[发明专利]用于表示为树的分级的并基于索引的水印的系统和方法

说明书

技术领域

本发明总体地涉及对内容加水印，更具体地涉及表示为树的分级的并且基于索引的水印，其提供可以保护内容不被修改同时关于具体文集状态证实内容源。

背景技术

传统的水印技术通常提供防止伪造物品的安全机制。可以是可见和不可见的水印通常被放置在源文档上并且可以用于提供原作者和版权保护、真实和防篡改机制。其中已经使用水印的一个领域是可通过因特网访问的数字内容。具体地，水印已经用于控制如何分发或再使用数字内容（例如数字图书馆、在线新闻、杂志、科学期刊、百科全书、个人日志、材料(stores)、广告等等）。自然语言（NL）加水印是已经用于控制如何分发或再使用数字内容的一种类型的水印技术。NL加水印通常设法通过操纵句子的语义和/或语法结构来在文本文档中嵌入信息。NL加水印不同于文本加水印，文本加水印通常修改文本格式的外观或者字体，比如例如修改文本中的字间和字母间的间隔。

发明内容

在一个实施例中，存在在计算机系统上进行的用于对存储在多个全集(corpora)中的内容加水印的方法，每个全集具有多个文集（corpuse）。在此实施例中，该方法包括使用该计算机系统来进行以下操作：从所述多个全集的一个内的文集接收内容的数据集；将该数据集应用于包括多个自然语言处理（NLP）分析术的NLP堆栈，该多个NLP分析术每个分析该数据集；从多个NLP分析术(analytics)的每个产生特征水印；以及从每个特征水印形成水印树，水印树表示从多个NLP分析术的每个产生的特征水印的每个之间的分级关系，该水印树根据该分级关系定义分级指针，分级指针指出存在于特征水印之间的继承的水印，该水印树包括指定从文集访问该数据集的时间的时间戳。

在第二实施例中，存在用于对存储在多个全集中的内容加水印的计算机系统，每个全集具有多个文集。在此实施例中，该计算机系统包括至少一个处理单元以及与该至少一个处理单元操作地相关联的存储器。特征水印工具可存储在存储器中并且可由该至少一个处理单元执行。该特征水印工具包括输入组件，配置为从所述多个全集的一个内的文集接收内容的数据集。该特征水印工具还包括自然语言处理（NLP）堆栈，包括多个NLP分析术，每个NLP分析术配置为从该数据集提取特征。另外，该特征水印工具包括特征水印产生器，配置为对于多个NLP分析术的每个针对从其提取的特征产生特征水印。该特征水印产生器还配置为从每个特征水印形成水印树。该水印树表示从多个NLP分析术的每个产生的特征水印的每个之间的分级关系。该水印树根据该分级关系定义分级指针，分级指针指出存在于特征水印之间的继承的水印。该水印树包括指定访问该数据集的时间的时间戳。

在第三实施例中，存在存储计算及指令的计算机可使用的存储器，该计算机指令在执行时使得计算机系统能够对存储在多个全集中的内容加水印，每个全集具有多个文集。该执行的计算及指令致使该计算机系统进行包括以下的方法：从所述多个全集的一个内的文集接收内容的数据集；将该数据集应用于包括每个分析该数据集的多个自然语言处理（NLP）分析术的NLP堆栈；从多个NLP分析术的每个产生特征水印；以及从每个特征水印形成水印树，水印树表示从多个NLP分析术的每个产生的特征水印的每个之间的分级关系，该水印树根据该分级关系定义分级指针，分级指针指出存在于特征水印之间的继承的水印，该水印树包括指定从文集访问该数据集的时间的时间戳。

附图说明

图1示出根据本发明的一个实施例的可以对存储在多个全集（每个具有多个文集）中的内容加水印的特征水印工具的示意图；

图2示出根据本发明的一个实施例的从经过自然语言处理（NLP）堆栈的内容产生特征水印和水印树的图1所示的特征水印工具的更详细的示意图；

图3示出描述由图1所示的特征水印工具进行的一般操作的流程图；以及

图4示出其中图1所示的特征水印工具的要素可以操作的计算环境的示意。

具体实施方式