事物に対する肯定/否定の価値判断を表す感性用語と、肯定/否定の何れであるかを示す属性との組合せを格納しておく感性辞書記憶手段と、文書ファイルに対して形態素処理を施し、当該文書ファイルに含まれる複数のテキスト文を形態素単位に分解する形態素解析手段と、各文に含まれる形態素または形態素の組合せからなる表現が、上記感性辞書記憶手段に格納された感性用語に該当するか否かを判定し、該当する場合には当該表現に対して組み合わされている上記肯定/否定の何れかの属性を示す属性タグを関連付ける手段と、否定文を構成する際に用いられる否定表現を格納しておく否定表現記憶手段と、各文に含まれる形態素または形態素の組合せからなる表現が、上記否定表現記憶手段に格納された否定表現に該当するか否かを判定し、該当する場合には当該表現に対して否定表現であることを示す否定表現タグを関連付ける手段と、各文に関連付けられた属性タグの種類と、否定表現タグの有無との組合せパターンに基づいて、当該文が否定評価文か肯定評価文かを判定し、否定評価文に対してはネガ判定タグを付与すると共に、肯定評価文に対してはポジ判定タグを付与する手段と、各文中の主格を構成するための助詞を探索し、当該助詞が付属している自立語を主題と認定する主題認定手段と、発言者の発言意図を表す意図表現と、その意図の類型との組合せを格納しておく意図表現記憶手段と、上記ネガ判定タグが付与された文について不満を意味する意図類型タグを関連付けると共に、上記ポジ判定タグが付与された文について好評を意味する意図類型タグを関連付け、さらに、各文に含まれる形態素または形態素の組合せからなる表現が、上記意図表現辞書記憶手段に格納された意図表現に該当するか否かを判定し、該当する場合には当該表現に対して対応の類型を示す意図類型タグを関連付ける手段と、複数種類の評価軸を示す文字列と、各評価軸に包含される類似表現との対応関係を格納しておく評価軸類似表現記憶手段と、各文に認定された主題が、上記評価軸類似表現記憶手段に格納された類似表現に該当するか否かを判定し、該当する場合には文に対して対応の評価軸を関連付ける手段と、各文を、共通の評価軸、意図類型及び感性用語を備えた類似文の集合である類似文グループ毎に分類すると共に、各類似文グループ中で文字数が最も少ない類似文を代表意見と認定する手段と、複数の代表意見が列記された代表意見リストを生成する手段と、この代表意見リストを出力する手段と、を備えたことを特徴とする感性分析システム。上記代表意見リスト中の各代表意見には、それぞれの類似文グループに含まれる類似文の件数が付記されていることを特徴とする請求項1に記載の感性分析システム。上記代表意見リスト中の一の代表意見が選択された場合に、対応の類似文グループに属する個々の類似文を列記した内訳リストを生成する手段と、この内訳リストを出力する手段とを備えたことを特徴とする請求項1または2に記載の感性分析システム。上記内訳リスト中の一の類似文が選択された場合に、当該類似文を含む文書の全文を出力する手段を備えたことを特徴とする請求項3に記載の感性分析システム。コンピュータを、事物に対する肯定/否定の価値判断を表す感性用語と、肯定/否定の何れであるかを示す属性との組合せを格納しておく感性辞書記憶手段、文書ファイルに対して形態素処理を施し、当該文書ファイルに含まれる複数のテキスト文を形態素単位に分解する形態素解析手段、各文に含まれる形態素または形態素の組合せからなる表現が、上記感性辞書記憶手段に格納された感性用語に該当するか否かを判定し、該当する場合には当該表現に対して組み合わされている上記肯定/否定の何れかの属性を示す属性タグを関連付ける手段、否定文を構成する際に用いられる否定表現を格納しておく否定表現記憶手段、各文に含まれる形態素または形態素の組合せからなる表現が、上記否定表現記憶手段に格納された否定表現に該当するか否かを判定し、該当する場合には当該表現に対して否定表現であることを示す否定表現タグを関連付ける手段、各文に関連付けられた属性タグの種類と、否定表現タグの有無との組合せパターンに基づいて、当該文が否定評価文か肯定評価文かを判定し、否定評価文に対してはネガ判定タグを付与すると共に、肯定評価文に対してはポジ判定タグを付与する手段、各文中の主格を構成するための助詞を探索し、当該助詞が付属している自立語を主題と認定する主題認定手段、発言者の発言意図を表す意図表現と、その意図の類型との組合せを格納しておく意図表現記憶手段、上記ネガ判定タグが付与された文について不満を意味する意図類型タグを関連付けると共に、上記ポジ判定タグが付与された文について好評を意味する意図類型タグを関連付け、さらに、各文に含まれる形態素または形態素の組合せからなる表現が、上記意図表現辞書記憶手段に格納された意図表現に該当するか否かを判定し、該当する場合には当該表現に対して対応の類型を示す意図類型タグを関連付ける手段、複数種類の評価軸を示す文字列と、各評価軸に包含される類似表現との対応関係を格納しておく評価軸類似表現記憶手段、各文に認定された主題が、上記評価軸類似表現記憶手段に格納された類似表現に該当するか否かを判定し、該当する場合には文に対して対応の評価軸を関連付ける手段、各文を、共通の評価軸、意図類型及び感性用語を備えた類似文の集合である類似文グループ毎に分類すると共に、各類似文グループ中で文字数が最も少ない類似文を代表意見と認定する手段、複数の代表意見が列記された代表意見リストを生成する手段、この代表意見リストを出力する手段、として機能させることを特徴とする感性分析プログラムこのように、従来の分析技術を用いることにより、評価対象である商品等に対するエンドユーザの好き嫌いや良し悪しといった、二者択一的な評価を自動集計することが実現できる。しかしながら、分析担当者にとってエンドユーザの生の声に触れることは避けて通れず、最終的には膨大な量の文書に当たらざるを得ないのが実情であるが、各エンドユーザがフリーワードで気ままに記述した文書にアトランダムに目を通していくことは極めて非効率的であり、文書閲覧プログラムの検索機能を駆使するにしても、多くの労力を要していた。この発明は、従来のこのような問題を解決するために案出されたものであり、各エンドユーザが記述した膨大な量の文書を、分析担当者が見やすいように分類整理して提示することを可能とする技術の実現を目的としている。