(57)【要約】【課題】アスキーアートの検出精度を向上させること、及び、アスキーアートの位置情報を得ることを図る。【解決手段】文書データの各行の特徴ベクトルを算出する特徴ベクトル算出部１２，２２と、正例データの各行の特徴ベクトル、負例データの各行の特徴ベクトル及び入力文書データの各行の特徴ベクトルに基づいて、当該入力文書データの各行のアスキーアートを含む確率を算出するアスキーアート含有確率算出部２４と、入力文書データの各行のアスキーアート含有確率を、連続する行のアスキーアート含有確率を用いて平滑化する平滑処理部２６と、入力文書データの各行の平滑化されたアスキーアート含有確率に基づいて、当該入力文書データのアスキーアートを含む行を判定するアスキーアート含有行判定部２８と、を備える。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
文書データの各行の特徴ベクトルを算出する特徴ベクトル算出部と、
アスキーアートを含む文書データである正例データの各行の特徴ベクトル、アスキーアートを含まない文書データである負例データの各行の特徴ベクトル、及び、入力文書データの各行の特徴ベクトルに基づいて、当該入力文書データの各行のアスキーアートを含む確率を算出するアスキーアート含有確率算出部と、
入力文書データの各行のアスキーアート含有確率を、連続する行のアスキーアート含有確率を用いて平滑化する平滑処理部と、
入力文書データの各行の平滑化されたアスキーアート含有確率に基づいて、当該入力文書データのアスキーアートを含む行を判定する判定部と、
を備えたことを特徴とするアスキーアート検出装置。
【請求項２】
前記特徴ベクトル算出部は、特徴ベクトル算出対象行の特徴量と該特徴ベクトル算出対象行に連続する行の特徴量とから該特徴ベクトル算出対象行の特徴ベクトルを構成する、
ことを特徴とする請求項１に記載のアスキーアート検出装置。
【請求項３】
前記平滑処理部は、平滑化対象行のアスキーアート含有確率の重みを、該平滑化対象行に連続する行のアスキーアート含有確率の重みよりも大きくした加重平均演算を行う、
ことを特徴とする請求項１又は請求項２に記載のアスキーアート検出装置。
【請求項４】
文書データの各行の特徴ベクトルを算出するステップと、
アスキーアートを含む文書データである正例データの各行の特徴ベクトル、アスキーアートを含まない文書データである負例データの各行の特徴ベクトル、及び、入力文書データの各行の特徴ベクトルに基づいて、当該入力文書データの各行のアスキーアートを含む確率を算出するステップと、
入力文書データの各行のアスキーアート含有確率を、連続する行のアスキーアート含有確率を用いて平滑化するステップと、
入力文書データの各行の平滑化されたアスキーアート含有確率に基づいて、当該入力文書データのアスキーアートを含む行を判定するステップと、
をコンピュータに実行させるための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、アスキーアート（ASCII art）検出装置及びコンピュータプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
インターネット上で公開される電子掲示板などにおいて、スレッドに投稿される文書データの中には、文章の他にアスキーアート（テキストアートとも呼ばれる）を含む文書データがある。図３にアスキーアートの一例を示す。文書データを解析する際には形態素解析や構文解析を行うが、これらの解析手法はアスキーアートを対象としていない。このため、アスキーアートを含む文書データを解析することは困難であり、文章の意味理解を行うためには、文書データから文章とアスキーアートとを分離する必要がある。
【０００３】
非特許文献１では、文書データ中に含まれる文字の種類を調べることにより、文書データ中のアスキーアートの有無を判定している。
非特許文献２では、窓枠を設け、同じ文字が連続して２回現れる回数を属性に用いてアスキーアートを判定している。
