(57)【要約】【課題】分類対象の文書に対して適切なカテゴリが付与することの確実性を高められるようにすること。【解決手段】各文字列と、その文字列の写像となる１以上のカテゴリとが記載されているシステム辞書１３又はユーザ辞書１１Ａ、１１Ｂ、…が用意される。テキスト分類装置１は、分類対象テキスト１９を取得し、システム辞書１３と、ユーザ辞書１１Ａ、１１Ｂ、…とに基づいて、取得された分類対象テキスト１９に対して付与するカテゴリの候補を決定する。また、テキスト分類装置１は、そのカテゴリが付与の候補となった原因と、そのカテゴリを付与しても良いか否か問いと、その問いに対する回答を受けるためのユーザインタフェース等を表示する。テキスト分類装置１は、その問いに対して肯定的な回答を受けた場合には、そのカテゴリを分類対象テキスト１９に対して付与する。【選択図】　　　　図１
2004054303.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
文書分類用の電子的な辞書を作成するためのシステムであって、
文書についての複数のカテゴリの各々に属する複数のサンプル文書を入力し、各カテゴリについて、前記複数のサンプル文書に含まれている多数の文字列の各々について、その文字列とそのカテゴリとの関連度合の判定を行う関連度合判定手段と、
前記判定の結果を基に、前記多数の文字列の中から、前記関連度合が所定度合以上である各特定文字列を選択し、前記選択された各特定文字列とそれに対応した１以上のカテゴリとが含まれた電子的な辞書を作成する辞書作成手段と
を備える辞書作成システム。
【請求項２】
前記関連度合判定手段は、前記多数の文字列の各々について、
（１）同一のカテゴリに属する前記複数のサンプル文書に含まれているその文字列の総数と、
（２）存在するサンプル文書の総数、又は、前記存在するサンプル文書に含まれているその文字列の総数と
に基づいて、その文字列に関する前記関連度合を判定する
請求項１記載の辞書作成システム。
【請求項３】
文書を分類するためのシステムであって、
文書についての複数のカテゴリの各々に対応した文字列が記載されている電子的な辞書を取得する辞書取得手段と、
分類対象の文書を取得する文書取得手段と、
前記取得された文書に含まれている各文字列と、前記電子的な辞書に記載されている各文字列との比較照合を行う比較照合手段と、
前記比較照合の結果、互いに一致した文字列が存在する場合、前記電子的な辞書を参照して前記一致した文字列に対応したカテゴリを把握し、前記取得された文書に対して前記把握されたカテゴリである付与対象カテゴリを付与することで前記取得された文書を分類する文書分類手段と
を備える文書分類システム。
【請求項４】
前記付与対象カテゴリが付与されることとなる根拠となった前記一致した文字列又はその文字列を含んだ第１の長い文字列を前記取得された文書から抽出する根拠文字列抽出手段と、
前記抽出された前記一致した文字列又は前記第１の長い文字列と、前記付与対象カテゴリとを所定のユーザに報知する報知手段と、
前記文書に対して、前記報知された付与対象カテゴリを付与して良いか否かの問いを前記ユーザに出力する問い出力手段と、
前記出力された問いに対する回答を前記ユーザから受ける回答受け手段と
を更に備え、前記文書分類手段は、前記回答受け手段が肯定的な回答を受けたときにのみ、前記取得された文書に対し前記付与対象カテゴリを付与する
請求項３記載の文書分類システム。
【請求項５】
前記根拠文字列抽出手段は、前記複数のカテゴリの各々に属する複数のサンプル文書に含まれている、前記一致した文字列を含んだ特定のサンプル文書から、前記一致した文字列を含んだ第２の長い文字列を前記特定のサンプル文書から抽出し、
前記報知手段は、前記第１の長い文字列と、前記付与対象カテゴリと、前記第２の長い文字列と、前記特定のサンプル文書が属するカテゴリとを前記ユーザに報知する
請求項４記載の文書分類システム。
【請求項６】
文書分類用の電子的な辞書を作成するための方法であって、
文書についての複数のカテゴリの各々に属する複数のサンプル文書を入力し、各カテゴリについて、前記複数のサンプル文書に含まれている多数の文字列の各々について、その文字列とそのカテゴリとの関連度合の判定を行うステップと、
前記判定の結果を基に、前記多数の文字列の中から、前記関連度合が所定度合以上である複数の特定文字列を選択し、前記選択された各特定文字列とそれに対応した１以上のカテゴリとが記録された電子的な辞書を作成するステップと
を有する辞書作成方法。
【請求項７】
文書を分類するための方法であって、
文書についての複数のカテゴリの各々に対応した文字列であってそのカテゴリに対して特徴的な文字列が２個以上含まれている電子的な辞書を取得するステップと、
分類対象の文書を取得するステップと、
前記文書に含まれている各文字列と、前記電子的な辞書に記載されている各特徴的な文字列との比較照合を行うステップと、
前記比較照合の結果、互いに一致した文字列が存在する場合、前記電子的な辞書を参照して前記一致した文字列に対応したカテゴリを把握し、前記取得された文書に対して前記把握されたカテゴリである付与対象カテゴリを付与することで前記取得された文書を分類するステップと
を有する文書分類方法。
【請求項８】
文書分類用の電子的な辞書を作成するためのコンピュータプログラムであって、
