(57)【要約】【課題】複数のカテゴリに属する大量の文書を、複数の話題に関連する文書と関連のない複数の話題の入っている文書と区別なく効率よく登録でき、検索結果の表示に際してもカテゴリに属する部分だけを表示することができる文書管理装置を提供する。【解決手段】文書にカテゴリを付与してデータベースへ登録する際に、関連のない話題をまとめたために複数のカテゴリが付与されたのか、それとも関連のある複数の話題の内容のために複数のカテゴリが付与されたのかを文書のセグメンテーションを行い判定する。複数のカテゴリが付与されても単一のセグメントであれば、文書内容が関連のある複数の話題からなっていると判断して文書に複数のカテゴリを付与し、２つ以上のセグメントに分割されるときには、関連のない複数の話題が集まった文書であると判定して、文書にカテゴリを付与するのではなく、分割されたセグメントごとにカテゴリを再付与するようにした。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
文書内容を予め決められたカテゴリに分類する分類部と、該分類部で分類したカテゴリと該文書内容とを関連付けて文書データベースへ登録する登録部を有する文書管理装置において、前記文書内容を個々の話題からなるセグメントに分割する文書セグメンテーション部を有し、前記分類部で複数のカテゴリに分類された場合、前記文書セグメンテーション部により前記文書内容をセグメントに分割し、分割されたセグメントの数が１つのときには前記分類部で付与された複数のカテゴリを前記文書内容に付与し、分割されたセグメントの数が２つ以上のときには前記分類部で分割された各セグメントに対して再分類してセグメントごとにカテゴリを付与して、前記文書データベースへ登録するようにしたことを特徴とする文書管理装置。
【請求項２】
請求項１に記載の文書管理装置において、前記登録部は、文書内容に１つのカテゴリが付与された場合には該文書と関連付けて単一カテゴリフラグと該カテゴリを文書属性レコードにセットし、複数のカテゴリが付与され且つ文書内容が複数のセグメントに分割されない場合には該文書と関連付けて複数カテゴリフラグと該複数のカテゴリを文書属性レコードにセットし、文書内容が複数のセグメントに分割される場合には該文書と関連付けて複数カテゴリフラグを文書属性レコードにセットするとともに各セグメントに付与されたカテゴリと該文書におけるセグメント位置とを該文書と関連付けてセグメント属性レコードにセットして、これらの文書属性レコードとセグメント属性レコードを前記文書データベースへ登録するようにしたことを特徴とする文書管理装置。
【請求項３】
請求項２に記載の文書管理装置において、前記文書データベースに対してカテゴリを指定して検索し、検索された文書内容を表示する検索部を有し、前記検索部は、指定されたカテゴリとマッチングするカテゴリが前記セグメント属性テーブルに存在するときには、マッチングしたセグメントの文書内容だけを表示するようにしたことを特徴とする文書管理装置。
【請求項４】
コンピュータに、請求項１、２または３に記載の文書管理装置の機能を実行させるためのプログラム。
【請求項５】
請求項４に記載の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。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、文書管理装置、プログラムおよび記録媒体に関し、具体的には、文書データを複数のカテゴリに分類するときの技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、インターネットなどのコンピュータネットワークを通じて、大量の電子化された文書をやり取りできるようになっている。そのため、自分が獲得した情報が大量になってしまい、個々の情報の持つ特徴を抽出することが困難となっている。そこで、獲得した情報を分類し整理する技術が必要となってくる。
【０００３】
文書データを自動的に分類する代表的な手法としては、図書の十進分類のように分類するためのカテゴリが既知で、新規の文書データに対しそれぞれ適切と思われるカテゴリに分類する手法や、分類するカテゴリが未知で、文書集合の中から類似する文書を集めて分類カテゴリを作成し割り当てるという方法などがある。これらの技術により、大量の文書の分類整理を行うことができる。
