Deprecated: The each() function is deprecated. This message will be suppressed on further calls in /home/zhenxiangba/zhenxiangba.com/public_html/phproxy-improved-master/index.php on line 456
JP5655670B2 - Detection program, detection apparatus, and detection method - Google Patents
[go: Go Back, main page]

JP5655670B2 - Detection program, detection apparatus, and detection method - Google Patents

Detection program, detection apparatus, and detection method Download PDF

Info

Publication number
JP5655670B2
JP5655670B2 JP2011080724A JP2011080724A JP5655670B2 JP 5655670 B2 JP5655670 B2 JP 5655670B2 JP 2011080724 A JP2011080724 A JP 2011080724A JP 2011080724 A JP2011080724 A JP 2011080724A JP 5655670 B2 JP5655670 B2 JP 5655670B2
Authority
JP
Japan
Prior art keywords
sentence
missing
detection
character string
character
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Expired - Fee Related
Application number
JP2011080724A
Other languages
Japanese (ja)
Other versions
JP2012216059A (en
Inventor
伊藤 孝
孝 伊藤
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Fujitsu Ltd
Original Assignee
Fujitsu Ltd
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Fujitsu Ltd filed Critical Fujitsu Ltd
Priority to JP2011080724A priority Critical patent/JP5655670B2/en
Publication of JP2012216059A publication Critical patent/JP2012216059A/en
Application granted granted Critical
Publication of JP5655670B2 publication Critical patent/JP5655670B2/en
Expired - Fee Related legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Landscapes

  • Document Processing Apparatus (AREA)
  • Character Discrimination (AREA)

Description

本発明は、欠落した文章を検出する検出プログラム、検出装置、および検出方法に関する。   The present invention relates to a detection program, a detection apparatus, and a detection method for detecting a missing sentence.

従来から、検診施設は、健康診断の検診結果を当人に通知するため、健康診断結果報告書を作成し、当人に通知していた。近年では、検診施設のシステム化が図られており、システムが健康診断結果報告書を出力している。しかし、システムは、健康診断結果報告書の予め限られた領域内に担当医等が入力した健康診断の結果を出力するため、出力する文字数が多い場合、途中で文章が切れた状態で出力してしまうことがあった。   Conventionally, a screening facility has created a health check result report to notify the person of the check result of the health check, and has notified the person. In recent years, systematization of screening facilities has been attempted, and the system outputs a health check result report. However, since the system outputs the results of the health check entered by the attending physician within a limited area of the health check result report, if the number of characters to be output is large, it will be output with the sentence cut off halfway through. There was a case.

このような、出力された文章の欠落の有無を検出する技術として、たとえば、印刷された帳票をOCR(Optical Character Reader)で文字認識した後、読み取った文章がマスタに存在するかを検索することで、文章の欠落を検出する技術が開示されている(たとえば、下記特許文献1、2を参照。)。また、文章の欠落を検出する他の技術として、たとえば、対象文章から対比文章を作成し、対象文章と対比文章の単語数、単語種類などの特徴から作成される特徴ベクトルを用いて、対象文章に句読点が欠落していたことを検出する開示されている(たとえば、下記特許文献3を参照。)。   As a technique for detecting the presence or absence of the output sentence, for example, after the printed form is recognized by an OCR (Optical Character Reader), it is searched whether the read sentence exists in the master. Thus, a technique for detecting missing text is disclosed (for example, see Patent Documents 1 and 2 below). As another technique for detecting missing sentences, for example, a comparison sentence is created from the target sentence, and the target sentence is created using a feature vector created from features such as the number of words and word types of the target sentence and the comparison sentence. Is disclosed to detect the lack of punctuation marks (see, for example, Patent Document 3 below).

特開平8−030700号公報JP-A-8-030700 特開平2−158863号公報Japanese Patent Laid-Open No. 2-158863 特開2010−218318号公報JP 2010-218318 A

上述した従来技術1〜3を適用することで、OCRで読み取った文章が欠落したことを検出することができる。しかしながら、従来技術1〜3にかかる技術では、マスタに登録されている文章を検索したり、または、特徴を取得したりするために、欠落した文章を検出する処理に時間を要するという問題があった。たとえば、健康診断結果報告書が大量にある場合、従来技術1〜3にかかる技術では欠落した文章の検出に時間がかかってしまっていた。   By applying the prior arts 1 to 3 described above, it is possible to detect that a sentence read by OCR is missing. However, the techniques according to the prior arts 1 to 3 have a problem that it takes time to detect a missing sentence in order to search for a sentence registered in the master or to acquire a feature. It was. For example, when there are a large number of health check result reports, the techniques according to the prior arts 1 to 3 have taken time to detect missing sentences.

本発明は、上述した従来技術による問題点を解消するため、領域内に出力された文章の欠落を高速に検出できる検出プログラム、検出装置、および検出方法を提供することを目的とする。   An object of the present invention is to provide a detection program, a detection apparatus, and a detection method capable of detecting a missing piece of text output in an area at high speed in order to solve the above-described problems caused by the prior art.

上述した課題を解決し、目的を達成するため、本発明の一側面によれば、画像化された文章が含まれた画像データから文字を読み取る読取部から、画像データの所定の領域内に存在する文字列を取得し、続けて、文字列の末尾文字を検出し、末尾文字が句点であるか否かを判断し、判断の結果に基づいて、文章に対する後続文章の欠落可能性の結果を出力する検出プログラム、検出装置、および検出方法が提案される。   In order to solve the above-described problems and achieve the object, according to one aspect of the present invention, a reading unit that reads characters from image data including an imaged sentence is present in a predetermined area of the image data. Next, the end character of the character string is detected, whether or not the end character is a punctuation point, and based on the result of the determination, the result of the possibility of missing subsequent sentences is determined. A detection program, a detection device, and a detection method for outputting are proposed.

本発明の一側面によれば、領域内に出力された文章の欠落を高速に検出できるという効果を奏する。   According to one aspect of the present invention, there is an effect that it is possible to detect a lack of text output in a region at high speed.

図1は、実施の形態にかかる検出装置100の動作例を示す説明図である。FIG. 1 is an explanatory diagram illustrating an operation example of the detection apparatus 100 according to the embodiment. 図2は、検出装置100のハードウェア例を示すブロック図である。FIG. 2 is a block diagram illustrating a hardware example of the detection apparatus 100. 図3は、検出装置100の機能例を示すブロック図である。FIG. 3 is a block diagram illustrating an example of functions of the detection apparatus 100. 図4は、健康診断結果報告書101の一例を示す説明図である。FIG. 4 is an explanatory diagram illustrating an example of the health check result report 101. 図5は、語尾チェックテーブル311の記憶内容を示す説明図である。FIG. 5 is an explanatory diagram showing the contents stored in the ending check table 311. 図6は、文字列フィールド定義テーブル312の記憶内容を示す説明図である。FIG. 6 is an explanatory diagram showing the contents stored in the character string field definition table 312. 図7は、欠落の結果の一例を示す説明図である。FIG. 7 is an explanatory diagram showing an example of the result of missing. 図8は、欠落文章検出処理の一例を示すフローチャートである。FIG. 8 is a flowchart illustrating an example of missing sentence detection processing.

