(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
マークアップ言語(Markup Language)によって記述された文書情報が、違法有害カテゴリに含まれるか否かを判定するようにコンピュータを機能させる文書分類プログラムであって、
解析対象となる対象文書情報から、背景色のタグ要素に基づくベクトルの対象特徴量を抽出する対象特徴量抽出手段と、
前記対象文書情報に対応する前記対象特徴量が、前記違法有害カテゴリに含まれる複数の文書情報から得られた学習特徴量の所定範囲内に属するか否かを判定する特徴量判定手段と、
前記特徴量判定手段によって真と判定された前記対象文書情報は、前記違法有害カテゴリに含まれるものとして分類するカテゴリ分類手段と
してコンピュータを機能させることを特徴とする文書分類プログラム。
【請求項２】
前記違法有害カテゴリに属する複数の学習文書情報を蓄積する学習文書蓄積手段と、
前記学習文書情報から、タグ要素に基づくベクトルの学習特徴量を抽出する学習特徴量抽出手段と、
抽出された前記複数の学習特徴量に基づいて、前記違法有害カテゴリの学習特徴量を生成する文書分類学習手段と
を更に有することを特徴とする請求項１に記載の文書分類プログラム。
【請求項３】
前記文書分類学習手段は、ルールベースのエンジンであり、
前記ルールベースのエンジンから出力される前記違法有害カテゴリの学習特徴量は、前記ベクトルにおける変数値の範囲によって表され、
前記特徴量判定手段は、前記対象特徴量のベクトルの変数値が、前記違法有害カテゴリの学習特徴量の前記ベクトルにおける変数値の所定範囲内に属するか否かを判定する
ことを特徴とする請求項１又は２に記載の文書分類プログラム。
【請求項４】
前記文書分類学習手段は、前記特徴量判定手段と一体的に構成されたサポートベクタマシン(Support Vector Machine)のエンジンであり、
前記サポートベクタマシンのエンジンは、抽出された前記複数の学習特徴量を教師データとして学習し、前記対象特徴量が、前記違法有害カテゴリの学習特徴量に属するか否かを判定する
ことを特徴とする請求項１又は２に記載の文書分類プログラム。
【請求項５】
前記マークアップ言語は、ＳＧＭＬ(Standard Generalized Markup Language)、ＨＴＭＬ(HyperText Markup Language)、ＸＭＬ(eXtensible Markup Language)、ＸＨＴＭＬ(eXtensible HyperText Markup Language)又はＴｅｘであり、
前記タグ要素は、画像、音声及び文章のコンテンツ要素に対する囲み文字列であって、前記マークアップ言語における文章構造及び修飾情報を指定するものであることを特徴とする請求項１から４のいずれか１項に記載の文書分類プログラム。
【請求項６】
マークアップ言語によって記述された文書情報を、他の公開サーバからネットワークを介して取得し、当該文書情報が、違法有害カテゴリに含まれるか否かを判定する文書解析サーバであって、
解析対象となる対象文書情報から、背景色のタグ要素に基づくベクトルの対象特徴量を抽出する対象特徴量抽出手段と、
前記対象文書情報に対応する前記対象特徴量が、前記違法有害カテゴリに含まれる複数の文書情報から得られた学習特徴量の所定範囲内に属するか否かを判定する特徴量判定手段と、
前記特徴量判定手段によって真と判定された前記対象文書情報は、前記違法有害カテゴリに含まれるものとして分類するカテゴリ分類手段と
を有することを特徴とする文書解析サーバ。
【請求項７】
マークアップ言語によって記述された文書情報を、違法有害カテゴリに含まれるか否かを判定する装置の文書分類方法であって、
解析対象となる対象文書情報から、背景色の利用回数のタグ要素に基づくベクトルの対象特徴量を抽出する第１のステップと、
前記対象文書情報に対応する前記対象特徴量が、前記違法有害カテゴリに含まれる複数の文書情報から得られた学習特徴量の所定範囲内に属するか否かを判定する第２のステップと、
前記特徴量判定手段によって真と判定された前記対象文書情報は、前記違法有害カテゴリに含まれるものとして分類する第３のステップと
