光学式文字認識で生成されたテキストデータの校正を支援するためのシステムであって、前記テキストデータのカーペット校正を行うための第1の校正ツールと、前記テキストデータのサイドバイサイド校正を行うための第2の校正ツールと、前記第1および第2の校正ツールで行った校正オペレーションのログを記録するための記憶部と、前記第1の校正ツールのカーペット校正を行う単位である属性ごとに、前記ログに基づいて算出された前記第1の校正ツールを使用して校正を行った場合に要する時間の第1の推測値と、第1の校正ツールを使用することなく第2の校正ツールを使用して校正を行った場合に要する時間の第2の推測値を比較して当該属性の校正に第1の校正ツールを使用するかどうかを決定する解析部と、を備える、システム。前記カーペット校正を行う単位である属性が、文字である請求項1に記載のシステム。前記第1の校正ツールによる校正を行った後で、前記第2の校正ツールによる校正が行われ、前記第1の校正ツールによる校正において、文字認識の正誤が不明である場合に、不明であることを示すマークが付される、請求項2に記載の方法。前記不明であることを示すマークが付された文字を、カーペット校正において正誤不明であることを示すようにオペレータに提示する、請求項3に記載のシステム。前記ログに基づいて、ログ統計情報を算出する算出部を備える、請求項2に記載のシステム。前記算出部が、各文字について、のうちの少なくとも1つを統計情報として算出することができる、請求項5に記載のシステム。前記解析部が、前記統計情報に基づいて、のうちの少なくとも1つを算出し、算出結果に基づいて当該文字の校正に第1の校正ツールを使用するかどうかを決定する、請求項6に記載のシステム。前記解析部が、前記該文字の校正に第1の校正ツールを使用するかどうかを、下記手順に従って決定する、請求項7に記載のシステム。前記算出部が、複数の文字をクラスタリングし、クラスタごとにログ情報から統計情報を算出する、請求項5に記載のシステム。前記算出部が、1すべての文字に対する1つのクラスタの形成、2統計情報の各パラメータの空間によるクラスタの形成、または、3文字種ごとのクラスタの形成、のいずれかを実行することができる、請求項9に記載のシステム。前記解析部の決定に基づいて前記属性を第1の校正ツールを使用する対象であることを記述するリストを備える、請求項1に記載のシステム。前記リストに基づいて、前記第1および第2の校正ツールの制御を行う制御部を備える、請求項11に記載のシステム。前記第1のツールが、コンテキスト付きカーペット校正ツールである、請求項1に記載のシステム。前記第2の校正ツールが、ページ、文章、行のうちの少なくとも1つの単位でイメージデータとテキストデータを並べて提示する、請求項1に記載のシステム。請求項1乃至14のいずれかに記載のシステムとしてコンピュータを機能させることができる、プログラム。光学式文字認識で生成されたテキストデータの校正を支援するためのプログラムであって、前記テキストデータのカーペット校正を行うための第1の校正ツールを準備するステップと、前記テキストデータのサイドバイサイド校正を行うための第2の校正ツールを準備するステップと、前記第1および第2の校正ツールで行った校正オペレーションのログを記録するステップと、前記第1の校正ツールのカーペット校正を行う単位である属性ごとに、前記ログに基づいて算出された前記第1の校正ツールを使用して校正を行った場合に要する時間の第1の推測値と、第1の校正ツールを使用することなく第2の校正ツールを使用して校正を行った場合に要する時間の第2の推測値を比較して当該属性の校正に第1の校正ツールを使用するかどうかを決定するステップと、をコンピュータに実行させる、プログラム。光学式文字認識で生成されたテキストデータの校正を支援するための方法であって、前記テキストデータのカーペット校正を行うための第1の校正ツールを準備するステップと、前記テキストデータのサイドバイサイド校正を行うための第2の校正ツールを準備するステップと、前記第1および第2の校正ツールで行った校正オペレーションのログを記録するステップと、前記第1の校正ツールのカーペット校正を行う単位である属性ごとに、前記ログに基づいて算出された前記第1の校正ツールを使用して校正を行った場合に要する時間の第1の推測値と、第1の校正ツールを使用することなく第2の校正ツールを使用して校正を行った場合に要する時間の第2の推測値を比較して当該属性の校正に第1の校正ツールを使用するかどうかを決定するステップと、を含む、方法。OCRにより電子化されたテキストデータの校正を行う場合、ある共通の属性例えば、文字を有する部分として認識された紙媒体のイメージを切り出して、OCRの正誤をまとめて確認することで効率的に校正作業を行う手法が存在する以下、この手法をカーペット校正といい、カーペット校正を実現するためのソフトウェアツールをカーペット校正ツールということがある。この手法は、現在の検証対象の共通属性とイメージが一致しているかどうかだけを判断すればよく、また、誤認識を発見した場合に一度に共通属性を有する複数の部分を修正することができる等のメリットを得られる。カーペット校正は、例えば、共通の属性が文字である場合に対象の文字がどの文字として認識されるかを判断するために前後の文脈の情報が必要である場合など、OCRの正誤の判断が困難である場合がある。そのようなOCRの正誤を判断するために、カーペット校正を実施した後で、共通の属性での切り出しを行わず元のイメージとテキストを対比して校正を行う手法以下、この手法をサイドバイサイド校正といい、サイドバイサイド校正を実現するためのソフトウェアツールをサイドバイサイド校正ツールということがあるにより電子化されたテキストの校正を行うことが行う必要であることがある。