以下に添付図面を参照して、開示の検出プログラム、検出装置、および検出方法の実施の形態を詳細に説明する。   Exemplary embodiments of a disclosed detection program, detection apparatus, and detection method will be described below in detail with reference to the accompanying drawings.

図1は、実施の形態にかかる検出装置100の動作例を示す説明図である。検出装置100は、印刷された健康診断結果報告書101を、スキャナ102を用いて取り込み、健康診断結果報告書101の画像データ(以下、単に画像データと称する)103を生成する。   FIG. 1 is an explanatory diagram illustrating an operation example of the detection apparatus 100 according to the embodiment. The detection apparatus 100 captures the printed health examination result report 101 using the scanner 102 and generates image data (hereinafter simply referred to as image data) 103 of the health examination result report 101.

なお、健康診断結果報告書101は、印刷される際に、“〜〜〜〜癌である疑いがあります。”という対象文章のうち、“〜〜〜〜癌である”文章以降の“疑いがあります。”という後続文章が健康診断結果報告書101の領域104からはみ出してしまった状態である。報告書の内容が「癌である疑いがあります。」という可能性を示す表現である場合と、「癌である」という断定を示す表現である場合とでは、この報告書を見たユーザが健康診断の結果として認識する結果が全く異なってしまう。画像データ103は、領域104内に存在した“〜〜〜〜癌である”という文章が画像化された状態で含まれている。なお、本実施の形態では、印刷された健康診断結果報告書101を文章の欠落の検出対象としているが、文章が入力されたファイルを印刷した印刷物を検出対象としてもよい。   In addition, when the health check result report 101 is printed, among the target sentences “~~~~ suspected of cancer." This is a state in which the subsequent sentence “is out of the area 104 of the health check result report 101”. The user who viewed this report is healthy if the content of the report is an expression indicating the possibility of “suspected of cancer” or an expression indicating an assertion of “cancer” The result recognized as a result of diagnosis is completely different. The image data 103 includes the text “~ ˜˜˜cancer” existing in the region 104 in an imaged state. In the present embodiment, the printed health examination result report 101 is a detection target of a missing sentence, but a printed matter in which a file in which a sentence is input is printed may be a detection target.

続けて、検出装置100は、OCRを用いて、画像データ103から予め決められた領域104内に存在する文字列を読み取る。以下、予め決められていた領域104内に存在する文字列を検出対象文字列と呼称する。検出対象文字列は、図1の例では、領域104内に存在する“〜〜〜〜癌である”となる。読み取り後、検出装置100は、検出対象文字列の末尾文字を検出し、続けて末尾文字が句点であるかを判断する。図1の例では、末尾文字“る”となり、句点ではないため、検出装置100は、画像化された文章に対する後続文章の欠落を検出する。   Subsequently, the detection apparatus 100 reads a character string existing in a predetermined area 104 from the image data 103 using the OCR. Hereinafter, a character string existing in the predetermined area 104 is referred to as a detection target character string. In the example of FIG. 1, the detection target character string is “˜˜˜˜cancer” existing in the region 104. After reading, the detection apparatus 100 detects the end character of the detection target character string, and subsequently determines whether the end character is a punctuation mark. In the example of FIG. 1, since the end character is “RU”, which is not a punctuation point, the detection apparatus 100 detects the lack of a subsequent sentence with respect to the imaged sentence.

これにより、検出装置100は、全文登録済のデータベースを検索せずに検出対象文字列の欠落の有無を検出するため、画像化された文章に対する後続文章の欠落の検出を高速に行える。以下、図2〜図8を用いて、図1で示した動作を行う検出装置100のハードウェア、機能、フローチャートを説明する。   Thereby, since the detection apparatus 100 detects the presence or absence of a character string to be detected without searching a full-text registered database, it is possible to detect a subsequent sentence missing from an imaged sentence at high speed. Hereinafter, the hardware, function, and flowchart of the detection apparatus 100 that performs the operation illustrated in FIG. 1 will be described with reference to FIGS.

(検出装置100のハードウェア)
図2は、検出装置100のハードウェア例を示すブロック図である。図2において、検出装置100は、CPU(Central Processing Unit)201と、ROM(Read‐Only Memory)202と、RAM(Random Access Memory)203と、を含む。また、記憶装置として検出装置100は、磁気ディスクドライブ204と、磁気ディスク205と、光ディスクドライブ206と、光ディスク207と、を含む。また、ユーザやその他の機器との入出力装置として検出装置100は、ディスプレイ208と、I/F(Interface)209と、キーボード210と、マウス211と、スキャナ102と、プリンタ212と、を含む。また、各部はバス213によってそれぞれ接続されている。
(Hardware of the detection apparatus 100)
FIG. 2 is a block diagram illustrating a hardware example of the detection apparatus 100. In FIG. 2, the detection apparatus 100 includes a CPU (Central Processing Unit) 201, a ROM (Read-Only Memory) 202, and a RAM (Random Access Memory) 203. The detection device 100 as a storage device includes a magnetic disk drive 204, a magnetic disk 205, an optical disk drive 206, and an optical disk 207. Further, the detection apparatus 100 as an input / output device for a user and other devices includes a display 208, an I / F (Interface) 209, a keyboard 210, a mouse 211, a scanner 102, and a printer 212. Each unit is connected by a bus 213.

ここで、CPU201は、検出装置100の全体の制御を司る。ROM202は、ブートプログラムなどのプログラムを記憶している。RAM203は、CPU201のワークエリアとして使用される。磁気ディスクドライブ204は、CPU201の制御にしたがって磁気ディスク205に対するデータのリード/ライトを制御する。磁気ディスク205は、磁気ディスクドライブ204の制御で書き込まれたデータを記憶する。   Here, the CPU 201 governs overall control of the detection apparatus 100. The ROM 202 stores a program such as a boot program. The RAM 203 is used as a work area for the CPU 201. The magnetic disk drive 204 controls reading / writing of data with respect to the magnetic disk 205 according to the control of the CPU 201. The magnetic disk 205 stores data written under the control of the magnetic disk drive 204.

光ディスクドライブ206は、CPU201の制御にしたがって光ディスク207に対するデータのリード/ライトを制御する。光ディスク207は、光ディスクドライブ206の制御で書き込まれたデータを記憶したり、光ディスク207に記憶されたデータをコンピュータに読み取らせたりする。なお、ROM202、磁気ディスク205、光ディスク207のいずれかの記憶装置に、本実施の形態にかかる検出プログラムが格納されていてもよい。   The optical disk drive 206 controls reading / writing of data with respect to the optical disk 207 according to the control of the CPU 201. The optical disk 207 stores data written under the control of the optical disk drive 206, or causes the computer to read data stored on the optical disk 207. Note that the detection program according to the present embodiment may be stored in any of the storage devices of the ROM 202, the magnetic disk 205, and the optical disk 207.

ディスプレイ208は、カーソル、アイコンあるいはツールボックスをはじめ、文書、画像、機能情報などのデータを表示する。たとえば、ディスプレイ208は、CRT、TFT液晶ディスプレイ、プラズマディスプレイなどを採用することができる。   The display 208 displays data such as a document, an image, and function information as well as a cursor, an icon, or a tool box. For example, the display 208 can employ a CRT, a TFT liquid crystal display, a plasma display, or the like.

