文書監視プログラム、文書監視装置、文書監視方法

【課題】個人に関わる情報の公開を防止する文書監視プログラム、文書監視装置、文書監視方法を提供する。
【解決手段】ユーザにより作成された文書の監視をコンピュータに実行させる文書監視プログラムであって、ユーザの住所を表す文字列である第１文字列を取得し、ユーザにより作成された文書から名詞を抽出し、データベースにおいて名詞を検索することにより、前記名詞が示す住所を表す文字列である第２文字列を取得し、第１文字列と第２文字列との類似度から危険度を算出し、危険度に基づいて第２文字列に関する表示を行う。

【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、送信する文書を監視する文書監視プログラム、文書監視装置、文書監視方法に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
近年、インターネットにおいて、ブログ(Blog）、ＳＮＳ（Social Networking Service）、掲示板などのユーザ参加型メディアが台頭している。これらは、ＣＧＭ（Consumer Generated Media）と呼ばれ、一般のユーザが自由に意見や感想を述べられる場として注目を集めている。
【０００３】
なお、本発明の関連ある従来技術として、公開された情報を監視し、登録されたキーワードにヒットした記事が存在する場合にその記事の削除依頼を行う掲載情報削除依頼代行システムがある（例えば、特許文献１参照）。また、知りたい情報に対して豊富な知識を備える人物を選別して紹介する情報共有システムがある（例えば、特許文献２参照）。
【特許文献１】特開２００２−１０９０８５号公報
【特許文献２】特開２００４−２２０１７７号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかしながら、誰でも簡単に情報発信ができる気軽さから、個人情報を載せて投稿してしまい問題となるケースが子供を中心に起きている。これに対して、ブログ、ＳＮＳ、掲示板等を巡回・監視し、不適切な情報を発見して通知したり、削除したりするサービスが立ち上がっている。ただし、このようなサービスのほとんどが人手によって巡回・監視を行っているため、対象となる件数や監視間隔には限界がある。
【０００５】
また、特許文献１の技術は、監視から削除依頼までを自動で行うため、人手よりは広範囲、短周期の監視が可能である。しかしながら、すでにインターネット上に公開されたものしか監視の対象にならない点、登録されたキーワードと完全に一致した記事しか発見できない点が課題である。
【０００６】
本発明は上述した問題点を解決するためになされたものであり、個人に関わる情報の公開を防止する文書監視プログラム、文書監視装置、文書監視方法を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
上述した課題を解決するため、本発明の一態様は、ユーザにより作成された文書の監視をコンピュータに実行させる文書監視プログラムであって、前記ユーザの住所を表す文字列である第１文字列を取得し、前記ユーザにより作成された文書から名詞を抽出し、データベースにおいて前記名詞を検索することにより、前記名詞が示す住所を表す文字列である第２文字列を取得し、前記第１文字列と前記第２文字列との類似度から危険度を算出し、前記危険度に基づいて前記第２文字列に関する表示を行うことをコンピュータに実行させる。
【０００８】
また、本発明の一態様は、ユーザにより作成された文書の監視を行う文書監視装置であって、前記ユーザの住所を表す文字列である第１文字列を取得する第１取得部、前記ユーザにより作成された文書から名詞を抽出する抽出部と、データベースにおいて前記名詞を検索することにより、前記名詞が示す住所を表す文字列である第２文字列を取得する第２取得部と、前記第１文字列と前記第２文字列との類似度から危険度を算出する算出部と、前記危険度に基づいて前記第２文字列に関する表示を行う表示部とを備える。
【０００９】
また、本発明の一態様は、ユーザにより作成された文書の監視を行う文書監視方法であって、前記ユーザの住所を表す文字列である第１文字列を取得し、前記ユーザにより作成された文書から名詞を抽出し、データベースにおいて前記名詞を検索することにより、前記名詞が示す住所を表す文字列である第２文字列を取得し、前記第１文字列と前記第２文字列との類似度から危険度を算出し、前記危険度に基づいて前記第２文字列に関する表示を行う。
