JP3648101B2 - コンテンツ不正利用探索装置およびコンテンツ不正利用探索方法 - Google Patents
コンテンツ不正利用探索装置およびコンテンツ不正利用探索方法 Download PDFInfo
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Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は，著作権情報などが副情報として埋め込まれたコンテンツを収集し，コンテンツが不正利用されていないかどうかをチェックするコンテンツの不正利用探索システムに関する。
【０００２】
【従来の技術】
ディジタル・コンテンツの著作権保護を目的として，コンテンツにテキスト透かし，電子透かしなどの著作権情報を埋め込む技術が研究されてきた。電子透かしは，コンテンツ自体の情報（主情報）を「人間には認識できない程度の微少量だけ変更」し，コンテンツ内に別の情報つまり副情報を埋め込む技術である。
【０００３】
例えば，電子透かしを用いて，購入者情報などをコンテンツに埋め込んでおき，不正と思われるデータから付加されている情報を読み出して，不正利用であるかどうかを判断することによって，不正利用を抑止するシステムなどが提案されている。
〔参考文献〕
・大友他：“著作権を考慮した画像流通システム”，'97 信学春全大，A-7-9,
１９９７．
・段野他：“著作物の再利用促進のための電子透かしの応用”，信学会基礎・境界ソサイエティ大会，1997．
これらの抑止策について，データが不正に利用されているかどうかを判断するためには，不正と思われるデータを見つけ，入手することが必要である。そのための方法として，ＷＷＷ（World Wide Web）のコンテンツを対象に，次のような方法が提案されている。
【０００４】
１．人手による探索
２．プログラムによる探索
３．転送データを監視
４．利用者の協力に基づく探索
ここでは，本発明に関連する２．の手法について述べる。これは，コンテンツの収集法として，ＷＷＷ上のコンテンツを収集するプログラムであるＷｅｂロボットを利用し，収集したコンテンツの副情報のチェックを行う手法である。
【０００５】
Ｗｅｂロボットを利用して，ディジタル・コンテンツの不正コピーを監視するするものとしては，例えばデジタルコンテンツ不正利用監視センター（http://www.mken.co.jp/dcwc.html ）があり，これはインターネット探索ロボットにより世界中のサイトを常時巡回し，画像や音楽などのコンテンツが不正利用されていないかどうかを監視するものである。しかし，これはインターネット上のすべてのコンテンツを探索対象にするため，コンテンツの収集および透かしのチェックに時間がかかるという問題があった。
【０００６】
【発明が解決しようとする課題】
上記のＷｅｂロボットプログラムを用いる手法で，ＷＷＷ上のすべてのコンテンツを探索対象とした場合には，すべてのコンテンツを収集し，透かしを検査することが必要になる。
【０００７】
しかし，探索対象の収集・透かしの検査に大きな計算時間が必要とされるため，現実的な時間でＷＷＷ上のすべてのコンテンツについて不正利用を探索することは不可能である。数日から数週間といった長時間をかけないと不正利用が探索されないということは，コンテンツに副情報を埋め込んだことによる心理的な不正利用抑制効果も期待できなくなる。
【０００８】
そこで，本発明は上記問題点の解決を図り，不正利用コンテンツの効率的な探索を可能とし，実用的に許容できる時間内で探索を実行するための手段を提供することを目的とする。
【０００９】
【課題を解決するための手段】
本発明は，上記課題を解決するため，ユーザが入力したキーワードの出現する文書内のコンテンツ，またはユーザが例えばＷＷＷではＵＲＬ（Uniform Resource Locator）などにより指定したコンテンツに類似するコンテンツを探索対象として収集し，それらの収集したコンテンツについて電子透かしなどによる不正利用のチェックを行うことをもっとも主要な特徴とする。その際に，探索する文書を決定して収集した後，さらにその収集した文書に含まれるコンテンツから探索対象を決定することも行う。
【００１０】
具体的には，以下の手段を備える。
１）ユーザからキーワードまたはコンテンツの指定情報を入力する入力部。
２）ユーザが入力したキーワードまたはユーザが指定したコンテンツに応じて探索対象を決定する探索パターン決定部。
３）探索パターン決定部によって決定された探索対象に応じて探索対象コンテンツを収集する探索対象収集部。
４）収集した探索対象コンテンツが不正利用されているかどうかを電子透かしなどにより判定する探索対象コンテンツチェック部。
【００１１】
探索パターン決定部は，不正利用を調査するユーザが入力部からキーワードを入力すると，そのキーワードに応じて探索対象を決定する。また，不正利用を調査するユーザがＵＲＬなどのコンテンツ指定情報を入力部から入力すると，指定されたコンテンツと類似するコンテンツを探索対象として決定する。
【００１２】
また，探索パターン決定部は，文書内に画像などのコンテンツが埋め込まれている文書，または画像などは埋め込まれていないが，インターネット上の位置を示すＵＲＬなどの画像や音声などへのポインタ（以下，ポインタと略す）を持つ文書において，文章内の２単語の間の類似度を判断するための指標である表層距離を計算し，キーワードとの表層距離が一定値以下のポインタの指示するコンテンツを探索対象として決定する。
【００１３】
指定されたキーワードとコンテンツまたはポインタの表層距離は，例えばそれぞれの間にある単語数・文字数・文の数・句の数・バイト数・タグ数・記号の数・特定の文字種の数，例えば漢字の数・特定の品詞の数，例えば助詞の数・特定のタグの数，例えば改行を示すタグの数，コンテンツまたはポインタ数などで定義される。
【００１４】
また，探索パターン決定部は，キーワードと関連するコンテンツを探索対象とするため，論理距離という指標を用いることもできる。文書内にコンテンツが埋め込まれている文書で，論理構造を識別するためのマークとしてタグが付与されており，タグにより文書の章・節・項などの論理構造が表現されているとする。このとき，タグによって計算される文書内の論理レベルを指定されたキーワードとポインタについて計算しておき，指定されたキーワードとポインタの論理距離を，それぞれの論理レベルの差によって定義し，キーワードとの論理距離が一定値以下のポインタの指示するコンテンツを，探索対象として決定する。
【００１５】
また，文書内にコンテンツが埋め込まれていない文書で，インターネット上の位置を示すＵＲＬなどのコンテンツ（画像や音声など）へのポインタを持つｈｔｍｌやｘｍｌ形式などの文書で，論理構造を識別するためのマークとしてタグが付与されており，タグにより文書の章・節・項などの論理構造が表現されているとする。このとき，タグによって計算される文書内の論理レベルを指定されたキーワードとポインタについて計算しておき，指定されたキーワードとポインタの論理距離を，それぞれの論理レベルの差によって定義し，キーワードとの論理距離が一定値以下のポインタの指示するコンテンツを，探索対象として決定する。
【００１６】
さらに，探索パターン決定部において，ファイル内に出現するキーワードと，ポインタに対して，上記表層距離と上記論理距離とにより，指定されたキーワードと，ポインタの関連度を定義し，キーワードとの関連度が一定値以上のポインタの指示するコンテンツを，探索対象として決定することもできる。
【００１７】
前記探索対象収集部において，ユーザから指定された値に対して，それよりも大きい，または小さい，または同じ大きさのファイルサイズを持つファイルを不正利用探索対象として収集することもできる。
【００１８】
また，前記探索対象収集部において，ユーザから指定された日時に対して，それよりも過去，または未来，または同じ日時に更新・作成されたファイルを不正利用探索対象として決定することもできる。
【００１９】
前記探索対象収集部において，指定されたキーワードを含むＷＷＷページなどの文書やコンテンツに対して，そのコンテンツや文書へのポインタを持つ文書およびその文書内のポインタの先の文書に含まれるコンテンツを不正利用探索対象として収集することにより，連鎖的に探索することも可能である。
【００２０】
前記探索パターン決定部は，ユーザの入力したキーワードや，不正利用されたコンテンツの含む文書を入力とし，探索対象となる文書を決定する探索文書決定部と，探索対象収集部において収集された文書を入力とし，その文書内にポインタを含むコンテンツの中から，収集し電子透かしチェックを行うコンテンツを決定する探索コンテンツ決定部とから構成される。
【００２１】
前記探索コンテンツ決定部において，各単語について文の先頭との表層距離である表層位置，文の先頭との論理距離である論理位置をあらかじめ計算しておき，単語とコンテンツとの表層距離と論理距離を計算する際に，それぞれの位置の差から距離を計算し，その間の単語などに関する情報を利用しないことにより，効率よく関連する探索対象コンテンツを決定することができる。
【００２２】
また，前記探索コンテンツ決定部において，コンテンツへのテキストによる説明であるキャプションが，ユーザの指定したキーワードと同じであるか，または類義語辞書により類似とすると判断されたものを探索対象コンテンツと決定することにより，有効な探索を行うことができる。
【００２３】
【発明の実施の形態】
