(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
ベイジアン・フィルタリングにおいて、スパム又は正規のものとすることに関しての誤った分類を軽減させるためのコンピュータ実施方法であって、
ベイジアン・スパム・フイルタに、以前において分類した文書のコンテンツを学習させるステップと、
現在において分類しようとしている文書に対して保証チェックを実行するステップであって、前記保証チェックは、前記現在において分類しようとしている文書のコンテンツのどの程度が前記ベイジアン・スパム・フィルタにとって既知であるかを判定するために、前記ベイジアン・スパム・フィルタが前記現在において分類しようとしている文書のコンテンツと前記以前において分類した文書のコンテンツとを比較するステップと、
第１の前記現在において分類しようとしている文書の、前記ベイジアン・スパム・フィルタにとって前記学習したコンテンツによって既知となっているコンテンツの量がコンテンツの閾値量を下回ることによって前記保証チェックに不合格となったとの判定の結果に応答して、前記第１の現在において分類しようとしている文書をスパム又は正規のものとは分類せずに未知のものと分類するステップと、
第２の前記現在において分類しようとしている文書の、前記ベイジアン・スパム・フィルタにとって前記学習したコンテンツによって既知となっているコンテンツの量が前記コンテンツの閾値量を超えることによって前記保証チェックに合格したとの判定の結果に応答して、前記第２の現在において分類しようとしている文書をベイジアンフィルタリングを用いてスパム又は正規のものとして分類するステップと、
前記少なくとも一つの文書の既知であるコンテンツの量が前記コンテンツの閾値量を超えるかどうかを判定するステップであって、
ベイジアン・フィルタの学習により既知の前記少なくとも一つの文書の語のパーセンテージを判定するステップと、
前記少なくとも一つの文書のベイジアン・フィルタリングにおいて利用される最大補正値のパーセンテージを判定するステップ、
の少なくとも一つのステップを実行することによって、判定するステップと
を備えるコンピュータ実施方法。
【請求項２】
前記少なくとも一つの文書のベイジアン・フィルタリングにおいて利用される最大補正値のパーセンテージを判定するステップであって、
ゼロ・カウント値および前記少なくとも一つの文書の語数に応じて、前記少なくとも一つの文書の前記最大補正値を算出するステップと、
前記少なくとも一つの文書のベイジアン・フィルタリングにおいて利用される補正値および前記少なくとも一つの文書のための前記最大補正値に応じて、前記少なくとも一つの文書のベイジアン・フィルタリングにおいて利用される前記最大補正値のパーセンテージを算出するステップと、
を更に備える請求項1に記載の方法。
【請求項３】
前記ゼロ・カウント値は、ベイジアン・フィルタの学習において遭遇していない語のための、ベイジアン・フィルタリングにおいて使用する値を更に備え、
定数によって乗じた前記学習データ・セットの前記語数の逆数の自然対数として前記ゼロ・カウント値を算出するステップと、
を更に備える請求項2に記載の方法。
【請求項４】
前記少なくとも一つの文書のベイジアン・フィルタリングにおいて利用される前記補正値が、それぞれの語が不適当に前記少なくとも一つの文書の分類に影響を及ぼすのを防止するために算出される値である、請求項2に記載の方法。
【請求項５】
前記文書は、電子メール・メッセージである、請求項1に記載の方法。
【請求項６】
ベイジアン・フィルタリングにおいて、スパム又は正規のものとすることに関しての誤った分類を軽減させるためのコンピュータ・プログラム・プロダクトを有している少なくとも一つのコンピュータ読取り可能な媒体であって、
前記コンピュータ・プログラム・プロダクトは、
ベイジアン・スパム・フイルタに、以前において分類した文書のコンテンツを学習させるプログラム・コードと、
現在において分類しようとしている文書に対して保証チェックを実行するプログラム・コードであって、前記保証チェックは、前記現在において分類しようとしている文書のコンテンツのどの程度が前記ベイジアン・スパム・フィルタにとって既知であるかを判定するために、前記ベイジアン・スパム・フィルタが前記現在において分類しようとしている文書のコンテンツと前記以前において分類した文書のコンテンツとを比較するプログラム・コードと、
