(57)【要約】【課題】プレゼンテーション・ファイルの構造化を自動的に行うことによって、音声による読み上げ、テキストマイニングの精度の向上を目的とする。【解決手段】プレゼンテーション・ファイル内のオブジェクト間の重なり情報を抽出し、親子関係としてグルーピングする重なりグルーピング部と、オブジェクトをグラフのノードとして表し前記ノード間の所定のコストが最小となるように再帰的にグラフ分割を行うことによって兄弟関係としてグルーピングするグラフ分割グルーピング部と、オブジェクト間の距離情報が、距離情報の分布ヒストグラムから所定の計算によって決定された閾値以下の場合に、さらに兄弟関係としてグルーピングする距離情報グルーピング部と、リンク関係を示す矢印図形を抽出しリンク関係とリンクラベルをリンク情報として生成するリンク情報抽出部を備え、得られた構造化データをメタ情報として出力する装置、制御方法、プログラムを提供する。【選択図】        図４
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
オブジェクトを含むプレゼンテーション・ファイルに対する文書構造解析方法であって、
前記プレゼンテーション・ファイルを受け取るステップと、
前記プレゼンテーション・ファイル内の前記オブジェクト間の重なり情報を抽出し、前記オブジェクトを親子関係としてグルーピングし前記親子関係としての構造化データを求めるステップと、
前記オブジェクト間の距離情報を用いて前記オブジェクトを兄弟関係としてのグルーピングを行い前記兄弟関係としての構造化データを求めるステップと、
一以上の前記構造化データを用い前記プレゼンテーション・ファイルのメタ情報として出力するステップと、
を含む文書構造解析方法。
【請求項２】
前記兄弟関係としてのグルーピングは、前記オブジェクトをグラフ問題のノードとして表し、前記ノード間の前記距離情報を用いた所定のコストが最小となるように再帰的にグラフ分割を行うことによるグルーピングを含む、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記兄弟関係としてのグルーピングは、前記距離情報の分布ヒストグラムから所定の計算によって決定された閾値に基づくグルーピングを含む、請求項１に記載の方法。
【請求項４】
前記プレゼンテーション・ファイル内の前記オブジェクト間のリンク関係を示す矢印図形の存在を検出または指定されたことに応じて、前記リンク関係と前記矢印図形のラベルであるリンクラベルを前記オブジェクト間のリンク情報として、メタ情報に追加するステップをさらに含む、請求項１に記載の方法。
【請求項５】
前記距離情報は、前記オブジェクト間のマンハッタン距離である、請求項１に記載の方法。
【請求項６】
前記距離情報は、前記オブジェクトの縦辺間のＸ軸方向の距離、または横辺間のＹ軸方向の距離である整列情報に基づき、テーブル構造としてクルーピングをする、請求項１に記載の方法。
【請求項７】
前記マンハッタン距離は、前記オブジェクト間の最も近い辺どうしの距離である、請求項５に記載の方法。
【請求項８】
少なくとも一以上の前記グルーピングの結果得られた構造化データを利用して、グルーピングと音声による読み上げ順序を修正するステップをさらに含む、請求項１に記載の方法。
【請求項９】
少なくとも一以上の前記グルーピングの結果得られた構造化データを利用して、テキストマイニングの入力とする、請求項１に記載の方法。
【請求項１０】
オブジェクトを含むプレゼンテーション・ファイルに対する文書構造解析装置であって、
前記プレゼンテーション・ファイルを受け取る入力部と、
前記プレゼンテーション・ファイル内の前記オブジェクト間の重なり情報を抽出し、前記オブジェクトを親子関係としてグルーピングし前記親子関係としての構造化データを求める重なりグルーピング部と、
前記オブジェクト間の距離情報を用いて、前記オブジェクトを兄弟関係としてグルーピングし前記兄弟関係としての構造化データを求める兄弟関係グルーピング部と、
前記プレゼンテーション・ファイル内の前記オブジェクト間のリンク関係を示す矢印図形の存在を検出または指定されたことに応じて、前記リンク関係と前記矢印図形のラベルであるリンクラベルを前記オブジェクト間のリンク情報として生成するリンク情報抽出部と、
一以上の前記構造化データを用いメタ情報として出力する出力部と、
を備えた文書構造解析装置。
【請求項１１】
前記兄弟関係グルーピング部は、前記オブジェクトをグラフ問題のノードとして表し前記ノード間の前記距離情報を用いた所定のコストが最小となるように再帰的にグラフ分割を行うグラフ分割グルーピング部を含む、請求項１０に記載の文書構造解析装置。
【請求項１２】
前記兄弟関係グルーピング部は、前記距離情報が前記距離情報の分布ヒストグラムから所定の計算によって決定された閾値に基づきグルーピングを行う距離情報グルーピング部を含む、請求項１０に記載の文書構造解析装置。
【請求項１３】
前記距離情報は、前記オブジェクト間のマンハッタン距離である、請求項１０に記載の文書構造解析装置。
【請求項１４】
前記距離情報グルーピング部は、前記オブジェクトの縦辺間のＸ軸方向の距離、または横辺間のＹ軸方向の距離である整列情報に基づき、テーブル構造としてクルーピングをする整列情報グルーピング部を備える、請求項１０に記載の文書構造解析装置。
【請求項１５】
オブジェクトを含むプレゼンテーション・ファイルに対する文書構造解析を実行させるコンピュータ・プログラムであって、
前記プレゼンテーション・ファイルを受け取るステップと、
前記プレゼンテーション・ファイル内の前記オブジェクト間の重なり情報を抽出し、前記オブジェクトを親子関係としてグルーピングし前記親子関係としての構造化データを求めるステップと、
前記オブジェクト間の前記距離情報を用いて、前記オブジェクトを兄弟関係としてのグルーピングを行い前記兄弟関係としての構造化データを求めるステップと、
前記プレゼンテーション・ファイル内の前記オブジェクト間のリンク関係を示す矢印図形の存在を検出または指定されたことに応じて、前記オブジェクト間の前記リンク関係と、前記矢印図形のラベルであるリンクラベルをリンク情報として生成するステップと、
一以上の前記構造化データを用いメタ情報として出力するステップと、
を実行させるコンピュータ・プログラム。
【請求項１６】
前記兄弟関係としてのグルーピングは、前記オブジェクトをグラフ問題のノードとして表し、前記ノード間の距離情報を用いた所定のコストが最小となるように再帰的にグラフ分割を行うことによるグルーピングを含む、請求項１５に記載のコンピュータ・プログラム。
【請求項１７】
前記兄弟関係としてのグルーピングは、前記距離情報が前記距離情報の分布ヒストグラムから所定の計算によって決定された閾値に基づくグルーピングを含む、請求項１５に記載のコンピュータ・プログラム。
