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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】P2025008714
(43)【公開日】2025-01-20
(54)【発明の名称】文字認識装置及びプログラム
(51)【国際特許分類】
G06V 30/412 20220101AFI20250109BHJP
【ＦＩ】
G06V30/412
【審査請求】未請求
【請求項の数】10
【出願形態】ＯＬ
(21)【出願番号】P 2023111127
(22)【出願日】2023-07-06
(71)【出願人】
【識別番号】000002897
【氏名又は名称】大日本印刷株式会社
(74)【代理人】
【識別番号】100106002
【弁理士】
【氏名又は名称】正林 真之
(74)【代理人】
【識別番号】100165157
【弁理士】
【氏名又は名称】芝 哲央
(74)【代理人】
【識別番号】100120891
【弁理士】
【氏名又は名称】林 一好
(72)【発明者】
【氏名】嶋津 章仁
(72)【発明者】
【氏名】西川 侑吾
(72)【発明者】
【氏名】大野 和久
(72)【発明者】
【氏名】辻 佳孝
(72)【発明者】
【氏名】小沢 益丈
(72)【発明者】
【氏名】大倉 水斗
(72)【発明者】
【氏名】加藤 啓路
(72)【発明者】
【氏名】内田 昌希
【テーマコード（参考）】
5B029
【Ｆターム（参考）】
5B029AA01
5B029BB02
5B029CC18
5B029CC21
(57)【要約】
【課題】文書画像に含まれる文字列から項目名と項目値とを適切に組み合わせることができる文字認識装置及びプログラムを提供する。
【解決手段】文字取得処理サーバ１は、文書画像から文字を検出して文字列を取得する文字列取得部１２と、文字列取得部１２が取得した文字列を、項目名と項目値とに分類する項目分類部１３と、項目分類部１３が分類した文字列から項目名と項目値との組み合わせを推定する組合せ推定部１４と、組合せ推定部１４が推定した項目名と項目値との組み合わせのうち項目名と項目値との位置情報に基づいて、出力対象にする項目名と項目値との組み合わせを決定する組合せ決定部１５と、組合せ決定部１５が決定した項目名と項目値との組み合わせを出力する処理結果出力部１６と、を備える。
【選択図】図１
【解決手段】文字取得処理サーバ１は、文書画像から文字を検出して文字列を取得する文字列取得部１２と、文字列取得部１２が取得した文字列を、項目名と項目値とに分類する項目分類部１３と、項目分類部１３が分類した文字列から項目名と項目値との組み合わせを推定する組合せ推定部１４と、組合せ推定部１４が推定した項目名と項目値との組み合わせのうち項目名と項目値との位置情報に基づいて、出力対象にする項目名と項目値との組み合わせを決定する組合せ決定部１５と、組合せ決定部１５が決定した項目名と項目値との組み合わせを出力する処理結果出力部１６と、を備える。
【選択図】図１
【特許請求の範囲】
【請求項1】
文書画像から文字を検出して文字列を取得する文字列取得手段と、
前記文字列取得手段が取得した前記文字列を、項目名と項目値とに分類する項目分類手段と、
前記項目分類手段が分類した前記文字列から前記項目名と前記項目値との組み合わせを推定する組合せ推定手段と、
前記組合せ推定手段が推定した前記項目名と前記項目値との組み合わせのうち前記項目名と前記項目値との位置情報に基づいて、出力対象にする前記項目名と前記項目値との組み合わせを決定する組合せ決定手段と、
前記組合せ決定手段が決定した前記項目名と前記項目値との組み合わせを出力する項目組合せ出力手段と、
を備える、文字認識装置。
前記文字列取得手段が取得した前記文字列を、項目名と項目値とに分類する項目分類手段と、
前記項目分類手段が分類した前記文字列から前記項目名と前記項目値との組み合わせを推定する組合せ推定手段と、
前記組合せ推定手段が推定した前記項目名と前記項目値との組み合わせのうち前記項目名と前記項目値との位置情報に基づいて、出力対象にする前記項目名と前記項目値との組み合わせを決定する組合せ決定手段と、
前記組合せ決定手段が決定した前記項目名と前記項目値との組み合わせを出力する項目組合せ出力手段と、
を備える、文字認識装置。
【請求項2】
請求項１に記載の文字認識装置において、
前記項目分類手段は、各項目の項目名を記憶した項目名リストを参照し、前記項目名リストに含まれる前記文字列を前記項目名に分類し、前記項目名リストに含まれない前記文字列を前記項目値に分類する、文字認識装置。
前記項目分類手段は、各項目の項目名を記憶した項目名リストを参照し、前記項目名リストに含まれる前記文字列を前記項目名に分類し、前記項目名リストに含まれない前記文字列を前記項目値に分類する、文字認識装置。
【請求項3】
請求項１に記載の文字認識装置において、
前記組合せ推定手段は、項目名に対する項目値の条件を記憶した項目値条件記憶部を参照し、前記項目分類手段が分類した前記項目値の前記文字列に組み合わせる前記項目名を推定する、文字認識装置。
前記組合せ推定手段は、項目名に対する項目値の条件を記憶した項目値条件記憶部を参照し、前記項目分類手段が分類した前記項目値の前記文字列に組み合わせる前記項目名を推定する、文字認識装置。
【請求項4】
請求項１に記載の文字認識装置において、
前記組合せ推定手段は、項目名と項目値との組み合わせを学習した学習モデルを用いて、前記項目分類手段が分類した前記項目値の前記文字列に組み合わせる前記項目名を取得する、文字認識装置。
前記組合せ推定手段は、項目名と項目値との組み合わせを学習した学習モデルを用いて、前記項目分類手段が分類した前記項目値の前記文字列に組み合わせる前記項目名を取得する、文字認識装置。
【請求項5】
請求項３又は請求項４に記載の文字認識装置において、
前記組合せ推定手段は、前記項目分類手段が分類した前記項目名の前記文字列から閾値以下の距離にある前記項目値の前記文字列を取得し、取得した前記項目値の前記文字列と前記項目名とを組み合わせる、文字認識装置。
前記組合せ推定手段は、前記項目分類手段が分類した前記項目名の前記文字列から閾値以下の距離にある前記項目値の前記文字列を取得し、取得した前記項目値の前記文字列と前記項目名とを組み合わせる、文字認識装置。
【請求項6】
請求項５に記載の文字認識装置において、
前記組合せ推定手段は、前記項目分類手段が分類した前記項目名の前記文字列から閾値以下の距離にある前記項目値の前記文字列として複数の前記項目値の前記文字列を取得したことに応じて、項目名に対する項目値の条件を記憶した項目値条件記憶部を参照し、複数の前記項目値の前記文字列によって前記項目値の条件を満たす場合に、複数の前記項目値の前記文字列を結合させた結合文字列と前記項目名の前記文字列とを組み合わせる、文字認識装置。
前記組合せ推定手段は、前記項目分類手段が分類した前記項目名の前記文字列から閾値以下の距離にある前記項目値の前記文字列として複数の前記項目値の前記文字列を取得したことに応じて、項目名に対する項目値の条件を記憶した項目値条件記憶部を参照し、複数の前記項目値の前記文字列によって前記項目値の条件を満たす場合に、複数の前記項目値の前記文字列を結合させた結合文字列と前記項目名の前記文字列とを組み合わせる、文字認識装置。
【請求項7】
請求項１に記載の文字認識装置において、
前記組合せ決定手段は、前記組合せ推定手段が推定した前記組み合わせである前記項目名と前記項目値との間の距離が閾値以下である場合に、前記組み合わせを出力対象に決定する、文字認識装置。
前記組合せ決定手段は、前記組合せ推定手段が推定した前記組み合わせである前記項目名と前記項目値との間の距離が閾値以下である場合に、前記組み合わせを出力対象に決定する、文字認識装置。
【請求項8】
請求項７に記載の文字認識装置において、
前記組合せ決定手段は、さらに前記項目値と前記項目名との配置位置の関係性に基づいて、前記組み合わせを出力対象に決定する、文字認識装置。
前記組合せ決定手段は、さらに前記項目値と前記項目名との配置位置の関係性に基づいて、前記組み合わせを出力対象に決定する、文字認識装置。
【請求項9】
請求項４に記載の文字認識装置において、
前記項目組合せ出力手段が出力した前記項目名と前記項目値との組み合わせに対してユーザからの入力により確定された、前記項目名と前記項目値との組み合わせを情報記憶部に記憶させる登録手段と、
前記情報記憶部に記憶された前記項目名と前記項目値との組み合わせを入力値として学習モデルを学習する学習手段と、
を備える、文字認識装置。
前記項目組合せ出力手段が出力した前記項目名と前記項目値との組み合わせに対してユーザからの入力により確定された、前記項目名と前記項目値との組み合わせを情報記憶部に記憶させる登録手段と、
前記情報記憶部に記憶された前記項目名と前記項目値との組み合わせを入力値として学習モデルを学習する学習手段と、
を備える、文字認識装置。
【請求項10】
コンピュータを、
文書画像から文字を検出して文字列を取得する文字列取得手段と、
前記文字列取得手段が取得した前記文字列を、項目名と項目値とに分類する項目分類手段と、
前記項目分類手段が分類した前記文字列から前記項目名と前記項目値との組み合わせを推定する組合せ推定手段と、
前記組合せ推定手段が推定した前記項目名と前記項目値との組み合わせのうち前記項目名と前記項目値との位置情報に基づいて、出力対象にする前記項目名と前記項目値との組み合わせを決定する組合せ決定手段と、
前記組合せ決定手段が決定した前記項目名と前記項目値との組み合わせを出力する項目組合せ出力手段と、
して機能させるためのプログラム。
文書画像から文字を検出して文字列を取得する文字列取得手段と、
前記文字列取得手段が取得した前記文字列を、項目名と項目値とに分類する項目分類手段と、
前記項目分類手段が分類した前記文字列から前記項目名と前記項目値との組み合わせを推定する組合せ推定手段と、
