JPH1049529A - Document preparing device - Google Patents

Abstract

PROBLEM TO BE SOLVED: To efficiently support the preparation of a document matching with user's liking. SOLUTION: A preparator inputs a document through an input part 1. A document analyzing part 3 detects attributes such as contents, size and position of characters included in the document and the lightness, saturation and chromatically of a picture. An expert's knowledge data base 5 stores expert's knowledge for relation among the image of the document, characters in the document and the attributes of the picture. A preparator's document knowledge data base 6 stores the features of the document prepared by the document preparator in the past and the expert's knowledge used for correction. An inference part 7 retrieves the contents of both the data bases 5, 6 and processes knowledge suitable for the document in preparation to change the attributes of the document and the document itself.

Description

【発明の詳細な説明】DETAILED DESCRIPTION OF THE INVENTION

【０００１】[0001]

【発明の属する技術分野】この発明は、パンフレットな
どのドキュメントの作成を支援するドキュメント作成装
置に関し、特に専門家の持つドキュメントデザイン知識
を利用して、利用者の好みにあわせたドキュメントの作
成を効果的に支援するドキュメント作成装置に関する。BACKGROUND OF THE INVENTION 1. Field of the Invention The present invention relates to a document creation apparatus for supporting creation of a document such as a pamphlet, and more particularly to the effect of creating a document tailored to a user's preference by utilizing expert document design knowledge. The present invention relates to a document creation device that assists the user.

【０００２】[0002]

【従来の技術】現在、デスクトップパブリッシング（以
下ＤＴＰ）の普及率は目覚しく、小さなオフィスや個人
でも利用できるようになってきた。2. Description of the Related Art At present, desktop publishing (DTP) has been remarkably popularized and has become available to small offices and individuals.

【０００３】しかし、ドキュメントを作成する場合、ま
ったく白紙の状態から作成することは一般の作成者にと
って相当な労力のいる作業であり、特にＤＴＰの対象と
なるパンフレットやチラシなどのドキュメント作成で
は、見栄えのデザインが重要となりこのことが顕著であ
る。たとえば、ドキュメント作成において、見出しをど
のような文字スタイルにしどこに配置するか、どのよう
な写真や画像を選択し、加工し、配置するかなど決定す
るには、相当な知識が必要であり、この決定を誤るとド
キュメント作成者の伝えたい意図や用途が伝わらなくな
る。[0003] However, when creating a document, creating a completely blank page is a task that requires a considerable amount of work for ordinary creators, and it is particularly attractive for creating documents such as pamphlets and flyers to be subjected to DTP. This design is important, and this is remarkable. For example, when creating a document, deciding what character style to put in the heading, where to place it, what photos and images to select, process and place, requires considerable knowledge. If you make a mistake, the intentions and uses of the document creator will not be communicated.

【０００４】このため、作成者の意図や用途にあったド
キュメントを作成するには、デザイナなどの専門家にそ
の作業を依頼したり、これらのデザイナからコンサルタ
ントを受けながらドキュメントを作成するということも
行わている。しかし、一般にはデザイナへの依頼には多
くのコストや時間がかかるので限られたドキュメントの
作成にのみ依頼がなされているのが現状である。[0004] For this reason, in order to create a document that meets the intention and purpose of the creator, it is sometimes necessary to ask a specialist such as a designer for the work, or to create the document while receiving a consultant from these designers. Have done. However, in general, a request to a designer requires a lot of cost and time, and therefore, at present, only a limited document is requested.

【０００５】一方、ワードプロセッサやＤＴＰなどに代
表される文章編集装置に関して、専門家の知識を取り入
れ、見栄えのよいドキュメントを作成する技術や装置が
提案されている。On the other hand, with respect to a text editing device represented by a word processor, a DTP, or the like, a technique or device has been proposed which creates knowledgeable documents by incorporating the knowledge of a specialist.

【０００６】その主なものとして、専門家の知識をドキ
ュメントの雛形として提供する商品がある。米国Ｍｉｃ
ｒｏｓｏｆｔ社のＭｉｃｒｏｓｏｆｔ Ｗｏｒｄ（商
標）には、専門家が作成したＦＡＸ送付案内、報告書、
メモなどの雛形が用意されており、ドキュメント作成者
は用途にあった雛形を選択し、必要な項目をうめるだけ
でドキュメントが作成できる。また、特開平５―１０８
６４１号公報では、文書スタイルデザイン知識をルール
として埋め込むことで、利用者が文書スタイルデザイン
の知見を持たなくても、自分の意図や用途にあった見栄
えのよい文書スタイルをデザインできる技術も提案され
ている。[0006] One of the main products is a product that provides expert knowledge as a document template. US Mic
Microsoft's Microsoft Word (TM) includes expert fax information, reports,
Templates such as memos are prepared, and the document creator can create a document simply by selecting a template suitable for the purpose and filling in necessary items. Also, Japanese Patent Application Laid-Open No. 5-108
Japanese Patent No. 641 proposes a technique for embedding a document style design knowledge as a rule so that a user can design a good-looking document style suitable for his / her intention and purpose without having knowledge of the document style design. ing.

【０００７】このほか、特開平４―２６６１６５号公報
では、固有の製品に対して専門家の知識ベースを用意し
ておき、作成者が希望イメージを形容詞としての評価用
語を入力すると、評価用語に一番近いデザイン要素を推
論し画面表示する。また、作成者が推論結果を自分の希
望するイメージと違うと感じて修正評価用語を入力する
と、修正評価用語との関係の強いデザイン要素だけを推
論、抽出し、その部分だけ修正可能にする技術が提案さ
れている。[0007] In addition, in Japanese Patent Application Laid-Open No. Hei 4-266165, an expert knowledge base is prepared for a specific product, and when a creator inputs an evaluation term as an adjective of a desired image, the evaluation term is changed to an evaluation term. Infer the closest design element and display it on the screen. In addition, when the creator feels that the inference result is different from the desired image, and enters correction evaluation terms, only the design elements that have a strong relationship with the correction evaluation terms are inferred and extracted, and only that part can be corrected. Has been proposed.