本発明の実施の形態について，図面を参照して説明する。図１に，本発明の実施の形態のブロック図を示す。図中，１００はコンテンツ不正利用探索装置，１１０はインターネット等のネットワークを表す。
【００２４】
コンテンツ不正利用探索装置１００において，入力部１０１は，ユーザがキーワードを入力する部分である。また，入力部１０１では，文書を指定することもできる。入力されたキーワードおよび指定された文書は，以下の各部で探索範囲を決定するのに利用される。
【００２５】
探索パターン決定部１０２は，探索文書決定部１０３および探索コンテンツ決定部１０４から構成される。探索文書決定部１０３は，入力部１０１からユーザが入力したキーワードが含まれる文書の位置（ＵＲＬ：Uniform Resource Locatorなど）を探索対象文書として出力する。また，文書が指定されたときには，その文書と内容的に近い文書を探索対象文書として出力する。このときに複数の文書を指定することができる。なお，この探索文書決定部１０３は，大量の文書集合の中から，指定されたキーワードを含む文書を検索する情報検索システムによって構成される。この情報検索システムの入力は，自然文あるいは１個以上の単語である。自然文の場合には，形態素解析により文内の単語を抽出する。入力された単語に応じて，インデックス内の各文書に得点を付与する。出力は，入力された単語を含む文書と，文書に付与された得点である。このような情報検索システムは，例えば「InfoBee テキスト情報検索技術，ＮＴＴ Ｒ＆Ｄ，Vol.46 No.10, 1997, pp.93-98」や「分散型文書検索装置，特願平10-327701, 1998 」に記載されている技術を利用して実現することができる。
【００２６】
本発明においては，探索対象文書が情報検索における検索対象テキストに相当する。例えばインターネットを対象とした場合には，ＷＷＷサーバにより公開されているＨＴＭＬファイルが検索対象テキストになる。
【００２７】
また，探索文書決定部１０３は，キーワードを入力するとそのキーワードを含む文書を出力する情報検索システムであるので，そのための単語インデックスを持つ。この単語インデックスには，「ある単語がどの文書に含まれているか」という情報を持つ。例えば，インターネットの場合，単語インデックスには，どの単語がどのＵＲＬに含まれているかが記録されている。
【００２８】
探索コンテンツ決定部１０４は，探索対象収集部１０５が収集した文書に含まれるポインタの示すコンテンツを収集するかどうかを判定し，収集する場合には，探索対象収集部１０５に対してそのコンテンツを収集する指示を行う。
【００２９】
探索対象収集部１０５は，探索文書決定部１０３または探索コンテンツ決定部１０４により指定された文書・コンテンツをネットワーク１１０上のサーバから収集する。探索対象収集部１０５については，「情報処理学会第１２５回自然言語処理研究会，クロスリンガルＷＷＷサーチエンジンＴＩＴＡＮ，林良彦，菊井玄一郎，鷲崎誠司，巖寺俊哲」に記載されている方法などを利用する。探索対象収集部１０５の入力は，ＵＲＬなどコンテンツや文書を示すポインタであり，これをもとに，探索対象収集部１０５はポインタの指し示すサーバと通信し，コンテンツや文書を収集する。探索対象収集部１０５の出力は，収集したコンテンツや文書である。
【００３０】
電子透かし取り出しエンジン１０６は，探索対象収集部１０５が収集したコンテンツに埋め込まれた副情報を取り出す。コンテンツは，画像・音声・テキストなど様々な形式のものが考えられる。したがって，電子透かし取り出しエンジン１０６は，各コンテンツに応じたエンジンから構成される。
【００３１】
電子透かし取り出しエンジン１０６の入力は，テキスト，画像，動画，音声などのコンテンツであり，処理は，コンテンツに埋め込まれている透かし情報を取り出すことである。出力は，取り出した透かし情報である。コンテンツがテキストのときには，「テキスト電子認証装置，方法，及び，テキスト電子認証プログラムを記録した記録媒体，特願平11-145676, 1999 」，画像のときには「画像処理方法および装置，特開平11-69133」および「動画電子透かし技術，ＮＴＴ Ｒ＆Ｄ，Vol.47 No.6 1998, pp.107-110」などの方法および装置をエンジンとして利用することができる。
【００３２】
図２は，本発明の実施の形態の処理概要を示すフローチャートである。ステップ２０１では，入力部１０１がユーザからキーワードを入力する。ステップ２０２では，探索文書決定部１０３が，ユーザの指定したキーワードを含む文書のＵＲＬなどの位置を出力し，探索範囲を決定する。次に，ステップ２０３では，探索対象収集部１０５が探索範囲の文書を収集し，ステップ２０４では，探索コンテンツ決定部１０４が，収集した文書を解析してさらに収集するコンテンツを決定する。
【００３３】
ステップ２０５では，文書内に画像などのコンテンツが含まれるかどうかをチェックし，文書に画像コンテンツが含まれる文書（ワープロソフトの文書ファイルなど）の場合には，ステップ２０６で，探索対象収集部１０５がステップ２０３で収集した文書からコンテンツを取り出す。ＨＴＭＬのように文書内にコンテンツが含まれない文書の場合には，ステップ２０７で，文書内に含まれるコンテンツへのＵＲＬをもとに，コンテンツ自身をＷｅｂから収集する。
【００３４】
ステップ２０８では，電子透かし取り出しエンジン１０６が，コンテンツの副情報を取り出し，ステップ２０９で，検出結果出力部１０７がその透かしの検出結果を出力する。
【００３５】
次に，図１に示すコンテンツ不正利用探索装置１００の動作について，インターネットのＷｅｂ上のコンテンツを探索する場合を例にして，さらに詳しく説明する。
【００３６】
入力部１０１にユーザからキーワードが入力されると，探索文書決定部１０３は，このキーワードを含む文書のＵＲＬを出力する。探索文書決定部１０３は，Ｗｅｂ上のＨＴＭＬファイルについて，どのＵＲＬのＨＴＭＬファイルにどの単語が入っているかという情報をインデックスに持つ。ユーザの入力した単語と，インデックスとを照合することで，その単語を含むＨＴＭＬ文書のＵＲＬを出力する。
【００３７】
単語は複数を指定することができ，指定された複数の単語のすべてを含む，少なくとも一つを含む，一部の単語を含む，一部の単語を含まない，といった条件を指定することができる。また，ユーザは単語だけでなく，自然文を条件として入力することができる。入力が複数の単語である場合や，自然文である場合のインデックスとの比較方法は，例えば「InfoBee テキスト情報検索技術，ＮＴＴ Ｒ＆Ｄ，Vol.46 No.10, 1997, pp.93-98」および「分散型文書検索装置, 特願平10-327701, 1998 」に示されている技術を利用することができる。
【００３８】
次に，探索対象収集部１０５は，探索文書決定部１０３が出力したＵＲＬリストで指定されたＨＴＭＬファイルをＷｅｂから収集し，探索コンテンツ決定部１０４へと出力する。探索コンテンツ決定部１０４では，ＨＴＭＬファイル内のコンテンツやポインタの示すコンテンツ（以下，ＨＴＭＬファイル内のコンテンツとポインタの示すコンテンツとをまとめて，ＨＴＭＬファイル内のコンテンツと呼ぶ）に対して，ユーザの入力したキーワードに応じた得点を付ける。そして一定以上の得点を持つコンテンツを探索対象と決定し，探索対象収集部１０５にその位置を出力する。
【００３９】
あるＨＴＭＬファイル内におけるコンテンツの得点は，ファイル内に出現するキーワードとコンテンツの関連度を，ファイル内のすべてのキーワードに対して合計したものである。
【００４０】
関連度は，キーワードとコンテンツの表層距離，論理距離により定義される。ここでは，表層距離と論理距離の積の逆数として定義している。表層距離と論理距離の計算法については後で詳しく説明する。
【００４１】
この関連度を求める処理では，探索コンテンツ決定部１０４は，探索文書決定部１０３の指定により探索対象収集部１０５で収集された文書を受け取る。文書を受け取ると，探索コンテンツ決定部１０４は，まず，文書を形態素解析する。形態素解析は，文章から単語を取り出し，その単語の品詞を同定することである。
【００４２】
本実施の形態の形態素解析では，＜ｂｒ＞，＜ｌｉ＞といった文中のタグは，＜＞で囲まれた文字列の部分を一つの単語として扱う。形態素解析した単語から，単語の表層位置と論理位置を計算し，求めた表層位置と論理位置から，探索コンテンツを決定するため，文書中のコンテンツと単語の表層・論理距離から，コンテンツと単語の関連度を計算する。
【００４３】
あるコンテンツについて，文書中の全キーワードとの関連度の合計をコンテンツの得点とする。これを文書中のすべてのコンテンツについて行い，得点が一定値以上のコンテンツを探索対象として決定する。
【００４４】
表層位置は，文書先頭の単語を１とし，単語ごとに１ずつ増える。また，ここでは形態素解析結果の単語が句点，読点のときは，それぞれ表層位置にさらに１と２を加算する。これは，単語のシーケンスである文において，単語間の表層的な位置が近いほど，２単語の関連が大きいという仮定に基づく。
【００４５】
論理位置は，文書の先頭を基準とし，章，節，項といった論理的な構造情報を反映する値である。章や節などの論理構造をタグから認識し，論理構造上の位置を論理位置として表現する。同じ一つのタグでも，章を表すタグでは大きく論理位置が移動し，項を表すタグでは，章を表すタグほどは論理位置は移動しない。各タグによりどの程度論理位置が移動するかは，論理位置加算値表（図３）で指定する。ここでは，タグにマイナスの加算値を指定しているが，必ずしもマイナスの値が必要ではなく，プラスのみにしてもよい。
