JP2006244053A - 提示装置および方法、プログラム、並びに記録媒体 - Google Patents

Abstract

【課題】所定の対象の評価を時間に関する情報とともに提示する。
【解決手段】 データ解析部８６は、通信部８１により取得された、所定の対象に関するテキスト形式の記事から、データベース８９に記憶されているデータを参照し、その所定の対象の評価を判断する。その判断結果は、記事が示す日時に関するデータと関連付けられてデータベース８９に記憶される。ユーザから、対象と期間が指定された場合、データ参照部８７は、データベース８９に記憶されているデータを参照し、指定された対象と期間に対応するデータを読み出す。読み出されたデータに基づく画面が作成され、ユーザに提示される。その作成される画面には、期間と評価が対応付けられた情報が表示される。本発明は、記事などを検索するパーソナルコンピュータなどに適用できる。
【選択図】図４

Description

本発明は、提示装置および方法、並びに記録媒体に関し、特に、情報の抽出、抽出した情報から、所定の情報を導き出し、その導き出された情報を提示する際に適用して好適な提示装置および方法、プログラム、並びに記録媒体に関する。

近年、インターネットなどの普及に伴い、さまざまな情報が、容易に取得できるようになってきている。例えば、ＲＳＳ（RDF（Resource Description Framework） Site Summary）を利用して記事などの情報が配信されており、ユーザは、その配信されている情報を容易に取得できるようになってきている。

しかしながら、多くの情報が配信されているためユーザは、効率良く所望の情報を探し出すことができないといった問題があった。そのような問題に対し、文書（情報）を分類し、ユーザに提供することが提案されている。（例えば、特許文献１，２参照）

また、文書などから、特徴となる言葉（単語など）を抽出し、要約した文書に変換し、その文書をユーザに提供することも提案されている。（例えば、特許文献２，３参照）

また、複数の文書（記事など）から、ユーザに提供する文書自体を選択（抽出）し、その抽出された文書のみをユーザに提供することも提案されている。その際、ユーザの嗜好にあった記事を抽出する、話題性の大きな記事を抽出するといったことが提案されている。（例えば、特許文献４，５，６）
特開２００２−９２００６号公報 特表２００１−５１９９５２号公報 特表２００２−５４１５８０号公報 特開平８−２２１２４３号公報 特開２００１−３３１５２９号公報 特表平１１−５１４７６４号公報

上述したように、ユーザに提供する情報を、多くの情報（文書など）のなかから抽出するといったようなことは提案されているが、抽出された情報をそのまま提示する、抽出された情報内の言葉を用いて提示するなど、基本的に、元の情報の全部または一部をそのまま提示することが提案されていた。

元の情報を加工し、他の情報を提示するといったようなことは行われていなかった。よって、ユーザは、提示された元の情報から、自己の判断、考えなどに基づいて、他の情報を生成しなくてはならなかった。例えば、元の情報として会社や国といった所定の対象に関する情報が提示された場合、ユーザは、その元の情報から、その所定の対象がどのような状態であるのか（例えば、会社であれば、経営状態が良いのか悪いのかといった状態）という情報を生成（判断）しなくてはならなかった。

すなわち、複数の元の情報から、ユーザの所望する情報を抽出し、その情報の対象が、どのような状態であるのかといったような情報に加工して提示するといったことは行われていなかった。

また、ユーザが所望する情報（例えば、ユーザから提示されたキーワード（対象）に関する情報）を、複数の情報から抽出するといったことは一般的に行われているが、抽出された情報が羅列されて提示されるため、ユーザは、提示された情報を一読し、考察しなくては、上記したように、対象がどのような状態であるのかといったことを知ることはできなかった。

そのために、たとえユーザの所望の情報のみが抽出され提示されたとしても、その情報を解析するのに時間がかかるといった問題があった。また、複数の情報から、特定の期間における様々な対象の状態の変化を提示するといったことも行われていなかった。

また、例えば、ユーザがキーワードを提示し、そのキーワードに関する情報が抽出される場合、キーワードによっては、時代によりニュアンス（意味合い）が異なることがある。例えば、“貴様”といった単語は、昔は“貴い（尊い）人”といった意味で、目上の人などを指す単語として用いられていたが、現在は、比較的人を見下したときに使われる単語である。他にも、例えば、“奇特”、“役不足”、“確信犯”といった単語も、昔の（本来の）意味とは異なる意味で（誤った用法で）使われることがある。すなわち、必ずしも正しい意味で用いられている単語のみが、ユーザ側からのキーワードとして提供されるわけではない。

このような単語をキーワードとした場合、古い情報（古い時代の書物）などから抽出された情報はいい意味（いい状態）で、新し情報などから抽出された情報は悪い意味（悪い状態）で利用された情報となるため、ユーザが意図していた単語の意味とは異なる結果が、混在した状況で、提供されてしまう可能性があった。

また、特定の期間には、良く使われていた単語であったが、その他の期間にはあまり使われていないような単語もある（例えば、流行語のような単語）。このような単語をキーワードとして情報を抽出すると、その使われていた特定の期間の情報しか抽出されないという可能性があった。

本発明はこのような状況に鑑みてなされたものであり、所定の対象に対する状態の変化などの情報を、複数の情報から抽出し、加工することにより、ユーザに提供できるようにする。また、その提供する情報は、動的な情報を伝えるものであるようにする。時間的（時代的）な要素を考慮した検索（提供）や、個人的な単語に対するニュアンスの違いなどを考慮した検索が行えるようにする。

本発明の提示装置は、日付、対象名、および対象名の状態を表す情報が、所定の解析の結果、それぞれ関連付けられた解析データ情報データベースを管理する解析データ情報データベース管理手段と、検索対象となる対象名と期間に関するデータを取得する取得手段と、取得手段により取得されたデータが示す期間内で、対象名に関するデータを、解析データ情報データベース内を検索し読み出す読み出し手段と、読み出し手段により読み出された検索結果を、日付と対象名の状態が関連付けられた状態の画面として提示する提示手段とを備えることを特徴とする。

前記提示手段は、読み出し手段により読み出された全てのデータ毎に、日付と対象名の状態とを関連付けて提示するようにすることができる。

前記提示手段は、読み出し手段により読み出されたデータのうち、対象名の状態が同一である期間が存在した場合、その期間のデータは、１つしか提示しないようにすることができる。

前記提示手段は、前記取得手段により取得された期間を分割し、その分割した期間内毎に、その期間内に存在する対象名の状態を数値化し、その数値に応じた単語を、期間内の、対象名に関する状態として提示するようにすることができる。

前記提示手段は、対象名の状態が同一であるデータが連続した回数に応じた単語を、対象名の状態が同一であるデータが連続した期間における対象名の状態として提示するようにすることができる。

第１の分類に属する単語と、第２の分類に属する単語を、それぞれ、第１の性質に属する単語と第２の性質に属する単語とに学習により分けられた学習辞書データベースを管理する学習辞書データベース管理手段と、取得されるテキストデータに基づくテキストに、第１の分類に属する単語と第２の分類に属する単語がそれぞれ存在するか否かを、学習辞書データベースを参照して判断する第１の判断手段と、第１の判断手段により第１の分類に属する単語であると判断されたテキスト内の第１の単語が、第１の性質に属する単語であるのか第２の性質に属する単語であるのかを示すデータと、第２の分類に属する単語であると判断されたテキスト内の第２の単語が、第１の性質に属する単語であるのか第２の性質に属する単語であるのかを示すデータとを用いて、テキストが示す内容を判断する第２の判断手段と、第２の判断手段による判断結果を解析データ情報データベースに記憶させる記憶手段とをさらに備えるようにすることができる。

第１の分類に属する単語または第２の分類に属する単語の一方の単語は、状態を示す単語であり、他方の単語は、その状態を示す単語の対象となる単語であることを特徴とし、第１の性質に属する単語または第２の性質に属する単語の一方の単語は、良い性質を表す単語であり、他方の単語は、悪い性質を表す単語であるようにすることができる。

前記第１の判断手段は、学習辞書データベースを参照するとき、テキストデータが示す日付を含む期間と関連付けられているデータを参照するようにすることができる。

学習辞書データベースは、同一の単語を異なる分類で重複して管理するようにすることができる。

第１の分類に属する単語、または、第２の分類に属する単語が、取得された情報に含まれているか否かを判断する第３の判断手段と、第３の判断手段により、第１の分類に属する単語または第２の分類に属する単語のうち、どちらか一方の単語が情報には含まれていないと判断された場合、情報に含まれる単語から所定の条件を満たす単語を抽出し、学習辞書データベースに登録する登録手段とをさらに備えるようにすることができる。

前記登録手段は、情報が示す日時と関連付けて、単語を学習辞書データベースに登録するようにすることができる。

前記登録手段は、前記第３の判断手段により、第１の分類に属する単語または第２の分類に属する単語のうち、どちらか一方に属する単語として、情報に含まれていると判断された単語より前の位置に位置する名詞、または、後の位置に位置する名詞を抽出し、学習辞書データベースに登録するようにすることができる。

前記登録手段は、ユーザの指示に基づき、学習辞書データベースに名詞を登録するようにすることができる。

本発明の提示方法は、日付、対象名、および対象名の状態を表す情報が、それぞれ関連付けられたデータベースの検索を制御する検索制御ステップと、検索対象となる対象名と期間に関するデータの取得を制御する取得制御ステップと、取得制御ステップの処理で取得が制御されたデータが示す期間内で、対象名に関するデータを、検索制御ステップの制御でデータベース内を検索し、読み出す読み出し制御ステップと、読み出し制御ステップの処理で読み出しが制御された検索結果を、日付と対象名の状態が関連付けられた状態の画面として提示する提示ステップとを含むことを特徴とする。

本発明のプログラムは、日付、対象名、および対象名の状態を表す情報が、それぞれ関連付けられたデータベースの検索を制御する検索制御ステップと、検索対象となる対象名と期間に関するデータの取得を制御する取得制御ステップと、取得制御ステップの処理で取得が制御されたデータが示す期間内で、対象名に関するデータを、検索制御ステップの制御でデータベース内を検索し、読み出す読み出し制御ステップと、読み出し制御ステップの処理で読み出しが制御された検索結果を、日付と対象名の状態が関連付けられた状態の画面として提示する提示ステップとを含む処理をコンピュータに実行させることを特徴とする。

本発明の記録媒体のプログラムは、日付、対象名、および対象名の状態を表す情報が、それぞれ関連付けられたデータベースの検索を制御する検索制御ステップと、検索対象となる対象名と期間に関するデータの取得を制御する取得制御ステップと、取得制御ステップの処理で取得が制御されたデータが示す期間内で、対象名に関するデータを、検索制御ステップの制御でデータベース内を検索し、読み出す読み出し制御ステップと、読み出し制御ステップの処理で読み出しが制御された検索結果を、日付と対象名の状態が関連付けられた状態の画面として提示する提示ステップとを含む処理をコンピュータに実行させるプログラムを記録していることを特徴とする。

本発明の提示装置および方法、並びにプログラムにおいては、日付、対象名、および対象名の状態を表す情報が、それぞれ関連付けられたデータベースが検索され、ユーザが所望とする情報が、所定の期間とその期間における状態とが関連付けられた状態で提示される。

本発明によれば、ユーザに複数の情報から抽出された情報を提示することが可能となる。

本発明によれば、ユーザに、所定の期間内における所定の対象の状態、およびその状態の変化を提示することが可能となる。

ユーザの指示に基づき、情報を提供するとき、その指示が、ユーザにより異なる意味で用いられている言葉（単語）であっても、提供される情報に影響を与えることがないように、単語の学習を行うことが可能となる。

以下に本発明の最良の形態を説明するが、開示される発明と実施の形態との対応関係を例示すると、次のようになる。明細書中には記載されているが、発明に対応するものとして、ここには記載されていない実施の形態があったとしても、そのことは、その実施の形態が、その発明に対応するものではないことを意味するものではない。逆に、実施の形態が発明に対応するものとしてここに記載されていたとしても、そのことは、その実施の形態が、その発明以外の発明には対応しないものであることを意味するものでもない。

