(57)【要約】【課題】従来、ブログ等の情報から、適切な情報を得ることができなかった。【解決手段】ユーザを識別するユーザ識別子と、前記ユーザが権威である対象を示す用語と、当該用語が記載された文の集合であり、前記ユーザが記載した文の集合である文章群と、当該文章群を特定する情報である文章群識別子と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、第一の用語を受け付ける受付部と、前記第一の用語に一致する用語を含むユーザ情報が有する情報であり、出力する情報である出力情報を取得する情報取得部と、前記出力情報を出力する情報出力部を具備する情報処理装置により、ブログ等の情報から、適切な情報を得ることができる。【選択図】図３
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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、前記ユーザが権威である対象を示す用語と、当該用語が記載された文の集合であり、前記ユーザが記載した文の集合である文章群と、当該文章群を特定する情報である文章群識別子と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、
第一の用語を受け付ける受付部と、
前記第一の用語に一致する用語を含むユーザ情報が有する情報であり、出力する情報である出力情報を取得する情報取得部と、
前記出力情報を出力する情報出力部を具備する情報処理装置。
【請求項２】
ユーザ識別子と１以上の文章識別子と１以上の文章群を受信する情報受信部と、
前記情報受信部が受信した１以上の文章群であり、前記ユーザ識別子で識別されるユーザが記載した文章群から、用語の出現頻度を取得し、当該出現頻度を用いて、前記ユーザが前記用語に対応する対象に対して権威であるか否かを判断する権威判断部と、
前記権威判断部が、前記ユーザが前記用語に対応する事象に対して権威者であると判断した場合、前記ユーザ識別子と、前記用語と、前記文章群識別子を用いて、ユーザ情報を構成するユーザ情報構成部と、
前記ユーザ情報構成部が構成したユーザ情報を、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記載の情報処理装置。
【請求項３】
前記権威判断部は、
前記ユーザ識別子で識別されるユーザが記載した文章群から、前記用語の出現頻度を取得する出現頻度取得手段と、
すべての文章群に対して、前記用語が出現する文章群の数を取得する文章群数取得手段と、
前記出現頻度と前記文章群の数を用いて、前記ユーザが前記用語に対応する対象に対して権威であるか否かを判断する権威判断手段を具備する請求項２記載の情報処理装置。
【請求項４】
前記文章群はブログであり、
前記権威判断部は、
前記ユーザ識別子で識別されるユーザが記載した文章群から、前記用語の出現頻度を取得する出現頻度取得手段と、
前記ユーザ識別子で識別されるユーザが記載したブログの更新頻度の情報を取得する更新頻度情報取得手段と、
前記出現頻度と前記更新頻度の情報を用いて、前記ユーザが前記用語に対応する対象に対して権威であるか否かを判断する権威判断手段を具備する請求項２記載の情報処理装置。
【請求項５】
前記文章群はブログであり、
前記権威判断部は、
前記ユーザ識別子で識別されるユーザが記載した文章群から、前記用語の出現頻度を取得する出現頻度取得手段と、
前記ブログがリンクを張られている数である非リンク数を取得する非リンク数取得手段と、
前記出現頻度と前記非リンク数を用いて、前記ユーザが前記用語に対応する対象に対して権威であるか否かを判断する権威判断手段を具備する請求項２記載の情報処理装置。
【請求項６】
前記文章群はブログであり、
前記権威判断部は、
前記ユーザ識別子で識別されるユーザが記載した文章群から、前記用語の出現頻度を取得する出現頻度取得手段と、
前記ブログのトラックバック数を取得するトラックバック数取得手段と、
前記出現頻度と前記トラックバック数を用いて、前記ユーザが前記用語に対応する対象に対して権威であるか否かを判断する権威判断手段を具備する請求項２記載の情報処理装置。
【請求項７】
前記文章群はブログであり、
前記権威判断部は、
前記ユーザ識別子で識別されるユーザが記載した文章群から、前記用語の出現頻度を取得する出現頻度取得手段と、
前記ブログに対するコメント数を取得するコメント数取得手段と、
前記出現頻度と前記コメント数を用いて、前記ユーザが前記用語に対応する対象に対して権威であるか否かを判断する権威判断手段を具備する請求項２記載の情報処理装置。
【請求項８】
前記権威判断部は、
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手段と、
前記文章群に含まれる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手段と、
前記文分割制御手段が取得した第二文字列の種類から用語を含む第二文字列を特定し、当該第二文字列から用語を取得する用語取得手段と、
前記情報受信部が受信した１以上の文章群であり、前記ユーザ識別子で識別されるユーザが記載した文章群から、前記用語取得手段が取得した用語の出現頻度を取得する出現頻度取得手段と、
前記出現頻度を用いて、前記ユーザが前記用語に対応する対象に対して権威であるか否かを判断する権威判断手段を具備する請求項１記載の情報処理装置。
【請求項９】
前記文分割制御手段は、
前記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、前記辞書情報格納手段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手段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、前記辞書情報格納手段から読み出し、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】
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と、当該用語が記載された文の集合であり、前記ユーザが記載した文の集合である文章群を特定する情報である文章群識別子と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、
第一の用語を受け付ける受付部と、
前記第一の用語に一致する用語と対になる２以上の評価情報を取得する評価情報取得部と、
前記２以上の評価情報を用いて、多勢の評価である多勢評価を決定する多勢評価決定部と、
前記多勢評価に対応するユーザ情報が有する情報であり、出力する情報である出力情報を取得する情報取得部と、
前記出力情報を出力する情報出力部を具備する情報処理装置。
【請求項１１】
ユーザ識別子と１以上の文章識別子と１以上の文章群を受信する情報受信部と、
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、
前記情報受信部が受信した文章群に含まれる１以上の各文について、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し、評価情報を取得する評価算出部と、
前記ユーザ識別子と、前記用語と、前記評価情報と、前記文章群と、前記文章群識別子を用いて、ユーザ情報を構成するユーザ情報構成部と、
前記ユーザ情報構成部が構成したユーザ情報を、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１０記載の情報処理装置。
【請求項１２】
前記文分割制御部は、
前記情報受信部が受信した文章群に含まれる１以上の各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１１記載の情報処理装置。
【請求項１３】
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し、評価情報を取得する請求項１１または請求項１２記載の情報処理装置。
【請求項１４】
前記多勢評価決定部は、
前記２以上の評価情報を用いて、「肯定的」または「否定的」のうちの多い方の評価情報を取得する請求項１０から請求項１３いずれか記載の情報処理装置。
【請求項１５】
前記評価情報は３段階以上に区分されており、
前記多勢評価決定部は、
前記２以上の評価情報を用いて、最も多い区分の評価情報を取得する請求項１０から請求項１３いずれか記載の情報処理装置。
【請求項１６】
回答者のタイプを示す情報であるタイプ情報と、ユーザ識別子と、用語と、当該用語が記載された文の集合であり、前記ユーザが記載した文の集合である文章群と、当該文章群を特定する情報である文章群識別子と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、
タイプ情報と第一の用語を受け付ける受付部と、
前記タイプ情報を有するユーザ情報から、前記第一の用語に一致する用語を含むユーザ情報が有する情報であり、出力する情報である出力情報を取得する情報取得部と、
前記出力情報を出力する情報出力部を具備する情報処理装置。
【請求項１７】
前記タイプ情報は、
権威者であることを示す情報である権威者情報、多勢であることを示す情報である多勢情報、知人であることを示す情報である知人情報、同様の嗜好者であることを示す情報である同類情報、過去の自分であることを示す情報である過去自分情報のうちのいずれか２以上のタイプの情報を採り得る請求項１７記載の情報処理装置。
【請求項１８】
受付部、情報取得部、および情報出力部により実現される情報処理方法であって、
前記受付部により、ユーザ識別子と１以上の文章識別子と１以上の文章群を受信する情報受信ステップと、
前記情報取得部により、ユーザを識別するユーザ識別子と、前記ユーザが権威である対象を示す用語と、当該用語が記載された文の集合であり、前記ユーザが記載した文の集合である文章群と、当該文章群を特定する情報である文章群識別子と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、前記第一の用語に一致する用語を含むユーザ情報が有する情報であり、出力する情報である出力情報を取得する情報取得ステップと、
前記情報出力部により、前記出力情報を出力する情報出力ステップを具備する情報処理方法。
【請求項１９】
さらに情報受信部、権威判断部、ユーザ情報構成部およびユーザ情報蓄積部により実現される請求項１８記載の情報処理方法であって、
前記情報受信部により、ユーザ識別子と１以上の文章識別子と１以上の文章群を受信する情報受信ステップと、
前記権威判断部により、前記情報受信ステップで受信した１以上の文章群であり、前記ユーザ識別子で識別されるユーザが記載した文章群から、用語の出現頻度を取得し、当該出現頻度を用いて、前記ユーザが前記用語に対応する対象に対して権威であるか否かを判断する権威判断ステップと、
前記ユーザ情報構成部により、前記権威判断ステップで、前記ユーザが前記用語に対応する事象に対して権威者であると判断した場合、前記ユーザ識別子と、前記用語と、前記文章群識別子を用いて、ユーザ情報を構成するユーザ情報構成ステップと、
前記ユーザ情報蓄積部により、前記ユーザ情報構成部が構成したユーザ情報を、前記記憶媒体に蓄積するユーザ情報蓄積ステップを具備する請求項１８記載の情報処理方法。
【請求項２０】
前記権威判断ステップは、
前記ユーザ識別子で識別されるユーザが記載した文章群から、前記用語の出現頻度を取得する出現頻度取得ステップと、
すべての文章群に対して、前記用語が出現する文章群の数を取得する文章群数取得ステップと、
前記出現頻度と前記文章群の数を用いて、前記ユーザが前記用語に対応する対象に対して権威であるか否かを判断する権威判断ステップを具備する請求項１９記載の情報処理方法。
【請求項２１】
受付部、評価情報取得部、多勢評価決定部、情報取得部、および情報出力部により実現される情報処理方法であって、
前記受付部により、第一の用語を受け付ける受付ステップと、
前記評価情報取得部により、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と、当該用語が記載された文の集合であり、前記ユーザが記載した文の集合である文章群と、当該文章群を特定する情報である文章群識別子と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、前記第一の用語に一致する用語と対になる２以上の評価情報を取得する評価情報取得ステップと、
前記多勢評価決定部により、前記２以上の評価情報を用いて、多勢の評価である多勢評価を決定する多勢評価決定ステップと、
前記情報取得部により、前記多勢評価に対応するユーザ情報が有する情報であり、出力する情報である出力情報を取得する情報取得ステップと、
前記情報出力部により、前記出力情報を出力する情報出力ステップを具備する情報処理方法。
【請求項２２】
さらに情報受信部、文分割制御部、評価対象取得部、スコア取得部、評価算出部、ユーザ情報構成部、およびユーザ情報蓄積部により実現される請求項２１記載の情報処理方法であって、
前記情報受信部により、ユーザ識別子と１以上の文章識別子と１以上の文章群を受信する情報受信ステップと、
前記文分割制御部により、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以上格納している記憶媒体をアクセスし、前記情報受信部が受信した文章群に含まれる１以上の各文について、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ステップと、
前記評価対象取得部により、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ステップと、
前記スコア取得部により、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以上格納している記憶媒体から、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検索し、当該検索した評価語と対になるスコアを取得するスコア取得ステップと、
前記評価算出部により、前記評価対象取得ステップで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し、評価情報を取得する評価算出ステップと、
前記ユーザ情報構成部により、前記ユーザ識別子と、前記用語と、前記評価情報と、前記文章群識別子を用いて、ユーザ情報を構成するユーザ情報構成ステップと、
前記ユーザ情報蓄積部により、前記ユーザ情報構成ステップで構成したユーザ情報を、前記記憶媒体に蓄積するユーザ情報蓄積ステップをさらに具備する請求項２１記載の情報処理方法。
【請求項２３】
受付部、情報取得部、および情報出力部により実現される情報処理方法であって、
前記受付部により、タイプ情報と第一の用語を受け付ける受付ステップと、
前記情報取得部により、回答者のタイプを示す情報であるタイプ情報と、ユーザ識別子と、用語と、当該用語が記載された文の集合であり、前記ユーザが記載した文の集合である文章群を特定する情報である文章群識別子と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、前記タイプ情報を有するユーザ情報から、前記第一の用語に一致する用語を含むユーザ情報が有する情報であり、出力する情報である出力情報を取得する情報取得ステップと、
前記情報出力部により、前記出力情報を出力する情報出力ステップを具備する情報処理方法。
【請求項２４】
コンピュータを、
第一の用語を受け付ける受付部と、
ユーザを識別するユーザ識別子と、前記ユーザが権威である対象を示す用語と、当該用語が記載された文の集合であり、前記ユーザが記載した文の集合である文章群と、当該文章群を特定する情報である文章群識別子と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、前記第一の用語に一致する用語を含むユーザ情報が有する情報であり、出力する情報である出力情報を取得する情報取得部と、
前記出力情報を出力する情報出力部として機能させるためのプログラム。
【請求項２５】
コンピュータを、
ユーザ識別子と１以上の文章識別子と１以上の文章群を受信する情報受信部と、
前記情報受信部が受信した１以上の文章群であり、前記ユーザ識別子で識別されるユーザが記載した文章群から、用語の出現頻度を取得し、当該出現頻度を用いて、前記ユーザが前記用語に対応する対象に対して権威であるか否かを判断する権威判断部と、
前記権威判断部が、前記ユーザが前記用語に対応する事象に対して権威者であると判断した場合、前記ユーザ識別子と、前記用語と、前記文章群識別子を用いて、ユーザ情報を構成するユーザ情報構成部と、
前記ユーザ情報構成部が構成したユーザ情報を、前記記憶媒体に蓄積するユーザ情報蓄積部としてさらに機能させるための請求項２４記載のプログラム。
【請求項２６】
前記権威判断部は、
前記ユーザ識別子で識別されるユーザが記載した文章群から、前記用語の出現頻度を取得する出現頻度取得手段と、
すべての文章群に対して、前記用語が出現する文章群の数を取得する文章群数取得手段と、
前記出現頻度と前記文章群の数を用いて、前記ユーザが前記用語に対応する対象に対して権威であるか否かを判断する権威判断手段を具備するものとして、コンピュータを、機能させるための請求項２５記載のプログラム。
【請求項２７】
コンピュータを、
第一の用語を受け付ける受付部と、
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と、当該用語が記載された文の集合であり、前記ユーザが記載した文の集合である文章群と、当該文章群を特定する情報である文章群識別子と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、前記第一の用語に一致する用語と対になる２以上の評価情報を取得する評価情報取得部と、
前記２以上の評価情報を用いて、多勢の評価である多勢評価を決定する多勢評価決定部と、
前記多勢評価に対応するユーザ情報が有する情報であり、出力する情報である出力情報を取得する情報取得部と、
前記出力情報を出力する情報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、
ユーザ識別子と１以上の文章識別子と１以上の文章群を受信する情報受信部と、
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以上格納している記憶媒体をアクセスし、前記情報受信部が受信した文章群に含まれる１以上の各文について、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、
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以上格納している記憶媒体から、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検索し、当該検索した評価語と対になるスコアを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し、評価情報を取得する評価算出部と、
前記ユーザ識別子と、前記用語と、前記評価情報と、前記文章群識別子を用いて、ユーザ情報を構成するユーザ情報構成部と、
前記ユーザ情報構成部が構成したユーザ情報を、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さらに機能させるための請求項２７記載のプログラム。
【請求項２９】
コンピュータを、
タイプ情報と第一の用語を受け付ける受付部と、
回答者のタイプを示す情報であるタイプ情報と、ユーザ識別子と、用語と、当該用語が記載された文の集合であり、前記ユーザが記載した文の集合である文章群と、当該文章群を特定する情報である文章群識別子と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、前記タイプ情報を有するユーザ情報から、前記第一の用語に一致する用語を含むユーザ情報が有する情報であり、出力する情報である出力情報を取得する情報取得部と、
前記出力情報を出力する情報出力部として機能させるためのプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、２以上のユーザが記載した情報（ブログなど）を解析した結果、ある主題についての権威者を決定し、権威者が記載した情報を検索できる情報処理装置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）の出力や、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、ある用語について、権威者（専門家、その事項に詳しい人なども含む）が入力したブログの文章などから、自動的に情報を収集して、権威者の見解として、情報を提示できなかった。
【０００５】
また、従来、ある用語について、多数の人が入力している多数のブログなどから、大衆の意見をまとめて、提示することができなかった。
【０００６】
また、従来、ある用語について、自分と嗜好のあう人たちが記載したブログなどの情報から、情報を自動抽出し、提示することができなかった。
【０００７】
さらに、従来、ある用語について、権威者、大衆、友人、自分と同様の嗜好を有する者、過去の自分など、種々の立場の者のうち、仮想の回答者を選択して、回答を得ることができなかった。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
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、前記ユーザが権威である対象を示す用語と、当該用語が記載された文の集合であり、前記ユーザが記載した文の集合である文章群と、当該文章群を特定する情報である文章群識別子と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、第一の用語を受け付ける受付部と、前記第一の用語に一致する用語を含むユーザ情報が有する情報であり、出力する情報である出力情報を取得する情報取得部と、前記出力情報を出力する情報出力部を具備する情報処理装置である。
【０００９】
かかる構成により、ある用語について、権威者が入力したブログの文章などから、自動的に情報を収集して、権威者の見解として、情報を提示できる。
【００１０】
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、ユーザ識別子と１以上の文章識別子と１以上の文章群を受信する情報受信部と、前記情報受信部が受信した１以上の文章群であり、前記ユーザ識別子で識別されるユーザが記載した文章群から、用語の出現頻度を取得し、当該出現頻度を用いて、前記ユーザが前記用語に対応する対象に対して権威であるか否かを判断する権威判断部と、前記権威判断部が、前記ユーザが前記用語に対応する事象に対して権威者であると判断した場合、前記ユーザ識別子と、前記用語と、前記文章群識別子を用いて、ユーザ情報を構成するユーザ情報構成部と、前記ユーザ情報構成部が構成したユーザ情報を、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。
【００１１】
かかる構成により、ある用語についての権威者を自動的に決定できる。
【００１２】
また、本第三の発明の情報処理装置は、第二の発明に対して、前記権威判断部は、前記ユーザ識別子で識別されるユーザが記載した文章群から、前記用語の出現頻度を取得する出現頻度取得手段と、すべての文章群に対して、前記用語が出現する文章群の数を取得する文章群数取得手段と、前記出現頻度と前記文章群の数を用いて、前記ユーザが前記用語に対応する対象に対して権威であるか否かを判断する権威判断手段を具備する情報処理装置である。
【００１３】
かかる構成により、ある用語についての権威者を、精度高く自動的に決定できる。
【００１４】
また、本第四の発明の情報処理装置は、第二の発明に対して、前記文章群はブログであり、前記権威判断部は、前記ユーザ識別子で識別されるユーザが記載した文章群から、前記用語の出現頻度を取得する出現頻度取得手段と、前記ユーザ識別子で識別されるユーザが記載したブログの更新頻度の情報を取得する更新頻度情報取得手段と、前記出現頻度と前記更新頻度の情報を用いて、前記ユーザが前記用語に対応する対象に対して権威であるか否かを判断する権威判断手段を具備する情報処理装置である。
【００１５】
かかる構成により、ある用語についての権威者を、精度高く自動的に決定できる。
【００１６】
また、本第五の発明の情報処理装置は、第二の発明に対して、前記文章群はブログであり、前記権威判断部は、前記ユーザ識別子で識別されるユーザが記載した文章群から、前記用語の出現頻度を取得する出現頻度取得手段と、前記ブログがリンクを張られている数である非リンク数を取得する非リンク数取得手段と、前記出現頻度と前記非リンク数を用いて、前記ユーザが前記用語に対応する対象に対して権威であるか否かを判断する権威判断手段を具備する情報処理装置である。
【００１７】
かかる構成により、ある用語についての権威者を、精度高く自動的に決定できる。
【００１８】
また、本第六の発明の情報処理装置は、第二の発明に対して、前記文章群はブログであり、前記権威判断部は、前記ユーザ識別子で識別されるユーザが記載した文章群から、前記用語の出現頻度を取得する出現頻度取得手段と、前記ブログのトラックバック数を取得するトラックバック数取得手段と、前記出現頻度と前記トラックバック数を用いて、前記ユーザが前記用語に対応する対象に対して権威であるか否かを判断する権威判断手段を具備する情報処理装置である。
【００１９】
かかる構成により、ある用語についての権威者を、精度高く自動的に決定できる。
【００２０】
また、本第七の発明の情報処理装置は、第二の発明に対して、前記文章群はブログであり、前記権威判断部は、前記ユーザ識別子で識別されるユーザが記載した文章群から、前記用語の出現頻度を取得する出現頻度取得手段と、前記ブログに対するコメント数を取得するコメント数取得手段と、前記出現頻度と前記コメント数を用いて、前記ユーザが前記用語に対応する対象に対して権威であるか否かを判断する権威判断手段を具備する情報処理装置である。
【００２１】
かかる構成により、ある用語についての権威者を、精度高く自動的に決定できる。
【００２２】
