"キーワードと、文章と、の関連度を算出する関連度算出装置において、基準キーワードと、一又は二以上の対比キーワードとの組に学習関連度を対応付けた関連度データを記憶しているデータ記憶手段と、関連度算出の対象として予め対応付けられた本番キーワードと本番文章とを取得する対象取得手段と、取得された前記本番キーワードと、それに対応付けられている前記本番文章中の形態素である本番形態素と、の組合せを抽出する本番組合せ抽出手段と、抽出された前記本番キーワードと前記本番形態素との組合せを基に、前記関連度データで一致する前記基準キーワードと前記対比キーワードとの組に対応付けられている前記学習関連度を取得し、この学習関連度から前記本番キーワードと本番文章の関連度を算出する関連度算出手段と、を有することを特徴とする関連度算出装置。前記関連度算出手段は、前記本番キーワードと前記本番形態素との組合せに前記関連度データで一致する前記組が無かった場合、前記本番キーワード又は前記本番形態素の少なくとも一方を関連語に拡張したうえで、一致する前記組に対応付けられている前記学習関連度の取得を再試行することを特徴とする請求項1記載の関連度算出装置。請求項1又は2記載の関連度算出装置に、さらに、入札キーワードと対応付けてネット広告を記憶している広告記憶手段と、前記広告記憶手段に記憶されている前記入札キーワードを前記本番キーワードとして、前記入札キーワードに対応付けられている前記ネット広告の文章を前記本番文章として、前記関連度算出手段により算出された前記関連度の高低に応じて、広告に関する処理を行う広告処理手段と、を設けたことを特徴とする広告処理装置。キーワードと、文章と、の関連度を算出するための関連度データを生成する学習装置であって、キーワードと、文章と、それらキーワードと文章との関連度と、を対応付けた正解データを一組ずつ取得する正解取得手段と、取得された前記キーワードを基準キーワードとし、取得された前記文章中の一又は二以上の形態素をそれぞれ対比キーワードとして、前記基準キーワードと前記対比キーワードとの全ての組合せを抽出する正解組合せ抽出手段と、抽出された前記基準キーワードと前記対比キーワードの全ての組合せに、前記関連度を学習関連度として対応付けることにより関連度データを生成するデータ生成手段と、を有することを特徴とする学習装置。請求項1もしくは2の関連度算出装置又は請求項3の広告処理装置と、請求項4の学習装置と、を有することを特徴とする情報処理システム。キーワードと、文章と、の関連度をコンピュータが算出する関連度算出方法において、前記コンピュータは、基準キーワードと、一又は二以上の対比キーワードとの組に学習関連度を対応付けた関連度データを記憶しているデータ記憶手段を有し、関連度算出の対象として予め対応付けられた本番キーワードと本番文章とを取得する対象取得処理と、取得された前記本番キーワードと、それに対応付けられている前記本番文章中の形態素である本番形態素と、の組合せを抽出する本番組合せ抽出処理と、抽出された前記本番キーワードと前記本番形態素との組合せを基に、前記関連度データで一致する前記基準キーワードと前記対比キーワードとの組に対応付けられている前記学習関連度を取得し、この学習関連度から前記本番キーワードと本番文章の関連度を算出する関連度算出処理と、をコンピュータが実行することを特徴とする関連度算出方法。キーワードと、文章と、の関連度を算出するための関連度データをコンピュータが生成する学習方法であって、キーワードと、文章と、それらキーワードと文章との関連度と、を対応付けた正解データを一組ずつ取得する正解取得処理と、取得された前記キーワードを基準キーワードとし、取得された前記文章中の一又は二以上の形態素をそれぞれ対比キーワードとして、前記基準キーワードと前記対比キーワードとの全ての組合せを抽出する正解組合せ抽出処理と、抽出された前記基準キーワードと前記対比キーワードの全ての組合せに、前記関連度を学習関連度として対応付けることにより関連度データを生成するデータ生成処理と、を有することを特徴とする学習方法。