(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数のサンプルテキストと複数の分類カテゴリとが予め対応付けられた分類サンプル情報に含まれる複数のサンプルテキストのそれぞれから分類カテゴリ毎に特徴素を抽出する特徴素抽出手段と、
前記分類サンプル情報に基づいて、複数の分類方法の中から最も分類精度が高い分類方法を決定する分類方法決定手段と、
前記分類方法決定手段により決定された分類方法に従って、前記特徴素抽出手段により抽出された特徴素に基づいて、分類カテゴリ毎の特徴を表す分類学習情報を生成する分類学習情報生成手段と、
前記分類方法決定手段により決定された分類方法および前記分類学習情報に従って、分類対象である新規テキスト群を分類カテゴリ毎に分類し、分類結果を記憶手段に記憶させる分類手段と、
前記分類手段によって第１の分類カテゴリに分類された新規テキストを、前記分類サンプル情報に含めさせて該新規テキストを第２の分類カテゴリと対応付けさせ、該新規テキストを含む前記分類サンプル情報から特徴素を再抽出する処理を前記特徴素抽出手段に行わせ、該新規テキストを含む前記分類サンプル情報に基づく分類方法の再決定を前記分類方法決定手段に行わせ、再決定された分類方法と再抽出された特徴素による分類学習情報の再生成を前記分類学習情報生成手段に行わせ、再決定された分類方法と再生成された分類学習情報による前記新規テキスト群の再分類を前記分類手段に行わせる再学習手段と、
前記記憶手段に記憶された前回の分類結果との相違を示すシンボルを新規テキスト毎に付して、前記新規テキスト群に含まれる各新規テキストの再分類の結果を表示部に表示させる表示手段と
を備えることを特徴とする情報分類装置。
【請求項２】
前記特徴素抽出手段は、複数の特徴素抽出方法により特徴素をそれぞれ抽出し、これらの抽出結果に基づいて、複数の特徴素抽出方法の中から分類カテゴリ間の弁別能力が高い特徴素抽出方法を選択し、この選択結果に対応する特徴素を抽出結果とすることを特徴とする請求項１に記載の情報分類装置。
【請求項３】
前記特徴素抽出手段により抽出された特徴素を編集する編集手段を備えることを特徴とする請求項１に記載の情報分類装置。
【請求項４】
前記分類方法決定手段は、クロスバリデーション方式により、複数の分類方法の中から最も分類精度が高い分類方法を決定することを特徴とする請求項１〜３のいずれか一つに記載の情報分類装置。
【請求項５】
前記分類サンプル情報、前記新規テキスト群における分類対象箇所を指定する指定手段を備えることを特徴とする請求項１〜４のいずれか一つに記載の情報分類装置。
【請求項６】
複数のサンプルテキストをクラスタリングすることで、前記複数のサンプルテキストと複数の分類カテゴリとが対応付けられた前記分類サンプル情報を生成するクラスタリング手段を備えることを特徴とする請求項１〜５のいずれか一つに記載の情報分類装置。
【請求項７】
前記分類サンプル情報をクラスタリングするクラスタリング手段と、前記クラスタリング手段のクラスタリング結果と所望のクラスタリング結果とを比較する比較手段と、前記比較手段の比較結果に基づいて、必要に応じて前記分類サンプル情報を変更する変更手段とを備えることを特徴とする請求項１〜５のいずれか一つに記載の情報分類装置。
【請求項８】
前記分類手段の分類結果における新規テキスト群をクラスタリングし、クラスタリング結果を表示するクラスタリング結果表示手段を備えることを特徴とする請求項１〜７のいずれか一つに記載の情報分類装置。
【請求項９】
前記分類手段の分類結果を最適化する最適化手段を備え、前記分類学習情報生成手段は、最適化された分類結果に基づいて、分類学習情報を再生成し、前記分類手段は、前記分類方法決定手段により決定された分類方法および再生成された前記分類学習情報に従って、分類対象である新規テキスト群を分類カテゴリ毎に分類することを特徴とする請求項１〜８のいずれか一つに記載の情報分類装置。
【請求項１０】
前記最適化前の分類結果と前記最適化後の分類結果との相違を視覚的に認識可能な相違認識情報として表示する相違認識情報表示手段を備えることを特徴とする請求項９に記載の情報分類装置。
【請求項１１】
コンピュータを、
複数のサンプルテキストと複数の分類カテゴリとが予め対応付けられた分類サンプル情報に含まれる複数のサンプルテキストのそれぞれから分類カテゴリ毎に特徴素を抽出する特徴素抽出手段と、
前記分類サンプル情報に基づいて、複数の分類方法の中から最も分類精度が高い分類方法を決定する分類方法決定手段と、
前記分類方法決定手段により決定された分類方法に従って、前記特徴素抽出手段により抽出された特徴素に基づいて、分類カテゴリ毎の特徴を表す分類学習情報を生成する分類学習情報生成手段と、
前記分類方法決定手段により決定された分類方法および前記分類学習情報に従って、分類対象である新規テキスト群を分類カテゴリ毎に分類し、分類結果を記憶手段に記憶させる分類手段と、
前記分類手段によって第１の分類カテゴリに分類された新規テキストを、前記分類サンプル情報に含めさせて該新規テキストを第２の分類カテゴリと対応付けさせ、該新規テキストを含む前記分類サンプル情報から特徴素を再抽出する処理を前記特徴素抽出手段に行わせ、該新規テキストを含む前記分類サンプル情報に基づく分類方法の再決定を前記分類方法決定手段に行わせ、再決定された分類方法と再抽出された特徴素による分類学習情報の再生成を前記分類学習情報生成手段に行わせ、再決定された分類方法と再生成された分類学習情報による前記新規テキスト群の再分類を前記分類手段に行わせる再学習手段と、
前記記憶手段に記憶された前回の分類結果との相違を示すシンボルを新規テキスト毎に付して、前記新規テキスト群に含まれる各新規テキストの再分類の結果を表示部に表示させる表示手段
として動作させること特徴とする情報分類プログラム。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、大量のテキスト情報等の分類に用いられる情報分類装置および情報分類プログラムに関するものであり、特に、複数の分類方法から最も分類精度が高い分類方法を選択することで、分類精度、効率を高めることができる情報分類装置および情報分類プログラムに関するものである。
【０００２】
近時、インターネットを用いることで、莫大な量のテキスト情報を簡単に入手することが可能である。このことから、これらの大量のテキスト情報の内容を把握し、その中から必要なテキスト情報を効率よく抽出する技術が求められている。これは、決められた分類カテゴリに、これらのテキスト情報が分類されていると、後にテキスト情報を活用する際の検索や、関連テキスト情報を見つける場合等に便利だからである。
【０００３】
