(57)【要約】【課題】スキャンデータから抽出した、タイトルとなり得る文が長い場合、短縮できる情報処理装置の提供。【解決手段】紙原稿をスキャンして得られたスキャンデータを取得するデータ入力部と、スキャンデータから文字領域を抽出する文字領域抽出部と、抽出された文字領域に対してＯＣＲ処理を施して文字を認識する文字認識部と、認識された文字を文単位で自動要約アルゴリズムで処理して文の重要度を算出し、算出した文の重要度から要約情報を算出する重要文抽出部と、要約情報に基づいてスコアを算出し、算出したスコアに基づいて、タイトル候補文を抽出するタイトル候補判断部と、タイトル候補文が第１のしきい値より長いとき、構文解析を行い構文木を作成する構文解析部と、構文木の部分木ごとに、部分木の重要度を判定する重要度判定部と、部分木の重要度が第２のしきい値より低いと判定された部分木を削除し、タイトル候補文を短縮する枝刈り部とを備える。【選択図】図３
2019114111.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
紙原稿をスキャンして得られたスキャンデータを取得するデータ入力部と、
前記データ入力部により取得されたスキャンデータから文字領域を抽出する文字領域抽出部と、
前記文字領域抽出部により抽出された文字領域に対してＯＣＲ処理を施して文字を認識する文字認識部と、
前記文字認識部で認識された前記文字を文単位で自動要約アルゴリズムで処理して文の重要度を算出すると共に、文書タイトルを示唆する手がかり表現に基づいて処理して文の重要度を算出し、算出した文の重要度から要約情報を算出する重要文抽出部と、
前記文字認識部により認識された前記文字から文字の特徴を表す特徴情報を抽出する特徴情報取得部と、
前記各文字領域に対して、インデント、センターリング、縦書き横書きのレイアウト情報を抽出するレイアウト判断部と、
前記要約情報に基づいて要約スコアを算出し、前記特徴情報に基づいて文字スコアを算出し、前記レイアウト情報に基づいてレイアウトスコアを算出し、算出した要約スコア、文字スコア、およびレイアウトスコアに基づいて、タイトル候補文を抽出するタイトル候補判断部と、
前記タイトル候補文が第１のしきい値より長いとき、前記タイトル候補文の構文解析を行い、部分木の集合体である構文木を作成する構文解析部と、
構文解析部により作成された前記構文木の部分木ごとに、部分木の重要度を判定する重要度判定部と、
重要度判定部により前記部分木の重要度が第２のしきい値より低いと判定された部分木を削除し、前記タイトル候補文を短縮する枝刈り部と
を備えた
情報処理装置。
【請求項２】
紙原稿をスキャンして得られたスキャンデータを取得し、
取得されたスキャンデータから文字領域を抽出し、
抽出された文字領域に対してＯＣＲ処理を施して文字を認識し、
認識された前記文字を文単位で自動要約アルゴリズムで処理して文の重要度を算出すると共に、文書タイトルを示唆する手がかり表現に基づいて処理して文の重要度を算出し、算出した文の重要度から要約情報を算出し、
認識された前記文字から文字の特徴を表す特徴情報を抽出し、
前記各文字領域に対して、インデント、センターリング、縦書き横書きのレイアウト情報を抽出し、
前記要約情報に基づいて要約スコアを算出し、前記特徴情報に基づいて文字スコアを算出し、前記レイアウト情報に基づいてレイアウトスコアを算出し、算出した要約スコア、文字スコア、およびレイアウトスコアに基づいて、タイトル候補文を抽出し、
前記タイトル候補文が第１のしきい値より長いとき、前記タイトル候補文の構文解析を行い、部分木の集合体である構文木を作成し、
作成された前記構文木の部分木ごとに、部分木の重要度を判定し、
前記部分木の重要度が第２のしきい値より低いと判定された部分木を削除し、前記タイトル候補文を短縮する
ことを情報処理装置が実行する
