JP2017004529A - 文書を分析・ルーティングするシステム及び方法 - Google Patents

Abstract

【課題】文書から読み出された情報に基づいて文書をルーティングする手法を提供する。
【解決手段】
受け取った文書をルーティングするアプローチを提供する。文書分析サーバがテキスト文書を受け取る。文書分析サーバは、キーワードと文書の宛先との間の関連を含むキーワードマッピングにアクセスする。文書分析サーバは、受け取った文書を検索してキーワードマッピングにあるキーワードを探し、文書中に見つかったキーワードとキーワードマッピングとに基づき、文書の一以上の宛先を決定する。文書分析サーバは文書を一以上の宛先にルーティングする。
【選択図】図３

Description

本開示は、ＯＣＲデータと、キーワード及び宛先のマッピングとに基づく文書のルーティングに関する。

文書ルーティングは現在のところ非効率なプロセスである。ファクシミリで受信された文書は、ファクシミリ装置で印刷されるか、または一般的にデータリポジトリに格納される。かかるシステムは、毎日大量の、会社の異なる部署に宛てられていることが多いファクシミリを受信する会社にとっては面倒である。スキャンオペレーションの場合、ユーザは各文書の正しい宛先を必ずしも知らないこともある。また、大量の文書の場合、ユーザが各文書の宛先を手作業で選択することは非効率であり得る。

一般的に、文書ルーティングシステムは文書を正しい宛先にデジタル的に送信するには有用である。例えば、幾つかの文書ルーティングシステムは、バーコードまたはＱＲコード(登録商標)を用いて文書をルーティングする。コードはデータリポジトリに格納され、ユーザにマッピングされる。かかるコードを有するフォームがスキャンされると、コードが検出され、文書が正しい場所に送られる。コードベースシステムの問題は、事前に印刷されたフォームを用いる必要があることである。多くの場合、大量のファクシミリを受信し、または大量の文書スキャンを必要とする会社は、自社が受け取るフォームを管理していない。

上記に基づき、文書コードを事前に印刷することを要さずに文書を宛先にルーティングするシステムが必要とされている。具体的に、外部ソースにより管理された文書中の情報に基づいて文書の正しい宛先を決定できるシステムが必要とされている。

文書から読み出された情報に基づいて文書をルーティングする手法を提供する。一実施形態では、デバイスはファクシミリまたはスキャニング動作を通して文書画像を受け取る。光学文字認識（ＯＣＲ）プロセスを用いて、その文書からテキストを生成する。文書分析サービスは電子的文書に関連するＯＣＲデータを受け取る。文書分析サービスは、ＯＣＲデータに基づき、その文書の一以上の宛先を決定する。一実施形態では、文書分析サービスは、一以上の宛先を示すデータをユーザに送り、文書を一以上の宛先のどれに送るか決定する。

文書分析サービスは、マッチング手法を用いて、一以上の宛先を決定してもよい。一実施形態では、文書分析サービスは、キーワードを宛先にマッピングするキーワードマッピングにアクセスする。文書分析サービスはＯＣＲデータを検索してキーワードマッピングのキーワードを探す。文書分析サービスにより決定された一以上の宛先は、ＯＣＲデータ中に見つかったキーワードに対応してもよい。

添付した図面において、同じ参照番号は同じ構成要素を指す。
キーワードマッピングを用いてさまざまなデバイスに文書をルーティングするシステムアーキテクチャ例を示す。 キーワードマッピングを用いて単一デバイス内のさまざまな宛先に文書をルーティングするシステムアーキテクチャ例を示す。 一実施形態による文書をルーティングする方法例を示すブロック図である。 文書ルーティングシステムを更新するグラフィカルユーザインターフェース例を示す図である。 実施形態を実装できるコンピュータシステム例５００を示すブロック図である。

以下の詳細な説明では、説明を目的として、本発明を完全に理解してもらうために、具体的な詳細事項を開示した実施形態を記載する。しかし、言うまでもなく、本発明はこれらの詳細がなくても実施することができる。他の場合において、ブロック図として周知の構造やデバイスを示すが、これは本発明が不明瞭になることを避けるためである。この後、次のセクションでさまざまな実施形態を説明する：
Ｉ． 概要
ＩＩ． 構成面の概要
ＩＩＩ． 画像キャプチャとＯＣＲ
ＩＶ． キーワードマッピング
Ｖ． 宛先選択
ＶＩ． 付加的実装
ＶＩＩ． 実装メカニズム

［Ｉ． 概要］
ＯＣＲデータに基づき文書をルーティングするアプローチが提供される。一実施形態では、画像キャプチャデバイスが、画像キャプチャやファクシミリを通して文書を受け取る。光学文字認識（ＯＣＲ）プロセスを用いて文書の画像をテキストデータに変換する。次いで、文書を検索して、キーワードマッピング中の宛先に対応する一以上の所定のキーワードを探す。文書は、文書中に見つかったキーワードと、キーワードマッピングとに基づいて一以上の宛先に送られる。

［ＩＩ． 構成面の概要］
図１は、キーワードマッピングを用いてさまざまなデバイスに文書をルーティングするシステムアーキテクチャ例を示す。図１は、ネットワーク１００で通信可能に結合された画像キャプチャデバイス１０２、ＯＣＲサーバ１０４、文書分析サーバ１０６、クライアントデバイス１０８、及び宛先デバイス１５０を含む。ネットワーク１００は、図１の様々な要素間におけるデータ交換を提供する任意の媒体またはメカニズムにより実施できる。ネットワーク１００の例には、限定ではなく、一以上のローカルエリアネットワーク（ＬＡＮ）、一以上のワイドエリアネットワーク（ＷＡＮ）、一以上のイーサネット(登録商標)またはインターネット、一以上の地上、衛星、又は無線リンクなどの一以上のネットワークを含む。図１のさまざまな要素は、具体的な実装に応じて、直接（有線または無線）通信リンクを有しても良い。

一実施形態では、画像キャプチャデバイス１０２、ＯＣＲサーバ１０４、文書分析サーバ１０６、クライアントデバイス１０８、及び宛先デバイス１５０は、結合されてもっと少ないデバイスであってもよい。例えば、画像キャプチャデバイス１０２は、ＯＣＲサーバ１０４のＯＣＲ機能、文書分析サーバ１０６の文書分析機能、クライアントデバイス１０８の確認（ｖｅｒｉｆｉｃａｔｉｏｎ）機能、またはこれらの任意の組み合わせを提供するように構成されていてもよい。別の例として、画像キャプチャデバイス１０２は画像キャプチャと受け取りに限定されてもよいが、単一サーバはＯＣＲサーバ１０４と文書分析サーバ１０６の機能を実行してもよい。

画像キャプチャデバイス１０２は、印刷、コピー、ファクシミリ、及び文書スキャンなどの一以上の機能を実行するように構成またはプログラムされたデバイスであってもよい。一例として、画像キャプチャデバイス１０２はスキャナーであってもよい。他の一例として、画像キャプチャデバイス１０２は、ここに説明する機能を実行するように構成された多機能周辺装置であってもよい。幾つかの実施形態では、画像キャプチャデバイス１０２は、ＯＣＲ機能を提供するように構成されたデジタル的にプログラムされたロジック、文書分析機能を提供するように構成されたデジタル的にプログラムされたロジック、キーワードが宛先にマッピングされて格納されるように構成されたキーワードマッピングデータベース、文書処理の規則を格納するように構成された規則データベース、宛先を表示して宛先の入力を受け取るように構成されたユーザインターフェース、文書その他のデータをＯＣＲサーバ１０４、文書分析サーバ１０６、クライアントデバイス１０８、及び宛先デバイス１５０と送受信するように構成された通信コンポーネントのうち一以上を含む。

ＯＣＲサーバ１０４は、文書を受信し、その文書にＯＣＲ機能を行ってＯＣＲテキストデータを生成するように構成またはプログラムされていてもよい。例えば、行列マッチングアルゴリズムを用いて、画像データ中の画素を、ＯＣＲサーバ１０４上のデータ構造に格納されたさまざまなフォント中の文字の画素と比較してもよい。代替的にまたは追加的に、特徴抽出アルゴリズムを用いて、画像データ中の特徴を、ＯＣＲサーバ１０４上のデータ構造に格納されたさまざまなフォント中の文字の特徴と比較してもよい。ＯＣＲサーバ１０４は、ＯＣＲテキストデータを画像キャプチャデバイス１０２に返す、またはＯＣＲデータを文書分析サーバ１０６に送るように構成されていてもよい。