【０００８】しかしながら、ドキュメント作成者がドキ
ュメントの雛形を選択したり、専門家のデザインルール
を適用しドキュメントを作成すると、同じドキュメント
作成装置を利用したドキュメントは類似の見栄えを持つ
こととなる。中に書かれる文章内容が中心となるビジネ
スレターなどの定型ドキュメントでは問題にはならない
が、パンフレットやちらしなど見栄えのデザインが重要
となるドキュメントでは誰が作成しても類似の見栄えに
なり、個性の無いドキュメントが作成されてしまい、商
品の宣伝などといったドキュメントの目的を効果的に果
たすことが困難となる。However, when a document creator selects a template of a document or creates a document by applying expert design rules, documents using the same document creation device have similar appearances. This is not a problem for standard documents such as business letters where the text content written in the center is important, but for documents where appearance design is important such as pamphlets and leaflets, anyone who creates it will look similar and have no personality Documents are created, which makes it difficult to effectively fulfill the document's purpose, such as advertising a product.

【０００９】特開平５―１０８６４１号公報において
も、利用できるルールは常に固定であり、ドキュメント
作成者の嗜好やセンスをドキュメントに生かし個性を表
現することが困難である。[0009] Also in Japanese Patent Application Laid-Open No. Hei 5-1088641, rules that can be used are always fixed, and it is difficult to express personality by making use of a document creator's preference and sense in a document.

【００１０】また、特開平４―２６６１６５号公報おい
ても、このデザイン装置は固有の製品のデザインを対象
にしており、パンフレットやチラシなどのドキュメント
を作成する場合には利用者の意図や好みが文と画像の両
方に表現され、文章や画像を構成する要素は特定でき
ず、この技術をドキュメント作成に適用することは困難
である。[0010] Also, in Japanese Patent Application Laid-Open No. 4-266165, this design device is intended for the design of a unique product, and when creating a document such as a pamphlet or a flyer, the intention and preference of the user are not considered. Elements that are expressed in both sentences and images and make up sentences and images cannot be specified, and it is difficult to apply this technology to document creation.

【００１１】このほか、ドキュメント作成者が好みの専
門家のドキュメント作成知識を利用し、作成者の希望の
ドキュメントに変形することも困難である。In addition, it is difficult for a document creator to utilize his or her favorite expert's document creation knowledge to transform the document into a document desired by the creator.

【００１２】[0012]

【発明が解決しようとする課題】本発明は上述の事情を
考慮してなされたものであり、利用者の好みにあわせた
ドキュメントの作成を効果的に支援するドキュメント作
成装置を提供することを目的としている。SUMMARY OF THE INVENTION The present invention has been made in view of the above-mentioned circumstances, and has as its object to provide a document creation apparatus which effectively supports creation of a document according to a user's preference. And

【００１３】[0013]

【課題を解決するための手段】この発明によれば、上述
の目的を達成するために、ドキュメント作成装置に、ド
キュメントのイメージとドキュメント中の文字や画像の
属性との関係についての専門家の知識を保持する第１の
知識データベースと、ドキュメント作成者固有のドキュ
メントのイメージとドキュメント中の文字や画像の属性
との関係についてのドキュメント作成者固有の知識を、
当該作成者が過去に修正した事例と感性用語との組み合
わせとして保持する第２の知識データベースと、上記ド
キュメント作成者が入力したドキュメントの属性を自動
で判断するドキュメント解析手段と、上記ドキュメント
解析手段の解析結果に基づき上記第１の知識データベー
スの専門家の知識からドキュメントを評価するドキュメ
ント評価手段と、上記ドキュメント評価手段の評価に基
づき、上記第２の知識データベースの、上記作成者が過
去に修正した事例から、ドキュメントの修正方法を推論
するドキュメント修正案作成手段と、上記ドキュメント
を上記修正方法で修正して表示する手段とを設けるよう
にしている。According to the present invention, in order to achieve the above-described object, a document creating apparatus is provided with an expert knowledge about a relationship between an image of a document and attributes of characters and images in the document. And a first knowledge database holding document information and document creator-specific knowledge about the relationship between the document creator-specific document image and the attributes of characters and images in the document.
A second knowledge database that holds a combination of a case and a sentiment term modified by the creator in the past, a document analysis unit that automatically determines an attribute of the document input by the document creator, Document evaluation means for evaluating a document from expert knowledge of the first knowledge database based on the analysis result, and the creator of the second knowledge database previously corrected the evaluation based on the evaluation of the document evaluation means. There is provided a means for preparing a document correction plan for inferring a method for correcting a document from a case, and a means for correcting and displaying the document by the correction method.

【００１４】この構成によれば、作成者が過去に修正し
たドキュメント事例を利用して作成者の個性が出る修正
方法を推論することができ、作成者の好みにあわせたド
キュメントを簡易に作成することができる。[0014] According to this configuration, it is possible to infer a correction method that brings out the individuality of the creator by using a document case that has been corrected by the creator in the past, and to easily create a document according to the creator's preference. be able to.

【００１５】また、この構成において、上記ドキュメン
ト解析手段に、文解析手段と画像解析手段とを設け、上
記文解析手段に、感性用語と単語との関係を記述した単
語辞書を利用して単語の持つイメージを解析する手段を
設け、さらに上記ドキュメント評価手段に、文中の単語
が持つイメージと、文字や画像の属性から専門家が持つ
イメージを比較し、一致するもの、不一致なものと関係
のないものとに分類する手段を設けるようにしてもよ
い。Further, in this configuration, the document analyzing means is provided with a sentence analyzing means and an image analyzing means, and the sentence analyzing means is provided with a word dictionary which describes a relationship between the kansei term and the word. A means for analyzing images possessed is provided, and the above-mentioned document evaluation means compares the image possessed by the word in the sentence with the image possessed by the expert based on the attributes of the characters and images, and has no relation to the coincident and inconsistent images. Means may be provided for classifying the object into a class.

