(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
属性情報を有する文章を自動分類する文章自動分類装置であって、少なくとも大小の二階層からなる分類項目と小分類項目に関連付けられたキーワードを記述した分類項目キーワードテーブルと属性情報毎の大分類項目毎に係数を設定した分類項目係数テーブルを格納した格納手段と、属性情報を有する文章を入力する入力手段と、入力された文章を解析し、属性情報を抽出すると共に属性情報以外の部分から単語を抽出するテキスト解析手段と、抽出した単語を格納手段に格納された分類項目キーワードテーブルのキーワード群と比較照合し、抽出した単語と一致するキーワードの出現頻度を小分類項目毎に集計するキーワード走査手段と、キーワードに対応する小分類項目が属する大分類項目を検索し、小分類項目毎のキーワード出現頻度に抽出した属性情報毎の大分類項目毎に設定された係数のうち該小分類項目が属する大分類項目の係数を乗じて重み付をし、該係数で修正した出現頻度で小分類項目をソートし、分類結果を集計して文章が該当する分類項目を算出する比較演算手段とを有することを特徴とする文章自動分類装置。
【請求項２】
属性情報及び見出し情報を有する文章を自動分類する文章自動分類装置であって、少なくとも大小の二階層からなる分類項目と小分類項目に関連付けられたキーワードを記述した分類項目キーワードテーブルと属性情報毎の大分類項目毎に係数を設定した分類項目係数テーブルと分類項目との特定の関係付けを指定するキーワードを分類項目毎に記述した特定分類項目キーワードテーブルを格納した格納手段と、属性情報及び見出し情報を有する文章を入力する入力手段と、入力された文章を解析し、属性情報を抽出すると共に属性情報以外の部分から単語を抽出するテキスト解析手段と、抽出した単語を格納手段に格納された分類項目キーワードテーブルのキーワード群と比較照合し、抽出した単語と一致するキーワードの出現頻度を小分類項目毎に集計すると共に、見出し情報から抽出した単語を格納手段に格納された特定分類項目キーワードテーブルのキーワード群と比較照合し、抽出した単語と一致するキーワードを検索するキーワード走査手段と、キーワードに対応する小分類項目が属する大分類項目を検索し、小分類項目毎のキーワード出現頻度に抽出した属性情報毎の大分類項目毎に設定された係数のうち該小分類項目が属する大分類項目の係数を乗じて重み付をし、該係数で修正した出現頻度で小分類項目をソートし、分類結果を集計して文章が該当する分類項目を算出すると共に、見出し情報から抽出した単語と一致するキーワードに対応する小分類項目を算出する比較演算手段とを有することを特徴とする文章自動分類装置。
【請求項３】
格納手段にはコード項目とコード項目に関連付けられたキーワードを記述した少なくとも一以上のコードテーブルが格納され、キーワード走査手段は抽出した単語を少なくとも一以上のコードテーブルのキーワード群と比較照合し、抽出した単語と一致するキーワードの出現頻度をコード項目毎に集計し、比較演算手段は一致したキーワードに対応するコード項目を検索し、コード項目毎のキーワード出現頻度でコード項目をソートし、文章が該当するコード項目を算出することを特徴とする請求項１又は２に記載の文章自動分類装置。
【請求項４】
コードテーブルは都道府県市町村名をキーワードとする都道府県市町村コードテーブル、国名をキーワードとする国名コードテーブル、企業名をキーワードとする企業コードテーブルの内少なくとも１つ以上を含むことを特徴とする請求項３に記載の文章自動分類装置。
【請求項５】
上記文章自動分類装置は、更に前記比較演算手段により算出された分類の結果の項目を出力する出力手段を有することを特徴とする請求項１から４の内何れか１項に記載の文章自動分類装置。
【請求項６】
上記文章自動分類装置は、更に算出された分類の結果の項目を文章に追記する変換結果格納手段を有することを特徴とする請求項１から５の内何れか１項に記載の文章自動分類装置。
【請求項７】
上記文章自動分類装置は、更に分類した文章を分類の結果の項目毎に蓄積する蓄積手段又は／及び配信する配信手段を有することを特徴とする請求項１から６の内何れか１項に記載の文章自動分類装置。
【請求項８】
上記文章自動分類装置は、更に一定期間の分類の結果を項目毎に集計し、設定されたキーワードの出現頻度を統計処理し、対象文章数で正規化した分類項目毎の文章分布の統計処理を行う分類結果統計手段と、該統計結果を出力する出力手段を有することを特徴とする請求項１から７の内何れか１項に記載の文章自動分類装置。
【請求項９】
上記文章自動分類装置は、更に格納手段に格納されたテーブルを出力する出力手段と、テーブルの内容を変更、追加、削除してテーブルを再構成する入力手段と、再構成されたテーブルを格納する格納手段を有することを特徴とする請求項１から８の内何れか１項に記載の文章自動分類装置。
【請求項１０】
属性情報を有する文章を自動分類する文章自動分類装置であって、ネットワークを介して接続されている編集端末及びサーバーシステムから構成され、編集端末は文章を入力する入力手段と、入力した文章及び分類処理要求をサーバーシステムに送信する出力手段と、サーバーシステムからの分類処理結果を受信する入力手段とを有し、サーバーシステムは、少なくとも大小の二階層からなる分類項目と小分類項目に関連付けられたキーワードを記述した分類項目キーワードテーブルと属性情報毎の大分類項目毎に係数を設定した分類項目係数テーブルを格納した格納手段と、編集端末からの属性情報を有する文章及び分類処理要求を受信する入力手段と、編集端末からの分類処理要求にしたがって該文章を解析し、属性情報を抽出すると共に属性情報以外の部分から単語を抽出するテキスト解析手段と、抽出された単語を格納手段に格納された分類項目キーワードテーブルのキーワード群と比較照合し、抽出した単語と一致するキーワードの出現頻度を小分類項目毎に集計するキーワード走査手段と、キーワードに対応する小分類項目が属する大分類項目を検索し、小分類項目毎のキーワード出現頻度に抽出した属性情報毎の大分類項目毎に設定された係数のうち該小分類項目が属する大分類項目の係数を乗じて重み付をし、該係数で修正した出現頻度で小分類項目をソートし、分類結果を集計して文章が該当する分類項目を算出する比較演算手段と、分類処理結果を編集端末に送信する出力手段を有することを特徴とする文章自動分類装置。
【請求項１１】
属性情報を有する文章を自動分類する処理をコンピュータに実行させるプログラムであって、属性情報を有する文章を解析し、属性情報を抽出すると共に、属性情報以外の部分から単語を抽出するテキスト解析処理と、抽出した単語を少なくとも大小分類項目の二階層からなり、キーワードを小分類項目に関連付けて記述したキーワード群と比較照合し、抽出した単語と一致するキーワードの出現頻度を小分類項目毎に集計するキーワード走査処理と、一致したキーワードに対応する小分類項目が属する大分類項目を検索し、小分類項目毎のキーワード出現頻度に抽出した属性情報毎の大分類項目毎に設定された係数のうち該小分類項目が属する大分類項目の係数を乗じて重み付をし、該係数で修正した出現頻度で小分類項目をソートし、分類結果を集計して文章が該当する分類項目を算出する比較演算処理とをコンピュータに実行させることを特徴とする文章自動分類プログラム。
【請求項１２】
属性情報及び見出し情報を有する文章を自動分類する処理をコンピュータに実行させるプログラムであって、属性情報及び見出し情報を有する文章を解析し、属性情報を抽出すると共に、属性情報以外の部分から単語を抽出するテキスト解析処理と、抽出した単語をキーワードを小分類項目に関連付けて記述したキーワード群と比較照合し、抽出した単語と一致するキーワードの出現頻度を小分類項目毎に集計するキーワード走査処理と、一致したキーワードに対応する小分類項目が属する大分類項目を検索し、小分類項目毎のキーワード出現頻度に抽出した属性情報毎の大分類項目毎に設定された係数のうち該小分類項目が属する大分類項目の係数を乗じて重み付をし、該係数で修正した出現頻度で小分類項目をソートし、分類結果を集計して文章が該当する分類項目を算出すると共に見出し情報から抽出した単語と一致するキーワードの属する分類項目を検索して文章が該当する分類項目を算出する比較演算処理とをコンピュータに実行させることを特徴とする文章自動分類プログラム。
【請求項１３】
キーワード走査処理は抽出した単語をキーワードをコード項目に関連付けて記述した少なくとも一以上のキーワード群と比較照合し、抽出した単語と一致するキーワードの出現頻度をコード項目毎に集計する処理を含み、比較演算処理は一致したキーワードに対応するコード項目を検索し、コード項目毎のキーワード出現頻度でコード項目をソートし、文章が該当するコード項目を算出する処理を含むことを特徴とする請求項１１又は１２に記載の文章自動分類プログラム。
【請求項１４】
キーワードをコード項目に関連付けて記述したキーワード群は都道府県市町村名をキーワードとする都道府県市町村キーワード群、国名をキーワードとする国名キーワード群、企業名をキーワードとする企業キーワード群の内少なくとも１つ以上を含むことを特徴とする請求項１３に記載の文章自動分類プログラム。
【請求項１５】