を有することを特徴とする装置の文書分類方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、文書情報の文書分類プログラム、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サイトを通じた一般ユーザによる情報発信は増加傾向にある。このようなＷｅｂサイトの増加に伴い、いわゆる違法・有害サイトも増加している。ここで、「違法・有害サイト」とは、例えば、犯罪予告や薬物の売買のような法規範に反する行為を助長する情報を含むサイトや、猥褻、残虐及び暴力的な情報を含むサイト、不当な勧誘目的のサイトを意味する。このような違法・有害サイトは、インターネットを介して、一般のユーザが容易にアクセスすることができる。近年、違法・有害サイトによる、犯罪の助長、犯罪者との接触による被害、個人情報の流出及び青少年の健全な育成の妨げといったことが社会問題となっている。現状では、このような違法・有害サイトの監視は、目視によるものが主流となっているが、サイトの内容は逐次更新されていくため、監視負担が大きい。
【０００３】
従来、違法・有害サイトであると判断してのアクセスを制御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。
【０００４】
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、キーワード等の自動抽出により、漏れのないフィルタリングと、コストの低減とが実現できる。
【０００５】
また、教師画像を用いた学習モデルに基づいて、画像の特徴量を抽出し、公序良俗に反するＷｅｂサイトを検出する技術がある（例えば特許文献３参照）。この技術によれば、画像の色や輪郭といった特徴量に基づくクラスタリングにより、撮影条件や採光条件に影響されることなく、高度に違法・有害サイトを検出することができる。
【０００６】
更に、Ｗｅｂページの更新日時やリンク先の情報の差分を定期的に観測することによって、Ｗｅｂページの改ざんやスパムコメントの登録のような異常を検出する技術がある（例えば特許文献４参照）。この技術によれば、Ｗｅｂページを目視によって監視する必要がなく、監視負担を軽減できる。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００７】
【特許文献１】特開２００７−１２８１１９号公報
【特許文献２】特開２００９−３７４２０号公報
【特許文献３】特開２００９−２１１３８８号公報
【特許文献４】特開２００９−２３０６６３号公報
【非特許文献】
【０００８】
【非特許文献１】長岡技術科学大学、自然言語処理研究室、「Ｃ４．５」、[online]、［平成２１年１２月２５日検索］、インターネット＜URL:http://nlp.nagaokaut.ac.jp/C4%EF%BC%8E5＞
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００９】
特許文献２、３に記載された技術によれば、Ｗｅｂサイトから文書内容を抽出し且つ解析することによって、キーワードや画像の特徴量に基づいて違法・有害サイトを検出することができる。
【００１０】
しかしながら、特許文献２に記載された技術によれば、キーワードの抽出及びキーワードマッチングといった言語解析に、多くの処理時間及び処理負荷を要する。同様に、特許文献３に記載された技術によれば、画像のダウンロードや画像処理における解析に、多くの処理時間及び処理負荷を要する。また、特許文献４に記載された技術によれば、Ｗｅｂページの差分に基づき、Ｗｅｂページの異常を検出することはできるが、違法・有害な情報の有無を判定することはできない。
【００１１】
そこで、本発明は、例えば違法・有害サイトのようなＷｅｂ文書情報における文章内容や画像内容を解析することなく、その文書情報を高速に分類することができる文書分類プログラム、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、マークアップ言語(Markup Language)によって記述された文書情報が、違法有害カテゴリに含まれるか否かを判定するようにコンピュータを機能させる文書分類プログラムであって、
