"文書中の因果関係を表す文字列パターンを含む手がかり表現辞書を記憶する手がかり表現辞書記憶手段と、分析対象と、分析対象に関連する語である関連語との関連性を表す分析対象-関連語対応辞書を記憶する分析対象-関連語対応辞書記憶手段と、前記手がかり表現辞書に含まれる前記文字列パターンに基づいて、入力された文書集合から因果関係を表す語句を含む文である候補文を特定し、当該候補文から原因を表す原因表現と、結果を表す結果表現とを抽出する因果関係候補抽出手段と、前記分析対象-関連語対応辞書に含まれる関連語のうち、前記因果関係候補抽出手段が抽出した原因表現の中に出現し、かつ分析対象を表す語句として入力された分析対象語句と関連する関連語を、関連語候補として抽出する関連語候補抽出手段と、前記関連語候補が含まれる原因表現に対応する前記結果表現に出現する前記分析対象語句以外の全分析対象の数に対する、関連語候補に関連する分析対象のうち前記分析対象語句以外の全分析対象に出現する分析対象の数の割合を前記関連語候補ごとに算出し、算出した割合が閾値以上の関連語候補を関連語として特定する関連語特定手段と、特定された前記関連語を抽出した原因表現を含む文書を抽出する文書抽出手段とを備えたことを特徴とする情報検索装置。関連語特定手段は、関連語候補ごとに算出した割合の平均と各関連語候補の割合とのずれの大きさに基づいて閾値を決定し、当該閾値以上の関連語候補を関連語として特定する請求項1記載の情報検索装置。関連語特定手段は、関連語候補の割合が上位どの程度の範囲までの関連語候補を関連語として特定するか決定するための基準値と、関連語候補ごとに算出した割合の平均および標準偏差とに基づいて閾値を決定し、当該閾値以上の関連語候補を関連語として特定する請求項1記載の情報検索装置。分析対象-関連語対応辞書記憶手段は、関連の強さの程度を用いて分析対象と関連語との関連性を表す分析対象-関連語対応辞書を記憶し、関連語候補抽出手段は、関連の強さの程度が予め定めた閾値以上の関連語を関連語候補として抽出する請求項1から請求項3のうちのいずれか1項に記載の情報検索装置。文書中の因果関係を表す文字列パターンに基づいて、入力された文書集合から因果関係を表す語句を含む文である候補文を特定し、前記候補文から原因を表す原因表現と、結果を表す結果表現とを抽出し、分析対象と、分析対象に関連する語である関連語との関連性を表す分析対象-関連語対応辞書に含まれる当該関連語のうち、抽出された前記原因表現の中に出現し、かつ分析対象を表す語句として入力された分析対象語句と関連する関連語を、関連語候補として抽出し、前記関連語候補が含まれる原因表現に対応する前記結果表現に出現する前記分析対象語句以外の全分析対象の数に対する、関連語候補に関連する分析対象のうち前記分析対象語句以外の全分析対象に出現する分析対象の数の割合を前記関連語候補ごとに算出し、算出した割合が閾値以上の関連語候補を関連語として特定し、特定された前記関連語を抽出した原因表現を含む文書を抽出することを特徴とする情報検索方法。関連語候補ごとに算出した割合の平均と各関連語候補の割合とのずれの大きさに基づいて閾値を決定し、当該閾値以上の関連語候補を関連語として特定する請求項5記載の情報検索方法。コンピュータに、文書中の因果関係を表す文字列パターンに基づいて、入力された文書集合から因果関係を表す語句を含む文である候補文を特定し、当該候補文から原因を表す原因表現と、結果を表す結果表現とを抽出する因果関係候補抽出処理、分析対象と、分析対象に関連する語である関連語との関連性を表す分析対象-関連語対応辞書に含まれる当該関連語のうち、抽出された前記原因表現の中に出現し、かつ分析対象を表す語句として入力された分析対象語句と関連する関連語を、関連語候補として抽出する関連語候補抽出処理、前記関連語候補が含まれる原因表現に対応する前記結果表現に出現する前記分析対象語句以外の全分析対象の数に対する、関連語候補に関連する分析対象のうち前記分析対象語句以外の全分析対象に出現する分析対象の数の割合を前記関連語候補ごとに算出し、算出した割合が閾値以上の関連語候補を関連語として特定する関連語特定処理、および、特定された前記関連語を抽出した原因表現を含む文書を抽出する文書抽出処理を実行させるための情報検索プログラム。