"文書情報から競合ブランドを分析するための競合経験属性表示装置であって、人々が自らの何らかの経験について記述した記事である経験記事集合を入力として、人の経験実施の決断にポジティブな影響を与えた事象を表す要因語に要因の種別を表すメタデータである要因属性を付与したデータが格納された要因属性テーブルに基づき、該経験記事集合から、経験記事が何の経験を表しているかを表す文字列で表されるメタデータである経験属性と要因語を抽出する経験要因属性抽出手段と、前記経験属性毎の要因語出現頻度をカウントする経験属性要因語集約手段と、前記要因属性毎に前記経験属性毎の要因語出現頻度からトピックモデルを作成する要因トピックモデル作成手段と、各経験属性間の、要因属性毎の要因トピック分布の類似度を利用して経験属性間の競合度を算出し、競合度テーブルに格納する競合度算出手段と、前記競合度テーブルに格納されている前記経験属性間の競合度に基づいて各経験属性の競合経験属性、及び関連情報を表示する競合経験属性表示手段と、を有することを特徴とする競合経験属性表示装置。前記経験属性を更に抽象化した各経験属性間のメタ経験属性の類似度の正負反転値を意外度として、算出する意外度算出手段をさらに有することを特徴とする請求項1記載の競合経験属性表示装置。利用者が入力した経験属性以下、入力経験属性と記すに対して、他の各経験属性以下、競合経験属性と記すのうち、要因属性毎の競合度以下、入力経験属性と競合経験属性の間の競合度と記すの線形和が上位の競合経験属性群について、要因属性毎の競合度をもとに算出した値を表示するレーダーチャートを表示し、該競合経験属性と該入力経験属性に共通して出現頻度の高い特徴的な要因語を強調して表示する競合経験属性表示手段を更に有することを特徴とする請求項1または2記載の競合経験属性表示装置。文書情報から競合ブランドを分析するための競合経験属性表示方法であって、人経験要因属性抽出手段が、人々が自らの何らかの経験について記述した記事である経験記事集合を入力として、人の経験実施の決断にポジティブな影響を与えた事象を表す要因語に要因の種別を表すメタデータである要因属性を付与したデータが格納された要因属性テーブルに基づき、該経験記事集合から、経験記事が何の経験を表しているかを表す文字列で表されるメタデータである経験属性と要因語を抽出する経験要因属性抽出ステップと、経験属性要因語集約手段が、前記経験属性毎の要因語出現頻度をカウントする経験属性要因語集約ステップと、要因トピックモデル作成手段が、前記要因属性毎に前記経験属性毎の要因語出現頻度からトピックモデルを作成する要因トピックモデル作成ステップと、競合度算出手段が、各経験属性間の、要因属性毎の要因トピック分布の類似度を利用して経験属性間の競合度を算出し、競合度テーブルに格納する競合度算出ステップと、競合経験属性表示手段が、前記競合度テーブルに格納されている前記経験属性間の競合度に基づいて各経験属性の競合経験属性、及び関連情報を表示する競合経験属性表示ステップと、を行うことを特徴とする競合経験属性表示方法。意外度算出手段が、前記経験属性を更に抽象化した各経験属性間のメタ経験属性の類似度の正負反転値を意外度として、算出する意外度算出ステップをさらに行うことを特徴とする請求項4記載の競合経験属性表示方法。競合経験属性表示手段が、利用者が入力した経験属性以下、入力経験属性と記すに対して、他の各経験属性以下、競合経験属性と記すのうち、要因属性毎の競合度以下、入力経験属性と競合経験属性の間の競合度と記すの線形和が上位の競合経験属性群について、要因属性毎の競合度をもとに算出した値を表示するレーダーチャートを表示し、該競合経験属性と該入力経験属性に共通して出現頻度の高い特徴的な要因語を強調して表示する競合経験属性表示ステップを更に行うことを特徴とする請求項4または5記載の競合経験属性表示方法。コンピュータを、請求項1乃至3のいずれか1項に記載の競合経験属性表示装置の各手段として機能させるための競合経験属性表示プログラム。従来の技術においては、各観点毎の競合抽出において、各観点毎の競合対象を抽出するにあたり、予め各観点毎に単語をクラスタリングする際、必ずしも前述の要件1を満たす形で分けることはできない。