(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
データベースに記憶された１以上の分類済みドキュメント要約と関連する複数のクラスをもつ分類体系を用いてドキュメントを分類する、コンピュータにより実行されるドキュメント分類方法であって、
特定のドキュメントの未分類の要約を受信する段階と、
前記未分類の要約に基づいて少なくとも１つのクエリーを作成する段階と、
前記クエリーに基づいて、前記データベースに記憶された分類済みドキュメント要約の検索を実行し、発見された分類済みドキュメント要約のセットを生成する段階と、
検索された分類済みドキュメント要約と前記クエリーの類似度を示す、前記セット内の分類済みドキュメント要約の点数を生成する段階と、
前記未分類の要約に最も類似した、前記セット内の前記分類済みドキュメント要約に関連する前記クラスを決定する段階と、
前記未分類の要約に最も類似した、前記セット内の前記分類済みドキュメント要約に関連する前記クラスのランク付けされたリストを生成する段階と、
前記クラスのランク付けされたリストともに前記未分類の要約を表示装置に表示する段階と、
を記憶装置を備えるコンピュータにより実行し、
前記分類済みドキュメント要約の点数を生成する段階は、前記クエリーを、前記セット内の前記分類済みドキュメント要約と比較し、前記分類済みドキュメント要約が前記クエリーと共通する各タームに点数を付け、全ての共通タームの点数を合計し、前記分類済みドキュメント要約におけるタームの総数で割り算を行い、前記分類済みドキュメント要約における平均点数を決定することを含む、ドキュメント分類方法。
【請求項２】
前記表示する段階は、前記ランク付けされたリスト中のクラスをユーザが反転表示して、分類体系に従って前記反転表示されたクラスを見ることができるように構成されたユーザインタフェースを表示することを含む、請求項１に記載のドキュメント分類方法。
【請求項３】
前記表示する段階は、前記ランク付けされたリスト中の１つのクラスを選択することにより、前記未分類の要約をユーザが分類することができるように構成されたユーザインタフェースを表示することを含む、請求項１に記載のドキュメント分類方法。
【請求項４】
前記少なくとも１つのクエリーを作成する段階は、前記データベースに記憶された分類済みドキュメント要約に索引を付けるために適用された索引付け手順を用いて前記未分類の要約のセットに含まれる要約の一つに基づいてクエリーを自動的に作成する自然言語サーチエンジンに、前記未分類の要約を送ることを含む、請求項１に記載のドキュメント分類方法。
【請求項５】
前記分類済みドキュメント要約の点数を生成する段階は、前記データベースの分類済みドキュメント要約にまれに出現するタームに、より大きな重みを与えることを含む、請求項１に記載のドキュメント分類方法。
【請求項６】
前記分類済みドキュメント要約について点数を生成する段階は、前記データベースの分類済みドキュメント要約に頻繁に出現するタームに、より大きな重みを与えることを含む、請求項１に記載のドキュメント分類方法。
【請求項７】
前記ランク付けされたリストを生成する段階は、前記発見された分類済みドキュメント要約のセット内の各クラスの発生頻度に従って前記クラスをランク付けすることを含む、請求項１に記載のドキュメント分類方法。
【請求項８】
前記ランク付けされたリストを生成する段階は、前記セット内の所与のクラスと関連する前記分類済みドキュメント要約のすべての類似度の点数の和として定義される総類似度点に従って、前記クラスをランク付けすることを含む、請求項１に記載のドキュメント分類方法。
【請求項９】
前記ランク付けされたリストを生成する段階は、クラスと関連する前記分類済みドキュメント要約についての類似度の点数をランク付けし、関数に従って前記ランクを重み付けし、前記重み付けられたランクを合計することを含む、請求項１に記載のドキュメント分類方法。
【請求項１０】
前記特定のドキュメントの未分類の要約は、テキストサマライザを用いてコンピュータによって自動的に生成される、請求項１に記載のドキュメント分類方法。
【請求項１１】
前記特定のドキュメントは法律に関するドキュメントであり、各クラスは少なくとも１つの法的概念に関連する、請求項１に記載のドキュメント分類方法。
【請求項１２】
前記特定のドキュメントは、司法見解および二次的な法律の情報源のうちの少なくとも１つである、請求項１に記載のドキュメント分類方法。
【請求項１３】
前記分類体系は、ウエストキーナンバーシステムの１つのバージョンに少なくとも部分的に一致する、請求項１に記載のドキュメント分類方法。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
関連出願の相互参照
本出願は、１９９９年５月５日に出願され、参照されて本出願に組込まれた米国仮特許出願第６０／１３２６７３号の継続出願である。
