(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
入力された文書を分類してその結果を出力する文書処理装置において、
前記文書が入力される文書入力手段と、
前記文書入力手段から入力された前記文書を記憶する文書記憶手段と、
前記文書記憶手段に記憶されている前記文書から係り受け関係を有する形態素群を抽出する形態素群抽出手段と、
前記形態素群抽出手段によって抽出された前記形態素群に対して、異常を表す異常表現であるか否かの判定を行う異常表現判定手段と、
前記形態素群抽出手段によって抽出された前記形態素群に対して、否定表現であるか否かの判定を行う否定表現判定手段と、
前記異常表現判定手段と前記否定表現判定手段との判定結果を参照して、前記形態素群抽出手段によって抽出された前記形態素群を、部位の視点と症状または状態の視点とに基づいて分類する形態素群分類手段と、
を有することを特徴とする文書処理装置。
【請求項２】
前記文書記憶手段に記憶されている前記文書を、前記形態素群分類手段の分類結果に応じて分類する文書分類手段を更に有することを特徴とする請求項１記載の文書処理装置。
【請求項３】
前記形態素群分類手段は、前記形態素群を対応する概念にそれぞれ概念化し、所定の規則を適用することにより分類を行うことを特徴とする請求項１記載の文書処理装置。
【請求項４】
他の視点の入力を受ける視点入力手段を更に有し、
前記形態素群分類手段は、前記視点入力手段から入力された前記他の視点を更に用いて、前記形態素群の分類を行うことを特徴とする請求項１記載の文書処理装置。
【請求項５】
他の視点の入力を受ける視点入力手段を更に有し、
前記文書分類手段は、前記視点入力手段から入力された前記他の視点を更に用いて、前記文書の分類を行うことを特徴とする請求項２記載の文書処理装置。
【請求項６】
入力された文書を分類してその結果を出力する文書処理をコンピュータに実行させるプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体において、
コンピュータを、
前記文書が入力される文書入力手段、
前記文書入力手段から入力された前記文書を記憶する文書記憶手段、
前記文書記憶手段に記憶されている前記文書から係り受け関係を有する形態素群を抽出する形態素群抽出手段、
前記形態素群抽出手段によって抽出された前記形態素群に対して、異常を表す異常表現であるか否かの判定を行う異常表現判定手段、
前記形態素群抽出手段によって抽出された前記形態素群に対して、否定表現であるか否かの判定を行う否定表現判定手段、
前記異常表現判定手段と前記否定表現判定手段との判定結果を参照して、前記形態素群抽出手段によって抽出された前記形態素群を、部位の視点と症状または状態の視点とに基づいて分類する形態素群分類手段、
として機能させるプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
【請求項７】
文書入力手段と文書記憶手段と形態素群抽出手段と異常表現判定手段と否定表現判定手段と形態素群分類手段とを備え、入力された文書を分類してその結果を出力する文書処理装置による文書処理方法において、
前記文書入力手段が前記文書を入力するステップと、
前記文書記憶手段が前記文書入力手段から入力された前記文書を記憶するステップと、
前記形態素群抽出手段が前記文書記憶手段に記憶されている前記文書から係り受け関係を有する形態素群を抽出するステップと、
前記形態素群抽出手段によって抽出された前記形態素群に対して、前記異常表現判定手段が異常を表す異常表現であるか否かの判定を行うと共に、前記否定表現判定手段が否定表現であるか否かの判定を行うステップと、
前記形態素群分類手段が前記異常表現判定手段と前記否定表現判定手段との判定結果を参照して、前記形態素群抽出手段によって抽出された前記形態素群を、部位の視点と症状または状態の視点とに基づいて分類するステップと、
を有することを特徴とする文書処理方法。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は文書処理装置および文書処理方法に関し、特に、入力された文書を分類してその結果を出力する文書処理装置および文書処理方法に関する。
【０００２】
【従来の技術】
一般家庭へのコンピュータの普及により、製品に対するサポート等のサービスが電子メール等によって行われる場合が多くなってきた。
【０００３】
ユーザから送られてきたこれらの情報は、メーカにとっては、品質管理や消費者のニーズの動向を探る上で非常に重要な情報となる場合が多い。そこで、情報の利用価値をより一層高める目的で、これらの情報をその内容に応じて分類する手法が種々提案されている。
【０００４】