コンピュータに、関連語特定処理で、関連語候補ごとに算出した割合の平均と各関連語候補の割合とのずれの大きさに基づいて閾値を決定させ、当該閾値以上の関連語候補を関連語として特定させる請求項7記載の情報検索プログラム。特許文献1に記載された情報処理装置では、分析対象を表す語句が記載された文書を検索することは可能である。しかし、特許文献1に記載された情報処理装置では、分析対象を表す語句が記載されていない文書であって、分析対象データの変化に影響を与える原因が記載された文書を検索することは困難である。例えば、X国の食品を扱っているA社の製品B材料Cを使用の売上が落ち込んだとする。このとき、例えば、以下に例示する文書には、分析対象データの変化に影響を与える原因が記載されているが、分析対象を表す語句製品Bが記載されていない。そのため、特許文献1に記載された情報処理装置では、分析対象データの変化に影響を与える原因が記載された文書として、以下の文書を検索することは困難である。毒物混入X国製食品を背景に、X国製食品Dと食品Gのボイコット運動が各地で頻発している。材料Cの発癌性を理由に、材料Cを含む食品Eの購入は避けるべきである。そこで、本発明は、分析対象を表す語句が記載されていない文書であっても、分析対象データの変化に影響を与える原因が記載された文書を検索できる情報検索装置、情報検索方法および情報検索プログラムを提供することを目的とする。本発明による情報検索装置は、文書中の因果関係を表す文字列パターンを含む手がかり表現辞書を記憶する手がかり表現辞書記憶手段と、分析対象と、分析対象に関連する語である関連語との関連性を表す分析対象-関連語対応辞書を記憶する分析対象-関連語対応辞書記憶手段と、手がかり表現辞書に含まれる文字列パターンに基づいて、入力された文書集合から因果関係を表す語句を含む文である候補文を特定し、その候補文から原因を表す原因表現と、結果を表す結果表現とを抽出する因果関係候補抽出手段と、分析対象-関連語対応辞書に含まれる関連語のうち、因果関係候補抽出手段が抽出した原因表現の中に出現し、かつ分析対象を表す語句として入力された分析対象語句と関連する関連語を、関連語候補として抽出する関連語候補抽出手段と、関連語候補が含まれる原因表現に対応する結果表現に出現する分析対象語句以外の全分析対象の数に対する、関連語候補に関連する分析対象のうち分析対象語句以外の全分析対象に出現する分析対象の数の割合を関連語候補ごとに算出し、算出した割合が閾値以上の関連語候補を関連語として特定する関連語特定手段と、特定された関連語を抽出した原因表現を含む文書を抽出する文書抽出手段とを備えたことを特徴とする。本発明による情報検索方法は、文書中の因果関係を表す文字列パターンに基づいて、入力された文書集合から因果関係を表す語句を含む文である候補文を特定し、候補文から原因を表す原因表現と、結果を表す結果表現とを抽出し、分析対象と、分析対象に関連する語である関連語との関連性を表す分析対象-関連語対応辞書に含まれるその関連語のうち、抽出された原因表現の中に出現し、かつ分析対象を表す語句として入力された分析対象語句と関連する関連語を、関連語候補として抽出し、関連語候補が含まれる原因表現に対応する結果表現に出現する分析対象語句以外の全分析対象の数に対する、関連語候補に関連する分析対象のうち分析対象語句以外の全分析対象に出現する分析対象の数の割合を関連語候補ごとに算出し、算出した割合が閾値以上の関連語候補を関連語として特定し、特定された関連語を抽出した原因表現を含む文書を抽出することを特徴とする。本発明による情報検索プログラムは、コンピュータに、文書中の因果関係を表す文字列パターンに基づいて、入力された文書集合から因果関係を表す語句を含む文である候補文を特定し、その候補文から原因を表す原因表現と、結果を表す結果表現とを抽出する因果関係候補抽出処理、分析対象と、分析対象に関連する語である関連語との関連性を表す分析対象-関連語対応辞書に含まれるその関連語のうち、抽出された原因表現の中に出現し、かつ分析対象を表す語句として入力された分析対象語句と関連する関連語を、関連語候補として抽出する関連語候補抽出処理、関連語候補が含まれる原因表現に対応する結果表現に出現する分析対象語句以外の全分析対象の数に対する、関連語候補に関連する分析対象のうち分析対象語句以外の全分析対象に出現する分析対象の数の割合を関連語候補ごとに算出し、算出した割合が閾値以上の関連語候補を関連語として特定する関連語特定処理、および、特定された関連語を抽出した原因表現を含む文書を抽出する文書抽出処理を実行させることを特徴とする。