(57)【要約】  犯行関連文書を、当該文書に記載された犯行の手口が似ている文書同士でクラスタリングする。また、犯行関連文書から特徴ベクトルを精度よく算出する。文書解析システムは、複数の犯行関連文書から、行為表現と、当該行為表現と係り受け関係にある表現と、を抽出し、前記行為表現と、当該行為表現と係り受け関係にある表現と、の対を、前記文章から手口要素として一つまたは複数抽出し、前記一つまたは複数の前記手口要素から構成される手口要素集合と、前記手口要素の抽出元である前記犯行関連文書と、を関連付け、前記特定の犯行関連文書とは異なる他の犯行関連文書に関連付けられた前記手口要素集合を構成する手口要素に相当する表現が、前記特定の犯行関連文書に記載されているか否かを判定し、前記判定の結果に基づいて、前記特定の犯行関連文書の特徴ベクトルを算出する。
2015118802.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数の犯行関連文書のうち、ある犯行関連文書またはある犯行関連文書に記載された文章に対して形態素解析および係り受け解析を行い、前記文章から、行為表現と、当該行為表現と係り受け関係にある表現と、を抽出する文章解析手段と、
前記行為表現と、当該行為表現と係り受け関係にある表現と、の対を、前記文章から手口要素として一つまたは複数抽出し、前記一つまたは複数の前記手口要素から構成される手口要素集合と、前記手口要素の抽出元である前記犯行関連文書と、を関連付ける手口要素抽出手段と、
特定の犯行関連文書の特徴ベクトルを算出する特徴ベクトル算出手段と、を備え、
前記特徴ベクトル算出手段は、前記特定の犯行関連文書とは異なる他の犯行関連文書に関連付けられた前記手口要素集合を構成する前記手口要素に相当する表現が、前記特定の犯行関連文書に記載されているか否かを判定し、前記判定の結果に基づいて、前記特定の犯行関連文書の特徴ベクトルを算出する、文書解析システム。
【請求項２】
前記犯行関連文書は、犯行に関する文章または人為的に引き起こされる異常事態に関する文章が記載された文書である、請求項１に記載の文書解析システム。
【請求項３】
前記手口要素抽出手段は、前記手口要素集合と、前記手口要素集合を構成する手口要素の抽出元である前記犯行関連文書と、を関連付けて、手口要素記憶手段に記憶し、
前記特徴ベクトル算出手段は、前記手口要素記憶手段を参照することにより前記特徴ベクトルを算出する、
請求項１または２に記載の文書解析システム。
【請求項４】
前記特徴ベクトル算出手段は、
前記特定の犯行関連文書とは異なる他の犯行関連文書に関連付けられた前記手口要素集合を構成する手口要素に相当する表現が、前記特定の犯行関連文書に記載されているか否かを判定し、前記判定の結果を表す真理値をベクトル要素値に含む特徴ベクトルを、前記特定の犯行関連文書の特徴ベクトルとして算出するか、
あるいは、
前記特定の犯行関連文書とは異なる他の犯行関連文書に関連付けられた前記手口要素集合を構成する手口要素に相当する表現が、前記特定の犯行関連文書に出現する頻度を抽出し、前記頻度に基づく値をベクトル要素値に含む特徴ベクトルを、前記特定の犯行関連文書の特徴ベクトルとして算出する、
請求項１ないし３のいずれかに記載の文書解析システム。
【請求項５】
前記特徴ベクトル算出手段は、
前記特定の犯行関連文書とは異なる第１の犯行関連文書に関連付けられた前記手口要素集合を構成する手口要素に相当する表現が、前記特定の犯行関連文書に記載された文章に記載されているか否かを判定し、
さらに、
前記特定の犯行関連文書とは異なる第２の犯行関連文書に関連付けられた前記手口要素集合を構成する手口要素に相当する表現が、前記特定の犯行関連文書に記載された文章に記載されているか否かを判定し、
前記判定の結果を表す真理値をベクトル要素値に含む特徴ベクトルを、当該犯行関連文書の特徴ベクトルとして算出し、
前記第１の犯行関連文書に関連付けられた前記手口要素集合を構成する第１の特定の手口要素と、
前記第２の犯行関連文書に関連付けられた前記手口要素の集合に含まれる第２の特定の手口要素と、
が互いに同一の手口要素であった場合に、
第１の特定の手口要素に対する真理値と、第２の特定の手口要素に対する真理値とを、それぞれ別のベクトル要素値として特徴ベクトルを算出する、
請求項４に記載の文書解析システム。
【請求項６】
前記特徴ベクトル算出手段は、前記特定の犯行関連文書とは異なる他の犯行関連文書に関連付けられた前記手口要素集合を構成する手口要素に相当する表現または前記手口要素の同義語に相当する表現が、前記特定の犯行関連文書に記載されているか否かを判定し、前記判定の結果を表す真理値をベクトル要素値に含む特徴ベクトルを、当該犯行関連文書の特徴ベクトルとして算出する、
請求項４または５に記載の文書解析システム。
【請求項７】
前記特徴ベクトル算出手段は、前記特定の犯行関連文書とは異なる他の犯行関連文書に関連付けられた前記手口要素集合を構成する手口要素に相当する表現が、前記特定の犯行関連文書に記載された文章に記載されているか否かを判定し、前記手口要素集合を構成する手口要素の個数と、前記手口要素集合を構成する手口要素のうち前記文章に記載されている手口要素の個数と、の割合をベクトル要素値に含む特徴ベクトルを、前記特定の犯行関連文書の特徴ベクトルとして算出する、
請求項１ないし３のいずれかに記載の文書解析システム。
【請求項８】
請求項１ないし７のいずれかに記載の文書解析システムと、
複数の前記犯行関連文書を、前記犯行関連文書の特徴ベクトルに基づいて複数のクラスタに分類する文書クラスタリング手段と、
クラスタリングされた前記複数の犯行関連文書を、クラスタごとに関連付けて格納する手口別文書格納手段と、
を備える文書クラスタリングシステム。
【請求項９】
コンピュータが、
複数の犯行関連文書のうち、ある犯行関連文書またはある犯行関連文書に記載された文章に対して形態素解析および係り受け解析を行い、前記文章から、行為表現と、当該行為表現と係り受け関係にある表現と、を抽出し、
前記行為表現と、当該行為表現と係り受け関係にある表現と、の対を、前記文章から手口要素として一つまたは複数抽出し、前記一つまたは複数の前記手口要素から構成される手口要素集合と、前記手口要素の抽出元である前記犯行関連文書と、を関連付け、