情報処理方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、スキャンしたデータにタイトルを付与する情報処理装置および情報処理方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、スキャナー等で取り込んだドキュメントに対しては、取り込んだ日付や連番をタイトル名や文書名として付与することが行われていた。しかし、日付や連番を用いたタイトルではドキュメントの内容が分らずドキュメントの再利用性が悪いという問題があった。
【０００３】
そこで、スキャンしたデータ内から、フォントサイズなどの特徴量や、文の類似度などに基づき、適切な文を抽出し、タイトルとする事が行われてきた（例えば、特許文献１および特許文献２参照）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２００２−２９７６２９号公報
【特許文献２】特開２００７−１２２４０３号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
上記のように、スキャンした文章からタイトルとなりうる文を抽出することが行われてきたが、抽出される文が非常に長いものである場合、タイトルとするには適切とは言えなかった。
【０００６】
以上のような事情に鑑み、本発明の目的は、スキャンデータから抽出した、タイトルとなり得る文が長い場合、短縮できる情報処理装置および情報処理方法を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
上記目的を達成するため、本発明の一形態に係る情報処理装置は、紙原稿をスキャンして得られたスキャンデータを取得するデータ入力部と、前記データ入力部により取得されたスキャンデータから文字領域を抽出する文字領域抽出部と、前記文字領域抽出部により抽出された文字領域に対してＯＣＲ処理を施して文字を認識する文字認識部と、前記文字認識部で認識された前記文字を文単位で自動要約アルゴリズムで処理して文の重要度を算出すると共に、文書タイトルを示唆する手がかり表現に基づいて処理して文の重要度を算出し、算出した文の重要度から要約情報を算出する重要文抽出部と、前記文字認識部により認識された前記文字から文字の特徴を表す特徴情報を抽出する特徴情報取得部と、前記各文字領域に対して、インデント、センターリング、縦書き横書きのレイアウト情報を抽出するレイアウト判断部と、前記要約情報に基づいて要約スコアを算出し、前記特徴情報に基づいて文字スコアを算出し、前記レイアウト情報に基づいてレイアウトスコアを算出し、算出した要約スコア、文字スコア、およびレイアウトスコアに基づいて、タイトル候補文を抽出するタイトル候補判断部と、前記タイトル候補文が第１のしきい値より長いとき、前記タイトル候補文の構文解析を行い、部分木の集合体である構文木を作成する構文解析部と、構文解析部により作成された前記構文木の部分木ごとに、部分木の重要度を判定する重要度判定部と、重要度判定部により前記部分木の重要度が第２のしきい値より低いと判定された部分木を削除し、前記タイトル候補文を短縮する枝刈り部とを備える。
【０００８】
そのため、スキャンデータから抽出した、タイトルとなり得る文が長い場合、短縮できる。
【０００９】
上記目的を達成するため、本発明の一形態に係る情報処理方法では、紙原稿をスキャンして得られたスキャンデータを取得し、取得されたスキャンデータから文字領域を抽出し、抽出された文字領域に対してＯＣＲ処理を施して文字を認識し、認識された前記文字を文単位で自動要約アルゴリズムで処理して文の重要度を算出すると共に、文書タイトルを示唆する手がかり表現に基づいて処理して文の重要度を算出し、算出した文の重要度から要約情報を算出し、認識された前記文字から文字の特徴を表す特徴情報を抽出し、前記各文字領域に対して、インデント、センターリング、縦書き横書きのレイアウト情報を抽出し、前記要約情報に基づいて要約スコアを算出し、前記特徴情報に基づいて文字スコアを算出し、前記レイアウト情報に基づいてレイアウトスコアを算出し、算出した要約スコア、文字スコア、およびレイアウトスコアに基づいて、タイトル候補文を抽出し、前記タイトル候補文が第１のしきい値より長いとき、前記タイトル候補文の構文解析を行い、部分木の集合体である構文木を作成し、作成された前記構文木の部分木ごとに、部分木の重要度を判定し、前記部分木の重要度が第２のしきい値より低いと判定された部分木を削除し、前記タイトル候補文を短縮することを情報処理装置が実行する。
