(57)【要約】【課題】上位分類が付与された文書に対する下位分類の付与精度を向上させる。【解決手段】分類付与システムは、分類付与対象文書のテキスト内容の特徴を示す特徴語と、抽出した特徴語それぞれの前記分類付与対象文書における重要度を示す重みと、を含む特徴情報を生成し、特徴情報に含まれる特徴語それぞれに対して、下位分類の付与対象のとしてフォーカスされた上位分類である第１分類の当該特徴語の分類重みと、第１分類の上位分類でなくかつ下位分類でない１以上の分類からなる、第１分類群の分類の当該特徴語の分類重みそれぞれと、の比較を行い、比較の結果が所定の条件を満たす場合、特徴情報に含まれる当該特徴語及び当該特徴語の重みの削除、又は比較において用いられた分類重みに基づく、特徴情報に含まれる当該特徴語の重みの変更を行う。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
分類付与システムが、階層構造を持つ分類体系における複数の分類が付与された分類付与対象文書に、前記複数の分類に含まれる第１分類、の下位分類を付与する方法であって、
前記複数の分類は、前記第１分類の上位分類でなくかつ下位分類でない１以上の分類、からなる第１分類群を含み、
前記分類付与システムは、
前記分類体系に含まれる分類と、当該分類の特徴を示す特徴語と、当該特徴語の当該分類における重要度を示す分類重みと、の対応を示す分類別特徴語テーブルと、
複数の教師文書それぞれと、当該教師文書に付与された前記第１分類の下位分類と、の対応を示す教師文書−分類対応テーブルと、
前記複数の教師文書それぞれにおける、当該教師文書のテキスト内容の特徴を示す特徴語と、当該教師文書の特徴語それぞれの当該教師文書における重要度を示す重みと、の対応、を示す類似文書検索インデクスと、を保持し、
前記方法は、
前記分類付与システムが、
前記分類付与対象文書のテキスト内容の特徴を示す特徴語を、前記分類付与対象文書から抽出し、
前記抽出した特徴語それぞれの前記分類付与対象文書における重要度を示す重みを、前記分類付与対象文書から算出し、
前記抽出した特徴語と、前記算出した重みと、を特徴情報に含め、
前記特徴情報に含まれる特徴語それぞれに対して、
前記分類別特徴語テーブルを参照して、前記第１分類の当該特徴語の分類重みと、前記第１分類群の分類の当該特徴語の分類重みそれぞれと、の比較を行い、
前記比較の結果が所定の条件を満たす場合、前記特徴情報に含まれる当該特徴語及び当該特徴語の重みの削除、又は前記比較において用いられた分類重みに基づく、前記特徴情報に含まれる当該特徴語の重みの変更、のいずれかの補正を行い、
補正後の特徴情報と、前記類似文書検索インデクスと、に基づいて、前記複数の教師文書から前記分類付与対象文書に類似する教師文書を選択し、
前記教師文書−分類対応テーブルが示す、前記選択した教師文書の前記第１分類の下位分類、に基づいて、前記分類付与対象文書に付与する前記第１分類の下位分類を決定する、方法。
【請求項２】
請求項１に記載の方法であって、
前記分類付与システムが、前記比較において、前記第１分類の当該特徴語の分類重みと、前記第１分類群の当該特徴語の分類重みそれぞれと、の差を算出し、
前記所定の条件は、前記算出した差の個数に占める、第１閾値未満である前記算出した差の個数の割合が第２閾値以上であること、である方法。
【請求項３】
請求項１に記載の方法であって、
前記分類付与システムが、前記比較において、前記第１分類の当該特徴語の分類重みと、前記第１分類群の当該特徴語の分類重みそれぞれと、の和に占める、前記第１分類の当該特徴語の分類重みの第１割合を算出し、
前記所定の条件は、前記第１割合の個数に占める、第３閾値未満である前記第１割合の個数の第２割合が第４閾値以上であること、である、方法。
【請求項４】
請求項１又は２に記載の方法であって、
前記分類付与システムが、
前記補正において、
前記分類別特徴語テーブルを参照して、前記第１分類の当該特徴語の分類重みと、前記第１分類群の当該特徴語の分類重みそれぞれと、の和に占める、前記第１分類の当該特徴語の分類重みの割合を算出し、
前記特徴情報に含まれる当該特徴語の重みを、前記算出した割合に基づいて変更する、方法。
【請求項５】
請求項３に記載の方法であって、
前記分類付与システムが、
前記補正において、前記特徴情報に含まれる当該特徴語の重みを、前記第１割合に基づいて変更する、方法。
【請求項６】
請求項１に記載の方法であって、
前記分類別特徴語テーブルに含まれる分類重みそれぞれは、
当該分類重みに対応する分類が付与された教師文書それぞれにおける当該分類重みに対応する特徴語の出現頻度と、
当該分類重みに対応する分類が付与され、かつ当該分類重みに対応する特徴語を含む教師文書の数と、
当該分類重みに対応する特徴語を含む教師文書の数と、
当該分類重みに対応する分類が付与された教師文書それぞれのテキストにおいて当該分類重みに対応する特徴語が出現する箇所と、の少なくとも１つに基づく、方法。
【請求項７】
階層構造を持つ分類体系における複数の分類が付与された分類付与対象文書に、前記複数の分類に含まれる第１分類、の下位分類を付与する、分類付与システムであって、
プロセッサと、記憶装置と、を含み、
前記複数の分類は、前記第１分類の上位分類でなくかつ下位分類でない１以上の分類、からなる第１分類群を含み、
前記記憶装置は、
前記分類体系に含まれる分類と、当該分類の特徴を示す特徴語と、当該特徴語の当該分類における重要度を示す分類重みと、の対応を示す分類別特徴語テーブルと、
複数の教師文書それぞれと、当該教師文書に付与された前記第１分類の下位分類と、の対応を示す教師文書−分類対応テーブルと、
前記複数の教師文書それぞれにおける、当該教師文書のテキスト内容の特徴を示す特徴語と、当該教師文書の特徴語それぞれの当該教師文書における重要度を示す重みと、の対応、を示す類似文書検索インデクスと、を保持し、
前記プロセッサは、
前記分類付与対象文書のテキスト内容の特徴を示す特徴語を、前記分類付与対象文書から抽出し、
前記抽出した特徴語それぞれの前記分類付与対象文書における重要度を示す重みを、前記分類付与対象文書から算出し、
前記抽出した特徴語と、前記算出した重みと、を特徴情報に含め、
前記特徴情報に含まれる特徴語それぞれに対して、
前記分類別特徴語テーブルを参照して、前記第１分類の当該特徴語の分類重みと、前記第１分類群の分類の当該特徴語の分類重みそれぞれと、の比較を行い、
前記比較の結果が所定の条件を満たす場合、前記特徴情報に含まれる当該特徴語及び当該特徴語の重みの削除、又は前記比較において用いられた分類重みに基づく、前記特徴情報に含まれる当該特徴語の重みの変更、のいずれかの補正を行い、
補正後の特徴情報と、前記類似文書検索インデクスと、に基づいて、前記複数の教師文書から前記分類付与対象文書に類似する教師文書を選択し、
前記教師文書−分類対応テーブルが示す、前記選択した教師文書の前記第１分類の下位分類、に基づいて、前記分類付与対象文書に付与する前記第１分類の下位分類を決定する、分類付与システム。
【請求項８】
請求項７に記載の分類付与システムであって、
前記プロセッサは、前記比較において、前記第１分類の当該特徴語の分類重みと、前記第１分類群の当該特徴語の分類重みそれぞれと、の差を算出し、
