"複数の属性を有する複数の文書であって、当該各属性の属性値を含む複数の文書を記憶する文書記憶手段と、ユーザの操作に応じて、前記複数の属性の中から第1および第2の属性を選択する選択手段と、前記選択された第1の属性の属性値に基づいて前記複数の文書が分類された複数の第1のカテゴリを示す第1のカテゴリ情報および前記選択された第2の属性の属性値に基づいて前記複数の文書が分類された複数の第2のカテゴリを示す第2のカテゴリ情報を記憶するカテゴリ記憶手段と、前記カテゴリ記憶手段に記憶されている第1のカテゴリ情報および第2のカテゴリ情報に基づいて、前記第2のカテゴリ毎に、当該第2のカテゴリに分類された文書数に対する前記各第1のカテゴリおよび当該第2のカテゴリの両方に分類された文書数の割合を算出する第1の算出手段と、前記第1の算出手段によって算出された割合に基づいて、前記複数の第2のカテゴリを複数の第3のカテゴリに分類する分類手段と、前記複数の属性の属性値毎に、前記各第3のカテゴリに分類された文書における当該属性値を含む文書数および前記文書記憶手段に記憶されている複数の文書における当該属性値を含む文書数を算出し、当該算出された各文書数に基づいて、前記第3のカテゴリ毎に当該第3のカテゴリにおいて特徴的な属性を抽出する抽出手段と、前記第3のカテゴリ毎に、当該第3のカテゴリに分類された文書数に対する前記各第1のカテゴリおよび当該第3のカテゴリの両方に分類された文書数の割合と、当該第3のカテゴリに分類された文書における前記抽出された当該第3のカテゴリにおいて特徴的な属性の属性値を含む文書数とを算出する第2の算出手段と、前記第2の算出手段によって算出された割合と文書数とに基づいて、前記複数の第3のカテゴリを複数の第4のカテゴリに再分類する再分類手段と、前記複数の第4のカテゴリを前記ユーザに提示する提示処理手段とを具備することを特徴とする文書分析装置。前記提示処理手段は、前記各第1のカテゴリおよび前記各第4のカテゴリの両方に分類された文書数を更に提示することを特徴とする請求項1記載の文書分析装置。前記提示処理手段は、前記複数の属性の属性値毎に、前記各第1のカテゴリおよび前記各第4のカテゴリの両方に分類された文書数、前記各第4のカテゴリに分類された文書における当該属性値を含む文書数および前記文書記憶手段に記憶されている複数の文書における当該属性値を含む文書数を算出し、当該算出された各文書数に基づいて、前記第1のカテゴリ毎に当該第1のカテゴリにおいて特徴的な属性名と属性値を抽出し、当該抽出された属性名と属性値を更に提示することを特徴とする請求項2記載の文書分析装置。前記分類手段は、前記第1の算出手段によって算出された割合に基づいて前記第2のカテゴリ間の類似度を算出し、当該類似度が予め定められた条件を満たす場合に、当該第2のカテゴリを同一の第3のカテゴリに分類し、前記再分類手段は、前記第2の算出手段によって算出された割合と文書数とに基づいて前記第3のカテゴリ間の類似度を算出し、当該算出された類似度が予め定められた条件を満たす場合に、当該第3のカテゴリを同一の第4のカテゴリに分類することを特徴とする請求項1記載の文書分析装置。複数の属性を有する複数の文書であって、当該各属性の属性値を含む複数の文書を記憶する文書記憶手段と、ユーザの操作に応じて、前記複数の属性の中から第1、第2および第3の属性を選択する選択手段と、前記選択された第1の属性の属性値に基づいて前記複数の文書が分類された複数の第1のカテゴリを示す第1のカテゴリ情報および前記選択された第2の属性の属性値に基づいて前記複数の文書が分類された複数の第2のカテゴリを示す第2のカテゴリ情報を記憶するカテゴリ記憶手段と、前記カテゴリ記憶手段に記憶されている第1のカテゴリ情報および第2のカテゴリ情報に基づいて、前記第2のカテゴリ毎に、当該第2のカテゴリに分類された文書数に対する前記各第1のカテゴリおよび当該第2のカテゴリの両方に分類された文書数の割合を算出する第1の算出手段と、前記第1の算出手段によって算出された割合に基づいて、前記複数の第2のカテゴリを複数の第3のカテゴリに分類する分類手段と、前記第3のカテゴリ毎に、当該第3のカテゴリに分類された文書数に対する前記各第1のカテゴリおよび当該第3のカテゴリの両方に分類された文書数の割合と、当該第3のカテゴリに分類された文書における前記選択された第3の属性の属性値を含む文書数とを算出する第2の算出手段と、前記第2の算出手段によって算出された割合と文書数とに基づいて、前記複数の第3のカテゴリを複数の第4のカテゴリに分類する再分類手段と、前記複数の第4のカテゴリを前記ユーザに提示する提示処理手段とを具備することを特徴とする文書分析装置。複数の属性を有する複数の文書であって、当該各属性の属性値を含む複数の文書を記憶する文書記憶手段と、カテゴリ記憶手段とを有する外部記憶装置と、当該外部記憶装置を利用するコンピュータとから構成される文書分析装置において、前記コンピュータによって実行されるプログラムであって、前記コンピュータに、ユーザの操作に応じて、前記複数の属性の中から第1および第2の属性を選択するステップと、前記カテゴリ記憶手段に記憶されている、前記選択された第1の属性の属性値に基づいて前記複数の文書が分類された複数の第1のカテゴリを示す第1のカテゴリ情報および前記選択された第2の属性の属性値に基づいて前記複数の文書が分類された複数の第2のカテゴリを示す第2のカテゴリ情報に基づいて、前記第2のカテゴリ毎に、当該第2のカテゴリに分類された文書数に対する前記各第1のカテゴリおよび当該第2のカテゴリの両方に分類された文書数の第1の割合を算出するステップと、前記算出された第1の割合に基づいて、前記複数の第2のカテゴリを複数の第3のカテゴリに分類するステップと、前記複数の属性の属性値毎に、前記各第3のカテゴリに分類された文書における当該属性値を含む文書数を算出し、当該算出された各文書数に基づいて、前記第3のカテゴリ毎に当該第3のカテゴリにおいて特徴的な属性を抽出するステップと、前記第3のカテゴリ毎に、当該第3のカテゴリに分類された文書数に対する前記各第1のカテゴリおよび当該第3のカテゴリの両方に分類された文書数の第2の割合と、当該第3のカテゴリに分類された文書における前記抽出された属性の属性値を含む文書数とを算出するステップと、前記算出された第2の割合と前記抽出された属性の属性値を含む文書数とに基づいて、前記複数の第3のカテゴリを複数の第4のカテゴリに再分類するステップと、前記複数の第4のカテゴリを前記ユーザに提示するステップとを実行させるためのプログラム。ここで、文書が有する属性の属性値で文書集合が複数のカテゴリに分類されており、この分類済みの情報を元に、文書の分析において目的とする属性以下、目的属性と表記に対して特徴のある別の属性、つまり、当該目的属性を説明するような属性以下、説明属性と表記をユーザが知りたいという状況を想定する。具体的には、特許調査において、出願人名を目的属性とした場合に、自社が多く出願し、他者があまり出願していない技術等説明属性を知りたいという場合や、アンケート調査において、商品名を目的属性とした場合に、当社の商品を多く購入し、他社の商品をあまり購入していない人の年齢層等説明属性を知りたいという場合を想定する。このような場合、上記した目的属性の属性値で文書が分類されたカテゴリ以下、目的属性のカテゴリと表記および説明属性の属性値で文書が分類されたカテゴリ以下、説明属性のカテゴリと表記のクロス集計を行い、当該クロス集計結果を当該目的属性のカテゴリおよび説明属性のカテゴリの2軸マップとして表示することによって、ユーザは、当該目的属性に対する説明属性の傾向または相関の分析を行うことができる。なお、通常、文書は、上記した説明属性となり得る属性を複数有している。このため、ユーザは、2軸マップを表示する際に、目的属性に対する説明属性を1つ選択する必要がある。具体的には、特許調査では、文書が有する出願人の属性を目的属性とした場合、例えば技術の内容、出願日、発明者、IPC分類およびFターム分類の属性等が説明属性となり得るが、ユーザは、これらの属性の中から説明属性を1つ選択しなければならない。ところで、上記したように目的属性のカテゴリとユーザによって選択された説明属性のカテゴリとの2軸マップが表示された場合であっても、説明属性のカテゴリ説明属性の各属性値そのままで分類されたカテゴリでは細かすぎて、当該目的属性のカテゴリとの相関を発見できない場合が多い。このような場合には、ユーザは、説明属性を再度選択し、表示された2軸マップを分析するということを、相関を発見するまで試行錯誤的に行わなければならず、労力がかかる。このため、目的属性との相関を発見しやすいように説明属性のカテゴリを分類し直すことが考えられるが、この際どのような観点で説明属性のカテゴリを分類すればよいかを判断することは困難である。ここで、特許調査において出願人の属性を目的属性、技術の内容の属性を説明属性とした場合を想定する。この場合、説明属性のカテゴリを例えば分類、検索、分析および抽出等の技術の観点で分類する、文書、文節および単語等の技術が扱う対象範囲の観点で分類する、または、検索技術とそれ以外の技術等のような観点で分類すること等が考えられる。しかしながら、ユーザは、これらの観点のうちのどの観点で説明属性のカテゴリを分類すれば目的属性との相関が明確になるのかを判断することは困難である。このため、ユーザは、目的属性との相関を発見しやすいような結果を得るまで試行錯誤的に説明属性のカテゴリを分類し直さなければならず、煩雑で労力がかかる。したがって、上記したように目的属性のカテゴリと説明属性のカテゴリとの2軸マップを表示して例えば相関の分析2軸分析を行う場合、目的属性のカテゴリに対して相関が高くなるように説明属性の各カテゴリを自動的に分類する仕組みが望まれる。このように自動的に分類された説明属性のカテゴリを例えばユーザに対して提示すれば、当該ユーザは、試行錯誤的に説明属性の各カテゴリを分類し直すことなく、目的属性に対する説明属性の傾向または相関の分析を容易に行うことが可能になる。そこで、本発明が解決しようとする課題は、ユーザによって指定された属性のカテゴリに対して相関が高い属性のカテゴリを提示することが可能な文書分析装置およびプログラムを提供することにある。実施形態に係る文書分析装置は、文書記憶手段と、選択手段と、カテゴリ記憶手段と、第1の算出手段と、分類手段と、抽出手段と、第2の算出手段と、再分類手段と、提示処理手段とを具備する。文書記憶手段は、複数の属性を有する複数の文書であって、当該各属性の属性値を含む複数の文書を記憶する。選択手段は、ユーザの操作に応じて、前記複数の属性の中から第1および第2の属性を選択する。カテゴリ記憶手段は、前記選択された第1の属性の属性値に基づいて前記複数の文書が分類された複数の第1のカテゴリを示す第1のカテゴリ情報および前記選択された第2の属性の属性値に基づいて前記複数の文書が分類された複数の第2のカテゴリを示す第2のカテゴリ情報を記憶する。第1の算出手段は、前記カテゴリ記憶手段に記憶された第1のカテゴリ情報および第2のカテゴリ情報に基づいて、前記第2のカテゴリ毎に、当該第2のカテゴリに分類された文書数に対する前記各第1のカテゴリおよび当該第2のカテゴリの両方に分類された文書数の割合を算出する。分類手段は、前記第1の算出手段によって算出された割合に基づいて、前記複数の第2のカテゴリを複数の第3のカテゴリに分類する。抽出手段は、前記複数の属性の属性値毎に、前記各第3のカテゴリに分類された文書における当該属性値を含む文書数および前記文書記憶手段に記憶されている複数の文書における当該属性値を含む文書数を算出し、当該算出された各文書数に基づいて、前記第3のカテゴリ毎に当該第3のカテゴリにおいて特徴的な属性を抽出する。第2の算出手段は、前記第3のカテゴリ毎に、当該第3のカテゴリに分類された文書数に対する前記各第1のカテゴリおよび当該第3のカテゴリの両方に分類された文書数の割合と、当該第3のカテゴリに分類された文書における前記抽出された属性の属性値を含む文書数とを算出する。再分類手段は、前記第2の算出手段によって算出された割合と文書数とに基づいて、前記複数の第3のカテゴリを複数の第4のカテゴリに再分類する。提示処理手段は、前記複数の第4のカテゴリを前記ユーザに提示する。以下、図面を参照して、各実施形態について説明する。第1の実施形態まず、図1および図2を参照して、第1の実施形態について説明する。図1は、本実施形態に係る文書分析装置のハードウェア構成を示すブロック図である。図1に示すように、コンピュータ10は、例えばハードディスクドライブHDD:HardDiskDriveのような外部記憶装置20と接続されている。この外部記憶装置20は、コンピュータ10によって実行されるプログラム21を格納する。コンピュータ10および外部記憶装置20は、文書分析装置30を構成する。図2は、図1に示す文書分析装置30の主として機能構成を示すブロック図である。図2に示すように、文書分析装置30は、ユーザインタフェース部31および説明属性分類部32を含む。本実施形態において、これらの各部31および32は、図1に示すコンピュータ10が外部記憶装置20に格納されているプログラム21を実行することにより実現されるものとする。