本発明によれば、分析対象を表す語句が記載されていない文書であっても、分析対象データの変化に影響を与える原因が記載された文書を検索できる。以下、本発明の実施形態を図面を参照して説明する。以下の説明では、毒物混入X国製食品を背景に、X国製食品Dと食品Gのボイコット運動が各地で頻発している。や材料Cの発癌性を理由に、材料Cを含む食品Eの購入は避けるべきである。のような文書に対して、Aを背景にBやAを理由にBなどの因果関係を表現する文字列パターンを手がかり表現と呼ぶ。また、因果関係を表す表現のうち、原因を表現する部分を原因表現と呼び、結果を表現する部分を結果表現と呼ぶ。例えば、手がかり表現がAを理由にBである場合、Aが原因表現に対応し、Bが結果表現に対応する。実施形態1.図1は、本発明による情報検索装置の第1の実施形態の構成例を示すブロック図である。本実施形態における情報検索装置は、因果関係候補抽出部100と、関連語候補抽出部101と、関連語特定部102と、文書抽出部103と、手がかり表現辞書記憶部105と、分析対象-関連語対応辞書記憶部106とを備えている。また、本実施形態における情報検索装置は、原因文書提示部104を備えていてもよい。また、本実施形態における情報検索装置には、例えばユーザ等により、分析対象を表す語句以下、分析対象語句と記す。と文書集合とが入力される。手がかり表現辞書記憶部105は、手がかり表現を含む手がかり表現辞書を記憶する。図2は、手がかり表現辞書に含まれるデータの例を示す説明図である。手がかり表現辞書には、例えば、因果関係を含む文を文書集合から抽出するためのAを理由にBやAを背景にBなどの手がかり表現が含まれる。分析対象-関連語対応辞書記憶部106は、分析対象と分析対象の関連語との関連性を表すデータを含む分析対象-関連語対応辞書を記憶する。言い換えると、分析対象-関連語対応辞書記憶部106は、分析対象と分析対象に関連する語関連語の間の対応関係を示す情報以下、関連情報と記すこともある。を含む分析対象-関連語対応辞書を記憶していると言うことができる。ここで、関連語とは、分析対象との共起確率が高い語を指す。なお、共起確率が高いかどうか判断する閾値は、予め定められる。図3は、分析対象-関連語対応辞書に含まれるデータの例を示す説明図である。図3に示す例では、横方向に分析対象、縦方向に関連語を示す分析対象-関連語対応辞書を例示している。また、図3に示す例では、分析対象と関連のある関連語を1で表し、分析対象と関連のない関連語を0で表している。分析対象-関連語対応辞書は、ユーザ等によって予め作成される。また、例えば、関連語を属性とした場合、非特許文献1に記載されている方法で分析対象-関連語対応辞書を作成することができる。具体的には、分析対象と属性関連語の対を文書から抽出し、共通する対象と共通する属性とをそれぞれまとめることで、分析対象と属性との対応関係すなわち、分析対象-関連語対応辞書を作成することができる。なお、図3に示す例では、分析対象と関連のある関連語と関連のない関連語を、それぞれ1と0の2値で表した。ただし、分析対象との関連性を表す方法は、1と0の2値に限定されない。例えば、分析対象と属性の組の出現する頻度などをもとに関連の強さの程度を測り、その関連の強さの程度実数を用いて分析対象との関連性を表しても良い。手がかり表現辞書記憶部105および分析対象-関連語対応辞書記憶部106は、例えば、磁気ディクス等により実現される。因果関係候補抽出部100は、手がかり表現辞書に含まれる手がかり表現を利用して、入力される文書集合から因果関係を含む文を抽出する。以下、因果関係候補抽出部100が抽出した因果関係を含む文を候補文と記す。そして、因果関係候補抽出部100は、手がかり表現を利用して、抽出した候補文から原因表現と結果表現を抽出する。図4は、情報検索装置に入力される文書集合の例を示す説明図である。図4に示す例では、各文書が文書番号で識別され、文書中の各テキストに文番号を付与して各テキストが識別されていることを示す。因果関係候補抽出部100は、手がかり表現とユーザが入力する文書集合中の文とのマッチングを行うことで、因果関係を含む文を抽出する。例えば、図2に例示する手がかり表現が手がかり表現辞書に登録されているとする。