前記所定の条件は、前記算出した差の個数に占める、第１閾値未満である前記算出した差の個数の割合が第２閾値以上であること、である、分類付与システム。
【請求項９】
請求項７に記載の分類付与システムであって、
前記プロセッサは、前記比較において、前記第１分類の当該特徴語の分類重みと、前記第１分類群の当該特徴語の分類重みそれぞれと、の和に占める、前記第１分類の当該特徴語の分類重みの第１割合を算出し、
前記所定の条件は、前記第１割合の個数に占める、第３閾値未満である前記第１割合の個数の第２割合が第４閾値以上であること、である、分類付与システム。
【請求項１０】
請求項７又は８に記載の分類付与システムであって、
前記プロセッサは、
前記補正において、
前記分類別特徴語テーブルを参照して、前記第１分類の当該特徴語の分類重みと、前記第１分類群の当該特徴語の分類重みそれぞれと、の和に占める、前記第１分類の当該特徴語の分類重みの割合を算出し、
前記特徴情報に含まれる当該特徴語の重みを、当該重みに前記算出した割合に基づいて変更する、分類付与システム。
【請求項１１】
請求項９に記載の分類付与システムであって、
前記プロセッサは、
前記補正において、前記特徴情報に含まれる当該特徴語の重みを、当該重みに前記第１割合に基づいて変更する、分類付与システム。
【請求項１２】
請求項７に記載の分類付与システムであって、
前記分類別特徴語テーブルに含まれる分類重みそれぞれは、
当該分類重みに対応する分類が付与された教師文書それぞれにおける当該分類重みに対応する特徴語の出現頻度と、
当該分類重みに対応する分類が付与され、かつ当該分類重みに対応する特徴語を含む教師文書の数と、
当該分類重みに対応する特徴語を含む教師文書の数と、
当該分類重みに対応する分類が付与された教師文書それぞれのテキストにおいて当該分類重みに対応する特徴語が出現する箇所と、の少なくとも１つに基づく、分類付与システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は分類付与方法および分類付与システムに関する。
【背景技術】
【０００２】
特許文献、新聞記事、及びＷｅｂページ等は、複数の分野（技術分野、ジャンル、トピックス）に関する膨大な数の文書を含む。これらの文書には、分類体系が定義され、予め各文書の内容に対応する分類が付与される。例えば、特許文献には、国際標準であるＩＰＣ（国際特許分類）や、日本独自の分類体系であるＦＩおよびＦタームなどが、付与される。これらの文書に付与された分類は、例えば文書の検索等に用いられる。
【０００３】
また、特許文献等においては、一つの文書の記述内容が複数の分野にまたがるケースが多い。この場合、一つの文書に対して複数の分類が付与される必要がある。例えば、「空調機付きの机」に関する特許文献に対して、技術分野「空調機」に対応する分類と、技術分野「机」に対応する分類の両方が、付与される必要がある。
【０００４】
また、文書に付与される分類体系が階層構造をなす場合がしばしばある。例えば、ＩＰＣは、セクション、メインクラス、サブクラス、メイングループ、サブグループからなる階層構造をなしている。「空調機付きの机」に関する特許文献には、例えば、上位分類として「空調機」および「机」の二つが付与され、さらに「空調機」の下位分類として「空調機の構造」「空調機と他の機器との接続」が付与され、「机」の下位分類として「机の構造」「机の材質」が付与される。
【０００５】
この「空調機付きの机」に関する特許文献のように、複数の上位分類に対応する複数の下位分類を付与すべき文書に対して、分類を付与する背景技術として、非特許文献１がある。非特許文献１に記載の技術は、特許文献に対して、まず上位分類を自動付与し、自動付与された上位分類に限定して、下位分類を自動付与する。
【０００６】
例えば、「空調機付きの机」に関する特許文献の例に非特許文献１に記載の技術を適用する場合、まず、当該特許文献に上位分類として「空調機」と「机」が自動付与される。次に、これら二つの上位分類に属する下位分類が当該特許文献に自動付与される。非特許文献１に記載の技術は、下位分類を自動付与する際に、上位分類を特定しているので、自動付与対象となる下位分類は、当該上位分類に属する下位分類だけに限定される。
【０００７】
また、非特許文献１は、特許文献に分類を自動付与する自動大分けシステムについて言及している。自動大分けシステムは、まず、分類付与対象特許文献から抽出した重要単語集合を用いて、分類付与対象特許文献に上位分類（ＩＰＣクラス）を自動付与する。自動大分けシステムは、重要単語集合を再び用いて、付与されたＩＰＣクラスのいずれかに属する特許文献のみを対象として、分類付与対象特許文献に類似する特許文献を検索する。自動大分けシステムは、検索した特許文献に付与された下位分類（テーマコード）を積算したヒストグラムを作成し、積算値が最も高いテーマコードを分類付与対象特許文献に自動付与する。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【０００８】
【非特許文献１】吉田耕一：自動大分けシステムから中分けシステム，財団法人日本特許情報機構，創立２０周年記念誌，ｐｐ．８６−８９（２００５）
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００９】
非特許文献１に記載の技術は、上位分類及び下位分類の自動付与において同一の重要単語集合を用いる。従って、非特許文献１に記載の技術は、ある上位分類に対する下位分類を付与する場合に、他の上位分類に関する特徴語が含まれる重要単語集合を用いるため、他の上位分類に関連する特徴語がノイズとなり、分類の付与精度が低下する。
【００１０】
また、上位分類が付与された文書に対して下位分類を自動付与する際に、下位分類の自動付与対象としてフォーカスされている上位分類に応じて、分類自動付与対象文書から抽出される特徴語および当該特徴語の重要度を再抽出し、再抽出した特徴語及び重要度を使って下位分類を自動付与する方法が知られている。当該方法では、上位分類に対応する特徴語集合を、当該上位分類が既に付与された文書の集合から予め抽出しておき、分類付与対象特許から抽出された特徴語と比較照合することによって、当該上位分類に関連の深い特徴語のみを抽出する。
【００１１】
「空調機付き机」に関する特許文献の例に当該方法を適用する例を説明する。上位分類「空調機」にフォーカスして下位分類を自動付与する場合、分類自動付与対象文書から抽出される特徴語のうち、上位分類「空調機」が既に付与済の特許集合から予め抽出された特徴語集合（空調機、ファン、送風等）に含まれる特徴語のみを使って、下位分類を自動付与する。
【００１２】
前述の方法では、上位分類Ａが付与された特許文献からなる特許文献集合Ｘから特徴語が抽出され、抽出された特徴語が上位分類Ａに対応づけられる。しかし、特許文献等の文書においては、一つの文書に対して、複数の分類が付与されることが多い。例えば、１つの特許文献に対して、平均２個弱のテーマコードが付与されている。
【００１３】
従って、特許文献集合Ｘに含まれる特許文献それぞれには、上位分類Ａ以外の他の上位分類が付与されている可能性が高いため、特許文献集合Ｘから抽出される特徴語は、当該他の上位分類に関連する特徴語を含む。つまり、上位分類Ａが付与された特許文献集合Ｘに含まれる特許文献Ｐに、上位分類Ａだけでなく上位分類Ｂも付与されている場合、特許文献Ｐは上位分類Ｂに関連する特徴語を含む。このとき、特許文献集合Ｘから抽出された特徴語集合は、上位分類Ｂに関する特徴語を含む。
