(57)【要約】【課題】  形態素解析用の辞書が完備されておらず十分な形態素解析精度を得ることができないような分野（例えば医療分野）であっても、電子文書（テキスト）中の誤表記及び対応する正表記の特定を精度よく行える技術を提案する。【解決手段】  形態素解析手段２および単語尤度計算手段３の処理結果に基づいて、作成者別誤表記修正候補特定手段４が、特定の医師によって書かれたレポート内でのみ出現確率が低い文字列を正表記の候補として抽出する。また、作成者別誤表記修正手段６が、上記で得られた各文字列に対して、特定の医師によって書かれたレポート内でのみ出現確率が高い文字列を誤表記の候補として抽出する。そして、上記の各文字列の全ての組合せに対して単語類似度計算手段５により類似度を計算し、作成者別誤表記修正手段６が、類似度の高い組を誤表記単語およびその修正単語として特定する。【選択図】  図１
2009211639.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数の電子文書を記憶する記憶手段と、
前記記憶手段により記憶されている１以上の電子文書からなる第１の文書集合と、前記記憶手段により記憶されている他の電子文書からなり且つ第１の文書集合より多くの電子文書からなる第２の文書集合のそれぞれについて、対象の文字列の出現頻度を算出する算出手段と、
第１の文字列と第２の文字列とが類似するか否かを判定する第１の判定手段と、
第２の文書集合における第１の文字列の出現頻度に対する第１の文書集合における第１の文字列の出現頻度の比率が所定の第１の閾値を下回るか否かを判定する第２の判定手段と、
第２の文書集合における第２の文字列の出現頻度に対する第１の文書集合における第２の文字列の出現頻度の比率が所定の第２の閾値を上回るか否かを判定する第３の判定手段と、
前記第１の判定手段と前記第２の判定手段と前記第３の判定手段の全てにより肯定的に判定される第１の文字列と第２の文字列との組合せを特定する特定手段と、
を備えたことを特徴とする文書処理装置。
【請求項２】
前記第１の文書集合に含まれる電子文書に対して、前記特定手段により特定された組合せにおける第２の文字列を当該組合せにおける第１の文字列に置き換える置換手段を備えたことを特徴とする請求項１に記載の文書処理装置。
【請求項３】
前記記憶手段により記憶されている各電子文書には、電子文書の作成者の識別情報が対応付けられており、
前記第１の文書集合は、一の作成者の識別情報が対応付けられた電子文書の集合であり、
前記第２の文書集合は、他の複数の作成者の識別情報が対応付けられた電子文書の集合であることを特徴とする請求項１又は請求項２に記載の文書処理装置。
【請求項４】
前記記憶手段により記憶されている各電子文書には、電子文書の作成における仮名漢字変換に用いられた仮名漢字変換用辞書の識別情報が対応付けられており、
前記第１の文書集合は、一の仮名漢字変換用辞書の識別情報が対応付けられた電子文書の集合であり、
前記第２の文書集合は、他の複数の仮名漢字変換用辞書の識別情報が対応付けられた電子文書の集合であることを特徴とする請求項１又は請求項２に記載の文書処理装置。
【請求項５】
前記第１の文書集合に含まれる各電子文書と前記第２の文書集合に含まれる各電子文書は、互いに関連する情報を内容とした電子文書であることを特徴とする請求項１乃至請求項４のいずれか１項に記載の文書処理装置。
【請求項６】
前記第１の判定手段は、第１の文字列と第２の文字列とを一致させるために必要な文字編集操作の回数に基づいて、第１の文字列と第２の文字列とが類似するか否かを判定することを特徴とする請求項１乃至請求項５のいずれか１項に記載の文書処理装置。
【請求項７】
前記第１の判定手段は、第２の文書集合に含まれる電子文書中に第１の文字列と共起して出現する文字列と、第１の文書集合に含まれる電子文書中に第２の文字列と共起して出現する文字列との一致度合いに基づいて、第１の文字列と第２の文字列とが類似するか否かを判定することを特徴とする請求項１乃至請求項５のいずれか１項に記載の文書処理装置。
【請求項８】
前記第１の判定手段は、第２の文書集合における第１の文字列の出現頻度と、第１の文書集合における第２の文字列の出現頻度との一致度合いに基づいて、第１の文字列と第２の文字列とが類似するか否かを判定することを特徴とする請求項１乃至請求項５のいずれか１項に記載の文書処理装置。
