JP4890851B2 - 意味論的文書スマートネール - Google Patents
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Description
一実施例では、図式表現は、特定のユーザ検索に応じて生成される。図式表現のレンダリングは、検索に関係した文書コンテンツを示す。よって、同じ文書に対する別々のユーザ検索によって通常、異なる図式表現が生成されることになる。
本発明の実施例は意味情報の抽出と画像の再フォーマッティングとを組み合わせて、文書を表すうえで縮小されたサイズの画像を備える。本明細書及び特許請求の範囲記載の手法は、縮小サイズの画像を生成するうえで意味論的文書解析を用いる。
キーワード位置(例えば、ゾーンの始め、ゾーンの終わりなど)
意味論的前マージ処理ロジック103は、上記キーワード属性を、ゾーン毎に得点を計算するのに用いるメトリックに合成する。一実施例では、図式表現を生成するうえで、得点が最高のゾーンが、図式表現への配置が検討される最初のゾーンである。
一実施例では、t(w)の値は、フォント種類に基づいて判定される。
大文字表示属性c(w)は、非大文字ゾーンにおける大文字キーワードを区別するよう計算される。
アラインメント情報を用い得る。「センタリング」などのアラインメント情報は、リフロー手順を行う際に用いるのに記憶される。一実施例では、アラインメント情報は、このゾーンのバウンディング・ボックスの中心位置と比較した、第1テキスト行のバウンディング・ボックスの中心位置をみることによって計算される。
一実施例では、前合成手順ブロック107の出力は、重要度値Ivisと、C(z)である。
である。
この場合、全てのゾーンが同様な視覚重要度値Lvisを有する場合、標準偏差σ(Ivis)はゾーンに近く、すなわち、α≒0であり、意味論的重要度値Isemによって捕捉されるキーワードの存在は、合成重要度尺度において支配的な部分である。対照的に、ゾーンの存在に多くの変化がある場合、すなわち、Ivis値群の標準偏差が高い場合、α≒1であり、意味論的重要度値Isemの重要度は低い。
一実施例では、マージ処理ブロック108の出力は、キーワード情報を含む出力ファイルである。マージ処理ブロック108の出力は、ストリーミング出力であり得る。一実施例では、この出力ファイルは、本発明の企業譲受人に譲渡された、「Reformatting Documents Using Document Analysis Information」と題する西暦2004年1月29日付出願の、西暦2004年7月29日付公開(公開番号第20040146199号)の米国特許出願公開第10/354,811号記載の画像解析からのセグメント記述とマージする対象の、マージ処理ロジック(例えば、マージ・プログラム)への入力である。出力ファイルは、(例えば、意味論的図式表現を生成する)レイアウト・プログラム合成ブロック109への入力である。一実施例では、出力ファイルの第1行は、
幅、高さ、エントリ数、ゾーン数、最大フラグメント数、
として定義され、そのとき、「幅」及び「高さ」は、元の走査文書画像の寸法である。ゾーン数は、テキスト・ゾーン数も画像ゾーン数も含む。フラグメントは通常、テキスト・ゾーンにおけるワードである。一実施例では、各エントリは、以下の規定に従う。
列2:ゾーンにおける個々のワードの索引
列3:ダウンサンプルされたスカラー
列4:leftX
列5:upperY
列6:xの寸法
列7:yの寸法
列8:重要度値Iを100で乗算したもの
列9:マーク(1−テキスト、0−画像)
列10:アラインメント・フラッグ
列11:ゾーンにおけるフラグメントの数
列12:キーワード・ポインタ
上記出力ファイルでは、「キーワード・ポインタ」は行における第1ワードの索引によって特徴付けられ、キーワードはまず、元の走査文書画像に存在する。キーワードでない場合、この属性は0に設定される。
図4Aは、画像セグメントの再フォーマッティングを行う処理の一実施例の流れ図である。当該処理は、ハードウェア(例えば、回路、専用ロジック等)、(汎用コンピュータ・システム上又は専用マシン上で実行されるものなどの)ソフトウェア、又は両方の組み合わせを備え得る処理ロジックによって行う。