著作権通知と認可
本特許文書は部分的に著作権保護にかかわる資料を含有する。著作権所有者は、特許文書あるいは特許開示内容のいずれかの人による複写（ｆａｃｓｉｍｉｌｅ）による複製については、特許商標庁の特許ファイルや記録で入手可能である限り、異議を唱えるものではない。しかし、それ以外の場合については、あらゆる著作権をどのようなものであろうとも留保する。次の注意は本文書に適用される：著作権登録１９９９年ウェストグループ社。
【０００２】
技術分野
本発明は、判決文などの法律に関するドキュメントのためのドキュメント分類システムとドキュメント分類方法とに係わる。
【０００３】
背景
アメリカ法律制度を始めとする世界中の法律制度は、紛争の解決を左右する法律を明らかにしたり、あるいは解釈する場合に書面による司法的見解…書面による裁判官の決定…に依存するところが大きい。司法的見解は、特定の紛争を解決するために重要であるばかりでなく、将来起こりうる類似の紛争全部の解決に重要である。この重要性は、所与の司法管区内の裁判官が、同様のやり方で同様の事実状況の下で紛争を解決するものとするとしたアメリカ法の原理を反映する。この原理のために、アメリカの法制度における裁判官や法律家たちは、膨張して止まない過去の判決主文すなわち判例法を検索して、特定の紛争の解決に最も深く関連した判決を探し出そうと努力する。
【０００４】
この努力に助成しようと、ミネソタ州セントポールのウェストグループ社（前ウェスト・パブリッシング社）などの企業は、合衆国内の連邦司法管区と州司法管区のほとんど全てから司法的見解を収集し出版するばかりでなく、上記の原理やそれに含まれる法律の論点に基づいて見解を分類する。例えば、ウェストグループ社は、占有のキーナンバー（Ｋｅｙ  Ｎｕｍｂｅｒ（登録商標））システムを使って司法的見解を分類する（キーナンバーはウェストグループの登録商標である）。このシステムは、関連司法的見解を探し出すツールであって世紀の変わり目以来独創的なものであった。
【０００５】
キーナンバーシステムは４００個以上もの主要な法律上の項目から成る階層構造のシステムであり、項目は小項目に分類され、小項目は更に小さい小項目に分類される。各項目あるいは小項目には、キーナンバー分類として知られているように、一意な英数字コードが割当てられる。表１は、キーナンバーシステムの離婚法の論点を分類するための部分の一例を示す。
【０００６】
キーナンバー分類項目の内容
１３４              離婚
１３４Ｖ            扶助料、手当て、資産譲渡
１３４ｋ２３０      永久扶助料
１３４ｋ２３５ｋ    法廷の裁量
表１  キーナンバー階層構造と対応する項目の内容
現在、約８２，０００個のキーナンバークラスすなわちカテゴリがあり、各々が特定の司法的概念を表現している。
【０００７】
キーナンバーシステムの維持には多大の努力が払われており、毎年合衆国中で発行される何千もの裁判所の判決に順次対応するには何百人もの専門家の編集者が必要である。専門家の弁護士兼編集者は、各見解を読み、その見解に含まれる法律上の論点に関する個別の要約やヘッドノートで注釈をつける。注釈のつけられた見解は、電子形式で分類編集者すなわち分類担当者へ渡される。分類担当者は、各ヘッドノートを読みキーナンバーシステムの一以上のクラスに割当てる。例えば、「道理をわきまえた人は考えないような扶養料審判裁量の悪用、予審法廷採用」というヘッドノートに直面した分類担当者は、これを表１の離婚の小項目「法廷の裁量」に対応するキーナンバークラス１３４ｋ２３５に割当てる。
【０００８】
毎年、ウェストグループ社の分類担当者は３５０，０００個以上ものヘッドノートをキーナンバー分類システムの約８２，０００個のクラスへと分類する。長年の間に、分類担当者の多くは、キーナンバーシステムの重要な部分を記憶し、彼等が遭遇するたいていのヘッドノートにキーナンバーのクラスを迅速に割当てることができるようになる。しかし、ヘッドノートには分類が困難なものも多い。このため、分類担当者はウェストロウ（ＷｅｓｔＬａｗ（登録商標））オンライン法律検索サービスを呼出す。これによって、ユーザは、分類済みヘッドノートのデータベースに対するクエリーを手作業で作成することができる（ウェストロウはウェストグループの登録商標である）。
【０００９】
例えば、具体例としての「裁量の悪用」というヘッドノートを提示された場合、編集者は、「悪用」と「裁量」と「扶養料」と「離婚」というタームから成るクエリーを作成して実行する。検索サービスはそのクエリーに応じて注釈がつけられた司法見解の集合を返す。分類担当者は、各司法見解のヘッドノートをふるいにかけて分類用にと目標に定めたヘッドノートに最も類似のものを探す。一以上のヘッドノートが編集者の類似性に対する閾値を越えるものである場合、分類担当者は、これらのヘッドノートに対応するキーナンバーのクラスを目標のヘッドノートに手作業で割当てる。分類担当者は、検索結果に含まれていないようなクラスを識別し易くするために、別のアプリケーションを起動してキーナンバーシステムの一部を列記した電子化ドキュメントを閲覧することもある。