【００１６】また、上記ドキュメント修正案作成手段は
に上記作成者が入力した、利用を希望する専門家の情報
と変更したいイメージの情報とに基づいて、特定された
専門家の知識データベースより作成者の意図の実現方法
を推論する手段を設けるようにしてもよい。[0016] Further, the document amendment creating means is based on the information of the expert who wants to use and the information of the image to be changed, which are input by the creator, from the knowledge database of the identified expert, and May be provided for inferring a method of realizing the intention.

【００１７】なお、専門家知識データベースは、専門家
毎にネットワーク上に分散させ、複数のドキュメント作
成装置で共有できる構成としてもよい。The expert knowledge database may be distributed on a network for each expert and may be configured to be shared by a plurality of document creation apparatuses.

【００１８】[0018]

【発明の実施の態様】DESCRIPTION OF THE PREFERRED EMBODIMENTS

［第１の実施例］以下、本発明に係わるドキュメント作
成装置を図に基づいて説明する。図１は、本発明の第１
の実施例の概略構成図を示すものであり、この図におい
てドキュメント作成装置は、入力部１、表示部２、ドキ
ュメント解析部３、ドキュメント解析結果記録部４、専
門家知識データベース５、作成者ドキュメント知識デー
タベース６、推論部７等より構成されている。[First Embodiment] A document creation apparatus according to the present invention will be described below with reference to the drawings. FIG. 1 shows a first embodiment of the present invention.
1 is a schematic configuration diagram of an embodiment of the present invention. In this figure, a document creation device includes an input unit 1, a display unit 2, a document analysis unit 3, a document analysis result recording unit 4, an expert knowledge database 5, a creator document. It comprises a knowledge database 6, an inference unit 7, and the like.

【００１９】入力部１は、ドキュメント作成者が各種情
報やコマンドなどを入力しドキュメントを作成・編集す
るための装置であり、たとえばキーボード、マウス、タ
ッチパネルなどで構成される。作成者は、ドキュメント
をＤＴＰなどのソフトウェアを利用して入力してもよい
し、イメージスキャナなどの装置を利用して画像として
ドキュメントを入力してもよい。表示部２は、文字や図
形、またはメッセージなどを表示するための装置であ
り、例えばディスプレイやプリンタなどの印字装置で構
成される。ドキュメント解析部３は、ドキュメントの属
性を決定するもので、ドキュメント中に含まれる文字の
内容、文字のサイズ、位置、画像の明度、彩度色度など
の属性、画像の位置などを検出する。ドキュメント解析
結果記録部４は、ドキュメント解析結果を記録するもの
で、ドキュメント属性とその属性値を対にして記憶して
いる。The input unit 1 is a device for a document creator to input various information, commands, and the like to create and edit a document, and includes, for example, a keyboard, a mouse, and a touch panel. The creator may input the document using software such as DTP, or may input the document as an image using an apparatus such as an image scanner. The display unit 2 is a device for displaying characters, figures, messages, and the like, and is configured by a printing device such as a display or a printer. The document analysis unit 3 determines the attributes of the document, and detects the contents of the characters included in the document, the size and position of the characters, the attributes such as the brightness and the saturation of the image, and the position of the image. The document analysis result recording unit 4 records a document analysis result, and stores a document attribute and its attribute value in pairs.

【００２０】専門家知識データベース５は、ドキュメン
トのイメージとドキュメント中の文字や画像の属性との
関係についての専門家の知識を格納するものであり、プ
ロダクションルール、決定木、フレームなどの何らかの
知識表現形式で表されている。具体的には、ドキュメン
トのイメージを形容詞などのシンボルとして表現し、文
字のサイズや画像の明度などドキュメント解析部３で解
析可能なドキュメント属性値と評価後の関係を知識表現
し、知識データベース５に格納する。The expert knowledge database 5 stores expert knowledge about the relationship between the image of a document and the attributes of characters and images in the document, and expresses some knowledge expression such as production rules, decision trees, and frames. Expressed in format. Specifically, the image of the document is represented as a symbol such as an adjective, and the relationship between the document attribute value that can be analyzed by the document analysis unit 3 such as the character size and the brightness of the image and the evaluation after the evaluation are expressed in knowledge. Store.

【００２１】作成者ドキュメント知識データベース６
は、今まで作成したドキュメント作成者のドキュメント
の特徴と修正に利用した専門家知識とを格納しておくも
ので、作成したドキュメントと、作成者が感じたイメー
ジと、修正などの際に利用した専門家知識とをリンクさ
せて格納しておく。Creator Document Knowledge Database 6
Is used to store the characteristics of documents created by the document creator and the expert knowledge used for modification.The created document, the image felt by the creator, and the information used for modification etc. It is linked to expert knowledge and stored.

【００２２】推論部７は、入力部１からドキュメント変
換やドキュメント修正要求コマンドを受け取ると、必要
に応じてドキュメント作成者に質問を行い、専門家知識
データベース５およびドキュメント作成者知識データベ
ース６より要求にあった知識を検索し、作成中のドキュ
メントに対して適合した知識を処理することで、ドキュ
メントの属性を変更し、ドキュメントを変更する。When the inference unit 7 receives a document conversion or document modification request command from the input unit 1, it asks the document creator as needed and asks the expert creator database 5 and the document creator knowledge database 6 for a request. By retrieving the existing knowledge and processing the knowledge suitable for the document being created, the attributes of the document are changed and the document is changed.

【００２３】以下、図２は第１の実施例のより詳細な構
成を示すものである。ここでシャンプーの宣伝を行うた
めのちらし（図９）のドキュメント作成を具体例として
説明する。FIG. 2 shows a more detailed configuration of the first embodiment. The creation of a leaflet (FIG. 9) document for advertising a shampoo will be described as a specific example.