また、本第八の発明の情報処理装置は、第一の発明に対して、前記権威判断部は、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手段と、前記文章群に含まれる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手段と、前記文分割制御手段が取得した第二文字列の種類から用語を含む第二文字列を特定し、当該第二文字列から用語を取得する用語取得手段と、前記情報受信部が受信した１以上の文章群であり、前記ユーザ識別子で識別されるユーザが記載した文章群から、前記用語取得手段が取得した用語の出現頻度を取得する出現頻度取得手段と、前記出現頻度を用いて、前記ユーザが前記用語に対応する対象に対して権威であるか否かを判断する権威判断手段を具備する情報処理装置である。
【００２３】
かかる構成により、ある用語についての権威者を、より精度高く自動的に決定できる。
【００２４】
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、前記文分割制御手段は、前記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、前記辞書情報格納手段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手段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、前記辞書情報格納手段から読み出し、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。
【００２５】
かかる構成により、ある用語についての権威者を、より精度高く自動的に決定できる。
【００２６】
また、本第十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と、当該用語が記載された文の集合であり、前記ユーザが記載した文の集合である文章群と、当該文章群を特定する情報である文章群識別子と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、第一の用語を受け付ける受付部と、前記第一の用語に一致する用語と対になる２以上の評価情報を取得する評価情報取得部と、前記２以上の評価情報を用いて、多勢の評価である多勢評価を決定する多勢評価決定部と、前記多勢評価に対応するユーザ情報が有する情報であり、出力する情報である出力情報を取得する情報取得部と、前記出力情報を出力する情報出力部を具備する情報処理装置である。
【００２７】
かかる構成により、ある用語について、多数のユーザが入力したブログの文章などから、自動的に情報を収集して、大衆の見解（多勢の見解）として、情報を提示できる。
【００２８】
また、本第十一の発明の情報処理装置は、第十の発明に対して、ユーザ識別子と１以上の文章識別子と１以上の文章群を受信する情報受信部と、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、前記情報受信部が受信した文章群に含まれる１以上の各文について、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し、評価情報を取得する評価算出部と、前記ユーザ識別子と、前記用語と、前記評価情報と、前記文章群と、前記文章群識別子を用いて、ユーザ情報を構成するユーザ情報構成部と、前記ユーザ情報構成部が構成したユーザ情報を、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。
【００２９】
かかる構成により、ある用語について、大衆の見解を、より精度高く取得できる。
【００３０】
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、前記文分割制御部は、前記情報受信部が受信した文章群に含まれる１以上の各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。
【００３１】
かかる構成により、ある用語について、大衆の見解を、より精度高く取得できる。
【００３２】
また、本第十三の発明の情報処理装置は、第十一、第十二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し、評価情報を取得する情報処理装置である。
【００３３】
かかる構成により、ある用語について、大衆の見解を、さらにより精度高く取得できる。
【００３４】
また、本第十四の発明の情報処理装置は、第十から第十三いずれかの発明に対して、前記多勢評価決定部は、前記２以上の評価情報を用いて、「肯定的」または「否定的」のうちの多い方の評価情報を取得する情報処理装置である。
【００３５】
かかる構成により、ある用語について、大衆の見解を、さらにより精度高く取得できる。
【００３６】
また、本第十五の発明の情報処理装置は、第十から第十三いずれかの発明に対して、前記評価情報は３段階以上に区分されており、前記多勢評価決定部は、前記２以上の評価情報を用いて、最も多い区分の評価情報を取得する情報処理装置である。
【００３７】
かかる構成により、ある用語について、大衆の見解を、さらにより精度高く取得できる。
【００３８】
また、本第十六の発明の情報処理装置は、回答者のタイプを示す情報であるタイプ情報と、ユーザ識別子と、用語と、当該用語が記載された文の集合であり、前記ユーザが記載した文の集合である文章群と、当該文章群を特定する情報である文章群識別子と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、タイプ情報と第一の用語を受け付ける受付部と、前記タイプ情報を有するユーザ情報から、前記第一の用語に一致する用語を含むユーザ情報が有する情報であり、出力する情報である出力情報を取得する情報取得部と、前記出力情報を出力する情報出力部を具備する情報処理装置である。
【００３９】
かかる構成により、ある用語について、権威者、大衆、友人、自分と同様の嗜好を有する者、過去の自分など、種々の立場の者のうち、仮想の回答者を選択して、回答を得ることができる。
【００４０】
また、本第十七の発明の情報処理装置は、第十七の発明に対して、前記タイプ情報は、権威者であることを示す情報である権威者情報、多勢であることを示す情報である多勢情報、知人であることを示す情報である知人情報、同様の嗜好者であることを示す情報である同類情報、過去の自分であることを示す情報である過去自分情報のうちのいずれか２以上のタイプの情報を採り得る情報処理装置である。
【００４１】
かかる構成により、ある用語について、権威者、大衆、友人、自分と同様の嗜好を有する者、過去の自分など、種々の立場の者のうち、仮想の回答者を選択して、回答を得ることができる。
【発明の効果】
【００４２】
本発明による情報処理システムによれば、ユーザは、ブログ等に記載された情報から、適切な情報を得ることができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００４３】
以下、情報処理システム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。
【００４４】
（実施の形態１）
本実施の形態において、２以上のユーザが、通常、他の人に読んでもらうために入力した情報（ブログなど）を解析した結果、ある主題（用語と同意義）についての権威者を決定し、権威者に関する情報（権威者が入力した文章、権威者のブログのＵＲＬ、権威者の氏名、年齢などの属性、権威者への連絡手段（電話番号など））を出力する情報処理システムについて説明する。なお、本実施の形態において、ある用語の権威者の決定のために、当該用語の出現頻度、出現ファイル数、ブログの更新頻度、ブログの非リンク数、トラックバック数、コメント数などを用いる例について説明する。また、本実施の形態において、用語の抽出のために、機能素解析という自然言語処理のアルゴリズムを用いる。ただし、自然言語処理は、例えば、形態素解析という公知の技術を用いても良い。自然言語処理のアルゴリズムについて、機能素解析や、形態素解析など、種々のアルゴリズムを利用できることは他の実施の形態においても同様である。
【００４５】
図１は、本実施の形態における情報処理システム１の概念図である。情報処理システム１は、情報処理装置１１、サーバ装置１２、端末装置１３を具備する。情報処理装置１１は、ある用語についての権威者を決定したり、ユーザからの要求に応じて、権威者の見解を出力したりする装置である。サーバ装置１２は、ある個人が発信した情報（例えば、ブログやチャットシステム、ＳＮＳ、Ｔｗｉｔｔｅｒなどに入力した情報など、いわゆるＣＧＭなどの情報）を格納しており、外部装置（情報処理装置１１、端末装置１３など）の要求にしたがって、かかる情報を、当該外部装置に送信する。サーバ装置１２は、例えば、いわゆるＷｅｂサーバである。端末装置１３は、ユーザが使用する装置であり、例えば、いわゆるパソコン、携帯端末、携帯電話、テレビ、車載用ナビゲーション端末などである。なお、上記の「個人」とは、広く、法人などの団体を含んでも良い。また、ブログとは、個人の日記に限らず、広く、ウェブサイトと解しても良い。
【００４６】
図２は、本実施の形態における情報処理システム１のブロック図である。図３は、本実施の形態における情報処理装置１１のブロック図である。
【００４７】
情報処理装置１１は、情報受信部１１１、権威判断部１１２、ユーザ情報構成部１１３、ユーザ情報蓄積部１１４、ユーザ情報格納部１１５、受付部１１６、情報取得部１１７、情報出力部１１８を具備する。
【００４８】
権威判断部１１２は、辞書情報格納手段１１２１、文分割制御手段１１２２、用語取得手段１１２３、出現頻度取得手段１１２４、文章群数取得手段１１２５、コメント数取得手段１１２６、トラックバック数取得手段１１２７、非リンク数取得手段１１２８、更新頻度情報取得手段１１２９、権威判断手段１１３０を具備する。
【００４９】
文分割制御手段１１２２は、要素分割手段１１２２１、要素連結手段１１２２２、文字列取得手段１１２２３を具備する。
【００５０】
サーバ装置１２は、文章群格納部１２１、文章群送信部１２２を具備する。
【００５１】
端末装置１３は、入力受付部１３１、入力情報送信部１３２、処理結果受信部１３３、処理部１３４、処理結果出力部１３５を具備する。
【００５２】
情報受信部１１１は、ユーザ識別子と１以上の文章群識別子と１以上の文章群を受信する。情報受信部１１１は、ユーザ識別子と１以上の文章群識別子と１以上の文章群を受信するタイミングは、同時でなくても良い。なお、ユーザ識別子は、例えば、ブログのＵＲＬ、ユーザＩＤ（ＳＮＳ、チャットシステム、ＴｗｉｔｔｅｒなどのユーザＩＤ）、メールアドレスなどである。文章群識別子は、例えば、ＵＲＬ、ＵＲＬと日付、ファイル名（フォルダ名を含んでも良い）、ファイル名（フォルダ名を含んでも良い）とＩＰアドレスなどである。文章群は、例えば、ファイル、ＤＢのテーブルなどであり、１以上の文を有する。文章群は、ブログ、ＳＮＳ、チャットシステム、Ｔｗｉｔｔｅｒなどに入力した文の集合、電子メール、ニュースシステムや電子掲示板に投函した文の集合などである。文章群は、通常、ユーザが人に読んでもらうために記載した文の集合である。また、文章群は、静止画、動画、音声などのデータを含んでも良い。また、２以上の文章群が、一のファイルに存在していても良い。また、ユーザ識別子と文章群識別子は、同一の情報（例えば、ＵＲＬ）でも良い。また、文章群は、ユーザ識別子で識別されるユーザが記載した文の集合である。情報受信部１１１は、通常、サーバ装置１２からユーザ識別子と１以上の文章群識別子と１以上の文章群を受信する。なお、情報受信部１１１は、受信した情報を、ユーザ情報格納部１１５に蓄積しても良い。情報受信部１１１は、通常、無線または有線の通信手段で実現されるが、放送を受信する手段で実現されても良い。
【００５３】
権威判断部１１２は、情報受信部１１１が受信した１以上の文章群から、用語の出現頻度を取得し、当該出現頻度を用いて、ユーザが用語に対応する事象に対して権威者者であるか否かを判断する。ここで、用語とは、自立語、主題（準主題でも良い）を構成する用語、副題を構成する用語、主語を構成する用語、名詞、名詞句などである。また、用語の出現頻度とは、用語の出現回数、用語の出現割合（出現回数／全単語数など）、用語が出現するファイル数、用語が出現する文献数などである。また、ここでの「判断」は、出現頻度が大きければ大きいほど、ユーザが権威者であると判断される。例えば、権威判断部１１２は、「権威度＝ｆ（出現頻度）」により権威度を算出する。そして、権威度が予め決められた閾値より大きい場合に、当該ユーザは、当該用語（用語が示す事項）について、権威者であると判断される。権威度を算出する関数（ｆ）は、出現頻度をパラメータとする増加関数である。また、権威判断部１１２は、出現頻度だけではなく、後述する「用語が出現する文章群の数」「ブログの更新頻度の情報」「ブログがリンクを張られている数である非リンク数」「ブログのトラックバック数」「ブログに対するコメント数」などを用いて、ユーザが用語に対応する事象に対して権威者であるか否かを判断することは好適である。権威判断部１１２は、通常、ＭＰＵやメモリ等から実現され得る。権威判断部１１２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。
【００５４】
辞書情報格納手段１１２１は、第一文字列と、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機能語情報と、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、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。辞書情報格納手段１１２１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。辞書情報格納手段１１２１に辞書情報が記憶される過程は問わない。例えば、記録媒体を介して辞書情報が辞書情報格納手段１１２１で記憶されるようになってもよく、通信回線等を介して送信された辞書情報が辞書情報格納手段１１２１で記憶されるようになってもよく、あるいは、入力デバイスを介して入力された辞書情報が辞書情報格納手段１１２１で記憶されるようになってもよい。なお、辞書情報格納手段１１２１、文分割制御手段１１２２により、機能素解析という自然言語処理が行われる。
【００５５】
文分割制御手段１１２２は、文章群に含まれる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。ここで、文章群に含まれる文とは、文章群に含まれるすべての文でも良いし、文章群に含まれる一部の文でも良い。文分割制御手段１１２２は、通常、ＭＰＵやメモリ等から実現され得る。文分割制御手段１１２２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。
【００５６】
文分割制御手段１１２２を構成する要素分割手段１１２２１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、辞書情報格納手段１１２１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手段１１２１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手段１１２１に存在するまで行い、または、文字列が辞書情報格納手段１１２１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手段１１２１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、辞書情報格納手段１１２１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。
【００５７】
要素連結手段１１２２２は、要素分割手段１１２２１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１１２２１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。
【００５８】
文字列取得手段１１２２３は、要素連結手段１１２２２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。
【００５９】
要素分割手段１１２２１、要素連結手段１１２２２、および文字列取得手段１１２２３は、通常、ＭＰＵやメモリ等から実現され得る。要素分割手段１１２２１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。
【００６０】
用語取得手段１１２３は、文分割制御手段１１２２が取得した第二文字列の種類から用語を含む第二文字列を特定し、当該第二文字列から用語を取得する。用語取得手段１１２３は、通常、第二文字列の種類「主題」「準主題」または「副題」を構成する用語（通常、機能語を除く語）を取得する。なお、第二文字列の種類は、例えば、「主題」「準主題」「副題」「動作」「状態」などがある。用語取得手段１１２３は、通常、ＭＰＵやメモリ等から実現され得る。用語取得手段１１２３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。
【００６１】
出現頻度取得手段１１２４は、情報受信部１１１が受信した１以上の文章群であり、ユーザ識別子で識別されるユーザが記載した文章群から、用語取得手段１１２３が取得した用語の出現頻度を取得する。出現頻度取得手段１１２４は、２種類以上の文章群（例えば、ブログとＳＮＳに入力した文章群）から、用語の出現頻度を取得しても良い。用語取得手段１１２３が取得した用語は、一つの場合も、２以上の場合もあり得る。また、出現頻度とは、出現回数、出現割合（出現回数／全単語数など）、出現ファイル数、出現文献数などである。出現頻度取得手段１１２４は、１以上の文章群の中を、パターンマッチングすることにより、用語の出現頻度を取得しても良いし、文章群を形態素解析し、１以上の自立語（名詞、名詞句、動詞など）を取得し、用語の出現頻度を取得しても良い。文章群から用語の出現頻度を取得する技術は公知技術であるので詳細な説明を省略する。
【００６２】
文章群数取得手段１１２５は、すべての文章群に対して、用語が出現する文章群の数を取得する。文章群の単位は、ファイル、ブログの中の一日に記載された文の集合、ＳＮＳの一連の記載文の集合、チャットシステムにおける、継続した相手とのやりとりのために入力された文の集合、１通の電子メールなどである。用語が出現する文章群の数を取得する技術は公知技術であるので詳細な説明を省略する。
【００６３】
コメント数取得手段１１２６は、ブログに対するコメント数を取得する。ブログに対するコメント数を取得する技術は公知技術であるので詳細な説明を省略する。
【００６４】
トラックバック数取得手段１１２７は、ブログのトラックバック数を取得する。ブログのトラックバック数を取得する技術は公知技術であるので詳細な説明を省略する。
【００６５】
非リンク数取得手段１１２８は、ブログがリンクを張られている数である非リンク数を取得する。非リンク数を取得する技術は公知技術であるので詳細な説明を省略する。
【００６６】
更新頻度情報取得手段１１２９は、ユーザ識別子で識別されるユーザが記載したブログの更新頻度の情報を取得する。更新頻度の情報を取得する技術は公知技術であるので詳細な説明を省略する。
【００６７】
権威判断手段１１３０は、出現頻度を用いて、ユーザが用語に対応する事象に対して権威者であるか否かを判断する。また、権威判断手段１１３０は、出現頻度と、文章群の数、更新頻度の情報、非リンク数、トラックバック数、コメント数のうちの１以上の情報を用いて、ユーザが用語に対応する事象に対して権威者であるか否かを判断することは好適である。権威判断手段１１３０は、出現頻度が大きければ大きいほど権威者であると判断し、用語が出現する文章群の数が少なければ少ないほど権威者であると判断する。例えば、権威判断手段１１３０は、演算式「権威度＝ｆ（出現頻度，用語が出現する文章群の数）」により権威度を算出し、当該権威度が、予め決められた閾値より大きい場合に、当該ユーザは権威者であると判断する。ここで、関数（ｆ）は、出現頻度をパラメータとする増加関数、用語が出現する文章群の数をパラメータとする減少関数である。また、権威判断手段１１３０は、出現頻度が大きければ大きいほど権威者であると判断し、更新頻度情報が多ければ多いほど権威者であると判断する。例えば、権威判断手段１１３０は、演算式「権威度＝ｆ（出現頻度，更新頻度情報）」により権威度を算出し、当該権威度が、予め決められた閾値より大きい場合に、当該ユーザは権威者であると判断する。ここで、関数（ｆ）は、出現頻度をパラメータとする増加関数、更新頻度情報をパラメータとする増加関数である。また、権威判断手段１１３０は、出現頻度が大きければ大きいほど権威者であると判断し、非リンク数が多ければ多いほど権威者であると判断する。例えば、権威判断手段１１３０は、演算式「権威度＝ｆ（出現頻度，非リンク数）」により権威度を算出し、当該権威度が、予め決められた閾値より大きい場合に、当該ユーザは権威者であると判断する。ここで、関数（ｆ）は、出現頻度をパラメータとする増加関数、非リンク数をパラメータとする増加関数である。また、権威判断手段１１３０は、出現頻度が大きければ大きいほど権威者であると判断し、トラックバック数が多ければ多いほど権威者であると判断する。例えば、権威判断手段１１３０は、演算式「権威度＝ｆ（出現頻度，トラックバック数）」により算出し、権威度が、予め決められた閾値より大きい場合に、当該ユーザは権威者であると判断する。ここで、関数（ｆ）は、出現頻度をパラメータとする増加関数、トラックバック数をパラメータとする増加関数である。また、権威判断手段１１３０は、出現頻度が大きければ大きいほど権威者であると判断し、コメント数が多ければ多いほど権威者であると判断する。例えば、権威判断手段１１３０は、演算式「権威度＝ｆ（出現頻度，コメント数）」により算出し、権威度が、予め決められた閾値より大きい場合に、当該ユーザは権威者であると判断する。ここで、関数（ｆ）は、出現頻度をパラメータとする増加関数、コメント数をパラメータとする増加関数である。
【００６８】
文分割制御手段１１２２、用語取得手段１１２３、出現頻度取得手段１１２４、文章群数取得手段１１２５、コメント数取得手段１１２６、トラックバック数取得手段１１２７、非リンク数取得手段１１２８、更新頻度情報取得手段１１２９、および権威判断手段１１３０は、通常、ＭＰＵやメモリ等から実現され得る。文分割制御手段１１２２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。
【００６９】
ユーザ情報構成部１１３は、権威判断部１１２が、ユーザが用語に対応する事象に対して権威者であると判断した場合、当該ユーザを識別するユーザ識別子と、用語と、文章群と、文章群識別子を用いて、ユーザ情報を構成する。なお、ユーザ情報は、文章群を有さなくても良い。文章群は、必要な場合に、文章群識別子を用いて、取得されれば良い。ユーザ情報構成部１１３は、通常、ＭＰＵやメモリ等から実現され得る。ユーザ情報構成部１１３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。
【００７０】
ユーザ情報蓄積部１１４は、ユーザ情報構成部１１３が構成したユーザ情報を、ユーザ情報格納部１１５に蓄積する。ユーザ情報蓄積部１１４は、通常、ＭＰＵやメモリ等から実現され得る。ユーザ情報蓄積部１１４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。
【００７１】
ユーザ情報格納部１１５は、ユーザ情報を２以上格納している。ユーザ情報は、通常、ユーザ識別子と、用語と、文章群と、文章群識別子とを有する。ここで、用語とは、ユーザが権威である対象を示す用語であり、ユーザが記載した文章から抽出された用語である。また、文章群は、当該用語が記載された文の集合であり、ユーザが記載した文の集合である。また、文章群とは、通常、他のサーバ装置から取得された文の集合である。文章群の単位は、例えば、ファイル、ブログの１日単位の文の集合などである。文章群識別子は、文章群を特定する情報である。なお、権威者であるとは、専門家であること、単に詳しい者と思われること、興味があると推定される者なども広く含む、とする。ユーザ情報格納部１１５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。ユーザ情報格納部１１５にユーザ情報が記憶される過程は問わない。例えば、記録媒体を介してユーザ情報がユーザ情報格納部１１５で記憶されるようになってもよく、通信回線等を介して送信されたユーザ情報がユーザ情報格納部１１５で記憶されるようになってもよく、あるいは、入力デバイスを介して入力されたユーザ情報がユーザ情報格納部１１５で記憶されるようになってもよい。
【００７２】
受付部１１６は、第一の用語を受け付ける。第一の用語とは、ユーザが入力した用語でも良いし、ユーザが入力した文などから抽出された用語でも良い。受付部１１６は、第一の用語とユーザ識別子などを受け付けても良い。ここで、「受け付け」とは、例えば、端末装置１３からの受信、ユーザによる手入力の受け付け、などを意味する。受付部１１６は、無線または有線の通信手段により実現され得る。
【００７３】
情報取得部１１７は、出力情報を取得する。出力情報とは、第一の用語に一致する用語を含むユーザ情報が有する情報であり、出力される情報である。ここで、「一致」とは、第一の用語の類義語、または関連語が「用語」と一致することも含む趣旨である。かかる場合、例えば、情報取得部１１７は、ある用語に対応する類義語、関連語の辞書を予め格納している、とする。また、「ユーザ情報が有する情報」とは、ユーザ識別子、文章群、文章群識別子のうちの１以上の情報である。また、「ユーザ情報が有する情報」は、文章群が有する文のうち、用語が含まれる１以上の文を含んでも良い。情報取得部１１７は、通常、ＭＰＵやメモリ等から実現され得る。情報取得部１１７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】
情報出力部１１８は、情報取得部１１７が取得した出力情報を出力する。ここで、出力とは、通常、外部の装置（端末装置１３など）への送信であるが、ディスプレイへの表示、プロジェクターを用いた投影、プリンタへの印字、音出力、記録媒体への蓄積、他の処理装置や他のプログラム等への処理結果の引渡し等を含む概念である。情報出力部１１８は、無線または有線の通信手段等で実現され得る。
【００７５】
文章群格納部１２１は、１以上の文章群を格納している。文章群格納部１２１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。文章群格納部１２１に文章群が記憶される過程は問わない。例えば、記録媒体を介して文章群が文章群格納部１２１で記憶されるようになってもよく、通信回線等を介して送信された文章群が文章群格納部１２１で記憶されるようになってもよく、あるいは、入力デバイスを介して入力された文章群が文章群格納部１２１で記憶されるようになってもよい。