I/F209は、通信回線を通じてLAN(Local Area Network)、WAN(Wide Area Network)、インターネットなどのネットワーク214に接続され、ネットワーク214を介して他の装置に接続される。そして、I/F209は、ネットワーク214と内部のインターフェースを司り、外部装置からのデータの入出力を制御する。I/F209には、たとえばモデムやLANアダプタなどを採用することができる。   The I / F 209 is connected to a network 214 such as a LAN (Local Area Network), a WAN (Wide Area Network), and the Internet through a communication line, and is connected to other devices via the network 214. The I / F 209 controls an internal interface with the network 214 and controls data input / output from an external device. For example, a modem or a LAN adapter may be employed as the I / F 209.

キーボード210は、文字、数字、各種指示などの入力のためのキーを有し、データの入力を行う。また、キーボード210は、タッチパネル式の入力パッドやテンキーなどであってもよい。マウス211は、カーソルの移動や範囲選択、あるいはウィンドウの移動やサイズの変更などを行う。また、検出装置100は、マウス211の代わりとして、ポインティングデバイスとして同様の機能を有していれば、トラックボールやジョイスティックなどを含んでいてもよい。   The keyboard 210 has keys for inputting characters, numbers, various instructions, and the like, and inputs data. The keyboard 210 may be a touch panel type input pad or a numeric keypad. The mouse 211 performs cursor movement, range selection, window movement, size change, and the like. In addition, the detection apparatus 100 may include a trackball, a joystick, or the like as long as it has a similar function as a pointing device instead of the mouse 211.

スキャナ102は、画像を光学的に読み取り、検出装置100内に画像データを取り込む。なお、スキャナ102は、OCR機能を持たせてもよい。たとえば、本実施の形態にかかる検出装置100は、健康診断結果報告書を読み取り、OCR機能によって文字列を読み取っている。また、プリンタ212は、画像データや文書データを印刷する。プリンタ212には、たとえば、レーザプリンタやインクジェットプリンタを採用することができる。   The scanner 102 optically reads an image and takes in image data into the detection apparatus 100. The scanner 102 may have an OCR function. For example, the detection apparatus 100 according to the present embodiment reads a health check result report and reads a character string using the OCR function. The printer 212 prints image data and document data. As the printer 212, for example, a laser printer or an ink jet printer can be employed.

(検出装置100の機能)
次に、検出装置100の機能について説明する。図3は、検出装置100の機能例を示すブロック図である。検出装置100は、読取部301と、取得部302と、検出部303と、判断部304と、出力部305と、検索部306と、を含む。この制御部となる機能(読取部301〜検索部306)は、記憶装置310に記憶されたプログラムをCPU201が実行することにより、その機能を実現する。記憶装置310は、具体的には、たとえば、図2に示したROM202、RAM203、磁気ディスク205、光ディスク207などである。または、I/F209を経由して他のCPUが実行することにより、その機能を実現してもよい。
(Function of the detection apparatus 100)
Next, functions of the detection apparatus 100 will be described. FIG. 3 is a block diagram illustrating an example of functions of the detection apparatus 100. The detection apparatus 100 includes a reading unit 301, an acquisition unit 302, a detection unit 303, a determination unit 304, an output unit 305, and a search unit 306. The functions (reading unit 301 to search unit 306) serving as the control unit are realized by the CPU 201 executing the program stored in the storage device 310. Specifically, the storage device 310 is, for example, the ROM 202, the RAM 203, the magnetic disk 205, the optical disk 207, etc. shown in FIG. Alternatively, the function may be realized by another CPU executing via the I / F 209.

また、検出装置100は、記憶装置310に含まれる語尾チェックテーブル311と、文字列フィールド定義テーブル312、画像データ103にアクセス可能である。なお、画像データ103は、健康診断結果報告書101がスキャナ102によって読み取られることで生成されたデータであることを想定している。また、画像データ103は、I/F209を経由して取得されたデータであってもよい。   Further, the detection apparatus 100 can access the ending check table 311, the character string field definition table 312, and the image data 103 included in the storage device 310. It is assumed that the image data 103 is data generated by reading the health check result report 101 by the scanner 102. Further, the image data 103 may be data acquired via the I / F 209.

語尾チェックテーブル311は、検出対象文字列の末尾文字列として設定可能な文字列が格納されているテーブルである。なお、語尾チェックテーブル311の具体的なデータの格納例は、図5にて後述する。文字列フィールド定義テーブル312は、健康診断結果報告書101内の検出対象文字列が印刷されている領域を格納するテーブルである。なお、文字列フィールド定義テーブル312の具体的な格納例は、図6にて後述する。   The ending check table 311 is a table in which a character string that can be set as the end character string of the detection target character string is stored. A specific data storage example of the ending check table 311 will be described later with reference to FIG. The character string field definition table 312 is a table that stores an area where the detection target character string in the health check result report 101 is printed. A specific storage example of the character string field definition table 312 will be described later with reference to FIG.

読取部301は、画像化された文章が含まれた画像データ103から文字を読み取る機能を有する。たとえば、読取部301は、画像データ103と、前もって記憶されたパターンとの照合により文字を特定し、文字を読み取る。読取部301の機能は、スキャナ102にあってもよい。なお、読み取った文字は、CPU201のレジスタ、RAM203などの書き込み可能な記憶領域に格納される。   The reading unit 301 has a function of reading characters from the image data 103 including the imaged text. For example, the reading unit 301 specifies a character by matching the image data 103 with a previously stored pattern, and reads the character. The function of the reading unit 301 may be in the scanner 102. The read character is stored in a writable storage area such as a register of the CPU 201 or the RAM 203.

取得部302は、読取部301から、画像データ103の所定の領域内に存在する検出対象となる検出対象文字列を取得する機能を有する。なお、所定の領域とは、文字列フィールド定義テーブル312にて定義されている領域である。たとえば、取得部302は、画像データ103内の左上の座標が(10、40)となり、右下の座標が(300、150)となる矩形領域内に存在する検出対象文字列を取得する。なお、取得した検出対象文字列は、CPU201のレジスタ、RAM203などの書き込み可能な記憶領域に格納される。   The acquisition unit 302 has a function of acquiring, from the reading unit 301, a detection target character string that is a detection target existing in a predetermined area of the image data 103. The predetermined area is an area defined in the character string field definition table 312. For example, the acquisition unit 302 acquires a detection target character string that exists in a rectangular area in which the upper left coordinates in the image data 103 are (10, 40) and the lower right coordinates are (300, 150). The acquired character string to be detected is stored in a writable storage area such as the register of the CPU 201 or the RAM 203.

検出部303は、検出対象文字列の末尾文字を検出する。たとえば、取得部302によって取得された検出対象文字列が、“〜〜〜〜癌である”である場合を想定する。このとき、検出部303は、末尾文字として“る”を検出する。なお、検出された末尾文字は、CPU201のレジスタ、RAM203などの書き込み可能な記憶領域に格納される。また、格納される情報は、取得部302にて記憶された検出対象文字列内の、末尾文字の位置を示すポインタであってもよい。   The detection unit 303 detects the last character of the detection target character string. For example, it is assumed that the detection target character string acquired by the acquisition unit 302 is “˜˜˜˜cancer”. At this time, the detection unit 303 detects “RU” as the last character. The detected end character is stored in a writable storage area such as the register of the CPU 201 or the RAM 203. The stored information may be a pointer indicating the position of the last character in the detection target character string stored in the acquisition unit 302.

