外部装置から文書集合を取得する取得手段と、過去に前記取得手段によって取得された第1の文書集合に含まれる各単語の出現回数の多項分布である第1の事前分布に基づいて、前記第1の文書集合の後に前記取得手段によって取得された第2の文書集合に含まれる各単語の出現回数の多項分布である単語分布を生成し、当該単語分布で特徴付けられる各トピックの出現回数の多項分布であるトピック分布を生成するトピック分布生成手段と、前記第1の事前分布に基づいて、前記第1の事前分布と前記単語分布との混合比を算出する混合比算出手段と、前記第1の事前分布と前記単語分布とを前記混合比にて混合することにより、第2の事前分布を生成する事前分布生成手段と、前記第2の事前分布を蓄積する事前分布蓄積手段とを有し、前記トピック分布生成手段は、前記第2の文書集合の後に前記取得手段によって第3の文書が取得された場合に、前記第3の文書集合に含まれる各単語の出現回数の多項分布である単語分布を、前記第2の事前分布に基づいて生成することを特徴とする文書分析装置。前記混合比算出手段は、前記混合比の候補である互いに異なる複数の混合比に対応する第1の粒子群と、前記第1の粒子群に含まれる各粒子に対応付けた尤度からなる第1の尤度群とを仮定して、前記第1の粒子群を粒子フィルタにおける粒子として散布し、前記第1の尤度群に基づいて前記第1の粒子群を再散布することによって第2の尤度群を算出し、前記第2の尤度群を重みとした前記第1の粒子群の重み付き平均により前記混合比を算出することを特徴とする請求項1に記載の文書分析装置。過去に取得された第1の文書集合に含まれる各単語の出現回数の多項分布である第1の事前分布に基づいて、前記第1の文書集合の後に取得された第2の文書集合に含まれる各単語の出現回数の多項分布である単語分布を生成し、当該単語分布で特徴付けられる各トピックの出現回数の多項分布であるトピック分布を生成するトピック分布生成ステップと、前記第1の事前分布に基づいて、前記第1の事前分布と前記単語分布との混合比を算出する混合比算出ステップと、前記第1の事前分布と前記単語分布とを前記混合比にて混合することにより、第2の事前分布を生成する事前分布生成ステップと、前記第2の事前分布を蓄積する事前分布蓄積ステップとを有し、前記トピック分布生成ステップにおいて、前記第2の文書集合の後に第3の文書が取得された場合に、前記第3の文書集合に含まれる各単語の出現回数の多項分布である単語分布を、前記第2の事前分布に基づいて生成することを特徴とする文書分析方法。コンピュータを、外部装置から文書集合を取得する取得手段と、過去に前記取得手段によって取得された第1の文書集合に含まれる各単語の出現回数の多項分布である第1の事前分布に基づいて、前記第1の文書集合の後に前記取得手段によって取得された第2の文書集合に含まれる各単語の出現回数の多項分布である単語分布を生成し、当該単語分布で特徴付けられる各トピックの出現回数の多項分布であるトピック分布を生成するトピック分布生成手段と、前記第1の事前分布に基づいて、前記第1の事前分布と前記単語分布との混合比を算出する混合比算出手段と、前記第1の事前分布と前記単語分布とを前記混合比にて混合することにより、第2の事前分布を生成する事前分布生成手段と、前記第2の事前分布を蓄積する事前分布蓄積手段として機能させるためのプログラムであって、前記トピック分布生成手段は、前記第2の文書集合の後に前記取得手段によって第3の文書が取得された場合に、前記第3の文書集合に含まれる各単語の出現回数の多項分布である単語分布を、前記第2の事前分布に基づいて生成することを特徴とするプログラム。ところで、DTMでは、次の取得時期のトピックの事前分布を現在のトピック分布から生成するので、次の取得時期のトピック分布が現在のトピック分布を過学習するおそれがある。この問題に対して、現在のトピック分布と過去のトピック分布を混合して平滑化することにより、過学習を防ぐ方法が考えられる。例えば、特許文献1では、過去のいくつかのトピックを混合することで、事前分布を生成する技術を提案している。