特定の犯行関連文書の特徴ベクトルを算出する際に、前記特定の犯行関連文書とは異なる他の犯行関連文書に関連付けられた前記手口要素集合を構成する手口要素に相当する表現が、前記特定の犯行関連文書に記載されているか否かを判定し、前記判定の結果に基づいて、前記特定の犯行関連文書の特徴ベクトルを算出する、
文書解析方法。
【請求項１０】
コンピュータに、
複数の犯行関連文書のうち、ある犯行関連文書またはある犯行関連文書に記載された文章に対して形態素解析および係り受け解析を行い、前記文章から、行為表現と、当該行為表現と係り受け関係にある表現と、を抽出する処理と、
前記行為表現と、当該行為表現と係り受け関係にある表現と、の対を、前記文章から手口要素として一つまたは複数抽出し、前記一つまたは複数の前記手口要素から構成される手口要素集合と、前記手口要素の抽出元である前記犯行関連文書と、を関連付ける処理と、
特定の犯行関連文書の特徴ベクトルを算出する際に、前記特定の犯行関連文書とは異なる他の犯行関連文書に関連付けられた前記手口要素集合を構成する手口要素に相当する表現が、前記特定の犯行関連文書に記載されているか否かを判定し、前記判定の結果に基づいて、前記特定の犯行関連文書の特徴ベクトルを算出する処理と、
を実行させるプログラムが格納された記憶媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、文章を解析する技術、および、文書をクラスタリングする技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
特許文献１は、複数の文書を、互いに類似していると人間が感じる文書同士にクラスタリングする技術の一例を開示する。特許文献１が開示する技術によれば、既存技術によるクラスタリングが実施された後、利用者は、本来は同一クラスタとして生成されるのが相応しいと感じたクラスタを複数指定する。特許文献１が開示する技術は、当該クラスタ内の文書に共通して出現する単語であって、かつ、他のクラスタでの出現頻度が高くない単語を「キーワード」として抽出する。「キーワード」は、すなわち、利用者が選択したクラスタを特徴付ける単語である。特許文献１が開示する技術は、次回以降、同一もしくは異なる文書群に対してクラスタリングを実施する際に、当該キーワードの影響力を強調し、当該キーワードを含む文書を同一クラスタに集約しやすくする。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特許第４７９５８５６号
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
特許文献１が開示する技術は、文書に含まれるキーワードに基づいて文書同士をクラスタリングする技術である。【０００５】
しかしながら、特許文献１が開示する技術によっては、精度良く文書をクラスタリングすることが出来ない場合がある。即ち、特許文献１が開示する技術は、キーワードのみに基づいて文書をクラスタリングする技術であることから、異常事態を引き起こした手段（手口）の違いに基づいて異常事態を区別することができない。本発明は、上記のような事情を鑑みてなされたものである。本発明は、犯行のような異常事態を表す文書を、その事態を引き起こした手段（犯行の手口）に基づいて精度良くクラスタリング可能とすることを一つの目的とする。【０００６】
上記クラスタリングに関連し、犯行に関する文章が記載された文書である犯行関連文書から算出された特徴ベクトルは、当該文書に記載された犯行の手口が似ている文書同士を精度良くクラスタリングする際に利用することができる。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
本発明の第１の側面は、複数の犯行関連文書のうち、ある犯行関連文書またはある犯行関連文書に記載された文章に対して形態素解析および係り受け解析を行い、前記文章から、行為表現と、当該行為表現と係り受け関係にある表現と、を抽出する文章解析手段と、前記行為表現と、当該行為表現と係り受け関係にある表現と、の対を、前記文章から手口要素として一つまたは複数抽出し、前記一つまたは複数の前記手口要素から構成される手口要素集合と、前記手口要素の抽出元である前記犯行関連文書と、を関連付ける手口要素抽出手段と、特定の犯行関連文書の特徴ベクトルを算出する特徴ベクトル算出手段と、を備え、前記特徴ベクトル算出手段は、前記特定の犯行関連文書とは異なる他の犯行関連文書に関連付けられた前記手口要素集合を構成する手口要素に相当する表現が、前記特定の犯行関連文書に記載されているか否かを判定し、前記判定の結果に基づいて、前記特定の犯行関連文書の特徴ベクトルを算出する、文書解析システムである。【０００８】
本発明の第２の側面は、コンピュータが、複数の犯行関連文書のうち、ある犯行関連文書またはある犯行関連文書に記載された文章に対して形態素解析および係り受け解析を行い、前記文章から、行為表現と、当該行為表現と係り受け関係にある表現と、を抽出し、前記行為表現と、当該行為表現と係り受け関係にある表現と、の対を、前記文章から手口要素として一つまたは複数抽出し、前記一つまたは複数の前記手口要素から構成される手口要素集合と、前記手口要素の抽出元である前記犯行関連文書と、を関連付け、特定の犯行関連文書の特徴ベクトルを算出する際に、前記特定の犯行関連文書とは異なる他の犯行関連文書に関連付けられた前記手口要素集合を構成する手口要素に相当する表現が、前記特定の犯行関連文書に記載されているか否かを判定し、前記判定の結果に基づいて、前記特定の犯行関連文書の特徴ベクトルを算出する、文書解析方法である。【０００９】
本発明の第３の側面は、コンピュータに、複数の犯行関連文書のうち、ある犯行関連文書またはある犯行関連文書に記載された文章に対して形態素解析および係り受け解析を行い、前記文章から、行為表現と、当該行為表現と係り受け関係にある表現と、を抽出する処理と、前記行為表現と、当該行為表現と係り受け関係にある表現と、の対を、前記文章から手口要素として一つまたは複数抽出し、前記一つまたは複数の前記手口要素から構成される手口要素集合と、前記手口要素の抽出元である前記犯行関連文書と、を関連付ける処理と、特定の犯行関連文書の特徴ベクトルを算出する際に、前記特定の犯行関連文書とは異なる他の犯行関連文書に関連付けられた前記手口要素集合を構成する手口要素に相当する表現が、前記特定の犯行関連文書に記載されているか否かを判定し、前記判定の結果に基づいて、前記特定の犯行関連文書の特徴ベクトルを算出する処理と、を実行させるプログラムである。【００１０】
