ウェブページ情報のキーワードを予め抽出し、このウェブページ情報から抽出されたキーワードと、このウェブページのURLとの対応関係をデータベースに記憶させ、ウェブページ情報を検出する際に、まず、検出すべきウェブページのソースファイルを取得し、その後、検出すべきウェブページと同じURLをもつページのキーワードをデータベースから検索し、このキーワードを利用して、検出すべきウェブページのソースファイルのコンテンツとマッチングさせ、マッチングの度合いに基づいて検出すべきウェブページ情報の有無を特定することを特徴とするウェブページ情報の検出方法。前記ウェブページ情報のキーワードを抽出する方法は、1ウェブページのソースファイル情報を取得するステップと、2ソースファイル情報から本文を抽出するステップと、3本文からキーワードを抽出するステップとを含むことを特徴とする請求項1に記載のウェブページ情報の検出方法。ステップ1においてウェブページのソースファイル情報を取得する過程において、まず、HTTPリクエストのシミュレーションによって情報ステータスコードを戻し、ステータスコードは200ではなく、或いは異常が現れたとき、当該ウェブページ情報が削除されたものと判定し、さもなければ、ウェブページのソースファイルのバイト配列及びそのコード化形式を取得し、コード化形式によって、ソースファイルのバイト配列を文字形式のソースファイル情報に変換することを特徴とする請求項2に記載のウェブページ情報の検出方法。ステップ1においてウェブページのソースファイル情報を取得した後、ウェブページのソースファイル情報におけるタイトルを抽出すると共に、タイトルを単語セグメント化させ、タイトルがなければ、或いはタイトルを単語セグメント化させることができなければ、タイトルを空きにすることを特徴とする請求項3に記載のウェブページ情報の検出方法。ソースファイル情報から本文を抽出する前に、ソースファイル情報をフィルタリングし、領域分割タグ及びタグ中に含まれる情報のみを残すことを特徴とする請求項4に記載のウェブページ情報の検出方法。前記本文を抽出するステップ2において、a領域分割タグによりフィルタリング済みのソースファイル情報を若干のテキストブロックに分割すると共に、各テキストブロックにおける文字コンテンツとこれに隣り合う次のテキストブロックとの間の距離を記憶させ、bテキストブロックにおいて文字情報が最も多く含まれている1つのブロックを、基準テキストブロックとして選定し、c基準テキストブロックを基準にして、上方テキストブロック及び下方テキストブロックの文字数と基準テキストブロックから上方テキストブロック及び下方テキストブロックまでの距離との比と、設定された閾値との関係に基づいて本文の上限ブロックと下限ブロックを特定し、上、下限ブロック及びそれらの間のコンテンツを本文サンプルとして特定することを特徴とする請求項5に記載のウェブページ情報の検出方法。前記aにおいて、各テキストブロックにおける文字コンテンツを、次のテキストブロックとの距離とともにリンクリストに記憶し、ここで、記憶の類型は、テキストブロックにおける文字コンテンツと、隣り合う次のテキストブロックとの間の距離と、この2つの属性が含まれることを特徴とする請求項6に記載のウェブページ情報の検出方法。前記aにおいて、各テキストブロックにおける文字コンテンツと、次のテキストブロックとの間の距離とを文字配列に記憶し、テキストブロックにおける文字コンテンツを離散的に文字配列に記憶させ、隣り合う2つのテキストブロックの間の距離を、文字配列において2つのテキストブロックの文字コンテンツの記憶位置が離間する空値で標識することを特徴とする請求項6に記載のウェブページ情報の検出方法。前記aで、各テキストブロックと、これに隣り合う次のテキストブロックとの間の距離の算出において、2つの隣り合うテキストブロックをA1とA2とし、領域分割タグをB1...Bnとし、タグの重み付けをWB1...WBnとし、A1とA2の間の領域分割タグの数をそれぞれnB1...nBnとしたら、A1とA2の間距離dA1A2の算式は、dA1A2=nB1×WB1nB2×WB2...nBn×WBnであることを特徴とする請求項6~8の何れか1項に記載のウェブページ情報の検出方法。