"2つのテキストに共通した文字列を抽出し、抽出した共通の文字列の個数に基づいて前記2つのテキストを計算対象とするかどうかを判定する共通文字列計算部と、2つのテキストが前記共通文字列計算部によって判定された計算対象であるならコルモゴロフ複雑性の概算を用いて類似度を計算し、計算対象でないなら、前記2つのテキストの類似度を類似しないと扱う類似度計算部と、を備えることを特徴とする文書分析システム。前記共通文字列計算部は、前記2つのテキストに予め定めた文字列長の共通文字列が予め定めた数以上に存在するなら、計算対象と判定し、それ以外なら、計算対象としないと判定することを特徴とする請求項1に記載の文書分析システム。前記共通文字列計算部は、予め定めた除外文字を含まない共通文字列のみを抽出することを特徴とする請求項1または請求項2に記載の文書分析システム。前記共通文字列計算部は、予め定めた除外文字を特殊文字に変換してから、テキストを順に走査して、特殊文字を含まない共通文字列のみを抽出することを特徴とする請求項1ないし請求項3の何れか一項に記載の文書分析システム。複数のテキストに対し、1個のテキストを含むそれぞれの集合をそれぞれのクラスタとし、前記類似度計算部は、クラスタに含まれるテキスト間の類似度をクラスタ間の類似度として計算し、以降の処理を予め定めた終了条件を満たすまで繰返すよう制御する制御部と、クラスタ間の類似度に基づいて2つのクラスタを選択する選択部と、選択した2つのクラスタを併合する併合部と、2つのクラスタに対し、クラスタに含まれるそれぞれのテキスト間の共通文字列に基づいて、2つのクラスタを計算対象とするかどうかを判定し、計算対象なら、一方のクラスタに含まれるテキストを順に並べたテキストともう一方のクラスタに含まれるテキストを順に並べたテキストとの間の類似度をコルモゴロフ複雑性の概算を用いて計算して2つのクラスタ間の類似度とし、計算対象でないなら、0を2つのクラスタの類似度とする類似度更新部と、を備えることを特徴とする請求項1ないし請求項4の何れか一項に記載の文書分析システム。2つのテキストに共通した文字列を抽出し、抽出した共通の文字列の個数に基づいて2つのテキストを計算対象とするかどうかを判定する共通文字列計算ステップと、2つのテキストが前記ステップによって判定された計算対象ならコルモゴロフ複雑性の概算を用いて類似度を計算し、計算対象でないなら、2つのテキストの類似度を類似しないと扱う類似度計算ステップと、を有することを特徴とする文書分析方法。2つのテキストに共通した文字列を抽出し、抽出した共通の文字列の個数に基づいて2つのテキストを計算対象とするかどうかを判定する共通文字列計算処理と、2つのテキストが前記共通文字列計算処理によって判定された計算対象ならコルモゴロフ複雑性の概算を用いて類似度を計算し、計算対象でないなら、2つのテキストの類似度を類似しないと扱う類似度計算処理と、をコンピュータに実行させることを特徴とする文書分析プログラム。2つのテキストに共通した文字列を抽出し、抽出した共通の文字列の個数に基づいて2つのテキストを計算対象とするかどうかを判定する共通文字列計算処理と、2つのテキストが前記共通文字列計算処理によって判定された計算対象ならコルモゴロフ複雑性の概算を用いて類似度を計算し、計算対象でないなら、2つのテキストの類似度を類似しないと扱う類似度計算処理と、をコンピュータに実行させることを特徴とする文書分析プログラムを記録した記録媒体。これに対し、情報処理装置を用いて自動的にテキストを分析する方法としては、単語の出現頻度に基づく類似度の計算方法が一般的である。この一般的なテキスト分析法では、形態素解析によりテキストから単語を抽出し、単語の出現頻度に基づいてテキスト間の類似度を計算することができる。形態素解析は、例えば、形態素解析エンジンであるMecabやChasenなどを用いることにより行うことができる。形態素解析とは、例えば、日本語の東京都にいるという入力文に対し、東京、都、に、いる、という形態素の出力系列を選ぶことである。ここで、別の出力系列の例は、東、京都、に、いるが挙げられる。英語は、通常、単語ごとに空白で分かち書きされているため、空白を形態素の区切りにできる。しかし、形態素解析では、MicrowaveとMicrowaveは、同じ意味を示す場合でも、異なる形態素に分割されてしまう。また、形態素解析では、異なる意味を示している複合語を同一の形態素に分割してしまうこともある。また、can’tとcannotは、特に、’tとnotが類似していると計算できない。また、英語では、語尾が変化するという問題がある。例えば、bookingaflightとtheflightwasbooked.では、bookingとbookedは同じ意味であるが、そのままでは異なる単語と判断されてしまう。そのため、語尾をトリミングしてから分析する必要がある。また、アメリカ英語とイギリス英語は、単語の綴りが異なるため、そのままでは、同じ意味を示す単語とみなすことができない。例えば、アメリカ英語colorとイギリス英語colourが混じっていた場合、事前の辞書登録などなしでは、colorとcolourが同じ意味を示す単語と計算できない。形態素解析では、一般的な大量の文書を用意し、それらの文書から、それぞれの名詞や動詞などの形態素の出現しやすさや連結しやすさのスコアを予め求めておく。そして、形態素解析エンジンは、ある入力文に対して、最もスコアの高くなる分割を選択する。上記日本語の例であれば、一般的な大量の文書では、東と京都とが連結する場合より、東京と都とが連結する場合の方が多い。そのため、形態素解析エンジンの処理では、東京と都との連結しやすさのスコアの方が東と京都との連結しやすさのスコアより高くなるので、入力文東京都にいるに対して、東京、都、に、いるという各形態素に分割される。そして、形態素解析エンジンは、分割した各形態素の出現頻度に対して、類似度を計算する。また、テキストの分析処理については、特許文献1や特許文献2にも記載されている。