"格納された知識の集合体から自動的にドキュメントのサブセットを選択するための方法であって、内部に複数のドキュメントを有する前記知識の集合体にアクセスし、前記知識の集合体内の各ドキュメントについて、前記ドキュメントの複数の特性のそれぞれを表すための複数のベクトルを決定し、前記複数のベクトルに基づき、多次元ベクトル空間で各ドキュメントを表すよう処理することにより、多次元ベクトル特徴付け空間において前記知識の集合体の少なくとも一部を特徴付け、前記ドキュメントを前記複数の特性に基づいて複数のグループにグループ化し、前記グループ化に基づき、前記知識の集合体のうち、前記複数のグループから外れた例外的なドキュメントのサブセットを表示のために自動的に選択すること、を含む、方法。前記例外的なドキュメントが、前記多次元ベクトル特徴付け空間のいずれかの次元において極値を有するドキュメントである、請求項1に記載の方法。プリントジョブから校正ページを自動的に選択するための方法であって、印刷するために複数ページのドキュメントを受け取り、各ページについて、前記ページの複数の特性のそれぞれを表すための複数のベクトルを決定し、前記複数のベクトルに基づき、多次元ベクトル空間で各ページを表すよう処理することにより、多次元ベクトル特徴付け空間において前記複数のページのドキュメントの複数のページを各々のページ内に含まれる印刷特性に基づいて特徴付け、前記複数のページの少なくとも一部を前記複数の特性に基づいて少なくとも1つのグループにグループ化し、前記グループ化に基づき、前記複数のページのドキュメントから、前記少なくとも1つのグループから外れた例外的なページを少なくとも1つ、校正ページとして表示のために選択すること、を含む、方法。電子ドキュメント処理において、知識の集合体を表す、印刷しようとする少なくとも一つの電子ドキュメントをプリフライトチェックする方法であって、多次元ベクトル特徴付け空間において、前記ドキュメントの複数のページを、各ページについて、前記ページの複数の特性のそれぞれを表すための複数のベクトルを決定し、前記複数のベクトルに基づき、多次元ベクトル空間で各ページを表すよう処理することにより、特徴付け、前記複数のページの少なくとも一部を前記複数の特性に基づいて少なくとも1つのグループにグループ化し、前記グループ化に基づき、前記複数のページのドキュメントから、前記少なくとも1つのグループから外れた例外的なページを少なくとも1つ、校正ページとして表示のために選択すること、を含む、方法。上記の特許文献はネットワーク又はデータベース上でドキュメントをグループ化するのにクラスタリング手法を利用することを記載しているが、これらの文献は主にドキュメントのテキストコンテンツを対象としており、ドキュメントに関連した他の情報の特性、特に印刷特性に関するものではない。さらに、これらの文献は、ドキュメント又はドキュメントのページを自動的に選択することまでには踏み込んでおらず、これらのドキュメントを識別しレビューするユーザを支援するために使用するものである。本明細書に開示された方法との重要な違いは、本方法は、ページ及び/又はドキュメントが情報コンテンツの内容ではなく、視覚的外観の基準で選択されることである。本明細書に開示されているのは、推定された描写外観基準estimatedrenderedvisualappearancecriteriaを使用して、大量の集合からサンプルドキュメントあるいはページを自動的に選択する方法である。上述の方法を特に適用した一つの例は、校正を目的に、印刷がスケジュールされた大量のドキュメントから一つ以上の代表的な、あるいは、極端なページを選択することである。他の適用例には、データのコーパス集合を表示に適合させるのに必要な一つ以上の変換の準備に先駆けた、知識ベース内の大量のコーパスのデータの分析を含みうる。本方法の一態様によれば、ドキュメントあるいはページの特性は、多次元ベクトル空間で表され、クラスタリング手法が類似のページをグループ化してまとめるのに使用される。特性として、カラーエンコード符号化記述子、フォント名などのコンテンツ内容のメタデータ、あるいは、その次に表現されグループ化される、エリアカバレッジ範囲、フォントサイズ、イメージカウントなどのページ情報を含んでいてよい。典型的なページは識別したクラスタの中心から選ぶことができるのに対して、例外的なページはクラスタの極値から選択することができる。本方法では、大多数のページ品質と異質なページ品質のリスクとの両方を、評価することが可能である。