【請求項１８】
前記距離情報は、前記オブジェクト間のマンハッタン距離である、請求項１５に記載のコンピュータ・プログラム。
【請求項１９】
前記距離情報は、前記オブジェクトの縦辺間のＸ軸方向の距離、または横辺間のＹ軸方向の距離である整列情報に基づき、テーブル構造としてクルーピングをする、請求項１５に記載のコンピュータ・プログラム。
【請求項２０】
少なくとも一以上の前記グルーピングの結果得られた構造化データを利用して、グルーピングと音声による読み上げ順序を修正するステップを実行させる、請求項１５に記載のコンピュータ・プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、文書構造解析方法、プログラム、装置に関する。さらに詳しくは、プレゼンテーション・ドキュメントに対して、文書構造の解析方法、プログラム、装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、ＰＣ環境などでプレゼンテーション・ツールを用いて、プレゼンテーション用の資料（プレゼンテーション・ファイル）を作成することが広く普及している。
【０００３】
プレゼンテーション・ファイルは、一般的にはテキスト、図形、イメージ、および音声などの情報を含み、プレゼンテーション・ツールによって様々なファイル形式で作成、保管される。このように作成された多くのプレゼンテーション・ファイルの活用範囲をより広げるために、プレゼンテーション・ファイルに対して、音声によるアクセス（読み上げ）や資料のデータベースの検索にとって扱いやすい形式に変換する方法が登場しつつある。
【０００４】
例えば、Ｍｉｃｒｏｓｏｆｔ  ＰｏｗｅｒＰｏｉｎｔ（登録商標）（以下、単にＰｏｗｅｒＰｏｉｎｔと記述する）のファイルをＨＴＭＬに変換するツールやテキストを抽出するツール（非特許文献１、２）や、プレゼンテーション・ファイル資料に対して検索を効率的に提供する技術（特許文献１など）が知られている。
【０００５】
【非特許文献１】http://www.rdpslides.com/pptools/ppt2html/index.html
【非特許文献２】http://cita.disability.uiuc.edu/software/office/
【特許文献１】特開２００４−２６５０９７号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
文書情報にメタ情報を付加することにより、文書検索やテキストマイニング技術の精度が向上され大量の情報を効率的に管理することができる。テキストファイルにおいては、キーワードの抽出などによってメタ情報を付加することは容易である。しかし、プレゼンテーション・ファイルのようにテキスト、図形、イメージなどのオブジェクトの配置をユーザーが自由に決められるような形式では、文書情報に加えてページ中のオブジェクトの配置が重要な意味を持つためこのような情報を抽出することが重要となる。
【０００７】
例として、図１のようなスライドであれば、オブジェクトの配置に基づいて以下に示すような構造化したテキスト出力が得られれば、テキスト間の係り受け関係を理解することができる。ここで、「係り受け関係」とは、オブジェクト同士の重なりによって検出される親子関係（包含関係）、オブジェクト同士の位置によって検出される兄弟関係（並列関係またはｓｉｂｌｉｎｇとも呼ばれる）、および矢印図形などによって表されるオブジェクト間のリンク元とリンク先の関係を表す。
【０００８】
構造化テキスト出力例：
●Ｍａｉｎ  ｉｍａｇｅ  ：  Ｃａｒ
○Ｆｉｇｕｒｅ１
□Ｓｐａｃｅ  Ｓｈｕｔｔｌｅ
○Ｆｉｇｕｒｅ２
□Ａｉｒｐｌａｎｅ
○Ｆｉｇｕｒｅ３
□Ｍｏｔｏｒｃｙｃｌｅ
【０００９】
しかしながら、このような配置情報を抽出し構造化データを作成して、音声アクセスやテキストマイニングなどに容易に応用できるような手法は知られていない。ここで、テキストマイニングとは大量のデータを分析して採掘（ｍｉｎｉｎｇ）し、有益な情報を導き出す技術を意味する。本発明は上記の点を考慮しながら、下記の従来技術の課題（１）〜（４）を解決することを目的とする。
【００１０】
（１）読み上げ順序に関する課題
プレゼンテーション・ファイルはユーザーによって様々な書式で作成されるので、音声アクセス（自動読み上げ）により内容を理解するのは困難である。例えば、スクリーンリーダー（ＧＵＩ画面の読み上げソフト）は、スライド中の各オブジェクトの奥行き方向の順番（Ｘ，Ｙ平面座標に対して第三の座標であり、ここではＺ座標とする）に従って１次元的に読むことしかできない。図１のスライドであれば、次の例のようなオブジェクトの作成順序に従って読み上げられることになる。
【００１１】
●Ａｉｒｐｌａｎｅ
●Ｓｐａｃｅ  Ｓｈｕｔｔｌｅ
●Ｍｏｔｏｒｃｙｃｌｅ
●Ｍａｉｎ  ｉｍａｇｅ  ：  Ｃａｒ
●Ｆｉｇｕｒｅ１
●Ｆｉｇｕｒｅ２
●Ｆｉｇｕｒｅ３
【００１２】
したがって、このような音声出力のみでは、視覚的な文書構造の配置情報が得られず、文書の内容を理解することは困難である。このため、何も考慮せずにプレゼンテーション・ファイルを作成したときには、スクリーンリーダーは、作成されたオブジェクトの順番に読み上げることとなる。通常、ユーザーは意味的につながりのある順番にプレゼンテーションを作るとは限らないので、スクリーンリーダーにより、プレゼンテーション・ファイルを読むことによって内容を理解することは困難である。
【００１３】
このことを解決するために、前述のＰＰＴ２ＨＴＭＬ（非特許文献１）においては、図２の左側に示されているようなＺ座標をソートする機能を持つ。このツールでは、読み順を変更したいオブジェクトをセレクトボックス中の中から選び、上下ボタンでセレクトボックス中を移動することにより、読み順を変更することができる。しかし、このツールを用いても全てのオブジェクトに対して順番を入れ替えることが必要であり、手間のかかる作業である。したがって、オブジェクトに対して意味的にまとまった単位でソートすることができれば、ユーザーの負担を軽減することができる。
【００１４】
（２）図の読み上げに関する課題
プレゼンテーション・ファイル中に含まれる図を読み上げる場合、図を端的に説明するようなテキストで置き換える手法、いわゆる代替テキスト（Ａｌｔテキスト）が通常用いられる。しかしながら、プレゼンテーション・ファイルの全てのオブジェクトに対して、代替テキストを挿入するのは、非常に手間のかかる作業となる。
【００１５】
例えば、Ｉｌｌｉｎｏｉｓ  Ｗｅｂ  Ｐｕｂｌｉｓｈｉｎｇ  Ｗｉｚａｒｄ（非特許文献２）においては、全てのオブジェクトに対して代替テキストを挿入するために図３で示されるような画面からウィザード（対話形式で質問に答えていくことによって、複雑なアプリケーション・ソフトの操作を簡便にする機能）を入力していかなければならない。これは、複雑な図が多く出てくるようなスライドでは時間のかかる作業となる。したがって、複数のオブジェクトからなる図をまとめて１つのグループとして扱うことができれば、代替テキストの挿入に関してもユーザーの負担を軽減することができる。