この場合、因果関係候補抽出部100は、図4に例示する文書集合の例から、文書番号、文番号、テキスト=1、10、毒物混入X国製食品を背景に、X国製食品Dと食品Gのボイコット運動が各地で頻発している。,1、21、材料Cの発癌性を理由に、材料Cを含む食品Eの購入は避けるべきである。のように、因果関係を含む文候補文を抽出する。そして、因果関係候補抽出部100は、例えば、毒物混入X国製食品を背景に、X国製食品Dと食品Gのボイコット運動が各地で頻発している。の文から、原因表現として毒物混入X国製食品と抽出し、結果表現としてX国製食品Dと食品Gのボイコット運動が各地で頻発している。を抽出する。なお、文字列パターンと、文章とのマッチングを行う方法は広く知られており、詳細な説明は省略する。関連語候補抽出部101は、原因表現に出現し、かつ、分析対象と関連する関連語を、分析対象-関連語対応辞書から関連語候補として抽出する。すなわち、関連語候補抽出部101は、分析対象-関連語対応辞書に含まれる関連語のうち、因果関係候補抽出部100が抽出した原因表現の中に出現し、かつ分析対象語句と関連する関連語を、関連語候補として抽出する。なお、分析対象-関連語対応辞書が、分析対象と関連語との関連性を、関連の強さの程度実数を用いて表している場合、関連語候補抽出部101は、関連の強さの程度が予め定めた閾値以上の関連語を関連語候補として抽出してもよい。関連語特定部102は、結果表現に出現する分析対象の数に対する関連語候補に関連する分析対象のうち結果表現に出現する分析対象の数の割合を関連語候補ごとに算出する。具体的には、関連語特定部102は、関連語候補が含まれる原因表現に対応する結果表現に出現する分析対象語句以外の全分析対象の数に対する、関連語候補に関連する分析対象のうち上記分析対象語句以外の全分析対象に出現する分析対象の数の割合を関連語候補ごとに算出する。そして、関連語特定部102は、算出した割合が閾値以上の関連語候補を関連語として特定する。なお、関連語の特定に用いられる閾値は、予め定められた値であってもよく、算出した割合全体の分布等に基づいて決定される値であってもよい。なお、本実施形態では、この閾値が予め定められている場合について説明する。以下、関連語特定部102の動作を詳細に説明する。まず、関連語特定部102は、関連語候補抽出部101が抽出した関連語候補ごとに、分析対象-関連語対応辞書から、分析対象語句以外でその関連語候補に関連する分析対象の数を導出する。次に、関連語特定部102は、関連語候補が含まれる原因表現に対応する結果表現に出現する分析対象語句以外の全分析対象を特定し、その分析対象の数を数える。さらに、関連語特定部102は、結果表現に出現する全分析対象の数に対する、関連語候補に関連する分析対象のうち結果表現に出現する分析対象の数の割合を関連語候補ごとに算出する。そして、関連語特定部102は、算出した割合が閾値以上の関連語候補を関連語として特定する。文書抽出部103は、関連語特定部102が特定した関連語が抽出された原因表現を含む文を原因文書として抽出する。文書抽出部103は、原因表現を含む文を記載された原因文書のリストを作成してもよい。ここで、図4、図2および図5に示す例に基づいて、関連語候補抽出部101と関連語特定部102と文書抽出部103の動作を説明する。図5は、分析対象-関連語対応辞書に含まれるデータの他の例を示す説明図である。なお、図5に例示する分析対象-関連語対応辞書は、図3に例示する分析対象-関連語対応辞書を具体化したものである。ここでの説明では、ユーザが入力する分析対象語句を食品Bとする。また、因果関係候補抽出部100が、図2に例示する手がかり表現を用いて、図4に例示する文書集合から、毒物混入X国製食品を背景に、X国製食品Dと食品Gのボイコット運動が各地で頻発している。と材料Cの発癌性を理由に、材料Cを含む食品Eの購入は避けるべきである。の2文を抽出したとする。この場合の原因表現は、毒物混入X国製食品および材料Cの発癌性である。そこで、関連語候補抽出部101は、図5に例示する分析対象-関連語対応辞書から、X国製と材料Cを関連語候補として抽出する。次に、関連語特定部102は、抽出された関連語候補であるX国製と材料Cに関連する分析対象を分析対象語句以外から特定し、その分析対象の数を数える。図5に例示する分析対象-関連語対応辞書から、X国製に関連のある分析対象は、食品A、食品Cおよび食品Gの3語である。