(57)【要約】【課題】文書画像からの情報項目の値の抽出を容易にする。【解決手段】文書情報ＤＢ５には、文書画像１００から抽出すべき各項目の項目名と、文書画像中でのその項目名に対する項目値が存在すべき相対位置とが登録される。項目名抽出部６１は、文書画像１００に対する文字認識結果から、抽出すべき項目の項目名に該当する文字列を求める。項目値抽出部６２は、求められた項目名に対し、項目値が存在すべき相対位置にある文字列を、その項目名に対する項目値として抽出する。【選択図】図４
2007233913.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
入力された文書画像から情報項目の値を抽出する画像処理装置であって、
抽出対象の情報項目の項目名を含む抽出項目情報を記憶した抽出項目記憶部と、
前記文書画像に対して文字認識を実行する文字認識部と、
文字認識部から出力された文字認識結果から抽出項目記憶部に記憶された抽出対象の項目名に該当する文字列を抽出する項目名抽出部と、
前記文書画像における、項目名に該当する文字列の近傍位置から、その項目名に対応する項目値の文字列を抽出する項目値抽出部と、
項目値抽出部が抽出した項目値の文字列を項目名と対応づけて抽出情報を作成する抽出情報作成部と、
を備える画像処理装置。
【請求項２】
請求項１記載の画像処理装置であって、
前記抽出項目記憶部は、抽出対象の情報項目の項目名に対応づけて、文書画像中でのその項目名に対する項目値の相対位置を記憶しており、
前記項目値抽出部は、前記項目名抽出部が抽出した項目名に対応する相対位置の情報を前記抽出項目記憶部から取得し、その項目名に対してその相対位置にある文字列を前記項目値として抽出する、
ことを特徴とする画像処理装置。
【請求項３】
請求項２記載の画像処理装置であって、
前記抽出項目記憶部は、項目値の相対位置を複数保持可能であるとともに、抽出対象の情報項目の項目名に対応づけて、更に、その情報項目の値の文字列としての特徴を示す文字列特徴を記憶しており、
前記項目値抽出部は、前記項目名に対応する複数の相対位置からそれぞれ文字列が抽出された場合、それら各相対位置から抽出された文字列のうち、前記項目名に対応する文字列特徴を備えた文字列を前記項目値として抽出する、
ことを特徴とする画像処理装置。
【請求項４】
請求項１記載の画像処理装置であって、
前記抽出項目記憶部は、抽出対象の情報項目の項目名に対応づけて、その情報項目の値の文字列としての特徴を示す文字列特徴を記憶しており、
前記項目値抽出部は、前記項目名抽出部が抽出した項目名の周囲の文字列の中で、その項目名に対応する文字列特徴を備えた文字列を前記項目値として抽出する、
ことを特徴とする画像処理装置。
【請求項５】
請求項１記載の画像処理装置であって、
入力された文書画像に対する文字認識結果又はレイアウト解析結果の少なくとも一方に基づきその文書画像の原稿種別を判定する原稿種別判定部を更に備え、
前記抽出項目記憶部は、文書画像の原稿種別毎に抽出項目情報を記憶しており、
前記項目名抽出部は、前記原稿種別判定部が判定した原稿種別に対応する抽出項目情報に含まれる項目名に該当する文字列を抽出する、
ことを特徴とする画像処理装置。
【請求項６】
請求項１記載の画像処理装置であって、
文書画像中から抽出する候補となる情報項目の項目値が持つべき文字列としての特徴を示す文字列特徴、を記憶した候補情報記憶部と、
入力された文書画像の文字認識結果の中から、候補情報記憶部に記憶された文字列特徴が示す特徴を備えた文字列を探索し、その探索によりその文字列特徴を備えた文字列が見つかった場合、その文字列と、その文書画像においてその文字列の近傍に位置する文字列とを、項目値及び項目名の候補としてユーザに提示し、ユーザからその項目値及び項目名の候補を抽出対象として選択するか否かの指示を受け取り、抽出対象として選択する旨の指示を受けた場合、その項目名を抽出項目記憶部に登録する抽出項目提案部と、
を更に備えることを特徴とする画像処理装置。
【請求項７】
請求項６記載の画像処理装置であって、
前記抽出項目提案部は、前記項目名の候補を編集するユーザインタフェースを提供し、このユーザインタフェースにより編集された項目名を前記抽出項目記憶部に登録する、
ことを特徴とする画像処理装置。
【請求項８】
請求項６記載の画像処理装置であって、
前記抽出項目提案部は、項目名を前記抽出項目記憶部に登録する場合、その項目名に対する前記項目値の候補の相対位置を、その項目名に対応づけて前記抽出項目記憶部に登録する、
ことを特徴とする画像処理装置。
【請求項９】
請求項６記載の画像処理装置であって、
前記抽出項目提案部は、項目名を前記抽出項目記憶部に登録する場合、その項目名に対応する項目値の候補の文字列を探索した際の文字列特徴を、その項目名に対応づけて前記抽出項目記憶部に登録する、
ことを特徴とする画像処理装置。
【請求項１０】
