文書集合Aに現れる単語の特徴度を求める情報処理装置であって、前記文書集合Aに現れる単語の一部を選択する選択手段と、前記文書集合Aに現れる単語の一部又は全部に対して、前記文書集合Aにおける重要度及び前記文書集合Aとは異なるn個の文書集合Binは自然数であり、iはn以下の自然数である。における重要度を計算する重要度計算手段と、前記選択手段が選択した単語群における各単語の特徴度を求める特徴度演算手段を備え、前記特徴度演算手段は、前記単語群に含まれる2つの単語w1とw2について、前記単語w1の前記文書集合Aにおける重要度が前記単語w2の前記文書集合Aにおける重要度よりも高く、かつ、前記単語w1の前記各文書集合Biにおける重要度が前記単語w2の前記各文書集合Biにおける重要度よりも低い場合には、前記単語群における前記単語w1の特徴度を前記単語群における前記単語w2の特徴度よりも高くする、情報処理装置。表示部に対して、前記選択手段が選択した単語を表示する表示制御手段を備え、前記表示制御手段は、前記選択手段が選択した各単語について、前記文書集合Aにおける重要度と、前記各文書集合Biにおける重要度とに従い配置して表示することによって、前記特徴度演算手段が求めた特徴度の大小関係を表示する、請求項1記載の情報処理装置。肯定的な評価と否定的な評価がされる検索単語を用いて前記全体文書集合を検索して前記文書集合Aを生成する検索手段を備え、前記重要度計算手段は、前記選択手段が選択した単語群に含まれる各単語に対して、前記肯定的な評価による重要度と前記否定的な評価による重要度とを区別して、前記文書集合Aにおける重要度を求めるものであり、前記表示制御手段は、前記肯定的な評価における重要度の順位及び前記否定的な評価における重要度の順位、並びに、前記各文書集合Biにおける重要度に従って格子状に配置して表示することにより、前記特徴度演算手段が計算した特徴度を表示する、請求項2記載の情報処理装置。前記全体部分集合に含まれる各文書は、作成時刻が定まっており、前記重要度計算手段は、作成時間毎に、前記重要度を計算し、前記表示制御手段は、前記表示部に対して、作成時間に従って表示する、請求項2又は3記載の情報処理装置。前記特徴度計算手段は、前記選択手段が選択した単語群に含まれる単語wAに対して、前記文書集合Aにおける重要度rank及び前記各文書集合Biにおける重要度rankを計算し、前記特徴度演算手段は、係数αiに対して、式により、前記選択手段が選択した単語群における前記単語wAの特徴度degを計算する、請求項1から4のいずれかに記載の情報処理装置。文書集合Aに現れる単語の特徴度を求める情報処理方法であって、重要度計算手段が、前記文書集合Aに現れる単語の一部又は全部に対して、前記文書集合Aにおける重要度及び前記文書集合Aとは異なるn個の文書集合Binは自然数であり、iはn以下の自然数である。における重要度を計算するとともに、選択手段が、前記文書集合Aに現れる単語の一部を選択するステップと、特徴度演算手段が、前記単語群に含まれる2つの単語w1とw2について、前記単語w1の前記文書集合Aにおける重要度が前記単語w2の前記文書集合Aにおける重要度よりも高く、かつ、前記単語w1の前記各文書集合Biにおける重要度が前記単語w2の前記各文書集合Biにおける重要度よりも低い場合に、前記単語群における前記単語w1の特徴度を、前記単語群における前記単語w2の特徴度よりも高くして、前記選択手段が選択した単語群における各単語の特徴度を求める特徴度演算ステップを含む情報処理方法。コンピュータを、請求項1から5のいずれかに記載の情報処理装置として機能させるためのプログラム。しかしながら、非特許文献1及び2に記載の従来技術では、分析目的が、肯定/否定に特化したものである。そのため、肯定/否定の範疇にない評判情報の比較例えば、赤い車と青い車に対する評判の違いや、自民党と民主党の違いなど。はできなかった。また、従来技術では、肯定か否定の2分割しかなく、その度合いは取り扱われていなかった。さらに、肯定か否定の度合を判り易く単語として表現するための基本的手掛り語は、予め準備された、固定的なものでしかなかった。また、特許文献1記載の技術は、単に、各特徴について、二次元表示を利用して配置し、近くに配置されたものを類似と判断するものである。しかしながら、このような距離的な基準による比較では、各特徴による分類等の作業を行うことはできない。そこで、本願発明は、複数の文書集合を比較して、特徴的な単語の処理に適した情報処理装置等を提案することを目的とする。