多次元ベクトル空間は、適用要件に従って適合させることが可能である。プリプレス印刷前レビューや校正システムの場合、校正の必要要件は、ベクトル空間が、以下に詳述されるように、印刷特性カラーイメージ、レイアウトなどを表すことを要求するだろう。本明細書に記載する方法は、大量のおよび/または可変の情報ドキュメントを視覚的に校正するタスクを緩和することが予想され、現行の大量ドキュメントの手動校正における時間とコストをかなり節約できる見込みがある。校正するために選択したページだけを印刷することは合理的であり、すべてのページの校正刷りは必要とされないので、典型的なページと極端なページとの組合せで十分である。記載された方法は、校正するために代表的な、あるいは、典型的なページおよび例外的なページを選択するために採用することができる。記載された本方法の一実施形態は、生産ワークフロー管理システム例えば、DigiPath登録商標、DocuSP登録商標、EnterpriseOutputManagementSystemおよび他のワークフロー管理システムのためのものであり、特に、プリプレス印刷前、あるいは、プリフライト出力前分析、ドキュメント作成およびレイアウトアプリケーション、可変イメージングアプリケーションおよびディジタルフロントエンドに関連する。それゆえ、本発明に係る一つの方法は、校正のために大量のドキュメントからサンプルページを自動的に選択することについて記載されている。具体的には、本方法は、多次元ベクトル空間においてページを特徴付け、次にクラスタ分析手法を使用してページをグループ化し、少なくとも1グループから代表的なページあるいは、グループ内にないページが、校正のために自動的に選択されるようにする。本明細書において一実施形態に開示されているのは、格納された知識の集合体から自動的にドキュメントのサブセット部分集合を選択するための方法であって、内部に複数のドキュメントを含む知識の集合体にアクセスするステップと、特徴付け空間において知識の集合体の少なくとも一部を特徴付けるステップと、ドキュメントを複数のグループにグループ化するステップと、前記グループ化に基づき、レンダリングおよび校正のための変換準備を含む、表示のための知識の集合体のサブセットを自動的に選択するステップと、を含む。本明細書においてまた別の実施形態に開示されているのは、プリントジョブから校正ページを自動的に選択するための方法であり、印刷するために複数ページのドキュメントを受け取るステップと、特徴付け空間においドキュメントの複数のページを特徴付けるステップと、複数のページの少なくとも一部を少なくとも1グループにグループ化するステップと、そのグループ化に基づき、校正ページとして表示するために少なくとも1ページを選択するステップとを含む。本明細書においてさらに別の実施形態に開示されているのは、電子ドキュメント処理において、特徴付け空間においてドキュメントの複数のページを特徴付けるステップと、複数のページの少なくとも一部を少なくとも1グループにグループ化するステップと、そのグループ化に基づき、校正ページとして表示するために少なくとも1ページを選択するステップと、を含む、印刷しようとする少なくとも一つの電子ドキュメントをプリフライトチェックする方法である。ここで使用するドキュメントという用語は、単一の、あるいは、複数ページの集合として一般的に理解されるものを表すだけでなく、従来のドキュメントを生成するためにそれらを自体組み合せることができるドキュメントの構成要素をも示すことを意図している。それゆえ、別段の記載がないかぎり、用語ドキュメントは、ドキュメント構成要素から情報が完全に組み合された複数ページの集合まで、広範囲の可能な項目をカバーするように意図されている。さらにまた理解されるように、ここに記載された方法は、製作生産、あるいは、商業的印刷システムによって、特に商業的印刷システムと連携する一つ以上のプロセッサによって行われることが可能である。例えば、本方法は、主として、128MB前後のRAMで、Microsoft登録商標Windows登録商標ベースのオペレーティングシステムを実行するPentium登録商標プロセッサなどのコンピュータプロセッサによって行われるプログラムされたオペレーションのシーケンスとして実行されることが可能である。さらに、以下に記載される方法は、プリフライトソフトウェア例えばEnfocusPitstop商標ソフトウェア、あるいは可能な場合Markzware商標FlightcheckProfessionalと連携して実行されることができる。