JP4076533B2 - 情報変換装置及びプログラム - Google Patents

Description

本発明は情報変換装置及びプログラムに係り、特に、所定の対象を表すために複数の単語が組合わされて構成された文字列が入力される度に、該入力された文字列を、該入力された文字列が表していると推定される所定の対象に付与された識別情報へ変換する情報変換装置、及び、コンピュータを前記情報変換装置として機能させるための情報変換プログラムに関する。

異なる金融機関の口座への送金等の金融取引が依頼された場合には、当該金融取引に関係する顧客の名称（例えば送金入金先口座の名義人名等）が文字列として設定された電文が金融機関の間で電文が送受される。一方、金融機関では個々の顧客に顧客コード（この顧客コードは例えばＣＩＦ(Customer Information File：顧客情報ファイル)と称されている）を付与しており、金融機関内のコンピュータ・システムは、この顧客コードに基づいて顧客を識別し指示された金融取引を実行する構成となっているため、他の金融機関から電文を受信した場合には、受信した電文に設定されている顧客名称を表す文字列を、対応する顧客コードへ変換する必要がある。

上記に関連して特許文献１には、顧客コードを特定する複数の単語の組合わせとそれに対応する顧客コードを登録した顧客コードテーブルを予め記憶装置に格納しておき、入力データから変換すべき複数の単語を抽出し、抽出した複数の単語と顧客コードテーブルに登録されている複数の単語を比較し、一致した場合に顧客コードへ変換する技術が開示されている。

また、特許文献２には、単語から成る基本語辞書、２つの単語の組から成る核名称辞書、及び、当該組の記号と更に別の単語と目的のデータの組から成るフル名称辞書を、メインメモリ上にメモリアドレスをシンボルとしてシンボル化し、シンボル化した基本語辞書を参照して被変換字句に含まれる単語に対応するアドレスを取得し、そのうちの２つのアドレスが一致する組をシンボル化した核名称辞書から見つけ、次いでもう１つのアドレスと一致する組をシンボル化されたフル名称辞書から見つけることで、被変換字句を目的のデータに変換する技術が開示されている。
特開２００２−５６００５号公報 特開２００４−３１８７３号公報

但し、上記の電文に設定されている顧客名称は、金融取引の実行を依頼した依頼人によって指定された名称がそのまま文字列として設定されるため、例えば正規の名称に対して余計な単語が付加されていたり、正規の名称を構成する複数の単語の一部が欠落している等、正規の名称が正しく設定されていない場合がある。このため、従来より、受信した電文に設定されている顧客名称を表す文字列が正規の名称に対して余計な単語が付加されている文字列であった場合にも、正しい顧客コードへの変換を可能とするために、正規の顧客名称を表す文字列と顧客コードを対応付けて名称辞書に登録しておき、受信した電文に設定されている顧客名称を表す文字列（入力文字列）を名称辞書に登録されている各文字列（正規の顧客名称を表す文字列）と各々照合することで、構成する各単語が入力文字列中に各々存在している文字列を検索し、該当する文字列と対応付けられている顧客コードを入力文字列に対応する顧客コードと判断することが行われている。

しかしながら、上記の条件で検索を行ったとしても、例えば入力文字列「HAYASHI ELECTRIC CO.,LTD SHINZYUKU」に対して、検索により文字列「HAYASHI ELECTRIC CO.,LTD」と文字列「SHINZYUKU ELECTRIC CO.,LTD」が各々抽出される等、検索によって顧客名称を表す文字列が複数抽出されることがある。このような場合、入力文字列が抽出された複数の顧客名称の何れを表しているのかを自動的に判断することは困難であり、従来はオペレータの判断に委ねる以外の解決策がないので、オペレータに多大な負担がかかっているのが実情であった。

本発明は上記事実を考慮して成されたもので、所定の対象を表すために複数の単語が組合わされて構成された文字列を、該文字列が表していると推定される所定の対象に付与された識別情報へ変換することを、オペレータの手を煩わすことなく自動的に行える確率を向上させることができる情報変換装置及び情報変換プログラムを得ることが目的である。

特定の対象（例えば特定の顧客）を表す目的で設定されたにも拘らず特定の対象の正規の名称と相違している文字列としては、前述のように正規の名称に対して余計な単語が付加されている文字列が挙げられるが、この種の文字列に付加されている余計な単語は、例えば「HAYASHI ELECTRIC CO.,LTD」には「SHINZYUKU」なる余計な単語が付加されていることが多い等のように、個々の対象毎に一定の単語であることが多い。そして、前述の例において、顧客名称「SHINZYUKU ELECTRIC CO.,LTD」を表す文字列に「HAYASHI」なる余計な単語は付加されることがないのであれば、入力文字列は顧客名称「HAYASHI ELECTRIC CO.,LTD」を表す文字列であると見なすことができる。本願発明者は上記事実に着目し、所定の対象を表すために複数の単語が組合わされて構成された文字列を、該文字列が表していると推定される所定の対象に付与された識別情報へ変換するにあたり、過去に識別情報への変換を行った文字列に付加されていた余計な単語（不要単語）を記憶しておいて、新たな文字列の変換に利用すれば、文字列を識別情報へ適正に自動変換できる確率を向上させることが可能であることに想到して本願発明を成すに至った。

上記に基づき請求項１記載の発明に係る情報変換装置は、所定の対象を表すために複数の単語が組合わされて構成された文字列が入力される度に、該入力された文字列を、該入力された文字列が表していると推定される前記所定の対象に付与された識別情報へ変換する情報変換装置であって、識別情報が付与された個々の対象について、個々の対象に付与された識別情報と個々の対象を表す文字列を構成する単語の組合わせが対応付られけて各々登録された名称辞書を記憶する第１記憶手段と、過去に入力された、特定の対象を表し、かつ特定の対象に付与された識別情報と対応付けられて前記名称辞書に登録されている単語の組合わせに対して単一又は複数の特定単語を付加した単語の組合わせで構成された文字列における前記単一又は複数の特定単語が、前記特定の対象に付与された識別情報と対応付けられ、前記特定の対象の不要単語として登録された不要単語辞書を記憶する第２記憶手段と、入力された文字列を構成する単語の組合わせを前記名称辞書に登録されている単語の組合わせと各々比較することで、構成する各単語が前記入力された文字列中に各々存在している単語の組合わせを検索する検索手段と、前記検索手段による検索結果に基づいて、前記入力された文字列が表していると推定される対象を判断し、前記入力された文字列を前記判断した対象に付与された識別情報へ変換すると共に、前記検索手段による検索によって抽出された単語の組合わせの中に、前記入力された文字列を構成する複数の単語から単一又は複数の第１特定単語を除外した単語の組合わせと、前記入力された文字列を構成する複数の単語から単一又は複数の第２特定単語を除外した単語の組合わせが各々含まれていた場合に、前記第１特定単語を除外した単語の組合わせと対応付けられて前記名称辞書に登録されている第１の識別情報が、前記単一又は複数の第１特定単語の少なくとも１つと対応付けられて前記不要単語辞書に登録されているか否かを検索すると共に、前記第２特定単語を除外した単語の組合わせと対応付けられて前記名称辞書に登録されている第２の識別情報が、前記単一又は複数の第２特定単語の少なくとも１つと対応付けられて前記不要単語辞書に登録されているか否かを検索し、前記第１及び第２の識別情報の一方のみが前記単一又は複数の第１特定単語の少なくとも１つ、又は前記単一又は複数の第２特定単語の少なくとも１つと対応付けられて前記不要単語辞書に登録されていた場合に、前記入力された文字列が、前記第１及び第２の識別情報のうち前記不要単語辞書に登録されている識別情報に対応する対象を表していると判断する変換手段と、を備えたことを特徴としている。

請求項１記載の発明に係る情報変換装置は、所定の対象を表すために複数の単語が組合わされて構成された文字列が入力される度に、入力された文字列を、入力された文字列が表していると推定される所定の対象に付与された識別情報へ変換する。上記の文字列としては、例えば金融機関の間で送受される電文に設定される顧客の名称を表す文字列が好適であるが、これに限られるものではなく、所定の対象を表すために複数の単語が組合わされて構成された文字列であればよい。請求項１記載の発明では、識別情報が付与された個々の対象について、個々の対象に付与された識別情報と個々の対象を表す文字列を構成する単語の組合わせが対応付られけて各々登録された名称辞書が第１記憶手段に記憶されている。また、検索手段は、入力された文字列を構成する単語の組合わせを名称辞書に登録されている単語の組合わせと各々比較することで、構成する各単語が入力された文字列中に各々存在している単語の組合わせを検索し、変換手段は、検索手段による検索結果に基づいて、入力された文字列が表していると推定される対象を判断し、入力された文字列を判断した対象に付与された識別情報へ変換する。

ここで、請求項１記載の発明では、過去に入力された、特定の対象を表し、かつ特定の対象に付与された識別情報と対応付けられて名称辞書に登録されている単語の組合わせに対して単一又は複数の特定単語を付加した単語の組合わせで構成された文字列における前記単一又は複数の特定単語が、特定の対象に付与された識別情報と対応付けられ、特定の対象の不要単語として登録された不要単語辞書が第２記憶手段に記憶されている。また変換手段は、検索手段による検索によって抽出された単語の組合わせの中に、入力された文字列を構成する複数の単語から単一又は複数の第１特定単語を除外した単語の組合わせと、入力された文字列を構成する複数の単語から単一又は複数の第２特定単語を除外した単語の組合わせが各々含まれていた場合に、第１特定単語を除外した単語の組合わせと対応付けられて名称辞書に登録されている第１の識別情報が、単一又は複数の第１特定単語の少なくとも１つと対応付けられて不要単語辞書に登録されているか否かを検索すると共に、第２特定単語を除外した単語の組合わせと対応付けられて名称辞書に登録されている第２の識別情報が、単一又は複数の第２特定単語の少なくとも１つと対応付けられて不要単語辞書に登録されているか否かを検索する。そして変換手段は、第１及び第２の識別情報の一方のみが単一又は複数の第１特定単語の少なくとも１つ、又は単一又は複数の第２特定単語の少なくとも１つと対応付けられて不要単語辞書に登録されていた場合に、入力された文字列が、第１及び第２の識別情報のうち不要単語辞書に登録されている識別情報に対応する対象を表していると判断する。

このように、請求項１記載の発明では、特定の対象の不要単語として不要単語辞書に登録されている単語が、入力された文字列が特定の対象を表しているか否かの判断に用いられ、例えば入力文字列「HAYASHI ELECTRIC CO.,LTD SHINZYUKU」に対して、検索手段による検索によって名称辞書から単語の組合わせ（文字列）「HAYASHI ELECTRIC CO.,LTD」と「SHINZYUKU ELECTRIC CO.,LTD」が各々抽出された場合にも、特定単語「SHINZYUKU」が単語の組合わせ「HAYASHI ELECTRIC CO.,LTD」に対応する対象の不要単語として不要単語辞書に登録されており、特定単語「HAYASHI」が単語の組合わせ「SHINZYUKU ELECTRIC CO.,LTD」に対応する対象の不要単語として不要単語辞書に登録されていなければ、入力文字列が単語の組合わせ「HAYASHI ELECTRIC CO.,LTD」に対応する対象を表していると自動的に判断され、対応する識別情報へ自動的に変換されることになる。従って、請求項１記載の発明によれば、所定の対象を表すために複数の単語が組合わされて構成された文字列を、該文字列が表していると推定される所定の対象に付与された識別情報へ変換することを、オペレータの手を煩わすことなく自動的に行える確率を向上させることができる。

