JP2001147937A - 業務支援システム - Google Patents

業務支援システム

Info

Publication number
JP2001147937A
JP2001147937A JP33211499A JP33211499A JP2001147937A JP 2001147937 A JP2001147937 A JP 2001147937A JP 33211499 A JP33211499 A JP 33211499A JP 33211499 A JP33211499 A JP 33211499A JP 2001147937 A JP2001147937 A JP 2001147937A
Authority
JP
Japan
Prior art keywords
concept
document
classification
input
unit
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Pending
Application number
JP33211499A
Other languages
English (en)
Inventor
Yumi Ichimura
由美 市村
Yasuko Nakayama
康子 中山
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Toshiba Corp
Original Assignee
Toshiba Corp
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Toshiba Corp filed Critical Toshiba Corp
Priority to JP33211499A priority Critical patent/JP2001147937A/ja
Publication of JP2001147937A publication Critical patent/JP2001147937A/ja
Pending legal-status Critical Current

Links

Landscapes

  • Machine Translation (AREA)
  • Document Processing Apparatus (AREA)
  • Information Retrieval, Db Structures And Fs Structures Therefor (AREA)
  • Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)

Abstract

(57)【要約】 【課題】本発明は、文章形式で記述されたデータを自動
的に分類し、分類されたデータの概要を示す表題を生成
することにより、効率的な文書処理を行い業務を支援す
る業務支援システムを提供することを目的とする。 【解決手段】文書入力部101と、アクションと結果を含
む複数の分類軸を設定して各分類軸に属す概念とその概
念を表す表現とを対応づけた概念定義辞書107と、概念
定義辞書を用いて文書入力部より入力された各文書中に
含まれる概念を抽出する概念抽出部102と、概念抽出部
により抽出された概念のうち、異なる分類軸に属す概念
同士を組み合わせた複合概念を用いて入力文書を分類す
る文書分類部103と、文書分類部によって分類された結
果を表示する表示部105とで構成される。