【００４６】
文書に埋め込まれたコンテンツやポインタについても単語と同様に扱う。コンテンツあるいはポインタを単語とみなし，処理を行う。これらポインタなどを単語の場合と同様に処理すると，表層距離はポインタなどでは前の単語と比較して１増える。論理位置は，論理位置加算値表のそのポインタを示すタグが０でない値のときは変化するが，０のときは前の単語のときと変化しない。
【００４７】
表層位置と論理位置の計算例を，図３に示す。図３（Ａ）の「単語に対する表層位置・論理位置」の３つの列は，左から，形態素解析結果である単語またはタグ，単語またはタグについての表層位置，論理位置である。
【００４８】
＜Ｈ１＞というタグは，図３（Ｂ）に示す論理位置加算値表より，加算値が１０なので論理位置に１０を加える。表層位置は１単語分増加させるので１を加える。句点・読点については，さらにそれぞれ１と２が加算されるので，表層位置が２と３増加する。句読点は意味的なまとまりを区切る目的で書かれるものであり，それを反映するための値である。
【００４９】
単語とコンテンツの関連度を計算する際に，文書先頭からその単語までの情報を含んだ値として表層・論理位置を計算しておくことで，距離と関連度を高速で効率よく計算することができる。つまり，位置を計算しておかない場合には，２単語の表層距離・論理距離を計算する度に，その間にある単語数やタグを調べる必要がある。そのため，文書中のすべての単語を記憶しておく必要がある。しかし，位置を計算しておくことで，ユーザが指定したキーワードとコンテンツへのポインタの位置を記憶しておけば，その間の距離，関連度を計算することができる。
【００５０】
図３の例では，「ポータル」がユーザの指定したキーワードとすると，「ポータル」とコンテンツを表す「ポインタ」についてのみ，表層位置と論理位置を記憶しておけば，その間の単語やタグを記憶せずに距離，関連度が計算できる。この例では，表層距離は４，論理距離は８であり，関連度は，１／（４×８）＝０．０３１２５となる。
【００５１】
ユーザが指定した文書と類似した文書を探索対象文書として収集する類似コンテンツ探索方法について説明する。図１の探索パターン決定部１０２が行う処理である。
【００５２】
これは，不正利用されているコンテンツを含むページ（不正利用含有文書）と内容が類似したページでは，コンテンツが不正利用されている可能性が大きいと考え，探索対象とする方法である。前回の不正利用探索の結果，不正利用含有文書を見つけた場合に，その文書を指定することで，内容の類似した文書を探索できる。
【００５３】
検出結果出力部１０７は，ユーザに対して，コンテンツが不正利用されているか否か，またそのコンテンツのＵＲＬなどの位置を出力する。ユーザはこの結果を見て，不正利用含有文書を指定し，文書番号などを入力部１０１へ入力することができる。このとき，探索文書決定部１０３のインデックスから，指定されたページである文書と内容的に近い文書を探索対象文書として出力する。
【００５４】
探索対象収集部１０５は，指定された文書を収集し，探索コンテンツ決定部１０４に出力する。以降の処理は，キーワードを入力した場合と同様であり，探索コンテンツ決定部１０４におけるキーワードは，前回の不正利用探索のときにユーザが入力したキーワードを使う。
【００５５】
また，探索対象収集部１０５において，指定されたキーワードを含むＷＷＷページなどの文書やコンテンツに対して，そのコンテンツや文書へのポインタを持つ文書およびその文書内のポインタの先の文書に含まれるコンテンツを不正利用探索対象として収集することもできる。これについて説明する。
【００５６】
この探索対象の収集は，一度探索を行って不正利用を発見した場合，不正利用含有文書に含まれているポインタの指す文書と，不正利用含有文書や不正利用コンテンツへのポインタを持つ文書を探索文書とする探索，つまりポインタ探索である。この処理では，不正利用文書に含まれているポインタを，すでに収集した不正利用含有文書から取り出す。ＨＴＭＬなどでは，ポインタは特定の形式のタグで表現されており本文と区別できるため，ポインタの形式に一致する文字列を切り出すことでポインタを抽出する。
【００５７】
また，探索文書決定部１０３のインデックスにより不正利用コンテンツや不正利用含有文書へのポインタを含む文書のＵＲＬを得る。インターネットのＷＷＷにおいては，ポインタはＵＲＬにより示されたハイパーリンクのことである。
【００５８】
さらに，コンテンツへのテキストによる説明であるキャプションが，ユーザの指定したキーワードと同じであるか，または類義語辞書により類似とすると判断されたものを探索コンテンツと決定することもできる。ここでは，これをキャプション探索と呼ぶ。
【００５９】
通常，ＨＴＭＬなどのホームページ作成に利用する文書は，他の文書等と関連付けるためのリンク（本明細書ではポインタと呼んでいる）という仕組みを持つ。リンクにより，ある文書から他の文書やコンテンツに対して方向を持った関連付けができる。この際に，リンク先のコンテンツに対する説明文であるキャプションを，リンクもとの文書にリンク情報と共に保持させることができる。キャプションは一単語で表現されることが多い。
【００６０】
このキャプションとユーザの指定したキーワードを調べ，同じ場合や類似する場合にコンテンツの得点に加算する。類似しているかどうかの判定には，探索文書決定部１０３が内部に持つ類義語辞書を使用する。
【００６１】
以上の処理において，入力部１０１は，さらに探索対象とするファイルサイズの指定情報を入力したり，探索対象とする日時（期間を含む）の指定情報を入力したりして，探索対象収集部１０５が収集する探索対象のコンテンツについて，入力部１０１から入力されたファイルサイズや日時の情報による絞り込みを行うようにすることもできる。
【００６２】
図４は，本実施の形態の処理フローチャートであって，インターネットのＷＷＷにおけるＨＴＭＬファイルを対象にした場合の例を示している。
【００６３】
ステップ４００では，入力部１０１にユーザからキーワードが入力される。またはＵＲＬなどで文書が指定されることもある。ステップ４０１の判定により，キーワードが入力された場合には，ステップ４０２へ進み，文書が指定された場合には，ステップ４０３へ進む。
【００６４】
ステップ４０２では，キーワードが入力されたときに，探索文書決定部１０３が，キーワードを含むページを得点付けして，そのページのＵＲＬを出力する。ステップ４０３では，文書を指定するＵＲＬが入力されたときに，そのＵＲＬのページに類似する文書のＵＲＬを出力する。
【００６５】
ステップ４０４では，探索対象収集部１０５が，ステップ４０２またはステップ４０３で指定されたＵＲＬのページ（ＨＴＭＬファイル）を，ネットワーク１１０を介してＷｅｂから収集する。次に，ステップ４０５では，探索コンテンツ決定部１０４が，収集したページ内に含まれるコンテンツのＵＲＬから，収集するものを決定する。ステップ４０５の処理の詳細は，図６および図７に示す。
【００６６】
ステップ４０６では，ステップ４０５で収集すると決定したコンテンツを，探索対象収集部１０５が収集する。ステップ４０４およびステップ４０６については，例えば前述した参考文献「情報処理学会第１２５回自然言語処理研究会，クロスリンガルＷＷＷサーチエンジンＴＩＴＡＮ，林良彦，菊井玄一郎，鷲崎誠司，巌寺俊哲」に記載されている方法などを利用することができる。
【００６７】
次に，ステップ４０７では，電子透かし取り出しエンジン１０６が，収集したコンテンツの電子透かしをチェックし，コンテンツの副情報を取り出す。このステップ４０７では，コンテンツがテキストのときには「テキスト電子認証装置，方法，及び，テキスト電子認証プログラムを記録した記録媒体，特願平11-145676, 1999 」，画像のときには「画像処理方法および装置，特開平11-69133」および「動画電子透かし技術，ＮＴＴ Ｒ＆Ｄ，Vol.47 No.6 1998, pp.107-110」に記載されている技術を利用することができる。このステップ４０７における入力は，テキスト，画像，動画などのコンテンツである。処理は，コンテンツに埋め込まれている透かし情報を取り出すことである。出力は，取り出した透かし情報である。
【００６８】
ステップ４０８では，検出結果出力部１０７が電子透かしの検出結果を出力する。続いて，ステップ４０９の判定により，類似文書探索，ポインタ探索を行うと指定されていなければ処理を終了し，指定されていれば，ステップ４１０へ進む。ステップ４１０では，類似文書探索またはポインタ探索を実行し，ステップ４０４へ戻って，同様にＨＴＭＬファイルのＵＲＬをもとに探索を続ける。
【００６９】
図５は，類似文書探索とポインタ探索の処理フローチャート，すなわち図４に示すステップ４１０の詳細な処理を示している。
【００７０】
まず，ステップ５０１で，類似文書探索をすると指定されているかどうかを判定し，類似文書探索をすると指定されていない場合，ステップ５０４へ進む。指定されている場合には，ステップ５０２で，探索文書決定部１０３からユーザにより指定された文書と内容的に類似した文書のＵＲＬを得る。この類似文書探索処理の入力は，複数の文書である。処理内容は，入力された文書から単語を抽出し，この単語に基づいて，探索の対象となる文書に得点を付け，一定の得点以上の文書を類似文書とすることである。出力は，類似する文書のＵＲＬである。ステップ５０３では，こうして得た類似文書のＵＲＬをメモリに記憶する。