例えば、文書１〜文書ｎが存在している場合において、これらをその内容に応じて分類する手法としては、各文書１〜文書ｎのそれぞれに包含されている単語群から単語ベクトル１〜単語ベクトルｎ（例えば、日常単語である１０万語の単語を基底とする１０万次元の単語ベクトル）をそれぞれ作成し、各単語ベクトルどうしの内積を演算することにより、文書どうしの類似度を算出し、類似度が高いものどうしでグループを形成することにより、文書を分類することができる。
【０００５】
また、特開平１０−３２０４１１号公報に開示されている方法では、助詞と特徴文字（年／月／日や市／町等）とを組み合わせて用いることにより、文書から５Ｗ１Ｈに該当するキーワードを抽出し、ユーザが入力した分類用の５Ｗ１Ｈ属性に対応する項目を有する文書を選択することにより、所望の文書を選択する構成とされている。
【０００６】
また、「清田陽司，黒橋禎夫，中村順一，長尾真：構文情報を利用した電子ニュース記事のクラスタリングシステムの作成と評価，情報処理学会研究報告，Ｖｏｌ．９８，Ｎｏ．６３，ｐｐ．７７〜８４，１９９８」では、文書に含まれている助詞の種類毎に重み付けをした単語ベクトルによって文書をクラスタリングする手法が提案されている。具体的には、例えば、「企業」に注目する場合には、助詞「は」、「も」を有する語に５倍の重みを与えるといった手法である。
【０００７】
また、「乾裕子，内元清貴，村田真樹，井佐原均：文末表現に着目した自由回答アンケートの分類，情報処理学会研究報告，Ｖｏｌ．９８，Ｎｏ．９９，ｐｐ．１８１〜１８８，１９９８．」では、助詞を利用して自由回答アンケートを「提案・要望」「賛成」「反対」などの回答のタイプに分類する方法が提案されている。
【０００８】
また、「諸橋正幸，那須川哲哉，長野徹：テキストマイニング：膨大な文書データからの知識獲得−意図の認識−，情報処理学会第５７回全国大会，Ｖｏｌ．３，ｐｐ７５〜７６，１９９８．」では、モダリティと構文情報とを利用することにより文書の意図を認識する方法が提案されている。モダリティとは、禁止・義務・可能・要求等を表す表現であり、助詞やそれに相当する表現に含まれている。このようなモダリティと、自立語自体に内在する意図を組み合わせることにより文書の意図を把握することができる。
【０００９】
【発明が解決しようとする課題】
ところで、ユーザから送られてきた電子メールをその意図（例えば、製品の不具合を指摘する意図）によって分類し、更に、同一の意図を有する電子メールをその視点（例えば、問題が発生した部位、症状、または、状態等）によって分類する必要がある。
【００１０】
しかし、最初に説明した方法では、文書に含まれているキーワードの類似関係のみによって文書が分類されるので、ユーザの意図や視点に応じて文書を正確に分類することが困難であるという問題点があった。
【００１１】
また、第２番目の方法では、抽出される同じ属性どうしの２語に関係があるわけではないので、述語が異なる別の主語を同一視してしまい、その結果、文書の「意図」や「視点」による分類を行うことができないという問題点があった。例えば、「Ｗｈａｔ」に相当する語が「問題」のキーワードであるか否かの判定はできない。
【００１２】
また、第３番目および第４番目の方法においては、助詞を利用する手法単独では、文書の「意図」によるキーワードの抽出や分類に対して不十分であるという問題点があった。例えば、助詞「は」が付随するという理由だけで、その部分が「問題」であるか否かは判定できない。
【００１３】
更に、第５番目の方法では、利用する構文情報が単語の出現順であるため、係り受けなどの構文の属性は利用していない。その結果、単語の出現順にモダリティを組み合わせて問題表現を抽出しても、それを部位別や症状（または状態）別に分類することはできないという問題点があった。例えば、「光沢感がない」という文から「光沢感」を視点とするキーワードを抽出することができないという問題点である。つまり、もし抽出しようとすると、「光沢感」「ない」がこの順で出現するパターンを抽出することになり、「光沢感がありにじみがない」という表現とマッチして不適切な抽出結果となるからである。
【００１４】
本発明はこのような点に鑑みてなされたものであり、文書から所定の意図を有する表現を抽出するとともに、その結果により文書を複数の視点によって分類することが可能な文書処理装置を提供することを目的とする。
【００１５】
【課題を解決するための手段】
