(57)【要約】【課題】  誤認識の文字を含む処理対象文書について分類精度の低下を防止する。【解決手段】  文書分類装置は、処理の対象となるデータから文字を抽出して認識し、さらに、その認識の確からしさを示す確度を算出する認識部を有し、認識結果は部分情報取得部によって部分文字列が抽出され、確度は精度判定部によって判定される。精度判定部は、部分情報に含まれる文字の認識の確度を総合評価して精度を算出し、認識結果を文書特徴量算出に使用するか否かを判断する。精度判定部が文書特徴量算出に使用すべきと判断した認識結果については、文書特徴量算出部において特徴量を算出する。【選択図】  図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
処理対象文書の特徴量と分類カテゴリの特徴量とを比較して、処理対象文書を分類カテゴリに分類する文書分類装置であって、
処理対象文書の各文字を認識して認識結果を生成するとともに、各文字の認識の確度を取得する認識手段と、
前記認識結果の部分的情報を部分文字列として取得する部分情報取得手段と、
前記部分文字列に含まれる文字の確度を総合評価して、前記部分文字列の精度を算出し、前記精度に基づいて、前記部分文字列が特徴量算出に適するか否かを判断する精度判定手段と、
前記処理対象文書の特徴量を算出する文書特徴量算出手段と、
を備えた文書分類装置。
【請求項２】
前記精度は、前記部分文字列に含まれる文字の、前記確度の平均として算出することを特徴とする請求項１記載の文書分類装置。
【請求項３】
前記特徴量算出に適するか否かの判断は、前記精度と所定の閾値との比較によって為されることを特徴とする請求項１または２に記載の文書分類装置。
【請求項４】
前記特徴量算出に適するか否かの判断は、前記精度が閾値を越えた部分文字列の個数を、所定の閾値と比較して為されることを特徴とする請求項３記載の文書分類装置。
【請求項５】
前記精度が閾値を越えた部分文字列の個数が前記閾値を超えなかったときは、前記精度の閾値を下げて、前記特徴量算出に適するか否かの判断を繰り返すことを特徴とする請求項４記載の文書分類装置。
【請求項６】
前記処理対象文書は、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乃至５のいずれかに記載の文書分類装置。
【請求項７】
前記処理対象文書は、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乃至５のいずれかに記載の文書分類装置。
【請求項８】
前記処理対象文書は、手書き入力され文字を手書き文字認識によっ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乃至５のいずれかに記載の文書分類装置。
【請求項９】
処理対象文書の特徴量と分類カテゴリの特徴量とを比較して、処理対象文書を分類カテゴリに分類する文書分類方法であって、
処理対象文書の各文字を認識して認識結果を生成するとともに、各文字の認識の確度を取得する認識ステップと、
前記認識結果の部分的情報を部分文字列として取得する部分情報取得ステップと、
前記部分文字列に含まれる文字の確度を総合評価して、前記部分文字列の精度を算出し、前記精度に基づいて、前記部分文字列が特徴量算出に適するか否かを判断する精度判定ステップと、
前記処理対象文書の特徴量を算出する文書特徴量算出ステップと、
を備えた文書分類方法。
【請求項１０】
前記精度は、前記部分文字列に含まれる文字の、前記確度の平均として算出することを特徴とする請求項９記載の文書分類方法。
【請求項１１】
前記特徴量算出に適するか否かの判断は、前記精度と所定の閾値との比較によって為されることを特徴とする請求項９または１０に記載の文書分類方法。
【請求項１２】
前記特徴量算出に適するか否かの判断は、前記精度が閾値を越えた部分文字列の個数を、所定の閾値と比較して為されることを特徴とする請求項１１記載の文書分類方法。
【請求項１３】
前記精度が閾値を越えた部分文字列の個数が前記閾値を超えなかったときは、前記精度の閾値を下げて、前記特徴量算出に適するか否かの判断を繰り返すことを特徴とする請求項１２記載の文書分類方法。
【請求項１４】
前記処理対象文書は、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９乃至１３のいずれかに記載の文書分類方法。
【請求項１５】
前記処理対象文書は、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９乃至１３のいずれかに記載の文書分類方法。
【請求項１６】