【００１４】
従って、前述の方法では、下位分類の付与対象としてフォーカスされている上位分類に関連する特徴語の中に、他の上位分類との関連が強いノイズ特徴語が混在する可能性がある。このノイズ特徴語は、自動分類付与精度を低下させる要因となる。そこで、本発明の一態様は、下位分類を自動付与する際に用いる、特徴語及び当該特徴語の重みを含む特徴情報、を補正し、下位分類の自動付与精度を改善する分類付与方法を提供する。
【課題を解決するための手段】
【００１５】
上記課題を解決するために、本発明の一態様は以下の構成を採用する。分類付与システムが、階層構造を持つ分類体系における複数の分類が付与された分類付与対象文書に、前記複数の分類に含まれる第１分類、の下位分類を付与する方法であって、前記複数の分類は、前記第１分類の上位分類でなくかつ下位分類でない１以上の分類、からなる第１分類群を含み、前記分類付与システムは、前記分類体系に含まれる分類と、当該分類の特徴を示す特徴語と、当該特徴語の当該分類における重要度を示す分類重みと、の対応を示す分類別特徴語テーブルと、複数の教師文書それぞれと、当該教師文書に付与された前記第１分類の下位分類と、の対応を示す教師文書−分類対応テーブルと、前記複数の教師文書それぞれにおける、当該教師文書のテキスト内容の特徴を示す特徴語と、当該教師文書の特徴語それぞれの当該教師文書における重要度を示す重みと、の対応、を示す類似文書検索インデクスと、を保持し、前記方法は、前記分類付与システムが、前記分類付与対象文書のテキスト内容の特徴を示す特徴語を、前記分類付与対象文書から抽出し、前記抽出した特徴語それぞれの前記分類付与対象文書における重要度を示す重みを、前記分類付与対象文書から算出し、前記抽出した特徴語と、前記算出した重みと、を特徴情報に含め、前記特徴情報に含まれる特徴語それぞれに対して、前記分類別特徴語テーブルを参照して、前記第１分類の当該特徴語の分類重みと、前記第１分類群の分類の当該特徴語の分類重みそれぞれと、の比較を行い、前記比較の結果が所定の条件を満たす場合、前記特徴情報に含まれる当該特徴語及び当該特徴語の重みの削除、又は前記比較において用いられた分類重みに基づく前記特徴情報に含まれる当該特徴語の重みの変更、のいずれかの補正を行い、補正後の特徴情報と、前記類似文書検索インデクスと、に基づいて、前記複数の教師文書から前記分類付与対象文書に類似する教師文書を選択し、前記教師文書−分類対応テーブルが示す、前記選択した教師文書の前記第１分類の下位分類、に基づいて、前記分類付与対象文書に付与する前記第１分類の下位分類を決定する、方法。
【発明の効果】
【００１６】
本発明の一態様によれば、上位分類が付与された文書に対して下位分類を自動付与する際に、下位分類の自動付与精度を改善できる。
【図面の簡単な説明】
【００１７】
【図１】実施例１における文書分類付与システムの構成例を示すブロック図である。
【図２】実施例１における文書分類付与システムのハードウェアの構成例を示すブロック図である。
【図３】実施例１における分類付き教師文書データの一例である。
【図４】実施例１における分類付与対象文書データの一例である。
【図５】実施例１における分類付与結果の出力データの一例である。
【図６】実施例１における上位分類テーブル一例である。
【図７】実施例１における補正前特徴語テーブルおよび補正後特徴語テーブルの一例である。
【図８】実施例１における教師文書−分類対応テーブルの一例である。
【図９】実施例１における分類別特徴語テーブルの一例である。
【図１０】実施例１における類似文書テーブルの一例である。
【図１１】実施例１における特徴語補正処理の一例を示すフローチャートである。
【図１２】実施例１における特徴語補正処理実行中の特徴語データの一例である。
【図１３】実施例１における分類自動付与結果の表示画面の一例である。
【発明を実施するための形態】
【００１８】
以下、添付図面を参照して、本発明の実施形態を説明する。本実施形態は、分類付与システムの一例として、入力された特許文献に、当該特許文献の発明内容に対応する特許分類（ＩＰＣ、ＣＰＣ、ＦＩ、Ｆターム、テーマ、企業などで独自に定義された分類体系等）を自動付与するシステムを説明する。
【００１９】
本実施形態において、分類体系が階層構造をなしていることを前提としている。すなわち、上位分類と下位分類が木構造の関係にある分類体系を想定している。なお、ここで言う上位分類と下位分類は、相対的なものである。また、分類体系を示す階層構造は、３階層以上であってもよい。
【００２０】
分類体系を示す階層構造において、ある分類を示すノードの先祖ノードが示す分類を、当該ある分類の上位分類と呼ぶ。また、ある分類を示すノードの子孫ノードが示す分類を、当該ある分類の下位分類と呼ぶ。また、分類付与対象文書に予め付与されている分類を上位分類、分類付与対象文書に分類付与システムが付与する、当該上位分類の下位分類を単に下位分類、とも呼ぶ。
【００２１】
さらに、本実施形態の分類付与システムは、複数の上位分類が付与されている分類付与対象文書の入力を受け付け、当該複数の上位分類に含まれる１以上の上位分類にフォーカスし、フォーカスした上位分類それぞれに対して１以上の下位分類を付与する。
【００２２】
ここで、「上位分類が付与されている」という前提は、上位分類が人手により「正しく」付与されていることを必ずしも意味しない。例えば、上位分類はシステムによって段階的に自動付与されてもよく、この場合上位分類の付与結果が必ずしも正しいとは限らない。本実施形態において、上位分類の付与結果が正しいか否かについて制限されるものではなく、分類付与システムは予め付与された上位分類に対する下位分類を付与する。
【００２３】
本実施形態の分類付与システムは、例えば、ＫＮＮ法等を用いて分類を自動付与する。すなわち、分類付与システムは、例えば、分類付与対象文書のテキストを自然言語解析して、文書のテキスト内容を特徴付ける特徴語およびその重要度に相当する重みからなる特徴語ベクトルを生成する。続いて、分類付与システムは、例えば、生成した特徴語ベクトルが類似する分類付与済の教師文書である特許文献を検索し、検索結果の上位の特許文献に多く付与されている分類を、当該分類付与対象文書に付与する分類として出力する。
【００２４】
なお、分類付与システムは、ＫＮＮ法の代わりに、例えば、ＳＶＭなどの機械学習による方法を用いてもよい。また、本実施形態では、特許文献を分類付与対象文書としているが、論文や新聞記事、設計文書やメール、Ｗｅｂページなどを分類付与対象文書としてもよい。
【００２５】
以下、本実施形態の分類付与システムのユースケースの例を示すが、これらに限定されるものではない。
【００２６】
（ユースケース１）分類付与作業の支援
本ユースケースに示される分類付与作業において、上位分類毎に、当該上位分類の下位分類付与担当者がアサインされている。まず、分類付与取り纏め者が、各特許文献の内容をチェックして複数の上位分類を付与し、担当の下位分類付与担当者に割り振る。次に、割り振られた下位分類付与担当者は、その特許文献に対して下位分類を付与する。その際に、下位分類の付与漏れを起こさないように、本実施形態の分類付与システムが、自動付与した下位分類を付与候補として、下位分類付与担当者に提示する。
