"文章データに含まれる情報をたとえて提示する装置であって、前記文章データの書き手のイベント、当該イベントの日付、場所及び同行者を示す情報を第1データベースに格納する手段と、前記同行者毎に前記書き手との関連性を指標化した評価パラメータを第2データベースに格納する手段と、前記文章データから日付と滞在地の組み合わせを抽出する手段と、前記抽出された組み合わせに該当するイベントの同行者を前記第1データベースから読み込む手段と、前記同行者に対応する前記評価パラメータを前記第2データベースから取得する手段とを具備することを特徴とする情報提示装置。前記評価パラメータは、少なくとも前記書き手と前記同行者との同行頻度及び関係性を有することを特徴とする請求項1に記載の情報提示装置。前記評価パラメータは、さらに前記書き手と前記同行者との親密度を有することを特徴とする請求項2に記載の情報提示装置。前記文章データの読み手のイベントの同行者毎に前記読み手との関連性を指標化した評価パラメータを第3データベースに格納する手段と、前記第3データベースから全ての同行者について前記読み手の同行者の評価パラメータを取得する手段と、前記取得された書き手の同行者の評価パラメータと、前記読み手の全ての同行者の評価パラメータとの一致度をそれぞれ算出する手段と、前記算出された一致度に基づいて前記読み手の同行者を提示する手段とをさらに具備することを特徴とする請求項1乃至3のいずれか1項に記載の情報提示装置。前記一致度の算出において、前記書き手の同行者の評価パラメータに加えて、当該同行者とのイベントに基づいて前記一致度を算出することを特徴とする請求項4に記載の情報提示装置。文章データに含まれる情報をたとえて提示する方法であって、前記文章データの書き手のイベント、当該イベントの日付、場所及び同行者を示す情報を第1データベースに格納するステップと、前記同行者毎に前記書き手との関連性を指標化した評価パラメータを第2データベースに格納するステップと、前記文章データから日付と滞在地の組み合わせを抽出するステップと、前記抽出された組み合わせに該当するイベントの同行者を前記第1データベースから読み込むステップと、前記同行者に対応する前記評価パラメータを前記第2データベースから取得するステップとを有することを特徴とする情報提示方法。前記評価パラメータは、少なくとも前記書き手と前記同行者との同行頻度及び関係性を有することを特徴とする請求項6に記載の情報提示方法。前記評価パラメータは、さらに前記書き手と前記同行者との親密度を有することを特徴とする請求項7に記載の情報提示方法。前記文章データの読み手のイベントの同行者毎に前記読み手との関連性を指標化した評価パラメータを第3データベースに格納するステップと、前記第3データベースから全ての同行者について前記読み手の同行者の評価パラメータを取得するステップと、前記取得された書き手の同行者の評価パラメータと、前記読み手の全ての同行者の評価パラメータとの一致度をそれぞれ算出するステップと、前記算出された一致度に基づいて前記読み手の同行者を提示するステップとをさらに具備することを特徴とする請求項6乃至8のいずれか1項に記載の情報提示方法。前記一致度の算出において、前記書き手の同行者の評価パラメータに加えて、当該同行者とのイベントに基づいて前記一致度を算出することを特徴とする請求項9に記載の情報提示方法。ところが、上記技術では、比喩表現そのものに個々のユーザの経験は反映しないため、構築されるモデルは万人に共通である。よって、提示された比喩表現が、必ずしも個々のユーザにとって理解し易いものであるとは限らない。この発明は上記事情に着目してなされたもので、その目的とするところは、利用者の経験を反映して提示すべき対象の理解度を向上させることができる情報提示装置及び情報提示方法を提供することにある。上記目的を達成するために、本発明の第1の態様は、文章データに含まれる情報をたとえて提示する装置及び方法であって、前記文章データの書き手のイベント、当該イベントの日付、場所及び同行者を示す情報を第1データベースに格納する手段と、前記同行者毎に前記書き手との関連性を指標化した評価パラメータを第2データベースに格納する手段と、前記文章データから日付と滞在地の組み合わせを抽出する手段と、前記抽出された組み合わせに該当するイベントの同行者を前記第1データベースから読み込む手段と、前記同行者に対応する前記評価パラメータを前記第2データベースから取得する手段とを具備するものである。