前記cで、上方テキストブロック及び下方テキストブロックの文字数と、基準テキストブロックから上方テキストブロック及び下方テキストブロックまでの距離との比と、設定された閾値との関係に基づく本文の上限ブロック及び下限ブロックの特定において、基準テキストブロックをAとし、その中に含まれている文字数をaとし、当該基準テキストブロックに隣り合う前のテキストブロックをA1とし、その中に含まれている文字数をa1とし、当該基準テキストブロックに隣り合う次のテキストブロックをA2とし、その中に含まれている文字数をa2とし、テキストブロックA1とテキストブロックAとの距離をd1とし、テキストブロックAとテキストブロックA2との距離をd2とし、閾値をMとし、a1/d1=M1≧M、かつa2/d2=M2≧Mの場合に、M1とM2の平均値Mavgを、上、下限ブロックを算出する評価基準として採用し、M1とM2のうち、閾値M以上の数値が1つしかない場合、M以上の数値と、Mとの平均値Mavgを上、下限ブロックを算出する評価基準として採用し、いずれも満足できない場合に、テキストブロックAをそのまま本文サンプルとして特定し、Mavgを算出した後に、テキストブロックAを次のように整合し、a1/d1=M1≧M、かつa2/d2=M2≧Mの場合、A’=A1AA2とし、その後、A1を基準にして上方へ探索し、これに隣り合う前のテキストブロックAS1に含まれている文字数とA1AS1間の距離dS1との比を、Mavgと比較し、その比がMavgよりも大きい場合、AS1における文字コンテンツをAに整合し、そして、条件を満たさないテキストブロックまで、AS1を基準に上方へ探索し、これと同様に、条件を満たさないテキストブロックがまで、A2を基準にして下方へ探索し、最終的なテキストブロックAを本文サンプルとし、M1とM2のうち、閾値M以上の数値が1つしかない場合、例えば、M1≧M2、この時に、A’=A1Aとし、その後、条件を満たさないテキストブロックまで、A1を基準に上方へ探索し、最終的なテキストブロックA’を本文サンプルとすることを特徴とする請求項6~8の何れか1項に記載のウェブページ情報の検出方法。タイトルが空きの場合、前記bの本文サンプルをそのまま本文とするが、さもなければ、次の操作を行い、iタイトル単語に基づいて本文サンプルを検証する。ii検証が失敗した場合、文字数が2番目に多く含まれているテキストブロックを基準テキストブロックとし、前記cを繰り返し、その後、前記iに移行し、検証が成功した場合、本文サンプルを本文として特定することを特徴とする請求項6~8の何れか1項に記載のウェブページ情報の検出方法。タイトル単語に基づいて本文サンプルを検証する前記iにおいて、タイトル単語と本文サンプルとをマッチングさせ、マッチングの度合いP’に基づいて本文サンプルが本文であるか否かを検証し、マッチングの度合いP’が設定された閾値M’以上であれば、検証に成功し、さもなければ、検証に失敗することを特徴とする請求項11に記載のウェブページ情報の検出方法。前記マッチングの度合いP’の計算において、タイトル単語をそれぞれW1...Wnとし、タイトル単語の重み付けをそれぞれw1...wnとし、タイトル単語の本文でのマッチング数をそれぞれnw1...nwnとした場合に、P’=nw1×w1nw2×w2...nwn×wnを特徴とする請求項12に記載のウェブページ情報の検出方法。前記本文からキーワードを抽出するステップ3において、<1>本文の各段落を切り出し、各段落に含まれている文字数を集計し、<2>本文から要約を抽出し、タイトルが空きの場合、本文の中に文字数が最も多く含まれている段落を要約として特定し、タイトルが空でない場合、タイトルに対して単語セグメント化を行い、本文の中に文字数が最も多く含まれている段落とタイトルとのマッチング度合いPを下記の式で計算し、P=n’w1×w1n’w2×w2...n’wn×wn式中、w1...wnはそれぞれタイトル単語W1...Wnの重み付けを示し、式1において当該パラメータが表す意味及び数値と同じである。n’w1...n’wnはそれぞれ文字数が最も多く含まれている段落でのタイトル単語のマッチング数を示す。マッチングの度合いPは0より大きくなると、当該段落を要約として用いる。さもなければ、本文中に文字数が2番目に多く含まれているテキストブロックを検証する。<3>要約を単語セグメント化させ、要約からキーワードを抽出し、タイトルが空きの場合、要約単語が要約において現れた回数が多い順に若干の単語をキーワードとして抽出し、タイトルが空きではない場合、タイトル単語の要約におけるマッチング度合いPを下記の式で計算し、P’=nw1×w1nw2×w2...nwn×wn式中、w1...wnはそれぞれタイトル単語W1...Wnの重み付けを示し、nw1...nwnはそれぞれ要約におけるタイトル単語のマッチング数を示す。