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(19)【発行国】日本国特許庁(JP)
(12)【公報種別】公開特許公報(A)
(11)【公開番号】P2024120340
(43)【公開日】2024-09-05
(54)【発明の名称】情報処理装置及び情報処理プログラム
(51)【国際特許分類】
G06V 30/12 20220101AFI20240829BHJP
G06F 16/583 20190101ALI20240829BHJP
【ＦＩ】
G06V30/12 Z
G06F16/583
【審査請求】未請求
【請求項の数】8
【出願形態】ＯＬ
(21)【出願番号】P 2023027074
(22)【出願日】2023-02-24
(71)【出願人】
【識別番号】000005496
【氏名又は名称】富士フイルムビジネスイノベーション株式会社
(74)【代理人】
【識別番号】110001210
【氏名又は名称】弁理士法人ＹＫＩ国際特許事務所
(72)【発明者】
【氏名】米田 祐司
【テーマコード（参考）】
5B064
5B175
【Ｆターム（参考）】
5B064AA01
5B064EA29
5B064FA04
5B175DA02
5B175GA03
5B175HA01
(57)【要約】
【課題】送付状データ及び本文データを含む文書データに対して光学文字認識処理を行う場合において、送付状データのみに対して光学文字認識を行った場合、又は、本文データのみに対して光学文字認識を行った場合に比して、光学文字認識処理の精度を向上させる。
【解決手段】光学文字認識処理部２６は、送付状データＴＤから所定の項目に対する第１文字データ列を抽出し、本文データＢＤから同項目に対する第２文字データ列を抽出する。また、光学文字認識処理部２６は、第１文字データ列及び第２文字データ列を構成する各文字の確信度を演算する。文字データ列修正部３０は、第１文字データ列と第２文字データ列とが互いに異なる場合に、第１文字データ列と第２文字データ列のうちの確信度が低い方の文字データ列を、第１文字データ列と第２文字データ列のうちの確信度が高い方の文字データ列と同じになるように修正する。
【選択図】図１
【解決手段】光学文字認識処理部２６は、送付状データＴＤから所定の項目に対する第１文字データ列を抽出し、本文データＢＤから同項目に対する第２文字データ列を抽出する。また、光学文字認識処理部２６は、第１文字データ列及び第２文字データ列を構成する各文字の確信度を演算する。文字データ列修正部３０は、第１文字データ列と第２文字データ列とが互いに異なる場合に、第１文字データ列と第２文字データ列のうちの確信度が低い方の文字データ列を、第１文字データ列と第２文字データ列のうちの確信度が高い方の文字データ列と同じになるように修正する。
【選択図】図１
【特許請求の範囲】
【請求項1】
プロセッサを備え、
前記プロセッサは、
送付状を光学的に読み取って得られた送付状データに対して光学文字認識処理を行うことにより、前記送付状データから所定の項目に対する値である第１文字データ列を抽出し、
前記送付状に対応する本文を光学的に読み取って得られた本文データに対して光学文字認識処理を行うことにより、前記本文データから前記項目に対する値である第２文字データ列を抽出し、
前記第１文字データ列に関する、前記光学文字認識処理の確からしさを表す確信度、及び、前記第２文字データ列に関する前記確信度を演算し、
前記第１文字データ列と前記第２文字データ列とが互いに異なる場合に、前記第１文字データ列と前記第２文字データ列のうちの前記確信度が低い方の文字データ列を、前記第１文字データ列と前記第２文字データ列のうちの前記確信度が高い方の文字データ列である高確信度文字データ列と同じになるように修正する、
ことを特徴とする情報処理装置。
前記プロセッサは、
送付状を光学的に読み取って得られた送付状データに対して光学文字認識処理を行うことにより、前記送付状データから所定の項目に対する値である第１文字データ列を抽出し、
前記送付状に対応する本文を光学的に読み取って得られた本文データに対して光学文字認識処理を行うことにより、前記本文データから前記項目に対する値である第２文字データ列を抽出し、
前記第１文字データ列に関する、前記光学文字認識処理の確からしさを表す確信度、及び、前記第２文字データ列に関する前記確信度を演算し、
前記第１文字データ列と前記第２文字データ列とが互いに異なる場合に、前記第１文字データ列と前記第２文字データ列のうちの前記確信度が低い方の文字データ列を、前記第１文字データ列と前記第２文字データ列のうちの前記確信度が高い方の文字データ列である高確信度文字データ列と同じになるように修正する、
ことを特徴とする情報処理装置。
【請求項2】
前記プロセッサは、
前記第１文字データ列に関する前記確信度、及び、前記第２文字データ列に関する前記確信度が確信度閾値未満である場合は、前記修正を行わない、
ことを特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。
前記第１文字データ列に関する前記確信度、及び、前記第２文字データ列に関する前記確信度が確信度閾値未満である場合は、前記修正を行わない、
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】
前記プロセッサは、
ユーザからの指示に応じて、前記項目毎に互いに異なる前記確信度閾値を設定する、
ことを特徴とする請求項２に記載の情報処理装置。
ユーザからの指示に応じて、前記項目毎に互いに異なる前記確信度閾値を設定する、
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】
前記プロセッサは、
前記修正前の前記第１文字データ列、前記第１文字データ列に関する前記確信度、前記修正前の前記第２文字データ列、及び、前記第２文字データ列に関する前記確信度をユーザに通知する、
ことを特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。
前記修正前の前記第１文字データ列、前記第１文字データ列に関する前記確信度、前記修正前の前記第２文字データ列、及び、前記第２文字データ列に関する前記確信度をユーザに通知する、
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5】
前記プロセッサは、
それぞれが前記送付状データと前記本文データの組み合わせから成る複数の文書データを、各前記文書データについての前記高確信度文字データ列に基づいて分類する、
ことを特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。
それぞれが前記送付状データと前記本文データの組み合わせから成る複数の文書データを、各前記文書データについての前記高確信度文字データ列に基づいて分類する、
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6】
前記項目に対する複数の値それぞれに対応する複数の格納部が定義され、
前記プロセッサは、
前記文書データについての、前記第１文字データ列に関する前記確信度、又は、前記第２文字データ列に関する前記確信度の少なくとも一方が確信度閾値以上である場合は、当該文書データの前記高確信度文字データ列が示す値に対応する前記格納部に当該文書データを格納し、
前記文書データについての、前記第１文字データ列に関する前記確信度、及び、前記第２文字データ列に関する前記確信度が確信度閾値未満である場合は、未分類の前記文書データが格納される所定の格納部に当該文書データを格納する、
ことを特徴とする請求項５に記載の情報処理装置。
前記プロセッサは、
前記文書データについての、前記第１文字データ列に関する前記確信度、又は、前記第２文字データ列に関する前記確信度の少なくとも一方が確信度閾値以上である場合は、当該文書データの前記高確信度文字データ列が示す値に対応する前記格納部に当該文書データを格納し、
前記文書データについての、前記第１文字データ列に関する前記確信度、及び、前記第２文字データ列に関する前記確信度が確信度閾値未満である場合は、未分類の前記文書データが格納される所定の格納部に当該文書データを格納する、
ことを特徴とする請求項５に記載の情報処理装置。
【請求項7】
前記本文データは、複数種類の文書を含み、
前記プロセッサは、
前記本文データを、文書の種類毎に分割する分割処理を実行し、
前記送付状データに対して光学文字認識処理を行うことにより、前記送付状データから前記本文データに含まれる文書の複数の種類と、各種類の文書のページ数を示す内訳を抽出し、
前記分割処理の結果得られた各種類の文書のページ数と、前記内訳が示す各種類の文書のページ数とが合致していない場合に、ユーザに通知する、
ことを特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。
前記プロセッサは、
前記本文データを、文書の種類毎に分割する分割処理を実行し、
前記送付状データに対して光学文字認識処理を行うことにより、前記送付状データから前記本文データに含まれる文書の複数の種類と、各種類の文書のページ数を示す内訳を抽出し、
