"ベース状況データが示す複数の単語から異なる組合せにより選択した所定単語数の前記単語からなるベース状況部分組合せデータを生成するベース状況部分組合せ生成部と、ベース結果データが示す複数の単語から異なる組合せにより選択した所定単語数の前記単語からなるベース結果部分組合せデータを生成するベース結果部分組合せ生成部と、前記ベース状況部分組合せデータのうち1つと前記ベース結果部分組合せデータのうち1つとからなる異なる組合せそれぞれについて、前記ベース状況部分組合せデータが示す単語と前記ベース結果部分組合せデータが示す単語とを関係付ける単語である関連付け単語を、記事記憶装置に記憶されている記事データから抽出する関係集合生成部と、ターゲット状況データが示す複数の単語から異なる組合せにより選択した所定単語数の前記単語からなるターゲット状況部分組合せデータを生成するターゲット状況部分組合せ生成部と、前記ターゲット状況部分組合せデータのうち1つと前記関連付け単語のうち1つとからなる異なる組合せそれぞれについて、前記関連付け単語によって前記ターゲット状況部分組合せデータが示す単語と関係付けられる単語を、前記記事記憶装置に記憶されている記事データから類推結果として抽出する類推結果生成部と、を備えることを特徴とする類推装置。前記関係集合生成部が抽出した前記関連付け単語それぞれについて、前記記事記憶装置に記憶されている前記記事データから得られる当該関連付け単語と前記ベース状況部分組合せデータ及び前記ベース結果部分組合せデータの共起との関連の強さ、当該関連付け単語と前記ベース状況部分組合せデータとの関連の強さ、及び、当該関連付け単語と前記ベース結果部分組合せデータとの関連の強さに基づき、状況と結果の関係付けを行なう単語としての妥当性を定量的に表す関係妥当性スコアを算出する関係妥当性スコア算出部と、前記類推結果生成部が類推結果として抽出した前記単語のそれぞれについて、前記記事記憶装置に記憶されている前記記事データから得られる当該単語と前記ターゲット状況部分組合せデータ及び前記関連付け単語の共起との関連の強さ、当該単語と前記ターゲット状況部分組合せデータとの関連の強さ、及び、当該単語と前記関連付け単語との関連の強さ、ならびに、前記関連付け単語について算出された前記関係妥当性スコアに基づき、類推結果としての妥当性を定量的に表す類推結果妥当性スコアを算出する類推結果妥当性スコア算出部と、をさらに備えることを特徴とする請求項1に記載の類推装置。ベース状況データ及びベース結果データからなる複数の事例データ毎に、前記ベース状況部分組合せ生成部に、前記事例データを構成する前記ベース状況データからベース状況部分組合せデータを生成させ、前記ベース結果部分組合せ生成部に、前記事例データを構成する前記ベース結果データから前記ベース結果部分組合せデータを生成させ、前記関係集合生成部に、前記ベース状況データから生成された前記ベース状況部分組合せデータのうち1つと、前記ベース結果データから生成された前記ベース結果部分組合せデータのうち1つとからなる異なる組合せそれぞれについて関連付け単語を記事データから抽出させ、前記関係妥当性スコア算出部に、前記関連付け単語それぞれについて関係妥当性スコアを算出させ、前記類推結果生成部に、前記ターゲット状況部分組合せデータのうち1つと前記関連付け単語のうち1つとからなる異なる組合せそれぞれについて記事データから類推結果の単語を抽出させ、前記類推結果妥当性スコア算出部に、類推結果として抽出された前記単語のそれぞれについて類推結果妥当性スコアを算出させる類推処理制御部と、前記事例データ毎に得られた前記類推結果の単語に含まれる同一の単語を統合するとともに、統合した前記同一の単語について算出された前記類推結果妥当性スコアを積算する類推結果積算部とをさらに備える、ことを特徴とする請求項2に記載の類推装置。前記関係集合生成部は、前記ベース状況部分組合せデータが示す単語が主語の名詞かつ前記ベース結果部分組合せデータが示す単語が述部の名詞である前記記事データの文から、述部の動詞を前記関連付け単語として抽出し、前記類推結果生成部は、前記ターゲット状況部分組合せデータが示す複数の単語が主語の名詞かつ前記関連付け単語が述部の動詞である前記記事データの文から、述部の名詞を類推結果として抽出する、ことを特徴とする請求項1から請求項3のいずれか1項に記載の類推装置。前記記事記憶装置は、さらに、所定の分野に関する単語を含む辞書データを記憶し、前記関係集合生成部は、前記ベース状況部分組合せデータにより示される単語及び前記ベース結果部分組合せデータにより示される単語が共起する前記記事データの文から、前記辞書データに含まれる単語を前記関連付け単語として抽出し、前記類推結果生成部は、前記ターゲット状況部分組合せデータにより示される単語及び前記関連付け単語が共起する前記記事データの文から、前記辞書データに含まれる単語を類推結果として抽出する、ことを特徴とする請求項1から請求項3のいずれか1項に記載の類推装置。類推装置が実行する類推方法であって、ベース状況部分組合せ生成部が、ベース状況データが示す複数の単語から異なる組合せにより選択した所定単語数の前記単語からなるベース状況部分組合せデータを生成するベース状況部分組合せ生成過程と、ベース結果部分組合せ生成部が、ベース結果データが示す複数の単語から異なる組合せにより選択した所定単語数の前記単語からなるベース結果部分組合せデータを生成するベース結果部分組合せ生成過程と、関係集合生成部が、前記ベース状況部分組合せデータのうち1つと前記ベース結果部分組合せデータのうち1つとからなる異なる組合せそれぞれについて、前記ベース状況部分組合せデータが示す単語と前記ベース結果部分組合せデータが示す単語とを関係付ける単語である関連付け単語を、記事記憶装置に記憶されている記事データから抽出する関係集合生成過程と、ターゲット状況部分組合せ生成部が、ターゲット状況データが示す複数の単語から異なる組合せにより選択した所定単語数の前記単語からなるターゲット状況部分組合せデータを生成するターゲット状況部分組合せ生成過程と、類推結果生成部が、前記ターゲット状況部分組合せデータのうち1つと前記関連付け単語のうち1つとからなる異なる組合せそれぞれについて、前記関連付け単語によって前記ターゲット状況部分組合せデータが示す単語と関係付けられる単語を、前記記事記憶装置に記憶されている記事データから類推結果として抽出する類推結果生成過程と、を有することを特徴とする類推方法。類推装置として用いられるコンピュータを、ベース状況データが示す複数の単語から異なる組合せにより選択した所定単語数の前記単語からなるベース状況部分組合せデータを生成するベース状況部分組合せ生成部、ベース結果データが示す複数の単語から異なる組合せにより選択した所定単語数の前記単語からなるベース結果部分組合せデータを生成するベース結果部分組合せ生成部、前記ベース状況部分組合せデータのうち1つと前記ベース結果部分組合せデータのうち1つとからなる異なる組合せそれぞれについて、前記ベース状況部分組合せデータが示す単語と前記ベース結果部分組合せデータが示す単語とを関係付ける単語である関連付け単語を、記事記憶装置に記憶されている記事データから抽出する関係集合生成部、ターゲット状況データが示す複数の単語から異なる組合せにより選択した所定単語数の前記単語からなるターゲット状況部分組合せデータを生成するターゲット状況部分組合せ生成部、前記ターゲット状況部分組合せデータのうち1つと前記関連付け単語のうち1つとからなる異なる組合せそれぞれについて、前記関連付け単語によって前記ターゲット状況部分組合せデータが示す単語と関係付けられる単語を、前記記事記憶装置に記憶されている記事データから類推結果として抽出する類推結果生成部、として機能させることを特徴とするプログラム。