JPH1153398A - Device and method for document processing and storage medium storing document processing program - Google Patents

Device and method for document processing and storage medium storing document processing program

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Publication number
JPH1153398A
JPH1153398A JP9219304A JP21930497A JPH1153398A JP H1153398 A JPH1153398 A JP H1153398A JP 9219304 A JP9219304 A JP 9219304A JP 21930497 A JP21930497 A JP 21930497A JP H1153398 A JPH1153398 A JP H1153398A
Authority
JP
Japan
Prior art keywords
matrix
document
vector
importance
display state
Prior art date
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Pending
Application number
JP9219304A
Other languages
Japanese (ja)
Inventor
Naoyuki Nomura
直之 野村
Katsuhiko Mitobe
勝彦 水戸部
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
JustSystems Corp
Original Assignee
JustSystems Corp
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Filing date
Publication date
Application filed by JustSystems Corp filed Critical JustSystems Corp
Priority to JP9219304A priority Critical patent/JPH1153398A/en
Publication of JPH1153398A publication Critical patent/JPH1153398A/en
Pending legal-status Critical Current

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Abstract

PROBLEM TO BE SOLVED: To display the preference of a user and also to easily change the user's preference by changing the element value of a GP matrix based on the display state changed by a display state changing means. SOLUTION: A GP matrix includes the keywords used for acquisition of document vectors on a row and the user members on a column respectively. A CPU 111 acquires a preference document vector from every element of a GP vector and the elements of a document vector. Then the CPU 111 divides the elements of the preference document into the fields, calculates the field-based importance by totalizing the elements in every field and then shows a field-based vector using the field-based importance as an element on the three-dimensional coordinates to display it on a display device 14. In such a state where the field- based vector is visualized, the display state of the field-based vector can be changed. When the display state is changed, the CPU 111 acquires every element value from the display state of a newly shifted field-based vector and rewrites the field-based importance.

Description

【発明の詳細な説明】DETAILED DESCRIPTION OF THE INVENTION

【0001】[0001]

【発明の属する技術分野】本発明は、文書処理装置、文
書処理プログラムが記憶された記憶媒体、及び文書処理
方法に関し、更に詳細には、ユーザーの嗜好を表示し、
かつ表示の変更を通して容易に変更させることのできる
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に関する。
BACKGROUND OF THE INVENTION 1. Field of the Invention The present invention relates to a document processing apparatus, a storage medium storing a document processing program, and a document processing method.
The present invention also relates to a document processing device, a storage medium storing a document processing program, and a document processing method which can be easily changed through a change in display.

【0002】[0002]

【従来の技術】従来の文書処理装置、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。
2. Description of the Related Art In a conventional document processing apparatus, a storage medium storing a document processing program, and a document processing method by a document processing method, a document is vectorized and represented as a document vector. Since the document vector is obtained by using the number of appearances of a keyword in each document as an element and characterizes each document, it is useful as a guide when searching and classifying documents.

【0003】[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、また、容易に変更できる技術が望
まれていた。
However, even in the same document, if the purpose of use, such as for business use or technical materials, or other user's preference is different, differences occur in important parts and the like.
Also, even for the same user, their preferences may change over time. For this reason, conventionally, there has been a demand for a technique capable of visualizing and expressing a user's preference and easily changing the same as in the case of expressing a document feature as a document vector.

【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、ユーザーの嗜好を表示し、かつ容
易に変更できる文書処理装置、文書処理プログラムが記
憶された記憶媒体、及び文書処理方法を提供することを
目的とする。
SUMMARY OF THE INVENTION The present invention has been made to solve the above-described problems, and has a document processing apparatus capable of displaying a user's preference and easily changing the same, a storage medium storing a document processing program, and a document. It is an object to provide a processing method.

