"目標ドキュメント集合内の目標ドキュメントと外部ドキュメント集合内の外部ドキュメントとの間の意味的関連を形成するように構成された意味的関連形成部と、前記意味的関連に基づいて前記目標ドキュメントの重要性スコアを計算するように構成されたドキュメント重要性計算部とを備えることを特徴とするドキュメント重要性を計算する装置。前記意味的関連形成部は、前記目標ドキュメントと前記外部ドキュメント間のテキスト類似度を測定することにより、前記目標ドキュメントと前記外部ドキュメント間の意味的関連を形成するように構成されることを特徴とする請求項1に記載のドキュメント重要性を計算する装置。前記意味的関連形成部は、前記目標ドキュメントと前記外部ドキュメントをそれぞれクラスドキュメントとインスタンスドキュメントと定義し、前記インスタンスドキュメントが前記クラスドキュメントに分類される確率を計算することにより、前記目標ドキュメントと前記外部ドキュメントの間の意味的関連を形成するように構成されることを特徴とする請求項1に記載のドキュメント重要性を計算する装置。前記ドキュメント重要性計算部は、前記目標ドキュメントと関連する前記外部ドキュメントの数に基づいて前記目標ドキュメントの重要性スコアを計算するように構成されることを特徴とする請求項1に記載のドキュメント重要性を計算する装置。前記ドキュメント重要性計算部は、前記目標ドキュメントをノードとして含むグラフ構造であって、前記グラフ構造内の2つのノードを接続する各辺が、前記辺によって接続される2つのノードと関連する外部ドキュメントの数によって決定される重みを有するグラフ構造を生成し、前記目標ドキュメントの辺の重みの和に基づいて、前記目標ドキュメントの重要性スコアを計算するように構成されることを特徴とする請求項1に記載のドキュメント重要性を計算する装置。前記ドキュメント重要性計算部は、前記目標ドキュメントをノードとして含むグラフ構造であって、前記グラフ構造内の2つのノードを接続する各辺が、前記辺によって接続される2つのノードと関連する外部ドキュメントの数によって決定される重みを有するグラフ構造を生成し、前記目標ドキュメントの辺の重みの和と目標ドキュメントと関連する外部ドキュメントの数に基づいて、前記目標ドキュメントの重要性スコアを計算するように構成されることを特徴とする請求項1に記載のドキュメント重要性を計算する装置。前記ドキュメント重要性計算部は、前記目標ドキュメントと関連する外部ドキュメントの数に基づいて目標ドキュメントの中間の重要性スコアを計算し、前記中間の重要性スコアと前記目標ドキュメントの辺の重みの和に基づいて目標ドキュメントの重要性スコアを計算するように構成されることを特徴とする請求項6に記載のドキュメント重要性を計算する装置。前記意味的関連形成部によって形成された意味的関連を格納するように構成された意味的関連格納部をさらに備えることを特徴とする請求項1に記載のドキュメント重要性を計算する装置。目標ドキュメント集合内の目標ドキュメントと外部ドキュメント集合内の外部ドキュメントとの間の意味的関連を形成するステップと、前記意味的関連に基づいて前記目標ドキュメントの重要性スコアを計算するステップとを備えることを特徴とするドキュメント重要性を計算する方法。前記形成ステップは、前記目標ドキュメントと前記外部ドキュメント間のテキスト類似度を測定することにより、前記目標ドキュメントと前記外部ドキュメント間の意味的関連を形成するステップを含むことを特徴とする請求項9に記載のドキュメント重要性を計算する方法。しかしながら、ウェブサイトの開設者が重要性スコアを偽造することができるように、ウェブコンテンツの作成者も任意にウェブ内のハイパーリンクを追加しあるいは削除することが可能であるので、リンク図は信頼できるデータソースとは言えない。加えて、一般的なドキュメント集合について、ドキュメント間にハイパーリンク関係は存在しない。このため、関連技術による方法は一般的なドキュメント集合に適用することができない。上記の技術的課題を解決するため、本発明は、ドキュメント重要性を計算するために、目標ドキュメント集合内のドキュメントと外部ソースからのドキュメントとの間の一連の意味的関連を利用する。具体的には、本発明によれば、外部ドキュメント集合は、暗黙の知識ソースとして用いられる。まず、目標ドキュメントと外部ドキュメントの間の意味的関連を形成する。