コンピュータによって文章データに含まれる修飾語を評価する方法であって、修飾語毎に当該修飾語を評価するために用いる評価パラメータを対応付けて第1データベースに格納するステップと、事物毎に当該事物に関する前記文章データの書き手の行動履歴情報を第2データベースに格納するステップと、前記文章データから修飾語と当該修飾語が修飾する事物との組み合わせを抽出するステップと、前記抽出された修飾語に対応する前記評価パラメータを前記第1データベースから読み込むステップと、前記第2データベースから前記抽出された事物に関する前記書き手の行動履歴情報を読み出し、当該行動履歴情報から前記評価パラメータに基づいて前記修飾語の評価値を算出するステップとを有することを特徴とする修飾語評価方法。コンピュータによって文章データに含まれる修飾語を評価する方法であって、修飾語毎に当該修飾語を評価するために用いる評価パラメータを対応付けて第1データベースに格納するステップと、事物毎に当該事物に関する前記文章データの書き手の行動履歴情報を第2データベースに格納するステップと、事物毎に当該事物に関する前記文章データの読み手の行動履歴情報を第3データベースに格納するステップと、前記文章データから修飾語と当該修飾語が修飾する事物との組み合わせを抽出するステップと、前記抽出された修飾語に対応する前記評価パラメータを前記第1データベースから読み込むステップと、前記第2データベースから前記抽出された事物に関する前記書き手の行動履歴情報を読み出し、当該行動履歴情報から前記評価パラメータに基づいて前記修飾語の評価値を算出するステップと、前記第3データベースから全ての事物に関する前記読み手の行動履歴情報を読み出し、当該行動履歴情報から前記評価パラメータに基づいて前記事物毎の第2評価値を算出するステップと、前記事物毎の第2評価値のうち前記第1評価値との一致度に基づいて前記事物を選択するステップと、前記選択された事物により前記修飾語のたとえを提示するステップとを有することを特徴とする修飾語評価方法。前記評価パラメータは、直近の滞留日時、平均訪問間隔、および訪問間隔の分散のうち少なくとも1つを有することを特徴とする請求項1又は2に記載の修飾語評価方法。文章データに含まれる修飾語を評価する装置であって、修飾語毎に当該修飾語を評価するために用いる評価パラメータを対応付けて第1データベースに格納する手段と、事物毎に当該事物に関する前記文章データの書き手の行動履歴情報を第2データベースに格納する手段と、前記文章データから修飾語と当該修飾語が修飾する事物との組み合わせを抽出する手段と、前記抽出された修飾語に対応する前記評価パラメータを前記第1データベースから読み込む手段と、前記第2データベースから前記抽出された事物に関する前記書き手の行動履歴情報を読み出し、当該行動履歴情報から前記評価パラメータに基づいて前記修飾語の評価値を算出する手段とを具備することを特徴とする修飾語評価装置。文章データに含まれる修飾語を評価する装置であって、修飾語毎に当該修飾語を評価するために用いる評価パラメータを対応付けて第1データベースに格納する手段と、事物毎に当該事物に関する前記文章データの書き手の行動履歴情報を第2データベースに格納する手段と、事物毎に当該事物に関する前記文章データの読み手の行動履歴情報を第3データベースに格納する手段と、前記文章データから修飾語と当該修飾語が修飾する事物との組み合わせを抽出する手段と、前記抽出された修飾語に対応する前記評価パラメータを前記第1データベースから読み込む手段と、前記第2データベースから前記抽出された事物に関する前記書き手の行動履歴情報を読み出し、当該行動履歴情報から前記評価パラメータに基づいて前記修飾語の評価値を算出する手段と、前記第3データベースから全ての事物に関する前記読み手の行動履歴情報を読み出し、当該行動履歴情報から前記評価パラメータに基づいて前記事物毎の第2評価値を算出する手段と、前記事物毎の第2評価値のうち前記第1評価値との一致度に基づいて前記事物を選択する手段と、前記選択された事物により前記修飾語のたとえを提示する手段とを具備することを特徴とする修飾語評価装置。前記評価パラメータは、直近の滞留日時、平均訪問間隔、および訪問間隔の分散のうち少なくとも1つを有することを特徴とする請求項4又は5に記載の修飾語評価装置。請求項4乃至6のいずれか1項に記載の修飾語評価装置を構成する各手段をコンピュータに実行させる修飾語評価プログラム。上記技術のように、ある対象を別の対象でたとえて提示することで利用者の理解度を向上させる手法において、比較される事物の類似度のみに基づいてシステムが対象を決定して提示するだけでは、久々にやしばしばのように、明確な数量化が難しい修飾語に対して、その程度の理解度を向上させるということはできなかった。