文書分析サーバ１０６は、ネットワークを介してＯＣＲデータを受信し、そのＯＣＲデータに文書分析機能を実行するように構成またはプログラムされていてもよい。文書分析サーバは、キーワードが宛先にマッピングされて格納されるように構成されたキーワードマッピングデータベースと、文書処理の規則を格納するように構成された規則データベースを含み得る。一実施形態では、文書分析サーバ１０６は、クライアント識別データによりインデックスされた、各クライアントのキーワードマッピングを格納するように構成またはプログラムされている。文書分析サーバ１０６はさらに、画像キャプチャデバイス１０２、クライアントデバイス１０８、及び宛先デバイス１５０との間でデータを送受信するように構成されていてもよい。幾つかの実施形態では、文書分析サーバ１０６は、前のマッチとミスマッチとに基づきパターンマッチングと文書分析を行うように構成された、デジタル的にプログラムされたロジックを含む機械学習ツールを含む。

クライアントデバイス１０８は、ネットワークを介して文書分析サーバ１０６または画像キャプチャデバイス１０２とインターラクトできる任意の計算デバイスであり得る。クライアントデバイス１０８は、スマートフォンとして図示されているが、パーソナルコンピュータ、タブレット計算デバイス、ＰＤＡ、ラップトップ、その他の計算デバイスであって情報の送受信及びここに説明する機能を実行できるものであってもよい。

図２は、キーワードマッピングを用いて単一デバイス内のさまざまな宛先に文書をルーティングするシステムアーキテクチャ例を示す。図２は、ネットワーク１００を介して通信可能に結合された画像キャプチャデバイス１０２、ＯＣＲサーバ１０４、文書分析サーバ１０６、クライアントデバイス１０８、及び宛先フォルダ２２０を有するファイルサーバ２１０を含む。ファイルサーバ２１０は、複数の文書を格納するように構成された中央データリポジトリであり得る。ファイルサーバ２１０内のデータは、宛先フォルダ２２０に分けられてもよい。宛先フォルダ２２０はファイルサーバ２１０内のさまざまなストレージデスティネーションを表す。さまざまな実施形態では、図１と図２の組み合わせは、ここに説明する方法及びルーティングシステムのシステムアーキテクチャを含み得る。例えば、複数のデバイスのうち一以上がその複数のデバイス内の複数の宛先（デスティネーション）を含むような複数のデバイス間で、文書がルーティングされ得る。

［ＩＩＩ． 画像キャプチャとＯＣＲ］
図３は、一実施形態による文書をルーティングする方法例を示すブロック図である。図３は、画像キャプチャデバイス１０２、ＯＣＲサーバ１０４、文書分析サーバ１０６、クライアントデバイス１０８、及び宛先３００を含む。宛先３００は、図１の宛先デバイス１５０、図２の宛先フォルダ２２０、またはこれらの任意の組み合わせを含み得る。図３のさまざまなシステムは、図１と図２に示されたネットワークを介してインターラクトできる。

ステップ３０２において、画像キャプチャデバイス１０２は文書を受け取る。例えば、画像キャプチャデバイスは、デジタルスキャンにより文書を受け取るスキャニングデバイスであり得る。画像キャプチャデバイス１０２は、ネットワークを介して画像データを受け取るファクシミリ装置でもあり得る。画像キャプチャデバイス１０２がモバイルフォン、タブレット、または計算デバイスのカメラなどの写真を通して画像をキャプチャできるデバイスを含む、及び画像キャプチャデバイス１０２が電子メールを介して文書を受け取る実施形態を実装してもよい。

ステップ３０４において、文書に対してＯＣＲプロセスが行われる。一実施形態では、画像キャプチャデバイス１０２はＯＣＲプロセスを実行し得るＯＣＲモジュールを含む。別の実施形態では、文書はＯＣＲサーバ１０４に送られる。ＯＣＲサーバ１０４はＯＣＲプロセスを実行できるＯＣＲモジュールを含む。ＯＣＲモジュールは、一以上の汎用コンピュータに、または特定用途集積回路（ＡＳＩＣｓ）のフィールドプログラマブルゲートアレイ（ＦＰＧＡｓ）に実装されるロジックに、ロードされ実行される一以上のコンピュータプログラムまたはその他のソフトウェア要素を用いて実装し得る。

ステップ３０６において、画像キャプチャデバイスはＯＣＲサーバ１０４からテキストデータを受け取り得る。一実施形態では、ＯＣＲサーバ１０４は、画像キャプチャデバイス１０２から文書を受け取り、画像キャプチャデバイス１０２にテキスト文書を返すことだけするように構成される。別の実施形態では、ＯＣＲサーバ１０４は、文書分析サーバ１０６と通信してもよい。例えば、ＯＣＲサーバ１０４は、一以上の文書とともに、画像キャプチャデバイス１０２からクライアント識別データを受け取り、文書分析サーバ１０６にその一以上の文書及びテキストデータとともにクライアント識別データを転送し、それによりテキストデータを画像キャプチャデバイス１０２に送り返す必要性を無くすように構成され得る。

ステップ３０８において、テキストデータは分析サービスに送られる。例えば、画像キャプチャデバイス１０２またはＯＣＲサーバ１０４は、テキスト文書を文書分析サーバ１０６に送っても良い。一実施形態では、画像キャプチャデバイス１０２の識別情報、画像キャプチャデバイス１０２のユーザの識別情報、画像キャプチャデバイス１０２のユーザの連絡先情報、クライアント識別情報、及び元の文書などの付加的文書が、文書分析サーバ１０６に送られる。

本方法を画像として受け取られた文書に関して説明しているが、ここに説明のルーティング方法は、テキストベースの文書にも適用可能である。例えば、画像キャプチャデバイス１０２は、電子メールなどによりネットワークを介して文書を受け取る汎用計算デバイスであってもよい。文書が画像として受け取られると、ＯＣＲプロセスが文書に実行されて、テキスト文書に変換され得る。文書は、テキスト文書として受け取られる場合、文書分析サーバ１０６にテキスト文書として送られ得る。

［ＩＶ． キーワードマッピング］
一実施形態では、文書分析サーバ１０６は、一以上のキーワードマッピングを含み、またはそれにアクセスし得る。文書分析サーバ１０６は、論理的グループまたはユーザのそれぞれの必要性に基づく、各論理的グループまたはユーザに対して異なるキーワードマッピングを含み得る。例えば、第１の論理的グループの第１のキーワードマッピングは、あるキーワードに対するマッピングを含んでも良く、第２の論理的グループの第２のキーワードは、同じキーワードに対する異なるマッピングを有しても良い。他の一例として、保険会社は保険文書に関するキーワードマッピングを有することを欲し得るし、一方、法律事務所は法律文書に関するキーワードマッピングを有することを欲し得る。キーワードマッピングはクライアント識別子によりインデックスされてもよい。一実施形態では、文書分析サーバ１０６は、受け取ったクライアント識別情報を用いて一以上のキーワードマッピングを選択するように構成されてもよい。

一実施形態では、キーワードマッピングは、一以上のキーワードを特定して、その一以上のキーワードの各々を一以上の宛先と関連付ける。例えば、キーワード「インボイス」はコンピュータＡにマッピングされてもよく、一方、キーワード「Ｇａｌｉｆｉａｎａｋｉｓ」はコンピュータＢにマッピングされ得る。図３を参照して、キーワードは、１つの計算デバイス内の一以上の宛先にマッピングされてもよい。例えば、デジタルブックリポジトリにおいて、単語「Ｌｏｖｅｃｒａｆｔ」を含むテキストはコンピュータＡの「Ｈｏｒｒｏｒ」フォルダにマッピングされてもよく、一方、単語「Ｗｅｌｌｓ」を含むテキストはコンピュータＡの「Ｓｃｉｅｎｃｅ Ｆｉｃｔｉｏｎ」フォルダにマッピングされてもよい。幾つかの実施形態では、キーワードは複数の宛先にマッピングされ得る。例えば、デジタルブックリポジトリにおいて、単語「Ｃａｒｄ」に関連するテキストは、「Ｓｃｉｅｎｃｅ Ｆｉｃｔｉｏｎ」フォルダ及び「Ｇａｍｅｓ」フォルダにマッピングされてもよい。