なお、請求項１記載の発明において、第１の識別情報が単一又は複数の第１特定単語の少なくとも１つと対応付けられて不要単語辞書に登録されているか否かを検索すると共に、第２の識別情報が単一又は複数の第２特定単語の少なくとも１つと対応付けられて不要単語辞書に登録されているか否かを検索した結果、第１及び第２の識別情報が単一又は複数の第１特定単語の少なくとも１つ、又は単一又は複数の第２特定単語の少なくとも１つと対応付けられて不要単語辞書に各々登録されていた場合も考えられる。このような場合を考慮すると、請求項１記載の発明において、変換手段を、例えば請求項２に記載したように、第１及び第２識別情報のうち、第１特定単語又は第２特定単語に含まれている単語の中で、第１及び第２識別情報と各々対応付けられて不要単語辞書に登録されている単語（すなわち第１識別情報の不要単語及び第２識別情報の不要単語として不要単語辞書に重複登録されている単語）以外の単語（すなわち入力文字列に含まれており、かつ第１識別情報及び第２識別情報の何れか一方の不要単語として不要単語辞書に登録されている単語）と対応付けられている識別情報を判定し、入力された文字列が判定した識別情報に対応する対象を表していると判断するように構成することが好ましい。

請求項２記載の発明では、第１及び第２の識別情報が単一又は複数の第１特定単語の少なくとも１つ、又は単一又は複数の第２特定単語の少なくとも１つと対応付けられて不要単語辞書に各々登録されていた場合に、第１特定単語又は第２特定単語として入力文字列に含まれており、第１識別情報及び第２識別情報の何れか一方の不要単語として不要単語辞書に登録されている単語に基づいて、入力文字列が表している対象を判断するので、入力文字列が表していると推定されるより確からしい対象を自動的に判断することができ、入力文字列を識別情報へ変換することをオペレータの手を煩わすことなく自動的に行える確率を更に向上させることができる。

また、請求項１記載の発明において、変換手段は、例えば請求項３に記載したように、第１の識別情報が単一又は複数の第１特定単語の少なくとも１つと対応付けられて不要単語辞書に登録されているか否かを検索すると共に、第２の識別情報が単一又は複数の第２特定単語の少なくとも１つと対応付けられて不要単語辞書に登録されているか否かを検索した結果、第１及び第２の識別情報が単一又は複数の第１特定単語の少なくとも１つ、又は単一又は複数の第２特定単語の少なくとも１つと対応付けられて不要単語辞書に各々登録されていた場合に、第１及び第２識別情報のうち、第１特定単語又は第２特定単語として入力文字列に含まれており、より多数の単語と対応付けられて不要単語辞書に登録されている識別情報を判定し、入力された文字列が判定した識別情報に対応する対象を表していると判断するように構成してもよい。

請求項３記載の発明では、第１及び第２の識別情報が単一又は複数の第１特定単語の少なくとも１つ、又は単一又は複数の第２特定単語の少なくとも１つと対応付けられて不要単語辞書に各々登録されていた場合に、第１特定単語又は第２特定単語として入力文字列に含まれている単語のうち不要単語辞書に不要単語として登録されている単語の数に基づいて、入力文字列が表している対象を判断するので、入力文字列が表していると推定されるより確からしい対象を自動的に判断することができ、請求項２記載の発明と同様に、入力文字列を識別情報へ変換することをオペレータの手を煩わすことなく自動的に行える確率を更に向上させることができる。

また、請求項１記載の発明において、例えば請求項４に記載したように、第２記憶手段に記憶されている不要単語辞書には、過去に入力された文字列において、前記文字列が表す特定の対象の不要単語の出現頻度を表す頻度情報が、不要単語辞書に登録されている個々の不要単語について各々登録されており、変換手段は、検索手段による検索結果に基づいて、入力された文字列が表していると推定される対象を判断する毎に、入力された文字列に該文字列が表す特定の対象の不要単語が含まれているか否かに基づいて、不要単語辞書に登録されている特定の対象の不要単語の頻度情報を更新すると共に、検索手段による検索によって抽出された単語の組合わせの中に、入力された文字列を構成する複数の単語から単一又は複数の第１特定単語を除外した単語の組合わせと、入力された文字列を構成する複数の単語から単一又は複数の第２特定単語を除外した単語の組合わせが各々含まれており、第１の識別情報が単一又は複数の第１特定単語の少なくとも１つと対応付けられて不要単語辞書に登録されているか否かを検索すると共に、第２の識別情報が単一又は複数の第２特定単語の少なくとも１つと対応付けられて不要単語辞書に登録されているか否かを検索した結果、第１及び第２の識別情報が単一又は複数の第１特定単語の少なくとも１つ、又は単一又は複数の第２特定単語の少なくとも１つと対応付けられて不要単語辞書に各々登録されていた場合に、第１特定単語又は第２特定単語として入力文字列に含まれており、かつ第１及び第２識別情報と各々対応付けられて不要単語辞書に登録されている個々の不要単語の頻度情報に基づいて、入力された文字列が表している対象を判断するようにしてもよい。

請求項４記載の発明では、第１及び第２の識別情報が単一又は複数の第１特定単語の少なくとも１つ、又は単一又は複数の第２特定単語の少なくとも１つと対応付けられて不要単語辞書に各々登録されていた場合に、第１特定単語又は第２特定単語として入力文字列に含まれており、かつ第１及び第２識別情報と各々対応付けられて不要単語辞書に登録されている個々の不要単語の出現頻度に基づいて、入力文字列が表している対象を判断するので、入力文字列が表していると推定されるより確からしい対象を自動的に判断することができ、請求項２及び請求項３記載の発明と同様に、入力文字列を識別情報へ変換することをオペレータの手を煩わすことなく自動的に行える確率を更に向上させることができる。

なお、請求項１記載の発明において、第１の識別情報が単一又は複数の第１特定単語の少なくとも１つと対応付けられて不要単語辞書に登録されているか否かを検索すると共に、第２の識別情報が単一又は複数の第２特定単語の少なくとも１つと対応付けられて不要単語辞書に登録されているか否かを検索した結果、第１及び第２の識別情報が何れも第１特定単語又は第２特定単語と対応付けられて不要単語辞書に登録されていなかった場合、変換手段は、例えば請求項５に記載したように、入力された文字列を表示装置に表示させることで、入力された文字列が表す対象の判断をオペレータに委ね、オペレータにより入力装置を介して入力された判断結果に基づいて、入力された文字列が表す対象を判断するように構成することができる。

また、請求項１記載の発明において、例えば請求項６に記載したように、検索手段による検索によって抽出された単語の組合わせの中に、入力された文字列を構成する複数の単語から単一又は複数の特定単語を除外した単語の組合わせが含まれており、かつ変換手段により、入力された文字列が、特定単語を除外した単語の組合わせに対応する特定の対象を表していると判断された場合に、特定単語を特定の対象に付与された識別情報と対応付け、不要単語辞書に特定の対象の不要単語として登録する不要単語登録手段を設けることが好ましい。これにより、不要単語辞書への不要単語の登録が不要単語登録手段によって自動的に行われることになり、不要単語の登録等の煩雑な作業をオペレータが行う必要がなくなる。

また、請求項１乃至請求項６の何れかに記載の発明において、例えば請求項７に記載したように、入力される文字列を構成する個々の単語に相当する文字列と個々の単語に付与された論理インデックスが対応付られけて予め各々登録された基本語辞書を記憶する第３記憶手段と、入力された文字列を構成する個々の単語に相当する文字列をキーにして前記基本語辞書の検索を各々行うことで、入力された文字列を、該文字列を構成する個々の単語を単位として論理インデックスへ変換する単語変換手段と、を更に設け、名称辞書には単語の組合わせとして論理インデックスの組合わせを登録しておき、不要単語辞書には不要単語として論理インデックスを登録しておき、検索手段及び変換手段は、入力された文字列として、入力された文字列が単語変換手段によって単語単位で変換されることで得られる論理インデックスの組合わせを用いて各処理を行うように構成することが好ましい。

一般に文字列を表すテキストデータは情報量に比してデータ量が多く（例えば１文字を２バイトのデータで表現する文字コードを用いて表したテキストデータは文字数×２バイトのデータ量となる）、文字列をテキストデータのまま処理した場合、本発明に係る情報変換装置に加わる負荷の増大や処理遅延を招くと共に、名称辞書や不要単語辞書を記憶するために必要な記憶容量も増大する。これに対して請求項７記載の発明では、入力される文字列を構成する個々の単語に相当する文字列と個々の単語に付与された論理インデックス（単語コード情報）が対応付られけて予め各々登録された基本語辞書を第３記憶手段に記憶しておき、単語変換手段は、入力された文字列を構成する個々の単語に相当する文字列をキーにして基本語辞書の検索を各々行うことで、入力された文字列を、該文字列を構成する個々の単語を単位として論理インデックスへ変換するので、入力された文字列（変換対象の文字列）のデータ量を小さくすることができる。また、名称辞書に単語の組合わせとして論理インデックスの組合わせを登録しておき、不要単語辞書に不要単語として論理インデックスを登録しておくことで、これらの辞書を記憶するために必要な記憶容量も小さくすることができる。そして、検索手段及び変換手段が、入力された文字列として、入力された文字列が単語変換手段によって単語単位で変換されることで得られる論理インデックスの組合わせを用いて各処理を行うことにより、本発明に係る情報変換装置に加わる負荷の軽減・処理の高速化を実現することができる。

請求項８記載の発明に係る情報変換プログラムは、コンピュータを、所定の対象を表すために複数の単語が組合わされて構成された文字列が入力される度に、該入力された文字列を、該入力された文字列が表していると推定される前記所定の対象に付与された識別情報へ変換する情報変換装置として機能させるための情報変換プログラムであって、前記コンピュータは、識別情報が付与された個々の対象について、個々の対象に付与された識別情報と個々の対象を表す文字列を構成する単語の組合わせが対応付られけて各々登録された名称辞書を記憶する第１記憶手段と、過去に入力された、特定の対象を表し、かつ特定の対象に付与された識別情報と対応付けられて前記名称辞書に登録されている単語の組合わせに対して単一又は複数の特定単語を付加した単語の組合わせで構成された文字列における前記単一又は複数の特定単語が、前記特定の対象に付与された識別情報と対応付けられ、前記特定の対象の不要単語として登録された不要単語辞書を記憶する第２記憶手段と、を備え、前記コンピュータを、入力された文字列を構成する単語の組合わせを前記名称辞書に登録されている単語の組合わせと各々比較することで、構成する各単語が前記入力された文字列中に各々存在している単語の組合わせを検索する検索手段、及び、前記検索手段による検索結果に基づいて、前記入力された文字列が表していると推定される対象を判断し、前記入力された文字列を前記判断した対象に付与された識別情報へ変換すると共に、前記検索手段による検索によって抽出された単語の組合わせの中に、前記入力された文字列を構成する複数の単語から単一又は複数の特定単語を除外した単語の組合わせが含まれていた場合に、前記単一又は複数の特定単語を除外した単語の組合わせと対応付けられて前記名称辞書に登録されている特定の識別情報が、前記単一又は複数の特定単語の少なくとも１つと対応付けられて前記不要単語辞書に登録されているか否かを検索し、前記特定の識別情報が前記単一又は複数の特定単語の少なくとも１つと対応付けられて前記不要単語辞書に登録されていた場合に、前記入力された文字列が、前記特定の識別情報が付与された対象を表していると判断する変換手段として機能させることを特徴としている。