一般に四項類推では、ベースの状況であるA、ターゲットの状況であるCとも、1つの単語で構成されるいわば1次元の表現であり、これは、非特許文献1においても同様である。一方、非特許文献2及び非特許文献3では、複数の単語で表される状況を事例として類推を行うことができるが、ターゲットもベースも同じ概念に属していなければならない。例えば、非特許文献1では、魚ならばうろこ、鳥ならば何であるかというように、ターゲットが魚に関する概念に属し、ベースが鳥に関する概念に属していても類推を行うことができる。しかし、非特許文献2では、ターゲットもベースもDVDの概念に属し、非特許文献3では、ターゲットもベースも経済の概念に属する。本発明は、このような事情を考慮してなされたもので、その目的は、ベースにおける状況及び結果とからなる事例と、ベースが属する概念とは異なる概念に属するターゲットにおける状況が与えられたときに、ベース及びターゲットの状況がそれぞれ複数の単語で構成される場合においても、ターゲットにおける類推結果を求めることができる類推装置、類推方法、及び、プログラムを提供することにある。この発明は、上記の課題を解決すべくなされたもので、ベース状況データが示す複数の単語から異なる組合せにより選択した所定単語数の前記単語からなるベース状況部分組合せデータを生成するベース状況部分組合せ生成部と、ベース結果データが示す複数の単語から異なる組合せにより選択した所定単語数の前記単語からなるベース結果部分組合せデータを生成するベース結果部分組合せ生成部と、前記ベース状況部分組合せデータのうち1つと前記ベース結果部分組合せデータのうち1つとからなる異なる組合せそれぞれについて、前記ベース状況部分組合せデータが示す単語と前記ベース結果部分組合せデータが示す単語とを関係付ける単語である関連付け単語を、記事記憶装置に記憶されている記事データから抽出する関係集合生成部と、ターゲット状況データが示す複数の単語から異なる組合せにより選択した所定単語数の前記単語からなるターゲット状況部分組合せデータを生成するターゲット状況部分組合せ生成部と、前記ターゲット状況部分組合せデータのうち1つと前記関連付け単語のうち1つとからなる異なる組合せそれぞれについて、前記関連付け単語によって前記ターゲット状況部分組合せデータが示す単語と関係付けられる単語を、前記記事記憶装置に記憶されている記事データから類推結果として抽出する類推結果生成部と、を備えることを特徴とする類推装置である。また本発明は、上述した類推装置であって、前記関係集合生成部が抽出した前記関連付け単語それぞれについて、前記記事記憶装置に記憶されている前記記事データから得られる当該関連付け単語と前記ベース状況部分組合せデータ及び前記ベース結果部分組合せデータの共起との関連の強さ、当該関連付け単語と前記ベース状況部分組合せデータとの関連の強さ、及び、当該関連付け単語と前記ベース結果部分組合せデータとの関連の強さに基づき、状況と結果の関係付けを行なう単語としての妥当性を定量的に表す関係妥当性スコアを算出する関係妥当性スコア算出部と、前記類推結果生成部が類推結果として抽出した前記単語のそれぞれについて、前記記事記憶装置に記憶されている前記記事データから得られる当該単語と前記ターゲット状況部分組合せデータ及び前記関連付け単語の共起との関連の強さ、当該単語と前記ターゲット状況部分組合せデータとの関連の強さ、及び、当該単語と前記関連付け単語との関連の強さ、ならびに、前記関連付け単語について算出された前記関係妥当性スコアに基づき、類推結果としての妥当性を定量的に表す類推結果妥当性スコアを算出する類推結果妥当性スコア算出部と、をさらに備えることを特徴とする。また本発明は、上述した類推装置であって、ベース状況データ及びベース結果データからなる複数の事例データ毎に、前記ベース状況部分組合せ生成部に、前記事例データを構成する前記ベース状況データからベース状況部分組合せデータを生成させ、前記ベース結果部分組合せ生成部に、前記事例データを構成する前記ベース結果データから前記ベース結果部分組合せデータを生成させ、前記関係集合生成部に、前記ベース状況データから生成された前記ベース状況部分組合せデータのうち1つと、前記ベース結果データから生成された前記ベース結果部分組合せデータのうち1つとからなる異なる組合せそれぞれについて関連付け単語を記事データから抽出させ、前記関係妥当性スコア算出部に、前記関連付け単語それぞれについて関係妥当性スコアを算出させ、前記類推結果生成部に、前記ターゲット状況部分組合せデータのうち1つと前記関連付け単語のうち1つとからなる異なる組合せそれぞれについて記事データから類推結果の単語を抽出させ、前記類推結果妥当性スコア算出部に、類推結果として抽出された前記単語のそれぞれについて類推結果妥当性スコアを算出させる類推処理制御部と、前記事例データ毎に得られた前記類推結果の単語に含まれる同一の単語を統合するとともに、統合した前記同一の単語について算出された前記類推結果妥当性スコアを積算する類推結果積算部とをさらに備える、ことを特徴とする。また本発明は、上述した類推装置であって、前記関係集合生成部は、前記ベース状況部分組合せデータが示す単語が主語の名詞かつ前記ベース結果部分組合せデータが示す単語が述部の名詞である前記記事データの文から、述部の動詞を前記関連付け単語として抽出し、前記類推結果生成部は、前記ターゲット状況部分組合せデータが示す複数の単語が主語の名詞かつ前記関連付け単語が述部の動詞である前記記事データの文から、述部の名詞を類推結果として抽出する、ことを特徴とする。また本発明は、上述した類推装置であって、前記記事記憶装置は、さらに、所定の分野に関する単語を含む辞書データを記憶し、前記関係集合生成部は、前記ベース状況部分組合せデータにより示される単語及び前記ベース結果部分組合せデータにより示される単語が共起する前記記事データの文から、前記辞書データに含まれる単語を前記関連付け単語として抽出し、前記類推結果生成部は、前記ターゲット状況部分組合せデータにより示される単語及び前記関連付け単語が共起する前記記事データの文から、前記辞書データに含まれる単語を類推結果として抽出する、ことを特徴とする。また本発明は、類推装置が実行する類推方法であって、ベース状況部分組合せ生成部が、ベース状況データが示す複数の単語から異なる組合せにより選択した所定単語数の前記単語からなるベース状況部分組合せデータを生成するベース状況部分組合せ生成過程と、ベース結果部分組合せ生成部が、ベース結果データが示す複数の単語から異なる組合せにより選択した所定単語数の前記単語からなるベース結果部分組合せデータを生成するベース結果部分組合せ生成過程と、関係集合生成部が、前記ベース状況部分組合せデータのうち1つと前記ベース結果部分組合せデータのうち1つとからなる異なる組合せそれぞれについて、前記ベース状況部分組合せデータが示す単語と前記ベース結果部分組合せデータが示す単語とを関係付ける単語である関連付け単語を、記事記憶装置に記憶されている記事データから抽出する関係集合生成過程と、ターゲット状況部分組合せ生成部が、ターゲット状況データが示す複数の単語から異なる組合せにより選択した所定単語数の前記単語からなるターゲット状況部分組合せデータを生成するターゲット状況部分組合せ生成過程と、類推結果生成部が、前記ターゲット状況部分組合せデータのうち1つと前記関連付け単語のうち1つとからなる異なる組合せそれぞれについて、前記関連付け単語によって前記ターゲット状況部分組合せデータが示す単語と関係付けられる単語を、前記記事記憶装置に記憶されている記事データから類推結果として抽出する類推結果生成過程と、を有することを特徴とする類推方法である。