特許文献1には、単語の出現頻度に基づいて、内容が類似する文書情報を文書データベースから抽出する方法が記載されている。特許文献2には、単語の特徴ベクトルに基づいて、ユーザ情報を用いた広告を供給する方法が記載されている。しかし、形態素解析によるテキスト分析法では、単語への分割形態素分割を誤ると、類似の文章相互を非類似と計算してしまう問題があった。例えば、漢字表記のテキスト外国人参政権の場合、外国、人参政権と形態素解析によって分割される場合が多くあり、その場合には外国人の参政権に関するテキストと類似だと計算することはできなかった。これを英語で説明すれば、本来の意味ではForeigner:外国人のFranchise:参政権を指すテキストが、意味の通じないForeigncountry、Carrot、Thegovernmentの意味を有する3つの形態素に分割されて類似度計算に問題を生じる。このようなことは、特殊な用語が記載されている文章に対して形態素解析を行った場合に、所望の分割と異なる意図せぬ分割になりやすい傾向が顕著に現れる。特に要求の記載された文書では、業界業種特有の業務用語があり、特殊な場面で用いられるような業務単語については大量の文書を用意することができないため、分割を誤りやすいという問題があった。また、形態素解析によるテキスト分析法では、日本語での高速と迅速や英語でのspeedとvelocityという同様な単語でも同一とみなされないため、同一とみなすには同義語変換を行う必要がある。しかし、要求の記載された文書では、業界業種特有の業務用語があるために、事前に同義語を示した辞書を完備できず、正しく類似度を計算できないという問題もあった。この問題では、業界や業種ごとに同義とする範囲に差があることも一因となっている。また、単語に基づくテキスト分析に対して、類似単語を類似と分析できるコルモゴロフ複雑性によって概算する方法が知られている。例えば、非特許文献1には、コルモゴロフ複雑性に基づいた類似度計算法が記載されている。コルモゴロフ複雑性では、自然言語を2進記号列に変換してから圧縮することで距離を概算する。しかし、コルモゴロフ複雑性の概算では、異なる言葉が類似の2進記号列に変換され、類似度の分類性能が低いという問題があった。例えば、日本語ではあが1010010010100010、いが1010010010100100に変換される場合、あといは、元の自然言語では全く異なる言葉であるにも関わらず、先頭から13文字目までが同一である。英語でのaとbも同様である。このため、情報処理装置による判定では、あといやaとbは、ある程度類似だと計算される。このように、コルモゴロフ複雑性の概算では、元のテキストに同一の文字がなくても、類似度が高く計算される場合があるという問題がある。また、元の2つのテキストに同一の文字列があっても、それら同一の文字列が、ひらがななど、多くのテキストに含まれるものだけであるなら、2つのテキストが類似とは言えない。この問題に対し、特許文献3では、文書から自立した意味を持つ文字列である特徴語だけを抽出することで、多くのテキストに出現して意味の弱いa、the、inなどを単純に除いてから類似度を計算している。しかし、上記の様に文字を単純に除くと、分かち書きでない日本語の場合は、例えば、東でなく京都は西日本なのでというテキストが東京都西日本となり、東京都に関するテキストとの類似度が必要以上に高くなってしまうという問題がある。さらに、判定対象のテキストをいくつかのグループクラスタに類型化クラスタリングすることで、テキストを高精度に検索する場合がある。しかし、複数のテキストを含むクラスタ間の類似度の計算方法によっては、クラスタに含まれるテキスト数に偏りが生じたり、逆に同数になりがちになったりするなどの問題がある。本発明では、テキスト間の類似度を高精度に計算する文書分析システムを提供する。本発明に係る文書分析システムは、2つのテキストに共通した文字列を抽出し、抽出した共通の文字列の個数に基づいて2つのテキストを計算対象とするかどうかを判定する共通文字列計算部と、2つのテキストが前記共通文字列計算部によって判定された計算対象ならコルモゴロフ複雑性の概算を用いて類似度を計算し、計算対象でないなら、2つのテキストの類似度を類似しないと扱う類似度計算部と、を備えることを特徴とする。本発明によれば、テキスト間の類似度をコルモゴロフ複雑性の概算を用いて計算する際に、変換された2進記号列だけでなく元の自然言語での共通文字列の情報も用いるため、類似度を高精度に計算することができる文書分析システムを提供できる。本発明の実施形態の文書分析システムは、共通文字列計算部と類似度計算部とを有する形態を採る。尚、文書分析システムには必要に応じて判定対象とする文章等の格納や閾値や各種テーブルなどを記録する記憶部を設ければよい。共通文字列計算部は、2つのテキストに共通した文字列を抽出し、抽出した共通の文字列に基づいて2つのテキストを計算対象とするかどうかを判定する。類似度計算部は、類似度を判定する2つのテキストが計算対象ならコルモゴロフ複雑性の概算を用いて2つのテキストの類似度を計算し、計算対象でないなら、2つのテキストの類似度を類似しないと扱う0とする。即ち、文書分析システムとして動作する情報処理装置は、類似度を判定する2つのテキストに対して、両テキストを自然言語として取得した後、共通に存在する共通文字列を抽出し、その共通文字列の存在個数に基づき、類似度の計算処理を行うか判定する。その後、所定の閾値以上であれば、計算処理に移行し、テキスト間の類似度をコルモゴロフ複雑性の概算を用いて類似度を計算する。共通文字列計算部が行う類似度の計算処理を行うか判定は、例えば、2つのテキストに予め定めた文字列長の共通文字列が予め定めた数以上に存在するなら、計算対象と判定し、それ以外なら、計算対象としないと判定するようにすればよい。また、共通文字列計算部は、予め定めた除外文字を含まない共通文字列のみを抽出するようにしてもよい。また、共通文字列計算部は、予め定めた除外文字を特殊文字に変換してから、テキストを順に走査し、特殊文字を含まない共通文字列のみを抽出することとしてもよい。