(57)【要約】【課題】  電子化対象の文書に長さの短い文字列が多数記載されている場合に、その文書が定型文書であるか否かに拘わらず、その表題を正確に特定する。【解決手段】  複数の文書の表題の各々に含まれている単語についてその出現頻度に応じた重みを表す重みデータが登録されている単語テーブルを文書処理装置に記憶させておき、電子化対象の文書に対応する文書データが入力された場合に、その文書データを解析してその文書に記載されている文字列とその記載位置または文字列長を表す属性データとを抽出させる。そして、抽出された文字列毎に、その文字列に含まれている単語および上記単語テーブルの登録内容に基づいて集計される第１の重みと、その文字列の属性データに基づいて算出される第２の重みとに基づいて、その文書の表題に対応する文字列を特定させる。【選択図】      図４
2006072512.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数の文書の表題について各表題に含まれている単語が登録されているとともに、各単語毎に該複数の表題内での出現頻度に応じた重みを表す重みデータが登録されている単語テーブルと、
文書を電子化した文書データが入力される入力手段と、
前記入力手段へ入力された文書データを解析し、文字列を表す文字列データとその文字列の記載位置または文字列長を表す属性データとを各文字列毎に抽出する抽出手段と、
前記抽出手段により抽出された文字列データと前記単語テーブルの登録内容とに基づいて、前記入力手段へ入力された文書データに対応する文書に記載されている文字列に含まれている単語の重みを集計し、その文字列全体についての重みである第１の重みを各文字列毎に算出する第１の算出手段と、
前記入力手段へ入力された文書データに対応する文書に記載されている文字列毎に、その記載位置または文字列長に応じた重みである第２の重みを前記抽出手段により抽出された属性データに基づいて算出する第２の算出手段と、
前記入力手段へ入力された文書データに対応する文書の表題を表す文字列を、前記第１の算出手段により算出された第１の重みと前記第２の算出手段により算出された第２の重みとに基づいて特定する特定手段と
を有する文書処理装置。
【請求項２】
文書の表題の直前または直後に記載される文字列に含まれている単語毎に所定の重みを表す重みデータが登録されたキーワードテーブルを備え、
前記第１の算出手段は、
前記入力手段へ入力された文書データに対応する文書にて、前記キーワードテーブルに登録されている単語を含む文字列の直後または直前に記載されている文字列については、該単語に対応付けて前記キーワードテーブルに登録されている重みデータの表す重みを加算して前記第１の重みを算出する
ことを特徴とする請求項１に記載の文書処理装置。
【請求項３】
前記抽出手段により抽出された文字列データの表す文字列の各々について、句読点を表す文字が含まれているか否かを判定する判定手段を備え、
前記特定手段は、
前記判定手段による判定結果が否定的である文字列について、前記第１の算出手段により算出された第１の重みと前記第２の算出手段により算出された第２の重みとに基づいて前記入力手段へ入力された文書データに対応する文書の表題を表す文字列を特定する
ことを特徴とする請求項１に記載の文書処理装置。
【請求項４】
前記入力手段へ入力された文書データに対応する文書の表題を表す文字列として前記特定手段によって特定された文字列を構成する単語を前記単語テーブルへ登録するとともに、前記単語テーブルに登録されている各単語についてその出現頻度を集計し直し、前記単語テーブルの登録内容を更新する更新手段を有する
ことを特徴とする請求項１に記載の文書処理装置。
【請求項５】
前記特定手段は、
前記第１の算出手段により算出された第１の重みと前記第２の算出手段により算出された第２の重みとに基づいて、前記入力手段へ入力された文書データに対応する文書の表題を表す文字列の候補を所定の数だけ抽出してユーザへ提示し、該ユーザによって選択された文字列を該文書の表題を表す文字列として特定する
ことを特徴とする請求項１に記載の文書処理装置。
【請求項６】
コンピュータ装置を、
文書を電子化した文書データが入力された場合に、該文書データを解析し、文字列を表す文字列データとその文字列の記載位置または文字列長を表す属性データを各文字列毎に抽出する抽出手段と、
複数の文書の表題について各表題に含まれている単語が登録されているとともに、各単語毎に該複数の表題内での出現頻度に応じた重みを表す重みデータが登録されている単語テーブルであって、該コンピュータ装置に予め記憶されている単語テーブルの登録内容と前記抽出手段により抽出された文字列データとに基づいて、前記入力された文書データに対応する文書に記載されている文字列に含まれている単語の重みを集計し、その文字列全体についての重みである第１の重みを各文字列毎に算出する第１の算出手段と、
前記入力された文書データに対応する文書に記載されている文字列毎に、その記載位置または文字列長に応じた重みである第２の重みを前記抽出手段により抽出された属性データに基づいて算出する第２の算出手段と、
前記入力された文書データに対応する文書の表題を表す文字列を、前記第１の算出手段により算出された第１の重みと前記第２の算出手段により算出された第２の重みとに基づいて特定する特定手段
として機能させるプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
紙文書を電子化する技術に関し、特に、その紙文書の表題を特定する技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
紙文書（以下、単に「文書」ともいう）は、情報の伝達や記録を行うための媒体として優れたものであるが、これを保存するために書庫などのスペースが必要になる、といった問題点がある。また、情報を紙文書に記録して保存している場合、後にその紙文書に記録された情報が必要になったときには、書庫などに収納されている多くの紙文書のなかから目的とする情報が記録された紙文書を探し出さなければならない。つまり、情報を紙文書に記録して保存するという形態は、業務の効率化の観点からも好ましくない。
【０００３】
このような背景の下、紙文書を電子化して保存することが行われるようになってきている。具体的には、スキャナ装置などによって紙文書の各ページに対応する画像を読み取り、その画像に対応する画像データ（以下、「文書画像データ」と呼ぶ）を紙文書毎にファイル化してハードディスクなどの記憶装置に記憶させることが行われるようになってきている。
【０００４】
ところで、上記ファイルをハードディスクなどに保存するに際し、各ファイル毎に固有の名称を付与して格納したり、電子化対象の文書をその種類毎に分類して格納するようにしておくと便利であるが、このようなことを実現するためには、文書の表題を正確に特定することが必要である。何故ならば、上記名称としては文書の表題を含む文字列が用いられることが一般的であり、また、文書の表題はその文書の種類を正確に反映していることが一般的だからである。このため、上記文書画像データに基づいてその文書画像データに対応する文書の表題を特定する技術が種々提案されている（例えば、特許文献１や２）。例えば、特許文献１には、文書に記載されている文字列を表す文字列データをその文書に対応する文書画像データから抽出し、その文字列データの表す文字列に付与されている修飾（下線や枠など）の有無や、その文字の記載位置など文書の記載形式（以下、レイアウトともいう）に関する特徴に基づいて文書の表題を判定する技術が開示されている。また、特許文献２には、上記文字列データに対応する文字列の記載に用いられているフォントの種類やその大きさ、センタリングの有無、文字列の長さ（以下、文字列長ともいう）などに基づいて表題か否かを判定する技術が開示されている。これは、文書の表題は、他の文字列とは異なるフォントや大きさで記載されていたり、センタリングされていたりすることが多いということや、数行に渡って記載されていることは少ないという事実に基づくものである。
【特許文献１】特開平９−１３４４０６号公報
【特許文献２】特開２０００−１４８７８８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、特許文献１に開示された技術では、表題が明示されていな非定型文書を電子化する際に、表題の抽出率が低くなってしまうといった問題点がある。また、特許文献２に開示された技術は、長さの短い文字列を文書の表題と判断する傾向が強いため、長さの短い文字列が多数記載されているような文書については、誤判断が発生し易くなってしまうといった問題点がある。
【０００６】
本発明は、上記課題に鑑みて為されたものであり、電子化対象の文書に長さの短い文字列が多数記載されている場合に、その文書が定型文書であるか否かに拘わらず、その文書の表題を正確に特定することを可能にする技術を提供することを目的としている。
【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、複数の文書の表題について各表題に含まれている単語が登録されているとともに、各単語毎に該複数の表題内での出現頻度に応じた重みを表す重みデータが登録されている単語テーブルと、文書を電子化した文書データが入力される入力手段と、前記入力手段へ入力された文書データを解析し、文字列を表す文字列データとその文字列の記載位置または文字列長を表す属性データとを各文字列毎に抽出する抽出手段と、前記抽出手段により抽出された文字列データと前記単語テーブルの登録内容とに基づいて、前記入力手段へ入力された文書データに対応する文書に記載されている文字列に含まれている単語の重みを集計し、その文字列全体についての重みである第１の重みを各文字列毎に算出する第１の算出手段と、前記入力手段へ入力された文書データに対応する文書に記載されている文字列毎に、その記載位置または文字列長に応じた重みである第２の重みを前記抽出手段により抽出された属性データに基づいて算出する第２の算出手段と、前記入力手段へ入力された文書データに対応する文書の表題を表す文字列を、前記第１の算出手段により算出された第１の重みと前記第２の算出手段により算出された第２の重みとに基づいて特定する特定手段とを有する文書処理装置を提供する。
