(57)【要約】【課題】文書関連付け装置において、文書間の関連付けの精度を高める。【解決手段】文書関連付け装置１０は、対象となる文書１１の文書名及び著者名を抽出し、抽出した文書名及び著者名に重要度を割り当てる文書データ抽出部１２と、前記文書を単語毎に抽出し、それらの単語毎に重要度を設定する全文データ抽出部１３と、前記文書データ抽出部１２が割り当てた重要度及び前記全文データ抽出部１３が割り当てた重要度に基づいて、ページとページとの間、ページと文書との間及び文書と文書との間における関連付けを行う関連付け部１４と、を備える。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
関連付けの対象となる文書からキーワードを抽出する過程と、
前記キーワードの文字の大きさ、前記キーワードの出現回数、前記キーワードの文字の表示色、前記キーワードの文字のフォント、前記キーワードまたはその文字の座標のうちの少なくとも何れか一つに応じて、前記キーワードに重要度を割り当てる過程と、
前記重要度に基づいて、ページとページとの間、ページと文書との間及び文書と文書との間の少なくとも何れか一つにおける関連付けを行う過程と、
を備える文書関連付け方法。
【請求項２】
文書名及び著者名に重要度を割り当てる過程を備えることを特徴とする請求項１に記載の文書関連付け方法。
【請求項３】
前記重要度を閾値として文書間の関連付けを行う過程を備えることを特徴とする請求項１または２に記載の文書関連付け方法。
【請求項４】
対象となる文書の文書名及び著者名を抽出し、抽出した文書名及び著者名に重要度を割り当てる文書データ抽出部と、
前記文書を単語毎に抽出し、それらの単語毎に重要度を設定する全文データ抽出部と、
前記文書データ抽出部が割り当てた重要度及び前記全文データ抽出部が割り当てた重要度に基づいて、ページとページとの間、ページと文書との間及び文書と文書との間における関連付けを行う関連付け部と、
を備える文書関連付け装置。
【請求項５】
前記全文データ抽出部は、前記単語の文字の大きさ、前記単語の出現回数、前記単語の文字の表示色、前記単語の文字のフォント、前記単語の文字の座標のうちの少なくとも何れか一つに応じて、前記単語に重要度を割り当てることを特徴とする請求項４に記載の文書関連付け装置。
【請求項６】
文書関連付け方法をコンピュータに実行させるためのプログラムであって、
前記プログラムが行う処理は、
関連付けの対象となる文書からキーワードを抽出する処理と、
前記キーワードの文字の大きさ、前記キーワードの出現回数、前記キーワードの文字の表示色、前記キーワードの文字のフォント、前記キーワードの文字の座標のうちの少なくとも何れか一つに応じて、前記キーワードに重要度を割り当てる処理と、
からなるものであるプログラム。
【請求項７】
前記プログラムが行う処理には、文書名及び著者名に重要度を割り当てる処理が含まれることを特徴とする請求項６に記載のプログラム。
【請求項８】
前記プログラムが行う処理には、前記重要度を閾値として文書間の関連付けを行う処理が含まれることを特徴とする請求項６または７に記載のプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は複数の文書を相互に関連付ける方法及び装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
これまでに、文書間の関連付けを行う多くの文書関連付けシステムが提案されている。
【０００３】
そのような文書関連付けシステムの一つとして、キーワードを用いて文書間の関連付けを行うシステムがある（例えば、特許文献１）。
【０００４】
特許文献１に記載されている文書関連付けシステムにおいては、記憶装置に格納されたキーワード付与対象文書と当該キーワード付与対象文書に関連付けられている文書とからキーワードが抽出され、抽出したキーワードは当該キーワード付与対象文書に対応させて記憶装置に記憶される。
【特許文献１】再公表特許ＷＯ９９／１４６９０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、特許文献１に記載されている文書関連付けシステムにおいては、キーワードのみを用いて関連付けが行われ、文書中のデータの重要度は全く考慮されていなかった。