前記組合せ推定手段が推定した前記項目名と前記項目値との組み合わせのうち前記項目名と前記項目値との位置情報に基づいて、出力対象にする前記項目名と前記項目値との組み合わせを決定する組合せ決定手段と、
前記組合せ決定手段が決定した前記項目名と前記項目値との組み合わせを出力する項目組合せ出力手段と、
して機能させるためのプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【0001】
本発明は、文字認識装置及びプログラムに関する。
【背景技術】
【0002】
従来、見積書や請求書等の発行元によってフォーマットが異なる書類を、データとしてシステムに登録する際に、文字入力を手作業で行っており、時間及び人的なコストがかかっている。
そのため、コストの削減のために、文字入力を自動的に行う様々な取り組みが検討されている。ＯＣＲ（Ｏｐｔｉｃａｌ Ｃｈａｒａｃｔｅｒ Ｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ／Ｒｅａｄｅｒ）の使用は、その一例である。しかし、ＯＣＲでは、情報がバラバラに取得されてしまい、テキストの意味を理解することができない。
そこで、例えば、書類における特定の属性の記述位置を指定するテンプレートを使用するものがある（例えば、特許文献１）。
そのため、コストの削減のために、文字入力を自動的に行う様々な取り組みが検討されている。ＯＣＲ（Ｏｐｔｉｃａｌ Ｃｈａｒａｃｔｅｒ Ｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ／Ｒｅａｄｅｒ）の使用は、その一例である。しかし、ＯＣＲでは、情報がバラバラに取得されてしまい、テキストの意味を理解することができない。
そこで、例えば、書類における特定の属性の記述位置を指定するテンプレートを使用するものがある（例えば、特許文献１）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【0003】
【特許文献1】特開２０１９－８６９８４号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【0004】
特許文献１では、フォーマットを書類ごとに準備する必要があり煩雑であった。特に、見積書や請求書等の非定型書類には、項目名とその内容とが記載されているものであるが、罫線がない場合には、罫線を手掛かりにすることができず、項目とその内容とを適切に抽出することが難しかった。
【0005】
そこで、本発明は、文書画像に含まれる文字列から項目名と項目値とを適切に組み合わせることができる文字認識装置及びプログラムを提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【0006】
本発明は、以下のような解決手段により、前記課題を解決する。
第１の発明は、文書画像から文字を検出して文字列を取得する文字列取得手段と、前記文字列取得手段が取得した前記文字列を、項目名と項目値とに分類する項目分類手段と、前記項目分類手段が分類した前記文字列から前記項目名と前記項目値との組み合わせを推定する組合せ推定手段と、前記組合せ推定手段が推定した前記項目名と前記項目値との組み合わせのうち前記項目名と前記項目値との位置情報に基づいて、出力対象にする前記項目名と前記項目値との組み合わせを決定する組合せ決定手段と、前記組合せ決定手段が決定した前記項目名と前記項目値との組み合わせを出力する項目組合せ出力手段と、を備える、文字認識装置である。
第２の発明は、第１の発明の文字認識装置において、前記項目分類手段は、各項目の項目名を記憶した項目名リストを参照し、前記項目名リストに含まれる前記文字列を前記項目名に分類し、前記項目名リストに含まれない前記文字列を前記項目値に分類する、文字認識装置である。
第３の発明は、第１の発明又は第２の発明の文字認識装置において、前記組合せ推定手段は、項目名に対する項目値の条件を記憶した項目値条件記憶部を参照し、前記項目分類手段が分類した前記項目値の前記文字列に組み合わせる前記項目名を推定する、文字認識装置である。
第４の発明は、第１の発明又は第２の発明の文字認識装置において、前記組合せ推定手段は、項目名と項目値との組み合わせを学習した学習モデルを用いて、前記項目分類手段が分類した前記項目値の前記文字列に組み合わせる前記項目名を取得する、文字認識装置である。
第５の発明は、第１の発明から第４の発明までのいずれかの文字認識装置において、前記組合せ推定手段は、前記項目分類手段が分類した前記項目名の前記文字列から閾値以下の距離にある前記項目値の前記文字列を取得し、取得した前記項目値の前記文字列と前記項目名とを組み合わせる、文字認識装置である。
第６の発明は、第５の発明の文字認識装置において、前記組合せ推定手段は、前記項目分類手段が分類した前記項目名の前記文字列から閾値以下の距離にある前記項目値の前記文字列として複数の前記項目値の前記文字列を取得したことに応じて、項目名に対する項目値の条件を記憶した項目値条件記憶部を参照し、複数の前記項目値の前記文字列によって前記項目値の条件を満たす場合に、複数の前記項目値の前記文字列を結合させた結合文字列と前記項目名の前記文字列とを組み合わせる、文字認識装置である。
第７の発明は、第１の発明から第６の発明までのいずれかの文字認識装置において、前記組合せ決定手段は、前記組合せ推定手段が推定した前記組み合わせである前記項目名と前記項目値との間の距離が閾値以下である場合に、前記組み合わせを出力対象に決定する、文字認識装置である。
第８の発明は、第７の発明の文字認識装置において、前記組合せ決定手段は、さらに前記項目値と前記項目名との配置位置の関係性に基づいて、前記組み合わせを出力対象に決定する、文字認識装置である。
第９の発明は、第４の発明の文字認識装置において、前記項目組合せ出力手段が出力した前記項目名と前記項目値との組み合わせに対してユーザからの入力により確定された、前記項目名と前記項目値との組み合わせを情報記憶部に記憶させる登録手段と、前記情報記憶部に記憶された前記項目名と前記項目値との組み合わせを入力値として学習モデルを学習する学習手段と、を備える、文字認識装置である。
第１０の発明は、第１の発明から第９の発明までのいずれかの文字認識装置としてコンピュータを機能させるためのプログラムである。
第１の発明は、文書画像から文字を検出して文字列を取得する文字列取得手段と、前記文字列取得手段が取得した前記文字列を、項目名と項目値とに分類する項目分類手段と、前記項目分類手段が分類した前記文字列から前記項目名と前記項目値との組み合わせを推定する組合せ推定手段と、前記組合せ推定手段が推定した前記項目名と前記項目値との組み合わせのうち前記項目名と前記項目値との位置情報に基づいて、出力対象にする前記項目名と前記項目値との組み合わせを決定する組合せ決定手段と、前記組合せ決定手段が決定した前記項目名と前記項目値との組み合わせを出力する項目組合せ出力手段と、を備える、文字認識装置である。
第２の発明は、第１の発明の文字認識装置において、前記項目分類手段は、各項目の項目名を記憶した項目名リストを参照し、前記項目名リストに含まれる前記文字列を前記項目名に分類し、前記項目名リストに含まれない前記文字列を前記項目値に分類する、文字認識装置である。
第３の発明は、第１の発明又は第２の発明の文字認識装置において、前記組合せ推定手段は、項目名に対する項目値の条件を記憶した項目値条件記憶部を参照し、前記項目分類手段が分類した前記項目値の前記文字列に組み合わせる前記項目名を推定する、文字認識装置である。
第４の発明は、第１の発明又は第２の発明の文字認識装置において、前記組合せ推定手段は、項目名と項目値との組み合わせを学習した学習モデルを用いて、前記項目分類手段が分類した前記項目値の前記文字列に組み合わせる前記項目名を取得する、文字認識装置である。
第５の発明は、第１の発明から第４の発明までのいずれかの文字認識装置において、前記組合せ推定手段は、前記項目分類手段が分類した前記項目名の前記文字列から閾値以下の距離にある前記項目値の前記文字列を取得し、取得した前記項目値の前記文字列と前記項目名とを組み合わせる、文字認識装置である。
第６の発明は、第５の発明の文字認識装置において、前記組合せ推定手段は、前記項目分類手段が分類した前記項目名の前記文字列から閾値以下の距離にある前記項目値の前記文字列として複数の前記項目値の前記文字列を取得したことに応じて、項目名に対する項目値の条件を記憶した項目値条件記憶部を参照し、複数の前記項目値の前記文字列によって前記項目値の条件を満たす場合に、複数の前記項目値の前記文字列を結合させた結合文字列と前記項目名の前記文字列とを組み合わせる、文字認識装置である。
第７の発明は、第１の発明から第６の発明までのいずれかの文字認識装置において、前記組合せ決定手段は、前記組合せ推定手段が推定した前記組み合わせである前記項目名と前記項目値との間の距離が閾値以下である場合に、前記組み合わせを出力対象に決定する、文字認識装置である。
第８の発明は、第７の発明の文字認識装置において、前記組合せ決定手段は、さらに前記項目値と前記項目名との配置位置の関係性に基づいて、前記組み合わせを出力対象に決定する、文字認識装置である。
第９の発明は、第４の発明の文字認識装置において、前記項目組合せ出力手段が出力した前記項目名と前記項目値との組み合わせに対してユーザからの入力により確定された、前記項目名と前記項目値との組み合わせを情報記憶部に記憶させる登録手段と、前記情報記憶部に記憶された前記項目名と前記項目値との組み合わせを入力値として学習モデルを学習する学習手段と、を備える、文字認識装置である。
第１０の発明は、第１の発明から第９の発明までのいずれかの文字認識装置としてコンピュータを機能させるためのプログラムである。
【発明の効果】
【0007】
本発明によれば、文書画像に含まれる文字列から項目名と項目値とを適切に組み合わせることができる文字認識装置及びプログラムを提供することができる。
【図面の簡単な説明】
【0008】