図5は、画像解析及びレイアウトのシステムの例示的な実施例を示す。システムにおける構成部分は、ハードウェア(例えば、回路、専用ロジック等)、(汎用コンピュータ・システム上又は専用マシン上で実行されるものなどの)ソフトウェア、又は両方の組み合わせを備え得る処理ロジックによって実施される。
図6は、本明細書及び特許請求の範囲記載の1つ又は複数の手順を行い得る例示的なコンピュータ・システムの構成図である。図6を参照すれば、コンピュータ・システム600は、例示的なクライアント・サーバ・コンピュータ・システムを備え得る。コンピュータ・システム600は、情報を伝達する通信機構すなわちバス611と、バス611に結合されて情報を処理するプロセッサ612とを備える。プロセッサ612は、例えば、ペンティウム(商標)、パワーPC(商標)、アルファ(商標)などのマイクロプロセッサを含むが、それらなどのマイクロプロセッサに限定されるものでない。
意味論的文書図式表現を多くの文書検索システムにおいて用い得る。そのような場合には、ユーザは、サーチ検索に直接関係したサムネール(や他の図式表現を)検索の結果として得る。別の用法として考えられるものには、それらを文書管理システム(例えば、リドック文書システム)に加えて文書管理作業をサポートするというものがある。
複数ページの文書を取り扱う場合、本明細書及び特許請求の範囲記載の意味論的手法を用いてサムネールを単一ページ毎に生成することは適切でない。この文書内のページ間の関係を示すことが重要である。この場合、本明細書及び特許請求の範囲記載の手法を拡張してこの目標を達成し得る。
Z={z1*,z2*,…,*}は、
の条件を満たすゾーン群とし、そのとき、I(z)は上記式で定義される情報尺度であり、sim(zi,zi)はゾーンziとziとの間の類似度測定である。2つのゾーン間の類似度を計算するアルゴリズムには多くの種々のものがある(例えば、Nグラム手法。「Gauging Similarity with N-Grams: Language-Independent Categorization of Text」 Science, Vol. 267, pp. 843-848, February 10, 1995。)。
2)Zにおける当該ゾーンをPにおけるページから取り除く
3)何れのページにもゾーンがもうない状態になるまでループを続ける
よって、特定ページにおける各ゾーンは、式(6)における条件によって選ばれる順序で得点が割り当てられる。最初に選ばれるゾーンの得点は後で選ばれるものの得点よりも高い。
図式表現が個々のページ毎に生成される際に、現行のI(z)値を置き換えるよう得点が考慮される。
101 ユーザ・キーワード検索
102 画像
103 意味論的解析処理ロジック
104 キーワード特徴付け
105 ゾーン得点
106 OCR処理
107 幾何解析前合成手順
108 マージ処理
109 合成
201 データの抽出及び作成
202 連結されたゾーンへのセグメント化
203 ゾーン評価
501 画像
502 画像データ
503 キャンバス
510 文書管理システム
511 OCR解析
512 JPEG2000
520 データ作成
521 レイアウト抽出
522 JPEG2000ヘッダ・データ
530 セグメント
531 テキスト・セグメント
532 画像セグメント
540 セグメントの属性
541 テキスト属性
542 画像属性
550 属性を備えている構成部分のマージ
560 検索依存レイアウト
570 実画像の抽出
580 クロッピング及びスケーリング
590 キャンバスへのペースト
600 コンピュータ・システム
604 主メモリ
606 静的なメモリ
607 大容量記憶メモリ
611 バス
612 プロセッサ
620 外部ネットワーク・インタフェース
621 表示
622 キーボード
623 カーソル制御装置
624 ハードコピー装置
Claims (9)
- 方法であって、
文書を分割した複数の画像セグメントからキーワードの属性をプロセッサによって抽出する工程と、
前記キーワードの属性に基づいて前記画像セグメントの第1の重要度情報を前記プロセッサによって生成する工程と、
前記画像セグメントの視覚特徴に基づいて前記画像セグメントの第2の重要度情報を前記プロセッサによって生成する工程と、
