JPH10187751A - 認識データ処理装置およびそのプログラム記録媒体 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 （修正有） 【課題】 文字認識された認識データの中に含まれてい
るキーワードに基づいて当該キーワードに対応する項目
名を決定する際に、それまで累積した決定内容を考慮す
ることで、項目名を精度良く決定する。 【解決手段】 ＣＰＵ１はスキャナ装置８によって読み
取られた表形式の原稿イメージを文字認識し、この認識
データに基づいてキーワード辞書メモリ２−６を検索す
る。これによって１行分の認識データの中にキーワード
が含まれていれば、キーワード辞書メモリ２−６内の属
性を項目名として読み出すと共に、それに対応する確信
度を読み出してフィールド分類作業テーブル２−７を作
成する。そして、各行毎の確信度を項目名別に累計して
フィールド分類マスタテーブル２−８を作成し、このフ
ィールド分類マスタテーブル２−８の内容に基づいて項
目名を決定する。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】この発明は、イメージデータ
を文字認識すると共に、認識データを処理する認識デー
タ処理装置およびそのプログラム記憶媒体に関する。

【０００２】

【従来の技術】一般に、表形式の原稿イメージを文字認
識すると共に、認識されたデータに基づいてデータベー
スファイルの内容を更新する認識データ処理装置におい
ては、認識データを更新先であるデータベースファイル
のどのファイルに書き込むかという対応付けを行う必要
がある。このような対応付けを以下、フィールド分類と
称すると、フィールド分類としては次のような方法が知
られていた。 、表形式の原稿イメージの先頭行に、項目名として例
えば「氏名」、「所属」等が記述されている場合におい
て、その項目名を文字認識し、その項目名の桁位置を検
出することによって全レコードの各項目を一括して対応
付ける方法。 、原稿イメージ内の何番目のフィールドは何かという
形式でオペレータに各項目を入力指定させることによ
り、その指定内容を基に全レコードの各項目を一括して
対応付ける方法。 、原稿イメージを文字認識した際に、「株式会社」、
「大学」等のキーワードを抽出して個々のレコード毎に
各項目を逐次対応付ける方法。

【０００３】

【発明が解決しようとする課題】しかしながら、上述し
たの方法では、原稿イメージ内に項目名が記述されて
いることを条件とするため、項目名が記述されていない
ものについては、フィールド分類の対応付けを行うこと
ができないという欠点があった。また、の方法はオペ
レータにフィールド分類の対応付けを委ねるようにして
いるため、オペレータに大きな負担をかけると共に、作
業効率が悪くなるという欠点があった。更にの方法は
キーワードと一致したとしても確実性や信頼性の点で問
題が残ると共に、キーワード数が多くなり、メモリの膨
大化を招く。この発明の課題は、文字認識された認識デ
ータの中に含まれているキーワードに基づいて当該キー
ワードに対応する項目名を決定する際に、それまで累積
した決定内容を考慮することで、項目名を精度良く決定
できるようにすることである。

【０００４】

【課題を解決するための手段】この発明の手段は次の通
りである。請求項１記載の発明は、複数レコード構成の
イメージデータを文字認識する文字認識手段と、この文
字認識手段によって認識された１レコード分の認識デー
タの中に含まれているキーワードを抽出すると共に、抽
出したキーワードに基づいて当該キーワードに対応する
項目名をそれぞれ推測する推測手段と、この推測手段に
よって１レコード内の各キーワードに応じてそれぞれ推
測された項目名毎に、その推測評価点を求めると共に、
各レコード毎に求められた同一項目名同士の推測評価点
を項目名別に累計する手段と、前記項目名別に累計され
た累計評価点に基づいて対応する項目名を決定する決定
手段と、この決定手段によって決定された項目名別に対
応する認識データを記憶する記憶手段とを具備するもの
である。なお、データベースに定義されている各項目名
に対応して１レコード分の前記推測評価点を記憶する第
１の評価点記憶手段と、前記データベースに定義されて
いる各項目名に対応して複数レコード分の前記累計評価
点を記憶する第２の評価点記憶手段とを有し、前記第１
の評価点記憶手段の内容を項目別に前記第２の評価点記
憶手段の内容にそれぞれ加算することにより前記累計評
価点を更新する際に、第１の評価点記憶手段、第２の評
価点記憶手段のうち何れの評価点を重視するかに応じた
係数を当該評価点に乗算することによって新たな累計評
価点を求めるようにしてもよい。また、キーワード毎に
項目名、確信度を記憶するキーワード辞書メモリを有
し、このキーワード辞書メモリを参照することにより、
前記認識データの中に含まれているキーワードを抽出す
ると共に、抽出したキーワードに基づいて対応する項目
名をそれぞれ推測し、推測した項目名に対応する前記確
信度を当該項目名の推測評価点として求めるようにして
もよい。更に、１レコード分の各項目名に対応して求め
られた推測評価点と、前記項目名別の累計評価点とに基
づいて前記決定手段は１レコード毎にその項目名を決定
し、この決定手段によって決定された項目名が一覧表示
されている状態において、任意の項目名を指定してその
項目名位置が修正された際に、修正された項目名に対応
する前記累計評価点を変更するようにしてもよい。

