(57)【要約】【課題】  スキャンされた紙文書からオリジナルの電子化文書の検索に対して単語ベースの概念検索を行ない、類似する文書を検出することで、検出の精度が向上し、文書ブロックのリーディング・オーダを無視した検出ができることを目的とする。【解決手段】  オリジナルの電子化文書を記憶する文書記憶手段と、オリジナルの電子化文書から印刷された文書をイメージデータとして読み取る文書読取手段と、読み取ったイメージデータを文字コードとして認識する文書認識手段と、認識された文書データを解析し、文書のレイアウト情報を抽出する文書解析手段と、解析された文書データから記憶されたオリジナルの電子化文書の検出に対して単語の概念ベクトル化による概念検索を行ない、類似する文書を検出する文書検出手段と、検出された結果を出力する検出結果出力手段から構成される。【選択図】  図５
2005174228.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
文書を検出する文書検出方法およびシステムにおいて、
電子的に作成されたオリジナルの電子化文書を記憶する文書記憶手段と、
前記オリジナルの電子化文書から印刷された文書をイメージデータとして読み取る文書読取手段と、
前記文書読取手段により読み取ったイメージデータを文字コードとして認識する文書認識手段と、
前記文書認識手段により認識された文書データから前記文書記憶手段により記憶されたオリジナルの電子化文書の検出に対して概念検索を行ない、該当する文書を検出する文書検出手段と、
前記文書検出手段により検出された結果を出力する検出結果出力手段と、
を備えることを特徴とする文書検出方法およびシステムである。
【請求項２】
前記文書検出手段において、概念検索が単語の概念ベクトル化による概念検索であることを特徴とする請求項１記載の文書検出方法およびシステムである。
【請求項３】
文書を検出する文書検出方法およびシステムにおいて、
電子的に作成されたオリジナルの電子化文書を記憶する文書記憶手段と、
前記オリジナルの電子化文書から印刷された文書をイメージデータとして読み取る文書読取手段と、
前記文書読取手段により読み取ったイメージデータを文字コードとして認識する文書認識手段と、
前記文書認識手段により認識された文書データを解析し、文書のレイアウト情報を抽出する文書解析手段と、
前記文書解析手段により解析された文書データから前記文書記憶手段により記憶されたオリジナルの電子化文書の検出に対して概念検索を行ない、該当する文書を検出する文書検出手段と、
前記文書検出手段により検出された結果を出力する検出結果出力手段と、
を備えることを特徴とする文書検出方法およびシステムである。
【請求項４】
前記文書検出手段において、概念検索が単語の概念ベクトル化による概念検索であることを特徴とする請求項３記載の文書検出方法およびシステムである。
【請求項５】
前記文書検出手段において、検出する文書の対象が文書単位であることを特徴とする請求項３記載の文書検出方法およびシステムである。
【請求項６】
前記文書検出手段において、検出する文書の対象が前記文書解析手段により抽出された文書レイアウト単位であることを特徴とする請求項３記載の文書検出方法およびシステムである。
【請求項７】
文書を検出する文書検出方法およびシステムにおいて、
電子的に作成された電子化文書を記憶する文書記憶手段と、
印刷または手書きされた文書をイメージデータとして読み取る文書読取手段と、
前記文書読取手段により読み取ったイメージデータを文字コードとして認識する文書認識手段と、
前記文書認識手段により認識された文書データから前記文書記憶手段により記憶された電子化文書の類似する文書の検出に対して概念検索を行ない、類似する文書を検出する文書検出手段と、
前記文書検出手段により検出された結果を出力する検出結果出力手段と、
を備えることを特徴とする文書検出方法およびシステムである。
【請求項８】
前記文書検出手段において、概念検索が単語の概念ベクトル化による概念検索であることを特徴とする請求項７記載の文書検出方法およびシステムである。
【請求項９】
文書を検出する文書検出方法およびシステムにおいて、
電子的に作成された電子化文書を記憶する文書記憶手段と、
印刷または手書きされた文書をイメージデータとして読み取る文書読取手段と、
前記文書読取手段により読み取ったイメージデータを文字コードとして認識する文書認識手段と、
前記文書認識手段により認識された文書データを解析し、文書のレイアウト情報を抽出する文書解析手段と、
前記文書解析手段により解析された文書データから前記文書記憶手段により記憶された電子化文書の類似する文書の検出に対して概念検索を行ない、類似する文書を検出する文書検出手段と、
前記文書検出手段により検出された結果を出力する検出結果出力手段と、
を備えることを特徴とする文書検出方法およびシステムである。
【請求項１０】
前記文書検出手段において、概念検索が単語の概念ベクトル化による概念検索であることを特徴とする請求項９記載の文書検出方法およびシステムである。
【請求項１１】
前記文書検出手段において、検出する文書の対象が文書単位であることを特徴とする請求項９記載の文書検出方法およびシステムである。
【請求項１２】
