(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
自然言語で記述された複数の文書を保存する文書格納手段と、前記複数の文書のうち、任意の文書から文字列を抽出する文字列抽出手段と、
前記文字列抽出手段により抽出した文字列の、抽出した前記文書内での重要度を文書内重要度として算出する文書内重要度計算手段と、
前記文字列抽出手段により抽出した文字列の、前記複数の文書全体での重要度を文書間重要度として算出する文書間重要度計算手段と、
前記文書内重要度と前記文書間重要度に基き抽出した文字列の重要度を文字列重要度として算出する文字列重要度計算手段と、
前記文字列重要度計算手段で得られた前記文字列重要度に基き抽出した文字列を分類する文字列分類手段とを備え、
前記文字列分類手段は、
前記抽出したすべての文字列に対し、各々の文字列に付与されている前記文字列重要度と予め定めた閾値を比較し、該抽出したすべての文字列を特定分野に関係なく用いる一般表現または特定分野で用いる専門表現に分類する第１の分類部と、
前記第１の分類部で専門表現に分類された文字列を分割し、該分割した文字列の各構成要素が前記第１の分類結果に存在する場合は、該分割した文字列の構成要素の組合せにより分割前の文字列の分類を該専門表現から一般表現を伴って用いられる専門表現である一般専門表現または一般表現に分類し直す第２の分類部とを有することを特徴とする文字列自動分類装置。
【請求項２】
請求項１に記載の文字列自動分類装置において、
前記文書内重要度計算手段は、抽出した文字列が、抽出した前記文書中に出現する頻度に基づき前記文書内重要度を決定することを特徴とする文字列自動分類装置。
【請求項３】
請求項１に記載の文字列自動分類装置において、
前記文書間重要度計算手段は、抽出した文字列が、前記複数の文書全体において出現する文書の数に基づき前記文書間重要度を決定することを特徴とする文字列自動分類装置。
【請求項４】
請求項１に記載の文字列自動分類装置において、
前記文字列重要度計算手段は、抽出した文字列の前記文書内重要度と前記文書間重要度により重み付けした前記文字列重要度を算出することを特徴とする文字列自動分類装置。
【請求項５】
請求項１に記載の文字列自動分類装置において、
前記第２の分類部において、前記第１の分類結果を新たな分類に置き換えた場合は、前記第２の分類部での前記第１の分類結果の参照の際は前記新たな分類に置き換えた後の分類結果を参照することを特徴とする文字列自動分類装置。
【請求項６】
請求項１に記載の文字列自動分類装置において、
前記第２の分類部は、前記分割した文字列の構成要素が前記一般表現と前記専門表現の組み合せである場合は、前記分割前の文字列の分類を該専門表現から一般専門表現に分類し直し、前記分割した文字列の構成要素が前記一般表現と前記一般専門表現の組み合せ、または前記専門表現と前記一般専門表現の組み合せである場合は前記分割前の文字列の分類を該専門表現から前記一般専門表現に分類し直すことを特徴とする文字列自動分類装置。
【請求項７】
請求項１に記載の文字列自動分類装置において、
前記文字列抽出手段は、文書に含まれるすべての文字を先頭とするすべての長さの文字列を抽出することを特徴とする文字列自動分類装置。
【請求項８】
自然言語で記述された複数の文書を保存する文書格納処理と、
前記複数の文書のうち、任意の文書から文字列を抽出する文字列抽出処理と、
前記文字列抽出手段により抽出した文字列の、抽出した前記文書内での重要度を文書内重要度として算出する文書内重要度計算手段と、
前記文字列抽出手段により抽出した文字列の、前記複数の文書全体での重要度を文書間重要度として算出する文書間重要度計算処理と、
前記文書内重要度と前記文書間重要度に基き抽出した文字列の重要度を文字列重要度として算出する文字列重要度計算処理と、
前記文字列重要度計算手段で得られた前記文字列重要度に基き抽出した文字列を分類する文字列分類処理とを備え、
前記文字列分類処理は、
前記抽出したすべての文字列に対し、各々の文字列に付与されている前記文字列重要度と予め定めた閾値を比較し、該抽出したすべての文字列を特定分野に関係なく用いる一般表現または特定分野で用いる専門表現に分類する第１の分類処理と、
前記第１の分類処理で専門表現に分類された文字列を分割し、該分割した文字列の各構成要素が前記第１の分類結果に存在する場合は、該分割した文字列の構成要素の組合せにより分割前の文字列の分類を該専門表現から一般表現を伴って現れる専門表現である一般専門表現または一般表現に分類し直す第２の分類処理とをさらに有することを特徴とする文字列自動分類方法。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、テキストから抽出された任意の文字列を、特定の分野で使われる専門表現と分野に関係なく使われる一般表現に分類する方法および装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】
情報処理装置で使用できるようにデータ化された文書を、自動的に翻訳する機械翻訳システムや、文書をサーチして該当するキーワードを使用した文書を検索するといったシステムでは、文書中に存在する一定の意味を持った文字列を抽出する処理が必要である。
文献１    「情報処理学会研究報告  Ｖｏｌ．９３，  Ｎｏ．６１（９３−ＮＬ−９６−１）」
文献１に開示された手法では、テキスト文書に含まれるすべての文字を先頭とするすべての長さの文字列（テキストの長さをｌとした場合、テキスト中に出現する文字ｉ（１≦ｉ≦Ｌ）を先頭とする長さｎ（１≦ｎ≦Ｌ−ｉ）の文字列。以下、ｎ−ｇｒａｍ文字列と呼ぶ）を抽出し、その出現回数をカウントすることで、処理対象となるテキスト文書から文字列を抽出している。この手法は、形態素解析を行なったり辞書を使用したりする必要がなく、統計処理だけで文字列を抽出できるという特徴がある。しかし、テキストに出現する文字列を文字数と出現回数により網羅的に抽出するため、言語として意味をなさない文字列（以下、断片的文字列と呼ぶ）が混在するという問題がある。
【０００３】
ところで、単語や句のようにひとまとまりとして認識すべき連続文字列（以下、「表現」と呼ぶ）は、テキスト中での出現頻度が高く、またその前後には様々な語が出現するという特徴がある。
文献２      情報処理学会研究報告  Ｖｏｌ．９５，  Ｎｏ．１１０（９５−ＮＬ−１１０−１１）