第1の態様によれば、第1の態様によれば、文章の書き手の行動履歴情報を反映して、書き手とそのイベントの同行者との関連性を指標化した評価パラメータを求め、書き手の感覚を定量的な表現で提示することで、利用者の理解度を向上させることができる。本発明の第2の態様は、前記第1の態様において、前記評価パラメータは、少なくとも前記書き手と前記同行者との同行頻度及び関係性を有することを特徴とする。第2の態様によれば、評価パラメータを書き手と同行者との同行頻度及び関係性によって表すことで、例えば、いつものメンバという曖昧な表現に対して、書き手の同行者と関係同行頻度、関係性を定量的な評価パラメータで提示することで、当該同行者がどの位の頻度で会う、どのような関係性の相手であるかを的確に理解することができる。本発明の第3の態様は、前記第2の態様において、前記評価パラメータは、さらに前記書き手と前記同行者との親密度を有することを特徴とする。第3の態様によれば、評価パラメータを書き手と同行者との同行頻度、関係性、及び親密度によって表すことで、さらに当該同行者がどのくらい親密な相手であるかまで含めて的確に理解することができる。本発明の第4の態様は、前記第1乃至3のいずれかの態様において、前記文章データの読み手のイベントの同行者毎に前記読み手との関連性を指標化した評価パラメータを第3データベースに格納する手段と、前記第3データベースから全ての同行者について前記読み手の同行者の評価パラメータを取得する手段と、前記取得された書き手の同行者の評価パラメータと、前記読み手の全ての同行者の評価パラメータとの一致度をそれぞれ算出する手段と、前記算出された一致度に基づいて前記読み手の同行者を提示する手段とをさらに具備するものである。第4の態様によれば、個々のユーザの経験行動履歴情報を用いて比喩表現を生成することで、各ユーザ毎に理解し易い表現を提示することができる。すなわち、文章の書き手の経験と同等な読み手の経験を提示することにより、書き手と読み手との間における共感性を高めることが可能となる。本発明の第5の態様は、前記第4の態様において、前記一致度の算出において、前記書き手の同行者の評価パラメータに加えて、当該同行者とのイベントに基づいて前記一致度を算出するものである。第5の態様によれば、さらに書き手の経験に一致するような読み手の経験を提示することが可能となり、書き手の経験に対する共感をより高めることができる。すなわちこの発明によれば、利用者の経験を反映して提示すべき対象の理解度を向上させることができる情報提示装置及び情報提示方法を提供することができる。以下、図面を参照して、この発明に係る情報提示装置及び情報提示方法の実施の形態について説明する。第1実施形態第1実施形態は、文章に含まれるいつものメンバのような曖昧な表現について、その文章の書き手の行動履歴情報ライフログデータを用いて定量的な指標評価パラメータを求める手法について説明する。図1は、第1実施形態に係る情報提示装置の構成を示すブロック図である。情報提示装置101は、入力文章分析部11、同行者ID読込部12、書き手の同行者評価パラメータ取得部13、書き手のライフログデータベースライフログDB2、及び書き手の同行者データベース書き手の同行者DB3を備える。入力文章分析部11には、評価対象となる表現を使用した文書入力文章がテキストデータとして入力される。入力文章分析部11は、構造解析等の手法を用いて、書き手の文章に記載された日付と滞在地の組み合わせを抽出する。同行者ID読込部12は、入力文章分析部11で抽出された日付と滞在地の組み合わせをもとに、後述するライフログDB2から該当するイベントの同行者IDを読み込む。書き手の同行者評価パラメータ取得部13は、同行者ID読込部12で読み込んだ同行者IDをもとに、後述する書き手の同行者DB3から、同行者と書き手との関連性を指標化した評価パラメータを取得する。なお、書き手の同行者DB3を予め設けておくのではなく、書き手の同行者評価パラメータ取得部13が、後述する方法でライフログDB2から同行者評価パラメータを算出するように構成してもよい。図2に、ライフログDB2の構成例を示す。