前記文書検出手段において、検出する文書の対象が前記文書解析手段により抽出された文書レイアウト単位であることを特徴とする請求項９記載の文書検出方法およびシステムである。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、スキャンされた紙文書からＰＣのハードディスク等に蓄積されたオリジナルの電子化文書を検出する文書検出方法およびシステムであり、特に単語ベースの概念検索の類似性を利用した文書検出に関するものである。
【０００２】
スキャンされた紙文書からオリジナルの電子化文書を検出するとき、印刷された文書をイメージデータとして読み取り、読み取ったイメージデータを文字コードとして認識し、認識された文書データを解析し、解析された文書データから記憶されたオリジナルの電子化文書の検出に対して単語ベースの概念検索を行ない、検出することにより、精度の高い文書検出が可能になる文書検出方法およびシステムである。
【背景技術】
【０００３】
従来、文書検出方法およびシステムでは、スキャンされた紙文書から蓄積されたオリジナルの電子化文書を検出する場合は、スキャンされた紙文書をＯＣＲによりテキスト情報を抽出し、そのテキスト情報を解析し、解析された文書データと、蓄積されたオリジナルの電子化文書の文字列をマッチングし、一致する文書を検出していた。
【０００４】
また、スキャンされた紙文書をＯＣＲによりテキスト情報を抽出するが、ＯＣＲは１００％保証できないので、認識誤りがあり、解析された文書データと、蓄積されたオリジナルの電子化文書の文字列を曖昧マッチング、すなわち、曖昧性を考慮し、文字列間の一致を判定していた。
【特許文献１】特開平８−２６３５１２号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかしながら、上記のような従来技術の場合では、スキャンされた紙文書から蓄積されたオリジナルの電子化文書を検出する場合、ＯＣＲの認識率が１００％保証できないにも関わらず、スキャンされた紙文書をＯＣＲによりテキスト情報を抽出し、そのテキスト情報を解析し、解析された文書データの文字列と、蓄積されたオリジナルの電子化文書の文字列が完全一致でなければ検出されないという欠点があった。
【０００６】
また、文字列の曖昧マッチングの場合、例えば、文書に文字列データと画像データが混在している場合には文字列ブロックと画像ブロックが別々に抽出され、また文字列ブロックが複数抽出される場合は、文字列が複数のブロックに分かれることがあり、その場合には曖昧マッチングにおいても文書が検出できないという欠点があった。
【０００７】
本発明は、上記の従来技術の課題を解決するためになされたもので、その目的とするところは、スキャンされた紙文書から蓄積されたオリジナルの電子化文書を検出する精度が高いことにある。また、文書ブロックの順番であるリーディング・オーダを無視した検索が可能である。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
上記目的を達成するために、本発明の文書検出方法およびシステムは、文書を検出する文書検出方法およびシステムにおいて、電子的に作成されたオリジナルの電子化文書を記憶する文書記憶手段と、前記オリジナルの電子化文書から印刷された文書をイメージデータとして読み取る文書読取手段と、前記文書読取手段により読み取ったイメージデータを文字コードとして認識する文書認識手段と、前記文書認識手段により認識された文書データから前記文書記憶手段により記憶されたオリジナルの電子化文書の検出に対して概念検索を行ない、該当する文書を検出する文書検出手段と、前記文書検出手段により検出された結果を出力する検出結果出力手段と、を備えることを特徴とする。
【０００９】
また、文書を検出する文書検出方法およびシステムにおいて、電子的に作成されたオリジナルの電子化文書を記憶する文書記憶手段と、前記オリジナルの電子化文書から印刷された文書をイメージデータとして読み取る文書読取手段と、前記文書読取手段により読み取ったイメージデータを文字コードとして認識する文書認識手段と、前記文書認識手段により認識された文書データを解析し、文書のレイアウト情報を抽出する文書解析手段と、前記文書解析手段により解析された文書データから前記文書記憶手段により記憶されたオリジナルの電子化文書の検出に対して概念検索を行ない、該当する文書を検出する文書検出手段と、前記文書検出手段により検出された結果を出力する検出結果出力手段と、を備えることを特徴とする。
【００１０】
また、文書を検出する文書検出方法およびシステムにおいて、電子的に作成された電子化文書を記憶する文書記憶手段と、印刷または手書きされた文書をイメージデータとして読み取る文書読取手段と、前記文書読取手段により読み取ったイメージデータを文字コードとして認識する文書認識手段と、前記文書認識手段により認識された文書データから前記文書記憶手段により記憶された電子化文書の類似する文書の検出に対して概念検索を行ない、類似する文書を検出する文書検出手段と、前記文書検出手段により検出された結果を出力する検出結果出力手段と、を備えることを特徴とする。
【００１１】
また、文書を検出する文書検出方法およびシステムにおいて、電子的に作成された電子化文書を記憶する文書記憶手段と、印刷または手書きされた文書をイメージデータとして読み取る文書読取手段と、前記文書読取手段により読み取ったイメージデータを文字コードとして認識する文書認識手段と、前記文書認識手段により認識された文書データを解析し、文書のレイアウト情報を抽出する文書解析手段と、前記文書解析手段により解析された文書データから前記文書記憶手段により記憶された電子化文書の類似する文書の検出に対して概念検索を行ない、類似する文書を検出する文書検出手段と、前記文書検出手段により検出された結果を出力する検出結果出力手段と、を備えることを特徴とする。