【００２７】
分類付与担当者が付与候補から付与する下位分類を決定する代わりに、分類付与システムが付与する下位分類を決定してもよい。また、分類付与取り纏め者が上位分類を特定する代わりに、特許分類付与システムが上位分類を自動付与してもよい。
【００２８】
（ユースケース２）外国出願特許への分類自動付与
本ユースケースは、外国に出願された特許の特許文献に対して、ＦＩなどの日本独自の特許分類を付与する例を示す。外国特許が出願された時点で、ＦＩの上位分類であるＩＰＣが付与される。従って、本実施形態の分類付与システムは、ＩＰＣを活用して、ＩＰＣの下位分類であるＦＩを付与する。「空調機付き机」のように、発明内容が複数の分野にまたがる場合、複数のＩＰＣが付与されるので、例えば、分類付与システムは各ＩＰＣに対してＦＩを付与する。
【実施例１】
【００２９】
本実施例は、複数の上位分類が付与された分類付与対象文書に対して、当該複数の上位分類の１以上の分類に対する下位分類を付与する、分類付与システムについて説明する。以下、本実施例では、「空調機付き机」という発明内容の特許文献に対して、予め上位分類「空調機」および「机」の二つが付与され、分類付与システムが、上位分類「机」にフォーカスして、「机」の下位分類を自動付与する例を説明する。なお、分類「空調機」と分類「机」は、互いに上位下位の関係ではない。
【００３０】
図１は、本実施例の分類付与システムのブロック図の一例を示す図である。分類付与システム１００は、入力処理部１、特徴語抽出部５、類似文書検索インデクス生成部８、特徴語収集部１０、特徴語補正部１３、類似文書検索部１５、分類決定部１７、及び出力処理部１８を含む。
【００３１】
また、分類付与システム１００は、教師文書テキスト２、入力文書テキスト３、教師文書−分類対応テーブル４、単語辞書６、補正前特徴語テーブル７、類似文書検索インデクス９、分類別特徴語テーブル１１、上位分類テーブル１２、補正後特徴語テーブル１４、及び類似文書テーブル１６を含む。
【００３２】
分類付与システム１００は、分類を付与する処理に先だって、分類別特徴語テーブル１１を予め生成する。分類別特徴語テーブル１１は、分類毎に、当該分類を特徴付ける特徴語集合を格納したテーブルであり、予め下位分類が付与された「分類付き教師文書」に基づいて生成される。
【００３３】
まず、入力処理部１は、複数の分類付き教師文書の入力を受け付け、各分類付き教師文書に当該分類付き教師文書を一意に識別する文書ＩＤを付与する。入力処理部１は、文書ＩＤを付与した分類付き教師文書のテキストそれぞれを、教師文書テキスト２に格納する。入力処理部１は、入力された分類付き教師文書の教師文書ＩＤと分類情報との対応を、教師文書−分類対応テーブル４に格納する。
【００３４】
特徴語抽出部５は、単語辞書６を参照して、教師文書テキスト２に格納された文書テキスト各々を自然言語解析する。単語辞書６は、例えば、単語の見出しと、品詞と、接続ルールと、の対応を含む。特徴語抽出部５は、自然言語解析した分類付き教師文書のテキストから文書のテキスト内容を表す特徴語（キーワード）を抽出する。本実施例では、特徴語抽出部５は、名詞を特徴語として抽出するが、特徴語の定義は利用者によって個別に設定されてもよい。例えば、特徴語抽出部５は、名詞以外の品詞を特徴語として抽出してもよいし、複数の単語が結合した複合語を特徴語として抽出してもよい。
【００３５】
また、特徴語抽出部５は、各文書テキストの各特徴語について、当該特徴語の重要度を定量的に表す重みを算出する。特徴語抽出部５は、例えば、ＴＦ−ＩＤＦ法を用いて、当該重みを算出する。具体的には、特徴語抽出部５は、当該文書テキスト中における当該特徴語の出現頻度（Ｔｅｒｍ  Ｆｒｅｑｕｅｎｃｙ（ＴＦ））と、教師文書テキスト２に格納された全文書テキストにおける当該特徴語が出現する文書テキスト数（Ｄｏｃｕｍｅｎｔ  Ｆｒｅｑｕｅｎｃｙ（ＤＦ））を用いて重みを算出する。ＴＦが高いほど、またＤＦが低いほど、重みが高くなる。
【００３６】
なお、特徴語抽出部５は、例えば、特徴語が含まれる文書テキストの文章長に応じて当該特徴語に対応する重みを補正してもよい。また、特徴語抽出部５は、例えば、文書内の特徴語の出現位置に応じて当該特徴語に対応する重みを補正してもよい。特徴語抽出部５は、教師文書テキスト２に含まれる文書テキストから抽出した特徴語および重みそれぞれを、文書ＩＤと対応付けて補正前特徴語テーブル７に格納する。
【００３７】
類似文書検索インデクス生成部８は、補正前特徴語テーブル７に格納されている教師文書テキストにおける特徴語およびその重みから、類似文書検索用のインデクスを生成する。教師文書テキスト別の特徴語の重みを要素とした文書ベクトルは、当該インデクスの一例である。類似文書検索インデクス生成部８は、生成したインデクスを、類似文書検索インデクス９に格納する。
【００３８】
特徴語収集部１０は、教師文書−分類対応テーブル４に格納された、教師文書と分類の間の対応関係を参照して、補正前特徴語テーブル７に格納された各特徴語を、分類別に纏め上げて、「分類別の特徴語の重み」を算出する。分類別の特徴語は、当該分類の特徴を示し、分類別の特徴語の重みは、当該分類における当該特徴語の重要度を示す。特徴語収集部１０は、分類別に纏め上げた特徴語および、当該特徴語の分類別の重みを、分類別特徴語テーブル１１に格納する。
【００３９】
特徴語収集部１０は、例えば、以下に挙げるいずれかの方法を用いて分類別の各特徴語の重みを算出する。特徴語収集部１０が各特徴語の第１分類における重みを算出する例を示す。
【００４０】
（１）特徴語収集部１０は、第１分類が付与された教師文書集合の文書それぞれに含まれる第１特徴語の重みの総和を求め、当該総和を第１特徴語の第１分類における重みとする。特徴語収集部１０は、第１分類が付与された教師文書集合の文書に含まれる他の特徴語それぞれについても同様の処理を行う。
【００４１】
（２）特徴語収集部１０は、第１分類が付与された教師文書集合の文書それぞれの第１特徴語の重みの平均を求め、当該平均を第１特徴語の第１分類における重みとする。特徴語収集部１０は、第１分類が付与された教師文書集合の文書に含まれる他の特徴語それぞれについても同様の処理を行う。
【００４２】
（３）特徴語収集部１０は、第１分類が付与された教師文書集合を一つの文書として纏め上げ、その文書における出現頻度と、第１特徴語の出現する分類数（Ｃａｔｅｇｏｒｙ  Ｆｒｅｑｕｅｎｃｙ（ＣＦ））を用いて、ＴＦ−ＩＤＦ法において、ＤＦをＣＦに置き換えることにより、第１特徴語の第１分類における重みを算出する。特徴語収集部１０は、第１分類が付与された教師文書集合の文書に含まれる他の特徴語それぞれについても同様の処理を行う。
【００４３】
（４）特徴語収集部１０は、第１分類が付与された教師文書集合の文書それぞれに含まれる全ての特徴語に対して、（１）乃至（３）のいずれかに記載の方法で、重みを求め、求めた重みを正規化する。特徴語収集部１０は、例えば、最大の重みを１．０として、残りの特徴語の重みを相対的に補正する。
【００４４】