【００７１】
次に，ステップ５０４では，ポインタ探索をすると指定されているかどうかを判定し，ポインタ探索をすると指定されていない場合，ステップ５０９へ進む。指定されている場合には，ステップ５０５で，ユーザにより指定されたページ（文書）に含まれるコンテンツへのポインタ（ＵＲＬ）を取り出す。取り出したＵＲＬは，ステップ５０６でメモリに保存する。
【００７２】
ステップ５０７では，探索結果から発見した不正利用コンテンツのあるページへのリンクを含む文書のＵＲＬを得る。ステップ５０８では，ステップ５０７で得た文書のＵＲＬをメモリに記憶する。ステップ５０９では，上記ステップ５０３，５０６，５０８でメモリに保存したＵＲＬを探索文書として出力する。ここで，出力したＵＲＬが，図４のステップ４０４へ入力される。
【００７３】
図６および図７は，探索コンテンツ決定部１０４が文書内のコンテンツの中で収集するコンテンツを決定するときの処理フローチャートである。探索コンテンツ決定部１０４は，単語とコンテンツの関連度を計算して，収集するコンテンツを以下のように決定する。
【００７４】
探索コンテンツ決定部１０４は，探索対象収集部１０５で収集された文書を受け取ると，まず，ステップ６０１では，入力文書を形態素解析する。形態素解析は，文章から単語を取り出し，その単語の品詞を同定することである。ここでの形態素解析においては，＜ｂｒ＞，＜ｌｉ＞といった文中のタグは，＜＞で囲まれた文字列の部分を一つの単語として扱う。この形態素解析での入力は，自然文あるいは一以上の単語である。自然文の場合は，形態素解析により，文内の単語を抽出する。入力された単語に応じて，インデックス内の各文書に得点を付与する。形態素解析の出力は，入力された単語を含む文書と，文書に付与された得点である。
【００７５】
ステップ６０２では，先頭の単語またはタグを一つ選択し，形態素番号を１とし，メモリ上に表層位置＝１，論理位置＝０として記録する。次に，すべての単語について，以下のステップ６０３〜６１６の処理を行う。
【００７６】
ステップ６０３では，先頭の単語である場合を除き，一つ前の単語の表層位置に１を加え，現在見ている単語の表層位置としてメモリ上に記録する。ステップ６０４の判定により，現在の単語が，コンテンツである場合には，ステップ６０５へ進み，コンテンツ配列にコンテンツの表層位置と論理位置とコンテンツへのキャプションを記録し，ステップ６１６の判断処理を行う。
【００７７】
単語がコンテンツでない場合，ステップ６０６へ進み，単語が句点であれば，表層位置に１を加算する（ステップ６０６，６０７）。単語が読点であれば，表層位置に２を加算する（ステップ６０８，６０９）。また，現在着目している単語がタグのときには，論理位置加算値表でタグごとに指定されている加算値を，メモリ上の論理位置に加える（ステップ６１０，６１１）。
【００７８】
単語がユーザの指定した単語（入力文を形態素解析して抽出した単語）である場合には，単語・論理位置・表層位置をキーワード配列に記録しておく（ステップ６１２，６１３）。
【００７９】
その後，ステップ６１４では，単語とその単語の論理位置，表層位置を単語配列に記憶する。このときに，配列のインデックス番号は形態素番号を用いる。ステップ６１５では，次の単語の処理のために形態素番号に１を加える。
【００８０】
ステップ６１６では，以上の処理を入力文書のすべての単語について終了したかどうかを判定し，まだであれば，ステップ６０３へ戻って同様に処理を繰り返す。以上の処理をすべての単語について終了したならば，図７のステップ７０１へ進む。
【００８１】
図７は，表層位置と論理位置から探索対象コンテンツを決定する処理の流れを示している。文書中のコンテンツと単語の表層・論理距離から，コンテンツと単語の関連度を計算する。ここでは，コンテンツ配列内のすべての要素（コンテンツ）について処理が終わるまで（ステップ７１２），ステップ７０１〜７１１を繰り返す。ステップ７０１では，コンテンツ配列からコンテンツへのポインタと表層位置，論理位置を一つ取り出す。次に，ステップ７０２へ進み，キーワード配列のすべての単語について処理が終わるまで（ステップ７１１），ステップ７０２〜７１０を繰り返す。
【００８２】
ステップ７０２では，キーワード配列から一つキーワードを取り出し，ステップ７０３で，コンテンツ得点を０に初期化する。ステップ７０４では，次式により表層距離と論理距離とを計算する。
【００８３】
表層距離＝〔コンテンツの表層位置〕−〔キーワードの表層位置〕
論理距離＝〔コンテンツの論理位置〕−〔キーワードの論理位置〕
ステップ７０５では，コンテンツ・キーワードの関連度を，次式により計算する。
【００８４】
関連度＝１／（表層距離×論理距離）
ステップ７０６では，コンテンツ得点にステップ７０５で計算した関連度を加える。このとき，関連度に所定の重み定数ｗを掛けてから加算してもよい。さらに，キーワードとコンテンツへのキャプションが同じ場合，コンテンツ得点に１を加算し（ステップ７０７，７０８），類義語辞書によりキーワードとコンテンツへのキャプションが類義語とされた場合には，コンテンツ得点に０．５を加算する（ステップ７０９，７１０）。
【００８５】
通常，ＨＴＭＬなどホームページ作成に利用する文書は，ポインタの先のコンテンツに対する説明文であるキャプションを，ポインタの元の文書にリンク情報と共に保持させることができる。このキャプションとユーザの指定したキーワードを調べ，同じ場合や類似する場合にコンテンツの得点に加算する処理が，ステップ７０７からステップ７１０の処理である。
【００８６】
以上の処理を，キーワード配列のすべての単語，コンテンツ配列内のすべての要素について行ったならば（ステップ７１１，７１２），ステップ７１３へ進み，コンテンツ得点が指定された一定値以上であるかをチェックし，コンテンツ得点が一定値以上である場合には，ステップ７１４により，そのコンテンツへのＵＲＬを，収集対象のコンテンツとして探索対象収集部１０５に渡す。
【００８７】
【発明の効果】
以上説明したように，本発明によれば，不正利用の可能性が高いコンテンツだけを収集して電子透かしのチェックを行うことで，現実的な時間で不正利用を探索することが可能になる。例えばインターネット上のすべてのコンテンツの収集と電子透かしのチェックのためには非常に大きな時間が必要となるが，本発明により不正利用を探索する対象を絞り込むことで，不正利用探索に必要とする計算時間を減らし，効率的に不正利用コンテンツを探索することが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の実施の形態のブロック図である。
【図２】本発明の実施の形態の処理概要を示すフローチャートである。
【図３】表層位置と論理位置の計算例を示す図である。
【図４】インターネットにおける本実施の形態による探索の処理フローチャートである。
【図５】類似文書探索とポインタ探索の処理フローチャートである。
【図６】探索コンテンツ決定部が文書内のコンテンツの中で収集するコンテンツを決定するときの処理フローチャートである。
【図７】探索コンテンツ決定部が文書内のコンテンツの中で収集するコンテンツを決定するときの処理フローチャートである。
【符号の説明】
１００ コンテンツ不正利用探索装置
１０１ 入力部
１０２ 探索パターン決定部
１０３ 探索文書決定部
１０４ 探索コンテンツ決定部
１０５ 探索対象収集部
１０６ 電子透かし取り出しエンジン
１０７ 検出結果出力部
１１０ ネットワーク
【発明の属する技術分野】
本発明は，著作権情報などが副情報として埋め込まれたコンテンツを収集し，コンテンツが不正利用されていないかどうかをチェックするコンテンツの不正利用探索システムに関する。
【０００２】
【従来の技術】
ディジタル・コンテンツの著作権保護を目的として，コンテンツにテキスト透かし，電子透かしなどの著作権情報を埋め込む技術が研究されてきた。電子透かしは，コンテンツ自体の情報（主情報）を「人間には認識できない程度の微少量だけ変更」し，コンテンツ内に別の情報つまり副情報を埋め込む技術である。
【０００３】
例えば，電子透かしを用いて，購入者情報などをコンテンツに埋め込んでおき，不正と思われるデータから付加されている情報を読み出して，不正利用であるかどうかを判断することによって，不正利用を抑止するシステムなどが提案されている。
〔参考文献〕
・大友他：“著作権を考慮した画像流通システム”，'97 信学春全大，A-7-9,
１９９７．
・段野他：“著作物の再利用促進のための電子透かしの応用”，信学会基礎・境界ソサイエティ大会，1997．
これらの抑止策について，データが不正に利用されているかどうかを判断するためには，不正と思われるデータを見つけ，入手することが必要である。そのための方法として，ＷＷＷ（World Wide Web）のコンテンツを対象に，次のような方法が提案されている。
【０００４】
１．人手による探索
２．プログラムによる探索
３．転送データを監視
４．利用者の協力に基づく探索
ここでは，本発明に関連する２．の手法について述べる。これは，コンテンツの収集法として，ＷＷＷ上のコンテンツを収集するプログラムであるＷｅｂロボットを利用し，収集したコンテンツの副情報のチェックを行う手法である。
【０００５】
