(57)【要約】      （修正有）【課題】文書中の文章間・単語間の関係等の有用な知識が抽出できるメタデータ抽出装置を提供する。【解決手段】電子文書を取得する文書取得手段１１と、取得した電子文書から、文章を構成する文字と、各文字の電子文書内における相対的な位置データとを抽出する文字抽出手段１２と、文章を構成する１または複数の文字からなる文字列の属性を、文字列を構成する文字の品詞に関連付けて定義し，記憶する属性定義ＤＢ１７と、属性定義を参照して、前記文字列に属性を割り当てる属性割り当て手段１３と、属性を割り当てた文字列のうち、着目する文字列間の関連度を算出する属性間関連度算出手段１４と、属性割り当て手段１３が割り当てた属性を識別子として各文字列に付すと共に、属性間関連度算出手段１４により算出された関連度に応じて字列同士をグループ化し、当該グループに対応する識別子を付すことにより構造化情報を生成する属性構造化手段１５とを備える。【選択図】図１
2005235099.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
処理対象の電子文書を取得する文書取得手段と、
前記文書取得手段が取得した電子文書から、当該電子文書に記述される文章を構成する要素と、各要素の電子文書内における相対的な位置を示す位置データとを抽出する要素抽出手段と、
前記文章を構成する１または複数の要素からなる要素列の属性を、当該要素列を構成する要素の品詞に関連付けて定義した属性定義を記憶する属性定義記憶手段と、
前記属性定義を参照して、前記要素列に属性を割り当てる属性割り当て手段と、
前記属性割り当て手段が属性を割り当てた要素列のうち、着目する要素列間の関連性を示す関連度を算出する関連度算出手段と、
前記属性割り当て手段が割り当てた属性を識別子として各要素列に付すと共に、前記関連度算出手段によって算出された関連度に応じて要素列同士をグループ化し、当該グループに対応する識別子を付すことによって関連度抽出情報を生成する関連度抽出情報生成手段とを備えたメタデータ抽出装置。
【請求項２】
関連度算出手段は、着目する要素列間の関連度を算出するにあたり、少なくとも、各要素列に割り当てた属性間に予め設定された定性的な関連度と、要素抽出手段が抽出した位置データと、着目する要素列同士が同一文内に存在するか否かの情報を用いることを特徴とする請求項１記載のメタデータ抽出装置。
【請求項３】
関連度抽出情報を蓄積する関連度抽出情報蓄積手段と、
前記関連度抽出情報蓄積手段が蓄積する関連度抽出情報と、関連度抽出情報生成手段が生成した関連度抽出情報とを比較して各関連度抽出情報が保持するグループの同一性を判定し、同一とみなしたグループ間において一方のグループに存在して他方のグループに存在しない属性を存在しないグループに追加する属性追加手段とを備えたことを特徴とする請求項１または請求項２記載のメタデータ抽出装置。
【請求項４】
属性追加手段は、関連度抽出情報が保持するグループに含まれる属性および要素列の数に基づいて同一性を判定することを特徴とする請求項３記載のメタデータ抽出装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
この発明は、電子文書から有用な情報を抽出するメタデータ抽出装置に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
近年、コンピュータの高性能化とディスク容量の増大、ネットワークインフラの整備などを背景に、ワープロソフト、ＣＡＤ（Computer Aided Design)ソフト等で作成した文書、図面等をファイルサーバに保存して共有することで、文書、図面等の検索または閲覧を可能にする文書管理方法が増加している。また、文書の電子化・共有化が進み文書数が増加するにつれて、サーバに大量に蓄積された文書群から有用な情報を抽出して活用したいという要求が高まっている。
