(57)【要約】【課題】文書などの複数のデータ相互の関連性を正しく判定する。【解決手段】関連性が判明している２つの文書データが入力されると、文書特徴情報抽出部５は各文書データから特徴情報を抽出する。判定用データ作成部６は各文書データの特徴情報および各文書データ間の関連有無情報を対応付けた判定用データを作成する。関連性が不明である２つの文書データが入力されると、分類処理部７は、これらの文書データの特徴情報を含む分類対象データを生成する。分類処理部７は、分類対象データと判定用データとを照合し、分類対象データで示される特徴情報の組み合わせと判定用データ中の特徴情報の組み合わせが完全に一致していれば分類対象データが対応する２つの文書データ間の関連性は、照合した判定用データに含まれる関連有無情報で示されると判定する。【選択図】      図１
2009098894.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
関連性が判明しているデータの組の各データの特徴情報および当該データ間の関連性を示す関連性情報を対応付けて記憶する記憶手段と、
関連性が不明であるデータの組を入力する入力手段と、
前記入力手段からの入力データのそれぞれの特徴情報を抽出する抽出手段と、
前記記憶手段に記憶された特徴情報および前記抽出手段により抽出した特徴情報を照合し、前記入力データの関連性情報を判定する判定手段と
を備え、
前記判定手段は、前記照合結果が予め定められた条件を満たす場合に、前記入力データ間の関連性は、前記記憶手段に記憶されて前記照合した特徴情報に対応付けられる関連性情報で示されると判定することを特徴とするデータ処理装置。
【請求項２】
前記判定手段は、
前記記憶手段に記憶された特徴情報および前記抽出手段により抽出した特徴情報が完全に一致する場合に、前記入力データ間の関連性は、前記記憶手段に記憶されて前記照合した特徴情報に対応付けられる関連性情報で示されると判定する
ことを特徴とする請求項１に記載のデータ処理装置。
【請求項３】
前記判定手段は、
前記記憶手段に記憶された特徴情報および前記抽出手段により抽出した特徴情報の類似度により、前記入力データ間の関連性は、前記記憶手段に記憶されて前記照合した特徴情報に対応付けられる関連性情報で示されると判定する
ことを特徴とする請求項１に記載のデータ処理装置。
【請求項４】
関連性が判明しているデータの組の各データの特徴情報および当該データの組の関連性を示す関連性情報を対応付けて記憶する記憶手段と、
関連性が不明であるデータの組を入力する入力手段と、
前記入力手段からの入力データのそれぞれの特徴情報を抽出する抽出手段と、
前記記憶手段に記憶された関連性情報のうち、当該関連性情報に対応付けられる特徴情報および前記抽出手段により抽出した特徴情報の類似度により関連性情報かどうかを判定する判定手段と、
前記判定手段により判定した関連性情報の数に対する、当該判定した関連性情報のうち予め定められた関連性を示す関連性情報の数の割合をもとに、前記入力データ間の関連性の程度を計算する計算手段と
を備えたことを特徴とするデータ処理装置。
【請求項５】
関連性が判明しているデータの組を入力する第１の入力手段と、
前記第１の入力手段により入力したデータのそれぞれの特徴情報を抽出する第１の抽出手段と、
前記第１の入力手段により入力したデータ間の関連性を示す関連性情報および当該データについて前記第１の抽出手段により抽出した特徴情報を対応付けて記憶する記憶手段と、
関連性が不明であるデータの組を入力する第２の入力手段と、
前記第２の入力手段により入力したデータの組のそれぞれの特徴情報を抽出する第２の抽出手段と、
前記記憶手段に記憶される特徴情報および前記第２の抽出手段により抽出した特徴情報の照合結果が予め定められた条件を満たす場合に、前記第２の入力手段により入力したデータ間の関連性は、前記記憶手段に記憶されて前記照合した特徴情報に対応付けられる関連性情報で示されると判定する判定手段と
を備えたことを特徴とするデータ処理装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、文書などの各種データ間の関連性を判定するデータ処理装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、データ処理装置には、文書データ中に出現する単語の頻度分布に基づき、頻度分布の類似性を文書データ間の類似性とするものがあった。例えば非特許文献１には、文書データ中の単語の出現頻度に基づき単語の重要度を決定し、当該重要度に基づき文書データ間の類似度を算出し、その類似度に基づき文書データを分類する手法が開示されている。この手法により、出現する単語の頻度分布が似ている複数の文書データを同じカテゴリに分類することができ、結果として内容が似ている文書データのグループを作成する。
【非特許文献１】“Machine Learning in Automated Text Categorization”、Fabrizio Sebastiani、ACM Computing Surveys、Vol.34、No.1、March 2002、p.1-47
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００３】
しかしながら、上述した手法においては、単語の頻度分布を文書データ間の類似性の基礎としているので、使用されている単語が異なっているが関連する文書データについては、関連性の有無を正しく判定することができない。
【０００４】
そこで、本発明の目的は、例えば文書などの複数のデータ相互の関連性を正しく判定することが可能になるデータ処理装置を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
すなわち、本発明に係わるデータ処理装置は、関連性が判明しているデータの組の各データの特徴情報および当該データ間の関連性を示す関連性情報を対応付けて記憶する記憶手段を備え、関連性が不明であるデータの組を入力し、この入力したデータのそれぞれの特徴情報を抽出し、記憶手段に記憶された特徴情報および抽出した特徴情報の照合結果が予め定められた条件を満たす場合に、入力したデータ間の関連性は、記憶手段により記憶される照合した特徴情報に対応付けられる関連性情報で示されると判定することを特徴とする。
【発明の効果】
【０００６】
