(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
検索キーワードを蓄積した検索キーワード辞書手段を有し、当該検索キーワードを含む文章情報を検索するようにコンピュータを機能させる文章検索プログラムであって、
特定カテゴリに属さない複数の正当学習文章情報と、前記特定カテゴリに属する複数の不当学習文章情報とを蓄積した学習文章蓄積手段と、
単語のノードがツリー状に構成された概念辞書を記憶した概念辞書記憶手段と、
前記学習文章蓄積手段を用いて、前記検索キーワードを含む学習文章情報を検索する学習文章キーワード検索手段と、
前記検索キーワードを含む学習文章情報について、前記検索キーワードに対する係り受けキーワードを抽出する学習係り受け解析手段と、
前記概念辞書記憶手段を用いて、前記係り受けキーワードに対応するノードから、少なくとも１階層上の上位概念のノードから見て、下位概念となる複数の係り受け関連キーワードを抽出する係り受け関連キーワード抽出手段と、
前記検索キーワード及び前記係り受け関連キーワードの組毎に、前記正当学習文章情報への正当出現回数と、前記不当学習文章情報への不当出現回数とを計数し、全出現回数に対する不当出現回数の不当割合を算出する不当割合算出手段と、
各係り受け関連キーワードに対応するノードの不当割合に、前記概念辞書の下位概念となる全てのノードにおける不当割合を重み付けることによって補正する不当割合補正手段と、
前記不当割合が所定閾値以上となる前記係り受け関連キーワード及び前記係り受けキーワードを、前記検索キーワード辞書手段に蓄積された検索キーワードに対応付けて登録する係り受けキーワード辞書手段と
してコンピュータを機能させ、前記検索キーワードに対する係り受けキーワードを拡張することを特徴とする文章検索プログラム。
【請求項２】
前記不当割合算出手段は、
前記検索キーワードと各係り受け関連キーワードと毎に、以下のように回数を計数し、
・Ｎ11：検索キーワード及び係り受け関連キーワードが、不当文章情報に出現する回数
・Ｎ12：検索キーワード及び係り受け関連キーワードが、不当文章情報に出現しない回数
・Ｎ21：検索キーワード及び係り受け関連キーワードが、正当文章情報に出現する回数
・Ｎ22：検索キーワード及び係り受け関連キーワードが、正当文章情報に出現しない回数
赤池情報量規準(AIC：Akaike's Information Criterion)を用いて、前記不当割合を算出するようにコンピュータを更に機能させることを特徴とする請求項１に記載の文章検索プログラム。
【請求項３】
前記不当割合補正手段は、各係り受け関連キーワードにおける不当割合に対して、以下のように重み付けする
Ｎi11'＝WＮ11＋(1-W)Σj=1NiＮj11
Ｎi：ノードiから見た下位ノード集合Ｕiに含まれるノードの総数
Ｎ11：検索キーワード及び係り受け関連キーワードが、不当文章情報に出現する回数
Ｎi11'：ノードiの補正後におけるＮ11
Ｎj11：下位ノード集合Ｕiに含まれるノードjの補正前におけるＮ11
W：補正前の不当割合の考慮度合（０≦W≦１）
ようにコンピュータを更に機能させることを特徴とする請求項２に記載の文章検索プログラム。
【請求項４】
前記不当割合補正手段は、各係り受け関連キーワードにおける不当割合に対して、前記概念辞書における前記係り受けキーワードと前記係り受け関連キーワードとの間のツリーの高さの差、及び／又は品詞の差に基づいて、以下のように重み付けする
Ｎi11'＝WＮ11＋(1-W)Σj=1Ni（Ｌj＋Ｈj）Ｎj11
Ｌj：ノードiと拡張前ノードとの高さの違いによる重み係数
Ｈj：ノードiと拡張前ノードとの品詞の違いによる重み係数
ようにコンピュータを更に機能させることを特徴とする請求項３に記載の文章検索プログラム。
【請求項５】
解析対象となる前記対象文章情報が、前記検索キーワード辞書手段に蓄積された前記検索キーワードを含むか否かを判定する検索キーワード検出手段と、
前記検索キーワードを含む対象文章情報について、前記検索キーワードに対する係り受けキーワードを抽出する対象係り受け解析手段と、
抽出された前記係り受けキーワードが、前記検索キーワード辞書手段に登録された係り受けキーワード又は係り受け関連キーワードと一致するか否かを判定する係り受けキーワード検出手段と、
前記検索キーワード検出手段によって真と判定されると共に、前記係り受けキーワード検出手段によって真と判定された前記対象文章情報を、前記特定カテゴリに属する文章情報として分類する文章情報分類手段と
してコンピュータを更に機能させることを特徴とする請求項１から４のいずれか１項に記載の文章検索プログラム。
【請求項６】
前記係り受けキーワード辞書手段は、登録された係り受けキーワード毎に、前記不当割合算出手段によって算出された前記不当割合を対応付けて登録しており、
前記係り受けキーワード検出手段は、抽出された前記係り受けキーワードが、前記検索キーワード辞書手段に登録された係り受けキーワードと一致し、且つ、当該係り受けキーワードにおける前記不当割合が所定閾値以上である場合に、当該係り受けキーワードに対して真と判定する
ようにコンピュータを更に機能させることを特徴とする請求項５に記載の文章検索プログラム。
【請求項７】
前記検索キーワードは、違法・有害なキーワードであり、
前記学習文章蓄積手段は、違法・有害な文章情報の群と、違法・有害でない文章情報の群とを蓄積するようにコンピュータを更に機能させることを特徴とする請求項１から６のいずれか１項に記載の文章検索プログラム。
【請求項８】
前記検索キーワードは、ユーザによって指定されたキーワードであり、
前記学習文章蓄積手段は、ユーザ所望の特定カテゴリに含まれる文章情報の群と、前記特定カテゴリに含まれない文章情報の群とを蓄積するようにコンピュータを更に機能させることを特徴とする請求項１から６のいずれか１項に記載の文章検索プログラム。
【請求項９】
前記対象文章情報は、ネットワークを介して公開されているブログ(Weblog)、掲示板及び／又はクチコミコメントにおける不特定多数のユーザによって記述された文章情報であるようにコンピュータを更に機能させることを特徴とする請求項１から８のいずれか１項に記載の文章検索プログラム。
【請求項１０】
検索キーワードを蓄積した検索キーワード辞書手段を有し、当該検索キーワードを含む文章情報を検索する文章検索装置であって、
特定カテゴリに属さない複数の正当学習文章情報と、前記特定カテゴリに属する複数の不当学習文章情報とを蓄積した学習文章蓄積手段と、
単語のノードがツリー状に構成された概念辞書を記憶した概念辞書記憶手段と、
前記学習文章蓄積手段を用いて、前記検索キーワードを含む学習文章情報を検索する学習文章キーワード検索手段と、