解析対象となる対象文書情報から、背景色の利用回数のタグ要素に基づくベクトルの対象特徴量を抽出する対象特徴量抽出手段と、
対象文書情報に対応する対象特徴量が、違法有害カテゴリに含まれる複数の文書情報から得られた学習特徴量の所定範囲内に属するか否かを判定する特徴量判定手段と、
特徴量判定手段によって真と判定された対象文書情報は、違法有害カテゴリに含まれるものとして分類するカテゴリ分類手段と
してコンピュータを機能させることを特徴とする。
【００１３】
本発明の文書分類プログラムにおける他の実施形態によれば、
違法有害カテゴリに属する複数の学習文書情報を蓄積する学習文書蓄積手段と、
学習文書情報から、タグ要素に基づくベクトルの学習特徴量を抽出する学習特徴量抽出手段と、
抽出された複数の学習特徴量に基づいて、違法有害カテゴリの学習特徴量を生成する文書分類学習手段と
を更に有することもの好ましい。
【００１５】
本発明の文書分類プログラムにおける他の実施形態によれば、
文書分類学習手段は、ルールベースのエンジンであり、
ルールベースのエンジンから出力される違法有害カテゴリの学習特徴量は、ベクトルにおける変数値の範囲によって表され、
特徴量判定手段は、対象特徴量のベクトルの変数値が、違法有害カテゴリの学習特徴量のベクトルにおける変数値の所定範囲内に属するか否かを判定することも好ましい。
【００１６】
本発明の文書分類プログラムにおける他の実施形態によれば、
文書分類学習手段は、特徴量判定手段と一体的に構成されたサポートベクタマシン(Support Vector Machine)のエンジンであり、
サポートベクタマシンのエンジンは、抽出された複数の学習特徴量を教師データとして学習し、対象特徴量が、違法有害カテゴリの学習特徴量に属するか否かを判定することも好ましい。
【００１８】
本発明の文書分類プログラムにおける他の実施形態によれば、
マークアップ言語は、ＳＧＭＬ(Standard Generalized Markup Language)、ＨＴＭＬ(HyperText Markup Language)、ＸＭＬ(eXtensible Markup Language)、ＸＨＴＭＬ(eXtensible HyperText Markup Language)又はＴｅｘであり、
タグ要素は、画像、音声及び文章のコンテンツ要素に対する囲み文字列であって、マークアップ言語における文章構造及び修飾情報を指定するものであることも好ましい。
【００１９】
本発明によれば、マークアップ言語によって記述された文書情報を、他の公開サーバからネットワークを介して取得し、当該文書情報が、違法有害カテゴリに含まれるか否かを判定する文書解析サーバであって、
解析対象となる対象文書情報から、背景色の利用回数のタグ要素に基づくベクトルの対象特徴量を抽出する対象特徴量抽出手段と、
対象文書情報に対応する対象特徴量が、違法有害カテゴリに含まれる複数の文書情報から得られた学習特徴量の所定範囲内に属するか否かを判定する特徴量判定手段と、
特徴量判定手段によって真と判定された対象文書情報は、違法有害カテゴリに含まれるものとして分類するカテゴリ分類手段と
を有することを特徴とする。
【００２０】
本発明によれば、マークアップ言語によって記述された文書情報を、違法有害カテゴリに含まれるか否かを判定する装置の文書分類方法であって、
解析対象となる対象文書情報から、背景色の利用回数のタグ要素に基づくベクトルの対象特徴量を抽出する第１のステップと、
対象文書情報に対応する対象特徴量が、違法有害カテゴリに含まれる複数の文書情報から得られた学習特徴量の所定範囲内に属するか否かを判定する第２のステップと、
特徴量判定手段によって真と判定された対象文書情報は、違法有害カテゴリに含まれるものとして分類する第３のステップと
を有することを特徴とする。
【発明の効果】
【００２１】
本発明の文書分類プログラム、サーバ及び方法によれば、例えば違法・有害サイトのようなＷｅｂ文書情報における文章内容や画像内容を解析することなく、その文書情報を高速に分類することができる。
【図面の簡単な説明】
【００２２】
【図１】マークアップ言語で記述された文書情報の概観説明図である。
【図２】本発明における文書分類プログラムの機能構成図である。