従来では、このような大量のテキスト情報は、分類担当者や、テキスト情報の作成者またはテキスト情報の活用者により、新規のテキスト情報の内容が判断され、複数の分類カテゴリからなる分類体系の中の最適な分類カテゴリにそれぞれ手動で分類されていた。また、別の分類方法としては、計算機システムを利用して新規のテキスト情報の内容が解析され、この解析結果に基づいて分類カテゴリに該当するテキスト情報を自動で分類するものがある。前者の分類方法では、非常に高いコストがかかり、後者の分類方法では、実用的な結果を得るための分類カテゴリの数や分類精度に問題がある。このことから、従来よりこのような問題を効果的に解決するための手段、方法が切望されている。
【０００４】
【従来の技術】
電子化された大量のテキスト情報が流通するようになった現在では、テキスト情報の効率的検索／利用の観点から、テキスト情報の意味内容に基づいた分類が重要な課題となっている。従来より、かかる課題を解決するための手段として、テキスト情報の分類作業を自動で実行する情報分類装置が各方面で用いられている。
【０００５】
また、従来では、与えられたテキスト情報の分類事例に基づいてテキスト情報の分類方法を導出した後、この分類方法に基づいて新規のテキスト情報を分類する方法として、特開平１１−３２８２１１号公報、特開平１１−２９６５５２号公報、特開平１１−１６７５８１号公報、特開平１１−１６１６７１号公報等に様々な分類方法が開示されている。ここで、つぎの（１）項〜（３）項に従来の分類方法を列挙する。
（１）確率モデルを基にした統計的な分類方法
（２）学習により自動分類を行う分類方法
（３）それぞれの分類カテゴリにテキスト情報を分類するためのルールを作成
し、このルールを用いて自動分類を行う分類方法
【０００６】
（１）項の分類方法は、一般的な分類の傾向を見つけだすことができるが、細かい分類の傾向を見つけだすことができない。（２）項の分類方法は、分類カテゴリ数が数十未満の場合に高い分類精度を得ることができるが、数十以上に増えた場合、分類精度が低くなる。また、（３）項の分類方法は、ルールの作成およびメンテナンスに多大なコストがかかる。このように、（１）項〜（３）項までの分類方法は、それぞれ一長一短がある。
【０００７】
図１８は、従来の情報分類装置の構成を示すブロック図である。この図において、分類サンプルデータ２は、どの分類カテゴリにどのテキストを分類するのかが予め決められた複数のテキストからなる分類に関する正解データである。特徴素抽出部１は、分類サンプルデータ２から、各分類カテゴリの特徴をそれぞれ表す特徴素（単語）を各テキストから抽出する。
【０００８】
ここで、特徴素の抽出においては、各分類カテゴリの弁別能力を高めることができる特徴素を効率的に抽出する必要がある。従って、特徴素抽出部１では、特徴素の出現頻度をベースにして、上記弁別能力を高めるための特徴素抽出方法が用いられる。この特徴素抽出方法としては、従来より複数のものが提案されている。また、特徴素の属性についても品詞を幾つか指定する等の方法が採られる。
【０００９】
分類学習情報生成部３は、特徴素抽出部１により抽出された特徴素から各分類カテゴリの特徴をそれぞれ算出し、この算出結果としての分類学習情報４を生成する。この分類学習情報生成部３における分類学習方法としては、従来より複数のものが提案されている。分類学習情報４は、特徴素の状況と分類カテゴリとの対応関係を表す情報である。自動分類部５は、予め固定的に設定された一つの分類方法により、分類対象である、複数のテキストからなる新規テキスト群６を分類学習情報４に基づいて、分類カテゴリに分類し、分類結果データ７を出力する。
【００１０】
【発明が解決しようとする課題】
ところで、前述したように、従来の情報分類装置（図１８参照）においては、特徴素抽出部１の特徴素抽出方法として複数のものがある旨を述べたが、分類対象となる新規テキスト群６の内容、量に依存して、分類結果データ７における分類精度が変動することから、あらゆる内容、量の新規テキスト群６に対して高い分類精度を維持する万能な抽出方法を一意に規定することが難しい。
【００１１】
同様にして、分類学習情報生成部３においても、分類学習方法として複数のものがある旨を述べたが、新規テキスト群６の内容、量に依存して分類結果データ７における分類精度が変動することから、高い分類精度を維持する万能な分類学習方法を一意に規定することが難しい。このことから、従来の情報分類装置では、やむを得ず、複数の分類方法（特徴素抽出方法、分類学習方法）のうち一つの分類方法が固定的に用いられている。
【００１２】
従って、従来の情報分類装置では、一つの固定的な分類方法により新規テキスト群６の分類を行っているため、新規テキスト群６の内容、量によって分類精度がバラツキ、結果的に分類精度が低くなってしまうという問題があった。
【００１３】
本発明は、上記に鑑みてなされたもので、分類対象の情報の内容、量にかかわらず、分類精度を高めることができる情報分類装置および情報分類プログラムを提供することを目的とする。
【００１４】
【課題を解決するための手段】
上記目的を達成するために、請求項１にかかる発明は、複数のサンプルテキストと複数の分類カテゴリとが予め対応付けられた分類サンプル情報に含まれる複数のサンプルテキストのそれぞれから分類カテゴリ毎に特徴素を抽出する特徴素抽出手段と、前記分類サンプル情報に基づいて、複数の分類方法の中から最も分類精度が高い分類方法を決定する分類方法決定手段と、前記分類方法決定手段により決定された分類方法に従って、前記特徴素抽出手段により抽出された特徴素に基づいて、分類カテゴリ毎の特徴を表す分類学習情報を生成する分類学習情報生成手段と、前記分類方法決定手段により決定された分類方法および前記分類学習情報に従って、分類対象である新規テキスト群を分類カテゴリ毎に分類し、分類結果を記憶手段に記憶させる分類手段と、前記分類手段によって第１の分類カテゴリに分類された新規テキストを、前記分類サンプル情報に含めさせて該新規テキストを第２の分類カテゴリと対応付けさせ、該新規テキストを含む前記分類サンプル情報から特徴素を再抽出する処理を前記特徴素抽出手段に行わせ、該新規テキストを含む前記分類サンプル情報に基づく分類方法の再決定を前記分類方法決定手段に行わせ、再決定された分類方法と再抽出された特徴素による分類学習情報の再生成を前記分類学習情報生成手段に行わせ、再決定された分類方法と再生成された分類学習情報による前記新規テキスト群の再分類を前記分類手段に行わせる再学習手段と、前記記憶手段に記憶された前回の分類結果との相違を示すシンボルを新規テキスト毎に付して、前記新規テキスト群に含まれる各新規テキストの再分類の結果を表示部に表示させる表示手段とを備えることを特徴とする。
【００１５】
この発明によれば、複数の分類方法を使用可能な状態にしておき、分類方法決定手段により、分類サンプル情報に基づいて複数の分類方法の中から最も分類精度が高い分類方法を決定した後、この分類方法に従って新規テキスト群を分類カテゴリ毎に分類するようにしたので、従来に比して、分類対象の情報の内容、量にかかわらず、分類精度を高めることができる。また、新規テキストを分類し直した分類サンプル情報に基づいて分類学習情報を再生成して分類を再実行し、再生成前後の分類結果の相違を表示するようにしたので、分類学習情報の分類精度をさらに高めることができる。