第１の前記現在において分類しようとしている文書の、前記ベイジアン・スパム・フィルタにとって前記学習したコンテンツによって既知となっているコンテンツの量がコンテンツの閾値量を下回ることによって前記保証チェックに不合格となったとの判定の結果に応答して、前記第１の現在において分類しようとしている文書をスパム又は正規のものとは分類せずに未知のものと分類するプログラム・コードと、
第２の前記現在において分類しようとしている文書の、前記ベイジアン・スパム・フィルタにとって前記学習したコンテンツによって既知となっているコンテンツの量が前記コンテンツの閾値量を超えることによって前記保証チェックに合格したとの判定の結果に応答して、前記第２の現在において分類しようとしている文書をベイジアンフィルタリングを用いてスパム又は正規のものとして分類するプログラム・コードと、
前記少なくとも一つの文書の既知であるコンテンツの量が前記コンテンツの閾値量を超えるかどうかを判定するプログラム・コードであって、
ベイジアン・フィルタの学習により既知の前記少なくとも一つの文書の語のパーセンテージを判定するステップと、
前記少なくとも一つの文書のベイジアン・フィルタリングにおいて利用される最大補正値のパーセンテージを判定するステップ、
の少なくとも一つのステップを実行することによって、判定するプログラム・コードと
を備えるコンピュータ読取り可能な媒体。
【請求項７】
前記少なくとも一つの文書のベイジアン・フィルタリングにおいて利用される最大補正値のパーセンテージを判定するプログラム・コードであって、
ゼロ・カウント値および前記少なくとも一つの文書の語数に応じて、前記少なくとも一つの文書の前記最大補正値を算出するプログラム・コードと、
前記少なくとも一つの文書のベイジアン・フィルタリングにおいて利用される補正値および前記少なくとも一つの文書のための前記最大補正値に応じて、前記少なくとも一つの文書のベイジアン・フィルタリングにおいて利用される前記最大補正値のパーセンテージを算出するプログラム・コードと、
を更に備える請求項6に記載のコンピュータ・プログラム・プロダクト。
【請求項８】
前記ゼロ・カウント値は、ベイジアン・フィルタの学習において遭遇していない語のための、ベイジアン・フィルタリングにおいて使用する値を更に備え、
定数によって乗じた前記学習データ・セットの前記語数の逆数の自然対数として前記ゼロ・カウント値を算出するプログラム・コードと、
を更に備える請求項7に記載のコンピュータ・プログラム・プロダクト。
【請求項９】
前記少なくとも一つの文書のベイジアン・フィルタリングにおいて利用される前記補正値が、それぞれの語が不適当に前記少なくとも一つの文書の分類に影響を及ぼすのを防止するために算出される値である、請求項7に記載のコンピュータ・プログラム・プロダクト。
【請求項１０】
前記文書は、電子メール・メッセージである、請求項6に記載のコンピュータ・プログラム・プロダクト。
【請求項１１】
ベイジアン・フィルタリングにおいて、スパム又は正規のものとすることに関しての誤った分類を軽減させるためのコンピュータ・システムであって、
ベイジアン・スパム・フイルタに、以前において分類した文書のコンテンツを学習させる手段と、
現在において分類しようとしている文書に対して保証チェックを実行する手段であって、前記保証チェックは、前記現在において分類しようとしている文書のコンテンツのどの程度が前記ベイジアン・スパム・フィルタにとって既知であるかを判定するために、前記ベイジアン・スパム・フィルタが前記現在において分類しようとしている文書のコンテンツと前記以前において分類した文書のコンテンツとを比較する手段と、
第１の前記現在において分類しようとしている文書の、前記ベイジアン・スパム・フィルタにとって前記学習したコンテンツによって既知となっているコンテンツの量がコンテンツの閾値量を下回ることによって前記保証チェックに不合格となったとの判定の結果に応答して、前記第１の現在において分類しようとしている文書をスパム又は正規のものとは分類せずに未知のものと分類する手段と、
第２の前記現在において分類しようとしている文書の、前記ベイジアン・スパム・フィルタにとって前記学習したコンテンツによって既知となっているコンテンツの量が前記コンテンツの閾値量を超えることによって前記保証チェックに合格したとの判定の結果に応答して、前記第２の現在において分類しようとしている文書をベイジアンフィルタリングを用いてスパム又は正規のものとして分類する手段と、