【０００３】
文書中から有用な情報を抽出する方法として、例えば、非構造化文書を登録時に構造化して文書タイトル、章節タイトルを抽出する方法や、文書中から特定の形式で記述された情報を抽出する方法がある。
【０００４】
例えば、特許文献１には、非構造化文書をサーバ登録時に構造化して保存する方法が開示されている。具体的には、紙文書をスキャナで読み込んで作成した文書イメージから、テキスト領域、表領域、イメージ領域を検出し、例えばテキスト領域からはテキストを抽出すると共に、文字列のレイアウト情報を利用して文書タイトル、章節タイトルを抽出する。また、表領域からはセル内の文字認識を行って数値データを抽出する。
【０００５】
また、特許文献２には、有用な情報として文書中から特定の形式の情報を抽出する方法が開示されている。具体的には、抽出する項目と探索範囲を予め定義ファイルに登録しておき、この定義ファイルに従って入力文書から文字抽出を行い、その結果を文書記述言語ＳＧＭＬ（Standard Generalized Markup Language）形式で出力する方法である。例えば、タイトルを抽出する場合は、文字列「タイトル：」に続き改行までの文字列を「タイトル」として抽出するように定義ファイルに登録しておき、これに基づいて文字抽出を行う。
【０００６】
【特許文献１】特開平０８−２１２２９３号公報
【特許文献２】特開２００１−２９０８０１号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
特許文献１に記載の発明は上記のように構成されているので、入力文書から抽出できる情報は、例えばテキスト領域からは文書タイトル、章節タイトル等であり、文書画像中の文字列の位置または大きさのみに基づいて抽出できる情報に限定されてしまう。したがって、文書中の文章間・単語間の関係等、文書の内容に関する情報は抽出できないため、文書から抽出できる有用な知識が限られてしまうという課題があった。
【０００８】
また、特許文献２に記載の発明では、定型文書に対応するように予め作成された定義ファイルに従って情報抽出が行われるため、非定形文書に対してはそれぞれに応じた抽出形式の定義ファイルを作成しなければならないという課題があった。
【０００９】
この発明は上記のような課題を解決するためになされたもので、文書中の文章間・単語間の関係等、文書から有用な知識を抽出でき、また非定形文書からの定義ファイルを作成しなおすことなく有用な知識が抽出できるメタデータ抽出装置を得ることを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【００１０】
処理対象の電子文書を取得する文書取得手段と、文書取得手段が取得した電子文書から、電子文書に記述される文章を構成する要素と、各要素の電子文書内における相対的な位置を示す位置データとを抽出する要素抽出手段と、文章を構成する１または複数の要素からなる要素列の属性を、要素列を構成する要素の品詞に関連付けて定義した属性定義を記憶する属性定義記憶手段と、属性定義を参照して、前記要素列に属性を割り当てる属性割り当て手段と、属性割り当て手段が属性を割り当てた要素列のうち、着目する要素列間の関連性を示す関連度を算出する関連度算出手段と、属性割り当て手段が割り当てた属性を識別子として各要素列に付すと共に、関連度算出手段によって算出された関連度に応じて要素列同士をグループ化し、当該グループに対応する識別子を付すことによって関連度抽出情報を生成する関連度抽出情報生成手段とを備えたものである。
【発明の効果】
【００１１】
