Information filtering system, information filtering method, and information filtering programA string matching section (110) identifies categories of input documents (801) by means of the string matching of the input documents (801) and a classification keyword indicated by matching condition information (109). Learning data (209) indicates the statistical information of each of the categories. A classification section (220) identifies the categories of the input documents (801) on the basis of the association ratio of the input documents (801) to the statistical information indicated by the learning data (209). A correct answer comparison section (120) compares the categories identified by the string matching section (110) with categories of correct answer information (803). A learning section (210) compares the categories identified by the classification section (220) with the categories of the correct answer information (803). An error rate calculating section (310) calculates the classification error rate of a string matching filter section (100) to a learning filter section (200) on the basis of the result of the comparison of the correct answer comparison section (120) and the result of the comparison of the learning section (210). A result output section (320) outputs a category identified by a filter with a small classification error rate as a classification result (301) of a classification target document (804).Information filtering system is characterized in that possessing:the 1st filter part, belong to the document data of any one kind at least a plurality of kinds from input equipment input, use cpu (central processing unit, cpu (central processing unit)) classification of carrying out the regulation of the affiliated kind of definite above-mentioned document data of importing is handled, and the kind under the above-mentioned document data of input is defined as the 1st classified information;the 2nd filter part is imported above-mentioned document data from input equipment, uses cpu to carry out the classification processing of handling different regulations with the above-mentioned classification of above-mentioned the 1st filter part, and the kind under the above-mentioned document data of input is defined as the 2nd classified information;the 1st correct option comparing section, use cpu, above-mentioned the 1st classified information of above-mentioned a plurality of study document datas that a plurality of study document datas of the kind under will having pre-determined are determined as above-mentioned document data and by above-mentioned the 1st filter part respectively, compare with the correct option information of above-mentioned a plurality of study document datas of the predetermined kind under above-mentioned of expression, generate the 1st learning outcome information of the whether consistent above-mentioned a plurality of study document datas of above-mentioned the 1st classified information of expression according to comparative result with above-mentioned correct option information, with above-mentioned the 1st learning outcome information stores of above-mentioned a plurality of study document datas of generating in memory device;the 2nd correct option comparing section, use cpu, above-mentioned the 2nd classified information to above-mentioned a plurality of study document datas that above-mentioned a plurality of study document datas are determined as above-mentioned document data and by above-mentioned the 2nd filter part respectively, compare with the above-mentioned correct option information of above-mentioned a plurality of study document datas, generate the 2nd learning outcome information of the whether consistent above-mentioned a plurality of study document datas of above-mentioned the 2nd classified information of expression according to comparative result with above-mentioned correct option information, with above-mentioned the 2nd learning outcome information stores of above-mentioned a plurality of study document datas of generating in memory device;the error rate calculating part, use cpu, above-mentioned the 1st learning outcome information of the above-mentioned a plurality of above-mentioned study document datas that generate according to above-mentioned the 1st correct option comparing section, calculate the 1st error rate of the ratio of above-mentioned the 1st classified information of expression and above-mentioned correct option information inconsistency, and use cpu, above-mentioned the 2nd learning outcome information of the above-mentioned a plurality of above-mentioned study document datas that generate according to above-mentioned the 2nd correct option comparing section is calculated the 2nd error rate of the ratio of above-mentioned the 2nd classified information of expression and above-mentioned correct option information inconsistency; andefferent as a result, use cpu, according to the object that will be categorized as specific kind is above-mentioned the 1st classified information that the object of classification document data is determined as above-mentioned document data and by above-mentioned the 1st filter part, above-mentioned the 2nd classified information that above-mentioned object of classification document data is determined as above-mentioned document data and by above-mentioned the 2nd filter part, above-mentioned the 1st error rate that above-mentioned error rate calculating part calculates, and above-mentioned the 2nd error rate that calculates of above-mentioned error rate calculating part, determine the kind that above-mentioned object of classification document data is affiliated, the kind of determining is outputed to output device as classification results.
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.