この発明は上記事情に着目してなされたもので、その目的とするところは、利用者の経験を反映して修飾語の理解度を向上させることができる修飾語評価方法、修飾語評価装置及びそのプログラムを提供することにある。本発明は、上記目的を達成するために、以下のような手段を講じている。本発明の第1の態様は、コンピュータによって文章データに含まれる修飾語を評価する方法、装置及びプログラムであって、修飾語毎に当該修飾語を評価するために用いる評価パラメータを対応付けて第1データベースに格納し、事物毎に当該事物に関する前記文章データの書き手の行動履歴情報を第2データベースに格納し、前記文章データから修飾語と当該修飾語が修飾する事物との組み合わせを抽出し、前記抽出された修飾語に対応する前記評価パラメータを前記第1データベースから読み込み、前記第2データベースから前記抽出された事物に関する前記書き手の行動履歴情報を読み出し、当該行動履歴情報から前記評価パラメータに基づいて前記修飾語の評価値を算出することを特徴とする。第1の態様によれば、文章の書き手の行動履歴情報を反映して修飾語の定量的な評価値を算出することで、利用者に対する修飾語の理解を向上させることができる。本発明の第2の態様は、コンピュータによって文章データに含まれる修飾語を評価する方法、装置及びプログラムであって、修飾語毎に当該修飾語を評価するために用いる評価パラメータを対応付けて第1データベースに格納し、事物毎に当該事物に関する前記文章データの書き手の行動履歴情報を第2データベースに格納し、事物毎に当該事物に関する前記文章データの読み手の行動履歴情報を第3データベースに格納し、前記文章データから修飾語と当該修飾語が修飾する事物との組み合わせを抽出し、前記抽出された修飾語に対応する前記評価パラメータを前記第1データベースから読み込み、前記第2データベースから前記抽出された事物に関する前記書き手の行動履歴情報を読み出し、当該行動履歴情報から前記評価パラメータに基づいて前記修飾語の評価値を算出し、前記第3データベースから全ての事物に関する前記読み手の行動履歴情報を読み出し、当該行動履歴情報から前記評価パラメータに基づいて前記事物毎の第2評価値を算出し、前記事物毎の第2評価値のうち前記第1評価値との一致度に基づいて前記事物を選択し、前記選択された事物により前記修飾語のたとえを提示することを特徴とする。第2の態様によれば、文章データに含まれる修飾語について、その文章の書き手と読み手のそれぞれの行動履歴情報を用いて各人の評価値を算出し、読み手にとって適切な事象によって当該修飾語に対するたとえを提示することが可能となる。これにより、読み手に対し、書き手の修飾語の使用方法に関する理解度を向上させ、文書の理解を支援する情報提供を行うことが可能となる。本発明の第3の態様は、前記第1又は第2の態様において、前記評価パラメータは、直近の滞留日時、平均訪問間隔、および訪問間隔の分散のうち少なくとも1つを有することを特徴とするものである。第3の態様によれば、久々にやしばしばのように、明確な数量化が難しい修飾語について、定量的な評価値を算出することが可能となり、利用者に対する修飾語の理解を向上させることができる。すなわちこの発明によれば、利用者の経験を反映して修飾語の理解度の向上を図ることができる修飾語評価方法、修飾語評価装置及びそのプログラムを提供することができる。以下、図面を参照してこの発明に係る実施の形態について説明する。第1実施形態第1実施形態は、文章に含まれる修飾語について、その文章の書き手の行動履歴情報ライフログデータを用いて定量的な評価値を求める手法について説明する。図1は、第1実施形態に係る修飾語評価装置の構成を示すブロック図である。修飾語評価装置101は、入力文章分析部11、評価パラメータ読込部12、書き手の評価値算出部13、修飾語評価パラメータデータベース修飾語評価パラメータDB2、及び書き手のライフログデータベース書き手のライフログDB3を備える。入力文章分析部11には、評価対象となる修飾語を使用した文書入力文章がテキストデータとして入力される。入力文章分析部11は、入力文章から構造解析等の手法を用いて、修飾語と当該修飾語が修飾する事物事象との組み合わせを抽出する。修飾語評価パラメータDB2は、修飾語毎に当該修飾語を評価するための評価パラメータを対応付けて格納する。図2に、修飾語評価パラメータDB2の構成例を示す。修飾語評価パラメータDB2には、各修飾語について、その修飾語に対応する評価パラメータの有効/無効フラグ1/0が格納される。評価パラメータは、図2に示すように、例えば、直近の滞留日時、平均訪問間隔、および訪問間隔の分散を有する。評価パラメータ読込部12は、入力文章分析部11で抽出された修飾語に対応する評価パラメータを修飾語評価パラメータDB2から読み込む。