(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
電子化された複数の文書を格納する文書格納手段と、
前記文書格納手段に格納された複数の文書の間のリンク関係を格納するリンク関係格納手段と、
前記文書格納手段に格納された各文書に含まれる単語の出現頻度から文書間距離を計算する距離計算手段と、
前記リンク関係格納手段に格納されたリンク関係と前記距離計算手段から得られる文書間距離を基にして、クラスター分析を行い、前記文書格納手段に格納された複数の文書を分類する文書分類手段と、
文書分類手段による分類された結果を出力する出力手段と
を有することを特徴とする文書分類装置。
【請求項２】
文書分類装置による文書分類方法であって、
文書分類装置が備える文書格納手段が、電子化された複数の文書を格納するステップと、
文書分類装置が備えるリンク関係格納手段が、前記文書格納手段に格納された複数の文書の間のリンク関係を格納するステップと、
文書分類装置が備える距離計算手段が、前記文書格納手段に格納された各文書に含まれる単語の出現頻度から文書間距離を計算するステップと、
文書分類装置が備える文書分類手段が、前記リンク関係格納手段に格納されたリンク関係と前記距離計算手段から得られる文書間距離を基にして、クラスター分析を行い、前記文書格納手段に格納された複数の文書を分類するステップと、
文書分類装置が備える出力手段が、前記文書分類手段により分類された結果を出力するステップと
を実行することを特徴とする文書分類方法。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、ネットワークシステム上に存在する電子化された多数の文書を分類する文書分類装置に関し、特に、ハイパーテキストのような複雑にリンク付けされた多数の文書を分類する文書分類装置に関するものである。
【０００２】
【従来の技術】
今日、インターネットの普及に伴い、物理的に離れた位置に存在するコンピュータシステム上の電子文書にネットワークを介して容易にアクセスすることができるようになっている。このような電子文書は、文書の中に他の電子文書を参照するためのリンク情報を埋め込むことが可能であり、リンク情報が埋め込まれた電子文書は、そのリンク情報を辿ることによって当該電子文書に関連する他の電子文書に容易に到達することができる。このようなリンク情報が埋め込まれた電子文書の形態を、一般にハイパーテキストと呼んでいる。
【０００３】
インターネットのようなネットワークシステムにおいて、アクセス可能な電子文書の数が大量に増加すると、この大量の電子文書からリンク情報のみにしたがって所望の文書を探し出すことが困難になりつつある。
【０００４】
このような問題を解決するための１つの方法として、インターネット上で公開されている電子文書を対象とした検索サービスを提供するシステムが増えつつある。これらの検索システムでは、大量の文書に対して一括したキーワード検索を行うことができる。すなわち、インターネット上で公開されている電子文書を予め可能な限り漏れなく探索しておき、各文書の内容を取得しておくことにより、このような一括のキーワード検索を行うことができるようにしている。
【０００５】
また、更に、このような検索システムにおいては、各文書をその内容にしたがっていくつかのカテゴリーへと分類しておくことによって、より検索効率の向上を図るものがある。この場合のシステムの利用者は、所望の文書が含まれていると思われるカテゴリーを中心にキーワード検索を行うことが可能となり、検索効率の向上が期待できる。
【０００６】
ところで、文書を分類する方法には、人手によって行う方法と、文書間の距離に基づいた計算によって自動的に行う方法とがある。大量の文書を分類する場合には、効率の点から、後者の方法が有利である。
【０００７】
（従来技術１）
このような文書を分類する手法として、例えば、文献「Luhn, H. P., 'A statistical approach to mechanised encoding and searching of library information', IBM journal of research and development, 1, 309-17 (1957)」において論じられているように、文書中に含まれる各単語の出現頻度を基に単語の重み付けを行なう方法がある。この場合、特に、重みの高い単語は、その文書を代表するキーワードとみなすことができる。