特許文献１では、「アスキーアートらしさを特徴付ける条件」を設定し、その条件を満たす部位をアスキーアートと特定し抽出している。「アスキーアートらしさを特徴付ける条件」の例としては、「ひらがな、カタカナ、漢字、アルファベットなどの通常の文字を除く記号から構成されている」、「一部に通常の文字を含み大部分が記号からなる」、「同じ文字が繰り返されている」などである。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２００４−２８７９９２号公報
【非特許文献】
【０００５】
【非特許文献１】谷岡広樹、丸山稔、“形態素解析に基づくＳＶＭを用いたアスキーアートの識別”、電子情報通信学会技術研究報告、ＰＲＭＵ  １０４（６７０）、ｐｐ．２５−３０、２００５年２月１８日
【非特許文献２】林和幸、小熊光、鈴木徹也、“テキストアートの言語に依存しない抽出法”、情報処理学会第７１回全国大会講演論文集、２Ｐ−３、ｐｐ．１−６２７，６２８、２００９年３月１０日
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
しかし、上述した非特許文献１の従来技術では、文書データ中にアスキーアートが存在することを検出することはできるが、文書データ中のアスキーアートの位置情報を得ることができない。
【０００７】
非特許文献２の従来技術では、アスキーアートの一種であるデフォルメ・アスキーアート（デフォルメＡＡ）を文書データから抽出することが難しい。これは、デフォルメＡＡが、単純な絵をデフォルメしてアスキーアート化したものであり、同じ文字が連続して２回現れることが少ないからである。
【０００８】
特許文献１の従来技術では、「アスキーアートらしさを特徴付ける条件」を１つずつ設定しなければならず、手間がかかる。また、条件設定が不足する可能性もある。例えば、図３（２）に示すアスキーアート３２０は、意味のある文章「次でボケて！！！」を含むアスキーアートである。意味のある文章とは、形態素解析を行うと、日本語として意味をなすものを指す。しかしながら、従来技術では、「次でボケて！！！」という意味のある文章がアスキーアートとして検出されず、アスキーアート３２０から「次でボケて！！！」という意味のある文章が抜けた状態で、アスキーアートが抽出される。さらに、従来技術では、複数行から構成されるアスキーアートのみに対応しているため、１行から構成されるアスキーアート（例えば、顔文字など）は抽出することができない。
【０００９】
本発明は、このような事情を考慮してなされたもので、アスキーアートの検出精度を向上させること、及び、アスキーアートの位置情報を得ることができるアスキーアート検出装置及びコンピュータプログラムを提供することを課題とする。
【課題を解決するための手段】
【００１０】
上記の課題を解決するために、本発明に係るアスキーアート検出装置は、文書データの各行の特徴ベクトルを算出する特徴ベクトル算出部と、アスキーアートを含む文書データである正例データの各行の特徴ベクトル、アスキーアートを含まない文書データである負例データの各行の特徴ベクトル、及び、入力文書データの各行の特徴ベクトルに基づいて、当該入力文書データの各行のアスキーアートを含む確率を算出するアスキーアート含有確率算出部と、入力文書データの各行のアスキーアート含有確率を、連続する行のアスキーアート含有確率を用いて平滑化する平滑処理部と、入力文書データの各行の平滑化されたアスキーアート含有確率に基づいて、当該入力文書データのアスキーアートを含む行を判定する判定部と、を備えたことを特徴とする。
【００１１】
本発明に係るアスキーアート検出装置において、前記特徴ベクトル算出部は、特徴ベクトル算出対象行の特徴量と該特徴ベクトル算出対象行に連続する行の特徴量とから該特徴ベクトル算出対象行の特徴ベクトルを構成することを特徴とする。
【００１２】