一実施形態では、複数のキーワードマッピングを用いて、文書をルーティングする層状システムを生成する。例えば、第１のキーワードマッピングはあるキーワードを複数の宛先セットにマップしてもよい。付加的キーワードマッピングは、各宛先セットに対して用いて、リストをさらに短くしてもよい。例えば、保険会社は、単語「インボイス」をあるグループにマップし、単語「クレーム」を第２のグループにマップし得る。第２のキーワードマッピングは「インボイス」グループに用いられても良く、第３の器ワードマッピングが「クレームグループ」に対して利用されてもよい。「インボイス」マッピングはクライアント識別子と課金部のコンピュータとの間の関連付けを含んでも良く、一方、「クレーム」マッピングは同じクライアント識別子とクレーム処理部のコンピュータとの間の関連付けを含んでも良い。

幾つかの実施形態では、第１のキーワードマッピングは第１の計算デバイスを特定し、第２のキーワードは計算デバイス内の宛先を特定する。例えば、キーワード「インボイス」は第１のキーワードマッピングの会計計算デバイスを特定するために用いられても良く、第２のキーワードマッピングはインボイスナンバーを会計計算デバイス内の関係フォルダーにマップしてもよい。

一実施形態では、キーワードマッピングはネガティブマッピングも含む。ネガティブマッピングは、あるキーワードを含む文書は関連付けられた宛先に送られるべきではないことを示すように宛先に関連付けられた一定のキーワードを含み得る。例えば、ある弁護士は利害相反のため、ある事件やクライアントから除外されてもよい。キーワードマッピングは、その事件またはクライアント名の、ある弁護士へのネガティブマッピングを含んでいて、その事件またはクライアント名が文書中に見つかると、その文書はその弁護士に送られないようにしても良い。一実施形態では、ネガティブマッピングは他のマッピングを完全にオーバーライドする。このように、ある弁護士の専門性に関する言葉を含む文書が、コンフリクトを有するクライアント名を含む場合、その専門性に対するその弁護士のマッピングは、そのクライアントに対するその弁護士のネガティブマッピングによりオーバーライドされ得る。

［Ｖ． 宛先選択］
図３を参照して、ステップ３１０において、キーワードマッピングから宛先が決定される。例えば、文書分析サーバ１０６は、テキストデータを検索して、キーワードマッピングにより特定されたキーワードを探してもよい。キーワードが見つかると、文書分析サーバ１０６はキーワードマッピングから、対応する宛先（単数または複数）を選択し得る。異なる複数のキーワードが見つかった場合、複数の宛先が選択され得る。あるいは、ある宛先が機械学習加重またはランキングに基づき選択されてもよい。これは後でより詳しく説明する。

一実施形態では、ステップ３１２において、文書が一以上の選択された宛先に送られる。一以上の選択された宛先に文書を送ることは、その文書を電子メールなどのウェブサービスを通じてデジタル的に送信すること、またはネットワークを介して計算デバイスにリモートアクセスして、その文書を計算デバイスのあるロケーションに格納することを含み得る。ここで説明するように、付加的規則を適用して、選択された宛先から宛先を選択してもよい。幾つかの実施形態では、文書は、キーワードマッピングにより特定された各宛先、または特定された複数の宛先の一部などの複数の宛先３００に送られる。

別の一実施形態では、ステップ３１４において、可能性のある宛先がユーザに送られる。幾つかの実施形態では、可能性のある宛先は、２つ以上の宛先が選択された場合にのみ、ユーザに送られる。他の実施形態では、可能性のある宛先は、選択された宛先の数に関わらず、ユーザに送られる。可能性のある宛先をユーザに送ることは、宛先のリストを画像キャプチャデバイス１０２またはクライアントデバイス１０８に送信することを含み得る。

ステップ３１４は、文書分析サーバ１０６が画像キャプチャデバイス１０２に可能性のある宛先を送ることを含み得る。一実施形態では、画像キャプチャデバイス１０２は宛先リストを表示するように構成されている。例えば、画像キャプチャデバイス１０２は、宛先リストをユーザに表示するのに使えるプログラマブルディスプレイを含み得る。ユーザは、宛先リストから、文書の一以上の選択される宛先を選択できる。例えば、「Ｃａｒｄ」の例では、リストは「Ｓｃｉｅｎｃｅ Ｆｉｃｔｉｏｎ」及び「Ｇａｍｅｓ」を含み得る。ユーザは、受け取った文書が書籍「Ｅｎｄｅｒ’ｓ Ｇａｍｅ」に関することを知ると、「Ｓｃｉｅｎｃｅ Ｆｉｃｔｉｏｎ」を選択するだろう。幾つかの実施形態では、宛先リストは、所望のオプションが利用できない状況用に、「ｍｏｒｅ ｏｐｔｉｏｎｓ」を選択肢として含み得る。例えば、文書が過去のある月に発生したクレジットカードトランザクションに関するものであるとき、「Ｓｃｉｅｎｃｅ Ｆｉｃｔｉｏｎ」及び「Ｇａｍｅｓ」というオプションは正しくないだろう。「ｍｏｒｅ ｏｐｔｉｏｎｓ」を選択すると、画像キャプチャデバイスは可能性のある宛先のうち残りのものを表示する。

ステップ３１４は、文書分析サーバ１０６がクライアントデバイス１０８に可能性のある宛先を送ることを含み得る。クライアントデバイス１０８は、文書分析サーバ１０６から更新を受け取るソフトウェアアプリケーションを実行し得る。一実施形態では、可能性のある宛先をクライアントデバイス１０８に送ることは、文書分析サーバ１０６がユーザデバイスで実行されているアプリケーションのアプリケーションプログラミングインターフェース（ＡＰＩ）を通してユーザにメッセージを送ることを含む。アプリケーションは選択された宛先をユーザに表示し得る。画像キャプチャデバイス１０２のディスプレイと同様に、ユーザに、表示されたものの中から文書の異なる宛先を選択させるオプションリストに「ｍｏｒｅ ｏｐｔｉｏｎｓ」が含まれていてもよい。

他の実施形態では、文書分析サーバ１０６は、ユーザの連絡先情報を用いてメッセージをクライアントデバイス１０８に送る。例えば、文書分析サーバ１０６は、画像キャプチャデバイス１０２からユーザの電子メールアドレスを受け取ってもよい。代替的に及び／又は追加的に、文書分析サーバ１０６は、データリポジトリに格納され、ユーザ識別情報でインデックスされたユーザの電子メールアドレスを有し得る。文書分析サーバ１０６は、ユーザ識別情報を受け取り、データリポジトリにアクセスして、ユーザの電子メールアドレスを読み出す。電子メールは、文書分析サーバによりホストされたウェブサイトのＵＲＬ（ｕｎｉｆｏｒｍ ｒｅｓｏｕｒｃｅ ｌｏｃａｔｏｒ）を含み得る。ＵＲＬにより、クライアントデバイス１０８は、クライアントデバイス１０８上で実行されているブラウザを通してウェブサイトにアクセスする。文書分析サーバ１０６は、選択された宛先をウェブサイトを通してユーザに表示してもよい。文書分析サーバ１０６は、「ｍｏｒｅ ｏｐｔｉｏｎｓ」を表示して、表示されていないオプションをユーザに選択させてもよい。

幾つかの実施形態では、キーワードが見つからなければ、文書分析サーバ１０６はエラーを返す。例えば、文書分析サーバ１０６は、画像キャプチャデバイス１０２に、インターフェース上にエラーを表示させるメッセージを画像キャプチャデバイス１０２に送っても良い。画像キャプチャデバイス１０２は、文書の宛先を指定する、ユーザからの入力を要求してもよい。幾つかの実施形態では、文書中にキーワードが見つからなければ、または表示されたオプションの１つをユーザが選択しなければ、キーワード生成オプションがユーザに表示される。キーワード生成オプションによりユーザは、選択された宛先へのルーティングに用い得るテキストデータの一部を選択できる。例えば、文書が新しいクライアントＡの名前を含む場合、ユーザはテキストデータからそのクライアントの名前を選択して、そのクライアント名を人Ａに関連するフォルダにマッピングする新しいキーワードマッピングを生成してもよい。他の実施形態では、文書分析サーバ１０６がテキストデータ中にキーワードを発見できない場合、デフォルトの宛先を用いても良い。

