(57)【要約】【課題】従来の情報処理装置では、価値基準が近似する人を紹介できなかった。【解決手段】ユーザ識別子と、用語と当該用語に対するユーザの評価情報の組である1以上の用語評価情報である用語評価情報群を有するユーザ情報を２以上格納しているユーザ情報格納部と、受け付けたユーザ識別子と対になる用語評価情報群を読み出し、当該用語評価情報群と、他のユーザを識別する1以上のユーザ識別子と対になる1以上の用語評価情報群から、ユーザ識別子と対になる用語評価情報群に近似する用語評価情報群を決定し、当該近似する用語評価情報群と対になるユーザ識別子で識別されるユーザの情報である近似ユーザ情報を、当該近似する用語評価情報群が含まれるユーザ情報から取得する近似ユーザ情報取得部と、取得した近似ユーザ情報を出力する出力部を具備する情報処理装置により、価値基準が近似する人を紹介できる。【選択図】図２
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
ユーザを識別するユーザ識別子と、用語と当該用語に対する前記ユーザの評価に関する情報である評価情報の組である１以上の用語評価情報である用語評価情報群を有するユーザ情報を２以上格納しているユーザ情報格納部と、
ユーザ識別子を受け付けるユーザ識別子受付部と、
前記ユーザ識別子受付部が受け付けたユーザ識別子で識別されるユーザを除く他のユーザを識別する１以上のユーザ識別子と対になる１以上の用語評価情報群から、前記ユーザ識別子受付部が受け付けたユーザ識別子と対になる用語評価情報群に近似する用語評価情報群を決定し、当該近似する用語評価情報群と対になるユーザ識別子で識別されるユーザに関する情報である近似ユーザ情報を、当該近似する用語評価情報群と対になるユーザ識別子が含まれるユーザ情報から取得する近似ユーザ情報取得部と、
前記近似ユーザ情報取得部が取得した近似ユーザ情報を出力する出力部を具備する情報処理装置。
【請求項２】
前記ユーザ情報格納部のユーザ情報が有する用語評価情報群は、
Ｗｅｂ上の１以上の情報管理装置に格納されているホームページを言語解析することにより得られた情報であり、
前記出力部が出力する近似ユーザ情報は、
前記情報管理装置に格納されていたホームページに対して、挿入される請求項１記載の情報処理装置。
【請求項３】
前記ユーザ情報格納部のユーザ情報が有する用語評価情報群は、
ユーザが入力したチャットの情報を言語解析することにより得られた情報であり、
前記出力部が出力する近似ユーザ情報は、
前記ユーザが情報端末から、チャットでの会話中に、前記情報端末に出力される請求項１記載の情報処理装置。
【請求項４】
前記ユーザ情報は、ユーザへの通知先を示すメールアドレスを有し、
前記出力部は、
前記ユーザ識別子で識別されるユーザのメールアドレスを取得し、当該取得したメールアドレスが示す通知先に前記近似ユーザ情報取得部が取得した近似ユーザ情報を送信する請求項１記載の情報処理装置。
【請求項５】
ユーザを識別するユーザ識別子と、用語と当該用語に対する前記ユーザの評価に関する情報である評価情報の組である１以上の用語評価情報である用語評価情報群を有するユーザ情報を１以上格納しているユーザ情報格納部と、
アンケートの回答であるアンケート回答情報を受信するアンケート回答情報受信部と、
前記アンケート回答情報から、前記アンケートを回答したユーザの嗜好を示す用語評価情報群である回答者用語評価情報群を取得する回答者用語評価情報群取得部と、
前記回答者用語評価情報群取得部が取得した回答者用語評価情報群と、前記ユーザ情報格納部の１以上の用語評価情報群から、前記ユーザ識別子と対になる用語評価情報群に近似する用語評価情報群を決定し、当該近似する用語評価情報群と対になるユーザ識別子で識別されるユーザに関する情報である近似ユーザ情報を、当該近似する用語評価情報群と対になるユーザ識別子が含まれるユーザ情報から取得する近似ユーザ情報取得部と、
前記近似ユーザ情報取得部が取得した近似ユーザ情報を出力する出力部を具備する情報処理装置。
【請求項６】
前記ユーザ情報格納部のユーザ情報は、ホームページを特定するＵＲＬを含み、
前記近似ユーザ情報は、ＵＲＬを含む請求項５記載の情報処理装置。
【請求項７】
前記ユーザ情報は、ユーザへの通知先を示すメールアドレスを有し、
前記出力部は、
前記ユーザ識別子で識別されるユーザのメールアドレスを取得し、当該取得したメールアドレスが示す通知先に前記近似ユーザ情報取得部が取得した近似ユーザ情報を送信する請求項５記載の情報処理装置。
【請求項８】
解析対象の文を１以上格納し得る文格納部と、
第一文字列と、文中における前記第一文字列の機能または種類を特定する情報である機能語情報と、前記第一文字列の前に接続され得る文字列の種類を特定する情報である前接続記号と、前記第一文字列の後ろに接続され得る文字列の種類、または区切りであることを示す記号であり、当該記号により区切られた文中における第二文字列の種類を特定する情報である後接続記号とを対に有する辞書情報を１以上格納している辞書情報格納部と、
評価対象の良し悪しに関する用語である評価語、および良し悪しの程度を示すスコアを対に有する評価情報を１以上格納している評価情報格納部と、
前記文格納部の１以上の文をメモリ上に読み出し、各文について、当該各文から区切りであることを示す後接続記号に対する第一文字列を取り出し、当該第一文字列をキーにして、文を２以上の文字列である２以上の第二文字列に区切り、当該第二文字列の最後尾の第一文字列に対応する機能語情報または後接続記号から、前記第二文字列の種類を特定する情報を取得し、当該第二文字列と第二文字列の種類を特定する情報を取得する文分割制御部と、
前記文分割制御部が取得した第二文字列の種類から評価の対象を含む第二文字列を特定し、当該第二文字列から評価対象を取得する評価対象取得部と、
前記評価対象を含む第二文字列を有する文中の他の第二文字列の種類を用いて評価語を含み得る第二文字列を特定し、当該第二文字列が有する評価語を前記評価情報格納部から検索し、当該検索した評価語と対になるスコアを前記評価情報格納部から取得するスコア取得部と、
前記評価対象取得部が取得した同一の評価対象についての１以上のスコアを用いて、当該評価対象についての評価を算出する評価算出部と、
前記評価算出部が算出した評価対象を前記用語とし、当該評価対象の評価を評価情報として、用語評価情報を構成し、当該用語評価情報を前記ユーザ情報格納部に蓄積するユーザ情報蓄積部をさらに具備する請求項１から請求項７いずれか記載の情報処理装置。
【請求項９】
前記文分割制御部は、
前記文格納部の文をメモリ上に読み出し、当該文の先頭から予め決められたサイズ（ｎ文字［ｎは２以上の整数］）の第三文字列を切り出し、メモリ上に配置し、
前記切り出した第三文字列を構成する文字列であって、先頭からｎ文字の文字列から順に、前記辞書情報格納部に当該文字列が存在するか否かを判断し、ｎ文字の文字列が存在しない場合には、先頭から（ｎ−１）文字の文字列が前記辞書情報格納部に存在するか否かを判断し、かかる判断を、１文字ずつ文字数を減らして、文字列が存在するまで行い、または、文字列が存在しない場合には、先頭から１文字になるまでかかる判断を行い、
文字列が存在すると判断した場合には、当該文字列に対応する機能語情報と前接続記号と後接続記号とを、前記辞書情報格納部から読み出し、読み出した機能語情報と前接続記号と後接続記号とを当該文字列に付与し、
文字列が存在しない場合には、１文字の文字列に対して未知語であることを示す情報である未知語情報を付与する要素分割手段と、
前記要素分割手段が未知語情報を付与した連続する未知語であり、ひらがなの文字を連結し文字列を構成し、かつ連続する未知語であり、ひらがなではない文字を連結し文字列を構成し、
前記連結した文字列、または連結されなかった未知語の文字に対してまとまりであることを示す文字列の種類を特定する情報であるまとまり情報を付与し、
隣接する２つの、前記要素分割手段が分割した要素またはまとまり情報を読み出し、
当該読み出した要素またはまとまり情報のうち、前出の要素またはまとまり情報の後接続記号と、後出の要素またはまとまり情報の前接続記号から、前出の要素またはまとまり情報と後出の要素またはまとまり情報が連結可能であるか否かを判断し、
連結可能な要素またはまとまり情報を一つの文字列にまとめて、当該まとめた文字列である第二文字列を複数の取得する要素連結手段と、
前記要素連結手段が取得した複数の各第二文字列の最後尾の第一文字列に対応する機能語情報または後接続記号から、前記各第二文字列の種類を特定する情報を決定し、
当該複数の各第二文字列の種類を特定する情報と、当該複数の各第二文字列を対にした複数の対の情報をメモリ上に配置する文字列取得手段を具備する請求項８記載の情報処理装置。
【請求項１０】
評価語に対する評価の変更を示す言い回しの用語である変更語、および評価を変更するための情報である評価変更情報の対である変更情報を１以上格納している変更情報格納部と、
評価語から所定以内の文字数の距離内にある変更語を取得する変更語取得部と、
前記変更語と対になる評価変更情報を取得する評価変更情報取得部と、
前記スコア取得部が取得したスコアに対して、前記評価変更情報取得部が取得した評価変更情報を用いて、スコアを変更し、新たなスコアを算出する変更スコア算出部とをさらに具備し、
前記評価算出部は、
前記評価対象取得部が取得した同一の評価対象についての１以上のスコア、および前記変更スコア算出部が算出した同一の評価対象についての１以上の新たなスコアを用いて、当該評価対象についての評価を算出する請求項８または請求項９記載の情報処理装置。
【請求項１１】
コンピュータを、
ユーザ識別子を受け付けるユーザ識別子受付部と、
ユーザを識別するユーザ識別子と、用語と当該用語に対する前記ユーザの評価に関する情報である評価情報の組である１以上の用語評価情報である用語評価情報群を有するユーザ情報を２以上格納しているユーザ情報格納部から、前記ユーザ識別子受付部が受け付けたユーザ識別子と対になる用語評価情報群を読み出し、前記ユーザ識別子受付部が受け付けたユーザ識別子で識別されるユーザを除く他のユーザを識別する１以上のユーザ識別子と対になる１以上の用語評価情報群から、前記読み出した用語評価情報群に近似する用語評価情報群を決定し、当該近似する用語評価情報群と対になるユーザ識別子で識別されるユーザに関する情報である近似ユーザ情報を、当該近似する用語評価情報群と対になるユーザ識別子が含まれるユーザ情報から取得する近似ユーザ情報取得部と、
前記近似ユーザ情報取得部が取得した近似ユーザ情報を出力する出力部として機能させるためのプログラム。
【請求項１２】
コンピュータを、
アンケートの回答であるアンケート回答情報を受信するアンケート回答情報受信部と、
ユーザを識別するユーザ識別子と、用語と当該用語に対する前記ユーザの評価に関する情報である評価情報の組である１以上の用語評価情報である用語評価情報群を有するユーザ情報を１以上格納しているユーザ情報格納部から、前記アンケートを回答したユーザの嗜好を示す用語評価情報群である回答者用語評価情報群を前記アンケート回答情報を用いて取得する回答者用語評価情報群取得部と、
前記回答者用語評価情報群取得部が取得した回答者用語評価情報群と、前記ユーザ情報格納部の１以上の用語評価情報群から、前記ユーザ識別子と対になる用語評価情報群に近似する用語評価情報群を決定し、当該近似する用語評価情報群と対になるユーザ識別子で識別されるユーザに関する情報である近似ユーザ情報を、当該近似する用語評価情報群と対になるユーザ識別子が含まれるユーザ情報から取得する近似ユーザ情報取得部と、
前記近似ユーザ情報取得部が取得した近似ユーザ情報を出力する出力部として機能させるためのプログラム。
【請求項１３】
ユーザ識別子受付部と、近似ユーザ情報取得部と、出力部により、受け付けたユーザ識別子で識別されるユーザと価値基準が一致するまたは近似するユーザの近似ユーザ情報を出力する処理を行う情報処理方法であって、
前記ユーザ識別子受付部により、ユーザ識別子を受け付けるユーザ識別子受付ステップと、
前記近似ユーザ情報取得部により、ユーザを識別するユーザ識別子と、用語と当該用語に対する前記ユーザの評価に関する情報である評価情報の組である１以上の用語評価情報である用語評価情報群を有するユーザ情報を２以上格納しているユーザ情報格納部から、前記ユーザ識別子受付ステップで受け付けたユーザ識別子と対になる用語評価情報群を読み出し、前記ユーザ識別子受付部が受け付けたユーザ識別子で識別されるユーザを除く他のユーザを識別する１以上のユーザ識別子と対になる１以上の用語評価情報群から、前記読み出した用語評価情報群に近似する用語評価情報群を決定し、当該近似する用語評価情報群と対になるユーザ識別子で識別されるユーザに関する情報である近似ユーザ情報を、当該近似する用語評価情報群と対になるユーザ識別子が含まれるユーザ情報から取得する近似ユーザ情報取得ステップと、
前記近似ユーザ情報取得ステップで取得した近似ユーザ情報を出力する出力ステップを具備する情報処理方法。
【請求項１４】
アンケート回答情報受信部と、回答者用語評価情報群取得部と、近似ユーザ情報取得部と、出力部により、受け付けたアンケートの回答が示す価値基準と一致するまたは近似するユーザの近似ユーザ情報を出力する処理を行う情報処理方法であって、
前記アンケート回答情報受信部により、アンケートの回答であるアンケート回答情報を受信するアンケート回答情報受信ステップと、
前記回答者用語評価情報群取得部により、ユーザを識別するユーザ識別子と、用語と当該用語に対する前記ユーザの評価に関する情報である評価情報の組である１以上の用語評価情報である用語評価情報群を有するユーザ情報を１以上格納しているユーザ情報格納部から、前記アンケートを回答したユーザの嗜好を示す用語評価情報群である回答者用語評価情報群を、前記アンケート回答情報を用いて取得する回答者用語評価情報群取得ステップと、
前記近似ユーザ情報取得部により、前記回答者用語評価情報群取得ステップで取得した回答者用語評価情報群と、前記ユーザ情報格納部の１以上の用語評価情報群から、前記ユーザ識別子と対になる用語評価情報群に近似する用語評価情報群を決定し、当該近似する用語評価情報群と対になるユーザ識別子で識別されるユーザに関する情報である近似ユーザ情報を、当該近似する用語評価情報群と対になるユーザ識別子が含まれるユーザ情報から取得する近似ユーザ情報取得ステップと、
前記出力部により、前記近似ユーザ情報取得ステップで取得した近似ユーザ情報を出力する出力ステップを具備する情報処理方法。
【請求項１５】
ユーザを識別するユーザ識別子と、用語と当該用語に対する前記ユーザの評価に関する情報である評価情報の組である１以上の用語評価情報である用語評価情報群を有するユーザ情報を２以上格納しているユーザ情報格納部と、
ユーザ識別子を受け付けるユーザ識別子受付部と、
前記ユーザ識別子受付部が受け付けたユーザ識別子と対になる用語評価情報群を前記ユーザ情報格納部から読み出し、当該用語評価情報群と、前記ユーザ識別子で識別されるユーザを除く他のユーザを識別する１以上のユーザ識別子と対になる１以上の用語評価情報群から、前記ユーザ識別子と対になる用語評価情報群と予め決められた所定の関係を有する用語評価情報群を決定し、当該所定の関係を有する用語評価情報群と対になるユーザ識別子で識別されるユーザに関する情報である関連ユーザ情報を、当該所定の関係を有する用語評価情報群と対になるユーザ識別子が含まれるユーザ情報から取得する関連ユーザ情報取得部と、
前記関連ユーザ情報取得部が取得した関連ユーザ情報を出力する出力部を具備する情報処理装置。
【請求項１６】
前記関連ユーザ情報取得部は、
前記ユーザ識別子受付部が受け付けたユーザ識別子と対になる用語評価情報群を前記ユーザ情報格納部から読み出し、当該用語評価情報群と近似する用語評価情報群を、前記ユーザ識別子で識別されるユーザを除く他のユーザを識別する１以上のユーザ識別子と対になる１以上の用語評価情報群から取得し、当該取得した用語評価情報群と対になるユーザ識別子で識別されるユーザに関する情報である近似ユーザ情報を、当該近似する用語評価情報群と対になるユーザ識別子が含まれるユーザ情報から取得し、
前記出力部は、
前記関連ユーザ情報取得部が取得した近似ユーザ情報を出力する請求項１５記載の情報処理装置。
【請求項１７】
前記関連ユーザ情報取得部は、
前記ユーザ識別子受付部が受け付けたユーザ識別子と対になる用語評価情報群を前記ユーザ情報格納部から読み出し、当該用語評価情報群と所定以上異なる用語評価情報群を、前記ユーザ識別子で識別されるユーザを除く他のユーザを識別する１以上のユーザ識別子と対になる１以上の用語評価情報群から取得し、当該取得した用語評価情報群と対になるユーザ識別子で識別されるユーザに関する情報である討論ユーザ情報を、当該所定以上異なる用語評価情報群と対になるユーザ識別子が含まれるユーザ情報から取得し、
前記出力部は、
前記関連ユーザ情報取得部が取得した討論ユーザ情報を出力する請求項１５記載の情報処理装置。
【請求項１８】
ユーザを識別するユーザ識別子と、用語と当該用語に対する前記ユーザの行動に関する情報である行動情報の組である１以上の用語行動情報である用語行動情報群を有するユーザ情報を２以上格納しているユーザ情報格納部と、
ユーザ識別子を受け付けるユーザ識別子受付部と、
前記ユーザ識別子受付部が受け付けたユーザ識別子と対になる用語行動情報群を前記ユーザ情報格納部から読み出し、当該用語行動情報群と、前記ユーザ識別子で識別されるユーザを除く他のユーザを識別する１以上のユーザ識別子と対になる１以上の用語行動情報群から、前記ユーザ識別子と対になる用語行動情報群とマッチングがとれる用語行動情報群を決定し、当該マッチングがとれる用語行動情報群と対になるユーザ識別子で識別されるユーザに関する情報である相談ユーザ情報を、当該マッチングがとれる用語行動情報群と対になるユーザ識別子が含まれるユーザ情報から取得する相談ユーザ情報取得部と、
前記相談ユーザ情報取得部が取得した相談ユーザ情報を出力する出力部を具備する情報処理装置。
【請求項１９】
前記ユーザ識別子と対になる用語行動情報群は、
一の用語に対する将来的な行動を示す行動情報を有し、
前記相談ユーザ情報取得部は、
前記ユーザ識別子受付部が受け付けたユーザ識別子で識別されるユーザを除く他のユーザを識別する１以上のユーザ識別子と対になる１以上の用語行動情報群から、前記一の用語に対する将来的な行動を既に実施したことを示す行動情報を有する用語行動情報群と対になるユーザ識別子で識別されるユーザに関する情報である相談ユーザ情報を、当該一の用語に対する将来的な行動を既に実施したことを示す行動情報を有する用語行動情報群と対になるユーザ識別子が含まれるユーザ情報から取得する請求項１８記載の情報処理装置。
【請求項２０】
第一の行動を示す１以上の第一行動用語と第二の行動を示す１以上の第二行動用語を対に有する対応行動情報を１以上格納している対応行動情報格納部をさらに具備し、
前記ユーザ識別子と対になる用語行動情報群は、
一の用語に対する希望を示す行動情報を有し、
前記相談ユーザ情報取得部は、
前記一の用語に対する希望を示す行動情報と対になる第二行動用語を前記対応行動情報格納部から取得し、前記ユーザ識別子受付部が受け付けたユーザ識別子で識別されるユーザを除く他のユーザを識別する１以上のユーザ識別子と対になる１以上の用語行動情報群から、前記第二行動用語を有する用語行動情報群を、マッチングがとれる用語行動情報群と決定し、当該マッチングがとれる用語行動情報群と対になるユーザ識別子で識別されるユーザに関する情報である相談ユーザ情報を、当該マッチングがとれる用語行動情報群と対になるユーザ識別子が含まれるユーザ情報から取得する請求項１８記載の情報処理装置。
【請求項２１】
前記ユーザ識別子受付部は、
チャットを行っているユーザの情報端末からユーザ識別子を受け付け、
前記ユーザ情報格納部における一のユーザのユーザ情報は、
前記チャットのために入力された文章を自然言語処理された結果である用語評価情報、または用語行動情報を含み、
前記出力部は、
前記チャットを行っているユーザの情報端末に、前記相談ユーザ情報を送信する請求項１５から請求項２０いずれか記載の情報処理装置。
【請求項２２】
前記出力部が出力する相談ユーザ情報は、
前記情報管理装置に格納されていたホームページに対して、挿入される請求項１５から請求項２０いずれか記載の情報処理装置。
【請求項２３】
前記ユーザ情報は、ユーザへの通知先を示すメールアドレスを有し、
前記出力部は、
前記ユーザ識別子で識別されるユーザのメールアドレスを取得し、当該取得したメールアドレスが示す通知先に前記相談ユーザ情報を送信する請求項１５から請求項２０いずれか記載の情報処理装置。
【請求項２４】
解析対象の文を１以上格納し得る文格納部と、
第一文字列と、文中における前記第一文字列の機能または種類を特定する情報である機能語情報と、前記第一文字列の前に接続され得る文字列の種類を特定する情報である前接続記号と、前記第一文字列の後ろに接続され得る文字列の種類、または区切りであることを示す記号であり、当該記号により区切られた文中における第二文字列の種類を特定する情報である後接続記号とを対に有する辞書情報を１以上格納している辞書情報格納部と、
評価対象の良し悪しに関する用語である評価語、および良し悪しの程度を示すスコアを対に有する評価情報を１以上格納している評価情報格納部と、
前記文格納部の１以上の文をメモリ上に読み出し、各文について、当該各文から区切りであることを示す後接続記号に対する第一文字列を取り出し、当該第一文字列をキーにして、文を２以上の文字列である２以上の第二文字列に区切り、当該第二文字列の最後尾の第一文字列に対応する機能語情報または後接続記号から、前記第二文字列の種類を特定する情報を取得し、当該第二文字列と第二文字列の種類を特定する情報を取得する文分割制御部と、
前記文分割制御部が取得した第二文字列の種類から評価の対象を含む第二文字列を特定し、当該第二文字列から評価対象を取得する評価対象取得部と、
前記評価対象を含む第二文字列を有する文中の他の第二文字列の種類を用いて評価語を含み得る第二文字列を特定し、当該第二文字列が有する評価語を前記評価情報格納部から検索し、当該検索した評価語と対になるスコアを前記評価情報格納部から取得するスコア取得部と、
前記評価対象取得部が取得した同一の評価対象についての１以上のスコアを用いて、当該評価対象についての評価を算出する評価算出部と、
前記評価算出部が算出した評価対象を前記用語とし、当該評価対象の評価を評価情報として、用語評価情報を構成し、当該用語評価情報を前記ユーザ情報格納部に蓄積するユーザ情報蓄積部をさらに具備する請求項１５から請求項２３いずれか記載の情報処理装置。
【請求項２５】
前記文分割制御部は、
前記文格納部の文をメモリ上に読み出し、当該文の先頭から予め決められたサイズ（ｎ文字［ｎは２以上の整数］）の第三文字列を切り出し、メモリ上に配置し、
前記切り出した第三文字列を構成する文字列であって、先頭からｎ文字の文字列から順に、前記辞書情報格納部に当該文字列が存在するか否かを判断し、ｎ文字の文字列が存在しない場合には、先頭から（ｎ−１）文字の文字列が前記辞書情報格納部に存在するか否かを判断し、かかる判断を、１文字ずつ文字数を減らして、文字列が存在するまで行い、または、文字列が存在しない場合には、先頭から１文字になるまでかかる判断を行い、
文字列が存在すると判断した場合には、当該文字列に対応する機能語情報と前接続記号と後接続記号とを、前記辞書情報格納部から読み出し、読み出した機能語情報と前接続記号と後接続記号とを当該文字列に付与し、
文字列が存在しない場合には、１文字の文字列に対して未知語であることを示す情報である未知語情報を付与する要素分割手段と、
前記要素分割手段が未知語情報を付与した連続する未知語であり、ひらがなの文字を連結し文字列を構成し、かつ連続する未知語であり、ひらがなではない文字を連結し文字列を構成し、
前記連結した文字列、または連結されなかった未知語の文字に対してまとまりであることを示す文字列の種類を特定する情報であるまとまり情報を付与し、
隣接する２つの、前記要素分割手段が分割した要素またはまとまり情報を読み出し、
当該読み出した要素またはまとまり情報のうち、前出の要素またはまとまり情報の後接続記号と、後出の要素またはまとまり情報の前接続記号から、前出の要素またはまとまり情報と後出の要素またはまとまり情報が連結可能であるか否かを判断し、
連結可能な要素またはまとまり情報を一つの文字列にまとめて、当該まとめた文字列である第二文字列を複数の取得する要素連結手段と、
前記要素連結手段が取得した複数の各第二文字列の最後尾の第一文字列に対応する機能語情報または後接続記号から、前記各第二文字列の種類を特定する情報を決定し、
当該複数の各第二文字列の種類を特定する情報と、当該複数の各第二文字列を対にした複数の対の情報をメモリ上に配置する文字列取得手段を具備する請求項２４記載の情報処理装置。
【請求項２６】
評価語に対する評価の変更を示す言い回しの用語である変更語、および評価を変更するための情報である評価変更情報の対である変更情報を１以上格納している変更情報格納部と、
評価語から所定以内の文字数の距離内にある変更語を取得する変更語取得部と、
前記変更語と対になる評価変更情報を取得する評価変更情報取得部と、
前記スコア取得部が取得したスコアに対して、前記評価変更情報取得部が取得した評価変更情報を用いて、スコアを変更し、新たなスコアを算出する変更スコア算出部とをさらに具備し、
前記評価算出部は、
前記評価対象取得部が取得した同一の評価対象についての１以上のスコア、および前記変更スコア算出部が算出した同一の評価対象についての１以上の新たなスコアを用いて、当該評価対象についての評価を算出する請求項２４または請求項２５記載の情報処理装置。
【請求項２７】
コンピュータを、
ユーザ識別子を受け付けるユーザ識別子受付部と、
前記ユーザ識別子受付部が受け付けたユーザ識別子と対になる用語評価情報群を、ユーザを識別するユーザ識別子と、用語と当該用語に対する前記ユーザの評価に関する情報である評価情報の組である１以上の用語評価情報である用語評価情報群を有するユーザ情報を２以上格納している記憶媒体から読み出し、当該用語評価情報群と、前記ユーザ識別子で識別されるユーザを除く他のユーザを識別する１以上のユーザ識別子と対になる１以上の用語評価情報群から、前記ユーザ識別子と対になる用語評価情報群と予め決められた所定の関係を有する用語評価情報群を決定し、当該所定の関係を有する用語評価情報群と対になるユーザ識別子で識別されるユーザに関する情報である関連ユーザ情報を、当該所定の関係を有する用語評価情報群と対になるユーザ識別子が含まれるユーザ情報から取得する関連ユーザ情報取得部と、
前記関連ユーザ情報取得部が取得した関連ユーザ情報を出力する出力部として機能させるためのプログラム。
【請求項２８】
コンピュータを、
ユーザ識別子を受け付けるユーザ識別子受付部と、
前記ユーザ識別子受付部が受け付けたユーザ識別子と対になる用語行動情報群を、ユーザを識別するユーザ識別子と、用語と当該用語に対する前記ユーザの行動に関する情報である行動情報の組である１以上の用語行動情報である用語行動情報群を有するユーザ情報を２以上格納している記憶媒体から読み出し、当該用語行動情報群と、前記ユーザ識別子で識別されるユーザを除く他のユーザを識別する１以上のユーザ識別子と対になる１以上の用語行動情報群から、前記ユーザ識別子と対になる用語行動情報群とマッチングがとれる用語行動情報群を決定し、当該マッチングがとれる用語行動情報群と対になるユーザ識別子で識別されるユーザに関する情報である相談ユーザ情報を、当該マッチングがとれる用語行動情報群と対になるユーザ識別子が含まれるユーザ情報から取得する相談ユーザ情報取得部と、
前記相談ユーザ情報取得部が取得した相談ユーザ情報を出力する出力部として機能させるためのプログラム。
【請求項２９】
前記ユーザ識別子と対になる用語行動情報群は、
一の用語に対する希望を示す行動情報を有し、
コンピュータを、
前記相談ユーザ情報取得部は、
前記一の用語に対する希望を示す行動情報と対になる第二行動用語を、第一の行動を示す１以上の第一行動用語と第二の行動を示す１以上の第二行動用語を対に有する対応行動情報を１以上格納している記憶媒体から取得し、前記ユーザ識別子受付部が受け付けたユーザ識別子で識別されるユーザを除く他のユーザを識別する１以上のユーザ識別子と対になる１以上の用語行動情報群から、前記第二行動用語を有する用語行動情報群を、マッチングがとれる用語行動情報群と決定し、当該マッチングがとれる用語行動情報群と対になるユーザ識別子で識別されるユーザに関する情報である相談ユーザ情報を、当該マッチングがとれる用語行動情報群と対になるユーザ識別子が含まれるユーザ情報から取得する請求項２８記載のプログラム。
【請求項３０】
ユーザ識別子受付部と、関連ユーザ情報取得部と、出力部により実現される情報処理方法であって、
ユーザを識別するユーザ識別子と、用語と当該用語に対する前記ユーザの評価に関する情報である評価情報の組である1以上の用語評価情報である用語評価情報群を有するユーザ情報を２以上格納しているユーザ情報格納部と、
前記ユーザ識別子受付部により、ユーザ識別子を受け付けるユーザ識別子受付ステップと、
前記関連ユーザ情報取得部により、前記ユーザ識別子受付ステップで受け付けたユーザ識別子と対になる用語評価情報群を、ユーザを識別するユーザ識別子と、用語と当該用語に対する前記ユーザの評価に関する情報である評価情報の組である1以上の用語評価情報である用語評価情報群を有するユーザ情報を２以上格納している記憶媒体から読み出し、当該用語評価情報群と、前記ユーザ識別子で識別されるユーザを除く他のユーザを識別する1以上のユーザ識別子と対になる1以上の用語評価情報群から、前記ユーザ識別子と対になる用語評価情報群と予め決められた所定の関係を有する用語評価情報群を決定し、当該所定の関係を有する用語評価情報群と対になるユーザ識別子で識別されるユーザに関する情報である関連ユーザ情報を、当該所定の関係を有する用語評価情報群と対になるユーザ識別子が含まれるユーザ情報から取得する関連ユーザ情報取得ステップと、
前記出力部により、前記関連ユーザ情報取得ステップで取得した関連ユーザ情報を出力する出力ステップを具備する情報処理装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、通信技術等を利用して、人を紹介する支援を行う情報処理システム等に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
従来の情報提示システムにおいて、ユーザの嗜好に合わせた情報を提示する。（例えば、特許文献１参照）。本情報提示システムは、各ユーザ端末の電話番号とユーザ属性情報とが関連付けられて格納されたユーザ情報ＤＢと、ユーザ端末から外部サイトへのアクセス要求がされると、アクセス先ＵＲＬと電話番号とを取得するゲートウェイと、その電話番号に基づいて、ユーザ属性情報を選択し、ユーザ属性情報とアクセス先ＵＲＬとを関連付けてマーケティング情報格納部を順次更新するアクセス特性収集部とを備えている。そして、ユーザ端末がポータルサイトにアクセスすると、ユーザの属性に基づき、マーケティング情報格納部に格納されている情報に基づいた紹介情報がユーザ端末に表示される。
【０００３】
また、従来、世の中のブログやＷｅｂ日記から評判情報を自動抽出することができる技術がある。かかる技術を利用して、キーワードの盛り上がり度（バースト度）、評判分析が可能である（例えば、非特許文献１参照）。
【特許文献１】特開２００６−２３５７４４号公報（第１頁、第１図等）
【非特許文献１】インターネット＜ＵＲＬ：http://www.hottolink.co.jp/service/analyze/bw.html＞
【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、従来の情報提示システムにおいては、ユーザの嗜好に合致する情報を提示するだけで、価値基準が近似するような人の紹介を支援したりすることができなかった。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
本第一の発明の情報処理装置は、ユーザを識別するユーザ識別子と、用語と当該用語に対する前記ユーザの評価に関する情報である評価情報の組である1以上の用語評価情報である用語評価情報群を有するユーザ情報を２以上格納しているユーザ情報格納部と、ユーザ識別子を受け付けるユーザ識別子受付部と、前記ユーザ識別子受付部が受け付けたユーザ識別子で識別されるユーザを除く他のユーザを識別する1以上のユーザ識別子と対になる1以上の用語評価情報群から、前記ユーザ識別子受付部が受け付けたユーザ識別子と対になる用語評価情報群に近似する用語評価情報群を決定し、当該近似する用語評価情報群と対になるユーザ識別子で識別されるユーザに関する情報である近似ユーザ情報を、当該近似する用語評価情報群と対になるユーザ識別子が含まれるユーザ情報から取得する近似ユーザ情報取得部と、前記近似ユーザ情報取得部が取得した近似ユーザ情報を出力する出力部を具備する情報処理装置である。
【０００６】
かかる構成により、嗜好が合うなど、価値基準が近似する人の紹介を支援したりすることができる。特に、例えば、物品やサービスなどのユーザ評価を元にして、価値基準が近似するユーザを自動的に紹介できる。
【０００７】
また、本第二の発明の情報処理装置は、第一の発明に対して、前記ユーザ情報格納部のユーザ情報が有する用語評価情報群は、Ｗｅｂ上の１以上の情報管理装置に格納されているホームページを言語解析することにより得られた情報であり、前記出力部が出力する近似ユーザ情報は、前記情報管理装置に格納されていたホームページに対して、挿入される情報処理装置である。
【０００８】
かかる構成により、例えば、人の紹介を受ける人や、紹介対象の人は、ブログを記載するだけで、自動的に人の紹介を受けたり、第三者に紹介されたりして、価値基準が近似する人と知り合いになることができる。
【０００９】
また、本第三の発明の情報処理装置は、第一の発明に対して、前記ユーザ情報格納部のユーザ情報が有する用語評価情報群は、ユーザが入力したチャットの情報を言語解析することにより得られた情報であり、前記出力部が出力する近似ユーザ情報は、前記ユーザが情報端末から、チャットでの会話中に、前記情報端末に出力される情報処理装置である。
【００１０】
かかる構成により、例えば、人の紹介を受ける人や、紹介対象の人は、電子掲示板に書き込みを行うだけで、自動的に人の紹介を受けたり、第三者に紹介されたりして、価値基準が近似する人と知り合いになることができる。
【００１１】
また、本第四の発明の情報処理装置は、第一の発明に対して、前記ユーザ情報は、ユーザへの通知先を示すメールアドレスを有し、前記出力部は、前記ユーザ識別子で識別されるユーザのメールアドレスを取得し、当該取得したメールアドレスが示す通知先に前記近似ユーザ情報取得部が取得した近似ユーザ情報を送信する情報処理装置である。
【００１２】
かかる構成により、人の紹介を電子メールという簡便なツールを用いて行うことができる。
【００１３】
また、本第五の発明の情報処理装置は、ユーザを識別するユーザ識別子と、用語と当該用語に対する前記ユーザの評価に関する情報である評価情報の組である１以上の用語評価情報である用語評価情報群を有するユーザ情報を１以上格納しているユーザ情報格納部と、アンケートの回答であるアンケート回答情報を受信するアンケート回答情報受信部と、前記アンケート回答情報から、前記アンケートを回答したユーザの嗜好を示す用語評価情報群である回答者用語評価情報群を取得する回答者用語評価情報群取得部と、前記回答者用語評価情報群取得部が取得した回答者用語評価情報群と、前記ユーザ情報格納部の１以上の用語評価情報群から、前記ユーザ識別子と対になる用語評価情報群に近似する用語評価情報群を決定し、当該近似する用語評価情報群と対になるユーザ識別子で識別されるユーザに関する情報である近似ユーザ情報を、当該近似する用語評価情報群と対になるユーザ識別子が含まれるユーザ情報から取得する近似ユーザ情報取得部と、前記近似ユーザ情報取得部が取得した近似ユーザ情報を出力する出力部を具備する情報処理装置である。