【０００６】
このため、重要ではない部分にまで関連付けが行われるという状況になり、関連付けが煩雑になってしまうという問題があった。
【０００７】
具体的には、関連付けをたどっても、あまり有効な関連付けではなく、必要な情報をたどることができなかったり、１つの文書に膨大な関連付けが起こってしまい、関連付けられた文書のどれが重要なものであるのかを判別することが困難であることがあった。
【０００８】
本発明はこのような従来の文書関連付けシステムにおける問題点に鑑みてなされたものであり、精度の高い関連付けを行うことを可能にする文書関連付け方法及び文書関連付け装置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】
【０００９】
以下に、「発明の実施の形態」において使用される参照符号を用いて、上述の課題を解決するための手段を説明する。これらの参照符号は、「特許請求の範囲」の記載と「発明の実施の形態」の記載との間の対応関係を明らかにするためにのみ付加されたものであり、「特許請求の範囲」に記載されている発明の技術的範囲の解釈に用いるべきものではない。
【００１０】
上記の目的を達成するため、本発明は、関連付けの対象となる文書からキーワードを抽出する過程と、前記キーワードの文字の大きさ、前記キーワードの出現回数、前記キーワードの文字の表示色、前記キーワードの文字のフォント、前記キーワードまたはその文字の座標のうちの少なくとも何れか一つに応じて、前記キーワードに重要度を割り当てる過程と、前記重要度に基づいて、ページとページとの間、ページと文書との間及び文書と文書との間の少なくとも何れか一つにおける関連付けを行う過程と、を備える文書関連付け方法を提供する。
【００１１】
本文書関連付け方法は、文書名及び著者名に重要度を割り当てる過程をさらに備えることができる。
【００１２】
本文書関連付け方法は、前記重要度を閾値として文書間の関連付けを行う過程をさらに備えることができる。
【００１３】
本発明は、さらに、対象となる文書の文書名及び著者名を抽出し、抽出した文書名及び著者名に重要度を割り当てる文書データ抽出部（１２）と、前記文書を単語毎に抽出し、それらの単語毎に重要度を設定する全文データ抽出部（１３）と、前記文書データ抽出部（１２）が割り当てた重要度及び前記全文データ抽出部（１３）が割り当てた重要度に基づいて、ページとページとの間、ページと文書との間及び文書と文書との間における関連付けを行う関連付け部（１４）、とを備える文書関連付け装置を提供する。
【００１４】
前記全文データ抽出部（１３）は、例えば、前記単語の文字の大きさ、前記単語の出現回数、前記単語の文字の表示色、前記単語の文字のフォント、前記単語の文字の座標のうちの少なくとも何れか一つに応じて、前記単語に重要度を割り当てる。
【００１５】
本発明は、さらに、文書関連付け方法をコンピュータに実行させるためのプログラムであって、前記プログラムが行う処理は、関連付けの対象となる文書からキーワードを抽出する処理と、前記キーワードの文字の大きさ、前記キーワードの出現回数、前記キーワードの文字の表示色、前記キーワードの文字のフォント、前記キーワードの文字の座標のうちの少なくとも何れか一つに応じて、前記キーワードに重要度を割り当てる処理と、からなるものであるプログラムを提供する。
【００１６】
前記プログラムが行う処理には、文書名及び著者名に重要度を割り当てる処理が含まれることが好ましい。
【００１７】
前記プログラムが行う処理には、前記重要度を閾値として文書間の関連付けを行う処理が含まれることが好ましい。
【発明の効果】
【００１８】
本発明に係る文書関連付け装置または文書関連付け方法によれば、文書から抽出したキーワードまたは各単語に対して自動的に重要度を割り当てるため、文書間の関連付けをより有効に、かつ、自動的に行うことができる。
【００１９】
また、本発明に係る文書関連付け装置または文書関連付け方法は、新規の文書登録時だけではなく、既存文書の編集時にも適用することが可能である。例えば、既に記憶装置に記憶されている文書が編集され、内容が変更された場合にも適用することができる。この場合には、編集された文書のデータを再度抽出し、重要度の計算を行い、計算した重要度に基づいて、関連付けを行う。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２０】
