(57)【要約】【課題】本発明は、入力データの確信度を算出して処理する情報処理方法、情報処理プログラムおよび記録媒体に関し、入力データの確信度を算出して複数の閾値をもとに確定、ユーザ提示、非処理のいずれかを決定し、２つ以上の確定が許されない場合でも矛盾を無くすと共に、人手チェックによるコストを軽減することを目的とする。【解決手段】入力データについて登録されている複数のデータと照合して確信度をそれぞれ算出するステップと、算出した確信度について、複数の閾値をもとに確定、提示あるいは非処理のいずれかを判定するステップとを有する。【選択図】  図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
入力データの確信度を算出して処理する情報処理方法において、
入力データについて登録されている複数のデータと照合して確信度をそれぞれ算出するステップと、
前記算出した確信度について、複数の閾値をもとに確定、提示あるいは非処理のいずれかを判定するステップと
を有する情報処理方法。
【請求項２】
前記算出した最大の確信度が、前記複数の閾値のうちの閾値１（最大の閾値）よりも大きく、かつ２番目に大きい確信度が閾値２（２番目の閾値）よりも小さいときに最大の確信度のデータに確定することを特徴とする請求項１記載の情報処理方法。
【請求項３】
前記算出した最大の確信度が、前記複数の閾値のうちの閾値１（最大の閾値）よりも大きく、かつ２番目に大きい確信度が閾値２（２番目の閾値）よりも大きいときに、あるいは前記算出した最大の確信度が、前記複数の閾値のうちの閾値１（最大の閾値）よりも小さく、かつ閾値３（３番目の閾値）よりも大きいときに、閾値３以上の確信度のデータを提示し、選択させて確定することを特徴とする請求項１記載の情報処理方法。
【請求項４】
入力データの確信度を算出して処理する情報処理プログラムであって、
コンピュータに、
入力データについて登録されている複数のデータと照合して確信度をそれぞれ算出するステップと、
前記算出した確信度について、複数の閾値をもとに確定、提示あるいは非処理のいずれかを判定するステップと
して動作させる情報処理プログラム。
【請求項５】
入力データの確信度を算出して処理するプログラムを記録したコンピュータ読取可能な記録媒体であって、
入力データについて登録されている複数のデータと照合して確信度をそれぞれ算出するステップと、
前記算出した確信度について、複数の閾値をもとに確定、提示あるいは非処理のいずれかを判定するステップと
して動作させるプログラムを記録したコンピュータ読取可能な記録媒体。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、入力データの確信度を算出して処理する情報処理方法、情報処理プログラムおよび記録媒体に関するものである。
【０００２】
【従来の技術】
従来、入力データに対して実行すべき処理を決定する際に、処理に対する確信度を推論（計算）し、確信度が所定の閾値よりも大きい場合に確定し、所定の閾値よりも小さい場合に推薦としてユーザに知らせる技術がある（特許文献１）。
【０００３】
【特許文献１】
特開平９−６６１７号公報の〔０００３〕から〔０００７〕など参照。
【０００４】
【発明が解決しようとする課題】
しかし、上述した技術では、どういった場合に、確定も推薦もしないかを決めたりできないと共に、所定の閾値よりも大きい確信度の処理が２つ以上あっていずれも確定してしまうと、矛盾が生じてしまうなどの問題があった。
【０００５】
