複数の種別のうちのいずれかの種別に分類されているテキストを複数含む注目テキスト集合に含まれる、注目種別に分類されているテキストの集合である第1テキスト集合、に出現する語を抽出する抽出手段と、前記抽出手段により抽出された語と当該語を一部に含む語と当該語が表す形態素とのうちの一の語又は形態素を、前記注目種別に分類されるべきテキストを検索するための検索式を構成する構成要素として設定する設定手段と、を含み、前記抽出手段は、前記検索式の構成要素として設定される前記一の語又は形態素が出現するテキストの集合を前記注目テキスト集合から除いたテキスト集合を新たな注目テキスト集合として、当該新たな注目テキスト集合に含まれる第1テキスト集合に出現する語の抽出を再度行うこと、を特徴とする情報処理装置。前記抽出手段により抽出された語と当該語を一部に含む語と当該語が表す形態素とのそれぞれの語又は形態素について、前記第1テキスト集合中の出現回数を特定する第1特定手段と、前記抽出手段により抽出された語と当該語を一部に含む語と当該語が表す形態素とのそれぞれの語又は形態素について、前記注目テキスト集合に含まれる、前記注目種別以外の種別に分類されているテキストの集合である第2テキスト集合中の出現回数を特定する第2特定手段と、前記抽出手段により抽出された語と当該語を一部に含む語と当該語が表す形態素とのそれぞれの語又は形態素を評価する評価情報を、前記第1特定手段により特定された出現回数と前記第2特定手段により特定された出現回数とに基づいて算出する算出手段と、を含み、前記設定手段は、前記抽出手段により抽出された語と当該語を一部に含む語と当該語が表す形態素とのうちから前記算出手段により算出された評価情報に基づいて選択される一の語又は形態素を、前記構成要素として設定すること、を特徴とする請求項1に記載の情報処理装置。複数の種別のうちのいずれかの種別に分類されているテキストを複数含む注目テキスト集合に含まれる、注目種別に分類されているテキストの集合である第1テキスト集合、に出現する語を抽出する抽出手段、前記抽出手段により抽出された語と当該語を一部に含む語と当該語が表す形態素とのうちの一の語又は形態素を、前記注目種別に分類されるべきテキストを検索するための検索式を構成する構成要素として設定する設定手段、としてコンピュータを機能させるためのプログラムであって、前記抽出手段は、前記検索式の構成要素として設定される前記一の語又は形態素が出現するテキストの集合を前記注目テキスト集合から除いたテキスト集合を新たな注目テキスト集合として、当該新たな注目テキスト集合に含まれる第1テキスト集合に出現する語の抽出を再度行うこと、を特徴とするプログラム。本発明の目的は、テキストを分類する際の分類精度を向上させることである。上記課題を解決するための請求項1の発明は、複数の種別のうちのいずれかの種別に分類されているテキストを複数含む注目テキスト集合に含まれる、注目種別に分類されているテキストの集合である第1テキスト集合、に出現する語を抽出する抽出手段と、前記抽出手段により抽出された語と当該語を一部に含む語と当該語が表す形態素とのうちの一の語又は形態素を、前記注目種別に分類されるべきテキストを検索するための検索式を構成する構成要素として設定する設定手段と、を含み、前記抽出手段は、前記検索式の構成要素として設定される前記一の語又は形態素が出現するテキストの集合を前記注目テキスト集合から除いたテキスト集合を新たな注目テキスト集合として、当該新たな注目テキスト集合に含まれる第1テキスト集合に出現する語の抽出を再度行うこと、を特徴とする情報処理装置である。また、請求項2の発明は、請求項1の発明において、前記抽出手段により抽出された語と当該語を一部に含む語と当該語が表す形態素とのそれぞれの語又は形態素について、前記第1テキスト集合中の出現回数を特定する第1特定手段と、前記抽出手段により抽出された語と当該語を一部に含む語と当該語が表す形態素とのそれぞれの語又は形態素について、前記注目テキスト集合に含まれる、前記注目種別以外の種別に分類されているテキストの集合である第2テキスト集合中の出現回数を特定する第2特定手段と、前記抽出手段により抽出された語と当該語を一部に含む語と当該語が表す形態素とのそれぞれの語又は形態素を評価する評価情報を、前記第1特定手段により特定された出現回数と前記第2特定手段により特定された出現回数とに基づいて算出する算出手段と、を含み、前記設定手段は、前記抽出手段により抽出された語と当該語を一部に含む語と当該語が表す形態素とのうちから前記算出手段により算出された評価情報に基づいて選択される一の語又は形態素を、前記構成要素として設定することを特徴とする。また、上記課題を解決するための請求項3の発明は、複数の種別のうちのいずれかの種別に分類されているテキストを複数含む注目テキスト集合に含まれる、注目種別に分類されているテキストの集合である第1テキスト集合、に出現する語を抽出する抽出手段、前記抽出手段により抽出された語と当該語を一部に含む語と当該語が表す形態素とのうちの一の語又は形態素を、前記注目種別に分類されるべきテキストを検索するための検索式を構成する構成要素として設定する設定手段、としてコンピュータを機能させるためのプログラムであって、前記抽出手段は、前記検索式の構成要素として設定される前記一の語又は形態素が出現するテキストの集合を前記注目テキスト集合から除いたテキスト集合を新たな注目テキスト集合として、当該新たな注目テキスト集合に含まれる第1テキスト集合に出現する語の抽出を再度行うこと、を特徴とするプログラムである。