判断部304は、末尾文字が句点であるか否かを判断する機能を有する。たとえば、検出部303によって末尾文字“る”が検出された場合を想定する。このとき、判断部304は、“る”が句点であるか否かを判断する。なお、判断結果は、CPU201のレジスタ、RAM203などの書き込み可能な記憶領域に格納される。   The determination unit 304 has a function of determining whether the last character is a punctuation mark. For example, it is assumed that the end character “ru” is detected by the detection unit 303. At this time, the determination unit 304 determines whether “RU” is a punctuation mark. The determination result is stored in a writable storage area such as a register of the CPU 201 or the RAM 203.

出力部305は、判断部304による判断結果に基づいて、画像化された文章に対する後続文章の欠落可能性の結果を出力する機能を有する。たとえば、出力部305は、句点でない場合、後続文章が欠落していることを出力する。   The output unit 305 has a function of outputting a result of the possibility of missing subsequent text with respect to the imaged text based on the determination result by the determination unit 304. For example, the output unit 305 outputs that the subsequent sentence is missing when it is not a punctuation mark.

また、出力部305は、末尾文字が句点でない場合、後続文章の欠落可能性の結果として後続文章が欠落している可能性があることを出力してもよい。また、出力部305は、末尾文字が句点である場合、後続文章の欠落可能性の結果として後続文章が欠落していないことを出力してもよい。また、出力部305は、検索部306による検索の結果、末尾文字列に一致する語尾がない場合、後続文章の欠落可能性の結果として後続文章が欠落していることを出力してもよい。   Further, when the last character is not a punctuation, the output unit 305 may output that the subsequent sentence may be missing as a result of the possibility of the subsequent sentence being missing. Further, when the last character is a punctuation, the output unit 305 may output that the succeeding sentence is not missing as a result of the possibility of missing the succeeding sentence. In addition, as a result of the search by the search unit 306, the output unit 305 may output that the subsequent sentence is missing as a result of the possibility of the subsequent sentence being missing when there is no ending that matches the end character string.

また、出力部305は、判断部304による判断結果に基づいて、後続文章の欠落可能性の結果と末尾文字を出力してもよい。たとえば、出力部305は、後続文章の欠落可能性の結果が、後続文章が欠落しており、末尾文字が“る”であることを出力する。なお、出力形式としては、たとえば、ディスプレイ208への表示、プリンタ212への印刷出力、I/F209による外部装置への送信がある。また、出力部305は、出力結果をRAM203、磁気ディスク205、光ディスク207などの記憶領域に記憶することとしてもよい。   Further, the output unit 305 may output the result of the possibility of missing subsequent text and the end character based on the determination result by the determination unit 304. For example, the output unit 305 outputs, as a result of the possibility of missing subsequent text, that the subsequent text is missing and the end character is “RU”. The output format includes, for example, display on the display 208, print output to the printer 212, and transmission to an external device via the I / F 209. The output unit 305 may store the output result in a storage area such as the RAM 203, the magnetic disk 205, and the optical disk 207.

検索部306は、判断部304によって末尾文字が句点でないと判断された場合、語尾に関する文字列群が格納された語尾チェックテーブル311を参照して、検出対象文字列の末尾文字列に一致する語尾を検索する機能を有する。   When the determining unit 304 determines that the end character is not a punctuation point, the search unit 306 refers to the ending check table 311 in which the character string group related to the ending is stored, and the ending that matches the end character string of the detection target character string. It has a function to search.

たとえば、検出対象文字列が、“〜〜〜〜癌である”である場合を想定する。このとき、判断部304は、末尾文字“る”が句点でないと判断し、続けて、検索部306が、検出対象文字列の末尾文字列に一致する語尾を検索する。たとえば、語尾チェックテーブル311に”ある”という語尾がある場合、検索部306は、検索結果を発見できたとして出力し、ない場合、検索結果を発見できなかったとして出力する。なお、検索結果は、CPU201のレジスタ、RAM203などの書き込み可能な記憶領域に格納される。   For example, a case is assumed where the detection target character string is “having cancer”. At this time, the determination unit 304 determines that the end character “ru” is not a punctuation point, and then the search unit 306 searches for a ending that matches the end character string of the detection target character string. For example, when there is a ending “Yes” in the ending check table 311, the search unit 306 outputs that the search result has been found, and otherwise outputs that the search result has not been found. The search result is stored in a writable storage area such as a register of the CPU 201 or the RAM 203.

図4は、健康診断結果報告書101の一例を示す説明図である。健康診断結果報告書101内には、たとえば、報告書の名称を表示する領域401、健康診断の対象者の個人情報を表示する領域402、判定結果を表示する領域403、担当医によって入力された総合所見を表示する領域404が含まれる。さらに、健康診断結果報告書101内には、総合所見以外のメッセージを表示する領域405、診断結果の詳細を表示する領域406が含まれる。たとえば、検出装置100は、総合所見を表示する領域404を、検出対象文字列が含まれる領域104として文字列フィールド定義テーブル312に予め記憶しておく。   FIG. 4 is an explanatory diagram illustrating an example of the health check result report 101. In the health check result report 101, for example, a region 401 for displaying the name of the report, a region 402 for displaying the personal information of the subject of the health check, a region 403 for displaying the determination result, input by the doctor in charge An area 404 for displaying general findings is included. Further, the health diagnosis result report 101 includes an area 405 for displaying a message other than the general findings and an area 406 for displaying details of the diagnosis result. For example, the detection apparatus 100 stores an area 404 for displaying the general findings in the character string field definition table 312 in advance as the area 104 including the detection target character string.

図5は、語尾チェックテーブル311の記憶内容を示す説明図である。語尾チェックテーブル311は、語尾というフィールドを含む。語尾フィールドには、検出対象文字列の末尾文字列として設定可能な文字列が格納される。たとえば、図5に示す語尾チェックテーブル311は、“です”、“ます”、“します”が格納されている。   FIG. 5 is an explanatory diagram showing the contents stored in the ending check table 311. The ending check table 311 includes a field called ending. The ending field stores a character string that can be set as the last character string of the detection target character string. For example, the ending check table 311 shown in FIG. 5 stores “is”, “mass”, and “is”.

図6は、文字列フィールド定義テーブル312の記憶内容を示す説明図である。文字列フィールド定義テーブル312は、ファイル名称、領域名称、領域という3つのフィールドを含む。ファイル名称フィールドには、欠落した文章の検出対象となるファイルの名称が格納される。また、ファイル名称フィールドには、ファイルを一意に特定する識別情報が格納されていてもよい。領域名称フィールドには、検索対象文字列を含んでいる領域の名称が格納される。領域フィールドには、領域名称の具体的な範囲が格納される。具体的に、領域フィールドは、領域内の左上のX座標、左上のY座標、右下のX座標、右下のY座標が格納されている。   FIG. 6 is an explanatory diagram showing the contents stored in the character string field definition table 312. The character string field definition table 312 includes three fields: file name, area name, and area. The file name field stores the name of the file that is the target for detecting the missing text. In the file name field, identification information for uniquely specifying the file may be stored. The area name field stores the name of the area containing the search target character string. The area field stores a specific range of area names. Specifically, the area field stores an upper left X coordinate, an upper left Y coordinate, a lower right X coordinate, and a lower right Y coordinate in the area.

