(57)【要約】【課題】本発明は分類精度を改善することが可能なテキスト自動分類方法及び装置並びにプログラム及び記録媒体を提供することを目的とする。【解決手段】文字列情報で構成されるテキストを処理対象とし、互いに独立した複数のＮ個のテキストを入力して、各テキストをテキスト間の類似性に基づいてＮよりも小さい数のグループに分類するためのテキスト自動分類方法において、入力されるＮ個のテキストにクラスター分析処理を適用して分類する過程で、最も類似する２つのクラスターをクラスター組として検出した場合に、前記クラスター組の各クラスターを構成する複数の要素について、クラスター間で要素同士の類似度を求め、前記要素同士の類似度を所定の閾値と比較し、前記比較の結果が所定の条件を満たさない場合には、クラスター間の類似性判断対象から前記クラスター組を除外する。【選択図】      図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
文字列情報で構成されるテキストを処理対象とし、互いに独立した複数のＮ個のテキストを入力して、各テキストをテキスト間の類似性に基づいてＮよりも小さい数のグループに分類するためのテキスト自動分類方法において、
入力されるＮ個のテキストにクラスター分析処理を適用して分類する過程で、最も類似する２つのクラスターをクラスター組として検出した場合に、
前記クラスター組の各クラスターを構成する複数の要素について、クラスター間で要素同士の類似度を求め、
前記要素同士の類似度を所定の閾値と比較し、
前記比較の結果が所定の条件を満たさない場合には、クラスター間の類似性判断対象から前記クラスター組を除外する
ことを特徴とするテキスト自動分類方法。
【請求項２】
請求項１のテキスト自動分類方法において、
入力されるＮ個のテキストにクラスター分析処理を適用して分類する過程で、最も類似する２つのクラスターをクラスター組として検出した場合に、
前記クラスター組の各クラスターを構成する複数の要素について、クラスター間で要素同士の類似度を求め、
前記要素同士の類似度を第１の閾値と比較して、要素同士の類似度が条件を満たす要素の割合を算出し、
算出した前記割合を第２の閾値と比較し、
前記割合が第２の閾値の条件を満たさない場合には、クラスター間の類似性判断対象から前記クラスター組を除外する
ことを特徴とするテキスト自動分類方法。
【請求項３】
文字列情報で構成されるテキストを処理対象とし、互いに独立した複数のＮ個のテキストを入力して、各テキストをテキスト間の類似性に基づいてＮよりも小さい数のグループに分類するテキスト自動分類装置において、
入力されるＮ個のテキストにクラスター分析処理を適用して分類する過程で、最も類似する２つのクラスターをクラスター組として検出するクラスター組検出手段と、
前記クラスター組検出手段がクラスター組を検出した場合に、前記クラスター組の各クラスターを構成する複数の要素について、クラスター間で要素同士の類似度を求める要素間類似度検出手段と、
前記要素同士の類似度を所定の閾値と比較する要素間類似度比較手段と、
前記比較の結果が所定の条件を満たさない場合には、クラスター間の類似性判断対象から前記クラスター組を除外するクラスター組除外手段と
を設けたことを特徴とするテキスト自動分類装置。
【請求項４】
請求項３のテキスト自動分類装置において、
入力されるＮ個のテキストにクラスター分析処理を適用して分類する過程で、最も類似する２つのクラスターをクラスター組として検出するクラスター組検出手段と、
前記クラスター組検出手段がクラスター組を検出した場合に、前記クラスター組の各クラスターを構成する複数の要素について、クラスター間で要素同士の類似度を求める要素間類似度検出手段と、
前記要素同士の類似度を第１の閾値と比較して、要素同士の類似度が条件を満たす要素の割合を算出する類似割合算出手段と、