上記の目的を達成するため、請求項1に記載した感性分析システムは、事物に対する肯定/否定の価値判断を表す感性用語と、肯定/否定の何れであるかを示す属性との組合せを格納しておく感性辞書記憶手段と、文書ファイルに対して形態素処理を施し、当該文書ファイルに含まれる複数のテキスト文を形態素単位に分解する形態素解析手段と、各文に含まれる形態素または形態素の組合せからなる表現が、上記感性辞書記憶手段に格納された感性用語に該当するか否かを判定し、該当する場合には当該表現に対して組み合わされている上記肯定/否定の何れかの属性を示す属性タグを関連付ける手段と、否定文を構成する際に用いられる否定表現を格納しておく否定表現記憶手段と、各文に含まれる形態素または形態素の組合せからなる表現が、上記否定表現記憶手段に格納された否定表現に該当するか否かを判定し、該当する場合には当該表現に対して否定表現であることを示す否定表現タグを関連付ける手段と、各文に関連付けられた属性タグの種類と、否定表現タグの有無との組合せパターンに基づいて、当該文が否定評価文か肯定評価文かを判定し、否定評価文に対してはネガ判定タグを付与すると共に、肯定評価文に対してはポジ判定タグを付与する手段と、各文中の主格を構成するための助詞を探索し、当該助詞が付属している自立語を主題と認定する主題認定手段と、発言者の発言意図を表す意図表現と、その意図の類型との組合せを格納しておく意図表現記憶手段と、上記ネガ判定タグが付与された文について不満を意味する意図類型タグを関連付けると共に、上記ポジ判定タグが付与された文について好評を意味する意図類型タグを関連付け、さらに、各文に含まれる形態素または形態素の組合せからなる表現が、上記意図表現辞書記憶手段に格納された意図表現に該当するか否かを判定し、該当する場合には当該表現に対して対応の類型を示す意図類型タグを関連付ける手段と、複数種類の評価軸を示す文字列と、各評価軸に包含される類似表現との対応関係を格納しておく評価軸類似表現記憶手段と、各文に認定された主題が、上記評価軸類似表現記憶手段に格納された類似表現に該当するか否かを判定し、該当する場合には文に対して対応の評価軸を関連付ける手段と、各文を、共通の評価軸、意図類型及び感性用語を備えた類似文の集合である類似文グループ毎に分類すると共に、各類似文グループ中で文字数が最も少ない類似文を代表意見と認定する手段と、複数の代表意見が列記された代表意見リストを生成する手段と、この代表意見リストを出力する手段とを備えたことを特徴としている。上記属性としては、例えばや-の極性が該当するが、肯定や否定、あるいはPやN等であってもよい以下同様。上記不満を意味する意図類型タグとしては、不満の他にネガティブな意味を有する残念、否定的、文句などが該当する。上記好評を意味する意図類型タグとしては、好評の他にポジティブな意味を有する満足、肯定的、讃辞などが該当する。上記出力とは、ディスプレイに表示すること以外に、プリンタを介してプリントアウトすること、所定形式のファイルを生成して記憶手段に格納すること、画面htmlファイル等を生成してクライアント端末に送信することを含む概念である。請求項2に記載した感性分析システムは、請求項1に記載のシステムであって、さらに、上記代表意見リスト中の各代表意見には、それぞれの類似文グループに含まれる類似文の件数が付記されていることを特徴としている。請求項3に記載した感性分析システムは、請求項1または2に記載のシステムであって、さらに、上記代表意見リスト中の一の代表意見が選択された場合に、対応の類似文グループに属する個々の類似文を列記した内訳リストを生成する手段と、この内訳リストを出力する手段とを備えたことを特徴としている。請求項4に記載した感性分析システムは、請求項3に記載のシステムであって、さらに、上記内訳リスト中の一の類似文が選択された場合に、当該類似文を含む文書の全文を出力する手段を備えたことを特徴としている。請求項5に記載した感性分析プログラムは、コンピュータを、事物に対する肯定/否定の価値判断を表す感性用語と、肯定/否定の何れであるかを示す属性との組合せを格納しておく感性辞書記憶手段、文書ファイルに対して形態素処理を施し、当該文書ファイルに含まれる複数のテキスト文を形態素単位に分解する形態素解析手段、各文に含まれる形態素または形態素の組合せからなる表現が、上記感性辞書記憶手段に格納された感性用語に該当するか否かを判定し、該当する場合には当該表現に対して組み合わされている上記肯定/否定の何れかの属性を示す属性タグを関連付ける手段、否定文を構成する際に用いられる否定表現を格納しておく否定表現記憶手段、各文に含まれる形態素または形態素の組合せからなる表現が、上記否定表現記憶手段に格納された否定表現に該当するか否かを判定し、該当する場合には当該表現に対して否定表現であることを示す否定表現タグを関連付ける手段、各文に関連付けられた属性タグの種類と、否定表現タグの有無との組合せパターンに基づいて、当該文が否定評価文か肯定評価文かを判定し、否定評価文に対してはネガ判定タグを付与すると共に、肯定評価文に対してはポジ判定タグを付与する手段、各文中の主格を構成するための助詞を探索し、当該助詞が付属している自立語を主題と認定する主題認定手段、発言者の発言意図を表す意図表現と、その意図の類型との組合せを格納しておく意図表現記憶手段、上記ネガ判定タグが付与された文について不満を意味する意図類型タグを関連付けると共に、上記ポジ判定タグが付与された文について好評を意味する意図類型タグを関連付け、さらに、各文に含まれる形態素または形態素の組合せからなる表現が、上記意図表現辞書記憶手段に格納された意図表現に該当するか否かを判定し、該当する場合には当該表現に対して対応の類型を示す意図類型タグを関連付ける手段、複数種類の評価軸を示す文字列と、各評価軸に包含される類似表現との対応関係を格納しておく評価軸類似表現記憶手段、各文に認定された主題が、上記評価軸類似表現記憶手段に格納された類似表現に該当するか否かを判定し、該当する場合には文に対して対応の評価軸を関連付ける手段、各文を、共通の評価軸、意図類型及び感性用語を備えた類似文の集合である類似文グループ毎に分類すると共に、各類似文グループ中で文字数が最も少ない類似文を代表意見と認定する手段、複数の代表意見が列記された代表意見リストを生成する手段、この代表意見リストを出力する手段として機能させることを特徴としている。この発明に係る感性分析システム及び感性分析プログラムにあっては、多数の分析対象文書から相互に似通った内容の文を類似文グループとして抽出すると共に、各類似文グループから最も文字数の少ない類似文を代表意見として選別し、代表意見リストとして外部に出力することができる。このため分析担当者は、コンパクトにまとめられた代表意見リストを眺めることにより、分析対象文書の内容を概括することが可能となり、内容チェックの効率化を実現できる。