本願発明の第1の観点は、文書集合Aに現れる単語の特徴度を求める情報処理装置であって、前記文書集合Aに現れる単語の一部を選択する選択手段と、前記文書集合Aに現れる単語の一部又は全部に対して、前記文書集合Aにおける重要度及び前記文書集合Aとは異なるn個の文書集合Binは自然数であり、iはn以下の自然数である。における重要度を計算する重要度計算手段と、前記選択手段が選択した単語群における各単語の特徴度を求める特徴度演算手段を備え、前記特徴度演算手段は、前記単語群に含まれる2つの単語w1とw2について、前記単語w1の前記文書集合Aにおける重要度が前記単語w2の前記文書集合Aにおける重要度よりも高く、かつ、前記単語w1の前記各文書集合Biにおける重要度が前記単語w2の前記各文書集合Biにおける重要度よりも低い場合には、前記単語群における前記単語w1の特徴度を前記単語群における前記単語w2の特徴度よりも高くするものである。本願発明の第2の観点は、第1の観点において、表示部に対して、前記選択手段が選択した単語を表示する表示制御手段を備え、前記表示制御手段は、前記選択手段が選択した各単語について、前記文書集合Aにおける重要度と、前記各文書集合Biにおける重要度とに従い配置して表示することによって、前記特徴度演算手段が求めた特徴度の大小関係を表示するものである。本願発明の第3の観点は、第2の観点において、肯定的な評価と否定的な評価がされる検索単語を用いて前記全体文書集合を検索して前記文書集合Aを生成する検索手段を備え、前記重要度計算手段は、前記選択手段が選択した単語群に含まれる各単語に対して、前記肯定的な評価による重要度と前記否定的な評価による重要度とを区別して、前記文書集合Aにおける重要度を求めるものであり、前記表示制御手段は、前記肯定的な評価における重要度の順位及び前記否定的な評価における重要度の順位、並びに、前記各文書集合Biにおける重要度に従って格子状に配置して表示することにより、前記特徴度演算手段が計算した特徴度を表示するものである。本願発明の第4の観点は、第2又は第3の観点において、前記全体部分集合に含まれる各文書は、作成時刻が定まっており、前記重要度計算手段は、作成時間毎に、前記重要度を計算し、前記表示制御手段は、前記表示部に対して、作成時間に従って表示するものである。本願発明の第5の観点は、第1から第4のいずれかの観点において、前記特徴度計算手段は、前記選択手段が選択した単語群に含まれる単語wAに対して、前記文書集合Aにおける重要度rank及び前記各文書集合Biにおける重要度rankを計算し、前記特徴度演算手段は、係数αiに対して、式により、前記選択手段が選択した単語群における前記単語wAの特徴度degを計算するものである。本願発明の第6の観点は、文書集合Aに現れる単語の特徴度を求める情報処理方法であって、重要度計算手段が、前記文書集合Aに現れる単語の一部又は全部に対して、前記文書集合Aにおける重要度及び前記文書集合Aとは異なるn個の文書集合Binは自然数であり、iはn以下の自然数である。における重要度を計算するとともに、選択手段が、前記文書集合Aに現れる単語の一部を選択するステップと、特徴度演算手段が、前記単語群に含まれる2つの単語w1とw2について、前記単語w1の前記文書集合Aにおける重要度が前記単語w2の前記文書集合Aにおける重要度よりも高く、かつ、前記単語w1の前記各文書集合Biにおける重要度が前記単語w2の前記各文書集合Biにおける重要度よりも低い場合に、前記単語群における前記単語w1の特徴度を、前記単語群における前記単語w2の特徴度よりも高くして、前記選択手段が選択した単語群における各単語の特徴度を求める特徴度演算ステップを含むものである。本願発明の第7の観点は、コンピュータを、第1から第5のいずれかの観点の情報処理装置として機能させるためのプログラムである。なお、本願発明を、第7の観点のプログラムを定常的に記録するコンピュータ読み取り可能な記録媒体として捉えてもよい。本願発明の各観点によれば、文書集合Aに含まれる単語について、他の文書集合Biと比較して、選択手段が選択した単語群での各単語の特徴度を求めることによって、肯定/否定を表す表現を求める従来技術非特許文献1及び2参照や、独立に比較して類似する単語を探す従来技術特許文献1参照とは異なり、一般的観点を分析する軸を動的に求めることが可能になる。すなわち、本願発明は、対象とする文書集合を、複数の観点の比較で分析するものである。各観点を表す手掛り語の集合は、検索処理等により抽出される。本願発明は、それらの集合に基づき、二つ以上の観点について、文書の極性度を評価する。例えば、一つの観点Aは、単語のリストあるいはより一般的には検索条件として表され、その検索結果に現れる単語の重要度で単語の順位rankを求める。