（５）特徴語収集部１０は、第１特徴語の第１分類の下位分類それぞれにおける重みを（１）乃至（４）のいずれかに記載の方法で算出し、算出した下位分類それぞれにおける重みをマージする（例えば、重みの総和又は平均を求める）ことにより、第１特徴語の第１分類における重みを算出する。特徴語収集部１０は、第１分類が付与された教師文書集合の文書に含まれる他の特徴語それぞれについても同様の処理を行う。
【００４５】
さて、本実施例の分類付与システム１００は、上述した分類別特徴語テーブル１１を生成する処理を予め実行した後、分類付与対象文書に対して、以下の方法によって、分類を自動付与する。
【００４６】
まず、入力処理部１は、分類付与対象文書である入力文書の入力を受け付け、当該入力文書を一意に識別する文書ＩＤを付与する。また、入力処理部１は、当該入力文書に付与されている複数の上位分類の入力を受け付ける。なお、当該複数の上位分類は、複数の階層の分類を含んでもよい。入力処理部１は、文書ＩＤを付与した入力文書のテキストを、入力文書テキスト３に格納する。また、入力処理部１は、入力された上位分類と入力文書の文書ＩＤとの対応を、上位分類テーブル１２に格納する。
【００４７】
なお、入力される上位分類は、下位分類の自動付与対象としてフォーカスされている上位分類と、下位分類の自動付与対象としてフォーカスされていない上位分類と、が区別されていてもよい。これらが区別して入力された場合、分類付与システム１００は、下位分類の自動付与対象としてフォーカスされている上位分類のみに対して、当該上位分類の下位分類を付与する。これらが区別されずに入力された場合、分類付与システム１００は、入力された上位分類の各々について、「当該上位分類を、下位分類の自動付与対象としてフォーカスされている上位分類であるとみなし、その下位分類を自動付与する」という処理を繰り返す。
【００４８】
特徴語抽出部５は、例えば、教師文書テキスト２から特徴語及び重みを抽出する方法と同様の方法を用いて、入力文書テキスト３に格納された文書テキストから特徴語および重みを抽出する。特徴語抽出部５は、抽出した特徴語および重みを、文書ＩＤと対応付けて、補正前特徴語テーブル７に格納する。
【００４９】
特徴語補正部１３は、分類別特徴語テーブル１１および上位分類テーブル１２を参照して、補正前特徴語テーブル７に格納された、入力文書テキスト３の特徴語および重みを補正する。特徴語補正部１３による補正処理については、後述する。特徴語補正部１３は、補正した入力文書テキスト３の特徴語および重みを、補正後特徴語テーブル１４に格納する。
【００５０】
類似文書検索部１５は、補正後特徴語テーブル１４に格納された入力文書テキストの特徴語の重みを要素とした文書ベクトルと、類似文書検索インデクス９に格納された教師文書テキスト２別の特徴語の重みを要素とした文書ベクトルの各々と、を照合することにより、入力文書テキストと教師文書テキストそれぞれとの間の類似度を算出する。
【００５１】
類似文書検索部１５は、例えば、ベクトル空間モデルを用いて、当該類似度を算出する。具体的には、類似文書検索部１５は、例えば、二つの文書ベクトルのなす角の余弦（ｃｏｓｉｇｎ）を当該類似度として算出する。類似文書検索部１５は、余弦の値が１に近いほど、二つの文書の類似度が高いとみなす。
【００５２】
なお、類似文書検索部１５は、余弦を算出する代わりに、例えば、二つの文書ベクトルの内積を算出してもよい。類似文書検索部１５は、内積が大きいほど、二つの文書の類似度が高いとみなす。類似文書検索部１５は、例えば、類似度の高い上位Ｎ件の教師文書の文書ＩＤおよびその類似度を、類似文書テーブル１６に格納する。
【００５３】
分類決定部１７は、教師文書−分類対応テーブル４を参照して、類似文書テーブル１６に格納されたＫ件（Ｋ≦Ｎ）の教師文書に付与されている下位分類を特定する。この際、分類決定部１７は、上位分類テーブル１２に格納された上位分類のうち、分類付与対象としてフォーカスされている上位分類に応じて、当該上位分類が付与された教師文書のみをＫ件抽出する。
【００５４】
分類決定部１７は、Ｋ件の教師文書に付与されている下位分類の各々について、例えば、当該下位分類が付与されている教師文書の類似度の総和を算出する。なお、分類決定部１７は、例えば利用者等によって予め指定された階層の分類のみについて、当該総和を算出してもよいし、フォーカスされている上位分類より下の全ての階層の分類について当該総和を算出してもよい。
【００５５】
そして、分類決定部１７は、この総和値の高い上位Ｍ個の下位分類を特定する。そして、分類決定部１７は、このＭ個の下位分類を、入力文書に付与すべき下位分類とみなす。出力処理部１８は、付与すべき下位分類の情報を出力装置に出力する。なお、分類決定部１７は、下位分類が付与されている教師文書の類似度の総和を算出する代わりに、例えば、下位分類が付与されている教師文書の検索順位の逆数の総和を算出してもよい。
【００５６】
前述したように、本実施例の分類付与システム１００は、特徴語抽出部５が抽出した特徴語およびその重み（補正前特徴語テーブル７）を、上位分類テーブル１２および分類別特徴語テーブル１１を参照して補正する特徴語補正部１３を含む。特徴語補正部１３が、特徴語およびその重みを補正することにより、出力される分類付与結果の精度を向上できる。
【００５７】
図２は、本実施例の分類付与システム１００のハードウェア構成の一例を示す図である。分類付与システム１００は、例えば、入力装置３０、出力装置４０、処理装置５０、記憶装置６０、及び通信Ｉ／Ｆ８０を含む計算機上に構成される。入力装置３０は、例えば、キーボード３１およびマウス３２等を含み、利用者から指示及びデータの入力を受け付ける。出力装置４０は、例えば、出力モニタ４１等を含み、プログラムの実行結果を利用者が視認可能な形式で出力する。
【００５８】
通信Ｉ／Ｆ８０は、所定のプロトコルに従って、他の計算機との通信を制御するネットワークインターフェース装置である。また、通信Ｉ／Ｆ８０は、例えば、ＵＳＢ等のシリアルインターフェースを含む。分類付与システム１００は、ネットワーク９０を介して、他の計算機にデータを送受信する。
【００５９】
処理装置５０は、プログラムに従って動作するプロセッサ及び／又は論理回路を含み、データの入力／出力、読み込み／書き込みを行い、さらに、各プログラムを実行する。
【００６０】
記憶装置６０は、処理装置５０が実行するプログラム及びデータを一時的にロードして記憶し、さらに各プログラム及び各データを保持する。記憶装置６０は、例えば、不揮発性の記憶素子であるＲＯＭ及び揮発性の記憶素子であるＲＡＭを含むメモリと、磁気記憶装置（ＨＤＤ）、フラッシュメモリ（ＳＳＤ）等の大容量かつ不揮発性の補助記憶装置と、を含む。
【００６１】
記憶装置６０は、処理装置５０における処理データを一時的に格納するワーキングエリア６１を含む。また、記憶装置６０は、例えば、それぞれ情報を格納する領域である、教師文書テキスト格納エリア６２、入力文書テキスト格納エリア６３、文書−分類対応テーブル格納エリア６４、単語辞書格納エリア６６、補正前特徴語テーブル格納エリア６７、類似文書検索インデクス格納エリア６９、分類別特徴語テーブル格納エリア７１、上位分類テーブル格納エリア７２、補正後特徴語テーブル格納エリア７４、類似文書テーブル格納エリア７６を含む。例えば、教師文書テキスト格納エリア６２は教師文書テキスト２を示す情報を格納し、入力文書テキスト格納エリア６３は入力文書テキスト３を示す情報を格納する。前述した他の格納エリアについても同様である。
【００６２】