P’が多い順に若干のタイトル単語を抽出する。また、要約単語のそれぞれが要約において現れる回数を算出し、回数が多い順に若干の要約単語を抽出し、抽出された単語のうちの重複な単語を削除し、残りの単語からキーワードとして若干抽出することを特徴とする請求項4に記載のウェブページ情報の検出方法。前記キーワードを用いて検出すべきウェブページのソースファイルコンテンツとマッチングを行う前に、検出すべきウェブページのソースファイルコンテンツに対してフィルタリングを行い、タイトルを含む無用の情報をフィルタリングすることを特徴とする請求項1に記載のウェブページ情報の検出方法。ウェブページの本文からキーワードを抽出するための抽出装置11と、ウェブページの本文から抽出されたキーワードと当該ウェブページのURLとの対応関係をデータベースに記憶させる記憶装置12と、検出すべきウェブページのソースファイルを取得するための取得装置13と、検出すべきウェブページと同じURLをもつウェブページのキーワードをデータベースから検索し、前記キーワードを用いて検出すべきウェブページのソースファイルコンテンツとマッチングを行い、マッチングの度合いPに基づいて検出すべきウェブページ情報の有無を特定するためのマッチング装置14と、を備えることを特徴とするウェブページ情報の検出システム。ウェブページのソースファイル中の無用の情報をフィルタリングするためのフィルタリング装置15をさらに備えることを特徴とする請求項16に記載のウェブページ情報の検出システム。従来の技術に存在している問題点を解決するために、本発明は、正確率が高いウェブ情報の検出方法及びシステムを提供することを目的とする。上記した目的を達成するために、本発明で採用される技術手段は下記の通りである。本発明は、ウェブページ情報の検出方法であって、ウェブページ本文のキーワードを予め抽出し、当該ウェブページ本文から抽出されたキーワードと当該ウェブページのURLとの対応関係をデータベースに記憶させ、ウェブページ情報を検出する際に、まず、検出すべきウェブページのソースファイルを取得し、その後、検出すべきウェブページと同じURLをもつウェブページのキーワードをデータベースから検索し、前記キーワードを用いて、検出すべきウェブページのソースファイルコンテンツとマッチングさせ、マッチングの度合いに基づいて検出すべきウェブページ情報の有無を特定することを特徴とする。また、本発明はウェブページ情報の検出システムであって、ウェブページの本文からキーワードを抽出するための抽出装置と、ウェブページの本文から抽出されたキーワードと当該ウェブページのURLとの対応関係をデータベースに記憶させる記憶装置と、検出すべきウェブページのソースファイルを取得するための取得装置と、検出すべきウェブページと同じURLをもつウェブページのキーワードをデータベースから検索し、前記キーワードを用いて検出すべきウェブページのソースファイルコンテンツとマッチングを行い、マッチングの度合いPに基づいて検出すべきウェブページ情報の有無を特定するための検知装置と、を備えることを特徴とする。本発明に記載の方法及びシステムは、ウェブページ情報から抽出されたキーワードを、当該ウェブページ情報の有無を検出する根拠とすることで、URLが存在しているが情報が変わった情況を強力で検出することができるので、ウェブページ情報の検出の正確率を大幅に向上させ、良好なネットワーク環境を有効に維持し、ネットワークの安全性の保護を提供している。また、構造が複雑で、形態がそれぞれ異なるHTML情報から正確な本文情報を抽出し、本文及びタイトル情報に基づいてウェブページコンテンツに相関する段落の要約やキーワードなどの情報を取得することができるから、他のネットワーク製品が本文や要約及びキーワードを表示するために用いられる。以下に、図面を参照しながら、具体的な実施例を使って本発明を詳細に説明する。本発明は主に、ウェブページのアドレスが存在しているが、ウェブページのコンテンツが変化している場合に、ウェブページの情報の有無を検出することに適用される。