その後、目標ドキュメントの重要性スコアが形成した意味的関連に基づいて計算される。本発明のドキュメント重要性を計算する装置は、目標ドキュメント集合内の目標ドキュメントと外部ドキュメント集合内の外部ドキュメントとの間の意味的関連を形成するように構成された意味的関連形成部と、意味的関連に基づいて目標ドキュメントの重要性スコアを計算するように構成されたドキュメント重要性計算部とを含む。好ましい態様によれば、意味的関連形成部は、目標ドキュメントと外部ドキュメント間のテキスト類似度を測定することにより、目標ドキュメントと外部ドキュメント間の意味的関連を形成するように構成される。好ましい態様によれば、意味的関連形成部は、目標ドキュメントと外部ドキュメントをそれぞれクラスドキュメントとインスタンスドキュメントと定義し、インスタンスドキュメントがクラスドキュメントに分類される確率を計算することにより、目標ドキュメントと外部ドキュメントの間の意味的関連を形成するように構成される。好ましい態様によれば、ドキュメント重要性計算部は、目標ドキュメントと関連する外部ドキュメントの数に基づいて目標ドキュメントの重要性スコアを計算するように構成される。好ましい態様によれば、ドキュメント重要性計算部は、目標ドキュメントをノードとして含むグラフ構造であって、グラフ構造内の2つのノードを接続する各辺が、辺によって接続される2つのノードと関連する外部ドキュメントの数によって決定される重みを有するグラフ構造を生成し、目標ドキュメントの辺の重みの和に基づいて、目標ドキュメントの重要性スコアを計算するように構成される。好ましい態様によれば、ドキュメント重要性計算部は、目標ドキュメントをノードとして含むグラフ構造であって、グラフ構造内の2つのノードを接続する各辺が、辺によって接続される2つのノードと関連する外部ドキュメントの数によって決定される重みを有するグラフ構造を生成し、目標ドキュメントの辺の重みの和と目標ドキュメントと関連する外部ドキュメントの数に基づいて、目標ドキュメントの重要性スコアを計算するように構成される。好ましい態様によれば、ドキュメント重要性計算部は、目標ドキュメントと関連する外部ドキュメントの数に基づいて目標ドキュメントの中間の重要性スコアを計算し、中間の重要性スコアと目標ドキュメントの辺の重みの和に基づいて目標ドキュメントの重要性スコアを計算するように構成される。好ましい態様によれば、意味的関連形成部によって形成された意味的関連を格納するように構成された意味的関連格納部をさらに含む。本発明のドキュメント重要性を計算する方法は、目標ドキュメント集合内の目標ドキュメントと外部ドキュメント集合内の外部ドキュメントとの間の意味的関連を形成するステップと、意味的関連に基づいて目標ドキュメントの重要性スコアを計算するステップとを含む。好ましい態様によれば、形成ステップは、目標ドキュメントと外部ドキュメント間のテキスト類似度を測定することにより、目標ドキュメントと外部ドキュメント間の意味的関連を形成するステップを含む。好ましい態様によれば、形成ステップは、目標ドキュメントと外部ドキュメントをそれぞれクラスドキュメントとインスタンスドキュメントと定義し、インスタンスドキュメントがクラスドキュメントに分類される確率を計算することにより、目標ドキュメントと外部ドキュメントの間の意味的関連を形成するステップを含む。好ましい態様によれば、計算ステップは、目標ドキュメントと関連する外部ドキュメントの数に基づいて目標ドキュメントの重要性スコアを計算するステップを含む。好ましい態様によれば、計算ステップは、目標ドキュメントをノードとして含むグラフ構造であって、グラフ構造内の2つのノードを接続する各辺が、辺によって接続される2つのノードと関連する外部ドキュメントの数によって決定される重みを有するグラフ構造を生成し、目標ドキュメントの辺の重みの和に基づいて、目標ドキュメントの重要性スコアを計算するステップを含む。好ましい態様によれば、計算ステップは、目標ドキュメントをノードとして含むグラフ構造であって、グラフ構造内の2つのノードを接続する各辺が、辺によって接続される2つのノードと関連する外部ドキュメントの数によって決定される重みを有するグラフ構造を生成し、目標ドキュメントの辺の重みの和と目標ドキュメントと関連する外部ドキュメントの数に基づいて、目標ドキュメントの重要性スコアを計算するステップを含む。