請求項１記載の画像処理装置であって、
前記項目名抽出部は、前記抽出対象の項目名に意味的に対応する文字列を自然言語解析により求め、その文字列を、抽出対象の項目名に該当する文字列として抽出する、
ことを特徴とする画像処理装置。
【請求項１１】
入力された文書画像から情報項目の値を抽出する画像処理装置、としてコンピュータを機能させるためのプログラムであって、
抽出対象の情報項目の項目名を含む抽出項目情報を記憶した抽出項目記憶部、
前記文書画像に対して文字認識を実行する文字認識部、
文字認識部から出力された文字認識結果から抽出項目記憶部に記憶された抽出対象の項目名に該当する文字列を抽出する項目名抽出部、
前記文書画像における、項目名に該当する文字列の近傍位置から、その項目名に対応する項目値の文字列を抽出する項目値抽出部、
項目値抽出部が抽出した項目値の文字列を項目名と対応づけて抽出情報を作成する抽出情報作成部、
として前記コンピュータを機能させるプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、文書の画像に対し文字認識を行うことにより文書の持つ情報を抽出するための技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
紙文書をスキャンし、電子文書ファイルとして格納する電子ファイリングは、従来よりよく行われている。また、この電子文書ファイリングにおいて、スキャンにより得た画像に対して光学文字認識（ＯＣＲ）の処理を施し、その文字認識の結果を電子文書ファイルに組み込むことで検索性を高めることも行われている。また、帳票等の定型文書の場合、文書に含まれる個々の情報項目（例えば請求書における宛名や請求金額など。「属性」とも呼ばれる）の文書画像上での位置が既知の場合が多いので、スキャンにより得た文書画像上の予め登録した位置の文字列を認識し、その文字列をその情報項目の値として電子ファイルに取り込むことも行われている。この場合、文書上での各情報項目の値の配置位置（又は範囲）を計測し、その情報を電子ファイリング装置に登録しておく。これにより、電子ファイリング装置は、文書画像上での各情報項目の配置位置から文字列を切り出す。
【０００３】
しかし、この従来技術では、文書のフォーマットが変更され各情報項目の配置位置が変更された場合には、電子ファイリング装置は各情報項目の値を正しく切り出すことができないという問題がある。また、印刷又は複写の際に文書が拡大又は縮小されることがあるが、そのような拡大又は縮小があった場合、情報項目の値がその文書中に記載されていたとしても、電子ファイリング装置に登録された配置位置からはその値が見つからない可能性がある。
【０００４】
また一方、文書中のどの位置にどの情報項目があるのかが不明な文書の電子ファイリングでは、検索性を高めるために、文字認識の結果からキーワード抽出を行い、抽出したキーワードを電子文書ファイルに組み込むことが行われている。例えば、特許文献１には、名詞句の出現頻度を計数し、出現頻度の高い名詞句或いは出現が稀な名詞句をキーワードに自動選定する技術が示される。特許文献２には、書体が太字になっている文字列や下線が付されている文字列など、外見上の特徴を持つ文字列をキーワードとして抽出する装置が示される。キーワードを電子文書ファイルに組み込んでおけば、ユーザが指定したキーワードを含んだ電子文書ファイルを検索することができる。
【０００５】
しかし、自動抽出したキーワードを電子文書に対応づける従来技術では、文書中の個々の情報項目の値を抽出するという定型文書の場合と同様の処理はできなかった。すなわち、この従来技術では、抽出したキーワードを電子文書ファイルに対応づけることはできるが、文書画像中のどの位置にどのような情報項目があるかが分からない以上、個々の情報項目単位での値の抽出は不可能であった。文書中に含まれる情報項目単位での値の抽出ができないと、「"起案年月日"が"2004年5月25日"である文書」などのように、文書中の個々の情報項目を検索条件とした検索はできない。
【０００６】
また、特許文献３には、文書画像の中から文字領域、表領域、図領域などの各種領域を抽出し、種別毎の領域の数を属性として文書画像に付加する装置が示される。この技術は、文書が含む領域に関する情報を属性として自動抽出するものであるが、やはり文書全体に付加する属性を抽出するものであり、文書内の個々の情報項目の値を抽出するものではない。
【０００７】
【特許文献１】特開平０５−０６１９１２号公報
【特許文献２】特開平０６−２７４５５１号公報
【特許文献３】特開２００２−３４２３４３号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００８】
本発明は、文書画像からの情報項目の値の抽出を容易にするための技術を提供する。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