【００１６】
また、請求項２にかかる発明は、請求項１に記載の情報分類装置において、前記特徴素抽出手段は、複数の特徴素抽出方法により特徴素をそれぞれ抽出し、これらの抽出結果に基づいて、複数の特徴素抽出方法の中から分類カテゴリ間の弁別能力が高い特徴素抽出方法を選択し、この選択結果に対応する特徴素を抽出結果とすることを特徴とする。
【００１７】
この発明によれば、特徴素抽出手段で複数の特徴素抽出方法を使用可能な状態にしておき、これらの複数の特徴素抽出方法にそれぞれ対応する特徴素を抽出し、特に、分類カテゴリ間の弁別能力が高い特徴素抽出方法に対応する特徴素を抽出結果とするようにしたので、この特徴素に対応する分類結果の分類精度をさらに高めることができる。
【００１８】
また、請求項３にかかる発明は、請求項１に記載の情報分類装置において、前記特徴素抽出手段により抽出された特徴素を編集する編集手段を備えることを特徴とする。
【００１９】
この発明によれば、編集手段を設けて、抽出された特徴素を編集（削除、追加等）可能としたので、分類カテゴリに対して柔軟な特徴素設定を行うことができる。
【００２０】
また、請求項４にかかる発明は、請求項１〜３のいずれか一つに記載の情報分類装置において、前記分類方法決定手段は、クロスバリデーション方式により、複数の分類方法の中から最も分類精度が高い分類方法を決定することを特徴とする。
【００２１】
この発明によれば、複数の分類方法を使用可能な状態にしておき、分類方法決定手段により、分類サンプル情報に基づいて複数の分類方法の中から最も分類精度が高い分類方法をクロスバリデーション方式により決定した後、この分類方法に従って新規テキスト群を分類カテゴリ毎に分類するようにしたので、従来に比して、分類対象の情報の内容、量にかかわらず、分類精度を高めることができる。
【００２２】
また、請求項５にかかる発明は、請求項１〜４のいずれか一つに記載の情報分類装置において、前記サンプル情報、前記新規テキスト群における分類対象箇所を指定する指定手段を備えることを特徴とする。
【００２３】
この発明によれば、指定手段により、分類サンプル情報、新規テキスト群における分類対象箇所を指定するようにしたので、分類に不要な箇所を排除し、本質的に必要な箇所を対象に分類を行うことができるため、分類精度をさらに向上させることができる。
【００２４】
また、請求項６にかかる発明は、請求項１〜５のいずれか一つに記載の情報分類装置において、複数のサンプルテキストをクラスタリングすることで、前記複数のサンプルテキストと複数の分類カテゴリとが対応付けられた前記分類サンプル情報を生成するクラスタリング手段を備えることを特徴とする。
【００２５】
この発明によれば、クラスタリング手段により分類サンプル情報を生成するようにしたので、複数のサンプルテキストから分類カテゴリを手動で生成する場合に比して、格段に効率を向上させることができるとともに、ユーザの作業負担を軽減させることができる。
【００２６】
また、請求項７にかかる発明は、請求項１〜５のいずれか一つに記載の情報分類装置において、前記分類サンプル情報をクラスタリングするクラスタリング手段と、前記クラスタリング手段のクラスタリング結果と所望のクラスタリング結果とを比較する比較手段と、前記比較手段の比較結果に基づいて、必要に応じて前記分類サンプル情報を変更する変更手段とを備えることを特徴とする。
【００２７】
この発明によれば、クラスタリング手段のクラスタリング結果と所望のクラスタリング結果とを比較し、この比較結果が例えば不一致である場合に、変更手段により分類サンプル情報を変更可能としたので、より完全な分類サンプル情報に基づいて新規テキスト群の分類を行うことができることから、分類精度を極めて高くすることができる。
【００２８】
また、請求項８にかかる発明は、請求項１〜７のいずれか一つに記載の情報分類装置において、前記分類手段の分類結果における新規テキスト群をクラスタリングし、クラスタリング結果を表示するクラスタリング結果表示手段を備えることを特徴とする。
【００２９】
この発明によれば、クラスタリング結果表示手段によりクラスタリング結果を表示するようにしたので、分類結果の分布をユーザが容易に把握することができる。
【００３０】
また、請求項９にかかる発明は、請求項１〜８のいずれか一つに記載の情報分類装置において、前記分類手段の分類結果を最適化する最適化手段を備え、前記分類学習情報生成手段は、最適化された分類結果に基づいて、分類学習情報を再生成し、前記分類手段は、前記分類方法決定手段により決定された分類方法および再生成された前記分類学習情報に従って、分類対象である新規テキスト群を分類カテゴリ毎に分類することを特徴とする。
【００３１】
この発明によれば、最適化手段により最適化された分類結果に基づいて、分類学習情報を再生成し、この分類学習情報に従って、新規テキスト群を再度分類するようにしたので、さらに分類精度を向上させることができる。
【００３２】
また、請求項１０にかかる発明は、請求項９に記載の情報分類装置において、前記最適化前の分類結果と前記最適化後の分類結果との相違を視覚的に認識可能な相違認識情報として表示する相違認識情報表示手段を備えることを特徴とする。
【００３３】
この発明によれば、最適化前後における分類結果の相違を相違認識情報として表示させ、ユーザが一目で相違を認識できるようにしたので、相違に基づくユーザの対応を迅速に行わせることができ、結果的に分類精度を高めることができる。
【００３４】
また、請求項１１にかかる発明は、コンピュータを、複数のサンプルテキストと複数の分類カテゴリとが予め対応付けられた分類サンプル情報に含まれる複数のサンプルテキストのそれぞれから分類カテゴリ毎に特徴素を抽出する特徴素抽出手段と、前記分類サンプル情報に基づいて、複数の分類方法の中から最も分類精度が高い分類方法を決定する分類方法決定手段と、前記分類方法決定手段により決定された分類方法に従って、前記特徴素抽出手段により抽出された特徴素に基づいて、分類カテゴリ毎の特徴を表す分類学習情報を生成する分類学習情報生成手段と、前記分類方法決定手段により決定された分類方法および前記分類学習情報に従って、分類対象である新規テキスト群を分類カテゴリ毎に分類し、分類結果を記憶手段に記憶させる分類手段と、前記分類手段によって第１の分類カテゴリに分類された新規テキストを、前記分類サンプル情報に含めさせて該新規テキストを第２の分類カテゴリと対応付けさせ、該新規テキストを含む前記分類サンプル情報から特徴素を再抽出する処理を前記特徴素抽出手段に行わせ、該新規テキストを含む前記分類サンプル情報に基づく分類方法の再決定を前記分類方法決定手段に行わせ、再決定された分類方法と再抽出された特徴素による分類学習情報の再生成を前記分類学習情報生成手段に行わせ、再決定された分類方法と再生成された分類学習情報による前記新規テキスト群の再分類を前記分類手段に行わせる再学習手段と、前記記憶手段に記憶された前回の分類結果との相違を示すシンボルを新規テキスト毎に付して、前記新規テキスト群に含まれる各新規テキストの再分類の結果を表示部に表示させる表示手段