【図1】第１実施形態に係る文字取得処理システムの全体構成図及び文字取得処理サーバの機能ブロック図である。
【図2】第１実施形態に係る文字取得処理サーバの項目名リスト記憶部及び項目値条件記憶部の例を示す図である。
【図3】第１実施形態に係る文字取得処理サーバの文字取得処理を示すフローチャートである。
【図4】第１実施形態に係る文字取得処理サーバにおける処理を説明するための図である。
【図5】第１実施形態に係る文字取得処理サーバにおける処理を説明するための図である。
【図6】第１実施形態に係る文字取得処理サーバの組合せ推定処理を示すフローチャートである。
【図7】第１実施形態に係る文字取得処理サーバにおける処理を説明するための図である。
【図8】第１実施形態に係る文字取得処理サーバにおける処理を説明するための図である。
【図9】第１実施形態に係る文字取得処理サーバにおける処理を説明するための図である。
【図10】第１実施形態に係る文字取得処理サーバの組合せ決定処理を示すフローチャートである。
【図11】第１実施形態に係る文字取得処理サーバにおける処理を説明するための図である。
【図12】第２実施形態に係る文字取得処理システムの全体構成図及び文字取得処理サーバの機能ブロック図である。
【図13】第２実施形態に係る文字取得処理サーバの文字取得処理を示すフローチャートである。
【図14】第２実施形態に係る文字取得処理サーバの組合せ推定処理を示すフローチャートである。
【図15】第２実施形態に係る文字取得処理サーバの学習処理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】
以下、本発明を実施するための形態について、図を参照しながら説明する。なお、これは、あくまでも一例であって、本発明の技術的範囲は、これに限られるものではない。
（第１実施形態）
＜文字取得処理システム１００の全体構成＞
図１は、第１実施形態に係る文字取得処理システム１００の全体構成図及び文字取得処理サーバ１の機能ブロック図である。
図２は、第１実施形態に係る文字取得処理サーバ１の項目名リスト記憶部２２及び項目値条件記憶部２３の例を示す図である。
（第１実施形態）
＜文字取得処理システム１００の全体構成＞
図１は、第１実施形態に係る文字取得処理システム１００の全体構成図及び文字取得処理サーバ１の機能ブロック図である。
図２は、第１実施形態に係る文字取得処理サーバ１の項目名リスト記憶部２２及び項目値条件記憶部２３の例を示す図である。
【0010】
図１に示すように、文字取得処理システム１００は、文字取得処理サーバ１（文字認識装置）と、ユーザ端末５と、ＯＣＲ装置６とを備える。文字取得処理サーバ１と、ユーザ端末５と、ＯＣＲ装置６とは、通信ネットワークＮを介して接続されている。
文字取得処理システム１００は、文書画像データに対して文字認識処理を行って得たテキストについて、項目名と項目値とに分類する。そして、文字取得処理システム１００は、項目値に対する項目名の組み合わせを推定した上で、組み合わせのうち項目名と項目値との位置情報に基づいて決定した組み合わせを出力する。
文字取得処理システム１００は、文書画像データに対して文字認識処理を行って得たテキストについて、項目名と項目値とに分類する。そして、文字取得処理システム１００は、項目値に対する項目名の組み合わせを推定した上で、組み合わせのうち項目名と項目値との位置情報に基づいて決定した組み合わせを出力する。
【0011】
文字取得処理システム１００では、ユーザ端末５から入力がされた文書画像データを、文字取得処理サーバ１が受け付ける。ここで、文書画像データは、例えば、見積書や請求書等の書類の画像であり、文字を含む。以降において、文書画像データは、表形式の明細領域を含まないものを例に説明するが、表形式の明細領域を含んでもよい。
そして、文字取得処理サーバ１は、文書画像データに対して文字認識処理を行って、文書画像データから文字を検出して文字列を取得し、自然言語処理技術を用いて項目名又は項目値に分類する。
また、文字取得処理サーバ１は、項目値と分類された文字列に対する項目名を推定し、項目名と項目値との位置情報に基づいて組み合わせを決定する。
そして、文字取得処理サーバ１は、決定した項目名と項目値との組み合わせを、ユーザ端末５に出力する。その際、文字取得処理サーバ１は、１つの項目値に対して複数の項目名を組み合わせている場合に、例えば、アラートを出力してもよい。
そして、文字取得処理サーバ１は、文書画像データに対して文字認識処理を行って、文書画像データから文字を検出して文字列を取得し、自然言語処理技術を用いて項目名又は項目値に分類する。
また、文字取得処理サーバ１は、項目値と分類された文字列に対する項目名を推定し、項目名と項目値との位置情報に基づいて組み合わせを決定する。
そして、文字取得処理サーバ１は、決定した項目名と項目値との組み合わせを、ユーザ端末５に出力する。その際、文字取得処理サーバ１は、１つの項目値に対して複数の項目名を組み合わせている場合に、例えば、アラートを出力してもよい。
【0012】
＜文字取得処理サーバ１＞
文字取得処理サーバ１は、文書画像データに対する処理を行い、処理結果として項目名と項目値との組み合わせを出力する一連の処理を行うサーバである。
文字取得処理サーバ１は、制御部１０と、記憶部２０と、通信インタフェース部２９とを備える。
制御部１０は、文字取得処理サーバ１の全体を制御するＣＰＵ（中央処理装置）である。制御部１０は、記憶部２０に記憶されているＯＳ（オペレーティングシステム）や、各種のアプリケーションプログラムを適宜読み出して実行することにより、上述したハードウェアと協働し、各種機能を実行する。
文字取得処理サーバ１は、文書画像データに対する処理を行い、処理結果として項目名と項目値との組み合わせを出力する一連の処理を行うサーバである。
文字取得処理サーバ１は、制御部１０と、記憶部２０と、通信インタフェース部２９とを備える。
制御部１０は、文字取得処理サーバ１の全体を制御するＣＰＵ（中央処理装置）である。制御部１０は、記憶部２０に記憶されているＯＳ（オペレーティングシステム）や、各種のアプリケーションプログラムを適宜読み出して実行することにより、上述したハードウェアと協働し、各種機能を実行する。
【0013】
制御部１０は、文書画像取得部１１と、文字列取得部１２と、項目分類部１３と、組合せ推定部１４と、組合せ決定部１５と、処理結果出力部１６とを備える。
文書画像取得部１１は、文書画像データを、ユーザ端末５から受け付ける。文書画像データの元になる文書は、例えば、外部のシステム（図示せず）に入力するためのデータの内容を含む。文書画像データは、例えば、紙の文書を図示しないスキャナ等により画像化したものであり、ＰＤＦ形式や、ＪＰＥＧ形式、ＩＭＧ形式等の画像データである。
文書画像取得部１１は、文書画像データを、ユーザ端末５から受け付ける。文書画像データの元になる文書は、例えば、外部のシステム（図示せず）に入力するためのデータの内容を含む。文書画像データは、例えば、紙の文書を図示しないスキャナ等により画像化したものであり、ＰＤＦ形式や、ＪＰＥＧ形式、ＩＭＧ形式等の画像データである。
【0014】
文字列取得部１２は、文字列取得手段として機能する。文字列取得部１２は、文書画像取得部１１が受け付けた文書画像データから文字を検出し、検出した文字のかたまりを文字列として取得する。
より具体的には、文字列取得部１２は、例えば、ＯＣＲ装置６に対して文書画像データを送信し、ＯＣＲ装置６から取得したテキストデータから文字を検出する。そして、文字列取得部１２は、検出した文字の文字間隔に応じてひとかたまりの文字列とする。文字列とする文字間の文字間隔は、例えば、文字サイズによって異なるようにしてもよい。例えば、文字列取得部１２は、文字サイズが大きい場合は、文字サイズが小さい場合のより文字間隔が広くても、隣り合う文字を文字列として含むようにする。
さらに、文字列取得部１２は、文字列としてテキストを取得すると共に、文字列の座標（位置情報）をもあわせて取得する。
より具体的には、文字列取得部１２は、例えば、ＯＣＲ装置６に対して文書画像データを送信し、ＯＣＲ装置６から取得したテキストデータから文字を検出する。そして、文字列取得部１２は、検出した文字の文字間隔に応じてひとかたまりの文字列とする。文字列とする文字間の文字間隔は、例えば、文字サイズによって異なるようにしてもよい。例えば、文字列取得部１２は、文字サイズが大きい場合は、文字サイズが小さい場合のより文字間隔が広くても、隣り合う文字を文字列として含むようにする。
さらに、文字列取得部１２は、文字列としてテキストを取得すると共に、文字列の座標（位置情報）をもあわせて取得する。
【0015】
項目分類部１３は、項目分類手段として機能する。項目分類部１３は、文字列取得部１２が検出した文字列を、項目名と項目値とに分類する。より具体的には、項目分類部１３は、項目名リスト記憶部２２（後述する）の項目名リストに含まれる文字列を、項目名に分類し、項目名リストに含まれない文字列を、項目値に分類する。
【0016】
組合せ推定部１４は、組合せ推定手段として機能する。組合せ推定部１４は、項目分類部１３が分類した文字列から項目名と項目値との組み合わせを推定する。
より具体的には、組合せ推定部１４は、項目名の文字列から閾値以下の距離にある項目値の文字列を取得し、取得した項目値の文字列と項目名とを組み合わせる。その際、項目名の文字列から閾値以下の距離にある項目値の文字列として複数の項目値の文字列を取得したことに応じて、組合せ推定部１４は、項目値条件記憶部２３（後述する）を参照し、複数の項目値の文字列によって１つの項目値の条件を満たす場合に、複数の項目値の文字列を結合させた１つの項目値（結合文字列）と項目名とを組み合わせる。
また、組合せ推定部１４は、項目値条件記憶部２３を参照し、項目分類部１３が分類した項目値の文字列に組み合わせる項目名を推定する。より具体的には、項目値の文字列が項目値条件記憶部２３の項目値の条件を満たす場合に、当該項目値の条件に対応する項目名を、当該項目値の項目名として推定する。
