(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
分類対象の文書情報を入力する文書入力手段と、前記文書入力手段により入力された前記文書情報を解析し、形態素解析の結果である言語解析情報を得る言語解析手段と、前記文書入力手段により入力された前記文書情報を解析し、付属情報または固有名称である特定情報を抽出する情報抽出手段と、前記情報抽出手段による前記特定情報の出力にしたがって、前記言語解析情報から前記特定情報を除去することにより、前記言語解析情報を修正する言語解析情報修正手段と、前記言語解析情報修正手段により前記言語解析情報を修正した複数の単語の出力にしたがって前記文書情報に対する文書特徴ベクトルを生成する文書特徴ベクトル生成手段と、前記文書特徴ベクトル生成手段により生成された前記文書特徴ベクトルにしたがって複数の前記文書情報を分類し、前記文書情報で構成される文書グループを複数生成する文書分類手段と、を備え、
前記情報抽出手段は、構造化文書に付随するタグ情報にしたがって特定情報を得ることを特徴とする文書分類装置。
【請求項２】
分類対象の文書情報を入力する文書入力手段と、前記文書入力手段により入力された前記文書情報を解析し、形態素解析の結果である言語解析情報を得る言語解析手段と、前記文書入力手段により入力された前記文書情報を解析し、付属情報または固有名称である特定情報を抽出する情報抽出手段と、前記言語解析手段により得られた前記言語解析情報にしたがって前記文書情報に対する文書特徴ベクトルを生成する文書特徴ベクトル生成手段と、前記情報抽出手段による前記特定情報の出力にしたがって、前記文書特徴ベクトルから前記特定情報を除去することにより、前記文書特徴ベクトルを修正する文書特徴ベクトル修正手段と、前記文書特徴ベクトル修正手段のベクトル修正の出力にしたがって複数の前記文書情報を分類し、前記文書情報で構成される文書グループを複数生成する文書分類手段と、を備え、
前記情報抽出手段は、構造化文書に付随するタグ情報にしたがって特定情報を得ることを特徴とする文書分類装置。
【請求項３】
前記情報抽出手段は、固有名詞表現を抽出することにより特定情報を得ることを特徴とする請求項１または２に記載の文書分類装置。
【請求項４】
さらに、前記情報抽出手段により抽出された特定情報を表示する表示手段と、１つ以上の特定情報の選択を受け付ける抽出情報選択手段と、を備えたことを特徴とする請求項１〜３の何れか１つに記載の文書分類装置。
【請求項５】
あらかじめ用意されたプログラムをコンピュータ上で実行することにより実現される文書分類方法であって、
前記プログラムを実行することにより、前記コンピュータが、分類対象の文書情報を入力する文書入力工程と、前記文書入力工程により入力された前記文書情報を解析し、形態素解析の結果である言語解析情報を得る言語解析工程と、前記文書入力工程により入力された前記文書情報を解析し、付属情報または固有名称である特定情報を抽出する情報抽出工程と、前記情報抽出工程による前記特定情報の出力にしたがって前記言語解析情報を修正する言語解析情報修正工程と、前記言語解析情報修正工程により前記言語解析情報を修正した複数の単語の出力にしたがって前記文書情報に対する文書特徴ベクトルを生成する文書特徴ベクトル生成工程と、前記文書特徴ベクトル生成工程により生成された文書特徴ベクトルにしたがって複数の前記文書情報を分類し、前記文書情報で構成される文書グループを複数生成する文書分類工程と、を実行し、
前記情報抽出工程は、構造化文書に付随するタグ情報にしたがって特定情報を得ることを特徴とする文書分類方法。
【請求項６】
あらかじめ用意されたプログラムをコンピュータ上で実行することにより実現される文書分類方法であって、
前記プログラムを実行することにより、前記コンピュータが、分類対象の文書情報を入力する文書入力工程と、前記文書入力工程により入力された前記文書情報を解析し、形態素解析の結果である言語解析情報を得る言語解析工程と、前記文書入力工程により入力された前記文書情報を解析し、付属情報または固有名称である特定情報を抽出する情報抽出工程と、前記言語解析工程により得られた前記言語解析情報にしたがって前記文書情報に対する文書特徴ベクトルを生成する文書特徴ベクトル生成工程と、前記情報抽出工程による前記特定情報の出力にしたがって前記文書特徴ベクトルから前記特定情報を除去することにより、前記文書特徴ベクトルを修正する文書特徴ベクトル修正工程と、前記文書特徴ベクトル修正工程のベクトル修正の出力にしたがって複数の前記文書情報を分類し、前記文書情報で構成される文書グループを複数生成する文書分類工程と、を実行し、
前記情報抽出工程は、構造化文書に付随するタグ情報にしたがって特定情報を得ることを特徴とする文書分類方法。
【請求項７】
前記情報抽出工程は、固有名詞表現を抽出することにより特定情報を得ることを特徴とする請求項５または６に記載の文書分類方法。
【請求項８】
さらに、前記プログラムを実行することにより、前記コンピュータが、前記情報抽出手段により抽出された特定情報を表示する表示工程と、１つ以上の特定情報の選択を受け付ける抽出情報選択工程と、を実行することを特徴とする請求項５〜７の何れか１つに記載の文書分類方法。
【請求項９】
前記請求項５〜８の何れか１つに記載の文書分類方法をコンピュータに実行させるプログラムを記録したことを特徴とするコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、文書の内容（トピックス）に基づいて文書を分類する技術の領域、特にベクトル空間モデル(Ｖｅｃｔｏｒ  Ｓｐａｃｅ  Ｍｏｄｅｌ)に基づく文書分類技術におけるベクトル空間の修正を行なって文書を分類する文書分類装置および文書分類方法、並びに文書分類方法をコンピュータに実行させるプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体に関する。
【０００２】
【従来の技術】
近年、ＩＴ（情報技術）の普及の急激な進歩および普及に伴い、ネットワークを介して国内外の大量の電子化文書へのアクセスが可能になってきており、その普及に比例して業務上蓄積される情報の量も増大化しつつある。このような状況の中、収集した大量の文書情報を意味のあるカテゴリ（ｃａｔｅｇｏｒｉａｌ）に分類するなどの知的作業が行なわれるようになってきている。この文書を意味に分類するか、あるいは話題毎に分類するという作業の目的は以下に記述する（１）、（２）の２つがある。
【０００３】
（１）検索容易性の向上を図る。すなわち、膨大な文書群を分類名称（内容名）を手がかりに探索できるので、所望の文書の属する文書集合を取りこむことができる。
（２）情報群全体の構造を把握する。すなわち、文書群全体がどのような内容（個々の分類）で構成されているかを把握する。
