(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
解析対象文章を取得するクローラ部と、
クローラ部にて得られる解析対象文章を形態素解析処理する形態素解析処理部と、
形態素解析処理により得られたキーワードを、解析対象文章での出現頻度と、得られたキーワードの組み合わせに応じた補正値と、に基づいて加重した結果である解析対象加重結果を取得する解析対象加重結果取得部と、
サンプル文章の形態素解析により得られたキーワードを、そのサンプルとなる文章中での出現頻度と、得られたキーワードの組み合わせに応じた補正値と、に基づいて加重した結果であるサンプル加重結果を取得するサンプル加重結果取得部と、
解析対象加重結果とサンプル加重結果とを代入値とする所定の演算式を格納する演算式格納部と、
解析対象加重結果とサンプル加重結果と、演算式とに従って演算することで解析対象文章とサンプル文章との類似度を求める類似度演算部と、
類似度演算部での演算結果が所定の条件を満たす演算結果である場合には解析対象文章の識別情報をサンプル文章に類似する文章であるとして蓄積する類似文章蓄積部と、
を有するフィルタリング装置。
【請求項２】
検索結果を示す検索文章識別情報を取得する検索文章識別情報取得部と、
検索文章識別情報取得部にて取得された検索文章識別情報を類似文章蓄積部に蓄積されている識別情報と比較する比較部と、をさらに有する請求項１に記載のフィルタリング装置。
【請求項３】
前記比較部での比較結果が、類似文章蓄積部に蓄積されている識別情報の中に検索文章識別情報と一致するものがあるとの比較結果である場合に、その検索文章識別情報で識別される検索文章が検索結果に含まれないようにフィルタリング処理を実行するフィルタリング処理部を有する請求項２に記載のフィルタリング装置。
【請求項４】
ＵＲＬを受信するＵＲＬ受信部と、
受信したＵＲＬで識別されるウエッブページの文章を解析対象文章として取得する解析対象文章取得部と、
類似度演算部での演算結果が所定の条件を満たす演算結果である場合には、その旨をＵＲＬの送信元に対して出力する識別情報出力部と、
を有する請求項１から３のいずれか一に記載のフィルタリング装置。
【請求項５】
演算式格納部に格納されている式が下記数１の式である請求項１から４のいずれか一に記載のフィルタリング装置。
【数１】
0005070124.tif 000003
【請求項６】
前記請求項４に記載のフィルタリング装置と、クライアント端末装置と、からなるフィルタリングシステムであって、
前記クライアント端末装置は、
ＵＲＬをフィルタリング装置に対して送信するＵＲＬ送信部と、
フィルタリング装置の識別情報出力部での所定の条件を満たす演算結果である旨を示す情報を受信する所定情報受信部と、
受信した演算結果を示す情報に応じて、そのＵＲＬへのアクセスを制御するアクセス制御部と、を有するフィルタリングシステム。
【請求項７】
解析対象文章を取得するクローラステップと、
クローラステップにて得られる解析対象文章を形態素解析処理する形態素解析処理ステップと、
形態素解析処理により得られたキーワードを、解析対象文章での出現頻度と、得られたキーワードの組み合わせに応じた補正値と、に基づいて加重した結果である解析対象加重結果を取得する解析対象加重結果取得ステップと、
サンプル文章の形態素解析により得られたキーワードを、そのサンプルとなる文章中での出現頻度と、得られたキーワードの組み合わせに応じた補正値と、に基づいて加重した結果であるサンプル加重結果を取得するサンプル加重結果取得ステップと、
解析対象加重結果とサンプル加重結果とを代入値とする所定の演算式を演算式格納部から取得する演算式取得ステップと、
解析対象加重結果とサンプル加重結果と、演算式とに従って演算することで解析対象文章とサンプル文章との類似度を求める類似度演算ステップと、
類似度演算ステップでの演算結果が所定の条件を満たす演算結果である場合には解析対象文章の識別情報をサンプル文章に類似する文章であるとして類似文章蓄積部に蓄積するため記録する類似文章記録ステップと、
を計算機に実行させるフィルタリング方法。
【請求項８】
検索結果を示す検索文章識別情報を取得する検索文章識別情報取得ステップと、
検索文章識別情報取得ステップにて取得された検索文章識別情報を類似文章蓄積部に蓄積されている識別情報と比較する比較ステップと、をさらに計算機に実行させる請求項７に記載のフィルタリング方法。
【請求項９】
前記比較ステップでの比較結果が、類似文章蓄積部に蓄積されている識別情報の中に検索文章識別情報と一致するものがあるとの比較結果である場合に、その検索文章識別情報で識別される検索文章が検索結果に含まれないようにフィルタリング処理を実行するフィルタリング処理ステップをさらに計算機に実行させる請求項８に記載のフィルタリング方法。
【請求項１０】
ＵＲＬを受信するＵＲＬ受信ステップと、
受信したＵＲＬで識別されるウエッブページの文章を解析対象文章として取得する解析対象文章取得ステップと、
類似度演算ステップでの演算結果が所定の条件を満たす演算結果である場合にはその旨をＵＲＬの送信元に対して出力する識別情報出力ステップと、
を計算機に実行させる請求項７から９のいずれか一に記載のフィルタリング方法。
【請求項１１】
演算式取得ステップにて取得される式が下記数１の式である請求項７から１０のいずれか一に記載のフィルタリング方法。
【数２】
0005070124.tif 000004
【請求項１２】
さらに、
ＵＲＬ受信ステップに対応してＵＲＬを送信するＵＲＬ送信ステップと、
識別情報出力ステップでの所定の条件を満たす演算結果である旨を示す情報を受信する所定情報受信ステップと、
受信した演算結果を示す情報に応じて、そのＵＲＬへのアクセスを制御するアクセス制御ステップと、
を計算機に実行させる請求項１０に記載のフィルタリング方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、有害なＷｅｂサイトへのアクセスなどを禁止する、いわゆる「フィルタリング」技術を実効的に行うための技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
現在、インターネット上ではさまざまなＷｅｂサイトが公開されており、ユーザーは端末からそれらＷｅｂサイトにアクセスすることで、所望の情報を簡単に知ることができる。しかしその一方で、Ｗｅｂサイトにはアダルトコンテンツや暴力的なコンテンツなどを含むものも数多く存在し、そのような有害なＷｅｂサイトに若年者などが簡単にアクセスすることができてしまうことが、近年、大きな問題として議論されている。
【０００３】