【００１０】
本発明者は、上記の分類処理には少なくとも二つの問題があることに気づいた。第一は、オンライン検索を使用しても、やはり、面倒で非効率的な点である。例えば、編集者は、一つのアプリケーションでのヘッドノートの閲覧から別のオンライン検索アプリケーションへと切替えて、手作業でクエリーを入力し検索結果を閲覧する。あるいは、更に別のアプリケーションへ切替えて、分類システムリストを調べて分類の困難なヘッドノートの分類を終了する。第二は、この従来の分類処理には分類違いしたヘッドノートを修正する効率的な方法がない点である。分類違いしたヘッドノートを修正するには、分類担当者は、マスタヘッドノートデータベースへのアクセス権を所持したデータベース管理者への要求を書面で作成しなければならない。
【００１１】
従って、手作業による分類処理を簡素化するばかりでなく分類結果の一貫性と正確さとを促進させるシステム、方法およびソフトウェアが求められている。
概要
上記およびその他の要望に応えるために、発明者たちは、ウェストグループのキーナンバーシステムなどの法律分類システムに従ってドキュメント特に司法見解の手作業分類を促進するシステム、方法およびソフトウェアを発明した。一つの具体例としてのシステムは、分類された司法見解のヘッドノートあるいは要約を記憶しているメモリに接続されたパーソナルコンピュータあるいはワークステーションと、一以上の分類が必要なヘッドノートが保存されたメモリを有する。パーソナルコンピュータはグラフィカルユーザインターフェイス（ＧＵＩ）で構成される。グラフィカルユーザインターフェイス（ＧＵＩ）は、分類が必要なヘッドノート一つと、一つのヘッドノートに対する一以上の候補となるクラスのリストと、列記された候補となるクラスの一つに対応付けられた少なくとも一つの分類記述とを同時に表示する。グラフィカルユーザインターフェイスは、分類の必要な一つのヘッドノートを列記された候補となるクラス一以上にユーザが割当て易くする。
【００１２】
具体例としてのシステムでは、候補となるクラスのリストが、分類済みのヘッドノートに対してクエリーを自動的に作成し実行することによって作成される。このとき、分類が必要な一つのヘッドノートから一つのクエリーが作成される。具体例としてのシステムは、候補となるクラスを、分類を必要とするヘッドノートに対する対応する分類済みのヘッドノートとの評価された類似度に基づいてランク付けされた順に表示する。更に、ユーザが適宜のクラスにそのヘッドノートを割当てるのを支援する。インターフェイスの別の機能によって、ユーザは、分類済みヘッドノートを再分類でき、分類済みのヘッドノートに対して任意のクエリーを作成し実行することができ、分類を一層やり易くすることができる。
【００１３】
好適な実施例の詳細な説明
図面が参照され組込まれている本説明では、一以上の発明の一以上の特定の実施例について述べる。これら実施例は、一以上の発明を制限するものではなく一以上の発明の具体例を示し教示するものであり、当業者が本発明を実現し実用化できるように、図示され詳細に述べられている。当業者に知られている情報については、本発明をあいまいにするのを避けるために省略する場合がある。
【００１４】
本書には多数の用語が用いられているが、それら用語の意味は当該技術分野で使用されているものあるいは本書の文脈で使用されるものに由る。よりよい理解のために、以下の用語については次のように定義する。
【００１５】
「ドキュメント」とは、ファイル名を持つ機械読取り可能なデータの論理的な集合もしくは配列のことである。
【００１６】
「データベース」とは、機械読取り可能なドキュメントの論理的な集合もしくは配列のことである。
【００１７】
図１は、ドキュメント分類体系に従って編集者が電子化ドキュメントを手作業で分類するのを支援するドキュメント分類システム１００の具体例を示す。具体的実施例は、司法見解の要約やヘッドノートをウェストグループのキーナンバーシステムに従って行う分類を支援しようとするものである。キーナンバーシステムの更なる詳細については、ウェストグループのアメリカ法の分析：アメリカダイジェストシステムの手引き（West's Analysis of American Law : Guide to the American Digest System)（２０００年版。ウェストグループ。１９９９年）を参照すること。この本文は参照されて本書に組込まれている。しかし、本発明は特定のドキュメントあるいは特定の分類システムに限定されるものではない。
【００１８】