【００２４】図２において、まず、ドキュメント入力手
段９で作成者が作成するドキュメントを入力し、文−画
像分離手段１０を用いてその中の文章の部分と、フルカ
ラー画像の部分とに分離する。この分離には、ドキュメ
ント作成者が利用しているＤＴＰなどのソフトウェアか
ら画像部とも文章部の情報を抽出し分離したり、スキャ
ナなどの入力装置からドキュメントを画像として入力
し、ＯＣＲなどのソフトウェアを利用して文字部を抽出
してもよい。この際、近接していて同じ大きさの文字を
集合させ、左から右、上から下などの一定の規則に従
い、一つの文として認識する。文、画像を分離した結果
は、図７のような文、画像の位置、領域のテーブルとし
て記憶される。タイトル、商品名、説明など各文の種類
を、作成者が補助情報として入力部１より入力してもよ
い。In FIG. 2, first, a document created by the creator is input by the document input unit 9 and separated into a sentence portion and a full-color image portion using the sentence-image separation unit 10. For this separation, the information of the image part and the text part is extracted from software such as DTP used by the document creator and separated, or the document is input as an image from an input device such as a scanner, and software such as OCR is used. The character part may be extracted by using it. At this time, characters that are close to each other and have the same size are collected, and are recognized as one sentence in accordance with a certain rule such as left to right and top to bottom. The result of separating the text and the image is stored as a text, image position, and area table as shown in FIG. The creator may input the type of each sentence such as a title, a product name, and an explanation from the input unit 1 as auxiliary information.

【００２５】その後、文は文字属性抽出手段１１を用い
て、フォントの種類、サイズ、スタイルを調べ、文特徴
テーブルに記憶させる。図３にシャンプーのちらしの文
特徴テーブルの例を示す。Thereafter, the type, size, and style of the font are checked using the character attribute extracting means 11 and the sentence is stored in the sentence feature table. FIG. 3 shows an example of the sentence feature table of the shampoo leaflet.

【００２６】次に、画像分解および画像解析に関して説
明する。対象となる画像をＫ−平均アルゴリズムなどを
用いて画像分解手段１２を用いて領域分割し、領域ごと
の平均明度、平均彩度、平均色度、領域の重心、画素
数、隣接する領域を特徴として計算し、画像特徴テーブ
ルに記憶する。なお、ここでいう隣接領域は、ある指定
方向から時計周りに隣接する領域をベクトルとして表現
したものであり、例を図４に示す。その後、画像解析手
段１３を用いて、領域分割で得た画像特徴テーブルを基
に、画像の視覚的特徴量を計算する。ここでは、画像全
体の特徴量として明度の平均値、明度の分散、単位重さ
の平均値、重さの中心、単位重さの散らばり度、非対象
性、単位軽さの平均値、軽さの中心、単位軽さの散らば
り度、重さ中心から軽さ中心へのベクトル、彩度の平均
値、彩度の分散、寒色暖色のリズムの周波数、寒色暖色
リズムの方向、寒色暖色のリズムの強さ、明暗のリズム
の周波数、明暗のリズムの方向、明暗のリズムの方向、
明暗のリズムの強さを求め、特徴テーブルに記憶させ
る。例を図５に示す。Next, image decomposition and image analysis will be described. The target image is divided into regions using the image decomposing means 12 using a K-average algorithm or the like, and the average brightness, average saturation, average chromaticity, the center of gravity of the region, the number of pixels, and the adjacent region are characterized for each region. And stores it in the image feature table. Note that the adjacent region referred to here is a vector expressing a region adjacent clockwise from a specified direction, and an example is shown in FIG. Thereafter, the visual feature amount of the image is calculated using the image analysis means 13 based on the image feature table obtained by the area division. Here, the average value of lightness, variance of lightness, average value of unit weight, center of weight, degree of dispersion of unit weight, asymmetricity, average value of unit lightness, lightness Center, unit lightness dispersion, vector from center of weight to center of lightness, average value of saturation, variance of saturation, frequency of cool warm rhythm, direction of cool warm rhythm, rhythm of cool warm rhythm Strength, frequency of light-dark rhythm, direction of light-dark rhythm, direction of light-dark rhythm,
The strength of the light / dark rhythm is obtained and stored in the feature table. An example is shown in FIG.

【００２７】その後、ドキュメントイメージ解析手段１
６と専門家デザイン記憶手段１４（専門家知識データベ
ース５）を用いて、ドキュメント全体のイメージを解析
する。専門家知識ベース５に蓄えられる感性語と文属性
および画像属性に関するプロダクションルールの例を図
６に示す。解析結果は、利用したルールを記憶させると
ともに、利用したルールをドキュメントとともに出力部
２に表示できる。図９の例を解析した結果の特徴テーブ
ルを図５に、結果をドキュメント表示手段１８で表示し
た例を図１０に示す。Thereafter, the document image analyzing means 1
6 and the expert design storage means 14 (expert knowledge database 5), the image of the entire document is analyzed. FIG. 6 shows an example of the production rules relating to the kansei words, sentence attributes, and image attributes stored in the expert knowledge base 5. As the analysis result, the used rule can be stored and the used rule can be displayed on the output unit 2 together with the document. FIG. 5 shows a feature table as a result of analyzing the example of FIG. 9, and FIG. 10 shows an example in which the result is displayed by the document display means 18.

【００２８】その結果を見てドキュメント作成者２１
は、自分の意図やイメージにあったドキュメントが作成
できている確認できる。もし、自分の意図やイメージに
合わない場合は、ＤＴＰ用のソフトウェアなどを利用し
てドキュメントを修正して、もう一度上述のドキュメン
ト解析を行い修正が思った通りに行われているか確認で
きる。しかし、ドキュメントデザイン知識を持たない作
成者は、どの部分を変更すればよいか判断することが困
難である。その際には、ドキュメント作成者は、ドキュ
メント変更要求手段１９を用いて、入力部１より変更し
たい感性用語を入力すると、ドキュメント変更手段１
７、ドキュメント表示手段１８、ドキュメント要求手段
１９を用いて対話的にドキュメントを変更することがで
きる。Looking at the result, the document creator 21
Can confirm that a document has been created that meets their intent and image. If the document does not match the user's intention or image, the document can be corrected using DTP software or the like, and the above-described document analysis can be performed again to check whether the correction has been performed as expected. However, it is difficult for a creator who does not have document design knowledge to determine which part should be changed. At this time, the document creator inputs a sentiment term to be changed from the input unit 1 using the document change request unit 19, and the document change unit 1
7. Using the document display means 18 and the document request means 19, the document can be changed interactively.