しかし、上記のようなリスティング広告では、ウェブページ側の特徴語と適合する広告を選択しても、広告で指定されている入札キーワードの精度が十分でなく広告内容との関連性が低い場合、ウェブページ内容との関連が低い広告が表示される結果となる一方、適切な広告の配信機会は減り、全体としてCTRクリックスルーレート:クリック率など広告効果が低下し、広告主、媒体運営者、ユーザにとって有益でないという課題があった。広告に限らず文章全般について例えば、検索エンジンで急に検索が増加した、いわゆる急上昇ワードと、その理由に関する文章など、キーワードと文章との関連度を算出することは、応用範囲が広く潜在的に求められてきた課題である。上記の課題に対し、本発明の目的は、キーワードと文章との関連度を、簡単な処理で高精度に算出することである。上記の目的をふまえ、本発明の一態様1は、キーワードと、文章と、の関連度を算出する関連度算出装置において、基準キーワードと、一又は二以上の対比キーワードとの組に学習関連度を対応付けた関連度データを記憶しているデータ記憶手段と、関連度算出の対象として予め対応付けられた本番キーワードと本番文章とを取得する対象取得手段と、取得された前記本番キーワードと、それに対応付けられている前記本番文章中の形態素である本番形態素と、の組合せを抽出する本番組合せ抽出手段と、抽出された前記本番キーワードと前記本番形態素との組合せを基に、前記関連度データで一致する前記基準キーワードと前記対比キーワードとの組に対応付けられている前記学習関連度を取得し、この学習関連度から前記本番キーワードと本番文章の関連度を算出する関連度算出手段と、を有することを特徴とする。なお、本出願において本番~例えば本番キーワード本番文章などというときは、学習段階の情報ではなく、学習結果に基づいて実運用で実際に関連度の算出対象とする情報を説明上明示しているだけであり、情報の内容を修飾したり限定しているものではない。本発明の他の態様6は、上記態様を方法のカテゴリで捉えたもので、キーワードと、文章と、の関連度をコンピュータが算出する関連度算出方法において、前記コンピュータは、基準キーワードと、一又は二以上の対比キーワードとの組に学習関連度を対応付けた関連度データを記憶しているデータ記憶手段を有し、関連度算出の対象として予め対応付けられた本番キーワードと本番文章とを取得する対象取得処理と、取得された前記本番キーワードと、それに対応付けられている前記本番文章中の形態素である本番形態素と、の組合せを抽出する本番組合せ抽出処理と、抽出された前記本番キーワードと前記本番形態素との組合せを基に、前記関連度データで一致する前記基準キーワードと前記対比キーワードとの組に対応付けられている前記学習関連度を取得し、この学習関連度から前記本番キーワードと本番文章の関連度を算出する関連度算出処理と、をコンピュータが実行することを特徴とする。これらの態様では、正解とする基準キーワードと文章との関連度を、その基準キーワードと文章中の形態素に相当する対比キーワードとの組に対応付けた関連度データを予め用意する。そして、この関連度データから、本番で判定対象とするキーワードと文章中の形態素との組合せに対応する学習関連度を取得し、それを基にキーワードと文章との関連度を算出する。これにより、正解とする関連度データで表されているキーワードと文章の関連度を、キーワードと形態素との組に分解して活用できるので、対象とするキーワードと文章の関連度を簡単な処理で高精度に算出できる。本発明の他の態様2は、上記いずれかの態様において、前記関連度算出手段は、前記本番キーワードと前記本番形態素との組合せに前記関連度データで一致する前記組が無かった場合、前記本番キーワード又は前記本番形態素の少なくとも一方を関連語に拡張したうえで、一致する前記組に対応付けられている前記学習関連度の取得を再試行することを特徴とする。この態様では、関連度データに一致する組が無かった場合でも、本番キーワード又は本番形態素の少なくとも一方について、検索エンジンにかけて検索結果群から特徴語を抽出したり類義語辞書を用いるなどにより関連語に拡張する。そのうえで学習関連度の取得やそれを用いた関連度の算出を再度試みる。これにより、関連度データを最大限活用して関連度を算出することができる。本発明の他の態様3は、上記いずれかの態様において、さらに、入札キーワードと対応付けてネット広告を記憶している広告記憶手段と、前記広告記憶手段に記憶されている前記入札キーワードを前記本番キーワードとして、前記入札キーワードに対応付けられている前記ネット広告の文章を前記本番文章として、前記関連度算出手段により算出された前記関連度の高低に応じて、広告に関する処理を行う広告処理手段と、を設けたことを特徴とする。