システム１００は、具体例としてのパーソナルコンピュータあるいは分類ワークステーション１１０と具体例としての分類済みドキュメントデータベース１２０と具体例としての分類システムデータベース１３０と未分類ドキュメントデータベース１４０とで構成される。具体的実施例ではワークステーション１１０とデータベース１２０−１４０とが別個の構成要素として設けられているが、実施例の中にはこれら構成要素の機能が多くの構成要素あるいはより少ない構成要素へと統合されているのもある。例えば、一つの実施例では、データベース１２０−１４０がワークステーション１１０内に組込まれている。別の実施例では、データベース１３０とワークステーション１１０とデータベース１２０−１４０とが単一のデータベースへと統合されている。
【００１９】
ワークステーション１１０の最も適切な特徴は、処理装置１１１とデータ記憶装置１１２と表示装置１１３とグラフィカルユーザインターフェイス１１４とユーザインターフェイス装置１１５と１１６とを含むことである。具体的実施例では、処理装置１１１は、一以上のプロセッサとグラフィカルユーザインターフェイスを支援するオペレーティングシステムとで構成される。記憶装置１１２は、一以上の電子的、磁気的および／あるいは光学的なメモリで構成される。しかし、本発明の他の実施例では、別の型のプロセッサとデータ記憶装置とを異なる個数だけ用いている。例えば、ある実施例では、一以上のメインフレームコンピュータすなわちサンウルトラ（Ｓｕｎ  Ｕｌｔｒａ）４０００サーバなどのサーバを用いてシステム１００の一以上の構成部分を実現している。具体例としての表示装置は、カラーモニタとバーチャルリアリティゴーグルとを含む。具体例としてのユーザインターフェイス装置は、キーボード、マウス、ジョイスティック、マイク、ビデオカメラ、身体領域センサと、手袋、ヘッドバンド、ボディスーツなどのバーチャルリアリティアパレルとで構成される。このように、本発明は、特定のコンピュータプラットフォームに限定されるものではない。
【００２０】
分類済みドキュメントデータベース１２０は分類システムに従って分類されたドキュメントで構成される。具体的実施例では、データベース１２０は、ウェストグループのキーナンバーシステム全体に及ぶ約２０，０００，０００個の索引のつけられたヘッドノートの集合である。しかし、実施例の中には、分類済みヘッドノートの集合全体の中の索引のつけられた小集合で構成されるのもある。例えば、一つの実施例では、ヘッドノートは過去２５年間に下された判決に基づいて索引がつけられている。これによって、ヘッドノートの個数がほぼ半減し、ヘッドノートに対するクエリーを実行するのに必要な時間が低減される。別の実施例によれば、トレーニング集合の大きさをクエリーに固有なヘッドノートだけの集合へと低減させる。これによって、非常に類似性の高いヘッドノートを検索できるばかりでなく、処理時間を更に削減できる。トレーニング集合に含まれる各ヘッドノートは、一以上が論理的に対応づけられたキーナンバー分類コードで構成される。
【００２１】
索引をつける手順の具体例は、ヘッドノートをトークン化する（ｔｏｋｅｎｉｚｉｎｇ）段階とトランザクションを生成する段階と逆ファイルを作成する段階とで構成される。トークン化する段階は、ドキュメントを読む段階と、所定のストップワードや単一の数字や語幹を除去する段階とで構成される。具体的実施例では、語幹の除去にポーターステミングアルゴリズム（Ｐｏｒｔｅｒ  ｓｔｅｍｍｉｎｇ  ａｌｇｏｒｉｔｈｍ）が用いられる。ポーター（Ｍ．Ｆ．  Ｐｏｒｔｅｒ）著「接尾辞除去プログラム用アルゴリズム」（１４（３）。１３０−１３７頁。１９８０年７月）を参照すること。単一の数字は、列挙法における項目マーカとして使われることが多くヘッドノートの本質にほとんど貢献しないので除去される。
【００２２】
トークン化する段階の後、ヘッドノート毎にトランザクションを生成する。トランザクションは、タームｔとドキュメント識別子ｎとドキュメントｎ内のタームｔの頻度とドキュメントｎ内のタームｔの位置とから成る一つの順組である。次に、レコードで構成された逆ファイルが作成される。レコードは、タームと、タームを含む集合内のドキュメントの個数と、生成されたトランザクションとである。逆ファイルによって、検索時にターム情報に効率的にアクセスできる。更なる詳細については、サルトン（Ｇ．Ｓａｌｔｏｎ）著「自動本文処理：コンピュータによる情報の変換、分析および検索」（アディソン・ウレスレイ社。１９８９年）を参照すること。
【００２３】
索引がついたヘッドノートの集合の他に、データベース１２０には検索エンジン１２１が含まれる。具体的実施例では、検索エンジン１２１は、ウェストロウ（登録商標）法律検索ツールの自然言語バージョンなどの自然言語検索エンジンで構成される。しかし、別の実施例では、タートル（Ｈ．  Ｔｕｒｔｌｅ）著「ドキュメント検索用推論網」（マサチューセッツ大学コンピュータ情報科学部博士論文。１９９０年１０月）に基づく検索エンジンが用いられる。更に別の実施例では、ギャラン（Ｊ．Ｐ．  Ｇａｌｌａｎ）とクロフト（  Ｗ．Ｂ．  Ｃｒｏｆｔ）とハーディング（Ｓ．Ｍ．  Ｈａｒｄｉｎｇ）著「問合せ検索システム」（第三回国際データベースとエキスパートシステムアプリケーション会議の議事録。７８〜８３頁。スペイン、バレンシア。１９９２年。シュプリンガ−フェアラーク社）に記載された問合せ検索システムが用いられる。