文献２に開示された技術では、上記特徴を利用して、任意の文字列の直前の文字の分散値と、直後の文字の分散値を計算することにより、妥当な連続文字列を抽出する手法について述べたものである。この手法では、文献１の手法で抽出された文字列から分散値の低い文字列を断片的文字列として除去することにより、意味のある文字列、すなわち「表現」だけを抽出するものである。
【０００４】
【発明が解決しようとする課題】
通常、「表現」には様々なレベル（例えば専門用語や固有名詞などの専門表現、一般用語や慣用句などの一般表現）のものがある。
しかしながら、従来の文字列抽出方法では、文書中から抽出した文字列に含まれる断片的文字列は排除され、意味のある文字列「表現」が抽出されるものの、様々なレベルの表現の文字列が混在した状態で抽出されてしまう。
従って、抽出結果を実際に利用する際には、さらにこれを用途に合わせて分類しなければならないという問題があった。
【０００５】
このような点から、本発明はテキスト文書から抽出された任意の文字列を、特定の分野で使われる専門表現と、分野に関係なく使われる一般表現に、適切に分類することができる文字列自動分類装置を提供することを目的とする  。
【０００６】
【課題を解決するための手段】
係る課題を解決するため、本発明は、自然言語で記述された複数の文書を保存する文書格納手段と、複数の文書のうち、任意の文書から文字列を抽出する文字列抽出手段と、文字列抽出手段により抽出した文字列の、抽出した文書内での重要度を文書内重要度として算出する文書内重要度計算手段と、文字列抽出手段により抽出した文字列の、複数の文書全体での重要度を文書間重要度として算出する文書間重要度計算手段と、文書内重要度と文書間重要度に基き抽出した文字列の重要度を文字列重要度として算出する文字列重要度計算手段と、文字列重要度計算手段で得られた文字列重要度に基き抽出した文字列を分類する文字列分類手段とを備え、文字列分類手段は、抽出したすべての文字列に対し、各々の文字列に付与されている文字列重要度と予め定めた閾値を比較し、この抽出したすべての文字列を特定分野に関係なく用いる一般表現または特定分野で用いる専門表現に分類する第１の分類部と、第１の分類部で専門表現に分類された文字列を分割し、この分割した文字列の各構成要素が第１の分類結果に存在する場合は、この分割した文字列の構成要素の組合せにより分割前の文字列の分類を該専門表現から一般表現を伴って用いられる専門表現である一般専門表現または一般表現に分類し直す第２の分類部とを有する文字列自動分類装置を提供する。
【０００９】
【発明の実施の形態】
以下、本発明の実施形態に係る文字列自動分類装置について、図面を用いて詳細に説明する。
（Ａ）第１の実施形態
図１は、本発明の文字列自動分類装置の第１の実施形態を示すブロック構成図であり、ワークステーションやパソコン等の情報処理装置上で実現されるものである。
【００１０】
図１において、文字列自動分類装置は、入出力装置１と、処理装置２と、記憶装置３を有する。入出力装置１は、テキストの入力、抽出結果の表示などを行なう機能を有する。処理装置２は、連続文字列を抽出し、その結果を分類するための各種処理を実行する機能を有する。記憶装置３は、入力されたテキストや各段階の処理結果を保存する機能を有する。
【００１１】
更に、入出力装置１は、入力部１１と出力部１２を有する。入力部１１はデータとなるテキスト文書を入力する機能を有し、例えばキーボード等から構成される。出力部１２は抽出した文字列等の表示を行う機能を有し、例えばディスプレイやプリンタ等で構成される。
【００１２】
処理装置２は、文字列抽出部２１と重要度計算部２２と文字列分類部２３を有する。文字列抽出部２１は、後述する文書ファイルを読み込み、その文書ファイルに含まれる任意のｎ−ｇｒａｍ文字列を抽出する。この抽出方法は、例えば、文献１に示した文字列抽出方法を用いる。また、抽出結果に対して、文献２のような断片的文字列を除去する処理を行ってもよい。
なお、従来技術で記載した方法にかかわらず、単語や句、節の様な文字列が抽出できる方法ならよい。
【００１３】
重要度計算部２２は、文字列抽出部２１で抽出したｎ−ｇｒａｍ文字列の文書内および文書間の重要度を計算し、この２つの重要度から文字列に重み付けをした最終的な文字列の重要度（以下、文字列重要度と呼ぶ）を求めるものである。文字列分類部２３は、重要度計算部２２で抽出した文字列毎に付与された重要度に基いて、特定分野で利用される専門表現、または、分野に関係なく通常の文書中に多く利用される一般表現に分類するものである。重要度計算部２２および文字列分類部２３については、詳細を後述する。
【００１４】
記憶装置３は、文書ファイル３１と文書内重要度テーブル３２と文書間重要度テーブル３３とキーワードテーブル３４とバッファ３５を有する。
文書ファイル３１は、入力部１２から入力されたデータとなるテキスト文書を文書ファイルとして保存するものである。本実施の形態では、文書ファイル３１は複数個存在し、文書ファイル３１の記載分野（内容）は限定されず、文書ファイル毎に異なる分野のものであってもよい。
【００１５】
図２に文書内重要度テーブル３２の例を示す。文書内重要度テーブル３２は、文字列抽出部２１によって文書ファイル３１から生成されたｎ−ｇｒａｍ文字列を格納する文字列格納部と、  文字列の文書内の重要度を格納する文書内重要度格納部と、  その文字列の文書内での重要度と、文書内での文字列の重要度に文書間での文字列の重要度を加味した重みつき重要度を格納する文字列重要度格納部を有する。
【００１６】
なお、文書内重要度格納テーブル３２は、複数の文書ファイル３１毎に対応している。
図３に文書間重要度テーブル３３の例を示す。文書間重要度テーブル３３は、文字列抽出部２１によって文書ファイル３１から生成されたｎ−ｇｒａｍ文字列を格納する文字列格納部と、複数の文書ファイル３１の内の１つの文書ファイル３１において抽出されたｎ−ｇｒａｍ文字列が、その他の文書ファイル３１に出現する数を格納する出現文書数格納部と、複数の文書ファイル３１における文字列の重要度を格納する文書間重要度格納部を有する。本実施形態では、１つのテーブルで構成している。
【００１７】
なお、文書間重要度格納テーブル３３は、複数の文書ファイル３１毎に生成された複数の文書内重要度格納テーブル３２に格納されている文字列から作成されるものである。
【００１８】
キーワードテーブル３４は、文字列分類部２３によって文書ファイル３１内で重要と判断され抽出された文字列（キーワード）を格納する。