なお、本実施形態の分類付与システム１００が使用する情報は、データ構造に依存せずどのようなデータ構造で表現されていてもよい。例えば、テーブル、リスト、データベース又はキューから適切に選択したデータ構造体が、情報を格納することができる。
【００６３】
また、記憶装置６０は、それぞれプログラムを格納する、特徴語抽出部格納エリア６５、類似文書検索インデクス生成部格納エリア６８、特徴語収集部格納エリア７０、特徴語補正部格納エリア７３、類似文書検索部格納エリア７５、分類決定部格納エリア７７、入力処理部格納エリア７８、及び出力処理部格納エリア７９を含む。例えば、特徴語抽出部格納エリア６５は特徴語抽出部５を実現するプログラムを格納し、特徴語補正部格納エリア７３は特徴語補正部１３を実現するプログラムを格納する。プログラムを格納する、前述した他の格納エリアについても同様である。
【００６４】
前述した各プログラムは、例えば、リムーバブルメディア（ＣＤ−ＲＯＭ、フラッシュメモリなど）又はネットワーク９０を介して分類付与システム１００に提供され、非一時的記憶媒体である不揮発性の補助記憶装置１０３に格納される。このため、分類付与システム１００は、リムーバブルメディアからデータを読み込むインターフェースを有するとよい。
【００６５】
プログラムは処理装置５０によって実行されることで、定められた処理を記憶装置６０及び通信Ｉ／Ｆ８０等を用いながら行う。従って、本実施例及び他の実施例においてプログラムを主語とする説明は、処理装置５０を主語とした説明でもよい。若しくは、プログラムが実行する処理は、そのプログラムが動作する計算機及び計算機システムが行う処理である。
【００６６】
処理装置５０は、プログラムに従って動作することによって、所定の機能を実現する機能部として動作する。例えば、処理装置５０は、特徴語抽出部格納エリア６５に格納されたプログラムに従って動作することで特徴語抽出部５として機能し、特徴語補正部格納エリア７３に格納されたプログラムに従って動作することで特徴語補正部１３として機能する。さらに、処理装置５０は、各プログラムが実行する複数の処理のそれぞれを実現する機能部としても動作する。計算機及び計算機システムは、これらの機能部を含む装置及びシステムである。
【００６７】
なお、分類付与システム１００は、物理的に一つの計算機上で、又は、論理的又は物理的に構成された複数の計算機上で構成される計算機システムであり、同一の計算機上で別個のスレッドで動作してもよく、複数の物理的計算機資源上に構築された仮想計算機上で動作してもよい。
【００６８】
図３は、分類付き教師文書データの一例である。分類付き教師データ３００は、教師文書テキスト３０１と、教師文書テキスト３０１に付与された分類３０２と、を含み、入力処理部１を介して入力される。例えば利用者は、入力装置３０に、教師文書テキスト３０１を入力する代わりに、分類付与システム１００の外部の文書データベースに含まれる教師文書を特定する情報（例えば文書ＩＤ等）を入力してもよい。このとき、例えば、分類付与システム１００は、当該情報に対応するする教師文書の教師文書テキスト３０１および分類３０２を、当該文書データベースから抽出する。
【００６９】
なお、本実施例において、ある分類を示す文字列が、他の分類を示す文字列の先頭から開始する部分列と一致する場合、当該他の分類は当該ある分類の下位分類であるものとする。例えば、分類Ａ−０１は、分類Ａの下位分類であり、分類Ａ−０１−０１は、分類Ａ−０１の下位分類であることを示す。また分類を示す文字列に含まれるハイフンの数は、当該分類が属する階層を示す。例えば、ｍ個のハイフンを含む分類は、上からｍ＋１番目の階層に属する。また、分類示す文字列において、左からｎ番目とｎ＋１番目のハイフンの間の文字列は、上からｎ＋１番目の階層におけるノードを示す。
【００７０】
従って、分類付与システム１００は、下位分類から、分類体系の階層構造において当該下位分類の先祖ノードである上位分類を特定することができる。また、分類付与システム１００は、２つの分類が互いに上位下位関係であるか否かを判定することができる。なお、上位分類と下位分類の関係は、相対的なものであることに留意されたい。
【００７１】
図４は、分類付与対象文書データの一例である。分類付与対象文書データ４００は、入力文書テキスト４０１と、入力文書テキスト４０１に既に付与された上位分類４０２と、を含み、入力処理部１を介して入力される。例えば利用者は、入力装置３０に、入力文書テキスト４０１を入力する代わりに、分類付与システム１００の外部の文書データベースに含まれる分類付与対象文書を特定する情報（例えば文書ＩＤ等）を入力してもよい。このとき、例えば、分類付与システム１００は、当該情報に対応する分類付与対象文書の入力文書テキスト４０１および上位分類４０２を、当該文書データベースから抽出する。
【００７２】
なお、上位分類４０２に含まれる分類それぞれには、フラグが付与されている。フラグが「付与する」である上位分類は、下位分類の自動付与対象としてフォーカスされている上位分類であることを示す。フラグが「付与しない」である上位分類は、下位分類の自動付与対象としてフォーカスされていない上位分類であることを示す。
【００７３】
図５は、分類付与結果データの一例である。分類付与結果データ５００は、図４の分類付与対象文書データ４００に対する、分類付与結果の一例である。図４の上位分類４０２において、上位分類「机（Ｂ−０２）」が下位分類の自動付与対象としてフォーカスされているので、分類付与結果データ５００は、上位分類「机（Ｂ−０２）」の下位分類を付与した結果を含む。分類付与結果データ５００は、例えばＫＮＮ法等に基づくスコアを含み、当該スコアの降順にソートされた下位分類を示す。なお、図５の分類付与結果データ５００において、１位のスコアを基準（１．０）として、０から１までの値に正規化されたスコアが使われている。
【００７４】
図６は、上位分類テーブル１２の構成の一例を示す。上位分類テーブル１２は、例えば、入力文書ＩＤ６０１、上位分類６０２、上位分類名称６０３、及び下位分類の自動付与対象としてフォーカスされているかを識別するフラグ６０４を含む。入力文書ＩＤ６０１は、入力文書を識別する情報である。上位分類６０２は、対応する入力文書に付与された上位分類である。上位分類名称６０３は、対応する入力文書に付与された上位分類の名称である。フラグ６０４は、対応する上位分類６０２の下位分類を付与するか否かを示すフラグである。フラグ６０４は、「付与する」又は「付与しない」のいずれかの値をとる。なお、上位分類テーブル１２は、上位分類名称６０３を含まなくてもよい。
【００７５】
図７は、補正前特徴語テーブル７の構成の一例を示す。補正前特徴語テーブル７は、例えば、文書ＩＤ７０１、特徴語見出し７０２、及び特徴語に対する重み値７０３を含む。文書ＩＤ７０１は、文書を識別する情報である。特徴語見出し７０２は、対応する文書のテキストに含まれる特徴語を示す。重み値７０３は、対応する特徴語の対応する文書における重み値を示す。なお、図７の補正前特徴語テーブル７は、文書ごとに最も重みの高い特徴語の重みを１．０とし、当該文書の残りの特徴語の重みを相対的に補正するに正規化が施された例を示している。
【００７６】
