JP7379987B2

JP7379987B2 - 情報処理装置及びプログラム

Info

Publication number: JP7379987B2
Application number: JP2019171439A
Authority: JP
Inventors: 公則吉塚; 淳一清水; 茂岡田
Original assignee: Fuji Xerox Co Ltd; Fujifilm Business Innovation Corp
Current assignee: Fujifilm Business Innovation Corp
Priority date: 2019-09-20
Filing date: 2019-09-20
Publication date: 2023-11-15
Anticipated expiration: 2039-09-20
Also published as: CN112541498A; US20210089766A1; US11631268B2; JP2021047792A

Description

本発明は、情報処理装置及びプログラムに関する。

近年では、帳票をスキャンした読取画像に文字認識処理を実施し、帳票の記載内容を解析することによって請求書や見積書等の帳票の種別を特定する。そして、その特定した帳票の種別に応じた情報、例えば請求書であれば、請求金額や支払期日等の項目値を自動的に抽出している。そして、抽出した情報のデータベース化や抽出した情報を用いて帳票の種別に応じた処理が行われる。

特開２００１－２０２４６６号公報特開２０１３－１４２９５５号公報

同じ文書においても自社や自分が文書の提供元となっているか提供先となっているかで、文書に対する処理が異なってくる場合がある。従って、文書から文書の提供元又は提供先を自動的に特定できれば都合よい。

本発明は、文書から抽出された固有名詞が、その文書の提供元か提供先かを特定できるようにすることを目的とする。

本発明に係る情報処理装置は、プロセッサを備え、前記プロセッサは、文書から、当該文書の提供元又は提供先となりうる固有名詞を抽出し、前記文書上において、宛名に付帯させる語が前記固有名詞に付加されている場合、当該固有名詞の属性は提供先と特定し、宛名に付帯させる語が前記固有名詞に付加されている場合であっても、当該宛名に付帯させる語に当該語を取り消す記号が付加されている場合、当該固有名詞の属性は提供元と特定することを特徴とする。

本発明に係る情報処理装置は、プロセッサを備え、前記プロセッサは、文書から、当該文書の提供元又は提供先となりうる固有名詞を抽出し、前記文書上において、前記固有名詞の周辺から得られる情報を参照して当該固有名詞が提供元か提供先かの属性を特定する場合において、印影が前記固有名詞の周辺に存在する場合、当該固有名詞の属性は提供元と特定することを特徴とする。

本発明に係る情報処理装置は、プロセッサを備え、前記プロセッサは、文書から、当該文書の提供元又は提供先となりうる固有名詞を抽出し、前記文書上において、前記固有名詞を表す文字に関する属性情報を参照して当該固有名詞が提供元か提供先かの属性を特定することを特徴とする。

また、前記プロセッサは、前記固有名詞を表す文字に関する属性情報と、前記文書上の少なくとも前記固有名詞の周辺に位置する文字に関する属性情報との異同によって当該固有名詞が提供元か提供先かの属性を特定することを特徴とする。

また、前記プロセッサは、前記固有名詞を表す文字に関する属性情報が前記固有名詞の周辺に位置する文字に関する属性情報と異なる場合、当該固有名詞の属性は提供先と特定することを特徴とする。

また、前記プロセッサは、前記固有名詞を表す文字に関する属性情報が前記文書上の前記固有名詞の周辺の文字に関する属性情報と同じ場合、当該固有名詞の属性は提供元と特定することを特徴とする。

