(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文書の概念ベクトル検索を行ない、類似する文書を検出することで、検出の速度が向上し、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文書の概念ベクトル検索を行ない、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なる。【選択図】  図５
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【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、概念検索が文書に対する概念ベクトル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、概念検索が文書に対する概念ベクトル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、概念検索が文書に対する概念ベクトル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、概念検索が文書に対する概念ベクトル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、特に文書に対する概念ベクトル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文書に対する概念ベクトル検索を行ない、類似する文書を検出することにより、速度の速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】
従来の文書検出方法およびシステムでは、特許文献１のように、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（Optical Character Recognition、光学文字認識）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】
また、文字列のマッチングは文書内のすべての文字列に対して行なう必要があるので検出処理に時間がかかっていた。
【０００８】
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速度が速いことにある。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】
【０００９】
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。
【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。
【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、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。
【００１３】
また、前記文書検出手段において、概念検索が文書に対する概念ベクトル検索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文書単位であることを特徴とする。
【００１５】
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】
【００１６】
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文書に対する概念ベクトル検索を行ない、類似する文書を検出することで、速度の速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】
【００１７】
（第１の実施例）
以下に、図１から１５を参照して、本発明の第１の実施例を説明する。
【００１８】
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。
【００１９】
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。
【００２０】
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。
【００２１】
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。
【００２２】
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。
【００２３】
入力装置はキーボード、およびマウス等である。
【００２４】
表示装置はCRT、あるいは液晶ディスプレイ等である。
【００２５】
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。
【００２６】
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、概念検索を行う際にインデックスとして使用される概念検索索引が格納される。
【００２７】
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。
【００２８】
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。
【００２９】
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。
【００３０】
図２は本発明の第１の実施例の処理の流れを示す図である。
【００３１】
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。
【００３２】
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。
【００３３】
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。
【００３４】
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。
【００３５】
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。
【００３６】
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。
【００３７】
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。
【００３８】
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。
【００３９】
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。
【００４０】
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。
【００４１】
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。
【００４２】
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。
【００４３】
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。
【００４４】
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。
【００４５】
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。
【００４６】
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。
【００４７】
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。
【００４８】
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。
【００４９】
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。
【００５０】
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。
【００５１】
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。
【００５２】
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。
【００５３】
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。
【００５４】
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。
【００５５】
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。
【００５６】
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。
【００５７】
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。
【００５８】
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）に対して文書に対する概念ベクトル検索処理を行なう。
【００５９】
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。
【００６０】
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。
【００６１】
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。
【００６２】
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。
【００６３】
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。
【００６４】
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。
【００６５】
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。
【００６６】