【請求項９】
コンピュータに、
複数の電子文書を記憶する記憶機能と、
前記記憶機能により記憶されている１以上の電子文書からなる第１の文書集合と、前記記憶機能により記憶されている他の電子文書からなり且つ第１の文書集合より多くの電子文書からなる第２の文書集合のそれぞれについて、対象の文字列の出現頻度を算出する算出機能と、
第１の文字列と第２の文字列とが類似するか否かを判定する第１の判定機能と、
第２の文書集合における第１の文字列の出現頻度に対する第１の文書集合における第１の文字列の出現頻度の比率が所定の第１の閾値を下回るか否かを判定する第２の判定機能と、
第２の文書集合における第２の文字列の出現頻度に対する第１の文書集合における第２の文字列の出現頻度の比率が所定の第２の閾値を上回るか否かを判定する第３の判定機能と、
前記第１の判定機能と前記第２の判定機能と前記第３の判定機能の全てにより肯定的に判定される第１の文字列と第２の文字列との組合せを特定する特定機能と、
を実現させるためのプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、電子文書中の誤表記の特定及び対応する正表記の特定を行う文書処理装置及びプログラムに関する
【背景技術】
【０００２】
従来より、コンピュータを用いて作成した電子文書（テキスト）を蓄積したサーバやデータベース等から、指定された検索語に該当する情報を有するテキストを検索し、利用者に提供することが行われている。
このようなテキスト検索においては、例えば、「尿道狭窄症」（正表記）を「尿道狭搾症」（誤表記）と入力ミスして画像診断レポートが作成された場合、「尿道狭窄症」に関するレポート一覧を得るために「尿道狭窄症」の文字列を含むレポートを検索しても、当該画像診断レポートは検索結果の一覧から漏れてしまう。そこで、このような誤表記を含むテキストも検索結果に含まれるように、テキスト中の誤表記を正表記に訂正することが求められており、特に、医療分野のように精度の高い検索が求められる分野では重要なタスクである。
【０００３】
このような誤表記を訂正するために、以下のような手法が提案されている。
例えば、テキストに形態素解析を施し、解析不能文字列を誤表記候補として抽出した上で、解析不能文字列と類似し、かつ、正しい形態素解析結果が得られた文字列と比較することにより、正しい文字列に訂正する手法が提案されている（特許文献１参照）。
例えば、文字を他の文字と取り違える確率値（文字混同確率値）を予め保持し、文字混同確率値を基に正しい文字へと訂正する手法が提案されている（特許文献２参照）。
【０００４】
【特許文献１】特開平５−２３３６１９号公報
【特許文献２】特開平１１−３２８３１７号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
ここで、医療分野などで頻出する誤表記は主に漢字の誤りであることが多く、漢字の場合は通常一文字で単語として成り立つため、解析不能となることがほとんどない。具体的には、例えば上記の「尿道狭搾症」自体は誤りであるが、これを解析すると、「尿道（名詞）／狭（形容詞−自立）／搾（動詞−自立）／症（名詞−接尾）」のような解析結果が得られて解析不能とはならない。したがって、形態素解析が不能であることを手がかりに誤表記を特定する手法では、誤表記を正確に特定することができないという問題がある。さらに、該手法では、正しい形態素解析結果から修正候補を得ることが前提となっているため、医療分野のように専門用語が頻出し、十分な形態素解析精度が得られない分野では、効果を発揮することができない。
【０００６】
また、医療分野のように一般的には使用されることが少ない難読の漢字が多用される分野では、一般的な文字混同確率を利用する手法により正しい訂正を行なうことは困難である。具体的には、例えば、「び慢性」を「彌慢性」と誤った場合、「び」と「彌」を混同することは通常考えられず、文字混同確率に反映することは困難である。
【０００７】
本発明は、上記従来の事情に鑑みなされたものであり、形態素解析用の辞書が完備されておらず十分な形態素解析精度を得ることができないような分野（例えば医療分野）であっても、電子文書（テキスト）中の誤表記及び対応する正表記の特定を精度よく行える技術を提案することを目的としている。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