前記類似割合算出手段が算出した割合を第２の閾値と比較する類似割合比較手段と、
前記割合が第２の閾値の条件を満たさない場合には、クラスター間の類似性判断対象から前記クラスター組を除外するクラスター組除外手段と
を設けたことを特徴とするテキスト自動分類装置。
【請求項５】
文字列情報で構成されるテキストを処理対象とし、互いに独立した複数のＮ個のテキストを入力して、各テキストをテキスト間の類似性に基づいてＮよりも小さい数のグループに分類するための所定のコンピュータで実行可能なプログラムにおいて、
入力されるＮ個のテキストにクラスター分析処理を適用して分類する過程で、最も類似する２つのクラスターをクラスター組として検出するクラスター組検出手順と、
前記クラスター組検出手段がクラスター組を検出した場合に、前記クラスター組の各クラスターを構成する複数の要素について、クラスター間で要素同士の類似度を求める要素間類似度検出手順と、
前記要素同士の類似度を所定の閾値と比較する要素間類似度比較手順と、
前記比較の結果が所定の条件を満たさない場合には、クラスター間の類似性判断対象から前記クラスター組を除外するクラスター組除外手順と
を設けたことを特徴とするプログラム。
【請求項６】
請求項５のプログラムにおいて、
入力されるＮ個のテキストにクラスター分析処理を適用して分類する過程で、最も類似する２つのクラスターをクラスター組として検出するクラスター組検出手順と、
前記クラスター組検出手段がクラスター組を検出した場合に、前記クラスター組の各クラスターを構成する複数の要素について、クラスター間で要素同士の類似度を求める要素間類似度検出手順と、
前記要素同士の類似度を第１の閾値と比較して、要素同士の類似度が条件を満たす要素の割合を算出する類似割合算出手順と、
前記類似割合算出手段が算出した割合を第２の閾値と比較する類似割合比較手順と、
前記割合が第２の閾値の条件を満たさない場合には、クラスター間の類似性判断対象から前記クラスター組を除外するクラスター組除外手順と
を設けたことを特徴とするプログラム。
【請求項７】
請求項５又は請求項６のプログラムを記録したコンピュータで読みとり可能な記録媒体。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、例えばインターネット上の文書のような大量のテキスト情報を分類するために利用されるテキスト自動分類方法及び装置並びにプログラム及び記録媒体に関する。
【０００２】
【従来の技術】
例えばインターネットなどのコンピュータネットワークにおいては、カテゴリ，発信者，作者，発信地，作成日時などが不特定多数の電子化された大量の文書情報が公開されている。これらの文書情報の多くは、文字列情報で構成されるテキストが主体になっている。
【０００３】
このような不特定多数の大量の文書情報の中から必要な情報や重要な情報を獲得するために、様々な分析が行われている。
例えば、多数の情報をいくつかのグループに分類する際に良く用いられるのはクラスター分析と呼ばれる方法である。
クラスター分析は、多変量解析手法の１つであり、「異質なものの混ざりあっている対象（それは個体＝ものの場合もあるし、変数の場合もある）を、それらの間に何らかの意味で定義された類似度（similarity）を手がかりにして似たものをあつめ、いくつかの均質なものの集落（クラスター）に分類する方法を総称したもの」である（非特許文献１）。
【０００４】
すなわち、類似した情報同士を結び付け、互いに関連のある情報をクラスターと呼ばれるグループに分類する。
クラスター分析のアルゴリズムにおいては、一般に次のような処理が行われる（図５，図６参照）。
（Ｓ１）初期設定：Ｎ個のデータ（ｄ１，ｄ２，・・・，ｄＮ）が存在する場合に各データを要素とする要素数が１のクラスター（Ｃ１，Ｃ２，・・・，ＣＮ）の集合Ｄ＝｛Ｃ１，Ｃ２，・・・，ＣＮ｝を形成する。
【０００５】