前記少なくとも一つの文書の既知であるコンテンツの量が前記コンテンツの閾値量を超えるかどうかを判定する手段であって、
ベイジアン・フィルタの学習により既知の前記少なくとも一つの文書の語のパーセンテージを判定するステップと、
前記少なくとも一つの文書のベイジアン・フィルタリングにおいて利用される最大補正値のパーセンテージを判定するステップ、
の少なくとも一つのステップを実行することによって、判定する手段と
を備えるコンピュータ・システム。
【請求項１２】
前記少なくとも一つの文書のベイジアン・フィルタリングにおいて利用される最大補正値のパーセンテージを判定する手段であって、
ゼロ・カウント値および前記少なくとも一つの文書の語数に応じて、前記少なくとも一つの文書の前記最大補正値を算出する手段と、
前記少なくとも一つの文書のベイジアン・フィルタリングにおいて利用される補正値および前記少なくとも一つの文書のための前記最大補正値に応じて、前記少なくとも一つの文書のベイジアン・フィルタリングにおいて利用される前記最大補正値のパーセンテージを算出する手段と、
を更に備える請求項11に記載のコンピュータ・システム。
【請求項１３】
前記ゼロ・カウント値は、ベイジアン・フィルタの学習において遭遇していない語のための、ベイジアン・フィルタリングにおいて使用する値を更に備え、
定数によって乗じた前記学習データ・セットの前記語数の逆数の自然対数として前記ゼロ・カウント値を算出する手段と、
を更に備える請求項12に記載のコンピュータ・システム。
【請求項１４】
前記文書は、電子メール・メッセージである、請求項11に記載のコンピュータ・システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、一般に電子コンテンツのベイジアン・フィルタリングに関する。より詳しくは、未学習言語の電子メールを処理する場合、ベイジアン・スパム電子メール・フィルタリングの保証チェックを利用することにより、誤検出を軽減させることに関する。
【背景技術】
【０００２】
現在の統計学的スパム検出技術は、電子メッセージの分類の際、既知の語を発見する能力に依存するところが大きい。このことを認識しているスパム電子メールの作成者は、大抵、メッセージに意味をなさない語を含める。偽のスパム検出に対する意味をなさない語の使用は、主に2つの形態をとる。第1は、電子メールへの意味をなさない語をわずかに（例えば、一つか二つ）挿入することである。これは、一つのインターネット・サービス・プロバイダで多数のユーザに送信される一つのメッセージの複製の簡単なハッシュ検出を、妨害するために使用される。メッセージの各々のコピーに異なる意味をなさない語を付け加えることによって、簡単なハッシュ検出ルーチンは、メッセージが複製したものであることを判定することができない。意味をなさない語を挿入するこの形態は、「ハッシュ・バスター」と呼ばれている。第2の形態は、電子メールに意味をなさない語を多数付け加えることで構成され、グループとしての語が、メッセージ全体の誤分類を引き起こすものである。
【０００３】
スパム分類エンジンは、電子メール・メッセージのコンテンツを分析し、種々の統計的手法（例えば、ベイジアン解析）に基づいて、どの電子メールがスパムであるかの判定を試みる。ベイジアン・スパム・フィルタリングは、スパムまたは適切な電子メールに出現する特定の語の確立された確率に基づくものである。例えば、上記の意味をなさない語（「バイアグラ」、「再融資」、「抵当」などと同様のある種の語）は、頻繁にスパム内に出現するが、適切な電子メール内には、滅多に、または、それほど頻繁に出現しない。したがって、このような用語の存在は、スパムが存在する電子メールであるとの確率を増加させる。ベイジアン・スパム分類エンジンは、これらの確率の特有の認識を持たない代わりに、電子メール・メッセージのセットを学習させることによって、それらを決める。
【０００４】
統計的方法（例えば、ベイジアン方法）を使用して、文書を分類する場合、分類出力は、入力とほとんど同じある。これは、統計的分類器に、学習させていない言語のメッセージが提示される場合、問題を生じる（例えば、英語の学習をさせた分類器が、ドイツ語の文書の分類を試みる場合）。さらに具体的に言うと、意味をなさない語に対して、または、それに加えて、スパム送信者がスパムメールに外国語の語または句を挿入することが、一般的になりつつある。これは、大抵、分類エンジンによってスパムと関連づけられるある種のありふれた外国語の言語（例えば、「el」、「los」、「der」「die」、「und」他）と言う結果をもたらす。これらの語は、多数のスパム電子メールにおいて出現するが、実質的には英語で書かれた適切な電子メールではないので、英語に設定された言語データで学習させたベイジアン分類エンジンは、電子メール・メッセージにこれらの語が存在することが、メッセージにスパムが含まれる確立が極めて大きいことを示すものと解釈する。