上記文章自動分類プログラムは、更に前記比較演算処理により算出された分類の結果の項目を出力する出力処理とを含み、これらの処理をコンピュータに実行させることを特徴とする請求項１１から１４の内何れか１項に記載の文章自動分類プログラム。
【請求項１６】
上記文章自動分類プログラムは、更に算出された分類の結果の項目を文章に追記する変換結果格納処理とを含み、これらの処理をコンピュータに実行させることを特徴とする請求項１１から１５の内何れか１項に記載の文章自動分類プログラム。
【請求項１７】
上記文章自動分類プログラムは、更に分類した文章を分類の結果の項目毎に蓄積又は／及び配信する処理とを含み、これらの処理をコンピュータに実行させることを特徴とする請求項１１から１６の内何れか１項に記載の文章自動分類プログラム。
【請求項１８】
上記文章自動分類プログラムは、更に一定期間の分類の結果を項目毎に集計し、設定されたキーワードの出現頻度を統計処理し、対象文章数で正規化した分類結果の項目毎の文章分布の統計処理を行う分類結果統計処理と、該統計結果を出力する処理を含み、これらの処理をコンピュータに実行させることを特徴とする請求項１１から１７の内何れか１項に記載の文章自動分類プログラム。
【請求項１９】
キーワード群を出力する処理と、該キーワード群を変更、追加、削除してキーワード群を再構成する処理と再構成したキーワード群を格納する処理を含むことを特徴とする請求項１１から１８の内何れか１項に記載の文章自動分類プログラム。
【請求項２０】
請求項１１から１９の内何れか１項に記載の文章自動分類プログラムを記録したコンピュータ読取り可能な記録媒体。
【請求項２１】
文章自動分類装置が属性情報を有する文章を自動分類する方法であって、文章自動分類装置において、テキスト解析手段が、属性情報を有する文章を解析し、属性情報を抽出すると共に、属性情報以外の部分から単語を抽出するテキスト解析ステップと、キーワード走査手段が、抽出した単語を、格納手段に格納され、少なくとも大小分類項目の二階層からなり、キーワードを小分類項目に関連付けて記述したキーワード群と比較照合し、抽出した単語と一致するキーワードの出現頻度を小分類項目毎に集計するキーワード走査ステップと、比較演算手段が、一致したキーワードに対応する小分類項目が属する大分類項目を検索し、小分類項目毎のキーワード出現頻度に抽出した属性情報毎の大分類項目毎に設定された係数のうち該小分類項目が属する大分類項目の係数を乗じて重み付をし、該係数で修正した出現頻度で小分類項目をソートし、分類結果を集計して文章が該当する分類項目を算出する比較演算ステップとを有することを特徴とする文章自動分類方法。
【請求項２２】
文章自動分類装置が属性情報及び見出し情報を有する文章を自動分類する方法であって、文章自動分類装置において、テキスト解析手段が、属性情報及び見出し情報を有する文章を解析し、属性情報を抽出すると共に、属性情報以外の部分から単語を抽出するテキスト解析ステップと、キーワード走査手段が、抽出した単語を、格納手段に格納され、キーワードを小分類項目に関連付けて記述したキーワード群と比較照合し、抽出した単語と一致するキーワードの出現頻度を小分類項目毎に集計するキーワード走査ステップと、比較演算手段が、一致したキーワードに対応する小分類項目が属する大分類項目を検索し、小分類項目毎のキーワード出現頻度に抽出した属性情報毎の大分類項目毎に設定された係数のうち該小分類項目が属する大分類項目の係数を乗じて重み付をし、該係数で修正した出現頻度で小分類項目をソートし、分類結果を集計して文章が該当する分類項目を算出すると共に、見出し情報から抽出した単語と一致するキーワードの属する分類項目を検索して文章が該当する分類項目を算出する比較演算ステップとを有することを特徴とする文章自動分類方法。
【請求項２３】
キーワード走査ステップは、キーワード走査手段が、抽出した単語を、格納手段に格納され、キーワードをコード項目に関連付けて記述した少なくとも一以上のキーワード群と比較照合し、抽出した単語と一致するキーワードの出現頻度をコード項目毎に集計するステップを含み、比較演算ステップは、比較演算手段が、一致したキーワードに対応するコード項目を検索し、コード項目毎のキーワード出現頻度でコード項目をソートし、文章が該当するコード項目を算出するステップを含むことを特徴とする請求項２１又は２２に記載の文章自動分類方法。
【請求項２４】
格納手段に格納され、キーワードをコード項目に関連付けて記述したキーワード群は、都道府県市町村名をキーワードとする都道府県市町村キーワード群、国名をキーワードとする国名キーワード群、企業名をキーワードとする企業キーワード群の内少なくとも１つ以上を含むことを特徴とする請求項２３に記載の文章自動分類方法。
【請求項２５】
上記文章自動分類方法は、更に前記比較演算ステップにより算出された分類の結果の項目を、出力手段が出力する分類結果出力ステップとを有することを特徴とする請求項２１から２４の内何れか１項に記載の文章自動分類方法。
【請求項２６】
上記文章自動分類方法は、更に、変換結果格納手段が、算出された分類の結果の項目を文章に追記する変換結果格納ステップとを有することを特徴とする請求項２１から２５の内何れか１項に記載の文章自動分類方法。
【請求項２７】
上記文章自動分類方法は、更に分類した文章を分類の結果の項目毎に、蓄積手段が格納手段に蓄積するステップ又は／及び出力手段が配信するステップとを有することを特徴とする請求項２１から２６の内何れか１項に記載の文章自動分類方法。
【請求項２８】
上記文章自動分類方法は、更に、分類結果統計手段が、一定期間の分類の結果を項目毎に集計し、設定されたキーワードの出現頻度を統計処理し、対象文章数で正規化した分類結果の項目毎の文章分布の統計処理を行う分類結果統計ステップと、出力手段が、該統計結果を出力するステップとを有することを特徴とする請求項２１から２７の内何れか１項に記載の文章自動分類方法。
【請求項２９】
出力手段が、キーワード群を出力するステップと、該キーワード群を、入力手段が、変更、追加、削除してキーワード群を再構成するステップと、再構成されたキーワード郡を、蓄積手段が格納手段に格納するステップとを含むことを特徴とする請求項２１から２８の内何れか１項に記載の文章自動分類方法。
【請求項３０】
編集端末と、サーバーシステムと、編集端末とサーバーシステムを接続するネットワークから構成された文章自動分類装置が、属性情報を有する文書を自動分類する文章自動分類方法であって、編集端末の入力手段が、文章を編集端末に入力するステップと、編集端末の出力手段が該文章をサーバーシステムに送信して分類処理を要求するステップと、サーバーシステムの入力手段が文章及び分類処理要求を受信するステップと、サーバーシステムのテキスト解析手段が該文章を解析し、属性情報を抽出すると共に属性情報以外の部分から単語を抽出するステップと、サーバーシステムのキーワード走査手段が、抽出した単語を、サーバーシステムの格納手段に格納され、少なくとも大小分類項目の二階層からなり、キーワードを小分類項目に関連付けて記述したキーワード群と比較照合し、抽出した単語と一致するキーワードの出現頻度を小分類項目毎に集計するステップと、サーバーシステムの比較演算手段が、一致したキーワードに対応する小分類項目が属する大分類項目を検索し、小分類項目毎のキーワード出現頻度に抽出した属性情報毎の大分類項目毎に設定された係数のうち該小分類項目が属する大分類項目の係数を乗じて重み付けをし、該係数で修正した出現頻度で小分類項目をソートし、分類結果を集計して文章が該当する分類項目を算出するステップと、サーバーシステムの出力手段が、分類処理結果を編集端末に送信するステップと、編集端末の入力手段が、サーバーシステムからの分類処理結果を受信するステップとを有することを特徴とする文章自動分類方法。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は文章自動分類プログラム、文章自動分類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、文章自動分類方法及び文章自動分類装置に関し、特に、文章に含まれるキーワードを抽出し、抽出したキーワードの分類項目毎の出現頻度を集計し、予め分類項目毎に設定された係数を乗じる重み付けを行うことにより、該当する分類項目を算出して自動分類を行う技術に関する。更には、文章の付属情報をも算出し細分類が可能な技術に関する。
【０００２】
【従来の技術】
従来の文章自動分類プログラム、文章自動分類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、文章自動分類方法及び文章自動分類装置に関する技術としては、分類するカテゴリを特徴付ける特徴パターンを利用して分類するもの（特開２０００−２２２４３１）、文章に付与されたキーワードの頻度を自動計算すると共にキーワード間の関連付けを行い、頻度が大きいキーワードに上位ディレクトリを付与し、このキーワードに関連するキーワードを下位ディレクトリとして作成しキーワードのツリー構造を得て、夫々の文章をディレクトリのツリー構造によって分類する技術（特開２０００−２３１５６０）が提案されている。
【０００３】