本発明に係るプログラムは、コンピュータに、文書から、当該文書の提供元又は提供先となりうる固有名詞を抽出する機能、前記文書上において、宛名に付帯させる語が前記固有名詞に付加されている場合、当該固有名詞の属性は提供先と特定する機能、宛名に付帯させる語が前記固有名詞に付加されている場合であっても、当該宛名に付帯させる語に当該語を取り消す記号が付加されている場合、当該固有名詞の属性は提供元と特定する機能、抽出した固有名詞と特定した属性とを対応付ける機能、を実現させる。
本発明に係るプログラムは、コンピュータに、文書から、当該文書の提供元又は提供先となりうる固有名詞を抽出する機能、前記文書上において、前記固有名詞の周辺から得られる情報を参照して当該固有名詞が提供元か提供先かの属性を特定する場合において、印影が前記固有名詞の周辺に存在する場合、当該固有名詞の属性は提供元と特定する機能、抽出した固有名詞と特定した属性とを対応付ける機能、を実現させる。
本発明に係るプログラムは、コンピュータに、文書から、当該文書の提供元又は提供先となりうる固有名詞を抽出する機能、前記文書上において、前記固有名詞を表す文字に関する属性情報を参照して当該固有名詞が提供元か提供先かの属性を特定する機能、抽出した固有名詞と特定した属性とを対応付ける機能、を実現させる。

請求項１，７に記載の発明によれば、文書から抽出された固有名詞が、文書の提供元か提供先かを特定することができる。

請求項２，８に記載の発明によれば、固有名詞の属性は提供元と特定することができる。

請求項３，９に記載の発明によれば、固有名詞を表す文字に関する属性情報を参照して当該固有名詞が提供元か提供先かを推定することができる。

請求項４に記載の発明によれば、固有名詞とその周辺に位置する文字に関する属性情報を参照して当該固有名詞が提供元か提供先かを推定することができる。

請求項５に記載の発明によれば、固有名詞の属性は提供先と特定することができる。

請求項６に記載の発明によれば、固有名詞の属性は提供元と特定することができる。

本実施の形態における画像形成装置のブロック構成図である。本実施の形態における画像形成装置のハードウェア構成図である。本実施の形態におけるユーザ情報データベースに登録されているユーザ情報のデータ構成の一例を示す図である。本実施の形態における提供元／提供先判定処理を示すフローチャートである。本実施の形態において取り扱う帳票の一例を示す図である。本実施の形態における帳票情報記憶部に保存される帳票情報のデータ構成の一例を示す図である。本実施の形態において取り扱う帳票の他の一例を示す図である。本実施の形態において連続して読み取られる帳票の一例を示す図である。

以下、図面に基づいて、本発明の好適な実施の形態について説明する。本実施の形態においては、会社間で授受される帳票を文書の例として説明する。

図１は、本実施の形態における画像形成装置１０のブロック構成図である。図２は、本実施の形態における画像形成装置１０のハードウェア構成図である。本実施の形態における画像形成装置１０は、本発明に係る情報処理装置を搭載し、コピー機能、スキャナ機能等各種機能を搭載した複合機である。図２において、ＲＯＭ２には、本装置の制御や後述する本実施の形態の特徴的な処理機能を実現するための各種プログラムが格納されており、ＣＰＵ１は、ＲＯＭ２に格納されたプログラムにしたがってスキャナ６やプリンタ７等本装置に搭載された各種機構の動作制御を行う。ＲＡＭ３は、プログラム実行時のワークメモリや電子データ送受信時の通信バッファとして利用される。ＨＤＤ（ＨａｒｄＤｉｓｋＤｒｉｖｅ）４は、スキャナ６を使用して読み取った電子文書などを格納する。操作パネル５は、ユーザからの指示の受け付け、情報の表示を行う。スキャナ６は、ユーザがセットした原稿を読み取り、電子文書としてＨＤＤ４等に蓄積する。プリンタ７は、ＣＰＵ１で実行される制御プログラムからの指示に従い出力用紙上に画像を印字する。ネットワークインタフェース（ＩＦ）８は、ネットワークを接続し、クラウド２０等外部装置との間の送受信、またブラウザ経由による本装置へのアクセスなどに利用される。アドレスデータバス９は、ＣＰＵ１の制御対象となる各種機構と接続してデータの通信を行う。

図１には、画像形成装置１０とインターネット等のネットワーク（図示せず）で通信可能に接続されたクラウド２０が示されている。本実施の形態における画像形成装置１０は、ユーザ認証部１１、読取画像取得部１２、画像解析部１３、判定部１４、情報提供部１５及び帳票情報記憶部１６を有している。なお、本実施の形態において説明に用いない構成要素については図から省略している。