【０００５】請求項１記載の発明によれば、複数レコー
ド構成のイメージデータが文字認識されると、認識され
た１レコード分の認識データの中に含まれているキーワ
ードを抽出すると共に、抽出したキーワードに基づいて
当該キーワードに対応する項目名をそれぞれ推測する他
に、推測された各項目名毎にその推測評価点を求めると
共に、各レコード毎に求められた同一項目名同士の推測
評価点を項目名別に累計するようにしたから、項目名別
に累計された累計評価点に基づいて対応する項目名を決
定し、決定された項目名別に対応する認識データを記憶
させることが可能となる。したがって、文字認識された
認識データの中に含まれているキーワードに基づいて当
該キーワードに対応する項目名を決定する際に、それま
で累積した決定内容を考慮することで、項目名を精度良
く決定することができる。

【０００６】

【発明の実施の形態】

（第１実施形態）以下、図１〜図６を参照してこの発明
の第１実施形態を説明する。図１（Ａ）は認識データ処
理装置の全体構成を示したブロック図である。ＣＰＵ１
はＲＡＭ２内にロードされている各種プログラムにした
がってこの認識データ処理装置の全体動作を制御する中
央演算処理装置である。記憶装置３はオペレーティング
システムや各種アプリケーションプログラム、データフ
ァイル、文字フォントデータ等が予め格納されている記
憶媒体４やその駆動系を有している。この記憶媒体４は
固定的に設けたもの、もしくは着脱自在に装着可能なも
のであり、フロッピーディスク、ハードディスク、光デ
ィスク、ＲＡＭカード等の磁気的・光学的記憶媒体、半
導体メモリによって構成されている。また、記憶媒体４
内のプログラムやデータは、必要に応じてＣＰＵ１の制
御により、ＲＡＭ２にロードされる。更に、ＣＰＵ１は
通信回線等を介して他の機器側から送信されて来たプロ
グラム、データを受信して記憶媒体４に格納したり、他
の機器側に設けられている記憶媒体に格納されているプ
ログラム、データを通信回線等を介して使用することも
できる。また、ＣＰＵ１にはその入出力周辺デバイスで
ある入力部５、表示部６、印字部７、スキャナ装置８が
接続されており、入出力プログラムにしたがってＣＰＵ
１はそれらの動作を制御する。

【０００７】入力部５は文字列データや各種のコマンド
を入力するキーボード、マウス等のポインティングデバ
イスを有し、入力部５から入力されたかな文字列は、表
示部６のテキスト画面に表示されると共に、かな漢字変
換等が行われ、ＲＡＭ２内にデータベースとして格納さ
れ、また、このデータベースは入力部５からの印字指令
にしたがって印字部７に送られ、印字出力される。スキ
ャナ装置８は１原稿分のイメージデータを光学的に読み
取って光電変換するイメージリーダであり、表形式の原
稿イメージがスキャナ装置８によって読み取られると、
ＣＰＵ１はこの表形式の原稿イメージを行桁のセル単位
毎に分割し、各セル毎にイメージデータを文字認識する
処理を行う。

【０００８】図１（Ｂ）はＲＡＭ２の主要構成を示し、
ＲＡＭ２に割り当てられた所定のメモリ領域には、記憶
媒体４からロードされたプログラムやデータが必要に応
じて格納される。ワークメモリ２−１はプログラムやデ
ータを一時記憶するワーク域であり、イメージメモリ２
−２はスキャナ装置８によって読み取られた１原稿分の
イメージデータを記憶保持し、また、認識結果メモリ２
−３はこのイメージメモリ２−２の内容にしたがって文
字認識された文字列コード（キャラクタコード）を記憶
保持するメモリである。認識用辞書メモリ２−４は１文
字毎にイメージパターンと文字コードとを対応付けて記
憶する辞書メモリで、ＣＰＵ１は認識用辞書メモリ２−
４の内容を参照することによって文字認識処理を行う。
データベースファイル２−５は文字認識された１原稿分
の認識データに基づいて更新されるもので、予め更新先
ファイルとして任意に入力指定されたファイルである。