しかし、例えば、ほとんど間違いがない文字に対してカーペット校正を行うと、サイドバイサイド校正のみを行うよりも時間がかかる場合がある。すなわち、カーペット校正を行うことなく、サイドバイサイド校正を行ったほうが効率的な場合があり得る。しかし、従来はかかる問題を解決する手法は存在しなかった。したがって、本発明の目的の1つは、光学式文字認識で生成されたテキストデータの校正作業をより効率的に支援するための装置、プログラム、および、方法を提供することである。上記の目的を達成するために、光学式文字認識で生成されたテキストデータの校正を支援するためのシステムが提供される。システムは、テキストデータのカーペット校正を行うための第1の校正ツールと、テキストデータのサイドバイサイド校正を行うための第2の校正ツールと、第1および第2の校正ツールで行った校正オペレーションのログを記録するための記憶部と、第1の校正ツールのカーペット校正を行う単位である属性ごとに、ログに基づいて算出された第1の校正ツールを使用して校正を行った場合に要する時間の第1の推測値と、第1の校正ツールを使用することなく第2の校正ツールを使用して校正を行った場合に要する時間の第2の推測値を比較して当該属性の校正に第1の校正ツールを使用するかどうかを決定する解析部を備える。カーペット校正を行う単位である属性が、文字であることが好ましい。第1の校正ツールによる校正を行った後で、第2の校正ツールによる校正が行われ、第1の校正ツールによる校正において、文字認識の正誤が不明である場合に、不明であることを示すマークが付されることが好ましい。さらに、不明であることを示すマークが付された文字を、カーペット校正において正誤不明であることを示すようにオペレータに提示することが好ましい。ログに基づいて、ログ統計情報を算出する算出部を備えることが好ましい。さらに、算出部が、各文字について、のうちの少なくとも1つを統計情報として算出することができることが好ましい。解析部が、統計情報に基づいて、のうちの少なくとも1つを算出し、算出結果に基づいて当該文字の校正に第1の校正ツールを使用するかどうかを決定することが好ましい。さらに、解析部が、該文字の校正に第1の校正ツールを使用するかどうかを、下記手順に従って決定することが好ましい。算出部が、複数の文字をクラスタリングし、クラスタごとにログ情報から統計情報を算出することが好ましい。さらに、算出部が、1すべての文字に対する1つのクラスタの形成、2統計情報の各パラメータの空間によるクラスタの形成、または、3文字種ごとのクラスタの形成、のいずれかを実行することができることが好ましい。解析部の決定に基づいて属性を第1の校正ツールを使用する対象であることを記述するリストを備えることが好ましい。さらに、リストに基づいて、第1および第2の校正ツールの制御を行う制御部を備えることが好ましい。第1の校正ツールを、コンテキスト付きカーペット校正ツールとすることができる。また、第2の校正ツールが、ページ、文章、行のうちの少なくとも1つの単位でイメージデータとテキストデータを並べて提示することが好ましい。以上、テキストデータの校正を支援するためのシステムとして本発明の概要を説明したが、本発明は、方法、プログラム、プログラム製品、ソフトウェア、ソフトウェア製品、装置などとして把握することもできる。プログラム製品ないしソフトウェア製品は、例えば、前述のプログラム、ソフトウェアを格納した記憶媒体を含め、あるいはプログラム、ソフトウェアを伝送する媒体を含めることができる。上記の発明の概要は、本発明の必要な特徴の全てを列挙したものではなく、これらの構成要素のコンビネーションまたはサブコンビネーションもまた、発明となり得ることに留意すべきである。以下、本発明を実施するための形態を図面に基づいて詳細に説明するが、以下の実施形態は特許請求の範囲に記載された発明を限定するものではなく、また実施形態の中で説明されている特徴の組み合わせの全てが発明の解決手段に必須であるとは限らない。また、本発明は多くの異なる態様で実施することが可能であり、実施の形態の記載内容に限定して解釈されるべきものではない。実施の形態の説明の全体を通じて同じ要素には同じ番号を付している。図1は、本発明の実施形態おけるデータ処理システムの全体像の一例を示した図である。データ処理システム100は紙媒体文書を電子化して得られたテキストデータの校正を実施するオペレータが操作する端末110および紙媒体文書をスキャンし、電子イメージデータとすることができるスキャナ120を含む。本発明の実施の形態では、大量の紙媒体文書がスキャナ120によって読み込まれ、生成されたイメージデータが端末110に送信される。本発明の実施形態の端末110には光学式文字認識OCRソフトウェアがインストールされており、受け取った文書のイメージデータから文書中に存在する文字を認識し、テキストデータに変換する。本発明の実施形態では、端末110にインストールされたOCRソフトウェアの性質上、変換されたテキストデータが完全に正確であるとは限らないものとする。そして、オペレータは、端末110にインストールされた校正ソフトウェアを操作して文字認識の正誤の確認および誤って認識された文字の修正を行う。テキストデータの校正のために、ユーザは、端末110の表示装置に作業状況の情報などを視覚的に提示するウィンドウベースのグラフィカルユーザインターフェースを通じて、キーボード、マウスなどの入力デバイス用いてアプリケーションプログラムを操作する。