【0005】[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14に示すように、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との一方を行、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10
1と、前記GP行列を表示するGP行列表示手段102
と、表示された前記GP行列の表示状態を変更させる表
示状態変更手段103と、前記表示状態変更手段103
により変更された後の表示状態に基づいて前記GP行列
の要素値を変更するGP行列変更手段104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
するものである。請求項2に記載の発明は、図14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行列表示手段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≧1)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
るものである。請求項3に記載の発明は、図14に示す
ように、請求項2に記載の文書処理装置において、前記
GP行列表示手段102は、キーワードをその重要度の
上位からn個を選択し、またはキーワードをクラスタリ
ング処理によってn個のカテゴリにまとめることによっ
て、GPベクトルをn次元化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ものである。請求項4
に記載の発明は、図15に示すように、請求項1から請
求項3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、文書ベクトルが前記GPベクトルに類似し
ている文書を所定の文書群からリストアップする文書リ
ストアップ手段105を備え、前記文書リストアップ手
段105は、前記GP行列変更手段104により変更さ
れた前記GP行列に基づいて文書を再リストアップする
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
ものである。請求項5に記載の発明は、図16に示すよ
うに、ユーザーと、前記ユーザーの嗜好を表す複数のキ
ーワードとの一方を行、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
を表示するGP行列表示機能202と、表示された前記
GP行列の表示状態を変更させる表示状態変更機能20
3と、前記表示状態変更機能203により変更された後
の表示状態に基づいて前記GP行列の要素値を変更する
GP行列変更機能204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
を達成するものである。請求項6に記載の発明は、図1
6に示すように、請求項5に記載の記憶媒体において、
前記GP行列表示機能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≧1)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ものである。請求項7に
記載の発明は、図16に示すように、請求項5または請
求項6に記載の記憶媒体において、前記GP行列表示機
能202は、キーワードをその重要度の上位からn個を
選択し、またはキーワードをクラスタリング処理によっ
てn個のカテゴリにまとめることによって、GPベクト
ルをn次元化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ものであ
る。請求項8に記載の発明は、図17に示すように、請
求項5から請求項7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、文書ベクトルが前記GPベクトル
に類似している文書を所定の文書群からリストアップす
る文書リストアップ機能205を備え、前記文書リスト
アップ機能205は、前記GP行列変更機能204によ
り変更された前記GP行列に基づいて文書を再リストア
ップ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ものである。請求
項9に記載の発明は、図18に示すように、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との一
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行列を表示301
し、表示された前記GP行列の表示状態を変更302さ
せ、変更後のGP行列の表示状態に基づいて前記GP行
列の要素値を変更303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ものである。
According to the first aspect of the present invention, as shown in FIG. 14, one of a user and a plurality of keywords representing the user's preference is defined as a row, and the other is defined as a column. Matrix obtaining means 10 for obtaining a GP matrix having the importance of each of the keywords as element values with respect to
1 and GP matrix display means 102 for displaying the GP matrix
Display state changing means 103 for changing the display state of the displayed GP matrix; and display state changing means 103
The object is achieved by providing a document processing apparatus comprising: a GP matrix changing unit 104 that changes an element value of the GP matrix based on the display state after the change. According to a second aspect of the present invention, as shown in FIG. 14, in the document processing apparatus according to the first aspect, the GP matrix display means 102 uses the GP matrix to determine the importance of the keyword as an element value from the GP matrix. The object is achieved by providing a document processing apparatus that acquires a vector and converts the GP vector into n (n ≧ 1) dimensions for display. According to a third aspect of the present invention, as shown in FIG. 14, in the document processing apparatus according to the second aspect, the GP matrix display means 102 selects n keywords from the top in importance, or The above object is achieved by providing a document processing apparatus that converts a GP vector into n dimensions by grouping keywords into n categories by clustering processing. Claim 4
As shown in FIG. 15, in the document processing apparatus according to any one of claims 1 to 3, a document whose document vector is similar to the GP vector A document processing unit for re-listing documents based on the GP matrix changed by the GP matrix changing unit; The above object is achieved by providing. As shown in FIG. 16, one of a user and a plurality of keywords representing the user's preference is defined as a row and the other is defined as a column. GP matrix acquisition function 201 for acquiring a GP matrix as a value, GP matrix display function 202 for displaying the GP matrix, and display state change function 20 for changing the display state of the displayed GP matrix
And a GP matrix change function 204 for changing the element values of the GP matrix based on the display state changed by the display state change function 203. The above object is achieved by providing a storage medium having stored therein. FIG.
As shown in FIG. 6, in the storage medium according to claim 5,
The GP matrix display function 202 stores, from the GP matrix, a document processing program that acquires a GP vector having the keyword importance as an element value, and converts the GP vector into n (n ≧ 1) dimensions for display. The object is achieved by providing a storage medium. According to a seventh aspect of the present invention, as shown in FIG. 16, in the storage medium according to the fifth or sixth aspect, the GP matrix display function 202 selects n keywords from the top in importance. Alternatively, the above object is achieved by providing a storage medium storing a document processing program for converting a GP vector into n dimensions by grouping keywords into n categories by clustering processing. According to an eighth aspect of the present invention, as shown in FIG. 17, in the storage medium according to any one of the fifth to seventh aspects, the document vector is similar to the GP vector. A document list function 205 for listing documents from a predetermined document group, wherein the document list function 205 relists documents based on the GP matrix changed by the GP matrix change function 204 The object is achieved by providing a storage medium in which a program is stored. According to the ninth aspect of the present invention, as shown in FIG. 18, one of a user and a plurality of keywords representing the user's preference is set as a row and the other is set as a column, and the importance of each of the keywords with respect to the user is an element. Display GP matrix as value 301
The object is achieved by providing a document processing method that changes 302 the display state of the displayed GP matrix and changes 303 the element values of the GP matrix based on the changed display state of the GP matrix. Is what you do.

【0006】[0006]

【発明の実施の形態】以下、本発明の文書処理装置、文
書処理プログラムが記憶された記憶媒体、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13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。この嗜好文書
ベクトルをマウスでドラッグアンドドロップすることに
よりシフトさせると、これらの重要語の重要度が変更さ
れ、GP行列が書き換えられる。
DETAILED DESCRIPTION OF THE PREFERRED EMBODIMENTS Preferred embodiments of a document processing apparatus, a storage medium storing a document processing program, and a document processing method according to the present invention will be described below in detail with reference to FIGS. I do. (1) Outline of Embodiment In this embodiment, one of a user and a processing important word obtained from the frequency of appearance of the user in a past processed document is defined as a row, and the other is defined as a column. A GP matrix with the importance of a word as an element value is obtained. Then, the document vector having the importance of the key word of the reference document as an element is shifted by a GP matrix to obtain a preference document vector, and each element (importance) of the preference document vector is totaled for each field, and the field-specific importance F (X) is calculated, and the three fields A, B, and C having high field-specific importance F (X) are set as axes 3
Express the preference document vector on the dimension. When the preference document vector is shifted by dragging and dropping with a mouse, the importance of these important words is changed, and the GP matrix is rewritten.

【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が記憶された記憶媒体の一実
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、CP
U111、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。
(2) Details of Embodiment FIG. 1 shows an embodiment of a document processing apparatus according to the present invention, in which a document processing program according to an embodiment of the present invention is read. FIG. 2 is a block diagram illustrating a configuration of a computer. As shown in FIG.
The document processing device (computer) includes a control unit 11 for controlling the entire device. This control unit 11 includes:
Via a bus line 21 such as a data bus, a keyboard 12 and a mouse 13 as input devices, a display device 14, a printing device 15, a storage device 16, a storage medium drive device 17, a communication control device 18, and an input / output I / O F19 and a character recognition device 20 are connected. The control unit 11 controls the CP
U111, ROM112, and RAM113 are provided.
The ROM 112 is a read-only memory in which various programs and data for the CPU 111 to perform various controls and calculations are stored in advance.

【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。
The RAM 113 is a random access memory used as a working memory by the CPU 111. In the RAM 113, a target document storage area 1 for storing a document for which a document vector is to be acquired is an area for performing a document vector acquisition process according to the present embodiment.
131, a keyword storage area 1132, and a document vector storage area 1134 are secured, and a matrix storage area 113 is provided as an area for performing GP matrix acquisition processing.
5. As an area for performing the GP matrix visualization processing, G
A P vector storage area 1138 and other various areas are secured.