本発明では上記課題を解決するために、図１に示す、入力された文書を分類してその結果を出力する文書処理装置において、文書が入力される文書入力手段と、文書入力手段から入力された文書を記憶する文書記憶手段と、文書記憶手段に記憶されている文書から係り受け関係を有する形態素群を抽出する形態素群抽出手段と、形態素群抽出手段によって抽出された形態素群に対して、異常を表す異常表現であるか否かの判定を行う異常表現判定手段と、形態素群抽出手段によって抽出された形態素群に対して、否定表現であるか否かの判定を行う否定表現判定手段と、異常表現判定手段と否定表現判定手段との判定結果を参照して、形態素群抽出手段によって抽出された形態素群を、部位の視点と症状または状態の視点とに基づいて分類する形態素群分類手段と、を有することを特徴とする文書処理装置が提供される。
【００１６】
ここで、文書記憶手段は、文書入力手段によって入力された文書を記憶する。形態素群抽出手段は、文書から係り受け関係を有する形態素群を抽出する。異常表現判定手段は、形態素群に対して異常表現であるか否かの判定を行う。否定表現判定手段は、形態素群に対して否定表現であるか否かの判定を行う。形態素群分類手段は、これらの判定結果を参照して、形態素群を部位の視点と症状または状態の視点とに基づいて分類する。
【００１７】
【発明の実施の形態】
以下、本発明の実施の形態を図面を参照して説明する。
図１は、本発明の動作原理を説明する原理図である。この図に示すように、本発明に係る文書処理装置１は、文書入力手段１ａ、文書記憶手段１ｂ、形態素群抽出手段１ｃ、形態素群分類手段１ｄ、および、文書分類手段１ｅによって構成されている。また、その外部には、ＣＲＴ（Cathode Ray Tube）モニタ等の表示装置１０が接続されている。
【００１８】
文書入力手段１ａは、処理の対象となる複数の文書（例えば、電子メール等）の入力を受ける。
文書記憶手段１ｂは、文書入力手段１ａから入力された複数の文書を記憶する。
【００１９】
形態素群抽出手段１ｃは、文書記憶手段１ｂに記憶されている文書から係り受け関係を有する形態素群を抽出する。
形態素群分類手段１ｄは、形態素群抽出手段１ｃによって抽出された形態素群を、その視点に応じて分類する。
【００２０】
文書分類手段１ｅは、文書記憶手段１ｂに記憶されている文書を、形態素群分類手段１ｄの分類結果に応じて分類し、分類結果を表示装置１０に供給して表示させる。
【００２１】
次に、以上の原理図の動作について説明する。
例えば、文書処理装置１がメーカ側に設置されている場合に、ユーザから複数の電子メールが届いた場合には、これらの電子メールは文書入力手段１ａによって入力される。
【００２２】
文書入力手段１ａから入力された電子メールは、文書記憶手段１ｂに供給されてそこに記憶される。
形態素群抽出手段１ｃは、例えば、表現「作業性が悪い」における「作業性」を係り側、「悪（い）」を受け側、「が」を関係とする形態素群として抽出する。
【００２３】
形態素群分類手段１ｄは、抽出された形態素群を分類するための規則と、各形態素の概念（または上位概念）を導出する情報とを有しており、これらの情報に基づいて形態素群を「視点」に応じて分類する。
【００２４】
例えば、いまの例では、先ず、形態素「作業性」の上位概念は「使い勝手」であることが判定される。そして、係り側が「使い勝手」であり、受け側が「悪（い）」である場合に対応する規則が存在するか否かが判定される。もし、このような規則が存在しているとすれば、この表現は抽出され、同規則に応じて係り側の形態素「作業性」が、視点「症状／状態」を示すと判定される。
【００２５】
文書分類手段１ｅは、形態素群分類手段１ｄの分類結果に応じて、その形態素群を含むもとの文書を、クラスタに分類する。例えば、「作業性が悪い」という表現を含む文書は、視点が「症状／状態」であり、クラスタが「使い勝手」である文書として分類されることになる。
【００２６】
文書分類手段１ｅの分類結果は、表示装置１０に供給されて表示されることになる。
以上に説明したように、本発明に係る文書処理装置によれば、係り受け関係を有する形態素群に対して所定の規則を適用することにより視点毎に分類し、その結果に応じて文書を分類表示するようにしたので、文書作成者の「意図」や「視点」に応じて文書を適切に分類することが可能となる。
【００２７】
次に、本発明の実施の形態について説明する。
図２は、本発明の実施の形態の構成例を示す図である。この図に示すように、本発明に係る文書処理装置２０は、文書群保持部２０ａ、係り受け抽出部２０ｂ、問題表現抽出部２０ｃ、シソーラス２０ｄ、分類部２０ｅ、および、視点指定部２０ｆによって構成されており、その外部にはＣＲＴモニタ等によって構成される表示装置３０が接続されている。
【００２８】
文書群保持部２０ａは、処理の対象となる文書群を格納している。なお、文書はテキストを含んでおり、テキストは１以上の文によって構成されているものとする。
【００２９】
係り受け抽出部２０ｂは、文書群保持部２０ａに格納されている全ての文書に対して形態素解析処理を施し、形態素を抽出するとともに、各形態素の係り受け関係を解析する。
