離散データの集合を含む観測データに対する極性を判定するデータ極性判定装置であって、観測データが属する分野及び観測データの極性が付与されたラベルあり観測データ、及び前記分野が付与され、かつ、前記極性が付与されていないラベルなし観測データを記憶した記憶手段と、各離散データが各極性を持つ確率を示す第1確率分布、及び各離散データが極性の分野依存性を有する確率を示す第2確率分布に従って、観測データの各離散データの極性及び分野依存性を決定して、観測データの各離散データを生成することにより、極性を持つ観測データを生成する過程をモデル化した生成モデルのパラメータの初期値を設定する初期値設定手段と、前記ラベルあり観測データに含まれる各離散データについて、前記生成モデルの前記第1確率分布及び前記第2確率分布に従って、前記離散データの極性及び前記極性の分野依存性を決定し、各離散データについて、前記ラベルあり観測データの前記極性及び前記分野と前記生成モデルとに基づいて、前記決定された極性及び分野依存性である確率を算出すると共に、前記ラベルなし観測データに含まれる各離散データについて、前記生成モデルの前記第1確率分布及び前記第2確率分布に従って、前記離散データの極性及び前記極性の分野依存性を決定し、各離散データについて決定された前記極性に基づいて、前記ラベルなし観測データの極性を決定し、各離散データについて、前記決定された前記ラベルなし観測データの極性、前記ラベルなし観測データの前記分野、及び前記生成モデルに基づいて、前記決定された極性及び分野依存性である確率を算出する単語極性決定手段と、前記生成モデルのパラメータを更新するパラメータ更新手段と、前記単語極性決定手段による算出と前記生成モデル更新手段による更新とを繰り返して、所定の収束条件を満たしたときに、その時点の前記ラベルなし観測データの各離散データについて算出された、前記決定された極性及び分野依存性である確率に基づいて、各離散データの極性を判定し、前記判定された各離散データの極性に基づいて、前記ラベルなし観測データの極性を判定する観測データ極性判定手段と、を含むデータ極性判定装置。前記生成モデルを、前記第1確率分布及び前記第2確率分布に従って、各離散データの極性及び分野依存性を決定し、決定された極性及び分野依存性と、観測データ内に各極性として各離散データが出現する確率を示す確率分布と、各分野において前記分野に属する観測データ内に各極性として各離散データが出現する確率を示す確率分布とに基づいて、観測データの各離散データを生成することにより、極性を持つ観測データを生成する過程をモデル化したものとした請求項1記載のデータ極性判定装置。前記第1確率分布及び前記第2確率分布の各々を、前記生成モデルのパラメータに基づいて決定する請求項1又は2記載のデータ極性判定装置。前記観測データを、文書データとし、前記離散データを、前記文書データに含まれる単語とした請求項1~請求項3の何れか1項記載のデータ極性判定装置。前記観測データを、画像データとし、前記離散データを、前記画像データから得られる特徴とした請求項1~請求項3の何れか1項記載の観測データ判定装置。前記極性を、肯定及び否定、又は肯定、否定、及び中立とした請求項1~請求項5の何れか1項記載の観測データ判定装置。離散データの集合を含む観測データに対する極性を判定するために、観測データが属する分野及び観測データの極性が付与されたラベルあり観測データ、及び前記分野が付与され、かつ、前記極性が付与されていないラベルなし観測データを記憶した記憶手段と、初期値設定手段と、単語極性決定手段と、パラメータ更新手段と、観測データ極性判定手段とを含むデータ極性判定装置におけるデータ極性判定方法であって、前記データ極性判定装置は、前記初期値設定手段によって、各離散データが各極性を持つ確率を示す第1確率分布、及び各離散データが極性の分野依存性を有する確率を示す第2確率分布に従って、観測データの各離散データの極性及び分野依存性を決定して、観測データの各離散データを生成することにより、極性を持つ観測データを生成する過程をモデル化した生成モデルのパラメータの初期値を設定するステップと、前記単語極性決定手段によって、前記ラベルあり観測データに含まれる各離散データについて、前記生成モデルの前記第1確率分布及び前記第2確率分布に従って、前記離散データの極性及び前記極性の分野依存性を決定し、各離散データについて、前記ラベルあり観測データの前記極性及び前記分野と前記生成モデルとに基づいて、前記決定された極性及び分野依存性である確率を算出すると共に、前記ラベルなし観測データに含まれる各離散データについて、前記生成モデルの前記第1確率分布及び前記第2確率分布に従って、前記離散データの極性及び前記極性の分野依存性を決定し、各離散データについて決定された前記極性に基づいて、前記ラベルなし観測データの極性を決定し、各離散データについて、前記決定された前記ラベルなし観測データの極性、前記ラベルなし観測データの前記分野、及び前記生成モデルに基づいて、前記決定された極性及び分野依存性である確率を算出するステップと、前記パラメータ更新手段によって、前記生成モデルのパラメータを更新するステップと、前記観測データ極性判定手段によって、前記単語極性決定手段による算出と前記生成モデル更新手段による更新とを繰り返して、所定の収束条件を満たしたときに、その時点の前記ラベルなし観測データの各離散データについて算出された、前記決定された極性及び分野依存性である確率に基づいて、各離散データの極性を判定し、前記判定された各離散データの極性に基づいて、前記ラベルなし観測データの極性を判定するステップと、を含んで実行することを特徴とするデータ極性判定方法。請求項1~請求項6の何れか1項に記載のデータ極性判定装置を構成する各手段として、コンピュータを機能させることを特徴とするプログラム。しかしながら、上記の非特許文献2に記載された、分野非依存な単語の決定法は、ラベルのあるデータの分野に強く依存しており、一般的には分野に依存しない単語が得られるとは限らないため、正しく文書の極性を判定できない場合がある、という問題がある。本発明は、上記の課題を解決するためになされたもので、分野依存性を考慮した上で、観測データの極性を精度よく判定することができるデータ極性判定装置、方法、及びプログラムを提供することを目的とする。上記の目的を達成するために本発明に係るデータ極性判定装置は、離散データの集合を含む観測データに対する極性を判定するデータ極性判定装置であって、観測データが属する分野及び観測データの極性が付与されたラベルあり観測データ、及び前記分野が付与され、かつ、前記極性が付与されていないラベルなし観測データを記憶した記憶手段と、各離散データが各極性を持つ確率を示す第1確率分布、及び各離散データが極性の分野依存性を有する確率を示す第2確率分布に従って、観測データの各離散データの極性及び分野依存性を決定して、観測データの各離散データを生成することにより、極性を持つ観測データを生成する過程をモデル化した生成モデルのパラメータの初期値を設定する初期値設定手段と、前記ラベルあり観測データに含まれる各離散データについて、前記生成モデルの前記第1確率分布及び前記第2確率分布に従って、前記離散データの極性及び前記極性の分野依存性を決定し、各離散データについて、前記ラベルあり観測データの前記極性及び前記分野と前記生成モデルとに基づいて、前記決定された極性及び分野依存性である確率を算出すると共に、前記ラベルなし観測データに含まれる各離散データについて、前記生成モデルの前記第1確率分布及び前記第2確率分布に従って、前記離散データの極性及び前記極性の分野依存性を決定し、各離散データについて決定された前記極性に基づいて、前記ラベルなし観測データの極性を決定し、各離散データについて、前記決定された前記ラベルなし観測データの極性、前記ラベルなし観測データの前記分野、及び前記生成モデルに基づいて、前記決定された極性及び分野依存性である確率を算出する単語極性決定手段と、前記生成モデルのパラメータを更新するパラメータ更新手段と、前記単語極性決定手段による算出と前記生成モデル更新手段による更新とを繰り返して、所定の収束条件を満たしたときに、その時点の前記ラベルなし観測データの各離散データについて算出された、前記決定された極性及び分野依存性である確率に基づいて、各離散データの極性を判定し、前記判定された各離散データの極性に基づいて、前記ラベルなし観測データの極性を判定する観測データ極性判定手段と、を含んで構成されている。本発明に係るデータ極性判定方法は、離散データの集合を含む観測データに対する極性を判定するために、観測データが属する分野及び観測データの極性が付与されたラベルあり観測データ、及び前記分野が付与され、かつ、前記極性が付与されていないラベルなし観測データを記憶した記憶手段と、初期値設定手段と、単語極性決定手段と、パラメータ更新手段と、観測データ極性判定手段とを含むデータ極性判定装置におけるデータ極性判定方法であって、前記データ極性判定装置は、前記初期値設定手段によって、各離散データが各極性を持つ確率を示す第1確率分布、及び各離散データが極性の分野依存性を有する確率を示す第2確率分布に従って、観測データの各離散データの極性及び分野依存性を決定して、観測データの各離散データを生成することにより、極性を持つ観測データを生成する過程をモデル化した生成モデルのパラメータの初期値を設定するステップと、前記単語極性決定手段によって、前記ラベルあり観測データに含まれる各離散データについて、前記生成モデルの前記第1確率分布及び前記第2確率分布に従って、前記離散データの極性及び前記極性の分野依存性を決定し、各離散データについて、前記ラベルあり観測データの前記極性及び前記分野と前記生成モデルとに基づいて、前記決定された極性及び分野依存性である確率を算出すると共に、前記ラベルなし観測データに含まれる各離散データについて、前記生成モデルの前記第1確率分布及び前記第2確率分布に従って、前記離散データの極性及び前記極性の分野依存性を決定し、各離散データについて決定された前記極性に基づいて、前記ラベルなし観測データの極性を決定し、各離散データについて、前記決定された前記ラベルなし観測データの極性、前記ラベルなし観測データの前記分野、及び前記生成モデルに基づいて、前記決定された極性及び分野依存性である確率を算出するステップと、前記パラメータ更新手段によって、前記生成モデルのパラメータを更新するステップと、前記観測データ極性判定手段によって、前記単語極性決定手段による算出と前記生成モデル更新手段による更新とを繰り返して、所定の収束条件を満たしたときに、その時点の前記ラベルなし観測データの各離散データについて算出された、前記決定された極性及び分野依存性である確率に基づいて、各離散データの極性を判定し、前記判定された各離散データの極性に基づいて、前記ラベルなし観測データの極性を判定するステップと、を含んで実行することを特徴としている。本発明によれば、初期値設定手段によって、各離散データが各極性を持つ確率を示す第1確率分布、及び各離散データが極性の分野依存性を有する確率を示す第2確率分布に従って、観測データの各離散データの極性及び分野依存性を決定して、観測データの各離散データを生成することにより、極性を持つ観測データを生成する過程をモデル化した生成モデルのパラメータの初期値を設定する。そして、単語極性決定手段によって、ラベルあり観測データに含まれる各離散データについて、生成モデルの第1確率分布及び第2確率分布に従って、離散データの極性及び極性の分野依存性を決定し、各離散データについて、ラベルあり観測データの極性及び分野と生成モデルとに基づいて、決定された極性及び分野依存性である確率を算出すると共に、ラベルなし観測データに含まれる各離散データについて、生成モデルの第1確率分布及び第2確率分布に従って、離散データの極性及び極性の分野依存性を決定し、各離散データについて決定された極性に基づいて、ラベルなし観測データの極性を決定し、各離散データについて、決定されたラベルなし観測データの極性、ラベルなし観測データの分野、及び生成モデルに基づいて、決定された極性及び分野依存性である確率を算出する。パラメータ更新手段によって、生成モデルのパラメータを更新する。そして、観測データ極性判定手段によって、単語極性決定手段による算出と生成モデル更新手段による更新とを繰り返して、所定の収束条件を満たしたときに、その時点のラベルなし観測データの各離散データについて算出された、決定された極性及び分野依存性である確率に基づいて、各離散データの極性を判定し、判定された各離散データの極性に基づいて、ラベルなし観測データの極性を判定する。このように、極性を持つ観測データを生成する生成モデルに従って、ラベルあり観測データ及びラベルなし観測データの各々に含まれる各離散データについて極性及び分野依存性を決定して、決定された極性及び分野依存性である確率を算出する処理と、生成モデルのパラメータの更新とを繰り返して、ラベルなし観測データの各離散データの極性及び観測データの極性を判定することにより、各離散データの分野依存性を考慮した上で、観測データの極性を精度よく判定することができる。本発明に係る生成モデルを、第1確率分布及び第2確率分布に従って、各離散データの極性及び分野依存性を決定し、決定された極性及び分野依存性と、観測データ内に各極性として各離散データが出現する確率を示す確率分布と、各分野において分野に属する観測データ内に各極性として各離散データが出現する確率を示す確率分布とに基づいて、観測データの各離散データを生成することにより、極性を持つ観測データを生成する過程をモデル化したものとすることができる。本発明に係る第1確率分布及び前記第2確率分布の各々を、生成モデルのパラメータに基づいて決定するようにすることができる。本発明に係る観測データを、文書データとし、離散データを、文書データに含まれる単語とすることができる。本発明に係る観測データを、画像データとし、離散データを、画像データから得られる特徴とすることができる。