前記分割処理の結果得られた各種類の文書のページ数と、前記内訳が示す各種類の文書のページ数とが合致していない場合に、ユーザに通知する、
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】
コンピュータに、
送付状を光学的に読み取って得られた送付状データに対して光学文字認識処理を行うことにより、前記送付状データから所定の項目に対する値である第１文字データ列を抽出させ、
前記送付状に対応する本文を光学的に読み取って得られた本文データに対して光学文字認識処理を行うことにより、前記本文データから前記項目に対する値である第２文字データ列を抽出させ、
前記第１文字データ列に関する、前記光学文字認識処理の確からしさを表す確信度、及び、前記第２文字データ列に関する前記確信度を演算させ、
前記第１文字データ列と前記第２文字データ列とが互いに異なる場合に、前記第１文字データ列と前記第２文字データ列のうちの前記確信度が低い方の文字データ列を、前記第１文字データ列と前記第２文字データ列のうちの前記確信度が高い方の文字データ列である高確信度文字データ列と同じになるように修正させる、
ことを特徴とする情報処理プログラム。
送付状を光学的に読み取って得られた送付状データに対して光学文字認識処理を行うことにより、前記送付状データから所定の項目に対する値である第１文字データ列を抽出させ、
前記送付状に対応する本文を光学的に読み取って得られた本文データに対して光学文字認識処理を行うことにより、前記本文データから前記項目に対する値である第２文字データ列を抽出させ、
前記第１文字データ列に関する、前記光学文字認識処理の確からしさを表す確信度、及び、前記第２文字データ列に関する前記確信度を演算させ、
前記第１文字データ列と前記第２文字データ列とが互いに異なる場合に、前記第１文字データ列と前記第２文字データ列のうちの前記確信度が低い方の文字データ列を、前記第１文字データ列と前記第２文字データ列のうちの前記確信度が高い方の文字データ列である高確信度文字データ列と同じになるように修正させる、
ことを特徴とする情報処理プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【0001】
本発明は、情報処理装置及び情報処理プログラムに関する。
【背景技術】
【0002】
特許文献１には、ＦＡＸ文書ファイルを管理する管理装置であって、ＦＡＸ文書ファイルに二次元バーコードがある場合は、当該二次元バーコードを読み取って得られた情報に基づいて発注ＩＤと担当者名を取得し、ＦＡＸ文書ファイルに二次元バーコードが無い場合は、当該ＦＡＸ文書ファイルに対してＯＣＲ処理を行うことで、発注ＩＤと担当者名を取得し、取得した発注ＩＤ及び担当者名に基づいて、当該ＦＡＸ文書をフォルダに振り分ける処理を行う管理装置が開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【0003】
【特許文献1】特開２０１５－２１１５２８号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【0004】
ところで、送付状及び本文から成る文書を光学的に読み取って得られた、送付状データ及び本文データを含む文書データに対して光学文字認識処理（ＯＣＲ（Optical character recognition）処理）が行われる場合がある。これに限られるものではないが、送付状とは、例えばＦＡＸや郵便によって帳票を送信する場合に本文（ここでは帳票）に付されるものである。このような文書データに対する光学文字認識処理の精度を向上させることが望まれている。例えば、ＦＡＸにて受信した文書は、文字が潰れている場合があり、そのような場合に高精度に光学文字認識処理が行えるとよい。
【0005】
本発明の目的は、送付状データ及び本文データを含む文書データに対して光学文字認識処理を行う場合において、送付状データのみに対して光学文字認識を行った場合、又は、本文データのみに対して光学文字認識を行った場合に比して、光学文字認識処理の精度を向上させることにある。
【課題を解決するための手段】
【0006】
請求項１に係る発明は、プロセッサを備え、前記プロセッサは、送付状を光学的に読み取って得られた送付状データに対して光学文字認識処理を行うことにより、前記送付状データから所定の項目に対する値である第１文字データ列を抽出し、前記送付状に対応する本文を光学的に読み取って得られた本文データに対して光学文字認識処理を行うことにより、前記本文データから前記項目に対する値である第２文字データ列を抽出し、前記第１文字データ列に関する、前記光学文字認識処理の確からしさを表す確信度、及び、前記第２文字データ列に関する前記確信度を演算し、前記第１文字データ列と前記第２文字データ列とが互いに異なる場合に、前記第１文字データ列と前記第２文字データ列のうちの前記確信度が低い方の文字データ列を、前記第１文字データ列と前記第２文字データ列のうちの前記確信度が高い方の文字データ列である高確信度文字データ列と同じになるように修正する、ことを特徴とする情報処理装置である。
請求項２に係る発明は、前記プロセッサは、前記第１文字データ列に関する前記確信度、及び、前記第２文字データ列に関する前記確信度が確信度閾値未満である場合は、前記修正を行わない、ことを特徴とする請求項１に記載の情報処理装置である。
請求項３に係る発明は、前記プロセッサは、ユーザからの指示に応じて、前記項目毎に互いに異なる前記確信度閾値を設定する、ことを特徴とする請求項２に記載の情報処理装置である。
請求項４に係る発明は、前記プロセッサは、前記修正前の前記第１文字データ列、前記第１文字データ列に関する前記確信度、前記修正前の前記第２文字データ列、及び、前記第２文字データ列に関する前記確信度をユーザに通知する、ことを特徴とする請求項１に記載の情報処理装置である。
請求項５に係る発明は、前記プロセッサは、それぞれが前記送付状データと前記本文データの組み合わせから成る複数の文書データを、各前記文書データについての前記高確信度文字データ列に基づいて分類する、ことを特徴とする請求項１に記載の情報処理装置である。
請求項６に係る発明は、前記項目に対する複数の値それぞれに対応する複数の格納部が定義され、前記プロセッサは、前記文書データについての、前記第１文字データ列に関する前記確信度、又は、前記第２文字データ列に関する前記確信度の少なくとも一方が確信度閾値以上である場合は、当該文書データの前記高確信度文字データ列が示す値に対応する前記格納部に当該文書データを格納し、前記文書データについての、前記第１文字データ列に関する前記確信度、及び、前記第２文字データ列に関する前記確信度が確信度閾値未満である場合は、未分類の前記文書データが格納される所定の格納部に当該文書データを格納する、ことを特徴とする請求項５に記載の情報処理装置である。
請求項７に係る発明は、前記本文データは、複数種類の文書を含み、前記プロセッサは、前記本文データを、文書の種類毎に分割する分割処理を実行し、前記送付状データに対して光学文字認識処理を行うことにより、前記送付状データから前記本文データに含まれる文書の複数の種類と、各種類の文書のページ数を示す内訳を抽出し、前記分割処理の結果得られた各種類の文書のページ数と、前記内訳が示す各種類の文書のページ数とが合致していない場合に、ユーザに通知する、ことを特徴とする請求項１に記載の情報処理装置である。
請求項８に係る発明は、コンピュータに、送付状を光学的に読み取って得られた送付状データに対して光学文字認識処理を行うことにより、前記送付状データから所定の項目に対する値である第１文字データ列を抽出させ、前記送付状に対応する本文を光学的に読み取って得られた本文データに対して光学文字認識処理を行うことにより、前記本文データから前記項目に対する値である第２文字データ列を抽出させ、前記第１文字データ列に関する、前記光学文字認識処理の確からしさを表す確信度、及び、前記第２文字データ列に関する前記確信度を演算させ、前記第１文字データ列と前記第２文字データ列とが互いに異なる場合に、前記第１文字データ列と前記第２文字データ列のうちの前記確信度が低い方の文字データ列を、前記第１文字データ列と前記第２文字データ列のうちの前記確信度が高い方の文字データ列である高確信度文字データ列と同じになるように修正させる、ことを特徴とする情報処理プログラムである。
請求項２に係る発明は、前記プロセッサは、前記第１文字データ列に関する前記確信度、及び、前記第２文字データ列に関する前記確信度が確信度閾値未満である場合は、前記修正を行わない、ことを特徴とする請求項１に記載の情報処理装置である。
請求項３に係る発明は、前記プロセッサは、ユーザからの指示に応じて、前記項目毎に互いに異なる前記確信度閾値を設定する、ことを特徴とする請求項２に記載の情報処理装置である。
請求項４に係る発明は、前記プロセッサは、前記修正前の前記第１文字データ列、前記第１文字データ列に関する前記確信度、前記修正前の前記第２文字データ列、及び、前記第２文字データ列に関する前記確信度をユーザに通知する、ことを特徴とする請求項１に記載の情報処理装置である。