【００１６】
（３）オブジェクトの位置関係の情報を取得するときの課題
従来の技術では、「矢印」のようなオブジェクト同士の関係を理解するのに役立つ図形に関しても、代替テキストを挿入しない限りは有効に活用することができない。
【００１７】
（４）プレゼンテーション・ファイルの自然言語処理分野への応用
プレゼンテーション・ファイルをテキストマイニング等の技術を用いて解析しようとするとき、従来はスライドのオブジェクトごとに得られるテキストを別々に解析するしか方法がなかった。スライド中のオブジェクトの前述した係り受け関係がわかれば、それぞれの関係するオブジェクトから得られるテキストをまとめて解析することができるので、テキストマイニング等の精度の向上が期待できる。
【課題を解決するための手段】
【００１８】
本発明では、プレゼンテーション・ファイルを、視覚的な情報をもとに構造化する手法を提案する。具体的には、以下の手段を用いる。
【００１９】
オブジェジュトを含むプレゼンテーション・ファイルに対する文書構造解析の方法であって、プレゼンテーション・ファイルを受け取るステップと、プレゼンテーション・ファイルのページを構成するスライド内のオブジェクト間の重なり情報を抽出し、親子関係としてグルーピングし親子関係としての構造化データを求めるステップと、オブジェクト間の距離情報を用いて、オブジェクトを兄弟関係としてグルーピングを行い兄弟関係としての構造化データを求めるステップと、これらのステップによるグルーピングによって得られた構造化データを用いメタ情報として出力するステップとを含む方法、およびそれを実現するコンピュータ・プログラム、装置を提供する。
【００２０】
また、スライド内のオブジェクト間のリンク関係の存在を検出または指定されたことに応じて、オブジェクト間のリンク関係とリンクラベルをリンク情報としてメタ情報に追加するステップをさらに含む前記記載の方法、およびそれを実現するコンピュータ・プログラム、装置を提供する。
【発明の効果】
【００２１】
本発明によれば、プレゼンテーション・ファイルの構造化を自動的に行うことによって、音声アクセスによりプレゼンテーション・ファイルを読むことが容易になり、テキストマイニング等の自然言語処理技術の精度の向上が可能となる。また、自動検出された構造化データの結果を効果的に活用することで、読み上げ順序の修正を容易に行うことができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２２】
以下、本発明を具体的な実施形態に基づいて詳しく説明する。
【００２３】
図４は、本発明の実施形態の一例として、プレゼンテーション・ファイルを構造化する文書構造解析装置の概略構成を示したものである。文書構造解析装置４００は、プレゼンテーション・ファイル格納部４０２からプレゼンテーション・ファイルの入力手段を有する入力部４０１、オブジェクト間の重なりを検出しオブジェクトのグルーピングを行う、重なりグルーピング部４０３、さらにグラフ分割手法を用いてグルーピングを行う、グラフ分割グルーピング部４０４、オブジェクト間の距離情報を所定の計算によって得られた閾値によってグルーピングを行う、距離情報グルーピング部４０５、オブジェクト間の矢印図形をリンク情報として抽出するリンク情報抽出部４０９、および、グルーピングやリンク情報によって得られた構造化データをメタ情報格納部４１３に出力する出力部４１２で構成される。また、グラフ分割グルーピング部４０４と距離情報グルーピング部４０５を総称して兄弟関係グルーピング部と呼ぶこととする。
【００２４】
さらに、前記の閾値によるグルーピング部４０５は、閾値計算部４０６、距離優先グルーピング部４０７、整列優先グルーピング部４０８とで構成される。閾値計算部４０６では、後述するように、オブジェクト間の距離の分布ヒストグラムからグループ化するかどうか判定値となる閾値を計算する。得られた閾値は、実際にグルーピングを行う距離優先グルーピング部４０７、または整列優先グルーピング部４０８のどちらかでグルーピングするかどうかの決定値として用いられる。
【００２５】
ここで、距離優先グルーピング部４０７は、オブジェクト間の距離が前記の閾値内にあるときにグルーピングを行う。また、整列優先グルーピング部４０８によるグルーピングは、オブジェクト間の距離にＸ方向またはＹ方向のずれがなく、つまりオブジェクトが縦横に整列している場合にテーブル構造として構造化データを作成する。距離優先グルーピング部４０７と整列優先グルーピング部４０８のどちらでグルーピング処理を行うかは、ユーザーの選択または自動選択によって行うことができる。
【００２６】
また、リンク情報抽出部４０９は、リンク抽出部４１０とリンクラベル抽出部４１１によって構成され、オブジェクト間のリンク（矢印）と、リンクラベル（矢印のラベル）をリンク情報として抽出し、構造化データに追加することができる。
【００２７】
上記説明した装置では、プレゼンテーション・ファイルを構造化するためのメタ情報を自動的に生成する。生成したメタ情報は、独自のフォーマットで作成してもよいが、プレゼンテーション・ツールにメタファイルが定義されている場合には、このメタファイルに、上記によって得られたメタ情報を付加してもよい。このことによって、音声によるアクセスが可能になるのに加えて、テキストマイニングや文書検索などの分野において、プレゼンテーション・ファイルのデータを用いることができ、これらの技術の精度の向上に貢献することができる。また、前述したように、選択的にグルーピング結果をテーブル構造に変換して出力することや、矢印の解析によりオブジェクト間のリンク情報を出力することができる。
【００２８】
本発明に係る手法で扱うプレゼンテーション・ファイルを構造化するためのメタ情報とは、オブジェクト間の位置関係から得られるオブジェクト同士の親子関係、または兄弟関係を表すものである。オブジェクト間の親子関係とは、オブジェクト同士の重なりの情報によって得られる。また、兄弟関係（Ｓｉｂｌｉｎｇ）はオブジェクト同士の距離に基づく情報によって得られる。
【００２９】
例えば、図１のスライドに構造化によって付加されたメタ情報は後述の実施例１に記述したので参照されたい。
【００３０】
図５は、本発明に係る実施形態を方法としてフローチャートに示したものである。図５に示すように、プレゼンテーション・スライド（プレゼンテーション・ファイル中の各ページを意味する）は、以下のステップＳ０１〜Ｓ１０に従い構造化の処理を行う。
【００３１】