より具体的には、組合せ推定部１４は、項目名の文字列から閾値以下の距離にある項目値の文字列を取得し、取得した項目値の文字列と項目名とを組み合わせる。その際、項目名の文字列から閾値以下の距離にある項目値の文字列として複数の項目値の文字列を取得したことに応じて、組合せ推定部１４は、項目値条件記憶部２３（後述する）を参照し、複数の項目値の文字列によって１つの項目値の条件を満たす場合に、複数の項目値の文字列を結合させた１つの項目値（結合文字列）と項目名とを組み合わせる。
また、組合せ推定部１４は、項目値条件記憶部２３を参照し、項目分類部１３が分類した項目値の文字列に組み合わせる項目名を推定する。より具体的には、項目値の文字列が項目値条件記憶部２３の項目値の条件を満たす場合に、当該項目値の条件に対応する項目名を、当該項目値の項目名として推定する。
【0017】
組合せ決定部１５は、組合せ決定手段として機能する。組合せ決定部１５は、組合せ推定部１４が推定した項目名と項目値との組み合わせのうち項目名と項目値との位置情報に基づいて、出力対象にする項目名と項目値との組み合わせを決定する。
より具体的には、組合せ決定部１５は、推定した組み合わせである項目名と項目値との間の距離が閾値以下である場合に、当該組み合わせを出力対象に決定する。ここで、閾値は、記憶部２０に登録されていてもよいし、外部ファイルとして受け付けたものであってもよい。また、組合せ決定部１５は、さらに項目値と項目名との配置位置の関係性に基づいて、組み合わせを出力対象に決定する。例えば、文書が横書きのものである場合には、項目名は、項目値よりも左側に配置されるのが一般的である。そこで、項目名が項目値の右側にある場合には、組合せ決定部１５は、当該組み合わせを出力対象にしないように決定する。
より具体的には、組合せ決定部１５は、推定した組み合わせである項目名と項目値との間の距離が閾値以下である場合に、当該組み合わせを出力対象に決定する。ここで、閾値は、記憶部２０に登録されていてもよいし、外部ファイルとして受け付けたものであってもよい。また、組合せ決定部１５は、さらに項目値と項目名との配置位置の関係性に基づいて、組み合わせを出力対象に決定する。例えば、文書が横書きのものである場合には、項目名は、項目値よりも左側に配置されるのが一般的である。そこで、項目名が項目値の右側にある場合には、組合せ決定部１５は、当該組み合わせを出力対象にしないように決定する。
【0018】
処理結果出力部１６は、項目組合せ出力手段として機能する。処理結果出力部１６は、組合せ決定部１５が出力対象に決定した項目名と項目値との組み合わせを、処理結果としてユーザ端末５に対して出力する。処理結果出力部１６は、例えば、項目名と項目値との組み合わせを表形式で出力し、文書画像もあわせて同画面に出力するようにしてもよい。
なお、これらの各機能の詳細については、後述する。
なお、これらの各機能の詳細については、後述する。
【0019】
記憶部２０は、文字取得処理サーバ１の動作に必要なプログラム、データ等を記憶するためのハードディスク、半導体メモリ素子等の記憶装置である。
記憶部２０は、プログラム記憶部２１と、項目名リスト記憶部２２と、項目値条件記憶部２３とを備える。
プログラム記憶部２１は、文字取得処理サーバ１で実行する各種のプログラムを記憶するための記憶領域である。プログラム記憶部２１は、文字認識処理プログラム２１ａ（プログラム）を記憶している。
文字認識処理プログラム２１ａは、例えば、制御部１０に有する各種機能を実行するためのプログラムである。
なお、制御部１０に有する各種機能を実行するためのプログラムは、上記したように１つの文字認識処理プログラム２１ａにより実現されるものに限定されない。例えば、制御部１０の機能ごとに、又は、複数の機能ごとにプログラムを有してもよい。
記憶部２０は、プログラム記憶部２１と、項目名リスト記憶部２２と、項目値条件記憶部２３とを備える。
プログラム記憶部２１は、文字取得処理サーバ１で実行する各種のプログラムを記憶するための記憶領域である。プログラム記憶部２１は、文字認識処理プログラム２１ａ（プログラム）を記憶している。
文字認識処理プログラム２１ａは、例えば、制御部１０に有する各種機能を実行するためのプログラムである。
なお、制御部１０に有する各種機能を実行するためのプログラムは、上記したように１つの文字認識処理プログラム２１ａにより実現されるものに限定されない。例えば、制御部１０の機能ごとに、又は、複数の機能ごとにプログラムを有してもよい。
【0020】
項目名リスト記憶部２２は、項目名リストを記憶する記憶領域である。
図２（Ａ）に、項目名リスト記憶部２２に記憶された項目名リストの例を示す。
項目名リスト記憶部２２の項目名リストは、項目ごとに、例えば、代表項目名に対して１以上の項目名称を対応付けたものである。
代表項目名は、キーになる項目名である。
項目名称は、項目名のゆらぎを含めた項目の名称である。例えば、「氏名」であれば、同様に用いる項目名称として、「姓名」や「名前」、「名まえ」等がある。
なお、図２（Ａ）に示す項目名リスト記憶部２２は、代表項目名が項目名称にも含むようにしているが、これに限定されない。例えば、処理を行う際に代表項目名と項目名称とを参照するようにすれば、代表項目名は、項目名称から除外してもよい。
図２（Ａ）に、項目名リスト記憶部２２に記憶された項目名リストの例を示す。
項目名リスト記憶部２２の項目名リストは、項目ごとに、例えば、代表項目名に対して１以上の項目名称を対応付けたものである。
代表項目名は、キーになる項目名である。
項目名称は、項目名のゆらぎを含めた項目の名称である。例えば、「氏名」であれば、同様に用いる項目名称として、「姓名」や「名前」、「名まえ」等がある。
なお、図２（Ａ）に示す項目名リスト記憶部２２は、代表項目名が項目名称にも含むようにしているが、これに限定されない。例えば、処理を行う際に代表項目名と項目名称とを参照するようにすれば、代表項目名は、項目名称から除外してもよい。
【0021】
項目値条件記憶部２３は、項目値の条件を記憶する記憶領域である。
図２（Ｂ）に、項目値条件記憶部２３の例を示す。
項目値条件記憶部２３は、代表項目名と、項目値の条件とを対応付けたものである。
項目値の条件は、項目値を表す正規表現やルールである。
例えば、代表項目名が「氏名」の項目値の条件は、「形態素に人名が含まれている」というルールである。ここで、人名は、例えば、記憶部２０に記憶され、又は、文字取得処理サーバ１に対して通信ネットワークＮを介して通信可能に接続された外部のサーバ等に有する人名辞書（図示せず）等を用いればよい。
また、代表項目名が「生年月日」の項目値の条件は、「（元号）（数値）年（数値）月（数値）日」という正規表現である。ここで、元号としてあり得る文字列や、各数値としてあり得る数や、その組み合わせ等については、別途定義ファイルによりその内容が定義されていてもよいし、当該項目値の条件に予め含まれていてもよい。
当該項目値の条件に予め含まれている場合には、項目値の条件の内容は、関数によって表せる式になっており、プログラムとして記述がされている。
図２（Ｂ）に、項目値条件記憶部２３の例を示す。
項目値条件記憶部２３は、代表項目名と、項目値の条件とを対応付けたものである。
項目値の条件は、項目値を表す正規表現やルールである。
例えば、代表項目名が「氏名」の項目値の条件は、「形態素に人名が含まれている」というルールである。ここで、人名は、例えば、記憶部２０に記憶され、又は、文字取得処理サーバ１に対して通信ネットワークＮを介して通信可能に接続された外部のサーバ等に有する人名辞書（図示せず）等を用いればよい。
また、代表項目名が「生年月日」の項目値の条件は、「（元号）（数値）年（数値）月（数値）日」という正規表現である。ここで、元号としてあり得る文字列や、各数値としてあり得る数や、その組み合わせ等については、別途定義ファイルによりその内容が定義されていてもよいし、当該項目値の条件に予め含まれていてもよい。
当該項目値の条件に予め含まれている場合には、項目値の条件の内容は、関数によって表せる式になっており、プログラムとして記述がされている。
【0022】
図１の通信インタフェース部２９は、通信ネットワークＮを介してユーザ端末５等との通信を行うためのインタフェースである。
ここで、コンピュータとは、制御部、記憶装置等を備えた情報処理装置をいい、文字取得処理サーバ１は、制御部１０、記憶部２０等を備えた情報処理装置であり、コンピュータの概念に含まれる。
また、文字取得処理サーバ１を構成するハードウェアの数に制限はない。必要に応じて、１又は複数で構成してもよい。また、文字取得処理サーバ１のハードウェアは、必要に応じてＷｅｂサーバ、ＤＢサーバ、アプリケーションサーバ等の各種サーバを含んで構成してもよく、１台のサーバで構成しても、それぞれ別のサーバで構成してもよい。また、文字取得処理サーバ１は、例えば、クラウドであってもよい。
ここで、コンピュータとは、制御部、記憶装置等を備えた情報処理装置をいい、文字取得処理サーバ１は、制御部１０、記憶部２０等を備えた情報処理装置であり、コンピュータの概念に含まれる。
また、文字取得処理サーバ１を構成するハードウェアの数に制限はない。必要に応じて、１又は複数で構成してもよい。また、文字取得処理サーバ１のハードウェアは、必要に応じてＷｅｂサーバ、ＤＢサーバ、アプリケーションサーバ等の各種サーバを含んで構成してもよく、１台のサーバで構成しても、それぞれ別のサーバで構成してもよい。また、文字取得処理サーバ１は、例えば、クラウドであってもよい。
【0023】
＜ユーザ端末５＞
図１に示すユーザ端末５は、例えば、文書に記載された各種のデータを外部のシステムに登録したいユーザが使用する端末である。ユーザ端末５は、例えば、パーソナルコンピュータ（ＰＣ）や、タブレット端末等で構成することができる。図示していないが、ユーザ端末５は、制御部、記憶部、表示部、入力部、通信インタフェース部等を備える。