同様に、材料Cに関連のある分析対象は、食品Cおよび食品Dの2語である。そして、関連語特定部102は、関連語候補が含まれる原因表現に対応する結果表現に出現する全ての分析対象を特定し、その分析対象の数を数える。関連語候補X国製の場合、対応する結果表現は、X国製食品Dと食品Gのボイコット運動が各地で頻発している。である。そこで、関連語特定部102は、その結果表現に出現する分析対象を食品Dおよび食品Gと特定する。同様に、関連語候補材料Cの場合、対応する結果表現は、材料Cを含む食品Eの購入は避けるべきである。である。そこで、関連語特定部102は、その結果表現に出現する分析対象を食品Eと特定する。したがって、関連語特定部102は、この場合の全分析対象を、食品D、食品Gおよび食品Eの3語と特定する。次に、関連語特定部102は、結果表現に出現する全分析対象の数に対する、関連語候補に関連する分析対象のうち結果表現に出現する分析対象の数の割合を関連語候補ごとに算出する。例えば、関連語候補X国製の場合、関連語候補に関連する分析対象は、食品A、食品Cおよび食品Gである。また、結果表現に出現する分析対象は、食品D、食品Gおよび食品Eである。この結果表現に出現する分析対象のうち、関連語候補に関連する分析対象は、食品Gの1語である。そこで、関連語特定部102は、関連語候補に関連する分析対象数に対する結果表現に出現する分析対象数の割合を、1/3=0.33と算出する。同様に、関連語候補材料Cの場合、関連語候補に関連する分析対象は、食品Cおよび食品Dである。また、結果表現に出現する分析対象は、食品D、食品Gおよび食品Eである。この結果表現に出現する分析対象のうち、関連語候補に関連する分析対象は、食品Dの1語である。そこで、関連語特定部102は、関連語候補に関連する分析対象数に対する結果表現に出現する分析対象数の割合を、1/2=0.50と算出する。そして、関連語特定部102は、算出した割合が予め定めた閾値以上の関連語候補を関連語として特定する。ここで、予め定めた閾値が0.40である場合、関連語特定部102は、割合が閾値以上の値をとる関連語候補である材料Cを関連語として特定する。最後に、文書抽出部103は、関連語材料Cを抽出した原因表現を含む文材料Cの発癌性を理由に、材料Cを含む食品Eの購入は避けるべきである。が記載された原因文書を抽出し、文書リストを作成する。原因文書提示部104は、文書抽出部103が抽出した原因文書をユーザに表示する。原因文書提示部104は、例えば、ディスプレイ装置により実現される。因果関係候補抽出部100と、関連語候補抽出部101と、関連語特定部102と、文書抽出部103とは、プログラム情報検索プログラムに従って動作するコンピュータのCPUによって実現される。例えば、プログラムは、情報検索装置の記憶部図示せずに記憶され、CPUは、そのプログラムを読み込み、プログラムに従って、因果関係候補抽出部100、関連語候補抽出部101、関連語特定部102、および文書抽出部103として動作してもよい。また、因果関係候補抽出部100と、関連語候補抽出部101と、関連語特定部102と、文書抽出部103とは、それぞれが専用のハードウェアで実現されていてもよい。次に、本実施形態における情報検索装置の動作を説明する。図6は、第1の実施形態の情報検索装置の動作例を示すフローチャートである。まず、因果関係候補抽出部100は、手がかり表現辞書に登録された手がかり表現を用いて、ユーザが入力する文書集合から手がかり表現を含む文を抽出するステップS1。そして、因果関係候補抽出部100は、抽出した文の原因表現と因果表現とを特定するステップS2。次に、関連語候補抽出部101は、分析対象-関連語対応辞書から、原因表現に出現し、かつ分析対象と関連する関連語を関連語候補として抽出するステップS3。次に、関連語特定部102は、抽出された関連語候補に関連し分析対象語句とは異なる分析対象の数に対する、抽出された関連語候補と関連し結果表現に出現する分析対象語句とは異なる分析対象の数の割合を関連語候補ごとに算出するステップS4。そして、関連語特定部102は、関連語候補の中から、割合の閾値として予め定められた値を用いて、原因に関連する関連語を特定するステップS5。