対象とする文書もしくは文書群の入力を受け付ける文書入力部と、文書もしくは文書群を構成する文章に使用されている各単語とその使用箇所に関する単語情報の抽出を行う単語分析部と、各文章に使用されている各単語を対象単語とし、対象単語毎に、抽出された各単語の単語情報と、対象単語の文脈的な用いられ方のパターンに関連する関連語を抽出する所定の関連語抽出ルールとに基づき、個々の対象単語の関連語を抽出する関連語抽出部と、各対象単語について抽出された関連語を同一対象単語毎にまとめた関連語セットと、対象単語の関連語セットの多様さを指標化する単語概念特徴推定ルールとに基づき、個々の対象単語の概念特徴指標を推定する単語概念特徴推定部と、導き出された対象単語の概念特徴指標に基づき、受け付けた文書もしくは文書群に使用されている各単語の概念特徴を出力する単語概念特徴出力部と、を備えることを特徴とする文書分析システム。前記関連語抽出推定部で用いる関連語抽出ルールでは、対象単語の係り元となる単語、対象単語の係り先となる単語、対象単語と一文節内もしくは一文内で共起する単語、のいずれか、もしくはその組合せを、関連語として抽出することを特徴とする請求項1に記載の文書分析システム。前記関連語抽出推定部で用いる関連語抽出ルールでは、対象単語を含む文節において、対象単語が主語もしくは目的語もしくは目的語の修飾語などの述語以外の単語として用いられている場合の述語、対象単語が述語もしくはサ変接続名詞として用いられている場合の主語、対象単語が複合語の末尾に構成語として位置しかつサ変接続名詞として用いられている場合の残りの構成語、対象単語が複合語の末尾以外に位置する構成語である場合の末尾の構成語のいずれか、もしくはその組合せを、関連語として抽出することを特徴とする請求項1又は2に記載の文書分析システム。前記単語概念特徴推定部で用いる概念特徴推定ルールは、関連語セットに含まれる各関連語の個数もしくは種類数に対応して単調増加するような関係にある指標を概念の広さに関する概念特徴指標として推定するルール、関連語セットに含まれる各関連語間の類似性によって分類した各関連語の分類数に対応して単調増加するような関係にある指標を概念の広さに関する概念特徴指標として推定するルール、関連語セットに含まれる各関連語間の類似性に対応して単調減少するような関係にある指標を関連語セットの各関連語間について平均もしくは総和した指標を概念の広さに関する概念特徴指標として推定するルール、関連語セットに含まれる各関連語について関連した対象単語の種類数に対応して単調減少するような関係にある指標を総和した指標を概念の広さに関する概念特徴指標として推定するルール、のいずれか、もしくはその組合せであることを特徴とする請求項1乃至3のいずれか1項に記載の文書分析システム。前記単語概念特徴推定部で用いる概念特徴推定ルールは、対象単語間の関連語セットの包含関係から、他の対象単語の関連語セットを含む関連語セットを持つ対象単語の概念を上位と見做すと共に、他の対象単語の関連語セットの部分集合となる単語で構成される関連語セットを持つ対象単語の概念を下位と見做すことで、概念の広さに加え対象単語間の概念の階層関係を概念特徴として推定するルールであることを特徴とする請求項1乃至3のいずれか1項に記載の文書分析システム。対象とする文書もしくは文書群の入力を受け付け、受け付けた文書もしくは文書群を構成する文章に使用されている各単語とその使用箇所に関する単語情報の抽出処理を行い、各文章に使用されている各単語を対象単語として、対象単語毎に、抽出された各単語の単語情報と、対象単語の文脈的な用いられ方のパターンに関連する関連語を抽出する所定の関連語抽出ルールとに基づき、個々の対象単語の関連語を抽出処理し、各対象単語について抽出された関連語を同一対象単語毎にまとめた関連語セットと、対象単語の関連語セットの多様さを指標化する単語概念特徴推定ルールとに基づき、個々の対象単語の概念特徴指標を推定処理し、導き出された対象単語の概念特徴指標に基づき、受け付けた文書もしくは文書群に使用されている各単語の概念特徴を出力することを特徴とする情報処理システムによる文書分析方法。