図１は、本発明の一実施形態に係る文書関連付け装置１０のブロック図である。
【００２１】
図１に示すように、本実施形態に係る文書関連付け装置１０は、文書１１を保存しておく記憶装置１５と、文書データ抽出部１２と、全文データ抽出部１３と、関連付け部１４と、文書に関するデータ、全文データ及び文書間の関連付けデータを保存しておくデータベース１６と、からなる。
【００２２】
文書データ抽出部１２は、文書１１に関連する文書のタイトル、文書の著者その他のデータを抽出し、それらのデータに重要度を割り当てる。重要度を割り当てられたデータは文書データ抽出部１２からデータベース１６に記録される。
【００２３】
全文データ抽出部１３は文書１１中の全文データを単語単位で抽出し、各単語に重要度を割り当てる。重要度を割り当てられた全文データは全文データ抽出部１３からデータベース１６に記録される。全文データは単語単位でデータベース１６に記録される。
【００２４】
関連付け部１４は、データベース１６に記録された情報に基づいて、新たに記憶装置１５に記憶される文書と、既に記憶装置１５に記憶されている文書との間の関連付けを行う。
【００２５】
関連付けは、例えば、キーワードや文書名が一致あるいは類似していること、または、後述するように、データ間における重要度を求め、その重要度が予め定めた閾値よりも大きいか否かを判定すること、により行われる。
【００２６】
文書間の関連付けに関するデータは関連付け部１４からデータベース１６に記録される。
【００２７】
データベース１６は、文書データ抽出部１２が抽出し、重要度を割り当てたデータ、全文データ抽出部１３が抽出し、重要度を割り当てたデータ、関連付け部１４が作成した文書間の関連付けに関するデータをそれぞれ記憶する。
【００２８】
図２は本実施形態に係る文書関連付け装置１０の文書データ抽出部１２の動作を示すフローチャートである。
【００２９】
以下、図２を参照して、文書データ抽出部１２の動作を説明する。
【００３０】
文書データ抽出部１２は、記憶装置１５に新たに記録する文書１１を入力データとする。
【００３１】
文書データ抽出部１２は、文書１１のタイトルと著者名とを抽出する（ステップＳ１０１）。
【００３２】
文書１１には、あらかじめ決められたフォーマットで文書のタイトル及び著者名が記載されているものとする。
【００３３】
また、文書データ抽出部１２は、抽出した文書のタイトル及び著者名に対して、重要度１を割り当てる（ステップＳ１０２）。
【００３４】
抽出された文書のタイトル及び著者名は、それらに割り当てられた重要度１とともに、データベース１６に記録される（ステップＳ１０３）。
【００３５】
図３は本実施形態に係る文書関連付け装置１０の全文データ抽出部１３の動作を示すフローチャートである。
【００３６】
全文データ抽出部１３は文書１１を入力データとし、全文データの抽出と重要度の割り当てを行う。
【００３７】
全文データ抽出部１３は全文データの抽出を単語ごとに行う（ステップＳ２０１）。
【００３８】
全文データ抽出部１３は、全文データの単語ごとの抽出に際しては、各単語の文字の大きさ、各単語の文字の表示色、各単語の文字のフォント、各単語の座標（あるいは、各単語の文字の座標）をデータとして取り出し、これらのデータをデータベース１６に記憶する。
【００３９】
次いで、全文データ抽出部１３は、取り出された各単語に対して重要度を設定する（ステップＳ２０２）。
【００４０】
重要度の設定は、例えば、各単語の文字の大きさに基づいて設定され、文書１１中に一番多く出現する文字の大きさを基準の大きさとする。
【００４１】
例えば、一番多く出現する文字の大きさの単語に対しては重要度０．５を割り当て、文書１１中で最大の文字の大きさの単語に対しては重要度０．８を割り当てる。
【００４２】
一番多く出現する文字の大きさと最大の文字の大きさとの間にある大きさの文字を有する単語に対しては、比例配分により、重要度を割り当てる。従って、文字のサイズが大きい単語ほど、より大きい重要度が割り当てられることになる。
【００４３】
具体的には、以下の計算式（１）に基づいて、重要度を算出する。
【００４４】
Ｎ１＝０．３×（Ｓｘ−Ｓｍｉｎ）／（Ｓｍａｘ−Ｓｍ）＋０．５………（１）