【００１４】
かかる構成により、アンケートに回答することにより、価値基準が近似する人を紹介してもらえる。
【００１５】
また、本第六の発明の情報処理装置は、第五の発明に対して、前記ユーザ情報格納部のユーザ情報は、ホームページを特定するＵＲＬを含み、前記近似ユーザ情報は、ＵＲＬを含む情報処理装置である。
【００１６】
かかる構成により、価値基準が近似する人のブログを容易に閲覧できる。
【００１７】
また、本第七の発明の情報処理装置は、第五の発明に対して、前記ユーザ情報は、ユーザへの通知先を示すメールアドレスを有し、前記出力部は、前記ユーザ識別子で識別されるユーザのメールアドレスを取得し、当該取得したメールアドレスが示す通知先に前記近似ユーザ情報取得部が取得した近似ユーザ情報を送信する情報処理装置である。
【００１８】
かかる構成により、人の紹介を電子メールという簡便なツールを用いて行うことができる。
【００１９】
また、本第八の発明の情報処理装置は、第一から第七いずれかの発明に対して、解析対象の文を１以上格納し得る文格納部と、第一文字列と、文中における前記第一文字列の機能または種類を特定する情報である機能語情報と、前記第一文字列の前に接続され得る文字列の種類を特定する情報である前接続記号と、前記第一文字列の後ろに接続され得る文字列の種類、または区切りであることを示す記号であり、当該記号により区切られた文中における第二文字列の種類を特定する情報である後接続記号とを対に有する辞書情報を１以上格納している辞書情報格納部と、評価対象の良し悪しに関する用語である評価語、および良し悪しの程度を示すスコアを対に有する評価情報を１以上格納している評価情報格納部と、前記文格納部の１以上の文をメモリ上に読み出し、各文について、当該各文から区切りであることを示す後接続記号に対する第一文字列を取り出し、当該第一文字列をキーにして、文を２以上の文字列である２以上の第二文字列に区切り、当該第二文字列の最後尾の第一文字列に対応する機能語情報または後接続記号から、前記第二文字列の種類を特定する情報を取得し、当該第二文字列と第二文字列の種類を特定する情報を取得する文分割制御部と、前記文分割制御部が取得した第二文字列の種類から評価の対象を含む第二文字列を特定し、当該第二文字列から評価対象を取得する評価対象取得部と、前記評価対象を含む第二文字列を有する文中の他の第二文字列の種類を用いて評価語を含み得る第二文字列を特定し、当該第二文字列が有する評価語を前記評価情報格納部から検索し、当該検索した評価語と対になるスコアを前記評価情報格納部から取得するスコア取得部と、前記評価対象取得部が取得した同一の評価対象についての１以上のスコアを用いて、当該評価対象についての評価を算出する評価算出部と、前記評価算出部が算出した評価対象を前記用語とし、当該評価対象の評価を評価情報として、用語評価情報を構成し、当該用語評価情報を前記ユーザ情報格納部に蓄積するユーザ情報蓄積部をさらに具備する情報処理装置である。
【００２０】
かかる構成により、ブログなどに頻繁に記載されている、文法的な正確さが不十分な話し言葉の文章でも、正しく言語解析でき、精度高く用語評価情報が取得できる。その結果、精度高く、価値基準が近似する人の紹介を支援できる。
【００２１】
また、本第九の発明の情報処理装置は、第八の発明に対して、前記文分割制御部は、前記文格納部の文をメモリ上に読み出し、当該文の先頭から予め決められたサイズ（ｎ文字［ｎは２以上の整数］）の第三文字列を切り出し、メモリ上に配置し、前記切り出した第三文字列を構成する文字列であって、先頭からｎ文字の文字列から順に、前記辞書情報格納部に当該文字列が存在するか否かを判断し、ｎ文字の文字列が存在しない場合には、先頭から（ｎ−１）文字の文字列が前記辞書情報格納部に存在するか否かを判断し、かかる判断を、１文字ずつ文字数を減らして、文字列が存在するまで行い、または、文字列が存在しない場合には、先頭から１文字になるまでかかる判断を行い、文字列が存在すると判断した場合には、当該文字列に対応する機能語情報と前接続記号と後接続記号とを、前記辞書情報格納部から読み出し、読み出した機能語情報と前接続記号と後接続記号とを当該文字列に付与し、文字列が存在しない場合には、１文字の文字列に対して未知語であることを示す情報である未知語情報を付与する要素分割手段と、前記要素分割手段が未知語情報を付与した連続する未知語であり、ひらがなの文字を連結し文字列を構成し、かつ連続する未知語であり、ひらがなではない文字を連結し文字列を構成し、前記連結した文字列、または連結されなかった未知語の文字に対してまとまりであることを示す文字列の種類を特定する情報であるまとまり情報を付与し、隣接する２つの、前記要素分割手段が分割した要素またはまとまり情報を読み出し、当該読み出した要素またはまとまり情報のうち、前出の要素またはまとまり情報の後接続記号と、後出の要素またはまとまり情報の前接続記号から、前出の要素またはまとまり情報と後出の要素またはまとまり情報が連結可能であるか否かを判断し、連結可能な要素またはまとまり情報を一つの文字列にまとめて、当該まとめた文字列である第二文字列を複数の取得する要素連結手段と、前記要素連結手段が取得した複数の各第二文字列の最後尾の第一文字列に対応する機能語情報または後接続記号から、前記各第二文字列の種類を特定する情報を決定し、当該複数の各第二文字列の種類を特定する情報と、当該複数の各第二文字列を対にした複数の対の情報をメモリ上に配置する文字列取得手段を具備する情報処理装置である。
【００２２】
かかる構成により、口語文でも、正しく解析でき、その結果、精度高く用語評価情報が取得できる。その結果、精度高く、価値基準が近似する人の紹介を支援できる。
【００２３】
また、本第十の発明の情報処理装置は、第八、第九いずれかの発明に対して、評価語に対する評価の変更を示す言い回しの用語である変更語、および評価を変更するための情報である評価変更情報の対である変更情報を１以上格納している変更情報格納部と、評価語から所定以内の文字数の距離内にある変更語を取得する変更語取得部と、前記変更語と対になる評価変更情報を取得する評価変更情報取得部と、前記スコア取得部が取得したスコアに対して、前記評価変更情報取得部が取得した評価変更情報を用いて、スコアを変更し、新たなスコアを算出する変更スコア算出部とをさらに具備し、前記評価算出部は、前記評価対象取得部が取得した同一の評価対象についての１以上のスコア、および前記変更スコア算出部が算出した同一の評価対象についての１以上の新たなスコアを用いて、当該評価対象についての評価を算出する情報処理装置である。
【００２４】
かかる構成により、口語文でも、さらに正しく解析でき、その結果、精度高く用語評価情報が取得できる。その結果、さらに精度高く、価値基準が近似する人の紹介を支援できる。
【００２５】
また、本第十一の発明の情報処理装置は、ユーザを識別するユーザ識別子と、用語と当該用語に対する前記ユーザの評価に関する情報である評価情報の組である１以上の用語評価情報である用語評価情報群を有するユーザ情報を２以上格納しているユーザ情報格納部と、ユーザ識別子を受け付けるユーザ識別子受付部と、前記ユーザ識別子受付部が受け付けたユーザ識別子と対になる用語評価情報群を前記ユーザ情報格納部から読み出し、当該用語評価情報群と、前記ユーザ識別子で識別されるユーザを除く他のユーザを識別する１以上のユーザ識別子と対になる１以上の用語評価情報群から、前記ユーザ識別子と対になる用語評価情報群と予め決められた所定の関係を有する用語評価情報群を決定し、当該所定の関係を有する用語評価情報群と対になるユーザ識別子で識別されるユーザに関する情報である関連ユーザ情報を、当該所定の関係を有する用語評価情報群と対になるユーザ識別子が含まれるユーザ情報から取得する関連ユーザ情報取得部と、前記関連ユーザ情報取得部が取得した関連ユーザ情報を出力する出力部を具備する情報処理装置である。
【００２６】
かかる構成により、あるユーザに関連するユーザを自動的に紹介できる。
【００２７】
また、本第十二の発明の情報処理装置は、第十一の発明に対して、前記関連ユーザ情報取得部は、前記ユーザ識別子受付部が受け付けたユーザ識別子と対になる用語評価情報群を前記ユーザ情報格納部から読み出し、当該用語評価情報群と近似する用語評価情報群を、前記ユーザ識別子で識別されるユーザを除く他のユーザを識別する１以上のユーザ識別子と対になる１以上の用語評価情報群から取得し、当該取得した用語評価情報群と対になるユーザ識別子で識別されるユーザに関する情報である近似ユーザ情報を、当該近似する用語評価情報群と対になるユーザ識別子が含まれるユーザ情報から取得し、前記出力部は、前記関連ユーザ情報取得部が取得した近似ユーザ情報を出力する情報処理装置である。
【００２８】
かかる構成により、嗜好が合うなど、価値基準が近似する人の紹介を支援したりすることができる。特に、例えば、物品やサービスなどのユーザ評価を元にして、価値基準が近似するユーザを自動的に紹介できる。
【００２９】
また、本第十三の発明の情報処理装置は、第十一の発明に対して、前記関連ユーザ情報取得部は、前記ユーザ識別子受付部が受け付けたユーザ識別子と対になる用語評価情報群を前記ユーザ情報格納部から読み出し、当該用語評価情報群と所定以上異なる用語評価情報群を、前記ユーザ識別子で識別されるユーザを除く他のユーザを識別する１以上のユーザ識別子と対になる１以上の用語評価情報群から取得し、当該取得した用語評価情報群と対になるユーザ識別子で識別されるユーザに関する情報である討論ユーザ情報を、当該所定以上異なる用語評価情報群と対になるユーザ識別子が含まれるユーザ情報から取得し、前記出力部は、前記関連ユーザ情報取得部が取得した討論ユーザ情報を出力する情報処理装置である。
【００３０】
かかる構成により、あるユーザと意見や考え方などが異なり、討論でき得るユーザを自動的に紹介できる。
【００３１】
また、本第十四の発明の情報処理装置は、ユーザを識別するユーザ識別子と、用語と当該用語に対する前記ユーザの行動に関する情報である行動情報の組である１以上の用語行動情報である用語行動情報群を有するユーザ情報を２以上格納しているユーザ情報格納部と、ユーザ識別子を受け付けるユーザ識別子受付部と、前記ユーザ識別子受付部が受け付けたユーザ識別子と対になる用語行動情報群を前記ユーザ情報格納部から読み出し、当該用語行動情報群と、前記ユーザ識別子で識別されるユーザを除く他のユーザを識別する１以上のユーザ識別子と対になる１以上の用語行動情報群から、前記ユーザ識別子と対になる用語行動情報群とマッチングがとれる用語行動情報群を決定し、当該マッチングがとれる用語行動情報群と対になるユーザ識別子で識別されるユーザに関する情報である相談ユーザ情報を、当該マッチングがとれる用語行動情報群と対になるユーザ識別子が含まれるユーザ情報から取得する相談ユーザ情報取得部と、前記相談ユーザ情報取得部が取得した相談ユーザ情報を出力する出力部を具備する情報処理装置である。
【００３２】
かかる構成により、あるユーザの希望を叶えてくれるようなユーザを自動的に紹介できる。
【００３３】
また、本第十五の発明の情報処理装置は、第十四の発明に対して、前記ユーザ識別子と対になる用語行動情報群は、一の用語に対する将来的な行動を示す行動情報を有し、前記相談ユーザ情報取得部は、前記ユーザ識別子受付部が受け付けたユーザ識別子で識別されるユーザを除く他のユーザを識別する１以上のユーザ識別子と対になる１以上の用語行動情報群から、前記一の用語に対する将来的な行動を既に実施したことを示す行動情報を有する用語行動情報群と対になるユーザ識別子で識別されるユーザに関する情報である相談ユーザ情報を、当該一の用語に対する将来的な行動を既に実施したことを示す行動情報を有する用語行動情報群と対になるユーザ識別子が含まれるユーザ情報から取得する情報処理装置である。
【００３４】
かかる構成により、あるユーザの将来的な行動を既に実施したユーザを自動的に紹介できる。
【００３５】
また、本第十六の発明の情報処理装置は、第十四の発明に対して、第一の行動を示す１以上の第一行動用語と第二の行動を示す１以上の第二行動用語を対に有する対応行動情報を１以上格納している対応行動情報格納部をさらに具備し、前記ユーザ識別子と対になる用語行動情報群は、一の用語に対する希望を示す行動情報を有し、前記相談ユーザ情報取得部は、前記一の用語に対する希望を示す行動情報と対になる第二行動用語を前記対応行動情報格納部から取得し、前記ユーザ識別子受付部が受け付けたユーザ識別子で識別されるユーザを除く他のユーザを識別する１以上のユーザ識別子と対になる１以上の用語行動情報群から、前記第二行動用語を有する用語行動情報群を、マッチングがとれる用語行動情報群と決定し、当該マッチングがとれる用語行動情報群と対になるユーザ識別子で識別されるユーザに関する情報である相談ユーザ情報を、当該マッチングがとれる用語行動情報群と対になるユーザ識別子が含まれるユーザ情報から取得する情報処理装置である。
【００３６】
かかる構成により、あるユーザの欲求を満たすユーザを自動的に紹介できる。
【００３７】
また、本第十七の発明の情報処理装置は、第十一から第十六いずれかの発明に対して、前記ユーザ識別子受付部は、チャットを行っているユーザの情報端末からユーザ識別子を受け付け、前記ユーザ情報格納部における一のユーザのユーザ情報は、前記チャットのために入力された文章を自然言語処理された結果である用語評価情報、または用語行動情報を含み、前記出力部は、前記チャットを行っているユーザの情報端末に、前記相談ユーザ情報を送信する情報処理装置である。
【００３８】
かかる構成により、チャットを行っているユーザに、ユーザの欲求を満たすユーザを自動的に紹介できる。
【００３９】
また、本第十八の発明の情報処理装置は、第十一から第十六いずれかの発明に対して、前記出力部が出力する相談ユーザ情報は、前記情報管理装置に格納されていたホームページに対して、挿入される情報処理装置である。
【００４０】
かかる構成により、ブログを記載するユーザに、ユーザの欲求を満たすユーザを自動的に紹介できる。
【００４１】
また、本第十九の発明の情報処理装置は、第十一から第十六いずれかの発明に対して、前記ユーザ情報は、ユーザへの通知先を示すメールアドレスを有し、前記出力部は、前記ユーザ識別子で識別されるユーザのメールアドレスを取得し、当該取得したメールアドレスが示す通知先に前記相談ユーザ情報を送信する情報処理装置である。
【００４２】
かかる構成により、電子メールを記載するユーザに、ユーザの欲求を満たすユーザを自動的に紹介できる。
【００４３】
また、本第二十の発明の情報処理装置は、第十一から第十九いずれかの発明に対して、解析対象の文を１以上格納し得る文格納部と、第一文字列と、文中における前記第一文字列の機能または種類を特定する情報である機能語情報と、前記第一文字列の前に接続され得る文字列の種類を特定する情報である前接続記号と、前記第一文字列の後ろに接続され得る文字列の種類、または区切りであることを示す記号であり、当該記号により区切られた文中における第二文字列の種類を特定する情報である後接続記号とを対に有する辞書情報を１以上格納している辞書情報格納部と、評価対象の良し悪しに関する用語である評価語、および良し悪しの程度を示すスコアを対に有する評価情報を１以上格納している評価情報格納部と、前記文格納部の１以上の文をメモリ上に読み出し、各文について、当該各文から区切りであることを示す後接続記号に対する第一文字列を取り出し、当該第一文字列をキーにして、文を２以上の文字列である２以上の第二文字列に区切り、当該第二文字列の最後尾の第一文字列に対応する機能語情報または後接続記号から、前記第二文字列の種類を特定する情報を取得し、当該第二文字列と第二文字列の種類を特定する情報を取得する文分割制御部と、前記文分割制御部が取得した第二文字列の種類から評価の対象を含む第二文字列を特定し、当該第二文字列から評価対象を取得する評価対象取得部と、前記評価対象を含む第二文字列を有する文中の他の第二文字列の種類を用いて評価語を含み得る第二文字列を特定し、当該第二文字列が有する評価語を前記評価情報格納部から検索し、当該検索した評価語と対になるスコアを前記評価情報格納部から取得するスコア取得部と、前記評価対象取得部が取得した同一の評価対象についての１以上のスコアを用いて、当該評価対象についての評価を算出する評価算出部と、前記評価算出部が算出した評価対象を前記用語とし、当該評価対象の評価を評価情報として、用語評価情報を構成し、当該用語評価情報を前記ユーザ情報格納部に蓄積するユーザ情報蓄積部をさらに具備する情報処理装置である。
【００４４】
かかる構成により、ブログなどに頻繁に記載されている、文法的な正確さが不十分な話し言葉の文章でも、正しく言語解析でき、精度高く用語評価情報が取得できる。その結果、精度高く、そのユーザに関連する人の紹介を支援できる。
【００４５】
また、本第二十一の発明の情報処理装置は、第二十の発明に対して、前記文分割制御部は、前記文格納部の文をメモリ上に読み出し、当該文の先頭から予め決められたサイズ（ｎ文字［ｎは２以上の整数］）の第三文字列を切り出し、メモリ上に配置し、前記切り出した第三文字列を構成する文字列であって、先頭からｎ文字の文字列から順に、前記辞書情報格納部に当該文字列が存在するか否かを判断し、ｎ文字の文字列が存在しない場合には、先頭から（ｎ−１）文字の文字列が前記辞書情報格納部に存在するか否かを判断し、かかる判断を、１文字ずつ文字数を減らして、文字列が存在するまで行い、または、文字列が存在しない場合には、先頭から１文字になるまでかかる判断を行い、文字列が存在すると判断した場合には、当該文字列に対応する機能語情報と前接続記号と後接続記号とを、前記辞書情報格納部から読み出し、読み出した機能語情報と前接続記号と後接続記号とを当該文字列に付与し、文字列が存在しない場合には、１文字の文字列に対して未知語であることを示す情報である未知語情報を付与する要素分割手段と、前記要素分割手段が未知語情報を付与した連続する未知語であり、ひらがなの文字を連結し文字列を構成し、かつ連続する未知語であり、ひらがなではない文字を連結し文字列を構成し、前記連結した文字列、または連結されなかった未知語の文字に対してまとまりであることを示す文字列の種類を特定する情報であるまとまり情報を付与し、隣接する２つの、前記要素分割手段が分割した要素またはまとまり情報を読み出し、当該読み出した要素またはまとまり情報のうち、前出の要素またはまとまり情報の後接続記号と、後出の要素またはまとまり情報の前接続記号から、前出の要素またはまとまり情報と後出の要素またはまとまり情報が連結可能であるか否かを判断し、連結可能な要素またはまとまり情報を一つの文字列にまとめて、当該まとめた文字列である第二文字列を複数の取得する要素連結手段と、前記要素連結手段が取得した複数の各第二文字列の最後尾の第一文字列に対応する機能語情報または後接続記号から、前記各第二文字列の種類を特定する情報を決定し、当該複数の各第二文字列の種類を特定する情報と、当該複数の各第二文字列を対にした複数の対の情報をメモリ上に配置する文字列取得手段を具備する情報処理装置である。
【００４６】
かかる構成により、ブログなどに頻繁に記載されている、文法的な正確さが不十分な話し言葉の文章でも、正しく言語解析でき、精度高く用語評価情報が取得できる。その結果、精度高く、そのユーザに関連する人の紹介を支援できる。
【００４７】
また、本第二十二の発明の情報処理装置は、第二十、第二十一いずれかの発明に対して、評価語に対する評価の変更を示す言い回しの用語である変更語、および評価を変更するための情報である評価変更情報の対である変更情報を１以上格納している変更情報格納部と、評価語から所定以内の文字数の距離内にある変更語を取得する変更語取得部と、前記変更語と対になる評価変更情報を取得する評価変更情報取得部と、前記スコア取得部が取得したスコアに対して、前記評価変更情報取得部が取得した評価変更情報を用いて、スコアを変更し、新たなスコアを算出する変更スコア算出部とをさらに具備し、前記評価算出部は、前記評価対象取得部が取得した同一の評価対象についての１以上のスコア、および前記変更スコア算出部が算出した同一の評価対象についての１以上の新たなスコアを用いて、当該評価対象についての評価を算出する情報処理装置である。
【００４８】
かかる構成により、ブログなどに頻繁に記載されている、文法的な正確さが不十分な話し言葉の文章でも、正しく言語解析でき、精度高く用語評価情報が取得できる。その結果、精度高く、そのユーザに関連する人の紹介を支援できる。
【発明の効果】
【００４９】
本発明による情報処理装置によれば、あるユーザに関連する人の紹介等を支援ができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００５０】
以下、情報処理装置等の実施形態について図面を参照して説明する。なお、実施の形態において同じ符号を付した構成要素は同様の動作を行うので、再度の説明を省略する場合がある。
【００５１】
（実施の形態１）
【００５２】
本実施の形態において、２以上のユーザに関する情報（ブログなど）を解析した結果である、ある評価対象に対するポジティブ度やネガティブ度を用いて、評価基準が近似するユーザについての情報を出力することにより、ある人に対して、その人の価値基準と近似する価値基準を有する人を紹介する支援ができる情報処理システムについて説明する。なお、ポジティブ度やネガティブ度とは、評価対象の好き嫌いや、良し悪しの感情を示す度合いである。
【００５３】
図１は、本実施の形態における情報処理システムの概念図である。本情報処理システムは、１以上の情報端末１１、１以上の情報管理装置１２、および情報処理装置１３を有する。情報端末１１は、ユーザが情報を入力したり、情報を表示したりする端末である。情報管理装置１２は、１以上のユーザが記載するホームページ（ブログなど）を格納しているサーバ装置である。情報処理装置１３は、ある人と価値基準が近似する人に関する情報である近似ユーザ情報を出力する装置である。情報処理装置１３は、通常、Ｗｅｂ上の装置であり、情報端末１１と情報管理装置１２と情報処理装置１３は、インターネットにより相互に通信可能である。ただし、情報端末１１と情報管理装置１２と情報処理装置１３は、情報のやりとりが可能であれば、専用回線などの他のネットワーク、または放送手段により接続された状態を有していても良い。
【００５４】
図２は、本実施の形態における情報処理システムのブロック図である。
【００５５】
情報端末１１は、端末入力受付部１１０１、端末情報送信部１１０２、端末情報受信部１１０３、端末処理部１１０４、端末出力部１１０５を具備する。
【００５６】
情報管理装置１２は、ホームページ格納部１２０１、送信要求受信部１２０２、ホームページ取得部１２０３、ホームページ送信部１２０４を具備する。
【００５７】
情報処理装置１３は、ユーザ情報格納部１３０１、ユーザ識別子受付部１３０２、近似ユーザ情報取得部１３０３、出力部１３０４を具備する。
【００５８】
端末入力受付部１１０１は、ユーザからの入力を受け付ける。入力される情報や命令は、種々あり得る。例えば、端末入力受付部１１０１は、ホームページ（ブログなど）にアクセスするために、ＵＲＬを含むホームページの送信要求を受け付ける。例えば、端末入力受付部１１０１は、ブログへの文章の入力、ＳＮＳへの文章の入力、電子メールシステムへの文章の入力などを受け付ける。例えば、端末入力受付部１１０１は、音声チャットを開始するための命令や、音声を受け付ける。入力手段は、テンキーやキーボードやマウスやメニュー画面によるもの等、何でも良い。端末入力受付部１１０１は、テンキーやキーボード等の入力手段のデバイスドライバーや、メニュー画面の制御ソフトウェア等で実現され得る。
【００５９】
なお、入力が音声入力の場合、情報端末１１、情報管理装置１２、情報処理装置１３、または他の装置が、図示しない音声認識手段を有し、当該音声認識手段により、音声が文字列（文章）に変換されて、後述する処理が行われる。かかることは、他の実施の形態においても同様である。
【００６０】
端末情報送信部１１０２は、端末入力受付部１１０１が受け付けた情報や、端末処理部１１０４が処理した結果の情報を送信する。例えば、端末情報送信部１１０２は、端末入力受付部１１０１が受け付けたＵＲＬと、当該ＵＲＬで特定されるホームページの送信要求を、情報管理装置１２に送信する。端末情報送信部１１０２は、無線または有線の通信手段等で実現され得る。
【００６１】
端末情報受信部１１０３は、情報管理装置１２や、情報処理装置１３や、他の装置から、情報を受信する。端末情報受信部１１０３は、例えば、情報管理装置１２から、例えば、ホームページを受信する。また、端末情報受信部１１０３は、例えば、情報処理装置１３から近似ユーザ情報を受信する。端末情報受信部１１０３は、無線または有線の通信手段等で実現され得る。
【００６２】
端末処理部１１０４は、端末情報受信部１１０３が受信した情報や、端末入力受付部１１０１が受け付けた情報等を処理する。端末処理部１１０４は、例えば、端末情報受信部１１０３が受信したホームページ（例えば、ＨＴＭＬやＸＭＬで記述されている）に、端末情報受信部１１０３が受信した近似ユーザ情報を埋め込み、ホームページを解釈し、表示するホームページを構成する。かかる処理は、いわゆるＷｅｂブラウザの処理である。端末処理部１１０４は、通常、ＭＰＵやメモリ等から実現され得る。端末処理部１１０４の処理手順は、通常、ソフトウェアで実現され、当該ソフトウェアはＲＯＭ等の記録媒体に記録されている。但し、ハードウェア（専用回路）で実現しても良い。
【００６３】
端末出力部１１０５は、端末処理部１１０４が処理して得た情報や、端末入力受付部１１０１が受け付けた情報等を出力する。ここで、出力とは、ディスプレイへの表示、プリンタへの印字、音出力（音声出力を含む）、外部の装置への送信、記録媒体への蓄積等を含む概念である。端末出力部１１０５は、ディスプレイやスピーカー等の出力デバイスを含むと考えても含まないと考えても良い。端末出力部１１０５は、出力デバイスのドライバーソフトまたは、出力デバイスのドライバーソフトと出力デバイス等で実現され得る。
【００６４】
なお、端末出力部１１０５は、音声出力を行う場合、通常、図示しない音声合成手段を有する。かかることは、他の実施の形態においても同様である。
【００６５】
ホームページ格納部１２０１は、いわゆるホームページを１以上、格納している。ホームページは、例えば、ＨＴＭＬやＸＭＬなどの記述言語で記載されている。ホームページは、通常、ファイルにより構成されている。また、一のホームページは、通常、一のファイルで構成されているが、リンクにより関連付けられた複数のファイルで構成されていても良い。ホームページ格納部１２０１は、ハードディスク等の不揮発性の記録媒体が好適であるが、ＲＡＭ等の揮発性の記録媒体でも実現可能である。
【００６６】
送信要求受信部１２０２は、ホームページの送信要求を、情報端末１１から受信する。送信要求受信部１２０２は、無線または有線の通信手段等で実現され得る。
【００６７】
ホームページ取得部１２０３は、送信要求受信部１２０２が受信したホームページの送信要求に応じて、ホームページ格納部１２０１からホームページを取得し、記憶媒体に配置する。ホームページ取得部１２０３は、通常、ＭＰＵやメモリ等から実現され得る。ホームページ取得部１２０３の処理手順は、通常、ソフトウェアで実現され、当該ソフトウェアはＲＯＭ等の記録媒体に記録されている。但し、ハードウェア（専用回路）で実現しても良い。
【００６８】
ホームページ送信部１２０４は、ホームページ取得部１２０３が取得したホームページを、情報端末１１に送信する。ホームページ送信部１２０４は、無線または有線の通信手段等で実現され得る。
【００６９】
ユーザ情報格納部１３０１は、ユーザ情報を２以上格納している。ユーザ情報は、ユーザを識別するユーザ識別子と、用語評価情報群を有する。用語評価情報群は、1以上の用語評価情報である。用語評価情報は、用語と評価情報の組の情報である。評価情報は、当該用語に対するユーザの評価に関する情報である。評価情報は、例えば、「＋５」から「−５」の間の数値を取りえる。また、評価情報は、例えば、「Ａ」「Ｂ」「Ｃ」のランクを示す情報でも良い。また、評価情報は、例えば、良い「１」、悪い「０」という二値の情報でも良い。その他、評価情報は、用語に対するユーザの評価を示す情報であれば何でも良い。ユーザ情報は、当該ユーザへの通知先を示すメールアドレスなどを有しても良い。ユーザ識別子は、例えば、ユーザＩＤや、ＵＲＬ（例えば、当該ユーザが記載しているブログのＵＲＬ）や、メールアドレスや、ユーザの情報端末１１のＩＰアドレスやＭＡＣアドレスなど、ユーザ（ユーザが保有する端末などを含む）を特定し得る情報であれば何でも良い。用語評価情報群は、ユーザの価値基準を示す情報である、と言える。用語評価情報は、例えば、「用語：ＡＢＣラーメン、評価情報：１０」「用語：映画ＸＸＸ、評価情報：８」「用語：田中一郎、評価情報：１」「用語：自動車ＺＺＺ、評価情報：５」などである。なお、用語は、評価対象を示す。評価情報は、ユーザがポジティブに思っているか、ネガティブに思っているかの度合いを示す。ここでは、例えば、評価情報は、「１」から「１０」であり、評価情報「１」は大嫌い、評価情報「１０」は大好きであることを示す。評価情報「５」は、好きでも嫌いでもないことを示す。また、ユーザ情報格納部１３０１の用語評価情報群は、通常、実施の形態３等で述べる自然言語処理により取得されるが、手入力や、アンケート等の回答から取得しても良い。また、用語評価情報群が自然言語処理により取得される場合、その自然言語処理のアルゴリズム等は問わない。また、用語評価情報群は、個人のブログを言語解析して得られる場合や、ユーザが入力したチャット（文字列でも音声でも良い）を言語解析して得られる場合や、ユーザが入力したアンケートの回答情報を言語解析して得られる場合や、ユーザが送信した電子メールを言語解析して得られる場合などがある。つまり、用語評価情報群の取得元や取得方法は問わない。また、音声のチャットから用語評価情報群を得る場合、音声情報を音声認識し、文字コード列に変換する音声認識手段（図示しない）が必要となる。ユーザ情報格納部１３０１は、不揮発性の記録媒体が好適であるが、揮発性の記録媒体でも実現可能である。
【００７０】
ユーザ識別子受付部１３０２は、ユーザ識別子を受け付ける。ユーザ識別子の受付は、通常、通信手段を用いた受信である。ユーザ識別子受付部１３０２は、例えば、情報管理装置１２からユーザ識別子を受信する。また、ユーザ識別子受付部１３０２は、例えば、情報処理装置１３からユーザ識別子を受信する。その他、ユーザ識別子受付部１３０２は、例えば、図示しない他の装置からユーザ識別子を受信しても良い。ただし、ユーザ識別子をキーボード等の入力手段から受け付けても良い。ユーザ識別子受付部１３０２は、例えば、無線または有線の通信手段と、そのドライバーソフトにより実現され得る。
【００７１】
近似ユーザ情報取得部１３０３は、ユーザ識別子受付部１３０２が受け付けたユーザ識別子で識別されるユーザの価値基準と合致する、または近似するユーザに関する情報である近似ユーザ情報を取得する。具体的には、近似ユーザ情報取得部１３０３は、ユーザ識別子受付部１３０２が受け付けたユーザ識別子と対になる用語評価情報群を読み出し、当該用語評価情報群と、ユーザ識別子で識別されるユーザを除く他のユーザを識別する1以上のユーザ識別子と対になる1以上の用語評価情報群から、ユーザ識別子と対になる用語評価情報群に近似する用語評価情報群を決定し、当該近似する用語評価情報群と対になるユーザ識別子で識別されるユーザに関する情報である近似ユーザ情報を、当該近似する用語評価情報群と対になるユーザ識別子が含まれるユーザ情報から取得する。一の用語評価情報群に近似する他の用語評価情報群の決定方法は種々ある。例えば、近似ユーザ情報取得部１３０３は、２つの各用語評価情報群における、ある特定の１以上の用語に対応する各評価情報が一致する、または閾値以内の差である場合、２つの用語評価情報群は近似する、と決定しても良い。また、例えば、近似ユーザ情報取得部１３０３は、２つの各用語評価情報群における各用語に対応する各評価情報の差の絶対値の平均値が閾値以内である場合に、２つの用語評価情報群は近似する、と決定しても良い。また、例えば、近似ユーザ情報取得部１３０３は、用語評価情報群が有する１以上の評価情報をベクトルデータとして捉え、２つのベクトルデータのコサイン値が所定以内である場合、２つの用語評価情報群は近似する、と決定しても良い。また、例えば、近似ユーザ情報取得部１３０３は、２つの各用語評価情報群において、評価の高い上位３つの用語が一致する場合、２つの用語評価情報群は近似する、と決定しても良い。また、例えば、近似ユーザ情報取得部１３０３は、２つの各用語評価情報群において、評価の低い下位５つの用語が一致する場合、２つの用語評価情報群は近似する、と決定しても良い。つまり、２つの用語評価情報群から、対応するユーザの価値基準が似ている、と判断するアルゴリズムは問わない。
【００７２】
また、近似ユーザ情報は、例えば、ユーザ情報に含まれるＵＲＬや、ユーザＩＤや、氏名や、メールアドレスや、電話番号のうちのいずれか、または２以上の組み合わせである。また、近似ユーザ情報は、例えば、ユーザ情報に含まれるＵＲＬや、ブログのロゴを示すアイコン（ｂｉｔｍａｐデータ）からなる。その他、近似ユーザ情報は、ユーザを特定する情報である。また、ユーザ情報に含まれるＵＲＬ、とは、ユーザが記載しているブログを特定するＵＲＬである。
【００７３】
近似ユーザ情報取得部１３０３は、通常、ＭＰＵやメモリ等から実現され得る。近似ユーザ情報取得部１３０３の処理手順は、通常、ソフトウェアで実現され、当該ソフトウェアはＲＯＭ等の記録媒体に記録されている。但し、ハードウェア（専用回路）で実現しても良い。
【００７４】
出力部１３０４は、近似ユーザ情報取得部１３０３が取得した近似ユーザ情報を出力する。ここで、出力とは、外部の装置への送信、記録媒体への蓄積、ディスプレイへの表示、プリンタへの印字、音出力等を含む概念である。また、出力は、情報管理装置１２に格納されているホームページ（例えば、ユーザのブログ）に対して、当該ユーザに対応する近似ユーザ情報（例えば、紹介する人のブログを特定するＵＲＬ）を挿入する処理でも良い。出力部１３０４は、近似ユーザ情報取得部１３０３が取得した近似ユーザ情報を、情報端末１１に送信しても良い。かかる場合、情報端末１１が、情報管理装置１２から受信したホームページに、情報処理装置１３から受信した近似ユーザ情報（少なくとも一部）を挿入して出力する。
【００７５】
また、出力部１３０４は、情報管理装置１２に格納されているユーザが、情報端末１１から、電子掲示板にログインする際またはログインした後に、情報端末１１に近似ユーザ情報を出力しても良い。また、出力部１３０４は、ユーザが情報端末１１から、チャットでの会話中に、前記情報端末に前記近似ユーザ情報を送信しても良い。また、出力部１３０４は、ユーザ識別子で識別されるユーザのメールアドレスを取得し、当該取得したメールアドレスが示す通知先に近似ユーザ情報取得部１３０３が取得した近似ユーザ情報を送信しても良い。出力部１３０４は、通信デバイスや、ディスプレイやスピーカー等の出力デバイスを含むと考えても含まないと考えても良い。出力部１３０４は、通信デバイスや出力デバイスのドライバーソフトまたは、通信デバイスや出力デバイスのドライバーソフトと通信デバイス等で実現され得る。
【００７６】
次に、情報処理システムの動作について説明する。まず、情報端末１１の動作について図３のフローチャートを用いて説明する。
【００７７】
（ステップＳ３０１）端末入力受付部１１０１は、ホームページの送信要求の入力を受け付けたか否かを判断する。ホームページの送信要求の入力を受け付ければステップＳ３０２に行き、受け付けなければステップＳ３１１に行く。なお、送信要求は、ホームページを特定するＵＲＩ（ＵＲＬ）を有する。
【００７８】
（ステップＳ３０２）端末情報送信部１１０２は、ステップＳ３０１で受け付けたＵＲＬを含む送信要求を、情報管理装置１２に送信する。
【００７９】
（ステップＳ３０３）端末情報送信部１１０２は、ユーザ識別子（ここでは、例えば、ホームページを特定するＵＲＬ）を、情報処理装置１３に送信する。