図５のＳ０２からＳ０９までの各ステップは、必ずしもこの順で実行されることを意図して書かれたものではなく、ユーザーの指定により、各ステップの実行順序を変化させることが可能である。例えば、プレゼンテーション・ファイルによっては、ステップＳ０３とステップＳ０４〜Ｓ０７の実行順を交換することによって、より短時間に結果が得られるなどのメリットがある場合がある。あるいは、各手順を入れ替えることによって、より良好なグルーピングの結果が得られる場合もある。ただし、ステップＳ０４〜Ｓ０７は一連のひとまとまりのステップであり、ステップＳ０６とステップＳ０７は、ステップＳ０５の判断によって選択的に実行されるステップである。
【００３２】
まず、ステップＳ０２では、オブジェクト間の重なりを抽出し、オブジェクト間の親子関係としてグルーピングを行う。次に、ステップＳ０３、およびステップＳ０４〜Ｓ０７では、オブジェクト間の距離情報を用いて兄弟関係（並列関係）としてグルーピングを行う。ここで、ステップＳ０２では、オブジェクトをグラフのノードとして表し、オブジェクト間のグルーピングをグラブ問題として取り扱い、再帰的にグラフを分割していく。すなわち、各オブジェクトを２つのグループに分割していく手順を繰り返す。さらに、ステップＳ０４で閾値を計算し、ステップＳ０６またはＳ０７で閾値より小さい距離にあるオブジェクト同士をグルーピングしていく。ステップＳ０３と、ステップＳ０４〜Ｓ０７は、オブジェクト間の距離情報を構造化のために用いる点で共通するが、以下の表１で示すような特徴がある。
【表１】
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【００３３】
すなわち、ステップＳ０３のグラフ分割による構造化は、全てのオブジェクトの関係を見て構造化するので計算量は一般的には大きくなる。また、オブジェクトの数が少ないとよい結果が得られないことがあり得る。逆に、ステップＳ０４〜Ｓ０７の閾値による構造化は、近傍のオブジェクトの距離関係のみで決定するので、計算量は一般的には小さくなり、またオブジェクトの数が少なくても問題はない。このことから、ステップＳ０３で、まず大きなグループに分けて、ステップＳ０４〜Ｓ０７でより細かな単位でグルーピングをする。逆に、計算量の少ないステップＳ０４〜Ｓ０７をまずグルーピングを行った後に、ステップＳ０３で更にグルーピングを行ってもよい。
【００３４】
また、オプションとして、プレゼンテーション・スライド中のオブジェクト間の矢印図形などをリンク情報としてメタ情報に追加することができる（ステップＳ０９）。ここで、ステップＳ０８によって、リンク情報の追加をするかどうかの判断を行うが、この判断はユーザーに選択させるメニューとして実現してもよいし、後述するように矢印の存在を検出することにより自動的に判断してもよい。
【００３５】
以下、図５の各ステップの詳細を説明する。
【００３６】
［重なりによるグルーピング（ステップＳ０２）］
まず、オブジェクト間の重なりによって、親子関係としてグルーピングするステップについて説明する。
オブジェクト同士が重なっているときには、そのオブジェクト間には親子関係があると考えられる。したがって、あるオブジェクトの中に重なって存在するオブジェクトがあるときに、そのオブジェクトをグルーピングするかどうかは以下の手順で決定する（図６参照）。
（１）ページ中の全てのオブジェクトを面積の小さい順番に並べる。次に（２）〜（４）を全てのオブジェクトに関して行う。
（２）グループ化されていないオブジェクトの中で最も面積が小さいオブジェクトＡを選ぶ。
（３）オブジェクトＡと重なっている部分の面積を、オブジェクトＡの面積で割ったときの値がある一定値より大きいオブジェクトをとってグルーピングする。
（４）前記（３）で求まるオブジェクトが複数あるときは（図６ではオブジェクトＢ，Ｃ）、重なっている部分の面積をオブジェクトＡのグルーピング対象となるオブジェクトの面積で割った値が最も大きいものをグルーピングする。
【００３７】
図６においては、オブジェクトＡ−Ｂ間の重なりがオブジェクトＡ−Ｃ間の重なりより大きいのでオブジェクトＢがオブジェクトＡの親として選択されることとなる。
【００３８】
次に、グラフ分割によるグルーピングと、閾値に基づくグルーピングについて説明する。これらはオブジュクトを兄弟関係（並列関係）としてグルーピングする点、次に説明するオブジェクト間の距離を用いる点で共通している。
【００３９】
＜距離の定義＞
ここで、ステップＳ０３、ステップＳ０４〜Ｓ０７で用いる「距離」を以下のように定義する。オブジェクトをグルーピングするときには、距離が近いものでさらに整列しているものが意味的にまとまったものとなるとなることが多い。このことを満たすために、直線距離ではなく、図７（ａ）で示すようにＸ軸、Ｙ軸に沿ったマンハッタン距離を用いた。
【００４０】
ここで、マンハッタン距離とは、２つのオブジェクトの各辺の中心点または端点の座標を（Ｘ１，Ｙ１）、（Ｘ２，Ｙ２）とすると、
｜Ｘ１−Ｘ２｜＋｜Ｙ１−Ｙ２｜  で定義される。
この定義によれば距離の計算は、単に足し算と引き算にのみで行えるので、直線距離を計算するより高速に処理できる。また、図７（ｂ）で示される「整列のずれによる距離」も同時に得ることができる。
【００４１】
［グラフ分割によるグルーピング（ステップＳ０３）］
プレゼンテーション・スライド中のオブジェクトをノードとするグラフＧ（Ｖ，Ｅ）を考える。図８は「グラフ」の概念図である。図８において、○はノード（Ｖｅｒｔｅｘ）を表し、実線または点線はノード間のエッジ（Ｅｄｇｅ）を表している。このモデルを用いるとグルーピングは２つのグループができるようにグラフからエッジを除去することとなる（図中の点線を除去する）。ここでエッジを除去するときの「コスト」をノード間の類似度で定義すると、除去されるエッジのコストの和が小さくなるような分割が最適なグルーピングとなる。ここで、ｉ番目のノードとｊ番目のノードの間のコストＷｉｊを、以下のように定義する。
【数１】
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【００４２】
ここでｄｉｊは上述のように計算されるｉ番目のオブジェクトとｊ番目のオブジェクトの間の距離、σＤはパラメータである。また、オブジェクトの属性（オブジェクトの色、テキストを含むかどうか）なども考慮したグルーピングをするときには、類似度を以下のように定義すればよい。
【数２】
2007072528.tif 000005
【００４３】
