(57)【要約】【課題】拡張性が高く、かつ高精度で文書を分類すること。【解決手段】１乃至複数のカテゴリが付与された学習文書が登録されている学習文書データベース４と、特定の単語とカテゴリが一対一に対応して登録されている語句−カテゴリ辞書２と、語句−カテゴリ辞書２に基づいて作成される、各学習文書と重視すべき１つのカテゴリを対応づけたリンク辞書３と、分類を行う対象となる分類対象文書を入力するスキャナ１０６と、前記分類対象文書と前記学習文書との類似度を求め、求められた類似度及びリンク辞書３に基づいて分類対象文書Ｅにカテゴリを付与するＣＰＵ１００とを有する。【選択図】      図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
分類対象文書を自動的に分類する文書自動分類システムであって、
１乃至複数のカテゴリが付与された学習文書が登録されている学習文書データベースと、
特定の単語とカテゴリが一対一に対応して登録されている語句−カテゴリ辞書と、
前記語句−カテゴリ辞書に基づいて作成される、前記各学習文書と重視すべき１つのカテゴリを対応づけたリンク辞書と、
分類を行う対象となる分類対象文書を入力する分類対象文書入力手段と、
前記分類対象文書と前記学習文書との類似度を求める類似度算出手段と、
前記類似度算出手段により求められた類似度及び前記リンク辞書に基づいて前記分類対象文書にカテゴリを付与するデータ処理手段と、
を有することを特徴とする文書自動分類システム。
【請求項２】
分類対象文書を自動的に分類する文書自動分類システムであって、
１乃至複数のカテゴリＣｉ（１≦ｉ≦ｎ）が付与された学習文書Ｄｊ（１≦ｊ≦ｍ）が登録されている学習文書データベースと、
特定の単語とカテゴリが一対一に対応して登録されている語句−カテゴリ辞書と、
前記語句−カテゴリ辞書に基づいて作成される、前記各学習文書Ｄｊと重視すべき１つのカテゴリＣｊを対応づけたリンク辞書と、
分類を行う対象となる分類対象文書Ｅを入力する分類対象文書入力手段と、
前記分類対象文書Ｅと前記学習文書Ｄｊとの類似度ｓｉｍ（Ｅ，Ｄｊ）を求める類似度算出手段と、
各学習文書Ｄｊに付与されている各カテゴリＣｉの重要度Ｌ（Ｄｊ，Ｃｉ）を前記類似度ｓｉｍ（Ｅ，Ｄｊ）とするとともに、前記重要度Ｌ（Ｄｊ，Ｃｉ）のうち、前記リンク辞書に登録されている学習文書Ｄｊに対応するカテゴリＣｊの場合には、類似度が高くなるように重み付け演算を行った上で、前記類似度に基づいて分類対象文書Ｅにカテゴリを付与するデータ処理手段と、
を有することを特徴とする文書自動分類システム。
【請求項３】
前記リンク辞書を構成する記憶手段とを有し、
前記データ処理手段は、
前記文書データベースに登録された学習文書集合から学習文書を１つ抽出するごとに、該抽出した学習文書から主題を示す箇所を抽出し、該箇所に含まれる語句が、前記語句−カテゴリ辞書に登録されているか否かをチェックし、登録されている場合には、前記学習文書を識別するための文書ＩＤと前記語句との組を記憶し、該記憶した文書ＩＤと前記語句−カテゴリ辞書に登録されているカテゴリとを語句を媒介として結合させた文書ＩＤとカテゴリとの組を前記記憶手段に登録することにより前記リンク辞書を作成することを特徴とする請求項１または２のいずれかに記載の文書自動分類システム。
【請求項４】
分類対象文書を自動的に分類する文書自動分類方法であって、
カテゴリと語句が一対一に対応して登録されている辞書を用いて、
１乃至複数のカテゴリが付与された複数の学習文書の各学習文書と重視すべき１つのカテゴリを対応づけておき、
前記分類対象文書と前記各学習文書との類似度を求め、該求められた類似度と、前記各学習文書に対応づけられている重視すべき１つのカテゴリに基づいて前記分類対象文書にカテゴリを付与することを特徴とする文書自動分類方法。