図１に示すユーザ端末５は、例えば、文書に記載された各種のデータを外部のシステムに登録したいユーザが使用する端末である。ユーザ端末５は、例えば、パーソナルコンピュータ（ＰＣ）や、タブレット端末等で構成することができる。図示していないが、ユーザ端末５は、制御部、記憶部、表示部、入力部、通信インタフェース部等を備える。
【0024】
＜ＯＣＲ装置６＞
ＯＣＲ装置６は、文書画像データから文字を認識するＯＣＲに係る処理を行う装置である。ＯＣＲ装置６は、文字取得処理サーバ１から文書画像データを受信することで、文書画像に対して文字認識処理をしてテキストデータを得る処理を行い、文字取得処理サーバ１にテキストデータを送信する。ＯＣＲ装置６は、例えば、サーバ等で構成されている。ＯＣＲ装置６は、その他、ＰＣ等で構成されていてもよい。図示していないが、ＯＣＲ装置６は、制御部、記憶部、通信インタフェース部等を備える。
ＯＣＲ装置６は、文書画像データから文字を認識するＯＣＲに係る処理を行う装置である。ＯＣＲ装置６は、文字取得処理サーバ１から文書画像データを受信することで、文書画像に対して文字認識処理をしてテキストデータを得る処理を行い、文字取得処理サーバ１にテキストデータを送信する。ＯＣＲ装置６は、例えば、サーバ等で構成されている。ＯＣＲ装置６は、その他、ＰＣ等で構成されていてもよい。図示していないが、ＯＣＲ装置６は、制御部、記憶部、通信インタフェース部等を備える。
【0025】
通信ネットワークＮは、文字取得処理サーバ１と、ユーザ端末５と、ＯＣＲ装置６との間のネットワークであり、例えば、インターネット回線等の通信網である。通信ネットワークＮは、ＬＡＮ（Ｌｏｃａｌ Ａｒｅａ Ｎｅｔｗｏｒｋ）等であってもよい。また、通信ネットワークＮは、有線であるか無線であるかを問わない。
【0026】
＜処理の説明＞
次に、文字取得処理サーバ１の処理について説明する。
図３は、第１実施形態に係る文字取得処理サーバ１の文字取得処理を示すフローチャートである。
図４及び図５は、第１実施形態に係る文字取得処理サーバ１における処理を説明するための図である。
図６は、第１実施形態に係る文字取得処理サーバ１の組合せ推定処理を示すフローチャートである。
図７から図９までは、第１実施形態に係る文字取得処理サーバ１における処理を説明するための図である。
図１０は、第１実施形態に係る文字取得処理サーバ１の組合せ決定処理を示すフローチャートである。
図１１は、第１実施形態に係る文字取得処理サーバ１における処理を説明するための図である。
次に、文字取得処理サーバ１の処理について説明する。
図３は、第１実施形態に係る文字取得処理サーバ１の文字取得処理を示すフローチャートである。
図４及び図５は、第１実施形態に係る文字取得処理サーバ１における処理を説明するための図である。
図６は、第１実施形態に係る文字取得処理サーバ１の組合せ推定処理を示すフローチャートである。
図７から図９までは、第１実施形態に係る文字取得処理サーバ１における処理を説明するための図である。
図１０は、第１実施形態に係る文字取得処理サーバ１の組合せ決定処理を示すフローチャートである。
図１１は、第１実施形態に係る文字取得処理サーバ１における処理を説明するための図である。
【0027】
まず、ユーザ端末５が文字取得処理サーバ１に接続し、例えば、見積書や請求書等の文書の画像データである文書画像データを送信することで、図３のステップＳ（以下、「ステップＳ」を単に「Ｓ」という。）１１において、文字取得処理サーバ１の文書画像取得部１１は、文書画像データを取得する。
【0028】
Ｓ１２において、文字列取得部１２は、取得した文書画像中の文字を検出し、検出した文字から文字列を取得する。文字列取得部１２は、例えば、ＯＣＲ装置６に対して文書画像データを送信し、ＯＣＲ装置６からテキストデータを取得することで、文書画像中の文字を検出することができ、検出した文字から文字列を取得できる。
ここで、図４（Ａ）に示す健康診断書の画像３１を例に、処理を説明する。画像３１において、Ｓ１２までの処理を実行すると、図４（Ｂ）に例示する画像３２のように、一連の文字のかたまりとして点線で囲われた文字列を取得することができ、図４（Ｃ）に例示するＯＣＲ結果３３を得る。ＯＣＲ装置６では、文書画像の左上から右方向に走査し、右端まで走査すると、１段下に移動して左から右方向に走査する、という処理を、走査が文書画像の右下に到達するまで繰り返す。
ここで、図４（Ａ）に示す健康診断書の画像３１を例に、処理を説明する。画像３１において、Ｓ１２までの処理を実行すると、図４（Ｂ）に例示する画像３２のように、一連の文字のかたまりとして点線で囲われた文字列を取得することができ、図４（Ｃ）に例示するＯＣＲ結果３３を得る。ＯＣＲ装置６では、文書画像の左上から右方向に走査し、右端まで走査すると、１段下に移動して左から右方向に走査する、という処理を、走査が文書画像の右下に到達するまで繰り返す。
【0029】
図３のＳ１３において、項目分類部１３は、取得した文字列を項目名と項目値とに分類する。
ここで、文字列の分類方法について、図５を用いて説明する。
項目分類部１３は、ＯＣＲ結果３３の文字列と、項目名リスト記憶部２２の項目名リストとを比較する。そして、項目分類部１３は、ＯＣＲ結果３３の文字列に一致する項目リストの項目名称があった場合には、当該文字列を項目名と推定する。他方、項目分類部１３は、ＯＣＲ結果３３の文字列に一致する項目リストの項目名称がなかった場合には、当該文字列を項目値と推定する。
項目分類部１３は、項目名と推定された文字列を代表項目名に対応付けて、項目名推定結果４１に記憶する。また、項目分類部１３は、項目値と推定された文字列を、項目値推定結果４２に記憶する。なお、項目名推定結果４１及び項目値推定結果４２は、記憶部２０に一時的に記憶してもよい。
ここで、文字列の分類方法について、図５を用いて説明する。
項目分類部１３は、ＯＣＲ結果３３の文字列と、項目名リスト記憶部２２の項目名リストとを比較する。そして、項目分類部１３は、ＯＣＲ結果３３の文字列に一致する項目リストの項目名称があった場合には、当該文字列を項目名と推定する。他方、項目分類部１３は、ＯＣＲ結果３３の文字列に一致する項目リストの項目名称がなかった場合には、当該文字列を項目値と推定する。
項目分類部１３は、項目名と推定された文字列を代表項目名に対応付けて、項目名推定結果４１に記憶する。また、項目分類部１３は、項目値と推定された文字列を、項目値推定結果４２に記憶する。なお、項目名推定結果４１及び項目値推定結果４２は、記憶部２０に一時的に記憶してもよい。
【0030】
図３のＳ１４において、組合せ推定部１４は、組合せ推定処理を行う。
ここで、組合せ推定処理について、図６に基づき説明する。
図６のＳ３１において、組合せ推定部１４は、各項目名について閾値以下の近距離にある項目値の文字列を取得する。
Ｓ３２において、組合せ推定部１４は、１つの項目名について取得した文字列が複数あるか否かを判断する。複数ある場合（Ｓ３２：ＹＥＳ）には、組合せ推定部１４は、処理をＳ３３に移す。複数ない場合（Ｓ３２：ＮＯ）には、組合せ推定部１４は、処理をＳ３５に移す。
ここで、組合せ推定処理について、図６に基づき説明する。
図６のＳ３１において、組合せ推定部１４は、各項目名について閾値以下の近距離にある項目値の文字列を取得する。
Ｓ３２において、組合せ推定部１４は、１つの項目名について取得した文字列が複数あるか否かを判断する。複数ある場合（Ｓ３２：ＹＥＳ）には、組合せ推定部１４は、処理をＳ３３に移す。複数ない場合（Ｓ３２：ＮＯ）には、組合せ推定部１４は、処理をＳ３５に移す。
【0031】
Ｓ３３において、組合せ推定部１４は、項目値条件記憶部２３を参照し、複数の文字列によって１つの項目値の条件を満たすか否かを判断する。複数の文字列が項目値の条件を満たす場合（Ｓ３３：ＹＥＳ）には、組合せ推定部１４は、処理をＳ３４に移す。他方、複数の文字列が項目値の条件を満たさない場合（Ｓ３３：ＮＯ）には、組合せ推定部１４は、処理をＳ３５に移す。
Ｓ３４において、組合せ推定部１４は、複数の文字列を結合させて項目値の文字列にする。
Ｓ３５において、組合せ推定部１４は、項目名と項目値とを組み合わせ候補とした候補リストを記憶部２０に記憶させる。
Ｓ３４において、組合せ推定部１４は、複数の文字列を結合させて項目値の文字列にする。
Ｓ３５において、組合せ推定部１４は、項目名と項目値とを組み合わせ候補とした候補リストを記憶部２０に記憶させる。
【0032】
ここで、上記した処理について、具体例に基づき説明する。
図７に示す画像５１の場合、項目名「氏名」の文字列について、閾値以下の距離にある項目値の文字列として、制御部１０は、「ミホン ハナコ」と、「見本 花子」とを得る（図６のＳ３１）。制御部１０は、取得した文字列が複数であると判断し（図６のＳ３２がＹＥＳ）、項目値条件記憶部２３を参照して、複数の文字列によって１つの項目値の条件を満たすか否かを判断する（図６のＳ３３）。この例の場合、各項目値が各々で項目値の条件を満たすものであるので、図６のＳ３３の処理はＮＯになり、制御部１０は、項目名とそれぞれの項目値とを組み合わせ候補として候補リスト５５に行５５ａとして記憶する（図６のＳ３５）。
また、項目名「受診日年齢」の文字列について、閾値以下の距離にある項目値の文字列として、制御部１０は、「５９」を得る（図６のＳ３１）。制御部１０は、取得した文字列が複数ではないと判断し（図６のＳ３２がＮＯ）、項目名と項目値とを組み合わせ候補として候補リスト５５に行５５ｂとして記憶する（図６のＳ３５）。
図７に示す画像５１の場合、項目名「氏名」の文字列について、閾値以下の距離にある項目値の文字列として、制御部１０は、「ミホン ハナコ」と、「見本 花子」とを得る（図６のＳ３１）。制御部１０は、取得した文字列が複数であると判断し（図６のＳ３２がＹＥＳ）、項目値条件記憶部２３を参照して、複数の文字列によって１つの項目値の条件を満たすか否かを判断する（図６のＳ３３）。この例の場合、各項目値が各々で項目値の条件を満たすものであるので、図６のＳ３３の処理はＮＯになり、制御部１０は、項目名とそれぞれの項目値とを組み合わせ候補として候補リスト５５に行５５ａとして記憶する（図６のＳ３５）。