図４にキーワードテーブル３４の例を示す。キーワードテーブル３４は、抽出された文字列を格納する文字列格納部と、文書内重要度テーブル３２の文字列重要度格納部に格納されている文字列分類部２３によって文書ファイル３１内で重要と判断され抽出された文字列（キーワード）を格納する重要度格納部を有する。なお、キーワードテーブル３４は、複数の文書ファイル３１毎  に対応している。
【００１９】
バッファ３５は、各処理の過程で得られる値や途中結果など格納する。
【００２０】
ここで、重要度計算部２２について詳細に説明する。
図５は、重要度計算部２２の機能を示す構成図である。
重要度計算部２２は、さらに、文書内重要度計算部２２１と文書間重要度計算部２２２と文字列重要度計算部２２３を有するものである。それぞれ、文書内重要度テーブル３２と文書間重要度テーブル３３と関連して処理を行う。
【００２１】
文書内重要度計算部２２１は、記憶装置２に格納された複数の文書ファイル３１から１つの文書ファイル３１を読み出し、その文書ファイル３１から抽出したｎ−ｇｒａｍ    文字列のその文書ファイル３１における文書内重要度を計算する。文書内重要度には、例えば、ある文字列が文書ファイル３１に出現する出現頻度を用いる。計算した文書内重要度は文書内重要度テーブル３２の文書内重要度格納部に格納する。この文書内重要度の計算処理をすべての文書ファイル３１に対して繰り返し行う。
【００２２】
出現頻度は、文献１および２の方法でｎ−ｇｒａｍ文字列を抽出する際に同時に求めることができる。
【００２３】
文書間重要度計算部２２２は、抽出したｎ−ｇｒａｍ文字列の、複数ある文書ファイル３１全体における重要度を求めるものである。
まず、文書ファイル３１に対応する文書内重要度テーブル３２から、１レコードづつ読み込みｎ−ｇｒａｍ文字列が、幾つの文書ファイル３１に出現する文字列であるかを計数する。この計数は、複数個の文書ファイル３１に対応する文書内重要度テーブル３２それぞれに対し行い、ある文字列が出現する文書ファイル３１の累計を出現文書数とする。出現文書数が多い時はその文字列が特定の文書ファイル３１にかかわらず多く出現する文字列であることがわかり、逆に出現文書数が少ないときは、特定の文書ファイルにしか出現しない文字列であることがわかる。
【００２４】
求めた出現文書数は、文書間重要度テーブル３３の出現文書数格納部に格納する。
さらに、各文字列の文書間重要度を計算する。ここでは、ある文字列ｋを含む文書ファイル３１が少ないほど文書間の重要度が大きな値をとるようにする。この値は、例えば、ｉｎｖｅｒｓｅ  ｄｏｃｕｍｅｎｔ  ｆｒｅｑｕｅｎｃｙを用いる。ｉｎｖｅｒｓｅ  ｄｏｃｕｍｅｎｔ  ｆｒｅｑｕｅｎｃｙとは、ある文字列を含む文書の数の逆数に、全体の文書数を掛けたものである。文字列ｋのｉｎｖｅｒｓｅ  ｄｏｃｕｍｅｎｔ  ｆｒｅｑｕｅｎｃｙをｉｄｆｋとし、文書ファイル数をＮ、抽出した文字列を含む文書ファイル３１の数（出現文書数）をｎｋとすると、次の式で求められる。
【００２５】
（式１）ｉｄｆｋ＝ｌｏｇ（Ｎ／ｎｋ）ここで、ｉｄｆｋはｎｋ＝１のとき最大値をとり、ｎｋ＝Ｎのとき最小値（＝０）をとり、文字列ｋを含む文書ファイル３１の数によって変化する。文書間重要度は、文字列ｋを含む文書ファイル３１が多いほど小さな値をとる。逆に、文字列ｋが少ない文書ファイル３１にしか含まれない場合は大きな値をとる。
【００２６】
この文書間重要度の計算処理を文書間重要度テーブル３３の文字列格納部に格納されているすべてのｎ−ｇｒａｍ  文字列に対して繰り返し行う。
求めた文書間重要度は、文書間重要度テーブル３３の文書間重要度格納部に格納する。
【００２７】
文字列重要度計算部２２３は、文書内重要度テーブル３２から文書内重要度を、文書間重要度テーブル３３から文書間重要度をそれぞれ読み出し、文字列の文書内での重要度を文書間の重要度によって重み付けされた、文字列の重要度の計算を行う。ここでは、特定の文書ファイル３１での出現頻度は高いが、それ以外の文書ファイル３１ではほとんど出現しない文字列、すなわち特定分野に関連する文字列の重要度が高くなるように設定し、逆に特定の文書ファイル３１に関係なく、多くの文書ファイル３１に出現する、すなわち特定分野に関係なく出現する文字列の値が低くなるように設定する。算出方法は、例えば、文書内重要度と文書間重要度の積を用いる。
【００２８】
ここで、文書ファイルｉ３１（１≦ｉ≦Ｎ）から抽出した文字列ｋの文字列重要度をＷｉｋとする。文字列ｋの文書ファイルｉ３１における出現頻度を表す文書内重要度をｔｆｉｋとし、文字列ｋの文書間における重要度を表す文書間重要度をｉｄｆｋとすると、次の式２で求められる。（式２）Ｗｉｋ＝ｔｆｉｋ×ｉｄｆｋ文字列重要度は、文字列ｋが少ない文書ファイルにしか出現しないためｉｄｆｋの値が高く、かつ、文字列ｋが抽出された文書ファイル内での出現頻度が高いため、ｔｆｉｋの値が高い場合に、高い値を得る。
【００２９】
文字列重要度が高い値を得た場合に、文字列ｋがその文書ファイル内において重要なキーワードであると判断する。求めた、文字列重要度は、文書内重要度テーブル３３の文字列重要度格納部に格納する。この文字列の重要度の計算処理を、文書内重要度テーブル３２のすべての文字列に対して繰り返して行う。
【００３０】
次に、文字列分類部２３について詳細に説明する。
文字列分類部２３は、文書内重要度テーブル３２から１レコードづつ読み込み、文字列重要度格納部に格納されている文字列の重要度に基き、文字列を専門表現と一般表現の２つに分類し、専門表現のみを抽出する。
【００３１】
分類方法は、例えば、予め閾値を定めておき、その閾値と比較することで行う。ここで、閾値をＴとし、文字列の重要度が閾値Ｔより大きい場合にその文字列は重要度が高いと判断する。閾値と比較が終了し、重要だと判断された文字列は、文字列とその文字列の重要度とともに、キーワードテーブル３４に格納する。この分類処理を、すべての文書内重要度テーブル３２に対して繰り返しておこない、文書ファイル３１内で重要である文字列として分類する。
【００３２】
図６は、本発明の文字列自動抽出装置の動作を示すフローチャートである。
ここで、入力部１１からデータとなるテキスト文書を文書ファイルとして、記憶部３の文書ファイル３１に入力し、複数の文書ファイル３１が格納されているものとする。また、文書ファイル３１の総数は予めわかっているものとする。
【００３３】