【０００５】
過去において、未学習言語コンテンツの問題は、2つの異なる手段で対処されてきた。一つのソリューションは、文書の言語を判定することができる第2の分類器を使用することである。ベイジアン・スパム・フィルタへの入力は、学習させた言語のコンテンツに限定される。第2のソリューションは、言語に関係なく、ベイジアン・フィルタに対して、すべての文書の分類を試みることである。
【０００６】
第1のソリューションは、ドルおよび計算効率の両方の点から高価である。各々の文書を言語によって分類するために、高価な言語分類エンジンが、スパム・エンジンが着信メッセージを検査するべきか否かを判定するためだけに、ライセンスまたは構築されなければならない。さらに、追加されたエンジンにより各々の着信電子メールを分類することは、時間がかかり、スパム・フィルタリング・プロセスを遅らせる。
【０００７】
スパムのコンテキストの場合、後者のソリューションは、ベイジアン・フィルタが、学習させていない言語の電子メールをフィルタリングする際、通常は極めて高い誤検出率を招く。上述したように、未学習の外国語の言語の極めてありふれた語は、スパムの学習データのみでは、当たり前となりがちであった。例えば、英語に設定されている電子メールを学習する場合、「und」および「der」のような語は、スパムでは頻繁に出現するが、適切な電子メールではめったに出現しない。しかし、ドイツ語の電子メールを処理する場合、これらの語は、スパムメールあるいは適切メールかに関係なく、ほとんどすべてのメッセージに出現する。このため、ドイツ語ではなく英語で学習させた分類器は、全部、または、ほとんどのドイツ語電子メール・メッセージをスパムに分類する。
【０００８】
文書の言語を判定できる高価な第2の分類器を使用せずに、ベイジアン・フィルタが学習していない言語のコンテンツを処理する場合、この種の過剰な誤検出率を回避できるようにすることは望ましい。
【発明の開示】
【課題を解決するための手段】
【０００９】
特別な処理は、外国語の電子メール・メッセージのベイジアン・スパム・フィルタリングを大いに改善することを可能にする。ベイジアン・スパム・フィルタは、それが学習により知る着信電子メール・メッセージのコンテンツの量を判定する。フィルタがコンテンツの閾値量を知っている場合、フィルタは、電子メール・メッセージをスパムまたは適切であると分類する。一方で、十分な量の電子メールの語が、学習によりフィルタに知られていない場合、フィルタは、メッセージがスパムであるか否か、正確に判定することができない。これは、通常、電子メール・メッセージが、フィルタが学習していない言語で書かれているケースである。このケースでは、フィルタは、メッセージを未知のタイプと分類する。必要に応じて、閾値の基準値（例えば、既知の電子メール内の語のパーセンテージ、および、電子メールのベイジアン処理において使用された最大補正値のパーセンテージ）を変えることもできる。
【００１０】
この概要および以下の詳細な説明に記載されている特徴および効果は、全てを含まず、特に、多数の追加される特徴および効果は、図面、明細書、請求項からみて関連した技術の当業者にとって明らかである。そのうえ、明細書において使用される言語は、主に読みやすさと教示目的のために選択され、そしてこのような発明の内容を判定するのに必要な請求項に準拠して、発明の内容を説明または限定するために選択されてはいない点に留意すべきである。
【００１１】
本発明のいくつかの実施例によれば、図1は、未学習言語の電子メールを処理する場合の誤検出を軽減するために、保証チェック105が、ベイジアン・スパム電子メール・フィルタリングにおいて利用されるシステム100を例示する。各種構成要素が独立して図1において例示され、各々の例示された構成要素は、ソフトウェア、ハードウェア、ファームウェアまたはこれらの組み合せとして実施することができる一群の機能を表すことを理解すべきである。構成要素は、独立型プログラムとして実行できるソフトウェアとして実施できるが、他の手段（例えば、大きなプログラムの一部として、複数の別々のプログラムとして、カーネル・ロード可能なモジュールとして、一つ以上の装置ドライバとして、または、一つ以上の静的、または、動的にリンクされたライブラリ）で実施することもできる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１２】
