マイクロブログの入力テキストを、利用者が与える任意の指定文字列に関連するか否かで分類するマイクロブログテキスト分類装置であって、前記入力テキストに、前記指定文字列が含まれるか否かを判定するテキスト解析手段と、前記指定文字列が含まれる指定テキストN1件と、前記指定文字列が含まれない比較テキストM1件を記憶するテキスト短期記憶手段と、前記指定文字列が含まれる指定テキストN2件と、前記指定文字列が含まれない比較テキストM2件を記憶するテキスト長期記憶手段と、前記テキスト短期記憶手段に保存されたテキストを基に、前記入力テキストの、前記指定文字列への関連スコアを算出し、出力する短期的テキスト分類手段と、前記テキスト長期記憶手段に保存されたテキストを基に、前記入力テキストの、前記指定文字列への関連スコアを算出し、出力する長期的テキスト分類手段と、前記短期的テキスト分類手段の出力結果と、前記長期的テキスト分類手段の出力結果を基に、前記入力テキストが、前記指定文字列に関連するか否かを判定する判定手段と、を有することを特徴とするマイクロブログテキスト分類装置。前記短期的テキスト分類手段は、前記テキスト短期記憶手段に格納されている全ての指定テキストを連結した第1のテキストと、該第1のテキストと前記入力テキストを連結した第2のテキストと、前記テキスト短期記憶手段に格納されている全ての比較テキストを連結した第3のテキストと、該第3のテキストと前記入力テキストを連結した第4のテキストを出力する短期テキスト連結手段と、前記短期テキスト連結手段で求められたテキストをそれぞれ辞書式の圧縮アルゴリズムを用いてデータ圧縮し、圧縮後のデータサイズを求める短期テキスト圧縮手段と、前記短期テキスト圧縮手段で求められた各テキストについての前記圧縮後のデータサイズを基に、前記入力テキストの、前記指定文字列への関連スコアを求める短期スコア出力手段と、を有することを特徴とする請求項1記載のマイクロブログテキスト分類装置。前記長期的テキスト分類手段は、前記テキスト長期記憶手段に格納されている全ての指定テキストを連結した第5のテキストと、該第5のテキストと前記入力テキストを連結した第6のテキストと、前記テキスト長期記憶手段に格納されている全ての比較テキストを連結した第7のテキストと、該第7のテキストと前記入力テキストを連結した第8のテキストを出力する長期テキスト連結手段と、前記長期テキスト連結手段で求められたテキストをそれぞれ統計型の圧縮アルゴリズムを用いてデータ圧縮し、圧縮後のデータサイズを求める長期テキスト圧縮手段と、前記長期テキスト圧縮手段で求められた各テキストの前記圧縮後のデータサイズを基に、前記入力テキストの、前記指定文字列への関連スコアを求める長期スコア出力手段と、を有することを特徴とする請求項1又は2に記載のマイクロブログテキスト分類装置。マイクロブログの入力テキストを、利用者が与える任意の指定文字列に関連するか否かで分類するマイクロブログテキスト分類装置が実行するマイクロブログテキスト分類方法であって、前記マイクロブログテキスト分類装置は、前記指定文字列が含まれる指定テキストN1件と、前記指定文字列が含まれない比較テキストM1件を記憶するテキスト短期記憶手段と、前記指定文字列が含まれる指定テキストN2件と、前記指定文字列が含まれない比較テキストM2件を記憶するテキスト長期記憶手段と、を備え、前記テキスト短期記憶手段に保存されたテキストを基に、前記入力テキストの、前記指定文字列への関連スコアを算出し、出力する短期的テキスト分類ステップと、前記テキスト長期記憶手段に保存されたテキストを基に、前記入力テキストの、前記指定文字列への関連スコアを算出し、出力する長期的テキスト分類ステップと、前記短期的テキスト分類ステップの出力結果と、前記長期的テキスト分類ステップの出力結果を基に、前記入力テキストが、前記指定文字列に関連するか否かを判定する判定ステップと、を有することを特徴とするマイクロブログテキスト分類方法。前記短期的テキスト分類ステップは、前記テキスト短期記憶手段に格納されている全ての指定テキストを連結した第1のテキストと、該第1のテキストと前記入力テキストを連結した第2のテキストと、前記テキスト短期記憶手段に格納されている全ての比較テキストを連結した第3のテキストと、該第3のテキストと前記入力テキストを連結した第4のテキストを出力する短期テキスト連結ステップと、前記短期テキスト連結ステップで求められたテキストをそれぞれ辞書式の圧縮アルゴリズムを用いてデータ圧縮し、圧縮後のデータサイズを求める短期テキスト圧縮ステップと、前記短期テキスト圧縮ステップで求められた各テキストについての前記圧縮後のデータサイズを基に、前記入力テキストの、前記指定文字列への関連スコアを求める短期スコア出力ステップと、を有することを特徴とする請求項4記載のマイクロブログテキスト分類方法。