上記の極性を、肯定及び否定、又は肯定、否定、及び中立とすることができる。本発明に係るプログラムは、コンピュータを、上記のデータ極性判定装置の各手段として機能させるためのプログラムである。以上説明したように、本発明のデータ極性判定装置、方法、及びプログラムによれば、極性を持つ観測データを生成する生成モデルに従って、ラベルあり観測データ及びラベルなし観測データの各々に含まれる各離散データについて極性及び分野依存性を決定して、決定された極性及び分野依存性である確率を算出する処理と、生成モデルのパラメータの更新とを繰り返して、ラベルなし観測データの各離散データの極性及び観測データの極性を判定することにより、各離散データの分野依存性を考慮した上で、観測データの極性を精度よく判定することができる、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。<概要>以下、観測データが文書データである場合を例として説明するが、離散データの集合であれば、画像データなど任意のデータに適用可能である。また、以下の例では極性を3種類肯定、否定、中立として説明を行うが、これに限るものではなく、観測データに合わせて任意の種類の極性を設定して良い。本実施の形態で使う記号、変数の表記一覧を以下の表1に示す。まず、単語wdtに対して単語極性ldtと分野依存性zdtとを隠れ変数としてモデル化する。単語極性ldtは、単語wdtの極性が肯定であるldt=1か、否定であるldt=0か、中立であるldt=2かを表わす。分野依存性zdtは、単語wdtが分野に依存した単語であるzdt=1か、そうでないかzdt=0を表わす。隠れ変数ldt、zdtを用いることにより、単語wdtに関して以下の状態を表わすことが可能となる。a分野に依存かつ極性が肯定である単語zdt=1かつldt=1b分野に依存かつ極性が否定である単語zdt=1かつldt=0c分野に依存かつ極性が中立である単語zdt=1かつldt=2d分野に非依存かつ極性が肯定である単語zdt=0かつldt=1e分野に非依存かつ極性が否定である単語zdt=0かつldt=0f分野に非依存かつ極性が中立である単語zdt=0かつldt=2これを分野数Fだけ考えることができるので、単語wdtの状態としてはS×2×F個の状態を取る。しかし、分野に依存しない単語は肯定、否定、中立ごとにまとめることができるので、ある単語がとる状態の数はS×F1となる。また、文書dの極性ydはその文書に含まれている単語の極性{l1lNd}に比例して決定される。これをまとめると、単語の分野依存/非依存を考慮した場合の極性付き文書の生成過程は、極性付き文書生成モデルとして以下のようにモデル化することができる。まず、単語の各極性s=1、、Sについて、極性sを持つ単語として、語彙に含まれる各単語が出現する確率を示す確率分布のパラメータをφ0lとし、φ0l~Dirichletとする~は左辺の分布が、右辺の分布に従うことを意味する。また、各極性s=1、、S及び各分野f=1、、Fについて、分野fで極性sを持つ単語として、語彙に含まれる各単語が出現する確率を示す確率分布のパラメータをφ1lfとし、φ1lf~Dirichletとする。ただし、Dirichletは、ディレクレ分布を表わす。次に、文書d=1、、Dについて、以下のように表わされる。文書d中の各単語が分野依存性を有する確率を示す確率分布のパラメータをθdとし、θd~Dirichletとする。また、文書dの各単語が各極性を持つ確率を示す確率分布のパラメータをψdとし、ψd~Dirichletとする。そして、文書dの各単語wtについて、分野依存性を表す確率変数ztが各値0、1である確率分布を、θdを用いて、zt~Multinomialとすることができる。また、文書dの各単語wtについて、単語極性を表す確率変数ltが各値0、1、2である確率分布を、ψdを用いて、lt~Multinomialとすることができる。ただし、Multinomialは、多項分布を表わす。上記のztの確率分布及びltの確率分布から、単語wtの分野依存性zt及び単語極性ltを決定することができる。また、文書中の各単語wtは、以下の1式に示すように、分野非存性である場合にはパラメータφ0ltである多項分布に従って単語が決定され、分野依存性を有する場合にはパラメータφ1ltfdである多項分布に従って単語が決定される。そして、文書dの極性は以下の2式に示すように、多項分布に従って決定される。ただし、θ、φ、ψはディレクレ分布のパラメータである。また、Nd0は文書dで分野非依存として決定された単語数、Nd1は文書dで分野依存として決定された単語数である。