(57)【要約】【課題】  階層化されたカテゴリにテキストを分類する場合の処理精度を高める。【解決手段】基準ベクトル生成部１では、階層化されたカテゴリ毎に、複数のサンプル文書Ａを入力し、これらの文書Ａをカテゴリ毎に編集・統合し、統合後の文書を用いてｔｆ＊ｉｄｆ値を要素とする特徴ベクトルを生成する。カテゴリ毎に生成された特徴ベクトルは、基準ベクトルとして基準ベクトルデータベース３に格納される。テキスト分類処理部２では、分類対象のテキストＦが入力されると、このテキストＦから基準ベクトルと同種の要素を有する特徴ベクトルを生成する。そして、最上位のカテゴリを起点に階層を辿りながら、階層毎に、前記特徴ベクトルに最も類似する基準ベクトルが設定されたカテゴリを選択する。最終的に下位ベクトルがなくなると、その時点での着目カテゴリを分類先として特定する。【選択図】  図１
2006251975.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
コンピュータにおいて、階層化された複数のカテゴリにテキストを分類する方法であって、
前記複数のカテゴリ毎に、そのカテゴリのためにあらかじめ用意された所定数のサンプル文書から、当該カテゴリに特徴的な単語とその出現頻度との関係を表す特徴ベクトルを設定し、設定された特徴ベクトルをメモリに登録する第１ステップと、
分類対象のテキストに含まれる複数の単語につき、それぞれそのテキストにおける出現頻度を抽出する第２ステップと、
最上位のカテゴリを最初の着目対象として設定する第３ステップと、
着目中のカテゴリより１つ下位のカテゴリについて、それぞれそのカテゴリの登録された特徴ベクトルに対する前記第２ステップの抽出結果の類似度を求めるステップＡと、前記類似度が最も高いカテゴリに着目対象を変更するステップＢとを、下位のカテゴリがなくなるまで繰り返し実行する第４ステップと、
前記第４ステップにおいて最終の着目対象となったカテゴリを、前記テキストの分類先として特定する第５ステップとを、実行することを特徴とするテキスト分類方法。
【請求項２】
前記第１のステップでは、前記特徴ベクトルの設定に先立ち、前記サンプル文書の中から特徴ベクトルの設定処理に適さないテキストを取り除き、処理後のサンプル文書を１つの文書に統合する処理を実行する請求項１に記載されたテキスト分類方法。
【請求項３】
前記第１のステップでは、同じ上位カテゴリに属するカテゴリのグループ毎に、そのグループにおいて前記特徴ベクトルに使用する単語が出現する文書数を求め、この文書数を反映した特徴ベクトルを設定する請求項１または２に記載されたテキスト分類方法。
【請求項４】
コンピュータを、階層化された複数のカテゴリにテキストを分類するテキスト分類装置として機能させるためのプログラムであって、
分類対象のテキストおよびサンプル文書の入力を受け付けるテキスト入力手段；
前記複数のカテゴリ毎に、前記テキスト入力手段から入力された所定数のサンプル文書から当該カテゴリに特徴的な単語とその出現頻度との関係を表す特徴ベクトルを設定するベクトル設定手段；
各カテゴリーにつき前記ベクトル設定手段により設定された特徴ベクトルをそれぞれ前記コンピュータのメモリに登録する登録手段；
前記テキスト入力手段から入力された分類対象のテキストに含まれる複数の単語について、それぞれ前記テキストにおける出現頻度を抽出する抽出手段；
最上位のカテゴリを最初の着目対象として設定した後、着目中のカテゴリより１つ下位のカテゴリにつき、それぞれそのカテゴリの登録された特徴ベクトルに対する前記抽出手段による抽出結果の類似度を求めるステップＡと、前記類似度が最も高いカテゴリに着目対象を変更するステップＢとを、下位のカテゴリがなくなるまで繰り返し実行する検索手段；
前記検索手段の最終の着目対象となったカテゴリを、前記テキストの分類先として特定する特定手段；
の各手段として、前記コンピュータを機能させるテキスト分類用のプログラム。
【請求項５】
前記テキスト入力手段から入力されたサンプル文書の内容を表示する表示手段；表示されたサンプル文書の一部または全てを選択する操作に応じて、その操作に対応する範囲のテキストを前記サンプル文書から抽出するテキスト抽出手段；前記テキスト抽出手段が複数のサンプル文書から抽出したテキストを１つの文書に統合して、前記ベクトル設定手段に渡すテキスト統合手段についてテキスト抽出手段；の各手段として、前記コンピュータを機能させるプログラムがさらに含まれている請求項４に記載されたテキスト分類用のプログラム。
【請求項６】
任意のテキストを、階層化された複数のカテゴリのいずれかに分類する装置であって、
分類対象のテキストおよびサンプル文書の入力を受け付けるテキスト入力手段と、
前記各カテゴリにつき、それぞれ当該カテゴリに特徴的な単語とその出現頻度との関係を表す特徴ベクトルを登録するためのメモリと、
前記複数のカテゴリ毎に、前記テキスト入力手段から入力された所定数のサンプル文書から前記特徴ベクトルを設定するベクトル設定手段と、
前記ベクトル設定手段により設定された特徴ベクトルを前記メモリに登録する登録手段と、
前記テキスト入力手段から入力された分類対象のテキストに含まれる複数の単語について、それぞれ前記テキストにおける出現頻度を抽出する抽出手段と、
最上位のカテゴリを最初の着目対象として設定した後、着目中のカテゴリより１つ下位のカテゴリにつき、それぞれそのカテゴリの登録された特徴ベクトルに対する前記抽出手段による抽出結果の類似度を求めるステップＡと、前記類似度が最も高いカテゴリに着目対象を変更するステップＢとを、下位のカテゴリがなくなるまで繰り返し実行する検索手段と、
前記検索手段の最終の着目対象となったカテゴリを、前記テキストの分類先として特定する特定手段とを、備えているテキスト分類装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
この発明は、各種の情報が記述されたテキストを、それぞれのテキストが表す情報の種毎に分類する処理を、コンピュータにより自動的に実行するための技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
