(57)【要約】【課題】本発明は、電子書類で構成されるレポートがどのような引用元からどの位の量の情報を引用しているのかを知ることができるようにする技術の提供を目的とする。【解決手段】レポートから１文字ずつずらしながら一定長文字列を切り出すことで特徴文字列を抽出しＩＤを付与して、そのＩＤと特徴文字列との対応関係を第１の記憶手段に登録する手段と、特徴文字列の重なりを除去することで検索文字列を決定しＩＤを付与して、そのＩＤと検索文字列と検索文字列を構成する特徴文字列のＩＤとの対応関係を第２の記憶手段に登録する手段と、第２の記憶手段に記憶されるＩＤの指す検索文字列を検索キーとして指定して検索を行うことで、その検索文字列について記載する引用元の情報を取得する手段と、その取得の際に指定した検索文字列ＩＤの指す第２の記憶手段の記憶情報に基づいて、引用元からの引用量を推定する手段とを実現するように構成する。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
１つのレポートを処理対象として、そのレポートが引用する情報の引用元の情報を取得する処理を行うレポート引用元情報取得プログラムであって、
コンピュータを、
前記レポートから１文字ずつずらしながら一定長文字列を切り出すことで特徴文字列を抽出しＩＤを付与して、その特徴文字列のＩＤとその特徴文字列との対応関係データを第１の記憶手段に登録する抽出手段と、
前記第１の記憶手段に記憶される特徴文字列の重なりを除去することで検索文字列を決定しＩＤを付与して、その検索文字列のＩＤと、その検索文字列と、その検索文字列を構成する特徴文字列のＩＤとの対応関係データを第２の記憶手段に登録する決定手段と、
前記第２の記憶手段に記憶されるＩＤの指す検索文字列を検索キーとして指定して検索を行うことで、その検索文字列について記載する引用元の情報を取得する取得手段と、
前記取得手段の指定した検索文字列ＩＤの指す前記第２の記憶手段の記憶情報に基づいて、前記取得手段の取得した引用元からの引用量を推定する推定手段として機能させるためのレポート引用元情報取得プログラム。
【請求項２】
複数のレポートを処理対象として、それらのレポートが引用する情報の引用元の情報を取得する処理を行うレポート引用元情報取得プログラムであって、
コンピュータを、
前記レポートから１文字ずつずらしながら一定長文字列を切り出すことで特徴文字列を抽出しＩＤを付与して、その特徴文字列のＩＤとその特徴文字列とその特徴文字列の抽出元レポートのＩＤとの対応関係データを第１の記憶手段に登録する抽出手段と、
前記第１の記憶手段に記憶される特徴文字列の重なりを除去することで検索文字列を決定しＩＤを付与して、その検索文字列のＩＤと、その検索文字列と、その検索文字列を構成する特徴文字列のＩＤとの対応関係データを第２の記憶手段に登録する決定手段と、
前記第２の記憶手段に記憶されるＩＤの指す検索文字列を検索キーとして指定して検索を行うことで、その検索文字列について記載する引用元の情報を取得する取得手段と、
前記取得手段の指定した検索文字列のＩＤに従って前記第１及び第２の記憶手段の記憶情報を参照して、その参照した情報に基づいて、前記取得手段の取得した引用元から情報を引用したレポートとその引用量とを推定する推定手段として機能させるためのレポート引用元情報取得プログラム。
【請求項３】
コンピュータを、さらに、
前記取得手段の取得した引用元情報と前記推定手段の推定した情報とに基づいて、どのレポートがどの引用元の情報を引用しているのかということについて記述する一覧表を作成する作成手段として機能させるための請求項２に記載のレポート引用元情報取得プログラム。
【請求項４】
複数のレポートを処理対象として、それらのレポートが引用する情報の引用元の情報を取得するレポート引用元情報取得装置であって、
前記レポートから１文字ずつずらしながら一定長文字列を切り出すことで特徴文字列を抽出しＩＤを付与して、その特徴文字列のＩＤとその特徴文字列とその特徴文字列の抽出元レポートのＩＤとの対応関係データを第１の記憶手段に登録する抽出手段と、
前記第１の記憶手段に記憶される特徴文字列の重なりを除去することで検索文字列を決定しＩＤを付与して、その検索文字列のＩＤと、その検索文字列と、その検索文字列を構成する特徴文字列のＩＤとの対応関係データを第２の記憶手段に登録する決定手段と、
前記第２の記憶手段に記憶されるＩＤの指す検索文字列を検索キーとして指定して検索を行うことで、その検索文字列について記載する引用元の情報を取得する取得手段と、
前記取得手段の指定した検索文字列のＩＤに従って前記第１及び第２の記憶手段の記憶情報を参照して、その参照した情報に基づいて、前記取得手段の取得した引用元から情報を引用したレポートとその引用量とを推定する推定手段とを備えることを、
特徴とするレポート引用元情報取得装置。
【請求項５】
複数のレポートを処理対象として、それらのレポートが引用する情報の引用元の情報を取得するレポート引用元情報取得装置が実行するレポート引用元情報取得方法であって、
前記レポートから１文字ずつずらしながら一定長文字列を切り出すことで特徴文字列を抽出しＩＤを付与して、その特徴文字列のＩＤとその特徴文字列とその特徴文字列の抽出元レポートのＩＤとの対応関係データを第１の記憶手段に登録する抽出過程と、
前記第１の記憶手段に記憶される特徴文字列の重なりを除去することで検索文字列を決定しＩＤを付与して、その検索文字列のＩＤと、その検索文字列と、その検索文字列を構成する特徴文字列のＩＤとの対応関係データを第２の記憶手段に登録する決定過程と、
前記第２の記憶手段に記憶されるＩＤの指す検索文字列を検索キーとして指定して検索を行うことで、その検索文字列について記載する引用元の情報を取得する取得過程と、
前記取得過程で指定した検索文字列のＩＤに従って前記第１及び第２の記憶手段の記憶情報を参照して、その参照した情報に基づいて、前記取得過程で取得した引用元から情報を引用したレポートとその引用量とを推定する推定過程とを備えることを、
特徴とするレポート引用元情報取得方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、学会誌や雑誌などに発表される論文や、ネットワーク上で行われる教育で提出される答案などのようなレポートを処理対象として、そのようなレポートがどのような引用元からどの位の量の情報を引用しているのかを知ることができるようにするレポート引用元情報取得装置及びその方法と、そのレポート引用元情報取得装置の実現に用いられるレポート引用元情報取得プログラムとに関する。
【０００２】
なお、以下では、本発明の処理対象となる電子書類をレポートと総称することにするが、このレポートには、一般的にレポートと称されているものの他に、論文や各種の報告書など様々な電子書類が含まれるものである。
【背景技術】
【０００３】
インターネット上には大量の情報が蓄積されており、情報収集をインターネット上で行うことが一般的になってきている。
【０００４】
これから、学会誌や雑誌などに発表する論文において、インターネット上から他の文献の一部を流用することが容易になっている。
【０００５】
このようなことを背景にして、海外では論文盗用検知サイトが存在する（例えば、非特許文献１，２参照）。
【０００６】
しかしながら、このような論文盗用検知サイトがどのようなアルゴリズムを用いて論文の盗用を検知しているのかは不明である。また、これらの論文盗用検知サイトは英文の論文を検知の対象としており、日本語の論文を検知対象とすることはできない。
【０００７】
一方、インターネット上で行われる教育（e-Learningと呼ばれている）では、受講者に対してレポートの提出を要求しており、このようなレポートにおいても、インターネット上から他の文献の一部を流用することが容易になっている。
【０００８】