たとえば、図6で示す文字列フィールド定義テーブル312には、健康診断結果報告書の総合所見の領域が、左上の座標が(10、40)となり、右下の座標が(300、150)となる矩形領域であることを示している。なお、領域フィールドの設定方法としては、たとえば、健康診断結果報告書の印刷元のデータから、システムの設計者によって設定されてもよい。   For example, in the character string field definition table 312 shown in FIG. 6, in the comprehensive findings area of the health check result report, the upper left coordinates are (10, 40) and the lower right coordinates are (300, 150). This indicates a rectangular area. In addition, as a setting method of an area field, it may be set by the system designer from, for example, data of a print source of a health check result report.

図7は、欠落の結果の一例を示す説明図である。図7では、検出対象文字列に応じた欠落の結果の例を4つ示している。符号701で示す説明図は、健康診断結果報告書101−1の領域104−1内に示される検出対象文字列が“〜〜〜〜癌である疑いがあります。”となった場合の欠落を判定した結果を示している。符号702で示す説明図は、健康診断結果報告書101−2の領域104−2内に示される検出対象文字列が“〜〜〜〜癌である”となった場合の欠落を判定した結果を示している。   FIG. 7 is an explanatory diagram showing an example of the result of missing. FIG. 7 shows four examples of missing results according to the detection target character string. The explanatory diagram denoted by reference numeral 701 indicates a missing case when the detection target character string shown in the area 104-1 of the health check result report 101-1 is “~ suspected to be cancer”. The result of the determination is shown. The explanatory diagram denoted by reference numeral 702 shows the result of determining omission when the detection target character string shown in the area 104-2 of the health check result report 101-2 is "~~~~ cancer". Show.

符号703で示す説明図は、健康診断結果報告書101−3の領域104−3内に示される検出対象文字列が“〜〜〜〜癌である”となり、さらに、語尾チェックテーブル311による検索を追加した場合の欠落を判定した結果を示している。符号704で示す説明図は、健康診断結果報告書101−4の領域104−4内に示される検出対象文字列が”〜〜〜〜癌である疑いがあります”となり、さらに、語尾チェックテーブル311による検索を追加した場合の欠落を判定した結果を示している。   In the explanatory diagram denoted by reference numeral 703, the character string to be detected shown in the area 104-3 of the health examination result report 101-3 is “to be cancer”, and the search by the ending check table 311 is further performed. The result of determining omission when added is shown. In the explanatory diagram denoted by reference numeral 704, the character string to be detected shown in the area 104-4 of the health check result report 101-4 is "~~~~ suspected to be cancer", and the ending check table 311 It shows the result of determining the lack when adding a search by.

符号701の説明図では、検出対象文字列の末尾文字が“。”であり、句点であるため、検出装置100は、欠落可能性の結果として後続文章が欠落していないことを出力する。また、検出装置100は、末尾文字“。”を出力してもよい。符号702の説明図では、検出対象文字列の末尾文字が“る”であり、句点でないため、検出装置100は、欠落可能性の結果として後続文章の欠落の可能性があることを出力する。また、検出装置100は、末尾文字“る”を出力してもよい。なお、符号702の状態で、欠落の可能性ありと出力するのは、領域104に入力された文章が句点のない文章である可能性が存在するためである。   In the explanatory diagram denoted by reference numeral 701, since the last character of the detection target character string is “.” And is a punctuation mark, the detection apparatus 100 outputs that the subsequent sentence is not missing as a result of the possibility of missing. Further, the detection apparatus 100 may output the end character “.”. In the explanatory diagram denoted by reference numeral 702, since the end character of the detection target character string is “ru” and is not a punctuation mark, the detection apparatus 100 outputs that there is a possibility that the subsequent sentence may be missing as a result of the possibility of missing. Further, the detection apparatus 100 may output the last character “ru”. The reason why there is a possibility of missing in the state of reference numeral 702 is that there is a possibility that the sentence input to the area 104 is a sentence without a punctuation mark.

符号703の説明図では、検出対象文字列の末尾文字が“る”であり、句点でないため、検出装置100は、続けて、語尾チェックテーブル311を参照して、検出対象文字列の末尾文字列に一致する語尾を検索する。このとき、語尾チェックテーブル311に登録されている語尾が、図5で示した状態であると想定すると、検出装置100は、末尾文字列に一致する語尾がないと判断し、欠落可能性の結果として後続文章が欠落していることを出力する。また、検出装置100は、末尾文字“る”を出力してもよい。   In the explanatory diagram denoted by reference numeral 703, since the end character of the detection target character string is “ru” and is not a punctuation mark, the detection apparatus 100 continues to refer to the ending check table 311 to refer to the end character string of the detection target character string. Search for endings that match. At this time, assuming that the endings registered in the ending check table 311 are in the state shown in FIG. 5, the detection apparatus 100 determines that there is no ending that matches the end character string, and results in the possibility of missing. Output that the following sentence is missing. Further, the detection apparatus 100 may output the last character “ru”.

符号704の説明図では、検出対象文字列の末尾文字が“す”であり、句点でないため、検出装置100は、続けて、語尾チェックテーブル311を参照して、検出対象文字列の末尾文字列に一致する語尾を検索する。このとき、語尾チェックテーブル311に登録されている語尾が、図5で示した状態であると想定すると、検出装置100は、末尾文字列に一致する語尾“ます”があると判断し、欠落可能性の結果として後続文章が欠落していないことを出力する。また、検出装置100は、末尾文字“す”を出力してもよい。なお、符号704の状態では、入力ミスの可能性があることから、入力ミスの可能性ありと出力してもよい。   In the explanatory diagram denoted by reference numeral 704, since the end character of the detection target character string is “su” and is not a punctuation mark, the detection apparatus 100 continues to refer to the ending check table 311 and ends the character string of the detection target character string. Search for endings that match. At this time, assuming that the ending registered in the ending check table 311 is in the state shown in FIG. 5, the detection apparatus 100 determines that there is a ending “Masu” that matches the end character string, and can be omitted. Outputs that the following sentence is not missing as a result of sex. Further, the detection apparatus 100 may output the end character “su”. In the state indicated by reference numeral 704, since there is a possibility of an input error, it may be output that there is a possibility of an input error.

図8は、欠落文章検出処理の一例を示すフローチャートである。検出装置100は、健康診断結果報告書101群のうち、先頭の健康診断結果報告書101を選択する(ステップS801)。選択後、検出装置100は、選択された健康診断結果報告書101を、スキャナ102を用いて取り込み、画像データ103を生成する(ステップS802)。生成後、検出装置100は、画像データ103から、文字列フィールド定義テーブル312の領域フィールド内の検出対象文字列を、OCRを用いて取得する(ステップS803)。   FIG. 8 is a flowchart illustrating an example of missing sentence detection processing. The detection apparatus 100 selects the first health examination result report 101 from the group of health examination result reports 101 (step S801). After the selection, the detection apparatus 100 captures the selected health check result report 101 using the scanner 102 and generates image data 103 (step S802). After generation, the detection apparatus 100 acquires, from the image data 103, the detection target character string in the region field of the character string field definition table 312 using OCR (step S803).

