(57)【要約】【課題】本発明は、語意分析技術を利用して、ファイルを多次元多レベルに分類して、ユーザがファイルを分類する際、柔軟に分類の次元及びレベルを拡大或いは縮小するファイル分類システム及びその分類方法を提供することを目的とする。【解決手段】本発明のファイル分類システムは、電子装置に実装され、指定されたファイルセット及び多次元多レベル分類カテゴリを取得する資料取得モジュールと、多次元多レベル分類カテゴリ中の各分類とファイルセット中のファイルとの類似度によって、該ファイルを多次元多レベルに分類するファイル分類モジュールと、全てのファイルの分類が終了した場合、表示装置に出力して、各ファイルの各次元各レベルの分類を表示する結果出力モジュールと、を備える。【選択図】図１
2014219984.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
電子装置に実装されるファイル分類システムにおいて、
指定されたファイルセット及び多次元多レベル分類カテゴリを取得する資料取得モジュールと、
多次元多レベル分類カテゴリ中の各分類とファイルセット中のファイルとの類似度によって、該ファイルを多次元多レベルに分類するファイル分類モジュールと、
全てのファイルの分類が終了した場合、表示装置に出力して、各ファイルの各次元各レベルの分類を表示する結果出力モジュールと、
を備えることを特徴とするファイル分類システム。
【請求項２】
前記ファイル分類モジュールが各ファイルを多次元多レベルに分類する方式は、
ファイルセットのコア単語と多次元多レベル分類カテゴリのコア単語を取得し、
多次元多レベルカテゴリのコア単語をコンセプト行列中のベクトルに変換させ、同時に、各ファイルは、コンセプト行列中のベクトルを取得し、
分類カテゴリベクトル及びファイルベクトルの類似度によって、各ファイルの多次元多レベル分類を行うことを特徴とする請求項１に記載のファイル分類システム。
【請求項３】
前記ファイル分類モジュールが、分類カテゴリベクトル及びファイルベクトルの類似度によって、各ファイルの多次元多レベル分類を行う方式は、
多次元多レベル分類カテゴリを、複数の一次元多レベル分類に分割し、
一次元多レベル分類カテゴリを、一次元一レベル分類カテゴリに分割し、
ファイルセット中の各ファイルのファイルベクトルを取得し、各一次元一レベルの分類カテゴリにおけるコンセプト行列中のベクトルとファイルベクトルとの類似度を計算し、
現在分類カテゴリにおけるコンセプト行列中のベクトルと現在ファイルベクトルとの類似度が予備値より大きい場合、現在ファイルを現在分類に加入させることを特徴とする請求項２に記載のファイル分類システム。
【請求項４】
現在分類カテゴリにおけるコンセプト行列中のベクトルと現在ファイルベクトルとの類似度は、現在分類カテゴリにおけるコンセプト行列中のベクトルと現在ファイルベクトルとの夾角のコサイン値であることを特徴とする請求項３に記載のファイル分類システム。
【請求項５】
前記ファイル分類モジュールは、
現在分類が副分類を備える場合、続けて各副分類カテゴリにおけるコンセプト行列中のベクトルと現在ファイルベクトルとの類似度を計算し、
現在副分類カテゴリにおけるコンセプト行列中のベクトルと現在ファイルベクトルとの類似度が予備値より大きい場合、現在ファイルに分類を更新して、現在ファイルを現在副分類に加入させることを特徴とする請求項３に記載のファイル分類システム。
【請求項６】
各ファイルの各次元各レベルの分類は、１つのファイル分類表によって出力することを特徴とする請求項１から５のいずれか１項に記載のファイル分類システム。
【請求項７】
電子装置に実装されるファイル分類方法において、
指定されたファイルセット及び多次元多レベル分類カテゴリを取得する資料取得ステップと、