本発明は、これらの問題を解決するため、入力データの確信度を算出して複数の閾値をもとに確定、ユーザ提示、非処理のいずれかを決定し、２つ以上の確定が許されない場合でも矛盾を無くすと共に、人手チェックによるコストを軽減することを目的としている。
【０００６】
【課題を解決するための手段】
図１を参照して課題を解決するための手段を説明する。
【０００７】
図１において、情報管理システム１は、情報を管理、検索などするものであって、ここでは、確信度計算部２、判定部３、検索部５などから構成されるものである。
【０００８】
確信度計算部２は、入力データ（情報）について登録されている複数のデータと照合して確信度を算出するものである。
【０００９】
判定部３は、算出した確信度について、複数の閾値をもとに確定、提示あるいは非処理のいずれかを判定するものである。
【００１０】
次に、動作を説明する。
情報管理システム１を構成する確信度計算部２が入力データについて登録されている複数のデータと照合して確信度をそれぞれ算出し、判定部３が算出した確信度について、複数の閾値をもとに確定、提示あるいは非処理のいずれかを判定するようにしている。
【００１１】
この際、判定部３は、最大の確信度が、複数の閾値のうちの閾値１（最大の閾値）よりも大きく、かつ２番目に大きい確信度が閾値２（２番目の閾値）よりも小さいときに最大の確信度のデータに確定するようにしている。
【００１２】
また、判定部３は、算出した最大の確信度が、複数の閾値のうちの閾値１（最大の閾値）よりも大きく、かつ２番目に大きい確信度が閾値２（２番目の閾値）よりも大きいときに、あるいは算出した最大の確信度が、複数の閾値のうちの閾値１（最大の閾値）よりも小さく、かつ閾値３（３番目の閾値）よりも大きいときに、閾値３以上の確信度のデータを提示し、選択させて確定するようにしている。
【００１３】
従って、入力データ（情報）の確信度を算出して複数の閾値をもとに確定、ユーザ提示、非処理のいずれかを決定することにより、２つ以上の確定が許されない場合でも矛盾を無くすと共に、人手チェックによるコストを軽減することが可能となる。
【００１４】
本願明細書中で、”よりも大きい”、”よりも小さい”と”以上”、”以下”は同じ意味である。また、”以上”と”以下”を逆にしてもよい（逆にしたときは対応する確定、ユーザ提示、非処理にする）。
【００１５】
【発明の実施の形態】
次に、図１から図１４を用いて本発明の実施の形態および動作を順次詳細に説明する。
【００１６】
図１は、本発明のシステム構成図を示す。
図１において、情報管理システム１は、プログラムに従い情報を管理、検索などするものであって、ここでは、確信度計算部２、判定部３、関係付け部４、検索部５、閾値テーブル６、確信度計算テーブル７、書誌情報ＤＢ８、引用情報ＤＢ９、入力装置１０、および表示装置１１などから構成されるものである。
【００１７】
確信度計算部２は、入力データ（ここでは、書誌情報）について登録されている複数のデータと照合して確信度を算出するものである（図７を用いて後述する）。
【００１８】
判定部３は、算出した確信度について、複数の閾値をもとに確定、提示あるいは非処理のいずれかを判定するものである（図２参照）。
【００１９】
関係付け部４は、確信度をもとに確定されたデータに関係付けるものである（図３などを用いて後述する）。
【００２０】
検索部５は、入力されたデータをもとに関係する情報（引用情報）を検索するものである（図１３、図１４参照）。
【００２１】
閾値テーブル６は、確信度について確定、提示あるいは非処理を判定する閾値１，２，３を登録したものである（図１０参照）。
【００２２】
確信度計算テーブル７は、入力データについて、登録されているデータとの確信度を計算して格納するテーブルである（図９参照）。
【００２３】