コンピュータによりテキストを自動分類する方法として、ベクトル空間法が提案されている。ベクトル空間法とは、個々のテキストを特徴ベクトルにより表現し、この特徴ベクトルについて、あらかじめカテゴリ毎に作成した基準ベクトルに対する距離を求め、距離が最小の基準ベクトルに対応するカテゴリを分類先として特定する方法である。また、特徴ベクトルの算出方法については、複数の方法が提案されている。
特徴ベクトルを求める代表的な方法としてｔｆ＊ｉｄｆ法がある。このｔｆ＊ｉｄｆ法では、各種カテゴリ毎に複数の代表文書（以下、単に「文書」という。）を用意し、これらの文書に含まれる所定数の単語につき、それぞれｔｆ，ｉｄｆと呼ばれる２種類の特徴量を算出する。そして、これらの特徴量を掛け合わせた値（以下、「ｔｆ＊ｉｄｆ値」という。）により、各文書における単語の重みを表現する。さらに、文書毎に、各単語のｔｆ＊ｉｄｆ値を要素とする特徴ベクトルを設定し、これを前記した基準ベクトルとして登録する。
【０００３】
上記において、ｔｆとは、１文書内における単語の出現頻度（term frequency）である。一方、ｉｄｆとは、前記単語が出現する文書数（document frequency；ｄｆ）の逆数（１／ｄｆ）である。よって、その単語を使用する文書が少なくなるほどｉｄｆの値は大きくなる。
【０００４】
すなわち、ある文書では頻繁に使用されるが、他の文書での使用頻度が小さい単語では、ｉｄｆ値が大きくなる。また、その単語を頻繁に使用する文書では、ｔｆ値も大きくなるので、おのずとｔｆ＊ｉｄｆ値が大きくなる。一方、その単語を使用しない文書では、ｔｆ値はきわめて小さくなる（たとえばｔｆ＝０）ため、ｉｄｆ値が大きくとも、ｔｆ＊ｉｄｆ値は小さくなる。
【０００５】
このように、あるカテゴリに特徴的な単語のｔｆ＊ｉｄｆ値は、そのカテゴリに属する文書で大きな値をとるから、文書からｔｆ＊ｉｄｆ値が所定値を超える単語を抽出し、これらの単語とそのｔｆ＊ｉｄｆ値とにより、文書に特徴的な単語の種類とその出現頻度との関係を表すことができる。前記した特徴ベクトルは、この関係を表すものと考えることができる。
【０００６】
下記の特許文献１には、上記したｔｆ＊ｉｄｆ法、およびこの方法を改良したｄｆ＊ｉｃｆ法が記載されている。ｄｆ＊ｉｃｆ法は、前記特徴的な単語の種類と出現頻度との関係をカテゴリ単位で抽出するもので、カテゴリ毎に複数の文書を用意し、前記ｔｆに代えてｄｆを算出する。またｉｄｆに代えて、単語が使用されるカテゴリの数（category frequency；ｃｆ）の逆数ｉｃｆ（１／ｃｆ）を算出する。そして、各カテゴリにつき、所定数の単語のｄｆ＊ｉｃｆ値を要素とする特徴ベクトルを設定し、これらを用いて分類対象のテキストの属するカテゴリを特定する。特定の方法は、ｔｆ＊ｉｄｆ法と同様に、分類対象のテキストから抽出した特徴ベクトルを、カテゴリ毎の特徴ベクトルを照合する方法により行われる。
【０００７】
【特許文献１】特許３４８８０６３号  公報
【０００８】
つぎに、下記の特許文献２には、階層化された複数のカテゴリにテキストを分類することを前提として、カテゴリ毎に、そのカテゴリにおける文書に所定の単語が出現する確率を表すモデル（確率モデル、具体的には線形結合モデル）を登録し、これらのモデルに対する類似度によって、テキストを分類することが記載されている（特許文献２の段落［００１７］〜［００２０］参照。）。さらに、この特許文献２には、分類対象のテキストに適合するカテゴリを検索する際には、階層の最上位（ルートノード）を起点として、着目中のカテゴリと１つ下位のカテゴリとにつき、それぞれの線形結合モデルに対するテキストの類似度を求めてゆき、最も類似度の高いカテゴリを抽出することが、記載されている（段落［００２４］〜［００２５］、図４参照。）。
【０００９】
【特許文献２】特開平１１−２５０１００号  公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【００１０】
一般的な情報分類方法には、階層化された複数のカテゴリを設定しているものが多い（たとえば、図書館の十進分類法、国際特許分類など。）。しかしながら、従来のベクトル空間法では、カテゴリを階層構造にして取り扱うまでの処理はしておらず、複数のカテゴリが並列した状態にあるものとして、処理対象のテキストに最も近いカテゴリを抽出しているにすぎない。
【００１１】
これに対し、上記した特許文献２では、階層化されたカテゴリにテキストを分類することを目的としており、この目的のために、カテゴリ毎に確率モデルを設定している。しかし、この特許文献２では、下位のカテゴリで設定された確率モデルを用いて上位のカテゴリの確率モデルを学習しているため、下位のカテゴリの数にばらつきがあると、上位のカテゴリの線形結合モデルを同等な条件で設定できなくなり、分類の特定に誤りが生じる可能性がある。
【００１２】
この発明は、上記の問題点に着目してなされたもので、階層化されたカテゴリにテキストを分類する場合の処理精度を高めることを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【００１３】
この発明は、コンピュータにおいて、階層化された複数のカテゴリにテキストを分類する方法に適用されるもので、以下の第１〜第５ステップを実行することを特徴とする。
第１ステップでは、複数のカテゴリ毎に、そのカテゴリのためにあらかじめ用意された所定数のサンプル文書から、当該カテゴリに特徴的な単語の種類とその出現頻度との関係を表す特徴ベクトルを設定し、設定された特徴ベクトルをメモリに登録する。
【００１４】
「サンプル文書」の「文書」はテキストと同義である。すなわち、サンプル文書とは、カテゴリに適した情報が表されたテキストとして、ユーザーに選択されたものと考えることができる。このサンプル文書は、あらかじめコンピュータのメモリに蓄積しておくこともできるし、特徴ベクトルを抽出する前に入力することもできる。
