(57)【要約】【課題】  文書をカテゴリに分類し、カテゴリ毎に適切な名称を付与する技術を提供する。【解決手段】  文書処理装置２０の制御部２１は文書データを受け取ると、文書データを解析し、文字列データを抽出する。そして、抽出した文字列データに基づいて予め定められた複数の単語の各々について、文字列データ内における出現有無を判定し、その判定結果から特徴ベクトルを生成する。生成した特徴ベクトルを元にＳＶＭアルゴリズムを用いて、ユーザが指定したカテゴリ数に文書データを分類する。そして分類したカテゴリ毎に単語の頻出頻度を算出し、頻出頻度が高い単語を表示部２３に表示する。このとき、表示する単語に関連づけて格納されている単語が不揮発性記憶部２５ｂに格納されている関連単語表にあれば、その単語も並列して表示する。ユーザは表示された単語を元にカテゴリ名を選択する。制御部２１は選択された単語をカテゴリ名として決定する。【選択図】      図３
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
文書を電子化した文書データを取得する文書データ入力手段と、
前記文書データを分類するカテゴリの数を受け付けるカテゴリ数指定手段と、
前記文書データ入力手段が取得した文書データを解析し、文字列を表す文字列データを生成する文字列データ生成手段と、
前記文字列データの特徴を検出して前記文書毎の特徴ベクトルを生成する特徴ベクトル生成手段と、
前記文書データ入力手段が取得した各文書データを、前記文書毎の前記特徴ベクトルに基づいて前記カテゴリ数指定手段が受け付けたカテゴリ数となるように分類する分類手段と、
前記文字列データを構成する単語の頻出頻度を前記分類手段によって各カテゴリに分類された文書群から算出する算出手段と、
前記算出手段によって算出された頻出頻度の高い単語に基づいて前記各カテゴリ名を決定するカテゴリ名決定手段と
を具備することを特徴とする文書処理装置。
【請求項２】
文書を電子化した文書データを取得する文書データ入力手段と、
前記文書データを分類するカテゴリの数を受け付けるカテゴリ数指定手段と、
前記文書データ入力手段が取得した文書データを解析し、文字列を表す文字列データを生成する文字列データ生成手段と、
前記文字列データの特徴を検出して前記文書毎の特徴ベクトルを生成する特徴ベクトル生成手段と、
前記文書データ入力手段が取得した各文書データを、前記文書毎の前記特徴ベクトルに基づいて前記カテゴリ数指定手段が受け付けたカテゴリ数となるように分類する分類手段と、
前記文字列データを構成する単語の頻出頻度を前記分類手段によって各カテゴリに分類された文書群から算出する算出手段と、
前記算出手段によって算出された頻出頻度の高い単語を表示する表示手段と、
前記表示手段が表示した単語の選択を受け付ける選択単語受付手段と、
前記選択単語受付手段が受け付けた単語に基づいて前記各カテゴリ名を決定するカテゴリ名決定手段と
を具備することを特徴とする文書処理装置。
【請求項３】
所定の単語とこれに関連する関連単語とを対応付けて記憶する記憶手段を有し、
前記カテゴリ名決定手段は前記算出手段によって算出された頻出頻度の高い単語に対応する関連単語を前記記憶手段を参照して検出し、検出された関連単語と前記頻出頻度の高い単語の双方に基づいて前記各カテゴリ名を決定することを特徴とする請求項１記載の文書処理装置。
【請求項４】
所定の単語とこれに関連する関連単語とを対応付けて記憶する記憶手段を有し、
前記表示手段は前記算出手段によって算出された頻出頻度の高い単語に対応する関連単語を前記記憶手段を参照して検出し、検出された関連単語と前記頻出頻度の高い単語の双方を表示し、
前記選択単語受付手段は前記表示手段が表示した単語および関連単語の選択を受け付け、
前記カテゴリ名決定手段は、前記選択単語受付手段が受け付けた単語および関連単語に基づいて前記各カテゴリ名を決定することを特徴とする請求項２記載の文書処理装置。
【請求項５】
前記特徴ベクトル生成手段は、予め定められた複数の単語の各々について、前記各文書毎の文字列データ内の頻出頻度を判定し、この判定結果に基づいて前記各文書毎の特徴ベクトルを生成することを特徴とする請求項１ないし４いずれかに記載の文書処理装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、電子文書を蓄積する技術に関し、特に、電子文書の内容を元に電子文書を分類して蓄積する技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