請求項５に係る発明は、前記プロセッサは、それぞれが前記送付状データと前記本文データの組み合わせから成る複数の文書データを、各前記文書データについての前記高確信度文字データ列に基づいて分類する、ことを特徴とする請求項１に記載の情報処理装置である。
請求項６に係る発明は、前記項目に対する複数の値それぞれに対応する複数の格納部が定義され、前記プロセッサは、前記文書データについての、前記第１文字データ列に関する前記確信度、又は、前記第２文字データ列に関する前記確信度の少なくとも一方が確信度閾値以上である場合は、当該文書データの前記高確信度文字データ列が示す値に対応する前記格納部に当該文書データを格納し、前記文書データについての、前記第１文字データ列に関する前記確信度、及び、前記第２文字データ列に関する前記確信度が確信度閾値未満である場合は、未分類の前記文書データが格納される所定の格納部に当該文書データを格納する、ことを特徴とする請求項５に記載の情報処理装置である。
請求項７に係る発明は、前記本文データは、複数種類の文書を含み、前記プロセッサは、前記本文データを、文書の種類毎に分割する分割処理を実行し、前記送付状データに対して光学文字認識処理を行うことにより、前記送付状データから前記本文データに含まれる文書の複数の種類と、各種類の文書のページ数を示す内訳を抽出し、前記分割処理の結果得られた各種類の文書のページ数と、前記内訳が示す各種類の文書のページ数とが合致していない場合に、ユーザに通知する、ことを特徴とする請求項１に記載の情報処理装置である。
請求項８に係る発明は、コンピュータに、送付状を光学的に読み取って得られた送付状データに対して光学文字認識処理を行うことにより、前記送付状データから所定の項目に対する値である第１文字データ列を抽出させ、前記送付状に対応する本文を光学的に読み取って得られた本文データに対して光学文字認識処理を行うことにより、前記本文データから前記項目に対する値である第２文字データ列を抽出させ、前記第１文字データ列に関する、前記光学文字認識処理の確からしさを表す確信度、及び、前記第２文字データ列に関する前記確信度を演算させ、前記第１文字データ列と前記第２文字データ列とが互いに異なる場合に、前記第１文字データ列と前記第２文字データ列のうちの前記確信度が低い方の文字データ列を、前記第１文字データ列と前記第２文字データ列のうちの前記確信度が高い方の文字データ列である高確信度文字データ列と同じになるように修正させる、ことを特徴とする情報処理プログラムである。
【発明の効果】
【0007】
請求項１又は８に係る発明によれば、送付状データ及び本文データを含む文書データに対して光学文字認識処理を行う場合において、送付状データのみに対して光学文字認識を行った場合、又は、本文データのみに対して光学文字認識を行った場合に比して、光学文字認識処理の精度を向上させることができる。
請求項２に係る発明によれば、第１文字データ列又は第２文字データ列が、確信度が確信度閾値未満の文字データ列に修正されることを防止することができる。
請求項３に係る発明によれば、ユーザは、項目に応じた確信度閾値に基づいて、第１文字データ列又は第２文字データ列が修正されるか否かを設定することができる。
請求項４に係る発明によれば、第１文字データ列の確信度、及び、第２文字データ列の確信度をユーザが把握することができる。
請求項５に係る発明によれば、精度が向上された光学文字認識処理の結果に基づいて、文書データを分類することができる。
請求項６に係る発明によれば、第１文字データ列の確信度、及び、第２文字データ列の確信度が確信度閾値以上であるか否かに基づいて、当該文書データの格納先を変更することができる。
請求項７に係る発明によれば、送付状に記載された文書の各種類のページ数と、文書の種類毎に分割する分割処理の実行結果とが合致していないことをユーザが把握することができる。
請求項２に係る発明によれば、第１文字データ列又は第２文字データ列が、確信度が確信度閾値未満の文字データ列に修正されることを防止することができる。
請求項３に係る発明によれば、ユーザは、項目に応じた確信度閾値に基づいて、第１文字データ列又は第２文字データ列が修正されるか否かを設定することができる。
請求項４に係る発明によれば、第１文字データ列の確信度、及び、第２文字データ列の確信度をユーザが把握することができる。
請求項５に係る発明によれば、精度が向上された光学文字認識処理の結果に基づいて、文書データを分類することができる。
請求項６に係る発明によれば、第１文字データ列の確信度、及び、第２文字データ列の確信度が確信度閾値以上であるか否かに基づいて、当該文書データの格納先を変更することができる。
請求項７に係る発明によれば、送付状に記載された文書の各種類のページ数と、文書の種類毎に分割する分割処理の実行結果とが合致していないことをユーザが把握することができる。
【図面の簡単な説明】
【0008】
【図1】本実施形態に係る情報処理装置の構成概略図である。
【図2】送付状データの例を示す図である。
【図3】本文データの例を示す図である。
【図4】送付状データから抽出された第１文字データ列の例を示す図である。
【図5】本文データから抽出された第２文字データ列の例を示す図である。
【図6】認識結果通知画面の例を示す図である。
【図7】照合設定画面の例を示す図である。
【図8】照合設定の例を示す図である。
【図9】分類条件設定画面の例を示す図である。
【図10】ページ分割結果通知画面の例を示す図である。
【図11】本実施形態に係る情報処理装置の処理の流れを示すフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【0009】
図１は、本実施形態に係る情報処理装置１０の構成概略図である。情報処理装置１０は、送付状データと当該送付状データに対応する本文データと、を含む文書データを処理する装置である。送付状データとは、例えば、文書データの宛先や文書の種類などの、本文に含まれる情報の一部が記載された紙媒体である送付状を光学的に読み取って得られたデータである。本文データとは、送付状に対応する紙媒体である本文を光学的に読み取って得られたデータである。
【0010】
文書データは、他の装置から情報処理装置１０に送られてきてもよいし、情報処理装置１０が送付状及び本文を光学的に読み取ることで取得してもよい。送付状及び本文を含む文書の例としては、ＦＡＸにより送信される文書や、郵送により送信される文書などが挙げられる。
【0011】
本実施形態では、情報処理装置１０はＦＡＸ機能を有する複合機であるが、情報処理装置１０としては、後述のプロセッサ２２が有する機能を発揮可能な限りにおいて、例えばサーバやパーソナルコンピュータなどのその他の装置であってもよい。
【0012】
通信インターフェース１２は、例えばネットワークカードなどから構成される。通信インターフェース１２は、例えばユーザが使用するユーザ端末などの他の装置と通信する機能を発揮する。また、通信インターフェース１２は、ＦＡＸ機能などによって、他の装置から文書データ（送付状データ及び本文データ）を受信することができる。また、通信インターフェース１２は、ＦＡＸ機能などによって、情報処理装置１０が送付状及び本文を光学的に読み取って取得した文書データを他の装置に送信することができる。
【0013】
入力インターフェース１４は、例えば各種ボタンやタッチパネルなどから構成される。情報処理装置１０がサーバやパーソナルコンピュータなどである場合は、入力インターフェース１４には、キーボードやマウスが含まれていてもよい。入力インターフェース１４は、情報処理装置１０に対してユーザの指示を入力するために用いられる。
【0014】
ディスプレイ１６は、例えば液晶ディスプレイや有機ＥＬ（Electro Luminescence）ディスプレイなどから構成される。ディスプレイ１６には、後述のプロセッサ２２からの指示に応じて、種々の画面が表示される。
【0015】
メモリ１８は、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）、ＳＳＤ（Solid State Drive）、ｅＭＭＣ（embedded Multi Media Card）、ＲＯＭ（Read Only Memory）又はＲＡＭ（Random Access Memory）などを含んで構成される。メモリ１８には、情報処理装置１０の各部を動作させるための情報処理プログラムが記憶される。なお、情報処理プログラムは、例えば、ＵＳＢ（Universal Serial Bus）メモリ又はＣＤ－ＲＯＭなどのコンピュータ読み取り可能な非一時的な記憶媒体に格納することもできる。情報処理装置１０は、そのような記憶媒体から情報処理プログラムを読み取って実行することができる。
【0016】
スキャナ２０は、光源、及びＣＣＤ（Charge-Coupled Device）などの画像センサなどから構成される。スキャナ２０は、紙媒体を光学的に読み取って画像データを取得するための機構である。特に、スキャナ２０は、送付状を光学的に読み取って送付状データを取得し、本文を光学的に読み取って本文データを取得することができる。
【0017】