また、項目名「受診日年齢」の文字列について、閾値以下の距離にある項目値の文字列として、制御部１０は、「５９」を得る（図６のＳ３１）。制御部１０は、取得した文字列が複数ではないと判断し（図６のＳ３２がＮＯ）、項目名と項目値とを組み合わせ候補として候補リスト５５に行５５ｂとして記憶する（図６のＳ３５）。
【0033】
別の例として、図８に示す画像６１の場合、項目名「生年月日」の文字列について、閾値以下の距離にある項目値の文字列として、制御部１０は、「昭和２８年」と、「８月１７日」とを得る（図６のＳ３１）。この時点での組み合わせ候補として仮リスト６２が作成される。制御部１０は、取得した文字列が複数であると判断し（図６のＳ３２がＹＥＳ）、項目値条件記憶部２３を参照して、複数の文字列が項目値の条件を満たすか否かを判断する（図６のＳ３３）。この例の場合、２つの文字列を組み合わせることで項目値条件記憶部２３の行６３に示す項目値の条件を満たすので、図６のＳ３３の処理はＹＥＳになり、複数の項目値を結合させて項目値の文字列にし（図６のＳ３４）、項目名と項目値とを組み合わせ候補として候補リスト６４に記憶する（図６のＳ３５）。
なお、候補リスト６４における座標は、２つの項目値を合わせた範囲の座標である。
なお、候補リスト６４における座標は、２つの項目値を合わせた範囲の座標である。
【0034】
図６のＳ３６において、組合せ推定部１４は、項目値条件記憶部２３を参照し、項目値の文字列に対する項目名を推定する。
Ｓ３７において、組合せ推定部１４は、推定した項目名と項目値とを組み合わせ候補とした候補リストを記憶部２０に記憶させる。その後、制御部１０は、処理を図３のＳ１５に移す。
Ｓ３７において、組合せ推定部１４は、推定した項目名と項目値とを組み合わせ候補とした候補リストを記憶部２０に記憶させる。その後、制御部１０は、処理を図３のＳ１５に移す。
【0035】
ここで、上記した処理について、具体例に基づき説明する。
図９に示すように、組合せ推定部１４は、項目値推定結果４２を１つずつ項目値条件記憶部２３の項目値の条件を満たすか否かを判断する。
例えば、項目値推定結果４２にある項目値「１０１」について、組合せ推定部１４は、項目値条件記憶部２３の項目値の条件を満たすか否かを判断すると、代表項目名が「団体」の項目値の条件に合致し、かつ、代表項目名が「年齢」の項目値の条件にも合致する。そのため、候補リスト７１には、項目値「１０１」について、行７２及び行７３の２つに格納される。
また、項目値のみがあり項目名がない場合であっても、組合せ推定部１４は、項目値条件記憶部２３の項目値の条件を満たす項目名との組み合わせを候補リスト７１に格納する。例えば、項目値「女」のみがあり、項目名「性別」等がない場合であっても、候補リスト７１には、項目値「女」について、行７４に格納される。
図９に示すように、組合せ推定部１４は、項目値推定結果４２を１つずつ項目値条件記憶部２３の項目値の条件を満たすか否かを判断する。
例えば、項目値推定結果４２にある項目値「１０１」について、組合せ推定部１４は、項目値条件記憶部２３の項目値の条件を満たすか否かを判断すると、代表項目名が「団体」の項目値の条件に合致し、かつ、代表項目名が「年齢」の項目値の条件にも合致する。そのため、候補リスト７１には、項目値「１０１」について、行７２及び行７３の２つに格納される。
また、項目値のみがあり項目名がない場合であっても、組合せ推定部１４は、項目値条件記憶部２３の項目値の条件を満たす項目名との組み合わせを候補リスト７１に格納する。例えば、項目値「女」のみがあり、項目名「性別」等がない場合であっても、候補リスト７１には、項目値「女」について、行７４に格納される。
【0036】
なお、図６に示すＳ３１からＳ３５までの処理と、Ｓ３６及びＳ３７の処理とは、並行して行ってもよいし、Ｓ３６及びＳ３７の処理の後にＳ３１からＳ３５までの処理を行ってもよい。また、候補リストには、重複した記載があってもよい。そして、重複した記載がある場合には、制御部１０は、例えば、図６の処理を終了後に、重複した記載の一方を削除することで、重複した記載を解消してもよい。
【0037】
図３のＳ１５において、組合せ決定部１５は、組合せ決定処理を行う。
ここで、組合せ決定処理について、図１０に基づき説明する。
図１０のＳ５１において、組合せ決定部１５は、候補リストを参照し、組み合わせごとに項目名と項目値との間の距離を算出する。
Ｓ５２において、組合せ決定部１５は、当該距離が閾値以下であるか否かを判断する。当該閾値は、図６のＳ３１で用いた閾値と同じであってもよいし、異なるものであってもよい。距離が閾値以下である場合（Ｓ５２：ＹＥＳ）には、組合せ決定部１５は、処理をＳ５３に移す。他方、距離が閾値以下ではない場合（Ｓ５２：ＮＯ）には、組合せ決定部１５は、処理をＳ５９に移す。
ここで、組合せ決定処理について、図１０に基づき説明する。
図１０のＳ５１において、組合せ決定部１５は、候補リストを参照し、組み合わせごとに項目名と項目値との間の距離を算出する。
Ｓ５２において、組合せ決定部１５は、当該距離が閾値以下であるか否かを判断する。当該閾値は、図６のＳ３１で用いた閾値と同じであってもよいし、異なるものであってもよい。距離が閾値以下である場合（Ｓ５２：ＹＥＳ）には、組合せ決定部１５は、処理をＳ５３に移す。他方、距離が閾値以下ではない場合（Ｓ５２：ＮＯ）には、組合せ決定部１５は、処理をＳ５９に移す。
【0038】
Ｓ５３において、組合せ決定部１５は、項目名が項目値より左に位置しているか否かを判断する。項目名が項目値より左に位置している場合（Ｓ５３：ＹＥＳ）には、組合せ決定部１５は、処理をＳ５４に移す。他方、項目名が項目値より左に位置していない場合（Ｓ５３：ＮＯ）には、組合せ決定部１５は、処理をＳ５９に移す。
Ｓ５４において、組合せ決定部１５は、当該組み合わせを出力対象に決定する。その後、組合せ決定部１５は、処理を図３のＳ１６に移す。
他方、Ｓ５９において、組合せ決定部１５は、当該組み合わせを出力対象から除外する。その後、組合せ決定部１５は、処理を図３のＳ１６に移す。
Ｓ５４において、組合せ決定部１５は、当該組み合わせを出力対象に決定する。その後、組合せ決定部１５は、処理を図３のＳ１６に移す。
他方、Ｓ５９において、組合せ決定部１５は、当該組み合わせを出力対象から除外する。その後、組合せ決定部１５は、処理を図３のＳ１６に移す。
【0039】
ここで、上記した処理について、具体例に基づき説明する。
図１１に示す例では、候補リスト８１において、同じ項目値「１０１」が行８１ａと行８１ｂとに登録されている。
画像８２に示すように、行８１ａは、距離画像８２ａに対応し、行８１ｂは、距離画像８２ｂに対応する。距離画像８２ａは、閾値以下であるが、距離画像８２ｂは、閾値以下ではない。その場合、項目値「１０１」は、行８１ａが出力対象になり、行８１ｂは出力対象外になる。
図１１に示す例では、候補リスト８１において、同じ項目値「１０１」が行８１ａと行８１ｂとに登録されている。
画像８２に示すように、行８１ａは、距離画像８２ａに対応し、行８１ｂは、距離画像８２ｂに対応する。距離画像８２ａは、閾値以下であるが、距離画像８２ｂは、閾値以下ではない。その場合、項目値「１０１」は、行８１ａが出力対象になり、行８１ｂは出力対象外になる。
【0040】
図３のＳ１６において、処理結果出力部１６は、出力対象に決定した項目名と項目値との組み合わせを、処理結果としてユーザ端末５に対して出力する。処理結果出力部１６は、出力対象に決定した項目名と項目値との組み合わせと共に、文書画像データを出力してもよい。その後、制御部１０は、本処理を終了する。
【0041】
このように、第１実施形態によれば、文字取得処理サーバ１は、以下のような効果がある。
（１）文書画像データから文字を検出して文字列を取得し、取得した文字列を、項目名と項目値とに分類し、分類した文字列から項目名と項目値との組み合わせを推定し、推定した項目名と項目値との組み合わせのうち項目名と項目値との位置情報に基づいて、出力対象にする項目名と項目値との組み合わせを決定し、決定した項目名と項目値との組み合わせをユーザ端末５に出力する。
よって、文書画像データを入力するだけで、文書画像に含まれる文字列から項目名と項目値とを組み合わせることができる。そして、項目名と項目値との組み合わせを推定した上で、位置情報に基づいて出力対象にする項目名と項目値との組み合わせを決定するので、項目名と項目値との位置関係を考慮して項目名と項目値とを適切に組み合わせることができる。
（１）文書画像データから文字を検出して文字列を取得し、取得した文字列を、項目名と項目値とに分類し、分類した文字列から項目名と項目値との組み合わせを推定し、推定した項目名と項目値との組み合わせのうち項目名と項目値との位置情報に基づいて、出力対象にする項目名と項目値との組み合わせを決定し、決定した項目名と項目値との組み合わせをユーザ端末５に出力する。
よって、文書画像データを入力するだけで、文書画像に含まれる文字列から項目名と項目値とを組み合わせることができる。そして、項目名と項目値との組み合わせを推定した上で、位置情報に基づいて出力対象にする項目名と項目値との組み合わせを決定するので、項目名と項目値との位置関係を考慮して項目名と項目値とを適切に組み合わせることができる。
【0042】
（２）代表項目名に対して１以上の項目名称を対応付けた項目名リストに文字列が含まれる場合に、文字列を前記項目名に分類する。
よって、項目名リストに含まれる文字列を、項目名として分類することができる。
よって、項目名リストに含まれる文字列を、項目名として分類することができる。
【0043】
（３）項目名に対する項目値の条件を記憶した項目値条件記憶部２３を参照し、分類した項目値の文字列に対する項目名を推定する。
よって、項目値条件記憶部２３の項目値の条件を満たした項目値として分類された文字列について、満たした項目値の条件に対応する項目名を、当該項目値に対する項目名に推定できる。