好ましい態様によれば、計算ステップは、目標ドキュメントと関連する外部ドキュメントの数に基づいて目標ドキュメントの中間の重要性スコアを計算し、中間の重要性スコアと目標ドキュメントの辺の重みの和に基づいて目標ドキュメントの重要性スコアを計算するステップを含む。好ましい態様によれば、目標ドキュメントと外部ドキュメント間の意味的関連を格納するステップをさらに含む。本発明によれば、ドキュメント間にハイパーリンクが存在しない場合に、ドキュメントの重要性スコアを計算することができ、それによって、文献検索の正確さが向上する。以下、本発明の原理と実施は、図面を参照した本発明の特定の実施の形態の説明からより明らかになるであろう。ただし、本発明はここで説明する特定の実施例に限定されない。さらに、簡単な内容とするため、本発明に関連する一般的な要素の説明は省略している。まず、この明細書において使用されるいくつかの用語について、テーブル1を参照して以下に説明する。図1は、本発明の一実施の形態によるドキュメント重要性を計算するための装置10を示す。図1に示すように、ドキュメント重要性を計算するための装置10は、意味的関連形成部120およびドキュメント重要性計算部130を含む。意味的関連形成部120は、目標ドキュメント集合の目標ドキュメントと外部ドキュメント集合の外部ドキュメント間の特定の関係を意味的関連として形成するように構成される。目標ドキュメント集合と外部ドキュメント集合のドキュメントは、それぞれ、ドキュメント番号、タイトル、著者、時間、語句1、語句2などの情報を含む。目標ドキュメント集合と外部ドキュメント集合は、揮発性と不揮発性メモリ例えば、読み出し専用メモリROM、フラッシュメモリを含む様々なタイプのメモリによって実現される1つ以上の外部メモリに格納することが可能である。しかしながら、目標ドキュメント集合と外部ドキュメント集合が、ドキュメント重要性を計算するための装置10内の1つ以上のメモリに格納されることも理解できるであろう。一実施の形態において、意味的関連は関連度合いに基づいて形成することが可能である。具体的には、意味的関連形成部120は、これら2つのドキュメント間の関連度合いを測定するために目標ドキュメント集合のドキュメントと外部ドキュメント集合のドキュメントの間のテキスト類似度を用いる。他の実施の形態において、意味的関連は、インスタンス関係に基づいて形成することが可能である。具体的には、意味的関連形成部120は、2つのドキュメント間のクラス-インスタンス関係を形成するために分類方法を用いる。すなわち、目標ドキュメント集合のドキュメントはクラスドキュメントテンプレートと見なされ、外部ドキュメント集合のドキュメントはインスタンスドキュメントと見なされる。その後、インスタンスドキュメントがクラスドキュメントに分類される確率が計算される。意味的関連形成部120の出力は、例えば、[関連度合い文書番号1、文書番号2]あるいは[インスタンス関係文書番号1、文書番号2]である。ドキュメント重要性計算部130は、意味的関連形成部120によって形成された意味的関連に基づいてドキュメント重要性スコアを計算するように構成される。計算されたドキュメント重要性スコアに従って、ドキュメント重要性計算部130は、目標ドキュメント集合における目標ドキュメントを並び替えることが可能である。1つの実施の形態において、ドキュメント重要性計算部130は、目標ドキュメントの重要性スコアを計算するために関連基準数すなわち、外部ソース内の高い関係ドキュメントの数/インスタンス数を用いる。これは、関連基礎数に基づいたドキュメント重要性計算と称する。具体的には、ドキュメント重要性計算部130は、まず、目標ドキュメント集合の各ドキュメントについて、そのドキュメントと高い関連性を有する外部ソース内のドキュメント数/インスタンス数を計算する。次に、ドキュメント重要性計算部130は、最大個数の高関連ドキュメントを有するドキュメントを見つけ出し、各目標ドキュメントの高関連ドキュメント数をその最大個数で割り、その目標ドキュメントについて重要性スコアを取得する。例えば、3つの目標ドキュメントd1、d2およびd3がある場合を想定する。