JPH1145286A - 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、及び文書処理方
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。

【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目的とする。

【０００５】

【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、前記目的を達成する。請求
項２に記載の発明は、図１５に示すように、請求項１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、前記目的を達成する。請求項３に記載
の発明は、図１６に示すように、請求項２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２
または請求項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、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、前記目的
を達成する。請求項５に記載の発明は、図１５または図
１６に示すように、請求項２から請求項４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Ｇ
Ｐ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、前記目的を達
成する。請求項６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、前記目的を達成する。
請求項７に記載の発明は、図１７に示すように、請求項
６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、前記目的
を達成する。請求項８に記載の発明は、図１８に示すよ
うに、請求項７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２
０３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Ｇ
Ｐ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、前記目的を達成する。請求
項９に記載の発明は、図１８に示すように、請求項７ま
たは請求項８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２０
３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、前記目的を達成する。請求項１０に記載の
発明は、図１７または図１８に示すように、請求項７か
ら請求項９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２０２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、前記目的を達成す
る。請求項１１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ＧＰ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、前記目的を達成する。請求項１２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目的を達成する。

【０００６】

【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１から図１０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。

【０００７】（２）実施形態の詳細 図１は、本発明の文書処理装置の一実施形態であり、本
発明の文書処理プログラムを記憶した記憶媒体の一実施
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１１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１４、印刷装
置１５、記憶装置１６、記憶媒体駆動装置１７、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、ＣＰＵ
１１１、ＲＯＭ１１２、ＲＡＭ１１３を備えている。Ｒ
ＯＭ１１２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。

【０００８】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。

【０００９】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。

【００１０】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。

【００１１】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 TextMa
rkup 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。

【００１２】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。

【００１３】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 Pe
rsonalize ）ベクトルはこれらの行列Ｇａ，Ｇｂ，Ｇｃ
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。

【００１４】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。

【００１５】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。

【００１６】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、本実施形態の自動要約処理プログラム等を予め
ＲＯＭ１１２に記憶しておき、これをＣＰＵ１１１が実
行するようにしてもよい。

【００１７】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。

【００１８】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。

【００１９】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一実施形態につ
いて図４〜図９を参照して説明する。

【００２０】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。

【００２１】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）。

【００２２】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。

【００２３】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。

【００２４】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。

【００２５】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，…）

【００２６】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。

【００２７】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。

【００２８】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）。

【００２９】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。

【００３０】続いて、ＣＰＵ１１１は 文書ベクトルと
ＧＰ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。

【００３１】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。

【００３２】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。

【００３３】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。

【００３４】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。

【００３５】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。

【００３６】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
ａ）と各文書におけるキーワードの出現頻度（行列Ｇ
ｂ）、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Ｇ
ａ）と各文書におけるキーワードの出現頻度（行列Ｇ
ｂ）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。上述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。

【００３７】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。

【００３８】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。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。

【００３９】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。

【００４０】

【発明の効果】以上説明したように、本発明によれば、
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。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明の文書処理装置の一実施形態であり、本
発明の文書処理プログラムを記憶した記憶媒体の一実施
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。

【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 (12)

【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に記載の文書処
   理装置。
3. 【請求項３】 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、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２または請求項３に記載の文書処理装置。
5. 【請求項５】 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２から請求
   項４のうちのいずれか１の請求項に記載の文書処理装
   置。
6. 【請求項６】 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。
7. 【請求項７】 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６に記載の文書処
   理プログラムが記憶された記憶媒体。
8. 【請求項８】 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７に記載の文書処理プログラム
   が記憶された記憶媒体。
9. 【請求項９】 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７または請求項８に記載の文書処理プログラム
   が記憶された記憶媒体。
10. 【請求項１０】 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７から請
    求項９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。
11. 【請求項１１】 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。
12. 【請求項１２】 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１１に
    記載の文書処理方法。