JPH10320411A - 文書分類装置、方法及び文書分類プログラムを記録した記録媒体 - Google Patents
文書分類装置、方法及び文書分類プログラムを記録した記録媒体Info
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- JPH10320411A JPH10320411A JP9131071A JP13107197A JPH10320411A JP H10320411 A JPH10320411 A JP H10320411A JP 9131071 A JP9131071 A JP 9131071A JP 13107197 A JP13107197 A JP 13107197A JP H10320411 A JPH10320411 A JP H10320411A
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Abstract
類する。 【解決手段】 文書中から5W1H属性付きでキーワー
ドを抽出する5W1Hキーワード抽出装置と、ユーザー
が入力した分類用の5W1H属性を読み取る分類キー設
定装置と、前記5W1Hキーワード抽出手段により抽出
されたキーワードから、前記分類キー設定装置により分
類キーとして設定された5W1H属性を持つものを分類
の項目として選択する分類項目選択装置と、前記分類項
目選択装置により選択された分類項目を前記分類キー設
定装置により分類キーとして設定された5W1H属性付
きで含む文書を該分類項目に対応するセルに分配する文
書分配装置とを備える。
Description
容が類似するものごとに分類する文書分類装置に関し、
特に、文書中から抽出したキーワードを利用して、文書
を自動的に分類する文書分類装置に関する。
スにおいては、提供する情報が多い場合に、ユーザーが
その中から適当な情報を選択することができるように、
情報を分類・整理してから提供する必要がある。例え
ば、インターネット・パソコン通信サービスで公開され
ている各種の文書や、グループで共有している文書、個
人で保持している文書等のさまざまな文書を対象とし
て、ユーザーが必要とする情報を提供するサービスは、
ユーザーに必要な情報の条件を入力させ、それに適合す
る文書を検索するという形態や、ユーザーが予め設定し
た条件に適合する新着情報を配信するという形態が存在
するが、検索結果としての文書や配信される文書が多い
場合には、ユーザーがすべてを読むことが困難である。
しかしながら、検索結果としての文書や配信される文書
を予め分類してからユーザーに提示することで、ユーザ
ーがその中から必要なものだけを選択して読むことがで
きるようになる。
ムとしては、従来より、各文書に予め人手で分類キーワ
ードを付与したり、各文書からキーワードを抽出したり
して、文書をキーワードで表現しておき、文書間でのキ
ーワードの一致性や類似性に従って分類を行うものが存
在している。
記載の文書情報分類方法及び文書情報分類装置では、文
書を形態素解析等の処理により単語に分割してキーワー
ドを抽出し、同一のキーワードを有する文書が同一の範
疇となるように分類を行っている。この従来例では、さ
らに、範疇どうしの類似性をその範疇が含む文書間の類
似性で判定し、複数の範疇の統合を行うことにより、最
終的に木構造の文書の分類体系を形成する。
載の文書の自動分類方法及び装置並びに分類用の辞書作
成方法及び装置では、キーワードを抽出する際に、その
キーワードの文章中における主語・目的語等の役割も抽
出しておき、単語としてのキーワードが同じでも、役割
が異なればキーワードと同一として扱わない方法を採っ
ている。この例では、最終的に、同一キーワード対が出
現する頻度の高い文書を同じ範疇にまとめ、1次元的な
分類を行っている。
載の文書の自動分類方法、及び情報空間の可視化方法、
ならびに情報検索システムでは、各文書からキーワード
を抽出し、各文書におけるそのキーワードの出現頻度を
そのキーワードに対応する重みとして、各文書を各キー
ワードの重みを成分とするベクトルとして表現し、対応
するベクトルの類似するものどうしが近くのセルに集ま
るように、各文書を2次元のマトリックスに分類してい
る。マトリックスの2つの軸には特に意味はなく、双方
の軸を対等に扱っている。
載の文書検索システムにおいては、ユーザーが設定した
キーワードを分類キーとして、2次元のマトリックス状
に文書の分類を行っている。すなわち、マトリックス内
の各セルに、その行に対応する縦軸の分類キーとその列
に対応する横軸の分類キーの両方を含む文書が分類され
るようにしている。
における第1の問題点は、分類軸が対象に即した意味の
あるものにならないことである。特開平8−15312
1号公報に記載の文書情報分類方法及び文書情報分類装
置や特開平6−282587号公報に記載の文書の自動
分類方法及び装置並びに分類用の辞書作成方法及び装置
では、類似文書どうしをまとめてボトムアップに体系化
しているが、この場合、最終的に、トップダウンの視点
から見たときに、意味のある分類軸に沿った分類になる
とは限らない。一方、特開平8−263514号公報に
記載の文書の自動分類方法、及び情報空間の可視化方
法、ならびに情報検索システムでは、2次元のマトリッ
クスへと文書を分類するが、縦軸、横軸に特別な意味が
ないため、ユーザーが分類結果を利用しにくくなる。ま
た、特開平8−320881号公報に記載の文書検索シ
ステムにおいては、ユーザーが選択したキーワードを用
いて分類を行っているが、ユーザー自身が対象に合わせ
て適切にキーワードを選択することは困難である。キー
ワードの選択が不適切な場合、同一の範疇に文書が集中
してしまう可能性がある。
点は、対象に合わせて複数の分類軸を組み合わせられな
いことである。特開平8−153121号公報に記載の
文書情報分類方法及び文書情報分類装置や特開平6−2
82587号公報に記載の文書の自動分類方法及び装置
並びに分類用の辞書作成方法及び装置のような木構造の
体系に沿った分類では、複数の分類視点を組み合わせて
分類することはできない。一方、特開平8−26351
4号公報に記載の文書の自動分類方法、及び情報空間の
可視化方法、ならびに情報検索システムについても、分
類軸に意味があるわけではないので、複数軸の組み合わ
せにはなっていない。対象に合わせて複数の分類軸を組
み合わせられないと、複数の視点からの分類で、一方の
視点で分類構造が異なる場合の、他方の視点での文書の
分布の相違等を比較することが困難になる。特開平8−
320881号公報に記載の文書検索システムのよう
に、ユーザーが選択したキーワードを用いて2次元マト
リックス状に分類すると、複数視点からの分類が可能に
なるものの、縦軸のキーワードに対しユーザーが必ずし
も適当な組み合わせとなる横軸のキーワードを設定でき
ず、それら双方を含む文書が殆どない可能性があり、対
象にあった分類になるとは限らない。
装置は、入力文書から5W1H属性付きでキーワードを
抽出し、縦軸と横軸の分類項目としてそれぞれ指定され
た5W1H属性を持つキーワードを選択し、選択された
分類項目に従って2次元マトリックスへと文書を分類す
る。より具体的には、文書中から5W1H属性付きでキ
ーワードを抽出する5W1Hキーワード抽出装置(図1
の2)と、ユーザーが入力した縦軸用と横軸用の5W1
H属性を読み取る分類キー設定装置(図1の3)と、抽
出したキーワードから分類の縦軸の項目を選択する縦軸
用分類項目選択装置(図1の4)と、抽出したキーワー
ドから分類の横軸の項目を選択する横軸用分類項目選択
装置(図1の5)と、選択された分類項目に合わせて2
次元マトリックスの各セルに文書を分配する文書分配装
置(図1の6)とを有する。
軸用に選択された5W1H属性付きで含み、横軸用の分
類項目を、横軸用に選択された5W1H属性付きで含む
文書を、2次元マトリックスにおいて、その縦軸用の分
類項目に対応する行とその横軸用の分類項目に対応する
列の交点にあるセルに分配する。
として、文書から抽出したキーワードではなく、指定さ
れたレベルのその上位概念の単語を利用して文書を分類
する。より具体的には、ユーザーが入力した縦軸と横軸
の分類に用いる単語のレベルを読み取る分類レベル設定
装置(図4の8)と、単語をレベルに分けて、それらの
間の上位概念・下位概念の関係を保持する概念データベ
ース(図4の9)とを有する。
類項目選択装置及び横軸用分類項目選択装置は、抽出さ
れたキーワードに対して、概念データベースにおいて、
分類レベル設定装置により指定されたレベルにある、そ
のキーワードの上位概念の単語を分類項目として選択す
る。また、文書分配装置は、縦軸用に指定されたレベル
における上位概念の単語として縦軸用の分類項目を持つ
キーワードを、縦軸用に選択された5W1H属性付きで
含み、横軸用に指定されたレベルにおける上位概念の単
語として横軸用の分類項目を持つキーワードを、横軸用
に選択された5W1H属性付きで含む文書を、2次元マ
トリックスにおいて、その縦軸用の分類項目に対応する
行とその横軸用の分類項目に対応する列の交点にあるセ
ルに分配する。
て、図面を参照して詳細に説明する。
形態は、入力装置1と、5W1Hキーワード抽出装置2
と、分類キー設定装置3と、縦軸用分類項目選択装置4
と、横軸用分類項目選択装置5と、文書分配装置6と、
出力装置7とを含む。
入力される。
置1より入力された各文書から、5W1H属性付きでキ
ーワードを抽出する。5W1H属性とは、そのキーワー
ドが文書中で果たしている、Who(だれが)、Whe
n(いつ)、Where(どこで)、What(なに
を)、Why(なぜ)、How(どうした)という5W
1Hの何れかの役割のことである。例えば、「A社が商
品Xを発売した。」という文から、「A社」、「商品
X」、「発売」という3つのキーワードを抽出する場
合、「A社」の5W1H属性はWho、「商品X」の5
W1H属性はWhat、「発売」の5W1H属性はHo
wとする。抽出した5W1H属性付きキーワードは、縦
軸用分類項目選択装置4、及び、横軸用分類項目選択装