【０００９】キーワード辞書メモリ２−６はキーワード
毎に項目属性（項目名）、確信度を記憶するもので、図
２はキーワード辞書メモリ２−６の一部を具体的に示し
た図である。ここで、ＣＰＵ１は文字認識したデータの
中にキーワード辞書メモリ２−６に定義されているキー
ワードが含まれている場合には、それに対応する属性を
当該キーワードに対応する項目名として推測すると共
に、それに対応する確信度を推測評価点として読み出
し、この推測評価点を項目別にフィールド分類作業テー
ブル２−７にセットする。なお、確信度を示す数値はそ
れが大きい程、確信度が高いことを示している。フィー
ルド分類作業テーブル２−７はデータベースファイル２
−５に定義されている項目名に対応して文字認識結果の
１レコード分の推測評価点を記憶するもので、この内容
はフィールド分類マスタテーブル２−８に項目毎に累計
される。ここで、ＣＰＵ１はフィールド分類作業テーブ
ル２−７の内容を項目別にフィールド分類マスタテーブ
ル２−８の内容にそれぞれ加算することにより累計評価
点を求めてフィールド分類マスタテーブル２−８にセッ
トするが、その際、フィールド分類作業テーブル２−
７、フィールド分類マスタテーブル２−８のうち何れの
評価点を重視するかに応じた係数を当該評価点に乗算す
ることによって新たな累計評価点を求め、フィールド分
類マスタテーブル２−８にセットする。フィールド分類
マスタテーブル２−８はデータベースファイル２−５に
定義されている項目名に対応して累計評価点を記憶する
もので、ＣＰＵ１はこのフィールド分類マスタテーブル
２−８の内容を参照することにより、文字認識された認
識データの項目名を１項目毎に決定する。項目別決定メ
モリ２−９はこれによって決定された項目名別に認識デ
ータを対応付けて記憶するもので、データベースファイ
ル２−５の内容はこの項目別決定メモリ２−９の内容に
したがって更新される。

【００１０】次に、この認識データ処理装置の動作を図
３および図４に示すフローチャートにしたがって説明す
る。なお、これらのフローチャートに記述されている各
機能を実現するためのプログラムは、ＣＰＵ１が読み取
り可能なプログラムコードの形態で記憶媒体４に記憶さ
れており、その内容がＲＡＭ２内のワークメモリ２−１
にロードされている。図３は認識データ処理装置の全体
動作を示したフローチャートである。先ず、処理対象の
データベース名が任意に選択されると、それに対応する
データベースファイル２−５がＲＡＭ２にセットされる
と共に（ステップＡ１）、このデータベース項目名がフ
ィールド分類作業テーブル２−７、フィールド分類マス
タテーブル２−８にそれぞれ割り当てられる（ステップ
Ａ２）。この状態において、読み取り対象の原稿がスキ
ャナ装置８にセットされると、ＣＰＵ１はスキャナ装置
８を起動させて、原稿分のイメージデータを取り込み、
イメージメモリ２−２に格納する（ステップＡ３）。す
ると、ＣＰＵ１はこのイメージメモリ２−２の内容を解
析し、それが表形式の原稿イメージであれば、行列毎の
セル単位にイメージデータを分割する（ステップＡ
４）。その際、表内に罫線が有れば、その罫線位置を検
出し、罫線が無ければ、空白、数を検出することによっ
て１原稿分のイメージデータの分割を行う。このように
して１原稿分のイメージデータをセル単位毎に分割する
と、ＣＰＵ１は認識用辞書メモリ２−４を参照し、イメ
ージデータをセル単位毎に１文字ずつ文字認識し、文字
列コードに変換して認識結果メモリ２−３に格納してゆ
く（ステップＡ５）。そして、文字認識結果に基づいて
その行数をカウントして記憶保持すると共に（ステップ
Ａ６）、行カウンタ（図示せず）に初期値「１」をセッ
トしておく（ステップＡ７）。また、フィールド分類作
業テーブル２−７およびフィールド分類マスタテーブル
２−８の値（評価点）をクリアしてその内容を初期化し
ておく（ステップＡ８、Ａ９）。