インターネット上ではコンテンツを単純なカット＆ペーストで流用できることから、e-Learningの受講者は、レポートを作成する際に、インターネット上から他の文献の一部を引用することを行っているが（必ずしも悪いことでない）、受講者から提出されたレポートが１つの文献から必要以上に文章を引用している場合には、レポートの価値は低いと考えられる。
【０００９】
このようなことを背景にして、e-Learningにおいても、受講者から提出されたレポートがどのような文献からどの位の量の情報を引用しているのかということを知りたいという要求がある。
【００１０】
しかしながら、現在までのところ、e-Learningで提出されるようなレポートがどのような文献からどの位の量の情報を引用しているのかということを検知できるようにする技術は提供されていないというのが実情である。
【００１１】
なお、本発明は、以下で説明するように、処理対象となるレポートがどのような文献からどの位の量の情報を引用しているのかということを検知できるようにする技術を実現するものであるが、この本発明に関連する従来技術として、下記に示す特許文献１〜４に記載される発明がある。
【非特許文献１】Ｐlagiarism,インターネット＜ＵＲＬ：Turnitin.com＞
【非特許文献２】ＥＶＥ２, インターネット＜ＵＲＬ：canexus.com ＞
【特許文献１】特開平１０−２７１８１号公報
【特許文献２】特開２００６−３１４３１号公報
【特許文献３】特許第２７９８０３９号公報
【特許文献４】特開平１１−５３３９５号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【００１２】
通常の場合、e-Learningの受講者は多数であり、したがって、e-Learningの教師は、受講者から提出されたレポートを評価するのに大変な負荷を強いられている。
【００１３】
これから、受講者から提出されたレポートの自動評価を行うことができる技術を実現できると便利である。
【００１４】
一般的に、受講者から提出されたレポートがネットワーク上の１つの文献から必要以上に文章を引用している場合には、レポートとしての価値が低く、逆に、ネットワーク上の多数の文献から適切に文章を引用している場合には、レポートとしての価値が高いということが言える。
【００１５】
これから、受講者から提出された各レポートがどのような文献からどの位の量の情報を引用しているのかということを検知できるようにする技術を構築できれば、このような要求に応えることができる。
【００１６】
しかしながら、前述したように、現在までのところ、e-Learningで提出されるレポートがどのような文献からどの位の量の情報を引用しているのかということを検知できるようにする技術は提供されていないというのが実情である。
【００１７】
これから、このような技術を実現することができるならば、e-Learningで提出されるレポートの自動評価を行うことができるようになり、極めて便利なものとなる。
【００１８】
しかも、このような技術は、e-Learningで提出されるレポートにその適用が限られるものではなくて、学会誌や雑誌などに発表する論文が盗用したものであるのか否かを自動検知することにも適用可能である。
【００１９】
このような技術を実現する方法として、最も一般的には、キーワードやその語順を使ってマッチングを行うことで、どのような文献を引用しているのかということを検知する方法を用いられることが考えられるが、そのような方法を用いると、辞書が作成しなければならないとともに、そのメンテナンスが必要になるという問題がでてくることになり、適切な方法とは言えない。
【００２０】
本発明はかかる事情に鑑みてなされたものであって、学会誌や雑誌などに発表されるような論文や、ネットワーク上で行われる教育で提出される答案などのようなレポートを処理対象として、そのようなレポートがどのような引用元からどの位の量の情報を引用しているのかを知ることができるようにする新たな技術の提供を目的とする。
【課題を解決するための手段】
【００２１】
この目的を達成するために、本発明のレポート引用元情報取得プログラムは、適当なコンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録して提供されたり、ネットワークを介して提供され、本発明を実施する際にインストールされてＣＰＵなどの制御手段上で動作することにより、以下に記載するようなレポート引用元情報取得装置を実現する。
【００２２】
〔１〕１つのレポートを処理対象とする場合の構成
本発明のレポート引用元情報取得プログラムにより実現されるレポート引用元情報取得装置は、１つのレポートを処理対象として、そのレポートが引用する情報の引用元の情報を取得する処理を行うために、（イ）処理対象のレポートから１文字ずつずらしながら一定長文字列を切り出すことで特徴文字列を抽出しＩＤを付与して、その特徴文字列のＩＤとその特徴文字列との対応関係データを第１の記憶手段に登録する抽出手段と、（ロ）第１の記憶手段に記憶される特徴文字列の重なりを除去することで検索文字列を決定しＩＤを付与して、その検索文字列のＩＤと、その検索文字列と、その検索文字列を構成する特徴文字列のＩＤとの対応関係データを第２の記憶手段に登録する決定手段と、（ハ）第２の記憶手段に記憶されるＩＤの指す検索文字列を検索キーとして指定して検索を行うことで、その検索文字列について記載する引用元の情報を取得する取得手段と、（ニ）取得手段の指定した検索文字列ＩＤの指す第２の記憶手段の記憶情報に基づいて、取得手段の取得した引用元からの引用量を推定する推定手段とを備えるように構成する。
【００２３】
このように構成されるときに、推定手段の推定した引用量を規定の閾値と比較することで、処理対象のレポートが取得手段の取得した引用元からの盗用であるのか否かを判定する判定手段を備えることがある。
【００２４】
このように構成されるレポート引用元情報取得装置では、処理対象のレポートから１文字ずつずらしながら一定長文字列を切り出すことで特徴文字列を抽出しＩＤを付与して、その特徴文字列のＩＤとその特徴文字列との対応関係データを第１の記憶手段に登録する。
【００２５】
続いて、第１の記憶手段に記憶される特徴文字列の重なりを除去することで検索文字列を決定しＩＤを付与して、その検索文字列のＩＤと、その検索文字列と、その検索文字列を構成する特徴文字列のＩＤとの対応関係データを第２の記憶手段に登録する。
【００２６】
続いて、第２の記憶手段に記憶されるＩＤの指す検索文字列を検索キーとして指定してインターネット検索エンジンなどに検索を依頼することで、第２の記憶手段に記憶されるＩＤの指す検索文字列を検索キーとして指定する検索を行って、その検索文字列について記載する引用元の情報（ＵＲＬなどの情報）を取得する。
【００２７】
続いて、引用元情報の取得の際に指定した検索文字列のＩＤに従って第２の記憶手段の記憶情報を参照することで、その検索文字列に対応付けられる特徴文字列のＩＤを得ることで、その検索文字列に対応付けられる特徴文字列の個数を得て、それに基づいて、それぞれの引用元からの引用量を推定する。
【００２８】
そして、最後に、取得した引用元情報と推定した引用量とを出力したり、レポートが盗用であるのか否かを判定する場合には、その判定結果を出力する。
【００２９】
このようにして、本発明のレポート引用元情報取得プログラムにより実現されるレポート引用元情報取得装置によれば、学会誌や雑誌などに発表される論文などのレポートを処理対象として、そのレポートがどのような引用元からどの位の量の情報を引用しているのかを知ることができるようになるので、学会誌や雑誌などに発表される論文などのレポートが盗用であるのか否かを自動的に判定することができるようになる。
【００３０】
〔２〕複数のレポートを処理対象とする場合の構成
