(57)【要約】【課題】２次元に落とし込んだ段階で、実質的に特徴が近い文書データが離れて表示されることがない文書データの分類を行う情報処理装置を提供する。【解決手段】情報処理装置は、複数の文書データの入力を受け付ける受付部と、受付部が受け付けた文書データ各々について、当該文書データの特徴を示す特徴量を抽出する抽出部と、抽出部が複数の文書データから抽出したｎ（ｎは３以上）個の特徴量に基づいて、各文書データの特徴を示すｎ次元の特徴ベクトルを生成する生成部と、生成部が生成した特徴ベクトルをｎ次元空間上に配置し、ｎ次元空間上で、特徴ベクトルを分類することにより複数の文書データ各々を分類する分類部とを備える。【選択図】図１
2018055310.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数の文書データの入力を受け付ける第１受付部と、
前記受付部が受け付けた文書データ各々について、当該文書データの特徴を示す特徴量を抽出する抽出部と、
前記抽出部が前記複数の文書データから抽出したｎ（ｎは３以上）個の特徴量に基づいて、各文書データの特徴を示すｎ次元の特徴ベクトルを生成する生成部と、
前記生成部が生成した特徴ベクトルをｎ次元空間上に配置し、前記ｎ次元空間上で、前記特徴ベクトルを分類することにより前記複数の文書データ各々を分類する分類部とを備える情報処理装置。
【請求項２】
前記情報処理装置は、特定のテーマに関する特定の文書データの指定を受け付ける第２受付部を備え、
前記分類部は、前記特定の文書データと、前記複数の文書データのうちの一の文書データとの間の前記ｎ次元空間における距離を算出し、当該距離が所定距離内である場合に、前記一の文書データが前記特定のテーマと同一のテーマに分類する
ことを特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項３】
前記情報処理装置は、更に、前記複数の文書データを前記特徴量に基づいてリンク構造を生成し、生成したリンク構造における１以上の文書データの中心性に基づいて中心文書データを特定する特定部を備え、
前記第２受付部は、前記特定部が特定した中心文書データを前記一の文書データとして受け付ける
ことを特徴とする請求項２に記載の情報処理装置。
【請求項４】
前記情報処理装置は、更に、前記ｎ次元空間を所定の領域ごとに区切り、各所定の領域に含まれる１以上の文書データについて、当該所定の領域の中心に最も近い文書データを中心文書データとして特定する特定部を備え、
前記第２受付部は、前記特定部が特定した中心文書データを前記一の文書データとして受け付ける
ことを特徴とする請求項２に記載の情報処理装置。
【請求項５】
前記情報処理装置は、さらに、
前記分類部が分類した各文書データの分類に関する情報を表示する際のテーマに関するテーマ情報を受け付ける第３受付部と、
前記第３受付部が受け付けたテーマ情報に基づいて、前記分類部が分類した文書データの分布を示す情報を出力する出力部とを備える請求項１〜４のいずれか１項に記載の情報処理装置。
【請求項６】
複数の文書データの入力を受け付ける受付ステップと、
前記受付ステップにおいて受け付けた文書データ各々について、当該文書データの特徴を示す特徴量を抽出する抽出ステップと、
前記抽出ステップにおいて前記複数の文書データから抽出したｎ（ｎは３以上）個の特徴量に基づいて、各文書データの特徴を示すｎ次元の特徴ベクトルを生成する生成ステップと、
前記生成ステップにおいて生成した特徴ベクトルをｎ次元空間上に配置し、前記ｎ次元空間上で、前記特徴ベクトルを分類することにより前記複数の文書データ各々を分類する分類ステップとを含む情報処理装置による文書分類方法。
【請求項７】
コンピュータに、
複数の文書データの入力を受け付ける受付機能と、
前記受付機能が受け付けた文書データ各々について、当該文書データの特徴を示す特徴量を抽出する抽出機能と、
前記抽出機能が前記複数の文書データから抽出したｎ（ｎは３以上）個の特徴量に基づいて、各文書データの特徴を示すｎ次元の特徴ベクトルを生成する生成機能と、
前記生成機能が生成した特徴ベクトルをｎ次元空間上に配置し、前記ｎ次元空間上で、前記特徴ベクトルを分類することにより前記複数の文書データ各々を分類する分類機能とを実現させる文書分類プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、文書データを分類する情報処理装置及びその文書分類方法、文書分類プログラムに関するものである。
【背景技術】
【０００２】