また、複数のテキストに対し、1個のテキストを含むそれぞれの集合をそれぞれのクラスタとし、類似度計算部が、クラスタに含まれるテキスト間の類似度をクラスタ間の類似度として計算し、以降の処理を予め定めた終了条件を満たすまで繰返すよう制御する制御部と、クラスタ間の類似度に基づいて2つのクラスタを選択する選択部と、選択した2つのクラスタを併合する併合部と、2つのクラスタに対し、クラスタに含まれるそれぞれのテキスト間の共通文字列に基づいて、2つのクラスタを計算対象とするかどうかを判定し、計算対象なら、一方のクラスタに含まれるテキストを順に並べたテキストともう一方のクラスタに含まれるテキストを順に並べたテキストとの間の類似度をコルモゴロフ複雑性の概算を用いて計算して2つのクラスタ間の類似度とし、計算対象でないなら、0を2つのクラスタの類似度とする類似度更新部とを設けてもよい。このようにすれば、ひらがななど意味の弱い文字列除外文字を特殊記号に変換し、特殊記号を含まない共通部分列に基づいて計算対象とするかどうかを判断し、計算対象については意味の弱い文字列も含めて類似度を計算するため、意味の弱い部分も用いて、高精度に類似度を計算することができる。さらに、類型化や検索の際に、クラスタに含まれるテキストでの個別情報とクラスタ全体の情報との両方を用いるため、高精度に類似度を計算することができる。なお、日本語の文章では、漢字とひらがなを混在させて使用した際のひらがなは、多くの場合に漢字で表現される文字列に対してひらがなで表示される文字列が意味の弱い文字列であることが多い。次に、本発明による文書分析システムの第1の実施例について図面を参照して詳細に説明する。第1の実施例に係る文書分析システムは、テキスト間の類似度を計算する。テキストとは、文書における文、段落、章、表の一行などを示す。ここでは、テキストとして、提案依頼書や提案書、仕様書などから抽出した要求や仕様とする場合を例として説明する。提案依頼書RFPは、発注元である官公庁や企業が情報システムやITサービスなどを調達する際に、発注先となるITベンダに対して提案を要請するための文書である。提案依頼書は、調達依頼書、入札依頼書、提案要請書、提案要求書、提案要望書、提案募集書、見積依頼書、提案書提出要請書、入札説明書、委託仕様書などとも呼ばれる。提案依頼書には、例えば、概要と目的、必要な機能、サービスレベル、契約条件などの具体的な要求事項が記載される。提案書Proposalとは、ITベンダが具体的な提案事項を記載した文書である。提案書は、企画書、企画提案書などとも呼ばれる。提案書には、例えば、目的やねらい、機能やサービスレベルの実現手段、開発体制などの具体的な提案事項が記載される。仕様書は、システムやサービスが満たすべき事項である要件事項を記載した文書である。仕様書は、要求仕様書、要求定義書、要件定義書、機能仕様書、設計書、契約書などとも呼ばれる。仕様書には、発注元と発注先との間で取り決められた要件事項が整理されて記載される。図1を参照すると、本実施例に係る文書分析システムは、情報を記憶する記憶部11と、プログラム制御により動作する計算部12とから構成されている。記憶部11は、テキスト記憶部100と、計算対象記憶部101とを備える。テキスト記憶部100は、入力された文書から抽出したテキストの集合を記憶する。テキストの抽出と記録は、抽出等を行う手段を別に設けてもよいし、計算部12によって行なってもよい。図2は、テキスト記憶部100に記憶されたテキストの例を示す説明図である。図では、1つのテキストが文となっている例を示したが、テキストは、1つの段落や1つの章ごとに構成してもよい。ひらがな、カタカナ、漢字、記号などを文字の集合Aとすると、テキストは集合Aに含まれる文字が0つ以上連続した文字列で表現される。以降、説明を簡単にするため、IDがiであるテキストをテキストi又は単にiと呼ぶことにする。計算対象記憶部101は、計算部12で判定された自然言語としての文字の一致度を記憶する。当該一致度に基づき文書分析システムは、コルモゴロフ複雑性の概算を用いて類似度を算定処理するか否かの対象を選別する。図3は、計算対象記憶部101に記憶された計算対象の例を示す説明図である。計算対象記憶部101には、予め定めた文字列長mと共通文字列数の下限Nminとに対して、テキストiとテキストjとの間に、文字列長mの共通部分列の数がNmin以上あるなら、IDがiのテキストの計算対象としてjテキストのが記憶される。Nmin未満なら、計算対象記憶部101にIDがiの計算対象としてjは記憶されない。文字列長mと共通文字列数の下限Nminとは、システムのユーザがキーボードなどを介して入力することで指定してもよいし、システムにデフォルトとして記憶しておいてもよいし、それ以外の様態で指定してもよい。図3では、図2に示したテキスト例に対して、m=2、Nmin=3を与えた場合の結果を示している。テキスト0とテキスト1との間では、認証、証シ、シスという文字列が共通するため、共通部分列の数が3件以上のため、IDが0の計算対象として1を記憶する。一方、テキスト1とテキスト3との間では、は、という文字列しか共通しないため、IDが1のテキストの計算対象としてIDが3のテキストは記憶されない。なお、計算対象は対称行列とできるので、対角成分のいずれかを記述することとして、必要となるメモリを半減させてもよい。計算部12は、共通文字列計算部102と、類似度計算部103とを備える。共通文字列計算部102は、テキスト記憶部100に記憶されたテキストの中2つのテキスト判定対象とするテキストに対して、予め定めた文字列数の共通文字列の情報を計算する。類似度計算部103は、計算対象記憶部101に記憶された計算対象の情報に基づいて、テキスト間の類似度をコルモゴロフ複雑性の概算を用いて計算する。次に、図4のフローチャートを参照して、本実施例1の全体の動作について詳細に説明する。共通文字列計算部102は、まず、第1のテキストの番号を示すiを0に初期化するステップA1。