本発明のレポート引用元情報取得プログラムにより実現されるレポート引用元情報取得装置は、複数のレポートを処理対象として、それらのレポートが引用する情報の引用元の情報を取得する処理を行うために、（イ）処理対象のレポートから１文字ずつずらしながら一定長文字列を切り出すことで特徴文字列を抽出しＩＤを付与して、その特徴文字列のＩＤとその特徴文字列とその特徴文字列の抽出元レポートのＩＤとの対応関係データを第１の記憶手段に登録する抽出手段と、（ロ）第１の記憶手段に記憶される特徴文字列の重なりを除去することで検索文字列を決定しＩＤを付与して、その検索文字列のＩＤと、その検索文字列と、その検索文字列を構成する特徴文字列のＩＤとの対応関係データを第２の記憶手段に登録する決定手段と、（ハ）第２の記憶手段に記憶されるＩＤの指す検索文字列を検索キーとして指定して検索を行うことで、その検索文字列について記載する引用元の情報を取得する取得手段と、（ニ）取得手段の指定した検索文字列のＩＤに従って第１及び第２の記憶手段の記憶情報を参照して、その参照した情報に基づいて、取得手段の取得した引用元から情報を引用したレポートとその引用量とを推定する推定手段とを備えるように構成する。
【００３１】
このように構成されるときに、取得手段の取得した引用元情報と推定手段の推定した情報とに基づいて、どのレポートがどの引用元の情報を引用しているのかについて記述する一覧表を作成する作成手段を備えることがある。
【００３２】
また、推定手段の推定した引用量を規定の閾値と比較することで、その閾値以上の引用量を持つレポートを特定して、その特定したレポートを盗用と判定する判定手段を備えることがある。
【００３３】
また、引用元ごとに割り付けられる加減点で定義される評価ルールに従って、各レポートの評価点を算出する算出手段を備えることがある。
【００３４】
このように構成されるレポート引用元情報取得装置では、処理対象のレポートから１文字ずつずらしながら一定長文字列を切り出すことで特徴文字列を抽出しＩＤを付与して、その特徴文字列のＩＤとその特徴文字列とその特徴文字列の抽出元レポートのＩＤとの対応関係データを第１の記憶手段に登録する。
【００３５】
続いて、第１の記憶手段に記憶される特徴文字列の重なりを除去することで検索文字列を決定しＩＤを付与して、その検索文字列のＩＤと、その検索文字列と、その検索文字列を構成する特徴文字列のＩＤとの対応関係データを第２の記憶手段に登録する。
【００３６】
続いて、第２の記憶手段に記憶されるＩＤの指す検索文字列を検索キーとして指定してインターネット検索エンジンなどに検索を依頼することで、第２の記憶手段に記憶されるＩＤの指す検索文字列を検索キーとして指定する検索を行って、その検索文字列について記載する引用元の情報（ＵＲＬなどの情報）を取得する。
【００３７】
このとき、e-Learningなどに適用される場合には、文字列とその文字列について記載する引用元の情報との対応関係データを記憶する引用元情報記憶手段が用意されていることがあるので、この場合には、その引用元情報記憶手段の記憶情報を検索することで、引用元の情報を取得することがある。
【００３８】
続いて、引用元情報の取得の際に指定した検索文字列のＩＤに従って第２の記憶手段の記憶情報を参照することで、その検索文字列に対応付けられる特徴文字列のＩＤを得るとともに、それらの特徴文字列のＩＤに従って第１の記憶手段の記憶情報を参照することで、それらの特徴文字列の記載されるレポートのＩＤを得て、それらの情報に基づいて、それぞれの引用元から情報を引用したレポートとその引用量とを推定する。
【００３９】
そして、最後に、取得した引用元情報と推定した情報とを出力したり、どのレポートがどの引用元の情報を引用しているのかについて記述する一覧表を作成する場合には、その一覧表を出力したり、各レポートが盗用であるのか否かを判定する場合には、その判定結果を出力したり、評価ルールに従って各レポートの評価点を算出する場合には、その評価点を出力する。
【００４０】
このようにして、本発明のレポート引用元情報取得プログラムにより実現されるレポート引用元情報取得装置によれば、ネットワーク上で行われる教育で提出される答案などのようなレポートを処理対象として、それらの各レポートがどのような引用元からどの位の量の情報を引用しているのかを知ることができるようになるので、各レポートの評価を自動的に行うことができるようになる。
【発明の効果】
【００４１】
本発明によれば、学会誌や雑誌などに発表されるような論文や、ネットワーク上で行われる教育で提出される答案などのようなレポートを処理対象として、そのようなレポートがどのような引用元からどの位の量の情報を引用しているのかを知ることができるようになる。
【００４２】
これから、本発明によれば、学会誌や雑誌などに発表される論文などのレポートが盗用であるのか否かを自動的に判定することができるようになる。そして、ネットワーク上で行われる教育で提出される答案などのようなレポートの評価を自動的に行うことができるようになる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００４３】
以下、実施の形態に従って本発明を詳細に説明する。
【００４４】
図１に、本発明の一実施形態例を図示する。
【００４５】
図中、１は本発明を具備する引用元情報取得装置、２はインターネット、３はインターネット検索エンジンを備える検索サーバである。
【００４６】
この図に示す本発明の引用元情報取得装置１は、学会誌や雑誌などに発表されるようなある一つの論文を処理対象として、その論文が盗用であるのか否かを自動判定する処理を行うものであり、インターネット２を介して検索サーバ３に接続される。
【００４７】
この実施形態例に従う本発明の引用元情報取得装置１は、ある論文が盗用であるのか否かを自動判定する処理を行うために、論文入力部１０と、論文格納部１１と、論文整形部１２と、特徴文字列抽出部１３と、特徴文字列データベース１４と、検索文字列決定部１５と、検索文字列データベース１６と、検索部１７と、引用元情報データベース１８と、引用量推定部１９と、作業用メモリ２０と、出力データ作成部２１と、盗用判定部２２とを備える。
【００４８】
この論文入力部１０は、処理対象となるある一つの論文を入力して、論文格納部１１に格納する。
【００４９】
論文整形部１２は、論文格納部１１に格納される論文に記載されている規定の頻出表現や数字や記号などを除去したり、大文字化、全角化を含む表記の揺れを整形する。
【００５０】
特徴文字列抽出部１３は、論文整形部１２により整形された論文格納部１１に格納される論文から特徴文字列を抽出して、その抽出した特徴文字列についての情報を特徴文字列データベース１４に格納する。
【００５１】
検索文字列決定部１５は、特徴文字列データベース１４に格納される特徴文字列に基づいて検索文字列を決定して、その決定した検索文字列についての情報を検索文字列データベース１６に格納する。
【００５２】
検索部１７は、検索文字列データベース１６に格納される検索文字列を指定して検索サーバ３に対して検索を要求し、その検索要求に応答して検索サーバ３から通知されるその指定した検索文字列について記載する文書を持つＵＲＬの情報を受け取って、その受け取ったＵＲＬについての情報を引用元情報データベース１８に格納する。
【００５３】
引用量推定部１９は、引用元情報データベース１８の格納情報と検索文字列データベース１６の格納情報とに基づいて、検索サーバ３から通知されたＵＲＬからの引用量を推定して、その推定結果を作業用メモリ２０に書き込む。
【００５４】
出力データ作成部２１は、作業用メモリ２０に記録される引用量の推定結果情報に基づいて出力データを作成して出力する。
【００５５】
盗用判定部２２は、出力データ作成部２１の有する出力データ作成機能の一つとして用意されて、処理対象となる論文が検索サーバ３から通知されたＵＲＬからの盗用であるのか否かを判定する。