処理対象の電子文書を取得する文書取得手段と、文書取得手段が取得した電子文書から、電子文書に記述される文章を構成する要素と、各要素の電子文書内における相対的な位置を示す位置データとを抽出する要素抽出手段と、文章を構成する１または複数の要素からなる要素列の属性を、要素列を構成する要素の品詞に関連付けて定義した属性定義を記憶する属性定義記憶手段と、属性定義を参照して、前記要素列に属性を割り当てる属性割り当て手段と、属性割り当て手段が属性を割り当てた要素列のうち、着目する要素列間の関連性を示す関連度を算出する関連度算出手段と、属性割り当て手段が割り当てた属性を識別子として各要素列に付すと共に、関連度算出手段によって算出された関連度に応じて要素列同士をグループ化し、当該グループに対応する識別子を付すことによって関連度抽出情報を生成する関連度抽出情報生成手段とを備えるように構成したので、文書中の文章間・単語間の関係等、文書から有用な知識を抽出でき、また非定形文書からの定義ファイルを作成しなおすことなく有用な知識が抽出できる効果がある。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１２】
実施の形態１．
図１はこの発明の実施の形態１によるメタデータ抽出装置のブロック図である。図に示すように、メタデータ抽出装置１０は、文書取得手段１１、文字抽出手段１２、属性割り当て手段（要素抽出手段、属性割り当て手段）１３、属性間関連度算出手段（関連度算出手段）１４、属性構造化手段（関連度抽出情報生成手段）１５、出力手段１６、属性定義ＤＢ（属性定義記憶手段）１７、属性間関連度ＤＢ１８を備える。
【００１３】
文書取得手段１１は、ユーザが入力した文書を取得し、文字抽出手段１２は、文書取得手段１１が取得した文書に記述される文章を構成する文字、および各文字の位置座標を抽出する。属性割り当て手段１３は、文字抽出手段１２が抽出した文字に形態素解析を行い、属性定義ＤＢ１７を参照して文字列に属性を割り当てる。属性間関連度算出手段１４は、属性割り当て手段１３が割り当てた文字列間の意味の関連性を示す関連度を算出する。属性構造化手段１５は、属性間関連度算出手段１４が算出した関連度に基づいて、関連性の高い文字列同士をグループ化して構造化文書を作成する。出力手段１６は、作成された構造化文書をファイル形式で出力する。属性定義ＤＢ１７は、文章を構成する文字列に対して属性を割り当てるために、文字列を構成する文字の品詞に関連付けて属性を定義した属性定義を保持する。属性間関連度ＤＢ１８は、属性間の関連度を定性的な値で予め定義したテーブルを保持する。
【００１４】
図１の文書取得手段１１、文字抽出手段１２、属性割り当て手段１３、属性間関連度算出手段１４、属性構造化手段１５、出力手段１６はメタデータ抽出装置１０の中央演算装置を、該中央演算装置の動作を制御するプログラムのモジュールに従って便宜的に分割したものである。
【００１５】
図２は図１のメタデータ抽出装置１０の動作を示すフローチャートである。この図を参照してメタデータ抽出装置１０の動作について説明する。
まず、文書取得手段１１が、ユーザが指定したコンピュータ読み取り可能な文書を取得する（ステップＳＴ１００）。例えば、コンピュータで処理可能なワープロソフト等を用いて作成した文書ファイル、ＣＡＤソフトを用いて作成した図面ファイル、ＰＤＦ(Portable Document Format)形式のファイル等を取得の対象とする。図３は文書取得手段１１が取得した文書の例を示す図である。ここでは、ワープロソフトで作成した文書ファイルを用いるとする。
【００１６】
続いて、文字抽出手段１２が文字抽出処理を行う（ステップＳＴ２００）。文字抽出手段１２は文書取得手段１１が取得した文書ファイルから、記述されている文字、数字等の各要素の文字コードおよび文書内における位置座標を抽出する。文字コードおよび位置座標の抽出は、ＰＤＦ等のようにフォーマット仕様が公開されているものについては、それに従って文書ファイルを解析することで文字コード、位置座標を抽出することができる。一方、仕様が公開されていないワープロソフト等で作成された文書については、文書を作成したアプリケーションから擬似的な印刷処理、すなわち、文書、画像等をプリンタが解釈できるページ記述言語で記述したＰＤＦファイルを作成し、これを用いて文書解析を行って、文字コード、位置座標を抽出する。文字抽出手段１２は抽出した文字コード、位置座標を属性割り当て手段１３に供給する。