本発明の実施形態の校正ソフトウェアは、カーペット校正機能およびサイドバイサイド校正機能を有するものとする。本発明の実施形態のカーペット校正機能は、共通の文字として認識されたイメージデータの部分を切り出して、OCRの正誤をまとめて確認することで効率的に校正作業を行う環境を提供するものである。本発明の実施形態のサイドバイサイド校正機能は、カーペット校正機能のように共通の文字を有するイメージの切り出しを行うのではなく、元のイメージとテキストデータを所定の単位で対比して校正を行う。その一例として、本発明の実施形態では、サイドバイサイド校正機能が文書内のページのイメージと、それに対応する認識されたテキストをオペレータに同一画面に提示して校正をさせる機能を含むシナリオを開示するが、サイドバイサイド校正機能によって表示される単位はページに限られず、文章単位、行単位などでイメージとテキストデータの対比をするようにしてもよい。本発明の実施形態のカーペット校正機能を用いた作業では、オペレータは、一覧表示されているイメージのそれぞれが、現在検証対象の共通の文字であるかどうかだけを判断すればよいので、オペレータの負担が軽減され、作業効率が向上する場合がある。また、共通の文字を有するイメージは同じようにOCRで誤認識をされることが多いので、カーペット校正機能を用いた校正においてそのような同様の誤認識を複数発見した場合に一度に複数箇所を修正することができる等のメリットを得られる。一方、本発明の実施形態のカーペット校正機能については、例えば、対象のイメージがどの文字として認識されるかを判断するために前後のコンテキストの情報が必要である場合など、OCRの正誤が判断できない場合などがあり得る。本発明の実施形態では、オペレータがカーペット校正でOCRの正誤が判断できない場合、対応するイメージに正誤不明であることを示すマークを付しておき、その後、最終的に正誤を判断し必要に応じて修正を行うためにサイドバイサイド校正を行うものとする。しかし、本発明の実施形態では、一部のイメージについては、カーペット校正を行わず、最初からサイドバイサイド校正を行うようにされている。すなわち、本発明の実施形態では、システムは、カーペット校正およびサイドバイサイド校正の両方を行うか、カーペット校正を実施せずにサイドバイサイド校正を行うかを制御する機構を備える。本発明の実施形態では、事前指定のリスト、文字認識出力の解析、テキスト構造からの推論、および、過去の校正のログから得られた統計情報に基づいて、かかる制御が自動的に行われる。かかる制御を行う結果、効率的な校正作業が実現される。図2は、本発明の実施形態のデータ処理システム100の機能ブロック図である。なお、図2の機能ブロック図に示す各要素は、図9に例示したハードウェア構成を有する情報処理装置およびスキャナ装置を組み合わせ、ハードディスク装置13などに格納されたオペレーティングシステム、OCRソフトウェア、校正ソフトウェアなどのコンピュータプログラムをメインメモリ4にロードした上でCPU1に読み込ませ、ハードウェア資源とソフトウェアを協働させることによって実現することができる。具体的には、イメージ読取部205はスキャナ120において実現され、その他の要素は端末110において実現される。本発明の実施形態のデータ処理システム100は、イメージ読取部205、OCR部210、テキストデータ保存部215、カーペット校正部220、サイドバイサイド校正部225、校正ツール制御部230、入力部235、出力部240を備える。本発明の実施形態において、イメージ読取部205は紙媒体の文書を光学的に読み取ってイメージデータを生成し、OCR部210に引き渡す。文書のイメージデータを受けたOCR部210は、イメージデータに存在する文字を認識し、テキストデータに変換する。また、イメージデータからその他の属性を抽出するようにしてもよい。生成されたテキストデータに含まれる文字が、対応するイメージ片、イメージデータにおける位置の情報等と関連付けられ、テキストデータ保存部215に保存される。その他の属性が抽出されている場合は、あわせて対応する文字と関連付けて保存するようにしてもよい。イメージ読取部205、OCR部210およびテキストデータ保存部215は、既存のスキャニング技術、OCR技術、ストレージ技術によって当業者は適宜実施をすることができるので、ここではこれ以上詳細には説明されない。本発明の実施形態のカーペット校正部220は、ある共通の文字として認識された紙媒体のイメージデータの部分を切り出して一覧表示し、オペレータがOCRの正誤をまとめて確認することで効率的な校正作業を行う環境を提供する機能を有する。図6は、本発明の実施形態におけるカーペット校正部220によって提供される環境においてカーペット校正を行うためのインターフェース600のスナップショットの一例である。カーペット校正のインターフェース600の上部605に文書を特定する識別子が表示されている。オペレータは、共通の属性610ここでは文字rを有する部分として認識された文書のイメージデータの一部が切り出され、フィールド615にカーペット状に並べられている。このインターフェースを通じて、並べられたイメージ片が文字rとしてOCRされているかどうかをオペレータが判断する。例えば、OCRが誤っていた場合例えば、文字γガンマのイメージが、誤って文字rとして認識されている場合などは、誤っているイメージを1回クリックして選択し、入力フィールド620に正しい文字ここではγを入力してボタン625を押すことによって修正を行う。