図３に戻り、ステップ３１６において、ユーザ選択が文書分析サーバ１０６に送られる。ステップ３１８において、文書分析サーバ１０６はその文書を宛先３００に送る。幾つかの実施形態では、ユーザが画像キャプチャデバイス１０２のディスプレイから宛先を選択した後、画像キャプチャデバイス１０２は文書を宛先３００に直接送る。画像キャプチャデバイス１０２は、現在のルーティング方法の確認または訂正に用いるため、選択を文書分析サーバ１０６に送ってもよい。

一実施形態では、宛先３００に文書が送られる時、クライアントデバイス１０８に通知を送る。通知は、宛先３００の識別情報、文書の識別情報、宛先を選択するのに使われたキーワードの識別情報を含んでいてもよい。通知は、クライアントデバイス１０８上で実行されているアプリケーションのＡＰＩを通して、または電子メールで送られても良い。あるいは、通知は画像キャプチャデバイス１０２に送られても良い。画像キャプチャデバイス１０２は、画像キャプチャデバイス１０２のディスプレイに通知を表示してもよい。

受け取られた文書のロケーションを含むインデックスを生成してもよい。インデックスは、文書分析サーバ１０６、画像キャプチャデバイス１０２、宛先デバイス１５０、ファイルサーバ２１０、クライアントデバイス１０８、または別の計算デバイスに格納されてもよい。各文書に対して、インデックスは、その文書の送信者の識別情報、その文書のスキャナーの識別情報、クライアントデバイス１０８のユーザの識別情報、及び／又はクライアントデバイス１０８の識別情報、文書の受信日時、文書のロケーション、または文書のロケーションを可能性のある宛先から選択するのに用いたキーワードのうち一以上を示してもよい。一実施形態では、文書分析サーバ１０６は、別のデバイスに格納されたインデックスを更新させるデータを送る。例えば、文書分析サーバ１０６は、文書を宛先デバイス１５０に送ってもよく、付加的にデータを別のコンピュータに送って、その別のコンピュータに格納されたインデックスを新しい文書のエントリーで更新させても良い。

［ＶＩ． 機械学習］
一実施形態では、文書分析サーバ１０６は、以前のマッチとミスマッチを用いて宛先選択の精度を上げる機械学習ツールで構成またはプログラムされている。機械学習ツールは、パターンマッチングと文書分析を行うデジタル的にプログラムされたロジックを含んでいても良い。例えば、ユーザが継続的に、キーワード「インボイス」と「クレーム」を含む各文書に対して「インボイス」という宛先を選択する場合、文書分析サーバ１０６は、文書中に両方のキーワードが見つかったとき、「クレーム」オプションを表示するのを停止してもよい。両方のキーワードを含む文書に対してユーザが「クレーム」オプションを選択したとき、文書分析サーバ１０６は「クレーム」オプションを再び表示し始めてもよい。機械学習ツールは、より複雑な分析を行っても良い。例えば、文書タイプのマッチング、オプションを狭める文書中の別の言葉の発見、または類似性を調べるための１つの宛先に送られた全ての文書の比較などを行っても良い。

文書タイプのマッチングは、複数の文書を比較して、あるストリングのロケーション中のパターンを見つけることを含んでもよい。例えば、患者が書き込む患者情報フォームは常に、マッチするロケーションにマッチする単語を含んでいる。例えば、「個人情報」、「氏名」、「住所」、「下記のアレルギーはありますか」などである。機械学習ツールは、マッチするパターンを有するフォームは同じ宛先に行くように選択されることが多いと判断してもよい。例えば、機械学習ツールは、患者情報フォームのパターンを有する文書は常に、管理計算デバイスに送られると判断してもよい。幾つかの実施形態では、より複雑なやり方でパターン認識を用いて、例えば、複数の場所のうち文書を送る場所を決定し、または計算デバイス中の、文書を送信する宛先を決定する。例えば、患者情報フォームが頻繁に、管理計算デバイスと、患者名に依存した別の計算デバイスとの両方に送られる場合、文書分析サーバ１０６は、パターンマッチングに基づく管理計算デバイスと、患者名に基づく医師のデバイスとを選択しても良い。他の一例として、患者名を用いて患者のフォルダを選択してもよく、パターンマッチングを用いて「患者情報」などのサブフォルダを選択してもよい。

オプションを狭める文書中の別の言葉を見つけることは、文書がある宛先に行く可能性を大きくする、または文書がある宛先に行く可能性を小さくする言葉を見つけることを含んでいてもよい。例えば、文書分析サーバ１０６は、「社会保障番号」というフレーズを含む文書がスケジューリング計算デバイスに送られることはまれであると判断してもよい。文書分析サーバ１０６は、文書中に「社会保障番号」が見つかった場合、その文書中の他のキーワードにかかわらず、スケジューリング計算デバイスのオプションを表示しないことを選択してもよい。また、文書分析サーバ１０６は、「Ｒｅｓｉｄｅｎｔ Ｄｏｒｉａｎ」というフレーズを含む文書は「Ｊｏｈｎ Ｄｏｒｉａｎ」の及び／又は彼の上司である「Ｐｅｒｒｙ Ｃｏｘ」の計算デバイスに送られることが多いと判断してもよい。文書中に大勢の医師にマッピングされるキーワードが見つかった場合、文書分析サーバ１０６は、上記の計算デバイスに選択の幅を狭めるため、フレーズ「Ｒｅｓｉｄｅｎｔ Ｄｏｒｉａｎ」を用いても良い。

一実施形態では、文書分析サーバ１０６は、以前のマッチに基づいて文書を宛先３００に自動的に送信することを開始してもよい。例えば、あるキーワードを含む文書が一貫してコンピュータＡに送られている場合、文書分析サーバ１０６は、ユーザ選択を要求せずに、そのキーワードを含む文書をコンピュータＡに自動的に送信することを開始してもよい。また、機械学習ツールが文書中に、あるキーワードに関して、その文書がコンピュータＡに送信されることに強く相関するパターンを検出した場合、文書分析サーバ１０６は、そのパターンにマッチし、そのキーワードを含む文書をコンピュータＡに自動的に送信してもよい。

一実施形態では、またキーワードマッピングはキーワードのランキングも含む。ランキングは、選択される宛先グループの幅を狭めるため、選択される宛先グループを順序付けるため、または選択された宛先グループから文書を送信する宛先を選択するために用いられても良い。例えば、キーワード「インボイス」はキーワード「クレーム」より高いランキングでマッピングされてもよい。文書中に両方のキーワードが発見されたとき、単語「インボイス」が優先される。幾つかの実施形態では、「インボイス」を優先するということは、単語「インボイス」にマッピングされる計算デバイスにその文書が自動的に送信されることも意味しても良い。他の実施形態では、「インボイス」が優先されるということは、「インボイス」にマッピングされた計算デバイスが、単語「クレーム」に関連する計算デバイスより、選択される宛先のリストの上の方に置かれことを意味しても良い。

幾つかの実施形態では、キーワードの頻度は、選択される宛先グループの幅を狭めるため、選択される宛先グループを順序付けるため、または選択された宛先グループから文書を送信する宛先を選択するために用いられても良い。例えば、メディアレビュー会社に送られる文書は、「ページ」及び「シーン」という単語を含んでいてもよい。「ページ」は宛先「ブック」にマッピングされてもよく、「シーン」は宛先「テレビ／映画」にマッピングされてもよい。単語「ページ」が多数回用いられているが、単語「シーン」は１回しか用いられていない場合、文書分析サーバ１０６は、その文書を宛先「ブック」に直接送っても良いし、宛先「ブック」を選択された宛先のリストの一番上に置いても良い。

また、加重が、選択される宛先グループの幅を狭めるため、選択される宛先グループを順序付けるため、または選択された宛先グループから文書を送信する宛先を選択するために用いられても良い。加重はキーワードの相対的重要度を指しても良い。各キーワードが１回だけ見つかった場合、加重はランキングと区別がつかないかも知れない。各キーワードが複数回見つかった場合、加重を用いて宛先のランキングを決定してもよい。例えば、メディアレビュー会社の例では、多くのメディア形式がシーンと言うので、「シーン」という単語の加重は比較的低い。他方、ブック以外のメディア形式に関して、ページが話題になることはほとんど無いので、「ページ」の加重は比較的高い。このように、文書は単語「ページ」より単語「シーン」をより頻繁に用いるかも知れないが、その単語に対する加重により、文書分析サーバ１０６は、宛先「テレビ／映画」よりも宛先「ブック」を高くランキングしてもよい。加重は機械学習と共に用いられても、機械学習無しで用いられても良い。

