(57)【要約】【課題】２つの文章において一致する語句を評価することにより、引用度の判定の精度を向上する。【解決手段】コンピュータが、第１の文章と第２の文章とを受付ける文章受付ステップと、前記第１の文章と前記第２の文章とを形態素にそれぞれ分割する形態素解析ステップと、前記第１の文章の形態素と前記第２の文章の形態素が一致し、かつ、前記第１の文章の形態素に続く形態素と、前記第２の文章の形態素に続く形態素が一致した頻度を示すヒット回数をカウントし、該ヒット回数が多いほど前記第１の文章が前記第２の文章を引用する程度が高いと判定する引用度判定ステップと、を少なくとも実行する。【選択図】図３
2010092433.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
コンピュータが、
第１の文章テキストと第２の文章テキストとの入力を受付ける文章受付ステップと、
前記第１の文章テキストと前記第２の文章テキストとを形態素にそれぞれ分割する形態素解析ステップと、
前記第１の文章テキストの形態素と前記第２の文章テキストの形態素が一致し、かつ、前記第１の文章テキストの形態素に続く形態素と、前記第２の文章テキストの形態素に続く形態素が一致した頻度を示すヒット回数をカウントし、該ヒット回数が多いほど前記第１の文章テキストが前記第２の文章テキストを引用する程度が高いと判定する引用度判定ステップと、
を少なくとも実行することを特徴とする引用度判定方法。
【請求項２】
前記形態素解析ステップにおいて、さらに、前記第１の文章テキストと前記第２の文章テキストの形態素から機能語を削除することを特徴とした請求項１に記載の引用度判定方法。
【請求項３】
第１の文章テキストと第２の文章テキストとの入力を受付ける文章受付手段と、
前記第１の文章テキストと前記第２の文章テキストとを形態素にそれぞれ分割する形態素解析手段と、
前記第１の文章テキストの形態素と前記第２の文章テキストの形態素が一致し、かつ、前記第１の文章テキストの形態素に続く形態素と、前記第２の文章テキストの形態素に続く形態素が一致した頻度を示すヒット回数をカウントし、該ヒット回数が多いほど前記第１の文章テキストが前記第２の文章テキストを引用する程度が高いと判定する引用度判定手段と、
を備えることを特徴とする引用度判定システム。
【請求項４】
コンピュータに、
第１の文章テキストと第２の文章テキストとの入力を受付ける文章受付ステップと、
前記第１の文章テキストと前記第２の文章テキストとを形態素にそれぞれ分割する形態素解析ステップと、
前記第１の文章テキストの形態素と前記第２の文章テキストの形態素が一致し、かつ、前記第１の文章テキストの形態素に続く形態素と、前記第２の文章テキストの形態素に続く形態素が一致した頻度を示すヒット回数をカウントし、該ヒット回数が多いほど前記第１の文章テキストが前記第２の文章テキストを引用する程度が高いと判定する引用度判定ステップと、
を少なくとも実行させることを特徴とするコンピュータ・プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、一方の文章が他方の文章を引用している程度を判定する引用度判定方法、システム及びプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、一方の文章が他方の文章を引用している程度（以下、引用度という。）を判定するため、例えば、ＤＰ（Ｄｙｎａｍｉｃ  Ｐｒｏｇｒａｍｍｉｎｇ）マッチングが利用されていた。
【非特許文献１】［ｏｎｌｉｎｅ］、２００２年７月２５日号、ＤＰマッチング、［２００８年９月１７日検索］、インターネット＜ＵＲＬ：ｈｔｔｐ：／／ｗｗｗ．ｔｕａｔ．ａｃ．ｊｐ／〜ｔｕａｔｍｃｃ／ｃｏｎｔｅｎｔｓ／ｍｏｎｔｈｌｙ／２００２０７／ＤＰ．ｈｔｍｌ＞
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００３】
しかしながら、上記従来例では、２つの文章において一致する語句のそれぞれが一方の文章全体に分散している場合であっても、引用度が高いと判定される。単に、語句が一致した回数が多いほど、引用度は高く評価されるからである。
