"情報検索装置が、属性値が付与されている複数の文書からなる文書集合を対象として、指定された特定の語句の出現頻度と属性値との関係を求め、前記特定の語句の出現頻度が高い属性値を特定するステップと、前記情報検索装置が、前記文書集合を対象として、前記特定の語句とは異なる複数の他の語句それぞれについて出現頻度と属性値との関係を求め、前記複数の他の語句の中から、前記特定の語句と同じ属性値で前記出現頻度が高くなる語句を関連語句の候補として選択するステップと、前記情報検索装置が、前記特定の語句を含む前記文書と、前記関連語句の候補を含む前記文書と、に基づいて、前記特定の語句によって指し示される概念と関連性の高い文書を検索するステップと、前記情報検索装置が、前記検索の結果を出力するステップと、を有する情報検索方法。前記検索するステップにおいて、前記情報検索装置が、前記特定の語句に関連する文書、又は、前記関連語句の候補のうち前記特定の語句に関連する語句に関連する文書を検索する、請求項1に記載の情報検索方法。前記検索するステップにおいて、前記情報検索装置が、前記特定の語句と前記特定の語句が出現する文書との出現分布状況と、前記関連語句と当該関連語句が出現する文書との出現分布状況とを相互に比較してクラスタリングを行い、前記特定の語句を含むクラスタに含まれる文書を検索結果として取得する、請求項1に記載の情報検索方法。属性値が付与されている複数の文書からなる文書集合を対象として、指定された特定の語句の出現頻度と属性値との関係を求め、前記特定の語句の出現頻度が高い属性値を特定する出現頻度計算部と、前記文書集合を対象として、前記特定の語句とは異なる複数の他の語句それぞれについて出現頻度と属性値との関係を求め、前記複数の他の語句の中から、前記特定の語句と同じ属性値で前記出現頻度が高くなる語句を関連語句の候補として選択する出現頻度集計部と、前記特定の語句を含む前記文書と、前記関連語句の候補を含む前記文書と、に基づいて、前記特定の語句によって指し示される概念と関連性の高い文書を検索する関連情報獲得部と、前記情報検索装置が、前記検索の結果を出力する検索結果提示部と、を備える情報検索装置。前記関連情報獲得部は、前記特定の語句に関連する文書、又は、前記関連語句の候補のうち前記特定の語句に関連する語句に関連する文書を検索する、請求項4に記載の情報検索装置。前記関連情報獲得部は、前記特定の語句と前記特定の語句が出現する文書との出現分布状況と、前記関連語句と当該関連語句が出現する文書との出現分布状況とを相互に比較してクラスタリングを行い、前記特定の語句を含むクラスタに含まれる文書を検索結果として取得する、請求項4に記載の情報検索装置。請求項1乃至請求項3の何れかに記載した情報検索方法をコンピュータに実行させるための情報検索プログラム。上述のように、同じ語句であっても、その語句が指し示しているものは多種多様である。さらに、ある語句が同一のもの概念を指し示している場合でも、そのものの役割が状況に応じて変化することも珍しくはない。例えば、かぼちゃは一般には食用であるが、ハロウィンではかぼちゃは装飾に用いられる。また、日本では冬至にかぼちゃを食べる習慣がある。冬至におけるかぼちゃの役割は、食用という範疇にありながら、冬至特有の役割を有しており、日常的に食する場合とは異なるものと捉えるべきであると考えられる。しかしながら、既存手法を単純に適用することでは上記のように複数の概念を示す語句の中から特定の概念を判断することは難しい。なぜなら、先ず、解くべき問題に本質的な違いがあるからである。語句が表す事物の役割の識別で判断しなければならないのは、事物の同一性ではなく、同一の事物の役割の違い、すなわち、人間との関わり方の違いである。更に、語句が表す事物には多種多様のものが存在し、その多様さに対応する工夫が必要になる。例えば、同姓同名人物分離手法非特許文献2では、場所や組織名などの固有表現を各文書から抽出し、それらに基づいて人物を識別する。この手法が効果的であるのは、個々の人物は、社会における活動状況により特徴付けられ、その活動状況は、関連する場所、組織、コミュニティにより特徴付けられるからである。つまり、同姓同名人物分離は、人固有の性質を識別に利用しているのである。もし、この方法を、人物の名前ではなく、かぼちゃのような事物を表す語句に対して適用するのであれば、それらを特徴付ける他の事物を個別に選び出さなければならない。