本発明に係るアスキーアート検出装置において、前記平滑処理部は、平滑化対象行のアスキーアート含有確率の重みを、該平滑化対象行に連続する行のアスキーアート含有確率の重みよりも大きくした加重平均演算を行うことを特徴とする。
【００１３】
本発明に係るコンピュータプログラムは、文書データの各行の特徴ベクトルを算出するステップと、アスキーアートを含む文書データである正例データの各行の特徴ベクトル、アスキーアートを含まない文書データである負例データの各行の特徴ベクトル、及び、入力文書データの各行の特徴ベクトルに基づいて、当該入力文書データの各行のアスキーアートを含む確率を算出するステップと、入力文書データの各行のアスキーアート含有確率を、連続する行のアスキーアート含有確率を用いて平滑化するステップと、入力文書データの各行の平滑化されたアスキーアート含有確率に基づいて、当該入力文書データのアスキーアートを含む行を判定するステップと、をコンピュータに実行させるためのコンピュータプログラムであることを特徴とする。
これにより、前述のアスキーアート検出装置がコンピュータを利用して実現できるようになる。
【発明の効果】
【００１４】
本発明によれば、アスキーアートの検出精度を向上させること、及び、アスキーアートの位置情報を得ることができる。
【図面の簡単な説明】
【００１５】
【図１】本発明の一実施形態に係るアスキーアート検出装置１の構成を示すブロック図である。
【図２】図１に示すアスキーアート検出部２０の処理手順を示すフローチャートである。
【図３】アスキーアートの一例である。
【発明を実施するための形態】
【００１６】
以下、図面を参照し、本発明の実施形態について説明する。
図１は、本発明の一実施形態に係るアスキーアート検出装置１の構成を示すブロック図である。図１においてアスキーアート検出装置１は、学習結果モデル生成部１０とアスキーアート検出部２０とを備える。学習結果モデル生成部１０とアスキーアート検出部２０とは、一装置として構成されてもよく、或いは、それぞれ別装置として構成され装置間でデータを伝送するようにしてもよい。
【００１７】
学習結果モデル生成部１０は、特徴ベクトル算出部１２と学習部１４とを有する。アスキーアート検出部２０は、特徴ベクトル算出部２２とアスキーアート含有確率算出部（ＡＡ含有確率算出部）２４と平滑処理部２６とアスキーアート含有行判定部（ＡＡ含有行判定部）２８とアスキーアート抽出部３０とを有する。学習結果モデル生成部１０内の特徴ベクトル算出部１２とアスキーアート検出部２０内の特徴ベクトル算出部２２とは、同じ特徴ベクトル算出機能を有する。
【００１８】
学習結果モデル生成部１０は、学習データ１０２を用いる。学習データ１０２は、正例データと負例データとから成る。正例データは、アスキーアートを含む文書データである。負例データは、アスキーアートを含まない文書データである。学習データ１０２は、例えば、インターネット上で公開される電子掲示板又はブログなどから収集された、学習用の文書データである。
【００１９】
特徴ベクトル算出部１２は、学習データ１０２内の正例データ毎に各行の特徴ベクトルを算出し、さらに、学習データ１０２内の負例データ毎に各行の特徴ベクトルを算出する。これにより、各正例データに対し、各行の特徴ベクトルが算出される。又、各負例データに対し、各行の特徴ベクトルが算出される。学習データ特徴ベクトルファイル１０４は、各正例データの各行の特徴ベクトルと、各負例データの各行の特徴ベクトルとを１つにまとめたファイルである。
【００２０】
学習部１４は、学習データ特徴ベクトルファイル１０４を用いて、学習結果モデル１０６を生成する。この学習結果モデル生成処理では、まず各特徴ベクトルの値を全て０から１までの範囲に収めるようにスケーリングする。次いで、スケーリング後の特徴ベクトルを用いて、機械学習を行う。この学習方法としては、例えばＳＶＭ（Support Vector Machine）を用いることができる。学習結果モデル１０６は、アスキーアート検出部２０へ供給される。
【００２１】