故に利用者は各競合対象と競合している観点を容易に把握することができない。特許文献1に代表される単語の意味を考慮するクラスタリング方法を用いても、事前に与えられる意味ベクトルがマーケティング分析の枠組みに基づいた構造を有するとは限らないので、必ずしも要件1をみたす形で分割されるとは限らず、利用者が容易にその集合の性質を理解することができない。故にその集合内における出現単語分布の類似度のスコアが高かったとして、それがどのような観点において競合しているかということを利用者は容易に理解することができない。また意味ベクトルの与え方についても、要件1を満たす形での方法は示されていない。また、従来の方法では、獲得された競合情報の意外性は考慮していない。獲得された競合情報はWeb文書を記述した人々の意見を反映しているが、当たり前の情報とそうでない意外な情報が混在していることが考えられ、従来の方法は、それらを区別できない。マーケッターのような利用者にとって、意外な情報は新たな知見を与えてくれる可能性がある重要なものであるが、マーケッターはそれらの情報を自身が見分ける必要があり、労力がかかる。本発明は、上記の点に鑑みなされたもので、人の経験実施の決断にポジティブな影響を与えた事象を表す要因と、物理的環境、社会的環境、時間、課題、先行状態の5つの観点の要因属性で競合ブランドの特徴や競合要素を表示し、マーケティング分析を行うユーザが競合対象を効率よく理解することが可能な競合経験属性表示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、本発明請求項1は、文書情報から競合ブランドを分析するための競合経験属性表示装置であって、人々が自らの何らかの経験について記述した記事である経験記事集合を入力として、人の経験実施の決断にポジティブな影響を与えた事象を表す要因語に要因の種別を表すメタデータである要因属性を付与したデータが格納された要因属性テーブルに基づき、該経験記事集合から、経験記事が何の経験を表しているかを表す文字列で表されるメタデータである経験属性と要因語を抽出する経験要因属性抽出手段と、前記経験属性毎の要因語出現頻度をカウントする経験属性要因語集約手段と、前記要因属性毎に前記経験属性毎の要因語出現頻度からトピックモデルを作成する要因トピックモデル作成手段と、各経験属性間の、要因属性毎の要因トピック分布の類似度を利用して経験属性間の競合度を算出し、競合度テーブルに格納する競合度算出手段と、前記競合度テーブルに格納されている前記経験属性間の競合度に基づいて各経験属性の競合経験属性、及び関連情報を表示する競合経験属性表示手段と、を有することを特徴とする。また、本発明請求項2は、前記経験属性を更に抽象化した各経験属性間のメタ経験属性の類似度の正負反転値を意外度として、算出する意外度算出手段をさらに有する。また、本発明請求項3は、利用者が入力した経験属性以下、入力経験属性と記すに対して、他の各経験属性以下、競合経験属性と記すのうち、要因属性毎の競合度以下、入力経験属性と競合経験属性の間の競合度と記すの線形和が上位の競合経験属性群について、要因属性毎の競合度をもとに算出した値を表示するレーダーチャートを表示し、該競合経験属性と該入力経験属性に共通して出現頻度の高い特徴的な要因語を強調して表示する競合経験属性表示手段を更に有する。本発明の効果として、マーケッターのような利用者は競合対象を把握するにあたり、重なり合うことなく、適切な数の観点数で、マーケティング分析の枠組みに基づき構造化された分類体系により分けられた各観点毎に、競合対象を理解できるようになり、またその具体的競合要素を容易に知ることができるようになる。また、さらに意外度指標を利用することで、周知な競合関係と意外な競合関係を区別して閲覧することができ、どちらか一方の種類の情報を要求する場に労力少なく、求める情報に辿り着くことができる。上記効果により、図21のような特定の経験属性に対する競合経験属性を、可視化したシステムを作成することができ、マーケッターは競合情報を直感的に閲覧することができる。以下図面と共に、本発明の実施の形態を説明する。図1は、本発明の第1の実施の形態における競合経験属性表示装置の構成図を示す。