ライフログDB2には、日付、書き手のその日のイベント、当該イベントを実施した場所ランドマーク、及び当該イベントへの同行者IDが記憶される。ライフログDB2はユーザ毎に作成される。図2に示すように、ライフログDB2は、滞在地DB201、滞留地DB202及びスケジュールDB203をもとに作成することができる。滞在地DB201は、書き手の携帯端末が有するGPSGlobalPositioningSystem受信機等によって取得される位置情報緯度経度情報とその取得時刻を格納する。滞留地DB202は、日付、開始時刻、終了時刻、及び緯度経度情報を有する。滞在地DB201に含まれる緯度経度情報から、例えば、一定範囲に一定時間以上滞留した場合を滞留とみなす、等の処理により抽出される滞留地一覧を格納する。スケジュールDB203は、書き手の携帯端末が有するスケジューラ等によって登録されたイベントとその日時を対応付けて格納する。ライフログDB2のランドマークは、滞留地DB202の各滞留地の緯度経度に対応するランドマーク名を付与して格納する。名称の対応付けは、例えば、汎用的に利用可能な地理情報に関するAPIApplicationInterface等を利用する。ライフログDB2のイベントは、滞留地DB202に蓄積されている各滞留地を、1イベントとして登録する。イベント名は、滞留地DB202における滞留時間に対応するイベントがスケジュールDB203に存在する場合、該当イベント名称をライフログDB2に格納し、存在しない場合は空欄とする。対応付けは、例えば、イベント実施時間と滞留時間が最も長く重複するものを選出する。なお、ライフログDB2のイベント、ランドマークの名称がユーザ間で必ずしも完全一致するとは限らないため、ライフログDB2の個々の名称を事前にカテゴリ分類する。例えば、打合せ、会議等は、仕事に分類する。このように分類を行うことにより、後述する同行者抽出処理において完全に一致する名称が存在しない場合はカテゴリが一致すれば同等とみなす、という代替処理が行える。ライフログDB2の同行者IDは、他ユーザの滞在地DB201-B,C,...と当該ユーザ自身の滞在地DB201を用いて、例えば、瀬古俊一,西野正彬,茂木学,山田智広,武藤伸洋,阿部匡伸,誤差情報を考慮した同行判定の最適化方法,電子情報通信学会総合大会講演論文集2009年_情報システム1,124,2009-03-04等の手法により各時間帯における同行者を抽出し、ライフログDB2に格納する。なお、同行者IDはグループ毎に付与する。例えば、ユーザA,Bとの同行は、ID=1、ユーザBのみとの同行はID=2とする。図3に、書き手の同行者DB3の構成例を示す。書き手の同行者DB3には、同行者毎に、同行者と会う頻度同行頻度、親密度、及び関係性イベント種類毎の同行比率が記憶される。例えば、同行者1について同行頻度、親密度、関係性を算出する際にはライフログDB2から同行者IDが1である行を参照する。同行者DB3もライフログDB2と同様に、各ユーザ毎に作成する。同行者IDは、ライフログDB2の同行者ID列に記載のIDと対応するものとする。各同行者IDに対応する同行者名は、例えば後述する同行頻度算出時に、比較対象とする他ユーザの滞在地DB201-B,C,...に付与される本人の名称を用いるものとする、あるいは、同行者DB3の作成時に手動で入力する、等の手段により格納する。同行者DB3の同行頻度は、計算時の日付現在日と、過去にその相手と同行した日を入力として、図4及び図5に示す算出式により平均同行間隔及びその分散を算出する。同じ日に何度も同行するような場合まで考慮したい場合には、日単位ではなく、時間単位で、例えば計算時の日時現在日時と、過去の同行日時同行したイベントの開始時刻を用いて計算することもできる。図4は、平均同行間隔の算出処理を示したものである。図4の算出式により、現在からn回前までの同行に関して、同行間隔の平均を算出する。図5は、同行間隔の分散算出処理を示したもので、図5の算出式により、現在からn回前までの同行に関して、同行間隔の分散を算出する。同行者DB3の親密度は、何らかの既存手法により算出する。例えば、特開2011-76533に記載される手法等を用いて同行者との親密度を求めることができる。