情報の伝達や記録を行う際、紙文書が使われるが、この紙文書をキャビネット等に保存しようとすると保存するスペースが必要となる。紙文書が増大すれば、それに伴い保存するスペースを拡大しなくてはならないため、紙文書による情報の保存は場所の有効利用に欠けた。そこで、紙文書をスキャナ等によって読み取り電子化し、電子化した画像データを紙文書毎にファイル化してハードディスク等に保存することが行われている。
【０００３】
ところで、ファイル化した文書を保存する際、その文書の種類に応じて例えばディレクトリ等で分類して保存すると便利である。そのような技術として、非特許文献１及び２には、分類対象の文書の特徴を表す特徴量（以下、特徴ベクトル）を用いてサポートベクトルマシンアルゴリズム（以下、ＳＶＭアルゴリズム）に従って文書を分類する技術が開示されている。
【０００４】
また、特許文献１には、訓練データの文書から特徴ベクトルを生成し、ＳＶＭアルゴリズムにより、分類方法を学習し、その学習結果を元に分類対象となる文書を分類する技術が開示されている。
【非特許文献１】“テキスト分類−学習理論の「見本市」−”、情報処理、vol142、no.１、2001
【非特許文献２】川内貴志, 牧之内顕文, “モルフォロジ演算を用いた領域画像の分類”電子情報通信学会データ工学ワークショップ(DEWS)2005オンライン論文集, 1C-i5,(2005)
【特許文献１】特開２００１−２２７２７号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかしながら、非特許文献１及び２の技術では、同一の内容を表す文書であっても、含まれる単語が違えば、別の意味を表す文書であると認識されてしまう。また、特許文献１においては文書を分類する技術が開示されているのみで、文書が分類されたカテゴリ名を決定する技術は開示されていない。従って、文書の所在をカテゴリ名から特定することができない。
【０００６】
本発明はこのような事情に鑑みてなされたものであり、その目的は、文書をカテゴリに分類し、カテゴリ毎に適切な名称を付与する技術を提供する。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
上記課題を解決するために、本発明は、文書を電子化した文書データを取得する文書データ入力手段と、前記文書データを分類するカテゴリの数を受け付けるカテゴリ数指定手段と、前記文書データ入力手段が取得した文書データを解析し、文字列を表す文字列データを生成する文字列データ生成手段と、前記文字列データの特徴を検出して前記文書毎の特徴ベクトルを生成する特徴ベクトル生成手段と、前記文書データ入力手段が取得した各文書データを、前記文書毎の前記特徴ベクトルに基づいて前記カテゴリ数指定手段が受け付けたカテゴリ数となるように分類する分類手段と、前記文字列データを構成する単語の頻出頻度を前記分類手段によって各カテゴリに分類された文書群から算出する算出手段と、前記算出手段によって算出された頻出頻度の高い単語に基づいて前記各カテゴリ名を決定するカテゴリ名決定手段とを具備する文書処理装置を提供する。
【０００８】
この文書処理装置によれば、文書データ毎に文書データを構成する文字列データの特徴から特徴ベクトルを生成するため、その特徴ベクトルから所定のカテゴリ数に文書データを分類することができる。また、分類したカテゴリ毎に、文字列データを構成する単語の頻出頻度を算出し、頻出頻度の高い単語に基づいてカテゴリ名を決定するため、分類したカテゴリに最適なカテゴリ名を付与することができる。
【０００９】