複数のイメージについてOCRが誤っている場合は、当該複数のイメージを一括選択して同様の操作を行うことで、一度に複数のOCRの認識誤りを修正することができる。本発明の実施形態のサイドバイサイド構成部225は、カーペット校正部220のように共通の文字での切り出しを行うのではなく、元のイメージとテキストデータを所定の単位で対比して校正を行う環境をオペレータに提供する機能を備える。その一例として、サイドバイサイド校正部225は、文書内のページのイメージと、それに対応する認識されたテキストをオペレータに同一画面に提示して校正をさせる機能を、図7を用いて示すが、本発明の実施形態では、サイドバイサイド校正機能によって表示される単位はページに限られず、文章単位、行単位などでイメージとテキストデータの対比をすることができるものとする。図7は、本発明の実施形態におけるサイドバイサイド校正部225によって提供される環境においてサイドバイサイド校正を行うためのインターフェース700のスナップショットの一例である。カーペット校正のインターフェース700の左側に紙文書のページ単位のイメージ705が表示され、右側にOCRの結果得られたテキストデータのうち、イメージ705に対応する部分がイメージ705と類似するレイアウト710にしたがって表示されている。オペレータは、左右を見比べながら一致していない部分が見つかった場合は、レイアウト710に表示されたテキストを修正する。本発明の実施形態におけるサイドバイサイド校正では、左側のイメージと右側テキストを見比べなければならないこと、また一括修正ができないことなどから時間がカーペット校正よりも時間がかかる場合がある。他方、サイドバイサイド校正では、前後のコンテキストを参照して正誤が判断できるのでカーペット校正で発見されないOCRの認識誤りが発見できる可能性がある。図2に戻り、本発明の実施形態の校正ツール制御部230は、各文字について、事前指定、OCR出力の解析、テキスト構造からの推論、および、過去の校正ログから抽出された統計情報に基づいて形成されたカーペット校正対象リスト245を参照して、カーペット校正部220によるカーペット校正を行うかどうかを判断する。すなわち、校正ツール制御部230は、カーペット校正対象リスト245を参照して、各文字について、カーペット校正部220およびサイドバイサイド校正機能225の両方を用いて校正をするか、サイドバイサイド校正機能225のみを用いて校正をするか、または、カーペット校正およびサイドバイサイド校正のいずれも行わないか、の校正モードを制御する機能を含む。また、校正ツール制御部230は、ユーザが入力部235を通じて入力した校正オペレーションをカーペット校正部220およびサイドバイサイド校正機能225に引渡す。また、校正ツール制御部230は、カーペット校正部220およびサイドバイサイド校正機能225から受けたユーザに提示する情報を出力部240に引き渡す。さらに、校正ツール制御部230は、カーペット校正部220およびサイドバイサイド校正機能225を監視し、それぞれにおいて修正に要した時間および文字認識の正誤を含むログ情報を生成し、校正ログ保存部245に引き渡す。入力部235はユーザからの入力を受け付けて校正ツール制御部230に引渡し、出力部240は校正ツール制御部230からユーザに提示すべき情報を受けて、ユーザに視覚的に提示する。さらに本発明の実施形態のデータ処理システム100は、校正ログ保存部245、処理時間推定部250、ログ統計情報保存部255、カーペット校正対象リスト260、OCR出力解析部265、および、構造推論エンジン270を含む。これらの要素は、校正ツール制御部230に制御のための情報を提示するために設けられている。本発明の実施形態のカーペット校正対象リスト260は、検証対象の文書に含まれる文字とその文字に適用される校正モードを表すタグのペアを含む。本発明の実施形態では、タグは、その文字については、カーペット校正部220およびサイドバイサイド校正機能225の両方を用いて校正をすることを意味する、その文字については、サイドバイサイド校正機能225のみを用いて校正をすることを意味する、その文字については、カーペット校正およびサイドバイサイド校正のいずれも行わないことを意味するの三種類が存在するものとする。オペレータは、入力部235を通じて、カーペット校正対象リスト245を編集することができる。例えば、ユーザは文字だけ見ても判別が困難なアルファベットのlエルと、数字の1いちをカーペット校正の対象外とし、タグを付することができる。本発明の実施形態のOCR出力解析部265は、OCRの結果を解析し、所定のルールに従って、各文書においてカーペット校正を実施することは効率的であると判断される文字をカーペット校正の対象外として特定し、カーペット校正対象リストを更新する。具体的には、本発明の実施形態では、OCR出力解析部265は、ある文書において所定の閾値例えば、1回以下しか出現しない文字をカーペット校正の対象外として特定するすなわち、タグが付される。本発明の実施形態の構造推論エンジン270は、ある文書に表れる文字がその文書のどこに現れるかを構造的に解析し、校正してもほとんどあるいは全く意味のない文字を校正の対象外として特定し、カーペット校正対象リストを更新する。例えば、本文ではないページ番号など後で使用されない部分にある文字を対象外に指定するすなわち、タグが付される。本発明の実施形態の校正ログ保存部245は、カーペット校正部220およびサイドバイサイド校正部225を監視し、それぞれにおいて修正に要した時間およびOCRの正誤を含むログ情報を校正ツール制御部230から受けて記憶する。