本発明の１つの側面では、入力された文書画像から情報項目の値を抽出する画像処理装置であって、抽出対象の情報項目の項目名を含む抽出項目情報を記憶した抽出項目記憶部と、前記文書画像に対して文字認識を実行する文字認識部と、文字認識部から出力された文字認識結果から抽出項目記憶部に記憶された抽出対象の項目名に該当する文字列を抽出する項目名抽出部と、前記文書画像における、項目名に該当する文字列の近傍位置から、その項目名に対応する項目値の文字列を抽出する項目値抽出部と、項目値抽出部が抽出した項目値の文字列を項目名と対応づけて抽出情報を作成する抽出情報作成部と、を備える画像処理装置を提供する。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１０】
以下、図面を参照して、本発明の実施の形態（以下「実施形態」と呼ぶ）について説明する。
【００１１】
例えば、請求書や見積書などといった業務文書は、各社、各部門ごとに様式はさまざまである。しかし、そうはいっても、人が読んで理解するためのものであるから、「品名」という項目名があればその近くに品物の実際の名称が記載されるものであるし、「金額」という項目名の近くに実際の金額が記載されるものである。
【００１２】
このように情報項目（属性項目とも呼ばれる）の項目名と値とを対にして文書中に記載する場合、人は通常、項目名の近傍の、項目名に対して特定の位置関係にある場所にその項目の値を配置する。例えば日本語の横書きや西欧諸語の場合、項目名の右隣や直下、或いは右下に項目の値を書くことが一般的である。また、日本語の縦書きの場合は、項目名の直下、左隣又は左下に項目値を書くことが通常である。このように、人が他の人に理解できるように文書を作成する場合、情報項目の項目名と項目値とは近接して配置され、その位置関係は言語やその表記方式に応じてある程度決まってくる。
【００１３】
そこで、本実施形態では、文書画像から情報項目を抽出するにあたり、抽出すべき項目の項目名を文書画像からまず見つけ、その項目名の近傍を探索してその項目の値を見つけるという方法をとる。
【００１４】
例えば、企業のある部署が図１に示すような「固定資産廃棄申請書」のフォームを作成したとする。この申請書には、「起案年月」、「起案番号」、廃棄の対象となる固定資産の名称（「固定資産名称」）、識別番号（「固定資産番号」）、「数量」、「設置場所」、「取得年月」、「耐用年数」という情報項目（属性項目）が含まれる。そのうち、「起案年月」、「起案番号」、「固定資産名称」、「固定資産番号」、「数量」、及び「設置場所」の各項目については、項目名の欄（セル）の右隣に、当該項目の値を記入する欄が配置されている。例えば、「起案年月」という項目名の右隣の欄には、当該申請書が起案された具体的な年月日を記入する欄が設けられている。また、「取得年月」、「耐用年数」については、項目名と同じ欄（セル）の中、その項目名の右下に、その項目の値を記入する領域が設けられている。図１のようなフォームに対して具体的に各項目の値を記入した例を図２に示す。
【００１５】
図１のような「固定資産廃棄申請書」フォームに従って作成された文書から情報項目を自動抽出する場合、本実施形態では、図３に示すような抽出項目情報を用意する。図３の例では、「起案年月」、「固定資産名称」、「固定資産番号」、「数量」、「取得年月」の各項目が抽出対象となっている。この例に示すように、フォームに含まれる情報項目の全てを抽出する必要はなく、目的に応じて必要な項目のみを抽出すればよい。また、抽出項目情報には、抽出対象の各情報項目ごとに、その項目の項目名に対する値の相対位置の情報が含まれている。例えば、図３に例示した抽出項目情報には、「起案年月」という項目名が示す項目の値はその項目名の「右」に近接して配置され、「取得年月」という項目名が示す項目の値はその項目名の「右下」に近接して配置されることが、それぞれ示されている。
【００１６】
本実施形態の電子ファイリング装置には、このような抽出項目情報が登録される。電子ファイリング装置は、「固定資産廃棄申請書」フォームの文書画像が入力された場合、文書画像に対して周知の光学文字認識処理（ＯＣＲ）を施し、その文字認識結果から抽出対象の項目名を検索する。そして、検索した項目名に対応する値の相対位置を抽出項目情報から求め、文字認識結果の中でその項目名に対してその相対位置にある文字列を、その項目の値として抽出する。
【００１７】
以上、本実施形態の概要について説明した。次に、図４を参照して、本実施形態の電子ファイリング装置の構成例について説明する。
【００１８】
この電子ファイリング装置は、入力された文書画像１００をＰＤＦ(portable document file)形式などといった、当該装置に予め設定された保存用のファイル形式のファイルに変換し、所定のデータベースに登録する。また、電子ファイリング装置は、その文書画像１００から各種情報項目を抽出し、抽出したそれら各情報項目をその文書画像１００の属性情報１１０としてその保存用のファイルに組み込む。
