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公開番号2025032497
公報種別公開特許公報(A)
公開日2025-03-12
出願番号2023137789
出願日2023-08-28
発明の名称情報処理装置、情報処理方法、及びプログラム
出願人キヤノン株式会社
代理人個人
主分類G06F 16/55 20190101AFI20250305BHJP(計算;計数)
要約【課題】文書画像のファイルの検索性を向上させる。
【解決手段】文書画像の文書種別を分類する分類手段を有する。また、文書画像から項目情報に対応する文字列群を抽出する抽出手段を有する。また、文書画像にファイル名を付与して格納する格納手段を有する。分類手段は、複数の文書種別を兼ねた文書(例えば、兼用帳票)の文書画像を、複数の文書種別に分類する。文書画像が複数の文書種別に分類された場合に、格納手段は、抽出手段で抽出された文字列群を用いて、同一の文書画像に対し異なる複数のファイル名を付与して格納する。
【選択図】図7
特許請求の範囲【請求項１】
文書画像の文書種別を分類する分類手段と、
前記文書画像から項目情報に対応する文字列群を抽出する抽出手段と、
前記文書画像にファイル名を付与して格納する格納手段と、
を有し、
前記分類手段で前記文書画像が複数の文書種別に分類された場合に、前記格納手段は、前記抽出手段で抽出された文字列群を用いて、前記文書画像に異なる複数のファイル名を付与することを特徴とする情報処理装置。
続きを表示（約 1,000 文字）【請求項２】
前記分類手段で前記文書画像が第１の種別と第２の種別に分類された場合に、前記格納手段は、前記第１の種別に対応する文字列を含む第１のファイル名と前記第２の種別に対応する文字列を含む第２のファイル名とを付与することを特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項３】
前記格納手段は、前記第１の種別に関連する前記項目情報に対応する文字列を用いて前記第１のファイル名を生成し、前記第２の種別に関連する前記項目情報に対応する文字列を用いて前記第２のファイル名を生成することを特徴とする請求項２に記載の情報処理装置。
【請求項４】
前記格納手段は、前記第１のファイル名を付与した前記文書画像のファイルと、前記ファイルへのリンクとを格納し、前記リンクには前記第２のファイル名を付与することを特徴とする請求項２に記載の情報処理装置。
【請求項５】
前記格納手段は、前記第１のファイル名を付与した前記文書画像のファイルと、前記ファイルのコピーとを格納し、前記コピーには第２のファイル名を付与することを特徴とする請求項２に記載の情報処理装置。
【請求項６】
前記分類手段は、前記文書画像から取得される文字列群を第１のモデルに入力することで出力される、各文書種別に対応する確率が閾値以上である文書種別に基づいて、前記文書画像の文書種別を分類することを特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項７】
前記分類手段は、前記文書画像のタイトルの文字列に含まれる特定文字列を用いて、前記文書画像の文書種別を分類することを特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項８】
前記抽出手段は、前記文書画像から取得される文字列群を第２のモデルに入力することで、前記項目情報に対応する文字列群を抽出することを特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項９】
前記格納手段は、前記抽出手段で抽出された文字列群を用いて、複数のフォルダの中から、前記ファイル名を付与した、前記文書画像のファイル、前記ファイルへのリンク、及び前記ファイルのコピーのうちの少なくとも何れか１つを格納するフォルダを選択することを特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項１０】
文書種別を示す正解ラベルが付与された文書画像群を用いて、前記第１のモデルを学習する学習手段を更に有することを特徴とする請求項６に記載の情報処理装置。
（【請求項１１】以降は省略されています）
発明の詳細な説明【技術分野】
【０００１】
本発明は、文書画像から情報を抽出する技術に関する。
続きを表示（約 2,100 文字）【背景技術】
【０００２】
従来、入力された文書画像に対して、当該文書画像の文書種別（例：請求書、見積書、納品書）を判定する技術がある。また、当該文書画像に記載された所定の項目情報（例：タイトル、文書番号、発行日、会社名、金額）に対応する文字列を抽出する技術がある。