前記長期的テキスト分類ステップは、前記テキスト長期記憶手段に格納されている全ての指定テキストを連結した第5のテキストと、該第5のテキストと前記入力テキストを連結した第6のテキストと、前記テキスト長期記憶手段に格納されている全ての比較テキストを連結した第7のテキストと、該第7のテキストと前記入力テキストを連結した第8のテキストを出力する長期テキスト連結ステップと、前記長期テキスト連結ステップで求められたテキストをそれぞれ統計型の圧縮アルゴリズムを用いてデータ圧縮し、圧縮後のデータサイズを求める長期テキスト圧縮ステップと、前記長期テキスト圧縮ステップで求められた各テキストの前記圧縮後のデータサイズを基に、前記入力テキストの、前記指定文字列への関連スコアを求める長期スコア出力ステップと、を有することを特徴とする請求項4又は5に記載のマイクロブログテキスト分類方法。コンピュータを、請求項1ないし3のうちいずれか1項に記載のマイクロブログテキスト分類装置における各手段として機能させるためのプログラム。上記のように、現在はマイクロブログという、短く、くだけた文体で、テキストが投稿されるメディアに対して、利用者が望む情報に関連するテキストのみを、短期的な傾向と長期的な傾向に基づいて、高い精度を実現して分類できる技術は存在しない。本発明は、上記従来技術の問題点に鑑みてなされたものであり、形態素解析やngram分割の必要が無く、どんな言語で記述されたテキストに対しても、指定テキスト集合の傾向変化に高速に適応しながら、長期的な傾向に基づいた高い分類精度も同時に実現するマイクロブログテキスト分類技術を提供することを目的とする。上記の課題を解決するために、本発明は、マイクロブログの入力テキストを、利用者が与える任意の指定文字列に関連するか否かで分類するマイクロブログテキスト分類装置であって、前記入力テキストに、前記指定文字列が含まれるか否かを判定するテキスト解析手段と、前記指定文字列が含まれる指定テキストN1件と、前記指定文字列が含まれない比較テキストM1件を記憶するテキスト短期記憶手段と、前記指定文字列が含まれる指定テキストN2件と、前記指定文字列が含まれない比較テキストM2件を記憶するテキスト長期記憶手段と、前記テキスト短期記憶手段に保存されたテキストを基に、前記入力テキストの、前記指定文字列への関連スコアを算出し、出力する短期的テキスト分類手段と、前記テキスト長期記憶手段に保存されたテキストを基に、前記入力テキストの、前記指定文字列への関連スコアを算出し、出力する長期的テキスト分類手段と、前記短期的テキスト分類手段の出力結果と、前記長期的テキスト分類手段の出力結果を基に、前記入力テキストが、前記指定文字列に関連するか否かを判定する判定手段と、を有することを特徴とするマイクロブログテキスト分類装置として構成される。前記短期的テキスト分類手段は、前記テキスト短期記憶手段に格納されている全ての指定テキストを連結した第1のテキストと、該第1のテキストと前記入力テキストを連結した第2のテキストと、前記テキスト短期記憶手段に格納されている全ての比較テキストを連結した第3のテキストと、該第3のテキストと前記入力テキストを連結した第4のテキストを出力する短期テキスト連結手段と、前記短期テキスト連結手段で求められたテキストをそれぞれ辞書式の圧縮アルゴリズムを用いてデータ圧縮し、圧縮後のデータサイズを求める短期テキスト圧縮手段と、前記短期テキスト圧縮手段で求められた各テキストについての前記圧縮後のデータサイズを基に、前記入力テキストの、前記指定文字列への関連スコアを求める短期スコア出力手段と、を有するように構成することができる。なお、前記短期スコア出力手段は、データ圧縮後のデータサイズの差分と、短いテキストの関連スコアが小さくなり過ぎないようにするためのスムージングパラメータを用いて前記関連スコアを求める手段を含むようにしてもよい。また、前記長期的テキスト分類手段は、前記テキスト長期記憶手段に格納されている全ての指定テキストを連結した第5のテキストと、該第5のテキストと前記入力テキストを連結した第6のテキストと、前記テキスト長期記憶手段に格納されている全ての比較テキストを連結した第7のテキストと、該第7のテキストと前記入力テキストを連結した第8のテキストを出力する長期テキスト連結手段と、前記長期テキスト連結手段で求められたテキストをそれぞれ統計型の圧縮アルゴリズムを用いてデータ圧縮し、圧縮後のデータサイズを求める長期テキスト圧縮手段と、前記長期テキスト圧縮手段で求められた各テキストの前記圧縮後のデータサイズを基に、前記入力テキストの、前記指定文字列への関連スコアを求める長期スコア出力手段と、を備えて構成してもよい。