多次元多レベル分類カテゴリ中の各分類とファイルセット中のファイルとの類似度によって、該ファイルを多次元多レベルに分類するファイル分類ステップと、
全てのファイルの分類が終了した場合、表示装置に出力して、各ファイルの各次元各レベルの分類を表示する結果出力ステップと、
を備えることを特徴とするファイル分類方法。
【請求項８】
前記ファイル分類ステップは、
ファイルセットのコア単語と多次元多レベル分類カテゴリのコア単語を取得するステップと、
多次元多レベルカテゴリのコア単語をコンセプト行列中のベクトルに変換させ、同時に、各ファイルは、コンセプト行列中のベクトルを取得するステップと、
分類カテゴリベクトル及びファイルベクトルの類似度によって、各ファイルの多次元多レベル分類を行うステップと、を備えることを特徴とする請求項７に記載のファイル分類方法。
【請求項９】
前記分類カテゴリベクトル及びファイルベクトルの類似度によって、各ファイルの多次元多レベル分類を行うステップは、
多次元多レベル分類カテゴリを、複数の一次元多レベル分類に分割するステップと、
一次元多レベル分類カテゴリを、一次元一レベル分類カテゴリに分割するステップと、
ファイルセット中の各ファイルのファイルベクトルを取得し、各一次元一レベルの分類カテゴリにおけるコンセプト行列中のベクトルとファイルベクトルとの類似度を計算するステップと、
現在分類カテゴリにおけるコンセプト行列中のベクトルと現在ファイルベクトルとの類似度が予備値より大きい場合、現在ファイルを現在分類に加入させるステップと、を備えることを特徴とする請求項８に記載のファイル分類方法。
【請求項１０】
現在分類カテゴリにおけるコンセプト行列中のベクトルと現在ファイルベクトルとの類似度は、現在分類カテゴリにおけるコンセプト行列中のベクトルと現在ファイルベクトルとの夾角のコサイン値であることを特徴とする請求項９に記載のファイル分類方法。
【請求項１１】
前記ファイル分類ステップは、
現在分類が副分類を備える場合、続けて各副分類カテゴリにおけるコンセプト行列中のベクトルと現在ファイルベクトルとの類似度を計算するステップと、
現在副分類カテゴリにおけるコンセプト行列中のベクトルと現在ファイルベクトルとの類似度が予備値より大きい場合、現在ファイルに分類を更新して、現在ファイルを現在副分類に加入させるステップと、を備えることを特徴とする請求項９に記載のファイル分類方法。
【請求項１２】
各ファイルの各次元各レベルの分類は、１つのファイル分類表によって出力することを特徴とする請求項７から１１のいずれか１項に記載のファイル分類方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、分類システム及びその分類方法に関し、特にファイル分類システム及びその分類方法に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
従来のファイル分類では、一次元分類方法によって分類し、例えば、技術分野或いは製品系統によって分類する。データの発展につれ、データとデータとの関係が複雑になって行き、例えば、１組の特許データは、製品系統或いは技術分野によって分類することができる。しかしながら、ユーザは、該特許における製品系統及び技術分野を同時に知ることができる二次元分類によって分類し、該特許を詳細に分析しようとする。しかし、従来の単純な一次元分類では、ファイルデータを詳細に分析することができない。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】中国特許出願公開第２０１０１０６０５１６４．９号
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
以上の問題点に鑑みて、本発明は、語意分析技術を利用して、ファイルを多次元多レベルに分類して、ユーザがファイルを分類する際、柔軟に分類の次元及びレベルを拡大或いは縮小するファイル分類システム及びその分類方法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】