書き手のライフログDB3は、事象に関する入力文章の書き手の行動履歴情報ライフログデータを格納する。図3に、書き手のライフログDB3の構成例を示す。書き手のライフログDB3には、入力文章の書き手の滞留地と滞留日時とを対応付けたライフログデータを格納する。ライフログデータは、例えば、GPSGlobalPositioningSystemにより取得される位置情報とその取得時刻をもとに作成することができる。書き手の評価値算出部13は、書き手のライフログDB3から入力文章分析部11で抽出された事象に関するライフログデータを読み出し、評価パラメータ読込部12で読み込んだ評価パラメータに基づいて当該ライフログデータから当該修飾語の評価値を算出する。次に、このように構成された修飾語評価装置101の動作について説明する。図4は、第1実施形態に係る修飾語評価装置の処理手順を示すフローチャートである。図5は、第1実施形態に係る実施例1を示す図である。ステップS1aにおいて、入力文章分析部11は、書き手の文章から修飾語及び修飾語が係る被修飾名詞滞留地を抽出する。例えば、図5のような入力文章から久しぶりという修飾語を抽出した場合、当該修飾語がどのような文脈で使われているかを分析し、当該修飾語が修飾している事象、横須賀という事象を抽出する。入力文章分析部11で抽出された修飾語と事象との組み合わせは、評価パラメータ読込部12に出力される。ステップS2aにおいて、評価パラメータ読込部12は、入力文章分析部11で抽出された修飾語について修飾語評価パラメータDB2を参照し、当該修飾語に対応付けられている評価パラメータを読み込む。実施例1では、評価パラメータ読込部12は、図2に示す修飾語評価パラメータDB2から評価パラメータとして直近の滞留日時を読み込む。ステップS3aにおいて、書き手の評価値算出部13は、上記入力文章分析部11で抽出した修飾語の修飾対象となる事物被修飾名詞に関する書き手のライフログデータ滞留情報の一覧を書き手のライフログDB3から読み込む。実施例1では、図3に示す書き手のライフログDB3から事物横須賀に対応する滞留情報の一覧として、横須賀市への滞留日時の一覧が読み込まれる。ステップS4aにおいて、書き手の評価値算出部13は、評価パラメータに基づいてステップS3aで読み込んだ書き手の滞留情報の一覧から被修飾名詞に関する評価値を算出する。図3に示すように、評価パラメータが直近の滞留日時である場合、評価値は2010/4/117:00-22:00と算出される。実施例1では、図5に示すように、久しぶりの横須賀は、1年ぶり位です。のように久しぶりという修飾語の評価値を提示することができる。以上述べたように、第1実施形態によれば、文章の書き手の経験ライフログデータを反映して修飾語の定量的な評価値を算出することで、利用者に対する修飾語の理解を向上させることができる。さらに、第1実施形態において、書き手の評価値算出部13により、同じ修飾語の同じ修飾語使用文脈の別の使用例に対し、このような評価を1回または複数回、繰り返し実行し、抽出した修飾対象事象ごとの評価値を収集する。このような評価対象修飾語が修飾している個別事象の評価結果について、修飾語ごとに平均値をとる等の手段で統合した評価値を当該修飾語の特定の使用文脈における評価値とすることにより、評価の精度を高めることが可能となる。第2実施形態第2実施形態は、文章に含まれる修飾語について、その文章の書き手と読み手のそれぞれの行動履歴情報ライフログデータを用いて各人の評価値を算出し、読み手にとって適切な事象によって当該修飾語に対するたとえを提示する手法について説明する。図6は、第2実施形態に係る修飾語評価装置の構成を示すブロック図である。修飾語評価装置102は、上記図1に示す修飾語評価装置101の構成に、読み手の評価値算出部14、事象選択部15、たとえ提示部16、及び読み手のライフログDB4を追加したものである。図6において、上記第1実施形態の図1と同一の構成には同一の符号を付し、詳しい説明は省略する。読み手のライフログDB4は、書き手のライフログDB3の構成と同様であり、文章の読み手の滞留地と滞留日時とを対応付けたライフログデータを格納する。読み手の評価値算出部14は、読み手のライフログDB4から全事象に関する読み手のライフログデータの一覧を読み出し、評価パラメータ読込部12から入力される評価パラメータに基づいて全事象に関する読み手のライフログデータから全事象の読み手の評価値の一覧を算出する。事象選択部15は、読み手の評価値算出部14により算出された評価値の一覧のうち、書き手の評価値算出部13により算出された評価値と一致度の高い評価値に該当する事象を選択する。なお、複数の修飾語評価パラメータがある場合の一致度の算出には、例えば図7に示すコサイン類似度の算出式を用いることができる。