［ＶＩ． 実行上の管理］
一実施形態では、文書分析サーバ１０６は、管理計算デバイスにグラフィカルユーザインターフェースを提供する。管理計算デバイスは、クライアントデバイス１０８、宛先デバイス１５０のうちの１つ、ファイルサーバ２１０、または別の計算デバイスであってもよい。グラフィカルユーザインターフェースは管理計算デバイスに、許可管理、キーワード生成、分析訂正、キーワードランキング、規則生成、及び規則削除を確立するツールを提供してもよい。管理計算デバイスは、ユーザ名とパスワードなどの一以上の一意的識別子を用いて文書分析システムにログインしてもよい。

図４は、文書ルーティングシステムを更新するグラフィカルユーザインターフェース例を示す図である。インターフェース４００はメニュー４１０、キーワードマッピング４２０、及びマッピングエディタ４３０を含む。文書ルーティングシステムを更新するグラフィカルユーザインターフェースの構成とプレゼンテーションは図４に示した例に限定されず、具体的に構成及びプレゼンテーションは具体的な実装に依存するものであってもよい。メニュー４１０は、文書ルーティングシステムを更新、または文書ルーティングシステムに関する情報を見るさまざまなオプションを含む。図４に示した実施形態では、メニュー４１０は、キーワードマッピング、器ワード生成、規則、規則生成、過去のルーティング、及び許可を含む。

インターフェース４００は、メニュー４１０からキーワードマッピングの選択を受け取ると、キーワードマッピング４２０を表示するように構成されていてもよい。一実施形態では、インターフェース４００は最初の複数のキーワードマッピングを表示してもよい。あるキーワードマッピングの選択を受け取った時、インターフェース４００はキーワードマッピング４２０を表示してもよい。例えば、層状システムは、第２層キーワードマッピングを決定するのに使われる全体キーワードマッピングを含んでいてもよい。図４に示した実施形態では、全体キーワードマッピングは、「Ｍｅｄｉａ」、「Ａｃｃｏｕｎｔｉｎｇ」、「Ｌｅｇａｌ」、及び「Ａｄｍｉｎｉｓｔｒａｔｉｖｅ」というキーワードマップにマッピングするキーワードを含んでいてもよい。インターフェース４００は、キーワードマッピングのうちの１つの選択を受け取るまで、最初に５つのキーワードマッピングを表示するように構成されていてもよい。

キーワードマッピング４２０は、キーワード、マッピングされた宛先、及び個々のマッピングに対するランキングまたは加重を表示してもよい。例えば、キーワードマッピング４２０は、キーワード「Ｒ． Ｒ． Ｍａｒｔｉｎ」が「…ＴＶ￥Ｆａｎｔａｓｙ」及び「…Ｂｏｏｋｓ￥Ｆａｎｔａｓｙ」にマッピングされることを示している。幾つかの実施形態では、各キーワードは、１つの宛先にマッピングされ、それによりシステムは、文書を１つの宛先に自動的に送信するより大きいコントロールを有することができる。他の実施形態では、図４に示した実施形態のように、キーワードは複数の宛先にマッピングされてもよい。各マッピングは加重のランキングを含んでいてもよい。例えば、「Ｒ． Ｒ． Ｍａｒｔｉｎ」の「…ＴＶ￥Ｆａｎｔａｓｙ」へのマッピングはランキング２を含み、「Ｒ． Ｒ． Ｍａｒｔｉｎ」の「…Ｂｏｏｋｓ￥Ｆａｎｔａｓｙ」へのマッピングはランキング３を含む。ランキングに基づき、文書分析サーバ１０６は、ユーザに宛先を送るときに、または文書をその宛先に送るときに、１つの宛先を他の宛先よりも優先してもよい。例えば、文書分析サーバ１０６は、文書を、関連ランキングが最高である宛先に自動的に送っても良い。他の一例として、文書分析サーバ１０６は、ランキングが最も高い宛先が最初にユーザに表示されるように、ランキングにより宛先を順序付けてもよい。

幾つかの実施形態では、キーワードマッピング４２０は、ランキングに加えて、またはランキングの替わりに加重を含む。加重はキーワードの出現回数と組み合わせられて文書の優先度に影響するという点で、加重はランキングとは異なっていても良い。例えば、加重２のキーワードの４回出現は、加重３のキーワードの２回出現を上回る。また、加重は複数のキーワードと組み合わせられ、より複雑な規則をつくる。例えば、キーワードマッピング４２０中の単語「Ｃａｒｄ」は、「…Ｂｏｏｋｓ￥ＳｃｉｅｎｃｅＦｉｃｔｉｏｎ」と「…Ｂｏｏｋｓ￥Ｇａｍｅｓ」とにマッピングされる。「Ｃａｒｄ」は「Ｒ． Ｒ． Ｍａｒｔｉｎ」と同じ宛先にはマッピングされないが、「Ｃａｒｄ」は「…Ｂｏｏｋｓ」などの類似した宛先にマッピングされる。文書の最終的に宛先（単数または複数）を決定するとき、宛先間の類似性によりある宛先に加重が与えられても良い。このように、１つの文書に「Ｒ． Ｒ． Ｍａｒｔｉｎ」と「Ｃａｒｄ」の両方が出現すると、文書分析サーバ１０６が「…ＴＶ￥Ｆａｎｔａｓｙ」よりも「…Ｂｏｏｋｓ￥Ｆａｎｔａｓｙ」を宛先として優先する可能性が高くなっても良い。ランキングと同様に、文書分析サーバ１０６は、文書を最大荷重の宛先に自動的に送信しても、または加重により宛先を順序付けてもよい。文書分析サーバ１０６は、閾値を用いて一以上の宛先を選択してもよい。例えば、文書分析サーバ１０６は、加重が１０より大きい宛先のみを選択するように構成されていてもよい。このように、加重３のキーワードの４回出現が選択され、加重４のキーワードの２回出現が選択されなくてもよい。文書分析サーバ１０６は、選択された宛先に文書を送っても良いし、または選択された宛先を加重により順序付けてもよい。

インターフェース４００は、キーワードマッピング４２０からキーワードまたは宛先の選択を受け取った後、またはメニュー４１０から「Ｃｒｅａｔｅ ａ Ｋｅｙｗｏｒｄ」の選択を受け取った後、マッピングエディタ４３０を表示するように構成されてもよい。マッピングエディタ４３０は、キーワードの生成、新しいまたは既存のキーワードへの宛先の追加、新しいまたは既存のキーワードからの宛先の削除、宛先への加重またはランキングの追加、及び宛先からの加重またはランキングの削除をするオプションを表示してもよい。また、マッピングエディタ４３０は、キーワード、宛先、マッピング、加重、及び／又はランキングを変更するオプションを表示してもよい。

インターフェース４００は、メニュー４１０から規則の選択を受け取ると、現在または過去の規則を表示するように構成されてもよい。規則はユーザが生成した規則及び／又は文書分析サーバ１０６により生成された規則により構成されてもよい。幾つかの実施形態では、規則は重要な手続（ｏｖｅｒａｒｃｈｉｎｇ ｐｒｏｃｅｄｕｒｅｓ）を含む。例えば、規則は、キーワードを発見できないとき、ユーザの許可設定を確認できないとき、またはキーワードに対してフォルダが設定されていないと判断されたとき、システムがエラーを返すことを定めても良い。また、規則は、一以上のキーワードの発見に対してシステムがどう反応するか定めても良い。例えば、規則は、システムが文書を優先度が最高の宛先に自動的に送ることを定めてもよい。より複雑な規則により、キーワードが１つだけ見つかったとき、または見つかったキーワードのランキング及び／又は加重に指定された差分があるとき、システムは文書を自動的に宛先に送ることを定めてもよい。他の複雑な規則は、文書分析サーバ１０６の機械学習ツールにより生成されたもののようなパターンマッチング規則を含んでいてもよい。

