(57)【要約】【課題】テキスト文書において、ヘッダの種類ごとに、文書のページを分類する。【解決手段】複数ページを含むテキスト文書の各ページをヘッダの種類ごとに分類するページ分類装置であって、テキスト文書のページ上端に設定された判定対象行数を取得する行数取得部と、予め定められた判定閾値を取得する閾値取得部と、計算対象の各ページの判定対象行数に含まれる単語の類似度を算出する計算部と、類似度が判定閾値以上のときは、計算対象の各ページのヘッダが同一種類であると判断し、類似度が判定閾値未満のときは、計算対象の各ページのヘッダが異なる種類であると判断する判断部と、判断部の判断結果に基づき、テキスト文書に含まれる各ページがヘッダの種類ごとに分類されたグループを生成する生成部と、を備える。【選択図】図１
2019125150.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数ページを含むテキスト文書の各ページをヘッダの種類ごとに分類するページ分類装置であって、
前記テキスト文書のページ上端に設定された判定対象行数を取得する行数取得部と、
予め定められた判定閾値を取得する閾値取得部と、
計算対象の各ページの前記判定対象行数に含まれる単語の類似度を算出する計算部と、
前記類似度が前記判定閾値以上のときは、前記計算対象の各ページのヘッダが同一種類であると判断し、前記類似度が前記判定閾値未満のときは、前記計算対象の各ページのヘッダが異なる種類であると判断する判断部と、
前記判断部の判断結果に基づき、前記テキスト文書に含まれる各ページが前記ヘッダの種類ごとに分類されたグループを生成する生成部と、
を備えるページ分類装置。
【請求項２】
前記テキスト文書は、第１ページ、第２ページ、第３ページを含み、
前記生成部は、前記グループとしての第Ｎ（Ｎはグループの名称を表すための所定の整数）グループに前記第１ページを所属させ、
前記計算部は、
前記第１ページの前記判定対象行数に含まれる単語の出現回数を要素とするベクトルである第１ベクトルを生成し、
前記第２ページの前記判定対象行数に含まれる単語の出現回数を要素とするベクトルである第２ベクトルを生成し、
前記類似度として、前記第１ベクトルと前記第２ベクトルとのコサイン類似度である第１コサイン類似度を算出し、
前記生成部は、前記第１コサイン類似度が前記判定閾値以上であると前記判断部により判断されると、前記第２ページを前記第Ｎグループに所属させ、
前記計算部は、
前記第３ページの前記判定対象行数に含まれる単語の出現回数を要素とするベクトルである第３ベクトルを生成し、
前記第Ｎグループに所属する前記第１及び前記第２ページの前記判定対象行数に含まれる単語の出現回数の重心を要素とするベクトルである第Ｎベクトルを生成し、
前記類似度として、前記第３ベクトルと前記第Ｎベクトルとのコサイン類似度である第Ｎコサイン類似度を算出し、
前記生成部は、前記第Ｎコサイン類似度が前記判定閾値以上であると前記判断部により判断されると、前記第３ページを前記第Ｎグループに所属させ、
前記計算部は、前記第Ｎベクトルを、前記第Ｎグループに所属する前記第１、前記第２及び前記第３ページの前記判定対象行数に含まれる単語の出現回数の重心を要素とするベクトルに更新する、
請求項１に記載のページ分類装置。
【請求項３】
前記テキスト文書は、第４ページを含み、
前記生成部は、前記第Ｎコサイン類似度が前記判定閾値未満であると前記判断部により判断されると、現在の前記第Ｎグループの符号Ｎをインクリメントして新たな第Ｎグループを生成した上で、前記第３ページを前記新たな第Ｎグループに所属させ、
前記計算部は、
前記第４ページの前記判定対象行数に含まれる単語の出現回数を要素とするベクトルである第４ベクトルを生成し、
前記新たな第Ｎグループに所属する前記第３ページの前記判定対象行数に含まれる単語の出現回数の重心を要素とする新たな第Ｎベクトルを生成し、
前記類似度として、前記第４ベクトルと前記新たな第Ｎベクトルとのコサイン類似度である新たな第Ｎコサイン類似度を算出し、
前記生成部は、前記新たな第Ｎコサイン類似度が前記判定閾値以上であると前記判断部により判断されると、前記第４ページを前記新たな第Ｎグループに所属させ、
前記計算部は、前記新たな第Ｎベクトルを、前記新たな第Ｎグループに所属する前記第３及び前記第４ページの前記判定対象行数に含まれる単語の出現回数の重心を要素とするベクトルに更新する、
請求項２に記載のページ分類装置。
【請求項４】
前記テキスト文書は、第１ページ、第２ページ、第３ページを含み、
前記生成部は、前記グループとしての第Ｎ（Ｎはグループの名称を表すための所定の整数）グループに前記第１ページを所属させ、
前記計算部は、
前記第１ページの前記判定対象行数に含まれる単語の出現回数を要素とするベクトルである第１ベクトルを生成し、
前記第２ページの前記判定対象行数に含まれる単語の出現回数を要素とするベクトルである第２ベクトルを生成し、
前記第３ページの前記判定対象行数に含まれる単語の出現回数を要素とするベクトルである第３ベクトルを生成し、
前記類似度として、前記第１ベクトルと前記第２ベクトルとのコサイン類似度である第１コサイン類似度を算出し、
前記類似度として、前記第２ベクトルと前記第３ベクトルとのコサイン類似度である第２コサイン類似度を算出し、
前記生成部は、
前記第１コサイン類似度が前記判定閾値以上であると前記判断部により判断されると、前記第２ページを前記第Ｎグループに所属させ、
前記第２コサイン類似度が前記判定閾値以上であると前記判断部により判断されると、前記第３ページを前記第Ｎグループに所属させる、
請求項１に記載のページ分類装置。
【請求項５】
前記テキスト文書は、第４ページを含み、
前記生成部は、前記第Ｎコサイン類似度が前記判定閾値未満であると前記判断部により判断されると、現在の前記第Ｎグループの符号Ｎをインクリメントして新たな第Ｎグループを生成した上で、前記第３ページを前記新たな第Ｎグループに所属させ、
前記計算部は、
前記第４ページの前記判定対象行数に含まれる単語の出現回数を要素とするベクトルである第４ベクトルを生成し、
前記類似度として、前記第３ベクトルと前記第４ベクトルとのコサイン類似度である第３コサイン類似度を算出し、