また、本発明の目的は、上記のプログラムが格納されたコンピュータ読み取り可能な記憶媒体によっても達成される。
【発明の効果】
【００１１】
本発明によれば、犯行のような異常事態を表す文書を、その事態を引き起こした手段（犯行の手口）に基づいて精度良くクラスタリングすることができる。
【図面の簡単な説明】
【００１２】
【図１】図１は、本発明を応用可能な監視システム３００の概要を説明する図である。
【図２】図２は、本発明における第１の実施形態にかかる文書クラスタリングシステム２０００および文書解析システム１０００の構成を示すブロック図である。
【図３】図３は、本発明における第１の実施形態にかかる手口要素記憶部２２０が記憶する情報の一例を示す図である。
【図４】図４は、本発明における第１の実施形態にかかる特徴ベクトル算出部１４０の動作を説明する図である。
【図５】図５は、本発明における第１の実施形態にかかる文書クラスタリングシステム２０００の動作の一例を説明するフローチャートである。
【図６】図６は、本発明における第１の実施形態にかかるハードウェア構成の一例を示す図である。
【図７】図７は、本発明における第２の実施形態にかかる文書クラスタリングシステム２０００Ａおよび文書解析システム１０００Ａの構成を示すブロック図である。
【図８】図８は、本発明における第２の実施形態にかかる特徴ベクトル算出部１４０Ａの動作を説明する図である。
【図９】図９は、本発明における文書解析システム１０００Ｂの構成を示すブロック図である。
【発明を実施するための形態】
【００１３】
（本発明の応用例である監視システムについて）
はじめに、発明の理解を容易にするため、本発明の応用例の一つである監視システムの概要について説明する。
【００１４】
非特許文献１は、公共の場所に鞄が置き去りにされたことを監視する監視システムの一例を開示する。
【００１５】
［非特許文献１］Pedro Quelhas, and Daniel Gatica-Perez, "Detecting Abandoned Luggage Items in a Public Space Kevin Smith", Proceedings of the 9th IEEE International Workshop on Performance Evaluation in Tracking and Surveillance （PETS '06), June 2006, P75-P82。
【００１６】
特願２０１３−０９０５３６に基づく国際公開第２０１４／１７４７９８号は、本発明の応用例の一つである監視システム３００に関連する特許出願である。図１は、特願２０１３−０９０５３６に基づく国際公開第２０１４／１７４７９８号に記載された監視システム３００の概要を示す図である。
【００１７】
監視システム３００は、駅、空港または道路などにおけるセキュリティ向上を目的としたシステムである。監視システム３００は、監視サーバ３２０と、１つまたは複数のセンサー３１０とを有する。
【００１８】
センサー３１０は、監視システム３００が監視する場所である監視場所３５０における状況を測定する。センサー３１０は、例えば監視カメラ、集音マイクもしくはRFID（Radio Frequency IDentification）センサー、または、これらのセンサーの集合である。以下、発明の理解を容易にするため、センサー３１０を監視カメラであると想定して説明を続ける。監視カメラは、監視場所３５０を撮影する。監視場所３５０は、例えば、１台の監視カメラに映る範囲である。監視場所３５０は、複数台の監視カメラが監視する範囲であってもよい。監視場所３５０は、例えば、特定の店舗、特定の公園、または、緯度および経度で指定される特定のエリアなどであってもよい。
【００１９】
監視システム３００は、監視場所３５０における監視対象３４０の挙動を監視することにより、異常事態を検出する。監視対象３４０は、例えば、監視場所３５０に存在する人、車、自転車、物（例えば鞄など）または動物などである。以下、発明の理解を容易にするため、監視対象３４０を人であると想定して説明を続ける。
【００２０】
センサー３１０（監視カメラ）は、監視場所３５０における状況を測定した情報（映像等）を、監視サーバ３２０に送信する。
【００２１】
監視サーバ３２０は、監視場所３５０における状況を測定した情報をセンサー３１０から受信する。監視サーバ３２０は、センサーから受信した情報に基づいて、監視場所３５０において異常事態が発生したか否かを検出する。監視サーバ３２０には、異常事態を検出するための監視ルールが設定される。
【００２２】
監視ルールは、特定の条件を定義する情報を含む条件式である。監視ルールは、例えば、「if（人物がいる） and if（当該人物は立ち入り禁止領域内にいる） and if（同人物は立ち入り禁止区域に入るための権限を有していない）then（監視担当者３３０に通報する）」という条件式である。この監視ルールによって、監視サーバ３２０は、関係者以外立ち入り禁止領域に不審者が侵入するという異常事態を検出できる。
【００２３】
監視サーバ３２０は、監視場所（立ち入り禁止領域）３５０における状況を測定した情報をセンサー３１０から受信する。監視サーバ３２０は、受信した情報を解析することにより監視場所３５０における監視対象３４０（人など）の挙動または属性などを抽出する。監視サーバは、例えば、行動推定技術を用いることにより監視対象３４０の挙動（例えば、歩いている、会話している、など）を抽出する。監視サーバは、例えば、顔認識技術などを用いることにより監視対象３４０の属性（例えば、年齢または性別など）を抽出する。監視サーバ３２０が抽出した監視対象３４０の挙動または属性が監視ルールに含まれる「if節（条件節）」を満たした場合、監視サーバ３２０は監視ルールに含まれる「then節（アクション節）」を実行する。以上、監視システムの概要について説明した。
【００２４】
（本発明の応用例である監視ルールの作成作業について）
