(57)【要約】本発明は、所定の婉曲表現を含む情報と類似する前記所定の婉曲表現を含まない情報を、風評情報として検出する風評情報検出部を有する風評情報検出システムである。
2010024184.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
所定の婉曲表現を含む情報と類似する前記所定の婉曲表現を含まない情報を、風評情報として検出する風評情報検出部を有する風評情報検出システム。
【請求項２】
蓄積された情報のうち、所定の婉曲表現を含む情報を検出する婉曲表現検出部を有する請求項１の風評情報検出システム。
【請求項３】
前記婉曲表現検出部は、
婉曲表現の情報を持つ婉曲表現モデルを備え、
前記婉曲表現モデルが前記情報に対して出力するスコアが一定値以上である場合に婉曲表現が含まれていると検出する
請求項２に記載の風評情報検出システム。
【請求項４】
前記婉曲表現モデルは、婉曲表現の情報を辞書として持つ婉曲表現辞書であり、
前記婉曲表現検出部は、前記情報に前記婉曲表現辞書のエントリが一定量以上含まれている場合、婉曲表現が含まれていると検出する
請求項３に記載の風評情報検出システム。
【請求項５】
前記婉曲表現検出部は、情報を解析し、解析結果に対して婉曲表現の検出を行う請求項２から請求項４のいずれかに記載の風評情報検出システム。
【請求項６】
前記婉曲表現検出部は、形態素解析、及び係り受け解析の少なくとも一つを用いて、情報を解析する請求項５に記載の風評情報検出システム。
【請求項７】
前記婉曲表現検出部は、固有名詞、形容詞、副詞、又は動詞のいずれか一つ、またはそれらの組み合わせに対して、婉曲表現を検出する請求項５又は請求項６に記載の風評情報検出システム。
【請求項８】
前記婉曲表現検出部は、情報のインデックスを対象として検出する請求項２から請求項７のいずれかに記載の風評情報検出システム。
【請求項９】
前記インデックスが、情報のタイトルまたはメタ情報である請求項８に記載の風評情報検出システム。
【請求項１０】
前記風評情報検出部は、
前記所定の婉曲表現を含む情報の特徴量と、前記所定の婉曲表現を含まない情報の特徴量とを抽出する特徴抽出部と、
前記特徴量に基づいて、前記所定の婉曲表現を含む情報と前記所定の婉曲表現を含まない情報との類似度を計算し、前記類似度に基づいて、前記所定の婉曲表現を含む情報と前記所定の婉曲表現を含まない情報との類似を判定する類似度計算部と
を有する請求項１から請求項９のいずれかに記載の風評情報検出システム。
【請求項１１】
前記特徴抽出部は、前記特徴量として、文字ベクトル、単語ベクトル、ケプストラム、形状情報の少なくとも一つ以上の組合せを抽出する請求項１０に記載の風評情報検出システム。
【請求項１２】
所定の婉曲表現を含む情報と類似する前記所定の婉曲表現を含まない情報を、風評情報として検出する風評情報検出方法。
【請求項１３】
蓄積された情報のうち、所定の婉曲表現を含む情報を検出する請求項１２の風評情報検出方法。
【請求項１４】
婉曲表現の情報を持つ婉曲表現モデルに基づいて、前記情報に婉曲表現が含まれているかを検出する請求項１３に記載の風評情報検出方法。
【請求項１５】
前記婉曲表現モデルは、婉曲表現の情報を辞書として持つ婉曲表現辞書であり、
前記情報に前記婉曲表現辞書のエントリが一定量以上含まれている場合、婉曲表現が含まれていると検出する
請求項１４に記載の風評情報検出方法。
【請求項１６】
情報を解析し、解析結果に対して婉曲表現の検出を行う請求項１３から請求項１５のいずれかに記載の風評情報検出方法。
【請求項１７】
前記情報の解析は、形態素解析、及び係り受け解析の少なくとも一つを用いて、情報を解析する請求項１６に記載の風評情報検出方法。
【請求項１８】
固有名詞、形容詞、副詞、又は動詞のいずれか一つ、またはそれらの組み合わせに対して、婉曲表現を検出する請求項１６又は請求項７５に記載の風評情報検出方法。
【請求項１９】
情報のインデックスを対象として、前記婉曲表現を検出する請求項１３から請求項１８のいずれかに記載の風評情報検出方法。
【請求項２０】
前記インデックスが、情報のタイトルまたはメタ情報である請求項１９に記載の風評情報検出方法。
【請求項２１】
前記所定の婉曲表現を含む情報の特徴量と、前記所定の婉曲表現を含まない情報の特徴量とを抽出し、
前記特徴量に基づいて、前記所定の婉曲表現を含む情報と前記所定の婉曲表現を含まない情報との類似度を計算し、前記類似度に基づいて、前記所定の婉曲表現を含む情報と前記所定の婉曲表現を含まない情報との類似を判定する
請求項１２から請求項２０のいずれかに記載の風評情報検出方法。
【請求項２２】
前記特徴量として、文字ベクトル、単語ベクトル、ケプストラム、形状情報の少なくとも一つ以上の組合せを抽出する請求項２１に記載の風評情報検出方法。
【請求項２３】
所定の婉曲表現を含む情報と類似する前記所定の婉曲表現を含まない情報を、風評情報として検出する風評情報検出処理を情報処理装置に実行させるプログラム。
【請求項２４】
蓄積された情報のうち、所定の婉曲表現を含む情報を検出する婉曲表現検出処理を情報処理装置に実行させる請求項２３に記載のプログラム。
【請求項２５】
前記婉曲表現検出処理は、
婉曲表現の情報を持つ婉曲表現モデルに基づいて、前記情報に婉曲表現が含まれているかを検出する処理
である請求項２４に記載のプログラム。
【請求項２６】
前記婉曲表現モデルは、婉曲表現の情報を辞書として持つ婉曲表現辞書であり、
前記婉曲表現検出処理は、前記情報に前記婉曲表現辞書のエントリが一定量以上含まれている場合、婉曲表現が含まれていると検出する処理
である請求項２５に記載のプログラム。
【請求項２７】
前記婉曲表現検出処理は、情報を解析し、前記解析結果に対して婉曲表現の検出を行う処理である請求項２４から請求項２６のいずれかに記載のプログラム。
【請求項２８】
前記婉曲表現検出処理は、形態素解析、及び係り受け解析の少なくとも一つを用いて、情報を解析する処理である請求項２７に記載のプログラム。
【請求項２９】
前記婉曲表現検出処理は、固有名詞、形容詞、副詞、又は動詞のいずれか一つ、またはそれらの組み合わせに対して、婉曲表現を検出する処理である請求項２７又は請求項２８に記載のプログラム。