文書についての複数のカテゴリの各々に属する複数のサンプル文書を入力し、各カテゴリについて、前記複数のサンプル文書に含まれている多数の文字列の各々について、その文字列とそのカテゴリとの関連度合の判定を行うステップと、
前記判定の結果を基に、前記多数の文字列の中から、前記関連度合が所定度合以上である複数の特定文字列を選択し、前記選択された各特定文字列とそれに対応した１以上のカテゴリとが記録された電子的な辞書を作成するステップと
をコンピュータに実行させるためのコンピュータプログラム。
【請求項９】
文書を分類するためのコンピュータプログラムであって、
文書についての複数のカテゴリの各々に対応した文字列であってそのカテゴリに対して特徴的な文字列が２個以上記載されている電子的な辞書を取得するステップと、
分類対象の文書と入力を受けるステップと、
前記取得された文書に含まれている各文字列と、前記電子的な辞書に記載されている各特徴的な文字列との比較照合を行うステップと、
前記比較照合の結果、互いに一致した文字列が存在する場合、前記電子的な辞書を参照して前記一致した文字列に対応したカテゴリを把握し、前記取得された文書に対して前記把握されたカテゴリである付与対象カテゴリを付与することで前記取得された文書を分類するステップと
をコンピュータに実行させるためのコンピュータプログラム。
【請求項１０】
文書分類用の電子的な辞書であって、
文書についての複数のカテゴリの各々に対応した、そのカテゴリに対して特徴的であるとみなされた又は推定された１又は複数の文字列を含んだ電子的な辞書。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、複数のサンプル文書に基づいて文書分類用の電子的な辞書を作成するための新規な技術、及び、その電子的な辞書を利用した新規な文書分類技術に関する。
【０００２】
【従来の技術】
従来、文字のみからなる文書（以下、「テキスト」と言う）を自動分類するテキスト分類システムが知られている。従来のテキスト分類システムでは、以下のようにしてテキストの自動分類が行われている。
【０００３】
すなわち、従来のテキスト分類システムでは、テキストについての複数のカテゴリの各々について、そのカテゴリが付与されている多数の学習用テキスト（サンプル的なテキスト）から成る学習用テキスト群が用意されている。テキスト分類システムは、各カテゴリについて、学習用テキスト群から各単語を抽出して統計的な処理を行うことで、単語統計データ（例えば、そのカテゴリにおける各単語の分布を示すデータ）を作成する。そして、テキスト分類システムは、分類対象のテキスト（以下、分類対象テキスト）が入力されたときは、入力された分類対象テキストから各単語を抽出し、抽出された各単語と、カテゴリ別に作成された単語統計データとに基づいて分類対象テキストにカテゴリを付与することで、分類対象テキストの自動分類が行われる。
【０００４】
【発明が解決しようとする課題】
従来のテキスト分類システムには例えば以下のような問題点がある。
【０００５】
すなわち、統計データに基づく分類手法であるため、例えば、（１）辞書構築及び分類判定に膨大な計算を要するという問題点、（２）統計データは単なる数値でしかないので、分類の特徴を的確に表すのが困難であるという問題点、（３）人間が分類結果を正しいかどうか判断するための情報をシステムから得ることができないという問題点、及び、（４）分類対象テキストの内容を正確に記憶しておく必要があり、そのため、分類対象テキストの内容を知らない人間では付与カテゴリ適否判断は全く行うことができないという問題点がある。
【０００６】
また、従来は、カテゴリ別に作成された統計データに基づいて上述の自動分類が行われるにすぎないため、分類対象テキストに最終的に人間が付与したカテゴリをフィードバックして辞書を再構築するには膨大な処理時間が必要となるため実用上は困難である。
【０００７】
以上のような問題点は、テキストに限らず、画像や線画等を含んだ他の種類の文書についても存在すると考えられる。
【０００８】
従って、本発明の目的は、分類対象の文書に対して適切なカテゴリが付与することの確実性を高められるようにすることにある。
【０００９】
本発明の別の目的は、分類対象の文書に付与されるカテゴリが適切か否かの判断を容易に行うことができるようにすることにある。
【００１０】
本発明のまた別の目的は、分類対象の文書に対して人間が判断したカテゴリの結果に基づいて、文書の自動分類を行うシステムに対して適宜にフィードバックをかけることができるようにすることにある。
【００１１】
【課題を解決するための手段】
本発明の第１の側面に従うシステムは、関連度合判定手段と辞書作成手段とを備える。関連度合判定手段は、文書分類用の電子的な辞書を作成するためのシステムであって、文書についての複数のカテゴリの各々に属する複数のサンプル文書を入力し、各カテゴリについて、上記複数のサンプル文書に含まれている多数の文字列の各々について、その文字列とそのカテゴリとの関連度合の判定を行う。辞書作成手段は、その判定の結果を基に、上記多数の文字列の中から、上記関連度合が所定度合以上である各特定文字列を選択し、上記選択された各特定文字列とそれに対応した１以上のカテゴリとが記録された電子的な辞書を作成する。
【００１２】
ここで、「文書」とは、文字を含んだ文書、例えば、文字のみの文書や、文字の他に画像或いは線画等が含まれた文書である。
【００１３】