【００２４】
分類システムデータベース１３０は、システム１００に使用される分類システムの論理的階層構造に関する検索可能なデータを有する。具体的実施例では、このデータはウェストグループキーナンバーシステムによる約８２，０００個のクラスの記述である。各クラス記述は、キーナンバーコードと項目の記述と当該クラスを隣接クラスに結びつけるリンクを有する。
【００２５】
未分類ドキュメントデータベース１４０は、一以上の未分類ドキュメントの集合を有する。具体的実施例によれば、各ドキュメントは、未分類ヘッドノートであり、より一般的には、最初の分類あるいは再分類を必要とするヘッドノートである。更に、各ヘッドノートは司法見解に対応している。具体的実施例によれば、ヘッドノートは専門家の編集者によって手作業で決定される。しかし、別の実施例では、ヘッドノートはコンピュータのドキュメントサマライザを使って自動的に決定される。例えば、ベルナルド・ラファエル・ソトマイヤ（Ｂｅｒｎａｒｄｏ  Ｒａｆａｅｌ  Ｓｏｔｏｍａｙｅｒ）への米国特許第５，７０８，８２５号を参照すること。尚、本米国特許は参照されて本書に組込まれている。
【００２６】
システム１００は、データ記憶装置１１２内に分類支援ソフトウェア１１２ａを備えている。具体的実施例によれば、ソフトウェア１１２ａは、一以上のソフトウェアモジュールで構成され別個のアプリケーションプログラムあるいはオペレーティングシステムのカーネルあるいはシェルの一部として動作する。（ソフトウェア１１２ａは、ネットワークからダウンロードすることによって、あるいは光学もしくは磁気ディスクなどのコンピュータで読取り可能な媒体によって、あるいはその他のソフトウェア転送方法を介してワークステーション１１０にインストールされる。）具体的実施例によれば、ソフトウェア１１２ａによってシステム１００はグラフィカルユーザインターフェイス１１４を生成できる。グラフィカルユーザインターフェイス１１４は、データベース１４０から読出された未分類ヘッドノートとデータベース１２０から読出された分類済みヘッドノートとランクづけされた候補となるクラスおよびデータベース１３０から読出された分類システムデータとを結合して、ユーザが手作業でヘッドノートを分類あるいは再分類するのを支援する。
【００２７】
図２は、ソフトウェア１１２ａ内に少なくとも部分的に具体化されソフトウェア１１２ａによって容易になった具体例としての分類法を示すフローチャート２００である。フローチャート２００は多数の処理ブロック２０２−２１４を含む。これらの処理ブロックは具体的実施例においては一続きのものとして構成される。しかし、本発明のその他の実施例によれば、ブロックは違う順序に並べられたり、一以上のブロックが省略されたりし、そして／または多数のプロセッサあるいは二以上の仮想マシンやサブプロセッサとして組織される単一のプロセッサを使用して二以上のブロックが並行に実行されたりする。更に別の実施例によれば、ブロックは、一以上の特定の相互接続されたハードウェア、あるいは関連する制御信号やデータ信号がモジュール間やモジュール内で通信される集積回路モジュールとして実現される。このように、具体例としての処理の流れはソフトウェアやファームウェアやハードウェアによる実現に適用できる。
【００２８】
具体例としての方法は、未分類ドキュメントデータベース１４０から読出された一以上の未分類ヘッドノートの集合を自動的あるいはユーザ指示で検索する処理ブロック２０２で開始される。二以上の分類ワークステーションを有するシステム統合体にとっては、未分類ヘッドノートの集合が複数の特定のステーションで分類のためにスケジュールされる。あるいは、未分類ヘッドノートの集合が一つ、待ち行列に入れられて次に使用可能なワークステーションへ順次分配される。実施例の中には、ユーザが、未分類ヘッドノートに対するクエリーを作成し実行し、実際に、ユーザが、分類するヘッドノートの集合を作成するか、分類のために別のワークステーションへヘッドノートの集合をできるようにした実施例もある。未分類ヘッドノートの検索後、具体例としての方法ではブロック２０４へ進む。
【００２９】
ブロック２０４は、未分類ヘッドノートの集合に含まれるヘッドノート一つに基づいてクエリーを作成する段階である。具体的実施例によれば、自然言語検索エンジン１２１へヘッドノートを送り、自然言語検索エンジン１２１は、データベース１２０中の分類済みヘッドノートに索引をつけるために既に適用された索引付け手順を使って自動的にクエリーを作成する。図３は、ヘッドノートサンプル３００の本文と、検索エンジン１２１によって取出されクエリー構造３００’とを示す。具体的実施例では、クエリーの作成を検索エンジン１２１に固有の機能に依存しているが、実施例の中にはソフトウェア１１２ａの中にクエリー構築／作成モジュールを組込んだ実施例もある。
