JP4005672B2 - 文書処理装置、文書処理プログラムが記憶された記憶媒体、及び文書処理方法 - Google Patents
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Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、文書処理装置、文書処理プログラムを記憶した記憶媒体、及び文書処理方法に関し、更に詳細には、ユーザーの嗜好を視覚化して表現し、ユーザーによる差異や経時的変化を認識できる文書処理装置、文書処理プログラムを記憶した記憶媒体及び文書処理方法に関する。
【０００２】
【従来の技術】
従来の文書処理装置、文書処理プログラムを記憶した記憶媒体、及び文書処理方法による文書処理においては、文書をベクトル化して文書ベクトルとして表すことが行われている。この文書ベクトルは、それぞれの文書におけるキーワードの出現回数等を要素として取得され、各文書を特徴付けるものとなっているので、文書の検索・分類等を行う場合の目安として有用である。
【０００３】
【発明が解決しようとする課題】
しかし、同一の文書でも、例えば営業用や技術資料用等の利用目的その他のユーザーの嗜好が異なると、重要部位等に差異が生じる。また、同一のユーザーであっても、その嗜好は経時的に変化する場合がある。そのため、従来より、文書の特徴を文書ベクトルとして表すのと同様に、ユーザーの嗜好を視覚化して表現し、ユーザーによる差異や経時的変化を認識できる技術が望まれていた。
【０００４】
本発明は、上述のような課題を解決するためになされたもので、ユーザーの嗜好を視覚化して表現し、ユーザーによる差異や経時的変化を認識できる文書処理装置、文書処理プログラムを記憶した記憶媒体、及び文書処理方法を提供することを目的とする。
【０００５】
【課題を解決するための手段】
請求項１に記載の発明は、過去に処理された文書から、ユーザーと、前記ユーザーの嗜好を表す複数のキーワードの一方を行、他方を列とし、前記ユーザーに対する前記各キーワードの重要度を要素値とするＧＰ行列を取得するＧＰ行列取得手段と、前記ＧＰ行列を視覚化するＧＰ行列視覚化手段と、文書を特徴付ける文書ベクトルを取得する文書ベクトル取得手段と、を備え、前記ＧＰ行列視覚化手段は、前記ＧＰ行列から前記キーワードの重要度を要素値とするＧＰベクトルを、前記文書ベクトルを前記ＧＰ行列を用いてシフトさせて取得し、このＧＰベクトルをｎ（ｎ≧２）次元化して前記文書ベクトルと表示することを特徴とする文書処理装置を提供することにより前記目的を達成する。
請求項２に記載の発明は、前記ＧＰ行列視覚化手段は、同一のユーザーに対する前記ＧＰベクトルの経時的変化を表示することを特徴とする請求項１に記載の文書処理装置を提供する。
請求項３に記載の発明は、前記ＧＰ行列視覚化手段は、複数の前記ユーザーそれぞれについての前記ＧＰベクトルを同時に表示するものであることを特徴とする請求項１又は請求項２に記載の文書処理装置を提供する。
請求項４に記載の発明は、過去に処理された文書から、ユーザーと、前記ユーザーの嗜好を表す複数のキーワードの一方を行、他方を列とし、前記ユーザーに対する前記各キーワードの重要度を要素値とするＧＰ行列を取得するＧＰ行列取得機能と、前記ＧＰ行列を視覚化するＧＰ行列視覚化機能と、文書を特徴付ける文書ベクトルを取得する文書ベクトル取得機能と、をコンピュータに実現させるためのコンピュータ読みとり可能な文書処理プログラムが記憶された記憶媒体であって、前記ＧＰ行列視覚化機能は、前記ＧＰ行列から前記キーワードの重要度を要素値とするＧＰベクトルを、前記文書ベクトルを前記ＧＰ行列を用いてシフトさせて取得し、このＧＰベクトルをｎ（ｎ≧２）次元化して前記文書ベクトルと表示することを特徴とする文書処理プログラムが記憶された記憶媒体を提供することにより前記目的を達成する。
請求項５に記載の発明は、前記ＧＰ行列視覚化機能は、同一のユーザーに対する前記ＧＰベクトルの経時的変化を表示することを特徴とする請求項４に記載の文書処理プログラムが記憶された記憶媒体を提供する。
請求項６に記載の発明は、前記ＧＰ行列視覚化機能は、複数の前記ユーザーそれぞれについての前記ＧＰベクトルを同時に表示するものであることを特徴とする請求項４又は請求項５に記載の文書処理プログラムが記憶された記憶媒体を提供する。
請求項７に記載の発明は、ＧＰ行列取得手段、ＧＰ行列視覚化手段、及び文書ベクトル取得手段を備えた文書処理装置において、文書を処理する際に用いられる文書処理方法であって、前記ＧＰ行列取得手段が、過去に処理された文書から、ユーザーと、前記ユーザーの嗜好を表す複数のキーワードの一方を行、他方を列とし、前記ユーザーに対する前記各キーワードの重要度を要素値とするＧＰ行列を取得する第１のステップと、前記ＧＰ行列視覚化手段が、前記ＧＰ行列を視覚化する第２のステップと、前記文書ベクトル取得手段が、文書を特徴付ける文書ベクトルを取得する第３のステップと、を備え、前記第２のステップは、前記ＧＰ行列から前記キーワードの重要度を要素値とするＧＰベクトルを、前記文書ベクトルを前記ＧＰ行列を用いてシフトさせて取得し、このＧＰベクトルをｎ（ｎ≧２）次元化して前記文書ベクトルと表示することを特徴とする文書処理方法を提供することにより前記目的を達成する。
【０００６】
【発明の実施の形態】
以下、本発明の文書処理装置、文書処理プログラムを記憶した記憶媒体、及び文書処理方法の好適な実施の形態について、図１から図１０を参照して詳細に説明する。
（１）実施形態の概要
本実施形態では、ユーザーが過去の処理文書中における出現頻度等から、処理重要語およびこれらの処理重要度によりユーザーの嗜好を表すＧＰ行列を取得する。そして基準文書の重要語の重要度を要素とする文書ベクトルをＧＰ行列によりシフトさせて嗜好文書ベクトルを取得し、嗜好文書ベクトルの各要素（重要度）を分野別に総計し、分野別重要度Ｆ（Ｘ）を算出し、分野別重要度Ｆ（Ｘ）の高い３分野Ａ，Ｂ，Ｃを各軸とする３次元上に、嗜好文書ベクトルを表現する。
【０００７】
（２）実施形態の詳細
図１は、本発明の文書処理装置の一実施形態であり、本発明の文書処理プログラムを記憶した記憶媒体の一実施形態の該プログラムが読み取られたコンピュータの構成を表したブロック図である。
この図１に示すように、文書処理装置（コンピュータ）は、装置全体を制御するための制御部１１を備えている。この制御部１１には、データバス等のバスライン２１を介して、入力装置としてのキーボード１２やマウス１３、表示装置１４、印刷装置１５、記憶装置１６、記憶媒体駆動装置１７、通信制御装置１８、および、入出力Ｉ／Ｆ１９、および、文字認識装置２０が接続されている。
制御部１１は、ＣＰＵ１１１、ＲＯＭ１１２、ＲＡＭ１１３を備えている。
ＲＯＭ１１２は、ＣＰＵ１１１が各種制御や演算を行うための各種プログラムやデータが予め格納されたリードオンリーメモリである。
【０００８】
ＲＡＭ１１３は、ＣＰＵ１１１にワーキングメモリとして使用されるランダムアクセスメモリである。このＲＡＭ１１３には、本実施形態による文書ベクトル取得処理を行うためのエリアとして、文書ベクトル取得の対象となる文書を格納する対象文書格納エリア１１３１、キーワード格納エリア１１３２、文書ベクトル格納エリア１１３４が確保され、また、ＧＰ行列取得処理を行うためのエリアとして、行列格納エリア１１３５、ＧＰ行列視覚化処理を行うためのエリアとして、ＧＰベクトル格納エリア１１３８その他の各種エリアが確保されるようになっている。
【０００９】
キーボード１２は、かな文字を入力するためのかなキーやテンキー、各種機能を実行するための機能キー、カーソルキー、等の各種キーが配置されている。
マウス１３は、ポインティングデバイスであり、表示装置１４に表示されたキーやアイコン等を左クリックすることで対応する機能の指定を行う入力装置である。
表示装置１４は、例えばＣＲＴや液晶ディスプレイ等が使用される。この表示装置１４には、文書ベクトルを得る対象文書の内容や、本実施形態により取得されたＧＰ行列が視覚化された嗜好文書ベクトル、等が表示されるようになっている。
印刷装置１５は、表示装置１４に表示された文書や、記憶装置１６の文書データベース１６４に格納された文書等の印刷を行うためのものである。この印刷装置としては、レーザプリンタ、ドットプリンタ、インクジェットプリンタ、ページプリンタ、感熱式プリンタ、熱転写式プリンタ、等の各種印刷装置が使用される。
【００１０】
記憶装置１６は、読み書き可能な記憶媒体と、その記憶媒体に対してプログラムやデータ等の各種情報を読み書きするための駆動装置で構成されている。この記憶装置１６に使用される記憶媒体としては、主としてハードディスクが使用されるが、後述の記憶媒体駆動装置１７で使用される各種記憶媒体のうちの読み書き可能な記憶媒体を使用するようにしてもよい。