【発明の効果】
【００１０】
本発明によれば、個人に関わる情報の公開を防止することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１１】
以下、本発明の実施の形態について図面を参照しつつ説明する。
【００１２】
実施の形態１．
以下の実施の形態においては、ブログ、ＳＮＳ、掲示板等のＣＧＭの投稿を行う投稿システムに、本発明の文書監視装置を適用した例について説明する。
【００１３】
まず、本実施の形態に係る文書監視装置の構成について説明する。
【００１４】
図１は、本実施の形態に係る文書監視装置の構成の一例を示すブロック図である。この文書監視装置は、ユーザ情報登録部１１、ユーザ情報ＤＢ（Database）１２、ユーザ認証部１３、ユーザ情報取得部１４、文書受信部２１、文書ＤＢ２２、キーワード抽出部２４、抽出キーワードＤＢ２６、緯度経度取得部３１、緯度経度ＤＢ３２、距離算出部３３、危険キーワードＤＢ３４、判定部３５、警告部４２、修正部４３、文書送信部４４を備える。また、この文書監視装置は、ユーザが文書を作成及び投稿するためのユーザ端末１と投稿された記事を公開するサーバ２とに、ネットワークを介して接続されている。この文書監視装置は、ユーザ端末１からサーバ２へ投稿される文書を、投稿前に監視するものである。
【００１５】
投稿を行うユーザの情報は、ユーザ情報として予め登録される。ユーザ情報登録部１１は、ユーザにより入力されたユーザの住所や氏名等のユーザ情報を受信し、ユーザ情報ＤＢ１２に登録する。緯度経度ＤＢ３２は、公園、学校、店などの場所を示す名詞である場所名（地名）とその場所の緯度及び経度とを対応付けて格納している。
【００１６】
次に、本実施の形態に係る文書監視装置の動作について説明する。
【００１７】
図２は、本実施の形態に係る文書監視装置の動作の一例を示すフローチャートである。まず、ユーザ認証部１３は、ユーザ端末１からの認証要求を受信すると、投稿を行うユーザの認証を行い、ユーザＩＤを取得する（Ｓ１１）。以後、このユーザを対象ユーザと呼ぶ。次に、ユーザ情報取得部１４は、ユーザＩＤに基づいて、ユーザ情報ＤＢ１２から対象ユーザのユーザ情報を取得し、ユーザ情報から対象ユーザの住所であるユーザ住所を取得する（Ｓ１２）。
【００１８】
次に、ユーザ情報取得部１４は、ユーザ住所を緯度経度ＤＢ３２において検索し、ユーザ住所の緯度及び経度を取得する（Ｓ１３）。次に、文書受信部２１は、投稿のためにユーザ端末１から送信された文書を受信し、文書ＤＢ２２へ登録する（Ｓ１６）。以後、この文書を対象文書とする。次に、キーワード抽出部２４は、受信した文書の形態素解析を行うことにより対象文書から名詞を抽出してキーワードとし、抽出キーワードＤＢ２６へ登録する（Ｓ１７）。
【００１９】
図３は、本実施の形態に係る緯度経度ＤＢの内容の一例を示す表である。緯度経度ＤＢ３２は、予め地図情報に基づいて作成され、場所毎に、場所名、緯度、経度の情報を格納する。また、場所名は、都道府県名、市町村名、番地等の住所文字列も含む。緯度経度ＤＢ３２には、例えば日本全域の場所が登録されている。
【００２０】
次に、キーワード判定処理（処理Ｓ２２〜Ｓ３３）を行う。
【００２１】
まず、緯度経度取得部３１は、抽出キーワードＤＢ２６に格納されたキーワードの中から１つを選択して選択キーワードとする（Ｓ２２）。次に、緯度経度取得部３１は、緯度経度ＤＢ３２において選択キーワードを検索し、ヒットしたか否かの判定を行う（Ｓ２３）。なお、緯度経度取得部３１は、ユーザ住所付近に限定して、緯度経度ＤＢ３２における選択キーワードの検索を行っても良い。
【００２２】
ヒットしなかった場合（Ｓ２３，Ｎ）、選択キーワードが場所名でないと判断し、処理Ｓ２２へ戻り、次の選択キーワードの処理を行う。
【００２３】
一方、ヒットした場合（Ｓ２３，Ｙ）、緯度経度取得部３１は、選択キーワードが場所名であると判断し、場所名に対応する緯度及び経度を取得する（Ｓ２５）。
【００２４】