アスキーアート検出部２０は、学習結果モデル生成部１０から供給された学習結果モデル１０６を用いて、アスキーアート検出対象文書データ（ＡＡ検出対象文書データ）２０２からアスキーアートを検出する。ＡＡ検出対象文書データ２０２は、アスキーアートを検出する対象として入力される文書データである。
【００２２】
特徴ベクトル算出部２２は、ＡＡ検出対象文書データ２０２の各行の特徴ベクトルを算出する。アスキーアート検出対象文書特徴ベクトルファイル（ＡＡ検出対象文書特徴ベクトルファイル）２０４は、アスキーアート検出対象文書データ２０２の各行の特徴ベクトルを１つにまとめたファイルである。
【００２３】
ＡＡ含有確率算出部２４は、学習結果モデル１０６とＡＡ検出対象文書特徴ベクトルファイル２０４とを用いて、ＡＡ検出対象文書データ２０２の各行のアスキーアートを含む確率（アスキーアート含有確率（ＡＡ含有確率））を算出する。
【００２４】
平滑処理部２６は、ＡＡ検出対象文書データ２０２の各行のＡＡ含有確率を、連続する行のＡＡ含有確率を用いて平滑化する。ＡＡ含有行判定部２８は、ＡＡ検出対象文書データ２０２の各行の平滑化されたＡＡ含有確率に基づいて、当該ＡＡ検出対象文書データ２０２のアスキーアートを含む行を判定する。
【００２５】
アスキーアート抽出部３０は、ＡＡ含有行判定部２８の判定結果に基づいて、ＡＡ検出対象文書データ２０２から、アスキーアートを含む行を抽出する。アスキーアート抽出部３０は、アスキーアート除去文書（ＡＡ除去文書）２０６とアスキーアート２０８とを出力する。ＡＡ除去文書２０６は、ＡＡ検出対象文書データ２０２から、アスキーアートを含む行が抽出された文書データである。アスキーアート２０８は、ＡＡ検出対象文書データ２０２から抽出された、アスキーアートを含む行である。
【００２６】
図２は、図１に示すアスキーアート検出部２０の処理手順を示すフローチャートである。まず、事前に、学習結果モデル生成部１０が、学習結果モデル１０６を生成し、アスキーアート検出部２０へ学習結果モデル１０６を供給する。図２において、ステップＳ１では、アスキーアート検出部２０に対してＡＡ検出対象文書データ２０２が入力される。ステップＳ２では、特徴ベクトル算出部２２が、ＡＡ検出対象文書データ２０２の各行の特徴ベクトルを算出する。特徴ベクトル算出部２２は、算出結果の特徴ベクトルを１つのファイルにまとめたＡＡ検出対象文書特徴ベクトルファイル２０４をＡＡ含有確率算出部２４へ出力する。
【００２７】
ステップＳ３では、ＡＡ含有確率算出部２４が、学習結果モデル１０６とＡＡ検出対象文書特徴ベクトルファイル２０４とを用いて、ＡＡ検出対象文書データ２０２の各行のＡＡ含有確率を算出する。ステップＳ４では、平滑処理部２６が、ＡＡ含有確率算出部２４により算出されたＡＡ検出対象文書データ２０２の各行のＡＡ含有確率を、連続する行のＡＡ含有確率を用いて平滑化する。
【００２８】
ステップＳ５では、ＡＡ含有行判定部２８が、平滑処理部２６により平滑化されたＡＡ検出対象文書データ２０２の各行のＡＡ含有確率に基づいて、当該ＡＡ検出対象文書データ２０２のアスキーアートを含む行を判定する。ステップＳ６では、アスキーアート抽出部３０が、ＡＡ含有行判定部２８の判定結果に基づいて、ＡＡ検出対象文書データ２０２から、アスキーアートを含む行を抽出する。
【００２９】
次に、本実施形態に係る特徴ベクトル算出部１２、２２の動作を説明する。特徴ベクトル算出部１２は、学習データ１０２（正例データと負例データ）を対象にして各行の特徴ベクトルを算出する。特徴ベクトル算出部２２は、ＡＡ検出対象文書データ２０２を対象にして各行の特徴ベクトルを算出する。特徴ベクトル算出部１２と特徴ベクトル算出部２２とは、同じ特徴ベクトル算出処理を行う。以下、その特徴ベクトル算出処理を説明する。なお、特徴ベクトルを算出する対象を単に文書データと称する。また、特徴ベクトル算出部１２、２２を区別せずに、単に特徴ベクトル算出部と称する。
【００３０】