【００１２】
また、前記文書検出手段において、概念検索が単語の概念ベクトル化による概念検索であることを特徴とする。
【００１３】
また、前記文書検出手段において、検出する文書の対象が文書単位であることを特徴とする。
【００１４】
また、前記文書検出手段において、検出する文書の対象が前記文書解析手段により抽出された文書レイアウト単位であることを特徴とする。
【発明の効果】
【００１５】
以上説明したように、本発明によれば、スキャンされた紙文書からオリジナルの電子化文書を検出するとき、印刷された文書をイメージデータとして読み取り、読み取ったイメージデータを文字コードとして認識し、認識された文書データを解析し、解析された文書データから記憶されたオリジナルの電子化文書の検出に対して単語ベースの概念検索を行ない、類似する文書を検出することで、精度の高い文書検出が可能になり、また文書ブロックの順番であるリーディング・オーダを無視した検索が可能になることである。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１６】
（第１の実施例）
以下に、図１から１３を参照して、本発明の第１の実施例を説明する。
【００１７】
図１は本発明を適用した文字処理装置の構成を示すブロック図である。
【００１８】
図示の構成において、ＣＰＵはマイクロプロセッサであり、文書検出処理のための演算、論理判断等を行い、バスを介してバスに接続された各構成要素を制御する。マイクロプロセッサＣＰＵが文書検出表示手段としても動作する。
【００１９】
ＢＵＳはバスであり、マイクロプロセッサＣＰＵの制御対象である各構成要素を指示するアドレス信号、コントロール信号を転送する。また、各構成要素間のデータ転送を行う。
【００２０】
ＲＡＭは書込み可能なランダムアクセスメモリであって、各構成要素からの各種データの一次記憶に用いる。
【００２１】
ＲＯＭは読出し専用の固定メモリである。マイクロプロセッサＣＰＵによるブートプログラムを記憶する。ブートプログラムはシステム起動時にハードディスクに記憶された制御プログラムをＲＡＭにロードし、マイクロプロセッサＣＰＵに実行させる。制御プログラムについては、後にフローチャートを参照して詳述する。
【００２２】
入力装置はキーボード、およびマウス等である。
【００２３】
表示装置はＣＲＴ、あるいは液晶ディスプレイ等である。
【００２４】
スキャナは紙ドキュメントを読み込んでデジタル化するためのスキャナである。
【００２５】
ＨＤはハードディスクであり、ＣＰＵにより実行される制御プログラム、形態素解析を行うための形態素解析辞書、電子的に作成された電子化文書を記憶した文書データベース、文書の各単語を概念ベクトル化した単語ベクトル辞書が格納される。
【００２６】
リムーバブル外部記憶装置はフロップーディスクやＣＤ、ＤＶＤ等の外部記憶にアクセスするためのドライブ等である。上記ＨＤと同様に使用でき、それらの記録媒体を通じて他の文書処理装置とのデータ交換を行う装置である。なお、ハードディスクに記憶される制御プログラムは、これらの外部記憶装置から必要に応じてＨＤにコピーすることもできる。
【００２７】
通信装置はネットワークコントローラである。通信回線を介して外部とのデータ交換を行う装置である。
【００２８】
かかる各構成要素からなる本発明文書検出処理装置においては、入力装置からの各種の入力に応じて作動するものであって、入力装置からの入力が供給されるとまずインタラプト信号がマイクロプロセッサＣＰＵに送られ、それに伴って、ＣＰＵがＲＯＭまたはＲＡＭ内に記憶される各種命令を読み出し、その実行によって各種の制御が行われる。
【００２９】
図２は本発明の第１の実施例の処理に流れを示す図である。
【００３０】
本発明の第１の実施例は電子化文書１、文書記憶部２、文書印刷部３、紙文書４、文書読取部５、文書認識部６、文書解析部７、文書検出部８、検出結果出力部９から構成されている。
【００３１】
１は電子化文書で、電子的に作成されたオリジナルの電子化文書である。
【００３２】
２は文書記憶部で、電子化文書１の電子的に作成されたオリジナルの電子化文書を蓄積する。
【００３３】
３は文書印刷部で、電子化文書１の電子的に作成されたオリジナルの電子化文書を印刷する。
【００３４】
４は紙文書で、電子化文書１の電子的に作成されたオリジナルの電子化文書を電子印刷部３で印刷し、出力された紙文書である。
【００３５】
５は文書読取部で、紙文書４の電子的に作成されたオリジナルの電子化文書から印刷された文書をイメージデータとして読み取る。
【００３６】
６は文書認識部で、文書読取部５により読み取った電子的に作成されたオリジナルの電子化文書から印刷された文書のイメージデータを文字コードとして認識する。
【００３７】
７は文書解析部で、文書認識部６により認識された文書データを解析し、文書のレイアウト情報を抽出する。
【００３８】
８は文書検出部で、文書解析部７により解析された文書データから文書記憶部２で蓄積されたオリジナルの電子化文書の検出に対して概念検索を行ない、該当する文書の検出を行なう。
【００３９】
９は検出結果出力部で、文書検出部８により検出された文書の結果を出力する。
【００４０】
図３から５は本発明の第１の実施例の処理の流れを示すフローチャートである。
【００４１】
図３は電子的に作成されたオリジナルの電子化文書１の文書記憶部２に記憶する処理の流れを示すフローチャートである。