【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。
このマウスは、本実施形態においては表示装置に表示さ
れる後述の嗜好文書ベクトルをドラッグアンドドロップ
することにより移動させる表示状態変更手段として機能
する。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1
4に表示された文書や、記憶装置16の文書データベー
ス164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。
The keyboard 12 has various keys such as a kana key and a numeric keypad for inputting a kana character, a function key for executing various functions, a cursor key, and the like. The mouse 13 is a pointing device, and is an input device for designating a corresponding function by left-clicking a key, an icon, or the like displayed on the display device 14.
In the present embodiment, the mouse functions as a display state changing unit that moves a preference document vector described later displayed on the display device by dragging and dropping it. As the display device 14, for example, a CRT or a liquid crystal display is used. The display device 14 displays the contents of a target document from which a document vector is obtained, a preference document vector obtained by visualizing the GP matrix acquired according to the present embodiment, and the like. The printing device 15 is a display device 1
4 for printing a document displayed in the document database 4 or a document stored in the document database 164 of the storage device 16. This printing device includes laser printers, dot printers, inkjet printers, page printers,
Various printing devices such as a thermal printer and a thermal transfer printer are used.

【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、GP行列変更処理プログラム、GP行列変更処
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161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。
The storage device 16 is composed of a readable and writable storage medium and a drive device for reading and writing various information such as programs and data on the storage medium.
As a storage medium used for the storage device 16, a hard disk is mainly used, but a readable and writable storage medium among various storage media used in a storage medium driving device 17 described later may be used. Good. The storage device 16 stores the kana-kanji conversion dictionary 161 and the program storage unit 1
62, a document database 164, a document vector database 166, a matrix database 168, and other storage units (not shown) (for example, storage units for backing up programs and data stored in the storage device 16). ing. In the program storage unit 162,
Document vector acquisition processing program in the present embodiment,
In addition to various programs such as a GP matrix acquisition processing program, a GP matrix visualization processing program, a GP matrix change processing program, and a GP matrix change processing program, a kana character string input using the kana / kanji conversion dictionary 161 is mixed with kanji. Various programs such as a kana-kanji conversion program for converting into sentences are stored.

【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、一定期間内に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、入力により値を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。
The document database 164 stores documents created by the kana-kanji conversion program and documents created by other devices and read from the storage medium driving device 17 or the communication control device 18. This document database 1
The format of each document stored in the H.64 is not particularly limited, and a text format document, HTML (Hyper Text Ma
It is possible to store documents in various formats, such as a document in an rkup language) format and a document in a JIS format. Further, in the document database 164, the members of the user who processed the document within a certain period and the number of times of processing are stored in association with each document. The value of the processing count is reset to 0 by input. In the document vector database 166,
A document vector corresponding to each document stored in the document database 164 is stored.

【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、前
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(句も含む)(処理重要語)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。
FIG. 2 shows a document vector database 166.
FIG. 4 is an explanatory diagram conceptually showing the contents of the above. As shown in FIG. 2, the document vector database 166 stores keywords (including phrases) (processing key words) x automatically extracted from the documents processed within the predetermined period, and the processing key words. The importance (processing importance) is stored as the element value f (x) of the document vector of each document. This document vector is stored for each document (A, B, C...)
It is associated with each document stored in the document database 164.

【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。
The matrix database 168 stores matrices Ga, Gb, and Gc obtained based on the contents of the document processing performed in a predetermined period in the past. GP (Group Pe
rsonalize) vector is the matrix Ga, Gb, Gc
From the GP matrix obtained by FIG. 3 (a)
(C) is an explanatory diagram showing an example of matrices Ga, Gb, and Gc.

【0014】行列Gaは、図3(a)に示すように、前
記キーワード(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、行列Gb及び行列Gcは、
操作者からの入力により適宜書き換えられる。
As shown in FIG. 3 (a), the matrix Ga is a matrix in which the keywords (processing important words) are arranged in rows and the processed documents are arranged in columns. f
(X). As shown in FIG. 3 (b), the matrix Gb is a matrix in which the processed documents are taken in rows and the members (processors) of the users are taken in columns. Is the number of times of processing. This processing count is read from the document database 164. As shown in FIG. 3C, the matrix Gc has both rows and columns indicating the importance factors of the members of the user. The matrix Ga, the matrix Gb, and the matrix Gc are
It is appropriately rewritten by an input from the operator.

【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。
The storage medium drive 17 is a drive for the CPU 111 to read a computer program or data including a document from an external storage medium. The computer programs stored in the storage medium include programs for various processes executed by the document processing apparatus of the present embodiment, and dictionaries and data used therein. Here, the storage medium refers to a storage medium in which a computer program, data, and the like are stored, and specifically, a magnetic storage medium such as a floppy disk, a hard disk, and a magnetic tape, and a semiconductor storage medium such as a memory chip and an IC card. A storage medium such as a CD-ROM, an MO, a PD (phase change rewritable optical disk) or the like, from which information can be read optically, and a paper such as a paper card or a paper tape (and a medium having a function equivalent to the paper) are used. It includes a storage medium and a storage medium in which a computer program or the like is stored by various methods. As a storage medium used in the document processing apparatus of the present embodiment, a CD-ROM or a floppy disk is mainly used. Storage medium drive 17
In addition to reading computer programs from these various storage media, it is possible to write data and the like stored in the RAM 113 and the storage device 16 to a writable storage medium such as a floppy disk.

【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。
In the document processing apparatus of this embodiment, the control unit 1
One CPU 111 reads a computer program from an external storage medium set in the storage medium drive 17 and stores (installs) it in each unit of the storage 16. When executing various processes such as similarity calculation according to the present embodiment, the corresponding program is
The data is read into the AM 113 and executed. However, not from the storage device 16 but the storage medium drive device 17
It is also possible to read the program directly from the external storage medium into the RAM 113 and execute it. Further, depending on the document processing device, the automatic summarization processing program of the present embodiment may be stored in the ROM 112 in advance, and the CPU 112 may execute the program.