従来、多数のデータがある中で、ユーザの所望のデータを得たり、データの傾向を調べたりするために、その多数のデータを分類したり、所望の情報を抽出するための装置の開発が進められている。特許文献１には、多数の文書データの中から内容の重複を排除しつつユーザの希望に適合した情報抽出を行う情報抽出システムが開示されている。この情報抽出システムでは、文書データの特徴を示す文書ベクトル同士のクラスタ間距離を算出し、多次元空間に配置することを開示している。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２００４−３１８５２７号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
ところで、特許文献１に記載の情報処理システムにより、多次元に配置された文書を、２次元上に展開してグルーピングした場合に、多次元上では距離が近い文書データ同士が、２次元上では見かけの距離が遠くなり、グルーピングの精度が低下してしまうという問題があった。
【０００５】
そこで、本発明は上記問題に鑑みて成されたものであり、２次元上に展開したときに、見かけの距離が遠くなって、グルーピング精度の低下を抑制することができる情報処理装置、文書分類方法、及び文書分類プログラム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】
【０００６】
上記課題を解決するために、本発明の一態様に係る情報処理装置は、複数の文書データの入力を受け付ける第１受付部と、受付部が受け付けた文書データ各々について、当該文書データの特徴を示す特徴量を抽出する抽出部と、抽出部が複数の文書データから抽出したｎ（ｎは３以上）個の特徴量に基づいて、各文書データの特徴を示すｎ次元の特徴ベクトルを生成する生成部と、生成部が生成した特徴ベクトルをｎ次元空間上に配置し、ｎ次元空間上で、特徴ベクトルを分類することにより複数の文書データ各々を分類する分類部とを備える。
【０００７】
また、本発明の一態様に係る文書分類方法は、複数の文書データの入力を受け付ける受付ステップと、受付ステップにおいて受け付けた文書データ各々について、当該文書データの特徴を示す特徴量を抽出する抽出ステップと、抽出ステップにおいて複数の文書データから抽出したｎ（ｎは３以上）個の特徴量に基づいて、各文書データの特徴を示すｎ次元の特徴ベクトルを生成する生成ステップと、生成ステップにおいて生成した特徴ベクトルをｎ次元空間上に配置し、ｎ次元空間上で、特徴ベクトルを分類することにより複数の文書データ各々を分類する分類ステップとを含む。
【０００８】
また、本発明の一態様に係る文書分類プログラムは、コンピュータに、複数の文書データの入力を受け付ける受付機能と、受付機能が受け付けた文書データ各々について、当該文書データの特徴を示す特徴量を抽出する抽出機能と、抽出機能が複数の文書データから抽出したｎ（ｎは３以上）個の特徴量に基づいて、各文書データの特徴を示すｎ次元の特徴ベクトルを生成する生成機能と、生成機能が生成した特徴ベクトルをｎ次元空間上に配置し、ｎ次元空間上で、特徴ベクトルを分類することにより複数の文書データ各々を分類する分類機能とを実現させる。
【０００９】
また、情報処理装置は、特定のテーマに関する特定の文書データの指定を受け付ける第２受付部を備え、分類部は、特定の文書データと、複数の文書データのうちの一の文書データとの間のｎ次元空間における距離を算出し、当該距離が所定距離内である場合に、一の文書データが特定のテーマと同一のテーマに分類することとしてもよい。
【００１０】
情報処理装置は、更に、複数の文書データを特徴量に基づいてリンク構造を生成し、生成したリンク構造における１以上の文書データの中心性に基づいて中心文書データを特定する特定部を備え、第２受付部は、特定部が特定した中心文書データを一の文書データとして受け付けることとしてもよい。
【００１１】
また、情報処理装置は、更に、ｎ次元空間を所定の領域ごとに区切り、各所定の領域に含まれる１以上の文書データについて、当該所定の領域の中心に最も近い文書データを中心文書データとして特定する特定部を備え、第２受付部は、特定部が特定した中心文書データを一の文書データとして受け付けることとしてもよい。
【００１２】
また、情報処理装置は、さらに、分類部が分類した各文書データの分類に関する情報を表示する際のテーマに関するテーマ情報を受け付ける第３受付部と、第３受付部が受け付けたテーマ情報に基づいて、分類部が分類した文書データの分布を示す情報を出力する出力部とを備えることとしてもよい。
【発明の効果】
【００１３】
本発明の一態様に係る情報処理装置、文書分類方法、文書分類プログラムは、受け付けた複数の文書データ各々をそれぞれの特徴を示すｎ次元のベクトルを用いて、ｎ次元空間上で分類する。したがって、２次元に落とし込んだときに、ｎ次元の段階で近い距離にあった文書対同士が離れて表示されるというような事態を抑制することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１４】