それに応じて、これらの3つの目標ドキュメントは、それぞれ、外部ソース内10、8および6の高関連ドキュメント/インスタンスを有する。したがって、d1が、最大個数10の高関連ドキュメントを有するドキュメントである。その結果、d1、d2およびd3に対する重要性スコアは、それぞれ、10/10の=1、8/10=0.8、6/10=0.6と計算される。それにより、ドキュメント重要性の順位付けは、d1>d2>d3となる。他の実施例では、ドキュメント重要性計算部130は、目標ドキュメント間の関係をモデル化し、その後グラフ解析によってドキュメント重要性を計算するために、目標ドキュメントと外部ドキュメントの間の意味的関連に基づいてグラフ構造を生成する。これはグラフ構造に基づいたドキュメント重要性計算と称する。具体的には、ドキュメント重要性計算部130は、一対の目標ドキュメント毎に、それらに共通の高関連ドキュメントの個数/インスタンスの個数を計算する。その後、ドキュメント重要性計算部130は、各目標ドキュメントをノードとして用い、一対の目標ドキュメント毎の共通の高関連ドキュメントの個数/インスタンスの個数を一対の目標ドキュメントノード間の辺の重みとして用いることにより、グラフ構造を形成する。次に、ドキュメント重要性計算部130は、各ノードの辺の重みの和を計算する。最後に、ドキュメント重要性計算部130は、辺の重みの最大和を有する目標ドキュメントノードを見つけ出し、目標ドキュメントの重要性スコアを取得するために辺の重みの最大和で各目標ドキュメントの辺の重みの和を割る。例えば、3つの目標ドキュメントd1、d2およびd3がある場合を想定する。それに応じて、目標ドキュメントd1とd2は、外部ソースにおける共通の高関連ドキュメントの個数/インスタンスの個数5を有する。目標ドキュメントd2とd3は、外部ソースにおける共通の高関連ドキュメントの個数/インスタンスの個数6を有する。また、目標ドキュメントd1とd3は、外部ソースにおける共通の高関連ドキュメントの個数/インスタンスの個数4を有する。この場合、目標ドキュメントd1は、ノードとして、54=9の辺の重みの和を有する。目標ドキュメントd2は、ノードとして、56=11の辺の重みの和を有する。目標ドキュメントd3は、ノードとして、64=10の辺の重みの和を有する。それゆえ、目標ドキュメントd2が、辺の重みの最大和11を有する目標ドキュメントである。それに応じて、d1、d2およびd3に対する重要性スコアが、9/11≒0.81、11/11=1、10/11≒0.9として、それぞれ計算される。それにより、ドキュメント重要性の順位付けは、d2>d3>d1となる。他の実施の形態において、ドキュメント重要性計算部130は、ドキュメント重要性スコアを計算するために、関連基準数とグラフ構造の組み合わせを用いる。その基本概念は、ドキュメント重要性を計算するワンステップ計算ための関連基準数とグラフ構造のどちらかの利用がある程度まで一方的かもしれないということにある。関連基準数による方法は、目標ドキュメントについて高関連ドキュメント/インスタンスドキュメントの数だけを考慮する。一方、グラフ構造による方法は、2つのドキュメントに対する共通の主題数だけを考慮する。この場合、取得されたドキュメント重要性スコアが互いに非常に接近している場合、ドキュメントの重要性をさらに区別することが必要となる可能性がある。例えば、重要性スコアが1つの方法例えば、関連基準数を用いることにより計算されている目標ドキュメントを、それらの重要性スコアに基づいた多数のグループにクラスタリングしすなわち、絶対的或いは相対的距離が比較的近い重要性スコアを有するドキュメントが互いにグループ化される、その後、別の方法すなわち、グラフ構造を用いることによりグループ化されたドキュメントにさらに次の計算ツーステップ計算を適用することが可能である。この方法においては、第1の方法によって取得される非常に類似する重要性スコアを有するドキュメントは、目標ドキュメントの重要性を総合的判定するために、重要性についてさらに区分される。ここで、2つの任意の目標ドキュメント間の絶対的な距離は、2つの目標ドキュメントの重要性スコア間の差として定義される。差が小さければ小さいほど絶対的な距離はより短くなる。さらに、2つの任意の目標ドキュメント間の相対的な距離は、2つの重要性スコアの最大値に対する2つの目標ドキュメントの重要性スコア間の差の割合として定義される。