前記検索キーワードを含む学習文章情報について、前記検索キーワードに対する係り受けキーワードを抽出する学習係り受け解析手段と、
前記概念辞書記憶手段を用いて、前記係り受けキーワードに対応するノードから、少なくとも１階層上の上位概念のノードから見て、下位概念となる複数の係り受け関連キーワードを抽出する係り受け関連キーワード抽出手段と、
前記検索キーワード及び前記係り受け関連キーワードの組毎に、前記正当学習文章情報への正当出現回数と、前記不当学習文章情報への不当出現回数とを計数し、全出現回数に対する不当出現回数の不当割合を算出する不当割合算出手段と、
各係り受け関連キーワードに対応するノードの不当割合に、前記概念辞書の下位概念となる全てのノードにおける不当割合を重み付けることによって補正する不当割合補正手段と、
前記不当割合が所定閾値以上となる前記係り受け関連キーワード及び前記係り受けキーワードを、前記検索キーワード辞書手段に蓄積された検索キーワードに対応付けて登録する係り受けキーワード辞書手段と
を有し、前記検索キーワードに対する係り受けキーワードを拡張することを特徴とする文章検索装置。
【請求項１１】
検索キーワードを蓄積した検索キーワード辞書手段を有し、他の公開サーバからネットワークを介して取得した文章情報から、当該検索キーワードを含む文章情報を検索する文章解析サーバであって、
特定カテゴリに属さない複数の正当学習文章情報と、前記特定カテゴリに属する複数の不当学習文章情報とを蓄積した学習文章蓄積手段と、
単語のノードがツリー状に構成された概念辞書を記憶した概念辞書記憶手段と、
前記学習文章蓄積手段を用いて、前記検索キーワードを含む学習文章情報を検索する学習文章キーワード検索手段と、
前記検索キーワードを含む学習文章情報について、前記検索キーワードに対する係り受けキーワードを抽出する学習係り受け解析手段と、
前記概念辞書記憶手段を用いて、前記係り受けキーワードに対応するノードから、少なくとも１階層上の上位概念のノードから見て、下位概念となる複数の係り受け関連キーワードを抽出する係り受け関連キーワード抽出手段と、
前記検索キーワード及び前記係り受け関連キーワードの組毎に、前記正当学習文章情報への正当出現回数と、前記不当学習文章情報への不当出現回数とを計数し、全出現回数に対する不当出現回数の不当割合を算出する不当割合算出手段と、
各係り受け関連キーワードに対応するノードの不当割合に、前記概念辞書の下位概念となる全てのノードにおける不当割合を重み付けることによって補正する不当割合補正手段と、
前記不当割合が所定閾値以上となる前記係り受け関連キーワード及び前記係り受けキーワードを、前記検索キーワード辞書手段に蓄積された検索キーワードに対応付けて登録する係り受けキーワード辞書手段と
を有し、前記検索キーワードに対する係り受けキーワードを拡張することを特徴とする文章解析サーバ。
【請求項１２】
コンピュータを搭載した装置を用いて、検索キーワードを蓄積した検索キーワード辞書を有し、当該検索キーワードを含む文章情報を、コンピュータを用いて検索する文章検索方法であって、
特定カテゴリに属さない複数の正当学習文章情報と、前記特定カテゴリに属する複数の不当学習文章情報とを蓄積した学習文章蓄積部と、
単語のノードがツリー状に構成された概念辞書を記憶した概念辞書記憶部と
を有し、
前記学習文章蓄積手段を用いて、前記検索キーワードを含む学習文章情報を検索する第１のステップと、
前記検索キーワードを含む学習文章情報について、前記検索キーワードに対する係り受けキーワードを抽出する第２のステップと、
前記概念辞書記憶手段を用いて、前記係り受けキーワードに対応するノードから、少なくとも１階層上の上位概念のノードから見て、下位概念となる複数の係り受け関連キーワードを抽出する第３のステップと、
前記検索キーワード及び前記係り受け関連キーワードの組毎に、前記正当学習文章情報への正当出現回数と、前記不当学習文章情報への不当出現回数とを計数し、全出現回数に対する不当出現回数の不当割合を算出する第４のステップと、
各係り受け関連キーワードに対応するノードの不当割合に、前記概念辞書の下位概念となる全てのノードにおける不当割合を重み付けることによって補正する第５のステップと、
前記不当割合が所定閾値以上となる前記係り受け関連キーワード及び前記係り受けキーワードを、前記検索キーワード辞書手段に蓄積された検索キーワードに対応付けて登録する第６のステップと
を有し、前記検索キーワードに対する係り受けキーワードを拡張することを特徴とする文章検索方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、検索キーワード辞書を用いた文章検索プログラム、装置、サーバ及び方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
インターネットの普及により、ブログ、掲示板又はクチコミコメントを公開するＷｅｂサイトに、様々なテキストが記述されている。「ブログ」(Weblog)とは、一般的に個人によって運営され、時事ニュースや専門的トピックスに関する自らの意見を表明するために、日記的に更新することができるサイトをいう。また、「掲示板」とは、様々なテーマについて、他人と議論を逐次に交換するためのサイトをいう。更に、「クチコミコメント」とは、人の噂のような、物事の評判などに関するコメントを記述することができるサイトをいう。これらのサイトの普及により、一般のユーザが、インターネットで自由に情報発信できるようになった。
【０００３】
これに伴って、これらＷｅｂサイトに、個人や組織を誹謗及び中傷する文章や、犯罪予告、犯罪助長、又はアダルトサイトのような違法・有害な文章情報が記述されることが社会的な問題となってきた。そのために、表現の自由を配慮しつつ、これら違法・有害な文章を記述した文章や個人を検出する必要がある。
【０００４】
従来、違法・有害な文章を記述したサイトに対して、端末からのアクセスを拒否するフィルタリングの技術がある（例えば特許文献１参照）。この技術によれば、予めキーワードやＵＲＬ(Uniform Resource Locator)を登録しておき、そのキーワードやＵＲＬが含まれているＷｅｂサイトに対する端末からのアクセスが拒否される。しかし、予め登録しておくキーワードやＵＲＬを常に更新する必要があり、時間とコストを要する。
【０００５】
これに対して、キーワードやＵＲＬを自動的に抽出し、フィルタリングする技術がある（例えば特許文献２参照）。この技術によれば、アダルトサイトや犯罪予告サイトなどの違法・有害な文章情報から、キーワードを自動的に抽出することができる。これらキーワードを予め登録しておくことによって、解析対象となる文章情報に、それらキーワードが含まれているか否かによって、違法・有害性を判定する。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００６】