【００４２】
ステップＳ０１では、電子的に作成されたオリジナルの電子化文書１を一覧表示する。例えば、ＰＣのハードディスク等に存在する電子化文書を、図６のように電子化文書一覧で表示する。
【００４３】
ステップＳ０２では、ステップＳ０１で表示された電子化文書一覧から文書記憶部２で記憶する電子的に作成されたオリジナルの電子化文書１を選択する。例えば、本発明の第１の実施例では、文書記憶部２で記憶する電子的に作成されたオリジナルの電子化文書１として「経済００１．ｄｏｃ」を選択する。
【００４４】
ステップＳ０３では、ステップＳ０２で選択された電子的に作成されたオリジナルの電子化文書１を文書記憶部２で記憶する。例えば、電子的に作成されたオリジナルの電子化文書１を記憶する文書記憶部２は文書データベースである場合は、図７のように文書データベースに記憶される。
【００４５】
ステップＳ０４では、電子的に作成されたオリジナルの電子化文書１を文書記憶部２に記憶を続ける場合は処理をステップＳ０１に戻り、ステップＳ０１から０３の処理を繰り返す。また、記憶を終了する場合は処理を終了する。
【００４６】
図４は文書記憶部２に記憶された電子的に作成されたオリジナルの電子化文書１を文書印刷部３で印刷する処理の流れを示すフローチャートである。
【００４７】
ステップＳ１１では、電子的に作成されたオリジナルの電子化文書１を一覧表示する。例えば、ステップＳ０１の例と同様に、ＰＣのハードディスク等に存在する電子化文書を、図６のように電子化文書一覧を表示する。
【００４８】
ステップＳ１２では、ステップＳ１１で表示された電子化文書一覧から文書印刷部３で印刷する電子的に作成されたオリジナルの電子化文書１を選択する。例えば、本発明の第１の実施例では、文書印刷部３で印刷する電子的に作成されたオリジナルの電子化文書１として「経済００１．ｄｏｃ」を選択する。
【００４９】
ステップＳ１３では、ステップＳ１２で選択された電子的に作成されたオリジナルの電子化文書１を文書印刷部２で印刷する。例えば、電子的に作成されたオリジナルの電子化文書１を印刷する文書印刷部３がプリンタである場合は、図８のように紙文書４が印刷される。
【００５０】
ステップＳ１４では、電子的に作成されたオリジナルの電子化文書１を文書印刷部２で印刷を続ける場合は処理をステップＳ１１に戻り、ステップＳ１１から１３の処理を繰り返す。また、印刷を終了する場合は処理を終了する。
【００５１】
図５は文書記憶部２に記憶された電子的に作成されたオリジナルの電子化文書１を文書印刷部３で印刷された紙文書４から、電子的に作成されたオリジナルの電子化文書１の文書記憶部２に記憶された文書を検出する処理の流れを示すフローチャートである。
【００５２】
ステップＳ２１では、ステップＳ１４で印刷された文書の紙文書４を文書読取部５に設定する。例えば、印刷された文書の紙文書４を文書読取部５はスキャナ装置である場合は、紙文書４を読み取りできるように設定する。
【００５３】
ステップＳ２２では、ステップＳ２１で設定された紙文書４を文書読取部５で読み取る。例えば、印刷された文書の紙文書４を文書読取部５がスキャナ装置の場合は、イメージデータとして読み取る。
【００５４】
ステップＳ２３では、ステップＳ２２で読み取った、印刷された文書の紙文書４のイメージデータを文書認識部６で文字コードとして認識する。例えば、文字コードとして認識する文書認識部６がＯＣＲ（Ｏｐｔｉｃａｌ  Ｃｈａｒａｃｔｅｒ  Ｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ、光学文字認識）の場合は、文字として認識された文字コードのみを出力する。
【００５５】
ステップＳ２４では、ステップＳ２３で認識された文書データを文書解析部７で解析し、文書のレイアウト情報を抽出する。例えば、認識された文書データを文書解析部７で解析し、文書のレイアウト情報を抽出した結果、図９のようにレイアウト的に同一の文書ブロックとして扱えない場合は、複数の文書ブロックとして出力する。
【００５６】
ステップＳ２５では、ステップＳ０３で記憶された電子的に作成されたオリジナルの電子化文書を文書記憶部２から読み込む。例えば、電子的に作成されたオリジナルの電子化文書１を記憶する文書記憶部２は文書データベースである場合は、図７のような文書データベースから読み込む。
【００５７】
ステップＳ２６では、ステップＳ２４で解析された文書（紙文書をスキャンした文書）と、ステップＳ２５で読み込んだ文書（電子的に作成されたオリジナルの電子化文書）に対して単語ベースの概念検索処理を行なう。
【００５８】
ステップＳ２７では、ステップＳ２６の概念検索処理の結果から文書検出部８で該当する文書を検出する。
【００５９】
ステップＳ２８では、ステップＳ２７で検出された該当する文書を検出結果出力部９で出力する。
【００６０】
図６は電子化文書一覧の一例である。例えば、ＰＣのハードディスク等に存在する電子化文書は文書名一覧を表示し、選択する場合である。
【００６１】
図７は文書記憶部３の一例として文書データベースの場合である。例えば、この文書データベースは文書検出の対象となる電子的に作成されたオリジナルの電子化文書を記憶するためのもので、文書データベースのカラムとしては「文書名」と「文書データ」から構成されている。また、「文書名」と「文書データ」は一対一で対応している文書データベースである。
【００６２】