【０００４】
しかし、大量の文書情報をユーザが手動で分類する場合、分類の正確性に優れるものの、人的および時間的なコストが増大するため、膨大な文書を扱う近年の文書環境においては実質上不可能になっており、自動文書分類装置が提案されるようになってきている。
【０００５】
文書の自動分類として、上記（１）を目的としたものが、たとえば特開平７−３６８９７号公報、特開平１０−２６０９９１号公報、特開平１０−１７８２３号公報、特開平１０−２６０９９１号公報、「Ｐｒｏｊｅｃｔｉｏｎ  ｆｏｒ  Ｅｆｆｉｃｉｅｎｔ  Ｄｏｃｕｍｅｎｔ  Ｃｌｕｓｔｅｒｉｎｇ，Ｈｉｎｒｉｃｈ
Ｓｃｈｕｔｚｅ  ａｎｄ  Ｃｒａｉｎｇ  Ｓｉｌｖｅｒｓｔｏｎｅ，１９９７，Ｐｒｏｃｅｅｄｉｎｇｓ  ｏｆ  ＳＩＧＩＲ９７，ｐｐ７４−８１，ＡＣＭ」に開示されている。ここでは、文書を、単語を特徴とする文書ベクトルと見なし、ベクトル間の類似度(距離)を測度として、クラスタリング手法を用いてこれらの文書の群分けをし、文書を自動分類している。
【０００６】
一方、上記（２）を目的としたものが、たとえば特開平１１−１５８３５号公報に開示されている。ここでは、上記と同様に類似度測度に基づいて文書を自動的に分類している。
【０００７】
クラスタリングが、文書ベクトル間の類似度にしたがってアドホック分類体系を生成するアルゴリズムであるのに対し、カテゴライゼーションあるいはクラシフィケーションと呼ばれる方法がある。この方法は、あらかじめ幾つかのカテゴリ（分類）を設けておき、各ドキュメントがそれぞれどのカテゴリに属するかを判断することにより、文書を自動的に分類するものである。その中でも古典的なものであるが、Ｓａｌｔｏｎらの提案する分類装置が、「Ｉｎｔｒｏｄｕｃｔｉｏｎ  ｔｏ  Ｍｏｄｅｒｎ  Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ  Ｒｅｔｒｉｅｖａｌ，Ｇ．Ｓａｌｔｏｎ  ａｎｄ  Ｍ．Ｊ．ＭｃＧｉｌｌ，１９８３，Ｎｅｗ  Ｙｏｒｋｍ  ＮｃＧｒａｗ  Ｈｉｌｌ」に開示されている。
【０００８】
この装置では、文書ベクトルと、カテゴリのベクトルとの間の類似度（余弦）を計算し、当該文書が、どのカテゴリにもっとも類似しているかにより、文書を自動分類するものである。さらに、特許第２９４０５０１号公報では、分類に用いる単語のクラスタ化に関する改良を行ない、自動分類の精度を向上させている。
【０００９】
上述した自動分類の方法には、基本的に文書から抽出した単語により構成した空間にベクトルとして文書を配置し、文書間の類似度を計算し、クラスタリングやカテゴライゼーションを行なう特徴がある。したがって、どのような空間を構成するかによって文書分類の結果が左右される。
【００１０】
ところで、文書には、特定の情報が本文以外に付与されることが多い。たとえば、文書作成者名（ａｕｔｈｏｒ）や文書作成日などの書誌事項がこれに該当する。また、ＳＧＭＬ（Ｓｔａｎｄａｒｄ  Ｇｅｎｅｒａｉｚｅｄ  ＭａｒｋｕｐＬａｎｇｕａｇｅ：標準一般化マーク付け言語）やＸＭＬ（ｅＸｔｅｎｓｉｂｌｅ  Ｍａｒｋｕｐ  Ｌａｎｇｕａｇｅ：拡張可能なマーク付け言語）などの構造化文書では、本文中に現れるこうした特定の情報にあらかじめタグ（ｔａｇ）が付与され、管理できるようになっている。
【００１１】
さらに、こうした特定情報を自動的に抽出する技術として「情報抽出技術（ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ  ｅｘｔｒａｃｔｉｏｎ）」が開示され、現在も利用可能になっている。たとえば、１９９９年に日本で開催されたＩＲＥＸ（Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ  Ｒｅｔｒｉｅｖａｌ  ａｎｄ  Ｅｘｔｒａｃｔｉｏｎ  Ｅｘｅｒｃｉｓｅ）では、テキスト中（本文中）に現れる組織名（ｅｘ．米軍）や人名（ｅｘ．クリントン）、地名、固有物などの自動抽出技術が開示されている。
【００１２】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、上記に示されるような従来の技術にあっては、抽出された特定情報（単語）が文書分類の際の空間構成に利用されると、その特定情報（部分情報）が生成されるため、特定情報の抽出と文書分類とを併用するメリットが半減するという不具合があった。すなわち、特定情報を含む文書集合を求める場合は、その特定情報をキーとして文書を検索すればよいので、文書分類技術では、特定情報とは異なる観点から分類されることが望ましい。
【００１３】
本発明は、上記に鑑みてなされたものであって、抽出された特定情報を、文書分類の際の空間構成から排除することにより、効果的な文書分類を実現することを目的とする。
【００１４】
【課題を解決するための手段】
上記の目的を達成するために、請求項１にかかる文書分類装置にあっては、分類対象の文書情報を入力する文書入力手段と、前記文書入力手段により入力された前記文書情報を解析し、形態素解析の結果である言語解析情報を得る言語解析手段と、前記文書入力手段により入力された前記文書情報を解析し、付属情報または固有名称である特定情報を抽出する情報抽出手段と、前記情報抽出手段による前記特定情報の出力にしたがって、前記言語解析情報から前記特定情報を除去することにより、前記言語解析情報を修正する言語解析情報修正手段と、前記言語解析情報修正手段により前記言語解析情報を修正した複数の単語の出力にしたがって前記文書情報に対する文書特徴ベクトルを生成する文書特徴ベクトル生成手段と、前記文書特徴ベクトル生成手段により生成された前記文書特徴ベクトルにしたがって複数の前記文書情報を分類し、前記文書情報で構成される文書グループを複数生成する文書分類手段と、を備え、前記情報抽出手段は、構造化文書に付随するタグ情報にしたがって特定情報を得るものである。
【００１５】
この発明によれば、文書入力手段により入力された文書情報を、言語解析手段で解析して形態素解析の結果である言語解析情報を取得し、さらに情報抽出手段が文書情報から付属情報または固有名称である特定情報を抽出し、言語解析情報修正手段が上記言語解析情報から上記特定情報を除去することにより言語解析情報を修正し、文書特徴ベクトル生成手段が文書特徴ベクトルを生成し、その文書特徴ベクトルにしたがって、文書分類手段がたとえばクラスタリングやカテゴライゼーションなどの手法を用いて文書を分類し、文書情報で構成される文書グループを複数生成することにより、話題による分類結果と、特定情報による分類（任意の特定情報（タグ、属性名）を持つ文書をグループ化すること）の結果とが、内容的に重複しないようにすることが可能になる。また、分類対象の文書情報がたとえばＳＧＭＬやＸＭＬなどの構造化文書である場合、情報抽出手段が構造化文書に付随するタグ情報から特定情報を抽出することができる。
