数だけ出力することが可能となる。また、高精度の分類付与結果を一定個数利用者に提示できるので、利用者は自動分類結果の妥当性をより効率良く精査できるようになる。
【図面の簡単な説明】
【００１２】
【図１】本発明の実施形態におけるブロック図の一例を示す図。
【図２】本発明の実施形態におけるハードウェア構成の一例を示す図。
【図３】本発明の実施形態における分類付与部９の処理概要の一例を示す図。
【図４】本発明の実施形態における類似文書テーブル８の構成の一例を示す図。
【図５】本発明の実施形態における文書−分類対応テーブル10の構成の一例を示す図。
【図６】本発明の実施形態における分類付与部９で生成、参照する分類付き類似文書テーブルの構成の一例を示す図。
【図７】本発明の実施形態における分類付与部９の処理フローの一例を示す図。
【図８】本発明の実施形態における分類特定部11の処理フローの一例を示す図。
【図９】本発明の実施形態における分類編集部12の処理フローの一例を示す図。
【図１０】本発明の実施形態におけるパラメータ設定画面の一例を示す図。
【発明を実施するための形態】
【００１３】
本発明の実施の形態を、図面を用いて詳細に説明する。なお、これにより本発明が限定されるものではない。
【００１４】
本実施形態では、テキストを含む文書を入力として、予め定義された分類体系の中から適切な分類を自動的に特定する文書分類システムについて述べる。本実施形態では日本語で書かれた文書を対象としているが、英語等の外国語で書かれた文書にも適用可能である。本システムは、入力された文書と内容が類似している文書を、学習用文書集合（分類が予め付与されている文書の集合）の中から検索し、その検索結果上位の文書に付与された分類の付与状況を統計解析して付与すべき分類を決定するＫＮＮ法をベースとする。なお、ＫＮＮ法では、予め分類が付与された学習用文書集合が不可欠であるが、本実施形態では、学習用文書集合が既に存在することを前提とする。
【００１５】
図１は本実施形態におけるブロック図の一例を示す図である。各々のデータおよび処理部についての詳細は、図２以降の説明の中で詳述する。
【００１６】
文書分類システムは、分類付与対象文書集合２を入力として、付与すべき分類を特定して分類付与結果テーブル13に出力する。処理に先立って、学習用文書集合１を構成する各文書に対して、文書解析部３において単語辞書４を参照してテキストを形態素解析して文書の内容を特徴付ける重み付き特徴語を抽出し、検索インデクス生成部５において文書ＩＤと重み付き特徴語を対応付ける形で検索インデクス６に格納する。
【００１７】
自動分類処理はまず、分類付与対象文書集合２を構成する各文書に対して文書解析部３において同様に単語辞書４を参照してテキストを形態素解析して重み付き特徴語を抽出する。
【００１８】
次に、類似文書検索部７において、検索インデクス６を参照して、抽出された重み付き特徴語集合と類似する特徴語集合を持つ学習用文書を特定し、その類似度の高い文書から順に類似文書として類似文書テーブル８に類似度（類似文書検索スコア）とともに格納する。
【００１９】
次に、分類付与部９において、類似文書テーブル８を入力として、学習用文書集合１を構成する文書とその文書に付与されている分類との対応を記述した文書−分類対応テーブル10を参照して、分類付与対象文書２に付与すべき分類を特定して分類付与結果テーブル13に格納する。
【００２０】
本システムでは、分類付与部９以外の部分は従来のＫＮＮ法と同じ構成となっている。すなわち、文書解析部３における形態素解析については既に公知の技術であり、多くのツールが公開されている。本発明は、形態素解析方式に依存しない方法であり、どの形態素解析ツールを使用しても構わないので、ここでは深く言及しない。また、重み付き特徴語を抽出する方式としては、単語の出現頻度および出現文書数を考慮したTF-IDF法や、単語の文書内出現箇所や共起出現傾向を考慮した重み付けなど、既に公知の技術である。本発明は、特徴語の抽出および重み付けの方式に依存しない方法であり、どの方式を採用しても構わないので、ここでは深く言及しない。さらに、類似文書検索部７における特徴語照合方式、類似度算出方式、検索インデクス生成方式については、類似文書検索ツールや市販製品が多く存在している。類似文書検索では、各文書の重み付き特徴語を要素とする文書ベクトルを生成し、二つの文書の文書ベクトル間のなす角の余弦値の高いほど互いに類似していると判定する方式などが広く知られている。本発明は、類似度（類似文書検索スコア）付きの類似文書を検索できればよく、類似文書検索方式の中身には依存しないので、ここでは深く言及しない。