なお、教師文書テキスト２の特徴語及び入力文書テキスト３の特徴語は、同一の補正前特徴語テーブル７で管理されてもよいし、それぞれ別の補正前特徴語テーブル７で管理されてもよい。また、補正後特徴語テーブル１４の構成は、例えば、補正前特徴語テーブル７の構成と同一でもよいため、補正後特徴語テーブル１４の構成の説明を省略する。
【００７７】
図８は、教師文書−分類対応テーブル４の構成の一例を示す。教師文書−分類対応テーブル４は、教師文書と分類の対応関係を示す。教師文書−分類対応テーブル４は、例えば、教師文書ＩＤ８０１、分類階層８０２、分類８０３、及び分類名称８０４を含む。教師文書ＩＤ８０１は、教師文書を識別する情報である。分類階層８０２は、分類体系を示す階層構造において、対応する分類が属する階層を示す。
【００７８】
図８では、教師文書ＩＤ８０１に付与された分類として、分類階層８０２が２である上位分類Ａ−０１「空調機」と、分類階層８０２が３である下位分類Ａ−０１−０１「他の機器との接続」およびＡ−０１−０２「空調機の制御」が格納されている。なお、本実施例では、分類階層８０２は、数字が大きいほど下位の分類であることを意味している。なお、教師文書−分類対応テーブル４は分類階層８０２を含まなくてもよい。
【００７９】
図９は、分類別特徴語テーブル１１の構成の一例を示す。分類別特徴語テーブル１１は、教師文書テキスト２に対する補正前特徴語テーブル７のデータに基づいて、特徴語収集部１０によって生成される。分類別特徴語テーブル１１は、各分類の特徴を示す特徴語の情報を含む。図９の例において、分類別特徴語テーブル１１は、Ａ−０１で始まる分類（空調機）に関する特徴語を格納するテーブルを示す空調機特徴語テーブル９００、及びＢ−０１で始まる分類（机）に関する特徴語を格納するテーブルを示す机特徴語テーブル９１０を含む。なお、全ての分類における特徴語が１つのテーブルで管理されてもよい。
【００８０】
分類別特徴語テーブル１１は、上位分類毎あるいは下位分類毎に纏め上げられた教師文書テキスト２の特徴語を示す。空調機特徴語テーブル９００は、例えば、分類９０１、特徴語見出し９０２、及び重み値９０３を含む。分類９０１は、分類を示す。特徴語見出し９０２は、当該分類に含まれる特徴語を示す。重み値９０３は、当該特徴語の当該分類における重要度を示す重みを示す。机特徴語テーブル９１０は、例えば、分類９１１、特徴語見出し９１２、及び重み値９１３を含む。分類９１１、特徴語見出し９１２、及び重み値９１３は、それぞれ、分類９０１、特徴語見出し９０２、及び重み値９０３と同様であるため説明を省略する。
【００８１】
図１０は、類似文書テーブル１６の構成の一例を示す。類似文書テーブル１６は、例えば、検索順位１００１、分類付与対象文書に類似する教師文書の教師文書ＩＤ１００２、及び分類付与対象文書と対応する教師文書との間の類似度１００３を含む。分類決定部１７は、例えば、類似文書テーブル１６に含まれる上位Ｎ件の類似文書の中で、下位分類の自動付与対象としてフォーカスされている上位分類が付与されている上位Ｋ件の類似文書を使って、分類付与対象に付与する下位分類を決定する。
【００８２】
図１１は、特徴語補正処理の一例を示すフローチャートである。特徴語補正部１３は、補正前特徴語テーブル７に格納された、入力文書テキスト３から抽出された重み付き特徴語集合を取得する。特徴語補正部１３は、上位分類テーブル１２に格納された上位分類と、分類別特徴語テーブル１１に格納された上位分類別の特徴語および当該特徴語の重みと、を参照して、取得した特徴語集合を補正する。
【００８３】
まず、特徴語補正部１３は、上位分類テーブル１２から、上位分類に関するデータを読み込む（Ｓ１１０１）。具体的には、特徴語補正部１３は、例えば、上位分類テーブル１２から、分類付与対象文書における、上位分類６０２、上位分類名称６０３、及びフラグ６０４を取得する。
【００８４】
ここで、フラグ６０４の値が「付与する」である場合、当該上位分類は、下位分類付与対象としてフォーカスされるべき上位分類である。フラグ６０４の値が「付与する」である上位分類が少なくとも一つ存在する。以下、フラグ６０４の値が「付与する」である上位分類が一つだけである例を説明する。
【００８５】
特徴語補正部１３は、フラグ６０４の値が「付与する」である上位分類を、下位分類付与対象としてフォーカスされた上位分類とし、フラグ６０４の値が「付与しない」である上位分類すべてを、下位分類付与対象としてフォーカスされていない上位分類として、区別する。この区別情報は、ステップＳ１１０５およびステップＳ１１０６において使われる。
【００８６】
次に、特徴語補正部１３は、分類別特徴語テーブル１１から、ステップＳ１１０１で読み込んだ上位分類すべてに対応する特徴語のデータを読み込む（Ｓ１１０２）。次に、特徴語補正部１３は、補正前特徴語テーブル７から、分類付与対象文書の補正前の特徴語および重みのデータを読み込む（Ｓ１１０３）。
【００８７】
次に、特徴語補正部１３は、補正処理が未処理である補正前特徴語が残っているか否かを判定する（Ｓ１１０４）。特徴語補正部１３は、未処理の補正前特徴語が残っていないと判定した場合（Ｓ１１０４：Ｎｏ）、処理を終了する。特徴語補正部１３は、未処理の補正前特徴語が残っていると判定した場合、未処理の補正前特徴語を１つ選択し、ステップＳ１１０５からステップＳ１１０９までの処理を行い、ステップＳ１１０４に戻る。
【００８８】
特徴語補正部１３は、ステップＳ１１０１で読み込んだ、下位分類の自動付与対象としてフォーカスされている上位分類における、当該選択した補正前特徴語の重みＷａを、ステップＳ１１０２で読み込んだ上位分類に対応する特徴語のデータから取得する（Ｓ１１０５）。
【００８９】
特徴語補正部１３は、ステップＳ１１０１で読み込んだ上位分類のうち、下位分類の自動付与対象としてフォーカスされていないすべての上位分類における、当該選択した補正前特徴語の重みＷｂｉそれぞれを、ステップＳ１１０２で読み込んだ、上位分類に対応する特徴語のデータから取得する（Ｓ１１０６）。なお、下位分類の自動付与対象としてフォーカスされていない上位分類に、フォーカスされている上位分類の先祖又は子孫ノードである分類が含まれる場合、ステップＳ１１０６において、特徴語補正部１３は、当該先祖又は子孫ノードである分類におけるＷｂｉを取得しなくてもよい。
【００９０】
特徴語補正部１３は、ステップＳ１１０５で取得した重みＷａから、ステップＳ１１０６で取得した重みＷｂｉを減算した値Ｗｃｉ各々を算出する（Ｓ１１０７）。次に、特徴語補正部１３は、ステップＳ１１０７で算出した全ての差Ｗｃｉが、所定の閾値Ｔｈ以上であるか否かを判定する（Ｓ１１０８）。
【００９１】
特徴語補正部１３は、例えば、すべてのＷｃｉがＴｈ以上であると判定した場合（Ｓ１１０８：Ｙｅｓ）、当該選択した補正前特徴語と当該選択した補正前特徴語の補正前特徴語テーブル７における重みとを補正後特徴語テーブル１４に格納し（Ｓ１１０９）、ステップＳ１１０４に戻る。
【００９２】
特徴語補正部１３は、例えば、Ｗｃｉの少なくとも一つが一定基準Ｔｈ未満であると判定した場合（Ｓ１１０９：Ｎｏ）、何もせずにステップＳ１１０４に戻る。つまり、この場合には、当該選択した補正前特徴語およびその重みが、補正後特徴語テーブル１４に格納されない。従って、この特徴語は、ステップＳ１１０３で取得した特徴語集合から除外されることになる。特徴語補正部１３は、当該特徴語を特徴語集合から除外することにより、フォーカスされていない上位分類に関連性の高いノイズ特徴語による、フォーカスされている上位分類に対する下位分類付与への影響を低減することができ、下位分類の付与精度を向上させることができる。