【００１７】
属性割り当て手段１３は、取得した文字コードと属性定義ＤＢ１７が保持する属性定義とに基づいて、文書に記述される文字列に属性を割り当てる（ステップＳＴ３００）。ここで、属性とは文書中に記述された文字列の意義を示す情報、例えば会社名、人名、地名等の固有表現、または日付、長さ、重さ、状態等の項目付けが可能な情報である。属性割り当て手段１３は、属性定義ＤＢ１７を参照して文字抽出手段１２が抽出した文字コードに対応する属性を割り当てる。
【００１８】
図４は属性定義ＤＢ１７が保持する属性定義の例を示す図である。図には、「日付」、「所在地」、「組織名」、「社長」の属性が記述されている。例えば、属性「日付」は、２〜４桁の数字、記号、１〜２桁の数字、記号および１〜２桁の数字の組み合わせ、または、２〜４桁の数字、「年」、１〜２桁の数字、「月」、１〜２桁の数字および「日」の組み合わせによって表示される文字列であると定義される。また、属性「社長」は、構成文字の品詞および付加情報が［名詞−固有名詞−人名］からなり、かつ文字列「社長」の近くにある文字列であると定義される（詳細は後述する）。
【００１９】
図５は属性割り当て手段１３の動作を示すフローチャートである。この図を参照して属性割り当て手段１３の具体的な動作について説明する。
属性割り当て手段１３は、文字抽出手段１２から取得した文字コードに対して形態素解析処理を行う（ステップＳＴ３１０）。形態素解析処理は日本文解析の公知の技術であるので詳細な動作の説明は省略するが、自然文を意味のある最小の単位に分解する処理である。属性割り当て手段１３は形態素解析処理によって文章を意味のある最小の単位の文字列（以下、最小文字列と呼ぶ）に分け、各文字列に対して品詞を割り当てる。
【００２０】
図６は図３に示す文書に対する属性割り当て手段１３の形態素解析処理の結果を示す図である。図に示すように、形態素解析処理の結果、各最小文字列に品詞および必要に応じて付加情報１〜３が付加される。付加情報１は、文字列の品詞が名詞である場合に、その名詞の種類を示す。例えば、一般名詞、固有名詞等である。付加情報２は文字列の品詞が名詞で、かつ付加情報１が固有名詞である場合に、固有名詞の種類を示す。例えば、組織、地域、人名等である。さらに必要な場合は付加情報３が付加される。例えば、付加情報２が人名のとき「姓」、「名」が付加される。
【００２１】
属性割り当て手段１３はまた、図２のステップＳＴ２００において文字抽出手段１２が抽出した各要素の位置座標から、最小文字列の左上座標、右下座標を算出する。図６に各座標値を示す。ここに示す座標値は、例えば文書の横方向をｘ軸、縦方向をｙ軸としたときの原点からの距離を示す。各最小文字列は左上座標と右下座標を対角線とする矩形に収まるように配置される。
【００２２】
続いて、属性割り当て手段１３は属性パタン照合処理を行う（ステップＳＴ３２０）。具体的には、図６に示した形態素解析結果に対して図４の属性定義との照合を行い、属性定義と一致する品詞および付加情報１〜３を有する文字列にその属性を割り当てる。例えば、「日付」の属性を割り当てる場合、図４の「日付」を表す組み合わせと一致する組み合わせからなる文字列を図６から抽出する。まず、「数字２〜４桁」となる文字列を検索する。図６の文頭１〜４文字が「数字２〜４桁」の文字列に当てはまるため、文頭１〜４文字である「２００３」を抽出する。続いて、「２００３」に続く文字が「記号」または「年」であるかを判定する。図６では、「２００３」に続いて「年」が出現するので、ここまで「日付」の照合に成功し、「年」を抽出する。以下、属性割り当て手段１３は同様に処理を続行し、「日」まで抽出したところで文字列「２００３年９月１６日」に属性「日付」を割り当てる。