次に、距離算出部３３は、ユーザ住所の緯度経度と選択キーワードの緯度経度とから、ユーザ住所と選択キーワードとの距離を算出する（Ｓ３１）。次に、距離算出部３３は、ユーザ住所と選択キーワードとの距離が距離しきい値以下であるか否かの判定を行う（Ｓ３２）。ここで距離しきい値は、例えば５ｋｍである。
【００２５】
ユーザ住所と選択キーワードとの距離が所定距離以下でない場合（Ｓ３２，Ｎ）、処理Ｓ４１へ移行する。一方、ユーザ住所と選択キーワードとの距離が所定距離以下である場合（Ｓ３２，Ｙ）、距離算出部３３は、選択キーワードを危険キーワードとし、危険キーワードや対象ユーザのユーザＩＤ等を危険キーワードＤＢ３４に登録し（Ｓ３３）、処理Ｓ４１へ移行する。この処理により、ユーザ住所に近い場所を表すキーワードを検出することができる。
【００２６】
図４は、本実施の形態に係る危険キーワードＤＢの内容の一例を示す表である。危険キーワードＤＢ３４は、ユーザＩＤ毎及び危険キーワード毎のエントリを格納する。各エントリは、危険キーワードである場所名、ユーザＩＤ、その場所名に対応する緯度、経度、投稿したユーザのユーザ住所から危険キーワードの場所までの距離を格納する。
【００２７】
次に、緯度経度取得部３１は、対象文書中の全てのキーワードに対してキーワード判定処理を終了したか否かの判断を行う（Ｓ４１）。キーワード判定処理が終了していない場合（Ｓ４１，Ｎ）、このフローは処理Ｓ２２へ戻る。一方、対象文書中の全てのキーワードについてキーワード判定処理が終了した場合（Ｓ４１，Ｙ）、判定部３５は、危険キーワードＤＢ３４における当該ユーザの危険キーワード数をカウントし（Ｓ４２）、危険キーワード数が危険キーワード数しきい値以上であるか否かの判定を行う（Ｓ４３）。ここで、危険キーワード数しきい値は、例えば５個である。
【００２８】
対象ユーザが過去にも文書を投稿している場合、危険キーワードＤＢ３４には、過去の危険キーワードも蓄積されているため、現在までの全ての危険キーワードに対して処理Ｓ４３の判定が行われる。
【００２９】
危険キーワード数が危険キーワード数しきい値以上でない場合（Ｓ４３，Ｎ）、文書送信部４４は、対象文書をサーバ２へ送信し（Ｓ５９）、このフローは終了する。一方、危険キーワード数が危険キーワード数しきい値以上である場合（Ｓ４３，Ｙ）、警告部４２は、危険キーワード表示処理を行う（Ｓ５６）。修正部４３は、対象文書において危険キーワードを修正する修正処理を行い、修正した対象文書を文書ＤＢ２２へ保存する（Ｓ５７）。修正処理において、修正部４３は、対象文書における危険キーワードを別な文字（伏字）に置換する。次に、修正部４３は、修正処理により対象文書から削除された危険キーワードのエントリを危険キーワードＤＢ３４から削除する（Ｓ５８）。
【００３０】
次に、文書送信部４４は、文書ＤＢ２２に保存された対象文書をユーザ端末１及びサーバ２へ送信し（Ｓ５９）、このフローは終了する。サーバ２は、文書監視装置から受信した対象文書を公開する。
【００３１】
次に、危険キーワード表示処理について説明する。
【００３２】
警告部４２は、ユーザ端末１に危険キーワードに関する情報を表示する。図５は、本実施の形態に係る危険キーワード表示処理による表示の一例を示す画面である。危険キーワード表示処理において、警告部４２は、ユーザ住所を中心として、距離しきい値を半径とする円を表示する。更に、警告部４２は、ユーザ住所の緯度経度と危険キーワードの緯度経度を用いて、ユーザ住所に対する危険キーワードの相対位置を表示し、その相対位置に危険キーワードを表示する。なお、危険キーワード表示処理は、危険キーワードだけを表示しても良いし、警告文を表示しても良い。また、修正処理は、警告部４２による表示にしたがってユーザから再度送信された対象文書を修正結果としても良い。
【００３３】
なお、文書監視装置は、警告部４２と修正部４３のいずれか一方を備える構成としても良い。
【００３４】
本実施の形態によれば、緯度及び経度に基づいて、投稿しようとする文書から、ユーザ住所が特定される可能性の高いキーワードを検出し、警告または修正を行うことにより、ユーザ住所に関わる情報の公開を防止することができる。また、ユーザ毎に危険キーワードを蓄積することにより、複数の文書からユーザ住所が特定される可能性を判定することができる。
【００３５】
実施の形態２．
まず、本実施の形態に係る文書監視装置の構成について説明する。
【００３６】