前記関連語抽出ルールとして、対象単語の係り元となる単語、対象単語の係り先となる単語、対象単語と一文節内もしくは一文内で共起する単語、対象単語を含む文節において、対象単語が主語もしくは目的語もしくは目的語の修飾語などの述語以外の単語として用いられている場合の述語、対象単語が述語もしくはサ変接続名詞として用いられている場合の主語、対象単語が複合語の末尾に構成語として位置しかつサ変接続名詞として用いられている場合の残りの構成語、対象単語が複合語の末尾以外に位置する構成語である場合の末尾の構成語、のいずれか、もしくはその組合せを識別処理して、関連語を抽出処理することを特徴とする請求項6に記載の文書分析方法。前記概念特徴推定ルールとして、関連語セットに含まれる各関連語の個数もしくは種類数に対応して単調増加するような関係にある指標を概念の広さに関する概念特徴指標として推定するルール、関連語セットに含まれる各関連語間の類似性によって分類した各関連語の分類数に対応して単調増加するような関係にある指標を概念の広さに関する概念特徴指標として推定するルール、関連語セットに含まれる各関連語間の類似性に対応して単調減少するような関係にある指標を関連語セットの各関連語間について平均もしくは総和した指標を概念の広さに関する概念特徴指標として推定するルール、関連語セットに含まれる各関連語について関連した対象単語の種類数に対応して単調減少するような関係にある指標を総和した指標を概念の広さに関する概念特徴指標として推定するルール、のいずれか、もしくはその組合せを用いて、概念特徴指標を推定処理することを特徴とする請求項6又は7に記載の文書分析方法。前記概念特徴推定ルールとして、対象単語間の関連語セットの包含関係から、他の対象単語の関連語セットを含む関連語セットを持つ対象単語の概念を上位と見做すと共に、他の対象単語の関連語セットの部分集合となる単語で構成される関連語セットを持つ対象単語の概念を下位と見做すことで、概念の広さに加え対象単語間の概念の階層関係を概念特徴として推定するルールを用いて、概念特徴指標を推定処理することを特徴とする請求項6又は7に記載の文書分析方法。情報処理装置を、対象とする文書もしくは文書群の入力を受け付ける文書入力手段、文書もしくは文書群を構成する文章に使用されている各単語とその使用箇所に関する単語情報の抽出を行う単語分析手段、各文章に使用されている各単語を対象単語とし、対象単語毎に、抽出された各単語の単語情報と、対象単語の文脈的な用いられ方のパターンに関連する関連語を抽出する所定の関連語抽出ルールとに基づき、個々の対象単語の関連語を抽出する関連語抽出手段、各対象単語について抽出された関連語を同一対象単語毎にまとめた関連語セットと、対象単語の関連語セットの多様さを指標化する単語概念特徴推定ルールとに基づき、個々の対象単語の概念特徴指標を推定する単語概念特徴推定手段、導き出された対象単語の概念特徴指標に基づき、受け付けた文書もしくは文書群に使用されている各単語の概念特徴を出力する単語概念特徴出力手段、として動作させることを特徴とするプログラム。このような技術の第一の課題は、未知の単語や文書特有の概念を持つ単語を多く含む文書内の単語の概念的な特徴の推定に、上記技術による分析方法を適用すると、単語の概念的な特徴の推定対象となる単語が限定されてしまうことである。その理由は、未知の単語や文書特有の概念を持つ単語の概念を辞書から得ることはできないため、特許文献1の手法で用いられているような対応する訳語が登録された辞書に基づき訳語が多い単語などを検出する方法では、考慮できない単語が多くなってしまうためである。このような技術の第二の課題は、未知の単語や文書特有の概念を持つ単語を多く含む文書内の単語の概念的な特徴の推定に、上記技術による分析方法を適用すると、単語の概念的な広さは推定できないことである。その理由は、単語の理解には、単語の概念的な広がりや多様性といった特徴が重要になるが、特許文献2の手法で用いられているような指定単語の修飾にかかわる単語の数などで指定単語に関する記述の詳細さなどを推測する方法では、単語に関する周辺の情報量しか把握することができず、単語自身の概念の広さや多様性などの特徴を考慮できないためである。このように、文書に含まれる単語であって、その意味や概念を確定させる処理に辞書を頼ることが相応しくない単語について、自然言語としての意味的な解釈にかかる問題点について知ることが出来ていない。