また本発明は、類推装置として用いられるコンピュータを、ベース状況データが示す複数の単語から異なる組合せにより選択した所定単語数の前記単語からなるベース状況部分組合せデータを生成するベース状況部分組合せ生成部、ベース結果データが示す複数の単語から異なる組合せにより選択した所定単語数の前記単語からなるベース結果部分組合せデータを生成するベース結果部分組合せ生成部、前記ベース状況部分組合せデータのうち1つと前記ベース結果部分組合せデータのうち1つとからなる異なる組合せそれぞれについて、前記ベース状況部分組合せデータが示す単語と前記ベース結果部分組合せデータが示す単語とを関係付ける単語である関連付け単語を、記事記憶装置に記憶されている記事データから抽出する関係集合生成部、ターゲット状況データが示す複数の単語から異なる組合せにより選択した所定単語数の前記単語からなるターゲット状況部分組合せデータを生成するターゲット状況部分組合せ生成部、前記ターゲット状況部分組合せデータのうち1つと前記関連付け単語のうち1つとからなる異なる組合せそれぞれについて、前記関連付け単語によって前記ターゲット状況部分組合せデータが示す単語と関係付けられる単語を、前記記事記憶装置に記憶されている記事データから類推結果として抽出する類推結果生成部、として機能させることを特徴とするプログラムである。本実施形態によれば、ベースにおける状況及び結果とからなる事例と、ベースが属する概念とは異なる概念に属するターゲットにおける状況が与えられたときに、ベース及びターゲットの状況がそれぞれ複数の単語で構成される場合においても、ターゲットにおける類推結果を求めることができる。以下、図面を参照して本発明の実施形態を説明する。第1の実施形態一般に、四項類推における規定領域ベースの状況Aと目標領域ターゲットの状況Cは、1つの単語で構成されるいわば1次元の表現である。本実施形態では、この状況A及び状況Cを、複数の単語で構成される多次元の構成に拡張する。これを、式1で示したmodusponensと同様の表現方法で記述すると、以下の式4のようになる。上記のように、状況Aは、単語ta1,ta2,...,tamで構成され、状況Cは、単語tc1,tc2,...,tcmで構成される。つまり、状況A及び状況Cは、m個の単語を要素とするm次元ワードベクトルである。一方、ベースの状況Aでの結果Bは、単語wb1,wb2,...,wbgで構成され、ターゲットの状況Cでの結果Xは、単語wx1,wx2,...,wxgで構成される。つまり、結果B及び結果Xは、g個の単語を要素とするg次元ワードベクトルである。本実施形態の類推装置は、式4に示すような多次元ベクトルであるベースの状況A、ベースの状況Aでの結果B、及び、ターゲットの状況Cから、ターゲットの状況Cでの結果Xを求める処理を行なう。図1及び2を用いて、本実施形態の類推装置の処理概要を説明する。図1は、本実施形態の類推装置における関係抽出処理の概要を示す図である。類推装置は、状況Aを表すm個mは2以上の整数の単語の列であるm次元のワードベクトルからn個nは1以上m以下の整数の単語を選択したときの全ての組合せを生成する。さらに、類推装置は、結果Bを表すg個gは2以上の整数の単語の列であるg次元のワードベクトルの中からhhは1以上g以下の整数個の単語を選択したときの全ての組合せを生成する。類推装置は、状況Aから生成した組合せを構成するn個の単語と、結果Bから生成した組合せを構成するh個の単語とが共起する記事を検索する。記事には複数の単語が含まれており、それら複数の単語からなるワードベクトルとみなすことができる。このワードベクトルを構成する単語の中には、他の単語同士を関連付ける単語も含まれる。類推装置は、状況Aから生成した組合せを構成するn個の単語と、結果Bから生成した組合せを構成するh個の単語とを関係付ける単語rを記事から抽出する。抽出された単語rをそれぞれr1、r2、...とすると、関係集合R={ri}と表すことができるiは1以上の整数。図2は、関係マッピング処理の概要を示す図である。類推装置は、状況Cを構成するm個の単語の列であるm次元のワードベクトルからn個の単語を選択したときの全ての組合せを生成する。類推装置は、関係集合Rを構成する各単語riによって、状況Cから生成した組合せと関連付けられる単語を記事から抽出し、抽出した単語群を類推結果Xとする。図3は、本発明の第一の実施形態による類推装置1の構成を示すブロック図である。類推装置1は、例えば、1台または複数台のコンピュータ装置で実現することができ、記事データを記憶する記事記憶装置5とネットワークを介して接続される。記事データは、例えば、ニュースのテキストデータ、雑誌のテキストデータ、知識データベースの内容などである。記事データは、複数の単語からなるが、その中には、他の単語間を関係付ける単語が含まれる。例えば、自然言語の文の場合、主語の名詞単語と、述部にある名詞単語とを、述部の動詞単語が関連付けている。同図に示すように、類推装置1は、事例記憶部11、入力部12、関係抽出部13、処理結果記憶部14、関係マッピング部15及び出力部16を備えて構成される。事例記憶部11は、状況Aのワードベクトルを示す状況Aデータベース状況データと、結果Bのワードベクトルを示す結果Bデータベース結果データを記憶する。状況Aデータは、m個の単語を要素とするm次元ワードベクトルを示し、結果Bデータは、g個の単語を要素とするg次元ワードベクトルを示す。入力部12は、キーボードなどによって、状況Cのワードベクトルを示す状況Cデータターゲット状況データの入力を受ける。状況Cデータは、m個の単語を要素とするm次元ワードベクトルである。なお、入力部12は、ネットワークを介して接続される他のコンピュータ装置から状況Cデータを受信したり、コンピュータ読み取り可能な記録媒体から状況Cデータを読み出したりしてもよい。処理結果記憶部14は、関係抽出部13及び関係マッピング部15の各部による処理結果を記憶する。関係抽出部13は、ベース状況部分組合せ生成部21、ベース結果部分組合せ生成部22、ベース共起記事検索部23、関係集合生成部24及び関係妥当性スコア算出部25を備える。ベース状況部分組合せ生成部21は、事例記憶部11から読み出した状況Aデータが示すm個の単語からn個の単語を選択したときの全ての組合せn=1の場合も説明の便宜上、組合せと記載する。を生成し、これらの組合せそれぞれを示すデータである部分組合せAlベース状況部分組合せデータを生成する1≦l≦mCn、lは整数。つまり、部分組合せAlは、n個の単語を要素とするn次元のワードベクトルを示す。ベース結果部分組合せ生成部22は、事例記憶部11から読み出した結果Bデータが示すg個の単語からh個の単語を選択したときの全ての組合せh=1の場合も説明の便宜上、組合せと記載する。を生成し、これらの組合せそれぞれを示すデータである部分組合せBkベース結果部分組合せデータを生成する1≦k≦gCh、kは整数。つまり、部分組合せBkは、h個の単語を要素とするh次元のワードベクトルを示す。