【００３０】
クエリーの作成後、具体例としての方法では、ブロック２０６でそのクエリーを、分類済みドキュメントデータベース１２０に対して実行する。具体的実施例によれば、検索エンジン１２１は、未分類ヘッドノートからクエリーを作成した後そのクエリーに基づいて検索を実行する。検索を実行する際、検索エンジン１２１はメモリベース推論を実行する。メモリベース推論はｋ最近傍法（ｋ−ｎｅａｒｅｓｔ  ｎｅｉｇｈｂｏｒ  ｍｅｔｈｏｄ）の変形例である。これは、一般的には、未分類ヘッドノートに最も近い分類済みヘッドノートあるいはより厳密には未分類ヘッドノートのクエリーをある距離関数に基づいて検索することである。すなわち、具体的実施例によれば、クエリーをデータベース中の分類済みヘッドノート一つ一つと比較して、全てのタームあるいは概念を当該クエリーのものと共通するかどうか分類済みヘッドノート毎に点数化し、共通のターム全部の点数を合計し、分類済みヘッドノート中のクエリータームの総数で除算して、分類済みヘッドノートの平均点を算出する。
【００３１】
具体的実施例によれば、検索エンジン１２１は次の計算式を使って個々のタームを点数化する。
【００３２】
w(t,d) = 0.4 + 0.6*tf(t,d)*idf(t)
ここでｗ（ｔ，ｄ）は、ドキュメント（あるいはヘッドノート）ｄ中のタームｔの重みあるいは点数を表し、ｉｄｆ（ｔ）はタームｔの逆ドキュメント頻度係数であり、ｔｆ（ｔ，ｄ）はドキュメントｄ中のタームｔのターム頻度係数である。逆ドキュメント頻度係数ｉｄｆ（ｔ）は次のように定義される。
【００３３】
idf(t) = (log(N) - (log[df(t)]) / log(N)
また、ドキュメントｄ中のタームｔのターム頻度係数ｔｆ（ｔ，ｄ）は次のように定義される。
【００３４】
tf(t,d) = 0.5 + 0.5 × log[f(t,d)] / log(maxtf)
ここでＮは集合中のドキュメント（ヘッドノート）の総数であり、ｄｆ（ｔ）はタームｔが出現するドキュメントの個数であり、ｆ（ｔ，ｄ）はドキュメントｄ中でのタームｔの発生回数であり、ｍａｘｔｆはドキュメントｄ中の任意のタームの最大頻度である。逆ドキュメント頻度係数（ｉｄｆ）は、集合中にまれに出現するタームを優遇する（すなわち、より大きな重みを与える）。一方、ターム頻度係数（ｔｆ）は、点数化の対象となるドキュメント中に頻繁に出現するタームをより重要視する。
【００３５】
検索結果はドキュメント点数ペアを順番に並べたリストとして提供される。各点数は、検索された分類済みドキュメントとクエリーとの間の類似度を示す。点数は、最も近傍のものを探し出すための距離である。本方法では次にブロック２０８に進む。
【００３６】
ブロック２０８は、検索結果をランク付けされたリストから所定の個数ｋの最上位の分類済みヘッドノートに対応するクラスを決定する段階である。ｋ分類済みヘッドノートは、検索エンジン１２１で用いられる距離関数に従って未分類ヘッドノートのｋ最近傍のものである。具体例としてのｋ値は５、１０、２５、５０あるいは１００である。具体的実施例によれば、分類済みヘッドノートのなかには二以上のキーナンバークラスに対応付けられたものもある。
【００３７】
未分類ヘッドノートに最も類似したｋ分類済みヘッドノートに対応するクラス全部を決定したら、本方法では次にブロック２１０に進む。ブロック２１０は、ｋ個の分類済みヘッドノートと対応するクラス識別子とを分類済みドキュメントデータベース１２０からワークステーション１１０へと転送する段階である。
【００３８】
ブロック２１２では、図示の通り、ステーション１１０、あるいはより具体的には、処理装置１１１が、最上位ｋ分類済みヘッドノートに対応するクラス識別子（キーナンバークラス）のランクを決定する。具体的実施例では、候補となるクラスの集合内における発生頻度に基づいてクラス識別子をランク付けする。換言すれば、各クラス識別子は、それが候補となるクラスの集合内において何回出現したかに基づいてランク付けされる。
【００３９】
他の実施例によれば、クラスは総類似性得点に基づいて順番に並べられる。所与の候補となるクラスについての総類似性得点とは、当該クラスに対応するヘッドノート全部の類似性得点の合計点である。実施例の中には、一つのクラスに対応するヘッドノート全部の類似性得点をランク付けし、その順番をある関数に従って重み付けし、重み付けされた順番を合算して当該クラスがどのランクかを決定するという実施例もある。二つの具体例としてのランク重み付け関数は次の通りである。
【００４０】
w(r) = 1/r
w(r) = (l-ε*r.)