ここで、を観測変数とし、を隠れ変数ただし、y={ys、yt}とし、α、β、γ、ηをモデルパラメータとすると、この極性付き文書生成モデルの同時確率分布は以下の3式で表すことができる。ただし、θ、φ、ψは積分消去されることに注意されたい。上記3式における右辺の同時確率分布はぞれぞれ以下の4式~7式で表わされる。ただし、Γはガンマ分布を表す。Nv1sfは分野fに単語vが極性sかつ分野依存として出現した回数、Nv0sは分野fには依存せずに単語vが極性sとして出現した回数、Nzdは文書dで分野依存として割り当てられた単語数、Nzdは文書dで分野非依存として割り当てられた単語数である。また、Ndyは、極性yyは0か1をとるを割り当てられた文書の数であり、Nsdは、極性ssは0、1、2のいずれかをとるを割り当てられた単語の数である。Iは括弧の中が真のときに1、そうでないときに0を取る関数である。本発明では、上記のように極性付き文書の生成過程をモデル化できることを利用し、分野依存性を考慮した単語の極性と文書の極性を判定する。なお、以下の実施形態では、マルコフ連鎖モンテカルロ法に基づいて単語の極性と文書の極性を判定する方法について記述するが、これ以外にも変分ベイズ法などを用いることも可能である。<システム構成>次に、観測データである文書データを入力として、文書データの極性を判定する文書極性判定装置に、本発明を適用した場合を例にして、本発明の実施の形態を説明する。図1に示すように、第1の実施の形態に係る文書極性判定装置は、文書データの入力を受け付ける入力部1と、文書データの極性を判定する演算部2と、判定結果を出力する出力部3と、を備えている。入力部1は、既知のキーボード、マウス、記憶装置などの入力器により実現される。出力部3は、ディスプレイ、プリンタ、磁気ディスクなどで実装される。演算部2は、CPUCentralProcessingUnitと、RAMRandomAccessMemoryと、後述する文書極性判定処理ルーチンを実行するためのプログラムを記憶したROMReadOnlyMemoryとを備えたコンピュータで構成され、機能的には次に示すように構成されている。演算部2は、データ記憶部21、パラメータ初期値設定部22、単語極性判定部23、パラメータ更新部24、繰り返し判定部25、及び文書極性判定部26を備えている。なお、データ記憶部21が、記憶手段の一例であり、単語極性判定部23が、単語極性決定手段の一例であり、繰り返し判定部25及び文書極性判定部26が、観測データ極性判定手段の一例である。データ記憶部21は、入力されたラベルあり文書データとラベルなし文書データとを記憶している。ラベルあり文書データは、文書データにラベル極性が付与されている。ラベルなし文書データは、文書データのラベルが付与されていない文書データ極性を判定したい文書データである。ラベルあり文書データ及びラベルなし文書データのいずれに対しても、単語の極性は付与されていない。また、ラベルあり文書データ及びラベルなし文書データの各々に対して、分野が明示的に付与されているものとする。パラメータ初期値設定部22は、上記モデルを構成するパラメータα、β、γ、ηの初期値を設定する。α、β、γに対しては、適当に発生させた乱数を初期値として設定すればよく、ηに対しては予め定められた値を設定しておくものとする。単語極性判定部23は、以下に説明するように、与えられた各文書データdの各単語wtに対し、上記モデルに従って決定された極性及び分野依存性である確率Pzt=j、lt=k|w、f、y、zt、lt、α、β、γ、ηを求める。まず、ラベルあり文書データdについて、以下のように、上記の確率Pzt=j、lt=k|w、f、y、zt、lt、α、β、γ、ηを算出する。上述の極性付き文書生成モデルに基づいて、ラベルあり文書データd中の各単語wtの極性ztと各単語wtが分野依存であるか否かを示すltの値をサンプリングにより決定する。ここでは、Dirichletに従う乱数を発生させてθdとし、次に、Multinomialに従う乱数を発生させて極性ztの値を決定する。ラベルあり文書データd中の全ての単語について行う。また同様に、Dirichletに従う乱数を発生させてψdとし、次に、Multinomialに従う乱数を発生させて分野依存性ltの値を決定する。ラベルあり文書データd中の全ての単語について行う。上記のようにサンプリングにより決定した極性zt及び分野依存性ltを用いて、確率Pzt=j、lt=k|w、f、y、zt、lt、α、β、γ、ηを、以下の8式で計算する。上記8式において、∝は、左辺が右辺に比例することを意味するが、ここでは=と等価な意味と考えて良い。右辺のそれぞれの要素は、以下の9式~14式により計算できる。なお、-tは、文書dでのt番目の単語を除いたときの回数、単語の数、文書の数を表す。