ベース共起記事検索部23は、1つの部分組合せAlと、1つの部分組合せBkとからなる全ての組合せそれぞれについて記事記憶装置5に記憶されている記事データを検索し、部分組合せAl及び部分組合せBkが示す全ての単語が共起する記事を示す記事データを特定する。ベース共起記事検索部23は、特定した記事データの集合からなるデータである記事集合Dを生成する。関係集合生成部24は、1つの部分組合せAlと1つの部分組合せBkとからなる全ての組合せそれぞれについて、部分組合せAlが示すn個の単語と、部分組合せBkが示すh個の単語とを関係付ける単語r関連付け単語を記事集合Dに含まれる各記事データから抽出し、抽出した単語rの集合を示すデータである関係集合Rを生成する。抽出された各単語rを、r1、r2、...とする。関係妥当性スコア算出部25は、関係集合生成部24が生成した関係集合Rに含まれる各単語riiは1以上の整数の関係妥当性スコアscoreriを算出する。関係妥当性スコアscoreriは、単語riが、部分組合せAlと部分組合せBkとを関連付ける単語として妥当であるかの尤もらしさを定量的に表す値である。関係マッピング部15は、ターゲット状況部分組合せ生成部26、ターゲット共起記事検索部27、類推結果生成部28及び類推結果妥当性スコア算出部29を備える。ターゲット状況部分組合せ生成部26は、入力部12により入力された状況Cデータが示すm個の単語からn個の単語を選択したときの全ての組合せを生成し、これらの組合せそれぞれを示すデータである部分組合せCfターゲット状況部分組合せデータを生成する1≦f≦mCn、fは整数。つまり、部分組合せCfは、n個の単語を要素とするn次元のワードベクトルを示す。ターゲット共起記事検索部27は、1つの部分組合せCfと、関係集合Rに含まれる1つの単語riとからなる全ての組合せそれぞれについて記事記憶装置5を検索し、部分組合せCfが示す全ての単語と、単語riとが共起する記事を示す記事データを特定する。ターゲット共起記事検索部27は、特定した記事データの集合からなるデータである記事集合Eを生成する。類推結果生成部28は、単語riによって部分組合せCfが示すn個の単語と関係付けられる単語xを記事集合Eに含まれる各記事データから抽出し、抽出された単語xの集合を示すデータである類推結果集合Xを生成する。抽出された各単語xを、x1、x2、...とする。類推結果妥当性スコア算出部29は、類推結果生成部28により生成された類推結果集合Xに含まれる各単語xjjは1以上の整数の類推結果妥当性スコアscorexjを算出する。類推結果妥当性スコアscorexjは、単語xjが、類推結果として妥当であるかを定量的に表す値である。出力部16は、類推結果生成部28により生成された類推結果集合Xが示す各単語xjと、類推結果妥当性スコア算出部29により算出された当該単語xjの類推結果妥当性スコアscorexjとからなる類推結果データをディスプレイに表示させる。あるいは、出力部16は、類推結果データをプリンタなどにより印刷してもよく、情報記録媒体へ書き込んでもよく、ネットワークを介して接続されるコンピュータ装置へ送信してもよい。この類推結果データは、結果Xを表すg次元ワードベクトルの要素である単語wx1,wx2,...,wxgのいずれかであると類推される単語とその類推結果妥当性スコアの集合である。つまり、類推結果は、単語xjからなるファジィ集合によって表現される。図4及び図5は、図3に示す類推装置1の類推処理フローを示す図である。我々が日常使用している言語では3万語程度であるが、ここから各記事の特徴を表す重要語を抽出し、この抽出した重要語を用いて生成した状況Aデータ及び結果Bデータを類推装置1の事例記憶部11に記憶させておく。一般的に、状況Aのワードベクトルの次元数mや結果Bのワードベクトルの次元数gとして20~50を用いるが、それ以外の次元数でもよい。また、処理結果記憶部14は、初期値NULLの記事集合D、記事集合E、関係集合R及び類推結果集合Xを記憶する。図4において、類推装置1の入力部12は、状況Cデータの入力を受けるステップS100。続いて、ベース状況部分組合せ生成部21は、事例記憶部11から状況Aデータを読み出し、状況Aデータが示すワードベクトルの要素であるm個の単語からmは2以上の整数、n個nは1以上m以下の整数の単語を選択したときの組合せを全て生成する。組合せの数は、mCnとなる。ベース状況部分組合せ生成部21は、生成した単語の組合せを要素とするn次元ワードベクトルを示す部分組合せAl1≦l≦mCn、lは整数を生成し、処理結果記憶部14に書き込むステップS105。抽出単語数nは、2~5程度を用いるが、これ以外の値でもよい。続いて、ベース結果部分組合せ生成部22は、事例記憶部11から結果Bデータを読み出し、結果Bデータが示すワードベクトルの要素であるg個の単語から、h個hは1以上g以下の整数の単語を選択したときの全ての組合せを生成する。組合せの数は、gChとなる。ベース結果部分組合せ生成部22は、生成した単語の組合せを要素とするh次元ワードベクトルを示す部分組合せBk1≦k≦gCh、kは整数を生成し、処理結果記憶部14に書き込むステップS110。抽出単語数hは、2~5程度を用いるが、これ以外の値でもよい。ベース共起記事検索部23は、ステップS105において処理結果記憶部14に書き込まれた部分組合せAlの1つと、ステップS110において処理結果記憶部14に書き込まれた部分組合せBkの1つとからなる全ての組合せを生成するステップS115。つまり、生成される組合せはA1-B1、A1-B2、...、A1-B、A2-B1、A2-B2、...、A-B、A-B1、A-B2、...、A-Bである。ベース共起記事検索部23は、ステップS115において生成した組合せのうち、まだステップS125の処理対象としていない組合せAl-Bkを選択するステップS120。ベース共起記事検索部23は、ステップS120において選択した組合せAl-Bkを構成する部分組合せAl及び部分組合せBkを処理結果記憶部14から読み出す。ベース共起記事検索部23は、記事記憶装置5が記憶する記事データを検索し、読み出した部分組合せAlが示すn個の単語と、読み出した部分組合せBkが示すh個の単語とが全て含まれる記事を示す記事データを特定する。ベース共起記事検索部23は、特定した記事データを記事記憶装置5から読み出し、読み出した記事データを処理結果記憶部14に記憶されている記事集合Dに追加するステップS125。ただし、ベース共起記事検索部23は、抽出した記事データがすでに記事集合Dに含まれている場合は追加しない。関係集合Dに含まれる記事データをそれぞれ記事データd1、d2、...とする。ベース共起記事検索部23は、ステップS115において生成した全ての組合せをステップS125の処理対象としたかを判断する=ΣlΣkMIAl,riMIBk,riMIAlBk,ri...5上記のように、式5は、相互情報量MIAl,ri、相互情報量MIBk,ri、及び、相互情報量MIAlBk,riを乗算した値を、全ての部分組合せAl、全ての部分組合せBkについて累積加算した値である。従って、相互情報量MIAl,ri、相互情報量MIBk,ri、相互情報量MIAlBk,riが大きいほど、つまり、部分組合せAlと単語riの結びつきが強いほど、部分組合せBkと単語riの結びつきが強いほど、また、部分組合せAl及び部分組合せBkの共起と単語riの結びつきが強いほど、関係妥当性スコアscoreriも大きくなる。なお、関係妥当性スコア算出部25は、相互情報量MIAl,ri、相互情報量MIBk,ri、及び、相互情報量MIAlBk,riをそれぞれ、式6~式8により算出する。