【０００８】
このような文書処理装置によれば、電子化対象の文書に記載されている各文字列について上記第１の算出手段により算出された第１の重み（すなわち、その文字列の意味内容に応じた重み）と、上記第２の算出手段により算出された第２の重み（すなわち、その文字列の記載位置または文字列長に応じた重み）とに基づいて、その文書の表題が特定される。
【０００９】
より好ましい態様においては、文書の表題の直前または直後に記載される文字列に含まれている単語毎に所定の重みを表す重みデータが登録されたキーワードテーブルを備え、前記第１の算出手段は、前記キーワードテーブルに登録されている単語を含む文字列の直後または直前に記載されている文字列については、該単語に対応付けて前記キーワードテーブルに登録されている重みデータの表す重みを加算して前記第１の重みを算出することを特徴とする。このような態様にあっては、文書の表題を指し示すキーワードが記載されている文書については、その文書の表題がそのキーワードに基づいて確実に特定される。
【００１０】
より好ましい態様においては、前記抽出手段により抽出された文字列データの表す文字列の各々について、句読点を表す文字が含まれているか否かを判定する判定手段を備え、前記特定手段は、前記判定手段による判定結果が否定的である文字列について、前記第１の算出手段により算出された第１の重みと前記第２の算出手段により算出された第２の重みとに基づいて前記入力手段へ入力された文書データに対応する文書の表題を表す文字列を特定することを特徴とする。このような態様にあっては、句読点を含む文など、明らかに文書の表題ではない文字列を除外した後に、文書の表題の特定が行われ、その特定精度が向上するといった効果を奏する。
【００１１】
より好ましい態様にあっては、前記入力手段へ入力された文書データに対応する文書の表題を表す文字列として前記特定手段によって特定された文字列を構成する単語を前記単語テーブルへ登録するとともに、前記単語テーブルに登録されている各単語についてその出現頻度を集計し直し、前記単語テーブルの登録内容を更新する更新手段を有することを特徴とする。このような態様にあっては、電子化する文書の数が増えるにしたがって上記単語テーブルの登録内容を更新し、その単語テーブルの登録内容に基づいて文書の表題を特定する際の特定精度を向上させることができる。
【００１２】
より好ましい態様にあっては、前記特定手段は、前記第１の算出手段により算出された第１の重みと前記第２の算出手段により算出された第２の重みとに基づいて、前記入力手段へ入力された文書データに対応する文書の表題を表す文字列の候補を所定の数だけ抽出してユーザへ提示し、該ユーザによって選択された文字列を該文書の表題を表す文字列として特定することを特徴とする。このような態様は、複数の文字列について前記第１の算出手段による算出結果と前記第２の算出手段による算出結果とに大差がない場合に好適である。
【００１３】
また、上記課題を解決するために、本発明は、コンピュータ装置を、文書を電子化した文書データが入力された場合に、該文書データを解析し、文字列を表す文字列データとその文字列の記載位置または文字列長を表す属性データを各文字列毎に抽出する抽出手段と、複数の文書の表題について各表題に含まれている単語が登録されているとともに、各単語毎に該複数の表題内での出現頻度に応じた重みを表す重みデータが登録されている単語テーブルであって、該コンピュータ装置に予め記憶されている単語テーブルの登録内容と前記抽出手段により抽出された文字列データとに基づいて、前記入力された文書データに対応する文書に記載されている文字列に含まれている単語の重みを集計し、その文字列全体についての重みである第１の重みを各文字列毎に算出する第１の算出手段と、前記入力された文書データに対応する文書に記載されている文字列毎に、その記載位置または文字列長に応じた重みである第２の重みを前記抽出手段により抽出された属性データに基づいて算出する第２の算出手段と、前記入力された文書データに対応する文書の表題を表す文字列を、前記第１の算出手段により算出された第１の重みと前記第２の算出手段により算出された第２の重みとに基づいて特定する特定手段として機能させるプログラムを提供する。また、本発明の別の態様にあっては、コンピュータ装置読取可能な記録媒体に上記プログラムを記録して提供するとしても良い。
【００１４】