【００１５】
特徴ベクトルとして、たとえば、複数の単語のｔｆ＊ｉｄｆ値またはｄｆ＊ｉｃｆ値（以下、これらを「特徴量」という。）を算出し、これらの特徴量を要素とするベクトルを設定することができる。なお、この特徴ベクトルについては、カテゴリ毎に、前記特徴量が所定値を超える単語を抽出し、その抽出された単語によるベクトルを設定しても良いが、あらかじめ、ベクトルに使用する単語を選択しておき、選択された単語の特徴量の大小に関わらず、いずれのカテゴリでもその選択された単語の特徴量を要素とするベクトルを設定するのが望ましい。これらの特徴ベクトルを、同じ多次元空間内で比較することが可能になるからである。ただし、設定する特徴ベクトルは一種類に限らず、複数種のベクトルを設定することもできる。
【００１６】
第２ステップでは、分類対象のテキストに含まれる複数の単語につき、それぞれそのテキストにおける出現頻度を抽出する。より具体的には、まず前記テキストに対する形態素解析を行った後、前記特徴ベクトルに対応する単語の出現頻度を抽出するのが望ましい。なお、前記各カテゴリから要素の種類を統一した特徴ベクトルを抽出する場合には、分類対象のテキストからも同様の特徴ベクトルを抽出することにより、つぎの第３ステップにおける処理を簡単にすることができる。
【００１７】
第３ステップでは、最上位のカテゴリを最初の着目対象として設定する。
第４ステップでは、着目中のカテゴリより１つ下位のカテゴリについて、それぞれそのカテゴリの登録された特徴ベクトルに対する前記第２ステップの抽出結果の類似度を求めるステップＡと、前記類似度が最も高いカテゴリに着目対象を変更するステップＢとを、下位のカテゴリがなくなるまで繰り返し実行する。第５ステップでは、第４ステップにおいて最終の着目対象となったカテゴリを、前記テキストの分類先として特定する。
【００１８】
第４ステップのステップＡでは、前記分類対象のテキストから抽出された特徴ベクトルについて、各カテゴリの特徴ベクトルに対する類似度を個別に算出するのが望ましい。ここでは、類似度として、ベクトル間のユークリッド距離やコサイン距離、あるいは内積を求めることができる。
【００１９】
上記の第３〜５のステップによれば、カテゴリの階層を上位から下位に向けて辿りながら、最も適切なカテゴリを効率良く見つけることができる。また、第１ステップによれば、各カテゴリの特徴ベクトルを、それぞれそのカテゴリに用意されたサンプル文書を用いて個別に抽出するので、同じ階層のカテゴリ間において下位のカテゴリの数にばらつきがあっても、そのばらつきの影響を受けることなく、同様の条件により特徴ベクトルを得ることができる。よって、以後の類似度の算出処理も精度の高いものとなり、処理対象のテキストに対する分類処理の精度を大幅に向上することができる。
【００２０】
なお、下位の複数のカテゴリ間における前記類似度に有意な差が認められなかった場合には、これら双方のカテゴリを着目対象として、それぞれにつき、さらに下位の階層を検索するのが望ましい。また、下位のいずれのカテゴリにおいても、算出された類似度が所定のしきい値を下回る場合には、下位のカテゴリがなくなったものとみなすのが望ましい。この場合、その時点での着目対象のカテゴリが分類先として特定されることになる。
【００２１】
上記のテキスト分類方法の好ましい態様では、前記第１のステップにおいて、前記特徴ベクトルの設定に先立ち、前記サンプル文書の中から特徴ベクトルの設定処理に適さないテキストを取り除き、処理後のサンプル文書を１つの文書に統合する処理を実行する。テキストを取り除く処理では、たとえば、サンプル文書をモニタに表示し、不要なテキストを指定する処理に応じて、その指定範囲内のテキストを削除する。または、サンプル文書から必要な部分を指定する処理に応じて、その指定範囲外のテキストを削除してもよい。または、あらかじめ削除の対象となる単語や単語列のパターンを登録しておき、サンプル文書から前記登録パターンに対応するものを抽出して、削除するようにしてもよい。
【００２２】
上記の態様によれば、サンプル文書中に特徴ベクトルの抽出に適さないテキストが含まれる場合には、これを除いた上で、各サンプル文書を統合してベクトルの要素となる特徴量を抽出することができるので、特徴ベクトルの精度を高めることができる。なお、統合されたサンプル文書には、さらにユーザーが入力したテキストやあらかじめ登録されていたテキストなどを付加することができる。
【００２３】
さらに好ましい態様においては、前記第１のステップにおいて、同じ上位カテゴリに属するカテゴリのグループ毎に、そのグループにおいて前記特徴ベクトルに使用する単語が出現する文書数を求め、この文書数を反映した特徴ベクトルを設定する。
【００２４】
上記の態様では、たとえば、特徴量としてｔｆ＊ｉｄｆ値を求める場合に、同じ上位カテゴリに属するカテゴリのグループ毎に、そのグループに対応するサンプル文書を用いてｉｄｆ値を算出することができる。このようにすれば、前出の『ショート』のように、他のグループにおいて異なる意味で使用される単語があっても、当該グループ内の特定のカテゴリに特徴的な単語であれば、ｉｄｆ値を大きくすることができる。よって、その特徴的な単語に対する特徴量を大きくすることができるから、基準ベクトルとの類似度を求める上での確度が高められた特徴ベクトルを設定することが可能になる。
【００２５】
上記の各態様を含むこの発明のテキスト分類方法は、新聞や雑誌などの記事や、インターネットのＷｅｂページの情報をジャンル毎に分類したデータベースを構築する場合に、適用することができる。また、図書や特許公報等を、その内容に適した分類に振り分ける処理にも適用することができる。
【００２６】