更に、コーパスを用いて文章の意味属性が付与され既分類の文章の意味属性との類似度により文書を分類する技術（特開２０００−３３９３１０）、分類する文章及び属性情報を入力し、文章からキーワードを抽出し、分類グループ毎にキーワードと属性情報の組合せからなる分類ルールとキーワード又は属性情報の類似度を算出して最も類似する分類ルールに対応するグループに分類する技術（特開２００１−６０１９９）、１以上の予め登録されたキーワードが記事中に含まれているかを照合し、キーワードを含む記事を当該キーワード単位に設けられた所定の格納領域に保存する技術（特開２００１−１０９７７２）等がある。
【０００４】
しかし、これらの従来例では分類するグループを限定すれば分類不可能の文章が増え、反対にすべての文章を分類しようとした場合には分類グループが極めて多くなってしまうという欠点や限定されたツリー構造により分類するので、一の文章が多数の分類グループに分類されるという欠点があった。又、分類を繰り返すうちに対比するパターン、キーワード或いは文章が増加し、分類処理に時間がかかるという欠点もあった。
【０００５】
又、キーワードの出現頻度或いは出現の有無のみをそのまま分類に反映させているため夫々のキーワードの分類グループに対する重要性が考慮されなかったり、キーワードを補完する場合には一定のキーワードが過度に重要視されてしまい、精度の高い分類を行うことができないという欠点があった。
【０００６】
更に、従来の技術では分類のグループからは分類された文章の主題、関連分野、大まかな内容、関連する国、地域、企業等を把握することは困難であり、分類後の文章の活用が円滑に行えないという欠点もあった。又、分類された文書を分類毎に格納された場所から取り出した場合には、すなわち文書を見ただけではその文書がどのような分類に属しているかを把握することができないという欠点があった。
【０００７】
【発明が解決しようとする課題】
そこで、本発明は文章を極めて速やかに且つ高精度に自動に分類することが可能で、更には総ての文章を予め定められた分類グループに分類可能で、分類後のグループによって、当該文章の主題、関連分野、大まかな内容、関連する国、地域、企業等の把握が容易であり、更には当該分類後の文章を分類毎に蓄積、送信可能であって、利用者も文章を解読することなく主題等を把握可能な分類後の文章の活用が円滑に行え、更には簡易な構成のコンピュータ端末を利用しても上述の効果を得られる文章自動分類装置、文章自動分類プログラム、文章自動分類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及び文章自動分類方法を提供することを目的とする。
【０００８】
【課題を解決するための手段】
上記課題を解決するための手段として第一に本発明の文章自動分類装置は分類項目と分類項目に関連付けられたキーワードを記述した分類項目キーワードテーブルを格納した格納手段と、文章を入力する入力手段と、文章を解析し、単語を抽出するテキスト解析手段と、抽出した単語を格納手段に格納された分類項目キーワードテーブルのキーワード群と比較照合するキーワード走査手段と、比較照合した結果に重み付をして文章が該当する分類項目を算出する比較演算手段を有することを特徴とする文章自動分類装置である。
【０００９】
第二に分類項目と分類項目に関連付けられたキーワードを記述した分類項目キーワードテーブルを格納した格納手段と、文章を入力する入力手段と、文章を解析し、単語を抽出するテキスト解析手段と、抽出した単語を格納手段に格納された分類項目キーワードテーブルのキーワード群と比較照合し、抽出した単語と一致するキーワードの出現頻度を分類項目ごとに集計するキーワード走査手段と、集計結果に重み付をして文章が該当する分類項目を算出する比較演算手段とを有することを特徴とする文章自動分類装置である。
【００１０】
第三に格納手段は分類項目毎に係数を設定した分類項目係数テーブルを格納し、比較演算手段は一致したキーワードに対応する分類項目を検索し、分類項目毎のキーワード出現頻度に分類項目毎に設定された係数を乗じて重み付をし、該係数で修正した出現頻度で分類項目をソートし、分類結果を集計して文章が該当する分類項目を算出することを特徴とする文章自動分類装置である。
【００１１】
第四に少なくても大小の二階層からなる分類項目と小分類項目に関連付けられたキーワードを記述した分類項目キーワードテーブルと属性情報毎の大分類項目毎に係数を設定した分類項目係数テーブルを格納した格納手段と、属性情報を有する文章を入力する入力手段と、入力された文章を解析し、属性情報を抽出すると共に属性情報以外の部分から単語を抽出するテキスト解析手段と、抽出した単語を格納手段に格納された分類項目キーワードテーブルのキーワード群と比較照合し、抽出した単語と一致するキーワードの出現頻度を小分類項目毎に集計するキーワード走査手段と、キーワードに対応する小分類項目が属する大分類項目を検索し、小分類項目毎のキーワード出現頻度に抽出した属性情報毎の大分類項目毎に設定された係数のうち該小分類項目が属する大分類項目の係数を乗じて重み付をし、該係数で修正した出現頻度で小分類項目をソートし、分類結果を集計して文章が該当する分類項目を算出する比較演算手段とを有することを特徴とする文章自動分類装置である。
【００１２】
第五に少なくても大小の二階層からなる分類項目と小分類項目に関連付けられたキーワードを記述した分類項目キーワードテーブルと属性情報毎の大分類項目毎に係数を設定した分類項目係数テーブルと分類項目との特定の関係付けを指定するキーワードを分類項目毎に記述した特定分類項目キーワードテーブルを格納した格納手段と、属性情報及び見出し情報を有する文章を入力する入力手段と、入力された文章を解析し、属性情報を抽出すると共に属性情報以外の部分から単語を抽出するテキスト解析手段と、抽出した単語を格納手段に格納された分類項目キーワードテーブルのキーワード群と比較照合し、抽出した単語と一致するキーワードの出現頻度を小分類項目毎に集計すると共に、見出し情報から抽出した単語を格納手段に格納された特定分類項目キーワードテーブルのキーワード群と比較照合し、抽出した単語と一致するキーワードを検索するキーワード走査手段と、キーワードに対応する小分類項目が属する大分類項目を検索し、小分類項目毎のキーワード出現頻度に抽出した属性情報毎の大分類項目毎に設定された係数のうち該小分類項目が属する大分類項目の係数を乗じて重み付をし、該係数で修正した出現頻度で小分類項目をソートし、分類結果を集計して文章が該当する分類項目を算出すると共に、見出し情報から抽出した単語と一致するキーワードに対応する小分類項目を算出する比較演算手段とを有することを特徴とする文章自動分類装置である。
【００１３】
上記第一から第五の構成によれば文章を極めて速やかに且つ高精度に自動に分類することが可能で、更には総ての文章を予め定められた分類グループに分類可能で、分類後のグループによって、当該文章の主題、大まかな内容の把握が容易となる。
【００１４】
第六に格納手段にはコード項目とコード項目に関連付けられたキーワードを記述した少なくても一以上のコードテーブルが格納され、キーワード走査手段は抽出した単語を少なくても一以上のコードテーブルのキーワード群と比較照合し、抽出した単語と一致するキーワードの出現頻度をコード項目毎に集計し、比較演算手段は一致したキーワードに対応するコード項目を検索し、コード項目毎のキーワード出現頻度でコード項目をソートし、文章が該当するコード項目を算出することを特徴とする文章自動分類装置である。
【００１５】
第七にコードテーブルは都道府県市町村名をキーワードとする都道府県市町村コードテーブル、国名をキーワードとする国名コードテーブル、企業名をキーワードとする企業コードテーブルの内少なくても１つ以上を含むことを特徴とする文章自動分類装置である。
【００１６】
上記第六及び第七の構成によれば分類後のグループによって、関連分野、関連する国、地域、企業等の把握が容易となる。
【００１７】
第八に上記文書自動分類装置は、更に前記比較演算手段により算出された分類の結果の項目を出力する出力手段を有することを特徴とする文書自動分類装置である。
【００１８】
第九に上記文書自動分類装置は、更に算出された分類の結果の項目を文章に追記する変換結果格納手段を有することを特徴とする文書自動分類装置である。
【００１９】
上記構成によれば利用者も文章を解読することなく主題、関連分野、大まかな内容、関連する国、地域、企業等を把握可能で分類後の文章の活用が円滑に行える。
【００２０】
第十に上記文書自動分類装置は、更に分類した文章を分類の結果の項目毎に蓄積する蓄積手段又は／及び配信する配信手段を有することを特徴とする文章自動分類装置である。
【００２１】
上記構成によれば分類後の文章を分類毎に自動に蓄積、送信可能となり、蓄積、送信を人が行うことがなくなるので蓄積場所、送信先に誤りがなくなる。
【００２２】
第十一に上記文書自動分類装置は、更に一定期間の分類の結果を項目毎に集計し、設定されたキーワードの出現頻度を統計処理し、対象文章数で正規化した分類項目毎の文章分布の統計処理を行う分類結果統計手段と、該統計結果を出力する出力手段を有することを特徴とする文章自動分類装置である。
【００２３】
第十二に上記文書自動分類装置は、更に格納手段に格納されたテーブルを出力する出力手段と、テーブルの内容を変更、追加、削除してテーブルを再構成する入力手段と、再構成されたテーブルを格納する格納手段を有することを特徴とする文章自動分類装置である。