【００２９】以下、ドキュメント作成者が対話的にドキ
ュメントを修正するアルゴリズムを図８に示す。FIG. 8 shows an algorithm by which a document creator interactively modifies a document.

【００３０】図８において、まず、ドキュメント作成者
は感性用語を入力部から入力する（Ｓ２４）。そうする
と、類似距離の小さい順にソートするリストを作成し、
そのリストｓｄを記憶する（Ｓ２５）。また、現在作成
中のドキュメントの特徴をあらわす属性を変数ａに記憶
させる（Ｓ２６）。その後、作成者ドキュメント知識デ
ータベースより過去に同じ感性用語を入力して修正した
事例を検索し、その事例をリストＤに記憶させる（Ｓ２
７）。過去の修正事例は、修正されたドキュメントの特
徴量、感性用語、修正ルールが組になって登録されてい
る。そして、過去の修正事例と現在のドキュメントの類
似距離を計算する。まず、それぞれのドキュメントの特
徴テーブルから属性名が一致する属性を選び出し、属性
値が数値の場合には属性値の差を属性値の取り得る範囲
で割った値を、属性値がシンボルの場合には文字が一致
すれば０、一致しないときには１として距離を計算す
る。そして、予め設定しておいた属性の重みをその距離
にかけ、総和する。式で示すと以下のようになる。Referring to FIG. 8, first, the document creator inputs kansei terms from the input unit (S24). Then, create a list that sorts in ascending order of similarity distance,
The list sd is stored (S25). In addition, an attribute representing the characteristics of the document currently being created is stored in the variable a (S26). Thereafter, a case corrected in the past by inputting the same sentiment term from the creator document knowledge database is searched, and the case is stored in the list D (S2).
7). The past correction examples are registered as a set of the feature amount, the kansei term, and the correction rule of the corrected document. Then, the similarity distance between the past corrected case and the current document is calculated. First, select the attribute whose attribute name matches from the feature table of each document, and if the attribute value is a numerical value, divide the difference between the attribute values by the possible range of the attribute value, and if the attribute value is a symbol, Calculates the distance as 0 if the characters match, and 1 if they do not match. Then, the weight of the attribute set in advance is multiplied by the distance, and the sum is added. The expression is as follows.

【００３１】[0031]

【数１】ｓｄ＝Σｗｉ＊｜ｄｉ−ａｉ｜／ｄｍａｘ ｉ
ｆ ｄｉが数値 ＊１ ｉｆ ｄｉ＝ａｉ ｉｆ ｄｉがシンボル ｄｉ：過去の修正ドキュメント属性値 ａｉ：作成ドキュメント属性値 ｄｍａｘ：属性値の取り得る範囲 ｗｉ＝１／（１＋その属性を過去に変更した回数）：重
み なお、重みはその属性をドキュメント作成者がどれだけ
重視しているか表すもので、その属性の変更回数に１を
足したものの逆数とする。なお、作成ドキュメントと修
正事例ドキュメントで利用している画像や文の数に不一
致がある場合でも、種類の一致するすべての文、画像に
対して類似距離を計算し、距離の小さいものを類似とし
て選択し、ドキュメント間の類似距離を計算する。Sd = Σwi * | di-ai | / dmax i
f di is a numerical value * 1 if di = ai if di is a symbol di: past modified document attribute value ai: created document attribute value dmax: possible range of attribute value wi = 1 / (1 + the number of times the attribute has been changed in the past ): Weight Note that the weight indicates how much the document creator attaches importance to the attribute, and is the reciprocal of one obtained by adding 1 to the number of times the attribute is changed. Even if the number of images and sentences used in the created document and the modified case document do not match, the similarity distance is calculated for all sentences and images of the same type, and the one with the smaller distance is regarded as similar. Select and calculate the similarity distance between documents.

【００３２】過去に同じイメージ用語に対して修正した
ドキュメント事例全てに対して類似距離を計算したら、
予め設定した数Ｋ個の類似距離の小さい事例に対して適
用したルールをユーザーに提示し選択させる（Ｓ２８〜
Ｓ３０）。適用した事例がＫ個以下の場合は、現在の特
徴に適応可能な専門家ルールを全てユーザーに提示し、
選択させる（Ｓ３１〜Ｓ３３）。After calculating the similarity distance for all document cases corrected in the past for the same image term,
The user is presented with and selects a rule applied to a predetermined number K of cases with a small similarity distance (S28 to S28).
S30). If the number of applied cases is K or less, present all the expert rules applicable to the current features to the user,
A selection is made (S31 to S33).

【００３３】ドキュメント作成者がルール選択後、その
ルールを適用してドキュメントを修正し、作成者に修正
結果が作成者がイメージしたものとあっているか確認す
る（Ｓ３４〜Ｓ３６）。ここでは、図１１のように修正
前と修正後のドキュメントを入力した感性用語と共にド
キュメント表示手段１８を用いて出力部２に表示し、イ
メージにあっているか尋ねるコンファーマーなどを表示
する。イメージにあっている場合は、修正事例として作
成者ドキュメント知識データベースに登録すると共に、
修正した属性に対する重みを修正し個別デザインノウハ
ウ記憶手段１５でドキュメント知識データベース記録す
る（Ｓ３７、Ｓ３８）。ドキュメント作成者が、更に同
じ感性用語を入力してドキュメントの修正を試みた場合
は、図８と同じ処理を実行するが、同じ変更ルールは提
示しないようにする。After the rule is selected by the document creator, the document is corrected by applying the rule, and the creator checks with the creator whether the correction result matches the image imagined by the creator (S34 to S36). Here, as shown in FIG. 11, the document before and after the correction is displayed on the output unit 2 by using the document display means 18 together with the input sentiment terms, and a confirmer or the like asking whether the image matches the image is displayed. If it matches the image, register it in the creator's document knowledge database as a correction example,
The weight for the corrected attribute is corrected and recorded in the document knowledge database in the individual design know-how storage means 15 (S37, S38). If the document creator tries to modify the document by further inputting the same sentiment term, the same process as in FIG. 8 is executed, but the same change rule is not presented.