として動作させること特徴とする。
【００３５】
この発明によれば、複数の分類方法を使用可能な状態にしておき、分類方法決定工程で、分類サンプル情報に基づいて複数の分類方法の中から最も分類精度が高い分類方法を決定した後、この分類方法に従って新規テキスト群を分類カテゴリ毎に分類するようにしたので、従来に比して、分類対象の情報の内容、量にかかわらず、分類精度を高めることができる。また、新規テキストを分類し直した分類サンプル情報に基づいて分類学習情報を再生成して分類を再実行し、再生成前後の分類結果の相違を表示するようにしたので、分類学習情報の分類精度をさらに高めることができる。
【００４０】
【発明の実施の形態】
以下、図面を参照して本発明にかかる情報分類装置および情報分類プログラムの一実施の形態について詳細に説明する。
【００４１】
図１は、本発明にかかる一実施の形態の構成を示すブロック図である。この図において、サンプルテキスト群１０は、未分類の複数のテキストの集合である。クラスタリング部２０は、サンプルテキスト群１０をクラスタリングし、分類サンプルデータ３０を生成する。この分類サンプルデータ３０は、どの分類カテゴリにどのテキストを分類するのかが予め決められた複数のテキストからなる分類に関する正解データである。
【００４２】
特徴素抽出部４０は、特徴素抽出部１（図１８参照）と同様にして、分類サンプルデータ３０から、各分類カテゴリの特徴をそれぞれ表す特徴素（単語）を各テキストから抽出する。ただし、特徴素抽出部１が一つの特徴素抽出方法に従って特徴素の抽出を行うのに対して、特徴素抽出部４０は、複数の特徴素抽出方法のそれぞれに従って特徴素の抽出を行う点で、特徴素抽出部１と異なる。
【００４３】
分類学習情報生成部６０は、分類学習情報生成部３（図１８参照）と同様にして、特徴素抽出部４０により抽出された特徴素から各分類カテゴリの特徴をそれぞれ算出し、この算出結果としての分類学習情報７０を生成する。ただし、分類学習情報生成部３が一つの分類学習方法に従って特徴を算出するのに対して、分類学習情報生成部６０は、複数の分類学習方法のそれぞれに従って特徴を算出する点で、分類学習情報生成部３と異なる。
【００４４】
分類方法決定部５０は、例えば、周知のクロスバリデーションにより、複数の分類方法の中から最も分類精度が高い分類方法を決定する。この分類方法決定部５０の動作の詳細については後述する。新規テキスト群８０は、図２に示したように、分類対象の複数の新規テキストＴＸ1（テキスト名ｔｅｘｔ１）〜新規テキストＴＸ10 （テキスト名ｔｅｘｔ１０）、・・・からなる。図１に戻り、自動分類部９０は、分類方法決定部５０により決定された分類方法および分類学習情報７０に基づいて、新規テキスト群８０を分類カテゴリに分類し、これを分類結果データ１００（図３参照）として出力する。
【００４５】
クラスタリング部１１０は、分類結果データ１００をクラスタリングし、クラスタリング結果Ｃ（図４参照）を得る。表示部１２０は、クラスタリング部１１０からのクラスタリング結果Ｃや、各部からの各種データを表示するディスプレイである。図５〜図７には、表示部１２０の表示例が図示されている。入力部１３０は、後述する編集作業や、表示部１２０におけるウィンドウ操作等を行うためのマウス、キーボード等である。
【００４６】
つぎに、上述した一実施の形態の動作について、図８〜図１０に示したフローチャートを参照しつつ説明する。図１に示したクラスタリング部２０にサンプルテキスト群１０が入力されると、図８に示したステップＳＡ１では、クラスタリング部２０は、サンプルテキスト群１０の複数のテキストをクラスタリングする。ステップＳＡ２では、クラスタリング部２０は、各クラスタを分類カテゴリ化する。ステップＳＡ３では、クラスタリング部２０は、どの分類カテゴリにどのテキストを分類するのかが予め決められた複数のテキストからなる分類に関する分類サンプルデータ３０（正解データ）を特徴素抽出部４０へ出力する。
【００４７】
これにより、ステップＳＡ４では、特徴素抽出部４０は、分類サンプルデータ３０における各分類カテゴリの特徴をそれぞれ表す特徴素（単語）を各テキストから抽出する特徴素抽出処理を実行する。すなわち、図９に示したステップＳＢ１では、特徴素抽出部４０は、分類サンプルデータ３０を形態素解析することにより、分類カテゴリの特徴を表す特徴素（単語）の候補を抽出する。ステップＳＢ２では、特徴素抽出部４０は、抽出された特徴素の候補における同義語を統一化するという処理を実行する。
【００４８】
ステップＳＢ３では、特徴素抽出部４０は、抽出された複数の特徴素の候補に関して、分類カテゴリ毎に、同一語の特徴素をカウントする。ステップＳＢ４では、特徴素抽出部４０は、分類カテゴリ毎に複数の特徴素の候補を絞り込むランキング処理を実行する。このランキング処理では、複数の特徴素の候補に対して、出現頻度が高い順に特徴素を分類カテゴリ毎にランキングする方法や、出現確率が高い順に特徴素を分類カテゴリ毎にランキングする方法や、出現頻度の算出に統計的手法（他の分類カテゴリにも出現している特徴素のランキングを下げる手法）を取り入れ、特徴素を分類カテゴリ毎にランキングする方法等が採用される。
【００４９】
ステップＳＢ５では、特徴素抽出部４０は、上述したランキングが高い特徴素を分類カテゴリ毎に上位から所定数抽出し、これらを特徴素として抽出する。ステップＳＢ６では、特徴素抽出部４０は、抽出された特徴素を特徴素抽出結果データとして出力する。図１１は、上述した三つのランキングの方法のうち、出現頻度順にランキングされた特徴素出現頻度順リストＲ1 （特徴素抽出結果データに対応）を示す図である。
【００５０】
同図には、分類カテゴリ（「Ｅｃｏｎｏｍｉｃ」、「Ｆｏｒｅｉｇｎ」、・・・、「Ｓｏｃｉｅｔｙ」および「Ｓｐｏｒｔ」）のフィールドと、当該分類カテゴリにおける特徴素（「市場」、「円高」等）出現頻度を表す度数のフィールドとがある。それぞれの分類カテゴリに対応するレコードには、当該分類カテゴリに分類されたテキストの数が記述されている。ここでいうテキストとは、サンプルテキスト群１０（図１参照）を構成するものをいう。例えば、「Ｅｃｏｎｏｍｉｃ」という分類カテゴリには、２７個のテキストが分類されており、「Ｆｏｒｅｉｇｎ」という分類カテゴリには、４３個のテキストが分類されている。
【００５１】
同図左端のフィールドは、出現頻度が高い順を表すランキングである。例えば、「Ｅｃｏｎｏｍｉｃ」という分類カテゴリにおいては、２７個のテキスト内での出現頻度のランキングが１位の特徴素が「市場」（度数：６１．０）、２位の特徴素が「円高」（度数：４０．０）、以下同様にして、３０位の特徴素が「金融」（度数：１２．０）である。