【０００４】
本発明は、このような事情を考慮して提案されるものであり、所定のルールに基づいて２つの文章において一致する語句を評価することにより、引用度の判定の精度を向上することができる引用度判定方法、システム及びプログラムを提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
上記目的を達成するために、本発明者は、所定のルールに基づいて２つの文章において一致する語句を評価する方法を見出し、本発明を想到するに至った。
【０００６】
本発明に係る引用度判定方法は、２つの文章において形態素が連続して一致するか否かを判定することにより、引用度の判定の精度を向上するものである。
【０００７】
（１）コンピュータが、第１の文章テキストと第２の文章テキストとの入力を受付ける文章受付ステップと、前記第１の文章テキストと前記第２の文章テキストとを形態素にそれぞれ分割する形態素解析ステップと、前記第１の文章テキストの形態素と前記第２の文章テキストの形態素が一致し、かつ、前記第１の文章テキストの形態素に続く形態素と、前記第２の文章テキストの形態素に続く形態素が一致した頻度を示すヒット回数をカウントし、該ヒット回数が多いほど前記第１の文章テキストが前記第２の文章テキストを引用する程度が高いと判定する引用度判定ステップと、を少なくとも実行することを特徴とする引用度判定方法。
【０００８】
ここで、形態素とは、文章の要素のうち意味を持つ最小の単位をいう。
【０００９】
（１）の発明によれば、２つの文章において形態素が連続して一致する頻度が高いほど引用度が高いと判定するので、引用度の判定の精度を向上することができる。
【００１０】
所定の閾値以上の形態素が連続して一致した場合に、ヒット回数をカウントするようにしてもよい。これによると、引用度の精度を調整することができる。
【００１１】
（２）前記形態素解析ステップにおいて、さらに、前記第１の文章テキストと前記第２の文章テキストの形態素から機能語を削除することを特徴とした（１）に記載の引用度判定方法。
【００１２】
ここで、機能語とは、文法的な役割を持つ語をいい、例えば、接続詞、助詞、接頭語、接尾語等が該当する。なお、形態素から機能語を除いたものを、内容語という。
【００１３】
（２）の発明によれば、機能語を削除して内容語のみを比較するので、語尾を意図的に変えたり、接頭語を付けたり、接続詞や助詞を付加したり削除することにより、引用であることを検知できにくくしている場合であっても、適切に引用度を判定することができる。
【００１４】
（３）第１の文章テキストと第２の文章テキストとの入力を受付ける文章受付手段と、前記第１の文章テキストと前記第２の文章テキストとを形態素にそれぞれ分割する形態素解析手段と、前記第１の文章テキストの形態素と前記第２の文章テキストの形態素が一致し、かつ、前記第１の文章テキストの形態素に続く形態素と、前記第２の文章テキストの形態素に続く形態素が一致した頻度を示すヒット回数をカウントし、該ヒット回数が多いほど前記第１の文章テキストが前記第２の文章テキストを引用する程度が高いと判定する引用度判定手段と、を備えることを特徴とする引用度判定システム。
【００１５】
ここで、引用度判定システムには、複数のコンピュータからなるシステムのみならず、パーソナルコンピュータのように単体のコンピュータからなるシステムも含まれる。
【００１６】
（４）コンピュータに、第１の文章テキストと第２の文章テキストとの入力を受付ける文章受付ステップと、前記第１の文章テキストと前記第２の文章テキストとを形態素にそれぞれ分割する形態素解析ステップと、前記第１の文章テキストの形態素と前記第２の文章テキストの形態素が一致し、かつ、前記第１の文章テキストの形態素に続く形態素と、前記第２の文章テキストの形態素に続く形態素が一致した頻度を示すヒット回数をカウントし、該ヒット回数が多いほど前記第１の文章テキストが前記第２の文章テキストを引用する程度が高いと判定する引用度判定ステップと、を少なくとも実行させることを特徴とするコンピュータ・プログラム。