Ｗｅｂロボットを利用して，ディジタル・コンテンツの不正コピーを監視するするものとしては，例えばデジタルコンテンツ不正利用監視センター（http://www.mken.co.jp/dcwc.html ）があり，これはインターネット探索ロボットにより世界中のサイトを常時巡回し，画像や音楽などのコンテンツが不正利用されていないかどうかを監視するものである。しかし，これはインターネット上のすべてのコンテンツを探索対象にするため，コンテンツの収集および透かしのチェックに時間がかかるという問題があった。
【０００６】
【発明が解決しようとする課題】
上記のＷｅｂロボットプログラムを用いる手法で，ＷＷＷ上のすべてのコンテンツを探索対象とした場合には，すべてのコンテンツを収集し，透かしを検査することが必要になる。
【０００７】
しかし，探索対象の収集・透かしの検査に大きな計算時間が必要とされるため，現実的な時間でＷＷＷ上のすべてのコンテンツについて不正利用を探索することは不可能である。数日から数週間といった長時間をかけないと不正利用が探索されないということは，コンテンツに副情報を埋め込んだことによる心理的な不正利用抑制効果も期待できなくなる。
【０００８】
そこで，本発明は上記問題点の解決を図り，不正利用コンテンツの効率的な探索を可能とし，実用的に許容できる時間内で探索を実行するための手段を提供することを目的とする。
【０００９】
【課題を解決するための手段】
本発明は，上記課題を解決するため，ユーザが入力したキーワードの出現する文書内のコンテンツ，またはユーザが例えばＷＷＷではＵＲＬ（Uniform Resource Locator）などにより指定したコンテンツに類似するコンテンツを探索対象として収集し，それらの収集したコンテンツについて電子透かしなどによる不正利用のチェックを行うことをもっとも主要な特徴とする。その際に，探索する文書を決定して収集した後，さらにその収集した文書に含まれるコンテンツから探索対象を決定することも行う。
【００１０】
具体的には，以下の手段を備える。
１）ユーザからキーワードまたはコンテンツの指定情報を入力する入力部。
２）ユーザが入力したキーワードまたはユーザが指定したコンテンツに応じて探索対象を決定する探索パターン決定部。
３）探索パターン決定部によって決定された探索対象に応じて探索対象コンテンツを収集する探索対象収集部。
４）収集した探索対象コンテンツが不正利用されているかどうかを電子透かしなどにより判定する探索対象コンテンツチェック部。
【００１１】
探索パターン決定部は，不正利用を調査するユーザが入力部からキーワードを入力すると，そのキーワードに応じて探索対象を決定する。また，不正利用を調査するユーザがＵＲＬなどのコンテンツ指定情報を入力部から入力すると，指定されたコンテンツと類似するコンテンツを探索対象として決定する。
【００１２】
また，探索パターン決定部は，文書内に画像などのコンテンツが埋め込まれている文書，または画像などは埋め込まれていないが，インターネット上の位置を示すＵＲＬなどの画像や音声などへのポインタ（以下，ポインタと略す）を持つ文書において，文章内の２単語の間の類似度を判断するための指標である表層距離を計算し，キーワードとの表層距離が一定値以下のポインタの指示するコンテンツを探索対象として決定する。
【００１３】
指定されたキーワードとコンテンツまたはポインタの表層距離は，例えばそれぞれの間にある単語数・文字数・文の数・句の数・バイト数・タグ数・記号の数・特定の文字種の数，例えば漢字の数・特定の品詞の数，例えば助詞の数・特定のタグの数，例えば改行を示すタグの数，コンテンツまたはポインタ数などで定義される。
【００１４】
また，探索パターン決定部は，キーワードと関連するコンテンツを探索対象とするため，論理距離という指標を用いることもできる。文書内にコンテンツが埋め込まれている文書で，論理構造を識別するためのマークとしてタグが付与されており，タグにより文書の章・節・項などの論理構造が表現されているとする。このとき，タグによって計算される文書内の論理レベルを指定されたキーワードとポインタについて計算しておき，指定されたキーワードとポインタの論理距離を，それぞれの論理レベルの差によって定義し，キーワードとの論理距離が一定値以下のポインタの指示するコンテンツを，探索対象として決定する。
【００１５】
また，文書内にコンテンツが埋め込まれていない文書で，インターネット上の位置を示すＵＲＬなどのコンテンツ（画像や音声など）へのポインタを持つｈｔｍｌやｘｍｌ形式などの文書で，論理構造を識別するためのマークとしてタグが付与されており，タグにより文書の章・節・項などの論理構造が表現されているとする。このとき，タグによって計算される文書内の論理レベルを指定されたキーワードとポインタについて計算しておき，指定されたキーワードとポインタの論理距離を，それぞれの論理レベルの差によって定義し，キーワードとの論理距離が一定値以下のポインタの指示するコンテンツを，探索対象として決定する。
【００１６】
さらに，探索パターン決定部において，ファイル内に出現するキーワードと，ポインタに対して，上記表層距離と上記論理距離とにより，指定されたキーワードと，ポインタの関連度を定義し，キーワードとの関連度が一定値以上のポインタの指示するコンテンツを，探索対象として決定することもできる。
【００１７】
前記探索対象収集部において，ユーザから指定された値に対して，それよりも大きい，または小さい，または同じ大きさのファイルサイズを持つファイルを不正利用探索対象として収集することもできる。
【００１８】
また，前記探索対象収集部において，ユーザから指定された日時に対して，それよりも過去，または未来，または同じ日時に更新・作成されたファイルを不正利用探索対象として決定することもできる。
【００１９】
前記探索対象収集部において，指定されたキーワードを含むＷＷＷページなどの文書やコンテンツに対して，そのコンテンツや文書へのポインタを持つ文書およびその文書内のポインタの先の文書に含まれるコンテンツを不正利用探索対象として収集することにより，連鎖的に探索することも可能である。
【００２０】
前記探索パターン決定部は，ユーザの入力したキーワードや，不正利用されたコンテンツの含む文書を入力とし，探索対象となる文書を決定する探索文書決定部と，探索対象収集部において収集された文書を入力とし，その文書内にポインタを含むコンテンツの中から，収集し電子透かしチェックを行うコンテンツを決定する探索コンテンツ決定部とから構成される。
【００２１】
前記探索コンテンツ決定部において，各単語について文の先頭との表層距離である表層位置，文の先頭との論理距離である論理位置をあらかじめ計算しておき，単語とコンテンツとの表層距離と論理距離を計算する際に，それぞれの位置の差から距離を計算し，その間の単語などに関する情報を利用しないことにより，効率よく関連する探索対象コンテンツを決定することができる。
【００２２】
また，前記探索コンテンツ決定部において，コンテンツへのテキストによる説明であるキャプションが，ユーザの指定したキーワードと同じであるか，または類義語辞書により類似とすると判断されたものを探索対象コンテンツと決定することにより，有効な探索を行うことができる。
【００２３】
【発明の実施の形態】
本発明の実施の形態について，図面を参照して説明する。図１に，本発明の実施の形態のブロック図を示す。図中，１００はコンテンツ不正利用探索装置，１１０はインターネット等のネットワークを表す。
【００２４】
コンテンツ不正利用探索装置１００において，入力部１０１は，ユーザがキーワードを入力する部分である。また，入力部１０１では，文書を指定することもできる。入力されたキーワードおよび指定された文書は，以下の各部で探索範囲を決定するのに利用される。
【００２５】
探索パターン決定部１０２は，探索文書決定部１０３および探索コンテンツ決定部１０４から構成される。探索文書決定部１０３は，入力部１０１からユーザが入力したキーワードが含まれる文書の位置（ＵＲＬ：Uniform Resource Locatorなど）を探索対象文書として出力する。また，文書が指定されたときには，その文書と内容的に近い文書を探索対象文書として出力する。このときに複数の文書を指定することができる。なお，この探索文書決定部１０３は，大量の文書集合の中から，指定されたキーワードを含む文書を検索する情報検索システムによって構成される。この情報検索システムの入力は，自然文あるいは１個以上の単語である。自然文の場合には，形態素解析により文内の単語を抽出する。入力された単語に応じて，インデックス内の各文書に得点を付与する。出力は，入力された単語を含む文書と，文書に付与された得点である。このような情報検索システムは，例えば「InfoBee テキスト情報検索技術，ＮＴＴ Ｒ＆Ｄ，Vol.46 No.10, 1997, pp.93-98」や「分散型文書検索装置，特願平10-327701, 1998 」に記載されている技術を利用して実現することができる。
【００２６】
本発明においては，探索対象文書が情報検索における検索対象テキストに相当する。例えばインターネットを対象とした場合には，ＷＷＷサーバにより公開されているＨＴＭＬファイルが検索対象テキストになる。
【００２７】
また，探索文書決定部１０３は，キーワードを入力するとそのキーワードを含む文書を出力する情報検索システムであるので，そのための単語インデックスを持つ。この単語インデックスには，「ある単語がどの文書に含まれているか」という情報を持つ。例えば，インターネットの場合，単語インデックスには，どの単語がどのＵＲＬに含まれているかが記録されている。
