JP2000194724A - 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

Abstract

(57)【要約】 【課題】 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。 【解決手段】 ユーザーと、前記ユーザーの過去の処理
文書中における出現頻度等から取得した処理重要語の一
方を行、他方を列とし、前記ユーザーに対する前記各処
理重要語の重要度を要素値とする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。

Description

【発明の詳細な説明】

【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、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。また、ユーザーの嗜
好は、経時的に変化するので、経時的に追跡して把握す
る場合に現在はあまり関係のなくなった過去における嗜
好が影響し、現在の嗜好が正しく反映されないおそれが
ある。

【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第１の目的とする。

【０００５】また、本発明は、ユーザーのリアルタイム
な嗜好を把握できる文書処理装置及び文書処理プログラ
ムが記憶された記憶媒体を提供することを第２の目的と
する。

【０００６】

【課題を解決するための手段】請求項１に記載の発明
は、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
装置を提供することにより、前記第１の目的を達成す
る。請求項２に記載の発明は、請求項１に記載の文書処
理装置において、前記ＧＰ行列取得手段は、過去に処理
された前記文書における前記キーワードの出現回数と、
この文書についての前記ユーザーの処理頻度とをもとに
前記ＧＰ行列を取得する文書処理装置を提供することに
より、前記第１の目的を達成する。請求項３に記載の発
明は、図１５に示すように、請求項１または請求項２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を提供
することにより、前記第１の目的を達成する。請求項４
に記載の発明は、図１６に示すように、請求項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、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
文書処理装置を提供することにより、前記第１の目的を
達成する。請求項５に記載の発明は、図１６に示すよう
に、請求項３または請求項４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を提供することによ
り、前記第１の目的を達成する。請求項６に記載の発明
は、図１５または図１６に示すように、請求項３から請
求項５のうちのいずれか１の請求項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、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を提供することに
より、前記第１の目的を達成する。

【０００７】請求項７に記載の発明は、請求項２から請
求項６のうちのいずれか１の請求項に記載の文書処理装
置において、前記ＧＰ行列取得手段は、過去に処理され
た前記文書についての前記ユーザーの前記処理頻度に時
系列に従った重みを付して前記ＧＰ行列を取得する文書
処理装置を提供することにより、前記第２の目的を達成
する。請求項８に記載の発明は、請求項７に記載の文書
処理装置において、前記ＧＰ行列取得手段は、前記重み
付け処理頻度として、前記ユーザーの所定期間毎の前記
文書の処理回数に前記所定期間毎の重みを付した重み付
け処理回数を取得して前記ＧＰ行列を取得する文書処理
装置を提供することにより、前記第２の目的を達成す
る。請求項９に記載の発明は、請求項８に記載の文書処
理装置において、前記ＧＰ行列取得手段は、前記所定期
間それぞれにおける前記文書の処理回数に対して、前記
所定期間それぞれのすぐ前の所定期間における処理回数
に対する以上の重みを付加し、且つ前記所定期間のうち
すくなくとも１つにおける処理回数に対して、そのすぐ
前の前記所定期間の処理回数に対するよりも大きな重み
を付加して重み付け処理回数を取得する文書処理装置を
提供することにより、前記第２の目的を達成する。

【０００８】請求項１０に記載の発明は、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
れた記憶媒体を提供することにより、前記第１の目的を
達成する。請求項１１に記載の発明は、請求項１０に記
載の記憶媒体において、前記ＧＰ行列取得機能は、過去
に処理された前記文書における前記キーワードの出現回
数と、この文書についての前記ユーザーの処理頻度とを
もとに前記ＧＰ行列を取得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第１の目的
を達成する。請求項１２に記載の発明は、図１７に示す
ように、請求項１０または請求項１１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
体を提供することにより、前記第１の目的を達成する。
請求項１３に記載の発明は、図１８に示すように、請求
項１２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を提
供することにより、前記第１の目的を達成する。請求項
１４に記載の発明は、図１８に示すように、請求項１２
または請求項１３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を提供
することにより、前記第１の目的を達成する。請求項１
５に記載の発明は、図１７または図１８に示すように、
請求項１２から請求項１４のうちのいずれか１の請求項
に記載の記憶媒体において、前記ＧＰ行列視覚化機能２
０２は、複数の前記ユーザーそれぞれについての前記Ｇ
Ｐ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を提供することにより、前記
第１の目的を達成する。

【０００９】請求項１６に記載の発明は、請求項１１か
ら請求項１５のうちのいずれか１の請求項に記載の記憶
媒体において、前記ＧＰ行列取得機能は、過去に処理さ
れた前記文書についての前記ユーザーの前記処理頻度に
時系列に従った重みを付して前記ＧＰ行列を取得する文
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、前記第２の目的を達成する。。

