(57)【要約】【課題】テキストデータ修正をシステマティックに効率的に精度良く、または自動的に行うことのできるテキストデータ修正方法を提供する。【解決手段】同一の修正前テキストデータに対して複数の修正者が別々に修正を行う工程と、各修正者による修正箇所と修正内容を修正情報として格納する工程と、複数の前記修正情報を解析して各修正箇所毎の指標を作成する工程を有することを特徴とするテキストデータ修正方法。【選択図】  図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
同一の修正前テキストデータに対して複数の修正者が別々に修正を行う工程と、各修正者による修正箇所と修正内容を修正情報として格納する工程と、複数の前記修正情報を解析して各修正箇所毎の指標を作成する工程を有することを特徴とするテキストデータ修正方法。
【請求項２】
前記請求項１記載のテキストデータ修正方法により作成される前記指標を所与のルールに基づき自動的に判定し、前記修正前テキストデータを自動的に修正する工程を有することを特徴とするテキストデータ修正方法。
【請求項３】
前記請求項１記載のテキストデータ修正方法により作成される前記指標と前記修正内容とを共に前記修正前テキストデータの修正箇所に対応させて表示する工程を有することを特徴とするテキストデータ修正方法。
【請求項４】
前記請求項１記載のテキストデータ修正方法により作成される前記各修正者の修正情報の各修正を該当する前記指標に基づき評価値に換算した後にこれら評価値を前記修正者毎に合計し前記各修正者の得点を算出する工程を有することを特徴とするテキストデータ修正方法。
【請求項５】
前記修正前テキストデータがＯＣＲ（Ｏｐｔｉｃａｌ  Ｃｈａｒａｃｔｅｒ  Ｒｅａｄｅｒ：文字認識装置）により生成された前記データであることを特徴とする請求項１〜４記載のテキストデータ修正方法。
【請求項６】
前記指標を作製する工程が、同一修正箇所における同一修正内容の発生確率を求めるものであり、指標が前記発生確率であることを特徴とする請求項１〜４記載のテキストデータ修正方法。
【請求項７】
前記修正を行う工程が、インターネットを介して任意の場所から任意の時間に行われることを特徴とする請求項１〜４記載のテキストデータ修正方法。
【請求項８】
前記テキストデータ修正方法におけるテキストデータ修正が、所望の文章調査であることを特徴とする請求項１〜７記載のテキストデータ修正方法。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、テキストデータ修正方法に関するものであり、さらに詳しくは、
テキストデータ修正をシステマティックに効率的に精度良く、または自動的に行うことのできるテキストデータ修正方法に関するものである。
【０００２】
【従来の技術】
テキストデータの修正は、ワードプロセッサを始め、コンピュータのプログラム開発、データベースの更新などにおいて広く行われる行為である。
【０００３】
一般に、テキストデータの修正は、修正者の任意の意図に基づき行われる行為であり、どのように修正するべきかは修正者以外には判断し難いものである。
【０００４】
このため、テキストデータ修正の技術は、修正履歴を管理するものや、間違って修正してしまった修正行為をやり直すためのもの、また、同様な修正行為を一括して行うことを目的としたものがほとんどであった（例えば、特許文献１〜４参照。）。
【０００５】
【特許文献１】
特開平５−３２４４２５号公報
【特許文献２】
特開平８−２２１３０４号公報
【特許文献３】
特開平９−１９８３８４号公報
【特許文献４】
特開平１１−１４３９８３号公報
【０００６】
【発明が解決しようとする課題】
一般に、テキストデータの修正は、修正者の任意の意図に基づき行われる行為であり、どのように修正するべきかは修正者以外には判断し難いものである。一方、テキストデータの中には修正すべき文字列が想定されているものがある。
【０００７】
例えば、ＯＣＲ（Ｏｐｔｉｃａｌ  Ｃｈａｒａｃｔｅｒ  Ｒｅａｄｅｒ：文字認識装置）によりイメージから読み取られ、テキストに変換されたテキストデータには、誤読文字列が含まれることが多く、これら誤読文字列の修正は、修正すべき文字列が決まっている。
【０００８】
また、例えば、学習などの目的で、故意に間違った文字列（修正させたい文字列）を含むテキストデータを与えて、修正させる場合がある。これらの修正は、修正すべき文字列が決まっている。
【０００９】