【００１６】
また、請求項２にかかる文書分類装置にあっては、分類対象の文書情報を入力する文書入力手段と、前記文書入力手段により入力された前記文書情報を解析し、形態素解析の結果である言語解析情報を得る言語解析手段と、前記文書入力手段により入力された前記文書情報を解析し、付属情報または固有名称である特定情報を抽出する情報抽出手段と、前記言語解析手段により得られた前記言語解析情報にしたがって前記文書情報に対する文書特徴ベクトルを生成する文書特徴ベクトル生成手段と、前記情報抽出手段による前記特定情報の出力にしたがって、前記文書特徴ベクトルから前記特定情報を除去することにより、前記文書特徴ベクトルを修正する文書特徴ベクトル修正手段と、前記文書特徴ベクトル修正手段のベクトル修正の出力にしたがって複数の前記文書情報を分類し、文書情報で構成される文書グループを複数生成する文書分類手段と、を備え、前記情報抽出手段は、構造化文書に付随するタグ情報にしたがって特定情報を得るものである。
【００１７】
この発明によれば、文書入力手段により入力された文書情報を、言語解析手段で解析して形態素解析の結果である言語解析情報を取得し、さらに情報抽出手段が文書情報から付属情報または固有名称である特定情報を抽出し、文書特徴ベクトル生成手段が上記言語解析情報にしたがって文書情報に対する文書特徴ベクトルを生成し、さらに文書特徴ベクトルから上記特定情報を除去することにより文書特徴ベクトルを修正し、その修正された文書特徴ベクトルに基づいて、文書分類手段が文書を分類し、文書情報で構成される文書グループを複数生成することにより、話題による分類結果と、特定情報による分類（任意の特定情報（タグ、属性名）を持つ文書をグループ化すること）の結果とが、内容的に重複しないようにすることが可能になる。また、分類対象の文書情報がたとえばＳＧＭＬやＸＭＬなどの構造化文書である場合、情報抽出手段が構造化文書に付随するタグ情報から特定情報を抽出することができる。
【００１８】
また、請求項３にかかる文書分類装置にあっては、前記情報抽出手段は、固有名詞表現を抽出することにより特定情報を得るものである。
【００１９】
この発明によれば、請求項１または２において、情報抽出手段が入力された文書情報から固有名詞表現の特定情報を取得することにより、この固有名詞表現の影響を排除した文書特徴ベクトルを生成することが可能になる。
【００２２】
また、請求項４にかかる文書分類装置にあっては、さらに、前記情報抽出手段により抽出された特定情報を表示する表示手段と、１つ以上の特定情報の選択を受け付ける抽出情報選択手段と、を備えたものである。
【００２３】
この発明によれば、情報抽出手段により抽出された特定情報を表示し、ユーザがこの表示された特定情報から、分類計算の際に排除すべき特定情報を選択して指定することにより、柔軟な分類処理が可能になる。
【００２４】
また、請求項５にかかる文書分類方法にあっては、あらかじめ用意されたプログラムをコンピュータ上で実行することにより実現される文書分類方法であって、前記プログラムを実行することにより、前記コンピュータが、分類対象の文書情報を入力する文書入力工程と、前記文書入力工程により入力された前記文書情報を解析し、形態素解析の結果である言語解析情報を得る言語解析工程と、前記文書入力工程により入力された前記文書情報を解析し、付属情報または固有名称である特定情報を抽出する情報抽出工程と、前記情報抽出工程による前記特定情報の出力にしたがって前記言語解析情報を修正する言語解析情報修正工程と、前記言語解析情報修正工程により前記言語解析情報を修正した複数の単語の出力にしたがって前記文書情報に対する文書特徴ベクトルを生成する文書特徴ベクトル生成工程と、前記文書特徴ベクトル生成工程により生成された文書特徴ベクトルにしたがって複数の前記文書情報を分類し、前記文書情報で構成される文書グループを複数生成する文書分類工程と、を実行し、前記情報抽出工程は、構造化文書に付随するタグ情報にしたがって特定情報を得るものである。
【００２５】
この発明によれば、文書入力工程により入力された文書情報を、言語解析工程で解析して形態素解析の結果である言語解析情報を取得し、さらに情報抽出工程が文書情報から付属情報または固有名称である特定情報を抽出し、言語解析情報修正工程が上記言語解析情報から上記特定情報を除去することにより言語解析情報を修正し、文書特徴ベクトル生成工程が文書特徴ベクトルを生成し、その文書特徴ベクトルにしたがって、文書分類工程がたとえばクラスタリングやカテゴライゼーションなどの手法を用いて文書を分類し、文書情報で構成される文書グループを複数生成することにより、話題による分類結果と、特定情報による分類（任意の特定情報（タグ、属性名）を持つ文書をグループ化すること）の結果とが、内容的に重複しないようにすることが可能になる。また、分類対象の文書情報がたとえばＳＧＭＬやＸＭＬなどの構造化文書である場合、情報抽出工程は構造化文書に付随するタグ情報から特定情報を抽出することができる。
【００２６】
また、請求項６にかかる文書分類方法にあっては、あらかじめ用意されたプログラムをコンピュータ上で実行することにより実現される文書分類方法であって、 前記プログラムを実行することにより、前記コンピュータが、分類対象の文書情報を入力する文書入力工程と、前記文書入力工程により入力された前記文書情報を解析し、形態素解析の結果である言語解析情報を得る言語解析工程と、前記文書入力工程により入力された前記文書情報を解析し、付属情報または固有名称である特定情報を抽出する情報抽出工程と、前記言語解析工程により得られた前記言語解析情報にしたがって前記文書情報に対する文書特徴ベクトルを生成する文書特徴ベクトル生成工程と、前記情報抽出工程による前記特定情報の出力にしたがって前記文書特徴ベクトルから前記特定情報を除去することにより、前記文書特徴ベクトルを修正する文書特徴ベクトル修正工程と、前記文書特徴ベクトル修正工程のベクトル修正の出力にしたがって複数の前記文書情報を分類し、前記文書情報で構成される文書グループを複数生成する文書分類工程と、を実行し、前記情報抽出工程は、構造化文書に付随するタグ情報にしたがって特定情報を得るものである。
【００２７】
この発明によれば、文書入力工程により入力された文書情報を、言語解析工程で解析して形態素解析の結果である言語解析情報を取得し、さらに情報抽出工程が文書情報から付属情報または固有名称である特定情報を抽出し、文書特徴ベクトル生成工程が上記言語解析情報にしたがって文書情報に対する文書特徴ベクトルを生成し、さらに文書特徴ベクトルから前記特定情報を除去することにより文書特徴ベクトルを修正し、その修正された文書特徴ベクトルに基づいて、文書分類工程が文書を分類し、文書情報で構成される文書グループを複数生成することにより、話題による分類結果と、特定情報による分類（任意の特定情報（タグ、属性名）を持つ文書をグループ化すること）の結果とが、内容的に重複しないようにすることが可能になる。また、分類対象の文書情報がたとえばＳＧＭＬやＸＭＬなどの構造化文書である場合、情報抽出工程は構造化文書に付随するタグ情報から特定情報を抽出することができる。