ここでＦｉは、ｉ番目のオブジェクトの属性によって定義されるベクトル、σＩはパラメータである。このようにして定義したグラフのノード間のコストを用いて、グラフの分割を行い２つのグループに分割することができる。この分割アルゴリズムは、Ｊｉａｎｂｏ  Ｓｈｉ  ａｎｄ  Ｊｉｔｅｎｄｒａ  Ｍａｌｉｋ  ：Ｎｏｒｍａｌｉｚｅｄ  Ｃｕｔｓ  ａｎｄ  Ｉｍａｇｅ  Ｓｅｇｍｅｎｔａｔｉｏｎ，  ＩＥＥＥ  Ｔｒａｎｓａｃｔｉｏｎｓ  ｏｎ  Ｐａｔｔｅｒｎ  Ａｎａｌｙｓｉｓ  ａｎｄ  Ｍａｃｈｉｎｅ  Ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｃｅ，  ｖｏｌ２２，  ｎｕｍ８，  ｐｐ．８８８−９０５，  （２０００）に開示されているのでここでは詳細な説明は省略する。この操作を再帰的に繰り返すことで、スライド中のオブジェクト全体の関係を考慮したグルーピングをすることができる。
【００４４】
［閾値に基づくグルーピング（ステップＳ０４〜Ｓ０７）］
次に、閾値によってグルーピングをする方法を説明するが、この方法を以下の三通りに分ける。
（１）オブジェクト間の最も近い縦の辺どうしの距離が閾値より小さいものをグルーピング（Ｘ方向に並んでいるオブジェクトのうち距離が近いものがグルーピングされる）
（２）オブジェクト間の最も近い横の辺どうしの距離が閾値より小さいものをグルーピング（Ｙ方向に並んでいるオブジェクトのうち距離が近いものがグルーピングされる）
（３）オブジェクト間の最も近い辺どうしの距離が閾値より小さいものをグルーピング（Ｘ方向、Ｙ方向に並んでいないが距離が近いものがグルーピングされる）
【００４５】
このときの、グルーピングするかどうかの閾値は、以下のように決定する。まず、全てのオブジェクトに対して、他のオブジェクトまでの（１）〜（３）の距離を求める。次にこの距離の分布を見て、二つのグループ間（グルーピングされる距離、グルーピングされない距離）の分散が最大になるように最適な距離を閾値にする（Ｎ．  Ｏｔｓｕ：  Ａ  ｔｈｒｅｓｈｏｌｄ  ｓｅｌｅｃｔｉｏｎ  ｍｅｔｈｏｄ  ｆｒｏｍ  ｇｒａｙ−ｌｅｖｅｌ  ｈｉｓｔｏｇｒａｍｓ，  ＩＥＥＥ  Ｔｒａｎｓ．  Ｏｎ  Ｓｙｓ．，  Ｍａｎ，  ａｎｄ  Ｃｙｂｅｒｎｅｔｉｃｓ．，  ＳＭＣ−９，  １，  ｐｐ．６２−６６  （１９７９））。
【００４６】
ここで、この距離の分布を求めるときに、（１）、（２）については、各オブジェクトから他のオブジェクトまでの距離のうち小さいものから３つ。（３）については、小さいものから５つ取ることにする。この３つ、または５つという個数自体は経験的に求めたものであるが、他の選択もあり得る。これを全てのオブジェクトに対して行うことにより、テーブル構造のようにオブジェクトが密接に並んでいても、各オブジェクトに対して、グルーピングされるものとグルーピングされないものへの距離が分布に含まれるようになる。
【００４７】
［距離優先のグルーピング（ステップＳ０６）］
距離優先のグルーピングする場合の手順（ステップＳ０６）の詳細を図９に示す。まず、ステップＳ２２で、Ｎ個のオブジェクトの配列Ａ（Ｏ１，Ｏ２，Ｏ３・・・，ＯＮ）を考え、カウンタｎを１に初期化する。
【００４８】
ステップＳ２３は、ｎがＮを超えるまで以下のステップを繰り返すことを示す。以下、ステップＳ２４において、ｎ番目のオブジェクトから他のＮ−１個のオブジェクトへのＸ方向、Ｙ方向の距離（Ｘ１，Ｙ１）、（Ｘ２，Ｙ２）・・・（ＸＮ−１，ＹＮ−１）を計算する。
【００４９】
さらに、Ｘ方向、Ｙ方向それぞれに対して、最小値Ｘｍｉｎ，Ｙｍｉｎを比較し、小さいほうをＤｍｉｎとする（ステップＳ２５）。得られたＤｍｉｎが、ステップＳ０４において、自動的に決められた閾値（Ｔｈ）よりも場合、Ｄｍｉｎを得たオブジェクトとｎ番目のオブジェクトをグルーピングし、配列Ａからその二つのオブジェクトを消去し、グルーピングによって得られた新しいオブジェクトを配列Ａの最後に加える（ステップＳ２７）。
【００５０】
つまり、ステップＳ２７の処理後、例えばＯ２とＯ３のオブジェクトがグルーピングされてできた新しいオブジェクトをＯ２３とすると、配列ＡはＮ−１個のオブジェクトからなるＡ（Ｏ１，Ｏ４，・・・，ＯＮ−１，Ｏ２３）となる。この配列に対しオブジェクトの番号を振りなおして新しい配列Ａ（Ｏ１，Ｏ２，．．．，ＯＮ−１）とする。
【００５１】
この操作をｎがＮを超えるまで、つまり全体として変化がなくなるまで繰返し行う（ステップＳ２８，ステップＳ２３）。以上のステップを図１で示したスライドをグルーピングして、ＨＴＭＬに出力すると図１０のようになる。
【００５２】
［グルーピング情報を利用したテーブル構造への変換（ステップＳ０７）］
前述のように距離によってグルーピングすることができるが、オブジェクトが、縦横に整列して多く並んでいるときは、テーブル構造に変換した方が位置関係を理解しやすく、ナビゲーションも容易である。本手法においては、グルーピング結果をテーブル構造に変換することが可能である。テーブル構造に変換するかどうかの判断（ステップＳ０５）は、ユーザーの選択によって与えられてもよいが、縦横に整列しているオブジェクトの数を抽出して、所定の割合以上の場合にテーブル構造に変換するとしてもよい。
【００５３】
前項のステップＳ０６のグルーピングにおいては、複数のオブジェクトが閾値より小さい距離にあった場合は、最も近いものをグルーピングし、それを繰り返すことを行った。テーブル構造への変換は、前項のステップＳ０６において、閾値より小さい範囲にあるオブジェクトを全てグルーピングし、それをＸ軸方向、Ｙ軸方向の順番に行うことで可能となる。この手順を図１１、図１２のフローチャートで示す。
【００５４】
まず、図１１、ステップＳ４２で、Ｎ個のオブジェクトの配列Ａ（Ｏ１，Ｏ２，Ｏ３・・・，ＯＮ）を考え、カウンタｎを１に初期化する。ステップＳ４３は、ｎがＮを超えるまで以下のステップを繰り返すことを示す。次のステップＳ４４において、ｎ番目のオブジェクトから他のＮ−１個のオブジェクトへのＸ方向、Ｙ方向の距離（Ｘ１，Ｙ１）、（Ｘ２，Ｙ２）・・・（ＸＮ−１，ＹＮ−１）を計算する。
【００５５】
ここで、図１１中のステップＳ４５（図１２中のステップＳ５２でも同様）における評価値Ｄは次のように定義する。
（式１）
Ｄ＝２：辺の中心点同士の距離が閾値より小さいとき
Ｄ＝１：辺の中心点以外同士（縦辺においては上端点または下端点、横辺においては左端点、右端点）の距離が閾値より小さいとき  
Ｄ＝０：Ｄ＝２、またはＤ＝１場合で定義される点以外の距離が閾値より小さいとき
【００５６】
ステップＳ４５では、Ｘ方向、Ｙ方向に関してグルーピングできるものに対し、式（１）で定義される評価値ＤをＸ方向とＹ方向について最大値Ｄｘ，Ｄｙをとる。
【００５７】
次に、ステップ４６において、ＤｘとＤｙを比較し、Ｄｘ＞＝Ｄｙのとき次のステップＳ４７に移り、Ｄｘ＜Ｄｙのときはｎを１増分してステップＳ４３に戻る。
【００５８】