この代表意見は、機械によって合成された文ではなく、エンドユーザが実際に記述した文そのものであるため、分析担当者はエンドユーザの生の声に触れることができ、行間に潜む微妙なニュアンスを汲み取ることも可能となる。図1は、この発明に係る感性分析システム10の全体構成を示すブロック図であり、文書登録部11と、文書記憶部12と、文書解析部13と、ネガ/ポジ判定部14と、感性辞書記憶部15と、否定表現記憶部16と、主題認定部17と、意図抽出部18と、意図表現記憶部19と、分析結果記憶部20と、分析結果評価部21と、評価軸類似表現記憶部22と、時系列解析部23と、考察ルール記憶部24と、画面生成部25とを備えている。上記の文書登録部11、文書解析部13、ネガ/ポジ判定部14、主題認定部17、意図抽出部18、分析結果評価部21、時系列解析部23及び画面生成部25は、サーバコンピュータのCPUが、OS及びアプリケーションプログラムに従って必要な処理を実行することによって実現される。また、上記の文書記憶部12、感性辞書記憶部15、否定表現記憶部16、意図表現記憶部19、分析結果記憶部20、評価軸類似表現記憶部22及び考察ルール記憶部24は、サーバコンピュータの外部記憶装置内に設けられている。この感性分析システム10は、Webサーバ26とネットワーク接続されており、Webサーバ26はインターネット27を介して複数のクライアント端末28と接続される。各クライアント端末28は、OS及びWebブラウザを搭載したPC等よりなる。つぎに、この感性分析システム10の利用方法について説明する。まずユーザは、クライアント端末28からWebサーバ26にアクセスし、ID及びパスワードを入力してログインした後、サービスメニューから感性分析サービスを選択する。この結果、Webサーバ26からクライアント端末28に対して分析条件指定画面が送信される。図2は、この分析条件指定画面40の一例を示すものであり、分析対象ファイル指定欄41と、評価軸指定欄42とを備えている。まず、分析対象ファイル指定欄41は、ユーザ側で事前に準備した文書ファイルを指定する欄である。すなわち、ユーザが参照ボタン43をクリックすると、クライアント端末28のドライブ構造を示すファイル選択ウィンドウがWebブラウザ上に表示される。これに対しユーザは、特定のドライブ名やその配下のフォルダ名をクリックして展開させ、特定の文書ファイルを指定する。図においては、03~11アンケート結果csvという文書ファイルが指定されている。この文書ファイルには、ユーザであるABC観光ホテルの顧客から集めた電子化済みの文書が、複数件格納されている。各文書は、個々の顧客が記述したアンケートの回答文書に相当し、それぞれ複数の文が含まれている。また各文書には、回答日時や更新日時等の時間情報と、回答者の属性情報性別、年代、職業、都道府県、郵便番号等が付加されている。評価軸指定欄42は、分析対象ファイルに含まれた各文に対する分析項目を指定する欄であり、ユーザの属する業界毎に設定された標準の評価軸が、複数列挙されている。図においては、ユーザIDに関連付けられた業種コードがホテル旅館業界であるため、価格、料理、部屋、風呂、立地、宴会、設備等が表示されている。これに対しユーザは、不要な評価軸のチェックボックスに入れられたチェックを外すことにより、当該評価軸を分析項目から除外することができる。以上の設定を完了したユーザが、分析開始ボタン44をクリックすると、クライアント端末28からWebサーバ26に対して、感性分析リクエストが送信される。この際、ユーザが指定した文書ファイルのデータと、ユーザが設定した評価軸の識別コードが、Webサーバ26に送信される。これを受けたWebサーバ26は、クライアント端末28からアップロードされた文書ファイルや評価軸の識別コード、当該ユーザの業種コード等のデータを感性分析システム10に送信し、分析を依頼する。以下、図3のフローチャートに従い、この感性分析システム10における処理手順を説明する。まず、感性分析システム10の文書登録部11は、Webサーバ26から送信された文書ファイルを、文書記憶部12に格納するS10。この文書ファイルには、ユーザが設定した評価軸の識別コード及びユーザの業種コードが関連付けられている。つぎに、文書解析部13が文書記憶部12に格納された文書ファイルを取り出し、当該文書ファイル中の各文書について文書識別コードを付与すると同時に、各文書に含まれる各文について文識別コードを付与するS11。つぎに文書解析部13は、文書ファイル中の各文について、形態素解析処理を施すS12。ここで形態素解析とは、自然言語で記述された文を、意味を有する最小の言語単位である形態素に分解し、それぞれの品詞を特定する処理をいう。この形態素解析処理は公知技術であり、例えば以下のようなフリーソフトを形態素解析エンジンとして用いることができる。■MeCabhttpmecabsourceforgenet■ChaSenhttpchasennaistjphikiChaSenつぎに文書解析部13は、形態素に分解された各文について、構文解析処理を施すS14。ここで構文解析とは、各文に含まれる文節間の係り受け構造を特定する処理をいう。この構文解析自体も公知技術であり、例えば以下のようなフリーソフトを構文解析エンジンとして用いることができる。■KNPhttpnlpkueekyotouacjpnlresourceknphtml■CaboChahttpchasenorgtakusoftwarecabocha文書解析部13による処理が完了すると、ネガ/ポジ判定部14によるネガ/ポジ判定処理が実行されるS16。以下、図4のフローチャートに従い、ネガ/ポジ判定処理の具体的な手順について説明する。まずネガ/ポジ判定部14は、感性辞書記憶部15内に格納された各種感性辞書を参照し、各文を構成する形態素または形態素の組合せの中で、感性辞書に登録された感性用語に該当するものを探索するS1601。感性辞書記憶部15には、図5に示すように、汎用辞書群50と、複数のドメイン別辞書群55が格納されている。また、汎用辞書群50には、単語辞書51、二項関係辞書52、慣用句辞書53、擬態語辞書54の各辞書が含まれている。さらに、各ドメイン別辞書群55には、単語辞書56、二項関係辞書57、擬態語辞書58の各辞書がそれぞれ含まれている。図6は、汎用辞書群50に属する単語辞書51の登録データを例示するものであり、感性用語、読みがな及び極性のデータ項目を備えたレコードが多数格納されている。ここで感性用語のデータ項目には、おいしいやうまい、まずい等、事物に対する肯定/否定良し悪しに関する人間の主観的な価値判断を表す名詞や形容詞等が格納されている。