(57)【要約】【課題】  誤りを含む可能性のある電子化文書について、重要単語抽出の精度を高める。【解決手段】  文書構造情報は、評価対象取得部によって処理され、評価対象と評価情報が抽出される。評価情報は、重要度評価部によって処理され、評価対象の重要度が算出されて、対応する評価対象と関連付けが行われる。評価対象は、類似度評価部によって相互の類似度が求められ、求められた類似度は評価対象と関連付けつつ、重要度補正部によって評価され、重要度補正値が算出される。重要部位抽出部は、重要度補正値に基づいて、文書情報保持部で保持された文字列を評価し、重要度の高い部位を抽出する。【選択図】  図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
文書データの構成要素の重要度を評価し、前記電子化文書の重要部位を抽出する文書処理装置であって、
前記文書の構成要素について文書構造情報を取得する文書情報取得手段と、
前記文書構造情報を保持する文書情報保持手段と、
前記文書情報保持手段で保持された文書構造情報から、重要度の評価対象、および評価に必要な評価情報を取得する評価対象取得手段と、
前記評価対象取得手段で取得した評価情報を保持する評価対象情報保持手段と、
前記評価対象情報保持手段で保持された評価情報から、前記評価対象の重要度を評価する重要度評価手段と、
複数の前記評価対象間の類似度を算出する類似度評価手段と、
前記評価対象間の前記類似度に基づいて、前記重要度評価手段で評価した前記重要度を補正する重要度補正手段と、
前記重要度補正手段で補正した前記重要度を利用して、前記文書情報保持手段で保持された前記構成要素における重要部位を抽出する重要部位抽出手段と、
を備えた文書処理装置。
【請求項２】
前記文書情報取得手段は、前記構成要素に関する情報の確度をさらに取得し、前記類似度評価手段は、前記確度に基づいて前記評価対象間の同一性を評価し、前記同一性を参照しつつ類似度を算出することを特徴とする請求項１に記載の文書処理装置。
【請求項３】
前記文書データは、文書画像を光学的文字認識により認識して生成した電子化文書であることを特徴とする請求項１または２に記載の文書処理装置。
【請求項４】
前記文書データは、音声データを音声認識して生成した電子化文書であることを特徴とする請求項１または２に記載の文書処理装置。
【請求項５】
前記重要部位抽出手段は、文単位で重要部位を抽出することを特徴とする請求項１乃至４のいずれかに記載の文書処理装置。
【請求項６】
前記重要部位抽出手段は、単語単位で重要部位を抽出することを特徴とする請求項１乃至４のいずれかに記載の文書処理装置。
【請求項７】
文書データの構成要素の重要度を評価し、前記電子化文書の重要部位を抽出する文書処理方法であって、
前記文書の構成要素について文書構造情報を取得する文書情報取得ステップと、
前記文書構造情報を保持する文書情報保持ステップと、
前記文書情報保持ステップで保持された文書構造情報から、重要度の評価対象、および評価に必要な評価情報を取得する評価対象取得ステップと、
前記評価対象取得ステップで取得した評価情報を保持する評価対象情報保持ステップと、
前記評価対象情報保持ステップで保持された評価情報から、前記評価対象の重要度を評価する重要度評価ステップと、
複数の前記評価対象間の類似度を算出する類似度評価ステップと、
前記評価対象間の前記類似度に基づいて、前記重要度評価ステップで評価した前記重要度を補正する重要度補正ステップと、
前記重要度補正ステップで補正した前記重要度を利用して、前記文書情報保持ステップで保持された前記構成要素における重要部位を抽出する重要部位抽出ステップと、
を備えた文書処理方法。
【請求項８】
前記文書情報取得ステップでは、前記構成要素に関する情報の確度をさらに取得し、前記類似度評価ステップでは、前記確度に基づいて前記評価対象間の同一性を評価し、前記同一性を参照しつつ類似度を算出することを特徴とする請求項７に記載の文書処理方法。
【請求項９】
前記文書データは、文書画像を光学的文字認識により認識して生成した電子化文書であることを特徴とする請求項７または８に記載の文書処理方法。