【００３０】
問題表現抽出部２０ｃは、係り受け関係と視点との対応関係を示す抽出規則その他に基づいて、「問題」を指摘する意図で作成された表現（以下、問題表現と称す）を抽出する。
【００３１】
シソーラス２０ｅは、形態素の表層（文中に現れる表現）、品詞候補の集合、および、概念とを対応付けた表層リストと、概念の階層構造を示す概念シソーラスとを有しており、問題表現抽出部２０ｃおよび分類部２０ｅがそれぞれ処理を行う場合に必要な情報を提供する。
【００３２】
分類部２０ｅは、問題表現抽出部２０ｃによる処理結果に応じて、ボトムアップ階層クラスタリング処理により、各視点に対応する文書をクラスタリングする処理を行う。
【００３３】
視点指定部２０ｆは、ユーザから特定の「視点」の入力を受け、分類部２０ｅに供給する。分類部２０ｅでは、視点指定部２０ｆから供給された「視点」に対応する文書を表示装置３０に表示させる。
【００３４】
次に、以上の実施の形態の動作について説明する。
いま、文書群保持部２０ａに対して以下の文書が入力されて格納されたとする。
【００３５】
「原稿受け部への排出性が悪く、原稿が丸まってしまったり、スムーズにトレイ上に排出されず、作業性が悪い。原稿排出部に問題があるのかほとんどのお客様で排出性と収容性が悪いといっている。」
以下では、以上を文書１として説明を行う。
【００３６】
係り受け抽出部２０ｂは、文書群保持部２０ａに保持されている文書に対して形態素解析処理を施すことにより、文書に含まれている形態素を抽出する。
図３は、前述した文書１に対して形態素解析処理を施した結果得られる結果である。この図に示すように、文書１は、「原稿受け部・・・悪い。」までが文番号“０”の文とされ、また、「原稿排出部・・・悪いといっている。」までが文番号“１”の文とされ、それぞれの文に含まれている形態素がその出現位置に応じて格納されている。
【００３７】
次に、係り受け抽出部２０ｂは、抽出された形態素に対して係り受け抽出処理を施し、係り受け関係を抽出する。図４は、文書１に対して係り受け抽出処理を施した場合の結果である。この例では、関係Ｎｏ．で示されるように、１３個の係り受け関係が抽出されている。なお、関係Ｎｏ．が“０”〜“５”までは文番号“０”の文から抽出された係り受け関係であり、また、関係Ｎｏ．が“６”〜“１２”までは文番号“１”の文から抽出された係り受け関係である。
【００３８】
各係り受け関係は、係り側形態素の出現位置と表層、関係、および、受け側の形態素の出現位置と表層によって記述されている。例えば、関係Ｎｏ．が“０”の係り受け関係では係り側の表層は「原稿」であり、その出現位置は“０”である。また、受け側の表層は「受け部」であり、その出現位置は“１”である。更に、これらの関係の表層は「φ」（存在しない(直結)）であることが分かる。
【００３９】
問題表現抽出部２０ｃは、係り受け抽出部２０ｂによって抽出された係り受け関係を構成する形態素（表層）を、シソーラス２０ｄに格納されている表層リストを参照して概念化する。
【００４０】
図５は、表層リストの一例を示す図である。この図に示すように、表層リストは、表層、品詞候補、および、概念の関係を示したものである。問題表現抽出部２０ｃは、このようは表層リストを参照して、表層を概念化する処理を行う。例えば、表層「トレイ」は、概念「排出系」に概念化されることになる。
【００４１】
次に、問題表現抽出部２０ｃは、図６に示す抽出規則と、図７に示す概念シソーラスを参照して、先に抽出した係り受け関係から、更に、所定の視点を含むものを抽出する。
【００４２】
例えば、図４に示す関係Ｎｏ．が“４”である「トレイ上」「に／れる」「排出（されず）」を例に挙げると、前述のように、係り側の「トレイ上」の「トレイ」は、図５に示す表層リストから概念が「排出性」であると判定される。また、受け側の「排出（されず）」の「排出」は、同様にして「排出系」が概念であると判定される。
【００４３】
図７に示す概念シソーラスから、係り側の「トレイ」の概念である「排出系」は、概念「用紙走行系」に包含され、更に、概念「部位」に包含されていることが分かる。即ち、「排出系」は「部位」の下位概念であることが分かる。また、受け側の「排出」の概念である「排出性」は、概念「原稿」に包含され、更に、概念「品質」および概念「症状／機能」に包含されていることが分かる。
【００４４】
従って、以上の結果から、関係Ｎｏ．が“４”である関係は、係り側が「部位（＋“上”）」であり、関係が「に、に／れる、で、への」であり、また、受け側が「症状／状態（＋“されない”）」であるルール番号が“Ｒｎ”の規則に該当していることが分かる。その結果、係り側が視点「部位」を示し、受け側が視点「症状／状態」を示していることがこの規則から判明する。