表示された規則から規則の選択を受け取ると、またはメニュー４１０から規則生成（Ｃｒｅａｔｅ ａ Ｒｕｌｅ）の選択を受け取ると、文書分析サーバ１０６は規則を生成または編集するインターフェースを表示してもよい。また、規則生成及び編集インターフェースにより、規則の優先順位の生成または一以上の不要な規則の削除が可能となる。

インターフェース４００は、メニュー４１０から過去のルーティング（Ｐａｓｔ Ｒｏｕｔｉｎｇｓ）の選択を受け取ると、過去の文書ルーティングを表示するように構成されてもよい。過去の文書ルーティングは、ルーティングの日付、文書がルーティングされた宛先、その他の選択された宛先、ルーティングをした又は宛先を選択したユーザの識別情報、ルーティングに使われたキーワードと規則、文書またはルーティングに関するその他の情報を含んでもよい。幾つかの実施形態では、インターフェース４００は過去のルーティングインターフェースを通して訂正を受け取るように構成されていてもよい。例えば、インターフェースは過去のルーティングの選択と訂正された宛先とを受け取っても良い。文書分析サーバ１０６は、機械学習ツールとともの訂正された宛先を用いて、現在の規則を生成または変更するように構成されていてもよい。追加的にまたは代替的に、文書分析サーバ１０６は、訂正された宛先に基づき、付加的な宛先を表示するように構成されていてもよい。幾つかの実施形態では、文書分析サーバ１０６は、指定数の訂正を受け取ると、自動的に宛先への文書の送信を停止してもよい。

インターフェース４００は、メニュー４１０から分析（Ａｎａｌｙｔｉｃｓ）の選択を受け取ると、ルーティング分析を表示するように構成されてもよい。ルーティング分析は、ルーティングされた文書数、訂正数、各キーワードを含む文書数、及びルーティング予測の精度を記述するデータを含んでいてもよい。ルーティング分析は、認識されたパターン、すなわちある宛先に送られた文書に現れるキーワードとその宛先に対するパターンの正確性レーティングとグループを含んでいてもよい。幾つかの実施形態では、ルーティング分析を用いて新しい規則を生成してもよい。例えば、インターフェース４００は、分析の各セットの隣に「規則生成（Ｃｒｅａｔｅ Ｒｕｌｅ）」を表示するように構成されていてもよい。一実施形態では、「規則生成」ボタンは分析に関する規則生成インターフェースを開いても良い。例えば、「インボイス」と「クレーム」との単語を含む文書が９５％の確率でコンピュータＡに送られていることを分析エントリーが示す場合、その分析エントリーの選択により、「インボイス」と「クレーム」の組み合わせがコンピュータＡにマッピングされることを示す規則生成インターフェースが表示されてもよい。このように、文書分析サーバ１０６は、機械学習ツールを用いて、訂正を判断するが、規則を生成する前に管理者による承認を受けるようにしてもよい。

インターフェース４００は、メニュー４１０から許可（Ｐｅｒｍｉｓｓｉｏｎｓ）の選択を受け取ると、許可コントロールを表示するように構成されてもよい。許可コントロールは、文書ルーティングを要求してもよいユーザ、宛先を選択してもよいユーザ、選択された宛先を訂正してもよいユーザ、及び管理者コントロールを有するユーザなど、アクセス規則を設定するコントロールを含んでいてもよい。

［ＶＩＩ． 実装メカニズム］
一実施形態によると、ここに説明の手法は、一以上の特定目的計算デバイスにより実装される。特定目的計算デバイスは、上記手法を実行するようハードウェアに組み込まれていても良く、または上記手法を実行するように永続的にプログラムされた一以上の特定用途集積回路（ＡＳＩＣ）またはフィールドプログラマブルゲートアレイ（ＦＰＧＡ）などのデジタル電子デバイスを含んでいてもよく、ファームウェア、メモリ、その他のストレージ、又はこれらの組み合わせに命令をプログラムに従って上記手法を実行するようにプログラムされた一以上の汎用ハードウェアプロセッサを含んでいてもよい。かかる特定目的計算デバイスは、カスタムのハードウェア組み込みロジック、ＡＳＩＣ、またはＦＰＧＡをカスタムプログラミングと組み合わせて上記手法を実現してもよい。特定目的計算デバイスは、上記手法を実装するハードウェア組み込み及び／又はプログラムロジックを組み込んだ、デスクトップコンピュータシステム、携帯型コンピュータシステム、ハンドヘルドデバイス、ネットワーキングデバイス、またはその他のデバイスであってもよい。

図５は、実施形態を実装できるコンピュータシステム例５００を示すブロック図である。コンピュータシステム５００は、情報をやりとりするバス５０２その他の通信メカニズムと、バス５０４に結合した情報を処理するプロセッサ５０２とを有する。コンピュータシステム５００は、さらに、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）またはその他のダイナミック記憶デバイス等のメインメモリ５０６を含む。このメインメモリは、バス５０２に結合しており、情報と、プロセッサ５０４により実行される命令とを格納する。メインメモリ５０６は、プロセッサ５０４による命令の実行中に、一時的変数やその他の中間情報を記憶するために使用することもできる。コンピュータシステム５００は、さらに、読み出し専用メモリ（ＲＯＭ）５０８その他の静的記憶デバイスを含む。この読出専用メモリは、バス５０２に結合されており、静的な情報とプロセッサ５０４の命令とを格納する。記憶装置５１０（磁気ディスクや光ディスク等）が設けられ、バス５０２に結合されており、情報と命令を格納する。

コンピュータシステム５００は、バス５０２を介して、ディスプレイ５１２（ＣＲＴ等）に結合されており、コンピュータユーザに情報を表示する。バス５０２は、単一のバスとして例示したが、一以上のバスを含んでいてもよい。例えば、バス５０２は、限定ではないが、プロセッサ５０４がコンピュータシステム５００内の他のデバイスを制御する制御バス、プロセッサ５０４が実行する命令のメモリロケーションを指定するアドレスバス、またはコンピュータシステム５００のコンポーネント間でデータまたは信号を転送する他のタイプのバスを含んでいてもよい。

入力装置５１４は、英数字その他のキーを含み、バス５０２に結合されており、情報とコマンド選択をプロセッサ５０４に伝送する。他のタイプのユーザ入力装置として、カーソル制御５１６であるマウス、トラックボール、またはカーソル方向キー等がある。これらは、プロセッサ５０４に方向情報とコマンド選択を送り、ディスプレイ５１２上のカーソルの動きを制御する。この入力装置は典型的には２つの軸、すなわち第１の軸（例えばｘ軸）と第２の軸（例えばｙ軸）で２自由度を有し、これによりデバイスが平面内の点を特定することができる。

コンピュータシステム５００は、カスタム化ハードウェアロジック、一以上のＡＳＩＣまたはＦＰＧＡ、ファームウェア、及び／又はプログラムロジックまたはコンピュータソフトウェア（コンピュータシステムと組み合わせられて、コンピュータシステム５００を特定目的機械にするまたはプログラムするもの）を用いて、ここに説明の手法を実装してもよい。一実施形態によると、これらの方法のコンピュータシステム５００による実行は、メインメモリ５０６に含まれる１つ以上の命令の１つ以上のシーケンスをプロセッサ５０４が実行することにより行われる。かかる命令は、他のコンピュータ読み取り可能媒体である記憶デバイス５１０等から、メインメモリ５０６に読み込まれてもよい。メインメモリ５０６に含まれる命令シーケンスの実行により、プロセッサ５０４はここに説明したプロセスステップを実行する。他の実施形態では、ソフトウェア命令に替えて、またはソフトウェア命令と組み合わせて、ハードワイヤー回路（ｈａｒｄ−ｗｉｒｅｄ ｃｉｒｃｕｉｔｒｙ）を使用して本発明を実施することもできる。このように、実施形態は、ハードウェア回路とソフトウェアの特定の組み合わせに限定はされない。

