"複数の文書を含む文書群内の各文書のトピックを抽出するトピック抽出装置であって、文書群を入力する入力手段と、入力された各文書の特徴語である対象文書特徴語を抽出する対象文書特徴語抽出手段と、入力された各文書の関連文書を抽出する関連文書抽出手段と、前記関連文書の特徴語である関連文書特徴語を抽出する関連文書特徴語抽出手段と、前記対象文書特徴語と前記関連文書特徴語を統合した語集合内において、出現頻度に基づくスコアが大きい対象文書特徴語を対象文書のトピックとして抽出する対象文書トピック抽出手段と、抽出した前記トピックを出力するトピック出力手段と、を有することを特徴とするトピック抽出装置。前記対象文書トピック抽出手段は、前記対象文書特徴語と前記関連文書特徴語を統合した語集合内において、出現頻度、および、該語集合内の各語との概念の近さに基づくスコアが大きい対象文書特徴語を前記対象文書のトピックとして抽出する手段を含む請求項1記載のトピック抽出装置。複数の文書を含む文書群内の各文書のトピックを抽出するトピック抽出方法であって、入力手段が、文書群を入力する入力ステップと、対象文書特徴語抽出手段が、入力された各文書の特徴語である対象文書特徴語を抽出する対象文書特徴語抽出ステップと、関連文書抽出手段が、入力された各文書の関連文書を抽出する関連文書抽出ステップと、関連文書特徴抽出手段が、前記関連文書の特徴語である関連文書特徴語を抽出する関連文書特徴語抽出ステップと、前記対象文書トピック抽出手段が、前記対象文書特徴語と前記関連文書特徴語を統合した語集合内において、出現頻度に基づくスコアが大きい対象文書特徴語を対象文書のトピックとして抽出する対象文書トピック抽出ステップと、トピック出力手段が、抽出した前記トピックを出力するトピック出力ステップと、を行うことを特徴とするトピック抽出方法。前記対象文書トピック抽出ステップにおいて、前記対象文書特徴語と前記関連文書特徴語を統合した語集合内において、出現頻度、および、該語集合内の各語との概念の近さに基づくスコアが大きい対象文書特徴語を前記対象文書のトピックとして抽出する請求項3記載のトピック抽出方法。コンピュータを、請求項1または2記載のトピック抽出装置の各手段として機能させるためのトピック抽出プログラム。文書の概念を代表する語を該文書から抽出したい場合、前述の対象文書から語を抽出する方法は、必ずしも対象文書の概念を説明する語が抽出できないという問題がある。また、前述の対象文書を含む文書群内から語を抽出する方法は、抽出した語が対象文書には含まれていない場合があるという問題がある。以降、複数の文書を含む文書群として、小説を例に説明する。すなわち、小説の1ページが1文書、1冊または複数冊の小説内のページ全体が文書群となる。対象文書から語を抽出する方法を用いて、図2に示す小説の1ページ内からTFIDF値が高い語を抽出する場合を考える。この場合、カメレオンのような、その他の文書には頻繁に出現しないような珍しい語が抽出される。しかし、図2は会社やビジネスに関する文書であるので、この文書の概念を説明する語としてカメレオンはふさわしくない。対象文書を含む文書群内から語を抽出する方法を用いて、図3に示す小説のページ群内に多く出現する語を抽出する場合を考える。これらのページは生徒、机といった語が共通しているため、PLSA、LDA等のトピックモデルにより内容が潜在的に類似していると判定され同じ文書集合に分類されることが想定でき、この場合、ページ群内で多く出現する語は学校である。しかし、図3の左上端のページは塾に関する文書であるので、この文書の概念を説明する語として学校はふさわしくない。上記のように、従来の技術には、必ずしも対象文書の概念を説明する語が抽出できない、及び、抽出した語が対象文書に含まれていない、という問題がある。本発明は、上記の点に鑑みなされたもので、対象文書の概念を説明する語が抽出でき、さらに、対象文書内に含まれない語は抽出されないような文書トピック抽出装置及び方法及びプログラムを提供することを目的とする。