【発明の効果】
【００１０】
以上のように、本発明によれば、スキャンデータから抽出した、タイトルとなり得る文が長い場合、短縮できる。
【図面の簡単な説明】
【００１１】
【図１】情報処理装置１０が一般的なコンピューターにより構成される場合の構成図である。
【図２】ＣＰＵ１１においてプログラムが実行されることにより実現される機能ブロックを示す機能ブロック図である。
【図３】情報処理装置１０における処理の流れについて説明するためのフローチャートである。
【図４】情報処理装置１０で行われる処理のうち、要約情報を得るために、文章から重要文を抽出する例を示す図である。
【図５】タイトル候補文を部分木に分けた構文木を示す図である。
【図６】図５に示す構文木から、重要度が第２のしきい値より低いと判定された部分木の部分を削除し、タイトル候補文を短縮した例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１２】
以下、図面を参照しながら、本発明の実施形態を説明する。
【００１３】
［概要］
最初に、概要を説明する。
【００１４】
本発明の一実施形態にかかる情報処理装置１０では、原稿をスキャンして得られたスキャンデータから、ＯＣＲ（Optical Character Recognition）処理により文字を認識して、文字の特徴情報、レイアウト情報、内容の要約情報を取得し、取得した特徴情報、レイアウト情報、要約情報からそれぞれスコアを算出し、算出したスコアからタイトル候補文を抽出している。
【００１５】
そして、タイトル候補文がタイトルとするには長すぎる場合、タイトル候補文を構文解析して構文木を作成し、構文木の部分木の重要度を判断し、重要度の低い部分木を刈り取る事でタイトル候補文をタイトルとして使える長さまで短縮する。
【００１６】
文字の特徴情報は、文字のフォントサイズ、フォント種類、文字色、大文字、太文字、下線などに関する情報である。文字の特徴情報をタイトル抽出に使うのは、強調されている文字列がタイトルを表す可能性が高いからである。
【００１７】
レイアウト情報は、文字領域のインデント、センターリングなど文字領域の配置情報および縦書き横書き情報である。レイアウト情報をタイトル抽出に使うのは、インデントされていたり、センターリングされていたり、例えば、全体が横書きの中で縦書きされている文字列は、強調されている文字列であり、タイトルを表す可能性が高いからである。
【００１８】
要約情報は、一般的な文章要約アルゴリズム（例えばＬｅｘＲａｎｋアルゴリズム）により算出された、各文の重要度や、「まとめると」、「○○について述べる」、「タイトル：」などの文書タイトルを示唆する手がかり表現に基づいて抽出された文の重要度に関する情報である。
【００１９】
なお、ＬｅｘＲａｎｋアルゴリズムは、文章間の類似度をリンクの強さとして文章グラフを作成し、グラフベースの考えの指標で文の重要度を計算するものである。
【００２０】
なお、タイトル候補文の構文解析には、形態素解析など公知の技術を用いてもよい。また、構文解析で得られた部分木の重要度判定には、ＴＦ−ＩＤＦ（Term Frequency, Inverse Document Frequency）などの方法を用いてもよいし、上述した要約情報を活用することにより、より精度を上げることが出来る。
【００２１】
以上、概要について説明した。
【００２２】
［情報処理装置の構成］