前記処理対象文書は、手書き入力され文字を手書き文字認識によって生成した電子化文書であることを特徴とする請求項９乃至１３のいずれかに記載の文書分類方法。
【請求項１７】
請求項９乃至１６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１８】
請求項１乃至８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１９】
請求項１７または１８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、帳票をカテゴリに自動分類する文書分類装置に係り、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の曖昧性を考慮しつつ文書分類する文書分類装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、コンピュータの進歩、普及により、大量の電子化文書がコンピュータ上で処理されるようになった。電子化文書は紙文書に比較して保存性、検索性等の面で優れているが、反面、作成、複製、引用が容易なため、管理が煩雑になる。そこで、電子化文書の効率的な分類・整理が必要となり、文書分類技術が提案された。
【０００３】
従来の文書分類処理では、分類カテゴリの各特徴量と、処理対象文書の特徴量との類似度（距離）を評価し、処理対象文書を最も類似した（距離が近い）分類カテゴリに分類する。そして類似度（距離）を算出するため特徴量としては、電子化文書中の単語等の文字列が利用されることが多い。
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかし、ＯＣＲ（光学的文字認識）処理を経て電子化された電子化文書等において、誤認識が存在する場合、従来の方法では、分類カテゴリの特徴量および処理対象文書の特徴量を正しく算出できない可能性がある。特に、誤った文字列が分類カテゴリや処理対象文書の特徴的な存在となったときに深刻な問題となる。
【０００５】
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、誤認識の文字を含む処理対象文書について分類精度の低下を防止することを目的とする。
【０００６】
【発明の効果】
【０００７】
本発明によれば、誤認識の文字を含む処理対象文書について分類精度の低下を防止し得る。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
本発明は、処理対象文書の特徴量と分類カテゴリの特徴量とを比較して、処理対象文書を分類カテゴリに分類する文書分類装置であって、処理対象文書の各文字を認識して認識結果を生成するとともに、各文字の認識の確度を取得する認識手段と、前記認識結果の部分的情報を部分文字列として取得する部分情報取得手段と、前記部分文字列に含まれる文字の確度を総合評価して、前記部分文字列の精度を算出し、前記精度に基づいて、前記部分文字列が特徴量算出に適するか否かを判断する精度判定手段と、前記処理対象文書の特徴量を算出する文書特徴量算出手段とを備える。
【０００９】
これによって、誤認識の文字を含む処理対象文書について分類精度の低下を防止し得る
本発明に係る文書分類装置および方法において、前記精度は、例えば、前記部分文字列に含まれる文字の、前記確度の平均として算出する。
【００１０】
本発明に係る文書分類装置および方法において、前記特徴量算出に適するか否かの判断は、例えば、前記精度と所定の閾値との比較によって為される。
【００１１】
本発明に係る文書分類装置および方法において、前記特徴量算出に適するか否かの判断は、例えば、前記精度が閾値を越えた部分文字列の個数を、所定の閾値と比較して為される。
【００１２】
本発明に係る文書分類装置および方法において、前記精度が閾値を越えた部分文字列の個数が前記閾値を超えなかったときは、前記精度の閾値を下げて、前記特徴量算出に適するか否かの判断を繰り返す。
【００１３】
本発明に係る文書分類装置および方法において、前記処理対象文書は、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り、あるいは音声データを音声認識して生成した電子化文書であり、あるいは手書き入力され文字を手書き文字認識によって生成した電子化文書である。
【００１４】
