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の文書集合の語彙を表す第1の語彙集合と、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の文書集合とに基づいて、前記第2の文書集合の語彙を表す第2の語彙集合を生成する語彙集合生成手段と、前記第1の語彙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の単語分布に基づいて、前記第2の語彙集合に含まれる各単語の出現回数の事前分布を生成する事前分布生成手段と、前記事前分布に基づいて、前記第2の語彙集合に含まれる各単語の出現回数の多項分布である第2の単語分布を生成し、当該第2の単語分布で特徴付けられた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2の単語分布と前記第2の語彙集合とを蓄積する事前状態蓄積手段とを有することを特徴とする文書分析装置。前記語彙集合生成手段は、前記第2の文書集合に含まれる単語のうち、前記第1の語彙集合に含まれない単語の集合である新語集合と、前記第1の語彙集合の一部又は全部を含む既知語集合とを生成し、前記事前分布生成手段は、前記新語集合に対応する事前分布を生成する一方、前記第1の単語分布のうち前記既知語集合に対応する単語分布を前記既知語集合に対応する事前分布として用いることを特徴とする請求項1に記載の文書分析装置。前記事前分布生成手段は、前記新語集合に対応する事前分布を、前記第1の単語分布の平均値により生成することを特徴とする請求項2に記載の文書分析装置。前記語彙集合生成手段は、前記第1の語彙集合に含まれる単語のうち、いずれかのトピックにおいて出現回数が閾値以上である単語により前記既知語集合を生成することを特徴とする請求項2に記載の文書分析装置。過去に取得された第1の文書集合の語彙を表す第1の語彙集合と、前記第1の文書集合の後に取得された第2の文書集合とに基づいて、前記第2の文書集合の語彙を表す第2の語彙集合を生成する語彙集合生成ステップと、前記第1の語彙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の単語分布に基づいて、前記第2の語彙集合に含まれる各単語の出現回数の事前分布を生成する事前分布生成ステップと、前記事前分布に基づいて、前記第2の語彙集合に含まれる各単語の出現回数の多項分布である第2の単語分布を生成し、当該第2の単語分布で特徴付けられた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2の単語分布と前記第2の語彙集合とを蓄積する事前状態蓄積ステップとを有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の文書集合の語彙を表す第1の語彙集合と、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の文書集合とに基づいて、前記第2の文書集合の語彙を表す第2の語彙集合を生成する語彙集合生成手段と、前記第1の語彙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の単語分布に基づいて、前記第2の語彙集合に含まれる各単語の出現回数の事前分布を生成する事前分布生成手段と、前記事前分布に基づいて、前記第2の語彙集合に含まれる各単語の出現回数の多項分布である第2の単語分布を生成し、当該第2の単語分布で特徴付けられた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2の単語分布と前記第2の語彙集合とを蓄積する事前状態蓄積手段として機能させるためのプログラム。図3は、2011年2月1日から3月31日までの期間中にTwitterに投稿された1日当たり20万回のtweetを分析した結果を示すグラフである。累積単語数は、tweetに出現した単語の数の累積値である。新語数は、tweetに出現した単語のうち、当該期間開始後に初めて観測された単語すなわち、新語の数である。同図に示す通り、観測開始から2か月が経過した後でも、1日5000語程度の新語が発生し続けていることが分かる。ところが、DTMは、あらかじめ固定された語彙集合の範囲内でトピック抽出を行うため、ある時刻において新語が発生した場合であっても、それを考慮したトピック抽出は行われず、トピックを表す単語に新語が加わることはない。従って、図3に示したように日々、新語が発生し続けるような環境では、時間が経つにつれてトピック抽出の精度が低下していくことになる。本発明は、上述の背景に鑑みてなされたものであり、新語が発生し得る環境においても精度の高いトピック分布を生成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の文書集合の語彙を表す第1の語彙集合と、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の文書集合とに基づいて、前記第2の文書集合の語彙を表す第2の語彙集合を生成する語彙集合生成手段と、前記第1の語彙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の単語分布に基づいて、前記第2の語彙集合に含まれる各単語の出現回数の事前分布を生成する事前分布生成手段と、前記事前分布に基づいて、前記第2の語彙集合に含まれる各単語の出現回数の多項分布である第2の単語分布を生成し、当該第2の単語分布で特徴付けられた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2の単語分布と前記第2の語彙集合とを蓄積する事前状態蓄積手段とを有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、前記語彙集合生成手段は、前記第2の文書集合に含まれる単語のうち、前記第1の語彙集合に含まれない単語の集合である新語集合と、前記第1の語彙集合の一部又は全部を含む既知語集合とを生成し、前記事前分布生成手段は、前記新語集合に対応する事前分布を生成する一方、前記第1の単語分布のうち前記既知語集合に対応する単語分布を前記既知語集合に対応する事前分布として用いることを特徴とする。