本発明の目的は、上記課題に鑑み、未知の単語や文書特有の概念を持つ単語を多く含む文書について、意味的に多様な役割を割り当てられているような単語の概念の広さなどの特徴を考慮する情報処理を行い、未知の単語や文書特有の概念を持つ単語を多く含む文書で、特異な用いられ方がされている単語や、分かり難い単語、読み手によって解釈が異なる可能性のある単語などの推定処理、および文書の品質や優先的な修正点を推定処理する文書分析システム、文書分析方法およびプログラムを提供することにある。本発明に係る文書分析システムは、対象とする文書もしくは文書群の入力を受け付ける文書入力部と、文書もしくは文書群を構成する文章に使用されている各単語とその使用箇所に関する単語情報の抽出を行う単語分析部と、各文章に使用されている各単語を対象単語とし、対象単語毎に、抽出された各単語の単語情報と、対象単語の文脈的な用いられ方のパターンに関連する関連語を抽出する所定の関連語抽出ルールとに基づき、個々の対象単語の関連語を抽出する関連語抽出部と、各対象単語について抽出された関連語を同一対象単語毎にまとめた関連語セットと、対象単語の関連語セットの多様さを指標化する単語概念特徴推定ルールとに基づき、個々の対象単語の概念特徴指標を推定する単語概念特徴推定部と、導き出された対象単語の概念特徴指標に基づき、受け付けた文書もしくは文書群に使用されている各単語の概念特徴を出力する単語概念特徴出力部とを備える。本発明によれば、未知の単語や文書特有の概念を持つ単語を多く含む文書について、意味的に多様な役割を割り当てられているような単語の概念の広さなどの特徴を考慮して、未知の単語や文書特有の概念を持つ単語を多く含む文書で特異な用いられ方がされている単語や、分かり難い単語、読み手によって解釈が異なる可能性のある単語などの推定、および文書の品質や優先的な修正点を推定する文書分析システム、文書分析方法およびプログラムを提供できる。本発明の実施形態について、図面を参照して詳細に説明する。図1は、本発明の実施形態に係る文書分析システム100の構成を示すブロック図である。図1を参照すると、実施形態に係る文書分析システム100は、基本的に電子機器内もしくはサーバと電子機器およびこれらを相互に接続するインターネット等の情報通信ネットワークからなるシステム内に、少なくとも、文書入力部10、単語分析部20、関連語抽出部30、単語概念特徴推定部40、単語概念特徴出力部50と、を含む。図示の文書分析システム100は、未知の単語や文書特有の概念を持つ単語を多く含む文書について、意味的に多様な役割を割り当てられているような単語の概念の広さなどの特徴を考慮することによって、特異な用いられ方がなされている単語や、分かり難い単語、読み手によって解釈が異なる可能性のある単語などの推定と、その文書の品質や優先的な修正点を推定する情報処理を行なう文書分析システムである。電子機器で文書分析システムを構成する場合、文書分析システム100は、プログラム制御により動作するコンピュータで実現可能である。図示はしないが、この種のコンピュータは、周知のように、データを入力する入力装置と、データ処理装置と、データ処理装置での処理結果を出力する出力装置と、種々のデータベースとして働く補助記憶装置とを備えている。そして、データ処理装置は、プログラムを記憶するリードオンリメモリROMと、データを一時的に記憶するワークエリアとして使用されるランダムアクセスメモリRAMと、ROMに記憶されたプログラムに従って、RAMに記憶されているデータを処理する中央処理装置CPUとから構成される。この場合、データ処理装置が、文書入力部10、単語分析部20、関連語抽出部30、単語概念特徴推定部40、単語概念特徴出力部50として働き、出力装置が単語概念特徴出力部50からの処理結果を出力する。次に、文書分析システム100を構成する各構成要素の動作について説明する。文書入力部10は、未知の単語や文書特有の概念を持つ単語を含む可能性が有り、解析および分析を行なう対象とする文書もしくは文書群の入力を受け付ける。ここで受け付けられた文書もしくは文書群について、以下の構成によって、特異な用いられ方がされている単語や、分かり難い単語、読み手によって解釈が異なる可能性のある単語などの推定、および文書の品質や優先的な修正点を推定する。単語分析部20は、文書もしくは文書群を構成する各文章に形態素解析や構文解析を実行することで、各文章に使用されている各単語の単語情報の抽出を行う。ここで、抽出の対象とする単語には名詞、動詞、形容詞など単独で意味をなす自立語だけでなく、助詞などを含めても良い。