図６は、本実施の形態に係る文書監視装置の構成の一例を示すブロック図である。この図において、図１と同一符号は図１に示された対象と同一又は相当物を示しており、ここでの説明を省略する。この図は、図１と比較すると、緯度経度取得部３１、緯度経度ＤＢ３２、距離算出部３３、危険キーワードＤＢ３４、判定部３５の代わりに、住所文字列取得部５１、住所文字列ＤＢ５２（住所データベース）、危険度算出部５３、危険度ＤＢ５４、判定部５５を備える。
【００３７】
次に、本実施の形態に係る文書監視装置の動作について説明する。
【００３８】
図７は、本実施の形態に係る文書監視装置の動作の一例を示すフローチャートである。この図において、図２と同一符号は図２に示された対象と同一又は相当物を示しており、ここでの説明を省略する。まず、実施の形態１と同様、処理Ｓ１１，Ｓ１２が実行される。
【００３９】
次に、ユーザ情報取得部１４は、ユーザ情報から対象ユーザの住所の文字列であるユーザ住所文字列（第１文字列）を取得し（Ｓ１４）、ユーザ住所文字列の形態素解析を行い、ユーザ住所文字列をブロックに分割する（Ｓ１５）。
【００４０】
図８は、本実施の形態に係るユーザ住所文字列の分割の一例を示す図である。各ブロックは、都道府県名、市町村名、区名等の単位である。
【００４１】
次に、文書受信部２１は、投稿のためにユーザ端末１から送信された対象文書を受信する（Ｓ１６）。次に、キーワード抽出部２４は、対象文書の形態素解析を行うことにより対象文書から名詞を抽出してキーワードとし、抽出キーワードＤＢ２６へ登録する（Ｓ１７）。次に、住所文字列取得部５１は、危険度ＤＢ５４の中から危険度が最大のキーワードを読み出して最大危険度キーワードとし、その危険度を最大危険度とし、最大危険キーワードに対応する住所文字列を最大危険度住所文字列とする（Ｓ１８）。ここで、あるキーワードの危険度は、そのキーワードに対応する住所文字列とユーザ住所文字列との類似度であり、具体的な算出方法は後述する。
【００４２】
図９は、本実施の形態に係る危険度ＤＢの内容の一例を示す表である。危険度ＤＢ５４は、キーワード毎、ユーザ毎に、場所名、住所文字列、危険度を格納する。
【００４３】
次に、キーワード判定処理（処理Ｓ６２〜Ｓ６８）を行う。
【００４４】
まず、住所文字列取得部５１は、抽出キーワードＤＢ２６に格納されたキーワードの中から１つを選択して選択キーワードとする（Ｓ６２）。次に、住所文字列取得部５１は、住所文字列ＤＢ５２において選択キーワードを検索し、選択キーワードがヒットしたか否かの判定を行う（Ｓ６３）。
【００４５】
図１０は、本実施の形態に係る住所文字列ＤＢの内容の一例を示す表である。住所文字列ＤＢ５２は、予め地図情報に基づいて作成され、場所毎に、場所名、住所文字列を格納する。住所文字列ＤＢ５２には、例えば日本全域の場所が登録されている。
【００４６】
選択キーワードがヒットした場合（Ｓ６３，Ｙ）、危険度算出部５３は、第１危険度算出処理により選択キーワードの危険度を算出し（Ｓ６４）、選択キーワードがヒットしなかった場合（Ｓ６３，Ｎ）、危険度算出部５３は、第２危険度算出処理により選択キーワードの危険度を算出する（Ｓ６５）。次に、危険度算出部５３は、選択キーワードとその危険度とを危険度ＤＢ５４へ登録する（Ｓ６６）。次に、危険度算出部５３は、選択キーワードの危険度が最大危険度より大きいか否かの判定を行う（Ｓ６７）。
【００４７】
選択キーワードの危険度が最大危険度以下である場合（Ｓ６７，Ｎ）、危険度算出部５３は、処理Ｓ７１へ移行する。一方、選択キーワードの危険度が最大危険度より大きい場合（Ｓ６７，Ｙ）、危険度算出部５３は、最大危険度キーワードを選択キーワードに更新し（Ｓ６８）、処理Ｓ７１へ移行する。
【００４８】
次に、住所文字列取得部５１は、対象文書中の全てのキーワードに対してキーワード判定処理を終了したか否かの判断を行う（Ｓ７１）。キーワード判定処理が終了していない場合（Ｓ７１，Ｎ）、このフローは処理Ｓ６２へ戻る。一方、対象文書中の全てのキーワードについてキーワード判定処理が終了した場合（Ｓ７１，Ｙ）、判定部５５は、危険度ＤＢ５４において危険度が危険度しきい値以上であるキーワードを危険キーワードとし、対象文書中に危険キーワードが存在するか否かの判定を行う（Ｓ７３）。ここで、危険度しきい値は、例えば８０％である。
【００４９】