図1を参照すると、格納された知識の集合体から自動的にドキュメントのサブセットを選択するための方法における全体的なステップを表すフローチャートおよび関連するデータフロー図が描かれている。印刷ワークフローの実施形態にさらに記載されるように、本方法はステップ110において、内部に複数のドキュメントを含む知識の集合体140にアクセスするステップを含む。上述されたように、用語ドキュメントは、広く解釈されるように意図されており、知識の集合体は、単一および複数ページドキュメントとドキュメント構成要素とを含む。次に、それらのページは、ステップ114で特徴付けられ、ドキュメントは分析されて、コンテンツ外観メタデータフォント名、イメージエンコードなど、マージン、カラー、他のページ特性N0,N1,...などの特定の特性が同様に表現される。一実施形態において、この特徴付けは、150で表される多次元特徴付け空間に対して達成される。ドキュメントが特徴付けられた後、それらはさらに、例えばクラスタリング手法を使用してステップ118で互いに関連付けられ、あるいはグループ化されて、複数のグループ164を形成することができる。最後に、ステップ122で、一つ以上のグループ164を、表示レンダリング変換準備および校正のために前記グループ化に基づいて選択することができる。ここで表現レンダリングは、ドキュメントおよびページ外観及びレンダリング命令を解釈し、レンダリング命令を準備し、このレンダリング命令により、選択したグループから一つ以上のドキュメントを表示するために変換する様々な手段、あるいは、方法の双方を含むことができる。特に、本方法の一態様は、ドキュメントをレンダリング表現する例えば、印刷するのに必要とされる変換に基づいて、知識の集合体内のドキュメントのグループを特徴付けられることを意図している。換言すれば、レンダリングおよび表示に必要とされるそれぞれ異なった変換によりドキュメントを特徴付け、グループ化し例えば、特定のRGBカラーエンコードを含むすべてのページをまとめる等、校正する例えば、CMYK印刷のために特定のRGBカラーを修正するのに必要とされる特定カラーレンダリング変換をテストする等ためにグループの一つを選択する。同様に、特定のプリンタ特有の例えば、CMYKエンコードを含むすべてのページをまとめることが可能であり、グループの一つは、ウェブ表示のために必要とされる変換例えば、CMYKのRGBへの変換をテストするために選択されて使用される。上述の態様は、そのため、校正するためのドキュメントの選択において、レンダリング、あるいは、表示の準備に異なったレンダリング変換を適用するために、識別された予測期待値を含むことが可能である。同様にこの態様は、選択されたレンダリング変換がドキュメントに対して適切であることをテストするために採用することが可能であり、このシステムは、確認のために変換を使用して校正するのに採用することができる。このように、校正の意図は図3について記載されるように、選択したグループのためのレンダリング変換のテストを含む。ステップ114は、知識の集合体の少なくとも一部を特徴付けるために、知識の集合体内の各ドキュメントを処理する。このステップはさらに、各ドキュメントについて、ドキュメントの複数の特性のそれぞれを表すべく複数のベクトルを決定することと、その複数のベクトルに基づく多次元ベクトル空間に各ドキュメントの複数のベクトルをそれぞれを表すこととを含む。さらにまた、ステップ118について、ドキュメントをグループ化することは、さらに、各クラスタに共通する特性を決定するために多次元ベクトル空間内のクラスタを分析することと、類似の特性を有するドキュメントあるいはページをグループ化することとを含む。そして、表現のために知識の集合体のサブセットを自動的に選択するステップ122は、クラスタ内の代表的なドキュメントを識別するステップからなる。あるいは、選択ステップ122は、クラスタの外側の例外的なatypicalドキュメントを識別してもよい。これらの代替例は必ずしも互いに排他的でなく、状況によっては以下に記載されるように、グループあるいはクラスタの内側および外側から選択することが望ましい場合があることを理解されたい。開示した方法の一般的な使用例は、事前に指定された基準などに応じて、製品仕様、会社情報などを含む、品目の説明をカタログから呈示するウェブベースインタフェース、あるいは、アプリケーションである。