【請求項５】
分類対象文書を自動的に分類する文書自動分類方法であって、
１乃至複数のカテゴリＣｉ（１≦ｉ≦ｎ）が付与された学習文書Ｄｊ（１≦ｊ≦ｍ）を予め登録しておき、
特定の単語とカテゴリが一対一に対応して登録されている語句−カテゴリ辞書に基づいて作成される、前記各学習文書Ｄｊと重視すべき１つのカテゴリＣｊを対応づけたリンク辞書を用意し、
分類対象文書Ｅと前記学習文書Ｄｊとの類似度ｓｉｍ（Ｅ，Ｄｊ）を求め、
各学習文書Ｄｊに付与されている各カテゴリＣｉの重要度Ｌ（Ｄｊ，Ｃｉ）を前記類似度ｓｉｍ（Ｅ，Ｄｊ）とするとともに、前記重要度Ｌ（Ｄｊ，Ｃｉ）のうち、前記リンク辞書に登録されている学習文書Ｄｊに対応するカテゴリＣｊの場合には、類似度が高くなるように重み付け演算を行った上で、前記類似度に基づいて分類対象文書Ｅにカテゴリを付与することを特徴とする文書自動分類方法。
【請求項６】
前記リンク辞書は、
学習文書集合から学習文書を１つ抽出するごとに、該抽出した学習文書から主題を示す箇所を抽出し、該箇所に含まれる語句が、語句とカテゴリとが一対一に対応して登録されている語句−カテゴリ辞書に登録されているか否かをチェックし、登録されている場合には、前記学習文書を識別するための文書ＩＤと前記語句との組を記憶し、該記憶した文書ＩＤと前記語句−カテゴリ辞書に登録されているカテゴリとを語句を媒介として結合させた文書ＩＤとカテゴリとの組を登録することにより作成することを特徴とする請求項５に記載の文書自動分類方法。
【請求項７】
分類対象文書を自動的に分類する文書自動分類プログラムであって、
カテゴリと語句が一対一に対応して登録されている辞書を用いて、  １乃至複数のカテゴリが付与された複数の学習文書の各学習文書と重視すべき１つのカテゴリを対応づけておく第１のステップと、
前記分類対象文書と前記各学習文書との類似度を求める第２のステップと、
第２のステップ求めた類似度と、前記各学習文書に対応づけられている重視すべき１つのカテゴリに基づいて前記分類対象文書にカテゴリを付与する第３のステップと、
をコンピュータに実行させるための文書自動分類プログラム。
【請求項８】
分類対象文書を自動的に分類する文書自動分類プログラムであって、
１乃至複数のカテゴリＣｉ（１≦ｉ≦ｎ）が付与された学習文書Ｄｊ（１≦ｊ≦ｍ）を予め登録する第１のステップと、
分類対象文書Ｅと前記学習文書Ｄｊとの類似度ｓｉｍ（Ｅ，Ｄｊ）を求める第２のステップと、
各学習文書Ｄｊに付与されている各カテゴリＣｉの重要度Ｌ（Ｄｊ，Ｃｉ）を前記類似度ｓｉｍ（Ｅ，Ｄｊ）とする第３のステップと、
前記重要度Ｌ（Ｄｊ，Ｃｉ）のうち、特定の単語とカテゴリが一対一に対応して登録されている語句−カテゴリ辞書に基づいて作成される、前記各学習文書Ｄｊと重視すべき１つのカテゴリＣｊを対応づけたリンク辞書に登録されている学習文書Ｄｊに対応するカテゴリＣｊの場合には、類似度が高くなるように重み付け演算を行う第４のステップと、
前記重み付け演算により求められた類似度に基づいて分類対象文書Ｅにカテゴリを付与する第５のステップと、
をコンピュータに実行させるための文書自動分類プログラム。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、文書自動分類方法、文書自動分類システム及び文書自動分類プログラムに関する。
【０００２】
【従来の技術】
従来のテキスト分類では、カテゴリが付与された文書集合（学習文書集合）から、学習文書集合とカテゴリとの特徴を学習した後、分類対象文書との関連性が高いカテゴリを分類対象文書に付与する種々の分類手法が提案されている（例えば、非特許文献１参照。）。