【請求項３０】
前記婉曲表現検出処理は、情報のインデックスを処理対象とする請求項２４から請求項２９のいずれかに記載のプログラム。
【請求項３１】
前記インデックスが、情報のタイトルまたはメタ情報である請求項３０に記載のプログラム。
【請求項３２】
前記風評情報検出処理は、
前記所定の婉曲表現を含む情報の特徴量と、前記所定の婉曲表現を含まない情報の特徴量とを抽出する特徴抽出処理と、
前記特徴量に基づいて、前記所定の婉曲表現を含む情報と前記所定の婉曲表現を含まない情報との類似度を計算し、前記類似度に基づいて、前記所定の婉曲表現を含む情報と前記所定の婉曲表現を含まない情報との類似を判定する類似度計算処理と
を有する請求項２３から請求項３１のいずれかに記載のプログラム。
【請求項３３】
前記特徴抽出処理は、前記特徴量として、文字ベクトル、単語ベクトル、ケプストラム、形状情報の少なくとも一つ以上の組合せを抽出する処理である請求項３２に記載のプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は風評情報検出システム、風評情報検出方法及びプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、インターネット上で検索システム、又は検索サービスを利用して求める情報を得ることは、一般的になっている。さらに、インターネット上に自分が作成したコンテンツ等のデータを自由に掲載（アップロード）し、公開することも一般的になりつつある。【０００３】
このとき、アップロードされるデータによってはプライバシーの侵害や企業等の風評被害を起こすことがあり、特に悪意のあるユーザが違法な公開を行うような場合に問題となる。このような違法な公開を検出する方法として、当該公開されたデータに含まれる風評表現などの特徴的な言語表現を抽出し、検出する方法が考えられる。例えば特許文献１に風評表現検出のための辞書作成の技術が記載されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２００３―２９６３５４号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
従来は、元々対象となる風評表現を含まずにプライバシー侵害や風評被害を起こすような違法となるデータを検出する適切な検出装置はなかった。【０００６】
特許文献１の技術は、伏せ字等を含む表現など、事前に登録可能な風評表現を用いて違法情報を検出するものであり、対象となる情報に事前に登録された風評表現が含まれない場合には、検出できない。【０００７】
そこで、本発明は上記課題に鑑みて発明されたものであって、その目的はプライバシー侵害や風評被害を起こすような情報を検出する風評情報検出システム、風評情報検出方法及びプログラムを提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
上記課題を解決する本発明は、所定の婉曲表現を含む情報と類似する前記所定の婉曲表現を含まない情報を、風評情報として検出する風評情報検出部を有する風評情報検出システムである。【０００９】
上記課題を解決する本発明は、所定の婉曲表現を含む情報と類似する前記所定の婉曲表現を含まない情報を、風評情報として検出する風評情報検出方法である。【００１０】
上記課題を解決する本発明は、所定の婉曲表現を含む情報と類似する前記所定の婉曲表現を含まない情報を、風評情報として検出する風評情報検出処理を情報処理装置に実行させるプログラムである。
【発明の効果】
【００１１】
本発明によれば、プライバシー侵害や風評被害を起こすような情報を検出することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１２】
【図１】図１は第１の実施の形態に係る風評情報検出システムの全体の構成を示した図である。
【図２】図２は情報記憶部１２に記憶されている情報の一例を示したものである。
【図３】図３は特徴量抽出部１５に記憶されている情報の一例を示した図である。
【図４】図４は第１の実施の形態の動作フローチャートである。
【図５】図５は第２の実施の形態に係るシステム全体の構成を示した図である。
【図６】図６は第２の実施の形態のシーケンスである。
【図７】図７は第３の実施の形態にかかるシステムの全体構成を示すブロック図である。
【図８】図８は婉曲表現検出部１４ｂのブロック図である。
【図９】図９は第３の実施の形態の動作フローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００１３】
＜第１の実施の形態＞
本発明の第１の実施の形態を説明する。
【００１４】
図１は、第１の実施の形態に係る風評情報検出システムの全体の構成を示した図である。図１の風評情報検出システム１には、ネットワーク上に公開された情報について任意の検索条件に基づき検索された複数の検索結果情報、あるいはネットワーク上を巡回して収集した検索対象となる情報が予め蓄積されており、当該蓄積された検索結果情報あるいは検索対象となる情報の中から違法性の高い情報を検出するものである。ここで、検索結果情報あるいは検索対象となる情報とは、例えば、インターネット上に公開されたコンテンツを検索する検索エンジンに対して、複数のユーザが異なる検索条件により実行した検索処理における検索結果のコンテンツ、又は当該コンテンツを示すURL（UniformResourceLocator）などのコンテンツを示す情報である。具体的には、例えば、インターネット上で不特定多数のユーザに公開されたSNS（Social Networking Service）やブログの記載内容であるテキストデータ、閲覧を可能とした画像データ、又は、視聴を可能とした音声データ、若しくは動画データ等である。
【００１５】
図１に示すように、第１の実施の形態の風評情報検出システム１は、情報蓄積部１１と、情報記憶部１２と、婉曲表現モデル１３と、婉曲表現検出部１４と、特徴量抽出部１５と、特徴量記憶部１６と、類似度計算部１７と、風評情報検出部１８とを備える。
【００１６】
情報蓄積部１１は、上述のように任意の検索条件に基づき検索された検索結果情報、あるいはネットワーク上を巡回して収集した検索対象となる情報を情報記憶部１２に格納する。