【００５６】
以上の各処理手段はコンピュータプログラムでも実現できるものであり、このコンピュータプログラムは、適当なコンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録して提供されたり、ネットワークを介して提供され、本発明を実施する際にインストールされてＣＰＵなどの制御手段上で動作することにより、以上の各処理手段を実現することになる。
【００５７】
図２に、特徴文字列抽出部１３の実行する処理フローの一例を図示し、図３に、検索文字列決定部１５の実行する処理フローの一例を図示し、図４に、検索部１７の実行する処理フローの一例を図示し、図５に、引用量推定部１９の実行する処理フローの一例を図示する。
【００５８】
次に、これらの処理フローに従って、図１のように構成される本発明の引用元情報取得装置１の実行する処理について詳細に説明する。
【００５９】
先ず最初に、特徴文字列抽出部１３の実行する処理について説明する。
【００６０】
特徴文字列抽出部１３は、論文整形部１２による処理が終了することで起動されると、図２の処理フローに示すように、先ず最初に、ステップＳ１０で、論文格納部１１から論文を読み出し、続くステップＳ１１で、その読み出した論文の先頭から２０文字切り出すことで特徴文字列を抽出する。
【００６１】
続いて、ステップＳ１２で、抽出した特徴文字列に対して特徴文字列ＩＤを付与して、その付与した特徴文字列ＩＤとその抽出した特徴文字列との対応関係データを特徴文字列データベース１４に格納する。
【００６２】
続いて、ステップＳ１３で、抽出した特徴文字列について考えられる表記の揺れを作成して、全ての表記の文字列を特徴文字列として作成する。
【００６３】
続いて、ステップＳ１４で、作成した特徴文字列に対して特徴文字列ＩＤを付与して、その付与した特徴文字列ＩＤとその作成した特徴文字列との対応関係データを特徴文字列データベース１４に格納する。
【００６４】
続いて、ステップＳ１５で、論文の最後まで処理したのか否かを判断して、論文の最後まで処理していないことを判断するときには、ステップＳ１６に進んで、前回の切り出し位置から１文字ずらした位置から２０文字切り出すことで特徴文字列を抽出して、ステップＳ１２の処理に戻る。
【００６５】
一方、ステップＳ１５で、論文の最後まで処理したことを判断するときには、処理を終了する。
【００６６】
このようにして、特徴文字列抽出部１３の処理に従って、特徴文字列データベース１４には、図６に示すように、特徴文字列ＩＤとその特徴文字列ＩＤの付与された特徴文字列との対応関係データが登録されることになるのである。
【００６７】
次に、検索文字列決定部１５の実行する処理について説明する。
【００６８】
検索文字列決定部１５は、特徴文字列抽出部１３による処理が終了することで起動されると、図３の処理フローに示すように、先ず最初に、ステップＳ２０で、同一の文字列を持つものをグループ化することで、特徴文字列データベース１４に格納される特徴文字列をグループ化して、各グループの特徴文字列を検索文字列として決定する。
【００６９】
ここで、特徴文字列データベース１４に格納される特徴文字列には、その他の特徴文字列と一致しないものも存在するが、そのような特徴文字列については、その１つの特徴文字列でグループを構成することになる。
【００７０】
続いて、ステップＳ２１で、各検索文字列に対して検索文字列ＩＤを付与して、その付与した検索文字列ＩＤとその検索文字列ＩＤの付与された検索文字例とその検索文字列のグループ配下の特徴文字列ＩＤとの対応関係データを検索文字列データベース１６に格納して、処理を終了する。
【００７１】
このようにして、検索文字列決定部１５の処理に従って、検索文字列データベース１６には、図７に示すように、検索文字列ＩＤとその検索文字列ＩＤの付与された検索文字例とその検索文字列のグループ配下の特徴文字列ＩＤとの対応関係データが登録されることになるのである。
【００７２】
検索文字列決定部１５がこのような処理を実行するのは、同一の特徴文字列を指定する検索要求を何度も発行することは意味がないことから、同一の特徴文字列を検索文字列としてグループ化して、それについては１回の検索要求を発行すればよいようにすることに、その理由がある。
【００７３】
次に、検索部１７の実行する処理について説明する。
【００７４】
検索部１７は、検索文字列決定部１５による処理が終了することで起動されると、図４の処理フローに示すように、先ず最初に、ステップＳ３０で、検索文字列データベース１６に格納される先頭の検索文字列ＩＤの指す検索文字列を読み出す。
【００７５】
続いて、ステップＳ３１で、読み出した検索文字列を指定して検索サーバ３に検索依頼を発行し、検索結果のＵＲＬの情報を受け取る。
【００７６】
すなわち、検索サーバ３は、検索部１７から検索文字列を指定して検索要求が発行されると、その検索文字列について記載する文書を持つＵＲＬを検索して、その検索結果を検索部１７に返信してくることから、検索部１７は、その検索結果のＵＲＬの情報を受け取るのである。
【００７７】
ここで、検索部１７は、検索サーバ３から複数のＵＲＬの情報を受け取ることがあるが、そのような場合には、例えば、処理対象の論文の持つキーワードとＵＲＬの持つ文書との間でキーワードマッチングを行って、そのマッチング結果に基づいて、該当するＵＲＬの情報を選択するように処理することになる。
【００７８】
続いて、ステップＳ３２で、受け取ったＵＲＬの情報を、指定した検索文字列ＩＤと対応をとりつつ、引用元情報データベース１８に格納する。
【００７９】
続いて、ステップＳ３３で、検索文字列データベース１６に格納される全ての検索文字列ＩＤを選択したのか否かを判断して、全ての検索文字列を選択していないことを判断するときには、ステップＳ３４に進んで、検索文字列データベース１６に格納される次の検索文字列ＩＤの指す検索文字列を読み出して、ステップＳ３１の処理に戻る。
【００８０】
このようにして、ステップＳ３１〜ステップＳ３４の処理を繰り返していくことで、引用元情報データベース１８には、図８に示すように、検索文字列ＩＤとその検索文字列ＩＤの付与された検索文字列を持つＵＲＬとの対応関係データが登録されることになる。
【００８１】
一方、ステップＳ３３で、検索文字列データベース１６に格納される全ての検索文字列ＩＤを選択したことを判断するときには、ステップＳ３５に進んで、同一のＵＲＬを統合する形で引用元情報データベース１８に格納されるデータを編集することで変更して、処理を終了する。
【００８２】
すなわち、ステップＳ３５で、同一のＵＲＬを統合する形で引用元情報データベース１８に格納される対応関係データを編集することで、引用元情報データベース１８に格納される対応関係データを図８に示すものから図９に示すものに変更するのである。
【００８３】
このようにして、検索部１７の処理に従って、引用元情報データベース１８には、図９に示すように、ＵＲＬが重複しない形で、ＵＲＬとそのＵＲＬにヒットした検索文字列のＩＤとの対応関係データが登録されることになるのである。
【００８４】
次に、引用量推定部１９の実行する処理について説明する。
【００８５】
引用量推定部１９は、検索部１７による処理が終了することで起動されると、図５の処理フローに示すように、先ず最初に、ステップＳ４０で、図９に示すようなデータ構造を持つ引用元情報データベース１８に格納される先頭のＵＲＬと、それに対応付けられる検索文字列ＩＤとを読み出す。
【００８６】
続いて、ステップＳ４１で、図７に示すようなデータ構造を持つ検索文字列データベース１６を参照することで、読み出した検索文字列ＩＤに対応付けられる特徴文字列ＩＤの個数を特定する。このとき、ＵＲＬに対応付けられる検索文字列ＩＤが複数ある場合には、それぞれの検索文字列ＩＤについて、この特定処理を実行する。