【０００５】
上記の課題を解決するために、本発明のファイル分類システムは、電子装置に実装され、指定されたファイルセット及び多次元多レベル分類カテゴリを取得する資料取得モジュールと、多次元多レベル分類カテゴリ中の各分類とファイルセット中のファイルとの類似度によって、該ファイルを多次元多レベルに分類するファイル分類モジュールと、全てのファイルの分類が終了した場合、表示装置に出力して、各ファイルの各次元各レベルの分類を表示する結果出力モジュールと、を備える。
【０００６】
上記の課題を解決するために、本発明のファイル分類方法は、電子装置に実装され、指定されたファイルセット及び多次元多レベル分類カテゴリを取得する資料取得ステップと、多次元多レベル分類カテゴリ中の各分類とファイルセット中のファイルとの類似度によって、該ファイルを多次元多レベルに分類するファイル分類ステップと、全てのファイルの分類が終了した場合、表示装置に出力して、各ファイルの各次元各レベルの分類を表示する結果出力ステップと、を備える。
【発明の効果】
【０００７】
従来の技術に比べて、本発明のファイル分類システム及びその分類方法は、語意分析技術を利用してファイルを多次元多レベルに分類し、ユーザがファイルを分類する際、柔軟に分類の次元及びレベルを拡大或いは縮小することができる。
【図面の簡単な説明】
【０００８】
【図１】本発明に係るファイル分類システムの応用環境を示す図である。
【図２】本発明に係るファイル分類システムの機能モジュールを示す図である。
【図３】本発明に係るファイル分類方法の流れ図である。
【図４】図３に示したステップＳ４の副ステップの流れ図である。
【図５】二次元二レベル分類カテゴリの１つの実施例を示す図である。
【図６】図５に示した二次元二レベル分類カテゴリによって、取得されたファイル分類を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【０００９】
以下、図面に基づいて、本発明に係るファイル分類システム及びその分類方法について詳細に説明する。図１に示したように、ファイル分類システム２４は、電子装置２内に実装される。電子装置２は、データバスを介して接続された入力装置２２、記憶装置２３及びプロセッサ２５を備える。電子装置２は、パソコン、携帯電話、ＰＤＡ等である。
【００１０】
記憶装置２３は、ファイル分類システムのプログラムコード及び映像等の資料を保存する。入力装置２２は、ユーザが設置した、各種類データを入力する、例えば、キーボード、マウス等である。他の実施形態において、電子装置２は、データバスによって接続された表示装置２０を備え、表示装置２０は、ファイル分類の結果等の資料を表示する、液晶ディスプレイ、携帯電話のタッチスクリーン等の表示装置２０である。
【００１１】
本実施形態において、ファイル分類システム２４は、１つの或いは複数のモジュールに分割され、１つの或いは複数のモジュールは、記憶装置２３に保存され、且つ１つプロセッサ２５によって実行されるように設置する。他の実施形態において、複数のプロセッサによって、複数のモジュールが実行されるように設置する。例えば、図２に示したように、ファイル分類システム２４は、コア単語取得モジュール２４０、コア単語処理モジュール２４１、コンセプトベクトル取得モジュール２４２、ファイル分類モジュール２４３及び結果出力モジュール２４５を備える。本発明において、モジュールとは、特定の機能を持つプログラムセグメントであり、プログラムに比べ、電子装置２中の実行過程を描写するのに最適である。
【００１２】