ステップＳ４７では、Ｄｘを得たオブジェクトとｎ番目のオブジェクトをグルーピングし、配列Ａからその二つのオブジェクトを消去し、グルーピングによって得られた新しいオブジェクトを配列Ａの最後に加える。つまり、ステップＳ４７の処理後、例えばＯ２とＯ３のオブジェクトがグルーピングされてできた新しいオブジェクトをＯ２３とすると、配列ＡはＮ−１個のオブジェクトからなるＡ（Ｏ１，Ｏ４，・・・，ＯＮ−１，Ｏ２３）となる。この配列に対しオブジェクトの番号を振りなおして、新しい配列Ａ（Ｏ１，Ｏ２，．．．，ＯＮ−１）とする。
【００５９】
この操作をｎがＮを超えるまで、繰返し行い（ステップＳ４８，ステップＳ４３）、Ｘ方向の処理が終了した後、図１２で示されたようにＹ方向について同様の処理を行う。図１２のステップＳ４９からステップＳ５６は、図１１からＸとＹが置き換わった以外はまったく同様なので説明は省略する。
【００６０】
最後に、図１２のステップＳ５６において、全体として変化がなくなるまで、Ｓ４２からのステップを繰返し、変化がなくなった時点で処理が終了する（ステップＳ５７）。
【００６１】
例として、図１３のスライドを上記のアルゴリズムによってテーブル構造に変換して、ツリービューとして表示すると図１４のようになる。
【００６２】
［リンク情報の解析（ステップＳ０９）］
矢印情報のリンクを用いた表現
本ステップにおいては、各オブジェクトの位置関係を容易に理解できるようにするために、プレゼンテーションにおいて重要な役割を果たす矢印をリンクとして表現する。図１５のオブジェクト“ＰＣ”とオブジェクト“Ｓｅｒｖｅｒ”とのリンク関係をテキストによって表すと次のようになる。
＜ＰＣ＞  Ｌｉｎｋ  ｔｏ  Ｓｅｒｖｅｒ
＜Ｓｅｒｖｅｒ＞  Ｌｉｎｋ  ｆｒｏｍ  ＰＣ
【００６３】
また、プレゼンテーション・スライドを作成するときには、矢印に明示的に意味を付加するために矢印の周辺にテキスト（リンクラベル）を配置する場合が多い。このようなテキストを上述のグルーピング手法を適用することによりリンクラベルとして検出することができる。図１５のように矢印にラベル“ＨＴＴＰ”があると、
＜ＰＣ＞Ｌｉｎｋ  “ＨＴＴＰ”  ｔｏ  Ｓｅｒｖｅｒ
＜Ｓｅｒｖｅｒ＞Ｌｉｎｋ  “ＨＴＴＰ”  ｆｒｏｍ  ＰＣ
となる。このように、図１のスライドに対して構造化後リンクを表示した例を図１６に示す。
【００６４】
ただし、他に矢印の使い方としては、図の中の座標軸（Ｘ，Ｙ，Ｚ軸など）として使われる場合などがあり、このようなときは、リンクとして表示するのは適切ではない。このようなときでも、上述のグルーピングのための閾値決定手法を使って、矢印からリンクターゲットまでの距離が閾値より大きいときは矢印をリンクとして表さないようにすることで対処できる。
【実施例】
【００６５】
以下、本発明の実施例について説明する。
【００６６】
（実施例１）
メタ情報の付加例
図１のスライドを本発明の手法によって付加されたメタ情報は以下の下線部のようになる。
<group  id=”1”>
<object  type=”text”>Main  image  :  Car</object>
<object  type=”picture”></object>
<link  to=”2”></object>
<link  to=”3”></object>
<link  to=”4”></object>
</group>
<group>
<group  id=”2”>
<object  type=”text”>Figure1</object>
<object  type=”picture”></object>
<object  type=”text”>Space  Shuttle</object>
<link  from=”1”></object>
</group>
<group  id=”3”>
<object  type=”text”>Figure2</object>
<object  type=”picture”></object>
<object  type=”text”>Airplane</object>
<link  from=”1”></object>
</group>
<group  id=”4”>
<object  type=”text”>Figure3</object>
<object  type=”picture”></object>
<object  type=”text”>Motorcycle</object>
<link  from=”1”></object>
</group>
</group>
【００６７】
（実施例２）
修正ツールによる音声アクセスしやすいプレゼンテーション・ファイルの作成
【００６８】
本発明の実施形態に係る手法を用いてスクリーンリーダーによってアクセスしやすいプレゼンテーション・ファイルを作る流れを図１７に示す。プレゼンテーションの作成者は、スクリーンリーダーを用いて実際の読み上げ方を確認しながら、図１８に示すような修正ツールを用いて読み順やグルーピングを変更することができる。
【００６９】
ここでは、自動で構造化した結果を利用することにより、読み上げ順序の修正が容易となる。構造化したデータをツリービューに表示される。オブジェクトの位置を変更したいときは、オブジェクトを選択して右クリックメニューの中から“Ｓｅｌｅｃｔ”を選び、移動したいオブジェクトの前後で右クリックメニューを表示して、“Ｍｏｖｅ  Ｂｅｆｏｒｅ”、または“Ｍｏｖｅ  Ａｆｔｅｒ”のどちらかを選ぶことで移動できる。二つのオブジェクトを選択して右クリックメニューを表示して“Ｓｗａｐ”を選択すると、オブジェクトを交換することができる。このように自動で構造化したグループ単位で並び替えをすることができるので、効率的に読み上げ順序を決定することができる。
【００７０】
（実施例３）
ＰｏｗｅｒＰｏｉｎｔファイルのＨＴＭＬへの変換
【００７１】
本発明の実施形態に係る手法により、図１９のスライドにメタ情報を付加してＨＴＭＬに変換すると図２０のようになる。図１９のスライドでは、７つのオブジェクト９０１〜９０７と５つの矢印９１１ａ，９１２ａ，９１３ａ，９１４ａ，９１５ａが存在する。オブジェクト９０２は、オブジェクト９０４とオブジェクト９０３を包含しグループを形成している。また、各矢印にはリンクラベルとして、９１１ｂ，９１３ｂ，９１４ｂ，９１５ｂが付加されている。ただし、矢印９１２ａにはリンクラベルは付加されていないので９１２ｂは存在しない。
【００７２】
図２０では、図１９に示されるオブジェクト、矢印、ラベルを対応する符号で示している。ここで、あるオブジェクトＡから別のあるオブジェクトＢに対してリンクラベルＣを伴った矢印は、以下のようにリンク情報が２回ペアとして出現することに注意されたい。
＜Ａ＞  Ｌｉｎｋ  “Ｃ”  ｔｏ  Ｂ
＜Ｂ＞  Ｌｉｎｋ  “Ｃ”  ｆｒｏｍ  Ａ
【００７３】
（実施例４）
テキストマイニングへ応用
【００７４】
本発明の実施形態に係る手法により構造化したデータは、自然言語表現に変換することができるので、それをテキスト形式で出力すると、テキストマイニング等の精度の向上が可能となる。