本発明の主旨としては、ウェブページ情報のキーワードを予め抽出し、このウェブページ情報から抽出されたキーワードと、このウェブページのURLとの対応関係を、このウェブページ情報を検出する証拠としてデータベースに記憶させ、ウェブページ情報を検出する際に、まず、検出すべきウェブページのソースファイルを取得し、その後、検出すべきウェブページと同じURLをもつページのキーワードをデータベースから検索し、このキーワードを利用して、検出すべきウェブページのソースファイルのコンテンツとマッチングさせ、マッチングの度合いに基づいて検出すべきウェブページ情報の有無を特定する。図1は、本実施形態におけるウェブページ情報の検出システムの構造を示す。図1に示すように、当該システムは、抽出装置11と、抽出装置11に接続されている記憶装置12と、取得装置13と、取得装置13に接続されているフィルタリング装置15と、フィルタリング装置15に接続されているマッチング装置14とを備える。抽出装置11は、ウェブページ情報のキーワードを抽出する。記憶装置12は、ウェブページ情報から抽出されたキーワードと当該ウェブページのURLとの対応関係を、検出の証拠としてデータベースに記憶させる。取得装置13は、検出すべきウェブページのソースファイルを取得する。フィルタリング装置15は、検出すべきソースファイル中の、タイトルを含む無用の情報をフィルタリングする。検出装置14は、検出すべきウェブページと同じURLをもつページのキーワードをデータベースから検出し、前記キーワードを利用して、検出すべきウェブページのソースファイルのコンテンツとマッチングさせ、マッチングの度合いに基づいて、検出すべきウェブページ情報の有無を特定する。図2は、図1に示されるシステムによってウェブページ情報を検出する方法のプロセスを示す。図2に示すように、当該方法は下記のステップを含む。1取得装置13によって検出すべきウェブページのHTMLソースファイルを取得する。2フィルタリング装置15によって、検出すべきソースファイル中の、タイトルを含む無用の情報をフィルタリングし、フィルタリング済の文字情報ソースファイルを取得する。まず、無用のHTMLタグライブラリを予め定義して無用のHTMLタグを格納する。前記無用のHTMLタグは、ヘッダタグと、プログラム用語と、メディア用語と、修飾語、フォーム入力、リンクなどの類型のタグを含む。ソースファイル情報に基づいて、無用のHTMLタグライブラリを利用して、所定の正則表現による語句を作成することによって無用のタグ及びタグで修飾されているコンテンツを削除し、領域を分割できるタグ及びタグに含まれるコンテンツのみを残す。ここで、タイトルタグ内のコンテンツをフィルタリングすることは、ページ情報が削除されたものの、タイトルがまだ存在している場合に検出に妨げるのを防止するために行われるわけである。3マッチング装置14によって、検出すべきウェブページと同じURLをもつページのキーワードをデータベースから読み取り、その後、読み取られたキーワードとフィルタリングされた検出すべきウェブページのソースファイルの情報とをマッチングさせる。データベース内に格納されたキーワードの証拠を利用して、文字情報ソースファイルとマッチングさせ、それから、マッチングの度合いPに基づいてウェブページ情報の有無を検出する。マッチングの度合いPについて、具体的な適用環境に応じて、完全にマッチングするか、それとも部分的にマッチングするかを決定可能である。図3は、本実施形態においてウェブページ情報のキーワードを抽出する方法のプロセスを示す。図3に示すように、抽出工程は下記のステップを含む。aウェブページのソースファイル情報を読み取る。ウェブページのソースファイルを読み取るとき、まず、HTTPリクエストのシミュレーションによって情報ステータスコードを戻す。ステータスコードは200ではなく、或いは異常が現れたとき、当該URLのウェブページ情報が削除されたと直接に判定できる。200を正常に戻せば、HttpMethodBaseによるgetResponseBody法によってウェブページソースファイルのバイト配列及びそのコード化形式を取得し、コード化形式によって、ソースファイルのバイト配列を文字形式のソースファイル情報に変換する。bソースファイル情報からウェブページのタイトル情報を取得する。ソースファイル情報に基づいて、タグのマッチングまたは正規表現の方式によってタイトルタグに含まれるタイトル情報を取得し、Luceneルシーンという単語セグメント化WordSegmentation方法を併用してタイトルを単語セグメント化する。タイトルがなければ、或いはタイトルが短くて単語セグメント化できなければ、後の検出操作では、タイトルを参照として用いなくてもよく、戻されたタイトルを空きにすることができる。