JP2014130408A - グラフ作成プログラム、情報処理装置、およびグラフ作成方法 - Google Patents
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Abstract
【解決手段】情報処理装置1は、決定手段1bとグラフ作成手段1cとを有する。決定手段1bは、電子文書4−1に含まれる表示対象の文字列を解析して、作成するグラフの種別を決定する。そしてグラフ作成手段1cは、電子文書中のデータに基づいて、決定した種別のグラフ4dを作成する。
【選択図】図1
Description
〔第1の実施の形態〕
図1は、第1の実施の形態に係る情報処理装置の機能構成例を示す図である。情報処理装置1は、電子文書作成手段1a、決定手段1b、およびグラフ作成手段1cを有する。
次に、第2の実施の形態について説明する。第2の実施の形態は、端末装置で作成した帳票体裁を用いて、サーバに入力されたデータの帳票を作成する場合に、帳票内に挿入するグラフとして、適切な種別のグラフを作成できるようにするものである。なお、帳票は、第1の実施の形態における電子文書4−1の一例である。
図3は、第2の実施の形態に用いるサーバのハードウェアの一構成例を示す図である。サーバ100は、プロセッサ101によって装置全体が制御されている。プロセッサ101には、バス109を介してRAM(Random Access Memory)102と複数の周辺機器が接続されている。プロセッサ101は、マルチプロセッサであってもよい。プロセッサ101は、例えばCPU(Central Processing Unit)、MPU(Micro Processing Unit)、またはDSP(Digital Signal Processor)である。プロセッサ101の機能の少なくとも一部を、ASIC(Application Specific Integrated Circuit)、またはPLD(Programmable Logic Device)などの電子回路で実現してもよい。
図4は、第2の実施の形態の機能を示すブロック図である。端末装置200は、帳票体裁を作成するために帳票体裁記憶部210、帳票体裁作成部220、および帳票体裁送信部230を有する。
サーバ100は、帳票体裁記憶部110、入力データ記憶部120、特徴語記憶部130、中間データ記憶部140、帳票記憶部150、帳票体裁受信部161、ユーザアプリケーション162、解析部163、グラフ作成部164、および印刷部165を有する。このうち、入力データ記憶部120、特徴語記憶部130、中間データ記憶部140、および帳票記憶部150は、例えばRAM102またはHDD103の記憶領域の一部である。
入力データ記憶部120は、ユーザアプリケーション162を介して入力されたデータ(入力データ)を記憶する。入力データは、例えば帳票内の表に設定される。また入力データに基づいて、グラフが作成される。
帳票記憶部150は、作成された帳票を示す帳票データを記憶する。
図5は、帳票体裁の一例を示す図である。帳票体裁20には、タイトル21、作成者22、表領域23、およびグラフ領域が含まれる。
図6は、帳票体裁データのデータ構造の一例を示す図である。帳票体裁データ30は、用紙情報と複数のパーティション情報とを含んでいる。用紙情報には、用紙の縦と横のサイズが含まれる。
次に、中間データ記憶部140に格納される情報について説明する。
図9は、帳票の作成手順を示すフローチャートである。
次に、帳票体裁作成処理と帳票出力処理とについて、詳細に説明する。
[ステップS101]端末装置200の帳票体裁作成部220は、ユーザからの入力に応答し、帳票体裁作成画面をモニタに表示する。この際、帳票体裁作成部220は、初期状態の帳票体裁データを生成し、帳票体裁記憶部210に格納する。
図11は、帳票出力処理の手順を示すフローチャートである。なお帳票出力処理は、例えば、ユーザが、使用する帳票体裁データと入力データと指定した帳票出力命令を、サーバ100に入力した場合に実行される。
[ステップS204]グラフ作成部164は、帳票の印刷データを作成する。例えばグラフ作成部164は、グラフを含む帳票の印刷画像を示す帳票データを生成する。