しかし、このように修正すべき文字列が想定されているテキストデータの修正であっても、修正者は人間であり、見落としや間違いなどによって、常に正しく完全に修正されるとは限らない。このため、修正がどの程度正しく行われたのかをさらに人間が判断することになると、これは繰り返しになり、システム化、自動化が困難であった。
【００１０】
本発明の目的は、修正すべき文字列が想定されているテキストデータの修正を精度良くシステマティックに行うテキストデータ修正方法を提供することである。
【００１１】
また、修正すべき文字列が想定されているテキストデータの修正を自動的に行うテキストデータ修正方法を提供することである。
【００１２】
さらに本発明の目的は、ＯＣＲで読み取ったテキストデータの修正を精度良く効率的に、または自動的に、行うテキストデータ修正方法を提供することである。
【００１３】
【課題を解決するための手段】
本発明者は、上記に鑑み鋭意検討した結果、本発明のテキストデータ修正方法を発明するに至った。
すなわち、本発明のテキストデータ修正方法は、同一の修正前テキストデータに対して複数の修正者が別々に修正を行う工程と、各修正者による修正箇所と修正内容を修正情報として格納する工程と、複数の前記修正情報を解析して各修正箇所毎の指標を作成する工程を有することを特徴とするものである。
【００１４】
また、テキストデータ修正方法において、該テキストデータ修正方法により作成される前記指標を所与のルールに基づき自動的に判定し、前記修正前テキストデータを自動的に修正する工程を有することを特徴とするものである。
【００１５】
また、テキストデータ修正方法において、該テキストデータ修正方法により作成される前記指標と前記修正内容とを共に前記修正前テキストデータの修正箇所に対応させて表示する工程を有することを特徴とするものである。
【００１６】
また、テキストデータ修正方法において、該テキストデータ修正方法により作成される前記各修正者の修正情報の各修正を該当する前記指標に基づき評価値に換算した後にこれら評価値を前記修正者毎に合計し前記各修正者の得点を算出する工程を有することを特徴とするものである。
【００１７】
上記発明において、前記修正前テキストデータがＯＣＲ（Ｏｐｔｉｃａｌ  Ｃｈａｒａｃｔｅｒ  Ｒｅａｄｅｒ：文字認識装置）により生成された前記データであることを特徴とする。
【００１８】
上記発明において、前記指標を作製する工程が、同一修正箇所における同一修正内容の発生確率を求めるものであり、指標が前記発生確率であることを特徴とする。
【００１９】
また、上記発明において、前記修正を行う工程が、インターネットを介して任意の場所から任意の時間に行われることを特徴とする。
【００２０】
また、上記発明において、前記テキストデータ修正方法におけるテキストデータ修正が、所望の文章調査であることを特徴とする。
【００２１】
【発明の実施の形態】
本発明のテキストデータ修正方法について、以下、図面を用いて詳細に説明する。
【００２２】
本発明のテキストデータ修正方法を実施する構成例を示すブロック図を図１に示す。図１において、修正者１が利用する端末２と、サーバー３がインターネット４で繋がっている。修正者１は複数存在し、また使用する端末も同一である場合もあるが、一般的には修正者に対応して複数存在する。後述する修正情報６も修正者１に対応して複数存在する。図１では、これら複数の存在を「修正者１ａ」のように、１ａ、１ｂ、１ｃとして表す。
【００２３】
サーバー３には、修正前テキストデータ５が格納されており、修正者１は所与のプログラムでこの修正前テキストデータ５を修正する。このプログラムは、オリジナルの修正前テキストデータ５を書き換えることなく修正が行える。各々の修正箇所での修正作業は、修正情報６として少なくとも修正箇所と修正内容が記録される。修正箇所は修正開始文字位置と修正文字数で記録することができる。また、修正箇所は修正開始文字位置と修正終了文字位置で記録することもできる。修正内容は、修正した文字列で構成される。修正情報６はコンピュータのファイルである。データベースのデータである場合もある。修正情報６の一例を図３に示す。図３は、本発明のテキストデータ修正方法における実施の形態の修正情報６の一例を示す図である。図３において、開始文字位置や文字数において文字は半角（８ｂｉｔ）をもって１文字と数える。この他、全角（１６ｂｉｔ）や所定のルールで決めることができる。
【００２４】
これとは異なった方法で修正情報６を得ることも可能である。修正前テキストデータ５を別途記録しておき、修正前テキストデータ５と修正後テキストデータを比較することで、修正箇所と修正内容を抜き出すことができる。これを修正情報６として記録する方法であっても良い。