請求項８記載の発明に係る情報変換プログラムは、上記の第１記憶手段及び第２記憶手段を備えたコンピュータを、上記の検索手段及び変換手段として機能させるためのプログラムであるので、上記コンピュータが請求項８記載の発明に係る情報変換プログラムを実行することにより、上記コンピュータが請求項１に記載の情報変換装置として機能することになり、請求項１記載の発明と同様に、所定の対象を表すために複数の単語が組合わされて構成された文字列を、該文字列が表していると推定される所定の対象に付与された識別情報へ変換することを、オペレータの手を煩わすことなく自動的に行える確率を向上させることができる。

以上説明したように本発明は、識別情報が付与された個々の対象について、個々の対象に付与された識別情報と個々の対象を表す文字列を構成する単語の組合わせを対応付けて名称辞書に各々登録しておくと共に、過去に入力された、特定の対象を表し、かつ特定の対象に付与された識別情報と対応付けられて名称辞書に登録されている単語の組合わせに対して単一又は複数の特定単語を付加した単語の組合わせで構成された文字列における単一又は複数の特定単語を、特定の対象に付与された識別情報と対応付け特定の対象の不要単語として不要単語辞書に登録しておき、入力された文字列を構成する単語の組合わせを名称辞書に登録されている単語の組合わせと各々比較することで、構成する各単語が入力された文字列中に各々存在している単語の組合わせを検索し、検索によって抽出された単語の組合わせの中に、入力された文字列を構成する複数の単語から単一又は複数の第１特定単語を除外した単語の組合わせと、入力された文字列を構成する複数の単語から単一又は複数の第２特定単語を除外した単語の組合わせが各々含まれていた場合に、第１特定単語を除外した単語の組合わせと対応付けられて名称辞書に登録されている第１の識別情報が、単一又は複数の第１特定単語の少なくとも１つと対応付けられて不要単語辞書に登録されているか否かを検索すると共に、第２特定単語を除外した単語の組合わせと対応付けられて名称辞書に登録されている第２の識別情報が、単一又は複数の第２特定単語の少なくとも１つと対応付けられて不要単語辞書に登録されているか否かを検索し、第１及び第２の識別情報の一方のみが単一又は複数の第１特定単語の少なくとも１つ、又は単一又は複数の第２特定単語の少なくとも１つと対応付けられて不要単語辞書に登録されていた場合に、入力された文字列が、第１及び第２の識別情報のうち不要単語辞書に登録されている識別情報に対応する対象を表していると判断するようにしたので、所定の対象を表すために複数の単語が組合わされて構成された文字列を、該文字列が表していると推定される所定の対象に付与された識別情報へ変換することを、オペレータの手を煩わすことなく自動的に行える確率を向上させることができる、という優れた効果を有する。

以下、図面を参照して本発明の実施形態の一例を詳細に説明する。図１には本実施形態に係るコンピュータ・システム１０が示されている。コンピュータ・システム１０は、特定金融機関の情報センタ等に設置されたコンピュータ１２を含んで構成されている。コンピュータ１２はメインフレーム・コンピュータから成り、ＣＰＵ１２Ａ、ＲＯＭ１２Ｂ、ＲＡＭ１２Ｃ、入出力ポート１２Ｄを備え、これらはアドレスバス、データバス、制御バス等のバス１２Ｅを介して互いに接続されている。入出力ポート１２Ｄには、各種の入出力機器として、通信制御装置１４、ディスプレイ１６、マウス１８、キーボード２０、ＨＤＤ（ハードディスクドライブ）２２が各々接続されている。

ＨＤＤ２２には基本語辞書、名称辞書及び不要単語辞書（詳細は後述）が各々記憶されており、ＨＤＤ２２は本発明に係る第１記憶手段及び第２記憶手段に対応しており、請求項７に記載の第３記憶手段にも対応している。またコンピュータ１２には、後述する顧客コード変換処理を行うための顧客コード変換プログラムがＨＤＤ２２に予めインストールされている。この顧客コード変換プログラムは請求項８に記載の情報変換プログラムに対応しており、コンピュータ１２のＣＰＵ１２Ａが上記各プログラムを実行することで、コンピュータ１２は本発明に係る情報変換装置として機能する。なお、本発明に係る情報変換装置として機能するコンピュータはメインフレーム・コンピュータに限られるものではなく、例えばパーソナル・コンピュータやマイクロプロセッサ等、任意のコンピュータを適用可能である。

また、コンピュータ１２の通信制御装置１４は、特定の金融機関内に構築されたコンピュータ・ネットワーク２６に接続されている。コンピュータ・ネットワーク２６は多数台のコンピュータが通信回線を介して互いに接続されて構成されている。また、コンピュータ・ネットワーク２６を構成する多数台のコンピュータの中には、コンピュータ１２から指示された金融取引（例えば指示された口座への入金処理等）を行うためのコンピュータが含まれている。また、コンピュータ１２の通信制御装置１４は、ネットワーク２８（銀行間のメッセージ交換のための国際間ネットワーク）を介して、海外の他の金融機関のコンピュータ３０と接続されている。なお、以下ではコンピュータ１２が設置された特定金融機関を第１の金融機関、コンピュータ３０が設置された金融機関を第２の金融機関と称して区別する。

次に本実施形態の作用を説明する。金融機関へ外国送金を依頼する際には、送金依頼人により、送金先口座の金融機関名、支店名、口座名義人名、口座番号、送金金額等の情報が指定される。第２の金融機関では、第１の金融機関に開設されている特定口座への送金が送金依頼人から依頼されると、特定口座への入金を第１の金融機関へ依頼する電文を作成するが、この電文には送金依頼人によって指定された各情報が設定され、このうち送金先口座の名義人名等の情報は文字列（テキストデータ）として電文に設定される。第２の金融機関は電文の作成が完了すると、作成した電文をコンピュータ３０によってネットワーク２８経由で第１の金融機関のコンピュータ１２へ送信する。第１の金融機関のコンピュータ１２は、ネットワーク２８経由で他の金融機関から電文を受信すると、受信した電文に設定されている送金先口座の名義人名（第１の金融機関の顧客の名称）を表す文字列のテキストデータを取り出し、取り出した文字列のテキストデータを、第１の金融機関が個々の顧客を識別するために個々の顧客に付与している顧客コード（識別情報）へ変換する処理（後述する顧客コード変換処理）を行う。コンピュータ１２のＨＤＤ２２に記憶されている基本語辞書、名称辞書及び不要単語辞書は、顧客コード変換処理を実現するために設けられている。

すなわち、顧客の名称を表す文字列は複数の単語が組合わされて構成されているが、第１の金融機関では、個々の顧客の名称を表す文字列を構成する個々の単語に複数桁の数値から成るコード情報（論理インデックスと称する）を予め各々付与しており、顧客コード変換処理では、受信した電文から取り出した顧客名称を表す変換対象の文字列を、該文字列を構成する各単語に対応する論理インデックスの組合わせ（論理インデックスセット）へ変換した後に処理する。このため、前述の基本語辞書には、例として図２(Ａ)にも示すように、個々の単語を表すテキストデータと個々の単語に付与した論理インデックスに相当する数値データが対応付けられて各々登録されている（図２(Ａ)では品詞、属性（名称）及び属性（コード）等の情報も個々の単語に付加されている）。また前述の名称辞書には、例として図２(Ｂ)にも示すように、個々の顧客の名称と、個々の顧客名称に対応する論理インデックスセットと、個々の顧客に付与した顧客コードが対応付けられて各々登録されている。

ところで、個々の顧客の名称の中には、第１の顧客の名称を表す文字列を構成する単語の組合わせに特定の単語を加えた組合わせが、第２の顧客の名称を表す文字列を構成する単語の組合わせに一致する関係（この関係を包摂関係という）を有する名称が存在している。例として図２(Ｂ)に示すように、顧客Ｂの名称を表す文字列「HAYASHI CO,.LTD」は「HAYASHI」と「CO,.LTD」の２個の単語から構成されている（図２(Ｂ)に示す論理インデックスを用いると、上記文字列の論理インデックスセットは「105,107」となる）が、この単語の組合わせに特定単語「ELECTRIC」を加えた単語の組合わせは、顧客Ｃの名称を表す文字列である「HAYASHI ELECTRIC CO,.LTD」(この文字列の論理インデックスセットは「105,106,107」となる）を構成する単語の組合わせに一致する。そして、変換対象の文字列が包摂関係を有する顧客名称に相当する文字列であった場合、変換対象の文字列が包摂関係を有する複数の顧客名称のうちの何れを表しているのかを一意に判断できないという問題がある。例えば変換対象の文字列が「HAYASHI CO,.LTD」であった場合、変換対象の文字列は上述した顧客Ｂの名称を表している可能性が高いものの、変換対象の文字列は顧客Ｃの名称を表す文字列「HAYASHI ELECTRIC CO,.LTD」における特定単語「ELECTRIC」（以下、この単語を包摂外単語という）が何らかの理由で欠落したものであり、変換対象の文字列が顧客Ｃの名称を表している、という可能性も否定できない。

従って、顧客コード変換処理では、変換対象の文字列が包摂関係を有する名称を表している場合と包摂関係のない名称を表している場合とで異なる処理を行う必要がある。このため、名称辞書に登録されている各顧客の情報のうち、名称が包摂関係を有している顧客の情報には、例として図２(Ｂ)にも示すように、包摂関係を有していることを表す包摂コード（包摂識別情報）が付加されている。詳しくは、名称が包摂関係を有している複数の顧客（上述した第１の顧客及び第２の顧客）の情報には同一の包摂コードが付加されると共に、同一の包摂コードが付加された顧客のうち、名称に包摂外単語が加わっている顧客（第２の顧客）の包摂コードには、包摂外単語の論理インデックスも付加されている（図２(Ｂ)では、名称が「HAYASHI ELECTRIC CO,.LTD」である顧客Ｃの包摂コードに、包摂外単語「ELECTRIC」の論理インデックス「106」が付加されている例を示している）。

なお、不要単語辞書については詳細は後述するが、特定顧客の名称を表す変換対象文字列が、名称辞書に登録されている特定顧客の論理インデックスセットが表す複数単語にそれ以外の余計な単語が付加された文字列であった場合に、前記余計な単語が特定顧客の顧客コードと対応付けられて、特定顧客の不要単語として不要単語辞書に登録される。