[ステップS206]解析部163は、作成した帳票の変更の有無を判断する。例えば解析部163は、ユーザアプリケーション162を介してユーザからの帳票変更の指示が入力された場合に、変更ありと判断する。また解析部163は、ユーザから帳票出力完了の指示が入力された場合に、変更なしと判断する。帳票の変更がある場合、処理がステップS207に進められる。帳票の変更がない場合、処理がステップS208に進められる。
図12は、帳票内の表の作成例を示す図である。帳票体裁20の表領域23に設けられた表36には、各系列の名称を示す文字列は設定されているが、対応するデータは登録されていない。そこで、入力データ37に基づいて、表36にデータが設定される。例えば入力データ37はCSV形式のデータフォーマットである。入力データ37に含まれる各レコードにはカンマで区切られた複数のデータが含まれている。レコードに含まれるデータは、先頭から順に、氏名、目標金額、売上金額、および利益率を示している。そこで、入力データ37の各レコード内のデータが、表36の対応する系列に設定される。その結果、帳票内の表38が生成される。
図13は、グラフ作成処理の手順を示すフローチャートである。
[ステップS211]グラフ作成部164は、グラフ種を判定する。グラフ種判定処理の詳細は後述する(図14参照)。
[ステップS214]グラフ作成部164は、グラフを作成する。例えばグラフ作成部164は、ステップS211で決定した種別のグラフを作成し、そのグラフをグラフ領域24に設定する。
図14は、グラフ種判定処理の手順を示すフローチャートである。
[ステップS223]グラフ作成部164は、入力データから項目数を判定する。項目数判定処理の詳細は後述する(図20参照)。
図15は、帳票分類判定処理の手順を示すフローチャートである。
[ステップS237]グラフ作成部164は、タイトルの文字列から特徴語を抽出する。特徴語抽出処理の詳細は後述する(図17参照)。
このようにして、帳票のタイトルを抽出し、そのタイトルに基づいて帳票の作成目的を分類することができる。
図17は、特徴語抽出処理の手順の一例を示すフローチャートである。
[ステップS251]グラフ作成部164は、変数y(yは1以上の整数)に初期値「1」を設定する。なお変数yは、特徴抽出処理内でのみ有効なローカル変数である。
このようにして、タイトルに含まれる特徴語が抽出され、その特徴語の分類ベクトルが、配列名「ベクトル」の配列に設定される。ここで、タイトルから特徴語が抽出できなければ、帳票の分類が「比較」と判断される。他方、タイトルから特徴語が抽出された場合、タイトル内での特徴語の出現位置と、各特徴語の分類ベクトルとに基づいて、帳票の分類が判断される。
Vi=v×[N×log{N/(N−i)}+1] ・・・(1)
式(1)においてvは、分類ベクトルである。Nは、タイトルから抽出された特徴語の数である(Nは1以上の整数)。iは、特徴語のタイトル内での出現位置である(iは0以上N−1以下の整数)。タイトルの最も先頭近くの特徴語の出現位置は「0」である。その特徴語の次に出現する特徴語の出現位置は「1」である。タイトルの最も末尾近くの特徴語の出現位置は「N−1」である。logは、常用対数(底が10)である。
Score=(ΣVi)/N ・・・(2)
図18の例では、特徴語「構成比」が、タイトル中で最初に出現し、出現位置は「0」である。そこで、特徴語「構成比」の分類ベクトルに重み付けを行うと、(0,1)×[2×log(2/2−0)+1]=(0,1)×1となる。また特徴語「推移」は、タイトル中で2番目に出現し、出現位置は「1」である。そこで、特徴語「推移」の分類ベクトルに重み付けを行うと、(1,0)×[2×log(2/2−1)+1]=(1,0)×1.6となる。平均値を計算すると、Score=((0,1)×1+(1,0)×1.6)/2=(0.8,0.5)となる。
図18には、タイトル中に2つの特徴語が含まれる場合の計算例を示しているが、タイトルに3つ以上の特徴語が含まれる場合も、同様に計算できる。
V0=(0,1)×[3×log{3/(3−0)}+1]
V1=(1,0)×[3×log{3/(3−1)}+1]
V2=(1,0)×[3×log{3/(3−2)}+1]
Score={(0,1)×1+(1,0)×1.52+(1,0)×2.43}/2=(1.31,0.3)
この例では、比較を示す値「1.31」は、分析を示す値「0.3」より大きい。そのため、この場合、帳票は「比較」に分類される。
図19は、系列数判定処理の手順の一例を示すフローチャートである。
[ステップS263]グラフ作成部164は、変数y(yは1以上の整数)に初期値「1」を設定する。なお変数yは、系列数判定処理内でのみ有効なローカル変数である。