【００７５】
本手法により構造化されたプレゼンテーション・ファイルにメタ情報を付加し、テキストマイニングに応用する例を図２１に示す。ここでは、プレゼンテーション・ファイルのデータベースから本発明に係る方法、プログラム、装置をメタ情報付加ツールとして用い、構造化テキストのデータベースに出力する手法が示されている。従来は、それぞれのオブジェクトから得られるテキストを別々に解析していたが、構造化することによりオブジェクト間の係り受け関係が利用できるので、テキストマイニングの精度を向上することができる。
【００７６】
例えば図２２で示すように、各オブジェクトから個別に得られるテキストのみでは、プライバシーに関する情報にならないが、オブジェクト間の係り受け関係を考慮することで、人物ごとの年収に関する情報が得られ、プライバシーに関する情報として得られることとなる。
【００７７】
以上、本発明を実施形態、実施例を用いて説明したが、本発明の技術的範囲は上記実施形態に記載の範囲に限定されない。上記実施形態に、多様な変更または改良を加えることができる。そのような変更または改良を加えた形態も本発明の技術的範囲に含まれ得ることが、特許請求の範囲の記載から明らかである。
【００７８】
本発明は、一つの実施形態として、文書構造解析装置４００（図４）や図７、図９、図１１で説明したステップを含む方法は、コンピュータ上のプログラムによって実現可能である。上記プログラムを格納する記憶媒体は、電子的、磁気的、光学的、電磁的、赤外線または半導体システム（または、装置または機器）あるいは伝搬媒体であることができる。コンピュータ可読の媒体の例には、半導体またはソリッド・ステート記憶装置、磁気テープ、取り外し可能なコンピュータ可読の媒体の例には、半導体またはソリッド・ステート記憶装置、磁気テープ、取り外し可能なコンピュータ・ディスケット、ランダム・アクセス・メモリ（ＲＡＭ）、リードオンリー・メモリ（ＲＯＭ）、リジッド磁気ディスクおよび光ディスクが含まれる。現時点における光ディスクの例には、コンパクト・ディスク−リードオンリー・メモリ（ＣＤ−ＲＯＭ）、コンパクト・ディスク−リード／ライト（ＣＤ−Ｒ／Ｗ）およびＤＶＤが含まれる。
【図面の簡単な説明】
【００７９】
【図１】構造化するプレゼンテーション・スライドの例を示す図である。
【図２】ＰＰＴ２ＨＴＭＬツールの操作画面を示す図である。
【図３】Ｉｌｌｉｎｏｉｓ  Ｗｅｂ  Ｐｕｂｌｉｓｈｉｎｇ  Ｗｉｚａｒｄにおける代替テキスト入力画面を示す図である。
【図４】本発明に係る実施形態の文書構造解析装置の概略構成を示す図である。
【図５】本発明に係る実施形態のメタ情報付加のフローチャートを示す図である。
【図６】オブジェクト間の重なりの例を示す図である。
【図７】オブジェクト間の距離の定義を示す図である。
【図８】グラフ分割の概念図を示す図である。
【図９】距離優先のグルーピングのフローチャートを示す図である。
【図１０】図１のスライドを構造化した例である。
【図１１】Ｘ軸、Ｙ軸方向の整列を優先したグルーピングのフローチャートを示す図（その１）である。
【図１２】Ｘ軸、Ｙ軸方向の整列を優先したグルーピングのフローチャートを示す図（その２）である。
【図１３】整列したオブジェクトが多数存在するスライドの例を示す図である。
【図１４】図１３のスライドをテーブル構造に変換した例を示す図である。
【図１５】矢印があるスライドの例を示す図である。
【図１６】図１のスライドにリンク情報を付加した構造化データを示す図である。
【図１７】修正ツールによる音声読み上げの修正例を示す図である。
【図１８】読み順、グルーピング結果の修正画面を示す図である。
【図１９】矢印を含んだスライドの例を示す図である。
【図２０】図１８のスライドのＨＴＭＬ画面への出力例を示す図である。
【図２１】テキストマイニングへの応用例を示す図である。
【図２２】オブジェクト間の係り受け関係で得られるプライバシー情報の例を示す図である。
【符号の説明】
【００８０】
４００  文書構造解析装置
４０１  入力部
４０２  プレゼンテーション・ファイル格納部
４０３  重なりグルーピング部
４０４  グラフ分割グルーピング部
４０５  距離情報グルーピング部
４０６  閾値計算部
４０７  距離優先グルーピング部
４０８  整列優先グルーピング部
４０９  リンク情報抽出部
４１０  リンク抽出部
４１１  リンクラベル抽出部
４１２  出力部
４１３  メタ情報格納部
９０１  オブジェクト１
９０２  オブジェクト２
９０３  オブジェクト３
９０４  オブジェクト４
９０５  オブジェクト５
９０６  オブジェクト６
９０７  オブジェクト７
９１１ａ  矢印１
９１１ｂ  リンクラベル１
９１２ａ  矢印２
９１３ａ  矢印３
９１３ｂ  リンクラベル３
９１４ａ  矢印４
９１４ｂ  リンクラベル４
９１５ａ  矢印５
９１５ｂ  リンクラベル５
【図１】
2007072528.tif 000006
【図２】
2007072528.tif 000007
【図３】
2007072528.tif 000008
【図４】
2007072528.tif 000009
【図５】
2007072528.tif 000010
【図６】
2007072528.tif 000011
【図７】
2007072528.tif 000012
【図８】
2007072528.tif 000013
【図９】
2007072528.tif 000014
【図１０】
2007072528.tif 000015
【図１１】
2007072528.tif 000016
【図１２】
2007072528.tif 000017
【図１３】
2007072528.tif 000018
【図１４】
2007072528.tif 000019
【図１５】
2007072528.tif 000020
【図１６】
2007072528.tif 000021
【図１７】
2007072528.tif 000022
【図１８】
2007072528.tif 000023
【図１９】
2007072528.tif 000024
【図２０】
2007072528.tif 000025
【図２１】
2007072528.tif 000026
【図２２】
2007072528.tif 000027
【手続補正書】
【提出日】平成19年1月24日(2007.1.24)
【手続補正１】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項１】
オブジェクトを含むプレゼンテーション・ファイルに対する文書構造解析方法であって、
コンピュータ・プログラムによって、
前記プレゼンテーション・ファイルを受け取るステップと、