本発明によれば、文書などの複数のデータ相互の関連性を正しく判定することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【０００７】
以下図面により本発明の実施形態について説明する。  
（第１の実施形態）
まず、本発明の第１の実施形態について説明する。  
図１は、本発明の第１の実施形態にしたがったデータ処理装置の構成例を示すブロック図である。  
図１に示すように、本発明の第１の実施形態にしたがったデータ処理装置は、装置全体の処理を司る制御部１、記憶手段である記憶装置２、入力手段である入力装置３、ディスプレイ装置である表示装置４、抽出手段である文書特徴情報抽出部５、判定用データ作成部６、判定手段である分類処理部７を備え、それぞれがバス８を介して相互に接続される。
【０００８】
記憶装置２は、例えばハードディスクドライブや不揮発性メモリ装置などのハードウェアで構成された記憶媒体であり、制御部１、文書特徴情報抽出部５、判定用データ作成部６、分類処理部７による動作のための制御プログラムを記憶する他、文書データ記憶部１１、文書データ第２記憶部１２、文書特徴情報記憶部１３、文書関連データ記憶部１４、判定用データ記憶部１５、分類用データ記憶部１６、分類結果記憶部１７を有する。
【０００９】
文書データ記憶部１１および文書データ第２記憶部１２には文書データ群がそれぞれ記憶される。  
文書特徴情報記憶部１３には、文書データ記憶部１１に記憶される文書データ群の一文書データの特徴を示す情報である特徴情報および文書データ第２記憶部１２に記憶される文書データ群の一文書データの特徴情報が文書データごとに区分されて記憶される。
【００１０】
入力装置３は例えばキーボードやマウスであり、文書データの入力操作などを受け付ける。文書データとは例えば、新聞記事、ワープロ、表計算ソフトなどで記述したドキュメントファイル、html、blogなどのwebページ、電子メール、アンケート、音声書き起こしデータなどである。
【００１１】
文書特徴情報抽出部５は、文書データ記憶部１１に記憶された文書データ群のそれぞれおよび文書データ第２記憶部１２に記憶された文書データ群のそれぞれから特徴情報を抽出する。
【００１２】
図２は、本発明の第１の実施形態にしたがったデータ処理装置の記憶装置に記憶される文書データの一例を示す図である。  
文書関連データ記憶部１４には、文書データ記憶部１１に記憶された一文書データと文書データ第２記憶部１２に記憶された一文書データについての関連性情報である文書関連データが入力装置３への入力操作などにより、文書データの組ごとに区分されて予め記憶される。この文書関連データは、文書データ間の関連性が有るか無いかを示す関連有無情報およびこれら文書データの識別名である文書ＩＤが対応付けられてなる。
【００１３】
図３は、本発明の第１の実施形態にしたがったデータ処理装置の記憶装置に記憶される文書関連データの一例を表形式で示す図である。  
図３に示した例では、文書第１データ群、つまり文書データ記憶部１１に記憶された文書データのうち文書ＩＤが「文書Ａ１」である文書データと、文書第２データ群、つまり文書データ第２記憶部１２に記憶された文書データのうち文書ＩＤが「文書Ｂ１」である文書データとの関連有無情報は「あり」であり、文書ＩＤが「文書Ａ１」である文書データと文書ＩＤが「文書Ｂ３」である文書データとの関連有無情報は「なし」である。
【００１４】
判定用データ作成部６は、文書データ記憶部１１や文書データ第２記憶部１２に記憶された文書データの特徴情報と文書関連データを用いて、文書データ記憶部１１に記憶される一文書データおよび文書データ第２記憶部１２に記憶された一文書データでなる２つの文書データに関わる判定用データを作成する。  
判定用データは、２つの文書データのそれぞれの特徴情報および、これら文書データ間の関連有無情報、これら文書データのそれぞれの文書ＩＤが対応付けられてなる。この判定用データは判定用データ記憶部１５に記憶される。
【００１５】
また、分類処理部７は、関連性が不明である２つの文書データのそれぞれの特徴情報を用いて、これら２つの文書データの分類対象データを作成する。  
分類対象データは、関連性が不明である文書データの組のそれぞれの特徴情報、これら文書データ間の関連性が不明であることを示す「関連なし」、およびそれぞれの文書データの文書ＩＤが対応付けられてなる。この分類対象データは分類用データ記憶部１６に記憶される。  
また、分類処理部７は、分類用データ記憶部１６に記憶された分類対象データおよび判定用データ記憶部１５に記憶された判定用データをもとに、関連性が不明である２つの文書データ間の関連性を判定する。分類結果記憶部１７は、分類処理部７による判定結果を記憶する。
【００１６】
次に、図１に示した構成のデータ処理装置の動作について説明する。  
図４は、本発明の第１の実施形態にしたがったデータ処理装置の処理動作の一例を示すフローチャートである。  
まず、関連性が判明している複数の文書データを用いた判定用データの作成までの処理を説明する。
【００１７】
入力装置３への操作により、関連性が判明している２つの文書データおよびこれらの文書データに関する関連有無情報が各文書データの文書ＩＤとともに入力されると、制御部１は、最初に入力した文書データを記憶装置２の文書データ記憶部１１に記憶し、次に入力した文書データを記憶装置２の文書データ第２記憶部１２に記憶する。
【００１８】
そして、制御部１は、入力された関連有無情報を同じく入力された各文書データの文書ＩＤと対応付けて記憶装置２の文書関連データ記憶部１４に記憶する（ステップＳ１）。この処理は関連性が判明している文書データの複数の組のそれぞれについてなされる。
【００１９】
また、関連性情報は図３に示したような文書データ間の関連の有無を示す情報に限らず、関連の種類でも関係の強さでも良い。関連の種類は、例えば２番目に入力した文書データの内容が、最初に入力した文書データの内容を引用しているといった引用関係であったり、２番目に入力した文書データの内容が最初に入力した文書データの内容を詳細な内容であるといった詳細関係であったりする。また、関係の強さは、例えば関連あり度８０％や引用関係度６０％などと表される。
【００２０】