【００２１】
本発明では、分類付与部９が発明のポイントとなる部分である。分類付与部９は、分類特定部11、分類編集部12の二つの処理部を含み、これらを交互に繰返し実行することにより、分類を順次特定していく。
【００２２】
分類特定部11では、類似文書テーブル８および文書−分類対応テーブル10から得られる分類付き類似文書テーブルを参照して、付与すべき分類上位Ｎ個を特定し、分類付与結果テーブル13に格納する。分類付与結果テーブル13に格納された分類の数が予め利用者に指定された値に達した時点で、分類付与部９の処理を終了する。分類上位Ｎ個の特定方法については、分類付き類似文書テーブルに格納されている類似文書の上位Ｋ件を対象として、ある分類が付与されている類似文書の「件数」、「類似度の総和」、「類似度を『検索順位＋１』の対数で除算した値の総和」のいずれかの値を算出し、この算出値の高い上位Ｎ個（Ｎは予め指定された自然数）を特定する。
【００２３】
分類編集部12では、分類付き類似文書テーブルに格納されている類似文書に付与されている分類のうち、この時点で分類付与結果テーブル13に格納されている分類を除外する。除外することによって類似文書に付与されている分類数が０個になった場合、その文書を類似文書から除外し、検索順位を上に順次詰める。この処理によって、上位Ｋ件の類似文書は動的に変化していくことになる。
【００２４】
図２は、本実施例のハードウェア構成の一例を示す図である。本システムは大きく、計算処理を実行する処理装置50、利用者が操作内容またはデータを入力するためのキーボード51およびマウス52、計算処理結果を利用者に出力するための出力モニタ53、処理装置50における処理に関するプログラムおよびデータを格納する記憶装置60から構成される。入出力データを別の計算機とやりとりする場合には、入出力データはネットワーク54を介して送受信する。
【００２５】
記憶装置60はさらに、処理装置50における処理データを一時的に格納するワーキングエリア61と、学習用文書集合格納エリア62、分類付与対象文書集合格納エリア63、文書解析部格納エリア64、単語辞書格納エリア65、検索インデクス生成部格納エリア66、検索インデクス格納エリア67、類似文書検索部格納エリア68、類似文書テーブル格納エリア69、分類付与部格納エリア70、分類特定部格納エリア71、分類編集部格納エリア72、文書−分類対応テーブル格納エリア73、分類付与結果テーブル格納エリア74から構成される。処理装置50では、記憶装置60から必要なプログラムおよびデータをロードし、実行した結果を記憶装置60に格納することを繰り返すことにより処理が行われる。
【００２６】
図３は分類付与部９の処理概要を示す図である。図３（１）は分類付与部９で生成、参照する分類付き類似文書テーブルの初期状態のデータであり、類似文書テーブル８と文書−分類対応テーブル10を、類似文書ＩＤをキーとして結合（join）することによって得られる。本データは、類似文書検索結果順位301、入力文書に類似する文書として検索された類似文書ＩＤ302、入力文書との類似の度合いを数値化した類似度303、類似文書に付与されている分類304から構成されている。なお、図３では１件の文書に１個の分類が付与されているが、１件の文書に複数個の分類が付与されていても同様の方法で処理できる。
【００２７】
この初期状態のデータの上位Ｋ件（図３では10件）の類似文書を対象として、ＫＮＮ法に基づいて分類をＮ個（図３では１個）特定する。分類を特定する方法としては、以下の３種類が考えられるが、これ以外の方法でもかまわない。
【００２８】
（１）分類が付与されている上位Ｋ件内の類似文書の件数が多い順に分類を並べ、上位Ｎ個を付与すべき分類として特定する。
【００２９】
（２）分類が付与されている上位Ｋ件内の類似文書の類似度の総和を算出して総和の高い順に分類を並べ、上位Ｎ個を付与すべき分類として特定する。
【００３０】
（３）分類が付与されている上位Ｋ件内の類似文書の類似度を「検索順位＋１」