【００８７】
続いて、ステップＳ４２で、特定した特徴文字列ＩＤの個数（検索文字列ＩＤが複数ある場合には、それらの検索文字列ＩＤに対応付けられる特徴文字列ＩＤの総和）に基づいて、読み出したＵＲＬからの引用量を推定して、作業用メモリ２０に記録する。
【００８８】
例えば、特定した特徴文字列ＩＤの個数そのものを引用量として用いる場合には、ＵＲＬと特徴文字列ＩＤの個数との対応関係データを作業用メモリ２０に記録することになる。また、“特徴文字列ＩＤの個数／特徴文字列の総数”を引用量として用いる場合には、ＵＲＬとその算出値との対応関係データを作業用メモリ２０に記録することになる。また、“特徴文字列ＩＤの個数×２０文字”を引用量として用いる場合には、ＵＲＬとその算出値との対応関係データを作業用メモリ２０に記録することになる。また、“特徴文字列ＩＤの個数×２０文字／論文の文字数”を引用量として用いる場合には、ＵＲＬとその算出値との対応関係データを作業用メモリ２０に記録することになる。
【００８９】
続いて、ステップＳ４３で、引用元情報データベース１８に格納される全てのＵＲＬを選択したのか否かを判断して、全てのＵＲＬを選択していないことを判断するときには、ステップＳ４４に進んで、引用元情報データベース１８に格納される次のＵＲＬと、それに対応付けられる検索文字列ＩＤとを読み出して、ステップＳ４１の処理に戻る。
【００９０】
一方、ステップＳ４３で、引用元情報データベース１８に格納される全てのＵＲＬを選択したことを判断するときには、処理を終了する。
【００９１】
このようにして、引用量推定部１９の処理に従って、作業用メモリ２０には、図１０に示すように、どのようなＵＲＬから引用したのかということと、そのＵＲＬから引用された引用量とが記録されることになるのである。
【００９２】
出力データ作成部２１は、引用量推定部１９の処理に従って作業用メモリ２０に各ＵＲＬからの引用量の情報が記録されると、それを表形式などに編集して出力する。
【００９３】
このとき、盗用判定部２２が用意されている場合には、各ＵＲＬごとに引用量を閾値と比較することで、閾値よりも大きな引用量を示すＵＲＬが存在するのか否かを判定して、閾値よりも大きな引用量を示すＵＲＬが存在する場合には、処理対象の論文がそのＵＲＬから大量の情報を引用していることで盗用であることを判定して、その判定結果を出力する。
【００９４】
このようにして、図１に示す本発明の引用元情報取得装置１によれば、学会誌や雑誌などに発表されるような論文を処理対象として、その論文がどのようなＵＲＬからどの位の量の情報を引用しているのかを知ることができるようになる。
【００９５】
図１１に、本発明の他の実施形態例を図示する。
【００９６】
この図に示す本発明の引用元情報取得装置１は、e-Learningで提出される複数のレポートを処理対象として、それらのレポートが盗用であるのか否かを自動判定したり、それらのレポートの評価を自動判定する処理を行うものであり、インターネット２を介して検索サーバ３に接続される。
【００９７】
この実施形態例に従う本発明の引用元情報取得装置１は、e-Learningで提出されるレポートが盗用であるのか否かを自動判定したり、e-Learningで提出されるレポートの評価を自動判定する処理を行うために、レポート入力部３０と、レポートデータベース３１と、レポート整形部３２と、特徴文字列抽出部３３と、特徴文字列データベース３４と、検索文字列決定部３５と、検索文字列データベース３６と、検索部３７と、引用元情報データベース３８と、引用量推定部３９と、作業用メモリ４０と、出力データ作成部４１と、引用表作成部４２と、盗用判定部４３と、評価点算出部４４とを備える。
【００９８】
このレポート入力部３０は、処理対象となる複数のレポートを入力して、レポートデータベース３１に格納する。
【００９９】
レポート整形部３２は、レポートデータベース３１に格納されるレポートに記載されている規定の頻出表現や数字や記号などを除去したり、大文字化、全角化を含む表記の揺れを整形する。
【０１００】
特徴文字列抽出部３３は、レポート整形部３２により整形されたレポートデータベース３１に格納される各レポートから特徴文字列を抽出して、その抽出した特徴文字列についての情報を特徴文字列データベース３４に格納する。
【０１０１】
検索文字列決定部３５は、特徴文字列データベース３４に格納される特徴文字列に基づいて検索文字列を決定して、その決定した検索文字列についての情報を検索文字列データベース３６に格納する。
【０１０２】
検索部３７は、検索文字列データベース３６に格納される検索文字列を指定して検索サーバ３に対して検索を要求し、その検索要求に応答して検索サーバ３から通知されるその指定した検索文字列について記載する文書を持つＵＲＬの情報を受け取って、その受け取ったＵＲＬについての情報を引用元情報データベース３８に格納する。
【０１０３】
引用量推定部３９は、引用元情報データベース３８の格納情報と検索文字列データベース３６の格納情報と特徴文字列データベース３４の格納情報とに基づいて、検索サーバ３から通知されたＵＲＬからのレポートごとの引用量を推定して、その推定結果を作業用メモリ４０に書き込む。
【０１０４】
出力データ作成部４１は、作業用メモリ４０に記録される引用量の推定結果情報に基づいて出力データを作成して出力する。
【０１０５】
引用表作成部４２は、出力データ作成部４１の有する出力データ作成機能の一つとして用意されて、処理対象となる各レポートがどのようなＵＲＬから引用したのかということについて記述する引用表を作成したり、処理対象となる各レポートがどのようなＵＲＬから情報を引用したのかということと、そのＵＲＬからの情報の引用量とについて記述する引用表を作成する。
【０１０６】
盗用判定部４３は、出力データ作成部４１の有する出力データ作成機能の一つとして用意されて、処理対象となる各レポートが検索サーバ３から通知されたＵＲＬからの盗用であるのか否かを判定する。
【０１０７】
評価点算出部４４は、出力データ作成部４１の有する出力データ作成機能の一つとして用意されて、規定の評価ルールに基づいて、処理対象となる各レポートの評価点を算出する。
【０１０８】
以上の各処理手段はコンピュータプログラムでも実現できるものであり、このコンピュータプログラムは、適当なコンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録して提供されたり、ネットワークを介して提供され、本発明を実施する際にインストールされてＣＰＵなどの制御手段上で動作することにより、以上の各処理手段を実現することになる。
【０１０９】
図１２に、特徴文字列抽出部３３の実行する処理フローの一例を図示し、図１３に、引用量推定部３９の実行する処理フローの一例を図示する。
【０１１０】
なお、検索文字列決定部３５は、図１に示す検索文字列決定部１５と同様の処理を実行するものであり、図３の処理フローを実行することになる。また、検索部３７は、図１に示す検索部１７と同様の処理を実行するものであり、図４の処理フローを実行することになる。
【０１１１】
次に、図１２及び図１３の処理フローに従って、図１１のように構成される本発明の引用元情報取得装置１の実行する処理について詳細に説明する。
【０１１２】
先ず最初に、特徴文字列抽出部３３の実行する処理について説明する。
【０１１３】
特徴文字列抽出部３３は、レポート整形部３２による処理が終了することで起動されると、図１２の処理フローに示すように、先ず最初に、ステップＳ５０で、レポートデータベース３１から先頭のレポートを読み出し、続くステップＳ５１で、その読み出したレポートの先頭から２０文字切り出すことで特徴文字列を抽出する。
【０１１４】