もう一つの観点Bについても、同様に、単語の順位rankを求める。rankが上位で、rankが下位となる単語が、概念Bと比較したときの概念Aの特徴語となる。つまり、例えば、rank-rankを、各単語がどれだけ概念Aあるいは概念Bに重要であるかという尺度として利用することができる。選択手段により、順位を考慮する単語集合を、例えば形容詞として、予め限定しておけば、二つ以上の概念を具体的に比較することができる。これにより、違いの分かる検索処理を実現することができる。以下では、図面を参照して、本願発明の実施例について説明する。なお、本願発明は、この実施例に限定されるものではない。図1は、本願発明の実施例に係る情報処理装置の概要を示すブロック図である。図2は、図1の情報処理装置1の動作の一例を示す図である。以下、図1と図2を参照して、図1の情報処理装置1について、具体的に説明する。情報処理装置1は、検索対象文書集合記憶部3と、検索部5本願請求項の検索手段の一例と、基本検索結果記憶部7と、n個の対象検索結果記憶部9nは、自然数である。以下、i番目iはn以下の自然数のものを、第i対象検索結果記憶部9iという。と、選択部11本願請求項の選択手段の一例と、重要度計算部13本願請求項の重要度計算手段の一例と、特徴度演算部15本願請求項の特徴度演算手段の一例と、表示制御部17本願請求項の表示制御手段の一例と、表示部19本願請求項の表示部の一例を備える。検索対象文書集合記憶部3は、情報処理装置1の利用者が分析を行う対象である全体文書集合本願請求項の全体文書集合の一例を記憶する。図2のステップST1において、検索部5は、全体文書集合を、ある観点以下、観点Aという。から検索して文書集合Aを生成する。文書集合Aに現れる単語が、観点Aを表す手掛り語の集合となる。検索部5は、基本検索結果記憶部7に、文書集合Aを記憶する。また、検索部5は、別の観点以下、観点Biという。から検索して、n個の文書集合Biを生成する。文書集合Biに現れる単語が、観点Biを表す手掛り語の集合となる。検索部5は、第i対象検索結果記憶部9iに、文書集合Biを記憶する。なお、文書集合A及びBiは、例えば、全体文書集合に含まれる文書の一部を抽出したものであってもよく、また、全体文書集合に含まれる各文書に重み付けして生成したものであってもよい。図2のステップST2において、選択部11は、文書集合Aに現れる単語の一部例えば、形容詞などを選択する。また、重要度計算部13は、文書集合Aに現れる単語の一部又は全部に対して、文書集合Aにおける重要度と、各文書集合Biにおける重要度とを計算する。なお、選択部11は、例えば、重要度計算部13による計算結果を用いて、例えば形容詞の中でも重要なものに限定したりするなど、さらに選択処理を行ってもよい。また、重要度計算部13も、選択部11が選択した単語群について、重要度を計算するものであってもよい。図2のステップST3において、特徴度演算部15は、選択部11が選択した各単語について、観点Aと観点Biとを比較して、単語群における特徴度を求める。簡単のために観点Biが1つの場合この段落で、観点Bと記載するを例にして、特徴度演算部15の動作の一例を説明する。まず、特徴度演算部15は、単語w1について、選択部11が選択した単語群における観点Aの重要度の順位rankを求める。特徴度演算部15は、同様に、単語w1について、単語群における観点Bの重要度の順位rankを求める。別の単語w2についても、同様に、順位rank及びrankを求める。特徴度演算部15は、各単語w1及びw2について、特徴度deg及びdegを計算する。ここで、特徴度演算部15は、単語w1の文書集合Aにおける重要度の順位が単語w2の文書集合Aにおける重要度よりも高く、かつ、単語w1の文書集合Bにおける重要度が単語w2の文書集合Bにおける重要度よりも低い場合には、特徴度degの値を、特徴度degの値よりも高くする。単語wの特徴度degの一例は、degrankrankである。この場合、rankが上位で、rankが下位となる単語が、概念Bと比較したときの概念Aの特徴語となる。そのため、特徴度degは、各単語が、概念Bと比較して、どれだけ概念Aに重要であるかという尺度として利用することができる。図1の情報処理装置1において、単語wAの特徴度degは、例えば、式により計算することができる。ここで、αiは正の係数である。図2のステップST4において、表示制御部17は、表示部19に対して、重要度計算部13及び/又は特徴度演算部15の処理結果を表示する。表示部19は、例えば、ディスプレイ等の表示機能を有した装置である。