また、本発明は、文書を電子化した文書データを取得する文書データ入力手段と、前記文書データを分類するカテゴリの数を受け付けるカテゴリ数指定手段と、前記文書データ入力手段が取得した文書データを解析し、文字列を表す文字列データを生成する文字列データ生成手段と、前記文字列データの特徴を検出して前記文書毎の特徴ベクトルを生成する特徴ベクトル生成手段と、前記文書データ入力手段が取得した各文書データを、前記各文書毎の前記特徴ベクトルに基づいて前記カテゴリ数指定手段が受け付けたカテゴリ数となるように分類する分類手段と、前記文字列データを構成する単語の頻出頻度を前記分類手段によって各カテゴリに分類された文書群から算出する算出手段と、前記算出手段によって算出された頻出頻度の高い単語を表示する表示手段と、前記表示手段が表示した単語の選択を受け付ける選択単語受付手段と、前記選択単語受付手段が受け付けた単語に基づいて前記各カテゴリ名を決定するカテゴリ名決定手段とを具備する文書処理装置を提供する。
【００１０】
この文書処理装置によれば、文書データ毎に文書データを構成する文字列データの特徴から特徴ベクトルを生成するため、その特徴ベクトルから所定のカテゴリ数に文書データを分類することができる。また、分類したカテゴリ毎に文字列データを構成する単語の頻出頻度を算出し、頻出頻度の高い単語を表示することによりユーザにカテゴリ名として適切な単語を選択させることができる。そして、ユーザによって選択された単語をカテゴリ名として決定するため、それぞれのカテゴリをユーザが所望する名前にすることができる。
【００１１】
本発明の好ましい態様においては、所定の単語とこれに関連する関連単語とを対応付けて記憶する記憶手段を有し、前記カテゴリ名決定手段は前記算出手段によって算出された頻出頻度の高い単語に対応する関連単語を前記記憶手段を参照して検出し、検出された関連単語と前記頻出頻度の高い単語の双方に基づいて前記各カテゴリ名を決定するようにしてもよい。
【００１２】
この文書処理装置によれば、カテゴリ内で頻出頻度が最も高い単語をカテゴリ名として用いるのではなく、該単語に関連する別の単語をカテゴリ名として用いる場合、それらの単語が関連づけて記憶されているため、該記憶内容を参照することにより、所定の単語をカテゴリ名として決定することができる。
【００１３】
また、本発明の好ましい態様においては、所定の単語とこれに関連する関連単語とを対応付けて記憶する記憶手段を有し、前記表示手段は前記算出手段によって算出された頻出頻度の高い単語に対応する関連単語を前記記憶手段を参照して検出し、検出された関連単語と前記頻出頻度の高い単語の双方を表示し、前記選択単語受付手段は前記表示手段が表示した単語および関連単語の選択を受け付け、前記カテゴリ名決定手段は、前記選択単語受付手段が受け付けた単語および関連単語に基づいて前記各カテゴリ名を決定するようにしてもよい。
【００１４】
この文書処理装置によれば、所定の単語とこれに関連する関連単語とが対応付けて記憶されているので、カテゴリ内で頻出頻度が最も高い単語と、その単語に対応付けて記憶されている単語を表示することができる。そのためユーザに、カテゴリ内で頻出頻度が最も高い単語と、その単語に対応付けて記憶されている単語からカテゴリ名を選択させることができる。つまり、ユーザにカテゴリ名の選択肢を与えることができる。
【００１５】
また、別の好ましい態様においては、前記特徴ベクトル生成手段は、予め定められた複数の単語の各々について、前記各文書毎の文字列データ内の頻出頻度を判定し、この判定結果に基づいて前記各文書毎の特徴ベクトルを生成するようにしてもよい。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１６】
初めに、本実施形態における文書について定義する。文書の構成にはいくつかの種類があり、１つの文書（１文書）とそれに続く１文書の区切りはそれらの文書の構成のされ方により異なる。例えば、図１（ａ）に示すように１枚の用紙上に１文書分の記載事項が納められている場合、用紙の区切りが文書の区切りになる。図１（ｂ）に示すように１文書が複数枚の用紙に亘っている場合、意味上の区切りが文書の区切りになる。図１（ｃ）に示すように１枚の用紙上に描画を含む複数の文書が構成されている場合、例えば、描画部分が文書の区切りになる。本実施形態においては、図１（ａ）に示した１枚の用紙によって１文書が構成されている文書を扱う場合について説明する。
【００１７】