しかし、過去のトピックと現在のトピックをどのような配分で混合すれば最適であるかという点については、提案されていない。本発明は、上述の背景に鑑みてなされたものであり、現在のトピックと過去のトピックとの混合により事前分布を生成する場合の混合比を最適化することを目的とする。請求項1に係る文書分析装置は、外部装置から文書集合を取得する取得手段と、過去に前記取得手段によって取得された第1の文書集合に含まれる各単語の出現回数の多項分布である第1の事前分布に基づいて、前記第1の文書集合の後に前記取得手段によって取得された第2の文書集合に含まれる各単語の出現回数の多項分布である単語分布を生成し、当該単語分布で特徴付けられる各トピックの出現回数の多項分布であるトピック分布を生成するトピック分布生成手段と、前記第1の事前分布に基づいて、前記第1の事前分布と前記単語分布との混合比を算出する混合比算出手段と、前記第1の事前分布と前記単語分布とを前記混合比にて混合することにより、第2の事前分布を生成する事前分布生成手段と、前記第2の事前分布を蓄積する事前分布蓄積手段とを有し、前記トピック分布生成手段は、前記第2の文書集合の後に前記取得手段によって第3の文書が取得された場合に、前記第3の文書集合に含まれる各単語の出現回数の多項分布である単語分布を、前記第2の事前分布に基づいて生成することを特徴とする。請求項2に係る文書分析装置は、請求項1に記載の文書分析装置において、前記混合比算出手段は、前記混合比の候補である互いに異なる複数の混合比に対応する第1の粒子群と、前記第1の粒子群に含まれる各粒子に対応付けた尤度からなる第1の尤度群とを仮定して、前記第1の粒子群を粒子フィルタにおける粒子として散布し、前記第1の尤度群に基づいて前記第1の粒子群を再散布することによって第2の尤度群を算出し、前記第2の尤度群を重みとした前記第1の粒子群の重み付き平均により前記混合比を算出することを特徴とする。請求項3に係る文書分析方法は、過去に取得された第1の文書集合に含まれる各単語の出現回数の多項分布である第1の事前分布に基づいて、前記第1の文書集合の後に取得された第2の文書集合に含まれる各単語の出現回数の多項分布である単語分布を生成し、当該単語分布で特徴付けられる各トピックの出現回数の多項分布であるトピック分布を生成するトピック分布生成ステップと、前記第1の事前分布に基づいて、前記第1の事前分布と前記単語分布との混合比を算出する混合比算出ステップと、前記第1の事前分布と前記単語分布とを前記混合比にて混合することにより、第2の事前分布を生成する事前分布生成ステップと、前記第2の事前分布を蓄積する事前分布蓄積ステップとを有し、前記トピック分布生成ステップにおいて、前記第2の文書集合の後に第3の文書が取得された場合に、前記第3の文書集合に含まれる各単語の出現回数の多項分布である単語分布を、前記第2の事前分布に基づいて生成することを特徴とする。請求項4に係るプログラムは、コンピュータを、外部装置から文書集合を取得する取得手段と、過去に前記取得手段によって取得された第1の文書集合に含まれる各単語の出現回数の多項分布である第1の事前分布に基づいて、前記第1の文書集合の後に前記取得手段によって取得された第2の文書集合に含まれる各単語の出現回数の多項分布である単語分布を生成し、当該単語分布で特徴付けられる各トピックの出現回数の多項分布であるトピック分布を生成するトピック分布生成手段と、前記第1の事前分布に基づいて、前記第1の事前分布と前記単語分布との混合比を算出する混合比算出手段と、前記第1の事前分布と前記単語分布とを前記混合比にて混合することにより、第2の事前分布を生成する事前分布生成手段と、前記第2の事前分布を蓄積する事前分布蓄積手段として機能させるためのプログラムであって、前記トピック分布生成手段は、前記第2の文書集合の後に前記取得手段によって第3の文書が取得された場合に、前記第3の文書集合に含まれる各単語の出現回数の多項分布である単語分布を、前記第2の事前分布に基づいて生成することを特徴とする。本発明によれば、現在のトピックと過去のトピックとの混合により事前分布を生成する場合の混合比を最適化することができる。