【請求項１０】
前記文書データは、音声データを音声認識して生成した電子化文書であることを特徴とする請求項７または８に記載の文書処理方法。
【請求項１１】
前記重要部位抽出ステップでは、文単位で重要部位を抽出することを特徴とする請求項７乃至１０のいずれかに記載の文書処理方法。
【請求項１２】
前記重要部位抽出ステップでは、単語単位で重要部位を抽出することを特徴とする請求項７乃至１０のいずれかに記載の文書処理方法。
【請求項１３】
請求項７乃至１２のいずれかに記載の文書処理方法をコンピュータに実行させるためのプログラムコードを有するコンピュータ実行可能なプログラム。
【請求項１４】
請求項１乃至６のいずれかに記載の文書処理装置に含まれる各手段の機能をコンピュータに実行させるためのプログラムコードを有するコンピュータ実行可能なプログラム。
【請求項１５】
請求項１３または１４に記載のコンピュータ実行可能なプログラムが格納されたコンピュータ読み取り可能な記憶媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、文書の重要部位を自動的に抽出する文書処理装置に係り、さらに詳しくは、文字認識時の誤認識等によって生じる文字列の曖昧性を考慮して、重要度を評価し、該重要度を利用して文書の重要部位を抽出する文書処理装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、インターネット、イントラネットの普及に伴い、電子メールや電子化報告書など、電子化された文書の使用頻度が高まるとともに、取り扱うべき文書量が増大している。このため必要な文書の抽出や文書内容把握のために、ユーザが全文書に目を通すことは極めて困難である。
【０００３】
そこで、文書の検索や内容把握を効率的に行うために、コンピュータによる文書の自動要約生成や重要単語抽出等の文書処理が提案されている。
【０００４】
文書の重要単語抽出は、単語の重要度を評価し、その単語を含む文の評価に利用するものであるが、ＴＦ＊ＩＤＦ法を用いた統計的な単語の重み評価を用いる方法等が知られている。
【０００５】
コンピュータを利用した文書の自動要約生成については、例えば非特許文献１等に詳しいが、同文献にも述べられているように、重要単語抽出は自動要約処理にも利用される。
【０００６】
なお他の多くの自動要約生成方法や重要単語抽出方法において、単語を評価する手法が、なんらかの形で利用されている。
【０００７】
また単語の評価においては、各単語の頻度を求める処理が必要であり、自動要約生成において単語の重要度を利用する際には、その単語が文章に含まれているか否かを同定する処理が必要になる。
【０００８】
【非特許文献１】奥村学等、「テキスト自動要約に関する研究動向」、自然言語処理、 「テキスト要約のための言語処理」特集号、ＶＯＬ．６、Ｎｏ.６、１９９９．７
【特許文献１】特開２００１−０２２７７３号公報
【特許文献２】特開平６−２６６９０６号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００９】
従来、ＯＣＲ（光学的文字認識）等で生じた誤認識を含む電子化文書について自動要約生成や重要単語抽出を行う場合、処理精度が低下する可能性があった。
【００１０】
例えば単語ａｂｃｄｅを単語ａｂｅｄｃと誤認識すると、本来同一であるべき単語が異なる単語として扱われ、頻度の取得や、文章中の存否の判定に誤りが生じる。
【００１１】
そこで、特許文献１記載の重要単語抽出では、ＯＣＲ処理時の認識精度を考慮し、ＯＣＲ精度が十分でない単語については重要度に関わらず切捨てて、誤認識した語を出力に含めないようにしている。しかし、特許文献１の方法では、単語切り捨てに際して、本来評価されるべき単語も同時に切捨てられることがあり、切捨てによる精度低下を抑止できない。
【００１２】
また、特許文献２には、ＯＣＲ処理で電子化文書を生成する際の誤りを減少するために、認識精度に応じて、知識（辞書）を利用して文字認識結果を修正する。しかし、特許文献２の方法でも認識率を１００％とすることは困難であり、自動要約生成や重要単語抽出では無視できない未知語の誤りが生じ、課題の解決には至らない。