【００１９】
ここで、入力される文書画像１００は、例えばスキャナ（図示省略）で紙原稿を読み取ることにより得られた画像データである。すなわち、図示した電子ファイリング装置は、例えば、スキャナに接続された汎用コンピュータ上で、以下に示す各機能モジュール１〜６の機能を記述したプログラムを実行することにより実現される。また、別の例としては、この電子ファイリング装置の機能を、スキャナを内蔵したデジタル複写機又はデジタル複合機に組み込んでもよい。この場合、デジタル複写機又は複合機に内蔵されるコンピュータにて、以下の各機能モジュール１〜６の機能を記述したプログラムを実行させることになる。なお、機能モジュール１〜６のうち特に画像処理を行うモジュールについては、ハードウエア回路やＤＳＰ（デジタルシグナルプロセッサ）を用いて構成することもできる。また、電子ファイリング装置は、スキャンされた文書画像１００の代わりに、或いはそれに加えて、アプリケーションソフトウエアによって作成された文書画像１００を入力としてもよい。以下、図４の電子ファイリング装置の各機能モジュールについて説明する。
【００２０】
前処理部１は、この文書画像１００に対して、例えば画像の二値化や傾き補正、ノイズ除去などのような、ＯＣＲ処理のために必要な画像処理を前処理として施す。前処理部１が出力した前処理済み画像は、レイアウト解析部２とＯＣＲ部３とに渡される。
【００２１】
レイアウト解析部２は、前処理済み画像に対して公知のレイアウト解析処理を施すことにより、その画像の中から、文字領域、連続調画像領域、表領域などといった各種領域を抽出する。抽出された個々の文字領域は、それぞれ文字列を含んでいる。文字領域の中の文字列は、単語や句を表す複数の文字列に分解することもできる。レイアウト解析では、それら各文字領域の文書画像１００上での位置（或いは存在範囲）も求められる。レイアウト解析結果のうち、前処理済み画像中での文字領域を示す情報はＯＣＲ部３に供給される。
【００２２】
ＯＣＲ部３は、前処理済み画像のうちの文字領域の画像に対しＯＣＲ処理を施すことで、文字領域に含まれるテキスト情報を求める。周知のようにＯＣＲ処理では、文字領域に含まれる各文字を認識する。このとき、それら各文字の文書画像１００内での位置を求めることもできる。このようなＯＣＲ処理は周知技術なので、これ以上の説明は省略する。
【００２３】
原稿種別判定部４は、レイアウト解析部２によるレイアウト解析結果と、ＯＣＲ部３による文字認識結果とに基づき、入力された文書画像１００の原稿種別を判定する。原稿種別は、請求書、見積書、物品購入申請書、固定資産廃棄申請書など、情報抽出の対象となる文書の種別である。本実施形態の電子ファイリング装置は、複数の原稿種別の文書からそれぞれその種別にとって必要な情報項目を抽出する。
【００２４】
この原稿種別判定のための基礎情報として、文書情報データベース（ＤＢ）５には、各原稿種別の特徴情報が登録されている。原稿種別の特徴情報には、当該種別に属する文書に含まれる特徴的な文字列や、当該種別に属する文書のレイアウト上の特徴等が含まれる。原稿種別に特徴的な文字列としては、例えば「請求書」などといった文書名や、「摘要」などといった文書中に現れる見出しの文字列などがある。また、原稿種別のレイアウト上の特徴としては、例えば、文書中に含まれる文字領域や連続調画像領域等の各種領域の形状・サイズ、それら各領域の相互間の配置関係などがある。また、文書の特定の場所に特定の文字列（例えば文書名）や特定の画像（例えば企業ロゴ）が含まれるという情報も、レイアウトの特徴の一種である。原稿種別判定部４は、文書情報ＤＢ５に登録された各原稿種別の特徴情報を参照することで、レイアウト解析結果と文字認識結果に最も適合する原稿種別を特定する。なお、このような原稿種別の判定も、従来公知の技術なので、これ以上の説明は省略する。
【００２５】
文書情報ＤＢ５には、更に各原稿種別についての抽出項目情報（例えば図３参照）が登録されている。「請求書」や「見積書」などといった種別ごとに、抽出すべき情報項目が異なるので、種別ごとに抽出項目情報を用意しておくのである。
【００２６】
情報項目抽出部６は、原稿種別判定部４の判定結果が示す原稿種別の抽出項目情報を文書情報ＤＢ５から取得し、その抽出項目情報に示される抽出対象の各情報項目を、ＯＣＲ部３の文字認識結果から抽出する。情報項目抽出部６は、項目名抽出部６１，項目値抽出部６２，自然言語解析部６３，項目名辞書ＤＢ６４を含む。
【００２７】