【００７６】
文章群送信部１２２は、外部の装置（情報処理装置１１など）の要求に従って、または、自発的に、文章群格納部１２１の１以上の文章群を送信する。文章群送信部１２２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。
【００７７】
入力受付部１３１は、ユーザからの入力を受け付ける。入力とは、第一の用語、第一の用語を含む文、ブログに掲載する文章、電子メールの文章、チャットの文章、ＳＮＳに投函する文章、各種の命令などである。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。入力受付部１３１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。
【００７８】
入力情報送信部１３２は、入力受付部１３１が受け付けた入力を、外部の装置（情報処理装置１１やサーバ装置１２など）に送信する。入力情報送信部１３２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。
【００７９】
処理結果受信部１３３は、入力情報送信部１３２における入力の送信に対応して、情報を受信する。受信する情報は、例えば、出力情報である。また、受信する情報は、その他の情報でも良い。処理結果受信部１３３は、通常、無線または有線の通信手段で実現されるが、放送を受信する手段で実現されても良い。
【００８０】
処理部１３４は、各種の処理を行う。処理とは、例えば、処理結果受信部１３３が受信した情報を処理結果出力部１３５に渡す処理や、端末装置１３内における種々の情報処理である。処理部１３４は、通常、ＭＰＵやメモリ等から実現され得る。処理部１３４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。
【００８１】
処理結果出力部１３５は、処理結果受信部１３３が受信した情報（出力情報など）を出力する。ここで、出力とは、ディスプレイへの表示、プロジェクターを用いた投影、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、他の処理装置や他のプログラム等への処理結果の引渡し等を含む概念である。処理結果出力部１３５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。処理結果出力部１３５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。
【００８２】
次に、情報処理システム１の動作について説明する。まず、情報処理装置１１がユーザ情報を蓄積する動作について、図４のフローチャートを用いて説明する。
【００８３】
（ステップＳ４０１）情報受信部１１１は、ユーザ識別子と１以上の文章群識別子と１以上の文章群を受信したか否かを判断する。文章群等を受信すればステップＳ４０２に行き、受信しなければステップＳ４０３に行く。
【００８４】
（ステップＳ４０２）権威判断部１１２は、ステップＳ４０１で受信された文章群等を、一時的に蓄積する。なお、一時的な蓄積とは、権威判断部１１２が保持している記憶媒体への蓄積でも良いし、ユーザ情報格納部１１５への蓄積でも良い。なお、権威判断部１１２は、ユーザ情報格納部１１５へ文章群等を蓄積した場合、後述する権威判断等の処理のために、ユーザ情報格納部１１５から文章群などを読み出す、こととなる。ステップＳ４０１に戻る。
【００８５】
（ステップＳ４０３）権威判断部１１２は、ユーザ情報を構成するタイミングであるか否かを判断する。ユーザ情報を構成するタイミングであればステップＳ４０４に行き、ユーザ情報を構成するタイミングでなければステップＳ４０１に戻る。なお、ユーザ情報を構成するタイミングとは、例えば、一定以上の文章群等を受信したタイミング、所定の時間間隔で、そのタイミングになった場合、ユーザからユーザ情報の構成指示を受け付けた場合などである。
【００８６】
（ステップＳ４０４）権威判断部１１２は、カウンタｉに１を代入する。
【００８７】
（ステップＳ４０５）権威判断部１１２は、ユーザ情報を構成する対象のユーザであり、ｉ番目のユーザが存在するか否かを判断する。ｉ番目のユーザが存在すればステップＳ４０６に行き、ｉ番目のユーザが存在しなければ処理を終了する。なお、ｉ番目のユーザの存在の有無は、例えば、権威判断部１１２は、ユーザ情報格納部１１５にｉ番目のユーザ識別子が存在するか否かにより判断する。
【００８８】
（ステップＳ４０６）権威判断部１１２は、ｉ番目のユーザの全文章群を読み出す。なお、読み出された全文章群が格納されていた記憶媒体は、権威判断部１１２が保持している記憶媒体、またはユーザ情報格納部１１５である。また、文章群を読み出した場合、全部の文章群がコネクトされている、とする。さらに、コネクトされた２以上の文章群の区切りや、ある文が属する文章群（文章群識別子）は分かるもの、とする。
【００８９】
（ステップＳ４０７）権威判断部１１２の文分割制御手段１１２２は、カウンタｊに１を代入する。
【００９０】
（ステップＳ４０８）文分割制御手段１１２２は、ステップＳ４０６で読み出された全文章群の中に、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Ｓ４０９に行き、ｊ番目の文が存在しなければステップＳ４１６に行く。
【００９１】
（ステップＳ４０９）文分割制御手段１１２２は、ｊ番目の文に対して、文を分割する処理を行う。この処理は、機能素解析の処理である。機能素解析により、文は、例えば、「主題」、「副題」、「動作」または「状態」などに分割される。機能素解析の詳細について、図５のフローチャートを用いて説明する。
【００９２】
（ステップＳ４１０）用語取得手段１１２３は、ステップＳ４０９で分割して取得した、１以上の文の要素から、文の要素の種類「主題」または「準主題」または「副題」に対応する要素を取得し、当該要素から、用語を取得する。なお、文の要素から用語を取得する方法は、例えば、要素から機能語（第一文字列）を除くことにより用語を取得したり、要素の中の名詞のみを取得して用語としたりする方法がある。ただし、この要素から用語を取得する方法は問わない。
【００９３】
（ステップＳ４１１）権威判断部１１２は、ステップＳ４１０で取得した「用語」に対して、ｉ番目のユーザが権威者であるか否かを判断するための処理を行う。かかる処理を権威判断処理という。権威判断処理は、ここでは、ステップＳ４１０で取得した「用語」に対して、ｉ番目のユーザの権威度（権威の度合い）を算出する処理である。権威判断処理について、図８のフローチャートを用いて詳細に説明する。
【００９４】
（ステップＳ４１２）ユーザ情報構成部１１３は、ステップＳ４１１における権威判断処理の結果、ステップＳ４１０で取得した「用語」に対して、ｉ番目のユーザが権威者であるか否かを判断する。ｉ番目のユーザが権威者であればステップＳ４１３に行き、ｉ番目のユーザが権威者でなければステップＳ４１５に行く。
【００９５】
（ステップＳ４１３）ユーザ情報構成部１１３は、ユーザを識別するユーザ識別子と、ステップＳ４１０で取得された用語と、文章群と、文章群識別子を用いて、ユーザ情報を構成する。ユーザ識別子と、文章群と、文章群識別子がすでに、ユーザ情報格納部１１５に蓄積されている場合、ユーザ情報構成部１１３は、用語を取り出すだけ等の処理でも良い。ユーザ情報構成部１１３は、ステップＳ４１１で取得された権威度を有するユーザ情報を構成しても良い。この段階で、ユーザ情報は用語のみ、または用語と権威度のみでも良い。また、ユーザ情報構成部１１３は、ｊ番目の文を含む文章群、および文章群識別子を取得して、ユーザ情報を構成しても良い。
【００９６】
（ステップＳ４１４）ユーザ情報蓄積部１１４は、ステップＳ４１３で構成されたユーザ情報を、ユーザ情報格納部１１５に蓄積する。なお、ユーザ識別子と、文章群と、文章群識別子がすでに、ユーザ情報格納部１１５に蓄積されている場合、ユーザ情報蓄積部１１４は、用語のみ、または用語と権威度のみを、対応するユーザ識別子と文章群等と対になるように、ユーザ情報格納部１１５に蓄積することは好適である。つまり、ユーザ情報構成部１１３とユーザ情報蓄積部１１４に処理により、結果として、ユーザ識別子と、用語と、文章群と、文章群識別子を有するユーザ情報が蓄積されれば良い。
【００９７】
（ステップＳ４１５）文分割制御手段１１２２は、カウンタｊを１、インクリメントする。ステップＳ４０８に戻る。
【００９８】
（ステップＳ４１６）権威判断部１１２は、カウンタｉを１、インクリメントする。ステップＳ４０５に戻る。
【００９９】
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。
【０１００】
次に、ステップＳ４０９の機能素解析の詳細について、図５のフローチャートを用いて説明する。
【０１０１】
（ステップＳ５０１）要素分割手段１１２２１は、カウンタｉに１を代入する。
【０１０２】
（ステップＳ５０２）要素分割手段１１２２１は、処理対象の文（図４のフローチャートにおけるｊ番目の文）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Ｓ５０３に行き、ｉ番目の文字が存在しなければステップＳ５１３に行く。
【０１０３】
（ステップＳ５０３）要素分割手段１１２２１は、処理対象の文の中の、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１１２２１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１１２２１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。
【０１０４】
（ステップＳ５０４）要素分割手段１１２２１は、ステップＳ５０３でバッファ上に配置した文字列を、辞書情報格納手段１１２１に検索しにいく。
【０１０５】
（ステップＳ５０５）要素分割手段１１２２１は、ステップＳ５０４における検索結果において、ステップＳ５０３でバッファ上に配置した文字列が、辞書情報格納手段１１２１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Ｓ５１０に行き、文字列が存在しなければステップＳ５０６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。
【０１０６】
（ステップＳ５０６）要素分割手段１１２２１は、ステップＳ５０３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Ｓ５０８に行き、１文字でなければステップＳ５０７に行く。
【０１０７】
（ステップＳ５０７）要素分割手段１１２２１は、ステップＳ５０３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１１２２１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Ｓ５０４に戻る。
【０１０８】
（ステップＳ５０８）要素分割手段１１２２１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。
【０１０９】
（ステップＳ５０９）要素分割手段１１２２１は、カウンタｉを１、インクリメントする。ステップＳ５０２に戻る。
【０１１０】
（ステップＳ５１０）要素分割手段１１２２１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、辞書情報格納手段１１２１から読み出し、メモリ上に配置する。
【０１１１】
（ステップＳ５１１）要素分割手段１１２２１は、バッファ上に配置した文字列（１文字の場合もある）に対して、ステップＳ５１０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。
【０１１２】
（ステップＳ５１２）要素分割手段１１２２１は、カウンタｉに、「ｉ＋文字列の文字数」を代入する。ステップＳ５０２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。
【０１１３】
（ステップＳ５１３）要素連結手段１１２２２は、要素分割手段１１２２１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６のフローチャートを用いて、詳細に説明する。
【０１１４】
（ステップＳ５１４）文字列取得手段１１２２３は、要素連結手段１１２２２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７のフローチャートを用いて、詳細に説明する。
【０１１５】
なお、図５のフローチャートにおいて、機能素解析の手法を用いた自然言語解析処理を行った。しかし、文に対して、形態素解析を行い、例えば、名詞や、主語を構成する名詞を取得して、当該名詞の用語を「用語」としても良い。その他、用語の取得方法は何でも良い。なお、文を形態素解析し、主語や、用語を抜き出す技術は、公知技術であるので、詳細な説明を省略する。
【０１１６】
次に、ステップＳ５１３の連結処理について、図６のフローチャートを用いて、詳細に説明する。
【０１１７】
（ステップＳ６０１）要素連結手段１１２２２は、要素分割手段１１２２１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１１２２２は、要素分割手段１１２２１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。
【０１１８】
（ステップＳ６０２）要素連結手段１１２２２は、ステップＳ６０１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、まとまり情報を付与する。まとまり情報とは、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。
【０１１９】
（ステップＳ６０３）要素連結手段１１２２２は、カウンタｉに１を代入する。
【０１２０】
（ステップＳ６０４）要素連結手段１１２２２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Ｓ６０５に行き、（ｉ＋１）番目の文字列が存在しなければ上位処理にリターンする。
【０１２１】
（ステップＳ６０５）要素連結手段１１２２２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。
【０１２２】
（ステップＳ６０６）要素連結手段１１２２２は、ステップＳ６０５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１１２２２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。
【０１２３】
（ステップＳ６０７）要素連結手段１１２２２は、ステップＳ６０６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Ｓ６０８に行き、連結可能でない、との判断であればステップＳ６０９に行く。
【０１２４】
（ステップＳ６０８）要素連結手段１１２２２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。
【０１２５】
（ステップＳ６０９）要素連結手段１１２２２は、カウンタｉを１、インクリメントする。ステップＳ６０４に行く。
【０１２６】
次に、ステップＳ６１４の文分割処理について、図７のフローチャートを用いて、詳細に説明する。
【０１２７】
（ステップＳ７０１）文字列取得手段１１２２３は、カウンタｉに１を代入する。
【０１２８】
（ステップＳ７０２）文字列取得手段１１２２３は、処理対象の文の中に、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Ｓ７０３に行き、ｉ番目の第二文字列が存在しなければ上位処理にリターンする。
【０１２９】
（ステップＳ７０３）文字列取得手段１１２２３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」、「準主題」、「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１１２２３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「準主題」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「準主題」または「副題」であると、文字列取得手段１１２２３は決定する。そして、文字列取得手段１１２２３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。
【０１３０】
（ステップＳ７０４）文字列取得手段１１２２３は、カウンタｉを１、インクリメントする。ステップＳ７０２に戻る。
【０１３１】
次に、ステップＳ４１１の権威判断処理について、図８のフローチャートを用いて詳細に説明する。
【０１３２】
（ステップＳ８０１）出現頻度取得手段１１２４は、ｉ番目のユーザが記載した（ｉ番目のユーザ識別子と対になる）文章群の中での、ステップＳ４１０で取得された用語の出現頻度（例えば、出現回数や出現する文章群数）を取得し、メモリ上に配置する。出現頻度を「ａ」とする。
【０１３３】
（ステップＳ８０２）文章群数取得手段１１２５は、全ユーザが記載した全文章群中での、ステップＳ４１０で取得された用語が出現する文章群数（ｓ）を取得し、メモリ上に配置する。
【０１３４】
（ステップＳ８０３）コメント数取得手段１１２６は、ｉ番目のユーザが記載したブログである文章群に対する、他のユーザからのコメント数（ｃ）を取得し、メモリ上に配置する。
【０１３５】
（ステップＳ８０４）トラックバック数取得手段１１２７は、ｉ番目のユーザが記載したブログである文章群に対する、トラックバック数（ｔ）を取得し、メモリ上に配置する。
【０１３６】
（ステップＳ８０５）非リンク数取得手段１１２８は、ｉ番目のユーザが記載したブログである文章群に対する、非リンク数（ｌ）を取得し、メモリ上に配置する。非リンク数取得手段１１２８は、通常、他の文章群（ブログ）
【０１３７】
（ステップＳ８０６）更新頻度情報取得手段１１２９は、ｉ番目のユーザが記載したブログである文章群の更新頻度（ｕ）を取得し、メモリ上に配置する。更新頻度（ｕ）は、１ヶ月内での更新回数でも良いし、１回あたり更新期間をパラメータとする情報（更新が頻繁にされるほど、大きくなる、とする）などでも良い。
【０１３８】
（ステップＳ８０７）権威判断手段１１３０は、ａ，ｓ，ｃ，ｔ，ｌ，ｕのうちの１以上の情報を用いた、権威度の算出のための演算式の情報を読み出す。
【０１３９】
（ステップＳ８０８）権威判断手段１１３０は、ステップＳ８０７で読み出した演算式に対して、取得したａ，ｓ，ｃ，ｔ，ｌ，ｕのうちの１以上の情報を代入し、権威度を算出する。
【０１４０】
（ステップＳ８０９）権威判断手段１１３０は、ステップＳ８０８で算出した権威度が閾値（予め格納されている）と比較して、大きいか否かを判断する。権威度が閾値より大きければ、値「権威者（例えば、「１」）」をリターンし、大きくなければ値「非権威者（例えば、「０」）」をリターンする。
【０１４１】
なお、図８のフローチャートにおいて、ａ，ｓ，ｃ，ｌ，ｕのうち、どの情報を用いて権威度を算出しても良い。また、ａ，ｓ，ｃ，ｌ，ｕのうち、少なくとも「ａ」を使用して、権威度を算出することが好ましい。
【０１４２】
また、図８のフローチャートにおいて、「ａ」と「ｓ」を用いて、いわゆる「ｔｆ−ｉｄｆ」を算出し、「ｔｆ−ｉｄｆ」を用いて権威度を算出することは好適である。なお、「ｔｆ−ｉｄｆ」は、公知技術であり、文章中の特徴的な単語（重要とみなされる単語）を抽出するためのアルゴリズムであり、主に情報検索や文章要約などの分野で利用される。ｔｆ−ｉｄｆは、ｔｆ（単語の出現頻度）とｉｄｆ（逆出現頻度）の二つの指標で計算されるものである。「ｔｆ−ｉｄｆ」は、公知技術であるので、詳細な説明は省略する。
【０１４３】
次に、情報処理装置１１が、ユーザからの要求に従って、出力情報を出力する動作について、図９のフローチャートを用いて説明する。
【０１４４】
（ステップＳ９０１）受付部１１６は、第一の用語を受信したか否かを判断する。第一の用語を受信すればステップＳ９０２に行き、第一の用語を受信しなければステップＳ９０１に戻る。なお、ここでの第一の用語の受信は、通常、端末装置１３からの受信である。
【０１４５】
（ステップＳ９０２）情報取得部１１７は、ステップＳ９０１で受信した第一の用語を取得する。
【０１４６】
（ステップＳ９０３）情報取得部１１７は、第一の用語と同一の「用語」（権威者である対象を示す用語）を含むユーザ情報をすべて、ユーザ情報格納部１１５から取得する。
【０１４７】
（ステップＳ９０４）情報取得部１１７は、ステップＳ９０３で取得したユーザ情報を、権威度をキーとしてソートする。なお、権威度をキーとしてソートした場合、権威である度合いが大きいユーザのユーザ情報が上位に配置される。
【０１４８】
（ステップＳ９０５）情報取得部１１７は、カウンタｉに１を代入する。
【０１４９】
（ステップＳ９０６）情報取得部１１７は、ステップＳ９０４でソートされたユーザ情報の中に、ｉ番目のユーザ情報が存在するか否かを判断する。ｉ番目のユーザ情報が存在すればステップＳ９０７に行き、ｉ番目のユーザ情報が存在しなければステップＳ９１０に行く。
【０１５０】
（ステップＳ９０７）情報取得部１１７は、ｉ番目のユーザ情報が有する情報を用いて、出力情報を構成する。情報取得部１１７は、ユーザ情報に含まれる、どの情報を用いて、出力情報を構成しても良い。
【０１５１】
（ステップＳ９０８）情報取得部１１７は、ステップＳ９０７で構成した出力情報を、バッファに追記する。
【０１５２】
（ステップＳ９０９）情報取得部１１７は、カウンタｉを１、インクリメントする。ステップＳ９０６に戻る。
【０１５３】
（ステップＳ９１０）情報出力部１１８は、バッファ上の全出力情報を出力する。ここでの出力は通常、端末装置１３への送信である。
【０１５４】
なお、図９のフローチャートにおいて、権威度をキーとして、ユーザ情報をソートすることは必須ではない。かかる場合、ユーザ情報に権威度が含まれる必要がない場合もあり得る。
【０１５５】
以下、本実施の形態における情報処理システム１の具体的な動作について説明する。情報処理システム１の概念図は図１である。
【０１５６】
今、辞書情報格納手段１１２１には、図１０に示す辞書情報管理表が格納されている。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。
【０１５７】
図１０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。
【０１５８】
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。
【０１５９】
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。
【０１６０】
また、ユーザ情報格納部１１５は、図１１に示すユーザ情報管理表を保持している、とする。ユーザ情報管理表は、「ＩＤ」「ユーザ識別子」「権威用語」「権威度」「文章群識別子」を有するレコードを、１以上保持している。「ユーザ識別子」は、ユーザを識別する情報であり、ＵＲＬ、ＳＮＳやＴｗｉｔｔｅｒなどのシステムが管理しているＩＤ、メールアドレスなどである。「権威用語」は、そのユーザが権威者（専門家、評論家なども含む概念）であると判断される対象を示す用語である。権威度は、権威（専門などの意義も含む）の度合いであり、ここでは、１００より大きい数値を採り得る、とする。また、権威度は、値が大きいほど、権威の度合いが大きい、とする。「文章群識別子」は、ユーザが権威者であることを判断された元になる文章群であり、ユーザが記載した文章群を識別する情報である。「文章群識別子」は、ＵＲＬや、ＳＮＳのＩＤなど、文章群にアクセスするための情報である。ユーザ情報管理表の中に、文章群は含まれていないが、文章群識別子から文章群にはアクセス可能であるので、ユーザ情報は、文章群を含む、と考える。
【０１６１】
かかる情報において、あるユーザ識別子「５５４４」で識別されるユーザのブログ（文章群の一種）が、サーバ装置１２から情報処理装置１１に送信された、とする。情報処理装置１１は、クローリングにより、文章群をサーバ装置１２等から取得することは好適である。
【０１６２】
そして、情報処理装置１１の情報受信部１１１は、ユーザ識別子「５５４４」、文章群識別子「ｈｔｔｐ：／／ｗｗｗ．５５４４．ｘｘｘ．ｊｐ／」、図１２に示す文章群（ブログ）を受信した、とする。
【０１６３】
次に、権威判断部１１２は、受信されたユーザ識別子「５５４４」、文章群識別子「ｈｔｔｐ：／／ｗｗｗ．５５４４．ｘｘｘ．ｊｐ／」、図１２に示す文章群を、バッファに一時的に蓄積する。
【０１６４】
次に、ここでは、権威判断部１１２は、文章群を受信した場合に、ユーザ情報を構成するものとする。そして、権威判断部１１２は、以下のように、ユーザ情報を構成する。
【０１６５】
つまり、権威判断部１１２は、受信された図１２の文章群をメモリ上に読み出す。そして、文分割制御手段１１２２は、以下のように文章群に含まれる文を処理していく。
【０１６６】
まず、文分割制御手段１１２２は、１番目の文「ラーメンがいいなあ。」を取得する。次に、文分割制御手段１１２２の要素分割手段１１２２１は、図１３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「ラーメンがい」を取得し、バッファ上に置く（図１３の（１））。なお、「ｎ」は、「第一文字列の最大文字数−１」であることが好適である。つまり、文分割制御手段１１２２は、図１０の表から、第一文字列の最大文字数を取得し、「ｎ」を動的に算出することは好適である。
【０１６７】