次に、情報処理装置１０の構成について説明する。情報処理装置１０は、専用のハードウェアやソフトウェアにより構成されていてもよいし、一般的なコンピューターにより構成されてもよい。情報処理装置１０が一般的なコンピューターにより構成される場合の構成図を図１に示す。
【００２３】
同図に示すように、情報処理装置１０は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）１１、ＲＯＭ（Read Only Memory）１２、ＲＡＭ（Random Access Memory）１３、操作入力部１４、通信部１５、表示部１６、および記憶部１７を有し、これら各ブロックがバス１８を介して接続されている。
【００２４】
ＲＯＭ１２は、各種の処理を実行するためのファームウェア等の複数のプログラムやデータを記憶する。ＲＡＭ１３は、ＣＰＵ１１の作業用領域として用いられ、ＯＳ（Operating System）、実行中の各種アプリケーション、処理中の各種データを一時的に保持する。
【００２５】
記憶部１７は、例えばＨＤＤ（Hard Disk Drive）や、フラッシュメモリー、その他の不揮発性メモリーである。記憶部１７には、ＯＳや各種アプリケーション、各種データが記憶される。
【００２６】
通信部１５は、ネットワーク上の機器等と情報のやりとりを行う為のネットワークと結ばれている。
【００２７】
ＣＰＵ１１は、ＲＯＭ１２や記憶部１７に格納された複数のプログラムのうち、操作入力部１４から与えられる命令に対応するプログラムをＲＡＭ１３に展開し、この展開されたプログラムにしたがって、表示部１６及び記憶部１７を適宜制御する。
【００２８】
操作入力部１４は、例えばマウス等のポインティングデバイス、キーボード、タッチパネル、その他の操作装置である。
【００２９】
表示部１６は、例えば液晶ディスプレイ、ＥＬ（Electro-Luminescence）ディスプレイ、プラズマディスプレイ等である。
【００３０】
次に、ＣＰＵ１１においてプログラムが実行されることにより実現される機能ブロックについて説明する。図２は、ＣＰＵ１１においてプログラムが実行されることにより実現される機能ブロックを示す機能ブロック図である。
【００３１】
情報処理装置１０のＣＰＵ１１において実現される機能ブロックは、データ入力部１１ａ、文字領域抽出部１１ｂ、文字認識部１１ｃ、レイアウト判断部１１ｄ、特徴情報取得部１１ｅ、重要文抽出部１１ｆ、タイトル候補判断部１１ｇ、構文解析部１１ｈ、重要度判定部１１ｉ、及び枝刈り部１１ｊである。
【００３２】
データ入力部１１ａは、紙原稿をスキャンして得られたスキャンデータを取得する。
【００３３】
文字領域抽出部１１ｂは、データ入力部１１ａにより取得されたスキャンデータから文字領域を抽出する。
【００３４】
文字認識部１１ｃは、文字領域抽出部１１ｂにより抽出された文字領域に対してＯＣＲ処理を施し、文字を認識する。
【００３５】
レイアウト判断部１１ｄは、各文字領域に対して、インデント、センターリング、縦書き横書きなどレイアウト情報を抽出する。
【００３６】
特徴情報取得部１１ｅは、文字認識部１１ｃにより認識された文字から文字の特徴を表す特徴情報を抽出する。
【００３７】
重要文抽出部１１ｆは、文字認識部１１ｃで認識した文字を文単位で自動要約アルゴリズムにより処理して文の重要度を算出し、また、手がかり表現に基づいて処理して文の重要度を算出し、算出した文の重要度から要約情報を算出する。
【００３８】
タイトル候補判断部１１ｇは、文字の特徴情報、レイアウト情報、要約情報に基づいてそれぞれ文字スコア、レイアウトスコア、および要約スコアを算出し、算出した３つのスコアを総合して、最終的な文書タイトルの候補文を抽出する。
【００３９】
構文解析部１１ｈは、タイトル候補判断部１１ｇが抽出したタイトル候補文が長すぎる（第１のしきい値より長い）場合、タイトル候補文を短縮するために、タイトル候補文の構文解析を行い、部分木の集合体である構文木を作成する。（図５参照）