本発明の実施形態について説明する。1実施形態の構成図3は、本発明の実施形態に係る通信システム1の構成を示す図である。通信システム1は、移動通信ネットワーク10と、移動通信装置20と、移動通信ネットワーク10にゲートウェイ装置60を介して接続されたインターネット50と、ゲートウェイ装置60に接続された文書分析装置30と、インターネット50に接続された複数のウェブサーバ装置40とを備えている。移動通信装置20は、例えば携帯電話機などの通信可能なコンピュータであり、CPUCentralProcessingUnitなどの演算装置とROMReadOnlyMemory及びRAMRandomAccessMemoryなどの記憶装置からなる制御部と、EEPROMElectronicallyErasableandProgrammableROMやバックアップ電源を備えたSRAMStaticRandomAccessMemoryなどの記憶部と、アンテナや無線通信回路からなる無線通信部と、スピーカ、マイクロホン及び音声処理回路からなる音声入出力部と、複数のキーやタッチスクリーンなどの操作子を備えた操作部と、液晶パネルや液晶駆動回路からなる表示部とを備えている。この移動通信装置20において、制御部は、操作部が受け付けたユーザの操作に応じて、通信部を制御することにより移動通信ネットワーク10及びインターネット50経由でウェブサーバ装置40にアクセスし、そのウェブサーバ装置40に蓄積されている情報を取得して、表示部に表示させる。これにより、ユーザはインターネット50上にある様々な情報にアクセスし、それを閲覧することができる。移動通信ネットワーク10は、移動通信装置20に通信サービスを提供するネットワークである。この移動通信ネットワーク10は、自局の無線セル内に存在する移動通信装置20との間で無線通信を行う基地局、ネットワーク内で伝送されるデータのルーティングを行う交換局、及び移動通信装置20の位置登録などを行う制御局といった各種ノードと、これらのノード間を相互に接続する通信線とを備えている。ウェブサーバ装置40は、コンピュータであり、CPUなどの演算装置とROM及びRAMなどの記憶装置からなる制御部と、ハードディスク装置などの記憶部と、インターネット50に接続された通信部とを備えている。このウェブサーバ装置40は、インターネット50及び移動通信ネットワーク10経由で移動通信装置20との間でデータ通信を行う機能を備えている。ウェブサーバ装置40は、マイクロブログのサービスを提供するサーバであり、ユーザがこのサービスの利用者としてウェブサーバ装置40に登録すると、このユーザに対してマイクロブログへの投稿が許可される。ユーザが移動通信装置20を用いてこのマイクロブログへ文章を投稿すると、ウェブサーバ装置40が当該文章を当該移動通信装置20に返信することにより、当該移動通信装置20の表示部に当該文章が表示される。また、当該ユーザが他のユーザを登録した場合に、当該他のユーザの投稿した文章も表示部に表示される。このようにして、複数のユーザ間でコミュニケーションを取ることが可能となる。2文書分析装置の構成図4は、文書分析装置30のハードウェア構成を示すブロック図である。文書分析装置30は、コンピュータであり、制御部31と、通信部32と、記憶部33とを備えている。制御部31は、CPUなどの演算装置と、ROM及びRAMなどの記憶装置とを備えている。CPUは、RAMをワークエリアとして用いてROMや記憶部33に記憶されたプログラム群を実行することによって、文書分析装置30の各部の動作を制御する。通信部32は、通信インタフェースを備えており、ゲートウェイ装置60に接続されている。通信部32は、ゲートウェイ装置60が中継する、ウェブサーバ装置40から移動通信装置20に配信された文書集合をゲートウェイ装置60から取得して、文書分析装置30に入力する。つまり、通信部32は、外部装置から文書集合を取得する取得手段の一例である。記憶部33は、書き込み可能な不揮発性の記憶手段であり、例えばハードディスク装置である。