同図における競合経験属性装置は、大きく分けて、入力部05、経験属性要因語抽出部10、経験属性要因語集約部20、要因トピックモデル作成部30、競合度算出部40、意外度算出部50、競合経験属性表示部60、記録部70、入力用外部装置80、出力用外部装置90から構成される。記録部70は、ハードディス等の記憶媒体であり、以下に示す複数のテーブルを格納する。まず、記録部70の各テーブルについて説明する。なお、図1において、テーブルT1-1、T1-2、T2、T3-1、T3-2テーブル群Aとするは本装置を起動する前に予め値が格納されているテーブルであり、本装置の処理においてはその値は不変である。なお、テーブルT2,テーブルT3-1,T3-2のデータ構造は、一般にレビューサイトと呼ばれるWebサービスにおいて用いられているデータ構造を基に規定している。一方、テーブル群A以外のテーブルは本装置の処理によって値が格納、もしくは更新されるテーブルであり、テーブル群Bとする。以下に各テーブルについて説明する。<要因語テーブルT1-1>要因語テーブルT1-1は、図2に示すテーブルであり、各要因語がどの要因属性IDを有するかを指定するテーブルである。<要因属性テーブルT1-2>要因属性テーブルT1-2は図3に示すテーブルであり、各要因属性がそのIDと共に指定されているテーブルである。本装置では特に、要因属性にはBelkが分類した消費者場面の分類文献1:BelkRWSituationalvariablesandconsumerbehaviorJournalofConsumerResearch参照によって定義された属性を用いる。すなわち、要因属性テーブルT1-2は次の5つの属性を持つ。1.物理的環境消費者場面を構成している有形の特性2.社会的環境他者3.時間場面の時間的特性4.課題消費者が持っている特定の目的や目標5.先行状態消費者がその場面に持ち込んだ、その時の気分または条件Belkの定義による属性は、前述の要件1を満たす形で競合の観点を分けるために用いる。なお、要因語テーブルT1-1に登場する各要因語のリスト、及び要因属性テーブルT1-2の各要因語に割り当てられる各要因属性は、要因語抽出処理装置図示せずにて次の方法で予め付与されているものとする。●要因語抽出処理以下に要因語抽出処理について説明するなお、経験記事中に1度以上登場する各語のうち、著者が経験を実施したことを表すために用いている語を経験語とする。要因語抽出処理は大きく分けて経験シード入力処理S100、経験獲得処理S200、要因語獲得処理S300から構成される。以下では各処理について詳しく説明する。S100経験語シード入力処理経験語シード入力処理では、利用者からの経験語の入力を受け付ける受け付ける経験語は利用者が思いつく程度の2,3個の経験語が想定される。利用者が経験語を入力し終えると、経験語獲得処理S200で用いる閾値θ1,θ2,θ3,θ4の入力が求められ、それらの入力を終えると、経験語シード入力処理では、利用者が入力した経験語リストVviとθ1,θ2,θ3,θ4を経験語獲得処理S200に渡し進む。S200経験語獲得処理経験語獲得処理は、経験獲得処理S200から渡された経験語リストVとθ1,θ2,θ3,θ4を入力として、記録部を参照し、経験語を獲得する処理であり、処理S201、処理S202、処理S203、処理S204から構成される。各処理の詳細を下記に示す。S201経験記事各語テーブルを参照し、一度以上登場する全て語ziのリストを作成するこの際、各語は、原型のラベルと品詞のペアが、ユニークな時にユニークな一語としてカウントする、すなわち<行く動詞自立>と<行く動詞非自立>は別の語としてカウントする。語ziのうち、品詞が名詞サ変接続もしくは動詞自立である語aiのリストを作成する。S202全ての語aiについて次のスコアp1を計算する。Part語aiが各経験記事に出現する際の、直前1語に出現する助詞の頻度分布ベクトル;partの例として、行くという単語が経験記事コーパスにおいて、へという助詞を直前1語に取る回数が30回、にという助詞を直前1語に取る回数が50回、とという助詞を直前1語に取る回数が20回であるとき、part305020などとすることができる。