図３に示したように、ファイル分類方法は、以下のステップ（Ｓ１〜Ｓ５）を備える。ステップＳ１において、コア単語取得モジュール２４０は、指定されたファイル及び多次元多レベル分類カテゴリを取得し、且つ取得したファイル及び多次元多レベル分類カテゴリのコア単語を取得する。本実施形態において、ファイルは、ユーザが入力したキーワードによって、検索されたファイル（例えば、ＬＣＤに関する特許ファイル）である。多次元多レベル分類カテゴリは、ユーザが、検索したファイルを分類するために入力した分類のキーワードであり、複数の次元分類を備え、各多次元分類は、複数のレベル分類を備える。ユーザが、ファイルを分類する際、柔軟に分類の次元及びレベルを拡大或いは縮小することができる。
【００１３】
例えば、図５に示したように、二次元二レベル分類カテゴリは、２つの次元を備え、該２つの次元は、技術分野次元及び製品系統次元である。該技術分野次元は、２つのレベル分類を備え、例えば、該２つのレベル分類は、ワイドスクリーン分類及び半透明／反射ＬＣＤ分類である。この際、各レベル分類は、複数の副分類を備える。例えば、該副分類は、ＦＦＳ（ＦｒｉｎｇｅＦｉｅｌｄ Ｓｗｉｔｃｈｉｎ、フリンジフィールドスイッチング）スクリーン副分類及びＩＰＳ（Ｉｎ−Ｐｌａｎｅ−Ｓｗｉｔｃｈｉｎｇ、水平配列型）スクリーン副分類である。
【００１４】
ファイルからコア単語を取得することについて例を挙げて説明すれば、コア単語取得モジュール２４０は、ファイル系統によって、ファイルを異なる区域に分割する。例えば、ファイル系統が特許ファイルである場合、特許ファイルを、発明の名称、要約、発明を実施するための形態、特許請求の範囲等の区域に分割する。
【００１５】
コア単語取得モジュール２４０は、各区域中のコア単語を取得し、従来のファイルデータからコア単語を取得する方法が、本発明に適用される。例えば、自然言語処理（ＮａｔｕｒａｌＬａｎｇｕａｇｅ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ、ＮＬＰ）中のターム頻度/ 文書頻度（Ｔｅｒｍ Ｆｒｅｑｕｅｎｃｙ /Ｉｎｖｅｒｓｅ Ｄｏｃｕｍｅｎｔ Ｆｒｅｑｕｅｎｃｙ）方法を利用して、コア単語を取得する。
【００１６】
更に、コア単語取得モジュール２４０は、コア単語がファイル中で出現する区域位置によって、コア単語のスコアリングを調節する。例えば、特許ファイル中の発明の名称に出現する単語のスコアリングを高スコアリングに調節する。
【００１７】
ステップＳ２において、コア単語モジュール２４１は、取得した単語組によって、検索語文書行列（ｔｅｒｍ−ｄｏｃｕｍｅｎｔ ｍａｔｒｉｘ）を構成し、次は、潜在意味解析（ＬａｔｅｎｔＳｅｍａｎｔｉｃ Ａｎａｌｙｓｉｓ、ＬＳＡ）技術を介して、検索語文書行列に、減次処理を行い、且つ１つのコンセプトマトリクス（Ｃｏｎｃｅｐｔ Ｍａｔｒｉｘ）を取得し、即ち、該コンセプトマトリクスは、減次された検索語文書行列である。
【００１８】
ステップＳ３において、コンセプトベクトル取得モジュール２４２は、多次元多レベルカテゴリのコア単語をコンセプト行列中のベクトル（以下では、分類カテゴリベクトルと呼ぶ）に変換し、同時に、各ファイルは、コンセプト行列中のベクトル（以下では、ファイルベクトルと呼ぶ）を取得する。本実施形態において、多次元多レベルカテゴリベクトル及びファイルベクトルは、それぞれコンセプトベクトル（ＣｏｎｃｅｐｔＶｅｃｔｏｒ）である。分類カテゴリベクトル及びファイルベクトルを取得する方法は、公開された特許文献を参考にし、例えば、公開日が２０１２年０７月１１日の中国の特許出願公開第２０１０１０６０５１６４．９号を参考にする。
【００１９】
ステップＳ４において、ファイル分類モジュール２４３は、分類カテゴリベクトル及びファイルベクトルの類似度によって、各ファイルの多次元多レベル分類を行う。分類カテゴリベクトル及びファイルベクトルの類似度は、多次元多レベル分類カテゴリ中の各分類とファイル中の各ファイルとの類似度を代表する。