この態様では、本発明をネット広告に適用し、入札キーワードとネット広告の文章とについて算出する関連度の高低に応じた処理、例えば入札キーワードとの関連度が高い内容の広告は優先的に配信するなどの処理を行う。これにより、ページ内容との適合性が高い広告が表示されるのでCTRなどの成果指標が改善される。本発明の他の態様4は、キーワードと、文章と、の関連度を算出するための関連度データを生成する学習装置であって、キーワードと、文章と、それらキーワードと文章との関連度と、を対応付けた正解データを一組ずつ取得する正解取得手段と、取得された前記キーワードを基準キーワードとし、取得された前記文章中の一又は二以上の形態素をそれぞれ対比キーワードとして、前記基準キーワードと前記対比キーワードとの全ての組合せを抽出する正解組合せ抽出手段と、抽出された前記基準キーワードと前記対比キーワードの全ての組合せに、前記関連度を学習関連度として対応付けることにより関連度データを生成するデータ生成手段と、を有することを特徴とする。本発明の他の態様7は、上記態様を方法のカテゴリで捉えたもので、キーワードと、文章と、の関連度を算出するための関連度データをコンピュータが生成する学習方法であって、キーワードと、文章と、それらキーワードと文章との関連度と、を対応付けた正解データを一組ずつ取得する正解取得処理と、取得された前記キーワードを基準キーワードとし、取得された前記文章中の一又は二以上の形態素をそれぞれ対比キーワードとして、前記基準キーワードと前記対比キーワードとの全ての組合せを抽出する正解組合せ抽出処理と、抽出された前記基準キーワードと前記対比キーワードの全ての組合せに、前記関連度を学習関連度として対応付けることにより関連度データを生成するデータ生成処理と、を有することを特徴とする。このように、キーワードと文章と、両者の関連度と、を対応付けた正解データ一組ごとに、キーワードと文章中の形態素の全通りの組合せを抽出し、各組合せに関連度を対応付けてマッピングする単純な処理の繰り返しにより、正解データ数が多くても少ない処理負荷で迅速に関連度データが生成できる。本発明の他の態様5は、情報処理システムであって、上記いずれかの態様における関連度算出装置又は広告処理装置と、学習装置と、を有することを特徴とする。なお、上記の各態様は、その態様について明記しなかった他のカテゴリ方法、プログラムなどとしても把握することができ、それら方法やプログラムのカテゴリについては、装置のカテゴリで示した手段を、処理やステップのように適宜読み替えるものとする。また、処理やステップの実行順序は本出願に直接明記するものに限定されず、適宜変更したりまとめて処理するなど変更可能であることも当然である。さらに、方法やプログラムのカテゴリにおいて、個々の処理やステップを実行するコンピュータは共通でもよいし処理ごとに異なってもよい。加えて、本発明は、後述するさらに具体的な各態様を含むものである。本発明によれば、キーワードと文章との関連度を、簡単な処理で高精度に算出することができる。次に、本発明の一例として、本発明を実施するための形態実施形態と呼ぶについて図に沿って説明する。なお、背景技術や課題などで既に述べた内容と共通の前提事項については適宜省略する。1.構成本実施形態は、図1構成図に示すように、端末Tへ配信する広告を選択する広告処理装置2と、学習装置4と、を有する情報処理システムに関するもので、広告処理装置2は、キーワードと、文章と、の関連度を算出する関連度算出装置1図1において破線で示す範囲。本装置又は本装置1とも呼ぶに、さらに、広告記憶手段21と、広告処理手段22と、を設けたものである。また、学習装置4は、キーワードと、文章と、の関連度を算出するための関連度データを生成する装置である。上記のうち本装置1は、図1に示すように、コンピュータの構成として少なくとも、CPUなどの演算制御部6と、主メモリや補助記憶装置等の記憶装置7と、通信ネットワークN例えば、インターネット、移動通信網などとの通信手段8通信ゲートウェイ装置、移動通信網との通信回路、無線LANアダプタなどと、を有する。