ユーザ認証部１１は、画像形成装置１０を使用するユーザを認証すると共に当該ユーザが所属する会社を特定する。読取画像取得部１２は、スキャナ６により読み取られた帳票の読取画像を取得する。画像解析部１３は、読取画像取得部１２により取得された読取画像を解析して帳票に記載されている文字列や画像を抽出する。特に本実施の形態の場合、画像として印影を検出し、抽出する。判定部１４は、認証されたユーザが所属する会社が処理対象の帳票の提供元か提供先かを判定する。そして、その判定結果を含む帳票情報を帳票情報記憶部１６に保存する。情報提供部１５は、帳票情報をユーザやクラウド２０に提供する。

クラウド２０は、クラウド・コンピューティングとも呼ばれ、インターネット経由でコンピューティング、データベース、ストレージ、アプリケーション等のリソースをオンデマンドで提供するサービスの総称とも定義されている。本実施の形態におけるクラウド２０は、ユーザ情報データベース２１を有しており、画像形成装置１０からの要求に応じてユーザ認証を行う。また、会社からの要求に応じて画像形成装置１０が読み取った帳票に対する後工程処理を提供する場合もある。

図３は、本実施の形態におけるユーザ情報データベース２１に登録されているユーザ情報のデータ構成の一例を示す図である。ユーザ情報には、画像形成装置１０のユーザを含み、クラウド２０のユーザに関する情報が設定される。具体的には、図３に示すように、ユーザ情報は、各ユーザを識別する識別情報としてのユーザＩＤに、ユーザ認証に必要なパスワード、当該ユーザのユーザ名及び当該ユーザが所属する会社の会社名が設定される所属会社を対応付けして構成される。図３には、本実施の形態において使用する情報項目のみ示しているが、他の情報を含めてもよい。

画像形成装置１０における各構成要素１１～１５は、画像形成装置１０に搭載されたコンピュータと、コンピュータに搭載されたＣＰＵ１で動作するプログラムとの協調動作により実現される。また、帳票情報記憶部１６は、画像形成装置１０に搭載されたＨＤＤ４にて実現される。あるいは、ＲＡＭ３又は外部にある記憶手段をネットワーク経由で利用してもよい。

また、本実施の形態で用いるプログラムは、通信手段により提供することはもちろん、ＣＤ－ＲＯＭやＵＳＢメモリ等のコンピュータ読み取り可能な記録媒体に格納して提供することも可能である。通信手段や記録媒体から提供されたプログラムはコンピュータにインストールされ、コンピュータのＣＰＵがプログラムを順次実行することで各種処理が実現される。

次に、本実施の形態において自社が帳票の提供元であるか、提供先であるかを判定する処理について図４に示すフローチャートを用いて説明する。

まず、ユーザが画像形成装置１０の操作パネル５に表示されている所定の画面から自己のユーザＩＤ及びパスワードを入力すると、ユーザ認証部１１は、ユーザにより入力されたユーザＩＤ及びパスワードをクラウド２０へ送信することによってユーザ認証する（ステップ１０１）。クラウド２０は、送られてきた情報に基づきユーザ情報データベース２１に登録されている情報と照合することで認証を行う。そして、認証に成功すると、クラウド２０は、当該ユーザが所属している会社の社名を返信する。このように、ユーザ認証部１１は、ユーザ認証の際に当該ユーザが所属する会社の社名を取得する（ステップ１０２）。以降の説明においては、ユーザが所属している会社のことを「自社」という。また、ユーザが取得した会社の社名のことを「ユーザの会社名」又は「自社名」という。

ユーザが認証を受けると、続いて帳票をスキャナ６に読み取らせる。これにより、読取画像取得部１２は、帳票の読取画像を取得する（ステップ１０３）。

続いて、画像解析部１３は、取得された読取画像を解析して所望の情報を取得する（ステップ１０４）。所望の情報というのは、具体的には、ＯＣＲ（ＯｐｔｉｃａｌＣｈａｒａｃｔｅｒＲｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ）技術を利用して、証票の読取画像から文字列を抽出する。特に、本実施の形態においては、後述する敬称と、帳票の提供元又は提供先となりうる固有名詞を少なくとも抽出する。なお、「文字列」は、文字の集合のことを意味するが、集合の中に１文字のみが含まれる場合もある。