記憶装置１６は、仮名漢字変換辞書１６１、プログラム格納部１６２、文書データベース１６４、文書ベクトルデータベース１６６、行列データベース１６８、図示しないその他の格納部（例えば、この記憶装置１６内に格納されているプログラムやデータ等をバックアップするための格納部）等を有している。
プログラム格納部１６２には、本実施形態における文書ベクトル取得処理プログラム、ＧＰ行列取得処理プログラム、ＧＰ行列視覚化処理プログラム等の各種プログラムの他、仮名漢字変換辞書１６１を使用して入力された仮名文字列を漢字混り文に変換する仮名漢字変換プログラム等の各種プログラムが格納されている。
【００１１】
文書データベース１６４には、仮名漢字変換プログラムにより作成された文書や、他の装置で作成されて記憶媒体駆動装置１７や通信制御装置１８から読み込まれた文書が格納される。この文書データベース１６４に格納される各文書の形式は特に限定されるものではなく、テキスト形式の文書、ＨＴＭＬ（Hyper Text Markup Language）形式の文書、ＪＩＳ形式の文書等の各種形式の文書の格納が可能である。
更にこの文書データベース１６４には、文書を処理したユーザーのメンバー及びその処理回数が各文書に対応付けて格納されている。前記処理回数は、所定期間毎に値を０にリセットされる。
文書ベクトルデータベース１６６には、文書データベース１６４に格納されている各文書に対応する文書ベクトルが格納されるようになっている。
【００１２】
図２は、文書ベクトルデータベース１６６の内容を概念的に表した説明図である。
この図２に示されるように、文書ベクトルデータベース１６６には、上記所定期間内に処理された文書中から自動抽出されたキーワード（処理重要語（句を含む））ｘ、及びこの処理重要語に対する重要度（処理重要度）が各文書の文書ベクトルの要素値ｆ（ｘ）として、格納されている。この文書ベクトルは各文書（Ａ、Ｂ、Ｃ…）毎に格納され、文書データベース１６４に格納されている各文書と対応づけられている。
【００１３】
行列データベース１６８には、過去の所定期間に行われた文書処理の処理内容により取得される行列Ｇａ，Ｇｂ，Ｇｃが格納されている。ＧＰ（Group Personalize ）ベクトルはこれらの行列Ｇａ，Ｇｂ，Ｇｃにより取得されるＧＰ行列から取得される。
図３（ａ）〜（ｃ）は、行列Ｇａ，Ｇｂ，Ｇｃの一例を示す説明図である。
【００１４】
行列Ｇａは、図３（ａ）に示すように、上記処理重要語を行に、同処理文書を列にとった行列であり、各要素は処理重要語の処理重要度ｆ（ｘ）を表している。行列Ｇｂは、図３（ｂ）に示すように、前記処理文書を行にとり、ユーザーのメンバー（処理者）を列にとった行列であり、各要素は、メンバーが各文書を前記所定期間内に処理した回数となっている。この処理回数は文書データベース１６４から読み込まれる。行列Ｇｃは、図３（ｃ）に示すように、行および列がともにユーザーのメンバーそれぞれの重要度係数を示している。
行列Ｇａ及び行列Ｇｂは所定期間ごとに書き換えられ、行列Ｇｃは操作者からの入力により適宜書き換えられる。
【００１５】
記憶媒体駆動装置１７は、ＣＰＵ１１１が外部の記憶媒体からコンピュータプログラムや文書を含むデータ等を読み込むための駆動装置である。記憶媒体に記憶されているコンピュータプログラムには、本実施形態の文書処理装置により実行される各種処理のためのプログラム、および、そこで使用される辞書、データ等も含まれる。
ここで、記憶媒体とは、コンピュータプログラムやデータ等が記憶される記憶媒体をいい、具体的には、フロッピーディスク、ハードディスク、磁気テープ等の磁気記憶媒体、メモリチップやＩＣカード等の半導体記憶媒体、ＣＤ−ＲＯＭやＭＯ、ＰＤ（相変化書換型光ディスク）等の光学的に情報が読み取られる記憶媒体、紙カードや紙テープ等の用紙（および、用紙に相当する機能を持った媒体）を用いた記憶媒体、その他各種方法でコンピュータプログラム等が記憶される記憶媒体が含まれる。本実施形態の文書処理装置において使用される記憶媒体としては、主として、ＣＤ−ＲＯＭやフロッピーディスクが使用される。
記憶媒体駆動装置１７は、これらの各種記憶媒体からコンピュータプログラムを読み込む他に、フロッピーディスクのような書き込み可能な記憶媒体に対してＲＡＭ１１３や記憶装置１６に格納されているデータ等を書き込むことが可能である。
【００１６】
本実施形態の文書処理装置では、制御部１１のＣＰＵ１１１が、記憶媒体駆動装置１７にセットされた外部の記憶媒体からコンピュータプログラムを読み込んで、記憶装置１６の各部に格納（インストール）する。そして、本実施形態による類似度算出等の各種処理を実行する場合、記憶装置１６から該当プログラムをＲＡＭ１１３に読み込み、実行するようになっている。
但し、記憶装置１６からではなく、記憶媒体駆動装置１７により外部の記憶媒体から直接ＲＡＭ１１３に読み込んで実行することも可能である。また、文書処理装置によっては、本実施形態の自動要約処理プログラム等を予めＲＯＭ１１２に記憶しておき、これをＣＰＵ１１１が実行するようにしてもよい。
【００１７】
通信制御装置１８は、他のパーソナルコンピュータやワードプロセッサ等との間でテキスト形式やＨＴＭＬ形式等の各種形式の文書やビットマップデータ等の各種データの送受信を行うことができるようになっている。
入出力Ｉ／Ｆ１９は、音声や音楽等の出力を行うスピーカ等の各種機器を接続するためのインターフェースである。
文字認識装置２０は、用紙等に記載された文字をテキスト形式やＨＴＭＬ等の各種形式で認識する装置であり、イメージスキャナや文字認識プログラム等で構成されている。
【００１８】
本実施形態では、キーボード１２の入力操作により作成した文書（ＲＡＭ１１３の所定格納エリアに格納）の他、外部で作成して所定の記憶媒体に格納した文書で記憶媒体駆動装置１７から読み込んだ文書、予め文書データベースに格納されている文書、通信制御装置１８からダウンロードした文書、及び文字認識装置２０で文字認識した文書、等の各種文書を対象文書として取得する（文書取得手段）ことが可能である。
【００１９】
次に、上述のような構成の文書処理装置の動作であって、本発明の文書処理方法の一実施形態について図４〜図９を参照して説明する。
【００２０】
本実施形態においては、所定期間毎に、該所定期間内に行われた文書処理の処理内容基づいて新たな処理重要語及び処理重要度が取得され、行列データベース１６８内の行列Ｇａ及び行列Ｇｂが書き換えられる。
【００２１】
図４は、行列Ｇａ，Ｇｂ書き換え処理の動作を表したフローチャートである。ＣＰＵ１１１は、所定期間内に処理された文書（処理文書）を文書データベース１６４から順次取得してＲＡＭ１１３の所定作業領域に格納し（ステップ１１）、各処理文書についての重要語（処理重要語）及びその重要度（処理重要度）を取得する（ステップ１２）。
【００２２】
図５は、各文書についての処理重要語・処理重要度取得処理の動作を表したフローチャートである。
図５に示すように、ＣＰＵ１１１は、文書データベース１６４から取得した処理文書について、各処理文書毎に形態素解析を行うことで自立語を抽出する（ステップ１２１）と共に、名詞句、複合名詞句等を含めた候補語（句）を処理文書から抽出する（ステップ１２２）。
次に、抽出した候補語（句）の処理文書での出現頻度、評価関数から、各候補語（句）の処理重要度ｆ（ｘ）を取得する（ステップ１２３）。ここで、評価関数としては、例えば、所定の重要語が予め指定されている場合にはその重要語に対する重み付け、単語、名詞句、複合名詞句等の候補語（句）の種類による重み付け等が使用される。
【００２３】
さらにＣＰＵ１１１は、取得した処理重要度ｆ（ｘ）の値をもとに候補語（句）から処理重要語ａ，ｂ，ｃ，…を取得し（ステップ１２４）、この処理重要語ａ，ｂ，ｃ，…及びその処理重要度ｆ（ａ），ｆ（ｂ），ｆ（ｃ）…を重要語データベース１６５に格納する（ステップ１２５）。すべての処理文書について、処理重要語及びその処理重要度を取得すると、図４に示す行列Ｇａ，Ｇｂ書き換え処理ルーチンへリターンする。
【００２４】
続いて、ＣＰＵ１１１は、行列データベース１６８の行列Ｇａを、前記処理重要語ａ，ｂ，ｃ，…を行に、前記所定期間の処理文書を列に、また処理重要度ｆ（ｘ）を各要素にとったものに書き換える（ステップ１３）。
このとき、行列Ｇａの行数は、各処理文書の処理重要語の和集合の数とし、各処理文書において含まれていない処理重要語については、その処理重要度ｆ（ｘ）は０と定義される。
【００２５】
例えば図２おいて、処理文書Ｂの処理重要語は「重要、重要語、重要度、…」、処理文書Ｃの処理重要語は「重要、…、政治、…」であり、これらの処理重要語に対応する処理重要度は、処理文書Ｂについては（ １，１８，１９，…）、処理文書Ｃについては（１８，…，２１，…）である。
これに対して行列Ｇａにおいては、その行は「重要、重要語、重要度、…、政治、…」とし、両文書の列における要素値はつぎの通り定義される。
処理文書Ｂの列＝（ １，１８，１９，…， ０，…）、
処理文書Ｃの列＝（１８， ０， ０，…，２１，…）
【００２６】