上記の課題を解決するため、本発明は、複数の文書を含む文書群内の各文書のトピックを抽出する文書トピック抽出装置であって、文書群を入力する入力手段と、入力された各文書の特徴語である対象文書特徴語を抽出する対象文書特徴語抽出手段と、入力された各文書の関連文書を抽出する関連文書抽出手段と、前記関連文書の特徴語である関連文書特徴語を抽出する関連文書特徴語抽出手段と、前記対象文書特徴語と前記関連文書特徴語を統合した語集合内において、出現頻度に基づくスコアが大きい対象文書特徴語を対象文書のトピックとして抽出する対象文書トピック抽出手段と、抽出した前記トピックを出力するトピック出力手段と、を有する。また、上記の対象文書トピック抽出手段は、前記対象文書特徴語と前記関連文書特徴語を統合した語集合内において、出現頻度、および、該語集合内の各語との概念の近さに基づくスコアが大きい対象文書特徴語を前記対象文書のトピックとして抽出する手段を含む。本発明によれば、対象文書の概念を代表する語を抽出する際に、該語が対象文書の概念を説明している可能性を向上させ、さらに、該語が必ず対象文書に含まれているため、各文書の概念を説明する語を、各文書内から抽出できるため、従来は不可能だった多くの応用サービスを可能とする。以下図面と共に、本発明の実施の形態を説明する。図4は、本発明の一実施の形態におけるトピック抽出装置の構成を示す。同図に示すトピック抽出装置は、文書入力部11、文書群整形部12、対象文書特徴語抽出部13、関連文書抽出部14、関連文書特徴語抽出部15、対象文書トピック抽出部16、トピック出力部17を有し、文書群整形部12は、形態素解析装置21と接続され、トピック出力部17は、挿絵データベースDB22と接続されている。また、トピック抽出装置は、メモリ図示せずを有しており、各部はメモリを用いてデータ伝送一時保存を行う。なお、本装置は、外部装置として、形態素解析装置21、挿絵DB22を利用する。挿絵DB22は、ある語に対して挿絵となる画像を定義したデータベースであり、例えば、山という語に山の風景を描写した挿絵画像が関連付けられている。語をクエリとして入力すると、該当する挿絵画像が出力される。本発明のトピック抽出装置は、1つ以上の文書を含む文書群を入力として文書群内の各文書のトピックを抽出するものであり、ここでは、小説の各ページを1つの文書とする。このとき、小説は図5のように、1ページが1つの電子テキストファイルとして予め成形されており、各電子テキストファイルには小説のISBN、ページ番号がメタ情報として付与されているとする。なお、小説の全ページを連結して1つの文章とし、文献1HearstMTextTilingSegmentingTextintoMultiParagraphSubtopicPassagesComputationalLinguistics23pp3364March1997等を用いて上記文章を内容が連続する領域に分割し、各領域を1つの文書としても構わない。以下に、上記の構成における処理を説明する。図6は、本発明の一実施の形態における全体処理のフローチャートである。ステップ1文書群入力ステップ:文書群入力部11は、図5の小説データを入力として受け付け、各小説データに文書IDを付与し、図7のデータ構造でメモリ上に保持するステップ101。文書群整形部12は、形態素解析装置21を用いて図7のデータの内容テキストを形態素解析し、出現する名詞を素性としてBOWBagofwordsモデルに基づく文書ベクトルで表現し、図8のデータ構造でメモリ上に保持するステップ102。このとき、素性として用いる名詞は、全レコード中で一定回数以上登場するもののみに絞ってもよいし、素性としてすべての品詞を用いても構わない。なお、BOWモデルに基づく文書ベクトル表現とは、図9に示すように、文書を語の出現回数または出現頻度に基づく指標で表現したモデルであり、文書のクラスタリングタスクにおいて広く一般的に用いられている表現方法である。ステップ2対象文書分析ステップ:対象文書特徴語抽出部13は、図8の各レコードの文書ベクトルから得られる、各文書中の各語の出現回数に基づいて、前述の文書dにおける語wのTFIDF値算出方法を用いて、各文書中においてTFIDF値が高い語を上位から最大N件抽出し、各語と各文書中における各語のTFIDF値を関連付けて、メモリ上に対象文書特徴語テーブルとして図10に示すデータ構造で保持するステップ103。なお、Nは1以上の整数で、規定値であるとする。