次に、文書抽出部103は、関連語特定部102が特定した関連語が抽出された原因表現を含む文を原因文書として抽出し、原因文書のリストを作成するステップS6。最後に、原因文書提示部104は、原因文書をユーザに対して提示するステップS7。以上のように、本実施形態よれば、因果関係候補抽出部100が、手がかり表現を用いて、入力された文書集合から因果関係を表す語句を含む候補文を特定し、その候補文から原因表現と結果表現とを抽出する。また、関連語候補抽出部101が、分析対象-関連語対応辞書に出現する関連語のうち、原因表現に出現し、かつユーザが入力した分析対象語句と関連する関連語を、関連語候補として抽出する。さらに、関連語特定部102が、抽出された関連語と関連する分析対象の数を利用して関連語候補から関連語を特定し、文書抽出部103が、特定された関連語を抽出した原因表現を含む文を抽出する。具体的には、関連語特定部102が、関連語候補が含まれる原因表現に対応する結果表現に出現する分析対象語句以外の全分析対象の数に対する、関連語候補に関連する分析対象のうち分析対象語句以外の全分析対象に出現する分析対象の数の割合を関連語候補ごとに算出する。そして、関連語特定部102が、算出した割合が閾値以上の関連語候補を関連語として特定する。そのような構成により、分析対象を表す語句が記載されていない文書であっても、分析対象データの変化に影響を与える原因が記載された文書を検索できる。すなわち、具体的には、分析対象データの変化に影響を与える原因が記載された文書を、その対象の語句が直接記載されていない場合にも検索できる。具体的には、本実施形態では、分析対象と似た傾向を示すと考えられる他の分析対象について書かれた文書から原因を推定し、その原因が記載された文書を抽出する。そのため、分析対象に関連する事柄を含む文書であって、その分析対象以外の分析対象について書かれた文書から、その分析対象のデータに変化を及ぼす原因文書を検索できる。また、文書抽出部103は、原因表現を含む文が記載された原因文書のリストを作成してもよい。実施形態2.図7は、本発明による情報検索装置の第2の実施形態の構成例を示すブロック図である。なお、第1の実施形態と同様の構成については、図1と同一の符号を付し、説明を省略する。本実施形態における情報検索装置は、因果関係候補抽出部100と、関連語候補抽出部101と、統計的関連語特定部107と、文書抽出部103と、手がかり表現辞書記憶部105と、分析対象-関連語対応辞書記憶部106とを備えている。また、本実施形態における情報検索装置も、原因文書提示部104を備えていてもよい。すなわち、本実施形態における情報検索装置は、第1の実施形態の関連語特定部102を統計的関連語特定部107に置き換えたものに相当する。統計的関連語特定部107は、第1の実施形態における関連語特定部102と同様、結果表現に出現する分析対象の数に対する関連語候補に関連する分析対象のうち結果表現に出現する分析対象の数の割合を関連語候補ごとに算出する。そして、統計的関連語特定部107は、関連語候補ごとに算出した割合の平均と各関連語候補の割合とのずれの大きさに基づいて、関連語候補の中から関連語を特定する。具体的には、統計的関連語特定部107は、関連語候補ごとに算出した割合の平均μおよび標準偏差σを算出する。そして、統計的関連語特定部107は、ユーザ等により指定された実数Nを用いて、閾値μNσを算出する。そして、統計的関連語特定部107は、算出した割合が閾値以上の関連語候補を関連語として特定する。この実数Nの値は、関連語候補の割合が上位どの程度の範囲までの関連語候補を関連語として特定するか決定するための基準とする値といえる。なお、実数Nの値を選ぶ基準は、例えば、非特許文献2に記載されている。このように、本実施形態における統計的関連語特定部107は、関連度の特定に用いる閾値を算出し、その閾値を用いて関連度を特定する点において、第1の実施形態における関連語特定部102と異なる。因果関係候補抽出部100と、関連語候補抽出部101と、統計的関連語特定部107と、文書抽出部103とは、プログラム情報検索プログラムに従って動作するコンピュータのCPUによって実現される。また、因果関係候補抽出部100と、関連語候補抽出部101と、統計的関連語特定部107と、文書抽出部103とは、それぞれが専用のハードウェアで実現されていてもよい。次に、本実施形態における情報検索装置の動作を説明する。