【０００４】
前者のようなカテゴリが既知の場合では、予め分類するためのカテゴリと、そのカテゴリに属するサンプルの文書と特徴となる単語を与え、それらのサンプル文書から単語の重要度を計算して、単語とそのカテゴリに対する重要度を対とした特徴量ベクトルを生成する。分類対象となる文書データに対しても同様に、単語と文書データに対する重要度を計算して、特徴量ベクトルを生成する。
【０００５】
次に、カテゴリの持つ特徴量ベクトルと文書の持つ特徴量ベクトルとの距離を定義しておいて、その値を利用して各文書を類似するカテゴリに割り当てる。また、距離が非常に離れている、即ち、どのカテゴリとも類似しないと判断した場合は、どのカテゴリにも割り当てないようにする。
【０００６】
この方法を用いた特許文献１の技術では、文書データと分類するためのカテゴリとその特徴を入力し、この入力されたカテゴリと特徴から特徴量ベクトルを計算して記憶し、分類基準を入力して記憶し、入力されたカテゴリおよびその特徴と分類基準とを用いて、中間カテゴリを新規に作成し、入力されたカテゴリで類似したものを同一の中間カテゴリに割り当て、この処理で得た中間カテゴリと入力されたカテゴリとを用いて、入力された文書データを分類している。
これにより、従来の手法では、分類したいカテゴリの総数や出現する単語の数が多ければ多いほど、その数に比例して計算時間も増大するという問題を回避して、大量の文書データ等の情報を複数のカテゴリに短時間で効率的に分類することができる。
【０００７】
ところで、関連する話題を含む文書、例えば、『スポーツとその経済波及効果』について書かれた文書については、上述したような分類方法で『スポーツ』と『経済』のカテゴリに分けられる。また、いろいろな話題が１つの紙面に混在した新聞記事、例えば、『スポーツ』について書かれた記事と、『経済』について書かれた記事を１つにまとめたような文書であっても、同じようなカテゴリに分類されることになる。
【０００８】
後者のいろいろな話題が１つの紙面に混在した新聞記事のような文書を分類する技術として、特許文献２では、文脈の概念であるクラス情報と、当該クラスに基づいて分割され、階層化されたセグメント情報が付加された文書の意味的構造化結果を入力し、構造化結果である属性の集合中の各属性に対し、文書の固有ＩＤと、クラス情報と、当該クラスに応じた分割結果であるセグメント情報を付与し、データベースに格納するようにして、視点が一定ではなく、検索者個々の文脈に応じた柔軟な属性指定検索を実現できる。
【０００９】
ここで、複数の記事などが混在した文書を意味ごとのセグメントに分割する技術としては、特許文献３がある。この特許文献３の技術は、電子化された文書を段落に分割し、段落から抽出されたキーワードに基づいて段落間の関連度を計算し、段落を次元とする正方行列を作成する。この正方行列の対角成分を境として片側の領域の各成分に関連度を入れ、該関連度を入れた片側領域において、任意番目の行（又は列）と、任意番目の列（又は行）と、対角成分と、で囲まれる三角形領域内の関連度の合計値を求め、該関連度の合計値に基づいて文書を分割する。
【特許文献１】特開２０００−１１２９７１号公報
【特許文献２】特開２００１−１９５４２６号公報
【特許文献３】特開２０００−２３５５７４号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【００１０】
上述したように、複数の話題に関連する文書と関連のない複数の話題の入っている文書とを一般的な方法で分類すると、同じカテゴリが付与されてしまい、いずれの文書か区別がつかなくなる場合がある。
上記の例では、『スポーツとその経済波及効果』について書かれた文書のカテゴリは、『スポーツ』と『経済』の２つのカテゴリが付与される。また、『スポーツ』について書かれた記事と『経済』について書かれた記事を１つにまとめた文書に付与されるカテゴリも同様に、『スポーツ』と『経済』の２つのカテゴリが付与されることになる。
【００１１】