書誌情報ＤＢ８は、入力データ（情報）の例であって、書誌情報を格納したものである（図４、図５参照）。
【００２４】
引用情報ＤＢ９は、引用情報を登録したものである（図６参照）。
入力装置１０は、各種入力装置であって、キーボード、マウスなどである。
【００２５】
表示装置１１は、各種情報や画面などを表示するものである。
次に、図２のフローチャートの順番に従い、図１の構成のもとで入力データの確信度を計算し、確定、提示、あるいは非処理を判定するときの動作を詳細に説明する。
【００２６】
図２は、本発明の動作説明フローチャートを示す。
図２において、Ｓ１は、処理情報を取り込む。これは、例えば後述する図４の書誌情報ＤＢ８に格納されている書誌情報を取り込む。
【００２７】
Ｓ２は、解析する。
Ｓ３は、照合して確信度を計算する。これは、Ｓ１で図４の書誌情報ＤＢ８から取り込んだ書誌情報について、図６の引用情報ＤＢ９に登録されている引用情報との確信度をそれぞれ計算、例えば図７で後述するようにして確信度（図７の（ｃ））をそれぞれ計算する。
【００２８】
Ｓ４は、最上位の確信度に注目する。これは、Ｓ３で計算した確信度のうちの最上位の確信度に注目する。
【００２９】
Ｓ５は、Ｓ４で注目した最上位の確信度が、閾値１以上か判別する。これは、Ｓ４で注目した最上位の確信度が、例えば後述する図１０の閾値テーブル６に設定した閾値１＝０．９以上か判別する。ＹＥＳの場合には、Ｓ６に進む。ＮＯの場合には、Ｓ７に進む。
【００３０】
Ｓ６は、第２位の確信度が閾値２以上か判別する。これは、Ｓ４で注目した最上位の次の確信度（第２位の確信度）が、例えば後述する図１９の閾値テーブル６に設定した閾値２＝０．６以上か判別する。ＹＥＳの場合には、Ｓ９でユーザ提示（閾値３以上の確信度のものを提示）する（詳細は図３の（ｂ））。一方、ＮＯの場合には、Ｓ８で自動処理（確信度最大のものを自動処理、図３の（ａ）の処理）と確定する。
【００３１】
Ｓ７は、閾値３以上か判別する。ＹＥＳの場合には、Ｓ５のＮＯで最上位の確信度が閾値１以上でなく、かつＳ７のＹＥＳで閾値３以上であると判明したので、Ｓ９のユーザ提示（閾値３以上の確信度のものを提示）する（詳細は図３の（ｂ））。一方、ＮＯの場合には、非処理で何もしない。
【００３２】
以上によって、書誌情報を取り込んで、登録されている複数の引用情報と照合して確信度をそれぞれ計算し、
・最上位の確信度が閾値１以上、かつ第２位の確信度が閾値２以下の場合に、確信度が最大のもの（引用情報）を自動処理（図３の（ａ））と確定
・最上位の確信度が閾値１以上、かつ第２位の確信度が閾値２以上の場合に、閾値３以上の確信度のもの（引用情報）をユーザ提示（図３の（ｂ））し、選択されたものを確定
・それ以外は、非処理と確定
することが可能となる。
【００３３】
図３は、本発明の動作説明フローチャートを示す。
図３の（ａ）は、既述した図２のＳ８の詳細フローチャートを示す。
【００３４】
図３の（ａ）において、Ｓ１１は、確信度の最上位のものを引用情報ＤＢ９に登録する。これは、例えば図６の（ａ）の引用情報ＤＢ（引用先ＩＤ登録前）９の状態で、図６の（ｂ）の引用情報ＤＢ（引用先ＩＤ登録後）９に示すように、確信度の最上位のもの（引用情報）の引用先ＩＤ欄に引用先ＩＤなどとして自動登録する。
【００３５】
以上によって、入力された書誌情報について、確信度の最上位のものの引用情報ＤＢ９中の該当引用先ＩＤ欄に、当該書誌情報の引用先ＩＤなどを自動登録して関係付けすることが可能となる。
【００３６】
図３の（ｂ）は、既述した図２のＳ９の詳細フローチャートを示す。
図３の（ｂ）において、Ｓ２１は、引用先候補の一覧を表示（確信度順）する。例えば後述する図１２の下段に示すように、確信度順に引用先候補の一覧を表示する。