【図３】本発明における対象特徴量の抽出を表す概観説明図である。
【図４】本発明における特徴量の学習を表す説明図である。
【図５】本発明における文書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】
【００２３】
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。
【００２４】
本発明における文書分類プログラムは、マークアップ言語(Markup Language)によって記述された文書情報が、特定カテゴリに含まれるか否かを判定して分類するようにコンピュータを機能させる。特定カテゴリとは、例えば違法・有害サイトと判断されたものであってもよいし、ユーザによって特定カテゴリと判断されたものであってもよい。
【００２５】
マークアップ言語は、コンピュータ言語の一種で、文章内容と共に、フォントサイズや文字の色のような文章の外形的特徴に関する指定をテキストとして記述する言語である。文章の外形的特徴の指定は、マークアップ(markup)と称される。Ｗｅｂ文書情報の外形的特徴となる特徴量として、背景色、フォントサイズ、画像数、リンク数、画像リンク数、リンク先のＵＲＬ(Uniform Resource Locator)、フレーム数、javascriptの利用回数、表の要素数がある。
【００２６】
マークアップ言語には、例えば、ＳＧＭＬ(Standard Generalized Markup Language)、ＨＴＭＬ(HyperText Markup Language)、ＸＭＬ(eXtensible Markup Language)、ＸＨＴＭＬ(eXtensible HyperText Markup Language)又はＴｅｘがある。
【００２７】
図１は、マークアップ言語で記述された文書情報の概観説明図である。
【００２８】
マークアップ言語で記述されたソースコードは、画像、音声及び文章のようなコンテンツ要素と共に、文章構造及び修飾情報を指定するタグ要素を含む。タグ要素には、例えば、背景色、フォント、画像、リンク、フレーム及びJava（登録商標）Scriptがある。背景色は、「bgcolor=」という表現で定義される。「bgcolor=」の値を参照することで、背景色の値（色）を取得できる。同様に、フォントは「font face=」、リンクは「a href=」、画像は「img src=」又はフレームは「FRAME」という表現で定義される。
【００２９】
また、タグ設定例によれば、同じタグ要素を設定する場合でも、複数の設定方法がある。例えば、背景色を設定する場合、「background-color:***;」のようにページの背景色のみを設定するものであってもよいし、「<body bgcolor=””text=””link=””alink=””vlink=””>」のようにページの背景色と共にテキスト色を指定するものであってもよい。
【００３０】
図２は、本発明における文書分類プログラムの機能構成図である。
【００３１】
図２によれば、文書分類プログラムは、対象文書分類機能部１０と、文書分類学習機能部１１とに区別される。対象文書分類機能部１０は、対象特徴量抽出部１０１と、特徴量判定部１０２と、カテゴリ分類部１０３とを有する。文書分類学習機能部１１は、学習文書蓄積部１１０と、学習特徴量抽出部１１１と、文書分類学習部１１２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、装置における文書分類方法としても理解される。
【００３２】
［対象文書分類機能部］
対象特徴量抽出部１０１は、解析対象となる対象文書情報から、タグ要素（ｍ個の種類）に基づくｋ次元ベクトル（ｖ１，ｖ２，ｖ３，ｖ４，ｖ５）の対象特徴量を抽出する。ｋは、タグ要素に基づく特徴であって、例えば背景色はＲ，Ｇ，Ｂの３つの特徴量次元ベクトルに展開される。抽出された対象特徴量は、特徴量判定部１０２へ出力される。尚、対象特徴量の抽出については、図４を用いて後述する。
【００３３】
特徴量判定部１０２は、入力された対象特徴量が、特定カテゴリに含まれる複数の文書情報から得られた学習特徴量の所定範囲内に属するか否かを判定する。学習特徴量は、文書分類学習機能部１１によって生成された学習特徴量を用いる。尚、学習特徴量と対象特徴量とを比較については、図４を用いて後述する。