さらに、この記載は、明細書に記載されている発明の全てを意味するものではない。換言すれば、この記載は、明細書に記載されている発明であって、この出願では請求されていない発明の存在、すなわち、将来、分割出願されたり、補正により出現し、追加されたりする発明の存在を否定するものではない。

本発明の提示装置は、日付、対象名、および対象名の状態を表す情報が、所定の解析の結果、それぞれ関連付けられた解析データ情報データベースを管理する解析データ情報データベース管理手段（例えば、図８の解析情報データベース１０２を管理するデータベース９０）と、検索対象となる対象名と期間に関するデータを取得する取得手段（例えば、図２１のステップＳ１８１の処理を実行する検索機能７５）と、取得手段により取得されたデータが示す期間内で、対象名に関するデータを、解析データ情報データベース内を検索し読み出す読み出し手段（例えば、図２１のステップＳ１８３の処理を実行する検索機能７５）と、読み出し手段により読み出された検索結果を、日付と対象名の状態が関連付けられた状態の画面として提示する提示手段（例えば、図２１のステップＳ１９０の処理を実行する提示機能７６）とを備えることを特徴とする。

第１の分類に属する単語と、第２の分類に属する単語を、それぞれ、第１の性質に属する単語と第２の性質に属する単語とに学習により分けられた学習辞書データベースを管理する学習辞書データベース管理手段（例えば、図６の学習辞書データベース１０１を管理するデータベース９０）と、取得されるテキストデータに基づくテキストに、第１の分類に属する単語と第２の分類に属する単語がそれぞれ存在するか否かを、学習辞書データベースを参照して判断する第１の判断手段（例えば、図１６のステップＳ１０３，Ｓ１０４の処理を実行する作成機能７４）と、第１の判断手段により第１の分類に属する単語であると判断されたテキスト内の第１の単語が、第１の性質に属する単語であるのか第２の性質に属する単語であるのかを示すデータと、第２の分類に属する単語であると判断されたテキスト内の第２の単語が、第１の性質に属する単語であるのか第２の性質に属する単語であるのかを示すデータとを用いて、テキストが示す内容を判断する第２の判断手段（例えば、図１６のステップＳ１０５の処理を実行する作成機能７４）と、第２の判断手段による判断結果を解析データ情報データベースに記憶させる記憶手段（例えば、図１６のステップＳ１０６の処理を実行する作成手段７４）とをさらに備えるようにすることができる。
第１の分類に属する単語、または、第２の分類に属する単語が、取得された情報に含まれているか否かを判断する第３の判断手段（例えば、図１１のステップＳ２１の処理を実行する学習機能７３）と、第３の判断手段により、第１の分類に属する単語または第２の分類に属する単語のうち、どちらか一方の単語が情報には含まれていないと判断された場合、情報に含まれる単語から所定の条件を満たす単語を抽出し、学習辞書データベースに登録する登録手段（例えば、図１１のステップＳ２６，Ｓ２７，Ｓ２８，Ｓ３１，Ｓ３２、図１２、図１３の処理を実行する学習機能７３）とをさらに備えるようにすることができる。

以下に、本発明の実施の形態について図面を参照して説明する。

［システムの構成例］
図１は、本発明を適用したシステムの一実施の形態の構成を示す図である。サーバ１と端末２は、ネットワーク３を介して互いにデータの授受を行えるように構成されている。サーバ１は、所定の情報を蓄積し、その蓄積している情報を、ユーザからの指示（端末２からの指示）があったときに供給するように構成されている。

端末２は、ユーザ側の装置であり、ユーザからの指示を受け付け、その指示に基づく処理を実行する。また、以下に説明を加えるように、端末２は、所定のタイミングで、サーバ１に蓄積されている情報を取得する構成とされている。

ネットワーク３は、インターネットなどの広域なネットワーク、ＬＡＮ（Local Area Network）などの狭域なネットワークなどから構成されている。ネットワーク３は、有線で構成されていても良いし、無線で構成されていても良い。

図１に示したシステムは、サーバ１に蓄積されている情報から、ユーザが所望する情報を、端末２側で抽出し、その抽出された情報を加工（新たな情報を生成）し、ユーザ側に提示する。

なお、図１には、説明の都合上、サーバ１と端末２は、それぞれ１台しか図示していないが、サーバ１も端末２も、それぞれ複数台、ネットワーク３には接続されている。

［端末の内部構成例］
図２は、端末２の内部構成例を示す図である。端末２は、パーソナルコンピュータで構成することができる。端末２のＣＰＵ（Central Processing Unit）２１は、ＲＯＭ（Read Only Memory）２２に記憶されているプログラムに従って各種の処理を実行する。ＲＡＭ（Random Access Memory）２３には、ＣＰＵ２１が各種の処理を実行する上において必要なデータやプログラムなどが適宜記憶される。入出力インタフェース２５は、キーボードやマウスから構成される入力部２６が接続され、入力部２６に入力された信号をＣＰＵ２１に出力する。また、入出力インタフェース２５には、ディスプレイやスピーカなどから構成される出力部２７も接続されている。

さらに、入出力インタフェース２５には、ハードディスクなどから構成される記憶部２８、および、インターネットなどのネットワークを介して他の装置（例えば、サーバ１）とデータの授受を行う通信部２９も接続されている。ドライブ３０は、磁気ディスク４１、光ディスク４２、光磁気ディスク４３、半導体メモリ４４などの記録媒体からデータを読み出したり、データを書き込んだりするときに用いられる。

なお、サーバ１も、端末２と基本的に同様の構成とすることができる。

［端末の機能について］
図３は、端末２が有する機能について説明するための図である。なお、図３に示した各機能の詳細については順次行うため、ここでは、まず簡潔に説明を加える。

端末２は、サーバ１などから情報を取得する取得機能７１を有する。取得機能７１により取得された情報は、解析機能７２により解析される。解析機能７２による解析としては、例えば、対象となる名詞を抽出し、その名詞が示す国や会社などの状態を示す単語を抽出するといった処理がある。学習機能７３は、解析機能７２が解析を行ううえで必要となる情報（単語）を取得機能７１により取得される情報などを用いて作成する。

作成機能７４は、データベースの作成に係わる処理を実行する。検索機能７５は、ユーザから情報の提示の指示があったときに、その指示された情報をデータベース内を検索し、読み出す。提示機能７６は、検索機能７５による検索結果を、ユーザ側に提示する。

端末２の機能について、さらに、図４を参照して説明を加える。取得機能７１（図３）は、通信部８１、トリガー管理部８２、ユーザインタフェース部８３から構成される。トリガー管理部８２は、サーバ１から定期的に情報を取得する際の指示を出したり、ユーザインタフェース部８３からのユーザからの指示に応じて、サーバ１から情報を取得する際の指示を出したりする。トリガー管理部８２からの指示に基づき、通信部８１は、サーバ１とネットワーク３（図１）を介して通信を行う。

取得機能７１を構成するこれらの各部と、図２に示した端末２の内部構成例との対応をとると、通信部８１は、通信部２９であり、トリガー管理部８２は、ＣＰＵ２１（ＲＯＭ２２やＲＯＭ２３に記憶されているプログラムに従ってＣＰＵ２１が実現する機能）であり、ユーザインタフェース部８３は、入力部２６と出力部２７である。

ユーザインタフェース部８３は、表示部８４と入力Ｉ／Ｆ（インタフェース）８５を含む構成とされているが、表示部８４は、出力部２７（図２）を構成する例えばディスプレイ（不図示）であり、入力Ｉ／Ｆ８５は、入力部２６（図２）を構成するキーボードやマウス（いずれも不図示）などである。

解析機能７２（図３）は、通信部８１、データ解析部８６、データ参照部８７、データベース８９から構成される。データ解析部８６は、通信部８１により取得された情報を、データ参照部８７の制御のもとデータベース８９に記憶されているデータ（情報）を、必要に応じ参照し、解析する。データ解析部８６とデータ参照部８７は、ＣＰＵ２１（ＲＯＭ２２やＲＯＭ２３に記憶されているプログラムに従ってＣＰＵ２１が実現する機能）（図２）であり、データベース８９は、記憶部２８である。

学習機能７３（図３）は、通信部８１、ユーザインタフェース部８３、データ解析部８６、データ参照部８７、データ登録部８８、データベース８９から構成される。データ解析部８６は、通信部８１により取得された情報を、データ参照部８７の制御のもとデータベース８９に記憶されているデータ（情報）を、必要に応じ参照し、解析する。その解析結果は、データ登録部８８の制御のもと、データベース８９に登録される。また、データ登録部８８は、データ解析部８６により解析できない結果などがあった場合、ユーザインタフェース部８３からのユーザの指示に基づき、登録処理を行う。

データ登録部８８は、ＣＰＵ２１（ＲＯＭ２２やＲＯＭ２３に記憶されているプログラムに従ってＣＰＵ２１が実現する機能）（図２）である。

作成機能７４（図３）は、データ解析部８６、データ登録部８８、データベース８９から構成される。データ解析部８６により解析された解析結果は、データ登録部８８によりデータベース８９に登録される。

検索機能７５（図３）は、ユーザインタフェース部８３、データ参照部８７、およびデータベース８９から構成される。ユーザインタフェース部８３に、ユーザから、検索対象や検索期間の情報が入力されると、その情報に適合するデータを、データ参照部８７がデータベース８９を参照することにより検索する。

また、検索機能７５（図３）は、ユーザインタフェース部８３から供給される検索対象や検索期間に対応するデータが、データベース８９内に記憶されていなかった場合、解析機能７２（図３）に指示を出し、新たなデータの取得や解析を行わせる。すなわち、解析機能７２を構成する通信部８１から取得されるデータが、データ解析部８６により解析される。そして、その解析結果は、作成機能７４を構成するデータ登録部８８によりデータベース８９に登録される。また、登録されるデータ内に、検索機能７５が必要とするデータ（ユーザからの指示に対応するデータであり、検索結果として用いられるデータ）が存在していた場合、そのデータを検索結果として採用する。

提示機能７６（図３）は、ユーザインタフェース部８３から構成される。ユーザインタフェース部８３は、検索機能７５（図３）から供給されるデータをユーザに提示するための画面のデータを生成し、その画面のデータに基づいて、表示部８４に画面を表示させる。

［データベースについて］
図５は、データベース８９に登録されているデータベースの内容を説明するための図である。データベース８９には、図５に示すように、３つのデータベースが登録されている。学習辞書データベース１０１は、学習機能７３（図３）により学習された結果を記憶する。解析データ情報データベース１０２は、解析機能７２（図３）により解析された結果を記憶する。記事データベース１０３は、取得機能７１（図３）によりサーバ１（図１）より取得された記事を記憶する。

以下の説明においては、サーバ１には記事が蓄積されており、取得機能７１は、その記事を取得し、記事データベース１０３は、その取得された記事を記憶する。なお、記事とは、例えば、ニュース記事、掲示板の記事、ブログの記事などである。

図６は、学習辞書データベース１０１に記憶されているデータのデータ構造について説明するための図である。学習辞書データベース１０１は、定型辞書と非定型辞書から構成されている。定型辞書には、一般的に用いられている辞書などを適用することができる。また、定型辞書には、一般的に用いられている単語が登録されている。

定型辞書に対し、非定型辞書には、年代別に単語が登録されている。

定型辞書に登録される単語の項目には、まず、“状態の対象を示す単語”に属する“良い分類に属する単語”と“悪い分類に属する単語”の２項目がある。また、定型辞書に登録される単語の項目には、“状態を示す単語”に属する“良い分類に属する単語”と“悪い分類に属する単語”の２項目がさらにある。

ここで、この４項目に該当する単語について図７を参照して説明を加える。図７に一例として、“Ａ社の上半期の純利益は増大の見通し”という記事が、サーバ１に蓄積されており、その記事が取得され、処理対象（学習辞書データベース１０１に登録される対象）とされる場合を示す。

この記事のうち、“Ａ社”という単語を“対象語”と称する。“対象語”とは、状態が変化しうる名詞、例えば、国、会社、人などの名詞である。“状態が変化しうる”とは、例えば、良い状態が継続した後に、悪い状態に変化するといったようなことを意味する。また、“対象語”とは、検索の対象（検索機能７５（図３）の検索の対象）となる単語を意味する。