共通文字列計算部102は、次に、iとテキスト数Nとを比較するステップA2。iがN未満i<Nなら、ステップA3に移行する。iがN以上i≧Nなら、ステップA7に移行する。共通文字列計算部102は、第2のテキストの番号を示すjを0に初期化するステップA3。共通文字列計算部102は、次に、jとテキスト数Nとを比較するステップA4。jがN未満j<Nなら、ステップA5に移行する。jがN以上j≧Nなら、ステップA6に移行する。共通文字列計算部102は、iとjとの共通文字列数を算出し、Nmin以上なら、jを計算対象として計算対象記憶部101に記憶し、jをインクリメントするステップA5。インクリメントとは、j対象に1を加算することである。このステップA5の処理については、例を、共通文字列数の判定のフローチャートで詳細に後述する。共通文字列計算部102は、jがN以上j≧Nとなったことを判定して、iをインクリメントするステップA6。そして、ステップA2に戻る。次に、iがN以上i≧Nとなり、類似度計算部103は、第1のテキストの番号を示すiを再度0に初期化するステップA7。類似度計算部103は、次に、iとテキスト数Nとを比較するステップA8。iがN未満i<Nなら、ステップA9に移行する。iがN以上i≧Nなら、処理を終了する。計算した結果の類似度は、すぐにディスプレイ装置や印刷装置などを介して出力してもよいし、記憶しておいてシステムのユーザからのリクエストなどに応じて出力してもよいし、それ以外の様態で出力してもよい。類似度計算部103は、次に、第2のテキストの番号を示すjを0に初期化するステップA9。類似度計算部103は、次に、jとテキスト数Nとを比較するステップA10。jがN未満j<Nなら、ステップA11に移行する。jがN以上i≧Nなら、ステップA15に移行する。類似度計算部103は、次に、iに対してjが類似度を計算する対象かどうかについて計算対象記憶部101を参照するステップA11。jが計算対象なら、ステップA12に移行する。jが計算対象に含まれないなら、ステップA13に移行する。類似度計算部103は、iに対しjが計算対象なら、iとjの類似度を計算処理するステップA12。類似度の計算方法は、システムのユーザがキーボードなどを介して入力することで指定してもよいし、システムにデフォルトとして記憶しておいてもよいし、それ以外の様態で指定してもよい。例えば、類似度は、コルモゴロフ複雑性の概算を用いて計算することができる。例えば、対象を圧縮するアルゴリズムを予め定めると、対象iと対象jとの間の類似度si,jは、対象iを圧縮した場合のサイズをCi、対象jを圧縮した場合のサイズをCj、対象iとjとを連結させた新たな対象を圧縮した場合のサイズをCijとすると、例えば、di,j=1-Cij/{CiCj}あるいはdi,j=1-[Cij-min{Ci,Cj}]/max{Ci,Cj}に示す数式によって計算することができる。指定される圧縮アルゴリズムは、例えば、gip、zgipなどである。圧縮アルゴリズムでは、文字列に対し、文字である記号あるいは以前の部分文字列との一致長、一致位置のペアで符号化すればよい。符号化では、例えば、文字列に出現する記号の個数を求め、個数の多い記号ほど短い符号を割り当てる。したがって、コルモゴロフ複雑性の概算を用いると、日本語のテキストを対象とすれば高速に動作と迅速に動作という文は、速に動作に短い符号を割り当てることとなり、高い類似度として計算することができる。ここで、iとjの番号が一致する場合には、計算せずに、類似度を1としてもよい。計算した類似度は、すぐにディスプレイ装置や印刷装置などを介して出力してもよいし、記憶しておいてシステムのユーザからのリクエストなどに応じて出力してもよいし、それ以外の様態で出力してもよい。類似度計算部103は、iに対しjが計算対象に含まれないなら、iとjの類似度を0とするステップA13。計算した類似度は、すぐにディスプレイ装置や印刷装置などを介して出力してもよいし、記憶しておいてシステムのユーザからのリクエストなどに応じて出力してもよいし、それ以外の様態で出力してもよい。類似度計算部103は、iに対しするjの類似度の値の決定後、jをインクリメントしてステップA10に戻るステップA14。類似度計算部103は、ループを繰り返してiに割当てられたテキストに対する全てのテキストの類似度の値を決定後j≧N、iをインクリメントし、ステップA8に移行するステップA15。次に、図5のフローチャートを参照して、本実施例1の共通文字列数の判定の動作について詳細に説明する。共通文字列計算部102は、まず、テキストiとテキストjとが完全に一致するかを調べるステップA16。一致するなら、ステップA26に移行し、一致しないなら、ステップA17に移行する。なお、本ステップは、了解などの短いテキストが完全一致する場合に計算対象とするために行うが、省略してもよい。日本語の了解とは英語でのOKである。共通文字列計算部102は、文字列の開始位置を示す番号stを0に初期化するステップA17。共通文字列計算部102は、次に、テキストiとテキストjとの共通文字列数を示す番号Nmatchを0に初期化するステップA18。共通文字列計算部102は、次に、既知集合に含まれる要素数を要素が0個である空集合に初期化するステップA19。既知集合とは、テキストiとテキストjとに対した、既に発見した共通文字列の集合である。共通文字列計算部102は、次に、文字列の開始位置の番号stに文字列長mを加算した値stmとテキストiの文字列数lenとを比較するステップA20。stmがlen未満stm<lenなら、ステップA21に移行する。stmがlen以上stm≧lenなら、iとjとの共通文字列数の計算を終了する。共通文字列計算部102は、部分列i,st,mが既知集合の要素であるかを調べるステップA21。要素であるなら、ステップA27に移行する。要素でないなら、ステップA22に移行する。テキストiの位置stから始まるm文字の部分列がテキストjの部分列として含まれるかを調べるステップA22。