本発明は、処理対象文書の特徴量と分類カテゴリの特徴量とを比較して、処理対象文書を分類カテゴリに分類する文書分類方法であって、処理対象文書の各文字を認識して認識結果を生成するとともに、各文字の認識の確度を取得する認識ステップと、前記認識結果の部分的情報を部分文字列として取得する部分情報取得ステップと、前記部分文字列に含まれる文字の確度を総合評価して、前記部分文字列の精度を算出し、前記精度に基づいて、前記部分文字列が特徴量算出に適するか否かを判断する精度判定ステップと、前記処理対象文書の特徴量を算出する文書特徴量算出ステップとを備える。
【００１５】
これによって、誤認識の文字を含む処理対象文書について分類精度の低下を防止し得る。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１６】
次に本発明に係る文書分類装置および文書分類方法の好適な実施例を図面に基づいて説明する。
【実施例１】
【００１７】
図１は、本発明に係る文書分類装置の実施例１を示す機能ブロック図、図２は、図１の文書分類装置の回路構成を示すブロック図、図３は、図１の分類装置で実施される文書分類方法の実施例１を示すフローチャート、図４は、部分文字列の精度を算出する例を示した表である。
【００１８】
図１において、文書分類装置は、処理の対象となるデータから文字を抽出して認識し、さらに、その認識の確からしさを示す確度を算出する認識部１０１を有し、認識部１０１の認識結果および確度は認識結果保持部１０２に格納される。
【００１９】
認識結果保持部１０２に保持された認識結果は、部分情報取得部１０３によって、任意部分、任意データ量の部分情報（部分文字列）を抽出可能であり、認識結果保持部１０２に保持された確度は、精度判定部１０４によって判定される。
【００２０】
精度判定部１０４は、部分情報取得部１０３で取得された部分情報に含まれる文字の認識の確度を総合評価して精度を算出し、認識結果を、後述する文書特徴量算出に使用するか否かを判断する。
【００２１】
精度判定部１０４が文書特徴量算出に使用すべきと判断した認識結果については、文書特徴量算出部１０５において特徴量を算出する。
【００２２】
図２において、文書分類装置は、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、手書文字入力が可能なペン、タッチパネル、マウス等、あるいは音声のための音声認識可能なマイクロフォン等である。
【００２３】
入力装置２０１は、バス２０６を介してＲＯＭ２０２、ＲＡＭ２０３、ＣＰＵ２０４、ディスク２０５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。
【００２４】
ＣＰＵ２０４はＲＯＭ２０２に格納されたプログラムを実行して、文書分類装置全体を制御し、ＲＡＭ２０３はプログラム実行時のワークメモリとして機能する。
【００２５】
ディスク２０５は例えばＨＤＤであり、図１の認識結果保持部１０２として機能する。
【００２６】
図１、図２の文書分類装置で実施される文書分類方法は図３の各ステップによって実行される。
【００２７】
ステップＳ３０１：認識部１０１によって処理対象となるデータから文字を抽出して認識し、認識した文字のコード情報、および、その認識の確からしさを示す確度を取得して、認識結果保持部１０２に登録する。本実施例では、画像データとして存在する文書をＯＣＲ処理により文字認識し、誤認識文字を含む電子化文書の処理を説明する。
【００２８】
ステップＳ３０２：部分情報取得部１０３によって、認識結果保持部１０２から未処理部分の部分情報（部分文字列）およびその確度の情報を取得する。本実施例では、字句解析処理を行って「。」や「．」で区切られる要素を文として抽出し、１文ずつ文字列およびその確度を取得するものとする。
【００２９】
ステップＳ３０３：精度判定部１０４によって、部分情報取得部１０３で取得した各部分文字列の確度を認識結果保持部１０２から取得し、各部分情報の精度を算出する。
【００３０】
精度は、例えば図４に示すように、部分文字列中の各文字の確度の平均値で与えられる。図４では、「目」、「重」、「力」、「分」、「類」、「方」、「法」、「に」、「つ」、「い」、「て」、「。」の各文字について、それぞれ「０．３」、「０．２」、「０．２」、「０．７」、「０．６」、「０．４」、「０．８」、「０．７」、「０．６」、「０．７」、「０．６」、「０．７」の確度が与えられ、これらの平均値として「０．４８」の精度が算出されている。
【００３１】
ステップＳ３０４：精度判定部１０４によって、算出した部分文字列の精度が特徴量算出に適するか否かを判定する。精度が特徴量算出し得る程度に高いときはステップＳ３０５に進み、精度が不充分であるときはステップＳ３０６にジャンプする。
【００３２】
部分文字列の精度が充分高いか否かの判断は、例えば精度を閾値と比較し、閾値を超えたときに精度が充分高いと判断する。