【００２８】
また、請求項７にかかる文書分類方法にあっては、前記情報抽出工程は、固有名詞表現を抽出することにより特定情報を得るものである。
【００２９】
この発明によれば、請求項５または６において、情報抽出工程が、入力された文書情報から固有名詞表現の特定情報を取得することにより、この固有名詞表現の影響を排除した文書特徴ベクトルを生成することが可能になる。
【００３２】
また、請求項８にかかる文書分類方法にあっては、さらに、前記情報抽出手段により抽出された特定情報を表示する表示工程と、１つ以上の特定情報の選択を受け付ける抽出情報選択工程と、を含むものである。
【００３３】
この発明によれば、情報抽出工程により抽出された特定情報を表示し、ユーザがこの表示された特定情報から、分類計算の際に排除すべき特定情報を選択して指定することにより、柔軟な分類処理が可能になる。
【００３４】
また、請求項９にかかるコンピュータ読み取り可能な記録媒体にあっては、前記請求項５〜８の何れか１つに記載の文書分類方法をコンピュータに実行させるプログラムを記録したものである。
【００３５】
この発明によれば、請求項５〜８の何れか１つに記載の文書分類方法を、プログラム化してコンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録することにより、コンピュータ上でこの文書分類方法を実行させることが可能になる。
【００３６】
【発明の実施の形態】
以下、本発明にかかる文書分類装置および文書分類方法、並びに文書分類方法をコンピュータに実行させるプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体の好適な実施の形態について添付図面を参照し、詳細に説明する。なお、本発明はこの実施の形態に限定されるものではない。
【００３７】
（実施の形態１）
図１は、本発明の実施の形態１にかかる文書分類装置のシステム構成を示すブロック図である。この実施の形態１における文書分類装置は、バス１００上に、分類対象の文書情報を入力する文書入力部１０１と、文書入力部１０１により入力された文書情報を解析し、言語解析情報を得る言語解析部１０２と、文書入力部１０１により入力された文書情報を解析し、特定情報を得る情報抽出部１０３と、情報抽出部１０３の出力にしたがって言語解析情報を修正する言語解析情報修正部１０４と、言語解析情報修正部１０４の出力にしたがって文書情報に対する文書特徴ベクトルを生成する文書特徴ベクトル生成部１０５と、文書特徴ベクトル生成部１０５により生成された文書特徴ベクトルにしたがって文書情報を分類し、文書の部分集合を生成する文書分類部１０６と、が接続されている。
【００３８】
図２は、図１における文書分類の基本的な動作手順を示すフローチャートである。ここでは、まず、文書入力部１０１により、分類対象の文書情報を入力する文書入力処理を実行し（ステップＳ１１）、この入力された文書情報を言語解析部１０２によって解析し、言語解析情報を得る言語解析処理を行なう（ステップＳ１２）。続いて、情報抽出部１０３により、上記入力された文書情報を解析し、特定情報を得る情報抽出処理を実行し（ステップＳ１３）、言語解析情報修正部１０４は、上記情報抽出処理の出力にしたがって言語解析情報を修正する言語解析情報修正処理を行なう（ステップＳ１４）。さらに、文書特徴ベクトル生成部１０５は、上記言語解析情報修正処理の出力にしたがって文書情報に対する文書特徴ベクトルを生成するベクトル生成処理を実行し（ステップＳ１５）、文書分類部１０６は、このベクトル生成処理により生成された文書特徴ベクトルにしたがって文書情報を分類し、文書の部分集合を生成する文書分類処理を実行する（ステップＳ１６）。
【００３９】
ここで、特定情報の抽出と、文書集合に含まれる内容（話題）に基づく文書分類が重要となる好適な例として、アンケート調査などにより得られた自由記述回答の分析場面を想定し、その具体例をあげて説明する。
【００４０】
近年、たとえば、インターネットなどを介して短期間に数千〜数十万件の自由記述回答をコンピュータ上において回収することが可能であり、このような機能を用いて大量のテキスト情報を収集することができる。
【００４１】
ここで、アンケート調査によって得られた大量のテキスト情報の例として、回答者の所有するプリンタに対する要望を記述してもらうことを想定してみる。アンケートは、「プリンタに対する要望」の他、そのプリンタの名称（商品名）、プリンタの製造元、そのプリンタに対する満足度（Ｑ１）の質問項目から構成されており、１件毎の回答を１つの文書として、全体でＮ件の回答が寄せられたとする。
【００４２】
アンケートにおける自由記述回答の例では、文書集合とはたとえば図３に示すような形式となる。ここで、分析者（発明の操作者）は、その分析活動の１つとして、回答集合（文書集合）にどのような種類の意見（話題）があり、それらが製造元や対象商品との間でどのような関係があるかを把握しようとしていると想定する。
【００４３】
まず、分類対象の回答集合は、文書入力部１０１を介してシステムに取りこまれる。取りこまれた回答集合に対する後の処理のため、通常、この入力情報を記録し保存しておく。続いて、取りこまれた回答集合について、言語解析部１０２が各文書（各回答）に含まれる単語や複合語（あるいは特定の連続する文字列）を抽出する。この処理は、形態素解析（ｍｏｒｐｈｏｌｏｇｉｃａｌ  ａｎａｌｙｓｉｓ）などの既知の言語解析アルゴリズムが用いられる。以下に、言語解析部１０２による名詞、形容詞、形容動詞の単語を抽出した例を示す。
【００４４】
ＩＤ０００１→
ＸＬ・１００（未登録語）、消耗品（一般名詞）、高い（形容詞）、印刷（サ変名詞）
ＩＤ０００２→
Ａ社（未登録語）、セールスマン（一般名詞）、技術（一般名詞）、知識（一般名詞）、豊富（形容動詞）、信頼（一般名詞）
ＩＤ０００３→
Ｂ社（未登録語）、ＰＲＸ・４０００（未登録語）、印刷（サ変名詞）、速度（一般名詞）、満足（サ変名詞）、社内報（一般名詞）、業務（一般名詞）、マニュアル（一般名詞）、利用（サ変名詞）
ＩＤ０００Ｎ→
Ａ社（未登録語）、信頼（一般名詞）、高い（形容詞）、使用（サ変名詞）
【００４５】