【特許文献１】特開２００７−１２８１１９号公報
【特許文献２】特開２００９−３７４２０号公報
【非特許文献】
【０００７】
【非特許文献１】長岡技術科学大学、自然言語処理研究室、「ＣａｂｏＣｈａ」、[online]、［平成２１年１２月２８日検索］、インターネット＜URL:http://nlp.nagaokaut.ac.jp/CaboCha＞
【非特許文献２】京都大学大学院情報学研究科知能情報学専攻、黒橋研究室、「日本語構文解析システム ＫＮＰ」、[online]、［平成２１年１２月２８日検索］、インターネット＜URL:http://nlp.kuee.kyoto-u.ac.jp/nl-resource/knp.html＞
【非特許文献３】鈴木義一郎、「情報量基準による統計解析入門」、講談社サイエンティフィク、pp.80-96、講談社、東京、１９９５
【非特許文献４】K.Matsumoto and K.Hashimoto, "Schema Design for Causal LawMining from Incomplete Database," Proc. of Discovery Science: SecondInternational Conference (DS'99), pp.91-102, 1999、[online]、［平成２２年７月１７日検索］、インターネット＜URL:http://www.springerlink.com/content/21wxy3nvjtw194vg/＞
【非特許文献５】柳原正、松本一則、小野智弘、滝嶋康弘、「トピック判定におけるn-gramの組み合わせ手法の検討」、第７回情報科学技術フォーラム（FIT2008）論文集
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００８】
一般的なキーワードが、違法・有害なカテゴリに属するものとして登録された場合、本来なら違法・有害でない文章も、違法・有害な文章として拾ってしまうという課題がある。例えば、キーワード検索技術を単に用いた場合、「学校を爆破」のような違法・有害なキーワードを検出するために、検索キーワード「爆破」に対して係り受けキーワード「学校」を登録する。これによって、違法・有害キーワード「爆破」に対して係り受けキーワード「学校」を含む文章は、違法・有害な文章と判断される。
【０００９】
しかしながら、違法・有害キーワード「爆破」に対して、違法・有害となる係り受けキーワードを全て登録する必要がある。例えば、「爆破」に対して「鉱山」は違法・有害ではない、一方で、「爆破」に対して「駅」は違法・有害となる。「爆破」に対して、「学校」が違法・有害であると検出できても、「駅」が違法・有害であることまでは検出できない。結局、違法・有害キーワード「爆破」対して係り受けキーワード「駅」を更に登録する必要がある。
【００１０】
また、多数の違法・有害文書を学習文章情報として、その学習文章情報に偏って出現するキーワードを自動的に検出し、その検出キーワードを予め登録しておく技術もある。しかしながら、学習文書情報に出現しないキーワードまで予め登録しておくことはできない。前述の例によれば、「学校を爆破」を含む学習文章情報に基づいて、「駅を爆破」を含む文章情報が違法・有害であると判定することはできない。
【００１１】
そこで、本発明は、検索キーワードによって違法・有害なカテゴリに属するか否かを判定する際に、検索キーワードに対する係り受けキーワードを自動的に拡張することによって、判定可能な文章の範囲を広げることができる文章分類プログラム、装置、サーバ及び方法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】
【００１２】
本発明によれば、検索キーワードを蓄積した検索キーワード辞書手段を有し、当該検索キーワードを含む文章情報を検索するようにコンピュータを機能させる文章検索プログラムであって、
特定カテゴリに属さない複数の正当学習文章情報と、特定カテゴリに属する複数の不当学習文章情報とを蓄積した学習文章蓄積手段と、
単語のノードがツリー状に構成された概念辞書を記憶した概念辞書記憶手段と、
学習文章蓄積手段を用いて、検索キーワードを含む学習文章情報を検索する学習文章キーワード検索手段と、
検索キーワードを含む学習文章情報について、検索キーワードに対する係り受けキーワードを抽出する学習係り受け解析手段と、
概念辞書記憶手段を用いて、係り受けキーワードに対応するノードから、少なくとも１階層上の上位概念のノードから見て、下位概念となる複数の係り受け関連キーワードを抽出する係り受け関連キーワード抽出手段と、
検索キーワード及び係り受け関連キーワードの組毎に、正当学習文章情報への正当出現回数と、不当学習文章情報への不当出現回数とを計数し、全出現回数に対する不当出現回数の不当割合を算出する不当割合算出手段と、
各係り受け関連キーワードに対応するノードの不当割合に、概念辞書の下位概念となる全てのノードにおける不当割合を重み付けることによって補正する不当割合補正手段と、
不当割合が所定閾値以上となる係り受け関連キーワード及び係り受けキーワードを、検索キーワード辞書手段に蓄積された検索キーワードに対応付けて登録する係り受けキーワード辞書手段と
してコンピュータを機能させ、検索キーワードに対する係り受けキーワードを拡張することを特徴とする。
【００１３】
本発明の文章検索プログラムにおける他の実施形態によれば、不当割合算出手段は、
検索キーワードと各係り受け関連キーワードと毎に、以下のように回数を計数し、
・Ｎ11：検索キーワード及び係り受け関連キーワードが、不当文章情報に出現する回数
・Ｎ12：検索キーワード及び係り受け関連キーワードが、不当文章情報に出現しない回数
・Ｎ21：検索キーワード及び係り受け関連キーワードが、正当文章情報に出現する回数
・Ｎ22：検索キーワード及び係り受け関連キーワードが、正当文章情報に出現しない回数
赤池情報量規準(AIC：Akaike's Information Criterion)を用いて、不当割合を算出するようにコンピュータを更に機能させることも好ましい。
【００１４】
本発明の文章検索プログラムにおける他の実施形態によれば、不当割合補正手段は、各係り受け関連キーワードにおける不当割合に対して、以下のように重み付けする
Ｎi11'＝WＮ11＋(1-W)Σj=1NiＮj11
Ｎi：ノードiから見た下位ノード集合Ｕiに含まれるノードの総数
Ｎ11：検索キーワード及び係り受け関連キーワードが、不当文章情報に出現する回数