【００１１】このようにして文字認識処理と初期化処理
が終ると、１行分の解析処理に移る（ステップＡ１
０）。この解析処理は図４のフローチャートにしたがっ
て実行される。すなわち、行カウンタで示される１行分
の認識結果（行データ）のうち、その先頭のセルデータ
を読み出し（ステップＢ１）、このセルデータに基づい
てキーワード辞書メモリ２−６を検索し（ステップＢ
２）、このセルデータの中にキーワードが含まれている
かを調べる（ステップＢ３）。ここで、キーワード辞書
メモリ２−６に定義されているキーワードがセルデータ
の中に含まれていれば、当該キーワードに対応する属性
および確信度をそれぞれ読み出し、この属性に基づいて
フィールド分類作業テーブル２−７内の該当項目位置を
捜し出し、その項目位置に確信度をセットする（ステッ
プＢ４）。

【００１２】ここで、図５は原稿例を示したもので、そ
の１行目の先頭項目は具体的な“人名”であり、キーワ
ード辞書メモリ２−６にその“氏”がキーワードとして
定義されていれば、それに対応する属性として「名
前」、確信度として「２」が読み出され、フィールド分
類作業テーブル２−７の「名前」に対応する項目位置に
その確信度「２」がセットされる。図６（Ａ）はこの場
合のフィールド分類作業テーブル２−７の内容を示し、
その列方向にはデータベース項目名が定義され、その行
方向にはフィールド番号が定義されており、フィールド
番号「１」、項目名「名前」に対応する位置に確信度
「２」がセットされる。なお、ステップＢ４においては
キーワード辞書メモリ２−６との照合の結果、例えば、
数字が何桁連続しているか、ハイフンの有無等に基づい
て電話番号であるか否か、あるいは電話番号が２項目分
存在していれば、２番目の項目をＦＡＸ番号であると推
測する。

【００１３】一方、ステップＢ３で該当キーワード無し
が検出されると、ステップＢ５に進み、予め決められて
いるその他のルールに合致するものであれば、そのルー
ルに対応する確信度を求めてフィールド分類作業テーブ
ル２−７にセットする。そして、１行分の解析が終るま
で（ステップＢ６）、次のセルデータを指定して読み出
し（ステップＢ７）、このセルデータに基づいてキーワ
ード辞書メモリ２−６を検索してキーワードが含まれて
いるかを調べる（ステップＢ２）。以下、同様の動作を
１行終了するまで繰り返される結果、図５に示す原稿例
の１行目についてその解析が行われると、フィールド分
類作業テーブル２−７の内容は図６（Ａ）に示す如くと
なり、２番目のフィールドは項目名が「部署」で、確信
度は「４」であることを示し、３番目のフィールドは項
目名が「電話」か「ＦＡＸ」の何れかであり、その確信
度はそれぞれ「２」であることを示している。そして、
１行終了が検出されると、ステップＢ８に進み、フィー
ルド分類作業テーブル２−７の内容にしたがってフィー
ルド分類マスタテーブル２−８の内容を次式にしたがっ
て更新する処理が行われる。 「フィールド分類作業テーブル」×「作業テーブル係数
Ａ１」＋「フィールド分類マスタテーブル」×「マスタ
テーブル係数Ａ２」→フィールド分類マスタテーブル ここで、テーブル係数Ａ１、Ａ２はフィールド分類作業
テーブル２−７、フィールド分類マスタテーブル２−８
の内容の何れを重視するかによって予め決められている
もので、いま、係数Ａ１、Ａ２を仮に「１」とすると、
フィールド分類マスタテーブル２−８の内容は図６
（Ｂ）に示す如くとなる。

【００１４】このようにして１行分の解析処理が終る
と、行カウンタを更新し、次の行を指定し（ステップＡ
１１）、全行終了かを調べるが（ステップＡ１２）、い
ま、１行目を解析した場合であるから２行目が指定され
てステップＡ９に戻り、フィールド分類作業テーブル２
−７の内容を初期化したのち、２行目の解析処理が行わ
れる（ステップＡ１０）。図６（Ｃ）は図５の原稿例に
おける２行目の解析結果を示したフィールド分類作業テ
ーブル２−７の内容を示している。この場合、２行目の
２フィールド目「特需部」はキーワード辞書メモリ２−
６内にキーワードとして定義されていないため、それに
対応するフィールド分類作業テーブル２−７内の確信度
は「０」のままとなっている。図６（Ｄ）はこのフィー
ルド分類作業テーブル２−７の内容とフィールド分類マ
スタテーブル２−８の内容に基づいて更新された新たな
フィールド分類マスタテーブル２−８の内容を示した図
である。これによって２行目の解析が終ると３行目が指
定され、以下、全行終了まで上述の動作が繰り返される
結果、フィールド分類マスタテーブル２−８の内容は１
行解析が行われる毎に更新されてゆく。