危険キーワードが存在しない場合（Ｓ７３，Ｎ）、文書送信部４４は、文書ＤＢ２２に保存された対象文書をサーバ２へ送信し（Ｓ７９）、このフローは終了する。一方、危険キーワードが存在する場合（Ｓ７３，Ｙ）、警告部４２は、実施の形態１と同様の危険キーワード表示処理を行う（Ｓ７６）。修正部４３は、実施の形態１と同様の修正処理を行い、対象文書を文書ＤＢ２２へ保存する（Ｓ７７）。次に、修正部４３は、修正処理により対象文書から削除された危険キーワードのエントリを危険度ＤＢ５４から削除する（Ｓ７８）。
【００５０】
次に、文書送信部４４は、文書ＤＢ２２に保存された対象文書をユーザ端末１及びサーバ２へ送信し（Ｓ７９）、このフローは終了する。サーバ２は、文書監視装置から受信した対象文書を公開する。
【００５１】
次に、第１危険度算出処理について説明する。
【００５２】
図１１は、本実施の形態に係る第１危険度算出処理の動作の一例を示すフローチャートである。まず、住所文字列取得部５１は、住所文字列ＤＢ５２から選択キーワードと一致した場所名に対応する住所文字列を取得して選択住所文字列（第２文字列）とする（Ｓ８１）。なお、住所文字列取得部５１は、ユーザ住所付近に限定して選択キーワードの検索を行っても良い。次に、危険度算出部５３は、選択住所文字列の長さと最大危険度住所文字列の長さのうち、大きい方をＮとする（Ｓ９６）。次に、選択住所文字列と最大危険度住所文字列を比較し、連続して一致した文字列の長さをＭとする（Ｓ９７）。次に、危険度算出部５３は、（Ｍ／Ｎ×１００）を選択キーワードの危険度［％］とし（Ｓ９８）、このフローは終了する。選択キーワードの危険度が高いほど、ユーザ住所に近い、またはユーザ住所を特定しやすいことを示す。
【００５３】
この第１危険度算出処理によれば、ユーザ住所文字列と選択キーワードの場所名に対応する住所文字列とが類似しているほど危険度を高くすることができる。
【００５４】
次に、第２危険度算出処理について説明する。
【００５５】
図１２は、本実施の形態に係る第２危険度算出処理の動作の一例を示すフローチャートである。まず、危険度算出部５３は、ユーザ住所の住所文字列のブロックのうち最大危険度住所文字列の次の１ブロックを、最大危険度住所文字列に加えて検索住所文字列（第３文字列）とする（Ｓ８２）。次に、危険度算出部５３は、インターネット上のコンテンツのデータベース（インデックス）において選択キーワードと検索住所文字列の両方を含むコンテンツを検索し、選択キーワードと検索住所文字列の両方を含むコンテンツが存在するか否かの判定を行う（Ｓ８３）。
【００５６】
選択キーワードと検索住所文字列の両方を含むコンテンツが存在しない場合（Ｓ８３，Ｎ）、処理Ｓ９５へ移行する。一方、選択キーワードと検索住所文字列の両方を含むコンテンツが存在する場合（Ｓ８３，Ｙ）、ユーザ住所の住所文字列のブロックのうち検索住所文字列の次の１ブロックを、検索住所文字列に加えて新たな検索住所文字列とし（Ｓ８４）、処理Ｓ８３へ戻る。
【００５７】
次に、検索住所文字列から最後の１ブロックを削除した住所文字列を選択住所文字列（第２文字列）とする（Ｓ９５）。次に、第１危険度算出処理と同様の処理Ｓ９６〜Ｓ９８が実行され、このフローは終了する。
【００５８】
図１３は、本実施の形態に係る第２危険度算出処理に関する情報の一例を示す図である。ここでは、最大危険度住所文字列、選択キーワード、選択キーワードの住所の例を示す。図１４は、本実施の形態に係る第２危険度算出処理の一例を示す図である。
【００５９】
１回目の検索では、選択キーワードと最大危険度住所文字列に１ブロックを加えた検索住所文字列とによる検索が行われ、検索住所文字列は選択キーワードの住所に含まれるため、選択キーワードに関するサイトにヒットする。同様に、２回目の検索では、選択キーワードと最大危険度住所文字列に２ブロックを加えた検索住所文字列とによる検索が行われ、検索住所文字列は選択キーワードの住所に含まれるため、検索は選択キーワードに関するサイトにヒットする。３回目の検索では、選択キーワードと最大危険度住所文字列に３ブロックを加えた検索住所文字列とによる検索が行われ、検索住所文字列は選択キーワードの住所に含まれないため、検索はミスする。ここで、検索住所文字列から最後の１ブロックを削除したものを選択住所文字列とする。
【００６０】