[ステップS265]グラフ作成部164は、取得した特徴語の文字列、またはその特徴語の類似語の文字列が、x番目の系列候補に含まれるか否かを判断する。例えばグラフ作成部164は、取得した特徴語の文字列および類似語の文字列を、x番目の系列候補の文字列中から検査し、該当する文字列がある場合、特徴語が系列候補に含まれると判断する。特徴語または類似語が系列候補に含まれる場合、処理がステップS268に進められる。特徴語または類似語が系列候補に含まれない場合、処理がステップS266に進められる。
[ステップS268]グラフ作成部164は、取得した特徴語がx番目の系列候補に含まれる場合、取得したy番目の特徴語の分類を判断する。取得した特徴語の分類が「比較」であれば、処理がステップS269に進められる。また取得した特徴語の分類が「分析」でれば、処理がステップS270に進められる。さらに「量」や「合計」(図7参照)のように特徴語に分類が設定されていない場合は、処理がステップS272に進められる。
[ステップS274]グラフ作成部164は、系列の要素数をカウントする。例えばグラフ作成部164は、配列名「系列」の配列に設定された文字列の数を、系列の要素数とする。
このようにして、表のヘッダ部に設定されているカラムタイトルのうち、帳票の分類と同じ分類の特徴語を有するカラムタイトルが、グラフ作成時の系列に決定される。そして、系列数がカウントされる。なお、図19の例では、特徴語が含まれない系列候補は、系列に含めているが、特徴語が含まれない系列候補を系列に含めないようにしてもよい。
図21は、項目数判定処理の手順の一例を示すフローチャートである。
[ステップS281]グラフ作成部164は、帳票の作成に使用する入力データを入力データ記憶部120から読み込み、配列名「入力データ」の二次元配列(入力データ[x][y])に設定する。このとき、入力データの個々のレコードに、「x」に対応する通し番号が設定され、各レコード内の個々のデータに、「y」に対応する通し番号が設定される。
[ステップS283]グラフ作成部164は、カウントした数を、項目数に決定する。
図22は、グラフ種決定処理の手順を示すフローチャートである。
[ステップS303]グラフ作成部164は、帳票の分類が分析であれば、分析用グラフ種決定処理を行う。この処理の詳細は後述する(図24参照)。
図23は、比較用グラフ種決定処理の手順を示すフローチャートである。
[ステップS311]グラフ作成部164は、系列情報145(図8参照)内に時間キーワードがあるか否かを判断する。時間キーワードとは、上期、午前、春といった、期間、時間を表す語句である。例えばグラフ作成部164は、配列「系列[]」に設定された文字列をすべて呼び出し、時間キーワードの有無を判定する。時間キーワードがあれば、処理がステップS317に進められる。時間のキーワードがなければ、処理がステップS312に進められる。
[ステップS315]グラフ作成部164は、2番目の系列と3番目の系列との数字の差分(差分#2)を算出する。
[ステップS318]グラフ作成部164は、系列情報145に含まれる系列数が、所定の閾値a(aは0以上の整数)以上か否かを判断する。系列数が閾値a以上であれば、処理がステップS320に進められる。また系列数が閾値a未満であれば、処理がステップS319に進められる。
[ステップS320]グラフ作成部164は、系列数が閾値a以上であれば、グラフ種を折れ線グラフに決定する。その後、比較用グラフ種決定処理が終了する。
[ステップS322]グラフ作成部164は、項目数が、所定の閾値b(bは0以上の整数)以上か否かを判断する。項目数が閾値b以上であれば、処理がステップS323に進められる。また項目数が閾値b未満であれば、処理がステップS325に進められる。
[ステップS325]グラフ作成部164は、項目数が閾値b未満であるか、あるは系列数が閾値c以上あれば、グラフ種を縦棒グラフに決定する。その後、比較用グラフ種決定処理が終了する。
[ステップS331]グラフ作成部164は、項目数が「1」か否かを判断する。項目数が1であれば、処理がステップS332に進められる。項目数が1でなければ、処理がステップS333に進められる。
[ステップS333]グラフ作成部164は、中間データ記憶部140内の系列候補情報144に、系列候補として「合計」の文字列があるか否かを判断する。「合計」があれば、処理がステップS334に進められる。「合計」がなければ、処理がステップS337に進められる。