このプログラム21は、コンピュータ読み取り可能な記憶媒体に予め格納して頒布可能である。また、このプログラム21が、例えばネットワークを介してコンピュータ10にダウンロードされても構わない。また、文書分析装置30は、文書記憶部22およびカテゴリ記憶部23を含む。本実施形態において、文書記憶部22およびカテゴリ記憶部23は、例えば外部記憶装置20に格納される。文書記憶部22には、文書分析装置30による分析の対象となる複数の文書データが記憶される。文書記憶部22に記憶されている文書は、複数の属性を有する。文書記憶部22に記憶されている文書には、当該文書が有する属性の属性名および属性値が含まれる。なお、文書が例えば商品に関するアンケートの文書である場合、当該文書が有する属性の属性名には、例えば商品名、開発社および購入日等が含まれる。また、属性名が例えば商品名である属性の属性値には、自社商品1、他社商品2および他社商品3等が含まれる。カテゴリ記憶部23には、文書記憶部22に記憶されている複数の文書が分類されたカテゴリの各々を示すカテゴリ情報つまり、当該複数の文書の分類結果が記憶される。具体的には、カテゴリ記憶部23には、例えば文書が有する属性の属性値に基づいて文書記憶部22に記憶されている複数の文書が分類された結果が記憶される。なお、文書記憶部22およびカテゴリ記憶部23は、例えばファイルシステムまたはデータベース等を用いて実現される。ユーザインタフェース部31は、カテゴリ表示操作部311および2軸マップ可視化部312を含む。カテゴリ表示操作部311は、カテゴリ記憶部23に記憶されているカテゴリ情報に基づいて階層構造を構成するカテゴリをユーザに対して提示表示する。また、カテゴリ表示操作部311は、提示された階層構造を構成するカテゴリに対するユーザの操作選択操作を受け付ける。これにより、カテゴリ表示操作部311は、ユーザの操作に応じて、文書記憶部22に記憶されている文書が有する複数の属性の中から当該ユーザが文書の分析において目的とする属性第1の属性および当該属性に対して特徴のある別の属性、つまり、当該属性を説明するための属性第2の属性を選択する。以下の説明においては、ユーザが文書の分析において目的とする属性を目的属性、当該目的属性を説明するための属性を説明属性と称する。なお、カテゴリ表示操作部311は、例えばソフトウェアにおいてグラフィカルユーザインタフェースGUIと称される技術によって実現される。2軸マップ可視化部312は、カテゴリ表示操作部311によって選択された目的属性および後述する説明属性分類部32による処理結果に基づいて2軸マップを生成する。2軸マップ可視化部312によって生成された2軸マップは、ユーザに対して提示される。説明属性分類部32は、説明属性クラスタリング部321、特徴属性抽出部322および説明属性再分類部323を含む。説明属性クラスタリング部321は、カテゴリ表示操作部311によって選択された目的属性の属性値に基づいて複数の文書文書記憶部22に記憶されている複数の文書が分類された複数のカテゴリ第1のカテゴリを示すカテゴリ情報第1のカテゴリ情報をカテゴリ記憶部23から取得する。以下、目的属性の属性値に基づいて複数の文書が分類された各カテゴリを目的属性のカテゴリと称する。なお、目的属性の各カテゴリには、当該カテゴリに対応する目的属性の属性値を含む文書集合が分類される。また、説明属性クラスタリング部321は、カテゴリ表示操作部311によって選択された説明属性の属性値に基づいて複数の文書文書記憶部22に記憶されている複数の文書が分類された複数のカテゴリ第2のカテゴリを示すカテゴリ情報第2のカテゴリ情報をカテゴリ記憶部23から取得する。以下、説明属性の属性値に基づいて複数の文書が分類された各カテゴリを説明属性のカテゴリと称する。なお、説明属性の各カテゴリには、当該カテゴリに対応する説明属性の属性値を含む文書集合が分類される。説明属性クラスタリング部321は、取得されたカテゴリ情報第1および第2のカテゴリ情報に基づいて、説明属性のカテゴリ毎に、当該説明属性のカテゴリに分類された文書数に対する目的属性の各カテゴリおよび当該説明属性のカテゴリの両方に分類された文書数の割合を算出する。説明属性クラスタリング部321は、説明属性のカテゴリ毎に算出された割合に基づいて、複数の説明属性のカテゴリを複数のカテゴリ第3のカテゴリに分類する。つまり、説明属性クラスタリング部321は、複数の説明属性のカテゴリの各々が分類された新たな説明属性のカテゴリを生成する。特徴属性抽出部322は、文書記憶部22に記憶されている文書が有する複数の属性の属性値毎に、説明属性クラスタリング部321によって生成された説明属性の各カテゴリに分類された文書における当該属性値を含む文書数および文書記憶部22に記憶されている複数の文書における当該属性値を含む文書数を算出する。特徴属性抽出部322は、算出された各文書数に基づいて、説明属性クラスタリング部321によって生成された説明属性のカテゴリ毎に当該カテゴリにおいて特徴的な属性を抽出する。説明属性再分類部323は、説明属性クラスタリング部321によって生成された説明属性のカテゴリ毎に、当該説明属性のカテゴリに属する文書数に対する目的属性の各カテゴリおよび当該説明属性のカテゴリの両方に分類された文書数の割合と、当該説明属性のカテゴリに分類された文書における特徴属性抽出部322によって抽出された属性当該説明属性のカテゴリにおいて特徴的な属性の属性値を含む文書数とを算出する。説明属性再分類部323は、説明属性クラスタリング部321によって生成された説明属性のカテゴリ毎に算出された割合と文書数とに基づいて、当該複数の説明属性のカテゴリを複数のカテゴリ第4のカテゴリに再分類する。つまり、説明属性再分類部323は、説明属性クラスタリング部321によって生成された説明属性のカテゴリが再分類された新たな説明属性のカテゴリを生成する。この場合、カテゴリ記憶部23には、説明属性再分類部323によって生成された説明属性のカテゴリの各々を示すカテゴリ情報が記憶される。なお、説明属性再分類部323によって生成された説明属性のカテゴリは、例えばユーザインタフェース部31を介してユーザに対して提示される。また、説明属性再分類部323によって生成された説明属性のカテゴリ説明属性再分類部323による再分類結果は、上記した2軸マップ可視化部312による2軸マップの生成において用いられる。図3は、図2に示す文書記憶部22に記憶されている文書のデータ構造の一例を示す。文書記憶部22に記憶されている文書は、複数の属性を有する。文書記憶部22に記憶されている文書には、当該文書が有する属性毎に属性名、属性値および型が対応づけて含まれる。属性名は、文書の種類に応じて当該文書が有する属性の名称である。属性値は、文書が有する属性の値である。型は、文書に含まれる属性値データの型である。型には、例えば文字列型、テキスト型、日付型および数値型等が含まれる。なお、データ同士は、同じ型でなければ統合結合することはできない。ここで、図3は、商品のアンケートの文書221の一例を示す。図3に示す例では、文書221には、当該文書221が有する属性の属性名として、当該文書221を識別するための文書番号、当該文書のタイトル、本文、アンケートの対象である商品の商品名、当該商品の開発社、購入日、購入者業種、購入者年収、購入者年齢層および商品評価が含まれている。また、文書221には、例えば属性名文書番号に対応づけて属性値D01および型文字列型が含まれている。これによれば、文書221を識別するための文書番号がD01であり、その型が文字列型であることが示されている。また、文書221には、例えば属性名タイトルに対応づけて属性値携帯電話B111の評判結果および型テキスト型が含まれている。これによれば、文書221のタイトルが携帯電話B111の評判結果であり、その型がテキスト型であることが示されている。ここでは、属性名文書番号およびタイトルに対応づけられている属性値および型について説明したが、文書221には、他の属性名についても同様に属性値および型が当該属性名に対応づけて含まれている。なお、以下の説明においては、文書において属性名に対応づけられている属性値を単に属性名に対する属性値と表記する。図4~図9は、図2に示すカテゴリ記憶部23に記憶されているカテゴリ情報のデータ構造の一例を示す。カテゴリ記憶部23に記憶されているカテゴリ情報は、文書記憶部22に記憶されている文書が分類されたカテゴリを示す。なお、カテゴリ記憶部23に記憶されているカテゴリ情報によって示されるカテゴリは、例えば階層構造を構成する。図4~図9に示すように、カテゴリ情報には、カテゴリ番号、親カテゴリ番号、カテゴリ名および文書番号が含まれる。なお、図6、図8および図9に示すように、カテゴリ情報には、必要に応じて条件が含まれても構わない。カテゴリ番号は、カテゴリを一意に識別するための識別子である。親カテゴリ番号は、階層構造においてカテゴリ番号によって識別されるカテゴリの一階層上位に位置するカテゴリ親カテゴリを識別するためのカテゴリ番号を示す。カテゴリ名は、カテゴリ番号によって識別されるカテゴリの名称を示す。文書番号は、カテゴリ番号によって識別されるカテゴリに分類された文書を識別するための文書番号を示す。また、条件は、カテゴリ番号によって識別されるカテゴリに分類される文書が満たすべき条件を示す。なお、カテゴリ記憶部22に記憶されるカテゴリ情報は、例えば文書記憶部22に記憶されている文書が有する属性の属性名または属性値単位のカテゴリつまり、属性名または属性値に対応するカテゴリを示す。図4は、カテゴリの階層構造におけるルートのカテゴリ以下、ルートカテゴリと表記を示すカテゴリ情報のデータ構造の一例を示す。図4に示す例では、カテゴリ情報231には、カテゴリ番号c01、親カテゴリ番号なし、カテゴリ名ルートおよび文書番号なしが含まれている。このカテゴリ情報231によれば、カテゴリ番号c01によって識別されるルートカテゴリのカテゴリ名がルートであることが示されている。なお、親カテゴリ番号なしは、階層構造においてカテゴリ番号c01によって識別されるカテゴリルートカテゴリの親カテゴリは存在しないことが示されている。また、文書番号なしは、カテゴリ番号c01によって識別されるルートカテゴリには文書が分類されていないことが示されている。なお、以下に説明するカテゴリ情報に含まれる文書番号なしについても同様であるため、その説明については省略する。図5は、カテゴリの階層構造においてルートカテゴリの下位に位置するカテゴリを示すカテゴリ情報のデータ構造の一例を示す。図5に示す例では、カテゴリ情報232には、カテゴリ番号c02、親カテゴリ番号c01、カテゴリ名商品名別および文書番号なしが含まれている。このカテゴリ情報232によれば、カテゴリ番号c02によって識別されるカテゴリの親カテゴリが親カテゴリ番号c01によって識別されるカテゴリつまり、ルートカテゴリであることが示されている。また、カテゴリ番号c02によって識別されるカテゴリのカテゴリ名が商品名別であることが示されている。なお、図5に示すカテゴリ情報232は、文書記憶部22に記憶されている文書に含まれる属性名商品名のカテゴリ属性名商品名に対応するカテゴリを示している。図6は、カテゴリの階層構造において図5に示すカテゴリ情報232によって示されるカテゴリの下位に位置するカテゴリを示すカテゴリ情報のデータ構造の一例を示す。図6に示す例では、カテゴリ情報233には、カテゴリ番号c21、親カテゴリ番号c02、カテゴリ名自社商品1、文書番号d15,d23,d36,...および条件商品名=自社商品1が含まれている。このカテゴリ情報233によれば、カテゴリ番号c21によって識別されるカテゴリの親カテゴリが親カテゴリ番号c02によって識別されるカテゴリつまり、図5に示すカテゴリ情報232によって示されるカテゴリであることが示されている。また、カテゴリ番号c21によって識別されるカテゴリのカテゴリ名が自社商品1であることが示されている。また、カテゴリ番号c21によって識別されるカテゴリには、条件商品名=自社商品1を満たす文書、つまり、文書番号d15、d23およびd36によって識別される文書が分類されていることが示されている。なお、条件商品名=自社商品1は、文書が属性名商品名の属性値として自社商品1を含むことを示している。なお、図6に示すカテゴリ情報233は、文書記憶部22に記憶されている文書に含まれる属性値自社商品1のカテゴリ属性値自社商品1に対応するカテゴリを示している。図7は、カテゴリの階層構造においてルートカテゴリの下位に位置するカテゴリを示すカテゴリ情報のデータ構造の一例を示す。図7に示す例では、カテゴリ情報234には、カテゴリ番号c03、親カテゴリ番号c01、カテゴリ名評価別および文書番号なしが含まれている。このカテゴリ情報234によれば、カテゴリ番号c03によって識別されるカテゴリの親カテゴリが親カテゴリ番号c01によって識別されるカテゴリつまり、ルートカテゴリであることが示されている。また、カテゴリ番号c03によって識別されるカテゴリのカテゴリ名が評価別であることが示されている。なお、図7に示すカテゴリ情報234は、文書記憶部22に記憶されている文書に含まれる属性名商品評価のカテゴリ属性名商品評価に対応するカテゴリを示している。