前記生成部は、前記第３コサイン類似度が前記判定閾値以上であると前記判断部により判断されると、前記第４ページを前記新たな第Ｎグループに所属させる、
請求項４に記載のページ分類装置。
【請求項６】
複数ページを含むテキスト文書の各ページをヘッダの種類ごとに分類するページ分類方法であって、
前記テキスト文書のページ上端に設定された判定対象行数を取得する行数取得ステップと、
予め定められた判定閾値を取得する閾値取得ステップと、
計算対象の各ページの前記判定対象行数に含まれる単語の類似度を算出する計算ステップと、
前記類似度が前記判定閾値以上のときは、前記計算対象の各ページのヘッダが同一種類であると判断し、前記類似度が前記判定閾値未満のときは、前記計算対象の各ページのヘッダが異なる種類であると判断する判断ステップと、
前記判断ステップの判断結果に基づき、前記テキスト文書に含まれる各ページが前記ヘッダの種類ごとに分類されたグループを生成する生成ステップと、
を備えるページ分類方法。
【請求項７】
複数ページを含むテキスト文書の各ページをヘッダの種類ごとに分類するページ分類プログラムであって、
前記ページ分類装置のコンピュータに、
前記テキスト文書のページ上端に設定された判定対象行数を取得する行数取得ステップと、
予め定められた判定閾値を取得する閾値取得ステップと、
計算対象の各ページの前記判定対象行数に含まれる単語の類似度を算出する計算ステップと、
前記類似度が前記判定閾値以上のときは、前記計算対象の各ページのヘッダが同一種類であると判断し、前記類似度が前記判定閾値未満のときは、前記計算対象の各ページのヘッダが異なる種類であると判断する判断ステップと、
前記判断ステップの判断結果に基づき、前記テキスト文書に含まれる各ページが前記ヘッダの種類ごとに分類されたグループを生成する生成ステップと、
を実行させるページ分類プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、文書のページをヘッダの種類ごとに分類する技術に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
文書を解析するに当たって、章又は節で文章を区切りたいという要望がある。一方、文書の各ページの上部には、ヘッダが付加されていることが多い。しかし、ヘッダは、章又は節がページを跨ぐ場合に、章又は節で文書を区切る際の障害となる。このため、章又は節で文章を確実に区切るためには、ヘッダを抽出して、文書のページからヘッダを除去することが望まれる。
【０００３】
文書に含まれるヘッダを認識する技術として、従来、特許文献１に記載の技術が知られている。特許文献１に記載の技術では、ヘッダの他にも、図形及び斜め書きの文章等を認識することが可能になっている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特表２０１２−５１４７９２号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
上記特許文献１に記載の技術では、ヘッダなどを認識するために、ページのカラム及びレイアウト、テキスト要素の幾何学的配置、ページにおけるテキスト要素の位置、要素の書式特性などが用いられている。したがって、例えばポータブルドキュメントフォーマット（ＰＤＦ）のファイルに対して適用することは可能であるが、テキストデータに変換されたテキスト文書に対して適用することは困難となっている。
【０００６】
また、文書のなかには、異なる種類のヘッダを有する文書も存在する。この場合、ヘッダを精度良く抽出するためには、ヘッダの種類ごとに、文書のページを分類することが望まれる。しかしながら、上記特許文献１に記載の技術では、異なる種類のヘッダを有する文書については、十分に検討されていない。
【０００７】
本発明は、上記問題を解決するもので、テキストデータに変換されたテキスト文書において、ヘッダの種類ごとに、文書のページを分類することが可能なページ分類装置、ページ分類方法およびページ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】
【０００８】
本発明の第１態様は、
複数ページを含むテキスト文書の各ページをヘッダの種類ごとに分類するページ分類装置であって、
前記テキスト文書のページ上端に設定された判定対象行数を取得する行数取得部と、
予め定められた判定閾値を取得する閾値取得部と、
計算対象の各ページの前記判定対象行数に含まれる単語の類似度を算出する計算部と、
前記類似度が前記判定閾値以上のときは、前記計算対象の各ページのヘッダが同一種類であると判断し、前記類似度が前記判定閾値未満のときは、前記計算対象の各ページのヘッダが異なる種類であると判断する判断部と、
前記判断部の判断結果に基づき、前記テキスト文書に含まれる各ページが前記ヘッダの種類ごとに分類されたグループを生成する生成部と、
を備えるものである。
【０００９】
本発明の第２態様は、
複数ページを含むテキスト文書の各ページをヘッダの種類ごとに分類するページ分類方法であって、
前記テキスト文書のページ上端に設定された判定対象行数を取得する行数取得ステップと、
予め定められた判定閾値を取得する閾値取得ステップと、
計算対象の各ページの前記判定対象行数に含まれる単語の類似度を算出する計算ステップと、
前記類似度が前記判定閾値以上のときは、前記計算対象の各ページのヘッダが同一種類であると判断し、前記類似度が前記判定閾値未満のときは、前記計算対象の各ページのヘッダが異なる種類であると判断する判断ステップと、
前記判断ステップの判断結果に基づき、前記テキスト文書に含まれる各ページが前記ヘッダの種類ごとに分類されたグループを生成する生成ステップと、
を備えるものである。
【００１０】
本発明の第３態様は、
複数ページを含むテキスト文書の各ページをヘッダの種類ごとに分類するページ分類プログラムであって、
前記ページ分類装置のコンピュータに、
前記テキスト文書のページ上端に設定された判定対象行数を取得する行数取得ステップと、
予め定められた判定閾値を取得する閾値取得ステップと、
計算対象の各ページの前記判定対象行数に含まれる単語の類似度を算出する計算ステップと、