このようなプログラムによれば、電子化対象の文書に記載されている各文字列について上記第１の算出手段により算出された第１の重み（すなわち、その文字列の意味内容に応じた重み）と、上記第２の算出手段により算出された第２の重み（すなわち、その文字列の記載位置や文字列長に応じた重み）とに基づいて、その文書の表題が特定される。
【発明の効果】
【００１５】
本発明によれば、電子化対象の文書に記載されている各文字列の意味内容とその記載位置または文字列長に基づいて、それら文字列のうちからその文書の表題が特定される。このため、電子化対象の文書に長さの短い文字列が多数記載されており、かつ、その文書が非定型文書である場合であっても、その文書の表題を正確に特定することが可能になるといった効果を奏する。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１６】
以下、図面を参照しつつ本発明を実施する際の最良の形態について説明する。
（Ａ：構成）
図１は、本発明の１実施形態に係る文書処理装置１１０を有する文書電子化システム１０の構成例を示すブロック図である。図１の画像読取装置１２０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、ＡＤＦにセットされた紙文書を１ページずつ読み取り、読み取った画像に対応する文書画像データをＬＡＮ（Local Area Network）などの通信線１３０を介して文書処理装置１１０へ引渡すものである。なお、本実施形態では、通信線１３０がＬＡＮである場合について説明するが、ＷＡＮ（Wide Area Network）やインターネットなどを含んでいても良いことは勿論である。また、本実施形態では、文書処理装置１１０と画像読取装置１２０とを夫々個別のハードウェアとして構成する場合について説明するが、両者を一体のハードウェアで構成するとしても良いことは勿論である。このような態様にあっては、通信線１３０は、係るハードウェア内で文書処理装置１１０と画像読取装置１２０とを接続する内部バスである。
【００１７】
図１の文書処理装置１１０は、画像読取装置１２０から引渡された文書画像データをファイル化して記憶し蓄積するものであり、図２に示す構成を有している。図２に示されているように、文書処理装置１１０は、制御部２００と、通信インターフェイス（以下、ＩＦ）部２１０と、記憶部２２０と、これら各構成要素間のデータ授受を仲介するバス２３０と、を備えている。
【００１８】
制御部２００は、例えばＣＰＵ（Central Processing Unit）であり、後述する記憶部２２０に記憶されている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１１０の各部を制御するものである。通信ＩＦ部２１０は、通信線１３０を介して画像読取装置１２０に接続されており、この通信線１３０を介して画像読取装置１２０から送られてくる文書画像データを受取り、制御部２００へ引渡すものである。つまり、この通信ＩＦ部２１０は、画像読取装置１２０から送られてくる文書画像データが入力される入力手段として機能する。
【００１９】
記憶部２２０は、図２に示されているように、揮発性記憶部２２０ａと不揮発性記憶部２２０ｂとを含んでいる。揮発性記憶部２２０ａは、例えばＲＡＭ（Random Access Memory）であり、後述する各種ソフトウェアにしたがって作動している制御部２００によってワークエリアとして利用される。一方、不揮発性記憶部２２０ｂは、例えば、ハードディスクであり、上記文書画像データをファイル化して記憶し蓄積するためのものである。また、この不揮発性記憶部２２０ｂには、文書処理装置１１０に特有な機能を制御部２００に実現させるためのデータやソフトウェアが格納されている。以下、不揮発性記憶部２２０ｂに格納されているデータおよびソフトウェアについて説明する。
【００２０】
不揮発性記憶部２２０ｂに格納されているデータの一例としては、図３に示す単語テーブルが挙げられる。この単語テーブルには、所定の数（例えば、十万個など）の表題について各表題に含まれている単語毎にその単語の出現頻度に関連した重みを表す重みデータが格納されている。詳細については後述するが、この単語テーブルは、電子化対象の文書（すなわち、通信ＩＦ部２１０を介して入力された文書画像データに対応する文書）に記載されている文字列のうちからその文書の表題に対応する文字列を、各文字列の意味内容に基づいて絞り込む際に利用されるものである。本実施形態では、上記重みデータとして各単語について以下の数１にしたがって算出される値Ｗｉを表すデータが格納されている。
（数１）      Ｗｉ＝ＴＦｉ／Ｎｗ
【００２１】