図8は、カテゴリの階層構造において図7に示すカテゴリ情報234によって示されるカテゴリの下位に位置するカテゴリを示すカテゴリ情報のデータ構造の一例を示す。図8に示す例では、カテゴリ情報235には、カテゴリ番号c31、親カテゴリ番号c03、カテゴリ名かっこ良い、文書番号d07,d23,d58,...および条件商品評価=かっこ良いが含まれている。このカテゴリ情報235によれば、カテゴリ番号c31によって識別されるカテゴリの親カテゴリが親カテゴリ番号c03によって識別されるカテゴリつまり、図7に示すカテゴリ情報234によって示されるカテゴリであることが示されている。また、カテゴリ番号c31によって識別されるカテゴリのカテゴリ名がかっこ良いであることが示されている。また、カテゴリ番号c31によって識別されるカテゴリには、条件商品評価=かっこ良いを満たす文書、つまり、文書番号d07、d23およびd58によって識別される文書が分類されていることが示されている。なお、条件商品評価=かっこ良いは、文書が属性名商品評価の属性値としてかっこ良いを含むことを示している。なお、図8に示すカテゴリ情報235は、文書記憶部22に記憶されている文書に含まれる属性値かっこ良いのカテゴリ属性値かっこ良いに対応するカテゴリを示しめしている。図9は、カテゴリの階層構造において図7に示すカテゴリ情報234によって示されるカテゴリの下位に位置するカテゴリを示すカテゴリ情報のデータ構造の一例を示す。図9に示す例では、カテゴリ情報236には、カテゴリ番号c32、親カテゴリ番号c03、カテゴリ名シンプル、文書番号d15,d32,d69,...および条件商品評価=シンプルが含まれている。このカテゴリ情報235によれば、カテゴリ番号c32によって識別されるカテゴリの親カテゴリが親カテゴリ番号c03によって識別されるカテゴリつまり、図7に示すカテゴリ情報234によって示されるカテゴリであることが示されている。また、カテゴリ番号c32によって識別されるカテゴリのカテゴリ名がシンプルであることが示されている。また、カテゴリ番号c32によって識別されるカテゴリには、条件商品評価=シンプルを満たす文書、つまり、文書番号d15、d32およびd69によって識別される文書が分類されていることが示されている。なお、条件商品評価=シンプルは、文書が属性名商品評価の属性値としてシンプルを含むことを示している。なお、図9に示すカテゴリ情報236は、文書記憶部22に記憶されている文書に含まれる属性値シンプルのカテゴリ属性値シンプルに対応するカテゴリを示している。上記したように、例えば属性名商品評価のカテゴリ図7のカテゴリ情報234によって示されるカテゴリの下位に位置するカテゴリとして属性値かっこ良いのカテゴリ図8のカテゴリ情報235によって示されるカテゴリおよび属性値シンプルのカテゴリ図9のカテゴリ情報236によって示されるカテゴリが存在する。ここで、属性値かっこ良いおよびシンプルは、属性名商品評価に対する属性値属性名が商品評価である属性の属性値である。つまり、属性名商品評価のカテゴリの下位には、当該属性名商品評価に対する属性値の各々に基づいて複数の文書が分類された各カテゴリ当該属性名に対する各属性値のカテゴリが存在する。ここでは、属性名商品評価のカテゴリについて説明したが、他の属性名のカテゴリの下位にも同様に当該属性名に対する各属性値のカテゴリが存在する。なお、上記した図4、図5および図7に示す例では文書番号なしがカテゴリ情報に含まれているが、これは当該カテゴリ情報によって示されるカテゴリに直接分類された文書が存在しないことを意味しており、当該カテゴリの下位に位置するカテゴリに分類された文書は存在する。つまり、文書番号なしを含むカテゴリ情報によって示されるカテゴリであっても、下位に位置するカテゴリを介して間接的に分類された文書は存在し得る。また、上記した図6、図8および図9に示す例では文書番号および条件がカテゴリ情報に含まれるものとして説明したが、カテゴリ情報には、文書番号および条件の一方のみが含まれる構成であっても構わない。以下の説明においては、あるカテゴリに対して一階層下位に位置するカテゴリを子カテゴリと称する。具体的には、上記した図6に示すカテゴリ情報233によって示されるカテゴリは、図5に示すカテゴリ情報232によって示されるカテゴリの子カテゴリと称する。次に、図10のフローチャートを参照して、本実施形態に係る文書分析装置30の処理手順について説明する。ここで説明する文書分析装置30の処理は、例えば当該文書分析装置30を利用するユーザからの指示に応じて実行される。まず、文書分析装置30のユーザインタフェース部31に含まれるカテゴリ表示操作部311は、カテゴリ記憶部23に記憶されているカテゴリ情報に基づいて、階層構造を構成するカテゴリをユーザに対して表示提示するステップS1。この場合、階層構造を構成するカテゴリは、カテゴリ記憶部23に記憶されているカテゴリ情報に含まれるカテゴリ番号、カテゴリ名および親カテゴリ番号に基づいて表示される。ここで、図11は、階層構造を構成するカテゴリがユーザに対して表示された際の画面の一例を示す。図11に示す画面100には、カテゴリ表示領域100a、タイトル表示領域100bおよび本文表示領域100cが設けられている。カテゴリ表示領域100aには、カテゴリ記憶部23に記憶されているカテゴリ情報によって示されるカテゴリのカテゴリ名が階層構造で表示される。図11に示す例では、カテゴリ表示領域100aには、ルートカテゴリの子カテゴリとして、商品名別カテゴリおよび評価別カテゴリが表示されている。更に、カテゴリ表示領域100aには、評価別カテゴリの子カテゴリとして、かっこ良いカテゴリ、シンプルカテゴリ、大人っぽいカテゴリ、かわいいカテゴリおよびビジネス向けカテゴリが表示されている。ここで、カテゴリ表示領域100aに表示されている例えば商品名別カテゴリとは、カテゴリ名が商品名別であるカテゴリである。他のカテゴリについても同様であるものとする。また、以下の説明においても同様に表記する。なお、図11に示すカテゴリ表示領域100aに表示されているカテゴリのうちの商品名別カテゴリおよび評価別カテゴリは、文書記憶部22に記憶されている文書に含まれる属性名商品名および商品評価のカテゴリである。また、かっこ良いカテゴリ、シンプルカテゴリ、大人っぽいカテゴリ、かわいいカテゴリおよびビジネス向けカテゴリの各々は、属性名商品評価に対する属性値かっこ良い、シンプル、大人っぽい、かわいいおよびビジネス向けのカテゴリである。また、図11に示す画面100には表示されていないが、当該画面100においてユーザが例えば商品名別カテゴリを指定すると、属性名商品名に対する属性値例えば、自社商品1、他社商品2および他社商品3等のカテゴリつまり、商品名別カテゴリの子カテゴリが表示される。ここで、ユーザは、カテゴリ表示領域100aに表示されているカテゴリのうちの例えば1つを選択することができる。タイトル表示領域100bには、カテゴリ表示領域100aに表示されたカテゴリのうち、ユーザによって選択されたカテゴリに分類された文書のタイトル当該文書に含まれる属性名タイトルに対する属性値の一覧が表示される。図11に示す例では、カテゴリ表示領域100aに表示されているカテゴリのうちかっこ良いカテゴリが指定され、タイトル表示領域100bには、当該かっこ良いカテゴリに分類された文書のタイトルの一覧が表示されている。具体的には、タイトル表示領域100bには、かっこ良いカテゴリに分類された文書のタイトルとして、A社のA123のデザインについて、携帯電話B111の評判結果、C社のC111の使い勝手についておよびD社のD134のデザインについてが表示されている。また、ユーザは、タイトル表示領域100bに表示されている文書のタイトルの一覧の中から例えば1つを選択することができる。本文表示領域100cには、タイトル表示領域100bに表示された文書のタイトルの一覧の中からユーザによって選択されたタイトルの文書の本文当該文書に含まれる属性名本文に対する属性値が表示される。図11に示す例では、タイトル表示領域100bに表示されている文書のタイトルの一覧の中から携帯電話B111の評判結果が選択され、本文表示領域100cには、タイトルが当該携帯電話B111の評判結果である文書の本文地下に入ると、電話が入り辛い所があるが、デザインがかっこ良いが表示されている。再び図10に戻ると、カテゴリ表示操作部311は、階層構造を構成するカテゴリが表示されている画面例えば、図11に示す画面100に対するユーザの操作に応じて、目的属性文書の分析において目的とする属性および説明属性当該目的属性を説明するための属性を選択するステップS2。ここで、上述したように階層構造を構成するカテゴリのカテゴリ名は、文書が有する属性の属性名または当該属性の属性値に対応するつまり、文書が有する属性はカテゴリと対応する。このため、ユーザは、例えばカテゴリ表示操作部311によって表示された階層構造を構成するカテゴリのうちの1つのカテゴリを指定する操作を行うことによって、当該カテゴリに対応する属性を目的属性として指定することができる。ここで、ユーザによって指定されるカテゴリは、属性名のカテゴリであり、少なくとも子カテゴリつまり、属性値のカテゴリが存在するものとする。カテゴリ表示操作部311は、このようなユーザの操作に基づいて、当該ユーザによって指定された属性を目的属性として選択する。また、ユーザは、文書記憶部22に記憶されている文書が有する複数の属性の属性名のうちの例えば1つの属性名を指定する操作を行うことによって、当該属性を説明属性として指定することができる。カテゴリ表示操作部311は、このようなユーザの操作に基づいて、当該ユーザによって指定された属性を説明属性として選択する。ここで、図12を参照して、ユーザが目的属性および説明属性を指定する際の画面について説明する。ここでは、例えば自社の商品を購入し、他社の商品をあまり購入していない人購入者の商品の評価について分析を行う場合を想定する。この場合には、ユーザは、カテゴリが表示された画面上で、図12に示すように商品名別カテゴリを指定する。これにより、カテゴリ表示操作部311は、属性名が商品名である属性つまり、商品名別カテゴリに対応する属性を目的属性として選択する。また、カテゴリ表示操作部311によって目的属性が選択されると、図12に示すように、画面100には、説明属性を選択するためのサブ画面100dが表示される。このサブ画面100dには、文書が有する複数の属性の属性名が表示される。図12に示すサブ画面100dには、上述した図3に示す文書211が有する属性の属性名タイトル、本文、商品名、開発社、購入日、購入者業種、購入者年収、購入者年齢層および商品評価が表示されている。ここでは、上記したように商品の評価について分析するため、ユーザは、サブ画面100dに表示されている複数の属性名の中から属性名商品評価を指定する。これにより、カテゴリ表示操作部311は、属性名が商品評価である属性を説明属性として選択する。再び図10に戻ると、説明属性分類部32に含まれる説明属性クラスタリング部321は、カテゴリ表示操作部311によって選択された目的属性の各属性値のカテゴリ当該属性値を含む文書が分類された各カテゴリおよび説明属性の属性名および属性値に基づいて、説明属性クラスタリング処理を実行するステップS3。この説明属性クラスタリング処理においては、目的属性の属性値に基づいて複数の文書が分類されたカテゴリ目的属性のカテゴリとの相関が高く大きくなるように、説明属性の属性値に基づいて複数の文書が分類された複数のカテゴリ説明属性のカテゴリが新たな複数のカテゴリに分類される。ここで、相関が高くなるとは、目的属性のカテゴリと説明属性のカテゴリとの両方に分類された文書数が、説明属性のあるカテゴリでは多くなり、他のカテゴリでは少なくなるような関係をいう。この説明属性クラスタリング処理においては、目的属性の各カテゴリおよび説明属性の各カテゴリの両方に分類された文書数に基づいて当該説明属性のカテゴリ間の類似度が算出され、当該算出された類似度が予め定められた条件を満たす場合には当該説明属性のカテゴリは同一のカテゴリに分類される。このような説明属性クラスタリング処理が実行されることによって、説明属性の各カテゴリが分類された新たな説明属性のカテゴリが生成される。なお、説明属性クラスタリング処理の詳細については後述する。次に、特徴属性抽出部322は、説明属性クラスタリング部321によって生成された説明属性のカテゴリ毎に、文書が有する属性の中から当該説明属性のカテゴリにおいて特徴的な属性の属性名および属性値を抽出する処理以下、特徴属性抽出処理と表記を実行するステップS4。なお、特徴属性抽出処理の詳細については後述する。説明属性再分類部323は、説明属性クラスタリング部321によって生成された説明属性の各カテゴリおよび特徴属性抽出部322によって抽出された当該説明属性のカテゴリにおいて特徴的な属性に基づいて、当該説明属性のカテゴリを再分類する処理以下、説明属性再分類処理と表記が実行されるステップS5。