また、ＣＰＵ１１１は、文書データベース１６４から、各文書の処理回数を取得し（ステップ１４）、行列Ｇｂを、所定期間内の処理文書を行に、文書データベース１６４から取得した処理回数を各要素としたものに書き換えて（ステップ１５）、行列Ｇａ，Ｇｂ書き換え処理を終了する。
【００２７】
ＧＰ行列の取得に際しては、ＣＰＵ１１１は、前述のようにして取得され格納された行列Ｇａ，Ｇｂ，Ｇｃを行列データベース１６８から取得し、次の式に従ってＧＰ行列を取得する。
ＧＰ＝Ｇａ・Ｇｂ・Ｇｃ
従って、本実施形態におけるＧＰ行列は、文書ベクトル取得に用いられたキーワードを行に、ユーザーの各メンバーを列にとってなっており、ＧＰ行列の各要素は、メンバー毎の過去の文書処理におけるキーワードの重要度ｆ（ｘ）に各メンバーの重要度を加味して表した数値となっている。
【００２８】
続いて、本実施形態におけるＧＰ行列の視覚化処理の動作について図６及び図７を用いて説明する。
図６はＧＰ行列の視覚化処理の動作を示すフローチャートである。
ＧＰ行列が取得されると、続いてＣＰＵ１１１は、基準文書を取得し（ステップ２１）、ＲＡＭ１１３の対象文書格納エリア１１３１に格納する。基準文書は、操作者からの指示に従って、ＲＡＭ１１３、記憶装置１６の文書データベース１６４、記憶媒体駆動装置１７，または通信制御装置１８から取得する。
そして、ＣＰＵ１１１は、対象文書格納エリア１１３１に格納した基準文書の文書ベクトルＶを求める（ステップ２２）。
【００２９】
図７は、文書ベクトル作成処理の動作を表したフローチャートである。
ＣＰＵ１１１は、文書ベクトルデータベース１６６に格納されているキーワードを、基準文書から検出（ステップ２２１）し、基準文書での出現頻度、評価関数から、キーワードの重要度ｆ（ｘ）を得る（ステップ２２２）。そして、各キーワードの重要度ｆ（ｘ）を要素として、文書ベクトルＶ＝（ｆ（ａ），ｆ（ｂ），…）を取得し（ステップ２２３）、ＲＡＭ１１３の文書ベクトル格納エリア１１３４に格納し（ステップ２２４）して、図６に示すＧＰ行列視覚化処理にリターンする。
【００３０】
続いて、ＣＰＵ１１１は 文書ベクトルとＧＰ行列との次元合わせを行う（ステップ２３）。即ち、文書ベクトルＶの次元数とＧＰ行列の行数とを、基準文書のキーワードとＧＰ行列の行があらわす処理重要語の和集合の数とし、文書ベクトルＶのみに含まれるキーワードに対する行列Ｇａの要素値、および、ＧＰ行列の行のみに含まれる重要語に対する文書ベクトルＶの要素値は、”０”と定義する。
例えば、基準文書のキーワードが「重要、重要語、重要度、…」、ＧＰ行列の行があらわす処理重要語が「重要、…、政治、…」であり、基準文書の文書ベクトルＶ＝（ １，１８，１９，…）、ＧＰ行列の、ある１列が（１８，…，２１，…）である場合、次元を合わせると、基準文書の文書ベクトルＶ＝（ １，１８，１９，…， ０，…）、ＧＰ行列の１列は（１８， ０， ０，…，２１，…）となる。
【００３１】
続いてＣＰＵ１１１は、次元合わせをした後のＧＰ行列をもとにＧＰベクトルを取得する（ステップ２４）。
図８は、ＧＰ行列からＧＰベクトルを算出する行程を概念的に説明する説明図である。
【００３２】
ＣＰＵ１１１は、まず、ＧＰ行列の各要素ｇｉｊ( ｉ＝１〜メンバー数ｍ、ｊ＝１〜処理重要語の和集合の数ｋ）の各行毎の要素の平均値を算出して列ベクトル（総ＧＰベクトル）を得る（図８（１）→（２））。この総ＧＰベクトルは、各要素ｇｉが処理重要語毎のユーザーグループ全体における過去の文書処理での出現頻度（但し各処理重要語の予め決められた処理重要語の重み等や、メンバーの重要度が加味されている）を反映した数値となっている。
ＣＰＵ１１１は、更に、この総ＧＰベクトルの各要素ｇｉを文書の処理回数の総数で割って、１列のＧＰベクトルを得る（図８（２）→（３））。この様に、総ＧＰベクトルを文書の処理回数の総数で割るのは、行列Ｇｂに文書の処理回数が要素として含まれており、処理回数が増えるに従ってＧＰベクトルが大きくなっていくのを回避し、異なる期間の長さにおいてＧＰベクトルを求めても、期間の長さが影響しなくするためである。
【００３３】
続いて、ＣＰＵ１１１は、そして、ＣＰＵ１１１は、ＧＰベクトルの各要素とこの各要素に対応する文書ベクトルＶの要素とを掛け合わせて、嗜好文書ベクトルＶ’を得る。嗜好文書ベクトルＶ’は、嗜好文書ベクトルデータベース１６７に格納して（ステップ２５）。嗜好文書ベクトル取得処理を終了する。
【００３４】
次に、ＣＰＵ１１１は、文書嗜好ベクトルＶ’＝（ｆ’（ａ），ｆ’（ｂ），…）の要素ｆ’（ａ），ｆ’（ｂ），…を分野別に区分する（ステップ２６）。
図９は文書嗜好ベクトルＶ’の各要素を区分する分野の一例を示す表である。
そして、分野別に要素をまとめて合計して分野別重要度Ｆ（Ｘ）を算出し（ステップ２７）、分野別重要度Ｆ（Ｘ）の最も高い３分野を選択し、これらの３分野の分野別重要度Ｆ（Ａ），Ｆ（Ｂ），Ｆ（Ｃ）を要素とする分野別ベクトルＶ’’＝（Ｆ’（Ａ），Ｆ’（Ｂ），Ｆ（Ｃ））を、前記３分野をｘ軸，ｙ軸，ｚ軸とした３次元の座標上に表現して表示装置１４上に表示して、ＧＰ行列の視覚化処理を終了する（ステップ２８）。
図１０は、２つのユーザー（Ａ，Ｂ）それぞれの分野別ベクトルを表示装置１４に表示した一例を示すものである。このように、本実施形態においては、ＧＰ行列は、分野別ベクトルＶ’’として３次元に視覚化され表示される。この分野別ベクトル表示から、ユーザーＡは、政治および環境・自然分野に嗜好が強く、ユーザーＢは、ライフサイエンス分野に嗜好が強い傾向があることが一目で理解できる。
【００３５】
この様に、本実施形態によると、ユーザーの嗜好を表すＧＰ行列により分野別ベクトルＶ’’が取得され、ユーザーの嗜好の反映された分野別ベクトルＶ’’を表示装置１４に３次元表示するので、ユーザーの嗜好が目視により確認できる。
【００３６】
尚、本発明は、上述の実施形態に限定されるものではなく、本発明の趣旨を逸脱しない限りにおいて適宜変更が可能である。
例えば、上述の実施形態においては文書処理装置としてコンピュータを用いているが、コンピュータに限定されるものではなく、ワードプロセッサ等であってもよい。
上述の実施形態においては、ＧＰ行列は、処理者の過去の文書処理回数（行列Ｇｂ）と各文書におけるキーワードの出現頻度（行列Ｇａ）、および各処理者の重要度（行列Ｇｃ）とから取得されているが、処理者毎の過去の文書処理回数（行列Ｇｂ）と各文書におけるキーワードの出現頻度（行列Ｇａ）のみにより取得してもよい。また、例えば、各文書の処理時間や、他の文書作成に引用された件数等も加味して取得してもよい。
更に、ＧＰ行列を上述の実施形態と同様に行列Ｇａ〜行列Ｇｃ等の行列から取得する場合において、行列Ｇａ〜行列Ｇｃ等の各行列の要素はそれぞれキーワードの文書中の出現頻度や、メンバーが各文書を処理した回数を反映した数値となっていればよく、直接出現頻度や処理回数そのものを表していなくてもよい。
上述の実施形態においては行列Ｇａ〜Ｇｃは所定期間毎に書き換えられているが、文書処理を行う毎に、または所定回数の文書処理を行う毎等に書き換えてもよい。
【００３７】
ＧＰ行列の視覚化は、ＧＰベクトルにより基準文書をシフトさせて取得した文書嗜好ベクトルをｎ次元化して表示せずに、ＧＰベクトルを直接ｎ次元化して表示してもよい。
【００３８】
また、文書嗜好ベクトルやＧＰベクトルの表示は、分野別ベクトルのように３次元に変換して表示しなくてもよく、例えば、図１１に示すように、要素（キーワード）毎に要素値（重要度）をカラーバーで表したり、レーダーチャートにより表示する等、ＧＰベクトルの全ての要素について表示してもよい。
更に、文書嗜好ベクトルやＧＰベクトルを３次元に変換して表示する場合であっても、その変換手法は、上記実施形態の如く分野別に要素をまとめて合計した分野別重要度Ｆ（Ｘ）の最も高い３分野を選択した分野別ベクトルＶ’’＝（Ｆ’（Ａ），Ｆ’（Ｂ），Ｆ（Ｃ））を表示する手法に限られるものではなく、要素を３分野に区分して分野別に要素をまとめて３次元のベクトルとする手法や、ＧＰベクトルの要素のうちのもっとも値の高い３つを要素として３次元のベクトルとする手法等とすることもできる。
文書嗜好ベクトルやＧＰベクトルを３次元に変換して表示する場合であっても、その表示手法は、３次元座標上にベクトルのまま表示する以外の手法でもよく、例えば、（ｘ，ｙ，ｚ）軸にかえて３色（赤，緑，青）の色を用いて各要素の値をこれらの３色の輝度に換えた色表示等で表現してもよい。
上記実施形態のように３次元での文書嗜好ベクトルやＧＰベクトル表示する場合に、更にその軸をマウスによりポイントする等で指定すると、図１２に示すように、軸が表す分野に含まれるキーワードが表示され、このキーワード中の１つをポイントすることにより操作者に選択させて当該キーワードを軸とするベクトルを表示するようにし、文書嗜好ベクトルの各要素を分野別にまとめずに、各要素のうち最も値の高い３つのキーワードを軸として３次元表示してもよい。
【００３９】