【００３４】ドキュメント作成者のイメージにあわない
場合は、修正前のドキュメントの状態に戻し、他のルー
ルを選択するか、新たな感性用語を入力し、図８の処理
を繰り返す（Ｓ３６）。If the document does not match the image of the document creator, the state of the document before the correction is restored, another rule is selected, or a new kansei term is input, and the processing of FIG. 8 is repeated (S36).

【００３５】［第２の実施例］次に本発明の第２の実施
例を図１２と図１３に基づき説明する。なお、図１２に
おいて図１と対応する箇所には対応する符号を付して、
図１３において図２と対応する箇所には対応する符号を
付して、詳細な説明を省略する。Second Embodiment Next, a second embodiment of the present invention will be described with reference to FIGS. In FIG. 12, parts corresponding to those in FIG.
13, parts corresponding to those in FIG. 2 are denoted by corresponding reference numerals, and detailed description thereof will be omitted.

【００３６】図１２は、第２の実施例の概略構成図を示
すもので、図１に単語辞書８が付加されている。この単
語辞書８は、感性用語と単語との関係を蓄積したデータ
ベースで、図１４のように単語と感性用語が組になって
表現されている。また、この単語辞書８には、同義語と
反対語となる感性用語も蓄積されている。例えば、
（（柔らかい、柔和な、ソフト）（固い、ハード））の
２項リストとして蓄積されている。（柔らかい、柔和
な、ソフト）（固い、ハード）のそれぞれのリスト内の
感性用語は同義語として処理され、固い、ハードなど同
じリストに所属しない感性用語は反対語として処理され
る。FIG. 12 is a schematic block diagram of the second embodiment, in which a word dictionary 8 is added to FIG. The word dictionary 8 is a database in which the relationship between the kansei terms and the words is stored, and the words and the kansei terms are expressed as a set as shown in FIG. In addition, in the word dictionary 8, sentiment terms that are synonyms and opposite words are also stored. For example,
((Soft, soft, soft) (hard, hard)). Sensitivity terms in each list (soft, gentle, soft) (hard, hard) are treated as synonyms, and sensitivity terms that do not belong to the same list, such as hard or hard, are treated as opposites.

【００３７】図１３は、第２の実施例のより詳細な構成
を示すものであり、図２の構成に文解析手段２２が追加
されている。この文解析手段２２は、文字属性を抽出後
文の持つイメージを抽出するためのもので、文上で単語
辞書内に登録されている形容詞、形容動詞、名詞をキー
ワードマッチングなどの手段を用いて抽出し、単語辞書
に登録されているその単語が持つイメージを抽出した単
語とペアにして特徴テーブルに記憶する。シャンプーの
ちらしドキュメントの文特徴テーブルの例を図１４に、
ドキュメント全体の特徴テーブルの例を図１５に示す。
なお、ドキュメント作成者が、文特徴テーブルを表示部
２に表示させ、テーブルの内容を修正してもよい。図１
５のイメージ欄のうち、アンダーラインが引かれている
部分が文中の単語から抽出できたイメージである。FIG. 13 shows a more detailed configuration of the second embodiment. A sentence analyzing means 22 is added to the configuration of FIG. The sentence analyzing means 22 is for extracting the image of the sentence after extracting the character attribute, and adjectives, adjective verbs, and nouns registered in the word dictionary on the sentence by using means such as keyword matching. The image is extracted, and the image of the word registered in the word dictionary is paired with the extracted word and stored in the feature table. FIG. 14 shows an example of a sentence feature table of a shampoo leaflet document.
FIG. 15 shows an example of the feature table of the entire document.
Note that the document creator may display the sentence feature table on the display unit 2 and modify the contents of the table. FIG.
In the image column of No. 5, the underlined portion is an image that can be extracted from the word in the sentence.

【００３８】ドキュメントイメージ解析手段１６では、
特徴テーブルより単語のイメージと文字属性、画像属性
から専門家知識を用いて得られたイメージを比較し、一
致するもの、一致しないもの、関係の無いものに分類す
る。この際、単語辞書８で反対語や同義語を抽出し、同
義語を持つ特徴に対してはイメージが一致すると判断
し、反対語を持つ特徴に対しては不一致と判断する。そ
の他のものは、関係が無いと判断する。その後、一致す
る部分、不一致な部分、関係の無い部分に分けて解析結
果として表示部に表示する。その例を図１６に示す。In the document image analysis means 16,
The image of the word is compared with the character attribute and the image attribute using the expert knowledge based on the feature table, and classified into those that match, those that do not match, and those that have no relationship. At this time, an opposite word or a synonym is extracted by the word dictionary 8, and it is determined that the image has a coincidence with the feature having the synonym, and it is determined that the image has no coincidence with the feature having the opposite word. Others are determined to be unrelated. After that, it is divided into a matching part, a non-matching part, and an unrelated part, and displayed on the display unit as an analysis result. An example is shown in FIG.

【００３９】その後、実施例１と同じ処理を行い、ドキ
ュメント作成者がドキュメントを修正し、自分のイメー
ジに合ったドキュメントを得ることができる。Thereafter, the same processing as in the first embodiment is performed, so that the document creator can correct the document and obtain a document suitable for his / her image.

【００４０】［第３の実施例］次に本発明の第３の実施
例を図１７に基づき説明する。図１７は第３の実施例の
詳細な構成を示すものである。概略的構成は、図１、図
１２のどちらを採用してもよい。用いても構わない。な
お、図１７において図２と対応する箇所には対応する符
号を付して、詳細な説明を省略する。[Third Embodiment] Next, a third embodiment of the present invention will be described with reference to FIG. FIG. 17 shows a detailed configuration of the third embodiment. As the schematic configuration, either of FIG. 1 and FIG. 12 may be adopted. You may use it. In FIG. 17, portions corresponding to those in FIG. 2 are denoted by corresponding reference numerals, and detailed description thereof will be omitted.