しかしながら、各種の事物に対してこのような他の事物を選び出すには、多大な労力を要する。例えば、かぼちゃがハロウィンで使われている状況を表している文書には、かぼちゃという語句とともにろうそくという語句も頻繁に現れる。よって、ろうそくという語句の有無が、かぼちゃがどのような場面で使われているかを判定する一つの材料になると考えられる。したがって、かぼちゃが使われている場面がハロウィンであるか否かを判定するための事物としてろうそくを用いることが可能である。しかし、この事物はかぼちゃがハロウィンで使われているか否かを判定するための特有の事物であり、他の事物にそのまま転用することはできない。他の事物に関連する状況を区別するためには、その事物の特徴を考慮して、個別に他の事物を用意しなければならない。このように、ある事物が具体的にどのような事物を表す目的で使われているかを判定する材料を全ての語句に対して設定することは非常に困難である。そのため、ある語句例えばかぼちゃに関連する状況例えばハロウィンに関する文書を検出することは困難であった。上述の課題を鑑み、本発明は、ある語句に関連した文書を文書集合から容易に抽出することを可能とする技術を提供することを目的とする。本発明の一態様は、情報検索装置が、属性値が付与されている複数の文書からなる文書集合を対象として、指定された特定の語句の出現頻度と属性値との関係を求め、前記特定の語句の出現頻度が高い属性値を特定するステップと、前記情報検索装置が、前記文書集合を対象として、前記特定の語句とは異なる複数の他の語句それぞれについて出現頻度と属性値との関係を求め、前記複数の他の語句の中から、前記特定の語句と同じ属性値で前記出現頻度が高くなる語句を関連語句の候補として選択するステップと、前記情報検索装置が、前記特定の語句を含む前記文書と、前記関連語句の候補を含む前記文書と、に基づいて、前記特定の語句によって指し示される概念と関連性の高い文書を検索するステップと、前記情報検索装置が、前記検索の結果を出力するステップと、を有する情報検索方法である。本発明の一態様は、上記の情報検索方法であって、前記検索するステップにおいて、前記情報検索装置が、前記特定の語句に関連する文書、又は、前記関連語句の候補のうち前記特定の語句に関連する語句に関連する文書を検索する。本発明の一態様は、上記の情報検索方法であって、前記検索するステップにおいて、前記情報検索装置が、前記特定の語句と前記特定の語句が出現する文書との出現分布状況と、前記関連語句と当該関連語句が出現する文書との出現分布状況とを相互に比較してクラスタリングを行い、前記特定の語句を含むクラスタに含まれる文書を検索結果として取得する。本発明の一態様は、属性値が付与されている複数の文書からなる文書集合を対象として、指定された特定の語句の出現頻度と属性値との関係を求め、前記特定の語句の出現頻度が高い属性値を特定する出現頻度計算部と、前記文書集合を対象として、前記特定の語句とは異なる複数の他の語句それぞれについて出現頻度と属性値との関係を求め、前記複数の他の語句の中から、前記特定の語句と同じ属性値で前記出現頻度が高くなる語句を関連語句の候補として選択する出現頻度集計部と、前記特定の語句を含む前記文書と、前記関連語句の候補を含む前記文書と、に基づいて、前記特定の語句によって指し示される概念と関連性の高い文書を検索する関連情報獲得部と、前記情報検索装置が、前記検索の結果を出力する検索結果提示部と、を備える情報検索装置である。本発明の一態様は、上記の情報検索装置であって、前記関連情報獲得部は、前記特定の語句に関連する文書、又は、前記関連語句の候補のうち前記特定の語句に関連する語句に関連する文書を検索する。本発明の一態様は、上記の情報検索装置であって、前記関連情報獲得部は、前記特定の語句と前記特定の語句が出現する文書との出現分布状況と、前記関連語句と当該関連語句が出現する文書との出現分布状況とを相互に比較してクラスタリングを行い、前記特定の語句を含むクラスタに含まれる文書を検索結果として取得する。本発明の一態様は、上記のいずれかの態様に係る情報検索方法をコンピュータに実行させるための情報検索プログラムである。本発明によれば、ある語句に関連した文書を文書集合から容易に抽出することが可能となる。以下、本発明の実施の形態について図面を参照しながら説明する。本発明の実施形態は情報検索装置である。情報検索装置は、ある語句に対して、その語句が指し示す概念固有の役割を演じている場面コンテキストを文書集合から求める。