この発明に係るテキスト分類用のプログラムは、階層化された複数のカテゴリにテキストを分類するテキスト分類装置としてコンピュータを機能させるためのものである。このプログラムは、分類対象のテキストおよびサンプル文書の入力を受け付けるテキスト入力手段；複数のカテゴリ毎に、前記テキスト入力手段から入力された所定数のサンプル文書の中から当該カテゴリに特徴的な単語とその出現頻度との関係を表す特徴ベクトルを設定するベクトル設定手段；各カテゴリーにつき前記ベクトル設定手段により設定された特徴ベクトルをそれぞれ前記コンピュータのメモリに登録する登録手段；前記テキスト入力手段から入力された分類対象のテキストに含まれる複数の単語について、それぞれ前記テキストにおける出現頻度を抽出する抽出手段；最上位のカテゴリを最初の着目対象として設定した後、着目中のカテゴリより１つ下位のカテゴリにつき、それぞれそのカテゴリの登録された特徴ベクトルに対する前記抽出手段による抽出結果の類似度を求めるステップＡと、前記類似度が最も高いカテゴリに着目対象を変更するステップＢとを、下位のカテゴリがなくなるまで繰り返し実行する検索手段；前記検索手段の最終の着目対象となったカテゴリを、前記テキストの分類先として特定する特定手段；の各手段として前記コンピュータを機能させる。
【００２７】
上記において、テキスト入力手段は、ネットワーク回線を介して送信されるテキストや、所定の記録媒体から読み出されるテキストを受け付けることができる。また、キーボードなどの入力部から入力されるテキストを受け付けることもできる。なお、サンプル文書は、１つのみ、またはカテゴリ毎に入力することができるほか、複数のサンプル文書を連続的に入力することもできる。また、テキスト入力手段には、入力されたサンプル文書をメモリ内に順次蓄積する手段を含めるのが望ましい。
また、複数のサンプル文書を入力した後に、所定のカテゴリを特定する操作やサンプル文書を指定する操作に応じて、その指定されたサンプル文書を前記特定されたカテゴリに適した文書として選択することもできる。
【００２８】
ベクトル設定手段および登録手段は、前記テキスト分類方法の第１ステップを実行する。また、抽出手段は第２ステップを、検索手段は第３ステップおよび第４ステップを、特定手段は第５ステップを、それぞれ実行する。
【００２９】
上記のプログラムをコンピュータにインストールすることにより、このコンピュータに、前記したテキスト分類方法を実行させることが可能になる。
【００３０】
上記のテキスト分類用のプログラムには、さらに、テキスト入力手段から入力されたサンプル文書の内容を表示する表示手段；表示されたサンプル文書の一部または全てを選択する操作に応じて、その操作に対応する範囲のテキストを前記サンプル文書から抽出するテキスト抽出手段；前記テキスト抽出手段が複数のサンプル文書から抽出したテキストを１つの文書に統合して、前記ベクトル設定手段に渡すテキスト統合手段；の各手段として前記コンピュータを機能させるためのプログラムを含めることができる。なお、サンプル文書に対する選択操作は、抽出すべき範囲を選択する操作のほか、抽出しない範囲を選択する操作を含めることもできる。
この態様によれば、ユーザーが、サンプル文書の内容を確認して、特徴ベクトルの抽出に適した部分を選択すると、選択後のサンプル文書が統合されて、その統合後の文書からベクトルの要素となる特徴量が抽出されるので、特徴ベクトルの精度を高めることができる。なお、前記テキスト統合手段は、統合されたサンプル文書に対し、ユーザーが入力したテキストやあらかじめ登録されていたテキストなどを付加することもできる。
【００３１】
この発明に係るテキスト分類装置は、階層化された複数のカテゴリにつき、それぞれ当該カテゴリに特徴的な単語とその出現頻度との関係を表す特徴ベクトルを登録するためのメモリと、前記したテキスト入力手段、ベクトル設定手段、登録手段、抽出手段、検索手段、特定手段の各手段を具備する。各手段は、それぞれ前記テキスト分類用のプログラムにより設定されたものである。
【００３２】
上記のテキスト分類装置は、パーソナルコンピュータのほか、携帯電話、ＰＤＡなどの携帯端末装置の制御部に組み込むことができる。
【発明の効果】
【００３３】
この発明によれば、階層化された複数のカテゴリ毎に、所定数のサンプル文書を用いて個別に特徴ベクトルを抽出してメモリに登録する処理を個別に実行するので、下位のカテゴリの数にばらつきがあっても、上位のカテゴリには、そのばらつきの影響は及ぶことがなく、いずれのカテゴリでも、精度の高い特徴ベクトルを抽出することができる。よって、各特徴ベクトルに対するテキストの類似度に基づき、最上位から順に階層を辿って分類先のカテゴリを特定することにより、テキストの分類に係る精度を高めることができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００３４】
図１は、この発明にかかるテキスト分類装置の機能を示す。
このテキスト分類装置は、インターネットのＷｅｂページなどに含まれるテキストを入力し、その入力テキストを、階層化された複数のカテゴリのいずれかに分類するためのもので、基準ベクトル生成部１、テキスト分類処理部２、基準ベクトルデータベース３により構成される。さらに、基準ベクトル生成部１には、代表文書生成部１１、指定操作受付部１２、特徴量抽出部１３、ベクトル設定部１４、削除対象パターンデータベース１５、追加パターンデータベース１６が含められる。またテキスト分類処理部２には、特徴ベクトル生成部２１、特徴ベクトル比較処理部２２、階層分類処理部２３が含められる。
【００３５】
上記において、データベース３，１５，１６を除く各部は、プログラムがインストールされたコンピュータにより構成される。各データベース３，１５，１６は、前記コンピュータに付されたメモリ装置（ハードディスク装置など）内に設定される。
【００３６】
基準ベクトル生成部１では、複数のサンプル文書Ａを受け付け、これらを用いて、カテゴリ毎に、そのカテゴリに特徴的な単語とその出現頻度との関係を表す特徴ベクトルを生成する。ここで生成された特徴ベクトルは、特徴ベクトルのモデル（以下、「基準ベクトル」という。）として、基準ベクトルデータベース３に格納される。
【００３７】