含まれるなら、ステップA23に移行し、含まれないなら、ステップA27に移行する。図6は、部分列がテキストjに含まれるかを調べる例を示す説明図である。図6では、図2に示したテキスト0とテキスト1とを比較する際に、m=2の場合、st=0では、テキストiの部分列i,0,2:認証、テキストjの部分列j,0,2:認証が一致する。同様にst=1では、テキストiの部分列i,1,2:証シ、テキストjの部分列j,1,2:証シが一致する。同様にst=2では、テキストiの部分列i,2,2:シス、テキストjの部分列j,2,2:シスが一致する。ここでは、テキストiとテキストjの一致する部分列の開始位置が同じ場合を例で示したが、開始位置が異なっても同様に調べればよい。共通文字列計算部102は、参照したテキストiの部分列がテキストjの部分列であれば、確認を終えた部分列i,st,mを既知集合に追加するステップA23。共通文字列計算部102は、次に、NmatchをインクリメントするステップA24。共通文字列計算部102は、次に、NmatchとNminを比較するステップA25。NmatchがNmin以上Nmatch≧Nminなら、ステップA26に移行し、Nmin未満Nmatch<Nminなら、ステップA27に移行する。図6の場合、st=2のとき、処理を進めてNmatch=3になった時点で、Nmin以上となるので、ステップA26に移行する。したがって、テキストiの以降の部分列i,3,2:ステなどが一致するかどうかは確認しない。尚、処理量を増やしても構わなければ全stの確認を行うようにしてもよい。共通文字列計算部102は、jを計算対象として計算対象記憶部101に記憶し、テキストiとテキストjとの類似度計算を終了するステップA26。共通文字列計算部102は、次の文字列の開始位置の確認のためstをインクリメントし、ステップA20に戻るステップA27。上記の様に文書分析システムを動作させることによって、単語の分割を行わないため、形態素解析の問題点である単語の分割ミスによる精度の低下を伴うことなしに類似度を計算することができる。同時に、2進記号列だけでなく元の自然言語での文字列で共通するかどうかの情報も用いるため、2進記号列への変換での精度低下を減少させて類似度を計算できる。したがって、本実施例により、高精度に類似度を計算することができる。また、共通文字列計算部での計算は、類似度計算部での計算より高速に行えるため、共通文字列計算部で計算対象を絞り込むことによって、全体として高速に類似度を計算することが可能となる。次に、本発明による文書分析システムの第2の実施例について図面を参照して詳細に説明する。なお、第1の実施例と同様の構成要素については、同一の符号を付し、詳細な説明を省略する。図7を参照すると、本実施形態に係る文書分析システムは、情報を記憶する記憶部21と、プログラム制御により動作する計算部22とから構成されている。記憶部21は、テキスト記憶部100と、除外文字記憶部200と、計算対象記憶部101とを備える。テキスト記憶部100は、実施例1と同様である。除外文字記憶部200は、除外文字として後述する共通文字列計算部201において、共通文字列として認めない採用しない文字や文字列を記憶する。除外文字とは、日本語であれば、例えば、ひらがな、、や。などの句読点などの頻出語である。英語であれば、例えば、a、the、in、,や.などの句読点などの頻出語である。除外文字は、システムのユーザがキーボードなどを介して入力することで指定してもよいし、システムにデフォルトとして記憶しておいてもよいし、それ以外の様態で指定してもよい。計算対象記憶部101は、実施例1と同様である。計算部22は、共通文字列計算部201と、類似度計算部103とを備える。共通文字列計算部201は、テキスト記憶部100に記憶されたテキストから除外文字記憶部200に記憶された除外文字を除いてから、共通文字列数を算出し、計算対象とするかどうかを判断する。類似度計算部103は、実施例1と同様である。次に、図8のフローチャートを参照して、本実施例2の除外文字を除いた共通文字列数の判定の動作について詳細に説明する。共通文字列計算部201は、まず、テキストiとテキストjとが完全に一致するかを調べるステップA28。一致するなら、ステップA40に移行し、一致しないなら、ステップA29に移行する。共通文字列計算部201は、次に、除外文字記憶部200に記憶されたそれぞれの除外文字に対し、それぞれのテキストに含まれるか否かを調べ、含まれる場合は、その文字を特殊記号に変換するステップA29。特殊記号とは、すべてのテキストに含まれないような特別な記号であって、システムのユーザがキーボードなどを介して入力することで指定してもよいし、システムにデフォルトとして記憶しておいてもよいし、それ以外の様態で指定してもよい。なお、上記変換は、除外文字列を構成する文字毎に1字ずつ特殊文字を割当てるように変換してもよいし、除外文字列を構成する文字列全体に対して1特殊文字を割当てるように変換してもよい。共通文字列計算部201は、文字列の開始位置を示す番号stを0に初期化するステップA30。共通文字列計算部201は、次に、テキストiとテキストjとの共通文字数を示す番号Nmatchを0に初期化するステップA31。共通文字列計算部201は、次に、既知集合を要素が0個の空集合に初期化するステップA32。共通文字列計算部201は、次に、stmとテキストiの文字列数lenとを比較するステップA33。stmがlen未満stm<lenなら、ステップA34に移行する。stmがlen以上stm≧lenなら、iとjとの共通文字列数の計算を終了する。共通文字列計算部201は、部分列i,st,mが既知集合の要素であるかを調べるステップA34。要素であるなら、ステップA41に移行する。要素でないなら、ステップA36に移行する。共通文字列計算部201は、部分列i,st,mが特別文字を含むかを調べるステップA35。含むなら、ステップA41に移行する。含まないなら、ステップA36に移行する。