項目名抽出部６１は、抽出項目情報に含まれる抽出対象の各項目名に該当する文字列を、文字認識結果から抽出する。ここで、対象となる文書（文書画像１００）は人が作成したものなので、その中に含まれる項目名は、抽出項目情報に登録された項目名と厳密に一致するとは限らない。例えば、抽出項目情報に「起案年月」として登録された項目が、実際の文書では「起案年月日」や「起案した年月」などといった項目名になっていることも十分あり得ることである。このため項目名抽出部６１は、自然言語解析部６３を利用することで、そのような言葉の揺らぎを考慮に入れた上で、文字認識結果から抽出対象の項目名を見つけ出す。以下、この処理を説明する。
【００２８】
まず項目名抽出部６１は、文字認識結果を自然言語解析部６３に渡すと共に、抽出項目情報に含まれる抽出対象の各項目名を順に１つずつ自然言語解析部６３に渡す。自然言語解析部６３は、形態素解析や構文解析、意味解析などといった周知の言語解析の機能を備えており、それらの機能を用いて各文字領域中の文字列を解析し、それら各文字列の中から、抽出対象の項目名に最も適合するものを求める。１つの文字領域中に複数の単語が含まれていれば、自然言語解析によりそれら単語が認識され、その文字領域中の文字列が複数の単語の集まりとして認識されることになる。
【００２９】
この解析に当たり、自然言語解析部６３は、項目名辞書ＤＢ６４を参照する。項目名辞書ＤＢ６４には、抽出対象の項目名に含まれる可能性の高い単語について、同義語や類義語の情報が登録されている。例えば「年月」と「年月日」と「日付」とは互いに類義語であるなどの情報が登録される。また、類義語同士の間の類似度の数値が登録されていてもよい。
【００３０】
自然言語解析部６３は、項目名抽出部６１から受け取った項目名に完全一致する文字列が文字認識結果から見つかれば、その文字列を抽出対象の項目名と判定する。また、完全一致するものがない場合は、その項目名を構成する各単語をそれぞれ類義語に置き換えることで項目名のバリエーションを構成し、そのバリエーションに一致する文字列を文字認識結果から探す。バリエーションに一致するものがあれば、それを抽出対象の項目名と判定する。場合によっては、複数の異なるバリエーションの各々に一致する複数の文字列が文字認識結果の中から見つかる場合もあり得るが、その場合は、文字認識結果から見つかったバリエーションのうち、抽出対象の項目名との類似度（これは例えば項目名とバリエーションを構成する単語同士の類似度から求めることができる）が最も高いものを選択すればよい。また、「起案年月」に対する「起案した年月」のように、項目名を構成する単語が活用（語形変化）したり、品詞が変わったりした結果、文字列としては異なったものになってしまう場合もあり得る。そのような場合に対応するために、自然言語解析部６３は、文字認識結果の各文字列に対して形態素解析や構文解析、意味解析を行い、その解析の結果に基づき、抽出対象の項目名に対して意味的に類似度の高い文字列を抽出するようにすればよい。
【００３１】
項目名抽出部６１は、このようにして文字認識結果から抽出された項目名と、その項目名に該当する文字列の文書画像１００上での位置（存在範囲）の情報と、を項目値抽出部６２に渡す。１つの文字領域内の文字列全体が１つの項目名に該当すると判定された場合（図２に例示した帳票では、このようなケースは多い）、レイアウト解析結果に含まれるその文字領域の位置の情報が、その文字列自体の位置となる。これに対し、文字領域内の一部の文字列が項目名に該当した場合は、その文字領域の位置と、その文字領域内でのその文字列の先頭と末尾の文字の位置から、その文字列の位置を求めることができる。
【００３２】
項目値抽出部６２は、受け取った項目名に対応する項目値の相対位置の情報を抽出項目情報から求め、文字認識結果の中で、抽出された項目名の文字列に対してその相対位置に隣接している文字列を項目値として抽出する。例えば、図２に示すような文書画像から「取得年月」の値を抽出する場合、抽出項目情報（図３）には「取得年月」の値は項目名の「右下」とあるので、項目値抽出部６２は、文字認識により得られた各文字領域の各文字列のうち、項目名抽出部６１が項目名として抽出した文字列の右下に隣接する文字領域の文字列（すなわち「1995年6月」）を項目値として抽出する。
【００３３】
ここで、「右下」に隣接している文字列ではあっても、項目名「取得年月」から離れすぎている場合は、「取得年月」の値である可能性は低い。そこで、項目名に対して文字列が「隣接」しているか否かの判定が必要となる。項目名の欄と項目値の欄とがそれぞれ表罫線で区切られている場合には、項目名の欄と項目値の欄とが隣接していれば、それら欄の中にある文字列同士も隣接していると判定できる。図１の例では、「起案年月」や「固定資産名称」などがその例である。一方、「取得年月」のように、項目名と項目値とが罫線で区切られていない場合には、例えば項目名の領域からあるしきい値距離以内にある文字列を「隣接」する文字列と判定すればよい。ここで、しきい値距離は、項目名の文字サイズに応じて可変としてもよい。すなわち、項目名の文字が大きければ、「隣接」の範囲も広くすればよい。
【００３４】