【図１】情報処理装置の機能構成例を示すブロック図である。
【図２】情報処理装置の機能構成例を示す詳細なブロック図である。
【図３】文書データのテーマの決定に係るイメージ図である。
【図４】文書データの他のテーマの決定に係るイメージ図である。
【図５】文書データの分類方法を説明するための説明図である。
【図６】情報処理装置による各文書データの特徴を抽出する動作を示すフローチャートである。
【図７】情報処理装置による各文書データを分類する動作を示すフローチャートである。
【図８】（ａ）〜（ｃ）は、文書データの分類の過程とその結果を示す分類結果情報の一例を示す図である。
【図９】（ａ）〜（ｃ）は、文書データの分類の過程とその結果を示す分類結果情報の一例を示す図である。
【図１０】情報処理装置の機能構成例を示すブロック図である。
【発明を実施するための形態】
【００１５】
以下、本発明の一実施態様に係る情報処理装置について、図面を参照しながら詳細に説明する。
【００１６】
＜実施の形態＞
＜構成＞
図１に示すように、情報処理装置１００は、受付部１１０と、抽出部１３１と、生成部１３２と、分類部１３３とを備える。
【００１７】
受付部１１０は、複数の文書データの入力を受け付けるものである。受付部１１０は、データの入力を受け付けるインターフェースである。文書データは、テキストデータであり、例えば、特許公報やメールなどの情報であるが、これに限るものではなくテキストデータが含まれる情報であれば、どのようなものであってもよい。
【００１８】
抽出部１３１は、受付部１１０が受け付けた文書データ各々について、文書データの特徴を示す特徴量を抽出するものである。抽出部１３１は、例えば、プロセッサや専用回路などにより実現できる。文書データを解析するとは、文書データに含まれる各種の情報、例えば、文書データに登場する単語やその頻度、文書データの作成者や、作成日時などを特定することをいう。また、特徴量を抽出するとは、文書データを特徴づける特徴を抽出することをいい、例えば、文書データに登場する単語各々のことや、それらの頻度などのことをいうが、これに限るものではない。また、抽出する特徴量の個数は、１つの場合もあれば、複数の場合もあるし、場合によっては０である場合も有り得る。
【００１９】
生成部１３２は、抽出部が複数の文書データから抽出した複数、即ちｎ（ｎは３以上）個の特徴量に基づいて、各文書データの特徴を示すｎ次元の特徴ベクトルを生成するものである。ｎ次元の特徴ベクトルは、抽出した各特徴の情報を含むものであり、例えば、抽出した単語とその登場頻度を要素としてもよい。生成部１３２は、例えば、プロセッサや専用回路などにより実現できる。ｎ次元の特徴ベクトルを構成するｎ個の要素は、複数の文書データから抽出された特徴量をまとめたものであり、ｎ個の要素に対応する特徴が全ての文書データから抽出されなくともよい。
【００２０】
分類部１３３は、生成部１３２が生成した特徴ベクトルをｎ次元空間上に配置し、そのｎ次元空間上で、特徴ベクトルを分類することにより複数の文書データ各々を分類するものである。文書データを分類するとは、例えば、あるテーマについてそのテーマと同様のテーマを分類対象の文書データが有するかどうかに基づいて当該テーマのグループに分類したり、ある文書データについて、特定の文書データと同様の内容を含むかどうかに基づいて特定の文書データと同じグループに分類したりすることをいうが、これらの分類に限るものではない。分類部１３３は、例えば、プロセッサや専用回路などにより実現できる。
【００２１】
以下、情報処理装置１００について、詳細に説明する。図２は、情報処理装置１００の詳細な構成例を示すブロック図である。
【００２２】
情報処理装置１００は、複数の文書データの入力を受け付けて、それらの文書データを分類する（グルーピングする）装置であり、例えば、コンピュータシステムなどにより実現される。図２に示すように、情報処理装置１００は、受付部１１０と、記憶部１２０と、制御部１３０と、出力部１４０とを備える。図２に示すように、受付部１１０と、記憶部１２０と、制御部１３０と、出力部１４０とは、バス１５０を介して互いに接続される。バス１５０は、各種の信号を伝達する信号線である。
【００２３】
受付部１１０は、各種の情報の入力を受け付ける入力インターフェースである。受付部１１０は、例えば、分類の対象となる複数の文書データや、文書データを分類するためのテーマや、分類する際の基準となる文書データを指定する情報などを受け付ける。受付部１１０は、図示しない外部の装置から、有線通信または無線通信により受信することとし、通信が実現できるのであれば、通信プロトコルは問わない。また、受付部１１０は、図示しない入力装置（例えば、キーボード）を介して、情報処理装置１００のオペレータ等からの入力を受け付けるものであってもよい。