【００３７】
Ｓ２２は、ユーザにより選択する。これは例えば図１２の下段に示した確信度順の引用先一覧を見たユーザが適切な引用先の引用情報を選択する。適切な引用先がないときは、「非選択」をクリックする。
【００３８】
Ｓ２３は、ユーザに選択されたか判別する。ＹＥＳの場合には、Ｓ２４で、選択されたものを引用情報ＤＢ９に登録する。これは、Ｓ２２で引用先候補一覧から選択された引用先について、引用情報ＤＢ９中の該当する引用先欄に当該引用先ＩＤを登録する。一方、Ｓ２３のＮＯの場合には、ユーザによって引用先候補一覧から選択されないと判明したので、終了する。
【００３９】
以上によって、入力された書誌情報について、確信度の高い引用情報候補一覧を表示し、ユーザが選択すると、選択された引用先について引用情報ＤＢ９中の該当引用先欄に登録して関係付けすることが可能となる。
【００４０】
図４は、本発明の書誌情報ＤＢ例を示す。書誌情報ＤＢ８は、書誌に関する情報を登録したものであって、ここでは、図示の下記の項目を対応づけて登録したものである。
【００４１】
・書誌ＩＤ：
・著者名：
・題名：
・雑誌名：
・巻：
・号：
・年：
・ページ：
・論文のＰＤＦ：
・その他：
ここで、書誌ＩＤは書誌に付与された一意のＩＤである。著者名、題名、雑誌名、巻、号、年、ページは書誌ＩＤで一意に決まる情報の、著者名、題名、掲載した雑誌名、巻、号、発行年、掲載したページである。論文のＰＤＦは論文の内容を登録したファイル名である。
【００４２】
以上のように、情報源である、ここでは雑誌などに掲載した書誌に関する情報を書誌情報ＤＢ８に登録することで、既述した図２、図３のフローチャートに従い、当該書誌情報ＤＢ８に登録された書誌情報の引用関係を自動抽出して引用情報ＤＢ９に自動登録したり、ユーザ提示して選択された引用先に登録したりすることが可能となる。
【００４３】
図５は、本発明の書誌情報例（書誌ｂ０１（ｂ１．ｐｄｆ））を示す。これは、書誌情報の具体例を示す。
【００４４】
図５の（ａ）は書誌情報の先頭ページの例を示し、図５の（ｂ）は書誌情報の末尾ページに引用情報を記載した例を示す。
【００４５】
図５の（ａ）は、先頭ページの例を示す。先頭ページには、図示のように、雑誌名など（Ｐ学会誌  Ｖｏｌ．２５，Ｎｏ．１１，ｐ５３〜、題名  ＹのためのＷ、著者名  Ｇ村Ｈ美など）がここでは記載されている。
【００４６】
図５の（ｂ）は、末尾ページの例を示す。末尾ページには、末尾ページ  〜６３、引用情報（ここでは、引用元情報）などが記載されている。
【００４７】
以上のように、書誌情報の先頭ページ、末尾ページなどに記載されている情報（雑誌名等、ページ、引用先情報）を抽出して図４の書誌ＩＤ”ｂ０１”のエントリに示すように自動登録する（更に、引用先情報も登録しておく）。
【００４８】
図６は、本発明の引用情報ＤＢ例を示す。
図６の（ａ）は引用先登録前の状態を示し、図６の（ｂ）は引用先登録後の状態を示し、図示の下記の情報を対応づけて登録するものである。
【００４９】
・引用ＩＤ：
・著者名：
・題名：
・雑誌名：
・巻：
・号：
・年：
・ページ：
・引用元ＩＤ：
・引用先ＩＤ：
・その他：
ここで、引用ＩＤは引用情報ＤＢ９中で引用情報に付与した一意のＩＤである。著者名、題名、雑誌名、巻、号、年、ページは引用情報を特定するための、当該引用情報を記述した著者名、題名、雑誌名、巻、号、発行年、掲載したページである。引用元ＩＤは当該引用情報を引用した引用元書誌の書誌情報ＤＢ８中の書誌ＩＤである。引用先ＩＤは当該引用情報が表す書誌の書誌情報ＤＢ８中の書誌ＩＤである。