図８は文書印刷部３で印刷された紙文書４の一例である。例えば、電子的に作成されたオリジナルの電子化文書の電子化文書一覧から印刷する文書を選択し、プリンタなどで印刷された場合の紙文書である。
【００６３】
図９は文書読取部５でスキャンされた紙文書を文書認識部６であるＯＣＲにより、テキスト情報を抽出し、文書解析部７で文書レイアウトを解析した後の文書ブロック構成の一例である。例えば、図８の紙文書は文字列データと画像データが混在している。この文書に対してＯＣＲを行なうと文字として認識された文字コードのみを出力する。そして、出力された文書データを解析し、文書レイアウトを抽出すると、レイアウト的に同一の文書ブックとして扱えないので、２つの文書ブロックとして出力される。
【００６４】
図１０は検出結果出力の一例である。例えば、スキャンされた紙文書から蓄積されたオリジナルの電子化文書を検出した結果、該当する文書を出力する。なお、本発明の第１の実施例では検出結果出力は表示の場合であり、該当する文書名として「経済００１．ｄｏｃ」および「経済００１コピー．ｄｏｃ」が表示されている。
【００６５】
図１１から１３までは単語ベースの概念検索処理についての説明を行なう。
【００６６】
図１１は単語ベクトル辞書の構成を示したものである。単語ベクトルは、語義ベースの各単語の意味を意味ベクトル（意味分類ごとの特徴量のリスト）であり、単語ベクトル辞書はその集合である。各次元は１つの意味分類を表現する。各単語（語義）は各次元の意味分類をどの程度含意しているかという値（＝特徴量）を記憶する。例えば、次元３は「宇宙・空」、次元４は「取引・売買」、次元７は「身振り・動作」という意味分類をそれぞれ表している。単語７は「フォーム」という単語を表している。単語７の次元３は０であり、これは「フォーム（帳票）」という単語には「宇宙・空」の意味分類に関係する意味を全く持っていないことを意味する。単語７の次元４の値は大きく、次元７の値は小さい。これは「フォーム（帳票）」が「取引・売買」の意味を強く持っているが、「身振り・動作」の意味は弱いことを意味する。これに対し、単語８の次元４は小さく、次元７が大きい。これは「フォーム（姿勢）」が「身振り・動作」の意味を強く持っているが、「取引・売買」の意味は弱いことを意味する。このように単語ベクトル辞書により、語義別の各単語の意味するものが分かる。
【００６７】
図１２は単語ベースの概念検索処理を行ない、類似文書検出の処理の流れを示すフローチャートである。
【００６８】
ステップＳ３１では、ステップＳ２４で解析された文書（紙文書をスキャンした文書）を入力する。
【００６９】
ステップＳ３２では、ステップＳ３１で入力された文書（スキャン文書）に対して単語ベクトル生成処理を行なう。
【００７０】
ステップＳ３３では、ステップＳ２５で読み込んだ文書（電子的に作成されたオリジナルの電子化文書）を入力する。
【００７１】
ステップＳ３４では、ステップＳ３３で入力された文書（オリジナル文書）に対して単語ベクトル生成処理を行なう。
【００７２】
ステップＳ３５では、ステップＳ３２で生成されたスキャン文書の単語ベクトルと、ステップＳ３４で生成されたオリジナル文書の各単語の単語ベクトルを比較し、単語ベースの概念類似度を生成する。その結果をソート・リストに出力する。
【００７３】
なお、本発明の第１の実施例では、文書単位、すなわち文書全体の各単語の単語ベクトルを比較の対象とする。
【００７４】
ステップＳ３６では、ステップＳ２５で読み込んだ文書（電子的に作成されたオリジナルの電子化文書）に未処理の文書が存在するときは処理をステップＳ３３に戻り、ステップＳ３３からＳ３５までの処理を繰り返す。また、未処理の文書が存在しないときは処理をＳ３７に進める。
【００７５】
ステップＳ３７では、ステップＳ３５の単語ベースの概念類似度の結果から類似文書を検出する。
【００７６】
図１３は単語ベクトル生成の処理の流れを示すフローチャートである。
【００７７】
ステップＳ４１では、文書から単語を抽出する処理であり、形態素解析用辞書を使用して形態素解析を行う。
【００７８】
ステップＳ４２では、形態素解析後、解析結果に基づいて各単語の多義解消を行う。多義解消の手法として、これまでにも各種の方法が提案されているので、それに従う。例えば、係り受け解析結果と共起データベースとのマッチングによる多義解消、ユーザプロファイルとの概念マッチングに基づく多義解消などが考えられる。十分に多義解消されなかった単語については、複数個語義が出力される。
【００７９】
ステップＳ４３では、単語ベクトルを生成する。ステップＳ４１、Ｓ４２で抽出された単語及び特定された語義から単語ベクトル辞書を検索し、単語ごとの次元別の特徴量を得て、単語ベクトルを生成する。
【００８０】
（第２の実施例）
構成、処理の流れは本発明の第１の実施例と同じであるが、ステップＳ３５では、ステップＳ３２で生成されたスキャン文書の単語ベクトルと、ステップＳ３４で生成されたオリジナル文書の各単語の単語ベクトルを比較し、単語ベースの概念類似度を生成する。その結果をソート・リストに出力する。
【００８１】
なお、本発明の第２の実施例では、ステップＳ２４で抽出された文書レイアウト単位、すなわち文書全体を構成する各文書ブロックの各単語の単語ベクトルを、各文書ブロック毎に比較にする。
【００８２】
（第３の実施例）
以下に、図１４から２５を参照して、本発明の第３の実施例を説明する。
【００８３】
図１４は本発明の第３の実施例を適用した文字処理装置の構成を示すブロック図である。
【００８４】