【００２４】
記憶部１２０は、情報処理装置１００が動作するうえで必要とする各種プログラムや各種データを記憶する機能を有する記憶媒体である。記憶部１２０は、例えば、ＨＤＤ（Hard Disc Drive）やＳＳＤ（Solid State Drive）などにより実現されるが、これに限定するものではない。記憶部１２０は、文書データを解析するための文書解析プログラム１２１や、文書データを分類するための文書分類プログラム１２２などを記憶している。文書解析プログラム１２１は、コンピュータ（制御部１３０）に、文書データを解析する解析機能を実現させるものであり、文書分類プログラム１２２は、コンピュータ（制御部１３０）に、文書データを分類する分類機能を実現させるものである。
【００２５】
制御部１３０は、情報処理装置１００の各部を制御する機能を有するプロセッサである。制御部１３０は、記憶部１２０に記憶している各種プログラムを実行することにより情報処理装置１００の各部を制御し、文書データの解析や、文書データの分類、分類の結果を示す分類結果情報２１０を生成するものであり、各プログラムを実行することにより、抽出部１３１、生成部１３２、分類部１３３として機能する。
【００２６】
抽出部１３１は、入力された文書データ２００から、当該文書データ２００のテキストデータに対して、一般に知られる構文解析（形態素解析）を実行することにより、文書データ２００の特徴を示す特徴量を抽出する。抽出部１３１は、入力された複数の文書データ２００各々から特徴量を抽出する。抽出部１３１は、例えば、文書データ２００から、文書データ２００に関連する人物や団体（企業など）、文書の作成日時、文書データ２００で使用されている単語やその回数（頻度）などを特徴量として抽出する。さらに、具体的に例示すれば、文書データ２００が特許公報であれば、人物は発明者や代理人などであり、団体は出願人などであり、作成日時は出願日であり、単語やその回数は、明細書中で使用されている技術用語とその登場回数が該当してよい。
【００２７】
生成部１３２は、抽出部１３１が抽出した複数の特徴量に基づいて、文書データ２００各々の特徴を示すｎ次元ベクトルを生成し、各文書データ２００または文書データ２００を特定できる識別情報に対応付けて生成したｎ次元ベクトルを記憶部１２０に記憶する。ｎ次元ベクトルを構成する要素数ｎは、文書データ２００全てから抽出された特徴量の数と種類により定まる。例えば、上述の特許公報の場合で例示すれば、ｎ次元ベクトルとして、（発明者、出願人、出願日、単語Ａ登場回数、単語Ｂ登場回数、…）というようなベクトルを生成する。ある文書データから抽出した単語について、他の文書データから抽出できなかった場合には、ｎ次元ベクトルにおけるその登場回数は０となる。なお、ｎ次元ベクトルの要素は、生成部１３２が予め定められたアルゴリズムに従って決定することとしてもよいし、情報処理装置１００のオペレータが指定する（受付部１１０からｎ次元ベクトルを規定する各要素を指定する指定情報を受け付ける）ことで決定することとしてもよい。
【００２８】
分類部１３３は、生成部１３２が生成した各文書データ２００のｎ次元ベクトル間の距離を算出し、ベクトル間距離情報を生成して、記憶部１２０に記憶する。分類部１３３は、受け付けた複数の文書データの中から２つを選択し、その文書データ対間の距離を算出し、全ての文書データ対について、ベクトル間距離を算出し、記憶部１２０に記憶する。これにより、ｎ次元での各ベクトル間の距離を算出でき、各文書データ対で示される文書データ同士が近い内容を含むかどうかの指標として参照することができる。分類部１３３は、２次元の情報に落とすことなく文書データ対の間の距離を算出するので、上述の課題で示したような問題を発生しにくくすることができる。例えば、文書データ２００として、文書データＡ、Ｂ、Ｃ、Ｄが存在した場合、分類部１３３は、下記表１に示すような情報を記憶部１２０に記憶する。
【００２９】
【表１】
2018055310.tif 000003
【００３０】
分類部１３３は、文書データを分類するにあたり、文書データを分類するためのテーマを決定する。当該決定は、受付部１１０を介して受け付けた指定により決定するものであってもよいし、所定のテーマを有する特定の文書データの指定により決定するもののであってもよいし、分類部１３３が所定のアルゴリズムにしたがって特定の文書データを分類のテーマとして決定するものであってもよい。分類部１３３が、自身で特定の文書データを決定する場合には、以下の２通りの場合が考えられる。一つめは、各文書データのｎ次元ベクトルに基づいて、ｎ次元空間でのリンク構造を生成し、そのリンク構造において、所定以上の中心性を有する文書データを特定する手法である。二つ目は、文書データのｎ次元ベクトルに基づいて、ｎ次元空間をｎ次元でのグリッドで分割し、分割して得られる領域の中心に最も近い文書データを特定の文書データとして特定する手法である。分類部１３３がテーマを決定する場合について、一つ目の例を、図３を用いて、二つ目の例を、図４を用いて説明する。