特許文献１は、文書画像の文書種別を判定し、文書画像を保管するためのフォルダが持つ特徴情報との類似度を比較した結果、類似度が閾値以上であるフォルダに対して、当該文書画像のファイルのリンクを設定する技術を開示している。特許文献１によれば、例えば、「納品書兼請求書」のように、複数の文書種別を兼ねた文書（以下、兼用帳票と呼ぶ）の文書画像のファイルについて、「納品書」フォルダと「請求書」フォルダの両方に、リンクを設定できる。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
特開２００４－２２０３４７号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかしながら、特許文献１の技術では、ファイルとの類似度が閾値以上である複数のフォルダに分類・保管した場合に、特徴情報を持つフォルダ毎に分類されたファイル群に対して検索を行う必要があるため、当該ファイルに対する検索性が低下する課題があった。具体的には、例えば、「納品書兼請求書」を所定のフォルダに格納後、「納品書」として当該ファイルを参照する場合、「納品書」フォルダ内に存在する全ファイルから当該ファイルを見つける手間と時間を要し、検索性が低下していた。同様に、例えば、「納品書兼請求書」を所定のフォルダに格納後、「請求書」として当該ファイルを参照する場合、「請求書」フォルダ内に存在する全ファイルから当該ファイルを見つける手間と時間を要し、検索性が低下していた。また、特許文献１の技術では、フォルダが持つ特徴情報を細分化してファイルを分類・保管することも可能だが、特徴情報を細分化するほどフォルダ構造が複雑化するため、複数のフォルダを参照する手間と時間を要し、検索性が低下する課題があった。
【０００５】
そこで本発明は、文書画像のファイルの検索性を向上させることを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本発明の情報処理装置は、文書画像の文書種別を分類する分類手段と、前記文書画像から項目情報に対応する文字列群を抽出する抽出手段と、前記文書画像にファイル名を付与して格納する格納手段と、を有し、前記分類手段で前記文書画像が複数の文書種別に分類された場合に、前記格納手段は、前記抽出手段で抽出された文字列群を用いて、前記文書画像に異なる複数のファイル名を付与することを特徴とする。
【発明の効果】
【０００７】
本発明によれば、文書画像のファイルの検索性を向上させることができる。
【図面の簡単な説明】
【０００８】
情報処理システムの全体構成例を示す図である。
各装置の構成例を示す図である。
情報処理システムの利用シーケンスを示す図である。
機械学習モデルを生成するフローチャートである。
文書画像のファイルのリンクを格納するフローチャートである。
文書画像のファイルのコピーを格納するフローチャートである。
文書画像のファイルにメタデータを付与するフローチャートである。
複数の文書種別を兼ねた文書（兼用帳票）の画像の例を示す図である。
文書種別判定結果の例を示す図である。
機械学習モデルの入出力データの例を示す図である。
文書画像のファイルを格納する方法を説明する図である。
文書画像のタイトルに含まれる文字列と文書種別の関係の説明図である。
複数の文書種別を兼ねた文書（兼用帳票）の画像の例を示す図である。
文書画像のファイルを格納する方法を説明する図である。
【発明を実施するための形態】
【０００９】
以下、本発明の実施形態について、図面を参照して説明する。
【００１０】
［実施形態１］
＜情報処理システム＞
図１は、情報処理システムの全体構成例を示す図である。図１に示すように、情報処理システム１００は、情報処理装置１０１、学習装置１０２、及び情報処理サーバ１０３で構成される。情報処理装置１０１、学習装置１０２、及び情報処理サーバ１０３は、ネットワーク１０４を介して互いに接続される。情報処理システム１００は、情報処理装置１０１、学習装置１０２、及び情報処理サーバ１０３が１台ずつで構成されてもよく、複数台ずつで構成されてもよい。例えば、情報処理サーバ１０３は、高速演算リソースと有する第１のサーバ装置と、大容量ストレージを有する第２のサーバ装置で構成され、ネットワーク１０４を介して互いに接続された構成であってもよい。
（【００１１】以降は省略されています）

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