【０００３】
【非特許文献１】
徳永健伸著，「情報検索と言語処理」，東京大学出版，１９９９年
【０００４】
【発明が解決しようとする課題】
これらの分類手法では、学習文書から計算された類似度をカテゴリ毎の重要度として評価した後、分類対象文書に重要度の高いカテゴリを付与する。一般的に学習文書には複数のカテゴリが付与されているが、従来手法では、学習文書の主題を表す重要なカテゴリと副次的な内容を表すカテゴリとを区別せずに、カテゴリの重要度を決定している。その結果、分類対象文書に対して、必ずしもその主題に合致したカテゴリを付与できないという問題があった。
【０００５】
本発明はこのような事情に鑑みてなされたものであり、拡張性が高く、かつ高精度で文書を分類することができる文書自動分類方法、文書自動分類システム及び文書自動分類プログラムを提供することを目的とする。
【０００６】
【課題を解決するための手段】
上記目的を達成するために、請求項１に記載の発明は、分類対象文書を自動的に分類する文書自動分類システムであって、１乃至複数のカテゴリが付与された学習文書が登録されている学習文書データベースと、特定の単語とカテゴリが一対一に対応して登録されている語句−カテゴリ辞書と、前記語句−カテゴリ辞書に基づいて作成される、前記各学習文書と重視すべき１つのカテゴリを対応づけたリンク辞書と、分類を行う対象となる分類対象文書を入力する分類対象文書入力手段と、前記分類対象文書と前記学習文書との類似度を求める類似度算出手段と、前記類似度算出手段により求められた類似度及び前記リンク辞書に基づいて前記分類対象文書にカテゴリを付与するデータ処理手段とを有することを特徴とする。
【０００７】
また、請求項２に記載の発明は、分類対象文書を自動的に分類する文書自動分類システムであって、１乃至複数のカテゴリＣｉ（１≦ｉ≦ｎ）が付与された学習文書Ｄｊ（１≦ｊ≦ｍ）が登録されている学習文書データベースと、特定の単語とカテゴリが一対一に対応して登録されている語句−カテゴリ辞書と、前記語句−カテゴリ辞書に基づいて作成される、前記各学習文書Ｄｊと重視すべき１つのカテゴリＣｊを対応づけたリンク辞書と、分類を行う対象となる分類対象文書Ｅを入力する分類対象文書入力手段と、前記分類対象文書Ｅと前記学習文書Ｄｊとの類似度ｓｉｍ（Ｅ，Ｄｊ）を求める類似度算出手段と、各学習文書Ｄｊに付与されている各カテゴリＣｉの重要度Ｌ（Ｄｊ，Ｃｉ）を前記類似度ｓｉｍ（Ｅ，Ｄｊ）とするとともに、前記重要度Ｌ（Ｄｊ，Ｃｉ）のうち、前記リンク辞書に登録されている学習文書Ｄｊに対応するカテゴリＣｊの場合には、類似度が高くなるように重み付け演算を行った上で、前記類似度に基づいて分類対象文書Ｅにカテゴリを付与するデータ処理手段とを有することを特徴とする。
【０００８】
また、請求項３に記載の発明は、請求項１または２のいずれかに記載の文書自動分類システムにおいて、前記リンク辞書を構成する記憶手段とを有し、前記データ処理手段は、前記文書データベースに登録された学習文書集合から学習文書を１つ抽出するごとに、該抽出した学習文書から主題を示す箇所を抽出し、該箇所に含まれる語句が、前記語句−カテゴリ辞書に登録されているか否かをチェックし、登録されている場合には、前記学習文書を識別するための文書ＩＤと前記語句との組を記憶し、該記憶した文書ＩＤと前記語句−カテゴリ辞書に登録されているカテゴリとを語句を媒介として結合させた文書ＩＤとカテゴリとの組を前記記憶手段に登録することにより前記リンク辞書を作成することを特徴とする。
【０００９】