式（１）において、重要度をＮ１、一番多く出現する文字のサイズをＳｍ、最も大きな文字のサイズをＳｍａｘ、最も小さな文字のサイズをＳｍｉｎ、重要度を求めたい文字のサイズをＳｘとする。
【００４５】
また、最も小さい大きさの文字の単語に対しては重要度０．２を割り当て、一番多く出現する文字の大きさと最も小さい文字の大きさとの間にある大きさの文字を有する単語に対しては、同様に、比例配分により、重要度を割り当てる。従って、文字のサイズが大きい単語ほど、より大きい重要度が割り当てられることになる。
【００４６】
具体的には、以下の計算式（２）に基づいて、重要度を算出する。
【００４７】
Ｎ１＝０．３×（Ｓｘ−Ｓｍｉｎ）／（Ｓｍ−Ｓｍｉｎ）＋０．２………（２）
式（２）において、重要度をＮ１、一番多く出現する文字のサイズＳｍ、最も小さな文字のサイズをＳｍｉｎ、重要度を求めたい文字のサイズＳｘとする。
【００４８】
次いで、全文データ抽出部１３は単語の出現回数をカウントする（ステップＳ２０３）。
【００４９】
次いで、全文データ抽出部１３は、各単語に対して、出現回数に基づく重要度の割り当てを行う（ステップＳ２０４）。
【００５０】
具体的には、最も出現回数の多い単語に対しては０．２の重要度を割り当て、最も出現回数の少ない単語に対しては０の重要度を割り当てる。
【００５１】
最も出現回数の少ない単語と最も出現回数の多い単語の中間の出現回数の単語に対しては、比例配分により、重要度を割り当てる。従って、より出現回数の多い単語ほど、より大きい重要度が割り当てられることになる。
【００５２】
具体的には、以下の計算式（３）に基づいて、重要度を算出する。
【００５３】
Ｎ２＝０．２×（Ａｘ−Ａｍｉｎ）／（Ａｍａｘ−Ａｍｉｎ）………（３）
式（３）において、重要度をＮ２、最も出現回数の多い単語数をＡｍａｘ、最も出現回数の低い単語数をＡｍｉｎとする。
【００５４】
次いで、全文データ抽出部１３は、ステップＳ２０２において算出した重要度Ｎ１とステップＳ２０４において算出した重要度Ｎ２との和を取り、この値を最終的な重要度とする（ステップＳ２０５）。
【００５５】
各単語の最終的な重要度は全文データ抽出部１３からデータベース１６に記録される（ステップＳ２０６）。
【００５６】
図４は本実施形態に係る文書関連付け装置１０の関連付け部１４の動作を示すフローチャートである。
【００５７】
関連付け部１４は、文書データ抽出部１２及び全文データ抽出部１３で取り出した単語と重要度Ｎ１、Ｎ２に基づいて、ページ−ページ間、ページ−文書間、文書−文書間の関連付けを行う。
【００５８】
関連付けはキーワードの重要度の低いものから行い、その後に、順に高いものを行う。
【００５９】
最初に、関連付け部１４は、新しく記憶する文書１１の単語で重要度が０．５以上のものを取り出す（ステップＳ３０１）。
【００６０】
さらに、他の文書（既に記憶装置１５に記憶されている文書）において重要度が０．７以上のものを取り出す（ステップＳ３０２）。
【００６１】
関連付け部１４は、関連付けの元になるものよりも重要度が高いものに対して関連付けを行う（ステップＳ３０３）。
【００６２】
次いで、関連付け部１４は、新しく記憶する文書と既存文書との間の関連付けが全て終了したか否かを判定する（ステップＳ３０４）。
【００６３】
終了していない場合には（ステップＳ３０４のＮＯ）、新しく記憶する文書と既存文書との間の関連付けが全て終了するまで、関連付けを実行する（ステップＳ３０５）。
【００６４】
終了した場合には（ステップＳ３０４のＹＥＳ）、関連付けを終了する。
【００６５】
本実施形態に係る文書関連付け装置１０によれば、文書から抽出したキーワードに重要度を自動で割り当てるため、文書間の関連付けをより有効に、かつ、自動的に行うことができる。
【００６６】
本実施形態に係る文書関連付け装置１０においては、新しく文書１１を記憶装置１５に記憶する場合に、記憶装置１５に既に記憶されている既存文書と新文書との間の関連付けを行ったが、本実施形態に係る文書関連付け装置１０による関連付けの対象はこれには限定されない。
【００６７】
例えば、本実施形態に係る文書関連付け装置１０は、既に記憶装置１５に記憶されている文書が編集され、内容が変更された場合にも適用することができる。
【００６８】
この場合には、編集された文書のデータを再度抽出し、重要度の計算を行い、計算した重要度に基づいて、関連付けを行う。