（Ｓ２）クラスター集合Ｄを探索し、この中で最も類似したクラスター同士をクラスター組（Ｃｉ，Ｃｊ）として抽出する。
（Ｓ３）クラスターＣｉ，Ｃｊから新たなクラスターＣｋを生成し、Ｃｋをクラスター集合Ｄに加える。
【０００６】
（Ｓ４）クラスター集合ＤからクラスターＣｉ，Ｃｊを削除する。
（Ｓ５）所定の終了条件を満たすまで上記(Ｓ２)〜(Ｓ４)の処理を繰り返す。
終了条件としては、例えば「クラスターの数がｍ個まで」や、前記ステップＳ２で「類似度の値によって類似していると判断されなくなった場合」などが想定される。
【０００７】
新たに作られたクラスターとそれ以外のクラスターとの類似度を計算する場合には、計算コストの関係から、一般的に新たに作られたクラスターから代表的な値を使って計算される。これは「重心法」や「メジアン法」と呼ばれる。
クラスター分析の用途としては文書の自動分類などがある。例えば、新聞記事などの大量の文書を集めておき、この中から類似した内容の文書同士を分類するために利用できる。
【０００８】
この場合、各文書の特徴を、要素が文書内に存在する単語と１対１に対応したベクトル（特徴ベクトル）として表現する。また、各単語に対応する要素は、文書に対するその単語の重要度（重み）を実数値化して表現する。
単語の重みを計算する場合には、その単語の出現頻度や、文書集合全体における分布の割合や、文字数の長さなどに基づいて決定するのが一般的である（非特許文献２）。
【０００９】
このようにして得られるベクトルを用いて、各文書間の類似度（距離）を定義する。例えば、ユークリッド空間におけるベクトル同士のなす角度（ｃｏｓθ）などを利用し、値が大きいベクトル同士は類似しているものとみなす。
このような類似度に基づいて、類似した文書同士を同じクラスターに分類していき、クラスター同士の類似性がなくなるまで処理を繰り返す。この結果、大量の文書をいくつかの文書グループに分類できる。
【非特許文献１】
“多変量統計解析法”，田中，脇本，現代数学社，１９８３  初版
【非特許文献２】
“Automatic Text Processing”，Gerard Salton, ADDISON-WESLEY pub. 1989
【００１０】
【発明が解決しようとする課題】
上記のような従来のクラスター分析においては、再帰的な処理を行うので、処理が進むにつれてクラスターの数が徐々に減少する。従って、いつまでも処理を続けると同じクラスターの中に互いに全く類似しないデータが分類されることになり、分類の誤りが発生する。
【００１１】
このような誤りの発生をなくすために、クラスター間の類似性の有無を閾値などを用いて判断し、類似性がなくなった段階で処理を終了する。しかし、扱うデータの種類に応じて適切に閾値を決定しないと、分類処理が十分に行われる前に処理が終了したり、類似性のないデータが同じクラスターに混入する場合が多いのが実状である。
【００１２】
本発明は、分類精度を改善することが可能なテキスト自動分類方法及び装置並びにプログラム及び記録媒体を提供することを目的とする。
【００１３】
【課題を解決するための手段】
請求項１は、文字列情報で構成されるテキストを処理対象とし、互いに独立した複数のＮ個のテキストを入力して、各テキストをテキスト間の類似性に基づいてＮよりも小さい数のグループに分類するためのテキスト自動分類方法において、入力されるＮ個のテキストにクラスター分析処理を適用して分類する過程で、最も類似する２つのクラスターをクラスター組として検出した場合に、前記クラスター組の各クラスターを構成する複数の要素について、クラスター間で要素同士の類似度を求め、前記要素同士の類似度を所定の閾値と比較し、前記比較の結果が所定の条件を満たさない場合には、クラスター間の類似性判断対象から前記クラスター組を除外することを特徴とする。
【００１４】