この記憶部33には、制御部31が実行する処理の手順が記述されたプログラム群を記憶している。また、記憶部33は、ゲートウェイ装置60から取得した、ウェブサーバ装置40が移動通信装置20に配信する情報を記憶する記憶領域を有している。図5は、本実施形態に係る文書分析装置30の機能構成を示すブロック図である。表2は、実施形態の説明で用いる記号とその意味を示す表である。文書分析装置30は、トピック分布生成手段301、混合比算出手段302、事前分布生成手段303及び事前分布蓄積手段304を有する。文書分析装置30が実行する処理は、主に、トピック分布の生成、混合比の算出、事前分布の生成、事前分布の蓄積、の4つである。ここで、以下の説明で使用する用語について説明する。本実施形態では、マイクロブログに投稿された文章テキストデータを分析の対象とし、1回の投稿で移動通信装置20からウェブサーバ装置40に送信された文章を文書と呼ぶ。文書集合とは、1つ又は複数の文書からなる集合である。単語とは、文書を構成する単語であり、日本語では形態素に相当する。単語は、どの品詞でもよい。取得時期tは、ウェブサーバ装置40から移動通信装置20に配信される文書集合を文書分析装置30がゲートウェイ装置60を介して取得する時期である。文書分析装置30は、文書集合の取得を契機として、以下に説明する一連の処理を実行する。取得時期tは、例えば、24時間毎、6時間毎といった一定の間隔で定められていてもよいし、間隔を定めずに、文書分析装置30の管理者や移動通信装置20のユーザが、随時、文書分析装置30に文書集合の取得を指示するようにしてもよい。取得時期tは、整数で表される。つまり、文書分析装置30で処理中の文書集合が取得された時期をtとすると、前回の処理の対象であった文書集合の取得時期はt-1である。文書集合を構成する文書は、どのように選択してもよい。例えば、投稿日時が最新のものから過去に遡って10万回分の投稿を取得してもよいし、過去24時間の投稿から無作為に10万回分の投稿を抽出して取得してもよい。新語とは、過去に生成された語彙集合に含まれない単語である。既知語とは、過去に生成された語彙集合に含まれる単語である。事前分布は、ベイズ推定における事前確率分布であり、事前分布に尤度関数を乗じることにより事後分布が生成される。次に、各処理の内容について説明する。2.1トピック分布の生成2.2混合比の算出粒子フィルタの利点は、経時的に変化する値を推定するにあたり、前時刻における状態と現在時刻における入力値との間に状態方程式を必要としない点である。そのため、前時刻における状態からの現在時刻における入力値の予測が困難である今回の問題には最適な方式と言える。図7は、粒子フィルタを利用した混合比の推定方法を示す図である。ここでは、取得時期t-1において、混合比として互いに異なる混合比に対応するN個の候補ρiただし、i=1、2、、Nを仮定し、それぞれを粒子フィルタにおける粒子として散布する。各粒子には、取得時期tにおける各粒子の最適な推定値ρiに対する尤度wiが対応付けられている。時刻tにおいて、混合比算出手段302は、まず、各粒子を、これに対応する尤度に基づいて再散布する。具体的には、尤度を確率として、重複を許しつつ各粒子をN回散布する。これはすなわち、尤度の大きい粒子は複数回散布され、尤度の小さい粒子は散布されずに消滅する可能性があることを意味する。次に、混合比算出手段302は、各粒子を特定の距離に従ってランダムウォークさせる。距離は、あらかじめ与えられた固定値である分散値σを標準偏差とした正規分布により発生させる。ここで、ρiは、0以上1以下であるから、その範囲を超えるような距離が発生した場合には、同じ方法で再度、距離を発生させる。ここで得られた各粒子は、取得時期tにおける粒子の状態を表すものとなる。次に、各粒子に対して、新たな尤度wiを算出する。尤度の算出方法については後述する。時刻tにおけるρiは、尤度を重みとした各粒子の重み付き平均により、次式のとおり算出される。要するに、混合比算出手段302は、前記第1の事前分布に基づいて、前記第1の事前分布と前記単語分布との混合比を算出する手段の一例である。