次に、文書特徴情報抽出部５は、文書データ記憶部１１に記憶される全ての文書データのそれぞれ、および文書データ第２記憶部１２に記憶される全ての文書データのそれぞれから特徴情報を抽出し、この抽出結果を抽出元の文書データごとに区分して文書特徴情報記憶部１３に記憶する（ステップＳ２）。  
特徴情報とは、ここでは文書データ中で出現頻度の最も高い単語および当該文書データ中で出現頻度が２番目に高い単語でなる。
【００２１】
図５は、本発明の第１の実施形態にしたがったデータ処理装置による文書特徴情報抽出処理を示す遷移図である。  
図５に示した例では、文書データ記憶部１１に記憶される、文書ＩＤが「文書Ａ１」である文書データの特徴情報は「著作」および「補償」であり、文書データ第２記憶部１２に記憶される、文書ＩＤが「文書Ｂ１」である文書データの特徴情報は「著作」および「ソフトウェア」である。
【００２２】
次に、判定用データ作成部６は、文書特徴情報抽出部５により２つの文書データから抽出した特徴情報およびこれらの文書データに関わる文書関連データを用いて、当該２つの文書データの判定用データを作成する（ステップＳ３）。  
つまり、判定用データ作成部６は、文書特徴情報抽出部５が文書データ記憶部１１に記憶される１つの文書データについて抽出した特徴情報、文書データ第２記憶部１２に記憶される１つの文書データについて抽出した特徴情報を文書特徴情報記憶部１３から読み出し、さらに、文書関連データ記憶部１４に記憶される文書関連データから特徴情報の抽出元の２つの文書データの関連有無情報を読み出す。
【００２３】
そして、判定用データ作成部６は、これら読み出した情報を対応付けて判定用データを作成し、この作成した判定用データを判定用データ記憶部１５に記憶する。
【００２４】
図６は、本発明の第１の実施形態にしたがったデータ処理装置による判定用データ作成処理を示す遷移図である。  
図６に示した例では、文書データ記憶部１１に記憶される、文書ＩＤが「文書Ａ１」である文書データの特徴情報が「著作」、「補償」であり、文書データ第２記憶部１２に記憶される、文書ＩＤが「文書Ｂ１」である文書データの特徴情報が「著作」、「ソフトウェア」であり、これらの文書データの関連有無情報は「あり」であるので、判定用データは、「関連あり，“著作”，“補償”，“著作”，“ソフトウェア”」となる。
【００２５】
判定用データ作成部６は、このような判定用データを、文書データ記憶部１１に記憶される一文書データおよび文書データ第２記憶部１２に記憶される一文書データの組み合わせごとに作成する。
【００２６】
以後、関連性が不明である文書データの組の関連性の判定までの処理について説明する。  
入力装置３への操作により、関連性が不明である２つの文書データが各文書データの文書ＩＤとともに入力されると（ステップＳ４）、分類処理部７は、これらの文書データの特徴情報の抽出を文書特徴情報抽出部５に要求する。
【００２７】
分類処理部７は、この要求にしたがって抽出された特徴情報、入力した各文書データの文書ＩＤ、関連有無情報「関連不明」を対応付けた分類対象データを生成し、この分類対象データを分類用データ記憶部１６に記憶する。
【００２８】
図７は、本発明の第１の実施形態にしたがったデータ処理装置による分類処理の第１の例を示す遷移図である。  
図７に示した例では、関連性が不明である２つの文書データの一つは、文書データ記憶部１１に記憶される、文書ＩＤが「文書Ｃ３」である文書データであり、もう一つは、文書データ第２記憶部１２に記憶される、文書ＩＤが「文書Ｄ４」である文書データである。
【００２９】
そして、文書ＩＤが「文書Ｃ３」である文書データの特徴情報が「著作」、「補償」であり、文書ＩＤが「文書Ｄ４」である文書データの特徴情報が「情報セキュリティマネジメント」、「当社」であり、これらの文書データの関連有無情報は「関連不明」であるので、分類対象データは「関連不明，“著作”，“補償”，“情報セキュリティマネジメント”，“当社”，文書Ｃ３，文書Ｄ４」となる。
【００３０】
そして、分類処理部７は、判定用データ記憶部１５に記憶された判定用データを読み出し（ステップＳ５）、分類用データ記憶部１６に記憶された分類対象データと読み出した判定用データのうち文書データの一組に関する判定用データを照合することで、分類対象データで示される文書ＩＤに対応する２つの文書データ間の関連性があるか無いかを判定する（ステップＳ６）。つまり関連性の分類処理を行なう。
【００３１】
分類処理部７は、照合の結果、分類対象データで示される特徴情報の組み合わせと判定用データ中の特徴情報の組み合わせが完全に一致していれば（ステップＳ７のＹＥＳ）、分類対象データで示される文書ＩＤに対応する２つの文書データ間の関連性は、照合した判定用データに含まれる関連有無情報で示されると判定する。この当該判定用データで示される関連有無情報を分類対象データで示される各文書データの文書ＩＤと対応付けた分類結果を生成し、この分類結果を分類結果記憶部１７に記憶する（ステップＳ８）。
【００３２】
一方、分類処理部７は、照合の結果、分類対象データで示される特徴情報の組み合わせと判定用データ中の特徴情報の組み合わせが完全に一致していない場合には（ステップＳ７のＮＯ）、判定用データ記憶部１５に記憶される判定用データのうち、分類対象データと照合を行なっていない判定用データがあれば（ステップＳ９のＹＥＳ）、当該判定用データと分類対象データとの照合を行なう（ステップＳ９→Ｓ６）。
【００３３】
また、分類処理部７は、分類対象データで示される特徴情報のそれぞれと同じ組み合わせの特徴情報が判定用データに含まれていない上、判定用データ記憶部１５に記憶される判定用データのうち、分類対象データと照合を行なっていない判定用データがない場合には（ステップＳ９のＮＯ）、分類対象データで示される文書ＩＤに対応する２つの文書データ間の関連性がないと判定する。この判定結果を示す「関連なし」を分類対象データで示される各文書データの文書ＩＤと対応付けて分類結果を生成し、この分類結果を分類結果記憶部１７に記憶する（ステップＳ１０）。
【００３４】
図７に示した例では、分類対象データの特徴情報の組み合わせ「“著作”，“補償”，“情報セキュリティマネジメント”，“当社”」が存在する判定用データはない。よって、分類結果は「関連なし，文書Ｃ３，文書Ｄ４」となる。
【００３５】
図８は、本発明の第１の実施形態にしたがったデータ処理装置による分類処理の第２の例を示す遷移図である。  