一般的なクラスター分析においては、クラスター組が検出されると無条件でそのクラスター組から新たなクラスターが生成され、その元になる各クラスターは削除され、クラスターの数が徐々に減少する。従って、互いに関連の小さい要素（テキスト情報）が多数含まれる新たなクラスターが生成される可能性も高い。
請求項１においては、クラスター組が検出されると、前記クラスター組の各クラスターを構成する複数の要素について、クラスター間で要素同士の類似度を求め、それを閾値と比較するので、クラスター組として検出された各クラスターに含まれる要素同士の類似度が小さい場合には、そのクラスター組が新たなクラスターとして統合されるのを未然に防止できる。
【００１５】
なお、例えば前記クラスター組として検出されたクラスター間の類似度に０を割り当てることにより、それらのクラスターが再び同じクラスター組として検出されるのを防止し、クラスター間の類似性判断対象から除外することができる。
これにより、クラスターがどんどん肥大化していき、クラスター内に属する要素に関連のない組合せが現れるのを避けることができ、関連の高い要素同士を集めたクラスターだけを高精度に抽出することができる。
【００１６】
なお、非特許文献１の技術（群平均法）は本発明の技術と関連があるが、計算にかかるコストは重心法を元にしている本発明のほうが小さい。
請求項２は、請求項１のテキスト自動分類方法において、入力されるＮ個のテキストにクラスター分析処理を適用して分類する過程で、最も類似する２つのクラスターをクラスター組として検出した場合に、前記クラスター組の各クラスターを構成する複数の要素について、クラスター間で要素同士の類似度を求め、前記要素同士の類似度を第１の閾値と比較して、要素同士の類似度が条件を満たす要素の割合を算出し、算出した前記割合を第２の閾値と比較し、前記割合が第２の閾値の条件を満たさない場合には、クラスター間の類似性判断対象から前記クラスター組を除外することを特徴とする。
【００１７】
請求項２においては、クラスター組を検出した場合に、クラスター間でそれらに含まれる各要素の類似度が第１の閾値の条件を満たす割合が第２の閾値よりも大きいか小さいかに応じて前記クラスター組が適切か否かを区別するので、要素間の関連が大きい要素の数に比べて要素間の関連が小さい要素の数が多い場合には、それらのクラスター組を１つのクラスターに統合するのを中止できる。従って、精度の高い分類処理が可能である。
【００１８】
請求項３は、文字列情報で構成されるテキストを処理対象とし、互いに独立した複数のＮ個のテキストを入力して、各テキストをテキスト間の類似性に基づいてＮよりも小さい数のグループに分類するテキスト自動分類装置において、入力されるＮ個のテキストにクラスター分析処理を適用して分類する過程で、最も類似する２つのクラスターをクラスター組として検出するクラスター組検出手段と、前記クラスター組検出手段がクラスター組を検出した場合に、前記クラスター組の各クラスターを構成する複数の要素について、クラスター間で要素同士の類似度を求める要素間類似度検出手段と、前記要素同士の類似度を所定の閾値と比較する要素間類似度比較手段と、前記比較の結果が所定の条件を満たさない場合には、クラスター間の類似性判断対象から前記クラスター組を除外するクラスター組除外手段とを設けたことを特徴とする。
【００１９】
請求項３においては、請求項１と同様の動作を実現できる。
請求項４は、請求項３のテキスト自動分類装置において、入力されるＮ個のテキストにクラスター分析処理を適用して分類する過程で、最も類似する２つのクラスターをクラスター組として検出するクラスター組検出手段と、前記クラスター組検出手段がクラスター組を検出した場合に、前記クラスター組の各クラスターを構成する複数の要素について、クラスター間で要素同士の類似度を求める要素間類似度検出手段と、前記要素同士の類似度を第１の閾値と比較して、要素同士の類似度が条件を満たす要素の割合を算出する類似割合算出手段と、前記類似割合算出手段が算出した割合を第２の閾値と比較する類似割合比較手段と、前記割合が第２の閾値の条件を満たさない場合には、クラスター間の類似性判断対象から前記クラスター組を除外するクラスター組除外手段とを設けたことを特徴とする。