Ｎi11'：ノードiの補正後におけるＮ11
Ｎj11：下位ノード集合Ｕiに含まれるノードjの補正前におけるＮ11
W：補正前の不当割合の考慮度合（０≦W≦１）
ようにコンピュータを更に機能させることも好ましい。
【００１５】
本発明の文章検索プログラムにおける他の実施形態によれば、不当割合補正手段は、各係り受け関連キーワードにおける不当割合に対して、概念辞書における係り受けキーワードと係り受け関連キーワードとの間のツリーの高さの差、及び／又は品詞の差に基づいて、以下のように重み付けする
Ｎi11'＝WＮ11＋(1-w)Σj=1Ni（Ｌj＋Ｈj）Ｎj11
Ｌj：ノードiと拡張前ノードとの高さの違いによる重み係数
Ｈj：ノードiと拡張前ノードとの品詞の違いによる重み係数
ようにコンピュータを更に機能させることも好ましい。
【００１６】
本発明の文章検索プログラムにおける他の実施形態によれば、
解析対象となる対象文章情報が、検索キーワード辞書手段に蓄積された検索キーワードを含むか否かを判定する検索キーワード検出手段と、
検索キーワードを含む対象文章情報について、検索キーワードに対する係り受けキーワードを抽出する対象係り受け解析手段と、
抽出された係り受けキーワードが、検索キーワード辞書手段に登録された係り受けキーワード又は係り受け関連キーワードと一致するか否かを判定する係り受けキーワード検出手段と、
検索キーワード検出手段によって真と判定されると共に、係り受けキーワード検出手段によって真と判定された対象文章情報を、特定カテゴリに属する文章情報として分類する文章情報分類手段と
してコンピュータを更に機能させることも好ましい。
【００１７】
本発明の文章検索プログラムにおける他の実施形態によれば、
係り受けキーワード辞書手段は、登録された係り受けキーワード毎に、不当割合算出手段によって算出された不当割合を対応付けて登録しており、
係り受けキーワード検出手段は、抽出された係り受けキーワードが、検索キーワード辞書手段に登録された係り受けキーワードと一致し、且つ、当該係り受けキーワードにおける不当割合が所定閾値以上である場合に、当該係り受けキーワードに対して真と判定する
ようにコンピュータを更に機能させることも好ましい。
【００１８】
本発明の文章検索プログラムにおける他の実施形態によれば、
検索キーワードは、違法・有害なキーワードであり、
学習文章蓄積手段は、違法・有害な文章情報の群と、違法・有害でない文章情報の群とを蓄積するようにコンピュータを更に機能させることも好ましい。
【００１９】
本発明の文章検索プログラムにおける他の実施形態によれば、
検索キーワードは、ユーザによって指定されたキーワードであり、
学習文章蓄積手段は、ユーザ所望の特定カテゴリに含まれる文章情報の群と、特定カテゴリに含まれない文章情報の群とを蓄積するようにコンピュータを更に機能させることも好ましい。
【００２０】
本発明の文章検索プログラムにおける他の実施形態によれば、対象文章情報は、ネットワークを介して公開されているブログ(Weblog)、掲示板及び／又はクチコミコメントにおける不特定多数のユーザによって記述された文章情報であるようにコンピュータを更に機能させることも好ましい。
【００２１】
本発明によれば、検索キーワードを蓄積した検索キーワード辞書手段を有し、当該検索キーワードを含む文章情報を検索する文章検索装置であって、
特定カテゴリに属さない複数の正当学習文章情報と、特定カテゴリに属する複数の不当学習文章情報とを蓄積した学習文章蓄積手段と、
単語のノードがツリー状に構成された概念辞書を記憶した概念辞書記憶手段と、
学習文章蓄積手段を用いて、検索キーワードを含む学習文章情報を検索する学習文章キーワード検索手段と、
検索キーワードを含む学習文章情報について、検索キーワードに対する係り受けキーワードを抽出する学習係り受け解析手段と、
概念辞書記憶手段を用いて、係り受けキーワードに対応するノードから、少なくとも１階層上の上位概念のノードから見て、下位概念となる複数の係り受け関連キーワードを抽出する係り受け関連キーワード抽出手段と、
検索キーワード及び係り受け関連キーワードの組毎に、正当学習文章情報への正当出現回数と、不当学習文章情報への不当出現回数とを計数し、全出現回数に対する不当出現回数の不当割合を算出する不当割合算出手段と、
各係り受け関連キーワードに対応するノードの不当割合に、概念辞書の下位概念となる全てのノードにおける不当割合を重み付けることによって補正する不当割合補正手段と、
不当割合が所定閾値以上となる係り受け関連キーワード及び係り受けキーワードを、検索キーワード辞書手段に蓄積された検索キーワードに対応付けて登録する係り受けキーワード辞書手段と
を有し、検索キーワードに対する係り受けキーワードを拡張することを特徴とする。
【００２２】
本発明によれば、検索キーワードを蓄積した検索キーワード辞書手段を有し、他の公開サーバからネットワークを介して取得した文章情報から、当該検索キーワードを含む文章情報を検索する文章解析サーバであって、
特定カテゴリに属さない複数の正当学習文章情報と、特定カテゴリに属する複数の不当学習文章情報とを蓄積した学習文章蓄積手段と、
単語のノードがツリー状に構成された概念辞書を記憶した概念辞書記憶手段と、
学習文章蓄積手段を用いて、検索キーワードを含む学習文章情報を検索する学習文章キーワード検索手段と、
検索キーワードを含む学習文章情報について、検索キーワードに対する係り受けキーワードを抽出する学習係り受け解析手段と、
概念辞書記憶手段を用いて、係り受けキーワードに対応するノードから、少なくとも１階層上の上位概念のノードから見て、下位概念となる複数の係り受け関連キーワードを抽出する係り受け関連キーワード抽出手段と、
検索キーワード及び係り受け関連キーワードの組毎に、正当学習文章情報への正当出現回数と、不当学習文章情報への不当出現回数とを計数し、全出現回数に対する不当出現回数の不当割合を算出する不当割合算出手段と、
各係り受け関連キーワードに対応するノードの不当割合に、概念辞書の下位概念となる全てのノードにおける不当割合を重み付けることによって補正する不当割合補正手段と、
不当割合が所定閾値以上となる係り受け関連キーワード及び係り受けキーワードを、検索キーワード辞書手段に蓄積された検索キーワードに対応付けて登録する係り受けキーワード辞書手段と
を有することを特徴とする。
【００２３】
本発明によれば、コンピュータを搭載した装置を用いて、検索キーワードを蓄積した検索キーワード辞書を有し、当該検索キーワードを含む文章情報を、コンピュータを用いて検索する文章検索方法であって、
特定カテゴリに属さない複数の正当学習文章情報と、特定カテゴリに属する複数の不当学習文章情報とを蓄積した学習文章蓄積部と、