この第２危険度算出処理によれば、選択キーワードの場所名に対応する住所文字列が住所文字列ＤＢ５２から得られない場合でもインターネット上のコンテンツに基づいて選択キーワードに対応する住所文字列を生成することができ、危険度を算出することができる。
【００６１】
なお、住所文字列ＤＢ５２を用いずに、全ての危険度を第２危険度算出処理により算出しても良い。
【００６２】
本実施の形態によれば、住所文字列に基づいて、ユーザが投稿しようとする文書から、ユーザ住所が特定される可能性の高いキーワードを検出し、警告または修正を行うことにより、ユーザ住所に関わる情報の公開を防ぐことができる。
【００６３】
なお、第１取得部は、実施の形態におけるユーザ情報取得部に対応する。また、抽出部は、実施の形態におけるキーワード抽出部に対応する。また、第２取得部及び算出部は、実施の形態における危険度算出部に対応する。また、表示部は、実施の形態における警告部、修正部、文書送信部に対応する。
【００６４】
更に、文書監視装置を構成するコンピュータにおいて上述した各ステップを実行させるプログラムを、文書監視プログラムとして提供することができる。上述したプログラムは、コンピュータにより読取り可能な記録媒体に記憶させることによって、文書監視装置を構成するコンピュータに実行させることが可能となる。ここで、上記コンピュータにより読取り可能な記録媒体としては、ＲＯＭやＲＡＭ等のコンピュータに内部実装される内部記憶装置、ＣＤ−ＲＯＭやフレキシブルディスク、ＤＶＤディスク、光磁気ディスク、ＩＣカード等の可搬型記憶媒体や、コンピュータプログラムを保持するデータベース、或いは、他のコンピュータ並びにそのデータベースや、更に回線上の伝送媒体をも含むものである。
【００６５】
（付記１）ユーザにより作成された文書の監視をコンピュータに実行させる文書監視プログラムであって、
前記ユーザの住所を表す文字列である第１文字列を取得し、
前記ユーザにより作成された文書から名詞を抽出し、
データベースにおいて前記名詞を検索することにより、前記名詞が示す住所を表す文字列である第２文字列を取得し、
前記第１文字列と前記第２文字列との類似度から危険度を算出し、
前記危険度に基づいて前記第２文字列に関する表示を行う
ことをコンピュータに実行させる文書監視プログラム。
（付記２）付記１に記載の文書監視プログラムにおいて、
前記第１文字列に含まれる文字列を第３文字列とし、インターネット上のコンテンツのデータベースにおいて前記第３文字列と前記名詞の両方を含むコンテンツを検索し、該コンテンツが存在する場合に前記第３文字列を前記第２文字列とする文書監視プログラム。
（付記３）付記２に記載の文書監視プログラムにおいて、
前記第１文字列との類似度が最も高い第２文字列を用いて前記第３文字列を生成する文書監視プログラム。
（付記４）付記３に記載の文書監視プログラムにおいて、
前記第１文字列を複数のブロックに分割し、前記第３文字列に前記ブロックを追加して新たな第３文字列を生成する文書監視プログラム。
（付記５）付記３に記載の文書監視プログラムにおいて、
前記所定の関係は、全ての第２文字列のうち前記第１文字列との類似度が最も高い第２文字列を用いて前記第３文字列を生成する文書監視プログラム。
（付記６）付記１に記載の文書監視プログラムにおいて、
地名と該地名の住所を示す文字列とが対応付けられた住所データベースにおいて、前記名詞と一致する地名を検索し、前記名詞と一致する地名が存在した場合、該地名の住所を示す文字列を前記データベースから取得して前記第２文字列とする文書監視プログラム。
（付記７）付記１に記載の文書監視プログラムにおいて、
地名と該地名の住所を示す文字列とを対応付けて格納する住所データベースにおいて、前記名詞と一致する地名を検索し、前記名詞と一致する地名が存在しない場合、前記第１文字列に含まれる文字列を第３文字列とし、インターネットにおいて前記第３文字列と前記名詞の両方を含むコンテンツを検索し、該コンテンツが存在する場合に前記第３文字列を前記第２文字列とする文書監視プログラム。
（付記８）付記１に記載の文書監視プログラムにおいて、
前記ユーザにより作成された文書の形態素解析を行い、該文書から名詞を抽出する文書監視プログラム。
（付記９）付記１に記載の文書監視プログラムにおいて、
前記第１文字列と前記第２文字列とにおいて、連続して一致する文字列の長さに基づいて前記類似度を算出する文書監視プログラム。