続いて、他の金融機関より受信した電文から顧客名称を表す文字列のテキストデータを取り出した後に、コンピュータ１２のＣＰＵ１２Ａが顧客コード変換プログラムを実行することでコンピュータ１２によって行われる顧客コード変換処理について、図３を参照して説明する。なお、この顧客コード変換処理は、顧客名称を表す文字列のテキストデータを含む電文を他の金融機関から受信する毎に実行される。

ステップ５０では、受信した電文から取り出した変換対象文字列を、該変換対象文字列中に存在するスペースを区切りとして複数の単語に分割する。ステップ５２では、ステップ５０における文字列の分割によって得られた複数の単語の中から未処理の単語のテキストデータを取り出し、次のステップ５４では、取り出した単語のテキストデータをキーとして基本語辞書を検索する。この検索は、例えば基本語辞書全体をＨＤＤ２２から読み出してメモリに展開した状態で、取り出した単語のテキストデータをメモリ（ＲＡＭ１２Ｃ等）に記憶させた後に、検索対象の単語のテキストデータをメモリに展開した基本語辞書に登録されている個々の単語のテキストデータと順に比較することで行ってもよいし、ＨＤＤ２２の基本語辞書から単一の単語のテキストデータを読み出してメモリに記憶させ、該メモリに記憶させたテキストデータをメモリに記憶している検索対象の単語のテキストデータと比較することを、検索対象の単語のテキストデータと一致するテキストデータが出現する迄繰り返すことで行うことも可能である。

ステップ５６では、ステップ５４の検索により検索対象の単語が基本語辞書から抽出されたか否か、すなわち検索対象の単語が基本語辞書に登録されていたか否か判定する。判定が肯定された場合はステップ６４へ移行し、抽出された検索対象の単語と対応付けられて基本語辞書に登録されている論理インデックス（数値データ）を取り出し、変換対象文字列を構成する単語の論理インデックスとしてメモリに記憶させた後にステップ６６へ移行する。また、ステップ５６の判定が否定された場合はステップ５８へ移行し、検索対象の単語に付与する論理インデックスを、基本語辞書に既に登録されている論理インデックスと重複しないように決定する。またステップ６０では、検索対象の単語のテキストデータを、ステップ５８で決定した論理インデックス（の数値データ）と対応付けて基本語辞書に登録する。更にステップ６２では、ステップ５８で決定した論理インデックスを変換対象文字列を構成する単語の論理インデックスとしてメモリに記憶させた後にステップ６６へ移行する。

ステップ６６では、変換対象文字列から全ての単語を取り出したか否か判定する。判定が否定された場合はステップ５２に戻り、ステップ６６の判定が肯定される迄ステップ５２〜ステップ６６を繰り返す。これにより、変換対象文字列を構成する個々の単語が論理インデックスへ各々変換されることになり、メモリには、変換対象文字列の論理インデックスの組合わせ（論理インデックスセット）が記憶されることになる。なお、ステップ５２〜ステップ６６は請求項７に記載の単語変換手段に対応している。

ステップ６６の判定が肯定されるとステップ６８へ移行し、名称辞書から単一の顧客の情報を取り出してメモリに記憶させ、取り出した情報に含まれる論理インデックスセットを変換対象文字列の論理インデックスセットと比較する。なお、この論理インデックスセットの比較についても、名称辞書全体をＨＤＤ２２から読み出してメモリに展開した後に行ってもよいし、ＨＤＤ２２から単一の顧客の情報を読み出してメモリに記憶させることを繰り返しながら行うことも可能である。次のステップ７０では、変換対象文字列の論理インデックスセットが、名称辞書から取り出した論理インデックスセットを含む関係（名称辞書から取り出した論理インデックスセットを構成する各論理インデックスが、変換対象文字列の論理インデックスセットの中に全て存在している）か否か判定する。

判定が否定された場合は何ら処理を行うことなくステップ７４へ移行するが、判定が肯定された場合はステップ７２へ移行し、ステップ６８で名称辞書より取り出した単一の顧客の情報から顧客コードを抽出すると共に、変換対象文字列の論理インデックスセットを構成する各論理インデックスのうち、名称辞書から取り出した論理インデックスセットに含まれていない論理インデックスの数（不一致単語数）を計数し、抽出した顧客コード及び計数した不一致単語数を、名称辞書から取り出した論理インデックスセットと対応付け検索結果情報としてメモリに記憶させた後にステップ７４へ移行する。なお、ステップ７２において、名称辞書から取り出した単一の顧客の情報に包摂コードも含まれている場合には、この包摂コードも抽出され検索結果情報としてメモリに記憶される。

ステップ７４では名称辞書に登録されている全ての論理インデックスを取り出したか（変換対象文字列の論理インデックスセットと比較したか）否か判定する。判定が否定された場合はステップ６８に戻り、ステップ７４の判定が肯定される迄ステップ６８〜ステップ７４を繰り返す。このステップ６８〜ステップ７４の検索処理では、ステップ７０の判定条件に合致する論理インデックスセットとして、単一の論理インデックスセットが抽出されることが多いが、例えば変換対象文字列が、包摂関係を有し包摂外単語を含む顧客名称に相当する文字列（例えば先の例では「HAYASHI ELECTRIC CO,.LTD」）、又は該文字列に包摂外単語とは別の単語が更に加わっている文字列（例えば「HAYASHI ELECTRIC CO,.LTD SHINZYUKU」等）であった場合には、同一の包摂コードが付加されている複数の論理インデックスセットが各々抽出される。

また、変換対象文字列が包摂関係を有していない場合にも、ステップ６８〜ステップ７４の検索処理により複数の論理インデックスセットが抽出されることがある。例えば文字列「AKASAKA BANK CO.,LTD SHINZYUKU」における単語の組合わせは、図２(Ｂ)に示す顧客Ａの名称「AKASAKA BANK CO.,LTD」と顧客Ｅの名称「SHINZYUKU BANK CO.,LTD」の論理和に相当する単語の組合わせに一致しており、変換対象文字列が「AKASAKA BANK CO.,LTD SHINZYUKU」であった場合、顧客Ａ及び顧客Ｅの論理インデックスセットが各々抽出される。なお、上述したステップ６８〜７４は本発明に係る検索手段に対応している。

ステップ７４の判定が肯定されるとステップ７６へ移行し、顧客コード判定処理が行われる。この顧客コード判定処理について、図４を参照して説明する。ステップ８０では、上述したステップ６８〜ステップ７４の検索処理により、ステップ７０の判定条件に合致する論理インデックスセットが抽出されたか否か判定する。この判定が否定された場合は、受信した電文から取り出した変換対象文字列に重大な誤りがあると判断できるので、ステップ８２へ移行し、ディスプレイ１６に所定のメッセージを表示させる等によりオペレータを呼び出して処理を終了し、変換対象文字列が表す顧客名称及び顧客コードの判断をオペレータに委ねる。

一方、ステップ８０の判定が肯定された場合はステップ８３へ移行し、ステップ６８〜ステップ７４の検索処理により、ステップ７０の判定条件に合致する論理インデックスセットが複数抽出されたか否か判定する。判定が否定された場合はステップ８４へ移行するが、判定が肯定された場合はステップ１２６へ移行し、検索処理によって抽出された複数の論理インデックスセットの各々に対応してメモリに記憶されている各検索結果情報の中に、同一の包摂コードが各々含まれているか否かに基づいて、検索処理によって抽出された複数の論理インデックスセットに対応する顧客名称同士に包摂関係があるか否か判定する。この判定が否定された場合はステップ１２８で複数セット抽出時処理を行うが、判定が肯定された場合はステップ８４へ移行する。なお、ステップ１２８の複数セット抽出時処理については後述する。

ステップ８４では、先のステップ６８〜ステップ７４の検索によってメモリに記憶された論理インデックスセットのうち、不一致単語数が最少の論理インデックスセット（以下、この論理インデックスセットを便宜上「第１の論理インデックスセット」と称する）を判定する。なお、ステップ６８〜ステップ７４の検索によって単一の論理インデックスセットのみが抽出（メモリに記憶）された場合には、以下の処理ではこの論理インデックスセットが第１の論理インデックスセットとして扱われる。ステップ８６では、第１の論理インデックスセットに対応する検索結果情報の中に包摂コードが含まれているか否かに基づいて、第１の論理インデックスセットに対応する顧客名称に包摂関係があるか否か判定する。この判定が否定された場合にはステップ９０へ移行し、変換対象文字列に対応する顧客コードとして、第１の論理インデックスセットに対応する顧客コードを出力する。

例えば図２に示す例において、変換対象文字列が「AKASAKA BANK CO.,LTD」(論理インデックスセットは「100,101,107」)、或いは「AKASAKA BANK CO.,LTD MARUNOUCHI」(論理インデックスセットは「100,101,107,110」)であった場合には、先のステップ６８〜ステップ７４の処理により、ステップ７０の判定条件に合致する論理インデックスセットとして、顧客Ａの名称を表す文字列「AKASAKA BANK CO.,LTD」に対応する論理インデックスセット「100,101,107」が名称辞書から抽出される。ここで、抽出された論理インデックスセットが上記の論理インデックスセットのみであった場合（ステップ８３の判定が否定された場合）、抽出された論理インデックスセット（第１の論理インデックスセット）に対応する包摂コードは名称辞書に登録されておらず（図２(Ｂ)を参照）、顧客Ａの名称には包摂関係がないので、変換対象文字列が「AKASAKA BANK CO.,LTD」及び「AKASAKA BANK CO.,LTD MARUNOUCHI」の何れであっても、変換対象文字列は顧客Ａの名称を表していると判断できる。このような場合は、上述のようにステップ８６の判定が肯定されることで、ステップ９０において、変換対象文字列に対応する顧客コードとして、第１の論理インデックスセットに対応する顧客コード「1230000」が出力されることになる。

また、次のステップ９４では、変換対象文字列の論理インデックスセットが、出力した顧客コードに対応する顧客名称の論理インデックスセットと完全に一致しているか（不一致単語数が０か）否か判定する。判定が肯定された場合は顧客コード判定処理（顧客コード変換処理）を終了する。例えば前述の例において、変換対象文字列が「AKASAKA BANK CO.,LTD」であれば、変換対象文字列の論理インデックスセットは出力した顧客コードに対応する顧客名称の論理インデックスセットと完全に一致するので、ステップ９４の判定が肯定されて処理を終了する。また、変換対象文字列が「AKASAKA BANK CO.,LTD MARUNOUCHI」の場合は、出力した顧客コードに対応する顧客名称を表す文字列「AKASAKA BANK CO.,LTD」に対して変換対象文字列には余計な単語「MARUNOUCHI」が付加されており、変換対象文字列の論理インデックスセットは出力した顧客コードに対応する顧客名称の論理インデックスセットと完全には一致していないので、ステップ９４の判定が否定されてステップ９６へ移行する。