前記類似度が前記判定閾値以上のときは、前記計算対象の各ページのヘッダが同一種類であると判断し、前記類似度が前記判定閾値未満のときは、前記計算対象の各ページのヘッダが異なる種類であると判断する判断ステップと、
前記判断ステップの判断結果に基づき、前記テキスト文書に含まれる各ページが前記ヘッダの種類ごとに分類されたグループを生成する生成ステップと、
を実行させるものである。
【００１１】
上記第１態様〜第３態様では、計算対象の各ページの判定対象行数に含まれる単語の類似度が算出される。判定対象行数は、テキスト文書のページ上端に設定されているので、ヘッダを含んでいる。類似度が判定閾値以上のときは、計算対象の各ページのヘッダが同一種類であると判断され、類似度が判定閾値未満のときは、計算対象の各ページのヘッダが異なる種類であると判断される。判断結果に基づき、テキスト文書に含まれる各ページがヘッダの種類ごとに分類されたグループが生成される。したがって、異なるヘッダを有するテキスト文書において、ヘッダの種類ごとにページを分類することが可能になる。
【００１２】
上記第１態様〜第３態様において、前記判定対象行数は、ヘッダの全体を含むような値に設定されてもよい。
【００１３】
上記第１態様において、例えば、
前記テキスト文書は、第１ページ、第２ページ、第３ページを含んでもよく、
前記生成部は、前記グループとしての第Ｎ（Ｎはグループの名称を表すための所定の整数）グループに前記第１ページを所属させてもよく、
前記計算部は、
前記第１ページの前記判定対象行数に含まれる単語の出現回数を要素とするベクトルである第１ベクトルを生成してもよく、
前記第２ページの前記判定対象行数に含まれる単語の出現回数を要素とするベクトルである第２ベクトルを生成してもよく、
前記類似度として、前記第１ベクトルと前記第２ベクトルとのコサイン類似度である第１コサイン類似度を算出してもよく、
前記生成部は、前記第１コサイン類似度が前記判定閾値以上であると前記判断部により判断されると、前記第２ページを前記第Ｎグループに所属させてもよく、
前記計算部は、
前記第３ページの前記判定対象行数に含まれる単語の出現回数を要素とするベクトルである第３ベクトルを生成してもよく、
前記第Ｎグループに所属する前記第１及び前記第２ページの前記判定対象行数に含まれる単語の出現回数の重心を要素とするベクトルである第Ｎベクトルを生成してもよく、
前記類似度として、前記第３ベクトルと前記第Ｎベクトルとのコサイン類似度である第Ｎコサイン類似度を算出してもよく、
前記生成部は、前記第Ｎコサイン類似度が前記判定閾値以上であると前記判断部により判断されると、前記第３ページを前記第Ｎグループに所属させてもよく、
前記計算部は、前記第Ｎベクトルを、前記第Ｎグループに所属する前記第１、前記第２及び前記第３ページの前記判定対象行数に含まれる単語の出現回数の重心を要素とするベクトルに更新してもよい。
【００１４】
ヘッダが同じ種類であっても、ページ番号又は日付のように、ページによって異なる単語がヘッダに含まれる場合には、完全に同じ単語を含むヘッダとはならない。そこで、この態様では、第Ｎベクトルは、第Ｎグループに所属する各ページの判定対象行数に含まれる単語の出現回数の重心を要素とするベクトルに更新される。したがって、この態様によれば、重心を要素とするベクトルに更新することによって、ページ番号又は日付のような異なる単語による影響を抑制することができる。
【００１５】
上記第１態様において、例えば、
前記テキスト文書は、第４ページを含んでもよく、
前記生成部は、前記第Ｎコサイン類似度が前記判定閾値未満であると前記判断部により判断されると、現在の前記第Ｎグループの符号Ｎをインクリメントして新たな第Ｎグループを生成した上で、前記第３ページを前記新たな第Ｎグループに所属させてもよく、
前記計算部は、
前記第４ページの前記判定対象行数に含まれる単語の出現回数を要素とするベクトルである第４ベクトルを生成してもよく、
前記新たな第Ｎグループに所属する前記第３ページの前記判定対象行数に含まれる単語の出現回数の重心を要素とする新たな第Ｎベクトルを生成してもよく、
前記類似度として、前記第４ベクトルと前記新たな第Ｎベクトルとのコサイン類似度である新たな第Ｎコサイン類似度を算出してもよく、
前記生成部は、前記新たな第Ｎコサイン類似度が前記判定閾値以上であると前記判断部により判断されると、前記第４ページを前記新たな第Ｎグループに所属させてもよく、
前記計算部は、前記新たな第Ｎベクトルを、前記新たな第Ｎグループに所属する前記第３及び前記第４ページの前記判定対象行数に含まれる単語の出現回数の重心を要素とするベクトルに更新してもよい。
【００１６】
この態様では、第Ｎコサイン類似度が判定閾値未満であると判断されると、現在の第Ｎグループの符号Ｎがインクリメントされて新たな第Ｎグループが生成された上で、第３ページが、新たな第Ｎグループに所属する。したがって、現在の第Ｎグループと異なる新たな第Ｎグループに第３ページが所属することとなる。その結果、この態様によれば、異なる種類のヘッダを有するページを異なるグループに所属させることができる。
【００１７】
上記第１態様において、例えば、
前記テキスト文書は、第１ページ、第２ページ、第３ページを含んでもよく、
前記生成部は、前記グループとしての第Ｎ（Ｎはグループの名称を表すための所定の整数）グループに前記第１ページを所属させてもよく、
前記計算部は、
前記第１ページの前記判定対象行数に含まれる単語の出現回数を要素とするベクトルである第１ベクトルを生成してもよく、
前記第２ページの前記判定対象行数に含まれる単語の出現回数を要素とするベクトルである第２ベクトルを生成してもよく、
前記第３ページの前記判定対象行数に含まれる単語の出現回数を要素とするベクトルである第３ベクトルを生成してもよく、
前記類似度として、前記第１ベクトルと前記第２ベクトルとのコサイン類似度である第１コサイン類似度を算出してもよく、
前記類似度として、前記第２ベクトルと前記第３ベクトルとのコサイン類似度である第２コサイン類似度を算出してもよく、
前記生成部は、
前記第１コサイン類似度が前記判定閾値以上であると前記判断部により判断されると、前記第２ページを前記第Ｎグループに所属させてもよく、
前記第２コサイン類似度が前記判定閾値以上であると前記判断部により判断されると、前記第３ページを前記第Ｎグループに所属させてもよい。