Description

【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】本発明は、営業報告書など文
章形式で記述されたデータを自動的に分類し、分類され
たデータの概要を示す表題を生成することにより、効率
的な文書処理を行い業務を支援する業務支援システムに
関する。
【０００２】
【従来の技術】さまざまな場所で日々多様な情報が蓄積
されているが、そのデータの8割以上が文章データであ
ると言われている。このような文章データから情報を引
き出すためには、基本的には人間が読むしかないのが現
状である。
【０００３】たとえば、大量の営業報告書を分析するこ
とを考えると、目的に応じて必要なデータだけを形式を
決めて記述しておけば、その分析は比較的容易である。
しかし、そのような制限を設けると、設定された形式で
は記述できない情報は捨てられることになる。一方、営
業活動における危機警告情報やノウハウ情報などをうま
く捉える項目を予め用意することは困難である。そのた
め、報告書は文章記述を中心に作成されることになり、
そのように作成された大量の文章から目的とする情報や
知識を読み取るには、大変な労力が必要となる。
【０００４】その結果、管理者が業務上の意志決定をす
るために重要となる営業活動における危機警告情報やノ
ウハウ情報は大量の書類の中に埋もれてしまい、営業報
告書が十分に活用されているとはいえないのが実状であ
る。
【０００５】そこで、第５７回情報処理学会全国大会３
-７５および３-７６にて、テキストマイニング技術によ
って文書を分析する手法が提案されている。
【０００６】この手法では、意図を含んだ情報を抽出す
るために、モダリティと構文情報を利用している。ま
ず、予め「要望」「質問」「好評」「問題」といったモ
ダリティに対応する評価ラベルを用意する。そして、構
文情報として係り受け関係を想定した２語組を抽出し、
重要語ラベルと述語・評価ラベルとの組合せパターンを
用意して、情報抽出を行う。すなわち、重要語ラベルと
呼ぶ名詞表現と評価ラベルを含んだ述語表現との組合せ
によって、情報抽出を行っている。
【０００７】
【発明が解決しようとする課題】従来のテキストマイニ
ング技術に基づいた方法によると、抽出される概念は、
「○が□した」(ただし、□は評価ラベルつき)という複
合概念である。つまり抽出される内容は、「○を□した
い」「○を□したくない」「○は○であった」といった
ような、いわば断片的な情報である。
【０００８】これに対して、業務上の意志決定に有効な
情報とは、例えば「プロジェクトの進行状況はどうなっ
ているか?」「あるアクションの結果はどうなっている
のか?」「ある事例に遭遇した場合どういう行動をとれ
ばよいのか?」といった情報であり、そのためにはさら
に高度なテキストマイニング技術が求められる。
【０００９】そこで、本発明は、少なくともアクション
と結果を含む複数の分類軸を設定して概念の抽出を行
い、抽出された概念を用いて文章形式で記述されたデー
タを自動的に分類するとともに、分類されたデータの概
要を示す表題を生成することにより、管理者の業務上の
意志決定を支援する情報を生成する業務支援システムを
提供することを目的とする。
【００１０】
【課題を解決するための手段】本発明は、複数の文書を
入力する入力手段と、少なくともアクションと結果を含
む複数の分類軸を設定し、各分類軸に属する概念と該概
念を表す表現とを対応づけた概念定義辞書と、前記概念
定義辞書を用いて前記入力手段より入力された各文書に
含まれる概念を抽出する概念抽出手段と、前記概念抽出
手段により抽出された概念のうち、異なる分類に属す概
念同土を組み合わせた複合概念を用いて前記入力された
文書を分類する文書分類手段と、前記文書分類手段によ
って分類された結果を表示する表示手段とを具備したこ
とを特徴とする業務支援システムを提供する。
【００１１】即ち、アクションおよび結果に属する概念
とこれら概念をそれぞれ表す表現とを対応付けた概念定
義辞書を用い、例えば、“販促活動を行う（アクショ
ン）”を表す概念と“売れ行きが良いまたは売れ行きが
悪い（結果）”を表す概念とを抽出し、これら概念を組
み合わせて複合概念を作り、この複合概念を用いて文書
分類を行なう。
【００１２】このような構成によれば、アクションに属
する概念と結果に属する概念とを組み合わせて複合概念
を作り、この複合概念を用いて文書を分類することによ
り活動報告書のような書類について「アクションとその
結果」という意志決定に有効な視点に基づいた文書分類
を行うことができる。
【００１３】本発明は、複数の文書を入力する入力手段
と、少なくともアクションと結果を含む複数の分類軸を
設定し、各分類軸に属す概念と、該概念を表す表現と、
該概念の与える情報種別とを対応づけた概念定義辞書
と、前記概念定義辞書を用いて前記入力手段より入力さ
れた各文書中に含まれる概念を抽出する概念抽出手段
と、前記概念抽出手段により抽出された概念のうち、異
なる分類軸に属す概念同士を組み合わせた複合概念を用
いて、前記入力された文書を分類する文書分類手段と、
前記複合概念を用いて、前記分類された文書群の与える
情報種別を判定する情報種別判定手段と、前記判定され
た情報種別と共に前記分類結果を表示する表示手段とを
具備したことを特徴とする業務支援システムを提供す
る。
【００１４】即ち、概念定義辞書に概念とともにその概
念の与える情報種別を記述しておき、分類された文書群
に対して、例えば、報告を促す情報であるとか、見習う
べき事例情報であるとかの情報種別を付与することによ
り、業務上の意志決定に一層有効な情報を提供すること
ができる。具体的には、“販促活動を行った”というア
クション概念と“売れ行きが良くなった”という結果概
念とを組み合わせた複合概念が“良好事例”と定義でき
る場合、この“良好事例”が情報種別となる。
【００１５】本発明は、複数の文書を入力する入力手段
と、少なくともアクションと結果を含む複数の分類軸を
設定し、各分類軸に属す概念と該概念を表す表現とを対
応づけた該概念定義辞書と、概念同士の因果関係を記述
した因果関係定義辞書と、前記概念定義辞書を用いて前
記入力手段より入力された各文書中に含まれる概念を抽
出する概念抽出手段と、前記概念抽出手段により抽出さ
れた概念のうち、異なる分類軸に属す概念同士を組み合
わせた複合概念を用いて、前記入力された文書を分類す
る文書分類手段と、前記概念抽出手段により抽出された
概念と前記因果関係定義辞書を用いて、前記分類された
文書群の概要を示す表題を生成する表題生成手段と、前
記生成された表題と共に前記分類された結果を表示する
表示手段とを具備したことを特徴とする業務支援システ
ムを提供する。
【００１６】これによると、概念同士の因果関係を記述
した因果関係定義辞書を持ち、抽出された概念と上記因
果関係定義辞書を用いて、分類された文書群の概要を示
す表題を生成することにより、より一層可能性が向上す
る。従って、これは、処理対象となる文章が、箇条書き
やメモ書きのような文章を多数含んでいる場合に有効で
ある。例えば、“販促活動を行った”が“売れ行きが良
くない”と言うアクションと結果の関係において“見本
が無い”との状況が加わった場合に見本が無い状況と売
れ行きが悪いとの結果とが因果関係がある場合、このよ
うな因果関係と概念を用いて表題を生成する。
【００１７】本発明は、複数の文書を入力する入力手段
と、少なくともアクションと結果を含む複数の分類軸を
設定し、各分類軸に属す概念と該概念を表す表現とを対
応づけた概念定義辞書と、概念同士の因果関係および該
概念と該因果関係の組合せが与える情報種別とを記述し
た因果関係定義辞書と、前記概念定義辞書を用いて、前
記入力手段より入力された各文書中に含まれる概念を抽
出する概念抽出手段と、前記概念抽出手段により抽出さ
れた概念のうち、異なる分類軸に属す概念同士を組み合
わせた複合概念を用いて、前記入力された文書を分類す
る文書分類手段と、前記概念抽出手段により抽出された
概念と前記因果関係定義辞書を用いて、前記分類された
文書群の概要を示す表題を生成する表題生成手段と、前
記概念抽出手段により抽出された概念と前記因果関係定
義辞書を用いて、前記分類された文書群の与える情報種
別を判定する情報種別判定手段と、前記生成された表題
および前記判定された情報種別とともに前記分類された
結果を表示する表示手段とを具備したことを特徴とする
業務支援システムを提供する。
【００１８】これによると、概念との関係の組合せを与
える情報種別を因果関係定義辞書に記述しておき、分類
された文書群に対して情報種別を付与することにより、
業務上の意志決定に一層有効な情報を提供することがで
きる。
【００１９】本発明は、複数の文書を入力する入力手段
と、少なくともアクションと結果を含む複数の分類軸を
設定し、各分類軸に属する概念と該概念を表す表現とを
対応づけた概念定義辞書と、前記概念定義辞書を用い
て、前記入力手段より入力された各文書中に含まれる概
念を抽出する概念抽出手段と、前記入力手段により入力
された各文書中に含まれる接続関係とこの接続関係を表
す表現とを対応付けた接続関係定義辞書と、前記接続関
係定義辞書を用いて、前記入力手段より入力された各文
書中に含まれる接続関係を抽出する接続関係抽出手段
と、前記概念抽出手段により抽出された概念のうち、異
なる分類軸に属す概念同士と前記接続関係抽出手段によ
り抽出された接続関係とを組み合わせた複合概念を用い
て、前記入力された文書を分類する文書分類手段と、前
記文書分類手段によって分類された結果を表示する表示
手段とを具備したことを特徴とする業務支援システムを
提供する。
【００２０】これによると、接続関係とその接続関係を
表す表現とを対応づけた接続関係定義辞書を持ち、接続
関係定義辞書を用いて入力された文書中に含まれる接続
関係を抽出し、抽出された概念のうち異なる分類軸に属
す概念同士と抽出された接続関係とを組み合わせた複合
概念を用いて分類することにより、概念同士の関係を考
慮した分類を行うことができる。これは、処理対象とな
る文書が箇条書きやメモ書きのような文章ではなく、接
続助詞や接続詞を含むなどアクションと結果の因果関係
を明確にした文章で書かれている場合に有効である。
【００２１】本発明は、複数の文書を入力する入力手段
と、少なくともアクションと結果を含む複数の分類軸を
設定し、各分類軸に属す概念と該概念を表す表現とを対
応づけた概念定義辞書と、前記入力手段により入力され
た各文書中に含まれる接続関係とこの接続関係を表す表
現とを対応付けた接続関係定義辞書と、前記接続関係定
義辞書を用いて、前記入力手段より入力された各文書中
に含まれる接続関係を抽出する接続関係抽出手段と、前
記概念抽出手段により抽出された概念のうち、異なる分
類軸に属す概念同士と前記接続関係抽出手段により抽出
された接続関係とを組み合わせた複合概念を用いて、前
記入力された文書を分類する文書分類手段と、前記概念
抽出手段により抽出された概念のうち、異なる分類軸に
属す概念同士と前記接続関係抽出手段により抽出された
接続関係とを用いて、前記分類された文書群の概要を示
す表題を生成する表題生成手段と、前記生成された表題
と共に前記分類された結果を表示する表示手段とを具備
したことを特徴とする業務支援システムを提供する。
【００２２】この場合、抽出された概念と接続関係を用
いて、分類された文書群の概要を示す表題を生成するこ
とにより、より一層可読性が向上する。
【００２３】本発明は、複数の文書を入力する入力手段
と、少なくともアクションと結果を含む複数の分類軸を
設定し、各分類軸に属す概念と該概念を表す表現とを対
応づけた概念定義辞書と、前記入力手段より入力された
各文書中に含まれる接続関係と該関係を表す表現とを対
応づけた接続関係定義辞書と、前記概念定義辞書を用い
て、前記入力手段より入力された各文書中に含まれる概
念と該出現位置を抽出する概念抽出手段と、前記接続関
係定義辞書を用いて各文書中に含まれる接続関係と該出
現位置を抽出する接続関係抽出手段と、前記概念抽出手
段により抽出された概念のうち、異なる分類軸に属す概
念同士と前記関係表現抽出手段により抽出された接続関
係とを出現位置を参照して組み合わせた複合概念を用い