ここで、上記12式、13式におけるydには、ラベルあり文書データに予め付与されている文書の極性が入る。次に、ラベルなし文書データdについて、以下に説明するように、ラベルあり文書データと同様に、上記の確率Pzt=j、lt=k|w、f、y、zt、lt、α、β、γ、ηを算出する。まず、上述したように、サンプリングにより極性zt及び分野依存性ltを決定する。このとき、文書の極性が未知であるため、以下の15式で算出される確率でサンプリングを行い、文書の極性ydを決定する。そのあと、ラベルあり文書データと同様の方法で、上記8式により確率Pzt=j、lt=k|w、f、y、zt、lt、α、β、γ、ηを求める。このとき、上記12式、13式におけるydには、上記15式で算出される確率に従って決定されたydの値を使用する。パラメータ更新部24は、上記モデルを構成するパラメータα、β、γの値を更新する。たとえば、FixedPointIteration法を用いて、以下の16式~18式に従って、パラメータα、β、γの値を更新し、最適化することができる。ただし、Ψはディガンマ関数である。なお、ηに関しては、予め人手で決定しておくため、更新を行わない。繰り返し判定部25は、所定の収束条件を満たすまで、単語極性判定部23とパラメータ更新部24の処理を繰り返し実行するよう制御し、所定の収束条件を満たしたら、繰り返し処理を終了し、文書極性判定部26へ処理を移行する。所定の収束条件とは、予め定めた繰り返し回数に達したか否かや、更新前のパラメータα、β、γと更新後のパラメータα、β、γの誤差が所定の閾値以下となったか否かなどを用いる。あるいは、単語極性判定部23により各単語について上記8式に従って算出される確率に基づいて求められる尤度例えば、上記3式に応じた尤度が最大となったか否かを所定の収束条件としてもよい。隠れ変数z、l、ytを推定することができれば、ラベルが付与されていない文書データに対しても分野依存性を考慮した単語の極性と文書の極性を得ることができる。そこで、文書極性判定部26は、単語極性判定部23繰り返し判定部25で反復実行した場合は、最後に実行された単語極性判定部23においてラベルなし文書データ中の各単語について計算した確率Pzt=j、lt=k|w、f、y、zt、lt、α、β、γ、ηを用いて、各単語について、極性を判定する。例えば、上記確率Pが、閾値以上であれば、サンプリングにより決定されていた単語の極性を、当該単語の極性として判定する。そして、文書極性判定部26は、肯定と判定された単語数が否定を上回る場合には、文書の極性を肯定と判定し、その逆の場合には否定と判定する。文書極性判定部26の判定結果が、出力部3よりユーザに出力される。<文書極性判定装置の作用>次に、本実施の形態に係る文書極性判定装置の作用について説明する。まず、分野及び文書の極性が与えられたラベルあり文書データと、分野のみが与えられたラベルなし文書データとが入力部1を介して文書極性判定装置に入力され、データ記憶部21に格納される。また、各種の定数例えば、ηが、入力部1を介して文書極性判定装置に入力され、データ記憶部21に格納される。そして、文書極性判定装置の演算部2において、図2に示す文書極性判定処理ルーチンが実行される。まず、ステップ100において、データ記憶部21に記憶されたラベルあり文書データ、ラベルなし文書データ、及び各種のパラメータを読み込み、取得する。そして、ステップ102において、乱数を用いて、モデルパラメータα、β、γの初期値を設定する。次のステップ104では、上記ステップ100で読み込んだラベルあり文書データ、及びパラメータα、β、γを用いて、サンプリングにより、ラベルあり文書データの各単語の極性及び分野依存性を決定し、上記8式に従って、各単語について、決定された極性及び分野依存性である確率を算出する。そして、ステップ106において、上記ステップ100で読み込んだラベルなし文書データ、及びパラメータα、β、γを用いて、サンプリングにより、ラベルなし文書データの各単語の極性及び分野依存性を決定すると共に、文書の極性を決定する。そして、上記8式に従って、各単語について、決定された極性及び分野依存性である確率を算出する。次のステップ108では、上記16式~18式に従って、上記ステップ102で初期値が設定された各パラメータα、β、γの値、又は、前回のステップ108で更新された各パラメータα、β、γの値を更新する。ステップ110では、所定の収束条件として、予め定められた繰り返し回数に到達したか否かを判定し、当該繰り返し回数に到達していない場合には、所定の収束条件が成立していないと判断して、上記ステップ104へ戻り、上記ステップ104~ステップ108の処理を繰り返す。