【００１７】
情報記憶部１２には、情報蓄積部１１によって格納された情報が記憶されている。尚、情報記憶部１２には、風評情報検出システム１により、風評情報検出処理が実行される際に、予め検索結果情報あるいは検索対象となる情報が格納されていれば良い。尚、情報記憶部１２には、少なくとも２以上の検索結果情報が記憶されているものとする。
【００１８】
図２は、情報記憶部１２に記憶されている情報の一例を示したものである。図２では、各情報のＩＤと各情報とが対応付けられて記憶されており、例えば、ＩＤ“１”と情報“○×の住所は〜”とが対応付けられて記憶されており、ＩＤ“２”と情報“×××は対応が悪い”とが対応付けられて記憶されており、ＩＤ“３”と情報“ＡＢＣ社は対応が良くない。”（ここではＡＢＣは伏せ字等ではなく、ある会社の名称とする）とが対応付けられて記憶されており、ＩＤ“４”と情報“×××は良くない”とが対応付けられて記憶されており、ＩＤ“５”と情報“特許太郎の住所は〜”とが対応付けられて記憶されている例である。
【００１９】
婉曲表現モデル１３は、婉曲表現検出部１４にて婉曲表現を検出するために用いるモデルであり、例えば、婉曲表現の文字情報である婉曲表現の「○」や「×」等を記憶した辞書等である。
【００２０】
婉曲表現検出部１４は、婉曲表現モデル１３を用いて、情報記憶部１２に記憶されている検索結果情報あるいは検索対象となる情報から婉曲表現を検出する。例えば、図２の例では、ＩＤ“１”の情報“○×の住所は〜”から“○×”を検出し、ＩＤ“２”の情報“×××は対応が悪い”から“×××”を検出する。そして、検出されたＩＤの番号、又はその情報を特徴量抽出部１５に出力する。
【００２１】
尚、ここで、婉曲表現を検出する対象は、検索結果情報あるいは検索対象となる情報そのものだけではなく、前記検索結果情報あるいは検索対象となる情報のメタ情報や検索のためのキー、すなわち当該情報のインデックスだけでもよく、テキストデータや動画データ等であればそのタイトルであっても良い。検出対象をインデックスのみに限定することで、高速な動作が期待できる。例えば、検索結果情報であるテキストデータのタイトルに婉曲表現「○」が含まれていれば、婉曲表現検出部１４は当該検索結果情報に対して婉曲表現を検出したとしてもよい。
【００２２】
特徴量抽出部１５は、婉曲表現検出部１４にて婉曲表現が検出された検索結果情報あるいは検索対象となる情報と、情報記憶部１２に格納された他の検索結果情報あるいは検索対象となる情報とのそれぞれについて、特徴量を抽出し、当該特徴量と抽出元の検索結果情報あるいは検索対象となる情報とを対応付けて特徴量記憶部１６に格納する。尚、婉曲表現検出部１４にて婉曲表現が検出された検索結果情報ついては、特徴量とともに婉曲表現が検出された検索結果情報であることが識別できる情報を付加して、特徴量記憶部１６に格納する。
【００２３】
ここで、特徴量は、検索結果情報あるいは検索対象となる情報Rに対する特徴量ベクトルF＝（r1, r2, ..., rn）で表される。また、当該特徴量は、前記情報Rのうち婉曲表現部分を除いたものを対象として抽出してよい。特徴量は、例えば、テキストデータであれば文字ベクトル、又は単語ベクトル等、音声データであればケプストラム等、そして、動画データであれば形状情報等であれば良い。尚、特徴ベクトルの表現は、上述したものに限定されない。また、特徴量の抽出に関する技術は、公知技術として良く知られているものであるから、ここでは詳細な説明を省略する。
【００２４】
特徴量記憶部１６には、特徴量抽出部１５により、検索結果情報あるいは検索対象となる情報と、それらの情報から抽出された特徴量、及び婉曲表現の有無等が記憶される。図３は特徴量抽出部１６に記憶されている情報の一例である。図３では、ＩＤと、その情報と、特徴量と、婉曲表現を含むかのフラグ（婉曲表現を含む場合には１が付され、婉曲表現を含まない場合には０が付される）とが対応付けられて記憶されている。
【００２５】
類似度計算部１７は、特徴量記憶部１６に格納された前記婉曲表現が検出された検索結果情報あるいは検索対象となる情報の特徴量と、特徴量記憶部１６に格納された他の複数の特徴量とに対し、類似度計算を行う。そして、計算された類似度に基づいて、前記婉曲表現が検出された検索結果情報あるいは検索対象となる情報と、他の複数の検索結果情報あるいは検索対象となる情報とが類似するか否かを判定する。例えば、類似度計算部１７は、特徴量ベクトル間の距離を求めることで、類似度を求めることができる。この場合、ベクトルXとベクトルYとの類似度をD（X,Y）と表現する。尚、類似度計算部１７による類似度計算は、特徴量ベクトル間の距離に限定されない。また、特徴量から類似度を算出する技術は、公知技術として良く知られているものであるから、ここでは詳細な説明を省略する。
【００２６】
風評情報検出部１８は、類似度計算部１７によって、前記婉曲表現が検出された検索結果情報あるいは検索対象となる情報と類似すると判定された他の検索結果情報あるいは検索対象となる情報を、風評情報として検出する。
【００２７】
尚、上述の構成において、風評情報検出システム１は、ネットワーク、例えばインターネット等に接続されていれば良い。又は、風評情報検出システム１は、ネットワークに接続されていなくとも、ネットワーク上で取得された検索結果情報あるいは検索対象となる情報を、別途、情報記憶部１２に格納するようにしてもよい。
【００２８】
また、情報記憶部１２、及び特徴量記憶部１６は、ハードディスクドライブ、光磁気ディスクドライブ、フラッシュメモリ等の不揮発性の記憶装置でもよいし、DRAM（DynamicRandomAccessMemory）等の揮発性の記憶装置であってもよい。また、情報記憶部１２、及び特徴量記憶部１６は、風評情報検出システム１に外付けされる記憶装置であってもよい。
【００２９】