【００８０】
（ステップＳ３０４）ステップＳ３０２における送信要求の送信に対応して、端末情報受信部１１０３は、ホームページを受信したか否かを判断する。ホームページを受信すればステップＳ３０５に行き、ホームページを受信しなければステップＳ３０４に戻る。なお、ここで、所定時間以上を経過してホームページを受信しなければ、タイムアウトとし、以後の処理を中止しても良い。
【００８１】
（ステップＳ３０５）端末処理部１１０４は、ステップＳ３０４で受信したホームページを、メモリ上に配置する。
【００８２】
（ステップＳ３０６）ステップＳ３０３におけるユーザ識別子の送信に対応して、端末情報受信部１１０３は、近似ユーザ情報（例えば、ＵＲＬの情報が埋め込まれたＨＴＭＬのスクリプトであって、ＵＲＬをアンカーとして規定するスクリプトと、ＵＲＬを識別するロゴのｂｉｔｍａｐデータ（画面に表示され、押下するとＵＲＬで示されるホームページが取得されるｂｉｔｍａｐデータ）など）を受信したか否かを判断する。近似ユーザ情報を受信すればステップＳ３０７に行き、近似ユーザ情報を受信しなければステップＳ３０６に戻る。なお、ここで、所定時間以上を経過して近似ユーザ情報を受信しなければ、ステップＳ３０９に行っても良い。
【００８３】
（ステップＳ３０７）端末処理部１１０４は、ステップＳ３０６で受信した近似ユーザ情報を、メモリ上に配置する。
【００８４】
（ステップＳ３０８）端末処理部１１０４は、ステップＳ３０５でメモリ上に配置したホームページに対して、ステップＳ３０７でメモリ上に配置した近似ユーザ情報（ｂｉｔｍａｐデータを除く）を挿入する。なお、この挿入のためには、ステップＳ３０５でメモリ上に配置したホームページを解釈することが必要である場合があり、その場合は、ホームページの解釈結果に基づいて、近似ユーザ情報を挿入する。かかる技術は、公知技術であるので詳細な説明を省略する。
【００８５】
（ステップＳ３０９）端末処理部１１０４は、ステップＳ３０５でメモリ上に配置したホームページを解釈し、表示するホームページのイメージをＶＲＡＭに書き込む。なお、ホームページを解釈する技術は、いわゆるＷｅｂブラウザ等、公知の技術である。
【００８６】
（ステップＳ３１０）端末出力部１１０５は、ステップＳ３０９における処理結果を、ディスプレイに表示する。ここで、送信指示したホームページ（ブログなど）を記載したユーザと価値基準が近似するユーザのホームページ（ブログなど）を特定する情報（例えば、アンカーとして当該ＵＲＬが指定されたロゴの図形）が、挿入されたホームページ（送信指示したホームページ）が表示されることとなる。
【００８７】
（ステップＳ３１１）端末入力受付部１１０１は、送信要求以外の入力を受け付けたか否かを判断する。送信要求以外の入力を受け付ければステップＳ３１２に行き、入力を受け付けなければステップＳ３０１に戻る。
【００８８】
（ステップＳ３１２）端末処理部１１０４等は、入力に応じた処理を行う。ステップＳ３０１に戻る。
【００８９】
なお、図３のフローチャートにおいて、端末情報送信部１１０２がユーザ識別子を情報処理装置１３に送信した。しかし、情報端末１１からＵＲＬを受信した情報管理装置１２が、ユーザ識別子（例えば、ＵＲＬ）を情報処理装置１３に送信しても良い。かかる場合、ユーザ識別子（例えば、ＵＲＬ）を受信した情報処理装置１３は、近似ユーザ情報を情報端末１１に送信しても良いし、情報管理装置１２に送信しても良い。情報処理装置１３が近似ユーザ情報を情報管理装置１２に送信する場合、情報管理装置１２が、近似ユーザ情報が挿入されたホームページを構成して、当該近似ユーザ情報が挿入されたホームページを情報端末１１に送信しても良いし、情報管理装置１２が、ホームページと近似ユーザ情報を情報端末１１に送信し、情報端末１１が受信したホームページに受信した近似ユーザ情報を挿入しても良い（ステップＳ３０８の処理）。つまり、近似ユーザ情報の送信経路や、ホームページに近似ユーザ情報を挿入する処理を行う装置は問わない。最終的に、近似ユーザ情報が表示されたホームページが、情報端末１１に表示されれば良い。
【００９０】
また、図３のフローチャートにおいて、端末情報送信部１１０２がユーザ識別子を情報処理装置１３に送信するタイミングは問わない。例えば、ステップＳ３０４で端末情報受信部１１０３がホームページを受信した後に、ユーザ識別子を情報処理装置１３に送信しても良い。
【００９１】
また、上記の処理において、ホームページに近似ユーザ情報を挿入する技術は、ホームページに広告情報を挿入する技術と同様であり、公知技術であるので、詳細な説明を省略する。
【００９２】
さらに、図３のフローチャートにおいて、電源オフや処理終了の割り込みにより処理は終了する。
【００９３】
次に、情報管理装置１２の動作について図４のフローチャートを用いて説明する。
【００９４】
（ステップＳ４０１）送信要求受信部１２０２は、ＵＲＬを有する送信要求を受信したか否かを判断する。送信要求を受信すればステップＳ４０２に行き、送信要求を受信しなければステップＳ４０１に戻る。
【００９５】
（ステップＳ４０２）ホームページ取得部１２０３は、ステップＳ４０１で受信した送信要求からＵＲＬを取得し、メモリ上に配置する。
【００９６】
（ステップＳ４０３）ホームページ取得部１２０３は、ステップＳ４０２で取得したＵＲＬに対応するホームページ（ファイル）をホームページ格納部１２０１から読み出す。
【００９７】
（ステップＳ４０４）ホームページ送信部１２０４は、ステップＳ４０３で取得したホームページ（ファイル）を、送信要求を送信した装置（通常、情報端末１１）に対して送信する。ステップＳ４０１に戻る。
【００９８】
なお、図４のフローチャートにおいて、電源オフや処理終了の割り込みにより処理は終了する。
【００９９】
次に、情報処理装置１３の動作について図５のフローチャートを用いて説明する。
【０１００】
（ステップＳ５０１）ユーザ識別子受付部１３０２は、ユーザ識別子を受信したか否かを判断する。ユーザ識別子を受信すればステップＳ５０２に行き、ユーザ識別子を受信しなければステップＳ５０１に戻る。
【０１０１】
（ステップＳ５０２）ユーザ識別子受付部１３０２は、受信したユーザ識別子をメモリ上に配置する。
【０１０２】
（ステップＳ５０３）近似ユーザ情報取得部１３０３は、ステップＳ５０２でメモリ上に配置されたユーザ識別子と対になる用語評価情報群を、ユーザ情報格納部１３０１から読み出し、メモリ上に配置する。
【０１０３】
（ステップＳ５０４）近似ユーザ情報取得部１３０３は、カウンタｉに１を代入する。
【０１０４】
（ステップＳ５０５）近似ユーザ情報取得部１３０３は、ユーザ情報格納部１３０１に、ｉ番目の用語評価情報群が存在するか否かを判断する。ｉ番目の用語評価情報群が存在すればステップＳ５０６に行き、ｉ番目の用語評価情報群が存在しなければステップＳ５１１に行く。
【０１０５】
（ステップＳ５０６）近似ユーザ情報取得部１３０３は、ｉ番目の用語評価情報群が、ユーザ識別子で識別されるユーザ自身の用語評価情報群であるか否かを判断する。具体的には、近似ユーザ情報取得部１３０３は、ｉ番目の用語評価情報群と対になるユーザ識別子をユーザ情報格納部１３０１から読み出し、当該読み出したユーザ識別子と、ステップＳ５０１で受信したユーザ識別子を比較し、両者が同一であればｉ番目の用語評価情報群が、ユーザ識別子で識別されるユーザ自身の用語評価情報群である、と判断する。ｉ番目の用語評価情報群が、ユーザ識別子で識別されるユーザ自身の用語評価情報群であればステップＳ５１０に行き、ユーザ自身の用語評価情報群でなければステップＳ５０７に行く。
【０１０６】
（ステップＳ５０７）近似ユーザ情報取得部１３０３は、ステップＳ５０３でメモリ上に配置した用語評価情報群と、ｉ番目の用語評価情報群の近似度を算出する。近似度の算出方法は種々あるが、その一例について、図６のフローチャートを用いて説明する。
【０１０７】
（ステップＳ５０８）近似ユーザ情報取得部１３０３は、ステップＳ５０７で算出した近似度が閾値以内の近似度（近似している）か否かを判断する。ステップＳ５０７で算出した近似度が閾値以内の近似度であればステップＳ５０９に行き、閾値からはずれていればステップＳ５１０に行く。
【０１０８】
（ステップＳ５０９）近似ユーザ情報取得部１３０３は、ユーザ情報格納部１３０１中のｉ番目のユーザ情報から、近似ユーザ情報を読み出し、メモリ上に配置する。近似ユーザ情報は、ユーザ情報の中のどの属性値から構成されるかは、予め決められている。
【０１０９】
（ステップＳ５１０）近似ユーザ情報取得部１３０３は、カウンタｉを１、インクリメントする。ステップＳ５０５に行く。
【０１１０】
（ステップＳ５１１）出力部１３０４は、ステップＳ５０９で取得した１以上の近似ユーザ情報を、情報端末１１に送信する。ステップＳ５０１に行く。なお、出力部１３０４の近似ユーザ情報の送信の前に、近似ユーザ情報取得部１３０３は、例えば、１以上の近似ユーザ情報から、ホームページに挿入できる態様のＨＴＭＬ等のスクリプトを構成して、出力部１３０４が送信する。
【０１１１】
なお、図５のフローチャートにおいて、近似度を算出し、近似度が閾値以内かどうかにより、両用語評価情報群が近似しているか否かを判断した。しかし、二つの用語評価情報群のうち、一定数以上の用語に対応する用語評価情報が所定以内の差である（または一致する）場合に、両用語評価情報群が近似していると判断しても良いし、二つの用語評価情報群のうち、一定割合以上の用語に対応する用語評価情報が所定以内の差である（または一致する）場合に、両用語評価情報群が近似していると判断しても良い。つまり、両用語評価情報群が近似しているか否かについて、必ずしも近似度という数値を算出する必要はなく、種々のアルゴリズムで、両者が近似しているか否かを判断しても良い。
【０１１２】
なお、図５のフローチャートにおいて、電源オフや処理終了の割り込みにより処理は終了する。
【０１１３】
次に、ステップＳ５０７における近似度算出方法について、図６のフローチャートを用いて説明する。
【０１１４】
（ステップＳ６０１）近似ユーザ情報取得部１３０３は、ステップＳ５０３でメモリ上に配置した用語評価情報群から、ベクトルデータを構成し、メモリ上に配置する。例えば、用語評価情報群が「テレビ：５，雑誌：２，インターネット：９，新聞：３，ラジオ：１・・・」である場合、近似ユーザ情報取得部１３０３は、（５，２，９，３，１・・・）というベクトルデータを構成する。
【０１１５】
（ステップＳ６０２）近似ユーザ情報取得部１３０３は、ｉ番目の用語評価情報群からベクトルデータを構成し、メモリ上に配置する。
【０１１６】
（ステップＳ６０３）近似ユーザ情報取得部１３０３は、ステップＳ６０１で構成したベクトルデータと、ステップＳ６０２で構成したベクトルデータのコサイン値を算出し、算出結果をメモリ上に配置する。
【０１１７】
（ステップＳ６０４）近似ユーザ情報取得部１３０３は、ステップＳ６０３で算出したコサイン値を、近似度を算出する算出式に代入し、近似度を取得し、メモリ上に配置する。なお、近似度を算出する算出式は、例えば、コサイン値の逆数を算出する式（ｙ＝１／ｘ［ｘはコサイン値］）である。また、近似度を算出する算出式の情報は予め決められており、近似ユーザ情報取得部１３０３は、その算出式の情報を読み出して、演算を行う。さらに、算出式は種々考えられ、その式は問わない。例えば、算出式は、後述するように、両ベクトルの要素の差の絶対値の平均値や、両ベクトルの要素の差の絶対値の中間値などを算出する式でも良い。
【０１１８】
以下、本実施の形態における情報処理装置の具体的な動作について説明する。情報処理システムの概念図は図１である。
【０１１９】
また、図７は、情報処理装置１３のユーザ情報格納部１３０１に格納されているユーザ情報管理表である。ユーザ情報管理表は、「ＩＤ」と「ユーザ情報」を有する。「ＩＤ」は、レコードを識別する情報であり、表におけるレコード管理のために存在する。「ユーザ情報」は、「ユーザ識別子」「用語評価情報群」「ロゴ」からなる。「ユーザ識別子」は、ここでは、ユーザが記載しているブログの所在場所を特定するＵＲＬである。「用語評価情報群」は、複数の用語評価情報を有する。用語評価情報は、例えば、自動車ＸＹＺ（自動車ＸＹＺは商品名）の評価を示す属性である「自動車ＸＹＺ」、ゲーム機ＷＷＩ（ゲーム機ＷＷＩは商品名）の評価を示す属性である「ゲーム機ＷＷＩ」などがある。用語評価情報を構成する属性値（評価情報）は、ここでは、「５」から「−５」の数値を取りえる、とする。評価情報が「５」である場合、当該用語に対する評価が非常に高い（ポジティブである）ことを示す。また、評価情報が「−５」である場合、当該用語に対する評価が非常に低い（ネガティブである）ことを示す。つまり、図７において、例えば、ＵＲＬ「ｈｔｔｐ：／／ａｂｃ．ｘｘｘ．ｃｏ．ｊｐ」で特定されるブログには、「自動車ＸＹＺ」の評価が非常に高く、「ゲーム機ＷＷＩ」の評価が低いことを示す文章が記載されていたこととなる。
【０１２０】
なお、図７の用語評価情報群の評価情報は、対応するＵＲＬで特定されるブログを言語解析して得られた評価である、とする。この解析する装置や方法については、実施の形態３で説明する。なお、ブログを解析するアルゴリズムは、実施の形態３の機能素解析を用いた自然言語処理に限らず、既存の形態素解析などを用いて、ユーザの評価を解析することを行っても良い。かかる技術は、例えば、ＵＲＬ＜http://blogwatcher.pi.titech.ac.jp/＞に公開されている。
【０１２１】
また、図８は、情報管理装置１２のホームページ格納部１２０１に格納されているブログ（ホームページ）の例を示す。ホームページ格納部１２０１のブログは、例えば、ＵＲＬと対にＨＴＭＬまたはＸＭＬなどで記述されたファイルである。なお、２以上の情報管理装置１２が、図８に示すブログを、分散して格納していても良いことは言うまでもない。
【０１２２】
かかる状況において、ユーザは、情報端末１１から、ＵＲＬ「ｈｔｔｐ：／／ａｂｃ．ｘｘｘ．ｃｏ．ｊｐ」を含むホームページの送信要求を入力した。具体的には、ユーザは、いわゆるＷｅｂブラウザを起動させ、ＵＲＬ「ｈｔｔｐ：／／ａｂｃ．ｘｘｘ．ｃｏ．ｊｐ」を所定のフィールドに入力し、リターンコードを入力した、とする。
【０１２３】
次に、端末入力受付部１１０１は、ホームページ「ｈｔｔｐ：／／ａｂｃ．ｘｘｘ．ｃｏ．ｊｐ」の送信要求の入力を受け付ける。そして、端末情報送信部１１０２は、受け付けたＵＲＬ「ｈｔｔｐ：／／ａｂｃ．ｘｘｘ．ｃｏ．ｊｐ」を含む送信要求を、情報管理装置１２に送信する。また、端末情報送信部１１０２は、ユーザ識別子「ｈｔｔｐ：／／ａｂｃ．ｘｘｘ．ｃｏ．ｊｐ」を、情報処理装置１３に送信する。
【０１２４】
次に、情報管理装置１２の送信要求受信部１２０２は、ＵＲＬ「ｈｔｔｐ：／／ａｂｃ．ｘｘｘ．ｃｏ．ｊｐ」を有する送信要求を受信する。そして、ホームページ取得部１２０３は、受信した送信要求からＵＲＬ「ｈｔｔｐ：／／ａｂｃ．ｘｘｘ．ｃｏ．ｊｐ」を取得し、当該ＵＲＬに対応するホームページ（ファイル）を、図８のホームページ格納部１２０１から読み出し、メモリ上に配置する。次に、情報管理装置１２のホームページ送信部１２０４は、取得したホームページ（ファイル）を、送信要求を送信した装置（情報端末１１）に対して送信する。
【０１２５】
次に、情報処理装置１３のユーザ識別子受付部１３０２は、ユーザ識別子「ｈｔｔｐ：／／ａｂｃ．ｘｘｘ．ｃｏ．ｊｐ」を受信する。そして、近似ユーザ情報取得部１３０３は、ユーザ識別子「ｈｔｔｐ：／／ａｂｃ．ｘｘｘ．ｃｏ．ｊｐ」と対になる用語評価情報群「５，−４，−３，・・・」を、ユーザ情報格納部１３０１から読み出し、メモリ上に配置する。
【０１２６】
次に、近似ユーザ情報取得部１３０３は、１番目の用語評価情報群から順に、用語評価情報群「５，−４，−３，・・・」との近似度を算出し、近似している用語評価情報群に対応する近似ユーザ情報を取得していく。その処理の詳細を、以下に説明する。
【０１２７】
まず、１番目の用語評価情報群の処理について説明する。近似ユーザ情報取得部１３０３は、ユーザ情報格納部１３０１に１番目の用語評価情報群が存在するか否かを判断する。そして、１番目の用語評価情報群が存在するので、近似ユーザ情報取得部１３０３は、１番目の用語評価情報群をユーザ情報格納部１３０１から読み出し、当該１番目の用語評価情報群が、ユーザ識別子「ｈｔｔｐ：／／ａｂｃ．ｘｘｘ．ｃｏ．ｊｐ」で識別されるユーザ自身の用語評価情報群であるか否かを判断する。そして、１番目の用語評価情報群が、ユーザ識別子「ｈｔｔｐ：／／ａｂｃ．ｘｘｘ．ｃｏ．ｊｐ」で識別されるユーザ自身の用語評価情報群であるので、２番目の用語評価情報群の処理に移行する。
【０１２８】
そして、近似ユーザ情報取得部１３０３は、ユーザ情報格納部１３０１に２番目の用語評価情報群が存在するか否かを判断する。そして、２番目の用語評価情報群が存在するので、近似ユーザ情報取得部１３０３は、２番目の用語評価情報群をユーザ情報格納部１３０１から読み出し、当該２番目の用語評価情報群が、ユーザ識別子「ｈｔｔｐ：／／ａｂｃ．ｘｘｘ．ｃｏ．ｊｐ」で識別されるユーザ自身の用語評価情報群であるか否かを判断する。ここで、２番目の用語評価情報群は、ユーザ識別子「ｈｔｔｐ：／／ａｂｃ．ｘｘｘ．ｃｏ．ｊｐ」で識別されるユーザ自身の用語評価情報群ではないと判断し、以下のように、２番目の用語評価情報群とユーザ識別子「ｈｔｔｐ：／／ａｂｃ．ｘｘｘ．ｃｏ．ｊｐ」で識別されるユーザ自身の用語評価情報との近似度を算出する。つまり、近似ユーザ情報取得部１３０３は、ユーザの用語評価情報群からベクトルデータ（５，−４，−３，・・・）を構成する。そして、近似ユーザ情報取得部１３０３は、同様に、読み出した２番目の用語評価情報群からベクトルデータ（−２，３，５，・・・）を構成する。そして、近似ユーザ情報取得部１３０３は、２つのベクトルデータの各要素の差の平均値を算出する、とする。つまり、近似ユーザ情報取得部１３０３は、近似度の算出式「ｆ＝（｜ｉ１−ｊ１｜＋｜ｉ２−ｊ２｜＋｜ｉ３−ｊ３｜＋・・・｜ｉｎ−ｊｎ｜）／ｎ」の情報を予め格納しており、かかる算出式の情報を読み出し、各ベクトルデータの要素の値を代入し、算出式の演算を実行する。なお、上記算出式において、一のベクトルデータを（ｉ１，ｉ２，ｉ３，・・・，ｉｎ）、比較する他のベクトルデータを（ｊ１，ｊ２，ｊ３，・・・，ｊｎ）である、とする。
【０１２９】
そして、近似ユーザ情報取得部１３０３は、ユーザの用語評価情報群のベクトルデータ（５，−４，−３，・・・）と、２番目の用語評価情報群のベクトルデータ（−２，３，５，・・・）の値を、上記の算出式に代入し、「４．５」を得て、メモリ上に配置した、とする。そして、近似ユーザ情報取得部１３０３は、近似するか否かを判断するための閾値「１．０」を読み出し、「４．５」は「１．０」より大きいので、両者は近似しない、と判断する。なお、近似ユーザ情報取得部１３０３は、近似度が閾値「１．０」以下の場合には、両用語評価情報群は近似し、近似度が閾値「１．０」より大きい場合には、両用語評価情報群は近似しない、と判断する、とする。
【０１３０】
次に、近似ユーザ情報取得部１３０３は、ユーザ情報格納部１３０１に３番目の用語評価情報群が存在するか否かを判断する。そして、３番目の用語評価情報群が存在するので、近似ユーザ情報取得部１３０３は、３番目の用語評価情報群を読み出し、当該３番目の用語評価情報群が、ユーザ識別子「ｈｔｔｐ：／／ａｂｃ．ｘｘｘ．ｃｏ．ｊｐ」で識別されるユーザ自身の用語評価情報群であるか否かを判断する。ここで、３番目の用語評価情報群は、ユーザ識別子「ｈｔｔｐ：／／ａｂｃ．ｘｘｘ．ｃｏ．ｊｐ」で識別されるユーザ自身の用語評価情報群ではないと判断し、以下のように、３番目の用語評価情報群とユーザ識別子「ｈｔｔｐ：／／ａｂｃ．ｘｘｘ．ｃｏ．ｊｐ」で識別されるユーザ自身の用語評価情報との近似度を算出する。つまり、近似ユーザ情報取得部１３０３は、ユーザの用語評価情報群からベクトルデータ（５，−４，−３，・・・）を構成する。そして、近似ユーザ情報取得部１３０３は、同様に、読み出した３番目の用語評価情報群からベクトルデータ（−５，０，５，・・・）を構成する。そして、近似ユーザ情報取得部１３０３は、２つのベクトルデータの各要素の差の平均値を算出する、とする。つまり、近似ユーザ情報取得部１３０３は、上記と同様のアルゴリズムで、近似度を「５．１」と算出した、とする。そして、近似ユーザ情報取得部１３０３は、近似するか否かを判断するための閾値「１．０」を読み出し、「５．１」は「１．０」より大きいので、両者は近似しない、と判断する。
【０１３１】
次に、近似ユーザ情報取得部１３０３は、ユーザ情報格納部１３０１に４番目の用語評価情報群が存在するか否かを判断する。そして、４番目の用語評価情報群が存在するので、近似ユーザ情報取得部１３０３は、４番目の用語評価情報群を読み出し、当該４番目の用語評価情報群が、ユーザ識別子「ｈｔｔｐ：／／ａｂｃ．ｘｘｘ．ｃｏ．ｊｐ」で識別されるユーザ自身の用語評価情報群であるか否かを判断する。ここで、４番目の用語評価情報群は、ユーザ識別子「ｈｔｔｐ：／／ａｂｃ．ｘｘｘ．ｃｏ．ｊｐ」で識別されるユーザ自身の用語評価情報群ではないと判断し、以下のように、４番目の用語評価情報群とユーザ識別子「ｈｔｔｐ：／／ａｂｃ．ｘｘｘ．ｃｏ．ｊｐ」で識別されるユーザ自身の用語評価情報との近似度を算出する。つまり、近似ユーザ情報取得部１３０３は、ユーザの用語評価情報群からベクトルデータ（５，−４，−３，・・・）を構成する。そして、近似ユーザ情報取得部１３０３は、同様に、読み出した４番目の用語評価情報群からベクトルデータ（４，５，−１，・・・）を構成する。そして、近似ユーザ情報取得部１３０３は、２つのベクトルデータの各要素の差の平均値を算出する、とする。つまり、近似ユーザ情報取得部１３０３は、上記と同様のアルゴリズムで、近似度を「３．６」と算出した、とする。そして、近似ユーザ情報取得部１３０３は、近似するか否かを判断するための閾値「１．０」を読み出し、「３．６」は「１．０」より大きいので、両者は近似しない、と判断する。
【０１３２】
次に、近似ユーザ情報取得部１３０３は、ユーザ情報格納部１３０１に５番目の用語評価情報群が存在するか否かを判断する。そして、５番目の用語評価情報群が存在するので、近似ユーザ情報取得部１３０３は、５番目の用語評価情報群を読み出し、当該５番目の用語評価情報群が、ユーザ識別子「ｈｔｔｐ：／／ａｂｃ．ｘｘｘ．ｃｏ．ｊｐ」で識別されるユーザ自身の用語評価情報群であるか否かを判断する。ここで、５番目の用語評価情報群は、ユーザ識別子「ｈｔｔｐ：／／ａｂｃ．ｘｘｘ．ｃｏ．ｊｐ」で識別されるユーザ自身の用語評価情報群ではないと判断し、以下のように、５番目の用語評価情報群とユーザ識別子「ｈｔｔｐ：／／ａｂｃ．ｘｘｘ．ｃｏ．ｊｐ」で識別されるユーザ自身の用語評価情報との近似度を算出する。つまり、近似ユーザ情報取得部１３０３は、ユーザの用語評価情報群からベクトルデータ（５，−４，−３，・・・）を構成する。そして、近似ユーザ情報取得部１３０３は、同様に、読み出した５番目の用語評価情報群からベクトルデータ（５，−５，−４，・・・）を構成する。そして、近似ユーザ情報取得部１３０３は、２つのベクトルデータの各要素の差の平均値を算出する、とする。つまり、近似ユーザ情報取得部１３０３は、上記と同様のアルゴリズムで、近似度を「０．８」と算出した、とする。そして、近似ユーザ情報取得部１３０３は、近似するか否かを判断するための閾値「１．０」を読み出し、「０．８」は「１．０」以下であるので、両者は近似する、と判断する。そして、近似ユーザ情報取得部１３０３は、ユーザ情報格納部１３０１中の５番目のユーザ情報から、近似ユーザ情報（ここでは、ユーザ識別子「ｈｔｔｐ：／／ｐｐｐ．ｒｒｒ．ｃｏ．ｊｐ」とロゴビットマップ）を読み出す。
【０１３３】
以後、同様に、近似ユーザ情報取得部１３０３は、ユーザ情報格納部１３０１中のすべての用語評価情報群をチェックし、ユーザ識別子「ｈｔｔｐ：／／ａｂｃ．ｘｘｘ．ｃｏ．ｊｐ」で識別されるユーザ自身の用語評価情報と類似するか否かを判断し、類似する用語評価情報群に対応する近似ユーザ情報を取得する。その結果、近似ユーザ情報取得部１３０３は、この近似ユーザ情報（ここでは、ユーザ識別子「ｈｔｔｐ：／／ｐｐｐ．ｒｒｒ．ｃｏ．ｊｐ」とロゴビットマップ）を含む３つの近似ユーザ情報を取得し、メモリ上に配置した、とする。なお、上記の処理において、近似ユーザ情報取得部１３０３は、ユーザの用語評価情報群からベクトルデータ（５，−４，−３，・・・）を構成する処理を、複数回行っているが、一度構成したベクトルデータを二度目以降は利用することがさらに望ましい。
【０１３４】
次に、近似ユーザ情報取得部１３０３は、メモリ上の３つの近似ユーザ情報から、ホームページに挿入できる態様のコンテンツを構成する。そして、出力部１３０４は、構成したコンテンツを情報端末１１に送信する。なお、ここでは、コンテンツは、以下の「src=""」の「""」の中のＵＲＬを有するものとして構成される。
【０１３５】
次に、情報端末１１の端末情報受信部１１０３は、ＵＲＬ「ｈｔｔｐ：／／ａｂｃ．ｘｘｘ．ｃｏ．ｊｐ」で特定されるホームページを受信し、端末処理部１１０４は受信したホームページを、メモリ上に配置する。
【０１３６】
そして、端末情報受信部１１０３は、３つの近似ユーザ情報を含むコンテンツを受信し、端末処理部１１０４は、受信したコンテンツを、メモリ上に配置する。次に、端末処理部１１０４は、メモリ上に配置したホームページに対して、メモリ上に配置したコンテンツを挿入する。なお、ホームページが挿入されるホームページの記載例は、例えば、「＜script language="javascript" type="text/javascript" src="コンテンツのURL"＞」であり、図９（ａ）（ｂ）は、その例である。
【０１３７】
次に、端末処理部１１０４は、メモリ上に配置したホームページを解釈し、表示するホームページのイメージをＶＲＡＭに書き込む。そして、端末出力部１１０５は、上記のＶＲＡＭの情報を、図１０に示すように、ディスプレイに表示する。図１０において、ウィンドウの右側が、「良く似た人ご紹介」ウィンドウであり、表示されているブログの記載内容と価値基準が合致する、または近似する人のブログの特定するアイコンが３つ表示されている。ユーザは、３つのうちのいずれかのアイコンを押下すると、情報端末１１の端末入力受付部１１０１は、当該アイコンの指示を受け付け、端末処理部１１０４は、当該アイコンに対応するＵＲＬを含む送信命令を構成し、端末情報送信部１１０２は、当該送信命令を情報管理装置１２に送信する。そして、情報端末１１の端末情報受信部１１０３は、そのアイコンに対応付けられたホームページを受信し、端末出力部１１０５は、当該ホームページを表示する。なお、このアイコンに対応するスクリプトのアンカーとして、対応するブログのＵＲＬが埋め込まれている。
【０１３８】
以上、本実施の形態によれば、価値基準が合致する、または近似するブログやホームページを抽出し、表示できる。かかる機能により、本ブログのユーザに対しては、価値基準が合致する、または近似するブロガーを容易に知ることができる。つまり、本ブログのユーザに対しては、価値基準が合致する、または近似するブロガーを自動的に紹介できる。また、一般のユーザにとっては、価値基準が合致する、または近似するブログをまとめて読みたい場合に、容易に関連するブログを取得できる。
【０１３９】
なお、本実施の形態によれば、用語評価情報群の取得は、主として、ブログなどのホームページを解析することによった。しかし、ホームページ以外のチャット（音声チャットを含む）を解析することにより、用語評価情報群を取得しても良い。かかる場合、例えば、ユーザ情報格納部１３０１のユーザ情報が有する用語評価情報群は、ユーザが入力したチャットの情報を言語解析することにより得られた情報であり、出力部１３０４は、ユーザが情報端末１１から、チャットでの会話中に、情報端末１１に近似ユーザ情報を出力する。かかる場合、後述する評価出力装置により、チャットをすぐさま解析し、用語評価情報群を取得する。そして、情報端末１１は、１以上のユーザの過去のチャットの情報から得られた用語評価情報群を用いて、あるユーザが入力したチャット内容に共感できそうな、価値基準が近似するユーザを選択し、当該ユーザの近似ユーザ情報を出力する。かかることにより、共感者が居るであろうことがユーザに分かり、心強くなる。また、ユーザに価値基準が合う人の紹介になる。
【０１４０】
また、本実施の形態によれば、あるホームページの記載と価値基準が合致する、または近似する記載内容を有するブログやホームページを、あるホームページが表示されるタイミングで、その近似ユーザ情報を表示した。しかし、近似ユーザ情報の出力タイミングは問わない。例えば、ユーザ情報は、ユーザへの通知先を示すメールアドレスを有し、出力部１３０４は、ユーザ識別子で識別されるユーザのメールアドレスを取得し、当該取得したメールアドレスが示す通知先に近似ユーザ情報取得部１３０３が取得した近似ユーザ情報を送信しても良い。かかる場合、近似ユーザ情報の送信タイミングは特に問わない。
【０１４１】
また、本実施の形態の具体例によれば、表示されている一のホームページの記載内容と価値基準が一致または近似する１以上のホームページを紹介する態様で、１以上のホームページのアイコンを提示した。しかし、一のホームページが表示されていない状況において、ホームページをグループ分けする処理として、上記の用語評価情報群を用いても良い。
【０１４２】
さらに、本実施の形態における処理は、ソフトウェアで実現しても良い。そして、このソフトウェアをソフトウェアダウンロード等により配布しても良い。また、このソフトウェアをＣＤ−ＲＯＭなどの記録媒体に記録して流布しても良い。なお、このことは、本明細書における他の実施の形態においても該当する。なお、本実施の形態における情報処理装置を実現するソフトウェアは、以下のようなプログラムである。つまり、このプログラムは、コンピュータを、ユーザ識別子を受け付けるユーザ識別子受付部と、ユーザを識別するユーザ識別子と、用語と当該用語に対する前記ユーザの評価に関する情報である評価情報の組である1以上の用語評価情報である用語評価情報群を有するユーザ情報を２以上格納しているユーザ情報格納部から、前記ユーザ識別子受付部が受け付けたユーザ識別子と対になる用語評価情報群を読み出し、当該用語評価情報群と、前記ユーザ識別子で識別されるユーザを除く他のユーザを識別する1以上のユーザ識別子と対になる1以上の用語評価情報群から、前記ユーザ識別子と対になる用語評価情報群に近似する用語評価情報群を決定し、当該近似する用語評価情報群と対になるユーザ識別子で識別されるユーザに関する情報である近似ユーザ情報を、当該近似する用語評価情報群と対になるユーザ識別子が含まれるユーザ情報から取得する近似ユーザ情報取得部と、前記近似ユーザ情報取得部が取得した近似ユーザ情報を出力する出力部として機能させるためのプログラム、である。
【０１４３】
また、上記プログラムにおいて、前記ユーザ情報格納部のユーザ情報が有する用語評価情報群は、Ｗｅｂ上の1以上の情報管理装置に格納されているホームページを言語解析することにより得られた情報であり、前記出力部が出力する近似ユーザ情報は、前記情報管理装置に格納されていたホームページに対して、挿入されるものであることは好適である。なお、このプログラムにおいて、前記情報管理装置に格納されていたホームページに対して、近似ユーザ情報を挿入する装置は、問わない。
【０１４４】
また、上記プログラムにおいて、前記ユーザ情報格納部のユーザ情報が有する用語評価情報群は、ユーザが入力したチャットの情報を言語解析することにより得られた情報であり、前記出力部が出力する近似ユーザ情報は、前記ユーザが情報端末から、チャットでの会話中に、前記情報端末に出力されるものであることは好適である。
【０１４５】
また、上記プログラムにおいて、前記ユーザ情報は、ユーザへの通知先を示すメールアドレスを有し、前記出力部を、前記ユーザ識別子で識別されるユーザのメールアドレスを取得し、当該取得したメールアドレスが示す通知先に前記近似ユーザ情報取得部が取得した近似ユーザ情報を送信するもとして機能させることは好適である。
【０１４６】
（実施の形態２）
【０１４７】
本実施の形態において、ユーザがアンケートに回答した場合に、当該ユーザのポジ・ネガ情報（ポジティブ度・ネガティブ度、評価情報とも言う。）を取得し、所定の近似度（類似度とも言う）を示すユーザについての情報を出力する情報処理システムについて説明する。
【０１４８】
図１１は、本実施の形態における情報処理装置のブロック図である。本情報処理システムは、１以上の情報端末１１、および情報処理装置１１３を有する。情報端末１１は、情報を入力したり、表示したりする端末である。情報処理装置１１３は、ある人と価値基準が近似する人に関する情報である近似ユーザ情報を出力する装置である。なお、近似する、とは、一致（合致）する場合、近似する場合を含む概念として捉えても良い。
【０１４９】
情報処理装置１１３は、ユーザ情報格納部１３０１、アンケート構成情報格納部１１３０１、アンケート構成情報送信部１１３０２、アンケート回答情報受信部１１３０３、回答者用語評価情報群取得部１１３０４、近似ユーザ情報取得部１３０３、出力部１３０４を具備する。
【０１５０】
アンケート構成情報格納部１１３０１は、ユーザに対して行うアンケートを構成するアンケート構成情報を格納している。アンケート構成情報のデータ構造や記述言語は問わない。アンケート構成情報は、例えば、ＨＴＭＬで記述されている。アンケート構成情報格納部１１３０１は、不揮発性の記録媒体が好適であるが、揮発性の記録媒体でも実現可能である。
【０１５１】
アンケート構成情報送信部１１３０２は、情報端末１１にアンケート構成情報を送信する。アンケート構成情報送信部１１３０２は、通常、情報端末１１から、図示しない手段により、アンケート構成情報の送信要求を受信した場合に、アンケート構成情報格納部１１３０１からアンケート構成情報を読み出し、当該アンケート構成情報を、送信要求を送信した情報端末１１に送信する。アンケート構成情報送信部１１３０２は、無線または有線の通信手段等で実現され得る。
【０１５２】
アンケート回答情報受信部１１３０３は、アンケート構成情報に対応するアンケートの回答であるアンケート回答情報を、情報端末１１から受信する。アンケート回答情報のデータ構造は問わない。アンケート回答情報は、（５，２，０，−３，・・・）などの、上述した用語の評価を示すベクトルデータとユーザ識別子を有する情報でも良いし、ＨＴＭＬなどのスクリプトで記述された情報であり、ユーザ識別子とアンケート結果を示す情報などでも良い。アンケート回答情報受信部１１３０３は、無線または有線の通信手段等で実現され得る。
【０１５３】
回答者用語評価情報群取得部１１３０４は、アンケート回答情報から、アンケートを回答したユーザの嗜好（価値基準）を示す用語評価情報群である回答者用語評価情報群を取得する。回答者用語評価情報群は、例えば、ベクトルデータである。回答者用語評価情報群取得部１１３０４は、通常、ＭＰＵやメモリ等から実現され得る。回答者用語評価情報群取得部１１３０４の処理手順は、通常、ソフトウェアで実現され、当該ソフトウェアはＲＯＭ等の記録媒体に記録されている。但し、ハードウェア（専用回路）で実現しても良い。
【０１５４】
次に、情報処理装置の動作について図１２のフローチャートを用いて説明する。図１２のフローチャートにおいて、図５のフローチャートと異なるステップについてのみ説明する。
【０１５５】
（ステップＳ１２０１）図示しない手段が、アンケート構成情報の送信要求を、情報端末１１から受信したか否かを判断する。送信要求を受信すればステップＳ１２０２に行き、受信しなければステップＳ１２０４に行く。
【０１５６】
（ステップＳ１２０２）アンケート構成情報送信部１１３０２は、アンケート構成情報格納部１１３０１から、送信要求に対応するアンケート構成情報を読み出す。
【０１５７】
（ステップＳ１２０３）アンケート構成情報送信部１１３０２は、ステップＳ１２０２で読み出したアンケート構成情報を情報端末１１に送信する。ステップＳ１２０１に戻る。
【０１５８】