【００１５】ここで全行終了が検出されると、フィール
ド分類マスタテーブル２−８の内容にしたがって各項目
名とフィールドとの対応関係を調べ、どのフィールドは
どの項目名に対応するかを決定する（ステップＡ１
３）。この場合、１つのフィールドに２以上の項目名が
割り当てられている場合には、累計確信度、つまり、全
行分の解析によって得られた累計評価点を比較し、大き
い方の評価点に対応する項目名を当該フィールドの項目
名として決定する。このようにして決定された各項目名
に対応付けて認識結果メモリ２−３から該当するフィー
ルドのセルデータを読み出し、項目別決定メモリ２−９
に１原稿分のデータをセットする（ステップＡ１４）。
そして、項目別決定メモリ２−９の内容を一覧表示させ
（ステップＡ１５）、入力部５から修正指示が有れば
（ステップＡ１６）、修正処理に移る（ステップＡ１
７）。この場合、セル単位毎に文字認識結果を修正する
他に、行単位毎に項目の並べ替えを行うことができる。
そして、ステップＡ１８に進み、項目別決定メモリ２−
９の内容にしたがってデータベースファイル２−５の内
容を項目別に更新する処理が行われる。

【００１６】以上のようにこの認識データ処理装置にお
いては、表形式の原稿イメージを文字認識すると共に、
認識された１行分の認識データに基づいてセル単位毎に
キーワード辞書メモリ２−６を検索し、キーワードが含
まれている場合には、それに対応する確信度を項目別に
読み出してフィールド分類作業テーブル２−７を作成
し、このフィールド分類作業テーブル２−７の内容に基
づいてフィールド分類マスタテーブル２−８の内容を更
新する処理を全行分繰り返したのち、このフィールド分
類マスタテーブル２−８内の項目別累計評価点に基づい
て項目名を決定するようにしたから、キーワードに基づ
いて推測された項目名は極めて確信度の高いものとな
る。このように１原稿分の累計評価点に基づいて項目名
を最終決定するようにしているためキーワード辞書メモ
リ２−６に極め細かなキーワードを定義しておかなくて
もよく、キーワード辞書メモリ２−６の膨大化を防ぐこ
とができると共に、高精度な項目決定が可能となる。

【００１７】（第２実施形態）以下、図７〜図１４を参
照してこの発明の第２実施形態を説明する。なお、この
第２実施形態は１行毎に項目名を決定するようにしたも
のである。なお、この第２実施形態における認識データ
処理装置もその基本的な構成要素は、図１と同様に構成
されているため、そのブロック図は図示省略するものと
し、以下、図１を兼用して第２実施形態を説明する。こ
こで、ＲＡＭ２内には後述するフィールド分類決定テー
ブル２−１０（図１０（Ｂ）参照）が設けられている。
図７は認識データ処理装置の全体動作を示したフローチ
ャートで、図３のフローチャートと同様の処理は図示省
略したものであり、先ず、図３のステップＡ１〜Ａ８に
対応する略同様の処理、つまり、文字認識処理および初
期化処理が行われる（ステップＣ１）。この場合、図３
のステップＡ２においてはデータベース項目名をフィー
ルド分類作業テーブル２−７、フィールド分類マスタテ
ーブル２−８に割り当てるようにしたが、この第２実施
形態においては、データベース項目名を更にフィールド
分類決定テーブル２−１０にも割り当てるようにしてい
る。