の対数で除算した値の総和を算出して総和の高い順に分類を並べ、上位Ｎ個を付与すべき分類として特定する。
【００３１】
なお、本実施例では、Ｋ＝10、Ｎ＝１としているが、これらのパラメータは利用者が指定可能とすることは容易に可能である。また、類似文書検索結果として出力する類似文書の件数を１万件としているが、これも利用者が指定可能とすることは容易に可能である。
【００３２】
図３（１）で、上述の方法によって仮に分類C01が付与すべき分類として特定されたとすると、次に、類似文書に付与されている分類304の中で、C01が付与されている分類をすべて除外する。除外した結果、一つも分類が付与されていない類似文書ができた場合には、その類似文書自体を除外する。類似文書を除外してできた空白は、順位を上に順に詰めることによって埋める。分類C01を除外してできたデータが図３（２）である。初期状態で１位にランクされた類似文書00004は除外され、２位の類似文書01015が１位に格上げされている。また、類似文書の総数が１万件から9000件に減っている。これは、分類C01を除外したことによって除外された類似文書の件数が1000件あったことを示している。
【００３３】
この状態における上位Ｋ件の類似文書を対象として、上述したＫＮＮ法によって、再び分類をＮ個決定する。仮に分類C02が付与すべき分類として決定された場合、今度は分類C02を除外し、順位を上に詰める。
【００３４】
以上の操作を繰り返し、特定された分類の数が、利用者が予め指定した数に達した時点で処理を終了する。付与すべき分類の順位は上記方法によって決定された順（分類C01、分類C02、・・・の順）に順位付けされる。
【００３５】
このように、ＫＮＮ法によって分類を特定する対象となる類似文書の範囲を動的に変え、付与すべき分類を逐次特定していくことによって、適合率を低下させることなく、再現率を向上させることができ、利用者の所望の数の分類を出力できるようになる。
【００３６】
図４は、分類付与対象文書集合２に対する類似文書テーブル８のデータ構成を示す図である。入力文書を一意に識別する入力文書ＩＤ401と、当該文書に対する類似文書検索の検索順位402、類似文書を一意に識別する類似文書ＩＤ404、当該類似文書の入力文書に対する類似度403から構成される。本実施例では、類似文書検索として出力されるのは、予め分類が付与されている学習用文書集合１を構成する文書のみであるが、分類が付与されていない文書も含めた文書集合から類似文書を検索し、検索結果から予め分類が付与されている学習用文書のみをフィルタリングして類似文書テーブル８を生成しても良い（この場合、類似文書検索で用いる出現文書数などの統計数値が変わるため、異なる検索結果が得られる）。
【００３７】
図５は、文書−分類対応テーブル10のデータ構成を示す図である。文書ＩＤ411とその文書に付与された分類412が対になって格納されている。文書ＩＤ＝12345、00021のように、一つの文書に複数の分類が付与されていても良い。
【００３８】
図６は、分類付与部９で生成、参照する分類付き類似文書テーブルの構成を示す図でり、図３で述べたデータに相当するものである。本データはワーキングエリア61に格納される。類似文書検索結果として出力された類似文書ＩＤ424の分類425が対応付けて記述されている。検索順位422が１位および３位の類似文書のように、１件の類似文書に複数の分類が付与されている場合、類似文書ＩＤの分類425には１個の分類が入るように、複数のレコードに分けて記述する。
【００３９】
図７は、分類付与部９の処理フローを示す図である。まず、類似文書テーブル８と文書分類対応テーブル10を、類似文書ＩＤをキーとして結合（join）することによって、図６で説明した分類付き類似文書テーブルを生成し、ワーキングエリア61に格納する（ステップ1001）。次に、分類特定部11の処理を実行する（ステップ1002）。次に、分類付与結果テーブル13に格納された分類が利用者によって予め指定された個数に達したか否かを判定し（ステップ1003）、達したなら分類付与部９の処理を終了する。達していない場合、分類編集部12の処理を実行し（ステップ1004）、ステップ1002に戻る。
【００４０】