【００２５】
各々の修正者１は、修正作業をインターネット４を介して任意の場所から任意の時間に行うことができる。これによりテキストデータ修正作業を効率的に進めることが可能となり、事業的には高い効果があげられる。例えば、在宅勤務や副業としての夜間の労働力を見込める。
【００２６】
各修正者１の修正情報６は集められ解析される。解析は、例えば、同一の修正前テキストデータ５についての修正情報６が１つにまとめられ、修正箇所の順に並べかえられる。同一の修正箇所についての修正内容は、修正内容が同じもの毎にまとめられその数が記録される。この同一修正の数を指標とする。また、この同一修正の数を修正情報の数（または、この同一の修正前テキストデータ５を修正した修正者１の数）で除して、この同一修正の比率を算出する。この比率を指標とする。これは百分率で表記することも比率で表記することもできる。修正情報解析結果７の一例を図４に示す。図４は、本発明のテキストデータ修正方法における実施の形態の修正情報解析結果７を示す図である。さらに高度な解析として、同一の修正箇所についての修正内容の修正後文字列が意味的に近いかどうかでまとめる方法もある。
【００２７】
このように、修正箇所と修正内容と解析した結果である指標の集まりが修正情報解析結果７として得られる。修正情報解析結果７を用いることでテキストデータ修正を精度良くシステマティックに行うことができる。
【００２８】
例えば、修正情報解析結果７の指標に対して所与のルールを適用すれば、精度良くシステマティックな自動修正を行うことができる。例えば、指標が比率（％）である場合、８０％以上の指標である修正について修正を実施させることができる。これは、例えば、１０人の修正者１が修正した結果、８人以上が同じ修正を行ったものだけを修正として採用することを意味している。修正させる精度は所与のルールで決められるので、修正者１の能力や数など状況にあわせて調整できる。
【００２９】
また、最終判断を別の判定者９が行う場合にも、修正情報解析結果７を修正箇所に対応して表示することはたいへん効率的である。修正箇所に対応して表示するとは、例えば、修正箇所の文字列がそれ以外の文字列とは異なる色（例えば、赤色）で表示したり下線や斜体や太字で表示するなどを意味する。さらに、修正内容である書き変えるべき文字列が修正箇所の近くや修正箇所を示すエリアにその指標とあわせて列挙される。一例を図５に示す。図５は、本発明のテキストデータ修正方法における実施の形態の判定者９による修正の実施が行われる際の端末２の画面表示例を示す図である。図５において、修正情報解析結果７のひとつを選択して修正を実行させることができる。修正しないという判断や、修正情報解析結果７にはない修正を実施することもできる。
【００３０】
図１において、判定者９は示していないが、図１の修正者１のように端末２からサーバー３にアクセスして判定作業を実施できる。
【００３１】
これら修正方法は、特に次の使われ方をする場合が多い。活字であれ手書きであれ文字列が書かれたものが画像として記録されているものをテキストデータに変換した場合である。
【００３２】
文字列が書かれたものの画像とは、一般には印刷物であり、新聞、本、雑誌、カタログなどがあり、最近ではコンピュータで作成したがプリントアウトされた書類がある。手書きでは、手書き書類や手帳、メモなどがあり、最近ではコンピュータに手書きで入力した文字画像などがある。これらはスキャナなどで画像データとして読みこんでから文字列部分をテキストデータに変換する。これらハードやソフトは、ＯＣＲとして広く知られている。
【００３３】
ＯＣＲによるテキストデータへの変換では、間違った変換が行われることがある。特に、特殊な文字や漢字、絵を交えたもの、古い漢字や文字、各種言語の混在、くせのある手書き、などにおいては著しく変換精度が落ちる。
【００３４】
このように、ＯＣＲにより変換されたテキストデータは、変換精度が向上してはいるものの完全であることは保証できない。このため、変換前の画像と変換されたテキストデータを比較しながら、テキストデータ修正が必要となる。本発明のテキストデータ修正方法は、ＯＣＲにより変換されたテキストデータの修正を効率的に、または自動的に行うことができる方法である。
【００３５】
テキストデータ修正作業は複数の修正者１により行われる。これは人による作業である。これら修正者１の能力や実績を知ることは重要である。本発明のテキストデータ修正方法によれば、各修正者１  の修正情報６の各修正を修正情報解析結果７の指標に基づき評価値に換算した後にこれら評価値を例えば各修正者１  の修正情報６毎に合計して得点を算出することにより、これら修正者１の能力や実績を知ることが可能となる。