【００４１】図１７において、好みの専門家入力手段２
３では、入力部１を利用してドキュメント作成者が自分
のイメージに近いデザイン専門家を指定するもので、名
前を指定したり、ドキュメント作成者の意図に近いイメ
ージを持っている専門家を感性用語で検索したり、過去
にドキュメントを修正した際に最も利用した専門家を検
索してもよい。感性用語で検索する場合には、その感性
用語に対して指定数以上のルールを持つ専門家を検索す
る。In FIG. 17, favorite expert input means 2
In the third method, the document creator uses the input unit 1 to specify a design expert close to his / her own image. You may search by term, or search for the expert who used the most when you modified the document in the past. When a search is performed using a sentiment term, an expert having a specified number of rules or more for the sentiment term is searched.

【００４２】このためには、図１８に示すように、各ル
ールにそのルールを抽出した専門家の名前を付随させて
おく必要がある。For this purpose, as shown in FIG. 18, it is necessary to attach, to each rule, the name of the expert who extracted the rule.

【００４３】本実施例では、ドキュメントイメージ解析
手段１６では、ドキュメント作成者が専門家を指定する
とその専門家の持つルールのみを用いて文、画像の特徴
を解析し、ドキュメント表示手段１８で表示部２にその
結果を表示する。In this embodiment, when the document creator designates an expert, the document image analyzing means 16 analyzes the features of sentences and images using only the rules of the expert. 2 shows the result.

【００４４】また、ドキュメント変更手段１７では、ド
キュメント作成者が好みの専門家入力手段２３を用いて
特定の専門家を指定すると、専門家知識データベース５
と作成者ドキュメント知識データベース６より、過去の
修正事例として指定された専門家の持つルールのみ検索
し、専門家デザインノウハウ記憶手段１４でそのノウハ
ウを記憶し、そのノウハウを用いて類似距離をドキュメ
ント変更手段で図８のアルゴリズムを用いて計算し、そ
の専門家の持つルールのみをドキュメント作成者に提示
する。そのほかの処理は、実施例１と同様である。In the document changing means 17, when the document creator designates a specific expert using the favorite expert input means 23, the expert knowledge database 5 is displayed.
And the creator's document knowledge database 6 to retrieve only the rules of the expert designated as the past corrected case, store the know-how in the expert design know-how storage means 14, and change the similarity distance using the know-how to change the document. Means are calculated using the algorithm of FIG. 8, and only the rules of the expert are presented to the document creator. Other processes are the same as in the first embodiment.

【００４５】[0045]

【発明の効果】以上説明したように、この発明のドキュ
メント作成装置においては、ドキュメントを入力すると
専門家知識ベースを用いて自動でそのドキュメントのも
つイメージを判断するので、専門知識を持たないドキュ
メント作成者においても自分の意図やイメージが正しく
ドキュメントに反映しているか確かめることが可能にな
る。また、自分の意図やイメージに合わない場合、感性
用語を入力するだけで、過去の自分のドキュメント修正
事例を用いて自動でドキュメントの修正を行うので、自
分の個性を生かした形でドキュメントの作成が行える。
また、感性用語を入力するだけでドキュメントの修正が
可能なので、計算機になれていないドキュメント作成者
でも簡単にドキュメントを作成できるという効果もあ
る。As described above, in the document creation apparatus of the present invention, when a document is input, the image possessed by the document is automatically determined using the expert knowledge base. It is possible for a person to check whether his intentions and images are correctly reflected in the document. In addition, if it does not match your intention or image, just enter the kansei term and the document will be automatically corrected using past document correction examples, so you can create documents using your own personality Can be performed.
Further, since a document can be corrected only by inputting a sentiment term, there is also an effect that a document creator who is not familiar with a computer can easily create a document.

【００４６】またより具体的な構成によれば、文の内容
が持つイメージとドキュメント中の文字や画像の属性か
ら専門家が感ずるイメージの比較が可能になるので、専
門知識を持たないドキュメント作成者にとってどこを修
正すればよいか簡単に判断可能になる。According to a more specific configuration, it is possible to compare an image of the contents of a sentence with an image felt by an expert based on the attributes of characters and images in a document. Makes it easy to determine where to make corrections.

【００４７】また他の具体的な構成によれば、ドキュメ
ント作成者が好みの専門家を指定可能になるので、自分
の感性に近い専門家知識を利用でき、より個性の強い効
果的なドキュメント作成が可能になる。According to another specific configuration, a document creator can specify a favorite expert, so that expert knowledge close to his / her own sensibility can be used, and an effective document creation with more individuality can be made. Becomes possible.

【図面の簡単な説明】[Brief description of the drawings]

【図１】 この発明のドキュメント作成装置の第１の実
施例を示す概略構成図である。FIG. 1 is a schematic configuration diagram showing a first embodiment of a document creation device of the present invention.

【図２】 第１の実施例の詳細な構成を示すブロック図
である。FIG. 2 is a block diagram showing a detailed configuration of the first embodiment.

【図３】 第１の実施例の文特徴テーブルの例を示す図
である。FIG. 3 is a diagram illustrating an example of a sentence feature table according to the first embodiment.

【図４】 第１の実施例の画像特徴テーブルの例を示す
図である。FIG. 4 is a diagram illustrating an example of an image feature table according to the first embodiment.

【図５】 第１の実施例のドキュメント特徴テーブルの
例を示す図である。FIG. 5 is a diagram illustrating an example of a document feature table according to the first embodiment.

【図６】 第１の実施例の専門家知識データベースに蓄
積されているルールの例を示す図である。FIG. 6 is a diagram illustrating an example of rules stored in an expert knowledge database according to the first embodiment;

【図７】 第１の実施例の文−画像位置テーブルの例を
示す図である。FIG. 7 is a diagram illustrating an example of a sentence-image position table according to the first embodiment.

【図８】 第１の実施例の修正ルール抽出アルゴリズム
を示すフローチャートである。FIG. 8 is a flowchart illustrating a modification rule extraction algorithm according to the first embodiment.

【図９】 実施例を具体的に説明するためのシャンプー
宣伝用ちらしを表した図である。FIG. 9 is a view showing a leaflet for a shampoo advertisement for specifically explaining the embodiment.

