Information filtering system, information filtering method and information filtering programA string matching unit 110 specifies a category of an input document 801 by string matching of the input document 801 and a classifying keyword shown by matching condition information 109. Learning data 209 shows statistic information of each category. A classifying unit 220 specifies the category of the input document 801 based on a correspondence ratio of the input document 801 and the statistic information shown by the learning data 209. A correct answer comparing unit 120 compares the category specified by the string matching unit 110 and a category of correct answer information 803. A learning unit 210 compares the category specified by the classifying unit 220 and the category of the correct answer information 803. An error rate calculating unit 310 calculates a classifying error rate of a string matching filter unit 100 and a learning filter unit 200 based on the comparison result of the correct answer comparing unit 120 and the comparison result of the learning unit 210. A result outputting unit 320 outputs the category specified by the filter having a smaller classifying error rate as a classified result 301 of a classifying target document 804. An information filtering system comprising: a first filter unit inputting document data belonging to at least any kind among a plurality of kinds from an input equipment, carrying out a predetermined classifying process to specify a kind to which the document data inputted belongs using a CPU (Central Processing Unit), and specifying the kind to which the document data inputted belongs as first classified information;a second filter unit inputting the document data from an input equipment, carrying out a predetermined classifying process being different from the classifying process of the first filter unit using a CPU, specifying a kind to which the document data inputted belongs as second classified information;a first correct answer comparing unit comparing the first classified information of a plurality of pieces of learning document data specified by the first filter unit with treating each of the plurality of pieces of learning document data which belongs to a kind previously specified as the document data and correct answer information of the plurality of pieces of learning document data which belongs to the kind previously specified using a CPU, generating first learning result information of the plurality of pieces of learning document data showing whether the first classified information matches the correct answer information or not based on comparison result, and storing the first learning result information generated of the plurality of pieces of learning document data in a memory equipment;a second correct answer comparing unit comparing the second classified information of the plurality of pieces of learning document data specified by the second filter unit with treating each of the plurality of pieces of learning document data as the document data and the correct answer information of the plurality of pieces of learning document data using a CPU, generating second learning result information of the plurality of pieces of learning document data showing whether the second classified information matches the correct answer information based on comparison result, and storing the second learning result information generated of the plurality of pieces of learning document data in a memory equipment;an error rate calculating unit calculating a first error rate showing a rate that the first classified information does not match the correct answer information based on the first learning result information of the plurality of pieces of learning document data generated by the first correct answer comparing unit using a CPU, and as well calculating a second error rate showing a rate that the second classified information does not match the correct answer information based on the second learning result information of the plurality of pieces of learning document data generated by the second correct answer comparing unit using a CPU; anda result outputting unit specifying a kind to which the classifying target document data belongs using a CPU based on the first classified information specified by the first filter unit with treating classifying target document data which is a target to be classified to a specific kind as the document data, the second classified information specified by the second filter unit with treating the classifying target document data as the document data, the first error rate calculated by the error rate calculating unit, and the second error rate calculated by the error rate calculating unit, and outputting the kind specified to an output equipment as a classified result.