図８に示した例では、関連性が不明である２つの文書データの一つは、文書データ記憶部１１に記憶される、文書ＩＤが「文書Ｃ３」である文書データであり、もう一つは、文書データ第２記憶部１２に記憶される、文書ＩＤが「文書Ｄ５」である文書データである。
【００３６】
そして、文書ＩＤが「文書Ｃ３」である文書データの特徴情報が「著作」、「補償」であり、文書ＩＤが「文書Ｄ５」である文書データの特徴情報が「著作」、「ソフトウェア」であり、これらの文書データの関連有無情報は「関連不明」であるので、分類対象データは、「関連不明，“著作”，“補償”，“著作”，“ソフトウェア”，文書Ｃ３，文書Ｄ５」となる。
【００３７】
この例において、分類処理部７が図８に示した判定用データとの照合を行なうと、分類対象データの特徴情報の組み合わせ「“著作”，“補償”，“著作”，“ソフトウェア”」は、図８に示した判定用データの枠の中の最上段の判定用データの特徴情報の組み合わせ「“著作”，“補償”，“著作”，“ソフトウェア”」と一致する。よって、分類処理部７は、分類対象データに含まれる２つの文書データ間の関連性は、照合の結果、特徴情報が一致した判定用データに含まれる関連有無情報「関連あり」であるとみなし、分類結果は「関連あり、文書Ｃ３，文書Ｄ５」となる。  
分類処理部７は、このような照合による分類対象データの生成と分類処理を、関連性が不明である２つの文書データを入力するごとに行なう。
【００３８】
図９は、本発明の第１の実施形態にしたがったデータ処理装置による分類結果の一例を表形式で示す図である。  
分類処理部７は、分類結果記憶部１７に記憶された分類結果を図９に示したように表示装置４に表示させる（ステップＳ１１）。
【００３９】
以上のように、本発明の第１の実施形態にしたがったデータ処理装置では、関連性が判明している文書データの組の特徴情報と当該文書データ間の関連性有無情報を用いることによって、関連性が不明である２つの文書データ間で同じ単語が使用されていなくても、これら関連性が不明である２つの文書データ間に関連があるか無いかを特定できる。このように、文書データ間の関連性を自動で特定できることによって、人手で文書データ間の対応付けを行なう場合の手間を減らしたり、対応付けの取りこぼしを知らせたりすることができる。
【００４０】
この実施形態では、文書データ間の対応付けについて説明したが、これに限らず、文書データ中の段落間、文間、文書と段落間などの対応付けでも良い。  
また、関連性の分類処理手法は、ここまで説明したような文字列の一致と検索による手法だけでなく、ＳＶＭのような機械学習手法でもよい。機械学習手法の場合、判定用データが訓練データとなり、訓練データを読み込んだときに分類器を作成し、この分類器が分類対象データを読み込み、分類を行なう。
【００４１】
また、この実施形態では、分類対象データに含まれる特徴情報と判定用データの特徴情報とが完全に一致する場合に、分類対象データが対応する２つの文書データ間の関連性を判定したが、これに限らず、照合対象の特徴情報の組み合わせが完全に一致していない場合でも判定するようにしてもよい。例えば、分類対象データで示される特徴情報の組み合わせが判定用データで示される特徴情報の組み合わせと７５％一致した場合において、分類対象データで示される２つの文書データ間の関連性は、照合した判定用データに含まれる関連有無情報で示されると判定するようにしてもよい。
【００４２】
次に、この実施形態の変形例について説明する。この変形例では、関連性が不明である２つの文書データ間の関連性について、前述したような「関連あり」や「関連なし」といった２値による表現に代えて、２つの文書データがどの程度関連しているかを示す関連度によって関連性を表現する。
【００４３】
図１０は、本発明の第１の実施形態にしたがったデータ処理装置の処理動作の変形例を示すフローチャートである。  
この変形例では、前述した第１の実施形態のステップＳ１からＳ５までの処理がなされる。
【００４４】
そして、分類処理部７は、分類用データ記憶部１６に記憶された分類対象データと判定用データ記憶部１５に記憶される、文書データの一組に関する判定用データを照合する（ステップＳ２１）。  
そして、分類処理部７は、分類対象データで示される特徴情報の組み合わせが判定用データで示される特徴情報の組み合わせの７５％以上と一致するか否かを判定する（ステップＳ２２）。
【００４５】
分類処理部７は、ステップＳ２２の処理で「ＹＥＳ」と判定した場合には、照合した判定用データに含まれる関連有無情報の種別を判定し、この種別が「関連あり」であれば、当該「関連あり」のカウント数を１増やして更新し、この種別が「関連なし」であれば、当該「関連なし」のカウント数を１増やして更新し、このカウント結果を記憶装置２に記憶して保持する（ステップＳ２３）。
【００４６】
分類処理部７は、ステップＳ２３の処理後、もしくはステップＳ２２の処理で「ＮＯ」と判定した場合には、判定用データ記憶部１５に記憶される判定用データのうち、分類対象データとの照合を行なっていない判定用データがあれば（ステップＳ２４のＹＥＳ）、当該判定用データと分類対象データとの照合を行なう（ステップＳ２４→Ｓ２１）。
【００４７】
また、分類処理部７は、判定用データ記憶部１５に記憶される判定用データのうち、分類対象データと照合を行なっていない判定用データがない場合には（ステップＳ２４のＮＯ）、照合により記憶装置２に保持した「関連あり」のカウント数および「関連なし」のカウント数をもとにして分類対象データで示される文書データ間の関連度を計算する（ステップＳ２５）。
【００４８】
図１１は、本発明の第１の実施形態にしたがったデータ処理装置による分類処理の変形例を示す遷移図である。  
図１１に示した例では、分類対象データは図７に示した例と同じく「関連不明，“著作”，“補償”，“情報セキュリティマネジメント”，“当社”，文書Ｃ３，文書Ｄ４」となる。ここでは理解を容易にするために、判定用データは図１１に示した４種類であるとして説明を行なう。
【００４９】
この分類対象データの特徴情報「“著作”，“補償”，“情報セキュリティマネジメント”，“当社”」は、図１１に示した判定用データのうち上から一つ目の判定用データの特徴情報「“著作”，“補償”，“情報セキュリティマネジメント”，“ソフトウェア”」のうち「“著作”，“補償”，“情報セキュリティマネジメント”」と一致する。つまり７５％以上一致しているので、当該判定用データに含まれる関連有無情報「関連あり」にしたがって「関連あり」のカウント数が１増やして更新される。