本発明の実施形態のログ統計情報算出部250は、校正ログ保存部260に保存されたログ情報に基づいて、ログ統計情報を算出する。具体的には、本発明の実施形態では、以下の統計情報が文字ごとに算出されるが、これら以外の統計情報を算出するようにしてもよいことは勿論である。本発明の実施形態では、ログ情報におけるそれぞれのイベントの回数をカウントすることによって、N、M、NW ́、NU、NWをそれぞれ算出することができる。ログ統計情報解析部255は、所定のイベントの生起例えば、本発明の実施形態では、1つの文書の校正作業が終わるなどを受けて、ログ統計情報算出部265によって算出された統計情報に基づいて、カーペット校正部220およびサイドバイサイド校正機能225の両方で校正を行った場合に要する時間の推測値と、カーペット校正部220を使用せずにサイドバイサイド校正機能225で校正を行った場合に要する時間の推測値を対比し、いずれのモードで校正を行うのかが最も効率がよいかどうかを判断する。本発明の実施形態では、ログ統計情報解析部270の判断結果に基づいて、カーペット校正対象リスト260が更新されることとなる。具体的には、本発明の実施形態では、以下の処理が行われることによって、ログ統計情報解析部255は、ある文字xをカーペット校正部220およびサイドバイサイド校正機能225の両方を用いて校正をするかどうかを判定し、両方を用いて校正をすると判定された場合、のタグを付してカーペット校正対象リスト260に追加されることとなる。なお、本発明の実施形態の上記手順においては、サンプル数が少ないことに起因した統計上の偏りの影響を少なくするために、それぞれのパラメータについて、パラメータの統計情報からパラメータの取り得る幅に単調減少関数ルート部分を乗じたもの補正統計情報というを算出し、それに基づいてカーペット校正部220およびサイドバイサイド校正機能225の両方で校正を行った場合に要する時間の推測値とカーペット校正部220を使用せずにサイドバイサイド校正機能225で校正を行った場合に要する時間の推測値を算出して比較していることに留意されたい。ただし、補正統計情報が当該パラメータの下限値よりも小さい場合は下限値が使用される。図3は、本発明の実施形態におけるデータ処理システム100の動作を表現するフローチャート300である。処理はステップ305でスタートし、ステップ310でユーザの入力部235を介した入力を処理することで初期設定が実施される。かかる初期設定は、カーペット校正対象リスト260への手動の編集特定の文字を、、タグを付して登録することを含む。処理はステップ315に進み、イメージ読取部205によって電子化される紙媒体の文書のスキャンが実施される。本発明の実施形態では、スキャンは一度に一文書ずつ行われるようにしてもよいし、一度に多量の文書を対象として実施されるようにしてもよい。スキャンされた文書は文書を特定する情報およびページ番号の情報と関連付けられて、イメージデータが形成され、OCR部210に引き渡される。次いで、ステップ320において、OCR部210によって、OCR処理が実施される。OCR処理の結果、認識された文字を含むテキストデータが形成され、テキストデーた保存ブ215に記憶される。そして、ステップ325において、OCR出力解析部265および構造推論エンジン270によって、OCR出力解析および構造推論が実施され、カーペット校正対象リスト260が更新される。処理はステップ330に進み、ステップ315でスキャンした文書で未校正のもののうち、いずれを校正するかを選択する。この選択は、スキャンをした順番で、順次文書を選択していってもよいし、他のルールに従ってシステムが選択するようにしてもよい。また、オペレータにユーザインターフェースを通じて選択させてもよい。次いで、ステップ335で過去の校正オペレーションのログからログ統計情報算出部265が算出した統計情報に基づいて、ログ統計情報解析部270がカーペット校正対象リストの更新を行う。かかる更新の詳細については、ログ統計情報解析部270の説明において既に述べたので、ここでは詳述されない。次いで、ステップ335において、ステップ330で選択された文書内のテキストについて、カーペット校正処理が実行される。カーペット校正処理の詳細は、図4を用いて後で詳細に説明される。次いで、ステップ340において、サイドバイサイド校正処理が実行される。サイドバイサイド校正処理の詳細は、図5を用いて後で詳細に説明される。なお、ステップ340および345では、校正オペレーションのログがシステム上で記録されていっているものとする。かかるログ採取の手法は、当業者は適宜実施することができるので、ここではこれ以上詳述されない。ステップ350において、校正対象となる文書のイメージデータがまだ存在するかどうかが判断される。ステップ350で存在すると判断された場合、処理はYESの矢印を介してステップ330に戻り、校正対象文書の選択ステップ335および校正処理ステップ340、345が繰り返される。ステップ350で存在しないと判断された場合、処理はNOの矢印を介してステップ355に進み、スキャン対象となる紙媒体の文書がさらに存在するかどうかが判断される。ステップ350で存在すると判断された場合、処理はYESの矢印を介してステップ315に進み、以降の処理が繰り返される。ステップ355で存在しないと判断された場合、処理はNOの矢印空ステップ360へ進み終了する。次に、図4のフローチャート335を使用して、図3のステップ335におけるカーペット校正処理の一例をより詳細に説明する。