嗜好文書ベクトルＶ’とともに文書ベクトルＶを表示してもよい。このように嗜好文書ベクトルＶ’と文書ベクトルＶの両方を表示することにより、ユーザーの嗜好を、文書ベクトルＶと嗜好文書ベクトルＶ’とのなす角度として認識可能となる。
一定期間毎に区切って文書嗜好ベクトルやＧＰベクトルを求めて、このＧＰベクトルの経時的変化を目視可能に表示して、ユーザーの嗜好の変化を追跡できるようにしてもよい。このように文書嗜好ベクトルやＧＰベクトルの経時的変化を目視可能に表示する手法としては、図１３に示すように、分野別ベクトルの終点の奇跡を曲線として表示するものや、図１４に示すように、カラーバーグラフを重ねて表示するもの等が挙げられる。
また、上述した本実施形態を下記のように構成するようにしてもよい。
（１）図１５に示すように、過去に処理された文書から、ユーザーと、前記ユーザーの嗜好を表す複数のキーワードの一方を行、他方を列とし、前記ユーザーに対する前記各キーワードの重要度を要素値とするＧＰ行列を取得するＧＰ行列取得手段１０１と、前記ＧＰ行列を視覚化するＧＰ行列視覚化手段１０２と、を具備する文書処理装置。
（２）図１５に示すように、（１）に記載の文書処理装置において、前記ＧＰ行列視覚化手段１０２は、前記ＧＰ行列から前記キーワードの重要度を要素値とするＧＰベクトルを取得し、このＧＰベクトルをｎ（ｎ≧２）次元化して表示する文書処理装置。
（３）図１６に示すように、（２）に記載の文書処理装置において、文書を特徴付ける文書ベクトルを取得する文書ベクトル取得手段１０３を備え、前記ＧＰ行列視覚化手段１０２は、前記文書ベクトルを前記ＧＰ行列を用いてシフトさせて前記ＧＰベクトルを取得し、前記文書ベクトルと前記ＧＰベクトルとを表示する文書処理装置。
（４）図１６に示すように（２）または（３）に記載の文書処理装置において、文書を特徴付ける文書ベクトルを取得する文書ベクトル取得手段１０３を備え、前記ＧＰ行列視覚化手段１０２は、同一のユーザーに対する前記ＧＰベクトルの経時的変化を表示する文書処理装置。
（５）図１５または図１６に示すように、（２）から（４）のうちのいずれか１の文書処理装置において、前記ＧＰ行列視覚化手段１０２は、複数の前記ユーザーそれぞれについての前記ＧＰベクトルを同時に表示するものである文書処理装置。
（６）図１７に示すように、過去に処理された文書から、ユーザーと、前記ユーザーの嗜好を表す複数のキーワードの一方を行、他方を列とし、前記ユーザーに対する前記各キーワードの重要度を要素値とするＧＰ行列を取得するＧＰ行列取得機能２０１と、前記ＧＰ行列を視覚化するＧＰ行列視覚化機能２０２と、をコンピュータに実現させるためのコンピュータ読みとり可能な文書処理プログラムが記憶された記憶媒体。
（７）図１７に示すように、（６）に記載の記憶媒体において、前記ＧＰ行列視覚化機能２０２は、前記ＧＰ行列から前記キーワードの重要度を要素値とするＧＰベクトルを取得し、このＧＰベクトルをｎ（ｎ≧２）次元化して表示する文書処理プログラムが記憶された記憶媒体。
（８）図１８に示すように、（７）に記載の記憶媒体において、文書を特徴付ける文書ベクトルを取得する文書ベクトル取得機能２０３を備え、前記ＧＰ行列視覚化機能２０２は、前記文書ベクトルを前記ＧＰ行列を用いてシフトさせて前記ＧＰベクトルを取得し、前記文書ベクトルと前記ＧＰベクトルとを表示する文書処理プログラムが記憶された記憶媒体。
（９）図１８に示すように、（７）または（８）に記載の記憶媒体において、文書を特徴付ける文書ベクトルを取得する文書ベクトル取得機能２０３を備え、前記ＧＰ行列視覚化機能２０２は、同一のユーザーに対する前記ＧＰベクトルの経時的変化を表示する文書処理プログラムが記憶された記憶媒体。
（１０）図１７または図１８に示すように、（７）から（９）のうちのいずれか１に記載の記憶媒体において、前記ＧＰ行列視覚化機能２０２は、複数の前記ユーザーそれぞれについての前記ＧＰベクトルを同時に表示するものである文書処理プログラムが記憶された記憶媒体。
（１１）図１９に示すように、過去に処理された文書から、ユーザーと、前記ユーザーの嗜好を表す複数のキーワードの一方を行、他方を列とし、前記ユーザーに対する前記各キーワードの重要度を要素値とするＧＰ行列を取得３０１し、前記ＧＰ行列を視覚化３０２することを特徴とする文書処理方法。
（１２）図１９に示すように、（１１）に記載の文書処理方法において、前記ＧＰ行列から前記キーワードの重要度を要素値とするＧＰベクトルを取得し、このＧＰベクトルをｎ（ｎ≧２）次元化して表示することにより前記ＧＰ行列を視覚化３０２する文書処理方法。
【００４０】
【発明の効果】
以上説明したように、本発明によれば、ユーザーの嗜好を特徴付けるｎ次元化されたＧＰベクトルが視覚化表示されるので、ユーザーの嗜好が目視により確認できる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の文書処理装置の一実施形態であり、本発明の文書処理プログラムを記憶した記憶媒体の一実施形態の該プログラムが読み取られたコンピュータの構成を表したブロック図である。
【図２】図１の実施形態における文書ベクトルデータベースの内容を概念的に表した説明図である。
【図３】図１の実施形態における行列Ｇａ，Ｇｂ，Ｇｃの一例を示す説明図である。
【図４】図１の実施形態による行列Ｇａ，Ｇｂ書き換え処理の動作を示すフローチャートである。
【図５】図１の実施形態による処理重要語・処理重要度取得処理の動作を示すフローチャートである。
【図６】図１の実施形態によるＧＰ行列の視覚化処理の動作を示すフローチャートである。
【図７】図１の実施形態による文書ベクトル作成処理の動作を表したフローチャートである。
【図８】図１の実施形態におけるＧＰベクトルのその取得手法を示す説明図である。
【図９】図１の実施形態における文書嗜好ベクトルの各要素を区分する分野の一例を示す表である。
【図１０】図１の実施形態において２つのユーザーそれぞれの分野別ベクトルを表示装置に表示した一例を示すものである。
【図１１】本発明の他の実施形態におけるＧＰ行列視覚化手段のＧＰベクトルの表示手法の一例を示す図である。
【図１２】本発明の他の実施形態におけるＧＰ行列視覚化手段のＧＰベクトルの表示手法の一例を示す図である。
【図１３】本発明の他の実施形態におけるＧＰ行列視覚化手段のＧＰベクトルの表示手法の一例を示す図である。
【図１４】本発明の他の実施形態におけるＧＰ行列視覚化手段のＧＰベクトルの表示手法の一例を示す図である。
【図１５】請求項１に記載した発明のクレーム対応図である。
【図１６】請求項３に記載した発明のクレーム対応図である。
【図１７】請求項６に記載した発明のクレーム対応図である。
【図１８】請求項８に記載した発明のクレーム対応図である。
【図１９】請求項１１に記載した発明のクレーム対応図である。
【符号の説明】
１１ 制御部
１１２ ＲＯＭ
１１３ ＲＡＭ
１１３１ 対象文書格納エリア
１１３２ キーワード格納エリア
１１３４ 文書ベクトル格納エリア
１１３５ 行列格納エリア
１１３６ 類似度格納エリア
１１３８ ＧＰベクトル格納エリア
１２ キーボード
１３ マウス
１４ 表示装置
１５ 印刷装置
１６ 記憶装置
１６１ 仮名漢字変換辞書
１６２ プログラム格納部
１６４ 文書データベース
１６５ 重要語データベース
１６６ 文書ベクトルデータベース
１６８ 行列データベース
１０１ ＧＰ行列取得手段
１０２ ＧＰ行列視覚化手段
１０３ 文書ベクトル取得手段
２０１ ＧＰ行列取得機能
２０２ ＧＰ行列視覚化機能
２０３ 文書ベクトル取得機能
【発明の属する技術分野】
本発明は、文書処理装置、文書処理プログラムを記憶した記憶媒体、及び文書処理方法に関し、更に詳細には、ユーザーの嗜好を視覚化して表現し、ユーザーによる差異や経時的変化を認識できる文書処理装置、文書処理プログラムを記憶した記憶媒体及び文書処理方法に関する。
【０００２】
【従来の技術】
従来の文書処理装置、文書処理プログラムを記憶した記憶媒体、及び文書処理方法による文書処理においては、文書をベクトル化して文書ベクトルとして表すことが行われている。この文書ベクトルは、それぞれの文書におけるキーワードの出現回数等を要素として取得され、各文書を特徴付けるものとなっているので、文書の検索・分類等を行う場合の目安として有用である。
【０００３】
【発明が解決しようとする課題】
しかし、同一の文書でも、例えば営業用や技術資料用等の利用目的その他のユーザーの嗜好が異なると、重要部位等に差異が生じる。また、同一のユーザーであっても、その嗜好は経時的に変化する場合がある。そのため、従来より、文書の特徴を文書ベクトルとして表すのと同様に、ユーザーの嗜好を視覚化して表現し、ユーザーによる差異や経時的変化を認識できる技術が望まれていた。
【０００４】
本発明は、上述のような課題を解決するためになされたもので、ユーザーの嗜好を視覚化して表現し、ユーザーによる差異や経時的変化を認識できる文書処理装置、文書処理プログラムを記憶した記憶媒体、及び文書処理方法を提供することを目的とする。