まず、文字列抽出部２１は、文書ファイル３１から複数存在する文書ファイル中から１つの文書ファイルを読み込み（ステップ１）、読み込んだ文書ファイルからｎ−ｇｒａｍ文字列を抽出し、文書内重要度テーブル３２の文字列格納部に格納する。（ステップ２）。
【００３４】
抽出したｎ−ｇｒａｍ文字列がその文書ファイル中に出現する頻度を求め、文書内重要度テーブル３２の文書内重要度格納部に格納する。（ステップ３）。
ここで、文字列抽出が未処理である文書ファイル３１が存在するかを判断する。未処理の文書ファイル３１が存在する場合はステップ１の処理に戻り、最後の文書ファイル３１であるときには次のステップ４の処理に進む（ステップ４）。
【００３５】
次に文字列毎に求めた文書内重要度を用いて、文字列の文書間重要度を求める。
ステップ３までの処理過程で生成したすべての文書内重要度テーブル３２を参照し、各文字列の文書間重要度を計算して文書間重要度テーブル３３に格納する（ステップ５）。
【００３６】
次に、文書内重要度と文書間重要度を用いて、抽出したｎ−ｇｒａｍ文字列に重み付けをした文字列の重要度を計算し、文書内重要度テーブル３３の文字列重要度格納部に格納する。（ステップ６）。
最後に、重み付けされた文字列の重要度と予め設定した閾値とを比較して文字列の分類を行う（ステップ７）。
【００３７】
ここで、文書間重要度の処理を行うステップ５について図７のフローチャートを用いて詳細に説明する。
まず、文書内重要度テーブル３２から１レコード読み込む（ステップ５１）。読み込んだ文字列が文書間重要度テーブル３３の文字列格納部にすでに格納されているかを判断し、格納されている場合はステップ５４に進む。
【００３８】
格納されていない場合は、ステップ５３に進み、文字列重要度テーブル３３の文字列格納部に文字列を格納した後、ステップ５４に処理を進める（ステップ５２、５３）。ステップ５４において、その文字列の出現文書数を１増加する（ステップ５４）。対象となっている文書内重要度テーブル３２に未処理のレコードが在るかを判断し、まだ未処理のレコードがあればステップ５１に戻り、無ければステップ５６に進む（ステップ５５）。
【００３９】
次に、ステップ５５までの処理をすべての文書内重要度テーブルに実行したかを判断する。まだ未処理の文書内重要度テーブル３２がある場合は、ステップ５７に進み、未処理の文書内重要度テーブル３２が無い場合はステップ５８に処理に進める（ステップ５６）。未処理の文書内重要度テーブル３２がある場合は次の文書内重要度テーブル３２に処理を移し、すべての文書内重要度テーブル３２に対してステップ５１からステップ５５の処理を行う（ステップ５７）。
【００４０】
次に、文書間重要度テーブル３３から１レコード読み込む（ステップ５８）。出現文書数と文書ファイル総数を用いて文書間での文字列の重要度を計算し、（ステップ５９）求めた文書間重要度を文書間重要度テーブル３３の文書間重要度格納部に格納する（ステップ５１１）。次に、文書間重要度テーブル３３に存在するすべてのレコードに処理を実行したかを判断する。まだ未処理のレコードがある場合は、ステップ５８に進み、未処理のレコードが無い場合は処理を終了する（ステップ５１２）。
【００４１】
次に、文字列重要度の処理を行うステップ６について、図８のフローチャートを用いて詳細に説明する。
【００４２】
まず、文書内重要度テーブル３２から１レコード読み込む（ステップ６１）。読み込んだ文字列に該当する文書間重要度を文書間重要度テーブル３３から参照し、重み付けした文字列の重要度を計算し（ステップ６２）、求めた文字列重要度を現在処理の対象となっている文書内重要度格納テーブル３２の文字列重要度格納部に格納する（ステップ６３）。
【００４３】
ここで、対象となっている文書内重要度テーブル３２に未処理のレコードが在るかを判断し、まだ未処理のレコードがあればステップ６１に戻り処理を続け、無ければステップ６５に進む（ステップ６４）。次にステップ６４までの処理をすべての文書内重要度テーブル３２に実行し、重み付けした文字列重要度を算出したかを判断する。
【００４４】
まだ未処理の文書内重要度テーブル３２がある場合はステップ６６に進み、未処理の文書内重要度テーブル３２が無い場合は、図６のステップ７に進む（ステップ６５）。未処理の文書内重要度テーブル３２がある場合は次の文書内重要度テーブル３２に処理を移しすべての文書内重要度テーブル３２に対してステップ６１からステップ６５の処理を行う（ステップ６６）。
【００４５】
次に、重み付けされた文字列の分類処理を行うステップ７について、図９のフローチャートを用いて詳細に説明する。
【００４６】
まず、文書内重要度テーブルから１レコード読み込む（ステップ７１）。読み込んだ文字列重要度と予め設定した閾値との比較を行い、文字列重要度が閾値より大きければステップ７３に進み、閾値より小さければステップ７４に進む（ステップ７２）。閾値より大きいと判断された文字列重要度と、その文字列重要度に対応する文字列を、対象となっている文書内重要度テーブル３２に対応する、キーワードテーブル３４の重要度格納部と文字列格納部にそれぞれ格納する。
【００４７】
ここで、対象となっている文書内重要度テーブル３２に未処理のレコードが在るかを判断し、まだ未処理のレコードがあればステップ７１に戻り処理を続け、無ければステップ７５に進む（ステップ７４）。次にステップ７４までの処理をすべての文書内重要度テーブル３２に実行し、文字列の分類を行ったかを判断する。
【００４８】
まだ未処理の文書内重要度テーブル３２がある場合はステップ７６に進み、未処理の文書内重要度テーブル３２が無い場合は処理を終了する。未処理の文書内重要度テーブル３２がある場合は次の文書内重要度テーブル３２に処理を移しすべての文書内重要度テーブル３２に対してステップ７１からステップ７５の処理を行う（ステップ７６）。
【００４９】
次に、実際の事例と図６から図９のフローチャートを用いて、本発明の処理過程を具体的に説明する。
【００５０】
記憶装置３にはＮ個の文書ファイル３１が格納されているものとする。
図１０は文書内重要度テーブル３２の例である。
【００５１】
まず、文書ファイルｉ３１（１≧ｉ≧Ｎ）の内容を読み込み、ｎ−ｇｒａｍ文字列を抽出し、抽出した文字列の文書ファイルｉ３１中における出現頻度を求め、それぞれ対応する文書内重要度テーブル３２に格納する（図６のステップ１、２、３）。
【００５２】