処理は、ステップ405でスタートし、ステップ410でカーペット校正対象リストを参照して、校正対象文書に含まれる文字からカーペット校正の対象となる文字すなわち、タグが付された文字を1つ選択する。この選択は、オペレータが表示されたリストの中から手動で選択することで行ってもよいし、コンピュータが所定のルールに従って自動で選択するようにしてもよい。処理はステップ415に進み、ステップ410において選択された文字について、校正対象の文書に含まれる対応する文字イメージの部分を切り出し、図6を用いて既に説明されたインターフェースを通じて一覧表示する。次にステップ420で、オペレータが一覧表示された文字イメージのうちの1以上について、当該文字として正しく認識されているかどうかを判断する対象として選択し、システムが当該選択を受け付ける。処理はステップ425に進み、ステップ420において選択された文字イメージについて文字認識が正しいかどうかが判断される。ステップ425で正しいと判断された場合は、YESの矢印を通じてステップ430へ進み、選択イメージに文字認識が正しく行われたことを確認したことを示す確認済みマークが付され、次いで、ステップ445へ進む。ステップ425で正誤不明と判断された場合、正誤不明の矢印からステップ435へ進み、カーペット校正で文字認識の正誤が不明であったことを示す正誤不明マークが付され、次いで、ステップ445へ進む。ステップ425で文字認識が誤っていると判断された場合は、NOの矢印を通じてステップ435へ進み、当該イメージに対応する文字認識の修正を行い、誤っていた文字認識を修正したことを示す修正済マークが付され、次いで、ステップ445へ進む。これらの一連のカーペット校正処理については、すべてのオペレーションについてログが保存される。ステップ445では、一覧表示されているイメージに未確認イメージが存在するかどうかが判断される。ステップ445で存在すると判断された場合、処理はYESの矢印からステップ420に戻り、以降のステップが繰り返される。ステップ445で存在しないと判断された場合は、NOの矢印を介してステップ450に進む。ステップ450では、校正対象の文書中に存在する文字に、カーペット校正の対象文字がまだ存在するかどうかが判断される。ステップ450において存在すると判断された場合は、YESの矢印を介してステップ410に戻り、以降のステップを繰り返す。ステップ450において存在しないと判断された場合は、処理はNOの矢印を通じて、ステップ455に進む。次に、ステップ455において、ログ統計情報算出部250が、カーペット校正のログ情報に基づいて、校正オペレーションに関する統計情報を更新する。具体的には、本発明の実施形態では、以下の擬似コードよって表現される手順を実行するプログラムによって、ステップ455における統計情報の更新が行われる。ステップ455において統計情報の更新が完了したことに応じて、ステップ460において処理は終了する。次に、次に、図5のフローチャート340を使用して、図3のステップ340におけるサイドバイサイド校正処理の一例をより詳細に説明する。図5は、本発明の実施形態におけるデータ処理システム100のサイドバイサイド処理を表現するフローチャート340である。処理はステップ505から開始し、次いで、ステップ510でサイドバイサイド校正の対象ページを選択する。処理はステップ515に進み、ステップ510において選択されたページについて、当該ページの読み取られたイメージと、それに対応する文字認識されたテキストデータを、図7に例示したユーザインターフェースを通じてオペレータに同時に提示する。このとき、既にカーペット校正において文字認識が正しいことが確認され、また、カーペット校正で誤認識が修正されたものについてはサイドバイサイド校正の対象でないということがオペレータわかるように表示がされる。また、カーペット校正において、正誤不明マークが付された文字はそのことがオペレータにわかるように表示される。かかる表示は様々な方法が考えられ、例えば、文字の色を変える等が考えられるがこれに限られない。なお、既に述べたようにサイドバイサイド校正において表示される単位はページに限られず、文章単位、行単位などでイメージとテキストデータの対比をすることもできることに留意されたい。処理はステップ520に進み、ステップ510で選択され、ステップ515で表示されたページについて、サイドバイサイド校正処理がなされる。これらの一連のサイドバイサイド校正処理についても、すべての校正オペレーションについてログが記録される。次に、ステップ525において、まだサイドバイサイド校正が完了していないページが校正対象の文書に存在するかどうかが判断される。ステップ525において存在すると判断された場合、処理はYESの矢印を介してステップ510に戻り、以降のステップが繰り返される。ステップ525において存在しないと判断された場合、処理はNOの矢印からステップ530に進む。ステップ530では、ログ統計情報算出部250が、サイドバイサイド校正のログ情報に基づいて校正オペレーションに関する統計情報を更新する。具体的には、本発明の実施形態では、以下の擬似コードよって表現される手順を実行するプログラムによって、ステップ530における統計情報の更新が行われる。ステップ530において統計情報の更新が完了したことに応じて、ステップ535において処理は終了する。図9は、本発明の実施の形態による端末110を実現するのに好適な情報処理装置のハードウェア構成の一例を示した図である。情報処理装置は、バス2に接続されたCPU中央処理装置1とメインメモリ4を含んでいる。