【００３１】
図３は、文書データのｎ次元空間でのリンク構造を模式的に示す図である。図３においては、文書データを丸のノードで示し、その間のリンクを実線で示している。当該リンク構造は、分類部１３３が算出した各文書データ対の間の距離に基づいて、分類部１３３が生成する。分類部１３３は、算出した文書データ対の間の距離が、所定距離内である場合に、文書データを示すノード同士をつなぐ（リンク）する。次に、分類部１３３は、各文書データの中心性指標が一定値以上のものを、一つのテーマに係る文書データとして決定する。なお、中心性指標は、各文書データについて、他の文書データとのリンク数や、他の文書データとの間の距離などに基づいて分類部１３３が算出する。そして、分類部１３３は、一定以上の中心性を有する文書データから所定距離内にある文書データを同様のテーマを有する文書データとして分類する。例えば、図３の例で言えば、文書データ３１０が所定以上の中心性指標を有し、そこから所定範囲３００内にある文書データは、文書データ３１０と同じテーマを有する（同じグループである）と分類する。なお、ここでは、中心性指標を用いたが、文書データについての別の価値情報に基づいて算出することとしてもよい。例えば、文書データが特許公報である場合に、その特許価値指標を用いることとしてもよい。特許価値指標は、例えば、その特許の権利行使のしやすさや、他の特許公報での参照頻度、拒絶理由通知等における利用頻度などに基づいて算出できる。また、中心となる文書データについては、一度一つの文書データを決定し、その文書データと同じグループに属する文書データを特定した後に、それらの文書データを除外した残りの文書データから次の中心となる文書データを選択するようにして処理を進めることとしてもよい。
【００３２】
図４は、文書データをｎ次元空間に模式的に配した例を示し、ｎ次元でのグリッドに分割した模式図である。図４において、各文書データは、丸で示している。ｎ次元空間を予め定めた領域に分割し、その各領域内において、その領域の中心に最も近い文書データを、一つのテーマに係る文書データとして決定する。例えば、図４の例で言えば、グリッドＡ３の場合、その中心に最も近い文書データは、文書データ４２１であり、文書データ４２１所定距離内、即ち、所定範囲４２０内に含まれる文書データが文書データ４２１と同様のテーマを有する文書データとして分類する。同様にグリッドＣ１の場合であれば、中心となる文書データは、文書データ４０１であり、所定範囲４００内に含まれる文書データが同じテーマを有する文書データとして分類される。また、グリッドＣ３の場合であれば、中心となる文書データは、文書データ４１１であり、所定範囲４１０内に含まれる文書データが同じテーマを有する文書データとして分類される。
【００３３】
分類部１３３は、特定した文書データと、受け付けた文書データ各々との間の距離を算出し、当該距離が所定距離内である場合に、その文書データを特定した文書データと同様のテーマを有する文書データであると分類する。この分類を図５を用いて説明する。図５は、各文書データをｎ次元空間上に配置した例を模式的に示す図である。例えば、図５に示すように、あるテーマを有する文書データＰＴを決定したときに、その文書データＰＴからｎ次元空間上で、距離Ｔ内の所定の範囲５００内に含まれる他の文書データについては、同じテーマを有する文書データであると分類する。したがって、図５に示す文書データＰＡは、文書データＰＴとの間のｎ次元空間上での距離がＤであり、所定の範囲５００内に含まれるので、文書データＰＡは、文書データＰＴと同様のテーマを有する文書であると分類する。
【００３４】
分類部１３３は、分類の結果得られる分類結果情報を生成し、出力部１４０に出力させる。分類結果情報は、ｎ次元空間上で各文書データについて、同様のテーマ性を有するグループ群に基づく情報である。その具体例については、後述する。
【００３５】
出力部１４０は、制御部１３０が生成した分類結果情報を出力する出力インターフェースである。出力部１４０による出力は、例えば、分類結果情報そのものを外部の装置に出力したり、情報処理装置１００に接続された各種のモニターあるいは図示しない情報処理装置１００に備えられたモニターに表示したりすることで実現されてよい。外部の装置に出力する場合には、有線通信または無線通信により送信することとし、通信が実現できるのであれば、通信プロトコルは問わない。
【００３６】
以上が、情報処理装置１００の構成である。