cossimは次のような入力ベクトルx1とx2のコサイン類似度を計算する関数である。p1の値が閾値θ1より高い語biのリストを作成する。S203全ての語biについて次のスコアp2を計算する。なお、Dは語biを含む経験記事集合である。なお、dposbiがd内で出現位置が冒頭に近いほど高いスコアが付与される。これは経験記事について、まず経験を実施するまでの過程を記し、その後に経験後のことを記す順番で記述されるモデルを仮定し、さらに、前者の経験を実施するまでの過程に経験語がしばしば出現する性質を仮定しているためである。またdposの式において、12を減算しているのは、単純に出現回数が多い単語のスコアが高くなるのを防ぐためである。全ての語biについて次のスコアp2を計算し終わった後に、p2の値が閾値θ2より高い語ciのリストを作成する。S204全ての語ciについて次のスコアp3を計算する。df:ciの経験記事コーパスにおける出現ドキュメント数;p3の値が閾値θ3より高い語のリストを作成し、そのリストを経験語リストとして、要因語獲得処理S300に渡し、処理を進める。経験語獲得処理S200の出力例として、次のような経験語シードが入力として与えられたとき、次のようなラベルを持つ経験語シードを出力することができる。入力経験語シード例:行く、来店出力経験語シード例:行く、立ち寄る、寄る、伺う、並ぶ、連れる、向かう、着く、訪れる、利用、訪問、来店S300要因語獲得処理要因語獲得処理では、経験記事各語テーブルを参照し、全ての情報を取得する。次に各経験記事dにおいて、次のの処理を実施するd中に出現する各語について原形が各ejのいずれかと一致する語について、その出現位置w1先頭からの語数を全て取得する。次に各w1について、w1の一語前に位置する語がと、で、として、ということで、ので、ためのいずれかである場合、その出現位置w2を全て取得する。次に各w2について、w2の一語前に位置する語を要因語リストに記録する。上記の処理を全ての経験記事について実施した後に、要因語リストにθ4回以上出現した語fiの全てを要因語リストとして出力する。上記の処理は、図4のようにプログラムの形で記述することができる。このとき経験記事dの集合をD各経験記事dの単語数をsize,経験記事dにおけるg番目の単語をw経験語の集合をE要因助詞語をJと,で,として,ということでので,ためとするとき下記処理を実行する。なお、countは語wiの出現回数を数える処理である。要因語獲得処理S300では、経験語と要因助詞語を含む言語パターンに着目し、次のような表現がある時にの単語の出現回数を数え上げ、一定回数以上数え上げられた単語を要因自明語として記録する。例文1二次会で訪問。例文2誕生日祝いで利用しました。要因語獲得処理では、誤りを少なく、数多くの要因自明語を獲得するために、経験語及び特定の要因助詞語との接続を利用している。●各要因語に割り当てられる各要因属性各要因語の各要因属性は、Belkの定義を踏まえ、最も適切な要因属性が予め1つ決められているとする。<経験記事テーブルT2>経験記事テーブルT2は図5Aに示すように、経験記事IDフィールド、経験記事テキストフィールド、経験属性IDフィールド、メタ経験属性IDから構成され、各経験記事の内容とその属性を表すテーブルである。経験記事テキストフィールドは、図5Bに示すように、経験記事の内容が格納される。経験属性IDフィールドはその経験記事がどのような経験属性を持つかを1つ指定するフィールドである。メタ経験属性IDフィールドはその経験記事がどのようなメタ経験属性を持つかを1つ以上指定するフィールドである。<経験属性テーブルT3-1>経験属性テーブルT3-1は図6に示すように、各経験属性がそのIDと共に格納される。経験属性とは、経験記事が何の経験を表しているかを表す文字列で表されるメタデータを指す。<メタ経験属性テーブルT3-2>メタ経験属性テーブルT3-2は図7に示すように、各メタ経験属性がそのIDと共に格納される。メタ経験属性とは、経験属性をさらに抽象化した予め与えられる情報であり、例えば、ハンバーガー店A訪問という経験属性のメタ経験属性はハンバーガー店訪問となる。