【００２４】
上記構成によれば分類に使用するテーブルを適宜に再構成できるので、文章を極めて高精度に自動に分類することが可能で、分類後のグループによって、当該文章の主題、関連分野、大まかな内容、関連する国、地域、企業等の把握が容易となる。
【００２５】
第十三にネットワークを介して接続されている編集端末及びサーバーシステムから構成される文章自動分類装置であって、編集端末は文章を入力する入力手段と、入力した文章及び分類処理要求をサーバーシステムに送信する出力手段と、サーバーシステムからの分類処理結果を受信する入力手段とを有し、サーバーシステムは分類項目に関連付けられたキーワードを記述した分類項目キーワードテーブルを格納した格納手段と、編集端末からの文章及び分類処理要求を受信する入力手段と、編集端末からの分類処理要求にしたがって該文章を単語に分解、抽出するテキスト解析手段と、抽出された単語を格納手段に格納されたキーワード群と比較照合するキーワード走査手段と、比較した結果に重み付をして該当する分類項目を見出す比較演算手段と、分類処理結果を編集端末に送信する出力手段を有することを特徴とする文章自動分類装置である。
【００２６】
上記方法によればネットワークに接続された簡易な構成の端末を利用して文章自動分類を行うことが可能となり、又、キーワード群の再構成等の保守が一度ですむ。
【００２７】
第十四に文章を解析し、単語を抽出するテキスト解析処理と、抽出した単語をキーワードを分類項目に関連付けて記述したキーワード群と比較照合するキーワード走査処理と、比較照合した結果に重み付をして文章が該当する分類項目を算出する比較演算処理とをコンピュータに実行させることを特徴とする文章自動分類プログラムである。
【００２８】
第十五に文章を解析し、単語を抽出するテキスト解析処理と、抽出した単語をキーワードを分類項目に関連付けて記述したキーワード群と比較照合し、抽出した単語と一致するキーワードの出現頻度を分類項目毎に集計するキーワード走査処理と、集計した結果に重み付をして文章が該当する分類項目を算出して分類する比較演算処理とをコンピュータに実行させることを特徴とする文章自動分類プログラムプログラムである。
【００２９】
第十六に比較演算処理は一致したキーワードに対応する分類項目を検索し、分類項目毎のキーワード出現頻度に分類項目毎に設定された係数を乗じて重み付をし、該係数で修正した出現頻度で分類項目をソートし、分類結果を集計して文章が該当する分類項目を算出する処理であることを特徴とする文章自動分類プログラムである。
【００３０】
第十七に属性情報を有する文章を自動分類する処理をコンピュータに実行させるプログラムであって、属性情報を有する文章を解析し、属性情報を抽出すると共に、属性情報以外の部分から単語を抽出するテキスト解析処理と、抽出した単語を少なくても大小分類項目の二階層からなり、キーワードを小分類項目に関連付けて記述したキーワード群と比較照合し、抽出した単語と一致するキーワードの出現頻度を小分類項目毎に集計するキーワード走査処理と、一致したキーワードに対応する小分類項目が属する大分類項目を検索し、小分類項目毎のキーワード出現頻度に抽出した属性情報毎の大分類項目毎に設定された係数のうち該小分類項目が属する大分類項目の係数を乗じて重み付をし、該係数で修正した出現頻度で小分類項目をソートし、分類結果を集計して文章が該当する分類項目を算出する比較演算処理とをコンピュータに実行させることを特徴とする文章自動分類プログラムである。
【００３１】
第十八に属性情報及び見出し情報を有する文章を自動分類する処理をコンピュータに実行させるプログラムであって、属性情報及び見出し情報を有する文章を解析し、属性情報を抽出すると共に、属性情報以外の部分から単語を抽出するテキスト解析処理と、抽出した単語をキーワードを小分類項目に関連付けて記述したキーワード群と比較照合し、抽出した単語と一致するキーワードの出現頻度を小分類項目毎に集計するキーワード走査処理と、一致したキーワードに対応する小分類項目が属する大分類項目を検索し、小分類項目毎のキーワード出現頻度に抽出した属性情報毎の大分類項目毎に設定された係数のうち該小分類項目が属する大分類項目の係数を乗じて重み付をし、該係数で修正した出現頻度で小分類項目をソートし、分類結果を集計して文章が該当する分類項目を算出すると共に見出し情報から抽出した単語と一致するキーワードの属する分類項目を検索して文章が該当する分類項目を算出する比較演算処理とをコンピュータに実行させることを特徴とする文章自動分類プログラムである。
【００３２】
上記第十四から第十八の手段によれば文章を極めて速やかに且つ高精度に自動に分類することが可能で、更には総ての文章を予め定められた分類グループに分類可能で、分類後のグループによって、当該文章の主題、大まかな内容の把握が容易となる。
【００３３】
第十九にキーワード走査処理は抽出した単語をキーワードをコード項目に関連付けて記述した少なくても一以上のキーワード群と比較照合し、抽出した単語と一致するキーワードの出現頻度をコード項目毎に集計する処理を含み、比較演算処理は一致したキーワードに対応するコード項目を検索し、コード項目毎のキーワード出現頻度でコード項目をソートし、文章が該当するコード項目を算出する処理を含むことを特徴とする文章自動分類プログラムである。
【００３４】
第二十にキーワードをコード項目に関連付けて記述したキーワード群は都道府県市町村名をキーワードとする都道府県市町村キーワード群、国名をキーワードとする国名キーワード群、企業名をキーワードとする企業キーワード群の内少なくても１つ以上を含むことを特徴とする文章自動分類プログラムである。
【００３５】
上記第十九及び第二十の手段によれば分類後のグループによって、関連分野、関連する国、地域、企業等の把握が容易となる。
【００３６】
第二十一に上記文書自動分類プログラムは、更に前記比較演算処理により算出された分類の結果の項目を出力する出力処理とを含み、これらの処理をコンピュータに実行させることを特徴とする文章自動分類プログラムである。
【００３７】
第二十二に上記文書自動分類プログラムは、更に算出された分類の結果の項目を文章に追記する変換結果格納処理とを含み、これらの処理をコンピュータに実行させることを特徴とする文章自動分類プログラムである。
【００３８】
上記手段によれば利用者も文章を解読することなく主題、関連分野、大まかな内容、関連する国、地域、企業等を把握可能で分類後の文章の活用が円滑に行える。
【００３９】
第二十三に上記文書自動分類プログラムは、更に分類した文章を分類の結果の項目毎に蓄積又は／及び配信する処理とを含み、これらの処理をコンピュータに実行させることを特徴とする文章自動分類プログラムである。
【００４０】
上記手段によれば分類後の文章を分類毎に自動に蓄積、送信可能となり、蓄積、送信を人が行うことがなくなるので蓄積場所、送信先に誤りがなくなる。
【００４１】
第二十四に上記文書自動分類プログラムは、更に一定期間の分類の結果を項目毎に集計し、設定されたキーワードの出現頻度を統計処理し、対象文章数で正規化した分類結果の項目毎の文章分布の統計処理を行う分類結果統計処理と、該統計結果を出力する処理を含み、これらの処理をコンピュータに実行させることを特徴とする文章自動分類プログラムである。
【００４２】
第二十五にキーワード群を出力する処理と、該キーワード群を変更、追加、削除してキーワード群を再構成する処理と再構成したキーワード群を格納する処理を含むことを特徴とする文章自動分類プログラムである。
【００４３】
上記手段によれば分類に使用するテーブルを適宜に再構成できるので、文章を極めて高精度に自動に分類することが可能で、分類後のグループによって、当該文章の主題、関連分野、大まかな内容、関連する国、地域、企業等の把握が容易となる。
【００４４】
第二十六に本発明の文章自動分類プログラムを記録したコンピュータ読取り可能な記録媒体は上記第十四から第二十五の手段の文章自動分類プログラムを記録したコンピュータ読取り可能な記録媒体である。
【００４５】
第二十七に文章を入力するステップと、該文章を解析し、単語を抽出するステップと、抽出した単語をキーワードを分類項目に関連付けて記述したキーワード群と比較照合するステップと、比較照合した結果に重み付をして文章が該当する分類項目を見出すステップとを有することを特徴とする文章自動分類方法である。
【００４６】
第二十八に文章を解析し、単語を抽出するテキスト解析ステップと、抽出した単語をキーワードを分類項目に関連付けて記述したキーワード群と比較照合し抽出した単語と一致するキーワードの出現頻度を分類項目毎に集計するキーワード走査ステップと、集計した結果に重み付をして文章が該当する分類項目を見出す比較演算ステップとを有することを特徴とする文章自動分類方法である。
【００４７】
第二十九に比較演算ステップは一致したキーワードに対応する分類項目を検索するステップと、分類項目毎のキーワード出現頻度に分類項目毎に設定された係数を乗じに重み付をするステップと、該係数で修正した出現頻度で分類項目をソートし、分類結果を集計して文章が該当する分類項目を算出するステップを有することを特徴とする文章自動分類方法である。