【００１３】
本発明は、このような従来の問題点を解消すべく創案されたものであり、誤りを含む電子化文書を自動要約処理や重要単語抽出処理する際の精度を高めることを目的とする。
【００１４】
【発明の効果】
【００１５】
本発明によれば、誤りを含む可能性のある電子化文書について、重要単語抽出の精度を高め得る。
【課題を解決するための手段】
【００１６】
本発明は、文書データの構成要素の重要度を評価し、前記電子化文書の重要部位を抽出する文書処理装置であって、前記文書の構成要素について文書構造情報を取得する文書情報取得手段と、  前記文書構造情報を保持する文書情報保持手段と、前記文書情報保持手段で保持された文書構造情報から、重要度の評価対象、および評価に必要な評価情報を取得する評価対象取得手段と、前記評価対象取得手段で取得した評価情報を保持する評価対象情報保持手段と、前記評価対象情報保持手段で保持された評価情報から、前記評価対象の重要度を評価する重要度評価手段と、複数の前記評価対象間の類似度を算出する類似度評価手段と、前記評価対象間の前記類似度に基づいて、前記重要度評価手段で評価した前記重要度を補正する重要度補正手段と、前記重要度補正手段で補正した前記重要度を利用して、前記文書情報保持手段で保持された前記構成要素における重要部位を抽出する重要部位抽出手段とを備える。
【００１７】
これによって、誤りを含む可能性のある電子化文書について、重要単語抽出の精度を高め得る。
【００１８】
本発明に係る文書処理装置において、前記文書情報取得手段は、前記構成要素に関する情報の確度をさらに取得し、前記類似度評価手段は、前記確度に基づいて前記評価対象間の同一性を評価し、前記同一性を参照しつつ類似度を算出してもよい。
【００１９】
本発明に係る文書処理装置において、前記文書データは、例えば、文書画像を光学的文字認識により認識して生成した電子化文書である。
【００２０】
本発明に係る文書処理装置において、前記文書データは、例えば、音声データを音声認識して生成した電子化文書である。
【００２１】
本発明に係る文書処理装置において、前記重要部位抽出手段は、例えば、文単位で重要部位を抽出する。
【００２２】
本発明に係る文書処理装置において、前記重要部位抽出手段は、例えば、単語単位で重要部位を抽出する。
【００２３】
本発明は、文書データの構成要素の重要度を評価し、前記電子化文書の重要部位を抽出する文書処理方法であって、前記文書の構成要素について文書構造情報を取得する文書情報取得ステップと、前記文書構造情報を保持する文書情報保持ステップと、前記文書情報保持ステップで保持された文書構造情報から、重要度の評価対象、および評価に必要な評価情報を取得する評価対象取得ステップと、前記評価対象取得ステップで取得した評価情報を保持する評価対象情報保持ステップと、前記評価対象情報保持ステップで保持された評価情報から、前記評価対象の重要度を評価する重要度評価ステップと、複数の前記評価対象間の類似度を算出する類似度評価ステップと、前記評価対象間の前記類似度に基づいて、前記重要度評価ステップで評価した前記重要度を補正する重要度補正ステップと、前記重要度補正ステップで補正した前記重要度を利用して、前記文書情報保持ステップで保持された前記構成要素における重要部位を抽出する重要部位抽出ステップとを備える。
【００２４】
これによって、誤りを含む可能性のある電子化文書について、重要単語抽出の精度を高め得る。
【００２５】
本発明に係る文書処理方法において、前記文書情報取得ステップでは、前記構成要素に関する情報の確度をさらに取得し、前記類似度評価ステップでは、前記確度に基づいて前記評価対象間の同一性を評価し、前記同一性を参照しつつ類似度を算出してもよい。
【００２６】
本発明に係る文書処理方法において、前記文書データは、例えば、文書画像を光学的文字認識により認識して生成した電子化文書である。
【００２７】
本発明に係る文書処理方法において、前記文書データは、例えば、音声データを音声認識して生成した電子化文書である。
【００２８】
本発明に係る文書処理方法において、前記重要部位抽出ステップでは、例えば、文単位で重要部位を抽出する。