図１０に抽出した文字列と出現頻度（文書内重要度）を格納した文書内重要度テーブル３２を示す。図６のステップ１、２、３の処理をＮ個の文書ファイルｉ３１に対して各々行う。この処理の終了後は、文書ファイルｉ３１（１≦ｉ≦Ｎ）に対応して、文書内重要度テーブルｉ３２（１≦ｉ≦Ｎ）が作成される。
【００５３】
次に、各文字列の文書間の重要度を計算し、これを文書間重要度テーブル３３に格納する。図１１に文書間重要度テーブルの例を示す。ここで、図１０の文書内重要度テーブルｉ３２を処理対象とし、読み込んだ文字列ｋ＝“での“が、その他の文書内重要度テーブル３２にが存在するかを判断する。存在する場合は他の文書での出現数としてカウントして合計値を文書間重要度テーブルｉ３３の出現文書数格納部に格納する。ここでは、他文書での出現数ｎｋ＝４３であったとする。（図７ステップ５１〜５７）。
【００５４】
次に文書間重要度を求める。文書ファイル３１の数Ｎ＝５０、文字列ｋ＝“での“、出現文書数ｎｋ＝４３を式（１）に従って、文書ファイルｉ３１における文字列ｋの文書間重要度ｉｄｆｋ＝ｌｏｇ（５０／４３）＝０．１５を求め、文書間重要度格納部に０．１５を格納する（図７ステップ５８〜５１１）。図１１に図１０に示した文書内重要度テーブル３２に文書間重要度計算を実行した後の文書間重要度テーブル３３の内容を示す。
【００５５】
次に、ｎ−ｇｒａｍ文字列に重み付けした文字列重要度を求める。図１０の文書内重要度テーブルｉ３１から文字列ｋ＝“での”の文書内重要度ｔｆｉｋ＝１１を読み込む。また、図１１の文書間重要度テーブル３３から文字列ｋ＝“での”の文書間重要度ｉｄｆｋ＝０．１５を読み込む。式（２）に従って、文書ファイルｉ３１における文字列ｋの重要度Ｗｉｋ＝１１×０．１５＝１．６５を求め、得られた値を文書内重要度テーブルｉ３１の文字列重要度格納部に格納する（図８ステップ６１から６３）。
【００５６】
この処理を、文書内重要度テーブルｉ３３のすべての文字列に対して繰り返して行う（ステップ６５、６６）。図１２に、図１０の文書内重要度テーブルｉ３２に対し、図１１の文書間重要度テーブル３３を用いて文字列に重み付けを行った後の内容を示す。図示しないが、文書内重要度テーブルｉ３２以外の文書内重要度テーブル３２が存在すれば次のテーブルに移り、同様の処理を繰り返す。
【００５７】
最後に、ｎ−ｇｒａｍ文字列の分類処理を行う。
図１２の文書内重要度テーブルｉ３２から文字列ｋ＝“での”と文字列ｋ＝“での”に対応する重み付き文字列重要度Ｗｉｋ＝１．６５を読み込み、予め定めた閾値Ｔ＝１０との比較を行う。文字列の重要度が閾値Ｔより大きければキーワードとして登録するが、文字列の重要度１．６５は閾値１０よりも小さいため、キーワードテーブルｉ３４には格納されない（図９ステップ７１から７４）。
【００５８】
この処理を文書内重要度テーブルｉ３２中のすべてのレコードに対して繰り返して行う（図９ステップ７５、７６）。
【００５９】
続いて同様の処理を行うと、文字列ｋ＝“で”および“の”の文字列重要度Ｗｉｋは０であり、閾値１０より小さいためキーワードとして登録されない。これに対して、文字列ｋ＝“ネットワーク”の文字列重要度Ｗｉｋは３９．３３であり、閾値１０より大きいので、文字列“ネットワーク”と文字列重要度をキーワードテーブルｉ３４に格納する。
【００６０】
図１３に、図１２の文書内重要度テーブルｉ３２に対し、閾値Ｔ＝１０として分類処理を行った後の内容を示す。
以上の処理を複数の文書ファイル（１〜Ｎ）に対して行う、この結果、すべての文書ファイル３１に対して、対応するキーワード３４が作成される。
【００６１】
＜第１の実施形態の効果＞
本発明の第１の実施形態によれば、テキストから抽出したｎ−ｇｒａｍ文字列を専門表現と一般表現に分類することができる。文書内での重要度のみで判断するのではなく、文書間の重要度を加味することにより、各文書における専門表現と一般表現を相対的に分類することができる。つまり、文書内での出現頻度が少ない文字列であっても専門性が高いと判断されれば（特定の文書にしか出現しなければ）専門表現としての値が高くなり、キーワードとして登録することができる。
【００６２】
また、用意された文書ファイルの内容に応じて、適切な分類が行うことができる。例えば、第１の実施形態において“ネットワーク”という文字列は、少ない文書ファイルにしか出現しないため文書中での専門性が高いと判断でき専門表現として分類できる。しかし、文書ファイルがすべてネットワーク関連の論文等であった場合は文字列“ネットワーク”の重要度は低くなり抽出されなくなる。この特徴は、キーワード検索装置で利用するキーワードを抽出する際等に有効である。
【００６３】
（Ｂ）第２の実施形態
図１４は、本発明の文字列自動分類装置の第２の実施形態を示すブロック構成図である。第２の実施形態において第１の実施形態と同様の機能を備えるブロックには同一の番号を付与し、第２の実施形態において第１の実施形態と異なるブロックについてのみ詳細に説明する。
【００６４】
処理装置２は第１の実施形態での文字列分類部２３に代わり、文字列複数分類部２４を備える。
【００６５】
文字列複数分類部２４は抽出したｎ−ｇｒａｍ文字列を、重要度計算部２２で文字列毎に付与された重要度に基いて、専門表現、一般表現、または一般表現と専門表現の組合わせの３種類に分類するものである。
【００６６】
まず、文書内重要度テーブル３２から１レコードづつ読み込み、文字列重要度格納部に格納されている文字列の重要度に基き文字列を分類する。
【００６７】
分類方法は、例えば、予め閾値を定めておき、その閾値と比較することで行う。ここで、閾値をＴとした場合、文字列の重要度が閾値Ｔより大きい場合にその文字列は重要度が高いと判断して、専門表現を表す分類コード（ＤＣ＝ｄｏｍａｉｎ  ｄｅｐｅｎｄｅｎｔ  ｃｏｌｌｏｃａｔｉｏｎ、以下、専門表現ＤＣ）を付与し、閾値Ｔより小さい場合は、一般表現を表す分類コード（ＧＣ＝ｇｅｎｅｒａｌ  ｃｏｌｌｏｃａｔｉｏｎ、以下、一般表現ＧＣ）を付与する。
【００６８】
この処理ですべての文字列に専門表現ＤＣまたは一般表現ＧＣのいずれかの分類コードを付与した後、この分類コードに基き、更に文字の並び方を考慮して分類コードを再付与する。ここで、専門表現ＤＣと一般表現ＧＣの他に、この２つの表現を組合わせた表現である場合、組合わせを表す分類コード（ＣＧＤ＝ｃｏｍｂｉｎａｔｉｏｎ  ｏｆ  ｇｅｎｅｒａｌ  ａｎｄ  ｄｏｍａｉｎ  ｄｅｐｅｎｄｅｎｔ  ｃｏｌｌｏｃａｔｉｏｎ、以下、一般・専門表現ＣＧＤ）を付与する。
【００６９】