第１の本発明は、複数の電子文書を記憶する記憶手段と、前記記憶手段により記憶されている１以上の電子文書からなる第１の文書集合と、前記記憶手段により記憶されている他の電子文書からなり且つ第１の文書集合より多くの電子文書からなる第２の文書集合のそれぞれについて、対象の文字列の出現頻度を算出する算出手段と、第１の文字列と第２の文字列とが類似するか否かを判定する第１の判定手段と、第２の文書集合における第１の文字列の出現頻度に対する第１の文書集合における第１の文字列の出現頻度の比率が所定の第１の閾値を下回るか否かを判定する第２の判定手段と、第２の文書集合における第２の文字列の出現頻度に対する第１の文書集合における第２の文字列の出現頻度の比率が所定の第２の閾値を上回るか否かを判定する第３の判定手段と、前記第１の判定手段と前記第２の判定手段と前記第３の判定手段の全てにより肯定的に判定される第１の文字列と第２の文字列との組合せを特定する特定手段と、を備えたことを特徴とする文書処理装置である。
【０００９】
第２の本発明は、第１の本発明において、前記第１の文書集合に含まれる電子文書に対して、前記特定手段により特定された組合せにおける第２の文字列を当該組合せにおける第１の文字列に置き換える置換手段を備えたことを特徴とする。
【００１０】
第３の本発明は、第１又は第２の本発明において、前記記憶手段により記憶されている各電子文書には、電子文書の作成者の識別情報が対応付けられており、前記第１の文書集合は、一の作成者の識別情報が対応付けられた電子文書の集合であり、前記第２の文書集合は、他の複数の作成者の識別情報が対応付けられた電子文書の集合であることを特徴とする。
【００１１】
第４の本発明は、第１又は第２の本発明において、前記記憶手段により記憶されている各電子文書には、電子文書の作成における仮名漢字変換に用いられた仮名漢字変換用辞書の識別情報が対応付けられており、前記第１の文書集合は、一の仮名漢字変換用辞書の識別情報が対応付けられた電子文書の集合であり、前記第２の文書集合は、他の複数の仮名漢字変換用辞書の識別情報が対応付けられた電子文書の集合であることを特徴とする。
【００１２】
第５の本発明は、第１〜第４の本発明において、前記第１の文書集合に含まれる各電子文書と前記第２の文書集合に含まれる各電子文書は、互いに関連する情報を内容とした電子文書であることを特徴とする。
【００１３】
第６の本発明は、第１〜第５の本発明において、前記第１の判定手段は、第１の文字列と第２の文字列とを一致させるために必要な文字編集操作の回数に基づいて、第１の文字列と第２の文字列とが類似するか否かを判定することを特徴とする。
【００１４】
第７の本発明は、第１〜第５の本発明において、前記第１の判定手段は、第２の文書集合に含まれる電子文書中に第１の文字列と共起して出現する文字列と、第１の文書集合に含まれる電子文書中に第２の文字列と共起して出現する文字列との一致度合いに基づいて、第１の文字列と第２の文字列とが類似するか否かを判定することを特徴とする。
【００１５】
第８の本発明は、第１〜第５の本発明において、前記第１の判定手段は、第２の文書集合における第１の文字列の出現頻度と、第１の文書集合における第２の文字列の出現頻度との一致度合いに基づいて、第１の文字列と第２の文字列とが類似するか否かを判定することを特徴とする。
【００１６】
第９の本発明は、コンピュータに、複数の電子文書を記憶する記憶機能と、前記記憶機能により記憶されている１以上の電子文書からなる第１の文書集合と、前記記憶機能により記憶されている他の電子文書からなり且つ第１の文書集合より多くの電子文書からなる第２の文書集合のそれぞれについて、対象の文字列の出現頻度を算出する算出機能と、第１の文字列と第２の文字列とが類似するか否かを判定する第１の判定機能と、第２の文書集合における第１の文字列の出現頻度に対する第１の文書集合における第１の文字列の出現頻度の比率が所定の第１の閾値を下回るか否かを判定する第２の判定機能と、第２の文書集合における第２の文字列の出現頻度に対する第１の文書集合における第２の文字列の出現頻度の比率が所定の第２の閾値を上回るか否かを判定する第３の判定機能と、前記第１の判定機能と前記第２の判定機能と前記第３の判定機能の全てにより肯定的に判定される第１の文字列と第２の文字列との組合せを特定する特定機能と、を実現させるためのプログラムである。