【００２９】
本発明に係る文書処理方法において、前記重要部位抽出ステップでは、例えば、単語単位で重要部位を抽出する。
【発明を実施するための最良の形態】
【００３０】
次に、本発明に係る文書処理装置および文書処理方法の実施例１を図面に基づいて説明する。
【実施例１】
【００３１】
図１は、本発明に係る文書処理装置の実施例１を示す機能ブロック図、図２は、図１の文書処理装置の回路構成を示すブロック図、図３は、図１の文書処理装置における、評価対象情報を取得する処理を示すフローチャート、図４は、図１の文書処理装置における、重要度補正値の取得、更新の処理を示すフローチャート、図５は、図１の文書処理装置における、重要部位抽出の処理を示すフローチャート、図６は、図１の文書処理装置における、複数の比較単語が類似したときの、重要度補正値登録の状況を示す表である。
【００３２】
図１において、文書処理装置は、例えばＯＣＲ等の入力装置（図２）よりなる文書情報取得部１０１を有し、文書情報取得部１０１によって処理対象となる電子化文書から、文字列、段落、文のような文書構造情報を取得し、文書情報保持部１０２に入力する。文書情報保持部１０２は入力された文書構造情報を保持する。
【００３３】
文書情報保持部１０２で保持された文書構造情報は、評価対象取得部１０３によって処理され、重要度評価処理の対象（以下、「評価対象」という。）と重要度評価処理に使用する情報（以下、「評価情報」という。）とが抽出されて、評価対象情報保持部１０４に入力される。評価対象情報保持部１０４は、入力された評価対象および評価情報を保持する。
【００３４】
評価対象情報保持部１０４で保持された評価情報は、重要度評価部１０５によって処理され、評価対象の重要度が算出されて、対応する評価対象と関連付けつつ評価対象情報保持部１０４に保持される。
【００３５】
評価対象情報保持部１０４に保持された評価対象は、類似度評価部１０６によって相互の類似度が求められ、求められた類似度は評価対象と関連付けつつ評価対象情報保持部１０４に保持される。
【００３６】
評価対象情報保持部１０４に保持された類似度は、重要度補正部１０７によって評価され、重要度補正値が算出される。算出された重要度補正値は評価対象情報保持部１０４に保持される。
【００３７】
評価対象情報保持部１０４に保持された重要度補正値は、評価対象とともに重要部位抽出部１０８によって読み出され、重要部位抽出部１０８は、重要度補正値に基づいて、文書情報保持部１０２で保持された文字列を評価し、重要度の高い部位を抽出する。
【００３８】
図２において、文書処理装置は、画像や音声の入力装置２０１を有し、画像入力装置２０１は、例えば、ＯＣＲ処理可能なスキャナ、複写機等である。音声のための入力装置２０１は、例えば音声認識可能なマイクロフォン等のである。
【００３９】
入力装置２０１は、バス２０７を介して出力装置２０２、ＲＯＭ２０３、ＲＡＭ２０４、ＣＰＵ２０５、ディスク２０６に接続され、バス２０７はこれら構成要素相互のデータをやり取りする。
【００４０】
出力装置２０２は、例えばＬＣＤ等のディスプレイや、プリンタ、音声出力用スピーカ等であり、文書処理装置の処理結果を出力する。
【００４１】
ＣＰＵ２０５はＲＯＭ２０３に格納されたプログラムを実行して、文書処理装置全体を制御し、ＲＡＭ２０４はプログラム実行時のワークメモリとして機能する。
【００４２】
ディスク２０６は例えばＨＤＤであり、図１の文書情報保持部１０２および評価対象情報保持部１０４として機能する。
【００４３】
図１、図２の文書処理装置で実施される文書処理方法における、評価対象情報を取得の処理は図３の各ステップによって実行される。
【００４４】
ステップＳ３０１：まず、文書情報取得部１０１によって、処理対象となる電子化文書から、文字列、段落、文のような文書構造情報を取得し、取得した文書構造情報を文書情報保持部１０２に登録する。
【００４５】
実施例１では、画像データとして存在する文書をＯＣＲ処理し、文字認識した文字列に誤りが生じた場合を考える。そして、文書構造情報は文字列を汎用的な字句解析をすることによって抽出するものとし、このとき、少なくとも文の切り出しは完了するものとする。