更に、第１の実施の形態の風評情報検出システム１を汎用的なコンピュータシステムで構成し、CPU（CentralProcessingUnit）、RAM（RandomAccessMemory）、ROM（ReadOnlyMemory）、及び不揮発性記憶装置を備え、CPUがRAM、ROM、又は不揮発性記憶装置に格納されたOS（OperationSystem）、プログラムを読み込み、婉曲表現検出部１４と、特徴量抽出部１５と、特徴量記憶部１６と、類似度計算部１７と、風評情報検出部１８との機能を実行させるように構成しても良い。尚、風評情報検出システム１は１台のコンピュータシステムである必要はなく、複数台のコンピュータシステムで構成されていてもよい。
【００３０】
次に、第１の実施の形態にかかる風評情報検出システム１の動作を説明する。図４は風評情報検出システム１の動作フローチャートである。
【００３１】
まず、風評情報検出システム１は、検索結果情報あるいは検索対象となる情報を蓄積する（S100）。具体的には、風評情報検出システム１の情報蓄積部１１は、検索結果の情報あるいは検索対象となる情報を情報記憶部１２に格納する。例えば、情報蓄積部１１は、図２に示すように、情報記憶部１２に格納する。
【００３２】
次に、風評情報検出システム１は、情報記憶部１２に格納されている検索結果情報あるいは検索対象となる情報に婉曲表現が含まれているかどうかを検出する（S101）。具体的には、風評情報検出システム１の婉曲表現検出部１４は、ステップS100で格納した検索結果情報あるいは検索対象となる情報の中に、婉曲表現モデル１３による婉曲表現が含まれているかどうかを判定する。ここで、婉曲表現が含まれていればステップS102へ進み、含まれていなければステップS100へ戻る。尚、婉曲表現が含まれているかどうかの判定は、例えば、婉曲表現モデル１３として婉曲表現の文字情報を辞書として持ち、前記情報に辞書中の文字が含まれているかどうかを判定することで行ってもよいし、また、婉曲表現モデル１３として風評被害を起こすような特定の文字列あるいは単語情報を文字ベクトルとして持ち、前記情報を文字ベクトルとした場合のベクトル間の距離が一定値以内であることから判定してもよい。
【００３３】
次に、風評情報検出システム１は、前記婉曲表現が検出された検索結果情報あるいは検索対象となる情報と、情報記憶部１２に格納された他の検索結果情報あるいは検索対象となる情報とのそれぞれについて、特徴量を抽出する（S102）。具体的には、風評情報検出システム１の特徴抽出部１５は、情報記憶部１２に格納された検索結果情報あるいは検索対象となる情報を読み出し、１件の情報に対して１件の特徴量を抽出する。その後、抽出された特徴量と抽出元の情報とを対応付けて特徴量記憶部１６に格納する。例えば、検索結果情報あるいは検索対象となる情報R1に対して特徴量ベクトルF1=（r11, r12, ..., r1n）を抽出し、検索結果情報あるいは検索対象となる情報R1と特徴量ベクトルF1とを対応付けて、すなわち、特徴量ベクトルF1から検索結果あるいは検索対象となる情報R1が特定できるようにして、特徴量記憶部１６に格納する。図３の例では、ＩＤ“１”と情報“○×の住所は〜”と特徴量“０．６”と婉曲表現フラグ“１”とが対応付けられて記憶されており、ＩＤ“２”と情報“×××は対応が悪い”と特徴量“０．７”と婉曲表現フラグ“１”とが対応付けられて記憶されており、ＩＤ“３”と情報“ＡＢＣ社は対応が良くない。”（ここではＡＢＣは伏せ字等ではなく、ある会社の名称とする）と特徴量“０．８”と婉曲表現フラグ“０”とが対応付けられて記憶されており、ＩＤ“４”と情報“×××は良くない”と特徴量“０．７５”と婉曲表現フラグ“１”とが対応付けられて記憶されており、ＩＤ“５”と情報“特許太郎の住所は〜”と特徴量“０．５５”と婉曲表現フラグ“０”が対応付けられて記憶される。
【００３４】
次に、風評情報検出システム１は、複数の特徴量について、各検索結果情報あるいは検索対象となる情報の間の類似度を計算する（S103）。具体的には、風評情報検出システム１の類似度計算部１７は、特徴量記憶部１６に格納された特徴量を取得し、前記婉曲表現が検出された検索結果情報あるいは検索対象となる情報の特徴量と、情報特徴量記憶部１６に格納された他の複数の特徴量とについて、類似度の計算を行う。そして、類似度計算部１７は、計算された類似度が予め定めた閾値以下である場合、当該特徴量に対応する検索結果情報あるいは検索対象となる情報が、前記婉曲表現が検出された検索結果情報あるいは検索対象となる情報と類似すると判定する。
【００３５】
例えば、類似度計算部１７は、検索結果情報R1から抽出された特徴量F1、及び検索結果情報R2から抽出された特徴量F2における類似度D（F1,F2）が閾値Dthreに対して、（１）式を満たすか否かにより類似するか否かを判定する。
Dthre ＞ D(X, Y)  …（１）
そして、類似度D（F1,F2）が（１）式を満たす場合、類似度計算部１７は、特徴量記憶部１６を参照し、F１、及びF2に対応するR1、及びR2を類似する検索結果情報あるいは検索対象となる情報として判定する。
【００３６】
図３の例を用いて具体的に説明すると、ＩＤ“１”の情報は婉曲表現フラグが“１”であり、婉曲表現を含んでおり、特徴量“０．６”である。ここで、類似度D（F1,F2）を各特徴量の差分とし、閾値を０．１以下とすると、婉曲表現フラグが“０”、すなわち、婉曲表現を含んでいない情報で、かつ、閾値が０．１以下の情報は、ＩＤ“５”の情報である。従って、婉曲表現を含んでいるＩＤ“１”の情報と、婉曲表現を含んでいないＩＤ“５”の情報とが類似することを風評情報検出部１８に出力する。
【００３７】
風評情報検出システム１は、類似度計算の結果、前記婉曲表現が検出された検索結果情報あるいは検索対象となる情報と、類似する検索結果情報あるいは検索対象となる情報を、風評情報として検出する（S104）。具体的には、風評情報検出システム１の風評情報検出部１８は、ステップS103にて類似（類似度の閾値以下）であると判定された検索結果情報のリストを出力する。例えば、上述の例では、婉曲表現を含んでいるＩＤ“１”の情報と類似とされた婉曲表現を含んでいないＩＤ“５”の情報“特許太郎の住所は〜”を出力する。尚、この際、ＩＤ“５”と類似し、婉曲表現を含んでいるＩＤ“１”の情報“○×の住所は〜”も共に出力するようにしても良い。
【００３８】
一方、ステップS103にて前記婉曲表現が検出された検索結果情報あるいは検索対象となる情報との類似度が閾値以下であると判定された検索結果情報が無かった場合、違法性検出部１８は、風評情報なしである旨の情報を出力してもよい。