分類コードの付与処理が終了した後、文字列とその文字列の分類コードを文字列分類テーブル３６に格納する。この分類コードの付与処理を、すべての文書内重要度テーブル３２に対して繰り返しおこない、文書ファイル３１内の文字列を分類する。
【００７０】
なお、一般・専門表現ＣＧＤは、２つの表現の組合わせ順に関係なく、専門表現ＤＣ・一般表現ＧＣの順、または一般表現ＧＣ・専門表現ＤＣの順でも一般・専門表現ＣＧＤを構成するものとする。また、専門表現ＤＣと一般表現・専門表現ＣＧＤの組み合せと、一般表現ＧＣと一般表現・専門表現ＣＧＤの組み合せの場合も、一般・専門表現ＣＧＤを構成する。この場合も、２つの表現の順序は問わない。
【００７１】
記憶装置３は第１の実施形態でのキーワードテーブル３４に代わり、文字列分類テーブル３６を備える。
【００７２】
文字列分類テーブル３６は、文字列複数分類部２４によって文書ファイル３１内で重要と判断され抽出された文字列（キーワード）と、文字列ごとに付与した分類コードを格納する。
【００７３】
図１６に文字列分類テーブル３６の例を示す。文字列分類テーブル３６は、抽出された文字列を格納する文字列格納部と、文字列複数分類部２４によって文字列に付与された分類コードを格納する分類コード格納部を有する。なお、文字列分類テーブル３６は、複数の文書ファイル毎に対応している。
【００７４】
次に、第２の実施形態の特徴である文字列複数分類処理についてフローチャートを用いて説明する。本発明における文字列複数分類処理以外の処理は、第１の実施形態と同様である。
【００７５】
図１５は、文字列複数分類部の動作を示すフローチャートである。
図１５のステップ７２０等に記載されている記号“＋”は文字列の要素の組み合せを表すものである。例えば、“ＧＣ＋ＤＣ”は一般表現の要素である文字列と専門表現の要素である文字列のと組み合せであることを表す。また、分類コードの並び順は関係がない。例えば、“ＧＣ＋ＣＧＤ”と記載した場合は、“ＣＧＤ＋ＧＣ”の並び順も含むものとする。
【００７６】
まず、文書内重要度テーブル３２から１レコード読み込む（ステップ７１１）。読み込んだ文字列重要度と予め設定した閾値との比較を行い、文字列重要度が閾値より大きければステップ７１３に進み、閾値より小さければステップ７１４に進む（ステップ７１２）。閾値より大きいと判断された場合は、その文字列に専門表現ＤＣを付与する（ステップ７１３）。
【００７７】
閾値より小さいと判断された場合は、その文字列に一般表現ＧＣを付与し、ステップ７１５に進む（ステップ７１４）。分類コードが付与された文字列とその分類コードを、文字列を読み込んだ文書内重要度テーブル３２に対応する文字列分類テーブル３６の文字列格納部と分類コード格納部にそれぞれ格納する（ステップ７１５）。
【００７８】
ここで、対象となっている文書内重要度テーブル３２に未処理のレコードが在るかを判断し、まだ未処理のレコードがあればステップ７１１に戻り、ステップ７１１からステップ７１５の処理を繰り返し、文書内重要度テーブル３２のすべての文字列に対して専門表現ＤＣまたは一般表現ＧＣのいずれかの分類コードを付与する。未処理のレコードが無ければステップ７１７に進む（ステップ７１６）。ステップ７１７ではフラグを０にセットする（ステップ７１７）。
【００７９】
次に、文字列分類テーブル３６から１レコード読み込む（ステップ７１８）。読み込んだレコードの文字列の要素が、「一般表現ＧＣ」または「一般・専門ＣＧＤ」であるかを判断する。２つの表現のいずれかに該当する場合はステップ７２５に進み、該当しない場合はステップ７２０に進む（ステップ７１９）。
【００８０】
次に、文字列の要素が「一般表現ＧＣと一般表現ＧＣの組合わせ」であるかを判断する。この組合わせに該当する場合はステップ７２１へ進み、該当しない場合はステップ７２２へ進む（ステップ７２０）。この組合わせに該当する場合は、文字列に一般表現ＧＣを付与し（ステップ７２１）、文字列分類テーブル３６の分類コード格納部に格納されている分類コードを一般表現ＧＣに置き換え（ステップ７２９）、フラグを１にして（ステップ７２４）処理をステップ７２５に進める。
【００８１】
更に、文字列の要素が「一般表現ＧＣと専門表現ＤＣの組合わせ」または「一般表現ＧＣと一般・専門表現ＣＧＤの組合わせ」もしくは「専門表現ＤＣと一般・専門表現ＣＧＤの組合わせ」であるか判断する。この３つの表現のいずれかに該当する場合はステップ７２３に進み、該当しない場合はステップ７２５に進む（ステップ７２２）。
【００８２】
この３つの表現に該当す場合は、文字列に一般・専門表現ＣＧＤを付与し（ステップ７２３）、文字列分類テーブル３６の分類コード格納部に格納されている分類コードを一般・専門表現ＣＧＤに置換へ、（ステップ７２９）、フラグを１にして（ステップ７２４）処理をステップ７２５に進める。
【００８３】
ここで、対象となっている文書内重要度テーブル３２に未処理のレコードが在るかを判断し、まだ未処理のレコードがあればステップ７１８に戻り、ステップ７１８からステップ７２５の処理を繰り返し、文書内重要度テーブル３２のすべての文字列に対して専門表現ＤＣまたは一般表現ＧＣもしくは一般・専門表現ＣＧＤのいずれかの分類コードを付与する。未処理のレコードが無ければステップ７２６に進む（ステップ７２５）。ステップ７２６ではフラグを０にセットする（ステップ７２６）。
【００８４】
次にステップ７２６までの処理をすべての文書内重要度テーブル３２に実行し、文字列の分類を行ったかを判断する。まだ未処理の文書内重要度テーブル３２がある場合はステップ７２８に進み、未処理の文書内重要度テーブル３２が無い場合は、処理を終了する（ステップ７２７）。
【００８５】
未処理の文書内重要度テーブル３２がある場合は次の文書内重要度テーブル３２に処理を移しすべての文書内重要度テーブル３２に対してステップ７１１からステップ７２７の処理を行う（ステップ７６）。
【００８６】
ここで、文字列が２つの要素の組み合せであるかの判断方法について説明する。
まず、ステップ７１１からステップ７１７までの処理を実行し、文字列にＤＣまたはＧＣのいずれかの分類コードが付与され文字列分類テーブル３６に格納されているものとする。
【００８７】
文字列を２つの要素に分割するには、文字列の区切り位置を１つづつずらして、各々の文字列が文字列分類テーブル３６中に存在し、かつその文字列の分類コードが判断条件に合致したときに分類コードを付与する。図１９に、文字列“ネットワークの構築“を２つの要素に分割する方法を示す。