また、極性のデータ項目には、当該感性用語の意味内容が肯定的な場合にはの符号が、否定的な場合には-の符号が設定されている。汎用辞書群50に属する二項関係辞書52にも、図示は省略したが、感性用語、読みがな、極性のデータ項目を備えたレコードが多数登録されている。ここで二項関係とは、例えば値段が高いのように、二つの単語が助詞を介して組み合わされることにより、初めて一つの具体的な価値判断が生じる言葉を意味している。すなわち、高いという形容詞は、一般的には肯定的な意味合いを観念させるものであるが、値段が高いや危険性が高い、腐食性が高いのように、主語によっては否定的な意味合いが生じる場合がある。あるいは逆に、低いという形容詞は、一般的には否定的な意味合いを観念させるものであるが、危険性が低いや毒性が低い、違法性が低いのように、主語によって肯定的な意味合いが生じる場合がある。このため二項関係辞書52には、このように二つの単語の組合せによって具体的な価値判断を表すこととなる言葉について、または-の極性が付与されている。汎用辞書群50に属する慣用句辞書53にも、図示は省略したが、感性用語、読みがな、極性のデータ項目を備えたレコードが多数登録されている。具体的には、馬の耳に念仏感性用語/-極性、雨降って地固まる感性用語/極性、片腹痛い感性用語/-極性、覆水盆に返らず感性用語/-極性、出藍の誉れ感性用語/極性のように、諺や格言のように価値判断を伴う慣用句が感性用語のデータ項目に充填されると共に、各慣用句の意味合いが肯定的なものである場合にはが、否定的なものである場合には-が極性のデータ項目に充填されている。汎用辞書群50に属する擬態語辞書54にも、図示は省略したが、感性用語、読みがな、極性のデータ項目を備えたレコードが多数登録されている。具体的には、わくわく感性用語/極性、ほっこり感性用語/極性、ざわざわ感性用語/-極性、ぎとぎと感性用語/-極性のように、価値判断を伴う擬態語が感性用語のデータ項目に充填されると共に、各擬態語の意味合いが肯定的なものである場合にはが、否定的なものである場合には-が極性のデータ項目に充填されている。各ドメイン別辞書群55に属する単語辞書56、二項関係辞書57、擬態語辞書58にも、図示は省略したが、感性用語、読みがな、極性のデータ項目を備えたレコードがそれぞれ多数登録されている。ただし、各ドメイン別辞書群は、それぞれ特定のカテゴリ業界、商品分野、サービス分野毎に用意されており、当該カテゴリに特有の感性用語や極性が登録されている。そして、特定の形態素または形態素の組合せにマッチする感性用語が感性辞書中に存在していた場合、ネガ/ポジ判定部14はその感性用語の極性を表すタグ<>または<->を当該表現に付与するS1602。この際、例えば文中に値段が少し高いという表現があり、二項関係辞書52中に値段が高い感性用語/-極性の登録例が存在した場合に、ネガ/ポジ判定部14は構文解析の処理結果を参照することにより、値段が少し高いに対して<->のタグを付与することができる。すなわち、文書解析部13による構文解析処理により、当該文中の値段がの文節が高いの文節に係ることを示す解析データが生成されているため、ネガ/ポジ判定部14はこの解析データに基づき、二項関係辞書52中の値段が高いの極性を値段が少し高いの表現に適用可能となる。つぎにネガ/ポジ判定部14は、否定表現記憶部16を参照し、各文を構成する形態素または形態素の組合せ中で、否定表現記憶部16に登録された否定表現パターンに合致する表現を探索するS1603。否定表現記憶部16には、図示は省略したが、否定文を作る際に用いられる多数の否定表現パターンが格納されている。例えば、思えません、思えない、いえません、いえない、いえぬ、ありません、ない、感じません、感じない、考えません、考えない等が該当する。そして、否定表現記憶部16中に文中の形態素または形態素の組合せにマッチする否定表現パターンが登録されていた場合、ネガ/ポジ判定部14はその表現形態素または形態素の組合せに対して否定表現タグ<否定>を付与するS1604。つぎにネガ/ポジ判定部14は、各文に付与された極性タグと否定表現タグとの組合せに独自の文法ルールを適用することにより、文全体が否定的か肯定的かの判定を行うS1605。そして、否定的との判定結果が出た場合、ネガ/ポジ判定部14は当該否定評価文に<N>のネガ判定タグを付与し、肯定的との判定結果が出た場合には、当該肯定評価文に<P>のポジ判定タグを付与するS1606。例えば、図7に示すように、料理は、おいしいと思いました。という文の場合、おいしいの形態素に<>の極性タグが付与されており、<否定>タグは付与されていないため、ネガ/ポジ判定部14は文全体を肯定的と認定し、<P>のポジ判定タグを関連付ける。これに対し、図7に示すように、料理は、おいしいとは思いませんでした。という文の場合、おいしいの形態素に<>の極性タグが付与されているが、それよりも後方に位置する思いませんの部分に<否定>タグが付与されているため、ネガ/ポジ判定部14は文全体を否定的と認定し、<N>のネガ判定タグを関連付ける。また、図7に示すように、料理は、まずかったです。という文の場合、まずかっの形態素に<->の極性が付与されており、<否定>タグは付与されていないため、ネガ/ポジ判定部14は文全体を否定的と認定し、<N>のネガ判定タグを関連付ける。これに対し、図7に示すように、料理は、まずくはありませんでした。という文の場合、まずくの形態素に<->の極性が付与されているが、それよりも後方に位置するありませんの部分に<否定>タグが付与されているため、ネガ/ポジ判定部14は文全体を肯定的と認定し、<P>のポジ判定タグを関連付ける。ネガ/ポジ判定部14によるネガ/ポジ判定処理が完了すると、主題認定部17による主題認定処理が実行される図3のS18。ここで主題認定処理とは、ネガ/ポジの評価対象を特定する処理を意味する。この主題を特定するため主題認定部17は、まず文中における格要素~は、~が、~もを探索し、これらの助詞が付属している自立語主格を主題と認定し、その旨を示す<主題>のタグを付与する。図7で示した各例文の場合、料理が主題に該当する。文によっては、主格が省略されている場合がある。例えば、図8に示すように、部屋が蒸し暑くて寝苦しかった。の文に続くしかもかび臭かった。では、主格が省略されている。このような場合、主題認定部17は前の文の主題である部屋を後の文に継承させ、の文の主題として部屋を認定する。この主題の継承は、連続する文の間に限定されるものではなく、主格の存在しない文が続いた場合には、次々と継承される。図8においては、静かなのがせめてもの救いだった。の文にも、の文の部屋が主格として継承されている。