続いて、ステップＳ５２で、抽出した特徴文字列に対して特徴文字列ＩＤを付与して、その付与した特徴文字列ＩＤとその抽出した特徴文字列とその抽出元となったレポートＩＤとの対応関係データを特徴文字列データベース３４に格納する。
【０１１５】
続いて、ステップＳ５３で、抽出した特徴文字列について考えられる表記の揺れを作成して、全ての表記の文字列を特徴文字列として作成する。
【０１１６】
続いて、ステップＳ５４で、作成した特徴文字列に対して特徴文字列ＩＤを付与して、その付与した特徴文字列ＩＤとその作成した特徴文字列とその抽出元となったレポートＩＤとの対応関係データを特徴文字列データベース３４に格納する。
【０１１７】
続いて、ステップＳ５５で、レポートの最後まで処理したのか否かを判断して、レポートの最後まで処理していないことを判断するときには、ステップＳ５６に進んで、前回の切り出し位置から１文字ずらした位置から２０文字切り出すことで特徴文字列を抽出して、ステップＳ５２の処理に戻る。
【０１１８】
一方、ステップＳ５５で、レポートの最後まで処理したことを判断するときには、ステップＳ５７に進んで、レポートデータベース３１に格納される全てのレポートを処理したのか否かを判断する。
【０１１９】
そして、この判断処理に従って、レポートデータベース３１に格納される全てのレポートを処理していないことを判断するときには、ステップＳ５８に進んで、レポートデータベース３１から次のレポートを読み出してステップＳ５１の処理に戻り、一方、レポートデータベース３１に格納される全てのレポートを処理したことを判断するときには、処理を終了する。
【０１２０】
このようにして、特徴文字列抽出部３３の処理に従って、特徴文字列データベース３４には、図１４に示すように、特徴文字列ＩＤとその特徴文字列ＩＤの付与された特徴文字列とその特徴文字列の抽出元となったレポートＩＤとの対応関係データが登録されることになるのである。
【０１２１】
この特徴文字列抽出部３３の処理を受けて、検索文字列決定部３５は、図３の処理フローを実行し、これにより、検索文字列データベース３６には、図７に示すように、検索文字列ＩＤとその検索文字列ＩＤの付与された検索文字例とその検索文字列のグループ配下の特徴文字列ＩＤとの対応関係データが登録されることになる。
【０１２２】
そして、この検索文字列決定部３５の処理を受けて、検索部３７は、図４の処理フローを実行し、これにより、引用元情報データベース３８には、図９に示すように、ＵＲＬが重複しない形で、ＵＲＬとそのＵＲＬにヒットした検索文字列のＩＤとの対応関係データが登録されることになる。
【０１２３】
次に、引用量推定部３９の実行する処理について説明する。
【０１２４】
引用量推定部３９は、検索部３７による処理が終了することで起動されると、図１３の処理フローに示すように、先ず最初に、ステップＳ６０で、図９に示すようなデータ構造を持つ引用元情報データベース３８に格納される先頭のＵＲＬと、それに対応付けられる検索文字列ＩＤとを読み出す。
【０１２５】
続いて、ステップＳ６１で、図７に示すようなデータ構造を持つ検索文字列データベース３６を参照することで、読み出した検索文字列ＩＤに対応付けられる特徴文字列ＩＤを特定し、さらに、特徴文字列データべース３４を参照することで、その特定した特徴文字列ＩＤに対応付けられるレポートＩＤを特定する。このとき、ＵＲＬに対応付けられる検索文字列ＩＤが複数ある場合には、それぞれの検索文字列ＩＤについて、この特定処理を実行する。
【０１２６】
続いて、ステップＳ６２で、引用元情報データベース３８に格納される全てのＵＲＬを選択したのか否かを判断して、全てのＵＲＬを選択していないことを判断するときには、ステップＳ６３に進んで、引用元情報データベース３８に格納される次のＵＲＬと、それに対応付けられる検索文字列ＩＤとを読み出して、ステップＳ６１の処理に戻る。
【０１２７】
このようにして、ステップＳ６１〜ステップＳ６３を繰り返すことで、引用元情報データベース３８に格納されるＵＲＬと、それに対応付けられる特徴文字列ＩＤと、その特徴文字列ＩＤに対応付けられるレポートＩＤとの対応関係データをリストアップすることになる。
【０１２８】
一方、ステップＳ６２で、引用元情報データベース３８に格納される全てのＵＲＬを選択したことを判断するときには、ステップＳ６４に進んで、リストアップした対応関係データについて、レポートＩＤを単位にして、ＵＲＬとそれに対応付けられる特徴文字列ＩＤとを並べる。
【０１２９】
すなわち、図１５に示すように、図９に示すようなデータ構造を持つ引用元情報データベース３８に格納される対応関係データを、レポートＩＤを単位にして、ＵＲＬとそれに対応付けられる特徴文字列ＩＤとに並び変えるのである。
【０１３０】
続いて、ステップＳ６５で、レポートＩＤごとに、各ＵＲＬに対応付けられる特徴文字列ＩＤの個数を特定して、その個数に基づいて、読み出したＵＲＬからの引用量を推定して、作業用メモリ４０に記録して、処理を終了する。
【０１３１】
例えば、特定した特徴文字列ＩＤの個数そのものを引用量として用いる場合には、レポートＩＤごとに、各ＵＲＬについて、ＵＲＬと特徴文字列ＩＤの個数との対応関係データを作業用メモリ４０に記録することになる。また、“特徴文字列ＩＤの個数／特徴文字列の総数”を引用量として用いる場合には、レポートＩＤごとに、各ＵＲＬについて、ＵＲＬとその算出値との対応関係データを作業用メモリ４０に記録することになる。また、“特徴文字列ＩＤの個数×２０文字”を引用量として用いる場合には、レポートＩＤごとに、各ＵＲＬについて、ＵＲＬとその算出値との対応関係データを作業用メモリ４０に記録することになる。また、“特徴文字列ＩＤの個数×２０文字／レポートの文字数”を引用量として用いる場合には、レポートＩＤごとに、各ＵＲＬについて、ＵＲＬとその算出値との対応関係データを作業用メモリ４０に記録することになる。
【０１３２】
このようにして、引用量推定部３９の処理に従って、作業用メモリ４０には、図１６に示すように、レポートＩＤごとに、どのようなＵＲＬから引用したのかということと、そのＵＲＬから引用された引用量とが記録されることになるのである。
【０１３３】
出力データ作成部４１は、引用量推定部３９の処理に従って作業用メモリ４０に、レポートごとに、各ＵＲＬからの引用量の情報が記録されると、それを表形式などに編集して出力する。
【０１３４】
このとき、引用表作成部４２が用意されている場合には、各レポートがどのようなＵＲＬから情報を引用したのかということについて記述する、図１７に示すような引用表を作成して出力する。
【０１３５】
ここで、この図１７に示す引用表では引用量について記述しない構成を採っているが、図中に示す丸印の代わりに、引用量の大きさについて記述したり、引用量の大きさを示す記号について記述するような引用表を作成して出力するようにしてもよい。
【０１３６】
また、このとき、盗用判定部４３が用意されている場合には、各レポートのＵＲＬごとに引用量を閾値と比較することで、閾値よりも大きな引用量を示すＵＲＬが存在するのか否かを判定して、閾値よりも大きな引用量を示すＵＲＬが存在する場合には、そのレポートがそのＵＲＬから大量の情報を引用していることで盗用であることを判定して、その判定結果を出力する。
【０１３７】
また、このとき、評価点算出部４４が用意されている場合には、例えば、ＵＲＬａを引用している場合には１０点を与え、ＵＲＬｂを引用している場合には５点を与え、ＵＲＬｃを引用している場合には３点を与え、ＵＲＬｄを引用している場合には−５点を与えるというような評価ルールに従って、各レポートの評価点を算出して出力する。
【０１３８】