【００５２】
図１２は、上述した三つのランキングの方法のうち、Ｋｕｌｌｂａｃｋ−Ｌｅｉｂｌｅｒ法と呼ばれる統計的手法を取り入れ、特徴素が分類カテゴリ毎にランキングされた特徴素出現頻度順リストＲ2 （特徴素抽出結果データに対応）を示す図である。同図に示した特徴素ランキングリストＲ2 の基本的な構成は、特徴素出現頻度順リストＲ1（図１１参照）の構成と同一である。
【００５３】
しかしながら、特徴素ランキングリストＲ2 では、他の分類カテゴリにも出現している特徴素のランキングを下げ、当該分類カテゴリと他の分類カテゴリとの弁別能力を向上させるための統計的手法が採用されている。例えば、図１１に示した「Ｅｃｏｎｏｍｉｃ」という分類カテゴリにおけるランキング３位の「ドル」（特徴素）は、図１２に示した「Ｅｃｏｎｏｍｉｃ」という分類カテゴリで３１位以下（図示略）とされている。
【００５４】
図８に戻り、ステップＳＡ５では、分類方法決定部５０は、新規テキスト群８０に適用する分類方法を自動的に決定するか否かを判断する。ユーザからの指示が無ければ、分類方法決定部５０は、ステップＳＡ５の判断結果を「Ｙｅｓ」とする。一方、ユーザによりマニュアル操作で分類方法が指示された場合、分類方法決定部５０は、ステップＳＡ５の判断結果を「Ｎｏ」とし、ステップＳＡ７でユーザからの指示に基づいて分類方法を決定する。
【００５５】
この場合、ステップＳＡ６では、分類方法決定部５０は、例えば、クロスバリデーションにより、分類方法を自動的に決定する分類方法決定処理を実行する。すなわち、図１０に示したステップＳＣ１では、分類方法決定部５０は、分類サンプルデータ３０における分類カテゴリ毎に分類サンプル（テキスト）をランダムにＮ個に分ける。ステップＳＣ２では、分類方法決定部５０は、（Ｎ−１）個の分類サンプルに対して、複数の学習アルゴリズム（分類方法）をそれぞれ適用し、それぞれの学習アルゴリズムに対応する特徴素や分類学習情報を作成する。
【００５６】
ステップＳＣ３では、分類方法決定部５０は、ステップＳＣ２で作成された特徴素や分類学習情報を用いて、残り（１／Ｎ）の分類サンプルに対して当該学習アルゴリズム方法を適用することにより、分類テストを行い分類精度を算出する。この分類精度は、複数の学習アルゴリズムのそれぞれについて個別的に算出される。ステップＳＣ４では、分類方法決定部５０は、上記分類テストをＮ回実行したか否かを判断し、この場合、判断結果を「Ｎｏ」とする。以後、ステップＳＣ２およびステップＳＣ３では、分類サンプルを一つづつ替えることにより、Ｎ個の分類サンプルに関するそれぞれ分類精度が、複数の学習アルゴリズム毎に算出される。
【００５７】
そして、ステップＳＣ４の判断結果が「Ｙｅｓ」になると、ステップＳＣ５では、分類方法決定部５０は、Ｎ個の分類サンプルに関する分類精度の平均値を複数の学習アルゴリズム毎に算出する。ステップＳＣ６では、分類方法決定部５０は、複数の学習アルゴリズム（分類方法）にそれぞれ対応する複数の分類精度の平均値うち、最も高いものを選択した後、選択された分類精度に対応する学習アルゴリズム（分類方法）を選択する。また、分類方法決定部５０は、分類精度が最も高い学習アルゴリズム（分類方法）を分類学習情報生成部６０および自動分類部９０に通知する。
【００５８】
図８に戻り、ステップＳＡ８では、分類学習情報生成部６０は、分類方法決定部５０により通知された学習アルゴリズム（分類方法）、および特徴素抽出部４０からの特徴素抽出結果データに基づいて、分類学習情報７０を生成する。ステップＳＡ９では、分類学習情報生成部６０は、分類学習情報７０をデータベース（図示略）に登録する。ステップＳＡ１０では、自動分類部９０は、分類対象である新規テキスト群８０が入力されたか否かを判断し、この場合、判断結果を「Ｎｏ」として同判断を繰り返す。
【００５９】
そして、新規テキスト群８０が自動分類部９０に入力されると、自動分類部９０は、ステップＳＡ１０の判断結果を「Ｙｅｓ」とする。ステップＳＡ１１では、自動分類部９０は、新規テキスト群８０（図２参照）を構成する新規テキストＴＸ1 、新規テキストＴＸ2 、・・・新規テキストＴＸ10 、・・・のすべての自動分類が終了したか否かを判断し、この場合、判断結果を「Ｎｏ」とする。以降、ステップＳＡ１５〜ステップＳＡ２１では、自動分類部９０は、分類方法決定部５０により決定された分類方法に基づいて、自動分類処理を実行する。
【００６０】
以下では、分類方法の一例として、ベクトル空間法に基づいて新規テキスト群８０を分類する場合について説明する。この場合に、分類学習情報７０には、各分類カテゴリ毎に３０個の特徴素が含まれており、全特徴素のベクトル、各分類カテゴリのベクトルが含まれているものとする。この状態で、ステップＳＡ１５では、自動分類部９０は、新規テキスト群８０における新規テキストＴＸ1 （図２参照）に対して形態素解析を実行し、特徴素（単語）を抽出する。ステップＳＡ１６では、自動分類部９０は、抽出された特徴素における同義語を統一化するという同義語統一化処理を実行する。
【００６１】
ステップＳＡ１７では、自動分類部９０は、抽出された特徴素をカウントする。ステップＳＡ１８では、自動分類部９０は、分類学習情報７０内の特徴素と同一の特徴素を、新規テキストＴＸ1 に含まれる複数の特徴素から取得する。つぎに、自動分類部９０は、取得した特徴素、すなわち、新規テキストＴＸ1 に関する文書ベクトルを生成する。
【００６２】
ステップＳＡ１９では、新規テキストＴＸ1 に関する文書ベクトルと、分類学習情報７０内の各分類カテゴリのベクトルとの類似度（コサイン値）を算出する。この類似度（コサイン値）は、分類カテゴリのベクトルをＡ、新規テキストＴＸ1 の文書ベクトルをＢとするとつぎの式で表される。
類似度（コサイン値）＝ベクトルＡと文書ベクトルＢとの内積／（ベクトルＡの大きさ×文書ベクトルＢの大きさ）
【００６３】
すなわち、ステップＳＡ１９では、新規テキストＴＸ1 に関して、分類カテゴリの数分の類似度（コサイン値）が算出される。ステップＳＡ２０では、自動分類部９０は、算出された複数の類似度（コサイン値）を正規化（０〜１００までの値とする）する。ステップＳＡ２１では、自動分類部９０は、複数の類似度（コサイン値）のうち、しきい値（例えば、７０）以上の類似度を選択した後、選択された類似度に対応する分類カテゴリに新規テキストＴＸ1 を分類する。なお、複数の類似度のすべてがしきい値に満たない場合、自動分類部９０は、当該新規テキストＴＸ1 を分類できないテキストとする。以後、ステップＳＡ１５〜ステップＳＡ２１までの処理が繰り返されることにより、新規テキストが分類カテゴリに順次分類される。
【００６４】