取得後、検出装置100は、検出対象文字列の末尾文字を検出する(ステップS804)。検出後、検出装置100は、末尾文字が句点か否かを判断する(ステップS805)。末尾文字が句点である場合(ステップS805:Yes)、検出装置100は、画像化された文章に対する後続文章が欠落していないことを出力する(ステップS806)。   After acquisition, the detection apparatus 100 detects the end character of the detection target character string (step S804). After detection, the detection apparatus 100 determines whether the last character is a punctuation mark (step S805). When the last character is a punctuation (step S805: Yes), the detection apparatus 100 outputs that the subsequent sentence for the imaged sentence is not missing (step S806).

末尾文字が句点でない場合(ステップS805:No)、検出装置100は、語尾チェックテーブル311を参照して、検出対象文字列の末尾文字列に一致する語尾を検索する(ステップS807)。検索後、検出装置100は、一致する語尾を発見したか否かを判断する(ステップS808)。発見しなかった場合(ステップS808:No)、検出装置100は、画像化された文章に対する後続文章が欠落していることを出力する(ステップS809)。発見した場合(ステップS808:Yes)、検出装置100は、画像化された文章に対する後続文章が入力ミスの可能性ありを出力する(ステップS810)。   When the last character is not a punctuation (step S805: No), the detection apparatus 100 refers to the ending check table 311 and searches for a ending that matches the last character string of the detection target character string (step S807). After the search, the detection apparatus 100 determines whether a matching ending is found (step S808). If not found (step S808: No), the detection apparatus 100 outputs that the subsequent sentence for the imaged sentence is missing (step S809). If found (step S808: Yes), the detection apparatus 100 outputs that there is a possibility of an input error in the subsequent sentence with respect to the imaged sentence (step S810).

ステップS806、ステップS809、ステップS810による出力後、検出装置100は、全ての健康診断結果報告書101を選択したか否かを判断する(ステップS811)。全ての健康診断結果報告書101を選択していない場合(ステップS811:No)、検出装置100は、次の健康診断結果報告書101を選択し(ステップS812)、ステップS802の処理に移行する。全ての健康診断結果報告書101を選択している場合(ステップS811:Yes)、検出装置100は、欠落文章検出処理を終了する。   After outputting in step S806, step S809, and step S810, the detection apparatus 100 determines whether or not all the health examination result reports 101 have been selected (step S811). When all the health examination result reports 101 are not selected (step S811: No), the detection apparatus 100 selects the next health examination result report 101 (step S812), and proceeds to the process of step S802. When all the health examination result reports 101 have been selected (step S811: Yes), the detection apparatus 100 ends the missing sentence detection process.

なお、ステップS806にて、検出装置100は、検出結果が正常であるとして、ステップS806で行っていた出力を行わなくてもよい。もし、出力を行う際に、欠落文章検出の健康診断結果報告書101が大量に存在する場合、出力先のログが、“欠落していない”という情報で埋め尽くされてしまう。結果、ログの確認者が、“欠落している”健康診断結果報告書101を探し出すのが困難になる可能性がある。出力を行わないことで、ログの確認者が、“欠落している”健康診断結果報告書101を探し出すのが容易になる。   In step S806, the detection apparatus 100 may not perform the output performed in step S806, assuming that the detection result is normal. If there is a large amount of health check result report 101 of missing sentence detection when outputting, the output destination log is filled with information that “not missing”. As a result, it may be difficult for the log checker to find the “missing” health check result report 101. By not performing the output, it becomes easy for the log checker to find the “missing” health check result report 101.

また、ステップS805:Noのルートにて、検出装置100は、ステップS807、S808の処理を行わず、ステップS809:Noのルートにて“欠落している可能性がある”ことを出力し、ステップS811の処理に移行してもよい。これにより、検出装置100は、より少ない処理で画像化された文章に対する後続文章が欠落していることを検出することができる。   In addition, in step S805: No route, the detection apparatus 100 does not perform the processing in steps S807 and S808, but outputs that “possibly missing” in step S809: No route, You may transfer to the process of S811. Thereby, the detection apparatus 100 can detect that the subsequent sentence with respect to the sentence imaged with less processing is missing.

なお、ステップS806、ステップS809、ステップS810の処理にて行われる出力処理にて、検出装置100は、画像化された文章に対する後続文章が欠落したか否かの結果と、検出対象文字列の末尾文字を出力してもよい。   Note that, in the output processing performed in the processing of step S806, step S809, and step S810, the detection apparatus 100 determines whether the subsequent sentence for the imaged sentence is missing and the end of the detection target character string. Characters may be output.

以上説明したように、検出プログラム、検出装置、および検出方法によれば、印刷されたファイルの印字領域からはみ出た後続文章の欠落を検出する処理において、画像化された報告書から読み取った文字列の末尾が句点か否かにより、後続文章の欠落を判断する。これにより、検出装置は、欠落した文章を検出するために、報告書に印字される全文を登録したデータベースを検索する必要が無いので、欠落の有無を判断する処理を高速に行える。従来では、たとえば、出力された健康診断結果報告書に矛盾がないかどうかを検診スタッフが目視で確認していた。このように、確認作業を自動化することにより、検診スタッフの負荷を軽減することができる。   As described above, according to the detection program, the detection device, and the detection method, the character string read from the imaged report in the process of detecting the lack of the subsequent sentence that protrudes from the print area of the printed file. Whether the following sentence is missing is determined by whether or not the end of the sentence is a punctuation mark. As a result, the detecting device does not need to search a database in which the full text printed on the report is registered in order to detect the missing text, so that the process for determining the presence or absence of the missing text can be performed at high speed. Conventionally, for example, the screening staff has confirmed visually whether there is a contradiction in the outputted health check result report. Thus, by automating the confirmation work, it is possible to reduce the burden on the screening staff.

また、検出装置は、末尾文字が句点でない場合、画像化された文章に対する後続文章の欠落可能性の結果として後続文章が欠落している可能性があることを出力してもよい。これにより、検出装置は、帳票内の印字領域からはみ出た文章を検出することができる。また、検出装置は、末尾文字が句点である場合、画像化された文章に対する後続文章の欠落可能性の結果として後続文章が欠落していないことを出力してもよい。これにより、検診スタッフは、後続文章が欠落していないと出力された帳票に関して確認を行わなくてよくなるため、検診スタッフの負荷を軽減することができる。   In addition, when the last character is not a punctuation point, the detection device may output that the subsequent sentence may be missing as a result of the possibility that the subsequent sentence is missing from the imaged sentence. Thereby, the detection apparatus can detect the text which protruded from the printing area | region in a form. In addition, when the last character is a punctuation, the detection device may output that the subsequent sentence is not missing as a result of the possibility of missing the subsequent sentence with respect to the imaged sentence. Thereby, since the screening staff does not need to confirm the output form when the subsequent text is not missing, the burden on the screening staff can be reduced.