【００２０】
請求項４においては、請求項２と同様の動作を実現できる。
請求項５のプログラムは、文字列情報で構成されるテキストを処理対象とし、互いに独立した複数のＮ個のテキストを入力して、各テキストをテキスト間の類似性に基づいてＮよりも小さい数のグループに分類するための所定のコンピュータで実行可能なプログラムにおいて、入力されるＮ個のテキストにクラスター分析処理を適用して分類する過程で、最も類似する２つのクラスターをクラスター組として検出するクラスター組検出手順と、前記クラスター組検出手段がクラスター組を検出した場合に、前記クラスター組の各クラスターを構成する複数の要素について、クラスター間で要素同士の類似度を求める要素間類似度検出手順と、前記要素同士の類似度を所定の閾値と比較する要素間類似度比較手順と、前記比較の結果が所定の条件を満たさない場合には、クラスター間の類似性判断対象から前記クラスター組を除外するクラスター組除外手順とを設けたことを特徴とする。
【００２１】
請求項５のプログラムを実行することにより、請求項１と同様の動作を実現できる。
請求項６は、請求項５のプログラムにおいて、入力されるＮ個のテキストにクラスター分析処理を適用して分類する過程で、最も類似する２つのクラスターをクラスター組として検出するクラスター組検出手順と、前記クラスター組検出手段がクラスター組を検出した場合に、前記クラスター組の各クラスターを構成する複数の要素について、クラスター間で要素同士の類似度を求める要素間類似度検出手順と、前記要素同士の類似度を第１の閾値と比較して、要素同士の類似度が条件を満たす要素の割合を算出する類似割合算出手順と、前記類似割合算出手段が算出した割合を第２の閾値と比較する類似割合比較手順と、前記割合が第２の閾値の条件を満たさない場合には、クラスター間の類似性判断対象から前記クラスター組を除外するクラスター組除外手順とを設けたことを特徴とする。
【００２２】
請求項６のプログラムを実行することにより、請求項２と同様の動作を実現できる。
請求項７は、請求項５又は請求項６のプログラムを記録したコンピュータで読みとり可能な記録媒体である。
【００２３】
【発明の実施の形態】
本発明のテキスト自動分類方法及び装置並びにプログラム及び記録媒体の１つの実施の形態について、図１〜図４を参照して説明する。この形態は全ての請求項に対応する。
【００２４】
図１はこの形態のテキスト分類処理を示すフローチャートである。図２は文書情報を扱う装置の構成例を示すブロック図である。図３はクラスター生成の具体例を示す模式図である。図４は関連度テーブルの構成例を示す模式図である。
この形態では、請求項３のクラスター組検出手段，要素間類似度検出手段，要素間類似度比較手段及びクラスター組除外手段は、それぞれステップＳ１３，Ｓ１５，Ｓ１６及びＳ２０に対応する。
【００２５】
また、請求項４のクラスター組検出手段，要素間類似度検出手段，類似割合算出手段，類似割合比較手段及びクラスター組除外手段は、それぞれステップＳ１３，Ｓ１５，Ｓ１６，Ｓ１７，Ｓ２０に対応する。
図２に示す装置においては、分類処理装置１０がテキストの文書情報の分類処理を行う場合を想定している。分類処理装置１０は、例えばパソコンとその上で動作する分類処理用のプログラムとで構成される。分類処理装置１０に備わった記憶装置１１には、収集された大量の文書情報が保持される。また、独立した複数の文書情報間の類似度を表す行列が、類似度テーブル１２として分類処理装置１０上に作成される。更に、クラスター間の関連度を表す情報が関連度テーブル１３上に作成される。
【００２６】