て前記入力された文書を分類する文書分類手段と、前記
概念抽出手段により抽出された概念と該出現位置および
前記接続関係抽出手段により抽出された接続関係と該出
現位置を用いて、前記分類された文書群の概要を示す表
題を生成する表題生成手段と、前記生成された表題と共
に前記分類された結果を表示する表示手段とを具備した
ことを特徴とする業務支援システムを提供する。
【００２４】これによると、概念や接続関係の文書中に
おける出現位置を考慮することにより、より精度の高い
分類や表題生成を行うことができる。
【００２５】本発明は、複数の文書を入力する入力手段
と、少なくともアクションと結果を含む複数の分類軸を
設定し、各分類軸に属す概念と該概念を表す表現とを対
応づけた概念定義辞書と、前記概念定義辞書を用いて、
前記入力手段より入力された各文書中に含まれる概念を
抽出する概念抽出手段と、前記概念抽出手段により抽出
された概念のうち、異なる分類軸に属す概念同士を組み
合わせた複合概念を用いて、前記文書の概要を示す表題
を生成する表現生成手段と、前記表題生成手段によって
生成された表題を表示する表示手段とを具備したことを
特徴とする業務支援システムを提供する。
【００２６】これによると、表題生成部が、分類された
文書群の概要を示す表題を生成するので、文書群の概要
が分かりやすくなる。また、営業日報のような文書は、
報告日付、報告者名、天候などの属性情報が付与されて
いる場合が一般的であるので、このような属性情報ごと
に文類すれば、文章で記述された内容以外の観点からも
分類結果を提示することが可能である。
【００２７】本発明は、複数の文書を入力する入力手段
と、少なくともアクションと結果を含む複数の分類軸を
設定し、各分類軸に属する概念と該概念を表す表現とを
対応づけた概念定義辞書と、前記概念定義辞書を用い
て、前記入力手段より時間的な流れで入力された各文書
に含まれる概念を抽出する概念抽出手段と、前記概念抽
出手段により抽出された概念のうち、時間的な流れで異
なる分類に属す概念同士を組み合わせた複合概念を用い
て前記入力された文書を分類する文書分類手段と、前記
文書分類手段によって分類された結果を表示する表示手
段とを具備したことを特徴とする業務支援システムを提
供する。
【００２８】これによると、複数の文章の中で時間的な
流れで存在するアクションと結果を抽出し、分類するこ
とにより時間的流れでのアクションと結果の因果関係を
明確にできる。
【００２９】
【発明の実施の形態】以下、図面を参照して本発例に係
る第一の実施形態を説明する。
【００３０】図1は本発明の第１の実施形態に係る業務
支援システムの構成を示すブロック図である。なお、本
実施形態における業務支援システムは、例えば磁気ディ
スク等の記録媒体に記録されたプログラムを組み込み、
このプログラムによって動作が制御されるコンピュータ
によって実現される。
【００３１】図1において、入力手段としての文書入力
部１０１は、処理対象となる文書を例えばメモリや磁気
ディスク、光ディスクなどから取り込む。文書入力部１
０１から取り込まれた文書情報は概念抽出部１０２に送
られる。概念抽出部１０２は、概念定義辞書１０７に記
憶される情報を用いて、受け取った文書に含まれる概念
を抽出し、その結果を処理結果保持部１０６に記憶す
る。
【００３２】処理結果保持部１０６は、各処理部の結果
を一時的に保持するための記憶装置であり、例えばＲＡ
Ｍや磁気ディスクなどからなる。この処理結果保持部１
０６には、概念抽出結果リスト１０６a、分類結果リス
ト１０６bなどが設けられている。各リストに記憶され
る情報については、各処理部の詳細な説明の中で詳述す
る。
【００３３】文書分類部１０３は、概念抽出部１０２の
処理結果を受け取り、異なった分類軸に属す概念同士を
組み合わせた複合概念を用いて文章を分類し、その結果
を処理結果保持部１０６に記憶する。
【００３４】表題生成部１０４までの処理が終了する
と、処理結果保持部１０６に記憶される情報は出力部１
０５を介して、例えばディスプレイやプリンタに出力さ
れる。
【００３５】以上が本システムの概要である。次に、各
処理都の詳細についてフローチャートを用いて説明す
る。
【００３６】概念抽出部１０２の処理動作 まず、概念抽出部１０２の処理動作について説明する。
【００３７】図２は概念抽出部１０２の処理動作を示す
フローチャートである。まず、ステップＳ２０１で、概
念抽出結果リスト１０６aを初期化し、ステップＳ２０
２に進む。ステップＳ２０２で概念定義辞書１０７を読
み込み、ステップＳ２０３に進む。このステップＳ２０
３の処理により、概念定義辞書１０７のうち処理に必要
な情報が、変数DIC_id_DIC_hyogen,DIC_info, midasi_s
uにセットされる。すなわち、概念定義辞書１０７のi行
目の概念IDがDIC_id[i]に、表現がDIC_hyogen[i]に、情
報種別がDIC_info[i]にセットされ、概念定義辞書１０
７の行数がmidasi_suにセットされる。
【００３８】ここで、図６に概念定義辞書１０７に記憶
される情報の一例を示す。概念IDを示す記号、概念見出
し、概念を表す表現、概念の与える情報種別から形成さ
れる。ここでは、概念を表す表現を正規表現で記述して
いるが、例えば、形態素解折や構文解折の処理結果にア
クセスするようにしてもよい。情報種別の欄にある
「Ｗ」はWarning Case情報であることを、「G」はGood
Case情報であることを示している。
【００３９】図２の説明に戻り、ステップＳ２0３で処
理中の文書を示す変数iに初期値1をセットし、ステップ
Ｓ２0４に進む。ステップＳ２0４で、未処理の文章が残
っているかを判定する。残っていない場合は処理を終了
する。残っている場合はステップＳ２０５に進む。
【００４０】ステップＳ２0６でi番目の文章を読み込
み、ステップＳ２0６に進む。ステップＳ２で概念抽出
結果リスト１０６aに、処理中の文書の文書IDを追加
し、ステップＳ２０７に進む。ステップＳ２0７で処理
中の概念定義辞書１０７の行を示す変数ｊに初期値１を
セットし、ステップＳ２０８に進む。ステップＳ２０８
でj<=midasi_suであるかを判定する。jがmidasi_suに等
しいか小さい場合は、ステップＳ２0９に進む。そうで
ない場合はステップＳ２1２に進む。
【００４１】ステップＳ２0９で、i番目の文章がDIC_hy
ogen[j]に適合する部分文字列を含んでいるかどうかを
判定する。そうである場合はステップＳ２１０に進み、
そうでない場合はステップＳ２１１に進む。ステップＳ
２１０で概念抽出結果リスト１０６aにDIC_id[j]、文書
中でのDIC_hyogen[j]の出現位置、DIC_info[j]を追加す
る。
【００４２】ステップＳ２１１でjを1インクリメント
し、ステップＳ２０８に戻る。ステップＳ２0８からス
テップＳ２１１の繰り返しにより、概念定義辞書１０７
のすべての概念に対する照合を終えると、ステップＳ２
1２に進む。ステップＳ２1２でiを1インクリメントし、
次の文書の処理に移る。
【００４３】図8は、入力される文章群の例を示してい
る。この例では、７つの文章を対象としており、各文書
は文章ID、日付、本文からなっている。例えば、図8に
示す文章群が概念抽出部１０２に送られると、図９に示
す概念抽出結果リスト１０６aが作成される。ここで、
概念抽出結果リスト１０６a は、番号、文書ID、抽出さ
れた概念IDとその出現位置から構成されている。概念ID
と出現位置はコロンで区切って記述されている。また、
1文章内に複数の概念が抽出された場合には、カンマで
区切って記述されている。
【００４４】以上のようにして、概念抽出部１０２は、
概念定義辞書１０７に記憶される情報を用いて、文書入
力部１０１から受け取った各文章に含まれる概念を抽出
し、その結果を処理結果保持部１０６に記憶する。
【００４５】文書分類部１０３の処理動作 次に、文書分類部１０３の処理動作を図３のフローチャ
ートを参照して説明するまず、ステップＳ３０１で、分
類結果リスト１０６ｂを初期化し、ステップＳ３０２に
進む。ステップＳ３０２で概念抽出結果リスト１０６a
を読み込み、ステップＳ３0３に進む。ステップＳ３0３
で概念抽出結果リスト１０６aに記憶される文章数を変
数bunsho_suにセットし、ステップＳ３0４に進む。ステ
ップＳ３０４で分類定義辞書１０８を読み込み、ステッ
プＳ３0５に進む。このステップＳ３0５の処理により、
分類定義辞書１０８の内容が、変数GainenID,GainenInf
o,gainen_su,jiku_suにセットされる。すなわち、分類
定義辞書１０８のi行目の分類軸のj番目の概念IDがGain
enID[i,j]にセットされ、概念定義辞書１０７を参照し
ながらその概念IDに対応する情報種別がGainenInfo[i,
j]にセットされる。また、i行目の分類軸に属す概念数
がgainen_su[i]に、分類定義辞書１０８の行数がjiku_s
uにセットされる。
【００４６】ここで、図７に分類定義辞書１０８に記憶
される情報の一例を示す。これは、分類軸、その分類軸
に属す概念IDから構成される。ここでは、分類軸は、
「アクション」、「状況」、「結果」の３つからなって
いる。1つの分類軸に属する概念が複数ある場合には、
カンマで区切って記述されている。
【００４７】図３の説明に戻り、ステップＳ３0５で分
類項目を作成し、ステップＳ３0６に進む。この処理に
より、分類すべき項目一覧が、変数BunruiID, BunruiIn
fo,bunrui_suにセットされる。この分類項目作成処理に
ついては後述する。
【００４８】ステップＳ３0６で処理中の文書を示す変
数iに初期値1をセットし、ステップＳ３0７に進む。ス
テップＳ３0７でi<=bunsho_suであるかどうかを判定す
る。iがbunsho_suに等しいか小さい場合は、ステップＳ
３０８に進み、そうでない場合は処理を終了する。
【００４９】ステップＳ３０８で処理中の分類を示す変
数ｊに初期値1をセットし、ステップＳ３0９に進む。ス
テップＳ３0９でj<=bunrui_suであるかどうを判定す
る。ｊがbunrui_suに等しいか小さい場合は、ステップ
Ｓ３１０に進み、そうでない場合はステップＳ３1５に
進む。
【００５０】ステップＳ３１０で、i番目の文書はBunru
iID[j]に含まれる概念のすべてを含むかどうかを判定す
る。BunruiID[j]に含まれるすべての概念を含む場合に
はステップＳ３１１に進む。そうでない場合はステップ
Ｓ３1４に進む。
【００５１】ステップＳ３１１で分類結果リスト１０６
bにBunruiID[j]が存在するかどうかを判定する。在在し
ない場合はステップＳ３1２に進み、存在する場合はス
テップＳ３１３に進む。ステップＳ３1２で分類結果リ
スト１０６bにBunruiID[j]とBunruiInfo[j]を追加し、
ステップＳ３1３に進む。ステップＳ３1３で分類結果リ
スト１０６bのBunruiID[j]の欄に、i番目の文書の文書I
Dを追加し、ステップＳ３1４に進む。
【００５２】ステップＳ３１４でjを1インクリメント
し、ステップＳ３0９に戻る。ステップＳ３0９からステ
ップＳ３1４の繰り返しにより、すべての分類項目との
照合を終えると、ステップＳ３1５に進む。
【００５３】ステップＳ３1５でiを1インクリメント
し、ステップＳ３0７に戻る。ステップＳ３0７からステ
ップＳ３1５の繰り返しにより、すべての文書のチェッ
クを終えると、処理を終了する。
【００５４】次に、分類項目作成処理を図４のフローチ
ャートを参照して説明する。
【００５５】ステップＳ４０１で処理中の分類項目を示
す変数ｍに初期値1をセットし、ステップＳ４０２に進
む。ステップＳ４０２で変数ｓに初期値1をセットし、
ステップＳ４0３に進む。
【００５６】ステップＳ４０３でｓ<=jiku_suであるか
どうかを判定する。Ｓがjiku_suに等しいか小さい場合
はステップＳ４0３−１に進み、そうでない場合はステ
ップＳ４1７に進む。
【００５７】ステップＳ４0３−１で変数ｔに初期値1を
セットし、ステップＳ４0４に進む。ステップＳ４0４で
ｔ<=gainen_su[s]であるかどうかを判定する。tがgaine