【００１０】請求項１７に記載の発明は、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Ｇ
Ｐ行列を視覚化する３０２ことを特徴とする文書処理方
法を提供することにより、前記第１の目的を達成する。
請求項１８に記載の発明は、図１９に示すように、請求
項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行列を視覚化する３０２文
書処理方法を提供することにより前記第１の目的を達成
する。

【００１１】

【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、図面を参照して詳細に
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。

【００１２】（２）実施形態の詳細 図１は、本発明の文書処理装置の第１の実施形態であ
り、本発明の文書処理プログラムを記憶した記憶媒体の
第１の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１
１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１
４、印刷装置１５、記憶装置１６、記憶媒体駆動装置１
７、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。

【００１３】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１
１３１、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１１３
５、ＧＰ行列視覚化処理を行うためのエリアとして、Ｇ
Ｐ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。

【００１４】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１６
４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。

【００１５】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１
６２、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１６
１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。

【００１６】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１
６４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。

【００１７】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。

【００１８】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 P
ersonalize ）ベクトルはこれらの行列Ｇａ，Ｇｂ，Ｇ
ｃ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。

【００１９】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。

【００２０】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。

【００２１】本実施形態の文書処理装置では、制御部１
１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Ｒ
ＡＭ１１３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、本実施形態の文書ベクトル取得処理プログラム
等を予めＲＯＭ１１２に記憶しておき、これをＣＰＵ１
１１が実行するようにしてもよい。

【００２２】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。

【００２３】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２
０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。

【００２４】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第１の実施形態
について図４〜図９を参照して説明する。

【００２５】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。

【００２６】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）。

【００２７】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。

【００２８】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。

【００２９】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。

【００３０】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（１
８，…，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，…）

【００３１】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１
４）、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。

【００３２】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，Ｇ
ｂ，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。

【００３３】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ＣＰＵ
１１１は、基準文書を取得し（ステップ２１）、ＲＡＭ
１１３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２
２）。

【００３４】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２２
３）、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。

【００３５】続いて、ＣＰＵ１１１は文書ベクトルとＧ
Ｐ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。

【００３６】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。

【００３７】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。

【００３８】続いて、ＣＰＵ１１１は、そして、ＣＰＵ
１１１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２
５）。嗜好文書ベクトル取得処理を終了する。

【００３９】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。

【００４０】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。

【００４１】次に、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第２
の実施形態について説明する。

【００４２】本実施形態の文書処理装置においては、文
書データベース１６４に文書に対応させて格納される各
文書の処理回数は、所定の期間Δ（Δ１，Δ２，Δ３，
…）毎に区分されて格納されている。また、行列データ
ベース１６８では、行列Ｇｂに代えて行列Ｇｂ’が格納
される。この行列Ｇｂ’は、行列Ｇｂと同様に、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
にとった行列であるが、各要素が、メンバーが各文書を
前記所定期間内に処理した回数に重み付けをした重み付
け処理回数である点で行列Ｇｂと異なっている。これら
以外の構成については前述の第１の実施形態の文書処理
装置と同じである。

【００４３】そして、本実施形態においては、文書処理
毎に、重み付け処理回数が算出されて行列Ｇｂ’が書き
換えられ、この行列Ｇｂ’と、第１の実施形態同様の行
列Ｇａとから処理重要語及び処理重要度が取得され、行
列Ｇａ、行列Ｇｂ’、及び行列Ｇｃから、ＧＰ行列が取
得される。

【００４４】続いて、本実施形態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第２の実施形態につ
いて説明する。尚、上述した第１の実施形態の文書処理
装置と同様の動作については説明は省略する。本実施形
態においては、文書処理が行われると、ＣＰＵ１１１
は、文書データベース１６４から、文書処理時Ｔの属す
る期間Δ０の文書処理回数ｄ、及びその前の期間Δ１、
Δ２、…ΔＮそれぞれにおける文書処理回数ｃ（１）、
ｃ（２）…ｃ（Ｎ）を読み出し、次の数式［数１］に基
づいて重み付け処理回数を算出する。そしてこの算出結
果に基づいて、行列データベース１６８の行列Ｇｂ’の
各要素を書き換える。 ［数１］ 重み付け処理回数Ａ＝αｄ＋ΣＷ（ｎ）Ｃ（ｎ） ただし、Ｗ（ｎ）は期間Δｎにおける重み係数、Ｃ
（ｎ）は期間Δｎにおける処理回数、ｄは期間Δ１経過
後最後の文書処理時までの文書処理回数、αはΔ１経過
後最後の文書処理時までの重み係数、Σの加算範囲はｎ
＝１からｎ＝Ｎまで。