特徴ベクトル算出部は、文書データ内の文字を文字コード「ＵＴＦ−８（8-bit UCS Transformation Format）」により表現し、ＵＴＦ−８のデータをバイト毎に１０進数（０から２５５までの整数）に変換する。次いで、特徴ベクトル算出部は、その変換後の１０進数の出現回数を、文書データの行ごとに計数する。この計数の結果、文書データの行ごとに、各１０進数の出現回数が得られる。特徴ベクトル算出部は、各行の各１０進数の出現回数を用いて、各行の特徴ベクトルを算出する。これにより、行単位でアスキーアートを検出することができる。
【００３１】
特徴ベクトル算出部が行う特徴ベクトル算出処理を、具体例を用いて説明する。
まず、文書データ内の文字を文字コード「ＵＴＦ−８（8-bit UCS Transformation Format）」に変換する。例えば文字「Ａ」はＵＴＦ−８により「ＥＦＢＣ９１（１６進数）」となる。次いで、ＵＴＦ−８表現されたデータをバイト単位に分割する。例えば「ＥＦＢＣ９１（１６進数）」をバイト単位に分割すると、「ＥＦ（１６進数）」、「ＢＣ（１６進数）」及び「９１（１６進数）」の３つのバイトに分割される。
【００３２】
次いで、分割後の各バイトを１０進数（０から２５５までの整数）に変換する。例えば、「ＥＦ（１６進数）」は「２３９（１０進数）」となり、「ＢＣ（１６進数）」は「１８８（１０進数）」となり、「９１（１６進数）」は「１４５（１０進数）」となる。
【００３３】
次いで、行ごとに、各１０進数の出現回数を数える。次いで、行ごとに、各１０進数の出現回数を要素に持つ特徴ベクトルを生成する。具体的には、ある行の特徴ベクトルを、０から２５５までの２５６個の１０進数ごとに「１０進数：当該行での出現回数」を要素に持つ２５６次元ベクトルとして生成する。具体例として、ある行の特徴ベクトルが「０：０、１：０、２：５、３：０、４：１、・・・、２５３：１、２５４：０、２５５：０」として生成されると、当該行では、「０（１０進数）」が０回、「１（１０進数）」が０回、「２（１０進数）」が５回、「３（１０進数）」が０回、「４（１０進数）」が１回、・・・、「２５３（１０進数）」が１回、「２５４（１０進数）」が０回、「２５５（１０進数）」が０回、出現している。これにより、文書データ中の行ごとに、２５６次元の特徴ベクトルが生成される。ここで、ある行の特徴ベクトルを構成する２５６個の各要素は、当該行の特徴量である。
【００３４】
次いで、各行の特徴ベクトルの次元数を増やす操作を行う。この操作では、ある行（特徴ベクトル算出対象行）の特徴量と該特徴ベクトル算出対象行に連続する行の特徴量とから該特徴ベクトル算出対象行の特徴ベクトルを構成する。具体例として、特徴ベクトル算出対象行（文書データのＮ行目、Ｎは２以上Ｍ未満、Ｍは文書データの行の数）の前後１行ずつ（文書データの「Ｎ−１」行目及び「Ｎ＋１」行目）を用いて、特徴ベクトル算出対象行（文書データのＮ行目）の特徴ベクトルの次元数を２５６から３倍の７６８に増やす。この場合、Ｎ行目の特徴ベクトルが持つ２５６個の要素の前に、「Ｎ−１」行目の特徴ベクトルが持つ２５６個の要素を追加する。さらに、Ｎ行目の特徴ベクトルが持つ２５６個の要素の後に、「Ｎ＋１」行目の特徴ベクトルが持つ２５６個の要素を追加する。これにより、Ｎ行目の７６８次元の特徴ベクトルが「「Ｎ−１」行目の２５６次元の特徴ベクトル、Ｎ行目の２５６次元の特徴ベクトル、「Ｎ＋１」行目の２５６次元の特徴ベクトル」として構成される。
【００３５】
このようにして特徴ベクトルの次元数を増やすことにより、特徴ベクトル算出対象行の特徴ベクトルに対して、特徴ベクトル算出対象行の連続する行の特徴量を含めることができる。これにより、複数行から構成されるアスキーアートを検出する精度を向上させることができる。なお、上記具体例では、特徴ベクトル算出対象行の前後１行ずつを用いたが、特徴ベクトル算出対象行の前の複数行又は後の複数行を用いてもよい。この次元数増加対象の行（特徴ベクトル算出対象行の連続する行）の選び方は、任意に設定できるようにしておく。