<経験属性要因語テーブルT4-1>経験属性要因語テーブルT4-1は、図8に示すように、各経験属性について記述されたレビュー記事中に各要因語が出現しているとき、各<経験属性ID、要因語>ペアが格納される。ある経験属性において、2回以上同一の要因語が出現する場合については、その回数分だけ行が追加される。<経験属性要因語テーブルT4-2>経験属性要因語テーブルT4-2は、図9に示すように、各経験属性IDを有する全てに記事における、各要因語の総出現回数を格納するためのテーブルである。<要因トピックテーブルT5>要因トピックテーブルは、要因トピックテーブルT5-1図10、要因トピックテーブルT5-2図11、要因トピックテーブルT5-3図12から構成される。図10に示す要因トピックテーブルT5-1は、各要因属性i毎に各経験属性aにおける各要因語wの出現頻度の集合を情報源として、潜在トピックモデル文献2:THofmannProbabilisticLatentSemanticIndexingInProceedingsofthe22ndAnnualACMConferenceonResearchandDevelopmentinInformationRetrievalpp5057参照によって、各トピック毎の尤もらしい各出現確率pppを作成したときの、pを格納するためのテーブルである。なお、pは要因属性iにおけるトピックzの出現確率を表すことを意図し用いる。pは要因属性iかつトピックzにおける要因語wの出現確率を表すことを意図し用いる。pは要因属性かつトピックzにおける経験属性aの出現確率を表すことを意図し用いる。図11に示す要因トピックテーブルT5-2は、各要因属性i毎に、上記潜在トピックモデルを作成したときのpを格納するためのテーブルであり、要因属性iの数だけテーブルが生成される。図12に示す要因トピックテーブルT5-3は、各要因属性i毎に、上記潜在トピックモデルを作成したときのpを格納するためのテーブルであり、要因属性iの数だけテーブルが生成される。<競合度テーブルT6>競合度テーブルT6は、図13に示すように、各要因属性i毎に、全ての各経験属性間の競合スコアを格納するためのテーブルであり、要因属性iの数だけテーブルが生成される。<意外度テーブルT7>意外度テーブルT7は、図14に示すように、各要因属性i毎に、全ての各経験属性間の意外スコアを格納するためのテーブルであり、要因属性iの数だけテーブルが生成される。以下に、本発明の競合経験属性表示装置の動作を説明する。図15は、本発明の一実施の形態における競合経験属性表示装置の動作のフローチャートである。本システムでは大きく分けて入力処理S000、経験属性要因語抽出処理S100、経験属性要因語集約処理S200、要因トピックモデル作成処理S300、競合度算出処理S400,意外度算出処理S500、競合経験属性表示処理S600から構成される。S000入力処理:まず、入力部05は、競合関係獲得のためのトピック数Kおよび、競合関係表示のための経験属性名を入力待ちする。利用者が入力用外部装置80から、前者を入力した場合は、S100に進む。トピック数KはS300以降で用いる。利用者が後者を入力した場合は、S600に進む。S100経験属性要因語抽出処理:経験属性要因語抽出部10は、後の処理の前処理として、全記事集合および要因語集合を入力として、ペア<経験属性ID各要因語>集合を出力する。当該S100の詳細な処理を図16に示す。S110経験属性要因語抽出部10では、まず要因語テーブルT1-1と経験記事テーブルT2を参照し、全ての情報を取得する。要因語テーブルT1-1から、取得した要因語の集合をFとする。次に経験属性要因語抽出処理は、各経験記事ID毎に、次の処理S121~S123を行う。S121経験記事テーブルT2から取得した各経験記事dのテキストを形態素解析し、出現単語の集合を取得する。S122各経験記事dの各出現単語原形について、Fの要素のいずれかと同一であるものについて、ペアを順次、経験属性要因語テーブルT4-1に格納する。なお、原型とは、テーブルに格納されている各出現単語を指す。S123全ての経験記事について、処理が終わると、S200に処理を渡す。未処理の経験記事がある場合はS121に戻り、次の経験記事に進む。