【００４６】
ステップＳ３０２：文書情報保持部１０２に登録した文字列のうち、未処理の文の文字列を、評価対象取得部１０３によって取得する。
【００４７】
ステップＳ３０３：ステップＳ３０２で評価対象取得部１０３によって取得した文字列から評価対象を抽出する。
【００４８】
実施例１では、ステップＳ３０２で取得した文字列を、形態素解析することによって、切り出した単語を評価対象とする。
【００４９】
ステップＳ３０４：ステップＳ３０３で取得した単語と、その単語の評価情報を評価対象情報保持部１０４に登録する。
【００５０】
実施例１では、単語の出現頻度を評価情報とし、評価情報そのものを重要度として使用する。なお、重要度の計算法はこれに限るものではなく、重要度評価部１０５は他の任意の重要度計算方法を採用し得る。
【００５１】
ステップＳ３０５：全ての文に対して処理を終了したか否かを監視し、全ての文について処理が終了している場合はそのまま処理を終了し、未処理の文が残っているときはステップＳ３０２に戻る。
【００５２】
図３の処理に続いて、図４の各ステップによって、重要度補正値の取得、更新が実行される。
【００５３】
ステップＳ４０１：評価対象情報保持部１０４に登録されている単語の一つ（以下、「基準単語」という。）を取得する。
【００５４】
ステップＳ４０２：評価対象情報保持部１０４において、基準単語以外の単語を一つ（以下、「比較単語」という。）を取得する。
【００５５】
ステップＳ４０３：類似度評価部１０６が、基準単語と比較単語の２単語間の類似度を計算する。２単語間の類似度計算はＤＰマッチングやオートマトンを利用する方法や、汎用的なものを含め、任意の方法を利用し得る。
【００５６】
実施例１では、２単語間の類似度を、非類似の０から、最も類似する１までの値で表現する。
【００５７】
ステップＳ４０４：ステップＳ４０３で求めた類似度および比較単語の重要度について、重要度補正部１０７によって重要度補正値を算出し、評価対象情報保持部１０４に登録する。
【００５８】
実施例１における重要度補正値は、例えば、重要度補正値をＣ、類似度をＳ、比較単語の重要度をＩとすると、
Ｃ＝Ｓ×Ｉ                              式（１）
で算出される。
【００５９】
複数の比較単語との類似度が０ではなかった場合には、登録した重要度補正値を加算して更新する。
【００６０】
図６において、評価対象情報保持部１０４は単語、重要度、重要度補正値を表の形態で保持している。例えば、基本単語「自動要約」に対して誤認識を含む比較単語１「目動要約」、比較単語２「白動要約」の類似度が３／４、比較単語１、比較単語２の重要度がそれぞれ「４」、「２」であったとき、比較単語１、比較単語２の重要度補正値Ｃ１、Ｃ２はそれぞれ、
Ｃ１＝４＊（３／４）＝３                  式（２）
Ｃ２＝２＊（３／４）＝０．５              式（３）
であり、これら重要度補正値Ｃ１、Ｃ２に基づく基本単語の重要度補正値は、
Ｃ１＋Ｃ２＝３．５                        式（４）
となる。
【００６１】
ステップＳ４０５：評価対象情報保持部１０４で保持された単語のうち比較単語となり得る単語全ての処理が終了したか否かを監視する。全ての比較単語の処理が終了したときはステップＳ４０６に進み、未処理の比較単語が残っているときはステップＳ４０２に戻る。
【００６２】
ステップＳ４０６：評価対象情報保持部１０４に登録してある全ての単語を、基準単語とする処理が終了したか否かを監視する。全単語について、基本単語とする処理が終了したときはそのまま処理を終了し、基本単語とする処理が未了の単語が残っているときは、ステップＳ４０１に戻る。
【００６３】
図４の処理に続いて、図５の各ステップによって、重要部位抽出処理が実行される。
【００６４】
ステップＤ５０１：文書情報保持部１０２から、1文ずつ文字列を取得する。
【００６５】
ステップＳ５０２：評価対象情報保持部１０４に登録された単語がステップＳ５０１で取得した文に含まれるか否かを監視する。該単語が該文に含まれていたときはステップＳ５０３へ進み、含まれないときは、ステップＳ５０４へジャンプする。