n_su[s]に等しいか小さい場合はステップＳ４0５に進
み、そうでない場合はステップＳ４1６に進む。
【００５８】ステップＳ４0５で変数uに初期値をセット
し、ステップＳ４0６に進む。ステップＳ４0６でu<=jik
u_suであるかどうかを判定する。uがjiku_suに等しいか
小さい場合はステップＳ４０７に進み、そうでない場合
はステップＳ４１５に進む。
【００５９】ステップＳ４0７で変数ｗに初期値1をセッ
トし、ステップＳ４０８に進む。ステップＳ４０８でw<
=gainen_su[u]であるかどうかを判定する。ｗがw<=gain
en_su[u]に等しいか小さい場合はステップＳ４0９に進
み、そうでない場合はステップＳ４1４に進む。
【００６０】ステップＳ４0９でs!=uであるかどうかを
判定する。ｓがuに等しくない場合はステップＳ４１０
に進み、等しい場合はステップＳ４１３に進む。
【００６１】ステップＳ４１０で、変数BunruiID[m]にG
ainenID［s:t］とGainenID[u,w]の「和」をセットす
る。ここで「和」と述べているのは、倫理演算の和であ
る。すなわち、BunruiID[m]には、BunruiID[s:t]と Bun
ruiID[u.w]の両方の情報がセットされる。続いて、ステ
ップＳ４１１に進み、ステップＳ４１１で、変数Bunrui
Info[m]にGainenInfo[s,t]とGainenInfo［u,w］の
「和」をセットする。即ち、BunruiInfo[m]には、Gaine
nInfo[s,t]とGainenInfo［u,w］の両方の情報がセット
される。
【００６２】続いて、ステップＳ４1２に進み、ステッ
プＳ４1２でｍを1インクリメントし、ステップＳ４1３
に進む。ステップＳ４１３でｗを1インクリメントし、
ステップＳ４０８に戻る。ステップＳ４1４でｕを1イン
クリメントし、ステップＳ４0６に戻る。ステップＳ４
１５でｔを1インクリメントし、ステップＳ４0４に戻
る。ステップＳ４1６でｓを1インクリントし、ステップ
Ｓ４０３に戻る。
【００６３】ステップＳ４０３からステップＳ４1６の
繰り返しにより、異なる軸に属す概念同士の組合せを作
成し、ステップＳ４1７に進む。ステップＳ４1７で変数
bunrui_suに分類項目数であるm-1をセットし、処理を終
える。ここでは、２つの軸について組合せを作成してい
るが、３つ以上の軸について組み合わせを作成するよう
にしてもよい。
【００６４】例えば、図９に示す概念抽出結果リスト１
０６aが文書分類部１０３に送られると、図１０（a）に
示す分類結果リスト１０６bが作成される。ここで、分
類結果リスト１０６ｂは、番号、分類、文書ID、表題、
情報種別から構成されている。1つの分類に対して複数
の文書が該当する場合には、カンマで区切って記述され
ている。なお、この時点では表題欄は空欄である。
【００６５】以上のようにして文書分類部１０３は分類
定義辞書１０８に記憶される情報を用いて、概念抽出部
１０２の処理結果を受け取り、異なった分類軸に属す概
念同士を組み合わせた複合概念を用いて文章を分類し、
その結果を処理結果保持部１０６に記憶する。
【００６６】（c）表題生成部１０４の処理動作 次に、表題作成部１０４の処理動作を図５のフローチャ
ートを参照して説明する。
【００６７】まず、ステップＳ５０１で分類結果リスト
１０６bを読み込み、ステップＳ５０２に進む。このス
テップＳ５０２で分類結果リスト１０６bに記憶される
リスト件数を変数1ist_suにセットし、ステップＳ５0３
に進む。ステップＳ５０３で処理中のリストを示す変数
iに初期値1をセットし、ステップＳ５0４に進む。ステ
ップＳ５0４でi<=list_suであるかどうかを判定する。i
がlist_suに等しいか小さい場合はステップＳ５0５に進
みそうでない場合は処理を終了する。
【００６８】ステップＳ５0５で、分類結果リスト１０
６bのi番目の分類を、構成要素である概念IDに分割し、
分割された各要素を変数IDに要素数を変数id_suにセッ
トし、ステップＳ５0６に進む。ステップＳ５0６で、処
理中の要素を示すjに初期値1をセットし、ステップＳ５
0７に進む。ステップＳ５0７で、j<=id_suであるかどう
かを判定する。ｊがid_suに等しいか小さい場合はステ
ップＳ５０８に進み、そうでない場合はステップＳ５1
２に進む。
【００６９】ステップＳ５０８でj=1であるかどうかを
判定する。jが１である場合はステップＳ５１０に進
み、1でない場合はステップＳ５0９に進む。ステップＳ
５0９で文字列「ＡＮＤ」をi番目の表題欄に追加し、ス
テップＳ５１０に進む。ステップＳ５１０でID[j]に対
する概念見出しをi番目の表題欄に追加し、ステップＳ
５１１に進む。ステップＳ５１1でjを1インクリンメン
トし、ステップＳ５0７に戻る。ステップＳ５0７からス
テップＳ５１１の繰り返しにより、すべての構成要素に
付する処理を終えると、ステップＳ７１２に進む。
【００７０】ステップＳ５1２でiを1インクリメント
し、ステップＳ５0４に戻る。ステップＳ５0４からステ
ップＳ５1２の繰り返しにより、分類結果リスト１０６b
のすべてについて表題を生成すると、処理を終える。
【００７１】例えば、図１０（a)に示す概念抽出結果リ
スト１０６bが表題生成部１０４に送られると、分類結
果りスト１０６bの表題欄には、図１０bに示すような情
報が追加加される。
【００７２】以上のようにして、表題生成部１０４は、
ｈの処理結果を受け取り、分類された文書群の概要を示
す表題を生成し、その結果を処理結果保持部１０６に記
憶する。
【００７３】表題生成部１０４までの処理により処理結
果保持部１０６に記憶されている分類結果リスト１０６
b（図１０（b））は、出力部１０５を介して、例えば、
図１１に示すように画面表示される。ここでは、情報種
別として「WarningCase」と「GoodCase」を設け、各情
報種別ごとに文書群の表題と件数が示されている。ここ
で、下線のついた表題部分をクリックすると、図1２に
示すように文書本体を参照することもできる。
【００７４】次に、本発明に係る第２の実施形態を説明
する。
【００７５】図1３は本発明の第２の実施形態に係る業
務支援システムの構成を示す。なお、図1３において、
図1と同一部分には同一符号を付し、異なる部分につい
てのみ説明する。すなわち、図1３においては、分類定
義辞書１０８の代わりに因果関係定義辞書1３0３が追加
され、また図1における文書分類部１０３が文書分類部1
３０１に、表題生成部１０４が表題生成部１３０２に置
き換えられている。
【００７６】概念抽出部１０２の処理は第１の実施形態
の場合と同じであるので、以下、文書分類部1３０１と
表題生成部1３０２の詳細についてフローチャートを用
いて説明する。
【００７７】（d）文書分類部1３０１の処理動作 まず、文書分類部１３０１の処理動作を図1４のフロー
チャートを参照して説明する。
【００７８】まず、ステップＳ1４０１で、分類結果リ
スト１０６bを初期化し、ステップＳ1４０２に進む。ス
テップＳ1４０２で概念抽出結果リスト１０６aを読み込
み、ステップＳ1４0３に進む。ステップＳ1４０３で概
念抽出結果リスト１０６aに記憶される文書数を変数bun
sho_suにセットし、ステップＳ1４0４に進む。ステップ
Ｓ1４0４で因果関係定義辞書1３0３を読み込み、ステッ
プＳ1４0５に進む。このステップＳ1４0５の処理によ
り、因果関係定義辞書1３0３の内容が、変数IngaBunrui
ID, IngaID1,IngaD2,IngaKankei,IngaInfo,inga_suにセ
ットされる。すなわち、因果関係定義辞書1３0３のi行
目の分類IDがIngaBunruiID[i]に、概念ID1がIngaID1[i]
に、概念ID2がIngaID2[i]に、関係ラベルがIngaKankei
[i]、情報種別がIngaInfo[i]に各々セットされ、また、
因果関係定義辞書1３０３の行数がinga_suにセットされ
る。
【００７９】ここで、図1９に因果関係定義辞書1３0３
に記憶される情報の一例を示す。この情報は、分類ID、
概念ID1、概念ID2、概念1と概念２の関係を示す関係ラ
ベル、概念1と概念２の複合概念の与える情報種別から
構成されている。関係ラベル欄の「が」は逆接の関係、
「ので」は順接の関係を示している。
【００８０】図1４の説明に戻り、ステップＳ1４0５で
処理中の文書を示す変数iに初期値1をセットし、ステッ
プＳ1４0６に進む。ステップＳ1４0６でi<=bunsho_suで
あるかどうかを判定する。iがbunsho_suに等しいか小さ
い場合は、ステップＳ1４0７に進み、そうでない場合は
処理を終了する。
【００８１】ステップＳ1４0７で処理中の因果関係定義
辞書1３0３の行を示す変数jに初期値1をセットし、ステ
ップＳ1４０８に進む。ステップＳ1４０８でj<=inga_su
であるかどうかを判定する。jがinga_suに等しいか小さ
い場合は、ステップＳ1４0９に進みそうでない場合はス
テップＳ1４1５に進む。
【００８２】ステップＳ１４０９で、ｉ番目の文書はIn
gaID1[j]とIngaID2[j]の両方を含むかどうかを判定す
る。両方とも含む場合はステップＳ１４１０に進む。そ
うでない場合はフテッブＳ1４1４に進む。
【００８３】ステップＳ1４１０でIngaID1[j]の出現位
置＜IngaID2[j]の出現位置であるかどうかを判定する。
この条件に合う場合はステップＳ1４１１に進む。そう
でない場合はステップＳ1４1４に進む、ステップＳ1４
１１で、分類結果リスト１０６bにIngaBunruiID[j]が存
在するかどうかを判定する。存在する場合はステップＳ
1４１３に進み、存在しない場合はステップＳ1４1２に
進む。
【００８４】ステップＳ1４1２で分類結果リスト１０６
bにIngaBunruiID[j], IngaID1[j],IngaID2[j],IngaKank
ei[j],IngaInfo[j]を追加し、ステップＳ1４1３に進
む。ステップＳ1４1３で分類結果リスト１０６bのIngaB
unruiID[j]の欄に、i番目の文書の文書IDを追加し、ス
テップＳ1４1４に進む。
【００８５】ステップＳ1４1４でjを1インクリメント
し、ステップＳ1４０８に戻る。ステップＳ1４０８から
ステップＳ1４1４の繰り返しにより、因果関係定義辞書
1３0３のすべて行との照合を終えると、ステップＳ1４1
５に進む。
【００８６】ステップＳ1４1５でiを1インクリメント
し、ステップＳ1４0６に戻る。ステップＳ1４0６からス
テップＳ1４1５の繰り返しにより、すべての文書のチェ
ックを終えると、処理を終了する。
【００８７】例えば、図９に示す概念抽出結果リスト１
０６aが文書分類部1３０１に送られると、図２0(a)に示
す分類結果リスト１０６bが作成される。ここで、分類
結果リスト１０６bは、番号、分類ID、文書ID、概念ID
1、概念ID2、関係ラベル、情報種別、表題から構成され
ている。1つの分類IDに対して複数の文書が該当する場
合には、カンマで区切って記述されている。なお、この
時点では表題欄は空欄である。
【００８８】以上のようにして、文書分類部1３０１
は、因果関係定義辞書1３0３に記憶される情報を用い
て、概念抽出部１０２の処理結果を受け取り、異なった
分類軸に属す概念同士を組み合わせた複合概念を用いて
文書を分類し、その結果を処理結果持部１０６に記憶す
る。
【００８９】（e）表題生成部1３０２の処理動作 次に、表題作成部1３０２の処理動作を図1５のフローチ
ャートを参照して説明する。
【００９０】まず、ステップＳ1５０１で分類結果リス
ト１０６bを読み込み、ステップＳ1５０２に進む。ステ
ップＳ1５０２で分類桔果リスト１０６bに記憶されるリ
スト件数を変数list_suにセットし、ステップＳ1５0３
に進む。ステップＳ1５0３で処理中のリストを示す変数
ｉに初期値1をセットし、ステップＳ1５0４に進む。ス
テップＳ1５0４でi<=list_suであるかどうかを判定す
る。iがlist_suに等しいか小さい場合はステップＳ1５0
５に進み、そうでない場合は処理を終了する。
【００９１】ステップＳ1５0５で分類結果リスト１０６