ここで、上記数１において、ＴＦｉは上記複数の表題内での単語ｉの出現頻度であり、Ｎｗは、上記単語テーブルに格納されている単語の総数である。つまり、上記数１にしたがって算出される値Ｗｉは、上記複数の表題内での単語ｉの出現確率を表す値である。なお、本実施形態では、上記重みデータとして単語の出現確率を用いる場合について説明するが、その単語の出現頻度ＴＦｉそのものであっても良く、以下の数２にしたがって算出されるＴＦ・ＩＤＦ値であっても良い。要は、単語の出現頻度に関連した値であれば何れであっても良い。また、本実施形態では、上記単語テーブルに１種類の重みデータを格納させておく場合について説明するが、例えば、上記出現確率Ｗｉと下記数２にしたがって算出されるＴＦｉ・ＩＤＦ値との両者を単語テーブルに格納しておき、その何れを重みデータとして用いるかをユーザに選択させるようにしても良い。
（数２）      ＴＦｉ×ｌｏｇ（Ｎ／ＤＦｉ）
なお、上記数２において、Ｎは上記所定の数（すなわち、表題の数）であり、ＤＦｉは、単語ｉを含む表題の数である。また、数２におけるｌｏｇ（）は、常用対数を表している。
【００２２】
一方、不揮発性記憶部２２０ｂに格納されているソフトウェアの一例をしては、オペレーティングシステム（Operating System 以下、「ＯＳ」）を制御部２００に実現させるためのＯＳソフトウェアや、紙文書電子化ソフトウェアが挙げられる。ここで、紙文書電子化ソフトウェアとは、上記文書画像データをファイル化して不揮発性記憶部２２０ｂへ格納する際に、その文書画像データに対応する文書の表題に応じたファイル名を付与して格納する処理を制御部２００に実行させるためのソフトウェアである。以下、これらソフトウェアを実行することによって制御部２００に付与される機能について説明する。
【００２３】
文書処理装置１１０の電源（図示省略）が投入されると、制御部２００は、まず、ＯＳソフトウェアを不揮発性記憶部２２０ｂから読み出し、これを実行する。ＯＳソフトウェアにしたがって作動しＯＳを実現している状態の制御部２００には、文書処理装置１１０の各部を制御する機能や、他のソフトウェアを不揮発性記憶部２２０ｂから読み出し実行する機能が付与される。本実施形態では、上記ＯＳソフトウェアの実行を完了し、ＯＳを実現している状態の制御部２００は、即座に、上記紙文書電子化ソフトウェアを不揮発性記憶部２２０ｂから読み出し、これを実行する。図４は、紙文書電子化ソフトウェアにしたがって作動している制御部２００が行う紙文書電子化処理の流れを示すフローチャートである。図４に示されているように、上記紙文書電子化ソフトウェアにしたがって作動している制御部２００には、以下に述べる４つの機能が付与される。
【００２４】
第１に、通信ＩＦ部２１０を介して入力された文書画像データを解析し、その文書画像データに対応する文書に記載されている文字列を表す文字列データを抽出するとともに、各文字列毎にその記載位置と文字列長とを表す属性データを抽出する抽出機能である。詳細については後述するが、本実施形態では、上記抽出機能により抽出された文字列データの表す文字列のうちから、上記文書の表題に対応する文字列が特定される。また、上記抽出機能により抽出される属性データは、上記文書の表題に対応する文字列の候補をその記載位置や文字列長に基づいて絞りこむために利用される。なお、本実施形態では、上記各文字列についてその記載位置および文字列長を表すデータを上記属性データとして抽出する場合について説明するが、記載位置と文字列長との何れか一方を表すデータを上記属性データとして抽出するとしても良い。また、上記記載位置や文字列長の他に、文字列を構成する文字のフォントやその大きさ、下線などの修飾の有無を表すデータやそれらの組み合わせを上記属性データとして抽出するとしても良いことは勿論である。
【００２５】
上記紙文書電子化ソフトウェアにしたがって作動している制御部２００に付与される第２の機能は、上記抽出機能により抽出された文字列データの表す文字列毎に、その文字列に含まれている単語の重みを上記単語テーブルを参照して集計しその文字列全体についての重みである第１の重みＳＷを下記数３にしたがって算出する第１の算出機能である。
（数３）      ＳＷ＝Σ（Ｗｉ／Ｎ）
ここで、数３のΣ記号は、各文字列の各々についてその文字列を構成する単語についてのＷｉをその文字列を構成する単語の数Ｎで除算した値を集計することを表している。前述したように、各単語について上記単語テーブルに登録されている重みデータＷｉは、所定の数の表題の中でその単語が出現した頻度に関連した値であるから、このようにして算出される第１の重みＳＷは、出現頻度の高い単語を含んでいる文字列ほど大きな値になる。したがって、このようにして算出される第１の重みデータＳＷの大きい順に文字列を絞り込むことによって、表題候補の文字列をその意味内容から統計的に絞り込むことができる。つまり、本実施形態では、上記第１の算出機能により算出される第１の重みＳＷは、表題候補の文字列をその意味内容に基づいて統計的に絞り込むための指標として用いられる。
【００２６】