そして、このような有害なＷｅｂサイトへのアクセスをコントロールするため、いわゆる「フィルタリング」と呼ばれる技術が提供されている。この「フィルタリング」では、例えば予めＮＧワードやＵＲＬをフィルタリングソフトに登録しておき、端末がアクセスするＷｅｂサイトが当該ＮＧワードを含んでいたり、当該ＵＲＬのドメインを含んでいたりする場合には、有害なＷｅｂサイトであると判断して表示を行わない、といった処理を行う。
【０００４】
また検索サーバ装置においても同様の機能が実装され、特許文献１には、検索にヒットしたＷｅｂサイトについて同様の登録ＮＧワードやＵＲＬなどとの一致判断処理を行い、有害なＷｅｂサイトと判断されたものは検索結果に含めないといった処理を行っている。
【特許文献１】特開２００７−１２８１１９号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかし上記登録ＮＧワードやＵＲＬを利用するフィルタリング技術では、ＮＧワードやＵＲＬの登録を適宜行う必要がある。とくにＵＲＬの登録に関して、Ｗｅｂサイトの数が一日単位で爆発的に増えているネットワークの現状を考えると、そのサイト増加スピードにフィルタリング用のＵＲＬ登録件数が追いついていないのは明白である。したがって、結果的に「フィルタリング漏れ」が生じている、という課題がある。
【０００６】
またＮＧワードを利用した一致判断処理の場合、ＮＧワードさえ一致していれば未知の新規開設Ｗｅｂサイトであってもそのフィルタリングの対象とすることができる。しかし、例えば登録単語（ワード）レベルでの一致である場合、例えば「たばこ」というワードを含むＷｅｂサイトであっても、実は未成年の喫煙による悪影響を啓発するサイトである可能性もある。したがって結果的に健全なＷｅｂサイトもフィルタリングしてしまっている可能性がある、という課題がある。
【０００７】
また上記フィルタリング技術の実効性を疑問視する総務省によって、２００８年のはじめには、ＳＮＳ（ソーシャル・ネットワーキング・サービス）やブログなどを備える携帯電話用サイトを有害サイトの危険性があるとして一括してアクセス禁止とする旨の通達が携帯電話キャリア各社に対して出されている。しかしこのような一括禁止処置では、当然、健全なサイトも含めて数多くのサイトを一律アクセス禁止としてしまうこととなり、ネットワーク関連市場の発展を阻害する結果を招く可能性がある。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
以上の課題を解決するために、以下の特徴を有することで、フィルタリング漏れのないよう、自動的に登録ワードやＵＲＬの更新登録を行う機能を備え、また、未知のＷｅｂサイトであっても、単純なＮＧワードの比較によるフィルタリングよりもさらに実効性の高いフィルタリングを行うことのできるフィルタリング装置を提供する。
【０００９】
すなわち、比較対照のモデルとなる有害Ｗｅｂサイトを予め用意しておき、そのＷｅｂサイトの内容と、クローラが収集するＷｅｂサイトの内容との類似度を、「両Ｗｅｂ文書の形態素解析の結果得られる単語の出現頻度の加重結果」を利用して総合的に判断する。そしてその判断結果に従って、自動的にＷｅｂサイトの有害／無害の判断用の参照データベースを生成する機能を有することを特徴とするフィルタリング装置を提供する。
【００１０】
そして上記特徴的な機能を実現するため、本発明のフィルタリング装置は、具体的に以下の構成、すなわち解析対象文章を取得するクローラ部と、クローラ部にて得られる解析対象文章を形態素解析処理する形態素解析処理部と、形態素解析処理により得られたキーワードを解析対象文章での出現頻度と、得られたキーワードの組み合わせに応じた補正値と、に基づいて加重した結果である解析対象加重結果を取得する解析対象加重結果取得部と、サンプル文章の形態素解析により得られたキーワードをそのサンプルとなる文章中での出現頻度と、得られたキーワードの組み合わせに応じた補正値と、に基づいて加重した結果であるサンプル加重結果を取得するサンプル加重結果取得部と、解析対象加重結果とサンプル加重結果とを代入値とする所定の演算式を格納する演算式格納部と、解析対象加重結果とサンプル加重結果と、演算式とに従って演算することで解析対象文章とサンプル文章との類似度を求める類似度演算部と、類似度演算部での演算結果が所定の条件を満たす演算結果である場合には解析対象文章の識別情報をサンプル文章に類似する文章であるとして蓄積する類似文章蓄積部と、を有する。
【００１１】
また検索サーバや端末などで検索を行う際に、検索結果のＷｅｂサイトなどに対して上記処理を行うことで、検索結果に対する実効的なフィルタリングを行う機能をさらに備えたフィルタリング装置も提供する。具体的に、そのフィルタリング装置は、上記構成に加えて、検索結果を示す検索文章識別情報を取得する検索文章識別情報取得部と、検索文章識別情報取得部にて取得された検索文章識別情報を類似文章蓄積部に蓄積されている識別情報と比較する比較部と、をさらに有する。
【００１２】
また、端末でのアクセス先のＵＲＬを取得し、そのアクセス予定のＵＲＬで示されるＷｅｂサイトが有害サイトであるかの判断を、上記類似度の判断によって行う機能をさらに備えたフィルタリング装置も提供する。具体的に、そのフィルタリング装置は、ＵＲＬを受信するＵＲＬ受信部と、受信したＵＲＬで識別されるウエッブページの文章を解析対象文章として取得する解析対象文章取得部と、類似度演算部での演算結果が所定の条件を満たす演算結果である場合にはその旨をＵＲＬの送信元に対して出力する識別情報出力部と、を有する。
【発明の効果】
【００１３】
以上のような構成を備える本発明によって、予め比較対象のモデルとなる有害なＷｅｂページを用意しておけば有害なＷｅｂサイトのＵＲＬの更新登録を自動的に行うことができる。したがって、新規開設された未知のＷｅｂサイトにもフィルタリング漏れなく対応できる。また単純な登録ワードの比較ではなく、両Ｗｅｂ文書の形態素解析の結果得られる単語の出現頻度の加重結果を利用して、モデルとなる有害Ｗｅｂサイトとの類似度を総合的に判断するため、より実効性の高いフィルタリングを実現することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１４】
以下に、図を用いて本発明の実施の形態を説明する。なお、本発明はこれら実施の形態に何ら限定されるものではなく、その要旨を逸脱しない範囲において、種々なる態様で実施しうる。
【００１５】
なお、実施例１は、主に請求項１、５、７、１１について説明する。また、実施例２は、主に請求項２、３、８、９について説明する。また、実施例３は、主に請求項４、６、１０、１２について説明する。
【００１６】