そして、新たな主格である料理はを有するの文が登場した時点で、部屋の主題としての継承が停止されている。当該文中に主格が存在せず、かつ、継承すべき主格を備えた先行文が存在しない場合、主題認定部17は当該文中に連体修飾語が含まれているか否かを探索し、連体修飾語を発見した場合にはその修飾先の形態素を主題と認定する。例えば、いい香り。という文の場合、主格が省略されているが、香りという名詞体言を修飾している連体修飾語いい<>が存在しているため、主題認定部17は香りを当該文の主題と認定する。主題認定部17による主題認定処理が完了すると、意図抽出部18による意図抽出処理が実行される図3のS20。ここで意図とは、個別の主題に対する発言者文執筆者の良い/悪いという二元論的な価値判断の他に、当該価値判断の背後に潜む発言目的や思惑、あるいは良し悪しの価値判断から離れた発言者の読み手に対する主張やメッセージなどを含む概念であり、好評、不満、意向、要望、質問、予想外、興味有り、興味無し等に類型化できる。まず意図抽出部18は、<P>のポジ判定タグが付与された文に対して<好評>の意図類型タグを付与すると共に、<N>のネガ判定タグが付与された文に対して<不満>の意図類型タグを付与する。つぎに、意図抽出部18は意図表現記憶部19を参照して、各文中の表現形態素または形態素の組合せとのマッチングを実行し、<好評>及び<不満>以外の意図類型を抽出する。すなわち、図9に示すように、意図表現記憶部19に格納された各レコードは、意図表現と意図類型のデータ項目を備えている。そこで意図抽出部18は、この意図表現にマッチする表現を各文中において探索し、該当する表現を発見した場合には、対応する意図類型のタグを当該表現に関連付ける。例えば、図10に示すように、夕食が粗末なので、もう少し品数を増やして下さい。という文が与えられた場合、意図抽出部18は下さいの文字列が意図表現記憶部19に存在することを探知した後、下さいの意図類型である要望に対応した<要望>の意図類型タグを当該表現に関連付ける。因みに、この文については文全体が否定的であることを示す<N>のネガ判定タグが付与されているため、<不満>の意図類型タグが重複的に付与されている。また、図10に示すように、値段が良心的なのには驚きました。という文が与えられた場合、意図抽出部18は驚きの文字列が意図表現記憶部19に存在することを探知した後、驚きに対応した<予想外>の意図類型タグを当該表現に付与する。この文については、文全体が肯定的であることを示す<P>のポジ判定タグが付与されているため、<好評>の意図類型タグも付与されている。また、図10に示すように、アクセスが悪いので今度は車にしたい。という文が与えられた場合、意図抽出部18はしたいの文字列が意図表現記憶部19に存在することを探知した後、したいに対応した<意向>の意図類型タグを当該文に付与する。この文については、文全体が否定的であることを示す<N>のネガ判定タグが付与されているため、<不満>の意図類型タグも付与されている。。さらに、図10に示すように、当方の頼み方がいけなかったのでしょうかという文が与えられた場合、意図抽出部18はでしょうかの文字列が意図表現記憶部19に存在することを探知した後、でしょうかに対応した<質問>の意図類型タグを当該文に付与する。この文の場合、ネガ/ポジの判定結果を示すタグが付与されていないため、<好評>や<不満>の意図類型タグは付与されていない。分析対象ファイルに含まれる全ての文について意図抽出処理が完了すると、意図抽出部18は、これまでの分析結果を分析結果記憶部20に格納する図3のS22。ここで分析結果とは、各文に対して主題タグや極性タグ、否定表現タグ、ネガ/ポジ判定タグ、意図類型タグを付与した分析結果データが該当する。つぎに、分析結果評価部21及び画面生成部25によって、分析結果画面が生成される図3のS24。この分析結果画面は、Webサーバ26を経由してクライアント端末28に送信される図3のS26。図11は、クライアント端末28のWebブラウザ上に表示された分析結果画面60の一例を示すものであり、メイン領域にはネガ/ポジ分析結果を示すネガ/ポジ分布グラフ61が表示されている。また、サイドバーには、意図抽出結果の件数がツリー状に表示された意図分類チャート62が設けられている。まず、ネガ/ポジ分布グラフ61には、総合、価格、料理、部屋、風呂、立地の評価軸毎に、ポジ、ネガ、中立のパーセンテージが帯グラフによって示されている。このグラフ61を参照することにより、例えば、価格についてはポジ判定の付いた文書の割合がネガ判定の文書の割合よりも多いことから、顧客は価格について概ね満足していることが読み取れる。これに対し、部屋についてはネガ判定の付いた文書の割合が圧倒的に多くなっているため、多くの顧客の不興を買っていることが理解できる。また、各評価軸の合計値から導かれた総合については、ポジとネガの比率が拮抗しているため、全体としては可もなく不可もなしという結果を認識することができる。ネガ/ポジ分析結果の見せ方は上記の帯グラフに限定されるものではなく、レーダーチャートや円グラフによってネガ/ポジの割合や数を表示することもできる。意図分類チャート62においては、価格、料理、部屋、風呂、立地の評価軸毎に、該当文の延べ件数が括弧内に表示されている。例えば、価格に関しては318件の文が、料理に関しては170件の文が関連付けられている。ここでユーザが各評価軸をクリックすると、好評、不満、意向、要望、質問、予想外、興味有り、興味無し、不明の意図類型がそれぞれ展開する。また、各意図類型には該当の意図類型タグが付与された文の延べ数が括弧内に表示されている。例えば、価格配下の好評に関しては74件の文が存在しており、同不満に関しては121件の文が存在していることが示されている。不明とは、該当の評価軸に係るものではあるが、何れの意図類型タグをも付与されていない文の数を示している。ここでユーザが何れかの意図類型をクリックすると、当該意図類型に含まれる代表意見が複数列挙された代表意見リストが展開する。例えば、ユーザが評価軸価格配下の意図類型好評をクリックすると、図12に示すように、サイドバー中に料金の安さが魅力。17、料金が手ごろだし。12、安いわりには良し。15等の代表意見を列記した代表意見リスト63が展開表示される。各代表意見の末尾に付記された括弧付きの数字は、当該代表意見及びその類似文の合計数を示している。これに対しユーザが何れかの代表意見をマウスポインタで選択すると、メイン領域に当該代表意見及びその類似文から構成される類似文グループの内訳リスト64が表示される。この内訳リスト64は、文書番号及び類似文の表示項目を備えており、類似文の表示項目には、各文書の中で代表意見と同一または近似した文が表示されている。