プロセッサ２２は、例えばＣＰＵ（Central Processing Unit）などから構成される。プロセッサ２２は、メモリ１８に記憶された情報処理プログラムによって、ページ識別処理部２４、光学文字認識処理部２６、通知部２８、文字データ列修正部３０、分類処理部３２、及び、分割処理部３４としての機能を発揮する。プロセッサ２２は、これらの機能を発揮しつつ、送付状データ及び本文データを含む文書データに対して処理を実行する。プロセッサ２２の処理の対象となる文書データは、情報処理装置１０が他の装置から受信したものであってもよいし、スキャナ２０によって取得されたものであってもよい。
【0018】
ページ識別処理部２４は、文書データが有するページ毎に、当該ページが送付状データに含まれるものであるか、本文データに含まれるものであるかを識別する。ページの識別方法としては、既知の種々の方法が用いられてよい。本実施形態では、ページ識別処理部２４は、処理対象のページを正立させた上で、当該ページに対して光学文字認識処理を行う。光学文字認識処理の結果、「送付状」又は、それに類似する文字データ列が文書タイトルとして（例えば所定の位置に所定の大きさ以上で）抽出された場合に、ページ識別処理部２４は、当該ページは送付状データに含まれると判定する。光学文字認識処理の結果、「送付状」又は、それに類似する文字データ列が文書タイトルとして抽出されなかった場合は、ページ識別処理部２４は、当該ページは本文データに含まれると判定する。
【0019】
また、１つの文書データに複数の送付状データが含まれている場合もあることから、ページ識別処理部２４は、最初に送付状データであると識別されたページと同様のレイアウトのページを有するページを送付状データに含まれるページであると識別するようにしてもよい。
【0020】
【0021】
光学文字認識処理部２６は、ページ識別処理部２４が識別した送付状データＴＤに対して光学文字認識処理を行う。これにより、光学文字認識処理部２６は、送付状データＴＤから、所定の項目（換言すればキー）に対する値（換言すればバリュー）としての第１文字データ列を抽出する。光学文字認識処理部２６が送付状データＴＤから所定の項目と第１文字データ列との組み合わせを抽出する方法としてはいくつかの方法がある。
【0022】
第１の方法としては、キーバリュー抽出と呼ばれる技術を利用する方法である。キーバリュー抽出とは、予めキーとしての文字データ列を定めておき、光学文字認識処理によってキーが抽出された場合に、当該キーの周囲から抽出された、特定の特徴を有する文字データ列を当該キーに対応するバリューとして検出する技術である。例えば、キーが「住所」である場合、光学文字認識処理部２６は、送付状データＴＤの「住所」と記載された位置の周囲から抽出された、「都」「道」「府」、又は「県」が含まれている文字データ列を、当該キーに対応するバリュー（すなわち第１文字データ列）として抽出する。この場合、情報処理装置１０の管理者又はユーザなどは、処理対象となる文書データの種類などに応じて、予めキーとしての１又は複数の文字データ列と、上記特定の特徴と、の組み合わせをメモリ１８に登録しておく。
【0023】
第２の方法としては、送付状データＴＤから抽出された第１文字データ列の送付状データＴＤにおける位置（換言すれば座標）、又は、大きさの少なくとも一方に基づいて、当該第１文字データ列のキーを特定する方法である。例えば、送付状のフォーマットが既知の場合において、差出人が記載されている位置が特定可能であるならば、差出人が記載されている位置から抽出された第１文字データ列のキーを「差出人」と特定することができる。また、送付状のフォーマットが既知の場合において、宛先の記載の大きさが特定可能であるならば、抽出された当該サイズの第１文字データ列のキーを「宛先」と特定することができる。なお、第２の方法を用いる場合であっても、情報処理装置１０の管理者又はユーザなどは、送付状データＴＤから抽出すべきキーをあらかじめ特定しておく。
【0024】
また、光学文字認識処理部２６は、第１文字データ列に関する、光学文字認識処理の確からしさを表す確信度を演算する。第１文字データ列に関する確信度は、光学文字認識処理の過程において演算することができる。
【0025】
例えば、送付状データＴＤから切り出した抽出文字画像、及び、当該画像が表わす文字が何であるかが既知である基準文字画像から、それぞれ特徴量を抽出し、抽出した両特徴量を比較（換言すればマッチング）し、マッチング度合が所定以上の場合に、抽出文字画像が表わす文字は、当該基準文字画像が表わす文字である、と識別することで光学文字認識処理を行う場合がある。この場合、光学文字認識処理部２６は、第１文字データ列に含まれる文字の特徴量と、基準文字画像の特徴量とのマッチング度合を、当該文字の確信度とすることができる。
【0026】
また、入力された画像が表わす文字を予測して出力するための、畳み込みニューラルネットワークなどの学習器を用いて光学文字認識処理を行う場合がある。この場合は、ニューラルネットワークの出力層における活性化関数（例えばソフトマックス関数）により、入力された画像が表わすと予測された複数の文字それぞれについて、入力された画像が当該文字を表す確率が出力される場合がある。一般的には、ニューラルネットワークが出力した複数の文字のうち、最も確率が高い文字が、入力された画像が表わす文字である、と識別される。この場合、光学文字認識処理部２６は、入力された画像が表わす文字であると識別された文字についての確率を、当該文字の確信度とすることができる。
【0027】
例えば、光学文字認識処理部２６は、第１文字データ列である「山田花子」を構成する「山」、「田」、「花」、及び「子」について、それぞれ確信度を演算する。また、光学文字認識処理部２６は、第１文字データ列全体としての確信度を演算してもよい。例えば、第１文字データ列を構成する各文字の確信度の代表値（例えば平均値、中央値、最大値、最小値など）を当該第１文字データ列全体の確信度とすることができる。このように、第１文字データ列に関する確信度、とは、第１文字データ列に含まれる文字の確信度、及び、第１文字データ列全体としての確信度の両方を含む概念である。
【0028】
光学文字認識処理部２６は、図４に示すように、送付状データＴＤから抽出した所定の項目と第１文字データ列との組み合わせ、及び、当該第１文字データ列を構成する各文字の確信度を関連付けて、メモリ１８に記憶させる。図４の例のように、所定の項目と第１文字データ列との組み合わせは、複数抽出されるとよい。
【0029】
また、光学文字認識処理部２６は、所定の項目、第１文字データ列、及び第１文字データ列を構成する各文字の確信度に対して、当該送付状データＴＤを含む文書データを一意に識別する文書データＩＤを関連付けてメモリ１８に記憶させるとよい。これにより、プロセッサ２２（例えば後述の文字データ列修正部３０など）は、光学文字認識処理部２６が、複数の文書データに含まれる複数の送付状データＴＤから第１文字データ列を抽出した場合に、抽出した第１文字データ列がどの文書データ（つまり送付状データＴＤ）から抽出されたものであるのかを把握することができる。
【0030】
また、光学文字認識処理部２６は、ページ識別処理部２４が識別した本文データＢＤに対しても、光学文字認識処理を行う。これにより、光学文字認識処理部２６は、本文データＢＤから、所定の項目に対する値としての第２文字データ列を抽出する。光学文字認識処理部２６が本文データＢＤから項目と第２文字データ列との組み合わせを抽出する方法は、送付状データＴＤから項目と第１文字データ列との組み合わせを抽出する方法と同じ方法を用いることができる。
【0031】
また、光学文字認識処理部２６は、第２文字データ列に関する、光学文字認識処理の確からしさを表す確信度を演算する。第２文字データ列に関する確信度の演算方法も、第１文字データ列に関する確信度の演算方法と同じ方法を用いることができる。第１文字データ列に関する確信度と同様、第２文字データ列に関する確信度、とは、第２文字データ列に含まれる文字の確信度、及び、第２文字データ列全体としての確信度の両方を含む概念である。
【0032】
光学文字認識処理部２６は、図５に示すように、本文データＢＤから抽出した所定の項目と第２文字データ列との組み合わせ、及び、当該第２文字データ列を構成する各文字の確信度を関連付けて、メモリ１８に記憶させる。図５の例のように、所定の項目と第２文字データ列との組み合わせは、複数抽出されるとよい。
【0033】
なお、図５の例では、本文データＢＤに記載された宛先は「山田花子」であるが、本文データＢＤに対する光学文字認識処理によって、項目「宛先」に対する第２文字データ列「山口花子」が抽出されている。これは、光学文字認識において誤認識があった結果である。
【0034】
また、光学文字認識処理部２６は、所定の項目、第２文字データ列、及び第２文字データ列を構成する各文字の確信度に対して、当該第２文字データ列が抽出されたページは、本文データＢＤの何ページ目であるかを示すページ情報を関連付けてメモリ１８に記憶させるとよい。後述するように、ページ情報は、本文データＢＤを文書の種類毎に分割する分割処理を実行した際に、当該分割処理の適否を判定する際に用いられる。
【0035】