上記単語情報は少なくとも、使用されている単語とその単語の存在位置に関する情報、および単語間の係り受け関係に関する情報を含み、必要に応じて単語毎の品詞、格、組み合される助詞などを含めても良い。また、単語の存在位置に関する情報とは、使用箇所が同定可能な情報であればよく、単語の存在する文の出現順位や頁、目次上の章や節、項などが該当する。関連語抽出部30は、単語分析部20で抽出された各文章に使用されている各単語を対象単語として、対象単語毎に、各単語の単語情報と、対象単語の文脈的な用いられ方のパターンに関連する関連語を抽出する所定の関連語抽出ルールとに基づき、個々の対象単語の関連語を抽出する。ここで、前記関連語抽出ルールとは、関連語を抽出するルールであればどの様なルールでも良い。例えば、対象単語の係り元となる単語、対象単語の係り先となる単語、対象単語と一文節内もしくは一文内で共起する単語などが挙げられる。また、対象単語を含む文節において、対象単語が主語もしくは目的語もしくは目的語の修飾語などの述語以外の単語として用いられている場合の述語、対象単語が述語もしくはサ変接続名詞として用いられている場合の主語、対象単語が複合語の末尾に構成語として位置しかつサ変接続名詞として用いられている場合の残りの構成語なども適する。また、これらの組合せを関連語として抽出するルールとして用いるとなお良い。単語概念特徴推定部40は、各対象単語について抽出された関連語を同一対象単語抽出に用いた対象単語毎にまとめた関連語セットと、対象単語の関連語セットの多様さを指標化する単語概念特徴推定ルールとに基づき、個々の対象単語の概念特徴指標を推定する。ここで、関連語セットの多様さとは、関連語の数が多くかつ、それぞれの関連語が類似していないような状態を指す。単語概念特徴推定ルールの例としては、関連語セットに含まれる各関連語の個数もしくは種類数に対応して単調増加するような関係にある指標を概念の広さに関する概念特徴指標として推定するルールや、関連語セットに含まれる各関連語間の類似性によって分類した各関連語の分類数に対応して単調増加するような関係にある指標を概念の広さに関する概念特徴指標として推定するルール、関連語セットに含まれる各関連語間の類似性に対応して単調減少するような関係にある指標を関連語セットの各関連語間について平均もしくは総和した指標を概念の広さに関する概念特徴指標として推定するルール、関連語セットに含まれる各関連語について関連した対象単語の種類数に対応して単調減少するような関係にある指標を総和した指標を概念の広さに関する概念特徴指標として推定するルールが挙げられる。ここで、関連語セットに含まれる各関連語間の類似性は、文書内での各関連語の共起語の類似性を利用しても良いし、シソーラスや類語辞書などから関連語の意味情報を抽出することで意味情報の類似性を利用しても良い。また、対象単語間の関連語セットの包含関係から、他の対象単語の関連語セットを含む関連語セットを持つ対象単語の概念を上位と見做すと共に、他の対象単語の関連語セットの部分集合となる単語で構成される関連語セットを持つ対象単語の概念を下位と見做すことで、対象単語間の概念の階層関係を概念特徴として推定するルールなども適する。また、これら概念特徴推定ルールの組合せて用いても良い。特に、概念の広さを推定できる概念特徴推定ルールと、対象単語間の概念の階層関係を推定する概念特徴推定ルールを組み合わせて用いるとなお良い。単語概念特徴推定部40で用いる概念特徴推定ルールは、抽出した関連語関連語抽出ルールに合わせて、最初に適用するルールや組合せを適するように所要に定めればよい。例えば、関連語として目的語や修飾語を抽出する場合、単語概念特徴推定ルールとしては、上記した関連語セットに含まれる各関連語の個数もしくは種類数に対応して単調増加するような関係にある指標を概念の広さに関する概念特徴指標として推定するルールが適するといえる。同様に、関連語として述語やサ変接続名詞を抽出する場合、単語概念特徴推定ルールとしては、関連語セットに含まれる各関連語間の類似性に対応して単調減少するような関係にある指標を関連語セットの各関連語間について平均もしくは総和した指標を概念の広さに関する概念特徴指標として推定するルールや、関連語セットに含まれる各関連語間の類似性によって分類した各関連語の分類数に対応して単調増加するような関係にある指標を概念の広さに関する概念特徴指標として推定するルールが適するといえる。