具体的には、説明属性再分類処理においては、目的属性の各カテゴリおよび説明属性クラスタリング部321によって生成された説明属性の各カテゴリの両方に分類された文書数に基づいて当該説明属性のカテゴリ間の類似度が算出され、当該算出された類似度が予め定められた条件を満たす場合には当該説明属性のカテゴリは同一のカテゴリに分類される。このような説明属性再分類処理が実行されることによって、説明属性クラスタリング部321によって生成された説明属性の各カテゴリが再分類された新たな説明属性のカテゴリが生成される。なお、説明属性再分類処理の詳細については後述する。説明属性再分類部323によって生成された説明属性の各カテゴリのカテゴリ名は、例えばユーザインタフェース部31を介してユーザに対して提示されるステップS6。なお、説明属性再分類部323によって説明属性再分類処理が実行されると、当該説明属性再分類部323によって生成された説明属性の各カテゴリを示すカテゴリ情報がカテゴリ記憶部23に記憶される。次に、ユーザインタフェース部31に含まれる2軸マップ可視化部312は、目的属性の各カテゴリと説明属性再分類部323によって生成された説明属性の各カテゴリとの2軸マップを生成する処理以下、2軸マップ生成処理と表記を実行するステップS7。2軸マップ可視化部312によって生成される2軸マップには、目的属性の各カテゴリおよび説明属性再分類部323によって生成された説明属性の各カテゴリの両方に分類された文書数が含まれる。また、2軸マップ可視化部312によって生成される2軸マップには、目的属性の各カテゴリにおいて特徴的な属性が含まれる。なお、2軸マップ生成処理の詳細については、後述する。2軸マップ生成処理が実行されると、2軸マップ可視化部312は、生成された2軸マップをユーザに対して提示表示するステップS8。ユーザに対して提示される2軸マップの詳細については後述する。次に、図13および図14のフローチャートを参照して、上述した説明属性クラスタリング処理図10に示すステップS3の処理の処理手順について説明する。なお、説明属性クラスタリング処理は、カテゴリ表示選択部311によって選択された目的属性および説明属性の属性名および属性値等の情報を入力値として、説明属性クラスタリング部321によって実行される。まず、説明属性クラスタリング部321は、カテゴリ表示操作部311によって選択された説明属性の属性値で、文書記憶部22に記憶されている複数の文書を自動分類するステップS11。この自動分類により、カテゴリ表示操作部311によって選択された説明属性の属性値に基づいて複数の文書が分類された複数のカテゴリ説明属性のカテゴリが生成される。具体的には、カテゴリ表示操作部311によって選択された説明属性の属性値を含む文書が分類されたカテゴリが当該説明属性の属性値毎に生成される。なお、ステップS1の処理が実行されると、自動分類によって生成された説明属性の各カテゴリを示すカテゴリ情報がカテゴリ記憶部23に記憶される。この説明属性の各カテゴリを示すカテゴリ情報には、上述したように当該説明属性のカテゴリに分類された文書を識別するための文書番号等が含まれる。なお、例えば説明属性の各カテゴリが既に生成されており、当該カテゴリを示すカテゴリ情報がカテゴリ記憶部23に記憶されている場合には、ステップS11の処理は省略されても構わない。次に、説明属性クラスタリング部321は、説明属性のカテゴリの各々について以下のステップS12~S17の処理を実行する。説明属性のカテゴリCeに対してステップS12~S17の処理が実行されることによって、当該説明属性のカテゴリCeの特徴を表すベクトル以下、カテゴリベクトルveと表記が生成される。以下、この処理の対象となる説明属性のカテゴリを説明属性のカテゴリCeとする。まず、説明属性クラスタリング部321は、説明属性のカテゴリCeを示すカテゴリ情報をカテゴリ記憶部23から取得するステップS12。次に、説明属性クラスタリング部321は、目的属性のカテゴリ目的属性の属性値に基づいて複数の文書が分類されたカテゴリの各々についてステップS13~S15の処理を実行する。この処理の対象となる目的属性のカテゴリを目的属性のカテゴリCoとする。説明属性クラスタリング部321は、目的属性のカテゴリCoを示すカテゴリ情報をカテゴリ記憶部23から取得するステップS13。説明属性クラスタリング部321は、説明属性のカテゴリCeに対する目的属性のカテゴリCoの確信度confCe,Coを算出するステップS14。説明属性クラスタリング部321は、ステップS12において取得された説明属性のカテゴリCeを示すカテゴリ情報およびステップS13において取得された目的属性のカテゴリCoを示すカテゴリ情報に基づいて算出処理を実行する。具体的には、confCe,Coは、|Ce∧Co|/|Ce|によって算出される。ここで、|Ce∧Co|は、説明属性のカテゴリCeおよび目的属性のカテゴリCoの両方に分類された文書数である。また、|Ce|は、説明属性のカテゴリCeに分類された文書数全文書数である。つまり、confCe,Coは、説明属性のカテゴリCeに分類された文書数に対する説明属性のカテゴリCeおよび目的属性のカテゴリCoの両方に分類された文書数の割合を示す。説明属性クラスタリング部321は、算出されたconfCe,Coを、カテゴリベクトルveの1つの次元の値ベクトル値とするステップS15。ここで、説明属性クラスタリング部321は、全ての目的属性のカテゴリについて上記したステップS13~S15の処理が実行されたか否かを判定するステップS16。全ての目的属性のカテゴリについて処理が実行されていないと判定された場合ステップS16のNO、上記したステップS13に戻って処理が繰り返される。この場合、ステップS13~S15の処理が実行されていない目的属性のカテゴリを目的属性のカテゴリCoとして処理が実行される。このように目的属性のカテゴリの各々についてステップS13~S15の処理が繰り返されることによって、説明属性のカテゴリCeに対して目的属性のカテゴリ毎に確信度confCe,Coが算出され、当該目的属性のカテゴリ毎に算出された確信度を各次元の値とするカテゴリベクトルveが生成される。上記したように目的属性のカテゴリの各々についてステップS13~S15の処理が繰り返された結果、全ての目的属性のカテゴリについて処理が実行されたと判定された場合ステップS16のYES、説明属性クラスタリング部321は、生成されたカテゴリベクトルveの各次元の値をノルム|ve|で割ることによって、当該カテゴリベクトルveを正規化するステップS17。これにより、カテゴリベクトルveは、ノルムが1のベクトルとなる。ここで、説明属性クラスタリング部321は、全ての説明属性のカテゴリについて上記したステップS12~S17の処理が実行されたか否かを判定するステップS18。全ての説明属性のカテゴリについて処理が実行されていないと判定された場合ステップS18のNO、上記したステップS12に戻って処理が繰り返される。この場合、ステップS12~S17の処理が実行されていない説明属性のカテゴリを説明属性のカテゴリCeとして処理が実行される。このように説明属性のカテゴリの各々についてステップS12~S17の処理が繰り返されることによって、当該説明属性のカテゴリ毎の正規化されたカテゴリベクトルが生成される。上記したように説明属性のカテゴリの各々についてステップS12~S17の処理が繰り返された結果、全ての説明属性のカテゴリについて処理が実行されたと判定された場合ステップS18のYES、説明属性クラスタリング部321は、説明属性のカテゴリの各々について以下のステップS19~S29の処理を実行する。以下、この処理の対象となる説明属性のカテゴリを説明属性のカテゴリCeとする。まず、説明属性クラスタリング部321は、以下の処理において用いられるcmaxおよびsmaxを初期化するステップS19。この場合、説明属性クラスタリング部321は、cmaxをなし、smaxを0とする。次に、説明属性クラスタリング部321は、分類先カテゴリがあるか否かを判定するステップS20。なお、上記したようにステップS19~S29の処理は説明属性のカテゴリの各々について実行されるが、ここで処理の対象である説明属性のカテゴリCeが当該説明属性のカテゴリのうちの1つ目つまり、処理順が最初である場合には、後述するように分類先カテゴリが生成されていないため、分類先カテゴリがないと判定される。ステップS20において分類先カテゴリがないと判定された場合には、後述するステップS25の処理が実行される。一方、ステップS20において分類先カテゴリがあると判定された場合には、説明属性クラスタリング部321は、分類先カテゴリの各々について以下のステップS21~S23の処理を実行する。以下、この処理の対象となる分類先カテゴリを分類先カテゴリCnとする。説明属性クラスタリング部321は、上記したステップS12~S15の処理によって生成された説明属性のカテゴリCeのカテゴリベクトルveおよび分類先カテゴリCnのカテゴリベクトル以下、カテゴリベクトルvnと表記に基づいて、当該説明属性のカテゴリCeおよび分類先カテゴリCn間の類似度以下、類似度sと表記を算出するステップS21。この類似度sは、例えば説明属性のカテゴリCeのカテゴリベクトルveおよび分類先カテゴリのカテゴリベクトルvnの余弦値である。なお、分類先カテゴリCnのカテゴリベクトルvnの詳細については後述する。次に、説明属性クラスタリング部321は、算出された類似度sが予め定められた条件を満たすか否かを判定するステップS22。ここで、予め定められた条件とは、例えば類似度sが予め定められた値閾値以上であることを示す。つまり、類似度sが閾値以上である場合には条件を満たすと判定され、類似度sが閾値未満である場合には条件を満たさないと判定される。類似度sが条件を満たすと判定された場合ステップS22のYES、説明属性クラスタリング部321は、cmax=分類先カテゴリCn、smax=sとするステップS21。つまり、説明属性クラスタリング部321は、cmaxに分類先カテゴリCnを、smaxに類似度sを代入する。一方、類似度sが条件を満たさないと判定された場合ステップS22のNO、ステップS21の処理は実行されない。次に、説明属性クラスタリング部321は、全ての分類先カテゴリについて上記したステップS21~S23の処理が実行されたか否かを判定するステップS24。全ての分類先カテゴリについて処理が実行されていないと判定された場合ステップS24のNO、上記したステップS21に戻って処理が繰り返される。この場合、ステップS21~S23の処理が実行されていない分類先カテゴリを分類先カテゴリCnとして処理が実行される。一方、全ての分類先カテゴリについて処理が実行されたと判定された場合ステップS24のYES、説明属性クラスタリング部321は、上記した分類先カテゴリの各々についてステップS21~S23の処理が実行された結果、cmaxとされた分類先カテゴリ以下、分類先カテゴリcmaxと表記が存在するか否かを判定するステップS25。なお、上記したようにステップS20において分類先カテゴリがないと判定された場合にはステップS25の処理が実行されるが、この場合、ステップS21~S23の処理が実行されていないため、分類先カテゴリcmaxが存在しないと判定される。この他、上記したステップS21において算出された類似度sの全てが閾値未満であるような場合には、分類先カテゴリcmaxが存在しないと判定される。ステップS25において分類先カテゴリcmaxが存在しないと判定された場合、説明属性クラスタリング部321は、説明属性のカテゴリCeを分類先カテゴリとするステップS26。つまり、分類先カテゴリcmaxが存在しない場合には、ステップS26において新たな分類先カテゴリ分類先カテゴリnewが生成される。ここで生成された分類先カテゴリnewのカテゴリベクトルは、当該分類先カテゴリnewとされた説明属性のカテゴリCeのカテゴリベクトルveとする。一方、ステップS25において分類先カテゴリcmaxが存在すると判定された場合、説明属性クラスタリング部321は、説明属性のカテゴリCeを当該分類先カテゴリcmaxに分類するステップS27。このステップS27の処理によって、分類先カテゴリcmaxおよび説明属性のカテゴリCeが統合され、新たな分類先カテゴリ分類先カテゴリnewとされる。次に、説明属性カテゴリクラスタリング部321は、説明属性のカテゴリCeが分類される前の分類先カテゴリcmaxのカテゴリベクトルに、当該説明属性のカテゴリCeのカテゴリベクトルveを加算するステップS28。これにより、ステップS27における分類先カテゴリnew説明属性のカテゴリCeが分類された後の分類先カテゴリのカテゴリベクトルが算出される。つまり、この場合における分類先カテゴリnewのカテゴリベクトルは、分類先カテゴリcmaxのカテゴリベクトルおよび当該分類先カテゴリcmaxに分類された説明属性のカテゴリCeのカテゴリベクトルveの和である。説明属性クラスタリング部321は、算出された分類先カテゴリnewのカテゴリベクトルの各次元の値をノルムで割ることによって、当該分類先カテゴリnewのカテゴリベクトルを正規化するステップS29。上記したステップS26またはS29が実行されると、説明属性クラスタリング部321は、全ての説明属性のカテゴリについて上記したステップS19~S29の処理が実行されたか否かを判定するステップS30。