図２は、本発明に係る文書処理装置の１実施形態である文書処理システム１の構成を示すブロック図である。図２の画像読取装置１０は、例えばＡＤＦ（Auto Document Feeder）などの自動給紙機構を備えたスキャナ装置であり、ユーザによってＡＤＦにセットされた紙文書を１ページずつ光学的に読み取り、読み取った画像に対応する画像データを通信線１２を介して文書処理装置２０に転送するものである。通信線１２はＬＡＮ（Local Area Network）、ＷＡＮ（Wide Area Network）、インターネットなどを用いることができるが、本実施形態においては、通信線１２としてＬＡＮを用いている。
【００１８】
文書処理装置２０は、画像読取装置１０から送られた画像データをファイル化、分類し、蓄積する。
図３は文書処理装置２０のハードウェア構成を示すブロック図である。制御部２１は、例えばＣＰＵ（Central Processing Unit）であり、各種ソフトウェアを実行することによって、文書処理装置２０の各部を中枢的に制御する。通信ＩＦ部２２は通信線１２を介して画像読取装置１０に接続されており、この通信線１２を介して画像読取装置１０から送信される画像データを受け取り、制御部２１に転送する。
【００１９】
表示部２３は、例えば液晶ディスプレイとその駆動回路であり、制御部２１から転送されたデータに応じた画像を表示する。操作部２４は、例えば、複数の操作子（図示省略）を備えたキーボードであり、それら操作子の操作内容に応じたデータを制御部２１へ出力する。
【００２０】
記憶部２５は、揮発性記憶部２５ａ、不揮発性記憶部２５ｂを含んでいる。揮発性記憶部２５ａは、例えばＲＡＭ（Random Access Memory）であり、制御部２１が各種ソフトウェアに従って作動するワークエリアとして利用される。
不揮発性記憶部２５ｂは、例えばハードディスクであり、上記画像データを文書の種類毎に異なる記憶領域（例えば、フォルダ）へ格納し蓄積する。
【００２１】
また、不揮発性記憶部２５ｂにはＯＳ（Operating System）を制御部２１に実行させるためのＯＳソフトウェア、本実施形態に係る文書処理装置２０に特有な機能を制御部２１に実現させるための文書分類ソフトウェアが格納されている。制御部２１はこの文書分類ソフトウェアを実行することにより、画像読取装置１０から転送される文書を表す画像データから文字列データを抽出し、抽出した文字列データに形態素解析などを施してその文字列を構成する単語を抽出する。そして抽出した単語を元に文書毎の特徴ベクトルを生成する。特徴ベクトルとは予め定められた複数の単語（例えば、予め定められた数十万個の単語）の各々について、抽出した文字列データ内での出現有無を判定し、単語が出現したときに１、出現しなかったときに０の値を持つ要素からなるベクトルである。例えば、上記予め定められた複数の単語が（“愛” ，“逆転” ，“国会” ，“ホームラン”）であり、文字列データの表す文字列が“最終回に逆転満塁ホームランが飛び出した”である場合には、特徴ベクトルとして（０，１，０，１）が生成される。
【００２２】
そして、この特徴ベクトルを用い、画像読取装置１０から転送された画像データを所定のカテゴリ数に分類する。本実施形態においては、上記所定のアルゴリズムとして、分類精度が高いＳＶＭアルゴリズム（非特許文献１、非特許文献２参照）を利用する。
【００２３】
また、不揮発性記憶部２５ｂには、図４に示した関連単語表が格納されている。図４に示したように、関連単語表は「単語」フィールドと、「関連単語」フィールドによって構成され、表現が異なるが、同一の意味としてユーザが用いている単語がそれぞれ関連付けて格納されている。例えば同一の意味で用いられている「連絡書」、「連確」、「連絡確認書」においては、それぞれの単語を表す画像データを制御部２１が文字認識を行う際、文字の形態が異なるため、制御部２１はこれらの単語を別のものと認識する。しかし、関連単語表によって、制御部２１はこれらの単語には関連があると認識する。なお、本実施形態においては、この関連単語表はユーザによって予め入力されているものとする。
【００２４】
次に、制御部２１が行う動作について説明する。以下では、文書処理装置２０の制御部２１は上記ＯＳソフトウェアに従って作動しており、ユーザが何らかの入力操作を行うことを待ち受けている。
【００２５】