但し、pxは、xが記事記憶装置5に記憶されている記事データに出現する確率であり、px,yは、xとyが同時に記事記憶装置5に記憶されている記事データに出現する確率である。つまり、pAlは、部分組合せAlが示す全ての単語が出現する記事データの確率、pBkは、部分組合せBkが示す全ての単語が出現する記事データの確率、priは、単語riが出現する記事データの確率である。また、pAlBkは、部分組合せAlが示す全ての単語と部分組合せBkが示す全ての単語とが出現する記事データの確率、pAl,riは、部分組合せAlが示す全ての単語と単語riとが出現する記事データの確率、pBk,riは、部分組合せBkが示す全ての単語と単語riとが出現する記事データの確率、pAlBk,riは、部分組合せAlが示す全ての単語及び部分組合せBkが示す全ての単語と単語riとが出現する記事データの確率である。関係妥当性スコア算出部25は、各確率を以下のように算出する。関係妥当性スコア算出部25は、記事記憶装置5に記憶されている記事データの数である合計記事数をカウントする。続いて、関係妥当性スコア算出部25は、記事記憶装置5に記憶されている記事データのうち、部分組合せAlが示す全ての単語が出現する記事データの数、部分組合せBkが示す全ての単語が出現する記事データの数、単語riが出現する記事データの数をカウントし、これらのカウント数をそれぞれ合計記事数で除算することによりpAl、pBk、priを算出する。さらに、関係妥当性スコア算出部25は、記事記憶部5に記憶されている記事データのうち部分組合せAlが示す全ての単語と部分組合せBkが示す全ての単語とが出現する記事データの数、部分組合せAlが示す全ての単語と単語riとが出現する記事データの数、部分組合せBkが示す全ての単語と単語riとが出現する記事データの数、部分組合せAlが示す全ての単語及び部分組合せBkが示す全ての単語と単語riとが出現する記事データの数をカウントし、これらのカウント数をそれぞれ合計記事数で除算することにより、pAlBk、pAl,ri、pBk,ri、pAlBk,riを算出する。なお、式6~式8に用いられるpAl、pBk、pri、pAlBk、pAl,ri、pBk,ri、pAlBk,riを、記事記憶装置5に記憶される記事データに基づいて算出した確率としているが、記事集合Dに含まれる記事データに出現する確率としてもよい。この場合、関係妥当性スコア算出部25は、記事記憶部5に記憶されている記事データに代えて、記事集合Dに含まれる記事データを用い、上記と同様にpAl、pBk、pri、pAlBk、pAl,ri、pBk,ri、pAlBk,riを算出する。図5において、ターゲット状況部分組合せ生成部26は、図4のステップS100において入力された状況Cデータが示すワードベクトルの要素であるm個の単語からn個の単語を選択したときの全ての組合せを生成する。組合せの数は、mCnとなる。ターゲット状況部分組合せ生成部26は、生成した単語の組合せを要素とするn次元ワードベクトルを示す部分組合せCf1≦f≦mCn、fは整数を生成し、処理結果記憶部14に書き込むステップS200。ターゲット共起記事検索部27は、処理結果記憶部14に書き込まれた部分組合せCfの1つと、関係集合Rに含まれる単語riの1つとからなる全ての組合せを生成するステップS205。つまり、生成される組合せはC1-r1、C1-r2、...、C2-r1、C2-r2、...、CmCn-r1、CmCn-r2、...である。なお、ターゲット共起記事検索部27は、関係妥当性スコアscoreriが閾値以上の単語riのみ、あるいは、関係妥当性スコアscoreriが高いものから所定数の単語riのみを組合せを生成する対象としてもよい。ターゲット共起記事検索部27は、ステップS205において生成した全ての組合せのうち、まだステップS215の処理対象としていない組合せCf-riを選択するステップS210。ターゲット共起記事検索部27は、ステップS210において選択した組合せCf-riを構成する部分組合せCf及び単語riを処理結果記憶部14から読み出す。ターゲット共起記事検索部27は、記事記憶装置5が記憶する記事データを検索し、読み出した部分組合せCfが示すn個の単語と、単語riとが全て含まれる記事を示す記事データを特定する。ターゲット共起記事検索部27は、特定した記事データを記事記憶装置5から読み出し、読み出した記事データを処理結果記憶部14に記憶されている記事集合Eに書き込むステップS215。ただし、ターゲット共起記事検索部27は、抽出した記事データがすでに記事集合Eに含まれている場合は追加しない。関係集合Eに含まれる記事データをそれぞれ記事データe1、e2、...とする。ターゲット共起記事検索部27は、ステップS205において生成した全ての組合せをステップS215の処理対象としたかを判断するステップS220。まだステップS215の処理対象としていない組合せがあると判断した場合ステップS220:NO、ターゲット共起記事検索部27は、ステップS210からの処理を繰り返す。ターゲット共起記事検索部27が全ての組合せを処理対象としたと判断した場合ステップS220:YES、類推結果生成部28は、ステップS225の処理を実行する。類推結果生成部28は、ステップS205と同様に、部分組合せCfの1つと関係集合Rに含まれる単語riの1つとからなる全ての組合せを生成するステップS225。類推結果生成部28は、ステップS225において生成した組合せのうち、まだステップS235の処理対象としていない組合せCf-riを選択するステップS230。類推結果生成部28は、ターゲット共起記事検索部27が処理結果記憶部14に書き込んだ記事集合Eに含まれる各記事データe1、e2、...が示す記事それぞれから、選択した組合せの単語riによって部分組合せCfが示すn個の単語と関係付けられる単語xを抽出するステップS235。この時、ターゲットにおけるCf-ri-xの構造が、ベースで単語riが抽出されたときのAl-ri-Bkの構造と同じになるようにxを選択する。類推結果生成部28は、抽出した単語xを処理結果記憶部14に記憶されている類推結果集合Xに追加する。ただし、類推結果生成部28は、抽出した単語xがすでに類推結果集合Xに含まれている場合は追加しない。類推結果集合Xに含まれる単語xをそれぞれ、x1、x2、...とする。類推結果生成部28は、ステップS225において生成した全ての組合せをステップS235の処理対象としたかを判断するステップS240。類推結果生成部28は、まだ処理対象としていない組合せがあると判断した場合ステップS240:NO、ステップS230からの処理を繰り返す。類推結果生成部28が全ての組合せをステップS235の処理対象としたと判断した場合ステップS240:YES、類推結果妥当性スコア算出部29は、ステップS245の処理を実行する。類推結果妥当性スコア算出部29は、処理結果記憶部14に記憶されている類推結果集合Xで示される単語xjj=1、2、...について、以下の式9により類推結果妥当性スコアscorexjを算出し、処理結果記憶部14に書き込むステップS245。但し、MICf,xjは、部分組合せCfと単語xjとの相互情報量、MIri,xjは、単語riと単語xjとの相互情報量、MICfri,xjは、部分組合せCf及び単語riの共起と単語xjとの相互情報量である。また、類推結果妥当性スコア算出部29は、関係妥当性スコアscoreriを処理結果記憶部14から読み出す。