つぎに、情報抽出部１０３は、回答集合に対して特定情報の抽出を行なう。情報抽出の第１の方法は、各文書に付随する書誌事項あるいは分類対象テキスト属性以外（上述の図３の例ではＱ１以外）の属性値（対象商品名フィールドの値、製造元フィールドの値）を言語解析情報修正部１０４へ出力する方法である。言語解析情報修正部１０４へどの属性の属性値をあらかじめファイルなどに記憶させておいてもよい。この例では、「対象商品名」および「製造元」の属性値が抽出され、「満足度」の属性値は抽出されない設定となっている。
【００４６】
また、情報抽出の第２の方法は、「対象商品名」や「製造元」などの付属情報が、あらかじめ属性値として取得されていない場合に利用できる方法である。これは、情報抽出技術と呼ばれる既知の技術であり、Ｑ１に記載のテキスト中から以下のような固有名称などを自動抽出するものである。
【００４７】
組織名(企業名)
人名
地名
商品名
日付
時間
金額
割合
等
【００４８】
この情報抽出技術により、ＩＤ０００１の回答からは商品名として「ＸＬ・１００」が、ＩＤ０００２の回答からは企業名として「Ａ社」が、ＩＤ０００３からは企業名として「Ｂ社」、商品名として「ＰＲＸ・４０００」が、ＩＤ０００Ｎからは企業名として「Ａ社」が抽出される。
【００４９】
つぎに、このようにして抽出された特定情報にしたがって文書や単語を表現するベクトル空間を修正する方法について述べる。なお、文書分類に寄与させたくない任意の単語（トークン）をファイルなどに記述して指定する「ストップワードリスト」と呼ばれる公知技術がある。本発明では、情報抽出部１０３により抽出した特定情報を自動的／ユーザ選択により、「ストップワードリスト」的に機能させる技術を用いる。
【００５０】
言語解析情報修正部１０４によって、言語解析部１０２の出力である言語解析情報から、情報抽出部１０３が抽出した特定情報が除去される。たとえば、ＩＤ０００１の回答では、言語解析部１０２により以下のような言語解析情報が出力される。
【００５１】
ＩＤ０００１→
ＸＬ・１００（未登録）、消耗品（一般名詞）、高い（形容詞）、印刷（サ変名詞）
【００５２】
言語解析情報修正部１０４は、上記言語解析情報から、情報抽出部１０３が抽出した「ＸＬ・１００」を除去し、ＩＤ０００１→消耗品（一般名詞）、高い（形容詞）、印刷（サ変名詞）を出力する。
【００５３】
同様に、ＩＤ０００２からＩＤ０００Ｎは、
ＩＤ０００２→
セールスマン（一般名詞）、技術（一般名詞）、知識（一般名詞）、豊富（形容動詞）、信頼（一般名詞）
ＩＤ０００３→
印刷（サ変名詞）、速度（一般名詞）、満足（サ変名詞）、社内報（一般名詞）、業務（一般名詞）、マニュアル（一般名詞）、利用（サ変名詞）
ＩＤ０００Ｎ→
信頼（一般名詞）、高い（形容詞）、使用（サ変名詞）
となる。
【００５４】
これにより、情報抽出部１０３により抽出されたトークンを用いずに、以降の文書特徴ベクトルの生成および文書分類を行なうことができる。
【００５５】
つぎに、言語解析情報修正部１０４による上記出力にしたがって、文書特徴ベクトル生成部１０５は、単語などのトークン（特徴記述単位）を列とし、各文書を行とし、要素をたとえば単語の出現頻度とした「トークン」×「文書（回答）」の行列を生成する。
【００５６】
なお、上述においてトークンと記載したのは一般的な形態素解析機能と構文解析機能を有する言語解析部１０２を用いると、単語抽出のほかに単語の品詞情報や複合語（フレーズ）、構文情報を同時に取得することができるためであり、たとえばつぎのような（１）、（２）に記載の内容が可能になる。
【００５７】
（１）「国際連合」を「国際（一般名詞）」「連合（一般名詞）」という２語ではなく１つの複合語としてトークンにする。
（２）「説明（サ変名詞）」という単語を、その出現位置により「述語部に出現するサ変名詞“説明”」として扱い、主語部に出現する場合と区別して扱う。
【００５８】
文書特徴ベクトル生成部１０５は、この「トークン」×「文書」の行列にしたがって文書ベクトルを求めるが、それらには以下の３つの方法があり、本発明ではそのいずれも使用してもよい。
【００５９】
（１）行列の列成分をそのまま文書特徴ベクトルとして利用する。
（２）各文書の長さ（文字数やページ数などにより測定される）や分類対象の文書集合内での各トークンの出現頻度を考慮して値の重み付けをした後、文書特徴ベクトルとして利用する。
（３）上記行列から文書間の内積行列を算出し、これに特異値分解を適用して潜在的意味空間を構成し、その空間内での各文書の位置を求めてベクトルとして利用する。なお、この技術は、「Ｐｒｏｊｅｃｔｉｏｎ  ｆｏｒ  Ｅｆｆｉｃｉｅｎｔ  Ｄｏｃｕｍｅｎｔ  Ｃｌｕｓｔｅｒｉｎｇ，Ｈｉｎｒｉｃｈ  Ｓｃｈｕｔｚｅ  ａｎｄ  Ｃｒａｉｎｇ  Ｓｉｌｖｅｒｓｔｏｎｅ  １９９７，Ｐｒｏｃｅｅｄｉｎｇｓ  ｏｆ  ＳＩＧＩＲ，ｐｐ７４−８１，ＡＣＭ」の内容を参照することで実現する。
【００６０】
文書分類部１０６は、文書特徴ベクトル生成部１０５の出力である文書特徴ベクトルの類似度（ｓｉｍｉｌａｒｉｔｙ）を用いて文書を分類する。類似度の測度としては、内積や余弦、ユークリッド距離、マハラノビス（Ｍａｈａｌａｎｏｂｉｓ）距離などが考えられ、いずれの測度も用いることが可能である。
【００６１】
文書分類の方法には、クラスタリング（ｃｌｕｓｔｅｒｉｎｇ）と呼ばれる文書特徴ベクトル間の類似度にしたがって類似する文書をグループ化するボトムアップな分類方法と、カテゴライゼーションと呼ばれるあらかじめ幾つかのカテゴリ（分類）を設けておき、各ドキュメントがそれぞれどのカテゴリに属するかを判断することにより、文書を自動的に分類する方法がある。以下、このクラスタリング手法およびカテゴリゼーション手法について説明する。
【００６２】
まず、クラスタリング手法について述べる。クラスタリングには階層型と非階層型のアルゴリズムを含んだ多様な計算方法が公知であり、いずれも利用することができる。代表的なアルゴリムの例としてＫ−平均アルゴリズム（Ｋ−ｍｅａｎｓ  ａｌｇｏｒｉｔｈｍ）法について取り上げる。このアルゴリズムは、文書特徴ベクトル生成部１０５により生成されたｎ個の文書特徴ベクトルの集合をその類似度に応じてｋ個のベクトル集合に分類するものである。なお、ｋは事前に与える必要がある。
【００６３】
このアルゴリズムの計算手順は、
（１）ｋ個のクラスタの重心の初期値をｎ個のベクトルの中から選択する。
（２）ｎ個の各クラスタをもっとも類似するクラスタ重心へ帰属させる。
（３）ｋ個の各クラスタについてについて、それぞれに含まれるベクトルの平均を新たに求め、これを新たなクラスタ重心とする。
（４）上記（２）、（３）を、クラスタ重心の位置が変化しなくなったところ、などの終了条件を満たすまで繰り返し実行する。
である。
【００６４】