【００８８】
ここで、文字列“ネットワーク”には専門表現ＤＣが、文字列“ネットワークの”には一般・専門表現ＣＧＤが、文字列“構築”には専門表現ＤＣが付与されているものとし、２つの要素の組み合せとする判断条件は、「一般表現ＧＣと専門表現ＤＣの組み合せ」または「一般表現ＧＣと一般・専門表現ＣＧＤの組み合せ」であることとする。
【００８９】
図１９において、番号部は文字列を分割した回数を示し、文字列Ａ部および文字列Ｂ部は２つに分割した文字列の各要素を示し、照合結果部は文字列Ａおよび文字列Ｂの両方の要素が文字列分類テーブル３６に存在するかを照合した結果を示す。
【００９０】
まず、“ネットワークの構築“の区切り位置を１文字づつずらしていくと、番号１では、文字列Ａが“ネ”で文字列Ｂが“ットワークの構築”となる。この２つの要素は文字列分類テーブル３６に存在しないので、２つの要素の組み合せでは無いと判断される。
【００９１】
次に、番号６では、文字列Ａが“ネットワーク”で文字列Ｂが“の構築”である。文字列Ａの“ネットワーク”は、文字列分類テーブル３６に存在するが、文字列Ｂの“の構築”は文字列分類テーブル３６に存在しないため、２つの要素の組み合せとはならない。
【００９２】
番号７では、文字列Ａが“ネットワークの”で文字列Ｂが“構築”である。文字列Ａと文字列Ｂの両方が文字列分類テーブル３６に存在し、かつ、各々の分類コードが一般・専門表現ＣＧＤと一般表現ＧＣである。したがって、文字列“ネットワークの構築“は、「一般表現ＧＣと一般・専門表現ＣＧＤの組み合せ」であると判断される。
【００９３】
次に、実際の事例と図１５のフローチャートを用いて、第２の実施形態における文字列複数分類処理の過程を具体的に説明する。
図６の文字列自動抽出装置の動作を示すフローチャートのステップ１からステップ５までの処理を実行し、図１２の文書内重要度テーブル３２の内容が得られているものとする。
【００９４】
また、記憶装置３にはＮ個の文書ファイル３１が格納されているものとする。図１２の文書内重要度テーブルｉ３１から文字列ｋ＝“での”と文字列ｋ＝“での”に対応する文字列重要度Ｗｉｋ＝１．６５を読み込み、予め定めた閾値Ｔ＝１０との比較を行う。文字列の重要度１．６５は閾値１０よりも小さいため、一般表現ＧＣを付与し、文字列分類テーブルｉ３６に文字列と分類コードの一般表現ＧＣを格納する。（図１５ステップ７１１から７１５）。
【００９５】
この処理を文書内重要度テーブルｉ３２中のすべてのレコードに対して繰り返して行う（図１５ステップ７１６）。    続いて同様の処理を行うと、文字列ｋ＝“で”および“の”の文字列重要度Ｗｉｋは０であり、閾値１０より小さいため、一般表現ＧＣを付与し、文字列分類テーブルｉ３６に文字列と分類コードの一般表現ＧＣを格納する（図１５ステップ７１４、７１５）。
【００９６】
これに対して、文字列ｋ＝“ネットワーク”の文字列重要度Ｗｉｋは３９．３３であり、閾値１０より大きいので、専門表現ＤＣを付与し、文字列分類テーブルｉ３６に文字列と分類コードの専門表現ＤＣを格納する（ステップ７１３、７１５）。    図１７に、図１２の文書内重要度テーブルｉ３２に対し、閾値Ｔ＝１０として文字列複数分類処理を行った後の内容を示す。
【００９７】
次に、フラグを０にセットし、文字列分類テーブルｉ３６から１レコード読み込む。１レコードめの文字列“での”の分類コードは、一般表現ＧＣであり、最後のレコードではないので処理を次のレコードに移す（図１５ステップ７１８、７１９、７２５）。続いて読み込んだ文字列ｋ＝“で”および“の”についても分類コードは、一般表現ＧＣとなる。
【００９８】
次に、文字列ｋ＝“ネットワーク”を読み込む。ここで、文字列ｋ＝“ネットワーク”は、図１５のステップ７１９、７２０、７２２に示す条件のいずれにも該当しない。また、最後のレコードでは無いので処理を次のレコードに移す（ステップ７１８、７１９、７２２、７２５）。
【００９９】
次に、文字列ｋ＝“ネットワークの”を読み込む。文字列ｋ＝“ネットワークの”は、専門表現ＤＣの“ネットワーク”と一般表現ＧＣ“の”の２つの要素で構成された文字列であるためステップ７２２の条件に該当し、分類コードとして一般・専門表現ＣＧＤを付与し、文字列分類テーブルｉ３６の分類コード格納部にすでに格納されている分類コードＤＣを一般・専門表現ＣＧＤに置き換える（ステップ７１８、７２２、７２３、７２９）。フラグが１にセットされ、最後のレコードではないので、次のレコードに処理を移す（ステップ７２４、７２５）。
【０１００】
次に、文字列ｋ＝“ネットワークの構築”を読み込む。文字列ｋ＝“ネットワークの構築”は、“ネットワークの”と“構築”の２つの要素に分割される。ここで、“ネットワークの”は先の処理で一般・専門表現ＣＧＤに分類コードが置き換えられているので、ステップ７２２の条件「一般・専門表現ＣＧＤと専門表現ＤＣの組み合せ」に該当し、分類コードとして一般・専門表現ＣＧＤを付与し、文字列分類テーブルｉ３６の分類コード格納部にすでに格納されている分類コードＤＣを一般・専門表現ＣＧＤに置き換える。
【０１０１】
文字列分類テーブルｉ３６の最後のレコードまで以上の処理を繰り返し、最後のレコードまで処理を行った後に、フラグが０であるかを判断する。この時、フラグは１となっているので処理をステップ７１７に進め、フラグを０にセットする。ステップ７１８から７２６の処理をステップ７２６の判断でフラグが０になるまで繰り返す。
【０１０２】
フラグが０の場合、文字列分類テーブル３６に格納されているすべての文字列に対して文字列複数分類処理が終了したことになる。ステップ７２７で、他に文字列分類テーブル３６があるかを判断し、すべての文字列分類テーブルｉ３６に対して処理を実行する。    図１８に、図１７の文字列分類テーブルｉ３６に対し、文字列複数分類処理を行った後の内容を示す。
【０１０３】
以上の処理を複数の文書ファイル３１（１〜Ｎ）に対して行う、この結果、すべての文書ファイル３１に対して、対応する文字列分類テーブル３６が作成される。
【０１０４】
＜第２の実施形態の効果＞
本発明の第２の実施形態によれば、第１の実施形態で得られる効果の他に、テキストから抽出したｎ−ｇｒａｍ文字列を専門表現、一般表現、専門表現と一般表現の組合わせの３つの表現に分類することができる。
【０１０５】
専門表現と一般表現を組合わせた表現に分類することで、専門用語辞書を作成する際に不要な語句を除去することが可能である。
【０１０６】