【発明の効果】
【００１７】
この発明によれば、２つの文章において形態素が連続して一致する頻度が高いほど引用度が高いと判定するので、引用度の判定の精度を向上することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１８】
以下、本発明を実施するための最良の形態について図を参照しながら説明する。なお、これはあくまでも一例であって、本発明の技術的範囲はこれに限られるものではない。
［引用度判定装置の機能構成］
【００１９】
図１は、本実施形態に係る引用度判定装置１の機能構成の概要を示す図である。本実施形態に係る引用度判定装置１は、一方の文章が他方の文章を引用している程度を判定するものであり、文章受付手段１１と、形態素解析手段１２と、引用度判定手段１３と、を備える。
【００２０】
文章受付手段１１は、対比する２つの文章テキスト（以下、簡単のため単に文章と呼ぶ）を受付ける。
【００２１】
形態素解析手段１２は、文章受付手段１１が受付けた２つの文章をそれぞれ形態素に分割する。
【００２２】
引用度判定手段１３は、所定のルールに基づいて２つの文章において一致する形態素を評価して引用度を判定する。
［引用度判定装置のハードウェア構成図］
【００２３】
図２は、本実施形態に係る引用度判定装置１のハードウェア構成を示す図である。
【００２４】
引用度判定装置１は、制御部３００を構成するＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ）３１０（マルチプロセッサ構成ではＣＰＵ３２０等複数のＣＰＵが追加されてもよい）、バスライン２００、通信Ｉ／Ｆ（Ｉ／Ｆ：インタフェース）３３０、メインメモリ３４０、ＢＩＯＳ（Ｂａｓｉｃ  Ｉｎｐｕｔ  Ｏｕｔｐｕｔ  Ｓｙｓｔｅｍ）３５０、表示装置３５５、Ｉ／Ｏコントローラ３６０、ハードディスク３７０、光ディスクドライブ３８０、並びに半導体メモリ３９０を備える。尚、ハードディスク３７０、光ディスクドライブ３８０、並びに、半導体メモリ３９０はまとめて記憶装置４１０と呼ばれる。
【００２５】
制御部３００は、引用度判定装置１を統括的に制御する部分であり、ハードディスク３７０（後述）に記憶された各種プログラムを適宜読み出して実行することにより、上述したハードウェアと協働し、本発明に係る各種機能を実現している。
【００２６】
通信Ｉ／Ｆ３３０は、引用度判定装置１が、通信ネットワークを介して外部装置と情報を送受信する場合のネットワーク・アダプタである。通信Ｉ／Ｆ３３０は、モデム、ケーブル・モデム及びイーサネット（登録商標）・アダプタを含んでよい。
【００２７】
ＢＩＯＳ３５０は、引用度判定装置１の起動時にＣＰＵ３１０が実行するブートプログラムや、引用度判定装置１がハードウェアに依存するプログラム等を記録する。
【００２８】
表示装置３５５は、データの入力を受け付ける画面を表示したり、結果を出力する画面を表示したりするものであり、ブラウン管表示装置（ＣＲＴ）、液晶表示装置（ＬＣＤ）等のディスプレイ装置を含む。
【００２９】
入力装置３５６は、データの入力を受付けるものであり、キーボード、マウス等を含む。
【００３０】
Ｉ／Ｏコントローラ３６０には、ハードディスク３７０、光ディスクドライブ３８０、及び半導体メモリ３９０等の記憶装置４１０を接続することができる。
【００３１】
ハードディスク３７０は、本ハードウェアを引用度判定装置１として機能させるための各種プログラム、本発明の機能を実行するプログラム等を記憶する。なお、引用度判定装置１は、外部に別途設けたハードディスク（図示せず）を外部記憶装置として利用することもできる。
【００３２】
光ディスクドライブ３８０としては、例えば、ＤＶＤ−ＲＯＭドライブ、ＣＤ−ＲＯＭドライブ、ＤＶＤ−ＲＡＭドライブ、ＣＤ−ＲＡＭドライブを使用することができる。この場合は各ドライブに対応した光ディスク４００を使用する。光ディスク４００から光ディスクドライブ３８０によりプログラムまたはデータを読み取り、Ｉ／Ｏコントローラ３６０を介してメインメモリ３４０またはハードディスク３７０に提供することもできる。