【００９３】
なお、特徴語補正部１３は、ステップＳ１１０７において、Ｗａ／（Ｗａ＋Ｗｂｉ）をＷｃｉとして算出してもよい。また、特徴語補正部１３は、ステップＳ１１０８において、例えば、所定割合のＷｃｉがＴｈ以上であるか否かを判定してもよい。
【００９４】
また、当該選択した補正前特徴語がステップＳ１１０８の条件を満たさない場合、特徴語補正部１３は、当該選択した補正前特徴語を除外する代わりに、例えば、当該選択した補正前特徴語の重みを変更し、当該選択した補正前特徴語と変更した重みとを補正後特徴語テーブル１４に格納してもよい。このとき、特徴語補正部１３は、例えば、補正前の重み値にＷａ／（Ｗａ＋Ｗｂｉ）の平均値を掛けた値を、当該変更後の重みとする。
特徴語補正部１３は、当該特徴語の重みを変更することにより、下位分類の付与精度を向上させつつ、類似文書検索に用いられる特徴語のバリエーションを確保することができる。また、特徴語補正部１３は、ステップＳ１１０８の条件を満たす補正前特徴語に対しても、前述の方法で重みを変更してもよい。
【００９５】
分類付与対象文書に、フラグ６０４の値が「付与する」である複数の上位分類が付与されている場合、特徴語補正部１３は、当該複数の上位分類それぞれに対して、補正後特徴語集合を生成する、即ちステップＳ１１０４〜ステップＳ１１０９の処理を行う。
【００９６】
図１２は、特徴語補正部１３による特徴語補正実行処理中の特徴語データの一例を示す。図１２は、分類付与対象文書に予め上位分類「机」、及び「空調機」が付与され、上位分類「机」がフォーカスされている例を示す。特徴語データ１２００は、特徴語補正部１３による特徴語補正処理実行中に、一時的にワーキングエリア６１に保持される。特徴語データ１２００は、例えば、文書ＩＤ１２０１、特徴語見出し１２０２、補正前重み値１２０３、及び補正用重み値１２０４を含む。
【００９７】
文書ＩＤ１２０１は、分類付与対象の入力文書を識別する情報である。特徴語見出し１２０２は、対応する文書ＩＤ１２０１を有する入力文書から抽出され、補正前特徴語テーブル７に格納されている特徴語を示す。補正前重み値１２０３は、対応する特徴語の補正前特徴語テーブル７に格納されている重みを示す。
【００９８】
補正用重み値１２０４は、分類別特徴語テーブル１１に格納されている、対応する特徴語の上位分類における重みを含む。補正用重み値１２０４は、重み値Ｗａ１２０５、重み値Ｗｂ１２０６、及び重み値の差Ｗｃ１２０７を含む。重み値Ｗａ１２０５は、対応する特徴語の、分類自動付与対象としてフォーカスされた上位分類の分類別特徴語テーブル１１における重みを示す。重み値Ｗｂ１２０６は、対応する特徴語の、分類自動付与対象としてフォーカスされていない上位分類の分類別特徴語テーブル１１における重みを示す。重み値の差Ｗｃ１２０７は、重み値Ｗａ１２０５と重み値Ｗｂ１２０６の差を示す。
【００９９】
特徴語補正部１３は、例えば、重みの値の差Ｗｃ１２０７が一定の閾値よりも大きい特徴語を、分類自動付与対象としてフォーカスされた上位分類に対応する特徴語として抽出する。例えば、特徴語補正部１３は、閾値を０．５０とした場合、特徴語「机」、「椅子」、及び「引き出し」を、上位分類「机」に関する特徴語として残す。例えば、特徴語「電源」や「調節」については、重み値Ｗａ１２０５が比較的高いが、上位分類「空調機」に対する重み値Ｗｂ１２０６も高く、重み値の差Ｗｃの差が閾値以上でないため、例えば、上位分類「机」の特徴語から除外される。
【０１００】
図１３は、分類付与結果の表示画面の一例を示す。表示画面１３０１は、例えば、分類付与結果表示領域１３０２及び入力文書表示領域１３０３を含む。分類付与結果表示領域１３０２は、例えば、上述した方法によって付与された下位分類を、スコアの高い順に表示する。分類付与結果表示領域１３０２は、例えば、上位分類の各々に対する下位分類を自動付与する際に使われた特徴語の一覧を、下位分類が自動付与された根拠データとして併せて表示してもよい。使われた特徴語の一覧または特徴語の重みが、分類付与対象としてフォーカスされた上位分類によって異なっている。これにより、下位分類付与担当者は、下位分類が自動付与された根拠を理解できる。入力文書表示領域１３０３は、分類付与対象となった入力文書を表示する。
【０１０１】
以上、本実施例の分類付与システム１００は、複数の上位分類が付与された分類付与対象文書に、当該複数の上位分類のうちフォーカスされた上位分類に対する下位分類を付与する。このとき、分類付与システム１００は、分類付与対象文書に含まれる特徴語それぞれに対して、フォーカスされた上位分類における分類別の当該特徴語の重みと、フォーカスされていない上位分類それぞれにおける分類別の当該特徴語の重みそれぞれと、を比較し、当該比較の結果に基づいて、当該特徴語と当該特徴語の分類付与対象文書における重みとを含む特徴情報を補正する。
【０１０２】
これによって、本実施例の分類付与システム１００は、フォーカスされていない上位分類に関連性の高いノイズ特徴語による影響が低減された特徴情報を用いて、下位分類を付与することができる、即ちフォーカスされた上位分類に対する下位分類の自動付与精度を改善できる。
【０１０３】
なお、本発明は上記した実施例に限定されるものではなく、様々な変形例が含まれる。例えば、上記した実施例は本発明を分かりやすく説明するために詳細に説明したものであり、必ずしも説明した全ての構成を備えるものに限定されるものではない。また、ある実施例の構成の一部を他の実施例の構成に置き換えることも可能であり、また、ある実施例の構成に他の実施例の構成を加えることも可能である。また、各実施例の構成の一部について、他の構成の追加・削除・置換をすることが可能である。
【０１０４】
また、上記の各構成、機能、処理部、処理手段等は、それらの一部又は全部を、例えば集積回路で設計する等によりハードウェアで実現してもよい。また、上記の各構成、機能等は、プロセッサがそれぞれの機能を実現するプログラムを解釈し、実行することによりソフトウェアで実現してもよい。各機能を実現するプログラム、テーブル、ファイル等の情報は、メモリや、ハードディスク、ＳＳＤ（Ｓｏｌｉｄ  Ｓｔａｔｅ  Ｄｒｉｖｅ）等の記録装置、または、ＩＣカード、ＳＤカード、ＤＶＤ等の記録媒体に置くことができる。
【０１０５】
また、制御線や情報線は説明上必要と考えられるものを示しており、製品上必ずしも全ての制御線や情報線を示しているとは限らない。実際には殆ど全ての構成が相互に接続されていると考えてもよい。
【符号の説明】
【０１０６】
２  教師文書テキスト、３  入力文書テキスト、４  教師文書‐分類対応テーブル、５  特徴語抽出部、７  補正前特徴語テーブル、１１  分類別特徴語テーブル、１２  上位分類テーブル、１３  特徴語補正部、１４  補正後特徴語テーブル、１５  類似文書検索部、１６  類似文書テーブル、１７  分類決定部
【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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