【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。
The communication control device 18 is capable of transmitting and receiving various types of documents such as text format and HTML format and various data such as bitmap data to and from other personal computers and word processors. I have. The input / output I / F 19 is an interface for connecting various devices such as a speaker that outputs audio, music, and the like. The character recognition device 20 is a device for recognizing characters written on paper or the like in various formats such as a text format or HTML, and is configured by an image scanner, a character recognition program, and the like.

【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。
In this embodiment, in addition to a document created by an input operation on the keyboard 12 (stored in a predetermined storage area of the RAM 113), a document created externally and stored in a predetermined storage medium is read from the storage medium driving device 17. Documents, documents stored in advance in a document database, documents downloaded from the communication control device 18, and the character recognition device 2.
It is possible to acquire various documents such as a document whose characters have been recognized as 0 as a target document (document acquisition means).

【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1〜図12を参照して説明する。
Next, one embodiment of the document processing method according to the present invention, which is an operation of the document processing apparatus having the above configuration, will be described with reference to FIGS.

【0020】本実施形態においては、操作者からの入力
命令により、一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が取
得される。
In the present embodiment, a new processing important word and a new processing importance are acquired based on the contents of the document processing performed within a certain period according to an input command from the operator.
The matrix Ga and the matrix Gb in the matrix database 168 are obtained.

【0021】図4は、行列Ga,Gb取得動作を表した
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(句も
含む)(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)。
FIG. 4 is a flowchart showing the matrix Ga, Gb acquisition operation. The CPU 111 stores a document (processed document) processed within a predetermined period in the document database 164.
And sequentially stores them in a predetermined work area of the RAM 113 (step 11), and obtains important words (including phrases) (processing important words) and their importance (processing importance) for each processing document (step 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。
FIG. 5 is a flow chart showing the operation of the processing important word / processing importance acquisition processing for each document. As shown in FIG. 5, the CPU 111 extracts a self-sufficient word by performing a morphological analysis on each of the processed documents acquired from the document database 164 (step 121), and also extracts a noun phrase, a compound noun phrase, and the like. The included candidate words (phrases) are extracted from the processed document (step 122).
Next, the frequency of occurrence of the extracted candidate word (phrase) in the processed document,
The processing importance f (x) of each candidate word (phrase) is obtained from the evaluation function (step 123). Here, as the evaluation function, for example, when a predetermined important word is specified in advance, weighting for the important word, weighting according to the type of a candidate word (phrase) such as a word, a noun phrase, a compound noun phrase, and the like are used. used.

【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
(句も含む)a,b,c,…を取得し(ステップ12
4)、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取得処理ルーチンへリ
ターンする。
Further, the CPU 111 acquires processing important words (including phrases) a, b, c,... From the candidate words (phrases) based on the acquired value of the processing importance f (x) (step 12).
.., And the processing importances f (a), f (b), f (c)... Are stored in the important word database 165 (step 125). When the processing important words and the processing importance thereof are obtained for all the processing documents, the process returns to the matrix Ga, Gb obtaining processing routine shown in FIG.

【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。
Subsequently, the CPU 111 converts the matrix Ga of the matrix database 168 into the processing key words a, b, c,.
Is rewritten into a row, the processed document of the predetermined period is made into a column, and the processing importance f (x) is made into each element (step 13). At this time, the number of rows of the matrix Ga is the number of the union of the processing important words of each processing document, and the processing importance f
(X) is defined as 0.

【0025】例えば図2において、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
(18,…,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,…)
For example, in FIG. 2, the processing important words of the processing document B are “important, important words, importance,...”, And the processing important words of the processing document C are “important,... Politics,. The processing importance corresponding to the processing important word is (1, 18, 19,...) For the processing document B and (18,..., 21,...) For the processing document C. On the other hand, the matrix Ga
In, the line is "important, important word, importance, ..., politics, ...", and the element values in the columns of both documents are defined as follows. Column of processed document B = (1,18,19, ..., 0,
…), Column of processed document C = (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
取得処理を終了する。
The CPU 111 obtains the number of times of processing of each document from the document database 164 (step 1).
4) The matrix Gb is rewritten into a matrix having rows of processed documents within a predetermined period and the number of times of processing obtained from the document database 164 as elements (step 15).
The acquisition processing ends.

【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。
When obtaining the GP matrix, the CPU 111
Are the matrices Ga, G obtained and stored as described above.
b and Gc are obtained from the matrix database 168, and a GP matrix is obtained according to the following equation. GP = Ga · Gb · Gc Therefore, the GP matrix in the present embodiment has the keywords used for document vector acquisition as rows and each member of the user as a column, and each element of the GP matrix is The numerical value is obtained by adding the importance of each member to the importance f (x) of the keyword in the past document processing.

【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。CPU111は、基準文書を取得し(ス
テップ21)、RAM113の対象文書格納エリア11
31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1
64、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22)。
Next, the operation of the GP matrix visualization process according to the present embodiment will be described with reference to FIGS. FIG. 6 is a flowchart showing the operation of the GP matrix visualization process. The CPU 111 acquires the reference document (step 21), and stores the target document storage area 11 in the RAM 113.
31. The reference document is stored in the RAM 113 and the document database 1 in the storage device 16 in accordance with an instruction from the operator.
64, storage medium driving device 17, or communication control device 18
To get from. Then, the CPU 111 obtains the document vector V of the reference document stored in the target document storage area 1131 (Step 22).

【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。
FIG. 7 is a flowchart showing the operation of the document vector creation processing. The CPU 111 detects the keyword stored in the document vector database 166 from the reference document (step 221), and determines the keyword importance f from the appearance frequency and the evaluation function in the reference document.
(X) is obtained (step 222). Then, using the importance f (x) of each keyword as an element, the document vector V =
(F (a), f (b),...)
3), document vector storage area 1134 of RAM 113
(Step 224), and returns to the GP matrix visualization process shown in FIG.