また、請求項４に記載の発明は、分類対象文書を自動的に分類する文書自動分類方法であって、カテゴリと語句が一対一に対応して登録されている辞書を用いて、１乃至複数のカテゴリが付与された複数の学習文書の各学習文書と重視すべき１つのカテゴリを対応づけておき、前記分類対象文書と前記各学習文書との類似度を求め、該求められた類似度と、前記各学習文書に対応づけられている重視すべき１つのカテゴリに基づいて前記分類対象文書にカテゴリを付与することを特徴とする。
【００１０】
また、請求項５に記載の発明は、分類対象文書を自動的に分類する文書自動分類方法であって、１乃至複数のカテゴリＣｉ（１≦ｉ≦ｎ）が付与された学習文書Ｄｊ（１≦ｊ≦ｍ）を予め登録しておき、特定の単語とカテゴリが一対一に対応して登録されている語句−カテゴリ辞書に基づいて作成される、前記各学習文書Ｄｊと重視すべき１つのカテゴリＣｊを対応づけたリンク辞書を用意し、分類対象文書Ｅと前記学習文書Ｄｊとの類似度ｓｉｍ（Ｅ，Ｄｊ）を求め、各学習文書Ｄｊに付与されている各カテゴリＣｉの重要度Ｌ（Ｄｊ，Ｃｉ）を前記類似度ｓｉｍ（Ｅ，Ｄｊ）とするとともに、前記重要度Ｌ（Ｄｊ，Ｃｉ）のうち、前記リンク辞書に登録されている学習文書Ｄｊに対応するカテゴリＣｊの場合には、類似度が高くなるように重み付け演算を行った上で、前記類似度に基づいて分類対象文書Ｅにカテゴリを付与することを特徴とする。
【００１１】
また、請求項６に記載の発明は、請求項５に記載の文書自動分類方法において、前記リンク辞書は、学習文書集合から学習文書を１つ抽出するごとに、該抽出した学習文書から主題を示す箇所を抽出し、該箇所に含まれる語句が、語句とカテゴリとが一対一に対応して登録されている語句−カテゴリ辞書に登録されているか否かをチェックし、登録されている場合には、前記学習文書を識別するための文書ＩＤと前記語句との組を記憶し、該記憶した文書ＩＤと前記語句−カテゴリ辞書に登録されているカテゴリとを語句を媒介として結合させた文書ＩＤとカテゴリとの組を登録することにより作成することを特徴とする。
【００１２】
また、請求項７に記載の発明は、分類対象文書を自動的に分類する文書自動分類プログラムであって、カテゴリと語句が一対一に対応して登録されている辞書を用いて、１乃至複数のカテゴリが付与された複数の学習文書の各学習文書と重視すべき１つのカテゴリを対応づけておく第１のステップと、前記分類対象文書と前記各学習文書との類似度を求める第２のステップと、第２のステップ求めた類似度と、前記各学習文書に対応づけられている重視すべき１つのカテゴリに基づいて前記分類対象文書にカテゴリを付与する第３のステップとを有することを特徴とする。
【００１３】
また、請求項８に記載の発明は、分類対象文書を自動的に分類する文書自動分類プログラムであって、１乃至複数のカテゴリＣｉ（１≦ｉ≦ｎ）が付与された学習文書Ｄｊ（１≦ｊ≦ｍ）を予め登録する第１のステップと、分類対象文書Ｅと前記学習文書Ｄｊとの類似度ｓｉｍ（Ｅ，Ｄｊ）を求める第２のステップと、各学習文書Ｄｊに付与されている各カテゴリＣｉの重要度Ｌ（Ｄｊ，Ｃｉ）を前記類似度ｓｉｍ（Ｅ，Ｄｊ）とする第３のステップと、前記重要度Ｌ（Ｄｊ，Ｃｉ）のうち、特定の単語とカテゴリが一対一に対応して登録されている語句−カテゴリ辞書に基づいて作成される、前記各学習文書Ｄｊと重視すべき１つのカテゴリＣｊを対応づけたリンク辞書に登録されている学習文書Ｄｊに対応するカテゴリＣｊの場合には、類似度が高くなるように重み付け演算を行う第４のステップと、前記重み付け演算により求められた類似度に基づいて分類対象文書Ｅにカテゴリを付与する第５のステップとを有することを特徴とする。
【００１４】
【発明の実施の形態】