請求項1、3の発明によれば、テキストを分類する際の分類精度を向上させることができる。請求項2の発明によれば、本構成を有しない場合と比較して、テキストを分類する際の分類精度をより向上させることができる。以下、本発明の実施形態の例について図面に基づき詳細に説明する。図1は、本発明の一実施形態に係る情報処理装置1の構成を例示する図である。情報処理装置1は、一般的なコンピュータであり、制御部2、主記憶4、ハードディスク6、及び表示部8を備える。ここでは、情報処理装置1がプリンタメーカに利用される場合を例に取り上げる。制御部2は、マイクロプロセッサであり、主記憶4に記憶されるプログラムに従って各種情報処理を実行する。主記憶4は、上記プログラムを格納している。このプログラムは、DVD登録商標-ROM等のコンピュータ読取可能な情報記憶媒体から読み出されて主記憶4に格納されてもよいし、ネットワーク等の通信網から供給されて主記憶4に格納されてもよい。また、主記憶4には、情報処理の過程で必要となる各種データも格納される。表示部は、CRTディスプレイ及び液晶ディスプレイなどであり、制御部2から入力される情報を出力する。ハードディスク6は、各種情報を記憶する。本実施形態の場合、ハードディスク6には、複数の種別のうちのいずれかに分類されたVOCテキストが複数記憶される。具体的には、ハードディスク6には、テキストデータベースが記憶される。図2は、テキストデータベースを例示している。同図に示すように、テキストデータベースは、複数のレコードを含み、一つ一つのレコードは、VOCVoiceOfCustomerテキストと、VOCテキストの種別を示す分類フラグと、を含む。VOCテキストは、顧客の意見や苦情、アンケート結果等の顧客に関する情報を示すテキストデータであり、プリンタメーカで営業業務に従事する従業員により入力される。VOCテキストは、営業業務に従事する従業員が顧客から拝聴したメッセージを表す。分類フラグは、プリンタメーカで開発業務に従事する従業員により、VOCテキストの内容に応じて入力される。本実施形態の場合、分類フラグは、1、2、及び3のいずれかの値に設定される。分類フラグの値1は、VOCテキストが第1種別のVOCテキストであることを示し、分類フラグの値2は、VOCテキストが第2種別のVOCテキストであることを示し、分類フラグの値3は、VOCテキストが第3種別のVOCテキストであることを示す。第1種別のVOCテキストは、例えばプリンタメーカが製造したプリンタの印刷画質に関するメッセージであり、第2種別のVOCテキストは、例えば印刷用紙の搬送に関するメッセージであり、第3種別のVOCテキストは、例えばプリンタ運用時の騒音に関するメッセージである。テキストデータベースには、レコードの数だけVOCテキストが格納される。以下、テキストデータベースに格納される全VOCテキストの集合を、総テキスト集合と表記する。総テキスト集合が注目テキスト集合に相当する。ここでは、総テキスト集合に含まれるVOCテキストの数N3が498であるものとする。この情報処理装置1では、テキストデータベースの記憶内容に基づいて、それぞれの種別につき、その種別に分類されるべきテキストを検索するための検索式が決定される。検索式は、少なくとも1つの語又は形態素を構成要素とするOR条件として表現される。この検索式が用いられて、任意のテキストが分類される。例えば、第1種別についての検索式で検索されたテキストは、第1種別に分類される。この情報処理装置1では、分類精度が向上するよう検索式が決定されるようになっている。以下、この点につき、第1種別注目種別についての検索式を決定する場合を例に取り上げて説明する。なお、以下、テキストデータベースに記憶される、第1種別のVOCテキストの集合を第1テキスト集合と表記する。また、テキストデータベースに記憶される、第1種別以外の種別のVOCテキストの集合を第2テキスト集合と表記する。ここでは、第1テキスト集合に含まれるVOCテキストの数N4が54であるものとする。従って、第2テキスト集合に含まれるVOCテキストの数N5は、444となる。図3は、制御部2が実行する処理を例示するフロー図である。この処理は、制御部2が上記プログラムに従って動作することにより実行される。まず、制御部2は、総テキスト集合を取得するS101。すなわち、制御部2は、テキストデータベースに記憶される全レコードを読み出す。そして、制御部2抽出手段は、総テキスト集合のうちで第1テキスト集合を特定し、第1テキスト集合中に出現する語を抽出するS102。具体的には、制御部2は、第1テキスト集合中の各VOCテキストに対して形態素解析及び構文解析等の公知の自然言語処理を行うことにより、語を抽出する。図4に抽出された語を例示した。一番左の列が、抽出された語を示している。そして、制御部2第1特定手段は、抽出した語の各々について、その第1テキスト集合中の出現回数である第1出現回数N1を特定するS103。