そして、情報検索装置は、その場面について記述している文書を文書集合から抽出する。先ず、図1を用いて、情報検索装置が行う処理の概略について説明する。図1は、文書集合10の概略について表す図である。図1Aにおいて、文書集合10は、WWW上の複数のブログ記事11を含む文書集合である。文書集合10には、例えばかしわもちの語句を含むブログ記事11aが含まれる。情報検索装置は、かしわもちという語句が指定された場合には、文書集合10の中から、かしわもちの語句を含むブログ記事11aを検索し、時系列で構造化する。これにより、かしわもちという語句が用いられるコンテキストを特定することができる。具体的には以下の通りである。情報検索装置は、図1Bに示すように、かしわもちの語句を含むブログ記事11aを文書集合10から検索する。情報検索装置は、かしわもちの語句を含むブログ記事11aの数記事数を日付毎に計数し、その出現頻度記事数を日付毎に求める。かしわもちの語句を含むブログ記事11aの日付毎の記事数は、図1Bに示すように、5月5日にピークとなっている。このときの記事数は21である。これにより、情報検索装置は、かしわもちという語句が用いられるコンテキストは、5月5日であると判断する。すなわち、情報検索装置は、この語句が用いられるコンテキストは子供の日であると判断する。このように、情報検索装置は、語句が用いられるコンテキストを特定するために有用であると考えられる属性値例えば、日付、時刻、空間座標等に基づいて、文書を構造化する。情報検索装置は、属性値に基づいて語句の出現分布を調べ、高頻度に出現する属性値を、語句が用いられるコンテキストに関連すると判断する。このようにして、その語句に固有な役割を演じている場面コンテキストの情報を取得できることについて、以下に更に説明する。図2は、かぼちゃという語句が含まれるブログ記事の記事数を日単位で集計し、その時間経過に伴う変化を示したグラフである。調査範囲の日付は、2008年1月1日から2008年12月31日としている。図2において、横軸はブログ記事の作成日付である。この日付は、2008年1月1日から数えた日数で示されている。縦軸はブログ記事の数である。なお、以下の説明では、日付dに書かれたブログ記事の集合をBdと記述する。また、集合Bdの中で、語句xを含むものの集合をBd,xと記述するものとする。また、|S|は集合Sの要素数を示す。したがって、|Bd,x|は、日付dに書かれ且つ語句xを含むブログ記事の記事数を示す。図2から明らかなように、日付dを変化させたときのブログ記事の記事数|Bd,x|の変動のグラフには、2カ所で急激な増加バーストが認められる。一つのピークは10月31日であり、この日は、ハロウィンに合致する。他のピークは12月21日であり、この日は、冬至に合致する。このように、かぼちゃという語句と、日付属性値との関係を求めると、ハロウィンと冬至で、出現頻度のピークが生じている。このことから、かぼちゃという語句に対して固有な役割を演じている場面コンテキストは、ハロウィンと冬至であると言える。このように、ある語句に対して固有な役割を演じている場面は、その語句を含むブログ記事の出現頻度の時系列データからバーストのピークを取り出すことで抽出できる。ある語句を含むブログ記事の出現頻度の時系列データからバーストのピークを自動的に検出するための具体的な方法としては、KleinbergのアルゴリズムJKleinbergBurstyandHierarchicalStructureinStreamsProc8thACMSIGKDDIntlConfonKnowledgeDiscoveryandDataMining2002がある。図3は、上述のKleinbergのアルゴリズムを適用して、かぼちゃの語句を含むブログ記事の出現頻度のバーストのピークを検出した結果を表す図である。上述のアルゴリズムを用いて、図3Aに示すようなかぼちゃの語句を含むブログ記事の出現頻度の時系列データにおいてピーク検出を行うと、図3Bに示すようなグラフが得られる。図3Bに示すように、このグラフは、10月31日と、12月21日にバーストレベルが極大になっている。したがって、情報検索装置は、この二つの日10月31日及び12月21日を、バーストのピークが発生する属性値日付とみなす。なお、ピークとなる日は1日であるとは限らず、複数の日にわたることもある。