前記プレゼンテーション・ファイル内の前記オブジェクトの矩形領域が重なる面積の比を計算することにより前記オブジェクト間の重なり情報を抽出し、前記オブジェクトを親子関係としてグルーピングし前記親子関係としての構造化データを求めるステップと、
前記オブジェクト間の距離情報を用いて前記オブジェクトを兄弟関係としてのグルーピングを行い前記兄弟関係としての構造化データを求めるステップと、
一以上の前記構造化データを用い前記プレゼンテーション・ファイルのメタ情報として出力するステップと、
を含む文書構造解析方法。
【請求項２】
前記兄弟関係としてのグルーピングは、前記オブジェクトをグラフ問題のノードとし、前記オブジェクト間の関係をエッジとして表し、除去されるエッジのノード間の前記距離情報を用いた類似度で定義される所定のコストが最小となるように再帰的にグラフ分割を繰り返すことによるグルーピングを含む、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記兄弟関係としてのグルーピングは、前記距離情報の分布ヒストグラムから、グルーピングされる距離とグルーピングされない距離の分散が最大となる距離を閾値として決定し、前記閾値に基づくグルーピングを行うことを含む、請求項１に記載の方法。
【請求項４】
前記プレゼンテーション・ファイル内の前記オブジェクト間のリンク関係を示す矢印図形の存在を検出または指定されたことに応じて、前記リンク関係と前記矢印図形のラベルであるリンクラベルを前記オブジェクト間のリンク情報として、メタ情報に追加するステップをさらに含む、請求項１に記載の方法。
【請求項５】
前記距離情報は、前記オブジェクト間のマンハッタン距離である、請求項１に記載の方法。
【請求項６】
前記距離情報は、前記オブジェクトの縦辺間のＸ軸方向の距離、または横辺間のＹ軸方向の距離である整列情報に基づき、テーブル構造としてクルーピングをする、請求項１に記載の方法。
【請求項７】
前記マンハッタン距離は、前記オブジェクト間の最も近い辺どうしの距離である、請求項５に記載の方法。
【請求項８】
少なくとも一以上の前記グルーピングの結果得られた構造化データを利用して、グルーピングと音声による読み上げ順序を操作員に修正させるステップをさらに含む、請求項１に記載の方法。
【請求項９】
少なくとも一以上の前記グルーピングの結果得られた構造化データを、テキストマイニングの入力としてテキスト形式で出力する、請求項１に記載の方法。
【請求項１０】
オブジェクトを含むプレゼンテーション・ファイルに対する文書構造解析装置であって、
前記プレゼンテーション・ファイルを受け取る入力部と、
前記プレゼンテーション・ファイル内の前記オブジェクト間の矩形領域が重なる面積の比を計算することにより前記オブジェクト間の重なり情報を抽出し、前記オブジェクトを親子関係としてグルーピングし前記親子関係としての構造化データを求める重なりグルーピング部と、
前記オブジェクト間の距離情報を用いて、前記オブジェクトを兄弟関係としてグルーピングし前記兄弟関係としての構造化データを求める兄弟関係グルーピング部と、
前記プレゼンテーション・ファイル内の前記オブジェクト間のリンク関係を示す矢印図形の存在を検出または指定されたことに応じて、前記リンク関係と前記矢印図形のラベルであるリンクラベルを前記オブジェクト間のリンク情報として生成するリンク情報抽出部と、
一以上の前記構造化データを用いメタ情報として出力する出力部と、
を備えた文書構造解析装置。
【請求項１１】
前記兄弟関係グルーピング部は、前記オブジェクトをグラフ問題のノードとし前記オブジェクト間の関係をエッジとして表し、除去されるエッジのノード間の前記距離情報を用いた類似度で定義される所定のコストが最小となるように再帰的にグラフ分割を繰り返すグラフ分割グルーピング部を含む、請求項１０に記載の文書構造解析装置。
【請求項１２】
前記兄弟関係グルーピング部は、前記距離情報が前記距離情報の分布ヒストグラムから、グルーピングされる距離とグルーピングされない距離の分散が最大となる距離を閾値として決定し、前記閾値に基づきグルーピングを行う距離情報グルーピング部を含む、請求項１０に記載の文書構造解析装置。
【請求項１３】
前記距離情報は、前記オブジェクト間のマンハッタン距離である、請求項１０に記載の文書構造解析装置。
【請求項１４】
前記距離情報グルーピング部は、前記オブジェクトの縦辺間のＸ軸方向の距離、または横辺間のＹ軸方向の距離である整列情報に基づき、テーブル構造としてクルーピングをする整列情報グルーピング部を備える、請求項１２に記載の文書構造解析装置。
【請求項１５】
オブジェクトを含むプレゼンテーション・ファイルに対する文書構造解析を実行させるコンピュータ・プログラムであって、
コンピュータに、
前記プレゼンテーション・ファイルを受け取るステップと、
前記プレゼンテーション・ファイル内の前記オブジェクト間の矩形領域が重なる面積の比を計算することにより前記オブジェクト間の重なり情報を抽出し、前記オブジェクトを親子関係としてグルーピングし前記親子関係としての構造化データを求めるステップと、
前記オブジェクト間の距離情報を用いて、前記オブジェクトを兄弟関係としてのグルーピングを行い前記兄弟関係としての構造化データを求めるステップと、
前記プレゼンテーション・ファイル内の前記オブジェクト間のリンク関係を示す矢印図形の存在を検出または指定されたことに応じて、前記オブジェクト間の前記リンク関係と、前記矢印図形のラベルであるリンクラベルをリンク情報として生成するステップと、
一以上の前記構造化データを用いメタ情報として出力するステップと、
を実行させるコンピュータ・プログラム。
【請求項１６】
前記兄弟関係としてのグルーピングは、前記オブジェクトをグラフ問題のノードとし前記オブジェクト間の関係をエッジとして表し、前記ノード間の距離情報を用いた所定のコストが最小となるように再帰的にグラフ分割を繰り返すことによるグルーピングを含む、請求項１５に記載のコンピュータ・プログラム。
【請求項１７】
前記兄弟関係としてのグルーピングは、前記距離情報が前記距離情報の分布ヒストグラムから、グルーピングされる距離とグルーピングされない距離の分散が最大となる距離を閾値として決定し、前記閾値に基づくグルーピングを含む、請求項１５に記載のコンピュータ・プログラム。
【請求項１８】
前記距離情報は、前記オブジェクト間のマンハッタン距離である、請求項１５に記載のコンピュータ・プログラム。
【請求項１９】
前記距離情報は、前記オブジェクトの縦辺間のＸ軸方向の距離、または横辺間のＹ軸方向の距離である整列情報に基づき、テーブル構造としてクルーピングをする、請求項１５に記載のコンピュータ・プログラム。
【請求項２０】
少なくとも一以上の前記グルーピングの結果得られた構造化データを利用して、グルーピングと音声による読み上げ順序を操作員に修正させるステップを実行させる、請求項１５に記載のコンピュータ・プログラム。