次に、発明の理解を容易にするため、上述した監視ルールを作成する作業について説明する。上述したような監視システムを、犯行を検出する目的で運用することを想定する。監視システムが犯行を適切に検出することができるか否かは、適切な監視ルールが設定されているか否かに依存する。適切な監視ルールが設定されていない場合、監視システムは犯行に対して検出漏れや誤検出を起こしてしまう。監視システムが犯行を適切に検出するためには、監視ルールの条件節が、検出したい犯行の特徴を捉えたものでなければならない。すなわち、どのように犯行が行われるか、または、どのような環境で犯行が行われるか、といった犯行の手口が、監視ルールの条件節に適切に表現されている必要がある。
【００２５】
このため、監視ルールは、犯行の手口についてある程度の知識と経験を持った人、つまり専門家によって作成されることが好ましい。犯行に関する文章などが記載された犯行関連文書から、犯行の手口を抽出することが可能であれば、係る監視ルールを作成する者が、適切な監視ルールを作成可能であると考えられる。すなわち、この場合、監視ルールを作成する者は、過去に生じた犯行に関する文章を読むことにより、犯行の手口について理解することができる。これにより、監視ルールを作成する者は、監視ルールを適切かつ効率よく作成することができる、と考えられる。
【００２６】
例えば、新聞記事に、下記に示すような文章［文章１］が記載されていたと想定する。
【００２７】
［文章１］：
「路上で黒っぽいバイクに乗った二人組が、女性（２６）が乗った自転車を追い抜きざまに、前かごの現金約１万３０００円が入ったショルダーバッグをひったくって逃走した。」。
【００２８】
上記に示したような新聞記事を読んだ者は、当該新聞記事からひったくり事件の手口を理解し、例えば下記に示すような適切な監視ルールを作成することが考えられる、
「if（自転車に乗った女性がいる） and if（当該自転車の前かごにはバッグがある） and if（バイクに乗った二人組が当該女性に近づく）then（監視担当者に報告する）」。
【００２９】
このように、犯行が記載された文書（犯行関連文書）を参考にして監視ルール作成者が監視ルールを作成する場合、監視ルール作成者は、犯行関連文書を読むことを必要とする。この場合、監視ルール作成者が犯行関連文書を効率よく読むことができれば、その監視ルール作成者は適切な監視ルールを効率よく作成することができると考えられる。そして、犯行の手口が似ている犯行関連文書同士がクラスタリングされていれば、監視ルール作成者は犯行関連文書から効率よく犯行の手口を抽出できると考えられる。以上、監視ルールの作成作業について説明した。
【００３０】
（文書クラスタリングについて）
続けて、発明の理解を容易にするため、文書クラスタリングについて説明する。上述した特許文献１が開示する技術を用いて犯行関連文書をクラスタリングしても、犯行の手口が似ている犯行関連文書同士がクラスタリングされるとは限らない。その理由は、特許文献１がキーワードに基づいて文書をクラスタリングするのみであり、異常事態を引き起こした手段（手口）の違いを考慮しないからである。犯行関連文書においては、例えば、互いに同じキーワードが記載されている２つの犯行関連文書があった場合に、当該犯行関連文書に記載された犯行の手口が類似しているとは限らない。
【００３１】
例えば、「鞄」および「盗む」をキーワードとして想定した場合、下記に示すように様々な犯行の手口が考えられる。
【００３２】
１）人通りのない路上で、自転車に乗っている人が歩いている人の後ろから近づき、肩からかけている鞄を盗む、
２）人通りのない路上で、バイクに乗っている人が自転車に乗っている人の後ろから近づき、自転車のかごに入った鞄を盗む、
３）公園で、鞄の所有者が短時間ベンチから離れた間に椅子の上に置いておいたままにした鞄を盗む。
【００３３】
このように、犯行の手口を考慮する際には、「鞄」または「盗む」などのキーワードを単に考慮するのみでは不十分であることを、本発明者は見出した。犯行の手口を考慮する際には、当該「鞄」がどのような環境にあったのか、「盗む」行為は、どのような環境においてどのように行われたのか、など、状況を総合的に判断することが必要である。
【００３４】
管理ルール作成者が適切なキーワードを指定するためには、「文書クラスタ内の文書を読む」→「適切なキーワードを指定する」→「文書クラスタリングを行う」という順番からなる作業を何度か繰り返す必要がある場合がある。係る作業の繰り返しは効率が悪く、また、管理ルール作成者が適切なキーワードを指定したとしても、上記したように、類似手口が書かれた異常事態ごとに文書を纏められるとは限らない。
【００３５】
以下、このような課題を解決可能な本発明の実施形態について、図面を参照して詳細に説明する。
【００３６】
（用語の定義）
「犯行関連文書」とは、異常事態に関する文章が記載された文書である。異常事態とは、人為的に引き起こされる、普段の状況とは異なる状況を指す。例えば、窃盗、強盗または殺人などの犯行は、異常事態である。
【００３７】
「犯行関連文書」は、例えば、窃盗、強盗または殺人などに関する文章が記載された、新聞または報告書などの文書である。
【００３８】
「文章」は、一文、または、いくつかの文の集合を表す。
【００３９】
「文書」は、文章により示された情報を表す。文書は例えば、新聞、報告書、書籍または文書ファイルなどである。文書は例えば、表形式で表現された情報であってもよい。文書は例えば、一枚のポスターであってもよい。文書は例えば、新聞における一つの新聞記事、または、報告書、書籍もしくは文書ファイルにおける一つの章もしくは段落などであってもよい。文書は、ＷWW（Ｗｏｒｌｄ  Ｗｉｄｅ  Ｗｅｂ）上に開示された一つまたは複数の犯行事例であってもよい。何を「文書」とするかは、文書クラスタリングシステム２０００または文書解析システム１０００を利用するユーザが適宜決定してもよい。
【００４０】
＜第１の実施形態＞
図２は、第１の実施形態にかかる文書解析システム１０００および文書クラスタリングシステム２０００の機能的な構成を示すブロック図である。
【００４１】
図２に示すように、文書クラスタリングシステム２０００は、犯行関連文書記憶部２１０と、文書解析システム１０００と、文書クラスタリング部１５０と、手口別文書格納部２３０と、を含む。
【００４２】
犯行関連文書記憶部２１０は、複数の犯行関連文書を記憶する。
【００４３】
文書解析システム１０００は、犯行関連文書の入力を受け付け、受け付けた犯行関連文書の特徴ベクトル（文書ベクトル）を算出する。
【００４４】