図3Bに示すように、この例では、かぼちゃの語句を含むブログ記事の出現頻度の時系列データから、情報検索装置は、バーストのピークに対応する日として、d1=10月31日及びd2=12月21日を検出する。そして、情報検索装置は、ハロウィンの場面について書かれたブログ記事の候補の集合として、集合Bd1,xを検出する。また、情報検索装置は、冬至の場面について書かれたブログ記事の候補の集合として、集合Bd2,xを検出する。次に、同一場面を構成する関連語句候補の抽出について説明する。これまでの説明では、かぼちゃという語句を手がかりに、ハロウィンや冬至という場面を検出する方法について説明した。しかしながら、ハロウィンや冬至という場面について書かれたブログ記事には、必ず、かぼちゃという語句が含まれているとは限らない。よって、かぼちゃという語句を手がかりにハロウィンや冬至という場面が特定できたとしても、それだけでは、ハロウィンや冬至の場面について記載したブログ記事を漏れなく抽出することは難しい。そこで、情報検索装置は、同一のコンテキストで頻繁に用いられる他の語句関連語句を抽出する。例えばハロウィンというコンテキストで頻繁に用いられる語句としては、かぼちゃ以外にも、魔女、仮装、ランタン、お化け、ろうそく等がある。また、例えば冬至というコンテキストで頻繁に用いられる語句としては、冬至梅、小豆粥、回帰線等がある。このような関連語句が抽出できれば、ハロウィンや冬至といった場面について書かれたブログ記事をより網羅的に収集できる。そこで、情報検索装置は、まず関連語句の候補を取得し、その候補の中から関連語句を検出する。そして、関連語句に基づいてブログ記事を検出する。情報検索装置は、ユーザによって指定された語句かぼちゃが高頻度で出現した日付d1又はd2において高頻度で出現した他の語句を、関連語句の候補として取得する。つまり、ある語句yがハロウィンという場面で固有の役割を担っている語句であるとすれば、この語句yが用いられたブログ記事の記事数|Bd,y|も、d1=10月31日でピークに達するように、バースト的に変化すると考えられる。よって、ハロウィンの日付d1d1=10月31日にバーストのピークがある他の語句yを含むブログ記事の集合Bd1,yの記事は、たとえかぼちゃという語句が含まれていないとしても、ハロウィンという場面について記述されたものである可能性が高い。具体的には、情報検索装置は、ハロウィンという場面について記述されたものである可能性が高い関連語句の候補の集合Yd1を、次のように作成する。先ず、情報検索装置は、辞書やコーパスなどから、語句の集合Dを作る。次に、情報検索装置は、語句の集合Dの要素となる語句y毎に、語句yを含むブログ記事の記事数|Bd,y|を時系列で計数する。そして、情報検索装置は、Kleinberg等のアルゴリズムに基づいて、記事数のバーストのピークが発生する日付を検出する。そして、集合Dの要素となる語句yのうち、バーストのピークが発生する日付が、指定された語句かぼちゃのバーストのピークが発生する日付10月31日と一致する語句yを関連語句の候補として抽出する。例えば、情報検索装置は、2008年10月31日がバーストのピークとなる関連語句の候補として、魔女、仮装、ランタン、お化け、ろうそく、さつまいも、柿、セーター、ストーブを抽出する。次に、関連語句の取捨選択について説明する。上述のように、情報検索装置は、2008年10月31日がバーストのピークとなる語句を関連語句として抽出する。この場合、関連語句はハロウィンという場面について記述されたブログ記事に含まれている可能性が高い。しかしながら、2008年10月31日がバーストのピークとなる語句は、必ずしもハロウィンという場面について記述されているとは限らない。例えば、上述した関連語句の具体例のうち、さつまいも、柿、セーター、ストーブなどのは、確かにこの時期に特徴的な食材や生活財であるが、ハロウィンとの関係性は低い。そこで、情報検索装置は、語句同士の文書集合における出現分布状況を相互に比較することにより、関連語句の候補を取捨選択する。つまり、情報検索装置は、語句は偏在するという性質を利用し、関連語句の候補から関連語句を最終的に選択する。このような選択が可能となる理由は、一般に、特定の語句は、どの文書にも同じように出現するのではなく、それが示す意味を反映し特定の文書でのみ出現確率が高くなっているためである。図4は、語句同士の文書集合における出現分布状況をネットワーク的に表現した図である。図4に示される図は、文書及び語句をノードとする二部グラフである。