テキスト分類処理部２は、分類対象のテキストの入力を受け付けて、その入力テキストから前記基準ベクトルと同種の要素を具備する特徴ベクトルを抽出する。そして、前記基準ベクトルデータベース３を検索して、抽出された特徴ベクトルに最も類似する基準ベクトルを抽出し、その基準ベクトルに対応するカテゴリを、前記入力テキストの分類先として特定する。
【００３８】
以下、基準ベクトル生成部１およびテキスト分類処理部２の詳細な機能や処理内容について、順を追って説明する。
【００３９】
（１）基準ベクトル生成部１について
基準ベクトル生成部１中の代表文書生成部１１は、カテゴリ毎に、複数のサンプル文書Ａの入力を受け付け、これらのサンプル文書Ａがカテゴリに適した内容になるように整備し、整備後の文書を１つの文書に統合する。以下では、この統合された文書を「代表文書」という。
【００４０】
サンプル文書を整備する処理は、指定操作受付部１２からの入力データや、削除対象パターンデータベース１５および追加パターンデータベース１６に保存されたテキストのパターンを用いて行われる。
指定操作受付部１２は、入力されたサンプル文書Ａに対し、代表文書に組み込みたくない範囲を指定する操作や、追加したいテキストを入力する操作を受け付ける。受け付けられた操作の内容は、代表文書生成部１１に渡される。また、削除指定されたテキストのパターンは削除対象パターンデータベース１５に、追加指定されたテキストのパターンは追加パターンデータベース１６に、それぞれ保存される。
【００４１】
代表文書生成部１１は、指定操作受付部１２から渡された操作内容に基づき、サンプル文書Ａから所定のテキストを削除したり、サンプル文書Ａにテキストを追加する処理を行う。また、削除対象パターンデータベース１５に保存されたテキストパターンによりサンプル文書Ａを検索し、抽出されたテキストパターンを削除する。また、追加パターンデータベース１６から処理中のカテゴリに適合する追加のテキストを読み出し、これをサンプル文書に追加する処理を実行する。
【００４２】
図２は、上記した代表文書の生成処理の具体例を示す。
図２には、特定のサンプル文書Ａ１について、具体的な内容を示している。このサンプル文書Ａ１中の枠３１，３２は、前記指定操作受付部１２により削除する旨を指定された範囲を示す。この指定に応じて前記枠３１，３２内のテキストが削除された結果、サンプル文書Ａ１は、図中のＢ１のような内容に整備される。
【００４３】
他の図示しないサンプル文書についても、同様の処理が実行される。これにより、処理対象のカテゴリに適した内容に限定された複数のサンプル文書Ｂ２〜Ｂｎが編集されると、各サンプル文書Ｂ１〜Ｂｎは１つの文書Ｃに統合される。さらに、この統合後の文書Ｃに、追加パターンデータベース１６から読み出されたテキスト、または指定操作受付部１２が受け付けたテキスト（図中の枠３３内のテキストである。）が追加されて、最終の代表文書Ｄが完成する。
【００４４】
上記のようにして、各カテゴリにつきそれぞれ１つの代表文書Ｄが生成されると、前記特徴量抽出部１３は、これらの代表文書Ｄを形態素解析し、その解析結果から、文書内に含まれる各種単語およびその出現頻度を抽出する。さらに、特徴量抽出部１３は、代表文書Ｄ毎に、それぞれその代表文書Ｄで所定回数以上出現している単語を抽出し、これらの単語による多次元配列を、前記基準ベクトルのひな形として設定する（以下、このひな形の配列を「ベクトルパターン」という。）。よって、少なくともいずれか１つのカテゴリの代表文書Ｄ中に高い頻度で出現している単語により、ベクトルパターンが構成されることになる。
【００４５】
特徴量抽出部１３は、カテゴリ毎に、そのカテゴリに設定された代表文書Ｄから、前記ベクトルパターンに含まれる単語の特徴量を算出する。この実施例では、ｔｆ＊ｉｄｆ法を用いて単語毎に特徴量を算出している。ベクトル設定部１４は、前記各単語の特徴量を前記ベクトルパターンに規定された順序で配列することにより、前記基準ベクトルを設定する。
【００４６】
ｔｆは、１代表文書における単語の出現頻度であり、ｉｄｆは、その単語が含まれる文書数ｄｆの逆数である。以下では、説明を簡単にするために、各代表文書間における単語総数にばらつきがないものと仮定して、単純に、代表文書Ｄにおける単語の出現回数をｔｆとする。
【００４７】
一方、ｉｄｆについては、次の（１）式により算出する。なお、（１）式において、ｗは、任意の単語を表す引数であり、Ｎは代表文書Ｄの総数である。
【数１】
2006251975.tif 000003
【００４８】
ただし、この実施例では、従来のｔｆ＊ｉｄｆ法のように、すべてのカテゴリの代表文書を用いてｉｄｆを算出するのではなく、同じカテゴリを上位に持つ複数のカテゴリによるグループ（以下、「カテゴリグループ」という。）毎に、ｉｄｆを算出するようにしている。すなわち、上記（１）式のＮは、カテゴリグループに含まれるカテゴリの数となる。
【００４９】
図３は、階層構造を有する各カテゴリに設定された代表文書の内容を示す。この例では、すべての概念を含むルートカテゴリの下に、２種類のカテゴリ（「コンピュータ」および「スポーツ」が設定されているものとする。さらに、「コンピュータ」の下には、２個のカテゴリ（「ソフト」および「ハード」）が設定され、「スポーツ」の下には、３個のカテゴリ（「サッカー」「野球」「テニス」）が設定されている。
さらに、この例では、説明を簡単にするために、代表文書中の『ショート』という単語にのみ着目する。この『ショート』という単語は、野球のポジションを表すほか、電気回路の故障を表す場合がある。図３の例では、「野球」「ハード」の各カテゴリおよびこれらの上位カテゴリである「スポーツ」、「コンピュータ」に、それぞれ『ショート』を含む代表文書が設定されているが、その他のカテゴリには、『ショート』を含まない代表文書が設定されている。
【００５０】
図４は、上記の階層構造において、各カテゴリで得られる『ショート』に関する特徴量を示す。図中のテーブル１は、ルートカテゴリの下位のカテゴリグループについて、そのグループに属する２つのカテゴリ（「コンピュータ」「スポーツ」）間の特徴量を比較したものである。またテーブル２は、「コンピュータ」の下位のカテゴリグループについて、そのグループに属する２つのカテゴリ（「ソフト」「ハード」）間の特徴量を比較したものであり、テーブル３は、「スポーツ」の下位のカテゴリグループについて、そのグループに属する３つのカテゴリ（「サッカー」「野球」「テニス」）間の特徴量を比較したものである。