具体的には、製品仕様やその他の特性を、カタログ品目のグループ化のために使用し、その後、特定のグループやグループのメンバの選択がなされて、ディスプレイや印刷などによってユーザへ情報を呈示するために採用することができる。同様に、このシステムは、知識の集合体140に様々なウェブページがあり、これらのウェブページのいくつかのサブセットが内容のデータベースから自動的に生成されるようなウェブページ生成に採用することができる。そしてステップ110-122について記述される校正方法論を、関連するウェブポータルに適用することにより、表示されるであろうウェブページの外観をサンプリング見本抽出することができる。従って、理解されるように、本方法の全般的な使用は校正刷りに限定されるものではなく、選択が他のフォーム形式で呈示されるケースをもカバーすることができ、ページ/ドキュメントの実際の印刷に限定されるものではない。それゆえ、図1および図2は、校正するために大量のドキュメントからサンプルページを自動的に選択する一般的な方法を図示している。本方法は、多次元ベクトル空間210におけるページを特徴付け、次に、周知のクラスタ分析手法を使用してドキュメントあるいはページをグループ化グループA-Fする。例えば、グラフ法などの凝集型階層的クラスタリングagglomerativehierarchicalclustering手法を使用することができる。初期パターンマトリックス類似値のN×Nマトリックスは、知識の集合体におけるドキュメントの特性特徴出現characteristicfeatureoccurrenceの最大範囲を抽出することによって決定することができ、クラスタリングアルゴリズムが開始される前に、クラスタリング基準として様々な特性特徴の有用性を決定するために使用することができる。グラフリンクへの重みの考慮は、結果としてのクラスタ包括性の程度を制御するのに使用することができる。選択されるクラスタリング方法は、おそらく、中間的制約としての混合した離散的類似した/類似していない特性類似評価、及び、連続的類似性距離ベースの特性類似評価を可能にする。凝集型階層構造のクラスタの場合、校正または表示変換準備のための最良のクラスタリングは、ユーザの好みによって選択することが可能である。典型的なドキュメントは、クラスタ化したグループ230の中心から選択することができる。クラスタの外側に位置する例外的なドキュメント240は、さらに、ベクトル空間の選択された次元における極値を探索することによって、および/または、クラスタの中心から離れた場所に位置するドキュメントページを探索することによって決定することもできる。ベクトル空間に使用される特性は、マージンサイズなどのパラメータでもよいが、内容に関係なくすべてのページに適用されるためには、特性は、エリアカバレッジ範囲、バランス、平均フォントサイズ、イメージ割合、イメージ数、カラーレンダリング予想可能性predictabilityなどのより上位レベルのドキュメント特性プロパティとするのが最良である。ベクトル空間次元パラメータは、異なる校正の繰返しにおいて個別の異なる必要性を満たすために、整列しなおされ、異なる優先順位をつけられることができる。別の実施形態において、校正実施においてページ又はドキュメントを特徴付けるのに使用される特性は、これまでに述べられた特性、及び測定された、又は定量化された様々な特性を含む。一つの有用なシナリオにおいて、一連のベクトル空間次元は、a多数の異なったフォント名と、b多数のフォントスタイルと、c多数の異なったパントーンカラーPantonecolorsと、d多数のラスタイメージオブジェクトとのそれぞれに対応する次元から構成されることができる。この場合、結果として生ずる4つの次元のベクトル空間は、最大数のパントーンカラーを含有する構成要素、ページあるいはドキュメントを、イメージ、様々なフォント名およびスタイルなどを含有するページとの組み合わせで識別するために使用することができる。次に、図3を参照すると、ドキュメントのプリフライトチェックを含む、印刷のためにドキュメントを準備する方法が描かれている。プリントジョブ出力310の受信に応じて、ジョブは最初にステップ314で、それ自身が完全である例えば、すべての必要な情報を含んでいるかどうかをチェックされ、次に、ステップ318で、印刷あるいは製作がスケジュールされる。次に、プリフライトチェックステップ330において、複数のチェック332、334および336が行われる。一般に、これらのステップは、プリントジョブからの校正ページの自動選択を採用する。