文書クラスタリング部１５０は、犯行関連文書から算出された特徴ベクトルに基づいて、手口が類似している犯行が記載された犯行関連文書ごとに、複数の犯行関連文書をクラスタリングする。文書クラスタリング部１５０は、例えば、既存のクラスタリング技術を用いてクラスタリングを行う。文書クラスタリング部１５０は、例えば、［非特許文献２］に記載の階層クラスタリング技術を使ってもよい。
【００４５】
［非特許文献２］Toby Segaran著「集合知プログラミング」オライリー・ジャパン2009年3月12日発行、p. 31〜58。
【００４６】
手口別文書格納部２３０は、手口が類似している犯行が記載された犯行関連文書ごとに、犯行関連文書を記憶する。
【００４７】
図２に示すように、文書解析システム１０００は、入力受付部１１０と、文章解析部１２０と、手口要素抽出部１３０と、特徴ベクトル算出部１４０と、手口要素記憶部２２０と、を備える。
【００４８】
入力受付部１１０は、犯行関連文書の入力を受け付ける。
【００４９】
文章解析部１２０は、犯行関連文書に記載された文章に対して形態素解析および係り受け解析を行う。そして、文章解析部１２０は、上記文章から、行為表現と、当該行為表現と係り受け関係にある表現とを抽出する。形態素解析または係り受け解析は、自然言語処理分野において広く使われている技術なので、詳細な説明は省略する。形態素解析または係り受け解析を実行するツールには、例えば［非特許文献３］や［非特許文献４］がある。
【００５０】
［非特許文献３］Taku Kudo, Yuji Matsumoto "Fast Methods for Kernel-Based Text Analysis", ACL 2003 in Sapporo, Japan。
【００５１】
［非特許文献４］R. Collobert, J. Weston, L. Bottou, M. Karlen,K. Kavukcuoglu and P. Kuksa, "Natural Language Processing (Almost) from Scratch", Journal of Machine Learning Research, Volume 12, p.p. 2493-2537, 2011。
【００５２】
手口要素抽出部１３０は、犯行関連文書から、行為表現と、当該行為表現と係り受け関係にある表現と、の対を、一つまたは複数抽出する。行為表現とは、監視場所において監視対象（例えば人）が行う行為を表す表現である。行為表現は、監視場所における、人が運転する自転車、バイク、車などの動作に関する表現であっても良い。行為表現は、文章中の述語表現、またはその述語表現を修飾する表現である場合が多い。
【００５３】
以降、行為表現と、当該行為表現と係り受け関係にある表現との対を、「手口要素」と表現する。上述した［文章１］にかかる文章から手口要素抽出部１３０が手口要素を抽出すると、例えば、下記に示す手口要素が抽出される。
【００５４】
（乗る、路上）、
（乗る、バイク）、
（乗る、二人組）、
（乗る、女性）、
（乗る、自転車）、
（ひったくる、ショルダーバッグ）、
（逃走する、二人組）。
【００５５】
ある犯行関連文書から抽出された一つまたは複数の手口要素の集合を「手口要素集合」と表現する。手口要素抽出部１３０は、手口要素集合と、手口要素集合を構成する手口要素の抽出元である犯行関連文書と、を関連付けて手口要素記憶部２２０に記憶する。
【００５６】
手口要素記憶部２２０は、手口要素集合と、手口要素集合を構成する手口要素の抽出元である犯行関連文書と、を関連付けて記憶する。
【００５７】
図３は、手口要素記憶部２２０が記憶する情報の一例を示す図である。図３に示す例では、手口要素記憶部２２０は、識別子Ａで識別される犯行関連文書と、当該犯行関連文書から抽出された手口要素集合Ａとを関連付けて記憶する。また、手口要素記憶部２２０は、識別子Ｂで識別される犯行関連文書と、当該犯行関連文書から抽出された手口要素集合Ｂとを関連付けて記憶する。また、手口要素記憶部２２０は、識別子Ｃで識別される犯行関連文書と、当該犯行関連文書から抽出された手口要素集合Ｃとを関連付けて記憶する。手口要素集合Ａは、手口要素Ａ１、Ａ２、Ａ３およびＡ４から構成される。手口要素集合Ｂは、手口要素Ｂ１、Ｂ２およびＢ３から構成される。手口要素集合Ｃは、手口要素Ｃ１、Ｃ２およびＣ３から構成される。例えば手口要素Ａ１は、「乗る」という行為表現と、当該行為表現と係り受け関係にある「バイク」という表現の対である。
【００５８】
特徴ベクトル算出部１４０は、特定の犯行関連文書の特徴ベクトルを算出する。特徴ベクトル算出部１４０は、他の犯行関連文書に関連付けられた手口要素に相当する表現が、当該特定の犯行関連文書に記載されているか否かを判定する。特徴ベクトル算出部１４０は、この判定の結果に基づいて、当該特定の犯行関連文書の特徴ベクトルを算出する。
【００５９】
図４は、特徴ベクトル算出部１４０が算出する特徴ベクトルの概要を説明する図である。図４には、犯行関連文書Ａの特徴ベクトル（ＶＡ）と、犯行関連文書Ｂの特徴ベクトル（ＶＢ）と、犯行関連文書Ｃの特徴ベクトル（ＶＣ）とが、示されている。
【００６０】
例えば、特徴ベクトル算出部１４０が犯行関連文書Ａの特徴ベクトルを算出する場合を想定する。特徴ベクトル算出部１４０は、まず、手口要素記憶部２２０を参照する。そして、特徴ベクトル算出部１４０は、特徴ベクトルの算出対象である犯行関連文書（すなわち特定の犯行関連文書。この場合には犯行関連文書Ａ）に関連付けられた手口要素集合を読み出す。特徴ベクトル算出部１４０は、また、他の犯行関連文書（すなわち犯行関連文書ＢおよびＣ）に関連付けられた手口要素集合を読み出す。すなわち、特徴ベクトル算出部１４０は、手口要素集合Ａ、ＢおよびＣを読み出す。
【００６１】
特徴ベクトル算出部１４０は、手口要素集合Ａ、ＢおよびＣを構成する手口要素に相当する表現が、特徴ベクトルの算出対象である犯行関連文書Ａに記載されているか否かを判定する。特徴ベクトル算出部１４０は、判定の結果を表す真理値をベクトル要素値に含む特徴ベクトルを、犯行関連文書Ａの特徴ベクトルとして算出する。例えば、犯行関連文書Ａに、手口要素Ｃ１に相当する表現が記載されていた場合、犯行関連文書Ａの特徴ベクトルにおいて、手口要素Ｃ１に相当する要素の値は１となる。例えば、犯行関連文書Ａに、手口要素Ｃ２に相当する表現が記載されていない場合、犯行関連文書Ａの特徴ベクトルにおいて、手口要素Ｃ２に相当する要素の値は０となる。