図4の二部グラフは、文書が語句を含む場合、又は語句が文書に現れる場合に、文書と語句との間にリンクが張られている。図4において、セーターやストーブという語句は、文書21d、21eに出現している。一方、かぼちゃという語句が登場する文書21a、21bには、セーターやストーブという語句は出現しない。また、かぼちゃという語句が出現する文書21a、21bには、仮装や魔女という語句も出現している。また、文書21cには、かぼちゃという語句は含まれていないが、文書21a、21bと同様に仮装や魔女という語句が出現している。このように、語句の偏在性により、文書に出現する語句には偏りが生じる。図4の例では、指定された語句であるかぼちゃと、仮装及び魔女という語句と、文書21a、21b、21cとが密なつながりを形成している図4の破線で囲まれた部分。よって、情報検索装置は、語句同士の文書集合における出現分布状況を相互に比較し、文書のつながりが密な部分構造を抽出することによって、ハロウィン関連の語句と文書とを抽出することができる。近年盛んに行われている複雑ネットワークの研究では、互いに密につながっている部分ネットワークをコミュニティと呼び、その抽出方法が各種提案されている。その中には、図4に示したような二部グラフに特化した手法もあるMJBarberModularityandcommunitydetectioninbipartitenetworksPhysicalReviewE76066102。情報検索装置は、これらのコミュニティ抽出法を使うことで、関連語句の候補と、指定語句と、文書集合10に含まれる文書とをクラスタリンググループ分けする。そして、情報検索装置は、クラスタリングによって生成された複数のクラスタのうち、指定語句を含んでいるクラスタに含まれる文書を、検索結果として取得する。上述のクラスタリングをこの記事と語句の関係を示すネットワークに適用すると、かぼちゃを含むクラスタには魔女、仮装、ランタン、お化け、ろうそくが含まれ、さつまいも、柿、セーター、ストーブは他のクラスタに含まれる。情報検索装置は、クラスタの中から、指定語句であるかぼちゃを含むクラスタに含まれている関連語句の候補を、関連語句として判断する。その結果、関連語句の候補の中から、魔女、仮装、ランタン、お化け、ろうそくの各語句がハロウィンという場面の関連語句であると判断される。また、情報検索装置は、指定語句であるかぼちゃを含むクラスタに含まれている文書を、指定語句かぼちゃが指し示す概念固有の役割を演じているハロウィンという場面について記述している関連文書として判断する。このような処理によって、情報検索装置は、たとえかぼちゃという指定語句そのものを含んでいないとしても、網羅的に関連する文書を検索することができる。なお、上述の例では、情報検索装置は、1年間という期間の間に投稿されたブログ記事を対象としてバーストのピークを検出している。しかし、情報検索装置は、複数年の期間の間に投稿されたブログ記事を対象としてバーストのピークを検出してもよい。情報検索装置は、このような情報取得を複数年のブログ記事に適用することによって、その場面が毎年起きている年間行事に関するものであるのか、あるいは、突発的に発生した事件等例えば、自然災害や、経済事情の大きな変化などに関するものであるか区別することができる。また、年間行事の類いには、ハロウィンや冬至といった名称が付けられていることが多く、それらもまた、ブログ記事の中に少なからず出現する。一方、それらの行事名を収集整理した情報源が存在する。それら情報源にある行事名のうち、上述のクラスタに属するブログ記事に高頻度で出現するものを選ぶことにより、抽出した場面に対して、その名称を付与することもできる。次に、情報検索装置の具体例について説明する。図5は、情報検索装置100の機能構成を表す機能ブロック図である。情報検索装置100は、上述した処理を行うことによって、ユーザ150によって指定された語句指定語句に関連した文書を、文書集合10から検出する。以下、情報検索装置100の構成について説明する。図5に示すように、情報検索装置100は、情報処理装置を用いて構成され、処理プログラム151を実行することによって実現される。情報検索装置100の処理プログラム151は、機能により分類すると、初期化部101と、語入力部102と、出現頻度計算部103と、バースト計算部104と、出現頻度集計部105と、クラスタ分け計算部106と、関連情報獲得部107と、検索結果提示部108と、通信部109とを備える。