ハードディスク装置13、30、およびCD-ROM装置26、29、フレキシブルディスク装置20、MO装置28、DVD装置31のようなリムーバブルストレージ記録メディアを交換可能な外部記憶システムがフロッピーディスクコントローラ19、IDEコントローラ25、SCSIコントローラ27などを経由してバス2へ接続されている。フレキシブルディスク、MO、CD-ROM、DVD-ROMのような記憶メディアが、リムーバブルストレージに挿入される。これらの記憶メディアやハードディスク装置13、30、ROM14には、オペレーティングシステムと協働してCPU等に命令を与え、本発明を実施するためのコンピュータプログラムのコードを記録することができる。メインメモリ4にロードされることによってコンピュータプログラムは実行される。コンピュータプログラムは圧縮し、また複数に分割して複数の媒体に記録することもできる。情報処理装置は、キーボード/マウスコントローラ5を経由して、キーボード6やマウス7のような入力デバイスからの入力を受ける。情報処理装置は、視覚データをユーザに提示するための表示装置11にDAC/LCDC10を経由して接続される。情報処理装置は、ネットワークアダプタ18イーサネットRカードやトークンリングカード等を介してネットワークに接続し、他のコンピュータ等と通信を行うことが可能である。図示はされていないが、パラレルポートを介してプリンタと接続することや、シリアルポートを介してモデムを接続することも可能である。以上の説明により、本発明の実施の形態によるデータ処理システムを実現するのに好適な情報処理装置は、通常のパーソナルコンピュータ、ワークステーション、メインフレームなどの情報処理装置、または、これらの組み合わせによって実現されることが容易に理解されるであろう。ただし、これらの構成要素は例示であり、そのすべての構成要素が本発明の必須構成要素となるわけではない。本発明の実施の形態において使用される情報処理装置の各ハードウェア構成要素を、複数のマシンを組み合わせ、それらに機能を配分し実施する等の種々の変更は当業者によって容易に想定され得ることは勿論である。それらの変更は、当然に本発明の思想に包含される概念である。本発明の実施の形態のデータ処理システムは、マイクロソフトコーポレーションが提供するWindowsRオペレーティングシステム、アップルコンピュータインコーポレイテッドが提供するMacOSR、XWindowSystemを備えるUNIXR系システム例えば、インターナショナルビジネスマシーンズコーポレーションが提供するAIXRのような、GUIグラフィカルユーザーインターフェースマルチウインドウ環境をサポートするオペレーティングシステムを採用する。以上から、本発明の実施の形態において使用されるデータ処理システムは、特定のマルチウインドウオペレーティングシステム環境に限定されるものではないことを理解することができる。以上、本発明の実施形態によれば、カーペット校正ツールとサイドバイサイド校正ツールを適切に制御することができる、効率的な校正システム、ソフトウェア、および方法が実現される。従って、校正システムを操作してOCRによる誤認識の修正を行うユーザの生産性を高めることができることが容易に理解できる。また、本発明は、ハードウェア、ソフトウェア、またはハードウェア及びソフトウェアの組み合わせとして実現可能である。ハードウェアとソフトウェアの組み合わせによる実行において、所定のプログラムを有するデータ処理システムにおける実行が典型的な例として挙げられる。かかる場合、該所定プログラムが該データ処理システムにロードされ実行されることにより、該プログラムは、データ処理システムを制御し、本発明にかかる処理を実行させる。このプログラムは、任意の言語コード表記によって表現可能な命令群から構成される。そのような命令群は、システムが特定の機能を直接、または1.他の言語コード表記への変換、2.他の媒体への複製、のいずれか一方もしくは双方が行われた後に、実行することを可能にするものである。もちろん、本発明は、そのようなプログラム自体のみならず、プログラムを記録した媒体もその範囲に含むものである。本発明の機能を実行するためのプログラムは、フレキシブルディスク、MO、CD-ROM、DVD、ハードディスク装置、ROM、MRAM、RAM等の任意のコンピュータ読み取り可能な記録媒体に格納することができる。かかるプログラムは、記録媒体への格納のために、通信回線で接続する他のデータ処理システムからダウンロードしたり、他の記録媒体から複製したりすることができる。また、かかるプログラムは、圧縮し、または複数に分割して、単一または複数の記録媒体に格納することもできる。また、様々な形態で、本発明を実施するプログラム製品を提供することも勿論可能であることにも留意されたい。上記の実施の形態に、種々の変更または改良を加えることが可能であることが当業者に明らかである。例えば、上述の本発明の実施形態では、図6に示すユーザインターフェースを備える特定のカーペット校正ツールを使用する態様を開示しているが、他のいかなるカーペット校正ツールを用いる変更を加えることができる。そのような他のカーペット校正ツールには、図8に示すユーザインターフェース800を備えるコンテキスト付きカーペット校正ツールが含まれる。具体的には、図8に示すインターフェース800は、現在、図6のインターフェースのコンポーネント605~625に対応する805~825のほか、選択中の文字イメージのコンテキストすなわち、文字イメージの周辺をユーザに提示する小さなフィールド835およびコンテキスト表示機能をアクティベートするためのチェックボックス830がさらに含まれている。