JP2014123286A - 文書分類装置及びプログラム - Google Patents
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Abstract
【解決手段】特徴抽出部16は、予め特定のカテゴリに分類された文書データから特徴情報を抽出する。クラスタリング部18は、特徴情報に基づいて文書データをクラスタ分けする。カテゴリ更新部24は、同一クラスタに分類された文書データに、同一クラスタに分類された他の文書データのカテゴリも自己のカテゴリとして付与する。
【選択図】図1
Description
次に、図2に示すフローチャートを参照して、文書分類装置1の動作例1を説明する。まず、特徴抽出部16は、複数の学習用データをデータ記憶部12から読み出し、複数の学習用データを解析することで複数の学習用データのそれぞれから特徴情報を抽出し、学各学習用データをベクトル化する(S01)。次に、クラスタリング部18は、ベクトル表現された複数の学習用データをクラスタに分類する(S02)。そして、クラスタ分析部20は、クラスタに属する学習用データに関連付けられたカテゴリ情報に基づき、当該クラスタ内のカテゴリの構成を分析する(S03)。カテゴリ更新部24は、同一クラスタに属する各カテゴリと各カテゴリの出現割合とをクラスタカテゴリとして定義し、同一クラスタに属する各学習用データに当該クラスタのクラスタカテゴリ情報を関連付けることで、各学習用データのカテゴリを更新する(S04)。
次に、図3に示すフローチャートを参照して、文書分類装置1の動作例2を説明する。まず、特徴抽出部16は、複数の学習用データを解析することで複数の学習用データのそれぞれから特徴情報を抽出する(S10)。次に、特徴抽出部16は、抽出した特徴情報のうちノイズとなり得る特徴情報を除去し、ノイズとなり得ない特徴情報を選択して各学習用データをベクトル化する(S11)。例えば、特徴抽出部16は、抽出した特徴情報のうち同義語を同一素性として扱い、又は、Tf−idf値に基づいて不要な素性を除去し、各学習用データをベクトル化する。そして、クラスタリング部18は、ベクトル表現された複数の学習用データをクラスタに分類し(S12)、クラスタ分析部20は、クラスタ内のカテゴリの構成を分析する(S13)。また、クラスタ分析部20は、ノイズとなり得るクラスタの学習データを除去する(S14)。クラスタ分析部20は、数が他のカテゴリよりも少なく、その数の差が閾値以上となるカテゴリを除去してもよい。そして、カテゴリ更新部24は、同一クラスタに属する各学習用データにクラスタカテゴリ情報を関連付けることで、各学習用データのカテゴリを更新する(S15)。
次に、文書分類装置1の動作について具体例を挙げて説明する。図4に、予め特定のカテゴリに分類された学習用データの一例を示す。例えば、学習用データ識別情報(ID=1,2)が付された学習用データは「概要」というカテゴリに予め分類されており、ID=3の学習用データは「経歴」というカテゴリに予め分類されており、ID=4の学習用データは「構成」というカテゴリに予め分類されている。各学習用データは記憶部10に記憶されており、各学習用データのカテゴリを示すカテゴリ情報は、カテゴリ記憶部14に記憶されている。
(1)ID=1の学習用データは、23%の確率で「経歴」カテゴリ、20%の確率で「概要」カテゴリに分類されるデータである。
(2)ID=1の学習用データは、23%の「経歴」カテゴリの特徴と20%の「概要」カテゴリの特徴とを有するデータである。
(3)ID=1の学習用データは、「経歴」カテゴリの特徴と「概要」カテゴリの特徴とを有するデータである。
ID=1の学習用データは「概要」カテゴリに予め分類されていたが、「経歴」カテゴリの出現割合(23%)が「概要」カテゴリの出現割合(20%)よりも大きいため、「概要」カテゴリよりも「経歴」カテゴリの特徴が強いと分析されている。他のクラスカテゴリについても同様に解釈され得る。
次に、図9を参照して、変形例に係る文書分類装置について説明する。変形例に係る文書分類装置1Aは、上記の文書分類装置1の構成に加えて、処理部30、入力部42及び出力部44を備えている。処理部30は、識別器作成部32、カテゴリ分類部34、検索部36及び学習用データ更新部38を備えている。未分類データ記憶部46には、特定のカテゴリに分類されていない文書データ(「未分類データ」と称する)が記憶されている。