このとき用いられる評価ルールでは、各ＵＲＬに対して点数を割り付ける構成を採っているが、例えば、引用表作成部４２の作成した引用表に基づいて、引用数の多いＵＲＬを特定して、それを重要なＵＲＬとして判定して高い点数を割り当てたり、引用表作成部４２の作成した引用表に記載されるＵＲＬについて、そのＵＲＬに記載される文書同士の引用関係をハイパーリンクに基づいて調査して、被引用数の多い文書について記載するＵＲＬを特定して、それを重要なＵＲＬとして判定して高い点数を割り当てるというようなことを行うことも可能である。
【０１３９】
このようにして、図１１に示す本発明の引用元情報取得装置１によれば、e-Learningで提出される複数のレポートを処理対象として、それらのレポートが盗用であるのか否かを自動判定したり、そのレポートの評価を自動判定することができるようになる。
【０１４０】
図１１に示す実施形態例に従う場合、検索部３７は、外部に設けられる検索サーバ３に対して検索要求を発行することで、検索文字列について記載する文書を持つＵＲＬの情報を取得するようにしたが、e-Learningで提出されるレポートを処理対象とする場合、e-Learningの教師は予めレポートに引用されるＵＲＬの文書を想定することができる。
【０１４１】
このような場合には、図１８に示すように、文字列とその文字列について記載するＵＲＬの情報との対応関係データを管理する想定引用元ＵＲＬデータベース５０を用意しておいて、検索部３７は、検索文字列データベース３６に格納される検索文字列ＩＤの指す検索文字列が想定引用元ＵＲＬデータベース５０に登録されているのか否かを検索して、検索文字列と一致する文字列が登録されている場合には、その文字列に対応付けられるＵＲＬの情報を取得することで、検索文字列について記載する文書を持つＵＲＬの情報を取得するように処理することとなる。
【０１４２】
なお、この構成を採るときにあって、想定引用元ＵＲＬデータベース５０に検索文字列と一致する文字列が登録されていない場合には、その検索文字列を指定して検索サーバ３に対して検索要求を発行することで、その検索文字列について記載する文書を持つＵＲＬの情報を取得するように処理してもよい。
【０１４３】
また、想定引用元ＵＲＬデータベース５０については、図１１に示す本発明の引用元情報取得装置１を使って、引用元となったＵＲＬの情報を獲得して、e-Learningの教師がそれらのＵＲＬに記載される文書の内容をチェックすることで、それらのＵＲＬの妥当性を判断して、妥当なＵＲＬを想定引用元ＵＲＬデータベース５０に登録することで構築することが可能である。
【０１４４】
このとき、検索サーバ３から獲得したＵＲＬの内、既に想定引用元ＵＲＬデータベース５０に登録されているＵＲＬを除外して、想定引用元ＵＲＬデータベース５０に登録されていないＵＲＬのみをe-Learningの教師に提示していくようにすると、想定引用元ＵＲＬデータベース５０に対して有効なＵＲＬを効率的に登録することができるようになる。
【産業上の利用可能性】
【０１４５】
本発明は、学会誌や雑誌などに発表されるような論文や、インターネット上で行われる教育で提出される答案などのような様々な電子書類に適用できるものであり、本発明を用いることで、そのような電子書類がどのような引用元からどの位の量の情報を引用しているのかを知ることができるようになる。
【０１４６】
（付記１）１つのレポートを処理対象として、そのレポートが引用する情報の引用元の情報を取得する処理を行うレポート引用元情報取得プログラムであって、コンピュータを、前記レポートから１文字ずつずらしながら一定長文字列を切り出すことで特徴文字列を抽出しＩＤを付与して、その特徴文字列のＩＤとその特徴文字列との対応関係データを第１の記憶手段に登録する抽出手段と、前記第１の記憶手段に記憶される特徴文字列の重なりを除去することで検索文字列を決定しＩＤを付与して、その検索文字列のＩＤと、その検索文字列と、その検索文字列を構成する特徴文字列のＩＤとの対応関係データを第２の記憶手段に登録する決定手段と、前記第２の記憶手段に記憶されるＩＤの指す検索文字列を検索キーとして指定して検索を行うことで、その検索文字列について記載する引用元の情報を取得する取得手段と、前記取得手段の指定した検索文字列ＩＤの指す前記第２の記憶手段の記憶情報に基づいて、前記取得手段の取得した引用元からの引用量を推定する推定手段として機能させるためのレポート引用元情報取得プログラム。
【０１４７】
（付記２）複数のレポートを処理対象として、それらのレポートが引用する情報の引用元の情報を取得する処理を行うレポート引用元情報取得プログラムであって、コンピュータを、前記レポートから１文字ずつずらしながら一定長文字列を切り出すことで特徴文字列を抽出しＩＤを付与して、その特徴文字列のＩＤとその特徴文字列とその特徴文字列の抽出元レポートのＩＤとの対応関係データを第１の記憶手段に登録する抽出手段と、前記第１の記憶手段に記憶される特徴文字列の重なりを除去することで検索文字列を決定しＩＤを付与して、その検索文字列のＩＤと、その検索文字列と、その検索文字列を構成する特徴文字列のＩＤとの対応関係データを第２の記憶手段に登録する決定手段と、前記第２の記憶手段に記憶されるＩＤの指す検索文字列を検索キーとして指定して検索を行うことで、その検索文字列について記載する引用元の情報を取得する取得手段と、前記取得手段の指定した検索文字列のＩＤに従って前記第１及び第２の記憶手段の記憶情報を参照して、その参照した情報に基づいて、前記取得手段の取得した引用元から情報を引用したレポートとその引用量とを推定する推定手段として機能させるためのレポート引用元情報取得プログラム。
【０１４８】
（付記３）コンピュータを、さらに、前記取得手段の取得した引用元情報と前記推定手段の推定した情報とに基づいて、どのレポートがどの引用元の情報を引用しているのかということについて記述する一覧表を作成する作成手段として機能させるための付記２に記載のレポート引用元情報取得プログラム。
【０１４９】
（付記４）コンピュータを、さらに、前記推定手段の推定した引用量を規定の閾値と比較することで、その閾値以上の引用量を持つレポートを特定して、その特定したレポートを盗用と判定する判定手段として機能させるための付記２に記載のレポート引用元情報取得プログラム。
【０１５０】
（付記５）コンピュータを、さらに、引用元ごとに割り付けられる加減点で定義される評価ルールに従って、各レポートの評価点を算出する算出手段として機能させるための付記２に記載のレポート引用元情報取得プログラム。
【０１５１】
（付記６）１つのレポートを処理対象として、そのレポートが引用する情報の引用元の情報を取得するレポート引用元情報取得装置であって、前記レポートから１文字ずつずらしながら一定長文字列を切り出すことで特徴文字列を抽出しＩＤを付与して、その特徴文字列のＩＤとその特徴文字列との対応関係データを第１の記憶手段に登録する抽出手段と、前記第１の記憶手段に記憶される特徴文字列の重なりを除去することで検索文字列を決定しＩＤを付与して、その検索文字列のＩＤと、その検索文字列と、その検索文字列を構成する特徴文字列のＩＤとの対応関係データを第２の記憶手段に登録する決定手段と、前記第２の記憶手段に記憶されるＩＤの指す検索文字列を検索キーとして指定して検索を行うことで、その検索文字列について記載する引用元の情報を取得する取得手段と、前記取得手段の指定した検索文字列ＩＤの指す前記第２の記憶手段の記憶情報に基づいて、前記取得手段の取得した引用元からの引用量を推定する推定手段とを備えることを、特徴とするレポート引用元情報取得装置。
【０１５２】