さらに、光学文字認識処理部２６は、所定の項目、第２文字データ列、及び第２文字データ列を構成する各文字の確信度に対して、当該本文データＢＤを含む文書データを一意に識別する文書データＩＤを関連付けてメモリ１８に記憶させるとよい。これにより、プロセッサ２２（例えば後述の文字データ列修正部３０など）は、光学文字認識処理部２６が、複数の文書データに含まれる複数の本文データＢＤから第２文字データ列を抽出した場合に、抽出した第２文字データ列がどの文書データ（つまり本文データＢＤ）から抽出されたものであるのかを把握することができる。
【0036】
通知部２８は、光学文字認識処理部２６が抽出した第１文字データ列、当該第１文字データ列に関する確信度、光学文字認識処理部２６が抽出した第２文字データ列、当該第２文字データ列に関する確信度をユーザに通知する。通知部２８がユーザに通知する第１文字データ列及び第２文字データ列は、後述の文字データ列修正部３０により修正される前の文字データ列である。
【0037】
本実施形態では、通知部２８は、ユーザが使用するユーザ端末のディスプレイ、又は、情報処理装置１０のディスプレイ１６に、図６に示すような認識結果通知画面を表示させることで、第１文字データ列、第１文字データ列の確信度、第２文字データ列、及び、第２文字データ列の確信度をユーザに通知する。認識結果通知画面においては、送付状データＴＤのサムネイル４０、本文データＢＤのサムネイル４２と共に、光学文字認識処理部２６の抽出結果４４が示される。通知部２８は、抽出結果４４において、第１文字データ列、当該第１文字データ列の確信度、当該第１データ列と同項目に対応する第２文字データ列、及び、当該第２文字データ列の確信度のセットを、これらの関連性が分かる態様で表示させる。
【0038】
認識結果通知画面をユーザに通知することで、ユーザは、光学文字認識処理部２６が抽出した第１文字データ列及び第２文字データ列と共に、第１文字データ列及び第２文字データ列の確信度を確認することができる。これにより、ユーザは、後述の確信度閾値を設定する際の参考にすることができる。
【0039】
文字データ列修正部３０は、光学文字認識処理部２６による送付状データＴＤ及び本文データＢＤに対する光学文字認識処理の結果（図４及び図５参照）に基づいて、同じ項目に対応する第１文字データ列と第２文字データ列を選択する。図４及び図５の例では、文字データ列修正部３０は、項目「宛先」に対応する第１文字データ列「山田花子」及び第２文字データ列「山口花子」を選択する。
【0040】
文字データ列修正部３０は、同じ項目に対応する第１文字データ列と第２文字データ列とが互いに異なる場合に、当該第１文字データ列と当該第２文字データ列のうちの確信度が低い方の文字データ列を、当該第１文字データ列と当該第２文字データ列のうちの確信度が高い方の文字データ列である高確信度文字データ列と同じになるように修正する。
【0041】
まず、文字データ列修正部３０は、選択した第１文字データ列と第２文字データ列との間の合致度を演算して、当該合致度が合致度閾値未満である場合に、同じ項目に対応する第１文字データ列と第２文字データ列とが互いに異なる、と判定する。なお、合致度閾値は、情報処理装置１０の管理者又はユーザによって適宜設定されてよい。
【0042】
合致度は、例えば、第１文字データ列（又は第２文字データ列）の文字数に対する、第１文字データ列と第２文字データ列との間で合致している文字数の割合で演算することができる。例えば、第１文字データ列「山田花子」と第２文字データ列「山口花子」とでは、４文字中３文字が合致しているため、その合致度は７５％となる。ここでは、第１文字データ列「山田花子」と第２文字データ列「山口花子」との間の合致度「７５％」が合致度閾値未満であり、当該第１文字データ列と当該第２文字データ列とが互いに異なる、と判定されたとする。
【0043】
第１文字データ列「山田花子」に含まれる各文字の確信度が図４に示される通りであり、第２文字データ列「山口花子」に含まれる各文字の確信度が図５に示される通りであるとする。この場合、文字データ列修正部３０は、まず、第１文字データ列と第２文字データ列との間で相違する相違文字の確信度を特定する。本例では、第１文字データ列の相違文字「田」の確信度「９５％」と、第２文字データ列の相違文字「口」の確信度「６５％」が特定される。次に、文字データ列修正部３０は、確信度が低い方の相違文字（本例では第２文字データ列の相違文字「口」）を確信度が高い方の相違文字（本例では第１文字データ列の相違文字「田」）に修正する。これにより、確信度が低い方の第２文字データ列「山口花子」が、高確信度文字データ列である第１文字データ列「山田花子」と同じになるように修正される。
【0044】
また、光学文字認識処理部２６により、第１文字データ列「山田花子」全体としての確信度、及び、第２文字データ列「山口花子」全体としての確信度が演算されている場合は、文字データ列修正部３０は、第１文字データ列全体の確信度と、第２文字データ列全体の確信度とに基づいて、確信度が低い方の文字データ列（ここでは第２文字データ列とする）を確信度が高い方の文字データ列（ここでは第１文字データ列とする）に修正するようにしてもよい。これにより、確信度が低い方の第２文字データ列「山口花子」が、高確信度文字データ列である第１文字データ列「山田花子」と同じになるように修正される。
【0045】
このように、第１文字データ列と第２文字データ列のうちの確信度が低い方の文字データ列を、第１文字データ列と第２文字データ列のうちの確信度が高い方の文字データ列である高確信度文字データ列と同じになるように修正することには、第１文字データ列の相違文字と第２文字データ列の相違文字の確信度に基づいて、確信度が低い方の相違文字を確信度が高い方の相違文字に修正すること、及び、第１文字データ列全体の確信度と、第２文字データ列全体の確信度とに基づいて、確信度が低い方の文字データ列を確信度が高い方の文字データ列に修正することの両方が含まれる。
【0046】
本実施形態では、本文データＢＤに含まれる情報の一部は、送付状データＴＤにも含まれることから、送付状データＴＤから抽出された所定の項目に対応する第１文字データ列と、本文データＢＤから抽出された同項目に対応する第２文字データ列とは、同じ文字データ列となることを前提とするものである。その上で、同じ項目に対応する、第１文字データ列と第２文字データ列とを比較して、これらが互いに異なるのであれば、光学文字認識処理において、いずれかの文字データ列に誤認識があったと判定することができる。さらに、本実施形態では、第１文字データ列に関する確信度と第２文字データ列に関する確信度に基づいて、確信度が低い文字データ列が、確信度が高い文字データ列に修正される。結果として、本実施形態によれば、送付状データＴＤのみに対して光学文字認識を行った場合、又は、本文データＢＤのみに対して光学文字認識を行った場合に比して（さらに言えば、送付状データＴＤに対する光学文字認識の結果と、本文データＢＤに対する光学文字認識の結果の比較を行わない場合に比して）、送付状データＴＤ及び本文データＢＤに対する光学文字認識の精度を向上させることができる。
【0047】
通知部２８は、一方が修正された第１文字データ列及び第２文字データ列のセットをユーザに通知するとよい。特に、修正前の第１文字データ列及び第２文字データ列のセットと共に、一方が修正された第１文字データ列及び第２文字データ列のセットをユーザに通知するとよい。これにより、ユーザは、第１文字データ列又は第２文字データ列がどのように修正されたのかを容易に把握することができる。
【0048】
文字データ列修正部３０は、第１文字データ列に関する確信度、及び、第２文字データ列に関する確信度の両方が確信度閾値未満である場合は、第１文字データ列又は第２文字データ列のいずれかの修正を行わないようにするとよい。第１文字データ列「山田花子」と、第２文字データ列「山口花子」との比較において、仮に、第１文字データ列の相違文字「田」の確信度、及び、第２文字データ列の相違文字「口」の確信度がいずれもかなり低い場合（例えば２０％など）、第１文字データ列の相違文字「田」と、第２文字データ列の相違文字「口」の両方が誤認識により得られた文字データである可能性が高いことになる。このような場合は、修正後の文字データ列が、なお正確でない可能性が高いため、文字データ列修正部３０は、修正を行わないようにしてもよい。第１文字データ列全体としての確信度と、第２文字データ列全体としての確信度が確信度閾値未満である場合も同様に、文字データ列修正部３０は、修正を行わないようにしてもよい。
【0049】
上述の確信度閾値は、予め定められていてもよいが、文字データ列修正部３０は、情報処理装置１０のユーザからの指示に応じて、確信度閾値を設定してもよい。例えば、プロセッサ２２は、ユーザが使用するユーザ端末のディスプレイ、又は、情報処理装置１０のディスプレイ１６に、図７に示すような照合設定画面を表示させる。
【0050】