よって、項目値条件記憶部２３の項目値の条件を満たした項目値として分類された文字列について、満たした項目値の条件に対応する項目名を、当該項目値に対する項目名に推定できる。
【0044】
（４）分類した項目名の文字列から閾値以下の距離にある項目値の文字列を取得し、取得した項目値の文字列と項目名とを組み合わせる。
よって、項目名に分類された文字列から閾値以下の距離にある項目値の文字列を、当該項目名に対応する項目値として推定できる。
また、項目値条件記憶部２３に登録されていないものであっても、項目名と項目値との間の距離によって組み合わせることができる。
よって、項目名に分類された文字列から閾値以下の距離にある項目値の文字列を、当該項目名に対応する項目値として推定できる。
また、項目値条件記憶部２３に登録されていないものであっても、項目名と項目値との間の距離によって組み合わせることができる。
【0045】
（５）分類した項目名の文字列から閾値以下の距離にある項目値の文字列として複数の項目値の文字列を取得したことに応じて、項目値条件記憶部２３を参照し、複数の項目値の文字列によって１つの項目値の条件を満たす場合に、複数の項目値の前記文字列を結合させた結合文字列と項目名の文字列とを組み合わせる。
よって、項目値が複数の文字列として有するものであっても、適切に項目名に対する項目値として組み合わせることができる。
よって、項目値が複数の文字列として有するものであっても、適切に項目名に対する項目値として組み合わせることができる。
【0046】
（６）推定した組み合わせである項目名と項目値との間の距離が閾値以下である場合に、組み合わせを出力対象に決定する。
よって、項目名と項目値とが近い距離にある組み合わせを、出力対象にすることができるため、項目名に対する項目値を、より適切なものが出力対象になるようにできる。
（７）さらに項目値と項目名との配置位置の関係性に基づいて、組み合わせを出力対象に決定する。
よって、項目値が項目名よりも先に出現するような場合には、距離が閾値以下であっても出力対象から除外できる。その結果、項目名と項目値との組み合わせに係る精度が向上したものになる。
よって、項目名と項目値とが近い距離にある組み合わせを、出力対象にすることができるため、項目名に対する項目値を、より適切なものが出力対象になるようにできる。
（７）さらに項目値と項目名との配置位置の関係性に基づいて、組み合わせを出力対象に決定する。
よって、項目値が項目名よりも先に出現するような場合には、距離が閾値以下であっても出力対象から除外できる。その結果、項目名と項目値との組み合わせに係る精度が向上したものになる。
【0047】
（第２実施形態）
第１実施形態では、項目名に対する項目値の条件を用いて項目名と項目値との組み合わせを推定するものを説明した。第２実施形態では、項目名と項目値との組み合わせを学習した学習モデルを用いて処理を行うものについて説明する。なお、以降の説明において、上述した第１実施形態と同様の機能を果たす部分には、同一の符号又は末尾に同一の符号を付して、重複する説明を適宜省略する。
第１実施形態では、項目名に対する項目値の条件を用いて項目名と項目値との組み合わせを推定するものを説明した。第２実施形態では、項目名と項目値との組み合わせを学習した学習モデルを用いて処理を行うものについて説明する。なお、以降の説明において、上述した第１実施形態と同様の機能を果たす部分には、同一の符号又は末尾に同一の符号を付して、重複する説明を適宜省略する。
【0048】
＜文字取得処理システム２００の全体構成＞
図１２は、第２実施形態に係る文字取得処理システム２００の全体構成図及び文字取得処理サーバ２０１の機能ブロック図である。
図１２に示すように、文字取得処理システム２００は、文字取得処理サーバ２０１と、ユーザ端末５と、ＯＣＲ装置６とを備え、文字取得処理サーバ２０１と、ユーザ端末５と、ＯＣＲ装置６とは、通信ネットワークＮを介して接続されている。
図１２は、第２実施形態に係る文字取得処理システム２００の全体構成図及び文字取得処理サーバ２０１の機能ブロック図である。
図１２に示すように、文字取得処理システム２００は、文字取得処理サーバ２０１と、ユーザ端末５と、ＯＣＲ装置６とを備え、文字取得処理サーバ２０１と、ユーザ端末５と、ＯＣＲ装置６とは、通信ネットワークＮを介して接続されている。
【0049】
＜文字取得処理サーバ２０１＞
文字取得処理サーバ２０１は、制御部２１０と、記憶部２２０と、通信インタフェース部２９とを備える。
制御部２１０は、文書画像取得部１１と、文字列取得部１２と、項目分類部１３と、組合せ推定部２１４と、組合せ決定部１５と、処理結果出力部１６と、確定項目受付部２１７と、確定データ登録部２１８と、組合せ学習部２１９とを備える。
文字取得処理サーバ２０１は、制御部２１０と、記憶部２２０と、通信インタフェース部２９とを備える。
制御部２１０は、文書画像取得部１１と、文字列取得部１２と、項目分類部１３と、組合せ推定部２１４と、組合せ決定部１５と、処理結果出力部１６と、確定項目受付部２１７と、確定データ登録部２１８と、組合せ学習部２１９とを備える。
【0050】
組合せ推定部２１４は、組合せ推定手段として機能し、項目分類部１３が分類した文字列から項目名と項目値との組み合わせを学習モデルを用いて推定する。
より具体的には、組合せ推定部２１４は、学習モデル記憶部２２５に記憶された項目名と項目値との組み合わせを学習した学習モデルを用いて、分類した項目値の文字列に組み合わせる項目名を取得する。
確定項目受付部２１７は、処理結果出力部１６が出力した項目名と項目値との組み合わせに対して、ユーザ端末５からの確定内容を受け付ける。確定項目受付部２１７は、文書に対してユーザがチェックした上で確定した項目名と項目値との組み合わせの入力を、ユーザ端末５から受け付ける。
より具体的には、組合せ推定部２１４は、学習モデル記憶部２２５に記憶された項目名と項目値との組み合わせを学習した学習モデルを用いて、分類した項目値の文字列に組み合わせる項目名を取得する。
確定項目受付部２１７は、処理結果出力部１６が出力した項目名と項目値との組み合わせに対して、ユーザ端末５からの確定内容を受け付ける。確定項目受付部２１７は、文書に対してユーザがチェックした上で確定した項目名と項目値との組み合わせの入力を、ユーザ端末５から受け付ける。
【0051】
確定データ登録部２１８は、登録手段として機能し、確定項目受付部２１７が受け付けた項目名と項目値との組み合わせを、確定データ記憶部２２４（情報記憶部）に登録する。
組合せ学習部２１９は、学習手段として機能し、確定データ記憶部２２４に記憶された項目名と項目値との組み合わせを入力値として学習モデルを学習する。そして、組合せ学習部２１９は、学習した学習モデルを、学習モデル記憶部２２５に記憶させる。
組合せ学習部２１９は、学習手段として機能し、確定データ記憶部２２４に記憶された項目名と項目値との組み合わせを入力値として学習モデルを学習する。そして、組合せ学習部２１９は、学習した学習モデルを、学習モデル記憶部２２５に記憶させる。
【0052】
記憶部２２０は、プログラム記憶部２２１と、項目名リスト記憶部２２と、項目値条件記憶部２３と、確定データ記憶部２２４と、学習モデル記憶部２２５とを備える。
プログラム記憶部２２１は、文字取得処理サーバ２０１で実行する各種のプログラムを記憶するための記憶領域である。プログラム記憶部２２１は、例えば、制御部２１０に有する各種機能を実行するためのプログラムである文字認識処理プログラム２２１ａを記憶している。
確定データ記憶部２２４は、ユーザにより確定がされた項目名と項目値との組み合わせを記憶する記憶領域である。
学習モデル記憶部２２５は、組合せ学習部２１９が学習した学習モデルを記憶する記憶領域である。
プログラム記憶部２２１は、文字取得処理サーバ２０１で実行する各種のプログラムを記憶するための記憶領域である。プログラム記憶部２２１は、例えば、制御部２１０に有する各種機能を実行するためのプログラムである文字認識処理プログラム２２１ａを記憶している。
確定データ記憶部２２４は、ユーザにより確定がされた項目名と項目値との組み合わせを記憶する記憶領域である。
学習モデル記憶部２２５は、組合せ学習部２１９が学習した学習モデルを記憶する記憶領域である。
【0053】
＜処理の説明＞
次に、文字取得処理サーバ２０１の処理について説明する。
図１３は、第２実施形態に係る文字取得処理サーバ２０１の文字取得処理を示すフローチャートである。
図１４は、第２実施形態に係る文字取得処理サーバ２０１の組合せ推定処理を示すフローチャートである。
図１３のＳ２１１からＳ２１３までの処理は、第１実施形態（図３）のＳ１１からＳ１３までの処理と同様である。
Ｓ２１４において、組合せ推定部２１４は、組合せ推定処理を行う。
次に、文字取得処理サーバ２０１の処理について説明する。
図１３は、第２実施形態に係る文字取得処理サーバ２０１の文字取得処理を示すフローチャートである。
図１４は、第２実施形態に係る文字取得処理サーバ２０１の組合せ推定処理を示すフローチャートである。
図１３のＳ２１１からＳ２１３までの処理は、第１実施形態（図３）のＳ１１からＳ１３までの処理と同様である。
Ｓ２１４において、組合せ推定部２１４は、組合せ推定処理を行う。
【0054】
ここで、組合せ推定処理について、図１４に基づき説明する。
図１４のＳ２３１からＳ２３５までは、第１実施形態（図６）のＳ３１からＳ３５までの処理と同様である。
Ｓ２３６において、組合せ推定部２１４は、学習モデル記憶部２２５に記憶された項目名と項目値との組み合わせを学習した学習モデルに項目値の文字列を入力し、項目値の文字列に組み合わせる項目名を取得する。
Ｓ２３７において、組合せ推定部２１４は、取得した項目名と項目値とを組み合わせ候補として、記憶部２２０に候補リストとして記憶させる。その後、制御部２１０は、処理を図１３のＳ２１５に移す。
図１４のＳ２３１からＳ２３５までは、第１実施形態（図６）のＳ３１からＳ３５までの処理と同様である。