【００１８】
この態様では、第１コサイン類似度が判定閾値以上であると判断されると、第１ページが所属する第Ｎグループに第２ページが所属する。第２コサイン類似度が判定閾値以上であると判断されると、第３ページが第Ｎグループに所属する。連続するページのヘッダは同じ種類である可能性が高い。したがって、この態様によれば、同じ種類のヘッダを有するページを第Ｎグループに所属させることができる。
【００１９】
上記第１態様において、例えば、
前記テキスト文書は、第４ページを含んでもよく、
前記生成部は、前記第Ｎコサイン類似度が前記判定閾値未満であると前記判断部により判断されると、現在の前記第Ｎグループの符号Ｎをインクリメントして新たな第Ｎグループを生成した上で、前記第３ページを前記新たな第Ｎグループに所属させてもよく、
前記計算部は、
前記第４ページの前記判定対象行数に含まれる単語の出現回数を要素とするベクトルである第４ベクトルを生成してもよく、
前記類似度として、前記第３ベクトルと前記第４ベクトルとのコサイン類似度である第３コサイン類似度を算出してもよく、
前記生成部は、前記第３コサイン類似度が前記判定閾値以上であると前記判断部により判断されると、前記第４ページを前記新たな第Ｎグループに所属させてもよい。
【００２０】
この態様では、第Ｎコサイン類似度が判定閾値未満であると判断されると、現在の第Ｎグループの符号Ｎがインクリメントされて新たな第Ｎグループが生成された上で、第３ページが、新たな第Ｎグループに所属する。したがって、現在の第Ｎグループと異なる新たな第Ｎグループに第３ページが所属することとなる。その結果、この態様によれば、異なる種類のヘッダを有するページを異なるグループに所属させることができる。
【発明の効果】
【００２１】
本発明によれば、類似度が判定閾値以上か否かの判断結果に基づき、テキスト文書に含まれる各ページがヘッダの種類ごとに分類されたグループが生成されるため、異なるヘッダを有するテキスト文書において、ヘッダの種類ごとにページを分類することが可能になる。
【図面の簡単な説明】
【００２２】
【図１】本実施形態におけるページ分類装置の構成例を概略的に示すブロック図である。
【図２】テキスト文書記憶装置に記憶されている文書の第１頁の一例を概略的に示す図である。
【図３】上記文書の第２頁の一例を概略的に示す図である。
【図４】上記文書の第３頁の一例を概略的に示す図である。
【図５】上記文書の第４頁の一例を概略的に示す図である。
【図６】上記文書の第５頁の一例を概略的に示す図である。
【図７】図１に示されるページ分類装置の動作例を概略的に示すフローチャートである。
【図８】初期段階における第Ｎグループの重心を示す図である。
【図９】１回目の類似度算出における計算の途中経過等を示す図である。
【図１０】１回目の第Ｎベクトルの更新計算を示す図である。
【図１１】２回目の類似度算出における計算の途中経過等を示す図である。
【図１２】２回目の第Ｎベクトルの更新計算を示す図である。
【図１３】３回目の類似度算出における計算の途中経過等を示す図である。
【図１４】新たな第Ｎベクトルの更新計算を示す図である。
【図１５】４回目の類似度算出における計算の途中経過等を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００２３】
以下、本発明の一実施の形態が、図面を参照しながら説明される。なお、各図面において、同じ構成要素には同じ符号が用いられ、適宜、詳細な説明は省略される。
【００２４】
（構成）
図１は、本実施形態におけるページ分類装置１００の構成の一例を概略的に示すブロック図である。図１に示されるように、本実施形態におけるページ分類装置１００は、出力部１１０、入力部１２０、メモリ１３０、テキスト文書記憶装置１４０、及び中央演算処理装置（ＣＰＵ）１５０を備える。
【００２５】
出力部１１０は、ＣＰＵ１５０によって、ヘッダの種類ごとにページが分類された文書を、外部の装置（例えばデータベース等の記憶装置、サーバ装置等）に出力する。入力部１２０は、例えばマウス及びキーボードを含む。入力部１２０は、ユーザにより操作されると、その操作内容を示す操作信号をＣＰＵ１５０に出力する。
【００２６】
メモリ１３０は、例えば半導体メモリ等により構成される。メモリ１３０は、例えばリードオンリーメモリ（ＲＯＭ）、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）、電気的に消去書き換え可能なＲＯＭ（ＥＥＰＲＯＭ）などを含む。メモリ１３０のＲＯＭは、ＣＰＵ１５０を動作させる本実施形態の制御プログラムを記憶する。
【００２７】
テキスト文書記憶装置１４０は、例えばハードディスク又は半導体メモリ等により構成される。テキスト文書記憶装置１４０は、総ページ数Ｌ（Ｌは２以上の整数）のテキスト形式のページごとに区切られた文書を記憶する。テキスト文書記憶装置１４０は、電子化された文書（例えばポータブルドキュメントフォーマット（ＰＤＦ）の文書）がテキスト形式に変換されページごとに区切られた文書を記憶してもよい。テキスト文書記憶装置１４０は、ページごとに異なる電子ファイルで構成された文書を記憶してもよい。
【００２８】
図２〜図６は、テキスト文書記憶装置１４０に記憶されている文書の一例を概略的に示す図である。本実施形態では、テキスト文書記憶装置１４０に記憶されている文書は、全５頁（つまりＬ＝５）の文書である。図２〜図６は、文書の各頁のヘッダを含む一部分を示す。図２は、文書の第１頁の一例を示し、図３は、文書の第２頁の一例を示し、図４は、文書の第３頁の一例を示し、図５は、文書の第４頁の一例を示し、図６は、文書の第５頁の一例を示す。
【００２９】
図１に戻って、ＣＰＵ１５０は、メモリ１３０に記憶された本実施形態の制御プログラムにしたがって動作することによって、制御部１５１、取得部１５２、計算部１５３、判断部１５４、生成部１５５として機能する。制御部１５１は、ページ分類装置１００の全体の動作を制御する。ＣＰＵ１５０の各部の具体的な機能は、後述される。なお、ページ分類装置１００は、ＣＰＵ１５０に代えて、同一機能を果たす他のハードウェアを備えてもよい。
【００３０】
（動作）