全ての説明属性のカテゴリについて処理が実行されていないと判定された場合ステップS30のNO、上記したステップS19に戻って処理が繰り返される。この場合、ステップS19~S29の処理が実行されていない説明属性のカテゴリを説明属性のカテゴリCeとして処理が実行される。なお、上記したようにステップS19に戻って処理が繰り返される場合、ステップS20~S23においては、上記したステップS24またはS25における分類先カテゴリnewは1つの分類先カテゴリとして扱われる。一方、全ての説明属性のカテゴリについて処理が実行されたと判定された場合ステップS30のYES、説明属性クラスタリング部321は、上記したステップS19~S29の処理が実行された結果である全ての分類先カテゴリを、説明属性クラスタリング処理の返り値とするステップS31。なお、この説明属性クラスタリング処理の返り値は、特徴属性抽出部322に渡される。このように説明属性クラスタリング処理が実行されることによって、当該説明属性のカテゴリの各々が分類先カテゴリに分類される、つまり、説明属性のカテゴリ間のクラスタリングが行われる。これにより、説明属性のカテゴリの各々が統合され、新たな説明属性のカテゴリ上述した分類先カテゴリが生成される。なお、説明属性クラスタリング部321によって生成された新たな説明属性のカテゴリのカテゴリ名は、当該カテゴリに分類された統合された説明属性の各カテゴリのカテゴリ名を組み合わせたものとする。また、説明属性クラスタリング部321によって生成された新たな説明属性のカテゴリに分類された文書とは、当該カテゴリに分類された統合された説明属性の各カテゴリに分類された文書の和集合である。なお、上記したように説明属性クラスタリング処理においては、説明属性のカテゴリの各々が統合されて新たな説明属性のカテゴリが生成される。このため、説明属性クラスタリング処理においては、当該説明属性クラスタリング処理が実行される前の説明属性のカテゴリより少ない数の新たな説明属性のカテゴリが生成される。ここで、図15および図16を参照して、上記した説明属性クラスタリング処理の処理結果の一例について簡単に説明する。まず、図15を用いて説明属性クラスタリング処理が実行される前の目的属性の各カテゴリおよび説明属性の各カテゴリについて説明する。なお、図15においては、各カテゴリ間の相関関係が分かり易いように、便宜的に目的属性の各カテゴリおよび説明属性の各カテゴリを2軸マップで示している。なお、目的属性の各カテゴリおよび説明属性の各カテゴリに対応づけられている数値は、当該目的属性のカテゴリおよび説明属性のカテゴリの両方に分類された文書数を表す。図16についても同様である。ここでは、属性名が商品名である属性が目的属性としてカテゴリ表示操作部311によって選択され、属性名が商品評価である属性が説明属性としてカテゴリ表示操作部311によって選択されているものとする。以下、目的属性として選択された属性属性名が商品名である属性を目的属性商品名と称し、説明属性として選択された属性属性名が商品評価である属性を説明属性商品評価と称するものとする。この場合、目的属性商品名の各カテゴリつまり、目的属性商品名の属性値に基づいて文書が分類された各カテゴリには、図15に示す自社商品1カテゴリ、他社商品2カテゴリおよび他社商品3カテゴリが含まれるものとする。また、説明属性商品評価の各カテゴリつまり、目的属性商品評価の属性値に基づいて文書が分類された各カテゴリには、図15に示すかっこ良いカテゴリ、シンプルカテゴリ、大人っぽいカテゴリおよびかわいいカテゴリが含まれるものとする。このような目的属性商品名の各カテゴリおよび説明属性商品評価の各カテゴリに対して上記した説明属性クラスタリング処理が実行されると、図16に示すような説明属性商品評価のカテゴリが生成される。つまり、図16に示す例では、説明属性クラスタリング処理において、図15に示す説明属性商品評価のシンプルカテゴリおよび大人っぽいカテゴリが統合されて、シンプル大人っぽいカテゴリが生成されている。換言すれば、説明属性クラスタリング処理が実行されることによって、図15に示す説明属性商品評価のかっこ良いカテゴリ、シンプルカテゴリ、大人っぽいカテゴリおよびかわいいカテゴリの4つのカテゴリから、図16に示すかっこ良いカテゴリ、シンプル大人っぽいカテゴリおよびかわいいカテゴリの3つのカテゴリが新たに生成されている。ここで、図15を参照すると、説明属性商品評価のシンプルカテゴリおよび大人っぽいカテゴリは、目的属性商品名の他社商品2カテゴリと互いに共通する文書数が他のカテゴリ自社商品1カテゴリおよび他社商品3カテゴリと比較して多い。つまり、説明属性クラスタリング処理においては、説明属性のカテゴリに分類された文書における目的属性の各カテゴリに分類された文書の散らばり具合上述した説明属性のカテゴリのカテゴリベクトルに基づいて、当該散らばり具合が似ている度合い上述した類似度が高い説明属性のカテゴリ同士が統合される。次に、図17のフローチャートを参照して、上述した特徴属性抽出処理図10に示すステップS4の処理の処理手順について説明する。この特徴属性抽出処理においては、説明属性クラスタリング部321によって生成された説明属性の各カテゴリにおいて特徴的な属性が抽出される。なお、特徴属性抽出処理は、説明属性クラスタリング部321によって生成された説明属性のカテゴリ説明属性クラスタリング処理における分類結果を入力値として、特徴属性抽出部322によって実行される。この特徴属性抽出処理の説明においては、説明属性クラスタリング部321によって生成された説明属性のカテゴリを単に説明属性のカテゴリと称する。特徴属性抽出部322は、説明属性のカテゴリの各々について以下のステップS41~S49の処理を実行する。以下、この処理の対象となる説明属性のカテゴリを説明属性のカテゴリCeとする。この場合、特徴属性抽出部322は、以下の処理において用いられるmaxscoreおよびmaxceを初期化するステップS41。このとき、特徴属性抽出部322は、maxscoreを0とし、maxceをなしとする。次に、特徴属性抽出部322は、説明属性のカテゴリCeに分類された文書に含まれる属性値当該文書が有する属性の属性値の各々について以下のステップS42~S48の処理を実行する。以下、この処理の対象となる属性値を属性値Atvとする。特徴属性抽出部322は、カテゴリ記憶部23に記憶されているカテゴリ情報に基づいて、説明属性のカテゴリCeに分類された文書集合における属性値Atvを含む文書数DFAtv,Ceを算出するステップS42。特徴属性抽出部322は、カテゴリ記憶部23に記憶されているカテゴリ情報に基づいて、全ての説明属性のカテゴリCeallに分類された文書集合における属性値Atvを含む文書数DFAtv,Ceallを算出するステップS43。また、特徴属性抽出部322は、文書記憶部22に記憶されている全ての文書集合Nにおける属性値Atvを含む文書数DFAtv,Nを算出するステップS44。次に、特徴属性抽出部322は、算出されたDFAtv,Ce、DFAtv,CeallおよびDFAtv,Nを用いて、属性値Atvの説明属性のカテゴリCeにおけるスコアscoreAtv,Ceを算出するステップS45。具体的には、scoreAtv,Ceは、DFAtv,Ce/DFAtv,CealllogN/DFAtv,Nの算出式によって算出される。この算出式について簡単に説明すると、DFAtv,Ce/DFAtv,Ceallは、カテゴリCeにおける属性値Atvを含む文書数の多さを表しており、全ての説明属性のカテゴリCeallに属する文書集合における属性値Atvを含む文書数DFAtv,Ceallで割ることによって正規化することで、属性値Atvが全ての説明属性のカテゴリCeall内で文書数が多い場合と少ない場合との差を軽減している。また、logN/DFAtv,Nは、属性値Atvの珍しさの値であり、全ての文書集合Nにおいて属性値Atvを含む文書数が少ない場合にその値は大きくなり、結果的にscoreAtv,Ceの値が大きくなる。次に、特徴属性抽出部322は、算出されたscoreAtv,Ceが上述したmaxscoreより大きいか否かを判定するステップS46。scoreAtv,Ceがmaxscoreより大きいと判定された場合ステップS46のYES、特徴属性抽出部322は、maxscoreにscoreAtv,Ceを代入するステップS47。また、特徴属性抽出部322は、上述したmaxceに属性値Atvを代入するステップS48。なお、scoreAtv,Ceがmaxscoreより大きくない、つまり、scoreAtv,Ceがmaxscore以下であると判定された場合ステップS46のNO、上記したステップS47およびS48の処理は実行されない。次に、特徴属性抽出部322は、説明属性のカテゴリCeに分類された文書に含まれる全ての属性値について上記したステップS42~ステップS48の処理が実行されたか否かを判定するステップS49。説明属性のカテゴリCeにおける全ての属性値について処理が実行されていないと判定された場合ステップS49のNO、上記したステップS42に戻って処理が繰り返される。この場合、ステップS42~S48の処理が実行されていない属性値を属性値Atvとして処理が実行される。このように属性値の各々について上記したステップS42~S48の処理が繰り返されることによって、説明属性のカテゴリCeにおいて特徴的な属性の属性値つまり、maxceを抽出することができる。一方、全ての属性値について処理が実行されたと判定された場合ステップS49のYES、特徴属性抽出部322は、全ての説明属性のカテゴリについて上記したステップS41~S49の処理が実行されたか否かを判定するステップS50。全ての説明属性のカテゴリについて処理が実行されていないと判定された場合ステップS50のNO、上記したステップS41に戻って処理が繰り返される。この場合、ステップS41~S49の処理が実行されていない説明属性のカテゴリを説明属性のカテゴリCeとして処理が実行される。なお、上記したように説明属性のカテゴリの各々についてステップS41~S49の処理が繰り返されることによって、説明属性の各カテゴリにおいて特徴的な属性の属性値を抽出することができる。一方、全ての説明属性のカテゴリについて処理が実行されたと判定された場合ステップS50のYES、特徴属性抽出部322は、説明属性の各カテゴリにおいて特徴的な属性の属性名および属性値つまり、maxceを、特徴属性抽出処理の返り値とするステップS51。返り値とされた属性名は、文書においてmaxceとされた属性値maxceに代入されている属性値に対応づけられている属性名である。なお、この特徴属性抽出処理の返り値は、説明属性再分類部323に渡される。このような特徴属性抽出処理が実行されることによって、説明属性のカテゴリ毎に、当該カテゴリに属する文書が有する全ての属性の中から当該カテゴリにおいて特徴的な属性の属性値および属性名が抽出される。ここで、図18を参照して、上記した特徴属性抽出処理の処理結果の一例について簡単に説明する。ここでは、上述した説明属性クラスタリング部321によって例えばかっこ良いカジュアルユニークカテゴリ、シンプル大人っぽい見易いカテゴリ、かわいい子供向けカテゴリおよびビジネス向け使い易いカテゴリが生成されているものとする。なお、かっこ良いカジュアルユニークカテゴリは、説明属性クラスタリング処理においてかっこ良いカテゴリ、カジュアルカテゴリおよびユニークカテゴリが統合されることによって生成された説明属性のカテゴリである。また、シンプル大人っぽい見易いカテゴリは、説明属性クラスタリング処理においてシンプルカテゴリ、大人っぽいカテゴリおよび見易いカテゴリが統合されることによって生成された説明属性のカテゴリである。同様に、かわいい子供向けカテゴリは、説明属性クラスタリング処理においてかわいいカテゴリおよび子供向けカテゴリが統合されることによって生成された説明属性のカテゴリである。また、ビジネス向け使い易いカテゴリは、説明属性クラスタリング処理においてビジネス向けカテゴリおよび使い易いカテゴリが統合されることによって生成された説明属性のカテゴリである。ここで、上記した説明属性クラスタリング部321によって生成された説明属性のカテゴリに対して特徴属性抽出処理が実行された場合、図18に示すように、当該説明属性のカテゴリ毎に、当該カテゴリにおいて特徴的な属性属性名および属性値が抽出される。図18に示す例では、特徴属性抽出部322によって抽出された例えばかっこ良いカジュアルユニークカテゴリにおいて特徴的な属性の属性名が購入者業種であることが示されている。また、特徴属性抽出部322によって抽出されたかっこ良いカジュアルユニークカテゴリにおいて特徴的な属性の属性値がマスコミであることが示されている。また、特徴属性抽出部322によって抽出された例えばシンプル大人っぽい見易いカテゴリにおいて特徴的な属性の属性名が購入者年齢層であり、当該特徴的な属性の属性値が30代であることが示されている。また、特徴属性抽出部322によって抽出された例えばかわいい子供向けカテゴリにおいて特徴的な属性の属性名が開発社であり、当該特徴的な属性の属性値がX社であることが示されている。