Ｓ２３６において、組合せ推定部２１４は、学習モデル記憶部２２５に記憶された項目名と項目値との組み合わせを学習した学習モデルに項目値の文字列を入力し、項目値の文字列に組み合わせる項目名を取得する。
Ｓ２３７において、組合せ推定部２１４は、取得した項目名と項目値とを組み合わせ候補として、記憶部２２０に候補リストとして記憶させる。その後、制御部２１０は、処理を図１３のＳ２１５に移す。
【0055】
図１３のＳ２１５及びＳ２１６の処理は、第１実施形態（図３）のＳ１５及びＳ１６の処理と同様である。
Ｓ２１７において、確定項目受付部２１７は、Ｓ２１６でユーザ端末５に出力した項目名と項目値との組み合わせに対して、ユーザが確定した項目名と項目値との組み合わせの入力をユーザ端末５から受け付ける。
Ｓ２１８において、確定データ登録部２１８は、Ｓ２１７が受け付けた項目名と項目値との組み合わせを、確定データ記憶部２２４に登録する。その後、制御部２１０は、本処理を終了する。
Ｓ２１７において、確定項目受付部２１７は、Ｓ２１６でユーザ端末５に出力した項目名と項目値との組み合わせに対して、ユーザが確定した項目名と項目値との組み合わせの入力をユーザ端末５から受け付ける。
Ｓ２１８において、確定データ登録部２１８は、Ｓ２１７が受け付けた項目名と項目値との組み合わせを、確定データ記憶部２２４に登録する。その後、制御部２１０は、本処理を終了する。
【0056】
次に、学習モデルを学習させる処理について説明する。
図１５は、第２実施形態に係る文字取得処理サーバ２０１の学習処理を示すフローチャートである。
この学習処理は、例えば、確定データ記憶部２２４に項目名と項目値との組み合わせである確定データがある程度登録されたタイミングで行ってもよい。また、学習処理は、適宜のタイミングで再度行ってもよい。
図１５のＳ２７１において、組合せ学習部２１９は、確定データ記憶部２２４に記憶された確定データを抽出する。
図１５は、第２実施形態に係る文字取得処理サーバ２０１の学習処理を示すフローチャートである。
この学習処理は、例えば、確定データ記憶部２２４に項目名と項目値との組み合わせである確定データがある程度登録されたタイミングで行ってもよい。また、学習処理は、適宜のタイミングで再度行ってもよい。
図１５のＳ２７１において、組合せ学習部２１９は、確定データ記憶部２２４に記憶された確定データを抽出する。
【0057】
Ｓ２７２において、組合せ学習部２１９は、確定データの項目名と項目値との組み合わせを入力値として学習モデルを学習する。
Ｓ２７３において、組合せ学習部２１９は、学習した学習モデルを、学習モデル記憶部２２５に記憶させる。その後、制御部２１０は、本処理を終了する。
Ｓ２７３において、組合せ学習部２１９は、学習した学習モデルを、学習モデル記憶部２２５に記憶させる。その後、制御部２１０は、本処理を終了する。
【0058】
このように、第２実施形態によれば、文字取得処理サーバ２０１は、以下のような効果がある。
（１）項目名と項目値との組み合わせを学習した学習モデルを用いて、分類した項目値の文字列に組み合わせる項目名を取得する。
よって、項目値として分類された文字列の項目名を、学習モデルを用いて取得でき、取得した項目名を項目値に組み合わせるものに推定できる。
（１）項目名と項目値との組み合わせを学習した学習モデルを用いて、分類した項目値の文字列に組み合わせる項目名を取得する。
よって、項目値として分類された文字列の項目名を、学習モデルを用いて取得でき、取得した項目名を項目値に組み合わせるものに推定できる。
【0059】
（２）出力対象としてユーザ端末５に出力した項目名と項目値との組み合わせに対してユーザからの入力により確定された、項目名と項目値との組み合わせを確定データ記憶部２２４に記憶させ、確定データ記憶部２２４に記憶された項目名と項目値との組み合わせを入力値として学習モデルを学習する。
よって、ユーザにより確認済の項目名と項目値との組み合わせを学習モデルの入力値として用いて、学習モデルを学習することができる。その結果、学習モデルは、より正確な処理結果を出力するモデルになり得る。
よって、ユーザにより確認済の項目名と項目値との組み合わせを学習モデルの入力値として用いて、学習モデルを学習することができる。その結果、学習モデルは、より正確な処理結果を出力するモデルになり得る。
【0060】
以上、本発明の実施形態について説明したが、本発明は上述した実施形態に限定されるものではない。また、実施形態に記載した効果は、本発明から生じる最も好適な効果を列挙したに過ぎず、本発明による効果は、実施形態に記載したものに限定されない。なお、上述した実施形態及び後述する変形形態は、適宜組み合わせて用いることもできるが、詳細な説明は省略する。
【0061】
（変形形態）
（１）各実施形態では、見積書や請求書、健康診断書等の書類の文書画像を例に説明したが、これに限定されない。定型文書はもちろんであるが、非定型文書であってもよく、いずれの文書であっても同様に行うことができる。
（２）各実施形態では、組合せ確定処理の説明において、項目名と項目値との間の距離が閾値以下であるものを出力対象に確定するものを例に説明したが、これに限定されない。例えば、１つの項目値に対して複数の項目名が対応付けられており、距離がいずれも閾値以下である場合には、さらに項目値に最も近い距離にある項目名のみを出力対象に確定してもよい。
又は、例えば、１つの項目値に対して複数の項目名が対応付けられており、距離がいずれも閾値以下である場合には、１つの項目名に対して複数の項目名が対応付けられていることが分かるように、例えば、出力時に強調表示をする等、他のものとは表示態様を異なるように出力して、ユーザに注意を促してもよい。
（１）各実施形態では、見積書や請求書、健康診断書等の書類の文書画像を例に説明したが、これに限定されない。定型文書はもちろんであるが、非定型文書であってもよく、いずれの文書であっても同様に行うことができる。
（２）各実施形態では、組合せ確定処理の説明において、項目名と項目値との間の距離が閾値以下であるものを出力対象に確定するものを例に説明したが、これに限定されない。例えば、１つの項目値に対して複数の項目名が対応付けられており、距離がいずれも閾値以下である場合には、さらに項目値に最も近い距離にある項目名のみを出力対象に確定してもよい。
又は、例えば、１つの項目値に対して複数の項目名が対応付けられており、距離がいずれも閾値以下である場合には、１つの項目名に対して複数の項目名が対応付けられていることが分かるように、例えば、出力時に強調表示をする等、他のものとは表示態様を異なるように出力して、ユーザに注意を促してもよい。
【0062】
（３）各実施形態では、項目値の文字列に対して組み合わせる項目名を推定するものを説明した。さらに、項目値については、例えば、除外するべき値であるか否かや、優先するべき値であるか否かの判別処理を行った上で、項目値の文字列に対して組み合わせる項目名を推定してもよい。例えば、ある項目名に対する項目値として、実測値の他に参考値が記載されている場合には、参考値を除外するべき値として判別してもよい。文字取得処理サーバは、例えば、除外するべき値を予め記憶部に記憶しておき、記憶部を参照して項目値について除外するべき値か否かを判別すればよい。また、優先するべき値についても同様に、予め優先するべき値を記憶部に記憶しておき、文字取得処理サーバは、記憶部を参照して項目値について優先するべき値か否かを判別すればよい。
【0063】
（４）各実施形態では、同じ項目名が複数ある場合についての説明を行わなかったが、同じ項目名が文書画像に２つ以上ある場合には、例えば、当該項目名の前後の項目名が項目名リストに含まれるか否かに基づいていずれの項目名を採用するべきかを判断してもよい。また、文字取得処理サーバは、同じ項目名が文書画像に複数ある場合に、同じ項目名があることを、例えば、強調して出力する等、ユーザに視覚的にも分かりやすく示してもよい。
【0064】
（５）各実施形態では、文字取得処理サーバがＯＣＲ装置に対して文書画像を送信してテキスト化を依頼するものを例に説明したが、これに限定されない。ＯＣＲ装置に対して文書画像を送信する前に、前処理を追加してもよい。前処理としては、例えば、コントラスト調整や先鋭化等である。そうすることで、ＯＣＲ装置での処理の精度がより向上できる可能性がある。
【0065】
（６）各実施形態では、文字取得処理サーバとユーザ端末とＯＣＲ装置とを備えるものを例に説明したが、これに限定されない。例えば、文字取得処理サーバとＯＣＲ装置とは、同一のサーバにより実現してもよい。また、例えば、文字取得処理サーバの機能及びＯＣＲの機能を有するクライアント端末のみのスタンドアロン構成のものであってもよい。
【符号の説明】
【0066】
１，２０１ 文字取得処理サーバ
５ ユーザ端末
６ ＯＣＲ装置
１０，２１０ 制御部
１１ 文書画像取得部
１２ 文字列取得部
１３ 項目分類部
１４，２１４ 組合せ推定部
１５ 組合せ決定部
１６ 処理結果出力部
２０，２２０ 記憶部
２１ａ，２２１ａ 文字認識処理プログラム
２２ 項目名リスト記憶部
２３ 項目値条件記憶部
１００，２００ 文字取得処理システム
２１７ 確定項目受付部
２１８ 確定データ登録部
２１９ 組合せ学習部
２２４ 確定データ記憶部
２２５ 学習モデル記憶部
５ ユーザ端末
６ ＯＣＲ装置
１０，２１０ 制御部
１１ 文書画像取得部
１２ 文字列取得部
１３ 項目分類部
１４，２１４ 組合せ推定部
１５ 組合せ決定部
１６ 処理結果出力部
２０，２２０ 記憶部
２１ａ，２２１ａ 文字認識処理プログラム
２２ 項目名リスト記憶部
２３ 項目値条件記憶部
１００，２００ 文字取得処理システム
２１７ 確定項目受付部
２１８ 確定データ登録部
２１９ 組合せ学習部
２２４ 確定データ記憶部
２２５ 学習モデル記憶部
【図1】
【図2】
【図3】
【図4】
【図5】
【図6】
【図7】
【図8】
【図9】
【図10】
【図11】
【図12】
【図13】
【図14】
【図15】