そして、すべての新規テキストの分類が終了すると、自動分類部９０は、ステップＳＡ１１の判断結果を「Ｙｅｓ」とする。ステップＳＡ１２では、自動分類部９０は、図３に示した分類結果データ１００を出力する。この図において、テキスト名ｔｅｘｔ１ 〜テキスト名ｔｅｘｔ２０、・・・は、図２に示したテキスト名ｔｅｘｔ１〜テキスト名ｔｅｘｔ１０、・・・に対応しており、「ＡＵＴＯＭＯＴＩＶＥ＿ＩＮＤＵＳＴＲＹ」等は、分類カテゴリを示し、分類カテゴリの右側の数字は、得点（例えば、類似度）を表す。すなわち、図２に示した新規テキストＴＸ1 は、「ＡＵＴＯＭＯＴＩＶＥ＿ＩＮＤＵＳＴＲＹ」という分類カテゴリに分類されており、得点（類似度）が「８５」である。
【００６５】
図８に戻り、ステップＳＡ１３では、クラスタリング部１１０は、分類結果データ１００を用いて、新規テキスト群８０をクラスタリングする。図４は、クラスタリング部１１０におけるクラスタリング結果Ｃを示す図である。この図には、１０００個の新規テキストからなる新規テキスト群８０が分類された場合であって、「Ｅｃｏｎｏｍｉｃ」という分類カテゴリに２６個の新規テキストが分類された場合の２６個の新規テキストの内訳（テキストの数、特徴素）が図示されている。
【００６６】
ステップＳＡ１４では、表示部１２０には、例えば、図４に示したクラスタリング結果Ｃが表示される。これにより、ユーザは、分類カテゴリ（この場合、Ｅｃｏｎｏｍｉｃ」）にどのような内容が分類されているかの確認を行うことができる。
【００６７】
なお、一実施の形態においては、図１２に示した特徴素ランキングリストＲ2 を表示部１２０に表示させ、ユーザの要求に応じて、特徴素ランキングリストＲ2 を編集し、図１３に示した特徴素ランキングリストＲ3 を用いて、分類を行うようにしてもよい。この場合、ユーザは、入力部１３０を用いて、特徴素ランキングリストＲ2 において不要と判断した特徴素を削除するという編集を行う。これにより、特徴素ランキングリストＲ3 （図１３参照）が作成され、この特徴素ランキングリストＲ3 に基づいて、上述した処理が実行される。
【００６８】
なお、一実施の形態では、分類サンプルデータ３０と新規テキスト群８０との構造が予め規定されている場合、分類サンプルデータ３０、新規テキスト群８０における分類対象箇所を入力部１３０により指定するようにしてもよい。
【００６９】
さて、前述では、図１に示したクラスタリング部２０によりクラスタリングされた結果（分類サンプルデータ３０）をそのまま特徴素抽出部４０で用いた例について説明したが、クラスタリングされた結果を検証するようにしてもよい。以下では、この場合を一実施の形態の変形例１として、図１４および図１５を参照して説明する。
【００７０】
図１５に示したステップＳＤ１では、図１に示した分類サンプルデータ３０（正解データ）に含まれるサンプルテキスト群１０に対して、クラスタリング部２０によりクラスタリングが実行される。この場合、分類サンプルデータ３０における分類カテゴリの割付けが無視される。図１４は、クラスタリング部２０によりクラスタリングされた結果（クラスタリング結果分布データＣＢ）を示す図である。この図には、７つの分類カテゴリ（「Ｅｃｏｎｏｍｉｃ」、「Ｆｏｒｅｉｇｎ」、・・・「Ｓｐｏｒｔ」）に割り付けられた２７７のテキストをクラスタリングした結果が図示されている。
【００７１】
この図によれば、Ａレコードの「Ｓｐｏｒｔｓ」、ＣおよびＥレコードの「Ｐｏｌｉｔｉｃｓ」は、きれいに分類カテゴリの割付が行われていることがわかる。これに対して、Ｄレコードの「Ｅｃｏｎｏｍｉｃ」と「Ｉｎｄｕｓｔｒｙ」の区別や、Ｆレコード以降の「Ｆｏｒｅｉｇｎ」、「Ｉｎｄｕｓｔｒｙ」、「Ｐｏｌｉｔｉｃｓ」、「Ｓｃｉｅｎｃｅ」、「Ｓｏｃｉｅｔｙ」の区別が曖昧になっていることがわかる。この場合には、後述するステップＳＤ４の処理が実行される。ステップＳＤ２では、クラスタリングされた結果（分類カテゴリの割付）と、ユーザが当初想定していた分類カテゴリの割付とが比較部（図示略）により比較される。
【００７２】
ステップＳＤ３では、比較部は、ステップＳＤ２の比較結果が同一であるか否かを判断し、この判断結果が「Ｎｏ」である場合、比較結果を表示部１２０に表示させる。これにより、ステップＳＤ４では、ユーザは、入力部１３０を用いて、クラスタリングされた結果（分類カテゴリの割付）を再検討し、分類カテゴリの編集を行う。一方、ステップＳＤ３の判断結果が「Ｙｅｓ」である場合、すなわち、分類サンプルデータ３０における分類カテゴリの割付がユーザが当初想定していたものと同一であるため、ステップＳＤ５では、分類カテゴリおよび分類サンプル（テキスト）が学習情報とされる。ステップＳＤ６では、比較部（図示略）は、分類サンプルデータ３０を特徴素抽出部４０へ出力する。これにより、前述した処理が実行される。
【００７３】
さて、前述では、自動分類部９０により分類された分類結果データ１００をそのまま出力する例について説明したが、自動分類部９０により分類が行われた後に分類結果データ１００が所望のものであるか否かを検証し、この検証結果がＮＧの場合に、この検証結果を分類学習情報７０にフィードバックし、再学習することにより分類精度を向上させるようにしてもよい。以下では、この場合を一実施の形態の変形例２として図１６を参照しつつ説明する。同図において、図１の各部に対応する部分には同一の符号を付ける。この図においては、再学習処理部１４０が新たに設けられている。この再学習処理部１４０は、上述したフィードバックを受けて分類学習情報７０Ａを作成する。
【００７４】
２０個の新規テキストからなる新規テキスト群８０が情報分類装置２００に入力されると、新規テキスト群８０は、前述した動作と同様にして、分類学習情報７０および所定の分類方法に基づいて、自動分類される。これにより、情報分類装置２００からは、分類結果データ１００が出力される。この分類結果データ１００は、表示部１２０に表示される。ここで、分類結果データ１００において、分類カテゴリＢに割り付けられた新規テキスト（５）および（６）が分類カテゴリＡに割り付けられるべきであって、かつ分類カテゴリＣに割り付けられた新規テキスト（９）が分類カテゴリＤに割り付けられるべきであった場合、ユーザは、入力部１３０を用いて、所望の割付に編集する。
【００７５】
これにより、再学習処理部１４０は、編集された分類結果データ１００に基づいて、分類学習情報生成部６０（図１参照）と同様の動作により、再学習処理を実行し、分類学習情報７０Ａを再構築する。この状態で、新規テキスト群８０が情報分類装置２００に入力されると、新規テキスト群８０は、前述した動作と同様にして、再構築された分類学習情報７０Ａおよび所定の分類方法に基づいて、自動分類される。この場合、情報分類装置２００から出力される分類結果データ１００の分類精度は、再学習の効果により、極めて高い。
【００７６】
なお、一実施の形態では、図１に示した表示部１２０に図５に示した画面Ｇ1 を表示させ、分類処理で発生する各種情報を表示させるようにしてもよい。画面Ｇ1 には、「ユーザークレーム分類」という分類カテゴリに対応するフォルダＨ0 、この分類カテゴリの配下に属する「初期不良」、・・・・「問い合わせ」および「分類されなかった文書」という分類カテゴリにそれぞれ対応するフォルダＨ1 〜Ｈ7 がそれぞれ表示されている。