≪実施例１≫
【００１７】
<概要>
【００１８】
図１は、本実施例のフィルタリング装置によるフィルタリング対象Ｗｅｂサイトの判断処理の一例を説明するための概念図である。この図１（ａ）あるように、本実施例のフィルタリング装置が、予め登録されている有害Ｗｅｂサイトのモデルサイト「海外タバコの購入代行」の文書データ（サンプル文章）に対して形態素解析処理を行う。そして形態素解析の結果、出現数の上位１００個のキーワードを、「たばこ」、「円」、・・・という具合に抽出する。そして、各キーワードのＷｅｂ文章中の出現頻度に応じて、例えば「たばこ  ６４」、「円  ３１」、・・・という具合に加重点数を付与する。
【００１９】
また、図１（ｂ）に示すように、クローラプログラムなどによって自動的に取得され、有害サイトであるか否か不明である「たばこの危険性」サイトについても、同様に形態素解析処理を行う。そして「たばこ  ７２」、「ニコチン  ２８」、・・・という具合に、そのＷｅｂ文書中の出現キーワードを、加重点数を付与して抽出する。
【００２０】
そして本実施例のフィルタリング装置では、単純に抽出キーワードが一致するかを判断するのではなく、キーワードに付与された加重点数を一致キーワードごとに掛け合わせ、その加重点積の合計値を利用して両文書データの類似度を判断することを特徴とする。上記例では、両Ｗｅｂサイトは例えばタバコなど同じ単語を含む一方、その他の単語が異なっている。そのため両文書データは加重点積の合計値が（所定値より）低くなり、したがって両文書が内容的に類似していないとして、この「たばこの危険性」というサイトは安全なサイトであると判断される。
【００２１】
その一方、加重点数の合計値が高く、その文書内容がサンプル文章と類似していると判断されたＷｅｂサイトに関しては、有害ＷｅｂサイトとしてそのＵＲＬをデータベース化する、という具合である。このように、本実施例のフィルタリング装置では、有害なＷｅｂサイトのＵＲＬの更新登録（データベース化）を自動的に行うことができる。また、そのデータベースへの登録可否の判断処理に関しては、単純な登録ワードの比較ではなく、両Ｗｅｂ文書の形態素解析の結果得られる単語の出現頻度の加重結果を利用して、モデルとなる有害Ｗｅｂサイトとの類似度を総合的に判断するため、より実効性の高いフィルタリングを実現することができる。
【００２２】
<機能的構成>
【００２３】
図２は、本実施例のフィルタリング装置における機能ブロックの一例を表す図である。この図にあるように、本実施例の「フィルタリング装置」（０２００）は、「クローラ部」（０２０１）と、「形態素解析処理部」（０２０２）と、「解析対象加重結果取得部」（０２０３）と、「サンプル加重結果取得部」（０２０４）と、「演算式格納部」（０２０５）と、「類似度演算部」（０２０６）と、「類似文章蓄積部」（０２０７）と、からなる。
【００２４】
なお、以下に記載する本装置の機能ブロックは、ハードウェア、ソフトウェア、又はハードウェア及びソフトウェアの両方として実現され得る。具体的には、コンピュータを利用するものであれば、ＣＰＵや主メモリ、バス、あるいは二次記憶装置（ハードディスクや不揮発性メモリ、ＣＤやＤＶＤなどの記憶メディアとそれらメディアの読取ドライブなど）、情報入力に利用される入力デバイス、印刷機器や表示装置、その他の外部周辺装置などのハードウェア構成部、またその外部周辺装置用のインターフェース、通信用インターフェース、それらハードウェアを制御するためのドライバプログラムやその他アプリケーションプログラム、ユーザーインターフェース用アプリケーションなどが挙げられる。
【００２５】
そして主メモリ上に展開したプログラムに従ったＣＰＵの演算処理によって、入力デバイスやその他インターフェースなどから入力されメモリやハードディスク上に保持されているデータなどが加工、蓄積されたり、上記各ハードウェアやソフトウェアを制御するための命令が生成されたりする。また、この発明は装置やシステムとして実現できるのみでなく、方法としても実現可能である。また、このような発明の一部をソフトウェアとして構成することができる。さらに、そのようなソフトウェアをコンピュータに実行させるために用いるソフトウェア製品、及び同製品を記録媒体に固定した記録媒体も、当然にこの発明の技術的な範囲に含まれる（本明細書の全体を通じて同様である）。
【００２６】
「クローラ部」（０２０１）は、解析対象文章を取得する機能を有し、例えば一般的なクローラプログラムなどによって、ネットワーク上の新規Ｗｅｂサイトの文書データを解析対象文章として取得することで実現できる。もちろん、クローラ部の機能は、クローラプログラムによる解析対象文章の取得に限定されず、例えば、ユーザー用の入力デバイスやＧＵＩなどによって実現され、具体的にはＧＵＩなどを介してユーザーがキーボード入力などで入力した文章を取得するよう構成しても良い。
【００２７】
そして本実施例のフィルタリング装置では、このように取得された新規Ｗｅｂサイトの文書内容を、以下の構成により有害Ｗｅｂサイトなどのモデルケースを示すサンプル文章の内容と比較する。
【００２８】
「形態素解析処理部」（０２０２）は、クローラ部にて得られる解析対象文章を形態素解析処理する機能を有し、例えば、ＣＰＵなどの演算装置や形態素解析プログラムなどによって実現することができる。なお、この形態素解析処理部における具体的な処理例については、従来同様に例えば単語辞書や構文ルール辞書などを利用したパターンマッチングなどによる文章の単語分解処理や、隠れマルコフモデルなどの確率的言語モデルを利用したスコアリングによる単語分解処理によって行うと良い。また、もちろん抽出される単語は、形態素解析の解析ルールの設定次第で複数の単語からなる慣用句などであっても良い。
【００２９】
そして、このように抽出された単語に関して、本実施例のフィルタリング装置ではサンプル文章との比較のため以下の構成によって加重点数を付与することを特徴とする。
【００３０】
「解析対象加重結果取得部」（０２０３）は、解析対象加重結果を取得する機能を有し、例えばＣＰＵなどの演算装置や解析対象加重結果取得プログラムなどによって実現することができる。「解析対象加重結果」とは、形態素解析処理により得られたキーワードを解析対象文章での出現頻度に基づいて加重した結果をいう。また、「出現頻度に基づいて加重」とは、文章中の出現頻度に応じて単語ごとに異なった値を付与する処理をいう。例えば文章中の全単語の出現数（例えば名詞格のみとしても良い。また助詞や助動詞などは除いても良い。）を母数とし、単語Ａ、Ｂ、Ｃ、・・・のそれぞれの出現回数を示す割合をその加重値とする、という具合である。そのほか、出現回数そのものを加重値としても良い。
【００３１】