次に、図10を参照して、変形例に係る文書分類装置1Aの動作例(動作例3)を説明する。動作例3では、未分類データにカテゴリやクラスタカテゴリを付与して学習用データを更新する。
次に、図11を参照して、変形例に係る文書分類装置1Aの別の動作例(動作例4)を説明する。動作例4では、クラスタカテゴリが付与された学習用データを検索対象として検索を行い、その検索結果に基づいて学習用データを更新する。
Claims (12)
- 予め特定のカテゴリに分類された複数の文書データのそれぞれから特徴情報を抽出する特徴抽出手段と、
前記特徴情報の出現頻度が類似する文書データを同一クラスタに分類するクラスタリング手段と、
同一クラスタに分類された文書データに、前記同一クラスタに分類された他の文書データのカテゴリも自己のカテゴリとして付与するカテゴリ更新手段と、
を有することを特徴とする文書分類装置。 - 請求項1に記載の文書分類装置であって、
前記特徴抽出手段は、前記特定のカテゴリに関連する情報を特徴情報として前記複数の文書データのそれぞれから抽出する、
ことを特徴とする文書分類装置。 - 請求項1又は請求項2に記載の文書分類装置であって、
前記カテゴリ更新手段は、前記同一クラスタにおける各文書データのカテゴリの出現割合を、前記同一クラスタに分類された文書データに付与する、
ことを特徴とする文書分類装置。 - 請求項1から請求項3のいずれか一項に記載の文書分類装置であって、
検索クエリを受け、前記検索クエリにカテゴリに関する情報が含まれている場合、文書データに予め付与されたカテゴリ及び前記カテゴリ更新手段によって付与されたカテゴリも検索対象とし、前記検索クエリを用いて検索し、検索結果を出力する検索手段を更に有する、
ことを特徴とする文書分類装置。 - 請求項4に記載の文書分類装置であって、
前記検索手段は、前記同一クラスタにおける各文書データのカテゴリの出現割合に応じた検索結果を出力する、
ことを特徴とする文書分類装置。 - 請求項4又は請求項5に記載の文書分類装置であって、
前記検索クエリによって検索された文書データのカテゴリと前記検索クエリに含まれるカテゴリに関する情報とが一致しない場合、前記検索された文書データのカテゴリを、前記検索クエリに含まれるカテゴリに変更する更新手段を更に有する、
ことを特徴とする文書分類装置。 - 請求項1から請求項6のいずれか一項に記載の文書分類装置であって、
前記カテゴリ更新手段によってカテゴリが付与された文書データに基づいて作成された識別器を用いて未分類の文書データにカテゴリを付与するカテゴリ分類手段を更に有する、
ことを特徴とする文書分類装置。 - 請求項7に記載の文書分類装置であって、
前記カテゴリ分類手段は、出現割合が最大のカテゴリを前記未分類の文書データに付与する、
ことを特徴とする文書分類装置。 - 請求項7又は請求項8に記載の文書分類装置であって、
前記カテゴリ分類手段によって処理された前記未分類の文書データを、前記特徴抽出手段、前記クラスタリング手段及び前記カテゴリ更新手段の処理対象の文書データに追加する手段を更に有する、
ことを特徴とする文書分類装置。 - 請求項1から請求項9のいずれか一項に記載の文書分類装置であって、
前記特徴抽出手段は、文書データにおける特徴情報の出現頻度に応じて、前記クラスタリング手段によるクラスタ分けに用いられる特徴情報を選択する、
ことを特徴とする文書分類装置。 - 請求項1から請求項10のいずれか一項に記載の文書分類装置であって、
前記カテゴリ更新手段は、前記同一カテゴリにおける各文書データのカテゴリの出現割合に応じてカテゴリを選択して文書データに付与する、
ことを特徴とする文書分類装置。 - コンピュータに、
予め特定のカテゴリに分類された複数の文書データのそれぞれから特徴情報を抽出するステップと、
前記特徴情報の出現頻度が類似する文書データを同一クラスタに分類するステップと、
同一クラスタに分類された文書データに、前記同一クラスタに分類された他の文書データのカテゴリも自己のカテゴリとして付与するステップと、
を実行させることを特徴とするプログラム。
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