この例では、分類処理装置１０はインターネット２０及びＬＡＮ３０に接続されている。従って、分類処理装置１０はインターネット２０に接続された様々なサーバ２１(1)，２１(2)，２１(3)，・・・のデータベース２２やＬＡＮ３０に接続された様々なサーバ３１(1)，３１(2)，・・・のデータベース３２から文書情報、例えばＨＴＭＬ形式のテキストデータファイル（文字列情報）を収集することができる。
【００２７】
分類処理装置１０の動作について、図１を参照しながら説明する。
ステップＳ１０では、分類処理装置１０はインターネット２０やＬＡＮ３０を介して処理対象となる文書情報群を収集する。
また、文書情報間の類似度の計算に必要な関数が予め用意されていない場合や、選択可能な複数種類の関数が用意されている場合には、分類処理装置１０は関数の選択入力や直接入力をオペレータに対して促し、１つの関数を取得する。更に、後述する処理で用いられる各閾値を変更可能な場合には、各閾値の入力をオペレータに対して促す。
【００２８】
ステップＳ１１では、Ｓ１０で収集された全ての文書情報について、関数に従ってそれぞれの文書間の類似度を計算し、その結果の類似度行列を類似度テーブル１２に登録する。なお、類似度テーブル１２内の行列のうち半分の要素は同じ組み合わせであり同じ類似度なので不要である。
処理対象となる文書情報としては、例えばある期間に掲載された新聞の記事などが想定される。
【００２９】
このような文書情報間の類似度を求める際には、文書内に存在する単語と１対１に対応したベクトル（特徴ベクトル）を検出し、各単語の文書に対する重要度（重み）を実数値化して表現する。また、単語の重みを計算する場合には、その単語の出現頻度や、文書集合全体における分布の割合や、文字数の長さなどに基づいて決定すればよい。このようにして得られる特徴ベクトルを用いて、各文書間の類似度（距離）を例えばユークリッド空間におけるベクトル同士のなす角度（ｃｏｓθ）を利用し、値が大きいベクトル同士は類似しているものとみなす。
【００３０】
ステップＳ１２ではクラスター分析の初期化を行う。すなわち、要素数が１のクラスターを順次に作成し、各クラスターに処理対象の文書情報を１つずつ割り当てる。例えば、Ｎ個の文書情報を処理対象とする場合には、最初はＮ個のクラスター群Ｃ１〜ＣＮが作成される。そして、これらの集まりを集合Ｄとする。
ステップＳ１３では、集合Ｄに含まれるクラスター群Ｃ１〜ＣＮから２つのクラスターを全ての組み合わせについて順次に抽出し、全ての組み合わせの中でクラスター同士の関係が最も類似しているものをクラスター組として検出する。
【００３１】
実際には、クラスター毎に求められる特徴の中心ベクトル（重心ベクトル）を用いて、全クラスターの組み合わせの中で、中心ベクトル間の距離が最も近い（関連度が高い）ものをクラスター組として検出する。
集合Ｄにおける各クラスター間の関連度は、例えば図４に示すような形の関連度テーブル１３として求められる。図４の例では、クラスターＣ２，Ｃ３間の関連度（０．３５）が最も大きい（近い）ので、クラスターＣ２，Ｃ３の組み合わせが候補のクラスター組（Ｃ２，Ｃ３）としてステップＳ１３で検出される。
【００３２】
ステップＳ１４では、終了条件を満たすか否かを識別する。例えば、Ｓ１３で検出された候補のクラスター組におけるクラスター間の距離などを所定の閾値ｔｈ１と比較することにより、処理を終了すべきか否かを識別する。
終了条件を満たさなければステップＳ１５以降の処理を繰り返し実行する。
ステップＳ１５では、Ｓ１３で検出された候補のクラスター組（Ｃｉ，Ｃｊ）について、ｉ番目のクラスターＣｉに含まれている各要素（１つ又は複数の文書情報）ｘとｊ番目のクラスターＣｊに含まれている各要素ｙとの全ての要素の組み合わせについて、類似度Ｓ（ｘ，ｙ）をそれぞれ求める。これらの類似度Ｓ（ｘ，ｙ）は予めステップＳ１１で計算され類似度テーブル１２に保持されているので、類似度テーブル１２を参照して得ることができる。