単語のノードがツリー状に構成された概念辞書を記憶した概念辞書記憶部と
を有し、
学習文章蓄積手段を用いて、検索キーワードを含む学習文章情報を検索する第１のステップと、
検索キーワードを含む学習文章情報について、検索キーワードに対する係り受けキーワードを抽出する第２のステップと、
概念辞書記憶手段を用いて、係り受けキーワードに対応するノードから、少なくとも１階層上の上位概念のノードから見て、下位概念となる複数の係り受け関連キーワードを抽出する第３のステップと、
検索キーワード及び係り受け関連キーワードの組毎に、正当学習文章情報への正当出現回数と、不当学習文章情報への不当出現回数とを計数し、全出現回数に対する不当出現回数の不当割合を算出する第４のステップと、
各係り受け関連キーワードに対応するノードの不当割合に、概念辞書の下位概念となる全てのノードにおける不当割合を重み付けることによって補正する第５のステップと、
不当割合が所定閾値以上となる係り受け関連キーワード及び係り受けキーワードを、検索キーワード辞書手段に蓄積された検索キーワードに対応付けて登録する第６のステップと
を有することを特徴とする。
【発明の効果】
【００２４】
本発明の文章分類プログラム、装置、サーバ及び方法によれば、検索キーワードによって違法・有害なカテゴリに属するか否かを判定する際に、検索キーワードに対する係り受けキーワードを自動的に拡張することによって、判定可能な文章の範囲を広げることができる。
【図面の簡単な説明】
【００２５】
【図１】本発明における文章分類プログラムの機能構成図である。
【図２】係り受けキーワード辞書生成機能部の処理を表す説明図である。
【図３】本発明における概念辞書を用いた係り受け関連キーワードの抽出を表す説明図である。
【図４】対象文章分類機能部の処理を表す説明図である。
【図５】本発明における文章解析サーバのシステム構成図である。
【図６】本発明におけるシステムのシーケンス図である。
【発明を実施するための形態】
【００２６】
以下、本発明の実施の形態について、図面を用いて詳細に説明する。
【００２７】
図１は、本発明における文章分類プログラムの機能構成図である。
【００２８】
図１によれば、文章分類プログラムは、検索キーワード辞書部１０１と、係り受けキーワード辞書部１０２と、概念辞書記憶部１０３と、学習文章蓄積部１０４と、係り受けキーワード辞書生成機能部１１と、対象文章分類機能部１２とを有する。これら機能部は、装置に搭載されたコンピュータを機能させるプログラムを実行することによって実現できる。また、これら機能構成部の処理の流れは、装置における文章分類方法としても理解される。
【００２９】
文章分類プログラムは、対象文章情報を、特定カテゴリに属するか否かによって分類するようにコンピュータを機能させる。具体的には、対象文章情報に、検索キーワード辞書部１０１に登録された検索キーワードが含まれているか否かを検索する。本発明によれば、その検索キーワードのみならず、係り受けキーワード又はそれを拡張した係り受け関連キーワードを更に含むか否かによって、特定カテゴリに属するか否かを判定することができる。
【００３０】
検索キーワード辞書部１０１は、検索キーワードを蓄積する。特定カテゴリが、例えば違法・有害な文章情報であるとする。この場合、検索キーワード辞書部１０１に蓄積される検索キーワードは、違法・有害なキーワードである。例えば、犯罪予告の場合、「爆破」のようなキーワードが、検索キーワード辞書部１０１に記憶される。勿論、検索キーワード辞書部１０１に蓄積される検索キーワードは、ユーザによって指定されたキーワードであってもよい。
【００３１】
係り受けキーワード辞書部１０２は、検索キーワード辞書部１０１に蓄積された検索キーワードに対する係り受けキーワード、又はそれを拡張した係り受け関連キーワードを蓄積する。検索キーワードが例えば「爆破」である場合、係り受けキーワード「学校」「駅」「鉄道」等を登録する。一方で、例えば「鉱山」は、違法・有害性が高くない係り受けキーワードとして登録しない。
【００３２】
概念辞書記憶部１０３は、概念辞書を記憶する。ここで、概念辞書（シソーラス）とは、キーワードを意味上の包含関係によって分類した辞書をいう。概念辞書は、キーワードをノードとして、ツリー状に構成した木構造で表したものである。ノードは、階層状に構成され、階層ｎの値が小さい単語ほど、上位概念となる。
【００３３】
学習文章蓄積部１０４は、特定カテゴリに属さない多数の正当学習文章情報と、特定カテゴリに属する多数の不当学習文章情報とを蓄積する。正当／不当は、その学習文章情報に付加されたフラグによって区別される。
例えば、特定カテゴリが違法・有害な文章情報の群である場合、学習文章蓄積部１０４は、以下のような文章情報の群を混在して蓄積する。
（１）違法・有害カテゴリに属さない文章情報の群
＝各文章情報に「正当」フラグが付加されている
＝正当学習文章情報の群
（２）違法・有害カテゴリに属する文章情報の群
＝各文章情報に「不当」フラグが付加されている
＝不当学習文章情報の群
勿論、特定カテゴリがユーザによって指定された文章情報の群である場合、学習文章蓄積部１０４は、以下のような文章情報の群を混在して蓄積する。
（１）ユーザ指定の特定カテゴリに属さない文章情報の群
＝各文章情報に「正当」フラグが付加されている
＝正当学習文章情報の群
（２）ユーザ指定の特定カテゴリに属する文章情報の群
＝各文章情報に「不当」フラグが付加されている
＝不当学習文章情報の群
【００３４】
係り受けキーワード辞書生成機能部１１は、学習文章情報及び概念辞書を用いて、係り受けキーワード辞書部１０２に蓄積される係り受けキーワードを検出する。
【００３５】
対象文章分類機能部１２は、対象文章情報が、特定カテゴリに属するか否かを分類する。
【００３６】
［係り受けキーワード辞書生成機能部］
図２は、係り受けキーワード辞書生成機能部の処理を表す説明図である。以下では、図１の説明と共に、図２の内容が説明される。
【００３７】
係り受けキーワード辞書生成機能部１１は、学習文章キーワード検索部１１１と、学習係り受け解析部１１２と、係り受け関連キーワード抽出部１１３と、不当割合算出部１１４と、不当割合補正部１１５とを有する。
【００３８】
学習文章キーワード検索部１１１は、学習文章蓄積部１０４に蓄積された多数の学習文章情報について、検索キーワード辞書部１０１に蓄積された検索キーワードを含む学習文章情報を検索する。図２によれば、フラグの「正当」／「不当」に関係無く、検索キーワード「爆破」が含まれる全ての学習文章情報が検索されている。検索された多数の学習文章情報は、学習係り受け解析部１１２へ出力される。ここで、検索キーワード「爆破」を含んでいない学習文章情報は、以後の処理の対象とならない。