ところで、「固有名詞」とは、同じ種類に属する他のものから区別するために、そのものだけに付けた名を表す語であり、人名・地名・国名・書名・曲名・会社名・団体名などである。本実施の形態でいう「帳票の提供元又は提供先となりうる固有名詞」というのは、この固有名詞の中から人名、会社名、団体名等、帳票の提供元（つまり、帳票の「発行元」）や提供先（つまり、帳票の「宛名」）として指定されうる固有名詞のことを意味する。本実施の形態では、後述するように、帳票の提供元又は提供先となりうる固有名詞として会社名を用いて説明する。

続いて、判定部１４は、画像解析部１３による帳票の読取画像の解析結果を参照し、帳票から敬称を表す文字列が抽出されたかどうかを確認する。「敬称」は、宛名に付帯させる語である。例えば、「御中」、「様」などの文字列であり、通常、受取手となる会社名や担当者名に付加される情報である。

帳票の読取画像から敬称が抽出されている場合（ステップ１０５でＹ）、判定部１４は、読取画像から自社名を抽出し、その抽出位置の周辺に敬称が存在する場合（ステップ１０６でＹ）、その敬称は、自社名若しくは自社の担当者名に付加されているものと判断する。これにより、判定部１４は、自社が帳票の受取手であると判定する（ステップ１１０）。

なお、自社名は、ステップ１０２で取得している。ここで、ステップ１０２で取得した自社名が“ＡＢＣ株式会社”だとする。会社が株式会社の場合、“株式会社” を“（株）”などと省略して表記する場合がある。本実施の形態においては、既存の技術を利用してこのような表記の揺れがある場合にも対応可能とする。すなわち、本実施の形態における判定部１４は、“ＡＢＣ（株）”も自社名と判断する機能を有している。

図５は、本実施の形態において取り扱う帳票の一例を示す図である。上記と同様にユーザの会社名が“ＡＢＣ株式会社”だとすると、図５に示す帳票の例では、ユーザの会社名“ＡＢＣ株式会社”に“御中”という敬称が続いて存在する。また、自社の担当者“山田太郎”に“様”という敬称が続いて存在する。従って、判定部１４は、少なくとも一方の情報に基づいて、図５に示す帳票は自社が受取手である帳票であると判定する。

この例のように、通常、受取手には敬称が付加されているので、自社名に敬称が付加されていなければ（ステップ１０６でＮ）、判定部１４は、その帳票は自社が発行元であると判定する（ステップ１１１）。

また、読取精度等何らかの理由により帳票の読取画像から敬称が抽出できなかった場合（ステップ１０５でＮ）、判定部１４は、帳票の読取画像から印影を検出する（ステップ１０７）。なお、ステップ１０４において、文字列と共に印影の画像を検出するように処理してもよい。そして、判定部１４は、読取画像から抽出された会社名のうち、印影の検出位置の周辺に位置する会社名を特定する（ステップ１０８）。通常、帳票の発行元となる会社は、帳票上、当該会社名の近くに会社印を押印することを前提としている。帳票には、帳票の提供元と提供先となる会社の会社名が存在するので、印影の検出位置の直近に位置する会社名を抽出する。そして、その特定した会社名が自社名の場合（ステップ１０９でＹ）、判定部１４は、自社が帳票の発行元と判定する（ステップ１１１）。一方、特定した会社名が自社名でない場合（ステップ１０９でＮ）、判定部１４は、自社が帳票の受取手と判定する（ステップ１１１）。