【００３６】
次に、本実施形態に係る平滑処理部２６の動作を説明する。平滑処理部２６には、ＡＡ含有確率算出部２４により算出されたＡＡ検出対象文書データ２０２の各行のＡＡ含有確率が入力される。このＡＡ含有確率について、ある行のＡＡ含有確率が該行の前後の行のＡＡ含有確率に比して大幅に低い場合、アスキーアートが存在する行に文字が含まれている可能性が高いと考えられる。例えば、図３（２）に示すアスキーアート３２０に含まれる、文章「次でボケて！！！」を含む行のＡＡ含有確率は、該行の前後の行のＡＡ含有確率に比して大幅に低い可能性がある。その前後の行に比してＡＡ含有確率が大幅に低い行でアスキーアートが分離されることがないように、平滑処理部２６がＡＡ含有確率の線形平滑化を行う。
【００３７】
本実施形態では、線形平滑化として加重平均演算を行う。具体的には、平滑化処理の単位をＮ行（Ｎは３以上の自然数のうちの奇数）とすると、Ｎ行に含まれる各行のＡＡ含有確率に対して下記の重み係数を乗じて総和を計算する。
１行目：１÷（（Ｎ＋１）÷２）∧２
２行目：２÷（（Ｎ＋１）÷２）∧２
・・・
「（Ｎ＋１）÷２」行目：１÷（（Ｎ＋１）÷２）
・・・
「Ｎ−１」行目：２÷（（Ｎ＋１）÷２）∧２
Ｎ行目：１÷（（Ｎ＋１）÷２）∧２
但し、Ｘ∧ＹはＸのＹ乗を表す。
【００３８】
具体例を挙げれば、例えば、平滑化処理の単位が３行である場合、１行目の重み係数は１／４、２行目の重み係数は２／４、３行目の重み係数は１／４である。平滑化処理の単位が５行である場合、１行目の重み係数は１／９、２行目の重み係数は２／９、３行目の重み係数は３／９、４行目の重み係数は２／９、５行目の重み係数は１／９である。
【００３９】
平滑処理部２６には、ＡＡ検出対象文書データ２０２の各行に対して、ＡＡ含有確率の平滑化処理を行う。これにより、１つのアスキーアートが複数行から構成されている場合において、該アスキーアートが分割して検出されることを防止することができる。例えば、文書データの３行目から６行目に１つのアスキーアートが存在するとする。そして、ＡＡ含有確率算出部２４により算出された該文書データの各行のＡＡ含有確率（百分率）が、１行目が１０．３であり、２行目が２．１であり、３行目が９３．４であり、４行目が８９．８であり、５行目が３２．２であり、６行目が９５．８であり、７行目が２３．２であったとする。この場合、平滑化処理を行わないと、ＡＡ含有確率「５０．０（百分率）」を用いてアスキーアートの有無を判定する場合、３行目と４行目とから構成されるアスキーアートと、６行目のみから構成されるアスキーアートとに分割して検出されてしまう。
【００４０】
そこで、本実施形態に係る平滑化処理（平滑化処理の単位「３行」）を行うと、５行目のＡＡ含有確率は、
（５行目のＡＡ含有確率）＝（４行目のＡＡ含有確率）×１／４＋（５行目のＡＡ含有確率）×２／４＋（６行目のＡＡ含有確率）×１／４＝６２．５
となる。これにより、５行目がアスキーアートであると判定されるになり、３行目から６行目までをアスキーアートとして検出できるようになる。
【００４１】
なお、平滑化処理の単位の行数Ｎは、任意に設定できるようにしておく。
【００４２】
アスキーアート含有行判定部２８は、平滑処理部２６により平滑化されたＡＡ検出対象文書データ２０２の各行のＡＡ含有確率に基づいて、ＡＡ含有確率が５０％以上である行を、アスキーアートを含む行（アスキーアート含有行）であると判定する。アスキーアート含有行判定部２８は、アスキーアート含有行を記録する。
【００４３】
アスキーアート抽出部３０は、アスキーアート含有行判定部２８の記録に基づいて、ＡＡ検出対象文書データ２０２からアスキーアート含有行を抽出する。アスキーアート抽出部３０は、ＡＡ検出対象文書データ２０２からアスキーアート含有行を除去した残りの文書データを、ＡＡ除去文書２０６として出力する。アスキーアート抽出部３０は、ＡＡ検出対象文書データ２０２から抽出したアスキーアート含有行を、アスキーアート２０８として出力する。