【００２８】
探索コンテンツ決定部１０４は，探索対象収集部１０５が収集した文書に含まれるポインタの示すコンテンツを収集するかどうかを判定し，収集する場合には，探索対象収集部１０５に対してそのコンテンツを収集する指示を行う。
【００２９】
探索対象収集部１０５は，探索文書決定部１０３または探索コンテンツ決定部１０４により指定された文書・コンテンツをネットワーク１１０上のサーバから収集する。探索対象収集部１０５については，「情報処理学会第１２５回自然言語処理研究会，クロスリンガルＷＷＷサーチエンジンＴＩＴＡＮ，林良彦，菊井玄一郎，鷲崎誠司，巖寺俊哲」に記載されている方法などを利用する。探索対象収集部１０５の入力は，ＵＲＬなどコンテンツや文書を示すポインタであり，これをもとに，探索対象収集部１０５はポインタの指し示すサーバと通信し，コンテンツや文書を収集する。探索対象収集部１０５の出力は，収集したコンテンツや文書である。
【００３０】
電子透かし取り出しエンジン１０６は，探索対象収集部１０５が収集したコンテンツに埋め込まれた副情報を取り出す。コンテンツは，画像・音声・テキストなど様々な形式のものが考えられる。したがって，電子透かし取り出しエンジン１０６は，各コンテンツに応じたエンジンから構成される。
【００３１】
電子透かし取り出しエンジン１０６の入力は，テキスト，画像，動画，音声などのコンテンツであり，処理は，コンテンツに埋め込まれている透かし情報を取り出すことである。出力は，取り出した透かし情報である。コンテンツがテキストのときには，「テキスト電子認証装置，方法，及び，テキスト電子認証プログラムを記録した記録媒体，特願平11-145676, 1999 」，画像のときには「画像処理方法および装置，特開平11-69133」および「動画電子透かし技術，ＮＴＴ Ｒ＆Ｄ，Vol.47 No.6 1998, pp.107-110」などの方法および装置をエンジンとして利用することができる。
【００３２】
図２は，本発明の実施の形態の処理概要を示すフローチャートである。ステップ２０１では，入力部１０１がユーザからキーワードを入力する。ステップ２０２では，探索文書決定部１０３が，ユーザの指定したキーワードを含む文書のＵＲＬなどの位置を出力し，探索範囲を決定する。次に，ステップ２０３では，探索対象収集部１０５が探索範囲の文書を収集し，ステップ２０４では，探索コンテンツ決定部１０４が，収集した文書を解析してさらに収集するコンテンツを決定する。
【００３３】
ステップ２０５では，文書内に画像などのコンテンツが含まれるかどうかをチェックし，文書に画像コンテンツが含まれる文書（ワープロソフトの文書ファイルなど）の場合には，ステップ２０６で，探索対象収集部１０５がステップ２０３で収集した文書からコンテンツを取り出す。ＨＴＭＬのように文書内にコンテンツが含まれない文書の場合には，ステップ２０７で，文書内に含まれるコンテンツへのＵＲＬをもとに，コンテンツ自身をＷｅｂから収集する。
【００３４】
ステップ２０８では，電子透かし取り出しエンジン１０６が，コンテンツの副情報を取り出し，ステップ２０９で，検出結果出力部１０７がその透かしの検出結果を出力する。
【００３５】
次に，図１に示すコンテンツ不正利用探索装置１００の動作について，インターネットのＷｅｂ上のコンテンツを探索する場合を例にして，さらに詳しく説明する。
【００３６】
入力部１０１にユーザからキーワードが入力されると，探索文書決定部１０３は，このキーワードを含む文書のＵＲＬを出力する。探索文書決定部１０３は，Ｗｅｂ上のＨＴＭＬファイルについて，どのＵＲＬのＨＴＭＬファイルにどの単語が入っているかという情報をインデックスに持つ。ユーザの入力した単語と，インデックスとを照合することで，その単語を含むＨＴＭＬ文書のＵＲＬを出力する。
【００３７】
単語は複数を指定することができ，指定された複数の単語のすべてを含む，少なくとも一つを含む，一部の単語を含む，一部の単語を含まない，といった条件を指定することができる。また，ユーザは単語だけでなく，自然文を条件として入力することができる。入力が複数の単語である場合や，自然文である場合のインデックスとの比較方法は，例えば「InfoBee テキスト情報検索技術，ＮＴＴ Ｒ＆Ｄ，Vol.46 No.10, 1997, pp.93-98」および「分散型文書検索装置, 特願平10-327701, 1998 」に示されている技術を利用することができる。
【００３８】
次に，探索対象収集部１０５は，探索文書決定部１０３が出力したＵＲＬリストで指定されたＨＴＭＬファイルをＷｅｂから収集し，探索コンテンツ決定部１０４へと出力する。探索コンテンツ決定部１０４では，ＨＴＭＬファイル内のコンテンツやポインタの示すコンテンツ（以下，ＨＴＭＬファイル内のコンテンツとポインタの示すコンテンツとをまとめて，ＨＴＭＬファイル内のコンテンツと呼ぶ）に対して，ユーザの入力したキーワードに応じた得点を付ける。そして一定以上の得点を持つコンテンツを探索対象と決定し，探索対象収集部１０５にその位置を出力する。
【００３９】
あるＨＴＭＬファイル内におけるコンテンツの得点は，ファイル内に出現するキーワードとコンテンツの関連度を，ファイル内のすべてのキーワードに対して合計したものである。
【００４０】
関連度は，キーワードとコンテンツの表層距離，論理距離により定義される。ここでは，表層距離と論理距離の積の逆数として定義している。表層距離と論理距離の計算法については後で詳しく説明する。
【００４１】
この関連度を求める処理では，探索コンテンツ決定部１０４は，探索文書決定部１０３の指定により探索対象収集部１０５で収集された文書を受け取る。文書を受け取ると，探索コンテンツ決定部１０４は，まず，文書を形態素解析する。形態素解析は，文章から単語を取り出し，その単語の品詞を同定することである。
【００４２】
本実施の形態の形態素解析では，＜ｂｒ＞，＜ｌｉ＞といった文中のタグは，＜＞で囲まれた文字列の部分を一つの単語として扱う。形態素解析した単語から，単語の表層位置と論理位置を計算し，求めた表層位置と論理位置から，探索コンテンツを決定するため，文書中のコンテンツと単語の表層・論理距離から，コンテンツと単語の関連度を計算する。
【００４３】
あるコンテンツについて，文書中の全キーワードとの関連度の合計をコンテンツの得点とする。これを文書中のすべてのコンテンツについて行い，得点が一定値以上のコンテンツを探索対象として決定する。
【００４４】
表層位置は，文書先頭の単語を１とし，単語ごとに１ずつ増える。また，ここでは形態素解析結果の単語が句点，読点のときは，それぞれ表層位置にさらに１と２を加算する。これは，単語のシーケンスである文において，単語間の表層的な位置が近いほど，２単語の関連が大きいという仮定に基づく。
【００４５】
論理位置は，文書の先頭を基準とし，章，節，項といった論理的な構造情報を反映する値である。章や節などの論理構造をタグから認識し，論理構造上の位置を論理位置として表現する。同じ一つのタグでも，章を表すタグでは大きく論理位置が移動し，項を表すタグでは，章を表すタグほどは論理位置は移動しない。各タグによりどの程度論理位置が移動するかは，論理位置加算値表（図３）で指定する。ここでは，タグにマイナスの加算値を指定しているが，必ずしもマイナスの値が必要ではなく，プラスのみにしてもよい。
【００４６】
文書に埋め込まれたコンテンツやポインタについても単語と同様に扱う。コンテンツあるいはポインタを単語とみなし，処理を行う。これらポインタなどを単語の場合と同様に処理すると，表層距離はポインタなどでは前の単語と比較して１増える。論理位置は，論理位置加算値表のそのポインタを示すタグが０でない値のときは変化するが，０のときは前の単語のときと変化しない。
【００４７】
表層位置と論理位置の計算例を，図３に示す。図３（Ａ）の「単語に対する表層位置・論理位置」の３つの列は，左から，形態素解析結果である単語またはタグ，単語またはタグについての表層位置，論理位置である。
【００４８】
＜Ｈ１＞というタグは，図３（Ｂ）に示す論理位置加算値表より，加算値が１０なので論理位置に１０を加える。表層位置は１単語分増加させるので１を加える。句点・読点については，さらにそれぞれ１と２が加算されるので，表層位置が２と３増加する。句読点は意味的なまとまりを区切る目的で書かれるものであり，それを反映するための値である。
【００４９】
単語とコンテンツの関連度を計算する際に，文書先頭からその単語までの情報を含んだ値として表層・論理位置を計算しておくことで，距離と関連度を高速で効率よく計算することができる。つまり，位置を計算しておかない場合には，２単語の表層距離・論理距離を計算する度に，その間にある単語数やタグを調べる必要がある。そのため，文書中のすべての単語を記憶しておく必要がある。しかし，位置を計算しておくことで，ユーザが指定したキーワードとコンテンツへのポインタの位置を記憶しておけば，その間の距離，関連度を計算することができる。
【００５０】
図３の例では，「ポータル」がユーザの指定したキーワードとすると，「ポータル」とコンテンツを表す「ポインタ」についてのみ，表層位置と論理位置を記憶しておけば，その間の単語やタグを記憶せずに距離，関連度が計算できる。この例では，表層距離は４，論理距離は８であり，関連度は，１／（４×８）＝０．０３１２５となる。
【００５１】