【００４５】
なお、図６において、係り側と受け側のそれぞれに記載されている「異常」は、「異常表現」を示している。ここで、異常表現とは、その語単独で「異常」を示す語であり、例えば、「かすれ」、「ぼけ」、「ぬけ」等が該当する。また、異常表現が「偽」であるとは、異常表現に該当しないことを示している。なお、このような異常表現に該当するか否かの判断は、図７に示す、概念シソーラスにおいて、異常マーク（異）が付与された概念との包含関係によって判断することができる。例えば、概念「かすれ」は、異常マーク（異）が付与された概念「異常印字」に包含されていることから、異常表現であることが分かる。
【００４６】
なお、このように異常表現か否かを判定する理由は、異常表現は否定的な意味を有しているので、２重否定によって肯定文的な文となり、対象とする問題表現に属さない場合があるため、このような表現を除外するためである。例えば、「にじみがない」がこのような表現に該当する。
【００４７】
以上の処理の結果、図８に示すような結果を得る。この例では、ルール番号が“Ｒｍ”である規則によって関係Ｎｏ．が“２”と“５”の関係が抽出されている。また、ルール番号が“Ｒｎ”である規則によって関係Ｎｏ．が“４”である関係が抽出されている。
【００４８】
このようにして抽出された問題表現に該当する関係からは、その視点を特定することができる。例えば、関係Ｎｏ．が“２”である関係では、係り側である「排出性」が視点「症状／状態」に該当することが分かる。また、関係Ｎｏ．が“４”である関係では、係り側である「トレイ」が視点「部位」に該当し、また、受け側である「排出」が視点「症状／状態」に該当している。以上の結果をまとめたのが図９である。
【００４９】
問題表現抽出部２０ｃの処理結果のデータ（図９参照）は、分類部２０ｅに供給される。
分類部２０ｅは、問題表現抽出部２０ｃによる処理結果を受け、公知技術である「ボトムアップクラスタリング処理」により文書を分類する。この処理の様子を、図１０〜図１４を参照して説明する。
【００５０】
分類部２０ｅは、問題表現抽出部２０ｃの処理結果を取得し、シソーラス２０ｄに格納されている概念シソーラスの各ノードに対してマッピングする。例えば、図９に示す関係Ｎｏ．が“２”である関係は、形態素「排出性」を含んでおり、表層リストからその概念が「排出性」であるので、図１０に示す、「症状／機能」から分岐する最下層のノード「排出性」に文書１がマッピングされる。なお、ノード「排出性」に付加されている数字“７”は、視点「症状／状態」としての概念「排出性」を含む文書が“７”個あることを示している。
【００５１】
また、図９に示す関係Ｎｏ．が“４”である関係は、形態素「トレイ」と形態素「排出」を含んでおり、表層リストからそれぞれの概念が「排出系」と「排出性」であるので、図１０に示す、「部位」から分岐する最下層のノード「排出系」と、「症状／状態」から分岐する最下層のノード「排出性」のそれぞれに文書１がマッピングされる。
【００５２】
このようにして作成された図１０に示す概念シソーラスを用いて、以下に示す条件を満足する概念を対象概念として、対象概念が有する文書数のうち最小のもの（最小文書数）が所定の閾値（例えば“１０”）に達するか、または、対象概念の全ての上位概念が「部位」または「症状／状態」になるまで、最小文書数の概念を持つ文書を概念シソーラスにおける上位概念に移動し、対象概念を再計算する操作を繰り返す。前述した条件を以下に示す。なお、閾値が“１０”以上となった概念はクラスタとなるものとする。
（１）概念シソーラス中の概念「部位」または概念「症状／状態」に包含される概念である。
（２）１個以上の文書を有する。
（３）自身の全ての下位概念が何れも文書を有しない。
【００５３】
具体的な処理の一例について説明する。以上に示す条件（１）〜（３）を図１０に示す概念シソーラスの「症状／状態」に包含される概念に対して適応すると、下線を付した概念「作業性」、「収容性」、「排出性」、「印字品質」が対象概念として選択される。
【００５４】
これらの中で、文書数が最小である概念（最小文書数の概念）は、「印字品質」であるので、これを上位概念である「品質」に対して移動する。その結果、図１１に示すように、「品質」の文書数は“３”になる。なお、このとき、文書数ａの概念Ｃ１を文書数ｂの上位概念Ｃ０に移動するとき、Ｃ１，Ｃ０をともに概念とする文書の文書数がｃである場合には、移動したあとのＣ０の文書数は、ａ＋ｂ−ｃとし、重複する部分を排除する。
【００５５】
図１１に示す状態では、概念「品質」は概念「症状／状態」の直下の概念となるので、対象概念からは除外され、その結果、「作業性」、「収容性」、「排出性」が対象概念とされ、この中から、文書数が最小である概念「作業性」が移動の対象となる。