そして、要素分割手段１１２２１は、文字列「ラーメンがい」を、辞書情報格納手段１１２１（図１０参照）に検索しにいく。しかし、文字列「ラーメンがい」に合致する第一文字列が、図１０の辞書情報管理表に存在しないので、要素分割手段１１２２１は、先の文字列より１文字少ない文字列「ラーメンが」を構成する。そして、要素分割手段１１２２１は、文字列「ラーメンが」をバッファ上に置く（図１３の（２））。そして、同様に、要素分割手段１１２２１は、文字列「ラーメンが」を、辞書情報格納手段１１２１に検索しにいく。しかし、文字列「ラーメンが」に合致する第一文字列が、図１０の辞書情報管理表に存在しないので、要素分割手段１１２２１は、先の文字列より１文字少ない文字列「ラーメン」を構成し、バッファ上に置く（図１３の（３））。そして、要素分割手段１１２２１は、文字列「ラーメン」を、辞書情報格納手段１１２１に検索しにいく。同様に、文字列「ラーメン」に合致する第一文字列が、図１０の辞書情報管理表に存在しない。そして、要素分割手段１１２２１は、同様の処理により、１文字ずつ文字数を少なくして、辞書情報格納手段１１２１に検索しにいく（図１３の（４）から（６））。そして、要素分割手段１１２２１は、最後の文字「ラ」も図１０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１１２２１は、文字「ラ」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１３の（７））。なお、ここでの「未知語」フラグは、情報「未知語」である。
【０１６８】
次に、要素分割手段１１２２１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１１２２１は、２番目の文字から６文字分の文字列「ーメンがいい」を読み出し、バッファに配置する（図１３の（８））。そして、同様に、要素分割手段１１２２１は、文字列「ーメンがいい」を、辞書情報格納手段１１２１に検索しにいく。同様に、文字列「ーメンがいい」に合致する第一文字列が、図１０の辞書情報管理表に存在しない。そして、要素分割手段１１２２１は、同様の処理により、１文字ずつ文字数を少なくして、辞書情報格納手段１１２１に検索しにいく（図１３の（９）から（１３））。そして、要素分割手段１１２２１は、最後の文字「ー」も図１０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１１２２１は、文字「ー」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１３の（１４））。
【０１６９】
次に、要素分割手段１１２２１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１１２２１は、３番目の文字から６文字分の文字列「メンがいいな」を読み出し、バッファに配置する（図１３の（１５））。そして、同様に、要素分割手段１１２２１は、文字列「メンがいいな」を、辞書情報格納手段１１２１に検索しにいく。同様に、文字列「メンがいいな」に合致する第一文字列が、図１０の辞書情報管理表に存在しない。そして、要素分割手段１１２２１は、同様の処理により、１文字ずつ文字数を少なくして、辞書情報格納手段１１２１に検索しにいく（図１３の（１６）（１７）など）。そして、要素分割手段１１２２１は、最後の文字「メ」も図１０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１１２２１は、文字「メ」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１３の（２１））。
【０１７０】
次に、要素分割手段１１２２１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１１２２１は、４番目の文字から６文字分の文字列「ンがいいなあ」を読み出し、バッファに配置する（図１３の（２２））。同様に、文字列「ンがいいなあ」に合致する第一文字列が、図１０の辞書情報管理表に存在しない。そして、要素分割手段１１２２１は、同様の処理により、１文字ずつ文字数を少なくして、辞書情報格納手段１１２１に検索しにいく。そして、要素分割手段１１２２１は、最後の文字「ン」も図１０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１１２２１は、文字「ン」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１３の（２８））。
【０１７１】
次に、要素分割手段１１２２１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１１２２１は、４番目の文字から６文字分の文字列「がいいなあ。」を読み出し、バッファに配置する（図１３の（２９））。同様に、文字列「がいいなあ。」に合致する第一文字列が、図１０の辞書情報管理表に存在しない。そして、要素分割手段１１２２１は、同様の処理により、１文字ずつ文字数を少なくして、辞書情報格納手段１１２１に検索しにいく（図１３の（３０）から（３４））。そして、要素分割手段１１２２１は、最後の文字「が」は図１０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１１２２１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、辞書情報格納手段１１２１から読み出し、メモリ上に配置する。そして、要素分割手段１１２２１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１３の（３５））。
【０１７２】
以上の処理を繰り返し、処理対象の文「ラーメンがいいなあ。」について、図１３の（ｘ）のようなデータを得る。つまり、「ラ」「ー」「メ」「ン」「い」「い」「な」「あ」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。「：％％：」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（図１３の（ｘ））。
【０１７３】
次に、要素連結手段１１２２２は、要素分割手段１１２２１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「ラ」「ー」「メ」「ン」を連結し文字列「ラーメン」を構成する。また、要素連結手段１１２２２は、要素分割手段１１２２１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「い」「い」「な」「あ」を連結した文字列「いいなあ」を構成する。そして、要素連結手段１１２２２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１３の（ｘ＋１）である。
【０１７４】
次に、要素連結手段１１２２２は、図１３（ｘ＋１）の各前後するまとまりの文字列（例えば、「ラーメン」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。
【０１７５】
例えば、「ラーメン」と「が」は、「ラーメン」が未知語で、「が」の前接続記号「−＆」により、要素連結手段１１２２２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１１２２２は、「ラーメンが」に対して、「：ｎ％：ｏｂｊｅｃｔ」を付与する（図１３（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。
【０１７６】
また、要素連結手段１１２２２は、「ラーメンが」と「いいなあ」は連結しない、と判断する。後接続記号「ｎ％」は、後続する未知語を連結しないからである。
【０１７７】
そして、要素連結手段１１２２２は、「いいなあ」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。
【０１７８】
以上の処理により、要素連結手段１１２２２は、２つの第二文字列を得る（図１３（ｘ＋２）参照）。
【０１７９】
次に、文字列取得手段１１２２３は、１番目の第二文字列「ラーメンが」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１１２２３は、後接続記号「ｎ％」から、第二文字列「ラーメンが」の種類を「主題」であると、決定する（図１３の（ｘ＋３））。
【０１８０】
次に、文字列取得手段１１２２３は、２番目の第二文字列「いいなあ」を取得し、区切りの前の「未知語」、という情報から、第二文字列の種類を「状態」であると、決定する（図１３の（ｘ＋３））。
【０１８１】
次に、用語取得手段１１２３は、文分割制御手段１１２２が取得した第二文字列の種類（ここでは「主題」、または「副題」とする）から用語を含む第二文字列「ラーメンが」を特定し、当該第二文字列からキーワード「ラーメン」を取得し、メモリ上に配置する。ここでは、用語取得手段１１２３は、第二文字列に含まれる自立語「ラーメン」を取得し、用語とする。
【０１８２】
次に、権威判断部１１２は、取得された用語「ラーメン」に対して、ユーザ識別子「５５４４」で識別されるユーザが権威者であるか否かを判断するために、以下の処理を行う。つまり、出現頻度取得手段１１２４は、このユーザが記載したブログの中での、取得された用語「ラーメン」の出現頻度（ここでは、出現回数）を、「５８」と取得する、とする。なお、出現頻度取得手段１１２４は、例えば、図１２の文章群から、「ラーメン」で、パターンマッチングを行い、出現回数「６２」と取得する。
【０１８３】
次に、文章群数取得手段１１２５は、図１１の全文章群識別子を取得し、各文章群識別子を用いて、順次、文章群を読み出し、用語「ラーメン」が出現する文章群数「３」を得た、とする。
【０１８４】
次に、コメント数取得手段１１２６は、このユーザが記載したブログである文章群に対する、他のユーザからのコメント数「２７」を取得した、とする。
【０１８５】
また、トラックバック数取得手段１１２７は、このユーザが記載したブログである文章群に対する、トラックバック数「２７２」を取得し、メモリ上に配置する。
【０１８６】
また、非リンク数取得手段１１２８は、このユーザが記載したブログである文章群に対する、非リンク数「２６」を取得し、メモリ上に配置する。
【０１８７】
次に、更新頻度情報取得手段１１２９は、このユーザが記載したブログである文章群の、最近１ヶ月における更新頻度「３０」を取得し、メモリ上に配置する。
【０１８８】
以上より、権威判断手段１１３０は、ａ「６２」，ｓ「３」，ｃ「２７」，ｔ「２７２」，ｌ［２６］，ｕ「３０」を得る。そして、権威判断手段１１３０は、例えば、演算式「権威度＝（ａ＋ｃ＋ｔ＋ｌ＋ｕ）／ｓ」を読み出し、ａ「６２」，ｓ「３」，ｃ「２７」，ｔ「２７２」，ｌ［２６］，ｕ「３０」を演算式に代入し、権威度「１４０」を得る。
【０１８９】
次に、権威判断手段１１３０は、算出した権威度「１４０」が閾値「１００」と比較して、大きいか否かを判断する。ここで、「１４０＞１００」が成り立つので、ユーザ識別子「５５４４」で識別されるユーザは、「ラーメン」の権威者である、と判断される。
【０１９０】
次に、ユーザ情報構成部１１３は、ユーザを識別するユーザ識別子「５５４４」と、用語「ラーメン」と、文章群識別子「ｈｔｔｐ：／／ｗｗｗ．５５４４．ｘｘｘ．ｊｐ／」と、図１２に示す文章群（ブログ）を用いて、ユーザ情報を構成する。そして、ユーザ情報蓄積部１１４は、構成されたユーザ情報を、ユーザ情報格納部１１５に蓄積する。そして、ユーザ情報格納部１１５には、図１４に示すユーザ情報管理表が格納されている、こととなる。なお、文章群識別子「ｈｔｔｐ：／／ｗｗｗ．５５４４．ｘｘｘ．ｊｐ／」から、図１２のブログにはアクセス可能である。
【０１９１】
次に、同様に、権威判断部１１２等は、図１２の文章群のうちの２番目以降の文を処理し、ユーザ識別子「５５４４」で識別されるユーザについて、他の用語において、権威者であるか否かを判断していく。かかる判断は、上記した処理と同様である。なお、２番目以降の文を処理したことにより、他の用語に対して、ユーザ識別子「５５４４」で識別されるユーザは権威者である、とは判断できなかった、とする。
【０１９２】
次に、端末装置１３のユーザは、ラーメンについて詳しい情報が欲しい、またはラーメンについて詳しい人に質問したい、と考え、権威者検索を行える情報処理装置１１にアクセスし、用語「ラーメン」を入力した、とする（図１５参照）。そして、ユーザは、「検索」ボタンをマウス等の入力手段を用いて、押下した、とする。すると、端末装置１３の入力受付部１３１は、用語「ラーメン」（上記した第一の用語）を受け付け、入力情報送信部１３２は、用語「ラーメン」を情報処理装置１１に送信する。
【０１９３】
次に、情報処理装置１１の受付部１１６は、用語「ラーメン」を受信する。そして、情報取得部１１７は、用語「ラーメン」を取得する。次に、情報取得部１１７は、「ラーメン」と同一の「用語」を含むユーザ情報をすべて、図１４のユーザ情報管理表から取得する。なお、ここで、「ＩＤ＝５８７」のレコードを含む、２つのレコードが取得できた、とする。
【０１９４】
次に、情報取得部１１７は、取得した２つのユーザ情報を、権威度をキーとしてソートする。そして、情報取得部１１７は、図１６に示す２つのユーザ情報を得る。
【０１９５】
次に、情報取得部１１７は、ソートされた２つの各ユーザ情報が有する情報を用いて、２つの出力情報を構成する。次に、情報出力部１１８は、２つの出力情報を、端末装置１３に送信する。
【０１９６】
次に、端末装置１３の処理結果受信部１３３は、２つの出力情報を受信する。そして、処理結果出力部１３５は、受信された２つの出力情報を、例えば、図１７に示すように、出力する。
【０１９７】
そして、端末装置１３のユーザは、図１７の「文章」（下線のところ）を押下すれば、文書群識別子で識別される文章群を取得できる。つまり、図１７の「文章」（下線のところ）は、アンカーとなっている。
【０１９８】
以上、本実施の形態によれば、ユーザが記載した文の集合である文章群（ブログ、チャットシステム、ＳＮＳなどに入力した文の集合）から、ある用語についての専門家、権威者、こだわりのある人等を決定できる。そして、その権威者等の情報を用いて、ユーザは、専門家の意見、考え方、知識を得ることができる。
【０１９９】
なお、本実施の形態によれば、出力情報に、権威者の氏名、年齢などの属性、権威者への連絡手段（電話番号など））が含まれていても良い。かかる場合、ユーザ情報格納部に、ユーザ識別子だけではなく、氏名、年齢などの属性、連絡手段の情報が格納されている、とする。かかることは、他の実施の形態においても同様である。
【０２００】
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、第一の用語を受け付ける受付部と、ユーザを識別するユーザ識別子と、前記ユーザが権威である対象を示す用語と、当該用語が記載された文の集合であり、前記ユーザが記載した文の集合である文章群と、当該文章群を特定する情報である文章群識別子と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、前記第一の用語に一致する用語を含むユーザ情報が有する情報であり、出力する情報である出力情報を取得する情報取得部と、前記出力情報を出力する情報出力部として機能させるためのプログラムである。
【０２０１】
また、上記プログラムは、コンピュータを、ユーザ識別子と１以上の文章識別子と１以上の文章群を受信する情報受信部と、前記情報受信部が受信した１以上の文章群であり、前記ユーザ識別子で識別されるユーザが記載した文章群から、用語の出現頻度を取得し、当該出現頻度を用いて、前記ユーザが前記用語に対応する対象に対して権威であるか否かを判断する権威判断部と、前記権威判断部が、前記ユーザが前記用語に対応する事象に対して権威者であると判断した場合、前記ユーザ識別子と、前記用語と、前記文章群識別子を用いて、ユーザ情報を構成するユーザ情報構成部と、前記ユーザ情報構成部が構成したユーザ情報を、前記記憶媒体に蓄積するユーザ情報蓄積部としてさらに機能させるためのプログラムである。
【０２０２】
さらに、上記プログラムにおいて、前記権威判断部は、前記ユーザ識別子で識別されるユーザが記載した文章群から、前記用語の出現頻度を取得する出現頻度取得手段と、すべての文章群に対して、前記用語が出現する文章群の数を取得する文章群数取得手段と、前記出現頻度と前記文章群の数を用いて、前記ユーザが前記用語に対応する対象に対して権威であるか否かを判断する権威判断手段を具備するものとして、コンピュータを、機能させるためのプログラムであることは好適である。
【０２０３】
（実施の形態２）
本実施の形態において、２以上のユーザが、通常、他の人に読んでもらうために入力した情報（ブログなど）を解析した結果、ある主題（用語と同意義）について、大衆（平均的な人）の意見等を出力する情報処理システムについて説明する。本実施の形態において、所定の主題について、例えば、肯定的、否定的の多数決を取り、多数意見（平均レベル）を決定し、多数意見に関する情報（文章、ＵＲＬ、その他）を出力する情報処理システムについて説明する。なお、本実施の形態において、ある主題についての評価は、肯定的、否定的の２段階でも良いし、３段階以上に評価が区分されていても良い。
【０２０４】
本実施の形態における情報処理システム２の概念図は、図１と同様である。図１８は、本実施の形態における情報処理システム２を構成する情報処理装置２１のブロック図である。情報処理システム２は、情報処理装置２１、サーバ装置１２、端末装置１３を具備する。
【０２０５】
情報処理装置２１は、情報受信部１１１、辞書情報格納部２１０１、評価情報格納部２１０２、変更情報格納部２１０３、文分割制御部２１０４、評価対象取得部２１０５、スコア取得部２１０６、評価算出部２１０７、変更語取得部２１０８、評価変更情報取得部２１０９、変更スコア算出部２１１０、ユーザ情報構成部２１１１、ユーザ情報蓄積部２１１２、ユーザ情報格納部２１１３、受付部１１６、評価情報取得部２１１４、多勢評価決定部２１１５、情報取得部２１１６、情報出力部１１８を具備する。
【０２０６】
文分割制御部２１０４は、要素分割手段１１２２１、要素連結手段１１２２２、文字列取得手段１１２２３を具備する。
【０２０７】
辞書情報格納部２１０１は、辞書情報格納手段１１２１と同様の機能、構造であるので、説明を省略する。
【０２０８】
評価情報格納部２１０２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２１０２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。評価情報格納部２１０２に評価情報が記憶される過程は問わない。例えば、記録媒体を介して評価情報が評価情報格納部２１０２で記憶されるようになってもよく、通信回線等を介して送信された評価情報が評価情報格納部２１０２で記憶されるようになってもよく、あるいは、入力デバイスを介して入力された評価情報が評価情報格納部２１０２で記憶されるようになってもよい。
【０２０９】
変更情報格納部２１０３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２１１０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２１０３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。変更情報格納部２１０３に変更情報が記憶される過程は問わない。例えば、記録媒体を介して変更情報が変更情報格納部２１０３で記憶されるようになってもよく、通信回線等を介して送信された変更情報が変更情報格納部２１０３で記憶されるようになってもよく、あるいは、入力デバイスを介して入力された変更情報が変更情報格納部２１０３で記憶されるようになってもよい。
【０２１０】
文分割制御部２１０４は、文分割制御手段１１２２と同様の機能の構成要素であるので、説明を省略する。
【０２１１】
評価対象取得部２１０５は、文分割制御部２１０４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（用語）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２１０４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２１０５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２１０５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２１０５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２１０５は、通常、ＭＰＵやメモリ等から実現され得る。評価対象取得部２１０５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。
【０２１２】
スコア取得部２１０６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２１０２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２１０２から取得する。スコア取得部２１０６は、通常、ＭＰＵやメモリ等から実現され得る。スコア取得部２１０６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。
【０２１３】
評価算出部２１０７は、評価対象取得部２１０５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し、評価情報を取得する。また、評価算出部２１０７は、評価対象取得部２１０５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２１１０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し、評価情報を取得する。評価算出部２１０７は、通常、ＭＰＵやメモリ等から実現され得る。評価算出部２１０７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。
【０２１４】
変更語取得部２１０８は、変更情報格納部２１０３の変更情報が有する変更語の情報を用いて、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２１０８は、通常、ＭＰＵやメモリ等から実現され得る。変更語取得部２１０８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。
【０２１５】
評価変更情報取得部２１０９は、変更情報格納部２１０３から、変更語取得部２１０８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２１０９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２１０９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。
【０２１６】
変更スコア算出部２１１０は、スコア取得部２１０６が取得したスコアに対して、評価変更情報取得部２１０９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２１１０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２１１０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２１１０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２１１０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２１１０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。
【０２１７】
ユーザ情報構成部２１１１は、ユーザ識別子と、用語と、評価情報と、文章群識別子を用いて、ユーザ情報を構成する。ここでの用語は、評価対象取得部２１０５が取得した用語である。また、ここでの評価情報は、評価算出部２１０７が算出した評価情報である。ユーザ情報構成部２１１１は、通常、ＭＰＵやメモリ等から実現され得る。ユーザ情報構成部２１１１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。
【０２１８】
ユーザ情報格納部２１１３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、用語評価情報群、および文章群識別子を有する。なお、ユーザ情報は、文章群をも含んでも良い。ユーザ識別子は、ユーザを識別する情報である、ユーザＩＤ、ＵＲＬ、メールアドレス等である。用語評価情報群は、用語と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を有する１以上の用語評価情報である。用語評価情報は、用語と評価情報と時刻情報などを有しても良い。時刻情報とは、用語が含まれる文を、ユーザが記載した時刻、または情報処理装置２１が用語の含まれる文を受信した時刻等を示す。ここで時刻情報は、年月日のみ、年月のみ、年のみ、年月日および時刻を有しても良い。時刻情報は、時を示す情報であれば良い。ユーザ情報格納部２１１３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。ユーザ情報格納部２１１３にユーザ情報が記憶される過程は問わない。例えば、記録媒体を介してユーザ情報がユーザ情報格納部２１１３で記憶されるようになってもよく、通信回線等を介して送信されたユーザ情報がユーザ情報格納部２１１３で記憶されるようになってもよく、あるいは、入力デバイスを介して入力されたユーザ情報がユーザ情報格納部２１１３で記憶されるようになってもよい。
【０２１９】
評価情報取得部２１１４は、第一の用語に一致する用語と対になる１以上の評価情報を、ユーザ情報格納部２１１３から取得する。ここで、「一致」とは、第一の用語の類義語、または関連語が「用語」と一致することも含む趣旨である。かかる場合、評価情報取得部２１１４は、ある用語に対応する類義語、関連語の辞書を予め格納している、とする。評価情報取得部２１１４は、通常、ＭＰＵやメモリ等から実現され得る。評価情報取得部２１１４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。
【０２２０】
多勢評価決定部２１１５は、１以上の評価情報を用いて、多勢の評価（大衆の評価）である多勢評価を決定し、当該多勢評価をメモリ上に配置する。多勢評価決定部２１１５は、２以上の評価情報を用いて、「肯定的」または「否定的」のうちの多い方の評価情報（「肯定的」または「否定的」）を取得するなどしても良い。また、多勢評価決定部２１１５は、２以上の評価情報を用いて、最も多い区分の評価情報を取得しても良い。なお、多勢評価とは、肯定的、否定的のうち多い方、スコアの平均値、最も多いスコア等である。多勢評価決定部２１１５は、通常、ＭＰＵやメモリ等から実現され得る。多勢評価決定部２１１５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。
【０２２１】