請求項3に係る文書分析装置は、請求項2に記載の文書分析装置において、前記事前分布生成手段は、前記新語集合に対応する事前分布を、前記第1の単語分布の平均値により生成することを特徴とする。請求項4に係る文書分析装置は、請求項2に記載の文書分析装置において、前記語彙集合生成手段は、前記第1の語彙集合に含まれる単語のうち、いずれかのトピックにおいて出現回数が閾値以上である単語により前記既知語集合を生成することを特徴とする。請求項5に係る文書分析方法は、過去に取得された第1の文書集合の語彙を表す第1の語彙集合と、前記第1の文書集合の後に取得された第2の文書集合とに基づいて、前記第2の文書集合の語彙を表す第2の語彙集合を生成する語彙集合生成ステップと、前記第1の語彙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の単語分布に基づいて、前記第2の語彙集合に含まれる各単語の出現回数の事前分布を生成する事前分布生成ステップと、前記事前分布に基づいて、前記第2の語彙集合に含まれる各単語の出現回数の多項分布である第2の単語分布を生成し、当該第2の単語分布で特徴付けられた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2の単語分布と前記第2の語彙集合とを蓄積する事前状態蓄積ステップとを有することを特徴とする。請求項6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の文書集合の語彙を表す第1の語彙集合と、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の文書集合とに基づいて、前記第2の文書集合の語彙を表す第2の語彙集合を生成する語彙集合生成手段と、前記第1の語彙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の単語分布に基づいて、前記第2の語彙集合に含まれる各単語の出現回数の事前分布を生成する事前分布生成手段と、前記事前分布に基づいて、前記第2の語彙集合に含まれる各単語の出現回数の多項分布である第2の単語分布を生成し、当該第2の単語分布で特徴付けられた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2の単語分布と前記第2の語彙集合とを蓄積する事前状態蓄積手段として機能させることを特徴とする。本発明によれば、新語が発生し得る環境においても精度の高いトピック分布を生成することができる。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4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5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6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、語彙集合生成手段301、事前分布生成手段302、トピック分布生成手段303及び事前状態蓄積手段304を有する。文書分析装置30が実行する処理は、主に、語彙集合の生成、事前分布の生成、トピック分布の生成、事前状態の蓄積、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語彙集合の生成語彙集合の生成は、語彙集合生成手段301によって実行される。語彙集合は、新語集合と既知語集合を結合したものに相当する。つまり、新語集合と既知語集合は、いずれも語彙集合の部分集合であり、語彙集合の生成は、新語集合の生成と既知語集合の生成とを含む。語彙集合生成手段301は、取得時期tに取得された文書集合Dを形態素に分解し、各形態素を単語として以下の処理を実行する。語彙集合生成手段301は、取得時期tに取得された文書集合Dから、取得時期tにおける新語集合Wnを生成する新語集合の生成。新語集合Wnは、取得時期tにおける文書集合Dに含まれる単語のうち、取得時期t-1における語彙集合Wに含まれない単語の集合である。語彙集合Wは、取得時期t-1までに取得された文書集合Dの語彙を表す語彙集合であり、事前状態蓄積手段304に蓄積されている。語彙集合生成手段301は、事前状態蓄積手段304から語彙集合Wを読み出し、文書集合Dに含まれる単語のうち、語彙集合Wに含まれない単語を抽出することにより、新語集合Wnを生成する。また、語彙集合生成手段301は、語彙集合Wから、取得時期tにおける既知語集合Woを生成する既知語集合の生成。既知語集合Woは、語彙集合Wに含まれるすべての単語を含んでも良いが、その場合、時間が経過するにつれて、語彙集合のサイズが肥大化する可能性があるため、本実施形態では、語彙集合Wに含まれる語彙から既知語を選択することによって既知語集合Woを生成する。既知語の選択方法の一例として、本実施形態では、陳腐化した単語を語彙集合Wから削除する。