文書データを確率的にクラスタリングするための複数のトピック各々を表すパラメータを含み、かつトピックが階層構造を有する階層的トピックモデルから、処理対象のトピックを表す対象パラメータを抽出する対象パラメータ抽出ステップと、前記階層的トピックモデルから、前記処理対象のトピックと同位階層のトピックを表す同位階層パラメータを抽出する同位階層パラメータ抽出ステップと、前記階層的トピックモデルから、前記処理対象のトピックに対応する下位階層のトピックを表す下位階層パラメータを抽出する下位階層パラメータ抽出ステップと、前記対象パラメータ、前記同位階層パラメータ、及び前記下位階層パラメータを用いて、前記対象パラメータに含まれる各単語について、前記下位階層のトピック内分散と前記同位階層のトピック間分散とに基づくスコアを計算するスコア計算ステップと、計算された前記対象パラメータに含まれる各単語の前記スコアに基づいて、前記処理対象のトピックにおける特徴語を抽出する特徴語抽出ステップと、を含む特徴語抽出方法。前記スコアを、各単語の下位階層のトピックにおける分散が少ないほど、かつ同位階層のトピック間での分散が大きいほど高くする請求項1記載の特徴語抽出方法。文書データを確率的にクラスタリングするための複数のトピック各々を表すパラメータを含み、かつトピックが階層構造を有する階層的トピックモデルから、処理対象のトピックを表す対象パラメータを抽出する対象パラメータ抽出手段と、前記階層的トピックモデルから、前記処理対象のトピックと同位階層のトピックを表す同位階層パラメータを抽出する同位階層パラメータ抽出手段と、前記階層的トピックモデルから、前記処理対象のトピックに対応する下位階層のトピックを表す下位階層パラメータを抽出する下位階層パラメータ抽出手段と、前記対象パラメータ、前記同位階層パラメータ、及び前記下位階層パラメータを用いて、前記対象パラメータに含まれる各単語について、前記下位階層のトピック内分散と前記同位階層のトピック間分散とに基づくスコアを計算するスコア計算手段と、計算された前記対象パラメータに含まれる各単語の前記スコアに基づいて、前記処理対象のトピックにおける特徴語を抽出する特徴語抽出手段と、を含む特徴語抽出装置。コンピュータに、請求項1または請求項2記載の特徴語抽出方法の各ステップを実行させるための特徴語抽出プログラム。しかしながら、非特許文献1に記載の方法を、階層的トピックモデルの中間階層のトピックに対して適用した場合、中間階層の下位に位置するいずれかのトピックに特徴的な単語が、その中間階層のトピックにおける特徴語として選ばれ易く、中間階層のトピックにふさわしい特徴語、すなわち、その中間階層以下の概念に共通な特徴語が抽出できない、という問題がある。本発明は、上記の事情を鑑みてなされたもので、階層的トピックモデルの中間階層のトピックにおける特徴語として、その中間階層以下の概念に共通な特徴語を抽出することができる特徴語抽出方法、装置、及びプログラムを提供することを目的とする。上記目的を達成するために、本発明の特徴語抽出方法は、文書データを確率的にクラスタリングするための複数のトピック各々を表すパラメータを含み、かつトピックが階層構造を有する階層的トピックモデルから、処理対象のトピックを表す対象パラメータを抽出する対象パラメータ抽出ステップと、前記階層的トピックモデルから、前記処理対象のトピックと同位階層のトピックを表す同位階層パラメータを抽出する同位階層パラメータ抽出ステップと、前記階層的トピックモデルから、前記処理対象のトピックに対応する下位階層のトピックを表す下位階層パラメータを抽出する下位階層パラメータ抽出ステップと、前記対象パラメータ、前記同位階層パラメータ、及び前記下位階層パラメータを用いて、前記対象パラメータに含まれる各単語について、前記下位階層のトピック内分散と前記同位階層のトピック間分散とに基づくスコアを計算するスコア計算ステップと、計算された前記対象パラメータに含まれる各単語の前記スコアに基づいて、前記処理対象のトピックにおける特徴語を抽出する特徴語抽出ステップと、を含む。本発明の特徴語抽出方法によれば、対象パラメータ抽出ステップが、文書データを確率的にクラスタリングするための複数のトピック各々を表すパラメータを含み、かつトピックが階層構造を有する階層的トピックモデルから、処理対象のトピックを表す対象パラメータを抽出し、同位階層パラメータ抽出ステップで、階層的トピックモデルから、処理対象のトピックと同位階層のトピックを表す同位階層パラメータを抽出し、下位階層パラメータ抽出ステップで、階層的トピックモデルから、処理対象のトピックに対応する下位階層のトピックを表す下位階層パラメータを抽出する。そして、スコア計算ステップで、対象パラメータ、同位階層パラメータ、及び下位階層パラメータを用いて、対象パラメータに含まれる各単語について、下位階層のトピック内分散と同位階層のトピック間分散とに基づくスコアを計算し、特徴語抽出ステップで、計算された対象パラメータに含まれる各単語のスコアに基づいて、処理対象のトピックにおける特徴語を抽出する。