【００１８】次に、フィールド分類作業テーブル２−７
を初期化すると共に（ステップＣ２）、フィールド分類
決定テーブル２−１０の初期化が行われる（ステップＣ
３）。この状態において、１行分の解析処理が行われる
（ステップＣ４）。図８はこの解析処理を示したもの
で、図４に示すフローチャートと基本的には同様である
ため、特徴部分のみを図示したものである。すなわち、
図４のステップＢ１〜Ｂ５の処理が実行される（ステッ
プＤ１）。この結果、図１０の原稿例で示した１行目を
解析することによってフィールド分類作業テーブル２−
７の内容は図１１（Ａ）に示す如くとなる。そして、次
のステップＤ２に進み、フィールド分類マスタテーブル
２−８とフィールド分類作業テーブル２−７とからフィ
ールド分類決定テーブル２−１０を作成する処理が行わ
れる。この決定テーブルの作成は次式にしたがって行わ
れる。 「フィールド分類作業テーブル」×「作業テーブル係数
Ｂ１」＋「フィールド分類マスタテーブル」×「マスタ
テーブル係数Ｂ２」→フィールド分類決定テーブル この場合においても、テーブル係数Ｂ１、Ｂ２はフィー
ルド分類作業テーブル２−７、フィールド分類マスタテ
ーブル２−８の何れを重視するかによって決められた値
であり、いま、係数Ｂ１、Ｂ２を仮に「１」とすると、
フィールド分類決定テーブル２−１０の内容は図１１
（Ｂ）に示す如くとなる。つまり、１行目の処理時点で
はフィールド分類マスタテーブル２−８の内容が初期化
されているので、テーブル係数Ｂ１＝１であれば、フィ
ールド分類作業テーブル２−７の内容がそのままフィー
ルド分類決定テーブル２−１０に転記されたものとな
る。そして、ステップＢ３に進み、図４のステップＢ６
〜Ｂ８と同様の処理が行われ、１行分の解析が終ると、
フィールド分類作業テーブル２−７の内容にしたがって
フィールド分類マスタテーブル２−８の内容が更新され
る結果、フィールド分類マスタテーブル２−８の内容は
図１１（Ｃ）に示す如くとなる。

【００１９】次に図７のステップＣ５に進み、フィール
ド分類決定デーブル２−１０の内容にしたがって１行分
の項目名を決定する。そして、決定された項目名および
それに対応する認識データを一覧表示する（ステップＣ
６）。図１２はこの場合の表示例を示し、この一覧表示
画面の下には操作ガイダンスが表示される。ここで、訂
正モードを指定するファンクションキーＦ１が操作され
ると（ステップＣ７）、訂正処理に移る（ステップＣ
８）。この訂正処理は図９のフローチャートにしたがっ
て実行される。すなわち、先ず、操作ガイダンスの表示
画面が訂正モード画面に切り替えられたのち（ステップ
Ｅ１）、キー入力待ちとなる（ステップＥ２）。図１３
（Ａ）はこの場合の表示画面例である。ここで、例え
ば、項目変換を指示するためにファンクションキーＦ４
が操作されたものとすると、ステップＥ３でそのことが
検出されてステップＥ４に進み、項目変換処理が実行さ
れる。いま、図１３（Ｂ）に示すように操作ガイダンス
にしたがって変換元の項目「電話」をカーソル指定する
と共に、図１４（Ａ）に示すように変換先の項目「ＦＡ
Ｘ」をカーソル指定すると、図１４（Ｂ）に示すよう
に、変換元と変換先の項目感において項目データの入れ
替えが行われる。このようにして項目変換が行われる
と、変換先に対応したフィールド分類マスタテーブル２
−８内の累計評価点に所定の値を加算する処理が行われ
る。この場合、加算値が「１０」であれば、フィールド
分類マスタテーブル２−８の内容は図１１（Ｄ）に示す
如くとなり、フィールド番号「２」に対応する「ＦＡ
Ｘ」の累計評価点は「２」から「１２」に更新され、ま
たフィールド番号「３」に対応する「電話」の累計評価
点も「２」から「１２」に更新される。

【００２０】一方、項目移動が指定された場合にもそれ
に応じて項目の移動処理が行われると共に、移動先に対
応したフィールド分類マスタテーブル２−８内の累計評
価点に所定値が加算される（ステップＥ５）。また、項
目消去が指示されると、それに対応するフィールド分類
マスタテーブル２−８の内容が消去され、また、項目複
写が指示されると、それに対応するフィールド分類マス
タテーブル２−８の内容が複写先にコピーされる（ステ
ップＥ６）。また、文字訂正が指示されると、指定され
た項目データ（認識データ）を任意に修正することがで
きる（ステップＥ７）。そして、訂正終了が指示される
と、この訂正処理の終了となる。また、図１２に示す表
示状態において、１行分の項目名、項目データが正しい
ことを確認した場合に、その確定が指示されると（ステ
ップＣ９）、１行分の認識結果にしたがってデータベー
スファイル２−５の内容を項目別に更新する（ステップ
Ｃ１０）。そして、行カウンタを更新して次行を指定し
（ステップＣ１１）、全行終了かを調べ（ステップＣ１
２）、終了でなければ、フィールド分類作業テーブル２
−７、フィールド分類決定テーブル２−１０の内容を初
期化したのち（ステップＣ２、Ｃ３）、１行分の解析処
理を行う（ステップＣ４）。このような動作は全行分終
了するまで繰り返される。

