(57)【要約】【課題】例えば予め登録された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、違法・有害でない文章情報が、違法・有害なカテゴリに分類されることをできる限り減らすことができる文章分類プログラム、サーバ及び方法を提供する。【解決手段】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を有し、検索キーワードを含む学習文章情報を検索し、その検索キーワードに対する係り受けキーワードを抽出し、係り受けキーワード毎に、全ての学習文章情報の数に対する正当学習文章情報の数の正当割合を算出し、正当割合が所定閾値以上となる係り受けキーワードを非検索キーワードとして登録する非検索キーワード辞書を生成する。これにより、検索キーワードに対する係り受けキーワードとして非検索キーワードが含まれている文章情報は検索されないようにする。【選択図】図２
2011141604.tif 000002
【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、
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、
前記係り受けキーワード毎に、前記正当学習文章情報の数と、前記不当学習文章情報の数とを計数し、全ての学習文章情報の数に対する前記正当学習文章情報の数の正当割合を算出する正当割合算出手段と、
前記正当割合が所定閾値以上となる前記係り受けキーワードを非検索キーワードとして登録する非検索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として非検索キーワードが含まれている文章情報は検索されないようにすることを特徴とする文章検索プログラム。
【請求項２】
解析対象となる対象文章情報を入力する対象文章入力手段と、
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対象文章キーワード検索手段と、
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、前記非検索キーワード辞書手段に登録された非検索係り受けキーワードと一致するか否かを判定する非検索キーワード判定手段と、
前記対象文章キーワード検索手段によって偽と判定された前記対象文章情報と、前記対象文章キーワード検索手段によって真と判定されると共に前記非検索キーワード判定手段によって真と判定された前記対象文章情報とを、前記特定カテゴリに属さない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】
前記非検索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、前記正当割合算出手段によって算出された前記正当割合を対応付けて登録しており、
前記非検索キーワード判定手段は、抽出された前記係り受けキーワードが、前記非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正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
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における前記特定カテゴリは、違法・有害な文章情報の群であるようにコンピュータを機能させることを特徴とする請求項１から３のいずれか１項に記載の文章検索プログラム。
【請求項５】
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における前記特定カテゴリは、ユーザによって指定された文章情報の群であるようにコンピュータを機能させることを特徴とする請求項１から３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ことを特徴とする請求項１から５のいずれか１項に記載の文章検索プログラム。
【請求項７】
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、
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、
前記係り受けキーワード毎に、前記正当学習文章情報の数と、前記不当学習文章情報の数とを計数し、全ての学習文章情報の数に対する前記正当学習文章情報の数の正当割合を算出する正当割合算出手段と、
前記正当割合が所定閾値以上となる前記係り受けキーワードを非検索キーワードとして登録する非検索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として非検索キーワードが含まれている文章情報は検索されないようにすることを特徴とする文章解析サーバ。
【請求項８】
他の公開サーバからネットワークを介して、解析対象となる対象文章情報を入力する対象文章入力手段と、
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対象文章キーワード検索手段と、
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、前記非検索キーワード辞書手段に登録された非検索係り受けキーワードと一致するか否かを判定する非検索キーワード判定手段と、
前記対象文章キーワード検索手段によって偽と判定された前記対象文章情報と、前記対象文章キーワード検索手段によって真と判定されると共に前記非検索キーワード判定手段によって真と判定された前記対象文章情報とを、前記特定カテゴリに属さない文章情報として分類する文章情報分類手段と
を更に有することを特徴とする請求項７に記載の文章解析サーバ。
【請求項９】
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、学習文章蓄積部に蓄積しており、
前記学習文章蓄積部を用いて、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、
前記係り受けキーワード毎に、前記正当学習文章情報の数と、前記不当学習文章情報の数とを計数し、全ての学習文章情報の数に対する前記正当学習文章情報の数の正当割合を算出する第３のステップと、
前記正当割合が所定閾値以上となる前記係り受けキーワードを非検索キーワードとして登録する第４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として非検索キーワードが含まれている文章情報は検索されないように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、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＞
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００８】