【０００８】
（従来技術２）
また、単語の重みから文書間距離を求める手法が、例えば、文献「Salton, G. and McGill, N. J., ' Introduction to modern information retrieval', New York, McGraw-Hill (1983)」で提案されており、いくつかの文書分類システムにおいて採用されている。
【０００９】
このような文書分類システムにおいては、文書Ｐｉに対して各単語Ｒｕの重みＷiuが設定されているものとすると、文書Ｐｉの文書ベクトルＶpiを以下のように定義する。ただし、文書Ｐｉ中に単語Ｒｕが存在しない場合には、重みＷiuには“０”を設定する。また、単語Ｒｕが存在する場合には、重みＷiuは“０”以上の実数値とする。
0003772401.tif 000002
ただし、ここでは、単語の異なり総数をｍとしており、また、Ωiu（０≦Ωiu≦１）を文書Ｐｉに対する各単語Ｒｕの重みＷiuとして再定義する。そして、この場合における文書Ｐｉと文書Ｐｊの間の距離ｄ（Ｐｉ，Ｐｊ）｛（０≦ｄ（Ｐｉ，Ｐｊ）≦１）は、
ｄ（Ｐi，Ｐj）＝２（arccos（Ｖpi・Ｖpj））／π    ……（１−４）
として、両者の文書ベクトルの角度として定義する。
【００１０】
（従来技術３）
上記のようにして求められた文書間距離に基づき、クラスター分析の手法を用いると、文書の分類が可能となる。クラスター分析の手法については、例えば、文献「田中，垂水，脇本，“統計解析ハンドブックＩＩ  多変量解析編”，第２２６頁〜第２５７頁，共立出版（１９８４）」が参照できる。クラスター分析の手法は、よく知られた技術であるのでここでの説明は省略する。
【００１１】
【発明が解決しようとする課題】
ところで、上述した従来の技術による文書分類システムにおいては、更に、解決すべき課題として、次のような問題がある。すなわち、（従来技術１）や（従来技術２）による文書分類システムにおいて、機械的に得られる文書間距離は、文書の意味内容を深く勘案した上で設定されるものではない。したがって、このような文書間距離に基づいた文書分類は、文書の意味内容が充分に反映されたものであるとは言い難い。このため、ユーザにとって、大量の電子文書からは所望の文書を探し出すことが困難な状況にあることにかわりはない。
【００１２】
本発明は、このような問題点を解決するためになされたものであり、本発明の目的は、ハイパーテキストのような複雑にリンク付けされた多数の文書を適切に分類することができる文書分類装置を提供することにある。
【００１３】
【課題を解決するための手段】
上記のような目的を達成するため、本発明による文書分類装置は、電子化された複数の文書を格納する文書格納手段（１１）と、前記文書格納手段に格納された複数の文書の間のリンク関係を格納するリンク関係格納手段（１２）と、前記文書格納手段に格納された各文書に含まれる単語の出現頻度から文書間距離を計算する距離計算手段（１３）と、前記リンク関係格納手段に格納されたリンク関係と前記距離計算手段から得られる文書間距離を基にして、クラスター分析を行い、前記文書格納手段に格納された複数の文書を分類する文書分類手段（１４）と、文書分類手段による分類された結果を出力する出力手段（１５）とを有することを特徴とする。
【００１４】
このような特徴を有する文書分類装置においては、文書格納手段（１１）が、電子化された複数の文書を格納しており、リンク関係格納手段（１２）が、文書格納手段に格納された複数の文書の間のリンク関係を格納している。距離計算手段（１３）が、文書格納手段に格納された各文書に含まれる単語の出現頻度から文書間距離を計算すると、文書分類手段（１４）が、リンク関係格納手段に格納されたリンク関係と前記距離計算手段から得られる文書間距離を基にして、クラスター分析を行い、前記文書格納手段に格納された複数の文書を分類する。そして、出力手段（１５）により、文書分類手段による分類された結果を出力する。
【００１５】
このようにして、本発明の文書分類装置では、ハイパーテキストの形態をとる文書をクラスター分析の手法を用いて分類する際に、文書に記述されたリンク情報を利用する。文書間のリンク関係は、基本的に文書の作成者が自分の作成した文書と意味的に近い（距離が小さい）文書に対して設定されているので、リンク関係情報と、文書間距離の双方を用いてクラスター分析を行う。これにより、文書の作成者の意志を反映した文書分類、つまりは、文書の意味内容に沿った文書分類が実現できる。