以下、本発明の実施形態を、図面を参照して詳細に説明する。本発明の実施形態に係る文書自動分類システムは、分類対象文書を自動的に分類する文書自動分類方法であって、カテゴリと語句が一対一に対応して登録されている辞書を用いて、１乃至複数のカテゴリが付与された複数の学習文書の各学習文書と重視すべき１つのカテゴリを対応づけておき、前記分類対象文書と前記各学習文書との類似度を求め、該求められた類似度と、前記各学習文書に対応づけられている重視すべき１つのカテゴリに基づいて前記分類対象文書にカテゴリを付与することを特徴とする文書自動分類方法を実施するためのシステムである。
【００１５】
本発明の実施形態に係る文書自動分類システムの構成を図１に示す。同図において、本発明の実施形態に係る文書自動分類システムは、データ処理装置１と、語句−カテゴリ辞書２と、リンク辞書３と、学習文書データベース４とを有している。
語句−カテゴリ辞書２は、特定の単語（語句）とカテゴリ（文書の分類）とが一対一に対応して登録されている辞書である。この語句−カテゴリ辞書２は、既存の手法（例えば、徳永健伸，“情報検索と言語処理”，東京大学出版，１９９９年）で作成できるものである。
【００１６】
リンク辞書３は、語句−カテゴリ辞書に基づいて作成される、前記各学習文書Ｄｊと重視すべき１つのカテゴリＣｊを対応づけたものであり、学習文書Ｄｊを識別するための文書ＩＤとカテゴリＣｊとが対応付けられて登録されている辞書である。この辞書の作成手順については後述する。
学習文書データベース４は、１乃至複数のカテゴリＣｉ（１≦ｉ≦ｎ）が付与された学習文書Ｄｊ（１≦ｊ≦ｍ）が登録されているデータベースである。
データ処理装置１は、ＣＰＵ１００と、ＲＯＭ１０２と、ＲＡＭ１０４と、スキャナ１０６と、入力部１０８と、表示部１１０と、プリンタ１１２とを有している。
【００１７】
ＲＯＭ１０２には、文書自動分類各種制御プログラム及び固定データが格納されている。また、ＲＡＭ１０４には、プログラム実行の際に一時的にプログラム、あるいは処理結果である演算データ等が格納されるようになっている。
また、スキャナ１０６は、分類を行う対象となる分類対象文書を入力するための入力手段であり、本発明の分類対象文書入力手段に相当する。
入力部１０８は、各種データを入力するためのキーボード、マウス等の各種入力手段を含んで構成される。
【００１８】
表示部１１０は、スキャナ１０６、入力部により入力される入力データ、分類処理結果等の各種データを表示する。プリンタ１１２は、処理結果を印字出力する。
ＣＰＵ１００は、ＲＯＭ１０２に格納されたプログラムを実行することにより、スキャナ１０６により読み込まれた分類対象文書Ｅと学習文書データベース４から検索した学習文書Ｄｊとの類似度ｓｉｍ（Ｅ，Ｄｊ）を求め、各学習文書Ｄｊに付与されている各カテゴリＣｉの重要度Ｌ（Ｄｊ，Ｃｉ）を前記類似度ｓｉｍ（Ｅ，Ｄｊ）とするとともに、前記重要度Ｌ（Ｄｊ，Ｃｉ）のうち、リンク辞書３に登録されている学習文書Ｄｊに対応するカテゴリＣｊの場合には、類似度が高くなるように重み付け演算を行った上で、前記類似度に基づいて分類対象文書Ｅにカテゴリを付与することにより自動分類する機能を有している。ＣＰＵ１００は、本発明の類似度算出手段及びデータ処理手段に相当する。
【００１９】
ＣＰＵ１００、ＲＯＭ１０２、ＲＡＭ１０４、スキャナ１０６、入力部１０８、表示部１１０及びプリンタ１１２はバス１２０を介して相互に接続されている。
次に、リンク辞書３の作成手順について図２乃至図４を参照して説明する。図２はＣＰＵ１００により実行されるプログラムの処理内容を示し、図３及び図４は、その処理内容を補足的に示す説明図である。図２において、ＣＰＵ１００は、図３（Ａ）に示すように、学習文書データベース４を検索して登録されている学習文書集合から入力部１０８により学習文書を指定することにより学習文書を１つ抽出する（ステップ２００）。
【００２０】