また、抽出した単語は同義語（類義語）辞典などを参照して、複数の同義語（類義語）を一の単語としてまとめてその出現頻度に応じた加重処理を行うよう構成しても良い。また、例えば品詞やその文字内容に応じて、補正テーブルなどを参照し単語ごとの加重値に補正をするよう構成しても良い。具体的に、いわゆる有害と思われる単語や組み合わせ、例えば「アダルト」、「ドラッグ」と「購入」などの単語や単語の組み合わせがある場合についてはその加重値が高くなるよう補正する、という具合である。
【００３２】
「サンプル加重結果取得部」（０２０４）は、サンプル加重結果を取得する機能を有し、例えばＣＰＵなどの演算装置やフラッシュメモリなどの蓄積装置、またサンプル加重結果取得プログラムなどによって実現することができる。「サンプル加重結果」とは、サンプル文章の形態素解析により得られたキーワードを、そのサンプルとなる文章中での出現頻度に基づいて加重した結果をいう。また、「サンプル文章」とは、フィルタリングの対象となりうるモデルサイトを示す文章をいい、もちろん、実際のＷｅｂサイトの文章データであっても良いし、架空のＷｅｂサイトの文章データであっても良い。また、このサンプル文章に関しては、管理者などの手によって予め入力登録される必要がある。また、サンプル文章はこのようにすでに登録されているものであるので、予め加重結果のみ算出しておきデータベース化しておいたものを取得する構成としても良い。あるいは、サンプル文章が実際の有害Ｗｅｂサイトで、その文章内容が頻繁に更新などされていれば、解析対象文章との比較を行うつどサンプル文章の新規取得、およびサンプル加重結果の算出取得処理を行うよう構成しても良い。
【００３３】
なお、このサンプル加重結果取得部で取得するサンプル加重結果は、文章がサンプル文章か解析対象文章かの違いのみで、その加重結果自体の算出方法は前述の解析対象加重結果のものと同様であるので、その説明は省略する。
【００３４】
そして本実施例のフィルタリング装置では、このように算出、取得した解析対象加重結果およびサンプル加重結果を、それぞれの文章ＩＤと関連付けてテーブルデータなどを生成し、両文章データの比較のためフラッシュメモリなどにて保持する。
【００３５】
図３は、このようにフラッシュメモリなどに蓄積されている、解析対象加重結果及びサンプル加重結果のデータテーブルの一例を表す図である。この図３にあるように、例えばそれぞれの「文章ＩＤ」と関連付けて、その文章のソースアドレス（ＵＲＬなど）と出現キーワードおよびその加重値が示されている。すなわち、図３（ａ）に示すテーブルデータ中の一番上のレコードでは、「文章ＩＤ：Ａ００１」で示される解析対象文章中の抽出単語として「たばこ（加重値７２）」や「禁断症状（加重値４）」などが示されている。
【００３６】
また、図３（ｂ）に示すように、「文章ＩＤ：Ｓ００１」で示されるサンプル文章中の抽出単語として「たばこ（加重値６４）」や「オススメ（加重値２）」などが示されている、という具合である。
【００３７】
そして本実施例のフィルタリング装置では、このように保持されている解析対象加重結果とサンプル加重結果とを利用して、以下の構成によって両文章データの類似度を判断することで、解析対象文章に係るＷｅｂサイトをフィルタリング対象とするべきか否かを判断する。
【００３８】
「演算式格納部」（０２０５）は、解析対象加重結果とサンプル加重結果とを代入値とする所定の演算式を格納する機能を有し、例えばフラッシュメモリやＨＤＤ（ハードディスクドライブ）、光学ディスクやその読取ドライブなどによって実現することができる。また、「演算式」とは、例えば解析対象文章とサンプル文章との間での同一単語の加重値の積を算出し、全単語の算出値を全て加算する式を基本として、その基本式の各パラメータに補正値を乗じたり補正値を加えたりする式などが挙げられる。すると、両文章データのそれぞれにおいて同一単語が頻出している場合には、上記演算式の演算結果は同一単語が頻出しない場合に比べて大きな値をとることになる。したがって、このような演算式による演算結果を比較することで、２つの文章間における出現単語の類似度を判断することができる。そしてその出現単語の類似度から２つの文章間における内容の類似度を推測することができる、という具合である。
【００３９】
また、演算式格納部に格納されている演算式の具体的な例としては、以下のような式が挙げられる。
【数１】
0005070124.tif 000002
【００４０】
なお、上記演算式は以下のような演算処理を示している。すなわち、まず図３に示すようにフラッシュメモリなどに保持されている解析対象文章αから抽出された単語について、識別番号ｎ（１からｋ）を付し、その単語の加重値をＰｎとする。また同様に、比較対象となるサンプル文章βから抽出された単語について識別番号ｍ（１からｌ）を付し、その単語の加重値をＣｍとする。そして文章αのキーワードｎ（１からｋ）と、文章βのキーワードｍ（１からｌ）について一致するか（同義か）などを総当りで判断する。
【００４１】
そしてその判断処理の結果、一致する場合についてはｆ（ｎ，ｍ）＝（Ｐｎ×（Ｃｍ×Ｕ）としてその加重値の積を計算し、一致しない場合には、ｆ（ｎ，ｍ）＝０とする。このようにして２つの文章間でキーワードが一致などする単語の加重値の積を求め、その加重値の積を積算していく、という具合である。
【００４２】
「類似度演算部」（０２０６）は、解析対象加重結果とサンプル加重結果と、演算式とに従って演算することで解析対象文章とサンプル文章との類似度を求める機能を有し、例えばＣＰＵなどの演算装置や類似度演算プログラムによって実現することができる。具体的に、上記のようにフラッシュメモリなどに格納されている演算式と、図３に示すようなデータテーブルから単語ごとの加重値を主メモリに格納する。そしてＣＰＵによって加重値を変数とする演算式の演算処理を実行し、演算結果を算出する。そしてその演算結果値が、例えば所定値より大きいか否かの判断処理をＣＰＵの論理演算処理によって行い、所定値より大きければ文章同士の類似度が高いと判断する、という具合である。
【００４３】
あるいはこの類似度の判断は、判断基準として予め定められた所定値を利用する絶対的な類似度判断のみならず、例えば一のサンプル文書に対して複数の解析対象文章との間でそれぞれの演算結果値を算出し、その中で最大値をとる解析対象文章を最もサンプル文章に類似すると判断する相対的な類似度判断を行っても良い。
【００４４】