割合が小さければ小さいほど相対的な距離はより短くなる。特に、関連基準数に基づいて計算された重要性スコアを有する目標ドキュメントは、2つのグループに分割される。各グループ内の全ての目標ドキュメントは同じ重要性スコアS1を有している。S1は、グループ内の全ての目標ドキュメントの重要性スコアの平均である。同時に、全ての目標ドキュメントは、グラフ構造に基づいて計算した各自の重要性スコアS2を有している。これにより、特定の目標ドキュメントの重要性スコアは、S=S1×WS2として計算することができる。ここで、Wは所定の係数値例えば10である。一例として、3つの目標ドキュメントd1、d2およびd3があると想定する。それに応じて、これらの3つの目標ドキュメントは、それぞれ外部ソース内に、10個、8個および6個の高関連ドキュメント/インスタンスを有する。さらに、目標ドキュメントd1およびd2は、外部ソース内に、5個の共通の高関連ドキュメント/インスタンスを有し、目標ドキュメントd2およびd3は、外部ソース内に、6個の共通の高関連ドキュメント/インスタンスを有し、目標ドキュメントd1およびd3は、外部ソース内に、4個の共通の高関連ドキュメント/インスタンスを有する。まず、ドキュメント重要性計算部130は、関連基準数に基づいて、d1、d2およびd3の重要性スコアを、それぞれ10/10の=1、8/10の=0.8、6/10=0.6と計算する。さらに、ドキュメント重要性計算部130は、グラフ構造に基づいて、d1、d2およびd3の重要性スコアを、9/11≒0.81、11/11=1および10/11≒0.9と計算する。その後、ドキュメントd1、d2およびd3は、関連基準数に基づく計算結果に従って2つのグループに分割される。第1のグループがd1とd2を含み、第2のグループがd3を含む。具体的なグルーピング処理は以下の通りである。まず、最大の重要スコアを有するd1が、第1のグループに分配され、最小の重要スコアを有するd3が、第2のグループに分配される。その後、d2とd1の間の相対的な距離102がd2とd3の間の相対的な距離08025より短いので、d2は第1のグループに分配される。その結果、第1のグループ中の全ての目標ドキュメントは、重要スコアS1=209を有し、第2のグループ中の全ての目標ドキュメントは、重要スコアS2=0.6を有する。したがって、d1、d2およびd3の重要性スコアは、組み合わせた方法では以下のように計算される。d1の重要スコア:0.9×100.81=9.81d2の重要スコア:0.9×101=10d3の重要スコア:0.6×100.9=6.9従って、ドキュメント重要性の最終順位は、d2>d1>d3である。上記の組み合わせた計算が、所定の要求例えば、同一或いは類似の重要性スコアを有する2つ以上の目標ドキュメントがまだ存在するを満足しない場合、組み合わせた計算の上記原理によって、要求が満足されるまで、目標ドキュメントを、計算のために、3つ、4つのあるいはそれ以上のグループに再分割することが可能であることは当業者によって容易に理解できるであろう。図2は、本発明の他の実施の形態によるドキュメント重要性を計算するための装置20を示す。図2に示すように、ドキュメント重要性を計算する装置20は、図1に示される意味的関連形成部120及びドキュメント重要性計算部130と同じである意味的関連形成部220とドキュメント重要性計算部230をそれぞれ備えている。さらに、ドキュメント重要性を計算する装置20は、さらに意味的関連格納部240を備える。意味的関連格納部240は、意味的関連形成部220によって形成された意味的関連を格納するように構成される。例えば、意味的関連格納部240は、目標ドキュメント集合からのドキュメントと外部ドキュメント集合からのドキュメント間の特定の関係意味的関連を、[関連度文書番号1,文書番号2]あるいは[インスタンス関係文書番号1,文書番号2]の形式で格納する。また、意味的関連格納部240は、揮発性と不揮発性メモリを含む様々なタイプのメモリ例えば、読み出し専用メモリROM、フラッシュメモリ等によって実現することが可能である。意味的関連格納部240の利用は、形成された意味的関連を格納する性能において有効である。これにより、ドキュメント重要性を再計算する時に意味的関連を再形成する必要がなくなり、その結果、多くの動作が省かれる。