また、「カテゴリ」は、文書を分類可能にせしめるものであれば何でも良く、例えば、人間が理解できる言葉（例えば、小説、随筆など）であっても良いし、数字や英字等から成るコード群であっても良い。
【００１４】
また、「文字列」とは、例えば、文法上の単語（すなわち言語の最小単位）や、連続する単語（例えば「文書作成システム」という文字列）や、助詞を介して連なる複数の単語（例えば「私の物」という文字列）や、複数の助詞と複数の単語から成る文字列である。
【００１５】
本発明の第１の側面に従うシステムの好適な実施形態では、上記関連度合判定手段は、上記多数の文字列の各々について、（１）同一のカテゴリに属する上記複数のサンプル文書に含まれているその文字列の総数と、（２）存在するサンプル文書の総数、又は、上記存在するサンプル文書に含まれているその文字列の総数とに基づいて、その文字列に関する上記関連度合を判定する。
【００１６】
本発明の第２の側面に従うシステムは、文書を分類するためのシステムであって、辞書取得手段と、文書取得手段と、比較照合手段と、文書分類手段とを備える。辞書取得手段は、文書についての複数のカテゴリの各々に対応した１以上の文字列（例えば、そのカテゴリに対して特徴的な文字列）が記載されている電子的な辞書を取得する。文書入力手段は、分類対象の文書を取得する（例えば、ユーザから分類対象の文書を受ける、或いは、ユーザの要求に応じた文書を作成することで、分類対象の文書を取得する）。比較照合手段は、取得された分類対象の文書に含まれている各文字列と、上記電子的な辞書に記載されている各文字列（例えば上述の特徴的な文字列）との比較照合を行う。文書分類手段は、その比較照合の結果、互いに一致した文字列が存在する場合、上記電子的な辞書を参照して上記一致した文字列に対応したカテゴリを把握し、上記取得された文書に対して上記把握されたカテゴリである付与対象カテゴリを付与することで上記取得された文書を分類する。
【００１７】
本発明の第２の側面に従うシステムの好適な実施形態では、システムは、根拠文字列抽出手段と、報知手段と、問い出力手段と、回答受け手段とを更に備える。根拠文字列抽出手段は、上記付与対象カテゴリが付与されることとなる根拠となった上記一致した文字列又はその文字列を含んだ第１の長い文字列を上記取得された文書から抽出する。報知手段と、上記抽出された上記一致した文字列又は上記第１の長い文字列と、上記付与対象カテゴリとを、上記文書を入力したユーザに報知する。問い出力手段は、上記取得された文書に対し上記報知された付与対象カテゴリを付与して良いか否かの問いを上記ユーザに出力する。回答受け手段は、上記出力された問いに対する回答を上記ユーザから受ける。
【００１８】
この場合、上記文書分類手段は、上記回答受け手段が肯定的な回答を受けたときにのみ、上記取得された文書に対し上記付与対象カテゴリを付与する。
【００１９】
これの更に好適な実施形態では、上記根拠文字列抽出手段は、上記複数のカテゴリの各々に属する複数のサンプル文書に含まれている、上記一致した文字列を含んだ特定のサンプル文書から、上記一致した文字列を含んだ第２の長い文字列を上記特定のサンプル文書から抽出し、上記報知手段は、上記第１の長い文字列と、上記付与対象カテゴリと、上記第２の長い文字列と、上記特定のサンプル文書が属するカテゴリとを上記ユーザに報知する（例えば、上記第１の長い文字列と上記付与対象カテゴリとの組合せと、上記第２の長い文字列とそれが含まれているサンプル文書が属するカテゴリとの組合せとを並べて所定の画面に表示する）。
【００２０】
また、好適な実施形態では、電子的な辞書は複数個存在し、複数個の電子的な辞書には、各ユーザによって作成された各ユーザ専用のユーザ辞書が含まれており、システムは、ユーザからの要求に応答してそのユーザに専用のユーザ辞書を編集する辞書編集手段を更に備える。
【００２１】
本発明の第３の側面に従う方法は、文書分類用の電子的な辞書を作成するための方法であって、文書についての複数のカテゴリの各々に属する複数のサンプル文書を入力し、各カテゴリについて、上記複数のサンプル文書に含まれている多数の文字列の各々について、その文字列とそのカテゴリとの関連度合の判定を行うステップと、上記判定の結果を基に、上記多数の文字列の中から、上記関連度合が所定度合以上である各特定文字列を選択し、上記選択された各特定文字列とそれに対応した１以上のカテゴリとが記録された電子的な辞書を作成するステップとを有する。
【００２２】
本発明の第４の側面に従う方法は、文書を分類するための方法であって、文書についての複数のカテゴリの各々に対応した文字列であってそのカテゴリに対して特徴的な文字列が２個以上記載されている電子的な辞書を取得するステップと、分類対象の文書を取得するステップと、上記取得された文書に含まれている各文字列と、上記電子的な辞書に記載されている各特徴的な文字列との比較照合を行うステップと、上記比較照合の結果、互いに一致した文字列が存在する場合、上記電子的な辞書を参照して上記一致した文字列に対応したカテゴリを把握し、上記取得された文書に対して上記把握されたカテゴリである付与対象カテゴリを付与することで上記取得された文書を分類するステップとを有する。
【００２３】