【００６６】
ステップＳ５０３：重要部位抽出部１０８によって、文中の単語の重要度および重要度補正値に基づいて、文の評価値を算出する。
【００６７】
例えば、文中に単語Ａ、Ｂが含まれ、単語Ａ、Ｂの重要度がそれぞれＩａ、Ｉｂであり、それぞれの重要度補正値がＣａ、Ｃｂであったとき、文の評価値Ｅは、
Ｅ＝（Ｉａ＋Ｃａ）＋（Ｉｂ＋Ｃｂ）        式（５）
で与えられる。
【００６８】
ステップＳ５０４：文書情報保持部１０２で保持された文を全て評価したか否かを監視する。全文の評価が完了したときはステップＳ５０５へ進み、未評価の文が残っているときはステップＳ５０１に戻る。
【００６９】
ステップＳ５０５：重要部位抽出部１０８によって、評価値の高い順に、上位の所定数の文を抽出し、元の文書情報における出現順で、抽出された文を出力する。その後、処理を終了する。
【実施例２】
【００７０】
次に本発明に係る文書処理装置および文書処理方法に実施例２を図面に基づいて説明する。
【００７１】
図７は文書処理装置の実施例２を示す機能ブロック図、図８は文書処理方法の実施例２における重要度補正値の取得、更新の処理を示すフローチャートである。
【００７２】
実施例２は、文書情報取得部で取得された文書構造情報の認識確度を参照して、類似度を調整する。
【００７３】
図７において、文書処理装置は実施例１の文書情報取得部１０１、文書情報保持部１０２、評価対象取得部１０３、評価対象情報保持部１０４、重要度評価部１０５、類似度評価部１０６、重要度補正部１０７、重要部位抽出部１０８に対応した、文書情報取得部７０１、文書情報保持部７０２、評価対象取得部７０３、評価対象情報保持部７０４、重要度評価部７０５、類似度評価部７０６、重要度補正部７０７、重要部位抽出部７０８を備え、実施例１との唯一の相違点は、類似度評価部７０６が文書情報保持部７０２に接続されている点である。
【００７４】
文書情報保持部７０２には、文書構造情報のみならず、文書構造情報の認識確度に関する情報、例えばＯＣＲ処理時の文字認識スコア等が保持されており、類似度評価部７０６は、確度に基づいて類似度を調整する。
【００７５】
確度は文書情報取得部７０１によって取得され、類似度評価部７０６は、類似度を算出すべき比較単語対の認識確度を参照する。
【００７６】
例えば、比較単語それぞれの認識確度が高いときは、ＯＣＲ処理された元の文書において相違を検出する可能性が高いので、類似度を認識確度に応じた量だけ下方修正する。一方、少なくとも一方の比較単語の認識確度が低い場合は、元の文書においては同一だった文字列が、誤認識によって異なる文字列になった可能性があると判断し、類似度を上方修正する。
【００７７】
これにより、類似度は高いが、元の文書データで同一でない評価対象間の重要度補正を抑制する効果が得られる。
【００７８】
なお、類似度を認識確度以外のパラメータによって調整することも可能であり、また類似度の調整範囲は、所定の一定値であってもよいし、十分に認識確度が高い場合の下方修正は類似度を０にするものであってもよい。
【００７９】
図８において、文書処理方法の実施例２では、重要度補正値の取得、更新の処理において、図４のステップＳ４０１〜Ｓ４０６に対応したステップＳ８０１〜Ｓ８０３およびＳ８０５〜Ｓ８０７に加え、実施例２はステップＳ８０４において認識確度に基づいた類似度修正を実行する。
【００８０】
これによって、類似度は高いが、元の文書データで同一でない評価対象間の重要度補正を抑制する効果が得られる。
【実施例３】
【００８１】
次に図１、図２の文書処理装置で実施される文書処理方法に実施例３を図面に基づいて説明する。
【００８２】
図９は文書処理方法の実施例３における重要度補正値の取得、更新の処理を示すフローチャートである。
【００８３】
実施例３は、重要度の補正を類似度が高い単語についてのみ実効する。
【００８４】
図９において、図４のステップＳ４０１〜Ｓ４０６に対応したステップＳ９０１〜Ｓ９０３およびＳ９０５〜Ｓ９０７に加え、実施例３はステップＳ９０４において類似度を閾値と比較する。
【００８５】