ここで、変換対象文字列に付加されている余計な単語（上記の例では単語「MARUNOUCHI」）は、変換対象文字列に対応する顧客コードの判定には本来不要な単語であるが、変換対象文字列と同一の顧客名称を表す文字列が今後入力された際に、該文字列にも同一の単語が付加されている可能性が高いので、変換対象文字列が表している顧客名称が今回出力した顧客コードに対応する顧客名称か否かを判断する際に上記の単語を利用できる可能性がある。このためステップ９６では、まず出力した顧客コードをキーにして不要単語辞書を検索することで、出力した顧客コードが不要単語辞書に登録されているか否か、すなわち出力した顧客コードに対応する不要単語が不要単語辞書に登録されているか否かを確認した後に、登録されている不要単語の論理インデックスの中に、変換対象文字列に含まれており出力した顧客コードに対応する顧客名称を表す文字列には含まれていない不一致単語（上記の例では単語「MARUNOUCHI」）の論理インデックスが存在しているか否かを確認する。そして、不一致単語（の論理インデックス）が不要単語として未登録であれば、不一致単語の論理インデックスを、出力した顧客コードと対応付けて不要単語辞書に不要単語として登録した後に処理を終了する（図２(Ｃ)も参照）。

なお、不一致単語が複数存在していた場合、ステップ９６では各不一致単語の論理インデックスが不要単語として不要単語辞書に各々登録される。また、ステップ９６において、不一致単語の論理インデックスが出力した顧客コードと対応付けられて不要単語辞書に既に登録されていた場合には、何ら処理が行われることなく処理が終了される。更に、ステップ９６において、出力した顧客コードが不要単語辞書に登録されていなかった場合には、不一致単語の論理インデックスと出力した顧客コードが、互いに対応付けられて不要単語辞書に各々登録される。

一方、ステップ８６の判定が肯定された場合はステップ８８へ移行し、メモリに記憶されている第１の論理インデックスセットの情報に含まれる包摂外単語の論理インデックスを参照し、この包摂外単語の論理インデックスが変換対象文字列の論理インデックスセットに含まれているか否かを判断することで、変換対象文字列に包摂外単語が含まれているか否か判定する。そして、判定が肯定された場合はステップ８９へ移行し、ステップ６８〜ステップ７４の検索処理によって抽出された論理インデックスセットのうち、包摂外単語を含む論理インデックスセットに対応する顧客コードを、変換対象文字列に対応する顧客コードとして出力し、ステップ９４へ移行する。

例えば図２の例において、変換対象文字列が「HAYASHI ELECTRIC CO,.LTD」(論理インデックスセットは「105,106,107」)、或いは「HAYASHI ELECTRIC CO,.LTD SHINZYUKU」(論理インデックスセットは「105,106,107,111」)であった場合、ステップ６８〜ステップ７４の検索処理において、ステップ７０の判定条件に合致する論理インデックスセットとして、包摂関係を有する複数の顧客の論理インデックスセット、すなわち顧客Ｂの名称を表す文字列「HAYASHI CO,.LTD」に対応する論理インデックスセット「105,107」及び顧客Ｃの名称を表す文字列「HAYASHI ELECTRIC CO,.LTD」に対応する論理インデックスセット「105,106,107」が名称辞書から各々抽出されるが、変換対象文字列には上記の包摂関係における包摂外単語「ELECTRIC」が含まれているので、変換対象文字列は包摂外単語が含まれる顧客Ｃの名称を表していると判断できる。本実施形態に係る顧客コード変換処理では、上記のような場合にステップ８３，１２６の判定が各々肯定された後に、ステップ８８の判定が肯定されてステップ８９へ移行することで、変換対象文字列に対応する顧客コードとして、名称に包摂外単語が含まれている顧客に付与されている顧客コード（上記の例では顧客Ｃに付与された顧客コード「3450000」）が出力されることになる。

また、上記の例において、変換対象文字列が「HAYASHI ELECTRIC CO,.LTD」であれば、変換対象文字列の論理インデックスセットは出力した顧客コードに対応する顧客名称の論理インデックスセットと完全に一致するので、ステップ９４の判定が肯定されて処理を終了する。一方、変換対象文字列が「HAYASHI ELECTRIC CO,.LTD SHINZYUKU」の場合は、出力した顧客コードに対応する顧客名称を表す文字列「HAYASHI ELECTRIC CO,.LTD」に対して変換対象文字列には余計な単語「SHINZYUKU」が付加されており、変換対象文字列の論理インデックスセットは出力した顧客コードに対応する顧客名称の論理インデックスセットと完全には一致していないので、ステップ９４の判定が否定されてステップ９６へ移行する。そして、変換対象文字列に含まれており、出力した顧客コードに対応する顧客名称を表す文字列には含まれていない不一致単語（上記の例では単語「SHINZYUKU」）が、出力した顧客コードに対応する不要単語として登録されていなければ、当該不一致単語が出力した顧客コードに対応する不要単語辞書に登録される（図２(Ｃ)も参照）。なお、上述したステップ９４，９６は請求項６に記載の不要単語登録手段に対応しており、顧客コード判定処理（後述する複数セット抽出時処理を含む）のうち上記以外の各ステップは本発明に係る変換手段に対応している。

また、第１の論理インデックスセットに対応する顧客名称に包摂関係が有り、かつ変換対象文字列が上記包摂関係における包摂外単語を含まない文字列（例えば「HAYASHI CO,.LTD」))、或いは該文字列に包摂外単語とは別の単語が加わっている文字列（例えば「HAYASHI AND CO,.LTD」又は「HAYASHI CO,.LTD SHINZYUKU」)である場合、ステップ６８〜ステップ７４の検索処理では、ステップ７０の判定条件に合致する論理インデックスセットとして、包摂関係を有する複数の顧客名称のうち包摂外単語を含まない顧客名称に対応する論理インデックスセット、すなわち顧客Ｂの名称を表す文字列「HAYASHI CO,.LTD」に対応する論理インデックスセット「105,107」のみが抽出されるが、変換対象文字列は、顧客Ｂの名称を表す文字列である可能性が高いものの、顧客Ｂの名称と包摂関係にある顧客Ｃの名称「HAYASHI ELECTRIC CO,.LTD」における特定単語「ELECTRIC」が何らかの理由で欠落した文字列である（顧客Ｃの名称を表す文字列である）可能性もある。

上記の場合にはステップ８８の判定が肯定されてステップ９８へ移行し、変換対象文字列の論理インデックスセットが第１の論理インデックスセットと完全に一致しているか（不一致単語数が０か）否か判定する。判定が肯定された場合（例えば変換対象文字列が「HAYASHI CO,.LTD」の場合）は何ら処理を行うことなくステップ１０８へ移行するが、判定が否定された場合（例えば変換対象文字列が「HAYASHI AND CO,.LTD」又は「HAYASHI CO,.LTD SHINZYUKU」の場合）にはステップ１００へ移行し、変換対象文字列の論理インデックスセットと第１の論理インデックスセットを比較することで、変換対象文字列中には存在しており第１の論理インデックスセットに対応する文字列には存在していない単語（不一致単語）の論理インデックスを抽出する。例えば変換対象文字列が「HAYASHI AND CO,.LTD」であり、第１の論理インデックスセットが顧客Ｂの論理インデックスセットである場合、不一致単語は「AND」であるので「AND」の論理インデックス「108」が抽出される。

次のステップ１０２では、第１の論理インデックスセットに対応する顧客コードをキーにして不要単語辞書を検索する。この不要単語辞書の検索についても、不要単語辞書全体をＨＤＤ２２から読み出してメモリに展開した後に行ってもよいし、ＨＤＤ２２から単一の顧客の情報を読み出してメモリに記憶させることを繰り返しながら行うことも可能である。次のステップ１０４では、ステップ１０２の検索によって該当する情報が抽出されたか否か判定する。判定が肯定された場合はステップ１０６へ移行し、ステップ１０２の検索によって抽出された情報の中に、先のステップ１００で抽出した不一致単語の論理インデックスが含まれているか否か判定する。

ステップ１０６の判定が肯定された場合は、先のステップ１００で論理インデックスが抽出された不一致単語が、第１の論理インデックスセットに対応する顧客名称についての不要単語として不要単語辞書に登録されているので、第１の論理インデックスセットに対応する顧客名称を表していると過去に判定された文字列の中に上記の不一致単語が付加された文字列が存在していたことになり（例えば上述した例では、顧客Ｂの名称を表していると過去に判定された文字列の中に上記の「AND」が付加された文字列が存在していたことになる）、変換対象文字列は第１の論理インデックスセットに対応する顧客名称を表している確率が非常に高いと判断できる。このため、ステップ１０６の判定が肯定された場合はステップ１０７へ移行し、変換対象文字列に対応する顧客コードとして、第１の論理インデックスセットに対応する顧客コードを出力して処理を終了する。

なお、先のステップ１００において、不一致単語として複数の単語が抽出される場合もあるが、抽出された複数の不一致単語が、第１の論理インデックスセットに対応する顧客コードと対応付けて不要単語辞書に全て登録されていた場合にのみ、ステップ１０６の判定が肯定されるようにしてもよいし、抽出された複数の不一致単語のうちの何れか１つのみが、第１の論理インデックスセットに対応する顧客コードと対応付けて不要単語辞書に登録されていた場合にもステップ１０６の判定が肯定されるようにしてもよい（この場合はステップ９６へ移行し、未登録の不一致単語を第１の論理インデックスセットに対応する顧客コードと対応付けて不要単語辞書に不要単語として登録することが好ましい）。

一方、ステップ１０４又はステップ１０６の判定が肯定された場合には、第１の論理インデックスセットに対応する顧客名称を表していると過去に判定された文字列の中に、先のステップ１００で論理インデックスが抽出された不一致単語が付加された文字列は存在しておらず、この不一致単語に基づいて変換対象文字列が第１の論理インデックスセットに対応する顧客名称を表していると判断することは困難である。このため、ステップ１０４又はステップ１０６の判定が肯定された場合はステップ１０８へ移行し、第１の論理インデックスセットに付加されている包摂コードをキーにして名称辞書を検索し、第１の論理インデックスセットに対応する顧客名称と包摂関係を有する顧客名称を表す第２の論理インデックスセットの情報を名称辞書から抽出する。

次のステップ１１０では、変換対象文字列の論理インデックスセットと第２の論理インデックスセットを比較することで、変換対象文字列中には存在しており第２の論理インデックスセットに対応する文字列には存在していない不一致単語の論理インデックスを抽出する。例えば変換対象文字列が「HAYASHI CO,.LTD SHINZYUKU」であり、第２の論理インデックスセットが顧客Ｃの論理インデックスセットである場合、不一致単語「SHINZYUKU」の論理インデックス「118」が抽出される。次のステップ１１２では、第２の論理インデックスセットに対応する顧客コードをキーにして不要単語辞書を検索する。そしてステップ１１４では、ステップ１１２の検索によって該当する情報が抽出されたか否か判定する。判定が肯定された場合はステップ１１６へ移行し、ステップ１１２の検索によって抽出された情報の中に、先のステップ１１０で抽出した不一致単語の論理インデックスが含まれているか否か判定する。

ステップ１１６の判定が肯定された場合は、先のステップ１１０で論理インデックスが抽出された不一致単語が、第２の論理インデックスセットに対応する顧客名称についての不要単語として不要単語辞書に登録されていることになるので、第２の論理インデックスセットに対応する顧客名称を表していると過去に判定された文字列の中に上記の不一致単語が付加された文字列が存在していたことになり、変換対象文字列は第２の論理インデックスセットに対応する顧客名称を表している確率が高いと判断できる。