“Ａ社の上半期の純利益は増大の見通し”という記事のうち、“純利益”という単語を“状態の対象を示す単語”と称し、以下の説明では適宜、“状態対象単語”と略記する。“状態対象単語”は、対象語により表される国や会社などの状態を示す“状態単語”がかかる対象となる単語である。換言すれば、“状態単語”の主語となりうる単語である。

“状態単語”とは、“Ａ社の上半期の純利益は増大の見通し”という記事のうち、“増大”という単語であり、“状態を示す単語”のことである。

例文として示した記事は、「“対象語”が示す対象の、“状態対象単語”で示される事柄（項目）が、“状態単語”で示される状態である」という構造である。

学習辞書データベース１０１は、図６に示すように、まず、“状態の対象を示す単語”、すなわち“状態対象単語”に対応（該当）する “良い分類に属する単語”と“悪い分類に属する単語”を記憶している。同様に、学習辞書データベース１０１は、図６に示すように、“状態を示す単語”、すなわち“状態単語”に対応（該当）する“良い分類に属する単語”と“悪い分類に属する単語”を記憶している。

学習辞書データベース１０１に記憶されているデータの一例を示す以下のようになる。
状態の対象を示す単語
良い分類単語（状態対象単語） ： 利益、純利益、平和、
悪い分類単語（状態対象単語） ： 負債、借金、戦争、混乱、
状態を示す単語
良い分類単語（状態単語） ： 増益、増収、増大、収拾、改善、
悪い分類単語（状態単語） ： 減益、減収、減少、悪化、

“良い分類単語”には、その単語が、一般的に、比較的良いイメージがもたれているであろう単語、少なくとも、悪いイメージがない単語が登録される。“悪い分類単語”は、“良い分類単語”の逆のイメージがもたれている単語が登録される。なお、ここで、良いイメージまたは悪いイメージとは、単語に対してユーザが抱いているイメージ、印象などを意味し、また、単語が表す（意味する）性質などを含むとする。

また、上記したように、“良い分類単語（状態対象単語）”、“悪い分類単語（状態対象単語）”、“良い分類単語（状態単語）”、“悪い分類単語（状態単語）”の各項目には、複数の単語が登録される。

定型辞書には、上記したような４つの項目が設けられ、それらの項目毎に単語が登録されるが、非定型辞書も、同様に、４つの項目が設けられ、それらの項目毎に単語が登録されている。ただし、非定型辞書は、それら４つの項目に該当する単語を、所定の期間毎に管理している点が、定型辞書と異なる。

このように非定型辞書には、単語だけでなく、期間という項目も設けられ、時間と関連付けられて単語が管理されている。このようにすることで、時代とともに使われ方が変化した単語、イメージが変化した単語などを管理することが可能となる。

例えば、期間Ａでは悪いイメージで用いられ、期間Ｂでは良いイメージで用いられるようになった単語Ａが、後述するユーザが検索を行うときのキーワードとして用いられ、かつそのユーザが悪いイメージでその単語Ａを用いたような場合を考える。仮に、学習辞書データベース１０１が、非定型辞書を有していなかった場合（期間と単語を関連付けて記憶していなかった場合）、ユーザが悪いイメージをもっている単語Ａが用いられた検索は、期間Ａでは良いイメージで使われていたにも係わらず、期間Ａにおける記事が、検索結果としてユーザ側に提示されてしまう。

しかしながら、上記したように、学習辞書データベース１０１に非定型辞書を設けた場合（期間と単語を関連付けて記憶するようにした場合）、ユーザが悪いイメージをもっている単語Ａが用いられた検索であれば、単語Ａが良いイメージで扱われていた期間Ａのときの記事は検索結果としてユーザ側に提示されないようにすることができる（なぜそのようになるかの詳細な根拠は、後述する検索処理の説明で明らかにする）。

次に、解析データ情報データベース１０２（図５）について、説明を加える。

図８は、解析データ情報データベース１０２に記憶されているデータのデータ構造を説明するための図である。解析データ情報データベース１０２は、記事を解析した結果が記憶されるデータベースである。そのため、解析データ情報データベース１０２には、まず、記事が掲載された日時（ここでは、掲載された日時としているが、その記事が発生した日時（事件が起きた日）や、記事を、端末２が取得した日時などでも良い）が記憶される。

また解析データ情報データベース１０２には、記事の“対象名”（対象語）と、その記事の内容から判断される“評価（良い・悪い）”も記憶されている。例えば、図７に示したような“Ａ社の上半期の純利益は増大の見通し”といった記事が解析された場合、解析データ情報データベース１０２に記憶される“対象名”は、“Ａ社”となる。また、この記事から、後述する処理により、“Ａ社”が良い状態であるのか悪い状態であるのかを示す評価が下され、その結果が、“評価（良い・悪い）”という欄に記憶される。

例えば、上記した記事が“２００５年の１月１日”に掲載された記事であった場合、また、上記した記事から判断される評価が“良い”という判断であった場合、以下のようなデータが解析データ情報データベース１０２に記憶される。
年 ：２００５年
月 ：１月
日 ：１日
対象名 ：会社Ａ
評価（良い・悪い） ：良い

このように、解析データ情報データベース１０２には、“年”、“月”、“日”、“対象名”、“評価”が、それぞれ記事毎に（解析結果毎に）関連付けられて記憶される。なお、図８に示したように、“年”や“月”などは、記事毎に関連付ける（記事毎に記憶する）のではなく、共用する（グループ化する）ようにしても良い。

次に、記事データベース１０３（図５）について、説明を加える。

図９は、記事データベース１０３に記憶されているデータのデータ構造について説明するための図である。記事データベース１０３には、記事が記憶される。記事はテキストデータであり、ここでは、画像データなどを含まないものとする。記事データベース１０３は、“年月日”と“記事（テキストデータ）”を関連付けて記憶している。この“年月日”は、解析データ情報データベース１０２に記憶される“年”、“月”、“日”と同一の意味をもち、上記したように、記事が掲載された年月日、記事が発生した年月日（事件が起きた年月日）、記事を端末２が取得した年月日などである。

なお、ここでは、記事データベース１０３は、端末２に設けられ、記憶される記事は、サーバ１から定期的に取得されるとして説明を行うが、記事データベース１０３自体をサーバ１に設け、必要なときに、端末２がサーバ１に接続するようにしても良い。また、記事データベース１０３を、サーバ１や端末２以外の装置に記憶させるようにし、必要なときに、端末２がその装置に接続するようにしても良い。

図６、図８、図９に示したデータベースは、それぞれ１例であり、図示していないデータも、必要に応じて記憶させるようにすることも勿論可能である。また、各データベースで、共有できるデータなどは、共有するような構成とすることも勿論可能である。

また、各データベース内に記憶されているデータは、時系列的にソートされた状態で記憶されるようにしても良いし、バイナリテーブルやハッシュテーブルなどの形式で記憶されるようにしても良い。後述する検索の処理などにおいて、その検索時間などにかかる時間を短くできるような記憶方式で記憶されることが好ましい。

［端末の動作について］
次に、上記したような構成を有し、上記したようなデータベースを備える端末２の動作について説明する。まず、図１０Ａ、図１０Ｂを参照し、端末２の動作の概略を説明する。

端末２の動作としては、図１０Ａに示すようなユーザによる指示がないときに実行される動作（以下、適宜、静的動作と称する）と、図１０Ｂに示すようなユーザによる指示があったときに実行される動作（以下、適宜、動的動作と称する）とがある。静的動作は、定期的に記事などが取得されるときの動作であり、動的動作は、ユーザによる指示に基づく検索などの処理が実行されるときの動作である。

図１０Ａを参照するに、トリガー管理部８２（図４）で内部トリガーが発生したときに、取得（登録）フェーズ（Phase）が実行され、例えば、サーバ１に記憶されている記事が取得され、データベース８９の記事データベース１０３（図５）に記憶（登録）される。

内部トリガーは、例えば、１日に１回、所定のタイミングで発生される。従って、このトリガーの発生により記事がサーバ１から取得されるため、記事データベース１０３は、そのタイミングで更新されることになる。

図１０Ｂを参照するに、ユーザインタフェース部８３（図４）からユーザの指示が入力されると、利用フェーズが、取得（登録）フェーズに指示を出し、例えば、ユーザが指示した対象名に関する記事の検索や取得の処理が実行される。

このような端末２の処理の詳細について以下に説明を加える。

［学習処理について］
端末２の処理としては、まず学習に関する処理（学習処理）がある。そして、その学習された結果が用いられて検索に係わる処理（検索処理）が実行される。そして、その検索処理の結果を、ユーザ側に提示するための提示に係わる処理（提示処理）がある。まず、学習処理について説明する。

図１１乃至図１３に示したフローチャートを参照し、学習処理について説明する。学習処理は、学習機能７３（図３）により行われるが、処理に応じて、他の機能も適宜使われる。まず、ステップＳ２１において、“良いとされる対象語”に対する記事（以下、適宜、記事と記述する）がネットワーク３を介してサーバ１から取得される。なお、ここでは“良いとされる対象語”に関する処理を例に挙げて説明をするが、“悪いとされる対象語”に対しても、以下に説明する“良いとされる対象語”と同様の処理が行われる。

ここで、“良いとされる対象語”とは、ユーザの判断により良い対象語として指定された単語や、ネットワーク１上で公開されているランキングのサイトで、良いとされるランキングの上位に位置する単語などである。

ネットワーク１上で公開されているサイトから、“良いとされる対象語”が取得される場合、例えば、そのサイトに定期的に接続し、その時点での良いとされるランキング（例えば、〜ベスト１０とかのランキング）を参照し、上位の数社分（会社に関するランキングであれば、数社分、国であれば、数カ国分など）の単語（対象語）が取得される。このようにして取得された単語は、“良いとされる対象語”として、データベース８９に登録される。

ユーザの判断および指示により、“良いとされる対象語”が取得される場合、例えば、図１４に示したような画面が、表示部８４に表示される。図１４に示した画面は、対象語を登録する際にユーザ側に提示される画面であり、ユーザは、この画面を参照して情報を入力することで、良いまたは悪いと判断（評判）される対象語を登録できる。

図１４に示した画面には、対象語を入力するための対象語入力欄１３１、評判を入力するための評判入力欄１３２、および、入力した情報で登録する際に操作される登録ボタン１３３が表示されている。ユーザは、対象語入力欄１３１に、評価（評判）が良いまたは悪い対象語として登録させたい単語を入力する。

ユーザは、対象語入力欄１３１に入力した対象語（その対象語が示す会社、国、人など）は、良い評判があるのか、または、悪い評判があるのかを、評判入力欄１３２で指示する。評価入力欄１３２は、図１４に示すように、例えば、“良い”と“悪い”のどちらか一方が選択できるようなボタンで構成されており、ユーザは、どちらか一方のボタンを選択すればよいように構成されている。評価入力欄１３２は、例えば、メニュー形式でユーザ側に提供され、そのメニュー内の項目から評価が選択されるようにしても良い。またユーザが、直接評価を入力するようにしても良い。さらに、選択肢として“良い”、“悪い”の２つだけでなく、複数の選択肢が設けられるようにしても良い。

ユーザは、対象語入力欄１３１に入力した単語と、その単語に対する評価を入力し、その入力した情報で良ければ、登録ボタン１３３を操作する。登録ボタン１３３が操作されると、その時点で入力されていた情報が、データベース８９に登録される。なお、図５には図示しなかったが、このようにして登録された対象語を登録するデータベースは、データベース８９内に設けられている。そのデータベースは、図５に示したデータベース以外のデータベースとして設けられていても良いし、図５に示したデータベース１０１乃至１０３内に設ける（共用する）ようにしても良い。

図１１のフローチャートの説明に戻り、ステップＳ２１において、良いとされる対象語に関する記事が取得される。ここでは、所定のタイミングで、定期的にサーバ１（図１）から記事が取得され、その取得された記事が、記事データベース１０３（図９）に記憶され、その記事データベース１０３から良いとされる対象語に関する記事が取得されるとして説明を続ける。