【０００５】
【課題を解決するための手段】
請求項１に記載の発明は、過去に処理された文書から、ユーザーと、前記ユーザーの嗜好を表す複数のキーワードの一方を行、他方を列とし、前記ユーザーに対する前記各キーワードの重要度を要素値とするＧＰ行列を取得するＧＰ行列取得手段と、前記ＧＰ行列を視覚化するＧＰ行列視覚化手段と、文書を特徴付ける文書ベクトルを取得する文書ベクトル取得手段と、を備え、前記ＧＰ行列視覚化手段は、前記ＧＰ行列から前記キーワードの重要度を要素値とするＧＰベクトルを、前記文書ベクトルを前記ＧＰ行列を用いてシフトさせて取得し、このＧＰベクトルをｎ（ｎ≧２）次元化して前記文書ベクトルと表示することを特徴とする文書処理装置を提供することにより前記目的を達成する。
請求項２に記載の発明は、前記ＧＰ行列視覚化手段は、同一のユーザーに対する前記ＧＰベクトルの経時的変化を表示することを特徴とする請求項１に記載の文書処理装置を提供する。
請求項３に記載の発明は、前記ＧＰ行列視覚化手段は、複数の前記ユーザーそれぞれについての前記ＧＰベクトルを同時に表示するものであることを特徴とする請求項１又は請求項２に記載の文書処理装置を提供する。
請求項４に記載の発明は、過去に処理された文書から、ユーザーと、前記ユーザーの嗜好を表す複数のキーワードの一方を行、他方を列とし、前記ユーザーに対する前記各キーワードの重要度を要素値とするＧＰ行列を取得するＧＰ行列取得機能と、前記ＧＰ行列を視覚化するＧＰ行列視覚化機能と、文書を特徴付ける文書ベクトルを取得する文書ベクトル取得機能と、をコンピュータに実現させるためのコンピュータ読みとり可能な文書処理プログラムが記憶された記憶媒体であって、前記ＧＰ行列視覚化機能は、前記ＧＰ行列から前記キーワードの重要度を要素値とするＧＰベクトルを、前記文書ベクトルを前記ＧＰ行列を用いてシフトさせて取得し、このＧＰベクトルをｎ（ｎ≧２）次元化して前記文書ベクトルと表示することを特徴とする文書処理プログラムが記憶された記憶媒体を提供することにより前記目的を達成する。
請求項５に記載の発明は、前記ＧＰ行列視覚化機能は、同一のユーザーに対する前記ＧＰベクトルの経時的変化を表示することを特徴とする請求項４に記載の文書処理プログラムが記憶された記憶媒体を提供する。
請求項６に記載の発明は、前記ＧＰ行列視覚化機能は、複数の前記ユーザーそれぞれについての前記ＧＰベクトルを同時に表示するものであることを特徴とする請求項４又は請求項５に記載の文書処理プログラムが記憶された記憶媒体を提供する。
請求項７に記載の発明は、ＧＰ行列取得手段、ＧＰ行列視覚化手段、及び文書ベクトル取得手段を備えた文書処理装置において、文書を処理する際に用いられる文書処理方法であって、前記ＧＰ行列取得手段が、過去に処理された文書から、ユーザーと、前記ユーザーの嗜好を表す複数のキーワードの一方を行、他方を列とし、前記ユーザーに対する前記各キーワードの重要度を要素値とするＧＰ行列を取得する第１のステップと、前記ＧＰ行列視覚化手段が、前記ＧＰ行列を視覚化する第２のステップと、前記文書ベクトル取得手段が、文書を特徴付ける文書ベクトルを取得する第３のステップと、を備え、前記第２のステップは、前記ＧＰ行列から前記キーワードの重要度を要素値とするＧＰベクトルを、前記文書ベクトルを前記ＧＰ行列を用いてシフトさせて取得し、このＧＰベクトルをｎ（ｎ≧２）次元化して前記文書ベクトルと表示することを特徴とする文書処理方法を提供することにより前記目的を達成する。
【０００６】
【発明の実施の形態】
以下、本発明の文書処理装置、文書処理プログラムを記憶した記憶媒体、及び文書処理方法の好適な実施の形態について、図１から図１０を参照して詳細に説明する。
（１）実施形態の概要
本実施形態では、ユーザーが過去の処理文書中における出現頻度等から、処理重要語およびこれらの処理重要度によりユーザーの嗜好を表すＧＰ行列を取得する。そして基準文書の重要語の重要度を要素とする文書ベクトルをＧＰ行列によりシフトさせて嗜好文書ベクトルを取得し、嗜好文書ベクトルの各要素（重要度）を分野別に総計し、分野別重要度Ｆ（Ｘ）を算出し、分野別重要度Ｆ（Ｘ）の高い３分野Ａ，Ｂ，Ｃを各軸とする３次元上に、嗜好文書ベクトルを表現する。
【０００７】
（２）実施形態の詳細
図１は、本発明の文書処理装置の一実施形態であり、本発明の文書処理プログラムを記憶した記憶媒体の一実施形態の該プログラムが読み取られたコンピュータの構成を表したブロック図である。
この図１に示すように、文書処理装置（コンピュータ）は、装置全体を制御するための制御部１１を備えている。この制御部１１には、データバス等のバスライン２１を介して、入力装置としてのキーボード１２やマウス１３、表示装置１４、印刷装置１５、記憶装置１６、記憶媒体駆動装置１７、通信制御装置１８、および、入出力Ｉ／Ｆ１９、および、文字認識装置２０が接続されている。
制御部１１は、ＣＰＵ１１１、ＲＯＭ１１２、ＲＡＭ１１３を備えている。
ＲＯＭ１１２は、ＣＰＵ１１１が各種制御や演算を行うための各種プログラムやデータが予め格納されたリードオンリーメモリである。
【０００８】
ＲＡＭ１１３は、ＣＰＵ１１１にワーキングメモリとして使用されるランダムアクセスメモリである。このＲＡＭ１１３には、本実施形態による文書ベクトル取得処理を行うためのエリアとして、文書ベクトル取得の対象となる文書を格納する対象文書格納エリア１１３１、キーワード格納エリア１１３２、文書ベクトル格納エリア１１３４が確保され、また、ＧＰ行列取得処理を行うためのエリアとして、行列格納エリア１１３５、ＧＰ行列視覚化処理を行うためのエリアとして、ＧＰベクトル格納エリア１１３８その他の各種エリアが確保されるようになっている。
【０００９】
キーボード１２は、かな文字を入力するためのかなキーやテンキー、各種機能を実行するための機能キー、カーソルキー、等の各種キーが配置されている。
マウス１３は、ポインティングデバイスであり、表示装置１４に表示されたキーやアイコン等を左クリックすることで対応する機能の指定を行う入力装置である。
表示装置１４は、例えばＣＲＴや液晶ディスプレイ等が使用される。この表示装置１４には、文書ベクトルを得る対象文書の内容や、本実施形態により取得されたＧＰ行列が視覚化された嗜好文書ベクトル、等が表示されるようになっている。
印刷装置１５は、表示装置１４に表示された文書や、記憶装置１６の文書データベース１６４に格納された文書等の印刷を行うためのものである。この印刷装置としては、レーザプリンタ、ドットプリンタ、インクジェットプリンタ、ページプリンタ、感熱式プリンタ、熱転写式プリンタ、等の各種印刷装置が使用される。
【００１０】
記憶装置１６は、読み書き可能な記憶媒体と、その記憶媒体に対してプログラムやデータ等の各種情報を読み書きするための駆動装置で構成されている。この記憶装置１６に使用される記憶媒体としては、主としてハードディスクが使用されるが、後述の記憶媒体駆動装置１７で使用される各種記憶媒体のうちの読み書き可能な記憶媒体を使用するようにしてもよい。
記憶装置１６は、仮名漢字変換辞書１６１、プログラム格納部１６２、文書データベース１６４、文書ベクトルデータベース１６６、行列データベース１６８、図示しないその他の格納部（例えば、この記憶装置１６内に格納されているプログラムやデータ等をバックアップするための格納部）等を有している。
プログラム格納部１６２には、本実施形態における文書ベクトル取得処理プログラム、ＧＰ行列取得処理プログラム、ＧＰ行列視覚化処理プログラム等の各種プログラムの他、仮名漢字変換辞書１６１を使用して入力された仮名文字列を漢字混り文に変換する仮名漢字変換プログラム等の各種プログラムが格納されている。
【００１１】
文書データベース１６４には、仮名漢字変換プログラムにより作成された文書や、他の装置で作成されて記憶媒体駆動装置１７や通信制御装置１８から読み込まれた文書が格納される。この文書データベース１６４に格納される各文書の形式は特に限定されるものではなく、テキスト形式の文書、ＨＴＭＬ（Hyper Text Markup Language）形式の文書、ＪＩＳ形式の文書等の各種形式の文書の格納が可能である。
更にこの文書データベース１６４には、文書を処理したユーザーのメンバー及びその処理回数が各文書に対応付けて格納されている。前記処理回数は、所定期間毎に値を０にリセットされる。
文書ベクトルデータベース１６６には、文書データベース１６４に格納されている各文書に対応する文書ベクトルが格納されるようになっている。
【００１２】
図２は、文書ベクトルデータベース１６６の内容を概念的に表した説明図である。
この図２に示されるように、文書ベクトルデータベース１６６には、上記所定期間内に処理された文書中から自動抽出されたキーワード（処理重要語（句を含む））ｘ、及びこの処理重要語に対する重要度（処理重要度）が各文書の文書ベクトルの要素値ｆ（ｘ）として、格納されている。この文書ベクトルは各文書（Ａ、Ｂ、Ｃ…）毎に格納され、文書データベース１６４に格納されている各文書と対応づけられている。