【００３９】
学習係り受け解析部１１２は、検索キーワードを含む多数の学習文章情報について、検索キーワードに対する係り受けキーワードを抽出する。学習係り受け解析部１１２は、係り受け解析の前段階として必要な形態素解析も含む。「形態素」とは、文章の構成要素のうち、意味を持つ最小の単位をいう。形態素解析には、「単語」毎に「品詞」「読み」が登録された辞書を有する。本発明によれば、検索キーワードを含む１文のみ（１文よりも短くてもよい）について、形態素に分割し、辞書を用いて「品詞」「読み」の文法規則を形成し、その上で、係り受けを解析する。
【００４０】
係り受け解析器として、例えば従来技術のＣａｂｏＣｈａ（例えば非特許文献１参照）又はＫＮＰ（例えば非特許文献２参照）を用いてもよい。「ＣａｂｏＣｈａ」は、代表的な日本語係り受け解析器であって、サポートベクタマシンに基づいて、バックトラックを実行しない決定的な解析アルゴリズム(Cascaded Chunking Model)を採用した技術である。また、「ＫＮＰ」は、日本語文の日本語文の構文・格解析システムであって、形態素解析システムJUMANの解析結果の形態素列を入力とし、文節及び基本句間の係り受け関係及び格関係を出力する技術である。
【００４１】
図２によれば、検索キーワード「爆破」に対して、以下のような係り受けキーワードが抽出される。
学習文章情報ａ：「不当」フラグが付加（違法・有害カテゴリに属する）
「爆破」<-「学校」
学習文章情報ｂ：「正当」フラグが付加（違法・有害カテゴリに属さない）
「爆破」<-「鉱山」
これによって、不当フラグが付加されたキーワード組が、係り受け関連キーワード抽出部１１３へ出力される。
「検索キーワード<-係り受けキーワード：正当／不当」
「      爆破    <-      学校        ：不当」
【００４２】
係り受け関連キーワード抽出部１１３は、学習係り受け解析部１１２から検索キーワード及び係り受けキーワードを入力する。係り受け関連キーワード抽出部１１３は、係り受けキーワードについて、概念辞書を用いて、係り受けキーワードに対応する係り受け関連キーワードを抽出する。係り受け関連キーワードとは、例えば、概念辞書における係り受けキーワードのノードから、少なくとも１階層上の上位概念のノードから見て、下位概念となる複数のキーワードである。例えば、検索キーワード「爆破」及び係り受けキーワード「学校」の場合、係り受けキーワード「学校」に対する係り受け関連キーワードを抽出する。
【００４３】
図３は、本発明における概念辞書を用いた係り受け関連キーワードの抽出を表す説明図である。
【００４４】
検索キーワード「爆破」に対して係り受けキーワード「学校」が抽出されている。ここで、係り受けキーワード「学校」に対応する係り受け関連キーワードは、一方で、「学校」の下位概念に含まれるキーワードであって、他方で、「学校」と並列する同位概念又はその下位概念に含まれるキーワードである。
【００４５】
係り受けキーワードに対応するノードから、少なくとも１階層上の上位概念のノードから見て、下位概念となる複数の係り受け関連キーワードを抽出する。図３によれば、例えば、係り受けキーワードが「学校」であるとき、１階層上の「公共施設」のノードから見て、下位概念となる「駅」「地下鉄駅」「鉄道駅」を抽出する。例えば「駅を爆破」であっても、「学校を爆破」と同程度に不当割合が高い。
【００４６】
係り受け関連キーワード抽出部１１３は、検索キーワード「爆破」に対する係り受けキーワード「学校」から、係り受け関連キーワード「駅」「地下鉄駅」「鉄道駅」・・・を、不当割合算出部１１４へ出力する。図３によれば、係り受けキーワードから見て、上位ノードへＮ段だけ辿った後、下位ノードへＭ段だけ辿る。例えば、係り受けキーワードから見て、上位ノードへ１段だけ辿った後、下位ノードへ最下段まで辿る。
【００４７】
不当割合算出部１１４は、検索キーワード及び係り受け関連キーワードの組毎に、正当学習文章情報への正当出現回数と、不当学習文章情報への不当出現回数とを計数し、全出現回数に対する不当出現回数の不当割合を算出する。例えば、以下のように計数する。
・Ｎ11：検索キーワード及び係り受け関連キーワードが、不当文章情報に出現する回数
・Ｎ12：検索キーワード及び係り受け関連キーワードが、不当文章情報に出現しない回数
・Ｎ21：検索キーワード及び係り受け関連キーワードが、正当文章情報に出現する回数
・Ｎ22：検索キーワード及び係り受け関連キーワードが、正当文章情報に出現しない回数
【００４８】
以下の表１は、検索キーワード「爆破」及び各係り受け関連キーワードの組毎に、計数した回数である。係り受け関連キーワードは、係り受けキーワード「学校」から見て、概念辞書のノードを辿ったものである。
【表１】
0005477910.tif 000002
【００４９】
表１によれば、以下のように、係り受けキーワード及び係り受け関連キーワード毎に、不当出現割合が算出される。
「爆破」<-「駅」      ：正当学習文章情報の数＝８２個
不当学習文章情報の数＝４３３個
不当出現割合＝４３３／５１５＝９５．７％
「爆破」<-「地下鉄駅」：正当学習文章情報の数＝３３３個
不当学習文章情報の数＝１８５２個
不当出現割合＝１８５２／２１８５＝８４．８％
「爆破」<-「鉄道駅」  ：正当学習文章情報の数＝２１６個
不当学習文章情報の数＝８０２個
不当出現割合＝２１６／１０１８＝７８．８％
【００５０】
表１によれば、下位概念に行くほど、不当出現割合が下がっていることが理解できる。これは、係り受けキーワード「学校」から、概念が離れていく傾向を表す。
【００５１】
そして、不当割合算出部１１４は、Ｎ11,Ｎ12,Ｎ21,Ｎ22に対して、赤池情報量規準(ＡＩＣ：Akaike's Information Criterion)を用いて、検索キーワード及び係り受け関連キーワードの組毎の不当割合を算出する。これは、検索キーワード及び係り受けキーワードが不当文書にどの程度偏って出現するかを表す。
【００５２】
あるキーワードｗが違法・有害な文書に偏って出現する不当割合Ｅ(w)は、ＡＩＣを用いて算出する（例えば非特許文献３参照）。以下の表１のように４つの値を、学習文書に出現した全ての単語について導出する。
・Ｎ(w)  ：検索キーワードに対する係り受け関連キーワードwが、出現する回数
・Ｎ(￣w)：検索キーワードに対する係り受け関連キーワードwが、出現しない回数
（￣：not）
・Ｎ11(w)：検索キーワードに対する係り受け関連キーワードwが、
不当文章情報に出現する回数
・Ｎ12(w)：検索キーワードに対する係り受け関連キーワードwが、
不当文章情報に出現しない回数
・Ｎ21(w)：検索キーワードに対する係り受け関連キーワードwが、