このような場合、このステップＳ２１の処理が行われる前の時点で、取得機能７１（図３）により、サーバ１から記事が取得される。取得機能７１を構成するトリガー管理部８２は、所定のタイミング（例えば、１日１回、１週間毎など）でトリガーを発生し、そのトリガーに応じて、通信部８１が、ネットワーク３を介してサーバ１と接続し、その接続されたサーバ１から記事（テキストデータ）を取得し、データ登録部８８により、データベース８９の記事データベース１０３に登録されるといった一連の処理が実行されることにより、記事データベース１０３にテキストデータが蓄積される。

このようにして記事データベース１０３に蓄積されたテキストデータから、良いとされる対象語に関する記事が読み出されるとして以下の説明を続けるが、ステップＳ２１における処理が実行される時点で、サーバ１に接続され、記事が取得されるようにしても良い。

ステップＳ２１における処理に説明を戻し、ステップＳ２１において、良いとされる対象語の記事が取得される。ステップＳ２１における処理は、例えば、図１４に示した画面において、ユーザが情報を入力したことがトリガーとなり、開始されるようにしても良い。

ステップＳ２２において、学習機能７３を構成するデータ解析部８６（図４）は、取得された記事を解析することにより、まず、“状態の対象を示す単語”を抽出する。図７を再度参照するに、“状態の対象を示す単語”とは、状態対象単語のことである。ステップＳ２１においては取得される記事は、図７に示したような“Ａ社の上半期の純利益は増大の見通し”といったような記事であり、そのような取得された記事から、状態対象単語が抽出される。

状態対象単語が抽出される前の処理として形態素解析などの処理が実行される。通常、日本語の記事（文章）は、単語毎に区切られていないので、例えば、形態素解析などと称される方法により、記事を単語毎に分解する必要がある。そこでそのような処理がデータ解析部８６により行われる。

ステップＳ２３において、状態対象単語が存在したか否かが判断される。形態素解析などの手法により分解された単語のなかから状態対象単語を抽出するための処理が実行されるわけだが、その抽出の結果、状態対象単語が存在しないことも考えられる。状態対象単語が記事中に存在しないということについて（存在しているということについても合わせて）説明を加える。

抽出の処理が実行される際、学習辞書データベース１０１が参照される。データ解析部８６は、形態素解析の結果、単語毎に分解された記事の内、所定の品詞、この場合、名詞に注目し（名詞を抽出し）、その抽出した名詞が、学習辞書データベース１０１に既に登録されているか否かを判断する。学習辞書データベース１０１が参照される際、定型辞書と非定型辞書の両方の辞書が参照される。定型辞書と非定型辞書のうち、“状態の対象を示す単語（状態対象単語）”の欄が参照される。

記事から抽出された名詞毎に、定型辞書または非定型辞書の状態対象単語の欄に登録されているか否かが判断される（記事からの名詞と学習辞書データベース１０１に記憶されている名詞とのマッチングが行われる）ことにより、ステップＳ２２の処理が実行される。なお、ここでは、記事から抽出された名詞毎にマッチングが行われるとしたが、１つの記事において状態対象単語が存在するだいたいの位置は決まっているため、記事から抽出された全ての名詞に対してマッチング処理を実行するのではなく、状態対象単語が存在すると予測される位置に存在する単語だけに対してマッチング処理が実行されるようにしても良い。

例えば、図７に示した例文を再度参照するに、“Ａ社の上半期の純利益は増大の見通し”という記事から、名詞のみを、記事中の順番で表記すると、“Ａ社”、“上半期”、“純利益”、“増大”となるわけだが、通常の文章であれば、一番初めに存在している“Ａ社”という単語は対象語である。この例文においても“Ａ社”という単語は、対象語として存在している。対象語は、本実施の形態における“状態対象単語”にはなりえない。よって、対象語の位置に存在する名詞は、マッチングの対象としない。すなわち、この場合、一番初めに位置する名詞以外をマッチングの対象とするように設定しておいても良い。

また、状態対象単語は、上記記事の例によれば、“純利益”となるが、この“純利益”という単語は、文法的には、上記記事においては主語に相当する。すなわち、状態対象単語は、記事の主語であることが多いと考えられる。よって、状態対象単語を抽出するなどの、状態対象単語に係る処理が実行されるときには、記事の主語を文法的な解析を行うことにより検出し、その検出された主語を状態対象単語とする（この場合、状態対象単語の候補としてマッチング処理を実行する）ようにしても良い。

勿論、このような規則は、他にもあるので、複数の規則に基づき、マッチングの処理の対象となる名詞を限定するようにしても良い。マッチングの対象となる名詞を限定することにより、ステップＳ２２にかかる処理時間を短くすることが可能となる。

ステップＳ２２における処理で状態対象単語が抽出されたか否かが、ステップＳ２３において判断されるわけだが、その判断は、記事内に存在していた単語（この場合、名詞）が学習辞書データベース１０１に記憶（登録）されていたか否かが判断されることにより行われる。学習辞書データベース１０１に記憶されていたと判断された場合、状態対象単語は存在していたと判断され、学習辞書データベース１０１に記憶されていないと判断された場合、状態対象単語は存在していないと判断される。

ステップＳ２３において、記事中に状態対象単語は存在していなかったと判断された場合、ステップＳ２４に処理が進められ、記事中に状態対象単語は存在していたと判断された場合、ステップＳ２９に処理が進められる。

ステップＳ２４において、取得された記事中から“状態を示す単語”が抽出される。“状態を示す単語”とは、図７を参照して説明したように、“状態単語”のことである。ステップＳ２５において、記事内に状態単語は存在したか否かが判断される。このステップＳ２４のおける処理とステップＳ２５における処理は、基本的に、ステップＳ２２とステップＳ２３における処理と同様に行われる。

ステップＳ２２とステップＳ２３における処理では、“状態対象単語”が処理対象とされていたが、ステップＳ２４とステップＳ２５における処理では、“状態単語”が処理対象とされる点が異なるだけであり、基本的に、記事中に存在する名詞と、学習辞書データベース１０１内の“状態単語”の欄に記憶されている名詞とのマッチング処理が実行されることにより行われる。

この処理が実行される際も、記事内の全ての名詞に対してマッチング処理が実行されるのではなく、所定の位置に存在する名詞のみに対してマッチング処理が実行されるようにしても良い。

ステップＳ２５において、記事内に状態単語は存在していたいと判断された場合、ステップＳ２６に処理が進められ、記事内に状態単語は存在していないと判断された場合、ステップＳ２６，Ｓ２７の処理はスキップされ、ステップＳ２８に処理が進められる。

ステップＳ２６において、状態を示す単語（状態単語）より前の名詞が記事内から検索される。なお、名詞でも、数字（数値）や助数詞は検索対象から除かれる。ステップＳ２７において、名詞は存在したか否かが判断される。ステップＳ２７において、名詞は存在したと判断された場合、ステップＳ２８に処理が進められ、名詞は存在していないと判断された場合、学習処理は終了される。

ここで、ステップＳ２６からＳ２８までの処理の流れについて説明を加える。ステップＳ２６に処理が来るのは、“状態対象単語”が学習辞書データベース１０１に登録されていないときである。このような状況は、記事自体に、“状態対象単語”に該当すべき単語が存在していないために、結果として、学習辞書データベース１０１に登録されていないと判断された場合（ケース１とする）と、記事自体には“状態対象単語”に該当すべき単語が存在していたが、まだ、学習辞書データベース１０１に登録されていないために、学習辞書データベース１０１に登録されていないと判断された場合（ケース２とする）とが考えられる。

再度図７を参照する。記事内の名詞のみに注目し、その並びを考えると、“対象語”、“状態対象単語”、“状態単語”の順に一本的にはなっている。勿論この並びは、必ず守られる規則的なものではないが、ニュース記事のような記事（主にタイトル）などは、このような規則が比較的守られて記載されている。

よって、ステップＳ２６，Ｓ２７の処理において、状態単語（ステップＳ２５において状態単語は存在していると判断されたときの状態単語）より前に、名詞が存在するか否かが判断される。

ケース１の場合、記事自体に状態対象単語が存在しないため、その後の処理が行われても、記事から状態対象単語が抽出されることがなく、結果として、学習辞書データベース１０１に登録される単語は存在しないことになる。すなわち、ケース１の場合において上記した規則的なことを考えると、“状態単語”の前には、“対象語”や“状態対象単語”に該当する名詞が存在していないときであると判断できる。

よって、ケース１の場合、ステップＳ２７において、名詞は存在しないと判断されるため、すなわち、処理対象となっている記事には、状態対象単語に該当する名詞自体が存在していないと判断される。よって、学習辞書データベース１０１に記憶する単語はないことになるため、学習処理は終了される。

ケース２の場合、学習辞書データベース１０１には記憶されていないだけで、取得された記事自体には状態対象単語に該当する名詞が存在する可能性がある。“状態対象単語に該当する名詞が存在する可能性がある”とは、状態単語の前に位置する名詞は、状態対象単語の可能性もあるが、対象語などの状態対象単語には該当しない名詞の可能性もあることを意味する。

そこで、ユーザにより状態単語の前に存在する名詞は、状態対象単語であるか否かを決定してもらう処理が行われるようにする。すなわち、ステップＳ２７において、名詞は存在したと判断された場合、ステップＳ２８に処理が進められ、ユーザにより状態対象単語を決定してもらうためのＵＩ（ユーザインタフェース）による学習処理が実行される。

図１２は、ステップＳ２８において実行されるＵＩによる学習処理の詳細を示すフローチャートである。図１２のフローチャートを参照して、ＵＩによる学習処理について説明する。ステップＳ５１において、単語列（この場合、処理対象とされている記事）に対し選択項目（この場合、良いまたは悪いなどの状態を選択させるための項目）を表示するための画面が表示部８４に表示される。

表示部８４に表示される画面の一例を図１５に示す。図１５に示した画面には、取得された記事、この場合、“Ａ社の上半期の純利益は増大の見通し”といった記事が表示されている。この記事の場合、“増大”というのが状態単語である。よって、“増大”という単語は、状態単語として、ステップＳ２４，Ｓ２５の処理で検出されている。そして、ステップＳ２６，Ｓ２７の処理により、“増大”という状態単語の前に位置する名詞として、“Ａ社”、“上半期”、“純利益”という３つの名詞が存在していると判断される。

そこで、このような場合、この３つの名詞のうち、どの名詞が状態対象単語であるのかをユーザ側の判断により決定してもらうようにする。そのために、その３つの名詞が他の名詞（単語）と区別がつく状態で表示されるようにする。図１５に示した例では、その３つの名詞のうち“純利益”という名詞が、他の名詞と区別がつく状態で表示されている。図１５に示した例では、“純利益”という名詞は、箱１５１に囲まれて（文字が反転されるようにしても良い）表示されている。

箱１５１は、カーソル１５２が、処理対象とされる名詞（この場合、上記した３つの名詞）上に位置するとき、表示されるようにしても良いし、処理対象とされる全ての名詞に表示される（処理対象の名詞をユーザに一度に認識させるため）ようにしても良いし、処理対象とされる名詞のうち、例えば、状態単語に一番近い位置に存在する名詞に一番初めに（デフォルトとして）表示されるようにしても良い。

いずれにしても、箱１５１が表示され、カーソル１５２が位置すると、選択項目一覧１５３が表示される。選択項目一覧１５３に設けられている項目としては、“良い”、“悪い”、“登録しない”といった３つの項目が設けられている。これらの３つの項目の内、１つの項目のみが選択できるように構成されている。ユーザは、これらの３つの項目の内から、箱１５１で囲まれている名詞が状態対象単語として良いイメージがあれば、“良い”という項目を選択し、悪いイメージがあれば、“悪い”という項目を選択し、状態対象単語として登録する単語ではないというのであれば、“登録しない”という項目を選択する。

選択項目一覧１５３により選択した項目でよければ、ユーザは“了解”というボタン１５４を操作する。“了解”というボタン１５４が操作されることにより、その単語は、その選択項目に応じた学習辞書データベース１０１の欄に登録され、図１５に示した画面は閉じられるか、または、登録処理は実行されずに、閉じられる。