照合設定画面には、確信度閾値の設定項目が含まれ、確信度閾値の設定項目において、ユーザは、簡易設定又は詳細設定のいずれかを選択可能となっている。ユーザが簡易設定を選択し、確信度閾値入力欄５０に所望の確信度を入力してアップロードボタンを押下すると、文字データ列修正部３０は、全ての項目に対する確信度閾値を、確信度閾値入力欄５０に入力された確信度に設定する。一方、ユーザが詳細設定を選択し、項目入力欄５２に所望の項目を入力し、確信度閾値入力欄５４に所望の確信度を入力してアップロードボタンを押下すると、文字データ列修正部３０は、項目入力欄５２に入力された項目に対する確信度閾値を、確信度閾値入力欄５４に入力された確信度に設定する。同様の操作で、ユーザは、複数の項目に対する確信度閾値を個別に設定することができる。このように、文字データ列修正部３０は、ユーザからの指示に応じて、項目毎に互いに異なる確信度閾値を設定する。
【0051】
図７に示すように、照合設定画面には、照合先の設定項目が含まれていてもよい。照合先の設定項目において、ユーザが送付状と本文を選択すると、文字データ列修正部３０は、上述のように、送付状データＴＤから抽出された第１文字データ列と本文データＢＤから抽出された第２文字データ列とが互いに異なる場合に、第１文字データ列及び第２文字データ列に関する確信度に基づいて、第１文字データ列又は第２文字データ列のいずれかの修正を行う。照合先の設定項目において、ユーザが送付状のみ選択すると、文字データ列修正部３０は文字データ列の修正は行わず、送付状データＴＤから抽出された第１文字データ列に関する確信度が確信度閾値未満である場合に、通知部２８がユーザに通知を行う。照合先の設定項目において、ユーザが本文のみ選択すると、文字データ列修正部３０は文字データ列の修正は行わず、本文データＢＤから抽出された第２文字データ列に関する確信度が確信度閾値未満である場合に、通知部２８がユーザに通知を行う。
【0052】
照合設定画面には、さらに、確信度の設定項目が含まれていてもよい。確信度の設定項目において、ユーザが文字列を選択すると、文字データ列修正部３０は、第１文字データ列全体の確信度と、第２文字データ列全体の確信度とに基づいて、確信度が低い方の文字データ列を確信度が高い方の文字データ列に修正する。確信度の設定項目において、ユーザが文字を選択すると、文字データ列修正部３０は、第１文字データ列の相違文字の確信度と、第２文字データ列の相違文字の確信度のうち、確信度が低い方の相違文字を確信度が高い方の相違文字に修正する。
【0053】
照合設定画面においてユーザが照合設定を行うと、文字データ列修正部３０は、図８に示すような、ユーザからの指示に応じた照合設定をメモリ１８に記憶させる。照合設定は、照合先、確信度、及び確信度閾値の各設定項目に対するユーザ指定の設定値が互いに関連付けられた情報である。特に、照合設定には、文字データ列修正部３０がユーザからの指示に応じて設定した、項目毎に互いに異なる確信度閾値が含まれる。
【0054】
項目毎に互いに異なる確信度閾値が設定された場合には、文字データ列修正部３０は、第１文字データ列に関する確信度、及び、第２文字データ列に関する確信度の両方が、当該第１文字データ列及び当該第２文字データ列に対応する項目についての確信度閾値未満である場合に、第１文字データ列又は第２文字データ列のいずれかの修正を行わないようにする。
【0055】
分類処理部３２は、各文書データから抽出された第１文字データ列又は第２文字データ列に基づいて、複数の文書データを分類する。文字データ列修正部３０によって、第１文字データ列又は第２文字データ列のいずれかが修正されている場合は、分類処理部３２は、修正後の第１文字データ列又は第２文字データ列（修正された場合、第１文字データ列と第２文字データ列は同じになるため、以下の説明では、修正後の第１文字データ列又は第２文字データ列を「高確信度文字データ列」と記載する）に基づいて、複数の文書データを分類する。
【0056】
本実施形態では、メモリ１８内に、文書データを格納する格納部としてのボックスと呼ばれる記憶領域が複数定義されている。具体的には、メモリ１８内には、文書データから抽出され得る所定の項目に対して取り得る複数の値それぞれに対応する複数のボックスが定義されている。各ボックスに定義された項目と値との組み合わせは、当該ボックスに格納される文書データの条件を示す分類条件である。例えば、項目「文書の種類」に対する値「請求書」に対応するボックス、項目「文書の種類」に対する値「納品書」に対応するボックスなどが、メモリ１８内に定義されている。
【0057】
分類処理部３２は、各文書データから抽出された、当該項目に対する値（すなわち高確信度文字データ列）に基づいて決定されたボックスに各文書データを格納する。例えば、分類処理部３２は、項目「文書の種類」に対する値として高確信度文字データ列「請求書」が抽出された文書データを、「請求書」に対応するボックスに格納し、項目「文書の種類」に対する値として高確信度文字データ列「納品書」が抽出された文書データを、「納品書」に対応するボックスに格納する。
【0058】
また、メモリ１８には、未分類の文書データを格納するボックスである未分類ボックスが定義されていてもよい。分類処理部３２は、未分類ボックスには、高確信度文字データ列に基づいて分類できない文書データを格納する。分類できない文書データとは、例えば、定義された複数のボックスの分類条件のいずれにも該当しない文書データである。あるいは、分類できない文書データとは、当該文書データについての、第１文字データ列の確信度及び第２文字データ列の確信度の両方が確信度閾値未満である文書データであってもよい。このような文書データは、第１文字データ列及び第２文字データ列の両方が誤認識である可能性が高いため、第１文字データ列又は第２文字データ列に基づいて分類すると、当該文書データが正しくないボックスに格納される可能性が高いためである。
【0059】
具体的には、分類処理部３２は、文書データについての、第１文字データ列に関する確信度、及び、第２文字データ列に関する確信度の少なくとも一方が確信度閾値以上である場合は、高確信度文字データ列が示す値に対応するボックスに当該文書データを格納し、文書データについての、第１文字データ列に関する前記確信度、及び、第２文字データ列に関する確信度が確信度閾値未満である場合は、未分類ボックスに当該文書データを格納するとよい。
【0060】
分類処理部３２は、ユーザからの指示に応じて、文書データの分類条件を設定するようにしてもよい。本実施形態では、分類処理部３２は、ユーザからの指示に応じて、メモリ１８内に定義された各ボックスについての分類条件を定義する。例えば、プロセッサ２２は、ユーザが使用するユーザ端末のディスプレイ、又は、情報処理装置１０のディスプレイ１６に、図９に示すような分類条件設定画面を表示させる。
【0061】
分類条件設定画面において、ユーザは、ボックス番号入力欄６０に、定義するボックスの識別番号を入力する。また、分類条件設定画面において、ユーザは、当該ボックスに格納される文書データの分類条件を設定することができる。具体的には、ユーザは、分類条件として、文書データから抽出される項目と、当該項目に対する値と、の組み合わせを設定することができる。ユーザは、条件設定ボタン６２を押下すると、分類条件としての項目を選択することができる。例えば、項目として「宛先」を選択することができる。次いで、ユーザは、分類条件設定画面に表示された値入力欄６４に、分類条件としての、当該項目「宛先」に対する値を入力する。図９の例では、値入力欄６４には「山田花子」が入力されている。ユーザがＯＫボタンを押下すると、ボックス番号入力欄６０に入力された識別番号が示すボックスであって、項目「宛先」に対する高確信度文字データ列「山田花子」が抽出された文書データが格納される、という分類条件が設定されたボックスがメモリ１８内に定義される。
【0062】
また、分類条件設定画面において、ユーザは、未分類ボックスを定義することができる。具体的には、ユーザは、処理選択欄６６において、分類できない文書データの処理方法を選択する。処理選択欄６６においては、分類できない文書データを未分類ボックスに格納すること、ユーザにメール通知すること、あるいは、何も処理しないこと、などが選択可能となっている。ユーザは、処理選択欄６６において未分類ボックスに格納することを選択した後、ボックス番号入力欄６８に、未分類ボックスの識別番号を入力する。これにより、メモリ１８内に未分類ボックスが定義される。
【0063】
１つの文書データの本文データＢＤが、複数種類の文書を含む場合がある。例えば、１つの本文データＢＤの中に、請求書と納品書が含まれる場合がある。このような場合に、分割処理部３４は、本文データＢＤを文書の種類毎に分割する分割処理を実行する。
【0064】
具体的には、分割処理部３４は、本文データＢＤの各ページから抽出された、項目「文書の種類」に対する値（すなわち第２文字データ列）（図５参照）に基づいて、本文データＢＤを文書の種類毎に分割する。
【0065】
例えば、本文データＢＤが全３ページから成り、図５に示すように、本文データＢＤの１ページ目から項目「文書の種類」に対する第２文字データ列「請求書」が抽出され、本文データＢＤの２ページ目から項目「文書の種類」に対する第２文字データ列は抽出されず、本文データＢＤの３ページ目から項目「文書の種類」に対する第２文字データ列「請求書」が抽出された場合、本文データＢＤの１及び２ページ目が注文書であり、本文データＢＤの３ページ目が請求書であると考えられることから、分割処理部３４は、２ページ目と３ページ目の間で当該文書データを分割する。
【0066】