また、特徴属性抽出部322によって抽出された例えばビジネス向け使い易いカテゴリにおいて特徴的な属性の属性名が購入者年齢層であり、当該特徴的な属性の属性値が30代であることが示されている。次に、図19および図20のフローチャートを参照して、上述した説明属性再分類処理図10に示すステップS5の処理の処理手順について説明する。この説明属性再分類処理は、説明属性クラスタリング処理において生成された説明属性のカテゴリを別の観点で更に統合し、再び新たな説明属性のカテゴリを生成するための処理である。ここでは、別の観点として特徴属性抽出部322によって抽出された特徴的な属性が用いられる。この説明属性再分類処理は、説明属性クラスタリング部321によって生成された説明属性の各カテゴリおよび特徴属性抽出部322によって抽出された当該各カテゴリにおける特徴的な属性属性名および属性値を入力値として、説明属性再分類部323によって実行される。この説明属性再分類処理の説明においては、説明属性クラスタリング部321によって生成された説明属性のカテゴリを単に説明属性のカテゴリと称する。説明属性再分類部323は、説明属性のカテゴリの各々について以下のステップS61~S71の処理を実行する。以下、この処理の対象となる説明属性のカテゴリを説明属性のカテゴリCeとする。説明属性のカテゴリCeに対してステップS61~S71の処理が実行されることによって、当該説明属性のカテゴリCeの特徴を表すベクトルカテゴリベクトルveが生成される。まず、説明属性再分類部323は、説明属性のカテゴリCeを示すカテゴリ情報をカテゴリ記憶部23から取得するステップS61。次に、説明属性再分類部323は、目的属性のカテゴリの各々についてステップS62~S64の処理を実行する。この処理の対象となる目的属性のカテゴリを目的属性のカテゴリCoとする。説明属性再分類部323は、目的属性のカテゴリCoを示すカテゴリ情報をカテゴリ記憶部23から取得するステップS62。説明属性再分類部323は、説明属性のカテゴリCeに対する目的属性のカテゴリCoの確信度confCe,Coを算出するステップS63。説明属性再分類部323は、ステップS61において取得された説明属性のカテゴリCeを示すカテゴリ情報およびステップS62において取得された目的属性のカテゴリCoを示すカテゴリ情報に基づいて算出処理を実行する。具体的には、confCe,Coは、上述したように|Ce∧Co|/|Ce|によって算出される。なお、|Ce∧Co|は説明属性のカテゴリCeおよび目的属性のカテゴリCoの両方に分類された文書数であり、|Ce|は説明属性のカテゴリCeに分類された文書数全文書数である。説明属性再分類部323は、算出されたconfCe,Coを、カテゴリベクトルveの1つの次元の値ベクトル値とするステップS64。ここで、説明属性再分類部323は、全ての目的属性のカテゴリについて上記したステップS62~S64の処理が実行されたか否かを判定するステップS65。全ての目的属性のカテゴリについて処理が実行されていないと判定された場合ステップS65のNO、上記したステップS62に戻って処理が繰り返される。この場合、ステップS62~S64の処理が実行されていない目的属性のカテゴリを目的属性のカテゴリCoとして処理が実行される。このように目的属性のカテゴリの各々についてステップS62~S64の処理が繰り返されることによって、説明属性のカテゴリCeに対して目的属性のカテゴリ毎に算出された確信度confCe,Coを各次元の値とするカテゴリベクトルveが生成される。上記したように目的属性のカテゴリの各々についてステップS62~S64の処理が繰り返された結果、全ての目的属性のカテゴリについて処理が実行されたと判定された場合ステップS65のNO、説明属性再分類部323は、生成されたカテゴリベクトルveの各次元の値をノルム|ve|で割ることによって、当該カテゴリベクトルveを正規化するステップS66。次に、説明属性再分類部323は、特徴属性抽出部322によって抽出された説明属性のカテゴリCeにおいて特徴的な属性の全ての属性値当該属性がとり得る全ての属性値の各々についてステップS67およびS68の処理を実行する。図18を用いて具体的に説明すると、説明属性のカテゴリCeが例えばシンプル大人っぽい見易いカテゴリである場合、当該説明属性のカテゴリCeにおいて特徴的な属性ここでは、属性名が購入者年齢層である属性がとり得る全ての属性値例えば、10代、20代、30代、40代および50代等の各々についてステップS67およびS68の処理が実行される。以下、この処理の対象となる説明属性のカテゴリCeにおいて特徴的な属性の属性値を属性値Atvとする。説明属性再分類部323は、説明属性のカテゴリCeに分類された文書集合における属性値Atvを含む文書数を算出するステップS67。なお、説明属性再分類部323は、説明属性のカテゴリCeを示すカテゴリ情報に基づいて算出処理を実行する。説明属性再分類部323は、算出された文書数を、説明属性のカテゴリCeの特徴を表すカテゴリベクトル以下、カテゴリベクトルve ́と表記の1つの次元の値ベクトル値とするステップS68。ここで、説明属性再分類部323は、説明属性のカテゴリCeにおいて特徴的な属性の全ての属性値について上記したステップS67およびS68の処理が実行されたか否かを判定するステップS69。カテゴリCeにおける全ての属性値について処理が実行されていないと判定された場合ステップS69のNO、上記したステップS67に戻って処理が繰り返される。この場合、ステップS67およびS68の処理が実行されていない属性値を属性値Atvとして処理が実行される。このように説明属性のカテゴリCeにおいて特徴的な属性の属性値の各々についてステップS67およびS68の処理が繰り返されることによって、当該属性値毎に算出された文書数説明属性のカテゴリCeに分類された文書集合における当該属性値を含む文書数を各次元の値とするカテゴリベクトルve ́が生成される。上記したように説明属性のカテゴリCeにおいて特徴的な属性の全ての属性値の各々についてステップS67およびS68の処理が繰り返された結果、全ての属性値について処理が実行されたと判定された場合ステップS69のYES、説明属性再分類部323は、生成されたカテゴリベクトルve ́の各次元の値をノルム|ve ́|で割ることによって、当該カテゴリベクトルve ́を正規化するステップS70。次に、説明属性再分類部323は、上記したステップS66において正規化されたカテゴリベクトルveおよびステップS70において正規化されたカテゴリベクトルve ́のそれぞれのベクトルの和集合カテゴリCeの特徴を表すカテゴリベクトルvceつまり、vce={ve,ve ́}とする。これは、具体的な値のベクトルで説明すると例えば、計算の結果がve={0.1,0.2,0.3}およびve ́={0.4,0.5}のとき、これらを合せたベクトルvceを{0.1,0.2,0.3,0.4,0.5}とする処理である。ここで、説明属性再分類部323は、全ての説明属性のカテゴリについて上記したステップS61~S71の処理が実行されたか否かを判定するステップS72。全ての説明属性のカテゴリについて処理が実行されていないと判定された場合ステップS72のNO、上記したステップS61に戻って処理が繰り返される。この場合、ステップS61~S71の処理が実行されていない説明属性のカテゴリを説明属性のカテゴリCeとして処理が実行される。このように説明属性のカテゴリの各々についてステップS61~S71の処理が繰り返されることによって、当該説明属性のカテゴリ毎のカテゴリベクトルが生成される。上記したように説明属性のカテゴリの各々についてステップS61~S71の処理が繰り返された結果、全ての説明属性のカテゴリについて処理が実行されたと判定された場合ステップS72のYES、上述した図13および図14に示すステップS19~S30の処理に相当するステップS73~S84の処理が実行される。具体的には、説明属性再分類部323は、説明属性のカテゴリの各々について以下のステップS73~S83の処理を実行する。以下、この処理の対象となる説明属性のカテゴリを説明属性のカテゴリCeとする。まず、説明属性再分類部323は、以下の処理において用いられるcmaxおよびsmaxを初期化するステップS73。この場合、説明属性再分類部323は、cmaxをなし、smaxを0とする。次に、説明属性再分類部323は、分類先カテゴリがあるか否かを判定するステップS74。なお、上記したようにステップS73~S83の処理は説明属性のカテゴリの各々について実行されるが、ここで処理の対象である説明属性のカテゴリCeが当該説明属性のカテゴリのうちの1つ目つまり、処理順が最初である場合には、上述した図13に示すステップS20と同様に、分類先カテゴリがないと判定される。ステップS74において分類先カテゴリがないと判定された場合には、後述するステップS79の処理が実行される。一方、ステップS74において分類先カテゴリがあると判定された場合には、説明属性再分類部323は、分類先カテゴリの各々について以下のステップS75~S77の処理を実行する。以下、この処理の対象となる分類先カテゴリを分類先カテゴリCnとする。説明属性再分類部323は、上記したステップS61~S71の処理によって生成された説明属性のカテゴリCeのカテゴリベクトルvceおよび分類先カテゴリCnのカテゴリベクトル以下、カテゴリベクトルvcnと表記に基づいて、当該説明属性のカテゴリCeおよび分類先カテゴリCn間の類似度以下、類似度sと表記を算出するステップS75。この類似度sは、例えば説明属性のカテゴリCeのカテゴリベクトルvceおよび分類先カテゴリCnのカテゴリベクトルvcnの余弦値である。なお、この分類先カテゴリCnのカテゴリベクトルvcnは、前述した説明属性クラスタリング処理における分類先カテゴリCnのカテゴリベクトルvcnと同様に算出される。次に、説明属性再分類部323は、算出された類似度sが予め定められた条件を満たすか否かを判定するステップ76。ここで、予め定められた条件とは、例えば類似度sが予め定められた値閾値以上であることを示す。つまり、類似度sが閾値以上である場合には条件を満たすと判定され、類似度sが閾値未満である場合には条件を満たさないと判定される。類似度sが条件を満たすと判定された場合ステップS76のYES、説明属性再分類部323は、cmax=分類先カテゴリCn、smax=sとするステップS77。つまり、説明属性再分類部323は、cmaxに分類先カテゴリCnを、smaxに類似度sを代入する。一方、類似度sが条件を満たさないと判定された場合ステップS76のNO、ステップS77の処理は実行されない。次に、説明属性再分類部323は、全ての分類先カテゴリについて上記したステップS75~S77の処理が実行されたか否かを判定するステップS78。全ての分類先カテゴリについて処理が実行されていないと判定された場合ステップS78のNO、上記したステップ75に戻って処理が繰り返される。この場合、ステップS75~S77の処理が実行されていない分類先カテゴリを分類先カテゴリCnとして処理が実行される。一方、全ての分類先カテゴリについて処理が実行されたと判定された場合ステップS78のYES、説明属性再分類部323は、上記した分類先カテゴリの各々についてステップS75~S77の処理が実行された結果、cmaxとされた分類先カテゴリ以下、分類先カテゴリcmaxと表記が存在するか否かを判定するステップS79。なお、上記したようにステップS74において分類先カテゴリがないと判定された場合にはステップS79の処理が実行されるが、この場合、ステップS75~S77の処理が実行されていないため、分類先カテゴリcmaxが存在しないと判定される。この他、上記したステップS77において算出された類似度sの全てが閾値未満であるような場合には、分類先カテゴリcmaxが存在しないと判定される。ステップS79において分類先カテゴリcmaxが存在しないと判定された場合、説明属性再分類部323は、説明属性のカテゴリCeを分類先カテゴリとするステップS80。つまり、分類先カテゴリcmaxが存在しない場合には、ステップS80において新たな分類先カテゴリ分類先カテゴリnewが生成される。ここで生成された分類先カテゴリnewのカテゴリベクトルは、当該分類先カテゴリnewとされた説明属性のカテゴリCeのカテゴリベクトルvceとする。一方、ステップS79において分類先カテゴリcmaxが存在すると判定された場合、説明属性再分類部323は、説明属性のカテゴリCeを当該分類先カテゴリcmaxに分類するステップS81。このステップS81の処理によって、分類先カテゴリcmaxおよび説明属性のカテゴリCeが統合され、新たな分類先カテゴリ分類先カテゴリnewとされる。次に、説明属性再分類部323は、説明属性のカテゴリCeが分類される前の分類先カテゴリcmaxのカテゴリベクトルに、当該説明属性のカテゴリCeのカテゴリベクトルvceを加算するステップS82。これにより、ステップS81における分類先カテゴリnew説明属性のカテゴリCeが分類された後の分類先カテゴリのカテゴリベクトルが算出される。