【００２１】以上のようにこの認識データ処理層値にお
いては、表形式の原稿イメージを文字認識することによ
って得られた１行分の認識データに基づいてセル単位毎
にキーワード辞書メモリ２−６を検索し、キーワードが
含まれている場合にはそれに対応する確信度を項目別に
読み出してフィールド分類作業テーブル２−７を作成
し、このフィールド分類作業テーブル２−７の内容に基
づいてフィールド分類マスタテーブル２−８を更新する
と共に、フィールド分類作業テーブル２−７とフィール
ド分類マスタテーブル２−８の内容に基づいてフィール
ド分類決定テーブル２−１０を作成し、このフィールド
分類決定テーブル２−１０の内容にしたがって１行分の
項目名を決定するようにしたから、フィールド分類マス
タテーブル２−８内の項目別累計評価点を考慮した決定
が可能となり、極めて確信度の高いものとなる。また、
１行単位毎に項目変換や項目移動によって項目並びを任
意に修正することができると共に、項目変換や項目移動
が行われると、それに応じてフィールド分類マスタテー
ブル２−８内の対応する累計評価点に所定値が加算され
るので、以降の項目名の決定に際し、オペレータの意向
を考慮することが可能となる。特に、第２実施形態は、
全行の項目並びが部分的に一致していないような原稿を
処理する際に有効なものとなる。

【００２２】なお、上述した各実施形態においては、テ
ーブル係数Ａ１、Ａ２、Ｂ１、Ｂ２を「１」の場合を例
示したが、その値は任意であり、その重み付けに応じて
どのテーブル内容を重視するかの項目決定が可能とな
る。この場合、オペレータは原稿内容を確認し、フィー
ルド分類作業テーブル２−７を優先させるか、フィール
ド分類マスタテーブル２−８を優先させるか、つまり今
回の解析結果を優先させる場合には、それに対応するテ
ーブル係数を任意に変更し、また累積した学習内容を優
先させる場合には、それに対応するテーブル内容を任意
に変更するようにすれば、あらゆる形式の原稿を効率良
く処理することが可能となる。また、上述した各実施形
態においてはキーワード辞書メモリ２−６に確信度を定
義するようにしたが、キーワードと一致する毎にヒット
回数を累計するようにしてもよい。つまり、キーワード
の一致を検出すると、推測評価点として「１」を求め、
各行毎に求められた同一項目名同士の推測評価点を項目
別に累計することによってヒット回数を求めるようにし
てもよい。更に、フィールド分類マスタテーブル２−８
の内容を１原稿毎に初期化するようにしたが、同一種類
の原稿を複数枚集めて処理する場合には、フィールド分
類マスタテーブル２−８の内容をそのまま保持するよう
にすれば、原稿を１枚ずつ処理する毎に精度を段階的に
高めてゆくことが可能となる。

【００２３】

【発明の効果】この発明によれば、文字認識された認識
データの中に含まれているキーワードに基づいて当該キ
ーワードに対応する項目名を決定する際に、それまで累
積した決定内容を考慮することで、項目名を精度良く決
定することができる。

【図面の簡単な説明】

【図１】（Ａ）は認識データ処理装置の全体構成を示し
たブロック図、（Ｂ）はＲＡＭ２の主要構成を示した
図。

【図２】キーワード辞書メモリ２−６の構成を示した
図。

【図３】認識データ処理装置の全体動作を示したフロー
チャート。

【図４】図３のステップＡ１０（１行分の解析処理）を
詳述したフローチャート。

【図５】読み取り対象の原稿例を示した図。

【図６】（Ａ）〜（Ｄ）は図５に示す原稿を行単位毎に
処理することに応じて変遷するフィールド分類作業テー
ブル２−７、フィールド分類マスタテーブル２−８の内
容を示した図。