本発明の第５の側面に従うコンピュータプログラムは、文書分類用の電子的な辞書を作成するためのコンピュータプログラムであって、文書についての複数のカテゴリの各々に属する複数のサンプル文書を入力し、各カテゴリについて、上記複数のサンプル文書に含まれている多数の文字列の各々について、その文字列とそのカテゴリとの関連度合の判定を行うステップと、上記判定の結果を基に、上記多数の文字列の中から、上記関連度合が所定度合以上である各特定文字列を選択し、上記選択された各特定文字列とそれに対応した１以上のカテゴリとが記録された電子的な辞書を作成するステップとをコンピュータに実行させるためのものである。
【００２４】
本発明の第６の側面に従うコンピュータプログラムは、文書を分類するためのコンピュータプログラムであって、文書についての複数のカテゴリの各々に対応した文字列が含まれている（例えば、そのカテゴリに対して特徴的な文字列が２個以上記載されている）電子的な辞書を取得するステップと、分類対象の文書を取得するステップと、上記取得された文書に含まれている各文字列と、上記電子的な辞書に記載されている各特徴的な文字列との比較照合を行うステップと、上記比較照合の結果、互いに一致した文字列が存在する場合、上記電子的な辞書を参照して上記一致した文字列に対応したカテゴリを把握し、上記取得された文書に対して上記把握されたカテゴリである付与対象カテゴリを付与することで上記取得された文書を分類するステップとをコンピュータに実行させるためのものである。
【００２５】
本発明の第７の側面に従うデータは、文書分類用の電子的な辞書であって、文書についての複数のカテゴリの各々に対応した、そのカテゴリに対して特徴的であるとみなされた又は推定された１又は複数の文字列を含んでいる。各文字列は、１つのカテゴリに対して１個以上が対応付けられている。例えば、２種類の文字列にそれぞれ同一のカテゴリが対応付けられている場合もあれば、同一の文字列に、２種類のカテゴリが対応付けられている場合もある。前者の場合は、２種類の文字列のうちいずれが出現しても、その同一のカテゴリを付与することができ、後者の場合は、その同一の文字列が出現したら、必ず２種類のカテゴリの両方を付与することができる。
【００２６】
上述した本発明の各システムに備えられる複数の手段は、１台のコンピュータシステムに搭載することもできるし、分散された複数台のコンピュータシステムに分けて搭載することもできる。
【００２７】
【発明の実施の形態】
以下、図面を参照して本発明の実施の形態を説明する。
【００２８】
図１は、本発明の一実施形態に係るシステムの全体構成を示す。
【００２９】
この実施形態では、学習用テキスト群保存部３と、辞書作成装置５と、テキスト分類装置１とが備えられる。なお、辞書作成装置５とテキスト分類装置１は、それぞれが１台のコンピュータマシンであって物理的に独立したものであっても良いし、それぞれが１つのアプリケーションプログラムであって１台のコンピュータマシンに搭載されても良いし、２台のコンピュータマシンに分けて搭載されても良い。
【００３０】
学習用テキスト群保存部３には、例えば図２に示すように、複数の学習用テキスト群２１Ａ、２１Ｂ、…が保存されている。各学習用テキスト群、例えば学習用テキスト群２１Ａは、テキストについての同一のカテゴリ（例えば「カテゴリＡ」）が付与されている複数の学習用テキスト２１Ａ１、２１Ａ２、２１Ａ３、…から成っている（これについては、他の学習用テキスト群２１Ｂ・・・についても同様である）。その結果、各学習用テキスト群は、複数のカテゴリのうちのいずれか１つに対応付けられている。なお、「学習用テキスト」とは、記述した通り、既にカテゴリが付与されているテキストであってサンプル的なもの（例えば、過去にテキスト分類がされたテキスト）である。学習用テキストは、２以上のカテゴリが付与されている場合は、それら２以上のカテゴリに対応した各学習用テキスト群に存在することとなる。
【００３１】
辞書作成装置５は、学習用テキスト群保存部３に保存されている各学習用テキスト群から各文字列を抽出し、抽出された各文字列のそれに対応したカテゴリにおける重要度を算出し、算出された重要度の結果に基づいて、テキスト分類用の電子的な辞書を作成する。作成された辞書は、後述のシステム辞書１３として出力される（このため、その電子的な辞書を以下「システム辞書」と称する）。
【００３２】
テキスト分類装置１は、複数人のユーザが利用することができる。テキスト分類装置１は、分類対象のテキスト（以下、分類対象テキスト）１９を特定の方法で取得し、辞書作成装置５によって作成されたシステム辞書１３と、複数のユーザによって作成された電子的な辞書（以下、ユーザ辞書）１１Ａ、１１Ｂ、…とに基づいて、取得された分類対象テキスト１９に対し、上述した複数のカテゴリのうちの少なくとも１つを付与する。テキスト分類装置１は、システム辞書記憶部７と、ユーザ辞書記憶部９と、テキスト分類部１５と、ユーザ辞書更新部１７とを有する。
【００３３】
システム辞書記憶部７は、辞書作成装置５によって作成されて出力されたシステム辞書１３を記憶する（記憶されているシステム辞書１３は、例えばハッシュ化されている）。システム辞書１３は、例えば図３に示すように、各特徴的文字列（図３には「語句」と表記）と、各特徴的文字列に対応した１又は２以上のカテゴリとが記載されている（「特徴的文字列」とは、後述の方法で、辞書作成装置５によって、そのカテゴリにおいて特徴的であると推定された文字列である）。このシステム辞書１３は、特定の方法で（例えば、フロッピー（登録商標）ディスクやＭＯディスク等の可搬記録媒体を介して、或いは、有線又は無線の通信システムを利用して）、辞書作成装置５からテキスト分類装置１のシステム辞書記憶部７に取り込むことができる。