例えば、選択項目一覧１５３の項目の内、“良い”または“悪い”という項目が選択された状態のときにボタン１５４が操作されたときには、画面は閉じられ、“登録しない”という項目が選択された状態のときにボタン１５４が操作されたときには、画面は閉じられずに、次の処理対象となる名詞上に箱１５１が表示されるような仕組みを設けても良い。

また、１つの記事からは１つの状態対象単語と１つの状態単語が存在し、複数の状態対象単語や状態単語が存在していることは少ないと考えられる。よって、１つの単語が登録された時点で、図１５に示した画面は閉じられるようにしても良い（１つの記事から複数の状態対象単語や状態単語が登録されないような仕組みを設けるようにしても良い）。

いずれにしても、図１５に示したような画面が、ステップＳ５１（図１２）の処理において、表示部８４上に表示される。なお、ここでは、図１５に示したような画面が表示されるとして説明したが、例えば、処理対象とされている記事の全文が表示されるのではなく、その記事から抽出された名詞のみが表示される画面としても良く、図１５に示した画面に限定されるものではない。

ステップＳ５２において、選択項目一覧１５３から１つの項目が選択され、ボタン１５４が操作されたか否かが判断される。ボタン１５４が操作されたと判断されるまで、ステップＳ５２の処理が繰り返され（すなわちユーザからの指示待ちの状態が維持され）、ボタン１５４が操作されたと判断されると、ステップＳ５３に処理が進められる。

ステップＳ５３において、選択項目一覧１５３から選択された項目は、“良い”または“悪い”という項目であるか否かが判断される。ステップＳ５３において、“良い”または“悪い”という項目が選択されたと判断された場合、ステップＳ５４に処理が進められ、その時点で選択されている単語の登録に関する処理（登録処理）が実行される。

一方、ステップＳ５３において、“良い”または“悪い”という項目が選択されたのではないと判断された場合、すなわち、この場合、“登録しない”という項目が選択されたと判断された場合、登録する単語はないので、ステップＳ５４の処理はスキップされ、学習処理は終了される。

ステップＳ５４において実行される登録処理について、図１３のフローチャートを参照して説明する。ステップＳ７１において登録モードであるか否かが判断される。ここでは、新たに単語を登録するための登録モードと、既に登録されている単語を新たに登録し直す更新モードが設けられている。

ステップＳ７１において、登録モードであると判断された場合、ステップＳ７２に処理が進められる。ここでの説明では、「ＵＩによる学習処理」が実行された結果（図１２のフローチャートに基づく処理が実行された結果）、ユーザにより登録が指示された単語であり、また、この場合、状態対象単語は学習辞書データベース１０１に記憶されてはいないと判断された（ステップＳ２３（図１１）の処理）場合であるので、学習辞書データベース１０１に新たに単語を登録する登録モードであると判断され、ステップＳ７２に処理が進められる。

ステップＳ７２において、データベース８９（この場合、学習辞書データベース１０１）に既に登録されているか否かが判断される。ステップＳ７２において、データベース１０１には未だ記憶されていないと判断された場合、ステップＳ７３に処理が進められ、その処理対象となっている単語（名詞）がデータベース１０１に登録される。

この場合、処理対象となっている状態対象単語が、“良い”と判断されていた場合、学習辞書データベース１０１の非定型辞書の状態対象単語の良いという欄に登録され、“悪い”と判断されていた場合、学習辞書データベース１０１の非定型辞書の状態対象単語の悪いという欄に登録される。また、非定型辞書に単語が登録される場合、処理対象とされている記事が示す日時と対応する欄に登録される。

このように、非定型辞書に登録される単語は、ユーザの指示に基づき、その登録される欄（良いという欄か悪いという欄）が決定されるため、その登録される単語に対するユーザのイメージ、考え、思いなどが反映された状態で、登録させることが可能となる。逆に、このような非定型辞書を、複数のユーザで共有するようにした場合、複数のユーザのイメージ、考え、思いなどが反映されることになり、客観的なデータとすることが可能となる。

非定型辞書を、ユーザ特有の辞書とするか、複数のユーザが共有する辞書とするかにより、ユーザ個人の考えを反映した辞書とすることも可能であるし、ユーザ個人の考えが反映されない一般的な辞書とすることも可能である。

非定型辞書に単語を登録する際、記事の日時（期間）を考慮して、対応する欄に登録させることにより、期間（時代）毎に、単語を管理することが可能となる。すなわち、期間毎に良い状態を表現するための単語と、悪い状態を表現するための単語のサマリができることになり、期間毎の特徴語の抽出を行うことが可能となる。

フローチャートの説明に戻り、ステップＳ７２において、処理対象となっている単語は、既にデータベース８９に登録されていると判断された場合、ステップＳ７３の処理をスキップし、学習処理は終了される。

一方、ステップＳ７１において、登録モードではないと判断された場合、換言すれば、更新モードであると判断された場合、ステップＳ７４に処理が進められ、データベース８９内の対応するデータが置換される。更新モードは、例えば、ユーザが学習辞書データベース１０１に記憶されている単語を整理したいときなどに指定されるモードである。

このようにして、取得された記事（処理対象とされている記事）に、“状態単語”は存在するが“状態対象単語”は存在していなかったような場合であっても、データベースに登録することができる。すなわち、学習を行うことができる。また、データベースに登録する際、“良い”、“悪い”といったユーザの感覚で登録することができるため、ユーザの意見、趣向、考えなどが反映されたデータベースを作成することが可能となる。

さらに、後述する処理も含めて、本発明を適用することで、“状態単語”または“状態対象単語”のうちの一方がデータベースに登録されていれば、他方を学習により登録させることが可能となる。

このことについて、さらに説明を加えるために、図１１のフローチャートの処理に説明を戻す。

ステップＳ２１乃至Ｓ２８までの一連の処理について既に説明したので、ステップＳ２９以降の処理について説明する。ステップＳ２９に処理が進められるのは、ステップＳ２３において、取得された記事に、状態の対象を示す単語（状態対象単語）が含まれていると判断されたときである。

ステップＳ２９において、取得された記事から状態単語が検索される。そして、ステップＳ３０において、状態単語が存在したか否かが判断される。このステップＳ２９とステップＳ３０の処理は、基本的に、ステップＳ２４とステップＳ２５の処理と同様であり、既に説明したので、ここではその説明は省略する。

ステップＳ３０において、取得された記事に状態単語は存在しないと判断された場合、ステップＳ３１に処理が進められる。ステップＳ３１において、状態対象単語より後の助数詞を除いた名詞が検索され、ステップＳ３２において、その検索の結果、名詞が存在したか否かが判断される。

ステップＳ３１以降に処理が来るのは、取得された記事内に状態対象単語は存在しているが状態単語は存在していないときである。上記したように、通常、ニュース記事などは、“対象語”、“状態対象単語”、“状態単語”の順に並んでいることが多い。そこで、状態対象単語が存在している場合、その状態対象単語の後に位置する名詞が状態単語である可能性が高い。そこで、ステップＳ３１において、状態対象単語より後に位置する名詞を検索し、ステップＳ３２において、名詞が存在したか否かを判断するようにする。

ステップＳ３２において、名詞は存在したと判断された場合、ステップＳ２８に処理が進めら、ＵＩによる学習処理が実行される。このＵＩによる学習処理については、既に図１２のフローチャートを参照して説明したので、その説明は省略する。ただし、上記した説明においては、状態対象単語が処理対象となっていたが、ここでは、状態単語が処理対象とされる点が異なる。

ステップＳ３１，Ｓ３２における処理は、ステップＳ２６，Ｓ２７の処理と基本的に同様であり、処理対象となる単語が異なるだけであるので、その詳細な説明は省略する。

このように、状態対象単語と状態単語のうち、一方が、取得された記事内に存在していれば（データベースに既に登録されていれば）、他方をデータベースに新たに登録することが可能である。

図１１に示したフローチャートの処理は、状態対象単語と状態単語の両方が、取得された記事内に存在していない（データベースには、まだ登録されていない）状況であっても、データベースに登録できるような処理の流れとしてある。すなわち、ステップＳ２３において、取得された記事に状態対象単語は存在していないと判断され、かつ、ステップＳ２５において、状態単語も存在していないと判断された場合、ステップＳ２８に処理が来るようにされている。

ステップＳ２８における処理はＵＩによる学習処理であるが、このように、状態対象単語と状態単語が共に取得された記事には存在しないと判断された場合には、ユーザ側からの指示により、状態対象単語と状態単語が登録されるような処理が行われ。このような場合であっても、基本的に図１２に示したフローチャートの処理に基づいて処理が行われれば、状態対象単語や状態単語を登録することが可能である。

ただし、このような場合、登録させる単語が、状態対象単語であるのか、状態単語であるのかも、ユーザにより指示されるようする必要がある。そのために、例えば、図１５に示した画面において、選択項目一覧１５３内の選択項目として、“状態対象単語”、“状態単語”の２項目を追加し、その２項目から１つの項目と、他の３項目のうちから１つの項目が、それぞれ選択されるような仕組みが設けられる。

このようにすれば、状態対象単語と状態単語が共に取得できなかったようなときでも、ユーザの指示により、状態対象単語や状態単語を、学習辞書データベース１０１に記憶させることが可能となる。

図１１のフローチャートの処理に説明を戻し、ステップＳ３０において、取得された記事に状態単語は存在したと判断された場合、学習処理は終了される。この場合、状態対象単語も状態単語も、共に、学習辞書データベース１０１に記憶されていたことになるので、新たに、登録させる単語がないため、学習処理は終了される。

なお、上記した学習処理は、状態対象単語と状態単語のうち、どちらか一方が学習辞書データベース１０１に記憶されていなかった場合、ユーザの指示により登録させるようにした。ユーザの指示により登録させる上記したような仕組みの他に、ユーザの指示によらず登録させる仕組みも設けても良い。

例えば、図１１に示したフローチャートの処理によれば、ステップＳ２１において、良いとされる対象語に関する記事が取得され、その後の処理が実行される。良いとされる対象語に関する記事の内容は、良いものであるという前提をたて、その記事に含まれる単語は、学習辞書データベース１０１の“良い分類単語”の欄に記憶させるようにしても良い。

このようにした場合、例えば、取得された記事のなかから、状態対象単語は抽出されたが、状態単語は抽出されなかったときには、抽出された状態対象単語の直後に位置する名詞を状態単語として登録するといったような設定をしておくことにより、状態対象単語や状態単語としてふさわしくない単語が登録されてしまうようなこと（例えば、対象語が登録されてしまうといったようなこと）を低減させることができるとともに、ユーザの手を煩わすことなく、単語を追加、登録することが可能となる。

ユーザの手を煩わすことなく（自動的）に、単語を登録させるようにした場合、登録された後の時点で、ユーザに、その登録内容で良いか否かを問うような仕組みを設けるようにしても良い。そのような処理を設けることで、ユーザの考えなどを反映させた学習辞書データベース１０１を作成することが可能となる。

上記した学習処理は、上記した例に限定されるものではなく、状態対象単語や状態単語を学習する処理以外にも適用することができる。すなわち、上記した学習処理は、複数の分類毎に、単語を管理するデータベースを設け、そのデータベースに登録されていない単語を、追加、登録するような処理に対して適用することができる。

換言すれば、上記した学習処理は、２つの分類毎に、第１の分類に属する単語（例えば、状態対象単語）と第２の分類に属する単語（例えば、状態単語）を、それぞれ管理するようなデータベースの学習処理に、本発明を適用した場合を例に挙げて説明した。

上述した学習処理においては、学習辞書データベース１０１（図６）に、重複して同一の単語が登録されないようにした。また、学習辞書データベース１０１の非定型辞書に登録される単語は、ユーザの嗜好が反映されたものとされるとして説明した。

例えば、学習辞書データベース１０１は、図１１に示したフローチャートの処理が実行されることにより作成されるわけだが、この図１１に示したフローチャートに基づいて処理が実行されると、同一の単語は重複して登録されることがなく、また、ユーザの嗜好が反映されたデータベースを作成できる。

図１１のステップＳ２３において、取得された記事に状態対象単語が存在している否かが判断されるが、この判断は、学習辞書データベース１０１が参照されて行われる。この判断は上述したように、学習辞書データベース１０１に状態対象単語として登録されている単語が、取得された記事内に存在していれば、記事内に状態対象単語は存在していたと判断される処理であった。