【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。
Subsequently, the CPU 111 performs dimension matching between the document vector and the GP matrix (step 23). That is, the number of dimensions of the document vector V and the number of rows of the GP matrix are defined as the number of union sets of processing key words represented by the keywords of the reference document and the rows of the GP matrix. The element value and the element value of the document vector V for the key word included only in the row of the GP matrix are defined as “0”. For example, the keyword of the reference document is “important, important word, importance,...”, And the processing important word represented by the row of the GP matrix is “important,…, politics,…”
Document vector V of reference document = (1, 18, 19,
...), and one column of the GP matrix is (18, ..., 21, ...)
, When the dimensions are matched, the document vector V of the reference document = (1, 18, 19,..., 0,...), And one column of the GP matrix becomes (18, 0, 0,. Become.

【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。
Subsequently, the CPU 111 acquires a GP vector based on the GP matrix after dimension matching (step 24). FIG. 8 is an explanatory diagram conceptually illustrating a process of calculating a GP vector from a GP matrix.

【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。
First, the CPU 111 calculates the average value of the elements of each row of each element gij (i = 1 to the number of members m, j = 1 to the number k of the union of the processing important words) of the GP matrix, and Vector (total GP vector) is obtained (FIG. 8 (1) →
(2)). The total GP vector is obtained by calculating the frequency of occurrence of each element gi in the past document processing in the entire user group for each processing important word (however, the weight of a predetermined processing important word of each processing important word, the importance of a member, etc.) Is taken into account). The CPU 111 further divides each element gi of this total GP vector by the total number of document processing times to obtain a single row of GP vectors (FIG. 8).
(2) → (3)). Dividing the total GP vector by the total number of document processing times as described above avoids the GP vector from increasing as the number of processing times increases because the matrix Gb includes the number of document processing times as an element. This is because, even when the GP vector is obtained for different period lengths, the period length does not affect.

【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。
Subsequently, the CPU 111
111 multiplies each element of the GP vector by an element of the document vector V corresponding to each element to obtain a preference document vector V ′. The preference document vector V ′ is stored in the preference document vector database 167 (step 2).
5). The preference document vector acquisition process ends.

【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)。この分野別重要度F(X)は行
列データベース168に格納される。図10は、分野別
ベクトルV’’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、本実施形態では、GP行列が、
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。
Next, the CPU 111 sets the element f ′ of the document preference vector V ′ = (f ′ (a), f ′ (b),...)
(A), f '(b),... Are classified by field (step 26). FIG. 9 is a table showing an example of a field for dividing each element of the document preference vector V ′. Then, the elements for each field are put together and summed up to calculate the field-specific importance F (X) (step 27), the three fields having the highest field-specific importance F (X) are selected, and the fields of these three fields are selected. Another importance F (A), F
(B), F (C) as an element, a field-specific vector V ″ =
(F ′ (A), F ′ (B), F (C)) are displayed on the display device 14 by expressing the three fields on three-dimensional coordinates using the x-axis, y-axis, and z-axis. Then, the visualization process of the GP matrix ends (step 28). The field-specific importance F (X) is stored in the matrix database 168. FIG. 10 shows an example in which the field-specific vector V ″ is displayed on the display device 14. Thus, in the present embodiment, the GP matrix is
It is visualized and displayed three-dimensionally as a field-specific vector V ″.

【0035】また、本実施形態においては、分野別ベク
トルV’’の表示とともに、文書データベース164に
格納されている文書のうちユーザーの嗜好に沿う文書の
ファイル名がリストアップ表示されるようになってい
る。この文書は、文書ベクトルデータベース166に格
納されている文書ベクトルと分野別ベクトルV’’との
なす角qのコサイン値cos(q)の高いものから所定
の数の文書がリストアップされる。このコサイン値co
s(q)は、文書データベース164に格納されている
文書の文書ベクトルをU、分野別ベクトルV’’の大き
さを|V’’|、文書ベクトルUの大きさを|U|、分
野別ベクトルV’’と文書ベクトルUの内積をV’’・
Uとすると、次の数式1で求められる。
In the present embodiment, along with the display of the field-specific vector V ″, the file names of the documents stored in the document database 164 that match the user's preference are displayed in a list. ing. As for this document, a predetermined number of documents are listed from the highest cosine value cos (q) of the angle q formed between the document vector stored in the document vector database 166 and the field vector V ″. This cosine value co
s (q) denotes the document vector of the document stored in the document database 164 as U, the size of the field-specific vector V ″ as | V ″ |, the size of the document vector U as | U | The inner product of the vector V '' and the document vector U is V ''
Assuming that U is obtained by the following equation 1.

【数式1】cos(q)=(V’’・U)/(|V’’
|×|U|)
[Formula 1] cos (q) = (V ″ · U) / (| V ″
| × | U |)

【0036】このコサイン値は−1≦cos(q)≦1
の値をとり、1に近いほど分野別ベクトルV’’と文書
ベクトルUの向きが近く、分野別ベクトルV’’で視覚
化されたGPベクトルと文書ベクトルUとが類似し、文
書ベクトルUの文書が、ユーザーの嗜好に近いと考える
ことができる。
The cosine value is -1 ≦ cos (q) ≦ 1
The closer to 1, the closer the direction of the field vector V ″ and the document vector U is, the closer the GP vector visualized by the field vector V ″ and the document vector U are, The document can be considered to be close to the user's preference.