正当文章情報に出現する回数
・Ｎ22(w)：検索キーワードに対する係り受け関連キーワードwが、
正当文章情報に出現しない回数
【００５３】
【表２】
0005477910.tif 000003
【００５４】
非特許文献３によれば、係り受け関連キーワードwが違法・有害な文書に偏って出現する不当割合Ｅ(w)を、非特許文献４に基づいて、ＡＩＣの独立モデルに対する値AIC_IM及び従属モデルに対する値AIC_DMを用いて、以下のように定義している。
Ｎ11(w)／Ｎ(w)＞Ｎ12(w)／Ｎ(￣w)のとき、
Ｅ(w)＝AIC_IM(w)−AIC_DM(w)
Ｎ11(w)／Ｎ(w)≦Ｎ12(w)／Ｎ(￣w)のとき、
Ｅ(w)＝AIC_DM(w)−AIC_IM(w)
ここで、AIC_IM(w)、AIC_DM(w)はそれぞれ、非特許文献５の記載に基づいて、以下のように算出される。
AIC_IM(w)＝-2×MLL_IM＋2×2
MLL_IM＝Ｎp(w)logＮp(w)＋Ｎ(w)logＮ(w)＋Ｎn(w)logＮn(w)
＋Ｎ(￣w)logＮ(￣w)−2ＮlogＮ
AIC_DM(w)＝-2×MLL_DM＋2×3
MLL_DM＝Ｎ11(w)logＮ11(w)＋Ｎ12(w)logＮ12＝(w)＋Ｎ21(w)logＮ21(w)
＋Ｎ22(w)logＮ22(w)−ＮlogＮ
この計算によって得られた不当割合Ｅ(w)が高いほど、違法・有害性の高いキーワードと認められる。
【００５５】
図３によれば、検索キーワード「爆破」に対する係り受けキーワード「学校」について、その係り受け関連キーワード「駅」が抽出されている。概念辞書によける「駅」の下位概念にあるノード「地下鉄」「鉄道駅」「私鉄」「○○駅」「○○電車」などについても、「爆破」と係り受け関係にある場合のＮ11,Ｎ12,Ｎ21,Ｎ22をそれぞれ算出する。本発明によれば、これら下位概念の出現回数を考慮して、係り受け関連キーワード「駅」の出現回数に重み付けする。重み付けられた出現回数を用いて、ＡＩＣによって不当割合を算出する。
【００５６】
不当割合補正部１１５は、各係り受け関連キーワードに対応するノードの不当割合に、概念辞書の下位概念となる全てのノードにおける不当割合を重み付けることによって補正する。
Ｎi11'＝WＮ11＋(1-W)Σj=1NiＮj11
Ｎi：ノードiから見た下位ノード集合Ｕiに含まれるノードの総数
Ｎ11：検索キーワード及び係り受け関連キーワードが、不当文章情報に出現する回数
Ｎi11'：ノードiの補正後におけるＮ11
Ｎj11：下位ノード集合Ｕiに含まれるノードjの補正前におけるＮ11
W：補正前の不当割合の考慮度合（０≦W≦１）
【００５７】
ここで、不当割合補正部１１５は、更に、各係り受け関連キーワードにおける不当割合に対して、概念辞書における係り受けキーワードと係り受け関連キーワードとの間のツリーの高さの差、及び／又は品詞の差に基づいて、以下のように重み付けすることも好ましい。
Ｎi11'＝WＮ11＋(1-W)Σj=1Ni（Ｌj＋Ｈj）Ｎj11
Ｌj：ノードiと拡張前ノードとの高さの違いによる重み係数
Ｈj：ノードiと拡張前ノードとの品詞の違いによる重み係数
【００５８】
例えば、係り受けキーワード「学校」に対して、係り受け関連キーワード「地下鉄」は、係り受けキーワードから１つだけ上位ノードへ上がった後、２つだけ下位のノードへ下っている。これによって、係り受けキーワードと係り受け関連キーワードとの間の高低差を算出し、その高低差に応じて不当割合に重み付けをする。例えば、「学校、爆破」の不当割合が0.9である場合に、「地下鉄、爆破」の高さの概念へ拡張した場合の平均不当割合が0.7であれば、重み＝0.7/0.9とする。
【００５９】
また、品詞が、形態素解析器（例えばＭｅＣａｂ）によって得られる階層化された品詞体系で、どのレイヤまで一致するか、という情報に基づいて重み付けを行う。例えば、「学校」と「地下鉄」であれば、「名詞」「一般」の２レイヤ全てが一致するのに対し、「歩く」は、「動詞」「自立」のため、「学校」とは１レイヤも一致しない。
【００６０】
本発明のような係り受けキーワードの拡張は、学習用文書における出現頻度が少ない場合に有効である。各キーワードの下位概念の出現回数（N11,N12,N21,N22）の和を用いて、不当割合を推定する。拡張前後のキーワード同士の概念体系中の高低差が大きいほど不当割合の差が大きい傾向にあり、品詞が異なるほど不当割合の差が大きい傾向にあることが、知見として新たに得られている。本発明によれば、これらを考慮して重み付けをすることによって、不当割合の推定精度を向上させることができる。
【００６１】
係り受けキーワード辞書部１０２は、不当割合が所定閾値以上となる係り受けキーワード及び係り受け関連キーワードを登録する。図２によれば、所定閾値７０％以上に設定したとする。この場合、検索キーワード「爆破」に対して、不当割合が７０％以上となる係り受けキーワード及び係り受け関連キーワードのみが、係り受けキーワード辞書部１０２に登録される。
【００６２】
尚、係り受けキーワード辞書部１０２は、不当割合が所定閾値以上となった係り受けキーワードを記憶するだけでなく、全ての係り受けキーワード毎に不当割合を対応付けて登録するものであってもよい。これによって、係り受け関連キーワードとして導出するレベルとしての所定閾値は、ユーザ指定によって可変とすることもできる。
検索キーワード「爆破」<-係り受けキーワード「学校」        ：９８％
<-係り受け関連キーワード「駅」      ：８４％
<-係り受け関連キーワード「地下鉄駅」：７５％
<-係り受けキーワード「鉄道駅」      ：７４％
【００６３】
［対象文章分類機能部］
図４は、対象文章分類機能部の処理を表す説明図である。以下では、図１の説明と共に、図４の内容が説明される。
【００６４】
対象文章分類機能部１２は、検索キーワード検出部１２１と、対象係り受け解析部１２２と、係り受けキーワード判定部１２３と、文章情報分類部１２４とを有する。
【００６５】
対象文章分類機能部１２は、解析対象となる対象文章情報を入力する。対象文章情報は、ユーザの操作に応じて入力されるものであってもよいし、ネットワークを介して受信されるものであってもよい。ネットワークを介して受信される対象文章情報としては、例えば、公開されているブログ(Weblog)、掲示板及び／又はクチコミコメントにおける不特定多数のユーザによって記述された文章情報である。
【００６６】
検索キーワード検出部１２１は、対象文章情報が、検索キーワード辞書部１０１に蓄積された検索キーワードを含むか否かを判定する。図４によれば、対象文章情報内の文章「・・・駅を爆破する・・・」に、検索キーワード「爆破」が含まれる。そのために、検索キーワード有りとして、その対象文章情報は、対象係り受け解析部１２２へ出力される。