このクラスタリング手法を用いることにより、互いに類似する文書群から構成された複数の文書集合（クラスタ）を得ることができる。ここで、情報抽出部１０３により抽出された特定情報は、文書特徴ベクトル間の類似度計算には使用されないため、特定情報の影響を受けることなくクラスタを生成することができる。すなわち、特定情報（たとえば特定の製造元）を含め支配的になるクラスタは形成されないことになる。
【００６５】
つぎに、カテゴライゼーション手法について述べる。既に様々な方法が提案されているが、その中でも、Ｇ，Ｓａｌｔｏｎ  ａｎｄ  Ｍ．Ｊ．ＭｃＧｉｌｌ（Ｉｎｔｏｒｏｄｕｃｔｉｏｎ  ｔｏ  Ｍｏｄｅｒｎ  Ｉｎｆｏｍａｔｉｏｎ  Ｒｅｔｒｉｅｖａｌ，１９８３，Ｎｅｗ  Ｙｏｒｋｍ  ＮｃＧｒａｗ  Ｈｉｌｌ）による方法がよく知られている。
【００６６】
このカテゴライゼーション手法では、まず、あらかじめ分類すべきカテゴリの定義を行なう。各カテゴリにはたとえばサンプル文書の指定によりカテゴリの定義をしておくと、サンプル文書を元に各カテゴリのベクトルを生成することができる。また、複数の文書がサンプルとなる場合は、カテゴリベクトルはサンプル文書ベクトルを加算すればよい。分類対象の文書を各カテゴリに適切に分類するためには、分類対象の各文書特徴ベクトルと各カテゴリベクトルとの類似度を計算し、最も類似するカテゴリに文書を分類することで実現することができる。このような分類を実施する際にも用いられるベクトル間の類似度計算の前提になる文書−単語（トークン）空間には、情報抽出部１０３により抽出された特定情報は含まれていないため、特定情報に左右されずにカテゴリへの文書の配置が行なえる。
【００６７】
したがって、以上説明した実施の形態１により、情報抽出部１０３により抽出された特定情報（たとえば商品名）と、文書分類部１０６により達成される内容に基づく分類結果（たとえばユーザの要望の内容）との間の関連を吟味することができる。また、上述した例では、たとえば商品名毎にユーザ要望の差異をクロス集計などにより把握するなどの分析作業が行なえる。
【００６８】
（実施の形態２）
図４は、本発明の実施の形態２にかかる文書分類装置のシステム構成を示すブロック図である。この実施の形態２における文書分類装置は、バス１００上に、分類対象の文書情報を入力する文書入力部１０１と、文書入力部１０１により入力された文書情報を解析し、言語解析情報を得る言語解析部１０２と、文書入力部１０１により入力された文書情報を解析し、特定情報を抽出する情報抽出部１０３と、言語解析部１０２により得られた言語解析情報にしたがって文書情報に対する文書特徴ベクトルを生成する文書特徴ベクトル生成部１０５と、情報抽出部１０３の出力にしたがって文書特徴ベクトルを修正するベクトル修正部１０７と、ベクトル修正部１０７の出力にしたがって文書情報を分類し、文書の部分集合を生成する文書分類部１０６と、が接続されている。
【００６９】
図５は、図４における文書分類の基本的な動作手順を示すフローチャートである。ここでは、まず、文書入力部１０１により、分類対象の文書情報を入力する文書入力処理を実行し（ステップＳ２１）、この入力された文書情報を言語解析部１０２によって解析し、言語解析情報を得る言語解析処理を行なう（ステップＳ２２）。続いて、情報抽出部１０３により、上記入力された文書情報を解析し、特定情報を得る情報抽出処理を実行し（ステップＳ２３）、文書特徴ベクトル生成部１０５は、言語解析部１０２による言語解析情報にしたがって文書情報に対する文書特徴ベクトルを生成する（ステップＳ２４）。さらに、情報抽出部１０３の出力にしたがって文書特徴ベクトルを修正し（ステップＳ２５）、文書分類部１０６は、このベクトル修正処理により生成された文書特徴ベクトルにしたがって文書情報を分類し、文書の部分集合を生成する文書分類処理を実行する（ステップＳ２６）。
【００７０】
すなわち、この実施の形態２は、前述した実施の形態１に対し、情報抽出部１０３により抽出した特定情報に基づく修正を、生成した文書特徴ベクトルに対して行なう点が異なる。言語解析部１０２により抽出されたトークンに対して文書特徴ベクトル生成部１０５は、実施の形態１のように各文書のベクトルを生成する。ベクトルは、たとえば図６に示すように表現されているため、情報抽出部１０３により抽出された特定情報を排除するためには、列ベクトルを削除すればよい。
【００７１】
たとえば、図６において、情報抽出部１０３により抽出された特定情報がトークン３ならば、ベクトル修正部１０７は、トークン３の列を削除することにより影響を排除することができる。また、特異値分解などを施し、特徴次元がトークンではなくそれらの合成次元（ｍ１，ｍ２，ｍ３，・・・ｍＩ，・・・ｍＭ）として得られていた場合には、影響を排除したい特定情報と最も相関の高いｍＩを見つけ、これを排除することで実現する。
【００７２】
ところで、前述した実施の形態１あるいは実施の形態２における情報抽出部１０３は、固有名詞を抽出することで特定情報を得るようにしてもよい。
【００７３】
さらに、情報抽出部１０３は、構造化文書に付随するタグ情報に基づいて特定情報を抽出してもよい。ここで、文書入力部１０１から入力される文書が、ＳＧＭＬやＸＭＬなどのような構造化文書の場合を例にとって説明する。
【００７４】
構造化文書では、たとえば「プレスリリース  高速カラープリンタ[ＸＬ−１０００]発売、株式会社Ａ社は２０００年１月７日より、新型の高速カラープリンタＸＬ−１０００をオフィス市場へ投入する。印刷速度はフルカラーで毎分６０枚である。販売価格は、８０００００円を予定しており、全国の代理店から販売する予定である」という文書は、つぎのような形式で記述される。
【００７５】
＜ｄｏｃｕｍｅｎｔ＞
＜ｈ１＞プレスリリース  高速カラープリンタ「ＸＬ−１０００」発売＜ｈ１＞＜ｐ＞＜ｓｅｄｅｒｎａｍｅ＞株式会社Ａ社＜／ｓｅｄｅｒｎａｍｅ＞は、＜ｒｅｌｅａｓｅｄａｔｅ＞２０００年１月７日＜／ｒｅｌｅａｓｅｄａｔｅ＞より、新型の高速＜ｐｒｏｄｕｃｔｔｙｐｅ＞カラープリンタ＜／ｐｒｏｄｕｃｔｔｙｐｅ＞＜ｐｒｏｄｕｃｔｎａｍｅ＞ＸＬ−１０００＜／ｐｒｏｄｕｃｔｎａｍｅ＞をオフィス市場へ投入する。印刷速度はフルカラーで毎分６０枚である。販売価格は、＜ｐｒｉｃｅ＞８０００００円＜／ｐｒｉｃｅ＞を予定しており、全国の代理店から販売する予定である。＜／ｐ＞
＜／ｄｏｃｕｍｅｎｔ＞
【００７６】
構造化文書では、文書中に現れる重要な語句が＜ｔａｇｎａｍｅ＞＜／ｔａｇｎｅｍｅ＞に挟まれる形でタグ付けされているため、簡単に重要な語句を取り出すことが可能になってきている。上述の例では、ニュースの発信元（ｓｅｎｄｅｒｎａｍｅ）、発信日（ｒｅｌｅａｓｅｄａｔｅ）、商品名（ｐｒｏｄｕｃｔｎａｍｅ）、価格（ｐｒｉｃｅ）などのタグが埋め込まれている。
【００７７】
本発明の情報抽出部１０３は、構造化文書のタグ付けの構造を解析し、ｓｅｎｄｅｒｎａｍｅのようなタグ名と、株式会社Ａ社のような値とを対応付けて抽出し、（タグ名、値）のセットで抽出する。これは、＜ｘｘｘ＞で始まるところから＜／ｘｘｘ＞で終わるところまでの部分を抽出することにより、上記セットを獲得することができる。