情報項目抽出部６は、以上のような機能モジュール６１〜６４を用いることで、文字認識結果から、文書画像１００の原稿種別に応じた抽出対象の各情報項目の値を抽出する。抽出された項目値は、項目名と対応づけて属性情報１１０に組み込まれる。図２の文書画像から図３の抽出項目情報に従って抽出された属性情報１１０の例を図５に示す。この属性情報１１０は、電子ファイリング装置が別途作成したＰＤＦ形式等の文書画像ファイルに対して、属性又はメタ情報として付加される。電子ファイリング装置は、そのように生成したファイルを、所定の格納場所に格納する。
【００３５】
以上、１つの実施形態を説明した。この実施形態によれば、文書画像中から抽出すべき項目値の位置が、項目名に対する相対位置で指定されるので、各項目値の位置を文書画像中での絶対位置で指定する従来技術に比べて、文書画像の拡大や縮小に対する耐性が高い。また、この実施形態では、個々の情報項目の値の絶対位置を定めないので、同一種別ではあるが個々の情報項目の配置位置が異なる文書フォームが複数存在する場合でも、電子ファイリング装置は、それら異なるフォームに対して１つの抽出項目情報で対応することができる。
【００３６】
なお、項目名に対する項目値の相対位置を１つしか指定しないと、それ以外の位置に項目値が配置された文書には対処できないが、１つの項目名に対して「右」、「右下」、及び「下」などと複数の相対位置を指定できるようにすれば、そのような問題もかなり解消できる。
【００３７】
以上の実施形態では、原稿種別判定部４がレイアウト解析や文字認識の結果に基づき原稿種別を判定したが、この代わりに、ユーザに原稿種別のリストを提示し、その中から文書画像１００の原稿種別をしてもらってもよい。
【００３８】
また、以上の実施形態では、項目名に対する項目値の相対位置を予め定めていた。以下では、そのような相対位置を定める必要のない変形例を説明する。
【００３９】
この変形例では、抽出対象の情報項目の項目名に対する項目値の相対位置の代わりに、その項目値の文字列が持つ特徴を抽出項目情報に登録する。この変形例で用いる抽出項目情報の例を図６に示す。この例では、例えば抽出対象の情報項目「起案年月」の項目値は「日時」に該当する特徴を、「固定資産番号」は「番号」に該当する特徴を、それぞれ備える。ここで、「日時」や「番号」は、抽出対象の情報項目の種別を示す分類である。各分類の持つ文字列特徴の例を図７に示す。
【００４０】
図７の例では、分類「日時」は、一般的に利用されている各種の年月日の表記に該当するもの全般を含む。例えば、「2006年2月27日」や「06/2/27」等と言った様々な表記方式がこの分類に含まれる。また、分類「氏名」は、苗字として知られている単語と、個人名として知られている単語とを所定の順序（これは言語によって決まる）で配列したものである。また、分類「組織名」は、企業やその中の部門等といった組織の名称である。例えば、「○○株式会社」や「××部」など、組織の単位を示す「株式会社」や「部」などといった特定の語を含む文字列がこれに該当する。例えば、「富士ゼロックス株式会社」なる文字列は組織名の一例である。また、分類「金額」は、「\」や「ドル」など、金額を示す特定の文字又は文字列と数値とが組み合わされてできた文字列である。また、分類「番号」は、英数字とハイフンその他の特定の記号とからなる文字列として規定される。図７に例示した「特徴例」に該当する文字列を検出するためのプログラム乃至アルゴリズムとしては、従来より様々なものが存在するので、そのようなプログラムやアルゴリズムを利用することで、抽出対象の各情報項目の特徴を持つ文字列を文字認識結果から抽出することができる。
【００４１】
この変形例の電子ファイリング装置の機能構成は、図４に示すものと同様でよい。ただし、文書情報ＤＢ５に登録される抽出項目情報が図６に示されるようなものになること、図７に示される分類情報が文書情報ＤＢ５に保持されていること、及び項目値抽出部６２が項目値を抽出する際の処理内容が、上記実施形態とは異なる。その他の各機能モジュールは、上記実施形態の場合と同様のものでよい。
【００４２】
この変形例では、項目値抽出部６２は、項目名抽出部６１が求めた抽出対象の項目名に該当する文字列に対し隣接する各文字領域内の文字列を、ＯＣＲ部３による文字認識結果の中から求め、それら文字列のうち、その項目名に対応する文字列特徴を備えた文字列を、その項目名に対応する項目値として抽出する。項目名に隣接する文字領域が広い場合、その中の一部の文字列が項目値として抽出される場合もあり得る。また、項目名の周囲に隣接する文字領域が複数ある場合は、それら各文字領域に含まれる文字列が抽出対象の項目の値の特徴に適合する度合いを示す適合度の数値を求め、適合度の最も高い文字列を項目値として選択するようにしてもよい。このように特徴に対する適合度に基づき文字列を選択する手法は周知であるので、これ以上の説明は省略する。このようにして抽出された各項目の値は、属性情報１１０に組み込まれる。