ユーザが指定した文書と類似した文書を探索対象文書として収集する類似コンテンツ探索方法について説明する。図１の探索パターン決定部１０２が行う処理である。
【００５２】
これは，不正利用されているコンテンツを含むページ（不正利用含有文書）と内容が類似したページでは，コンテンツが不正利用されている可能性が大きいと考え，探索対象とする方法である。前回の不正利用探索の結果，不正利用含有文書を見つけた場合に，その文書を指定することで，内容の類似した文書を探索できる。
【００５３】
検出結果出力部１０７は，ユーザに対して，コンテンツが不正利用されているか否か，またそのコンテンツのＵＲＬなどの位置を出力する。ユーザはこの結果を見て，不正利用含有文書を指定し，文書番号などを入力部１０１へ入力することができる。このとき，探索文書決定部１０３のインデックスから，指定されたページである文書と内容的に近い文書を探索対象文書として出力する。
【００５４】
探索対象収集部１０５は，指定された文書を収集し，探索コンテンツ決定部１０４に出力する。以降の処理は，キーワードを入力した場合と同様であり，探索コンテンツ決定部１０４におけるキーワードは，前回の不正利用探索のときにユーザが入力したキーワードを使う。
【００５５】
また，探索対象収集部１０５において，指定されたキーワードを含むＷＷＷページなどの文書やコンテンツに対して，そのコンテンツや文書へのポインタを持つ文書およびその文書内のポインタの先の文書に含まれるコンテンツを不正利用探索対象として収集することもできる。これについて説明する。
【００５６】
この探索対象の収集は，一度探索を行って不正利用を発見した場合，不正利用含有文書に含まれているポインタの指す文書と，不正利用含有文書や不正利用コンテンツへのポインタを持つ文書を探索文書とする探索，つまりポインタ探索である。この処理では，不正利用文書に含まれているポインタを，すでに収集した不正利用含有文書から取り出す。ＨＴＭＬなどでは，ポインタは特定の形式のタグで表現されており本文と区別できるため，ポインタの形式に一致する文字列を切り出すことでポインタを抽出する。
【００５７】
また，探索文書決定部１０３のインデックスにより不正利用コンテンツや不正利用含有文書へのポインタを含む文書のＵＲＬを得る。インターネットのＷＷＷにおいては，ポインタはＵＲＬにより示されたハイパーリンクのことである。
【００５８】
さらに，コンテンツへのテキストによる説明であるキャプションが，ユーザの指定したキーワードと同じであるか，または類義語辞書により類似とすると判断されたものを探索コンテンツと決定することもできる。ここでは，これをキャプション探索と呼ぶ。
【００５９】
通常，ＨＴＭＬなどのホームページ作成に利用する文書は，他の文書等と関連付けるためのリンク（本明細書ではポインタと呼んでいる）という仕組みを持つ。リンクにより，ある文書から他の文書やコンテンツに対して方向を持った関連付けができる。この際に，リンク先のコンテンツに対する説明文であるキャプションを，リンクもとの文書にリンク情報と共に保持させることができる。キャプションは一単語で表現されることが多い。
【００６０】
このキャプションとユーザの指定したキーワードを調べ，同じ場合や類似する場合にコンテンツの得点に加算する。類似しているかどうかの判定には，探索文書決定部１０３が内部に持つ類義語辞書を使用する。
【００６１】
以上の処理において，入力部１０１は，さらに探索対象とするファイルサイズの指定情報を入力したり，探索対象とする日時（期間を含む）の指定情報を入力したりして，探索対象収集部１０５が収集する探索対象のコンテンツについて，入力部１０１から入力されたファイルサイズや日時の情報による絞り込みを行うようにすることもできる。
【００６２】
図４は，本実施の形態の処理フローチャートであって，インターネットのＷＷＷにおけるＨＴＭＬファイルを対象にした場合の例を示している。
【００６３】
ステップ４００では，入力部１０１にユーザからキーワードが入力される。またはＵＲＬなどで文書が指定されることもある。ステップ４０１の判定により，キーワードが入力された場合には，ステップ４０２へ進み，文書が指定された場合には，ステップ４０３へ進む。
【００６４】
ステップ４０２では，キーワードが入力されたときに，探索文書決定部１０３が，キーワードを含むページを得点付けして，そのページのＵＲＬを出力する。ステップ４０３では，文書を指定するＵＲＬが入力されたときに，そのＵＲＬのページに類似する文書のＵＲＬを出力する。
【００６５】
ステップ４０４では，探索対象収集部１０５が，ステップ４０２またはステップ４０３で指定されたＵＲＬのページ（ＨＴＭＬファイル）を，ネットワーク１１０を介してＷｅｂから収集する。次に，ステップ４０５では，探索コンテンツ決定部１０４が，収集したページ内に含まれるコンテンツのＵＲＬから，収集するものを決定する。ステップ４０５の処理の詳細は，図６および図７に示す。
【００６６】
ステップ４０６では，ステップ４０５で収集すると決定したコンテンツを，探索対象収集部１０５が収集する。ステップ４０４およびステップ４０６については，例えば前述した参考文献「情報処理学会第１２５回自然言語処理研究会，クロスリンガルＷＷＷサーチエンジンＴＩＴＡＮ，林良彦，菊井玄一郎，鷲崎誠司，巌寺俊哲」に記載されている方法などを利用することができる。
【００６７】
次に，ステップ４０７では，電子透かし取り出しエンジン１０６が，収集したコンテンツの電子透かしをチェックし，コンテンツの副情報を取り出す。このステップ４０７では，コンテンツがテキストのときには「テキスト電子認証装置，方法，及び，テキスト電子認証プログラムを記録した記録媒体，特願平11-145676, 1999 」，画像のときには「画像処理方法および装置，特開平11-69133」および「動画電子透かし技術，ＮＴＴ Ｒ＆Ｄ，Vol.47 No.6 1998, pp.107-110」に記載されている技術を利用することができる。このステップ４０７における入力は，テキスト，画像，動画などのコンテンツである。処理は，コンテンツに埋め込まれている透かし情報を取り出すことである。出力は，取り出した透かし情報である。
【００６８】
ステップ４０８では，検出結果出力部１０７が電子透かしの検出結果を出力する。続いて，ステップ４０９の判定により，類似文書探索，ポインタ探索を行うと指定されていなければ処理を終了し，指定されていれば，ステップ４１０へ進む。ステップ４１０では，類似文書探索またはポインタ探索を実行し，ステップ４０４へ戻って，同様にＨＴＭＬファイルのＵＲＬをもとに探索を続ける。
【００６９】
図５は，類似文書探索とポインタ探索の処理フローチャート，すなわち図４に示すステップ４１０の詳細な処理を示している。
【００７０】
まず，ステップ５０１で，類似文書探索をすると指定されているかどうかを判定し，類似文書探索をすると指定されていない場合，ステップ５０４へ進む。指定されている場合には，ステップ５０２で，探索文書決定部１０３からユーザにより指定された文書と内容的に類似した文書のＵＲＬを得る。この類似文書探索処理の入力は，複数の文書である。処理内容は，入力された文書から単語を抽出し，この単語に基づいて，探索の対象となる文書に得点を付け，一定の得点以上の文書を類似文書とすることである。出力は，類似する文書のＵＲＬである。ステップ５０３では，こうして得た類似文書のＵＲＬをメモリに記憶する。
【００７１】
次に，ステップ５０４では，ポインタ探索をすると指定されているかどうかを判定し，ポインタ探索をすると指定されていない場合，ステップ５０９へ進む。指定されている場合には，ステップ５０５で，ユーザにより指定されたページ（文書）に含まれるコンテンツへのポインタ（ＵＲＬ）を取り出す。取り出したＵＲＬは，ステップ５０６でメモリに保存する。
【００７２】
ステップ５０７では，探索結果から発見した不正利用コンテンツのあるページへのリンクを含む文書のＵＲＬを得る。ステップ５０８では，ステップ５０７で得た文書のＵＲＬをメモリに記憶する。ステップ５０９では，上記ステップ５０３，５０６，５０８でメモリに保存したＵＲＬを探索文書として出力する。ここで，出力したＵＲＬが，図４のステップ４０４へ入力される。
【００７３】
図６および図７は，探索コンテンツ決定部１０４が文書内のコンテンツの中で収集するコンテンツを決定するときの処理フローチャートである。探索コンテンツ決定部１０４は，単語とコンテンツの関連度を計算して，収集するコンテンツを以下のように決定する。
【００７４】
探索コンテンツ決定部１０４は，探索対象収集部１０５で収集された文書を受け取ると，まず，ステップ６０１では，入力文書を形態素解析する。形態素解析は，文章から単語を取り出し，その単語の品詞を同定することである。ここでの形態素解析においては，＜ｂｒ＞，＜ｌｉ＞といった文中のタグは，＜＞で囲まれた文字列の部分を一つの単語として扱う。この形態素解析での入力は，自然文あるいは一以上の単語である。自然文の場合は，形態素解析により，文内の単語を抽出する。入力された単語に応じて，インデックス内の各文書に得点を付与する。形態素解析の出力は，入力された単語を含む文書と，文書に付与された得点である。
【００７５】
ステップ６０２では，先頭の単語またはタグを一つ選択し，形態素番号を１とし，メモリ上に表層位置＝１，論理位置＝０として記録する。次に，すべての単語について，以下のステップ６０３〜６１６の処理を行う。
【００７６】