S200経験属性要因語集約処理:経験属性要因語集約部20では、各経験属性の、要因の出現傾向の特徴を表すデータを出力するために、ペア<経験属性ID要因語>集合を入力として、3つ組<経験属性ID、要因語、出現回数>集合を出力する。ここで、要因語はS122の出現単語と同じものである。当該S200ではまず、経験属性要因語テーブルT4-1の全ての情報を取得する。次に経験属性毎に、各要因語の出現回数テーブルにおける登場行数をカウントする。全ての経験属性について各要因語の出現回数をカウントする処理が終わると、全ての各3つ組集合を経験属性要因語テーブルT4-2に格納する。全ての格納が終わるとS300に処理を渡す。S300要因トピックモデル作成処理:要因トピックモデル作成部30は、要因属性毎に、各経験属性における各要因語の出現頻度ベクトルS200で作成の次元を圧縮するために、3つ組<経験属性ID、要因語、出現回数>集合および、ペア<要因語、要因属性ID>集合を入力として、要因属性毎の、各要因トピックの出現確率および要因属性毎の、各要因トピック毎の、各経験属性の出現確率および要因属性毎の、各要因トピック毎の、各要因語の出現確率を出力する。当該S300のフローチャートを図17に示す。S310要因トピックモデル作成部30は、まず、要因語テーブルT1-1、要因属性テーブルT1-2,経験属性要因語テーブルT4-2の全ての情報を取得する。S320次に、各要因属性1~5毎に、潜在的な要因トピックを想定したときの、その要因トピックzの出現確率および、各要因トピックz毎に各要因語wおよび各経験属性aの出現確率を定める。すなわち各経験属性i毎に、pppを全てのzawについて定める。備考:K1MN個のパラメータを推定する必要がある、K:要因トピック数、M:経験属性数、N:要因属性iの要因語数要因トピックモデル作成処理では、潜在的な要因トピックを尤もらしく設定するために最尤法を用いて、pppを求める。S320の詳細を以下に説明する。S320では要因属性1~5の処理を繰り返し行う。繰り返し処理について下記に記す。S321全ての経験属性毎に、次の各値を算出する。nは、経験属性aにおける、各要因語wの出現回数である。さらにnの総和を計算し、次の値を算出する。nは経験属性aにおける、各要因語の総出現回数である。S322全てのzに対して初期値として、p1Kを代入する。全ての要因トピックz,要因語w,経験属性aに対して、Ppにランダム値を代入する。S323EMアルゴリズムを用いて、次の式、を最大化するpppを求める。S324求めたpを要因トピックテーブルT5-1に、pを要因トピックテーブルT5-2に、pを要因トピックテーブルT5-3に格納する。S400競合度算出処理:競合度算出部40は、様々な種類の競合関係を獲得するために、要因属性毎の、各要因トピックの出現確率および要因属性毎の、各要因トピック毎の、各経験属性の出現確率を入力として、要因属性毎の、各経験属性間の競合度を出力する。競合度算出処理のフローチャートを図18に示す。各処理の詳細について下記に説明する。S410まず、要因トピックテーブルT5-1、T5-2から全ての情報を取得する。S420次に、要因属性1~5毎に、各経験属性a間の競合度を算出する。S420の詳細を次に示す。S421全ての経験属性aについて全ての要因トピックzについて、ベイズの公式を利用してpの値を算出する。pは、各経験属性の、各要因トピックへの帰属確率を意味する。pの値は下記式によって算出する。S422全ての経験属性ajについて、他の各経験属性akとの競合度を表す下記のスコアを算出する。なお、ここでは、θjiは、経験属性ajの各要因トピック要因属性iにおけるへの帰属確率pの集合を表すベクトルを意味し、θkiは、経験属性akの各要因トピック要因属性iにおけるへの帰属確率pの集合を表すベクトルを意味する。下記式は、θjiとθkiの類似度を測っている。S423S422で算出した全スコアを、競合度テーブルT6に格納する。S500意外度算出処理:意外度算出部50では、意外な競合関係を利用者に優先的に見せるために、経験記事テーブルT2からペア<経験属性ID、メタ経験属性ID>集合を入力として、各経験属性間の意外度を出力する。