【００５０】
以上のように、引用ＩＤ（引用情報）に対応づけて引用情報の内容、引用元ＩＤ，引用先ＩＤを登録しておくことにより、キーワード、著者名、題名などをもとに引用元、引用先の引用情報を迅速に検索することが可能となる。
【００５１】
図７は、本発明の確信度計算方法（例：ｃ０２とａ０２）を示す。これは、図４の書誌情報ＤＢ８中の書誌ＩＤ”ａ０２”と、図６の引用情報ＤＢ９中の引用ＩＤ”ｃ０２”との確信度の計算方法である。
【００５２】
図７の（ａ）は、確信度計算対象の例を示す。ここでは、図４の書誌ＩＤ”ａ０２”と、図６の引用情報ＤＢ９中の引用ＩＤ”ｃ０２”とを取り出し、確信度計算対象の例としたものである。
【００５３】
図７の（ｂ）は、情報の各項目の類似度の結果例を示す。項目類似度の計算方法は、図７の（ｄ）に詳細に示す。ここでは、項目類似度が図示の下記のようにそれぞれ算出される。
【００５４】
・著者名：１．０
・題名  ：０．５５
・雑誌名：１．０
・巻    ：１．０
・号    ：１．０
・年    ：１．０
・ページ：０．５
また、以上の例では、書誌情報ＤＢ８中の全ての書誌に対して確信度を計算したが、予め簡単な方法を用いて、確信度を計算すべき書誌の数を絞り込むというブロッキングを行うことも可能である。
【００５５】
図７の（ｃ）は、確信度計算の例を示す。ここでは、項目類似度に後述する図８の重みテーブルに設定された項目毎の重みをそれぞれ乗算してその総和として、図示のようにし、０．８４として確信度が計算される。
【００５６】
図７の（ｄ）は、項目類似度の計算方法の例を示す。これは、既述した図７の（ｂ）で情報の項目毎の項目類似度を計算するときの計算方法の例であって、図示のように計算する。例えば情報の先頭の項目”著者名”については、完全一致すれば１．０、そうでなければ０であるので、図７の（ａ）の著者名の場合には”Ａ山Ｂ男”と完全一致するので項目類似度＝１．０となる。以下同様である。
【００５７】
図７の（ｅ）は、確信度の計算方法の例を示す。確信度は、項目類似度と項目に対する後述する図８の重みの積を各項目について算出し、それらの和を確信度とする。
【００５８】
以上のようにして、引用情報と書誌情報（あるいは２つの引用情報または２つの書誌情報）との間の確信度を計算することが可能となる。
【００５９】
図８は、本発明の重みテーブル例を示す。これは、確信度を計算するときに情報の項目毎に乗算する重みを予め実験（試算）などして算出して設定したものである。
【００６０】
図９は、本発明の確信度計算テーブル例を示す。これは、引用ＩＤと書誌ＩＤとの組合わせについて、それぞれ確信度を既述した図７の確信度計算方法に従い、計算した結果の例を示す。
【００６１】
以上の例においては、項目類似度と項目に対する図８の重みの積を各項目について算出し、それらの和を確信度としたが、代りに決定木、最大エントロピー法、サポートベクタマシン等の機械学習手法を用いて確信度を計算してもよい。
【００６２】
図１０は、閾値テーブル例を示す。これは、既述した図２のフローチャート中の閾値１，２，３の例を設定したものであって、ここでは、図示の下記の値を設定したものである。
【００６３】
・閾値１＝０．９
・閾値２＝０．６
・閾値３＝０．２
図１１は、本発明の確信度の判定例を示す。これは、既述した図９のように確信度が計算され、図１０のように閾値１，２，３が設定されたときに、引用ＩＤ＝ｃ０１、ｃ０２、ｃ０３、ｃ０４について、既述した図２と図３のフローチャートに従って実行される自動処理（自動登録、Ｓ８、Ｓ１１）、ユーザ提示して選択されたものを処理（選択登録、Ｓ９、Ｓ２１からＳ２４）、処理しない（Ｓ７のＮＯ），のいずれを実行するかの例を示したものである。