一方、当該繰り返し回数に到達した場合には、所定の収束条件が成立したと判断し、ステップ112で、上記ステップ106においてラベルなし文書データの各単語について最終的に算出された、決定された極性及び分野依存性である確率を用いて、各単語の極性及び分野依存性を判定すると共に、文書の極性を判定する。そして、ステップ114において、上記ステップ112で判定された判定結果を出力部3により出力して、文書極性判定処理ルーチンを終了する。<実験例>次に、本実施の形態で提案する文書及び単語の極性の判定方法を用いた実験の結果について説明する。実験では、本発明の有効性を示すため、上記の非特許文献2で利用されているMulti-DomainSentimentDataseを用いて評価実験を行った。このデータはAmazon登録商標のレビューデータ文書データをもとに作成されており、全部で28の分野から構成される。実験では10000の文書データ、17個の分野を使用した。レビューデータには5段階のスコアが付いており、スコア4と5が正の極性を持つ文書、スコア1と2が負の極性を持つ文書として扱った。また、比較手法として、分野を考慮しない文書の極性及び単語の極性判定を行った。実験では、以下の手順を10回繰り返し、その分類精度の平均値を記録した。117個の分野のうち3つの分野に属する文書データをラベルなし文書データとして選択する。2残りの分野のうち、n個の分野に属する文書データをラベルあり文書データとして選択し、ラベルなし文書データの極性を判定する。3上記2の手順を、n=1~14の場合についてそれぞれ行った。評価結果を図3に示す。図3中のProposalが本発明で提案した手法であり、Baselineは比較手法である。上記図3に示すように、単語極性の分野依存/非依存を考慮した提案手法の方が、比較手法より優れていることが分かった。次に、図4に、分野非依存な単語として判定された単語の例を示す。また、図5に、エレクトロニクス分野に依存する単語として判定された単語の例を示し、図6に、キッチン分野に依存する単語として判定された単語の例を示す。これらの単語は、Pwtlt、zt、fd=φzt、lt、fdが上位となる単語である。上記図4に示すように、’great’、’bad’など、分野に依存せず正、負の極性が決定できるような単語が抽出された。また、上記図5や図6では’comfortable’、’responsive’、’useless’、’functionally’など、分野に依存して正、負の極性が決定できるような単語が抽出された。以上説明したように、本実施の形態に係る文書極性判定装置によれば、極性付き文書データを生成する過程をモデル化した極性付き文書生成モデルに従って、サンプリングにより、ラベルあり文書データ及びラベルなし文書データの各々に含まれる各単語について極性及び分野依存性を決定して、各単語について、決定された極性及び分野依存性である確率を算出する処理と、極性付き文書生成モデルのパラメータの更新とを繰り返して、ラベルなし観測データの各単語の極性を判定すると共に、文書データの極性を判定することにより、各単語の分野依存性を考慮した上で、文書データの極性を精度よく判定することができる。また、文書データの中の単語に対し、文書データの属する分野を考慮して単語の極性を決定することができ、文書データの分野によらず正しく単語の極性を判定できるようになるため、たとえば、レビューデータに基づく評判分析の性能を向上させることができる。なお、本発明は、上述した実施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。例えば、観測データとして画像データを入力し、観測データに含まれる離散データとして、画像データの特徴を用い、画像データが属する分野を考慮して、画像データの特徴の極性を判定すると共に、画像データの極性を判定するようにしてもよい。この場合には、上記の実施の形態で説明した単語及び文書データの極性判定方法において、文書データを、画像データに読み替える共に、文書データの単語を、画像データから抽出される複数種類の特徴色などに読み替えればよい。また、単語の極性が、肯定、否定、及び中立である場合を例に説明したが、これに限定されるものではなく、例えば、肯定及び否定の2種類を、単語の極性としてもよい。また、上述の文書極性判定装置は、内部にコンピュータシステムを有しているが、コンピュータシステムは、WWWシステムを利用している場合であれば、ホームページ提供環境あるいは表示環境も含むものとする。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。