例えば変換対象文字列が「HAYASHI CO,.LTD SHINZYUKU」であり、このうちの単語「SHINZYUKU」が、第１の論理インデックスセットの不一致単語として抽出されたものの、第１の論理インデックスセットに対応する顧客Ｂについての不要単語として不要単語辞書に登録されていなかった一方で、第２の論理インデックスセットの不一致単語としても抽出され、第２の論理インデックスセットに対応する顧客Ｃについての不要単語として不要単語辞書に登録されていた場合には、顧客Ｃの名称を表していると過去に判定された文字列の中に上記の「SHINZYUKU」が付加された文字列が存在していたことになるため、変換対象文字列は単語「ELECTRIC」が欠落してはいるものの、顧客Ｃの名称を表す文字列である確率が高いと判断できる。このため、ステップ１１６の判定が肯定された場合はステップ１１８へ移行し、変換対象文字列に対応する顧客コードとして、第２の論理インデックスセットに対応する顧客コードを出力して処理を終了する。

なお、先のステップ１１０においても、不一致単語として複数の単語が抽出される場合もあるが、抽出された複数の不一致単語が、第２の論理インデックスセットに対応する顧客コードと対応付けて不要単語辞書に全て登録されていた場合にのみ、ステップ１１６の判定が肯定されるようにしてもよいし、抽出された複数の不一致単語のうちの何れか１つのみが、第２の論理インデックスセットに対応する顧客コードと対応付けて不要単語辞書に登録されていた場合にもステップ１１６の判定が肯定されるようにしてもよい（この場合もステップ９６へ移行し、未登録の不一致単語を第２の論理インデックスセットに対応する顧客コードと対応付けて不要単語辞書に不要単語として登録することが好ましい）。

一方、ステップ１１４又はステップ１１６の判定が肯定された場合には、第２の論理インデックスセットに対応する顧客名称を表していると過去に判定された文字列の中に、先のステップ１１０で論理インデックスが抽出された不一致単語が付加された文字列も存在していないので、変換対象文字列が第１の論理インデックスセットに対応する顧客名称と第２の論理インデックスセットに対応する顧客名称の何れを表しているかを判断することは困難である。このため、ステップ１１４又はステップ１１６の判定が肯定された場合はステップ１２０へ移行し、変換対象文字列をディスプレイ１６に表示させると共に、第１及び第２の論理インデックスセットに対応する文字列、顧客コード等の情報をディスプレイ１６に表示させ、更に所定のメッセージをディスプレイ１６に表示させることで、変換対象文字列が表している顧客名称の判定をオペレータへ要請する。

次のステップ１２２ではオペレータによる判定結果が入力されたか否か判定し、判定が肯定される迄ステップ１２２を繰り返す。顧客名称の判定が要請されると、オペレータは電文送信元の第２の金融機関へ問い合せる等の作業を行うことで、変換対象文字列が表している顧客名称を判定する。そして、判定結果を表す情報をキーボード２０を介して入力する。これにより、ステップ１２２の判定が肯定されてステップ１２４へ移行し、変換対象文字列に対応する顧客コードとして、入力された判定結果に相当する顧客コードを出力した後にステップ９４へ移行する。なお、ステップ１２０〜ステップ１２４は請求項５に記載の変換手段に対応している。

従って、変換対象文字列が、オペレータによって判定された顧客名称に対して余計な単語が付加されている文字列であれば、ステップ９４の判定が肯定されてステップ９６へ移行し、変換対象文字列中の余計な単語が、判定された顧客についての不要単語として不要単語辞書に登録されることになるので、次回以降に、同一の顧客を表す文字列として、同一の単語（不要単語）が付加された文字列が出現した場合には、この不要単語に基づいてステップ１０６又はステップ１１６の判定が肯定されることで、オペレータの手を再度煩わすことなく変換対象文字列が表す顧客名称を自動的に判定することができる。

続いて、ステップ６８〜ステップ７４の検索処理によって複数の論理インデックスセットが抽出され、抽出された複数の論理インデックスセットに対応する顧客名称同士に包摂関係が無い場合（抽出された複数の論理インデックスセットが、包摂関係の無い顧客名称に対応する論理インデックスセットのみから成る場合、或いは包摂関係の無い顧客名称に対応する論理インデックスセットと包摂関係の有る顧客名称に対応する論理インデックスセットが混在している場合）にステップ１２８で実行される複数セット抽出時処理について、図５のフローチャートを参照して説明する。

ステップ１４０では、検索処理によって抽出された複数の論理インデックスセットの各々に対応する検索結果情報を順次参照し、包摂コードが含まれている検索結果情報が存在しているか否かを判断することで、検索処理によって抽出された複数の論理インデックスセットの中に、対応する顧客名称が他の顧客名称と包摂関係がある論理インデックスセットが存在しているか否かを判定する。判定が否定された場合はステップ１４２へ移行し、検索処理によって抽出された複数の論理インデックスセットのみを処理対象に設定した後にステップ１４８へ移行する。一方、ステップ１４０の判定が肯定された場合はステップ１４４へ移行し、検索処理によって抽出された複数の論理インデックスセットのうち、対応する検索結果情報の中に包摂コードが存在している論理インデッスセット（対応する顧客名称が他の顧客名称と包摂関係がある論理インデックスセット）に対し、包摂コードをキーにして名称辞書を検索し、当該論理インデックスセットが表す顧客名称と包摂関係を有する顧客名称を表す他の論理インデックスセットの情報を名称辞書から抽出する。そして、次のステップ１４６において、検索処理によって抽出された複数の論理インデックスセットと、ステップ１４４で抽出した論理インデックスセットを処理対象に設定し、ステップ１４８へ移行する。

次のステップ１４８では処理対象に設定した論理インデックスセットから未処理の単一の論理インデックスセットを取り出し、次のステップ１５０では、変換対象文字列の論理インデックスセットが取り出した論理インデックスセットと完全に一致しているか否か判定する。判定が肯定された場合はステップ１６０へ移行し、不要単語数（変換対象文字列中には存在しており取り出した論理インデックスセットに対応する文字列には存在していない不一致単語のうち、不要単語辞書に不要単語として登録されている単語の数）に０を設定し、この不要単語数を、取り出した論理インデックスセットに対応する顧客コードと対応付けてメモリに記憶させ、ステップ１６２へ移行する。

一方、ステップ１５０の判定が否定された場合にはステップ１５２へ移行し、変換対象文字列の論理インデックスセットと取り出した論理インデックスセットを比較することで、変換対象文字列中には存在しており、取り出した論理インデックスセットに対応する文字列には存在していない不一致単語の論理インデックスを全て抽出する。またステップ１５３では、取り出した論理インデックスセットに対応する顧客コードをキーにして不要単語辞書を検索する。次のステップ１５４では、ステップ１５２の検索によって該当する情報が抽出されたか否か判定する。否定が肯定された場合はステップ１０６へ移行し、前述のように不要単語数＝０を顧客コードと対応付けてメモリに記憶させる。また、ステップ１５４の判定が肯定された場合はステップ１５６へ移行し、ステップ１５２で抽出した不一致単語の論理インデックスが、ステップ１５３の検索によって抽出された情報に含まれる不要単語の論理インデックスの中に存在しているか否か判定する。

ステップ１５６の判定が否定された場合もステップ１０６へ移行し、不要単語数＝０を顧客コードと対応付けてメモリに記憶させるが、ステップ１５６の判定が肯定された場合はステップ１５８へ移行し、ステップ１５２で論理インデックスを抽出した不一致単語のうち、取り出した論理インデックスセットに対応する不要単語として不要単語辞書に登録されている不一致単語の数（不要単語数）を計数し、計数結果を不要単語数に設定し、取り出した論理インデックスセットに対応する顧客コードと対応付けてメモリに記憶させると共に、不要単語として登録されている不一致単語の論理インデックスも顧客コードと対応付けてメモリに記憶させた後に、ステップ１６２へ移行する。

ステップ１６２では、処理対象に設定した全ての論理インデックスセットを取り出したか否か判定する。判定が否定された場合はステップ１４８に戻り、ステップ１６２の判定が肯定される迄ステップ１４８〜ステップ１６２を繰り返す。これにより、処理対象に設定した全ての論理インデックスセットについて、不要単語数がメモリに各々記憶されると共に、不要単語数≧１の論理インデックスセットについては、不要単語として登録されている不一致単語の論理インデックスも各々メモリに記憶されることになる。ステップ１６２の判定が肯定されるとステップ１６４へ移行する。ステップ１６４では、処理対象に設定した各論理インデックスセットの不要単語数を順に参照しながら不要単語数が１以上となっている論理インデックスセットの数を計数し、計数結果に応じて処理を分岐する。

ここで、不要単語数が１以上となっている論理インデックスセットの数が０の場合（変換対象文字列における処理対象の各論理インデックスに対応する文字列との不一致単語が、何れも不要単語辞書に登録されていない場合）には、処理対象の個々の論理インデックスセットに対応する顧客名称の何れかを表していると過去に判定された文字列の中に、先のステップ１５３で論理インデックスが抽出された不一致単語が付加された文字列が存在していなかったことになるので、変換対象文字列が処理対象の個々の論理インデックスセットに対応する顧客名称の何れを表しているかを判断することは困難である。このため、不要単語数が１以上の論理インデックスセットの数が０の場合にはステップ１７４へ移行し、変換対象文字列をディスプレイ１６に表示させると共に、処理対象の個々の論理インデックスセットに対応する文字列、顧客コード等の情報をディスプレイ１６に表示させ、更に所定のメッセージをディスプレイ１６に表示させることで、変換対象文字列が表している顧客名称の判定をオペレータへ要請する。

次のステップ１７６ではオペレータによる判定結果が入力されたか否か判定し、判定が肯定される迄ステップ１７６を繰り返す。要請に従い顧客名称を判定したオペレータが判定結果を表す情報をキーボード２０を介して入力すると、ステップ１７６の判定が肯定されてステップ１７８へ移行し、変換対象文字列に対応する顧客コードとして、入力された判定結果に相当する顧客コードを出力した後にステップ９４（図４参照）へ移行する。なお、ステップ１７４〜ステップ１７８は請求項５に記載の変換手段に対応している。この場合も、変換対象文字列が、オペレータによって判定された顧客名称に対して余計な単語（不一致単語）が付加されている文字列であれば、ステップ９４の判定が肯定されてステップ９６へ移行し、この不一致単語が、判定された顧客についての不要単語として不要単語辞書に登録されることになるので、次回以降に、同一の顧客を表す文字列として、同一の単語（不要単語）が付加された文字列が出現した場合には、この不要単語に基づき、オペレータの手を再度煩わすことなく変換対象文字列が表す顧客名称を自動的に判定することができる。

また、不要単語数が１以上となっている論理インデックスセットの数が１の場合は、処理対象の個々の論理インデックスセットのうち、不要単語数が１以上となっている単一の論理インデックスセットについてのみ、先のステップ１５３で抽出された不一致単語のうち１個以上の不一致単語が不要単語として不要単語辞書に登録されているので、不要単語数が１以上となっている論理インデックスセットに対応する顧客名称を表していると過去に判定された文字列の中に、不要単語として登録されている上記の不一致単語が付加された文字列が存在していたことになり、変換対象文字列は不要単語数が１以上となっている論理インデックスセットに対応する顧客名称を表している確率が非常に高いと判断できる。