ここで、「コンピュータ読み取り可能媒体」との用語は、コンピュータに特定のやり方で動作させるデータを提供するいかなる媒体も指す。コンピュータシステム５００を用いて実施する一実施形態では、様々なコンピュータ読み取り可能媒体を使用して、例えば、プロセッサ５０４が実行する命令を提供する。かかる媒体は、多数の形式をとることができ、例えば、不揮発性媒体、揮発性媒体等を含むが、これらに限定はされない。不揮発性媒体は、例えば光ディスクまたは磁気ディスクを含み、記憶装置５１０等である。揮発性媒体は、ダイナミックメモリを含み、メインメモリ５０６等である。コンピュータ読み取り可能媒体の一般的な形態には次のものが含まれる。例えば、フロッピーディスク（登録商標）、フレキシブルディスク、ハードディスク、磁気テープ、その他の任意の磁気媒体、ＣＤ−ＲＯＭ、その他の任意の光媒体、ＲＡＭ、ＰＲＯＭ、ＥＰＲＯＭ、フラッシュＥＰＲＯＭ、その他の任意のメモリチップまたはメモリカートリッジ、またはコンピュータが読み取れるその他のいかなる媒体が含まれる。

プロセッサ５０４が実行する１つ以上の命令の１つ以上のシーケンスの搬送には、コンピュータ読み取り可能媒体の様々な形態が使用される。例えば、命令は最初にリモートコンピュータの磁気ディスク上にあってもよい。リモートコンピュータは、その命令をそのダイナミックメモリにロードして、モデムを用いて電話回線を介してその命令を送信することができる。コンピュータシステム５００にあるモデムが、電話回線上のデータを受信し、赤外トランスミッタを用いてそのデータを赤外信号に変換することができる。赤外検出器が赤外信号で搬送されたそのデータを受信して、適当な回路がそのデータをバス５０２に載せることができる。バス５０２はそのデータをメインメモリ５０６に送り、プロセッサ５０４はその命令を読み出して実行する。メインメモリ５０６が受け取った命令は、プロセッサ５０４により実行される前または後に、任意的に記憶装置５１０に記憶されてもよい。

コンピュータシステム５００は、バス５０２に結合した通信インターフェース５１８も含む。通信インターフェース５１８は、ネットワークリンク５２０との双方向データ通信カップリングを提供する。ネットワークリンクはローカルネットワーク５２２に接続されている。例えば、通信インターフェース５１８は、統合デジタルサービスネットワーク（ＩＳＤＮ）カードまたはモデムであって、対応するタイプの電話回線へのデータ通信接続を提供する。他の例として、通信インターフェース５１８は、ローカルエリアネットワーク（ＬＡＮ）カードであって、互換性のあるＬＡＮへのデータ通信接続を提供してもよい。無線リンクを実施してもよい。かかる実施では、通信インターフェース５１８は、いろいろなタイプの情報を表すデジタルデータストリームを搬送する電気的、電磁気的、または光学的信号を送受信する。

ネットワークリンク５２０は、一般的には、１つ以上のネットワークを介して他のデータデバイスとのデータ通信を提供する。例えば、ネットワークリンク５２０は、ホストコンピュータ５２４またはインターネットサービスプロバイダ（ＩＳＰ）５２６により運営されているデータ機器へのローカルネットワーク５２２を介した通信を提供する。ＩＳＰ５２６は、これに対して、現在は一般的に「インターネット」５２８と呼ばれている、世界規模のパケットデータ通信ネットワークを介してデータ通信サービスを提供する。ローカルネットワーク５２２とインターネット５２８は、両方とも、デジタルデータストリームを担う電気的、電磁気的、または光学的信号を使用する。

コンピュータシステム５００は、ネットワーク、ネットワークリンク５２０、及び通信インターフェース５１８を通して、メッセージを送信しプログラムコードを含むデータを受信することができる。インターネットの例では、サーバ５３０は、インターネット５２８、ＩＳＰ５２６、ローカルネットワーク５２２、及び通信インターフェース５１８を通して、要求されたアプリケーションプログラムのコードを送信してもよい。受信されたコードは、プロセッサ５０４により、受信しつつ実行されてもよいし、後で実行するために記憶装置５１０またはその他の不揮発性記憶装置に記憶されてもよい。

上記の通り明細書では、実施ごとに変わり得る多数の詳細を参照して実施形態を説明した。このように、本発明であり、出願人が本発明であると意図しているものを示すのは、願書に添付した特許請求の範囲であり、特許後の訂正も含め特許された請求項である。よって、請求項中に明示的に含まれていない限定、要素、特性、特徴、利益、または属性は、いかなる方法によっても、かかる請求項の範囲を限定するものではない。したがって、明細書と図面は例示であって限定ではないと考えるべきである。

１００ ネットワーク
１０２ 画像キャプチャデバイス
１０４ ＯＣＲサーバ
１０６ 文書分析サーバ
１０８ クライアントデバイス
１５０ 宛先デバイス
２１０ ファイルサーバ
２２０ 宛先フォルダ
５０２ バス
５０４ プロセッサ
５０６ メインメモリ
５０８ ＲＯＭ
５１０ ストレージデバイス
５１２ ディスプレイ
５１４ 入力デバイス
５１６ カーソル制御
５１８ 通信インターフェース
５２２ ローカルネットワーク
５２４ ホスト
５２８ インターネット
５３０ サーバ

Claims (20)