（ステップＳ１２０４）アンケート回答情報受信部１１３０３は、アンケート構成情報に対応するアンケートの回答であるアンケート回答情報を、情報端末１１から受信したか否かを判断する。アンケート回答情報を受信すればステップＳ１２０５に行き、受信しなければステップＳ１２０１に戻る。
【０１５９】
（ステップＳ１２０５）回答者用語評価情報群取得部１１３０４は、アンケート回答情報から、アンケートを回答したユーザの嗜好を示す用語評価情報群である回答者用語評価情報群を取得する。回答者用語評価情報群取得部１１３０４は、アンケート回答情報のデータ構造を知っており、必要な回答者用語評価情報群を取得する。その際、回答者用語評価情報群取得部１１３０４は、アンケート構成情報格納部１１３０１に格納されているアンケート構成情報のデータ構造から、回答者用語評価情報群を取得しても良い。なお、回答者用語評価情報群取得部１１３０４が回答者用語評価情報群を取得する処理は、アンケート回答情報のデータ構造や用語評価情報群のデータ構造やなどにより異なる。ステップＳ５０４に行く。
【０１６０】
（ステップＳ１２０６）近似ユーザ情報取得部１３０３は、ｉと近似度を対応付けて、メモリ上に配置する。ステップＳ５１０に行く。
【０１６１】
（ステップＳ１２０７）近似ユーザ情報取得部１３０３は、近似する度合いが最も大きい（最も近似する）ユーザに対応する近似ユーザ情報を取得し、情報端末１１に送信する。ステップＳ１２０１に戻る。なお、最も近似するユーザは、近似度が小さい値に対応するユーザである場合もある。また、近似ユーザ情報の取得処理は、実施の形態１で説明した処理と同様である。
【０１６２】
なお、図１２のフローチャートにおいて、電源オフや処理終了の割り込みにより処理は終了する。
【０１６３】
また、図１２のフローチャートにおいて、アンケート回答情報の受信に対応して、近似ユーザ情報を送信しているが、受信したアンケート回答情報を一時、記憶媒体に蓄積しておき、アンケート回答情報の受信とは連動せずに、近似ユーザ情報を取得し、送信しても良い。
【０１６４】
以下、本実施の形態における情報処理システムの具体的な動作について説明する。今、情報処理装置１１３のユーザ情報格納部１３０１には、図１３に示すユーザ情報管理表が格納されている。ユーザ情報管理表は、「ＩＤ」と「ユーザ情報」を有する。「ＩＤ」は、レコードを識別する情報であり、表におけるレコード管理のために存在する。「ユーザ情報」は、「ユーザ識別子」「用語評価情報群」「メールアドレス」「ＵＲＬ」などからなる。「ユーザ識別子」は、ここでは、ユーザを特定するＩＤである。「用語評価情報群」は、複数の用語評価情報を有する。用語評価情報は、例えば、自動車ＸＹＺの評価を示す属性である「自動車ＸＹＺ」、ゲーム機ＷＷＩの評価を示す属性である「ゲーム機ＷＷＩ」などがある。用語評価情報を構成する属性値は、ここでは、「５」から「−５」の数値を取りえる、とする。ここでは、アンケートに答えたユーザと価値基準が近い他のユーザのメールアドレスまたはＵＲＬを知らせる情報処理システムについて説明する。
【０１６５】
また、アンケート構成情報格納部１１３０１は、図１４に示すアンケート構成情報を格納している。図１４に示すアンケート構成情報は、ディスプレイに表示された際のイメージ図である。アンケート構成情報は、例えば、ＨＴＭＬやＸＭＬなどの記述言語で記載されている。
【０１６６】
かかる状況において、ユーザＩＤ「Ｘ０３」で識別されるユーザが、自分の情報端末１１から、アンケート構成情報の送信要求を入力した、とする。
【０１６７】
そして、端末入力受付部１１０１は、ユーザからの送信要求の入力を受け付ける。この送信要求には、例えば、情報処理装置１１３中のアンケート構成情報を特定するＵＲＬが含まれる、とする。次に、端末情報送信部１１０２は、端末入力受付部１１０１が受け付けた送信要求を情報処理装置１１３に送信する。
【０１６８】
そして、情報処理装置１１３の図示しない受信手段は、送信要求を受信する。そして、アンケート構成情報送信部１１３０２は、アンケート構成情報をアンケート構成情報格納部１１３０１から読み出す。次に、アンケート構成情報送信部１１３０２は、読み出したアンケート構成情報を、情報端末１１に送信する。
【０１６９】
次に、情報端末１１の端末情報受信部１１０３はアンケート構成情報を受信し、端末処理部１１０４はアンケート構成情報を解釈実行し、図１４に示すアンケートの画面をディスプレイに表示する。なお、かかる処理は、例えば、Ｗｅｂブラウザの処理であり、公知技術であるので詳細な説明を省略する。
【０１７０】
次に、情報端末１１のユーザは、図１４のアンケート画面に対して、回答を入力していく。そして、情報端末１１の端末入力受付部１１０１は、ユーザの回答を受け付け、図１５に示すアンケートの回答結果を得た、とする。図１５において、ユーザＩＤ、各製品に対する好き嫌いのランクの情報、備考欄への自由な記載が入力されたことを示す。
【０１７１】
次に、情報端末１１の端末処理部１１０４は、図１５の画面に入力された情報から、図１６に示すアンケート回答情報を構成する、とする。なお、アンケート回答情報の構成は公知技術であるので詳細な説明は省略する。
【０１７２】
そして、端末情報送信部１１０２は、図１６に示すアンケート回答情報を情報処理装置１１３に送信する。
【０１７３】
次に、情報処理装置１１３のアンケート回答情報受信部１１３０３は、図１６に示すアンケート回答情報を受信する。そして、回答者用語評価情報群取得部１１３０４は、図１６のアンケート回答情報から、アンケートを回答したユーザの嗜好を示す用語評価情報群である回答者用語評価情報群を取得する。さらに具体的には、ここでは、まず、アンケート回答情報受信部１１３０３は、アンケート回答情報から（自動車ＸＹＺ，−１：ゲーム機ＷＷＩ，２：バイクＰＰＰ，５：・・・・）を取得する。次に、アンケート回答情報受信部１１３０３は、備考欄の文字列「バイクＰＰＰはすばらしいねえ。ぜひ購入したよ。」という文章を取得する。そして、実施の形態３で説明する評価出力装置などの自然言語解析装置により備考欄の文字列を解析し、用語の評価を修正していく。ここでは、本評価出力装置が文字列「バイクＰＰＰはすばらしいねえ。ぜひ購入したよ。」を解析し、アンケートの回答者が「バイクＰＰＰ」を非常にポジティブに捕らえていると評価し、アンケート回答情報から抽出した（自動車ＸＹＺ，−１：ゲーム機ＷＷＩ，２：バイクＰＰＰ，５：・・・・）を修正し、（自動車ＸＹＺ，−１：ゲーム機ＷＷＩ，２：バイクＰＰＰ，６：・・・・）を得て、メモリ上に配置する。なお、回答者用語評価情報群取得部１１３０４は、備考欄の文字列を解析し、ポジティブに捕らえている用語が存在すれば、その用語に対する評価を「＋１」し、ネガティブに捕らえている用語が存在すれば、その用語に対する評価を「−１」する処理を行う。また、回答者用語評価情報群取得部１１３０４は、実施の形態３で説明する評価出力装置を有している、とする。以上より、本情報端末１１のユーザの用語評価情報群（自動車ＸＹＺ，−１：ゲーム機ＷＷＩ，２：バイクＰＰＰ，６：・・・・）が得られる。ただし、備考欄の文字列の解析結果を用いて、用語評価情報群を修正する方法は、上記に限られない。
【０１７４】
次に、本情報端末１１のユーザの用語評価情報群（自動車ＸＹＺ，−１：ゲーム機ＷＷＩ，２：バイクＰＰＰ，６：・・・・）と最も近似する用語評価情報群を、図１３のユーザ情報管理表から決定する処理を行う。
【０１７５】
つまり、近似ユーザ情報取得部１３０３は、図１３のユーザ情報管理表の１番目のレコードから順に、ｎ番目（ｎは１から）の用語評価情報群を読み出し、ユーザの用語評価情報群（自動車ＸＹＺ，−１：ゲーム機ＷＷＩ，２：バイクＰＰＰ，６：・・・・）とｎ番目の用語評価情報群の近似度を取得し、ｎと近似度を対応付けてメモリ上に配置する。なお、近似度の算出方法は実施の形態１などで具体的に説明した通りである。
【０１７６】
そして、近似ユーザ情報取得部１３０３は、図１７に示す近似度管理表をメモリ上に得る。近似度管理表は、「ＩＤ」と「近似度」を有するレコードを１以上保持している。
【０１７７】
次に、近似ユーザ情報取得部１３０３は、価値基準が最も近似するユーザに対応する近似ユーザ情報を取得する。例えば、近似ユーザ情報取得部１３０３は、図１７から、近似度が最も小さい「０．３」が価値基準の最も近似するユーザに対応する近似度である、と判断し、「ＩＤ＝２」を取得し、ユーザ情報格納部１３０１から「ＩＤ＝２」に対応するユーザ識別子「Ｚ０５」、メールアドレス「ｙａｍａ＠ｙｙｙ．ｃｏ．ｊｐ」、ＵＲＬ「ｈｔｔｐ：／／ａｂｃ．ｙｙｙ．ｃｏ．ｊｐ」を読み出す。そして、出力部１３０４は、読み出したユーザ識別子「Ｚ０５」、メールアドレス「ｙａｍａ＠ｙｙｙ．ｃｏ．ｊｐ」、ＵＲＬ「ｈｔｔｐ：／／ａｂｃ．ｙｙｙ．ｃｏ．ｊｐ」を、情報端末１１に送信する。なお、ユーザ識別子「Ｚ０５」、メールアドレス「ｙａｍａ＠ｙｙｙ．ｃｏ．ｊｐ」、ＵＲＬ「ｈｔｔｐ：／／ａｂｃ．ｙｙｙ．ｃｏ．ｊｐ」が、近似ユーザ情報である。また、ユーザ識別子「Ｚ０５」などの送信方法は、電子メールによる方法やＨＴＴＰを用いた通信手段を用いた方法などである。
【０１７８】
次に、情報端末１１の端末情報受信部１１０３は、ユーザ識別子「Ｚ０５」、メールアドレス「ｙａｍａ＠ｙｙｙ．ｃｏ．ｊｐ」、ＵＲＬ「ｈｔｔｐ：／／ａｂｃ．ｙｙｙ．ｃｏ．ｊｐ」を受信し、端末出力部１１０５が受信した情報を表示する。そして、情報端末１１のユーザは、自分と価値基準が近いユーザのメールアドレスやＵＲＬなどを知ることがでる。その結果、仲間作りに寄与できる。
【０１７９】
以上、本実施の形態によれば、ユーザのアンケート結果を利用して、アンケートの回答者と価値基準が一致する、または近似するユーザの情報をアンケートの回答者に送信できる。その結果、価値基準が一致する、または近似する仲間、友人を作るプラットフォームを構築できる。
【０１８０】
なお、本実施の形態によれば、情報処理装置１１３は、アンケート構成情報を格納していたが、アンケート構成情報を格納する装置は別のサーバ装置でも良い。かかる場合、情報処理装置１１３は、ユーザ情報格納部１３０１、アンケート回答情報受信部１１３０３、回答者用語評価情報群取得部１１３０４、近似ユーザ情報取得部１３０３、出力部１３０４を具備する。
【０１８１】
さらに、本実施の形態における情報処理装置を実現するソフトウェアは、以下のようなプログラムである。つまり、このプログラムは、コンピュータを、アンケート構成情報格納部に格納されているアンケート構成情報を読み出し、情報端末に送信するアンケート構成情報送信部と、前記アンケート構成情報に対応するアンケートの回答であるアンケート回答情報を受信するアンケート回答情報受信部と、ユーザを識別するユーザ識別子と、用語と当該用語に対する前記ユーザの評価に関する情報である評価情報の組である1以上の用語評価情報である用語評価情報群を有するユーザ情報を１以上格納しているユーザ情報格納部から、前記アンケートを回答したユーザの嗜好を示す用語評価情報群である回答者用語評価情報群を、前記アンケート回答情報を用いて取得する回答者用語評価情報群取得部と、前記回答者用語評価情報群取得部が取得した回答者用語評価情報群と、前記ユーザ情報格納部の1以上の用語評価情報群から、前記ユーザ識別子と対になる用語評価情報群に近似する用語評価情報群を決定し、当該近似する用語評価情報群と対になるユーザ識別子で識別されるユーザに関する情報である近似ユーザ情報を、当該近似する用語評価情報群と対になるユーザ識別子が含まれるユーザ情報から取得する近似ユーザ情報取得部と、前記近似ユーザ情報取得部が取得した近似ユーザ情報を出力する出力部として機能させるためのプログラム、である。
【０１８２】
また、上記プログラムにおいて、前記ユーザ情報格納部のユーザ情報は、ホームページを特定するＵＲＬを含み、前記近似ユーザ情報は、ＵＲＬを含むことは好適である。
【０１８３】
また、上記プログラムにおいて、前記ユーザ情報は、ユーザへの通知先を示すメールアドレスを有し、前記出力部を、前記ユーザ識別子で識別されるユーザのメールアドレスを取得し、当該取得したメールアドレスが示す通知先に前記近似ユーザ情報取得部が取得した近似ユーザ情報を送信するものとして機能させるためのプログラムであることは好適である。
【０１８４】
（実施の形態３）
【０１８５】
本実施の形態において、機能語（は，に，ました，等）を用いて、文を要素（主題，副題，動作状態など）に分割して、かつ、評価語（ポジティブな用語または／およびネガティブな用語）のＤＢを用いて、動作状態から主題または副題がポジティブか、ネガティブかを評価し、評価結果を出力する評価出力装置について説明する。また、評価において、後続、または前出の言い回し（「良くはない」の「はない」など）を利用した正確な評判の分析が可能である評価出力装置について説明する。さらに、Ｗｅｂページなどの対象となる文章群のランキングにより、ポジティブ度、ネガティブ度を重み付けして評価する評価出力装置について説明する。また、文章群に対応して、情報を抽出するタグ情報を保持しており、タグ情報に従って、Ｗｅｂページなどの文章群内の情報をフィルタリングし、フィルタリングした情報からポジティブ度、ネガティブ度を評価する評価出力装置について説明する。また、これらの評価出力装置を具備する情報処理システムについて説明する。本情報処理システムは、評価出力装置が構成した２以上の用語評価情報群を用いて、評価基準が近似するユーザについての情報を出力することにより、ある人に対して、その人の価値基準と近似する価値基準を有する人を紹介する支援ができるシステムである。
【０１８６】
図１８は、本実施の形態における情報処理システムのブロック図である。本情報処理システムは、１以上の情報端末１１、１以上の情報管理装置１２、および情報処理装置１８３を有する。情報端末１１は、情報を入力したり、表示したりする端末である。情報管理装置１２は、１以上のユーザが記載するホームページ（ブログなど）を格納しているサーバ装置である。情報処理装置１８３は、ある人と価値基準が近似する人に関する情報である近似ユーザ情報を出力する装置である。情報処理装置１８３は、ホームページ（ブログなど）などの文章を言語解析し、用語評価情報群を取得する評価出力装置１８３１を具備する。
【０１８７】
実施の形態１の情報処理システムと比較して、本情報処理システムは評価出力装置１８３１が存在する点が異なるので、以下、評価出力装置１８３１について詳細に説明する。
【０１８８】
図１９は、本実施の形態における評価出力装置１８３１のブロック図である。評価出力装置１８３１は、受付部１８３１０１、文格納部１８３１０２、辞書情報格納部１８３１０３、評価情報格納部１８３１０４、抽出タグ情報格納部１８３１０５、変更情報格納部１８３１０６、解析対象文取得部１８３１０７、文分割制御部１８３１０８、評価対象取得部１８３１０９、スコア取得部１８３１１０、変更語取得部１８３１１１、評価変更情報取得部１８３１１２、変更スコア算出部１８３１１３、評価算出部１８３１１４、評価出力部１８３１１５を具備する。文分割制御部１８３１０８は、要素分割手段１８３１０８１、要素連結手段１８３１０８２、文字列取得手段１８３１０８３を具備する。
【０１８９】
受付部１８３１０１は、図示しない入力手段等から、評価指示を受け付ける。なお、受付部１８３１０１は、情報処理装置１８３のユーザから評価指示の入力を受け付けても良いし、外部の装置から評価指示を受信しても良い。また、受付部１８３１０１は、テンキーやキーボード等の入力手段のデバイスドライバーや、メニュー画面の制御ソフトウェア等で実現されても良い。
【０１９０】
文格納部１８３１０２は、解析対象の文を１以上格納し得る。解析対象の文は、例えば、図示しない手段が、１以上の情報管理装置１２から受信した多数の文章群（ホームページ）に記載されている多数の文である。また、解析対象の文は、例えば、図示しない手段が取得した、電子メールの文章群を構成する文、ＳＮＳに入力された文、チャットシステムに入力された文などでも良い。文格納部１８３１０２は、１以上の文を有し、タグにより構造化されている文章群（例えば、ＨＴＭＬで記述されたファイル）と、当該文章群（例えば、ブログを記載しているユーザ）を識別するユーザ識別子（例えば、ＵＲＬや、ホームページを特定するサイト名など）の対からなる文章群情報を複数格納していても良い。文格納部１８３１０２は、例えば、多数のブログ（ホームページ）を格納している。文格納部１８３１０２は、不揮発性の記録媒体が好適であるが、揮発性の記録媒体でも実現可能である。
【０１９１】
辞書情報格納部１８３１０３は、辞書情報を1以上格納している。辞書情報は、ここでは、解析対象の文から評価を取得しやすいように、文を区切るための情報である、と言える。また、辞書情報は、第一文字列と、機能語情報と、前接続記号と、後接続記号とを対に有する。第一文字列は、1文字以上の文字からなる。第一文字列は、「を」「に」「だ」などの膠着語の文の中で機能を示す機能語を含む。機能語情報とは、文中における第一文字列の機能または種類を特定する情報である。前接続記号とは、第一文字列の前に接続され得る文字列の種類を特定する情報である。後接続記号とは、第一文字列の後ろに接続され得る文字列の種類、または区切りであることを示す記号であり、当該記号により区切られた文中における第二文字列の種類を特定する情報である。なお、第二文字列は、第一文字列または２以上の第一文字列が結合した文字列である。第二文字列の種類は、例えば、「文の主題」、「文の副題」、「動作状態」、「準主題」などである。「文の主題」は、解析対象の文の主題を示す文字列であることを示す。「文の副題」は、解析対象の文の副題を示す文字列であることを示す。「動作状態」は、何らかの動作や状態を示す文字列であることを示す。「動作状態」は、「動作」と「状態」という具合に、２つに区別されていても良い。「準主題」は、サブの主題であることを示す。辞書情報の具体例は、後述する。辞書情報格納部１８３１０３は、不揮発性の記録媒体が好適であるが、揮発性の記録媒体でも実現可能である。
【０１９２】
評価情報格納部１８３１０４は、評価対象の良し悪しに関する用語である評価語、および良し悪しの程度を示すスコアを対に有する評価情報を１以上格納している。評価語は、例えば、「好き」「嫌い」「良い」「悪い」「だめ」「素敵」「すばらしい」などである。スコアは、通常、「−５から＋５」まで、等の数値であるが、「Ａ，Ｂ，Ｃ」などのランクなどでも良い。評価情報格納部１８３１０４は、不揮発性の記録媒体が好適であるが、揮発性の記録媒体でも実現可能である。
【０１９３】
抽出タグ情報格納部１８３１０５は、抽出タグ情報を格納している。抽出タグ情報は、識別情報と抽出情報の対からなる。識別情報は、文章群を識別する識別情報であり、例えば、ＵＲＬや、文章群が格納されているサイトの名称や、文章群の種類を示す情報や、文章群が記載されている言語などである。識別情報は、通常、上述したユーザ識別子と同じである。抽出情報は、タグを用いて構造化されている文章群から、一部の文章を抽出するための情報であり、例えば、抽出すべき1以上の文が特定されるタグである。例えば、抽出情報が「<div class=ebody」である場合、この「<div class= ebody」を含むタグから、「</div>」タグまでの文章が抽出される文章である。抽出タグ情報格納部１８３１０５は、不揮発性の記録媒体が好適であるが、揮発性の記録媒体でも実現可能である。
【０１９４】
変更情報格納部１８３１０６は、評価を変更するための情報である変更情報を１以上格納している。変更情報は、変更語と評価変更情報の対である。変更語は、評価語に対する評価の変更を示す言い回しの用語である。変更語は、例えば、「でない」「じゃない」「とは言えない」「あまり」などである。つまり、「好き」というポジティブな評価語に「でない」という変更語が後続すると、評価はポジティブではなく、ネガティブとしなければならない。評価変更情報は、評価を変更するための情報である。また、具体的には、評価変更情報は、スコアを変更するための情報である、と言える。評価変更情報は、例えば、「−１」や「０．５」などの数値である。つまり、例えば、評価語「好き」に対して、スコア「＋４」とする場合、変更語「でない」に対する評価変更情報は「−１」、変更語「あまり」に対する評価変更情報は「０．５」とする。そして、後述する変更スコア算出部１８３１１３は、各数値を乗算し、「４×（−１）×（０．５）＝−２」を算出する。ここで、「＋５」は、非常にポジティブ、「−５」は非常にネガティブとして、「好きでない」は、「−２」であり、若干、ネガティブ、ということになる。なお、変更語として、評価を強める語（例えば、「非常に」「かなり」）、評価を弱める語（例えば、「あまり」）、評価を逆転させる語（例えば、「でない」）、評価を無効にする語（例えば、「であるとは言えない。」）などの種類がある。そして、評価を強める語は、例えば、強くする度合いにより、「１」より大きな評価変更情報が与えられ、評価を弱める語は、例えば、弱くする度合いにより、「１」より小さな評価変更情報が与えられ、評価を逆転させる語は、「−１」が与えられる。変更情報格納部１８３１０６は、不揮発性の記録媒体が好適であるが、揮発性の記録媒体でも実現可能である。
【０１９５】
解析対象文取得部１８３１０７は、文格納部１８３１０２の文章群情報が有する識別情報と対になる抽出情報を読み出し、当該抽出情報を用いて、文章群情報が有する文章群から、解析対象の１以上の文を取得する。解析対象文取得部１８３１０７は、例えば、文章群情報がＷｅｂホームページである場合、解析対象文取得部１８３１０７は、識別情報（例えば、ＵＲＬ）と対になる抽出情報（例えば、タグ）を読み出し、当該タグで特定される（このタグと終了タグで囲まれた）文を、当該ホームページから抽出する。解析対象文取得部１８３１０７は、通常、ＭＰＵやメモリ等から実現され得る。解析対象文取得部１８３１０７の処理手順は、通常、ソフトウェアで実現され、当該ソフトウェアはＲＯＭ等の記録媒体に記録されている。但し、ハードウェア（専用回路）で実現しても良い。
【０１９６】
文分割制御部１８３１０８は、文格納部１８３１０２の１以上の文、または解析対象文取得部１８３１０７が取得した1以上の文をメモリ上に読み出し、各文について、第二文字列と第二文字列の種類を特定する情報を取得する。さらに具体的には、文分割制御部１８３１０８は、処理対象の各文から区切りであることを示す後接続記号に対する第一文字列を取り出し、当該第一文字列をキーにして、文を２以上の文字列である２以上の第二文字列に区切り、当該第二文字列の最後尾の第一文字列に対応する機能語情報または後接続記号から、第二文字列の種類を特定する情報を取得し、当該第二文字列と第二文字列の種類を特定する情報を取得する。文分割制御部１８３１０８は、通常、ＭＰＵやメモリ等から実現され得る。文分割制御部１８３１０８の処理手順は、通常、ソフトウェアで実現され、当該ソフトウェアはＲＯＭ等の記録媒体に記録されている。但し、ハードウェア（専用回路）で実現しても良い。
【０１９７】
文分割制御部１８３１０８を構成する要素分割手段１８３１０８１は、処理対象の文をメモリ上に読み出し、当該文の先頭から予め決められたサイズ（ｎ文字[ｎは２以上の整数]）の第三文字列を切り出し、メモリ上に配置し、当該切り出した第三文字列を構成する文字列であって、先頭からｎ文字の文字列から順に、辞書情報格納部１８３１０３に当該文字列（この文字列は、第一文字列である。）が存在するか否かを判断し、ｎ文字の文字列が存在しない場合には、先頭から（ｎ−１）文字の文字列が辞書情報格納部１８３１０３に当該文字列が存在するか否かを判断し、かかる判断を、１文字ずつ文字数を減らして、文字列が辞書情報格納部１８３１０３に存在するまで行い、または、文字列が辞書情報格納部１８３１０３に存在しない場合には、先頭から１文字になるまでかかる判断を行い、文字列が辞書情報格納部１８３１０３に存在すると判断した場合には、当該文字列（この文字列は、第一文字列である。）に対応する機能語情報と前接続記号と後接続記号とを、辞書情報格納部１８３１０３から読み出し、読み出した機能語情報と前接続記号と後接続記号とを当該文字列に付与し、文字列が存在しない場合には、１文字の文字列に対して未知語であることを示す情報である未知語情報を付与する。
【０１９８】
要素連結手段１８３１０８２は、要素分割手段１８３１０８１が未知語情報を付与した連続する未知語であり、ひらがなの文字を連結し文字列を構成し、かつ連続する未知語であり、ひらがなではない文字を連結し文字列を構成し、当該連結した文字列、または連結されなかった未知語の文字に対してまとまりであることを示す文字列の種類を特定する情報であるまとまり情報を付与し、隣接する要素分割手段１８３１０８１が分割した要素またはまとまり情報が有する、前出の要素またはまとまり情報の後接続記号と、後出の要素またはまとまり情報の前接続記号を読み出し、当該前出の要素またはまとまり情報の後接続記号と、後出の要素またはまとまり情報の前接続記号から、前出の要素またはまとまり情報と後出の要素またはまとまり情報が連結可能であるか否かを判断し、連結可能な要素またはまとまり情報を一つの文字列にまとめて、複数の第二文字列を取得する。
【０１９９】
文字列取得手段１８３１０８３は、要素連結手段１８３１０８２が取得した複数の各第二文字列の最後尾の第一文字列に対応する機能語情報または後接続記号から、各第二文字列の種類を特定する情報を決定し、当該複数の各第二文字列の種類を特定する情報と、当該複数の各第二文字列を対にした複数の対の情報をメモリ上に配置する。
【０２００】
要素分割手段１８３１０８１、要素連結手段１８３１０８２、および文字列取得手段１８３１０８３は、通常、ＭＰＵやメモリ等から実現され得る。要素分割手段１８３１０８１等の処理手順は、通常、ソフトウェアで実現され、当該ソフトウェアはＲＯＭ等の記録媒体に記録されている。但し、ハードウェア（専用回路）で実現しても良い。
【０２０１】
評価対象取得部１８３１０９は、文分割制御部１８３１０８が取得した第二文字列の種類から評価の対象を含む第二文字列を特定し、当該第二文字列から評価対象を取得する。例えば、「Ａ社は、非常に良い会社だ。」という文が、文分割制御部１８３１０８により「主題「Ａ社は」、動作状態「非常に良い会社だ」」に分割される。そして、評価対象取得部１８３１０９は、主題「Ａ社は」が評価の対象を含む第二文字列である、と特定する。次に、評価対象取得部１８３１０９は、主題「Ａ社は」が有する用語「Ａ社」を取得し、評価対象とする。なお、評価対象取得部１８３１０９は、通常、まず、評価の対象物「Ａ社」と、評価語が含まれている文を抽出し、当該文から、評価対象「Ａ社」が主題となっている文を取得する。そして、当該文から、評価対象「Ａ社」を得て、メモリ上に配置する。評価対象取得部１８３１０９は、通常、ＭＰＵやメモリ等から実現され得る。評価対象取得部１８３１０９の処理手順は、通常、ソフトウェアで実現され、当該ソフトウェアはＲＯＭ等の記録媒体に記録されている。但し、ハードウェア（専用回路）で実現しても良い。
【０２０２】
スコア取得部１８３１１０は、評価対象を含む第二文字列を有する文中の他の第二文字列の種類を用いて評価語を含み得る第二文字列（上記の例では、「非常に良い会社だ」）を特定し、当該第二文字列が有する評価語（例えば、「良い」）を評価情報格納部１８３１０４から検索し、当該検索した評価語（例えば、「良い」）と対になるスコアを評価情報格納部１８３１０４から取得する。スコア取得部１８３１１０は、通常、ＭＰＵやメモリ等から実現され得る。スコア取得部１８３１１０の処理手順は、通常、ソフトウェアで実現され、当該ソフトウェアはＲＯＭ等の記録媒体に記録されている。但し、ハードウェア（専用回路）で実現しても良い。
【０２０３】
変更語取得部１８３１１１は、変更情報格納部１８３１０６の変更情報が有する変更語の情報を用いて、評価対象取得部１８３１０９が取得した評価語から所定以内の文字数の距離内にある変更語を取得する。なお、変更語は存在しない場合もあることは言うまでもない。変更語取得部１８３１１１は、通常、ＭＰＵやメモリ等から実現され得る。変更語取得部の処理手順は、通常、ソフトウェアで実現され、当該ソフトウェアはＲＯＭ等の記録媒体に記録されている。但し、ハードウェア（専用回路）で実現しても良い。
【０２０４】
評価変更情報取得部１８３１１２は、変更情報格納部１８３１０６から、変更語取得部１８３１１１が取得した変更語と対になる評価変更情報を取得する。評価変更情報取得部１８３１１２は、通常、ＭＰＵやメモリ等から実現され得る。評価変更情報取得部１８３１１２の処理手順は、通常、ソフトウェアで実現され、当該ソフトウェアはＲＯＭ等の記録媒体に記録されている。但し、ハードウェア（専用回路）で実現しても良い。
【０２０５】
変更スコア算出部１８３１１３は、スコア取得部１８３１１０が取得したスコアに対して、評価変更情報取得部１８３１１２が取得した評価変更情報を用いて、スコアを変更し、新たなスコアを算出する。変更スコア算出部１８３１１３の演算式は問わない。演算方法の具体例は後述する。変更スコア算出部１８３１１３は、通常、ＭＰＵやメモリ等から実現され得る。変更スコア算出部１８３１１３の処理手順は、通常、ソフトウェアで実現され、当該ソフトウェアはＲＯＭ等の記録媒体に記録されている。但し、ハードウェア（専用回路）で実現しても良い。なお、変更スコア算出部１８３１１３が演算を行う場合、その演算式の情報は、予め変更スコア算出部１８３１１３が保持しており、当該演算式の情報を読み出し、演算を実行する。
【０２０６】
評価算出部１８３１１４は、評価対象取得部１８３１０９が取得した同一の評価対象についての１以上のスコアを用いて、当該評価対象についての評価を算出する。また、評価算出部１８３１１４は、評価対象取得部１８３１０９が取得した同一の評価対象についての１以上のスコア、および変更スコア算出部１８３１１３が算出した同一の評価対象についての１以上の新たなスコアを用いて、当該評価対象についての評価を算出することは好適である。評価算出部１８３１１４は、通常、一のホームページ（一のユーザが記載したブログであり、複数のファイルから構成されても良い。）から取得された同一の評価対象についての１以上のスコアを用いて、当該評価対象についての評価を算出する。また、評価算出部１８３１１４は、通常、一のホームページ（一のユーザが記載したブログ）から取得された同一の評価対象についての１以上のスコア、および変更スコア算出部１８３１１３が算出した同一の評価対象についての１以上の新たなスコアを用いて、当該評価対象についての評価を算出する。評価算出部１８３１１４は、通常、ＭＰＵやメモリ等から実現され得る。評価算出部１８３１１４の処理手順は、通常、ソフトウェアで実現され、当該ソフトウェアはＲＯＭ等の記録媒体に記録されている。但し、ハードウェア（専用回路）で実現しても良い。
【０２０７】
評価出力部１８３１１５は、評価算出部１８３１１４が算出した評価対象の評価から、ユーザ情報を構成し、出力する。評価出力部１８３１１５は、例えば、ユーザ識別子（ホームページのＵＲＬ）と、１以上の評価対象（用語）と評価情報（スコア）の組をメモリから読み出し、ユーザ情報を構成し、当該ユーザ情報を出力する。ここで、出力とは、通常、ユーザ情報格納部１３０１への蓄積である。ただし、評価出力部１８３１１５は、構成したディスプレイへ表示したり、プリンタへ印字したりしても良い。評価出力部１８３１１５は、出力デバイスのドライバーソフトまたは、出力デバイスのドライバーソフトと出力デバイス等で実現され得る。
【０２０８】
次に、評価出力装置１８３１の動作について説明する。ここでは、評価出力装置１８３１が、図示しない手段により、１以上の情報管理装置１２から受信した多数の文章群（ファイル）が、文格納部１８３１０２に蓄積されている、とする。また、評価の対象となる１以上の対象物（評価対象）が与えられ、各対象物の評価を算出し、蓄積する処理について、図２０から図２６のフローチャートを用いて説明する。１以上の対象物（評価対象）の情報は、予め格納されていても良いし、自然言語処理により取得しても良い。
【０２０９】
（ステップＳ２００１）解析対象文取得部１８３１０７は、カウンタｉに１を代入する。
【０２１０】
（ステップＳ２００２）解析対象文取得部１８３１０７は、ｉ番目の文章群が、文格納部１８３１０２に存在するか否かを判断する。ｉ番目の文章群が存在ずればステップＳ２００３に行き、ｉ番目の文章群が存在しなければ処理を終了する。
【０２１１】
（ステップＳ２００３）解析対象文取得部１８３１０７は、ｉ番目の文章群を、文格納部１８３１０２から読み出す。例えば、解析対象文取得部１８３１０７は、ｉ番目の文章群（ファイル）をオープンする。
【０２１２】
（ステップＳ２００４）解析対象文取得部１８３１０７は、解析対象文取得処理を行う。解析対象文取得処理について、図２１のフローチャートを用いて説明する。
【０２１３】
（ステップＳ２００５）文分割制御部１８３１０８は、カウンタｊに１を代入する。
【０２１４】
（ステップＳ２００６）文分割制御部１８３１０８は、解析対象文取得部１８３１０７が取得した解析対象文の中に、ｊ番目の文が存在するか否かを判断する。ｊ番目の文が存在すればステップＳ２００７に行き、ｊ番目の文が存在しなければステップＳ２０１９に行く。
【０２１５】
（ステップＳ２００７）文分割制御部１８３１０８は、解析対象文取得部１８３１０７が取得した解析対象文の中のｊ番目の文を読み出し、メモリ上に配置する。
【０２１６】
（ステップＳ２００８）文分割制御部１８３１０８は、ｊ番目の文の中に、１以上の評価対象を読み出し、当該１以上の評価対象のいずれかを示す文字列が含まれるか否かを検査する。この検査は、通常、ｊ番目の文における、各評価対象のパターンマッチングである。文分割制御部１８３１０８は、例えば、評価対象を示す１以上の用語を予め記憶媒体に保持しており、かかる１以上の用語を記憶媒体から読み出し、評価対象を示す文字列が含まれるか否かをパターンマッチングにより検査する。
【０２１７】
（ステップＳ２００９）文分割制御部１８３１０８は、ｊ番目の文の中に、評価対象を示す文字列が含まれる場合はステップＳ２０１０に行き、含まれない場合はステップＳ２０１８に行く。
【０２１８】
（ステップＳ２０１０）文分割制御部１８３１０８は、文分割制御処理を行う。文分割制御処理の詳細について、図２２から図２５のフローチャートを用いて説明する。
【０２１９】
（ステップＳ２０１１）評価対象取得部１８３１０９は、文分割制御部１８３１０８が取得した第二文字列の種類から評価の対象を含む第二文字列を特定し、当該第二文字列から評価対象を取得する。なお、評価対象は与えられているので、本ステップにおいて、評価対象取得部１８３１０９は、与えられている評価対象を取得するだけでも良い。
【０２２０】
（ステップＳ２０１２）スコア取得部１８３１１０は、評価対象を含む第二文字列を有する文中の他の特定の第二文字列の種類（例えば、「状態」）に対応する第二文字列を取得する。なお、「状態」は、「動作状態」でも良い。
【０２２１】
（ステップＳ２０１３）スコア取得部１８３１１０は、ステップＳ２０１２で取得した第二文字列中に、評価語を含むか否か決定するために、評価情報格納部１８３１０４が有する1以上の評価語を各々読み出し、当該各評価語をキーとして、第二文字列を検索する。
【０２２２】
（ステップＳ２０１４）スコア取得部１８３１１０は、ステップＳ２０１３における検索の結果、第二文字列が評価語を含むか判断する。評価語を含む場合はステップＳ２０１５に行き、評価語を含まない場合はステップＳ２０１８に行く。
【０２２３】
（ステップＳ２０１５）スコア取得部１８３１１０は、スコア取得処理を行う。つまり、スコア取得部１８３１１０は、評価情報格納部１８３１０４を検索し、評価語に対応するスコアを読み出し、メモリ上に配置する。
【０２２４】
（ステップＳ２０１６）変更スコア算出部１８３１１３は、スコア変更処理を行う。スコア変更処理の詳細について、図２６のフローチャートを用いて説明する。
【０２２５】
（ステップＳ２０１７）変更スコア算出部１８３１１３は、算出したスコアを評価対象と対にして、メモリ上に一時格納する。
【０２２６】
（ステップＳ２０１８）評価出力装置１８３１は、カウンタｊを１、インクリメントする。ステップＳ２００６に戻る。
【０２２７】