例えば変換対象文字列が「AKASAKA BANK CO.,LTD SHINZYUKU」である場合、図２(Ｂ)に示す情報が名称辞書に登録されているとすると、検索処理によって顧客Ａ（名称が「AKASAKA BANK CO.,LTD」）と顧客Ｅ（名称「SHINZYUKU BANK CO.,LTD」）論理インデックスセットが各々抽出される。変換対象文字列と顧客Ａの名称との不一致単語は「SHINZYUKU」(論理インデックスは「111」)、変換対象文字列と顧客Ｅの名称との不一致単語は「AKASAKA」(論理インデックスは「100」)、であるが、図２(Ｃ)からも明らかなように、不要単語辞書には顧客Ａの不要単語として「SHINZYUKU」が登録されており、これに伴って顧客Ａの論理インデックスセットについては不要単語数＝１となるのに対し、不要単語辞書には顧客Ｅの不要単語は登録されておらず、顧客Ｅの論理インデックスセットについては不要単語数＝０となる。従って、顧客Ａの名称を表していると過去に判定された文字列の中には不一致単語「SHINZYUKU」が付加された文字列が存在しているのに対し、顧客Ｅの名称を表していると過去に判定された文字列の中には不一致単語「AKASAKA」が付加された文字列が存在していないことになり、変換対象文字列は顧客Ａの名称を表している確率が非常に高いと判断できる。

このため、不要単語数が１以上となっている論理インデックスセットの数が１の場合はステップ１６４からステップ１７２へ移行し、変換対象文字列に対応する顧客コードとして、不要単語数が１以上となっている論理インデックスセットに対応する顧客コードを出力した後にステップ９４（図４参照）へ移行する。この場合も、変換対象文字列が、出力した顧客コードに対応する顧客名称に対し、不要単語として未登録の余計な単語（不一致単語）が付加されている文字列であれば、ステップ９４の判定が肯定されてステップ９６へ移行し、この不一致単語が、出力した顧客コードに対応する顧客についての不要単語として不要単語辞書に登録されることになる。

ところで、例えば変換対象文字列が「NAKADA AND AKASAKA BANK CO.,LTD SHINZYUKU BRANCH」である場合、図２(Ｂ)に示す情報が名称辞書に登録されているとすると、検索処理によって顧客Ａ（「AKASAKA BANK CO.,LTD」）、顧客Ｅ（「SHINZYUKU BANK CO.,LTD」）及び顧客Ｆ(「NAKADA AND AKASAKA CO.,LTD」)の論理インデックスセットが各々抽出される。変換対象文字列と顧客Ａの名称との不一致単語は「NAKADA」「AND」「AKASAKA」「SHINZYUKU」「BRANCH」であるが、図２(Ｃ)からも明らかなように、このうち不要単語辞書に顧客Ａの不要単語として登録されているのは「AND」と「SHINZYUKU」のみであるので、顧客Ａについては不要単語数＝２となり、これら２個の不要単語の論理インデックスがメモリに記憶される。また、顧客Ｅについては「NAKADA」「AND」「AKASAKA」「BRANCH」が不一致単語となるが、不要単語辞書には顧客Ｅの不要単語が登録されていないので顧客Ｅについては不要単語数＝０となる。更に、顧客Ｆについては「BANK」「SHINZYUKU」「BRANCH」が不一致単語となり、これらの不一致単語は顧客Ｆの不要単語として不要単語辞書に各々登録されているので、顧客Ｆについては不要単語数＝３となり、３個の不要単語の論理インデックスがメモリに記憶される。この例では、不要単語数が１以上となっている論理インデックスセットの数が「２」となる。

ここで、変換対象文字列が表している顧客名称の判断には、処理対象の個々の論理インデックスセットの不要単語数を単純に比較してもよいが（本発明はこの態様も権利範囲に含まれる）、或る論理インデックスセットにおける不要単語が他の論理インデックスセットでも不要単語となっていた場合（不要単語が重複していた場合）、この不要単語に基づいて変換対象文字列が表している顧客名称を特定することは困難であるので、この不要単語を除外した方が判定精度が向上することが期待される。

このため、不要単語数が１以上となっている論理インデックスセットの数が１よりも大きい（該当する論理インデックスセットが複数存在している）場合には、ステップ１６４からステップ１６６へ移行し、処理対象の個々の論理インデックスセットについてメモリに各々記憶した不要単語の論理インデックスを相互に比較することで、個々の論理インデックスセット（に対応する顧客コード）毎の不要単語の重複があるか否か判定する。判定が否定された場合は何ら処理を行うことなくステップ１７０へ移行するが、判定が肯定された場合はステップ１６８へ移行し、不要単語が重複している論理インデックスセット（に対応する顧客コード）の不要単語数を、重複している不要単語の数だけ減算した後にステップ１７０へ移行する。

例えば前述の例では、顧客Ａについての不要単語が「AND」と「SHINZYUKU」であり、顧客Ｆについての不要単語が「BANK」「SHINZYUKU」「BRANCH」であるので、不要単語「SHINZYUKU」が重複しており、ステップ１６８の処理により、顧客Ａ及び顧客Ｆの不要単語数から各々１ずつ減算されることになる。この例では、顧客Ａの不要単語数＝１、顧客Ｆの不要単語数＝２となるので、結果として不要単語数の大小関係は変わらないが、例えば、或る論理インデックスセットにおける不要単語の大多数が他の論理インデックスセットにおける不要単語と重複していた等の場合には、ステップ１６８の処理によって当該顧客の不要単語数が減少されることで不要単語数の大小関係が変化し、変換対象文字列が表している確率が高いと推定される顧客名称に対応する論理インデックスセットにおける不要単語数が相対的に増大することになる。

ステップ１７０では、処理対象に設定した各論理インデックスセットに対応してメモリに記憶されている不要単語数を順に参照し、不要単語数の最大値を抽出すると共に不要単語数が最大値となっている論理インデックスセットの数を計数した後に、この計数結果に基づいて、処理対象に設定した各論理インデックスセットの中に、不要単語数が最大値となっている論理インデックスセットが複数存在しているか否か判定する。不要単語数が最大値となっている論理インデックスセットが１個のみである場合、変換対象文字列はこの論理インデックスセットに対応する顧客名称を表している確率が高いと判断できる。このため、ステップ１７０の判定が否定された場合はステップ１７２へ移行し、変換対象文字列に対応する顧客コードとして、不要単語数が最大の論理インデックスセットに対応する顧客コードを出力した後にステップ９４（図４参照）へ移行する。例えば前述の例では、変換対象文字列が、不要単語数が最大（不要単語数＝２）となっている顧客Ｆの名称を表していると判断され、顧客Ｆの顧客コードが出力されることになる。

一方、不要単語数が最大の論理インデックスセットが複数存在している場合には、変換対象文字列が不要単語数最大の複数の論理インデックスセットに対応する顧客名称のうちの何れを表しているかを判断することは困難である。このため、ステップ１７０の判定が肯定された場合はステップ１７４へ移行する。この場合、前述のように変換対象文字列が表している顧客名称の判定がオペレータによって行われることになる。

このように、本実施形態では、変換対象文字列が表す顧客名称（顧客コード）の判断に際し、検索処理によって複数の論理インデックスセットが抽出された場合に、上述した複数セット抽出時処理により、変換対象文字列中には存在しており抽出された論理インデックスセットに対応する文字列には存在していない不一致単語が不要単語として不要単語辞書に登録されているか否か、前記不一致単語のうち不要単語として登録されている単語の数（不要単語数）、及び、個々の論理インデックスにおける不要単語の重複の有無に基づいて、変換対象文字列に対応する論理インデックスセット（顧客コード）を判断するので、変換対象文字列が表す顧客名称（顧客コード）の判断を、オペレータの手を煩わすことなく自動的に行える確率を向上させることができる。

なお、上記では検索処理によって複数の論理インデックスセットが抽出され、不要単語数≧１の論理インデックスセットが複数存在していた場合に、不要単語数と不要単語の重複の有無に基づいて変換対象文字列が表す顧客名称（顧客コード）を判断する例を説明したが、本発明はこれに限定されるものではなく、例えば不要単語数及び不要単語の重複の有無の何れか一方に基づいて変換対象文字列が表す顧客名称（顧客コード）を判断するようにしてもよいし、これに代えて、個々の不要単語について、対応する顧客名称を表す文字列に出現する回数（又は頻度）を不要単語辞書に記憶しておき、不要単語数≧１の論理インデックスセットが複数存在していた場合に、個々の不要単語が対応する顧客名称を表す文字列に出現する出現頻度も勘案して（例えば個々の不要単語を出現頻度に応じて重み付けして評価値を算出する等）、変換対象文字列が表していると推定される顧客名称（顧客コード）を判断するようにしてもよい。

不要単語の出現頻度は、例えば個々の顧客名称を表す文字列が入力された回数を個々の顧客名称毎に各々不要単語辞書に記憶すると共に、個々の不要単語について対応する顧客名称を表す文字列に出現した回数を不要単語辞書に記憶しておき（これらの入力回数及び出現回数は請求項４に記載の頻度情報に対応している）、変換対象文字列が或る顧客名称を表していると判断する毎に、当該顧客名称に対応する文字列の入力回数をインクリメントすると共に、変換対象文字列に含まれる不要単語の出現回数をインクリメントすることを繰り返し、特定の不要単語の出現頻度を演算する際には、該特定の不要単語の出現回数を、対応する顧客名称を表す文字列の入力回数で除算することで求めることができる。

また、上記では不要単語の論理インデックスのみを顧客コードと対応付けて不要単語辞書に登録する態様を例に説明したが、本発明はこれに限定されるものではなく、例えば不要単語の登録時に、不要単語を含む文字列における不要単語の位置も情報として登録しておき、変換対象文字列における不要単語の位置が不要単語辞書に登録されている位置と一致しているか否かも考慮して、変換対象文字列が表す顧客名称を判断するようにしてもよいし、上述したように、不要単語辞書に各不要単語の出現頻度又は出現回数も登録すると共に、この出現頻度又は出現回数を適宜更新し、出現頻度又は出現回数が所定値以上の不要単語のみを、変換対象文字列が表す顧客名称の判断に用いるようにしてもよい。

また、上記では変換対象文字列から取り出した単語が基本語辞書に登録されていなかった場合に、該単語に論理インデックスを付与して基本語辞書に新規に登録する処理を行うことで、変換対象文字列を構成する全ての単語を論理インデックスへ各々変換する例を説明したが、これに限定されるものではなく、変換対象文字列を構成する各単語のうち基本語辞書に未登録の単語については、論理インデックスへ変換することなくテキストデータのまま以降の処理を行うようにしてもよい。この場合、不要単語辞書及び補助辞書には、論理インデックスとして登録される単語とテキストデータとして登録される単語が混在する可能性があるが、本発明はこのような態様も権利範囲に含むものである。