この結果ユーザは、個々の類似文の具体的な表現を確認することが可能となる。ユーザが任意の類似文の選択ボタン65をクリックすると、図示は省略したが、ディスプレイ上に別ウィンドウが起動して、当該代表意見または他の類似文を含む文書の全体が表示される。表示された文書中の各文には、各種情報極性タグ、否定表現タグ、ネガ/ポジ判定タグ、主題タグ、評価軸、意図類型タグ、属性情報、時間情報等が付与されている。上記のように、このシステム10においては、まず代表意見リスト63が画面中に表示された後、その中の一の代表意見に係る内訳リスト64が表示され、最後に内訳リスト64中の一の類似文に係る文書全体が表示されというように、分析対象データの内容が段階的に表示される仕組みを備えているため、分析担当者は要チェックの文を容易に探知することができ、作業効率を飛躍的に向上させることができる。つぎに、図13のフローチャートに従い、この分析結果画面60の生成に係る処理手順を説明する。まず、分析結果評価部21は、当該文書ファイルに関連付けられた評価軸である価格、料理、部屋、風呂、立地を取得するS2401。つぎに分析結果評価部21は、評価軸類似表現記憶部22に格納された業界毎の評価軸類似表現辞書を参照し、各評価軸の類似表現展開語を特定するS2402。図14は、評価軸類似表現記憶部22に格納されたホテル旅館業界用の評価軸類似表現辞書の具体例を示している。例えば、価格の評価軸については、価格の他に、料金、値段、宿泊料、宿代等の類義語や関連語が類似表現として格納されている。これらの類似表現は、一般的な類義語辞書等を参照し、また個々の業界の特性を考慮しつつ、ユーザの属する業界毎に編纂されたものである。このため、価格の評価軸について、価格や料金、値段といった一般的な呼び名の他に、宿泊料、宿代のようにホテル旅館業界に特有の呼び名が列記されている。また、飲食業界に属するユーザに対してサービスを提供する場合には、宿泊料や宿代の代わりに飲食代や飲み代等の類似表現が列記された、飲食業界用の評価軸類似表現辞書が適用されることとなる。つぎに分析結果評価部21は、文書ファイルに含まれる各文の主題として認定された文字列と、上記の類似表現とをマッチングさせ、該当する文に対応の評価軸を関連付けるS2403。例えば、図10の夕食が粗末なので、もう少し品数を増やして下さい。という文の場合、主題である夕食の文字列が評価軸料理の類似表現として登録されているため、分析結果評価部21は料理の評価軸識別コードを当該文に関連付ける。また、図10の値段が良心的なのには驚きました。という文の場合、主題である値段の文字列が評価軸価格の類似表現として登録されているため、分析結果評価部21は価格の評価軸識別コードを当該文に関連付ける。また、図10のアクセスが悪いので今度は車にしたい。という文の場合、主題であるアクセスの文字列が評価軸立地の類似表現として登録されているため、分析結果評価部21は立地の評価軸識別コードを当該文に関連付ける。これに対し、図10の当方の頼み方がいけなかったのでしょうかという文の場合、主題である頼み方の文字列は何れの評価軸でも類似表現として登録されていないため、分析結果評価部21は不明の評価軸識別コードを関連付ける。つぎに分析結果評価部21は、ユーザが選択した評価軸の識別コードが付与された文を文書ファイルから抽出した後、各文に設定されたネガ/ポジ判定タグ<P>及び<N>の数を評価軸毎に集計するS2404。例えば、価格の評価軸識別コードが付与された文が全部で80個あり、その中で<P>のタグが付された文が45個、<N>のタグが付された文が30個、<P>及び<N>の何れも付与されていない文が5個あった場合、分析結果評価部21は以下の集計結果を生成する。[評価軸:価格]<P>ポジ:45個<N>ネガ:30個中立:5個また、料理の識別コードが付与された文が全部で60個あり、その中で<P>のタグが付された文が18個、<N>のタグが付された文が25個、<P>及び<N>の何れも付与されていない文が17個あった場合、分析結果評価部21は以下の集計結果を生成する。[評価軸:料理]<P>ポジ:18個<N>ネガ:25個中立:17個つぎに分析結果評価部21は、上記の集計結果を反映させた帯グラフネガポジ分布グラフ61を生成するS2405。この際、分析結果評価部21は、各評価軸のポジ数を合計した総合ポジ数を算出すると共に、各評価軸のネガ数を合計した総合ネガ数、各評価軸の中立数を合計した総合中立数を算出し、それぞれの割合を帯グラフの総合に反映させる。つぎに分析結果評価部21は、各文に付与された評価軸及び意図類型毎に文の数を集計し、意図分類チャート76を生成するS2406。つぎに分析結果評価部21は、評価軸×意図類型単位で文書ファイルから代表意見を抽出するS2407。このために分析結果評価部21は、まず同じ評価軸及び意図類型を有する文の集合の中から、同一の感性表現を備えた文同士を、類似文グループとして抽出する。例えば図15に示すように、評価軸価格及び意図類型不満を共通にする~の文が与えられた場合、分析結果評価部21は図15に示すように、感性表現高いを共通にするの3件の文を共通の類似文グループとして取り出す。つぎに分析結果評価部21は、図15に示すように、評価軸、意図類型、感性表現を共通にするの類似文グループ中で、最も文字数の少ないの文明らかに価格が高すぎる。を代表意見と認定する。つぎに分析結果評価部21は、当該類似文グループに属する類似文の合計数である3を、当該代表意見の件数として関連付ける。図示は省略したが、同様の手順に従い、分析結果評価部21は感性表現ぼったくりを共通にする及びの文を類似文グループを構成するものとして取り出した後、より文字数の少ないの文ぼったくりとしか思えません。を代表意見と認定する。画面生成部25は、分析結果評価部21から渡されたネガポジ分布グラフ及び意図分類チャートを所定のテンプレートに充填することにより、分析結果画面60を生成するS2408。この分析結果画面60は、上記の通りWebサーバ26を介してクライアント端末28に送信される。また、Webサーバ26経由でクライアント端末28から特定の評価軸に係る特定の意図類型の選択情報が送信された場合、画面生成部25は分析結果評価部21から渡された代表意見及びその件数代表意見が属する類似グループ中の類似文数が列記された画面を生成し、Webサーバ26経由でクライアント端末28に送信する。この結果、図12に示したように、クライアント端末28のWebブラウザ上には、サイドバーに特定の評価軸及び意図類型に係る代表意見リスト63が配置された画面60が表示される。