このように、下位階層のトピック内分散と同位階層のトピック間分散とに基づくスコアを計算して特徴語を抽出するため、階層的トピックモデルの中間階層のトピックにおける特徴語として、その中間階層以下の概念に共通な特徴語を抽出することができる。また、前記スコアを、各単語の下位階層のトピックにおける分散が少ないほど、かつ同位階層のトピック間での分散が大きいほど高くすることができる。このように、中間階層以下の概念に共通な特徴語の有する直感的な特徴を直接的にスコアに反映することで、中間階層のトピックにおける特徴語として、適切な特徴語を抽出することができる。また、本発明の特徴語抽出装置は、文書データを確率的にクラスタリングするための複数のトピック各々を表すパラメータを含み、かつトピックが階層構造を有する階層的トピックモデルから、処理対象のトピックを表す対象パラメータを抽出する対象パラメータ抽出手段と、前記階層的トピックモデルから、前記処理対象のトピックと同位階層のトピックを表す同位階層パラメータを抽出する同位階層パラメータ抽出手段と、前記階層的トピックモデルから、前記処理対象のトピックに対応する下位階層のトピックを表す下位階層パラメータを抽出する下位階層パラメータ抽出手段と、前記対象パラメータ、前記同位階層パラメータ、及び前記下位階層パラメータを用いて、前記対象パラメータに含まれる各単語について、前記下位階層のトピック内分散と前記同位階層のトピック間分散とに基づくスコアを計算するスコア計算手段と、計算された前記対象パラメータに含まれる各単語の前記スコアに基づいて、前記処理対象のトピックにおける特徴語を抽出する特徴語抽出手段と、を含んで構成されている。また、本発明の特徴語抽出プログラムは、コンピュータに、上記の特徴語抽出方法の各ステップを実行させるためのプログラムである。以上説明したように、本発明の特徴語抽出方法、装置、及びプログラムによれば、下位階層のトピック内分散と同位階層のトピック間分散とに基づくスコアを計算して特徴語を抽出するため、階層的トピックモデルの中間階層のトピックにおける特徴語として、その中間階層以下の概念に共通な特徴語を抽出することができる、という効果が得られる。以下、図面を参照して本発明の実施の形態を詳細に説明する。本実施の形態に係る特徴語抽出装置10は、階層的トピックモデルの各トピックにおける特徴語を抽出する。この特徴語抽出装置10は、CPUと、RAMと、後述する特徴語抽出処理ルーチンを実行するためのプログラムを記憶したROMとを備えたコンピュータで構成することができる。このコンピュータは、機能的には、図1に示すように、対象コンポーネントモデル抽出部12と、同位階層コンポーネントモデル抽出部14と、下位階層コンポーネントモデル抽出部16と、スコア計算部18と、特徴語抽出部20とを含んだ構成で表すことができる。ここで、トピックモデルとは、文書集合に含まれる単語vを特徴量とし、1文書をデータ点dとして確率的なクラスタリングを行うためのモデルであり、トピックモデルパラメータを用いて、下記1式で表されるモデルである。1式において、トピックモデルパラメータは、p1×Kmatrix及びpK×Vmatrixである。zはトピックを表す確率変数、pは確率変数zに対する事前確率、pは確率変数zの下での多項分布による確率、ndvは文書データd中に単語vが出現した回数である。また、階層的トピックモデルとは、トピックが階層構造を有するトピックモデルである。例えば、図2に示すように、第1階層にトピック1、トピック2、トピック3、及びトピック4を含み、第2階層として、トピック2を3つに分割したトピック2-1、トピック2-2、及びトピック2-3を含むような構造となっている。各階層の各トピックは、それぞれ上記のトピックモデルパラメータで表される。第1階層のトピック2については、分割後の第2階層のトピック2-1、トピック2-2、及びトピック2-3各々を表すトピックモデルパラメータとは別に、分割前のトピック2のトピックモデルパラメータをそのまま有している。対象コンポーネントモデル抽出部12は、階層的トピックモデル22を入力とし、階層的トピックモデル22から対象となるトピック番号kのトピックモデルコンポーネントパラメータ以下、対象コンポーネントモデルというを抽出する。ここでは、対象コンポーネントモデル24として、p1×Vmatrixを抽出する。以下では、k=2とし、図2のトピック2を対象のトピックとする場合について説明する。同位階層コンポーネントモデル抽出部14は、階層的トピックモデル22を入力とし、階層的トピックモデル22から対象となるトピック番号kのトピックと同位階層に存在するトピックにおけるトピックモデルコンポーネントパラメータ以下、同位階層コンポーネントモデルというを抽出する。ここでは、同位階層コンポーネントモデルとして、pを抽出する。