【００５１】
なお、以下では、これらテーブル１，２，３に対応するカテゴリグループを、その上位カテゴリの名称をとって、「ルートカテゴリグループ」「コンピュータカテゴリグループ」「スポーツカテゴリグループ」という。また、『ショート』についてのｔｆ値を「ｔｆ（ショート）」と表現する。ｄｆ値、ｉｄｆ値、ｔｆ＊ｉｄｆ値についても、同様に表現する。
【００５２】
図３の例によれば、ルートカテゴリグループに属する２つのカテゴリには、いずれも『ショート』を含む代表文書が設定されている。これらの代表文書における『ショート』の出現頻度が「１」であるとすると、いずれのカテゴリでも、ｔｆ（ショート）＝１となる。また、ルートカテゴリグループの代表文書数Ｎは「２」であり、『ショート』を含む代表文書数ｄｆ（ショート）も「２」である。これを前記（１）式にあてはめると、
ｉｄｆ（ショート）＝ｌｏｇ（１）＝０  となる。
【００５３】
よって、ルートカテゴリグループに属する「コンピュータ」および「スポーツ」では、いずれもｔｆ＊ｉｄｆ（ショート）＝０となる。
【００５４】
コンピュータカテゴリグループに属する２つのカテゴリでは、「ハード」の代表文書には『ショート』が含まれているが、「ソフト」の代表文書には、『ショート』は含まれていない。よって、「ハード」では、ｔｆ（ショート）＝１となるが、「ソフト」ではｔｆ（ショート）＝０となる。
【００５５】
また、このコンピュータカテゴリグループの文書数Ｎは「２」であり、『ショート』を含む文書数ｄｆ（ショート）は「１」であるから、（１）式により、
ｉｄｆ（ショート）＝ｌｏｇ（２）となる。
よって、「ハード」では、ｔｆ＊ｉｄｆ（ショート）＝ｌｏｇ（２）となるが、「ソフト」では、ｔｆ＊ｉｄｆ（ショート）＝０となる。
【００５６】
スポーツカテゴリグループに属する３つのカテゴリでは、「野球」の代表文書には『ショート』が含まれているが、他の「サッカー」および「テニス」の代表文書には、『ショート』は含まれていない。よって、「野球」では、ｔｆ（ショート）＝１となり、「サッカー」「テニス」では、ｔｆ（ショート）＝０となる。
【００５７】
また、このスポーツカテゴリグループの文書数Ｎは「３」であり、『ショート』を含む文書数ｄｆ（ショート）は「１」であるから、（１）式により、
ｉｄｆ（ショート）＝ｌｏｇ（３）となる。
よって、「野球」については、ｔｆ＊ｉｄｆ（ショート）＝ｌｏｇ（３）となり、「サッカー」「テニス」では、ｔｆ＊ｉｄｆ（ショート）＝０となる。
【００５８】
従来のｔｆ＊ｉｄｆ法では、図５（１）に示すように、カテゴリの上位概念を考慮せずに、複数のカテゴリ間でｉｄｆ値を算出し、さらにｔｆ＊ｉｄｆ値を算出していた。したがって、これらのカテゴリに前記図３と同様の代表文書が設定されているものとすると、（１）式における文書数Ｎは、Ｎ＝５となる。また、ショートを含む文書数ｄｆ（ショート）は、「２」となる。よって、各カテゴリにおける特徴量は、図５（２）のテーブル４のようになる。
【００５９】
テーブル４を前記図４のテーブル２，３とを比較すると、『ショート』という単語を使用するカテゴリ（「ハード」「野球」）におけるｔｆ＊ｉｄｆ値は、テーブル４では、テーブル２，３より小さくなることがわかる。このように、従来の方法では、複数の意味を持つ単語（多義語）に設定される特徴量（ｔｆ＊ｉｄｆ値）が低くなる傾向がある。分類先のカテゴリを選定する上で多義語が大きな役割を持つ場合に、多義語の特徴量が過小評価されていると、カテゴリの選定に誤りが生じるおそれがある。
【００６０】
これに対し、この実施例では、カテゴリグループ毎にｉｄｆ値を求め、その算出結果を反映したｔｆ＊ｉｄｆ値を特徴量とするため、多義語であっても、それぞれの概念毎にｉｄｆ値が求められるようになり、基準ベクトルにおける多義語の価値を高めることができる。したがって、つぎに述べるような方法で、基準ベクトルに対する類似度を求める場合にも、確度の高い類似度を算出することができる。
【００６１】
（２）テキスト分類処理部２について
テキスト分類処理部２の特徴ベクトル生成部２１では、分類対象のテキストを形態素解析した後、その解析結果から前記ベクトルパターンに含まれる単語を抽出し、これらの単語の出現頻度を算出する。そして、算出された出現頻度を要素とする特徴ベクトルを設定する。
【００６２】
特徴ベクトル比較処理部２２は、前記特徴ベクトル生成部２１が生成した特徴ベクトルを各カテゴリの基準ベクトルと照合する処理を実行する。なお、以下では、この比較対象の特徴ベクトルを、「比較対象ベクトル」という。
【００６３】
上記の照合処理では、最上位のルートカテゴリを最初の着目カテゴリとして、その着目中のカテゴリに属するカテゴリグループ内の各カテゴリを照合対象とする。すなわち、各カテゴリの基準ベクトルに対する前記比較対象ベクトルの類似度を算出し、類似度が最大になるカテゴリがあれば、このカテゴリをつぎの着目対象とする。さらに新たな着目対象のカテゴリに属するカテゴリグループについて、同様の照合処理を実行する。このようにして、カテゴリの階層構造を上から順に辿りながら、比較対象ベクトルに最も類似するカテゴリを検索する。これにより、下位カテゴリがなくなった時点での着目カテゴリが、入力テキストの分類先として特定される。
【００６４】
図６は、前出の階層構造に『ショート』という単語のみを含むテキストが与えられた場合に、上記したカテゴリグループ単位での照合処理により各カテゴリが選択される確率Ｐを示したものである。なお、この確率Ｐは、『ショート』以外の単語にかかるｔｆ＊ｉｄｆ値を考慮せずに、前記テーブル１〜３に示したｔｆ＊ｉｄｆ値が高い方のカテゴリを選択することを前提に、算出したものである。
【００６５】