scorexj=ΣfΣiMICf,xjMIri,xjMICfri,xj...9上記のように、式9は、相互情報量MICf,xj、相互情報量MIri,xj、相互情報量MICfri,xj及び関係妥当性スコアscoreriを乗算した値を、全ての部分組合せCf、全ての単語riについて累積加算した値である。従って、相互情報量MICf,xj、相互情報量MIri,xj、相互情報量MICfri,xjが大きいほど、つまり、部分組合せCfと単語xjの結びつきが強いほど、単語riと単語xjの結びつきが強いほど、部分組合せCf及び単語riの共起と単語xjの結びつきが強いほど、また、関係妥当性スコアscoreriが大きいほど、類推結果妥当性スコアscorexjも大きくなる。なお、類推結果妥当性スコア算出部29は、相互情報量MICf,xj、相互情報量MIri,xj、及び、相互情報量MICfri,xjをそれぞれ、式10~式12により算出する。但し、pCfは、部分組合せCfで示される全ての単語が出現する記事データの確率、pxjは、単語xjが出現する記事データの確率である。また、pCf,xjは、部分組合せCfが示す全ての単語と単語xjとが出現する記事データの確率、pri,xjは、単語riと単語xjが出現する記事データの確率、pCf,riは、部分組合せCfが示す全ての単語と単語riとが出現する記事データの確率、pCfri,xjは、部分組合せCfが示す全ての単語及び単語riと単語xjとが出現する記事データの確率である。類推結果妥当性スコア算出部29は、各確率を以下のように算出する。類推結果妥当性スコア算出部29は、記事記憶装置5に記憶されている記事データの数である合計記事数をカウントする。続いて、類推結果妥当性スコア算出部29は、記事記憶装置5に記憶されている記事データのうち、部分組合せCfが示す全ての単語が出現する記事データの数、単語xjが出現する記事データの数、単語riが出現する記事データの数をカウントし、これらのカウント数をそれぞれ合計記事数で除算することによりpCf、pxj、priを算出する。さらに、類推結果妥当性スコア算出部29は、記事記憶部5に記憶されている記事データのうち部分組合せCfが示す全ての単語と単語xjとが出現する記事データの数、単語riと単語xjとが出現する記事データの数、部分組合せCfが示す全ての単語と単語riとが出現する記事データの数、部分組合せCfが示す全ての単語及び単語riと単語xjとが出現する記事データの数をカウントし、これらのカウント数をそれぞれ合計記事数で除算することにより、pCf,xj、pri,xj、pCf,ri、pCfri,xjを算出する。なお、式10~式12に用いられるpCf、pxj、pri、pCf,xj、pri,xj、pCf,ri、pCfri,xjを、記事記憶装置5に記憶される記事データに基づいて算出した確率としているが、記事集合Eに含まれる記事データに出現する確率としてもよい。この場合、類推結果妥当性スコア算出部29は、記事記憶部5に記憶されている記事データに代えて、記事集合Eに含まれる記事データを用い、上記と同様にpCf、pxj、pri、pCf,xj、pri,xj、pCf,ri、pCfri,xjを算出する。出力部16は、類推結果生成部28が処理結果記憶部14に書き込んだ類推結果集合Xが示す各単語xjと、類推結果妥当性スコア算出部29が書き込んだ当該単語xjの類推結果妥当性スコアscorexjとからなる類推結果データをディスプレイに表示させるなどして出力するステップS245。このとき、出力部16は、類推結果妥当性スコアが閾値以上の単語xjとその類推結果妥当性スコアscorexjのみを出力するようにしてもよく、類推結果妥当性スコアが高い順に所定数の単語xjとその類推結果妥当性スコアscorexjのみを出力してもよい。続いて、図4に示すステップS145における単語rの抽出処理、図5に示すステップS235における単語xの抽出処理の詳細な処理手順を説明する。以下では、2つの抽出処理について示しているが、事例や類推の対象に応じていずれを用いてもよい。ここでは、簡単のため、状況A、結果B、状況Cとも3次元のワードベクトルであり、抽出単語数n、hが2である場合を例にして説明する。この場合、図4のステップS105において、状況Aのワードベクトルta1,ta2,ta3から部分組合せA1ta1,ta2、A2ta1,ta3、A3ta2,ta3が生成され、ステップS110において、結果Bのワードベクトルから部分組合せB1wb1,wb2、B2wb1,wb3、B3wb2,wb3が生成される。従って、ステップS135においては、組合せA1-B1,A1-B2,A1-B3、A2-B1,A2-B2,A2-B3、A3-B1,A3-B2,A3-B3が生成される。抽出処理1:記事データは、自然言語で記述された文書のテキストデータである。ステップS145において、関係集合生成部24は、記事集合Dに含まれる記事データd1、d2、...が示す文書の形態素解析を行う。関係集合生成部24は、形態素解析の結果を参照し、部分組合せAlが示すn個の単語が主語に含まれ、かつ、部分組合せBkが示すh個の単語が述部にある名詞として含まれている文から、部分組合せAlが示すn個の単語と部分組合せBkが示すh個の単語を関係づける述部の動詞を単語rとして抽出する。また、ステップS235において、類推結果生成部28は、記事集合Eに含まれる記事データe1、e2、...が示す文書の形態素解析を行う。類推結果生成部28は、形態素解析の結果を参照し、部分組合せCfが示すn個の単語が主語に含まれ、かつ、単語riが述部の動詞として含まれている文から、述部にある名詞を単語xとして抽出する。図6は、ステップS140における単語rの抽出処理を説明するための図である。同図においては、ステップS135において部分組合せA1サメ,マグロ及び部分組合せB1ひれ,尾の組合せが選択されている例を示している。関係集合生成部24は、記事データd1が示す文サメやマグロのような魚類は,ひれや尾を使って高速に泳ぐことができる。の主語は部分組合せA1が示す単語サメ及びマグロであり、述部にある名詞は部分組合せB1が示す単語ひれ及び尾であるため、当該文の述部の動詞泳ぐを単語r1として抽出する。また、関係集合生成部24は、記事データd2が示す文サメやマグロのような魚類は,ひれや尾を使って広範囲を移動することができる。の主語は部分組合せA1が示す単語サメ及びマグロであり、述部にある名詞は部分組合せB1が示す単語ひれ及び尾であるため、当該文の述部の動詞移動するを単語r2として抽出する。このように、2以上の単語からなる部分組合せを利用することによって、1つの単語を用いる場合よりも、目的とする関係を高精度に抽出することができる。部分組合せに含まれる単語数が多いほどより正確な関係を示す単語を抽出することが可能となるが、関係の抽出対象となる文は減少する。図7は、ステップS235における単語xの抽出処理を説明するための図である。同図は、ステップS230において組合せの一方として部分組合せC1ライオン,オオカミが選択された場合について示している。類推結果生成部28は、記事集合Eに含まれるいずれの記事データからも、部分組合せC1が示す単語ライオン及びオオカミが主語に含まれ、かつ、単語r1泳ぐが述部の動詞である文を含む文は検出されなかったとする。一方、類推結果生成部28は、記事集合Eに含まれる記事データe1が示す文ライオンやオオカミなどは足を使って広範囲を移動する必要があり...