bのi番目の概念ID1に対応する概念見出しを変数STR1
に、概念ID2に対応する概念見出しを変数STR2に、関係
ラベルをSTRBにセットし、ステップＳ1５0６に進む。ス
テップＳ1５0６でSTR1の語尾処理をい、ステップＳ1５0
７に進む。この語尾処理については後述する。ステップ
Ｓ1５で変数STRにSTR1をコピーし、ステップＳ1５０８
に進む。ステップＳ1５０８で変数ＳにSTRBを追加し、
ステップＳ1５0９に進む。ステップＳ1５0９で変数STR
にSTR2を追加し、ステップＳ1５１０に進む。ステップ
Ｓ1５１０で分類詰果リスト１０６bのi番目の表題欄に
変数STRの内容を追加し、ステップＳ1５１１に進む。
【００９２】ステップＳ1５１１でiを1インクリメント
し、ステップＳ1５0４に戻る。ステップＳ1５0４からス
テップＳ1５１１の繰り返しにより、分類結果リスト１
０６bのすべてについて表題を生成すると、処理を終え
る。
【００９３】ここで、STR1の語尾処理を図1６のフロー
チャートを参照して説明する。
【００９４】ステップＳ1６０１でSTR1の最後の文節が
名詞であるかどうかを判定する。名詞である場合はステ
ップＳ1６０２に進み、そうでない場合はステップＳ1６
０３に進む。ステップＳ１６０２で名詞の語尾処理を行
い、処理を終了する。
【００９５】ステップＳ1６0３でSTR1の最後の文節が動
詞であるかどうかを判定する。動詞である場合はステッ
プＳ1６0４に進み、そうでない場合は処理を終了する。
ステップＳ1６0４で動詞の語尾処理を行い、処理を終了
する。
【００９６】次に、名詞の語尾処理を図1７のフロ一チ
ャートを参照して説明する。
【００９７】ステップＳ1７０１でSTRBは文字「が」で
あるかを判定する。「が」である場合はステップＳ1７0
３に進み、そうでない場合はステップＳ1７０２に進
む。
【００９８】ステップＳ1７０２でSTRBは文字列「の
で」であるかを判定する。「ので」である場合はステッ
プＳ1７0４に進み、そうでない場合は処理を終了する。
【００９９】ステップＳ1７0３でSTR1に文字「だ」を追
加し、処理を終了する。ステップＳ1７0４でSTR1に文字
「な」を追加し、処理を終了する。
【０１００】次に、動詞の語尾処理を図18のフローチャ
ートを参照して説明する。
【０１０１】ステップＳ1８０１からステップＳ1８０４
において、動詞の活用の種類を判定する。すなわち、ス
テップＳ1８０１でSTRの最後の文節が一段動詞であるか
どうかを測定する。一段動詞である場合にはステップＳ
1８０５に進み、そうでない場合にはステップＳ1８０２
に進む。ステップＳ1８０２でSTR1の最後の文節がサ変
動詞であるかどうかを判定する。サ変動詞である場合に
はステップＳ1８０６に進み、そうでない場合にはステ
ップＳ1８０３に進む。
【０１０２】ステップＳ1８０３でSTR1の最後の文節が
カ変動詞であるかどうかを判定する。カ変動詞である場
合にはステップＳ1８０５に進み、そうでない場合には
ステップＳ1８０４に進む。
【０１０３】ステップＳ1８０４てSTR1の最後の文章節
が五段動詞であるかどうかを判定する。五段動詞である
場合にはステップＳ1８０８に進み、そうでない場合に
は処理を終了する。
【０１０４】動詞が一段動詞である場合には、ステップ
Ｓ1８０５でSTR1の最後尾の文字「る」を「た」に置換
し、処理を終了する。
【０１０５】動詞がサ変動詞である場合には、ステップ
Ｓ1８０６でSTR1の最後尾の文字列「する」を「した」
に置換し、処理を終了する。
【０１０６】動詞がカ変動詞である場合には、ステップ
Ｓ1８０７でSTR1の最後尾の文字列「くる」を「きた」
に置換し、処理を終了する。
【０１０７】動詞が五段動詞である場合には、ステップ
Ｓ1８０８からステップＳ1811において、活用の行を判
定する。すなわち、ステップＳ1８０８で、活用行がカ
行またはガ行であるかどうかを判定する。そうである場
合はステップＳ１８1２に進み、そうでない場合はステ
ップＳ1８０９に進む。
【０１０８】ステップＳ1８０９で、活用行がサ行であ
るかどうかを判定する。そうである場合はステップＳ18
1３に進み、そうでない場合はステップＳ１８１０に進
む。
【０１０９】ステップＳ１８１０で、活用行がタ行また
はラ行またはワ行であるかどうかを判定する。そうであ
る場合はステップＳ181４に進み、そうでない場合はス
テップＳ１８１１に進む。
【０１１０】ステップＳ１８１１で、活用行がナ行また
はマ行であるかどうかを判定する。そうである場合はス
テップＳ１８１５に進み、そうでない場合は処理を終了
する。
【０１１１】ステップＳ１８１２で最後尾の1文字を
「いた」に置換し、処理を終了する。
【０１１２】ステップＳ１８１３で最後尾の1文字を
「した」に置換し、処理を終了する。
【０１１３】ステップＳ１８１４で最後尾の1文字を
「った」に置換し、処理を終了する。
【０１１４】ステップＳ１８１５で最後尾の1文字を
「んだ」に置換し、処理を終了する。
【０１１５】例えば、図２０（a）に示す分類結果リス
ト１０６a が表題生成部１３０２に送られると、分類結
果リスト１０６bの表題欄には、図２０（b）に示すよう
な情報が追加される。
【０１１６】このように、第２の実施形態によると適切
な接続詞を含んだ表現を生成することができる。さら
に、第１の実施形態では分類「Ａ００１＆Ｒ００１」に
まとめられていた内容が、第２の実施形態によると、分
類ＩＤ「ＢＲ００１」すなわち「Ａ００１＆が＆Ｒ００
１」と、分類ＩＤ「ＢＲ００８」すなわち「Ｒ００１＆
ので＆Ａ００１」に分離される。つまリ、「あるアクシ
ョンに対する結果」と「ある結果に対するアクション」
の２つが区別されるようになり、より精度の高い分類を
行うことができる。
【０１１７】以上のようにして、表題生成部１３０２
は、分書分類部1３０１の処理結果を受け取り、分類さ
れた文書群の概要を示す表題を生成し、その結果を処理
結果保持部１０６に記憶する。
【０１１８】表題生成部１００２までの処理により処理
結果保持部１０６に記憶されている分類結果リスト１０
６b（図２0(b)）は、出力部１０５を介して、例えば、
図２1に示すように画面表示される。
【０１１９】次に、本発明に係る第３の実施形態を説明
する。
【０１２０】図２２は本発明の第３の実施形態に係る業
務支援システムの構成を示す。なお、図２２において、
図1および図1３と同一部分には同一符号を付し、異なる
部分についてのみ説明する。すなわち、図２２において
は、図1における分類定義辞書１０８あるいは図1３おけ
る因果関係定義辞書1３0３の代わりに、接続関係定義辞
書２２０３が追加され、また図1における概念抽出部１
０２が概念抽出部２２０１に、文書分類部１０３が文書
分類部２２０２に置き換わっている。
【０１２１】第１および第２の実施形態と異なる部分、
すなわち、概念抽出部２２０１と文書分類部２２０２の
詳細についてフローチャートを用いて説明する。
【０１２２】（ｆ）概念抽出部２２０１の処理動作 概念抽出部２２０１の処理動作を図２３のフローチャー
トを参照して説明する。
【０１２３】まず、ステップＳ２３０１で、概念抽出結
果リスト１０６aを初期化しステップＳ２３０２に進
む。ステップＳ２３０２で概念定義辞書１０７を読み込
み、ステップＳ２３０３に進む。このステップＳ２３０
３の処理により、概念定義辞書１０７のうち処理に必要
な情報が、変数DIC_id, DIC_hyogen,DIC_info,midasi_s
uにセットされる。すなわち、概念定義辞書１０７のi行
目の概念IDがDIC_id[i]に、表現がDIC_hyogen[i]に、情
報種別がDIC_info [i]にセットされ、概念定義辞書１０
７の行数がmidasi_suにセットされる。
【０１２４】ステップＳ２３0３で接続関係定義辞書２
２0３を読み込み、ステップＳ２３0４に進む。この処理
により、接続関係定義辞書２２０３のうち処理に必要な
情報が、変数REL_id,REL_hyogen.rel_suにセットされ
る。すなわち、接続関係定義辞書２２0３のi行目の概念
IDがREL_id[i]に、表現がREL_hyogen[i]にセットされ、
接続種別２２０３の行数がrel_suにセットされる。
【０１２５】ここで、図２５に接続関係定義辞書２２０
３に記憶される情報の一例を示す。この情報は、関係ID
を示す記号、関係見出し、関係を表す表現から構成され
る。ここでは関係を表す表現を正規表現で記述している
が、例えば、形態素解析や構文解析の処理結果にアクセ
スするようにしてもよい。
【０１２６】図２３の説明に戻り、ステップＳ２３0４
で処理中の文書を示す変数iに初期値1をセットし、ステ
ップＳ２３0５に進む。ステップＳ２３0５で、未処理の
文書が残っているかを判定する。残っていない場合は処
理を終了する。残っている場合はステップＳ２３0６に
進む。ステップＳ２３0６でｉ番目の文書を読み込み、
ステップＳ２３0７に進む。ステップＳ２３0７で概念抽
出結果リスト１０６aに、処理中の文書の文書IDを追加
し、ステップＳ２３０８に進む。
【０１２７】ステップＳ２３０８で処理中の概念定義辞
書１０７の行を示す変数jに初期値1をセットし、ステッ
プＳ２３0９に進む。ステップＳ２３0９でjがj<=midasi
_suであるかどうかを判定する。jがmidasi_su に等しい
か小さい場合は、ステップＳ２３１０に進む。そうでな
い場合はステップＳ２３1３に進む。
【０１２８】ステップＳ２３１０で、ｉ番目の文章がDI
C_hyogen[j]に適合する部分文字列を含んでいるかどう
かを判定する。そうである場合はステップＳ２３１１に
進み、そうでない場合はステップＳ２３１２に進む。ス
テップＳ２３１１で概念抽出結果リスト１０６aにDIC_i
d[j],文書中でのDIC_hyogen[j]の出現位置、DIC_info
[j]を追加し、ステップＳ２３1２に進む。
【０１２９】ステップＳ２３1２でjを1インクリメント
し、ステップＳ２３0９に戻る。ステップＳ２３0９から
ステップＳ２３１２の繰り返しにより、i番目の文書に
ついて概念定義辞書１０７のすべての概念に対する照合
を行うと、ステップＳ２３１２に進む。
【０１３０】ステップＳ２３1３で処理中の接続関係定
義辞書２２０３の行を示す変数kに初期値1をセットし、
ステップＳ２３1４に進む。ステップＳ２３1４でk<=rel
_suであるかどうかを判定する。kがrel_suに等しいか小
さい場合は、ステップＳ２３1５に進む。そうでない場
合はステップＳ２３18に進む。
【０１３１】ステップＳ２３1５で、ｉ番目の文書がREL
_hyogen[k]に適合する部分文字列を含んでいるかどうか
を判定する。そうである場合はステップＳ２３1６に進
み、そうでない場合はステップＳ２３1７に進む。ステ
ップＳ２３1６で、概念抽出結果リスト１０６aの同じ文
書IDの欄に、REL_id[k]と文書中でのREL_hyogen[k]の出
現位置を追加し、ステップＳ２３1７に進む。
【０１３２】ステップＳ２３1７でkを1インクリメント
し、ステップＳ２３1４に戻る。ステップＳ２３1４から
ステップＳ２３1７の操り返しにより、i番目の文書につ
いて接続関係定義辞書２２0３のすべての関係に対する
照合を行うと、ステップＳ２３１８に進む。ステップＳ
２３１８でiを1インクリメントし、次の文書の処理に移
る。
【０１３３】例えば、図8に示す文書群が概念抽出部２
２０１に送られると、図２６に示す概念抽出結果リスト
１０６aが作成される。ここで、概念抽出結果リスト１
０６aは、番号、文書ID、抽出された概念IDとその出現
位置、および関係IDとその出現位置から構成されてい
る。概念IDとその出現位置、および関係IDとその出現位
置は、各々コロンで区切って記述されている。また、1
文書内に複数の概念が抽出された場合には、カンマで区
切って記述されている。
【０１３４】以上のようにして、概念抽出部２２０１は
概念定義辞書１０７と接続関係定義辞書２２０３に記憶
される情報を用いて、文書入力部１０１から受け取った
各文書に含まれる概念と接続関係を抽出し、その結果を
処理結果保持部１０６に記憶する。
【０１３５】（ｇ）文書分類部２２０２の処理動作 次に、文書分類部２２０２の処理動作を図２４のフロ一