図は、説明だけの目的のために本発明の実施例を表す。当業者は、以下の説明から直ちに本願明細書において例示される構造および方法の別の実施例が、本願明細書において記載される本発明の原則から逸脱することなく、用いることができると認識するべきである。
【００１３】
図1にて例示したように、ベイジアン・スパム・フィルタ101は、着信電子メール・メッセージ103を受信する。標準ベイジアン・スパム・フィルタ101の実施機構は、関連した技術の当業者に知られているので、本発明のコンテキストの中でその使用は、この明細書を考慮すれば、そのような技術レベルにあるものにとっては、極めて明らかであろう。着信電子メール103を精査するためにベイジアン方法論を利用するプロセスにおいて、ベイジアン・スパム・フィルタ101は、これらの電子メール・メッセージ103のコンテンツを分析する。標準ベイジアン処理だけでなく、ベイジアン・スパム・フィルタ101は、着信電子メール103に関する保証チェック105を実行する。本願明細書においては、保証チェック105は、コンテンツの閾値107の量を越えるものが既知であるか否かを判定するための分析に関連する。例えば、着信電子メール・メッセージ103に関する保証チェック105を実行するために、ベイジアン・スパム・フィルタ101は、その電子メール・メッセージ103のコンテンツを分析し、学習させたデータにより、その中のどの語がベイジアン・スパム・フィルタ101にとって既知かどうかを判定する。つまり、ベイジアン・スパム・フィルタ101が、その学習において、特定の語に遭遇し、かつその語がカテゴリー化の確率に関連する場合、その語は既知である。ベイジアン・スパム・フィルタ101が、学習において、その語に遭遇せず、かつその語がこのように与えられた確率に関連していない場合、その語は既知ではない。後で詳しく述べるように、電子メール103の未知のコンテンツの量は、ベイジアン・スパム・フィルタ101がその電子メール103をカテゴリー化することを支援する。
【００１４】
より詳しくは、電子メール103のコンテンツの閾値107の量を超えるものが既知でない場合、ベイジアン・スパム・フィルタ101は、文書を未知106のタイプと分類する。つまり、コンテンツの多くがフィルタ101に既知でないと、電子メール103をスパム102または適切104に、確実にカテゴリー化することができない。フィルタ101が電子メール103の語に対し十分な量の学習がされていないので、フィルタ101は、それが知っている語に関係しているその確率データに基づいて、電子メール103の性質について、信頼できる結論を出すことができない。一方、ベイジアン・スパム・フィルタ101が、電子メール103のコンテンツの量が、閾値107より小であることが既知であると判定する場合、フィルタ101は、文書の標準ベイジアン確率分類を実行するのに十分な量の情報を持つ。
【００１５】
例えば、ベイジアン・スパム・フィルタ101を、ドイツ語ではなく、英語に設定した電子メールについて学習させた場合、いくつかの一般的なドイツ語の語（例えば、定冠詞および一般的な接続詞）が、英語の学習データのスパム102にしか存在しないので、それらは、スパム102の高い確率と関連している。このため、ほとんどのドイツ語の語がフィルタ101にとって未知であり、フィルタ101は、全てまたはほとんどのドイツ語の電子メール103をスパム102と誤って分類する。保証チェック105は、フィルタ101がドイツ語の言語の電子メールの大部分の語を知らない、従って、それが、スパム102を含むものではなく、フィルタ101が結論を出すことができない未知のコンテンツを含むという事実にフラグを立てるであろう。一方で、いくつかのドイツ語の語を含んでいる英語の言語のスパム102には、フィルタ101が電子メール103の大部分の語（英語）を知っているので、スパム102としてフラグが立てられ、実質上電子メール103をカテゴリー化する。
【００１６】