【図１０】 第１の実施例のドキュメント解析結果をド
キュメントとともに表示した例を示す図である。FIG. 10 is a diagram illustrating an example in which a document analysis result according to the first embodiment is displayed together with a document.

【図１１】 第１の実施例におけるドキュメント修正表
示例を示す図である。FIG. 11 is a diagram illustrating a document correction display example in the first embodiment.

【図１２】 この発明のドキュメント作成装置の第２の
実施例を示す概略構成図である。FIG. 12 is a schematic configuration diagram showing a second embodiment of the document creation device of the present invention.

【図１３】 第２の実施例の詳細な構成を示すブロック
図である。FIG. 13 is a block diagram showing a detailed configuration of the second embodiment.

【図１４】 第２の実施例の文特徴テーブル例を示す図
である。FIG. 14 is a diagram illustrating an example of a sentence feature table according to the second embodiment.

【図１５】 第２の実施例のドキュメント特徴テーブル
例を示す図である。FIG. 15 is a diagram illustrating an example of a document feature table according to the second embodiment.

【図１６】 実施例２におけるドキュメント解析表示例
を示す図である。FIG. 16 is a diagram illustrating an example of a document analysis display according to the second embodiment.

【図１７】 この発明のドキュメント作成装置の第３の
実施例の構成を示すブロック図である。FIG. 17 is a block diagram showing a configuration of a third embodiment of the document creation device of the present invention.

【図１８】 第３の実施例における専門家ルール例を示
す図である。FIG. 18 is a diagram illustrating an example of an expert rule according to the third embodiment;

【符号の説明】[Explanation of symbols]

１ 入力部 ２ 表示部 ３ ドキュメント解析部 ４ ドキュメント解析結果記憶部 ５ 専門家知識データベース ６ 作成者ドキュメント知識データベース ７ 推論部 ８ 単語辞書 ９ ドキュメント入力手段 １０ 文−画像分離手段 １１ 文字属性抽出手段 １２ 画像分解手段 １３ 画像解析手段 １４ 専門家デザインノウハウ記憶手段 １５ 個別デザインノウハウ記憶手段 １６ ドキュメントイメージ解析手段 １７ ドキュメント変更手段 １８ ドキュメント表示手段 １９ ドキュメント変更要求手段 ２０ 解析結果提示手段 ２１ 作成者 ２２ 文解析手段 ２３ 好みの専門家入力手段 Reference Signs List 1 input unit 2 display unit 3 document analysis unit 4 document analysis result storage unit 5 expert knowledge database 6 author document knowledge database 7 inference unit 8 word dictionary 9 document input unit 10 sentence-image separation unit 11 character attribute extraction unit 12 image Decomposition means 13 Image analysis means 14 Expert design know-how storage means 15 Individual design know-how storage means 16 Document image analysis means 17 Document change means 18 Document display means 19 Document change request means 20 Analysis result presentation means 21 Creator 22 Sentence analysis means 23 Preferred expert input method

Claims (3)

【特許請求の範囲】[Claims] 【請求項１】 ドキュメントのイメージとドキュメント
中の文字や画像の属性との関係についての専門家の知識
を保持する第１の知識データベースと、 ドキュメント作成者固有のドキュメントのイメージとド
キュメント中の文字や画像の属性との関係についてのド
キュメント作成者固有の知識を、当該作成者が過去に修
正した事例と感性用語との組み合わせとして保持する第
２の知識データベースと、 上記ドキュメント作成者が入力したドキュメントの属性
を自動で判断するドキュメント解析手段と、 上記ドキュメント解析手段の解析結果に基づき上記第１
の知識データベースの専門家の知識からドキュメントを
評価するドキュメント評価手段と、 上記ドキュメント評価手段の評価に基づき、上記第２の
知識データベースの、上記作成者が過去に修正した事例
から、ドキュメントの修正方法を推論するドキュメント
修正案作成手段と、 上記ドキュメントを上記修正方法で修正して表示する手
段とを備えることを特徴とするドキュメント作成装置。1. A first knowledge database that holds expert knowledge about the relationship between an image of a document and attributes of characters and images in the document, and a document image unique to the document creator and characters and characters in the document. A second knowledge database that holds the document creator's unique knowledge of the relationship with the image attributes as a combination of cases corrected by the creator in the past and kansei terms; A document analyzing means for automatically determining an attribute; and the first analyzing means based on an analysis result of the document analyzing means.
Document evaluation means for evaluating a document from the knowledge of a knowledge database expert, and a document correction method based on the evaluation of the document evaluation means, based on a case in which the creator previously corrected the second knowledge database. And a means for displaying the document after correcting the document by the correction method. 【請求項２】 上記ドキュメント解析手段は、文解析手
段と画像解析手段とを有し、上記文解析手段に、感性用
語と単語との関係を記述した単語辞書を利用して単語の
持つイメージを解析する手段を設け、上記ドキュメント
評価手段は文中の単語が持つイメージと、文字や画像の
属性から専門家が持つイメージを比較し、一致するも
の、不一致なものと関係のないものとに分類する手段を
有する請求項１記載のドキュメント作成装置。2. The document analysis means includes a sentence analysis means and an image analysis means, and the sentence analysis means uses a word dictionary describing a relationship between a kansei term and the word to store an image of the word. An analysis means is provided, and the document evaluation means compares the image of the word in the sentence with the image of the expert based on the attributes of the characters and images, and classifies the image into a match or a mismatch and an unrelated one. 2. The document creation apparatus according to claim 1, further comprising means. 【請求項３】 上記ドキュメント修正案作成手段は、上
記作成者が入力した、利用を希望する専門家の情報と変
更したいイメージの情報とに基づいて、特定された専門
家の知識データベースより作成者の意図の実現方法を推
論する手段を備えることを特徴とする請求項１記載記載
のドキュメント作成装置。3. The document amendment creating means, based on the information of the expert who wants to use and the information of the image to be changed, input by the creator, from the knowledge database of the identified expert. 2. The document creation apparatus according to claim 1, further comprising means for inferring a method of realizing the intention.