前記第1の重要度情報及び前記第2の重要度情報を画像セグメント毎に前記プロセッサによって合成する工程と、
前記文書を分割した複数の画像セグメントを用いた前記文書の視覚表現のレイアウトを前記合成した結果に基づいて前記プロセッサによって作成する工程と
を備えることを特徴とする方法。 - 請求項1記載の方法であって、
前記文書を分割した複数の画像セグメントからキーワードの属性を前記プロセッサによって抽出する工程は、
前記画像セグメント各々に関する特徴付けをキーワード・フォント情報及びキーワード位置情報のうちの1つ又は複数に基づいて前記プロセッサによって行う工程
を含むことを特徴とする方法。 - 請求項1記載の方法であって、
前記第1の重要度情報及び前記第2の重要度情報は重要度値を含むことを特徴とする方法。 - 請求項1記載の方法であって、
前記画像セグメントが大文字で表示されるか否かを示す大文字表示子を前記画像セグメント毎に前記プロセッサによって生成する工程を更に備えることを特徴とする方法。 - 請求項1記載の方法であって、
前記文書を分割した複数の画像セグメントを用いた前記文書の視覚表現のレイアウトを前記合成した結果に基づいて前記プロセッサによって作成する工程が、前記作成されたレイアウトを目標キャンバス上に前記プロセッサによって表示する工程を含むことを特徴とする方法。 - 1つ又は複数の記録可能媒体を有する製品であって、該1つ又は複数の記録可能媒体は、システムによって実行されると該システムに方法を行わせる命令を前記1つ又は複数の記録可能媒体内に記憶させており、
前記方法は、
文書を分割した複数の画像セグメントからキーワードの属性をプロセッサによって抽出する工程と、
前記キーワードの属性に基づいて前記画像セグメントの第1の重要度情報を前記プロセッサによって生成する工程と、
前記画像セグメントの視覚特徴に基づいて前記画像セグメントの第2の重要度情報を前記プロセッサによって生成する工程と、
前記第1の重要度情報及び前記第2の重要度情報を画像セグメント毎に前記プロセッサによって合成する工程と、
前記複数の画像セグメントを用いた前記文書の視覚表現のレイアウトを前記合成した結果に基づいて前記プロセッサによって作成する工程とを備えることを特徴とする製品。 - 記録媒体であって、
システムによって実行されると該システムに方法を行わせる命令を前記1つ又は複数の記録媒体内に記憶させており、
前記方法は、
文書を分割した複数の画像セグメントからキーワードの属性をプロセッサによって抽出する工程と、
前記キーワードの属性に基づいて前記画像セグメントの第1の重要度情報を前記プロセッサによって生成する工程と、
前記画像セグメントの視覚特徴に基づいて前記画像セグメントの第2の重要度情報を前記プロセッサによって生成する工程と、
前記第1の重要度情報及び前記第2の重要度情報を画像セグメント毎に前記プロセッサによって合成する工程と、
前記複数の画像セグメントを用いた前記文書の視覚表現のレイアウトを前記合成した結果に基づいて前記プロセッサによって作成する工程とを備えることを特徴とする記録媒体。 - プログラムであって、
文書を分割した複数の画像セグメントからキーワードの属性を抽出する手順と、
前記キーワードの属性に基づいて前記画像セグメントの第1の重要度情報を生成する手順と、
前記画像セグメントの視覚特徴に基づいて前記画像セグメントの第2の重要度情報を生成する手順と、
前記第1の重要度情報及び前記第2の重要度情報を画像セグメント毎に合成する手順と、
前記複数の画像セグメントを用いた前記文書の視覚表現のレイアウトを前記合成した結果に基づいて作成する手順と
をコンピュータに実行させることを特徴とするプログラム。 - 装置であって、
文書を分割した複数の画像セグメントからキーワードの属性を抽出する手段と、
前記キーワードの属性に基づいて前記画像セグメントの第1の重要度情報を生成する手段と、
前記画像セグメントの視覚特徴に基づいて前記画像セグメントの第2の重要度情報を生成する手段と、
前記第1の重要度情報及び前記第2の重要度情報を画像セグメント毎に合成する手段と、
前記複数の画像セグメントを用いた前記文書の視覚表現のレイアウトを前記合成した結果に基づいて作成する手段と
を備えることを特徴とする装置。
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