【0037】このように分野別ベクトルV’’が視覚化
された状態においては、分野別ベクトルV’’の表示状
態を変更することができる。図10は、表示装置14に
表示された分野別ベクトルV’’の表示を変更する状態
を示す図であり、図11は、本実施形態によるGP行列
変更処理の動作を示すフローチャートである。分野別ベ
クトルV’’(図10中におけるベクトルA)の表示状
態の変更に際しては、座標軸をマウスによりポイントす
ると、分野別ベクトルV’’のポイントされた座標軸に
ついての座標が変更可能となり、表示されている分野別
ベクトルV’’を、図10に示すように、マウスのポイ
ンタによりドラッグアンドドロップすることにより行わ
れる。そして、このように表示状態が変更されると、C
PU111が新しいシフトされた分野別ベクトルV’’
(図10中におけるベクトルA’)の表示状態から各要
素値を取得し(ステップ31)、行列データベース16
8に格納されている分野別重要度を書き換える(ステッ
プ32)。更に、シフトされた分野別ベクトルV’’に
従って、分野別ベクトルV’’と文書データベース16
4に格納されている文書の文書ベクトルとのコサイン値
cos(q)が取得され、この結果に基づいてリストア
ップされる文書が変更される(ステップ33)。
In the state where the field-specific vector V ″ is thus visualized, the display state of the field-specific vector V ″ can be changed. FIG. 10 is a diagram illustrating a state in which the display of the field-specific vector V ″ displayed on the display device 14 is changed, and FIG. 11 is a flowchart illustrating the operation of the GP matrix changing process according to the present embodiment. When the display state of the field-specific vector V ″ (vector A in FIG. 10) is changed, by pointing the coordinate axis with a mouse, the coordinates of the pointed coordinate axis of the field-specific vector V ″ can be changed and displayed. This is performed by dragging and dropping the field-specific vector V ″ with a mouse pointer as shown in FIG. When the display state is changed in this way, C
PU 111 is the new shifted domain vector V ''
Each element value is obtained from the display state of (vector A 'in FIG. 10) (step 31), and the matrix database 16
8 is rewritten (step 32). Further, according to the shifted field vector V ″, the field vector V ″ and the document database 16 are changed.
The cosine value cos (q) with the document vector of the document stored in No. 4 is obtained, and the listed document is changed based on the result (step 33).

【0038】また、表示状態が変更されると、CPU1
11は、変更された分野別ベクトルV’’の要素に基づ
いて、GP行列、行列Ga、行列Gbについての要素値
を変更し、行列データベース168の記憶を書き換えて
(ステップ34)、GP行列変更処理を終了する。行列
Ga、行列Gbの新しい要素値は、ユーザーの人数によ
る変化分の平均化とユーザーの重要度による重み付けを
考慮して決定される。前述の行程により行列Ga〜行列
Gcから分野別ベクトルを取得すると、前記変更された
分野別ベクトルV’’を得られる。
When the display state is changed, the CPU 1
11 changes the element values of the GP matrix, the matrix Ga, and the matrix Gb based on the changed element of the field-specific vector V ″, rewrites the storage of the matrix database 168 (step 34), and changes the GP matrix. The process ends. The new element values of the matrices Ga and Gb are determined in consideration of averaging of the change due to the number of users and weighting according to the importance of the users. When the field-specific vectors are obtained from the matrices Ga to Gc by the above-described process, the changed field-specific vectors V ″ can be obtained.

【0039】この様に、本実施形態によると、ユーザー
の嗜好の反映された分野別ベクトルV’’が表示装置1
4に表示され、分野別ベクトルV’’を表示された状態
のままシフトさせることができるので、ユーザーの嗜好
の変更を目視で確実に認識しながら行うことができる。
そして、変更された分野別ベクトルV’’に基づいてG
P行列、行列Ga、行列Gbについての要素値が変更さ
れるので、GP行列、行列Ga、行列Gbを所望の嗜好
に沿うものに容易に変更することができる。また、本実
施形態においては、分野別ベクトルV’’により表され
るユーザーの嗜好に近い文書がリストアップされ、分野
別ベクトルV’’のシフトにあわせてリストアップされ
る文書も変更されるので、分野別ベクトルV’’のシフ
トが所望のものとなっているかどうかを、リストアップ
文書によって確認することができる。
As described above, according to the present embodiment, the field-specific vector V ″ reflecting the user's preference is displayed on the display device 1.
4 and the shift can be performed while the field-specific vector V ″ is displayed, so that the change of the user's preference can be performed while being visually recognized.
Then, based on the changed field-specific vector V ″, G
Since the element values of the P matrix, the matrix Ga, and the matrix Gb are changed, the GP matrix, the matrix Ga, and the matrix Gb can be easily changed to those that meet desired tastes. Further, in the present embodiment, documents close to the user's preference represented by the field-specific vector V '' are listed, and the documents listed in accordance with the shift of the field-specific vector V '' are also changed. It can be confirmed from the list document whether or not the shift of the field-specific vector V ″ is as desired.

【0040】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。
It should be noted that the present invention is not limited to the above-described embodiment, and can be appropriately changed without departing from the gist of the present invention. For example, in the above-described embodiment, a computer is used as the document processing apparatus. However, the present invention is not limited to the computer, and may be a word processor or the like. In the above-described embodiment, the GP matrix is the number of past document processes performed by the processor (matrix G
a) and the frequency of appearance of keywords in each document (matrix G
b) and the degree of importance of each processor (matrix Gc), but the number of past document processing for each processor (matrix Gc)
a) and the frequency of appearance of keywords in each document (matrix G
It may be obtained only by b). In addition, for example, it may be obtained in consideration of the processing time of each document, the number of cases cited in creating another document, and the like. Further, when the GP matrix is obtained from matrices such as the matrices Ga to Gc in the same manner as in the above-described embodiment, the elements of the matrices such as the matrices Ga to Gc indicate the appearance frequency of the keyword in the document and the member It only needs to reflect the number of times each document has been processed,
It does not need to directly represent the frequency of appearance or the number of processing itself.

【0041】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。
To visualize the GP matrix, the document preference vector obtained by shifting the reference document by the GP vector is represented by n
Instead of displaying the GP vector in a three-dimensional manner, the GP vector may be directly displayed in the n-dimension.

【0042】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12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
すこともできる。このばあい、表示の変更は、たとえ
ば、1つのカラーバーの先端をマウスによりドラッグア
ンドドロップすることにより関連分野全体のカラーバー
をなだらかに変更するようにすることができる。また、
図13に示すようにレーダーチャートにより表示し、各
軸ごとに要素値を変更できるようにしてもよい。カラー
バーによる表示やレーダーチャートによる表示は、GP
ベクトルの全ての要素について表示することが可能であ
る。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、前
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、要素全体を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。
Also, the display of the document preference vector and the GP vector need not be converted into three dimensions and displayed as in the field-specific vector. For example, as shown in FIG. The value (importance) can also be represented by a color bar. In this case, the display can be changed, for example, by smoothly dragging and dropping the tip of one color bar with the mouse to change the color bar of the entire related field. Also,
As shown in FIG. 13, a radar chart may be displayed so that the element value can be changed for each axis. Display by color bar or radar chart is GP
It is possible to display all elements of the vector. Further, even when the document preference vector or the GP vector is converted into a three-dimensional image and displayed, the conversion method is the same as that of the above-described embodiment. Field vector V ″ = (F ′ (A), F ′ (B), F (C)) that selects the three highest fields
Is not limited to the method of displaying
It is also possible to adopt a method of dividing the fields into fields and collecting the elements for each field to form a three-dimensional vector, a method of forming three-dimensional vectors by using the three elements having the highest values among the elements of the GP vector, and the like.