ステップ3関連文書分析ステップ:関連文書抽出部14は、図8の各レコードの文書ベクトルを入力として一般的な類似文書判定手段を実行し、図8の各レコードの類似文書を抽出するステップ104。ここでは、一般的な類似文書判定手段として、前述のLDAを用いて各レコードの文書ベクトルをKクラスにソフトクラスタリングする方法を採る。具体的には、図8の各レコードの文書ベクトルを入力とし、潜在クラス数をKとしてLDAを実行すると、図11に示すDKマトリックス各潜在クラスにおける各文書の出現確率を表す、図12に示すWKマトリックス各潜在クラスにおける各語の出現確率を表すが得られ、DKマトリックス、WKマトリックスは図11、図12のデータ構造でメモリ上に保持される。本ステップにおけるソフトクラスタリングとは、LDAにより得られる図11のDKマトリックスにおいて、各文書は一番出現確率が高い潜在クラスに帰属すると判定することであり、各文書が帰属する潜在クラスを文書ID毎に、図13に示す、帰属する潜在クラステーブルのデータ構造でメモリ上に保存する。次に、関連文書特徴語抽出部15は、図13の各レコードと、図12のWKマトリックスを入力として、図14に示すフローに基づいて図13の帰属する潜在クラスのテーブルの各レコードの関連文書特徴語を抽出し、図15に示す関連文書特徴語及び出現確率テーブルのデータ構造でメモリ上に保持するステップ105。なお、図14中のMは1以上の整数で、規定値であるとする。以下に、関連文書特徴語抽出部15の図14のフローチャートの処理を説明する。ステップ201図13に示すメモリ上の帰属する潜在クラスに未処理のレコードがある場合は、ステップ202に移行し、ない場合は当該処理を終了する。ステップ202図13に示すメモリから未処理かつ文書IDが最小のレコードxを取得する。ステップ203レコードxの帰属する潜在クラスyを取得する。ステップ204メモリ上の図12のWKマトリックスから潜在クラスyで出現確率が上位の語をM件取得する。ステップ205上記M件の語をレコードxが表す文書の関連文書特徴語としてxの文書ID,クラスyにおける該語の出現確率と関連付けて図15に示す関連文書特徴語及び出現確率テーブルに新規レコードとして追加し、レコードxを処理済みとし、ステップ201に移行する。次に、関連文書特徴語抽出部15は、図15の関連文書特徴語及び出現確率テーブルの各レコードを入力として、当該各レコード内で、関連文書特徴語の出現確率の最大値が1になるよう正規化し、メモリ上の関連文書特徴語及び正規化出現確率テーブルに図16に示すデータ構造で関連文書特徴語及び正規化出現確率を保持するステップ106。ステップ4対象文書トピック分析出力ステップ:対象文書トピック抽出部16は、対象文書特徴語抽出部13で抽出された対象文書特徴語と関連文書特徴語抽出部15で抽出された関連文書特徴語を用いて対象文書トピックを抽出し、トピック出力部17より出力する。対象文書トピック抽出部16は、図10の対象文書特徴語及びTFIDF値テーブルの各レコードと、図16の関連文書特徴語及び正規化出現確率テーブルの各レコードを入力として、図17に示すフローに基づいて図10の各レコードの対象文書トピックを抽出し、図18のデータ構造でメモリ上に保持するステップ107。以下に対象文書トピック抽出部16の図17に示すフローチャートの処理を説明する。なお、図17中のAは正の実数ここでは1とする、Lは1以上の整数で、規定値であるとする。ステップ301対象文書トピック抽出部16は、図10の対象文書特徴語及びTFIDF値テーブルで未処理のレコードがあるかを判定し、ある場合はステップ302に移行し、ない場合は処理を終了する。ステップ302図10に示す対象文書特徴語及びTFIDF値テーブルから未処理で、かつ、文書IDが最小のレコードxを取得する。ステップ303図16の関連文書特徴語及び正規化出現確率テーブルからレコードxと同一の文書IDを持つレコードyを取得する。ステップ304レコードxの対象文書特徴語の中で未処理の語がある場合はステップ310に移行し、ない場合はステップ305に移行する。ステップ305メモリ上のバッファからスコアsが上位L件の対象文書特徴語群を取得し、該語群をレコードxの対象文書トピックとして各語のスコアsと関連付けて図18に示す対象文書トラヒック及びスコアテーブルに新規レコードとして追加し、レコードxを処理済みとする。