【００６４】
図１１において、
（１）  引用ＩＤ＝ｃ０１は、図示のように、
・最上位の確信度に注目：０．９５（図９の▲１▼の確信度群のうち、最上位の０．９５）
・閾値１（図１０の閾値１＝０．９）以上か  Ｙ（ここでは、確信度０．９５であり、０．９以上でＹＥＳ）
・第２位の確信度（０．０５）が閾値２（０．６）以上か  Ｎ
・自動処理：ａ０３（０．９５）
以上のように、引用ＩＤ＝ｃ０１は、図９の▲１▼の確信度群のうち最上位の確信度（ｃ０１とａ０３）０．９５で閾値１＝０．９以上で、第２位の確信度（ｃ０１とａ０１，ｃ０１とａ０２）０．０５で閾値２＝０．６以下であるので、既述した図２のＳ８，図３のＳ１１で自動登録（引用情報ＤＢ９に自動登録）することとなる。
【００６５】
（２）  引用ＩＤ＝ｃ０２は、図示のように、
・最上位の確信度に注目：０．９５（図９の▲２▼の確信度群のうち、最上位の０．９５）
・閾値１（図１０の閾値１＝０．９）以上か  Ｙ（ここでは、確信度０．９５であり、０．９以上でＹＥＳ）
・第２位の確信度（０．８４）が閾値２（０．６）以上か  Ｙ
・閾値３（０．２）以上のものをユーザ提示（ａ０１（０．９５），ａ０２（０．８４）をユーザ提示）
以上のように、引用ＩＤ＝ｃ０２は、図９の▲２▼の確信度群のうち最上位の確信度（ｃ０２とａ０１）０．９５で閾値１＝０．９以上で、第２位の確信度（ｃ０２とａ０２）０．８４で閾値２＝０．６以上であるので、既述した図２のＳ９，図３のＳ２１〜Ｓ２４でユーザ提示（ａ０１（０．９５），ａ０２（０．８４）をユーザ提示）し、選択されたものを登録（引用情報ＤＢ９に登録）することとなる。
【００６６】
（３）  引用ＩＤ＝ｃ０３は、（２）と同様に、図示のように、ユーザ提示する。
【００６７】
（４）  引用ＩＤ＝ｃ０４は、図示のように、
・最上位の確信度に注目：０．９５（図９の▲４▼の確信度群のうち、最上位の０．１６）
・閾値１（図１０の閾値１＝０．９）以上か  Ｎ（ここでは、確信度０．１６であり、０．９以下でＮＯ）
・閾値３（０．２）以上か  Ｎ（確信度（０．１６）が閾値３（０．２）以上でなく、ＮＯ）
・なにもしない
以上のように、引用ＩＤ＝ｃ０４は、図９の▲４▼の確信度群のうち最上位の確信度（ｃ０４とａ０１）０．１６で閾値１＝０．９以下で、かつ閾値３＝０．２以下であるので、既述した図２のＳ７のＮＯとなり、なにも処理しないこととなる。
【００６８】
図１２は、本発明の引用先候補一覧表示画面例を示す。これは、既述した図１１の（２）の引用ＩＤ＝ｃ０２のときにユーザ提示するときの引用先候補一覧表示画面例を示す。
【００６９】
図１２において、上段の引用情報は、既述した図１１の引用ＩＤ＝ｃ０２の引用情報の例を示す。
【００７０】
下段の引用先（書誌情報）の候補は、既述した図１１の引用ＩＤ＝ｃ０２について、（２）でユーザ提示した引用先候補一覧を示し、ここでは、引用ＩＤ＝ａ０１、ａ０２について確信度順に一覧表示したものである。一覧表示中からいずれか１つの選択ボタンを押下すると、既述した図３のＳ２４によって選択された引用先（書誌情報）を引用情報ＤＢ９に登録する。一覧表示中から選択するものがないときは、非選択をクリックする。
【００７１】
図１３は、本発明の動作説明フローチャート（検索）を示す。
図１３において、Ｓ３１は、ユーザ入力する。これは、後述する図１４の検索画面上の入力欄に、ここでは、題名”Ｙのための”をキー入力する。
【００７２】
Ｓ３２は、書誌情報を検索する。