この問題点は、複数の記事を１つにまとめた文書にカテゴリを付与する前に、文書を記事（セグメント）ごとに分離し、特許文献２のように１つ１つの記事にカテゴリを付与すれば問題は解決できる。
しかし、大量の文書を文書データベースとして登録する際には、文書がいずれのタイプのものかいちいち確かめて、さらに、セグメントに分割してそのセグメントにカテゴリを付与して登録するのでは労力やコストがかかり非現実的である。
【００１２】
本発明は、上述の実情を考慮してなされたものであって、複数のカテゴリに属する大量の文書を、複数の話題に関連する文書と関連のない複数の話題の入っている文書と区別なく効率よくデータベースへ登録でき、検索結果の表示に際しても分割されたセグメントのカテゴリにマッチする場合には、そのセグメントだけを表示する文書管理装置、プログラムおよび記録媒体を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【００１３】
上記の課題を解決するために、請求項１の発明は、文書内容を予め決められたカテゴリに分類する分類部と、該分類部で分類したカテゴリと該文書内容とを関連付けて文書データベースへ登録する登録部を有する文書管理装置において、前記文書内容を個々の話題からなるセグメントに分割する文書セグメンテーション部を有し、前記分類部で複数のカテゴリに分類された場合、前記文書セグメンテーション部により前記文書内容をセグメントに分割し、分割されたセグメントの数が１つのときには前記分類部で付与された複数のカテゴリを前記文書内容に付与し、分割されたセグメントの数が２つ以上のときには前記分類部で分割された各セグメントに対して再分類してセグメントごとにカテゴリを付与して、前記文書データベースへ登録するようにしたことを特徴とする。
【００１４】
請求項２の発明は、請求項１に記載の文書管理装置において、前記登録部は、文書内容に１つのカテゴリが付与された場合には該文書と関連付けて単一カテゴリフラグと該カテゴリを文書属性レコードにセットし、複数のカテゴリが付与され且つ文書内容が複数のセグメントに分割されない場合には該文書と関連付けて複数カテゴリフラグと該複数のカテゴリを文書属性レコードにセットし、文書内容が複数のセグメントに分割される場合には該文書と関連付けて複数カテゴリフラグを文書属性レコードにセットするとともに各セグメントに付与されたカテゴリと該文書におけるセグメント位置とを該文書と関連付けてセグメント属性レコードにセットして、これらの文書属性レコードとセグメント属性レコードを前記文書データベースへ登録するようにしたことを特徴とする。
【００１５】
請求項３の発明は、請求項２に記載の文書管理装置において、前記文書データベースに対してカテゴリを指定して検索し、検索された文書内容を表示する検索部を有し、前記検索部は、指定されたカテゴリとマッチングするカテゴリが前記セグメント属性テーブルに存在するときには、マッチングしたセグメントの文書内容だけを表示するようにしたことを特徴とする。
【００１６】
請求項４の発明は、コンピュータに、請求項１、２または３に記載の文書管理装置の機能を実行させるためのプログラムである。
請求項５の発明は、請求項４に記載の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である。
【発明の効果】
【００１７】
本発明によると、文書にカテゴリを付与してデータベースに登録するときに、文書を話題ごとのセグメントに分割し、分割したセグメントごとにカテゴリ分けするようにしたので、複数のカテゴリに属する大量の文書を、複数の話題に関連する文書と関連のない複数の話題の入っている文書と区別なく効率よく登録できる。
また、検索結果の表示に際しても、セグメントに分割されていた場合には、当該カテゴリに属する部分だけを表示するようにして、複数の話題から構成される文書を的確に表示・管理することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１８】
以下、図面を参照して本発明の文書管理装置に係る好適な実施形態について説明する。