【００１６】
【発明の実施の形態】
以下、本発明を実施する場合の一形態について図面を参照して具体的に説明する。図１は、本発明の一実施例の文書分類装置の要部の構成を示すブロック図である。図１において、１１は文書格納部、１２はリンク関係格納部、１３は距離計算処理部、１４は文書分類処理部、１５は出力処理部である。
【００１７】
本実施例の文書分類装置においては、文書格納部１１が、電子化された大量の文書を格納しており、ここに格納された各々の文書に対応して、リンク関係格納部１２が、各々の文書の間のリンク関係情報（参照する文書の存在位置とその文書識別子）を格納している。距離計算処理部１３は、文書格納部１１に格納された各文書を解析し、その文書に含まれる単語の出現頻度から文書間距離を計算する。この文書間距離の計算は、例えば、前述した（従来技術２）の文書分類システムと同様な手法（アルゴリズム）により計算する。
【００１８】
このようにして文書間距離が計算されると、文書分類処理部１４では、リンク関係格納部１２に格納されたリンク関係情報と距離計算処理部１３から得られた文書間距離を基にして、クラスター分析を行う。そして、文書格納部１１に格納された複数の文書を分類する。分類された結果は、出力処理部１５によるグラフィカルユーザインタフェースを介して、見やすい表示形態でユーザに対して表示出力される。これにより、例えば、クラスター分析の結果に応じて、大量の文書の中から同じグループに属する文書のみが表示されるので、ユーザは所望する文書を探しやすくなる。
【００１９】
図２は、本発明の別の実施例である広域ネットワークに結合された文書分類システムの要部の構成を示すブロック図である。図２において、２０は広域ネットワーク、２１は文書取得処理部、２２は文書格納部、２３はリンク関係格納部、２４は自立語抽出処理部、２５は単語重み設定処理部、２６は文書間距離計算処理部、２７は文書分類処理部、２８は出力処理部である。図２に示す文書分類システムでは、広域ネットワーク２０上に分散して存在するハイパーテキストの形態の文書に対して、これらの文書を取得し、その文書中に埋め込まれたリンク情報から、これらの電子文書の内容を対象として文書分類を行う。
【００２０】
広域ネットワーク２０は、例えば、複数のネットワークシステムが互いに結合されたインターネットであり、文書取得処理部２１は、広域ネットワーク２０にアクセス可能に存在する大量の文書を取得するプログラムモジュールにより構成される。このプログラムモジュールは、広域ネットワーク２０に接続されているコンピュータシステム上に格納されている電子文書の１つを指定すると、「指定された電子文書の内容を取得し、この電子文書中に埋め込まれた他の文書を指示するリンク情報を同定し、リンク情報が指示する他の文書を取得する操作」を再帰的に繰り返す処理を実行し、広域ネットワーク２０に接続された複数のコンピュータシステム上に分散して存在する電子文書を取得する。
【００２１】
文書取得処理部２１により取得された大量の文書は、文書格納部２２に格納される。この場合、文書格納部２２では、文書取得処理部２１が取得した文書をその文書を特定するリンク情報と対にして格納する。また、リンク関係格納部２３において、文書格納部２２に格納されている各々の文書間のリンク関係の有無を格納する。
【００２２】
自立語抽出処理部２４は、文書格納部２２に格納されている文書から形態素解析アルゴリズムを用いて自立語（単語）を抽出する。これにより、文書から単語が切り出される。単語重み設定処理部２５は、自立語抽出処理部２４による抽出結果を基にして、各文書毎に全ての自立語に対して重み（重要度）を設定する。そして、文書間距離計算処理部２６において、単語重み設定処理部２５によって設定された重みを基にして、文書格納部２２に格納されている文書の全ての２つの項目の間の距離を計算する。
【００２３】
このようにして、文書間の距離が計算されると、文書分類処理部２７では、リンク関係格納部２３に格納されているリンク関係の有無と、文書間距離計算処理部２６によって計算された文書間距離に基づいて、文書をクラスター分析により分類する。分類された結果は、出力処理部２８により、その文書分類処理部２７の分類結果が表示される。出力処理部２８は、ユーザに対して、グラフィカルユーザインターフェイスを利用して見やすい表示形態により、例えば、同じグループに属する文書がまとめられて、その文書分類結果として出力表示される。