cソースファイル情報から本文を抽出する。具体的なプロセスは下記の通りである。iソースファイル中の無用の情報をフィルタリングする。ソースファイル情報に基づいて、無用のHTMLタグライブラリを利用して、所定の正則表現による語句を作成することによって無用のタグ及びタグで修飾されているコンテンツを削除し、ヘッダタグと、プログラム用語と、メディア用語と、修飾語、フォーム入力、リンクなどの類型のタグ及びタグに含まれる情報コンテンツを順次に削除し、領域を分割できるタグ及びタグに含まれる情報コンテンツのみを残す。iiフィルタリング済みのソースファイル情報を分解する。領域分割タグにより、従来の方法でフィルタリング済みのソースファイル情報を複数のテキストブロックに分割し、隣り合う任意の二つのテキストブロック同士間の領域分割タグ数を取得することができる。例えば、仮に、フィルタリング済みのソースファイルAは単にA1とA2という2つのテキストブロックからなり、A1とA2の間にB1とB2という2つの領域分割タグのみがランダムに配列されており、その数はそれぞれn1とn2であったとしたら、文字列切り出しアルゴリズムに従い、タグB1に基づいてAを切り出し、AB1とAB2という2つのブロック、及び2つのブロックの間のタグB1の数n1を取得し、AB1とAB2という2つのブロックを組み合わせることで、タグB1の付いていないソースファイルブロックAを取得し、続いてタグB2に基づいてAを切り出し、AB1とAB2という2つのブロック、及び2つのブロックの間のタグB1の数n1を取得し、AB1とAB2という2つのブロックを組み合わせることで、タグB1の付いていないソースファイルブロックAを取得し、続いてタグB2に基づいてAを切り出すことで、新たなAB1とAB2という2つのブロック、及び2つのブロックの間のタグB2の数n2を取得する。他も同様に操作する。フィルタリング済みのソースファイル情報を若干のテキストブロックに分割した後、各テキストブロックにおける文字コンテンツタグを含まない、及び次のテキストブロックとの間の距離を記憶させる。具体的に下記の2つの記憶方式のうちの1つを採用してもよい。<1>リンクリストによる記憶:記憶の類型は、テキストブロックにおける文字コンテンツ、隣り合う次のテキストブロックとの間の距離という2つの属性を含んでもよい。<2>文字配列による記憶:テキストブロックにおける文字コンテンツテキストブロックと略称するを配列に離散的に記憶させ、2つの隣り合うテキストブロックの間の距離を、配列において2つのテキストブロックの記憶位置が離間する空値で標識することができる。図4に示すように、テキストブロック1とテキストブロック2の間の空値が2であれば、テキストブロック1とテキストブロック2との間の距離が2である。隣り合うテキストブロック同士間の距離は、領域分割タグがソースファイル情報において現れる頻度を重み付けとし、その数量に基づいて決定することができる。具体的なアルゴリズムは下記の通りである。即ち、2つの隣り合うテキストブロックをA1とA2とし、領域分割タグをB1...Bnとし、タグの重み付けをWB1...WBnとし、A1とA2の間の領域分割タグの数をそれぞれnB1...nBnとしたら、A1とA2の間の距離dA1A2の算式は、dA1A2=nB1×WB1nB2×WB2...nBn×WBnである。前記重み付け値は、ユーザが具体的な適用環境を組み合わせて設置してもよい。2つの隣り合うテキストブロックの間の距離は他の方法により算出することもでき、テキストブロック同士間の相対的距離を表すことができればよい。テキストブロックを分割する要因は、ウェブページ情報の繁雑性にあり、本文情報には、広告などのような無用の情報が差し込まれてしまうから、ソースファイルの角度からみたら、本文は必ずしも完全なブロックであるとはいえず、比較的に分散しているように見える。iii本文サンプルを特定する。テキストブロックのうち、文字コンテンツが最も多く含まれている1つのブロックこのブロックは設定された長さなどの条件の制限を満足しなければならず、ユーザが具体的な適用環境に応じて特定可能であり、例えば少なくとも20文字とするを選定し、このブロックを基準にして上、下方へ探索し、上下の各々のブロックの文字数とこのブロックとの距離比即ち、文字密度と設定された閾値との間の関係閾値はサンプリング実験により得られるに基づいて、本文の上限ブロックと下限ブロックを限定し、上、下限ブロック及びその中のコンテンツを本文サンプルとして特定する。