置5に送られる。
にどの5W1H属性を使用するかをユーザーに選択させ
る。ユーザーからの入力を受け、選択された縦軸と横軸
の5W1H属性を、それぞれ、縦軸用分類項目選択装置
4と、横軸用分類項目選択装置5に送る。
定装置3により設定された縦軸用の5W1H属性に基づ
き、5W1Hキーワード抽出装置2により抽出した5W
1H属性付きキーワードから、分類の縦軸の項目として
用いるキーワードを選択する。
定装置3により設定された横軸用の5W1H属性に基づ
き、5W1Hキーワード抽出装置2により抽出した5W
1H属性付きキーワードから、分類の横軸の項目として
用いるキーワードを選択する。
置4、及び、横軸用分類項目選択装置5によって選択さ
れたキーワードに合わせて、項目ごとに文書を分配す
る。文書は、2次元マトリックスの各セルに分配し、結
果を出力装置7を通して出力する。2次元マトリックス
の各行には、縦軸用分類項目選択装置4によって選択さ
れた各キーワードが対応し、マトリックスの各列には、
縦軸用分類項目選択装置5によって選択された各キーワ
ードが対応する。このとき、各セルに、その行に対応す
るキーワードを縦軸に対応する5W1H属性付きで含
み、且つ、その列に対応するキーワードを横軸に対応す
る5W1H属性付きで含む文書を分配する。マトリック
スの行のうち1行は、縦軸用分類項目選択装置4によっ
て選択されなかったキーワードすべてに対応するものと
し、それ以外の行に対応するどのキーワードも縦軸に対
応している5W1H属性付きでは含まない文書は、この
行のセルに分類する。ここでは、この行を「デフォルト
行」と呼ぶことにする。また、マトリックスの列のうち
1列は、横軸用分類項目選択装置5によって選択されな
かったキーワードすべてに対応するものとし、それ以外
の列に対応しているどのキーワードも縦軸に対応する5
W1H属性付きでは含まない文書は、この列のセルに分
類する。ここでは、この列を「デフォルト列」と呼ぶこ
とにする。このように、デフォルト行、及び、デフォル
ト列を用意することで、分配すべきセルがない文書をな
くすことができる。デフォルト行、及び、デフォルト列
を作らない形態も可能であるが、その場合、一部の文書
は、マトリックスには分配されないことになる。
分配する対象の2次元マトリックスの一例である。これ
は、分類キー設定装置3により、縦軸の5W1H属性と
してWhoが選択され、横軸の5W1HぞとしてWha
tが選択されているとき、縦軸用分類項目選択装置4に
よって「A社」・「B社」・「C大学」というキーワー
ドが選択され、横軸用分類項目選択装置5によって「製
品X」・「商品Y」・「装置Z」というキーワードが選
択された場合の例である。デフォルト行及びデフォルト
列に対応する項目は、項目名を「その他」と表記してい
る。この例では、例えば、5W1H属性がWhoの「A
社」というキーワードを含み、5W1H属性がWhat
「商品Y」というキーワードを含む文書は、セル12に
分配される。また、5W1H属性がWhoの「C大学」
というキーワードを含み、5W1H属性がWhatのキ
ーワードとして「製品X」・「商品Y」・「装置Z」の
いずれも含まない文書は、セル34に分配される。
置等の文書が分類された結果を出力するための装置であ
る。
の第1の実施の形態の動作について説明する。
入力装置1を介して、分類対象の文書を読み込み、文書
中の各文に対して形態素解析を行い、各文を単語に分
け、各単語の品詞を決定する(ステップA1)。次に、
各文からキーワードを抽出する(ステップA2)。キー
ワードの抽出処理は、例えば、各文から名詞と動詞等の
特定の品詞のみを抽出することによって行うことができ
る。つづいて、抽出したキーワードそれぞれに対して5
W1H属性を付与する(ステップA3)。各キーワード
に付与する5W1H属性は、文中でキーワードの後に続
く単語列やキーワード自身が含む文字、キーワード自身
の品詞等によって判別可能である。例えば、「が」が後
に続くキーワードの5W1H属性はWho、「月」ある
いは「日」等の日時を表す文字を含み、「に」が後に続
くキーワードの5W1H属性はWhen、「県」あるい
は「市」等の場所を表す文字を含み、「に」が後に続く
キーワードの5W1H属性はWhen、「を」が後に続
くキーワードの5W1H属性はWhat、「のため」が
後に続くキーワードの5W1H属性はWhy、品詞が動
詞であるキーワードの5W1H属性はHowなどとする
ことができる。このほかにも、組織名や地名を表す単語
等を前もって収集しておき、キーワードをそれらと照ら
し合わせて、組織名なら5W1H属性をWhoに、地名
なら5W1H属性をWhereにする等も可能である。
また、文書が発行された日をWhen属性のキーワード
として採用する等、文書の本文以外の文書に付けられて
いる属性を利用することもできる。
1を介して、ユーザーが指定する、分類の縦軸と横軸に
使用する5W1H属性を読み込む(ステップA4)。
4において分類キー設定装置3により設定された縦軸用
の5W1H属性に従い、ステップA1からA3において
5W1Hキーワード抽出装置2により抽出された5W1
H属性付きキーワードの中から、縦軸用の分類項目を選
択する(ステップA5)。この処理は、抽出された5W
1H属性付きキーワードの中から、縦軸用に選択された
5W1H属性を持つものを、出現頻度の高い順に選択す
ることで行う。選択する項目数は、予め定めておいても
よいが、すでに分類項目として選択したキーワードと同
じ5W1H属性付きで含む文書数が全文書数に対して一
定割合を超えるまで選択を続けるようにすることも可能
である。
では、単純に、全文書に対する出現頻度の高いキーワー
ドから順に選択することもできるが、すでに選択したキ
ーワードを、縦軸用の5W1H属性付きで含む文書を除
いた、それ以外の文書において出現頻度の高いキーワー
ドを順に選択することも可能である。この場合、選択さ
れたキーワードを含む文書の数が多くなるため、デフォ
ルト行のセルに分配される文書数を少なくすることがで
きる。
4において分類キー設定装置3により設定された横軸用
の5W1H属性に従い、ステップA1からA3において
5W1Hキーワード抽出装置2により抽出された5W1
H属性付きキーワードの中から、横軸用の分類項目を選
択する(ステップA6)。ステップA5において選択さ
れた縦軸用のキーワードを、縦軸用に選択された5W1
H属性つきで含む文書を縦軸キーワード対応文書と呼ぶ
ことにすると、ステップA6の処理は抽出された5W1
H属性付きキーワードで、横軸用に選択された5W1H
属性を持つもののうち、縦軸キーワード対応文書に出現
するものを、出現頻度の高い順に選択することで行う。
では、縦軸キーワード対応文書すべてに対する出現頻度
の高いキーワードから順に選択するほかに、当該文書か
ら、すでに選択したキーワードを横軸用の5W1H属性
付きで含む文書を除いたものに対する出現頻度の高いキ
ーワードを順に選択することが可能である。この場合、
選択されたキーワードを含む文書の数が多くなるため、
デフォルト行のセルに分配される文書数を少なくするこ
とができる。
選択された縦軸用のキーワードを、縦軸用に選択された
5W1H属性付きで含み、ステップA6において選択さ
れた横軸用のキーワードを、横軸用に選択された5W1
H属性付きで含む文書を、2次元マトリックスにおい
て、該縦軸用キーワードに対応する行と該横軸用キーワ
ードに対する列の交点にあるセルに分配する(ステップ
A7)。このとき、ステップA5において選択された縦
軸用のキーワードを、縦軸用に選択された5W1H属性
付きで含むが、ステップA6において選択された横軸用
のどのキーワードも、横軸用に選択された5W1H属性
付きでは含まない文書は、2次元マトリックスにおい
て、該縦軸用キーワードに対応する行とデフォルト列の
交点にあるセルに分配する。また、ステップA5におい
て選択された縦軸用のどのキーワードも、縦軸用に選択
された5W1H属性付きでは含まないが、ステップA6
において選択された横軸用のキーワードを、横軸用に選
択された5W1H属性付きで含む文書は、2次元マトリ
ックスにおいて、デフォルト行と該横軸用キーワードに
対応する列の交点にあるセルに分配する。
了すると、文書分配装置6は、出力装置7を通して、文
書が各セルに分配された2次元マトリックスを、表とし
て出力する(ステップA8)。出力する表の形式として
は、2次元マトリックスの各セルに文書そのものを埋め
込んで出力する基本的な形式以外にも、2次元マトリッ
クスの各セルには文書の表題のみを埋め込んて出力し、
文書本体へは表題からリンクを張っておく形式、2次元
マトリックスの各セルにはそのセルに分類された文書数
を埋め込んで出力し、文書の表題のみをリストアップし
たものに各セルからリンクを張っておき、文書本体へは
その表題からリンクを張っておく形式等がある。デフォ
ルト行やデフォルト列がない形態では、マトリックスの
どのセルにも分配されない文書が存在するが、この場
合、そのような文書を出力しない形態のほかに、表以外
に、分配されなかった文書をまとめて出力する形態をと
ることも可能である。
ついて説明する。
を5W1H属性付きで抽出し、5W1Hの特定の属性を
軸として選んで文書を分類する。このため、ユーザーに
対して、意味のある視点からの文書の分類結果を提示で
きる。また、本実施の形態では、分類軸を2つ選び、2
次元のマトリックスへと文書を分類する。このため、ユ
ーザーが同時に複数の視点から分類結果を見ることがで
きる。さらに、本実施の形態では、横軸の分類項目とし
て、縦軸の分類項目のキーワードを含む文書中で出現頻
度の高いキーワードを選択している。このため、縦軸の
キーワードと無関係のキーワードが横軸のキーワードと
して選択されなくなる。また、本実施の形態では、分類
項目を選ぶ際に、分類対象の文書中で出現頻度の高いキ
ーワードを選んでいる。このため、分類対象の文書の傾
向を容易に把握できるようになる。
図面を参照して詳細に説明する。
形態は、図1に示された第1の実施の形態の構成に加
え、分類レベル設定装置8と概念データベース9を有す