例えば、図１８の文字列分類テーブル３６から専門用語辞書を作成する場合に、一般・専門表現ＣＧＤが付与されている“ネットワークの”のような辞書に登録する必要の無い文字列を除き、専門表現ＤＣが付与されている文字列のみで専門用語辞書を作成できる。
【０１０７】
また、一般・専門表現ＣＧＤが付与される文字列は、専門用語に伴って用いられる単語を含んでおり、専門的な言い回しを表すものである。従って、一般・専門表現ＣＧＤが付与される文字列を抽出した専門表現辞書（専門的な言い回しを格納した辞書）を作成することができる。
【０１０８】
抽出した文字列が専門表現と一般表現を組合わせた表現かどうかを判断する際の文字列の分割は、１度文字列を分割した結果を利用して文字列の再分割を行う方法である。これにより、複数の表現で構成される文字列を１度に分割するよりも効率よく表現の組み合せであるかの判断が行える。
【０１０９】
この効果は特に、文字列を２つに分割するのを繰り返し行うときに生じる。例えば、図１８の文字列分類テーブル３６の文字列“ネットワークの構築”を分割するとき１度に“ネットワーク／の／構築”（／は単語の分割区切りを表す）の３つに分割して一般・専門表現であると判断するよりも効率がよい。
【０１１０】
（Ｃ）他の実施の形態
（ｃ−１）第１および第２の実施形態においては、テキストから抽出した文字列を様々なレベルの表現に分類することを特徴とするものであり、文書中からキーワードを検索する際に必要となる、キーワードの抽出や、機械翻訳などのシステムで用いる専門用語辞書の自動抽出などに適用することができる。
【０１１１】
（ｃ―２）第１および第２の実施の形態において、分類後の文字列をキーワードテーブルおよび文字列分類テーブルに格納したが、抽出した文字列の出力を行う際は、各テーブルの形式を変更して出力してもよいし、文字列の重要度の大きさや分類コードおよび文字列の類似度に基いて並び替えるなど各種変形が可能である。また、出力はキーワードテーブルや文字列分類テーブルに格納されている最終的な分類結果のみに限定せず、キーワードの分類における各処理過程の結果も任意に出力してもよい。
【０１１２】
（ｃ−３）本発明の処理にかかわらず、特定の文字列を専門表現または一般表現等に分類を固定したい場合は、その文字列の固定する分類を記憶装置に登録しておき、分類処理の前に抽出した文字列が分類を固定する文字列に該当するかを判断し、該当する場合は、登録された分類を付与する構成にしてもよい。
【０１１３】
【発明の効果】
以上のように、本発明によれば、抽出した文字列を自動的に分類する文字列自動分類装置に関し、文字列の文書内での重要度と複数の文書ファイル全体での重要度を考慮して、その文字列の重要度を決定する構成にしたことで、抽出した文字列を文書内での重要度のみで判断することなく、専門表現や一般表現に分類することができる。
【０１１４】
また、専門表現と一般表現のほかに、この２つ要素の組み合わせで構成されている文字列であることを判断することで、３つに分類することができる。
文字列が組み合わせで構成されているとの情報を得ることで、専門用語辞書を作成する際に不要な語句を除去することが可能となり、また、専門表現辞書（専門的な言い回しを格納した辞書）を作成することが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の文字列自動抽出装置の第１の実施の形態を示すブロック図である。
【図２】文書内重要度テーブルを示す図である。
【図３】文書間重要度テーブルを示す図である。
【図４】キーワードテーブルを示す図である。
【図５】重要度計算部の機能を示すブロック図である。
【図６】本発明の文字列自動抽出装置の動作を示すフローチャートである。
【図７】文書間重要度処理の動作を示すフローチャートである。
【図８】文字列重要度処理の動作を示すフローチャートである。
【図９】第１の実施の形態の文字列分類処理の動作を示すフローチャートである。
【図１０】文書内重要度テーブルに格納された途中結果例を示す図である。
【図１１】文書間重要度テーブルに格納された例を示す図である。
【図１２】文書内重要度テーブルに格納された例を示す図である。
【図１３】キーワードテーブルに格納された例を示す図である。
【図１４】本発明の文字列自動抽出装置の第２の実施の形態を示すブロック図である。
【図１５】第２の実施の形態の文字列分類処理の動作を示すフローチャートである。
【図１６】文字列分類テーブルを示す図である。
【図１７】文字列分類テーブルの途中結果例を示す図である。
【図１８】文字列分類テーブルの例を示す図である。
【図１９】文字列が２つの要素で構成されているかの判断方法を示す図である。
【符号の説明】
１・・入力装置
１１・・入力部
１２・・出力部
２・・処理装置
２１・・文字列抽出部
２２・・重要度計算部
２３・・文字列分類部
２４・・文字列複数分類部
３・・記憶装置
３１・・文書ファイル
３２・・文書内重要度テーブル
３３・・文書間重要度テーブル
３４・・キーワードテーブル
３５・・バッファ
３６・・文字列分類テーブル。
【図１】
0003609252.tif 000002
【図２】
0003609252.tif 000003
【図３】
0003609252.tif 000004
【図４】
0003609252.tif 000005
【図５】
0003609252.tif 000006
【図６】
0003609252.tif 000007
【図７】
0003609252.tif 000008
【図８】
0003609252.tif 000009
【図９】
0003609252.tif 000010
【図１０】
0003609252.tif 000011
【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
0003609252.tif 000014
【図１４】
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【図１５】
0003609252.tif 000016
【図１６】
0003609252.tif 000017
【図１７】
0003609252.tif 000018
【図１８】
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【図１９】
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