1. 文書分析サービスが、一以上の電子的文書に関するＯＣＲデータを受け取るステップと、
   前記ＯＣＲデータ中の一以上のキーワードを識別するステップと、
   キーワードを宛先にマッピングする一以上のキーワードマッピングにアクセスするステップと、
   前記一以上のキーワードと前記一以上のキーワードマッピングとに少なくとも部分的に基づき、前記一以上の電子的文書の一以上の宛先を決定するステップと、
   前記一以上の電子的文書を前記一以上の宛先のうちの一以上に送らせるステップとを含む、方法。
2. 前記一以上のキーワードのうちの第１のキーワードの前記一以上の宛先のうちの第１の宛先への第１のマッピングは第１のランキングに関連し、
   前記一以上のキーワードのうちの第２のキーワードの前記一以上の宛先のうちの第２の宛先への第２のマッピングは第２のランキングに関連し、
   前記一以上の電子的文書を前記一以上の宛先のうちの一以上に遅らせるステップは、
   前記第１のランキングは前記第２のランキングよりも重要であると判断するステップと、
   前記第１のランキングが前記第２のランキングより重要であることに基づいて、前記一以上の電子的文書を前記一以上の宛先のうちの第２の宛先ではなく前記一以上の宛先のうちの第１の宛先に送らせるステップとを含む、
   請求項１に記載の方法。
3. 前記一以上の電子的文書を前記一以上の宛先のうちの一以上に送らせるステップは、
   前記一以上の宛先を示すデータを送るステップと、
   前記一以上の宛先のうちの一宛先のユーザ選択を示すデータを受け取るステップと、
   前記一宛先のユーザ選択を示すデータに応じて、前記一以上の電子的文書を前記一宛先に送らせるステップとを含む、
   請求項１に記載の方法。
4. 前記一以上の宛先を示すデータを送るステップは、
   クライアントデバイスのユーザに関連する電子メールアカウントに対応するＵＲＬを含む電子メールを前記クライアントデバイスに送るステップと、
   前記ＵＲＬのユーザ選択に応じて前記クライアントデバイスにウェブページを表示させるステップとを含み、
   前記ウェブページは前記一以上の宛先を示す、
   請求項３に記載の方法。
5. 前記一以上の宛先を示すデータを送るステップは、
   前記一以上の宛先を示すデータを画像形成デバイスに送るステップであって、前記一以上の電子的文書は最初に前記画像形成デバイスによりキャプチャされたものである、ステップと、
   前記画像形成デバイスに前記一以上の宛先を表示させるステップとを含む、
   請求項３に記載の方法。
6. さらに、
   前記一以上の電子的文書、前記一以上のキーワード、及び前記一宛先を特定するログ情報を格納するステップと、
   第２の一以上の電子的文書に関する第２のＯＣＲデータを受け取るステップと、
   前記第２のＯＣＲデータ中の前記一以上のキーワードを識別するステップと、
   前記一以上のキーワードマッピングと前記ログ情報とにアクセスするステップと、
   前記一以上のキーワードマッピングと前記ログ情報とに基づいて、前記第２の一以上の電子的文書を前記一宛先に送らせるステップとを含む、
   請求項３に記載の方法。
7. さらに、
   前記一以上の宛先のうちの一以上の推奨宛先を示すデータを、ユーザのクライアントデバイス宛てに送らせるステップと、
   付加的宛先を求める前記ユーザからの要求を示すデータを受け取るステップと、
   前記一以上の宛先のうちの付加的宛先を示すデータを前記ユーザのクライアントデバイス宛てに送らせるステップと、
   前記一以上の宛先のうちの付加的宛先から一宛先の選択を示すデータを受け取るステップと、
   前記一以上の宛先のうちの付加的宛先から前記一宛先の選択を示すデータに応じて、前記一以上の電子的文書を前記一宛先に送らせるステップとを含む、
   請求項１に記載の方法。
8. さらに、
   前記一以上のキーワードのうちのキーワードを生成する一以上のグラフィカルユーザインターフェースコントロールと、
   前記一以上の宛先のうちの宛先を生成する一以上のグラフィカルユーザインターフェースコントロールと、
   前記一以上のキーワードのうちのキーワードの、前記一以上の宛先のうちの宛先へのマッピングを生成する一以上のグラフィカルユーザインターフェースと、
   前記マッピングのランキングを生成する一以上のグラフィカルユーザインターフェースと
   のうちの一以上を含むグラフィカルユーザインターフェースを、クライアントデバイス上でユーザに表示させるステップを含む、
   請求項１に記載の方法。
9. 前記ＯＣＲデータは画像形成デバイスから受け取られ、
   前記画像形成デバイスはファクシミリを介して、又はスキャニングを介して前記一以上の電子的文書を受け取り、
   前記画像形成デバイスは前記一以上の電子的文書から前記ＯＣＲデータを生成する、
   請求項１に記載の方法。
10. さらに、
    前記一以上の電子的文書と、前記一以上の電子的文書が送られた前記一以上の宛先とを特定する一以上の通知をユーザに送らせるステップを有し、
    前記一以上の電子的文書を特定する一以上の通知をユーザに送らせるステップは、
    画像形成デバイスに、前記一以上の電子的文書を特定する前記一以上の通知を表示させるステップ、及び／又は
    電子メールを前記ユーザに関連する電子メールアカウントに送らせるステップであって、前記電子メールは前記一以上の通知を含むステップとを含む、
    請求項１に記載の方法。
11. 指令を格納した一以上の非一時的コンピュータ読み取り可能媒体であって、前記指令は一以上のプロセッサにより実行されると、前記プロセッサに、
    文書分析サービスが、一以上の電子的文書に関するＯＣＲデータを受け取るステップと、
    前記ＯＣＲデータ中の一以上のキーワードを識別するステップと、
    キーワードを宛先にマッピングする一以上のキーワードマッピングにアクセスするステップと、
    前記一以上のキーワードと前記一以上のキーワードマッピングとに少なくとも部分的に基づき、前記一以上の電子的文書の一以上の宛先を決定するステップと、
    前記一以上の電子的文書を前記一以上の宛先のうちの一以上に送らせるステップとを実行させる、
    一以上の非一時的コンピュータ読み取り可能媒体。
12. 前記一以上のキーワードのうちの第１のキーワードの前記一以上の宛先のうちの第１の宛先への第１のマッピングは第１のランキングに関連し、
    前記一以上のキーワードのうちの第２のキーワードの前記一以上の宛先のうちの第２の宛先への第２のマッピングは第２のランキングに関連し、
    前記一以上の電子的文書を前記一以上の宛先のうちの一以上に送らせるステップは、
    前記第１のランキングは前記第２のランキングよりも重要であると判断するステップと、
    前記第１のランキングが前記第２のランキングより重要であることに基づいて、前記一以上の電子的文書を前記一以上の宛先のうちの第２の宛先ではなく前記一以上の宛先のうちの第１の宛先に送らせるステップとを含む、
    請求項１１に記載の一以上の非一時的コンピュータ読み取り可能媒体。
13. 前記一以上の電子的文書を前記一以上の宛先のうちの一以上に送らせるステップは、
    前記一以上の宛先を示すデータを送るステップと、
    一宛先のユーザ選択を示すデータを受け取るステップと、
    前記一宛先のユーザ選択を示すデータに応じて、前記一以上の電子的文書を前記一宛先に送らせるステップとを含む、
    請求項１１に記載の一以上の非一時的コンピュータ読み取り可能媒体。
14. 前記一以上の宛先を示すデータを送るステップは、
    クライアントデバイスのユーザに関連する電子メールアカウントに対応するＵＲＬを含む電子メールを前記クライアントデバイスに送るステップと、
    前記ＵＲＬのユーザ選択に応じて前記クライアントデバイスにウェブページを表示させるステップであって、前記ウェブページは前記一以上の宛先を示す、ステップとを含む、
    請求項１３に記載の一以上の非一時的コンピュータ読み取り可能媒体。
15. 前記一以上の宛先を示すデータを送るステップは、
    前記一以上の宛先を示すデータを画像形成デバイスに送るステップであって、前記一以上の電子的文書は最初に前記画像形成デバイスによりキャプチャされたものであるステップと、
    前記画像形成デバイスに前記一以上の宛先を表示させるステップとを含む、
    請求項１３に記載の一以上の非一時的コンピュータ読み取り可能媒体。
16. 前記指令は前記一以上のプロセッサにさらに、
    前記一以上の電子的文書、前記一以上のキーワード、及び前記一宛先を特定するログ情報を格納するステップと、
    第２の一以上の電子的文書に関する第２のＯＣＲデータを受け取るステップと、
    前記第２のＯＣＲデータ中の前記一以上のキーワードを識別するステップと、
    前記一以上のキーワードマッピングと前記ログ情報とにアクセスするステップと、
    前記一以上のキーワードマッピングと前記ログ情報とに少なくとも部分的に基づいて、前記第２の一以上の電子的文書を前記一以上の宛先に送らせるステップとを実行させる、
    請求項１３に記載の一以上の非一時的コンピュータ読み取り可能媒体。
17. 前記指令はさらに前記一以上のプロセッサに、
    前記一以上の宛先のうちの一以上の推奨宛先を示すデータを、ユーザのクライアントデバイス宛てに送らせるステップと、
    付加的宛先を求める前記ユーザからの要求を示すデータを受け取るステップと、
    前記一以上の宛先のうちの付加的宛先を示すデータを前記ユーザのクライアントデバイス宛てに送らせるステップと、
    前記一以上の宛先のうちの付加的宛先から一宛先の選択を示すデータを受け取るステップと、
    前記一以上の宛先のうちの付加的宛先から前記一宛先の選択を示すデータに応じて、前記一以上の電子的文書を前記一宛先に送らせるステップとを実行させる、
    請求項１１に記載の一以上の非一時的コンピュータ読み取り可能媒体。
18. 前記指令はさらに前記一以上のプロセッサに、
    前記一以上のキーワードのうちのキーワードを生成する一以上のグラフィカルユーザインターフェースコントロールと、
    前記一以上の宛先のうちの宛先を生成する一以上のグラフィカルユーザインターフェースコントロールと、
    前記一以上のキーワードのうちのキーワードの、前記一以上の宛先のうちの宛先へのマッピングを生成する一以上のグラフィカルユーザインターフェースと、
    前記マッピングのランキングを生成する一以上のグラフィカルユーザインターフェースと
    のうちの一以上を含むグラフィカルユーザインターフェースを、クライアントデバイス上でユーザに表示させるステップを実行させる、
    請求項１１に記載の一以上の非一時的コンピュータ読み取り可能媒体。
19. 前記ＯＣＲデータは画像形成デバイスから受け取られ、
    前記画像形成デバイスはファクシミリを介して、又はスキャニングを介して前記一以上の電子的文書を受け取り、
    前記画像形成デバイスは前記一以上の電子的文書から前記ＯＣＲデータを生成する、
    請求項１１に記載の一以上の非一時的コンピュータ読み取り可能媒体。
20. 前記指令はさらに前記一以上のプロセッサに、
    前記一以上の電子的文書と、前記一以上の電子的文書が送られた前記一以上の宛先とを特定する一以上の通知をユーザに送らせるステップを実行させ、
    前記一以上の電子的文書を特定する一以上の通知をユーザに送らせるステップは、
    画像形成デバイスに、前記一以上の電子的文書を特定する前記一以上の通知を表示させるステップ、及び／又は
    電子メールを前記ユーザに関連する電子メールアカウントに送らせるステップであって、前記電子メールは前記一以上の通知を含むステップとを含む、
    請求項１１に記載の一以上の非一時的コンピュータ読み取り可能媒体。
    
    
    

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