ルートカテゴリグループに属する「コンピュータ」と「スポーツ」とでは、前記テーブル１に示したように、ｔｆ＊ｉｄｆ（ショート）が等しいため、いずれを選択しても良いと考える。よって前記確率Ｐとして、それぞれ１／２が設定される。
【００６６】
ここで「コンピュータ」が選択された場合、つぎのコンピュータカテゴリの「ソフト」では、ｔｆ＊ｉｄｆ（ショート）＝０であるが、「ハード」では、ｔｆ＊ｉｄｆ（ショート）＝ｌｏｇ（２）となる。よって「ハード」の方がｔｆ＊ｉｄｆ値が高くなるから、「ハード」ではＰ＝１、「ソフト」ではＰ＝０となる。
【００６７】
また「スポーツ」が選択された場合、つぎのスポーツカテゴリの３つのカテゴリのうち、「野球」についてはｔｆ＊ｉｄｆ（ショート）＝ｌｏｇ（３）であるが、他の「サッカー」および「テニス」については、いずれもｔｆ＊ｉｄｆ（ショート）＝０となる。よって、「野球」ではＰ＝１となり、他のカテゴリではＰ＝０となる。
【００６８】
上記図６に示した確率Ｐによれば、人間が『ショート』という単語から階層を辿って下位カテゴリを選択していく場合に行う判断に近い判別が行われると、考えることができる。この点において、前述した特許文献２の方法より判別精度は向上すると、考えることができる。
【００６９】
特徴ベクトル比較処理部２２が実際に行う比較処理では、基準ベクトルに対する比較対象ベクトルの類似度として、ベクトルの内積やコサイン距離などを求め、その算出値が最も高いカテゴリを選択する。
【００７０】
図７（１）では、前記スポーツカテゴリグループに属する２つのカテゴリ「野球」「サッカー」について、具体的な基準ベクトル（図示例では、ベクトルＢ，ベクトルＳとする。）を示す。図７（２）では、分類対象のテキストの具体例とともに、これらのテキストから抽出した比較対象ベクトルの構成と、その比較対象ベクトルの前記基準ベクトルＢ，Ｓに対する類似度の算出例とを示している。なお、この例では、類似度として、ベクトルの内積を算出している。
【００７１】
図７の例では、分類対象のテキストＦ１，Ｆ２からそれぞれ基準ベクトルのベクトルパターンに対応する単語を抽出し、これらの単語の出現頻度を要素とする比較対象ベクトルを設定している。テキストＦ１から抽出した比較対象ベクトルは、ベクトルＳよりもベクトルＢに対する類似度の方が高くなり、テキストＦ２から抽出した比較ベクトルは、ベクトルＢよりもベクトルＳに対する類似度の方が高くなる。よって、これら２種類のカテゴリから分類先を選択するものと仮定すると、テキストＦ１は「野球」に分類され、テキストＦ２は「サッカー」に分類されることになる。
【００７２】
図８には、前出の階層構造を用いて、テキストの分類先を特定する場合のカテゴリの選択経路の具体例（図８の（１））とともに、上記の選択経路に位置するカテゴリグループの特徴量を表すテーブル（図８（２）（３））を示している。なお、この例では、各カテゴリの代表文書にそれぞれ２または４個の単語が含まれているものとする。また、基準ベクトルのベクトルパターンとして、２次元のパターン（ショート，ボール）が設定されているものとし、前記類似度として、ベクトルの内積を求めるものとする。
また、テーブル５，６の特徴量の算出方法は、前記図４のテーブル１，２，３の算出方法と同様である。ただし、この例のｔｆは、単語（『ショート』『ボール』）の出現頻度を代表文書中の単語の総数で正規化している。
【００７３】
分類対象のテキストには、前記ベクトルパターンを構成する２つの単語（網掛けをした単語）がそれぞれ１つずつ含まれている。この構成によれば、比較対象ベクトルは（１，１）となる。
【００７４】
一方、ルートベクトルグループに属する２つのカテゴリについて、それぞれ『ボール』『ショート』の特徴量を求めると、テーブル５のようになる。
このテーブル５によれば、「コンピュータ」における基準ベクトルは（０，０）であるのに対し、「スポーツ」における基準ベクトルは（０，１／４＊ｌｏｇ（２））となる。よって、これらの基準ベクトルに対する前記比較対象ベクトル（１，１）の類似度Ｒを求めると、「コンピュータ」ではＲ＝０となり、「スポーツ」では、Ｒ＝１／４＊ｌｏｇ（２）となる。よって、ルートカテゴリグループでは、「スポーツ」が選択される。
【００７５】
つぎに、スポーツカテゴリグループについて、『ボール』『ショート』の特徴量を求めると、テーブル６のようになる。このテーブル６によれば、「野球」における基準ベクトルは、（１／２＊ｌｏｇ（３），０）であるが、「サッカー」「テニス」における基準ベクトルは、いずれも（０，０）となる。よって、これらの基準ベクトルに対する比較対象ベクトル（１，１）の類似度Ｒを求めると、「野球」では、１／２＊ｌｏｇ（３）となり、「サッカー」「テニス」では、Ｒ＝０となる。よって、スポーツカテゴリグループでは、「野球」が選択される。
【００７６】
（３）基準ベクトルの生成処理手順
図９は、前記基準ベクトルの生成処理にかかる一連の流れ（ＳＴ１０１〜１０６；ＳＴは「ステップ」を意味する。）を示す。
この処理は、前記図２に示した方法により、カテゴリ毎に代表文書Ｄを生成する処理が行われた後に開始される。なお、前記したように、代表文書Ｄは、カテゴリ毎に個別に生成されるが、代表文書Ｄの元になるサンプル文書については、たとえば上位と下位のカテゴリで同じ文書を使用してもかまわない。
【００７７】
図９において、最初のＳＴ１０１では、生成された全ての代表文書Ｄを対象として、形態素解析を行う。つぎに、ＳＴ１０２では、前記形態素解析の結果に基づき、各代表文書から基準ベクトルに使用する単語を抽出し、ベクトルパターンを設定する。設定されたベクトルパターンは、前記基準ベクトルデータベース３に登録される。
【００７８】
なお、ＳＴ１０２では、個々の単語のみならず、複数の単語の連結体（フレーズ）を抽出することもできる。また、ベクトルパターンは１つに限らず、たとえば、所定の階層に対応するカテゴリグループ毎にベクトルパターンを設定してもよい。たとえば、前出の階層構造であれば、コンピュータカテゴリグループ用のベクトルパターンと、スポーツカテゴリグループ用のベクトルパターンとを、設定することができる。
【００７９】