学習装置4も、図示はしないが上記のようなコンピュータの構成を有し、本装置1のデータ記憶手段15の内容を更新するため、共有データベース、共有メモリやプロセス間通信など必要な手段を備えている。また、端末Tは、スマートフォン、携帯電話端末、タブレットPCのほか、モバイルPC、据置型PCなどの電子情報機器で、図示はしないが、上記のようなコンピュータの構成に加え、液晶表示パネルやタッチパネル、押ボタンなどを用いた入出力部を有する。端末Tは、図1では少数を模式的に示すが、実際はユーザ数に応じ多数存在する。そして、本装置1では、記憶装置7に記憶インストールした所定のコンピュータプログラムが演算制御部6を制御することで、図1に示す各手段などの要素11,21ほかを実現する。それら要素のうち情報の記憶手段は、記憶装置7上のファイルなど任意のデータ形式で実現できるほか、ネットワークコンピューティングクラウドでのリモート記憶でもよい。また、記憶手段は、データの格納領域だけでなく、データの入出力や管理などの機能を含んでもよい。また、本出願に示す記憶手段の単位は説明上の便宜によるもので、適宜、構成を分けたり一体化できるほか、明示する記憶手段以外にも、各手段の処理データや処理結果などを記憶する記憶手段を適宜用いるものとする。そして、記憶手段のうち、データ記憶手段15は、図22に例示するように、基準キーワードと、一又は二以上の対比キーワードとの組に学習関連度を対応付けた関連度データを記憶している手段である。例えば、基準キーワード中古車と、対比キーワード無料査定との組に対応付けた関連度データは、これら基準キーワード中古車と対比キーワード無料査定とが交差する欄の200である。また、広告記憶手段21は、図3に例示するように、ネット広告の広告データとして、入札キーワードと対応付けてネット広告の広告文を記憶している手段で、ここでは、指定された入札キーワード、クリック課金単価の基礎となる入札額などを記憶している。なお、図中例えば図1の矢印は、データや制御などの流れについて主要な方向を補助的に示すもので、方向の限定を意味するものではない。例えばデータをある方向に取得する場合、事前のデータリクエストや事後のアクノリッジACKが逆方向に送信される。また、記憶手段以外の各手段は、以下に説明するような情報処理の機能作用を実現実行する処理手段であるが、これらは説明のために整理した機能単位であり、実際のハードウェア要素やソフトウェアモジュールとの一致は問わない。2.主な作用上記のように構成した本装置1について動作の概要を図4のフローチャートに示す。すなわち、まず、関連度算出装置1が、キーワードと、文章と、の関連度を算出するステップS11からS134。ここで、関連度算出自体については、その対象とすることができるキーワードや文章は、広告分野に限らず、例えば、検索エンジンでの指定数が急上昇したキーワードバズワードや急上昇ワードなどと呼ばれると、その背景や理由を説明した記事の文章など、適用分野は限定されない。上記のように関連度を算出する処理では、まず、対象取得手段11が、関連度算出の対象として予め対応付けられたキーワード学習用正解データとの区別のため本番キーワードと呼ぶこととすると、文章同様に本番文章と呼ぶこととすると、を取得するステップS11。例えば、本番キーワード中古車と、本番文章として中古車売るなら出張無料査定ののような広告文と、を対応付けて例えば図3の広告A12取得したとする。広告文は、広告の内容を表す文字列であれば種別は任意であり、例えば、ハイパーリンクなどを設定して画面表示する広告文字列タイトルやディスクリプションなどとも呼ばれるでもよいし、クリックした際の画面遷移先である飛び先のウェブページやウェブサイトいわゆるランディングページの内容である文字列などでもよい。そして、本番組合せ抽出手段12が、上記のように取得された本番キーワードと、それに対応付けられている本番文章中の形態素である本番形態素と、の組合せ以下本番組合せとも呼ぶこととするを抽出するステップS12。例えば、構文解析等の言語処理技術により、本番文章中古車売るなら出張無料査定のから、中古車出張無料査定という3つの本番形態素を抽出したとする。この場合、本番キーワード中古車と本番形態素の3つの組合せとして、本番キーワード中古車-本番形態素中古車...