【００２３】
属性割り当て手段１３は、同様に他の属性についても図４の属性定義に従って文字列に割り当てる。例えば、「組織名」の属性を割り当てる場合は、品詞−付加情報１−付加情報２が［名詞−固有名詞−組織］となる文字列を抽出して割り当てる。図７、図８は図３に示す文書のうち属性割り当て手段１３によって属性が割り当てられた文字列を説明する図である。図８に示すように、属性割り当て手段１３は属性「日付」を文字列「２００３年９月１６日」に、属性「組織名」を文字列「○×電気」に、属性「所在地」を文字列「東京都千代田区丸の内１−１−１」に、属性「社長」の文字列「○田×男」に割り当てた。以降、属性を割り当てた文字列を属性値と称する。図８にはまた抽出した各属性値の左上座標、右上座標も示す。属性割り当て手段１３は割り当て結果を属性間関連度算出手段１４に供給する（ステップＳＴ３３０）。
【００２４】
続いて、属性間関連度算出手段１４は属性値間の関連度の算出を行う。関連度とは着目する２属性値間の意味、位置関係に基づく関連性を示す値であり、割り当てられた属性の関連度に基づいて算出される。図９は図４に定義された属性間の関連度を記述した属性間関連度テーブルである。各関連度は０から１までの値をとり、数値が大きいほど関連度が高いとする。例えば、図９に示すように「組織名」と、「所在地」、「社長」の関連度がそれぞれ０．８であるのに対し、「日付」と、「組織名」、「所在地」、「社長」の関連度、「所在地」と「社長」の関連度はそれぞれ０．３と低く設定している。属性間関連度テーブルは、ユーザが予め作成して属性間関連度ＤＢ１８に保存するものであり、ここでは日本文文法と属性内容を参考にヒューリスティックに作成する。
【００２５】
図１０は属性間関連度算出手段１４の動作を示すフローチャートである。この図を参照して文書属性間関連度の算出手順について説明する。
まず属性間関連度算出手段１４は、文章を構成する要素に対して属性割り当て手段１３が属性を割り当てた属性値の数を求め変数Ｎに代入する（ステップＳＴ４１０）。ここでは図８に示すように５つの文字列に属性を割り当てたため、Ｎ＝５である。続いて、変数ｉに１を代入し（ステップＳＴ４２０）、変数ｊをｊ＝ｉ＋１からｊ＝Ｎまで変化させながら各属性との関連度を以下の式を用いて算出する（ステップＳＴ４３０）。
【００２６】
Ｆ（ＰｉＰｊ）＝ａ１＊ｆ１（ＰｉＰｊ）
＋ａ２＊ｆ２（ＰｉＰｊ）＋ａ３＊ｆ３（ＰｉＰｊ）    …（１）
【００２７】
ａ１＋ａ２＋ａ３＝１                                          …（２）
【００２８】
ｆ２（ＰｉＰｊ）＝１／ｌｏｇ（ＺｉＺｊ＋１）    （ＺｉＺｊ＞０）…（３）
＝１                          （ＺｉＺｊ＝０）
【００２９】
ｆ３（ＰｉＰｊ）＝１（同一文内）                              …（４）
＝０（上記以外）
【００３０】
ここで、Ｆ（ＰｉＰｊ）は属性値Ｐｉと属性値Ｐｊとの関連度、ｆ１（ＰｉＰｊ）は図９に示す属性間関連度テーブルの値、ｆ２（ＰｉＰｊ）は注目する２つの属性値の位置座標の距離を用いた評価値であり、式（３）で表す。式（３）においてＺｉＺｊは属性値Ｐｉと属性値Ｐｊの距離であり、図８に示す左上座標および右下座標で囲まれる各矩形同士の最短距離である。ａ１，ａ２，ａ３は式（２）を満たすように予め設定される任意の値である。
【００３１】
ｆ３（ＰｉＰｊ）は文脈に依存する評価値であり、式（４）で表す。すなわち、属性間関連度算出手段１４は注目する２つの属性値が同一文内に存在するか否かを判定し、存在する場合は１を、存在しない場合は０を割り当てる。同一文内に存在するか否かは、注目する２属性値間に存在する文字列中の助詞または句点の有無から判定する。２属性値間の文字列中に助詞を含み、かつ句点、ピリオド等の文書の終了を示す記号を含まない場合には同一文内にあると判定する。例えば、図７で属性値１「２００３年９月１６日」を含む行と属性値２「○×電気」を含む行との間には助詞が存在しないため、同一文ではないと判定する。