S500のフローチャート図を図19に示す。S510意外度算出部50は、経験記事テーブルT2を参照し、全情報を取得する。S520S510で取得した情報を用い、各経験属性aについて、共起するメタ経験属性sの回数nを算出する図20。また共起するメタ経験属性の総回数nを算出する。S530S531とS532では、まず各メタ経験属性sと各経験属性aとの共起情報を用いて、各経験属性、各メタ経験属性間の関係を抽象化する各経験トピックyをトピックモデルを用いて作成する。図20Byの出現確率pyにおけるaの出現確率pyにおけるsの出現確率pが算出される。作成処理は次の手順で行う。S531全てのysaに対して初期値として、p1Kを格納する。さらにPpにはランダム値を格納する。S532EMアルゴリズムを用いて、次の式を最大化するpppを求める。S540次に、全てのaについて、全ての経験トピックyについて、pの値を算出する下記式、pは各aの、各yへの帰属確率を意味する。S550次に、全ての経験属性ajについて、他の各経験属性akとの意外度を表す下記のスコアを算出する。なおここでは、ρjは、経験属性ρjの各経験トピックyへの帰属確率pの集合を表すベクトルを意味し、ρkは、経験属性akの各yへの帰属確率pの集合を表すベクトルを意味する。下記式は、ρjとρkの類似度の正負を判定させた値を算出している。メタ経験属性の傾向が異なる経験属性同士ほど、競合関係にあるとき意外であるという仮説に基づく。S560S550で算出した各経験属性間の意外度を表すスコアを、意外度テーブルT7に格納する。S600競合経験属性表示処理:競合経験属性表示部60では、記録部70に蓄えられた経験属性間の競合度競合度テーブルT6や意外度意外度テーブルT7についての情報を、利用者に分かりやすく示すための処理を行なう。競合経験属性表示部60は、利用者によって入力用外部装置80から経験属性名が入力されると、要因属性毎の競合度と意外度の線形和が高い順にソートし、上位の経験属性名および、上位の経験属性毎の要因属性毎の競合度を表すレーダーチャートおよび上位の経験属性毎のTFIDF上位の要因語を、外部装置を介して出力用外部装置90に表示する。なお、表示する件数は予め上位N件と設定されているものとする。競合経験属性表示部60では図21のように、入力された特定の経験属性図21ではカフェAに対する競合度が高い競合経験属性を出力することができる。また、競合チャート図21の5角形の部分を閲覧することでどの観点が競合性が強く、どの観点が競合性が低いかを利用者は理解することができる。また、各要因属性図21の物理的環境、社会的環境...などの列毎の頻出要因語を閲覧することによってどのような具体的要素によって競合しているのかを知ることができる。さらに、図の上側の部分のスライドバーを使うことで、競合経験属性を表示するにあたり、重視する線形和の重みを重くする指標各要因属性の競合度および意外度を選ぶことができる。競合経験属性表示部60の内部処理を下記に示す。競合経験属性表示部60は、利用者から、入力用外部装置80を介して、任意の経験属性aj名が入力されると、他の各経験属性akとの、各競合度および意外度、の線形和を算出する係数の初期値は1。次に、線形和が高いakから順に、各akのレーダーチャートを作成表示する。続いて、線形和が高いakから順に、各akのレビュー記事に登場する要因語のうちTFIDFの値が高い上位c語を算出し、出力する。なお、ajのTFIDFの値が高い上位c語にも含まれている語は強調して表示することができる。また、更新ボタンが入力された際には、図21の上側のスライドバー部分の値線形和する際の各要因属性の競合度および意外度の係数を読み取り、再度各競合度および意外度の線形和を算出し、線形和の高い順に、各経験属性の情報を表示する。なお、上記の実施の形態における図1に示す競合経験属性表示装置の構成要素の動作をプログラムとして構築し、競合経験属性表示装置として利用す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である。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。"