更に、上記では本発明に係る文字列として、顧客名称を表す文字列を例に説明したが、本発明はこれに限定されるものではなく、複数の単語が組合わされて成る任意の対象を表す文字列に適用可能である。

本実施形態に係るコンピュータ・システムの概略構成を示すブロック図である。 (Ａ)は基本語辞書の一例、(Ｂ)は名称辞書の一例、(Ｃ)は不要単語辞書の一例を各々示すイメージ図である。 顧客コード変換処理の内容を示すフローチャートである。 顧客コード判定処理の内容を示すフローチャートである。 複数セット抽出時処理の内容を示すフローチャートである。

符号の説明

１０ コンピュータ・システム
１２ コンピュータ
１６ ディスプレイ
１８ マウス
２０ キーボード
２２ ＨＤＤ
２８ ネットワーク
３０ コンピュータ

Claims (8)

1. 所定の対象を表すために複数の単語が組合わされて構成された文字列が入力される度に、該入力された文字列を、該入力された文字列が表していると推定される前記所定の対象に付与された識別情報へ変換する情報変換装置であって、
   識別情報が付与された個々の対象について、個々の対象に付与された識別情報と個々の対象を表す文字列を構成する単語の組合わせが対応付られけて各々登録された名称辞書を記憶する第１記憶手段と、
   過去に入力された、特定の対象を表し、かつ特定の対象に付与された識別情報と対応付けられて前記名称辞書に登録されている単語の組合わせに対して単一又は複数の特定単語を付加した単語の組合わせで構成された文字列における前記単一又は複数の特定単語が、前記特定の対象に付与された識別情報と対応付けられ、前記特定の対象の不要単語として登録された不要単語辞書を記憶する第２記憶手段と、
   入力された文字列を構成する単語の組合わせを前記名称辞書に登録されている単語の組合わせと各々比較することで、構成する各単語が前記入力された文字列中に各々存在している単語の組合わせを検索する検索手段と、
   前記検索手段による検索結果に基づいて、前記入力された文字列が表していると推定される対象を判断し、前記入力された文字列を前記判断した対象に付与された識別情報へ変換すると共に、前記検索手段による検索によって抽出された単語の組合わせの中に、前記入力された文字列を構成する複数の単語から単一又は複数の第１特定単語を除外した単語の組合わせと、前記入力された文字列を構成する複数の単語から単一又は複数の第２特定単語を除外した単語の組合わせが各々含まれていた場合に、前記第１特定単語を除外した単語の組合わせと対応付けられて前記名称辞書に登録されている第１の識別情報が、前記単一又は複数の第１特定単語の少なくとも１つと対応付けられて前記不要単語辞書に登録されているか否かを検索すると共に、前記第２特定単語を除外した単語の組合わせと対応付けられて前記名称辞書に登録されている第２の識別情報が、前記単一又は複数の第２特定単語の少なくとも１つと対応付けられて前記不要単語辞書に登録されているか否かを検索し、前記第１及び第２の識別情報の一方のみが前記単一又は複数の第１特定単語の少なくとも１つ、又は前記単一又は複数の第２特定単語の少なくとも１つと対応付けられて前記不要単語辞書に登録されていた場合に、前記入力された文字列が、前記第１及び第２の識別情報のうち前記不要単語辞書に登録されている識別情報に対応する対象を表していると判断する変換手段と、
   を備えたことを特徴とする情報変換装置。
2. 前記変換手段は、前記第１の識別情報が前記単一又は複数の第１特定単語の少なくとも１つと対応付けられて前記不要単語辞書に登録されているか否かを検索すると共に、前記第２の識別情報が前記単一又は複数の第２特定単語の少なくとも１つと対応付けられて前記不要単語辞書に登録されているか否かを検索した結果、前記第１及び第２の識別情報が前記単一又は複数の第１特定単語の少なくとも１つ、又は前記単一又は複数の第２特定単語の少なくとも１つと対応付けられて前記不要単語辞書に各々登録されていた場合に、前記第１及び第２識別情報のうち、前記第１特定単語又は第２特定単語に含まれている単語の中で、第１及び第２識別情報と各々対応付けられて前記不要単語辞書に登録されている単語以外の単語と対応付けられている識別情報を判定し、前記入力された文字列が前記判定した識別情報に対応する対象を表していると判断することを特徴とする請求項１記載の情報変換装置。
3. 前記変換手段は、前記第１の識別情報が前記単一又は複数の第１特定単語の少なくとも１つと対応付けられて前記不要単語辞書に登録されているか否かを検索すると共に、前記第２の識別情報が前記単一又は複数の第２特定単語の少なくとも１つと対応付けられて前記不要単語辞書に登録されているか否かを検索した結果、前記第１及び第２の識別情報が前記単一又は複数の第１特定単語の少なくとも１つ、又は前記単一又は複数の第２特定単語の少なくとも１つと対応付けられて前記不要単語辞書に各々登録されていた場合に、前記第１及び第２識別情報のうち、前記第１特定単語又は前記第２特定単語として入力文字列に含まれている、より多数の単語と対応付けられて前記不要単語辞書に登録されている識別情報を判定し、前記入力された文字列が前記判定した識別情報に対応する対象を表していると判断することを特徴とする請求項１記載の情報変換装置。
4. 前記第２記憶手段に記憶されている不要単語辞書には、過去に入力された文字列において、前記文字列が表す特定の対象の不要単語の出現頻度を表す頻度情報が、前記不要単語辞書に登録されている個々の不要単語について各々登録されており、
   前記変換手段は、前記検索手段による検索結果に基づいて、前記入力された文字列が表していると推定される対象を判断する毎に、前記入力された文字列に該文字列が表す特定の対象の不要単語が含まれているか否かに基づいて、前記不要単語辞書に登録されている前記特定の対象の不要単語の頻度情報を更新すると共に、前記検索手段による検索によって抽出された単語の組合わせの中に、前記入力された文字列を構成する複数の単語から単一又は複数の第１特定単語を除外した単語の組合わせと、前記入力された文字列を構成する複数の単語から単一又は複数の第２特定単語を除外した単語の組合わせが各々含まれており、前記第１の識別情報が前記単一又は複数の第１特定単語の少なくとも１つと対応付けられて前記不要単語辞書に登録されているか否かを検索すると共に、前記第２の識別情報が前記単一又は複数の第２特定単語の少なくとも１つと対応付けられて前記不要単語辞書に登録されているか否かを検索した結果、前記第１及び第２の識別情報が前記単一又は複数の第１特定単語の少なくとも１つ、又は前記単一又は複数の第２特定単語の少なくとも１つと対応付けられて前記不要単語辞書に各々登録されていた場合に、前記第１特定単語又は前記第２特定単語として入力文字列に含まれており、かつ第１及び第２識別情報と各々対応付けられて前記不要単語辞書に登録されている個々の不要単語の頻度情報に基づいて、前記入力された文字列が表している対象を判断することを特徴とする請求項１記載の情報変換装置。
5. 前記変換手段は、前記第１の識別情報が前記単一又は複数の第１特定単語の少なくとも１つと対応付けられて前記不要単語辞書に登録されているか否かを検索すると共に、前記第２の識別情報が前記単一又は複数の第２特定単語の少なくとも１つと対応付けられて前記不要単語辞書に登録されているか否かを検索した結果、前記第１及び第２の識別情報が何れも前記第１特定単語又は前記第２特定単語と対応付けられて前記不要単語辞書に登録されていなかった場合に、前記入力された文字列を表示装置に表示させることで、前記入力された文字列が表す対象の判断をオペレータに委ね、オペレータにより入力装置を介して入力された判断結果に基づいて、前記入力された文字列が表す対象を判断することを特徴とする請求項１記載の情報変換装置。
6. 前記検索手段による検索によって抽出された単語の組合わせの中に、前記入力された文字列を構成する複数の単語から単一又は複数の特定単語を除外した単語の組合わせが含まれており、かつ前記変換手段により、前記入力された文字列が、前記特定単語を除外した単語の組合わせに対応する特定の対象を表していると判断された場合に、前記特定単語を前記特定の対象に付与された識別情報と対応付け、前記不要単語辞書に前記特定の対象の不要単語として登録する不要単語登録手段を更に備えたことを特徴とする請求項１記載の情報変換装置。
7. 入力される文字列を構成する個々の単語に相当する文字列と個々の単語に付与された論理インデックスが対応付られけて予め各々登録された基本語辞書を記憶する第３記憶手段と、
   入力された文字列を構成する個々の単語に相当する文字列をキーにして前記基本語辞書の検索を各々行うことで、入力された文字列を、該文字列を構成する個々の単語を単位として論理インデックスへ変換する単語変換手段と、
   を更に備え、
   前記名称辞書には前記単語の組合わせとして前記論理インデックスの組合わせが登録され、前記不要単語辞書には前記不要単語として論理インデックスが登録されており、
   前記検索手段及び前記変換手段は、前記入力された文字列として、前記入力された文字列が前記単語変換手段によって単語単位で変換されることで得られる論理インデックスの組合わせを用いて各処理を行うことを特徴とする請求項１乃至請求項６の何れか１項記載の情報変換装置。
8. コンピュータを、所定の対象を表すために複数の単語が組合わされて構成された文字列が入力される度に、該入力された文字列を、該入力された文字列が表していると推定される前記所定の対象に付与された識別情報へ変換する情報変換装置として機能させるための情報変換プログラムであって、
   前記コンピュータは、識別情報が付与された個々の対象について、個々の対象に付与された識別情報と個々の対象を表す文字列を構成する単語の組合わせが対応付られけて各々登録された名称辞書を記憶する第１記憶手段と、過去に入力された、特定の対象を表し、かつ特定の対象に付与された識別情報と対応付けられて前記名称辞書に登録されている単語の組合わせに対して単一又は複数の特定単語を付加した単語の組合わせで構成された文字列における前記単一又は複数の特定単語が、前記特定の対象に付与された識別情報と対応付けられ、前記特定の対象の不要単語として登録された不要単語辞書を記憶する第２記憶手段と、を備え、
   前記コンピュータを、
   入力された文字列を構成する単語の組合わせを前記名称辞書に登録されている単語の組合わせと各々比較することで、構成する各単語が前記入力された文字列中に各々存在している単語の組合わせを検索する検索手段、
   及び、 前記検索手段による検索結果に基づいて、前記入力された文字列が表していると推定される対象を判断し、前記入力された文字列を前記判断した対象に付与された識別情報へ変換すると共に、前記検索手段による検索によって抽出された単語の組合わせの中に、前記入力された文字列を構成する複数の単語から単一又は複数の特定単語を除外した単語の組合わせが含まれていた場合に、前記単一又は複数の特定単語を除外した単語の組合わせと対応付けられて前記名称辞書に登録されている特定の識別情報が、前記単一又は複数の特定単語の少なくとも１つと対応付けられて前記不要単語辞書に登録されているか否かを検索し、前記特定の識別情報が前記単一又は複数の特定単語の少なくとも１つと対応付けられて前記不要単語辞書に登録されていた場合に、前記入力された文字列が、前記特定の識別情報が付与された対象を表していると判断する変換手段
   として機能させることを特徴とする情報変換プログラム。

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