【００３２】
式（１）から、関連度Ｆ（ＰｉＰｊ）はＰｉとＰｊとの属性間関連度テーブルに示される属性間関連度の値が大きいほど、また位置座標の距離が小さいほど、さらに同一文中にあるほど高くなる。
【００３３】
属性間関連度算出手段１４は関連度Ｆを算出すると、算出した関連度Ｆが閾値よりも高いか否かを判定し（ステップＳＴ４４０）、高い場合はグループ化処理を行う（ステップＳＴ４５０）。例えば、閾値を０．６とする。ｉ＝１のときｊ＝ｉ＋１〜Ｎの関連度Ｆをそれぞれ算出し、ＰｉとＰｊの関連度Ｆが０．６以上であるものを同一の属性グループであると認定する。続いて、ｉ＝Ｎであるか否かを判定し（ステップＳＴ４６０）、ｉ＝Ｎの場合は処理を終了し、ｉ≠Ｎの場合はｉをインクリメントして（ステップＳＴ４７０）、ステップＳＴ４３０に戻る。
【００３４】
例えば、ａ１＝ａ２＝０．４、ａ３＝０．２として属性値間のｆ１〜ｆ３および関連度Ｆの値を計算する。図１１〜図１４は計算結果を示す図であり、図１１はｆ１の値、図１２はｆ２の値、図１３はｆ３の値、図１４は関連度Ｆの値をそれぞれ示す。図１１〜図１４の属性値１〜５は図７の属性値１〜５にそれぞれ対応する。
【００３５】
図１４においてｉ＝１（属性値１）とｊ＝２〜５（属性値２〜属性値５）との関連度はそれぞれ０．４２，０．３３，０．２６，０．２９であり、全て０．６未満であるためグループ化処理は行わない。ｉ＝２（属性値２），ｊ＝３（属性値３）のとき、図１４より関連度Ｆ＝０．６２であり、閾値０．６以上であるためグループ化処理を行う。属性間関連度算出手段１４は、属性値２と属性値３とが同一の属性グループである旨の情報を保持しておく。また、図１４から、属性値４と属性値５の関連度Ｆ＝０．６７であり、閾値０．６以上であるため属性値４と属性値５も同一グループであるとの情報を保持しておく。
【００３６】
続いて、属性構造化手段１５が属性構造化処理を行う（ステップＳＴ５００）。ここでは、属性割り当て手段１３の出力結果、すなわち図７、図８に示す結果と、属性間関連度算出手段１４の算出結果、すなわち図１４に示す結果とに基づいて処理を行い、関連度が高い属性同士を同一タグ（識別子）、例えば「グループ」タグで囲んで出力する。上述のように、属性間関連度算出手段１４は属性値２と属性値３、属性値４と属性値５をそれぞれ同一グループと判定している。また、属性値２と属性値４は同一値（「○×電機」）であるため、属性構造化手段１５は属性値２、属性値３および属性値５が同一グループであると判定し、これら３つの属性値について構造化処理を行う。ここでは、各属性値をその属性に対応するタグによって囲み、ファイル形式の文書を作成する。
【００３７】
図１５は属性構造化手段１５による文書属性構造化処理の結果を示す図である。図に示すように、各属性値をその属性を示すタグで囲み、さらに属性間関連度算出手段１４が同一グループと判定した「○×電機」、「東京都千代田区丸の内１−１−１」および「○田×男」を「グループ」タグで囲む。一方、グループ化されない「２００３年９月１６日」については「グループ」タグで囲まない。属性構造化手段１５は、グループ化した結果をファイル形式で出力手段１６に供給する。出力手段１６は、取得した処理結果をファイル形式でメタデータ保存領域に登録したり、文書保存サーバ（図示せず）に出力したりする（ステップＳＴ６００）。
【００３８】
以上のように、この実施の形態１によれば、属性を品詞に関連付けて定義した属性定義に従って属性割り当て手段１３が文書に記述される文字列に属性を割り当て、属性間関連度算出手段１４が属性値間の関連度を判定してグループ化し、属性構造化手段１５が構造化してメタデータを出力するようにしたので、定型文書のみでなく非定形文書からもメタデータの抽出が行えると共に、関連度の高い属性値同士をグループ化することで属性値間の関連を示すことができるため、検索、閲覧等においてユーザにとって使い勝手のよいメタデータを抽出することができるという効果が得られる。