ユーザが操作部２４を適宜操作し、上記文書分類ソフトウェアの実行を指示する旨の入力操作を行うと、制御部２１は、上記文書分類ソフトウェアを不揮発性記憶部２５ｂから読み出し、これを実行する。以下、文書分類ソフトウェアに従って制御部２１が行う動作について図面を用いて説明する。なお、以下の説明において、ユーザは１００枚の文書を５つのカテゴリに分類することを所望していることを前提とする。
【００２６】
図５は制御部２１が文書分類ソフトウェアにしたがって行う動作を示したフローチャートである。まず、制御部２１は、図６に示したカテゴリ数入力画面３０を表示部２３に表示し、ユーザにカテゴリ数を指定させる（ステップＳＡ１０）。図６に示したように、カテゴリ数入力画面３０は入力ボックス３１、「決定」ボタン３２によって構成されている。このカテゴリ数入力画面３０を視認したユーザは、操作部２４を操作し、カテゴリ数入力ボックス３１にカテゴリ数「５」を入力し、決定ボタン３２を押下することによって、所望のカテゴリ数を決定することができる。制御部２１は、上記ユーザの操作内容を表すカテゴリ数データを操作部２４から受け取り、そのカテゴリ数データに基づいて、ユーザが指定したカテゴリ数（ｎ）が「５」であることを特定し、「ｎ＝５」に設定する。
【００２７】
次に、制御部２１は、操作部２４から転送されたカテゴリ数データを揮発性記憶部２５ａに書き込んで記憶し、画像データが画像読取装置１０から送られてくることを待ち受ける。一方、ユーザが画像読取装置１０のＡＤＦに紙文書をセットし、所定の操作を行うと、紙文書の記載内容を表す画像が画像読取装置１０によって１枚ずつ読み取られ、各画像に対応する画像データが通信線１２を介して画像読取装置１０から文書処理装置２０へ順次転送される。このとき、上述のように、画像読取装置１０のＡＤＦにはユーザによって１００枚の文書がセットされているので、文書処理装置２０には、１００枚の文書の画像データが順次転送される。
【００２８】
制御部２１は、画像読取装置１０から送られた画像データを通信ＩＦ部２２を介して受け取ると（ステップＳＡ１２）、各画像データに記載されている文字列を文書単位（１枚単位）に、例えばＯＣＲ（Optical Character Recognition）などによって読み取り文字列データを抽出する（ステップＳＡ１４）。このとき制御部２１はＮＬＰ（Neuro Linguistic Programming）を用いて、読み取った文字列データが、日本語として不適切であると判断すると、適切な文字列に訂正する。つまり、例えば「連絡書」という単語が含まれる文書にＯＣＲ処理を施した場合、フォントのずれなどによって「連絡書」を「連結書」という文字列データとして抽出してしまう場合がある。そのような場合、制御部２１はこのＮＬＰによって、「連結書」として抽出した文字列データを「連絡書」に訂正する。
【００２９】
このような処理を経て抽出した文字列データに基づいて、制御部２１は、前述した特徴ベクトルを生成する（ステップＳＡ１６）。本実施形態においては画像読取装置１０から転送された１００枚の文書に対応して１００個の特徴ベクトルが生成される。
【００３０】
そして、制御部２１はステップＳＡ１６にて生成した特徴ベクトルを用い、１００個の画像データを所定のアルゴリズムに従って分類する（ステップＳＡ１８）。このとき、ステップＳＡ１０によってユーザに指示されたカテゴリ数ｎ＝５であったので、制御部２１は１００個の画像データを上記ＳＶＭアルゴリズムを用いて５つに分類する。以下では、５つに分類したカテゴリを便宜上カテゴリ１〜カテゴリ５と称して説明する。
【００３１】
次に、制御部２１は図示しないカウンタを「ｍ＝０」に設定する（ステップＳＡ２０）。そしてカテゴリ１に分類したカテゴリ内の文字列データにおいて、単語の頻出頻度を算出する（ステップＳＡ２２）。このときの算出結果が、頻出頻度が高い単語から順に「連絡書」、「申請」、「総務部」であったとする。制御部２１はこれらの単語を元に図７に示したカテゴリ名決定画面４０を表示する（ステップＳＡ２４）。本実施形態においては、カテゴリ名決定画面４０には、頻出頻度が最も高い単語から順に３つ、つまり「連絡書」、「申請」、「総務部」を表示する。また、制御部２１は表示部２３に表示する単語のそれぞれを元に、図４に示した関連単語表の「単語」フィールドを参照し、該当する単語があれば、その単語に関連して「関連単語」フィールドに格納されている単語を並列して表示するようにする。図７においては、頻出頻度が最も高かった「連絡書」に関連づけられて格納されていた「連確」、「連絡確認書」が「連絡書」と並列に表示されている。