具体的には、このチェックは、プリントジョブの一部として複数ページのドキュメントを受け取ることを含み、次に、上述されたように特徴づけ空間において複数ページのドキュメントページを特徴付けるステップ114。特徴付けられると、ページは、典型的にはレンダリング品質の欠陥のリスクがあるページを識別するように実行される、特定のチェックや校正ステップの必要要件に従ってグループ化されステップ118、選択されるステップ122。ドキュメントを校正することは、例えば、330に示されているステップを、何回か繰返し、あるいは、パスすることで行われることができる。また、校正することは、ドキュメント又はそれらの構成要素の実際の印刷を含むことも含まないことがある。換言すれば、校正レビューのために選択されるとはいえ、電子媒体による表示装置例えば、ディスプレイ、テレビジョンなどを含む、様々な表示手段によって選択したページをレビューすることが可能である。ひとつのパスが、ドキュメントのすべてのページの検査を含む一方、別の校正パスは、代表的なページのみを、あるいは特定の例外的なページや極端な属性を有するページのみを要求することもある。例えば、初期段階の校正パスでは、多数のページ全体にわたり共通であると思われる特性を探索するので、代表的なページを検査することで十分であるかもしれない。別の校正パスは、少数のページだけに関係する特性を検査することになる。また、上述されたように、特性は、表示準備におけるレンダリング変換特性を含むことがあり、ここで特徴付けおよびグループ化は、異なるレンダリング変換特性を有するドキュメントを選択する能力を含む。アラインメント、バランス、読みやすさなどのドキュメントデザイン品質は、校正者に貴重な情報を与えることができるが、さらに、これらの品質の極端な場合も、校正のために可変情報ドキュメントのインスタンスを選択するのに使用することができる。換言すれば、本方法は、アラインメント、バランス、読みやすさのような上述の品質を使用して、上述の品質の典型的な代表例、あるいは、極端な例を表す一つ以上のページを自動的に選択するのに採用することができる。可変情報ドキュメントは、典型的にすべての可能なページを校正することができない場合と同様の問題を呈している。わずかに異なるのは、具体的には可変コンテンツの置き換えは特定のドキュメントレイアウトに制約されるため、可変情報ドキュメントのインスタンスを選択することは、実際にはより単純な問題であることがある。この場合、ドキュメントインスタンスのすべては類似しているため、校正オペレーションでは、代表的な例ではなく極端な例を探索してもよい。一方では、可変情報が組み合されて、単一のドキュメントレイアウトに適合しないドキュメントを作成するとき例えば、自動的なドキュメントの合成が複雑なテキストリフローreflowを含むとき、可能なインスタンスの代表的なサブセットと極端なサブセットとの両方を校正することは有益である。ドキュメントデザイン品質の例示は、上記されたアプリケーションに呈示されている。これらのデザイン品質は、任意のドキュメント内容およびスタイルについて定義されているプロパティを有する。それらは、あらゆる任意のドキュメントのために計算されることができる。これらの品質は、個々のページのために計算されるように意図されることもあり、また各ページを1ページのドキュメントとして扱うことによって1ページ毎単位で採用することも可能である。任意のページに適切に定義された他の品質を同様に構成することもできる。このような品質は、イメージあるいはヘッダーがない場合、校正のためにページを識別する際問題を有しうるイメージサイズ、ヘッダーフォントなどの特定のパラメータよりも、ずっと有用である。ここに記載される方法はさらに、代表的なページを選択する処理手順において、任意のページに定義される品質デザイン品質などを使用しようとするものである。ページを特徴付けるために使用される品質が各ページについて計算され、そのページのための特徴付けベクトルが、品質値から生成される。よって、各ページが、品質に基づいて多次元特徴付け空間においてポイントによって表される。そして、周知のクラスタ分析方法を適用して、空間内のポイントのクラスタあるいはグループを決定することができる。クラスタの計算は、上述され図2および図3に図示されるような、特定の校正を繰返す目的を満たすようにも構成することができる。次に図4を参照すると、本明細書に記載されている方法のいくつかの態様を図示する例示的なユーザインタフェース408が示されている。