（ステップＳ２０１９）評価出力部１８３１１５は、評価算出部１８３１１４が算出した１以上の評価対象の評価から、ユーザ情報を構成する。具体的には、評価対象ごとに、対応するスコアを加算し、各評価対象のスコアとする。評価対象を示す用語とスコアの組が用語評価情報であり、１組以上の用語評価情報が用語評価情報群である。そして、評価出力部１８３１１５は、取得した用語評価情報群と、ユーザ識別子（ここでは、ＵＲＬであり、ｉ番目の文章群に対応する）を対にしてユーザ情報を構成する。
【０２２８】
（ステップＳ２０２０）評価出力部１８３１１５は、ステップＳ２０１９で構成したユーザ情報を、ユーザ情報格納部１３０１に蓄積する。
【０２２９】
（ステップＳ２０２１）評価出力装置１８３１は、カウンタｉを１、インクリメントする。ステップＳ２００２に戻る。
【０２３０】
なお、図２０のフローチャートにおいて、評価対象に対する評価語が、一文中に複数存在する場合には、例えば、複数の評価語に対する複数のスコアを用いて、処理を行うことが好適である。
【０２３１】
また、図２０のフローチャートにおいて、評価対象のゆらぎを認識し、ゆらいでいる２種類以上の評価対象を同じ評価対象として取り扱うことは好適である。つまり、例えば、すべて全角文字、大文字からなる「商品ＸＹＺ」と、アルファベットが半角文字、大文字からなる「商品XYZ」と、全角文字、小文字からなる「商品ｘｙｚ」などの表現のゆらぎを考慮して、取り扱うことは好適である。
【０２３２】
図２０のフローチャートにおいて、評価対象の類義語、関連語（例えば、「味」「料理」「ラーメン」などの料理の種類）を同じ評価対象であるとして、取り扱うことは好適である。
【０２３３】
また、図２０のフローチャートにおいて、ステップＳ３０４の解析対象文取得処理は、必須の処理ではない。
【０２３４】
また、図２０のフローチャートにおいて、１以上の評価対象が決められて、与えられた。しかし、例えば、多数の文章群から評価対象を自動取得しても良い。例えば、文分割制御部１８３１０８が分割し、取得した第二文字列の中の「主題」が有する名詞句（機能語を除いた文字列）を評価対象として、自動取得することは好適である。
【０２３５】
次に、ステップＳ２００４の解析対象文取得処理について、図２１のフローチャートを用いて説明する。
【０２３６】
（ステップＳ２１０１）解析対象文取得部１８３１０７は、ｉ番目の文章群のユーザ識別子（例えば、ＵＲＬやＩＲＬやサイト名やファイル名など）を取得する。
【０２３７】
（ステップＳ２１０２）解析対象文取得部１８３１０７は、ステップＳ２１０１で取得したユーザ識別子に対応する抽出情報を、抽出タグ情報格納部１８３１０５から検索する。例えば、解析対象文取得部１８３１０７は、ステップＳ２１０１で取得したユーザ識別子が管理されているか否かを検索する。
【０２３８】
（ステップＳ２１０３）解析対象文取得部１８３１０７は、抽出タグ情報格納部１８３１０５に、ステップＳ２１０１で取得したユーザ識別子に対応する抽出情報が存在するか否かを判断する。抽出情報が存在すればステップＳ２１０４に行き、抽出情報が存在しなければステップＳ２１０６に行く。
【０２３９】
（ステップＳ２１０４）解析対象文取得部１８３１０７は、抽出タグ情報格納部１８３１０５から、ステップＳ２１０１で取得したユーザ識別子に対応する抽出情報を読み出す。
【０２４０】
（ステップＳ２１０５）解析対象文取得部１８３１０７は、ステップＳ２１０４で取得した抽出情報を用いて、当該抽出情報で特定される1以上の文を、文章群から抽出する。例えば、抽出情報が「タグ<ＸＸＸ>」である場合、解析対象文取得部１８３１０７は、文章群から、タグ<ＸＸＸ>と、タグ</ＸＸＸ>で囲まれている文（情報）を読み出し、メモリ上に配置する。かかるメモリ上に配置した1以上の文が、解析対象文である。なお、解析対象文取得部１８３１０７は、取得した情報からタグを除いて、文のみを取得することは好適である。上位関数にリターンする。
【０２４１】
（ステップＳ２１０６）解析対象文取得部１８３１０７は、ｉ番目の全文章を解析対象文として取得する。上位関数にリターンする。なお、例えば、文章群がＨＴＭＬファイルである場合、解析対象文取得部１８３１０７は、全文章中からタグを除いたテキストファイルに変換することは好適である。
【０２４２】
次に、ステップＳ２０１０の文分割制御処理の詳細について、図２２から図２５のフローチャートを用いて説明する。
【０２４３】
（ステップＳ２２０１）要素分割手段１８３１０８１は、カウンタｉに１を代入する。
【０２４４】
（ステップＳ２２０２）要素分割手段１８３１０８１は、解析対象の文の中に、ｉ番目の文字が存在するか否かを判断する。ｉ番目の文字が存在すればステップＳ２２０３に行き、ｉ番目の文字が存在しなければステップＳ２２１３に行く。
【０２４５】
（ステップＳ２２０３）要素分割手段１８３１０８１は、解析対象の文の中の、ｉ番目の文字から（ｉ＋ｎ）番目の文字までの文字列を取得し、バッファ上に置く。ｎは、固定の数であり、例えば、「５」である。なお、処理対象の文に、ｉ番目の文字から（ｉ＋ｎ）番目の文字まで存在しない場合、要素分割手段１８３１０８１は、ｉ番目の文字から文の最終文字までを取得し、バッファ上に置く。つまり、要素分割手段１８３１０８１は、ｉ番目の文字から（ｉ＋ｎ）番目以下の文字までの文字列を取得し、バッファ上に置く。
【０２４６】
（ステップＳ２２０４）要素分割手段１８３１０８１は、ステップＳ２２０３でバッファ上に配置した文字列を、辞書情報格納部１８３１０３に検索しにいく。
【０２４７】
（ステップＳ２２０５）要素分割手段１８３１０８１は、ステップＳ２２０４における検索結果において、ステップＳ２２０３でバッファ上に配置した文字列が、辞書情報格納部１８３１０３に存在したか否かを判断する。文字列が存在すればステップＳ２２１０に行き、文字列が存在しなければステップＳ２２０６に行く。なお、文字列が存在する場合とは、バッファ上に配置した文字列と一致する文字列が、辞書情報が有する第一文字列に存在する場合である。
【０２４８】
（ステップＳ２２０６）要素分割手段１８３１０８１は、ステップＳ２２０３でバッファ上に配置した文字列の長さが、1文字であるか否かを判断する。1文字であればステップＳ２２０８に行き、1文字でなければステップＳ２２０７に行く。
【０２４９】
（ステップＳ２２０７）要素分割手段１８３１０８１は、ステップＳ２２０３でバッファ上に配置した文字列から最後の文字を削除し、一文字少なくして、ｉ番目から文字列を取得し、バッファ上に配置する。なお、要素分割手段１８３１０８１は、単に、バッファ上の最終文字を消去するだけでも良い。ステップＳ２２０４に戻る。
【０２５０】
（ステップＳ２２０８）要素分割手段１８３１０８１は、ｉ番目の文字に未知語であることを示す情報である「未知語」フラグを付与する。「「未知語」フラグを付与する」とは、ｉ番目の文字が他の文字または文字列と区別できれば良く、例えば、他の文字または文字列に何らかのフラグを付与し、未知語であるｉ番目の文字には、何も付与しなくても良い。さらに、未知語を格納するバッファがあり、そのバッファに未知語であるｉ番目の文字を書き込む処理も、「未知語」フラグを付与する処理とする。
【０２５１】
（ステップＳ２２０９）要素分割手段１８３１０８１は、カウンタｉを１、インクリメントする。ステップＳ２２０２に戻る。
【０２５２】
（ステップＳ２２１０）要素分割手段１８３１０８１は、バッファ上に配置した文字列と一致する第一文字列と対になる機能語情報、前接続記号、および後接続記号を、辞書情報格納部１８３１０３から読み出し、メモリ上に配置する。
【０２５３】
（ステップＳ２２１１）要素分割手段１８３１０８１は、バッファ上に配置した文字列に対して、ステップＳ２２１０で読み出した機能語情報、前接続記号、および後接続記号を付与する。
【０２５４】
（ステップＳ２２１２）要素分割手段１８３１０８１は、カウンタｉに、「ｉ＋文字列の文字数」を代入する。ステップＳ２２０２に戻る。なお、「文字列の文字数」の「文字列」は、バッファ上に配置した文字列である。
【０２５５】
（ステップＳ２２１３）要素連結手段１８３１０８２は、要素分割手段１８３１０８１が分割した文字列のうち、連結可能な文字列を連結する。かかる連結処理について、図２３のフローチャートを用いて、詳細に説明する。
【０２５６】
（ステップＳ２２１４）文字列取得手段１８３１０８３は、要素連結手段１８３１０８２が取得した複数の各第二文字列の最後尾の第一文字列に対応する機能語情報または後接続記号から、各第二文字列の種類を特定する情報を決定し、当該複数の各第二文字列の種類を特定する情報と、当該複数の各第二文字列を対にした複数の対の情報をメモリ上に配置する。かかる処理（文分割処理、という）について、図２４のフローチャートを用いて、詳細に説明する。
【０２５７】
（ステップＳ２２１５）文字列取得手段１８３１０８３は、ステップＳ２２１６で取得した２以上の区切られた各第二文字列と、各第二文字列の種類を特定する情報を対にして、メモリ上に配置する。かかるメモリ配置処理について、図２５のフローチャートを用いて、詳細に説明する。処理を終了する。
【０２５８】
次に、ステップＳ２２１３の連結処理について、図２３のフローチャートを用いて、詳細に説明する。
【０２５９】
（ステップＳ２３０１）要素連結手段１８３１０８２は、要素分割手段１８３１０８１が未知語フラグ（未知語情報の一種）を付与した連続する未知語であり、ひらがなの文字を連結し文字列を構成する。また、要素連結手段１８３１０８２は、要素分割手段１８３１０８１が未知語フラグを付与した連続する未知語であり、ひらがなではない文字を連結し文字列を構成する。
【０２６０】
（ステップＳ２３０２）要素連結手段１８３１０８２は、ステップＳ２３０１で連結した文字列、または連結されなかった未知語の文字に対してまとまりであることを示す文字列の種類を特定する情報であるまとまり情報を付与する。まとまり情報は、機能語情報の一種である。まとまり情報は、文字列に付与される未知語フラグでも良い。
【０２６１】
（ステップＳ２３０３）要素連結手段１８３１０８２は、カウンタｉに１を代入する。
【０２６２】
（ステップＳ２３０４）要素連結手段１８３１０８２は、処理対象の文中に、（ｉ＋１）番目の、まとめられた文字列（１文字の場合もある）が存在するか否かを判断する。（ｉ＋１）番目の文字列が存在すればステップＳ２３０５に行き、（ｉ＋１）番目の文字列が存在しなければ上位関数にリターンする。
【０２６３】
（ステップＳ２３０５）要素連結手段１８３１０８２は、ｉ番目の文字列の後接続記号と、（ｉ＋１）番目の文字列の前接続記号を読み出し、メモリ上に配置する。なお、ｉ番目の文字列の後接続記号は、ｉ番目の文字列の最後の第一文字列と対になる後接続記号である。また、（ｉ＋１）番目の文字列の前接続記号は、（ｉ＋１）番目の文字列の先頭の第一文字列と対になる前接続記号である。
【０２６４】
（ステップＳ２３０６）要素連結手段１８３１０８２は、ステップＳ２３０５で読み出したｉ番目の文字列の後接続記号と、（ｉ＋１）番目の文字列の前接続記号から、ｉ番目の文字列と（ｉ＋１）番目の文字列が連結可能であるか否かを判断する。なお、２つの連続する文字列が連結可能であるか否かは、前出の後接続記号と、後出の前接続記号から判断可能であり、要素連結手段１８３１０８２は、例えば、連結可能な２つの文字列の後接続記号と前接続記号の組の情報（ルール）を保持している。
【０２６５】
（ステップＳ２３０７）要素連結手段１８３１０８２は、ステップＳ２３０６における判断結果が、連結可能である、との判断であればステップＳ２３０８に行き、連結可能でない、との判断であればステップＳ２３０９に行く。
【０２６６】
（ステップＳ２３０８）要素連結手段１８３１０８２は、ｉ番目の文字列と、（ｉ＋１）番目の文字列を連結する。文字列の連結とは、連結した文字列をバッファに書き込む処理でも良いし、２つの文字列をリンク付けする処理等でも良い。
【０２６７】
（ステップＳ２３０９）要素連結手段１８３１０８２は、カウンタｉを１、インクリメントする。ステップＳ２３０４に行く。
【０２６８】
次に、ステップＳ２２１４の文分割処理について、図２４のフローチャートを用いて、詳細に説明する。
【０２６９】
（ステップＳ２４０１）文字列取得手段１８３１０８３は、カウンタｉに１を代入する。
【０２７０】
（ステップＳ２４０２）文字列取得手段１８３１０８３は、処理対象の文中に、ｉ番目の第二文字列が存在するか否かを判断する。ｉ番目の第二文字列が存在すればステップＳ２４０３に行き、ｉ番目の第二文字列が存在しなければ上位関数にリターンする。
【０２７１】
（ステップＳ２４０３）文字列取得手段１８３１０８３は、ｉ番目の第二文字列の最後尾の第一文字列に対応する機能語情報または後接続記号から、各第二文字列の種類を特定する情報を決定する。具体的には、例えば、第二文字列の種類は、例えば、「主題」、「副題」、「動作」、または「状態」であり、第二文字列の最後尾の第一文字列に対応する機能語情報が「動作」または「状態」であれば、第二文字列の種類は「動作」または「状態」であると、文字列取得手段１８３１０８３は決定する。また、第二文字列の最後尾の第一文字列に対応する後接続記号が「主題」または「副題」を示す記号である場合は、第二文字列の種類は「主題」または「副題」であると、文字列取得手段１８３１０８３は決定する。そして、文字列取得手段１８３１０８３は、ｉ番目の第二文字列と、第二文字列の種類を特定する情報を取り出し、メモリ上に配置する。
【０２７２】
（ステップＳ２４０４）文字列取得手段１８３１０８３は、カウンタｉを１、インクリメントする。ステップＳ２４０２に戻る。
【０２７３】
次に、ステップＳ２２１５のメモリ配置処理について、図２５のフローチャートを用いて、詳細に説明する。
【０２７４】
（ステップＳ２５０１）文字列取得手段１８３１０８３は、出力する文構造の情報を取得する。出力する文構造の情報は、例えば、文字列取得手段１８３１０８３があらかじめ格納しており、この情報を文字列取得手段１８３１０８３が読み出す。また、出力する文構造の情報とは、例えば、「主題，副題，動作｜状態」である。これは、「主題を示す文字列」、「副題を示す文字列」，「動作を示す文字列」または「状態を示す文字列」の順で出力することを示す。「主題」、「副題」、「動作」、「状態」などは、文中の文字列の機能や、意義などを示すことを示す。また、「主題」、「副題」、「動作」、「状態」などを、以下、適宜、文要素という。また、出力する文構造の情報の他の例は、「主題，状態」である。これは、「主題を示す文字列」、「状態を示す文字列」の順で出力することを示す。
【０２７５】
（ステップＳ２５０２）文字列取得手段１８３１０８３は、カウンタｉに１を代入する。
【０２７６】
（ステップＳ２５０３）文字列取得手段１８３１０８３は、ステップＳ２５０１で読み出した文構造の情報に、ｉ番目の文要素が存在するか否かを判断する。ｉ番目の文要素が存在すればステップＳ２５０４に行き、ｉ番目の文要素が存在しなければ上位関数にリターンする。
【０２７７】
（ステップＳ２５０４）文字列取得手段１８３１０８３は、ｉ番目の文要素（例えば、「主題」）の情報を読み出し、当該文要素に対応する種類（例えば、「主題」）を示す第二文字列を検索する。
【０２７８】
（ステップＳ２５０５）文字列取得手段１８３１０８３は、文要素に対応する種類（例えば、「主題」）を示す第二文字列が存在すればステップＳ２５０６に行き、存在しなければステップＳ２５０７に行く。
【０２７９】
（ステップＳ２５０６）文字列取得手段１８３１０８３は、文要素に対応する種類（例えば、「主題」）を示す第二文字列を取得し、当該第二文字列と、文要素に対応する種類を対にしてバッファに追記する。
【０２８０】
（ステップＳ２５０７）文字列取得手段１８３１０８３は、カウンタｉを１、インクリメントする。ステップＳ２５０３に戻る。
【０２８１】
なお、図２５のフローチャートにおいて、文構造の情報に従って、第二文字列の順序を入れ替えてメモリ上に配置したが、かかる文構造の情報に従って第二文字列の順序を入れ替える処理は必須の処理ではない。第二文字列と、その種類を対にして記憶すれば良い。
【０２８２】
ステップＳ２０１６のスコア変更処理の詳細について、図２６のフローチャートを用いて説明する。
【０２８３】
（ステップＳ２６０１）変更語取得部１８３１１１は、変更情報格納部１８３１０６の変更情報が有する変更語の情報を用いて、評価語の前後の所定以内の文字数の距離内に、変更語が存在するか否かを判断する。
【０２８４】
（ステップＳ２６０２）変更語取得部１８３１１１は、ステップＳ２６０１で変更語が存在すると判断した場合はステップＳ２６０３に行き、存在しないと判断した場合は上位関数にリターンする。
【０２８５】
（ステップＳ２６０３）変更語取得部１８３１１１は、変更情報格納部１８３１０６の変更情報が有する変更語にマッチする評価語の前後の所定以内の文字数の距離内の文字列をすべて取得し、メモリ上に配置する。
【０２８６】
（ステップＳ２６０４）評価変更情報取得部１８３１１２は、ステップＳ２６０３で取得された1以上の変更語と対になる各評価変更情報を、変更情報格納部１８３１０６から取得する。
【０２８７】
（ステップＳ２６０５）変更スコア算出部１８３１１３は、スコア取得部１８３１１０が取得したスコアに対して、ステップＳ２６０４で取得した1以上の評価変更情報を用いて、スコアを変更し、新たなスコアを算出する。変更スコア算出部１８３１１３は、例えば、「スコア×1番目の評価変更情報×２番目の評価変更情報×・・・×ｎ番目の評価変更情報」により、新たなスコアを算出する。上位関数にリターンする。その際、変更語が存在する場合には新たなスコアを、または変更語が存在しない場合には元のスコアをリターンする。
【０２８８】
なお、図２６のフローチャートにおいて、変更語取得部１８３１１１は、評価語の前後の所定以内の文字数の距離内に、変更語が存在するか否かを判断した。しかし、変更語の存在を検索する対象の文字列は、例えば、評価語が含まれる第二文字列など、他のアルゴリズムや、他の範囲でも良い。
【０２８９】
以下、本実施の形態における評価出力装置の具体的な動作について説明する。まず、文格納部１８３１０２は、例えば、図２７に示す文章群情報管理表を保持している。文章群情報管理表は、「ＩＤ」「文章群情報」を有するレコードを1以上格納している。「ＩＤ」は、レコードを識別する情報であり、表におけるレコード管理のために存在する。「文章群情報」は、「ユーザ識別子」「文章群」の属性を有する。「ユーザ識別子」は、「文章群」を識別する情報であり、ここでは、「文章群」のＵＲＬである。「文章群」は、ＨＴＭＬで記述されたファイルであり、情報管理装置１２に格納されていたファイルである。評価出力装置１８３１は、図示しない手段により、「文章群」を情報管理装置１２から受信した、とする。
【０２９０】
図２８は、辞書情報格納部１８３１０３に格納されている辞書情報管理表である。辞書情報管理表は、「第一文字列」「前接続記号」「後接続記号」「機能語情報」の属性を有するレコードを１以上格納している。
【０２９１】
図２８の「前接続記号」の「−＆」は、前に、未知語情報で識別される未知語や、「ｏｂｊｅｃｔ」で識別される対象物などが連結されることを示す。「前接続記号」は、他にも「＆＆」などがあり、「＆＆」は、前に、「名前」や、未知語や、「ｏｂｊｅｃｔ」で識別される対象物などが連結されることを示す。「名前」とは、登録している人や物などの名前である。
【０２９２】
また、「後接続記号」の「ｓ％」は、区切りになり得て、「副題」となり得ることを示す。また、「後接続記号」の「＆＆」は、後に、「名前」や、未知語情報で識別される未知語や、「ｏｂｊｅｃｔ」で識別される対象物などが連結されることを示す。また、「後接続記号」の「ｍ％」は、区切りになり得て、「主題」となり得ることを示す。また、「後接続記号」の「ｎ％」は、区切りになり得て、「主題」となり得ることを示す。「ｍ％」と「ｎ％」は、両方とも「主題」となり得るが、「ｍ％」の方が主題になる優先度は高い、ことを意味する。また、「後接続記号」の「−−」は、「ａｃｔｉｏｎ」で識別される文字列が連結されることを示す。また、「後接続記号」の「％=」は、区切りになり得て、かつ、「ｏｂｊｅｃｔ」で識別される対象物や「名前」などが連結されることを示す。また、「後接続記号」の「ｏ％」は、区切りになり得て、「準主題」となり得ることを示す。また、「後接続記号」の「％％」は、強制的な区切りであることを示す。
【０２９３】
また、「機能語情報」の「ｏｂｊｅｃｔ」は、対象物を示す。また、「機能語情報」の「ａｃｔｉｏｎ」は、動作を示す。さらに、「機能語情報」の「ｓｔａｔｅ」は、状態を示す。
【０２９４】
図２９は、評価情報格納部１８３１０４に管理されている評価情報管理表である。評価情報管理表は、「評価語」「スコア」の属性値を有するレコードを1以上格納している。本評価情報管理表において、例えば、評価語「良い」のスコアは「＋３」、評価語「おしゃれ」のスコアは「＋４」等である。
【０２９５】
図３０は、抽出タグ情報格納部１８３１０５に管理されている抽出タグ情報管理表である。抽出タグ情報管理表は、ユーザ識別子と抽出情報を有する抽出タグ情報を1以上格納している。ここでは、ユーザ識別子はＵＲＬである。抽出情報は、開始タグの一部分であり、かかる文字列を有する開始タグから、対応する終了タグ（ここでは、</div>）までの文が抽出されることとなる。
【０２９６】
図３１は、変更情報格納部１８３１０６に管理されている変更情報管理表である。変更情報管理表は、「変更語」「評価変更情報」の属性値を有するレコードを1以上格納している。本評価情報管理表において、「評価変更情報」は、スコアに対して乗算される数値である。
【０２９７】
以上の状況において、評価出力装置１８３１は、予め評価を蓄積するために、多数の情報管理装置１２（Ｗｅｂページが存在するサーバ装置）から、ホームページ（文章群の一種）を収集し、文格納部１８３１０２に蓄積している、とする。
【０２９８】
そして、例えば、評価出力装置１８３１は、文格納部１８３１０２の文章群を順に読み出し、評価対象を取得し、評価対象について評価を算出し、記録媒体に蓄積する。かかる評価出力装置１８３１の動作について、以下、具体的に説明する。
【０２９９】
まず、解析対象文取得部１８３１０７は、１番目の文章群（ファイル）を、文格納部１８３１０２から読み出す。つまり、解析対象文取得部１８３１０７は、図２７の「ＩＤ＝１」の文章群（ＨＴＭＬファイル）をファイルオープンする。
【０３００】
そして、次に、解析対象文取得部１８３１０７は、以下の解析対象文取得処理を行う。つまり、解析対象文取得部１８３１０７は、１番目の文章群の識別情報（「http://www.お店紹介.co.jp/」）を、文格納部１８３１０２から取得する。次に、解析対象文取得部１８３１０７は、識別情報（「http://www.お店紹介.co.jp/」）に対応する抽出情報を、抽出タグ情報格納部１８３１０５から検索する。そして、解析対象文取得部１８３１０７は、抽出タグ情報格納部１８３１０５から抽出情報「<div class=ebody」を読み出す。次に、解析対象文取得部１８３１０７は、取得した抽出情報「<div class=ebody」を用いて、タグ「<div class=ebody」に前方一致する開始タグから、対応する終了タグ「</div>」に囲まれた文を、識別情報（「http://www.お店紹介.co.jp/」）で識別される文章群から読み出し、メモリ上に配置する。そして、文「店舗Ｘは、おしゃれだ。店舗Ｘが、テレビで評判だ。店舗Ｘは、おいしいんだ。」などがメモリ上に読み出される。以上で、解析対象文取得処理が完了する。
【０３０１】
次に、文分割制御部１８３１０８は、以下のように、読み出した各文を分割する。まず、文分割制御部１８３１０８は、文「店舗Ｘは、おしゃれだ。」に対して、分割処理を行う。文分割制御部１８３１０８の要素分割手段１８３１０８１は、文「店舗Ｘは、おしゃれだ。」の中の、１番目の文字から６番目（上記の「ｎ」は「５」である）の文字までの文字列「店舗Ｘは、お」を取得し、バッファ上に置く（図３２の（１））。
【０３０２】
そして、要素分割手段１８３１０８１は、文字列「店舗Ｘは、お」を、辞書情報格納部１８３１０３に検索しにいく。しかし、文字列「店舗Ｘは、お」に合致する第一文字列が、図２８の辞書情報管理表に存在しないので、要素分割手段１８３１０８１は、先の文字列より１文字少ない文字列「店舗Ｘは、」を構成する。そして、要素分割手段１８３１０８１は、文字列「店舗Ｘは、」をバッファ上に置く（図３２の（２））。そして、同様に、要素分割手段１８３１０８１は、文字列「店舗Ｘは、」を、辞書情報格納部１８３１０３に検索しにいく。しかし、文字列「店舗Ｘは、」に合致する第一文字列が、図２８の辞書情報管理表に存在しないので、要素分割手段１８３１０８１は、先の文字列より１文字少ない文字列「店舗Ｘは」を構成し、バッファ上に置く（図３２の（３））。そして、要素分割手段１８３１０８１は、文字列「店舗Ｘは」を、辞書情報格納部１８３１０３に検索しにいく。同様に、文字列「店舗Ｘは」に合致する第一文字列が、図２８の辞書情報管理表に存在しない。そして、要素分割手段１８３１０８１は、同様の処理により、１文字ずつ文字数を少なくして、辞書情報格納部１８３１０３に検索しにいく（図３２の（４）から（６））。そして、要素分割手段１８３１０８１は、最後の文字「店」も図２８の辞書情報管理表に存在しない、と判断する。そして、要素分割手段１８３１０８１は、文字「店」に、未知語であることを示す情報である「未知語」フラグを付与する（図３２の（７））。なお、ここでの「未知語」フラグは、情報「未知語」である。
【０３０３】
次に、要素分割手段１８３１０８１は、処理対象の文字列の先頭のポインタを１ずらす。そして、要素分割手段１８３１０８１は、２番目の文字から６文字分の文字列「舗Ｘは、おし」を読み出し、バッファに配置する（図３２の（８））。そして、同様に、要素分割手段１８３１０８１は、文字列「舗Ｘは、おし」を、辞書情報格納部１８３１０３に検索しにいく。同様に、文字列「舗Ｘは、おし」に合致する第一文字列が、図２８の辞書情報管理表に存在しない。そして、要素分割手段１８３１０８１は、同様の処理により、１文字ずつ文字数を少なくして、辞書情報格納部１８３１０３に検索しにいく（図３２の（９）から（１３））。そして、要素分割手段１８３１０８１は、最後の文字「舗」も図２８の辞書情報管理表に存在しない、と判断する。そして、要素分割手段１８３１０８１は、文字「舗」に、未知語であることを示す情報である「未知語」フラグを付与する（図３２の（１４））。
【０３０４】
次に、要素分割手段１８３１０８１は、処理対象の文字列の先頭のポインタを１ずらす。そして、要素分割手段１８３１０８１は、３番目の文字から６文字分の文字列「Ｘは、おしゃ」を読み出し、バッファに配置する（図３２の（１５））。そして、同様に、要素分割手段１８３１０８１は、文字列「Ｘは、おしゃ」を、辞書情報格納部１８３１０３に検索しにいく。同様に、文字列「Ｘは、おしゃ」に合致する第一文字列が、図２８の辞書情報管理表に存在しない。そして、要素分割手段１８３１０８１は、同様の処理により、１文字ずつ文字数を少なくして、辞書情報格納部１８３１０３に検索しにいく（図３２の（１６）から（２０））。そして、要素分割手段１８３１０８１は、最後の文字「Ｘ」も図２８の辞書情報管理表に存在しない、と判断する。そして、要素分割手段１８３１０８１は、文字「Ｘ」に、未知語であることを示す情報である「未知語」フラグを付与する（図３２の（２１））。
【０３０５】
次に、要素分割手段１８３１０８１は、処理対象の文字列の先頭のポインタを１ずらす。そして、要素分割手段１８３１０８１は、４番目の文字から６文字分の文字列「は、おしゃれ」を読み出し、バッファに配置する（図３２の（２２））。同様に、文字列「は、おしゃれ」に合致する第一文字列が、図２８の辞書情報管理表に存在しない。そして、要素分割手段１８３１０８１は、同様の処理により、１文字ずつ文字数を少なくして、辞書情報格納部１８３１０３に検索しにいく（図３２の（２３）から（２７））。そして、要素分割手段１８３１０８１は、最後の文字「は」は図２８の辞書情報管理表に存在する、と判断する。そして、要素分割手段１８３１０８１は、バッファ上に配置した文字列と一致する第一文字列「は」と対になる前接続記号「−＆」、後接続記号「ｍ％」、および機能語情報「ｏｂｊｅｃｔ」を、辞書情報格納部１８３１０３から読み出し、メモリ上に配置する。そして、要素分割手段１８３１０８１は、バッファ上に配置した文字列「は」に対して、読み出した前接続記号「−＆」、後接続記号「ｍ％」、および機能語情報「ｏｂｊｅｃｔ」を付与する（図３２の（２８））。
【０３０６】
以上の処理を繰り返し、処理対象の文「店舗Ｘは、おしゃれだ。」について、図３２の（ｘ）のようなデータを得る。つまり、「店」「舗」「Ｘ」「お」「し」「ゃ」「れ」に対して、「未知語」が付与される。また、「は」に対して、「−＆：ｍ％：ｏｂｊｅｃｔ」が付与される。また、「、」「。」に対して、「：％％：」が付与される。「：％％：」は、後接続記号が「％％」であることを示す。後接続記号「％％」は、無条件に、後ろが区切られることを示す。さらに、「だ」に対して、「−＆：％−：ｓｔａｔｅ」が付与される（図３２の（ｘ））。
【０３０７】
次に、要素連結手段１８３１０８２は、要素分割手段１８３１０８１が未知語フラグ「未知語」を付与した連続する未知語であり、ひらがなではない文字「店」「舗」「Ｘ」を連結し文字列「店舗Ｘ」を構成する。また、要素連結手段１８３１０８２は、要素分割手段１８３１０８１が未知語フラグ「未知語」を付与した連続する未知語であり、ひらがなの連続する文字「お」「し」「ゃ」「れ」を連結した文字列「おしゃれ」を構成する。そして、要素連結手段１８３１０８２は、連結した文字列、または連結されなかった未知語の文字に対してまとまりであることを示す文字列の種類を特定する情報であるまとまり情報（ここでは、「未知語」）を付与し、バッファに書き込む。バッファ内の情報は、図３２の（ｘ＋１）である。
【０３０８】
次に、要素連結手段１８３１０８２は、図３２（ｘ＋１）の各前後するまとまりの文字列（例えば、「私」と「と」）が連結するか否かを判断し、連結するものは連結させる。
【０３０９】
例えば、「店舗Ｘ」と「は」は、「店舗Ｘ」が未知語で、「は」の前接続記号「−＆」により、要素連結手段１８３１０８２は、連結すると判断する。なぜなら、前接続記号「−＆」は、前の未知語と連結するからである。そして、要素連結手段１８３１０８２は、「店舗Ｘは」に対して、「：ｍ％：ｏｂｊｅｃｔ」を付与する（図３２（ｘ＋２）参照）。「：ｍ％：ｏｂｊｅｃｔ」は、前接続記号はなし、後接続記号は「ｍ％」、機能語情報は「ｏｂｊｅｃｔ」であることを示す。
【０３１０】
また、要素連結手段１８３１０８２は、「店舗Ｘは」と「、」は連結しない、と判断する。「、」は、無条件に、後ろが区切られる記号であり、前の文字列とは結合しない、とする。
【０３１１】
そして、要素連結手段１８３１０８２は、「おしゃれ」と「だ」は連結する、と判断し、連結させる。つまり、要素連結手段１８３１０８２は、文字列「おしゃれだ」を構成し、かつ、「：％−：ｓｔａｔｅ」を付与する（図３２（ｘ＋２）参照）。
【０３１２】
そして、要素連結手段１８３１０８２は、「おしゃれだ」と「。」は連結しない、と判断する。「。」は、無条件に、後ろが区切られる記号であり、前の文字列とは結合しない、とする。
【０３１３】
以上の処理により、要素連結手段１８３１０８２は、２つの第二文字列を得る（図３２（ｘ＋２）参照）。
【０３１４】
次に、文字列取得手段１８３１０８３は、１番目の第二文字列「店舗Ｘは」を取得し、当該第二文字列の最後尾の第一文字列「は」に対応する機能語情報「ｏｂｊｅｃｔ」または後接続記号「ｍ％」から、第二文字列の種類を「主題」であると、決定する。なお、ここでは、文字列取得手段１８３１０８３は、後接続記号「ｍ％」から、第二文字列「店舗Ｘは」の種類を「主題」であると、決定する（図３２の（ｘ＋３））。
【０３１５】
次に、文字列取得手段１８３１０８３は、２番目の第二文字列「おしゃれだ」を取得し、当該第二文字列の最後尾の第一文字列「だ」に対応する機能語情報「ｓｔａｔｅ」または後接続記号「％−」から、第二文字列の種類を「状態」であると、決定する。なお、ここでは、文字列取得手段１８３１０８３は、機能語情報「ｓｔａｔｅ」から、第二文字列「おしゃれだ」の種類を「状態」であると、決定する（図３２の（ｘ＋３））。
【０３１６】
次に、文字列取得手段１８３１０８３は、出力する（メモリ上に配置する要素の順序を示す）文構造「主題，状態」を読み出す。なお、文構造「主題，状態」は、あらかじめ文字列取得手段１８３１０８３が保持している、とする。そして、文字列取得手段１８３１０８３は、文構造「主題，状態」に従って、第二文字列「店舗Ｘは」「おしゃれだ」をメモリ上に配置する。そして、文字列取得手段１８３１０８３は、文要素に対応する種類の情報も、第二文字列と対にして、メモリ上に書き込む。そして、文字列取得手段１８３１０８３は、「店舗Ｘは：主題，おしゃれだ：状態」を得る。以上の処理により、文「店舗Ｘは、おしゃれだ。」を、「主題」と「状態」に分割できた。
【０３１７】
次に、評価対象取得部１８３１０９は、メモリ上に配置された情報から、文分割制御部１８３１０８が取得した第二文字列の種類「主題」から評価の対象を含む第二文字列「店舗Ｘは」を特定し、当該第二文字列「店舗Ｘは」から評価対象「店舗Ｘ」を取得する。
【０３１８】
次に、スコア取得部１８３１１０は、評価対象を含む第二文字列「店舗Ｘ」を有する文中の他の特定の第二文字列の種類（例えば、「状態」）に対応する第二文字列「おしゃれだ」を取得する。
【０３１９】
次に、スコア取得部１８３１１０は、取得した第二文字列「おしゃれだ」中に、評価語を含むか否か決定するために、評価情報格納部１８３１０４が有する1以上の評価語を各々読み出し、当該各評価語をキーとして、第二文字列「おしゃれだ」を検索する。そして、評価情報格納部１８３１０４の一つの評価語「おしゃれ」が、第二文字列「おしゃれだ」中に含まれることを検知する。
【０３２０】
そして、スコア取得部１８３１１０は、評価情報格納部１８３１０４を検索し、評価語「おしゃれ」に対応するスコア「＋４」を読み出し、メモリ上に配置する。
【０３２１】
次に、スコア変更処理を行おうとするが、変更語が対象文中に含まれないので、スコアの変更処理は行われない。
【０３２２】
次に、文分割制御部１８３１０８は、２つ目の文「店舗Ｘが、テレビで評判だ。」を、上記の処理と同様に、以下のように分割する。つまり、文分割制御部１８３１０８の要素分割手段１８３１０８１は、文「店舗Ｘが、テレビで評判だ。」の中の、１番目の文字から６番目（上記の「ｎ」は「５」である）の文字までの文字列「店舗Ｘが、テ」を取得し、バッファ上に置く（図３３の（１））。
【０３２３】
そして、要素分割手段１８３１０８１は、文字列「店舗Ｘが、テ」を、辞書情報格納部１８３１０３に検索しにいく。しかし、文字列「店舗Ｘが、テ」に合致する第一文字列が、図２８の辞書情報管理表に存在しないので、要素分割手段１８３１０８１は、先の文字列より１文字少ない文字列「店舗Ｘが、」を構成する。そして、要素分割手段１８３１０８１は、文字列「店舗Ｘが、」をバッファ上に置く（図３３の（２））。そして、同様に、要素分割手段１８３１０８１は、文字列「店舗Ｘが、」を、辞書情報格納部１８３１０３に検索しにいく。しかし、文字列「店舗Ｘが、」に合致する第一文字列が、図２８の辞書情報管理表に存在しないので、要素分割手段１８３１０８１は、先の文字列より１文字少ない文字列「店舗Ｘが」を構成し、バッファ上に置く（図３３の（３））。そして、要素分割手段１８３１０８１は、文字列「店舗Ｘが」を、辞書情報格納部１８３１０３に検索しにいく。同様に、文字列「店舗Ｘが」に合致する第一文字列が、図２８の辞書情報管理表に存在しない。そして、要素分割手段１８３１０８１は、同様の処理により、１文字ずつ文字数を少なくして、辞書情報格納部１８３１０３に検索しにいく（図３３の（４）から（６））。そして、要素分割手段１８３１０８１は、最後の文字「店」も図２８の辞書情報管理表に存在しない、と判断する。そして、要素分割手段１８３１０８１は、文字「店」に、未知語であることを示す情報である「未知語」フラグを付与する（図３３の（７））。なお、ここでの「未知語」フラグは、情報「未知語」である。