なお、前記長期スコア出力手段は、データ圧縮後のデータサイズの差分と、短いテキストのスコアが小さくなり過ぎないようにするためのスムージングパラメータを用いて前記関連スコアを求める手段を含むように構成してもよい。また、本発明は、前記マイクロブログテキスト分類装置が実行するマイクロブログテキスト分類方法として構成してもよい。更に、本発明は、コンピュータを、前記マイクロブログテキスト分類装置における各手段として機能させるためのプログラムとして構成してもよい。上記のように構成された本発明に係るマイクロブログテキスト分類技術によれば、入力テキストが、利用者が指定した文字列が含まれる指定テキストの集合と、指定テキストを除く比較テキストの集合の、どちらと強い関連を示すかについて、短期的な少量のテキスト集合を基にしたデータ圧縮と、長期的な大量のテキスト集合を基にしたデータ圧縮を利用して分類するので、リアルタイム性の高いテキストと、リアルタイム性の低いテキストの両方を高い精度で分類できる。さらに、形態素解析やngram分割の必要が無いため、どんな言語で記述されたテキストに対しても共通の処理を用いてテキスト分類を実施できる。以下、図面を参照して本発明の実施の形態を説明する。装置構成図1は、本発明の一実施形態におけるマイクロブログテキスト分類装置100の構成を示す。同図に示すマイクロブログテキスト分類装置100は、テキスト短期記憶部110とテキスト長期記憶部120とテキスト解析部130と短期的テキスト分類部140と長期的テキスト分類部150と最終出力判定部160から構成され、マイクロブログのテキストと利用者が指定する文字列を入力として受け取り、入力テキストが指定文字列に関連するか否かを分類し、分類結果を出力する。図1に示すように、短期的テキスト分類部140は、短期テキスト連結部141と短期テキスト圧縮部142と短期スコア出力部143から構成され、長期的テキスト分類部150は、長期テキスト連結部151と長期テキスト圧縮部152と長期スコア出力部153から構成される。ここで、短期的テキスト分類部140がテキスト短期記憶部110に格納するテキストの量は、長期的テキスト分類部150がテキスト長期記憶部120に格納するテキストの量より少ない。また、後述するように、テキスト短期記憶部110は、指定文字列が含まれるテキストである指定テキストと、指定文字列が含まれないテキストである比較テキストを記憶するが、そのために、テキスト短期記憶部110は、指定テキストを記憶する指定短期テキスト記憶部111と、比較テキストを記憶する比較短期テキスト記憶部112を備えてもよい。同様に、テキスト長期記憶部120は、指定テキストを記憶する指定長期テキスト記憶部と、比較テキストを記憶する比較長期テキスト記憶部を備えてもよい。もちろん、上記のように記憶部を分けることの他、入力テキストxが指定テキストか比較テキストであるかの情報と共に各テキストをテキスト短期記憶部110とテキスト長期記憶部120に格納するようにしてもよい。また、本実施の形態において、短期テキスト圧縮部142は辞書式の圧縮アルゴリズムを用いてテキストの圧縮を行い、長期テキスト圧縮部152は統計式の圧縮アルゴリズムを用いてテキストの圧縮を行う。短期的テキスト分類部140は、直近のテキストに基づいて分類を行うことで、ツイート内容の急激な傾向変化にも素早く対応することができる。長期的テキスト分類部150は、大量のテキストに基づいて分類を行うことで、高い分類精度を実現できる。マイクロブログテキスト分類装置100は、コンピュータに、本実施の形態で説明する処理内容を記述したプログラムを実行させることにより実現可能である。すなわち、マイクロブログテキスト分類装置100において、各部が有する機能は、当該装置を構成するコンピュータに内蔵されるCPUやメモリなどのハードウェア資源を用いて、各部で実施される処理に対応するプログラムを実行することによって実現することが可能である。また、当該プログラムは、当該プログラムを記録したFD、CD-ROM、DVDなどの記録媒体や、インターネットなどのネットワークを介して市場に流通させることができる。装置の動作次に、本実施の形態に係るマイクロブログテキスト分類装置100の処理動作を、図2に示すフローチャートの手順に沿って詳細に説明する。