る点で異なる。
軸において概念データベース9におけるどのレベルの語
を分類項目として用いるかをユーザーに選択させる。ユ
ーザーからの入力を受け、選択された縦軸と横軸の分類
レベルを、それぞれ、縦軸用分類項目選択装置4と、横
軸用分類項目選択装置5に送る。
うる各種の単語に対して、その上位概念に対する単語を
格納しているデータベースである。例えば、A社・B社
・C社が、いずれも電機メーカーである場合、「A社」
・「B社」・「C社」の共通の上位概念として「電気メ
ーカー」という語が概念データベース9に格納される。
また、例えば、東京都・神奈川県・千葉県は、いずれも
関東地方の都県なので、「東京都」・「神奈川県」・
「千葉県」の共通の上位概念として「関東地方」という
語が概念データベース9に格納される。一般に、ある単
語の上位概念に当たる語に対して、さらにその上位概念
にあたる語が再帰的に存在しうるため、単語とその上位
概念にあたる語は、階層構造を成す。各階層には絶対的
なレベルを付与しておく。概念データベース9は、この
階層構造全体を格納しており、任意の単語に対して、指
定したレベルの上位概念の単語を検索することができる
形態をしている。
を参照して詳細に説明する。
される、第2の実施の形態における5W1Hキーワード
抽出装置2・分類キー設定装置3・文書分配装置6の動
作は、図1の実施の形態における各装置2・3・6の動
作と同一のため、説明は省略する。
ル設定装置8は、入力装置1を介して、ユーザーが指定
する、分類の縦軸と横軸に対する分類レベルを読み込む
(ステップB1)。なお、以下では、ここで読み込まれ
た縦軸用の分類レベルをLV、横軸用の分類レベルをL
Hと表記する。
構造選択装置4は、縦軸用の分類構造として、縦軸用の
5W1H属性を持つキーワード自身またはその上位概念
にあたる単語を、ステップB1において分類レベル設定
装置8により設定された縦軸用の分類レベルLVに応じ
て、概念データベース9より選択する(ステップB
2)。この処理は、抽出された5W1H属性付きキーワ
ードで、縦軸用に選択された5W1H属性を持つものそ
れぞれに対して、概念データベース9においてレベルL
Vにある、その上位概念の単語を求め、それらの単語の
中から出現頻度の高いものを順に選択することで行う。
ただし、縦軸用の5W1H属性がWhenのときの日時
を表すキーワードに対しては、上位概念として一定の期
間を採用する。例えば、1996年4月24日の上位概
念として1996年の4月1ヶ月間を採用し、さらにそ
の上位概念として1996年1年間を採用することがで
きる。どの長さの期間をどのレベルの階層にするかは予
め定めておく。なお、ステップB2で選択する分類項目
数は、予め定めておいてもよいが、すでに分類項目とし
て選択した単語をレベルLVにおける上位概念の単語と
して持つキーワードを、縦軸用の5W1H属性付きで含
む文書数が、全文書数に対して一定割合を超えるまで選
択を続けるようにすることも可能である。ステップB2
の処理は、第1の実施の形態におけるステップA5の処
理で、選択する分類項目として、抽出したキーワードそ
のものを用いる代わりに、レベルLVにおけるそのキー
ワードの上位概念にあたる単語を用いることに相当す
る。
では、第1の実施の形態におけるステップA5の処理と
同様に、全文書に対する出現頻度の高い単語から順に選
択することもできるが、すでに選択した分類項目の単語
をレベルLVにおける上位概念の単語として持つキーワ
ードを、縦軸用の5W1H属性付きで含む文書を除い
た、それ以外の文書において出現頻度の高い単語を順に
選択することも可能である。
分類項目として、横軸用の5W1H属性を持つキーワー
ド自身またはその上位概念にあたる語を、ステップB1
において分類レベル設定装置8により設定された横軸用
の分類レベルLHに応じて、概念データベース9より選
択する(ステップB3)。ステップB2において選択さ
れた縦軸用の分類項目をレベルLVにおける上位概念の
単語として持つキーワードを、縦軸用に選択された5W
1H属性付きで含む文書を、縦軸分類項目対応文書と呼
ぶことにすると、この処理は、抽出された5W1H属性
付きキーワードで、横軸用に選択された5W1H属性を
持つものうち、縦軸分類項目対応文書に出現するものそ
れぞれに対して、概念データベース9においてレベルL
Hにある、その上位概念の単語を求め、それらの単語の
中から出現頻度の高いものを順に選択することで行う。
ただし、ステップB2の処理と同様に、横軸用の5W1
H属性がWhenのときの日時を表すキーワードに対し
ては、上位概念として一定の期間を採用する。なお、ス
テップB3で選択する分類項目数は、予め定めておいて
もよいが、すでに分類項目として選択した単語をレベル
LHにおける上位概念の単語として持つキーワードを、
横軸用の5W1H属性付きで含む文書数が、全文書数に
対して一定割合を超えるまで選択を続けるようにするこ
とも可能である。ステップB3の処理は、第1の実施の
形態におけるステップA6の処理で、選択する分類項目
として、抽出したキーワードそのものを用いる代わり
に、レベルLHにおけるそのキーワードの上位概念にあ
たる単語を用いることに相当する。
においても、第1の実施の形態におけるステップA6の
処理と同様に、縦軸分類項目対応文書すべてに対する出
現頻度の高い単語から順に選択するほかに、当該文書か
ら、すでに選択した分類項目の単語をレベルLHにおけ
る上位概念の単語として持つキーワードを、横軸用の5
W1H属性付きで含む文書を除いたものに対する出現頻
度の高いキーワードを順に選択することも可能である。
選択された縦軸用の分類項目をレベルLVにおける上位
概念の単語として持つキーワードを、縦軸用に選択され
た5W1H属性付きで含み、ステップB3において選択
された横軸用の分類項目をレベルLHにおける上位概念
の単語として持つキーワードを、横軸用に選択された5
W1H属性付きで含む文書を、2次元マトリックスにお
いて、該縦軸用分類項目に対応する行と該横軸用分類項
目に対応する列の交点にあるセルに分配する(ステップ
B4)。このとき、ステップB2において選択された縦
軸用の分類項目をレベルLVにおける上位概念の単語と
して持つキーワードを、縦軸用に選択された5W1H属
性付きで含むが、ステップB3において選択された横軸
用の分類項目をレベルLHにおける上位概念の単語とし
て持つどのキーワードも、横軸用に選択された5W1H
属性付きでは含まない文書は、2次元マトリックスにお
て、該縦軸用分類項目に対応する行とデフォルト列の交
点にあるセルに分配する。また、ステップB2において
選択された縦軸用の分類項目をレベルLVにおける上位
概念の単語として持つどのキーワードも、縦軸用に選択
された5W1H属性付きでは含まないが、ステップB3
において選択された横軸用の分類項目をレベルLHにお
ける上位概念の単語として持つキーワードを、横軸用に
選択された5W1H属性付きで含む文書は、2次元マト
リックスにおいて、デフォルト行と該横軸用分類項目に
対応する列の交点にあるセルに分配する。
レベルLVおよび横軸用の分類レベルLHは、分類レベ
ル設定装置8がユーザーの入力を読み取ることによって
設定することになっているが、これを、縦軸用分類項目
選択装置4および横軸用分類項目選択装置5において、
ある条件を満たすように自動的に設定するようにするこ
ともできる。例えば、縦軸用分類項目選択装置4によっ
て縦軸用の分類項目を一定の個数選択することにし、こ
のとき、選択した縦軸用の分類項目をレベルLVにおけ
る上位概念の単語として持つキーワードを、縦軸用に選
択された5W1H属性付きで含む文書数が全文書数に対
して一定の割合を超えるようにLVを設定することがで
きる。同様に、例えば、横軸用分類項目選択装置5によ
って縦軸用の分類項目を一定の個数選択することにし、
このとき、選択した縦軸用の分類項目をレベルLHにお
ける上位概念の単語として持つキーワードを、横軸用に
選択された5W1H属性付きで含む文書数が全文書数に
対して一定の割合を超えるようにLHを設定することが
できる。
いて説明する。
項目選択装置4および横軸用分類項目選択装置5が、概
念データベース9を参照して、抽出されたキーワード自
身ではなく、指定されたレベルのその上位概念の単語を
分類項目として選択する。このため、分類のキーとなる
単語を、ユーザーの意図するレベルに揃えることができ
る。これは、特に、分類に用いる5W1H属性としてW
henやWhereを指定する場合に有効である。Wh
enを軸とする分類では、一定の期間ごとに文書を分類
できる。また、Whereを軸とする分類では、一定の
地域ごとに文書を分類できる。
を参照して説明する。
の形態は、文書分類プログラムを記録した記録媒体13
を備える。この記録媒体13は磁気ディスク、半導体メ
モリその他の記録媒体であってよい。
ータ処理装置11に読み込まれ、データ処理装置11の
動作を制御する。データ処理装置11は文書分類プログ
ラムの制御により以下の処理を実行する。
ータ処理装置11は、文書中から5W1H属性付きでキ
ーワードを抽出し、ユーザーが入力した分類用の5W1
H属性を分類キーとして読み取り、前記キーワードか
ら、前記分類キーとして設定された5W1H属性を持つ
ものを分類項目として選択し、前記分類項目を含む文書
を前記分類項目に対応するセルに分配し、ディスプレイ
装置や印刷装置等の出力装置12に出力する。そして、
出力装置12は、分配された結果をユーザーに表示す
る。
の動作を詳細に説明する。
6に示す#1−#16の16の文書を分類することにす
る。このとき、まず、5W1Hキーワード抽出手段2
が、各文書中の文を形態素解析して各文からキーワード
を抽出し、各キーワードに5W1H属性を付与する(ス
テップA1−A3)。今、例えば、以下のような規則に
従い、各キーワードに5W1H属性を付与することにす
ると、各文書ごとの5W1H属性付きキーワードは図7
のようになる。
続くキーワードの5W1H属性はWhoとする。 (2)「年」・「月」・「日」のいずれかの文字を含
み、かつ数字を含むキーワードの5W1H属性はWhe