【０３２４】
次に、要素分割手段１８３１０８１は、処理対象の文字列の先頭のポインタを１ずらす。そして、要素分割手段１８３１０８１は、２番目の文字から６文字分の文字列「舗Ｘが、テレ」を読み出し、バッファに配置する（図３３の（８））。そして、同様に、要素分割手段１８３１０８１は、文字列「舗Ｘが、テレ」を、辞書情報格納部１８３１０３に検索しにいく。同様に、文字列「舗Ｘが、テレ」に合致する第一文字列が、図２８の辞書情報管理表に存在しない。そして、要素分割手段１８３１０８１は、同様の処理により、１文字ずつ文字数を少なくして、辞書情報格納部１８３１０３に検索しにいく（図３３の（９）から（１３））。そして、要素分割手段１８３１０８１は、最後の文字「舗」も図２８の辞書情報管理表に存在しない、と判断する。そして、要素分割手段１８３１０８１は、文字「舗」に、未知語であることを示す情報である「未知語」フラグを付与する（図３３の（１４））。
【０３２５】
次に、要素分割手段１８３１０８１は、処理対象の文字列の先頭のポインタを１ずらす。そして、要素分割手段１８３１０８１は、３番目の文字から６文字分の文字列「Ｘが、テレビ」を読み出し、バッファに配置する（図３３の（１５））。そして、同様に、要素分割手段１８３１０８１は、文字列「Ｘが、テレビ」を、辞書情報格納部１８３１０３に検索しにいく。同様に、文字列「Ｘが、テレビ」に合致する第一文字列が、図２８の辞書情報管理表に存在しない。そして、要素分割手段１８３１０８１は、同様の処理により、１文字ずつ文字数を少なくして、辞書情報格納部１８３１０３に検索しにいく（図３３の（１６）から（２０））。そして、要素分割手段１８３１０８１は、最後の文字「Ｘ」も図２８の辞書情報管理表に存在しない、と判断する。そして、要素分割手段１８３１０８１は、文字「Ｘ」に、未知語であることを示す情報である「未知語」フラグを付与する（図３３の（２１））。
【０３２６】
次に、要素分割手段１８３１０８１は、処理対象の文字列の先頭のポインタを１ずらす。そして、要素分割手段１８３１０８１は、４番目の文字から６文字分の文字列「が、テレビで」を読み出し、バッファに配置する（図３３の（２２））。同様に、文字列「が、テレビで」に合致する第一文字列が、図２８の辞書情報管理表に存在しない。そして、要素分割手段１８３１０８１は、同様の処理により、１文字ずつ文字数を少なくして、辞書情報格納部１８３１０３に検索しにいく（図３３の（２３）から（２７））。そして、要素分割手段１８３１０８１は、最後の文字「が」は図２８の辞書情報管理表に存在する、と判断する。そして、要素分割手段１８３１０８１は、バッファ上に配置した文字列と一致する第一文字列「が」と対になる前接続記号「−＆」、後接続記号「ｎ％」、および機能語情報「ｏｂｊｅｃｔ」を、辞書情報格納部１８３１０３から読み出し、メモリ上に配置する。そして、要素分割手段１８３１０８１は、バッファ上に配置した文字列「が」に対して、読み出した前接続記号「−＆」、後接続記号「ｎ％」、および機能語情報「ｏｂｊｅｃｔ」を付与する（図３３の（２８））。
【０３２７】
以上の処理を繰り返し、処理対象の文「店舗Ｘが、テレビで評判だ。」について、図３３の（ｘ）のようなデータを得る。つまり、「店」「舗」「Ｘ」「テ」「レ」「ビ」「評」「判」に対して、「未知語」が付与される。また、「が」に対して、「−＆：ｎ％：ｏｂｊｅｃｔ」が付与される。また、「、」「。」に対して、「：％％：」が付与される。また、「で」に対して、「−＆：ｓ％：ｏｂｊｅｃｔ」が付与される。さらに、「だ」に対して、「−＆：％−：ｓｔａｔｅ」が付与される（図３３の（ｘ））。
【０３２８】
次に、要素連結手段１８３１０８２は、要素分割手段１８３１０８１が未知語フラグ「未知語」を付与した連続する未知語であり、ひらがなではない文字「店」「舗」「Ｘ」を連結し文字列「店舗Ｘ」を構成する。また、要素連結手段１８３１０８２は、要素分割手段１８３１０８１が未知語フラグ「未知語」を付与した連続する未知語であり、ひらがなではない文字「テ」「レ」「ビ」を連結し文字列「テレビ」を構成する。また、要素連結手段１８３１０８２は、要素分割手段１８３１０８１が未知語フラグ「未知語」を付与した連続する未知語であり、ひらがなではない文字「評」「判」を連結し文字列「評判」を構成する。そして、要素連結手段１８３１０８２は、連結した文字列、または連結されなかった未知語の文字に対してまとまりであることを示す文字列の種類を特定する情報であるまとまり情報（ここでは、「未知語」）を付与し、バッファに書き込む。バッファ内の情報は、図３３の（ｘ＋１）である。
【０３２９】
次に、要素連結手段１８３１０８２は、図３３（ｘ＋１）の各前後するまとまりの文字列（例えば、「店舗Ｘ」と「が」）が連結するか否かを判断し、連結するものは連結させる。
【０３３０】
例えば、「店舗Ｘ」と「が」は、「店舗Ｘ」が未知語で、「が」の前接続記号「−＆」により、要素連結手段１８３１０８２は、連結すると判断する。そして、要素連結手段１８３１０８２は、「店舗Ｘが」に対して、「：ｎ％：ｏｂｊｅｃｔ」を付与する（図３３（ｘ＋２）参照）。「：ｎ％：ｏｂｊｅｃｔ」は、前接続記号はなし、後接続記号は「ｎ％」、機能語情報は「ｏｂｊｅｃｔ」であることを示す。
【０３３１】
また、同様に、要素連結手段１８３１０８２は、「テレビ」と「で」は連結する、と判断し、連結させる。つまり、要素連結手段１８３１０８２は、文字列「テレビで」を構成し、かつ、「：ｓ％：ｏｂｊｅｃｔ」を付与する（図３３（ｘ＋２）参照）。なお、図３３（ｘ＋２）において、前接続記号が存在しないことを「−」で示している。
【０３３２】
そして、同様に、要素連結手段１８３１０８２は、「評判」と「だ」は連結する、と判断し、連結させる。つまり、要素連結手段１８３１０８２は、文字列「評判だ」を構成し、かつ、「：％−：ｓｔａｔｅ」を付与する（図３３（ｘ＋２）参照）。
【０３３３】
以上の処理により、要素連結手段１８３１０８２は、３つの第二文字列を得る（図３３（ｘ＋２）参照）。
【０３３４】
次に、文字列取得手段１８３１０８３は、１番目の第二文字列「店舗Ｘが」を取得し、当該第二文字列の最後尾の第一文字列「が」に対応する機能語情報「ｏｂｊｅｃｔ」または後接続記号「ｎ％」から、第二文字列の種類を「主題」であると、決定する。なお、ここでは、文字列取得手段１８３１０８３は、後接続記号「ｎ％」から、第二文字列「店舗Ｘが」の種類を「主題」であると、決定する（図３３の（ｘ＋３））。
【０３３５】
次に、文字列取得手段１８３１０８３は、２番目の第二文字列「評判だ」を取得し、当該第二文字列の最後尾の第一文字列「だ」に対応する機能語情報「ｓｔａｔｅ」または後接続記号「％−」から、第二文字列の種類を「状態」であると、決定する。なお、ここでは、文字列取得手段１８３１０８３は、機能語情報「ｓｔａｔｅ」から、第二文字列「評判だ」の種類を「状態」であると、決定する（図３３の（ｘ＋３））。
【０３３６】
次に、文字列取得手段１８３１０８３は、メモリ上に配置する要素の順序を示す文構造「主題，状態」を読み出す。なお、文構造「主題，状態」は、あらかじめ文字列取得手段１８３１０８３が保持している、とする。そして、文字列取得手段１８３１０８３は、文構造「主題，状態」に従って、第二文字列「店舗Ｘが」「評判だ」をメモリ上に配置する。そして、文字列取得手段１８３１０８３は、文要素に対応する種類の情報も、第二文字列と対にして、メモリ上に書き込む。そして、文字列取得手段１８３１０８３は、「店舗Ｘが：主題，評判だ：状態」を得る。以上の処理により、文「店舗Ｘが、評判だ。」を、「主題」と「状態」に分割できた。
【０３３７】
次に、評価対象取得部１８３１０９は、メモリ上に配置された情報から、文分割制御部１８３１０８が取得した第二文字列の種類「主題」から評価の対象を含む第二文字列「店舗Ｘが」を特定し、当該第二文字列「店舗Ｘが」から評価対象「店舗Ｘ」を取得する。なお、上記の第一文で取得している評価対象「店舗Ｘ」を、そのまま利用しても良いし、評価対象「店舗Ｘ」は、予め与えられても良い。
【０３３８】
次に、スコア取得部１８３１１０は、評価対象を含む第二文字列「店舗Ｘ」を有する文中の他の特定の第二文字列の種類（例えば、「状態」）に対応する第二文字列「評判だ」を取得する。
【０３３９】
次に、スコア取得部１８３１１０は、取得した第二文字列「評判だ」中に、評価語を含むか否か決定するために、評価情報格納部１８３１０４が有する1以上の評価語を読み出し、当該各評価語をキーとして、第二文字列「評判だ」を検索する。そして、第二文字列「評判だ」中に存在する評価語が、評価情報格納部１８３１０４に一つも存在しないので、スコア取得部１８３１１０はスコアを取得せずに、２つ目の文「店舗Ｘが、評判だ。」の処理は終了する。
【０３４０】
次に、文分割制御部１８３１０８は、３つ目の文「店舗Ｘは、おいしいんだ。」に対して、上記と同様の分割処理を行う。そして、要素分割手段１８３１０８１は、処理対象の文「店舗Ｘは、おいしいんだ。」について、図３４の（ｘ）のようなデータを得る。つまり、「店」「舗」「Ｘ」「お」「い」「し」「い」に対して、「未知語」が付与される。また、「は」に対して、「−＆：ｍ％：ｏｂｊｅｃｔ」が付与される。また、「、」「。」に対して、「：％％：」が付与される。さらに、「んだ」に対して、「−＆：ｓ％：ｓｔａｔｅ」が付与される（図３４の（ｘ））。
【０３４１】
次に、要素連結手段１８３１０８２は、要素分割手段１８３１０８１が未知語フラグ「未知語」を付与した連続する未知語であり、ひらがなではない文字「店」「舗」「Ｘ」を連結し文字列「店舗Ｘ」を構成する。また、要素連結手段１８３１０８２は、要素分割手段１８３１０８１が未知語フラグ「未知語」を付与した連続する未知語であり、ひらがなの連続する文字「お」「い」「し」「い」を連結した文字列「おいしい」を構成する。そして、要素連結手段１８３１０８２は、連結した文字列、または連結されなかった未知語の文字に対してまとまりであることを示す文字列の種類を特定する情報であるまとまり情報（ここでは、「未知語」）を付与し、バッファに書き込む。バッファ内の情報は、図３４の（ｘ＋１）である。
【０３４２】
次に、要素連結手段１８３１０８２は、図３４（ｘ＋１）の各前後するまとまりの文字列（例えば、「おいしい」と「んだ」）が連結するか否かを判断し、連結するものは連結させる。そして、要素連結手段１８３１０８２は、図３４（ｘ＋２）のデータを得て、当該データをメモリ上に配置する。以上の処理により、要素連結手段１８３１０８２は、２つの第二文字列を得る（図３４（ｘ＋２）参照）。
【０３４３】
次に、文字列取得手段１８３１０８３は、１番目の第二文字列「店舗Ｘは」を取得し、当該第二文字列の最後尾の第一文字列「は」に対応する機能語情報「ｏｂｊｅｃｔ」または後接続記号「ｍ％」から、第二文字列の種類を「主題」であると、決定する（図３４の（ｘ＋３））。
【０３４４】
次に、文字列取得手段１８３１０８３は、２番目の第二文字列「おいしいんだ」を取得し、当該第二文字列の最後尾の第一文字列「んだ」に対応する機能語情報「ｓｔａｔｅ」または後接続記号「ｓ％」から、第二文字列の種類を「状態」であると、決定する。なお、ここでは、文字列取得手段１８３１０８３は、機能語情報「ｓｔａｔｅ」から、第二文字列「おいしいんだ」の種類を「状態」であると、決定する（図３４の（ｘ＋３））。
【０３４５】
次に、文字列取得手段１８３１０８３は、文字列取得手段１８３１０８３は、「店舗Ｘは：主題，おいしいんだ：状態」を得て、メモリ上に書き込む。以上の処理により、文「店舗Ｘは、おいしいんだ。」を、「主題」と「状態」に分割できた。
【０３４６】
次に、評価対象取得部１８３１０９は、メモリ上に配置された情報から、文分割制御部１８３１０８が取得した第二文字列の種類「主題」から評価の対象を含む第二文字列「店舗Ｘは」を特定し、当該第二文字列「店舗Ｘは」から評価対象「店舗Ｘ」を取得する。
【０３４７】
次に、スコア取得部１８３１１０は、評価対象を含む第二文字列「店舗Ｘ」を有する文中の他の特定の第二文字列の種類（例えば、「状態」）に対応する第二文字列「おいしいんだ」を取得する。
【０３４８】
次に、スコア取得部１８３１１０は、取得した第二文字列「おいしいんだ」中に、評価語を含むか否か決定するために、評価情報格納部１８３１０４が有する1以上の評価語を読み出し、当該各評価語をキーとして、第二文字列「おいしいんだ」を検索する。そして、評価情報格納部１８３１０４の一つの評価語「おいしい」が、第二文字列「おいしいんだ」中に含まれることを検知する。
【０３４９】
そして、スコア取得部１８３１１０は、評価情報格納部１８３１０４を検索し、評価語「おいしい」に対応するスコア「＋４」を読み出し、メモリ上に配置する。
【０３５０】
次に、評価出力部１８３１１５は、評価算出部１８３１１４が算出した評価対象の評価から、ユーザ情報を構成する。具体的には、まず、評価出力部１８３１１５は、評価対象「店舗Ｘ」について、対応するスコア「＋４，＋４」を加算し、評価対象「店舗Ｘ」のスコアを「８」とし、「８」をメモリ上に配置する。また、評価出力部１８３１１５は、評価対象を示す用語「店舗Ｘ」とスコア「８」の組を有する用語評価情報群を構成し、かつ、ユーザ識別子「http://www.お店紹介.co.jp/」を取得し、かつ、ユーザ識別子「http://www.お店紹介.co.jp/」で識別されるホームページの最初のビットマップデータをロゴとして取得する。そして、評価出力部１８３１１５は、図３５の「ＩＤ＝１」のレコードのユーザ情報を構成する。次に、評価出力部１８３１１５は、構成したユーザ情報を、ユーザ情報格納部１３０１に蓄積する。なお、上記において、評価対象は「店舗Ｘ」以外にも存在した、とする。また、他の評価対象の処理も、「店舗Ｘ」と同様である。
【０３５１】
以上により、１番目の文章群（「http://www.お店紹介.co.jp/」で特定されるファイル）に対する処理は完了する。
【０３５２】
次に、評価出力装置１８３１は、２番目の文章群（「http://www.ぐるめ.co.jp/」で特定されるファイル）に対する処理を行う。まず、解析対象文取得部１８３１０７は、２番目の文章群（ファイル）を、文格納部１８３１０２から読み出す。つまり、解析対象文取得部１８３１０７は、図１１の「ＩＤ＝２」の文章群（ＨＴＭＬファイル）をファイルオープンする。
【０３５３】
そして、次に、解析対象文取得部１８３１０７は、以下の解析対象文取得処理を行う。つまり、解析対象文取得部１８３１０７は、２番目の文章群のユーザ識別子（「http://www.ぐるめ.co.jp /」）を、文格納部１８３１０２から取得する。次に、解析対象文取得部１８３１０７は、ユーザ識別子（「http://www.ぐるめ.co.jp/」）に対応する抽出情報を、抽出タグ情報格納部１８３１０５から検索する。そして、解析対象文取得部１８３１０７は、抽出タグ情報格納部１８３１０５から抽出情報「<div class=mainbody」を読み出す。次に、解析対象文取得部１８３１０７は、取得した抽出情報「<div class= mainbody」を用いて、タグ「<div class= mainbody」に前方一致する開始タグから、対応する終了タグ「</div>」に囲まれた文を、ユーザ識別子（「http://www. ぐるめ.co.jp/」）で識別される文章群から読み出し、メモリ上に配置する。そして、「店舗Xは、あまり綺麗ではない。店舗Xは、おいしい。」などの文がメモリ上に読み出される。以上で、解析対象文取得処理が完了する。
【０３５４】
次に、文分割制御部１８３１０８は、以下のように、読み出した各文を分割する。まず、文分割制御部１８３１０８は、文「店舗Xは、あまり綺麗ではない。」に対して、上記で説明した分割処理を行う。そして、文分割制御部１８３１０８は、図３６の（１）に示すように、文「店舗Xは、あまり綺麗ではない。」を分割し、かつ、「主題」である第二文字列「店舗Ｘは」と、「状態」である第二文字列「あまり綺麗ではない」を得る。
【０３５５】
次に、評価対象取得部１８３１０９は、メモリ上に配置された情報から、文分割制御部１８３１０８が取得した第二文字列の種類「主題」から評価の対象を含む第二文字列「店舗Ｘは」を特定し、当該第二文字列「店舗Ｘは」から評価対象「店舗Ｘ」を取得する。
【０３５６】
次に、スコア取得部１８３１１０は、評価対象を含む第二文字列「店舗Ｘ」を有する文中の他の特定の第二文字列の種類（例えば、「状態」）に対応する第二文字列「あまり綺麗ではない」を取得する。
【０３５７】
次に、スコア取得部１８３１１０は、取得した第二文字列「あまり綺麗ではない」中に、評価語を含むか否か決定するために、評価情報格納部１８３１０４が有する1以上の評価語を各々読み出し、当該各評価語をキーとして、第二文字列「あまり綺麗ではない」を検索する。そして、評価情報格納部１８３１０４の一つの評価語「綺麗」が、第二文字列「あまり綺麗ではない」中に含まれることを検知する。
【０３５８】
そして、スコア取得部１８３１１０は、評価情報格納部１８３１０４を検索し、評価語「綺麗」に対応するスコア「＋４」を読み出し、メモリ上に配置する。
【０３５９】
次に、スコア変更処理を行う。つまり、変更語取得部１８３１１１は、変更情報格納部１８３１０６の変更情報が有する変更語の情報を用いて、評価語「綺麗」の前後の所定以内の文字数（ここでは、例えば、「５」とする。）の距離内に、変更語が存在するか否かを判断する。変更語取得部１８３１１１は、第二文字列「あまり綺麗ではない」において、評価語「綺麗」の前後５文字以内に「あまり」、「ではない」という２つの変更語が存在する、と検知し、変更語「あまり」、「ではない」を取得し、メモリ上に配置する。
【０３６０】
次に、評価変更情報取得部１８３１１２は、取得された変更語「あまり」と対になる評価変更情報「０．５」、変更語「ではない」と対になる評価変更情報「−１」を、変更情報格納部１８３１０６から取得し、メモリ上に配置する。
【０３６１】
次に、変更スコア算出部１８３１１３は、２つの評価変更情報「０．５」「−１」を用いて、スコア「＋４」に対して演算する。ここでは、例えば、変更スコア算出部１８３１１３は、「（＋４）×０．５×（−１）＝−２」の演算を行い、新しいスコア「−２」を得て、評価対象「店舗Ｘ」とスコア「−２」を対にして、メモリ上に配置する。
【０３６２】
次に、文分割制御部１８３１０８は、２つ目の文「店舗Xは、おいしい。」に対して、上記で説明した分割処理を行う。そして、文分割制御部１８３１０８は、図３６の（２）に示すように、文「店舗Xは、おいしい。」を分割し、かつ、「主題」である第二文字列「店舗Ｘは」と、「状態」である第二文字列「おいしい」を得る。
【０３６３】
次に、評価対象取得部１８３１０９は、メモリ上に配置された情報から、文分割制御部１８３１０８が取得した第二文字列の種類「主題」から評価の対象を含む第二文字列「店舗Ｘは」を特定し、当該第二文字列「店舗Ｘは」から評価対象「店舗Ｘ」を取得する。
【０３６４】
次に、スコア取得部１８３１１０は、評価対象を含む第二文字列「店舗Ｘ」を有する文中の他の特定の第二文字列の種類（例えば、「状態」）に対応する第二文字列「おいしい」を取得する。
【０３６５】
次に、スコア取得部１８３１１０は、取得した第二文字列「おいしい」中に、評価語を含むか否か決定するために、評価情報格納部１８３１０４が有する1以上の評価語を各々読み出し、当該各評価語をキーとして、第二文字列「おいしい」を検索する。そして、評価情報格納部１８３１０４の一つの評価語「おいしい」が、第二文字列「おいしい」中に含まれることを検知する。
【０３６６】
そして、スコア取得部１８３１１０は、評価情報格納部１８３１０４を検索し、評価語「おいしい」に対応するスコア「＋４」を読み出し、評価対象「店舗Ｘ」とスコア「４」を対にして、メモリ上に配置する。
【０３６７】
次に、スコア変更処理を行う。しかし、変更語取得部１８３１１１は、２つ目の文「店舗Xは、おいしい。」において変更語が存在しない、と判断し、スコア変更処理は行わない。
【０３６８】
そして、上記のような処理により、すべての文章群に対する解析処理が完了した、とする。
【０３６９】
次に、評価出力部１８３１１５は、評価算出部１８３１１４が算出した評価対象の評価から、ユーザ情報を構成する。具体的には、まず、評価出力部１８３１１５は、評価対象「店舗Ｘ」について、対応するスコア「−２，＋４」を加算し、評価対象「店舗Ｘ」のスコアを「２」とし、「２」をメモリ上に配置する。また、評価出力部１８３１１５は、評価対象を示す用語「店舗Ｘ」とスコア「２」の組を有する用語評価情報群を構成し、かつ、ユーザ識別子「http://www.ぐるめ.co.jp/」を取得し、かつ、ユーザ識別子「http://www.ぐるめ.co.jp/」で識別されるホームページの最初のビットマップデータをロゴとして取得する。そして、評価出力部１８３１１５は、図３５の「ＩＤ＝２」のレコードのユーザ情報を構成する。次に、評価出力部１８３１１５は、構成したユーザ情報を、ユーザ情報格納部１３０１に蓄積する。
【０３７０】
以上により、２番目の文章群（「http://www. ぐるめ.co.jp/」で特定されるファイル）に対する処理は完了する。
【０３７１】
そして、３番目以降の文章群（ホームーページ）に対しても、上記と同様の処理を行い、ユーザ識別子で識別されるユーザの価値基準を示す用語評価情報群を、ユーザ毎に取得する。
【０３７２】
以上、本実施の形態における評価出力装置よれば、商品やサービスや人などの対象物などの評判を、正確に分析できる。特に、口語体の文章、文法的にいいかげんな文や、倒置が発生している文なども頻出するブログや掲示板の、ファイルや文章を対象にして、対象物の評判を分析でき、ユーザに知らせることができる。その結果、例えば、ブロクや掲示板の大量の書き込みの情報を有効に用いて、ユーザは商品やサービスの購入ができる。また、商品やサービスを提供する企業にとっても、現在の自社、自社製品やサービスの世間での評判が容易に、かなりの確度で把握でき、リスク管理に大いに役立つ。
【０３７３】
また、本実施の形態における評価出力装置よれば、評価語に対する評価の変更を示す言い回しの用語である変更語（例えば、「ではない」など）も考慮して、スコアを変更する機能を有するので、商品やサービスや人などの対象物などの評判を、さらに正確に分析できる。
【０３７４】
また、本実施の形態における、文分割制御部１８３１０８における言語処理では、あいまいな文法の文や、倒置が発生している文なども、精度高く解析できる。例えば、解析対象の文「私と行った佐藤さんが」という口語体の文に対して、文分割制御部１８３１０８は、以下の３つの第二文字列に分割できる。第一は、種類「副題」の「私と」、第二は種類「動作」の「行った」、第三は種類「主題」の「佐藤さんが」である。
【０３７５】
さらに、本実施の形態における評価出力装置よれば、ブログやホームページなどの文章群の中で、解析対象として不必要な文章を、除くことができる。その結果、高速で、正確な処理が可能となる。
【０３７６】
なお、本実施の形態によれば、言語処理の対象は、日本語を例にとり説明したが、他の言語でも良い。なお、対処の言語は、膠着語が好適である。なお、膠着語とは、言語の形態論上の分類のひとつである。膠着語に分類される言語は、ある単語に接頭辞や接尾辞のような形態素を付着させることで、その単語の文の中での文法関係を示す特徴を持つ。膠着語に分類される言語は、日本語、朝鮮語、満州語、モンゴル語、トルコ語、フィンランド語、ハンガリー語、タミル語などである。なお、スワヒリ語やドイツ語、エスペラント、ビルマ語なども部分的に膠着語的性質を持つ。但し、英語などを対象としても良い。
【０３７７】
また、本実施の形態における情報処理システムによれば、価値基準が一致する、または近似するユーザの情報をユーザに送信できる。その結果、価値基準が一致する、または近似する仲間、友人を作るプラットフォームを構築できる。
【０３７８】
さらに、本実施の形態における情報処理装置を実現するソフトウェアは、以下のようなプログラムである。つまり、このプログラムは、コンピュータを、文格納部に格納されている１以上の文をメモリ上に読み出し、各文について、当該各文から区切りであることを示す後接続記号に対する第一文字列を取り出し、当該第一文字列をキーにして、文を２以上の文字列である２以上の第二文字列に区切り、当該第二文字列の最後尾の第一文字列に対応する機能語情報または後接続記号から、前記第二文字列の種類を特定する情報を取得し、当該第二文字列と第二文字列の種類を特定する情報を取得する文分割制御部と、前記文分割制御部が取得した第二文字列の種類から評価の対象を含む第二文字列を特定し、当該第二文字列から評価対象を取得する評価対象取得部と、前記評価対象を含む第二文字列を有する文中の他の第二文字列の種類を用いて評価語を含み得る第二文字列を特定し、当該第二文字列が有する評価語を前記評価情報格納部から検索し、当該検索した評価語と対になるスコアを前記評価情報格納部から取得するスコア取得部と、前記評価対象取得部が取得した同一の評価対象についての１以上のスコアを用いて、当該評価対象についての評価を算出する評価算出部と、前記評価算出部が算出した評価対象を前記用語とし、当該評価対象の評価を評価情報として、用語評価情報を構成し、当該用語評価情報を前記ユーザ情報格納部に蓄積するユーザ情報蓄積部として機能させるためのプログラム、である。
【０３７９】
なお、上記プログラムにおいて、前記文分割制御部は、前記文格納部の文をメモリ上に読み出し、当該文の先頭から予め決められたサイズ（ｎ文字[ｎは２以上の整数]）の第三文字列を切り出し、メモリ上に配置し、前記切り出した第三文字列を構成する文字列であって、先頭からｎ文字の文字列から順に、前記辞書情報格納部に当該文字列が存在するか否かを判断し、ｎ文字の文字列が存在しない場合には、先頭から（ｎ−１）文字の文字列が前記辞書情報格納部に存在するか否かを判断し、かかる判断を、１文字ずつ文字数を減らして、文字列が存在するまで行い、または、文字列が存在しない場合には、先頭から１文字になるまでかかる判断を行い、文字列が存在すると判断した場合には、当該文字列に対応する機能語情報と前接続記号と後接続記号とを、前記辞書情報格納部から読み出し、読み出した機能語情報と前接続記号と後接続記号とを当該文字列に付与し、文字列が存在しない場合には、１文字の文字列に対して未知語であることを示す情報である未知語情報を付与する要素分割手段と、前記要素分割手段が未知語情報を付与した連続する未知語であり、ひらがなの文字を連結し文字列を構成し、かつ連続する未知語であり、ひらがなではない文字を連結し文字列を構成し、前記連結した文字列、または連結されなかった未知語の文字に対してまとまりであることを示す文字列の種類を特定する情報であるまとまり情報を付与し、隣接する２つの、前記要素分割手段が分割した要素またはまとまり情報を読み出し、当該読み出した要素またはまとまり情報のうち、前出の要素またはまとまり情報の後接続記号と、後出の要素またはまとまり情報の前接続記号から、前出の要素またはまとまり情報と後出の要素またはまとまり情報が連結可能であるか否かを判断し、連結可能な要素またはまとまり情報を一つの文字列にまとめて、当該まとめた文字列である第二文字列を複数の取得する要素連結手段と、前記要素連結手段が取得した複数の各第二文字列の最後尾の第一文字列に対応する機能語情報または後接続記号から、前記各第二文字列の種類を特定する情報を決定し、当該複数の各第二文字列の種類を特定する情報と、当該複数の各第二文字列を対にした複数の対の情報をメモリ上に配置する文字列取得手段を具備するものとして、コンピュータを機能させることは好適である。
【０３８０】
また、評価語に対する評価の変更を示す言い回しの用語である変更語、および評価を変更するための情報である評価変更情報の対である変更情報を変更情報格納部（記憶媒体）に１以上格納しており、上記プログラムにおいて、コンピュータを、評価語から所定以内の文字数の距離内にある変更語を取得する変更語取得部と、前記変更語と対になる評価変更情報を取得する評価変更情報取得部と、前記スコア取得部が取得したスコアに対して、前記評価変更情報取得部が取得した評価変更情報を用いて、スコアを変更し、新たなスコアを算出する変更スコア算出部としてさらに機能させ、前記評価算出部は、前記評価対象取得部が取得した同一の評価対象についての１以上のスコア、および前記変更スコア算出部が算出した同一の評価対象についての１以上の新たなスコアを用いて、当該評価対象についての評価を算出するように機能させることは好適である。
【０３８１】
（実施の形態４）
【０３８２】
本実施の形態において、２以上のユーザに関する情報（ユーザがチャットシステムに入力した文章，ユーザが入力したブログの文章，ユーザが電子メールで送信した文章，ＳＮＳにユーザが入力した文章，ユーザが入力したアンケートの情報など）を解析した結果である、ある評価対象に対するポジティブ度やネガティブ度を用いて、ユーザの評価基準と所定の関係を示す評価基準を有するユーザについての情報を出力する情報処理システムについて説明する。ここで、所定の関係とは、近似する近似関係、一定以上異なる討論関係などである。討論関係とは、討論が盛り上がる程度に、両者の評価基準や嗜好が異なる関係である。また、ポジティブ度やネガティブ度とは、評価対象の好き嫌いや、良し悪しの感情を示す度合いである。さらに、近似関係については、実施の形態１でも説明した。
【０３８３】
図３７は、本実施の形態における情報処理システムのブロック図である。本情報処理システムは、１以上の情報端末１１、１以上の情報管理装置３７２、および情報処理装置３７３を有する。情報端末１１は、ユーザが情報を入力したり、情報を表示したりする端末である。情報管理装置３７２は、１以上のユーザが記載するホームページ（ブログなど）や、ＳＮＳにおいて1以上のユーザから入力された文章群や、電子メールや、アンケートの回答情報や、チャットを行った際に1以上のユーザから入力された文章群などを格納しているサーバ装置である。情報処理装置３７３は、ある人と価値基準が所定の関係を有する人に関する情報である関連ユーザ情報を出力する装置である。情報処理装置３７３は、通常、Ｗｅｂ上の装置であり、情報端末１１と情報管理装置３７２と情報処理装置３７３は、インターネットにより相互に通信可能である。ただし、情報端末１１と情報管理装置３７２と情報処理装置３７３は、情報のやりとりが可能であれば、専用回線などの他のネットワーク、または放送手段により接続された状態を有していても良い。また、情報端末１１と情報管理装置３７２と情報処理装置３７３のうちの２以上の装置が一の装置内に構成されていても良い。例えば、ユーザに関する情報が電子メールの文章である場合、電子メールの文章を格納している情報管理装置３７２は、情報処理装置３７３の中に存在し得る。なお、関連ユーザ情報の出力は、音声によっても良い。かかる場合、情報端末１１は、通常、図示しない音声合成手段を有する。
【０３８４】
情報管理装置３７２は、文章群格納部３７２０１、送信要求受信部３７２０２、文章群取得部３７２０３、文章群送信部３７２０４を具備する。
【０３８５】
情報処理装置３７３は、ユーザ情報格納部１３０１、ユーザ識別子受付部１３０２、関連ユーザ情報取得部３７３０３、出力部３７３０４を具備する。
【０３８６】
文章群格納部３７２０１は、一の個人が入力した１種類以上の文章群を格納している。文章群格納部３７２０１は、文章群を識別する識別情報と文章群を有する文章群情報を、１以上格納している。ここで、格納とは、外部の装置から取得し、一時的に格納しているものも含む。文章群とは、いわゆるブログの文章の集合、電子メールの文章の集合、ＳＮＳに入力された文章の集合、Ｖｏｉｐに入力され、音声認識された文章の集合、メタバースに入力された文章の集合、ＩＭに入力された文章の集合などの情報である。文章群は、ブログなど、タグ（ＨＴＭＬやＸＭＬなど）により構造化されている情報でも良い。文章群格納部３７２０１の文章群は、外部の装置（例えば、Ｗｅｂ上のサーバ装置）などから取得し、一時的に格納されている文章群でも良い。文章群格納部３７２０１は、不揮発性の記録媒体が好適であるが、揮発性の記録媒体でも実現可能である。
【０３８７】
送信要求受信部３７２０２は、ホームページ（ブログ）やＳＮＳに入力された文章群やＶｏｉｐに入力されたデータ等の送信要求を、情報端末１１から受信する。送信要求受信部２７２０２は、無線または有線の通信手段等で実現され得る。
【０３８８】
文章群取得部３７２０３は、送信要求受信部３７２０２が受信した送信要求に応じて、文章群格納部３７２０１から文章群等を取得し、記憶媒体に配置する。文章群取得部３７２０３は、通常、ＭＰＵやメモリ等から実現され得る。文章群取得部３７２０３の処理手順は、通常、ソフトウェアで実現され、当該ソフトウェアはＲＯＭ等の記録媒体に記録されている。但し、ハードウェア（専用回路）で実現しても良い。
【０３８９】
文章群送信部３７２０４は、文章群取得部３７２０３が取得した文章群等を、情報端末１１に送信する。文章群取得部３７２０３は、無線または有線の通信手段等で実現され得る。
【０３９０】
関連ユーザ情報取得部３７３０３は、関連ユーザ情報をユーザ情報格納部１３０１から取得する。関連ユーザ情報とは、ユーザ識別子受付部１３０２が受け付けたユーザ識別子で識別されるユーザと所定の関係を有するユーザに関する情報である。ここで、所定の関係とは、近似関係や、討論関係などである。近似関係については、実施の形態１等で既に説明した。近似関係とは、価値基準が近似する、という関係である。また、討論関係とは、価値基準が異なり、討論するのに相応しい、という関係である。討論関係は、特定の一の対象物（「評価対象」や「用語」と同意義）のみに対する評価が、一定以上異なる、という関係でも良い。討論関係は、１以上の対象物に対する評価が、一定以上異なる、という関係である。関連ユーザ情報取得部３７３０３は、具体的には、例えば、ユーザ識別子受付部１３０２が受け付けたユーザ識別子と対になる用語評価情報群をユーザ情報格納部１３０１から読み出し、当該用語評価情報群と、前記ユーザ識別子で識別されるユーザを除く他のユーザを識別する1以上のユーザ識別子と対になる1以上の用語評価情報群から、前記ユーザ識別子と対になる用語評価情報群と予め決められた所定の関係を有する用語評価情報群を決定し、当該所定の関係を有する用語評価情報群と対になるユーザ識別子で識別されるユーザに関する情報である関連ユーザ情報を、当該所定の関係を有する用語評価情報群と対になるユーザ識別子が含まれるユーザ情報から取得する。ここで、２つの用語評価情報群が所定の関係を有するとは、例えば、以下の関係を言う。つまり、用語評価情報群が有する1以上の対象物（用語）に対する評価を示す評価情報の差が予め決められた閾値以内である場合である。かかる場合は、近似関係である。1以上の対象物（用語）に対する評価を示す評価情報は、ベクトルでも良いし、スカラーでも良い。また、２つの用語評価情報群が所定の関係を有するとは、例えば、用語評価情報群が有する1以上の対象物（用語）に対する評価を示す評価情報の差が予め決められた閾値以上である場合である。かかる場合は、討論関係である。関連ユーザ情報取得部３７３０３は、通常、ＭＰＵやメモリ等から実現され得る。関連ユーザ情報取得部３７３０３の処理手順は、通常、ソフトウェアで実現され、当該ソフトウェアはＲＯＭ等の記録媒体に記録されている。但し、ハードウェア（専用回路）で実現しても良い。
【０３９１】
出力部３７３０４は、関連ユーザ情報取得部３７３０３が取得した関連ユーザ情報を出力する。ここで、出力とは、ディスプレイへの表示、プリンタへの印字、音出力、外部の装置への送信、記録媒体への蓄積、他の処理への情報の引渡し等を含む概念である。ここでは、通常、出力部３７３０４は、情報端末１１に関連ユーザ情報を送信する。出力部３７３０４は、通常、無線または有線の通信手段で実現されるが、放送手段で実現されても良い。
【０３９２】
次に、情報処理システムの動作について説明する。まず、情報管理装置３７２の動作について説明する。情報管理装置３７２の送信要求受信部３７２０２が文章群等の送信要求を受信すると、文章群取得部３７２０３は、対応する文章群等を文章群格納部３７２０１から取得する。そして、文章群送信部３７２０４は、取得された文章群等を、送信要求を送信した装置（情報端末１１や）に送信する。