図５は、この類似度判断部における類似度判断のための演算処理の一例を表す概念図である。この図にあるように、解析対象文章（Ａ００１）とサンプル文章（Ｓ００１）とに出現する単語「たばこ」について、例えば図３に示すようなテーブルデータを参照し、それぞれ加重値「７２」と「６４」が取得される。そして、演算式にしたがいその値を掛け合わせ、加重結果積「４６０８」を算出する。また、その他の出現単語「円」、「ニコチン」、・・・などについてもそれぞれ加重結果積「０」、「０」、・・・を算出し、それら値を全て加算した合計値α「５０２４」を算出する。
【００４５】
つづいて、別の解析対象文章（Ａ００４）についても同様に単語ごと加重値と演算式を用いて、その合計値β「７８２９」を算出する。そして、それぞれの合計値に対して、類似度判断の基準となる所定値「６０００」との大小比較を行う。その結果、解析対象文章Ａ００１は、合計値αが所定値以下であるので類似していない、すなわち有害サイトではないことが判断される。一方、解析対象文章Ａ００４は、合計値βが所定値以上であるので類似している、すなわち有害サイトである可能性が高いことが判断される、という具合である。
【００４６】
「類似文章蓄積部」（０２０７）は、類似度演算部での演算結果が所定の条件を満たす演算結果である場合には解析対象文章の識別情報をサンプル文章に類似する文章であるとして蓄積する機能を有し、例えば、前述の各種記憶装置や類似文章蓄積プログラムなどによって実現することができる。
【００４７】
そして、このようにサンプル文章との加重結果積の合計値によって、サンプル文章との類似度が高い、すなわち有害Ｗｅｂサイトである可能性が高いと判断された解析対象文章に係るＷｅｂサイトについては、そのＵＲＬなどの識別情報が自動的に蓄積されていく。したがってフィルタリング処理のためのデータベース更新を、実効性のあるレベルで自動的に更新することができる。
【００４８】
なお、上記構成をとる本実施例のフィルタリング装置は、例えば実施例２にて後述するように、ネットワーク上の検索サーバ装置に組み込まれ、クライアント端末からの検索リクエストに応じて上記判断結果に応じたフィルタリング処理を行うよう構成しても良い。あるいは、クライアント端末装置に組み込まれ、ブラウザなどでアクセスしようとするＷｅｂページに関して上記判断処理を行い、その判断結果にしたがってフィルタリング処理を行うよう構成しても良い。
【００４９】
<ハードウェア構成>
【００５０】
図６は、上記機能的な各構成要件をハードウェアとして実現した際の、フィルタリング装置における構成の一例を表す概略図である。この図を利用して文章の類似度判断処理におけるそれぞれのハードウェア構成部の働きについて説明する。
【００５１】
この図にあるように、フィルタリング装置は、形態素解析処理部、解析対象加重結果取得部、サンプル加重結果取得部、及び類似度演算部であり、またその他の各種演算処理を実行する「ＣＰＵ」（０６０１）と、「主メモリ」（０６０２）と、を備えている。また演算式格納部である「フラッシュメモリ」（０６０３）や、クローラ部である「Ｉ／Ｏ」（０６０４）、類似文章蓄積部である「ＨＤＤ」（０６０５）なども備えている。そしてそれらが「システムバス」などのデータ通信経路によって相互に接続され、情報の送受信や処理を行う。
【００５２】
また、「主メモリ」にはプログラムが読み出され、「ＣＰＵ」は読み出された当該プログラムを参照、解釈することで各種演算処理を実行する。また、この「主メモリ」や「フラッシュメモリ」にはそれぞれ複数のアドレスが割り当てられており、「ＣＰＵ」の演算処理においては、そのアドレスを特定し格納されているデータにアクセスすることで、データを用いた演算処理を行うことが可能になっている。
【００５３】
ここで、「主メモリ」に読み出されているクローラプログラムを「ＣＰＵ」が解釈し、そのプログラムに従って、本実施例のフィルタリング装置は「Ｉ／Ｏ」から、図示しないＵＲＬリストなどを参照して既知のＷｅｂサイトを取得する。そして当該Ｗｅｂサイトのリンク先を次々と辿っていくことで、未知のＷｅｂサイトの文書データを取得する。そして、このようにして取得した文章データを、解析対象文章として「主メモリ」のアドレス１に格納する。
【００５４】
つづいて、「ＣＰＵ」は形態素解析処理プログラムを解釈し、その解釈結果に従い、「主メモリ」のアドレス１に格納されている解析対象文章から単語を抽出する処理を実行する。具体的には、例えば「ＣＰＵ」は「フラッシュメモリ」のアドレスＢに格納されている単語辞書を参照し、最長一致法を利用して「辞書中の単語」と「文章中の単語」とのパターンマッチング処理を行う。そして抽出された単語について「ＣＰＵ」は「フラッシュメモリ」の文法辞書を参照し、文法辞書で示される単語品詞の活用や接続関係から単語が正しく抽出されているか否かの判断処理を実行する。その判断の結果、正しくないと判断された抽出単語については、別の区切り箇所を再パターンマッチング処理によって見つけ出し、文法的に正しい形で文章中の単語を抽出する。またここで「ＣＰＵ」は、抽出プログラムに従い「フラッシュメモリ」に格納されている類義語辞書を参照し、抽出した単語のうち類義語をまとめて一の単語としてまとめる処理を行っても良い。そして、このように抽出された単語を、キーワードとして「主メモリ」のアドレス２、・・・などに格納する。
【００５５】
つづいて「ＣＰＵ」は解析対象加重結果取得プログラムを解釈し、その解釈結果に従い「主メモリ」のアドレス２、・・・に格納されている単語に対する加重処理を実行する。具体的には、例えば一の文章から抽出された全ての単語の出現数をカウントする。つづいて、加重対象となる単語（キーワード１）の出現数をカウントし、「ＣＰＵ」の演算処理によってキーワード１の文章中の出現割合（％）を算出する。そして、その算出値をキーワード１に対する加重値として「主メモリ」のアドレス３に格納する、という具合である。そして、文章に出現するその他の単語（キーワード２、キーワード３、・・・）についても同様の演算処理を実行し、単語ごとの加重値を算出する。なお、ここで算出された加重値は、図３（ａ）に示すように文章ＩＤと関連付けてデータテーブル化されフラッシュメモリなどに記録、保持されると良い。
【００５６】
つづいて「ＣＰＵ」はサンプル加重結果取得プログラムにしたがって、上記同様に算出された予め登録されているサンプル文章に関するサンプル加重結果を取得する。なお、前述のように、このサンプル加重結果は、その加重結果のみが図３（ｂ）に示すようにテーブルデータとしてフラッシュメモリなどに保持されており、そこから取得するようプログラムされていても良い。あるいは、類似度の比較判断処理のつど、サンプルＵＲＬリストなどを参照してサンプル文章を「Ｉ／Ｏ」から取得し、形態素解析や加重結果の算出などの処理を行うようプログラムされていても良い。
【００５７】