【００３４】
ユーザ辞書記憶部９は、例えば図４に示すように、複数のユーザの各々が作成したユーザ辞書（具体的には例えば、ユーザＡのユーザ辞書１１Ａや、ユーザＢのユーザ辞書１１Ｂや、・・・）を記憶する（記憶されている各ユーザ辞書１１Ａ、１１Ｂ、…は、例えばハッシュ化されている）。各ユーザ辞書、例えばユーザ辞書１１Ａには、ユーザＡの１以上の所望の文字列（図４には「語句」と表記、以下、ユーザ所望文字列）と、各ユーザ所望文字列に対応した１又は２以上のカテゴリとが記載されている（他のユーザ辞書１１Ｂ、…の構成も同様である）。各ユーザ辞書１１Ａ、１１Ｂ、…は、テキスト分類装置１に搭載されている所定のアプリケーションプログラムを利用して作成することもできるし、図示しない外部機器（例えば、パーソナルコンピュータや、それから出力されたユーザ辞書を記憶した可搬記録媒体など）からテキスト分類装置１に入力することでユーザ辞書記憶部９に記憶させることもできる。
【００３５】
テキスト分類部１５は、分類対象テキスト１９を特定の方法で取得し、システム辞書記憶部７が記憶しているシステム辞書１３と、ユーザ辞書記憶部９が記憶しているユーザ辞書１１Ａ、１１Ｂ、…とに基づいて、取得された分類対象テキスト１９に対して付与の対象となるカテゴリ（以下、付与対象カテゴリ）を上述した複数のカテゴリの中から把握する。そして、テキスト分類部１５は、把握された付与対象カテゴリを分類対象テキスト１９に付与して良いか否かの問い（以下、付与適否問い）等を表示する。テキスト分類部１５は、付与適否問いに対して肯定的な回答を受けた場合は、分類対象テキスト１９に上記の付与対象カテゴリを付与し、一方、付与適否問いに対して否定的な回答を受けた場合は、所定の処理（例えば、付与対象となり得る別のカテゴリを探す処理）を実行する。
【００３６】
ユーザ辞書更新部１７は、複数のユーザのうちの或るユーザからの要求を受け、そのユーザの要求に応答して、ユーザ辞書記憶部９が記憶している１又は複数のユーザ辞書１１Ａ、１１Ｂ、…のうちそのユーザに対応したユーザ辞書を編集して更新する。
【００３７】
以上が、本実施形態に係るシステムの概要である。以下、このシステムにおいての処理流れ、換言すれば、辞書作成装置５、テキスト分類部１５、及びユーザ辞書更新部１７が行う処理内容について詳細に説明する。
【００３８】
図５は、辞書作成装置５がシステム辞書１３を作成する際の処理流れを示す。なお、図５以降及び以下の説明では、「ステップ」を「Ｓ」と略記する。
【００３９】
辞書作成装置５は、所定のイベントが発生したときに（例えばユーザから要求を受けたときに）起動する。辞書作成装置５は、まず、学習用テキスト群保存部３内の各学習用テキスト群２１Ａ、２１Ｂ、…に含まれている各学習用テキストから、各文字列を抽出する（Ｓ１）。ここで、「文字列」は、文法上の単語（すなわち言語の最小単位）であっても良いし、連続する単語であっても良いし（例えば図３に示したように「自動焦点調節」の如くであっても良いし）や、助詞を介して連なる複数の単語であっても良い（例えば「私の物」の如くであっても良いし）、複数の助詞と複数の単語から成る文字列であっても良い（例えば「私は特許出願をした」の如くであっても良い）。
【００４０】
次に、辞書作成装置５は、抽出された各文字列について、その文字列が含まれていた学習用テキストが属するカテゴリ（以下、「該当カテゴリ」と言う）においての重要度、換言すれば、抽出された各文字列とそれの該当カテゴリとの関連度合を算出する。具体的には、例えば、辞書作成装置５は、抽出された各文字列について、全体に対して該当カテゴリで出現するその文字列の出現比率（以下、「文字列出現比率」と言う）を算出する（Ｓ２）。辞書作成装置５は、以下の（１）式
文字列出現比率＝該当カテゴリに対応した学習用テキスト群での出現頻度／全ての学習用テキスト群での出現頻度・・・（１）
を用いて、上記抽出された各文字列についての文字列出現比率を算出する。ここで、「出現頻度」とは、出現した回数のことである（なお、上記（１）式は、一例であり、具体的な記載はしないが、他の算出方法もある）。
【００４１】
辞書作成装置５は、上記抽出された各文字列について、算出された文字列出現比率が所定の閾値を超えているか否かの判定を行う。その判定の結果、辞書作成装置５は、肯定的な結果が得られた文字列（すなわち、文字列出現比率が所定の閾値を超えている文字列）を、システム辞書に登録する候補とする（Ｓ３）（以下、その文字列を「登録候補文字列」と言う）。
【００４２】
ここで、複数の登録候補文字列の文字列出現比率の中には、文字列出現比率の算出の際に母数（つまり上記（１）式の分母の値）が所定値以下であったために、上記閾値を超えることとなった文字列出現比率がある可能性がある。そこで、辞書作成装置５は、各登録候補文字列について、それの文字列出現比率の算出の際に母数が所定数以下であった登録候補文字列に対しては、母比率検定を行うことによって、その登録候補文字列がシステム辞書１３に登録されることが妥当であるか否かの判定を行う（Ｓ４）。
【００４３】
その後、辞書作成装置５は、Ｓ４の判定において妥当であると判断された登録候補文字列、及び、Ｓ４の判定が行われなかった登録候補文字列（すなわち、Ｓ４の判定を行う必要性がなかった登録候補文字列）と、それに対応した該当カテゴリとを、システム辞書１３となる所定のファイルに記録する（Ｓ５）。