図８は、分類付与部９を構成する分類特定部11の処理フローを示す図である。まず、分類付与部９のステップ1001で生成してワーキングエリア61に格納されている分類付き類似文書テーブルにおいて、上位Ｋ件の類似文書ＩＤ424を特定する（ステップ2001）。次に、特定した上位Ｋ件の類似文書ＩＤ424に付与されている「類似文書ＩＤの分類425」で構成される分類リストを生成する（ステップ2002）。次に、上記分類リストを構成する分類の各々について、当該分類が付与されている上位Ｋ件内の類似文書ＩＤ424を特定し、特定された類似文書ＩＤ424の類似度423の総和を算出する（ステップ2003）。なお、本ステップにおいて、「特定された類似文書ＩＤ424の類似度423の総和」を算出する代わりに、「特定された類似文書ＩＤ424の件数」または「特定された類似文書ＩＤ424の類似度を『検索順位＋１』の対数で除算した値の総和」を算出しても良い。次に、ステップ2003で算出した分類毎の「類似度の総和」を降順にソートする（ステップ2004）。次に、類似度の総和値の高い上位Ｎ個の分類を分類付与結果テーブル13に格納する（ステップ2005）。
【００４１】
図９は、分類付与部９を構成する分類編集部12の処理フローを示す図である。まず、分類付き類似文書テーブルの行数をカウントするカウンタＣの値を１に初期化する（ステップ3001）。次に、分類付き類似文書テーブルのＣ行目にデータが存在するか否かを判別し（ステップ3002）、存在する場合、この時点で分類付与結果テーブル13に格納されている分類のいずれかが、分類付き類似文書テーブルのＣ行目の「類似文書ＩＤの分類425」と一致するかを判別し（ステップ3003）、一致する場合、当該Ｃ行目のレコードを削除し、Ｃ＋１行目以降の行を上に詰める（ステップ3004）。本ステップによれば、１件の類似文書に付与された分類が０個になった類似文書は自動的に除外されることとなる。ステップ3003で一致しない場合、カウンタＣに１を加算し（ステップ3005）、ステップ3002に戻る。ステップ3002においてデータが存在しないと判別された場合、分類付き類似文書テーブルの検索順位422を１から順に付与し直す（ステップ3006）。すなわち、ステップ3004でレコードが削除された結果、検索順位が飛び飛びになってしまっているものを、１から順になるように整形する。ここで、類似文書ＩＤ424が同一の行に対しては、同一の検索順位422を付与する。
【００４２】
図１０は、本システムで用いる各種パラメータの設定を入力するパラメータ設定画面の一例を示す図である。本画面でのパラメータ設定は、エンドユーザが行っても良いし、システム管理者などエンドユーザ以外の人間が行っても良い。本設定は、分類処理を実行する前に設定するが、分類結果を見て適宜設定し直しても良い。
【００４３】
本実施例において、本画面で設定するパラメータは、以下である。
【００４４】
（１）類似文書検索部７で出力する類似文書の総数
図３でいうところの10000件に相当する値である。
【００４５】
（２）分類を特定する際に使用する類似文書の件数
図８のＫに相当する値であり、図３でいうところの10件に相当する値である。
【００４６】
（３）分類特定部１１による１回の処理で付与される分類の個数
図８のＮに相当する値であり、図３でいうところの１個に相当する値である。
【００４７】
（４）出力分類個数
分類結果として出力する分類の個数である。
【００４８】
（５）スコア算出方法
上位Ｋ件の類似文書の類似度から、どの分類を付与すべきかを特定するために算出するスコアの算出方法であり、本実施例では、以下の３種類から一つを選択する。
【００４９】
（ａ）分類が付与されている上位Ｋ件内の類似文書の件数
（ｂ）分類が付与されている上位Ｋ件内の類似文書の類似度の総和
（ｃ）分類が付与されている上位Ｋ件内の類似文書の類似度を「検索順位＋１」
の対数で除算した値の総和
本画面によって設定されたパラメータ値はワーキングエリア61に格納し、各処理部から適宜参照することにより、分類処理を実行する。
【符号の説明】
【００５０】
５０・・・処理装置、６０・・・記憶装置、５１・・・キーボード、５２・・・マウス、５３・・・出力モニタ、５４・・・計算機ネットワーク。
【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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