【００３４】
カテゴリ分類部１０３は、入力された判定結果に基づいて、真と判定された対象文書情報を、特定カテゴリに含まれるものとして分類する。
【００３５】
［文書分類学習機能部］
学習文書蓄積部１１０は、特定カテゴリに属する複数の学習文書情報を蓄積する。特定カテゴリに属する学習文書情報は、例えば違法・有害と判断された文書情報であってもよいし、ユーザによって特定カテゴリとして収集された文書情報であってもよい。
【００３６】
学習特徴量抽出部１１１は、学習文書蓄積部１１０に蓄積されている学習文書情報から、タグ要素（ｍ個の種類）に基づくｋ次元ベクトル（ｖ１，ｖ２，ｖ３，ｖ４，ｖ５）の学習特徴量を抽出する。抽出された学習特徴量は、文書分類学習部１１２へ出力される。尚、対象特徴量の抽出については、図３を用いて後述する。
【００３７】
文書分類学習部１１２は、入力され複数の学習特徴量に基づいて、特定カテゴリ毎の学習特徴量を生成する。文書分類学習部１１２のエンジンは、ルールベースのエンジンであってもよいし（例えばＣ４．５、非特許文献１参照）、特徴量判定部１０２と一体的に構成されたサポートベクタマシン(Support Vector Machine)のエンジンであってもよい。特定カテゴリの学習特徴量は、ｋ次元ベクトルにおける変数値の範囲によって表される。
【００３８】
「Ｃ４．５」とは、クラス分類に用いるための決定木を生成するアルゴリズムであって、統計学的クラス分類器である。これは、情報エントロピの概念を用いて、教師データのセットから決定木を生成する。教師データは、既にクラス分類されたサンプルである。各サンプルは、属性や特徴を表すｎ次元ベクトル(x1,x2,...,xn)によって表される。
【００３９】
「サポートベクタマシン」とは、教師有り学習を用いる識別アルゴリズムであって、パターン認識に適用される。サポートベクタマシンは、線形入力素子を用いて２クラスのパターン識別器を構成するものであって、学習サンプルから、各特徴値との距離を算出することによって、線形入力素子のパラメータを学習する。サポートベクタマシンのエンジンは、抽出された複数の学習特徴量を教師データとして学習し、対象特徴量が、特定カテゴリの学習特徴量に属するか否かを判定する。
【００４０】
Ｃ４．５及びサポートベクタマシンのような学習識別器によれば、文書分類学習部１１２及び特徴量判定部１０２は一体的に構成されており、その識別処理動作は、ブラックボックスとして見える。
【００４１】
前述したように、本発明の文書分類プログラムは、対象文書分類機能部１０と、文書分類学習機能部１１とによって構成し、文書情報が特定カテゴリに含まれるか否かを判定して分類するようにコンピュータを機能させる。
【００４２】
図３は、本発明における特徴量の学習を表す説明図である。
【００４３】
図３によれば、学習特徴量抽出部１１１には、学習文書情報ａ、学習文書情報ｂ及び学習文書情報ｃが入力されている。各学習文書情報には、「特定カテゴリ」が予め付与されている。例えば、特定カテゴリを「違法・有害の文書情報」とした場合に、対象文書情報を分類するための学習特徴量の導出について説明する。図３によれば、例えば、学習文書情報ａ及びｂは「犯罪予告」のカテゴリに属するものであり、学習文書情報ｃは「アダルト」のカテゴリに属するものである。
【００４４】
図３によれば、タグ要素の種類は例えば５種類であって、ｋ次元ベクトルの各要素は、以下のように定義されている。
(ｖ１，ｖ２，ｖ３，ｖ４，ｖ５)＝
（背景色、フォント種別、リンク数、画像数、フレーム数）
【００４５】
この場合、学習文書情報毎に、学習特徴量が、以下のように抽出される。
学習文書情報ａの学習特徴量：
(ｖ１，ｖ２，ｖ３，ｖ４，ｖ５)＝（黒，    ポップ，１０，１０，９）
学習文書情報ｂの学習特徴量：
(ｖ１，ｖ２，ｖ３，ｖ４，ｖ５)＝（黒，丸ゴシック，１５，１３，８）
学習文書情報ｃの学習特徴量：
(ｖ１，ｖ２，ｖ３，ｖ４，ｖ５)＝（ピンク，ポップ，１５，２２，９）
【００４６】
そして、学習文書情報の学習特徴量と、その学習文書情報に付与されたカテゴリラベルとが、文書分類学習部１１２に入力される。