tBは同位階層のトピックのトピック番号であり、同位階層のトピックが複数存在する場合には、複数の同位階層コンポーネントモデルを抽出し、同位階層コンポーネントモデル群26とする。例えば、トピック2を対象トピックkとすると、同位階層コンポーネントモデルとしては、第1階層のトピック1、トピック3、及びトピック4各々におけるトピックモデルコンポーネントモデルが抽出される。下位階層コンポーネントモデル抽出部16は、階層的トピックモデル22を入力とし、階層的トピックモデル22から対象となるトピック番号kのトピックの下位階層に存在するトピックにおけるトピックモデルコンポーネントパラメータ以下、下位階層コンポーネントモデルというを抽出する。ここでは、下位階層コンポーネントモデルとして、pを抽出する。tWは下位階層のトピックのトピック番号であり、下位階層のトピックが複数存在する場合には、複数の下位階層コンポーネントモデルを抽出し、下位階層コンポーネントモデル群28とする。例えば、トピック2を対象トピックkとすると、下位階層コンポーネントモデルとしては、第2階層のトピック2-1、トピック2-2、及びトピック2-3各々におけるトピックモデルコンポーネントモデルが抽出される。スコア計算部18は、対象コンポーネントモデル24に含まれる全単語についてスコアを計算し、スコアが予め定めた閾値以上の単語を特徴語として抽出する。ここで、スコア計算部18で計算するスコアの原理について説明する。本発明では、中間階層のトピックにおいて、下位階層の概念に共通する特徴語を抽出することを目的としている。このような特徴語としては、1.下位階層のトピックにおいて分散が少なく共通性、2.同位階層のトピック間での分散が大きい特徴性という特徴が直感的に存在する。この特徴を直接的にスコア関数に入れることが、所望の共通する特徴語を抽出することにつながる。そこで、下位階層のトピック内分散と同位階層のトピック間分散とを考慮したスコア関数を用いる。上記原理に従って、スコア計算部18では、例えば、各単語について、下位階層のトピック内分散σWを下記2式により計算し、同位階層のトピック間分散σBを下記3式により計算し、その比4式をスコアとして計算することができる。ここで、vは単語、kは対象トピックのトピック番号、tWは下位階層のトピックのトピック番号、tBは同位階層のトピックのトピック番号、cWは下位階層のトピック数ここでは3、cBは同位階層のトピック数ここでは3である。なお、スコア計算部18で用いるスコアは上記の場合に限定されず、上述の共通する特徴語の特徴が表せるスコアであれば。特徴語抽出部20は、スコア計算部18で計算された各単語のスコアに基づいて各単語をソートし、上位N位の単語をトピックkにおける特徴語として抽出して出力する。また、予め定めた閾値を用いて、スコアと閾値との比較結果に応じて特徴語を抽出するようにしてもよい。次に、図3を参照して、本実施の形態の特徴語抽出装置10により実行される特徴語抽出処理ルーチンについて説明する。ステップ100で、階層的トピックモデル22を取得し、階層的トピックモデル22から対象となるトピック番号kの対象コンポーネントモデル24pを抽出する。次に、ステップ102で、階層的トピックモデル22から対象となるトピック番号kのトピックと同位階層に存在するトピックにおける同位階層コンポーネントモデル群26pを抽出する。次に、ステップ104で、階層的トピックモデル22から対象となるトピック番号kのトピックの下位階層に存在するトピックにおける下位階層コンポーネントモデル群28pを抽出する。次に、ステップ106で、対象コンポーネントモデル24に含まれる全単語について、下位階層のトピック内分散と同位階層のトピック間分散とを考慮したスコア関数を用いて、スコアを計算する。次に、ステップ108で、上記ステップ106で計算された各単語のスコアに基づいて各単語をソートし、上位N位の単語をトピックkにおける特徴語として抽出して出力し、特徴語抽出処理を終了する。以上説明したように、本実施の形態の特徴語抽出装置によれば、特徴語抽出の対象となるトピックと同位階層のトピック、及び下位階層のトピック各々のパラメータコンポーネントモデルを抽出し、下位階層のトピック内分散と同位階層のトピック間分散とを考慮したスコアを計算し、下位階層のトピックにおいて分散が少なく、同位階層のトピック間での分散が大きい単語を対象のトピックにおける特徴語として抽出するため、階層的トピックモデルの中間階層のトピックにおける特徴語として、その中間階層以下の概念に共通な特徴語を抽出することができる。なお、本発明は、上記実施の形態に限定されるものではなく、この発明の要旨を逸脱しない範囲内で様々な変形や応用が可能である。また、本願明細書中において、プログラムが予めインストールされている実施の形態として説明したが、当該プログラムを、コンピュータ読み取り可能な記録媒体に格納して提供することも可能である。また、本発明の特徴語抽出装置を、上記処理を実現するための半導体集積回路等のハードウエアにより構成してもよい。