【００４８】
第三十に属性情報を有する文章を自動分類する方法であって、属性情報を有する文章を解析し、属性情報を抽出すると共に、属性情報以外の部分から単語を抽出するテキスト解析ステップと、抽出した単語を少なくても大小分類項目の二階層からなり、キーワードを小分類項目に関連付けて記述したキーワード群と比較照合し、抽出した単語と一致するキーワードの出現頻度を小分類項目毎に集計するキーワード走査ステップと、一致したキーワードに対応する小分類項目が属する大分類項目を検索し、小分類項目毎のキーワード出現頻度に抽出した属性情報毎の大分類項目毎に設定された係数のうち該小分類項目が属する大分類項目の係数を乗じて重み付をし、該係数で修正した出現頻度で小分類項目をソートし、分類結果を集計して文章が該当する分類項目を算出する比較演算ステップとを有することを特徴とする文章自動分類方法である。
【００４９】
第三十一に属性情報及び見出し情報を有する文章を自動分類する方法であって、属性情報及び見出し情報を有する文章を解析し、属性情報を抽出すると共に、属性情報以外の部分から単語を抽出するテキスト解析ステップと、抽出した単語をキーワードを小分類項目に関連付けて記述したキーワード群と比較照合し、抽出した単語と一致するキーワードの出現頻度を小分類項目毎に集計するキーワード走査ステップと、一致したキーワードに対応する小分類項目が属する大分類項目を検索し、小分類項目毎のキーワード出現頻度に抽出した属性情報毎の大分類項目毎に設定された係数のうち該小分類項目が属する大分類項目の係数を乗じて重み付をし、該係数で修正した出現頻度で小分類項目をソートし、分類結果を集計して文章が該当する分類項目を算出すると共に、見出し情報から抽出した単語と一致するキーワードの属する分類項目を検索して文章が該当する分類項目を算出する比較演算ステップとを有することを特徴とする文章自動分類方法である。
【００５０】
上記第二十七から第三十一の構成によれば文章を極めて速やかに且つ高精度に自動に分類することが可能で、更には総ての文章を予め定められた分類グループに分類可能で、分類後のグループによって、当該文章の主題、大まかな内容の把握が容易となる。
【００５１】
第三十二にキーワード走査ステップは抽出した単語をキーワードをコード項目に関連付けて記述した少なくても一以上のキーワード群と比較照合し、抽出した単語と一致するキーワードの出現頻度をコード項目毎に集計するステップを含み、比較演算ステップは一致したキーワードに対応するコード項目を検索し、コード項目毎のキーワード出現頻度でコード項目をソートし、文章が該当するコード項目を算出するステップを含むことを特徴とする文章自動分類方法である。
【００５２】
第三十三にキーワードをコード項目に関連付けて記述したキーワード群は都道府県市町村名をキーワードとする都道府県市町村キーワード群、国名をキーワードとする国名キーワード群、企業名をキーワードとする企業キーワード群の内少なくても１つ以上を含むことを特徴とする文章自動分類方法である。
【００５３】
上記第三十二及び第三十三の方法によれば分類後のグループによって、関連分野、関連する国、地域、企業等の把握が容易となる。
【００５４】
第三十四に上記文書自動分類方法は、更に前記比較演算ステップにより算出された分類の結果の項目を出力する分類結果出力ステップとを有することを特徴とする文章自動分類方法である。
【００５５】
第三十五に上記文書自動分類方法は、更に算出された分類の結果の項目を文章に追記する変換結果格納ステップとを有することを特徴とする文章自動分類方法である。
【００５６】
上記方法によれば利用者も文章を解読することなく主題、関連分野、大まかな内容、関連する国、地域、企業等を把握可能で分類後の文章の活用が円滑に行える。
【００５７】
第三十六に上記文書自動分類方法は、更に分類した文章を分類の結果の項目毎に蓄積するステップ又は／及び配信するステップとを有することを特徴とする文章自動分類方法である。
【００５８】
上記方法によれば分類後の文章を分類毎に自動に蓄積、送信可能となり、蓄積、送信を人が行うことがなくなるので蓄積場所、送信先に誤りがなくなる。
【００５９】
第三十七に上記文書自動分類方法は、更に一定期間の分類の結果を項目毎に集計し、設定されたキーワードの出現頻度を統計処理し、対象文章数で正規化した分類結果の項目毎の文章分布の統計処理を行う分類結果統計ステップと、該統計結果を出力するステップとを有することを特徴とする文章自動分類方法である。
【００６０】
第三十八にキーワード群を出力するステップと、該キーワード群を変更、追加、削除してキーワード群を再構成するステップと、再構成されたキーワード郡を格納するステップとを含むことを特徴とする文章自動分類方法である。
【００６１】
上記方法によれば分類に使用するテーブルを適宜に再構成できるので、文章を極めて高精度に自動に分類することが可能で、分類後のグループによって、当該文章の主題、関連分野、大まかな内容、関連する国、地域、企業等の把握が容易となる。
【００６２】
第三十九に文章を編集端末に入力するステップと、編集端末が該文章をサーバーシステムに送信して分類処理を要求するステップと、サーバーシステムが文章及び分類処理要求を受信するステップと、サーバーシステムが該文章を解析し、単語を抽出するステップと、抽出した単語をキーワードを分類項目に関連付けて記述したキーワード群と比較照合するステップと、比較照合した結果に重み付けをして該当する項目を見出すステップと、分類処理結果を編集者端末に送信するステップと、編集端末が分類処理結果を受信するステップとを有することを特徴とする文章自動分類方法である。
【００６３】
上記方法によればネットワークに接続された簡易な構成の端末を利用して文章自動分類を行うことが可能となり、又、キーワード群の再構成等の保守が一度ですむ。
【００６４】
ここで、文章とは電子化された文書であり、コンピュータで処理可能なデータ形式であればそのデータ形式は問はない。そして、分類する文章は日本語に限ることなく、英語等の他の言語で記述されていてもよいことはもちろんである。
【００６５】
【発明の実施の形態】
以下、本発明の文書自動分類装置の実施の形態について図に従って詳細に説明する。
図１は本発明の文章自動分類装置の一実施形態のブロック図であり、文章自動分類装置１００は入力手段１１０、テキスト解析手段１２０、キーワード走査手段１３０、比較演算手段１４０、出力手段１５０、変換結果格納手段１６０、蓄積手段１７０、格納手段１８０、制御手段１９０から構成されており、パーソナルコンピュータ等で構成することができる。
【００６６】
入力手段１１０はキーボード、スキャナー、モデム、ポインティングデバイス等で構成され、分類する文章を入力する手段である。入力は文章をキーボードにより打ち込んだり、スキャナーにより読み込んだり、モデムを介してネットワークに接続された他の端末から受信すること等により行う。又、出力手段１５０によって表示された各種キーワード群を変更、追加、削除して再構成し、格納手段に格納を指示し、更には分類の結果の変更、キャンセル等を指示する手段ともなり得る。
【００６７】
テキスト解析手段１２０は入力された文章を解析し、属性情報及び見出し情報を抽出し、属性情報部分以外の文章から単語を抽出する手段である。文章に属性情報、見出し情報が含まれていない場合或いは含まれていても分類に反映させない場合には、属性情報及び見出し情報を抽出することなく文章を解析し、単語を抽出する。文章の解析は単語解析用辞書テーブル１８１を格納手段１８から読み込み、これを参照して形態素解析等により行う。
【００６８】
属性情報は文章中の任意の場所例えば文章の一行目に挿入された当該文書の極大雑把な分類のための情報である。見出し情報は文章中の任意の場所例えば文章の二行目に挿入された当該文書のタイトルである。
【００６９】
キーワード走査手段１３０は格納手段１８０に格納された分類項目キーワードテーブル１８２を読み込み、テキスト解析手段１２０で抽出した文章中の単語と比較照合し、抽出した単語と一致したキーワードの出現頻度を小分類項目毎に集計する手段である。又、キーワード走査手段１３０は格納手段１８０に格納されたキーワードとなる都道府県市町村名とコード項目たるコード番号を関連付けた都道府県市町村コードテーブル１８３、キーワードとなる国名とコード項目たるコード記号を関連付けた国名コードテーブル１８４、キーワードとなる企業名とコード項目たるコード番号を関連付けた企業コードテーブル１８５等のコードテーブルを読み込み、テキスト解析手段１２０で抽出した文章中の単語と比較照合し、抽出した単語と一致したキーワードの出現頻度をコード項目毎に集計する手段ともなる。
【００７０】
比較演算手段１４０は一致したキーワードに対応する小分類項目が属する大分類項目を検索し、小分類項目毎のキーワード出現頻度に抽出した属性情報毎の大分類項目毎に設定された係数のうち該小分類項目が属する大分類項目の係数を乗じて重み付をし、該係数で修正した出現頻度で小分類項目をソートし、分類の結果を集計して文章が該当する分類項目或いは更にそのコードを算出する手段である。小分類項目のソートに伴い、該小分類項目が属する中分類項目及び大分類項目も同時にソートされることとなる。又、キーワード走査手段１３０で集計されたコード項目毎のキーワードの出現頻度で国名情報、都道府県市町村等情報、企業情報毎にコード項目をソートし、分類の結果を集計して文章が該当する国名情報、都道府県市町村等情報、企業情報等のコード項目を算出することとしてもよい。