また、混合比算出手段302は、前記混合比の候補である互いに異なる複数の混合比に対応する第1の粒子群と、前記第1の粒子群に含まれる各粒子に対応付けた尤度からなる第1の尤度群とを仮定して、前記第1の粒子群を粒子フィルタにおける粒子として散布し、前記第1の尤度群に基づいて前記第1の粒子群を再散布することによって第2の尤度群を算出し、前記第2の尤度群を重みとした前記第1の粒子群の重み付き平均により前記混合比を算出する手段としても特定され得る。2.3事前分布の生成事前分布の生成は、事前分布生成手段303によって実行される。2.4事前分布の蓄積また、トピック分布生成手段301は、前記第2の文書集合の後に前記取得手段によって第3の文書が取得された場合に、前記第3の文書集合に含まれる各単語の出現回数の多項分布である単語分布を、前記第2の事前分布に基づいて生成する。上述のとおり、本実施形態は、事前分布の平滑化を行うことにより、従来のDTMと比較して精度のよいトピック分布を生成可能となる。ここで言う精度がよいとは、文書をよくモデル化できているという意味である。これは、定量的には、perplexity非特許文献2により評価可能である。perplexityは、テスト文書に対するモデルの精度を示す指標であり、値が小さければ小さいほど良いモデルであることを表す。ここでは、取得時期t-1におけるトピック分布が、取得時期tに取得された文書をいかにモデル化できているか評価することを考える。この場合、perplexityは、下記の式で表される。表3は、実際に本実施形態のシステムを実装し、perplexityを評価した結果を示す表である。この評価結果は、2011年2月から3月のTwitterの投稿を1日20万ずつ収集し、そのデータに対して、トピックの経時的な変化を考慮しない通常のLDA、DTM、本実施形態の3つの方式を適用した場合のperplexityを示したものである。なお、DTMと本実施形態に関しては、2011年2月1日から3月31日まで動作させ、3月30日のトピック分布と3月31日の文書を利用してperplexityを導出した。通常のLDAに関しては、3月30日の文書のみからトピック分布を導出し、同じく3月31日の文書を利用してperplexityを導出した。さらに、本実施形態は、粒子フィルタのランダムウォークの距離σによって性能が異なるため、σ=0、0.05、0.1、0.15の4つの値でperplexityを算出した。この評価結果より、DTMは通常のLDAと比較して、はるかに性能が向上するが、本実施形態のシステムは、DTMよりもさらに性能が向上していることが分かる。また、今回の評価に用いたデータセットでは、σ=0.1の場合に最も良い性能となることがわかる。3変形例上記の実施形態を次のように変形してもよい。また、以下の変形例を組み合わせて実施してもよい。3.1変形例1実施形態では、マイクロブログに投稿された文書集合を分析する例を示したが、他の種類の文書集合を分析するようにしてもよい。例えば、ウェブサーバ装置40がニュースの記事を配信するサーバである場合、文書集合として、特定の期間に配信される記事を取得し、この文書集合に対して実施形態と同様の処理を行ってもよい。また、ウェブサーバ装置40がSNSを管理するサーバである場合、文書集合として、特定の期間にSNS上で取り交わされるコメントを取得し、この文書集合に対して実施形態と同様の処理を行ってもよい。3.2変形例2実施形態では、文書の配信先が移動通信装置である例を示したが、文書の配信先はどのような装置でもよい。例えば、インターネットに接続された据え置き型のコンピュータでもよい。実施形態では、文書分析装置30の制御部31がプログラムを実行することによって処理を実行する例を示したが、同様の機能をハードウェアで実装するようにしてもよい。また、このプログラムを、光記録媒体、半導体メモリ等、コンピュータで読み取り可能な記録媒体に記録して提供し、この記録媒体からプログラムを読み取って文書分析装置30の記憶部33に記憶させるようにしてもよい。また、このプログラムを電気通信回線経由で提供してもよい。