【００３７】
＜動作＞
ここから、情報処理装置１００の動作について説明する。図６は、情報処理装置１００による文書データの特徴量を算出する動作を示すフローチャートである。
【００３８】
（ステップＳ６０１）
ステップＳ６０１において、情報処理装置１００の受付部１１０は、複数の文書データ２００の入力を受け付ける。受付部１１０は、受け付けた複数の文書データ２００を記憶部１２０に記憶する。その後、ステップＳ６０２に移行する。
【００３９】
（ステップＳ６０２）
情報処理装置１００は、ステップＳ６０３からステップＳ６０５の処理を、受け付けた全文書データについて繰り返す。
【００４０】
（ステップＳ６０３）
ステップＳ６０３において、抽出部１３１は、文書データに対して構文解析を行い、上述したように、文書データの特徴量を抽出する。抽出部１３１は、抽出した特徴量に関する情報を、生成部１３２に伝達する。その後、ステップＳ６０４に移行する。
【００４１】
（ステップＳ６０４）
ステップＳ６０４において、生成部１３２は、抽出部１３１から伝達された特徴量に基づいて、文書データを特徴づける特徴ベクトル（ｎ次元ベクトル）を生成する。生成部１３２は、生成した特徴ベクトルを、対応する文書データまたは当該文書データを特定できる識別情報に対応付けて記憶部１２０に記憶する。その後、ステップＳ６０５に移行する。
【００４２】
（ステップＳ６０５）
ステップＳ６０５において、制御部１３０は、受け付けた文書データ２００全てについて、特徴ベクトルを生成したか否かを判定する。全ての文書データについて特徴ベクトルを生成していない場合には、次の文書データについての特徴ベクトルの生成に戻る（ステップＳ６０２に戻る）。受け付けた全ての文書データ２００について、特徴ベクトルを生成し終えていた場合には、処理を終了する。
【００４３】
次に、図７を用いて情報処理装置１００による文書データの分類動作を説明する。図７は、情報処理装置１００による文書データを分類する際の動作を示すフローチャートである。
【００４４】
（ステップＳ７０１）
情報処理装置１００の制御部１３０は、ステップＳ７０２とステップＳ７０３の処理を全ての文書データ対について実行する。
【００４５】
（ステップＳ７０２）
ステップＳ７０２において、分類部１３３は、受付部１１０が受け付けた文書データ２００の中から、文書データ間の距離を算出していない任意の文書データ２つを選択する。そして、分類部１３３は、選択した２つの文書データそれぞれに対応付けられた特徴量として記憶部１２０に記憶された特徴ベクトルを取得し、ステップＳ７０３に移行する。
【００４６】
（ステップＳ７０３）
ステップＳ７０３において、分類部１３３は、取得した２つの特徴ベクトル間の距離を算出する。分類部１３３は、算出した特徴ベクトル間の距離を、算出に用いた特徴ベクトルに対応する文書データ対を示す情報に対応付けて記憶部１２０に記憶する。その後にステップＳ７０４に移行する。
【００４７】
（ステップＳ７０４）
ステップＳ７０４において、分類部１３３は、全ての文書データ対について、特徴ベクトル間の距離を算出したか否かを判定し、全ての文書データ対について、特徴ベクトル間の距離を算出している場合に、ステップＳ７０５に移行する。全ての文書データ対について、特徴ベクトル間の距離を算出していない場合に次の文書データ対の選択に移る（ステップＳ７０２に戻る）。
【００４８】
（ステップＳ７０５）
ステップＳ７０５において、情報処理装置１００の制御部１３０は、分類に関するテーマを取得する。当該テーマの取得方法は、上述した通り、受付部１１０からテーマを指定する情報の指定を受け付けたり、テーマに関する文書データの指定を受け付けたり、分類部１３３が決定したりすることで、取得する。分類に関するテーマを取得したら、ステップＳ７０６に移行する。なお、ここで取得するテーマは一つであってもよいし、複数であってもよい。
【００４９】
（ステップＳ７０６）
ステップＳ７０６において、分類部１３３は、取得したテーマに従って、各文書データをｎ次元で分類する。即ち、分類部１３３は、取得したテーマに対応する文書データから、所定距離内にある文書データを特定し、所定距離内にある文書データは、取得したテーマに関する文書データであると分類する。分類後に、ステップＳ７０７に移行する。
【００５０】
（ステップＳ７０７）
ステップＳ７０７において、分類部１３３は、分類結果を示す分類結果情報を生成し、出力部１４０に伝達する。出力部１４０は、分類部１３３から、伝達された分類結果情報を出力して、処理を終了する。
【００５１】