図4は、100ページのXerox2003年間レポートなどのPDFドキュメントをレビューするために開いたAdobeAcrobat登録商標ウインドウ410を示している。続いて、FreeFlow登録商標SubsetProofingアドインが初期化されて、ダイアログボックス420が開かれる。年間レポートドキュメントのPDFを処理するために、PDFドキュメントファイル内のオブジェクトがレビューされて、様々なオブジェクトタイプテキストフォント、フォントカラー、イメージなどの出現が識別されている。校正するために選択するものを表示するためのチェックボックス430,432それぞれフォントおよびイメージへのユーザの選択に応じて、アドインソフトウェアがPDFオブジェクトをレビューして、選択した基準のいずれかを満たすあらゆる新しいオブジェクトの最初の出現発生を識別する。領域440内のリストは、各項目タイプ例えば、各新しいフォントタイプ、あるいは、カラーの最初の出現に関する詳細を提供し、さらに、校正のためにより大量のドキュメントから選択された各ドキュメントのページ合計18ページの総括的なリストを提供する。さらにまた、領域440において強調表示された項目は、表示されたページ4に相当する。領域440において、各新しいフォントおよび各個別イメージの最初の出現が表され、校正するために使用されるページのサブセットの選択に採用される。換言すれば、フォントUnivers-CondensedBoldが最初に出現するのは、PDFドキュメントのページ4であり、破線のアウトライン領域450内に表示される。描かれた例示では、校正するためのページを選択するために最初の出現を選択基準に利用しているが、これを典型的なページあるいは極端なページを識別するために、ページおよびドキュメントの前述のクラスタベースの分析と置き換えることができることが理解されるであろう。とはいえ、校正を容易にするために、ダイアログボックス420に示されるように、一つ以上のユーザ選好を採用することは可能である。例えば、図3について示されるように、フォントおよびイメージチェックボックスは、行われる校正オペレーションのタイプを指定するように考慮して、レイアウト、イメージ品質およびテキスト及びラインアートコンテンツ/詳細と置き換えることができる。このように、校正パスの特定の校正オペレーションのために事前に定義された基準は、校正のために選択されるドキュメントページの性質を決定するために採用することができる。例えば、再度図3を参照すると、プリントジョブを展開するとき、ワークフローには一般に、印刷ドキュメントが期待通りに現れることを確認する校正ステップがある。ページ表現レイアウト例えば、マージン、フォントなどを含むオブジェクト間の幾何学的関係が正確であることをチェックする一つの校正繰返しステップ332と、カラー要素品質をチェックする別の校正繰返しステップ334と、テキストレンダリング及びページフロー品質を検討するさらに別の校正繰返しステップ336等の、いくつかの校正の繰返しがある。ドキュメントが大量例えば数十ページであるとき、繰り返し毎にページ毎の視覚による評価を行うことは、費用がかかり、時間がかかる。それゆえ、本明細書に記載した方法は、大量のジョブ全体が印刷される前に、代表的なページが、プリフライトのためあるいは校正のためにレビューされる、そして、レビューされたステップ340、印刷350という点で、印字品質リスクを制御して最小にする手段として採用することができる。上述の例示にさらに加えて、プリフライトチェックステップは、レイアウト例えば、マージンサイズ、バランス、フォント、フォントサイズ、フォントリフロー、アラインメントなどおよびカラー再生例えば、エリアカバレッジ、イメージ割合、イメージ数、カラーレンダリング予想可能性を含む特性に対する自動的な校正選択を含むことも意図されている。図4に戻ると、ダイアログボックス420は、さらに、校正のために出力されるドキュメントの1枚以上のページをレビューすることができる方法を図示している。校正するためにページを自動的に選択することに加えて、この方法は、さらに、関連するドキュメントのレビューシステムに上述のページの表示を可能にする。また、領域450におけるアウトラインによって図示されるように、このシステムは、例外的なもの、あるいは、極端なものがページに記されている場合、元のネイティブドキュメントディスプレイソフトウェアに特定の校正のために選択されたページの領域、あるいは、局面を具体的に表示することができる。"