【００１３】
行列データベース１６８には、過去の所定期間に行われた文書処理の処理内容により取得される行列Ｇａ，Ｇｂ，Ｇｃが格納されている。ＧＰ（Group Personalize ）ベクトルはこれらの行列Ｇａ，Ｇｂ，Ｇｃにより取得されるＧＰ行列から取得される。
図３（ａ）〜（ｃ）は、行列Ｇａ，Ｇｂ，Ｇｃの一例を示す説明図である。
【００１４】
行列Ｇａは、図３（ａ）に示すように、上記処理重要語を行に、同処理文書を列にとった行列であり、各要素は処理重要語の処理重要度ｆ（ｘ）を表している。行列Ｇｂは、図３（ｂ）に示すように、前記処理文書を行にとり、ユーザーのメンバー（処理者）を列にとった行列であり、各要素は、メンバーが各文書を前記所定期間内に処理した回数となっている。この処理回数は文書データベース１６４から読み込まれる。行列Ｇｃは、図３（ｃ）に示すように、行および列がともにユーザーのメンバーそれぞれの重要度係数を示している。
行列Ｇａ及び行列Ｇｂは所定期間ごとに書き換えられ、行列Ｇｃは操作者からの入力により適宜書き換えられる。
【００１５】
記憶媒体駆動装置１７は、ＣＰＵ１１１が外部の記憶媒体からコンピュータプログラムや文書を含むデータ等を読み込むための駆動装置である。記憶媒体に記憶されているコンピュータプログラムには、本実施形態の文書処理装置により実行される各種処理のためのプログラム、および、そこで使用される辞書、データ等も含まれる。
ここで、記憶媒体とは、コンピュータプログラムやデータ等が記憶される記憶媒体をいい、具体的には、フロッピーディスク、ハードディスク、磁気テープ等の磁気記憶媒体、メモリチップやＩＣカード等の半導体記憶媒体、ＣＤ−ＲＯＭやＭＯ、ＰＤ（相変化書換型光ディスク）等の光学的に情報が読み取られる記憶媒体、紙カードや紙テープ等の用紙（および、用紙に相当する機能を持った媒体）を用いた記憶媒体、その他各種方法でコンピュータプログラム等が記憶される記憶媒体が含まれる。本実施形態の文書処理装置において使用される記憶媒体としては、主として、ＣＤ−ＲＯＭやフロッピーディスクが使用される。
記憶媒体駆動装置１７は、これらの各種記憶媒体からコンピュータプログラムを読み込む他に、フロッピーディスクのような書き込み可能な記憶媒体に対してＲＡＭ１１３や記憶装置１６に格納されているデータ等を書き込むことが可能である。
【００１６】
本実施形態の文書処理装置では、制御部１１のＣＰＵ１１１が、記憶媒体駆動装置１７にセットされた外部の記憶媒体からコンピュータプログラムを読み込んで、記憶装置１６の各部に格納（インストール）する。そして、本実施形態による類似度算出等の各種処理を実行する場合、記憶装置１６から該当プログラムをＲＡＭ１１３に読み込み、実行するようになっている。
但し、記憶装置１６からではなく、記憶媒体駆動装置１７により外部の記憶媒体から直接ＲＡＭ１１３に読み込んで実行することも可能である。また、文書処理装置によっては、本実施形態の自動要約処理プログラム等を予めＲＯＭ１１２に記憶しておき、これをＣＰＵ１１１が実行するようにしてもよい。
【００１７】
通信制御装置１８は、他のパーソナルコンピュータやワードプロセッサ等との間でテキスト形式やＨＴＭＬ形式等の各種形式の文書やビットマップデータ等の各種データの送受信を行うことができるようになっている。
入出力Ｉ／Ｆ１９は、音声や音楽等の出力を行うスピーカ等の各種機器を接続するためのインターフェースである。
文字認識装置２０は、用紙等に記載された文字をテキスト形式やＨＴＭＬ等の各種形式で認識する装置であり、イメージスキャナや文字認識プログラム等で構成されている。
【００１８】
本実施形態では、キーボード１２の入力操作により作成した文書（ＲＡＭ１１３の所定格納エリアに格納）の他、外部で作成して所定の記憶媒体に格納した文書で記憶媒体駆動装置１７から読み込んだ文書、予め文書データベースに格納されている文書、通信制御装置１８からダウンロードした文書、及び文字認識装置２０で文字認識した文書、等の各種文書を対象文書として取得する（文書取得手段）ことが可能である。
【００１９】
次に、上述のような構成の文書処理装置の動作であって、本発明の文書処理方法の一実施形態について図４〜図９を参照して説明する。
【００２０】
本実施形態においては、所定期間毎に、該所定期間内に行われた文書処理の処理内容基づいて新たな処理重要語及び処理重要度が取得され、行列データベース１６８内の行列Ｇａ及び行列Ｇｂが書き換えられる。
【００２１】
図４は、行列Ｇａ，Ｇｂ書き換え処理の動作を表したフローチャートである。ＣＰＵ１１１は、所定期間内に処理された文書（処理文書）を文書データベース１６４から順次取得してＲＡＭ１１３の所定作業領域に格納し（ステップ１１）、各処理文書についての重要語（処理重要語）及びその重要度（処理重要度）を取得する（ステップ１２）。
【００２２】
図５は、各文書についての処理重要語・処理重要度取得処理の動作を表したフローチャートである。
図５に示すように、ＣＰＵ１１１は、文書データベース１６４から取得した処理文書について、各処理文書毎に形態素解析を行うことで自立語を抽出する（ステップ１２１）と共に、名詞句、複合名詞句等を含めた候補語（句）を処理文書から抽出する（ステップ１２２）。
次に、抽出した候補語（句）の処理文書での出現頻度、評価関数から、各候補語（句）の処理重要度ｆ（ｘ）を取得する（ステップ１２３）。ここで、評価関数としては、例えば、所定の重要語が予め指定されている場合にはその重要語に対する重み付け、単語、名詞句、複合名詞句等の候補語（句）の種類による重み付け等が使用される。
【００２３】
さらにＣＰＵ１１１は、取得した処理重要度ｆ（ｘ）の値をもとに候補語（句）から処理重要語ａ，ｂ，ｃ，…を取得し（ステップ１２４）、この処理重要語ａ，ｂ，ｃ，…及びその処理重要度ｆ（ａ），ｆ（ｂ），ｆ（ｃ）…を重要語データベース１６５に格納する（ステップ１２５）。すべての処理文書について、処理重要語及びその処理重要度を取得すると、図４に示す行列Ｇａ，Ｇｂ書き換え処理ルーチンへリターンする。
【００２４】
続いて、ＣＰＵ１１１は、行列データベース１６８の行列Ｇａを、前記処理重要語ａ，ｂ，ｃ，…を行に、前記所定期間の処理文書を列に、また処理重要度ｆ（ｘ）を各要素にとったものに書き換える（ステップ１３）。
このとき、行列Ｇａの行数は、各処理文書の処理重要語の和集合の数とし、各処理文書において含まれていない処理重要語については、その処理重要度ｆ（ｘ）は０と定義される。
【００２５】
例えば図２おいて、処理文書Ｂの処理重要語は「重要、重要語、重要度、…」、処理文書Ｃの処理重要語は「重要、…、政治、…」であり、これらの処理重要語に対応する処理重要度は、処理文書Ｂについては（ １，１８，１９，…）、処理文書Ｃについては（１８，…，２１，…）である。
これに対して行列Ｇａにおいては、その行は「重要、重要語、重要度、…、政治、…」とし、両文書の列における要素値はつぎの通り定義される。
処理文書Ｂの列＝（ １，１８，１９，…， ０，…）、
処理文書Ｃの列＝（１８， ０， ０，…，２１，…）
【００２６】
また、ＣＰＵ１１１は、文書データベース１６４から、各文書の処理回数を取得し（ステップ１４）、行列Ｇｂを、所定期間内の処理文書を行に、文書データベース１６４から取得した処理回数を各要素としたものに書き換えて（ステップ１５）、行列Ｇａ，Ｇｂ書き換え処理を終了する。
【００２７】
ＧＰ行列の取得に際しては、ＣＰＵ１１１は、前述のようにして取得され格納された行列Ｇａ，Ｇｂ，Ｇｃを行列データベース１６８から取得し、次の式に従ってＧＰ行列を取得する。
ＧＰ＝Ｇａ・Ｇｂ・Ｇｃ
従って、本実施形態におけるＧＰ行列は、文書ベクトル取得に用いられたキーワードを行に、ユーザーの各メンバーを列にとってなっており、ＧＰ行列の各要素は、メンバー毎の過去の文書処理におけるキーワードの重要度ｆ（ｘ）に各メンバーの重要度を加味して表した数値となっている。
【００２８】
続いて、本実施形態におけるＧＰ行列の視覚化処理の動作について図６及び図７を用いて説明する。
図６はＧＰ行列の視覚化処理の動作を示すフローチャートである。
ＧＰ行列が取得されると、続いてＣＰＵ１１１は、基準文書を取得し（ステップ２１）、ＲＡＭ１１３の対象文書格納エリア１１３１に格納する。基準文書は、操作者からの指示に従って、ＲＡＭ１１３、記憶装置１６の文書データベース１６４、記憶媒体駆動装置１７，または通信制御装置１８から取得する。
そして、ＣＰＵ１１１は、対象文書格納エリア１１３１に格納した基準文書の文書ベクトルＶを求める（ステップ２２）。
【００２９】
図７は、文書ベクトル作成処理の動作を表したフローチャートである。
ＣＰＵ１１１は、文書ベクトルデータベース１６６に格納されているキーワードを、基準文書から検出（ステップ２２１）し、基準文書での出現頻度、評価関数から、キーワードの重要度ｆ（ｘ）を得る（ステップ２２２）。そして、各キーワードの重要度ｆ（ｘ）を要素として、文書ベクトルＶ＝（ｆ（ａ），ｆ（ｂ），…）を取得し（ステップ２２３）、ＲＡＭ１１３の文書ベクトル格納エリア１１３４に格納し（ステップ２２４）して、図６に示すＧＰ行列視覚化処理にリターンする。