チャートを参照して説明する。
【０１３６】まず、ステップＳ２４０１で、分類結果リ
スト１０６bを初期化し、ステップＳ２４０２に進む。
ステップＳ２４０２で概念抽出結果リスト１０６aを読
み込みステップＳ２４0３に進む。ステップＳ２４0３で
概念抽出結果リスト１０６aに記憶される文書数を変数b
unsho_suにセットし、ステップＳ２４0４に進む。ステ
ップＳ２４0４で処理中の文書を示す変数iに初期値1を
セットし、ステップＳ２４0５に進む。ステップＳ２４0
５でi<=bunsho_suであるかどうかを判定する。iかbunsh
o_suに等しいか小さい場合は、ステップＳ２４0６に進
み、そうでない場合は処理を終了する。
【０１３７】ステップＳ２４0６でi番目の文書から抽出
された関係IDの数を変数numにセットし、ステップＳ２
４0７に進む。ステップＳ２４0７で処理中の関係を示す
変数jに初期値1をセットし、ステップＳ２４０８に進
む。ステップＳ２４０８でj<=numであるかどうかを判定
する、jがnumに等しいか小さい場合は、ステップＳ２４
0９に進み、そうでない場合はステップＳ２４２0に進
む。
【０１３８】ステップＳ２４0９で、ｉ番目の文書の関
係IDを変数RELにセットし、ステップＳ２４１０に進
む。このステップＳ２４１０で、ｉ番目の文書にRELの
出現位置より前側に出現する概念IDが存在するかどうか
を判定する。存在する場合はステップＳ２４１１に進
み、存在しない場合はステップＳ２４1９に進む。
【０１３９】ステップＳ２４１１でI番目の文書にRＥL
の出現位置より後側に出現する概念IDが存在するかどう
かを判定する。存在する場合はステップＳ２４1２に進
み、存在しない場合はステップＳ２４1９に進む。
【０１４０】ステップＳ２４1２でRELの出現位置に最も
近い前側の概念IDを変数id1に、その概念IDに対応する
情報種別を変数infolにセットし、ステップＳ２４1３に
進む。ステップＳ２４1３でRELの出現位置に最も近い後
側の概念IDを変数ID2に、その概念IDに応する情報種別
を変数info2にセットし、ステップＳ２４1４に進む。
【０１４１】ステップＳ２４1４で変数BunruiNowにID1
とRELとid2との「和」をセットする。ここで「和」と述
べているのは、倫理演算の和である。すなわち、Bunrui
Nowには、id1とRELとid2のすべての情報がセットされ
る。続いて、ステップＳ２４1５に進み、変数infoNowに
infolとinfo2の「和」をセットする。すなわち、infoNo
wには、info1とinfo2の両方の情報がセットされる。
【０１４２】続いて、ステップＳ２４1６に進み、ステ
ップＳ２４１６で、分類結果リスト１０６bにBunruiNow
が存在するかどうかを判定する。存在する場合はステッ
プＳ２４１８に進み、存在しない場合はステップＳ２４
1７に進む。ステップＳ２４1７で分類結果リスト１０６
bにBunruiNow, id1,id2,RELを追加し、ステップＳ２４
１８に進む。ステップＳ２４18で分類結果リスト１０６
bのBunruiNowの欄に、i番目の文書の文書IDを追加し、
ステップＳ２４1９に進む。
【０１４３】ステップＳ２４1９でjを1インクリメント
し、ステップＳ２４０８に戻る。ステップＳ２４０８か
らステップＳ２４1９の繰り返しにより、1つの文書中の
すべての関係について処理を終えると、ステップＳ２４
２0に進む。ステップＳ２４２0でiを1インクリメント
し、次の文書の処理に移り、ステップＳ２４0５に戻
る。ステップＳ２４0５からステップＳ２４２0の繰り返
しにより、すべての文書のチェックを終えると、処理を
終了する。
【０１４４】例えば、図２６に示す概念抽出結果リスト
１０６aが文書分類部２２０２に送られると、図２７
（a）に示す分類結果リスト１０６bが作成される。ここ
で、分類結果リスト１０６bは、番号、分類、文書ID、
概念ID1、概念ID2、関係ID、情報種別、表題から構成さ
れている。1つの分類IDに対して、複数の文書が該当す
る場合には、カンマで区切って記述されている。なお、
この時点では表題欄は空欄である。
【０１４５】以上のようにして、文書分類部２２０２
は、概念抽出部２２０１の処理結果を受け取り、異なっ
た分類軸に属す概念同士を組み合わせた概念を用いて文
書を分類し、その結果を処理結果保持部１０６に記憶す
る。
【０１４６】文書分類部1３０１により作成された分類
結果リスト、１０６b（図２0（a））と、文書分類部２
２０２により作成された分類結果リスト１０６b（図２
７（a））との違いは、図２０（a）における「関係ラベ
ル」が、図２７（a）における「関係ID」に置き換わっ
ている点である。したがって、接続関係定義辞書２２0
３を参照して、関係IDから対応する関係ラベルを取り出
すことにより、表題生成部1３０２と同じ処理を適用で
きる。その結果、分類結果リスト１０６bの表題欄に
は、図２７（b）に示すような情報が追加される。
【０１４７】さらに、処理対象の文書が報告日付のよう
な属性情報を保持している場合に、以上説明したような
文書分類および表題生成の結果とともに、図２8に示す
ように属性情報を提示することもできる。
【０１４８】次に、本発明に係る第４の実施形態を説明
する。
【０１４９】本発明の第４の実施形態も図１に示される
業務支援システムが用いられる。第４の実施形態では、
第一の実施形態とは概念抽出部１０３の処理動作が異る
ので、これについて説明するが、第１の実施形態と処理
が同じ処理部の動作については省略する。
【０１５０】図２９はシステムに入力される文書群の例
を示す。この例では、５つの文書が含まれており、各文
書は文書ID、日付、担当者、本文から成る。この文書で
は、本文から抽出される概念が一つである記述が見ら
れ、単独に文書について処理しただけでは、アクション
と結果の組合わせを抽出できないため、情報種別が収得
できない。このようなケースでは、文書を日付順に見る
ことによって、アクションと結果の組合せを読み取る。
図２９の例では、中村洋子が1９９９/９/1にサンプルを
つけるアクションを起こしているが、ここにはその結果
は記述されておらず、1９９９/９/1５によってある結果
を示す記述が見られる。これらを組み合わせることによ
って、あるアクションによってある結果が得られたとい
う情報種別を取得することができる。
【０１５１】このような複数文書から概念、情報種別を
取得する処理の流れを説明する。図２９のような文書が
入力されると概念抽出部１０２で図２に示すような概念
抽出を行なう。その後、さらに異なる文書IDの抽出結果
を概念のセットにまとめる処理を行なう。図３２は概念
抽出部１０３の図２の処理以降の処理を示すフローチャ
ートである。まず、図２の処理で生成された概念抽出結
果を日付順にソートし、一つずつ結果（番号==I)を取り
出す。抽出された概念が単独であり、かつ分類軸が「ア
クション」であれば、その結果と同じ担当者IDを持つ結
果（番号）を取り出す。番号Jの抽出された概念の分類
軸が「結果」であれば、文書ID同士を“＋”で結合し、
新しい文書IDとし、番号==Iの抽出結果の「文書ID」を
差し替える。また、番号==Iの抽出結果の「概念ID：出
現位置」に、番号Jのデータを追加する。その結果、図
３0に示す概念抽出結果リストが作成される。図３０
は、番号、文書ID、概念ID、出現位置から成る。文書ID
は、複数文書の組合せである場合はもとの文書IDを
「＋」で結合したIDになっている。たとえば、番号1
は、担当者が中村洋子である文書FILE001とFILE004を結
合した概念である。また、概念ID:出現位置は、最初の
文書における抽出概念の出現蝪所と２番目の文書におけ
る抽出概念の出現位置をコンマで区切って登録してい
る。
【０１５２】この結果に対して、文書分類部１０３の処
理を施した結果を図３1に示す。図３1に示すように、図
２９において各々中村洋子と山田花子が記述した２つの
文書が各々番号1と番号３の分類にまとめられている。
【０１５３】なお、本発明は、上記実施形態に限定され
ず、要旨を変更しない範囲で適宜変更して実施可能であ
る。また、上述した実施形態において記憶した手法は、
コンピュータに実行させるプログラムとして、例えば、
磁気ディスク(フロッピーディスク、ハードディスク
等)、光ディスク(CD-ROM、DVD等)、半導体メモリ等の記
録媒体に書き込んで各種装置に適用したり、通信媒体に
より伝送して各種装置に適用することも可能である。本
装置を実現するコンピュータは、記録媒体に記録された
プログラムを読み込み、このプログラムによって動作が
制御されることにより、上述した処理を実行する。
【０１５４】
【発明の効果】本発明によれば、少なくともアクション
と結果を含む複数の分類軸を設定して概念の抽出を行
い、抽出された概念を用いて文章形式で記述されたデー
タを自動的に分類するとともに、分類されたデータの概
要を示す表題を生成することにより、管理者の業務上の
意志決定を支援する情報を提供することができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の第１の実施形態に係わる業務支援シス
テムの概略構成を示すブロック図。
【図２】同実施形態における概念抽出部１０２の処理動
作を示すフロ一チャート。
【図３】同実施形態における文書分類部１０３の処理動
作を示すフローチャート。
【図４】同実施形態における分類項目作成処理を示すフ
ロ一チャート。
【図５】同実施形態における表題作成部１０４の処理動
作を示すフローチャート。
【図６】概念定義辞書１０７に記憶される情報の一例。
【図７】分類定義辞書１０８に記憶される情報の一例。
【図８】入力される文書群の例。
【図９】同実施形態における概念抽出結果リスト１０６
aに記憶される情報の一例。
【図１０】同実施形態における分類結果リスト１０６b
に記憶される情報の一例。
【図１１】同実施形態における画面表示の例。
【図１２】同実施形態における画面表示の例。
【図１３】本発明の第２の実施形態に係る業務支援シス
テムの構成を示すブロック図。
【図１４】同実施形態における文書分類部1３０１の処
理動作を示すフローチャート。
【図１５】同実施形態における表題作成部1３０２の処
理動作を示すフローチャート。
【図１６】同実施形態におけるSTR1の語尾処理を示すフ
ローチャート。
【図１７】同実施形態における名詞の語尾処理を示すフ
ローチャート。
【図１８】同実施形態における動詞の語尾処理を示すフ
ローチャート。
【図１９】因果関係定義辞書1３0３に記憶される情報の
一例。
【図２０】同実施形態における分類結果リスト１０６b
に記憶される情報の一例。
【図２１】同実施形態における画面表示の例。
【図２２】本発明の第３の実施形態に係る業務支援シス
テムの構成を示すブロック図。
【図２３】同実施形態における概念抽出部２２０１の処
理動作を示すフローチャート。
【図２４】同実施形態における文書分類部２２０２の処
理動作を示すフローチャート。
【図２５】接続関係定義辞書２２０３に記憶される情報
の一例。
【図２６】同実施形態における概念抽出結果リスト１０
６aに記憶される情報の一例。
【図２７】同実施形態における分類結果リスト１０６ｂ
に記憶される情報の一例。
【図２８】画面表示の例。
【図２９】第４の実施形態において入力される文書群の
例。
【図３０】同実施形態における概念抽出結果リスト１０
６aに記憶される情報の一例。
【図３１】同実施形態における分類結果リスト１０６ｂ
に記憶される情報の一例。
【図３２】同実施形態における概念抽出部１０２の処理
動作を示すフローチャート。
【符号の説明】
１０１…文書入力部 １０２…概念抽出部 １０３…文書分類部 １０４…表題生成部 １０５…出力部 １０６…処理絡果保持部 １０７…概念定義辞書 １０８…分類定義辞書 １３０１…文書分類部 １３０２…表題生成部 １３０３…因果関係定義辞書 ２２０１…概念抽出部 ２２０２…文書分類部 ２２０３…接続関係定義辞書
フロントページの続き Ｆターム(参考） 5B009 ME21 QA05 QA09 5B049 EE02 FF01 5B075 ND03 NK32 NR12 NS01 PQ02 QM07 UU05