nとする。 (3)国名・都道府県名の5W1H属性はWhereと
する。また、「市」・「町」のいずれかの文字を含み、
直後に助詞「に」または助詞「で」が続くキーワードの
5W1H属性はWhereとする。 (4)助詞「を」が後に続くキーワードの5W1H属性
はWhatとする。 (5)助詞「の」および名詞「ため」が連続して後に続
くキーワードの5W1H属性はWhyとする。 (6)各文中で最も後ろに出現する、品詞が動詞または
サ行変格活用名詞であるキーワードの5W1H属性はH
owとする。
・Whyの各属性を持つキーワードは抽出されないの
で、図7では、これらを省略している。
る、縦軸と横軸の分類に用いる5W1H属性をそれぞれ
読み込む(ステップA4)。ここでは、縦軸用の5W1
H属性としてWhoが、横軸用の5W1H属性としてW
hatが指定されたとする。
5W1H属性付きキーワードの中でWho属性を持つも
のを出現頻度の高い順に選択する(ステップA5)。
今、全文書に対する出現頻度の高い順に3つの分類項目
を選択するものとする。図7を参照すると、Who属性
の各キーワードの出現頻度は、「A社」が8、「B社」
が7、「C社」が5、「D社」が1、「E社」が1であ
るから、「A社」「B社」・「C社」の3つのキーワー
ドが、この順に縦軸の分類項目として選択される。
「C社」のいずれかをWho属性のキーワードとして含
む文書は、#5・#9以外の14の文書である。横軸用
分類項目選択装置5は、抽出された5W1H属性付きキ
ーワードの中で、What属性を持つもののうち、上記
の14の文書中に出現するものを出現頻度の高い順に選
択する(ステップA6)。今、上記の14の文書すべて
に対する出現頻度の高い順に3つの分類項目を選択する
ものとする。図7を参照すると、上記の14文書中にお
けるWhat属性のキーワードの出現頻度は、「PC」
が9、「プリンタ」が4、「ディスプレイ」が3、「キ
ーボード」が2、「マウス」が2であるから、「PC」
・「プリンタ」・「ディスプレイ」の3つのキーワード
が、この順に横軸の分類項目として選択される。
Who属性付きで含み、横軸用のキーワードをWhat
属性付きで含む文書を、2次元マトリックスにおいて、
その縦軸用キーワードに対応する行とその横軸用キーワ
ードに対応する列の交点にあるセルに分配する(ステッ
プA7)。縦軸用のキーワードをWho属性付きで含ま
ない文書は、デフォルト行の各セルに分配され、横軸用
のキーワードをWhat属性付きで含まない文書は、デ
フォルト列の各セルに分配される。例えば、文書#2
は、Who属性のキーワードとして「B社」を含み、W
hat属性のキーワードとして「PC」を含むので、
「B社」に対応する行の「PC」に対応する列のセルに
配される。また、例えば、文書#10は、Who属性の
キーワードとして「C社」を含むが、What属性のキ
ーワードとして「PC」・「プリンタ」・「ディスプレ
イ」のいずれも含まないので、「C社」に対応する列の
デフォルト列のセルに配される。
6は、結果を表の形式で出力する(ステップA8)。2
次元マトリックスの各セルに文書番号を埋め込む形式で
出力するものとすると、出力結果は図8のようになる。
分類項目選択装置5において、分類項目を頻度順に選択
する際、全対象文書に対する出現頻度ではなく、すでに
選択したキーワードを、対応する軸の5W1H属性付き
で含む文書を除いた、それ以外の文書における出現頻度
に基づいて、頻度順にキーワードを選択することも可能
である。
分類項目は前述の例と同じ方法で選択するが、横軸用分
類項目選択装置5が横軸用の分類項目を選択する際に、
すでに選択したキーワードをWhat属性付きで含む文
書を除いて、それ以外の文書において出現頻度の高いW
hat属性付きキーワードを3つ選択する場合について
説明する。
ーザ分類項目選択装置6は、まず、#5・#9以外の1
4の文書中で最も多く出現するWhat属性のキーワー
ドを第1の横軸用分類項目として選択する。図7を参照
すると、上記の14文書中におけるWhat属性のキー
ワードの出現頻度は、「PC」が9、「プリンタ」が
4、「ディスプレイ」が3、「キーボード」が2、「マ
ウス」が2であるから、第1の横軸用分類項目として
は、「PC」が選択される。図7を参照すると、上記の
14の文書中で、「PC」を含まないものは、#6・#
8・#10・#12・#14の5つの文書である。した
がって、第2の横軸用分類項目には、上記の5つの文書
中で最も多く出現するWhat属性のキーワードが選択
される。図7を参照すると、上記の5つの文書中におけ
るWhat属性のキーワードの出現頻度は、「キーボー
ド」が2、「マウス」が2、「ディスプレイ」が1であ
る。この場合、「キーボード」と「マウス」のどちらか
を、第2の横軸用分類項目として選択することになる
が、ここでは「キーボード」が選択されたとする。図7
を参照すると、上記の5つの文書中で、「キーボード」
を含まないものは、#6・#10・#14の3つの文書
である。したがって、第3の横軸用分類項目には、上記
の3つの文書中で最も多く出現するWhat属性のキー
ワードが選択される。図7を参照すると、上記の3つの
文書中におけるWhat属性のキーワードの出現頻度
は、「マウス」が2、「ディスプレイ」が1であるか
ら、第3の横軸用分類項目としては、「マウス」が選択
される。
置6は、前述の例と同様の処理を行うが、この例では、
出力結果は、図9のようになる。前述の例における結果
の図8と比較すると、横軸の分類項目の選択方法を変え
たことにより、デフォルト列に分類される文書の数が減
少している。
例の動作を詳細に説明する。
10に示す#1−#10の10の文書を分類することに
する。このとき、まず、5W1Hキーワード抽出手段2
が、各文書中の文を形態素解析して各文からキーワード
を抽出し、各キーワードに5W1H属性を付与する(ス
テップA1−A3)。今、前述の、本発明の第1の実施
の形態の一実施例における動作例と同じ規則に従い、各
キーワードに5W1H属性を付与することにすると、各
文書ごとの5W1H属性付きキーワードは図11のよう
になる。なお、この例では、When・Whyの各属性
を持つキーワードは抽出されないので、図11では、こ
れらを省略している。
る、縦軸と横軸の分類に用いる5W1H属性をそれぞれ
読み込む(ステップA4)。ここでは、縦軸用の5W1
H属性としてWhereが、横軸用の5W1H属性とし
てWhoが指定されたとする。
ベース9は、地名のキーワード間の階層的な関係や、組
織名のキーワード間の階層的な関係を含み、それぞれの
関係において、各階層に対応して、絶対的なレベルを保
持している。
する、縦軸の分類レベルLVと横軸の分類レベルLHを
それぞれ読み込む(ステップB1)。ここでは、LVと
して1が、LHとして2が指定されたとする。
5W1H属性付きキーワードの中でWhere属性を持
つものに対して、概念データベース9においてレベル1
にある、その上位概念の単語を求め、それらの単語の中
から出現頻度の高いものを順に選択する(ステップB
2)。今、全文書に対する出現頻度の高い順に3つの分
類項目を選択するものとする。図12を参照すると、各
文書中のWhere属性の各キーワードと、それに対す
るレベル1の上位概念の単語との対応は、図13のよう
になる。図13を参照すると、求めたレベル1の上位概
念の単語の出現頻度は、「関東地方」が5、「近畿地
方」が4、「東北地方」が2、「九州地方」が1である
から、「関東地方」・「近畿地方」・「東北地方」の3
つの単語が、この順に縦軸の分類項目として選択され
る。
畿地方」・「東北地方」のいずれかをレベル1における
上位概念の単語として持つキーワードを、Where属
性のキーワードとして含む文書は、#5以外の9つの文
書である。横軸用分類項目選択装置5は、抽出された5
W1H属性付きキーワードの中で、Who属性を持つも
ののうち、上記の9つの文書中に出現するものそれぞれ
に対して、概念データベース9においてレベル2にあ
る、その上位概念の単語を求め、それらの単語の中か
ら、出現頻度の高いものを順に選択する(ステップB
3)。今、上記の9つの文書すべてに対する出現頻度の
高い順に3つの分類項目を選択するものとする。図12
を参照すると、この例では、各文書中のWho属性の各
キーワードは、概念データベース9において、すべてそ
れ自身がレベル2の階層の単語になっている。図11を
参照すると、上記の9つの文書中におけるWho属性の
キーワードの出現頻度は、「A社」が5、「B社」が
3、「C社」が2、「D社」が1であるから、「A社」
・「B社」・「C社」の3つのキーワードが、この順に
横軸の分類項目として選択される。
ベル1における上位概念の単語として持つキーワード
を、Where属性のキーワードとして含み、横軸用の
分類項目をレベル2における上位概念の単語として持つ
キーワードを、Who属性付きのキーワードとして含む
文書を、2次元マトリックスにおいて、その縦軸用分類
項目に対応する行とその横軸用分類項目に対応する列の
交点にあるセルに分配する(ステップB4)。Wher
e属性のキーワードとして、縦軸用の分類項目をレベル
1における上位概念の単語として持つキーワードを含ま
ない文書は、デフォルト行の各セルに分配され、Who
属性のキーワードとして、横軸用の分類項目をレベル2
における上位概念の単語として持つキーワードを含まな
い文書は、デフォルト列の各セルに分配される。例え
ば、文書#1は、Where属性のキーワードとして
「白石市」を含み、Who属性のキーワードとして「A
社」を含んでいる。図12を参照すると、「白石市」に
対するレベル1の上位概念の単語は「東北地方」であ
り、「A社」に対するレベル2の上位概念の単語は「A
社」である。したがって、文書#1は、「東北地方」に
対応する行の「A社」に対応する列のセルに配される。
また、例えば、文書#5は、Where属性のキーワー
ドとして「福岡市」を含み、Who属性のキーワードと
して「B社」を含んでいる。図12を参照すると、「福
岡市」に対するレベル1の上位概念の単語は「九州地