（付記７）複数のレポートを処理対象として、それらのレポートが引用する情報の引用元の情報を取得するレポート引用元情報取得装置であって、前記レポートから１文字ずつずらしながら一定長文字列を切り出すことで特徴文字列を抽出しＩＤを付与して、その特徴文字列のＩＤとその特徴文字列とその特徴文字列の抽出元レポートのＩＤとの対応関係データを第１の記憶手段に登録する抽出手段と、前記第１の記憶手段に記憶される特徴文字列の重なりを除去することで検索文字列を決定しＩＤを付与して、その検索文字列のＩＤと、その検索文字列と、その検索文字列を構成する特徴文字列のＩＤとの対応関係データを第２の記憶手段に登録する決定手段と、前記第２の記憶手段に記憶されるＩＤの指す検索文字列を検索キーとして指定して検索を行うことで、その検索文字列について記載する引用元の情報を取得する取得手段と、前記取得手段の指定した検索文字列のＩＤに従って前記第１及び第２の記憶手段の記憶情報を参照して、その参照した情報に基づいて、前記取得手段の取得した引用元から情報を引用したレポートとその引用量とを推定する推定手段とを備えることを、特徴とするレポート引用元情報取得装置。
【０１５３】
（付記８）付記７に記載のレポート引用元情報取得装置において、前記抽出手段は、規定の文字を処理対象として、抽出した特徴文字列について表記の揺れを作成することで、その抽出した特徴文字列以外の特徴文字列を生成してＩＤを付与することを、特徴とするレポート引用元情報取得装置。
【０１５４】
（付記９）付記７又は８に記載のレポート引用元情報取得装置において、規定の文字を処理対象として、前記レポートに含まれる表記を整形する整形手段を備え、前記抽出手段は、前記整形手段の整形したレポートから特徴文字列を抽出することを、特徴とするレポート引用元情報取得装置。
【０１５５】
（付記１０）付記７ないし９のいずれか１項に記載のレポート引用元情報取得装置において、前記取得手段は、文字列とその文字列について記載する引用元の情報との対応関係データを記憶する引用元情報記憶手段の記憶情報を検索することで、引用元の情報を取得することを、特徴とするレポート引用元情報取得装置。
【０１５６】
（付記１１）付記７ないし１０のいずれか１項に記載のレポート引用元情報取得装置において、前記取得手段の取得した引用元情報と前記推定手段の推定した情報とに基づいて、どのレポートがどの引用元の情報を引用しているのかということについて記述する一覧表を作成する作成手段を備えることを、特徴とするレポート引用元情報取得装置。
【０１５７】
（付記１２）付記７ないし１１のいずれか１項に記載のレポート引用元情報取得装置において、前記推定手段の推定した引用量を規定の閾値と比較することで、その閾値以上の引用量を持つレポートを特定して、その特定したレポートを盗用と判定する判定手段を備えることを、特徴とするレポート引用元情報取得装置。
【０１５８】
（付記１３）付記７ないし１２のいずれか１項に記載のレポート引用元情報取得装置において、前記取得手段の取得した引用元情報に基づいて各引用元の引用数を集計して、引用数の多い引用元を重要引用元として判断する判断手段を備えることを、特徴とするレポート引用元情報取得装置。
【０１５９】
（付記１４）付記７ないし１３のいずれか１項に記載のレポート引用元情報取得装置において、前記取得手段の取得した引用元情報に基づいて引用元同士の引用関係を調査して、被引用数の多い引用元を重要引用元として判断する判断手段を備えることを、特徴とするレポート引用元情報取得装置。
【０１６０】
（付記１５）付記７ないし１４のいずれか１項に記載のレポート引用元情報取得装置において、引用元毎に割り付けられる加減点で定義される評価ルールに従って、各レポートの評価点を算出する算出手段を備えることを、特徴とするレポート引用元情報取得装置。
【０１６１】
（付記１６）１つのレポートを処理対象として、そのレポートが引用する情報の引用元の情報を取得するレポート引用元情報取得装置が実行するレポート引用元情報取得方法であって、前記レポートから１文字ずつずらしながら一定長文字列を切り出すことで特徴文字列を抽出しＩＤを付与して、その特徴文字列のＩＤとその特徴文字列との対応関係データを第１の記憶手段に登録する抽出過程と、前記第１の記憶手段に記憶される特徴文字列の重なりを除去することで検索文字列を決定しＩＤを付与して、その検索文字列のＩＤと、その検索文字列と、その検索文字列を構成する特徴文字列のＩＤとの対応関係データを第２の記憶手段に登録する決定過程と、前記第２の記憶手段に記憶されるＩＤの指す検索文字列を検索キーとして指定して検索を行うことで、その検索文字列について記載する引用元の情報を取得する取得過程と、前記取得過程で指定した検索文字列ＩＤの指す前記第２の記憶手段の記憶情報に基づいて、前記取得過程で取得した引用元からの引用量を推定する推定過程とを備えることを、特徴とするレポート引用元情報取得方法。
【０１６２】
（付記１７）複数のレポートを処理対象として、それらのレポートが引用する情報の引用元の情報を取得するレポート引用元情報取得装置が実行するレポート引用元情報取得方法であって、前記レポートから１文字ずつずらしながら一定長文字列を切り出すことで特徴文字列を抽出しＩＤを付与して、その特徴文字列のＩＤとその特徴文字列とその特徴文字列の抽出元レポートのＩＤとの対応関係データを第１の記憶手段に登録する抽出過程と、前記第１の記憶手段に記憶される特徴文字列の重なりを除去することで検索文字列を決定しＩＤを付与して、その検索文字列のＩＤと、その検索文字列と、その検索文字列を構成する特徴文字列のＩＤとの対応関係データを第２の記憶手段に登録する決定過程と、前記第２の記憶手段に記憶されるＩＤの指す検索文字列を検索キーとして指定して検索を行うことで、その検索文字列について記載する引用元の情報を取得する取得過程と、前記取得過程で指定した検索文字列のＩＤに従って前記第１及び第２の記憶手段の記憶情報を参照して、その参照した情報に基づいて、前記取得過程で取得した引用元から情報を引用したレポートとその引用量とを推定する推定過程とを備えることを、特徴とするレポート引用元情報取得方法。
【図面の簡単な説明】
【０１６３】
【図１】本発明の一実施形態例である。
【図２】特徴文字列抽出部の実行する処理フローである。
【図３】検索文字列決定部の実行する処理フローである。
【図４】検索部の実行する処理フローである。
【図５】引用量推定部の実行する処理フローである。
【図６】特徴文字列データベースのデータ構造の説明図である。
【図７】検索文字列データベースのデータ構造の説明図である。
【図８】引用元情報データベースのデータ構造の説明図である。
【図９】引用元情報データベースのデータ構造の説明図である。
【図１０】作業用メモリに記録されるデータの説明図である。
【図１１】本発明の他の実施形態例である。
【図１２】特徴文字列抽出部の実行する処理フローである。
【図１３】引用量推定部の実行する処理フローである。
【図１４】特徴文字列データベースのデータ構造の説明図である。
【図１５】引用量推定部の実行する処理の説明図である。
【図１６】作業用メモリに記録されるデータの説明図である。
【図１７】引用表作成部の作成する引用表の説明図である。
【図１８】本発明の他の実施形態例である。
【符号の説明】
【０１６４】
１    引用元情報取得装置
２    インターネット
３    検索サーバ
１０  論文入力部
１１  論文格納部
１２  論文整形部
１３  特徴文字列抽出部
１４  特徴文字列データベース
１５  検索文字列決定部
１６  検索文字列データベース
１７  検索部
１８  引用元情報データベース
１９  引用量推定部
２０  作業用メモリ
２１  出力データ作成部
２２  盗用判定部
【図１】
2008077543.tif 000003
【図２】
2008077543.tif 000004
【図３】
2008077543.tif 000005
【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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【図１８】
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