【００４０】
重要度判定部１１ｉは、構文解析部１１ｈにより作成された構文木の部分木ごとに、重要度を判定する。重要度の判定には、上述したように、TF-IDFなど公知の方法を用いればよい。
【００４１】
枝刈り部１１ｊは、重要度判定部１１ｉにより重要度が第２のしきい値より低いと判定された部分木を削除し、タイトル候補文を短縮する。
【００４２】
以上、情報処理装置１０の構成について説明した。
【００４３】
［処理の流れ］
次に、情報処理装置１０における処理の流れについて説明する。図３は、情報処理装置１０における処理の流れについて説明するためのフローチャートである。
【００４４】
まず、データ入力部１１ａが、紙原稿をスキャンしたスキャンデータを取得する（ステップＳ１）。
【００４５】
次に、文字領域抽出部１１ｂが、前ステップで取得されたスキャンデータから文字領域を抽出する（ステップＳ２）。
【００４６】
次に、文字認識部１１ｃが、前ステップで抽出された文字領域からＯＣＲ処理により文字を認識する（ステップＳ３）。
【００４７】
次に、特徴情報取得部１１ｅが、前ステップで認識された文字から、文字の特徴情報を抽出する（ステップＳ４）。
【００４８】
次に、タイトル候補判断部１１ｇが、文字の特徴情報から文字スコアを算出する（ステップＳ５）。
【００４９】
次に、レイアウト判断部１１ｄが、各文字領域からレイアウト情報を抽出する（ステップＳ６）。
【００５０】
次に、タイトル候補判断部１１ｇが、レイアウト情報からレイアウトスコアを算出する（ステップＳ７）。
【００５１】
次に、重要文抽出部１１ｆが、ステップＳ３で認識された文章から要約情報を算出する（ステップＳ８）。
【００５２】
次に、タイトル候補判断部１１ｇが、要約情報から要約スコアを算出する（ステップＳ９）。
【００５３】
次に、タイトル候補判断部１１ｇが、算出した文字スコア、レイアウトスコア、および要約スコアに基づいて、タイトル候補文を抽出する（ステップＳ１０）。
【００５４】
次に、タイトル候補判断部１１ｇが、ステップＳ１０で抽出したタイトル候補文の長さが第１のしきい値より長いか否かを判断する（ステップＳ１１）。
【００５５】
タイトル候補文の長さが第１のしきい値以下である場合（ステップＳ１１のＮ）、タイトル候補判断部１１ｇは、タイトル候補文をタイトル文として決定する（ステップＳ１５）。
【００５６】
タイトル候補文の長さが第１のしきい値より長い場合（ステップＳ１１のＹ）、構文解析部１１ｈが、タイトル候補文の構文解析を行い、構文木を作成する（ステップＳ１２）。
【００５７】
次に、重要度判定部１１ｉが、ステップＳ１２で作成された構文木の部分木ごとに、重要度を判定する（ステップＳ１３）。
【００５８】
次に、枝刈り部１１ｊが、ステップＳ１３ｄで判定された重要度が第２のしきい値を下回った部分木を削除し、タイトル候補文を短縮する（ステップＳ１４）。
【００５９】
次に、タイトル候補判断部１１ｇが、短縮されたタイトル候補文をタイトル文として決定する（ステップＳ１５）。
【００６０】
以上、情報処理装置１０における処理の流れについて説明した。
【００６１】
［具体例１］
次に、情報処理装置１０で行われる処理のうち、要約情報を得るために、文章から重要文を抽出する例を示す。図４は、情報処理装置１０で行われる処理のうち、要約情報を得るために、文章から重要文を抽出する例を示す図である。
【００６２】
図に示す例では、下線を引いて示した、最初の文と最後の文が、重要な文として抽出されている。
【００６３】
ここでの抽出結果に加えて、レイアウトスコアと文字スコアを勘案して、最終的なタイトル候補文が抽出される。
【００６４】
以上、情報処理装置１０で行われる処理のうち、要約情報を得るために、文章から重要文を抽出する例を示した。
【００６５】
［具体例２］
次に、情報処理装置１０で行われる処理のうち、タイトル候補文が長すぎる場合に、タイトル候補文を構文解析して構文木を作成し、部分木ごとに判定した重要度に応じて、枝刈りをする例を示す。