【００７１】
出力手段１５０は前記比較演算手段により算出された分類項目又は／及び付属情報項目を表示或は印字する為のモニター、プリンター等或は文章をネットワークを介して配信するためのモデム等から構成されている。出力手段１５０は分類項目キーワードテーブル１８２、各種コードテーブル１８３，１８４，１８５及び係数テーブル１８６を出力可能である。
【００７２】
変換結果格納手段１６０は分類結果の項目を分類のコードに変換して或いは変換せずにそのまま文章に追記する手段である。蓄積手段１７０は分類した文章を分類毎に格納手段１８０に格納、蓄積する手段である。変換結果格納手段１６０、蓄積手段１７０は特に設けないこととしてもよい。格納手段１８０はハードディスク等の磁気記録媒体や光磁気記録媒体などで構成される。制御手段１９０は上記各手段の処理を制御する手段である。
【００７３】
格納手段１８０は単語解析用辞書テーブル１８１とキーワードを分類項目毎に記述したキーワード群たる分類項目及び分類項目を示すコードと分類項目に関連付けられたキーワードを記述した分類項目キーワードテーブル１８２、キーワードをコード項目に関連付けて記述したキーワード群たる都道府県市町村名とコード番号を関連付けた都道府県市町村コードテーブル１８３、国名とコード記号を関連付けた国名コードテーブル１８４、企業名とコード番号を関連付けた企業コードテーブル１８５及び分類項目係数テーブル１８６を格納している。更に、分類項目、国名情報の項目、都道府県市町村情報の項目、企業情報の項目との特定の関係を指定するキーワードを各項目毎に記述した特定情報キーワードテーブル（図示せず）、分類項目との特定の関係付けを指定するキーワードを分類項目毎に記述した特定分類項目キーワードテーブル（図示せず）を格納することとしてもよい。又、再構成された各種テーブル１８２，１８３，１８４，１８５，１８６等を格納する。
【００７４】
尚、格納手段１８０は文章自動分類装置１００に内蔵させないで、ネットワークを介して文章自動分類装置１００と接続した格納手段、受信手段等を有するサーバー等に記憶させ、該格納手段に格納された各種テーブル１８１，１８２，１８３，１８４，１８５，１８６を使用時に文章自動分類装置１００が受信、読み込むものとし、分類済み文章を蓄積する際に該サーバー等に送信して記憶させることとしてもよい。又、分類項目のみ分類する場合には格納手段１８０には単語解析用辞書テーブル１８１と分類項目キーワードテーブル１８２及び分類項目係数テーブル１８６のみ格納し、都道府県市町村コードテーブル１８３、国名コードテーブル１８４、企業コードテーブル１８５は適宜に削除可能である。この場合には分類項目のみ検索等され、都道府県市町村、国名、企業等の情報は検索、分類されない。又、文章の解析、単語の抽出方法によっては単語解析用辞書テーブル１８１を有しない場合もある。
【００７５】
更に文章自動分類装置１００は一定期間の分類の結果を項目毎に集計し、設定されたキーワードの出現頻度を統計処理し、対象文章数で正規化した分類結果の項目毎の文章分布の統計処理を行う分類結果統計手段１９１を有することとしてもよい。統計の結果は出力手段１５０にて出力する。
【００７６】
分類項目キーワードテーブル１８２は図３に示すように、先ず大項目があり、大項目は中項目に分割され、更に中項目も小項目に分割されて、三層構造に形成されており、キーワードは各小項目毎に関連付けられて記述されている。中分類項目は小分類項目の上位概念であり、大分類項目は中分類項目及び小分類項目の上位概念である。各項目には対応するコードが付されている。尚、必ずしも三層構造にする必要はなく、適宜に一層、二層或いは四層以上としてもよい。都道府県市町村コードテーブル１８３は図４に示すように都道府県を上層に、各都道府県毎に市町村を下層に二層構造とし、都道府県及び市町村夫々にコード番号が関連付けられている。国名コードテーブル１８４は図５に示すように国名とコード記号が関連付けられて記述されている。企業コードテーブル１８５は図６に示すように企業とコード番号が関連付けられて記述されている。
【００７７】
分類項目係数テーブル１８６は属性情報毎に大項目が設定され、各大項目毎に分類項目係数が関連付けられている。特定情報キーワードテーブルは国名情報、都道府県市町村情報、企業情報、との特定の関係を指定するキーワードを記述したテーブルであって、各項目毎にキーワードが関連付けられている。特定分類項目キーワードテーブルは分類項目との特定の関係関係付けを指定するキーワードを記述したテーブルであって、小分類項目ごとにキーワードが関連付けられている。
【００７８】
これら各種テーブルは出力手段１５０であるモニター画面に表示させて、入力手段１１０たるマウス、キーボード等によって変更、追加、削除が可能であり、変更、追加、削除され再構成された各種テーブルは入力手段１１０の指示により蓄積手段１７０によって格納手段１８０に格納される。
【００７９】
又、図２は本発明の文章自動分類装置の他実施形態のブロック図であり、文章自動分類装置２００はパーソナルコンピュータ等で構成される編集端末２１０、ワークステイションやパーソナルコンピュータ等で構成されるサーバーシステム２２０及び編集端末２１０とサーバーシステム２２０を接続するネットワーク２３０から構成されている。編集端末２１０はキーボード、スキャナー、モデム、ポインティングデバイス等で構成される文章を入力し更にはサーバーシステム２２０からの分類情報を受信する為の入力手段２１１、モニター、プリンター、モデム等分類結果を表示、印字等し、更にはサーバーシステム２２０に文章及び分類要求を送信する出力手段２１２、これらの手段を制御する制御手段を少なくても有している。その他変換結果格納手段、蓄積手段を有することとしてもよい。
【００８０】
サーバーシステム２２０は上記文章自動分類装置１００と略同様の構成であって、テキスト解析手段２２１、キーワード走査手段２２２、比較演算手段２２３、モデム等から構成される編集端末からの文章等を受信する入力手段２２４、分類結果等を編集端末２１０に送信する出力手段２２５及び単語解析用辞書テーブル２４１と分類項目キーワードテーブル２４２、都道府県市町村コードテーブル２４３、国名コードテーブル２４４、企業コードテーブル２４５及び分類項目係数テーブル２４６を格納した格納手段２４０、これらの手段を制御する制御手段２２６から構成されている。その他変換結果格納手段２２７、蓄積手段２２８、分類結果統計手段２２９等を有することとしてもよい。尚、ネットワーク２３０は有線、無線を問うものではない。
【００８１】
次に本発明文書自動分類プログラムの処理手順を説明する。図８は本発明文書自動分類プログラムの処理手順の一実施例を示すフローチャート図である。先ず、分類を行う文書を解析し、該文章から単語を抽出するテキスト解析処理を行うＳ１０。次に抽出した単語をキーワード群と比較照合するキーワード走査処理を行うＳ２０。そして、比較照合した結果に重み付をして文章が該当する分類の項目を算出する比較演算処理を行うＳ３０。次に、分類の項目が見出された後に分類の結果を出力する処理を行うＳ４０。次に、分類の結果の変更の要、不要の判断を要求し、変更を要する場合には文書の変更或は分類の結果の変更を促し、変更を要しない場合又は分類の結果の変更が行われた場合には次のステップへ進める分類確認処理Ｓ５０をおこなう。そして、分類の結果の項目を文章に追記する変換結果格納処理を行うＳ６０。更に分類した文章を分類された項目毎に蓄積又は／及び配信する処理を行うＳ７０。
【００８２】
尚、テキスト解析処理Ｓ１０、キーワード走査処理Ｓ２０、比較演算処理Ｓ３０以外の分類結果出力処理Ｓ４０、分類確認処理Ｓ５０、変換結果格納処理Ｓ６０、蓄積処理又は／及び配信処理Ｓ７０は必ずしも必要ではなく、これらの処理は省略可能であり、これらの処理の内適宜の処理を選択して処理を進めることとしてもよく、又、適宜に順序を変更して処理を進めることとしてもよい。
【００８３】
夫々の処理を詳しく説明すると、テキスト解析処理を行うＳ１０は分類する文章を単語に分解するための単語解析用辞書を読み込みＳ１０１、文章から属性情報を抽出しＳ１０２、文章から見だし情報を抽出すると共に単語解析用辞書を参照して見だし情報部分の単語を抽出しＳ１０３、単語解析用辞書を参照して文章から属性情報及び見だし情報を除いた本文部分の単語を抽出するＳ１０４。尚、属性情報の抽出Ｓ１０２、見だし情報の単語の抽出Ｓ１０３、本文部分の単語の抽出Ｓ１０４は必ずしもこの順番である必要はなく、又、同時に処理することとしてもよい。又、分類する文章に属性情報或は見だし情報がない場合或いは分類に反映させない場合等には適宜に属性情報の抽出Ｓ１０２、見だし情報の単語の抽出Ｓ１０３の処理を省略する。尚、属性情報、見だし情報、本文部分はタグ等の制御符号その他の記号、改行等による区切りの情報により分割されており、それぞれの部分が抽出される。
【００８４】
尚、テキスト解析処理Ｓ１０における単語の抽出は上記のように単語解析用辞書を参照して形態素解析に基づいて文章を解析して単語を抽出する他、他の様々な抽出方法を用いることが可能であり、その抽出方法は限定されるものではない。