情報取得部２１１６は、多勢評価に対応するユーザ情報が有する情報であり、出力する情報である出力情報を取得する。ここで、「対応」とは、多勢評価に一致または近似する（「最も近い」、「近い評価情報の上位５つ」など）評価情報を含むユーザ情報である。また、「近似」とは、例えば、多勢評価と比べ、閾値以内の差の評価情報であったり、多勢評価に最も近い評価情報であったり、多勢評価に近い評価情報の上位Ｘ個（例えば、上位５つ）等である。また、「ユーザ情報が有する情報」とは、ユーザ識別子、文章群、文章群識別子のうちの１以上の情報である。また、「ユーザ情報が有する情報」は、文章群が有する文のうち、用語が含まれる１以上の文でも良い。情報取得部２１１６は、通常、ＭＰＵやメモリ等から実現され得る。情報取得部２１１６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。
【０２２２】
次に、情報処理システム２の動作について説明する。まず、情報処理装置２１がユーザ情報を蓄積する動作について、図１９のフローチャートを用いて説明する。図１９のフローチャートにおいて、図４のフローチャートと同様の処理について、説明を省略する。
【０２２３】
（ステップＳ１９０１）評価算出部２１０７等は、ステップＳ４０９で取得された用語に対する、当該ユーザの評価を算出する処理を行う。ステップＳ４１５に行く。評価算出処理について、図２０のフローチャートを用いて説明する。
【０２２４】
（ステップＳ１９０２）ユーザ情報構成部２１１１等は、ユーザ情報を構成し、蓄積する処理等を行う。ステップＳ４１６に行く。かかるユーザ情報処理について、図２２のフローチャートを用いて説明する。
【０２２５】
次に、ステップＳ１９０１の評価算出処理について、図２０のフローチャートを用いて説明する。
【０２２６】
（ステップＳ２００１）スコア取得部２１０６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、第二文字列の種類は、「状態」ではなく、「動作状態」でも良い。
【０２２７】
（ステップＳ２００２）スコア取得部２１０６は、ステップＳ２００１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２１０２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、ステップＳ２００１で取得された第二文字列を検索する。
【０２２８】
（ステップＳ２００３）スコア取得部２１０６は、ステップＳ２００２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Ｓ２００４に行き、評価語を含まない場合は上位処理にリターンする。
【０２２９】
（ステップＳ２００４）スコア取得部２１０６は、スコア取得処理を行う。つまり、スコア取得部２１０６は、評価情報格納部２１０２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。
【０２３０】
（ステップＳ２００５）変更スコア算出部２１１０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２１のフローチャートを用いて説明する。
【０２３１】
（ステップＳ２００６）スコア取得部２１０６、または変更スコア算出部２１１０は、算出したスコアを用語（評価対象）と対にして、メモリ上に一時格納する。なお、ここで、スコア取得部２１０６等は、用語とスコアを、ユーザ情報格納部２１１３に蓄積しても良い。上位処理にリターンする。
【０２３２】
ステップＳ２００５のスコア変更処理の詳細について、図２１のフローチャートを用いて説明する。
【０２３３】
（ステップＳ２１０１）変更語取得部２１０８は、変更情報格納部２１０３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。なお、評価語は、ステップＳ２００２で取得された評価語である。
【０２３４】
（ステップＳ２１０２）変更語取得部２１０８は、ステップＳ２１０１で変更語が存在すると判断した場合はステップＳ２１０３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。
【０２３５】
（ステップＳ２１０３）変更語取得部２１０８は、変更情報格納部２１０３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。変更語は、２以上取得される場合もあり得る。
【０２３６】
（ステップＳ２１０４）評価変更情報取得部２１０９は、ステップＳ２１０３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２１０３から取得する。
【０２３７】
（ステップＳ２１０５）変更スコア算出部２１１０は、スコア取得部２１０６が取得したスコアに対して、ステップＳ２１０４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２１１０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。
【０２３８】
なお、図２１のフローチャートにおいて、変更語取得部２１０８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。
【０２３９】
次に、ステップＳ１９０２のユーザ情報処理について、図２２のフローチャートを用いて説明する。
【０２４０】
（ステップＳ２２０１）評価算出部２１０７は、カウンタｉに１を代入する。
【０２４１】
（ステップＳ２２０２）評価算出部２１０７は、ステップＳ２００６で一時格納された用語のうち、ｉ番目の用語が存在するか否かを判断する。ｉ番目の用語が存在すればステップＳ２２０３に行き、ｉ番目の用語が存在しなければステップＳ２２０７に行く。
【０２４２】
（ステップＳ２２０３）評価算出部２１０７は、ｉ番目の用語と対になるスコアをすべて取得する。
【０２４３】
（ステップＳ２２０４）評価算出部２１０７は、ステップＳ２２０３で取得した１以上のスコアを用いて、本ユーザの当該用語に対する評価のスコアを算出する。評価算出部２１０７は、例えば、ステップＳ２２０３で取得した１以上のスコアの平均値を算出する。また、評価の元になった文の記載した時期を考慮し、新しい文ほど重い重みを付け、古いほど軽い重みを付けた加重平均により、スコアを算出しても良い。かかるスコアの算出式の情報は、評価算出部２１０７が予め保持している、とする。
【０２４４】
（ステップＳ２２０５）評価算出部２１０７は、ｉ番目の用語と、ステップＳ２２０４で算出したスコアを対にして、少なくとも一時的に蓄積する。なお、ここで、評価算出部２１０７は、ユーザ情報格納部２１１３に、ｉ番目の用語とスコアを蓄積しても良い。
【０２４５】
（ステップＳ２２０６）評価算出部２１０７は、カウンタｉを１、インクリメントし、ステップＳ２２０２に戻る。
【０２４６】
（ステップＳ２２０７）ユーザ情報構成部２１１１は、ステップＳ２２０５で蓄積した、１組以上の用語とスコアの組に対して、ユーザ識別子、文章群識別子など、ユーザ情報を構成する情報を対応付ける。つまり、ユーザ情報構成部２１１１は、ユーザ情報を構成する。
【０２４７】
（ステップＳ２２０８）ユーザ情報蓄積部２１１２は、ステップＳ２２０７で構成されたユーザ情報を、ユーザ情報格納部２１１３に蓄積する。上位処理にリターンする。
【０２４８】
次に、情報処理装置２１が、ユーザからの要求に従って、出力情報を出力する動作について、図２３のフローチャートを用いて説明する。図２３のフローチャートにおいて、図９のフローチャートと同様の処理について説明を省略する。
【０２４９】
（ステップＳ２３０１）評価情報取得部２１１４は、ステップＳ９０２で取得された用語に一致する用語と対になる１以上の評価情報（例えば、スコア）を、ユーザ情報格納部２１１３から取得する。
【０２５０】
（ステップＳ２３０２）多勢評価決定部２１１５は、１以上の評価情報を用いて、多勢の評価（大衆の評価）である多勢評価を決定し、当該多勢評価をメモリ上に配置する。多勢評価決定部２１１５は、例えば、１以上のスコアの平均値を算出する。また、多勢評価決定部２１１５は、例えば、肯定的、否定的のうち多い方の評価情報を取得する。
【０２５１】
（ステップＳ２３０３）情報取得部２１１６は、ステップＳ２３０２で取得された多勢評価に対応するユーザ情報を取得する。情報取得部２１１６は、例えば、多勢評価に近いスコアを有するユーザ情報の上位１０件を取得する。
【０２５２】
（ステップＳ２３０４）情報取得部２１１６は、ステップＳ２３０３で取得したユーザ情報から、出力情報を構成する。
【０２５３】
（ステップＳ２３０５）情報出力部１１８は、ステップＳ２３０４で構成した出力情報を、端末装置１３に送信する。
【０２５４】
以下、本実施の形態における情報処理システム２の具体的な動作について説明する。情報処理システム２の概念図は図１である。
【０２５５】
今、辞書情報格納部２１０１には、図１０に示す辞書情報管理表が格納されている。
【０２５６】
また、評価情報格納部２１０２は、図２４に示す評価情報管理表を格納している。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。
【０２５７】
また、変更情報格納部２１０３は、図２５に示す変更情報管理表を格納している。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。
【０２５８】
さらに、ユーザ情報格納部２１１３は、図２６に示すユーザ情報管理表を格納している。ユーザ情報管理表は、「ＩＤ」「ユーザ識別子」「用語評価情報」「文章群識別子」を有する。なお、ユーザ情報管理表は、文章群を取得するために必要な文章群識別子を有するので、ユーザ情報格納部２１１３は、文章群を有する、とも言える、と考える。
【０２５９】
かかる場合、情報処理装置２１は、１以上のサーバ装置１２をクローリングして、２以上のブログを受信した、とする。
【０２６０】
つまり、情報処理装置２１の情報受信部１１１は、図２７に示す、ユーザ識別子と１以上の文章群識別子と１以上の文章群を受信した、とする。図２７において、ユーザ識別子と文章群識別子は同じ情報である。
【０２６１】
次に、情報受信部１１１は、受信したユーザ識別子と１以上の文章群識別子と１以上の文章群を、ユーザ情報格納部２１１３に蓄積する。なお、かかる場合、情報受信部１１１は、受信した情報を、ユーザ情報格納部２１１３に蓄積する処理も行うものとする。
【０２６２】
次に、文分割制御部２１０４は、ユーザ情報を構成するタイミングである、と判断する、とする。なお、ここでは、文分割制御部２１０４は、情報受信部１１１が文章群を受信すれば、ユーザ情報を構成するタイミングである、と判断するものとする。
【０２６３】
次に、文分割制御部２１０４等は、ユーザ識別子「http://www.お店紹介.co.jp/」に対応する文章群から処理する。
【０２６４】
つまり、文分割制御部２１０４は、まず、予め決められたタグ「<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、文章群識別子（「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。なお、予め決められたタグ「<div class=ebody」の情報は、文分割制御部２１０４が格納している、とする。また、かかる処理は、必須ではない。さらに、文分割制御部２１０４は、かかるタグを、文章群識別子ごとに管理していても良い。
【０２６５】
そして、文分割制御部２１０４は、以下のように、文章群に含まれる各文を分割する。まず、文分割制御部２１０４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２１０４の要素分割手段１１２２１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２８の（１））。
【０２６６】
そして、要素分割手段１１２２１は、文字列「店舗Ｘは、お」を、辞書情報格納部２１０１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１０の辞書情報管理表に存在しないので、要素分割手段１１２２１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１１２２１は、文字列「店舗Ｘは、」をバッファ上に置く（図２８の（２））。そして、同様に、要素分割手段１１２２１は、文字列「店舗Ｘは、」を、辞書情報格納部２１０１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１０の辞書情報管理表に存在しないので、要素分割手段１１２２１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２８の（３））。そして、要素分割手段１１２２１は、文字列「店舗Ｘは」を、辞書情報格納部２１０１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１０の辞書情報管理表に存在しない。そして、要素分割手段１１２２１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２１０１に検索しにいく（図２８の（４）から（６））。そして、要素分割手段１１２２１は、最後の文字「店」も図１０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１１２２１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２８の（７））。なお、ここでの「未知語」フラグは、情報「未知語」である。
【０２６７】
次に、要素分割手段１１２２１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１１２２１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２８の（８））。そして、同様に、要素分割手段１１２２１は、文字列「舗Ｘは、おし」を、辞書情報格納部２１０１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１０の辞書情報管理表に存在しない。そして、要素分割手段１１２２１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２１０１に検索しにいく（図２８の（９）から（１３））。そして、要素分割手段１１２２１は、最後の文字「舗」も図１０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１１２２１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２８の（１４））。
【０２６８】
次に、要素分割手段１１２２１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１１２２１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２８の（１５））。そして、同様に、要素分割手段１１２２１は、文字列「Ｘは、おしゃ」を、辞書情報格納部２１０１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１０の辞書情報管理表に存在しない。そして、要素分割手段１１２２１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２１０１に検索しにいく（図２８の（１６）から（２０））。そして、要素分割手段１１２２１は、最後の文字「Ｘ」も図１０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１１２２１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２８の（２１））。
【０２６９】
次に、要素分割手段１１２２１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１１２２１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２８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１０の辞書情報管理表に存在しない。そして、要素分割手段１１２２１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２１０１に検索しにいく（図２８の（２３）から（２７））。そして、要素分割手段１１２２１は、最後の文字「は」は図１０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１１２２１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２１０１から読み出し、メモリ上に配置する。そして、要素分割手段１１２２１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２８の（２８））。
【０２７０】
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２８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２８の（ｘ））。
【０２７１】
次に、要素連結手段１１２２２は、要素分割手段１１２２１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１１２２２は、要素分割手段１１２２１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１１２２２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２８の（ｘ＋１）である。
【０２７２】
次に、要素連結手段１１２２２は、図２８（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。
【０２７３】
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１１２２２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１１２２２は、「店舗Ｘは」に対して、「：ｍ％：ｏｂｊｅｃｔ」を付与する（図２８（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。
【０２７４】
また、要素連結手段１１２２２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。
【０２７５】
そして、要素連結手段１１２２２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１１２２２は、文字列「おしゃれだ」を構成し、かつ、「：％−：ｓｔａｔｅ」を付与する（図２８（ｘ＋２）参照）。
【０２７６】
そして、要素連結手段１１２２２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。
【０２７７】
以上の処理により、要素連結手段１１２２２は、２つの第二文字列を得る（図２８（ｘ＋２）参照）。
【０２７８】
次に、文字列取得手段１１２２３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１１２２３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２８の（ｘ＋３））。
【０２７９】
次に、文字列取得手段１１２２３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１１２２３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２８の（ｘ＋３））。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。
【０２８０】
次に、評価対象取得部２１０５は、メモリ上に配置された情報から、文分割制御部２１０４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。ここでは、評価対象取得部２１０５は、第二文字列から機能語（「は」など）を除いて、評価対象を取得するものとする。
【０２８１】
次に、スコア取得部２１０６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。
【０２８２】
次に、スコア取得部２１０６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２１０２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２１０２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。
【０２８３】
そして、スコア取得部２１０６は、評価情報格納部２１０２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。
【０２８４】
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。
【０２８５】
そして、スコア取得部２１０６は、情報処理装置２１が有する図示しない時計から現在時刻（２００８／２／１６  ２０：２１：１９）を取得する。そして、スコア取得部２１０６は、用語「店舗Ｘ」と評価情報「＋４」と時刻情報「２００８／２／１６  ２０：２１：１９」をメモリ上に一時格納する。
【０２８６】
次に、文分割制御部２１０４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２１０４の要素分割手段１１２２１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２９の（１））。
【０２８７】
そして、要素分割手段１１２２１は、文字列「店舗Ｘが、テ」を、辞書情報格納部２１０１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１０の辞書情報管理表に存在しないので、要素分割手段１１２２１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１１２２１は、文字列「店舗Ｘが、」をバッファ上に置く（図２９の（２））。そして、同様に、要素分割手段１１２２１は、文字列「店舗Ｘが、」を、辞書情報格納部２１０１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１０の辞書情報管理表に存在しないので、要素分割手段１１２２１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２９の（３））。そして、要素分割手段１１２２１は、文字列「店舗Ｘが」を、辞書情報格納部２１０１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１０の辞書情報管理表に存在しない。そして、要素分割手段１１２２１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２１０１に検索しにいく（図２９の（４）から（６））。そして、要素分割手段１１２２１は、最後の文字「店」も図１０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１１２２１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２９の（７））。なお、ここでの「未知語」フラグは、情報「未知語」である。
【０２８８】
次に、要素分割手段１１２２１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１１２２１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２９の（８））。そして、同様に、要素分割手段１１２２１は、文字列「舗Ｘが、テレ」を、辞書情報格納部２１０１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１０の辞書情報管理表に存在しない。そして、要素分割手段１１２２１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２１０１に検索しにいく（図２９の（９）から（１３））。そして、要素分割手段１１２２１は、最後の文字「舗」も図１０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１１２２１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２９の（１４））。
【０２８９】
次に、要素分割手段１１２２１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１１２２１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２９の（１５））。そして、同様に、要素分割手段１１２２１は、文字列「Ｘが、テレビ」を、辞書情報格納部２１０１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１０の辞書情報管理表に存在しない。そして、要素分割手段１１２２１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２１０１に検索しにいく（図２９の（１６）から（２０））。そして、要素分割手段１１２２１は、最後の文字「Ｘ」も図１０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１１２２１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２９の（２１））。
【０２９０】
次に、要素分割手段１１２２１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１１２２１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２９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１０の辞書情報管理表に存在しない。そして、要素分割手段１１２２１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２１０１に検索しにいく（図２９の（２３）から（２７））。そして、要素分割手段１１２２１は、最後の文字「が」は図１０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１１２２１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２１０１から読み出し、メモリ上に配置する。そして、要素分割手段１１２２１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２９の（２８））。