【００３９】
実施の形態２．
この実施の形態２では、上記実施の形態１で説明した単一文書に対して属性を割り当てて属性値間の関連度を判定することに加えて、他の文書またはデータベース中の文字列の属性とも照合を行い、関連度の高い属性値を同一グループ化する処理について説明する。
【００４０】
図１６はこの発明の実施の形態２によるメタデータ抽出装置のブロック図である。図に示すように、このメタデータ抽出装置１０’は実施の形態１の図１に示す構成に加えて、属性追加手段１９と文書ＤＢ２０とを備える。属性追加手段１９は、文書取得手段１１が取得した文書が含む属性グループを他の文書が含む属性グループと比較して、他の文書に同一の属性グループが存在する場合はそこから属性値を取り込む処理を行う。文書ＤＢ２０は、文書とそのメタデータを保持する。
【００４１】
図１７は、この発明の実施の形態２によるメタデータ抽出装置の動作を示すフローチャートである。この図は実施の形態１の図２に示すフローチャートのステップＳＴ５００とステップＳＴ６００の間に属性追加処理（ステップＳＴ６００）を追加し、メタデータ出力処理をステップＳＴ７００としたものである。この図を参照してメタデータ抽出装置の動作について説明する。
【００４２】
文書取得手段１１が文書の取得処理を行う（ステップＳＴ１００）。ここでは、実施の形態１と同様に、図３に示す文書を取得するとする。以降、ステップＳＴ２００からステップＳＴ６００まで実施の形態１と同様の処理を行い、図１５に示す結果を取得する。
【００４３】
続いて、属性追加手段１９が属性追加処理を行う（ステップＳＴ６００）。図１８は属性追加手段１９の動作を示すフローチャートである。この図を参照して属性追加手段１９の動作について説明する。
属性追加手段１９は属性構造化手段１５から図１５に示す構造化処理結果を取得すると、文書ＤＢ２０が蓄積する文書数Ｎをカウントして取得する。図１９は、文書ＤＢ２０に格納されるメタデータの例を示す図である。ここでは、文書ＤＢ２０には図１９に示すメタデータとこのメタデータに対応する１文書のみが格納されているとする。したがって、Ｎ＝１とする（ステップＳＴ７１０）。
【００４４】
続いて、属性追加手段１９は、変数ｋに１を代入し（ステップＳＴ７２０）、蓄積文書Ｄ１のメタデータ数ｍを取得する（ステップＳＴ７３０）。メタデータ数とは「グループ」タグの数であり、図１９のメタデータにおいてはｍ＝１である。続いて、属性追加手段１９は蓄積文書Ｄ１の各メタデータのグループと文書中のグループとの同一性を判定する。
【００４５】
同一性の判定は、文書中のグループと蓄積文書のメタデータのグループとを比較し、属性名と属性値とが共に一致する属性値がグループ内で一定数α以上である場合は同一であると判定する。図１９と図１５に示す属性グループを比較すると、「組織名」、「所在地」、「社長」の３つの属性名およびその属性値が一致する（ステップＳＴ７４０）。ここで、Ｍは取得文書中のメタデータ数である。属性追加手段１９はこの同一属性値数３に基づいて同一性の判定を行う（ステップＳＴ７５０）。例えば、閾値α＝２とすると、同一の属性グループであると判断される。
【００４６】
同一の属性グループである場合、属性追加手段１９はタグ取り込み処理を行う（ステップＳＴ７６０）。具体的には、属性追加手段１９は文書ＤＢ２０内のメタデータの「グループ」タグ内に存在して、文書取得手段１１が取得した文書中の「グループ」タグ内に存在しない属性を検出する。図１５と図１９を比較すると「資本金」および「２００２年度売上」の２つの属性がこれに該当する。そこで、属性追加手段１９はこれら２つの属性を図１５に示す「グループ」タグ内に加える。図２０は属性追加手段１９によるタグ取り込み処理の結果を示す図である。属性追加手段１９は図１５の「グループ」タグ内に「資本金」および「２００２年度売上」を追加した。