（付記１０）付記１に記載の文書監視プログラムにおいて、
前記第１文字列と前記第２文字列との類似度が所定の条件を満たす場合、警告を表示する文書監視プログラム。
（付記１１）付記１に記載の文書監視プログラムにおいて、
前記第１文字列と前記第２文字列との類似度が所定の条件を満たす場合、前記文書において該第２文字列を修正する文書監視プログラム。
（付記１２）ユーザにより作成された文書の監視をコンピュータに実行させる文書監視プログラムであって、
前記ユーザの住所を取得し、
前記ユーザにより作成された文書から名詞を抽出し、
データベースにおいて前記名詞を検索することにより、前記名詞により示される位置を取得し、
前記ユーザの住所と前記位置との関連性を算出し、
前記関連性に基づいて前記名詞に関する表示を行う
ことをコンピュータに実行させる文書監視プログラム。
（付記１３）付記１２に記載の文書監視プログラムにおいて、
前記地名と該地名の緯度及び経度とを対応付けて格納する緯度経度データベースにおいて、前記名詞と一致する地名を検索し、前記名詞と一致する地名が存在した場合、該地名の緯度経度に基づいて該地名から前記ユーザの住所までの距離を算出し、前記距離が所定の条件を満たす場合、前記名詞に関する表示を行う文書監視プログラム。
（付記１４）ユーザにより作成された文書の監視を行う文書監視装置であって、
前記ユーザの住所を表す文字列である第１文字列を取得する第１取得部、
前記ユーザにより作成された文書から名詞を抽出する抽出部と、
データベースにおいて前記名詞を検索することにより、前記名詞が示す住所を表す文字列である第２文字列を取得する第２取得部と、
前記第１文字列と前記第２文字列との類似度から危険度を算出する算出部と、
前記危険度に基づいて前記第２文字列に関する表示を行う表示部と、
を備える文書監視装置。
（付記１５）付記１４に記載の文書監視装置において、
前記第２取得部は、前記第１文字列に含まれる文字列を第３文字列とし、インターネット上のコンテンツのデータベースにおいて前記第３文字列と前記名詞の両方を含むコンテンツを検索し、該コンテンツが存在する場合に前記第３文字列を前記第２文字列とする文書監視プログラム。
（付記１６）付記１５に記載の文書監視プログラムにおいて、
前記第２取得部は、前記第１文字列との類似度が所定の関係にある第２文字列を用いて前記第３文字列を生成する文書監視プログラム。
（付記１７）付記１６に記載の文書監視プログラムにおいて、
前記第２取得部は、前記第１文字列を複数のブロックに分割し、前記第３文字列に前記ブロックを追加して新たな第３文字列を生成する文書監視プログラム。
（付記１８）付記１４に記載の文書監視プログラムにおいて、
地名と該地名の住所を示す文字列とが対応付けられた住所データベースにおいて、前記名詞と一致する地名を検索し、前記名詞と一致する地名が存在した場合、該地名の住所を示す文字列を前記データベースから取得して前記第２文字列とする文書監視プログラム。
（付記１９）付記１４に記載の文書監視プログラムにおいて、
地名と該地名の住所を示す文字列とを対応付けて格納する住所データベースにおいて、前記名詞と一致する地名を検索し、前記名詞と一致する地名が存在しない場合、前記第１文字列に含まれる文字列を第３文字列とし、インターネットにおいて前記第３文字列と前記名詞の両方を含むコンテンツを検索し、該コンテンツが存在する場合に前記第３文字列を前記第２文字列とする文書監視プログラム。
（付記２０）ユーザにより作成された文書の監視を行う文書監視方法であって、
前記ユーザの住所を表す文字列である第１文字列を取得し、
前記ユーザにより作成された文書から名詞を抽出し、
データベースにおいて前記名詞を検索することにより、前記名詞が示す住所を表す文字列である第２文字列を取得し、
前記第１文字列と前記第２文字列との類似度から危険度を算出し、
前記危険度に基づいて前記第２文字列に関する表示を行う
文書監視方法。
【図面の簡単な説明】
【００６６】
【図１】実施の形態１に係る文書監視装置の構成の一例を示すブロック図である。
【図２】実施の形態１に係る文書監視装置の動作の一例を示すフローチャートである。
【図３】実施の形態１に係る緯度経度ＤＢの内容の一例を示す表である。
【図４】実施の形態１に係る危険キーワードＤＢの内容の一例を示す表である。