【００５０】
また、この分類対象データの特徴情報「“著作”，“補償”，“情報セキュリティマネジメント”，“当社”」は、図１１に示した判定用データのうち上から二つ目の判定用データの特徴情報「“著作”，“補償”，“サーバ”，“ＨＰ”」のうち「“著作”，“補償”」と一致する。つまり７５％以上一致していないので、当該判定用データに含まれる関連有無情報にしたがったカウント数の更新はなされない。
【００５１】
分類対象データの特徴情報「“著作”，“補償”，“情報セキュリティマネジメント”，“当社”」は、図１１に示した判定用データのうち上から三つ目の判定用データの特徴情報「“著作”，“補償”，“ＰＣ”，“当社”」のうち「“著作”，“補償”，“当社”」と一致する。つまり７５％以上一致しているので、当該判定用データに含まれる関連有無情報「関連なし」にしたがって「関連なし」のカウント数が１増やして更新される。
【００５２】
最後に、分類対象データの特徴情報は、図１１に示した判定用データのうち上から四つ目の判定用データの特徴情報「“著作”，“ライセンス”，“情報セキュリティマネジメント”，“当社”」のうち「“著作”，“情報セキュリティマネジメント”，“当社”」と一致する。つまり７５％以上一致しているので、当該判定用データに含まれる関連有無情報「関連あり」にしたがって「関連あり」のカウント数が１増やして更新される。
【００５３】
分類処理部７は、「関連あり」のカウント数と「関連なし」のカウント数との総数に対する「関連あり」のカウント数の割合を関連度とする。  
図１１に示した例では、「関連あり」のカウント数と「関連なし」のカウント数との総数は３であり、このうち、「関連あり」のカウント数は２で「関連なし」のカウント数は１であるので、関連度＝２／３＊１００≒６６％との計算結果が得られる。
【００５４】
分類処理部７は、この計算した関連度および分類対象データに含まれる各文書データの文書ＩＤを対応付けた分類結果を生成して、表示装置４に表示させる（ステップＳ２６）。図１１に示した例では、分類結果は「関連度６６％，文書Ｃ３，文書Ｄ４」となる。
【００５５】
以上説明したように、この変形例では、関連性が不明である２つの文書データ間の関連性について、２つの文書データがどの程度関連しているかを示す関連度によって関連性を表現するので、前述したような「関連あり」や「関連なし」といった２値による表現と比較して、２つの文書データの関連性をより詳細に特定できる。
【００５６】
（第２の実施形態）
次に、本発明の第２の実施形態について説明する。なお、以下の実施形態に係るデータ処理装置の構成のうち図１に示したものと同一部分の説明は省略する。この実施形態では、分類対象のデータの組が１つの文書データと１つの画像データでなる。
【００５７】
図１２は、本発明の第２の実施形態にしたがったデータ処理装置の構成例を示すブロック図である。  
図１２に示すように、本発明の第２の実施形態にしたがったデータ処理装置は、本発明の第１の実施形態にしたがったデータ処理装置と比較して、記憶装置２が文書データ第２記憶部１２、文書特徴情報記憶部１３、文書関連データ記憶部１４を有しない代わりに、画像データ記憶部２１、文書画像特徴情報記憶部２２、文書画像関連データ記憶部２３を有する。また、画像特徴情報抽出部２４が新たに設けられてバス８に接続される。
【００５８】
画像特徴情報抽出部２４は、画像データ記憶部２１に記憶された画像データ群のそれぞれから特徴情報を抽出する。  
画像データ記憶部２１には画像データ群が記憶される。文書画像特徴情報記憶部２２には、文書データ記憶部１１に記憶される文書データ群と画像データ記憶部２１に記憶される画像データ群のそれぞれの特徴情報がデータごとに区分されて記憶される。  
文書画像関連データ記憶部２３には、文書データ記憶部１１に記憶された一文書データと画像データ記憶部２１に記憶された一画像データとの間の関連性が有るか無いかを示す関連有無情報を含む文書画像関連データが入力装置３への入力操作などにより予め記憶される。
【００５９】
図１３は、本発明の第２の実施形態にしたがったデータ処理装置の記憶装置に記憶される文書画像関連データの一例を表形式で示す図である。  
図１３に示した例では、文書データ記憶部１１に記憶された文書データのうち文書ＩＤが「大仏に関する文書」である文書データと、画像データ記憶部２１に記憶された画像データのうち画像ＩＤが「画像Ａ」である文書データとの関連有無情報は「あり」であり、文書ＩＤが「達磨に関する文書」である文書データと画像ＩＤが「画像Ｃ」である文書データとの関連有無情報は「なし」である。
【００６０】
次に、図１２に示した構成のデータ処理装置の動作について説明する。図１４は、本発明の第２の実施形態にしたがったデータ処理装置の処理動作の一例を示すフローチャートである。  
まず、関連性が判明している文書データおよび画像データの組を用いた判定用データの作成までの処理を説明する。
【００６１】
入力装置３への操作により、１つの画像データとの関連性が判明している１つの文書データが文書データの文書ＩＤとともに入力されると、制御部１は、入力した文書データを記憶装置２の文書データ記憶部１１に記憶する（ステップＳ３１）。この処理は画像データとの関連性が判明している文書データのそれぞれについてなされる。
【００６２】
次に、文書特徴情報抽出部５は、文書データ記憶部１１に記憶される全ての文書データのそれぞれから特徴情報を抽出し、この抽出結果を文書画像特徴情報記憶部２２に記憶する（ステップＳ３２）。
【００６３】
そして、入力装置３への操作により、前述した文書データとの関連性が判明している１つの画像データおよび当該画像データと文書データとの関連有無情報が画像データの画像ＩＤとともに入力されると、制御部１は、入力した画像データを記憶装置２の画像データ記憶部２１に記憶する（ステップＳ３３）。
【００６４】
そして、制御部１は、入力した関連性情報をステップＳ１の処理で入力した文書データの文書ＩＤおよび画像データの画像ＩＤと対応付けて記憶装置２の文書画像関連データ記憶部２３に記憶する。
【００６５】
次に、画像特徴情報抽出部２４は、画像データ記憶部２１に記憶される全ての画像データのそれぞれから特徴情報を抽出し、この抽出結果を文書画像特徴情報記憶部２２に記憶する（ステップＳ３４）。