図27は、グラフを含む帳票の第2の作成例を示す第1の図である。図27に示す例では、帳票体裁に従って作成された帳票60には、タイトル61、出力日62、表63、およびグラフ領域64が含まれている。帳票60では、帳票60内の上半分で、かつ横方向で中央に配置された文字列がタイトル61と認識され、タイトル61に基づいて帳票の分類が判断される。図27の例では、タイトル61は「担当者別月別収支集計表(売上)」である。
1a 電子文書作成手段
1b 決定手段
1c グラフ作成手段
2 体裁データ
2a タイトル
2b 表領域
2c グラフ領域
3 入力データ
4−1,4−2 電子文書
4a タイトル
4b 表
4c グラフ領域
4d グラフ
Claims (13)
- コンピュータに、
電子文書に含まれる表示対象の文字列を解析して、作成するグラフの種別を決定し、
前記電子文書中のデータに基づいて、決定した種別のグラフを作成する、
処理を実行させるグラフ作成プログラム。 - グラフの種別の決定では、前記電子文書に含まれる文字列に基づいて、前記電子文書の作成目的を判定し、前記電子文書の作成目的に応じてグラフの種別を決定する、
ことを特徴とする請求項1記載のグラフ作成プログラム。 - グラフの種別の決定では、前記電子文書のタイトルの文字列から、前記電子文書の作成目的を表す特徴語を抽出し、該特徴語に基づいて前記電子文書の作成目的を判定する、
ことを特徴とする請求項2記載のグラフ作成プログラム。 - グラフの種別の決定では、特徴語には、作成目的の傾向を示すベクトルが対応付けられており、前記電子文書のタイトルに複数の特徴語が含まれる場合、該複数の特徴語それぞれに対応付けられたベクトルの平均に基づいて、前記電子文書の作成目的を判定する、
ことを特徴とする請求項3記載のグラフ作成プログラム。 - グラフの種別の決定では、前記電子文書のタイトルに含まれる複数の特徴語それぞれに対応するベクトルについて、該タイトル内での出現位置に応じた重み付けを行い、重み付け後のベクトルの平均に基づいて、前記電子文書の作成目的を判定する、
ことを特徴とする請求項4記載のグラフ作成プログラム。 - グラフの種別の決定では、前記電子文書の作成目的が情報の比較なのか、情報の分析なのかを判定する、
ことを特徴とする請求項2乃至5のいずれかに記載のグラフ作成プログラム。 - グラフの種別の決定では、前記電子文書から所定の条件を満たす文字列を抽出し、抽出した文字列をタイトルと認識することを特徴とする請求項3乃至6のいずれかに記載のグラフ作成プログラム。
- グラフの種別の決定では、前記電子文書内の表に基づいて、グラフに表すデータの種別の数である系列数と、同一種別のデータの数である項目数とを判断し、該系列数と該項目数とに基づいて、グラフの種別を判断する、
ことを特徴とする請求項1乃至7のいずれかに記載のグラフ作成プログラム。 - グラフの種別の決定では、前記電子文書のタイトルの文字列に基づいて、前記電子文書の作成目的を判定し、前記電子文書内の表の所定の行または列に設定された情報のうち、前記電子文書の作成目的に適合する文字列を含む情報の数を、系列数とする、
ことを特徴とする請求項8記載のグラフ作成プログラム。 - グラフの種別の決定では、項目ごとの数値の合計が、すべての項目について100となるか否かを判定し、該判定の結果に応じてグラフの種別を決定する、
ことを特徴とする請求項1乃至9のいずれかに記載のグラフ作成プログラム。 - 前記コンピュータに、さらに、
前記電子文書内でグラフを表示するためのグラフ領域が定義された体裁データに基づいて前記電子文書を作成し、
作成された前記電子文書のグラフ領域に、作成したグラフを挿入する、
処理を実行させることを特徴とする請求項1乃至10のいずれかに記載のグラフ作成プログラム。 - 電子文書に含まれる表示対象の文字列を解析して、作成するグラフの種別を決定する決定手段と、
前記電子文書中のデータに基づいて、決定した種別のグラフを作成するグラフ作成手段と、
を有する情報処理装置。 - 電子文書に含まれる表示対象の文字列を解析して、作成するグラフの種別を決定し、
前記電子文書中のデータに基づいて、決定した種別のグラフを作成する、
処理を実行させるグラフ作成方法。
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