【００５６】
概念「作業性」が移動されると、図１２に示す結果を得る。このとき、概念「使い勝手」の文書数は“１０”となって前述した閾値（＝１０）以上となっているので、クラスタとされるとともに、対象概念から除外される。なお、この図では、長円で囲繞されている概念がクラスタである。
【００５７】
次に、文書数が最小である「排出性」が移動の対象となり、図１３に示すように、その上位概念である「原稿」の文書数が“８”に変更される。
続いて、概念「収容性」が移動の対象とされ、図１４に示すように、その上位概念である「原稿」の文書数が“１６”に更新され、閾値以上となってこの概念「原稿」はクラスタとなる。
【００５８】
その結果、「症状／状態」に包含されている対象概念の文書数は、全て“１０”以上となるので、処理を終了する。
分類部２０ｅにおいて分類処理が完了すると、視点指定部２０ｆから入力された視点を参照し、分類結果を表示装置３０に対して表示する。
【００５９】
図１５は、表示装置３０に表示される画面の表示例である。
この例では、「分類結果」と題されたウィンドウ４０が表示されており、ウィンドウ４０の右上部には、このウィンドウを縮小、拡大、終了する場合にそれぞれ操作されるボタン４０ａ〜４０ｃが表示されている。
【００６０】
また、ウィンドウ４０の表示領域の最上部左には、視点を選択するためのテキストボックス４０ｄが表示されており、この例では、視点「症状／状態」が選択されている。なお、ボタン４０ｅを操作することにより表示されるプルダウンメニューから所望の項目を選択することにより、視点を変更することも可能である。例えば、視点「部位」が選択された場合には、表示内容が一新されることになる。
【００６１】
ボタン４０ｆは、分類結果に関するグラフを表示する際に操作される。なお、このボタン４０ｆが操作された場合については後述する。
結果表示部４０ｇには、分類の結果得られたクラスタと、そのクラスタに含まれている文書数、および、文書名が表示されている。例えば、クラスタ「原稿」に対して含まれる文書数は“１６”であり、また、文書名は「文書１」、「文書３」、「文書６」、「文書１４」、・・・である。なお、領域内に表示されていない文書名に関しては、ボタン４０ｈ，４０ｊやスライドボタン４０ｉを操作することにより表示させることができる。
【００６２】
領域４０ｋには、結果表示部４０ｇにおいてユーザが選択したクラスタに対応する表現が表示される。この例では、結果表示部４０ｇにおいて選択されている（網かけ表示されている）「原稿」に対応する表現「原稿が丸まって」、「収容性が悪い」が表示されている。なお、表現「収容性が悪い」は、図７に示す概念シソーラスにおいて、下位概念である「収容性」から上位概念である「原稿」に移動したものであると考えられる。
【００６３】
領域４０ｍには、結果表示部４０ｇにおいてユーザが選択した文書名に対応する文書が表示される。この例では、結果表示部４０ｇにおいて選択されている（網かけ表示されている）「文書１」に対応する文書の内容が表示されていおり、クラスタ「原稿」に含まれている表現に対応する部分「原稿が丸まって」、「収容性が悪い」が網かけ表示されている。
【００６４】
なお、ウィンドウ４０において、ボタン４０ｆが操作された場合には、図１６に示す画面が表示されることになる。
この表示例では、「グラフ」と題されたウィンドウ５０が表示されており、その右上部には、このウィンドウ５０を縮小、拡大、終了する場合にそれぞれ操作されるボタン５０ａ〜５０ｃが表示されている。また、表示領域５０ｄには、各クラスタの関係が円によって示されている。なお、各円の包含関係は、クラスタどうしの包含関係を示しており、また、各円の面積は各クラスタに含まれている文書数に対応している。
【００６５】
次に、以上の説明のまとめとして、図２に示す実施の形態で実行される処理の概要を示すフローチャートを図１７を参照して説明する。
このフローチャートが開始されると、以下の処理が実行されることになる。
［Ｓ１］係り受け抽出部２０ｂは、文書群保持部２０ａに格納されている文書群を取得して形態素解析処理を施し、各文書に含まれている形態素を抽出する。
［Ｓ２］係り受け抽出部２０ｂは、抽出した形態素の係り受け関係を抽出する。
［Ｓ３］問題表現抽出部２０ｃは、抽出した形態素の関係に対して所定の規則を適用し、問題表現を抽出する。
［Ｓ４］分類部２０ｅは、ボトムアップ階層クラスタリング処理により、文書を分類する。
［Ｓ５］分類部２０ｅは、視点指定部２０ｆから供給された視点に基づいて、分類した文書を表示装置３０に対して表示する。
【００６６】