本番組合せ1本番キーワード中古車-本番形態素出張...本番組合せ2本番キーワード中古車-本番形態素無料査定...本番組合せ3を抽出することとなる。そして、関連度算出手段13が、抽出された本番組合せを基に、関連度データで一致する基準キーワードと対比キーワードとの組以下一致サンプルとも呼ぶこととするに対応付けられている学習関連度を取得しステップS131、この学習関連度から本番キーワードと本番文章の関連度を算出するステップS134。なお、ステップS132及びS133については後述する。例えば、上記のうち、本番キーワード中古車-本番形態素中古車...本番組合せ1に対しては、図22の関連度データのうち、基準キーワード中古車-対比キーワード中古車が一致サンプルであり、この交差する欄で対応付けられている学習関連度400を取得する。本番形態素出張との組合せ2については関連度データには一致する組が無いので無視又は0ゼロとしての学習関連度となるが、本番キーワード中古車-本番形態素無料査定...本番組合せ3に対しては、組合せ1と同様に、図22の関連度データのうち、基準キーワード中古車-対比キーワード無料査定が一致サンプルで、対応する学習関連度200を取得する。上記のように本番組合せ1で得た学習関連度400と本番組合せ3で得た学習関連度200から、本番キーワードと本番文章の関連度を、各学習関連度の加算などにより例えば600のように算出する。3.広告引当てへの適用例以上のように算出する本番キーワードと本番文章の関連度に関する適用分野は、既に述べたように広告分野には限られないが、ここでは、広告の引当てに用いる。すなわち、広告処理手段22は、広告記憶手段21に記憶されている入札キーワードを本番キーワードとして、入札キーワードに対応付けられているネット広告の例えば広告文を本番文章として、関連度算出手段により算出された関連度の高低に応じて、広告に関する処理を行うステップS14。広告に関する処理の具体的内容についても、広告の引当てに限らず広告依頼条件の優遇など自由であるが、引当てにおいては、例えば入札キーワードとの関連度が高い内容の広告は優先的に配信するなどが考えられる。一例として、図3のデータ例には、広告IDでいうと広告A12とB53があり、入札額では広告B53の方が高額である。しかし、入札キーワードと広告文の関連度では、広告A12については既に説明したように関連度600であるが、広告B53については次のようになる。まず、本番文章有利なカードローンを今すぐから、カードローンという一つの本番形態素を抽出したとする。この場合、本番キーワードとする二語の入札キーワードサプリメント株価と本番形態素の本番組合せは、本番キーワードサプリメント-本番形態素カードローン...本番組合せB1本番キーワード株価-本番形態素カードローン...本番組合せB2を抽出することとなる。そして、関連度算出手段13が、まず、本番キーワードサプリメント-本番形態素カードローン...本番組合せB1に対しては、図22の関連度データのうち、基準キーワードサプリメント-対比キーワードカードローンが一致サンプルであり、この交差する欄で対応付けられている学習関連度-600を取得する。同様に、本番キーワード株価-本番形態素カードローン...本番組合せB2に対しては、本番組合せB1と同様に、図22の関連度データのうち、基準キーワード株価-対比キーワードカードローンが一致サンプルで、対応する学習関連度-1500を取得する。上記のように本番組合せB1で得た学習関連度-600と本番組合せB2で得た学習関連度-1500から、広告B53における本番キーワードと本番文章の関連度を-2100と算出する。この結果、広告A12は入札額ではB53を下回るが、関連度ではB53より大幅に優れている相対的な差が2700ことが分かるので、広告A12をB53よりも優先して引当て、配信することが適切となる。図6は、ウェブページ内容と関連度が高い広告CMの表示例を示す。4.ゼロマッチ時の拡張また、関連度算出手段13は、本番組合せに関連度データで一致する一致サンプルが無かった場合ゼロマッチなどとも呼ばれる。図4のステップS132:YES、本番キーワード又は本番形態素の少なくとも一方を関連語に拡張したうえでステップS133、一致サンプルを検索してそれに対応付けられている学習関連度の取得を再試行するステップS131。