図７は、図１に示されるページ分類装置１００の動作の一例を概略的に示すフローチャートである。図８〜図１５は、それぞれ、図２〜図６の文書例でページ分類装置１００が動作したときの計算の途中経過等を示す図である。
【００３１】
図７のステップＳ１０００において、制御部１５１は、テキスト文書記憶装置１４０からテキスト文書を読み込んで、メモリ１３０のＲＡＭに保存する。本実施形態では、制御部１５１は、図２〜図６に示されるテキスト文書をテキスト文書記憶装置１４０から読み込んで、メモリ１３０のＲＡＭに保存する。
【００３２】
ステップＳ１００５において、取得部１５２は、メモリ１３０のＲＯＭに予め記憶されている、判定対象行数Ｋ１を取得する。判定対象行数Ｋ１は、テキスト文書における１行目からの行数を表す。判定対象行数Ｋ１は、ヘッダが確実に含まれるように、多い目に設定されている。本実施形態では、例えばＫ１＝６である。
【００３３】
ステップＳ１０１０において、取得部１５２は、メモリ１３０のＲＯＭに予め記憶されている、判定閾値ＴＨ１を取得する。判定閾値ＴＨ１は、後述される類似度の高低を判定するための閾値である。本実施形態では、例えばＴＨ１＝０．５である。
【００３４】
ステップＳ１０１５において、生成部１５５は、第１ページを第Ｎ（Ｎはグループの名称を表すための所定の整数）グループに所属させる。ステップＳ１０２０において、計算部１５３は、ページを表すカウンタＩをＩ＝２に設定する。ステップＳ１０２５において、計算部１５３は、第Ｎベクトルと第Ｉベクトルとの類似度を算出する。
【００３５】
本実施形態では、計算部１５３は、類似度として、一般的な手法であるコサイン類似度を用いる。コサイン類似度は、以下のようにして算出される。すなわち、まず、比較する２つの文章の少なくとも一方に含まれる単語（つまり比較する２つの文章に含まれる単語の和集合）を要素とするベクトルが、比較する文章毎に作成される。この場合において、ベクトルの要素の値は、各ベクトルに対応する文章に含まれる単語の出現回数で表現される。そして、比較する２つの文章に各々対応する２つのベクトルについて、以下の式（Ｆ１）で計算される値がコサイン類似度である。
【００３６】
コサイン類似度
＝（Ｖｅｃ＿Ａ・Ｖｅｃ＿Ｂ）／（｜Ｖｅｃ＿Ａ｜×｜Ｖｅｃ＿Ｂ｜）    （Ｆ１）
式（Ｆ１）において、Ｖｅｃ＿ＡとＶｅｃ＿Ｂとは、比較する２つの文章に対応するベクトルである。また、「・」はベクトルの内積を表す。また、｜Ｖｅｃ＿Ａ｜は、ベクトルＶｅｃ＿Ａのユークリッドノルムを表す。
【００３７】
なお、第Ｉページの判定対象行数Ｋ１における単語の出現回数を要素とするベクトルは、「第Ｉベクトル」とも称される。第Ｎグループに所属する各ページの判定対象行数Ｋ１における単語の出現回数の重心を要素とするベクトルは、「第Ｎベクトル」と称される。本実施形態では、上述のように、判定対象行数Ｋ１がＫ１＝６に設定されている。よって、第１行から第６行までの文に含まれる単語の出現回数を要素とするベクトルが生成される。
【００３８】
以下、図１〜図６、図８〜図１５を参照しつつ、図７の手順に沿って、ページにおけるヘッダの種類ごとの分類動作の具体例が説明される。
【００３９】
図８には、初期段階における第Ｎグループの重心が示されている。ステップＳ１０１５では、第Ｎグループには第１ページのみが所属している。したがって、図８の「単語の種類」は、第１ページ（図２）の判定対象行数Ｋ１に含まれる単語になっている。また、「第Ｎグループの重心」は、第１ページの判定対象行数Ｋ１における単語の出現回数を要素とするベクトルである第１ベクトルの要素に等しい。
【００４０】
図９には、ステップＳ１０２０でカウンタＩがＩ＝２に設定された直後のステップＳ１０２５、つまり１回目のステップＳ１０２５における類似度算出における計算の途中経過等が示されている。「単語の種類」は、第１及び第２ページの判定対象行数Ｋ１に含まれる単語の和集合になっている。「第Ｎグループの重心」は、図８に示される要素に、第２ページ（図３）にのみ含まれる単語に対応する要素「０」が加えられている。また、図９には、第Ｎグループのベクトルの各要素の２乗の値と、第２ページのベクトルの各要素の２乗の値と、第Ｎグループのベクトルと第２ページのベクトルとの内積とが、それぞれ示されている。１回目のステップＳ１０２５における計算対象のページは、第１ページ及び第２ページである。
【００４１】
１回目のステップＳ１０２５では、第Ｎベクトルと第２ベクトルとのコサイン類似度が、図９に示される、第Ｎグループのベクトルの各要素の２乗の値と、第２ページのベクトルの各要素の２乗の値と、第Ｎグループのベクトルと第２グループのベクトルとの内積とを用いて、算出される。これら２つのベクトルのコサイン類似度は、小数点第３位以下を四捨五入すると、上記式（Ｆ１）から、
コサイン類似度
＝２６／（√３６×√３３）
＝０．７５
となる。
【００４２】
ステップＳ１０３０において、判断部１５４は、算出されたコサイン類似度が判定閾値ＴＨ１以上であるか否かを判断する。コサイン類似度が判定閾値ＴＨ１以上であれば（ステップＳ１０３０でＹＥＳ）、処理はステップＳ１０３５に進む。一方、コサイン類似度が判定閾値ＴＨ１未満であれば（ステップＳ１０３０でＮＯ）、処理はステップＳ１０５５に進む。
【００４３】
上述のように、判定対象行数Ｋ１は、ヘッダの全体が必ず含まれるように、多い目に設定されている。したがって、判定対象行数Ｋ１にヘッダ以外の文が含まれることもあり得る。そのような場合には、コサイン類似度が低下する要因となる。そこで、判定対象行数Ｋ１にヘッダ以外の文が含まれていてコサイン類似度が低い値になった場合でも構わないように、判定閾値ＴＨ１は、比較的低い値に設定されている。上述のように、本実施形態では例えば、ＴＨ１＝０．５に設定されている。
【００４４】
０．７５≧０．５であるので、コサイン類似度≧判定閾値ＴＨ１となる。したがって、ステップＳ１０３０でＹＥＳとなるので、処理はステップＳ１０３５に進む。ステップＳ１０３５において、生成部１５５は、第Ｉページを第Ｎグループに所属させる。現時点ではＩ＝２であるので、生成部１５５は、第２ページを第Ｎグループに所属させる。
【００４５】