【００４４】
これにより、ＡＡ検出対象文書データ２０２からアスキーアート含有行が除去されたＡＡ除去文書２０６が得られる。
【００４５】
本実施形態によれば、以下に示す効果が得られる。
（１）ＡＡ検出対象文書データ２０２中のアスキーアートの位置情報（アスキーアート含有行）を得ることができる。これにより、ＡＡ検出対象文書データ２０２からアスキーアート含有行を除去したＡＡ除去文書２０６を得ることができ、文書解析が容易になる。
（２）一つのアスキーアートが分割して検出されることを防止し、アスキーアートの検出精度を向上させることができる。例えば、意味のある文章を含むアスキーアートが分割されて、意味のある文章を含む行がアスキーアートとして検出されないことを防止することができる。これにより、ＡＡ除去文書２０６がアスキーアート内の意味のある文章を含むことがなくなるので、文書解析が容易になる。
（３）「アスキーアートらしさを特徴付ける条件」を設定する利用者の手間を省くことができる。
（４）顔文字や１行のみから構成されるアスキーアートにも対応できる。
【００４６】
以上、本発明の実施形態について図面を参照して詳述してきたが、具体的な構成はこの実施形態に限られるものではなく、本発明の要旨を逸脱しない範囲の設計変更等も含まれる。
また、図１に示す各部が行う各ステップを実現するためのプログラムをコンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録して、この記録媒体に記録されたプログラムをコンピュータシステムに読み込ませ、実行することにより、アスキーアート検出処理を行ってもよい。なお、ここでいう「コンピュータシステム」とは、ＯＳや周辺機器等のハードウェアを含むものであってもよい。
また、「コンピュータシステム」は、ＷＷＷシステムを利用している場合であれば、ホームページ提供環境（あるいは表示環境）も含むものとする。
また、「コンピュータ読み取り可能な記録媒体」とは、フレキシブルディスク、光磁気ディスク、ＲＯＭ、フラッシュメモリ等の書き込み可能な不揮発性メモリ、ＤＶＤ（Digital Versatile Disk）等の可搬媒体、コンピュータシステムに内蔵されるハードディスク等の記憶装置のことをいう。
【００４７】
さらに「コンピュータ読み取り可能な記録媒体」とは、インターネット等のネットワークや電話回線等の通信回線を介してプログラムが送信された場合のサーバやクライアントとなるコンピュータシステム内部の揮発性メモリ（例えばＤＲＡＭ（Dynamic Random Access Memory））のように、一定時間プログラムを保持しているものも含むものとする。
また、上記プログラムは、このプログラムを記憶装置等に格納したコンピュータシステムから、伝送媒体を介して、あるいは、伝送媒体中の伝送波により他のコンピュータシステムに伝送されてもよい。ここで、プログラムを伝送する「伝送媒体」は、インターネット等のネットワーク（通信網）や電話回線等の通信回線（通信線）のように情報を伝送する機能を有する媒体のことをいう。
また、上記プログラムは、前述した機能の一部を実現するためのものであっても良い。さらに、前述した機能をコンピュータシステムにすでに記録されているプログラムとの組み合わせで実現できるもの、いわゆる差分ファイル（差分プログラム）であっても良い。
【符号の説明】
【００４８】
１…アスキーアート検出装置、１０…学習結果モデル生成部、１２，２２…特徴ベクトル算出部、１４…学習部、２０…アスキーアート検出部、２４…アスキーアート含有確率算出部、２６…平滑処理部、２８…アスキーアート含有行判定部、３０…アスキーアート抽出部
【図１】
2011141741.tif 000003
【図２】
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【図３】
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