【0043】更に要素をn個にまとめてn次元に表示す
る場合や、nよりも大きい数の分野にまとめてそのうち
n個を選択してn次元に表示する場合の要素のまとめ方
は、クラスタリング処理等により行うことができる。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。表示された分野別ベクトルをシフト
させる手法は、マウスをもちいてドラッグアンドドロッ
プをする手法に限るものではなく、例えば、キーボード
による座標の入力等とすることもできる。
Further, when elements are grouped into n elements and displayed in n dimensions, or when elements are grouped into fields larger than n and n elements are selected and displayed in n dimensions, elements are grouped in a clustering manner. It can be performed by processing or the like. Even when a document preference vector or a GP vector is converted into a three-dimensional image and displayed, a method other than displaying the vector as a vector on the three-dimensional coordinates may be used.
Instead of the (x, y, z) axis, three colors (red, green, and blue) may be used to represent the values of the respective elements by color display or the like in which the luminances of these three colors are changed. The method of shifting the displayed field-specific vector is not limited to the method of dragging and dropping using a mouse, but may be, for example, inputting coordinates using a keyboard.

【0044】説明した実施形態は日本語で作成された文
書に限られるものではなく、あらゆる言語で作成された
文書を対象とすることが可能である。その場合、対象と
なる文書が作成された言語用の形態素解析アルゴリズム
等を使用するといった、本発明の構成には影響のない部
分を変更するだけでよい。
The described embodiment is not limited to documents created in Japanese, but can be applied to documents created in any language. In this case, it is only necessary to change a portion that does not affect the configuration of the present invention, such as using a morphological analysis algorithm for the language in which the target document is created.

【0045】なお、以上の実施形態において説明した、
各装置、各部、各動作、各処理等に対しては、それらを
含む上位概念としての各手段(〜手段)により、実施形
態を構成することが可能である。例えば、「処理重要語
(句も含む)a,b,c,…を取得し(ステップ12
4)」との記載に対して「処理重要語取得手段」を構成
するようにしてもよい。同様に、その他各種動作に対し
て「〜(動作)手段」等の上位概念で実施形態を構成す
るようにしてもよい。
Note that, in the above embodiment,
For each device, each unit, each operation, each process, and the like, the embodiment can be configured by each unit (up to a unit) as a general concept including them. For example, “processing important words (including phrases) a, b, c,.
"4)" may constitute "processing important word acquisition means". Similarly, the embodiment may be configured with a higher concept such as “「 (operation) means ”for various other operations.

【0046】[0046]

【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、表示状態を変更することにより要素値を変更するこ
とが可能である。
As described above, according to the present invention,
A GP matrix characterizing the user's preference is visualized and displayed, and the element value can be changed by changing the display state.

【図面の簡単な説明】[Brief description of the drawings]

【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が記憶された記憶媒体の一実
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。
FIG. 1 is a block diagram showing an embodiment of a document processing apparatus according to the present invention, and showing a configuration of a computer from which a document processing program according to an embodiment of the present invention is read, according to an embodiment of the present invention. .

【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。
FIG. 2 is an explanatory diagram conceptually showing the contents of a document vector database in the embodiment of FIG.

【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。
FIG. 3 shows matrices Ga, Gb, Gc in the embodiment of FIG.
It is explanatory drawing which shows an example of.

【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。
FIG. 4 is a flowchart showing an operation of a matrix Ga, Gb rewriting process according to the embodiment of FIG. 1;

【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。
FIG. 5 is a flowchart showing an operation of processing important word / processing importance acquiring processing according to the embodiment of FIG. 1;

【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。
FIG. 6 is a flowchart showing an operation of a GP matrix visualization process according to the embodiment of FIG. 1;

【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。
FIG. 7 is a flowchart illustrating an operation of a document vector creation process according to the embodiment of FIG. 1;

【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。
FIG. 8 is an explanatory diagram showing a method for obtaining a GP vector in the embodiment of FIG. 1;

【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。
FIG. 9 is a table showing an example of a field for classifying each element of a document preference vector in the embodiment of FIG. 1;

【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。
FIG. 10 shows an example in which field-specific vectors of two users are displayed on a display device in the embodiment of FIG. 1;

【図11】図1の実施形態によるGP行列変更処理の動
作を示すフローチャートである。
FIG. 11 is a flowchart showing an operation of a GP matrix change process according to the embodiment of FIG. 1;

【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。
FIG. 12 is a diagram illustrating an example of a GP vector display method of a GP matrix visualization unit according to another embodiment of the present invention.

【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。
FIG. 13 is a diagram illustrating an example of a GP vector display method of a GP matrix visualization unit according to another embodiment of the present invention.

【図14】請求項1に記載した発明のクレーム対応図で
ある。
FIG. 14 is a diagram corresponding to claims of the invention described in claim 1;

【図15】請求項4に記載した発明のクレーム対応図で
ある。
FIG. 15 is a diagram corresponding to claims of the invention described in claim 4;

【図16】請求項5に記載した発明のクレーム対応図で
ある。
FIG. 16 is a diagram corresponding to claims of the invention described in claim 5;

【図17】請求項8に記載した発明のクレーム対応図で
ある。
FIG. 17 is a diagram corresponding to claims of the invention described in claim 8;

【図18】請求項9に記載した発明のクレーム対応図で
ある。
FIG. 18 is a diagram corresponding to claims of the invention described in claim 9;

【符号の説明】[Explanation of symbols]