【００２４】
一般的にハイパーテキストの形態をとる電子文書では、文書の内容部分とリンク情報（他の文書のネットワーク上の存在位置および文書識別子）とを区別するため、リンク情報には、リンク情報であることを示すタグ付けがなされている。このため、文書中からタグと一致する文字列を検出することにより、文書取得処理部２１では、文書中からリンク情報を同定する。
【００２５】
図３は、文書取得処理部２１の文書取得処理のアルゴリズムを示すフローチャートである。図３に示すフローチャートを参照して、文書取得処理部の動作を説明する。広域ネットワーク上の１つの文書のリンク情報を初期条件として指定して、文書取得処理を起動すると、ここでの処理が開始され、まず、ステップ３１において、初期条件としてリンク情報（ネットワーク上の存在位置および文書識別子）が指定された文書を文書Ｄとし、次のステップ３２において、リストＳの先頭に文書Ｄのリンク情報を加え、リストＳの先頭をカレントのリスト位置Ｐとする。次に、次のステップ３３において、リストＳのリスト位置Ｐに対応するリンク情報が存在するか否かを判定する。この判定で、リンク情報が存在しない場合は、ここでのリスト操作による文書取得処理が終了したことなので、処理を終了する。
【００２６】
また、ステップ３３の判定処理で、リンク情報が存在する場合は、次のステップ３４に進み、リンク情報を基にして、各リンク情報に対応する文書Ｄの文書内容を取得する。次に、ステップ３５において、文書Ｄのリンク情報とその文書内容とを対にして、文書格納部２２に格納する（図４）。そして、次のステップ３６において、文書Ｄの文書中に記述されているリンク情報（Ｄ１，Ｄ２，…，Ｄｎ）を全て同定する。
【００２７】
次に、ステップ３７において、リンク情報（Ｄ１，Ｄ２，…，Ｄｎ）のうち、リストＳ中に存在しないリンク情報があれば、リストＳに連接する。次にステップ３８において、文書Ｄと各リンク情報（Ｄ１，Ｄ２，…，Ｄｎ）との間の２項間にリンク関係が存在することをリンク情報格納部２３に格納する。そして、次の文書に対する処理のため、ステップ３９において、カレントのリスト位置ＰをリストＳ中のリスト位置Ｐの次の位置とし、ステップ３３に戻る。ステップ３３においては、前述のように、リストＳのリスト位置Ｐに対応するリンク情報が存在するか否かを判定し、この判定処理で、リンク情報が存在する場合には、ステップ３４からの処理を繰り返し、また、リンク情報が存在しない場合は、ここでのリスト操作による文書取得処理が終了したことなので、処理を終了する。
【００２８】
このようにして、文書取得処理部２１の処理によって、文書中でリンク付けされている他の文書が再帰的に取得される。この結果、得られた各文書の内容はその文書のリンク情報と共に文書格納部２２に格納される。また、各文書間のリンク関係の情報は、リンク関係格納部２３に格納される。
【００２９】
図４は、文書格納部２２に格納される文書内容とリンク情報の関係を説明する図である。図４に示すように、文書格納部には、取得された文書の文書内容４２とリンク情報（Ｄ１，Ｄ２，…，Ｄｎ）４１とが対応づけて格納される。
【００３０】
図５は、リンク関係格納部２３に格納されるリンク関係の情報を説明する図である。図５に示すように、リンク関係格納処理部２３には、リンク関係が２次元マトリックスの表の形式で格納される。表中の行見出しおよび列見出しは、文書格納部２２に格納されたリンク情報（Ｄ１，Ｄ２，…，Ｄｎ）に対応し、リンク情報によって特定される文書間にリンク関係がある場合を○印で表記し、リンク関係がない場合を×印で表記している。
【００３１】
前述したように、自立語抽出処理部２４は、文書格納部２２に格納された各文書内容から公知の形態素解析アルゴリズムを用いて単語を切り出し、各文書内容の中の自立語を抽出する。ここで抽出した自立語に対して、単語重み設定処理部２５が、各文書の文書内容の中に含まれる自立語に対して“１”を設定し、文書内容の中に含まれない自立語に対して“０”を設定する。
【００３２】
図６は、単語重み設定処理部２５による重み付け結果の一例を示す図である。前述したように、ここでの文書の各文書内容は、リンク情報（Ｄ１，Ｄ２，…，Ｄｎ）により対応づけられているので、図６に示すように、各文書内容に含まれている自立語（ＷＯＲＤ１，ＷＯＲＤ２，ＷＯＲＤ３，…，ＷＯＲＤｎ）に対して、当該各文書の文書内容の中に含まれる自立語には“１”を設定し、文書内容の中に含まれない自立語は“０”を設定するが、これらは、リンク情報（Ｄ１，Ｄ２，…，Ｄｎ）により各文書内容と対応付けられる。