ここで、ｗは重み関数であり、ｒは順番である。また、ε＝１／（ｋ＋１），ｋは最も近傍のものの個数である。これらの関数は、検索された集合の中の最上位ドキュメントに割当てられたキーナンバークラスに対して高い重みを付与し、ドキュメントが低い位置にある場合には低い重みを付与する。
【００４１】
候補となるクラスをランク付けると、システムはブロック２１４を実行する。ブロック２１４は、図４Ａに示す具体例としてのグラフィカルユーザインターフェイス４００を表示装置１１３（図１）に表示する段階である。グラフィカルユーザインターフェイス４００は、同時に表示されるウインドウすなわち領域４１０、４２０、４３０、４４０および４５０で構成される。
【００４２】
ウインドウ４１０には未分類ヘッドノート一つが表示される。例えば、図２の具体例としてのフローチャートのブロック２０２の分類で選択あるいは検索された図３のヘッドノート３００が表示される。ウインドウ４２０には候補クラスの分類リストあるいは分類表４２２と対応する頻度とが表示される。リスト４２２中のクラス４２２ａがウインドウ４２０内のサブ領域４２０ａに反転表示される。ウインドウ４３０にはクラス４２２ａを含む分類システムの階層構造の一部４３２ａが表示される。ウインドウ４４０には一つの未分類ヘッドノートに類似しクラス４２２ａが割当てられたクラスの一つである分類済みヘッドノートの一以上が表示される。ウインドウ４５０は、ウインドウ４１０に表示される未分類ヘッドノート４１２に一以上のクラスを割当てるための入力ウインドウである。
【００４３】
システム１００の動作中、インターフェイス装置１１４−１１６でユーザはリスト４２２中の候補クラスのどれか一以上を反転表示あるいは選択することができる。例えば、ユーザは、候補クラス４２２ａ（２３２Ａｋ１７９）をダブルクリックして当該クラスを選択する。あるいは、ユーザは、そのクラスをクリックしてそれを反転表示させて更に考察する。リストの中からクラスを選択あるいはダブルクリックすると、そのクラスが自動的にウインドウ４５０内に挿入される。このインターフェイスによれば、ユーザは、所望通り沢山のクラスを選択できるばかりでなく、列挙されていないクラスを含む一以上のクラスを手作業でウインドウ４５０に挿入できる。インターフェイス４００を閉じると、ユーザはセーブすること、あるいは実際にウインドウ４５０内の一以上のクラスをウインドウ４１０内のヘッドノートに割当てるよう促される。クラス４２２ａが反転表示されると、インターフェイス４００は、ウインドウ４２０内のサブ領域４２０ａを反転ビデオモードで表示すなわちサブ領域４２０ａの背景の色と前景の色とを反転させて表示する。（他の実施例によれば、別の方法に基づいてクラスの一つの選択が示されるばかりでなく、クラスの一以上が選択される。）
【００４４】
ウインドウ４２０のリスト４２２内のクラスが反転表示されると、分類ステーション１１０（図１）は、反転表示されたクラス全部あるいは一部に基づいてクエリーを作成し、分類システムデータベース１３０に対してそのクエリーを実行する。データベース１３０は、選択されたクラスの近傍にある一以上のクラスをステーション１１０に戻す。また、ウインドウ４３０には近傍クラスが一以上参照番号４３２ａに示されるように表示される。これによって、ユーザは、反転表示されたクラスを分類システムの体系において識別できる。クラスはクラス識別子とクラス記述とで構成される。
【００４５】
ウインドウ４３０内に分類システムの体系中のクラス４２２ａを表示することによってクラス４２２ａの反転表示に対応すると、インターフェイスは、更に、分類対象のヘッドノートに類似した分類済みヘッドノート一以上をウインドウ４４０内に表示する。換言すれば、ウインドウ４４０にはヘッドノート４４２ａなどのヘッドノート一つが表示される。これによって、反転表示されたクラス４２２ａがリスト４２２に含有される。このようなヘッドノートが一以上あるとき、ウインドウ４４０によってユーザは分類対象のヘッドノートに最も良く類似しているものから最も類似していないものへと順番にヘッドノートを確認できる。
【００４６】
図４Ｂは、ユーザは、リスト４２２中のクラス４２２ｂなどの別のクラスを反転表示してウインドウ４３０内の分類システムの体系中に当該クラスを確認し、ウインドウ４４０でクラスに対応する分類済みヘッドノートを確認できることを示す。より具体的には、ウインドウ４３０にはデータベース１３０内に記憶された分類システムの一部４３２ｂが表示され、ウインドウ４４０には反転表示されたクラス４２２ｂに対応するヘッドノート４４２ｂが表示される。インターフェイスによってユーザは上記の処理をリストに列記されたクラス毎に繰り返し行うことができる。
【００４７】