さらに、Webサーバ26経由でクライアント端末28から特定の代表意見の選択情報が送信された場合、画面生成部25は分析結果評価部21から渡された対応の類似文グループに属する全類似文代表意見他の類似文の具体的な内容が列記された画面を生成し、Webサーバ26経由でクライアント端末28に送信する。この結果、図12に示したように、クライアント端末28のWebブラウザ上には、メイン領域に代表意見を含む類似文グループの内訳リスト64が配置された画面60が表示される。ユーザが画面60中の時系列解析結果ボタン66をクリックすると、分析結果評価部21及び時系列解析部23による時系列解析処理が実行されると共に、その解析結果を反映させた画面が画面生成部25によって生成され、Webサーバ26経由でクライアント端末28に送信される。図16は、この時系列解析結果画面70を示すものであり、画面のメイン領域には、縦軸に件数が設定されると共に、横軸に時間が設定された時系列変化グラフ71が表示されている。また、時系列変化グラフ71中の変化点Pについては、ネガティブな意見が非常に多く、意見の53を占めており要注意です。不満意見として料理の味が落ちた。が多く出現しています。という内容の考察文72が付記されている。変化点の意義については、後述する。以下、図17のフローチャートに従い、この時系列解析に係る処理手順を説明する。まず、Webサーバ26経由でクライアント端末28から時系列解析のリクエストを受信した分析結果評価部21はS30、分析結果データに含まれる各文書の時間情報回答日時等に基づいて日毎の文書件数を集計しS32、この時系列情報に基づいて時系列変化グラフを生成するS34。つぎに分析結果評価部21は、この日毎の件数情報時系列情報を時系列解析部23に渡し、変化点の検出を依頼する。これを受けた時系列解析部23は、所定の時系列解析モデルアルゴリズムに上記の時系列情報を投入することにより、変化点を特定するS36。ここで変化点とは、複数のランダムな時系列データの集合において、データの基本的な性質が変化した時点を意味し、データの特性に応じて最適な解析モデルが複数用意されている。図18において、主な時系列解析モデルの特徴を示す。時系列解析部23は、デフォルトではARIMAモデルを適用することによって変化点を特定し、分析結果評価部21に返す。これに対し分析結果評価部21は、この変化点に対応した考察文を生成し、上記の通り時系列変化グラフ中に付記するS38。この考察文の生成方法については、後に詳述する。画面生成部25は、分析結果評価部21から渡された時系列変化グラフに基づいて時系列解析結果画面70を生成するS40。上記の通り、デフォルトでは全分析結果データに対して、ARIMAモデルに基づいた時系列解析が実行されるが、ユーザは解析対象期間や評価軸×意図類型を限定し、あるいは異なる時系列解析モデルの適用を求めることもできる。具体的には、サイドバーに用意された期間指定欄73において始期及び周期を選択することで、ユーザは解析対象期間を絞り込む。またユーザは、対象データ指定欄74において必要な評価軸×意図類型のチェックボックスにチェックを入れることにより、対象文の意図類型を絞り込む。例えば、総合配下の不満にチェックを入れると、全評価軸に係る<不満>のタグが付与された文が時系列解析対象として指定されたことになる。これに対し、価格配下の不満にチェックを入れると、価格の評価軸に係る<不満>のタグが付与された文のみが時系列解析対象として指定されたことになる。さらにユーザは、解析モデル指定欄75において任意の解析モデルを指定することで、適用すべき解析モデルの変更を求めることができる。サイドバーにおける設定を完了したユーザが再表示ボタン76をクリックすると、クライアント端末28からWebサーバ26に指定条件データが送信される。Webサーバ26経由でこの指定条件データを受け取った分析結果評価部21は、指定された条件に合致する分析結果データに基づいて時系列変化グラフを作成すると共に、同データに基づく変化点の特定を時系列解析部23に依頼する。これを受けた時系列解析部23は、指定された時系列解析モデルに時系列データを投入して新たな変化点を特定し、分析結果評価部21に返す。分析結果評価部21は、この変化点に係る考察文を生成する。画面生成部25は、分析結果評価部21から渡された時系列変化グラフ及び考察文に基づいて時系列解析結果画面を生成する。この時系列解析結果画面は、Webサーバ26経由でクライアント端末28に送信される。以上の結果、クライアント端末28のWebブラウザ上には、新たな時系列解析結果画面70が表示される図示省略。ユーザが画面70中の自動考察結果ボタン77をクリックすると、分析結果評価部21による考察文生成処理が実行されると共に、その考察文を記述した画面が画面生成部25によって生成され、Webサーバ26経由でクライアント端末28に送信される。図19は、この自動考察結果画面80を示すものであり、総合的な考察、回答者の属性別考察、回答者の属性別考察、価格に関する考察、料理に関する考察、部屋に関する考察、風呂に関する考察等の考察文表示欄81が設けられており、各考察文表示欄81には分析対象文書における記述内容の傾向を、簡潔な言葉で表現した考察文コメントが記述されている。例えば、総合的な考察として全般的にポジティブな意見が多く、意見の38を占めています。好評意見として料金が安いという意見が多くなっています。が表示されており、これを参照することによってユーザは、文書ファイル全体の傾向を大まかに把握することが可能となる。また回答者の属性別考察として、属性30代男性では、ポジティブな意見が非常に多く、意見の62を占めており、要注目です。好評意見としてアクセスが良いが多く出現しています。が表示されており、これを参照することによってユーザは、文書を記述した回答者の属性に特有の評価傾向を把握することが可能となる。また価格に関する考察として、価格に関しては、ポジティブな意見が多く、意見の42を占めています。好評意見として料金が安いという意見が多くなっています。が表示されており、これを参照することによってユーザは、評価軸:価格に関する評価傾向を大まかに認識することが可能となる。以下において、価格に関する考察文の生成に係る処理手順を説明する。まず分析結果評価部21は、価格の評価軸が関連付けられた文の件数と、当該件数中における不満、好評、要望、予想外、質問、意向の意図類型毎の件数を、考察ルール記憶部24に格納された考察ルールに当てはめることにより、考察文を生成する。図20は、考察ルールの一例を示しており、各ルールは優先度、考察名、適用条件、テンプレートのデータ項目を備えている。