【図５】実施の形態１に係る危険キーワード表示処理による表示の一例を示す画面である。
【図６】実施の形態２に係る文書監視装置の構成の一例を示すブロック図である。
【図７】実施の形態２に係る文書監視装置の動作の一例を示すフローチャートである。
【図８】実施の形態２に係るユーザ住所文字列の分割の一例を示す図である。
【図９】実施の形態２に係る危険度ＤＢの内容の一例を示す表である。
【図１０】実施の形態２に係る住所文字列ＤＢの内容の一例を示す表である。
【図１１】実施の形態２に係る第１危険度算出処理の動作の一例を示すフローチャートである。
【図１２】実施の形態２に係る第２危険度算出処理の動作の一例を示すフローチャートである。
【図１３】実施の形態２に係る第２危険度算出処理に関する情報の一例を示す図である。
【図１４】実施の形態２に係る第２危険度算出処理の一例を示す図である。
【符号の説明】
【００６７】
１ユーザ端末、２サーバ、１１ユーザ情報登録部、１２ユーザ情報ＤＢ、１３ユーザ認証部、１４ユーザ情報取得部、２１文書受信部、２２文書ＤＢ、２４キーワード抽出部、２６抽出キーワードＤＢ、３１緯度経度取得部、３２緯度経度ＤＢ、３３距離算出部、３４危険キーワードＤＢ、３５判定部、４２警告部、４３修正部、４４文書送信部、５１住所文字列取得部、５２住所文字列ＤＢ、５３危険度算出部、５４危険度ＤＢ、５５判定部。

【特許請求の範囲】
【請求項１】
ユーザにより作成された文書の監視をコンピュータに実行させる文書監視プログラムであって、
前記ユーザの住所を表す文字列である第１文字列を取得し、
前記ユーザにより作成された文書から名詞を抽出し、
データベースにおいて前記名詞を検索することにより、前記名詞が示す住所を表す文字列である第２文字列を取得し、
前記第１文字列と前記第２文字列との類似度から危険度を算出し、
前記危険度に基づいて前記第２文字列に関する表示を行う
ことをコンピュータに実行させる文書監視プログラム。
【請求項２】
請求項１に記載の文書監視プログラムにおいて、
前記第１文字列に含まれる文字列を第３文字列とし、インターネット上のコンテンツのデータベースにおいて前記第３文字列と前記名詞の両方を含むコンテンツを検索し、該コンテンツが存在する場合に前記第３文字列を前記第２文字列とする文書監視プログラム。
【請求項３】
請求項２に記載の文書監視プログラムにおいて、
前記第１文字列との類似度が最も高い第２文字列を用いて前記第３文字列を生成する文書監視プログラム。
【請求項４】
請求項２に記載の文書監視プログラムにおいて、
地名と該地名の住所を示す文字列とを対応付けて格納する住所データベースにおいて、前記名詞と一致する地名を検索し、前記名詞と一致する地名が存在しない場合、前記第１文字列に含まれる文字列を第３文字列とし、インターネットにおいて前記第３文字列と前記名詞の両方を含むコンテンツを検索し、該コンテンツが存在する場合に前記第３文字列を前記第２文字列とする文書監視プログラム。
【請求項５】
請求項１乃至請求項４のいずれかに記載の文書監視プログラムにおいて、
地名と該地名の住所を示す文字列とが対応付けられた住所データベースにおいて、前記名詞と一致する地名を検索し、前記名詞と一致する地名が存在した場合、該地名の住所を示す文字列を前記データベースから取得して前記第２文字列とする文書監視プログラム。
【請求項６】
ユーザにより作成された文書の監視を行う文書監視装置であって、
前記ユーザの住所を表す文字列である第１文字列を取得する第１取得部、
前記ユーザにより作成された文書から名詞を抽出する抽出部と、
データベースにおいて前記名詞を検索することにより、前記名詞が示す住所を表す文字列である第２文字列を取得する第２取得部と、
前記第１文字列と前記第２文字列との類似度から危険度を算出する算出部と、
前危険度に基づいて前記第２文字列に関する表示を行う表示部と、
を備える文書監視装置。
【請求項７】
ユーザにより作成された文書の監視を行う文書監視方法であって、
前記ユーザの住所を表す文字列である第１文字列を取得し、
前記ユーザにより作成された文書から名詞を抽出し、
データベースにおいて前記名詞を検索することにより、前記名詞が示す住所を表す文字列である第２文字列を取得し、
前記第１文字列と前記第２文字列との類似度から危険度を算出し、
前記危険度に基づいて前記第２文字列に関する表示を行う
文書監視方法。

【図１】