ステップＳ９０４で類似度が閾値より大と判断されたときは、ステップＳ９０５に進み、類似度が閾値以下のときはステップＳ９０６にジャンプする。
【００８６】
実施例３によれば、類似度の低い単語の処理を省略でき、処理の効率化、高速度化を実現し得る。
【実施例４】
【００８７】
次に図１、図２の文書処理装置で実施される文書処理方法に実施例４を図面に基づいて説明する。
【００８８】
図１０は文書処理方法の実施例４における重要度補正値の取得、更新の処理を示すフローチャートである。
【００８９】
実施例４は、音声データを元データとする。
【００９０】
実施例４は、図１、図２の文書処理装置において、音声データを元データとし、入力装置２０１において音声データを音声認識して文字コード化する。
【００９１】
文書処理方法の実施例４は、図１０の各ステップによって文書処理を実行する。
【００９２】
図１０において、図４のステップＳ４０１〜Ｓ４０６に対応したステップＳ１００１〜Ｓ１００６が実行され、ステップＳ１００４において単語の読みの類似度を算出する。
【００９３】
読みの類似度は元データの音声データの評価には好適である。
【実施例５】
【００９４】
実施例１では、形態素解析によって文から抽出した単語を評価対象としたが、実施例５は、文字列を任意の文字で区切ったものを評価対象とし、あるいは、ｎ−ｇｒａｍのようにｎ文字ずつ区切った文字列を評価対象とする。
【００９５】
実施例５は実施例１と同様の効果を奏する。
【実施例６】
【００９６】
実施例１では、単語を評価対象とする評価情報において頻度情報を利用したが、実施例６では、図１、図２の文書処理装置において、ＴＦ＊ＩＤＦ値や、付随する助詞の格、段落や文中の出現位置など、重要度算出に利用可能な任意の値を評価情報として利用し、あるいはこれらの値のうちの複数を評価情報として活用する。
【００９７】
この場合、重要度評価部１０５は複数種類の評価情報を用いて重要度を評価する。
【実施例７】
【００９８】
実施例１では、入力装置２０１の性能にかかわらず同一の文書処理方法を採用しているが、実施例７では、図１、図２の文書処理装置において、スキャナの読み込み解像度、マイクの感度等、文書情報取得部１０１の取得手段の性能に応じて、類似度の閾値、同一性の判定基準を変更する。例えば、性能の悪い入力装置２０１を使用する場合には、補正が実行される可能性を高くする。
【００９９】
文書処理方法の実施例７は、例えば、図１１の各ステップによって文書処理を実行する。
【０１００】
図１１において、図４のステップＳ４０１〜Ｓ４０６に対応したステップＳ１１０１〜Ｓ１１０３、Ｓ１１０６〜Ｓ１１０８が実行される。ステップＳ１００４では、入力装置の性能が良好であったか否かを判断し、良好であったときはステップＳ１１０６にジャンプする。性能が良好でなかったときは、Ｓ１１０５に進み、ステップＳ１１０５において、類似度を修正し、あるいは単語の一致を判断するための閾値を修正する。
【０１０１】
これによって、データ取得性能にかかわらず処理精度を高めることができ、また良好にデータ取得について補正の処理を省略して処理効率を高めることができる。
【実施例８】
【０１０２】
実施例１では、重要部位抽出部１０８において文を抽出したが、実施例８では、より小さい構成単位、例えば単語、あるいは、任意個の単語を組み合わせたキーワードを重要部位として抽出することも可能である。
【０１０３】
また実施例１では、重要部位を評価値の高い順に抽出し、元の文書情報での出現順で出力したが、より小さい構成単位を抽出する場合、類似度の高い単語同士は補正によって同等の評価値を持つようになるので、類似した単語同士をまとめて抽出して出力する。
【実施例９】
【０１０４】
実施例１では、文書構造情報を字句解析を利用して抽出したが、実施例９では、画像データの解析により文書構造情報を抽出する。
【産業上の利用可能性】
【０１０５】
以上の実施例では、図４のフローチャートのように、全ての単語間の類似度と重要度補正値の計算を行ったが、これ以外の処理手順を採用することも可能である。
【０１０６】