【００３９】
このように、本発明にかかる風評情報検出システム１は、当該風評情報検出処理の対象となった情報記憶部１２に格納済みの検索結果情報あるいは検索対象となる情報に対して、婉曲表現が含まれているかどうかを検出し、当該婉曲表現が含まれている情報との特徴量における類似性が高い他の検索結果情報あるいは検索対象となる情報を風評情報として抽出する。
【００４０】
婉曲表現が含まれている情報、例えば「CMで人気の『○許○郎』の実家の住所は〜で・・・」は、プライバシー侵害の可能性が高いため違法性が高い風評情報と言えるが、単に事前に登録された婉曲表現が含まれている情報を検出するだけでは、婉曲表現を含まない類似の情報あるいは事前に登録されていない婉曲表現を含む類似の情報を検出することが困難である。婉曲表現を含まない類似の情報とは、例えば当該情報の人名等に伏せ字を使わずに直接表現したもの等であり、例えば、「CMで人気の『特許太郎』の実家の住所は〜で・・・」である。そのため、婉曲表現を含む情報と類似性の高い情報を風評情報として検出することで、例えば、サイトの管理者が類似している検索結果情報あるいは検索対象となる情報を確認し、風評や違法性等を判定することを支援することができる。
【００４１】
または、当該検索結果情報あるいは検索対象となる情報に該当するサイトの公開者へ違法性の確認や警告を通知することを支援できる。このとき、婉曲表現を含まない類似の情報、すなわち伏せ字等を使わずに直接表現した風評情報については、より違法性が高いと考え、確認や警告のレベルを上げてサイトの管理者が当該情報の閲覧を禁止できるようにしても良い。
【００４２】
以上の如く、本実施の形態によれば、婉曲表現等を含まない情報であっても、インターネット上におけるプライバシー侵害や風評被害を起こす可能性のある情報を検出することができる。
【００４３】
また、ネットワーク上に公開された情報について様々な検索条件により検索された検索結果情報、あるいはネットワーク上を巡回して収集した検索対象となる情報について、当該検索結果情報あるいは検索対象となる情報から婉曲表現を検出し、婉曲表現が検出された情報と類似性の高い他の検索結果情報あるいは検索対象となる情報について風評情報である可能性が高いとして検出することができる。
＜第２の実施の形態＞
本発明の第２の実施の形態として、風評情報検索システムを検索サーバに適用した例を説明する。
【００４４】
図５は、第２の実施の形態に係るシステム全体の構成を示した図である。図５に示すシステムは、検索サーバ１００と、クライアント４００とを備える。検索サーバ１００とクライアント４００とは、インターネット等のネットワークに接続されている。
【００４５】
検索サーバ１００は、ネットワーク上に公開されたコンテンツを収集し、収集したコンテンツに対して検索サービスを当該ネットワークに接続されたクライアント４００等に提供するものである。また、検索サーバ１００は、検索要求に応じて、検索処理とともに、風評情報検出処理を行うものである。風評情報検出処理において、風評情報が検出された場合、検索結果に対して、検出された結果を反映する。例えば、検索結果に風評情報である旨を付加する、又は、風評情報として検出された検索結果を除くなどである。
【００４６】
検索サーバ１００は、インターネット等のネットワークに接続された汎用的なコンピュータシステムであり、図示しない構成として、CPU、RAM、ROM、及び不揮発性記憶装置を備える。検索サーバ１００は、CPUがRAM、ROM、又は不揮発性記憶装置に格納されたOS、Webサーバプログラム、検索プログラム、及び、違法情報検出プログラムを読み込み、実行する。また、図５に示すように、検索サーバ１００は、風評情報検索システム１と、検索エンジン部２と、検索対象データベース３とを備える。
【００４７】
検索エンジン部２は、検索処理を行うものであり、入力受付部２１と、検索部２２と、出力部２３とを備える。
【００４８】
入力受付部２１は、クライアント４００等からの検索条件が含む検索要求の入力を受け付ける。そして、入力受付部２１は、検索部２２へ当該検索条件を通知する。
【００４９】
検索部２２は、入力受付部２１から通知された検索条件に基づき、検索対象データベース３へ検索処理を実行する。また、検索部２２は、検索対象データベースからの検索結果を取得し、出力部２３へ通知する。
【００５０】
出力部２３は、検索部２２から通知された検索結果と、風評情報検出部１８から通知された検出結果とから、検索結果を生成し、当該検索処理の要求元へ出力する。
【００５１】
尚、検索エンジンに関する技術は、公知技術としてよく知られているものであるから、ここでは詳細な説明を省略する。
【００５２】
検索対象データベース３は、検索部２２による検索処理の検索対象となるデータ、すなわち、当該ネットワーク上に公開されたコンテンツ等が格納されたデータベースである。
【００５３】
尚、検索サーバ１００には、図示しない構成として、ネットワーク上を巡回して、検索対象となるコンテンツを収集し、検索対象データベース３へ格納する手段を有するものとする。または、検索サーバ１００は、別途、収集された検索対象データの入力を受け付け、検索対象データベース３へ格納するものであってもよい。
【００５４】
風評情報検出システム１は、図１の風評情報検出システム１に対応するものである。そのため、以下では、図１との違いを中心に説明し、図１と対応し同様の機能を有する構成については、説明を省略する。
【００５５】
情報蓄積部１１は検索部２２により取得された検索結果を取得し、情報記憶部１２に格納するものである。また、風評情報検出部１８は、違法情報検出処理の結果を出力部２３へ通知する。
【００５６】
尚、検索サーバ１００においては、風評情報検出システム１と、検索エンジン部２と、検索対象データベース３とは、１台のコンピュータシステム内に存在する必要はなく、複数台のコンピュータシステムで構成されていてもよい。さらに、検索サーバ100は、負荷分散のため、同機能を有するコンピュータシステムを並列に稼動させてもよい。
【００５７】