【００２０】
詳しく説明すれば、ファイル分類モジュール２４３は、多次元多レベル分類カテゴリを、複数の一次元多レベル分類に分割する。図５に示したように、ファイル分類モジュール２４３は、二次元二レベル分類カテゴリを技術分野次元及び製品系統次元に分割する。
【００２１】
続けて、ファイル分類モジュール２４３は、一次元多レベル分類カテゴリを、一次元一レベル分類カテゴリに分割する。図５の技術分野の次元を例に挙げて説明すれば、ファイル分類モジュール２４３は、技術分野次元をワイドスクリーン分類及び半透明／反射ＬＣＤ分類の２つの一次元一レベル分類カテゴリに分割する。
【００２２】
ファイル分類モジュール２４３は、ファイルセット中の各ファイルのファイルベクトルを取得し、各一次元一レベルの分類カテゴリにおけるコンセプト行列中のベクトルとファイルベクトルとの類似度を計算する。現在（一次元一レベルに分割された）分類カテゴリにおけるコンセプト行列中のベクトルと現在（分類対象ファイルの）ファイルベクトルとの類似度が予備値（例えば、予備値は、０．８である）より大きい場合、現在（分類対象の）ファイルを現在分類に加入させる。本実施形態において、現在分類カテゴリにおけるコンセプト行列中のベクトルと現在ファイルベクトルとの類似度は、現在分類カテゴリにおけるコンセプト行列中のベクトルと現在ファイルベクトルとの夾角のコサイン値であり、夾角が小さいほど或いは夾角のコサイン値が大きいほど、該ファイルは、現在分類との関連性が高いことを表す。類似度の計算方法は、中国の特許出願公開第２０１０１０６０５１６４．９号を参考にする。
【００２３】
現在分類が副分類を備える場合、ファイル分類モジュール２４３は、続けて各副分類カテゴリにおけるコンセプト行列中のベクトルと現在ファイルベクトルとの類似度を計算する。現在副分類カテゴリにおけるコンセプト行列中のベクトルと現在ファイルベクトルとの類似度が予備値より大きい場合、現在ファイルに分類を更新して、現在ファイルを現在副分類に加入させる。例えば、図５に示したように、１つのファイルは、最初にワイドスクリーン分類に分類され、ワイドスクリーン分類は、ＦＦＳ及びＩＰＳ副分類を備える場合、該ファイルベクトルと各副分類カテゴリとにおけるコンセプト行列中のベクトルの類似度を計算する。該ファイルベクトルとある副分類カテゴリ（例えば、ＦＦＳ）とにおけるコンセプト行列中のベクトルの類似度が予備値より大きい場合、該ファイルの分類を更新し、該ファイルを正確に副分類ＦＦＳに分類する。
【００２４】
ステップＳ５において、全てのファイルの分類が終了した場合、結果出力モジュール２４５は、表示装置２０に出力して、各ファイルの各次元各レベルの分類を表示する。例えば、図６に示したように、結果出力モジュール２４５が、表示装置２０に１つのファイル分類表４０を送り、該ファイル分類表４０には、各ファイルの各次元各レベルの分類が記録されている。本実施形態において、ファイル分類表４０は、エクセル表形式或いは他の表形式であり、各ファイルは、複数の類別に分割される。例えば、ファイルＤ１は、同時にＦＦＳ分類及び反射ＬＣＤ類別に分類される。他の実施形態において、各ファイルは、１つの類別に分類され、例えば、類似度が最も高い類別に分類される。
【００２５】
ステップＳ４は、以下の副ステップ（Ｓ４０〜Ｓ４９）を備える。ステップＳ４０において、ファイル分類モジュール２４３は、ファイルセットの各ファイルのファイルベクトルを取得する。
【００２６】
ステップＳ４１において、ファイル分類モジュール２４３は、各次元の分類カテゴリを取得する。例えば、図５に示したように、第一回には、技術分野次元の分類カテゴリを取得し、第二回には、製品系統の分類カテゴリを取得する。
【００２７】
ステップＳ４２において、ファイル分類モジュール２４３は、多次元多レベル分類カテゴリを、一次元多レベル分類カテゴリに分割し、各一次元多レベル分類カテゴリを取得する。