【００４４】
以上の処理流れが完了することで、各カテゴリにおいて重要度が一定値以上である文字列（換言すれば、各カテゴリにおいて特徴的であると推定された文字列）とそれに対応したカテゴリとのみが記録されたシステム辞書１３が作成される。このシステム辞書１３に記載されている複数の文字列（以下、「特徴的文字列」と言う）と、上述したユーザ辞書１１Ａ、１１Ｂ、…に記載されている複数のユーザ所望文字列とに基づいて、テキスト分類部１５によって分類対象テキスト１９の分類が行われる。
【００４５】
図６は、テキスト分類部１５が分類対象テキスト１９を分類する際の処理流れを示す。
【００４６】
テキスト分類装置１には、ユーザによって特定の方法で分類対象テキスト１９が入力される（Ｓ１０）。ここで言う「特定の方法」とは、例えば、ユーザの要求に応答してテキスト分類装置１内で新たな分類対象テキストが作成されることや、フロッピー（登録商標）ディスク等の可搬記録媒体や有線又は無線の通信システムを介すること等である。
【００４７】
分類対象テキスト１９が入力されたら、テキスト分類部１５は、その分類対象テキスト１９に記載されている各文字列を抽出する（Ｓ１１）。
【００４８】
そして、テキスト分類部１５は、ユーザ辞書記憶部９にアクセスして、分類対象テキスト１９を入力したユーザ（以下、そのユーザを「ユーザＡ」とする）のユーザ辞書１１Ａを参照し、Ｓ１１で抽出された各文字列（以下、その文字列を「抽出文字列」と言う）と、ユーザ辞書１１Ａに記載されている１以上のユーザ所望文字列との比較照合（以下、「ユーザ辞書比較照合」と言う）を実行する（Ｓ１２）。なお、複数のユーザ辞書１１Ａ、１１Ｂ、…のうちどれがユーザＡのユーザ辞書であるかは、所定の方法で判別することができる（例えば、各ユーザ辞書１１Ａ、１１Ｂ、…にユーザ識別コードを対応付けておき、ユーザＡがユーザＡのユーザ識別コードを入力すれば、入力されたユーザ識別コードと、各ユーザ辞書１１Ａ、１１Ｂ、…に対応付けられているユーザ識別コードとを比較照合することでユーザ辞書１１Ａを判別することができる）。また、Ｓ１２では、テキスト分類部１５は、例えば、複数のユーザからなるグループで辞書を共有、あるいはそのグループのユーザが利用可能なグループ辞書を作成し、共有の辞書及びグループ辞書の少なくとも１つを用いて上述のユーザ辞書比較照合を実行してもよい。
【００４９】
Ｓ１２の後、テキスト分類部１５は、システム辞書記憶部７にアクセスしてシステム辞書１３を参照し、Ｓ１１で抽出された各文字列と、システム辞書１３に記載されている１以上のユーザ所望文字列との比較照合（以下、「システム辞書比較照合」と言う）を実行する（Ｓ１３）。
【００５０】
テキスト分類部１５は、Ｓ１２のユーザ辞書比較照合の結果と、Ｓ１３のシステム辞書比較照合の結果とのうち、ユーザ辞書比較照合の結果を優先的に用いて、分類対象テキスト１９に付与するカテゴリの候補を取得する（なお、必ずしもユーザ辞書比較照合の結果を優先的に用いなければならないわけではなく、システム辞書比較照合の結果を優先的に用いても良いし、優劣つけることなく双方の結果を利用しても良い）。
【００５１】
具体的には、例えば、テキスト分類部１５は、Ｓ１２のユーザ辞書比較照合の結果、複数の抽出文字列の中に、ユーザ辞書１１Ａ上のユーザ所望文字列と一致する抽出文字列がある場合は、ユーザ辞書１１Ａを参照して、その抽出文字列と一致したユーザ所望文字列に対応付けられているカテゴリを識別し、そのカテゴリを、分類対象テキスト１９に付与する候補とする（なお、この処理は、Ｓ１２の実行後、Ｓ１３の実行前に行っても良い）。
【００５２】
また、テキスト分類部１５は、Ｓ１２のユーザ辞書比較照合の結果、複数の抽出文字列の中に、ユーザ辞書１１Ａ上のユーザ所望文字列と一致する抽出文字列がなく、且つ、Ｓ１３のシステム辞書比較照合の結果、複数の抽出文字列の中に、システム辞書１３上の特徴的文字列と一致する抽出文字列がある場合は、システム辞書１３を参照して、その抽出文字列と一致した特徴的文字列に対応付けられているカテゴリを識別し、そのカテゴリを、分類対象テキスト１９に付与する候補として決定する。
【００５３】
以上の処理によって、付与される候補となったカテゴリ（以下、「付与候補カテゴリ」と言う）が決定したら、テキスト分類部１５は、その付与候補カテゴリと、付与候補カテゴリを分類対象テキスト１９に付与しても良いか否かの付与適否問いと等が所定のディスプレイ画面（図示せず）に表示されるための処理を実行する（Ｓ１４）。
【００５４】
具体的には、例えば、テキスト分類部１５は、Ｓ１２のユーザ辞書比較照合の結果のみに基づいて１以上の付与候補カテゴリを決定した場合には、各付与候補カテゴリが付与の候補となった根拠の文字列（以下、「根拠文字列」と言う）を含んだ長い文字列（例えば、その根拠の文字列の前後５０字を含んだ文字列）を分類対象テキスト１９から抽出し、抽出された長い文字列と、各付与候補カテゴリと、付与適否問いと、付与適否問いに対する回答を受けるためのユーザインタフェースとが表示されるための処理を実行する。
【００５５】