つづいて「ＣＰＵ」は類似度演算プログラムを解釈しその解釈結果に従い、上記のようにして「フラッシュメモリ」や「主メモリ」に格納されている解析対象加重結果と、サンプル加重結果と、をフラッシュメモリのアドレスＤに格納されている演算式に代入し演算する処理を実行する。具体的に例えば、図４に示すように出現単語ごとの加重値の積を「ＣＰＵ」の演算処理によって算出し、さらに各積を加算した値を算出する。そして、算出した加重結果積の合計値を解析対象文章とサンプル文章の内容的な類似度を示す比較指標値として、「主メモリ」のアドレス４に格納する。
【００５８】
そして、例えばその比較指標値と、フラッシュメモリに格納されている図示しない所定値との大小比較処理を「ＣＰＵ」の演算処理によって実行する。その結果、指標値が所定値を下回っていれば、解析対象文章はサンプル文章との類似度が低い、すなわち解析対象文章に係るＷｅｂサイトは有害サイトでは無い、と判断する。
【００５９】
一方、比較指標値と所定値との大小比較処理の結果、指標値が所定値を下回っていれば、解析対象文章はサンプル文章との類似度が高い、すなわち解析対象文章に係るＷｅｂサイトは有害サイトではある可能性が高い、と判断する。すると、「ＣＰＵ」は類似文章記録プログラムにしたがって、上記サンプル文章に類似していると判断されたＷｅｂサイトの識別情報（ＵＲＬなど）をＨＤＤなどに記録し、その記録された識別情報をフィルタリング処理用のリストとして利用する、という具合である。
【００６０】
また、上記サンプル文章に類似している判断されたＷｅｂサイトそのものをＨＤＤなどに記録し、次回以降のサンプル文章として利用するよう構成しても良い。
【００６１】
<処理の流れ>
【００６２】
図７は、本実施例のフィルタリング装置における処理の流れの一例を表すフローチャートである。なお、以下に示すステップは、上記のような計算機の各ハードウェア構成によって実行されるステップであっても良いし、媒体に記録され計算機を制御するためのプログラムを構成する処理ステップであっても構わない。
【００６３】
この図にあるように、まず、クローラを利用して解析対象文章を取得し（ステップＳ０７０１）、その取得した解析対象文章を形態素解析する（ステップＳ０７０２）。そして形態素解析により得られたキーワードに基づいて得られる解析対象加重結果を取得する（ステップＳ０７０３）。つづいて、サンプル文章の形態素解析により得られたキーワードに基づいて得られるサンプル加重結果を取得する（ステップＳ０７０４）。
【００６４】
そして、解析対象加重結果とサンプル加重結果とを代入値とする図４に示すような所定の演算式を記憶装置から取得し（ステップＳ０７０５）、解析対象加重結果とサンプル加重結果とを演算式に入力し演算を実行する（ステップＳ０７０６）。そして、その演算結果が所定の条件（例えば演算結果値と類似度の判断基準となる所定値との大小条件）を満たすかによって解析対象文章とサンプル文章との類似度を判断する（ステップＳ０７０７）。そして演算結果が所定の条件を満たす場合、すなわち解析対象文章がサンプル文章に類似しているとの判断がなされた場合、解析対象文章の識別情報を類似文章蓄積部に記録する（ステップＳ０７０８）。
【００６５】
そして、その記録された識別情報を利用して次回以降のフィルタリング処理を実行することができる。また、ステップＳ０７０８において、類似と判断された解析対象文章そのものを蓄積する処理を実行しても良い。その場合、蓄積した解析対象文章は次回以降のサンプル文章として利用する、という具合である。
【００６６】
<効果の簡単な説明>
【００６７】
以上のように本実施例のフィルタリング装置によって、形態素解析処理によって抽出された単語に応じて文章の類似度を判断することができる。そして、その判断結果にしたがって文章内容そのものの類似度をもとにしたフィルタリングのためのリストを自動的に生成することができる。
【００６８】
≪実施例２≫
【００６９】
<概要>
【００７０】
図８は、本実施例のフィルタリング装置におけるフィルタリング処理の一例を表す概念図である。この図８（ａ）にあるように、例えばクライアント端末装置からの「たばこ」という検索リクエストに対し、検索サーバ装置は「たばこ購入用ＩＣカード」サイトや、「私の禁煙方法」サイト、「たばこの危険性」サイトなどに加えて、図中αで示すように「海外たばこの代行輸入」サイトも検索結果に含めてクライアント端末装置に対して返信する。
【００７１】
一方、本実施例のフィルタリング装置が組み込まれた検索サーバ装置では、図８（ｂ）に示すように、有害サイトであると判断される「海外たばこの代行輸入」サイトはフィルタリング処理によって検索結果に反映されないよう処理される、という具合である。
【００７２】
このように、本実施例のフィルタリング装置は、検索サーバ装置などの検索システムに組み込まれ、その検索結果に対して、上記実施例１で自動的に蓄積されているデータを利用したフィルタリング処理を実行することを特徴とするフィルタリング装置である。
【００７３】
<機能的構成>
【００７４】
図９は、本実施例のフィルタリング装置における機能ブロックの一例を表す図である。この図にあるように、本実施例の「フィルタリング装置」（０９００）は、上記実施例１を基本として、「クローラ部」（０９０１）と、「形態素解析処理部」（０９０２）と、「解析対象加重結果取得部」（０９０３）と、「サンプル加重結果取得部」（０９０４）と、「演算式格納部」（０９０５）と、「類似度演算部」（０９０６）と、「類似文章蓄積部」（０９０７）と、を有する。なお、これら構成要件については実施例１にてすでに記載済みであるので、その説明は省略する。
【００７５】
そして、本実施例のフィルタリング装置の特徴点は、さらに「検索文章識別情報取得部」（０９０８）と、「比較部」（０９０９）と、を有する点である。
【００７６】
「検索文章識別情報取得部」（０９０８）は、検索結果を示す検索文章識別情報を取得する機能を有し、例えば「Ｉ／Ｏ」や検索文章識別情報取得プログラムなどによって実現できる。具体的に、例えば検索サーバなどにおいて検索クエリに応じた検索処理が実行される。そしてその検索処理によって、検索クエリを含む文章が特定され、その識別情報を検索文章識別情報として取得する、という具合である。なお、このような検索文章識別情報の取得は、例えばフィルタリング装置が検索サーバと別体の装置に組み込まれている場合、ネットワークを介して検索サーバから取得する構成とすると良い。また、フィルタリング装置が検索サーバに組み込まれているのであれば、装置自身から内部的に取得する構成とすると良い。
【００７７】