(ｖ１，ｖ２，ｖ３，ｖ４，ｖ５，Label)＝
（背景色、フォント種別、リンク数、画像数、フレーム数、カテゴリ）
学習文書情報ａの入力：（    黒，    ポップ，１０，１０，９，犯罪予告）
学習文書情報ｂの入力：（    黒，丸ゴシック，１５，１３，８，アダルト）
学習文書情報ｃの入力：（ピンク，    ポップ，１５，２２，９，犯罪予告）
【００４７】
Ｃ４．５のようなルールベースのアルゴリズムでは、抽出された複数の学習特徴量に基づいて、特定カテゴリ毎の学習特徴量をルールとして生成する。例えば、背景色を定義する「bgcolor」を用いて、以下のように判断される。
・「犯罪予告」カテゴリに分類される学習文書情報の７０％が「黒」
・「アダルトカテゴリ」に分類される学習文書情報の５０％が「ピンク」
この場合、ｋ次元ベクトルの変数は、以下のように表される。
・「犯罪予告」カテゴリのｖ１の学習範囲は「黒：７０％以上」
・「アダルト」カテゴリのｖ１の学習範囲は「ピンク：５０％以上」
【００４８】
また、勧誘目的のサイトは、リンク先のドメインが多岐に渡る傾向がある。そこで、リンク数を用いて、以下のように判断される。
・犯罪予告カテゴリ、アダルトカテゴリ共に、リンク数が１０以上
この場合、ｋ次元ベクトルの変数は、以下のように表される。
・リンク数ｖ３の変数は、「１０以上」と表される。
【００４９】
図４は、本発明における対象特徴量の抽出を表す概観説明図である。
【００５０】
図４によれば、対象特徴量抽出部１０１には、対象文書情報ａ、対象文書情報ｂ及び対象文書情報ｃがそれぞれ、入力されている。抽出される対象特徴量は、図３の学習特徴量と同様に、５次元ベクトルで表される。
対象文書情報ａ：
(ｖ１，ｖ２，ｖ３，ｖ４，ｖ５)＝（黒，ＭＳ明朝，３，５，３）
対象文書情報ｂ：
(ｖ１，ｖ２，ｖ３，ｖ４，ｖ５)＝（ピンク，Century，１２，１６，９）
対象文書情報ｃ：
(ｖ１，ｖ２，ｖ３，ｖ４，ｖ５)＝（黒，ＭＳゴシック，１５，１３，７）
これらを、特徴量判定部１０２に入力することにより、対象文書情報ａ〜対象文書情報ｃそれぞれについて、カテゴリラベルを得ることができる。
【００５１】
ルールベースの判定アルゴリズムによれば、例えば、対象文書情報ａの背景色（ｖ１のタグ要素）は、犯罪予告カテゴリの学習特徴背景色で７０％を占める黒である。そこで、対象文書情報ａのｖ１は、犯罪予告カテゴリの学習特徴量の所定範囲内に属すると判断される。同様に、背景色が黒である対象文書情報ｃのｖ１も、犯罪予告カテゴリの学習特徴量の所定範囲内に属すると判断される。
【００５２】
一方、対象文書情報ａのｖ２からｖ５は、特定カテゴリの学習特徴量の所定範囲内に属しないと判断されている。これに対して、対象文書情報ｃのｖ３からｖ５は、特定カテゴリの学習特徴量の所定範囲内に属すると判断する。図４によれば、判定結果は以下のようになる。
【表１】
0005578544.tif 000002
【００５３】
例えば、対象文書情報ａのｖ１は、犯罪予告カテゴリの学習特徴量の所定範囲内に属するが、その他のｖ２〜ｖ５は、特定カテゴリの学習特徴量の所定範囲内に属しない。そこで、対象文書情報ａは、健全カテゴリに分類される。
【００５４】
これに対して、対象文書情報ｃのｖ１は、犯罪予告カテゴリの学習特徴量の所定範囲内に属し、その他のｖ３〜ｖ５も、犯罪予告、アダルトといった特定カテゴリの学習特徴量の所定範囲内に属する。そこで、対象文書情報ｃは、犯罪予告カテゴリに分類される。
【００５５】
尚、サポートベクタマシンのような学習識別器によれば、Ｃ４．５のように明確なルールを生成せず、外見上ブラックボックスであるが、特定カテゴリ毎の学習特徴量をサポートベクトルとして生成する。
【００５６】
図３及び図４によれば、説明を容易にするために、複数の学習特徴量から明確なルールを生成した後、対象特徴量のカテゴリを分類するものとして説明した。一方で、サポートベクタマシンのような学習識別器によれば、Ｃ４．５のように明確なルールを生成せず、外見上ブラックボックスであるが、特定カテゴリ毎の学習特徴量をサポートベクトルとして生成する。従って、文書分類学習部１１２及び特徴量判定部１０２は、外見上ブロックボックス的な既存の学習識別器を用いて実現することができる。