或いは、ライフログDB2の同行者列作成時に同行者との総同行時間長を算出してライフログDB2に共に格納しておき、その値を親密度合いとすることもできる。親密度の値は、同行時間長が最も長い同行者に対する比率によって算出する。図3の例では、最も長い同行者の親密度を1とする。同行者DB3の関係性は、関係性の分類は、例えば、仕事/プライベート/サークル、など同行者DB作成時に定義する。関係性の分類方法として、イベントのカテゴリによって分類する方法と時間帯によって分類する方法などが挙げられる。例えば、カテゴリによって分類する方法としては、カテゴリが仕事の場合は関係性を仕事、カテゴリが娯楽休暇の場合は、関係性をプライベートと分類する。時間帯によって分類する方法は、例えば、平日の9:00-19:00は仕事、それ以外はプライベートと分類する。関係性の値の算出は、例えば同行者1と10回同行した経験があり、うち2回が仕事、8回がプライベートの場合であれば、仕事を0.2、プライベートを0.8というように、合計値が1となるように設定する。次に、このように構成された情報提示装置101の動作について説明する。図6は、第1実施形態に係る情報提示装置の処理手順を示すフローチャートである。図7は、第1実施形態に係る実施例1を示す図である。なお、図6の各ステップの処理に先立ち、書き手のライフログDB2及び書き手の同行者DB3は、予め作成しておくものとする。ステップS1aにおいて、入力文章分析部11は、書き手の文章から日付、滞在地を抽出する。例えば、図7のような入力文章から5月30日と横浜の組み合わせが抽出され、同行者ID読込部12に出力される。ステップS2aにおいて、同行者ID読込部12は、入力文章分析部11で抽出された日付と滞在地をキーとして書き手のライフログDB2を参照し、該当するイベントの同行者IDを読み込む。例えば、図2の書き手のライフログDB2においては、当該日時5月30日、当該滞在地横浜、の行の同行者ID1を読み込む。ステップS3aにおいて、書き手の同行者評価パラメータ取得部13は、同行者ID読込部12により読み込まれた同行者IDをキーに書き手の同行者DB3から当該同行者の評価パラメータを取得する。例えば、評価パラメータとして、図3に示すように、同行者ID1の同行頻度平均同行間隔=0.8,平均同行間隔の分散=0.02、親密度総同行時間長=0.7、及び関係性仕事=0.9,サークル=0,等の各値が取得される。実施例1では、同行者の評価パラメータ同行頻度及び関係性から、図7に示すように、週に平均4回会う会社関係のメンバの飲み会のようなイメージです。のようにいつものメンバという曖昧な表現を定量的なたとえで提示することが可能となる。以上述べたように、第1実施形態によれば、文章の書き手の経験ライフログデータを反映していつものメンバのような曖昧な表現を定量的な評価パラメータで提示すること可能となるため、提示すべき対象について利用者の理解度を向上させることができる。第2実施形態第2実施形態は、文章に含まれるいつものメンバのような曖昧な表現について、その文章の書き手と読み手のそれぞれの行動履歴情報ライフログデータを用いて各人の評価パラメータを求め、読み手にとって適切な事象によって当該表現についてのたとえを提示する手法について説明する。図8は、第2実施形態に係る情報提示装置の構成を示すブロック図である。情報提示装置102は、上記図1に示す情報提示装置101の構成に、読み手の同行者評価パラメータ取得部14、評価値算出部15、同行者たとえ提示部16、及び読み手の同行者DB4を追加したものである。図8において、上記第1実施形態の図1と同一の構成には同一の符号を付し、詳しい説明は省略する。読み手の同行者DB4は、文章の読み手の同行者毎に、同行頻度、親密度、及び関係性が記憶される。読み手の同行者DB4は、書き手の同行者DB3と同様に、読み手のライフログDB図示省略をもとにユーザ毎に作成される。読み手の同行者評価パラメータ取得部14は、読み手の同行者DB4から全同行者の評価パラメータを取得する。評価値算出部15は、書き手の同行者評価パラメータ取得部13により取得される書き手の同行者の評価パラメータと、読み手の同行者評価パラメータ取得部14により取得される全ての読み手の同行者の評価パラメータとの間の一致度を算出し、一致度が閾値以上となる同行者を出力する。