ステップ６０３では，先頭の単語である場合を除き，一つ前の単語の表層位置に１を加え，現在見ている単語の表層位置としてメモリ上に記録する。ステップ６０４の判定により，現在の単語が，コンテンツである場合には，ステップ６０５へ進み，コンテンツ配列にコンテンツの表層位置と論理位置とコンテンツへのキャプションを記録し，ステップ６１６の判断処理を行う。
【００７７】
単語がコンテンツでない場合，ステップ６０６へ進み，単語が句点であれば，表層位置に１を加算する（ステップ６０６，６０７）。単語が読点であれば，表層位置に２を加算する（ステップ６０８，６０９）。また，現在着目している単語がタグのときには，論理位置加算値表でタグごとに指定されている加算値を，メモリ上の論理位置に加える（ステップ６１０，６１１）。
【００７８】
単語がユーザの指定した単語（入力文を形態素解析して抽出した単語）である場合には，単語・論理位置・表層位置をキーワード配列に記録しておく（ステップ６１２，６１３）。
【００７９】
その後，ステップ６１４では，単語とその単語の論理位置，表層位置を単語配列に記憶する。このときに，配列のインデックス番号は形態素番号を用いる。ステップ６１５では，次の単語の処理のために形態素番号に１を加える。
【００８０】
ステップ６１６では，以上の処理を入力文書のすべての単語について終了したかどうかを判定し，まだであれば，ステップ６０３へ戻って同様に処理を繰り返す。以上の処理をすべての単語について終了したならば，図７のステップ７０１へ進む。
【００８１】
図７は，表層位置と論理位置から探索対象コンテンツを決定する処理の流れを示している。文書中のコンテンツと単語の表層・論理距離から，コンテンツと単語の関連度を計算する。ここでは，コンテンツ配列内のすべての要素（コンテンツ）について処理が終わるまで（ステップ７１２），ステップ７０１〜７１１を繰り返す。ステップ７０１では，コンテンツ配列からコンテンツへのポインタと表層位置，論理位置を一つ取り出す。次に，ステップ７０２へ進み，キーワード配列のすべての単語について処理が終わるまで（ステップ７１１），ステップ７０２〜７１０を繰り返す。
【００８２】
ステップ７０２では，キーワード配列から一つキーワードを取り出し，ステップ７０３で，コンテンツ得点を０に初期化する。ステップ７０４では，次式により表層距離と論理距離とを計算する。
【００８３】
表層距離＝〔コンテンツの表層位置〕−〔キーワードの表層位置〕
論理距離＝〔コンテンツの論理位置〕−〔キーワードの論理位置〕
ステップ７０５では，コンテンツ・キーワードの関連度を，次式により計算する。
【００８４】
関連度＝１／（表層距離×論理距離）
ステップ７０６では，コンテンツ得点にステップ７０５で計算した関連度を加える。このとき，関連度に所定の重み定数ｗを掛けてから加算してもよい。さらに，キーワードとコンテンツへのキャプションが同じ場合，コンテンツ得点に１を加算し（ステップ７０７，７０８），類義語辞書によりキーワードとコンテンツへのキャプションが類義語とされた場合には，コンテンツ得点に０．５を加算する（ステップ７０９，７１０）。
【００８５】
通常，ＨＴＭＬなどホームページ作成に利用する文書は，ポインタの先のコンテンツに対する説明文であるキャプションを，ポインタの元の文書にリンク情報と共に保持させることができる。このキャプションとユーザの指定したキーワードを調べ，同じ場合や類似する場合にコンテンツの得点に加算する処理が，ステップ７０７からステップ７１０の処理である。
【００８６】
以上の処理を，キーワード配列のすべての単語，コンテンツ配列内のすべての要素について行ったならば（ステップ７１１，７１２），ステップ７１３へ進み，コンテンツ得点が指定された一定値以上であるかをチェックし，コンテンツ得点が一定値以上である場合には，ステップ７１４により，そのコンテンツへのＵＲＬを，収集対象のコンテンツとして探索対象収集部１０５に渡す。
【００８７】
【発明の効果】
以上説明したように，本発明によれば，不正利用の可能性が高いコンテンツだけを収集して電子透かしのチェックを行うことで，現実的な時間で不正利用を探索することが可能になる。例えばインターネット上のすべてのコンテンツの収集と電子透かしのチェックのためには非常に大きな時間が必要となるが，本発明により不正利用を探索する対象を絞り込むことで，不正利用探索に必要とする計算時間を減らし，効率的に不正利用コンテンツを探索することが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の実施の形態のブロック図である。
【図２】本発明の実施の形態の処理概要を示すフローチャートである。
【図３】表層位置と論理位置の計算例を示す図である。
【図４】インターネットにおける本実施の形態による探索の処理フローチャートである。
【図５】類似文書探索とポインタ探索の処理フローチャートである。
【図６】探索コンテンツ決定部が文書内のコンテンツの中で収集するコンテンツを決定するときの処理フローチャートである。
【図７】探索コンテンツ決定部が文書内のコンテンツの中で収集するコンテンツを決定するときの処理フローチャートである。
【符号の説明】
１００ コンテンツ不正利用探索装置
１０１ 入力部
１０２ 探索パターン決定部
１０３ 探索文書決定部
１０４ 探索コンテンツ決定部
１０５ 探索対象収集部
１０６ 電子透かし取り出しエンジン
１０７ 検出結果出力部
１１０ ネットワーク
Claims (6)
- ネットワークに接続され，ディジタル・コンテンツの不正利用を自動探索する装置であって，
ユーザからキーワードまたはコンテンツの指定情報を入力する入力部と，
ユーザが入力したキーワードに関連するコンテンツまたはユーザが指定したコンテンツと類似するコンテンツをコンテンツ不正利用チェックの探索対象として決定する探索パターン決定部と，
前記探索パターン決定部によって決定された探索対象に応じて探索対象コンテンツを収集する探索対象収集部と，
収集した探索対象コンテンツが不正利用されているかどうかを判定する探索対象コンテンツチェック部とを備え，
前記探索パターン決定部は，文書内にコンテンツが埋め込まれている文書，または他のコンテンツへのポインタを持つ文書において，指定されたキーワードとコンテンツまたはポインタとの間の単語数に相当する表層距離を計算するとともに，指定されたキーワードとコンテンツまたはポインタとの間の文書の論理構造における論理レベルの差に相当する論理距離を計算し，計算した表層距離と論理距離との積の逆数として定義されるキーワードとコンテンツまたはポインタとの関連度を計算し，文書中の全キーワードとの関連度の合計により算出されたコンテンツ得点の結果に基づいて，文書内に埋め込まれているコンテンツまたはポインタの指示するコンテンツを探索対象として決定する
ことを特徴とするコンテンツ不正利用探索装置。 - 前記入力部は，探索対象とするファイルサイズの指定情報を入力する手段を持ち，
前記探索対象収集部は，指定された値に対して，それよりも大きい，または小さい，または同じ大きさのファイルサイズを持つファイルを不正利用探索対象として収集する
ことを特徴とする請求項１に記載のコンテンツ不正利用探索装置。 - 前記入力部は，探索対象とする日時の指定情報を入力する手段を持ち，
前記探索対象収集部は，指定された日時に対して，それよりも過去，または未来，または同じ日時に更新または作成されたファイルを不正利用探索対象として収集する
ことを特徴とする請求項１または請求項２に記載のコンテンツ不正利用探索装置。 - 前記探索パターン決定部は，前記探索対象収集部において収集された文書を入力とし，その文書内にポインタを含むコンテンツの中からさらに探索対象とするコンテンツを決定する探索コンテンツ決定部を備える
ことを特徴とする請求項１から請求項３までのいずれかに記載のコンテンツ不正利用探索装置。 - 前記探索コンテンツ決定部は，コンテンツへのテキストによる説明であるキャプションが，ユーザの指定したキーワードと同じであるか，または類義語辞書により類似とすると判断されたものを探索対象コンテンツと決定する
ことを特徴とする請求項４記載のコンテンツ不正利用探索装置。 - ネットワークに接続されるコンテンツ不正利用探索装置がディジタル・コンテンツの不正利用を自動探索する方法であって，
ユーザからキーワードまたはコンテンツの指定情報を入力する過程と，
ユーザが入力したキーワードに関連するコンテンツまたはユーザが指定したコンテンツと類似するコンテンツをコンテンツ不正利用チェックの探索対象として決定する過程と,
決定された探索対象に応じて探索対象コンテンツを収集する過程と，
収集した探索対象コンテンツが不正利用されているかどうかを判定する過程とを有し,
前記探索対象を決定する際に, 文書内にコンテンツが埋め込まれている文書，または他のコンテンツへのポインタを持つ文書において，指定されたキーワードとコンテンツまたはポインタとの間の単語数に相当する表層距離を計算するとともに，指定されたキーワードとコンテンツまたはポインタとの間の文書の論理構造における論理レベルの差に相当する論理距離を計算し，計算した表層距離と論理距離との積の逆数として定義されるキーワードとコンテンツまたはポインタとの関連度を計算し，文書中の全キーワードとの関連度の合計により算出されたコンテンツ得点の結果に基づいて，文書内に埋め込まれているコンテンツまたはポインタの指示するコンテンツを探索対象として決定する
ことを特徴とするコンテンツ不正利用探索方法。
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