なお、以上の実施の形態においては、視点指定部２０ｆから入力された視点に対応する情報を選択して表示装置３０に対して表示するようにしたが、指定された視点に関する係り受け関係のみに対して処理を実行するようにしてもよい。そのような処理によれば、情報の処理量を減少させることが可能となるので、分類処理を迅速に実行することが可能となる。
【００６７】
次に、本発明の第２の実施の形態について説明する。
図１８は、本発明の第２の実施の形態の構成例を示す図である。なお、この図において、図２の場合と対応する部分には同一の符号を付してあるのでその説明は省略する。
【００６８】
この図において、図２の場合と比較して否定表現判定部６０が新たに追加されている。その他の部分は、図２の場合と同様である。
否定表現判定部６０は、否定表現であるか否かを判定し、その結果を、問題表現抽出部２０ｃに供給する。
【００６９】
即ち、「問題」という意図で文書を分類する場合、「トレイ上に排出されない」等のような否定の意味を有する付属語がポイントとなるが、このような付属語を含む表現のパターンは多数存在する。図２に示す実施の形態では、このような全てのパターンを問題表現抽出部２０ｃに規則として準備しておく必要があるので、規則の数が膨大となり、煩雑である。
【００７０】
そこで、第２の実施の形態では、図１９に示すような否定表現を規則化した情報を、否定表現判定部６０に具備しておき、この情報に応じて否定表現であるか否かを判定する。
【００７１】
次に、以上の実施の形態の動作について、図２の場合と異なる部分を中心に説明する。
問題表現抽出部２０ｃは、係り受け抽出部２０ｂから供給された形態素が否定表現に該当するか否かを判定する。例えば、「（トレイ上に）排出されない」を例に挙げると、これは、図１９から、動詞「排出」（Ｓｔａｔｅ１）、助動詞「され」（Ｓｔａｔｅ４）、および、否定語「ない」（Ｓｔａｔｅ６）が結合した表現であるので、否定語であると判定されることになる。
【００７２】
問題表現抽出部２０ｃは、否定表現判定部６０の判定結果を受け、対象となる関係に対して規則を適用し、問題表現を抽出する。図２０は、このとき適用される規則の一例を示す図である。この例では、図６の場合に比較して、受け側と係り側のそれぞれに項目「否定」が追加されている。項目「否定」は、係り側または受け側が否定表現であるか否かを示し、例えば、ルール番号“Ｒｎ”の規則では、項目「否定」が「真」になっているので、受け側が「症状／状態」を示す否定表現である場合には規則に該当することになる。
【００７３】
例えば、「トレイ上に排出されない」の場合では、受け側となる「排出されない」は、前述したように否定表現判定部６０によって否定表現であることが分かっており、また、形態素「排出」が「症状／状態」を示す概念に包含されることから、ルール番号“Ｒｎ”の規則に該当することが分かる。
【００７４】
前述した文書１に対して、図２０に示す規則を適用した結果を図２１に示す。この図の例では、図８の場合と比較して、項目「否定」が追加されている。この項目「否定」が「真」となっているものは、否定表現を含むことを示しており、先に述べた表現「トレイ上に排出されない」の受け側が「真」に設定されている。
【００７５】
また、以上の結果をまとめたのが図２２である。この図においても、表現「トレイ上に排出されない」の受け側が「真」に設定されている。
以上のようにして規則を適用することによって得られた問題表現は、分類部２０ｅに供給され、第１の実施の形態の場合と同様の処理により、文書の分類処理が実行され、得られた結果が表示装置３０に表示される。
【００７６】
以上の実施の形態によれば、否定表現判定部６０により、否定表現を判定するようにしたので、問題表現抽出部２０ｃが具備する規則に全ての否定表現を網羅する必要がなくなり、結果として、装置を簡略化することが可能となる。
【００７７】
なお、以上の実施の形態においては、問題表現抽出部２０ｃの処理結果を受けて分類部２０ｅが文書を分類して表示するようにしたが、問題表現抽出部２０ｃによって抽出された所定の視点を有する形態素を表示装置３０にそのまま表示させるようにしてもよい。このような処理によれば、文書から所定の視点を有するキーワードを抽出することが可能となる。
【００７８】
また、以上の実施の形態では、意図が「問題」である表現を抽出するようにしたが、本発明はこのような場合のみに限定されるものではなく、その他にも種々の適用が考えられる。
【００７９】