ステップ1テキスト解析部130は、入力テキストxマイクロブログテキストに、利用者が指定する指定文字列が含まれるか否かを判定する。ここで、指定文字列は、タグから始まる文字列、ユーザ名から始まる文字列、URL、タグやユーザ名を除く任意のキーワードなど、如何なる文字列でも良い。入力テキストに指定文字列が含まれない場合はステップ2に進む。入力テキストに指定文字列が含まれる場合はステップ8に進む。ステップ2短期テキスト連結部141は、テキスト短期記憶部110に格納されている全ての指定テキストを連結した第1のテキストAと、該第1のテキストと前記入力テキストxを連結した第2のテキストAxと、前記テキスト短期記憶部110に格納されている全ての比較テキストを連結した第3のテキストBと、該第3のテキストと前記入力テキストxを連結した第4のテキストBxを出力する。このとき、テキストは時間順に古い物ほどテキストの前方にくるように連結する。ステップ3短期テキスト圧縮部142は、前記第1~第4のテキストA、Ax、B、Bxをそれぞれ圧縮して、各テキストの圧縮後サイズZ、Z、Z、Zを求める。ここで、短期テキスト圧縮部142は、文献1PeterDeutschRFC1951DEFLATECompressedDataFormatSpecificationversion13NetworkWorkingGroupRequestforComments1951May1996で示されるdeflateなどの、公知の辞書式圧縮アルゴリズムを利用することで、短期的な少量のテキストによる分類の精度と効率を高める。ステップ4短期スコア出力部143は、前記短期テキスト圧縮部142の出力結果Z、Z、Z、Zを用いて、以下の式により入力テキストxの関連スコアfを算出する。ここで、γはスムージングパラメータで、短い入力テキストのスコアが小さくなりすぎることと、ゼロ除算を防ぐ目的で用いられる例えば、γ=30などを用いる。なお、入力テキストxに指定文字列が含まれている場合は、f0とする。ステップ2~ステップ4の処理の具体例を図3に示す。図3は、短期的テキスト分類部140での処理に係るデータ構造と、スコア出力例を示す。図3に示すように、指定短期テキスト記憶部111に格納された指定テキストが連結されて指定短期連結テキストAが生成され、指定短期連結テキストAと入力テキストxが連結されてテキストAxが生成される。また、比較短期テキスト記憶部112に格納された比較テキストが連結されて比較短期連結テキストBが生成され、比較短期連結テキストBと入力テキストxが連結されてテキストBxが生成される。そして、それぞれのテキストが辞書式圧縮アルゴリズムにより圧縮され、圧縮データサイズから関連スコアfが算出される。ここで、Aとxの間で一致する文字列が多く含まれ、Aを事前情報として用いるとxを圧縮しやすくなる場合、Z-Zの値はゼロに近づく。一方、Bとxの間に関連が無い場合、xは圧縮されにくいため、Z-Zの値がZ-Zに比べて大きくなる。データ圧縮による分類は、文献2DarioBenedettoEmanueleCagliotiandVittorioLoretoLanguageTreesandZippingPhysicalReviewLetters8842002などにより公知であるが、本発明の実施の形態に係る技術では、圧縮後サイズの差分の比率とスムージングパラメータの適用により、マイクロブログのテキストの中でも、指定文字列と関連が強く、かつ情報量が多いツイートを分類することを可能とする。また、データ圧縮では、形態素解析などを行う必要は無く、いかなる言語で記述されたテキストも精度を落とすことなく扱える。また、非常にシンプルな分類手法であり、従来のテキスト分類器に比べ高速な分類が可能となる。さらに、テキストは時間順に連結されるため、多くのユーザが一斉に同内容のテキストを投稿したような場合はテキストが圧縮されやすくなり、高い分類精度を実現しやすい。ステップ5長期テキスト連結部151は、テキスト長期記憶部120に格納されている全ての指定テキストを連結した第5のテキストAと、該第5のテキストと前記入力テキストxを連結した第6のテキストAxと、前記テキスト長期記憶部120に格納されている全ての比較テキストを連結した第7のテキストBと、該第7のテキストと前記入力テキストを連結した第8のテキストBxを出力する。このとき、テキストは時間順に古い物ほどテキストの前方にくるように連結する。ステップ6長期テキスト圧縮部152は、前記第5~第8のテキストA、Ax、B、Bxをそれぞれ圧縮して、各テキストの圧縮後サイズZ、Z、Z、Zを求める。