ステップＳ１０４０において、計算部１５３は、第Ｉページが最終ページであるか否かを判断する。第Ｉページが最終ページであれば（ステップＳ１０４０でＹＥＳ）、図７の動作は終了する。一方、第Ｉページが最終ページでなければ（ステップＳ１０４０でＮＯ）、処理はステップＳ１０４５に進む。現時点では、Ｉ＝２であり、最終ページではないので、処理はステップＳ１０４５に進む。
【００４６】
ステップＳ１０４５において、計算部１５３は、第Ｎベクトルを更新する。現時点では、第１ページに加えて、第２ページが新たに第Ｎグループに所属する。よって、図１０に示されるように、第１ページ及び第２ページの各ベクトルの要素の重心（つまり平均値）が算出されることにより、第Ｎベクトルが更新される。
【００４７】
図１０には、１回目の第Ｎベクトルの更新計算が示されている。図１０の「単語の種類」は、図９と同様に、第１及び第２ページの判定対象行数Ｋ１に含まれる単語の和集合である。図１０に示される「重心の計算式」によって、「第Ｎグループの重心（更新後）」が計算されている。「重心の計算式」の一般式は、以下の式（Ｆ２）である。
（Ｍｎ×Ｍｐ＋Ｍｉ）／（Ｍｐ＋１）    （Ｆ２）
式（Ｆ２）において、符号Ｍｎは、更新前の第Ｎベクトルでの要素を表し、符号Ｍｐは、更新前の第Ｎグループに所属するページ数を表し、符号Ｍｉは、第Ｉベクトルの要素を表す。
【００４８】
例えば図１０において、単語の種類「Ｄｏｃ」に対応する重心は、
（１×１＋１）／（１＋１）
＝１
となる。続くステップＳ１０５０において、計算部１５３は、ページを表すカウンタＩを１だけインクリメントする。現時点では、Ｉ＝３になる。その後、処理はステップＳ１０２５に戻る。２回目のステップＳ１０２５において、計算部１５３は、第Ｎベクトルと第Ｉベクトルとのコサイン類似度を算出する。
【００４９】
図１１には、２回目のステップＳ１０２５における類似度算出における計算の途中経過等が示されている。「単語の種類」は、第１〜第３ページの判定対象行数Ｋ１に含まれる単語の和集合になっている。「第Ｎグループの重心」は、図１０に示される要素に、第３ページ（図４）にのみ含まれる単語に対応する要素「０」が加えられている。また、図１１には、第Ｎグループのベクトルの各要素の２乗の値と、第３ページのベクトルの各要素の２乗の値と、第Ｎグループのベクトルと第３ページのベクトルとの内積とが、それぞれ示されている。２回目のステップＳ１０２５における計算対象のページは、第Ｎグループ（つまり第１、第２ページ）、及び第３ページである。
【００５０】
２回目のステップＳ１０２５では、Ｉ＝３であるので、第Ｎベクトルと第３ベクトルとのコサイン類似度が、図１１に示される、第Ｎグループのベクトルの各要素の２乗と、第３ページのベクトルの各要素の２乗と、両ベクトルの内積とを用いて、算出される。これら２つのベクトルのコサイン類似度は、小数点第３位以下を四捨五入すると、上記式（Ｆ１）から、
コサイン類似度
＝２６．５／（√３０．２５×√３４）
＝０．８３
となる。
【００５１】
０．８３≧０．５であるので、コサイン類似度≧判定閾値ＴＨ１となる。したがって、ステップＳ１０３０でＹＥＳとなるので、生成部１５５は、第３ページを第Ｎグループに所属させる（ステップＳ１０３５）。ステップＳ１０４０において、第３ページは最終ページではないので（ステップＳ１０４０でＮＯ）、第Ｎベクトルが更新される（ステップＳ１０４５）。
【００５２】
現時点では、第１、第２ページに加えて、第３ページが新たに第Ｎグループに所属することになる。よって、図１２に示されるように、第１〜第３ページの各ベクトルの要素の重心（つまり平均値）が算出されることにより、第Ｎベクトルが更新される。
【００５３】
図１２には、２回目の第Ｎベクトルの更新計算が示されている。図１２の「単語の種類」は、図１１と同様に、第１〜第３ページの判定対象行数Ｋ１に含まれる単語の和集合である。図１２に示される「重心の計算式」、つまり上記式（Ｆ２）によって、「第Ｎグループの重心（更新後）」が計算されている。例えば図１２において、単語の種類「Ｄｏｃ」に対応する重心は、上記式（Ｆ２）によって、
（１×２＋１）／（２＋１）
＝１
となる。続くステップＳ１０５０において、計算部１５３は、ページを表すカウンタＩを１だけインクリメントする。現時点では、Ｉ＝４になる。その後、処理はステップＳ１０２５に戻る。３回目のステップＳ１０２５において、計算部１５３は、第Ｎベクトルと第Ｉベクトルとのコサイン類似度を算出する。
【００５４】
図１３には、３回目のステップＳ１０２５における類似度算出における計算の途中経過等が示されている。「単語の種類」は、第１〜第４ページの判定対象行数Ｋ１に含まれる単語の和集合になっている。「第Ｎグループの重心」は、図１２に示される要素に、第４ページにのみ含まれる単語に対応する要素「０」が加えられている。また、図１３には、第Ｎグループのベクトルの各要素の２乗の値と、第４ページのベクトルの各要素の２乗の値と、第Ｎグループのベクトルと第４ページのベクトルとの内積とが、それぞれ示されている。３回目のステップＳ１０２５における計算対象のページは、第Ｎグループ（つまり第１〜第３ページ）、及び第４ページである。
【００５５】
３回目のステップＳ１０２５では、Ｉ＝４であるので、第Ｎベクトルと第４ベクトルとのコサイン類似度が、図１３に示される、第Ｎグループのベクトルの各要素の２乗と、第４ページのベクトルの各要素の２乗と、両ベクトルの内積とを用いて、算出される。これら２つのベクトルのコサイン類似度は、小数点第３位以下を四捨五入すると、上記式（Ｆ１）から、
コサイン類似度
＝１２．９９／（√２８．９４×√３９）
＝０．３９
となる。
【００５６】
０．３９＜０．５であるので、コサイン類似度＜判定閾値ＴＨ１となる。したがって、ステップＳ１０３０でＮＯとなるので、処理はステップＳ１０５５に進む。ステップＳ１０５５において、生成部１５５は、整数である符号Ｎを１だけインクリメントする。すなわち、生成部１５５は、第１〜第３ページが所属する第Ｎグループと異なる、新たな第Ｎグループを生成する。ステップＳ１０６０において、生成部１５５は、第Ｉページを新たな第Ｎグループに所属させる。
【００５７】