【００４５】図２０は、この［数１］による重み付け処
理を概念的に示す説明図である。この図２０及び［数
１］に示すように、本実施形態においては、文書処理時
Ｔが属する期間Δ０には係数αを掛け、その前の所定数
Ｎ個分の期間Δ１，Δ２，Δ３，…ΔＮの各期間におけ
る処理回数ｃ（１），ｃ（２），ｃ（３），…に対して
はそれぞれｗ（１），ｗ（２），ｗ（３），…を掛け
て、各期間毎に重み付けをしている。従って、本実施形
態においては、Δ０とΔ１〜ΔＮのＮ＋１個の期間のみ
についての重み付け処理回数が取得され、Ｇｂ’行列が
求められる。期間ΔＮより前の文書処理については行列
Ｇｂ’に反映されず、行列ＧＰは、期間ΔＮ以降の嗜好
を反映するものとなる。

【００４６】また、本実施形態においては、上記の数１
において、重み係数α＝１としており、重み係数ｗ
（ｎ）を、以下の数２のように定義している。 ［数２］ Ｗ（ｎ）＝２ｎ／Ｎ（Ｎ＋１） 従って、本実施形態では、重み係数α、ｗ（ｎ）は、最
後の文書処理時Ｔに近い期間ほど大きくなっており、行
列Ｇｂ’においては、最後の文書処理時に近い期間にお
けるユーザーの嗜好がより大きく反映されるようになっ
ている。これら以外の動作については、前述の第１の実
施形態と同様である。

【００４７】本実施形態では、ＧＰ行列を取得するもと
となる各文書の処理回数を、文書処理時Ｔが属する期間
Δ０とその前の所定数Ｎ個分の期間Δ１，Δ２，Δ３，
…ΔＮのみから取得するので、処理回数の総数の高まり
が抑えられる。本実施形態では、ＧＰ行列を取得するも
ととなる各文書の処理回数を、所定の期間Δ０〜ΔＮか
ら取得し、ΔＮ以前の処理回数をカウントしないので、
ＧＰ行列には、期間Δ０からΔＮにおけるユーザーの嗜
好が反映され、現在のユーザーの嗜好を適切に表現した
ＧＰ行列が取得される。

【００４８】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。上述の各実施形態において
は、ＧＰ行列は、処理者の過去の文書処理回数（行列Ｇ
ｂ、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、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。

【００４９】上述の第１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。第２の実施形態においては行列Ｇｂ’
及びＧＰ行列は文書処理毎に書き換えられているが、予
め定められた所定期間毎や、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。上述の期間Δにそろえ
て毎に書き換えることとしてもよい。この場合には、上
記数１において、ｄ＝０となり、数１に代えて、下記の
式３を用いることができる。 ［数３］ 重み付け処理回数Ａ＝αｄ＋ΣＷ（ｎ）Ｃ（ｎ） ただし、Ｗ（ｎ）は期間Δｎにおける重み係数、Ｃ
（ｎ）は期間Δｎにおける処理回数、ｄは期間Δ１経過
後最後の文書処理時までの文書処理回数、αはΔ１経過
後最後の文書処理時までの重み係数、Σの加算範囲はｎ
＝１からｎ＝Ｎまで。上記各実施形態において、行列Ｇ
ａ、行列Ｇｂ又は行列Ｇｂ’の書き換え処理、処理重要
語・処理重要度取得処理、ＧＰ行列取得処理、及びＧＰ
行列の視覚化処理は、それぞれ一連の処理として行われ
てもよいし、それぞれ無関係の所定の時刻に行われるよ
うにしてもよい。

【００５０】上記第１の実施形態において、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。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。

【００５１】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。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。

【００５２】上記各実施形態においては、処理重要語・
処理重要度取得処理とＧＰ行列取得処理には共通の行列
Ｇａ及び行列Ｇｂが用いられたが、それぞれ異なるもの
を用いてもよい。例えば、第２の実施形態において、処
理重要語・処理重要度取得処理においては、処理回数に
対して重み付けをしない行列Ｇｂを用い、ＧＰ行列取得
処理においては、処理回数に重み付けをした行列Ｇｂ’
を用いることもできる。

【００５３】上記第２の実施形態において、文書の処理
回数に重み付けをする場合に、必ずしも数１によらなく
てもよく、また、数１においてαやｗ（ｎ）を他の定数
や式等に置き換えることもできる。例えば、α＝１、ｗ
（ｎ）＝０とすることもできる。この場合には、最新の
期間内の処理回数を重み付き処理回数としたことにな
る。また、α＝１、ｗ（ｎ）＝１とすることもできる。
この場合には、最新の所定の個数の期間Ｎ内の処理回数
を重み付き処理回数としたことになる。本発明のＧＰ行
列取得手段において採用されている、時系列に従って重
みを付する手法は、ＧＰ行列を取得する場合のほか、ベ
クトルやスカラー量で表されるユーザーの嗜好を取得す
る場合においても適用でき、同様の効果を得ることがで
きる。