しかしながら、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、「殺す」のような一般的な単語が違法・有害なキーワードとして登録された場合、「息を殺す」や「殺すのは駄目」といった表現であっても、違法・有害な文章情報として検出してしまう。これによって、違法・有害カテゴリへの分類精度が低下することとなり、結局、目視によって違法・有害性が判断されている。
【０００９】
そこで、本発明は、例えば予め登録された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、違法・有害でない文章情報が、違法・有害なカテゴリに分類されることをできる限り減らすことができる文章分類プログラム、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】
【００１０】
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、
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、
係り受けキーワード毎に、正当学習文章情報の数と、不当学習文章情報の数とを計数し、全ての学習文章情報の数に対する正当学習文章情報の数の正当割合を算出する正当割合算出手段と、
正当割合が所定閾値以上となる係り受けキーワードを非検索キーワードとして登録する非検索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として非検索キーワードが含まれている文章情報は検索されないようにすることを特徴とする。
【００１１】
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を入力する対象文章入力手段と、
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対象文章キーワード検索手段と、
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、非検索キーワード辞書手段に登録された非検索係り受けキーワードと一致するか否かを判定する非検索キーワード判定手段と、
対象文章キーワード検索手段によって偽と判定された対象文章情報と、対象文章キーワード検索手段によって真と判定されると共に非検索キーワード判定手段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文章情報分類手段と
してコンピュータを機能させることも好ましい。
【００１２】
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、
非検索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、正当割合算出手段によって算出された正当割合を対応付けて登録しており、
非検索キーワード判定手段は、抽出された係り受けキーワードが、非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正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
ことも好ましい。
【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、
検索キーワードは、違法・有害なキーワードであり、
学習文章蓄積手段における特定カテゴリは、違法・有害な文章情報の群であるようにコンピュータを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、
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、
学習文章蓄積手段における特定カテゴリは、ユーザによって指定された文章情報の群であるようにコンピュータを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、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ことも好ましい。
【００１６】
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、
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、
係り受けキーワード毎に、正当学習文章情報の数と、不当学習文章情報の数とを計数し、全ての学習文章情報の数に対する正当学習文章情報の数の正当割合を算出する正当割合算出手段と、
正当割合が所定閾値以上となる係り受けキーワードを非検索キーワードとして登録する非検索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として非検索キーワードが含まれている文章情報は検索されないようにすることを特徴とする。
【００１７】
本発明の文章情報解析サーバにおける他の実施形態によれば、
他の公開サーバからネットワークを介して、解析対象となる対象文章情報を入力する対象文章入力手段と、
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対象文章キーワード検索手段と、
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、非検索キーワード辞書手段に登録された非検索係り受けキーワードと一致するか否かを判定する非検索キーワード判定手段と、
対象文章キーワード検索手段によって偽と判定された対象文章情報と、対象文章キーワード検索手段によって真と判定されると共に非検索キーワード判定手段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文章情報分類手段と
を更に有することも好ましい。
【００１８】
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、学習文章蓄積部に蓄積しており、
学習文章蓄積部を用いて、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、
係り受けキーワード毎に、正当学習文章情報の数と、不当学習文章情報の数とを計数し、全ての学習文章情報の数に対する正当学習文章情報の数の正当割合を算出する第３のステップと、
正当割合が所定閾値以上となる係り受けキーワードを非検索キーワードとして登録する第４のステップと
を有し、検索キーワードに対する係り受けキーワードとして非検索キーワードが含まれている文章情報は検索されないようにすることを特徴とする。
【発明の効果】
【００１９】
本発明の文章分類プログラム、サーバ及び方法によれば、例えば予め登録された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、違法・有害でない文章情報が、違法・有害なカテゴリに分類されることをできる限り減らすことができる。