単語概念特徴出力部50は、単語概念特徴推定部40で推測した対象単語の概念特徴指標に基づき対象単語の概念特徴を出力する。出力形態は、所要の形態で出力すればよい。例えば、文書内における各対象単語の概念特徴指標から得られる概念の広さを、概念特徴として色分けや太字による強調、文字の拡大などで明示する処理をおこなった文書全体を出力する形態などが適当である。他に、概念の広さが任意に設定された閾値より大きい各対象単語のみについて表示を行なうように概念特徴の出力に限定を加えても良い。他に、予め準備された概念の広さの相対的な序列が示された一般の辞書を準備して、概念の広さの相対的な序列と、一般の辞書における序列との相違が大きい各対象単語のみについて出力するように限定しても良い。他にも、概念特徴の出力形態としては、各対象単語の概念特徴指標から得られた概念の広さと対象単語間の概念の階層関係を木構造にした図や表などの形態であって良い。また、文書の品質を表す指標として、対象単語毎の概念の広さを文書全体または任意の範囲で集計して出力する場合の概念特徴の出力形態としては、表形式などが適している。また、概念特徴の各出力形態を選択できるようにして、ベースとなる表示形態から必要に応じて表に移行できるようにしてもよい。また、必要に応じて動詞や名詞などを選択的に出力するようにしてもよい。次に、図1及び図2のシーケンス図を参照して、実施形態に係る文書分析システム100の全体の動作について詳細に説明する。なお、図2に示すシーケンス図及び以下の説明は処理例であり、適宜求める処理に応じて処理順等を入れ替えたり処理を戻したり繰り返したりすることを行ってもよい。文書入力部10は、対象とする文書もしくは文書群の入力を受け付ける図2のステップA1。単語分析部20は、文書入力部10から文書もしくは文書群を受けとり、含まれている各文章に形態素解析や構文解析を行なって、各文章に使用されている各単語の単語情報の抽出を行うステップA2。関連語抽出部30は、単語分析部20で抽出された各文章に使用されている各単語を対象単語として、対象単語毎に、抽出された各単語の単語情報と、対象単語の文脈的な用いられ方のパターンに関連する関連語を抽出する所定の関連語抽出ルールとに基づき、個々の対象単語の関連語を抽出するステップA3。単語概念特徴推定部40は、各対象単語について抽出された関連語を同一対象単語毎にまとめた関連語セットと、対象単語の関連語セットの多様さを指標化する単語概念特徴推定ルールとに基づき、個々の対象単語の概念特徴指標を推定するステップA4。単語概念特徴出力部50は、単語概念特徴推定部40で推測した対象単語の概念特徴指標に基づき対象単語の概念特徴を出力するステップA5。次に、実施形態に係る文書分析システム100の効果について説明する。本実施形態では、各対象単語について、文中で対象単語と関連して対象単語の文脈的な用いられ方のパターンの推定を可能にする関連語を抽出し、抽出された関連語を関連語セットとしてまとめ、まとめた関連語セットの多様さを指標化することによって、対象単語毎の概念の広さに関する特徴を推定するように構成している。このため、未知の単語や文書特有の概念を持つ単語を多く含む文書について、意味的に多様な役割を割り当てられているような単語の概念の広さなどの特徴を考慮して処理することが可能になる。また、未知の単語や文書特有の概念を持つ単語を多く含む文書で特異な用いられ方がされている単語や、分かり難い単語、読み手によって解釈が異なる可能性のある単語などの推定、および文書の品質や優先的な修正点を推定した出力が可能になる。尚、上記実施形態に係る文書分析システム100は、文書分析方法として実現され得る。また、上記実施形態に係る文書分析システム100は、文書分析プログラムによりコンピュータによって実行させるようにしても良い。[実施例]次に、図3を参照して、具体的な実施例を用いて、実施形態に係る文書分析システム100の動作について説明する。本実施例では、次のことを目的としている。先ず、文書分析システム100は、情報システム構築に関する提案書や仕様書といった、単語に多様な解釈を与えるべきでない文書対象文書D内で、使用されている単語対象単語W毎に、単語の多様な解釈の直接的な原因となる概念の広がりを示す概念特徴指標を推定する。