【００８５】
キーワード走査処理を行うＳ２０は、キーワード群を構成する分類項目キーワードテーブル或は分類項目キーワードテーブルに加えて都道府県市町村コードテーブル、国名コードテーブル、企業コードテーブル等の付属の情報の項目テーブルの内少なくても一つを読み込みＳ２０１、分類項目キーワードテーブル或は分類項目キーワードテーブルに加えて適宜のコードテーブルをメモリへ展開しＳ２０２、抽出した単語を分類項目キーワードテーブル或はコードテーブルのキーワード群と比較照合しＳ２０３、抽出した単語と一致した分類項目キーワードテーブルのキーワード群のキーワードの出現頻度を小分類項目毎に集計し、或いは更にコードテーブルのキーワード群のキーワードの出現頻度をコード項目毎に集計するＳ２０４。尚、同一キーワードが複数ある場合にもその数をカウントする。又、見出し情報に含まれるキーワードは、カウントしてもよいがしなくてもよい。
【００８６】
比較演算処理を行うＳ３０は、抽出した単語と一致したキーワードに対応する大中小の各分類項目、或いは加えて国名情報のコード項目、都道府県市町村情報のコード項目、企業情報のコード項目を検索しＳ３０１、検索された小分類項目毎のキーワード出現頻度に抽出した属性情報毎の大分類項目毎に設定された係数のうち該小分類項目が属する大分類項目の係数を乗じて重み付けをし、或いは更にコードテーブル毎に検索されたコード項目毎のキーワードを出現頻度で重み付けしＳ３０２、該係数で修正した出現頻度で小分類項目、結果としてその小分類項目が属する大中分類項目をソートし、或いは更にコード項目毎の出現頻度でコード項目をソートしてＳ３０３、分類項目、国名情報のコード項目、都道府県市町村情報のコード項目、企業情報のコード項目毎に分類の結果を集計して分類項目或いはそのコード項目、国名情報のコード項目、都道府県市町村情報のコード項目、企業情報のコード項目を算出するＳ３０６。
【００８７】
勿論、分類項目のみを検索、ソート等の処理をすることとしてもよく、適宜国名情報のコード項目、都道府県市町村情報のコード項目、企業情報のコード項目の検索等の処理は省略することとしてもよい。又、重み付けＳ３０２は検索された小分類項目毎のキーワード出現頻度に、抽出した属性情報毎の中分類項目または小分類項目毎に設定された係数のうち該小分類項目が属する中分類項目または小分類項目の係数を乗じて重み付けをすることとしてもよく、更には、重み付けは属性情報を有さない或は有しても反映させずに、検索された分類項目毎に、小分類項目毎のキーワード出現頻度に該小分類項目が属する大分類項目毎に設定された或は小分類項目毎又は中分類毎に設定された係数を乗じて重み付けをすることしてもよい。
【００８８】
尚、予め分類項目、国名情報、都道府県市町村情報、企業情報のうち少なくても一つとの特定の関係を指定するキーワード群のキーワードと抽出した単語が一致する場合には、キーワードと特定の関係付けが指定されている分類項目、国名情報のコード項目、都道府県市町村情報のコード項目、企業情報のコード項目を特定情報キーワードテーブルを参照して検索しＳ３０４、分類の結果に反映させることとしてもよい。この場合にＳ３０３で検索された分類項目、国名情報、都道府県市町村情報、企業情報と何れかを優先させて分類結果に反映させるかは任意に設定しうる。更に、見だし情報が本文とは別個に単語抽出処理がされている場合であって、予め分類項目との特定の関係関係付けを指定する特定分類項目キーワードテーブルのキーワード群のキーワードと見だし情報から抽出した単語が一致する場合には、見だし情報部分のキーワードから特定の分類項目を検索するＳ３０５こととしてもよい。この場合にＳ３０３でソートされ、優先順位がついた分類結果と何れかを優先させて分類結果に反映させるかは任意に設定しうる。
【００８９】
尚、分類の結果はソートされた最上位の項目のみを分類結果として算出することとしてもよいが、適宜の上位複数の項目を分類結果として算出することとしてもよい。
【００９０】
分類の結果を出力する処理を行うＳ４０は、分類項目キーワードテーブル或は加えて各種コードテーブルを読み込みＳ４０１、分類項目キーワードテーブル或は加えて各種コードテーブルを参照して分類結果のコードから項目名を検索しＳ４０２、分類結果表示用ダイアログに項目名をセットしＳ４０３、分類結果を表示或いは更に印字するＳ４０４。ここで、分類結果はソートされた最上位の項目のみを結果として表示してもよいが、適宜の上位複数の項目を分類結果として表示することとしてもよい。
【００９１】
分類確認処理Ｓ５０は分類結果を表示した際に分類結果の変更が必要か否か、分類結果をキャンセルするか否かの判断を要求しＳ５０１、変更を要しない場合又は分類結果の変更の指示をうけて変更をした場合Ｓ５０２、次の処理へすすみ、分類結果をキャンセルされる場合には文書の変更を促しＳ５０３、分類確認処理Ｓ５０を行う。
【００９２】
変換結果格納処理を行うＳ６０は、分類項目キーワードテーブル或は加えて各種コードテーブルを参照して分類の結果の項目名からテーブル上のコードへ変換しＳ６０１、テキスト形式の文章例えばＸＭＬデータの所定のタグ項目に分類結果から変換したコードをセットして文章に追記するＳ６０２。勿論、分類の結果をコードに変換することなく分類結果の項目の単語をそのまま追記することとしてもよい。
【００９３】
文章を分類毎に蓄積又は／及び配信する処理を行うＳ７０は、分類結果が付与された文章例えばＸＭＬデータを蓄積しＳ７０１、又は／及び分類結果が付与された文章を配信するＳ７０２。蓄積は予め設けた分類の結果毎の格納領域に分類毎に格納するが、分類の結果毎には格納領域を設けずに、格納することとしてもよい。又、配信は予め定めれた分類に対応した配信先に配信されるが、分類にかかわらずに任意の配信先に配信することとしてもよい。尚、分類の結果毎とは大分類項目毎、中分類項目毎、小分類項目毎、国名情報毎、都道府県市町村情報毎、企業情報毎の何れでもよく、又、これらの内の任意の分類の項目或いは該当する全ての分類の項目に対応させて格納又は配信処理を行うこととしてもよい。
【００９４】
更に一定期間の分類の結果を集計し、設定されたキーワードの出現頻度を統計処理し、対象文章数で正規化した分類結果の項目毎の文章分布の統計処理を行う分類結果集計処理Ｓ８０１と、該集計結果を出力する処理Ｓ８０２を含ませることは推奨される。
【００９５】
更に、分類項目ごとに記述されたキーワード群たる分類項目キーワードテーブル又は／及びコード項目毎に記述したキーワード群たる各種コードテーブルを出力しＳ９０１、該キーワード群を変更、追加、削除してＳ９０２、キーワード群を再構成するＳ９０３、処理とを含ませることは推奨される。
【００９６】
又、文書自動分類プログラムを記録したコンピュータ読取り可能な記録媒体としては、以上のような処理をコンピュータに実行させる文章自動分類プログラムを磁気ディスク、磁気テープ、光ディスク等のコンピュータ読取可能な記録媒体に記録したものである。そして、文章自動分類処理を行う場合には該記録媒体をコンピュータに読み込ませて当該プログラムを実行することにより、以上ような文章自動分類処理を行う。
【００９７】
次に、本発明自動分類方法の一実施例を図１８に示した文章９００を例に具体的に説明する。先ず、テキスト解析手段１２０は入力手段１１０により入力された文章を解析し単語を抽出するための単語解析用辞書テーブル１８１を格納手段１８０から読み込みＳ１０１、タグ等の制御符号、その他の記号等、改行等による区切りの情報により文章の属性情報９１０、見出し情報９２０、本文部分を認識し、属性情報「外信」９１０を抽出しＳ１０２、単語解析用辞書テーブル１８１を参照して見だし情報９２０の単語「通商」を抽出しＳ１０３、単語解析用辞書テーブル１８１を参照して本文部分の単語「議会」、「財政」、「委員会」、「政権」、「貿易」、「貿易」、「通商」、「公聴会」、「米国」、「大阪」、「鈴木産業」等を抽出するＳ１０４（テキスト解析処理Ｓ１０）。尚、属性情報９１０の抽出Ｓ１０２、見だし情報９２０の単語の抽出Ｓ１０３、本文部分の単語の抽出Ｓ１０４は必ずしもこの順番である必要はなく、同時に処理することとしてもよい。又、分類する文章に属性情報９１０或は見だし情報９２０がない場合等には適宜に属性情報の抽出Ｓ１０２、見だし情報の単語の抽出Ｓ１０３の処理を省略する。
【００９８】
次に、キーワード走査手段１３０は分類項目キーワードテーブル１８２或は分類項目キーワードテーブル１８２に加えて都道府県市町村コードテーブル１８３、国名コードテーブル１８４、企業コードテーブル１８５等のコードテーブルの内少なくても一つを読み込みＳ２０１、分類項目キーワードテーブル１８２或は分類項目キーワードテーブル１８２に加えて適宜のコードテーブルをメモリへ展開しＳ２０２、抽出した単語「議会」、「財政」、「委員会」、「政権」、「通商」、「公聴会」、「米国」、「大阪」、「鈴木産業」等を分類項目キーワードテーブル１８２のキーワード「政権」、「財政」、「貿易」等と、更には都道府県市町村コードテーブル１８３のキーワード「北海道」、「札幌市」、「大阪」等と、国名コードテーブル１８４のキーワード「アフガニスタン」、「米国」等と、企業コードテーブル１８５のキーワード「鈴木産業」、「田中銀行」等と比較照合しＳ２０３、抽出した単語と一致したキーワード「通商」、「貿易」、「輸入」、「鉄鋼」、「米国」、「大阪」、「鈴木産業」等の出現頻度を分類項目、国名コード項目、都道府県市町村コード項目、企業コード項目毎に集計するＳ２０４（キーワード走査処理Ｓ２０）。本実施例においては図１９に示すとおり「通商」が３、「貿易」が２、「輸入」が１、「鉄鋼」が２、「自動車」が２、「政権」が２、「財政」が１、「赤字」が１であり、「米国」が１、「大阪」が１、「鈴木産業」が１である。