【図面の簡単な説明】
【００２０】
【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】本発明における非検索キーワードの生成を表す説明図である。
【図３】本発明における対象文章情報の分類を表す説明図である。
【図４】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５】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】
【００２１】
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。
【００２２】
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。
【００２３】
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１０と、非検索辞書生成機能部１１と、対象文章分類機能部１２とに区別される。非検索辞書生成機能部１１は、学習文章蓄積部１１０と、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、正当割合算出部１１３と、非検索キーワード辞書部１１４とを有する。対象文章分類機能部１２は、対象文章入力部１２０と、対象文章キーワード検索部１２１と、対象係り受け解析部１２２と、非検索キーワード判定部１２３と、文章情報分類部１２４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。
【００２４】
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１０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。例えば違法・有害な文章情報か否かによって分類する場合、検索キーワード辞書部１０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、「殺す」のようなキーワードが、検索キーワード辞書部１０に記憶される。勿論、検索キーワード辞書部１０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。本発明によれば、検索キーワード辞書部１０に登録された検索キーワードを含む文章情報であっても、目標とする特定カテゴリに属さない文章情報は、検索されないようにすることができる。
【００２５】
［非検索辞書生成機能部］
図２は、本発明における非検索キーワードの生成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。
【００２６】
学習文章蓄積部１１０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１１０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１１０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
【００２７】
学習文章キーワード検索部１１１は、学習文章蓄積部１１０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１０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「殺す」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、学習文章情報ｄは、検索キーワード「殺す」を含んでいないので、以後の処理の対象とならない。
【００２８】
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。
【００２９】
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。
【００３０】
図２によれば、検索キーワード「殺す」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）
「殺す」<-「人」
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）
「殺す」<-「息」
学習文章情報ｃ：「正当」フラグが付加（違法・有害カテゴリに属さない）
「殺す」<-「駄目」
これによって、以下のようなキーワード組が、正当割合算出部１１３へ出力される。
「殺す<-人  ：不当」
「殺す<-息  ：正当」
「殺す<-駄目：正当」
【００３１】
正当割合算出部１１３は、係り受けキーワード毎に、正当学習文章情報の数と、不当学習文章情報の数とを計数し、全ての学習文章情報の数に対する正当学習文章情報の数の正当割合を算出する。多数の学習文章情報に基づいて、１つの検索キーワードに対する多数の正当／不当の係り受けキーワードが抽出される。そして、検索キーワードに対する係り受けキーワード毎に、正当割合が算出される。
【００３２】
図２によれば、以下のように、係り受けキーワード毎に正当割合が算出される。
「殺す」<-「人」  ：正当学習文章情報の数＝４０個
不当学習文章情報の数＝１９６０個
正当割合＝４０／２０００＝２％
「殺す」<-「息」  ：正当学習文章情報の数＝９０個
不当学習文章情報の数＝１０個
正当割合＝９０／１００＝９０％
「殺す」<-「駄目」：正当学習文章情報の数＝１２０個
不当学習文章情報の数＝８０個
正当割合＝１２０／２００＝６０％
そして、正当割合算出部１１３は、係り受けキーワード毎の正当割合を、非検索キーワード辞書部１１４へ出力する。
「殺す」<-「人」  ：２％
<-「息」  ：９０％
<-「駄目」：６０％
【００３３】
非検索キーワード辞書部１１４は、正当割合が所定閾値以上となる係り受け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「殺す」に対して、正当割合が７０％以上となる係り受けキーワード「息」のみが、検索キーワード「殺す」に対する係り受けとなる非検索キーワードとして非検索キーワード辞書部１１４に登録される。
【００３４】
尚、非検索キーワード辞書部１１４は、正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正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、非検索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「殺す」<-非検索キーワード「人」  ：２％
<-非検索キーワード「息」  ：９０％
<-非検索キーワード「駄目」：６０％
【００３５】
［対象文章分類機能部］
図３は、本発明における対象文章情報の分類を表す説明図である。以下では、図１の説明と共に、図３の内容が説明される。
【００３６】