ここで、ユーザの会社名が“株式会社ＸＹＺ”だとする。図５に示す帳票の例では、会社名として“ＡＢＣ株式会社”及び“株式会社ＸＹＺ”が抽出される。なお、帳票の読取画像から抽出された文字列に“株式会社”や“（株）”、あるいは“有限会社”等会社名を表す文字列が含まれていることで、当該文字列が会社名を表す文字列と判別できる。図５に示す帳票の例によると、帳票の読取画像から検出された印影３１の直近にユーザの会社名“株式会社ＸＹＺ”が存在するので、判定部１４は、図５に示す帳票は自社が受取手である帳票であると判定する。なお、既存技術を利用することによって、印影３１が株式会社ＸＹＺの印影をあることを検証するようにしてもよい。このように処理すれば、帳票の読取画像に複数の印影が含まれている場合にも対応可能である。

以上説明したように、本実施の形態においては、ユーザ認証時にユーザが所属する会社つまり、自社名を特定し、帳票の読取画像における自社名の周辺から得られる情報と前述した敬称又は印影との位置関係によって、自社が帳票の発行元かあるいは受取手かを判別することができる。

ただ、受取手に付けられた敬称に取り消す記号が付けられる場合がある。「取り消す記号」というのは、通常、敬称に重畳させて付加する記号であり、例えば、取消線、二重取消線、塗りつぶしや取消スタンプ等の記号である。もちろん、敬称は、これらの記号が重畳された状態でも、ＯＣＲ技術によって確認できる必要がある。敬称に取り消す記号が付加されることによって、受取手であった会社は、提供元に切り替わる。従って、判定部１４は、敬称に取り消す記号が付けられる場合、敬称が付けられている会社名の会社は帳票の提供元と特定する。

なお、本実施の形態においては、帳票の読取画像からの敬称の抽出を先に実施したが、印影の検出を先に実施するようにしてもよい。また、上記説明では、敬称又は印影を先に抽出して、その近くに自社名があるのかどうかを判定するようにしたが、ステップ１０１において取得した自社名と帳票の読取画像から抽出した文字列との照合により、帳票の読取画像から自社名の位置を先に特定して、自社名の近傍に敬称があるのか、あるいは印影があるのかを判定し、自社が帳票の発行元かあるいは受取手かを判別するよう処理してもよい。

ところで、以上の説明では、自社が帳票の発行元であるか、それとも受取手であるかを判定し、自社と帳票の授受を行った相手に関しては、特に言及しなかった。ただ、例えば、帳票から抽出した文字列と、クラウド２０のユーザ情報データベース２１に登録されている会社名とを照合し、自社以外の会社名が帳票の読取画像からただ１つ抽出できていた場合、自社が帳票の発行元であれば、相手の会社は受取手であると判明する。一方、自社が帳票の受取手であれば、相手の会社は発行元であると判明する。

また、上記説明では、敬称や印影など会社名、すなわち帳票の提供元又は提供先となりうる固有名詞の周辺から得られる情報を参照して、帳票の読取画像から帳票の発行元と受取手を特定するようにした。ただ、文書によっては、敬称や印影が発行元や受取手に付加されない種類の文書もある。もちろん、帳票に対しても適用可能であるが、敬称や印影が発行元や受取手に付加されない文書の場合、文書の提供元又は提供先となりうる固有名詞から得られる情報を参照して当該会社名に対応する会社が発行元となるのか、あるいは受取手となるのかを特定するようにしてもよい。

文書の提供元又は提供先となりうる固有名詞から得られる情報というのは、例えば、固有名詞を表す文字に関する属性情報である。文字に関する属性情報というのは、例えば、文字のサイズやフォント、下線等である。ここでも、文書の提供元又は提供先となりうる固有名詞として会社名を例にして説明すると、文書上の会社名を表す文字に関する属性情報と、文書上の少なくとも会社名の周辺に位置する文字に関する属性情報との異同によって当該会社名が提供元か提供先かの属性を特定することは可能である。