【００６６】
図１５は、本発明の第２の実施形態にしたがったデータ処理装置による画像の特徴情報の抽出例を示す図である。  
この実施形態では、画像データの各ピクセルが持つカラー情報をビット表示で表したものを特徴情報としている。図１５に示すように、画像ＩＤが「画像Ａ」である画像データの特徴情報は「…００１００１０１００１…」となり、画像ＩＤが「画像Ｂ」である画像データの特徴情報は「…００１００１０１００１…」となり、画像ＩＤが「画像Ｃ」である画像データの特徴情報は「…００１００１０１００１…」となり、画像ＩＤが「画像Ｄ」である画像データの特徴情報は「…００１００１０１００１…」となり、画像ＩＤが「画像Ｅ」である画像データの特徴情報は「…１０１１１０１００１１…」となる。
【００６７】
次に、判定用データ作成部６は、文書特徴情報抽出部５により抽出した１つの文書データの特徴情報、画像特徴情報抽出部２４により抽出した１つの画像データの特徴情報、これらのデータに関わる文書画像関連データを用いて、当該２つのデータの判定用データを作成する（ステップＳ３５）。
【００６８】
つまり、判定用データ作成部６は、文書特徴情報抽出部５が文書データ記憶部１１に記憶される１つの文書データについて抽出した特徴情報、画像データ記憶部２１に記憶される１つの画像データについて抽出した特徴情報を文書画像特徴情報記憶部２２から読み出し、さらに、文書画像関連データ記憶部２３に記憶される文書画像関連データから特徴情報の抽出元の２つのデータの関連有無情報を読み出す。  
そして、判定用データ作成部６は、これら読み出した情報を対応付けて判定用データを作成し、この作成した判定用データを判定用データ記憶部１５に記憶する。
【００６９】
図１６は、本発明の第２の実施形態にしたがったデータ処理装置による判定用データ作成処理を示す遷移図である。  
図１６に示した例では、文書データ記憶部１１に記憶される、文書ＩＤが「大仏に関する文書」である文書データの特徴情報が「大仏」、「仏教」であり、画像データ記憶部２１に記憶される、画像ＩＤが「画像Ａ」である文書データの特徴情報が「…００１００１０１００１…」であり、これらのデータの関連有無情報は「あり」であるので、判定用データは、「“関連あり”，“大仏”，“仏教”，…００１００１０１００１…」となる。
【００７０】
判定用データ作成部６は、このような判定用データを、文書データ記憶部１１に記憶される一つの文書データおよび画像データ記憶部２１に記憶される一つの画像データの組み合わせごとに作成する。
【００７１】
以後、関連性が不明である文書データと画像データの組の関連性の判定までの処理について説明する。  
入力装置３への操作により、関連性が不明である１つの文書データおよび１つの画像データ各データのＩＤとともに入力されると（ステップＳ３６）、分類処理部７は、これらのデータの特徴情報の抽出を文書特徴情報抽出部５や画像特徴情報抽出部２４に要求する。この要求にしたがって抽出された特徴情報、入力した各データのＩＤ、関連有無情報「関連不明」を対応付けた分類対象データを生成し、この分類対象データを分類用データ記憶部１６に記憶する。
【００７２】
そして、分類処理部７は、判定用データ記憶部１５に記憶された判定用データを読み出し（ステップＳ３７）、分類用データ記憶部１６に記憶された分類対象データと読み出した一組のデータに関する判定用データを照合することで、分類対象データで示されるＩＤに対応する文書データおよび画像データの間の関連性があるか無いかを分類する（ステップＳ３８）。
【００７３】
分類処理部７は、照合の結果、分類対象データで示される特徴情報の組み合わせが判定用データ中の特徴情報の組み合わせと完全に一致していれば（ステップＳ３９のＹＥＳ）、分類対象データで示されるＩＤに対応する２つのデータ間の関連性は、照合した判定用データに含まれる関連有無情報で示されると判定する。この当該判定用データで示される関連有無情報を分類対象データで示される各データのＩＤと対応付けた分類結果のデータを分類結果記憶部１７に記憶する（ステップＳ４０）。
【００７４】
一方、分類処理部７は、分類対象データで示される特徴情報の組み合わせが判定用データ中の特徴情報の組み合わせと完全に一致していない場合には（ステップＳ３９のＮＯ）、判定用データ記憶部１５に記憶される判定用データのうち、分類対象データと照合を行なっていない判定用データがあれば（ステップＳ４１のＹＥＳ）、当該判定用データと分類対象データとの照合を行なう（ステップＳ４１→Ｓ３８）。
【００７５】
また、分類処理部７は、分類対象データで示される特徴情報の組み合わせが判定用データ中の特徴情報の組み合わせと完全に一致していない上、判定用データ記憶部１５に記憶される判定用データのうち、分類対象データと照合を行なっていない判定用データがない場合には、（ステップＳ４１のＮＯ）、分類対象データで示されるＩＤに対応する２つのデータ間の関連性がないと判定する。この判定結果「関連なし」を分類対象データで示される各データのＩＤと対応付けた分類結果のデータを分類結果記憶部１７に記憶する（ステップＳ４２）。  
分類処理部７は、分類結果記憶部１７に記憶された分類結果を表示装置４に表示させる（ステップＳ４３）。
【００７６】
以上のように、本発明の第２の実施形態にしたがったデータ処理装置では、関連性が判明している文書データと画像データの特徴情報と当該データ間の関連性の有無を示す情報を用いることによって、関連性が不明である文書データと画像データ間に関連があるか無いかを特定できる。よって第１の実施形態で説明したように文書データ同士でなくともデータ間の関連性を特定できる。
【００７７】
ここでは、文書データとの組となるデータが画像データであると説明したが、これに限らず、特徴情報が抽出できる情報であれば、例えば音声データ、動画データ、化学式などでも良い。
【００７８】
（第３の実施形態）
次に、本発明の第３の実施形態について説明する。この実施形態では、関連性の分類対象のデータの組が２つの画像データでなる。  
図１７は、本発明の第３の実施形態にしたがったデータ処理装置の構成例を示すブロック図である。  