Ｓ３３は、書誌情報と、引用情報の一覧を表示する。これらＳ３２、Ｓ３３は、Ｓ３１で入力された、ここでは、”Ｙのための”をキーにし、書誌情報（著者名、題名、雑誌名など）との一致（部分一致を含む）するものの書誌情報と、引用情報の一覧を作成して表示、例えば後述する図１４のように、題名に”Ｙのための”を含む書誌情報を上段に、その引用情報を下段に一覧を表示する。
【００７３】
Ｓ３４は、該当引用の閲覧ボタンをクリックする。
Ｓ３５は、引用情報に該当する書誌のＰＤＦファイルを表示する。
【００７４】
Ｓ３６は、終りか判別する。ＹＥＳの場合には、終了する。ＮＯの場合には、Ｓ３３に戻り繰り返す。
【００７５】
以上によって、後述する図１４の検索画面上の入力欄に検索対象の文字列を入力すると、書誌情報ＤＢ８および引用情報ＤＢ９を検索して一致（部分一致を含む）する書誌情報および引用情報の一覧を表示し、該当するものを選択してその詳細内容（書誌情報、引用情報）を表示させることが可能となる。
【００７６】
図１４は、本発明の検索画面例を示す。図示の検索画面上の入力欄に検索対象の題名などの文字列をキー入力すると、書誌情報ＤＢ８および引用情報ＤＢ９を検索して一致（部分一致を含む）する書誌情報と、その引用情報の一覧を表示し、一覧中から該当するものの閲覧ボタンをクリックするとその詳細情報を表示し、所望の題名などを含む書誌情報とその引用情報を表示させて閲覧することが可能となる。
【００７７】
【発明の効果】
以上説明したように、本発明によれば、入力データ（情報）の確信度を算出して複数の閾値をもとに確定、ユーザ提示、非処理のいずれかを決定する構成を採用しているため、２つ以上の確定が許されない場合でも矛盾を無くすと共に、人手チェックによるコストを軽減することが可能となる。これにより、例えば雑誌、書籍などの書誌情報をもとに引用情報ＤＢ９に登録されている引用情報との確信度を算出し、閾値１，２，３を参照して引用情報ＤＢの引用欄に自動登録したり、ユーザ提示して選択された該当引用欄に登録したり、未登録としたり判定することが可能となり、人手チェックによるコストを軽減することが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明のシステム構成図である。
【図２】本発明の動作説明フローチャートである。
【図３】本発明の動作説明フローチャートである。
【図４】本発明の書誌情報ＤＢ例である。
【図５】本発明の書誌情報例（書誌０１（ｂ１．ｐｄｆ））である。
【図６】本発明の引用情報ＤＢ例である。
【図７】本発明の確信度計算方法（例：ｃ０２とａ０２）である。
【図８】本発明の重みテーブル例である。
【図９】本発明の確信度計算テーブル例である。
【図１０】本発明の閾値テーブル例である。
【図１１】本発明の確信度の判定例である。
【図１２】本発明の引用先候補一覧表示画面例である。
【図１３】本発明の動作説明フローチャート（検索）である。
【図１４】本発明の検索画面例である。
【符号の説明】
１：情報管理システム
２：確信度計算部
３：判定部
４：関係付け部
５：検索部
６：閾値テーブル
７：確信度計算テーブル
８：書誌情報ＤＢ
９：引用情報ＤＢ
１０：入力装置
１１：表示装置
【図１】
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【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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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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