また、例えば、テキスト分類部１５は、Ｓ１３のシステム辞書比較照合の結果に基づいて１以上の付与候補カテゴリ（例えば、「カテゴリＧ」というカテゴリ）を決定した場合には、図７に示すように、付与候補カテゴリ「カテゴリＧ」についての根拠文字列（図７の例では「静電写真用」）を含んだ長い文字列７０を、分類対象テキスト１９から抽出する。さらに、テキスト分類部１５は、学習用テキスト群保存部３にアクセスし、付与候補カテゴリ「カテゴリＧ」に対応した学習用テキスト群内の、上記根拠文字列「静電写真用」を含んだ学習用テキスト２１Ｇ１、２１Ｇ３を識別する。また、テキスト分類部１５は、各学習用テキスト２１Ｇ１、２１Ｇ３から、上記根拠文字列「静電写真用」を含んだ長い文字列５０、６０を抽出する。そして、テキスト分類部１５は、抽出された長い文字列５０、６０、７０に基づいて、付与適否回答受付画面１００を生成してそれが表示されるための処理を実行する（勿論、このような処理は、Ｓ１２のユーザ辞書比較照合の結果のみに基づいて１以上の付与候補カテゴリを決定したときに、その付与候補カテゴリに属する学習用テキストがある場合に行なっても良い）。
【００５６】
付与適否回答受付画面１００には、分類対象テキスト１９から抽出された長い文字列７０と、各学習用テキスト２１Ｇ１、２１Ｇ３から抽出された長い文字列５０、６０とが、左右に並べて表示される。また、付与適否回答受付画面１００には、各学習用テキスト２１Ｇ１、２１Ｇ３に対応したカテゴリ「カテゴリＧ」と、今回の付与候補カテゴリ「カテゴリＧ」も表示される。更に、付与適否回答受付画面１００には、付与適否問い１１０と、付与適否問い１１０に対して肯定的な回答をする場合に操作する「ＯＫ」ボタン１１１と、付与適否問い１１０に対して否定的な回答をする場合に操作する「変更する」ボタン１１３と、ユーザ辞書１１Ａを編集したい場合に操作する「ユーザ辞書更新」ボタン１１５とが表示される。
【００５７】
この画面構成により、ユーザＡは、分類対象テキスト１９に対して「カテゴリＧ」が付与候補となった原因７０と、既存の学習用テキスト２１Ｇ１、２１Ｇ３に対して「カテゴリＧ」が付与された原因５０、６０とを比較することができるので、「カテゴリＧ」が分類対象テキスト１９に付与されることが適切か否かを容易に判断することができる。
【００５８】
ユーザＡは、付与適否回答受付画面１００を見て、「カテゴリＧ」が分類対象テキスト１９に付与されることが適切であると判断したならば、「ＯＫ」ボタン１１１を操作する。テキスト分類部１５は、「ＯＫ」ボタン１１１が操作されたならば（図６のＳ１５でＹ）、「カテゴリＧ」が分類対象テキスト１９に付与することで（Ｓ１７）、分類対象テキスト１９の分類を終える。このとき、テキスト分類部１５は、ユーザ辞書１１Ａ又はシステム辞書１３に対し、文字列「静電写真用」を含んだ分類対象テキスト１９に対して「カテゴリＧ」が付与された旨をフィードバックしても良い。
【００５９】
ユーザＡは、付与適否回答受付画面１００を見て、「カテゴリＧ」が分類対象テキスト１９に付与されることが適切でないと判断したならば、「変更する」ボタン１１３を操作する。テキスト分類部１５は、「変更する」ボタン１１３が操作されたならば（図６のＳ１５でＮ）、所定の操作、例えば、別の付与候補カテゴリを探す処理を実行する（Ｓ１６）。また、このとき、テキスト分類部１５は、ユーザ辞書１１Ａ又はシステム辞書１３に対し、分類対象テキスト１９が文字列「静電写真用」を含んでいたにもかかわらず「カテゴリＧ」が付与されなかった旨をフィードバックしても良い。
【００６０】
ユーザＡは、付与適否回答受付画面１００を見て、ユーザ辞書１１Ａを編集したいならば、「ユーザ辞書更新」ボタン１１５を操作する。この場合は、その操作に応答してユーザ辞書更新部（図１参照）１７が起動し、以降、ユーザＡの要求に応じてユーザ辞書１１Ａのみを編集し更新する（他人のユーザ辞書１１Ｂ、…は編集できないようにする）。すなわち、分類対象テキスト１９の分類の結果に基づいて、ユーザＡが自分で自分のユーザ辞書１１Ａに対してフィードバックをかける。
【００６１】
また、図６に示した流れにおいて、Ｓ１２とＳ１３の処理の結果、分類対象テキスト１９に含まれている複数の文字列のどれも、ユーザ辞書１１Ａにもシステム辞書１３にも全く記載されていなければ、分類対象テキスト１９に対して分類候補カテゴリが取得されることはない。その場合、テキスト分類部１５は、分類対象テキスト１９を分類することができなかった旨を表示するための処理を実行する。その後、ユーザＡからテキスト分類装置１に対して、ユーザＡ自らが分類対象テキスト１９の分類を行う旨の要求があった場合には、以下のような処理が行われる。
【００６２】
すなわち、図８に示すように、何のカテゴリも付与されなかった分類対象テキスト１９´が表示され、ユーザＡの操作に応答して、分類対象テキスト１９´中のユーザ所望の文字列（図８の例では「インクジェットプリンタ」）が識別される（例えば、ユーザＡがマウスを操作して網掛けした文字列が識別される）。その後、ユーザＡからテキスト分類装置１に対して、分類対象テキスト１９´に「カテゴリＢ」を付与する旨が入力された場合には、ユーザ辞書更新部１７が、ユーザＡのユーザ辞書１１Ａに、新たなレコードとして、ユーザＡ所望の文字列「インクジェットプリンタ」と、それに対応したカテゴリとして「カテゴリＢ」とを登録する。なお、ここでユーザ辞書１１Ａに登録できる文字列とカテゴリとの組合せは１つに限られない。また、１つの文字列に対応付けられるカテゴリの数も１つに限られない。
【００６３】