図示の構成において、ＣＰＵはマイクロプロセッサであり、文書検出処理のための演算、論理判断等を行い、バスを介してバスに接続された各構成要素を制御する。マイクロプロセッサＣＰＵが文書検出表示手段としても動作する。
【００８５】
ＢＵＳはバスであり、マイクロプロセッサＣＰＵの制御対象である各構成要素を指示するアドレス信号、コントロール信号を転送する。また、各構成要素間のデータ転送を行う。
【００８６】
ＲＡＭは書込み可能なランダムアクセスメモリであって、各構成要素からの各種データの一次記憶に用いる。
【００８７】
ＲＯＭは読出し専用の固定メモリである。マイクロプロセッサＣＰＵによるブートプログラムを記憶する。ブートプログラムはシステム起動時にハードディスクに記憶された制御プログラムをＲＡＭにロードし、マイクロプロセッサＣＰＵに実行させる。制御プログラムについては、後にフローチャートを参照して詳述する。
【００８８】
入力装置はキーボード、およびマウス等である。
【００８９】
表示装置はＣＲＴ、あるいは液晶ディスプレイ等である。
【００９０】
スキャナは紙ドキュメントを読み込んでデジタル化するためのスキャナである。
【００９１】
ＨＤはハードディスクであり、ＣＰＵにより実行される制御プログラム、形態素解析を行うための形態素解析辞書、電子的に作成された電子化文書を記憶した文書データベース、文書の各単語を概念ベクトル化した単語ベクトル辞書が格納される。
【００９２】
リムーバブル外部記憶装置はフロップーディスクやＣＤ、ＤＶＤ等の外部記憶にアクセスするためのドライブ等である。上記ＨＤと同様に使用でき、それらの記録媒体を通じて他の文書処理装置とのデータ交換を行う装置である。なお、ハードディスクに記憶される制御プログラムは、これらの外部記憶装置から必要に応じてＨＤにコピーすることもできる。
【００９３】
通信装置はネットワークコントローラである。通信回線を介して外部とのデータ交換を行う装置である。
【００９４】
かかる各構成要素からなる本発明文書検出処理装置においては、入力装置からの各種の入力に応じて作動するものであって、入力装置からの入力が供給されるとまずインタラプト信号がマイクロプロセッサＣＰＵに送られ、それに伴って、ＣＰＵがＲＯＭまたはＲＡＭ内に記憶される各種命令を読み出し、その実行によって各種の制御が行われる。
【００９５】
図１５は本発明の第３の実施例の処理に流れを示す図である。
【００９６】
本発明の第３の実施例は電子化文書２−１、文書記憶部２−２、紙文書２−３、文書読取部２−４、文書認識部２−５、文書検出部２−６、検出結果出力部２−７から構成されている。
【００９７】
２−１は電子化文書で、電子的に作成された電子化文書である。
【００９８】
２−２は文書記憶部で、電子化文書１−１の電子的に作成された電子化文書を蓄積する。
【００９９】
２−３は紙文書で、印刷または手書きされた紙文書である。
【０１００】
２−４は文書読取部で、紙文書２−３の印刷または手書きされた紙文書をイメージデータとして読み取る。
【０１０１】
２−５は文書認識部で、文書読取部２−４により読み取った印刷または手書きされた紙文書をイメージデータを文字コードとして認識する。
【０１０２】
２−６は文書検出部で、文書認識部２−５により認識された文書データから文書記憶部２で蓄積された電子化文書の検出に対して概念検索を行ない、類似するする文書の検出を行なう。
【０１０３】
２−７は検出結果出力部で、文書検出部２−６により検出された文書の結果を出力する。
【０１０４】
図１６から１７は本発明の第３の実施例の処理の流れを示すフローチャートである。
【０１０５】
図１６は電子的に作成された電子化文書の文書記憶部２−２に記憶する処理の流れを示すフローチャートである。
【０１０６】
ステップＳ２−０１では、電子的に作成された電子化文書２−１を一覧表示する。例えば、ＰＣのハードディスク等に存在する電子化文書を、図１８のように電子化文書一覧で表示する。
【０１０７】
ステップＳ２−０２では、ステップＳ２−０１で表示された電子化文書一覧から文書記憶部２で記憶する電子的に作成された電子化文書２−１を選択する。例えば、本発明の第３の実施例では、文書記憶部２−２で記憶する電子的に作成された電子化文書２−１として「経済００１．ｄｏｃ」を選択する。
【０１０８】
ステップＳ２−０３では、ステップＳ２−０２で選択された電子的に作成された電子化文書２−１を文書記憶部２−２で記憶する。例えば、電子的に作成された電子化文書２−１を記憶する文書記憶部２−２は文書データベースである場合は、図１９のように文書データベースに記憶される。
【０１０９】
ステップＳ２−０４では、電子的に作成された電子化文書２−１を文書記憶部２−２に記憶を続ける場合は処理をステップＳ２−０１に戻り、ステップＳ２−０１から２−０３の処理を繰り返す。また、記憶を終了する場合は処理を終了する。
【０１１０】
図１７は印刷または手書きされた紙文書２−３から、電子的に作成された電子化文書２−１の文書記憶部２−２に記憶された文書を検出する処理の流れを示すフローチャートである。
【０１１１】
ステップＳ２−１１では、印刷または手書きされた紙文書２−３を文書読取部２−４に設定する。例えば、印刷または手書きされた紙文書２−３を文書読取部２−４はスキャナ装置である場合は、紙文書２−３を読み取りできるように設定する。
【０１１２】
ステップＳ２−１２では、ステップＳ２−１１で設定された紙文書２−３を文書読取部２−４で読み取る。例えば、印刷または手書きされた紙文書２−３を文書読取部２−４がスキャナ装置の場合は、イメージデータとして読み取る。