また、検出装置は、末尾文字が句点でない場合、語尾に関する文字列群が格納されたテーブルを参照して、検出対象文字列の末尾文字列に一致する語尾を検索し、末尾文字列に一致する語尾がない場合、結果として後続文章が欠落していることを出力してもよい。これにより、検出装置は、末尾文字が句点でないが、元々入力されていた文章に句点がない状態であった場合、入力された文章が誤っているため、入力ミスの可能性ありとして検出することができる。   In addition, when the last character is not a punctuation, the detection device refers to the table storing the character string group related to the ending and searches for the ending that matches the last character string of the detection target character string, and matches the last character string. If there is no ending, it may be output that the subsequent sentence is missing as a result. As a result, the detection device detects that there is a possibility of an input error because the input sentence is incorrect when the last character is not a punctuation but the sentence that was originally input has no punctuation. Can do.

また、検出装置は、画像化された文章に対する後続文章の欠落可能性の結果と末尾文字を出力してもよい。これにより、検診スタッフは、健康診断結果報告書を確認せずに、出力結果を確認することで、末尾文字を確認することができる。   Further, the detection device may output a result of the possibility of missing a subsequent sentence and an end character with respect to the imaged sentence. Thereby, the screening staff can confirm the end character by confirming the output result without confirming the health examination result report.

また、本実施の形態にかかる検出プログラムは、欠落した文章を検出する対象を、健康診断結果報告書を例に挙げて説明を行ったが、出力領域の限られた帳票のチェックプログラムとしても活用することもできる。   In addition, the detection program according to the present embodiment has explained the target to detect the missing text, taking a health check result report as an example, but it can also be used as a check program for forms with limited output areas. You can also

なお、本実施の形態で説明した検出方法は、予め用意されたプログラムをパーソナル・コンピュータやワークステーション等のコンピュータで実行することにより実現することができる。本検出プログラムは、ハードディスク、フレキシブルディスク、CD−ROM、MO、DVD等のコンピュータで読み取り可能な記録媒体に記録され、コンピュータによって記録媒体から読み出されることによって実行される。また本検出プログラムは、インターネット等のネットワークを介して配布してもよい。   The detection method described in this embodiment can be realized by executing a program prepared in advance on a computer such as a personal computer or a workstation. The detection program is recorded on a computer-readable recording medium such as a hard disk, a flexible disk, a CD-ROM, an MO, and a DVD, and is executed by being read from the recording medium by the computer. The detection program may be distributed through a network such as the Internet.

上述した実施の形態に関し、さらに以下の付記を開示する。   The following additional notes are disclosed with respect to the embodiment described above.

(付記1)コンピュータに、
画像化された文章が含まれた画像データから文字を読み取る読取部から、前記画像データの所定の領域内に存在する文字列を取得し、
前記文字列の末尾文字を検出し、
前記末尾文字が句点であるか否かを判断し、
判断の結果に基づいて、前記文章に対する後続文章の欠落可能性の結果を出力する、
処理を実行させる検出プログラム。
(Supplementary note 1)
From a reading unit that reads characters from image data containing an imaged sentence, a character string existing in a predetermined region of the image data is acquired,
Detect the last character of the string;
Determine whether the last character is a punctuation mark,
Based on the result of the determination, the result of the possibility of missing subsequent sentences for the sentence is output.
Detection program that executes processing.

(付記2)前記出力する処理は、
前記末尾文字が前記句点でない場合、前記結果として前記後続文章が欠落している可能性があることを出力する、
ことを特徴とする付記1に記載の検出プログラム。
(Supplementary note 2) The output process is
If the last character is not the punctuation, output that the subsequent sentence may be missing as a result.
The detection program according to supplementary note 1, characterized in that:

(付記3)前記出力する処理は、
前記末尾文字が前記句点である場合、前記結果として前記後続文章が欠落していないことを出力する、
ことを特徴とする付記1に記載の検出プログラム。
(Supplementary note 3)
If the end character is the punctuation, the result is that the subsequent sentence is not missing,
The detection program according to supplementary note 1, characterized in that:

(付記4)前記末尾文字が前記句点でない場合、語尾に関する文字列群が格納されたテーブルを参照して、前記文字列の末尾文字列に一致する前記語尾を検索し、
前記出力する処理は、
前記末尾文字列に一致する前記語尾がない場合、前記結果として前記後続文章が欠落していることを出力する、
ことを特徴とする付記2に記載の検出プログラム。
(Supplementary Note 4) When the end character is not the punctuation point, the end character string that matches the end character string of the character string is searched with reference to the table storing the character string group related to the end character.
The output process is as follows:
If there is no ending that matches the end string, the result is that the subsequent sentence is missing,
The detection program according to supplementary note 2, characterized by:

(付記5)前記出力する処理は、
前記判断の結果に基づいて、前記結果と前記末尾文字とを出力する、
ことを特徴とする付記1〜4のいずれか一つに記載の検出プログラム。
(Supplementary note 5)
Based on the result of the determination, the result and the end character are output.
The detection program according to any one of supplementary notes 1 to 4, wherein:

(付記6)画像化された文章が含まれた画像データから文字を読み取る読取部から、前記画像データの所定の領域内に存在する文字列を取得する取得部と、
前記文字列の末尾文字を検出する検出部と、
前記末尾文字が句点であるか否かを判断する判断部と、
前記判断部による判断の結果に基づいて、前記文章に対する後続文章の欠落可能性の結果を出力する出力部と、
を備えることを特徴とする検出装置。
(Additional remark 6) The acquisition part which acquires the character string which exists in the predetermined area | region of the said image data from the reading part which reads a character from the image data containing the imaged sentence,
A detection unit for detecting a last character of the character string;
A determination unit for determining whether the last character is a punctuation;
Based on the result of the determination by the determination unit, an output unit that outputs a result of the possibility of missing subsequent sentences for the sentence;
A detection apparatus comprising:

(付記7)コンピュータが、
画像化された文章が含まれた画像データから文字を読み取る読取部から、前記画像データの所定の領域内に存在する文字列を取得し、
前記文字列の末尾文字を検出し、
前記末尾文字が句点であるか否かを判断し、
判断の結果に基づいて、前記文章に対する後続文章の欠落可能性の結果を出力する、
処理を実行する検出方法。
(Appendix 7) The computer
From a reading unit that reads characters from image data containing an imaged sentence, a character string existing in a predetermined region of the image data is acquired,
Detect the last character of the string;
Determine whether the last character is a punctuation mark,
Based on the result of the determination, the result of the possibility of missing subsequent sentences for the sentence is output.
A detection method that performs processing.