分割処理部３４による分割処理は、正確性に欠ける場合がある。ここで、図２に示すように、送付状データＴＤには、本文データＢＤの内訳が含まれている場合がある。内訳とは、本文データＢＤに含まれる文書の複数の種類と、各種類の文書のページ数を示すものである。図２の例では、内訳として、請求書が２ページであり、納品書が１ページであることが示されている。したがって、分割処理部３４は、送付状データＴＤに記載された内訳に基づいて、分割処理の適否を判断する。
【0067】
具体的には、分割処理部３４は、送付状データＴＤに対する光学文字認識処理の結果（図４参照）から、内訳に相当する項目及び値（第１文字データ列）を抽出する。具体的には、分割処理部３４は、文書の種類を示す項目と、当該項目に対する第１文字データ列と、の組み合わせを内訳として抽出することができる。図４の例では、分割処理部３４は、項目「請求書」に対する第１文字データ列「１部２ページ」、及び、項目「納品書」に対する第１文字データ列「１部１ページ」を内訳として抽出する。
【0068】
そして、分割処理部３４は、分割処理の結果得られた各種類の文書のページ数と、抽出した内訳が示す各種類の文書のページ数とが合致しているか否かを判定する。分割処理の結果と内訳の内容とが合致している場合は、分割処理部３４は、分割処理が適切であったと判定することができる。一方、分割処理の結果と内訳の内容とが合致していない場合は、分割処理部３４は、分割処理が不適切であったと判定することができる。
【0069】
分割処理が不適切であった場合、通知部２８は、ユーザに通知をするとよい。例えば、通知部２８は、ユーザが使用するユーザ端末のディスプレイ、又は、情報処理装置１０のディスプレイ１６に、図１０に示すようなページ分割結果画面を表示させる。
【0070】
ページ分割結果画面においては、送付状データＴＤのサムネイル７０、送付状データＴＤから抽出された内訳７２、本文データＢＤの各ページのサムネイル７４、及び、分割処理の結果である、本文データＢＤに含まれる各種類の文書のページ数７６が示される。文書のページ数７６においては、内訳７２の内容と異なる箇所を強調表示するとよい。図１０の例では、内訳においては納品書は１ページであることが示されているものの、分割処理の結果として納品書が２ページとなっているため、納品書のページ数７６が強調表示されている。
【0071】
また、ページ分割結果画面には、本文データＢＤの各ページのサムネイル７４それぞれに対応して、種類選択ボタン７８が表示されているとよい。ユーザは、種類選択ボタン７８を操作することで、本文データＢＤの各ページの文書の種類を指定することができる。これにより、ユーザは、分割処理部３４による分割処理の結果を修正することができる。
【0072】
本実施形態に係る情報処理装置１０の概要は以上の通りである。以下、図１１に示すフローチャートに従って、情報処理装置１０の処理の流れを説明する。
【0073】
ステップＳ１０において、ページ識別処理部２４は、文書データを送付状データＴＤと本文データＢＤとに識別する。
【0074】
ステップＳ１２において、光学文字認識処理部２６は、送付状データＴＤに対して光学文字認識処理を行い、送付状データＴＤから、所定の項目に対する第１文字データ列を抽出する。また、光学文字認識処理部２６は、抽出した第１文字データ列を構成する各文字の確信度を演算する。
【0075】
ステップＳ１４において、光学文字認識処理部２６は、本文データＢＤに対して光学文字認識処理を行い、本文データＢＤから、所定の項目に対する第２文字データ列を抽出する。また、光学文字認識処理部２６は、抽出した第２文字データ列を構成する各文字の確信度を演算する。
【0076】
ステップＳ１６において、文字データ列修正部３０は、ステップＳ１２で抽出された第１文字データ列と、ステップＳ１４で抽出された第２文字データ列の中から、同じ項目に対応する第１文字データ列と第２文字データ列を選択する。そして、文字データ列修正部３０は、選択した第１文字データ列と第２文字データ列との間の合致度を演算して、当該合致度が合致度閾値未満であるか否かを判定する。合致度が合致度閾値以上である場合、選択した第１文字データ列と第２文字データ列は同じであるとみなされるため、これらを修正する必要が無いため、ステップＳ１８及びＳ２０をバイパスしてステップＳ２２に進む。合致度が合致度閾値未満である場合、選択した第１文字データ列と第２文字データ列のいずれかが誤認識により得られたものであるとみなされるため、これらを修正すべく、ステップＳ１８に進む。
【0077】
ステップＳ１８において、文字データ列修正部３０は、第１文字データ列と第２文字データ列との間で相違する相違文字の確信度を特定する。そして、文字データ列修正部３０は、第１文字データ列に関する確信度、及び、第２文字データ列に関する確信度のいずれもが確信度閾値未満であるか否かを判定する。第１文字データ列に関する確信度、及び、第２文字データ列に関する確信度のいずれもが確信度閾値未満である場合、両文字データ列が誤認識である可能性が高いため、文字データ列修正部３０は修正を行わない。よって、ステップＳ２０をバイパスしてステップＳ２２に進む。第１文字データ列に関する確信度、及び、第２文字データ列に関する確信度の少なくとも一方が確信度閾値以上である場合、ステップＳ２０に進む。
【0078】
ステップＳ２０において、文字データ列修正部３０は、第１文字データ列の相違文字と、第２文字データ列の相違文字のうち、確信度が低い方の相違文字を確信度が高い方の相違文字に修正する。
【0079】
ステップＳ２２において、分類処理部３２は、ステップＳ１２で抽出された第１文字データ列、又は、ステップＳ１４で抽出された第２文字データ列に基づいて、文書データを選択したボックスに格納する。分類処理部３２は、第１文字データ列に関する確信度、及び、第２文字データ列に関する確信度の少なくとも一方が確信度閾値以上である場合は、高確信度文字データ列が示す値に対応するボックスに当該文書データを格納し、文書データについての、第１文字データ列に関する前記確信度、及び、第２文字データ列に関する確信度がいずれも確信度閾値未満である場合は、未分類ボックスに当該文書データを格納する。
【0080】
以上、本発明に係る実施形態を説明したが、本発明は上記実施形態に限られるものではなく、本発明の趣旨を逸脱しない限りにおいて種々の変更が可能である。
【0081】
上記実施形態において、プロセッサとは、広義的な処理装置を指し、汎用的な処理装置（例えばＣＰＵ（Central Processing Unit）など）、及び、専用の処理装置（例えばＧＰＵ（Graphics Processing Unit）、ＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）、ＦＰＧＡ（Field Programmable Gate Array）、あるいは、プログラマブル論理デバイスなど）の少なくとも１つを含んで構成される。プロセッサとしては、１つの処理装置によるものではなく、物理的に離れた位置に存在する複数の処理装置の協働により構成されるものであってもよい。
【0082】
（付記）
（（（１）））
プロセッサを備え、
前記プロセッサは、
送付状を光学的に読み取って得られた送付状データに対して光学文字認識処理を行うことにより、前記送付状データから所定の項目に対する値である第１文字データ列を抽出し、
前記送付状に対応する本文を光学的に読み取って得られた本文データに対して光学文字認識処理を行うことにより、前記本文データから前記項目に対する値である第２文字データ列を抽出し、
前記第１文字データ列に関する、前記光学文字認識処理の確からしさを表す確信度、及び、前記第２文字データ列に関する前記確信度を演算し、
前記第１文字データ列と前記第２文字データ列とが互いに異なる場合に、前記第１文字データ列と前記第２文字データ列のうちの前記確信度が低い方の文字データ列を、前記第１文字データ列と前記第２文字データ列のうちの前記確信度が高い方の文字データ列である高確信度文字データ列と同じになるように修正する、
ことを特徴とする情報処理装置。
（（（２）））
前記プロセッサは、
前記第１文字データ列に関する前記確信度、及び、前記第２文字データ列に関する前記確信度が確信度閾値未満である場合は、前記修正を行わない、
ことを特徴とする（（（１）））に記載の情報処理装置。
（（（３）））
前記プロセッサは、
ユーザからの指示に応じて、前記項目毎に互いに異なる前記確信度閾値を設定する、
ことを特徴とする（（（２）））に記載の情報処理装置。
（（（４）））
前記プロセッサは、
前記修正前の前記第１文字データ列、前記第１文字データ列に関する前記確信度、前記修正前の前記第２文字データ列、及び、前記第２文字データ列に関する前記確信度をユーザに通知する、
ことを特徴とする（（（１）））に記載の情報処理装置。
（（（５）））
前記プロセッサは、
それぞれが前記送付状データと前記本文データの組み合わせから成る複数の文書データを、各前記文書データについての前記高確信度文字データ列に基づいて分類する、
ことを特徴とする（（（１）））に記載の情報処理装置。
（（（６）））
前記項目に対する複数の値それぞれに対応する複数の格納部が定義され、
前記プロセッサは、