【発明の効果】
【００１７】
第１の本発明に係る文書処理装置によると、少数側（第１の文書集合）における第１の文字列の出現頻度が多数側（第２の文書集合）に比べて特徴的に少ない場合には第１の文字列は正表記の可能性が高く、少数側における第２の文字列の出現頻度が多数側に比べて特徴的に多い場合には第２の文字列は誤表記の可能性が高いことから、類似関係にある第１の文字列（正表記）と第２の文字列（誤表記）との組合せを特定することで、形態素解析用の辞書が完備されておらず十分な形態素解析精度を得ることができないような分野（例えば医療分野）であっても、電子文書（テキスト）中の誤表記及び対応する正表記の特定を精度よく行えるようになる。
これは、現在多くの日本語テキストがワープロソフト（文書作成を支援するソフトウェア）および仮名漢字変換機能を用いて作成されており、漢字変換ミスの誤表記が仮名漢字変換の自動学習機能により仮名漢字変換用辞書に自動設定され、又は、誤表記が辞書登録機能により仮名漢字変換用辞書に手動設定されているような場合には、当該仮名漢字変換用辞書によって同じ変換ミスを続けてしまう傾向が強い、という日本語文書作成の特徴を利用したものである。
【００１８】
第２の本発明に係る文書処理装置によると、第１の文書集合における電子文書中の第２の文字列（誤表記）を、対応する第１の文字列（正表記）に置換（訂正）することができる。
【００１９】
第３の本発明に係る文書処理装置によると、対象の文字列が特定の作者（つまり、特定の仮名漢字変換用辞書の所有者）に作成された電子文書にのみ特徴的に出現するか否かに基づいて、電子文書中の誤表記及び対応する正表記の特定を精度よく行えるようになる。
【００２０】
第４の本発明に係る文書処理装置によると、対象の文字列が特定の仮名漢字変換用辞書を用いて作成された電子文書にのみ特徴的に出現するか否かに基づいて、電子文書中の誤表記及び対応する正表記の特定を精度よく行えるようになる。
【００２１】
第５の本発明に係る文書処理装置によると、互いに関連する情報を内容とした電子文書からなる文書集合同士を対象に処理することで、電子文書中の誤表記及び対応する正表記の特定を精度よく行えるようになる。
【００２２】
第６の本発明に係る文書処理装置によると、判定対象の各文字列の表記を一致させるために必要な文字編集操作の回数（編集距離）に基づいて、各文字列の類似性を判定することができる。
【００２３】
第７の本発明に係る文書処理装置によると、判定対象の各文字列と共起して出現する文字列の比較に基づいて、各文字列の類似性を判定することができる。
【００２４】
第８の本発明に係る文書処理装置によると、判定対象の各文字列の出現頻度の比較に基づいて、各文字列の類似性を判定することができる。
【００２５】
第９の本発明によると、上記の文書処理装置をコンピュータにより実現することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２６】
本発明を、一実施形態に基づいて具体的に説明する。
図１は、本発明の一例である文書処理装置の機能ブロック図である。
本例の文書処理装置は、作成者別テキスト格納手段１、形態素解析手段２、単語尤度計算手段３、作成者別誤表記修正候補特定手段４、単語類似度計算手段５、作成者別誤表記修正手段６、を備えている。
【００２７】
作成者別テキスト格納手段１は、所定分野の複数のテキストを作成者別に格納する。本例では、図２に示すように、各医師により作成された画像診断レポートを、その作成者（医師Ａ、Ｂ、Ｃ・・・）別に用意された格納域（例えばフォルダ）に格納することで、各テキスト（画像診断レポート）とその作成者の識別情報（医師名や医師ＩＤ）とを対応付けている。なお、このような間接的な対応付けのほか、例えば、各テキストに作成者の識別情報を付加情報として保持させる等の直接的な対応付けを行うようにしてもよい。
【００２８】
形態素解析手段２は、作成者別テキスト格納手段１に格納されているテキストを対象に形態素解析を施して、各テキスト中の文字列を形態素解析辞書に応じた複数の文字列（単語の候補）に区切る。
【００２９】