【００３２】
このカテゴリ名決定画面４０において、ユーザは操作部２４を操作し、カーソルを移動させることにより、単語を選択する。このように制御部２１が頻出頻度の高い単語を複数表示することで、ユーザはカテゴリ毎の文字列に多く含まれる単語を把握することができる。従って、適切なカテゴリ名を決定することができる。さらに、ユーザは複数のカテゴリ名の候補を把握できるため、決定するカテゴリ名の選択肢がユーザにとって広いものとなる。なお、本実施形態においては、選択されている単語は反転表示等で示す。また、カテゴリ名決定画面４０の初期画面においては、一番目の単語を反転表示する。図７においては、「連絡書」が反転表示されている場合を示している。
【００３３】
ユーザによってカテゴリ名決定画面４０の「決定」ボタン４１が押下されると（ステップＳＡ２６；ＹＥＳ）、制御部２１は、その時点において反転表示している単語をカテゴリ名として特定する。一方「修正」ボタン４２が押下されると（ステップＳＡ２６；ＮＯ）、制御部２１は、図８に示したカテゴリ名入力画面５０を表示部２３に表示する。図８に示したように、カテゴリ名入力画面５０にはカテゴリ名入力ボックス５１が設けられている。ユーザによって操作部２４が操作され、カテゴリ名入力ボックス５１にカテゴリ名が入力されると（ステップＳＡ３０）、制御部２１は、入力された単語をカテゴリ名として特定する。
【００３４】
次に、制御部２１はカウンタを歩進して「ｍ＝ｍ＋１」とし（ステップＳＡ２８）、ｍがカテゴリ数を表すｎ以上になったかを判定する。この判定で、カウンタ値がｎ未満の場合（ステップＳＡ３２；ＮＯ）には、カテゴリ２〜５についてのカテゴリ名が特定されていないためにステップＳＡ２２以降の処理を続行し、カウンタ値がｎに達した場合（ステップＳＡ３２；ＹＥＳ）には、制御部２１は本ルーチンを終了する。
【００３５】
以上説明したように、本実施形態においては、特徴ベクトルに基づいて画像データをカテゴリに分類し、その分類したカテゴリ毎の頻出単語を元に、ユーザはカテゴリ名を決定することができる。従って、操作するユーザが異なっても、統一性のあるカテゴリ名を設定することができる。また、関連単語表によって、表現が異なるが同一の意味で用いられている単語が関連づけて格納されているので、例えば、図７に示したカテゴリ名決定画面４０において、ユーザがカテゴリ名にしたい単語が頻出度数が最も高い「連絡書」ではなく「連確」であった場合、制御部２１は「連絡書」に関連づけて「連確」を選択できるように表示するので、「連確」の文字を改めて入力する手間を省くことができる。
【００３６】
なお、本実施形態においては、カテゴリ名を決定する際、制御部２１は図７に示したカテゴリ名決定画面４０において頻出単語を表示し、ユーザに選択させる場合を示したが、カテゴリ名候補を一覧にしたテーブルを初期セット（以下初期セットテーブル）として記憶部２５に格納しておき、頻出単語を元に初期セットテーブルを検索し、該当する単語をカテゴリ名として自動的に付与するようにしてもよい。なお、該当する単語が初期セットテーブルに存在しなかった場合には、図７に示したカテゴリ名決定画面４０を表示し、ユーザに選択させるようにする。さらに、この際、制御部２１に学習機能を持たせ、ユーザに選択されたカテゴリ名と、頻出頻度が高い単語を関連づけて記憶するようにしてもよい。
【００３７】
また、上述のような初期セットテーブルは図４に示した関連単語表と別に設けてもよいし、１つにまとめて設けてもよい。１つにまとめて設ける場合、関連単語表の「関連単語」フィールドには、「単語」フィールドに格納されている単語について関連した単語がある場合は、その関連した単語を格納し、関連した単語がない場合は空白とする。このように、カテゴリ名を自動的に付与する場合には、初期セットとしてそれぞれの単語に関連する関連単語が格納された初期セットテーブルを用いることにより、会社によって書類の名称が違う場合でも、初期セットを設定し直す必要がない。つまり、Ａ社では「連絡書」と称している書類をＢ社では「連確」と称している場合でも、関連単語表を用いることにより、Ａ社用の初期セット、Ｂ社用の初期セットを設定する必要がない。従って、初期セットを設定し直す際のコストダウンを図ることができる。