【００３０】
続いて、ＣＰＵ１１１は 文書ベクトルとＧＰ行列との次元合わせを行う（ステップ２３）。即ち、文書ベクトルＶの次元数とＧＰ行列の行数とを、基準文書のキーワードとＧＰ行列の行があらわす処理重要語の和集合の数とし、文書ベクトルＶのみに含まれるキーワードに対する行列Ｇａの要素値、および、ＧＰ行列の行のみに含まれる重要語に対する文書ベクトルＶの要素値は、”０”と定義する。
例えば、基準文書のキーワードが「重要、重要語、重要度、…」、ＧＰ行列の行があらわす処理重要語が「重要、…、政治、…」であり、基準文書の文書ベクトルＶ＝（ １，１８，１９，…）、ＧＰ行列の、ある１列が（１８，…，２１，…）である場合、次元を合わせると、基準文書の文書ベクトルＶ＝（ １，１８，１９，…， ０，…）、ＧＰ行列の１列は（１８， ０， ０，…，２１，…）となる。
【００３１】
続いてＣＰＵ１１１は、次元合わせをした後のＧＰ行列をもとにＧＰベクトルを取得する（ステップ２４）。
図８は、ＧＰ行列からＧＰベクトルを算出する行程を概念的に説明する説明図である。
【００３２】
ＣＰＵ１１１は、まず、ＧＰ行列の各要素ｇｉｊ( ｉ＝１〜メンバー数ｍ、ｊ＝１〜処理重要語の和集合の数ｋ）の各行毎の要素の平均値を算出して列ベクトル（総ＧＰベクトル）を得る（図８（１）→（２））。この総ＧＰベクトルは、各要素ｇｉが処理重要語毎のユーザーグループ全体における過去の文書処理での出現頻度（但し各処理重要語の予め決められた処理重要語の重み等や、メンバーの重要度が加味されている）を反映した数値となっている。
ＣＰＵ１１１は、更に、この総ＧＰベクトルの各要素ｇｉを文書の処理回数の総数で割って、１列のＧＰベクトルを得る（図８（２）→（３））。この様に、総ＧＰベクトルを文書の処理回数の総数で割るのは、行列Ｇｂに文書の処理回数が要素として含まれており、処理回数が増えるに従ってＧＰベクトルが大きくなっていくのを回避し、異なる期間の長さにおいてＧＰベクトルを求めても、期間の長さが影響しなくするためである。
【００３３】
続いて、ＣＰＵ１１１は、そして、ＣＰＵ１１１は、ＧＰベクトルの各要素とこの各要素に対応する文書ベクトルＶの要素とを掛け合わせて、嗜好文書ベクトルＶ’を得る。嗜好文書ベクトルＶ’は、嗜好文書ベクトルデータベース１６７に格納して（ステップ２５）。嗜好文書ベクトル取得処理を終了する。
【００３４】
次に、ＣＰＵ１１１は、文書嗜好ベクトルＶ’＝（ｆ’（ａ），ｆ’（ｂ），…）の要素ｆ’（ａ），ｆ’（ｂ），…を分野別に区分する（ステップ２６）。
図９は文書嗜好ベクトルＶ’の各要素を区分する分野の一例を示す表である。
そして、分野別に要素をまとめて合計して分野別重要度Ｆ（Ｘ）を算出し（ステップ２７）、分野別重要度Ｆ（Ｘ）の最も高い３分野を選択し、これらの３分野の分野別重要度Ｆ（Ａ），Ｆ（Ｂ），Ｆ（Ｃ）を要素とする分野別ベクトルＶ’’＝（Ｆ’（Ａ），Ｆ’（Ｂ），Ｆ（Ｃ））を、前記３分野をｘ軸，ｙ軸，ｚ軸とした３次元の座標上に表現して表示装置１４上に表示して、ＧＰ行列の視覚化処理を終了する（ステップ２８）。
図１０は、２つのユーザー（Ａ，Ｂ）それぞれの分野別ベクトルを表示装置１４に表示した一例を示すものである。このように、本実施形態においては、ＧＰ行列は、分野別ベクトルＶ’’として３次元に視覚化され表示される。この分野別ベクトル表示から、ユーザーＡは、政治および環境・自然分野に嗜好が強く、ユーザーＢは、ライフサイエンス分野に嗜好が強い傾向があることが一目で理解できる。
【００３５】
この様に、本実施形態によると、ユーザーの嗜好を表すＧＰ行列により分野別ベクトルＶ’’が取得され、ユーザーの嗜好の反映された分野別ベクトルＶ’’を表示装置１４に３次元表示するので、ユーザーの嗜好が目視により確認できる。
【００３６】
尚、本発明は、上述の実施形態に限定されるものではなく、本発明の趣旨を逸脱しない限りにおいて適宜変更が可能である。
例えば、上述の実施形態においては文書処理装置としてコンピュータを用いているが、コンピュータに限定されるものではなく、ワードプロセッサ等であってもよい。
上述の実施形態においては、ＧＰ行列は、処理者の過去の文書処理回数（行列Ｇｂ）と各文書におけるキーワードの出現頻度（行列Ｇａ）、および各処理者の重要度（行列Ｇｃ）とから取得されているが、処理者毎の過去の文書処理回数（行列Ｇｂ）と各文書におけるキーワードの出現頻度（行列Ｇａ）のみにより取得してもよい。また、例えば、各文書の処理時間や、他の文書作成に引用された件数等も加味して取得してもよい。
更に、ＧＰ行列を上述の実施形態と同様に行列Ｇａ〜行列Ｇｃ等の行列から取得する場合において、行列Ｇａ〜行列Ｇｃ等の各行列の要素はそれぞれキーワードの文書中の出現頻度や、メンバーが各文書を処理した回数を反映した数値となっていればよく、直接出現頻度や処理回数そのものを表していなくてもよい。
上述の実施形態においては行列Ｇａ〜Ｇｃは所定期間毎に書き換えられているが、文書処理を行う毎に、または所定回数の文書処理を行う毎等に書き換えてもよい。
【００３７】
ＧＰ行列の視覚化は、ＧＰベクトルにより基準文書をシフトさせて取得した文書嗜好ベクトルをｎ次元化して表示せずに、ＧＰベクトルを直接ｎ次元化して表示してもよい。
【００３８】
また、文書嗜好ベクトルやＧＰベクトルの表示は、分野別ベクトルのように３次元に変換して表示しなくてもよく、例えば、図１１に示すように、要素（キーワード）毎に要素値（重要度）をカラーバーで表したり、レーダーチャートにより表示する等、ＧＰベクトルの全ての要素について表示してもよい。
更に、文書嗜好ベクトルやＧＰベクトルを３次元に変換して表示する場合であっても、その変換手法は、上記実施形態の如く分野別に要素をまとめて合計した分野別重要度Ｆ（Ｘ）の最も高い３分野を選択した分野別ベクトルＶ’’＝（Ｆ’（Ａ），Ｆ’（Ｂ），Ｆ（Ｃ））を表示する手法に限られるものではなく、要素を３分野に区分して分野別に要素をまとめて３次元のベクトルとする手法や、ＧＰベクトルの要素のうちのもっとも値の高い３つを要素として３次元のベクトルとする手法等とすることもできる。
文書嗜好ベクトルやＧＰベクトルを３次元に変換して表示する場合であっても、その表示手法は、３次元座標上にベクトルのまま表示する以外の手法でもよく、例えば、（ｘ，ｙ，ｚ）軸にかえて３色（赤，緑，青）の色を用いて各要素の値をこれらの３色の輝度に換えた色表示等で表現してもよい。
上記実施形態のように３次元での文書嗜好ベクトルやＧＰベクトル表示する場合に、更にその軸をマウスによりポイントする等で指定すると、図１２に示すように、軸が表す分野に含まれるキーワードが表示され、このキーワード中の１つをポイントすることにより操作者に選択させて当該キーワードを軸とするベクトルを表示するようにし、文書嗜好ベクトルの各要素を分野別にまとめずに、各要素のうち最も値の高い３つのキーワードを軸として３次元表示してもよい。
【００３９】
嗜好文書ベクトルＶ’とともに文書ベクトルＶを表示してもよい。このように嗜好文書ベクトルＶ’と文書ベクトルＶの両方を表示することにより、ユーザーの嗜好を、文書ベクトルＶと嗜好文書ベクトルＶ’とのなす角度として認識可能となる。
一定期間毎に区切って文書嗜好ベクトルやＧＰベクトルを求めて、このＧＰベクトルの経時的変化を目視可能に表示して、ユーザーの嗜好の変化を追跡できるようにしてもよい。このように文書嗜好ベクトルやＧＰベクトルの経時的変化を目視可能に表示する手法としては、図１３に示すように、分野別ベクトルの終点の奇跡を曲線として表示するものや、図１４に示すように、カラーバーグラフを重ねて表示するもの等が挙げられる。
また、上述した本実施形態を下記のように構成するようにしてもよい。
（１）図１５に示すように、過去に処理された文書から、ユーザーと、前記ユーザーの嗜好を表す複数のキーワードの一方を行、他方を列とし、前記ユーザーに対する前記各キーワードの重要度を要素値とするＧＰ行列を取得するＧＰ行列取得手段１０１と、前記ＧＰ行列を視覚化するＧＰ行列視覚化手段１０２と、を具備する文書処理装置。
（２）図１５に示すように、（１）に記載の文書処理装置において、前記ＧＰ行列視覚化手段１０２は、前記ＧＰ行列から前記キーワードの重要度を要素値とするＧＰベクトルを取得し、このＧＰベクトルをｎ（ｎ≧２）次元化して表示する文書処理装置。
（３）図１６に示すように、（２）に記載の文書処理装置において、文書を特徴付ける文書ベクトルを取得する文書ベクトル取得手段１０３を備え、前記ＧＰ行列視覚化手段１０２は、前記文書ベクトルを前記ＧＰ行列を用いてシフトさせて前記ＧＰベクトルを取得し、前記文書ベクトルと前記ＧＰベクトルとを表示する文書処理装置。