保証チェック105の種々の形態は、本発明の異なる実施例に従って実行することができる。実施例において、フィルタ101は、単純に、ベイジアン・フィルタの学習により既知の着信電子メール・メッセージ103の語のパーセンテージを算出する。この実施例の場合、コンテンツの必要量が既知の場合だけ、フィルタ101は実質上電子メール103をカテゴリー化し続ける。使用する閾値107が、可変設計パラメータであると理解すべきことは当然である。他の実施例では、他の値（例えば80%、90%、95%その他）が使用されるが、この実施例では、85%が、既知の語の閾値107として使用される。
【００１７】
いくつかの実施例において、電子メール・メッセージ103に使用される保証チェック105は、電子メール・メッセージ103のベイジアン・フィルタリングにおいて利用される最大補正値111のパーセンテージである。一般的な補正および具体的な最大補正を理解するために、ベイジアン・フィルタリングでは、特別な確率値が、学習において遭遇されなかった語に対してフィルタ101により使用される点に第一に注意すべきである。調整なしでは、学習中に遭遇されない語が電子メール103に一つ以上存在することは、その電子メール101のベイジアン分類に不均衡な影響を及ぼす。この理由から、ベイジアン処理は、そのような語のためのデフォルトの確率を使用することができる。そのようなデフォルトの確率は、本発明の多数の実施例で使用される。これには、保証チェック105として使用される最大補正111のパーセンテージとして用いるものも含まれるが、これに限定されない。
【００１８】
学習で遭遇されなかった語のベイジアン処理において使用されるデフォルトの確率は、本明細書において、ゼロ・カウント109と称する。ゼロ・カウント109は、必要に応じて、本発明の異なる実施例の異なる手段で算出することができる。一実施例の場合、ゼロ・カウント109は下記の表1の公式に従って算出される。この公式においてTotalWordsは、学習セットの語の数を表す：
【表１】
0004955627.tif 000002
補正の説明を続けると、一般的にベイジアン分類は、語（例えば、電子メール103の語）のリストを分類する場合、各々のカテゴリー（例えば、スパム102および適切な電子メール104）は、リストの各々の語に対して、P（カテゴリー|語）（すなわち、文書が語の発生を与えられた区分である確率）の合計を算出することによって、実際のスコアが与えられることに注意すべきである。このステップにおいて、一つの単語が文書（例えば電子メール・メッセージ103）の残りの語を圧倒するのを防ぐために使用することができる、エラー（補正）値113も算出することができる。そのような補正値113は、本発明の多数の実施例において使用される。
【００１９】
補正値113は、必要に応じ異なる手段で算出することができる。本発明のいくつかの実施例において、補正値は、下記の表2の数学的計算によって算出する：
【表２】
0004955627.tif 000003
最大補正の説明を続けると、いくつかの実施例で、ベイジアン・フィルタ101は、与えられた電子メール・メッセージ103に生じることができる、最大限可能な補正111を算出する。これは、必要に応じ異なる手段で算出することができる。本発明のいくつかの実施例において、電子メール・メッセージ103の最大補正値111は、下記の表3の公式によって算出される：
【表３】
0004955627.tif 000004
最後に、最大補正の量、実際には使用されるもの115は、最大補正111（例えば、表3によって算出されたもの）で補正113（例えば、表2によって算出されたも）を割ることにより算出することができる。閾値107の基準値として保証チェック105において、本発明のいくつかの実施例で使用されるのは、この結果115である。当然、使用する特定の閾値107は、可変設計パラメータである。いくつかの実施例において、使用される補正115が最大の95%を超える場合、フィルタ101は、未知106のタイプであるとして、その電子メールについて判断を下す。他の閾値107の値もまた可能である（例えば、98% より大きい、90%より大きい、その他）。
【００２０】
本発明のいくつかの実施例において、複数の閾値107の基準値は、フィルタ101によって調査される。例えば、一実施例の場合、a)電子メールの語の15%未満が知られていて、かつb）電子メール103のベイジアン・フィルタ101により使用される補正115が、最大111の95%を超える場合、ベイジアン・フィルタ101は、電子メールを未知106タイプと決定する。他の特定の閾値107の値および基準値は、必要に応じ他の実施例において使用することができる。