ステップ310以下のステップ311~316の処理を行い、ステップ304に移行する。ステップ311レコードxから未処理かつTFIDF値が最高の対象文書特徴語wを取得しTFIDF値をs1とする。ステップ312レコードyで語wと同じ関連文書特徴語があるかを判定し、ある場合はステップ313に移行し、ない場合はステップ315に移行する。ステップ313レコードyから当該関連文書特徴語の正規化出現確率を取得し、s2とする。ステップ314スコアsをs=S1As2により求め、ステップ316に移行する。ステップ315スコアsをs=s1として求める。ステップ316語wをスコアsと関連付けてメモリ上のバッファに保存し、語wを処理済みとする。上記の対象文書トピック抽出部16の処理が終了すると、トピック出力部17は、図7の小説データと図18の対象文書トラヒック及びスコアテーブルを読み込み、図7の小説データの各レコードに対し、文書ID,ISBN、ページ、内容テキストを抽出し、対象文書トラヒック及びスコアテーブルから当該文書IDと同一の文書IDを持つレコードの対象文書トピック群を抽出し、該トピック群の中で一番スコアが高い語を挿絵トピックとして抽出して、メモリ上の図19に示す挿絵トピックテーブルに保持するステップ108。さらに、トピック出力部17は、挿絵トピックテーブルの各レコードの挿絵トピックをクエリとして、挿絵DB22から各挿絵トピックに該当する挿絵画像を取得し、図19の各レコードのISBN、ページ、内容テキストと合わせて図20に示すような形式の電子ファイルとして出力するステップ109。[第2の実施の形態]本実施の形態では、第1の実施の形態を改良したトピック抽出装置について説明する。本実施の形態では、対象文書特徴語群図10内で他の語と概念が遠い語、関連文書特徴語群図16内で他の語と概念が遠い語が、対象文書トピックの抽出に与える影響を低減するものである。図21は、本発明の第2の実施の形態におけるトピック抽出装置の構成を示す。同図において、図4と同一構成部分には同一符号を付し、その説明を省略する。図21に示す構成において、第1の実施の形態と異なるのは、外部装置である語概念辞書23、概念体系辞書24を利用する点である。語概念辞書23は、各語の概念を定義したものであり、語を入力すると、該語の概念を出力する。例えば、小学校と入力すると、教育機関という出力が得られる。概念体系辞書24は、図22のように、各概念の関係の階層関係を定義したものである。文献2岩波書店,日本語語彙体系CDROM版,ISBN9784001301014.には日本語の語彙30万語が3000種類の意味属性で分類されているため、語概念辞書23、概念体系辞書24は容易に作成可能である。本実施の形態における処理フローで第1の実施の形態と異なるのは、ステップ103の対象文書特徴語抽出部13の処理がステップ1001~1004に変わり、ステップ106の関連文書特徴語抽出部15の処理がステップ1005~1008に変わる点である。まず、ステップ103の処理に置き換わるステップ1001~1004を説明する。ステップ1001対象文書特徴語抽出部13は、図8の各レコードの文書ベクトルから得られる、各文書中の各語の出現回数に基づいて、前述の文書dにおける語wのTFIDF値算出方法を用いて、各文書中においてTFIDF値が高い語を上位から最大N件抽出し、各語と各文書中における各語のTFIDF値を関連付けて、メモリ上の対象文書特徴語及びTFIDF値テーブルに図10に示すデータ構造で保持する。なお、Nは1以上の整数で、規定値であるとする。ステップ1002対象文書特徴語抽出部13は、図8の各レコードの文書ベクトルから得られる、各文書中の各語の概念を、語概念辞書23から取得し、各語と各語の概念を関連付けて、メモリ上の対象文書特徴および概念近接スコアテーブルに図23に示すデータ構造で保持する。ステップ1003対象文書特徴語抽出部13は、図23の各レコードを入力とし、概念体系辞書24を用いて、図24に示すフローに基づいて各レコード内における各語の概念近接スコアを算出し、メモリ上の対象文書特徴及び概念近接スコアテーブルに図25に示すデータ構造で保持する。