100 検出装置
101 健康診断結果報告書
102 スキャナ
103 画像データ
201 CPU
213 バス
301 読取部
302 取得部
303 検出部
304 判断部
305 出力部
306 検索部
310 記憶装置
311 語尾チェックテーブル
312 文字列フィールド定義テーブル
DESCRIPTION OF SYMBOLS 100 Detection apparatus 101 Health check result report 102 Scanner 103 Image data 201 CPU
213 Bus 301 Reading unit 302 Acquisition unit 303 Detection unit 304 Determination unit 305 Output unit 306 Search unit 310 Storage device 311 End check table 312 Character string field definition table

Claims (5)

コンピュータに、
画像化された文章が含まれた画像データから文字を読み取る読取部から、前記画像データの所定の領域内に存在する文字列を取得し、
前記文字列の末尾文字を検出し、
前記末尾文字が句点であるか否かを判断し、
前記末尾文字が前記句点でない場合、前記文章に対する後続文章の欠落可能性の結果として前記後続文章が欠落している可能性があることを出力する、
処理を実行させる検出プログラム。
On the computer,
From a reading unit that reads characters from image data containing an imaged sentence, a character string existing in a predetermined region of the image data is acquired,
Detect the last character of the string;
Determine whether the last character is a punctuation mark,
If the last character is not the punctuation, output that the subsequent sentence may be missing as a result of the possibility of missing the subsequent sentence for the sentence ;
Detection program that executes processing.
前記出力する処理は、The output process is as follows:
前記末尾文字が前記句点である場合、前記結果として前記後続文章が欠落していないことを出力する、  If the end character is the punctuation, the result is that the subsequent sentence is not missing,
ことを特徴とする請求項1に記載の検出プログラム。The detection program according to claim 1.
前記コンピュータに、In the computer,
前記末尾文字が前記句点でない場合、語尾に関する文字列群が格納されたテーブルを参照して、前記文字列の末尾文字列に一致する前記語尾を検索する、処理を実行させ、If the end character is not the punctuation mark, refer to a table storing character string groups related to the end of the word, search for the end of the character string that matches the end character string of the character string,
前記出力する処理は、  The output process is as follows:
前記末尾文字列に一致する前記語尾がない場合、前記結果として前記後続文章が欠落しIf there is no ending that matches the end string, the following sentence is missing as a result.
ていることを出力する、Output that
ことを特徴とする請求項1に記載の検出プログラム。The detection program according to claim 1.
画像化された文章が含まれた画像データから文字を読み取る読取部から、前記画像データの所定の領域内に存在する文字列を取得する取得部と、An acquisition unit that acquires a character string existing in a predetermined region of the image data from a reading unit that reads characters from image data including an imaged sentence;
前記文字列の末尾文字を検出する検出部と、A detection unit for detecting a last character of the character string;
前記末尾文字が句点であるか否かを判断する判断部と、A determination unit for determining whether the last character is a punctuation;
前記末尾文字が前記句点でない場合、前記文章に対する後続文章の欠落可能性の結果として前記後続文章が欠落している可能性があることを出力する出力部と、If the end character is not the punctuation point, an output unit that outputs that the subsequent sentence may be missing as a result of the possibility of missing the subsequent sentence for the sentence; and
を備えることを特徴とする検出装置。A detection apparatus comprising:
コンピュータが、Computer
画像化された文章が含まれた画像データから文字を読み取る読取部から、前記画像データの所定の領域内に存在する文字列を取得し、From a reading unit that reads characters from image data containing an imaged sentence, a character string existing in a predetermined region of the image data is acquired,
前記文字列の末尾文字を検出し、Detect the last character of the string;
前記末尾文字が句点であるか否かを判断し、Determine whether the last character is a punctuation mark,
前記末尾文字が前記句点でない場合、前記文章に対する後続文章の欠落可能性の結果として前記後続文章が欠落している可能性があることを出力する、If the last character is not the punctuation, output that the subsequent sentence may be missing as a result of the possibility of missing the subsequent sentence for the sentence;
処理を実行する検出方法。A detection method that performs processing.
JP2011080724A 2011-03-31 2011-03-31 Detection program, detection apparatus, and detection method Expired - Fee Related JP5655670B2 (en)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2011080724A JP5655670B2 (en) 2011-03-31 2011-03-31 Detection program, detection apparatus, and detection method

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2011080724A JP5655670B2 (en) 2011-03-31 2011-03-31 Detection program, detection apparatus, and detection method

Publications (2)

Publication Number Publication Date
JP2012216059A JP2012216059A (en) 2012-11-08
JP5655670B2 true JP5655670B2 (en) 2015-01-21

Family

ID=47268772

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
JP2011080724A Expired - Fee Related JP5655670B2 (en) 2011-03-31 2011-03-31 Detection program, detection apparatus, and detection method

Country Status (1)

Country Link
JP (1) JP5655670B2 (en)

Families Citing this family (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP6804338B2 (en) * 2017-03-02 2020-12-23 キヤノンメディカルシステムズ株式会社 Report creation device, report creation system, and print confirmation program

Family Cites Families (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPS63311559A (en) * 1987-06-15 1988-12-20 Canon Inc document creation device
JP2004240643A (en) * 2003-02-05 2004-08-26 Toshiba Corp Character recognition system, character recognition method and program
JP2004272822A (en) * 2003-03-12 2004-09-30 Seiko Epson Corp Character recognition device, character recognition method, and computer program
JP3599734B2 (en) * 2003-10-31 2004-12-08 エー・アイ・ソフト株式会社 Sentence proofreading apparatus and method
JP2010044644A (en) * 2008-08-14 2010-02-25 Fuji Xerox Co Ltd Fixed form medium processor, fixed form medium processing program, and fixed form medium processing system

Also Published As

Publication number Publication date
JP2012216059A (en) 2012-11-08

Similar Documents

Publication Publication Date Title
US20020138476A1 (en) Document managing apparatus
US11379536B2 (en) Classification device, classification method, generation method, classification program, and generation program
JP5204244B2 (en) Apparatus and method for supporting detection of mistranslation
JP2006260318A (en) Diagnostic reading report input support method and system
JP2011141749A (en) Apparatus and method for generating document image and computer program
JP5845888B2 (en) Software correction apparatus, software correction system, software correction method, and software correction program
US20160180028A1 (en) Information retrieval processing device and method
JP2009128968A (en) Orthographic variant analyzing device
JP5655670B2 (en) Detection program, detection apparatus, and detection method
JP2019185139A (en) Image processing device, image processing method, and program
JP2013134625A (en) Extraction device, extraction program and extraction method
JP5510221B2 (en) Information processing apparatus and information processing program
JP2010003097A (en) Document generation support device and document creation support program
JP2016057715A (en) Graphic type program analyzer
JP6655745B1 (en) Information processing apparatus, information processing method, and information processing program
JP2009211639A (en) Document processor
JP4047417B2 (en) Document processing apparatus, storage medium storing document processing program, and document processing method
JP3958722B2 (en) Image data document retrieval system
JP2010140262A (en) Word and phrase input support device and program
US20110041113A1 (en) Design support program, design support system, and design support method
JP7646525B2 (en) Information expression pattern generating device and method
JP7840900B2 (en) Design support system and design support method
JP2018005758A (en) Document retrieval device, document retrieval method, and computer program
JP2012073765A (en) Intellectual property management system
JP2003323441A (en) Image medical chart management system

Legal Events

Date Code Title Description
A621 Written request for application examination

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621

Effective date: 20140204

A977 Report on retrieval

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A971007

Effective date: 20140731

A131 Notification of reasons for refusal

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131

Effective date: 20140805

A521 Request for written amendment filed

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523

Effective date: 20141006

TRDD Decision of grant or rejection written
A01 Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model)

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01

Effective date: 20141028

A61 First payment of annual fees (during grant procedure)

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61

Effective date: 20141110

R150 Certificate of patent or registration of utility model

Ref document number: 5655670

Country of ref document: JP

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R150

LAPS Cancellation because of no payment of annual fees