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行列表示手段 103 表示状態変更手段 104 GP行列変更手段 105 文書リストアップ手段 201 GP行列取得機能 202 GP行列表示機能 203 表示状態変更機能 204 GP行列変更機能 205 文書リストアップ機能 11 control unit 112 ROM 113 RAM 1131 target document storage area 1132 keyword storage area 1134 document vector storage area 1135 matrix storage area 1136 similarity storage area 1138 GP vector storage area 12 keyboard 13 mouse 14 display device 15 printing device 16 storage device 161 pseudonym Kanji conversion dictionary 162 Program storage unit 164 Document database 165 Key word database 166 Document vector database 168 Matrix database 101 GP matrix acquisition unit 102 GP matrix display unit 103 Display state change unit 104 GP matrix change unit 105 Document list up unit 201 GP matrix acquisition Function 202 GP matrix display function 203 Display state change function 204 GP matrix change function 205 Document list up function

Claims (9)

【特許請求の範囲】[Claims] 【請求項1】 ユーザーと、前記ユーザーの嗜好を表す
複数のキーワードとの一方を行、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行列を表示するGP行列表示手段と、 表示された前記GP行列の表示状態を変更させる表示状
態変更手段と、 前記表示状態変更手段により変更された後の表示状態に
基づいて前記GP行列の要素値を変更するGP行列変更
手段と、を具備することを特徴とする文書処理装置。
1. A GP matrix acquisition for acquiring a GP matrix in which one of a user and a plurality of keywords representing the preference of the user is set as a row and the other is set as a column, and an importance value of each keyword for the user is set as an element value. Means, GP matrix display means for displaying the GP matrix, display state change means for changing the display state of the displayed GP matrix, and the display state after being changed by the display state change means. A document processing apparatus comprising: a GP matrix changing unit that changes an element value of a GP matrix.
【請求項2】 前記GP行列表示手段は、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≧1)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。
2. The GP matrix display means obtains a GP vector having the keyword importance as an element value from the GP matrix, and displays the GP vector in n (n ≧ 1) dimensions. 2. The document processing apparatus according to claim 1, wherein:
【請求項3】 前記GP行列表示手段は、キーワードを
その重要度の上位からn個を選択し、またはキーワード
をクラスタリング処理によってn個のカテゴリにまとめ
ることによって、GPベクトルをn次元化することを特
徴とする請求項2に記載の文書処理装置。
3. The GP matrix display means converts the GP vector into n dimensions by selecting n keywords from the top in importance, or by grouping the keywords into n categories by a clustering process. The document processing device according to claim 2, wherein
【請求項4】 文書ベクトルが前記GPベクトルに類似
している文書を所定の文書群からリストアップする文書
リストアップ手段を備え、 前記文書リストアップ手段は、前記GP行列変更手段に
より変更された前記GP行列に基づいて文書を再リスト
アップすることを特徴とする請求項1から請求項3のう
ちの1の請求項に記載の文書処理装置。
4. A document lister for listing a document whose document vector is similar to the GP vector from a predetermined document group, wherein the document lister is changed by the GP matrix changer. 4. The document processing apparatus according to claim 1, wherein documents are re-listed based on a GP matrix.
【請求項5】 ユーザーと、前記ユーザーの嗜好を表す
複数のキーワードとの一方を行、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行列を表示するGP行列表示機能と、 表示された前記GP行列の表示状態を変更させる表示状
態変更機能と、 前記表示状態変更機能により変更された後の表示状態に
基づいて前記GP行列の要素値を変更するGP行列変更
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。
5. A GP matrix acquisition for acquiring a GP matrix in which one of a user and a plurality of keywords representing the preference of the user is set as a row and the other is set as a column, and an importance value of each keyword for the user is set as an element value. A function, a GP matrix display function for displaying the GP matrix, a display state change function for changing a display state of the displayed GP matrix, and a display state after being changed by the display state change function. A storage medium storing a computer-readable document processing program for causing a computer to implement a GP matrix change function of changing an element value of a GP matrix.
【請求項6】 前記GP行列表示機能は、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≧1)次元化し
て表示することを特徴とする請求項5に記載の文書処理
プログラムが記憶された記憶媒体。
6. The GP matrix display function acquires a GP vector having the importance of the keyword as an element value from the GP matrix, and displays the GP vector in n (n ≧ 1) dimensions. A storage medium storing the document processing program according to claim 5.
【請求項7】 前記GP行列表示機能は、キーワードを
その重要度の上位からn個を選択し、またはキーワード
をクラスタリング処理によってn個のカテゴリにまとめ
ることによって、GPベクトルをn次元化することを特
徴とする請求項5または請求項6に記載の文書処理プロ
グラムが記憶された記憶媒体。
7. The GP matrix display function converts n-dimensional GP vectors by selecting n keywords from the top in importance, or by grouping keywords into n categories by clustering processing. A storage medium storing the document processing program according to claim 5.
【請求項8】 文書ベクトルが前記GPベクトルに類似
している文書を所定の文書群からリストアップする文書
リストアップ機能を備え、 前記文書リストアップ機能は、前記GP行列変更機能に
より変更された前記GP行列に基づいて文書を再リスト
アップすることを特徴とする請求項5から請求項7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。
8. A document list function for listing a document whose document vector is similar to the GP vector from a predetermined document group, wherein the document list function is changed by the GP matrix change function. The storage medium storing the document processing program according to claim 5, wherein the document is re-listed based on the GP matrix.
【請求項9】 ユーザーと、前記ユーザーの嗜好を表す
複数のキーワードとの一方を行、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行列を表示し、 表示された前記GP行列の表示状態を変更させ、 変更後のGP行列の表示状態に基づいて前記GP行列の
要素値を変更することを特徴とする文書処理方法。
9. A GP matrix in which one of a user and a plurality of keywords representing the preference of the user is set as a row and the other is set as a column, and an importance matrix of each keyword with respect to the user is used as an element value. Changing the display state of the GP matrix, and changing the element values of the GP matrix based on the changed display state of the GP matrix.
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Cited By (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2002236829A (en) * 2000-12-04 2002-08-23 Ajinomoto Co Inc Menu information providing method and system
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JP2006190126A (en) * 2005-01-07 2006-07-20 Sony Corp Information processing apparatus and method, and program
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