【００２８】
ステップＳ４３において、ファイル分類モジュール２４３は、多次元多レベル分類カテゴリを、一次元一レベル分類カテゴリに分割し、且つ分類カテゴリベクトルとファイルベクトルの類似度を計算する。分類カテゴリベクトルは、分類カテゴリにおけるコンセプト行列中のベクトルである。
【００２９】
ステップＳ４４において、ファイル分類モジュール２４３は、計算された類似度が予備値より大きいかどうかを判断する。計算された類似度が予備値より小さい或いは等しい場合、ステップＳ４５に進む。計算された類似度が予備値より大きい場合、ステップＳ４６に進む。
【００３０】
ステップＳ４５において、ファイル分類モジュール２４３は、該ファイルを現在分類に加入せず、ステップＳ４８に進む。
【００３１】
ステップＳ４６において、ファイル分類モジュール２４３は、該ファイルを現在分類に加入させ、且つステップＳ４７に進む。
【００３２】
ステップＳ４７において、ファイル分類モジュール２４３は、現在分類が副分類を備えるかどうかを判断する。現在分類が副分類を備える場合、ステップＳ４３に戻り、ファイル分類モジュール２４３は、続けて各副分類カテゴリにおけるコンセプト行列中のベクトルと該ファイルベクトルとの類似度を計算する。現在分類が副分類を備えない場合、ステップＳ４８に進む。
【００３３】
ステップＳ４８において、ファイル分類モジュール２４３は、現在次元と比べていない分類があるかどうかを判断する。現在次元と比べていない分類がある場合、ステップＳ４２に戻り、ファイル分類モジュール２４３は、続けて現在次元と比べていない分類カテゴリにおけるコンセプトベクトルと該ファイルベクトルとの類似度を計算する。例えば、現在次元が技術分野であり、ワイドスクリーン分類の全ての副分類と比べて後、続けて反透明／反射ＬＣＤ分類と比べる。現在次元が全ての分類と比べた後、ステップＳ４９に進む。
【００３４】
ステップＳ４９において、ファイル分類モジュール２４３は、分類していない次元があるかどうかを判断する。分類していない次元があった場合、ステップＳ４１に戻り、ファイル分類モジュール２４３は、続けて次の次元の分類カテゴリにおけるコンセプト行列中のベクトルと該ファイルベクトルとの類似度を計算する。例えば、技術分野次元の全ての分類が終了された場合、続けて製品系統次元を分類する。全ての次元と比べた後、分類されたファイルセットを取得し、ステップが終了される。
【００３５】
他の実施形態において、コア単語取得モジュール２４０、コア単語処理モジュール２４１、コンセプトベクトル取得モジュール２４２、ファイル分類モジュール２４３及び結果出力モジュール２４５を増加或いは減少させることができ、例えば、１つの資料取得モジュールを増加して、指定されたファイルセット及び多次元多レベル分類カテゴリを取得する。また、コア単語取得モジュール２４０、コア単語処理モジュール２４１、コンセプトベクトル取得モジュール２４２、ファイル分類モジュール２４３を１つのモジュールに合併することができ、例えば、ファイル分類モジュール２４１に合併して、多次元多レベル分類カテゴリ中の各分類とファイルセット中のファイルとの類似度によって、該ファイルを多次元多レベルに分類する。
【符号の説明】
【００３６】
２  電子装置
２０  表示装置
２２  入力装置
２３  記憶装置
２４  ファイル分類システム
２５  プロセッサ
４０  ファイル分類表
２４０  コア単語取得モジュール
２４１  コア単語処理モジュール
２４２  コンセプトベクトル取得モジュール
２４３  ファイル分類モジュール
２４５  結果出力モジュール
【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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