クライアント４００は、インターネット等のネットワークに接続された汎用的なコンピュータシステムであり、図示しない構成として、CPU、RAM、ROM、及び不揮発性記憶装置を備える。クライアント４００は、CPUがRAM、ROM、又は不揮発性記憶装置に格納されたOS、及び、Webクライアントプログラムを読み込み、実行する。これにより、クライアント４００は、検索サーバ１００に対して、検索条件を含む検索要求を送信し、当該検索要求の応答である検索結果等を受信することができる。
【００５８】
次に、第２の実施の形態の動作を説明する。図６は第２の実施の形態のシーケンスである。
【００５９】
まず、クライアント４００は、検索サーバ１００へ検索条件の入力を行う（S201）。具体的には、クライアント４００は、検索サーバ１００の検索エンジン部２に対して、検索条件を含む検索要求を送信する。
【００６０】
次に、検索サーバ１００は、検索条件に基づき、検索処理を行う（S202）。具体的には、検索サーバ１００の入力受付部２１は、クライアント４００からの検索要求を受信し、当該検索要求に含まれる検索条件を抽出し、検索部２２へ通知する。そして、検索部２２は、入力受付部２１から通知された検索条件を検索対象データベース３へ入力し、検索処理を実行する。
【００６１】
検索サーバ１００は、検索結果を取得する（S203）。具体的には、検索サーバ１００の検索部２２は、検索対象データベース３からの検索結果を取得し、出力部２３へ通知する。
【００６２】
このとき、検索サーバ１００は、検索結果を格納する（S204）。具体的には、検索サーバ１００の情報蓄積部１１は、検索部２２から出力部２３へ通知される検索結果を取得し、情報記憶部１２に格納する。
【００６３】
その後、検索サーバ１００は、違法情報検出処理を実行する（S205）。具体的には、検索サーバ１００の婉曲表現検出部１４、特徴抽出部１５、類似度計算部１７、及び風評情報検出部１８により、図４に示すような風評情報検出処理が行われる。
【００６４】
検索サーバ１００は、風評情報検出処理の検出結果を取得する（S206）。具体的には、検索サーバ１００の風評情報検出部１８は、当該風評情報検出処理の検出結果を出力部２３へ通知する。例えば、当該風評情報検出処理により、風評情報が検出された場合、風評情報検出部１８は、該当する検索結果情報のリストをアラームとともに、出力部２３へ通知する。また、当該風評情報検出処理により、風評情報が検出されない場合、風評情報検出部１８は、風評情報なしである旨の情報を出力部２３へ通知する。
【００６５】
その後、検索サーバ１００は、クライアント４００への検索結果、及び検出結果を出力する（S207）。具体的には、検索サーバ１００の出力部２３は、検索部２２から通知された検索結果と、風評情報検出部１８から通知された検出結果とを取得する。そして、当該検出結果が風評情報を含む場合、検索結果に風評情報がある旨を付加するように検索結果を修正して、クライアント４００へ返信する。例えば、出力部２３は、当該検出結果に含まれる検索結果情報に対応する検索結果に、風評情報であることを示すフラグを付加する。または、出力部２３は、当該検出結果に含まれる検索結果情報に対応する検索結果を除外した検索結果を生成する。その後、出力部２３は、生成した検索結果を、当該検索処理の要求元であるクライアント４００へ送信する。
【００６６】
このように、第２の実施の形態では、検索処理の都度、風評情報検出処理が行われるため、風評情報が広がり始めた段階で検出し、クライアント４００へ通知することができる。又は、検索結果から風評情報を除外することで、違法性の高い情報にフィルタをかけて、違法性の高い情報の流出を未然に防ぐこともできる。
＜第３の実施の形態＞
本発明の第３の実施の形態を説明する。
【００６７】
第３の実施の形態では、第２の実施の形態に比べ、検索結果情報あるいは検索対象となる情報を解析し、風評情報の検出精度を高めるものである。
【００６８】
ここで、検索結果情報あるいは検索対象となる情報の解析とは、例えば形態素解析および係り受け解析であり、検索結果情報あるいは検索対象となる情報がテキストデータである場合にそれを形態素解析および係り受け解析し、当該情報に含まれる婉曲表現・風評表現を検出する。例えば、ある検索結果情報に「×××社のコールセンターは対応が良くないらしい」が含まれている場合、「×××社」（ここでは、ＡＢＣ社の婉曲表現）について「対応」、「良く」、「ない」という単語それぞれが単独ではそれが風評表現であるかどうかを判別することが難しい場合がある。しかし、「対応が良くない」という係り受け関係まで抽出することで、風評表現である可能性が高いことを判別する精度が高くなる。
【００６９】
尚、ここでは婉曲表現として固有名詞である企業名の例を挙げたが、婉曲表現はこれに限らず、例えば前述の例で「対応が○○」などと形容詞あるいは副詞あるいは動詞が婉曲表現になっている場合も同様である。
【００７０】
図７は、第３の実施の形態にかかるシステムの全体構成を示すブロック図である。図７に示すシステムは、検索サーバ１００と、クライアント４００とを備える。検索サーバ１００とクライアント４００とは、インターネット等のネットワークに接続されている。ここで、クライアント４００と、検索サーバ１００における検索エンジン部２、及び検索対象データベース３とは、図５と同様のため、説明を省略する。以下では、図５との違いについてのみ説明する。
【００７１】
検索サーバ１００は、図５の風評情報検出システム１が風評情報検出システム１ｂに置き換わったものである。風評情報検出システム１ｂは、風評情報検出システム１と比べ、婉曲表現モデル１３が婉曲表現モデル１３ｂに、婉曲表現検出部１４が婉曲表現検出部１４ｂにそれぞれ置き換わったものである。
【００７２】
婉曲表現モデル１３ｂは、婉曲表現検出部１４ｂにて婉曲表現・風評表現を検出するために用いるモデルであり、例えば、単語「対応」、「良く」、「ない」を係り受け関係込みで記憶した辞書等である。
【００７３】
図８に婉曲表現検出部１４ｂの詳細なブロック図を示す。婉曲表現検出部１４ｂは、図８に示すように、コンテンツ解析部１９を備える。婉曲表現検出部１４ｂは、婉曲表現モデル１３ｂを用いて情報記憶部１２から取得した検索結果情報あるいは検索対象の情報から婉曲表現・風評表現を検出する。
【００７４】