前記文書データについての、前記第１文字データ列に関する前記確信度、又は、前記第２文字データ列に関する前記確信度の少なくとも一方が確信度閾値以上である場合は、当該文書データの前記高確信度文字データ列が示す値に対応する前記格納部に当該文書データを格納し、
前記文書データについての、前記第１文字データ列に関する前記確信度、及び、前記第２文字データ列に関する前記確信度が確信度閾値未満である場合は、未分類の前記文書データが格納される所定の格納部に当該文書データを格納する、
ことを特徴とする（（（５）））に記載の情報処理装置。
（（（７）））
前記本文データは、複数種類の文書を含み、
前記プロセッサは、
前記本文データを、文書の種類毎に分割する分割処理を実行し、
前記送付状データに対して光学文字認識処理を行うことにより、前記送付状データから前記本文データに含まれる文書の複数の種類と、各種類の文書のページ数を示す内訳を抽出し、
前記分割処理の結果得られた各種類の文書のページ数と、前記内訳が示す各種類の文書のページ数とが合致していない場合に、ユーザに通知する、
ことを特徴とする（（（１）））に記載の情報処理装置。
（（（８）））
コンピュータに、
送付状を光学的に読み取って得られた送付状データに対して光学文字認識処理を行うことにより、前記送付状データから所定の項目に対する値である第１文字データ列を抽出させ、
前記送付状に対応する本文を光学的に読み取って得られた本文データに対して光学文字認識処理を行うことにより、前記本文データから前記項目に対する値である第２文字データ列を抽出させ、
前記第１文字データ列に関する、前記光学文字認識処理の確からしさを表す確信度、及び、前記第２文字データ列に関する前記確信度を演算させ、
前記第１文字データ列と前記第２文字データ列とが互いに異なる場合に、前記第１文字データ列と前記第２文字データ列のうちの前記確信度が低い方の文字データ列を、前記第１文字データ列と前記第２文字データ列のうちの前記確信度が高い方の文字データ列である高確信度文字データ列と同じになるように修正させる、
ことを特徴とする情報処理プログラム。
（（（１）））
プロセッサを備え、
前記プロセッサは、
送付状を光学的に読み取って得られた送付状データに対して光学文字認識処理を行うことにより、前記送付状データから所定の項目に対する値である第１文字データ列を抽出し、
前記送付状に対応する本文を光学的に読み取って得られた本文データに対して光学文字認識処理を行うことにより、前記本文データから前記項目に対する値である第２文字データ列を抽出し、
前記第１文字データ列に関する、前記光学文字認識処理の確からしさを表す確信度、及び、前記第２文字データ列に関する前記確信度を演算し、
前記第１文字データ列と前記第２文字データ列とが互いに異なる場合に、前記第１文字データ列と前記第２文字データ列のうちの前記確信度が低い方の文字データ列を、前記第１文字データ列と前記第２文字データ列のうちの前記確信度が高い方の文字データ列である高確信度文字データ列と同じになるように修正する、
ことを特徴とする情報処理装置。
（（（２）））
前記プロセッサは、
前記第１文字データ列に関する前記確信度、及び、前記第２文字データ列に関する前記確信度が確信度閾値未満である場合は、前記修正を行わない、
ことを特徴とする（（（１）））に記載の情報処理装置。
（（（３）））
前記プロセッサは、
ユーザからの指示に応じて、前記項目毎に互いに異なる前記確信度閾値を設定する、
ことを特徴とする（（（２）））に記載の情報処理装置。
（（（４）））
前記プロセッサは、
前記修正前の前記第１文字データ列、前記第１文字データ列に関する前記確信度、前記修正前の前記第２文字データ列、及び、前記第２文字データ列に関する前記確信度をユーザに通知する、
ことを特徴とする（（（１）））に記載の情報処理装置。
（（（５）））
前記プロセッサは、
それぞれが前記送付状データと前記本文データの組み合わせから成る複数の文書データを、各前記文書データについての前記高確信度文字データ列に基づいて分類する、
ことを特徴とする（（（１）））に記載の情報処理装置。
（（（６）））
前記項目に対する複数の値それぞれに対応する複数の格納部が定義され、
前記プロセッサは、
前記文書データについての、前記第１文字データ列に関する前記確信度、又は、前記第２文字データ列に関する前記確信度の少なくとも一方が確信度閾値以上である場合は、当該文書データの前記高確信度文字データ列が示す値に対応する前記格納部に当該文書データを格納し、
前記文書データについての、前記第１文字データ列に関する前記確信度、及び、前記第２文字データ列に関する前記確信度が確信度閾値未満である場合は、未分類の前記文書データが格納される所定の格納部に当該文書データを格納する、
ことを特徴とする（（（５）））に記載の情報処理装置。
（（（７）））
前記本文データは、複数種類の文書を含み、
前記プロセッサは、
前記本文データを、文書の種類毎に分割する分割処理を実行し、
前記送付状データに対して光学文字認識処理を行うことにより、前記送付状データから前記本文データに含まれる文書の複数の種類と、各種類の文書のページ数を示す内訳を抽出し、
前記分割処理の結果得られた各種類の文書のページ数と、前記内訳が示す各種類の文書のページ数とが合致していない場合に、ユーザに通知する、
ことを特徴とする（（（１）））に記載の情報処理装置。
（（（８）））
コンピュータに、
送付状を光学的に読み取って得られた送付状データに対して光学文字認識処理を行うことにより、前記送付状データから所定の項目に対する値である第１文字データ列を抽出させ、
前記送付状に対応する本文を光学的に読み取って得られた本文データに対して光学文字認識処理を行うことにより、前記本文データから前記項目に対する値である第２文字データ列を抽出させ、
前記第１文字データ列に関する、前記光学文字認識処理の確からしさを表す確信度、及び、前記第２文字データ列に関する前記確信度を演算させ、
前記第１文字データ列と前記第２文字データ列とが互いに異なる場合に、前記第１文字データ列と前記第２文字データ列のうちの前記確信度が低い方の文字データ列を、前記第１文字データ列と前記第２文字データ列のうちの前記確信度が高い方の文字データ列である高確信度文字データ列と同じになるように修正させる、
ことを特徴とする情報処理プログラム。
【0083】
（（（１）））又は（（（８）））に係る発明によれば、送付状データ及び本文データを含む文書データに対して光学文字認識処理を行う場合において、送付状データのみに対して光学文字認識を行った場合、又は、本文データのみに対して光学文字認識を行った場合に比して、光学文字認識処理の精度を向上させることができる。
（（（２）））に係る発明によれば、第１文字データ列又は第２文字データ列が、確信度が確信度閾値未満の文字データ列に修正されることを防止することができる。
（（（３）））に係る発明によれば、ユーザは、項目に応じた確信度閾値に基づいて、第１文字データ列又は第２文字データ列が修正されるか否かを設定することができる。
（（（４）））に係る発明によれば、第１文字データ列の確信度、及び、第２文字データ列の確信度をユーザが把握することができる。
（（（５）））に係る発明によれば、精度が向上された光学文字認識処理の結果に基づいて、文書データを分類することができる。
（（（６）））に係る発明によれば、第１文字データ列の確信度、及び、第２文字データ列の確信度が確信度閾値以上であるか否かに基づいて、当該文書データの格納先を変更することができる。
（（（７）））に係る発明によれば、送付状に記載された文書の各種類のページ数と、文書の種類毎に分割する分割処理の実行結果とが合致していないことをユーザが把握することができる。
（（（２）））に係る発明によれば、第１文字データ列又は第２文字データ列が、確信度が確信度閾値未満の文字データ列に修正されることを防止することができる。
（（（３）））に係る発明によれば、ユーザは、項目に応じた確信度閾値に基づいて、第１文字データ列又は第２文字データ列が修正されるか否かを設定することができる。
（（（４）））に係る発明によれば、第１文字データ列の確信度、及び、第２文字データ列の確信度をユーザが把握することができる。
（（（５）））に係る発明によれば、精度が向上された光学文字認識処理の結果に基づいて、文書データを分類することができる。
（（（６）））に係る発明によれば、第１文字データ列の確信度、及び、第２文字データ列の確信度が確信度閾値以上であるか否かに基づいて、当該文書データの格納先を変更することができる。
（（（７）））に係る発明によれば、送付状に記載された文書の各種類のページ数と、文書の種類毎に分割する分割処理の実行結果とが合致していないことをユーザが把握することができる。
【符号の説明】
【0084】
１０ 情報処理装置、１２ 通信インターフェース、１４ 入力インターフェース、１６ ディスプレイ、１８ メモリ、２０ スキャナ、２２ プロセッサ、２４ ページ識別処理部、２６ 光学文字認識処理部、２８ 通知部、３０ 文字データ列修正部、３２ 分類処理部、３４ 分割処理部。
【図1】
【図2】
【図3】
【図4】
【図5】
【図6】
【図7】
【図8】
【図9】
【図10】
【図11】