共通文字列計算部201は、テキストiの位置stから始まるm文字の部分列がテキストjの部分列として含まれるかを調べるステップA36。含まれるなら、ステップA37に移行し、含まれないなら、ステップA41に移行する。図9は、除外文字を除いた場合の例を示す説明図である。ここでの除外文字は、ひらがなや句読点、頻出語であるシステムであるとする。また、前記の例と同様に、m=2、Nmin=3とする。st=0では、テキストiの部分列i,0,2=認証となり、テキストjの部分列j,0,2=認証が一致するが、それ以外は一致しないため、テキスト1はテキスト0に対して計算対象としない。図10は、除外文字を用いた場合の共通文字列計算部201の例を示す説明図である。図に示すように、本実施例では除外文字を除いて共通文字列を抽出して計算するため、実施例1図3参照よりも少ないテキストが計算対象となる。共通文字列計算部201は、部分列i,st,mを既知集合に追加するステップA37。共通文字列計算部201は、次に、NmatchをインクリメントするステップA38。共通文字列計算部201は、次に、NmatchとNminを比較するステップA39。NmatchがNmin以上Nmatch≧Nminなら、ステップA40に移行し、Nmin未満Nmatch<Nminなら、ステップA41に移行する。共通文字列計算部201は、jを計算対象として計算対象記憶部101に記憶し、テキストiとテキストjとの類似度計算を終了するステップA40。共通文字列計算部201は、次の文字列の開始位置の確認のためstをインクリメントし、ステップA33に戻るステップA41。本実施例の上述以外の動作は、第1の実施例と同様である。なお、ここでは、除外文字として、ひらがななどを用いる場合を例として説明したが、形態素解析を行って、主語や述語といったテキストの骨格となる名詞、動詞、形容詞以外の形態素を取り除くこととしてもよい。本実施例によれば、除外文字以外での共通文字列の情報を用いるため、より高精度に類似度を計算することができる。関連技術とした、特許4238616では、a、the、inなどを単純に除いてから類似度を計算している。しかし、分かち書きでない日本語の場合は、ひらがななどの除外文字を単純に除くと、例えば、東でなく京都は西日本なのでというテキストが東京都西日本となり、東京都に関するテキストとの類似度が必要以上に高くなってしまう。また、除外文字を特殊記号に変換しただけでは、除外文字を多く含むテキスト同士の類似度が高くなってしまう。本実施例では、除外文字を特殊記号に変換し、特殊記号を含まない共通部分列に基づいて計算対象とするかどうかを判断するために、これらの問題が起きない。また、除外文字の部分にも文としての意味文中での役割があるが、単純に取り除いてから類似度を計算するのでは、除外文字部分の意味情報を類似度の計算に用いることができない。本実施例では、除外文字は計算対象を絞るためだけに用い、類似度計算では元の除外文字を含むテキストを用いるため、除外文字部分の意味情報も用いることとなり、高精度に類似度を計算することができる。次に、本発明による文書分析システムの第3の実施例について図面を参照して詳細に説明する。第3の実施例に係る文書分析システムは、テキストを複数のグループに分類クラスタリング、類型化する。なお、第2の実施例と同様の構成要素については、同一の符号を付し、詳細な説明を省略する。図11を参照すると、本実施例に係る文書分析システムは、情報を記憶する記憶部31と、プログラム制御により動作する計算部32とから構成されている。記憶部31は、テキスト記憶部100と、計算対象記憶部101と、除外文字記憶部200と、類型番号記憶部300と、類型結果記憶部301と、類似度記憶部302とを備える。テキスト記憶部100は、実施例2と同様である。計算対象記憶部101は、実施例2と同様である。除外文字記憶部200は、実施例2と同様である。類型番号記憶部300は、類型化の番号を記憶する。図12は、類型番号記憶部300の例を示す説明図である。図12では、初期段階の類型番号記憶部300の例を示しており、それぞれのIDに対して、類型要素の番号はそのIDである。図13は、類型番号記憶部300の別の例を示す説明図である。図13では、テキスト0とテキスト4とが類型化された後の類型番号記憶部300の例を示しており、類型要素の番号4はIDが0の欄に追加され、IDが4の行は削除されている。類型結果記憶部301は、同じグループに分類されたテキストを順に連結したテキストを記憶する。類型結果記憶部301は、初期段階では、テキスト記憶部100と同一内容とする。図14は、類型結果記憶部301の例を示す説明図である。図14では、図2で示したテキスト記憶部100に記録されたテキスト例に対して、テキスト0とテキスト4とが類型化処理された内容を示している。その内容として、IDが0のテキストは、テキスト0とテキスト4とを連結したテキストとなっており、加えてIDが4の行は削除されている。類似度記憶部302は、類似度を記憶する。図15は、類似度記憶部302の例を示す説明図である。図の第1行目と第1列目は、IDを示す。また、IDがiの行とIDがjの列の交差部分は、テキストiとテキストjとの類似度の値を示す。図に示すように、対角成分は同一のテキストとなるので類似度が1であり、行列の類似度の値は対角成分に対して対称である。図16は、類似度記憶部302の別の例を示す説明図である。図16では、テキスト0とテキスト4とが類型化された場合の例を示しており、IDが0の行とIDが0の列とが図15に示した例から更新されており、IDが4の行とIDが4の列は削除されている。計算部32は、共通文字列計算部201と、類似度計算部103と、制御部303と、選択部304と、併合部305と、類似度更新部306とを備える。共通文字列計算部201は、実施例2と同様である。類似度計算部103は、実施例2と同様である。制御部303は、予め定めた終了条件を満たすまで分類処理を続けるように制御する。