つまり、この場合における分類先カテゴリnewのカテゴリベクトルは、分類先カテゴリcmaxのカテゴリベクトルおよび当該分類先カテゴリcmaxに分類された説明属性のカテゴリCeのカテゴリベクトルvceの和である。説明属性再分類部323は、算出された分類先カテゴリnewのカテゴリベクトルのveに対する各次元の値をノルムで割る、ve ́に対する各次元の値をノルムで割ることによって、当該分類先カテゴリnewのカテゴリベクトルを正規化するステップS83。上記したステップS80またはS83の処理が実行されると、説明属性再分類部323は、全ての説明属性のカテゴリについて上記したステップS73~S83の処理が実行されたか否かを判定するステップS84。全ての説明属性のカテゴリについて処理が実行されていないと判定された場合ステップS84のNO、上記したステップS73に戻って処理が繰り返される。この場合、ステップS73~S83の処理が実行されていない説明属性のカテゴリを説明属性のカテゴリCeとして処理が実行される。なお、上記したようにステップS73に戻って処理が繰り返される場合、ステップS74~S77においては、上記したステップS80またはS81における分類先カテゴリnewは1つの分類先カテゴリとして扱われる。一方、全ての説明属性のカテゴリについて処理が実行されたと判定された場合ステップS84のNO、説明属性再分類部323は、上記したステップS73~S83の処理が実行された結果である全ての分類先カテゴリの各々を示すカテゴリ情報をカテゴリ記憶部23に記憶するステップS85。ここで、ステップS85においてカテゴリ記憶部23に記憶される分類先カテゴリを示すカテゴリ情報には、上述したようにカテゴリ番号、親カテゴリ番号、カテゴリ名および文書番号が含まれる。このカテゴリ番号は、分類先カテゴリに対して発行されたカテゴリ番号であり、当該分類先カテゴリを一意に識別するための識別子である。また、親カテゴリ番号は、ルートカテゴリを識別するためのカテゴリ番号または例えばルートカテゴリの子カテゴリとして便宜的に作成された中間カテゴリを識別するためのカテゴリ番号とする。カテゴリ名は、分類先カテゴリに分類された説明属性の各カテゴリつまり、当該分類先カテゴリにおいて統合された説明属性の各カテゴリのカテゴリ名を組み合わせたものとする。また、文書番号は、分類先カテゴリに分類された説明属性の各カテゴリに属する文書を識別するための文書番号の和集合である。このように説明属性再分類処理が実行されることによって、説明属性のカテゴリここでは、説明属性クラスタリング部321によって生成された説明属性のカテゴリの各々が分類先カテゴリに分類される、つまり、当該説明属性のカテゴリ間のクラスタリングが行われる。これにより、説明属性のカテゴリの各々が統合され、新たな説明属性のカテゴリ上述した分類先カテゴリが生成される。なお、上記したように説明属性再分類処理においては、説明属性クラスタリング部321によって生成された説明属性のカテゴリの各々が統合されて新たな説明属性のカテゴリが生成される。このため、説明属性再分類処理においては、当該説明属性再分類処理が実行される前の説明属性のカテゴリつまり、説明属性クラスタリング部321によって生成された説明属性のカテゴリより少ない数の新たな説明属性のカテゴリが生成される。上記したように説明属性再分類部323によって生成された説明属性の各カテゴリのカテゴリ名は、ユーザに対して提示される。ここで、図21を参照して、上述した図18に示す説明属性の各カテゴリに対して説明属性再分類処理が実行された結果として生成された説明属性のカテゴリについて具体的に説明する。図18に示すシンプル大人っぽい見易いカテゴリとビジネス向け使い易いカテゴリとを参照すると、特徴的な属性の属性名および属性値が等しい。このような場合には、説明属性再分類処理が実行されることによって図18に示すシンプル大人っぽい見易いカテゴリおよびビジネス向け使い易いカテゴリが統合され、図21に示すシンプル大人っぽい見易いビジネス向け使い易いカテゴリが生成される。次に、図22および図23のフローチャートを参照して、上述した2軸マップ生成処理図10に示すステップS7の処理の処理手順について説明する。この2軸マップ生成処理は、説明属性再分類部323によって生成された説明属性の各カテゴリを示すカテゴリ情報および目的属性の各カテゴリを示すカテゴリ情報を入力値として、2軸マップ可視化部312によって実行される。この2軸マップ生成処理の説明においては、説明属性再分類部323によって生成された説明属性のカテゴリ説明属性再分類処理における再分類結果を単に説明属性のカテゴリと称する。なお、この2軸マップ生成処理が実行される際には、2軸マップを可視化するための情報を保持するviewListが用意される。2軸マップ可視化部312は、目的属性のカテゴリの各々について以下のステップS91~S103の処理を実行する。以下、この処理の対象となる目的属性のカテゴリを目的属性のカテゴリCoとする。2軸マップ可視化部312は、以下の処理において用いられるmaxscoreおよびmaxceを初期化するステップS91。このとき、2軸マップ可視化部312は、maxscoreを0とし、maxceをなしとする。2軸マップ可視化部312は、説明属性のカテゴリの各々について以下のステップS92~S100の処理を実行する。以下、この処理の対象となる説明属性のカテゴリを説明属性のカテゴリCeとする。2軸マップ可視化部312は、カテゴリ記憶部23に記憶されている説明属性のカテゴリCeを示すカテゴリ情報および目的属性のカテゴリCoを示すカテゴリ情報に基づいて、説明属性のカテゴリCeおよび目的属性のカテゴリCoの両方に分類された文書数を算出する。2軸マップ可視化部312は、算出された文書数を、上記したviewListに代入するステップS92。また、2軸マップ可視化部312は、viewListに説明属性のカテゴリCeのカテゴリ名および目的属性のカテゴリCoのカテゴリ名を代入する。この場合、2軸マップ可視化部312によって算出された文書数つまり、説明属性のカテゴリCeおよび目的属性のカテゴリCoの両方に分類された文書数は、viewListにおいて説明属性のカテゴリCeのカテゴリ名および目的属性のカテゴリCoのカテゴリ名に対応づけられた位置に代入配置される。なお、説明属性のカテゴリCeのカテゴリ名は当該カテゴリCeを示すカテゴリ情報から取得され、目的属性のカテゴリCoのカテゴリ名は当該カテゴリCoを示すカテゴリ情報から取得される。2軸マップ可視化部312は、説明属性のカテゴリCeおよび目的属性のカテゴリCoの両方に分類された文書が有する属性の全ての属性値つまり、当該文書に含まれる全ての属性値の各々について以下のステップS93~S99の処理を実行する。以下、この処理の対象となる属性値を属性値Atvとする。2軸マップ可視化部312は、説明属性のカテゴリCeを示すカテゴリ情報および目的属性のカテゴリCoを示すカテゴリ情報に基づいて、説明属性のカテゴリCeおよび目的属性のカテゴリCoの両方に分類された文書集合における属性値Atvを含む文書数DFAtv,Ce∧Coを算出するステップS93。2軸マップ可視化部312は、説明属性のカテゴリCeを示すカテゴリ情報に基づいて、説明属性のカテゴリCeに属する文書集合における属性値Atvを含む文書数DFAtv,Ceを算出するステップS94。2軸マップ可視化部312は、文書記憶部22に記憶されている全ての文書集合Nにおける属性値Atvを含む文書数DFAtv,Nを算出するステップS95。次に、2軸マップ可視化部312は、算出されたDFAtv,Ce∧Co、DFAtv,CeおよびDFAtv,Nを用いて、属性値Atvの説明属性のカテゴリCeにおけるスコアscoreAtv,Ceを算出するステップS96。具体的には、scoreAtv,Ceは、DFAtv,Ce∧Co/DFAtv,CelogN/DFAtv,Nの算出式によって算出される。2軸マップ可視化部312は、算出されたscoreAtv,Ceが上述したmaxscoreより大きいか否かを判定するステップS96。scoreAtv,Ceがmaxscoreより大きいと判定された場合ステップS97のYES、2軸マップ可視化部312は、maxscoreにscoreAtv,Ceを代入するステップS98。また、2軸マップ可視化部312は、上述したmaxceに属性値Atvを代入するステップS99。なお、scoreAtv,Ceがmaxscoreより大きくない、つまり、scoreAtv,Ceがmaxscore以下であると判定された場合ステップS97のNO、上記したステップS98およびS99の処理は実行されない。次に、2軸マップ可視化部312は、説明属性のカテゴリCeおよび目的属性のカテゴリCoの両方に分類された文書が有する属性の全ての属性値について上記したステップS93~S99の処理が実行されたか否かを判定するステップS100。説明属性のカテゴリCeにおける全ての属性値について処理が実行されていないと判定された場合ステップS100のNO、上記したステップS93に戻って処理が繰り返される。この場合、ステップS93~S99の処理が実行されていない属性値を属性値Atvとして処理が実行される。一方、説明属性のカテゴリCeにおける全ての属性値について処理が実行されたと判定された場合ステップS100のYES、2軸マップ可視化部312は、全ての説明属性のカテゴリについて上記したステップS92~S100の処理が実行されたか否かを判定するステップS101。全ての説明属性のカテゴリについて処理が実行されていないと判定された場合ステップS101のNO、上記したステップS92に戻って処理が繰り返される。この場合、ステップS92~S100の処理が実行されていない説明属性のカテゴリを説明属性のカテゴリCeとして処理が実行される。一方、全ての説明属性のカテゴリについて処理が実行されたと判定された場合ステップS101のYES、2軸マップ可視化部312は、maxscoreが予め定められた条件を満たすか否かを判定するステップS102。ここで、予め定められた条件とは、例えばmaxscoreが予め定められた値閾値以上であることを示す。つまり、maxscoreが閾値以上である場合には条件を満たすと判定され、maxscoreが閾値未満である場合に条件を満たさないと判定される。maxscoreが条件を満たすと判定された場合ステップS102のYES、maxceに代入されている属性値は、目的属性のカテゴリCoにおいて特徴的な属性の属性値である。この場合、2軸マップ可視化部312は、目的属性のカテゴリCoおよびmaxscoreが算出された際の説明属性のカテゴリの両方に分類された文書集合において特徴的な属性の属性名および属性値maxceに代入された属性値をviewListに代入するステップS103。ここで、目的属性のカテゴリCoにおいて特徴的な属性の属性名は、maxceに代入された属性値に文書において対応づけられている属性名である。ここで、2軸マップ可視化部312は、全ての目的属性のカテゴリについて上記したステップS91~S103の処理が実行されたか否かを判定するステップS104。全ての目的属性のカテゴリについて処理が実行されていないと判定された場合ステップS104のNO、上記したステップS91に戻って処理が繰り返される。この場合、ステップS91~S103の処理が実行されていない目的属性のカテゴリを目的属性のカテゴリCoとして処理が実行される。一方、全ての目的属性のカテゴリについて処理が実行されたと判定された場合ステップS104のYES、2軸マップ可視化部312は、viewListを、2軸マップ生成処理の返り値とするステップS105。このように2軸マップ生成処理が実行されることによって生成されたviewList2軸マップには、説明属性の各カテゴリおよび目的属性の各カテゴリの両方に分類された文書数および目的属性の各カテゴリにおける特徴的な属性の属性名および属性値が含まれる。なお、2軸マップ生成処理によって生成された2軸マップは、ユーザに対して表示提示される。ここで、図24は、2軸マップが表示された際の表示画面の一例を示す。図24においては、説明属性のカテゴリのカテゴリ名として、かっこ良いカジュアルユニークカテゴリ、シンプル大人っぽい見易いビジネス向け使い易いカテゴリおよびかわいい子供向けカテゴリが表示されている。また、目的属性のカテゴリのカテゴリ名として、自社商品1カテゴリ、他社商品2カテゴリおよび他社商品3カテゴリのカテゴリ名が表示されている。なお、かっこ良いカジュアルユニークカテゴリ、シンプル大人っぽい見易いビジネス向け使い易いカテゴリおよびかわいい子供向けカテゴリは、上述したように説明属性再分類部323によって生成された説明属性のカテゴリである。図24に示す表示画面には、例えばかっこ良いカジュアルユニークカテゴリのカテゴリ名および自社商品1カテゴリのカテゴリ名に対応づけて80が表示されている。これによれば、かっこ良いカジュアルユニークカテゴリおよび自社商品1カテゴリの両方に分類された文書数が80であることが示されている。更に、図24に示す表示画面には、属性名購入者業種および属性値マスコミが例えばポップアップ表示されている。