【０３９３】
次に、情報処理装置３７３の動作について図３８のフローチャートを用いて説明する。図３８のフローチャートにおいて、図５のフローチャートと同様のステップについて説明を省略する。
【０３９４】
（ステップＳ３８０７）関連ユーザ情報取得部３７３０３は、ステップＳ５０３でメモリ上に配置した用語評価情報群と、ｉ番目の用語評価情報群の関連度を算出する。関連度の算出方法は種々あるが、その一例について、図３９のフローチャートを用いて説明する。なお、図３９で説明する関連度は討論度である。なお、図５で説明した関連度は近似度である。
【０３９５】
（ステップＳ３８０８）関連ユーザ情報取得部３７３０３は、ステップＳ３８０７で算出した関連度が、予め決められた条件に合致するか否かを判断する。条件に合致する場合はステップＳ３８０９に行き、条件に合致しない場合はステップＳ３８１０に行く。なお、関連ユーザ情報取得部３７３０３は、ステップＳ３８０７で算出した関連度（例えば、討論度）が一定の値以上（より大でも良い）である場合、または、近似度が一定の値以下（未満でも良い）である場合に、所定の関連がある、と判断しても良い。この場合の関連は、討論するに相応しい、という関係である。
【０３９６】
（ステップＳ３８０９）関連ユーザ情報取得部３７３０３は、ユーザ情報格納部１３０１中のｉ番目のユーザ情報から、関連ユーザ情報を読み出し、メモリ上に追記する。関連ユーザ情報は、ユーザ情報の中のどの属性値から構成されるかは、予め決められている。
【０３９７】
（ステップＳ３８１０）関連ユーザ情報取得部３７３０３は、カウンタｉを１、インクリメントする。ステップＳ５０５に行く。
【０３９８】
（ステップＳ３８１１）出力部３７３０４は、ステップＳ３８０９で取得した１以上の関連ユーザ情報を、情報端末１１に送信する。ステップＳ５０１に行く。なお、出力部３８３０４の関連ユーザ情報の送信の前に、関連ユーザ情報取得部３７３０３は、例えば、１以上の関連ユーザ情報から、ホームページやチャットシステムやＳＮＳ等に挿入できる態様のＨＴＭＬ等のスクリプトを構成して、出力部１３０４が送信する。
【０３９９】
なお、図３８のフローチャートにおいて、電源オフや処理終了の割り込みにより処理は終了する。
【０４００】
次に、ステップＳ３８０７における関連度算出方法について、図３９のフローチャートを用いて説明する。
【０４０１】
（ステップＳ３８０４）関連ユーザ情報取得部３７３０３は、ステップＳ６０３で算出したコサイン値を、関連度を算出する算出式に代入し、関連度を取得し、メモリ上に配置する。なお、関連度を算出する算出式は、例えば、コサイン値そのままを出力する式（ｙ＝ｘ［ｘはコサイン値］）である。また、関連度を算出する算出式の情報は予め決められており、関連ユーザ情報取得部３７３０３は、その算出式の情報を読み出して、演算を行う。さらに、算出式は種々考えられ、その式は問わない。例えば、算出式は、後述するように、両ベクトルの要素の差の絶対値の平均値や、両ベクトルの要素の差の絶対値の中間値などを算出する式でも良い。また、用語評価情報群が一の用語評価情報のみを有する場合、算出式は、例えば、減算である。なお、上記例の算出式は、関連度の一例である討論度を算出する式の例と考えられる。
【０４０２】
なお、図３９のフローチャートにおいて、関連度算出は、図６で説明した近似度算出と同一のアルゴリズムでも良い。
【０４０３】
また、図３９のフローチャートにおいて、ステップＳ６０１、Ｓ６０２において、用語情報群からベクトルデータを構成する場合に、予め決められた1以上の用語のみを選択することは好適である。また、予め決められた一の用語のみを選択しても良い。かかる場合、ステップＳ６０１、Ｓ６０２において、スカラー値が取得されることとなる。また、ステップＳ６０３において、スカラー値の減算が行われ、例えば、２つの値の差が討論度となる。
【０４０４】
以下、本実施の形態における情報処理装置の具体的な動作について説明する。情報処理システムの概念図は図１である。
【０４０５】
また、図７は、情報処理装置１３のユーザ情報格納部１３０１に格納されているユーザ情報管理表である。
【０４０６】
なお、図７の用語評価情報群の評価情報は、対応するＵＲＬで特定されるブログや、ユーザがチャットシステムに入力した文章や、ユーザがＳＮＳに入力した文章や、ユーザが電子メールで第三者に送信した文章等を自然言語解析して得られた評価である、とする。この解析する装置や方法については、実施の形態３で説明した。ただし、かかる自然言語処理は、実施の形態３の機能素解析を用いた自然言語処理に限らず、既存の形態素解析などを用いや手法でも良い。
【０４０７】
以下、かかる状況において、３つの具体例を用いて、本情報処理システムについて説明する。
（具体例１）
【０４０８】
具体例１は、ブログを解析して、そのブログの書き手に対して、近似する価値基準を持った人と、討論相手になり得る人を紹介するシステムである。
【０４０９】
また、図８は、情報管理装置３７２の文章群格納部３７２０１に格納されているブログ（ホームページ）の例を示す。文章群格納部３７２０１のブログは、例えば、ＵＲＬと対にＨＴＭＬまたはＸＭＬなどで記述されたファイルである。なお、２以上の情報管理装置３７２が、図８に示すブログを、分散して格納していても良いことは言うまでもない。
【０４１０】
かかる状況において、ユーザは、情報端末１１から、ＵＲＬ「ｈｔｔｐ：／／ａｂｃ．ｘｘｘ．ｃｏ．ｊｐ」を含むホームページの送信要求を入力した。具体的には、ユーザは、いわゆるＷｅｂブラウザを起動させ、ＵＲＬ「ｈｔｔｐ：／／ａｂｃ．ｘｘｘ．ｃｏ．ｊｐ」を所定のフィールドに入力し、リターンコードを入力した、とする。このホームページは、情報端末１１のユーザが記載しているブログである。
【０４１１】
次に、端末入力受付部１１０１は、ホームページ「ｈｔｔｐ：／／ａｂｃ．ｘｘｘ．ｃｏ．ｊｐ」の送信要求の入力を受け付ける。そして、端末情報送信部１１０２は、受け付けたＵＲＬ「ｈｔｔｐ：／／ａｂｃ．ｘｘｘ．ｃｏ．ｊｐ」を含む送信要求を、情報管理装置３７２に送信する。また、端末情報送信部１１０２は、ユーザ識別子「ｈｔｔｐ：／／ａｂｃ．ｘｘｘ．ｃｏ．ｊｐ」を、情報処理装置３７３に送信する。
【０４１２】
次に、情報管理装置３７２の送信要求受信部３７２０２は、ＵＲＬ「ｈｔｔｐ：／／ａｂｃ．ｘｘｘ．ｃｏ．ｊｐ」を有する送信要求を受信する。そして、文章群取得部３７２０３は、受信した送信要求からＵＲＬ「ｈｔｔｐ：／／ａｂｃ．ｘｘｘ．ｃｏ．ｊｐ」を取得し、当該ＵＲＬに対応するホームページ（ファイル）を、図８の文章群格納部３７２０１から読み出し、メモリ上に配置する。次に、情報管理装置１２の文章群送信部３７２０４は、取得したホームページ（ファイル）を、送信要求を送信した装置（情報端末１１）に対して送信する。
【０４１３】
次に、情報処理装置３７３のユーザ識別子受付部１３０２は、ユーザ識別子「ｈｔｔｐ：／／ａｂｃ．ｘｘｘ．ｃｏ．ｊｐ」を受信する。そして、関連ユーザ情報取得部３７３０３は、ユーザ識別子「ｈｔｔｐ：／／ａｂｃ．ｘｘｘ．ｃｏ．ｊｐ」と対になる用語評価情報群「５，−４，−３，・・・」を、ユーザ情報格納部１３０１から読み出し、メモリ上に配置する。
【０４１４】
次に、関連ユーザ情報取得部３７３０３は、予め決められている用語「ゲーム機ＷＷＩ」に対応する評価情報「−４」を、ユーザ情報格納部１３０１から読み出し、メモリ上に配置する。
【０４１５】
次に、関連ユーザ情報取得部３７３０３は、用語「ゲーム機ＷＷＩ」に対応する評価情報「−４」と最も差のある値「５」を有するユーザ識別子「ｈｔｔｐ：／／ｘｙｚ．ｃｃｃ．ｃｏ．ｊｐ」を取得する。そして、関連ユーザ情報取得部３７３０３は、このユーザ識別子「ｈｔｔｐ：／／ｘｙｚ．ｃｃｃ．ｃｏ．ｊｐ」で識別されるユーザを、討論し得るユーザとして選択する。そして、関連ユーザ情報取得部３７３０３は、関連ユーザ情報（ここでは、ユーザ識別子「ｈｔｔｐ：／／ｘｙｚ．ｃｃｃ．ｃｏ．ｊｐ」と［ｃｃｃ］のロゴビットマップ）を読み出す。
【０４１６】
次に、関連ユーザ情報取得部３７３０３は、予め決められている用語「ゲーム機ＷＷＩ」に対応する評価情報「−４」に最も近い値「−４」を有するユーザ識別子「ｈｔｔｐ：／／ｐｐｐ．ｎｅ．ｊｐ」を取得する、とする。そして、関連ユーザ情報取得部３７３０３は、関連ユーザ情報（ここでは、ユーザ識別子「ｈｔｔｐ：／／ｐｐｐ．ｎｅ．ｊｐ」と対応するロゴビットマップ）を読み出す。なお、ユーザ識別子「ｈｔｔｐ：／／ｐｐｐ．ｎｅ．ｊｐ」に対応するユーザは、近似するユーザである。
【０４１７】
次に、関連ユーザ情報取得部３７３０３は、メモリ上の２つの関連ユーザ情報（一の討論度の高いユーザ情報、一の近似度の高いユーザ情報）から、ホームページに挿入できる態様のコンテンツを構成する。そして、出力部３７３０４は、構成したコンテンツを情報端末１１に送信する。なお、ここでは、コンテンツは、図９に示すような「src=""」の「""」の中のＵＲＬを有するものとして構成される。
【０４１８】
次に、情報端末１１の端末情報受信部１１０３は、ＵＲＬ「ｈｔｔｐ：／／ａｂｃ．ｘｘｘ．ｃｏ．ｊｐ」で特定されるホームページを受信し、端末処理部１１０４は受信したホームページを、メモリ上に配置する。
【０４１９】
そして、端末情報受信部１１０３は、２つの関連ユーザ情報を含むコンテンツを受信し、端末処理部１１０４は、受信したコンテンツを、メモリ上に配置する。次に、端末処理部１１０４は、メモリ上に配置したホームページに対して、メモリ上に配置したコンテンツを挿入する。
【０４２０】
次に、端末処理部１１０４は、メモリ上に配置したホームページを解釈し、表示するホームページのイメージをＶＲＡＭに書き込む。そして、端末出力部１１０５は、上記のＶＲＡＭの情報を、図４０に示すように、ディスプレイに表示する。図４０において、ウィンドウの右側が、「討論できる方」ウィンドウ、および「同調できる方」ウィンドウである。
「討論できる方」ウィンドウには、表示されているブログの記載内容と価値基準が反対で討論するに相応しい人のブログの特定するアイコンが表示されている。「同調できる方」ウィンドウには、表示されているブログのユーザと価値基準が合致する、または近似する人のブログの特定するアイコンが表示されている。ユーザは、２つのうちのいずれかのアイコンを押下すると、情報端末１１の端末入力受付部１１０１は、当該アイコンの指示を受け付け、端末処理部１１０４は、当該アイコンに対応するＵＲＬを含む送信命令を構成し、端末情報送信部１１０２は、当該送信命令を情報管理装置１２に送信する。そして、情報端末１１の端末情報受信部１１０３は、そのアイコンに対応付けられたホームページを受信し、端末出力部１１０５は、当該ホームページを表示する。なお、このアイコンに対応するスクリプトのアンカーとして、対応するブログのＵＲＬが埋め込まれている。
（具体例２）
【０４２１】
具体例２は、チャットを行っている際に、チャットシステムに入力された文章を解析して、そのチャットの遂行者に対して、近似する価値基準を持った人と、討論相手になり得る人を紹介するシステムである。なお、チャットシステムとは、実際の人とのチャットを実現するシステムでも良いし、バーチャルなキャラクターとのチャットを実現するシステムでも良い。
【０４２２】
かかる状況において、ユーザは、情報端末１１を用いて、図示しない他のユーザ（他の情報端末）とチャットを行っている、とする。なお、ここでの情報端末１１は、チャットを行う端末である。また、端末処理部１１０４は、チャットシステムを実現するための処理を行う。チャットシステムの実現処理は、公知技術であるので説明を省略する。
【０４２３】
そこで、ユーザは、一連の会話の中で、「ゲーム機ＷＷＩは、非常にすばらしい、と聞くので、買おうと思うんだけど。」という文章を入力した、とする。
【０４２４】
情報端末１１の端末情報送信部１１０２は、「ゲーム機ＷＷＩは、非常にすばらしい、と聞くので、買おうと思うんだけど。」という文章を図示しない評価出力装置に送信した、とする。この評価出力装置は、図１９に示す評価出力装置（実施の形態３で説明済み）である。そして、評価出力装置は、「ゲーム機ＷＷＩは、非常にすばらしい、と聞くので、買おうと思うんだけど。」という文章を受信し、実施の形態３で説明したような自然言語処理を行う。
【０４２５】
そして、ここで、例えば、評価出力装置は、文章「ゲーム機ＷＷＩは、非常にすばらしい、と聞くので、買おうと思うんだけど。」から、「用語：ゲーム機ＷＷＩ，評価：５」を得た、とする（かかる処理は、実施の形態３で説明済み）。そして、評価出力装置は、ユーザ情報「ユーザ識別子：Ｘ（たとえば、情報端末１１のユーザの識別子がＸ），評価対象：ゲーム機ＷＷＩ，評価情報：５」を構成し、情報処理装置３７３に送信した、とする。そして、情報処理装置３７３の図示しない受信手段は、ユーザ情報「ユーザ識別子：Ｘ（たとえば、Ｘさん），評価対象：ゲーム機ＷＷＩ，評価情報：５」を受信し、当該ユーザ情報を、一時的に、ユーザ情報格納部１３０１に格納する、とする。
【０４２６】
そして、関連ユーザ情報取得部３７３０３は、ユーザ情報「ユーザ識別子：Ｘ（たとえば、Ｘさん），評価対象：ゲーム機ＷＷＩ，評価情報：５」が有する「評価対象：ゲーム機ＷＷＩ，評価情報：５」を取得し、用語「ゲーム機ＷＷＩ」に対応する評価情報「５」と最も差のある値「−５」を有するユーザ識別子「ｈｔｔｐ：／／ｐｐｐ．ｒｒｒ．ｃｏ．ｊｐ」を取得する。そして、関連ユーザ情報取得部３７３０３は、このユーザ識別子「ｈｔｔｐ：／／ｐｐｐ．ｒｒｒ．ｃｏ．ｊｐ」で識別されるユーザを、討論し得るユーザとして選択する。そして、関連ユーザ情報取得部３７３０３は、関連ユーザ情報（ここでは、ユーザ識別子「ｈｔｔｐ：／／ｐｐｐ．ｒｒｒ．ｃｏ．ｊｐ」と［太田花子］のロゴビットマップ）を読み出す。なお、関連ユーザ情報取得部３７３０３は、関連ユーザ情報として取得すべきデータを識別する情報（ここでは、「ユーザ識別子」「ロゴビットマップ」）を予め格納している。
【０４２７】
次に、関連ユーザ情報取得部３７３０３は、予め決められている用語「ゲーム機ＷＷＩ」に対応する評価情報「５」に最も近い値「５」を有するユーザ識別子「ｈｔｔｐ：／／ｘｙｚ．ｃｃｃ．ｃｏ．ｊｐ」を取得する、とする。そして、関連ユーザ情報取得部３７３０３は、関連ユーザ情報（ここでは、ユーザ識別子「ｈｔｔｐ：／／ｘｙｚ．ｃｃｃ．ｃｏ．ｊｐ」と対応するロゴビットマップ［ｃｃｃ］）を読み出す。なお、ユーザ識別子「ｈｔｔｐ：／／ｘｙｚ．ｃｃｃ．ｃｏ．ｊｐ」に対応するユーザは、近似するユーザである。
【０４２８】
次に、関連ユーザ情報取得部３７３０３は、メモリ上の２つの関連ユーザ情報（一の討論度の高いユーザ情報、一の近似度の高いユーザ情報）から、チャットシステムに挿入できる態様のコンテンツを構成する。そして、出力部３７３０４は、構成したコンテンツを情報端末１１に送信する。
【０４２９】
次に、情報端末１１は、２つのユーザ情報を受信し、例えば、図４１に示すようなチャットシステムに挿入する。なお、チャットシステムが、外部から受信した情報（ここでは、ユーザ情報）を画面上に表示する技術は、公知技術である。この技術は、いわゆるＷｅｂブラウザに搭載されている。
（具体例３）
【０４３０】
具体例３は、電子メールで文章群を送信した場合に、その文章群を解析して、メール送信者に対して、近似する価値基準を持った人と、討論相手になり得る人を紹介するシステムである。
【０４３１】
かかる状況において、ユーザは、情報端末１１を用いて、電子メールを送信する。つまり、ここでの情報端末１１は、電子メール端末である。
【０４３２】
そこで、ユーザは、送信したいメール中に「ゲーム機ＷＷＩは、非常にすばらしい、と聞くので、買おうと思うんだけど。」という文章を入力した、とする。そして、端末入力受付部１１０１は、「ゲーム機ＷＷＩは、非常にすばらしい、と聞くので、買おうと思うんだけど。」という文章を受け付ける。そして、ユーザのメール送信指示により、端末情報送信部１１０２は、「ゲーム機ＷＷＩは、非常にすばらしい、と聞くので、買おうと思うんだけど。」という文章を、指定されたアドレスで示される相手（メールサーバ装置）に送信する。
【０４３３】
そして、情報端末１１の端末情報送信部１１０２は、「ゲーム機ＷＷＩは、非常にすばらしい、と聞くので、買おうと思うんだけど。」という文章を図示しない評価出力装置に送信した、とする。この評価出力装置は、図１９に示す評価出力装置である。そして、評価出力装置は、「ゲーム機ＷＷＩは、非常にすばらしい、と聞くので、買おうと思うんだけど。」という文章を受信し、実施の形態３で説明したような自然言語処理を行う。
【０４３４】
そして、具体例２と同様に、評価出力装置は、ユーザ情報「ユーザ識別子：Ｘ（たとえば、情報端末１１のユーザの識別子がＸ），評価対象：ゲーム機ＷＷＩ，評価情報：５」を構成し、情報処理装置３７３に送信した、とする。そして、情報処理装置３７３の図示しない受信手段は、ユーザ情報「ユーザ識別子：Ｘ（たとえば、Ｘさん），評価対象：ゲーム機ＷＷＩ，評価情報：５」を受信し、当該ユーザ情報を、一時的に、ユーザ情報格納部１３０１に格納する、とする。
【０４３５】
そして、具体例２と同様に、関連ユーザ情報取得部３７３０３は、処理を行い、２つの関連ユーザ情報（一の討論度の高いユーザ情報、一の近似度の高いユーザ情報）を取得する。２つの関連ユーザ情報は、ユーザ情報「ユーザ識別子「ｈｔｔｐ：／／ｐｐｐ．ｒｒｒ．ｃｏ．ｊｐ」とロゴビットマップ［太田花子］」、ユーザ情報「ユーザ識別子「ｈｔｔｐ：／／ｘｙｚ．ｃｃｃ．ｃｏ．ｊｐ」と対応するロゴビットマップ［ｃｃｃ］」である。
【０４３６】
次に、関連ユーザ情報取得部３７３０３は、２つの関連ユーザ情報（一の討論度の高いユーザ情報、一の近似度の高いユーザ情報）から、チャットシステムに挿入できる態様のコンテンツを構成する。そして、出力部３７３０４は、構成したコンテンツを情報端末１１に送信する。
【０４３７】
次に、情報端末１１は、２つのユーザ情報を受信し、例えば、図４２に示すような電子メールシステムに挿入する。
【０４３８】
以上、本実施の形態によれば、ブログやＳＮＳやチャットや電子メール等の文章を記載するユーザに対して、そのユーザと何らかの関連のある人を紹介するための情報である関連ユーザ情報を提示できる。
【０４３９】
なお、本実施の形態において、あるユーザと関連する他のユーザとは、あるユーザの価値基準に近似するユーザである。また、あるユーザと関連する他のユーザとは、あるユーザに反対の意見を持っており、討論するのに適したユーザなどである。また、一の用語に対して近似する意見を持っており、他の一の用語に対して相反する意見を持っているユーザなどを関連するユーザとしても良い。つまり、関連するユーザの条件は、種々、規定し得る。
【０４４０】
また、本実施の形態において、ブログやＳＮＳやチャットシステムや電子メールアプリケーション等に、あるユーザと関連する他のユーザのユーザ情報を挿入した。この場合、関連するユーザを選択するための元になった情報は、そのユーザが複数のアプリケーション（例えば、ブログやＳＮＳやチャットシステムや電子メールなど）に入力した文章群から得られても良いことは言うまでもない。
【０４４１】
さらに、本実施の形態における情報処理装置を実現するソフトウェアは、以下のようなプログラムである。つまり、このプログラムは、コンピュータを、ユーザ識別子を受け付けるユーザ識別子受付部と、前記ユーザ識別子受付部が受け付けたユーザ識別子と対になる用語評価情報群を、ユーザを識別するユーザ識別子と、用語と当該用語に対する前記ユーザの評価に関する情報である評価情報の組である1以上の用語評価情報である用語評価情報群を有するユーザ情報を２以上格納しているユーザ情報格納部（記憶媒体）から読み出し、当該用語評価情報群と、前記ユーザ識別子で識別されるユーザを除く他のユーザを識別する1以上のユーザ識別子と対になる1以上の用語評価情報群から、前記ユーザ識別子と対になる用語評価情報群と予め決められた所定の関係を有する用語評価情報群を決定し、当該所定の関係を有する用語評価情報群と対になるユーザ識別子で識別されるユーザに関する情報である関連ユーザ情報を、当該所定の関係を有する用語評価情報群と対になるユーザ識別子が含まれるユーザ情報から取得する関連ユーザ情報取得部と、前記関連ユーザ情報取得部が取得した関連ユーザ情報を出力する出力部として機能させるためのプログラム、である。
【０４４２】
なお、上記プログラムにおいて、前記関連ユーザ情報取得部は、前記ユーザ識別子受付部が受け付けたユーザ識別子と対になる用語評価情報群を前記ユーザ情報格納部から読み出し、当該用語評価情報群と近似する用語評価情報群を、前記ユーザ識別子で識別されるユーザを除く他のユーザを識別する1以上のユーザ識別子と対になる1以上の用語評価情報群から取得し、当該取得した用語評価情報群と対になるユーザ識別子で識別されるユーザに関する情報である近似ユーザ情報を、当該近似する用語評価情報群と対になるユーザ識別子が含まれるユーザ情報から取得し、前記出力部は、前記関連ユーザ情報取得部が取得した近似ユーザ情報を出力するように機能させるためのプログラム、でも良い。
【０４４３】
また、上記プログラムにおいて、前記関連ユーザ情報取得部は、前記ユーザ識別子受付部が受け付けたユーザ識別子と対になる用語評価情報群を前記ユーザ情報格納部から読み出し、当該用語評価情報群と所定以上異なる用語評価情報群を、前記ユーザ識別子で識別されるユーザを除く他のユーザを識別する1以上のユーザ識別子と対になる1以上の用語評価情報群から取得し、当該取得した用語評価情報群と対になるユーザ識別子で識別されるユーザに関する情報である討論ユーザ情報を、当該所定以上異なる用語評価情報群と対になるユーザ識別子が含まれるユーザ情報から取得し、前記出力部は、前記関連ユーザ情報取得部が取得した討論ユーザ情報を出力するように機能させるためのプログラム、でも良い。
【０４４４】
（実施の形態５）
【０４４５】
本実施の形態において、１以上のユーザに関する情報（チャット，ブログ，電子メール，ＳＮＳ，アンケートなど）を解析した結果の行動ＤＢ（対象と行動［行く，買うなど］を有するレコードを格納しているＤＢ）を用いて、ユーザの希望に対応する（相談対象になり得る）ユーザについての情報を出力する情報処理システムについて説明する。つまり、本情報処理システムは、商品Ａを買いたい、という人に対して、商品Ａを既に買った人を紹介するシステムである。
【０４４６】
図４３は、本実施の形態における情報処理システムのブロック図である。本情報処理システムは、１以上の情報端末１１、１以上の情報管理装置３７２、および情報処理装置４３３を有する。情報端末１１は、ユーザが情報を入力したり、情報を表示したりする端末である。情報処理装置４３３は、相談ユーザ情報を出力する装置である。相談ユーザ情報とは、ある人の将来的な行動に対して、既にその行動を経験し、アドバイスなどが可能な人に関する情報である。また、相談ユーザ情報は、ある人の行動と同様の行動を採った人に関する情報であっても良い。この場合の相談は、例えば、同じ電気機器を購入した人どうしが情報交換を行い、メンテナンスなどの相談を行うことである。
【０４４７】
また、情報処理装置４３３は、通常、Ｗｅｂ上の装置である。また、情報端末１１と情報管理装置３７２と情報処理装置４３３は、通常、インターネットにより相互に通信可能である。ただし、情報端末１１と情報管理装置３７２と情報処理装置４３３は、情報のやりとりが可能であれば、専用回線などの他のネットワーク、または放送手段により接続された状態を有していても良い。また、情報端末１１と情報管理装置３７２と情報処理装置４３３のうちの２以上の装置が一の装置内に構成されていても良い。
【０４４８】
情報処理装置４３３は、ユーザ情報格納部４３３０１、ユーザ識別子受付部１３０２、相談ユーザ情報取得部４３３０３、出力部４３３０４を具備する。
【０４４９】
ユーザ情報格納部４３３０１は、ユーザ情報を２以上格納している。ユーザ情報は、ユーザ識別子と、用語行動情報群を有する。用語行動情報群は、1以上の用語行動情報である。用語行動情報は、用語と行動情報を有する。行動情報とは、対応する用語に対するユーザの行動に関する情報である。ここで、用語とは、例えば、商品名やサービス名などである。行動情報とは、例えば、「買った」「買いたい」「観に行った」「観に行きたい」「行く」「行きたい」「泊まる」「泊まりたい」「欲しい」「あげる」などである。ユーザ情報格納部４３３０１の用語行動情報群は、通常、実施の形態３で説明した処理、公知の自然言語処理（形態素解析などを含む）により、取得された情報である。用語行動情報群を取得する元の情報は、チャット，ブログ，電子メール，ＳＮＳ，アンケートなど、直接的、または間接的に人が記載したり、入力したりする情報であれば何でも良い。ユーザ情報格納部４３３０１は、不揮発性の記録媒体が好適であるが、揮発性の記録媒体でも実現可能である。
【０４５０】
相談ユーザ情報取得部４３３０３は、相談ユーザ情報を取得し、記憶媒体に配置する。相談ユーザ情報とは、ユーザ識別子受付部１３０２が受け付けたユーザ識別子で識別されるユーザと相談相手になりえる人であると判断された人の情報である。相談ユーザ情報取得部４３３０３は、例えば、ユーザ識別子受付部１３０２が受け付けたユーザ識別子と対になる用語行動情報群を前記ユーザ情報格納部から読み出し、当該用語行動情報群と、前記ユーザ識別子で識別されるユーザを除く他のユーザを識別する1以上のユーザ識別子と対になる1以上の用語行動情報群から、前記ユーザ識別子と対になる用語行動情報群とマッチングがとれる用語行動情報群を決定し、当該マッチングがとれる用語行動情報群と対になるユーザ識別子で識別されるユーザに関する情報である相談ユーザ情報を、当該マッチングがとれる用語行動情報群と対になるユーザ識別子が含まれるユーザ情報から取得する。ある用語行動情報とマッチングがとれる用語行動情報とは、ある用語行動情報が「商品Ａ，買いたい」である場合、マッチングがとれる用語行動情報は「商品Ａ，買った」である。つまり、相談ユーザ情報取得部４３３０３は、ユーザ識別子受付部１３０２が受け付けたユーザ識別子で識別されるユーザを除く他のユーザを識別する1以上のユーザ識別子と対になる1以上の用語行動情報群から、前記一の用語に対する将来的な行動を既に実施したことを示す行動情報を有する用語行動情報群と対になるユーザ識別子で識別されるユーザに関する情報である相談ユーザ情報を、当該一の用語に対する将来的な行動を既に実施したことを示す行動情報を有する用語行動情報群と対になるユーザ識別子が含まれるユーザ情報から取得する。相談ユーザ情報取得部４３３０３は、例えば、２つの行動情報をマッチングさせるための情報である対応行動情報を保持している対応行動情報格納手段を有する。対応行動情報格納手段は、第一の行動を示す1以上の第一行動用語（たとえば、「買いたい，欲しい」）と第二の行動を示す1以上の第二行動用語（たとえば、「買った」）を対に有する対応行動情報を１以上格納している。また、相談ユーザ情報取得部４３３０３は、ある用語行動情報が「商品Ａ，買いたい」である場合、「買いたい」の基本形「買う」の過去形「買った」を、「買いたい」から取得し、マッチングがとれる用語行動情報として、「商品Ａ」、および「買いたい」を得ても良い。相談ユーザ情報取得部４３３０３は、通常、ＭＰＵやメモリ等から実現され得る。相談ユーザ情報取得部４３３０３の処理手順は、通常、ソフトウェアで実現され、当該ソフトウェアはＲＯＭ等の記録媒体に記録されている。但し、ハードウェア（専用回路）で実現しても良い。
【０４５１】
出力部４３３０４は、相談ユーザ情報取得部４３３０３が取得した相談ユーザ情報を出力する。ここで、出力とは、ディスプレイへの表示、プリンタへの印字、音出力、外部の装置への送信、記録媒体への蓄積、他の処理への情報の引渡し等を含む概念である。ここでは、通常、出力部４３３０４は、情報端末１１に関連ユーザ情報を送信する。出力部４３３０４は、通常、無線または有線の通信手段で実現されるが、放送手段で実現されても良い。
【０４５２】
次に、情報処理システムの動作について説明する。まず、情報処理装置４３３の動作について、図４４のフローチャートを用いて説明する。図４４のフローチャートにおいて、図５のフローチャートと同様のステップについて説明を省略する。
【０４５３】
（ステップＳ４４０３）相談ユーザ情報取得部４３３０３は、ステップＳ５０２でメモリ上に配置されたユーザ識別子と対になる用語行動情報群を、ユーザ情報格納部４３３０１から読み出し、メモリ上に配置する。
【０４５４】
（ステップＳ４４０４）相談ユーザ情報取得部４３３０３は、マッチング処理を行う。マッチング処理の一例について、図４５のフローチャートを用いて説明する。
【０４５５】
（ステップＳ４４０５）出力部４３３０４は、ステップＳ４４０４で取得した１以上の相談ユーザ情報を、情報端末１１に送信する。ステップＳ５０１に行く。なお、出力部４３３０４の相談ユーザ情報の送信の前に、相談ユーザ情報取得部４３３０３は、例えば、１以上の相談ユーザ情報から、ホームページに挿入できる態様のＨＴＭＬ等のスクリプトを構成して、出力部１３０４が送信する。
【０４５６】
なお、図４４のフローチャートにおいて、電源オフや処理終了の割り込みにより処理は終了する。
【０４５７】
次に、ステップＳ４４０４のマッチング処理の一例について、図４５のフローチャートを用いて説明する。
【０４５８】
（ステップＳ４５０１）相談ユーザ情報取得部４３３０３は、カウンタｉに１を代入する。
【０４５９】
（ステップＳ４５０２）相談ユーザ情報取得部４３３０３は、ステップＳ４４０３で読み出した用語行動情報群の中に、ｉ番目の用語行動情報が存在するか否かを判断する。ｉ番目の用語行動情報が存在すればステップＳ４５０３に行き、ｉ番目の用語行動情報が存在しなければ上位処理にリターンする。
【０４６０】
（ステップＳ４５０３）相談ユーザ情報取得部４３３０３は、ｉ番目の用語行動情報を取得する。
【０４６１】
（ステップＳ４５０４）相談ユーザ情報取得部４３３０３は、カウンタｊに１を代入する。
【０４６２】
（ステップＳ４５０５）相談ユーザ情報取得部４３３０３は、ｊ番目の他のユーザが存在するか否かを判断する。ｊ番目の他のユーザが存在すればステップＳ４５０６に行き、ｊ番目の他のユーザが存在しなければステップＳ４５１４に行く。なお、相談ユーザ情報取得部４３３０３は、通常、ユーザ情報格納部４３３０１の２以上のユーザ識別子から、ｊ番目の他のユーザが存在するか否かを判断する。
【０４６３】
（ステップＳ４５０６）相談ユーザ情報取得部４３３０３は、カウンタｋに１を代入する。
【０４６４】
（ステップＳ４５０７）相談ユーザ情報取得部４３３０３は、ｊ番目の他のユーザのｋ番目の用語行動情報が、ユーザ情報格納部４３３０１に格納されているか否かを判断する。ｊ番目の他のユーザのｋ番目の用語行動情報が存在すればステップＳ４５０８に行き、ｊ番目の他のユーザのｋ番目の用語行動情報が存在しなければステップＳ４５１３に行く。
【０４６５】
（ステップＳ４５０８）相談ユーザ情報取得部４３３０３は、ｊ番目の他のユーザのｋ番目の用語行動情報を、ユーザ情報格納部４３３０１から読み出し、メモリ上に配置する。
【０４６６】
（ステップＳ４５０９）相談ユーザ情報取得部４３３０３は、ステップＳ４５０３で取得した用語行動情報が有する用語と、ステップＳ４５０８で取得した用語行動情報が有する用語が一致するか否かを判断する。ここで、２つの用語が完全に一致しなくても、同一の対象を示すと判断した場合は、一致すると判断したこととする。なお、不完全一致を一致であると判断するアルゴリズムは、例えば、用語の類義語や省略語などを管理しており、管理している類義語や省略語などは、対応する用語と一致する、と判断するアルゴリズムなどである。両用語が一致すればステップＳ４５１０に行き、一致しなければステップＳ４５１２に行く。
【０４６７】
（ステップＳ４５１０）相談ユーザ情報取得部４３３０３は、ステップＳ４５０３で取得した用語行動情報が有する行動情報と、ステップＳ４５０８で取得した用語行動情報が有する行動情報が合致するか否かを判断する。両行動情報が合致すればステップＳ４５１１に行き、合致しなければステップＳ４５１２に行く。両行動情報が合致する、とは、例えば、両行動情報が対応行動情報格納手段に対で格納されている場合である。さらに具体的には、「買いたい」「欲しい」に対して、「買った」などの対の情報が対応行動情報格納手段に格納されており、両行動情報が、それらの格納されている行動情報である場合である。
【０４６８】
（ステップＳ４５１１）相談ユーザ情報取得部４３３０３は、他のユーザのユーザ識別子とステップＳ４５０８で取得した用語行動情報をメモリ上に追記する。ステップＳ４５１３に行く。
【０４６９】
（ステップＳ４５１２）相談ユーザ情報取得部４３３０３は、カウンタｋを１、インクリメントする。ステップＳ４５０７に戻る。
【０４７０】
（ステップＳ４５１３）相談ユーザ情報取得部４３３０３は、カウンタｊを１、インクリメントする。ステップＳ４５０５に戻る。
【０４７１】
（ステップＳ４５１４）相談ユーザ情報取得部４３３０３は、カウンタｉを１、インクリメントする。ステップＳ４５０２に戻る。
【０４７２】
以下、本実施の形態における情報処理システムの具体的な動作について説明する。情報処理システムの概念図は図１である。
【０４７３】
また、現在、ユーザ情報格納部４３３０１は、図４６に示すユーザ情報管理表を保持している。ユーザ情報管理表は、「ＩＤ」と「ユーザ情報」を有する。「ユーザ情報」は、「ユーザ識別子」「用語」「行動情報」「連絡先」を有する。「用語」「行動情報」は、ユーザ識別子で識別されるユーザが入力したブログの文章や、電子メールの文章や、ＳＮＳに入力した文章や、チャットシステムに入力した文章等を自然言語処理し取得された情報である。例えば、「用語」「行動情報」は、一文章を形態素解析し、名詞と、対応する動詞を取得されたものである。また、例えば、「用語」「行動情報」は、実施の形態３で説明した機能素解析の技術を用いて取得された「主題」を構成する自立語と、「動作」または「動作状態」を構成する自立語である。つまり、「主題」を構成する自立語が「用語」になり、「動作」または「動作状態」を構成する自立語が「行動情報」となる。
【０４７４】
また、相談ユーザ情報取得部４３３０３を構成する図示しない対応行動情報格納手段は、図４７に示す対応行動情報管理表を保持している。対応行動情報管理表は、「ＩＤ」「第一行動用語」「第二行動用語」の属性を有する。「第一行動用語」「第二行動用語」は、1以上の用語を有する。「第一行動用語」は、一の用語に対する将来的な行動を示す情報である。「第二行動用語」は、一の用語に対する将来的な行動を既に実施したことを示す情報である。
【０４７５】
かかる場合に、以下の３つの具体例を用いて、本情報処理システムについて説明する。
（具体例１）
【０４７６】
具体例１は、ブログを解析して、そのブログの書き手に対して、ブログに記載した将来的な行動を示す文章に対して、相談相手になり得る人を紹介するシステムである。
【０４７７】
まず、情報端末１１のユーザは、ブログに「商品Ｙ、欲しい」と記載し、ホームページをサーバ（情報管理装置３７２）にアップした、とする。
【０４７８】
次に、情報端末１１は、ブログの情報を、図示しない自然言語処理装置に送信し、当該自然言語処理装置は、文章「商品Ｙ、欲しい」を解析し「用語：商品Ｙ，行動情報：欲しい」を得た、とする。なお、この解析方法については、既に説明した。
【０４７９】
そして、自然言語処理装置は、「用語：商品Ｙ，行動情報：欲しい」とブログのユーザのユーザ識別子（例えば、ｈｔｔｐ：／／ｄｄｄ．ｃｏ．ｊｐ）を情報処理装置４３３に送信する。情報処理装置４３３は、「ユーザ識別子：ｈｔｔｐ：／／ｄｄｄ．ｃｏ．ｊｐ，用語：商品Ｙ，行動情報：欲しい」を受信し、例えば、ユーザ情報格納部４３３０１に少なくとも一時格納する。
【０４８０】
次に、相談ユーザ情報取得部４３３０３は、用語「商品Ｙ」に一致し、将来的な行動を示す行動情報「欲しい」と対になる用語「買った」を有するユーザ情報を、図４６のユーザ情報管理表から取得する。つまり、相談ユーザ情報取得部４３３０３は、図４４、４５で説明した動作により、用語「商品Ｙ」および行動情報「買った」を有するユーザ情報「ユーザ識別子：３５６７８，用語：商品Ｙ，行動情報：買った，連絡先：ｘｙ＠ｂｂ．ｃｏ．ｊｐ」を取得する。なお、相談ユーザ情報取得部４３３０３は、将来的な行動を示す行動情報「欲しい」と対になる用語「買った」を、図４７の行動情報管理表から取得する（図４７のＩＤ＝１のレコードを参照）。