図１７に示すように、本発明の第２の実施形態にしたがったデータ処理装置は、本発明の第１の実施形態にしたがったデータ処理装置と比較して、記憶装置２が文書データ記憶部１１、文書データ第２記憶部１２、文書特徴情報記憶部１３、文書関連データ記憶部１４を有しない代わりに、画像データ記憶部２１、画像データ第２記憶部２５、画像特徴情報記憶部２６、画像関連データ記憶部２７を有する。また、文書特徴情報抽出部５の代わりに画像特徴情報抽出部２４が設けられてバス８に接続される。
【００７９】
画像データ記憶部２１および画像データ第２記憶部２５には画像データ群がそれぞれ記憶される。  
画像特徴情報抽出部２４は、画像データ記憶部２１に記憶された画像データ群のそれぞれと画像データ第２記憶部２５に記憶された画像データ群のそれぞれから特徴情報を抽出する。画像特徴情報記憶部２６には、画像データ記憶部２１に記憶される画像データ群のそれぞれの特徴情報および画像データ第２記憶部２５に記憶される画像データ群のそれぞれの特徴情報が記憶される。
【００８０】
画像関連データ記憶部２７には、画像データ記憶部２１に記憶された一画像データと画像データ第２記憶部２５に記憶された一画像データとの間の関連性が有るか無いかを示す関連有無情報、これら画像データの画像ＩＤが対応付けられてなる画像関連データが入力装置３への入力操作などにより予め記憶される。
【００８１】
次に、図１７に示した構成のデータ処理装置の動作について説明する。図１８は、本発明の第３の実施形態にしたがったデータ処理装置の処理動作の一例を示すフローチャートである。  
まず、関連性が判明している画像データの組を用いた判定用データの作成までの処理を説明する。
【００８２】
入力装置３への操作により、関連性が判明している２つの画像データおよびこれらの関連性情報が各画像データの画像ＩＤとともに入力されると、制御部１は、最初に入力した画像データを記憶装置２の画像データ記憶部２１に記憶し、次に入力した画像データを記憶装置２の画像データ第２記憶部２５に記憶する。  
そして、制御部１は、入力した関連性情報を同じく入力した各画像データの画像ＩＤと対応付けて記憶装置２の画像関連データ記憶部２７に記憶する（ステップＳ５１）。
【００８３】
次に、画像特徴情報抽出部２４は、画像データ記憶部２１に記憶される全ての画像データのそれぞれ、および画像データ第２記憶部２５に記憶される全ての画像データのそれぞれから特徴情報を抽出し、この抽出結果を画像特徴情報記憶部２６に記憶する（ステップＳ５２）。
【００８４】
次に、判定用データ作成部６は、画像特徴情報抽出部２４により２つの画像データから抽出した特徴情報およびこれらの画像データに関わる画像関連データを用いて、当該２つの画像データの判定用データを作成する（ステップＳ５３）。  
つまり、判定用データ作成部６は、画像特徴情報抽出部２４が画像データ記憶部２１に記憶される１つの画像データについて抽出した特徴情報、画像データ第２記憶部２５に記憶される１つの画像データについて抽出した特徴情報を画像特徴情報記憶部２６から読み出し、さらに、画像関連データ記憶部２７に記憶される画像関連データから特徴情報の抽出元の２つの画像データの関連有無情報を読み出す。
【００８５】
そして、判定用データ作成部６は、これら読み出した情報を対応付けて判定用データを作成し、この作成した判定用データを判定用データ記憶部１５に記憶する。  
判定用データ作成部６は、このような判定用データを、画像データ記憶部２１に記憶される一画像データおよび画像データ第２記憶部２５に記憶される一画像データの組み合わせごとに作成する。
【００８６】
以後、関連性が不明である画像データの組の関連性の判定までの処理について説明する。  
入力装置３への操作により、関連性が不明である２つの画像データが各画像データの画像ＩＤとともに入力されると（ステップＳ５４）、分類処理部７は、これらの画像データの特徴情報の抽出を画像特徴情報抽出部２４に要求する。この要求にしたがって抽出された特徴情報、入力した各画像データの画像ＩＤ、関連有無情報「関連不明」を対応付けた分類対象データを生成し、この分類対象データを分類用データ記憶部１６に記憶する。
【００８７】
そして、分類処理部７は、判定用データ記憶部１５に記憶された画像データの判定用データを読み出し（ステップＳ５５），分類用データ記憶部１６に記憶された分類対象データと読み出した画像データの一組に関わる判定用データを照合することで、分類対象データで示される画像ＩＤに対応する２つの画像データ間の関連性があるか無いかを分類する（ステップＳ５６）。
【００８８】
分類処理部７は、照合の結果、分類対象データで示される特徴情報が判定用データ中の特徴情報と完全に一致していれば（ステップＳ５７のＹＥＳ）、分類対象データで示される画像ＩＤに対応する２つの画像データ間の関連性は、照合した判定用データに含まれる関連有無情報で示されると判定する。この当該判定用データで示される関連有無情報を分類対象データで示される各画像データの画像ＩＤと対応付けた分類結果のデータを分類結果記憶部１７に記憶する（ステップＳ５８）。
【００８９】
一方、分類処理部７は、分類対象データで示される特徴情報が判定用データ中の特徴情報と完全に一致していなければ（ステップＳ５７のＮＯ）、判定用データ記憶部１５に記憶される判定用データのうち、分類対象データと照合を行なっていない判定用データがあれば（ステップＳ５９のＹＥＳ）、当該判定用データと分類対象データとの照合を行なう（ステップＳ５９→Ｓ５６）。
【００９０】
また、分類処理部７は、分類対象データで示される特徴情報が判定用データ中の特徴情報と完全に一致していない上、判定用データ記憶部１５に記憶される判定用データのうち、分類対象データと照合を行なっていない判定用データがない場合には、（ステップＳ５９のＮＯ）、分類対象データで示される画像ＩＤに対応する２つの画像データ間の関連性がないと判定する。この判定結果「関連なし」を分類対象データで示される各画像データの画像ＩＤと対応付けた分類結果のデータを分類結果記憶部１７に記憶する（ステップＳ６０）。
【００９１】
分類処理部７は、このような照合による分類対象データの生成と分類処理を、関連性が不明である２つの画像データを入力するごとに行なう。  
分類処理部７は、分類結果記憶部１７に記憶された分類結果を表示装置４に表示させる（ステップＳ６１）。
【００９２】
以上のように、本発明の第３の実施形態にしたがったデータ処理装置では、関連性が判明している画像データの組の特徴情報と当該画像データ間の関連性の有無を示す情報を用いることによって、関連性が不明である２つの画像データ間に関連があるか無いかを特定できる。