本実施形態では、サポートベクターマシン（ＳＶＭ）を用いて分類器を構成するものとして説明するが、他のＢａｙｅｓ法、Ｆｉｓｈｅｒ判別式を使用した判別分析等で分類するようにしてもかまわない。
【００１９】
ＳＶＭは、多次元ベクトルで表されたオブジェクトを２つのクラスに分類する分類法で、特徴空間を超平面で２つの部分空間に分割することによって分類を行うものであり、識別関数を式（１）とし、式（２）でオブジェクトが当該クラスに属するか否かが決まる。
【００２０】
ｇ（ｘ）＝ｗ・ｘ＋ｂ                    （１）
ｆ（ｘ）＝ｓｇｎ（ｇ（ｘ））            （２）
【００２１】
ここで、「・」はベクトルｗとオブジェクトｘとの内積を示し、ｗは超平面の法線を定める重みベクトル、ｂは閾値を表すスカラー量である。
関数ｓｇｎ（ｙ）は、引数ｙ（スカラー量）の値が正のとき「＋１」の値をとり、０以下のときには「−１」の値をとる。
【００２２】
ここでは、文書分類に際して、上記の識別関数に次のように当てはめる。
ｎ個のカテゴリＣ＝（Ｃ１，Ｃ２，…，Ｃｎ）と、カテゴリ分けを行うためのｄ個の特徴語Ｔ＝（ｔ１，ｔ２，…，ｔｄ）を予め決定しておく。また、文書データの特徴を現す特徴量ベクトルＶの各要素ｖｉは、要素ｖｉに対応する特徴語ｔｉが文書に現れた頻度や特徴語ｔｉが出現した文書数等から求めるものとする。また、カテゴリＣｉにおいて、重みベクトルの要素ｗｉｊは、特徴語ｔｊが文書に現れたときにカテゴリＣｉに属する確率と特徴語ｔｊがその文書に現れなかったときにカテゴリＣｉに属する確率とを組み合わせて計算するものとする。
【００２３】
次に、あるカテゴリＣｉに属する学習用の文書を複数用意し、この学習用文書の特徴量ベクトルＶを計算し、ｆ（Ｖ）の値が「＋１」となり、他のカテゴリに属する学習用文書ではｆ（Ｖ）の値が「−１」となる重みベクトルＷｉと閾値ｂｉとを計算し、すべてのカテゴリについて、重みベクトルＷｉと閾値ｂｉとを計算する。
以下、あるカテゴリＣｉについてｆ（Ｖ）の値が「＋１」となる分類器をｆｉ（Ｖ）と書くことにする。
【００２４】
したがって、入力された文書をｎ個のカテゴリに分類するときには、入力された文書の特徴量ベクトルＸを計算し、ｎ個の分類器
ｆ1（Ｘ），ｆ2（Ｘ），…，ｆn（Ｘ）
を計算する。
そして、ｆｉ（Ｘ）＞０の場合、カテゴリＣｉに属し、ｆｉ（ｘ）≦０の場合は、カテゴリＣｉに属さないと判断する。この判断を各カテゴリの分類器に対してｎ回繰り返すことによって、与えられた文書のカテゴリを決定する。
【００２５】
次に、上述した分類器を用いて文書の分類および検索を行う文書管理装置について説明する。
図１は、本発明の文書管理装置の機能構成を示すブロック図であり、同図において、文書管理装置は、文書データベース１０、分類部２０、文書セグメンテーション部３０、登録部４０、検索部５０、学習部６０とからなっている。
【００２６】
文書ＤＢ１０は、分類パラメータ、文書属性テーブル、セグメント属性テーブルおよび複数の文書からなっており、リレーショナル・データベースにより管理される。
複数の文書は、少なくとも文書ＩＤ（識別子）、文書名や書誌事項（作成者名、作成日、発行所等）、文書内容のコラムからなっている。
分類パラメータは、特徴語Ｔに対応させて、カテゴリＣｉごとに、重みベクトルＷｉと閾値ｂｉからなっている。
【００２７】
文書属性テーブルは、少なくとも文書ＩＤ（識別子）、文書名、カテゴリ名、マルチカテゴリフラグのコラムからなっている。
マルチカテゴリフラグは、文書が単一カテゴリに属するときであり「０」の値を持ち、文書が複数カテゴリに属するときには「１」の値をもつ。
例えば、図２に示すように、文書Ｄｏｃ１およびＤｏｃ５は単一カテゴリ『経済』、Ｄｏｃ２は単一カテゴリ『政治』、Ｄｏｃ４は単一カテゴリ『スポーツ』に分類される。
【００２８】
また、文書Ｄｏｃ３とＤｏｃ６とは複数カテゴリに属している。このうち文書Ｄｏｃ６は、複数のカテゴリ（『政治』と『経済』）に関連した内容となっている場合である。この場合には、マルチカテゴリフラグを「１」とし、単一カテゴリのレコードとしてカテゴリの数だけ列挙する。
【００２９】