【００６６】
図５は、タイトル候補文（ここでは、「現在の地球上の生物に限って言えば最も明確に生物を定義する特徴は細胞から成り立っているということである。」という文）を部分木に分けた構文木を示す図である。
【００６７】
図６は、図５に示す構文木から、重要度が第２のしきい値より低いと判定された部分木の部分（「現在の地球上の生物に限って言えば」および「最も明確に」の部分）を削除し、タイトル候補文を短縮した例を示す図である。
【００６８】
以上、情報処理装置１０で行われる処理のうち、タイトル候補文が長すぎる場合に、タイトル候補文を構文解析して構文木を作成し、部分木ごとに判定した重要度に応じて、枝刈りをする例を示した。
【００６９】
＜変形例＞
上記の説明では、タイトル候補文が第１のしきい値より長い場合、重要度が第２のしきい値より低い部分木を一度だけ刈り取ったが、この構成に限らず、タイトル候補文が第１のしきい値以下の長さになるまで、繰り返し部分木の枝刈りを行ってもよい。
【００７０】
［補足事項］
以上のように、本発明にかかる情報処理装置１０は、紙原稿をスキャンして得られたスキャンデータを取得するデータ入力部１１ａと、前記データ入力部１１ａにより取得されたスキャンデータから文字領域を抽出する文字領域抽出部１１ｂと、前記文字領域抽出部１１ｂにより抽出された文字領域に対してＯＣＲ処理を施して文字を認識する文字認識部１１ｃと、前記文字認識部１１ｃで認識された前記文字を文単位で自動要約アルゴリズムで処理して文の重要度を算出すると共に、文書タイトルを示唆する手がかり表現に基づいて処理して文の重要度を算出し、算出した文の重要度から要約情報を算出する重要文抽出部１１ｆと、前記文字認識部１１ｃにより認識された前記文字から文字の特徴を表す特徴情報を抽出する特徴情報取得部１１ｅと、前記各文字領域に対して、インデント、センターリング、縦書き横書きのレイアウト情報を抽出するレイアウト判断部１１ｄと、前記要約情報に基づいて要約スコアを算出し、前記特徴情報に基づいて文字スコアを算出し、前記レイアウト情報に基づいてレイアウトスコアを算出し、算出した要約スコア、文字スコア、およびレイアウトスコアに基づいて、タイトル候補文を抽出するタイトル候補判断部１１ｇと、前記タイトル候補文が第１のしきい値より長いとき、前記タイトル候補文の構文解析を行い、部分木の集合体である構文木を作成する構文解析部１１ｈと、構文解析部１１ｈにより作成された前記構文木の部分木ごとに、部分木の重要度を判定する重要度判定部１１ｉと、重要度判定部１１ｉにより前記部分木の重要度が第２のしきい値より低いと判定された部分木を削除し、前記タイトル候補文を短縮する枝刈り部１１ｊとを備える。
【００７１】
そのため、スキャンデータから抽出した、タイトルとなり得る文が長い場合、短縮できる。
【００７２】
その他、本発明は、上述の実施形態にのみ限定されるものではなく、本発明の要旨を逸脱しない範囲内において種々変更を加え得ることは勿論である。
【符号の説明】
【００７３】
１０  …  情報処理装置
１１  …  ＣＰＵ
１１ａ…  データ入力部
１１ｂ…  文字領域抽出部
１１ｃ…  文字認識部
１１ｄ…  レイアウト判断部
１１ｅ…  特徴情報取得部
１１ｆ…  重要文抽出部
１１ｇ…  タイトル候補判断部
１１ｈ…  構文解析部
１１ｉ…  重要度判定部
１１ｊ…  枝刈り部
１２  …  ＲＯＭ
１３  …  ＲＡＭ
１４  …  操作入力部
１５  …  通信部
１６  …  表示部
１７  …  記憶部
１８  …  バス
【図１】
2019114111.tif 000003
【図２】
2019114111.tif 000004
【図３】
2019114111.tif 000005
【図４】
2019114111.tif 000006
【図５】
2019114111.tif 000007
【図６】
2019114111.tif 000008