ステップ2001図23の対象文書特徴語及び概念テーブルで未処理のレコードがあるかを判定し、ある場合はステップ2002に移行し、ない場合は処理を終了する。ステップ2002対象文書特徴語及び概念テーブルから未処理かつ文書IDが最小のレコードxを取得する。ステップ2003レコードxの対象文書特徴語の中で未処理の語がある場合はステップ2010処理1に移行し、ない場合はステップ2005に移行する。ステップ2005メモリ上のバッファからレコードxの各対象文書特徴語と概念近接スコアを取得し、図25に示すメモリ上の対象文書特徴及び概念近接テーブルに新規レコードとして追加する。ステップ2010以下のステップ2011~2018を行う。ステップ2011レコードxから未処理の対象文書特徴語wを1件取得し、当該語の概念をc1とする。ステップ2012スコアsをs=0とする。ステップ2013レコードxで対象文書特徴語w以外の未比較の語はあるのかを判定し、ある場合はステップ2014に移行し、ない場合はステップ2018に移行する。ステップ2014レコードxから対象文書特徴語w以外、かつ、未比較の対象文書特徴語uを1件取得し、その概念をc2とする。ステップ2015c1とc2の概念距離を求め、dとする。このとき、図24における概念距離とは、概念体系辞書24の木構造中における各概念の最短ホップ数とする。すなわち、図22において、教育機関と司法機関は木構造中にて最短2ホップで繋がるので概念距離は2、教育機関と山は木構造中にて最短5ホップで繋がるので概念距離は5、である。なお、語間の概念距離測定方法は上記に限らず、その他の概念距離測定方法を用いても構わない。ステップ2016スコアsをs=sB/d1とする。なお、Bは正の実数で、規定値であるとする。ステップ2017対象文書特徴語uを比較済みとし、ステップ2013に移行する。ステップ2018スコアsを対象文書特徴語wの概念近接スコアとし、メモリ上のバッファに保持する。ステップ1004対象文書特徴語抽出部13は、図10の対象文書特徴語テーブルおよび図25の対象文書特徴及び概念近接スコアテーブルの各レコードを入力とし、各レコードについて、図10から取得した各対象文書特徴語のTFIDF値と、図25から取得した各対象文書特徴語の概念近接スコアを乗算し、図26のデータ形式で出力する。なお、上記、TFIDF値と概念近接スコアの演算は両数値が鑑みられるのであれば、その他の演算方法でも構わない。次に、第1の実施の形態のステップ106に置き換わるステップ1005~1008の関連文書特徴語抽出部15の処理を説明する。ステップ1005関連文書特徴語抽出部15は、図15の関連文書特徴語及び出現確率テーブルの各レコードを入力として、当該各レコード内で、関連文書特徴語の出現確率の最大値が1になるよう正規化し、メモリ上の関連文書特徴語及び正規化出現確率テーブルに図16のデータ構造で保持する。ステップ1006関連文書特徴語抽出部15は、図16の各レコードから得られる、各文書中の各関連文書語の概念を、語概念辞書23から取得し、各語と各語の概念を関連付けて、メモリ上の関連文書特徴語及び概念テーブルに図27のデータ構造で保持する。ステップ1007関連文書特徴語抽出部15は、図27の関連文書特徴語及び概念テーブルの各レコードを入力とし、概念体系辞書24を用いて、図28に示すフローに基づいて各レコード内における各語の概念近接スコアを算出し、メモリ上の関連文書特徴語及び概念近接スコアテーブルに図29に示すデータ構造で保持する。以下に図28示すフローチャートの処理を説明する。ステップ3001図27の関連文書特徴語及び概念テーブルで未処理のレコードがあるかを判定し、ある場合はステップ3002に移行し、ない場合は処理を終了する。ステップ3002関連文書特徴語及び概念テーブルの未処理かつ文書IDが最小のレコードxを取得する。ステップ3003レコードxの関連文書特徴語の中で未処理の語があればステップ3010に移行し、ない場合はステップ3004に移行する。ステップ3004メモリ上のバッファからレコードxの各関連文書特徴語と概念近接スコアを取得し、図29に示す関連文書特徴語及び概念近接スコアテーブルに新規レコードとして追加する。ステップ3010以下のステップ3011~3018を行う。ステップ3011レコードxから未処理の関連文書特徴語wを1件取得し、当該語wの概念をc1とする。