また、制御部2第2特定手段は、抽出した語の各々について、その第2テキスト集合中の出現回数である第2出現回数N2を特定するS104。なお、ここでは、第1テキスト集合のうちで、抽出された語が出現するVOCテキストの数を第1出現回数N1とし、第2テキスト集合のうちで、抽出された語が出現するVOCテキストの数を第2出現回数N2としている。図4に第1出現回数N1と第2出現回数N2を例示した。左から二番目の列が、第1出現回数N1を示し、左から三番目の列が、第2出現回数N2を示している。そして、制御部2は、S102のステップで抽出した語のうちで、第1出現回数N1と第2出現回数N2との合計が閾値以上である語を特定するS105。ちなみに、第1出現回数N1と第2出現回数N2との合計が閾値以上である語がない場合、処理は終了される。なお、S105のステップにおいて、第1出現回数N1が閾値以上である語を特定してもよい。そして、制御部2算出手段は、S105のステップで特定した語の各々につき、当該語の第1出現回数N1及び第2出現回数N2とに基づいて、当該語を評価する評価情報を算出するS106。ここでは、制御部2は、評価情報として、いわゆるF値を算出する。F値の算出は以下のように行う。すなわち、制御部2は、まず、適合率Pと再現率Rとを算出する。なお、適合率Pは、第1出現回数N1と第2出現回数N2との合計に対する第1出現回数N1の比として表される。また、再現率Pは、第1テキスト集合に含まれるVOCテキストの数N4に対する第1出現回数N1の比として表される。そして、制御部2は、適合率Pと再現率Rとを図5に示す数式に代入してかF値を算出する。なお、ここでは、適合率Pを重視したため、係数αの値を0.75としている。図4に、適合率P、再現率R、及びF値を例示した。右から三番目の列が適合率Pを示し、右から二番目の列が再現率Rを示し、一番右の列がF値を示している。S105のステップで特定した語の各々につきF値を算出すると、制御部2は、S105のステップで特定した語のうちからF値が最大のものを選択するS107。ここでは、語赤色が選択されたものとする。なお、以下、S107のステップで選択された語のことを、注目語と表記する。注目語を選択すると、制御部2第1特定手段は、注目語を一部に含む3通りの語と注目語が表す形態素との各々について、S103のステップと同様にして、第1出現頻度N1を特定するS108。なお、注目語を一部に含む3通りの語の1つは、注目語を末尾に含む語であり、注目語が赤色である場合、正規表現赤色と表される。また、注目語を一部に含む3通りの語の他の1つは、注目語を先頭に含む語であり、注目語が赤色である場合、正規表現赤色と表される。また、注目語を一部に含む3通りの語の残りの1つは、注目語を内部に含む語であり、注目語が赤色である場合、正規表現赤色と表される。また、制御部2第2特定手段は、上記3通りの語と注目語が表す形態素との各々について、S104のステップと同様にして、第2出現頻度N2を特定するS109。図6に、それぞれの第1出現頻度N1及び第2出現頻度N2を例示した。なお、図6では、S103及びS104のステップで算出された、注目語それ自体の第1出現頻度N1及び第2出現頻度N2も示されている。また、制御部2算出手段は、上記3通りの語と注目語が表す形態素との各々について、S106のステップと同様にして、評価情報を算出するS110。図6に、それぞれの適合率P、再現率R、及びF値を例示した。なお、図6では、S106のステップで算出された、注目語それ自体の適合率P、再現率R、及びF値も示されている。そして、制御部2設定手段は、分類精度の向上のため、注目語、上記3通りの語、及び注目語が表す形態素のうちF値が最大のものを選択し、選択した語又は形態素を、第1種別に分類されるべきテキストを検索するための検索式の構成要素として主記憶4に記憶させるS111。また、制御部2は、分類精度の向上のため、総テキスト集合から、S111のステップで選択した語又は形態素が出現するVOCテキスト以下、出現テキストと表記するを除くS112。そして、制御部2は、総テキスト集合から出現テキストを除いたテキスト集合のうちに第1種別のVOCテキストがあればS113のY、総テキスト集合から出現テキストを除いたテキスト集合を次の総テキスト集合としてS102以降のステップを再実行し、総テキスト集合から出現テキストを除いたテキスト集合のうちに第1種別のVOCテキストがなければS113のN、処理を終了する。以上のように、この情報処理装置では、或る総テキスト集合から検索式の構成要素が決定されると、その構成要素が出現するVOCテキストを当該総テキスト集合から除いた新たな総テキスト集合から、他の構成要素が決定される。そのため、検索式の検索性能が向上し、その結果として、分類精度が向上するようになる。また、この情報処理装置では、注目語それ自体、注目語を一部に含む語、及び注目語が表す形態素のそれぞれについて評価がなされ、評価結果に基づいて検索式の構成要素が決定される。この点からも、検索式の検索性能が向上し、その結果として、分類精度が向上するようになる。なお、本発明の実施形態は、上記実施形態だけに限らない。例えば、制御部2は、S105のステップにおいて、第1出現回数N1と第2出現回数N2との合計が閾値以上の語を特定するのではなく、第1出現回数N1が閾値以上である語を特定してもよい。