つまり、図24に示す表示画面によれば、他の説明属性のカテゴリと比較して自社商品1カテゴリと相関が高い説明属性のカテゴリがかっこ良いカジュアルユニークカテゴリであることが示されており、自社商品1カテゴリと相関が高い属性の属性名が購入者業種であり、その属性値がマスコミであることが示されている。同様に、図24に示す表示画面によれば、他の説明属性のカテゴリと比較して他社商品2カテゴリと相関が高い説明属性のカテゴリがシンプル大人っぽい見易いビジネス向け使い易いカテゴリであることが示されており、他社商品2カテゴリと相関が高い属性の属性名が購入者年齢層であり、その属性値が30代であることが示されている。更に、図24に示す表示画面によれば、他の説明属性のカテゴリと比較して他社商品3カテゴリと相関が高い説明属性のカテゴリがかわいい子供向けカテゴリであることが示されており、他社商品3カテゴリと相関が高い属性の属性名が開発社であり、その属性値がX社であることが示されている。なお、図24に示すように、属性名および属性値は、目的属性のカテゴリおよび説明属性のカテゴリに対応づけて表示されている。この場合、この属性名および属性値は、対応づけられている目的属性のカテゴリおよび説明属性のカテゴリの両方に分類された文書集合において特徴的な属性を表す。具体的には、図24に示す表示画面において、属性名購入者業種および属性値マスコミは、自社商品1カテゴリおよびかっこ良いカジュアルユニークカテゴリに対応づけてポップアップ表示されている。この場合、属性名購入者業種および属性値マスコミは、自社商品1カテゴリおよびかっこ良いカジュアルユニークカテゴリの両方に分類された文書集合において特徴的な属性を表している。ユーザは、このような表示画面を参照することによって、目的属性の各カテゴリに対する相関の高い説明属性のカテゴリを容易に発見し、更に、当該目的属性のカテゴリと相関が高い属性を発見することができる。上記したように本実施形態においては、ユーザによって選択された説明属性の属性値に基づいて複数の文書が分類された説明属性のカテゴリ毎に、当該説明属性のカテゴリに分類された文書数に対する目的属性の各カテゴリおよび当該説明属性のカテゴリの両方に分類された文書数の割合つまり、確信度が算出され、当該割合に基づいて各説明属性のカテゴリが新たなカテゴリ説明属性のカテゴリに分類される。また、本実施形態においては、分類後の説明属性の各カテゴリにおいて特徴的な属性が抽出され、当該説明属性のカテゴリ毎に、当該説明属性のカテゴリに分類された文書数に対する各目的属性のカテゴリおよび当該説明属性のカテゴリの両方に分類された文書数の割合と当該説明属性のカテゴリに分類された文書における当該抽出された当該説明属性において特徴的な属性の属性値を含む文書数とが算出され、当該算出された割合と文書数とに基づいて当該説明属性の各カテゴリが更に新たなカテゴリ説明属性のカテゴリに再分類され、当該再分類後の説明属性のカテゴリがユーザに対して提示される。つまり、本実施形態においては、ユーザによって指定選択された目的属性の各カテゴリに対して相関が高くなるように説明属性のカテゴリを分類し、当該ユーザに対して当該分類結果説明属性のカテゴリを提示することができる。これにより、本実施形態においては、ユーザは説明属性のカテゴリを目的属性の各カテゴリと相関が高くなるように試行錯誤して分類する必要がなく、効率的に、当該目的属性の各カテゴリと相関が高い説明属性のカテゴリの分類結果を把握することができる。また、本実施形態においては、目的属性の各カテゴリおよび再分類後の説明属性の各カテゴリの両方に分類された文書数と当該目的属性の各カテゴリにおいて特徴的な属性の属性名および属性値とを2軸マップとして提示することにより、ユーザは、目的属性の各カテゴリと相関が高い説明属性のカテゴリを当該2軸マップ上から容易に発見することが可能となる。更に、本実施形態においては、目的属性の各カテゴリにおいて特徴的な属性の属性名および属性値についても2軸マップ上に表示されるため、ユーザは、容易に目的属性の各カテゴリと相関が高い属性を把握することができる。なお、本実施形態においては、カテゴリ表示操作部311によって1つの説明属性が選択されるものとして説明したが、複数の説明属性が選択されても構わない。この場合、上述したように説明属性のカテゴリは統合される必要があるため、当該選択された複数の説明属性のデータの型は同一である必要がある。第2の実施形態次に、図25を参照して、第2の実施形態について説明する。図25は、本実施形態に係る文書分析装置の主として機能構成を示すブロック図である。なお、前述した図2と同様の部分には同一参照符号を付してその詳しい説明を省略する。ここでは、図2と異なる部分について主に述べる。また、本実施形態に係る文書分析装置のハードウェア構成は、前述した第1の実施形態と同様であるため、適宜、図1を用いて説明する。本実施形態においては、目的属性および説明属性に加えて、説明属性のカテゴリを再分類する際に用いられる属性再分類時に着目すべき属性をユーザが指定する点が、前述した第1の実施形態とは異なる。図25に示すように、本実施形態に係る文書分析装置50は、ユーザインタフェース部51および説明属性分類部52を含む。本実施形態において、これらの各部51および52は、図1に示すコンピュータ10が外部記憶装置20に格納されているプログラム21を実行することにより実現されるものとする。このプログラム21は、コンピュータ読み取り可能な記憶媒体に予め格納して頒布可能である。また、このプログラム21が例えばネットワークを介してコンピュータ10にダウンロードされても構わない。ユーザインタフェース部51は、カテゴリ表示操作部511を含む。カテゴリ表示操作部511は、ユーザの操作に応じて、文書記憶部22に記憶されている文書が有する複数の属性の中から目的属性第1の属性、説明属性第2の属性および説明属性のカテゴリを再分類する際に用いられる属性第3の属性を選択する。説明属性分類部52は、説明属性再分類部521を含む。なお、上記したように説明属性のカテゴリを再分類する際に用いられる属性以下、再分類対象属性と表記はユーザの操作に応じてカテゴリ表示操作部511によって選択されるため、図25に示すように、前述した第1の実施形態における特徴属性抽出部322に相当する機能部は、本実施形態においては存在しない。説明属性再分類部521は、説明属性クラスタリング部321によって生成された説明属性のカテゴリ毎に、当該説明属性のカテゴリに属する文書数に対する目的属性の各カテゴリ第1のカテゴリおよび当該説明属性のカテゴリの両方に分類された文書数の割合と、当該説明属性のカテゴリに属する文書におけるカテゴリ表示操作部511によって選択された再分類対象属性の属性値を含む文書数とを算出する。説明属性再分類部521は、算出された割合と文書数とに基づいて、当該複数の説明属性のカテゴリを複数のカテゴリ第4のカテゴリに再分類する。つまり、説明属性再分類部521は、説明属性クラスタリング部321によって生成された説明属性のカテゴリが再分類された新たな説明属性のカテゴリを生成する。この説明属性再分類部521によって生成された説明属性のカテゴリは、例えばユーザインタフェース部51を介してユーザに対して提示される。次に、図26のフローチャートを参照して、本実施形態に係る文書分析装置50の処理手順について説明する。ここで説明する文書分析装置50の処理は、例えば当該文書分析装置50を利用するユーザからの指示に応じて実行される。まず、前述した図10に示すステップS1の処理に相当するステップS111の処理が実行される。この場合、例えば前述した図11に示す画面100が表示される。次に、カテゴリ表示操作部511は、階層構造を構成するカテゴリ表示されている画面に対するユーザの操作に応じて、目的属性、説明属性および再分類対象属性説明属性のカテゴリを再分類する際に用いられる属性を選択するステップS112。ここで、カテゴリ表示操作部511による目的属性および説明属性の選択については、前述した第1の実施形態におけるカテゴリ表示操作部311による目的属性および説明属性の選択と同様である。これに加えて、ユーザは、文書記憶部22に記憶されている文書に含まれる複数の属性名のうちの例えば1つの属性名を指定する操作を行うことによって、当該属性を再分類対象属性として指定することができる。カテゴリ表示操作部511は、このようなユーザの操作に基づいて、当該ユーザによって指定された属性を再分類対象属性として選択する。ここで、図27を参照して、ユーザが目的属性、説明属性および再分類対象属性を指定する際の画面について説明する。ここでは、例えば自社の商品を購入し、他社の商品をあまり購入していない人購入者の商品の評価について分析を行う場合を想定する。この場合には、ユーザは、カテゴリが表示された画面上で、図27に示すように商品名別カテゴリを指定する。これにより、カテゴリ表示操作部511は、属性名が商品名である属性つまり、商品名別カテゴリに対応する属性を目的属性として選択する。また、カテゴリ表示操作部511によって目的属性が選択されると、図27に示すように、画面100には、説明属性を選択するためのサブ画面100dが表示される。このサブ画面100dには、文書に含まれる複数の属性の属性名が表示される。ここでは、上記したように商品の評価について分析するため、ユーザは、サブ画面100dに表示されている複数の属性名の中から属性名商品評価を指定する。これにより、カテゴリ表示操作部511は、属性名が商品評価である属性を説明属性として選択する。更に、画面100においては、再分類対象属性を選択するためのサブ画面100eが表示される。このサブ画面100eには、サブ画面100dと同様に、文書が有する複数の属性の属性名が表示される。このサブ画面100eにおいて属性名が指定されることにより、カテゴリ表示操作部511は、当該属性を再分類対象属性として選択する。図27に示す例では、サブ画面100eに表示されている複数の属性名の中から属性名購入者年齢層がユーザによって指定されているため、カテゴリ表示操作部511は、属性名が購入者年齢層である属性を再分類対象属性として選択する。再び図26に戻ると、前述した図10に示すステップS3の処理に相当するステップS113の処理が実行される。このステップS113の処理が実行されることによって、カテゴリ表示操作部511によって選択された説明属性の属性値に基づいて複数の文書が分類されたカテゴリ第2のカテゴリが分類された新たな説明属性のカテゴリ第3のカテゴリが生成される。次に、説明属性再分類部521は、ステップS112においてカテゴリ表示操作部511によって選択された再分類対象属性およびステップS113において説明属性クラスタリング部321によって生成された説明属性のカテゴリを入力値として、説明属性再分類処理を実行するステップS114。ここで、本実施形態における説明属性再分類処理について前述した図19および図20を用いて説明する。前述した第1の実施形態における説明属性再分類処理においては、図19に示すステップS67および68の処理が特徴属性抽出部322によって抽出された説明属性のカテゴリCeにおいて特徴的な属性の全ての属性値の各々について実行される。これに対して、本実施形態における説明属性再分類処理においては、図19に示すステップS67およびS68の処理がカテゴリ表示操作部511によって選択された再分類対象属性の全ての属性値の各々について実行される。なお、この点以外の処理については、前述した図19および図20において説明した処理と同様であるため、その詳しい説明を省略する。本実施形態においては、このようにステップS114において説明属性再分類処理が実行されることによって、説明属性クラスタリング部321によって生成された説明属性のカテゴリが再分類された新たな説明属性のカテゴリ第4のカテゴリが生成される。ステップS114の処理が実行されると、前述した図10に示すステップS6~S8の処理に相当するステップS115~S117の処理が実行される。上記したように本実施形態においては、説明属性再分類処理の際に、前述した第1の実施形態における特徴属性抽出部322によって抽出された説明属性のカテゴリにおいて特徴的な属性に代えて、カテゴリ表示操作部511によって選択された再分類対象属性ユーザによって指定された属性が用いられる。これにより、本実施形態においては、説明属性再分類処理においてユーザによって指定された属性が利用されるため、前述した第1の実施形態と比較して、当該説明属性再分類処理の精度を向上させることができ、更に、よりユーザの意図を反映した目的属性のカテゴリとの相関が高い説明属性のカテゴリを提示することが可能となる。以上説明した少なくとも1つの実施形態によれば、ユーザによって指定された目的属性に対して相関が高い説明属性のカテゴリを提示することが可能な文書分析装置およびプログラムを提供することができる。なお、本願発明は、上記各実施形態そのままに限定されるものではなく、実施段階ではその要旨を逸脱しない範囲で構成要素を変形して具体化できる。また、上記各実施形態に開示されている複数の構成要素の適宜な組合せにより種々の発明を形成できる。例えば、各実施形態に示される全構成要素から幾つかの構成要素を削除してもよい。更に、異なる実施形態に亘る構成要素を適宜組合せてもよい。"