なお、図4の例では、関連語への拡張は一段階ステップS132の初回であるが、一致する組が見つかるまで又は所定の回数、多段に拡張するようにすれば、学習関連度をより確実に、もしくはより多面的に取得することができる。拡張しても一致サンプルが見つからない場合、関連度としては、例えばプラスでもマイナスでもない0ゼロなどとして算出すればよいステップS134。また、関連語への拡張に用いる技術は自由であるが、例えば、もとの語を検索エンジンにかけて検索結果群から特徴語を抽出したり、類義語辞書、シソーラスを用いるなどが考えられる。例えば、本番キーワード中古車を基に一致サンプルが無い場合、上位概念の車や自動車を加えて本番キーワードを拡張したり、同様にユーズドカーU-Carなどの同義語に拡張することが考えられる。なお、上記のように少なくとも一方を拡張した本番キーワードと本番形態素との間の関連度については、上記のように関連度データから検索した一致サンプルの学習関連度から算出する代りに、本番キーワードと本番形態素との間のコサイン類似度など公知の任意の値として関連度を算出してもよい。このように関連度として用いるコサイン類似度は、二つのベクトルがなす角度cosθで、各ベクトルの内積を、各ベクトルの大きさの積で除したものである。二文書間の類似性すなわち関連度を計算する例としては、各文書に含まれる語群それぞれを、構成要素とする語の有無にその語のidfを重みとして乗じた要素数値からなるベクトルで表し、それぞれのベクトルをK及びSとする。この場合、コサイン類似度は、なかぐろを内積、|X|をXの大きさ、のように表すと、cosθ=KS/|K||S|となる。5.学習装置による関連度データの生成キーワードと、文章と、の関連度を算出するための関連度データは例えば図22、予め本装置1に組み込まれていれば足りるが、本実施形態では、任意の正解データから学習装置4が生成できる。この場合、学習装置4において、まず、正解取得手段41が、キーワードと、文章と、それらキーワードと文章との関連度と、を対応付けた正解データを、正解データ記憶手段40などから一組ずつ、残りが有る限りステップS40:YES取得するステップS41。図3に例示したような広告のデータでいえば、キーワードとしての入札キーワードと、文章である広告文と、に対し、これら入札キーワードと広告文とについて予め人間が評価した関連度を対応付けた正解データを、十分な数例えば数千件、数万件など用意し例えば図21、そこから一組ずつを取得し、下記の処理の対象とする。まず、正解組合せ抽出手段42が、取得されたキーワードを基準キーワードとし、取得された文章中の一又は二以上の形態素をそれぞれ対比キーワードとして、基準キーワードと対比キーワードとの全ての組合せを抽出するステップS42。例えば、図21の最上段に示す正解データについては、基準キーワードとなる入札キーワード中古車と、文章である広告文中古車の無料査定なら中の形態素である対比キーワード中古車無料査定の全ての組合せとしては、基準キーワード中古車-形態素中古車...組合せA基準キーワード中古車-形態素無料査定...組合せBの二つとなる。そして、データ生成手段43は、抽出された基準キーワードと対比キーワードの全ての組合せに、関連度を学習関連度として対応付けることにより、図22に例示するような関連度データを生成するステップS43。関連度と、学習関連度は、互いに同じでも異なってもよく、具体的内容は自由であるが、一例として、関連度はその高低を高ければ1、低ければ-1のように正と負など単純な数値で表し例えば図21、組合せに対応付ける学習関連度としては、組合せを構成している基準キーワードのidfInverseDocumentFrequency:逆出現頻度と、対比キーワードのidfとを、前記関連度の数値に乗じて学習関連度とすることが望ましい。例えば、上に例示した中古車-中古車の無料査定ならからなる正解データの関連度は1であり、上記の組合せAとBに共通する基準キーワード中古車のidfIDFaとするが仮に10とする。組合せAにおける形態素中古車のidfIDFdとするが仮に40とすると、これら2つのidfを関連度1に乗じた400を学習関連度とする。