【００５７】
図５は、本発明における文書解析サーバのシステム構成図である。
【００５８】
図５によれば、文書解析サーバ１は、前述した対象文書分類機能部１０及び文書分類学習機能部１１と、通信インタフェース部１２と、解析対象文書入力部１３とを有する。文書解析サーバ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書情報としてのＷｅｂ文書情報を蓄積し且つ公開している。文書解析サーバ１の解析対象文書入力部１３は、通信インタフェース部１２を介して、多数のＷｅｂサーバ２から対象文書情報を受信する。その対象文書情報は、対象文書分類機能部１０へ出力される。対象文書分類機能部１０は、文書分類学習機能部１１から出力された学習特徴量を用いて、その対象文書情報を特定カテゴリに分類する。例えば、Ｗｅｂサーバ２から受信した対象文書情報を、違法・有害サイトのカテゴリに分類することができる。
【００５９】
図６は、本発明におけるシステムのシーケンス図である。
【００６０】
（Ｓ６１）文書分類学習機能部１１は、学習文書情報について、タグ要素（ｍ個の種類）に基づくｋ次元ベクトルの学習特徴量を抽出する。図２の学習特徴量抽出部１１１と同様の処理を実行する。
（Ｓ６２）文書分類学習機能部１１は、抽出された複数の学習特徴量に基づいて、カテゴリの学習特徴量を生成する。図２の文書分類学習部１１２と同様の処理を実行する。
（Ｓ６３）端末３は、利用者の操作に応じて、対象文書情報であるＷｅｂ文書情報を、Ｗｅｂサーバ２へ送信する。
（Ｓ６４）文書解析サーバ１は、Ｗｅｂサーバ２から対象文書情報を受信する。その対象文書情報は、対象文書分類機能部１０へ出力される。
（Ｓ６５）対象文書分類機能部１０は、解析対象となる対象文書情報から、タグ要素（ｍ個の種類）に基づくｋ次元ベクトルの対象特徴量を抽出する。図２の対象特徴量抽出部１０１と同様の処理を実行する。
（Ｓ６６）対象文書分類機能部１０は、対象文書情報に対応する対象特徴量が、特定カテゴリに含まれる複数の文書情報から得られた学習特徴量の所定範囲内に属するか否かを判定する。図２の特徴量判定部１０２と同様の処理を実行する。
（Ｓ６７）対象文書分類機能部１０は、Ｓ６６によって真と判定された対象文書情報を、特定カテゴリに含まれるものとして分類する。図２のカテゴリ分類部１０３と同様の処理を実行する。
【００６１】
以上、詳細に説明したように、本発明の文書分類プログラム、サーバ及び方法によれば、例えば違法・有害サイトのようなＷｅｂ文書情報における文章内容や画像内容を解析することなく、その文書情報を高速に分類することができる。
【００６２】
本発明によれば、文書情報を、タグ要素のような外形的特徴から特定カテゴリに分類することができるために、極めて高速に分類処理が可能となる。従って、文章内容や画像内容を解析する必要もない。また、「違法・有害サイト」を分類する場合、本発明によって分類されたカテゴリに含まれる文書情報のみについて、監視人が目視によって違法・有害か否かを検査すればよい。これにより、違法・有害サイトを効果的に監視することができ、監視負担を軽減することができる。尚、本発明によれば、隠語を用いているため、文書解析が困難なＷｅｂサイトや、画像数が少ないため画像解析が困難なＷｅｂサイトであっても、外形的特徴によって特定カテゴリに分類することができる。
【００６３】
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】
【００６４】
１  文書解析サーバ
１０  対象文書分類機能部
１０１  対象特徴量抽出部
１０２  特徴量判定部
１０３  カテゴリ分類部
１１  文書分類学習機能部
１１０  学習文書蓄積部
１１１  学習特徴量抽出部
１１２  文書分類学習部
１２  通信インタフェース部
１３  解析対象文書入力部
２  Ｗｅｂサーバ
３  端末
【図１】
0005578544.tif 000003
【図２】
0005578544.tif 000004
【図３】
0005578544.tif 000005
【図４】
0005578544.tif 000006
【図５】
0005578544.tif 000007
【図６】
0005578544.tif 000008