の主語は部分組合せC1が示す単語ライオン及びオオカミであり、述部の動詞は単語r2移動するであるため、当該文の述部にある名詞足を単語x1として抽出する。抽出処理2:記事データは、自然言語で記述された文書のテキストデータであり、記事記憶装置5は、分野別の辞書データコーパスをさらに記憶している。また、状況A、結果B、関係集合Rは、特定の分野の用語とする。さらに、図4のステップS100において、類推装置1の入力部12は、さらに、分野を示す情報の入力を受ける。図4のステップS145において、関係集合生成部24は、入力された分野の情報に対応した辞書データを特定し、部分組合せAlが示すn個の単語と、部分組合せBkが示すh個の単語が含まれる文から、特定された辞書データに登録されている単語を単語rの候補r’として抽出する。抽出された候補r’をそれぞれ、候補r1’、r2’...とする。関係集合生成部24は、抽出した候補ry’y=1、2、...と、部分組合せAl、部分組合せBkそれぞれとの関連の強さに基づいて関係を表す単語としての妥当性を示す値を以下の式13により算出する。但し、MIAlry’は、部分組合せAlと候補ry’との相互情報量、MIBkry’は、部分組合せBkと候補ry’との相互情報量である。なお、相互情報量MIAlry’、相互情報量MIBkry’は、単語riの代わりに候補ry’を用いることにより、式6、式7と同様に算出される。スコアry’=MIAl,ry’MIBk,ry’...13関係集合生成部24は、算出した値が、関連が強いと判断する所定の条件以上である候補r’を、単語rとして選択する。また、ステップS230において、類推結果生成部28は、部分組合せCfが示すn個の単語と、単語riが含まれる文から、入力された分野の情報に対応した辞書データに登録されている単語を単語xとして抽出する。図8は、単語r及び単語xの抽出処理を説明するための図である。同図においては、分野の情報がコンピュータであり、ステップS140において部分組合せA1画像,写真及び部分組合せB1GIF,JPEGの組合せが選択されている場合の例について示している。記事データd1が示す文画像や写真の圧縮には、GIF、JPEGなどのファイル形式が使えます。には、部分組合せA1が示す単語画像及び写真と、部分組合せB1が示す単語GIF及び単語JPEGが含まれている。関係集合生成部24は、分野の情報からコンピュータ辞書データを特定し、この文に含まれる単語のうち、コンピュータ辞書データに登録されている圧縮、ファイル形式を候補r1’、r2’として抽出する。関係集合生成部24は、これらの抽出した候補r1’、r2’について、上記の式13によりスコアを算出した結果、候補r1’圧縮は単語rとして選択せず、候補r2’ファイル形式を単語r1として選択する。類推結果生成部28は、ステップS230において部分組合せC1音楽,会話と単語r1ファイル形式の組合せが選択されている場合、部分組合せC1が示す単語音楽及び会話、ならびに、単語r1ファイル形式が含まれる文から、記事記憶装置5が記憶しているコンピュータ辞書データに登録されているMP3を単語x1として抽出する。第2の実施形態続いて、本発明の他の実施形態を説明する。第1の実施形態では、式4に示したように、ベースとなる事例であるA:Bは一対のみ存在し、この事例によりターゲットの状況Cから結果Xを求めていた。つまり、第1の実施形態において、類推装置1は、多次元一事例における四項類推の処理をおこなっていた。一方、本実施形態では、A:Bで示されるベースの事例が複数存在する場合にターゲットの状況Cから結果Xを求める、多次元多事例の四項類推の処理を考える。これを、式4で示したmodusponensと同じ表現方法で記述すると、以下の式14のようになる。上記のように、本実施形態では、事例がN個Nは2以上の整数あり、各事例を事例IとするIは2以上N以下の整数。事例Iは、ベースの状況AIと、ベースの状況AIでの結果BIとからなる。本実施形態の類推装置は、AI:BIを用いて、状況Cに対応する結果Xを求める。なお、状況AIは、m個mは2以上の整数の単語taI1,taI2,...,taImを要素とするm次元ワードベクトルであり、ターゲットの状況Cも、第1の実施形態と同様のm次元ワードベクトルである。また、結果BIは、g個gは2以上の整数の単語wbI1,wbI2,...,wbIgを要素とするg次元ワードベクトルであり、ターゲットの結果Xも、第1の実施形態と同様のg次元ワードベクトルである。図9は、本実施形態による類推装置の動作概要を示す図である。本実施形態では、事例が多事例であるため、以下の式15のように表わすことができる。AI:BI=C:XIIは2以上N以下の整数15同図に示すように、本実施形態の類推装置は、各事例Iについて第1の実施形態の類推装置1と同様の関係抽出処理を行なうことによって、状況AIの部分組合せと結果BIの部分組合せとの関係を示す単語の集合である関係集合RIを生成する。本実施形態の類推装置は、各関係集合RIについて第1の実施形態の類推装置1と同様に関係マッピング処理を行なうことによって、類推結果集合XIを生成し、類推結果妥当性スコアを算出する。本実施形態の類推装置は、類推結果集合X1~XNを統合し、重複する単語xがある場合は、重複を削除する。重複削除後の類推結果妥当性スコアは、重複する単語xについての類推結果妥当性スコアを合計した値である。図10は、本発明の第2の実施形態による類推装置1aの構成を示すブロック図である。同図において、図3に示す第1の実施形態による類推装置1と同一の部分には同一の符号を付し、その説明を省略する。図10に示す類推装置1aが、図3に示す第1の実施形態の類推装置1と異なる点は、事例記憶部11に代えて事例記憶部11aを備える点、類推処理制御部17及び類推結果積算部18を備える点である。事例記憶部11aは、状況AIのワードベクトルを示す状況AIデータベース状況データと、結果BIのワードベクトルを示す結果BIデータベース結果データとからなる事例Iを記憶する。類推処理制御部17は、第1の実施形態と同様の処理を事例記憶部11aに記憶されている事例1~事例Nについて処理を行なうよう関係抽出部13及び関係マッピング部15に指示する。類推結果積算部18は、各事例Iについて得られた類推結果の単語xの集合を示すデータである類推結果XIを統合する。図11及び図12は、図10に示す類推装置1aの処理フローを示す図である。類推装置1aの事例記憶部11aは、状況AIデータと結果BIデータとからなる事例Iを記憶しているIは2以上N以下の整数。状況AIデータは、m個mは2以上の整数の単語taI1,taI2,...,taImを要素とするm次元ワードベクトルを示すmは2以上の整数。結果BIデータは、g個gは2以上の整数の単語wbI1,wbI2,...,wbIgを要素とするg次元ワードベクトルを示す。また、処理結果記憶部14は、初期値NULLの記事集合D、記事集合E、関係集合RI、類推結果集合XIを記憶する。図11において、類推装置1aの入力部12は、図4に示す第1の実施形態のステップS100と同様に、状況Cデータの入力を受けるステップS300。類推処理制御部17は、事例記憶部11aに記憶されている事例Iのうち、まだ処理対象としていない事例Iを選択するステップS305。類推処理制御部17は、選択した事例Iについての処理を実行するよう、関係抽出部13に指示する。