Claims (9)

    【特許請求の範囲】
  1. 【請求項１】 複数の文書を入力する入力手段と、 少なくともアクションと結果を含む複数の分類軸を設定
    し、各分類軸に属する概念と該概念を表す表現とを対応
    づけた概念定義辞書と、 前記概念定義辞書を用いて前記入力手段より入力された
    各文書に含まれる概念を抽出する概念抽出手段と、 前記概念抽出手段により抽出された概念のうち、異なる
    分類に属す概念同土を組み合わせた複合概念を用いて前
    記入力された文書を分類する文書分類手段と、 前記文書分類手段によって分類された結果を表示する表
    示手段と、 を具備したことを特徴とする業務支援システム。
  2. 【請求項２】 複数の文書を入力する入力手段と、 少なくともアクションと結果を含む複数の分類軸を設定
    し、各分類軸に属す概念と、該概念を表す表現と、該概
    念の与える情報種別とを対応づけた概念定義辞書と、 前記概念定義辞書を用いて前記入力手段より入力された
    各文書中に含まれる概念を抽出する概念抽出手段と、 前記概念抽出手段により抽出された概念のうち、異なる
    分類軸に属す概念同士を組み合わせた複合概念を用い
    て、前記入力された文書を分類する文書分類手段と、 前記複合概念を用いて、前記分類された文書群の与える
    情報種別を判定する情報種別判定手段と、 前記判定された情報種別と共に前記分類結果を表示する
    表示手段と、 を具備したことを特徴とする業務支援システム。
  3. 【請求項３】 複数の文書を入力する入力手段と、 少なくともアクションと結果を含む複数の分類軸を設定
    し、各分類軸に属す概念と該概念を表す表現とを対応づ
    けた該概念定義辞書と、 概念同士の因果関係を記述した因果関係定義辞書と、 前記概念定義辞書を用いて前記入力手段より入力された
    各文書中に含まれる概念を抽出する概念抽出手段と、 前記概念抽出手段により抽出された概念のうち、異なる
    分類軸に属す概念同士を組み合わせた複合概念を用い
    て、前記入力された文書を分類する文書分類手段と、 前記概念抽出手段により抽出された概念と前記因果関係
    定義辞書を用いて、前記分類された文書群の概要を示す
    表題を生成する表題生成手段と、 前記生成された表題と共に前記分類された結果を表示す
    る表示手段と、 を具備したことを特徴とする業務支援システム。
  4. 【請求項４】 複数の文書を入力する入力手段と、 少なくともアクションと結果を含む複数の分類軸を設定
    し、各分類軸に属す概念と該概念を表す表現とを対応づ
    けた概念定義辞書と、 概念同士の因果関係および該概念と該因果関係の組合せ
    が与える情報種別とを記述した因果関係定義辞書と、 前記概念定義辞書を用いて、前記入力手段より入力され
    た各文書中に含まれる概念を抽出する概念抽出手段と、 前記概念抽出手段により抽出された概念のうち、異なる
    分類軸に属す概念同士を組み合わせた複合概念を用い
    て、前記入力された文書を分類する文書分類手段と、 前記概念抽出手段により抽出された概念と前記因果関係
    定義辞書を用いて、前記分類された文書群の概要を示す
    表題を生成する表題生成手段と、 前記概念抽出手段により抽出された概念と前記因果関係
    定義辞書を用いて、前記分類された文書群の与える情報
    種別を判定する情報種別判定手段と、 前記生成された表題および前記判定された情報種別とと
    もに前記分類された結果を表示する表示手段と、 を具備したことを特徴とする業務支援システム。
  5. 【請求項５】 複数の文書を入力する入力手段と、 少なくともアクションと結果を含む複数の分類軸を設定
    し、各分類軸に属する概念と該概念を表す表現とを対応
    づけた概念定義辞書と、 前記概念定義辞書を用いて、前記入力手段より入力され
    た各文書中に含まれる概念を抽出する概念抽出手段と、 前記入力手段により入力された各文書中に含まれる接続
    関係とこの接続関係を表す表現とを対応付けた接続関係
    定義辞書と、 前記接続関係定義辞書を用いて、前記入力手段より入力
    された各文書中に含まれる接続関係を抽出する接続関係
    抽出手段と、 前記概念抽出手段により抽出された概念のうち、異なる
    分類軸に属す概念同士と前記接続関係抽出手段により抽
    出された接続関係とを組み合わせた複合概念を用いて、
    前記入力された文書を分類する文書分類手段と、 前記文書分類手段によって分類された結果を表示する表
    示手段と、 を具備したことを特徴とする業務支援システム。
  6. 【請求項６】 複数の文書を入力する入力手段と、 少なくともアクションと結果を含む複数の分類軸を設定
    し、各分類軸に属す概念と該概念を表す表現とを対応づ
    けた概念定義辞書と、 前記入力手段により入力された各文書中に含まれる接続
    関係とこの接続関係を表す表現とを対応付けた接続関係
    定義辞書と、 前記接続関係定義辞書を用いて、前記入力手段より入力
    された各文書中に含まれる接続関係を抽出する接続関係
    抽出手段と、 前記概念抽出手段により抽出された概念のうち、異なる
    分類軸に属す概念同士と前記接続関係抽出手段により抽
    出された接続関係とを組み合わせた複合概念を用いて、
    前記入力された文書を分類する文書分類手段と、 前記概念抽出手段により抽出された概念のうち、異なる
    分類軸に属す概念同士と前記接続関係抽出手段により抽
    出された接続関係とを用いて、前記分類された文書群の
    概要を示す表題を生成する表題生成手段と、 前記生成された表題と共に前記分類された結果を表示す
    る表示手段と、 を具備したことを特徴とする業務支援システム。
  7. 【請求項７】 複数の文書を入力する入力手段と、 少なくともアクションと結果を含む複数の分類軸を設定
    し、各分類軸に属す概念と該概念を表す表現とを対応づ
    けた概念定義辞書と、 前記入力手段より入力された各文書中に含まれる接続関
    係と該関係を表す表現とを対応づけた接続関係定義辞書
    と、 前記概念定義辞書を用いて、前記入力手段より入力され
    た各文書中に含まれる概念と該出現位置を抽出する概念
    抽出手段と、 前記接続関係定義辞書を用いて各文書中に含まれる接続
    関係と該出現位置を抽出する接続関係抽出手段と、 前記概念抽出手段により抽出された概念のうち、異なる
    分類軸に属す概念同士と前記関係表現抽出手段により抽
    出された接続関係とを出現位置を参照して組み合わせた
    複合概念を用いて前記入力された文書を分類する文書分
    類手段と、 前記概念抽出手段により抽出された概念と該出現位置お
    よび前記接続関係抽出手段により抽出された接続関係と
    該出現位置を用いて、前記分類された文書群の概要を示
    す表題を生成する表題生成手段と、 前記生成された表題と共に前記分類された結果を表示す
    る表示手段と、 を具備したことを特徴とする業務支援システム。
  8. 【請求項８】 複数の文書を入力する入力手段と、 少なくともアクションと結果を含む複数の分類軸を設定
    し、各分類軸に属す概念と該概念を表す表現とを対応づ
    けた概念定義辞書と、 前記概念定義辞書を用いて、前記入力手段より入力され
    た各文書中に含まれる概念を抽出する概念抽出手段と、 前記概念抽出手段により抽出された概念のうち、異なる
    分類軸に属す概念同士を組み合わせた複合概念を用い
    て、前記文書の概要を示す表題を生成する表現生成手段
    と、 前記表題生成手段によって生成された表題を表示する表
    示手段と、 を具備したことを特徴とする業務支援システム。
  9. 【請求項９】 複数の文書を入力する入力手段と、 少なくともアクションと結果を含む複数の分類軸を設定
    し、各分類軸に属する概念と該概念を表す表現とを対応
    づけた概念定義辞書と、 前記概念定義辞書を用いて、前記入力手段より時間的な
    流れで入力された各文書に含まれる概念を抽出する概念
    抽出手段と、 前記概念抽出手段により抽出された概念のうち、時間的
    な流れで異なる分類に属す概念同士を組み合わせた複合
    概念を用いて前記入力された文書を分類する文書分類手
    段と、 前記文書分類手段によって分類された結果を表示する表
    示手段と、 を具備したことを特徴とする業務支援システム。
JP33211499A 1999-11-22 1999-11-22 業務支援システム Pending JP2001147937A (ja)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP33211499A JP2001147937A (ja) 1999-11-22 1999-11-22 業務支援システム