【０４８１】
そして、出力部４３３０４は、ユーザ情報「ユーザ識別子：３５６７８，用語：商品Ｙ，行動情報：買った，連絡先：ｘｙ＠ｂｂ．ｃｏ．ｊｐ」を、情報端末１１に送信する。なお、相談ユーザ情報取得部４３３０３は、送信するユーザ情報を、情報端末１１の画面上に表示するためのデータ構造にすることは言うまでもない。
【０４８２】
そして、情報端末１１は、上記のユーザ情報を受信し、出力する。出力例は、図４８である。なお、自然言語処理装置が解析した文「商品Ｙ、欲しい」を情報処理装置４３３に送信し、ユーザ情報「ユーザ識別子：３５６７８，用語：商品Ｙ，行動情報：買った，連絡先：ｘｙ＠ｂｂ．ｃｏ．ｊｐ」が対応する文が「商品Ｙ、欲しい」である旨の情報を、情報端末１１に送信しても良い。そして、情報端末１１は、図４８に示すように、ユーザ情報が文「商品Ｙ、欲しい」に対応付けられて出力されても良い。なお、図４８における出力例は一例であることは言うまでもない。ユーザ情報の出力態様は問わない。また、このユーザ情報は、上述した相談ユーザ情報である。図４８のユーザ情報の出力において、「用語，行動情報，"人"」という文の雛形にユーザ情報「ユーザ識別子：３５６７８，用語：商品Ｙ，行動情報：買った，連絡先：ｘｙ＠ｂｂ．ｃｏ．ｊｐ」が挿入され、「商品Ｙ買った人」という文が出力される。
（具体例２）
【０４８３】
具体例２は、チャットを行っている際に、チャットシステムに入力された文章を解析して、そのチャットの遂行者に対して、相談相手になり得る人を紹介するシステムである。
【０４８４】
情報端末１１のユーザは、情報端末１１で起動されているチャットシステムに、文「商品Ｙ、欲しい」と記載し、チャットの相手の端末に送信した、とする。そして、情報端末１１は、文「商品Ｙ、欲しい」を、図示しない自然言語処理装置に送信し、当該自然言語処理装置は、文章「商品Ｙ、欲しい」を解析し「用語：商品Ｙ，行動情報：欲しい」を得た、とする。
【０４８５】
そして、具体例１と同様に、自然言語処理装置は、「用語：商品Ｙ，行動情報：欲しい」と情報端末１１のユーザのユーザ識別子（例えば、５５６６７）を情報処理装置４３３に送信する。情報処理装置４３３は、「ユーザ識別子：５５６６７，用語：商品Ｙ，行動情報：欲しい」を受信し、例えば、ユーザ情報格納部４３３０１に少なくとも一時格納する。
【０４８６】
次に、具体例１と同様に、相談ユーザ情報取得部４３３０３は、用語「商品Ｙ」に一致し、将来的な行動を示す行動情報「欲しい」と対になる用語を有するユーザ情報を、図４６のユーザ情報管理表から取得する。つまり、相談ユーザ情報取得部４３３０３は、用語「商品Ｙ」および行動情報「買った」を有するユーザ情報「ユーザ識別子：３５６７８，用語：商品Ｙ，行動情報：買った，連絡先：ｘｙ＠ｂｂ．ｃｏ．ｊｐ」を取得する。
【０４８７】
そして、出力部４３３０４は、ユーザ情報「ユーザ識別子：３５６７８，用語：商品Ｙ，行動情報：買った，連絡先：ｘｙ＠ｂｂ．ｃｏ．ｊｐ」を、情報端末１１に送信する。
【０４８８】
そして、情報端末１１は、上記のユーザ情報を受信し、出力する。出力例は、図４９である。なお、自然言語処理装置が解析した文「商品Ｙ、欲しい」を情報処理装置４３３に送信し、ユーザ情報「ユーザ識別子：３５６７８，用語：商品Ｙ，行動情報：買った，連絡先：ｘｙ＠ｂｂ．ｃｏ．ｊｐ」が対応する文が「商品Ｙ、欲しい」である旨の情報を、情報端末１１に送信しても良い。そして、情報端末１１は、ユーザ情報が文「商品Ｙ、欲しい」に対応付けられて出力されても良い。なお、図４８における出力例は一例であることは言うまでもない。ユーザ情報の出力態様は問わない。また、このユーザ情報は、上述した相談ユーザ情報である。図４９のユーザ情報の出力において、「用語，行動情報，"人"」という文の雛形にユーザ情報「ユーザ識別子：３５６７８，用語：商品Ｙ，行動情報：買った，連絡先：ｘｙ＠ｂｂ．ｃｏ．ｊｐ」が挿入され、「商品Ｙ買った人」という文が出力される。
（具体例３）
【０４８９】
具体例３は、電子メールで文章群を送信した場合に、その文章群を解析して、メール送信者に対して、相談相手になり得る人を紹介するシステムである。
【０４９０】
情報端末１１のユーザは、情報端末１１で起動されている電子メールシステムにおいて、文「商品Ｙ、欲しい」と記載し、相手の端末に電子メールを送信した、とする。そして、情報端末１１は、文「商品Ｙ、欲しい」を、図示しない自然言語処理装置に送信し、当該自然言語処理装置は、文章「商品Ｙ、欲しい」を解析し「用語：商品Ｙ，行動情報：欲しい」を得た、とする。
【０４９１】
次に、具体例１、具体例２と同様の処理に、情報処理装置４３３は、ユーザ情報「ユーザ識別子：３５６７８，用語：商品Ｙ，行動情報：買った，連絡先：ｘｙ＠ｂｂ．ｃｏ．ｊｐ」を得て、当該ユーザ情報を情報端末１１に送信する。
【０４９２】
そして、情報端末１１は、ユーザ情報を、たとえば、図５０に示す態様で表示する。
【０４９３】
なお、具体例１から３において、ユーザ情報は、それぞれブログ、チャットシステム、電子メールシステムなどのアプリケーションのウィンドウ内に出力されたが、各アプリケーションのウィンドウとは別のウィンドウにユーザ情報は出力されても良い。
【０４９４】
以上、本実施の形態によれば、ブログやＳＮＳやチャットや電子メール等の文章を記載するユーザに対して、そのユーザが何らかの行動を採りたいことを示した文章から、その行動に対して相談できるであろう人を紹介するための情報である相談ユーザ情報を提示できる。
【０４９５】
なお、本実施の形態において、あるユーザが相談できるであろうユーザとは、ユーザの将来的な行動を既に経験したユーザ等である。
【０４９６】
さらに、本実施の形態における情報処理装置を実現するソフトウェアは、以下のようなプログラムである。つまり、このプログラムは、コンピュータを、ユーザ識別子を受け付けるユーザ識別子受付部と、前記ユーザ識別子受付部が受け付けたユーザ識別子と対になる用語行動情報群を、ユーザを識別するユーザ識別子と、用語と当該用語に対する前記ユーザの行動に関する情報である行動情報の組である1以上の用語行動情報である用語行動情報群を有するユーザ情報を２以上格納している記憶媒体から読み出し、当該用語行動情報群と、前記ユーザ識別子で識別されるユーザを除く他のユーザを識別する1以上のユーザ識別子と対になる1以上の用語行動情報群から、前記ユーザ識別子と対になる用語行動情報群とマッチングがとれる用語行動情報群を決定し、当該マッチングがとれる用語行動情報群と対になるユーザ識別子で識別されるユーザに関する情報である相談ユーザ情報を、当該マッチングがとれる用語行動情報群と対になるユーザ識別子が含まれるユーザ情報から取得する相談ユーザ情報取得部と、前記相談ユーザ情報取得部が取得した相談ユーザ情報を出力する出力部として機能させるためのプログラム、である。
【０４９７】
なお、上記プログラムにおいて、前記ユーザ識別子と対になる用語行動情報群は、一の用語に対する将来的な行動を示す行動情報を有し、前記相談ユーザ情報取得部は、前記ユーザ識別子受付部が受け付けたユーザ識別子で識別されるユーザを除く他のユーザを識別する1以上のユーザ識別子と対になる1以上の用語行動情報群から、前記一の用語に対する将来的な行動を既に実施したことを示す行動情報を有する用語行動情報群と対になるユーザ識別子で識別されるユーザに関する情報である相談ユーザ情報を、当該一の用語に対する将来的な行動を既に実施したことを示す行動情報を有する用語行動情報群と対になるユーザ識別子が含まれるユーザ情報から取得することは好適である。
【０４９８】
（実施の形態６）
【０４９９】
本実施の形態において、１以上のユーザに関する情報（ユーザがチャットシステムに入力した文章群，ユーザが記載したブログの文章群，ユーザが送信した電子メールの文章群，ユーザがＳＮＳに入力した文章群，ユーザが入力したアンケートの回答など）を解析した結果の希望を示す行動ＤＢ（対象と希望［行きたい，欲しいなど］を有するレコードを格納しているＤＢ）を用いて、ユーザの欲求を満たすユーザについての情報を出力する情報処理システムについて説明する。つまり、本情報処理システムは、商品Ａを買いたい、という人に対して、商品Ａを売りたい人を紹介するシステムである。なお、行動ＤＢとは、ユーザ情報格納部内の情報である。
【０５００】
図５１は、本実施の形態における情報処理システムのブロック図である。本情報処理システムは、１以上の情報端末１１、１以上の情報管理装置３７２、および情報処理装置５１３を有する。情報端末１１は、ユーザが情報を入力したり、情報を表示したりする端末である。情報処理装置５１３は、ある人の希望に対して、応えることが可能な人に関する情報である相談ユーザ情報を出力する装置である。
【０５０１】
また、情報処理装置５１３は、通常、Ｗｅｂ上の装置であり、情報端末１１と情報管理装置３７２と情報処理装置５１３は、インターネットにより相互に通信可能である。ただし、情報端末１１と情報管理装置３７２と情報処理装置５１３は、情報のやりとりが可能であれば、専用回線などの他のネットワーク、または放送手段により接続された状態を有していても良い。また、情報端末１１と情報管理装置３７２と情報処理装置５１３のうちの２以上の装置が一の装置内に構成されていても良い。
【０５０２】
情報処理装置５１３は、ユーザ情報格納部４３３０１、対応行動情報格納部５１３０１、ユーザ識別子受付部１３０２、相談ユーザ情報取得部５１３０３、出力部４３３０４を具備する。
【０５０３】
対応行動情報格納部５１３０１は、対応行動情報を１以上格納している。対応行動情報とは、1以上の第一行動用語と1以上の第二行動用語を対に有する情報である。第一行動用語とは、第一の行動を示す情報である。第二行動用語とは、第二の行動を示す情報である。第一行動用語は、例えば、「欲しい」であり、第二行動用語は、例えば、「あげる」である。第一行動用語は、通常、欲求を示す用語である。第二行動用語は、通常、欲求に応える意義を有する用語である。対応行動情報格納部５１３０１の対応行動情報は、予め準備されている。対応行動情報格納部５１３０１は、不揮発性の記録媒体が好適であるが、揮発性の記録媒体でも実現可能である。
【０５０４】
相談ユーザ情報取得部５１３０３は、相談ユーザ情報を取得する。相談ユーザ情報は、あるユーザの欲求に対して応じることができるユーザの情報である。相談ユーザ情報取得部５１３０３は、例えば、ユーザ識別子受付部１３０２が受け付けたユーザ識別子で識別されるユーザを除く他のユーザを識別する1以上のユーザ識別子と対になる1以上の用語行動情報群から、一の用語に対する希望を示す行動情報と対になる第二行動用語を対応行動情報格納部５１３０１から取得し、当該第二行動用語を有する用語行動情報群を、マッチングがとれる用語行動情報群と決定し、当該マッチングがとれる用語行動情報群と対になるユーザ識別子で識別されるユーザに関する情報である相談ユーザ情報を、当該マッチングがとれる用語行動情報群と対になるユーザ識別子が含まれるユーザ情報から取得する。なお、取得されるユーザ情報は、ユーザ情報格納部４３３０１に格納されている。相談ユーザ情報取得部５１３０３は、通常、ＭＰＵやメモリ等から実現され得る。相談ユーザ情報取得部５１３０３の処理手順は、通常、ソフトウェアで実現され、当該ソフトウェアはＲＯＭ等の記録媒体に記録されている。但し、ハードウェア（専用回路）で実現しても良い。
【０５０５】
次に、情報処理システムの動作について説明する。まず、情報処理装置５１３の動作について説明する。情報処理装置５１３の動作における情報処理装置４３３の動作と異なる点は、ステップＳ４４０４のマッチング処理だけである。情報処理装置５１３のマッチング処理について、図５２のフローチャートを用いて説明する。図５２のフローチャートにおいて、図４５のフローチャートと同様のステップについて説明を省略する。
【０５０６】
（ステップＳ５２０１）相談ユーザ情報取得部５１３０３は、ステップＳ４５０３で取得した用語行動情報が有する行動情報と、ステップＳ４５０８で取得した用語行動情報が有する行動情報が合致するか否かを判断する。両行動情報が合致すればステップＳ４５１１に行き、合致しなければステップＳ４５１２に行く。両行動情報が合致する、とは、両行動情報が対応行動情報格納部５１３０１に対で格納されている場合である。さらに具体的には、「買いたい」「欲しい」に対して、「あげる」「売りたい」などの対の情報が対応行動情報格納部５１３０１に格納されており、両行動情報がかかる格納されている行動情報である場合である。
【０５０７】
以下、本実施の形態における情報処理システムの具体的な動作について説明する。情報処理システムの概念図は図１である。
【０５０８】
また、現在、ユーザ情報格納部４３３０１は、図５３に示すユーザ情報管理表を保持している。図５３に示すユーザ情報管理表の構造は、図４６に示すユーザ情報管理表の構造と同様である。
【０５０９】
さらに、対応行動情報格納部５１３０１は、図４７と同様の構造を有する対応行動情報管理表を保持している。また、対応行動情報格納部５１３０１が保持している対応行動情報管理表のあるレコードは、「第一行動用語：買いたい，欲しい」であり、「第二行動用語：売りたい，あげる」である、とする。つまり、本情報処理システムにおいて、あるユーザがある商品等を「買いたい」または「欲しい」場合に、その商品を「売りたい」または「あげる」と表現しているユーザを紹介する。
【０５１０】
かかる場合に、以下の３つの具体例を用いて、本情報処理システムについて説明する。
（具体例１）
【０５１１】
具体例１は、ブログを解析して、そのブログの書き手に対して、ブログに記載した希望を示す文章に対して、希望を叶える相手になり得る人を紹介するシステムである。
【０５１２】
まず、情報端末１１のユーザは、ブログに「商品Ｙ、欲しい」と記載し、ホームページをサーバ（情報管理装置３７２）にアップした、とする。
【０５１３】
次に、情報端末１１、図示しない自然言語処理装置、および情報処理装置５１３は、実施の形態５の具体例１で説明した処理と同様の処理を行い、ユーザ情報「ユーザ識別子：３５６７８，用語：商品Ｙ，行動情報：売りたい，連絡先：ｘｙ＠ｂｂ．ｃｏ．ｊｐ」が、情報端末１１に送信される。なお、情報処理装置５１３の相談ユーザ情報取得部５１３０３は、用語「商品Ｙ」に一致し、希望を示す行動情報「欲しい」と対になる用語「売りたい」を有するユーザ情報を、ユーザ情報管理表から取得する。なお、相談ユーザ情報取得部５１３０３は、対応行動情報格納部５１３０１が保持している対応行動情報管理表を検索して、「欲しい」と対になる用語が「売りたい」である、という情報を取得する。
【０５１４】
そして、情報端末１１は、上記のユーザ情報を受信し、出力する。出力例は、図５４である。なお、自然言語処理装置が解析した文「商品Ｙ、欲しい」を情報処理装置４３３に送信し、ユーザ情報「ユーザ識別子：３５６７８，用語：商品Ｙ，行動情報：売りたい，連絡先：ｘｙ＠ｂｂ．ｃｏ．ｊｐ」に対応する元の文が、「商品Ｙ、欲しい」である旨の情報を、情報端末１１に送信しても良い。そして、情報端末１１は、図５４に示すように、ユーザ情報を、文「商品Ｙ、欲しい」に対応付けて出力しても良い。対応付けられているとうことは、図５４において、文「商品Ｙ、欲しい」に下線が引かれ、文「商品Ｙ、欲しい」の横に、ユーザ情報が出力されている態様を言う。なお、図５４における出力例は一例であることは言うまでもない。ユーザ情報の出力態様は問わない。また、このユーザ情報は、上述した相談ユーザ情報である。図５４のユーザ情報の出力において、「用語，行動情報，"人"」という文の雛形にユーザ情報「ユーザ識別子：３５６７８，用語：商品Ｙ，行動情報：売りたい，連絡先：ｘｙ＠ｂｂ．ｃｏ．ｊｐ」が挿入され、「商品Ｙ売りたい人」という文が出力される。
（具体例２）
【０５１５】
具体例２は、チャットを行っている際に、チャットシステムに入力された文章を解析して、そのチャットの遂行者に対して、希望を叶えてくれる人を紹介するシステムである。
【０５１６】
情報端末１１のユーザは、情報端末１１で起動されているチャットシステムに、文「商品Ｙ、欲しい」と記載し、相手の端末に送信した、とする。そして、情報端末１１、図示しない自然言語処理装置は、実施の形態５の具体例２と同様の処理を行い、情報処理装置５１３に、「用語：商品Ｙ，行動情報：欲しい」と情報端末１１のユーザのユーザ識別子（例えば、５５６６７）を送信する。そして、情報処理装置５１３は、「ユーザ識別子：５５６６７，用語：商品Ｙ，行動情報：欲しい」を受信し、例えば、ユーザ情報格納部５１３０１に少なくとも一時格納する。
【０５１７】
次に、具体例１と同様に、相談ユーザ情報取得部５１３０３は、用語「商品Ｙ」に一致し、希望を示す行動情報「欲しい」と対になる用語を有するユーザ情報を、ユーザ情報管理表から取得する。つまり、相談ユーザ情報取得部５１３０３は、用語「商品Ｙ」および行動情報「売りたい」を有するユーザ情報「ユーザ識別子：３５６７８，用語：商品Ｙ，行動情報：売りたい，連絡先：ｘｙ＠ｂｂ．ｃｏ．ｊｐ」を取得する。
【０５１８】
そして、出力部４３３０４は、ユーザ情報「ユーザ識別子：３５６７８，用語：商品Ｙ，行動情報：売りたい，連絡先：ｘｙ＠ｂｂ．ｃｏ．ｊｐ」を、情報端末１１に送信する。
【０５１９】
そして、情報端末１１は、上記のユーザ情報を受信し、出力する。出力例は、図５５である。
（具体例３）
【０５２０】
具体例３は、電子メールで文章群を送信した場合に、その文章群を解析して、メール送信者に対して、希望を叶える相手になり得る人を紹介するシステムである。
【０５２１】
情報端末１１のユーザは、情報端末１１で起動されている電子メールシステムにおいて、文「商品Ｙ、欲しい」と記載し、相手の端末に電子メールを送信した、とする。そして、情報端末１１は、文「商品Ｙ、欲しい」を、図示しない自然言語処理装置に送信し、当該自然言語処理装置は、文章「商品Ｙ、欲しい」を解析し「用語：商品Ｙ，行動情報：欲しい」を得た、とする。
【０５２２】
次に、具体例１、具体例２と同様の処理に、情報処理装置５１３は、ユーザ情報「ユーザ識別子：３５６７８，用語：商品Ｙ，行動情報：売りたい，連絡先：ｘｙ＠ｂｂ．ｃｏ．ｊｐ」を得て、当該ユーザ情報を情報端末１１に送信する。
【０５２３】
そして、情報端末１１は、ユーザ情報を、たとえば、図５６に示す態様で表示する。
【０５２４】
なお、具体例１から３において、ユーザ情報は、それぞれブログ、チャットシステム、電子メールシステム内に出力されたが、各アプリケーションとは別ウィンドウにユーザ情報は出力されても良い。
【０５２５】
以上、本実施の形態によれば、ブログやＳＮＳやチャットや電子メール等の文章を記載するユーザに対して、そのユーザの何らかの希望を示した文章から、その希望を叶えてくれるであろう人を紹介するための情報である相談ユーザ情報を提示できる。
【０５２６】
さらに、本実施の形態における情報処理装置を実現するソフトウェアは、以下のようなプログラムである。つまり、このプログラムは、コンピュータを、ユーザ識別子を受け付けるユーザ識別子受付部と、前記ユーザ識別子受付部が受け付けたユーザ識別子と対になる用語行動情報群を、ユーザを識別するユーザ識別子と、用語と当該用語に対する前記ユーザの行動に関する情報である行動情報の組である1以上の用語行動情報である用語行動情報群を有するユーザ情報を２以上格納している記憶媒体から読み出し、当該用語行動情報群と、前記ユーザ識別子で識別されるユーザを除く他のユーザを識別する1以上のユーザ識別子と対になる1以上の用語行動情報群から、前記ユーザ識別子と対になる用語行動情報群とマッチングがとれる用語行動情報群を決定し、当該マッチングがとれる用語行動情報群と対になるユーザ識別子で識別されるユーザに関する情報である相談ユーザ情報を、当該マッチングがとれる用語行動情報群と対になるユーザ識別子が含まれるユーザ情報から取得する相談ユーザ情報取得部と、前記相談ユーザ情報取得部が取得した相談ユーザ情報を出力する出力部として機能させるためのプログラム、である。
【０５２７】
なお、上記プログラムにおいて、前記ユーザ識別子と対になる用語行動情報群は、一の用語に対する希望を示す行動情報を有し、コンピュータを、前記相談ユーザ情報取得部は、前記一の用語に対する希望を示す行動情報と対になる第二行動用語を、第一の行動を示す1以上の第一行動用語と第二の行動を示す1以上の第二行動用語を対に有する対応行動情報を１以上格納している記憶媒体から取得し、前記ユーザ識別子受付部が受け付けたユーザ識別子で識別されるユーザを除く他のユーザを識別する1以上のユーザ識別子と対になる1以上の用語行動情報群から、前記第二行動用語を有する用語行動情報群を、マッチングがとれる用語行動情報群と決定し、当該マッチングがとれる用語行動情報群と対になるユーザ識別子で識別されるユーザに関する情報である相談ユーザ情報を、当該マッチングがとれる用語行動情報群と対になるユーザ識別子が含まれるユーザ情報から取得するプログラム、でも良い。
【０５２８】
また、上記各実施の形態において、各処理（各機能）は、単一の装置（システム）によって集中処理されることによって実現されてもよく、あるいは、複数の装置によって分散処理されることによって実現されてもよい。
【０５２９】
また、図５７は、本明細書で述べたプログラムを実行して、上述した種々の実施の形態の情報処理装置等を実現するコンピュータの外観を示す。上述の実施の形態は、コンピュータハードウェア及びその上で実行されるコンピュータプログラムで実現され得る。図５７は、このコンピュータシステム３４０の概観図であり、図５８は、コンピュータシステム３４０のブロック図である。
【０５３０】
図５７において、コンピュータシステム３４０は、ＦＤ（Ｆｌｅｘｉｂｌｅ  Ｄｉｓｋ）ドライブ、ＣＤ−ＲＯＭ（Ｃｏｍｐａｃｔ  Ｄｉｓｋ  Ｒｅａｄ  Ｏｎｌｙ  Ｍｅｍｏｒｙ）ドライブを含むコンピュータ３４１と、キーボード３４２と、マウス３４３と、モニタ３４４と、マイク３４５とを含む。なお、マイク３４５は、例えば、音声チャットの情報を音声認識し、言語解析する態様の場合に、利用される。
【０５３１】
図５８において、コンピュータ３４１は、ＦＤドライブ３４１１、ＣＤ−ＲＯＭドライブ３４１２に加えて、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ）３４１３と、ＣＤ−ＲＯＭドライブ３４１２及びＦＤドライブ３４１１に接続されたバス３４１４と、ブートアッププログラム等のプログラムを記憶するためのＲＯＭ（Ｒｅａｄ−Ｏｎｌｙ  Ｍｅｍｏｒｙ）３４１５と、ＣＰＵ３４１３に接続され、アプリケーションプログラムの命令を一時的に記憶するとともに一時記憶空間を提供するためのＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ  Ａｃｃｅｓｓ  Ｍｅｍｏｒｙ）３４１６と、アプリケーションプログラム、システムプログラム、及びデータを記憶するためのハードディスク３４１７とを含む。ここでは、図示しないが、コンピュータ３４１は、さらに、ＬＡＮへの接続を提供するネットワークカードを含んでも良い。
【０５３２】
コンピュータシステム３４０に、上述した実施の形態の情報処理装置の機能を実行させるプログラムは、ＣＤ−ＲＯＭ３５０１、またはＦＤ３５０２に記憶されて、ＣＤ−ＲＯＭドライブ３４１２またはＦＤドライブ３４１１に挿入され、さらにハードディスク３４１７に転送されても良い。これに代えて、プログラムは、図示しないネットワークを介してコンピュータ３４１に送信され、ハードディスク３４１７に記憶されても良い。プログラムは実行の際にＲＡＭ３４１６にロードされる。プログラムは、ＣＤ−ＲＯＭ３５０１、ＦＤ３５０２またはネットワークから直接、ロードされても良い。
【０５３３】
プログラムは、コンピュータ３４１に、上述した実施の形態の情報処理装置の機能を実行させるオペレーティングシステム（ＯＳ）、またはサードパーティープログラム等は、必ずしも含まなくても良い。プログラムは、制御された態様で適切な機能（モジュール）を呼び出し、所望の結果が得られるようにする命令の部分のみを含んでいれば良い。コンピュータシステム３４０がどのように動作するかは周知であり、詳細な説明は省略する。
【０５３４】
なお、上記プログラムにおいて、情報を送信する送信ステップや、情報を受信する受信ステップなどでは、ハードウェアによって行われる処理、例えば、送信ステップにおけるモデムやインターフェースカードなどで行われる処理（ハードウェアでしか行われない処理）は含まれない。
【０５３５】
また、上記プログラムを実行するコンピュータは、単数であってもよく、複数であってもよい。すなわち、集中処理を行ってもよく、あるいは分散処理を行ってもよい。
【０５３６】
また、上記各実施の形態において、一の装置に存在する２以上の通信手段（端末情報送信部、端末情報受信部など）は、物理的に一の媒体で実現されても良いことは言うまでもない。
【０５３７】
本発明は、以上の実施の形態に限定されることなく、種々の変更が可能であり、それらも本発明の範囲内に包含されるものであることは言うまでもない。
【産業上の利用可能性】
【０５３８】
以上のように、本発明にかかる情報処理装置は、価値基準が近似するような人の紹介を支援できる等の効果を有し、Ｗｅｂ上のブログシステムやＳＮＳ等として有用である。
【図面の簡単な説明】
【０５３９】
【図１】実施の形態１における情報処理システムの概念図
【図２】同情報処理システムのブロック図
【図３】同情報端末の動作について説明するフローチャート
【図４】同情報管理装置の動作について説明するフローチャート
【図５】同情報処理装置の動作について説明するフローチャート
【図６】同近似度の算出方法の一例の動作について説明するフローチャート
【図７】同ユーザ情報管理表を示す図
【図８】同ホームページ格納部のブログ（ホームページ）の例を示す図
【図９】同ホームページの記載例を示す図
【図１０】同ディスプレイに表示する画面例を示す図
【図１１】実施の形態２における情報処理装置のブロック図
【図１２】同情報処理装置の動作について説明するフローチャート
【図１３】同ユーザ情報管理表を示す図
【図１４】同アンケート構成情報の例を示す図
【図１５】同アンケートの回答結果の例を示す図
【図１６】同アンケート回答情報の例を示す図
【図１７】同近似度管理表を示す図
【図１８】実施の形態３における情報処理システムのブロック図
【図１９】同評価出力装置のブロック図
【図２０】同評価出力装置の動作について説明するフローチャート
【図２１】同解析対象文取得処理の動作について説明するフローチャート
【図２２】同文分割制御処理の動作について説明するフローチャート
【図２３】同連結処理の動作について説明するフローチャート
【図２４】同文分割処理の動作について説明するフローチャート
【図２５】同メモリ配置処理の動作について説明するフローチャート
【図２６】同スコア変更処理の動作について説明するフローチャート
【図２７】同文章群情報管理表を示す図
【図２８】同辞書情報管理表を示す図
【図２９】同評価情報管理表を示す図
【図３０】同抽出タグ情報管理表を示す図
【図３１】同変更情報管理表を示す図
【図３２】同文の分割、および解析例を示す図
【図３３】同文の分割、および解析例を示す図
【図３４】同文の分割、および解析例を示す図
【図３５】同ユーザ情報の例を示す図
【図３６】同文の分割、および解析例を示す図
【図３７】実施の形態４における情報処理システムのブロック図
【図３８】同情報処理装置の動作について説明するフローチャート
【図３９】同関連度算出方法の動作について説明するフローチャート
【図４０】同出力例を示す図
【図４１】同出力例を示す図
【図４２】同出力例を示す図
【図４３】実施の形態５における情報処理システムのブロック図
【図４４】同情報処理装置の動作について説明するフローチャート
【図４５】同マッチング処理の動作について説明するフローチャート
【図４６】同ユーザ情報管理表を示す図
【図４７】同対応行動情報管理表を示す図
【図４８】同出力例を示す図
【図４９】同出力例を示す図
【図５０】同出力例を示す図
【図５１】実施の形態６における情報処理システムのブロック図
【図５２】同情報処理装置の動作について説明するフローチャート
【図５３】同ユーザ情報管理表を示す図
【図５４】同出力例を示す図
【図５５】同出力例を示す図
【図５６】同出力例を示す図
【図５７】同情報処理装置等を実現するコンピュータの外観図
【図５８】同情報処理装置等を実現するコンピュータシステムのブロック図
【符号の説明】
【０５４０】
１１  情報端末
１２、３７２  情報管理装置
１３、１１３、１８３、３７３、４３３、５１３  情報処理装置
１１０１  端末入力受付部
１１０２  端末情報送信部
１１０３  端末情報受信部
１１０４  端末処理部
１１０５  端末出力部
１２０１  ホームページ格納部
１２０２、２７２０２、３７２０２  送信要求受信部
１２０３  ホームページ取得部
１２０４  ホームページ送信部
１３０１、４３３０１、５１３０１  ユーザ情報格納部
１３０２  ユーザ識別子受付部
１３０３  近似ユーザ情報取得部
１３０４、３７３０４、３８３０４、４３３０４  出力部
１８３１  評価出力装置
１１３０１  アンケート構成情報格納部
１１３０２  アンケート構成情報送信部
１１３０３  アンケート回答情報受信部
１１３０４  回答者用語評価情報群取得部
３７２０１  文章群格納部
３７２０３  文章群取得部
３７２０４  文章群送信部
３７３０３  関連ユーザ情報取得部
４３３０３、５１３０３  相談ユーザ情報取得部
５１３０１  対応行動情報格納部
１８３１０１  受付部
１８３１０２  文格納部
１８３１０３  辞書情報格納部
１８３１０４  評価情報格納部
１８３１０５  抽出タグ情報格納部
１８３１０６  変更情報格納部
１８３１０７  解析対象文取得部
１８３１０８  文分割制御部
１８３１０９  評価対象取得部
１８３１１０  スコア取得部
１８３１１１  変更語取得部
１８３１１２  評価変更情報取得部
１８３１１３  変更スコア算出部
１８３１１４  評価算出部
１８３１１５  評価出力部
１８３１０８１  要素分割手段
１８３１０８２  要素連結手段
１８３１０８３  文字列取得手段
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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【図１８】
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【図１９】
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【図２０】
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【図２１】
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【図２２】
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【図２３】
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【図２４】
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【図２５】
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【図２６】
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【図２７】
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【図２８】
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【図２９】
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【図３０】
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【図３１】
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【図３２】
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【図３３】
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【図３４】
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【図３５】
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【図３６】
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【図３７】
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【図３８】
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【図３９】
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【図４０】
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【図４３】
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【図４４】
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【図４５】
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【図４６】
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【図４７】
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【図４８】
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【図５１】
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【図５２】
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【図５３】
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【図５４】
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【図５７】
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【図５８】
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【図４１】
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【図４２】
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【図４９】
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【図５０】
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【図５５】
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【図５６】
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