【００７８】
すなわち、上述の例では、
ｓｅｎｄｅｎａｍｅ，株式会社Ａ社
ｒｅｌｅａｓｅｄａｔｅ，２０００年１月７日
ｐｒｏｄｕｃｔｔｙｐｅ，カラープリンタ
ｐｒｏｄｕｃｔｎａｍｅ，ＸＬ−１０００
ｐｒｉｃｅ，８０００００円
が抽出されることになる。
【００７９】
（実施の形態３）
図７は、本発明の実施の形態３にかかる文書分類装置のシステム構成を示すブロック図である。この実施の形態３における文書分類装置は、バス１００上に、分類対象の文書情報を入力する文書入力部１０１と、文書入力部１０１により入力された文書情報を解析し、言語解析情報を得る言語解析部１０２と、文書入力部１０１により入力された文書情報を解析し、特定情報を抽出する情報抽出部１０３と、言語解析部１０２により得られた言語解析情報にしたがって文書情報に対する文書特徴ベクトルを生成する文書特徴ベクトル生成部１０５と、情報抽出部１０３の出力にしたがって文書特徴ベクトルを修正するベクトル修正部１０７と、１つ以上の特定情報の選択をユーザから受け付ける抽出情報選択部１０８と、情報抽出部１０３により抽出された特定情報を表示する特定情報表示部１０９と、ベクトル修正部１０７の出力にしたがって文書情報を分類し、文書の部分集合を生成する文書分類部１０６と、が接続されている。
【００８０】
図８は、図７における文書分類の基本的な動作手順を示すフローチャートである。ここでは、まず、文書入力部１０１により、分類対象の文書情報を入力する文書入力処理を実行し（ステップＳ３１）、この入力された文書情報を言語解析部１０２によって解析し、言語解析情報を得る言語解析処理を行なう（ステップＳ３２）。続いて、情報抽出部１０３により、上記入力された文書情報を解析し、特定情報を得る情報抽出処理を実行し（ステップＳ３３）、その特定情報をＣＲＴなどによる特定情報表示部１０９に表示する（ステップＳ３４）。
【００８１】
さらに、抽出情報選択部１０８は、ユーザから１つ以上の特定情報の選択を受け付ける（ステップＳ３５）。続いて、先に述べた実施の形態１または２の処理を実行する。
【００８２】
実施の形態１の場合には、言語解析情報修正部１０４により、情報抽出処理の出力にしたがって言語解析情報を修正する言語解析情報修正処理を行ない（ステップＳ３６）。さらに、文書特徴ベクトル生成部１０５により、言語解析情報修正処理の出力にしたがって文書情報に対する文書特徴ベクトルを生成するベクトル生成処理を実行し（ステップＳ３７）、文書分類部１０６は、このベクトル生成処理により生成された文書特徴ベクトルにしたがって文書情報を分類し、文書の部分集合を生成する文書分類処理を実行する（ステップＳ３９）。
【００８３】
一方、実施の形態２の場合には、情報抽出部１０３の出力にしたがって、文書特徴ベクトル生成部１０５により生成された文書特徴ベクトルを修正し（ステップＳ３８）、文書分類部１０６は、このベクトル修正処理により生成された文書特徴ベクトルにしたがって文書情報を分類し、文書の部分集合を生成する文書分類処理を実行する（ステップＳ３９）。
【００８４】
すなわち、この実施の形態３は、情報抽出部１０３により抽出された特定情報をユーザに呈示し、分類に寄与させたくない特定情報をユーザが任意に指定できるようにしたものである。
【００８５】
まず、情報抽出部１０３により抽出された特定情報は、特定情報表示部１０９によって、たとえばＣＲＴ上に表示される。この画面表示例を図９に示す。図９に示す画面には、タグ名あるいは属性名としての「企業名、商品名、発表日時」と、値として「Ａ社、Ｂ社、ＸＬ−１００、ＸＬ−１００」、さらに個々の値の全文書集合中における出現頻度などが表示される。
【００８６】
また、抽出情報選択部１０８は、分類計算に利用しないタグ名をチェックボックスの選択によって指定される方法をとっている。すなわち、上述の例では、企業名および商品名のタグあるいは属性名を持つトークンが分類計算に利用されないことになり、抽出情報選択部１０８はその情報を、実施の形態１の場合は、言語解析情報修正部１０４に、実施の形態２の場合は、ベクトル修正部１０７に、出力する。
【００８７】
ところで、これまで説明してきた文書分類方法を、プログラム化し、コンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録し、コンピュータ上で実行することもできる。また、文書分類方法の一部をネットワーク上に有し、通信回線を通して実現することもできる。
【００８８】
すなわち、この実施の形態で説明した文書分類方法は、図１０に示すように、あらかじめ用意されたプログラムをパーソナルコンピュータやワークステーションなどのコンピュータ（ＣＰＵ２０）で実行することにより実現される。このプログラムは、キーボード２５の操作などにより、メモリ２１、ハードディスク２４、フロッピーディスク（ＦＤ）２７、ＣＤ−ＲＯＭ２６、ＭＯ、ＤＶＤなどのコンピュータで読み取り可能な記録媒体に記録され、コンピュータ（ＣＰＵ２０）によって記録媒体から読み出されることによって実行される。また、必要に応じてこの文書分類処理のデータを通信装置２２から外部装置に送受信することも可能である。
【００８９】
また、このプログラムは、図１１に示すように、上記記録媒体を介して、インターネット３０などのネットワークによってパーソナルコンピュータなどの装置３１〜３３に配布することができる。なお、インターネット機能を備える場合、たとえば通信プロトコルとしてＴＣＰ／ＩＰ（Ｔｒａｎｓｍｉｓｓｉｏｎ  Ｃｏｎｔｒｏｌ  Ｐｒｏｔｏｃｏｌ／Ｉｎｔｅｒｎｅｔ  Ｐｒｏｔｏｃｏｌ）を用いる。また、このネットワークは、公衆回線や専用回線を経由して外部と接続するＷＡＮ（Ｗｉｄｅ  Ａｒｅａ  Ｎｅｔｗｏｒｋ：広域通信網）と、同一敷地内でネットワークを構築するＬＡＮ（Ｌｏｃａｌ  Ａｒｅａ  Ｎｅｔｗｏｒｋ：構内通信網）に分類される方式があるが、その何れの方式であってもよい。
【００９０】
【発明の効果】
以上説明したように、本発明にかかる文書分類装置（請求項１）によれば、文書入力手段により入力された文書情報を、言語解析手段で解析して形態素解析の結果である言語解析情報を取得し、さらに情報抽出手段が文書情報から付属情報または固有名称である特定情報を抽出し、言語解析情報修正手段が上記言語解析情報から上記特定情報を除去することにより言語解析情報を修正し、文書特徴ベクトル生成手段が文書特徴ベクトルを生成し、その文書特徴ベクトルにしたがって、文書分類手段がたとえばクラスタリングやカテゴライゼーションなどの手法を用いて文書を分類し、文書情報で構成される文書グループを複数生成することにより、話題による分類結果と、特定情報による分類（任意の特定情報（タグ、属性名）を持つ文書をグループ化すること）の結果とが、内容的に重複しないようにすることが可能になるので、特定情報に影響されない効果的な文書分類装置が実現する。