【０２９１】
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２９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２９の（ｘ））。
【０２９２】
次に、要素連結手段１１２２２は、要素分割手段１１２２１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１１２２２は、要素分割手段１１２２１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１１２２２は、要素分割手段１１２２１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１１２２２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２９の（ｘ＋１）である。
【０２９３】
次に、要素連結手段１１２２２は、図２９（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。
【０２９４】
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１１２２２は、連結すると判断する。そして、要素連結手段１１２２２は、「店舗Ｘが」に対して、「：ｎ％：ｏｂｊｅｃｔ」を付与する（図２９（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。
【０２９５】
また、同様に、要素連結手段１１２２２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１１２２２は、文字列「テレビで」を構成し、かつ、「：ｓ％：ｏｂｊｅｃｔ」を付与する（図２９（ｘ＋２）参照）。なお、図２９（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。
【０２９６】
そして、同様に、要素連結手段１１２２２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１１２２２は、文字列「評判だ」を構成し、かつ、「：％−：ｓｔａｔｅ」を付与する（図２９（ｘ＋２）参照）。
【０２９７】
以上の処理により、要素連結手段１１２２２は、３つの第二文字列を得る（図２９（ｘ＋２）参照）。
【０２９８】
次に、文字列取得手段１１２２３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１１２２３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２９の（ｘ＋３））。
【０２９９】
次に、文字列取得手段１１２２３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１１２２３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２９の（ｘ＋３））。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。
【０３００】
次に、評価対象取得部２１０５は、メモリ上に配置された情報から、文分割制御部２１０４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。
【０３０１】
次に、スコア取得部２１０６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。
【０３０２】
次に、スコア取得部２１０６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２１０２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２１０２に一つも存在しないので、スコア取得部２１０６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。
【０３０３】
次に、文分割制御部２１０４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１１２２１は、処理対象の文「店舗Ｘは、おいしいんだ。」について、図３０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３０の（ｘ））。
【０３０４】
次に、要素連結手段１１２２２は、要素分割手段１１２２１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１１２２２は、要素分割手段１１２２１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１１２２２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３０の（ｘ＋１）である。
【０３０５】
次に、要素連結手段１１２２２は、図３０（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１１２２２は、図３０（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１１２２２は、２つの第二文字列を得る（図３０（ｘ＋２）参照）。
【０３０６】
次に、文字列取得手段１１２２３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３０の（ｘ＋３））。
【０３０７】
次に、文字列取得手段１１２２３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１１２２３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３０の（ｘ＋３））。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。
【０３０８】
次に、評価対象取得部２１０５は、メモリ上に配置された情報から、文分割制御部２１０４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。
【０３０９】
次に、スコア取得部２１０６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。
【０３１０】
次に、スコア取得部２１０６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２１０２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２１０２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。
【０３１１】
そして、スコア取得部２１０６は、評価情報格納部２１０２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、用語「店舗Ｘ」とスコア「＋４」と対にして、メモリ上に一時格納する。
【０３１２】
次に、評価算出部２１０７は、１番目の用語「店舗Ｘ」と対になるスコア「＋４」「＋４」を、メモリ上から、すべて取得する。
【０３１３】
次に、評価算出部２１０７は、取得した１以上のスコア（「＋４」「＋４」）を用いて、本ユーザの当該用語に対する評価のスコアを算出する。ここでは、評価算出部２１０７は、平均値を算出する演算（（（＋４）＋（＋４））／２）により、スコア「＋４」を算出する。
【０３１４】
そして、評価算出部２１０７は、用語「店舗Ｘ」とスコア「＋４」と時刻情報「２００８／２／１６  ２０：２１：１９」を対にしてバッファに一時格納する。
【０３１５】
次に、２つ目以降の用語が存在しないので、ユーザ情報構成部２１１１は、用語「店舗Ｘ」とスコア「＋４」と時刻情報「２００８／２／１６  ２０：２１：１９」を、ユーザ識別子「http://www.お店紹介.co.jp/」、文章群識別子「http://www.お店紹介.co.jp/」と対応付けて、ユーザ情報を構成する。そして、ユーザ情報蓄積部２１１２は、構成されたユーザ情報を、ユーザ情報管理表に蓄積する。更新されたユーザ情報管理表は、図３１である。なお、追記されたユーザ情報は、図３１の「ＩＤ＝１２８」のレコードである。
【０３１６】
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。
【０３１７】
次に、文分割制御部２１０４等は、ユーザ識別子「http://www.ぐるめ.co.jp/」に対応する文章群を処理する。
【０３１８】
つまり、文分割制御部２１０４は、まず、予め決められたタグ「<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、文章群識別子（「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。なお、予め決められたタグ「<div class=mainbody」の情報は、文分割制御部２１０４が格納している、とする。また、かかる処理は、必須ではない。さらに、文分割制御部２１０４は、かかるタグを、文章群識別子ごとに管理していても良い。
【０３１９】
次に、文分割制御部２１０４は、以下のように、メモリ上の各文を分割する。まず、文分割制御部２１０４は、文「店舗Ｘは、あまり綺麗ではない。」に対して、上記で説明した機能素解析の処理を行う。そして、文分割制御部２１０４は、図３２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。
【０３２０】
次に、評価対象取得部２１０５は、文分割制御部２１０４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。
【０３２１】
次に、スコア取得部２１０６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。
【０３２２】
次に、スコア取得部２１０６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２１０２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２１０２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。
【０３２３】
そして、スコア取得部２１０６は、評価情報格納部２１０２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。
【０３２４】
次に、スコア変更処理を行う。つまり、変更語取得部２１０８は、変更情報格納部２１０３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２１０８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。
【０３２５】
次に、評価変更情報取得部２１０９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２１０３から取得し、メモリ上に配置する。
【０３２６】
次に、変更スコア算出部２１１０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２１１０は、「（＋４）×０．５×（−１）＝−２」の演算を行い、新しいスコア「−２」を得て、用語「店舗Ｘ」とスコア「−２」を対にして、メモリ上に配置する。
【０３２７】
次に、文分割制御部２１０４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２１０４は、図３２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。
【０３２８】
次に、評価対象取得部２１０５は、メモリ上に配置された情報から、文分割制御部２１０４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。
【０３２９】
次に、スコア取得部２１０６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。
【０３３０】
次に、スコア取得部２１０６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２１０２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２１０２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。
【０３３１】
そして、スコア取得部２１０６は、評価情報格納部２１０２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、用語「店舗Ｘ」とスコア「４」を対にして、メモリ上に配置する。
【０３３２】
次に、スコア変更処理を行う。しかし、変更語取得部２１０８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。
【０３３３】
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。
【０３３４】
次に、評価算出部２１０７は、１番目の用語「店舗Ｘ」と対になるスコア「−２」「＋４」を、メモリ上から、すべて取得する。
【０３３５】
次に、評価算出部２１０７は、取得した１以上のスコア（「−２」「＋４」）を用いて、本ユーザの当該用語に対する評価のスコアを算出する。ここでは、評価算出部２１０７は、平均値を算出する演算（（（−２）＋（＋４））／２）により、スコア「＋１」を算出する。
【０３３６】
そして、評価算出部２１０７は、用語「店舗Ｘ」とスコア「＋１」と時刻情報「２００８／２／１６  ２０：２１：１９」を対にしてバッファに一時格納する。
【０３３７】
次に、２つ目以降の用語が存在しないので、ユーザ情報構成部２１１１は、用語「店舗Ｘ」とスコア「＋１」と時刻情報「２００８／２／１６  ２０：２１：１９」を、ユーザ識別子「http://www.ぐるめ.co.jp/」、文章群識別子「http://www.ぐるめ.co.jp/」と対応付けて、ユーザ情報を構成する。そして、ユーザ情報蓄積部２１１２は、構成されたユーザ情報を、ユーザ情報管理表に蓄積する。更新されたユーザ情報管理表は、図３１である。なお、追記されたユーザ情報は、図３１の「ＩＤ＝１２９」のレコードである。
【０３３８】
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。
【０３３９】
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、ユーザ情報をユーザ情報管理表に蓄積する。そして、例えば、用語「店舗Ｘ」に対して、図３１の「ＩＤ＝２６９」のレコードが蓄積された、とする。
【０３４０】
次に、端末装置１３のユーザは、「店舗Ｘ」について、大衆の見解、感触を探りたいと思い、大衆見解検索を行える情報処理装置２１にアクセスし、用語「店舗Ｘ」を入力した、とする（図３３参照）。そして、ユーザは、「検索」ボタンをマウス等の入力手段を用いて、押下した、とする。すると、端末装置１３の入力受付部１３１は、用語「店舗Ｘ」（上記した第一の用語）を受け付け、入力情報送信部１３２は、用語「店舗Ｘ」を情報処理装置２１に送信する。
【０３４１】
次に、情報処理装置２１の受付部１１６は、用語「店舗Ｘ」を受信する。そして、評価情報取得部２１１４は、用語「店舗Ｘ」を取得する。次に、評価情報取得部２１１４は、「店舗Ｘ」と同一の「用語」を含むユーザ情報をすべて、図３１のユーザ情報管理表から取得する。なお、ここで、「ＩＤ＝１２８、１２９、２６９」のレコードを含む、多数のレコードが取得できた、とする。
【０３４２】
次に、評価情報取得部２１１４は、取得された用語「店舗Ｘ」に一致する用語と対になるすべてのスコア「＋４，＋１，・・・・，＋５」を、図３１のユーザ情報管理表から取得する。
【０３４３】
次に、多勢評価決定部２１１５は、１以上のスコア「＋４，＋１，・・・・，＋５」を用いて、多勢の評価（大衆の評価）である多勢評価を決定し、当該多勢評価をメモリ上に配置する。多勢評価決定部２１１５は、例えば、１以上のスコアの平均値「（（＋４）＋（＋１）＋・・・・（＋５））／ｎ（ｎはスコアの数）」を算出し、例えば、平均値「３．９」を得た、とする。
【０３４４】
次に、情報取得部２１１６は、取得された多勢評価「３．９」に対応するユーザ情報を取得する。ここでは、情報取得部２１１６は、例えば、多勢評価「３．９」に近いスコアを有するユーザ情報の上位３件を取得する、とする。この上位３件は、すべて評価情報「＋４」を有するユーザ情報であった、とする。
【０３４５】
次に、情報取得部２１１６は、取得した３件のユーザ情報から、出力情報を構成する。そして、情報出力部１１８は、構成された３件の出力情報を、端末装置１３に送信する。
【０３４６】
次に、端末装置１３の処理結果受信部１３３は、３件の出力情報を受信する。そして、処理結果出力部１３５は、受信された３件の出力情報を、例えば、図３４に示すように、出力する。
【０３４７】
以上、本実施の形態によれば、ユーザが記載した文の集合である文章群（ブログ、チャットシステム、ＳＮＳなどに入力した文の集合）から、ある事象（用語）に対して、大衆の見解、平均的な意見、多数意見などを得ることができる。
【０３４８】
なお、本実施の形態によれば、多勢評価の算出方法は、平均値であるとは限らないことは、上述した通りである。
【０３４９】
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、第一の用語を受け付ける受付部と、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と、当該用語が記載された文の集合であり、前記ユーザが記載した文の集合である文章群と、当該文章群を特定する情報である文章群識別子と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、前記第一の用語に一致する用語と対になる２以上の評価情報を取得する評価情報取得部と、前記２以上の評価情報を用いて、多勢の評価である多勢評価を決定する多勢評価決定部と、前記多勢評価に対応するユーザ情報が有する情報であり、出力する情報である出力情報を取得する情報取得部と、前記出力情報を出力する情報出力部として機能させるためのプログラム、である。
【０３５０】
また、上記プログラムにおいて、コンピュータを、ユーザ識別子と１以上の文章識別子と１以上の文章群を受信する情報受信部と、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以上格納している記憶媒体をアクセスし、前記情報受信部が受信した文章群に含まれる１以上の各文について、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、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以上格納している記憶媒体から、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検索し、当該検索した評価語と対になるスコアを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し、評価情報を取得する評価算出部と、前記ユーザ識別子と、前記用語と、前記評価情報と、前記文章群識別子を用いて、ユーザ情報を構成するユーザ情報構成部と、前記ユーザ情報構成部が構成したユーザ情報を、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さらに機能させるためのプログラム、であることは好適である。
【０３５１】
（実施の形態３）
本実施の形態において、ユーザの友人・知人（予め管理された人）が記載したＣＧＭ（例えば、ブログ、ＳＮＳ、Ｔｗｉｔｔｅｒなど）等の文章群を自然言語処理して、解析した結果から情報を取得する情報処理システムについて説明する。取得される情報は、用語（事象）に対する、ユーザの友人・知人の見解や経験を示す情報である。ユーザの友人・知人が記載した文章群は、通常、あらかじめユーザごとに登録されている情報から取得できる。
【０３５２】
図１は、本実施の形態における情報処理システム３の概念図である。情報処理システム３は、情報処理装置３１、サーバ装置１２、端末装置１３を具備する。図３５は、本実施の形態における情報処理システム３を構成する情報処理装置３１のブロック図である。
【０３５３】
情報処理装置３１は、情報受信部１１１、辞書情報格納部２１０１、評価情報格納部２１０２、変更情報格納部２１０３、文分割制御部２１０４、評価対象取得部２１０５、スコア取得部２１０６、評価算出部２１０７、変更語取得部２１０８、評価変更情報取得部２１０９、変更スコア算出部２１１０、ユーザ情報構成部２１１１、ユーザ情報蓄積部２１１２、ユーザ情報格納部２１１３、受付部１１６、知人管理部３１０１、情報取得部３１０２、情報出力部１１８を具備する。
【０３５４】
知人管理部３１０１は、１以上の知人情報を格納している。知人情報は、第一のユーザ識別子と、第一のユーザ識別子で識別されるユーザの知人を識別する第二のユーザ識別子を、１以上有する情報である。知人とは、友人、仲間など、第一のユーザ識別子で識別されるユーザに何らかの関係のあるユーザであり、広く捕らえることは好適である。第二のユーザ識別子は、第一のユーザ識別子で識別されるユーザの信頼度が高いほど上位に登録されていたり、第一のユーザ識別子で識別されるユーザの信頼度が管理されていたりすることは好適である。知人管理部３１０１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。知人管理部３１０１に知人情報が記憶される過程は問わない。例えば、記録媒体を介して知人情報が知人管理部３１０１で記憶されるようになってもよく、通信回線等を介して送信された知人情報が知人管理部３１０１で記憶されるようになってもよく、あるいは、入力デバイスを介して入力された知人情報が知人管理部３１０１で記憶されるようになってもよい。
【０３５５】
情報取得部３１０２は、受付部１１６が受け付けた用語に対応するユーザ情報が有する出力情報であり、用語を送信したユーザと知人のユーザのユーザ識別子を有するユーザ情報が有する出力情報を取得する。詳細には、情報取得部３１０２は、受付部１１６が受け付けたユーザ識別子と対になる１以上の第二のユーザ識別子を、知人管理部３１０１から検索し、取得する。そして、情報取得部３１０２は、１以上の第二のユーザ識別子を有するユーザ情報から、受付部１１６が受け付けた用語を含むユーザ情報を取得する。そして、取得したユーザ情報から出力情報を抽出する。情報取得部３１０２は、通常、ＭＰＵやメモリ等から実現され得る。情報取得部３１０２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。
【０３５６】
次に、情報処理システム３の動作について説明する。まず、情報処理装置３１がユーザ情報を蓄積する動作については、図１９のフローチャートで説明した動作と同様である。次に、情報処理装置３１が、ユーザからの要求に従って、出力情報を出力する動作について、図３６のフローチャートを用いて説明する。図３６のフローチャートにおいて、図２３のフローチャートと同様の処理について説明を省略する。
【０３５７】
（ステップＳ３６０１）受付部１１６は、端末装置１３から、用語とユーザ識別子（第一のユーザ識別子）を受信したか否かを判断する。用語等を受信すればステップＳ３６０２に行き、受信しなければステップＳ３６０１に戻る。
【０３５８】
（ステップＳ３６０２）情報取得部３１０２は、ステップＳ３６０１で受信した用語とユーザ識別子を取得する。
【０３５９】
（ステップＳ３６０３）情報取得部３１０２は、ステップＳ３６０２で取得したユーザ識別子と対になる１以上の第二のユーザ識別子を、知人管理部３１０１から取得し、メモリ上に配置する。
【０３６０】
（ステップＳ３６０４）情報取得部３１０２は、カウンタｉに１を代入する。
【０３６１】
（ステップＳ３６０５）情報取得部３１０２は、ステップＳ３６０３で取得した第二のユーザ識別子のうち、ｉ番目のユーザ識別子が存在するか否かを判断する。ｉ番目のユーザ識別子が存在すればステップＳ３６０６に行き、ｉ番目のユーザ識別子が存在しなければステップＳ３６１０に行く。
【０３６２】
（ステップＳ３６０６）情報取得部３１０２は、ｉ番目のユーザ識別子と、ステップＳ３６０１で受信した用語を含むユーザ情報を、ユーザ情報格納部２１１３から取得し、メモリ上に配置する。
【０３６３】
（ステップＳ３６０７）情報取得部３１０２は、ステップＳ３６０６で取得できたユーザ情報が存在するか否かを判断する。ユーザ情報が存在すればステップＳ３６０８に行き、ユーザ情報が存在しなければステップＳ３６０９に行く。
【０３６４】
（ステップＳ３６０８）情報取得部３１０２は、ステップＳ３６０６で取得できたユーザ情報から、出力情報を構成し、バッファに追記する。
【０３６５】
（ステップＳ３６０９）情報取得部３１０２は、カウンタｉを１、インクリメントする。ステップＳ３６０５に戻る。
【０３６６】
（ステップＳ３６１０）情報出力部１１８は、ステップＳ３６０８でバッファに格納された出力情報を、端末装置１３に送信する。ステップＳ３６０１に戻る。
【０３６７】
以下、本実施の形態における情報処理システム３の具体的な動作について説明する。情報処理システム３の概念図は図１である。
【０３６８】
なお、情報処理システム３におけるユーザ情報の蓄積動作は、情報処理システム２と同様であり、当該動作は実施の形態２で説明したので、情報処理システム３におけるユーザ情報の蓄積動作の具体的説明は省略する。
【０３６９】
今、実施の形態２の具体例の説明と同様に、辞書情報格納部２１０１には、図１０に示す辞書情報管理表が格納されている。また、評価情報格納部２１０２は、図２４に示す評価情報管理表を格納している。また、変更情報格納部２１０３は、図２５に示す変更情報管理表を格納している。また、ユーザ情報格納部２１１３は、図３１に示すユーザ情報管理表を格納している。
【０３７０】