【００７７】
また、画面Ｇ1 には、ウィンドウ制御により、画面Ｇ2 〜Ｇ4 が表示されている。画面Ｇ2 には、図６に示したように「問い合わせ」という分類カテゴリに対応するサンプル文書（分類サンプルデータ３０に対応）のタイトルＫ1 およびテキスト内容Ｋ2 が表示されている。また、図７に示した画面Ｇ3 には、「問い合わせ」という分類カテゴリに対応するキーワード（特徴素）が表示されている。図５に示した画面Ｇ4 には、「問い合わせ」という分類カテゴリに分類された新規テキストの一覧画面Ｊ1 および当該新規テキストの内容に関する内容表示画面Ｊ2 が表示されている。ここで、新規テキストの一覧画面Ｊ1 におけるアイコンＩ1 〜Ｉ4 は、上述した変形例２による再学習前の得点（類似度）に対する、再学習後の得点の変化を表すものである。
【００７８】
すなわち、アイコンＩ1 は、前回よりも得点（類似度）が高くなったことを意味しており、アイコンＩ2 は、前回よりも得点（類似度）が低くなったことを意味している。アイコンＩ3 は、前回、当該分類カテゴリ（この場合「問い合わせ」）に分類されていた新規テキストが、今回、当該分類カテゴリに分類されなかったことを意味している。また、アイコンＩ4 は、前回、当該分類カテゴリ（この場合「問い合わせ」）に分類されていなかった新規テキストが、今回、当該分類カテゴリに分類されたことを意味している。
【００７９】
以上説明したように、一実施の形態によれば、複数の分類方法を使用可能な状態にしておき、分類方法決定部５０により、分類サンプルデータ３０に基づいて複数の分類方法の中から最も分類精度が高い分類方法を決定した後、この分類方法に従って新規テキスト群８０を分類カテゴリ毎に分類するようにしたので、従来に比して、分類対象の情報の内容、量にかかわらず、分類精度を高めることができる。
【００８０】
また、一実施の形態によれば、特徴素抽出部４０で複数の特徴素抽出方法を使用可能な状態にしておき、これらの複数の特徴素抽出方法にそれぞれ対応する特徴素を抽出し、特に、分類カテゴリ間の弁別能力が高い特徴素抽出方法に対応する特徴素を抽出結果とするようにしたので、この特徴素に対応する分類結果の分類精度をさらに高めることができる。
【００８１】
また、一実施の形態によれば、入力部１３０および表示部１２０（編集手段）を設けて、抽出された特徴素を編集（削除、追加等）可能としたので、分類カテゴリに対して柔軟な特徴素設定を行うことができる。
【００８２】
また、一実施の形態によれば、入力部１３０および表示部１２０（指定手段）により、分類サンプルデータ３０、新規テキスト群８０における分類対象箇所を指定するようにしたので、分類に不要な箇所を排除し、本質的に必要な箇所を対象に分類を行うことができるため、分類精度をさらに向上させることができる。
【００８３】
また、一実施の形態によれば、クラスタリング部２０により分類サンプルデータ３０を生成するようにしたので、複数のサンプルテキストから分類カテゴリを手動で生成する場合に比して、格段に効率を向上させることができるとともに、ユーザの作業負担を軽減させることができる。
【００８４】
また、一実施の形態によれば、クラスタリング部２０のクラスタリング結果と所望のクラスタリング結果とを比較し、この比較結果が例えば不一致である場合に、入力部１３０（変更手段）により分類サンプルデータ３０を変更可能としたので、より完全な分類サンプルデータ３０に基づいて新規テキスト群８０の分類を行うことができることから、分類精度を極めて高くすることができる。
【００８５】
また、一実施の形態によれば、表示部１２０にクラスタリング結果分布データＣＢ（図１４参照）を表示するようにしたので、分類結果の分布をユーザが容易に把握することができる。
【００８６】
また、一実施の形態によれば、変形例２で説明したように、最適化された分類結果に基づいて、分類学習情報７０Ａを再生成し、この分類学習情報７０Ａに従って、新規テキスト群８０を再度分類するようにしたので、さらに分類精度を向上させることができる。
【００８７】
また、一実施の形態によれば、上記最適化前後における分類結果の相違をアイコンＩ1〜１4（相違認識情報）として表示させ、ユーザが一目で相違を認識できるようにしたので、相違に基づくユーザの対応を迅速に行わせることができ、結果的に分類精度を高めることができる。
【００８８】
以上本発明にかかる一実施の形態について図面を参照して詳述してきたが、具体的な構成例はこの一実施の形態に限られるものではなく、本発明の要旨を逸脱しない範囲の設計変更等があっても本発明に含まれる。たとえば、前述した一実施の形態においては、情報分類装置の機能を実現するための情報分類プログラムを図１７に示したコンピュータ読み取り可能な記録媒体４００に記録して、この記録媒体４００に記録された情報分類プログラムを同図に示したコンピュータ３００に読み込ませ、実行することにより情報分類を行うようにしてもよい。
【００８９】
図１７に示したコンピュータ３００は、上記情報分類プログラムを実行するＣＰＵ３０１と、キーボード、マウス等の入力装置３０２と、各種データを記憶するＲＯＭ（Read Only Memory）３０３と、演算パラメータ等を記憶するＲＡＭ（Random Access Memory）３０４と、記録媒体４００から情報分類プログラムを読み取る読取装置３０５と、ディスプレイ、プリンタ等の出力装置３０６と、装置各部を接続するバスＢＵとから構成されている。
【００９０】
ＣＰＵ３０１は、読取装置３０５を経由して記録媒体４００に記録されている情報分類プログラムを読み込んだ後、情報分類プログラムを実行することにより、前述した情報分類を行う。なお、記録媒体４００には、光ディスク、フロッピーディスク、ハードディスク等の可搬型の記録媒体が含まれることはもとより、ネットワークのようにデータを一時的に記録保持するような伝送媒体も含まれる。
【００９１】
また、一実施の形態では、図１に示した分類方法決定部５０で、分類方法の決定方式の一例としてクロスバリデーション方式を採用した場合について説明したが、この方式に限られるものではなく、再現率（結果の中で正解の含まれている割合）や、適合率（結果の中で間違いの少なさ）といった値をキーとして分類方法を決定するようにしてもよい。要は、複数の分類方法が使用可能であること、これらの分類方法の中から最も分類精度が高いものを選択できること、という要件を具備していれば、いかなる方式を採用しても本発明に含まれる。
【００９２】
【発明の効果】