単語尤度計算手段３は、任意の文字列（１以上の文字からなる文字列）が与えられたときに、作成者別テキスト格納手段１に格納されているテキストを参照することによって、その文字列の単語らしさを示す値（単語尤度）を算出する。
単語尤度の定義は様々なものが考えられるが、本例では非特許文献「岡野原、“単語抽出法による次世代データ圧縮法の開発”、平成１４年度未踏ソフトウェア創造事業未踏Youth研究報告、インターネット＜URL:http://homepage3.nifty.com/DO/okamito04.pdf＞」で提案されている以下の定義を、文字列Ｃの単語尤度ＷＴｃとして用いている。
WTc = length * ((log(totalCount) + log(count))
ここで、lengthは文字列Ｃを構成する文字数、totalCountは形態素解析手段２から得られる解析結果の全単語数、countは作成者別テキスト格納手段１に格納されている全てのテキスト中に文字列Ｃが出現する回数である。
勿論、他の手法により単語尤度を定義してもよく、例えば「単語長×単語出現頻度」を単語尤度としてもよい。
【００３０】
なお、本例では、形態素解析により得られた各文字列中のＮ（予め設定した正の整数）文字以下の全ての文字列について上記の単語尤度を計算し、単語尤度の大きいものから順にソートして、その上位Ｍ（予め設定した正の整数）件を後述の処理の対象として絞り込むようにしているが、形態素解析により得られた全ての文字列を後述の処理の対象としてもよい。
【００３１】
作成者別誤表記修正候補特定手段４は、作成者別に誤表記の修正候補（正表記の候補）を以下のようにして特定する。
なお、同じ画像診断科に属するｋ人の医師（読影医）が画像診断レポートを作成しており、作成者別テキスト格納手段１中のテキストがｋ個のグループ（作成者別）に分割されて格納されているとする。
ｋ個のグループのうちの或る一つのグループ（ｋｉ）を除くｋ−１個のグループに属するテキストを対象として、単語尤度計算手段３で絞り込まれた全ての文字列Ｃの各々について、当該テキスト内での出現確率（文字列Ｃの出現回数／テキスト中の全単語数）を計算する。同様に、ｋｉのグループに属するテキストを対象として、単語尤度計算手段３で絞り込まれた全ての文字列Ｃの各々について、当該テキスト内での出現確率を計算する。そして、各文字列Ｃについて、比率Ｐｃ＝後者（ｋｉのグループ）の出現確率／前者（ｋｉを除くグループ）の出現確率を計算する。次に、比率Ｐｃが閾値Ｔ１（予め設定された正の実数）よりも小さい文字列を特定し、ｋｉの識別情報（本例ではｋｉ名（医師名））に対応付けて保持する。
上記の処理をｋ個の全てのグループに対して実施し、得られた文字列Ｃをｋｉ名に対応付けて保持し、ＷＴｃの大きいものから順にソートする。これらの文字列リストを誤表記の修正候補（正表記の候補）とする。
つまり、ｋｉを除くグループ（第２の文書集合）における文字列の出現確率に対するｋｉのグループ（第１の文書集合）における文字列の出現確率の比率Ｐｃが閾値Ｔ１よりも小さいか否かを判定し、比率Ｐｃが閾値Ｔ１よりも小さい文字列を正表記の候補として特定する。
【００３２】
単語類似度計算手段５は、二つの文字列Ｃ１と文字列Ｃ２の類似度を計算して、文字列Ｃ１と文字列Ｃ２が類似するか否かを判定する。本例では、特許文献２に記されている「編集距離」（文字列Ｃ１を文字列Ｃ２に変換するため（つまり、文字列Ｃ１と文字列Ｃ２とを一致させるため）に必要な挿入・削除・置換といった文字編集操作の回数の合計値）の逆数を類似度Ｓとしている。
【００３３】
作成者別誤表記修正手段６は、作成者別誤表記修正候補特定手段４から得られる文字列リストの各文字列Ｃ（対応するｋｉのグループ）に対して、以下の処理を行なう。
まず、対象の文字列Ｃに対応するｋｉのグループから、作成者別誤表記修正候補特定手段４と同様の手法により算出される比率Ｐｃが閾値Ｔ２（予め設定された正の実数）よりも大きい文字列を特定する。つまり、ｋｉを除くグループ（第２の文書集合）における文字列の出現確率に対するｋｉのグループ（第１の文書集合）における文字列の出現確率の比率Ｐｃが閾値Ｔ２よりも大きいか否かを判定し、比率Ｐｃが閾値Ｔ２よりも大きい文字列を対象の文字列Ｃ（正表記の候補）に対応する誤表記の候補として特定する。