そして、文書分析システム100は、推定できた単語W毎の概念特徴指標を所要に概念特徴Iとして出力することで、対象文書Dにおける多様な解釈がされる可能性の高い単語などの推定箇所を示したり、優先的な修正箇所の把握や、複数の文書間の比較として品質の低い文書の明確化などを容易に行なえる情報を示したりして、分析実施者が行なう文書の改善を効率化する。また、本実施例では、文書分析システム100は、図3に示されるように、PC端末文書分析部Yと、インターネットサーバZとで構成されるものとする。文書分析部Yは、分析実施者Bの操作するPC端末上で動作し、入力部及び出力部を介して、分析実施者Bが概念特徴指標Iを推定したい文書群を構成する文章の入力と、概念特徴Iの提示を実現する。インターネットサーバZは、通信ネットワークを介して文書分析部Yを実装した分析実施者Bの操作するPC端末と接続されている。インターネットサーバZは、文書分析部Yからの文書文章の問い合わせに対し、形態素解析や構文解析を可能にする装置である。図3と図1との対応関係について説明する。文書入力部10と、関連語抽出部30と、単語概念特徴推定部40と、単語概念特徴出力部50とは、文書分析部Y内に含まれている。単語分析部20はインターネットサーバZ内に含まれている。この様な手段を備えたPC端末文書分析部YとインターネットサーバZは以下のような動作をする。文書分析部Yは、入力部から、情報システム構築に関する提案書や仕様書といった、分析実施者Bが多様な解釈がされる可能性の高い単語を修正するための概念特徴Iを得たい対象文書Dの入力を受け付け、インターネットサーバZに対象文書Dの文章に用いられている全ての自立語を対象単語Wii=1、2、、nとし、各対象単語Wiの格、係り受け構造といった単語情報を問い合わせる。問合せを受けて、インターネットサーバZは、文書分析部Yで問い合わせられた対象文書Dを構成する文章毎に形態素解析および構文解析を適用して、文書を構成する単語に分解すると共に、その係り受け関係や格を解析することで対象単語Wiとその格、係り受け構造を単語情報として抽出し、文書分析部Yに送信する。この際、インターネットサーバZは、対象文書Dの文の出現順に通し番号として文番号を付け、各単語を含む文の文番号を単語情報に加える。応答を受けて、文書分析部Yは、対象文書Dのいずれかの文節において、主語もしくは目的語として用いられている各対象単語Wiについて、各対象単語Wiを含む文節における述語もしくはサ変接続名詞を、対象単語Wiの用いられた文脈的なパターンを推定する際に手掛かりとなる関連語Rikk=1、2、、pとして抽出する。例えば、対象文書Dの一部が既存ツールを適用する場合は、別紙の初期値を参照のこと。という一文を含む場合、抽出される各対象単語Wiと関連語Rikの組合せは例えばWi=既存ツール、Rik=適用、Wi=初期値、Rik=参照のようになる。さらに、文書分析部Yは、対象単語Wi毎にその対象単語Wiの関連語Rikを関連語セットRiとして集約し、それぞれの対応の有無を示した関連対応表を作成する。例えば、対象文書Dに関する関連対応表の一部は図4のような形態となる。この関連対応表では、各行に対象単語Wi、各列に関連語Rikを配置して、対応が有る場合は1、無い場合は0として、それぞれの対応の有無を示している。ここで、同一の対象単語Wiと関連語Rikの組合せの対象文書D中での出現回数が複数回ある場合、関連対応表の該当箇所に出現回数分を記載しても良いが、回数に関わらず1と記載する方が適している。これは、対象単語Wiの文脈的な用いられ方の事例として1事例でも他と異なるパターンが有れば、その分パターンに広がりが有ることを示しており、その事例の出現回数は広がりを把握する上では必要ないためである。さらに、文書分析部Yは、同一の対象単語Wi毎に抽出された関連語Rikをまとめた関連語セットRiについて、関連語セットRiに含まれる各関連語Rik間の非類似性を、各関連語Rikと関連した単語群Wkの重複度単語概念特徴推定ルールを利用して算出し、求めた各関連語Rik間の非類似性を平均することにより対象単語Wiの概念の広さに関する概念特徴を推定して概念特徴指標Iiとして出力する。ここで、関連語Rikと関連した単語群Wkの重複度には、各関連語Rikから見て関連した単語群Wkのベクトル図4における列方向のベクトル間の相関もしくはコサイン類似度を1から引いた値などが適しており、関連語Rikがp個存在する対象単語Wiの概念特徴指標Iiの算出式は以下の1式などが有効である。ここで、rikは各関連語Rik間のp×p個の相関係数もしくはコサイン類似度を指す。