【００３３】
文書間距離計算処理部２６は、前述した式（１−１）〜式（１−４）に基づいて、文書格納処理部２２に格納された文書の全ての２項間について、その間の距離を計算する。計算された各文書の文書間距離は、各文書内容と対応づけられているリンク情報（Ｄ１，Ｄ２，…，Ｄｎ）の間の距離として格納される。図７は、文書間距離計算処理部２６による文書間距離の計算結果の一例を示している。
【００３４】
このようにして、リンク情報により取得された各文書の文書間距離が算出されると、文書分類処理部２７において、リンク関係の情報と、算出した文書間距離に基づいて、文書分類処理部２７は、初期文書クラスターを生成し、文書間距離に基づいたクラスター分析を行い、文書格納部２２に格納された各文書を分類する。
【００３５】
図８は、文書分類処理部２７による文書分類処理のアルゴリズムを示すフローチャートである。図８を参照して、ここで文書分類処理を説明する。文書分類処理においては、処理を開始すると、ステップ８１において、初期文書クラスターの作成処理を行う。すなわち、リンク関係格納部２３のリンク関係の有無と、文書間距離計算部２６の計算結果を参照し、リンク関係があり、かつ、文書間距離が所定の定数Ｋ（０≦Ｋ≦１）以下である文書の対を１つのクラスターとする。この場合、３つ以上の文書が、この条件を満たして連なる場合には、それらをまとめて１つのクラスターとする。
【００３６】
次に、ステップ８２に進み、得られた前クラスターと、クラスターに属さない全文書の２項間距離を再計算する。次に、ステップ８３において、得られた２項間距離のうち最も小さい値となる２つのクラスターあるいは文書を１つのクラスターとする。そして、次のステップ８４において、クラスター数および文書数の合計値が、所定数Ｎ（１≦Ｎ≦ｎ：文書総数ｎ）以下であるか否かを判定し、合計値が所定数Ｎ以下でない場合、未だ分類されていない文書が存在するので、この場合には、ステップ８２に戻り、ステップ８２およびステップ８３のクラスター分析よる分類処理を繰り返し行う。この結果、ステップ８４の判定処理で、クラスター数および文書数の合計値が所定数Ｎ以下であることが確認できると、ここで文書の分類が終了したので、一連の処理を終了する。そして、次に説明するように、分類した結果を出力処理部２８により表示する。
【００３７】
なお、このステップ８２の処理において、クラスターとクラスターに属さない文書の間の文書間距離の再計算を行うが、この場合の文書と文書との間の文書間距離計算は、前述したように、式（１−１）〜式（１−４）により行う。また、クラスターＣと文書Ｄの間の距離計算は、クラスターＣに属する全ての文書と文書Ｄの距離計算を式（１−１）〜式（１−４）によって行い、その平均値を距離とする。クラスターＣ１とクラスターＣ２の間では、クラスターＣ１とクラスターＣ２に属する各文書の距離計算を行い、その平均値を距離とする。
【００３８】
文書分類処理部２７による文書分類アルゴリズムは、一般のクラスター分析の初期クラスターの設定に文書間距離とリンク関係を併用するものである。すなわち、リンク関係があり、かつ、文書間距離が近い文書をまとめて、初期クラスターとし、更に、文書間距離とリンク関係を併用することにより、意味的関係の深いリンク関係を選択的に利用することが可能となる。また、リンク関係を用いることにより、従来の文書間距離情報のみに基づくクラスター分析と比較して、より信頼性の高い分類が可能となる。これにより、文書の意味内容をより反映したクラスター解析（分類）が可能となる。
【００３９】
具体例で説明すると、前述した図４，図５，図６，および図７の数値例の場合には、Ｋ＝０．６とした場合、文書間距離が最も近いものは、文書Ｄ１と文書Ｄ４との距離“０．０９”であり、次に近い文書間距離は文書Ｄ４と文書Ｄ５との距離“０．１２”であり、その次に近い文書間距離は文書Ｄ２と文書Ｄ３との距離“０．２７”であることから、初期クラスターは（Ｄ１，Ｄ４，Ｄ５）および（Ｄ２，Ｄ３）となる。
【００４０】