上記紙文書電子化ソフトウェアにしたがって作動している制御部２００に付与される第３の機能は、上記抽出機能により抽出された文字列データの表す文字列毎に、その文字列の記載位置または文字列長に応じた重みである第２の重みをその文字列について上記抽出機能により抽出された属性データに基づいて算出する第２の算出機能である。より詳細に説明すると、上記紙文書電子化ソフトウェアにしたがって作動している制御部２００は、上記抽出機能により抽出された属性データに基づいて、上記第２の重みを表すデータとして、以下の文字列位置パラメータαと文字列長パラメータβとを算出する。文字列位置パラメータαは、文字列の記載位置に応じて定まるパラメータであって、その文字列の記載位置が文書の右側または上側である程大きな値を有するパラメータである。例えば、本実施形態では、文書の上１／３部分または右１／３部分に記載されている文字列については、０．５〜１．０の値、文書の中央部に記載されている文字列については、０．２〜０．５の値、そして、文書の下１／３部分または左１／３部分に記載されている文字列については、０．０〜０．２の値が制御部２００によって文字列位置パラメータαにセットされる。これは、文書の表題は、その上１／３部分または右１／３部分に記載されていることが一般的に多い、ということに基づいている。一方、文字列長パラメータβは、文字列の長さに応じた値を有するパラメータである。例えば、本実施形態では、長さが１〜２文字である文字列については、０．０〜０．２の値、長さが３〜２０文字である文字列については、０．５〜１．０の値、そして、長さが２１文字以上である文字列については０．２〜０．５の値が制御部２００によって上記文字列長パラメータβにセットされる。これは、文書の表題を表す文字列の文字列長は一般的に３〜２０文字であることが多い、ということに基づいている。このようにして算出される第２の重み（本実施形態では、文字列位置パラメータαおよび文字列長パラメータβ）の大きい順に文字列を絞り込むことによって、表題候補の文字列をその記載位置や文字列長に基づいて統計的に絞り込むことが可能になる。
【００２７】
そして、上記紙文書電子化ソフトウェアにしたがって作動している制御部２００に付与される第４の機能は、上記入力された文書画像データに対応する文書の表題を表す文字列を、上記第１の算出機能によって算出された第１の重みと上記第２の算出機能によって算出された第２の重みとに基づいて特定する特定機能である。具体的には、制御部２００は、上記抽出機能により抽出された文字列データの表す文字列の各々について以下の数４に示す値を算出し、その値が最も大きい文字列を文書の表題として特定する。
（数４）      ＳＷ×（α＋β）／２
前述したように、第１の重みＳＷは、表題候補の文字列をその意味内容から統計的に絞り込むための指標であり、第２の重み（本実施形態では、文字列位置パラメータαおよび文字列長パラメータβ）は、表題候補の文字列をその記載位置や文字列長に基づいて絞り込むための指標である。これら２つの重みに基づいて数４に示す値を算出しその算出結果に基づいて文書の表題を特定することによって、各文字列の意味内容の観点とその記載位置や文字列長の観点からの両者から文書の表題が特定されることになる。これにより、電子化対象の文書が定型文書であるか否か、また、長さの短い文字列が多数記載されているか否かに拘わらずその文書の表題を正確に特定することが可能になる。なお、本実施形態では、各文字列について算出された上記第１の重みと第２の重みとを根拠に上記数４に示す値を算出することによって、文書の表題に対応する文字列を特定する場合について説明したが、上記第１の重みと第２の重みとの相加平均や相乗平均などを算出しその算出結果に基づいて文書の表題を特定するとしても勿論良い。また、第１の重みが大きいものから所定の数だけ文字列を選択した後に、それら選択された文字列のうちで最も大きい第２の重みを有する文字列を文書の表題として特定するとしても良く、逆に、先に第２の重みに基づく絞り込みを行うとしても良い。要は、上記第１の重みと第２の重みとに基づいて文書の表題を特定する態様であれば、何れであっても良い。
【００２８】
以上に説明したように、本実施形態に係る文書処理装置１１０のハードウェア構成は一般的なコンピュータ装置と同一であり、不揮発性記憶部２２０ｂに格納されている各種ソフトウェアにしたがって制御部２００を作動させることによって、本発明に係る文書処理装置に特有な機能が実現される。このように、本実施形態では、本発明に係る文書処理装置に特有な機能をソフトウェアモジュールで実現する場合について説明したが、これらの機能を担っているハードウェアモジュールで本発明に係る文書処理装置を構成するとしても良いことは勿論である。具体的には、画像読取装置１２０から文書画像データが入力される入力手段と、上記単語テーブルが記憶されている記憶手段とを有している文書処理装置に、上記抽出機能を担っている抽出手段と、上記第１の算出機能を担っている第１の算出手段と、上記第２の算出機能を担っている第２の算出手段と、上記特定機能を担っている特定手段とを夫々ハードウェアモジュールで設け、これらハードウェアモジュールを図４に示すフローチャートにしたがって連携作動させるように組み合わせて、本発明に係る文書処理装置を構成するとしても良い。