具体的には、各トピックは各単語の出現回数の多項分布で特徴付けられるので、出現回数が少ない単語ほど、トピックの生成に寄与する度合いが少ないことになる。トピックの生成に寄与する度合いの少ない単語は、トピックの生成において陳腐化した重要度の低い単語であり、その単語を削除したとしても、トピックモデルの精度を低下させることにはならないと考えられる。単語の選択は、具体的には、次式に従って行う。以上が、語彙集合生成手段301によって実行される処理の内容である。このようにして生成された新語集合Wnと既知語集合Woを結合したものが、語彙集合Wである。要するに、語彙集合生成手段301は、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Dの語彙を表す第1の語彙集合Wと、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Dとに基づいて、前記第2の文書集合の語彙を表す第2の語彙集合Wを生成する手段の一例である。また、語彙集合生成手段301は、前記第2の文書集合に含まれる単語のうち、前記第1の語彙集合に含まれない単語の集合である新語集合Wnと、前記第1の語彙集合の一部又は全部を含む既知語集合Woとを生成する手段としても特定され得る。また、語彙集合生成手段301は、前記第1の語彙集合に含まれる単語のうち、いずれかのトピックにおいて出現回数が閾値以上である単語により前記既知語集合を生成する手段としても特定され得る。2.2事前分布の生成2.3トピック分布の生成要するに、トピック分布生成手段303は、前記事前分布に基づいて、前記第2の語彙集合に含まれる各単語の出現回数の多項分布である第2の単語分布βを生成し、当該第2の単語分布で特徴付けられた各トピックの出現回数の多項分布であるトピック分布θを生成する手段の一例である。2.4事前状態の蓄積事前状態の蓄積は、事前状態蓄積手段304によって実行される。事前状態蓄積手段304は、トピック分布生成手段303によって生成された取得時期tにおける単語分布βと、語彙集合生成手段301によって生成された取得時期tにおける語彙集合Wとを蓄積する。蓄積された単語分布βと語彙集合Wは、次の取得時期において単語分布を生成する場合に、語彙集合生成手段301と事前分布生成手段302とトピック分布生成手段303によって参照される。要するに、事前状態蓄積手段304は、前記第2の単語分布と前記第2の語彙集合とを蓄積する手段の一例である。3実施形態の動作実施形態の動作について説明する図5、図7参照。図7は、文書分析装置30が実行する処理の流れを示す図である。取得時期tに文書集合Dが入力されると、語彙集合生成手段301が、文書集合Dから新語集合Wnを生成する。新語集合Wnは、文書集合Dに含まれる単語のうち、語彙集合Wに含まれない単語の集合である。また、語彙集合生成手段301は、語彙集合Wから、既知語集合Woを生成する。この際、語彙集合生成手段301は、語彙集合Wに含まれる語彙から既知語を選択することによって既知語集合Woを生成する。図8は、閾値κを各トピックにおける単語の出現回数の1に設定した場合の、語彙集合Wのサイズ、新語数、及び語彙集合Wから削除される語数を示す図である。語彙集合Wの母集団は、図3と同じものを使用した。図8によれば、語彙集合Wのサイズが図3の累積単語数の半分以下である25万語程度に収束していることがわかる。このように、陳腐化した単語を語彙集合Wから削除することにより、語彙集合Wのサイズが抑制され、計算量の増大による処理速度の低下を防ぐことが可能となる。ただし、語彙集合Wから単語を削除しすぎると、陳腐化した単語だけでなくトピックの生成に寄与する重要な単語も削除されるおそれがあり、その場合、モデルの精度が低下する可能性がある。そのため、実際に運用する際に閾値κをどの程度に設定するかは、計算システムの処理能力と求められるトピックモデルの精度に応じて調整する必要がある。生成されたトピック分布は、様々な用途に利用され得る。例えば、トピック分布に基づいてトピックのランキングを作成し、ランキングの上位何番目かまでに位置するトピックを示す情報を移動通信装置20のユーザに配信してもよい。また、同様の情報を予め契約した企業や団体に提供してもよい。上記の実施形態によれば、文書集合が取得される度に語彙集合が更新されるので、新語が発生した場合に、新語が加わった語彙集合に基づいて文書の分析が行われる。よって、新語が発生し得る環境においても精度の高いトピック分布を生成することができる。また、既知語については過去に生成されたトピック分布を事前分布として用いるので、処理に要する時間を削減することができる。また、新語については過去に生成されたトピック分布の平均値により事前分布を生成するので、精度の高い事前分布を生成することができる。また、過去に生成されたトピック分布における出現回数が閾値以上である単語により既知語集合を生成するので、陳腐化した単語が既知語集合に加わらないようにすることができる。4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。4.1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。4.2変形例2実施形態では、文書集合の配信先を限定しないが、特定の宛先に配信される文書集合を取得して実施形態と同様の処理を行ってもよい。具体的には、文書のヘッダに書き込まれている宛先のアドレスが特定のアドレスである文書のみを取得すればよい。このようにして取得した文書集合から生成したトピック分布を、当該特定のアドレス宛に送信するようにしてもよい。4.3変形例3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。