具体的には、文字コンテンツが最も多く含まれているテキストブロックをAとし、その中に含まれている文字数をaとし、これに隣り合う前のテキストブロックをA1とし、その中に含まれている文字数をa1とし、これに隣り合う次のテキストブロックをA2とし、その中に含まれている文字数をa2とし、テキストブロックA1とテキストブロックAとの距離をd1とし、テキストブロックAとテキストブロックA2との距離をd2とし、閾値をMとしたことを仮定する。閾値Mはユーザが具体的な適用環境に応じて設定可能である。a1/d1=M1≧M、かつa2/d2=M2≧Mであった場合に、テキストブロックAと上下に隣り合うテキストブロックA1とA2は本文として組み合わせることができることが分かった。M1とM2の平均値Mavgを、上、下限ブロックを算出する評価基準として採用する。こうすると、評価基準は実際に検出すべきウェブページの実状に応じて抽出されるものであり、ケースバイケースで、検出効率を向上させることが可能となる。M1とM2のうち、閾値M以上の数値が1つしかなかったら、M以上の数値とMとの平均値Mavgを上、下限ブロックを算出する評価基準として採用する。両者とも合致しなかった場合に、本文はブロック分割されることがなく、上、下へ探索する必要がないため、直接にテキストブロックAを本文サンプルとする。Mavgを算出したら、テキストブロックAを整合することができる。a1/d1=M1≧M、かつa2/d2=M2≧Mであれば、A’=A1AA2とし、即ち、テキストブロックA1とテキストブロックA2における文字コンテンツをテキストブロックAに整合し、その後、A1を基準にして上方へ探索し、これに隣り合う前のテキストブロックAS1に含まれている文字数とA1AS1の距離dS1との比をMavgと比較する。その比がMavgよりも大きくなれば、AS1における文字コンテンツをAに整合し、続いて、条件を満たさないテキストブロックまで、AS1を基準に上方へ探索する。これと同様に、条件を満たさないテキストブロックまで、A2を基準にして下方へ探索する。最終的なテキストブロックAを本文サンプルとする。M1とM2のうち、閾値M以上の数値が1つしかなかったら、例えば、M1≧Mであったら、テキストブロックA1のコンテンツをAに整合し、即ち、A’=A1Aとする。その後、条件を満たさないテキストブロックまで、A1を基準に上方へ探索する。M2<M、探索条件を満足しないので、下方へ探索する必要がない。最終的なテキストブロックA’を本文サンプルとする。通常の場合に、文字数が多いほど、テキストブロックとテキストブロックの間の距離が小さくなり、本文となる確率が高くなる。ここで、文字数と距離の比が、本文となる確率に比例するものである。iv本文サンプルを検証するタイトル単語を用いて本文サンプルと比較し、マッチングの度合いを基にして本文サンプルが本文であるか否かを検証する。前記マッチングの度合いは、タイトル単語が本文サンプルにおいて現れる数量及び頻度の総合数値である数量及び頻度の重み付けはユーザにより特定可能である。具体的には、タイトルからW1...Wn個の単語を切り出し、サンプルは学習後に得られた重み付けをw1...wnとし、本文でのマッチング数をそれぞれnw1...nwnとする。サンプルの学習は従来のアルゴリズムであってもよく、基本的に実現する原理は、本文から単語を切り出し、各用語が本文において現れる回数及びサンプル学習ソフトウェアメンテナンスの1つのキーワードデータベース及び各キーワードの重み付けこのキーワードベースは主としてネットワーク上の幾つかの通常のキーワードを保守し、各キーワードは長期にわたる統計において1つの重み付けが格納される。また、あなた、我わたし、他かれなどの用語はここに含まれないに基づいて、若干のキーワード及び各用語の重み付けを総合的に算出する。マッチングの度合いp’の算式は下記の通りである。P’=nw1×w1nw2×w2...nwn×wn式1P’は設定された閾値M’以上であれば、検証に合格する。さもなければ、検証に失敗する。閾値M’は具体的な適用環境に応じてユーザが設定可能である。検証に失敗したら、ステップiiiに戻し、文字コンテンツが最も多く含まれているテキストブロックAを略し、文字コンテンツが2番目に多く含まれているテキストブロックBを基準にして、ステップiiiの中の方法によって本文サンプルを特定する。