情報検索装置100の記憶装置152は、機能により分類すると、パラメータ等格納領域111と、ts格納領域112と、日-バースト語対応格納領域113と、ブログ-語出現関係格納領域114と、クラスタ帰属関係格納領域115とを備える。初期化部101は、検索開始の日付dstaratや、検索終了の日付dend等のパラメータを初期化し、パラメータ等格納領域111に設定する。例えば、2008年1月1日から、2008年12月31日までのブログ記事を検索対象とする場合には、初期化部101は、初期化処理を実行することによって、dstaratに2008年1月1日という値を代入し、dendに2008年12月31日という値を代入する。語入力部102は、かぼちゃ等、ユーザ150から入力された特定の語句x指定語句を情報検索装置100に入力する。語入力部102は、ユーザ150によって入力された語句xを、パラメータ等格納領域111に格納する。出現頻度計算部103は、通信部109によりネットワーク153を介してWWW上のデータを検索する。出現頻度計算部103は、日付d毎に、語句xを含むブログ記事の記事数|Bd,x|出現頻度を計算し、計算結果をts格納領域112に格納する。バースト計算部104は、日付毎dの語句xを含むブログ記事の記事数|Bd,x|から、バーストのピークが発生する日付例えばd1,d2を求める。このとき、バースト計算部104は、例えばKleinbergのアルゴリズムを用いてバーストのピークが発生する日付を検出する。また、バースト計算部104は、辞書やコーパスなどから構成される語句の集合Dを予め記憶している。バースト計算部104は、集合Dの要素となる語句y毎に、バーストのピークが発生する日付を検出する。そして、バースト計算部104は、バーストのピークとなる日付が指定語句xのピークd1又はd2と一致する語句yの集合Yd1、Yd2を、関連語句の候補として日-バースト語対応格納領域113に格納する。出現頻度集計部105は、集合Yd1、Yd2に含まれる語句と、集合Yd1、Yd2に含まれる語句を含むブログ記事の文書との関係を集計する。そして、出現頻度集計部105は、集計結果をブログ-語出現関係格納領域114に格納する。ブログ-語出現関係格納領域114には、語句xを含むブログ記事のURLUniformResourceLocatorと、その語句xと、その出現頻度と共に、関連語句候補となる語句y1、y2を含むブログ記事のURLと、関連語句の候補となる語句y1,y2と、その出現頻度とが格納される。クラスタ分け計算部106は、ブログ-語出現関係格納領域114に格納されている情報から、文書のつながりが密な部分構造を抽出することによりクラスタリングを行い、クラスタリングの結果をクラスタ帰属関係格納領域115に設定する。関連情報獲得部107は、指定語句xを含むクラスタ指定クラスタに属する文書ブログ記事を取得する。検索結果提示部108は、関連情報獲得部107によって取得されたブログ記事の文書を、検索結果としてユーザ150に提示する。図6は、情報検索装置の動作を示すフローチャートである。先ず、ステップS1で、初期化部101は、検索開始の日付dstaratや、検索終了の日付dend等のパラメータを初期化し、パラメータ等格納領域111に設定する。次に、ステップS2で、語入力部102は、ユーザ150から入力された語句xを入力し、入力された語句xを指定語句としてパラメータ等格納領域111に設定する。そして、ステップS3で、出現頻度計算部103は、指定語句xを含むブログ記事の出現頻度を示す変数tsを0に初期設定する。次に、ステップS4で、出現頻度計算部103は、日付の変数dの検索範囲をステップS1で初期化した範囲dstart~dendに設定する。そして、ステップS5で、出現頻度計算部103は、通信部109によりネットワーク153を介してWWW上のデータを検索し、日付d毎に、語句xを含むブログ記事の記事数|Bd,x|を計算し、その値をts格納領域112に格納する。次に、ステップS6で、バースト計算部104は、記事数|Bd,x|に基づいて、時系列でのバーストのピークを抽出する。この場合は、バースト計算部104は、二つのピークd1,d2を検出する。次に、ステップS7で、バースト計算部104は、日付の変数dをバーストのピークが発生した日付に設定する。ステップS8で、バースト計算部104は、辞書やコーパスなどから生成された語句の集合Dを読み出す。