以上が、本実施形態についての説明である。上述の実施形態は、テキストに限らず画像等を含んだ他の種類の文書の分類にも利用可能であるし、また、種々の目的に応じた文書分類に利用することもできる。具体的には、例えば、上記実施形態において、学習用テキストを、既に国際特許分類が付与されている特許明細書とし、カテゴリを国際特許分類とし、分類対象テキストを国際特許分類が付与されていない特許明細書とすれば、特許明細書に対して国際特許分類を自動的に付与するが行われることとなる。
【００６４】
以上、上述した実施形態によれば、システム辞書１３やユーザ辞書１１Ａ、１１Ｂ、…を用いて、分類対象テキスト１９に対してカテゴリが付与される。システム辞書１３やユーザ辞書１１Ａ、１１Ｂ、…は、単なる統計データとは異なり、各文字列と、その文字列の写像となる１以上のカテゴリとが記載されているものである。このため、分類対象テキスト１９中に、システム辞書１３或いはユーザ辞書１１Ａ、１１Ｂ、…上の文字列と同一の文字列があれば、従来よりも高い確率で、適切なカテゴリを自動的に分類対象テキスト１９に対して付与されるようになる。
【００６５】
また、上述した実施形態によれば、図７に例示した付与適否回答受付画面１００が生成されて表示されるので、分類対象テキスト１９に対して或るカテゴリが付与候補となった原因７０と、既存の或る学習用テキストに対して或るカテゴリが付与された原因５０、６０とを比較して、その或るカテゴリが分類対象テキスト１９に付与されることが適切か否かを容易に判断することができる。それにより、分類対象テキスト１９に対して付与されるカテゴリが適切であることの確実性を高めることができ、かつ、ユーザサイドに立ったシステム構築が容易となる。
【００６６】
また、上述した実施形態によれば、ユーザは、適宜に、自分のユーザ辞書を編集することができる。このことは、ユーザ辞書のカスタマイズの支援環境としても有効である。
【００６７】
以上、本発明の好適な実施形態を説明したが、これは本発明の説明のための例示であって、本発明の範囲をこの実施形態にのみ限定する趣旨ではない。本発明は、他の種々の形態でも実施することが可能である。
【００６８】
例えば、学習用テキスト群保存部１３内を定期的に又は不定期に更新し、それに応じて、辞書作成装置５が、図５に示した処理流れを実行することにより、システム辞書１３を定期的に又は不定期に更新しても良い。
【００６９】
また、例えば、辞書作成装置５は、学習用テキスト上の複数のエリアの中から所定のエリアを判別し（特許明細書を例に言うと、例えば、「発明の名称」という文字列と「特許請求の範囲」という文字列との間のエリアを判別し）、判別されたエリア内のみから文字列を抽出して、抽出された文字列を特徴的な文字列としても良い。
【００７０】
また、例えば、ユーザは、自分で１以上のサンプル的なテキストを用意し（以下、ユーザに用意されたサンプル的なテキストを「ユーザテキスト」と言う）、そのユーザテキスト（例えば、ユーザに作成されたテキスト文書や所望のサイトからダウンロードされたＷｅｂページ等の、ユーザ辞書の更新の際に参照したテキスト）を、カテゴリ別に学習用テキスト群保存部３内に格納しても良い。これにより、分類対象テキスト１９をカテゴリ別に分類する際には、予め用意されている学習用テキストのみならず、ユーザが用意したユーザテキストからも、分類候補カテゴリの決定の根拠となった言葉（以下、「根拠ワード」と言う）が含まれている文字列が抜き出されて、その文字列と、分類対象テキスト１９上の根拠ワードが含まれている文字列とが、付与適否回答受付画面１００上に並べて表示される。このため、より一層、容易且つ正確に、分類対象テキスト１９に付与されるカテゴリを決定することができる。なお、その際、学習用テキストとユーザテキストとの両方或いは片方だけが用いられても良いし、どちらのテキストを優先的に用いるかの優先度を予めユーザが設定しておいて、その優先度に基づいて学習用テキスト及びユーザテキストのいずれかが自動で選択的に用いられても良い。後者の場合は、例えば、先に用いられた一方のテキスト（例えばユーザテキスト）上に根拠ワードが存在しなければ、自動的に、他方のテキスト（例えば学習用テキスト）上から根拠ワードが検索されても良い。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の一実施形態に係るシステムの全体構成を示すブロック図。
【図２】学習用テキスト群保存部３内の様子を示す図。
【図３】システム辞書１３の構成を示す図。
【図４】ユーザ辞書１１Ａ、１１Ｂ、…の構成を示す図。
【図５】辞書作成装置５がシステム辞書１３を作成する際の処理流れを示す図。
【図６】テキスト分類部１５が分類対象テキスト１９を分類する際の処理流れを示す図。
【図７】Ｓ１３のシステム辞書比較照合の結果に基づいて１以上の付与候補カテゴリを決定した場合に、付与適否問い等が表示される際に行われる処理の内容を説明するための図。
【図８】分類対象テキスト１９に対して付与候補カテゴリが選ばれなかった場合にユーザ辞書が更新されるときのことを説明するための図。
【符号の説明】
１　テキスト分類装置
３　学習用テキスト群保存部
５　辞書作成装置
７　システム辞書記憶部
９　ユーザ辞書記憶部
１１Ａ、１１Ｂ、…　ユーザ辞書
１３　システム辞書
１５　テキスト分類部
１７　ユーザ辞書更新部
１９　分類対象テキスト
【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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