具体的には、例えば、前記検索結果情報がテキストデータである場合にそれをコンテンツ解析部１９にて形態素解析および係り受け解析し、解析結果の単語列係り受け関係情報が婉曲表現モデル１３ｂに含まれていれば、婉曲表現検出部１４ｂは当該検索結果情報に対して婉曲表現・風評表現を検出したとする。尚、コンテンツ解析部１９による解析処理は、テキストデータの形態素解析および係り受け解析に限定されない。
【００７５】
また、テキストデータを形態素解析する技術および係り受け解析する技術は、公知技術として良く知られているものであるから、ここでは詳細な説明を省略する。
【００７６】
図９は、本発明の第３の実施の形態にかかる風評情報検出処理の流れを示すフローチャートである。以下では、図４との違いを中心に説明し、図４と同様の処理については詳細な説明を省略する。尚、本発明の第３の実施の形態にかかる風評情報検出処理の全体の流れについては、図６のシーケンス図と同様であるのでここでは説明を省略する。
【００７７】
まず、風評情報検出システム１ｂは、ステップS100と同様に、検索結果情報あるいは検索対象となる情報を蓄積する（S300）。
【００７８】
次に、風評情報検出システム１ｂは、情報記憶部１２に格納した検索結果情報あるいは検索対象となる情報を解析する（S301）。具体的には、風評情報検出システム１ｂのコンテンツ解析部１９は、ステップS300で格納した検索結果情報あるいは検索対象となる情報を形態素解析および係り受け解析し、解析結果の単語列係り受け関係情報を婉曲表現検出部１４ｂに通知する。
【００７９】
次に、風評情報検出システム１ｂは、ステップS301で解析した解析結果の単語列係り受け関係情報に婉曲表現・風評表現が含まれているかどうかを検出する（S302）。具体的には、風評情報検出システム１ｂの婉曲表現検出部１４ｂは、ステップS301で解析した解析結果の単語列係り受け関係情報に婉曲表現モデルによる婉曲表現・風評表現が含まれているかどうかを判定する。ここで、婉曲表現・風評表現が含まれていればステップS303へ進み、含まれていなければステップS300へ戻る。
【００８０】
次に、風評情報検出システム１ｂは、前記婉曲表現・風評表現が検出された検索結果情報あるいは検索対象となる情報と、情報記憶部１２に格納された他の検索結果情報あるいは検索対象となる情報とのそれぞれについて、特徴量を抽出する（S303）。
【００８１】
次に、風評情報検出システム１ｂは、複数の特徴量について、各検索結果情報あるいは検索対象となる情報の間の類似度を計算する（S304）。
【００８２】
その後、風評情報検出システム１ｂは、類似度計算の結果、前記婉曲表現・風評表現が検出された検索結果情報あるいは検索対象となる情報と、類似度が閾値以下である検索結果情報あるいは検索対象となる情報を、風評情報として検出する（S305）。
【００８３】
このように、第３の実施の形態では、検索結果情報あるいは検索対象となる情報を解析することにより、婉曲表現・風評表現が複数の単語の組合せにより構成される場合に、単語単体での婉曲表現検出を行う場合と比較して、より精度の高い風評情報の検出ができる。
【００８４】
尚、本発明は、検索サーバに限定されない。例えば、図１の風評情報検出システム１は、サイトの管理者が風評情報検出のために用いてもよい。その場合、当該風評情報検出処理は、定期的、例えば１日に１回実行され、当該１日の検索結果情報を対象として検出を行うようにすればよい。そして、緊急時に、任意のタイミングで当該風評情報検出処理を実行できるものであればよい。
【００８５】
近年、違法に公開された情報は、その伝搬が速く、より広範であり、違法に公開される情報を事前に予測することは困難である。そのため、本発明は、このような状況に適用可能である。
【００８６】
以下に、本発明の実施例を説明する。
【００８７】
本発明の実施例１は、所定の婉曲表現を含む情報と類似する前記所定の婉曲表現を含まない情報を、風評情報として検出する風評情報検出部を有する風評情報検出システムである。
【００８８】
本発明の実施例２は、上記実施例において、蓄積された情報のうち、所定の婉曲表現を含む情報を検出する婉曲表現検出部を有する。
【００８９】
本発明の実施例３は、上記実施例において、前記婉曲表現検出部は、婉曲表現の情報を持つ婉曲表現モデルを備え、前記婉曲表現モデルが前記情報に対して出力するスコアが一定値以上である場合に婉曲表現が含まれていると検出する。
【００９０】
本発明の実施例４は、上記実施例において、前記婉曲表現モデルは、婉曲表現の情報を辞書として持つ婉曲表現辞書であり、前記婉曲表現検出部は、前記情報に前記婉曲表現辞書のエントリが一定量以上含まれている場合、婉曲表現が含まれていると検出する。
【００９１】
本発明の実施例５は、上記実施例において、前記婉曲表現検出部は、情報を解析し、解析結果に対して婉曲表現の検出を行う。
【００９２】
本発明の実施例６は、上記実施例において、前記婉曲表現検出部は、形態素解析、及び係り受け解析の少なくとも一つを用いて、情報を解析する。
【００９３】
本発明の実施例７は、上記実施例において、前記婉曲表現検出部は、固有名詞、形容詞、副詞、又は動詞のいずれか一つ、またはそれらの組み合わせに対して、婉曲表現を検出する。
【００９４】
本発明の実施例８は、上記実施例において、前記婉曲表現検出部は、情報のインデックスを対象として検出する。
【００９５】
本発明の実施例９は、上記実施例において、前記インデックスが、情報のタイトルまたはメタ情報である。
【００９６】
本発明の実施例１０は、上記実施例において、前記風評情報検出部は、前記所定の婉曲表現を含む情報の特徴量と、前記所定の婉曲表現を含まない情報の特徴量とを抽出する特徴抽出部と、前記特徴量に基づいて、前記所定の婉曲表現を含む情報と前記所定の婉曲表現を含まない情報との類似度を計算し、前記類似度に基づいて、前記所定の婉曲表現を含む情報と前記所定の婉曲表現を含まない情報との類似を判定する類似度計算部とを有する。
【００９７】
本発明の実施例１１は、上記実施例において、前記特徴抽出部は、前記特徴量として、文字ベクトル、単語ベクトル、ケプストラム、形状情報の少なくとも一つ以上の組合せを抽出する。
【００９８】