【００６２】
このとき、異なる手口要素集合の中に同一の手口要素集合があっても、特徴ベクトル算出部１４０は一つの手口要素には纏めず、別々の手口要素として取り扱う。例えば、手口要素Ａ１と手口要素Ｂ１とは互いに同一の手口要素であるが、特徴ベクトル算出部１４０は、特徴ベクトル算出の際には、手口要素Ａ１と手口要素Ｂ１とを別の次元として取り扱う。
【００６３】
図４に示すように、犯行関連文書Ａから抽出された手口要素に相当する表現は犯行関連文書Ａ中に当然に記載されている。これより、犯行関連文書Ａの特徴ベクトルにおいて、手口要素集合Ａを構成する手口要素に対応する要素値は、必ず１となる。犯行関連文書Ｂから抽出された手口要素に相当する表現が犯行関連文書Ａ中に記載されているかどうかは、当該手口要素がどのような表現であるかによる。よって、犯行関連文書Ａの特徴ベクトルにおいて、手口要素集合Bを構成する手口要素に対応する要素値は０または１となる。同様に、犯行関連文書Ａの特徴ベクトルにおいて、手口要素集合Ｃを構成する手口要素に対応する要素値は０または１となる。
【００６４】
次に、第１の実施形態にかかる文書クラスタリングシステム２０００の動作の一例を、図５に示すフローチャートを用いて説明する。図５に示すフローチャートは、あくまで文書クラスタリングシステム２０００の動作の一例を示すものであり、文書クラスタリングシステム２０００を限定的に解釈するものではない。図５に示すフローチャートにおいては複数の処理が順番に説明されているが、その複数の処理の順番は支障のない範囲で変更することができる。
【００６５】
入力受付部１１０は、Ｎ部（Ｎ件、Ｎ冊）の犯行関連文書の入力を受け付ける。文章解析部１２０、手口要素抽出部１３０および特徴ベクトル算出部１４０は、Ｎ部の犯行関連文書について、ステップＳ１０２ないしステップＳ１０４に示す処理を繰り返す（ステップＳ１０１）。
【００６６】
文章解析部１２０は、犯行関連文書に記載された文章に対して形態素解析および係り受け解析を行い、上記文章から、行為表現と、当該行為表現と係り受け関係にある表現と、を抽出する（ステップＳ１０２）。
【００６７】
手口要素抽出部１３０は、行為表現と、行為表現と係り受け関係にある表現と、の対を、上記文章から手口要素として一つまたは複数抽出する（ステップＳ１０３）。手口要素抽出部１３０は、一つまたは複数の上記手口要素から構成される手口要素集合と、上記手口要素の抽出元である犯行関連文書と、を関連付けて手口要素記憶部２２０に記憶する（ステップＳ１０４）。
【００６８】
文章解析部１２０、手口要素抽出部１３０および特徴ベクトル算出部１４０は、Ｎ部の犯行関連文書について、ステップＳ１０２ないしステップＳ１０４に示す動作を繰り返す（ステップＳ１０５）。
【００６９】
特徴ベクトル算出部１４０は、Ｎ部の犯行関連文書について、ステップＳ１０７に示す処理を繰り返す（ステップＳ１０６）。特徴ベクトル算出部１４０は、手口要素記憶部２２０を参照し、犯行関連文書から特徴ベクトルを算出する（ステップＳ１０７）。特徴ベクトル算出部１４０は、Ｎ部の犯行関連文書について、ステップＳ１０７に示す処理を繰り返す（ステップＳ１０８）。
【００７０】
文書クラスタリング部１５０は、入力された複数の上記犯行関連文書を、上記犯行関連文書の特徴ベクトルに基づいて複数のクラスタに分類する（ステップＳ１０９）。文書クラスタリング部１５０は、クラスタリングした結果を出力する（ステップＳ１１０）。
【００７１】
以上、文書クラスタリングシステム２０００の動作の一例を説明した。
【００７２】
（文書クラスタリングシステム２０００または文書解析システム１０００のハードウェア構成の一例）
図６は、第１の実施形態にかかる文書クラスタリングシステム２０００または文書解析システム１０００を実現可能なハードウェア構成の一例を説明する図である。
【００７３】
文書クラスタリングシステム２０００または文書解析システム１０００（コンピュータ）を構成するハードウェアは、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ）１、メモリ２、記憶装置３、通信インターフェース（Ｉ／Ｆ）４を備える。文書クラスタリングシステム２０００または文書解析システム１０００は、入力装置５または出力装置６を備えていてもよい。文書クラスタリングシステム２０００または文書解析システム１０００は、例えばＣＰＵ１が、メモリ２に読み出されたコンピュータプログラム（ソフトウェアプログラム、以下単に「プログラム」と記載する）を実行することにより実現されてもよい。実行に際して、ＣＰＵ１は、通信インターフェース４、入力装置５および出力装置６を適宜制御する。
【００７４】
なお、本実施形態および後述する各実施形態を例として説明される本発明は、かかるプログラムが格納されたコンパクトディスク等の不揮発性の記憶媒体８によって構成されてもよい。記憶媒体８が格納するプログラムは、例えばドライブ装置７により読み出される。
【００７５】
文書クラスタリングシステム２０００または文書解析システム１０００が実行する通信は、例えばＯＳ（Ｏｐｅｒａｔｉｎｇ  Ｓｙｓｔｅｍ）が提供する機能を使ってアプリケーションプログラムが通信インターフェース４を制御することによって実現される。入力装置５は、例えばキーボード、マウスまたはタッチパネルである。出力装置６は、例えばディスプレイである。文書クラスタリングシステム２０００または文書解析システム１０００は、２つ以上の物理的に分離した装置が有線または無線で接続されることによって構成されていてもよい。
【００７６】
図６に示すハードウェア構成例は、後述する各実施形態にも適用可能である。なお、文書クラスタリングシステム２０００または文書解析システム１０００は専用の装置であってもよい。なお、文書クラスタリングシステム２０００または文書解析システム１０００、およびそれらの各機能ブロックのハードウェア構成は、上述の構成に限定されない。
【００７７】
（第１の実施形態の効果）
第１の実施形態にかかる文書解析システム１０００は、犯行関連文書から抽出された手口要素を素性とする特徴ベクトルを作成する。特徴ベクトル算出部１４０が特徴ベクトルを算出する際は、手口要素集合の手口要素に重複があっても別々の手口要素として扱う。このように、手口要素を、手口要素集合を構成する一つの要素とみなすことにより、犯行関連文書に記載された犯行が行われた状況または雰囲気全体を考慮して当該犯行関連文書の特徴ベクトルを算出することができる。