しかし、テキストブロックAと上下ブロックの距離を維持し、テキストブロックBを基準とする文字密度の正確性に影響をもたらすことを防止する。例えば、テキストブロックAの上下テキストブロックをそれぞれBとCとし、テキストブロックAを基準とする本文サンプルが検証に合格しなかった場合に、AとB、Cの間の距離がまだ存在している。こうすると、B、Cの間の距離はA、BとA、Cの距離の総和である。この部分の距離を無視したら、B、Cの間の距離が0となるため、必ず正確性に影響を与え得る。このようにして、本文サンプルが検証に合格するまで、この本文サンプルを本文として特定する。あらゆる本文サンプルは検証に合格しなかったら、即ち、あらゆるテキストブロックは有意義な本文に整合することができなかったら、当該URLのウェブページ情報は本文がなく、或いは本文が簡単すぎて実際の意味がなく、削除されたものとみなされることが表明されている。タイトルを取得することができなければ、タイトル単語で本文サンプルを検証するというステップを取り消し、そのまま本文サンプルを本文として特定する。このとき、本文の表示意味を弱化し、本文からキーワードを抽出してウェブページ情報が存在しているか否かを検出する作用を強調する。d本文からキーワードを抽出する。まず、特定済みの本文の各段落を切り出し、各段落ごとに含まれている文字数を集計し、文字数、タイトルとのマッチング度合いに基づいて要約を抽出する。前記要約は本文の要約ではなく、本文においてキーワードを抽出するための一部の内容である。要約は、他のネットワーク製品の情報要約として使うことができる。要約の具体的な抽出方法は下記の通りである。タイトルがなければ、本文の中に文字数が最も多く含まれている段落を要約として特定する。タイトルがあれば、本文の中に文字数が最も多く含まれている段落とタイトルとのマッチング度合いPを下記式で計算する。P=n’w1×w1n’w2×w2...n’wn×wn式中、w1...wnは式1の場合と同様に、それぞれタイトル単語W1...Wnの重み付けを示し、n’w1...n’wnはそれぞれ文字数が最も多く含まれている段落でのタイトル単語のマッチング数を示す。マッチングの度合いPは0より大きくなると、検証に合格し、当該段落を要約として用いる。さもなければ、本文中に文字数が2番目に多く含まれているテキストブロックを検証する。他は同じくこのようにして操作する。要約を抽出した後、要約に対して単語セグメント化を行い、要約単語とタイトル単語に基づいて若干のキーワードを抽出する。具体的な抽出工程は下記の通りである。タイトル単語を基準にして、下記式を用いてタイトル単語の要約におけるマッチング度合いP’を計算する。P’=nw1×w1nw2×w2...nwn×wn式中、w1...wnは式1の場合と同様に、それぞれタイトル単語W1...Wnの重み付けを示し、nw1...nwnはそれぞれタイトル単語の要約におけるマッチング数を示す。P’が大きい順に若干のタイトル単語を抽出する。そして、要約単語を基準にして、各々の要約単語の要約において現れる回数を算出し、回数が多い順に若干の要約単語を抽出する。抽出された2つの部分の単語のうちの重複単語を削除し、残りの単語からキーワードとして若干抽出する。タイトルがなければ、要約単語が要約において現れる回数が多い順に若干の単語をキーワードとして抽出する。e今回で検出された要約、キーワード及び所属するウェブページのURL情報をデータベースに記憶させて根拠として格納する。前記ウェブページ情報の本文、要約及びキーワードを抽出する方法は、比の値が本文確率に比例するという一般的な原則を利用し、特定のアルゴリズムによって、如何なるテンプレートを利用する必要もなく、確率の高い本文及び検出根拠であるキーワードを得ることができる。本発明は、ウェブページ情報のキーワードを格納することによって、当該ウェブページ情報が存在しているか否かを検出するため、ウェブページ情報の検出の正確率を向上し、良好なネットワーク環境を有効に維持することができ、ネットワークのセキュリティ保護を実現することができる。また、ウェブページ情報の本文、段落の要約、キーワードなどの情報を正確に提供しているから、他のネットワークシステム、採集ソフトウェアなどに対して有力な情報提供をすることができる。本発明の精神及び範囲から逸脱しないかぎり、当業者は本発明に対して様々な変更や変形を行うことができるのが明らかである。これらの変更や変形は本発明の特許請求の範囲及び均等的な範囲に該当すれば、本発明の範囲内に含まれる。