方」であり、「B社」に対するレベル2の上位概念の単
語は「B社」である。横軸に「B社」という分類項目は
存在するが、縦軸に「九州地方」という分類項目は存在
しないので、文書#5は、デフォルト行の「B社」に対
応する列のセルに配される。
6は、結果を表の形式で出力する(ステップA8)。2
次元マトリックスの各セルに文書番号を埋め込む形式で
出力するものとすると、出力結果は図14のようにな
る。
う意味のある視点から文書を分類できることである。W
hoを軸にすると、文書に記述されている出来事の主体
者別の分類に、Whenを軸にすると、時間別の分類
に、Whereを軸にすると、地域別の分類に、Wha
tを軸にすると、対象物別の分類に、Whyを軸にする
と、理由別の分類に、Howを軸にすると、行為別の分
類になる。
2が、文書中からキーワードを抽出する際に、キーワー
ドに5W1H属性を付与しておき、指定された5W1H
属性を持つキーワードを選択して、それをキーとして文
書を分類するためである。
分類結果を分析できることである。このため、異なる縦
軸のキーワードに対する横軸キーワード間での文書の分
布の比較等を容易に行うことができ、関連する文書どう
しの比較が容易になっている。このとき、横軸のキーワ
ードは、縦軸のキーワードに関連するものが選択されて
おり、結び付きのない複数視点の組み合わせになること
はない。
よび横軸用分類項目選択装置5が、ユーザーが指定した
縦軸および横軸の5W1H属性に合わせて、縦軸および
横軸の分類項目を選択し、文書分配装置6が、それをキ
ーとして文書を2次元マトリックスへと分類するからで
ある。特に、横軸用分類項目選択装置5が横軸の分類項
目を選択する際に、縦軸の各分類項目に分類される文書
のみに対象文書を絞り込むので、横軸の分類項目とし
て、縦軸の分類項目と関連するものが選択されることに
なる。
用いられているキーワードが分類項目として選択される
ことである。この結果、対象文書中には、どのような傾
向の文書が多いのか等を容易に把握できるようになる。
および横軸用分類項目選択装置5が、対象文書中での出
現頻度の高い順に分類項目を選択しているからである。
定のレベルの単語に揃えることができることである。こ
の結果、分類項目の単語が指し示す空間を一定のものに
することができ、分類結果のマトリックスにおいて行ど
うしあるいは列どうしを単純に比較することが可能にな
る。
おいて、縦軸用分類項目選択装置4および横軸用分類項
目選択装置5が、概念データベース9を参照して、文書
から抽出されたキーワード自身ではなく、指定されたレ
ベルのその上位概念の単語を分類項目として選択するか
らである。
ク図である。
リックスの一例を示す図である。
チャートである。
ク図である。
チャートである。
入力文書のリストである。
て、5W1Hキーワード抽出装置2によって各文書から
抽出された5W1H属性付きキーワードを示す表であ
る。
出力される結果を示す図である。
において出力される結果を示す図である。
る入力文書のリストである。
て、5W1Hキーワード抽出装置2によって各文書から
抽出された5W1H属性付きキーワードを示す表であ
る。
る概念データベース9の内容を示す図である。
て、5W1Hキーワード抽出装置2によって各文書から
抽出されたWhere属性のキーワードと、概念データ
ベース9においてレベル1にあるそれらの上位概念の単
語との対応を示す表である。
て出力される結果を示す図である。
Claims (12)
- 【請求項1】文書中から5W1H属性付きでキーワード
を抽出する5W1Hキーワード抽出装置と、ユーザーが
入力した分類用の5W1H属性を読み取る分類キー設定
装置と、前記5W1Hキーワード抽出手段により抽出さ
れたキーワードから、前記分類キー設定装置により分類
キーとして設定された5W1H属性を持つものを分類の
項目として選択する分類項目選択装置と、前記分類項目
選択装置により選択された分類項目を前記分類キー設定
装置により分類キーとして設定された5W1H属性付き
で含む文書を該分類項目に対応するセルに分配する文書
分配装置とを備えたことを特徴とする文書分類装置。 - 【請求項2】文書中から5W1H属性付きでキーワード
を抽出する5W1Hキーワード抽出装置と、ユーザーが
入力した縦軸用と横軸用の5W1H属性を読み取る分類
キー設定装置と、前記キーワードから、前記分類キー設
定装置により縦軸用の分類キーとして設定された5W1
H属性を持つものを分類の縦軸の項目として選択する縦
軸用の分類項目選択装置と、前記5W1Hキーワード抽
出手段により抽出されたキーワードから、前記分類キー
設定装置により横軸用の分類キーとして設定された5W
1H属性を持つものを分類の横軸の項目として選択する
横軸用の分類項目選択装置と、前記縦軸用の分類項目選
択装置により選択された縦軸用の分類項目を前記分類キ
ー設定装置により縦軸用の分類キーとして設定された5
W1H属性付きで含み、且つ、前記横軸用の分類項目選
択装置により選択された横軸用の分類項目を前記分類キ
ー設定装置により横軸用の分類キーとして設定された5
W1H属性付きで含む文書を2次元マトリックスにおい
て該縦軸用の分類項目に対応する行と該横軸用の分類項
目に対応する列の交点にあるセルに分配する文書分配装
置とを備えたことを特徴とする文書分類装置。 - 【請求項3】前記横軸用の分類項目選択装置は、前記5
W1Hキーワード抽出手段により抽出されたキーワード
のうち、前記縦軸用の分類項目選択装置により選択され
た縦軸用の分類項目を前記分類キー設定装置により設定
された縦軸用の分類キーとして設定された5W1H属性
付きで含む文書中に出現するものの中から、分類の横軸
の項目を選択することを特徴とする請求項2記載の文書
分類装置。 - 【請求項4】前記分類項目選択装置は、前記5W1Hキ
ーワード抽出装置により抽出されたキーワードのうち、
前記分類キー設定装置により対応する分類キーとして設
定された5W1H属性を持つものを、該キーワードが分
類対象の文書に出現する頻度の順に抽出することを特徴
とする請求項1,2又は3記載の文書分類装置。 - 【請求項5】前記分類項目選択装置は、前記5W1Hキ
ーワード抽出装置により抽出されたキーワードのうち、
前記分類キー設定装置により対応する分類キーとして設
定された5W1H属性を持つものを、該キーワードが、
すでに分類項目として選択したキーワードを含まない文
書中に出現する頻度の順に抽出することを特徴とする請
求項1,2又は3記載の文書分類装置。 - 【請求項6】文書中から5W1H属性つきでキーワード
を抽出する5W1Hキーワード抽出装置と、ユーザーが
入力した分類キーの5W1H属性を読み取る分類キー設
定装置と、ユーザーが入力した分類レベルを読み取る分
類レベル設定装置と、単語をレベルに分けて、それらの
間の上位概念・下位概念の関係を保持する概念データベ
ースと、前記分類キー設定装置により分類キーとして設
定された5W1H属性を持つ前記5W1Hキーワード抽
出装置により抽出されたキーワードに対して、前記概念
データベースにおいて上位概念にあたり、且つ、前記分
類レベル設定装置により設定された分類レベルにある単
語から分類の項目を選択する分類項目選択装置と、前記
概念データベースにおいて、前記分類レベル設定装置に
より設定されたレベルにおける上位概念の単語として前
記分類項目選択装置により選択された分類項目の単語を
持つキーワードと、前記分類キー設定装置により分類キ
ーとして設定された5W1H属性付きで含む文書を、該
分類項目の下に分類する文書分配装置とを備えたことを
特徴とする文書分類装置。 - 【請求項7】文書中から5W1H属性つきでキーワード
を抽出する5W1Hキーワード抽出装置と、ユーザーが
入力した縦軸用と横軸用の5W1H属性を読み取る分類
キー設定装置と、ユーザーが入力した縦軸用と横軸用の
分類レベルを読み取る分類レベル設定装置と、単語をレ
ベルに分けて、それらの間の上位概念・下位概念の関係
を保持する概念データベースと、前記分類キー設定装置
により縦軸用の分類キーとして設定された5W1H属性
を持つ前記5W1Hキーワード抽出装置により抽出され
たキーワードに対して、前記概念出ベースにおいて上位
概念にあたり、且つ、前記分類レベル設定装置により縦
軸用に設定された分類レベルにある単語から分類の縦軸
の項目を選択する縦軸用の分類項目選択装置と、前記分
類キー設定装置により横軸用の分類キーとして設定され
た5W1H属性を持つ前記5W1Hキーワード抽出装置
により抽出されたキーワードに対して、前記概念データ
ベースにおいて上位概念にあたり、且つ、前記分類レベ
ル設定装置により横軸用に設定された分類レベルにある
単語から、分類の横軸の項目を選択する横軸用の分類項
目選択装置と、前記概念データベースにおいて、前記分
類レベル設定装置により縦軸用に設定されたレベルにお
ける上位概念の単語として前記縦軸用の分類項目選択装
置により選択された縦軸用の分類項目の単語を持つキー
ワードを、前記分類キー設定装置により縦軸用の分類キ
ーとして設定された5W1H属性付きで含み、且つ、前
記概念データベースにおいて、前記分類レベル設定装置
により横軸用に設定されたレベルにおける上位概念の単
語として前記横軸用の分類項目選択装置により選択され
た横軸用の分類項目を持つキーワードを、前記分類キー
設定装置により横軸用の分類キーとして設定された5W
1H属性付きで含む文書を、2次元マトリックスにおい
て該縦軸用の分類項目に対応する行と該横軸用の分類項
目に対応する列の交点にあるセルに分配する文書分配装
置とを備えたことを特徴とする文書分類装置。 - 【請求項8】前記横軸用の分類項目選択装置は、前記分
類キー設定装置により横軸用の分類キーとして設定され
た5W1H属性を持つ前記5W1Hキーワード抽出装置
により抽出されたキーワードのうち、前記概念データベ
ースにおいて前記縦軸用の分類項目選択装置により選択
された縦軸用の分類レベルにおける上位概念の単語とし
て前記縦軸用の分類項目選択装置により選択された縦軸
用の分類項目の単語を持つキーワードを、前記分類キー