以上より、情報処理装置1は、全体文書集合を、観点Aと観点Biとを比較して分析する。これにより、一般的観点を分析する軸を動的に求めることが可能になる。図3~図7を参照して、情報処理装置1の動作の意義について、より具体的に説明する。図3は、全体文書集合を、九州地域の観光関連のBlog記事とした場合に、料理に関してのオノマトペの検索結果を示す図である。図4は、図3と同じ全体文書集合について、スイーツに関してのオノマトペの検索結果を示す図である。例えば、図3のグルメの検索結果と図4のスイーツの検索結果とを比較した場合、しっかり及びサクサクが共通している。Blog記事では、対象文書の肯定/否定への分類のような二元的な分析には適さない。さらに、料理とスイーツのように、類似した観点を比較しようとすると、困難な状況になる。図5は、図3と同じ全体文書集合について、ラーメンとうどんとの比較をする表示例である。aは、単語を限定しないものであり、bは、形容詞に単語を限定したものである。図5aより、単語を限定しないと、独立した単語が上位となり、比較の観点は困難になる。他方、図5bより、単純に形容詞にのみ限定しても、肯定/否定などの評価が共通して上位になる一方で、図5aと同様の状況となり、比較が困難である。図6は、図3と同じ全体文書集合について、食感を表すオノマトペを手掛り語とした場合の表示例を示す図である。食感を表すオノマトペを手掛り語とすると、ぶるぶる、もっさり、ぎっしりがうどんの上位語となり、こってり、しっとり、ふんわりがラーメンの上位語となった。これにより、ラーメンとうどんの違いが明確化する。図7は、図3と同じ全体文書集合について、九州の県名を手掛り語とした場合の表示例を示す図である。図7では、宮崎、長崎、佐賀がうどんの上位語となり、鹿児島、熊本、福岡がラーメンの上位語となる。そのため、県ごとの微妙な違いを抽出することができる。このように、図1の表示制御部17は、観点Aにおける重要度の順位と、観点Bにおける重要度の順位とに従って格子状に配置して表示するものであってもよい。これにより、図7のライン31に近いものは、特徴度の低いものである。例えば宮崎について、ライン31との距離33がかなりあり、この場合には、うどんで1位でラーメンで4位であることから、うどんの特徴語であることが表示されている。よって、このような格子状の配置により、前記特徴度演算手段が求めた特徴度が、表示されている。さらに、Blog記事では、作成時刻が定まっている。そのため、重要度計算部13及び特徴度演算部15は、一定の作成時間内に作成されたBlog記事について重要度と特徴度を計算し、表示制御部17は、表示部19に対して、作成時間に従って表示するようにしてもよい。ここで、例えば図7の指定欄35にあるように、利用者がBlog記事作成時間を指定してもよい。表示制御部17は、指定された作成時間に作成されたBlog記事での特徴度を表示する。また、図8にあるように、各単語に、継時的に特徴度の変化を表示するようにしてもよい。図8は、横軸が時間の経過であり、縦軸は、特徴度である。図8では、3つの単語について、ライン41、43及び45により、継時的な変化を示している。なお、Blog記事に限定されず、例えば、自由記述のアンケート文書群を対象としてもよい。これにより、アンケートの多面的分析が可能となる。また、観点として比較したい二つの商品を選び、年月を検索条件としてBlog記事を検索すれば、これらの商品の評判の変化をみることができる。さらに、例えば、観点Aとして機能性とし、観点Bとして操作性として、比較対象アイテムリストを用いて、デジカメ等の商品を分析することも考えられる。この場合、機能性や操作性は、肯定的な評価と否定的な評価が可能である。そのため、重要度計算部13は、前記肯定的な評価による重要度と前記否定的な評価による重要度とを区別して、前記文書集合Aにおける重要度を求める。そして、前記表示制御部17は、肯定的な評価における重要度の順位と否定的な評価における重要度の順位とを区別して表示する。図9は、その表示の一例である。縦軸を機能性とし、横軸を操作性とする。そして、それぞれの軸において、順位を区別して表示する。第1領域は、機能性と操作性が共に肯定的に評価されているものである。第2領域は、機能性と操作性が共に否定的に評価されているものである。第3領域は、機能性が肯定的に、操作性が否定的に評価されているものである。第4領域は、機能性が否定的に、操作性が肯定的に評価されているものである。第5~第9領域は、機能性操作性のいずれかが、特徴的ではないものを表示する領域である。第1~第4領域では、格子状に表示することにより、各商品の特徴を表示することが可能になる。