【００２１】
ベイジアン・スパム・フィルタ101のコンテキスト内の保証チェック105の使用は、極めて良好に機能する。また、これは、配置場所で実行された追加の学習に極めて速く適応するので、発行者が、英語の言語の電子メール・メッセージ103を学習するだけで、アンチ・スパム製品を出荷することが可能となる。製品が、未学習言語に基づく環境で使用されると、ベイジアン・フィルタ101は、すばやく（例えば、オート・アウトバウンド学習および到着メッセージ103の再分類により）その言語を学習するので、これにより、保証チェック105は、未知106のタイプであるので、その電子メールがその言語で書かれているとは宣言しない。
【００２２】
本発明は、また、学習データが利用できない領域で急速に展開されるアンチ・スパム・ソリューションを可能にする。さらに、本発明は、スパム・エンジンが入力メッセージ103を検査するべきかどうかのみを判定するために、高価な言語分類エンジンをライセンスしないことによって、アンチ・スパム・ソフトウェアの発行者が、金銭を節約することを可能にする。
【００２３】
この明細書は、電子メール・メッセージ103をスパム102、適切104または未知106に分類することについて説明するものであるが、本発明が、それだけに制限されないことは、さらに理解すべきである。スパムの分類が本発明の重要な使用目的であるが、それは、多数の適切なカテゴリーにあらゆる文書タイプのベイジアン分類のコンテキスト内でも利用することができる。
【００２４】
当業者によって理解されるように、本発明は、その精神または主要な特徴から逸脱することなく、他の特定の形態で実施することもできる。同様に、特定のネーミングおよび部分、モジュール、エージェント、マネージャ、構成要素、機能、手順、動作、レイヤ、特徴、属性、方法および他の態様の区分は、必須でないか重要でなく、そして、本発明またはその特徴を実施する機構は、異なる名前、区分および／またはフォーマットを具備することもできる。その上さらに、関連した技術の当業者にとって明らかであるように、本発明の部分、モジュール、エージェント、マネージャ、構成要素、機能、手順、動作、レイヤ、特徴、属性、方法および他の側面は、ソフトウェア、ハードウェア、ファームウェアまたは三つの任意の組合せとして実施させることができる。当然、本発明の構成要素がソフトウェアとして実施されても、構成要素は、スクリプトとして、独立型プログラムとして、より大きいプログラムの一部として、複数の別々のスクリプトおよび／またはプログラムとして、静的、または、動的にリンクされたライブラリとして、カーネル・ロード可能なモジュールとして、デバイスドライバとして、および／または、現在、または、将来のコンピュータプログラミングの当業者に知られている他のいかなる方法でも実施することができる。加えて、本発明は、任意の特定のプログラム言語、または、任意の特定のオペレーティングシステム、または、環境を理由とする実施に決して限定されない。その上さらに、本発明が、全体的、あるいは部分的にソフトウェアで実施される場合、コンピュータ・プログラム製品として、コンピュータ読取り可能な媒体にソフトウェア・コンポーネントを格納することができることは、関連した技術の当業者にとって容易に明らかである。コンピュータ読取り可能な媒体の任意の様態は、磁気または光学的記録媒体のようなコンテキストを使用することができる。加えて、本発明のソフトウェア部分は、任意のプログラム可能なコンピューティング装置のメモリ内で、（例えば、オブジェクトコードまたは実行可能イメージとして）インスタンスを生成することができる。したがって、本発明の開示は、実例となることを目的とするが、本発明の（請求項に記載される）範囲に限定されるものではない。
【図面の簡単な説明】
【００２５】
【図１】未学習言語の電子メールを処理する場合の誤検出を軽減するために、保証チェックがベイジアン・スパム電子メール・フィルタリングにおいて利用されるシステムを例示しているブロック線図である。
【符号の説明】
【００２６】
101  ベイジアン・スパム・フィルタ
102  スパム
103  着信電子メール
104  適切
105  保証チェック
106  未知
107  閾値
109  ゼロ・カウント
111  最大補正
113  補正値
115  使用される補正
【図１】
0004955627.tif 000005