ウインドウ４３０にはユーザがウインドウ４３０を図４Ｃに示すクエリー入力ウインドウ４３０’へ変換するために起動するクエリー入力ボタン４３４が設けられる。図４Ｃには具体例としてのクエリー４３６が図示されている。クエリーは、ユーザによって作成されたものであって、ウインドウ４１０内の分類済みヘッドノート４１２から抽出したタームおよび／あるいはフレーズ数個あるいはウインドウ４１０内の分類済みヘッドノート４１２に関連するタームおよび／あるいはフレーズ数個で構成される。図示のように、クエリー入力ボタン４３４は、ユーザがクエリー４３６を入力した後起動することができる。クエリー実行ボタン４３４’へ変換される。クエリー実行ボタンを起動することによって、分類済みドキュメントデータベース１２０に対してクエリーが実行される。その結果、インターフェイス４００の表示は、未分類ヘッドノートへ割当てられる可能性のある候補となるクラスのリストとして更新されたリスト４２２’が表示される。（ユーザが更新済みリスト４２２’内のクラス一つを反転表示させると、ウインドウ４３０には当該クラスが分類システムの階層構造の体系中に表示される。自動的に作成されたクエリーに起因する候補となるクラスでは満足できないときには、このクエリーを作成し実行するためのユーザ起動可能オプションにより、ヘッドノートの分類を容易にする。）
【００４８】
ウインドウ４４０で分類済みヘッドノートを確認すると、ユーザは、間違って分類されたヘッドノートがあり再分類が必要であることに気づくこともあるので、ウインドウ４４０には再分類ボタン４４４が設けられている。ユーザは、このボタンを起動してヘッドノート４４２ｂなどの特定のヘッドノートの別のクラスへの再分類を開始できる。ボタン４４４を起動することによって図５に示すようにウインドウ５００が表示される。
【００４９】
ウインドウ５００は、分類対象のヘッドノート５１２を表示する領域５１０と、ヘッドノートに対応するリスト４２２中の反転表示されたクラスを表示する領域５２０と、候補となるクラスがランク付けされたリスト５３２を表示する領域５３０と、新しいクラスの入力用の入力領域５３４を有する。ランク付けされたリスト５３２は、リスト４２２を展開するための処理と同じ処理で展開される。
【００５０】
結論
当該技術分野の促進のために、本発明者は、ウェストグループのキーナンバーシステムなどの法律分類システムに従ってドキュメント特に司法見解のヘッドノートの手作業による分類を容易にするシステムと方法とソフトウェアとを具体例として提示した。一つの具体例としてのシステムは、分類を必要とするヘッドノート一つと、一つのヘッドノートに係わる一以上の候補のリストと、列挙された候補クラス一つに対応する少なくとも一つの分類記述と、列挙された候補クラス一つに対応する少なくとも一つの分類済みヘッドノートとを同時に表示する単一のグラフィカルユーザインターフェイスで構成される。具体例としてのインターフェイスは、ユーザが司法見解のヘッドノートなどのドキュメントを正確に効率的に分類するのに必要な二以上のツールを統合されたものである。
【００５１】
上記の実施例は、本発明を実用化あるいは実現するための一以上の方法を図示し教示するためだけのものであり、本発明の広がりや範囲を制限するものではない。本発明の範囲は、正に、本発明の概念を実用化あるいは実現するあらゆる方法を網羅し、次に述べる請求の範囲およびこれらの均等物によってのみ規定される。
【図面の簡単な説明】
【図１】  独得のグラフィカルユーザインターフェイス１１４を備え、本発明のいくつかの実施態様を具体化する具体例としての分類システム１００を示す図である。
【図２】  図１の分類システムにおいて具体化された具体例としての方法を示すフローチャートを示す図である。
【図３】  未分類ドキュメントすなわちヘッドノート３００と分類システム１００の動作中にヘッドノート３００から作成され構造化されたクエリー３００’とを示す図である。
【図４Ａ】  分類システム１００の一部を構成する具体例としてのグラフィカルユーザインターフェイス４００の複写を示す図である。
【図４Ｂ】  ユーザ入力に応答後の具体例としてのグラフィカルユーザインターフェイス４００の複写を示す図である。
【図４Ｃ】  別のユーザ入力に応答後の具体例としてのグラフィカルユーザインターファイス４００の複写を示す図である。
【図５】  具体例としてのグラフィカルユーザインターファイス４００の複写を示す図である。
【図１】
0004732593.tif 000002
【図２】
0004732593.tif 000003
【図３】
0004732593.tif 000004
【図４Ａ】
0004732593.tif 000005
【図４Ｂ】
0004732593.tif 000006
【図４Ｃ】
0004732593.tif 000007
【図５】
0004732593.tif 000008