ある語のidfは、一般には、総文書数を、その語を含む文書数で除した商の、自然対数であり、ウェブ上のウェブページ総数と、検索エンジン図示せずでその語を検索したウェブ検索結果のヒット数から算出すればよい。idfは、tfTermFrequency:単語の出現頻度と組み合わせてtf-idfとして用いられる。tf-idfは、文章中で重要と考えられる特徴的な語を抽出するアルゴリズムで、情報検索や文章要約などで活用される。すなわち、idfの数値は、多くの文書に登場するありふれた語について低くなり、少数の文書だけに登場する特徴的な語について高くなる。このため、組合せに係る基準キーワードのidfと対比キーワードのidfとを乗じた積又は対数であるから加算した合計でもよいを学習関連度に反映することにより、一つの正解データに付与された同じ類似度でも、その正解データに含まれる語の特徴的な組合せほど強調されて学習関連度となるので、正解データに表れる特徴的傾向が効果的に反映された関連度データが生成できる。6.効果以上のように、本実施形態では、正解とする基準キーワードと文章との関連度を、その基準キーワードと文章中の形態素に相当する対比キーワードとの組に対応付けた関連度データを予め用意する例えば図22。そして、この関連度データから、本番で判定対象とするキーワードと文章中の形態素との組合せに対応する学習関連度を取得し例えば図4のステップS131、それを基にキーワードと文章との関連度を算出するS134。これにより、正解とする関連度データで表されているキーワードと文章の関連度を、キーワードと形態素との組に分解して活用できるので、対象とするキーワードと文章の関連度を簡単な処理で高精度に算出できる。特に、本実施形態では、関連度データに一致する組が無かった場合でも例えば図4のステップS132、本番キーワード又は本番形態素の少なくとも一方を関連語に拡張する例えばステップS133。そのうえで必要に応じコサイン類似度をスコア化するなり、学習関連度の取得やそれを用いた関連度の算出を再度試みる例えばステップS131。これにより、関連度データを最大限活用して関連度を算出することができる。また、本実施形態では、本発明をネット広告に適用し例えば図3、図6、入札キーワードとネット広告の文章とについて算出する関連度の高低に応じた処理、例えば入札キーワードとの関連度が高い内容の広告は優先的に配信するなどの処理を行う図4のステップS14。これにより、ページ内容との適合性が高い広告が表示されるのでCTRなどの成果指標が改善される。さらに、本実施形態では、上記のように、キーワードと文章と、両者の関連度と、を対応付けた正解データ一組ごとに例えば図5のステップS41、キーワードと文章中の形態素の全通りの組合せを抽出しステップS42、各組合せに関連度を対応付けてマッピングする単純な処理の繰り返しにより、正解データ数が多くても少ない処理負荷で迅速に関連度データが生成できるステップS43。4.他の実施形態なお、上記実施形態は例示に過ぎず、本発明は、以下に例示するものやそれ以外の他の実施態様も含むものである。例えば、本出願における構成図、データの図、フローチャートなどは例示に過ぎず、各要素の有無、その配置や処理実行などの順序、具体的内容などは適宜変更可能である。一例として、関連度データは、図22ではマトリクスデータとして例示したが、これはあくまで説明のための概念的な例で、基準キーワードと対比キーワードの組に対し学習関連度が存在するものだけをテキスト形式でシーケンシャルに記述したリストなどでよい。また、広告の種類は、図3や図6に例示したような文字広告に限らず、バナー広告など画像や動画の広告でもよいし、ウェブページに一度に表示する広告の数も、複数に限らず一つだけでもよい。また、図1などに示した個々の手段を、相互に別個独立の設備で実現する構成も一般的であるし、サーバでも端末でも機能によっては、外部のプラットフォーム等をAPIアプリケーションプログラムインタフェースやネットワークコンピューティングいわゆるクラウドなどで呼び出して実現するなど、構成は柔軟に変更できる。例えば、図1に示した本装置1とウェブサーバWは、適宜一体化してもよい。さらに、本発明に関する手段などの各要素は、コンピュータの演算制御部に限らず物理的な電子回路など他の情報処理機構で実現してもよい。"