以上説明したように、請求項１にかかる発明によれば、複数の分類方法を使用可能な状態にしておき、分類方法決定手段により、分類サンプル情報に基づいて複数の分類方法の中から最も分類精度が高い分類方法を決定した後、この分類方法に従って新規テキスト群を分類カテゴリ毎に分類するようにしたので、従来に比して、分類対象の情報の内容、量にかかわらず、分類精度を高めることができるという効果を奏する。また、新規テキストを分類し直した分類サンプル情報に基づいて分類学習情報を再生成して分類を再実行し、再生成前後の分類結果の相違を表示するようにしたので、分類学習情報の分類精度をさらに高めることができるという効果を奏する。
【００９３】
また、請求項２にかかる発明によれば、特徴素抽出手段で複数の特徴素抽出方法を使用可能な状態にしておき、これらの複数の特徴素抽出方法にそれぞれ対応する特徴素を抽出し、特に、分類カテゴリ間の弁別能力が高い特徴素抽出方法に対応する特徴素を抽出結果とするようにしたので、この特徴素に対応する分類結果の分類精度をさらに高めることができるという効果を奏する。
【００９４】
また、請求項３にかかる発明によれば、編集手段を設けて、抽出された特徴素を編集（削除、追加等）可能としたので、分類カテゴリに対して柔軟な特徴素設定を行うことができるという効果を奏する。
【００９５】
また、請求項４にかかる発明によれば、複数の分類方法を使用可能な状態にしておき、分類方法決定手段により、分類サンプル情報に基づいて複数の分類方法の中から最も分類精度が高い分類方法をクロスバリデーション方式により決定した後、この分類方法に従って新規テキスト群を分類カテゴリ毎に分類するようにしたので、従来に比して、分類対象の情報の内容、量にかかわらず、分類精度を高めることができるという効果を奏する。
【００９６】
また、請求項５にかかる発明によれば、指定手段により、分類サンプル情報、新規テキスト群における分類対象箇所を指定するようにしたので、分類に不要な箇所を排除し、本質的に必要な箇所を対象に分類を行うことができるため、分類精度をさらに向上させることができるという効果を奏する。
【００９７】
また、請求項６にかかる発明によれば、クラスタリング手段により分類サンプル情報を生成するようにしたので、複数のサンプルテキストから分類カテゴリを手動で生成する場合に比して、格段に効率を向上させることができるとともに、ユーザの作業負担を軽減させることができるという効果を奏する。
【００９８】
また、請求項７にかかる発明によれば、クラスタリング手段のクラスタリング結果と所望のクラスタリング結果とを比較し、この比較結果が例えば不一致である場合に、変更手段により分類サンプル情報を変更可能としたので、より完全な分類サンプル情報に基づいて新規テキスト群の分類を行うことができることから、分類精度を極めて高くすることができるという効果を奏する。
【００９９】
また、請求項８にかかる発明によれば、クラスタリング結果表示手段によりクラスタリング結果を表示するようにしたので、分類結果の分布をユーザが容易に把握することができるという効果を奏する。
【０１００】
また、請求項９にかかる発明によれば、最適化手段により最適化された分類結果に基づいて、分類学習情報を再生成し、この分類学習情報に従って、新規テキスト群を再度分類するようにしたので、さらに分類精度を向上させることができるという効果を奏する。
【０１０１】
また、請求項１０にかかる発明によれば、最適化前後における分類結果の相違を相違認識情報として表示させ、ユーザが一目で相違を認識できるようにしたので、相違に基づくユーザの対応を迅速に行わせることができ、結果的に分類精度を高めることができるという効果を奏する。
【０１０２】
また、請求項１１にかかる発明によれば、複数の分類方法を使用可能な状態にしておき、分類方法決定工程で、分類サンプル情報に基づいて複数の分類方法の中から最も分類精度が高い分類方法を決定した後、この分類方法に従って新規テキスト群を分類カテゴリ毎に分類するようにしたので、従来に比して、分類対象の情報の内容、量にかかわらず、分類精度を高めることができるという効果を奏する。また、新規テキストを分類し直した分類サンプル情報に基づいて分類学習情報を再生成して分類を再実行し、再生成前後の分類結果の相違を表示するようにしたので、分類学習情報の分類精度をさらに高めることができるという効果を奏する。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明にかかる一実施の形態の構成を示すブロック図である。
【図２】図１に示した新規テキスト群８０の一例を示す図である。
【図３】図１に示した分類結果データ１００の一例を示す図である。
【図４】図１に示したクラスタリング部１１０におけるクラスタリング結果Ｃを示す図である。
【図５】図１に示した表示部１２０の表示例を示す図である。
【図６】図１に示した表示部１２０の表示例を示す図である。
【図７】図１に示した表示部１２０の表示例を示す図である。
【図８】同一実施の形態の動作を説明するフローチャートである。
【図９】図８に示した特徴素抽出処理を説明するフローチャートである。
【図１０】図８に示した分類方法決定処理を説明するフローチャートである。
【図１１】同一実施の形態における特徴素出現頻度順リストＲ1 を示す図である。
【図１２】同一実施の形態における特徴素ランキングリストＲ2 を示す図である。
【図１３】同一実施の形態における特徴素ランキングリストＲ3 を示す図である。
【図１４】同一実施の形態におけるクラスタリング結果分布データＣＢを示す図である。
【図１５】同一実施の形態の変形例１を説明するフローチャートである。
【図１６】同一実施の形態の変形例２を説明する図である。
【図１７】同一実施の形態の変形例３を示すブロック図である。
【図１８】従来の情報分類装置の構成を示すブロック図である。
【符号の説明】
２０  クラスタリング部
４０  特徴素抽出部
５０  分類方法決定部
６０  分類学習情報生成部
９０  自動分類部
１１０  クラスタリング部
１２０  表示部
１３０  入力部
３００  コンピュータ
３０１  ＣＰＵ
４００  記録媒体
【図１】
0004017354.tif 000002
【図２】
0004017354.tif 000003
【図３】
0004017354.tif 000004
【図４】
0004017354.tif 000005
【図５】
0004017354.tif 000006
【図６】
0004017354.tif 000007
【図７】
0004017354.tif 000008
【図８】
0004017354.tif 000009
【図９】
0004017354.tif 000010
【図１０】
0004017354.tif 000011
【図１１】
0004017354.tif 000012
【図１２】
0004017354.tif 000013
【図１３】
0004017354.tif 000014
【図１４】
0004017354.tif 000015
【図１５】
0004017354.tif 000016
【図１６】
0004017354.tif 000017
【図１７】
0004017354.tif 000018
【図１８】
0004017354.tif 000019