【００４７】
また、文書中の「グループ」タグ内に存在して蓄積文書のメタデータの「グループ」タグ内に存在しない属性値がある場合は、その属性値をメタデータの「グループ」タグ内に取り込む。ここでは、図１５の「グループ」タグ内に存在して図１９の「グループ」タグ内には存在しない属性値はないので、取り込み処理は行わない。続いて、変数ｋと変数Ｎを比較し（ステップＳＴ７７０）、ｋ＝Ｎである場合は処理を終了し、ｋ≠Ｎである場合はｋをインクリメントして（ステップＳＴ７８０）、ステップＳＴ７３０に戻る。ここではｋ＝Ｎ＝１であるため、処理を終了する。
【００４８】
以上のように、この実施の形態２によれば、属性追加手段１９が、文書入力手段１１が取得した文書のメタデータのグループと文書ＤＢ２０が保持する文書のメタデータのグループとを比較し、同一グループと判定した場合には各グループ間で属性値の取り込みを行うようにしたので、文書中に記述のない属性値についても他の文書またはデータベースから取り込むことができるため、文書中に記述のない内容についてもメタデータとして保持・活用できる効果が得られる。
【図面の簡単な説明】
【００４９】
【図１】この発明の実施の形態１によるメタデータ抽出装置のブロック図である。
【図２】同実施の形態１によるメタデータ抽出装置の動作を示すフローチャートである。
【図３】同実施の形態１に係る文書取得手段が取得する文書の例である。
【図４】同実施の形態１に係る属性定義ＤＢが保持する属性定義の例を示す図である。
【図５】同実施の形態１に係る属性割り当て手段の動作を示すフローチャートである。
【図６】同実施の形態１に係る属性割り当て手段の図３に示す文書に対する形態素解析処理の結果を示す図である。
【図７】同実施の形態１に係る属性割り当て手段によって属性抽出された文字列を示す図である。
【図８】同実施の形態１に係る属性割り当て手段によって抽出された属性値について説明する図である。
【図９】図４に示す属性間の関連度を記述した属性間関連度テーブルである。
【図１０】この発明の実施の形態１に係る属性間関連度判定手段の動作を示すフローチャートである。
【図１１】同実施の形態１に係る属性間関連度判定手段によるｆ１の計算結果を示す図である。
【図１２】同実施の形態１に係る属性間関連度判定手段によるｆ２の計算結果を示す図である。
【図１３】同実施の形態１に係る属性間関連度判定手段によるｆ３の計算結果を示す図である。
【図１４】同実施の形態１に係る属性間関連度判定手段による関連度Ｆの計算結果を示す図である。
【図１５】同実施の形態１に係る属性構造化手段による属性構造化処理の結果を示す図である。
【図１６】この発明の実施の形態２によるメタデータ抽出装置のブロック図である。
【図１７】同実施の形態２によるメタデータ抽出装置の動作を示すフローチャートである。
【図１８】同実施の形態２に係る属性追加手段の動作を示すフローチャートである。
【図１９】同実施の形態２に係る文書ＤＢに格納されるメタデータの例を示す図である。
【図２０】同実施の形態２に係る属性追加手段によるタグ取り込み処理の結果を示す図である。
【符号の説明】
【００５０】
１０，１０’  メタデータ抽出装置、１１  文書取得手段、１２  文字抽出手段、１３  属性割り当て手段（要素抽出手段、属性割り当て手段）、１４  属性間関連度算出手段（関連度判定手段）、１５  属性構造化手段（関連度抽出情報生成手段）、１６  出力手段、１７  属性定義ＤＢ（属性定義記憶手段）、１８  属性間関連度ＤＢ、１９  属性追加手段、２０  文書ＤＢ。
【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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