【００３３】
ステップＳ３０５：精度判定部１０４において精度が充分高いと判断された部分文字列について、文書特徴量算出部１０６によって、処理対象文書の特徴量を算出する。特徴量算出方法は、公知の文書分類処理において行われる方法を採用でき、例えば、特定単語の頻度情報を利用する方法等による。
【００３４】
なお文書特徴量算出部１０６で実行する文書特徴量算出処理は、処理対象文書の特徴量算出のみならず、分類カテゴリの特徴量を算出（学習時）にも適用可能である。
【００３５】
ステップＳ３０６：認識結果保持部１０２に未処理の部分文字列が残っているか否かを監視し、未処理部分文字列が無ければ、そのまま処理を終了する。未処理部分文字列がある場合は、ステップＳ３０２に戻る。
【００３６】
以上の処理により、誤認識により精度が低い部分文字列について、特徴量評価適否を判断するので、自動分類の分類精度の低下を防止し得る。
【実施例２】
【００３７】
実施例１では、認識部１０１において、画像データとして存在する文書をＯＣＲ処理により文字認識するようにしたが、実施例２では、処理対象文書を文字コードおよび認識の確度のデータとして取得する。
実施例２は実施例１と同様の効果を奏する。
【実施例３】
【００３８】
認識部１０１において、ペン等の手書き入力文字から、ストローク情報、線分の向き等を利用して手書き文字認識した認識結果を取得しても良い。
実施例３は実施例１と同様の効果を奏する。
【実施例４】
【００３９】
認識部１０１において、音声データを音声認識して文字コード化し、その確度を取得しても良い。
実施例４は実施例１と同様の効果を奏する。
【実施例５】
【００４０】
実施例１では、部分情報取得部１０３によって文単位で部分文字列を取得したが、ｎ−ｇｒａｍのように任意のｎ文字分ずつを取得し、あるいは汎用的な形態素解析処理や構造解析処理等を用いて単語、段落といった単位の部分情報を取得してもよい。また、入力が画像データの場合、画像中のテキストブロックを部分情報として取得しても良い。
実施例５は実施例１と同様の効果を奏する。
【実施例６】
【００４１】
実施例１では、精度判定部１０４では、部分文字列中の各文字の確度の平均値を精度としたが、誤りが含まれない文字列を利用するために、例えば、部分文字列中の最も低い確度が閾値を超えるか判定するようにしても良い。
【実施例７】
【００４２】
実施例１では、精度が充分な部分文字列の個数に対する評価は行っていないが、処理対象文書に含まれるべき、充分な精度の部分文字列の個数について閾値を設定し、閾値を越えられない処理対処文書については、閾値を順位下げて、所定個数の特徴算出対象の部分文字列が得られるようにする。
【００４３】
また分類カテゴリの特徴量を算出する学習時であれば、間違った特徴量を算出しないために、学習文書中の閾値を超えられなかった全ての部分を利用しないようにしても良い。
【産業上の利用可能性】
【００４４】
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。
【００４５】
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。
【００４６】
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。
【００４７】
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。
【００４８】
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。
【００４９】
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】
【００５０】
【図１】本発明に係る文書分類装置の実施例１を示す機能ブロック図である。（実施例１）
【図２】図１の文書分類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の分類装置で実施される文書分類方法の実施例１を示すフローチャートである。（実施例１）
【図４】部分文字列の精度を算出する例を示した表である。（実施例１）
【符号の説明】
【００５１】
１０１  認識部
１０２  認識結果保持部
１０３  部分情報取得部
１０４  精度判定部
１０５  文書特徴量算出部
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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