終了条件は、システムのユーザがキーボードなどを介して入力することで指定してもよいし、システムにデフォルトとして記憶しておいてもよいし、それ以外の様態で指定してもよい。例えば、クラスタ間の類似度の最大値が予め定めた値未満になったら終了する。または、クラスタ数が予め定めた値以下になったら終了するなどである。選択部304は、類似度記憶部302に記憶された類似度に基づいて、2つのテキストを選択する。併合部305は、選択した2つのテキストを併合し、類型番号記憶部300と類型結果記憶部301に記憶する。類似度更新部306は、計算対象記憶部101に記憶された計算対象と、類型結果記憶部301に記憶された類型結果に基づいて、類似度を更新し、類似度記憶部302に記憶する。次に、図17のフローチャートを参照して、本実施例3の全体の動作について詳細に説明する。共通文字列計算部201は、前記実施例と同様に、テキスト記憶部100に記憶されたテキストから、除外文字記憶部200に記憶された除外文字を除いて、共通文字列を算出し、計算対象を計算対象記憶部101に記憶するステップA42。なお、実施例1のように、除外文字記憶部200を用いないように構成しても構わない。類似度計算部103は、上述の実施例と同様に、計算対象記憶部101に記憶された計算対象とテキスト記憶部100に記憶されたテキストとに基づいて、類似度を計算し、計算した類似度を類似度記憶部302に記憶するステップA43。制御部303は、分類処理の終了条件を満たすかを調べるステップA44。終了条件を満たすなら、処理を終了し、終了条件を満たさないなら、次のステップに進む。選択部304は、次に、類似度記憶部302に記憶された類似度のうちで最大の類似度となるIDの組p,qを選択するステップA45。併合部305は、まず、選択部304で選択したIDの組p,qに対して、類型番号記憶部300の類型番号pの類型要素にqを追加し、類型結果記憶部301の類型結果pに類型結果qを追加するステップA46。併合部305は、次に、類型番号記憶部300から類型番号qの行を削除し、合わせて、類型結果記憶部301から類型結果qの行を削除するステップA47。併合部305は、次に、テキスト数NをデクリメントするステップA48。類似度更新部306は、まず、テキストのIDを示す番号であるiを0に初期化するステップA49。類似度更新部306は、次に、iとテキスト数Nとを比較するステップA50。iがN未満i<Nなら、次のステップに移行し、iがN以上i≧Nなら、ステップA44に戻る。類似度更新部306は、次に、テキストのIDを示す別の番号であるkを0に初期化するステップA51。類似度更新部306は、次に、kとテキスト数Nとを比較するステップA52。kがN未満k<Nなら、次のステップに移行し、kがN以上k≧Nなら、ステップA57に移行する。類似度更新部306は、次に、類型番号記憶部300を参照して、kがpの類型要素であるかを調べるステップA53。類型要素なら、次のステップに移行し、類型要素でないなら、ステップA56に移行する。類似度更新部306は、次に、計算対象記憶部101と類型番号記憶部300を参照して、kの計算対象の中にiの類型要素が含むかを調べるステップA54。含むなら、次のステップに移行し、含まないなら、ステップA56に移行する。類似度更新部306は、次に、pとiの類似度を計算し、類似度記憶部302のpとiの類似度を更新するステップA55。類似度更新部306は、次に、kをインクリメントし、ステップA52に戻るステップA56。類似度更新部306は、iに対して全てのテキストのIDを確認後、iをインクリメントし、ステップA50に戻るステップA57。本実施例によれば、クラスタに含まれるテキストでの個別情報とクラスタ全体の情報との両方を用いるため、高精度にテキストの類型化や検索を行うことができる。ここで、単純にクラスタ全体の情報を用いて、クラスタとして連結されたテキスト間での共通部分列の個数を計算すると、多くのテキストが連結されたクラスタの方がそうでないクラスタより、文字列長が長く、共通文字列が多く抽出されがちとなり、計算対象になりやすくなる。したがって、ある1つのクラスタに要素が順に1つずつ吸収されて巨大クラスタが生成されるチェイニングが起きやすくなる。チェイニングが起きると、クラスタ数をいくつに指定しても、巨大な1つのクラスタとその他の要素1つずつのクラスタとに分類されてしまい、要素を正しく分類したことにならない。本実施例の文書分析システムは、クラスタとして連結されたテキスト間での共通部分列でなく、クラスタに含まれるテキスト間の共通部分列を用いるように構成されているため、チェイニングをより起こさずに、高精度にテキストを類型化することができる。以上、本発明を、実施形態および複数の実施例を参照して説明したが、本発明は上記実施形態および実施例に限定されるものではない。本発明の構成や詳細には、請求項に記載された本発明の精神や範囲内で当業者が理解し得る様々な変更をすることができる。尚、文書分析システムの各部は、ハードウェアとソフトウェアの組み合わせを用いて実現すればよい。ハードウェアとソフトウェアとを組み合わせた形態では、RAMに文書分析用プログラムが展開され、プログラムに基づいてCPU等のハードウェアを動作させることによって、各部を動作させる。また、前記プログラムは、記憶媒体に記録されて頒布されても良い。当該記録媒体に記録されたプログラムは、有線、無線、又は記録媒体そのものを介して、メモリに読込まれ、制御部等を動作させる。尚、記録媒体を例示すれば、オプティカルディスクや磁気ディスク、半導体メモリ装置、ハードディスクなどが挙げられる。また、上記の実施形態の一部又は全部は、以下のようにも記載されうる。尚、以下の付記は本発明をなんら限定するものではない。[付記1]2つのテキストに共通した文字列を抽出し、抽出した共通の文字列の個数に基づいて前記2つのテキストを計算対象とするかどうかを判定する共通文字列計算部と、2つのテキストが前記共通文字列計算部によって判定された計算対象であるならコルモゴロフ複雑性の概算を用いて類似度を計算し、計算対象でないなら、前記2つのテキストの類似度を0とする類似度計算部と、を備えることを特徴とする文書分析システム。