ＳＴ１０３〜１０５は、前記ベクトルパターンを構成する各単語について、それぞれ個別に実行される。まず、ＳＴ１０３では、カテゴリグループ毎に処理対象の単語のｉｄｆ値を算出する。ＳＴ１０４では、前記処理対象の単語について、カテゴリ毎、すなわち文書毎にｔｆ値を算出する。ＳＴ１０５では、前記ＳＴ１０３，１０４の結果を用いて、カテゴリ毎に各単語のｔｆ＊ｉｄｆ値を算出する。
【００８０】
ＳＴ１０６では、前記ＳＴ１０５で算出されたｔｆ＊ｉｄｆ値を前記ベクトルパターンにあてはめて、各グループ毎に基準ベクトルを設定し、前記基準ベクトルデータベース３に登録する。
【００８１】
（４）テキスト分類処理の手順
図１０は、テキスト分類処理にかかる一連の流れ（ＳＴ２０１〜２１５）を示す。なお、この例では、説明を簡単にするために、基準ベクトルのベクトルパターンは一種類しか設定されていないものとする。
まず、ＳＴ２０１において、分類対象のテキストを入力すると、続くＳＴ２０２では、このテキストに対する形態素解析を実行する。さらに、ＳＴ２０３では、形態素解析の結果から、ベクトルパターンに使用されている単語の使用頻度を抽出し、これらの頻度を要素とする比較対象ベクトルＰを生成する。
【００８２】
つぎに、ＳＴ２０４において、ルートカテゴリを着目カテゴリＣとした後、分類先のカテゴリを検索する処理（ＳＴ２０５〜２１５）に移行する。
ＳＴ２０５では、着目カテゴリＣに下位カテゴリがあるか否かを判別する。処理開始時点では、この判定は「ＹＥＳ」となるから、ＳＴ２０６に進み、該当する下位カテゴリの数をＩ０とおく。さらに、ＳＴ２０７では、カウンタｉに０を、ＭＡＸに０を、ｊに−１を、それぞれ代入する。
【００８３】
上記のカウンタｉは、カテゴリＣに属するカテゴリグループの処理中のカテゴリを示すためのものである。以下では、このカテゴリをＣｉとして示す。ＭＡＸは類似度の最大値の現在値を保存するためのもの、ｊは、前記最大値ＭＡＸを得たときのカテゴリＣｉのｉの値を保存するためのものである。
【００８４】
つぎに、前記ｉが最大値Ｉ０より小さい場合には、ＳＴ２０９に進む。このＳＴ２０９では、前記基準ベクトルデータベース３からカテゴリＣｉの基準ベクトルＱｉを読み出し、このＱｉに対する前記比較対象ベクトルＰの類似度Ｒｉを算出する。
【００８５】
ＳＴ２１０では、このＲｉの値を最大値ＭＡＸと比較する。ここでＲｉがＭＡＸより大きければ、ＳＴ２１１に進み、ＲｉによりＭＡＸを書き換えるとともに、ｉの値によりｊを書き換える。ＲｉがＭＡＸ以下である場合には、ＳＴ２１１はスキップされる。
【００８６】
さらに、ＳＴ２１２において、ｉの値を更新してＳＴ２０８に戻る。以下、同様に、ｉが最大値Ｉ０より大きくなるまで、ＳＴ２０８〜２１２のループを繰り返すことにより、カテゴリグループ内での類似度の最大値がＭＡＸに、その類似度を得たときのカテゴリがｊの値に、それぞれ格納される。
【００８７】
ｉ＞Ｉ０となると、ＳＴ２０８が「ＮＯ」となって、ＳＴ２１３に進む。ＳＴ２１３，２１４では、それぞれｊの値、ＭＡＸの値をチェックする。ここでｊが初期値の−１でなければ、ＳＴ２１５に進み、着目カテゴリＣをカテゴリＣｊに変更する。この後は、ＳＴ２０５に戻り、新たな着目カテゴリに属するカテゴリグループを対象として、比較対象ベクトルＰへの類似度が最も高いカテゴリを検索する。
【００８８】
このようにして、複数のカテゴリグループに対する処理を実行した後、着目カテゴリＣの下位カテゴリがなくなると、ＳＴ２０５が「ＮＯ」となり、ＳＴ２１６に進む。ＳＴ２１６では、その時点での着目カテゴリＣを前記テキストの分類先のカテゴリとして特定する。また、着目中のカテゴリグループで求められた類似度の最大値ＭＡＸが着目カテゴリＣにかかる類似度（一段階前のＭＡＸに相当する。）より小さくなった場合には、ＳＴ２１４が「ＮＯ」となり、同様にＳＴ２１６に移行する（ただし、着目カテゴリがルートカテゴリである場合には、ＳＴ２１４の判断はスキップされる。）。
【００８９】
なお、ルートカテゴリグループのいずれのカテゴリにも比較対象ベクトルＰに類似する基準ベクトルが設定されていなかった場合は、ルートカテゴリグループにつきＳＴ２０８〜２１２のループが実行された後に、ＳＴ２１３が「ＹＥＳ」となり、ＳＴ２１６に移行する。よって、この場合は、ルートカテゴリが分類先として特定されることになる。
【図面の簡単な説明】
【００９０】
【図１】この発明が適用されたテキスト分類装置の機能ブロック図である。
【図２】代表文書の生成処理の具体例を示す説明図である。
【図３】階層化された各カテゴリと代表文書の内容とを対応づけた説明図である。
【図４】図３の各カテゴリグループにおける『ショート』の特徴量の算出結果を示すテーブルである。
【図５】従来のｔｆ＊ｉｄｆ法による処理例および各カテゴリの特徴量を示すテーブルである。
【図６】図３の階層構造において、各カテゴリが選択される確率を示す説明図である。
【図７】基準ベクトルおよび分類対象のテキストの具体例、およびこのテキストに対応する比較対象ベクトルおよび類似度の算出例を示す説明図である。
【図８】カテゴリの選択経路を示す説明図、およびその経路上のカテゴリグループにおける特徴量を示すテーブルである。
【図９】基準ベクトルの生成処理手順を示すフローチャートである。
【図１０】テキスト分類処理の手順を示すフローチャートである。
【符号の説明】
【００９１】
１  基準ベクトル生成部
２  テキスト分類処理部
３  基準ベクトルデータベース
１１  代表文書生成部
１２  指定操作受付部
１３  特徴量抽出部
１４  ベクトル設定部
１５  削除対象パターンデータベース
２１  特徴ベクトル生成部
２２  特徴ベクトル比較処理部
２３  階層分類処理部
【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】
2006251975.tif 000011
【図９】
2006251975.tif 000012
【図１０】
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