また、文書Ｄｏｃ３は、別個の話題（『政治』と『経済』）の文書をまとめた内容となっている場合である。この場合には、マルチカテゴリフラグを「１」とし、文書をそれぞれのカテゴリのセグメントに分割されて、そのセグメントにカテゴリが与えたことをセグメント属性テーブルに記録する。
【００３０】
セグメント属性テーブルは、少なくとも文書ＩＤ（識別子）、カテゴリ名、セグメント開始位置、セグメント終了位置のコラムからなっている（図２参照）。
即ち、文書ＩＤで示される文書の文字列のうちセグメント開始位置からセグメント終了位置で示される部分文字列をセグメントとして、このセグメントに付与されたカテゴリ名が記録される。
【００３１】
分類部２０は、文書ＤＢ１０の分類パラメータ（特徴語集合Ｔ、カテゴリごとの重みベクトルＷおよび閾値ｂ）をメモリに読み込み、上述した式（１）および式（２）で表される分類器を用い、分類対象となる文書の実データを分類する。
分類対象の文書における特徴語の出現頻度やその特徴語が出現する文書の割合から特徴量ベクトルを計算して、ｎ個の分類器を当てはめる。
その結果、正の値になる分類器ｆｉがｍ個あれば、その文書にはｍ個のカテゴリが付与されることになる。
【００３２】
ここで、ｍ＝１の場合には、判別されたカテゴリを文書のカテゴリとする。また、ｍ＞１の場合には、分類対象の文書の実データを文書セグメンテーション部３０へ渡して分類処理を行う。
文書セグメンテーション部３０は、公知の技術（例えば、特開２０００−２３５５７４号公報参照）を用いて、渡された文書のセグメンテーションを行い、この文書が複数の話題からなる文書かどうか判断する。このとき、各セグメントは、文書中におけるセグメントの開始位置と終了位置とで示される。
【００３３】
次に、セグメンテーションの結果、複数のセグメントに分割された場合には、分類部２０を用いて各セグメントにカテゴリを付与する。この場合、もともと別文書として処理されるべき文書が複数連結されて入力されたと判断する。
また、セグメンテーションの結果、複数のセグメントに分割されなかった場合には、複数の関連する話題（複数のカテゴリ）からなる文書であるとする。
【００３４】
以上のように分類した後、次の３つのケースに対して、
【００３５】
ケース１：単一セグメント、単一カテゴリ。
ケース２：複数セグメント、複数カテゴリ。
ケース３：単一セグメント、複数カテゴリ。
【００３６】
次の項目からなるデータを生成する。
【００３７】
（ドキュメント名，カテゴリ名，マルチカテゴリフラグ，セグメント開始位置，セグメント終了位置）
【００３８】
例えば、ケース１の場合には、次の五つ組が生成される。
(ドキュメント名,カテゴリ名,0,0,0)
【００３９】
ケース２の場合には、最初の行は「ドキュメント名」で表される文書が複数のカテゴリからなることを示し、２行目以降はセグメント数だけ繰り返される。
(ドキュメント名,0,1,0,0)
(ドキュメント名,カテゴリ名１,0,セグメント１の開始位置，終了位置)
(ドキュメント名,カテゴリ名２,0,セグメント２の開始位置，終了位置)
．．．
【００４０】
ケース３の場合には、最初の行は「ドキュメント名」で表される文書が複数のカテゴリからなることを示し、２行目以降はカテゴリの数だけ繰り返される。
(ドキュメント名,0,1,0,0)
(ドキュメント名,カテゴリ名１,0,0,0)
(ドキュメント名,カテゴリ名２,0,0,0)
(ドキュメント名,カテゴリ名３,0,0,0)
．．．
【００４１】
図３は、分類部２０および文書セグメンテーション部３０の処理手順を示すフローチャートである。
文書ＤＢ１０の分類パラメータを読み込んで、分類対象となる文書の特徴語に対する特徴量ベクトルＸを計算する（ステップＳ１０）。
各カテゴリの重みベクトルＷと閾値ｂと文書の特徴量ベクトルＸを各分類器ｆｉ（Ｘ），ｉ＝１〜ｎに当てはめて、各ｆｉ（Ｘ）の値を計算する（ステップＳ１１）。
ｆｉ（Ｘ）の値が正となるカテゴリの個数が１の場合（ステップＳ１２のＮＯ）、単一カテゴリであるとして文書にこのカテゴリを付与し、上記のケース１の五つ組(ドキュメント名,カテゴリ名,0,0,0)を生成し（ステップＳ１９）、この文書に対する分類処理を終了する。
【００４２】