次いで、抽出した学習文書から主題を示す箇所を抽出し（ステップ２０１）、その箇所に含まれる語句が語句−カテゴリ辞書２に登録されているか否かをチェックする（ステップ２０２、図３（Ｂ））。主題を示す箇所に含まれる語句が語句−カテゴリ辞書２に登録されている場合には、その学習文書に付された文書識別データである文書ＩＤとその語句とを組にしてＲＡＭ１０４に格納する（ステップ２０３、図３（Ｃ）、図４（Ｄ））。
【００２１】
次いで、ステップ２００〜２０３の処理をすべての学習文書について行なったか否かを判定する。ステップ２０４の判定が否定された場合には、処理はステップ２００に戻り、ステップ２００〜２０３の処理を繰り返す。また、ステップ２０４の判定が肯定された場合には、ＲＡＭ１０４に格納されている文書１Ｄと、語句−カテゴリ辞書２に記載されているカテゴリとを語句を媒介にしてくみあわせて、記憶手段に登録し、リンク辞書３とする（ステップ２０５、図４（Ｅ））。
以上の処理によりリンク辞書３が作成される。
【００２２】
次に、本発明の実施形態に係る文書自動分類システムにより分類対象文書を自動分類する際の処理内容を、図５乃至図８を参照して説明する。図５及び図６は、文書自動分類システムの自動分類時の処理内容を示すフローチャートであり、図７及び図８は、その処理内容を補足的に示す説明図である。これらの図において、スキャナ１０６により分類対象文書Ｅを読み込ませ、該分類対象文書Ｅと類似した学習文書を学習文書データベース４に登録された学習文書集合から検索する（ステップ３００、図７（Ａ））。
【００２３】
次いで、ステップ３００で検索した予め定めた一定数の学習文書Ｄｊを、分類対象文書Ｅと学習文書Ｄｊの類似性を示す類似度ｓｉｍの高い順から抽出する（ステップ３０１）。すなわち、例えば、図７（Ｂ）に示すように、一定数の学習文書Ｄｊが、文書ＩＤ１，ＩＤ２，ＩＤ３で特定される三つの学習文書Ｄ１，Ｄ２，Ｄ３であり、これらの類似度ｓｉｍ（Ｅ，Ｄｊ）が、ｓｉｍ（Ｅ，Ｄ１）＝０．８、ｓｉｍ（Ｅ，Ｄ２）＝０．７、ｓｉｍ（Ｅ，Ｄ３）＝０．３と既存の手法（類似度は例えば、文書中に出現する単語頻度やＴＦ／ＩＤＦ法（例えば長尾真，自然言語処理，岩波書店，  １９９６）を特微量とする単語ベクトル同士の内積で表現される。）により算出して得られたとする。このとき、文書Ｄ１にはカテゴリＣ１、Ｃ２が、文書Ｄ２にはカテゴリＣ３が、文書Ｄ３にはカテゴリＣ２、Ｃ３が付されているものとする。
【００２４】
次に、ステップ３０１で抽出した学習文書（以下、類似文書と記す。）の各々の類似度ｓｉｍ（Ｅ，Ｄｊ）を、それぞれ各類似文書に付与されたカテゴリの重要度Ｌ（Ｄｊ，Ｃｉ）（＝ｓｉｍ（Ｅ，Ｄｊ）とする（ステップ３０２）。すなわち、図７（Ｂ）の例では、文書Ｄ１の重要度（類似度）は、Ｌ（Ｄ１，Ｃ１）＝Ｌ（Ｄ１，Ｃ２）＝０．８、文書Ｄ２の重要度は、Ｌ（Ｄ２，Ｃ３）＝０．７、文書Ｄ３の重要度は、Ｌ（Ｄ３，Ｃ２）＝Ｌ（Ｄ３，Ｃ３）＝０．３となる。
【００２５】
次いで、リンク辞書３を参照し、上記類似文書を識別するための文書ＩＤが、リンク辞書３に登録されているか否かをチェックする（ステップ３０３）。上記類似文書を識別するための文書ＩＤが、リンク辞書３に登録されている場合には、上記文書ＩＤに対応するカテゴリＣｊを抽出する（ステップ３０４、図７（Ｃ））。例えば、図７（Ｃ）の場合では、リンク辞書３には、文書ＩＤ１と文書ＩＤ３が登録されており、文書ＩＤ１にはカテゴリＣ１が、また文書ＩＤ３にはカテゴリＣ２が、それぞれ対応付けられて登録されているので、カテゴリＣ１、Ｃ３を抽出する。
【００２６】
次いで、抽出されたカテゴリＣｊを前記類似文書に付与されている他のカテゴリより重要度（類似度）が高くなるように重み付けを行い、最終的に各類似文書とカテゴリとの結合度合いを示す重み付き重要度Ｌ（Ｄｊ，Ｃｉ）（＝ｒ×ｓｉｍ（Ｅ，Ｄｊ）：ｒは重み）を決定する（ステップ３０５、図８（Ｄ））。