次に、出力処理部２８の処理について説明する。前述したように、出力処理部２８は、ユーザに対して、グラフィカルユーザインターフェイスを利用して見やすい表示形態により、例えば、同じグループに属する文書がまとめられて、その文書分類結果として出力表示する。このような出力処理部による表示形態を、具体的な操作例を例示して説明する。図９〜図１３は、ユーザが、ここでの文書分類装置に組み込まれている文書検索装置を起動して、論文検索を行い、更に文書分類を行う場合の操作画面の一連の状態の変化を示している。ここでの文書検索装置を起動すると、図９に示すように、文献検索ウィンドウ画面９０が表示される。この文献検索ウィンドウ画面９０には、検索操作ガイドと共に、検索キーワード入力のためのキーワード入力フィールド９１が設けられている。
【００４１】
この文献検索ウィンドウ画面９０において、例えば、ユーザが論文検索のためのキーワードとして、図１０に示すように、「人工頭脳」，「定性推論」，および「免疫ネットワーク」のキーワードを入力する操作を行うと、文献検索ウィンドウ画面９０は、キーワード入力フィールド９１に検索キーワードが入力された状態となり、この状態において、検索ボタン９２をポインタカーソル９３によりクリックすると、検索処理が開始されて、その検索結果が、検索結果表示フィールド９４に表示される。その結果、図１１に示すように、検索結果表示フィールド９４には、例えば、ヒットした文献の３件の文書のタイトルが表示される。
【００４２】
次に、ユーザが、検索された文書と関連の深い文書を更に表示させるため、本実施例にかかる文書分類装置を起動する。このため、図１２に示すように、検索結果表示フィールド９４に表示された文書の内の１つの文書９５をポインタカーソル９３の操作により指定して（反転表示させて）、図１３に示すように、関連文献表示ボタン９６を操作すると、つまり、マウス操作でポインタカーソル９３によりクリックすると、本実施例にかかる文書分類装置が起動される。そして、指定された文書から、その中に埋め込まれたリンク情報により関連のある文書を取得し、その文書間距離に基づくクラスター分析による文書分類処理を実行し、同じグループに属する文書を関連文書表示フィールド９７に表示する。このようして、ユーザは、文献検索を行う場合に、関連のある文書まで含めて効率よく検索することとができる。
【００４３】
【発明の効果】
以上、説明したように、本発明の文書分類装置によれば、ハイパーテキストの形態をとる文書をクラスター分析する際に、文書に記述されたリンク情報を利用することにより、文書の作成者の意志を反映した文書分類を行うことができる。つまり、文書の意味内容に沿った文書分類ができるようになる。
【図面の簡単な説明】
【図１】  図１は本発明の一実施例の文書分類装置の要部の構成を示すブロック図、
【図２】  図２は本発明の別の実施例である広域ネットワークに結合された文書分類システムの要部の構成を示すブロック図、
【図３】  図３は文書取得処理部２１の文書取得処理のアルゴリズムを示すフローチャート、
【図４】  図４は文書格納部２２に格納される文書内容とリンク情報の関係を説明する図、
【図５】  図５はリンク関係格納部２３に格納されるリンク関係の情報を説明する図、
【図６】  図６は単語重み設定処理部２５による重み付け結果の一例を示す図、
【図７】  図７は文書間距離計算処理部２６による文書間距離の計算結果の一例を示す図、
【図８】  図８は文書分類処理部２７による文書分類処理のアルゴリズムを示すフローチャート、
【図９】  図９は論文検索を行い更に文書分類を行う場合の操作画面の一連の状態の変化の第１の状態を示す図、
【図１０】  図１０は論文検索を行い更に文書分類を行う場合の操作画面の一連の状態の変化の第２の状態を示す図、
【図１１】  図１１は論文検索を行い更に文書分類を行う場合の操作画面の一連の状態の変化の第３の状態を示す図、
【図１２】  図１２は論文検索を行い更に文書分類を行う場合の操作画面の一連の状態の変化の第４の状態を示す図、
【図１３】  図１３は論文検索を行い更に文書分類を行う場合の操作画面の一連の状態の変化の第５の状態を示す図である。
【符号の説明】
１１…文書格納部、１２…リンク関係格納部、１３…距離計算処理部、１４…文書分類処理部、１５…出力処理部、２０…広域ネットワーク、２１…文書取得処理部、２２…文書格納部、２３…リンク関係格納部、２４…自立語抽出処理部、２５…単語重み設定処理部、２６…文書間距離計算処理部、２７…文書分類処理部、２８…出力処理部。
【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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