設定装置により設定された縦軸用の5W1H属性付きで
含む文書中に出現するものに対して、前記概念データベ
ースにおいて上位概念にあたり、且つ、前記分類レベル
設定装置により横軸用に設定された分類レベルにある単
語の中から、分類の横軸の項目を選択することを特徴と
する請求項2記載の文書分類装置。 - 【請求項9】前記分類項目選択装置は、前記分類キー設
定装置により対応する分類キーとして設定された5W1
H属性を持つ前記5W1Hキーワード抽出装置により抽
出されたキーワードに対して、前記概念データベースに
おいて上位概念にあたり、且つ、前記分類レベル設定装
置により設定された分類レベルにある単語を、前記概念
データベースにおいて前記分類レベル設定装置により設
定された分類レベルに該単語を上位概念として持つキー
ワードが分類対象の文書に出現する頻度の順に抽出する
ことを特徴とする請求項6,7又は8記載の文書分類装
置。 - 【請求項10】前記分類項目選択装置は、前記分類キー
設定装置により対応する分類キーとして設定された5W
1H属性を持つ前記5W1Hキーワード抽出装置により
抽出されたキーワードに対して、前記概念データベース
において上位概念にあたり、且つ、前記分類レベル設定
装置により設定された分類レベルにある単語を、前記概
念データベースにおいて前記分類レベル設定装置により
設定された分類レベルに該単語を上位概念として持つキ
ーワードが、前記概念データベースにおいて前記分類レ
ベル設定装置により設定された分類レベルにすでに分類
項目として選択した単語を上位概念として持つキーワー
ドを含まない文書中に出現する頻度の順に抽出すること
を特徴とする請求項6,7又は8記載の文書分類装置。 - 【請求項11】文書中から5W1H属性付きでキーワー
ドを抽出し、ユーザーが入力した分類用の5W1H属性
を分類キーとして読み取り、前記キーワードから、前記
分類キーとして設定された5W1H属性を持つものを分
類項目として選択し、前記分類項目を含む文書を前記分
類項目に対応するセルに分配することを特徴とする文書
分類方法。 - 【請求項12】文書中から5W1H属性付きでキーワー
ドを抽出する機能と、ユーザが入力した分類用の5W1
H属性を分類キーとして読み取る機能と、前記キーワー
ドから、前記分類キーとして設定された5W1H属性を
持つものを分類項目として選択する機能と、前記分類項
目を含む文書を前記分類項目に対応するセルに分配する
機能とを備える文書分類プログラムを記録したコンピュ
ータが読み取り可能な記録媒体。
Priority Applications (2)
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US (1) | US6243723B1 (ja) |
JP (1) | JP3001460B2 (ja) |
Cited By (15)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
WO2000065483A2 (en) * | 1999-04-27 | 2000-11-02 | Surfnotes, Inc. | Method and apparatus for improved device-dependent representation of data |
JP2000348041A (ja) * | 1999-06-03 | 2000-12-15 | Nec Corp | 文書検索方法及びその装置並びにプログラムを記録した機械読み取り可能な記録媒体 |
JP2001101199A (ja) * | 1999-09-29 | 2001-04-13 | Fuji Xerox Co Ltd | 文書処理装置 |
JP2002288221A (ja) * | 2001-03-26 | 2002-10-04 | Just Syst Corp | 文書表示装置、文書表示方法ならびに、プログラム |
JP2002288018A (ja) * | 2001-03-28 | 2002-10-04 | Just Syst Corp | ファイル管理方法および装置 |
JP2002288220A (ja) * | 2001-03-26 | 2002-10-04 | Just Syst Corp | 文書分類装置、文書分類方法ならびに、プログラム |
JP2002543528A (ja) * | 1999-05-05 | 2002-12-17 | ウエスト パブリッシング カンパニー | ドキュメント分類システム、ドキュメント分類方法およびドキュメント分類ソフトウェア |
US6836768B1 (en) | 1999-04-27 | 2004-12-28 | Surfnotes | Method and apparatus for improved information representation |
JP2005122321A (ja) * | 2003-10-14 | 2005-05-12 | Sony Corp | 情報提供システム,情報提供サーバ,ユーザ端末装置,コンテンツ表示装置,コンピュータプログラム,およびコンテンツ表示方法 |
US7203694B2 (en) | 2002-12-20 | 2007-04-10 | International Business Machines Corporation | System and method for multicolumn sorting in a single column |
JP2007133805A (ja) * | 2005-11-14 | 2007-05-31 | Asahi Kasei Corp | 危険予知管理システム |
KR100895535B1 (ko) | 2007-05-10 | 2009-04-30 | (주) 지육공팔 컨설팅그룹 | 데이터 검색 장치 및 그 방법 |
JP2009134378A (ja) * | 2007-11-29 | 2009-06-18 | Hitachi Systems & Services Ltd | 文書群提示装置および文書群提示プログラム |
JP2013232098A (ja) * | 2012-04-27 | 2013-11-14 | Nippon Hoso Kyokai <Nhk> | 情報処理装置およびプログラム |
JP2021012625A (ja) * | 2019-07-09 | 2021-02-04 | 株式会社日立製作所 | 要約文作成方法、及び要約文作成システム |
Families Citing this family (48)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP3597370B2 (ja) * | 1998-03-10 | 2004-12-08 | 富士通株式会社 | 文書処理装置および記録媒体 |
JP3665480B2 (ja) * | 1998-06-24 | 2005-06-29 | 富士通株式会社 | 文書整理装置および方法 |
WO2000043909A1 (fr) * | 1999-01-21 | 2000-07-27 | Sony Corporation | Procede et dispositif de traitement de documents et support d'enregistrement |
US8275661B1 (en) | 1999-03-31 | 2012-09-25 | Verizon Corporate Services Group Inc. | Targeted banner advertisements |
US6408294B1 (en) * | 1999-03-31 | 2002-06-18 | Verizon Laboratories Inc. | Common term optimization |
AU4328000A (en) | 1999-03-31 | 2000-10-16 | Verizon Laboratories Inc. | Techniques for performing a data query in a computer system |
US8572069B2 (en) | 1999-03-31 | 2013-10-29 | Apple Inc. | Semi-automatic index term augmentation in document retrieval |
US6718363B1 (en) * | 1999-07-30 | 2004-04-06 | Verizon Laboratories, Inc. | Page aggregation for web sites |
US6912525B1 (en) * | 2000-05-08 | 2005-06-28 | Verizon Laboratories, Inc. | Techniques for web site integration |
US6625335B1 (en) * | 2000-05-11 | 2003-09-23 | Matsushita Electric Industrial Co., Ltd. | Method and apparatus for assigning keywords to documents |
US7016917B2 (en) * | 2000-06-05 | 2006-03-21 | International Business Machines Corporation | System and method for storing conceptual information |
US7010606B1 (en) | 2000-06-05 | 2006-03-07 | International Business Machines Corporation | System and method for caching a network connection |
US7493308B1 (en) * | 2000-10-03 | 2009-02-17 | A9.Com, Inc. | Searching documents using a dimensional database |