「比較部」（０９０９）は、検索文章識別情報取得部にて取得された検索文章識別情報を類似文章蓄積部に蓄積されている識別情報と比較する機能を有し、例えばＣＰＵなどの演算装置や主メモリ、また比較プログラムなどによって実現することができる。具体的に、この比較部では、例えば図１０に示すような類似文章蓄積部に蓄積されている有害ＷｅｂサイトのＵＲＬ（識別情報）リストを参照する。そして、ＣＰＵの論理演算処理によって、検索文章識別情報で示される検索結果中のＵＲＬと一致するＵＲＬが、その有害ＷｅｂサイトのＵＲＬ（識別情報）リスト中にあるか比較判断する、という具合である。
【００７８】
そして、一致する識別情報があるとの比較結果が出力された場合、当該ＵＲＬで示されるＷｅｂサイトが検索結果中に表示されないよう、例えば図示しないフィルタリング処理部にてフィルタリング処理を実行する、という具合である。
【００７９】
<処理の流れ>
【００８０】
図１１は、本実施例のフィルタリング装置における処理の流れの一例を表すフローチャートである。なお、以下に示すステップは、上記のような計算機の各ハードウェア構成によって実行されるステップであっても良いし、媒体に記録され計算機を制御するためのプログラムを構成する処理ステップであっても構わない。
【００８１】
なお、この図で示す処理の前に、実施例１で説明した処理が実行され、類似文章の識別情報が蓄積部に蓄積され、有害ＷｅｂサイトのＵＲＬなどのリストが生成されている。そして、この図にあるように、まず検索クエリの入力を受けて文章に対する検索処理が実行され（ステップＳ１１０１）、その検索結果を示す検索文章識別情報を取得する（ステップＳ１１０２）。そして、検索文章識別情報を、類似文章蓄積部に蓄積されている識別情報と比較し（ステップＳ１１０３）、一致する識別情報がある場合、例えば検索結果に含めないなどのフィルタリング処理を実行する。
【００８２】
<効果の簡単な説明>
【００８３】
以上のように本実施例のフィルタリング装置では、検索サーバや端末などで検索を行う際に、検索結果に対する実効的なフィルタリングを行うことができる。
【００８４】
≪実施例３≫
【００８５】
<概要>
【００８６】
図１２は、本実施例のフィルタリング装置によるフィルタリング画面の一例を表す図である。この図１２（ａ）にあるように、ネットワーク上の端末装置から、ブラウザアプリケーションを介してあるＷｅｂサイトへのアクセスが実行されようとしている。ここで、例えば当該端末装置に本実施例のフィルタリング装置が組み込まれており、その処理によってリアルタイムでアクセス先Ｗｅｂサイトとサンプル文章との類似度判断処理が実行される。
【００８７】
そして類似しているとの判断結果である場合には、図１２（ｂ）にあるように、「このＷｅｂサイトの閲覧は禁止されています」などの表示を行い、当該Ｗｅｂサイトの表示を行わない、という具合である。
【００８８】
<機能的構成>
【００８９】
図１３は、本実施例のフィルタリング装置における機能ブロックの一例を表す図である。この図にあるように、本実施例の「フィルタリング装置」（１３００）は、上記実施例１を基本として、「クローラ部」（１３０１）と、「形態素解析処理部」（１３０２）と、「解析対象加重結果取得部」（１３０３）と、「サンプル加重結果取得部」（１３０４）と、「演算式格納部」（１３０５）と、「類似度演算部」（１３０６）と、「類似文章蓄積部」（１３０７）と、を有する。また、実施例２を基本として、図示しない「検索文章識別情報取得部」や「比較部」などを有していても良い。なお、これら構成要件については実施例１や２にてすでに記載済みであるので、その説明は省略する。
【００９０】
そして、本実施例のフィルタリング装置の特徴点は、さらに「ＵＲＬ受信部」（１３０８）と、「解析対象文章取得部」（１３０９）と、「識別情報出力部」（１３１０）と、を有する点である。
【００９１】
「ＵＲＬ受信部」（１３０８）は、ＵＲＬを受信する機能を有し、例えば、「Ｉ／Ｏ」やＵＲＬ受信プログラムなどによって実現することができる。具体的に、例えばクライアント端末装置のブラウザアプリケーションなどに組み込まれるプラグイン（ツールバー等）にて、ブラウザに入力されたＵＲＬを取得し、フィルタリング装置に対して出力／送信などするよう構成することでＵＲＬを受信する、という具合である。なお、上記ＵＲＬの受信は、例えばフィルタリング装置がクライアント端末装置と別体の装置に組み込まれている場合の受信例である。一方、フィルタリング装置がクライアント端末装置に組み込まれているのであれば、装置自身から内部的にＵＲＬを受信する構成としても良い。
【００９２】
「解析対象文章取得部」（１３０９）は、受信したＵＲＬで識別されるウエッブページの文章を解析対象文章として取得する機能を有し、例えば「Ｉ／Ｏ」や解析対象文章取得プログラムによって実現することができる。具体的に、前記受信したＵＲＬを宛先とする通常のＨＴＴＰリクエストを送信し、そのレスポンスによってＷｅｂページの文章を取得する、という具合である。なおフィルタリング処理の性格上、前記サンプル文章との類似度判断処理が終了しないうちは、取得したＷｅｂページがディスプレイ上に表示されないよう構成することが好ましい。
【００９３】
「識別情報出力部」（１３１０）は、類似度演算部での演算結果が所定の条件を満たす演算結果である場合にはその旨をＵＲＬの送信元に対して出力する機能を有し、例えばＣＰＵなどの演算装置やＩ／Ｏ、識別情報出力プログラムなどによって実現できる。なお「所定の条件」は、類似度を示す前述の指標値が閾値以下であるという条件、すなわち両文章（サンプル文章と受信したＵＲＬで示されるＷｅｂページ文章）が類似していないとの条件としても良い。そして、その条件を満たしている場合には、受信したＵＲＬで示されるＷｅｂページは例えば健全なサイトであるとしてそのままＵＲＬを送信元に返信する。また、類似度演算部での演算結果がその条件を満たしていない場合には、そのＵＲＬで示されるＷｅｂページは例えば有害サイトであるとしてそのＵＲＬを送信元に返信せずに、送信元からのアクセスが出来ないようにする、という具合である。
【００９４】
また、逆に類似度を示す前述の指標値が閾値を越えているという条件、すなわち両文章が類似しているとの条件である場合には、その演算結果を送信元に返信する。そして、送信元であるクライアント端末装置での処理によって、演算結果に従って当該ＵＲＬで示されるＷｅｂサイトへのアクセス許可／遮断処理を行うと良い。また、アクセス遮断処理の前に、遮断警告のポップアップ表示などを行うよう構成しても良い。
【００９５】
また、この識別情報出力部からＵＲＬの送信元に対して出力される「その旨」を示す情報とは、類似度演算部での演算結果が所定の条件を満たす演算結果を示す情報であればどのような情報であっても良い。例えば、プログラムにてＵＲＬなどの解析対象文章の識別情報そのものの返信が「その旨」を示す情報として処理されるよう設定されていれば、この識別情報出力部は、解析対象文章の識別情報をＵＲＬの送信元に対して出力すると良い。