【００３６】
評価値への換算は、例えば、各修正者１の修正情報６の各修正が修正情報解析結果７の指標として一定値以上（例えば、８０％以上）であれば１点とするように実施できる。
【００３７】
また、評価値への換算は、例えば、各修正者１  の修正情報６の各修正が判定者９などにより最終的に実施された修正と一致した場合に１点とするように実施できる。
【００３８】
また、評価値への換算は、間違った修正について算出することや、加点と減点を組み合わせることもできる。
【００３９】
これら評価値は、修正者１の修正能力によるランク分けに利用できる。ランク分けは、その後の修正作業をその修正者１に実施させるかどうかの判断や、さらに解析において指標を作成する際に高ランク修正者の修正には多めの係数を掛けて算出するなどに利用できる。
【００４０】
また、評価値は、テキストデータ修正作業が賃金を伴う仕事として実施された場合は、報酬に結びつけることができる。また、評価値は、テキストデータ修正作業が能力試験として実施された場合は、成績に結びつけることができる。
【００４１】
これらテキストデータ修正作業を事業として実施する場合に、すでに記述の通り、この作業は複数の修正者１により行う必要があり、規模の拡大は多くの人の共同作業が必要となる。
【００４２】
本発明のテキストデータ修正方法は、インターネットを介して実施することができる。これにより修正者１は任意の場所から任意の時間に修正作業を行うことができる。事業として大量の修正者１を一堂に集めることは要求する修正者１の能力、場所、機材、費用の面からも難しい。本発明によれば、世界中の人が任意に参加できるテキストデータ修正方法を提供できる。
【００４３】
これまで修正すべき文字列が想定されているテキストデータの修正を中心に述べてきたが、本発明においては、該テキストデータ修正が所望の文章調査であることを特徴とするテキストデータ修正方法としても効果を発揮する。これは、調査や改良などを目的として、あるテキストデータを与えて複数の修正者１に修正してもらい、修正の傾向や好みを調べるものである。この場合、修正すべき文字列が決まっている訳ではないが、多くの修正者１による共通の修正を修正すべき文字列と考えることができる。また、複数の修正者１の修正内容の傾向を統計的に調査することもできる。
【００４４】
本発明のテキストデータの修正方法における実施の形態の動作を示すフローチャートを図２で表すことができる。
【００４５】
ステップ１では、修正者１が修正前テキストデータ５を修正する。
【００４６】
ステップ２では、修正情報６が生成され格納される。
【００４７】
ステップ１と２は複数の修正者１により各々実施される。これにより修正者１に対応した修正情報６が修正者１の数だけ生成され格納される。
【００４８】
ステップ３では、修正前テキストデータ５に対応する複数の修正情報６を解析し、修正情報解析結果７を生成する。
【００４９】
ステップ４では、修正を実施し修正後テキストデータ８を生成する。修正を実施する方法は、自動による方法と判定による方法がある。
【００５０】
ステップ５では、修正者の得点を算出する。ステップ５は実施する場合もしない場合もある。
【００５１】
【発明の効果】
本発明により、テキストデータ修正をシステマティックに効率的に精度良く、または自動的に行うことを可能とし、これによりテキストデータ修正を事業として組織だって行うことが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明のテキストデータ修正方法を実施する構成を示すブロック図である。
【図２】本発明のテキストデータ修正方法における実施の形態の動作を示すフローチャートである。
【図３】本発明のテキストデータ修正方法における実施の形態の修正情報６の一例を示す図である。
【図４】本発明のテキストデータ修正方法における実施の形態の修正情報解析結果７を示す図である。
【図５】本発明のテキストデータ修正方法における実施の形態の判定者９による修正の実施が行われる際の端末２の画面表示例を示す図である。
【符号の説明】
１  修正者
２    端末
３  サーバー
４  インターネット
５  修正前テキストデータ
６  修正情報
７  修正情報解析結果
８  修正後テキストデータ
９  判定者
【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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