最後に、上記の処理機能は、コンピュータによって実現することができる。その場合、文書処理装置が有すべき機能の処理内容は、コンピュータで読み取り可能な記録媒体に記録されたプログラムに記述されており、このプログラムをコンピュータで実行することにより、上記処理がコンピュータで実現される。コンピュータで読み取り可能な記録媒体としては、磁気記録装置や半導体メモリ等がある。市場へ流通させる場合には、ＣＤ−ＲＯＭ(Compact Disk Read Only Memory)やフロッピーディスク等の可搬型記録媒体にプログラムを格納して流通させたり、ネットワークを介して接続されたコンピュータの記憶装置に格納しておき、ネットワークを通じて他のコンピュータに転送することもできる。コンピュータで実行する際には、コンピュータ内のハードディスク装置等にプログラムを格納しておき、メインメモリにロードして実行する。
【００８０】
【発明の効果】
以上説明したように本発明では、入力された文書を分類してその結果を出力する文書処理装置において、文書が入力される文書入力手段と、文書入力手段から入力された文書を記憶する文書記憶手段と、文書記憶手段に記憶されている文書から係り受け関係を有する形態素群を抽出する形態素群抽出手段と、形態素群抽出手段によって抽出された形態素群に対して、異常を表す異常表現であるか否かの判定を行う異常表現判定手段と、形態素群抽出手段によって抽出された形態素群に対して、否定表現であるか否かの判定を行う否定表現判定手段と、異常表現判定手段と否定表現判定手段との判定結果を参照して、形態素群抽出手段によって抽出された形態素群を、部位の視点と症状または状態の視点とに基づいて分類する形態素群分類手段と、を有するようにしたので、文書から部位の視点と症状または状態の視点とを有するキーワードを抽出することが可能となる。また、異常表現と否定表現とを組み合わせた表現も適切に処理することが可能となる。更に、分類を行うための規則において全ての否定表現を網羅する必要がなくなり、装置を簡略化することが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【図１】  本発明の動作原理を説明する原理図である。
【図２】  本発明の実施の形態の構成例である。
【図３】  図２に示す係り受け抽出部が文書に対して形態素解析処理を施した結果得られる形態素群である。
【図４】  図２に示す係り受け抽出部が形態素解析処理の結果抽出された形態素群に対して係り受け抽出処理を施した結果得られた係り受け関係の一例である。
【図５】  図２に示すシソーラスが有している表層リストの一例を示す図である。
【図６】  図２に示す問題表現抽出部が有している抽出規則の一例を示す図である。
【図７】  図２に示すシソーラスが有している概念シソーラスの一例を示す図である。
【図８】  図２に示す問題表現抽出部の抽出規則によって抽出された結果の一例を示す図である。
【図９】  図８に示す結果をまとめた図である。
【図１０】  図２に示す分類部において実行されるボトムアップ階層クラスタリング処理の一例を説明する図である。
【図１１】  図２に示す分類部において実行されるボトムアップ階層クラスタリング処理の一例を説明する図である。
【図１２】  図２に示す分類部において実行されるボトムアップ階層クラスタリング処理の一例を説明する図である。
【図１３】  図２に示す分類部において実行されるボトムアップ階層クラスタリング処理の一例を説明する図である。
【図１４】  図２に示す分類部において実行されるボトムアップ階層クラスタリング処理の一例を説明する図である。
【図１５】  表示装置に表示される表示画面の一例である。
【図１６】  図１５に示すボタン４０ｆが操作された場合に表示される画面の表示例である。
【図１７】  図２に示す実施の形態において実行される処理の一例を説明するフローチャートである。
【図１８】  本発明の第２の実施の形態の構成例である。
【図１９】  図１８に示す否定表現判定部に格納されている情報の一例を示す図である。
【図２０】  図１８に示す問題表現抽出部が有する抽出規則の一例である。
【図２１】  図１８に示す問題表現抽出部によって抽出された問題表現の一例を示す図である。
【図２２】  図２１をまとめた図である。
【符号の説明】
１  文書処理装置
１ａ  文書入力手段
１ｂ  文書記憶手段
１ｃ  形態素群抽出手段
１ｄ  形態素群分類手段
１ｅ  文書分類手段
１０  表示装置
２０  文書処理装置
２０ａ  文書群保持部
２０ｂ  係り受け抽出部
２０ｃ  問題表現抽出部
２０ｄ  シソーラス
２０ｅ  分類部
２０ｆ  視点指定部
３０  表示装置
【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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【図２１】
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【図２２】
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