JP3842573B2 (ja) * | 2001-03-30 | 2006-11-08 | 株式会社東芝 | 構造化文書検索方法、構造化文書管理装置及びプログラム |
US7171626B2 (en) * | 2001-10-29 | 2007-01-30 | Microsoft Corporation | System and method for presenting the contents of a content collection based on content type |
US8380491B2 (en) * | 2002-04-19 | 2013-02-19 | Educational Testing Service | System for rating constructed responses based on concepts and a model answer |
JP2003333096A (ja) * | 2002-05-08 | 2003-11-21 | Nec Corp | メール着信拒否システム,メール着信拒否方法およびメール着信拒否プログラム |
US20040139042A1 (en) * | 2002-12-31 | 2004-07-15 | Schirmer Andrew L. | System and method for improving data analysis through data grouping |
JP4382526B2 (ja) * | 2003-07-01 | 2009-12-16 | 株式会社山武 | 文章分類装置および方法 |
US7769759B1 (en) * | 2003-08-28 | 2010-08-03 | Biz360, Inc. | Data classification based on point-of-view dependency |
US20050246333A1 (en) * | 2004-04-30 | 2005-11-03 | Jiang-Liang Hou | Method and apparatus for classifying documents |
JP4394517B2 (ja) * | 2004-05-12 | 2010-01-06 | 富士通株式会社 | 特徴情報抽出方法、特徴情報抽出プログラム、および特徴情報抽出装置 |
US20060036649A1 (en) * | 2004-08-12 | 2006-02-16 | Simske Steven J | Index extraction from documents |
US7444323B2 (en) * | 2004-09-02 | 2008-10-28 | International Business Machines Corporation | System and method for focused routing of content to dynamically determined groups of reviewers |
US20060074980A1 (en) * | 2004-09-29 | 2006-04-06 | Sarkar Pte. Ltd. | System for semantically disambiguating text information |
TWI254880B (en) * | 2004-10-18 | 2006-05-11 | Avectec Com Inc | Method for classifying electronic document analysis |
US8688673B2 (en) * | 2005-09-27 | 2014-04-01 | Sarkar Pte Ltd | System for communication and collaboration |
US7747495B2 (en) * | 2005-10-24 | 2010-06-29 | Capsilon Corporation | Business method using the automated processing of paper and unstructured electronic documents |
US8176004B2 (en) * | 2005-10-24 | 2012-05-08 | Capsilon Corporation | Systems and methods for intelligent paperless document management |
US8375020B1 (en) * | 2005-12-20 | 2013-02-12 | Emc Corporation | Methods and apparatus for classifying objects |
JP2007287134A (ja) * | 2006-03-20 | 2007-11-01 | Ricoh Co Ltd | 情報抽出装置、及び情報抽出方法 |
US20080040150A1 (en) * | 2006-08-09 | 2008-02-14 | Kao Philip M | Methods and apparatus for searching and identifying diseases |
US9495358B2 (en) | 2006-10-10 | 2016-11-15 | Abbyy Infopoisk Llc | Cross-language text clustering |
US9633005B2 (en) | 2006-10-10 | 2017-04-25 | Abbyy Infopoisk Llc | Exhaustive automatic processing of textual information |
US9235573B2 (en) | 2006-10-10 | 2016-01-12 | Abbyy Infopoisk Llc | Universal difference measure |
US8086608B2 (en) * | 2007-10-12 | 2011-12-27 | International Business Machines Corporation | Management of resource identifiers |
US20090187551A1 (en) * | 2008-01-17 | 2009-07-23 | Oracle International Corporation | Search results when searching for records of a business object |
US20090204921A1 (en) * | 2008-02-07 | 2009-08-13 | Vestyck Anthony R | System and Method for Organizing, Managing, and Using Electronic Files |
US8745079B2 (en) * | 2008-07-29 | 2014-06-03 | Oracle International Corporation | Reducing lag time when searching a repository using a keyword search |
US8650198B2 (en) * | 2011-08-15 | 2014-02-11 | Lockheed Martin Corporation | Systems and methods for facilitating the gathering of open source intelligence |
US8831361B2 (en) | 2012-03-09 | 2014-09-09 | Ancora Software Inc. | Method and system for commercial document image classification |
US9348899B2 (en) | 2012-10-31 | 2016-05-24 | Open Text Corporation | Auto-classification system and method with dynamic user feedback |
RU2592395C2 (ru) | 2013-12-19 | 2016-07-20 | Общество с ограниченной ответственностью "Аби ИнфоПоиск" | Разрешение семантической неоднозначности при помощи статистического анализа |
RU2586577C2 (ru) | 2014-01-15 | 2016-06-10 | Общество с ограниченной ответственностью "Аби ИнфоПоиск" | Фильтрация дуг в синтаксическом графе |
WO2015193827A1 (en) * | 2014-06-18 | 2015-12-23 | Dubizzle Middle East Fz-Llc | Systems for electronic exchange of information about available items |
US9626358B2 (en) | 2014-11-26 | 2017-04-18 | Abbyy Infopoisk Llc | Creating ontologies by analyzing natural language texts |
JP6540268B2 (ja) * | 2015-06-24 | 2019-07-10 | 富士ゼロックス株式会社 | オブジェクト分類装置及びプログラム |
GB201911760D0 (en) | 2019-08-16 | 2019-10-02 | Eigen Tech Ltd | Training and applying structured data extraction models |