ステップＳ１０６５において、計算部１５３は、第Ｉページが最終ページであるか否かを判断する。第Ｉページが最終ページであれば（ステップＳ１０６５でＹＥＳ）、図７の動作は終了する。一方、第Ｉページが最終ページでなければ（ステップＳ１０６５でＮＯ）、処理はステップＳ１０７０に進む。現時点では、Ｉ＝４であり、最終ページではないので、処理はステップＳ１０７０に進む。ステップＳ１０７０において、計算部１５３は、第Ｎベクトルを第Ｉベクトルに更新する。
【００５８】
図１４には、新たな第Ｎベクトルの更新計算が示され、ステップＳ１０７０で更新後の第Ｎグループの重心が示されている。ステップＳ１０７０では、新たな第Ｎグループには第４ページのみが所属している。したがって、図１４の「単語の種類」は、第４ページの判定対象行数Ｋ１に含まれる単語になっている。また、「第Ｎグループの重心（更新後）」は、第４ページの判定対象行数Ｋ１における単語の出現回数を要素とするベクトルである第４ベクトルの要素に等しい。言い換えると、図１４の「第Ｎグループの重心（更新後）」は、図１３の「第４ページのベクトル」の要素のうち、第４ページ（図５）の判定対象行数Ｋ１に含まれる単語に対応する要素のみからなっている。
【００５９】
ステップＳ１０７０に続くステップＳ１０５０において、計算部１５３は、ページを表すカウンタＩを１だけインクリメントする。現時点では、Ｉ＝５になる。その後、処理はステップＳ１０２５に戻る。４回目のステップＳ１０２５において、計算部１５３は、第Ｎベクトルと第Ｉベクトルとのコサイン類似度を算出する。
【００６０】
図１５には、４回目のステップＳ１０２５における類似度算出における計算の途中経過等が示されている。「単語の種類」は、第１〜第５ページの判定対象行数Ｋ１に含まれる単語の和集合になっている。「第Ｎグループの重心」は、図１４に示される要素に、第５ページ（図６）にのみ含まれる単語に対応する要素「０」が加えられている。また、図１５には、第Ｎグループのベクトルの各要素の２乗の値と、第５ページのベクトルの各要素の２乗の値と、第Ｎグループのベクトルと第５ページのベクトルとの内積とが、それぞれ示されている。４回目のステップＳ１０２５における計算対象のページは、第Ｎグループ（つまり第４ページ）、及び第５ページである。
【００６１】
４回目のステップＳ１０２５では、Ｉ＝５であるので、第Ｎベクトルと第５ベクトルとのコサイン類似度が、図１５に示される、第Ｎグループのベクトルの各要素の２乗と、第５ページのベクトルの各要素の２乗と、両ベクトルの内積とを用いて、算出される。これら２つのベクトルのコサイン類似度は、小数点第３位以下を四捨五入すると、上記式（Ｆ１）から、
コサイン類似度
＝２８／（√３９×√３１）
＝０．８１
となる。
【００６２】
０．８１≧０．５であるので、コサイン類似度≧判定閾値ＴＨ１となる。したがって、ステップＳ１０３０でＹＥＳとなるので、生成部１５５は、第５ページを第Ｎグループに所属させる（ステップＳ１０３５）。ステップＳ１０４０において、第５ページは最終ページであるので（ステップＳ１０４０でＹＥＳ）、図７の動作は終了する。
【００６３】
（効果）
以上説明されたように、本実施形態では、第１〜第３ページが、最初に生成された第Ｎグループ（例えばグループＧａと称される）に所属し、第４〜第５ページが、新たに生成された第Ｎグループ（例えばグループＧｂと称される）に所属することになる。図２〜図６に示される文書例を確認すると、図２〜図４（つまり第１〜第３ページ）のヘッダは互いに同じ種類であり、図５〜図６（つまり第４〜第５ページ）のヘッダは互いに同じ種類であり、図２〜図４のヘッダと、図５〜図６のヘッダとは、互いに異なる種類であることが明らかである。したがって、第１〜第３ページをグループＧａに所属させ、第４〜第５ページをグループＧｂに所属させる図７の動作によって、ヘッダの種類ごとに、文書のページを正確に分類することができる。
【００６４】
また、本実施形態において、ヘッダが同じ種類であっても、ページ番号又は日付のようにページによって異なる単語がヘッダに含まれる場合には、完全に同じ単語を含むヘッダとはならない。例えば図２〜図４のヘッダは、同じ種類であるが、ページ番号が異なっている。また、図５、図６のヘッダは、同じ種類であるが、日付が異なっている。そこで、本実施形態では、計算部１５３は、第Ｎベクトルを、第Ｎグループに所属する各ページの判定対象行数に含まれる単語の出現回数の重心を要素とするベクトルに更新している。したがって、本実施形態によれば、重心を要素とするベクトルに更新することによって、ページ番号又は日付のような異なる単語による影響を抑制することができる。
【００６５】
（その他）
（１）上記実施形態により、ヘッダの種類ごとにページが分類されたテキスト文書をヘッダの種類ごとに分割してもよい。その分割されたテキスト文書から、各ページのヘッダを抽出してもよい。
【００６６】
この場合、ＣＰＵ１５０は、前記各ページに含まれる単語の類似度を用いて、前記各ページが前記ヘッダを有するか否かを判断するヘッダ有無判断部と、前記各ページのうち前記ヘッダ有無判断部により前記ヘッダを有すると判断された複数のヘッダ付きページにおいて、前記各ヘッダ付きページに含まれる単語の類似度を用いて、前記各ヘッダ付きページにおける前記ヘッダの範囲を判断するヘッダ範囲判断部と、を備えてもよい。
【００６７】
前記ヘッダ有無判断部は、前記各ページのうち判断対象ページにおける第１範囲（例えば判定対象行数Ｋ２）に含まれる単語と前記判断対象ページ以外のページにおける前記第１範囲に含まれる単語との類似度をそれぞれ算出する第１類似度計算部と、前記第１類似度計算部により算出された前記各類似度に基づく第１評価値（例えば平均値）と、第１閾値ＴＨ２とを比較し、比較結果に基づきヘッダの有無を判断する第１比較判断部と、を含んでもよく、前記第１比較判断部は、前記第１評価値が前記第１閾値未満のときは、前記判断対象ページはヘッダを有しないと判断し、前記第１評価値が前記第１閾値以上のときは、前記判断対象ページはヘッダを有すると判断してもよい。判定対象行数Ｋ２は、各ページの行数のうち、最小値Ｌｍｉｎを判定し、この最小値Ｌｍｉｎに応じて設定してもよい。第１閾値ＴＨ２は、比較的低い値に設定してもよく、例えば、ＴＨ１＝０．３に設定してもよい。
【００６８】