【００９１】
また、本発明にかかる文書分類装置（請求項２）によれば、文書入力手段により入力された文書情報を、言語解析手段で解析して形態素解析の結果である言語解析情報を取得し、さらに情報抽出手段が文書情報から付属情報または固有名称である特定情報を抽出し、文書特徴ベクトル生成手段が上記言語解析情報にしたがって文書情報に対する文書特徴ベクトルを生成し、さらに文書特徴ベクトルから上記特定情報を除去することにより文書特徴ベクトルを修正し、その修正された文書特徴ベクトルに基づいて、文書分類手段が文書を分類し、文書情報で構成される文書グループを複数生成することにより、話題による分類結果と、特定情報による分類（任意の特定情報（タグ、属性名）を持つ文書をグループ化すること）の結果とが、内容的に重複しないようにすることが可能になるので、特定情報に影響されない効果的な文書分類装置が実現する。また、分類対象の文書情報がたとえばＳＧＭＬやＸＭＬなどの構造化文書である場合、情報抽出手段が構造化文書に付随するタグ情報から特定情報を抽出することができる。
【００９２】
また、本発明にかかる文書分類装置（請求項３）によれば、請求項１または２において、情報抽出手段が入力された文書情報から固有名詞表現の特定情報を取得するため、この固有名詞表現の影響を排除した文書特徴ベクトルを生成することができる。
【００９４】
また、本発明にかかる文書分類装置（請求項４）によれば、情報抽出手段により抽出された特定情報を表示し、ユーザがこの表示された特定情報から、分類計算の際に排除すべき特定情報を選択して指定することが可能なため、分類対象の種類や内容に応じた柔軟な分類処理に対応することができる。
【００９５】
また、本発明にかかる文書分類方法（請求項５）によれば、文書入力工程により入力された文書情報を、言語解析工程で解析して形態素解析の結果である言語解析情報を取得し、さらに情報抽出工程が文書情報から付属情報または固有名称である特定情報を抽出し、言語解析情報修正工程が上記言語解析情報から上記特定情報を除去することにより言語解析情報を修正し、文書特徴ベクトル生成工程が文書特徴ベクトルを生成し、その文書特徴ベクトルにしたがって、文書分類工程がたとえばクラスタリングやカテゴライゼーションなどの手法を用いて文書を分類し、文書情報で構成される文書グループを複数生成することにより、話題による分類結果と、特定情報による分類（任意の特定情報（タグ、属性名）を持つ文書をグループ化すること）の結果とが、内容的に重複しないようにすることが可能になるので、特定情報に影響されない効果的な文書分類方法が実現する。また、分類対象の文書情報がたとえばＳＧＭＬやＸＭＬなどの構造化文書である場合、情報抽出工程は構造化文書に付随するタグ情報から特定情報を抽出することができる。
【００９６】
また、本発明にかかる文書分類方法（請求項６）によれば、文書入力工程により入力された文書情報を、言語解析工程で解析して形態素解析の結果である言語解析情報を取得し、さらに情報抽出工程が文書情報から付属情報または固有名称である特定情報を抽出し、文書特徴ベクトル生成工程が上記言語解析情報にしたがって文書情報に対する文書特徴ベクトルを生成し、さらに文書特徴ベクトルから前記特定情報を除去することにより文書特徴ベクトルを修正し、その修正された文書特徴ベクトルに基づいて、文書分類工程が文書を分類し、文書情報で構成される文書グループを複数生成することにより、話題による分類結果と、特定情報による分類（任意の特定情報（タグ、属性名）を持つ文書をグループ化すること）の結果とが、内容的に重複しないようにすることが可能になるので、特定情報に影響されない効果的な文書分類方法が実現する。また、分類対象の文書情報がたとえばＳＧＭＬやＸＭＬなどの構造化文書である場合、情報抽出工程が構造化文書に付随するタグ情報から特定情報を抽出することができる。
【００９７】
また、本発明にかかる文書分類方法（請求項７）によれば、請求項５または６において、情報抽出工程が、入力された文書情報から固有名詞表現の特定情報を取得することにより、この固有名詞表現の影響を排除した文書特徴ベクトルを生成するため、この固有名詞表現の影響を排除した文書特徴ベクトルを生成することができる。
【００９９】
また、本発明にかかる文書分類方法（請求項８）によれば、情報抽出工程により抽出された特定情報を表示し、ユーザがこの表示された特定情報から、分類計算の際に排除すべき特定情報を選択して指定することが可能なため、分類対象の種類や内容に応じた柔軟な分類処理に対応することができる。
【０１００】
また、本発明にかかるコンピュータ読み取り可能な記録媒体（請求項９）によれば、請求項５〜８の何れか１つに記載の文書分類方法を、プログラム化してコンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録するので、コンピュータ上でこの文書分類方法を実行させることができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の実施の形態１にかかる文書分類装置のシステム構成を示すブロック図である。
【図２】図１における文書分類の基本的な動作手順を示すフローチャートである。
【図３】本発明の実施の形態１にかかる文書情報例を示す図表である。
【図４】本発明の実施の形態２にかかる文書分類装置のシステム構成を示すブロック図である。
【図５】図４における文書分類の基本的な動作手順を示すフローチャートである。
【図６】本発明の実施の形態２にかかる各文書ベクトル例を示す図表である。
【図７】本発明の実施の形態３にかかる文書分類装置のシステム構成を示すブロック図である。
【図８】図７における文書分類の基本的な動作手順を示すフローチャートである。
【図９】本発明の実施の形態３にかかる表示画面例を示す説明図である。
【図１０】本発明にかかる実施の形態にかかる文書分類方法をソフトウェアによって実現するコンピュータシステム例を示すブロック図である。
【図１１】本発明にかかる実施の形態にかかる文書分類方法をネットワーク上で実現するシステム例を示すブロック図である。
【符号の説明】
１０１  文書入力部
１０２  言語解析部
１０３  情報抽出部
１０４  言語解析情報修正部
１０５  文書特徴ベクトル生成部
１０６  文書分類部
１０７  ベクトル修正部
１０８  抽出情報選択部
１０９  特定情報表示部
【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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