정보 필터링 시스템, 정보 필터링 방법 및 정보 필터링 프로그램을 기록한 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체문자열 대조부(110)는 입력 문서(801)와 대조 조건 정보(109)가 나타내는 분류 키워드의 문자열 대조에 의해 입력 문서(801)의 범주를 특정한다. 학습 데이터(209)는 각 범주의 통계 정보를 나타낸다. 분류부(220)는 입력 문서(801)와 학습 데이터(209)가 나타내는 통계 정보의 대응 비율에 근거하여 입력 문서(801)의 범주를 특정한다. 정답 비교부(120)는 문자열 대조부(110)가 특정한 범주와 정답 정보(803)의 범주를 비교한다. 학습부(210)는 분류부(220)가 특정한 범주와 정답 정보(803)의 범주를 비교한다. 에러율 산출부(310)는 정답 비교부(120)의 비교 결과와 학습부(210)의 비교 결과에 근거하여 문자열 대조형 필터부(100)와 학습형 필터부(200)의 분류 에러율을 산출한다. 결과 출력부(320)는 분류 에러율이 작은 필터에 의해 특정된 범주를 분류 대상 문서(804)의 분류 결과(301)로서 출력한다.복수의 종류 중 적어도 한 종류에 속하는 문서 데이터를 입력 기기로부터 입력받고, 입력받은 상기 문서 데이터가 속하는 종류를 특정하는 소정의 분류 처리를 CPU(Central Processing Unit)을 이용하여 실행하여, 입력받은 상기 문서 데이터가 속하는 종류를 제 1 분류 정보로서 특정하는 제 1 필터부와,상기 문서 데이터를 입력 기기로부터 입력받고, 상기 제 1 필터부의 상기 분류 처리와는 다른 소정의 분류 처리를 CPU를 이용하여 실행하여, 입력받은 상기 문서 데이터가 속하는 종류를 제 2 분류 정보로서 특정하는 제 2 필터부와,속하는 종류가 미리 특정되어 있는 복수의 학습 문서 데이터 각각을 상기 문서 데이터로 하여 상기 제 1 필터부가 특정한 상기 복수의 학습 문서 데이터의 상기 제 1 분류 정보와 미리 특정되어 있는 상기 속하는 종류를 나타내는 상기 복수의 학습 문서 데이터의 정답 정보를 CPU를 이용하여 비교하여, 비교 결과에 근거하여 상기 제 1 분류 정보가 상기 정답 정보에 일치했는지 여부를 나타내는 상기 복수의 학습 문서 데이터의 제 1 학습 결과 정보를 생성하고, 생성한 상기 복수의 학습 문서 데이터의 상기 제 1 학습 결과 정보를 기억 기기에 기억하는 제 1 정답 비교부와,상기 복수의 학습 문서 데이터 각각을 상기 문서 데이터로 하여 상기 제 2 필터부가 특정한 상기 복수의 학습 문서 데이터의 상기 제 2 분류 정보와 상기 복수의 학습 문서 데이터의 상기 정답 정보를 CPU를 이용하여 비교하여, 비교 결과에 근거하여 상기 제 2 분류 정보가 상기 정답 정보에 일치했는지 여부를 나타내는 상기 복수의 학습 문서 데이터의 제 2 학습 결과 정보를 생성하고, 생성한 상기 복수의 학습 문서 데이터의 상기 제 2 학습 결과 정보를 기억 기기에 기억하는 제 2 정답 비교부와,상기 제 1 정답 비교부가 생성한 상기 복수의 상기 학습 문서 데이터의 상기 제 1 학습 결과 정보에 근거하여 상기 제 1 분류 정보가 상기 정답 정보에 일치하지 않았던 비율을 나타내는 제 1 에러율을 CPU를 이용하여 산출함과 아울러, 상기 제 2 정답 비교부가 생성한 상기 복수의 상기 학습 문서 데이터의 상기 제 2 학습 결과 정보에 근거하여 상기 제 2 분류 정보가 상기 정답 정보에 일치하지 않았던 비율을 나타내는 제 2 에러율을 CPU를 이용하여 산출하는 에러율 산출부와,특정한 종류로 분류하는 대상인 분류 대상 문서 데이터를 상기 문서 데이터로 하여 상기 제 1 필터부가 특정한 상기 제 1 분류 정보와, 상기 분류 대상 문서 데이터를 상기 문서 데이터로 하여 상기 제 2 필터부가 특정한 상기 제 2 분류 정보와, 상기 에러율 산출부가 산출한 상기 제 1 에러율과, 상기 에러율 산출부가 산출한 상기 제 2 에러율에 근거하여 상기 분류 대상 문서 데이터가 속하는 종류를 CPU를 이용하여 특정하여, 특정한 종류를 분류 결과로서 출력 기기에 출력하는 결과 출력부를 구비한 것을 특징으로 하는 정보 필터링 시스템.