前記ヘッダ範囲判断部は、前記ヘッダ有無判断部によりヘッダを有すると判断された各ページにおける第２範囲（例えば判定対象行数Ｋ３）に含まれる単語の類似度を算出する第２類似度計算部と、前記第２類似度計算部により算出された類似度に基づく第２評価値（例えば平均値）と、第２閾値ＴＨ３とを比較し、比較結果に基づきヘッダの範囲を判断する第２比較判断部と、を含んでもよく、前記第２比較判断部は、前記第２評価値が前記第２閾値以上のときに前記第２範囲がヘッダであると判断してもよい。判定対象行数Ｋ３は、例えばＫ３＝Ｋ２に設定してもよい。第２閾値ＴＨ３は、比較的高い値、例えばコサイン類似度の最大値である１に近い値に設定してもよく、例えば、ＴＨ２＝０．９２に設定してもよい。
【００６９】
このヘッダ範囲判断部は、前記第２比較判断部により前記第２評価値が前記第２閾値未満と判断されると、範囲を小さくした前記第２範囲を新たに再設定する範囲再設定部を更に含んでもよく、前記第２類似度計算部は、前記範囲再設定部により前記第２範囲が新たに再設定される度に、前記類似度を算出してもよく、前記第２比較判断部は、前記範囲再設定部により前記第２範囲が新たに再設定される度に、前記第２評価値と前記第２閾値とを比較し、比較結果に基づきヘッダの範囲を判断してもよい。
【００７０】
（２）上記実施形態では、計算部１５３（図１）は、第Ｎベクトルを、第Ｎグループに所属する各ページの判定対象行数に含まれる単語の出現回数の重心を要素とするベクトルに更新しているが、これに限られない。計算部１５３は、第Ｎベクトルを、第Ｎグループに新たに所属することになったページの判定対象行数に含まれる単語の出現回数を要素とするベクトルに更新してもよい。
【００７１】
上記実施形態では、例えば１回目のステップＳ１０４５（図７）において、図１０に示されるように、第１ページ及び第２ページの各ベクトルの要素の重心が算出されることにより、第Ｎベクトルが更新されているが、第Ｎベクトルを第２ページのベクトルに更新してもよい。これによって、２回目のステップＳ１０２５において、第２ページのベクトルと第３ページのベクトルとの類似度が算出されてもよい。この場合における計算対象のページは、第２ページ及び第３ページである。
【００７２】
また、上記実施形態では、例えば２回目のステップＳ１０４５（図７）において、図１２に示されるように、第１〜第３ページの各ベクトルの要素の重心が算出されることにより、第Ｎベクトルが更新されているが、第Ｎベクトルを第３ページのベクトルに更新してもよい。これによって、３回目のステップＳ１０２５において、第３ページのベクトルと第４ページのベクトルとの類似度が算出されてもよい。この場合における計算対象のページは、第３ページ及び第４ページである。
【００７３】
このように、互いに隣接するページのベクトルの類似度が算出されてもよい。この変形された実施形態によれば、重心計算が不要になるので、類似度を簡易に算出することができる。
【００７４】
（３）上記実施形態では、計算部１５３（図１）は、第Ｎベクトルを、第Ｎグループに所属する各ページの判定対象行数に含まれる単語の出現回数の重心（平均値）を要素とするベクトルに更新しているが、これに限られない。計算部１５３は、第Ｎベクトルを、第Ｎグループに所属する各ページの判定対象行数に含まれる単語の出現回数の重み付けされた平均値を要素とするベクトルに更新してもよい。この場合、計算部１５３は、ステップＳ１０２５（図７）において類似度を計算する対象の第Ｉページに近いページの重み付け係数を他のページより大きくしてもよい。
【００７５】
例えば、１回目のステップＳ１０４５（図７）における重心計算において、第１ページより第２ページの重み付け係数を大きくして平均値を算出してもよい。例えば、２回目のステップＳ１０４５（図７）における重心計算において、第１、第２ページより第３ページの重み付け係数を大きくして平均値を算出してもよい。
【００７６】
（４）上記実施形態では、取得部１５２は、メモリ１３０のＲＯＭに予め記憶されている判定対象行数Ｋ１を取得しているが、本発明は、これに限られない。代替的に、取得部１５２は、入力部１２０を用いてユーザにより設定された判定対象行数Ｋ１を取得してもよい。この場合、制御部１５１は、入力部１２０を用いて入力された判定対象行数Ｋ１をメモリ１３０のＥＥＰＲＯＭに保存してもよい。この変形された実施形態によれば、入力部１２０を用いることによって、判定対象行数Ｋ１を所望の値に設定することができる。
【００７７】
（５）上記実施形態では、取得部１５２は、メモリ１３０のＲＯＭに予め記憶されている判定閾値ＴＨ１を取得しているが、本発明は、これに限られない。代替的に、取得部１５２は、入力部１２０を用いてユーザにより設定された判定閾値ＴＨ１を取得してもよい。この場合、制御部１５１は、入力部１２０を用いて入力された判定閾値ＴＨ１をメモリ１３０のＥＥＰＲＯＭに保存してもよい。この変形された実施形態によれば、入力部１２０を用いることによって、判定閾値ＴＨ１を所望の値に設定することができる。
【００７８】
（６）上記実施形態では、図１に示されるように、テキスト文書記憶装置１４０は、ページ分類装置１００に含まれているが、本発明は、これに限られない。テキスト文書記憶装置１４０は、例えば、ページ分類装置１００の外部に設置されてもよく、ページ分類装置１００の外部に設置されたサーバ装置に含まれてもよい。これらの場合には、ページ分類装置１００は、テキスト文書記憶装置１４０と通信可能に構成されていればよい。
【符号の説明】
【００７９】
１２０  入力部
１５０  ＣＰＵ
１５１  制御部
１５２  取得部
１５３  計算部
１５４  判断部
１５５  生成部
【図１】
2019125150.tif 000003
【図２】
2019125150.tif 000004
【図３】
2019125150.tif 000005
【図４】
2019125150.tif 000006
【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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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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