【００９３】
ここまで説明した第１および第２の実施形態では、文書データ中の特徴情報は当該文書データ中で出現頻度の最も高い単語および当該文書データ中で出現頻度が２番目に高い単語でなると説明したが、これに限らず、例えば出現頻度の高い単語が係る単語、出現頻度の高い単語の前後１単語、単語の出現頻度などであってもよい。
【００９４】
図１９は、特徴情報抽出方法の別の例を示す図である。図１９に示した例では、文書データ中の出現頻度の一番高い単語が“ソフトウェア”であって、当該出現頻度の一番高い単語が係る単語が“複製する”であって、出現頻度の高い単語の前後１単語が“導入”および“違法に”であり、これら抽出された４つの単語が抽出元の文書データの特徴情報となる。
【００９５】
また、以上説明した実施形態では、分類処理部７による分類対象データと判定用データとの照合の結果、分類対象データで示される特徴情報の組み合わせが判定用データ中の特徴情報の組み合わせと一致していれば、分類対象データで示される文書ＩＤに対応する２つの文書データ間の関連性は、照合した判定用データに含まれる関連有無情報で示されると判定すると説明したが、これに限らず、判定用データを、関連有無情報が「あり」である特徴情報を含むデータのみとし、前述した照合の結果、分類対象データで示される特徴情報の組み合わせが判定用データ中の特徴情報の組み合わせと一致していれば、分類対象データで示される文書ＩＤに対応する２つの文書データ間の関連性は「あり」であるとみなす。一致していなければ分類対象データで示される文書ＩＤに対応する２つの文書データ間の関連性は「なし」であるとみなすようにしてもよい。これにより判定用データのデータ量が少なくできるので判定用データ記憶部１５の記憶容量を節約できる。
【００９６】
また、以上説明した実施形態では、判定用データや分類対象データの生成のために文書データや画像データなどの２つのデータでなるデータの組を用いると説明したが、例えば３つ以上のデータでなるデータの組を用いてもよい。
【００９７】
なお、この発明は前記実施形態そのままに限定されるものではなく実施段階ではその要旨を逸脱しない範囲で構成要素を変形して具体化できる。また、前記実施形態に開示されている複数の構成要素の適宜な組み合わせにより種々の発明を形成できる。例えば、実施形態に示される全構成要素から幾つかの構成要素を省略してもよい。更に、異なる実施形態に亘る構成要素を適宜組み合せてもよい。
【図面の簡単な説明】
【００９８】
【図１】本発明の第１の実施形態にしたがったデータ処理装置の構成例を示すブロック図。
【図２】本発明の第１の実施形態にしたがったデータ処理装置の記憶装置に記憶される文書データの一例を示す図。
【図３】本発明の第１の実施形態にしたがったデータ処理装置の記憶装置に記憶される文書関連データの一例を表形式で示す図。
【図４】本発明の第１の実施形態にしたがったデータ処理装置の処理動作の一例を示すフローチャート。
【図５】本発明の第１の実施形態にしたがったデータ処理装置による文書特徴情報抽出処理を示す遷移図。
【図６】本発明の第１の実施形態にしたがったデータ処理装置による判定用データ作成処理を示す遷移図。
【図７】本発明の第１の実施形態にしたがったデータ処理装置による分類処理の第１の例を示す遷移図。
【図８】本発明の第１の実施形態にしたがったデータ処理装置による分類処理の第２の例を示す遷移図。
【図９】本発明の第１の実施形態にしたがったデータ処理装置による分類結果の一例を表形式で示す図。
【図１０】本発明の第１の実施形態にしたがったデータ処理装置の処理動作の変形例を示すフローチャート。
【図１１】本発明の第１の実施形態にしたがったデータ処理装置による分類処理の変形例を示す遷移図。
【図１２】本発明の第２の実施形態にしたがったデータ処理装置の構成例を示すブロック図。
【図１３】本発明の第２の実施形態にしたがったデータ処理装置の記憶装置に記憶される文書画像関連データの一例を表形式で示す図。
【図１４】本発明の第２の実施形態にしたがったデータ処理装置の処理動作の一例を示すフローチャート。
【図１５】本発明の第２の実施形態にしたがったデータ処理装置による画像の特徴情報の抽出例を示す図。
【図１６】本発明の第２の実施形態にしたがったデータ処理装置による判定用データ作成処理を示す遷移図。
【図１７】本発明の第３の実施形態にしたがったデータ処理装置の構成例を示すブロック図。
【図１８】本発明の第３の実施形態にしたがったデータ処理装置の処理動作の一例を示すフローチャート。
【図１９】特徴情報抽出方法の別の例を示す図。
【符号の説明】
【００９９】
１…制御部、２…記憶装置、３…入力装置、４…表示装置、５…文書特徴情報抽出部、６…判定用データ作成部、７…分類処理部、８…バス、１１…文書データ記憶部、１２…文書データ第２記憶部、１３…文書特徴情報記憶部、１４…文書関連データ記憶部、１５…判定用データ記憶部、１６…分類用データ記憶部、１７…分類結果記憶部、２１…画像データ記憶部、２２…文書画像特徴情報記憶部、２３…文書画像関連データ記憶部、２４…画像特徴情報抽出部、２５…画像データ第２記憶部、２６…画像特徴情報記憶部、２７…画像関連データ記憶部。
【図１】
2009098894.tif 000003
【図２】
2009098894.tif 000004
【図３】
2009098894.tif 000005
【図４】
2009098894.tif 000006
【図５】
2009098894.tif 000007
【図６】
2009098894.tif 000008
【図７】
2009098894.tif 000009
【図８】
2009098894.tif 000010
【図９】
2009098894.tif 000011
【図１０】
2009098894.tif 000012
【図１１】
2009098894.tif 000013
【図１２】
2009098894.tif 000014
【図１３】
2009098894.tif 000015
【図１４】
2009098894.tif 000016
【図１５】
2009098894.tif 000017
【図１６】
2009098894.tif 000018
【図１７】
2009098894.tif 000019
【図１８】
2009098894.tif 000020
【図１９】
2009098894.tif 000021