例えば、文書の作成者は、提供先となる会社名の文字サイズを、会社名の周辺に位置する文字サイズより相対的に大きくするなど、文字サイズを異ならせる場合が少なくない。例えば、文書を１２ポイントで記載する場合、提供先を示す会社名を１６ポイントとする。また、文書本文には付けていない下線を、提供先を示す会社名に付ける。このように、会社名を表す文字に関する属性情報が当該会社名の周辺に位置する文字に関する属性情報と異なる場合、判定部１４は、当該会社名に対応する会社は提供先と特定する。一方、文書の作成者は、文書の提供元となる会社名の文字サイズを、目立たせるように大きくすることなく、当該会社名の周辺の文字と同等のサイズとする場合が少なくない。このように、会社名を表す文字に関する属性情報が当該会社名の周辺に位置する文字に関する属性情報と同等の場合、判定部１４は、当該会社名に対応する会社は提供元と特定する。

また、会社名を表す文字に関する属性情報ではなく、文書上における会社名の位置を参照して当該会社が提供元となるのか、あるいは提供先となるのかを特定するようにしてもよい。例えば、会社名が文書の先頭周辺に位置する場合、判定部１４は、当該会社は提供先と特定する。文書の「先頭」というのは、文書が横書きの場合は、文書の紙面の上方側を示し、縦書きの場合、文書の紙面の右辺側を指す。いわゆる文書の書き出し位置近傍周辺のことを意味する。

また、会社名が文書の後尾周辺に位置する場合、判定部１４は、当該会社は提供元と特定する。文書の「後尾」というのは、文書が横書きの場合は、文書の紙面の下方側を示し、縦書きの場合、文書の紙面の左辺側を指す。いわゆる文書の書き終わり位置近傍周辺のことを意味する。

本実施の形態においては、以上のようにして、文書上の会社名に対応する会社が提供元となるのか、あるいは提供先となるのかを特定する。

ところが、帳票の読取画像から自社名以外に複数の会社名が抽出された場合、上記方法では、自社と帳票の授受の相手となる会社を自動的に特定することはできない。この場合、例えば、前述した要に、帳票の読取画像からの会社名の抽出場所や文字サイズ等他の情報を参照してもよい。例えば、帳票が横書きの場合、受取手となる会社の会社名は、帳票上、上方に位置し、また、文字サイズが周囲の文字より大きい場合が少なくない。また、発行元の会社名は、帳票上、右辺よりの帳票の右上や右下に位置し、また受取手の文字サイズより小さい場合が少なくない。帳票の形式をこのように推定すれば、自社名以外の会社名が帳票から複数抽出された場合でも、自社の相手となる会社を比較的容易に特定することは可能である。具体的にいうと、自社が帳票の発行元であった場合、帳票の上方付近から抽出された会社名の会社を受取手と推測できる。一方、自社が帳票の受取手であった場合、帳票上、右側付近から抽出され、かつ文字サイズが受取手より相対的に小さい会社名に対応する会社を発行元と推測できる。

なお、判定部１４は、帳票の読取画像から抽出された複数の会社名を操作パネル５にリスト表示して、自社と帳票の授受を行った相手の会社をユーザにより選択させるように処理してもよい。

以上説明したように、判定部１４は、帳票の発行元と受取手を特定すると、帳票を識別する識別情報（例えば、「帳票ＩＤ」）に、当該帳票の帳票種別と、当該帳票の発行元及び受取手の各会社の識別情報（例えば、会社名）とを対応付けして帳票情報を生成し、帳票情報記憶部１６に保存する。帳票情報記憶部１６に保存される帳票情報のデータ構成例を図６に示す。

以上のようにして、帳票の発行元及び受取手が特定されて帳票情報が生成されると、情報提供部１５は、その帳票情報を、例えば帳票を処理する後工程に提供する。提供する方法は特に限定しない。例えば、ファイル形式にてネットワークを介して送信したり、電子メール等の機能を利用して提供したりする。ここでは、クラウド２０に帳票情報に提供したとすると、クラウド２０は、帳票情報を参照することによって同じ帳票に対して、帳票の提供元又は受取手によって異なる処理を実施することが可能となる。以下、具体例を説明する。