図3は、本発明の他の実施の形態によるドキュメント重要性を計算する方法30を説明するフローチャートである。この方法30はステップS310から開始する。ステップS330で、目標ドキュメント集合の目標ドキュメントと外部ドキュメント集合の外部ドキュメント間の特定の関係を、意味的関連として形成する。ここで、外部ドキュメント集合は、目標ドキュメント集合における目標ドキュメントの重要性を計算するための暗黙の知識ソースとして用いられる。具体的には、2つのドキュメント間のテキスト類似度を2つのドキュメント間の関連度合いを測定するために用いることができ、そして、意味的関連を関連度合いに基づいて形成することができる。さらに、2つのドキュメント間のクラス-インスタンス関係を形成するために分類方法が用いられ、そして、意味的関連はインスタンス関係に基づいて形成することが可能である。すなわち、目標ドキュメント集合のドキュメントはクラスドキュメントテンプレートと見なされ、外部ドキュメント集合のドキュメントはインスタンスドキュメントと見なされる。その後、インスタンスドキュメントがクラスドキュメントに分類される確率が計算される。選択的なステップS340で、ステップS330で形成された意味的関連を、メモリに格納することが可能である。これにより、ドキュメント重要性を再計算する時にステップS330を再度実行する必要がなくなる。その後、方法30はステップS350に進む。S340が省略されれば、方法30はステップS330の後にステップS350に直ちに進む。ステップS350で、ドキュメントの重要性スコアを意味的関連に基づいて計算する。このステップにおいて、ワンステップ計算例えば、上述した、関連基準数に基づくドキュメント重要性計算またはグラフ構造に基づくドキュメント重要性計算、或いはツーステップ計算組み合わせ計算と称する。すなわち、関連基準数とグラフ構造の組み合わせに基づいたドキュメント重要性計算を用いることが可能である。その後、目標ドキュメント集合の目標ドキュメントは計算されたドキュメント重要性スコアに基づいてソートされる。最後に、ステップS360で方法30が終了する。本発明によれば、ドキュメント間にハイパーリンクが存在しない場合、ドキュメントの重要性スコアを計算し、重要性スコアに基づいてキュメントを順位付けることができ、それによって、文献検索の正確さが向上する。以上、本発明についてその好適な実施例を参照して説明したが、当該技術に精通した当業者には、本発明の精神と範囲から逸脱することなく他の様々な修正、変更、追加を行うことが可能なことは明らかであろう。したがって、本発明の範囲は上記の具体的な実施例に限定されず、付記した請求項によってのみ限定される。さらに、上記実施形態の一部又は全部は、以下の付記のようにも記載されうるが、これに限定されない。付記1目標ドキュメント集合内の目標ドキュメントと外部ドキュメント集合内の外部ドキュメントとの間の意味的関連を形成するように構成された意味的関連形成部と、前記意味的関連に基づいて前記目標ドキュメントの重要性スコアを計算するように構成されたドキュメント重要性計算部とを備えることを特徴とするドキュメント重要性を計算する装置。付記2前記意味的関連形成部は、前記目標ドキュメントと前記外部ドキュメント間のテキスト類似度を測定することにより、前記目標ドキュメントと前記外部ドキュメント間の意味的関連を形成するように構成されることを特徴とする付記1に記載のドキュメント重要性を計算する装置。付記3前記意味的関連形成部は、前記目標ドキュメントと前記外部ドキュメントをそれぞれクラスドキュメントとインスタンスドキュメントと定義し、前記インスタンスドキュメントが前記クラスドキュメントに分類される確率を計算することにより、前記目標ドキュメントと前記外部ドキュメントの間の意味的関連を形成するように構成されることを特徴とする付記1に記載のドキュメント重要性を計算する装置。付記4前記ドキュメント重要性計算部は、前記目標ドキュメントと関連する前記外部ドキュメントの数に基づいて前記目標ドキュメントの重要性スコアを計算するように構成されることを特徴とする付記1に記載のドキュメント重要性を計算する装置。