また、ステップＳ２５やステップＳ３０において、取得された記事に状態単語が存在しているか否かが判断されるが、この判断も、ステップＳ２３の判断と同様に、学習辞書データベース１０１に、状態単語として既に登録されている単語が、記事内に存在するか否かが判断されることにより行われる。

このように、学習辞書データベース１０１に登録されている単語が、取得された記事内に存在するか否かが判断されることにより学習辞書データベース１０１に登録する単語が学習されるわけだが、このような判断が行われることにより、学習辞書データベース１０１には、同一の単語が登録されるようなことはないように構成されることになる。

すなわち、学習辞書データベース１０１に既に登録されている単語は、登録対象とはならない。換言すれば、学習辞書データベース１０１に既に登録されている単語の場合、ステップＳ２８（図１２のＵＩによる学習処理）に処理が進むこともなく、また、ステップＳ５４の処理（図１３の登録処理）に処理が進むことがないために、学習辞書データベース１０１に登録される対象とはならない。よって、学習辞書データベース１０１に同一の単語が登録されることは、少なくとも、図１１の処理に基づいて学習が行われる場合にはない。

このように、同一の単語が学習辞書データベース１０１に登録されないようにすると、同一の単語が複数の意味を有する、例えば、１つの単語が良い印象で登録されている一方で、悪い印象でも登録されているといったような状況が発生することがないため、単語の意味に統一性をもたせることができる。また、同一の単語が登録されていないため、後述する解析処理などの処理を、比較的簡便に行うことができる。

また、上記したように、例えば、図１１のステップＳ２８において、ＵＩによる学習処理が行われるため、学習辞書データベース１０１は、ユーザの嗜好が反映されたものとなる。ユーザの嗜好が反映された学習辞書データベース１０１を用いることで、ユーザの嗜好が反映された結果を、ユーザに返すことが可能となる。

ユーザの嗜好が反映されている学習辞書データベース１０１は、記事として、例えば、ネットワーク上で掲示板やブログなどと称される、ユーザの意見が反映されるような記事を、以下に説明するような処理により解析するときに用いるとより有効であると考えられる。

このように学習されて作成される学習辞書データベース１０１を用いて行われる処理について、以下に説明する。

［解析データ情報データベースの作成に係わる処理について］
図１６は、解析データ情報データベース１０２の作成に係わる処理（解析処理）について説明する。解析データ情報データベース１０２の作成は、解析機能７２と作成機能７４（図３）により行われる。

解析データ情報データベース１０２は、図８を参照して説明したように、ある対象名（会社、国など）に関する評価を管理しているデータベースである。また、この管理されている評価（評判）は、テキストデータ（記事）から抽出された状態対象単語と状態単語とに基づく判断結果である。そのようなデータを管理する解析データ情報データベース１０２は、以下のような処理が実行されることにより作成される。

ステップＳ１０１において、記事（テキストデータ）が取得される。このテキストデータは、記事データベース１０３（図９）に記憶されており、この記事データベース１０３に記憶されているテキストデータが取得される。取得された後（解析データ情報データベース１０２に登録された後）には、その取得されたテキストデータは、記事データベース１０３から削除されるようにしても良い。

ステップＳ１０２において、取得されたテキストデータが、例えば、形態素解析により単語毎に分解される。そして、分解された単語の内、名詞が抽出される。名詞が処理対象とされるのは、上述してきたように、状態対象単語や状態単語は、名詞であるためである。

ステップＳ１０３において、抽出された名詞のなかに、学習辞書データベース１０１に、状態対象単語として登録されている名詞があるか否かが判断される。ステップＳ１０３において、抽出された名詞のなかに、状態対象単語として学習辞書データベース１０１に登録されている名詞はないと判断された場合、解析データ情報データベース１０２に登録するデータがないことを示しているので、図１６に示した解析処理は終了される。

一方、ステップＳ１０３において、抽出された名詞のなかに、状態対象単語として学習辞書データベース１０１に登録されている名詞があると判断された場合、ステップＳ１０４に処理が進められる。ステップＳ１０４において、抽出された名詞のなかに、状態単語として学習辞書データベース１０１に登録されている名詞があるか否かが判断される。

ステップＳ１０４において、抽出された名詞のなかに、状態単語として学習辞書データベース１０１に登録されている名詞はないと判断された場合、解析データ情報データベース１０２に登録するデータがないことを示しているので、図１６に示した解析処理は終了される。

一方、ステップＳ１０４において、抽出された名詞のなかに、状態単語として学習辞書データベース１０１に登録されている名詞があると判断された場合、ステップＳ１０５に処理が進められる。

このステップＳ１０３とステップＳ１０４の処理が実行される際、学習辞書データベース１０１が参照されるわけだが、学習辞書データベース１０１には、上記したように、定型辞書と非定型辞書（図６参照）がある。非定型辞書は、時代（期間）毎にデータを分類して管理しているが、非定型辞書が参照されるときには、処理対象とされている記事が示す期間に対応する期間のデータのみが参照される。このようにすることで、期間毎に意味の違い（ニュアンス）が異なるような単語であっても、その違いを吸収した処理（検索、マッチングなど）を行うことができるようになる。

また、非定型辞書には、上記した学習処理によりデータが蓄積される。学習処理は、ＵＩによる学習処理を含む（ユーザの嗜好、考え、イメージなどによる依存する処理を含む）ため、ユーザの嗜好、考え、イメージなどが反映されたものとなっている。よって、そのような非定型辞書を用いた処理は、ユーザの嗜好、考え、イメージなどが反映されたものとなる。すなわちこの場合、ステップＳ１０５において行われる判断に係わる処理は、ユーザの嗜好などが反映された判断が行われることになる。

ステップＳ１０５において、判断が行われる。ステップＳ１０５のおける処理は、対象名（その対象名が示す対象）が、その時点（記事の内容の時点）では、どのような状態であったか判断する処理である。例えば、“Ａ社”は、“Ａという時点”で、“良い”状態であったといったようなことを判断する処理である。

ステップＳ１０５に処理が来るときは、取得された記事に、状態対象単語と状態単語が存在しているときである。この状態対象単語と状態単語が用いられてステップＳ１０５における判断処理が行われる。状態対象単語と状態単語は、それぞれ、良い意味（イメージ）の単語であるか、悪い意味（イメージ）の単語であるのかにより分類されている（図６参照）。そこで、取得された記事から抽出された状態対象単語と状態単語が、それぞれ、良い意味の単語であるのか、悪い意味の単語であるのかといった情報を用いて、ステップＳ１０５における判断処理が行われる。

図１７は、ステップＳ１０５において行われる判断処理の判断の仕方について説明するための図である。記事から抽出された状態対象単語と状態単語が共に、学習辞書データベース１０１の“良い分類単語”の欄で管理されている単語であった場合、その判断結果は、“良い”となる。例えば、状態対象単語が“利益”であり、状態単語が“増大”であれば、そのような状況は“良い”状態であると考えられ、このような判断は妥当であると考えられる。

記事から抽出された状態対象単語が“良い分類単語”の欄で管理され、状態単語が“悪い分類単語”の欄で管理されているような場合、その判断結果は、“悪い”となる。例えば、状態対象単語が“利益”であり、状態単語が“減少”であれば、そのような状況は“悪い”状態であると考えられ、このような判断は妥当であると考えられる。

記事から抽出された状態対象単語が“悪い分類単語”の欄で管理され、状態単語が“良い分類単語”の欄で管理されているような場合、その判断結果は、“悪い”となる。例えば、状態対象単語が“負債”であり、状態単語が“増大”であれば、そのような状況は“悪い”状態であると考えられ、このような判断は妥当であると考えられる。

記事から抽出された状態対象単語が“悪い分類単語”の欄で管理され、状態単語が“悪い分類単語”の欄で管理されているような場合、その判断結果は、“良い”となる。例えば、状態対象単語が“負債”であり、状態単語が“減少”であれば、そのような状況は“良い”状態であると考えられ、このような判断は妥当であると考えられる。

このように、記事から抽出された状態対象単語と状態単語が、それぞれ、学習辞書データベース１０１の“良い分類単語”に属するのか、“悪い分類単語”に属するのかに依存し、最終的に、その記事が示す時点での対象（基本的には、記事の主役（対象語）となっている会社、国など）の状況（評価、評判など）が判断される。

なお、図１７に示した関係を、テーブルとして記憶しておくようにし、そのテーブルが参照されることにより、ステップＳ１０５における処理が実行されるようにしても良い。

なお、図１７に示した状態対象単語、状態単語、判断結果の関係は、どのようなときにでも成り立つという関係ではなく、例外もある。例えば、状態対象単語が“悪い分類単語”に属する“負債”であり、状態単語が“悪い分類単語”に属する“悪化”であったような場合、図１７に示した関係によれば、“良い”状況であると判断されてしまうが、実際には、“悪い”状況である。このような単語の組み合わせにより、図１７に示した関係が成り立たないような場合は、予め例外処理が行われるように設定しておき、例外処理として“悪い”状況であると判断されるようにしておけばよい。

図１７に示した関係をテーブルとして記憶するようにした場合、そのテーブルに、例外処理に関する単語の組み合わせの一覧などを、記載するようにしても良い。

ステップＳ１０５においては、このような判断処理が実行される。そして、この判断結果が、ステップＳ１０６の処理として、解析データ情報データベース１０２に追加登録される。対象名（対象語）と判断結果（ステップＳ１０５の処理の結果）が関連付けられ、対応する年月日の欄に登録される。

このような処理が、所定のタイミングで繰り化される（例えば、１日１回）ことにより、解析データ情報データベース１０２が作成される（新たなデータの追加、登録が行われる）。

なお、上述した解析処理を換言するならば、取得された記事が示す内容を判断する処理である。上述した解析処理は、後述する検索処理などにおいて用いられるデータ（解析データ情報データベース１０２）を作成する際に適用されるのみではなく、例えば、取得された情報が、どのような内容であるのかを判断するような処理として適用するも可能である。

［他の学習処理について］
学習辞書データベース１０１の非定型辞書は、所定の期間毎に単語を管理することができるように構成されており、異なる期間に同一の単語を登録することも可能である。よって、非定型辞書の期間毎に、同一の単語でも、異なる印象（イメージ、性質など）で登録させるようにしても良いし、また、そのようにすることで、より細かい解析を行うことができる（期間毎に解析し、期間毎に異なる結果を表示させることができる）ようになり、よりユーザにとって、細かなサービスを行えるようになると考えられる。

また、例えば、記事としてニュース記事など、比較的ユーザの嗜好が反映されないような記事を扱う場合、学習辞書データベース１０１にユーザの嗜好を反映させなくても、解析結果などの精度が低下することはないと考えられる。また、ニュース記事などの一般的な記事の場合には、ユーザの嗜好が反映されていない学習辞書データベース１０１を用いる方が、一般的な解析結果を返すことができ、好ましいとも考えられる。

そこで、学習辞書データベース１０１に同一の単語が重複して登録され、ユーザの嗜好が反映されない学習辞書データベース１０１が作成されるようにし、そのような学習辞書データベース１０１を用いた処理について説明を加える。

このような学習辞書データベース１０１に係わる処理は、上記した学習辞書データベース１０１に係わる処理と比較して、以下の点が異なる。学習辞書データベース１０１は、ユーザの嗜好が反映されるものではなく、一般的に広く使われる単語とその単語の印象が関連付けられたものとする。また、学習辞書データベース１０１は、同一の単語が、重複して登録されている。このような実施例１と異なる点についてのみ、以下に、説明を加える。

学習辞書データベース１０１に、ユーザの嗜好を反映させないようにした場合、ユーザの嗜好を反映させるために行われていたＵＩによる学習処理（図１３のフローチャートの処理）を実行する必要がない。また、ＵＩによる学習処理を行わなければ、学習辞書データベース１０１自体を、サーバ１（図１）側で作成し、定期的にユーザ側の端末２に提供するようにしても良い。