【０１１３】
ステップＳ２−１３では、ステップＳ２−１２で読み取った、印刷または手書きされた文書の紙文書２−３のイメージデータを文書認識部２−５で文字コードとして認識する。例えば、文字コードとして認識する文書認識部２−５がＯＣＲ（Ｏｐｔｉｃａｌ  Ｃｈａｒａｃｔｅｒ  Ｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ、光学文字認識）の場合は、文字として認識された文字コードを出力する。
【０１１４】
ステップＳ２−１４では、ステップＳ２−０３で記憶された電子的に作成された電子化文書を文書記憶部２−２から読み込む。例えば、電子的に作成された電子化文書２−１を記憶する文書記憶部２−２は文書データベースである場合は、図１９のような文書データベースから読み込む。
【０１１５】
ステップＳ２−１５では、ステップＳ２−１３で認識された文書（紙文書をスキャンした文書）と、ステップＳ２−１４で読み込んだ文書（電子的に作成された電子化文書）に対して単語ベースの概念検索処理を行なう。
【０１１６】
ステップＳ２−１６では、ステップＳ２−１５の概念検索処理の結果から文書検出部２−６で該当する文書を検出する。
ステップＳ２−１７では、ステップＳ２−１６で検出された該当する文書を検出結果出力部２−７で出力する。
【０１１７】
図１８は電子化文書一覧の一例である。例えば、ＰＣのハードディスク等に存在する電子化文書は文書名一覧を表示し、選択する場合である。
【０１１８】
図１９は文書記憶部２−３の一例として文書データベースの場合である。例えば、この文書データベースは文書検出の対象となる電子的に作成された電子化文書を記憶するためのもので、文書データベースのカラムとしては「文書名」と「文書データ」から構成されている。また、「文書名」と「文書データ」は一対一で対応している文書データベースである。
【０１１９】
図２０は文書記憶部２−３で記憶された電子的に作成された電子化文書の一例である。例えば、「経済００１．ｄｏｃ」および「天気．ｄｏｃ」を含む電子的に作成された電子化文書が記憶されている場合である。
【０１２０】
図２１は文書読取部２−４でスキャンされた紙文書を文書認識部２−５であるＯＣＲにより、テキスト情報を抽出した後の文書データの一例である。例えば、印刷された、または手書きされた紙文書に対してＯＣＲを行なうと文字として認識された文字コードを出力する。なお、本発明の第３の実施例では消費支出に関する出力がされた場合である。
【０１２１】
図２２は検出結果出力の一例である。例えば、スキャンされた紙文書から蓄積された電子化文書を検出した結果、類似する文書を出力する。なお、本発明の第３の実施例では検出結果出力は表示の場合であり、スキャンされた文書の内容が消費支出に関する文書データであるので、“経済”の類似度高いと判断し、類似する文書名として「経済００１．ｄｏｃ」および「経済００２．ｄｏｃ」が表示されている。
【０１２２】
図２３から２５までは単語ベースの概念検索処理についての説明を行なう。
【０１２３】
図２３は単語ベクトル辞書の構成を示したものである。単語ベクトルは、語義ベースの各単語の意味を意味ベクトル（意味分類ごとの特徴量のリスト）であり、単語ベクトル辞書はその集合である。各次元は１つの意味分類を表現する。各単語（語義）は各次元の意味分類をどの程度含意しているかという値（＝特徴量）を記憶する。例えば、次元３は「宇宙・空」、次元４は「取引・売買」、次元７は「身振り・動作」という意味分類をそれぞれ表している。単語７は「フォーム」という単語を表している。単語７の次元３は０であり、これは「フォーム（帳票）」という単語には「宇宙・空」の意味分類に関係する意味を全く持っていないことを意味する。単語７の次元４の値は大きく、次元７の値は小さい。これは「フォーム（帳票）」が「取引・売買」の意味を強く持っているが、「身振り・動作」の意味は弱いことを意味する。これに対し、単語８の次元４は小さく、次元７が大きい。これは「フォーム（姿勢）」が「身振り・動作」の意味を強く持っているが、「取引・売買」の意味は弱いことを意味する。このように単語ベクトル辞書により、語義別の各単語の意味するものが分かる。
【０１２４】
図２４は単語ベースの概念検索処理を行ない、類似文書検出の処理の流れを示すフローチャートである。
【０１２５】
ステップＳ２−２１では、ステップＳ２４で解析された文書（紙文書をスキャンした文書）を入力する。
【０１２６】
ステップＳ２−２２では、ステップＳ２−２１で入力された文書（スキャン文書）に対して単語ベクトル生成処理を行なう。
【０１２７】
ステップＳ２−２３では、ステップＳ２５で読み込んだ文書（電子的に作成された電子化文書）を入力する。
【０１２８】
ステップＳ２−２４では、ステップＳ２−２３で入力された文書（電子化文書）に対して単語ベクトル生成処理を行なう。
【０１２９】
ステップＳ２−２５では、ステップＳ２−２２で生成されたスキャン文書の単語ベクトルと、ステップＳ２−２４で生成された電子化文書の各単語の単語ベクトルを比較し、単語ベースの概念類似度を生成する。その結果をソート・リストに出力する。
【０１３０】
ステップＳ２−２６では、ステップＳ２５で読み込んだ文書（電子的に作成された電子化文書）に未処理の文書が存在するときは処理をステップＳ２−２３に戻り、ステップＳ２−２３からＳ２−２５までの処理を繰り返す。また、未処理の文書が存在しないときは処理をＳ２−２７に進める。