また、以上の実施例では文書処理装置を単一装置で実行したが、ネットワーク上に分散したコンピュータや処理装置等によって構成し、文書処理方法を分散処理により実施することも可能である。
【０１０７】
また、以上の実施例ではＣＰＵ２０５で実行するプログラムをＲＯＭ２０３に保持したが、他の任意の記憶媒体にプログラムを保持し、あるいはネットワークを通じてＲＡＭ２０４に読み込んでもよい。さらに、プログラムの動作をハードウエアによって実現してもよい。
【０１０８】
また、本発明は、複数の機器から構成されるシステムに適用しても、１つの機器からなる装置に適用してもよい。前述した実施形態の機能を実現するソフトウエアのプログラムコードを記録した記録媒体を、システム或いは装置に供給し、そのシステム或いは装置のコンピュータ（またはＣＰＵやＭＰＵ）が記録媒体に格納されたプログラムコードを読み出し、実行することによっても、達成されることは言うまでもない。この場合、記録媒体から読み出されたプログラムコード自体が前述した実施例の機能を実現することになり、そのプログラムコードを記録した記録媒体は本発明を構成する。
【０１０９】
プログラムコードを供給するための記録媒体としては、たとえば、フロッピーディスク、ハードディスク、光ディスク、光磁気ディスク、ＣＤ−ＲＯＭ、ＣＤ−Ｒ、ＤＶＤＶ−ＲＯＭ、ＤＶＤ−ＲＡＭ、磁気テープ、不揮発性のメモリカード、ＲＯＭなどを用いることができる。
【０１１０】
また、コンピュータが読み出したプログラムコードを実行することにより、前述した実施形態の機能が実現されるだけでなく、そのプログラムコードの指示に基づき、コンピュータ上で稼働しているＯＳなどが実際の処理の一部または全部を行ない、その処理によって前述した実施形態の機能が実現される場合も含まれることは言うまでもない。
【０１１１】
更に、記録媒体から読み出されたプログラムコードが、コンピュータに挿入された機能拡張ボードやコンピュータに接続された機能拡張ユニットに備わるメモリに書き込まれた後、そのプログラムコードの指示に基づき、その機能拡張ボードや機能拡張ユニットに備わるＣＰＵなどが実際の処理の一部または全部を行ない、その処理によって前述した実施形態の機能が実現される場合も含まれることは言うまでもない。
【図面の簡単な説明】
【０１１２】
【図１】本発明に係る文書処理装置の実施例１を示す機能ブロック図である。（実施例１）
【図２】図１の文書処理装置の回路構成を示すブロック図である。（実施例１）
【図３】図１の文書処理装置における、評価対象情報を取得する処理を示すフローチャートである。（実施例１）
【図４】図１の文書処理装置における、重要度補正値の取得、更新の処理を示すフローチャートである。（実施例１）
【図５】図１の文書処理装置における、重要部位抽出の処理を示すフローチャートである。（実施例１）
【図６】図１の文書処理装置における、複数の比較単語が類似したときの、重要度補正値登録の状況を示す表である。（実施例１）
【図７】本発明に係る文書処理装置の実施例２の回路構成を示すブロック図である。（実施例２）
【図８】文書処理方法の実施例２における重要度補正値の取得、更新の処理を示すフローチャートである。（実施例２）
【図９】文書処理方法の実施例３における重要度補正値の取得、更新の処理を示すフローチャートである。（実施例３）
【図１０】文書処理方法の実施例４における重要度補正値の取得、更新の処理を示すフローチャートである。（実施例４）
【図１１】文書処理方法の実施例７における重要度補正値の取得、更新の処理を示すフローチャートである。（実施例７）
【符号の説明】
【０１１３】
１０１  文書情報取得部
１０２  文書情報保持部
１０３  評価対象取得部
１０４  評価対象情報保持部
１０５  重要度評価部
１０６  類似度評価部
１０７  重要度補正部
１０８  重要部位抽出部
２０１  入力装置
２０２  出力装置
２０３  ＲＯＭ
２０４  ＲＡＭ
２０５  ＣＰＵ
２０６  ディスク
２０７  バス
【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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