【００９９】
そして、比較演算手段１４０は各種テーブルを参照してキーワード「通商」に対して大分類項目「経済」、中分類項目「マクロ経済」、小分類項目「貿易」をというように一致したキーワードに対応する分類項目、国名情報、都道府県市町村情報、企業情報を検索しＳ３０１、検索された小分類項目毎に、小分類項目毎のキーワード出現頻度、例えば小項目「貿易」では「通商」が３、「貿易」が２、「輸入」が１であるので「６」に抽出した属性情報「外信」９１０の小分類項目「貿易」が属する大分類項目「経済」に設定された係数「０．１０」を乗じて重み付けを行い、同様の処理を小分類項目毎に行うと共に、国名コード項目、都道府県市町村コード項目、企業コード項目の出現頻度、例えば「米国」が１、「大阪」が１、「鈴木産業」が１を集計しＳ３０２、前記係数で修正した出現頻度「０．６」等で分類項目をソートすると共に、国名情報、都道府県市町村情報、企業情報の出現頻度を各情報毎にソートしＳ３０３、分類項目、国名情報、都道府県市町村情報、企業情報毎に分類結果を集計して分類項目、国名情報、都道府県市町村情報、企業情報を算出するＳ３０６（比較演算処理Ｓ３０）。この際に各種算出された項目は例えば「経済」が「０２０００」、「米国」が「ＵＳＡ」、「鈴木産業」が「２５０１」のようにコードに変換される。
【０１００】
尚、予めキーワードと特定の関係付けが指定されている分類項目、国名情報、都道府県市町村情報、企業情報を格納手段１８０に格納された特定情報キーワードテーブルを参照して検索しＳ３０４、分類項目、国名情報、都道府県市町村情報、企業情報の分類結果に反映させることとしてもよい。この場合にＳ３０１で検索された国名情報、都道府県市町村情報情報、企業情報と何れかを優先させて分類結果に反映させるかは任意に設定しうる。更に、見だし情報が本文とは別個に単語抽出処理がされている場合には、格納手段１８０に格納された特定分類項目キーワードテーブルを参照して見だし情報のキーワードから特定の分類項目を検索するＳ３０５こととしてもよい。この場合にＳ３０３でソートされ、優先順位がついた分類結果と何れかを優先させて分類結果に反映させるかは任意に設定しうる。
【０１０１】
次に、出力手段１５０により分類項目キーワードテーブル１８２或は加えて各種コードテーブル１８２，１８３，１８４，１８５を読み込みＳ４０１、分類項目キーワードテーブル或は加えて各種コードテーブル１８２，１８３，１８４，１８５を参照して分類結果のコード情報「０２０００」、から「経済」を、「ＵＳＡ」から「米国」を、「２５０１」から「鈴木産業」等を検索しＳ４０２、分類結果表示用ダイアログに項目名「経済」、「米国」、「大阪」、「鈴木産業」等をセットしＳ４０３、図２０に示すように分類結果を表示或は印字するＳ４０４（分類結果出力処理Ｓ４０）。
【０１０２】
次に、出力手段１５０により分類結果を表示した際に、例えば入力手段１１０により表示画面１５１上のＯＫタグ１５８又はキャンセルタグ１５９の指定或いは参照タグ１５７の指定により、分類結果の変更が必要か否か或いはを指示しＳ５０１、変更が不要であればＯＫタグ１５８を指定し次の処理を促し、参照タグ１５７の指定及び当該指定により画面１５１に表示される項目一覧（図示せず）からの項目の指定により変更された場合には変更処理をし、キャンセルセルタグ１５９の指定された場合には文章の変更を要求するＳ５０３（分類確認処理Ｓ５０）。
【０１０３】
そして、変換結果格納手段１６０は分類項目キーワードテーブル１８２或は加えて各種コードテーブ１８２，１８３，１８４，１８５を参照して分類結果の項目名「経済」、「米国」、「鈴木産業」等からテーブル上のコード「０２０００」、「ＵＳＡ」、「２５０１」等へ変換しＳ６０１、テキスト形式の文章の所定のタグ項目に分類結果から変換したコードをセットするＳ６０２（変換結果格納処理Ｓ６０）。尚、コードに変換せずに分類結果の項目名「経済」、「米国」、「鈴木産業」等をそのまま文章に追記してもよい。
【０１０４】
そして、蓄積手段１７０は、図２１に示すような分類結果が付与された文章９９９を格納手段１８０に蓄積しＳ７０１、又は／及びモデム等の出力手段１５０は格納手段１８０に格納された或は未格納の分類結果が付与された文章９９９をネットワークを介して配信するＳ７０２。
【０１０５】
分類結果統計手段１９１は一定期間の分類の結果を項目毎に集計し、設定されたキーワードの出現頻度を統計処理し、対象文章数で正規化した分類項目毎の文章分布の統計処理を行いＳ８０１、出力手段１５０は該統計結果を出力するＳ８０２。
【０１０６】
尚、時代の変化に伴い、単語の変化、地域名の変化、企業の設立、合併、消滅等の変化に対応して各種テーブル１８１，１８２，１８３，１８４，１８５、１８６を入力手段１１０の指示で格納手段１８０から読み出して出力手段１５０にて表示しＳ９０１、入力手段１１０にて項目、キーワード、係数等の追加、削除、変更を行いＳ９０２、テーブルを再構成しＳ９０３、再構成したテーブルを格納手段１８０に格納する。
【０１０７】
【発明の効果】
以上のような本発明によれば、文章を極めて速やかに且つ高精度に自動に分類することが可能となった。又、総ての文章を予め定められた分類グループに分類可能となり、更には分類後のグループによって、当該文章の主題、関連分野、大まかな内容、関連する国、地域、企業等の把握が容易であり、更には当該分類後の文章を分類毎に蓄積、送信可能であって、利用者も文章を解読することなく主題等を把握可能な分類後の文章の活用が円滑に行うことが可能となり、更には簡易な構成のコンピュータ端末を利用しても上述の効果を得られた。
【図面の簡単な説明】
【図１】    本発明文章自動分類装置の一実施例ブロック図
【図２】    本発明文章自動分類装置の他実施例ブロック図
【図３】    本発明一実施例分類項目キーワードテーブルを示す図
【図４】    本発明一実施例都道府県市町村コードテーブルを示す図
【図５】    本発明一実施例国名コードテーブルを示す図
【図６】    本発明一実施例企業コードテーブルを示す図
【図７】    本発明一実施例係数テーブルを示す図
【図８】    本発明一実施例の処理の流れを示すフロー図
【図９】    本発明一実施例の処理の流れ一部を示すフロー図
【図１０】  本発明一実施例の処理の流れ一部を示すフロー図
【図１１】  本発明一実施例の処理の流れ一部を示すフロー図
【図１２】  本発明一実施例の処理の流れ一部を示すフロー図
【図１３】  本発明一実施例の処理の流れ一部を示すフロー図
【図１４】  本発明一実施例の処理の流れ一部を示すフロー図
【図１５】  本発明一実施例の処理の流れ一部を示すフロー図
【図１６】  本発明一実施例の処理の流れ一部を示すフロー図
【図１７】  本発明一実施例の処理の流れ一部を示すフロー図
【図１８】  本発明における分類対象文章の一例を示す図
【図１９】  本発明一実施例分類項目の重み付けの概念図
【図２０】  本発明一実施例分類結果の表示画面を示す図
【図２１】  本発明一実施例分類済み文章を示す図
【符号の説明】
１００  文章自動分類装置
１１０  入力手段
１２０  テキスト解析手段
１３０  キーワード走査手段
１４０  比較演算手段
１５０  出力手段
１６０  変換結果格納手段
１７０  蓄積手段
１８０  格納手段
１８２  分類項目キーワードテーブル
１８３  都道府県市町村コードテーブル
１８４  国名コードテーブル
１８５  企業コードテーブル
１８６  分類項目係数テーブル
１９０  制御手段
１９１  分類結果統計手段
２００  文章自動分類装置
２１０  編集端末
２１１  入力手段
２１２  出力手段
２２０  サーバーシステム
２３０  ネットワーク
９１０  属性情報
９２０  見出し情報
【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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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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【図１８】
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【図１９】
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【図２０】
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【図２１】
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