Citations (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JPH06124308A (ja) * | 1992-10-14 | 1994-05-06 | Fujitsu Ltd | 情報整理処理装置 |
JPH07282087A (ja) * | 1994-04-07 | 1995-10-27 | Fuji Xerox Co Ltd | 情報構造化表示装置 |
JPH07319905A (ja) * | 1994-05-25 | 1995-12-08 | Fujitsu Ltd | 情報検索装置 |
JPH09218878A (ja) * | 1996-02-14 | 1997-08-19 | Fuji Xerox Co Ltd | 情報提示装置 |
Family Cites Families (8)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US5408607A (en) * | 1990-03-19 | 1995-04-18 | Hitachi, Ltd. | Information transfer system |
JPH06282587A (ja) | 1993-03-24 | 1994-10-07 | Tokyo Electric Power Co Inc:The | 文書の自動分類方法及び装置並びに分類用の辞書作成方法及び装置 |
JP3669016B2 (ja) | 1994-09-30 | 2005-07-06 | 株式会社日立製作所 | 文書情報分類装置 |
JPH08255172A (ja) * | 1995-03-16 | 1996-10-01 | Toshiba Corp | 文書検索システム |
JP3385297B2 (ja) | 1995-03-27 | 2003-03-10 | 三菱電機株式会社 | 文書の自動分類方法、および情報空間の可視化方法、ならびに情報検索システム |
JPH08320881A (ja) | 1995-05-25 | 1996-12-03 | Tokyo Gas Co Ltd | 文書検索システム |
DE19522451C2 (de) * | 1995-06-21 | 1997-11-06 | Bernd Hansen | Vorrichtung zur Abgabe eines fließfähigen Stoffes aus einem Behälter |
US5907836A (en) * | 1995-07-31 | 1999-05-25 | Kabushiki Kaisha Toshiba | Information filtering apparatus for selecting predetermined article from plural articles to present selected article to user, and method therefore |
-
1997
- 1997-05-21 JP JP9131071A patent/JP3001460B2/ja not_active Expired - Lifetime
-
1998
- 1998-05-21 US US09/082,190 patent/US6243723B1/en not_active Expired - Lifetime
Patent Citations (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JPH06124308A (ja) * | 1992-10-14 | 1994-05-06 | Fujitsu Ltd | 情報整理処理装置 |
JPH07282087A (ja) * | 1994-04-07 | 1995-10-27 | Fuji Xerox Co Ltd | 情報構造化表示装置 |
JPH07319905A (ja) * | 1994-05-25 | 1995-12-08 | Fujitsu Ltd | 情報検索装置 |
JPH09218878A (ja) * | 1996-02-14 | 1997-08-19 | Fuji Xerox Co Ltd | 情報提示装置 |
Cited By (21)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
WO2000065483A3 (en) * | 1999-04-27 | 2002-01-31 | Surfnotes Inc | Method and apparatus for improved device-dependent representation of data |
WO2000065483A2 (en) * | 1999-04-27 | 2000-11-02 | Surfnotes, Inc. | Method and apparatus for improved device-dependent representation of data |
US6836768B1 (en) | 1999-04-27 | 2004-12-28 | Surfnotes | Method and apparatus for improved information representation |
US6924828B1 (en) | 1999-04-27 | 2005-08-02 | Surfnotes | Method and apparatus for improved information representation |
US7882115B2 (en) | 1999-04-27 | 2011-02-01 | Scott Hirsch | Method and apparatus for improved information representation |
JP2002543528A (ja) * | 1999-05-05 | 2002-12-17 | ウエスト パブリッシング カンパニー | ドキュメント分類システム、ドキュメント分類方法およびドキュメント分類ソフトウェア |
JP4732593B2 (ja) * | 1999-05-05 | 2011-07-27 | ウエスト パブリッシング カンパニー | ドキュメント分類システム、ドキュメント分類方法およびドキュメント分類ソフトウェア |
JP2000348041A (ja) * | 1999-06-03 | 2000-12-15 | Nec Corp | 文書検索方法及びその装置並びにプログラムを記録した機械読み取り可能な記録媒体 |
JP2001101199A (ja) * | 1999-09-29 | 2001-04-13 | Fuji Xerox Co Ltd | 文書処理装置 |
JP4617015B2 (ja) * | 2001-03-26 | 2011-01-19 | 株式会社MetaMoJi | 文書表示装置、文書表示方法ならびに、プログラム |
JP2002288221A (ja) * | 2001-03-26 | 2002-10-04 | Just Syst Corp | 文書表示装置、文書表示方法ならびに、プログラム |
JP2002288220A (ja) * | 2001-03-26 | 2002-10-04 | Just Syst Corp | 文書分類装置、文書分類方法ならびに、プログラム |
JP2002288018A (ja) * | 2001-03-28 | 2002-10-04 | Just Syst Corp | ファイル管理方法および装置 |
US7552108B2 (en) | 2002-12-20 | 2009-06-23 | International Business Machines Corporation | System and method for multicolumn sorting in a single column |
US7203694B2 (en) | 2002-12-20 | 2007-04-10 | International Business Machines Corporation | System and method for multicolumn sorting in a single column |
JP2005122321A (ja) * | 2003-10-14 | 2005-05-12 | Sony Corp | 情報提供システム,情報提供サーバ,ユーザ端末装置,コンテンツ表示装置,コンピュータプログラム,およびコンテンツ表示方法 |
JP2007133805A (ja) * | 2005-11-14 | 2007-05-31 | Asahi Kasei Corp | 危険予知管理システム |
KR100895535B1 (ko) | 2007-05-10 | 2009-04-30 | (주) 지육공팔 컨설팅그룹 | 데이터 검색 장치 및 그 방법 |
JP2009134378A (ja) * | 2007-11-29 | 2009-06-18 | Hitachi Systems & Services Ltd | 文書群提示装置および文書群提示プログラム |
JP2013232098A (ja) * | 2012-04-27 | 2013-11-14 | Nippon Hoso Kyokai <Nhk> | 情報処理装置およびプログラム |
JP2021012625A (ja) * | 2019-07-09 | 2021-02-04 | 株式会社日立製作所 | 要約文作成方法、及び要約文作成システム |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
JP3001460B2 (ja) | 2000-01-24 |
US6243723B1 (en) | 2001-06-05 |
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