次に、対象の文字列Ｃ（正表記の候補）について上記処理により得られた文字列リスト（誤表記の候補）の各々（文字列Ｃと同一の文字列を除く）と文字列Ｃとを単語類似度計算手段５に渡し、２つの文字列の類似度Ｓを得る。
そして、上記得られた類似度Ｓの大きいものから順に文字列Ｃ（正表記の候補）とその類似文字列（誤表記の候補）のペアをソートし、類似度Ｓが閾値Ｔ３（予め設定された正の実数）よりも大きいペアを特定する。つまり、当該特定されたペアにおける類似文字列が誤表記の文字列であり、文字列Ｃが正表記の文字列である。
作成者別誤表記修正手段６では、このようにして得られたペアに基づいて、ｋｉのグループに属するテキスト中の各誤表記の文字列を正表記の文字列に置き換えて修正する。
【００３４】
図３、本例の文書処理装置による誤表記修正の処理フロー図である。
本例の文書処理装置では、形態素解析手段２および単語尤度計算手段３の処理結果に基づいて、作成者別誤表記修正候補特定手段４が、特定の医師によって書かれたレポート内でのみ出現確率が低い（Ｐｃ＜Ｔ１）文字列を抽出する（ステップＳ１）。
また、作成者別誤表記修正手段６が、上記で得られた各文字列に対して、特定の医師によって書かれたレポート内でのみ出現確率が高い（Ｐｃ＞Ｔ２）文字列を抽出する（ステップＳ２）。
そして、上記の各文字列の全ての組合せに対して単語類似度計算手段５により類似度を計算し、作成者別誤表記修正手段６が、類似度の高い（Ｓ＞Ｔ３）組を誤表記単語およびその修正単語として特定する（ステップＳ３）。
【００３５】
以上の処理により、特定の医師によってのみ「尿道狭搾症」や「彌慢性」と書かれており、かつ、他の医師によっては正しく「尿道狭窄症」や「び慢性」と書かれている場合に、誤表記および正表記の対応関係を特定して、前者を後者に訂正することが可能となる。
【００３６】
本例では、医療分野のテキストを対象に説明を行なったが、所定の分野を対象とするテキストの集合であれば同様の効果を得ることができる。例えば、同一機種の販売営業を行なうチームで執筆された日報レポートを対象にした場合であっても同様の効果を得ることができる。なお、作成者別テキスト格納手段１に複数の分野のテキストを格納するようにしてもよく、各テキストとその分野の識別情報とを対応付けておくことで、本発明を利用することができる。また、日本語を対象に説明を行なったが、英語等の他の言語であっても同様の効果を得ることができる。
【００３７】
本例では、各テキストとその作成者の識別情報との対応付け関係に基づいて、誤表記と正表記の組み合わせを特定しているが、テキストの作成における仮名漢字変換に用いられた仮名漢字変換用辞書の識別情報を当該テキストに対応付けておくことで、各テキストとその作成に係る仮名漢字変換用辞書の識別情報とに基づいて、誤表記と正表記の組み合わせを特定するようにしてもよい。
【００３８】
本例では、多数側のグループにおける対象の文字列の出現確率に対する少数側のグループにおける対象の文字列の出現確率の比率Ｐｃを閾値と比較しているが、多数側のグループにおける対象の文字列の出現回数に対する少数側のグループにおける対象の文字列の出現回数の比率を閾値と比較してもよい。つまり、対象の文字列の出現頻度（出現確率および出現回数の双方を含む概念）に基づく比率を算出し、所定の閾値と比較すればよい。
【００３９】
本例では、対象の文字列の出現頻度に基づいて算出した比率が閾値より大きいか（又は小さいか）を基準に判定しているが、当該比率が閾値以上（又は以下）であるかを基準に判定してもよい。このため、本願では、閾値より大きい又は閾値以上であることを「閾値を上回る」と表現し、閾値より小さい又は閾値以下であることを「閾値を下回る」と表現する。
【００４０】
本例では、２つの文字列の類似性に関する判定を、単語類似度計算手段５により計算された類似度Ｓ（編集距離の逆数）と閾値Ｔ３との比較により行っているが、他の判定基準により類似判定を行ってもよい。
例えば、編集距離が所定値より小さい場合（つまり、少ない文字編集操作の回数で表記が一致する場合）に、文字列が類似すると判定する。