この場合、上述の実施形態と異なり、カーペット校正ツールを使用するだけですなわち、サイドバイサイド校正ツールを使用することなく高精度の校正ができる可能性がある。しかし、上述の実施形態におけるカーペット校正ツールと異なり、コンテキスト付きカーペット校正ツールを使用する場合は一括修正ができず、また、コンテキストを確認する必要があるため、サイドバイサイド校正ツールよりも常に速く校正ができるとは限らない。従って、この場合も、ログ情報に基づいて算出したカーペット校正ツールを使用して校正を行った場合に要する時間の第1の推測値と、カーペット校正ツールを使用することなくサイドバイサイド校正ツールを使用して校正を行った場合に要する時間の第2の推測値を対比して、カーペット校正ツールを使用するかどうかを決定する意義がある。他の変更例として、本発明の実施形態のシステムの運用を開始する前に、ログ情報に相当する教師データが得られる場合に、その教師データを利用して運用開始から校正時間を最適化することができる。他の変更例として、ある文字について、カーペット校正ツールを使用しない校正に要する時間がカーペット校正ツールを使用する校正に要する時間よりも大きい確率が、ほぼ1に近い場合に、当該文字をカーペット校正ツールの対象としてリストに追加するようにすることができる。他の変更例として、文字ごとに十分なサンプル数が得られない可能性があることに対応するために、複数の文字をクラスタリングして、クラスタごとにログ情報から統計情報を算出することが考えられる。クラスタリングの例としては、1すべての文字に対して1つのクラスタを形成する、2OCRが誤認識され、カーペット校正で誤認識を修正できた文字イメージの割合、OCRが誤認識され、カーペット校正で誤認識を修正しなかった文字イメージの割合、文字イメージ1つにつきOCRの正誤が不明であることを示すマークを付するために要する時間、文字イメージ1つにつきサイドバイサイド校正で修正に要する時間、文字イメージ1つにつきカーペット校正で修正に要する時間などの統計情報の各パラメータの空間で文字をクラスタを形成する、3ひらがな、カタカナ、漢字、数字、英字、記号などの文字種ごとにクラスタを形成する、などの手法があり得る。ログ情報またはログ情報に相当する教師データから統計情報の各パラメータは、以下のようにして算出することもできる。まず、aはカーペット校正にて修正された回数をこれまで処理した文字イメージの数で除算することによって算出することができる。bはサイドバイサイド校正にて修正した回数をこれまで処理した文字イメージの数で除算することによって算出することができる。cは、1からその時点でのa、bを減じるすなわち、c=1-a-bことによって算出することができる。u、w ́は以下のように求めることができる。すなわち、ある1回のカーペット校正について、当該校正に要した時間をT、確認した文字イメージの数をα、正誤不明のマークが付された文字イメージの数をβ、修正された文字イメージの数をγとする。また、当該1回のカーペット校正において、文字イメージ1つにつきOCRの正誤が不明であることを示すマークを付するために要する時間をU、文字イメージ1つにつきOCRの正誤が不明であることを示すマークを付するために要する時間をW ́、イメージの文字認識の正誤を確認するための時間をVとする。すると、T=αVβUγW ́が成り立ち、この式を最小二乗法で線形回帰をすることによって、V、U、W ́を求めることができる。そして、すべてのカーペット校正について、こうして求められたU、W ́の平均値を求めることによって、u、w ́をそれぞれ算出することができる。また、本発明の実施形態では、wは、α=0、β=0、γ=1であるカーペット校正のログのみの平均値を求めるか、または、γ=1となるサンプルについて、それまでに算出されたU、Vの最新の推定値を用いてW ́を求め、それらの平均値を求めることによって算出することができる。なお、オペレータが作業の途中に休憩した場合などは、Tの値が極端に大きくなっている場合があり、かかる異常値を有するサンプルを考慮すると、u、w ́、wの値が正しく求められない可能性がある。したがって、本発明の実施形態では、所定の閾値よりも大きなTを有するものが、u、w ́、wの算出の基礎から除外されるものとする。また、本発明の実施形態では、カーペット校正ツールの校正の単位を文字として説明をしたが、複数の文字や単語などのより大きな単位を校正の単位としてもよいし、また、そのほかの属性を校正の単位とすることができる。本発明の実施形態では、カーペット校正ツール対象のイメージに対して確認済み正誤不明修正済のいずれかのマークを付することとしたが、当該カーペット校正完了の時点でいずれのマークも付されていないイメージがある場合はそれらに特定のマーク例えば、確認済みマークが追加されるようにしてもよい。また、本発明の実施形態では、サンプル数が少ないことに起因した統計上の偏りの影響を少なくするために、特定の補正統計情報を算出し、それに基づいてカーペット校正部220およびサイドバイサイド校正機能225の両方で校正を行った場合に要する時間の推測値とカーペット校正部220を使用せずにサイドバイサイド校正機能225で校正を行った場合に要する時間の推測値を算出した。しかし、かかる算出は例示に過ぎず、かかる2つの比較される推測値は、補正がされない統計上情報を用いて算出されてもよいし、他のいかなる方法によって算出されてもよい。上記のような変更または改良を加えた形態も当然に本発明の技術的範囲に含まれる。