【００９６】
また、この識別情報出力部の機能は、本実施例フィルタリング装置がクライアント端末装置に組み込まれている場合、システムバスなどを介して自身が組み込まれたクライアント装置のブラウザなどに対して出力する構成とすると良い。
【００９７】
また、本実施例のフィルタリング装置がネットワーク上のサーバ装置に組み込まれている場合、ＨＴＴＰリクエストなどで示されるＵＲＬの送信元のＩＰアドレスを宛先として、ネットワーク網を介して出力する構成とすると良い。
【００９８】
なお、このようにクライアント端末装置をそのＵＲＬの送信元とし、アクセスの許可／遮断などを当該クライアント端末装置で実行する場合、そのクライアント端末装置は以下のような構成を備えると良い。すなわち、クライアント端末装置は、ＵＲＬをフィルタリング装置に対して送信するＵＲＬ送信部と、フィルタリング装置の識別情報出力部での所定の条件を満たす演算結果である旨を示す情報を受信する所定情報受信部と、受信した演算結果を示す情報に応じて、そのＵＲＬへのアクセスを制御するアクセス制御部と、を有する構成とすると良い。
【００９９】
このように本実施例のフィルタリング装置を利用して、クライアント端末装置にてアクセスしようとするＷｅｂサイトに関してリアルタイムでフィルタリング処理を実行することができる。
【０１００】
<処理の流れ>
【０１０１】
図１４は、本実施例のフィルタリング装置における処理の流れの一例を表すフローチャートである。なお、以下に示すステップは、上記のような計算機の各ハードウェア構成によって実行されるステップであっても良いし、媒体に記録され計算機を制御するためのプログラムを構成する処理ステップであっても構わない。
【０１０２】
この図にあるように、まず、例えばＨＴＴＰリクエストなどに含まれるＵＲＬを受信する（ステップＳ１４０１）と、受信したＵＲＬで識別されるＷｅｂページの文章を解析対象文章として取得する（ステップＳ１４０２）。そして、解析対象文章を形態素解析する（ステップＳ１４０３）。つづいて、実施例１にて図７を用いて説明したような処理が実行され、その結果、演算結果に基づいて解析対象文章とサンプル文章との類似度を判断する（ステップＳ１４０４）。そして、判断結果が所定の条件を満たす場合、すなわち解析対象文章がサンプル文章に類似しているとの判断がなされた場合、その判断結果をＵＲＬの送信元に対して出力する（ステップＳ１４０５Ｙ）。また、判断結果が所定の条件を満たさない場合、すなわち解析対象文章がサンプル文章に類似していないとの判断がなされた場合、その類似していない旨の判断結果をＵＲＬの送信元に対して出力する（ステップＳ１４０５Ｎ）。
【０１０３】
そして、その出力された判断結果を受信するＵＲＬの送信元である例えばクライアント端末装置では、以下の図１５に示すような処理を実行する。すなわちステップＳ１５０１にてＵＲＬを送信し、上記図１４で説明した処理によりフィルタリング装置から返信されたそのＵＲＬに関する所定の条件を満たす演算結果である旨を示す情報を受信する（ステップＳ１５０２）。するとクライアント端末装置側（送信元）では、例えば受信した情報が、その演算結果が類似している旨を示す情報である場合に、当該ＵＲＬで示されるＷｅｂサイトへのアクセスを遮断する。一方、その演算結果が類似していない旨を示す情報である場合には、クライアント端末装置は当該ＵＲＬで示されるＷｅｂサイトへのアクセスを許可し、そのＷｅｂサイトの表示を実行する、と言った具合に受信した演算結果に応じてそのＵＲＬのアクセスを制御する処理を実行する（ステップＳ１５０３）。
【０１０４】
<効果の簡単な説明>
【０１０５】
以上のように本実施例のフィルタリング装置によって、クライアント端末装置にてアクセスしようとするＷｅｂサイトに関してリアルタイムでフィルタリング処理を実行することができる。
【図面の簡単な説明】
【０１０６】
【図１】実施例１のフィルタリング装置によるフィルタリング対象Ｗｅｂサイトの判断処理の一例を説明するための概念図
【図２】実施例１のフィルタリング装置における機能ブロックの一例を表す図
【図３】実施例１のフィルタリング装置において蓄積される解析対象加重結果及びサンプル加重結果のデータテーブルの一例を表す図
【図４】実施例１のフィルタリング装置における比較指標値テーブルの一例を表す図
【図５】実施例１のフィルタリング装置の類似度判断部における類似度判断のための演算処理の一例を表す概念図
【図６】実施例１のフィルタリング装置におけるハードウェア構成の一例を表す図
【図７】実施例１のフィルタリング装置における処理の流れの一例を表すフローチャート
【図８】実施例２のフィルタリング装置におけるフィルタリング処理の一例を表す概念図
【図９】実施例２のフィルタリング装置における機能ブロックの一例を表す図
【図１０】実施例２のフィルタリング装置の類似文章蓄積部に蓄積されている有害Ｗｅｂサイトの識別情報リストの一例を表す図
【図１１】実施例２のフィルタリング装置における処理の流れの一例を表すフローチャート
【図１２】実施例２のフィルタリング装置によるフィルタリング画面の一例を表す図
【図１３】実施例３のフィルタリング装置における機能ブロックの一例を表す図
【図１４】実施例３のフィルタリング装置における処理の流れの一例を表すフローチャート
【図１５】実施例３におけるクライアント端末装置での処理の流れの一例を表すフローチャート
【符号の説明】
【０１０７】
０２００  フィルタリング装置
０２０１  クローラ部
０２０２  形態素解析処理部
０２０３  解析対象加重結果取得部
０２０４  サンプル加重結果取得部
０２０５  演算式格納部
０２０６  類似度判断部
０２０７  類似文章蓄積部
【図１】
0005070124.tif 000005
【図２】
0005070124.tif 000006
【図３】
0005070124.tif 000007
【図４】
0005070124.tif 000008
【図５】
0005070124.tif 000009
【図６】
0005070124.tif 000010
【図７】
0005070124.tif 000011
【図８】
0005070124.tif 000012
【図９】
0005070124.tif 000013
【図１０】
0005070124.tif 000014
【図１１】
0005070124.tif 000015
【図１２】
0005070124.tif 000016
【図１３】
0005070124.tif 000017
【図１４】
0005070124.tif 000018
【図１５】
0005070124.tif 000019