図１１から１５までは文書に対する概念ベクトル検索処理についての説明を行なう。
【００６７】
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。
【００６８】
図１２は概念検索索引を示したものである。概念検索索引は、各文書に対して該文書に対応する概念ベクトル（＝文書ベクトル）を記憶するものである。各文書ベクトルは、各文書がどのような意味内容を表現しているかを示す。例えば、文書ID＝6949の次元４、次元７の特徴量はそれぞれ0.009、0.425であり、文書ID=6953の次元4、次元８の特徴量はそれぞれ0.362、0.008であることが分かる。これにより文書ID=6949は「取引・売買」の意味分類をほとんど含んでない文章であり、文書ID=6953は「身振り・動作」の意味分類をほとんど含んでいない文章であることが分かる。
【００６９】
図１３は文書と文書の概念的類似性を判定する際の概念類似度の算出方法を示した図である。概念検索処理は、検索クエリに対して概念的に類似するドキュメントを文書データベースから探してくる処理である。本実施例では検索クエリを１つの文書とみなしてその文書ベクトルを求め（＝クエリベクトル＝スキャン文書の文書ベクトル）、検索対象文書データベース上の文書の文書ベクトル（＝オリジナルの電子化文書の文書ベクトル）と該クエリベクトルとの余弦測度を求め、概念類似度としている。
【００７０】
文書ベクトルXは各次元にx1〜xnの値を持つn次元のベクトルである。クエリベクトルQも同様にn次元のベクトルである。余弦測度による類似度をSD(X,Q)、と表すことにする。余弦測度SD(X,Q)は両ベクトルの内積を両ベクトルのノルムの積で割った値となる。両ベクトルがノルム=１で正規化されている本実施例では、SD(X,P)は内積そのものに相当する。よって両ベクトルに対し、同次元特徴量の積の総和で求めることができる。
【００７１】
図１４は文書に対する概念ベクトル検索処理を行ない、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。
【００７２】
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。
【００７３】
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）に対して文書概念ベクトル生成処理を行なう。
【００７４】
ステップＳ３３では、ステップＳ３２で生成された文書ベクトルを検索索引の形に加工し、概念検索索引を作成する。
【００７５】
ステップＳ３４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。
【００７６】
ステップＳ３５では、ステップＳ３３で入力された文書（オリジナル文書）に対して文書概念ベクトル生成処理を行なう。
【００７７】
ステップＳ３６では、ステップＳ３２で生成されたスキャン文書の文書概念ベクトルと、ステップＳ３５で生成されたオリジナル文書の文書概念ベクトルを比較し、文書の概念ベクトル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。
【００７８】
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概念ベクトルを比較の対象とする。
【００７９】
ステップＳ３７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Ｓ３４に戻り、ステップＳ３４からＳ３６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Ｓ３８に進める。
【００８０】
ステップＳ３８では、ステップＳ３５の文書概念ベクトルの概念類似度の結果から類似文書を検出する。
【００８１】
図１５は文書概念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。
【００８２】
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。
【００８３】
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。
【００８４】
ステップＳ４３では、文書概念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、その総和から文書ベクトルを生成する。なお、語義の特定できない単語についてはその表記を持つすべての語義の単語ベクトルに頻度別の重みをつけて加算することになる。
【００８５】
（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Ｓ３６では、ステップＳ３２で生成されたスキャン文書の文書概念ベクトルと、ステップＳ３５で生成されたオリジナル文書の文書概念ベクトルを比較し、文書の概念ベクトル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。
【００８６】
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ブロックの概念ベクトルを、各文書ブロック毎に比較にする。
【００８７】
（第３の実施例）
以下に、図１６から２０を参照して、本発明の第３の実施例を説明する。
【００８８】
本発明の第３の実施例の適用した文字処理装置の構成を示すブロック図は、図１の本発明の第１の実施例の適用した文字処理装置の構成を示すブロック図と同じである。
【００８９】
図１６は本発明の第３の実施例の処理に流れを示す図である。
【００９０】
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。
【００９１】
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。
【００９２】
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。
【００９３】
２−３は紙文書で、印刷または手書きされた紙文書である。
【００９４】
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。
【００９５】
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。
【００９６】
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。
【００９７】
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。
【００９８】
本発明の第３の実施例の電子的に作成された電子化文書の文書記憶部に記憶する処理の流れを示すフローチャートは、図３の本発明の第１の実施例の電子的に作成されたオリジナルの電子化文書の文書記憶部に記憶する処理の流れを示すフローチャートと同じである。
【００９９】
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。
【０１００】
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。
【０１０１】
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。
【０１０２】
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。
【０１０３】
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、文書データベースから読み込む。
【０１０４】
本発明の第３の実施例の文書データベースは、図７の本発明の第１の実施例の文書データベースと同じである。
【０１０５】
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）に対して文書に対する概念ベクトル検索処理を行なう。
【０１０６】
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。
【０１０７】
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。
【０１０８】
図１８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。
【０１０９】
図１９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。
【０１１０】
図２０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」が表示されている。
【０１１１】
本発明の第３の実施例の文書に対する概念ベクトル検索処理についての説明は、図１１から１５までの本発明の第１の実施例の文書に対する概念ベクトル検索処理についての説明と同じである。
【図面の簡単な説明】
【０１１２】
【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の実施例の概念検索索引を示したものである。
【図１３】本発明の第１の実施例の文書と文書の概念的類似性を判定する際の概念類似度の算出方法を示した図である。
【図１４】本発明の第１の実施例の文書に対する概念ベクトル検索処理を行ない、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１５】本発明の第１の実施例の文書概念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１６】本発明の第３の実施例の処理の流れを示す図である。
【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の実施例の印刷または手書きされた紙文書２−３の一例である。
【図１９】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２０】本発明の第３の実施例の検出結果出力の一例である。
【符号の説明】
【０１１３】
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】
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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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