【００３３】
なお、引用度判定装置１は、記憶装置４１０、制御部３００等を備えた情報処理装置により構成され、この情報処理装置は、本発明のコンピュータの概念に含まれる。
【００３４】
この引用度判定装置１では、制御部３００が主として形態素解析手段１２及び引用度判定手段１３に対応し、入力装置３５６が文章受付手段１１に対応する。
［本発明の実施形態に係るフローチャート］
【００３５】
図３は、本発明の実施形態に係る引用度判定処理のフローチャートを示している。
【００３６】
Ｓ１：文章受付手段１１は、第１の文章と第２の文章とをキーボードから受付ける。ここで、文章受付手段１１は、予め記憶装置４１０に記憶された第１の文章のファイルと第２の文章のファイルとを読み出して受付けるようにしてもよい。
【００３７】
Ｓ２：形態素解析手段１２は、形態素解析により、文章受付手段１１が受付けた第１の文章と第２の文章とをそれぞれ形態素に分割する。
【００３８】
Ｓ３：形態素解析手段１２は、形態素に分割された第１の文章及び第２の文章から接続詞、助詞、接頭語、接尾語等の機能語を削除する。そうすると、例えば、機能語を削除した第１の文章及び第２の文章は、それぞれ「ａｂｋｍｃｈｃｎｂｃｄｉｃｃｂｏ」（以下、第１の文章（内容語）と呼ぶことにする。）、「ｂｃｄｅｆｇｈｉｊｂｋｃｈｃｌ」（以下、第２の文章（内容語）と呼ぶ。）のように表すことができる。なお、ａ、ｂ、ｃ等は内容語を表しており、具体的には、ａ＝「りんご」のようにアルファベットと内容語が１対１で対応している。
【００３９】
Ｓ４：引用度判定手段１３は、ＤＰマッチング（Ｄｙｎａｍｉｃ  Ｐｒｏｇｒａｍｍｉｎｇ  Ｍａｔｃｈｉｎｇ）手法により、第１の文章（内容語）が第２の文章（内容語）を引用する程度（引用度）を判定する。引用度は、後述するコストで評価され、コストが低いほど引用度が高くなる。ＤＰマッチングについての説明は、ここでは省略するが、詳細は公知の文献等を参照されたい。
【００４０】
図４は、本実施形態に係るＤＰマッチングの一例を示す図である。横軸の左から右へ第１の文章（内容語）が配置され、縦軸の上から下へ第２の文章（内容語）が配置されている。便宜上、左からｍ行目、上からｎ行目の格子を格子（ｍ，ｎ）と表す。図中の○は、内容語の一つ一つを表し、●は一致した内容語、白丸で囲んだ●は、内容語が第１の文章と第２の文章で連続して一致した箇所を示す。
【００４１】
引用度判定手段は、次のようにコストを決定する。
【００４２】
（ｉ）内容語を挿入する場合のコストを「１」とする。例えば、格子（１，１）から格子（２，１）への経路において、内容語「ａ」を挿入する場合のコストは「１」である。
【００４３】
（ｉｉ）内容語が単独で一致する場合のコストを「１」とする。例えば、格子（２，１）から格子（３，２）への経路において、内容語「ｂ」が単独で一致する場合のコストは「１」である。
【００４４】
（ｉｉｉ）内容語を削除する場合のコストを「１」とする。例えば、格子（６，３）から格子（６，４）への経路において、内容語「ｄ」を削除する場合のコストは「１」である。
【００４５】
（ｉｖ）直前の内容語が連続して一致している場合のコストを「０」とする。例えば、格子（３，１１）から格子（４，１２）への経路において、直前の内容語「ｂ」、「ｋ」が連続して一致している場合のコストは「０」である。図５は、この処理に対応するプログラムの一部（要部）を示す図である。ある格子点で、ｂａｃｋｐｔｒ［ｊ＋ｉ＊（ｎｕｍ１＋１）］＝０とし、次の格子点で、ｂａｃｋｐｔｒ［（ｊ−１）＋（ｉ−１）＊（ｎｕｍ１＋１）］＝＝０、すなわち、内容語の一致が連続していれば、ｃｏｓｔ［ｊ］＝ｃｏｓｔ＿ｐｒｅｖ［ｊ−１］（コストは増えない）、内容語の一致が連続していなければ、ｃｏｓｔ［ｊ］＝ｃｏｓｔ＿ｐｒｅｖ［ｊ−１］＋１（コストに１加える）とする。
【００４６】
引用度判定手段１３は、従来のＤＰマッチングと同様に、格子（１，１）から格子（１６，１５）への経路において最もコストの総和が最小となる経路（以下、ベストパスという）を特定する。そして、引用度判定手段１３は、コストの総和が小さいほど、第１の文章が第２の文章を引用する程度（引用度）は高いと判定する。