以上に示したように、情報処理装置１００は、ｎ次元の段階で、各文書データの特徴を示す特徴ベクトル間の距離を算出しているので、２次元に落としたとしても、その段階の距離を参照して、分類結果情報を作成し、出力するので、従来のように、２次元に落とし込んだときに、ある文書データと他の文書データとがｎ次元の段階では距離的に近いのに、２次元に落とし込んだときに、遠い距離に表示されるという可能性を抑制することができる。
【００５２】
＜分類の具体例と結果について＞
ここで、分類による結果について出力する分類結果情報について具体的に説明する。図８（ａ）は、多次元空間上に配置した文書データを模式的に示す図である。図８（ａ）において、各文書データは、丸で表現している。これに対して情報処理装置１００が分類を行った結果、図８（ｂ）に示すように各文書データが分類されたとする。図８（ｂ）において各丸を囲う大きな丸が一つのグループ（分類）を示している。このとき、これらの文書データが例えば、あるメーカーが出願している特許についての特許公報である場合に、そのメーカーが出願している特許の分野を特定することができ、図８（ｃ）に示すように、その企業が注力している技術分野を特定できたりする。
【００５３】
そのほかにも、例えば、文書データとして、複数のメーカーの特許公報を用い、技術分野で分類した場合であれば、文書データを分類することで、メーカー間で重複している技術分野を特定できたり、寡占になっている技術分野を特定したりすることができる。図９は、２つのメーカーについての特許公報を分類した例を示す図である。図９（ａ）は、白抜きの丸で示す企業Ａの特許公報群と、斜線の丸で示す企業Ｂの特許公報群とをｎ次元空間に配置した例を模式的に示す図である。そして、図９（ｂ）は、情報処理装置１００による分類後の状態を示しており、大きな丸がそれぞれのグループを示している。そして、この分類に基づいて、各分野（テーマ）における両企業の状態を示す分類結果情報の一例を図９（ｃ）に示している。この分類結果情報からは、例えば、テーマＡ（分野Ａ）に関しては、企業Ａの寡占になっているのに対し、テーマＧ（分野Ｇ）に関しては企業Ｂの寡占になっていることが理解できる。
【００５４】
さらには、例えば、年代別で分類すれば、注力している新規事業や、すたれていった事業などを特定したりすることもできる。なお、ここで説明した分類結果はあくまで一例であり、その他の要素で分類してもよいことは言うまでもない。
【００５５】
＜まとめ＞
情報処理装置１００は、各文書データ間の距離をｎ次元の段階で算出しておき、２次元に落とし込んだ場合でも、ｎ次元の段階で算出しておいた距離を参照しながら、分類結果情報を生成して出力するので、実質的には近い文書データ同士が、２次元で表示したときに、互いが互いから離れた位置に表示されるという事態を防止することができる。
【００５６】
＜補足＞
上記実施の形態においては、装置における文書データを分類する手法として、装置のプロセッサが文書分類プログラム等を実行することにより、分類することとしているが、これは装置に集積回路（ＩＣ（Integrated Circuit）チップ、ＬＳＩ（Large Scale Integration））等に形成された論理回路（ハードウェア）や専用回路によって実現してもよい。また、これらの回路は、１または複数の集積回路により実現されてよく、上記実施の形態に示した複数の機能部の機能を１つの集積回路により実現されることとしてもよい。ＬＳＩは、集積度の違いにより、ＶＬＳＩ、スーパーＬＳＩ、ウルトラＬＳＩなどと呼称されることもある。すなわち、図９に示すように、情報処理装置１００は、受付回路１１０ａと、抽出回路１３１ａと、生成回路１３２ａと、分類回路１３３ａとから構成されてよく、それぞれの機能は、上記実施の形態に示した同様の名称を有する各部と同様である。
【００５７】
また、上記文書分類プログラムは、プロセッサが読み取り可能な記録媒体に記録されていてよく、記録媒体としては、「一時的でない有形の媒体」、例えば、テープ、ディスク、カード、半導体メモリ、プログラマブルな論理回路などを用いることができる。また、上記文書分類プログラムは、当該文書分類プログラムを伝送可能な任意の伝送媒体（通信ネットワークや放送波等）を介して上記プロセッサに供給されてもよい。本発明は、上記文書分類プログラムが電子的な伝送によって具現化された、搬送波に埋め込まれたデータ信号の形態でも実現され得る。
【００５８】
なお、上記文書分類プログラムは、例えば、ActionScript、JavaScript（登録商標）などのスクリプト言語、Objective-C、Java（登録商標）などのオブジェクト指向プログラミング言語、HTML5などのマークアップ言語などを用いて実装できる。
【符号の説明】
【００５９】
１００  情報処理装置
１１０  受付部
１２０  記憶部
１３０  制御部
１３１  抽出部
１３２  生成部
１３３  分類部
１４０  出力部
【図１】
2018055310.tif 000004