【０１３１】
ステップＳ２−２７では、ステップＳ３５の単語ベースの概念類似度の結果から類似文書を検出する。
【０１３２】
図２５は単語ベクトル生成の処理の流れを示すフローチャートである。
【０１３３】
ステップＳ２−３１では、文書から単語を抽出する処理であり、形態素解析用辞書を使用して形態素解析を行う。
【０１３４】
ステップＳ２−３２では、形態素解析後、解析結果に基づいて各単語の多義解消を行う。多義解消の手法として、これまでにも各種の方法が提案されているので、それに従う。例えば、係り受け解析結果と共起データベースとのマッチングによる多義解消、ユーザプロファイルとの概念マッチングに基づく多義解消などが考えられる。十分に多義解消されなかった単語については、複数個語義が出力される。
【０１３５】
ステップＳ２−３３では、単語ベクトルを生成する。ステップＳ２−３１、Ｓ２−３２で抽出された単語及び特定された語義から単語ベクトル辞書を検索し、単語ごとの次元別の特徴量を得て、単語ベクトルを生成する。
【図面の簡単な説明】
【０１３６】
【図１】本発明の第１の実施例の全体構成を示すブロック図である。
【図２】本発明の第１の実施例の処理の流れを示す図である。
【図３】本発明の第１の実施例の文書記憶の処理の流れを示すフローチャートである。
【図４】本発明の第１の実施例の文書印刷の処理の流れを示すフローチャートである。
【図５】本発明の第１の実施例の文書検出の処理の流れを示すフローチャートである。
【図６】本発明の第１の実施例の電子化文書一覧の一例である。
【図７】本発明の第１の実施例の文書記憶部２の一例として文書データベースの場合である。
【図８】本発明の第１の実施例の文書印刷部３で印刷された紙文書４の一例である。
【図９】本発明の第１の実施例の文書読取部５でスキャンされた紙文書を文書認識部６であるＯＣＲにより、テキスト情報を抽出し、文書解析部７で文書レイアウトを解析した後の文書ブロック構成の一例である。
【図１０】本発明の第１の実施例の検出結果出力の一例である。
【図１１】本発明の第１の実施例の単語ベクトル辞書の構成を示したものである。
【図１２】本発明の第１の実施例の単語ベースの概念検索処理を行ない、類似文書検出の処理の流れを示すフローチャートである。
【図１３】本発明の第１の実施例の単語ベクトル生成の処理の流れを示すフローチャートである。
【図１４】本発明の第３の実施例の全体構成を示すブロック図である。
【図１５】本発明の第３の実施例の処理の流れを示す図である。
【図１６】本発明の第３の実施例の文書記憶の処理の流れを示すフローチャートである。
【図１７】本発明の第３の実施例の文書検出の処理の流れを示すフローチャートである。
【図１８】本発明の第３の実施例の電子化文書一覧の一例である。
【図１９】本発明の第３の実施例の文書記憶部２−２の一例として文書データベースの場合である。
【図２０】本発明の第３の実施例の印刷または手書きされた紙文書２−３の一例である。
【図２１】本発明の第３の実施例の文書読取部２−４でスキャンされた紙文書を文書認識部２−５であるＯＣＲにより、テキスト情報を抽出した後の文書データの一例である。
【図２２】本発明の第３の実施例の検出結果出力の一例である。
【図２３】本発明の第３の実施例の単語ベクトル辞書の構成を示したものである。
【図２４】本発明の第３の実施例の単語ベースの概念検索処理を行ない、類似文書検出の処理の流れを示すフローチャートである。
【図２５】本発明の第３の実施例の単語ベクトル生成の処理の流れを示すフローチャートである。
【符号の説明】
【０１３７】
１  電子化文書
２  文書記憶部
３  文書印刷部
４  紙文書
５  文書読取部
６  文書認識部
７  文書解析部
８  文書検出部
９  検出結果出力部
２−１  電子化文書
２−２  文書記憶部
２−３  紙文書
２−４  文書読取部
２−５  文書認識部
２−６  文書検出部
２−７  検出結果出力部
【図１】
2005174228.tif 000003
【図２】
2005174228.tif 000004
【図３】
2005174228.tif 000005
【図４】
2005174228.tif 000006
【図５】
2005174228.tif 000007
【図６】
2005174228.tif 000008
【図７】
2005174228.tif 000009
【図８】
2005174228.tif 000010
【図９】
2005174228.tif 000011
【図１０】
2005174228.tif 000012
【図１１】
2005174228.tif 000013
【図１２】
2005174228.tif 000014
【図１３】
2005174228.tif 000015
【図１４】
2005174228.tif 000016
【図１５】
2005174228.tif 000017
【図１６】
2005174228.tif 000018
【図１７】
2005174228.tif 000019
【図１８】
2005174228.tif 000020
【図１９】
2005174228.tif 000021
【図２０】
2005174228.tif 000022
【図２１】
2005174228.tif 000023
【図２２】
2005174228.tif 000024
【図２３】
2005174228.tif 000025
【図２４】
2005174228.tif 000026
【図２５】
2005174228.tif 000027