図8は、第2の実施形態の情報検索装置の動作例を示すフローチャートである。ユーザが入力する文書集合から原因表現と因果表現とを特定し、関連語候補ごとに割合を算出するまでの処理は、図6におけるステップS1~ステップS4までの処理と同様である。統計的関連語特定部107は、抽出された関連語候補と関連し分析対象語句とは異なる分析対象の数に対する、抽出された関連語候補と関連し結果表現に出現する分析対象語句とは異なる分析対象の数の割合から、割合の平均μと標準偏差σとを算出する。また、統計的関連語特定部107は、ユーザが入力する実数Nを用いて、閾値μNσを算出する。そして、統計的関連語特定部107は、算出した割合が閾値以上の関連語候補を関連語として特定するステップS8。以降、特定された関連語が抽出された原因表現を含む文書を特定し、ユーザに提示するまでの処理は、図6におけるステップS6~ステップS7までの処理と同様である。以上のように、本実施形態よれば、統計的関連語特定部107が、関連語候補ごとに算出した割合の平均μと各関連語候補の割合とのずれの大きさ例えば、標準偏差σに基づいて算出される閾値以上の関連語候補を関連語として特定する。よって、第1の実施形態の効果に加え、関連語候補を関連語として特定するための閾値を統計的に決定できる。具体的には、本実施形態では、割合の平均μと標準偏差σから算出される平均μからのずれを閾値として用いる。そのため、文書集合中の文書ドメインの違いによる関連語と関連のある分析対象の出現頻度の違いを統計的に扱うことができる。よって、文書集合に含まれる文書のドメインに拠らずに閾値を決定できる。次に、本発明の最小構成の例を説明する。図9は、本発明による情報検索装置の最小構成の例を示すブロック図である。本発明による情報検索装置は、文書中の因果関係を表す文字列パターン例えば、~を背景に,~を理由にを含む手がかり表現辞書を記憶する手がかり表現辞書記憶手段81例えば、手がかり表現辞書記憶部105と、分析対象と、分析対象に関連する語である関連語との関連性を表す分析対象-関連語対応辞書を記憶する分析対象-関連語対応辞書記憶手段82例えば、分析対象-関連語対応辞書記憶部106と、手がかり表現辞書に含まれる文字列パターンに基づいて、入力された文書集合から因果関係を表す語句を含む文である候補文を特定し、その候補文から原因を表す原因表現と、結果を表す結果表現とを抽出する因果関係候補抽出手段83例えば、因果関係候補抽出部100と、分析対象-関連語対応辞書に含まれる関連語のうち、因果関係候補抽出手段83が抽出した原因表現の中に出現し、かつ分析対象を表す語句として入力された分析対象語句と関連する関連語を、関連語候補として抽出する関連語候補抽出手段84例えば、関連語候補抽出部101と、関連語候補が含まれる原因表現に対応する結果表現に出現する分析対象語句以外の全分析対象の数に対する、関連語候補に関連する分析対象のうち分析対象語句以外の全分析対象に出現する分析対象の数の割合を関連語候補ごとに算出し、算出した割合が閾値以上の関連語候補を関連語として特定する関連語特定手段85例えば、関連語特定部102と、特定された関連語を抽出した原因表現を含む文書を抽出する文書抽出手段86例えば、文書抽出部103とを備えている。そのような構成により、分析対象を表す語句が記載されていない文書であっても、分析対象データの変化に影響を与える原因が記載された文書を検索できる。また、関連語特定手段85は、関連語候補ごとに算出した割合の平均例えば、平均μと各関連語候補の割合とのずれの大きさ例えば、標準偏差σに基づいて閾値を決定し、その閾値以上の関連語候補を関連語として特定してもよい。このようにすることで、関連語候補を関連語として特定するための閾値を統計的に決定できる。また、関連語特定手段85は、関連語候補の割合が上位どの程度の範囲までの関連語候補を関連語として特定するか決定するための基準値例えば、実数Nと、関連語候補ごとに算出した割合の平均および標準偏差とに基づいて閾値例えば、μNσを決定し、その閾値以上の関連語候補を関連語として特定してもよい。また、分析対象-関連語対応辞書記憶手段81は、関連の強さの程度を用いて分析対象と関連語との関連性を表す分析対象-関連語対応辞書を記憶してもよい。そして、関連語候補抽出手段84は、関連の強さの程度が予め定めた閾値以上の関連語を関連語候補として抽出してもよい。"