さらに、知人管理部３１０１は、図３７に示す知人管理表を保持している。知人管理表は、「ＩＤ」「第一のユーザ識別子」「第二のユーザ識別子」「信頼度」を有するレコードを１以上格納している。「信頼度」とは、第一のユーザ識別子で識別されるユーザが、第二のユーザ識別子で識別されるユーザを信頼する度合いであり、ここでは、「１」から「５」の５段階で示される。数が大きいほど、信頼度は高い、とする。
【０３７１】
かかる場合に、端末装置１３のユーザ（ユーザ識別子「ｈｔｔｐ：／／ｗｗｗ．ｘｙｚ．ｊｐ／」で識別されるユーザ）は、「店舗Ｘ」について、知人の見解、感触を探りたいと思い、知人見解検索を行える情報処理装置３１にアクセスし、用語「店舗Ｘ」を入力した、とする。そして、ユーザは、「検索」ボタンをマウス等の入力手段を用いて、押下した、とする。すると、端末装置１３の入力受付部１３１は、用語「店舗Ｘ」（上記した第一の用語）とユーザ識別子「ｈｔｔｐ：／／ｗｗｗ．ｘｙｚ．ｊｐ／」を受け付け、入力情報送信部１３２は、用語「店舗Ｘ」とユーザ識別子「ｈｔｔｐ：／／ｗｗｗ．ｘｙｚ．ｊｐ／」を情報処理装置２１に送信する。
【０３７２】
次に、情報処理装置３１の受付部１１６は、用語「店舗Ｘ」とユーザ識別子「ｈｔｔｐ：／／ｗｗｗ．ｘｙｚ．ｊｐ／」を受信する。そして、情報取得部３１０２は、受信した用語「店舗Ｘ」とユーザ識別子「ｈｔｔｐ：／／ｗｗｗ．ｘｙｚ．ｊｐ／」を取得する。
【０３７３】
次に、情報取得部３１０２は、取得したユーザ識別子「ｈｔｔｐ：／／ｗｗｗ．ｘｙｚ．ｊｐ／」と対になる１以上の第二のユーザ識別子（「ｈｔｔｐ：／／ｗｗｗ．お店紹介．ｃｏ．ｊｐ／」「３２７６」・・・）を、知人管理部３１０１から取得し、メモリ上に配置する。
【０３７４】
次に、情報取得部３１０２は、１番目のユーザ識別子「ｈｔｔｐ：／／ｗｗｗ．お店紹介．ｃｏ．ｊｐ／」と、受信した用語「店舗Ｘ」を含むユーザ情報を、図３１のユーザ情報管理表から取得し、メモリ上に配置する。つまり、情報取得部３１０２は、図３１の「ＩＤ＝１２８」のレコードを取得する。そして、情報取得部３１０２は、取得した「ＩＤ＝１２８」のレコードと、信頼度「２」をメモリ上に配置する。
【０３７５】
次に、情報取得部３１０２は、２番目のユーザ識別子「３２７６」と、受信した用語「店舗Ｘ」を含むユーザ情報を、図３１のユーザ情報管理表から取得し、メモリ上に配置する。つまり、情報取得部３１０２は、図３１の「ＩＤ＝２６９」のレコードを取得する。そして、情報取得部３１０２は、取得した「ＩＤ＝２６９」のレコードと、信頼度「５」をメモリ上に配置する。
【０３７６】
そして、情報取得部３１０２は、３番目のユーザ識別子に対しても同様の処理を行う。次に、情報取得部３１０２は、信頼度をキーに、取得したユーザ情報をソートする。
【０３７７】
次に、情報取得部３１０２は、ソートしたユーザ情報から、出力情報を構成し、バッファに追記する。
【０３７８】
次に、情報出力部１１８は、バッファに格納された出力情報を、端末装置１３に送信する。
【０３７９】
次に、端末装置１３の処理結果受信部１３３は、出力情報を受信する。そして、処理結果出力部１３５は、受信された出力情報を、例えば、図３８に示すように、出力する。
【０３８０】
以上、本実施の形態によれば、ユーザが記載した文の集合である文章群（ブログ、チャットシステム、ＳＮＳなどに入力した文の集合）から、ある事象（用語）に対して、検索者の友人、知人の見解、意見などを得ることができる。
【０３８１】
（実施の形態４）
本実施の形態において、２以上のユーザが入力した情報（ＣＧＭ（例えば、ブログ、ＳＮＳ、Ｔｗｉｔｔｅｒなど）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の見解、意見を知ること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。
【０３８２】
図１は、本実施の形態における情報処理システム４の概念図である。情報処理システム４は、情報処理装置４１、サーバ装置１２、端末装置１３を具備する。情報処理装置４１は、ある人と価値基準が近似する人に関する情報である出力情報を出力する装置である。情報処理装置４１は、通常、Ｗｅｂ上の装置であり、情報処理装置４１、サーバ装置１２、端末装置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、情報処理装置４１、サーバ装置１２、端末装置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。また、図３９は、本実施の形態における情報処理システム４のブロック図である。
【０３８３】
情報処理装置４１は、情報受信部１１１、辞書情報格納部２１０１、評価情報格納部２１０２、変更情報格納部２１０３、文分割制御部２１０４、評価対象取得部２１０５、スコア取得部２１０６、評価算出部２１０７、変更語取得部２１０８、評価変更情報取得部２１０９、変更スコア算出部２１１０、ユーザ情報構成部４１０２、ユーザ情報蓄積部２１１２、ユーザ情報格納部４１０１、受付部１１６、情報取得部４１０３、情報出力部１１８を具備する。
【０３８４】
ユーザ情報格納部４１０１は、ユーザ情報を２以上格納している。ここでのユーザ情報は、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、ユーザの端末装置１３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４１０１の用語評価情報群は、通常、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、機能素解析、形態素解析等、そ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４１０１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。
【０３８５】
ユーザ情報構成部４１０２は、評価算出部２１０７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。ユーザ情報構成部４１０２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、ユーザ情報を構成する。ユーザ情報構成部４１０２は、通常、ＭＰＵやメモリ等から実現され得る。ユーザ情報構成部４１０２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。
【０３８６】
情報取得部４１０３は、受付部１１６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（近似ユーザ情報は、出力情報と同意義である。）を取得する。具体的には、情報取得部１３０３は、受付部１１６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、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、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、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、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、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。
【０３８７】
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。
【０３８８】
情報取得部１３０３は、通常、ＭＰＵやメモリ等から実現され得る。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。
【０３８９】
次に、情報処理システム４の動作について説明する。まず、情報処理装置４１がユーザ情報を蓄積する動作については、図１９のフローチャートで説明した動作と同様である。次に、情報処理装置４１が、ユーザからの要求に従って、出力情報を出力する動作について、図４０のフローチャートを用いて説明する。図４０のフローチャートにおいて、図３６のフローチャートと同様の処理について説明を省略する。
【０３９０】
（ステップＳ４００１）受付部１１６は、ユーザ識別子と用語を受信したか否かを判断する。ユーザ識別子等を受信すればステップＳ４００２に行き、ユーザ識別子等を受信しなければステップＳ４００１に戻る。
【０３９１】
（ステップＳ４００２）情報取得部４１０３は、受信したユーザ識別子等をメモリ上に配置する。
【０３９２】
（ステップＳ４００３）情報取得部４１０３は、ステップＳ４００２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４１０１から読み出し、メモリ上に配置する。
【０３９３】
（ステップＳ４００４）情報取得部４１０３は、カウンタｉに１を代入する。
【０３９４】
（ステップＳ４００５）情報取得部４１０３は、ユーザ情報格納部４１０１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Ｓ４００６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Ｓ４０１１に行く。
【０３９５】
（ステップＳ４００６）情報取得部４１０３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、情報取得部４１０３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４１０１から読み出し、当該読み出したユーザ識別子と、ステップＳ４００１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Ｓ４０１０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Ｓ４００７に行く。
【０３９６】
（ステップＳ４００７）情報取得部４１０３は、ステップＳ４００３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４１のフローチャートを用いて説明する。
【０３９７】
（ステップＳ４００８）情報取得部４１０３は、ステップＳ４００７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Ｓ４００７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Ｓ４００９に行き、閾値からはずれていればステップＳ４０１０に行く。
【０３９８】
（ステップＳ４００９）情報取得部４１０３は、ユーザ情報格納部４１０１中のｉ番目のユーザ情報から、出力情報を読み出し、メモリ上に配置する。出力情報は、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。
【０３９９】
（ステップＳ４０１０）情報取得部４１０３は、カウンタｉを１、インクリメントする。ステップＳ４００５に行く。
【０４００】
（ステップＳ４０１１）情報出力部１１８は、ステップＳ４００９で取得した１以上の出力情報を、端末装置１３に送信する。ステップＳ４００１に行く。なお、情報出力部１１８の出力情報の送信の前に、情報取得部４１０３は、例えば、１以上の出力情報から、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、情報出力部１１８が送信する。
【０４０１】
なお、図４０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。
【０４０２】
なお、図４０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。
【０４０３】
次に、ステップＳ４００７における近似度算出方法について、図４１のフローチャートを用いて説明する。
【０４０４】
（ステップＳ４１０１）情報取得部４１０３は、ステップＳ４００３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、情報取得部４１０３は、（５，２，９，３，１・・・）というベクトルデータを構成する。
【０４０５】
（ステップＳ４１０２）情報取得部４１０３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。
【０４０６】
（ステップＳ４１０３）情報取得部４１０３は、ステップＳ４１０１で構成したベクトルデータと、ステップＳ４１０２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。
【０４０７】
（ステップＳ４１０４）情報取得部４１０３は、ステップＳ４１０３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、情報取得部４１０３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。
【０４０８】
以下、本実施の形態における情報処理システム４の具体的な動作について説明する。情報処理システム４の概念図は図１である。
【０４０９】
今、実施の形態２の具体例の説明と同様に、辞書情報格納部２１０１には、図１０に示す辞書情報管理表が格納されている。また、評価情報格納部２１０２は、図２４に示す評価情報管理表を格納している。また、変更情報格納部２１０３は、図２５に示す変更情報管理表を格納している。
【０４１０】
また、ユーザ情報格納部４１０１は、図４２に示すユーザ情報管理表を格納している。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」「文章群識別子」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。また、ここでは、「文章群識別子」は「ユーザ識別子」と同じ情報である。「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４２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。
【０４１１】
なお、図４２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、上述した機能素解析を用いる。なお、ブログを解析するアルゴリズムは、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。
【０４１２】
また、図４３は、１以上のサーバ装置１２の文章群格納部１２１に格納されている文章群の例を示す。文章群格納部１２１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以上のサーバ装置１２が、図４３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。
【０４１３】
かかる場合に、端末装置１３のユーザ（ユーザ識別子「ｈｔｔｐ：／／ａｂｃ．ｘｘｘ．ｃｏ．ｊｐ」で識別されるユーザ）は、「店舗Ｘ」について、自分と嗜好の合う人の見解、感触を探りたいと思い、良く似た人見解検索を行える情報処理装置４１にアクセスし、用語「店舗Ｘ」を入力した、とする。そして、ユーザは、「検索」ボタンをマウス等の入力手段を用いて、押下した、とする。すると、端末装置１３の入力受付部１３１は、用語「店舗Ｘ」（上記した第一の用語）とユーザ識別子「ｈｔｔｐ：／／ａｂｃ．ｘｘｘ．ｃｏ．ｊｐ」を受け付け、入力情報送信部１３２は、用語「店舗Ｘ」とユーザ識別子「ｈｔｔｐ：／／ａｂｃ．ｘｘｘ．ｃｏ．ｊｐ」を情報処理装置４１に送信する。
【０４１４】
次に、情報処理装置３１の受付部１１６は、用語「店舗Ｘ」とユーザ識別子「ｈｔｔｐ：／／ａｂｃ．ｘｘｘ．ｃｏ．ｊｐ」を受信する。そして、情報取得部４１０３は、受信した用語「店舗Ｘ」とユーザ識別子「ｈｔｔｐ：／／ａｂｃ．ｘｘｘ．ｃｏ．ｊｐ」を取得する。
【０４１５】
次に、情報取得部４１０３は、メモリ上に配置されたユーザ識別子「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４１０１から読み出し、メモリ上に配置する。
【０４１６】
次に、情報取得部４１０３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。
【０４１７】
まず、１番目の用語評価情報群の処理について説明する。情報取得部４１０３は、ユーザ情報格納部４１０１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、情報取得部４１０３は、１番目の用語評価情報群をユーザ情報格納部４１０１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。
【０４１８】
そして、情報取得部４１０３は、ユーザ情報格納部４１０１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、情報取得部４１０３は、２番目の用語評価情報群をユーザ情報格納部４１０１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、情報取得部４１０３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、情報取得部４１０３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、情報取得部４１０３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、情報取得部４１０３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。
【０４１９】
そして、情報取得部４１０３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、情報取得部４１０３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、情報取得部４１０３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。
【０４２０】
次に、情報取得部４１０３は、ユーザ情報格納部４１０１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、情報取得部４１０３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、情報取得部４１０３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、情報取得部４１０３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、情報取得部４１０３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、情報取得部４１０３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、情報取得部４１０３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。
【０４２１】
次に、情報取得部４１０３は、ユーザ情報格納部４１０１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、情報取得部４１０３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、情報取得部４１０３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、情報取得部４１０３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、情報取得部４１０３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、情報取得部４１０３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、情報取得部４１０３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。
【０４２２】
次に、情報取得部４１０３は、ユーザ情報格納部４１０１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、情報取得部４１０３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、情報取得部４１０３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、情報取得部４１０３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、情報取得部４１０３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、情報取得部４１０３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、情報取得部４１０３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、情報取得部４１０３は、ユーザ情報格納部４１０１中の５番目のユーザ情報を取得する。
【０４２３】
そして、情報取得部４１０３は、５番目のユーザ情報から、以下のように出力情報を構成する。つまり、情報取得部４１０３は、５番目のユーザ情報が有する文章群識別子「ｈｔｔｐ：／／ｐｐｐ．ｒｒｒ．ｃｏ．ｊｐ」を取得する。そして、情報取得部４１０３は、文章群識別子「ｈｔｔｐ：／／ｐｐｐ．ｒｒｒ．ｃｏ．ｊｐ」で識別される文章群を読み出す。次に、情報取得部４１０３は、読み出した文章群を検索し、用語「店舗Ｘ」が含まれる文を取得する。そして、情報取得部４１０３は、文章群識別子「ｈｔｔｐ：／／ｐｐｐ．ｒｒｒ．ｃｏ．ｊｐ」と、用語「店舗Ｘ」が含まれる文と、近似度「０．８」を有する出力情報を構成する。次に、情報取得部４１０３は、構成した出力情報をメモリ上に配置する。
【０４２４】
以後、同様に、情報取得部４１０３は、ユーザ情報格納部４１０１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ユーザ情報を取得し、バッファ上に追記する。
【０４２５】
そして、同様に、情報取得部４１０３は、文章群識別子と、用語「店舗Ｘ」が含まれる文と、近似度を有する出力情報を構成し、メモリ上に配置する。なお、文章群識別子で識別される文章群の中に、用語「店舗Ｘ」が含まれない場合、出力情報は構成されない、ことは言うまでもない。
【０４２６】
その結果、情報取得部４１０３は、この近似するユーザのユーザ情報から、出力情報を３つ取得し、メモリ上に書き込んだ、とする。なお、上記の処理において、情報取得部４１０３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。また、情報取得部４１０３は、近似度をキーとして、出力情報をソートすることは好適である。かかる、検索者であるユーザの価値基準により近い人の意見が上位に配置されることとなる。
【０４２７】
次に、情報出力部１１８は、取得した３つの出力情報を、端末装置１３に送信する。
【０４２８】
次に、端末装置１３の処理結果受信部１３３は、３つの出力情報を受信する。そして、処理結果出力部１３５は、受信された出力情報を、例えば、図４４に示すように、出力する。
【０４２９】
以上、本実施の形態によれば、ユーザが記載した文の集合である文章群（ブログ、チャットシステム、ＳＮＳなどに入力した文の集合）から、ある事象（用語）に対して、検索者と同様の嗜好、考え方を有すると判断される人の見解、意見などを得ることができる。
【０４３０】
なお、本実施の形態によれば、近似度の算出方法は問わない。
【０４３１】
（実施の形態５）
本実施の形態において、過去に自分（検索者）が記載した１以上の文の集合である文章群を自然言語処理して解析した結果から、情報を取得する情報処理システムについて説明する。
【０４３２】
なお、過去に入力した１以上の文とは、ユーザが過去に入力したブログ、ＳＮＳに入力した文章群、電子メール、ＶｏＩＰ、メタバース、Ｔｗｉｔｔｅｒに入力した文章群、チャット（音声チャットも含む）に入力した文章群などである。ここで、入力とは、テキスト入力、音声入力などを含む。つまり、ユーザ情報格納部は、仮想的な、ある人の人格を表している情報である、と言える。ユーザが過去に入力した１以上の文は、２以上の種類の元情報（例えば、「ブログとチャット」「ブログとチャットとＳＮＳ」「ブログとＶｏＩＰと電子メール」など）から取得された情報であることは好適である。ユーザ情報が、あるユーザの総合的な人格を示す情報となり得るからである。ユーザが過去に入力した１以上の文は、いわゆるＣＧＭ（Ｃｏｎｓｕｍｅｒ  Ｇｅｎｅｒａｔｅｄ  Ｍｅｄｉａ）でも良い。また、ユーザが文（音声も含む）を入力する装置は、端末装置１３であるとは限らず、他の装置であるパーソナルコンピュータや、他の装置である携帯電話や携帯端末などでも良い。かかることは、他の実施の形態においても同様である。
【０４３３】
図１は、本実施の形態における情報処理システム５の概念図である。情報処理システム５は、情報処理装置５１、サーバ装置１２、端末装置１３を具備する。図４５は、本実施の形態における情報処理システム５のブロック図である。
【０４３４】
情報処理装置５１は、情報受信部１１１、辞書情報格納部２１０１、評価情報格納部２１０２、変更情報格納部２１０３、文分割制御部２１０４、評価対象取得部２１０５、スコア取得部２１０６、評価算出部２１０７、変更語取得部２１０８、評価変更情報取得部２１０９、変更スコア算出部２１１０、ユーザ情報構成部２１１１、ユーザ情報蓄積部２１１２、ユーザ情報格納部２１１３、受付部１１６、情報取得部５１０１、情報出力部１１８を具備する。
【０４３５】
情報取得部５１０１は、受付部１１６が受け付けたユーザ識別子と一致するユーザ識別子を含むユーザ情報をユーザ情報格納部２１１３から取得し、当該ユーザ情報の中から、受付部１１６が受け付けた用語に対応する出力情報を構成する。受付部１１６が受け付けた用語に対応する出力情報とは、例えば、用語を含む文や、用語を含む文章群の文章群識別子などである。情報取得部５１０１は、通常、ＭＰＵやメモリ等から実現され得る。情報取得部５１０１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。
【０４３６】