【００４７】
ここで、具体例を示す。引用度判定手段１３で本発明の工夫を加えたＤＰマッチングによるベストパス系列が以下のように得られたとする。
iiiiicccccdcdddccciiiiiiiiiiiiiiiiiidddcccccccidcidcidcddddddddd
ただし、
i  :  insertion(挿入した内容語)
c  :  correct(修正した内容語)
d  :  deletion（削除した内容語）
を示す。
【００４８】
そして、例えば幅１０の窓（下記ベストパス系列で[]で囲まれる部分を指す）で、Ｃの内容語列の、対象としている全体の文章に対する「割合」を順次見ていくと、その「割合」は、下記の文字列の右端のように計算される(ここでは説明を簡単にするため、幅１０としたが実装上は、幅の数字はもっと多くてよい)。
【００４９】
[iiiiiccccc]dcdddccciiiiiiiiiiiiiiiiiidddcccccccidcidcidcddddddddd  :５／１０
i[iiiicccccd]cdddccciiiiiiiiiiiiiiiiiidddcccccccidcidcidcddddddddd  :５／１０
ii[iiicccccdc]dddccciiiiiiiiiiiiiiiiiidddcccccccidcidcidcddddddddd  :６／１０
iiiiicccccdcdddccciiiiiiiiiiiiiiiiiiddd[cccccccidc]idcidcddddddddd  :８／１０
iiiiicccccdcdddccciiiiiiiiiiiiiiiiiidddcccccccidcidcid[cddddddddd]  :１／１０
【００５０】
そして、得られた「割合」の最大値（Ｓｃｏｒｅ）に応じて、例えば以下のように、対象としている文章が比較している文章から引用している箇所があるかどうかの判断を下すことができる。
Ｓｃｏｒｅ  ＞  ０．９  :  引用している可能性が高い
Ｓｃｏｒｅ  ＞  ０．７  :  引用している可能性がある
それ以外                :  引用している可能性は低い
すなわち、この場合、最大値は８／１０＝０．８なので、「引用している可能性がある」と判定されることができる。
【００５１】
図６は、従来のＤＰマッチングの一例を示す図である。２つの経路のうち、コストの総和が１９となる経路は、ベストパスになっていない。
【００５２】
一方、本実施形態のＤＰマッチングで上記経路に対応する経路のコストの総和は最小となり、ベストパスとなる。
【００５３】
以上説明したように、２つの文章において内容語が連続して一致する頻度が高いほどコストの総和が小さくなり、引用度は高いと判定するので、引用度の判定の精度を向上するができる。また、一部をコピーして修正したような引用も容易に検出することができる。
【００５４】
以上、本発明の実施形態について説明したが、本発明は上述した実施形態に限るものではない。また、本発明の実施形態に記載された効果は、本発明から生じる最も好適な効果を列挙したに過ぎず、本発明による効果は、本発明の実施例に記載されたものに限定されるものではない。
【図面の簡単な説明】
【００５５】
【図１】本実施形態に係る引用度判定装置の機能構成の概要を示す図である。
【図２】本実施形態に係る引用度判定装置のハードウェア構成を示す図である。
【図３】本発明の実施形態に係る引用度判定処理のフローチャートを示している。
【図４】本実施形態に係るＤＰマッチングの一例を示す図である。
【図５】本実施形態に係るプログラムの一例を示す図である。
【図６】従来のＤＰマッチングの一例を示す図である。
【符号の説明】
【００５６】
１  引用度判定装置
１１  文章受付手段
１２  形態素解析手段
１３  引用度判定手段
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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