同行者提示部16は、評価値算出部15から出力される一致度が閾値以上の同行者をたとえとして提示する。次に、このように構成された情報提示装置102の動作について説明する。図9は、第2実施形態に係る情報提示装置の処理手順を示すフローチャートである。なお、図9において、ステップS1b~S3bまでは、上記第1実施形態の図4のステップS1a~S3aと同様の処理であるため、詳しい説明は省略する。また、図9の各ステップの処理に先立ち、書き手のライフログDB2、書き手の同行者DB3及び読み手の同行者DB4は、予め作成しておくものとする。図9のステップS4bにおいて、読み手の同行者評価パラメータ取得部14は、読み手の同行者DB4から読み手の全ての同行者の評価パラメータを取得する。ステップS5bにおいて、評価値算出部15は、書き手の同行者の評価パラメータと読み手の全ての同行者の評価パラメータとの一致度をそれぞれ算出し、一致度が最も高い読み手の同行者を決定する。図10に示すように、書き手の同行者ID1の評価パラメータと、読み手の同行者DB4の全ての同行者ID1,2,...の評価パラメータとの一致度を算出する。同行者の一致度は、例えば、同行頻度の評価値×総同行時間長の評価値×関係性の評価値により算出する。各評価値の算出式は、図11に示すコサイン類似度により求める。同行頻度については、x1=平均同行間隔,x2=平均同行間隔の分散のように2つの評価パラメータを用いて評価値を算出する。関係性については、x1=仕事の同行比率,x2=サークルの同行比率、...のように複数の評価パラメータを用いて評価値を算出する。ステップS6bにおいて、評価値算出部15は、ステップS5bで決定した読み手の評価パラメータの一致度が闘値以上であるかを判定し、一致度が閾値以上であると判定した場合は、上記ステップS5bで決定された同行者を結果として同行者提示部16に提示するステップS7b。一方、評価値算出部15は、上記ステップS6bの判定において、評価値の一致度が閾値以上でないと判定された場合は、当該経験無しとして終了するステップS8b。同行者提示部16は、図12に示すように、書き手が記載したブログ等の文章中のいつものメンバについて、あなたの経験にたとえると、xさん、yさんとの飲み会のようなイメージです。というたとえを提示する。このように読み手の経験を反映したたとえを提示することで、どれ位親しい人かを理解させることが可能となる。以上述べたように、上記第2実施形態では、文章の書き手の経験ライフログデータを反映して書き手の同行者の定量的な評価パラメータを求め、さらに読み手のライフログデータから読み手の各同行者の評価パラメータを求め、両者の評価パラメータの一致度が高い読み手の同行者をたとえとして提示する。したがって、第2実施形態によれば、読み手に対し、書き手の当該表現の使用に関する理解度を向上させ、文書の理解を支援する情報提供を行うことが可能となる。すなわち、文章の書き手の経験と同等な読み手の経験を提示することにより、書き手と読み手との間における共感性を高めることができる。なお、この発明は上記実施形態に限定されるものではない。例えば、評価値算出部15において、書き手の同行者とのイベント飲み会も考慮し、一致度が閾値以上である読み手の同行者が複数選出された場合に、その中でイベントも一致する読み手の同行者を優先的に抽出するようにしてもよい。この場合、読み手のライフログDBの同行者ID列において、同行者ID読込部12で抽出された書き手の同行者のIDに対応する行のイベントのテーブルを参照する。つまり、読み手のライフログDBから、複数選出された読み手の同行者IDに対応する行のイベントのテーブルを参照し、イベントも一致する読み手の同行者を抽出する。このように構成すると、さらに書き手の経験に一致するような読み手の経験を提示することが可能となり、書き手の経験に対する共感をより高めることができる。要するに、この発明は、上記実施形態そのままに限定されるものではなく、実施段階ではその要旨を逸脱しない範囲で構成要素を変形して具体化できる。また、上記実施形態に開示されている複数の構成要素の適宜な組み合せにより種々の発明を形成できる。例えば、実施形態に示される全構成要素から幾つかの構成要素を削除してもよい。さらに、異なる実施形態に亘る構成要素を適宜組み合せてもよい。"