これにより、関係抽出部13は、類推処理制御部17により選択された事例Iの状況AIデータ、結果BIデータを事例記憶部11から読み出し、第1の実施形態における状況Aデータ、結果Bデータの代わりに用いて、図4に示す第1の実施形態におけるステップS105~S155と同様の処理を実行するステップS310~S360。これにより、事例Iについての関係集合Rと、関係集合Rに含まれる各単語riの関係妥当性スコアscoreriが得られる。事例Iを用いて得られた関係集合Rを関係集合RIとし、関係集合Rに含まれる単語r1、r2、...をそれぞれ単語rI1、rI2、...とし、単語riについて算出された関係妥当性スコアscoreriを、関係妥当性スコアscorerIiとする。これらのデータは、事例Iの識別情報と対応づけて処理結果記憶部14に書き込まれる。類推処理制御部17は、事例記憶部11aに記憶されている事例Iに、まだ処理対象としていない事例Iがあるかを判断する。まだ処理対象としていない事例Iがあると判断した場合ステップS365:NO、類推処理制御部17は、ステップS305からの処理を繰り返す。類推処理制御部17が全ての事例Iを処理対象としたと判断した場合ステップS365:YES、関係マッピング部15を起動する。図12において、ターゲット状況部分組合せ生成部26は、図5に示す第1の実施形態のステップS200と同様に、状況Cデータが示すワードベクトルから部分組合せCf1≦f≦mCn、fは整数を生成し、処理結果記憶部14に書き込むステップS300。類推処理制御部17は、まだ関係マッピング部15における処理対象としていない事例Iを特定するステップS305。類推処理制御部17は、特定した事例Iについての処理を実行するよう、関係マッピング部15に指示する。これにより、関係マッピング部15は、類推処理制御部17により選択された事例Iの識別情報と対応付けて処理結果記憶部14に記憶されている関係集合RI及び関係妥当性スコアscorerIiを読み出し、第1の実施形態における関係集合R、関係妥当性スコアscoreriの代わりに用いて、図5に示す第1の実施形態におけるステップS210~S245の処理を実行するステップS415~S440。これにより類推結果集合Xと、類推結果集合Xに含まれる各単語xjの類推結果妥当性スコアscorexjが得られる。事例Iに対応した関係集合RI及び関係妥当性スコアscorerIjを用いて得られたこの類推結果集合Xを類推結果集合XIとし、類推結果集合Xに含まれる単語x1、x2、...をそれぞれ単語xI1、xI2、...とし、単語xjについて算出された類推結果妥当性スコアscorexjを、関係妥当性スコアscoreIxIjとする。これらのデータは、事例Iの識別情報と対応づけて処理結果記憶部14に書き込まれる。類推処理制御部17は、まだ関係マッピング部15における処理対象としていない事例Iがあるかを判断する。まだ処理対象としていない事例Iがあると判断した場合ステップS455:NO、類推処理制御部17は、ステップS405からの処理を繰り返す。類推処理制御部17が全ての事例Iを処理対象としたと判断した場合ステップS455:YES、類推結果積算部18を起動する。類推結果積算部18は、以下に示す式16のように、処理結果記憶部14から読み出した類推結果集合X1~Nを統合したデータである統合類推結果集合Xを生成する。X=ΣIXII=1~N...16類推結果積算部18は、類推結果集合X1~Nに含まれる単語xIjに重複があれば一つの単語のみを残して重複をなくし、重複をなくした単語xIjの集合を示すデータである統合類推結果集合Xを生成する。統合類推結果集合Xに含まれる単語をx1、x2、...とする。続いて、類推結果積算部18は、以下の式17により、統合類推結果集合Xに含まれる各単語xjの類推結果妥当性スコアを算出する。ただし、scoreIxjは、事例Iについて得られた単語xjの類推結果妥当性スコアである。scorexj=ΣIscoreIxj...17つまり、統合類推結果集合Xに含まれる単語xjの類推結果妥当性スコアは、当該単語xjに統合された単語xIjの類推結果妥当性スコアscoreIxIjを積算した値である。類推結果積算部18は、統合類推結果集合Xに含まれる単語xj及び当該単語xjの類推結果妥当性スコアscorexjを処理結果記憶部14に書き込むステップS460。出力部16は、ステップS445において類推結果積算部18が処理結果記憶部14に書き込んだ統合類推結果集合Xが示す各単語xj及び当該単語xjの類推結果妥当性スコアscorexjとからなる類推結果データをディスプレイに表示させるなどして出力するステップS465。このとき、出力部16は、類推結果妥当性スコアが閾値以上の単語xjのみを出力するようにしてもよく、類推結果妥当性スコアが高い順に所定数の単語xjのみを出力してもよい。上述した実施形態では、記事記憶装置5を第1の実施形態の類推装置1、第2の実施形態の類推装置1aとネットワークを介して接続される外部の装置としているが、類推装置1、類推装置1aが記事記憶装置5を内部に備える構成としてもよい。また、上述した実施形態では、記事集合D、Eを、記事データの集合としているが、記事データが記憶されているURLUniversalResourceLocatorや記事データのデータ名など、記事データの識別情報を示すデータでもよい。この場合、類推装置1及び類推装置1aは、記事集合D、Eに含まれる記事データの識別情報で特定される記事記憶装置5内の記事データを参照し、上述した処理を実行する。また、上述した実施形態では、状況A、状況A1~状況ANと状況Cのワードベクトルの次元数が同じ場合について説明したが、状況A、状況A1~状況ANの次元数と状況Cのワードベクトルの次元数とが異なっていてもよい。また、状況A1~状況ANのワードベクトルの次元数は全て同一でなくともよい。また、結果B1~結果BNのワードベクトルの次元数は全て同一でなくともよい。上述した類推装置1及び類推装置1aは、内部にコンピュータシステムを有している。そして、類推装置1の関係抽出部13、関係マッピング部15及び出力部16、ならびに、類推装置1aの関係抽出部13、関係マッピング部15、出力部16、類推処理制御部17及び類推結果積算部18の動作の過程は、プログラムの形式でコンピュータ読み取り可能な記録媒体に記憶されており、このプログラムをコンピュータシステムが読み出して実行することによって、上記処理が行われる。ここでいうコンピュータシステムとは、CPU及び各種メモリやOS、周辺機器等のハードウェアを含むものである。また、コンピュータシステムは、WWWシステムを利用している場合であれば、ホームページ提供環境あるいは表示環境も含むものとする。また、コンピュータ読み取り可能な記録媒体とは、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、コンピュータシステムに内蔵されるハードディスク等の記憶装置のことをいう。さらにコンピュータ読み取り可能な記録媒体とは、インターネット等のネットワークや電話回線等の通信回線を介してプログラムを送信する場合の通信線のように、短時間の間、動的にプログラムを保持するもの、その場合のサーバやクライアントとなるコンピュータシステム内部の揮発性メモリのように、一定時間プログラムを保持しているものも含むものとする。また上記プログラムは、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く、さら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合せで実現できるものであっても良い。"