そして、バースト計算部104は、各語句について、バーストのピークとなる日付がdとなる関連語句の候補語句yの集合Ydを作成する。ステップS9で、クラスタ分け計算部106は、語句x及び語句yの集合に含まれる語句と、それを含む文書集合における出現分布状況の関連を比較する。そして、クラスタ分け計算部106は、文書のつながりが密な部分構造を抽出することによって、ネットワークのクラスタリングを行う。ステップS10で、関連情報獲得部107は、語句xを含むクラスタCを抽出する。ステップS11で、関連情報獲得部107は、語句xを含むクラスタCに属する語句を用いて、文書集合10から関連するブログ記事の情報を獲得する。ステップS12で、検索結果提示部108は、クラスタCに属する語句により抽出されたブログ記事の文書と関連情報をユーザ150に提示する。次に、バースト計算部104は、ステップS7の処理において、バーストのピークが発生した日付のうち未だに変数dに設定されていない日付があるか否か判定する。そして、バースト計算部104は、全ての日付が変数dに設定されたと判定した場合は、図6に示される処理を終了する。一方、未だに変数dに設定されていない日付未設定日付がある場合には、バースト計算部104は未設定日付を変数dに設定する。そして、ステップS7以降の処理が実行される。本実施形態の情報検索装置は、場面を特定するために有用であると考えられる属性値時刻や空間座標などに基づいて文書集合を構造化する。情報検索装置は、属性値毎に例えば日付毎に、構造化された文書集合での語句の出現分布を調べる。情報検索装置は、出現頻度の高い属性値をコンテキストとして抽出することで、ある語句に対して、それが指し示す固有の役割を演じている場面を文書集合から見つけ出す。それぞれの場面について記述している文書を抽出できる。これにより、入力された語句から、その語句が使われている場面に関係する文書を文書集合から検索することが可能となる。具体的には以下の通りである。例えばかぼちゃという指定語句をユーザが情報検索装置に入力すると、日常生活の中でその固有の役割を演じる場面としてハロウィンや冬至に該当する場面の属性値日付が、属性値として検出される。そして、ハロウィンや冬至の場面に関連する文書が、文書集合例えばWWWから抽出され、ユーザに提示される。<変形例>検出対象となる文書データ文書集合10に含まれる文書データは、ブログ記事に限定される必要は無い。例えば、ニュースの記事や掲示板への投稿文や簡易ブログ例えばTwitter登録商標等に投稿された文が検出対象の文書データとなっても良い。文書集合10は、WWWに限定される必要は無く、予め情報検索装置100の補助記憶装置が記憶している複数の文書であっても良いし、情報検索装置100にケーブルやLAN等のネットワークで接続された補助記憶装置が記憶している複数の文書であっても良い。本発明は、上述した実施形態に限定されるものではなく、この発明の要旨を逸脱しない範囲内で様々な変形や応用が可能である。例えば、上述の例では、属性値として時刻を用い、時刻に基づいて文書を構造化し、各時刻での当該語句の出現分布を調べて、そのもの固有な役割を演じている場面として抽出しているが、属性値として場所を用い、場所に基づいて文書を構造化し、各場所での当該語句の出現分布を調べて、そのもの固有な役割を演じている場面として抽出しても良い。また、図6に示したような処理を行うためのソースとなるプログラムは、フレキシブルディスク、光磁気ディスク、ROM、CD-ROM等の可搬媒体等のコンピュータ読み取り可能な記録媒体で提供される。また、ソースとなるプログラムは、コンピュータシステムから、伝送媒体を介して、あるいは、伝送媒体中の伝送波により他のコンピュータシステムに伝送されてもよい。ここで、プログラムを伝送する伝送媒体は、インターネット等のネットワーク通信網や電話回線等の通信回線通信線のように情報を伝送する機能を有する媒体のことをいう。また、ソースとなるプログラムは、前述した機能の一部を実現するためのものであっても良い。更に、前述した機能をコンピュータシステムにすでに記録されているプログラムとの組み合わせで実現できるもの、いわゆる差分ファイル差分プログラムであっても良い。以上、この発明の実施形態について図面を参照して詳述してきたが、具体的な構成はこの実施形態に限られるものではなく、この発明の要旨を逸脱しない範囲の設計等も含まれる。"