【００２９】
（Ｂ：動作）
次いで、文書処理装置１１０が行う動作のうち、その特徴を顕著に示す動作について図面を参照しつつ説明する。
【００３０】
まず、ユーザが画像読取装置１２０のＡＤＦに紙文書をセットし、所定の操作（例えば、画像読取装置１２０の操作部に設けられている起動ボタンの押下など）を行うと、その紙文書の各ページに対応する画像が画像読取装置１２０によって読み取られ、各ページの画像に対応する文書画像データが通信線１３０を介して画像読取装置１２０から文書処理装置１１０へ送られる。
【００３１】
一方、文書処理装置１１０の制御部２００は、通信ＩＦ部２１０を介して上記文書画像データが入力されると、その文書画像データを揮発性記憶部２２０ａへ書き込み蓄積する。そして、制御部２００は、揮発性記憶部２２０ａに蓄積された文書画像データに対して図４に示すフローチャートにしたがった紙文書電子化処理を施してその文書画像データに対応する紙文書の表題を特定し、その表題を含むファイル名と対応付けて不揮発性記憶部２２０ｂへ書き込み、電子化処理を完了する。以下、制御部２００が行う動作について、図４を参照しつつ説明する。
【００３２】
図４は、制御部２００が行う紙文書電子化処理の流れを示すフローチャートである。図４に示されているように、制御部２００は、まず、揮発性記憶部２２０ａに蓄積された文書画像データを解析し、その文書画像データに対応する文書に記載されている文字列を表す文字列データとその文字列の記載位置および文字列長を表す属性データとを抽出する（ステップＳＡ１）。具体的には、制御部２００は、まず、上記文書画像データから文字列が記載された領域の画像に対応するデータブロックを抽出し、そのデータブロックに対応する画像にＯＣＲ（Optical Character Recognition）を用いて上記文字列データを抽出するとともに、その記載位置および文字列長を表す属性データを抽出する。
【００３３】
次いで、制御部２００は、ステップＳＡ１にて抽出した文字列データの表す文字列の各々について形態素解析を施し、その文字列を構成する単語を抽出し、それら各単語の重みを単語テーブルの格納内容に基づいて集計し、その文字列について第１の重みＳＷを算出する（ステップＳＡ２）一方、上記ステップＳＡ１にて抽出した属性データに基づいて、その文字列の記載態様に関連した第２の重み（本実施形態では、文字列位置パラメータαおよび文字列長パラメータβ）を算出する（ステップＳＡ３）。なお、本実施形態では、上記第１の重みを算出した後に上記第２の重みを算出する場合について説明したが、これら第１の重みおよび第２の重みを算出する順序はこの順に限定されるものではなく、第２の重みを算出した後に第１の重みを算出するようにしても良いことは勿論である。
【００３４】
そして、制御部２００は、ステップＳＡ１にて抽出された各文字列データの表す文字列について、ステップＳＡ２にて算出した第１の重みとステップＳＡ３にて算出した第２の重みとに基づいて、前述した数４に示す値を算出し、その値が最も大きい文字列を文書の表題として特定する（ステップＳＡ４）。以降、制御部２００は、揮発性記憶部２２０ａに蓄積されている文書画像データに上記ステップＳＡ４にて特定された表題に応じたファイル名を付与して不揮発性記憶部２２０ｂへ書き込み、電子化処理を完了する。なお、本実施形態では、文書処理装置１１０へ入力された文書画像データについてその文書画像データに対応する文書の表題を特定し、その表題に応じたファイル名を付与して文書処理装置１１０に備えられている記憶部へ書き込む場合について説明したが、この文書処理装置１１０とは別体の記憶装置に上記文書画像データと上記ファイル名を表す名称データとを対応付けて送信し、両者を対応付けて上記記憶装置に記憶させるようにしても勿論良い。
【００３５】
以上に説明したように、本実施形態に係る文書処理装置１１０によれば、電子化対象の文書の表題が、その文書に記載されている各文字列について、その意味内容の観点およびその記載位置および文字列長の観点から特定される。これにより、電子化対象の文書が定型文書であるか否かに拘わらず、また、その文書に長さの短い文字列が多数記載されているか否かに拘わらず、その文書の表題を正確に特定することが可能になるといった効果を奏する。
【００３６】
（Ｃ．変形）
以上、本発明を実施する際の最良の形態について説明したが、以下に述べるような変形を加えても良いことは勿論である。
（Ｃ−１：変形例１）