なお、関連語が1つしかない場合の概念特徴指標Iiは0とする。1式では、関連語間に全く類似性がない場合は指標が1に、関連語間の類似性が高く同一と見なされる場合は指標が0となる。このように文書内での活用場面の似た関連語間の非類似性を考慮した情報処理を行うことで、関連語の語数は多かったとしてもどの用例も対象単語Wiが同じ概念として用いられている場合には概念特徴指標Iiが小さくなり、関連語の語数は少なくても各用例で対象単語Wiが異なる概念として用いられている場合には概念特徴指標Iiが大きくなる。よって、上記した情報処理によれば、特に対象文書D内で用いられている対象単語Wiの出現回数が異なり、関連語の語数では関連語セットの多様さを指標化しにくい状況などでも対象単語Wiの概念の広さを考慮できるという利点が有る。例えば、図4の開発ツールという対象単語Wiの場合、関連語セットRiは組込、設定、提供となり、各組み合わせの相関係数rikは図5のように、各組み合わせの非類似度は図6のようになる。その結果、概念特徴指標Iiは00.8990.9450.89901.4110.9451.4110/6=1.09となる。同様に既存ツールという対象単語Wiの場合、関連語セットRiは処理、適用、参照、活用、組込、選定となり、各組み合わせの相関係数rikは図7のように、各組み合わせの非類似度は図8のようになる。その結果、概念特徴指標Iiは0.54となる。例示したような、関連語の語数が相対的に多い既存ツールより、少ない開発ツールが概念特徴指標Iiが大きいという結果は、既存ツールはほぼ単独の概念で利用されていたが、開発ツールの方は開発ツールのモジュールを組込、開発ツールのパラメータを設定、開発ツール自体を提供のように、括弧書き部分のようなより概念を詳細化する情報が省略されており、広い概念で用いられていたことを反映している。なお、一般的には、開発ツールは1種類だが、既存ツールは複数ある可能性があり、既存ツールの方が多義となりがちである。このような常識や辞書などに記載されている一般的な多義性ではなく、文面内での各単語の概念の広さを推測できる点が本指標を用いる利点である。次に文書分析部Yは、概念特徴指標Iiに基づき、開発ツールなど、対象文書D内における概念特徴指標Iiの大きい各対象単語Wiを着色して単語の概念特徴を明示することで、修正すべき曖昧箇所を分かりやすくして表示する。また、概念特徴指標Iiに基づき、各対象単語Wiの概念特徴指標Iiを対象文書D全体や目次の章単位などで集計して、概念特徴が表れた表もしくはグラフなどの形式で出力することで、対象文書Dの品質を表すメトリクスおよび、修正すべき曖昧な章を判断する情報を分析実施者Bに提供する。このようにして、文書分析システムとして、対象とする文書もしくは文書群を受け付けて、分析実施者Bに、受け付けた文書もしくは文書群に使用されている各単語の概念特徴を辞書などの既知のデータベースによらずに提示する。これによって、対象とした文章内から、多様な捉え方が行ない得る広い概念を有する単語を所要な形態で示して、文書の改善や編集、用語の定義を行える情報を提供する。以上説明したように、本発明を適用した文書分析システムは、未知の単語や文書特有の概念を持つ単語を多く含む文書について、意味的に多様な役割を割り当てられているような単語の概念の広さなどの特徴を考慮して、未知の単語や文書特有の概念を持つ単語を多く含む文書で特異な用いられ方がされている単語や、分かり難い単語、読み手によって解釈が異なる可能性のある単語などの推定、および文書の品質や優先的な修正点を推定できる。なお、本発明に係るプログラムは、記憶媒体に記録されて頒布されても良い。当該記録媒体に記録されたプログラムは、有線、無線、又は記録媒体そのものを介して、メモリに読込まれ、制御部等を動作させる。尚、記録媒体を例示すれば、オプティカルディスクや磁気ディスク、半導体メモリ装置、ハードディスクなどが挙げられる。上記実施の形態を別の表現で説明すれば、文書分析システムとして動作させる情報処理装置を、RAMに展開された文書分析プログラムに基づき、文書入力手段、単語分析手段、関連語抽出手段、単語概念特徴推定手段、単語概念特徴出力手段として制御部を動作させることで実現することが可能である。また、本発明の具体的な構成は前述の実施の形態に限られるものではなく、この発明の要旨を逸脱しない範囲の変更があってもこの発明に含まれる。