ここで、長期テキスト圧縮部152は、文献3JGClearyandIHWittenDatacompressionusingadaptivecodingandpartialstringmatchingIEEETransactionsonCommunicationsvolCOM32no4pp3964021984や文献4GCormackandRNSHorspoolDatacompressionusingdynamicmarkovmodellingTheComputerJournalvol30no6pp5415501987で示されるpredictionbypartialmatchingやdynamicMarkovcompressionDMCなどの、公知で圧縮率の良い統計的なアルゴリズムを用いることで、長期的なテキスト集合に基づいたテキスト分類の精度を高めることができる。ステップ7長期スコア出力部153は、前記長期テキスト圧縮部152の出力結果Z、Z、Z、Zを用いて、以下の式により入力テキストxの関連スコアgを算出する。ここで、δはスムージングパラメータで、短い入力テキストのスコアが小さくなりすぎることと、ゼロ除算を防ぐ目的で用いられる例えば、δ=30などを用いる。なお、入力テキストxに指定文字列が含まれている場合は、g0とする。ステップ8テキスト解析部130は、ステップ1において解析した、入力テキストxが指定テキストか比較テキストであるかの情報と共に、入力テキストxをテキスト短期記憶部110と、テキスト長期記憶部120に格納する。ただし、前記テキスト短期記憶部110が格納できるテキストは、直近の指定テキストN1件、直近の比較テキストM1件とする。すなわち、例えば、テキスト短期記憶部110において既にN1件の指定テキストが格納されている状態で、新たに指定テキストを格納する場合、最も古い指定テキストを削除した上で、新たな指定テキストを格納する。比較テキストについても同様である。同様に、前記テキスト長期記憶部120が格納できるテキストは、直近の指定テキストN2件、直近の比較テキストM2件とする。ここで、N1、N2、M1、M2は、ぞれぞれ0以上の整数であり、N1の値はN2より小さく、M1の値はM2より小さいものとする。なお、指定文字列でタグが指定された場合は、比較テキストを、入力テキストxにどのようなタグも含まれないテキストとしても良い。同様に、指定文字列でURLが指定された場合は、比較テキストを、入力テキストxにどのようなURLも含まれないテキストとしても良い。同様に、指定文字列でユーザ名が指定された場合は、比較テキストを、入力テキストxにどのようなユーザ名も含まれないテキストとしても良い。本発明に係る学習処理は、本ステップに関する処理のみであり、非常に高速な学習が実現できる。ステップ9最終出力判定部160は、短期スコア出力部143の出力結果fと長期スコア出力部153の出力結果gに基づき、fが閾値θよりも小さい場合、あるいは、fが閾値θより大きく、かつ、gが閾値φより小さい場合に、入力テキストxが指定文字列に関連していると分類し、関連していることを示す情報を出力する。それ以外の場合は、入力テキストxが指定文字列に関連していないと分類し、関連していないことを示す情報を出力する。いずれの場合も、fとgのスコアも出力してもよい。図4に、当該最終出力判定部160による2つのスコアに基づいた分類について示す。閾値θ、閾値φの値を小さく設定すると、高い精度で分類が可能になり、大きく設定すると、高い網羅率を実現する分類が可能になる。例えば、θ、φの値には05などを利用する。図5に、一例として、θ05、φ=10とし、eigaを指定文字列とした場合のマイクロブログのテキスト分類結果の例を示す。映画に関連するテキストについて、リアルタイム性が高いテキストもリアルタイム性が低いテキストも、短期的な傾向に基づく分類器短期的テキスト分類部140と長期的な傾向に基づく分類器長期的テキスト分類部150を両方用意することにより抽出できていることがわかる。また、最終出力判定部160によるスコアの分類において、fとgの値の線形和a×fb×gが閾値θより小さい場合に、入力テキストxが指定文字列に関連していると分類しても良い。このときのabの値には、例えば、それぞれ0703などを使用する。上記のように、短期的な傾向に基づくテキストの分類手段と、長期的な傾向に基づくテキストの分類手段との2つ用い、それぞれ辞書式の圧縮アルゴリズムと統計型の圧縮アルゴリズムを利用することにより、リアルタイム性の高いテキストの傾向変化に高速に適応しながら、長期的な傾向に基づいた高い分類精度も同時に実現する、高い分類精度を実現するマイクロブログのテキスト分類が実現できる。