（４）図１６に示すように（２）または（３）に記載の文書処理装置において、文書を特徴付ける文書ベクトルを取得する文書ベクトル取得手段１０３を備え、前記ＧＰ行列視覚化手段１０２は、同一のユーザーに対する前記ＧＰベクトルの経時的変化を表示する文書処理装置。
（５）図１５または図１６に示すように、（２）から（４）のうちのいずれか１の文書処理装置において、前記ＧＰ行列視覚化手段１０２は、複数の前記ユーザーそれぞれについての前記ＧＰベクトルを同時に表示するものである文書処理装置。
（６）図１７に示すように、過去に処理された文書から、ユーザーと、前記ユーザーの嗜好を表す複数のキーワードの一方を行、他方を列とし、前記ユーザーに対する前記各キーワードの重要度を要素値とするＧＰ行列を取得するＧＰ行列取得機能２０１と、前記ＧＰ行列を視覚化するＧＰ行列視覚化機能２０２と、をコンピュータに実現させるためのコンピュータ読みとり可能な文書処理プログラムが記憶された記憶媒体。
（７）図１７に示すように、（６）に記載の記憶媒体において、前記ＧＰ行列視覚化機能２０２は、前記ＧＰ行列から前記キーワードの重要度を要素値とするＧＰベクトルを取得し、このＧＰベクトルをｎ（ｎ≧２）次元化して表示する文書処理プログラムが記憶された記憶媒体。
（８）図１８に示すように、（７）に記載の記憶媒体において、文書を特徴付ける文書ベクトルを取得する文書ベクトル取得機能２０３を備え、前記ＧＰ行列視覚化機能２０２は、前記文書ベクトルを前記ＧＰ行列を用いてシフトさせて前記ＧＰベクトルを取得し、前記文書ベクトルと前記ＧＰベクトルとを表示する文書処理プログラムが記憶された記憶媒体。
（９）図１８に示すように、（７）または（８）に記載の記憶媒体において、文書を特徴付ける文書ベクトルを取得する文書ベクトル取得機能２０３を備え、前記ＧＰ行列視覚化機能２０２は、同一のユーザーに対する前記ＧＰベクトルの経時的変化を表示する文書処理プログラムが記憶された記憶媒体。
（１０）図１７または図１８に示すように、（７）から（９）のうちのいずれか１に記載の記憶媒体において、前記ＧＰ行列視覚化機能２０２は、複数の前記ユーザーそれぞれについての前記ＧＰベクトルを同時に表示するものである文書処理プログラムが記憶された記憶媒体。
（１１）図１９に示すように、過去に処理された文書から、ユーザーと、前記ユーザーの嗜好を表す複数のキーワードの一方を行、他方を列とし、前記ユーザーに対する前記各キーワードの重要度を要素値とするＧＰ行列を取得３０１し、前記ＧＰ行列を視覚化３０２することを特徴とする文書処理方法。
（１２）図１９に示すように、（１１）に記載の文書処理方法において、前記ＧＰ行列から前記キーワードの重要度を要素値とするＧＰベクトルを取得し、このＧＰベクトルをｎ（ｎ≧２）次元化して表示することにより前記ＧＰ行列を視覚化３０２する文書処理方法。
【００４０】
【発明の効果】
以上説明したように、本発明によれば、ユーザーの嗜好を特徴付けるｎ次元化されたＧＰベクトルが視覚化表示されるので、ユーザーの嗜好が目視により確認できる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の文書処理装置の一実施形態であり、本発明の文書処理プログラムを記憶した記憶媒体の一実施形態の該プログラムが読み取られたコンピュータの構成を表したブロック図である。
【図２】図１の実施形態における文書ベクトルデータベースの内容を概念的に表した説明図である。
【図３】図１の実施形態における行列Ｇａ，Ｇｂ，Ｇｃの一例を示す説明図である。
【図４】図１の実施形態による行列Ｇａ，Ｇｂ書き換え処理の動作を示すフローチャートである。
【図５】図１の実施形態による処理重要語・処理重要度取得処理の動作を示すフローチャートである。
【図６】図１の実施形態によるＧＰ行列の視覚化処理の動作を示すフローチャートである。
【図７】図１の実施形態による文書ベクトル作成処理の動作を表したフローチャートである。
【図８】図１の実施形態におけるＧＰベクトルのその取得手法を示す説明図である。
【図９】図１の実施形態における文書嗜好ベクトルの各要素を区分する分野の一例を示す表である。
【図１０】図１の実施形態において２つのユーザーそれぞれの分野別ベクトルを表示装置に表示した一例を示すものである。
【図１１】本発明の他の実施形態におけるＧＰ行列視覚化手段のＧＰベクトルの表示手法の一例を示す図である。
【図１２】本発明の他の実施形態におけるＧＰ行列視覚化手段のＧＰベクトルの表示手法の一例を示す図である。
【図１３】本発明の他の実施形態におけるＧＰ行列視覚化手段のＧＰベクトルの表示手法の一例を示す図である。
【図１４】本発明の他の実施形態におけるＧＰ行列視覚化手段のＧＰベクトルの表示手法の一例を示す図である。
【図１５】請求項１に記載した発明のクレーム対応図である。
【図１６】請求項３に記載した発明のクレーム対応図である。
【図１７】請求項６に記載した発明のクレーム対応図である。
【図１８】請求項８に記載した発明のクレーム対応図である。
【図１９】請求項１１に記載した発明のクレーム対応図である。
【符号の説明】
１１ 制御部
１１２ ＲＯＭ
１１３ ＲＡＭ
１１３１ 対象文書格納エリア
１１３２ キーワード格納エリア
１１３４ 文書ベクトル格納エリア
１１３５ 行列格納エリア
１１３６ 類似度格納エリア
１１３８ ＧＰベクトル格納エリア
１２ キーボード
１３ マウス
１４ 表示装置
１５ 印刷装置
１６ 記憶装置
１６１ 仮名漢字変換辞書
１６２ プログラム格納部
１６４ 文書データベース
１６５ 重要語データベース
１６６ 文書ベクトルデータベース
１６８ 行列データベース
１０１ ＧＰ行列取得手段
１０２ ＧＰ行列視覚化手段
１０３ 文書ベクトル取得手段
２０１ ＧＰ行列取得機能
２０２ ＧＰ行列視覚化機能
２０３ 文書ベクトル取得機能
Claims (7)
- 過去に処理された文書から、ユーザーと、前記ユーザーの嗜好を表す複数のキーワードの一方を行、他方を列とし、前記ユーザーに対する前記各キーワードの重要度を要素値とするＧＰ行列を取得するＧＰ行列取得手段と、
前記ＧＰ行列を視覚化するＧＰ行列視覚化手段と、
文書を特徴付ける文書ベクトルを取得する文書ベクトル取得手段と、を備え、
前記ＧＰ行列視覚化手段は、前記ＧＰ行列から前記キーワードの重要度を要素値とするＧＰベクトルを、前記文書ベクトルを前記ＧＰ行列を用いてシフトさせて取得し、このＧＰベクトルをｎ（ｎ≧２）次元化して前記文書ベクトルと表示する
ことを特徴とする文書処理装置。 - 前記ＧＰ行列視覚化手段は、同一のユーザーに対する前記ＧＰベクトルの経時的変化を表示することを特徴とする請求項１に記載の文書処理装置。
- 前記ＧＰ行列視覚化手段は、複数の前記ユーザーそれぞれについての前記ＧＰベクトルを同時に表示するものであることを特徴とする請求項１又は請求項２に記載の文書処理装置。
- 過去に処理された文書から、ユーザーと、前記ユーザーの嗜好を表す複数のキーワードの一方を行、他方を列とし、前記ユーザーに対する前記各キーワードの重要度を要素値とするＧＰ行列を取得するＧＰ行列取得機能と、
前記ＧＰ行列を視覚化するＧＰ行列視覚化機能と、
文書を特徴付ける文書ベクトルを取得する文書ベクトル取得機能と、
をコンピュータに実現させるためのコンピュータ読みとり可能な文書処理プログラムが記憶された記憶媒体であって、
前記ＧＰ行列視覚化機能は、前記ＧＰ行列から前記キーワードの重要度を要素値とするＧＰベクトルを、前記文書ベクトルを前記ＧＰ行列を用いてシフトさせて取得し、このＧＰベクトルをｎ（ｎ≧２）次元化して前記文書ベクトルと表示する
ことを特徴とする文書処理プログラムが記憶された記憶媒体。 - 前記ＧＰ行列視覚化機能は、同一のユーザーに対する前記ＧＰベクトルの経時的変化を表示することを特徴とする請求項４に記載の文書処理プログラムが記憶された記憶媒体。
- 前記ＧＰ行列視覚化機能は、複数の前記ユーザーそれぞれについての前記ＧＰベクトルを同時に表示するものであることを特徴とする請求項４又は請求項５に記載の文書処理プログラムが記憶された記憶媒体。
- ＧＰ行列取得手段、ＧＰ行列視覚化手段、及び文書ベクトル取得手段を備えた文書処理装置において、文書を処理する際に用いられる文書処理方法であって、
前記ＧＰ行列取得手段が、過去に処理された文書から、ユーザーと、前記ユーザーの嗜好を表す複数のキーワードの一方を行、他方を列とし、前記ユーザーに対する前記各キーワードの重要度を要素値とするＧＰ行列を取得する第１のステップと、
前記ＧＰ行列視覚化手段が、前記ＧＰ行列を視覚化する第２のステップと、
前記文書ベクトル取得手段が、文書を特徴付ける文書ベクトルを取得する第３のステップと、を備え、
前記第２のステップは、前記ＧＰ行列から前記キーワードの重要度を要素値とするＧＰベクトルを、前記文書ベクトルを前記ＧＰ行列を用いてシフトさせて取得し、このＧＰベクトルをｎ（ｎ≧２）次元化して前記文書ベクトルと表示する
ことを特徴とする文書処理方法。
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