【００２７】
すなわち、図８（Ｃ）において、文書Ｄ１についてはカテゴリＣ１が、また文書Ｄ３についてはカテゴリＣ２がリンク辞書３に登録されているので、これらのカテゴリの重要度、すなわち類似度が高くなるように重み付けを行う。例えば、図８（Ｄ）に示すように、重みｒをｒ＝２として、カテゴリＣ１の重要度を０．８から１．６に、またカテゴリＣ２の重要度を０．３から０．６にそれぞれ変更する。
【００２８】
次に、ステップ３０３〜３０５の処理を全ての類似文書について行ったか否かを判定する（ステップ３０６）。ステップ３０６の判定が否定された場合には処理はステップ３０３に戻り、既述した処理を繰り返す。
また、ステップ３０６の判定が肯定された場合には、重み付き重要度Ｌ（Ｄｊ，Ｃｉ）の合算値であるカテゴリ毎の重要度ｒｅｌ（Ｃｍ）を算出する（ステップ３０７、図８（Ｅ））。
【００２９】
すなわち、図８の例では、図８（Ｅ）に示すように、ステップ３０５で変更した後のカテゴリの重要度（類似度）をカテゴリ別に合算して求める。図８（Ｅ）の例では、カテゴリＣ１が最も高い数値になっている。
次に、ステップ３０７で求めたカテゴリ毎の重要度ｒｅｌ（Ｃｍ）のうち高いカテゴリを分類対象文書Ｅに付与する（ステップ３０８、図８（Ｆ））。すなわち、ここでは最も高いカテゴリＣ１を分類対象文書Ｅに付与する。
なお、文書の種別ごとに語句−カテゴリ辞書、リンク辞書を作成しておき、それぞれの文書種別に応じて辞書を切り替えて利用することで、文書の種別に適した分類が可能となる。
【００３０】
また、図１におけるデータ処理装置１（ＣＰＵ１００）の機能を実現するためのプログラムをコンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録して、この記録媒体に記録されたプログラムをコンピュータシステムに読み込ませ、実行することにより分類対象文書を自動分類する処理を行ってもよい。
【００３１】
すなわち、分類対象文書を自動的に分類する文書自動分類プログラムであって、  １乃至複数のカテゴリＣｉ（１≦ｉ≦ｎ）が付与された学習文書Ｄｊ（１≦ｊ≦ｍ）を予め登録する第１のステップと、分類対象文書Ｅと前記学習文書Ｄｊとの類似度ｓｉｍ（Ｅ，Ｄｊ）を求める第２のステップと、各学習文書Ｄｊに付与されている各カテゴリＣｉの重要度Ｌ（Ｄｊ，Ｃｉ）を前記類似度ｓｉｍ（Ｅ，Ｄｊ）とする第３のステップと、前記重要度Ｌ（Ｄｊ，Ｃｉ）のうち、特定の単語とカテゴリが一対一に対応して登録されている語句−カテゴリ辞書に基づいて作成される、前記各学習文書Ｄｊと重視すべき１つのカテゴリＣｊを対応づけたリンク辞書に登録されている学習文書Ｄｊに対応するカテゴリＣｊの場合には、類似度が高くなるように重み付け演算を行う第４のステップと、前記重み付け演算により求められた類似度に基づいて分類対象文書Ｅにカテゴリを付与する第５のステップとをコンピュータに実行させるための文書自動分類プログラムをコンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録して、この記録媒体に記録されたプログラムをコンピュータシステムに読み込ませ、実行することにより図１に示すデータ処理装置１の機能を実現させるようにしてもよい。
【００３２】
なお、ここでいう「コンピュータシステム」とは、ＯＳや周辺機器等のハードウェアを含むものとする。
また、「コンピュータシステム」は、ＷＷＷシステムを利用している場合であれば、ホームページ提供環境（あるいは表示環境）を含むものとする。
また、「コンピュータ読み取り可能な記録媒体」とは、フレキシブルディスク、光磁気ディスク、ＲＯＭ、ＣＤ−ＲＯＭ等の可搬媒体、コンピュータシステムに内蔵されるハードディスク等の記憶装置のことをいう。