図７は、本実施の形態において取り扱う帳票の他の一例を示す図である。図７には、見積書という帳票種別の帳票が示されている。例えば、クラウド２０は、株式会社ＸＹＺのために見積番号３２を帳票の読取画像から抽出して情報を生成する。また、クラウド２０は、ＡＢＣ株式会社のために見積依頼番号２３を帳票の読取画像から抽出して情報を生成する。そして、クラウド２０は、各会社用に生成した情報を当該会社に提供する。

本実施の形態によれば、上記のように、同じ帳票から帳票の発行元あるいは受取手によって、帳票に対する後処理を異ならせることができ、その一例として、帳票から抽出する情報を異ならせることができる。具体的には、帳票の発行元の場合と、受取手となる場合によって、帳票に記載されている番号のうち、異なる番号を抽出することができる。また、別の例として、発行元か受取手かによって、異なる格納先に格納することができる。もちろん、番号を抽出したうえで、それぞれの格納先に格納してもよい。

ところで、帳票は、月末などにまとめて処理する場合が少なくない。この場合、帳票をまとめてスキャンして処理する場合がある。前述したように、帳票には、発行元と受取手が記載されているが、スキャンされる複数の帳票は、通常、スキャンした者が発行元か受取手のどちらかである。従って、手元にある複数の帳票を連続してスキャンした場合、各帳票から抽出した会社名が最も多いのが自社と判断できる。このことについて、図８を用いて具体的に説明する。

例えば、月末に帳票をまとめて処理を実施する担当者がＡＢＣ株式会社に所属のユーザＡだとする。この場合、ユーザＡは、複数の帳票を画像形成装置１０のスキャナ６に連続して読み取らせる。この連続して読み取られる帳票の一例を図８に示す。ここで、ユーザＡが取り扱う帳票は、ＡＢＣ株式会社が発行元あるいは受取手となっている帳票である。すなわち、各帳票には、図８に例示するように発行元としてあるいは受取手として会社名“ＡＢＣ株式会社”が含まれている。そこで、判定部１４は、複数の帳票の読取画像からそれぞれ抽出された会社名のうち最も多い会社名をユーザＡの会社名、すなわち自社名と特定する。

換言すると、複数の帳票の読取画像から自社名が特定できるということは、図４に示すステップ１０１におけるユーザ認証処理で、クラウド２０から何らかの理由でユーザＡの自社名が特定できなくても、複数の帳票をまとめてスキャナ６に読み取らせることによって自社名を特定することができる。そして、ユーザＡに関する情報がユーザ情報データベース２１に登録されていなければ、特定できた自社名を当該ユーザの所属会社としてユーザ情報データベース２１に登録することができる。

上記実施の形態では、帳票を文書の一例として説明したが、提供元と提供先が記載されている文書、少なくとも自社名が記載されている文書であれば、帳票に限定する必要はない。

また、上記実施の形態においては、本発明に係る情報処理装置が画像形成装置１０に搭載されているものとして説明したが、画像形成装置１０から帳票の読取画像を取得するよう構成することで、情報処理装置を画像形成装置１０とは別の装置として設けてもよい。あるいは、クラウド２０で実現するように構成してもよい。

上記実施の形態において、プロセッサとは広義的なプロセッサを指し、汎用的なプロセッサ（例えばＣＰＵ：ＣｅｎｔｒａｌＰｒｏｃｅｓｓｉｎｇＵｎｉｔ等）や、専用のプロセッサ（例えばＧＰＵ：ＧｒａｐｈｉｃｓＰｒｏｃｅｓｓｉｎｇＵｎｉｔ、ＡＳＩＣ：ＡｐｐｌｉｃａｔｉｏｎＳｐｅｃｉｆｉｃＩｎｔｅｇｒａｔｅｄＣｉｒｃｕｉｔ、ＦＰＧＡ：ＦｉｅｌｄＰｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅＧａｔｅＡｒｒａｙ、プログラマブル論理デバイス等）を含むものである。

また上記実施の形態におけるプロセッサの動作は、１つのプロセッサによって成すのみでなく、物理的に離れた位置に存在する複数のプロセッサが協働して成すものであってもよい。また、プロセッサの各動作の順序は上記各実施の形態において記載した順序のみに限定されるものではなく、適宜変更してもよい。