【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】
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【図９】
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【図１０】
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【手続補正書】
【提出日】平成29年8月3日(2017.8.3)
【手続補正１】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数の文書データの入力を受け付ける第１受付部と、
前記受付部が受け付けた文書データ各々について、当該文書データの特徴を示す特徴量を抽出する抽出部と、
前記抽出部が前記複数の文書データから抽出した当該文書データのテキストデータに基づく特徴及び当該文書データの特徴を示すテキストデータ以外の属性情報を含むｎ（ｎは３以上）個の特徴量に基づいて、各文書データの特徴を示すｎ次元の特徴ベクトルを生成する生成部と、
前記生成部が生成した特徴ベクトルをｎ次元空間上に配置し、前記ｎ次元空間上で、前記特徴ベクトルを分類することにより前記複数の文書データ各々を分類する分類部とを備える情報処理装置。
【請求項２】
前記情報処理装置は、特定のテーマに関する特定の文書データの指定を受け付ける第２受付部を備え、
前記分類部は、前記特定の文書データと、前記複数の文書データのうちの一の文書データとの間の前記ｎ次元空間における距離を算出し、当該距離が所定距離内である場合に、前記一の文書データが前記特定のテーマと同一のテーマに分類する
ことを特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項３】
前記情報処理装置は、更に、前記複数の文書データを前記特徴量に基づいてリンク構造を生成し、生成したリンク構造における１以上の文書データの中心性に基づいて中心文書データを特定する特定部を備え、
前記第２受付部は、前記特定部が特定した中心文書データを前記一の文書データとして受け付ける
ことを特徴とする請求項２に記載の情報処理装置。
【請求項４】
前記情報処理装置は、更に、前記ｎ次元空間を所定の領域ごとに区切り、各所定の領域に含まれる１以上の文書データについて、当該所定の領域の中心に最も近い文書データを中心文書データとして特定する特定部を備え、
前記第２受付部は、前記特定部が特定した中心文書データを前記一の文書データとして受け付ける
ことを特徴とする請求項２に記載の情報処理装置。
【請求項５】
前記情報処理装置は、さらに、
前記分類部が分類した各文書データの分類に関する情報を表示する際のテーマに関するテーマ情報を受け付ける第３受付部と、
前記第３受付部が受け付けたテーマ情報に基づいて、前記分類部が分類した文書データの分布を示す情報を出力する出力部とを備える請求項１〜４のいずれか１項に記載の情報処理装置。
【請求項６】
前記文書データは、特許公報であり、
前記属性情報は、少なくとも、前記特許公報で示される特許の発明者、出願人、出願日、のうちいずれか一つを含む
ことを特徴とする請求項１〜５のいずれか１項に記載の情報処理装置。
【請求項７】
複数の文書データの入力を受け付ける受付ステップと、
前記受付ステップにおいて受け付けた文書データ各々について、当該文書データの特徴を示す特徴量を抽出する抽出ステップと、
前記抽出ステップにおいて前記複数の文書データから抽出した当該文書データのテキストデータに基づく特徴及び当該文書データの特徴を示すテキストデータ以外の属性情報を含むｎ（ｎは３以上）個の特徴量に基づいて、各文書データの特徴を示すｎ次元の特徴ベクトルを生成する生成ステップと、
前記生成ステップにおいて生成した特徴ベクトルをｎ次元空間上に配置し、前記ｎ次元空間上で、前記特徴ベクトルを分類することにより前記複数の文書データ各々を分類する分類ステップとを含む情報処理装置による文書分類方法。
【請求項８】
コンピュータに、
複数の文書データの入力を受け付ける受付機能と、
前記受付機能が受け付けた文書データ各々について、当該文書データの特徴を示す特徴量を抽出する抽出機能と、
前記抽出機能が前記複数の文書データから抽出した当該文書データのテキストデータに基づく特徴及び当該文書データの特徴を示すテキストデータ以外の属性情報を含むｎ（ｎは３以上）個の特徴量に基づいて、各文書データの特徴を示すｎ次元の特徴ベクトルを生成する生成機能と、
前記生成機能が生成した特徴ベクトルをｎ次元空間上に配置し、前記ｎ次元空間上で、前記特徴ベクトルを分類することにより前記複数の文書データ各々を分類する分類機能とを実現させる文書分類プログラム。