【００３３】
さらに「コンピュータ読み取り可能な記録媒体」とは、インターネット等のネットワークや電話回線等の通信回線を介してプログラムが送信された場合のサーバやクライアントとなるコンピュータシステム内部の揮発性メモリ（ＲＡＭ）のように、一定時間プログラムを保持しているものも含むものとする。
また上記プログラムは、このプログラムを記憶装置等に格納したコンピュータシステムから、伝送媒体を介して、あるいは、伝送媒体中の伝送波により他のコンピュータシステムに伝送されてもよい。
【００３４】
ここで、プログラムを伝送する「伝送媒体」は、インターネット等のネットワーク（通信網）や電話回線等の通信回線（通信線）のように情報を伝送する機能を有する媒体のことをいう。
また上記プログラムは、前述した機能の一部を実現するためのものであっても良く、さらに前述した機能をコンピュータシステムにすでに記録されているプログラムとの組み合わせで実現できるもの、いわゆる差分ファイル（差分プログラム）であっても良い。
【００３５】
以上、この発明の実施形態を、図面を参照して詳述してきたが、具体的な構成はこの実施形態に限られるものではなく、この発明の要旨を逸脱しない範囲の設計等も含まれる。
【００３６】
本発明の実施形態によれば、分類対象文書のカテゴリの決定において、付与されていた複数のカテゴリから文書の主題を表すカテゴリを決定できるため、従来手法より高精度での分類が可能となる。
また、既存の統計ベースの分類手法と容易に融合できるため、拡張性が高い文書分類システムを構築することができる。
【００３７】
【発明の効果】
以上に説明したように、本発明によれば、分類対象文書のカテゴリの決定において、付与されていた複数のカテゴリから文書の主題を表すカテゴリを決定できるため、従来手法より高精度での分類が可能となる。
また、文書の種別ごとに辞書を作成しておき、それぞれの種別に応じて辞書を切り替えて利用することで、文書の種別に適した分類が可能となる。
さらに、既存の統計ベースの分類手法と容易に融合できるため、拡張性が高い文書分類システムを構築することができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の実施形態に係る文書自動分類システムの構成を示すブロック図。
【図２】リンク辞書の作成手順を示すフローチャート。
【図３】リンク辞書の作成手順を補足的に示す説明図。
【図４】リンク辞書の作成手順を補足的に示す説明図。
【図５】図１に示した本発明の実施形態に係る文書自動分類システムの処理内容を示すフローチャート。
【図６】図１に示した本発明の実施形態に係る文書自動分類システムの処理内容を示すフローチャート。
【図７】図１に示した本発明の実施形態に係る文書自動分類システムによる文書自動分類処理を補足的に示す説明図。
【図８】図１に示した本発明の実施形態に係る文書自動分類システムによる文書自動分類処理を補足的に示す説明図。
【符号の説明】
１…データ処理装置
２…語句−カテゴリ辞書
３…リンク辞書
４…学習文書データベース
１００…ＣＰＵ
１０２…ＲＯＭ
１０４…ＲＡＭ
１０６…スキャナ
１０８…入力部
１１０…表示部
１１２…プリンタ
【図１】
2004348540.tif 000003
【図２】
2004348540.tif 000004
【図３】
2004348540.tif 000005
【図４】
2004348540.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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