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP33211499A JP2001147937A (ja) 1999-11-22 1999-11-22 業務支援システム

Publications (1)

Publication Number Publication Date
JP2001147937A true JP2001147937A (ja) 2001-05-29

Family

ID=18251321

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
JP33211499A Pending JP2001147937A (ja) 1999-11-22 1999-11-22 業務支援システム

Country Status (1)

Country Link
JP (1) JP2001147937A (ja)

Cited By (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2007257149A (ja) * 2006-03-22 2007-10-04 Ricoh Co Ltd 文書処理装置及び文書処理方法
JP2008524712A (ja) * 2004-12-17 2008-07-10 ゼネラル・エレクトリック・カンパニイ ドメイン特定のデータ・エンティティ・マッピング方法及びシステム
WO2015064713A1 (ja) * 2013-10-31 2015-05-07 富士通株式会社 情報提示方法、装置、及びプログラム

Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPH02254566A (ja) * 1989-03-29 1990-10-15 Nippon Telegr & Teleph Corp <Ntt> 自動抄録生成装置
JPH0934719A (ja) * 1995-07-21 1997-02-07 Hitachi Ltd データ分析装置
JPH0944497A (ja) * 1995-07-28 1997-02-14 Maruzen Kk タイトル文作成装置
JPH0991314A (ja) * 1995-07-14 1997-04-04 Fuji Xerox Co Ltd 情報探索装置
JPH09218878A (ja) * 1996-02-14 1997-08-19 Fuji Xerox Co Ltd 情報提示装置
JPH11184698A (ja) * 1997-12-25 1999-07-09 Hitachi Ltd 改良ルール生成方法

Patent Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPH02254566A (ja) * 1989-03-29 1990-10-15 Nippon Telegr & Teleph Corp <Ntt> 自動抄録生成装置
JPH0991314A (ja) * 1995-07-14 1997-04-04 Fuji Xerox Co Ltd 情報探索装置
JPH0934719A (ja) * 1995-07-21 1997-02-07 Hitachi Ltd データ分析装置
JPH0944497A (ja) * 1995-07-28 1997-02-14 Maruzen Kk タイトル文作成装置
JPH09218878A (ja) * 1996-02-14 1997-08-19 Fuji Xerox Co Ltd 情報提示装置
JPH11184698A (ja) * 1997-12-25 1999-07-09 Hitachi Ltd 改良ルール生成方法

Non-Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
"大量のテキストからの知識マイニング", 情報処理学会研究報告, vol. 99, no. 86, CSNG200100186002, 15 October 1999 (1999-10-15), ISSN: 0000741171 *
那須川哲哉，諸橋正幸，長野徹: "フィールドを広げる自然言語処理", 情報処理 第４０巻 第４号 第３５８−３６４頁, CSNG200001213002, 5 April 1999 (1999-04-05), JP, ISSN: 0000741170 *

Cited By (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2008524712A (ja) * 2004-12-17 2008-07-10 ゼネラル・エレクトリック・カンパニイ ドメイン特定のデータ・エンティティ・マッピング方法及びシステム
JP2007257149A (ja) * 2006-03-22 2007-10-04 Ricoh Co Ltd 文書処理装置及び文書処理方法
WO2015064713A1 (ja) * 2013-10-31 2015-05-07 富士通株式会社 情報提示方法、装置、及びプログラム
JPWO2015064713A1 (ja) * 2013-10-31 2017-03-09 富士通株式会社 情報提示方法、装置、及びプログラム
US10692008B2 (en) 2013-10-31 2020-06-23 Fujitsu Limited Assessing and selecting decision making entities for acquiring and presenting information

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN102640145B (zh) 可信查询***和方法
Hockey The history of humanities computing
JP7400334B2 (ja) 生成装置、及び生成プログラム
CN104584005A (zh) 文档分类装置及文档分类方法
CN110807091A (zh) 一种酒店智能问答推荐与决策支持分析方法及***
CA2360067A1 (en) Any-to-any component computing system
CN109947897B (zh) 司法案件事件树构建方法
US20190213208A1 (en) Interactive patent visualization systems and methods
Barbaresi Ad hoc and general-purpose corpus construction from web sources
JP2006091994A (ja) 文書情報処理装置および方法、文書情報処理プログラム
US20210240334A1 (en) Interactive patent visualization systems and methods
JP2001147937A (ja) 業務支援システム
Scheuch et al. The general inquirer approach to an international retrieval system for survey archives
Roberts-Witt Practical taxonomies
Venezky Storage, retrieval, and editing of information for a dictionary
Yoshioka et al. HUKB at COLIEE2018 information retrieval task
Stanley-Baker et al. Mapping drugs across epistemic and geographic domains: A case study for early medieval China
Reisenbichler et al. Supporting content marketing with natural language generation
Poulter The ‘Europeanisation’of cataloguing codes: an analysis of the evolution of RDA
Mathis Techniques for the evaluation and improvement of computer-produced abstracts
Vasiliev et al. Application of text mining technology to solve project management problems
Gontarski Still at Issue after All These Years: The Beckettian Text, Printed and Performed
JP3764618B2 (ja) 文書情報抽出装置および文書分類装置
Kurian A review on the progress of natural language processing in India
JP5555483B2 (ja) ドキュメント分析システム

Legal Events

Date Code Title Description
A977 Report on retrieval

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A971007

Effective date: 20060508

A131 Notification of reasons for refusal

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131

Effective date: 20060523

A521 Request for written amendment filed

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523

Effective date: 20060724

A02 Decision of refusal

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A02

Effective date: 20060822