【００６９】
このように、本実施形態に係る文書関連付け装置１０は、新規の文書登録時だけではなく、既存文書の編集時にも利用することが可能である。
【００７０】
なお、本実施形態に係る文書関連付け装置１０においては、文書名及び著者名の他に、単語の文字の大きさと単語の出現回数とに基づいて重要度を算出したが、必要に応じて、単語の文字の大きさ及び単語の出現回数に代えて、単語の文字の表示色、単語の文字のフォント、単語の文字の座標のうちの一つまたは二つ以上に基づいて重要度を算出することも可能である。
【００７１】
また、必要に応じて、記憶装置１５及びデータベース１６は省略し、外部記憶装置及び外部データベースを使用することも可能である。
【００７２】
例えば、文字データ抽出部１２と全文データ抽出部１３と関連付け部１４とは一つの制御装置（例えば、プロセッサ）により構成することができる。あるいは、文字データ抽出部１２と全文データ抽出部１３と関連付け部１４とはそれぞれ一つの制御装置（例えば、プロセッサ）により構成することができる。
【００７３】
図５は文字データ抽出部１２、全文データ抽出部１３及び関連付け部１４の各々を一つの制御装置で構成する場合の一構成例のブロック図である。
【００７４】
文字データ抽出部１２、全文データ抽出部１３及び関連付け部１４の各々は、中央処理装置（ＣＰＵ）２０と、第一のメモリー２１と、第二のメモリー２２と、各種命令及びデータを中央処理装置２０に入力するための入力インターフェイス２３と、中央処理装置２０により実行された処理の結果を出力する出力インターフェイス２４と、から構成されている。
【００７５】
第一及び第二のメモリー２１、２２の各々は、リード・オンリー・メモリー（ＲＯＭ）、ランダム・アクセス・メモリー（ＲＡＭ）またはＩＣメモリーカードなどの半導体記憶装置、フレキシブルディスクなどの記憶媒体、ハードディスク、あるいは、光学磁気ディスクなどからなる。本実施形態においては、第一のメモリー２１はＲＯＭからなり、第二のメモリー２２はＲＡＭからなる。
【００７６】
第一のメモリー２１は、文字データ抽出部１２、全文データ抽出部１３及び関連付け部１４の各々の動作を実行するためのプログラムを格納している。第二のメモリー２２は様々なデータ及びパラメータを記憶しているとともに、中央処理装置２０に対する作動領域を提供する。中央処理装置２０は第一のメモリー２１からプログラムを読み出し、そのプログラムを実行する。すなわち、中央処理装置２０は第一のメモリー２１に格納されているプログラムに従って作動する。
【００７７】
このように、本実施形態に係る文書関連付け装置１０はハードウェアとそれを制御するプログラムによっても実現することができる。
【産業上の利用可能性】
【００７８】
本発明は、多くの電子文書が存在するシステムにおいて、文書中の用語を文書間で相互に関連付けし、管理するシステム、あるいは、大量の電子文書から関連づけによる曖昧検索などの技術サービス提供に利用することが可能である。
【図面の簡単な説明】
【００７９】
【図１】本発明の一実施形態に係る文書関連付け装置のブロック図である。
【図２】本発明の一実施形態に係る文書関連付け装置における文書データ抽出部の動作を示すフローチャートである。
【図３】本発明の一実施形態に係る文書関連付け装置における全文データ抽出部の動作を示すフローチャートである。
【図４】本発明の一実施形態に係る文書関連付け装置における関連付け部の動作を示すフローチャートである。
【図５】本発明の一実施形態に係る文書関連付け装置における文字データ抽出部、全文データ抽出部及び関連付け部の各々を一つの制御装置で構成する場合の一構成例のブロック図である。
【符号の説明】
【００８０】
１０  本発明の一実施形態に係る文書関連付け装置
１１  文書
１２  文書データ抽出部
１３  全文データ抽出部
１４  関連付け部
１５  記憶装置
１６  データベース
２０  中央処理装置（ＣＰＵ）
２１  第一のメモリー
２２  第二のメモリー
２３  入力インターフェイス
２４  出力インターフェイス
【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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