上述した実施形態では、紙文書の画像に対応する文書画像データに基づいてその紙文書の表題を特定する場合について説明した。しかしながら、ワードプロセッサなどにより作成された文書に対応するデータ（その文書に記載されている文字の文字コードや改行コードなどがその記載順に配列されたデータ：以下、コードデータという）に基づいて、その文書の表題を特定するとしても良いことは勿論である。要は、紙文書に対応する文書データであれば、画像データであるかコードデータであるかは問わない。
【００３７】
（Ｃ−２：変形例２）
上述した実施形態では、複数の文書の表題について各表題に含まれている単語毎にその出現頻度に関連した重みデータが格納された単語テーブルを用いて、電子化対象の文書に記載されている文字列の各々について重みを算出し、その算出結果とその文字列の記載位置やその文字列の長さに基づいて算出される重みとに基づいてその文書の表題に対応する文字列を特定する場合について説明した。しかしながら、例えば“表題”や“タイトル”などのように、文書の表題を指し示す特定の単語の有無に基づいて文書の表題を特定するようにしても勿論良い。具体的には、上記“表題”や“タイトル”などのように表題の直前または直後に位置する文字列に含まれている単語（以下、キーワード）が登録されたキーワードテーブルを不揮発性記憶部２２０ｂに記憶させておき、係るキーワードを含む文字列の直後または直前に位置する文字列については、上記第１および第２の算出機能により算出された重みに、更に、所定の値を加算または乗算してその文字列の重みを増加させるようにすれば良い。
【００３８】
（Ｃ−３：変形例３）
上述した実施形態では、上記抽出機能によって抽出された文字列データの表す文字列の全てについてその重みを算出し、最も大きな重みを有する文字列を文書の表題として特定する場合について説明した。しかしながら、文書の表題には、“、”や“，”、“。”や“．”などの句読点は含まれていないことが一般的であるから、このれら句読点を含む文字列については無条件に文書の表題の候補から除去するようにしても良い。具体的には、上記抽出機能によって抽出された各文字列データの表す文字列について、上記句読点に対応する文字が含まれているか否かを判定させ、その判定結果が否定的である文字列のうちから文書の表題を特定させるようにすれば良い。
【００３９】
（Ｃ−４：変形例４）
上述した実施形態では、不揮発性記憶部２２０ｂに予め記憶されている単語テーブルを用いて、電子化対象の文書に記載されている各文字列の重みを算出し、その文書の表題を特定する場合について説明した。しかしながら、このようにして特定された表題に対応する文字列に含まれている単語を抽出し、その抽出結果に基づいて上記単語テーブルの登録内容を更新するようにしても勿論良い。
【００４０】
（Ｃ−５：変形例５）
上述した実施形態では、上記第１および第２の重みを根拠に所定の数式にしたがって算出された値が最も大きい文字列を文書の表題に対応する文字列として特定する場合について説明した。しかしながら、このようにして算出された値が大きい文字列から順に所定の数だけユーザに提示し、それら文字列のうちでユーザによって選択された文字列を文書の表題として特定するようにしても勿論良い。このよう態様は、上記第１および第２の重みを根拠に所定の数式にしたがって算出された値が同一である文字列が複数ある場合など、その値に基づいて一意に文書の表題を特定することができない場合に好適である。
【００４１】
（Ｃ−６：変形例６）
上述した実施形態では、本発明に係る文書処理装置に特有な機能を制御部２００に実現させるためのソフトウェアを不揮発性記憶部２２０ｂ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み取り可能な記録媒体に、上記ソフトウェアを記録しておき、このような記録媒体を用いて一般的なコンピュータ装置に上記ソフトウェアをインストールするとしても良いことは勿論である。このようにすると、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といった効果を奏する。
【図面の簡単な説明】
【００４２】
【図１】本発明の１実施形態に係る文書処理装置１１０を有する文書電子化システムの全体構成の一例を示す図である。
【図２】同文書処理装置１１０のハードウェア構成の一例を示す図である。
【図３】同文書処理装置１１０の不揮発性記憶部２２０ｂに格納されている単語テーブルの一例を示す図である。
【図４】同文書処理装置１１０の制御部２００が紙文書電子化ソフトウェアにしたがって行う紙文書電子化処理の流れを示すフローチャートである。
【符号の説明】
【００４３】
１０…文書電子化システム、１１０…文書処理装置、１２０…画像読取装置、１３０…通信線、２００…制御部、２１０…通信ＩＦ部、２２０…記憶部、２２０ａ…揮発性記憶部、２２０ｂ…不揮発性記憶部。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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