【００６７】
対象係り受け解析部１２２は、検索キーワードを含む対象文章情報について、検索キーワードに対する係り受けキーワードを抽出する。図４によれば、検索キーワード「爆破」に対して、係り受けキーワード「駅」が抽出される。
対象文章情報：「爆破」<-「駅」
抽出された係り受けキーワード「駅」は、対象文章情報と共に、係り受けキーワード判定部１２３へ出力される。
【００６８】
係り受けキーワード判定部１２３は、抽出された検索キーワードについて、係り受けキーワード辞書部１０２に登録された係り受けキーワードと一致するか否かを判定する。図３によれば、係り受けキーワード辞書部１０２には、「爆破」<-「駅」が登録されている。そのために、係り受けキーワード判定部１２３は、真と判定された文章情報を、文章情報分類部１２４へ出力する。
【００６９】
尚、係り受けキーワード判定部１２３は、抽出された係り受けキーワードが、検索キーワード辞書部１０１に登録された係り受けキーワードと一致し、且つ、当該係り受けキーワードにおける不当割合が所定閾値以上である場合に、当該係り受けキーワードに対して真と判定するものであってもよい。
【００７０】
文章情報分類部１２４は、検索キーワード検出部１２１によって偽と判定された対象文章情報と、検索キーワード検出部１２１によって真と判定されると共に係り受けキーワード判定部１２３によって真と判定された対象文章情報とを、特定カテゴリに属さない文章情報として分類する。
【００７１】
図５は、本発明における文章解析サーバのシステム構成図である。
【００７２】
図５によれば、文章解析サーバ１は、図１の構成要素に加えて、インターネットに接続する通信インタフェース部１３を有する。文章解析サーバ１は、インターネットを介して、Ｗｅｂサーバ２と通信する。また、そのＷｅｂサーバ２は、端末３から送信された対象文章情報としてのＷｅｂ文章情報を蓄積し且つ公開している。文章解析サーバ１の対象文章分類機能部１２は、通信インタフェース部１３を介して、多数のＷｅｂサーバ２から対象文章情報を受信する。対象文章分類機能部１２は、検索キーワード辞書と、係り受けキーワード辞書生成機能部１１によって生成された係り受けキーワード辞書とを用いて、その対象文章情報を特定カテゴリに分類する。Ｗｅｂサーバ２から受信した対象文章情報について、例えば違法・有害な特定カテゴリに分類することができる。
【００７３】
図６は、本発明におけるシステムのシーケンス図である。
【００７４】
（Ｓ６０１）係り受けキーワード辞書生成機能部１１は、学習文章情報として、特定カテゴリに属さない多数の正当学習文章情報と、特定カテゴリに属する多数の不当学習文章情報とを蓄積している。最初に、多数の学習文章情報の中から、検索キーワード辞書に登録された検索キーワードを含む学習文章情報が検索される。
（Ｓ６０２）検索キーワードを含む学習文章情報について、検索キーワードに対する係り受けキーワードを抽出する。
（Ｓ６０３）単語のノードがツリー状に構成された概念辞書を用いて、係り受けキーワードに対応するノードから、少なくとも１階層上の上位概念のノードから見て、下位概念となる複数の係り受け関連キーワードを抽出する。
（Ｓ６０４）検索キーワード及び係り受け関連キーワードの組毎に、正当学習文章情報への正当出現回数と、不当学習文章情報への不当出現回数とを計数し、全出現回数に対する不当出現回数の不当割合を算出する。
（Ｓ６０５）ここで、各係り受け関連キーワードに対応するノードの不当割合に、前記概念辞書の下位概念となる全てのノードにおける不当割合を重み付けることによって補正する。
（Ｓ６０６）そして、不当割合が所定閾値以上となる係り受け関連キーワード及び係り受けキーワードを、検索キーワードに対応付けて登録する。
【００７５】
（Ｓ６０７）端末３は、利用者の操作に応じて、対象文章情報を、Ｗｅｂサーバ２へ送信する。
（Ｓ６０８）文章解析サーバ１は、Ｗｅｂサーバ２から、解析対象となる対象文章情報を受信する。その対象文章情報は、対象文章分類機能部１２へ出力される。
（Ｓ６０９）対象文章情報が、検索キーワード辞書に蓄積された検索キーワードを含むか否かを判定する。
（Ｓ６１０）検索キーワードを含む対象文章情報について、検索キーワードに対する係り受けキーワードを抽出する。
（Ｓ６１１）抽出された係り受けキーワードが、係り受けキーワード辞書に登録された係り受けキーワードと一致するか否かを判定する。
（Ｓ６１２）そして、Ｓ６１１によって真と判定された対象文章情報は、特定カテゴリに属する文章情報として分類される。これによって、検索キーワードに対する係り受けキーワード以外に拡張された係り受け関連キーワードであっても、その文章情報は、特定カテゴリに属するものとして検索される。
【００７６】
以上、詳細に説明したように、本発明の文章分類プログラム、装置、サーバ及び方法によれば、検索キーワードによって違法・有害なカテゴリに属するか否かを判定する際に、検索キーワードに対する係り受けキーワードを自動的に拡張することによって、判定可能な文章の範囲を広げることができる。本発明によれば、概念辞書を用いて検索キーワードに対する係り受けキーワードを拡張することによって、より多くの表現を含む文章情報を特定カテゴリに分類することができる。
【００７７】
前述した本発明の種々の実施形態について、本発明の技術思想及び見地の範囲の種々の変更、修正及び省略は、当業者によれば容易に行うことができる。前述の説明はあくまで例であって、何ら制約しようとするものではない。本発明は、特許請求の範囲及びその均等物として限定するものにのみ制約される。
【符号の説明】
【００７８】
１  文章検索プログラム、文章解析サーバ
１０１  検索キーワード辞書部
１０２  係り受けキーワード辞書部
１０３  概念辞書記憶部
１０４  学習文章蓄積部
１１  係り受けキーワード辞書生成機能部
１１１  学習文章キーワード検索部
１１２  学習係り受け解析部
１１３  係り受け関連キーワード抽出部
１１４  不当割合算出部
１１５  不当割合補正部
１２  対象文章分類機能部
１２０  対象文章入力部
１２１  検索キーワード検出部
１２２  対象係り受け解析部
１２３  係り受けキーワード判定部
１２４  文章情報分類部
１３  通信インタフェース部
２  Ｗｅｂサーバ
３  端末
【図１】
0005477910.tif 000004
【図２】
0005477910.tif 000005
【図３】
0005477910.tif 000006
【図４】
0005477910.tif 000007
【図５】
0005477910.tif 000008
【図６】
0005477910.tif 000009