【００３３】
例えば、図３に示すクラスターＣ２，Ｃ３を候補のクラスター組として検出した場合には、クラスターＣ２に３つの文書情報が要素として存在し、クラスターＣ３に４つの文書情報が要素として存在しているので要素（ｘ，ｙ）の組み合わせが１２組あり、これらの組み合わせについてそれぞれ類似度Ｓ（ｘ，ｙ）を求めることになる。
【００３４】
ステップＳ１６では、各々の類似度Ｓ（ｘ，ｙ）を閾値ｔｈ２と比較し、候補のクラスター組（Ｃｉ，Ｃｊ）における全組み合わせ数Ｎ１と、閾値ｔｈ２の条件を満たす数Ｎ２との割合Ｒを算出する（Ｒ＝Ｎ２／Ｎ１）。
例えば、図３に示す候補のクラスター組（Ｃ２，Ｃ３）の場合は（Ｎ１＝１２）であるので、仮に（Ｓ（ｘ，ｙ）≧ｔｈ２）の条件を満たす数Ｎ２が９であれば、（Ｒ＝０．７５）になる。
【００３５】
そして、割合Ｒを閾値ｔｈ３（例えば０．６）と比較し、（Ｒ≧ｔｈ３）であればステップＳ１７からＳ１８に進み、（Ｒ＜ｔｈ３）ならステップＳ２０に進む。
すなわち、（Ｒ≧ｔｈ３）であれば候補のクラスター組（Ｃｉ，Ｃｊ）をステップＳ１８で新たなクラスターとして生成し集合Ｄに追加する。また、新たなクラスターの元になるクラスターＣｉ，Ｃｊは不要なのでステップＳ１９で集合Ｄから削除する。
【００３６】
一方、（Ｒ＜ｔｈ３）であれば候補のクラスター組（Ｃｉ，Ｃｊ）をクラスター組として採用しない。また、これ以降クラスターＣｉとクラスターＣｊとの組み合わせをステップＳ１３での関連性判断の対象にしないようにステップＳ２０で処理する。例えば、関連度テーブル１３の行列において該当するクラスターＣｉ，Ｃｊ間の関連度を０に変更することにより、これらを関連性判断の対象から除外できる。
【００３７】
このため、各クラスターの中心ベクトル間の距離が近い場合であっても、クラスター間で文書情報同士の類似度が小さい文書の割合が大きい場合には、これらのクラスターの組み合わせを新たなクラスターとして統合しないので、同じクラスター内に類似性の小さい文書が分類されるのを抑制できる。
ステップＳ１４で所定の終了条件を満たす場合には、この分類処理を終了し、分類の結果を分類処理装置１０上に表示する。
【００３８】
なお、分類処理装置１０における処理については、専用のハードウェアで実現することもできるし、コンピュータ上で実行されるプログラムとして実現することもできる。また、プログラムはＣＤ−ＲＯＭなどの記録媒体からコンピュータに読み込むことができる。
【００３９】
【発明の効果】
以上のように、本発明によれば従来のクラスター分析よりも高い精度でテキスト情報の分類処理を行うことができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】実施の形態のテキスト分類処理を示すフローチャートである。
【図２】文書情報を扱う装置の構成例を示すブロック図である。
【図３】クラスター生成の具体例を示す模式図である。
【図４】関連度テーブルの構成例を示す模式図である。
【図５】一般的なクラスター分析処理を示すフローチャートである。
【図６】一般的なクラスター分析の処理を示す模式図である。
【符号の説明】
１０  分類処理装置
１１  記憶装置
１２  類似度テーブル
１３  関連度テーブル
２０  インターネット
２１  サーバ
２２  データベース
３０  ＬＡＮ
３１  サーバ
３２  データベース
【図１】
2004206355.tif 000003
【図２】
2004206355.tif 000004
【図３】
2004206355.tif 000005
【図４】
2004206355.tif 000006
【図５】
2004206355.tif 000007
【図６】
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