たとえ提示部16は、事象選択部15で選択された事象を当該修飾語のたとえとして提示する。次に、このように構成された修飾語評価装置102の動作について説明する。図8は、第1実施形態に係る修飾語評価装置の処理手順を示すフローチャートである。なお、図8において、ステップS1b~S4bまでは、上記第1実施形態の図4のステップS1a~S4aと同様の処理であるため、詳しい説明は省略する。ステップS5bにおいて、読み手のライフログDB4の全ての滞留情報から各滞留地に関する評価値の一覧を算出する。ステップS6bにおいて、事象選択部15は、読み手の評価値のそれぞれについて書き手の評価値との一致度を算出し、書き手の評価値と最も一致度の高い評価値をもつ読み手の滞留地を選択する。ステップS7bにおいて、事象選択部15は、さらに評価値の一致度は閾値以上であるかを判定し、一致度が閾値以上であると判定した場合は、上記ステップS6bで選択された滞留地を結果としてたとえ提示部16に提示するステップS8b。一方、事象選択部15は、上記ステップS7bの判定において、評価値の一致度が閾値以上でないと判定された場合は、当該経験無しとして終了するステップS9b。さらに、上記第2実施形態における処理内容を具体的な事例を用いて説明する。実施例2-1実施例2-1では、図9に示すように、第一の利用者が記載したブログ等の文章を、第二の利用者が読む場合を想定する。文章中には、文章を記載した日時と、第一の利用者による修飾語と、その修飾語が係る地名等の名詞を含む行動内容事象が記載されているものとする。当該文章に対し、第二の利用者が経験したことのある同様の評価値を持つ事象をたとえとして例示する。図10に、実施例2-1の処理内容を示す。図10では、いつ以来訪問した場所であるかという直近の滞留日時を評価パラメータとして、久しぶりという修飾語に対する評価値を算出する。まず、修飾語久しぶりとそれが係る事象横須賀を文章から抽出しておくものとする。図10において、書き手の評価値算出部13は、書き手ライフログDB3から横須賀市への滞留日時を参照し、直近の滞留日時を抽出する。そして、書き手がブログを書いた日時と抽出された直近の滞留日時との差を算出し、当該修飾語の評価値とする。読み手の評価値算出部14は、読み手のライフログDB4から各滞留地に関する直近の滞留日時を参照し、読み手がブログを読んだ日時と各滞留地の直近の滞留日時との差をそれぞれ算出して読み手の評価値の一覧とする。事象選択部15は、その読み手の評価値の一覧の中から、書き手の評価値に最も近い滞留地鎌倉市を、たとえとして例示する事象として選択する。たとえ提示部16は、図9に示すように、久しぶりの横須賀に対して、あなたが今鎌倉に行くようなイメージです。というたとえを提示する。実施例2-2実施例2-2では、平均訪問間隔及び訪問間隔の分散を評価パラメータとして、しょっちゅうに対する評価値を算出する。実施例2-2においては、書き手の評価値算出部13は、書き手のライフログDB3から居酒屋Aへの過去n回例では、n=3とするの滞留日時一覧を参照し、その平均訪問間隔と訪問間隔の分散とを算出し、書き手の評価値平均訪問間隔:5.5日、訪問間隔の分散:0.25とする。読み手の評価値算出部14は、読み手のライフログDB4から、各滞留地への滞留日時一覧を参照し、コンビニA、レストランB及びカフェCのそれぞれについて平均訪問間隔と訪問間隔の分散とを評価値として算出する。事象選択部15は、読み手の各滞留地の中から、書き手の評価値と2つの評価値が最も近い滞留地レストランB平均訪問間隔:6.1日、訪問間隔の分散:0.22を、たとえとして例示する事象として選択する。この事例では、2つの修飾語評価パラメータがあるため、事象選択部15は、例えば図7に示すコサイン類似度の算出式によって最適な事象を選択する。たとえ提示部16は、しょっちゅう行く居酒屋Aに対して、あなたがレストランBに行くようなイメージです。というたとえを提示する。以上述べたように、上記第2実施形態では、文章の書き手の経験ライフログデータを反映して修飾語の定量的な評価値を算出し、さらに読み手の経験から書き手の評価値と同等の評価値を有する事象を選択してたとえとして提示する。したがって、第2の実施形態によれば、読み手に対し、書き手の修飾語の使用方法に関する理解度を向上させ、文書の理解を支援する情報提供を行うことが可能となる。なお、この発明は、上記実施形態そのままに限定されるものではなく、実施段階ではその要旨を逸脱しない範囲で構成要素を変形して具体化できる。また、上記実施形態に開示されている複数の構成要素の適宜な組み合せにより種々の発明を形成できる。例えば、実施形態に示される全構成要素から幾つかの構成要素を削除してもよい。さらに、異なる実施形態に亘る構成要素を適宜組み合せてもよい。