定期的に端末２に提供するようにした場合、端末２側では、図１８に示すフローチャートの処理が実行される。すなわち、まずステップＳ１２１において、学習辞書データベース１０１の更新のタイミングがきたか否かが判断される。更新のタイミングとは、例えば、１日１回、１ヶ月に１回などである。ステップＳ１２１において、更新のタイミングであると判断された場合、ステップＳ１２２に処理が進められる。

ステップＳ１２２において、端末２は、サーバ１にアクセスし、学習辞書データベース１０１のデータをダウンロードする。そして、端末２は、そのダウンロードしたデータで、学習辞書データベース１０１を更新する。ダウンロードされるデータ（更新の対象とされるデータ）は、学習辞書データベース１０１全体でも良いし、学習辞書データベース１０１の非定型辞書の部分だけでも良い。

この更新の処理は、端末２側で行われるとして説明したが、サーバ１側で、所定のタイミングで、端末２側にデータを送信し、その送信されてきたデータを端末２側は受信し、自己が記憶している学習辞書データベース１０１を更新するという処理の流れにしても良い。

サーバ１側で作成される更新用のデータが、同一の単語が重複して登録されているようなデータであれば、学習辞書データベース１０１は、同一の単語が重複して登録されているデータになる。また、学習辞書データベース１０１に記憶されているデータを更新する（置き換える）のではなく、受信したデータを追加する方式にした場合、既に登録されている単語が、追加登録される可能性があるため、結果的に、学習辞書データベース１０１に同一の単語が重複して登録されることになる。

［他の解析処理について］
次に、このようにして、同一の単語が重複して登録されている可能性がある学習辞書データベース１０１を用いた解析処理について、図１９のフローチャートを参照して説明を加える。

図１９に示したフローチャートの処理と、実施例１の解析処理として説明した図１６のフローチャートの処理とを比較するに、図１９に示したフローチャートの処理は、ステップＳ１４３とステップＳ１４５における処理が追加された流れとされている。

すなわち、ステップＳ１４１とＳ１４２の処理は、ステップＳ１０１とステップＳ１０２と同様であり、ステップＳ１４７とステップＳ１４８の処理は、ステップＳ１０５とステップＳ１０６と同様である。また、ステップＳ１４４の処理は、ステップＳ１４３の処理結果をうけて実行される違いはあるが、基本的に、ステップＳ１０３と同様であり、また、ステップＳ１４６の処理は、ステップＳ１４５の処理結果をうけて実行される違いはあるが、基本的に、ステップＳ１０４と同様である。

ここで、図１６に示したフローチャートを参照して既に説明した以外の部分（ステップＳ１４３とステップＳ１４５）について説明を加える。ステップＳ１４３とステップＳ１４５の処理は、基本的に同様の処理であるが、処理対象が、ステップＳ１４３は、状態対象単語であり、ステップＳ１４４は、状態単語である点が異なる。よって、ここでは、ステップＳ１４３の処理について、図２０のフローチャートを参照して説明を加える。

ステップＳ１６１において、学習辞書データベース１０１の非定型辞書（図６）内の、取得された記事が示す年月日に対応する期間内が検索され、記事に含まれていた単語（名詞）に、状態対象単語が含まれていたか否かが判断される。例えば、記事が示す年月日が“１９８５年６月１日”であった場合、また、非定型辞書の期間として、“１９８０年１月〜１９８９年１２月”といった期間（１０年単位の期間）が設定されていた場合、その“１９８０年１月〜１９８９年１２月”という期間内で管理されている部分が検索対象とされる。

ステップＳ１６１における検索結果が用いられ、ステップＳ１６２において、検索対象とされていた単語があったか否かが判断される。ステップＳ１４３（図１９）の処理として、この解析処理が実行されている場合、検索対象とされている単語は、状態対象単語であるので、ステップＳ１６２における処理は、状態対象単語が、検索対象とされていた期間内に存在していたか否かが判断される処理である。

ステップＳ１６２において、検索対象の単語はなかったと判断された場合、ステップＳ１６３に処理が進められる。ステップＳ１６３において、非定型辞書の１つ前の期間（区間）が検索対象とされ、検索が実行される。すなわち、例えば、上記した例であれば、“１９８０年１月〜１９８９年１２月”という期間の前の期間である“１９７０年１月〜１９７９年１２月”が検索対象の期間とされる。そして、その設定された期間内で管理されている単語内に、状態対象単語（検索対象とされている単語）が存在しているか否かが検索される。

また、ステップＳ１６３においては、Ｎが１だけ加算されるという処理も実行される。このＮは、どれだけの期間をさかのぼって検索するか（いくつの期間を検索するか）を決定するためのパラメータである。後述するステップＳ１６５において、“Ｎ＞閾値”であるか否かが判断されるが、Ｎが閾値以上であれば、それ以上さかのぼって非定型辞書内の検索は行わないように設定されている。

なお、ここでは、さかのぼって検索する（前の期間を検索対象とする）として説明しているが、後の期間を検索対象としても良い。また、前後の期間を検索対象とするようにしても良い。またここでは、さかのぼって検索するとして説明を続けるが、ステップＳ１６１で検索対象とされた期間のみを検索するようにしても良い。このようにしたときには、ステップＳ１６３乃至Ｓ１６５の処理は省略される。

ステップＳ１６３における検索の結果が用いられ、ステップＳ１６４において、検索対象とされていた単語が存在したか否かが判断される。ステップＳ１６４において、検索対象とされていた単語は存在していなかったと判断された場合、ステップＳ１６５に処理が進められ、“Ｎ＞閾値”であるか否かが判断される。

ステップＳ１６５において、“Ｎ＞閾値”であると判断された場合、換言すれば、それ以上さかのぼって非定型辞書内の検索は行わないと判断された場合、ステップＳ１６６に処理が進められる。一方、ステップＳ１６５において、“Ｎ＞閾値”ではないと判断された場合、ステップＳ１６３に処理が戻され、それ以降の処理が実行されることにより、引き続き、非定型辞書内の異なる期間内における検索が実行される。なおここでは、“Ｎ＞閾値”としたが、“Ｎ≧閾値”でも良い。

ステップＳ１６６において、定型辞書内の検索が行われる。定型辞書内は、非定型辞書と異なり、期間毎に単語を管理していない（図６参照）。よって、上記した非定型辞書の場合と異なり、期間毎に検索するという処理は行われない。

ステップＳ１６６における定型辞書内の検索結果が用いられ、ステップＳ１６７において、検索対象とされていた単語は存在していたか否かが判断される。ステップＳ１６７において、検索対象とされていた単語は、存在していなかったと判断された場合、ステップＳ１６８に処理が進められる。

ステップＳ１６８に処理が進められるのは、処理対象となっている単語（ステップＳ１４３（図１９）の処理として図２０の処理が実行されているときには、状態対象単語であり、ステップＳ１４５（図１９）の処理として図２０の処理が実行されているときには、状態単語である）が、非定型辞書内にも定型辞書内にも存在しなかったときである。すなわち、学習辞書データベース１０１には、登録されていない単語が処理対象（検索対象）とされていたときである。

ステップＳ１６８において、処理対象とされていた単語は、学習辞書データベース１０１には存在していなかったことが判断結果として返される。

一方、ステップＳ１６２、ステップＳ１６４、または、ステップＳ１６７において、処理対象とされていた単語は、学習辞書データベース１０１（非定型辞書、または定型辞書）内に存在していたと判断された場合、ステップＳ１６９に処理が進められる。ステップＳ１６９において、存在していたと判断された単語のデータ（この場合、“良い”または“悪い”といったデータ）が返される。

図２０に示した判断処理が、ステップＳ１４３（図１９）の処理として実行されていた場合、ステップＳ１４４に処理が進められる。ステップＳ１４４において、学習辞書データベース１０１内に状態対象単語が登録されていたか否かが判断されるわけだが、この判断は、図２０に示した判断処理が実行された結果が用いられて行われる。

すなわち、単語は存在していなかったと返された場合（ステップＳ１６８の処理が実行された場合）、ステップＳ１４４においては、ＮＯと判断され、解析処理が終了される。また、単語は存在しており、そのデータが返された場合（ステップＳ１６９の処理が実行された場合）、ステップＳ１４４においては、ＹＥＳと判断され、ステップＳ１４５に処理が進められる。

また同様に、図２０に示した判断処理が、ステップＳ１４５（図１９）の処理として実行されていた場合、ステップＳ１４６に処理が進められ、判断結果が用いられた判断が実行される。

図２０に示した判断処理が、ステップＳ１４５（図１９）の処理として実行される場合（状態対象単語の検索）、図２０に示した判断処理が、ステップＳ１４３（図１９）の処理として実行される場合（状態単語の検索）と異なる点がある。図２０に示した判断処理が、ステップＳ１４５（図１９）の処理として実行される場合、既に、状態対象単語は学習辞書データベース１０１に存在していたと判断されたときである。その状態対象単語が、非定型辞書内に存在していた場合、その存在していたとされる期間内で、状態単語が登録されているか否かの検索が行われる。

すなわち、状態対象単語と状態単語は、共に、同一の期間（または近接する期間）内から検索されるようにする。

例えば、図２０に示した判断処理が、ステップＳ１４５（図１９）の処理として実行される場合、ステップＳ１６１の処理における“該当年月日（期間）”は、“状態対象単語が存在していた年月日（期間）”とすればよい。

なお、状態対象単語が存在していた期間内だけを検索対象の期間とする場合、ステップＳ１６３乃至Ｓ１６５の処理を省略することが可能である。また、さらに、共に非定型辞書から検索されるという条件を付加するために、定型辞書内の検索（ステップＳ１６６，Ｓ１６７の処理）も省略するようにしても良い。

状態対象単語が定型辞書内に存在していた場合には、状態単語の検索も、上記した図２０のフローチャートの処理に基づいて行われる。

このように、学習辞書データベース１０１に、同一の単語が重複して登録されているような場合、非定型辞書内の該当する期間内から解析が行われる。このような解析が行われることにより、取得された記事に含まれる単語の意味（印象、イメージ、性質など）を、その取得された記事が示す期間内で用いられていた意味に忠実に基づいて処理することができるようになる。

よって、同一の単語であっても、時代の流れとともに、意味などが変化してしまうことがあるが、このような変化にも対応した処理（解析）を行うことが可能となる。

次に、このようにして作成された解析データ情報データベース１０２を用いた処理について説明する。

［検索処理について］
解析データ情報データベース１０２を用いた（参照する）処理としては、検索処理がある。この検索処理について、図２１のフローチャートを参照して説明する。検索処理は、検索機能７５（図３）が実行する。検索機能７５を構成するユーザインタフェース部８３は、ステップＳ１８１において、ユーザに対して所定の画面を提示するとともに、その画面により入力されたデータ（情報）を取得する。ステップＳ１８１においてユーザに提示される画面の一例を、図２２に示す。

図２２は、ユーザに提示され、所定の情報、ここでは、検索の対象となる対象名（対象語）と期間を入力するための画面の一例を示す図である。図２２に示した画面には、検索対象の期間を指定するための期間開始指定欄１７１と期間終了指定欄１７２が設けられている。ユーザは、検索したい期間の開始時期を、期間開始指定欄１７１に入力し、検索したい期間の終了時期を、期間終了指定欄１７２に入力する。

この期間開始指定欄１７１と期間終了指定欄１７２に入力される情報は、年、月、日である。この年月日の全てを入力しなくても、その一部、例えば、月だけでも検索はできるように構成されている（エラーとして処理されない）。また、検索の開始時期と終了時期のうち、どちらか一方だけ入力されたときも、検索可能に構成されている（エラーとして処理されない）。

例えば、終了時期だけが指定されたような場合、その終了時期から過去５年分の情報が検索対象とされるように設定されている。

検索の対象（対象語）を入力するために、分野入力欄１７３と対象入力欄１７４が設けられている。ここでは、検索の対象として、分野を指定することができるように、分野入力欄１７３が設けられている。この分野入力欄１７３は、マウスなどの所定の入力装置で、クリックなどの所定の操作が行われたときに、分野に関する一覧メニューが表示されるように構成されており、そのメニューのなかから、ユーザは、所望の分野を指定（入力）できるように構成されている。