【００４３】
ここで、抽出対象の項目名に対して隣接する文字列といっても、項目名の上下左右、或いは右上、右下、左上、左下など、様々な方向に隣接する場合がある。そして、文書の記述に用いられた言語や表記方式に応じて、項目名に対する項目値が現れやすい位置も決まってくる。そこで、項目名の周囲全部を探索するのではなく、言語や表記方式によってきまる項目値の現れやすい方向の隣接文字列のみの中から、項目値の特徴を持つ文字列を探すようにしてもよい。例えば、西欧諸語や日本語の横書きの場合、項目名の右、右下、また下に項目値が現れる可能性が高いので、項目名の文字列に対してそのような位置関係で隣接する文字列の中から、その特徴を持つ文字列を項目値として選べばよい。ここで、項目名の周囲の各位置（例えば、右、下、右下）に対して順位付けをしておき、その項目名に対応する特徴を備えた文字列を探索する際に、順位の高い位置から順に探索し、特徴に該当する文字列が見つかった段階で探索を打ち切るようにしてもよい。
【００４４】
以上の変形例によれば、項目名に対する項目値の位置をあらかじめ指定しておかなくても、電子ファイリング装置は項目名の周囲から項目値の特徴を持つ文字列を自動的に探索する。項目名に対する項目値の相対位置をあらかじめ指定しておく場合、その相対位置以外の位置に項目値が位置するようなフォームが作成された場合に対応できないが、この変形例ではそのような問題はほとんどない。このようにこの変形例は、上記実施形態よりもレイアウトの異なる文書への対応能力が高い。
【００４５】
以上の実施形態及び変形例では、図３又は図６に示したような抽出項目情報を予め作成しておく必要がある。このような抽出項目情報作成支援のためのシステム構成について、図８を参照して説明する。図８において、図４に示した機能モジュールと同じ又は類似の機能を果たすモジュールについては、同一符号を付して説明を省略する。
【００４６】
図８には、抽出項目情報作成支援機能に関係する機能モジュール群のみが示される。これら機能モジュール群は、上記実施形態又は変形例の電子ファイリング装置に内蔵してもよい。この場合、前処理部１、レイアウト解析部２及びＯＣＲ部３は、電子ファイリング装置のものと兼用することができる。また、この抽出項目情報作成支援機能のみを電子ファイリング装置は別の装置として実装することも可能である。
【００４７】
図８の装置において、項目候補ＤＢ８には、抽出対象項目の候補となる項目値の特徴情報が登録される。項目候補ＤＢ８に登録される特徴情報は、図７に例示した分類情報と同様のものでよい。定型的な（ただしレイアウトは厳密には定まっていない）文書からの情報の自動抽出を考えた場合、日時や数値、番号、人名などのように、文書の種別によらず共通して抽出対象となりやすいものがある。このような抽出対象となりやすい項目値の特徴のリストは、図７に示した分類情報と類似したものになる。ここで、項目値の特徴に対応する分類の名称（例えば「日時」や「氏名」など）は、項目値の周囲から項目名の文字列を見つけ出すための判断材料として用いることができる。
【００４８】
図８の装置に対し文書画像１００を入力すると、前処理部１がその文書画像１００を前処理し、レイアウト解析部２及びＯＣＲ部３がその前処理結果の画像に対してレイアウト解析及び文字認識を行う。抽出項目提案部７は、レイアウト解析部２からレイアウト解析結果を、ＯＣＲ部３から文字認識結果を受け取り、これらの情報から、項目候補ＤＢ８を参照して、抽出対象項目の候補の情報を求め、これをユーザに提示する。
【００４９】
すなわち、抽出項目提案部７は、まず、項目候補ＤＢ８に登録された文字列特徴を備える文字列を文字認識結果の中から探す。この結果見つかった文字列は、項目値に対応する。そして、そのような項目値の文字列が見つかれば、更にその文字列の周囲に隣接する文字列の中から、項目名に該当する文字列を探索する。この処理では、項目候補ＤＢ８からその文字列特徴に対応する分類名を求め、その分類名又はその類義語を含む文字列を、項目値の文字列の周囲から探索する。例えば、「2004年5月25日」のように日時の値に該当する文字列が見つかった場合、その周囲から日時に類似する単語又は句を含んだ文字列を探す。その結果、例えば日時の意味カテゴリに属する「年月日」という単語を含んだ文字列「起案した年月日」が見つかった場合、それを項目名の候補として認識する。
【００５０】
ここで、西欧諸語や日本語の横書きの文書の場合、項目名は項目値の左、上、又は左上に位置する場合が多いので、探索範囲をそれらに限ってもよい。このようにして、文書画像１００から見つかった全ての項目値と項目名の候補を列挙した抽出項目編集画面をユーザに提示し、その画面上で抽出対象項目とするものをユーザに指定させる。
【００５１】