次に、情報処理システム５の動作について説明する。まず、情報処理装置５１がユーザ情報を蓄積する動作については、図１９のフローチャートで説明した動作と同様である。次に、情報処理装置５１が、ユーザからの要求に従って、出力情報を出力する動作について、図３６、図４０のフローチャートと比較して、受け付けたユーザ識別子に対応するユーザ情報を検索対象とする以外は、同じであるので、その処理について説明を省略する。つまり、情報処理装置５１は、受け付けたユーザ識別子を含むユーザ情報を取得し、当該ユーザ情報から出力情報を構成する。ユーザ情報から出力情報を構成する処理は、上記の実施の形態で説明した。
【０４３７】
以下、本実施の形態における情報処理システム５の具体的な動作について説明する。情報処理システム５の概念図は図１である。
【０４３８】
なお、情報処理システム５におけるユーザ情報の蓄積動作は、情報処理システム２等と同様であり、当該動作は実施の形態２で説明したので、情報処理システム５におけるユーザ情報の蓄積動作の具体的説明は省略する。
【０４３９】
今、実施の形態２の具体例の説明と同様に、辞書情報格納部２１０１には、図１０に示す辞書情報管理表が格納されている。また、評価情報格納部２１０２は、図２４に示す評価情報管理表を格納している。また、変更情報格納部２１０３は、図２５に示す変更情報管理表を格納している。
【０４４０】
また、ユーザ情報格納部２１１３は、図４６に示すユーザ情報管理表を格納している、とする。図４６のユーザ情報管理表は、あるユーザＡ（ユーザ識別子「１２３４」）が入力した文章群から解析されて、蓄積されたユーザ情報を管理している。ユーザ情報管理表は、「ＩＤ」「主題」「副題」「動作・状態」「元データ」「箇所情報」を属性値として有するレコードを、多数格納している。「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。「主題」は、機能素解析を用いた自然言語処理の結果、得られた文字列の種類の「主題」を示す用語が挿入される。「主題」は、文を構成する主題である。「副題」は、機能素解析を用いた自然言語処理の結果、得られた文字列の種類の「副題」を示す用語が挿入される。「副題」は、文を構成する副次的な用語を含む。「動作・状態」は、機能素解析を用いた自然言語処理の結果、得られた文字列の種類の「動作・状態」を示す用語が挿入される。「動作・状態」は、主題の動作または状態を示す用語を含む。「元データ」は、「主題」「副題」「動作・状態」が取得される元になった文が含まれる元データの存在場所を示す情報である。存在場所は、ＵＲＬ、ＵＲＩ、フォルダ名とファイル名、ＵＲＬとユーザＩＤなどである。また、元データは、ブログ、ＳＮＳに入力した文章群、電子メール、ＶｏＩＰ、メタバースに入力した文章群、チャットに入力した文章群などである。文章群は、通常、ファイルやデータベース等の形式で格納されている。
【０４４１】
「箇所情報」は、「主題」「副題」「動作・状態」が取得される元になった文の、元データ内での存在箇所を示す情報である。存在箇所を示す情報は、例えば、ファイルの先頭からのＢｙｔｅ数、ファイル内の行数、情報（文）が記載された日などである。なお、存在箇所を示す情報が文の記載された日である場合、そのファイルには、日付が入っている、とする。なお、図４６のユーザ情報管理表の構造は一例であることは言うまでもない。
【０４４２】
また、ユーザ情報格納部２１１３は、他のユーザのユーザ情報も管理していることは言うまでもない。
【０４４３】
かかる場合に、端末装置１３のユーザ（ユーザ識別子「１２３４」で識別されるユーザ）は、「ラーメン屋Ｘ」に行きたい、また、確か過去に言ったことがあるので、その情報を取得したいと思い、過去の自分検索を行える情報処理装置３１にアクセスし、用語「ラーメン屋Ｘ」を入力した、とする。そして、ユーザは、「検索」ボタンをマウス等の入力手段を用いて、押下した、とする。すると、端末装置１３の入力受付部１３１は、用語「ラーメン屋Ｘ」（上記した第一の用語）とユーザ識別子「１２３４」を受け付け、入力情報送信部１３２は、用語「ラーメン屋Ｘ」とユーザ識別子「１２３４」を情報処理装置２１に送信する。
【０４４４】
次に、情報処理装置３１の受付部１１６は、用語「ラーメン屋Ｘ」とユーザ識別子「１２３４」を受信する。そして、情報取得部３１０２は、受信した用語「ラーメン屋Ｘ」とユーザ識別子「１２３４」を取得する。
【０４４５】
次に、情報取得部３１０２は、取得したユーザ識別子「１２３４」と対になるユーザ情報（図４６参照）を取得し、かつ、用語「ラーメン屋Ｘ」を有するレコード「ＩＤ＝１２」を得る。そして、情報取得部３１０２は、「ＩＤ＝１２」のユーザ情報から、「ラーメン屋Ｘはとんこつ味で美味しいと感じた」という「ラーメン屋Ｘ」が含まれる文と、文章群識別子「ｈｔｔｐ：／／ｗｗｗ．ａｂｃ．・・・・」を取得し、これらの情報から出力情報を構成する。
【０４４６】
そして、情報出力部１１８は、構成された出力情報を、端末装置１３に送信する。
【０４４７】
次に、端末装置１３の処理結果受信部１３３は、出力情報を受信する。そして、処理結果出力部１３５は、受信された出力情報を、例えば、図４７に示すように、出力する。
【０４４８】
以上、本実施の形態によれば、ユーザが記載した文の集合である文章群（ブログ、チャットシステム、ＳＮＳなどに入力した文の集合）から、ある事象（用語）に対して、過去の自分（検索者）の見解、意見などを得ることができる。
【０４４９】
（実施の形態６）
本実施の形態において、ユーザは、回答者を指定して、検索ができる情報処理システムについて説明する。なお、ここで扱える回答者のタイプは、実施の形態１から実施の形態５で述べた以下の５つの回答者のタイプである。具体的には、回答者のタイプは、権威者、大衆、検索者の知人、検索者と同様の嗜好を有する者、過去の自分である。
【０４５０】
図１は、本実施の形態における情報処理システム６の概念図である。情報処理システム６は、情報処理装置６１、サーバ装置１２、端末装置１３を具備する。図４８は、本実施の形態における情報処理システム６のブロック図である。
【０４５１】
情報処理装置６１は、ユーザ情報格納部６１１、受付部６１２、情報取得部６１３、情報出力部１１８を具備する。
【０４５２】
また、情報取得部６１３は、実施の形態１から実施の形態５で述べた情報処理装置の情報取得処理を行う。したがって、情報取得部６１３は、情報取得部１１７、評価情報取得部２１１４、多勢評価決定部２１１５、情報取得部３１０２、情報取得部４１０３、評価情報取得部２１１４、多勢評価決定部２１１５、情報取得部２１１６、知人管理部３１０１、情報取得部３１０２、情報取得部４１０３、情報取得部５１０１を具備する、と考えられる。なお、情報処理装置６１は、５つの回答者のタイプのうち、２以上の回答者のタイプの見解等を検索できれば良い。したがって、情報取得部６１３は、情報処理装置６１が扱える回答者のタイプに応じた構成を有する、とする。
【０４５３】
ユーザ情報格納部６１１は、ユーザ情報を２以上格納している。ユーザ情報は、タイプ情報と、ユーザ識別子と、用語と、文章群識別子とを有する。なお、ユーザ情報は、文章群を有しても良い。タイプ情報とは、回答者のタイプを示す情報である。なお、ユーザ情報の管理について、タイプ別に用語が管理されていても良いし、タイプ別にＤＢが異なっても良い。ユーザ情報に含まれるそれぞれの情報が紐付いていれば良い。また、ユーザ情報格納部６１１には、実施の形態１から実施の形態５で説明したユーザ情報格納部のユーザ情報が格納されている、と考えて良い。ユーザ情報格納部６１１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。ユーザ情報格納部６１１にユーザ情報が記憶される過程は問わない。例えば、記録媒体を介してユーザ情報がユーザ情報格納部６１１で記憶されるようになってもよく、通信回線等を介して送信されたユーザ情報がユーザ情報格納部６１１で記憶されるようになってもよく、あるいは、入力デバイスを介して入力されたユーザ情報がユーザ情報格納部６１１で記憶されるようになってもよい。
【０４５４】
受付部６１２は、１以上のタイプ情報と第一の用語を受け付ける。受付部６１２は、１以上のタイプ情報と第一の用語とユーザ識別子を受け付けても良い。タイプ情報は、チェックボックスへのチェック、メニュー項目の選択などにより、入力される。ただし、手入力など、タイプ情報の入力方法は問わない。第一の用語とは、ユーザが入力した用語でも良いし、ユーザが入力した文などから抽出された用語でも良いである。受付部６１２が２以上のタイプ情報を受け付けた場合、２以上のタイプの回答者からの情報を得られる。タイプ情報等の入力手段は、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。受付部６１２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。
【０４５５】
情報取得部６１３は、タイプ情報を有するユーザ情報から、第一の用語に一致する用語を含むユーザ情報が有する情報であり、出力する情報である出力情報を取得する。情報取得部６１３は、通常、ＭＰＵやメモリ等から実現され得る。情報取得部６１３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。
【０４５６】
なお、情報処理装置６１は、実施の形態１から実施の形態５で説明したユーザ情報を蓄積する処理を行う構成を有しても良い。また、実施の形態１から実施の形態５で説明したユーザ情報を蓄積する処理は、情報処理装置６１とは異なる装置が行っても良い。情報処理装置６１は、実施の形態１から実施の形態５で説明したユーザ情報を蓄積する処理を行う構成を有する場合、情報処理装置６１は、以下の構成を有する。つまり、情報処理装置６１は、権威判断部１１２、ユーザ情報構成部１１３、ユーザ情報蓄積部１１４、辞書情報格納部２１０１、評価情報格納部２１０２、変更情報格納部２１０３、文分割制御部２１０４、評価対象取得部２１０５、スコア取得部２１０６、評価算出部２１０７、変更語取得部２１０８、評価変更情報取得部２１０９、変更スコア算出部２１１０、ユーザ情報構成部２１１１、ユーザ情報蓄積部２１１２を具備する。なお、かかる場合、各構成要素において、重複した動作、重複した情報は、一つにまとめられることが好適である。
【０４５７】
次に、情報処理システム６の動作について説明する。まず、情報処理装置６１がユーザ情報を蓄積する動作については、上記の実施の形態において説明した。次に、情報処理装置６１が、ユーザからの要求に従って、出力情報を出力する動作について、図４９のフローチャートを用いて説明する。
【０４５８】
（ステップＳ４９０１）受付部６１２は、端末装置１３から、１以上のタイプ情報と第一の用語等を受信したか否かを判断する。１以上のタイプ情報等を受信すればステップＳ４９０２に行き、受信しなければステップＳ４９０１に戻る。受付部６１２は、例えば、１以上のタイプ情報と第一の用語とユーザ識別子を受信する。
【０４５９】
（ステップＳ４９０２）情報取得部６１３は、ステップＳ４９０１で受信した１以上のタイプ情報等をメモリ上に配置する。
【０４６０】
（ステップＳ４９０３）情報取得部６１３は、カウンタｉに１を代入する。
【０４６１】
（ステップＳ４９０４）情報取得部６１３は、ステップＳ４９０２で取得したタイプ情報の中で、ｉ番目のタイプ情報が存在するか否かを判断する。ｉ番目のタイプ情報が存在すればステップＳ４９０５に行き、ｉ番目のタイプ情報が存在しなければステップＳ４９０８に行く。
【０４６２】
（ステップＳ４９０５）情報取得部６１３は、ｉ番目のタイプ情報に対応するすべてのユーザ情報を、ユーザ情報格納部６１１から取得する。ユーザ情報格納部６１１において、タイプ情報別にユーザ情報のデータベースが分かれていれば、情報取得部６１３は、ｉ番目のタイプ情報に対応するデータベースを取得する。
【０４６３】
（ステップＳ４９０６）情報取得部６１３は、ｉ番目のタイプ情報に応じた検索を、ステップＳ４９０５で取得したユーザ情報群に対して行い、出力情報を構成し、バッファに追記する。かかる処理について、５つのタイプ別に、実施の形態１から実施の形態５で説明したので、ここでの説明は省略する。
【０４６４】
（ステップＳ４９０７）情報取得部６１３は、カウンタｉを１、インクリメントする。ステップＳ４９０５に戻る。
【０４６５】
（ステップＳ４９０８）情報出力部１１８は、ステップＳ４９０６でバッファに格納された出力情報を、端末装置１３に送信する。ステップＳ４９０１に戻る。
【０４６６】
なお、図４９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。
【０４６７】
以下、本実施の形態における情報処理システム６の具体的な動作について説明する。情報処理システム６の概念図は図１である。
【０４６８】
今、ユーザ情報格納部６１１には、図１１のユーザ情報管理表に対して、タイプ情報「権威者「１」」が付加されて管理されている。また、ユーザ情報格納部６１１には、図３１のユーザ情報管理表に対して、タイプ情報「大衆「２」」、および「知人「３」」が付加されて管理されている。また、ユーザ情報格納部６１１には、図４２に示すユーザ情報管理表に対して、タイプ情報「同様の嗜好の者「４」」が付加されて管理されている。さらに、ユーザ情報格納部６１１には、図４６に示すユーザ情報管理表に対して、タイプ情報「過去の自分「５」」が付加されて管理されている。
【０４６９】
かかる状況において、端末装置１３のユーザ（ユーザ識別子「ｈｔｔｐ：／／ｗｗｗ．ｘｙｚ．ｊｐ／」で識別されるユーザ）は、知人、および、自分と同様の人に、これから行こうとしている「店舗Ｘ」についての見解、感想などを聞きたいと思い、図５０に示す「人格別見解検索サイト」にアクセスし、図５０に示すように、「知人」「同様の嗜好の者」のチェックボックスにチェックをし、用語「店舗Ｘ」を入力して、検索ボタンを押下した、とする。すると、端末装置１３の入力受付部１３１は、用語「店舗Ｘ」（上記した第一の用語）とユーザ識別子「ｈｔｔｐ：／／ｗｗｗ．ｘｙｚ．ｊｐ／」と、タイプ情報（「３」「４」）を受け付け、入力情報送信部１３２は、用語「店舗Ｘ」とユーザ識別子「ｈｔｔｐ：／／ｗｗｗ．ｘｙｚ．ｊｐ／」とタイプ情報（「３」「４」）を情報処理装置２１に送信する。
【０４７０】
次に、情報処理装置３１の受付部１１６は、用語「店舗Ｘ」とユーザ識別子「ｈｔｔｐ：／／ｗｗｗ．ｘｙｚ．ｊｐ／」とタイプ情報（「３」「４」）を受信する。そして、情報取得部６１３は、受信した用語「店舗Ｘ」とユーザ識別子「ｈｔｔｐ：／／ｗｗｗ．ｘｙｚ．ｊｐ／」とタイプ情報（「３」「４」）を取得し、メモリ上に配置する。
【０４７１】
次に、情報取得部６１３は、１番目のタイプ情報（「３」の知人）に対応するすべてのユーザ情報を、ユーザ情報格納部６１１から取得する。
【０４７２】
次に、情報取得部６１３は、１番目のタイプ情報「３」に応じた検索を、取得したユーザ情報群に対して行い、出力情報を構成し、バッファに追記する。ここでの検索処理は、実施の形態３で説明した処理である。つまり、情報取得部６１３は、実施の形態３で説明した情報取得部３１０２と同様の処理を行う。そして、情報取得部６１３は、図３８で出力されているような出力情報を取得し、バッファに記録する。
【０４７３】
次に、情報取得部６１３は、２番目のタイプ情報（「４」の同様の嗜好の者）に対応するすべてのユーザ情報を、ユーザ情報格納部６１１から取得する。
【０４７４】
次に、情報取得部６１３は、２番目のタイプ情報「４」に応じた検索を、取得したユーザ情報群に対して行い、出力情報を構成し、バッファに追記する。ここでの検索処理は、実施の形態４で説明した処理である。つまり、情報取得部６１３は、実施の形態４で説明した情報取得部４１０３と同様の処理を行う。そして、情報取得部６１３は、図４４で出力されているような出力情報を取得し、バッファに追記する。
【０４７５】
そして、情報出力部１１８は、バッファ上の出力情報を、端末装置１３に送信する。
【０４７６】
次に、端末装置１３の処理結果受信部１３３は、出力情報を受信する。そして、処理結果出力部１３５は、受信された出力情報を、例えば、図５１に示すように、出力する。図５１において、知人の見解（意見、感想、経験なども含む概念）、および検索者であるユーザと同様の嗜好を有する者の見解を分けて出力している。ただし、知人と同様の嗜好を有する者の見解を、区別なく出力しても良い。
【０４７７】
以上、本実施の形態によれば、ユーザが記載した文の集合である文章群（ブログ、チャットシステム、ＳＮＳなどに入力した文の集合）から、ある事象（用語）に対して、複数のタイプの人の見解、意見などを得ることができる。
【０４７８】
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、タイプ情報と第一の用語を受け付ける受付部と、回答者のタイプを示す情報であるタイプ情報と、ユーザ識別子と、用語と、当該用語が記載された文の集合であり、前記ユーザが記載した文の集合である文章群と、当該文章群を特定する情報である文章群識別子と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、前記タイプ情報を有するユーザ情報から、前記第一の用語に一致する用語を含むユーザ情報が有する情報であり、出力する情報である出力情報を取得する情報取得部と、前記出力情報を出力する情報出力部として機能させるためのプログラムである。
【０４７９】
また、図５２は、本明細書で述べたプログラムを実行して、上述した実施の形態の情報処理システム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５２は、このコンピュータシステム３４０の概観図であり、図５３は、コンピュータシステム３４０のブロック図である。
【０４８０】
図５２において、コンピュータシステム３４０は、ＦＤドライブ、ＣＤ−ＲＯＭ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とを含む。
【０４８１】
図５３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、ＭＰＵ３４１３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ＲＯＭ３４１５と、ＭＰＵ３４１３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ＲＡＭ３４１６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。
【０４８２】
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システム等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。
【０４８３】
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システム等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。
【０４８４】
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。
【０４８５】
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。
【０４８６】
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。
【０４８７】
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。
【０４８８】
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】
【０４８９】
以上のように、本発明にかかる情報処理システムは、２以上のユーザが入力した文章群を元にした、ある事象（用語）に対する見解等を得ることができるという効果を有し、検索システム等として有用である。
【図面の簡単な説明】
【０４９０】
【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】同情報処理装置のブロック図
【図４】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５】同機能素解析の動作について説明するフローチャート
【図６】同連結処理の動作について説明するフローチャート
【図７】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８】同権威判断処理の動作について説明するフローチャート
【図９】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１０】同辞書情報管理表を示す図
【図１１】同ユーザ情報管理表を示す図
【図１２】同文章群（ブログ）の例を示す図
【図１３】同文分割処理を説明する図
【図１４】同ユーザ情報管理表を示す図
【図１５】同入力画面の例を示す図
【図１６】同取得されたユーザ情報を示す図
【図１７】同情報の出力例を示す図
【図１８】実施の形態２における情報処理システムのブロック図
【図１９】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２０】同評価算出処理の動作について説明するフローチャート
【図２１】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２２】同ユーザ情報処理の動作について説明するフローチャート
【図２３】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２４】同評価情報管理表を示す図
【図２５】同変更情報管理表を示す図
【図２６】同ユーザ情報管理表を示す図
【図２７】同文章群の例を示す図
【図２８】同文分割処理を説明する図
【図２９】同文分割処理を説明する図
【図３０】同文分割処理を説明する図
【図３１】同ユーザ情報管理表を示す図
【図３２】同文分割処理を説明する図
【図３３】同入力画面の例を示す図
【図３４】同情報の出力例を示す図
【図３５】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３６】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３７】同知人管理表を示す図
【図３８】同情報の出力例を示す図
【図３９】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４０】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４１】同近似度の算出方法を説明するフローチャート
【図４２】同ユーザ情報管理表を示す図
【図４３】同文章群の例を示す図
【図４４】同情報の出力例を示す図
【図４５】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４６】同ユーザ情報管理表を示す図
【図４７】同情報の出力例を示す図
【図４８】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４９】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５０】同入力画面の例を示す図
【図５１】同情報の出力例を示す図
【図５２】同コンピュータシステムの概観図
【図５３】同コンピュータシステムのブロック図
【符号の説明】
【０４９１】
１、２、３、４、５、６  情報処理システム
１１、２１、３１、４１、５１、６１  情報処理装置
１２  サーバ装置
１３  端末装置
１１１  情報受信部
１１２  権威判断部
１１３、２１１１、４１０２  ユーザ情報構成部
１１４、２１１２  ユーザ情報蓄積部
１１５、６１１、２１１３、４１０１  ユーザ情報格納部
１１６、６１２  受付部
１１７、６１３、１３０３、２１１６、３１０２、４１０３、５１０１  情報取得部
１１８  情報出力部
１２１  文章群格納部
１２２  文章群送信部
１３１  入力受付部
１３２  入力情報送信部
１３３  処理結果受信部
１３４  処理部
１３５  処理結果出力部
１１２１  辞書情報格納手段
１１２２  文分割制御手段
１１２３  用語取得手段
１１２４  出現頻度取得手段
１１２５  文章群数取得手段
１１２６  コメント数取得手段
１１２７  トラックバック数取得手段
１１２８  非リンク数取得手段
１１２９  更新頻度情報取得手段
１１３０  権威判断手段
２１０１  辞書情報格納部
２１０２  評価情報格納部
２１０３  変更情報格納部
２１０４  文分割制御部
２１０５  評価対象取得部
２１０６  スコア取得部
２１０７  評価算出部
２１０８  変更語取得部
２１０９  評価変更情報取得部
２１１０  変更スコア算出部
２１１４  評価情報取得部
２１１５  多勢評価決定部
３１０１  知人管理部
１１２２１  要素分割手段
１１２２２  要素連結手段
１１２２３  文字列取得手段
【図１】
2009217432.tif 000003
【図２】
2009217432.tif 000004
【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】
2009217432.tif 000009
【図８】
2009217432.tif 000010
【図９】
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【図１０】
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【図１１】
2009217432.tif 000013
【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４１】
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【図４２】
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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４９】
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【図５０】
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【図５１】
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【図５２】
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【図５３】
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