【００３８】
また、本実施形態においては、特徴ベクトルの要素が単語である場合を示したが、書類の体裁を要素としてもよい。つまり画像データにレイアウト解析を施し、文字列を認識し、その認識した文字列の記載位置または文字列長から特徴ベクトルを生成する。
【００３９】
さらに本実施形態においては、ユーザによって用いられる１００枚の文書は用紙１枚を文書の区切りの単位として示したが、例えば前述の図１（ｂ）及び（ｃ）の構成を呈した文書が用いられるようにしてもよい。このとき、制御部２１は前述のレイアウト解析又は意味解析、記号による解析等によって意味上の区分を認識したり、段落の位置や図面の位置を認識したりすることで、文書の単位を区切るようにしてもよい。また、操作部２４によってユーザに文書の区切りの基準として、特定の文字や記号を入力させ、制御部２１が文書中の当該文字や記号を検出し、検出した箇所を文書の区切りとして認識してもよい。要は区切りが表されればどのような構成を呈した文書が用いられてもよい。そして制御部２１は区切り毎に１文書の範囲を特定し、図５に示した動作を行う。
【００４０】
また、本実施形態においては、文書をカテゴリに分類した後に、カテゴリ毎の単語の頻出頻度を算出したが、特徴ベクトルを生成する際に、単語の頻出頻度を算出するようにしてもよい。つまり、特徴ベクトルを生成する際は、予め定められた複数の単語に対して、文字列データ内に該当する単語の有無のみを検索するようにしたが、単語の有無を検索するとともに、単語の頻出頻度を算出するようにしてもよい。
【００４１】
また、本実施形態においては、画像読取装置１０と文書処理装置２０とをそれぞれ個別のハードウェアとして構成する場合を示したが、両者を一体のハードウェアで構成するようにしてもよい。このとき、通信線１２は、係るハードウェア内で画像読取装置１０と文書処理装置２０とを接続する内部バスとなる。
【００４２】
また、本実施形態においては、本発明に係る文書処理装置２０に特有な機能を制御部２１に実現さえるためのソフトウェアを不揮発性記憶部２５ｂに予め記憶させておく場合について説明した。しかしながら、例えばＣＤ−ＲＯＭ（Compact Disk-Read Only Memory）やＤＶＤ（Digital Versatile Disk）などのコンピュータ装置読取可能な記録媒体に、上記ソフトウェアをインストールするようにしてもよい。このようにすることで、一般的なコンピュータ装置を本発明に係る文書処理装置として機能させることが可能になる。
【図面の簡単な説明】
【００４３】
【図１】文書の構成のフォーマットを例示した図である。
【図２】本発明の実施形態に係る文書処理システムの全体構成を示すブロック図である。
【図３】文書処理装置のハードウェア構成の一例を示すブロック図である。
【図４】関連単語表を例示した図である。
【図５】文書処理装置の制御部が行う動作を示したフローチャートを示した図である。
【図６】表示部が表示するカテゴリ数入力画面を例示した図である。
【図７】表示部が表示するカテゴリ名決定画面を例示した図である。
【図８】表示部が表示するカテゴリ名入力画面を例示した図である。
【符号の説明】
【００４４】
１・・・文書検索システム、１０・・・画像読取装置、１２・・・通信線、、２０・・・文書処理装置、２１・・・制御部、２２・・・通信ＩＦ部、２３・・・表示部、２４・・・操作部、２５・・・記憶部、２５ａ・・・揮発性記憶部、２５ｂ・・・不揮発性記憶部、２６・・・バス、３０・・・カテゴリ数入力画面、４０・・・カテゴリ名決定画面、５０・・・カテゴリ名入力画面
【図１】
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【図２】
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【図３】
2006330995.tif 000005
【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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