これに対し分析結果評価部21は、図21に示すように、優先度の高い順に適用条件と分析対象データとの合致/不合致を調べ、合致した時点で当該考察ルール好評に係るテンプレート中の比率挿入欄に具体的な数値ポジティブの占めるパーセンテージを挿入すると共に、意見挿入欄に最多代表意見を挿入し、さらに価格の評価軸に係る枕詞である価格に関しては、を文頭に挿入することにより、考察文を完成させる。上記ポジティブの占めるパーセンテージとは、価格の評価軸が設定された文の集合の中で、<好評>の意図類型タグが付与された文の百分率を意味している。また、上記最多代表意見とは、評価軸として価格が付与されると共に、<好評>の意図類型タグが付与された代表意見の中で、関係する類似文の件数が最も多いものを意味している。これに対し、適用される考察ルールが仮に予想外であった場合、価格の評価軸が設定され、かつ<予想外>の意図類型タグが付与された代表意見の中で、関係する類似文の件数が最も多いものが、上記の最多代表意見として選定される。他の評価軸に関する考察文を生成する場合も、分析結果評価部21は上記と同様の手順を踏襲することで、当該評価軸固有の考察文を完成させる。総合的な考察文を生成する場合も、分析結果評価部21は基本的には上記と同様の手順を踏む。すなわち、価格~立地の評価軸に係る全ての文の件数と、その中に含まれる不満、好評、要望、予想外、質問、意向の意図類型毎の合計件数を考察ルールに当てはめて、好評の考察ルールに係るテンプレートを特定した後、<好評>の意図類型タグが設定された文が占める具体的な数値を比率挿入欄に挿入すると共に、全評価軸を通じて最も頻度の高い<好評>の意図類型タグが設定された代表意見を意見挿入欄に挿入し、全般的にの枕詞を文頭に挿入することにより、考察文を完成させる。つぎに、回答者の属性別の考察文生成処理について説明する。まず分析結果評価部21は、全分析対象文を各文書に関連付けられた年代×性別の属性グループ単位で分類し、それぞれの文集合の件数を集計する。つぎに分析結果評価部21は、図22に示すように、年代×性別単位で考察ルールの適用条件を各文集合に適用して、判定結果true/falseを導き出す。そして、一の属性グループの文集合にのみに該当する考察ルールのテンプレートが、考察文の雛形として抽出され、必要な数値や文言の挿入を経て考察文が完成される。例えば、考察名かなり好評についてみると、30代男性の属性グループのみが判定結果=trueとなっているため、対応のテンプレートであるポジティブな意見が非常に多く、意見の[比率]を占めており要注目です。好評意見として[意見]が多く出現しています。が取り出される。つぎに、30代男性の属性グループに係る文集合の中で、<好評>の意図類型タグが付与された文の比率が算出され、比率挿入欄に挿入される。また、上記文集合の中から<好評>の意図類型タグが付与された最多代表意見が抽出され、意見挿入欄に挿入される。最後に、文頭に属性30代男性では、が挿入されることにより、考察文が完成される。また、考察名質問についてみると、30代女性の属性グループのみが判定結果=trueとなっているため、対応のテンプレートである[意見]という質問が数多く出現しています。が取り出される。つぎに、30代女性の属性グループに係る文集合の中から<質問>の意図類型タグが付与された最多代表意見が抽出され、意見挿入欄に挿入される。最後に、文頭に属性30代女性では、が挿入されることにより、考察文が完成される。これに対し考察名要望の場合には、20代男性のみならず40代女性の属性グループについても判定結果=trueとなっているため、対応のテンプレートに基づいて属性別考察文が生成されることはない。図22においては、図示の便宜上、20代女性~40代男性の属性グループのみが示されているが、実際には全ての属性グループについて上記の判定処理が実行され、一の属性グループについてのみ合致する考察ルールのテンプレートに基づいて考察文が生成される。上記のように、一の属性グループについてのみ合致する考察ルールのテンプレートに基づいて考察文が生成されるため、ユーザは各属性グループに特有な評価傾向を的確に認識することが可能となる。ただし、複数の属性グループにマッチする場合であっても、それぞれの属性グループについて考察文を生成するように、条件を緩和してこのシステム10を運用することも当然に可能である。上記においては、年代×性別の属性グループ毎に考察文を生成する例を説明したが、他の属性例えば回答者の職業、居住地域等単位で考察文を生成することもできる。つぎに、図16に示した時系列解析に際して表示される考察文72の生成方法について説明する。まず分析結果評価部21は、図23に示すように、時系列変化グラフ71中の変化点Pを中心にした所定期間例えば1週間を、着目期間と認定する。つぎに分析結果評価部21は、着目期間内の分析対象文について考察ルールを適用する。同時に分析結果評価部21は、着目期間をも含めた全期間内の分析対象文について考察ルールを適用する。そして、着目期間のみに該当する考察ルールのテンプレートに基づいて、考察文を生成する。例えば図23に示すように、考察名かなり不満の考察ルールについてみると、着目期間のみがtrueで全期間はfalseであるため、ネガティブな意見が非常に多く、意見の[比率]を占めており要注意です。不満意見として[意見]が多く出現しています。のテンプレートが引用され、[比率]及び[意見]に具体的な数値や文字列最多代表意見が挿入されることによって、考察文が完成される。このように、全期間内の分析対象文に基づく判定結果と着目期間内の分析対象文に基づく判定結果とを比較し、後者のみに適合する考察ルールのテンプレートに基づいて考察文を生成することにより、着目期間に特有の考察文を導くことが可能となる。このためユーザは、変化点付近においける特異な評価傾向を容易に認識することができる。なお、考察名不満に関しても、着目期間のみがtrueで全期間はfalseという判定結果が示されているが、優先度が劣るためこの考察ルールに係るテンプレートが適用されることはない。ユーザは、時系列解析結果画面70または自動考察結果画面80の分析結果ボタン85をクリックすることにより、分析結果画面60に戻ることができる。上記においては、この発明に係る感性分析システム10を、Webブラウザを搭載したクライアント端末28に各種画面HTMLファイルがWebサーバ26経由で送信されるWebシステムとして具体化した例を説明したが、このシステム10を実現するためのコンピュータプログラムをPC等のコンピュータにセットアップした、所謂スタンドアロン型のシステムとして具体化することも当然に可能である。