【図７】第２実施形態の全体動作を示したフローチャー
ト。

【図８】図７に示すステップＣ４（１行分の解析処理）
を詳述したフローチャート。

【図９】図７に示すステップＣ８（訂正処理）を詳述し
たフローチャート。

【図１０】原稿例を示した図。

【図１１】（Ａ）〜（Ｃ）は図１０に示す原稿を行単位
毎に処理することによって変遷するフィールド分類作業
テーブル２−７、フィールド分類決定テーブル２−１
０、フィールド分類マスタテーブル２−８の内容を示
し、（Ｄ）は訂正処理後のフィールド分類マスタテーブ
ル２−８の内容を示した図。

【図１２】１行分の結果表示画面を示した図。

【図１３】（Ａ）は訂正画面を示した図、（Ｂ）は項目
変換が指示された際の表示画面を示した図。

【図１４】（Ａ）は項目変換の表示画面、（Ｂ）項目変
換が実行されたのちの表示画面を示した図。

【符号の説明】

１ ＣＰＵ ２ ＲＡＭ ３ 記憶装置 ４ 記憶媒体 ６ 表示部 ８ スキャナ装置 ２−１ ワークメモリ ２−２ イメージメモリ ２−３ 認識結果メモリ ２−４ 認識用辞書メモリ ２−５ データベースファイル ２−６ キーワード辞書メモリ ２−７ フィールド分類作業テーブル ２−８ フィールド分類マスタテーブル ２−９ 項目別決定メモリ ２−１０ フィールド分類決定テーブル

Claims (5)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】複数レコード構成のイメージデータを文字
   認識する文字認識手段と、 この文字認識手段によって認識された１レコード分の認
   識データの中に含まれているキーワードを抽出すると共
   に、抽出したキーワードに基づいて当該キーワードに対
   応する項目名をそれぞれ推測する推測手段と、 この推測手段によって１レコード内の各キーワードに応
   じてそれぞれ推測された項目名毎に、その推測評価点を
   求めると共に、各レコード毎に求められた同一項目名同
   士の推測評価点を項目名別に累計する手段と、 前記項目名別に累計された累計評価点に基づいて対応す
   る項目名を決定する決定手段と、 この決定手段によって決定された項目名別に対応する認
   識データを記憶する記憶手段とを具備したことを特徴と
   する認識データ処理装置。
2. 【請求項２】データベースに定義されている各項目名に
   対応して１レコード分の前記推測評価点を記憶する第１
   の評価点記憶手段と、 前記データベースに定義されている各項目名に対応して
   複数レコード分の前記累計評価点を記憶する第２の評価
   点記憶手段とを有し、 前記第１の評価点記憶手段の内容を項目別に前記第２の
   評価点記憶手段の内容にそれぞれ加算することにより前
   記累計評価点を更新する際に、第１の評価点記憶手段、
   第２の評価点記憶手段のうち何れの評価点を重視するか
   に応じた係数を当該評価点に乗算することによって新た
   な累計評価点を求めるようにしたことを特徴とする請求
   項１記載の認識データ処理装置。
3. 【請求項３】キーワード毎に項目名、確信度を記憶する
   キーワード辞書メモリを有し、このキーワード辞書メモ
   リを参照することにより、前記認識データの中に含まれ
   ているキーワードを抽出すると共に、抽出したキーワー
   ドに基づいて対応する項目名をそれぞれ推測し、推測し
   た項目名に対応する前記確信度を当該項目名の推測評価
   点として求めるようにしたことを特徴とする請求項１記
   載の認識データ処理装置。
4. 【請求項４】１レコード分の各項目名に対応して求めら
   れた推測評価点と、前記項目名別の累計評価点とに基づ
   いて前記決定手段は１レコード毎にその項目名を決定
   し、 この決定手段によって決定された項目名が一覧表示され
   ている状態において、任意の項目名を指定してその項目
   名位置が修正された際に、修正された項目名に対応する
   前記累計評価点を変更するようにしたことを特徴とする
   請求項１記載の認識データ処理装置。
5. 【請求項５】コンピュータに対して、 文字認識された複数レコード構成のイメージデータの１
   レコード分の認識データの中に含まれているキーワード
   を抽出すると共に、抽出したキーワードに基づいて当該
   キーワードに対応する項目名をそれぞれ推測する機能
   と、 １レコード内の各キーワードに応じてそれぞれ推測され
   た項目名毎に、その推測評価点を求めると共に、各レコ
   ード毎に求められた同一項目名同士の推測評価点を項目
   名別に累計する機能と、 前記項目名別に累計された累計評価点に基づいて対応す
   る項目名を決定する機能と、 決定された項目名別に対応する認識データを記憶させる
   機能をそれぞれ実現させるためのプログラムを記録した
   記録媒体。