１ＣＰＵ、２ＲＯＭ、３ＲＡＭ、４ハードディスクドライブ（ＨＤＤ）、５操作パネル、６スキャナ、７プリンタ、８ネットワークインタフェース（ＩＦ）、９アドレスデータバス、１０画像形成装置、１１ユーザ認証部、１２読取画像取得部、１３画像解析部、１４判定部、１５情報提供部、１６帳票情報記憶部、２０クラウド、２１ユーザ情報データベース（ＤＢ）。

Claims

プロセッサを備え、
前記プロセッサは、
文書から、当該文書の提供元又は提供先となりうる固有名詞を抽出し、
前記文書上において、宛名に付帯させる語が前記固有名詞に付加されている場合、当該固有名詞の属性は提供先と特定し、
宛名に付帯させる語が前記固有名詞に付加されている場合であっても、当該宛名に付帯させる語に当該語を取り消す記号が付加されている場合、当該固有名詞の属性は提供元と特定する、
ことを特徴とする情報処理装置。
プロセッサを備え、
前記プロセッサは、
文書から、当該文書の提供元又は提供先となりうる固有名詞を抽出し、
前記文書上において、前記固有名詞の周辺から得られる情報を参照して当該固有名詞が提供元か提供先かの属性を特定する場合において、印影が前記固有名詞の周辺に存在する場合、当該固有名詞の属性は提供元と特定する、
ことを特徴とする情報処理装置。
プロセッサを備え、
前記プロセッサは、
文書から、当該文書の提供元又は提供先となりうる固有名詞を抽出し、
前記文書上において、前記固有名詞を表す文字に関する属性情報を参照して当該固有名詞が提供元か提供先かの属性を特定する、
ことを特徴とする情報処理装置。
前記プロセッサは、
前記固有名詞を表す文字に関する属性情報と、前記文書上の少なくとも前記固有名詞の周辺に位置する文字に関する属性情報との異同によって当該固有名詞が提供元か提供先かの属性を特定する、
ことを特徴とする請求項３に記載の情報処理装置。
前記プロセッサは、
前記固有名詞を表す文字に関する属性情報が前記固有名詞の周辺に位置する文字に関する属性情報と異なる場合、当該固有名詞の属性は提供先と特定する、
ことを特徴とする請求項４に記載の情報処理装置。
前記プロセッサは、
前記固有名詞を表す文字に関する属性情報が前記文書上の前記固有名詞の周辺の文字に関する属性情報と同じ場合、当該固有名詞の属性は提供元と特定する、
ことを特徴とする請求項４に記載の情報処理装置。
コンピュータに、
文書から、当該文書の提供元又は提供先となりうる固有名詞を抽出する機能、
前記文書上において、宛名に付帯させる語が前記固有名詞に付加されている場合、当該固有名詞の属性は提供先と特定する機能、
宛名に付帯させる語が前記固有名詞に付加されている場合であっても、当該宛名に付帯させる語に当該語を取り消す記号が付加されている場合、当該固有名詞の属性は提供元と特定する機能、
抽出した固有名詞と特定した属性とを対応付ける機能、
を実現させるためのプログラム。
コンピュータに、
文書から、当該文書の提供元又は提供先となりうる固有名詞を抽出する機能、
前記文書上において、前記固有名詞の周辺から得られる情報を参照して当該固有名詞が提供元か提供先かの属性を特定する場合において、印影が前記固有名詞の周辺に存在する場合、当該固有名詞の属性は提供元と特定する機能、
抽出した固有名詞と特定した属性とを対応付ける機能、
を実現させるためのプログラム。
コンピュータに、
文書から、当該文書の提供元又は提供先となりうる固有名詞を抽出する機能、
前記文書上において、前記固有名詞を表す文字に関する属性情報を参照して当該固有名詞が提供元か提供先かの属性を特定する機能、
抽出した固有名詞と特定した属性とを対応付ける機能、
を実現させるためのプログラム。