付記5前記ドキュメント重要性計算部は、前記目標ドキュメントをノードとして含むグラフ構造であって、前記グラフ構造内の2つのノードを接続する各辺が、前記辺によって接続される2つのノードと関連する外部ドキュメントの数によって決定される重みを有するグラフ構造を生成し、前記目標ドキュメントの辺の重みの和に基づいて、前記目標ドキュメントの重要性スコアを計算するように構成されることを特徴とする付記1に記載のドキュメント重要性を計算する装置。付記6前記ドキュメント重要性計算部は、前記目標ドキュメントをノードとして含むグラフ構造であって、前記グラフ構造内の2つのノードを接続する各辺が、前記辺によって接続される2つのノードと関連する外部ドキュメントの数によって決定される重みを有するグラフ構造を生成し、前記目標ドキュメントの辺の重みの和と目標ドキュメントと関連する外部ドキュメントの数に基づいて、前記目標ドキュメントの重要性スコアを計算するように構成されることを特徴とする付記1に記載のドキュメント重要性を計算する装置。付記7前記ドキュメント重要性計算部は、前記目標ドキュメントと関連する外部ドキュメントの数に基づいて目標ドキュメントの中間の重要性スコアを計算し、前記中間の重要性スコアと前記目標ドキュメントの辺の重みの和に基づいて目標ドキュメントの重要性スコアを計算するように構成されることを特徴とする付記6に記載のドキュメント重要性を計算する装置。付記8前記意味的関連形成部によって形成された意味的関連を格納するように構成された意味的関連格納部をさらに備えることを特徴とする付記1に記載のドキュメント重要性を計算する装置。付記9目標ドキュメント集合内の目標ドキュメントと外部ドキュメント集合内の外部ドキュメントとの間の意味的関連を形成するステップと、前記意味的関連に基づいて前記目標ドキュメントの重要性スコアを計算するステップとを備えることを特徴とするドキュメント重要性を計算する方法。付記10前記形成ステップは、前記目標ドキュメントと前記外部ドキュメント間のテキスト類似度を測定することにより、前記目標ドキュメントと前記外部ドキュメント間の意味的関連を形成するステップを含むことを特徴とする付記9に記載のドキュメント重要性を計算する方法。付記11前記形成ステップは、前記目標ドキュメントと前記外部ドキュメントをそれぞれクラスドキュメントとインスタンスドキュメントと定義し、前記インスタンスドキュメントが前記クラスドキュメントに分類される確率を計算することにより、前記目標ドキュメントと前記外部ドキュメントの間の意味的関連を形成するステップを含むことを特徴とする付記9に記載のドキュメント重要性を計算する方法。付記12前記計算ステップは、前記目標ドキュメントと関連する前記外部ドキュメントの数に基づいて前記目標ドキュメントの重要性スコアを計算するステップを含むことを特徴とする付記9に記載のドキュメント重要性を計算する方法。付記13前記計算ステップは、前記目標ドキュメントをノードとして含むグラフ構造であって、前記グラフ構造内の2つのノードを接続する各辺が、前記辺によって接続される2つのノードと関連する外部ドキュメントの数によって決定される重みを有するグラフ構造を生成し、前記目標ドキュメントの辺の重みの和に基づいて、前記目標ドキュメントの重要性スコアを計算するステップを含むことを特徴とする付記9に記載のドキュメント重要性を計算する方法。付記14前記計算ステップは、前記目標ドキュメントをノードとして含むグラフ構造であって、前記グラフ構造内の2つのノードを接続する各辺が、前記辺によって接続される2つのノードと関連する外部ドキュメントの数によって決定される重みを有するグラフ構造を生成し、前記目標ドキュメントの辺の重みの和と目標ドキュメントと関連する外部ドキュメントの数に基づいて、前記目標ドキュメントの重要性スコアを計算するステップを含むことを特徴とする付記9に記載のドキュメント重要性を計算する方法。付記15前記計算ステップは、前記目標ドキュメントと関連する外部ドキュメントの数に基づいて目標ドキュメントの中間の重要性スコアを計算し、前記中間の重要性スコアと前記目標ドキュメントの辺の重みの和に基づいて目標ドキュメントの重要性スコアを計算するステップを含むことを特徴とする付記14に記載のドキュメント重要性を計算する方法。付記16前記目標ドキュメントと前記外部ドキュメント間の意味的関連を格納するステップをさらに備えることを特徴とする付記9に記載のドキュメント重要性を計算する方法。"