【００７８】
また、犯行関連文書の特徴ベクトルを算出できることにより、類似する犯行手口が記載された犯行関連文書同士を精度良くクラスタリングすることができる。以上より、本実施形態によれば、犯行のような異常事態を表す文書を、その事態を引き起こした手段（犯行の手口）に基づいて精度良くクラスタリングすることができる。
【００７９】
（第１の実施形態の変形例その１）
特徴ベクトル算出部１４０は、手口要素に相当する表現の同義語に相当する表現が、特徴ベクトルの算出対象である犯行関連文書に記載されているか否かを判断してもよい。特徴ベクトル算出部１４０は、例えば同義表現辞書を利用してもよい。特徴ベクトル算出部１４０は、同義表現辞書を利用することで、例えば、「逃走する」と、その同義表現「逃亡する」、「逃げる」、「走り去る」などを同一視することができる。これにより、特徴ベクトル算出部１４０は、意味は同じで字面が異なる表現を、同じ表現として扱うことができる。同義表現辞書は、例えば、［非特許文献５］を用いて作成することができる。
【００８０】
［非特許文献５］寺田昭、吉田稔、中川裕志、「文脈情報による同義語辞書作成支援ツール（語彙・概念の獲得と同義語)」、情報処理学会研究報告、自然言語処理研究会報、2006年11月、Vol．2006（Ｎｏ．124)、ｐ．ｐ．８７−９４。
【００８１】
（第１の実施形態の変形例その２）
特徴ベクトル算出部１４０は、手口要素集合Ａ、ＢおよびＣを構成する手口要素に相当する表現が、特徴ベクトルの算出対象である犯行関連文書Ａに記載されている回数をカウントしてもよい。特徴ベクトル算出部１４０は、当該カウントした回数を表すカウント値をベクトル要素値に含む特徴ベクトルを、犯行関連文書Ａの特徴ベクトルとして算出してもよい。例えば、犯行関連文書Ａに、手口要素Ｃ１に相当する表現が４回記載されていた場合、犯行関連文書Ａの特徴ベクトルにおいて、手口要素Ｃ１に相当する要素の値は４となる。例えば、犯行関連文書Ａに、手口要素Ｃ２に相当する表現が記載されていない場合、犯行関連文書Ａの特徴ベクトルにおいて、手口要素Ｃ２に相当する要素の値は０となる。
【００８２】
特徴ベクトル算出部１４０は、手口要素集合Ａ、ＢおよびＣを構成する手口要素に相当する表現が、特徴ベクトルの算出対象である犯行関連文書Ａに出現する頻度を抽出してもよい。特徴ベクトル算出部１４０は、当該頻度に基づく値をベクトル要素値に含む特徴ベクトルを、犯行関連文書Ａの特徴ベクトルとして算出してもよい。
【００８３】
＜第２の実施形態＞
次に、上述した第１の実施形態を基本とする第２の実施形態について説明する。図７は、第２の実施形態にかかる文書クラスタリングシステム２０００Ａおよび文書解析システム１０００Ａの構成を示すブロック図である。文書解析システム１０００Ａは、特徴ベクトル算出部１４０に代えて特徴ベクトル算出部１４０Ａを備える。図２に示した構成と実質的に同一の構成については、同様の符号を付与し、説明を省略する。
【００８４】
図８は、特徴ベクトル算出部１４０Ａが算出する特徴ベクトルの概要を説明する図である。図８には、犯行関連文書Ａの特徴ベクトル（ＶＡ）と、犯行関連文書Ｂの特徴ベクトル（ＶＢ）と、犯行関連文書Ｃの特徴ベクトル（ＶＣ）とが、示されている。
【００８５】
例えば、特徴ベクトル算出部１４０Ａが犯行関連文書Ａの特徴ベクトルを算出する場合を想定する。特徴ベクトル算出部１４０Ａは、まず、手口要素記憶部２２０を参照する。そして、特徴ベクトル算出部１４０Ａは、特徴ベクトルの算出対象である犯行関連文書（すなわち特定の犯行関連文書。この場合には犯行関連文書Ａ）に関連付けられた手口要素集合を読み出す。また、特徴ベクトル算出部１４０Ａは、他の犯行関連文書（すなわち犯行関連文書ＢおよびＣ）に関連付けられた手口要素集合を読み出す。すなわち、特徴ベクトル算出部１４０Ａは、手口要素集合Ａ、ＢおよびＣを読み出す。
【００８６】
この際、特徴ベクトル算出部１４０Ａは、それぞれの手口要素集合ごとに、当該手口要素集合を構成する手口要素の個数を算出する。手口要素記憶部２２０が例えば図３に示す情報を記憶している場合を想定する。この場合、手口要素集合Ａは４つの手口要素（Ａ１ないしＡ４）から構成され、手口要素集合Ｂは３つの手口要素から構成され（Ｂ１ないしＢ３）、手口要素集合Ｃは３つの手口要素から構成されている（Ｃ１ないしＣ３）。
【００８７】
特徴ベクトル算出部１４０Ａは、手口要素集合Ａ、ＢおよびＣを構成する手口要素に相当する表現が、特徴ベクトルの算出対象である犯行関連文書Ａに記載されているか否かを判定する。そして、そして特徴ベクトル算出部１４０Ａは、上記手口要素集合を構成する手口要素の個数と、上記手口要素集合を構成する手口要素のうち上記文章（特徴ベクトルの算出対象である文書に記載された文章）に記載されている手口要素の個数と、の割合を算出する。特徴ベクトル算出部１４０Ａは、当該割合をベクトル要素値に含む特徴ベクトルを、上記特定の犯行関連文書の特徴ベクトルとして算出する。
【００８８】
図８に示す犯行関連文書Ａの特徴ベクトルにおいて、手口要素集合Ａを構成する手口要素に相当する表現は、犯行関連文書Ａ中に全て含まれている。よって、犯行関連文書Ａにかかる割合は、「４／４」である。同様に、犯行関連文書Ａの特徴ベクトルにおいて、手口要素集合Ｂを構成する手口要素に相当する表現は、犯行関連文書Ａ中に２つ記載されていたとする。手口要素集合Ｂは３つの手口要素から構成されるので、割合は、「２／３」である。同様に、犯行関連文書Ａの特徴ベクトルにおいて、手口要素集合Ｃを構成する手口要素に相当する表現は、犯行関連文書Ａ中に１つ記載されていたとする。手口要素集合Ｃは３つの手口要素から構成されるので、割合は、「１／３」である。このように、犯行関連文書Ａから算出された特徴ベクトルは、（「４／４」、「２／３」、「１／３」・・・）となる。
【００８９】
第１の実施形態でと同様に第２の実施形態においても、特徴ベクトル算出部１４０Ａは異なる手口要素集合の中に同一の手口要素集合があっても、一つの手口要素には纏めず、別々の手口要素として取り扱う。
【００９０】
（第２の実施形態の効果）