[付記2]前記共通文字列計算部は、前記2つのテキストに予め定めた文字列長の共通文字列が予め定めた数以上に存在するなら、計算対象と判定し、それ以外なら、計算対象としないと判定することを特徴とする上記付記記載の文書分析システム。[付記3]前記共通文字列計算部は、予め定めた除外文字を含まない共通文字列のみを抽出することを特徴とする上記付記記載の文書分析システム。[付記4]前記共通文字列計算部は、予め定めた除外文字を特殊文字に変換してから、テキストを順に走査して、特殊文字を含まない共通文字列のみを抽出することを特徴とする上記付記記載の文書分析システム。[付記5]複数のテキストに対し、1個のテキストを含むそれぞれの集合をそれぞれのクラスタとし、前記類似度計算部は、クラスタに含まれるテキスト間の類似度をクラスタ間の類似度として計算し、以降の処理を予め定めた終了条件を満たすまで繰返すよう制御する制御部と、クラスタ間の類似度に基づいて2つのクラスタを選択する選択部と、選択した2つのクラスタを併合する併合部と、2つのクラスタに対し、クラスタに含まれるそれぞれのテキスト間の共通文字列に基づいて、2つのクラスタを計算対象とするかどうかを判定し、計算対象なら、一方のクラスタに含まれるテキストを順に並べたテキストともう一方のクラスタに含まれるテキストを順に並べたテキストとの間の類似度をコルモゴロフ複雑性の概算を用いて計算して2つのクラスタ間の類似度とし、計算対象でないなら、0を2つのクラスタの類似度とする類似度更新部と、を備えることを特徴とする上記付記記載の文書分析システム。[付記6]2つのテキストに共通した文字列を抽出し、抽出した共通の文字列の個数に基づいて2つのテキストを計算対象とするかどうかを判定する共通文字列計算ステップと、2つのテキストが前記ステップによって判定された計算対象ならコルモゴロフ複雑性の概算を用いて類似度を計算し、計算対象でないなら、2つのテキストの類似度を0とする類似度計算ステップと、を有することを特徴とする文書分析方法。[付記7]前記共通文字列計算ステップでは、前記2つのテキストに予め定めた文字列長の共通文字列が予め定めた数以上に存在するなら、計算対象と判定し、それ以外なら、計算対象としないと判定することを特徴とする上記付記記載の文書分析方法。[付記8]前記共通文字列計算ステップ部では、予め定めた除外文字を含まない共通文字列のみを抽出することを特徴とする上記付記記載の文書分析方法。[付記9]前記共通文字列計算ステップでは、予め定めた除外文字を特殊文字に変換してから、テキストを順に走査して、特殊文字を含まない共通文字列のみを抽出することを特徴とする上記付記記載の文書分析方法。[付記10]複数のテキストに対し、1個のテキストを含むそれぞれの集合をそれぞれのクラスタとするステップと、クラスタに含まれるテキスト間の類似度をクラスタ間の類似度として計算し、以降の処理を予め定めた終了条件を満たすまで繰返すよう制御するステップと、クラスタ間の類似度に基づいて2つのクラスタを選択するステップと、選択した2つのクラスタを併合するステップと、2つのクラスタに対し、クラスタに含まれるそれぞれのテキスト間の共通文字列に基づいて、2つのクラスタを計算対象とするかどうかを判定し、計算対象なら、一方のクラスタに含まれるテキストを順に並べたテキストともう一方のクラスタに含まれるテキストを順に並べたテキストとの間の類似度をコルモゴロフ複雑性の概算を用いて計算して2つのクラスタ間の類似度とし、計算対象でないなら、0を2つのクラスタの類似度とするステップと、を有することを特徴とする上記付記記載の文書分析方法。[付記11]2つのテキストに共通した文字列を抽出し、抽出した共通の文字列の個数に基づいて2つのテキストを計算対象とするかどうかを判定する共通文字列計算処理と、2つのテキストが前記共通文字列計算処理によって判定された計算対象ならコルモゴロフ複雑性の概算を用いて類似度を計算し、計算対象でないなら、2つのテキストの類似度を0とする類似度計算処理と、をコンピュータに実行させることを特徴とする文書分析プログラム。[付記12]前記共通文字列計算処理では、前記2つのテキストに予め定めた文字列長の共通文字列が予め定めた数以上に存在するなら、計算対象と判定し、それ以外なら、計算対象としないと判定させることを特徴とする上記付記記載の文書分析プログラム。[付記13]前記共通文字列計算処理では、予め定めた除外文字を含まない共通文字列のみを抽出させることを特徴とする上記付記記載の文書分析プログラム。[付記14]前記共通文字列計算処理では、予め定めた除外文字を特殊文字に変換してから、テキストを順に走査して、特殊文字を含まない共通文字列のみを抽出させることを特徴とする上記付記記載の文書分析プログラム。[付記15]複数のテキストに対し、1個のテキストを含むそれぞれの集合をそれぞれのクラスタに分類処理とし、前記類似度計算処理では、クラスタに含まれるテキスト間の類似度をクラスタ間の類似度として計算し、以降の処理を予め定めた終了条件を満たすまで繰返すよう制御する処理と、クラスタ間の類似度に基づいて2つのクラスタを選択する処理と、選択した2つのクラスタを併合する処理と、2つのクラスタに対し、クラスタに含まれるそれぞれのテキスト間の共通文字列に基づいて、2つのクラスタを計算対象とするかどうかを判定し、計算対象なら、一方のクラスタに含まれるテキストを順に並べたテキストともう一方のクラスタに含まれるテキストを順に並べたテキストとの間の類似度をコルモゴロフ複雑性の概算を用いて計算して2つのクラスタ間の類似度とし、計算対象でないなら、0を2つのクラスタの類似度とする処理と、を実行させることを特徴とする上記付記記載の文書分析プログラム。この出願は、2010年8月24日に出願された日本出願特願2010-186866号を基礎とする優先権を主張し、その開示の全てをここに取り込む。"