本発明の実施例１２は、所定の婉曲表現を含む情報と類似する前記所定の婉曲表現を含まない情報を、風評情報として検出する風評情報検出方法である。
【００９９】
本発明の実施例１３は、上記実施例において、蓄積された情報のうち、所定の婉曲表現を含む情報を検出する。
【０１００】
本発明の実施例１４は、上記実施例において、婉曲表現の情報を持つ婉曲表現モデルに基づいて、前記情報に婉曲表現が含まれているかを検出する。
【０１０１】
本発明の実施例１５は、上記実施例において、前記婉曲表現モデルは、婉曲表現の情報を辞書として持つ婉曲表現辞書であり、前記情報に前記婉曲表現辞書のエントリが一定量以上含まれている場合、婉曲表現が含まれていると検出する。
【０１０２】
本発明の実施例１６は、上記実施例において、情報を解析し、解析結果に対して婉曲表現の検出を行う。
【０１０３】
本発明の実施例１７は、上記実施例において、前記情報の解析は、形態素解析、及び係り受け解析の少なくとも一つを用いて、情報を解析する。
【０１０４】
本発明の実施例１８は、上記実施例において、固有名詞、形容詞、副詞、又は動詞のいずれか一つ、またはそれらの組み合わせに対して、婉曲表現を検出する。
【０１０５】
本発明の実施例１９は、上記実施例において、情報のインデックスを対象として、前記婉曲表現を検出する。
【０１０６】
本発明の実施例２０は、上記実施例において、前記インデックスが、情報のタイトルまたはメタ情報である。
【０１０７】
本発明の実施例２１は、上記実施例において、前記所定の婉曲表現を含む情報の特徴量と、前記所定の婉曲表現を含まない情報の特徴量とを抽出し、前記特徴量に基づいて、前記所定の婉曲表現を含む情報と前記所定の婉曲表現を含まない情報との類似度を計算し、前記類似度に基づいて、前記所定の婉曲表現を含む情報と前記所定の婉曲表現を含まない情報との類似を判定する。
【０１０８】
本発明の実施例２２は、上記実施例において、前記特徴量として、文字ベクトル、単語ベクトル、ケプストラム、形状情報の少なくとも一つ以上の組合せを抽出する。
【０１０９】
本発明の実施例２３、所定の婉曲表現を含む情報と類似する前記所定の婉曲表現を含まない情報を、風評情報として検出する風評情報検出処理を情報処理装置に実行させるプログラムである。
【０１１０】
本発明の実施例２４は、上記実施例において、蓄積された情報のうち、所定の婉曲表現を含む情報を検出する婉曲表現検出処理を情報処理装置に実行させるプログラム。
【０１１１】
本発明の実施例２５は、上記実施例において、前記婉曲表現検出処理は、婉曲表現の情報を持つ婉曲表現モデルに基づいて、前記情報に婉曲表現が含まれているかを検出する処理である。
【０１１２】
本発明の実施例２６は、上記実施例において、前記婉曲表現モデルは、婉曲表現の情報を辞書として持つ婉曲表現辞書であり、前記婉曲表現検出処理は、前記情報に前記婉曲表現辞書のエントリが一定量以上含まれている場合、婉曲表現が含まれていると検出する処理である。
【０１１３】
本発明の実施例２７は、上記実施例において、前記婉曲表現検出処理は、情報を解析し、前記解析結果に対して婉曲表現の検出を行う処理である。
【０１１４】
本発明の実施例２８は、上記実施例において、前記婉曲表現検出処理は、形態素解析、及び係り受け解析の少なくとも一つを用いて、情報を解析する処理である。
【０１１５】
本発明の実施例２９は、上記実施例において、前記婉曲表現検出処理は、固有名詞、形容詞、副詞、又は動詞のいずれか一つ、またはそれらの組み合わせに対して、婉曲表現を検出する処理である。
【０１１６】
本発明の実施例３０は、上記実施例において、前記婉曲表現検出処理は、情報のインデックスを処理対象とする。
【０１１７】
本発明の実施例３１は、上記実施例において、前記インデックスが、情報のタイトルまたはメタ情報である。
【０１１８】
本発明の実施例３２は、上記実施例において、前記風評情報検出処理は、前記所定の婉曲表現を含む情報の特徴量と、前記所定の婉曲表現を含まない情報の特徴量とを抽出する特徴抽出処理と、前記特徴量に基づいて、前記所定の婉曲表現を含む情報と前記所定の婉曲表現を含まない情報との類似度を計算し、前記類似度に基づいて、前記所定の婉曲表現を含む情報と前記所定の婉曲表現を含まない情報との類似を判定する類似度計算処理とを有する。
【０１１９】
本発明の実施例３３は、上記実施例において、前記特徴抽出処理は、前記特徴量として、文字ベクトル、単語ベクトル、ケプストラム、形状情報の少なくとも一つ以上の組合せを抽出する処理である。
【０１２０】
以上、実施の形態及び実施例をあげて本発明を説明したが、本発明は必ずしも上記実施の形態及び実施例に限定されるものではなく、その技術的思想の範囲内において様々に変形し実施することが出来る。
【０１２１】
本出願は、２００８年８月２６日に出願された日本出願特願２００８−２１６１４５号を基礎とする優先権を主張し、その開示の全てをここに取り込む。
【産業上の利用可能性】
【０１２２】
本発明は、コンテンツとしてのデータベースを持ち、インターネット等を利用して当該データベースを公開・共有するサービスといった用途に適用できる。
【符号の説明】
【０１２３】
１      風評情報検出システム
１１    情報蓄積部
１２    情報記憶部
１３    婉曲表現モデル
１４    婉曲表現検出部
１５    特徴量抽出部
１６    特徴量記憶部
１７    類似度計算部
１８    風評情報検出部
【図１】
2010024184.tif 000003
【図２】
2010024184.tif 000004
【図３】
2010024184.tif 000005
【図４】
2010024184.tif 000006
【図５】
2010024184.tif 000007
【図６】
2010024184.tif 000008
【図７】
2010024184.tif 000009
【図８】
2010024184.tif 000010
【図９】
2010024184.tif 000011
【国際調査報告】
2010024184.tif 000012
2010024184.tif 000013
2010024184.tif 000014
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