ステップ3012スコアsをs=0とする。ステップ3013レコードxで関連文書特徴語w以外の未比較の語があるかを判定し、ある場合はステップ3014に移行し、ない場合はステップ3018に移行する。ステップ3014レコードヵら関連文書特徴語w以外で、かつ、未比較の関連文書特徴語uを1件取得し、その概念をc2とする。ステップ3015c1とc2の概念距離を求め、dとする。ステップ3016スコアsをs=sE/d1により求める。なお、Eは正の実数で、規定値であるとする。ステップ3017関連文書特徴語uを比較済みとし、ステップ3013に移行する。ステップ3018スコアsを関連文書特徴語wの概念近接スコアとしメモリ上のバッファに保持する。ステップ1008関連文書特徴語抽出部15は、図16の関連文書特徴語及び正規化出現確率テーブルおよび図29の関連文書特徴語及び概念近接スコアテーブルの各レコードを入力とし、各レコードについて、図16の関連文書特徴語及び正規化出現確率テーブルから取得した各関連文書特徴語の正規化出現確率と、図29の関連文書特徴語及び概念近接スコアテーブルから取得した各関連文書特徴語の概念近接スコアを乗算し、図30に示すデータ形式で関連特徴語及びスコアテーブルに出力する。なお、上記、正規化出現確率と概念近接スコアの演算は両数値が鑑みられるのであれば、その他の演算方法でも構わない。以降、図10の対象文書特徴語及びTFIDF値テーブルのデータの代わりに図26の対象文書特徴語及びスコアテーブルのデータ、図16の関連文書特徴語及び正規化出現確率テーブルのデータの代わりに図30の関連文書特徴語及びスコアテーブルのデータを用いることとし、その他は第1の実施の形態と同様の処理を行う。上記のように、本発明によれば、対象文書の概念を代表する語を抽出する際に、該語が対象文書の概念を説明している可能性を向上し、該語が必ず対象文書に含まれている、ことを実現することが可能となる。これにより、各文書の概念を説明する語を、各文書内から抽出できるため、従来は不可能だった多くの応用サービスを可能とする。具体的には、第1の実施の形態に示した挿絵DB22を用いて、小説の各ページに適切な挿絵を付与したい場合、本発明を用いなければ、必ずしも対象文書の概念を説明する語が抽出できない;という問題があり、的外れなトピックに基づく、的外れな挿絵が付与されてしまう場合がある。例えば、本発明を用いずに図2の文書の概念を代表する語を抽出すると、発明が解決しようとする課題にて前述のとおり、カメレオンというトピックが抽出されやすい。しかし、会社のシーンを描写する該文書に対してカメレオンの挿絵は的外れである。また、本発明を用いなければ、抽出した語が対象文書には含まれていない場合がある;という問題があり、文書の概念に近い語ではあるが、該文書にまったく登場しないトピックに基づく挿絵が付与されてしまう場合がある。例えば、本発明を用いずに図3の一番左上の文書の概念を代表する語を抽出すると、発明が解決しようとする課題にて前述のとおり、学校というトピックが抽出されやすい。しかし、塾のシーンを描写する該文書に対して学校の挿絵は不適切である。一方、本発明を用いれば、対象文書内の語だけでなく、対象文書に類似する関連文書内の各語も考慮するため、対象文書の概念から的外れな語は抽出されにくく、上記の問題を解決している。さらに、文書の概念を代表する語は必ず対象文書内の語から選ばれるため、対象文書の概念に近い語ではあるが対象文書内に含まれない語は抽出されず、上記の問題を解決している。これにより、小説の各ページの概念を説明する語を精度良く抽出でき、小説の各ページに適切な挿絵を付与するサービスが実現可能になる。他にも、書籍内の各ページの概念を説明する語を精度良く抽出できれば、キーワードと広告を関連付けたデータベースを用いて書籍内の各ページに適切な関連広告を表示する電子書籍端末サービスを実現できる。上記の図4及び図21に記載のトピック抽出装置の構成要素の動作をプログラムとして構築し、トピック抽出装置として利用されるコンピュータにインストールして実行させる、または、ネットワークを介して流通させることが可能となる。なお、本発明は、上記の実施の形態に限定されることなく、特許請求の範囲内において種々変更応用が可能である。"