一方、カテゴリ数が２以上であるとき（ステップＳ１２のＹＥＳ）、公知の技術（例えば、特開２０００−２３５５７４号公報）により、渡された文書のセグメンテーションを行う。このとき、各セグメントは、文書中のセグメントの開始位置と終了位置とで示される（ステップＳ１３）。
分割されたセグメント数が１であれば（ステップＳ１４のＮＯ）、ステップＳ１９で単一セグメント、複数カテゴリとしてケース３の五つ組
(ドキュメント名,0,1,0,0)
(ドキュメント名,カテゴリ名１,0,0,0)
(ドキュメント名,カテゴリ名２,0,0,0)
(ドキュメント名,カテゴリ名３,0,0,0)
．．．
を生成し（ステップＳ１９）、この文書に対する分類処理を終了する。
【００４３】
他方、セグメントの分割数が２以上である場合（ステップＳ１４のＹＥＳ）、ケース２の最初の行の五つ組(ドキュメント名,0,1,0,0)を生成するとともに、分割されたセグメントから１つのセグメントを対象として、特徴量ベクトルＳを計算する（ステップＳ１５）。
【００４４】
各カテゴリの重みベクトルＷと閾値ｂとセグメントの特徴量ベクトルＳを各分類器ｆｉ（Ｓ），ｉ＝１〜ｎに当てはめて、各ｆｉ（Ｓ）の値を計算する（ステップＳ１６）。
ｆｉ（Ｓ）の値が正となるカテゴリをこのセグメントのカテゴリとして付与し、上記のケース２の五つ組(ドキュメント名,カテゴリ名,0,セグメントの開始位置，終了位置)を生成する（ステップＳ１７）。
残りのセグメントに対して同様にカテゴリを付与して、すべてのセグメントについて付与し終えた場合、この文書に対する分類処理を終了する（ステップＳ５からＳ１８）。
【００４５】
登録部４０は、分類対象の文書データを受け取って、その文書データを特定するための識別子（文書ＩＤ）を割り当てて、例えば、次のようなＳＱＬ文で文書ＤＢ１０の文書属性テーブルおよびセグメント属性テーブルに登録する。
【００４６】
insert  into  文書属性テーブル
values(doc_id,doc_name,category_name,multi_category_flag);
insert  into  セグメント属性テーブル
values(doc_id,category_name,seg_start,seg_end);
【００４７】
検索部５０は、ユーザからの検索要求、例えば、ＳＱＬ文の検索文に応じて、文書ＤＢ１０を検索して、検索結果の文書内容を表示装置等へ表示させる。
【００４８】
（１）カテゴリ名で文書を検索する場合：
例えば、次のＳＱＬ文で検索できる。
select  ドキュメント名  from  文書属性テーブル  where  カテゴリ名=“政治”
【００４９】
（２）複数カテゴリに属する文書とそのカテゴリを検索する場合：
例えば、次のＳＱＬ文で検索できる。
select  ドキュメント名，カテゴリ名  from  文書属性テーブル
where  マルチカテゴリフラグ=1
【００５０】
（３）複数カテゴリに属する文書と構成セグメントとそのカテゴリを検索する場合:
例えば、次のＳＱＬ文で検索できる。
select  t1.ドキュメント名,t2.カテゴリ名,t2.セグメント開始位置,
t2.セグメント終了位置
from  文書属性テーブル  t1,セグメント属性テーブル  t2
where  t1.マルチカテゴリフラグ=1  and  t1.文書ＩＤ=t2.文書ＩＤ
【００５１】
（４）複数カテゴリに属する単一セグメントからなる文書を検索する場合：
例えば、次のＳＱＬ文で検索できる。
select  ドキュメント名，カテゴリ名  from  文書属性テーブル  
where  文書属性テーブル.マルチカテゴリフラグ=1  and  not  exists
(select  *  from  文書属性テーブル
where  文書属性テーブル. 文書ＩＤ=セグメント属性テーブル.文書ＩＤ)
【００５２】
このようにして検索された文書の内容のうち、文書全体を対象とするときには従来通りの表示となる。
しかし、検索結果がセグメントに分割されている文書内容の表示は、文書の該当セグメント以外のところはマスクし、該当するカテゴリを付与されたセグメントの部分だけを表示するようにする。これにより、検索者は意図しないデータを参照しなくて済む。
【００５３】