ユーザに提示される抽出項目編集画面の例を図９に示す。この画面には、文書画像１００から抽出された項目名の候補と項目値の候補のぺアが列挙され、各ペアの行にはそのペアの項目を抽出対象として選択するか否かを指定するためのチェックボックス９０が表示される。チェックボックス９０の代わりに、抽出対象として選択するか否かを指定できる他の形式（例えばラジオボタン）の入力欄を用いても良い。例えば、起案年月を抽出対象に選ぶ場合、ユーザは図９の第１行目の「起案した年月日」の横のチェックボックス９０にチェックを入れればよい。また、項目名の候補の欄には、分類名の意味カテゴリに入る単語や句だけでなく、その前後の文字列も表示しておき、ユーザがその欄の文字列に適宜編集を加えることで、抽出対象の項目名を作成できるようにしてもよい。例えば、ユーザがその欄に示された「起案した年月日」という文字列を編集して「起案年月」という項目名を作成するなどである。ユーザが必要な項目を選択し、項目名の編集を終えてＯＫボタン９２をクリックすると、選択された各項目とその項目名の情報が文書情報ＤＢ５に抽出項目情報として登録される。なお、このとき、各項目名の候補に対する項目値の候補の相対位置を抽出項目情報に組み込んでも良い。また、その代わりに、各項目値の候補が属する分類の分類名を抽出項目情報に組み込んでも良い。
【００５２】
また、抽出項目情報の材料となった文書画像１００から、更に従来公知の技術に基づき文書名や見出しとなる文字列を抽出し、これらの文字列を、その抽出項目情報の適用対象となる文書の種別（原稿種別）を示す特徴情報として文書情報ＤＢ５に登録してもよい。また、その文書画像１００からレイアウト解析部２が求めた各種領域の配置関係の情報を、その文書の種別の特徴情報として文書情報ＤＢ５に登録してもよい。
【００５３】
このようにして抽出項目情報が作成され文書情報ＤＢ５に登録されると、電子ファイリング装置はその情報を用いて同種の文書の画像から必要な情報項目を自動抽出することができる。
【００５４】
以上に説明した電子ファイリング装置は、例えば、汎用のコンピュータにて上述の各機能モジュールの機能又は処理内容を記述したプログラムを実行することにより実現される。コンピュータは、ハードウエアとして、図１０に示すように、ＣＰＵ（中央演算装置）２０、メモリ（一次記憶）２２、各種Ｉ／Ｏ（入出力）インタフェース２４等がバス２６を介して接続された回路構成を有する。また、そのバス２６に対し、例えばＩ／Ｏインタフェース２４経由で、ハードディスクドライブ２８やＣＤやＤＶＤ、フラッシュメモリなどの各種規格の可搬型の不揮発性記録媒体を読み取るためのディスクドライブ３０が接続される。このようなドライブ２８又は３０は、メモリに対する外部記憶装置として機能する。実施形態又は変形例の機能モジュール群の処理内容が記述されたプログラムがＣＤやＤＶＤ等の記録媒体を経由して、又はネットワーク経由で、ハードディスクドライブ２８等の固定記憶装置に保存され、コンピュータにインストールされる。固定記憶装置に記憶されたプログラムがメモリに読み出されＣＰＵにより実行されることにより、実施形態又は変形例の処理が実現される。また、電子ファイリング装置がデジタル複合機やデジタル複写機等のデバイスに組み込まれる場合も、同様に、上述の各機能モジュールの機能又は処理内容を記述したプログラムをそのデバイスが備えるプロセッサで実行することにより、その電子ファイリング装置の機能が実現される。なお、電子ファイリング装置の機能モジュールのうちの一部は、集積回路又はディスクリート回路などのハードウエア回路、或いはＤＳＰなどとして実装してもよい。
【図面の簡単な説明】
【００５５】
【図１】文書のフォームの一例を示す図である。
【図２】図１のフォームに具体的な値が追加されてできた具体的な文書の例を示す図である。
【図３】図１のフォームに対応して作成された抽出項目情報の一例を示す図である。
【図４】実施形態の電子ファイリング装置の機能ブロック図である。
【図５】図３の抽出項目情報を用いて図２の文書から抽出された情報項目を示す図である。
【図６】変形例で用いる抽出項目情報の例を示す図である。
【図７】情報項目の分類ごとの文字列特徴の例を示す図である。
【図８】電子ファイリング装置が備える抽出項目提案のための構成を示す図である。
【図９】抽出項目編集画面の一例を示す図である。
【図１０】電子ファイリング装置が実装可能な汎用コンピュータのハードウエア構成の一例を示す図である。
【符号の説明】
【００５６】
１  前処理部、２  レイアウト解析部、３  ＯＣＲ部、４  原稿種別判定部、５  文書情報ＤＢ、６  情報項目抽出部、６１  項目名抽出部、６２  項目値抽出部、６３  自然言語解析部、６４  項目名辞書ＤＢ、１００  文書画像、１１０  属性情報。
【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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