第２の実施形態における特徴ベクトル算出部１４０Ａは、手口要素集合を構成する手口要素の個数と、当該手口要素集合を構成する手口要素のうち上記文章に記載されている手口要素の個数と、の割合を要素値に含む特徴ベクトルを、犯行関連文書の特徴ベクトルとして算出する。これにより、第２の実施形態では第１の実施形態に比較して、特徴ベクトルの要素数が少なくなり、クラスタリングにおける計算量を減らすことができる。
【００９１】
＜第３の実施形態＞
図９は、第３の実施形態にかかる文書解析システム１０００Ｂの構成を示すブロック図である。図９に示すように、文書解析システム１０００Ｂは、文章解析部１２０Ｂと、手口要素抽出部１３０Ｂと、特徴ベクトル算出部１４０Ｂと、を含む。
【００９２】
文章解析部１２０Ｂは、ある犯行関連文書またはある犯行関連文書に記載された文章に対して形態素解析および係り受け解析を行い、上記文章から、行為表現と、当該行為表現と係り受け関係にある表現と、を抽出する。
【００９３】
手口要素抽出部１３０Ｂは、上記行為表現と、当該行為表現と係り受け関係にある表現と、の対を、上記文章から手口要素として一つまたは複数抽出する。また、手口要素抽出部１３０Ｂは、上記一つまたは複数の上記手口要素から構成される手口要素集合と、上記手口要素の抽出元である上記犯行関連文書と、を関連付ける。
【００９４】
特徴ベクトル算出部１４０Ｂは、特定の犯行関連文書の特徴ベクトルを算出する。この際特徴ベクトル算出部１４０Ｂは、上記特定の犯行関連文書とは異なる他の犯行関連文書に関連付けられた上記手口要素集合を構成する手口要素に相当する表現が、上記特定の犯行関連文書に記載されているか否かを判定する。そして、特徴ベクトル算出部１４０Ｂは、上記判定の結果に基づいて、上記特定の犯行関連文書の特徴ベクトルを算出する。
【００９５】
上述した各実施の形態は、適宜組み合わせて実施されることが可能である。
【００９６】
各ブロック図に示したブロック分けは、説明の便宜上から表された構成である。各実施形態を例に説明された本発明は、その実装に際して、各ブロック図に示した構成には限定されない。
【００９７】
以上、本発明を実施するための形態について説明したが、上記実施の形態は本発明の理解を容易にするためのものであり、本発明を限定して解釈するためのものではない。本発明はその趣旨を逸脱することなく変更、改良され得ると共に、本発明にはその等価物も含まれる。
【００９８】
なお、上述した実施形態及びその変形例の一部または全部は、以下の付記のようにも記載され得る。しかしながら、上述した実施形態及びその変形例により例示的に説明した本発明は、以下には限られない。
【００９９】
（付記１）
１以上の犯行関連文書に記載された文章に含まれる行為表現と、当該行為表現と係り受け関係にある表現と、の対である手口要素を１以上含む手口要素集合と、当該手口要素集合と、当該手口要素集合に含まれる上記手口要素を含む上記犯行関連文書と、を関連付ける手口要素抽出手段と、
特定の上記犯行関連文書に、当該特定の上記犯行関連文書とは異なる他の上記犯行関連文書に関連付けられた上記手口要素集合に含まれる上記手口要素に相当する表現が含まれているか否かに基づいて、特定の上記犯行関連文書に関する特徴量を算出する特徴量算出手段を備える、文書解析装置。
【産業上の利用可能性】
【０１００】
本発明は、例えば、監視システムにおける監視ルールを作成することを支援することに利用することができる。【０１０１】
この出願は、２０１４年２月５日に出願された日本出願特願２０１４−０２０３１５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。
【符号の説明】
【０１０２】
１  ＣＰＵ
２  メモリ
３  記憶装置
４  通信インターフェース
５  入力装置
６  出力装置
７  ドライブ装置
８  記憶媒体
１１０  入力受付部
１２０  文章解析部
１２０Ｂ  文章解析部
１３０  手口要素抽出部
１３０Ｂ  手口要素抽出部
１４０  特徴ベクトル算出部
１４０Ａ  特徴ベクトル算出部
１４０Ｂ  特徴ベクトル算出部
１５０  文書クラスタリング部
２１０  犯行関連文書記憶部
２２０  手口要素記憶部
２３０  手口別文書格納部
３００  監視システム
３１０  センサー
３２０  監視サーバ
１０００  文書解析システム
１０００Ａ  文書解析システム
１０００Ｂ  文書解析システム
２０００  文書クラスタリングシステム
２０００Ａ  文書クラスタリングシステム
【図１】
2015118802.tif 000003
【図２】
2015118802.tif 000004
【図３】
2015118802.tif 000005
【図４】
2015118802.tif 000006
【図５】
2015118802.tif 000007
【図６】
2015118802.tif 000008
【図７】
2015118802.tif 000009
【図８】
2015118802.tif 000010
【図９】
2015118802.tif 000011
【手続補正書】
【提出日】平成28年7月22日(2016.7.22)
【手続補正２】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】請求項１０
【補正方法】変更
【補正の内容】
【請求項１０】
コンピュータに、
複数の犯行関連文書のうち、ある犯行関連文書またはある犯行関連文書に記載された文章に対して形態素解析および係り受け解析を行い、前記文章から、行為表現と、当該行為表現と係り受け関係にある表現と、を抽出する処理と、
前記行為表現と、当該行為表現と係り受け関係にある表現と、の対を、前記文章から手口要素として一つまたは複数抽出し、前記一つまたは複数の前記手口要素から構成される手口要素集合と、前記手口要素の抽出元である前記犯行関連文書と、を関連付ける処理と、
特定の犯行関連文書の特徴ベクトルを算出する際に、前記特定の犯行関連文書とは異なる他の犯行関連文書に関連付けられた前記手口要素集合を構成する手口要素に相当する表現が、前記特定の犯行関連文書に記載されているか否かを判定し、前記判定の結果に基づいて、前記特定の犯行関連文書の特徴ベクトルを算出する処理と、
を実行させるプログラム。
【国際調査報告】
2015118802.tif 000012
2015118802.tif 000013
2015118802.tif 000014
2015118802.tif 000015