例えば、ＧＵＩシステムがある場合には、図４に示すように該当セグメント以外をグレイでマスクして、見えないようにして表示させる。
また、ＧＵＩシステムがない場合には、図５に示すように該当セグメント以外のセグメント中の文字をピリオド、中点等の記号で置き換えて表示する。
【００５４】
学習部６０は、前述したように、カテゴリごとに分類された文書データを学習用文書データとして、式（１）、（２）に定義したｎ個の分類器の分類パラメータ（カテゴリごとの重みベクトルと閾値）を生成し、この分類パラメータを文書ＤＢ１０の分類パラメータに格納する。
【００５５】
以上のように、文書管理装置を構成することによって、文書にカテゴリを付与してデータベースに登録するときに、文書を話題ごとのセグメントに分割し、分割したセグメントごとにカテゴリ分けするようにしたので、複数のカテゴリに属する大量の文書を、複数の話題に関連する文書と関連のない複数の話題の入っている文書と区別なく効率よく登録できる。
また、検索結果の表示に際しても、セグメントに分割されていた場合には、当該カテゴリに属する部分だけを表示するようにして、複数の話題から構成される文書を的確に表示・管理することができる。
【００５６】
さらに、本発明は、上述した実施形態のみに限定されたものではなく、上述した実施形態の文書管理装置の機能をそれぞれプログラム化し、あらかじめＣＤ−ＲＯＭ等の記録媒体に書き込んでおき、コンピュータに搭載したＣＤ−ＲＯＭドライブのような媒体駆動装置にこのＣＤ−ＲＯＭ等を装着し、これらのプログラムをインストールして、実行することによっても、本発明の目的が達成されることは言うまでもない。
この場合、記録媒体から読出されたプログラム自体が上述した実施形態を実現することになり、そのプログラムおよびそのプログラムを記録した記録媒体も本発明を構成することになる。
【００５７】
なお、記録媒体としては半導体媒体（例えば、ＲＯＭ、不揮発性メモリカード等）、光媒体（例えば、ＤＶＤ、ＭＯ、ＭＤ、ＣＤ−Ｒ等）、磁気媒体（例えば、磁気テープ、フレキシブルディスク等）のいずれであってもよい。
あるいは、インターネット等の通信網を介して記憶装置に格納されたプログラムをサーバコンピュータから直接供給を受けるようにしてもよい。この場合、このサーバコンピュータの記憶装置も本発明の記録媒体に含まれる。
【００５８】
また、ロードしたプログラムを実行することにより上述した実施形態が実現されるだけでなく、そのプログラムの指示に基づき、オペレーティングシステム等が実際の処理の一部または全部を行い、その処理によって上述した実施形態が実現される場合も含まれる。
【００５９】
したがって、上述した実施形態の機能を実行するプログラムやそのプログラムを記録した記録媒体を流通させ、そのプログラムをコンピュータの内部記憶装置または外部記憶装置にインストールし、そのインストールされたプログラムを実行することによって、上述した実施形態の機能が実現されるので、コスト、可搬性、汎用性を向上させることができる。
【図面の簡単な説明】
【００６０】
【図１】本発明の文書管理装置の機能構成を示すブロック図である。
【図２】文書データベースの文書属性テーブルおよびセグメント属性テーブルのデータ構造例を示す図である。
【図３】分類対象となる文書をカテゴリ分けする手順を示すフローチャートである。
【図４】ＧＵＩシステムを備えた場合に、セグメントに分割された文書内容の表示画面例を示す図である。
【図５】ＧＵＩシステムを備えない場合に、セグメントに分割された文書内容の表示画面例を示す図である。
【符号の説明】
【００６１】
１０…文書データベース（ＤＢ）、２０…分類部、３０…文書セグメンテーション部、４０…登録部、５０…検索部、６０…学習部。
【図１】
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【図２】
2005141476.tif 000004
【図３】
2005141476.tif 000005
【図４】
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【図５】
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