対象文章入力部１２０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。
【００３７】
対象文章キーワード検索部１２１は、対象文章情報が、検索キーワード辞書部１０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３によれば、対象文章情報内の文章「・・・息を静かに殺す・・・」に、検索キーワード「殺す」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。
【００３８】
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３によれば、検索キーワード「殺す」に対して、係り受けキーワード「息」が抽出される。
対象文章情報：「殺す」<-「息」
抽出された係り受けキーワード「息」は、対象文章情報と共に、非検索キーワード判定部１２３へ出力される。
【００３９】
非検索キーワード判定部１２３は、抽出された係り受けキーワードが、非検索キーワード辞書部１１４に登録された非検索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、非検索キーワード辞書部１１４には、「殺す」<-「息」が登録されている。そのために、非検索キーワード判定部１２３は、抽出された係り受けキーワード「息」が、非検索係り受けキーワード「息」と一致すると判定する。この判定結果は、文章情報分類部１２４へ出力される。
【００４０】
尚、非検索キーワード判定部１２３は、抽出された係り受けキーワードが、非検索キーワード辞書部１１４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正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。例えば、一致した係り受けキーワード「息」について、非検索キーワード辞書部１１４に登録された正当割合９０％は、所定閾値７０％以上であるために、非検索キーワード「息」と一致すると判定してもよい。この場合、逆に、所定閾値７０％未満の非検索キーワードは採用されない。
【００４１】
文章情報分類部１２４は、対象文章キーワード検索部１２１によって偽と判定された対象文章情報と、対象文章キーワード検索部１２１によって真と判定されると共に非検索キーワード判定部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。
【００４２】
図４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。
【００４３】
図４によれば、文章解析サーバ１は、前述した検索キーワード辞書部１０、非検索辞書生成機能部１１及び対象文章分類機能部１２と、通信インタフェース部１３とを有する。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、非検索辞書生成機能部１１によって生成された非検索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。
【００４４】
図５は、本発明におけるシステムのシーケンス図である。
【００４５】
（Ｓ５０１）非検索辞書生成機能部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。
（Ｓ５０２）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。
（Ｓ５０３）係り受けキーワード毎に、正当学習文章情報の数と、不当学習文章情報の数とが計数され、全ての学習文章情報の数に対する正当学習文章情報の数の正当割合が算出される。
（Ｓ５０４）そして、正当割合が所定閾値以上となる係り受けキーワードが、非検索キーワードとして登録される。
（Ｓ５０５）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。
（Ｓ５０６）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。
（Ｓ５０７）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。
（Ｓ５０８）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。
（Ｓ５０９）抽出された係り受けキーワードが、非検索キーワード辞書に登録された非検索係り受けキーワードと一致するか否かを判定する。
（Ｓ５１０）そして、Ｓ５０７によって偽と判定された対象文章情報と、Ｓ５０７によって真と判定されると共にＳ５０９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。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が、非検索キーワード辞書に登録された非検索キーワードである場合、その文章情報は、特定カテゴリに属さないとして検索されないようになされる。
【００４６】
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、サーバ及び方法によれば、例えば予め登録された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、違法・有害でない文章情報が、違法・有害なカテゴリに分類されることを、できる限り減らすことができる。本発明によれば、検索キーワード辞書に加えて、その検索キーワードと係り受け関係となる非検索キーワードを登録した非検索キーワード辞書を備える。これによって、一般的な検索キーワードを含む文章情報であっても、その係り受け関係となるキーワードが非検索検索キーワードと一致する場合、違法・有害な文章情報でないと判断される。本発明によれば、検索キーワードの係り受け関係も解析するために、過剰な判定が抑制され、分類精度が向上する。
【００４７】
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】
【００４８】
１  文章解析サーバ
１０  検索キーワード辞書部
１１  非検索辞書生成機能部
１１０  学習文章蓄積部
１１１  学習文章キーワード検索部
１１２  学習係り受け解析部
１１３  正当割合算出部
１１４  非検索キーワード辞書部
１２  対象文章分類機能部
１２０  対象文章入力部
１２１  対象文章キーワード検索部
１２２  対象係り受け解析部
１２３  非検索キーワード判定部
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】
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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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