【００５４】

【発明の効果】以上説明したように、請求項１から請求
項１８に記載の発明によれば、ユーザーの嗜好を特徴付
けるＧＰ行列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。

【００５５】請求項７から請求項９、及び請求項１６に
記載の発明によれば、下降に処理された文書についての
ユーザーの処理頻度に時系列に従った重みが付されるの
で、現在に近い処理に大きな重みを付加することによっ
て、現在に近いユーザーの処理を大きく反映したユーザ
ーの嗜好を取得することが可能となる。

【００５６】請求項９に記載の発明によれば、過去に処
理された文書についてのユーザーの処理のうち現在に近
い処理に大きな重みが付加されるので、現在に近いユー
ザーの処理を大きく反映したユーザーの嗜好を取得する
ことが可能となる。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明の文書処理装置の第１の実施形態であ
り、本発明の文書処理プログラムを記憶した記憶媒体の
第１の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。

【図２０】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第２の実施形
態において、重み付け処理回数を算出する手法を説明す
るための説明図である。

【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 (18)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 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、を具
   備することを特徴とする文書処理装置。
2. 【請求項２】 前記ＧＰ行列取得手段は、過去に処理さ
   れた前記文書における前記キーワードの出現回数と、こ
   の文書についての前記ユーザーの処理頻度とをもとに前
   記ＧＰ行列を取得することを特徴とする請求項１に記載
   の文書処理装置。
3. 【請求項３】 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
   して表示することを特徴とする請求項１または請求項２
   に記載の文書処理装置。
4. 【請求項４】 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を備え、 前記ＧＰ行列視覚化手段は、前記文書ベクトルを前記Ｇ
   Ｐ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
   ことを特徴とする請求項３に記載の文書処理装置。
5. 【請求項５】 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を備え、 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３または請求項４に記載の文書処理装置。
6. 【請求項６】 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３から請求
   項５のうちのいずれか１の請求項に記載の文書処理装
   置。
7. 【請求項７】 前記ＧＰ行列取得手段は、過去に処理さ
   れた前記文書についての前記ユーザーの前記処理頻度に
   時系列に従った重みを付して前記ＧＰ行列を取得するこ
   とを特徴とする請求項２から請求項６のうちのいずれか
   １の請求項に記載の文書処理装置。
8. 【請求項８】 前記ＧＰ行列取得手段は、前記重み付け
   処理頻度として、前記ユーザーの所定期間毎の前記文書
   の処理回数に前記所定期間毎の重みを付した重み付け処
   理回数を取得して前記ＧＰ行列を取得することを特徴と
   する請求項７に記載の文書処理装置。
9. 【請求項９】 前記ＧＰ行列取得手段は、前記所定期間
   それぞれにおける前記文書の処理回数に対して、前記所
   定期間それぞれのすぐ前の所定期間における処理回数に
   対する以上の重みを付加し、且つ前記所定期間のうちす
   くなくとも１つにおける処理回数に対して、そのすぐ前
   の前記所定期間の処理回数に対するよりも大きな重みを
   付加して重み付け処理回数を取得することを特徴とする
   請求項８に記載の文書処理装置。
10. 【請求項１０】 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、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。
11. 【請求項１１】 前記ＧＰ行列取得機能は、過去に処理
    された前記文書における前記キーワードの出現回数と、
    この文書についての前記ユーザーの処理頻度とをもとに
    前記ＧＰ行列を取得することを特徴とする請求項１０に
    記載の文書処理プログラムが記憶された記憶媒体。
12. 【請求項１２】 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を特徴とする請求項１０または請求
    項１１に記載の文書処理プログラムが記憶された記憶媒
    体。
13. 【請求項１３】 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を備え、 前記ＧＰ行列視覚化機能は、前記文書ベクトルを前記Ｇ
    Ｐ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
    ことを特徴とする請求項１２に記載の文書処理プログラ
    ムが記憶された記憶媒体。
14. 【請求項１４】 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を備え、 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１２または請求項１３に記載の文書処理プログ
    ラムが記憶された記憶媒体。
15. 【請求項１５】 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１２から
    請求項１４のうちのいずれか１の請求項に記載の文書処
    理プログラムが記憶された記憶媒体。
16. 【請求項１６】 前記ＧＰ行列取得機能は、過去に処理
    された前記文書についての前記ユーザーの前記処理頻度
    に時系列に従った重みを付して前記ＧＰ行列を取得する
    ことを特徴とする請求項１１から請求項１５のうちのい
    ずれか１の請求項に記載の文書処理プログラムが記憶さ
    れた記憶媒体。
17. 【請求項１７】 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行列を取得し、 前記ＧＰ行列を視覚化することを特徴とする文書処理方
    法。
18. 【請求項１８】 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行列を視覚化することを特徴とする請求項１７に
    記載の文書処理方法。