また、例えば、テキスト中で共起する文字列（対象の文字列と並列的関係（例えば、“と”、“および”等により接続）にある文字列）の一致度合いに基づいて類似判定を行ってもよい。つまり、多数側のグループにおけるテキストで正表記候補の文字列と共起して出現する文字列と、小数側のグループにおけるテキストで誤表記候補の文字列と共起して出現する文字列とが一致する場合や、その出現頻度（出現回数や出現確率）が同程度であるような場合に、文字列が類似すると判定する。これにより、表記が全く異なる場合であっても、対応関係にある誤表記と正表記の組合せを特定できる。
また、例えば、各文字列の出現頻度の一致度合いに基づいて類似判定を行ってもよい。つまり、多数側のグループにおける正表記候補の文字列の出現頻度と、小数側のグループにおける誤表記候補の文字列の出現頻度とが同程度である場合や、出現頻度をソートした際の順位が同程度であるような場合に、文字列が類似すると判定する。これにより、表記が全く異なる場合であっても、対応関係にある誤表記と正表記の組合せを特定できる。
【００４１】
本例では、正表記の候補の特定（出現頻度の比率と閾値Ｔ１との比較判定）、誤表記の候補の特定（出現頻度の比率と閾値Ｔ２との比較判定）、文字列の類似度の判定、の順に行って、誤表記と正表記の組合せを特定しているが、このような処理順に限定するものではない。要は、上記３つの判定を行って、その判定結果の全てが肯定的な組み合わせを特定すればよい。
【００４２】
本例の文書処理装置は、誤表記と正表記の組合せを特定して検索対象となるテキストに修正を施しているが、例えば、利用者から検索語の入力を受け付ける受付手段を設け、利用者に入力された検索語に対応する誤表記を特定して、当該検索語および対応する誤表記を用いてテキスト検索処理させるようにしてもよい。
【００４３】
図４は、本例に係る文書処理装置の主要なハードウェア構成を示している。
すなわち、本例の文書処理装置は、各種演算処理を行うＣＰＵ１１、ＣＰＵ１１の作業領域となるＲＡＭ１２、基本的な制御プログラムを記憶するＲＯＭ１３、本発明に係る機能を実現するためのプログラムや各種データを記憶するＨＤＤ１４、利用者に対する情報を表示出力する液晶ディスプレイや利用者からの情報の入力を受け付けるマウス・キーボード等の機器とのインターフェースである入出力Ｉ／Ｆ１５、他の装置との間で通信を行うインターフェースである通信Ｉ／Ｆ１６、等のハードウェア資源を有するコンピュータで構成されている。
【００４４】
そして、本発明に係るプログラムをＨＤＤ１４から読み出してＲＡＭ１２に展開し、これをＣＰＵ１１により実行させることで、本発明に係る文書処理装置の各機能手段をコンピュータにより実現している。本例では、本発明に係る記憶手段を作成者別テキスト格納手段１により構成し、本発明に係る算出手段を作成者別誤表記修正候補特定手段４および作成者別誤表記修正手段６により構成し、本発明に係る第１の判定手段を単語類似度計算手段５および作成者別誤表記修正手段６により構成し、本発明に係る第２の判定手段を作成者別誤表記修正候補特定手段４により構成し、本発明に係る第３の判定手段を作成者別誤表記修正手段６により構成し、本発明に係る特定手段を作成者別誤表記修正手段６により構成している。
【００４５】
本発明に係るプログラムは、例えば当該プログラムを記憶したＣＤ−ＲＯＭ等の外部記憶媒体を配布する形式やネットワークを介して配信する形式により、本発明の実施者に提供される。
また、本発明に係る各機能手段は、本例のようなソフトウェア構成により実現する態様に限られず、それぞれ専用のハードウエアモジュールで構成してもよい。
また、本発明に係る各機能手段は、本例のように１台のコンピュータに設ける態様に限られず、複数台のコンピュータに分散して設けてもよい。
【図面の簡単な説明】
【００４６】
【図１】本発明の一実施形態に係る文書処理装置の機能ブロック図である。
【図２】本発明の一実施形態に係るテキストの格納態様を示す図である。
【図３】本発明の一実施形態に係る誤表記修正の処理フロー図である。
【図４】本発明の一実施形態に係る文書処理装置のハードウェア構成図である。
【符号の説明】
【００４７】
１：作成者別テキスト格納手段、  ２：形態素解析手段、  ３：単語尤度計算手段、  ４：作成者別誤表記修正候補特定手段、  ５：単語類似度計算手段、  ６：作成者別誤表記修正手段
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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