なお、分野に関する検索も行えるようにする場合、例えば、解析データ情報データベース１０２内のデータを、分野毎に分類して管理する、分野を表す項目を設けて、その項目も含めて管理するなどするようにすれば良い。

対象入力欄１７４は、ユーザが、直接的（予めメニューなどで設定できる項目が限定されているわけではなく）に検索対象を入力することができるように構成されている。対象入力欄１７４は、ユーザが、この欄に、所望の検索対象名、例えば、会社名を入力できるように構成されている。

分野入力欄１７３または対象入力欄１７４のどちらか一方に対象名が入力されれば、検索は行えるように構成されており、ユーザは、両方の欄に対して入力を行わなくても良いように構成されている。

図２２に示した画面には、検索する期間や対象が、入力した事項で良いときに操作される実行ボタン１７５も設けられている。

ユーザインタフェース部８３は、このような画面を表示部８４に表示させ、ユーザからの指示を待つ。そして、ユーザが、期間と対象を入力し、実行ボタン１７５を操作したときに、その期間と対象に関するデータが取得される（ステップＳ１８１（図２１））。

ステップＳ１８２において、取得されたデータにエラーがないか否かが判断される。エラーがあると判断されるのは、例えば、分野入力欄１７３と対象入力欄１７４の両方に、入力がない状態で、実行ボタン１７５が操作されたために、検索対象のデータが取得できなかったときなどである。

ステップＳ１８２において、取得されたデータにエラーがあると判断された場合、ステップＳ１８１に処理が戻される。すなわち、データの取得待ちの状態に処理が戻される。この際、ユーザ側に、エラーメッセージが表示されるようにしても良い。一方、ステップＳ１８２において、取得されたデータにエラーはないと判断された場合、ステップＳ１８３に処理が進められる。

ステップＳ１８３において、解析データ情報データベース１０２を参照し、ユーザにより指定された期間内で、対象名に関するデータを検索する。その検索により、解析データ情報データベース１０２に、ユーザにより指定された期間内で、対象名に関するデータが記憶されていたか否かが、ステップＳ１８４において判断される。

ステップＳ１８４において、解析データ情報データベース１０２に、ユーザにより指定された期間内で、対象名に関するデータが記憶されていたと判断された場合、ステップＳ１８８に処理が進められ、記憶されていないと判断された場合、ステップＳ１８５に処理が進められる。

ステップＳ１８５において、記事データベース１０３を参照し、期間内の記事が検索される。上記した解析処理が実行されずに解析データ情報データベース１０２に登録されていない記事が、記事データベース１０３に残っている可能性があるため、解析データ情報データベース１０２に、ユーザにより指定された期間内で、対象名に関するデータが記憶されていないと判断されたときには、ステップＳ１８５の処理として記事データベース１０３が参照される。

なお、本実施の形態にとしては、予め解析処理が実行され、その解析結果が、解析データ情報データベース１０２に記憶されているとして説明をするが、例えば、解析データ情報データベース１０２を設けずに、よって、予め解析処理を行うようなことをしないようにしても良い。このようにした場合、検索処理が実行されるときに、記事データベース１０３から、ユーザにより指定された期間内で、対象名に関するテキストデータが取得され、解析されるといった処理の流れにすればよい。

ステップＳ１８５の処理の説明に戻り、記事データベース１０３が参照され、ユーザにより指定された期間内で、対象名に関するテキストデータが検索される。その検索の結果、記事データベース１０３に対応するテキストデータが記憶されていたか否かが判断される。ステップＳ１８６において、記事データベース１０３に対応するテキストデータが記憶されていると判断された場合、ステップＳ１８７に処理が進められる。

ステップＳ１８７において、解析処理が実行される。この解析処理は、図１６のフローチャートに基づいて行われる。図１６に示したフローチャートの処理については、既に説明したので、その詳細な説明は省略する。

解析処理が行われることにより、解析データ情報データベース１０２に新たなデータが追加登録される可能性がある。すなわち、図１６のフローチャートを参照して説明したように、取得された記事に状態対象単語と状態単語が存在していれば、その記事に関するデータが、解析データ情報データベース１０２に新たに追加登録されるが、状態対象単語か状態単語のうちの一方でも存在していなければ、その記事に関するデータは、解析データ情報データベース１０２に追加登録されない。

そこで、ステップＳ１８８において、ステップＳ１８７における解析処理が実行された結果、解析データ情報データベース１０２に新たに追加登録されたデータがあるか否かが判断される。追加登録されたデータがある場合には、そのデータは、ユーザにより指定された期間内で、対象名に関するデータである。

ステップＳ１８８において、解析データ情報データベース１０２に新たに追加登録されたデータがあると判断された場合、ステップＳ１８９に処理が進められる。ステップＳ１８９への処理には、ステップＳ１８４において、ＹＥＳと判断されたときにもくる。すなわち、ステップＳ１８９には、ユーザにより指定された期間内で、対象名に関するデータが、解析データ情報データベース１０２に登録されているときに来る。

解析データ情報データベース１０２にデータが登録されていたので、そのデータが読み出される。解析データ情報データベース１０２は、データを、年月日、対象名、評価をそれぞれ関連付けて管理しており（図８参照）、読み出されるデータは、年月日と評価である。上記処理において、ユーザが指定した対象名のデータのみが検索対象とされていたので、対象名を、読み出されるデータに含ませる必要性はない。

ステップＳ１８９において、読み出された年月日（日付）と評価から結果リストが作成される。結果リストとは、図２３に示すように、日付と評価が対応付けられたリストであり、複数のデータが読み出されたときには、その読み出されたデータ数と同等数のデータが記載されるリストである。また、結果リストは、日付順にソートされた状態で管理される。

このような結果リストが作成されると、ステップＳ１３０において、提示処理が実行される。提示処理とは、解析データ情報データベース１０２に登録されていたデータをユーザ側に提供する処理であり、結果リストを用いて行われる処理である。すなわち、ユーザにより指定された期間内で、対象名に関するデータを、ユーザに返すための処理である。ステップＳ１８９における提示処理については、図２４以降を参照して後述し、図２１のフローチャートの説明を続ける。

ステップＳ１８６において、ユーザにより指定された期間内で、対象名に関するデータが解析データ情報データベース１０２に登録されていない状況で、記事データベース１０３にも対応するテキストデータが記憶されていないと判断された場合、結果として、ユーザに提示するデータがないことになるので、検索処理に係わる処理は終了される。

また、ステップＳ１８８において、ユーザにより指定された期間内で、対象名に関するテキストデータが記事データベース１０３から取得されたが、解析データ情報データベース１０２に追加登録されたデータはなかったと判断された場合も、結果として、ユーザに提示するデータがないことになるので、検索処理に係わる処理は終了される。

なお、検索処理においても解析処理が実行されるようにした場合、上記したように、記事データベース１０３が参照されることになるので、その記事データベース１０３に記憶されるテキストデータは、対象名という項目を設け、対象名という項目でも管理されるようにしても良い。対象名という項目を設けることにより、解析時に、ユーザにより指定された期間と対象名に関するテキストデータを読み出す処理にかかる時間を短くすることが可能になる。

このように、ユーザが指定した期間、対象名に係わるデータの検索が行われる。その結果、提示するデータが存在した場合には、提示処理が実行される。

［提示処理について］
次に図２１のステップＳ１８９において実行される提示処理について説明する。この提示処理は、提示機能７６（図３）により実行される。この提示処理に関しては、ユーザに対してどのように提示するかにより、処理が異なる。まず、提示処理１について、図２４のフローチャートを参照して説明する。

ステップＳ２０１において、結果リストから先頭のデータの読み出しが行われる。先頭のデータとはこの場合、結果リストは日付順にソートされているため、その結果リストの中で、最も古い日付または最も新しい日付に関するデータである。ここでは、結果リストのデータは、古い日時順にソートされているとして説明を続ける。よって、先頭のデータは、最も古い日時のデータである。

ステップＳ２０２において、読み出された先頭のデータが、表示位置の表示開始位置に配置される。例えば、表示用の画像を作成するためのメモリの先頭のデータを表示させる位置として予め設定されている表示開始位置に、データが貼られる。このような処理が実行される一方で、ステップＳ２０３において、その時点で処理対象となっているデータ（この場合、先頭のデータ）の次に位置するデータ（次の日付のデータ）が、結果リストに登録されているか否かが判断される。

ステップＳ２０３において、結果リストに次のデータがあると判断された場合、ステップＳ２０４に処理が進められる。ステップＳ２０４において、次のデータが、結果リストから読み出される。そして、その読み出されたデータが、次のデータを表示させる所定の位置に配置される。このステップＳ２０４とステップＳ２０５の処理は、基本的に、ステップＳ２０１とステップＳ２０２の処理と同様であり、読み出されたデータをメモリ内に展開されている画面の、所定の位置に配置するという処理である。

ステップＳ２０５の処理が終了されると、ステップＳ２０３に処理が戻される。ステップＳ２０３乃至Ｓ２０５の処理が繰り返されることにより、結果リストに書き込まれているデータが、その順（すなわち、日付の古い順）に、画面の所定の位置に配置される（画面が作成される）。そして、ステップＳ２０３において、結果リストに次のデータは存在しないと判断された場合、換言すれば、結果リストに書き込まれている全てのデータを処理したと判断された場合、ステップＳ２０６に処理が進められる。

ステップＳ２０６において、表示部８４に作成された画面が表示される。ステップＳ２０６において表示部８４に表示される画面の一例を、図２５に示す。図２５に示した画面の上部には、ユーザにより指定された対象名（図２５では“会社Ａ”）と期間（図２５では“2000.01.01〜2005.01.01”）が表示されている。その下側に、提示処理１の処理が実行されることにより結果リストから作成された画面が表示されている。

その画面は、結果リストに書き込まれていた日付と状態が時系列的に列挙された画面である。例えば、結果リストに“2000.04.01”という日付に“良い”という評価が関連付けられて書き込まれていたために、“2004.04.01 良い”といった表示がされている。また、図２５に示した画面においては、表示しきれないデータを閲覧できるように、図中、右側にスクロールーバーが設けられている。

このように、結果リストに書き込まれているデータを、時系列に全て列挙した表示を行うことにより、ユーザは、指定した対象が、指定した期間内において、どのように状態が変化したかを把握することができる。

また、結果リストに書き込まれたデータの数は、対象名が登場した記事の回数に依存しているため、多くのデータが表示されれば、その会社が注目されていたことを意味する。結果リストに書き込まれたデータを、全て画面に表示させることにより、ユーザにその対象名の人気度（注目度）を、期間や評価と合わせて認識させることが可能となる。

［提示処理２について］
次に、提示処理２について、図２６のフローチャートを参照して説明する。上記した提示処理１においては、結果リストに書き込まれている全てのデータが表示される（ユーザに提示される）ようにしたが、提示処理２では、結果リストに書き込まれているデータのうち、評価が変化した時点でのデータのみを時系列的に表示されるようにする。

例えば、日付Ａ、日付Ｂ、日付Ｃがともに“良い”という評価であり、日付Ｃに続く日付Ｄが“悪い”という評判であった場合、提示処理１では日付Ａ乃至Ｄの全てのデータが表示されたが（４つのデータが表示されたが）、提示処理２では、日付Ａと日付Ｄのデータのみが表示される（２つのデータが表示される）。このように、評価が変わった時点でのデータが、ユーザに提示されるようにするための処理について説明する。

ステップＳ２２１において、結果リストの先頭のデータの読み出しが行われ、ステップＳ２２２において、その読み出されたデータが、ユーザに提示される画面の所定の位置に配置される。ステップＳ２２３において、結果リストに次のデータがあるか否かが判断される。ステップＳ２２３において、結果リストに次のデータがあると判断された場合、ステップＳ２２４に処理が進められ、次のデータと判断されたデータが読み出される。

このステップＳ２２１乃至Ｓ２２４の処理は、図２４のステップＳ２０１乃至Ｓ２０４の処理と基本的に同様である。

ステップＳ２２５において、“前のデータの評価＝次のデータの評価”という関係が満たされるか否かが判断される。ステップＳ２２１からの処理の流れでステップＳ２２５に処理が来た場合、“結果リストの先頭のデータの評価＝結果リストの２番目のデータの評価”という関係が満たされるか否かが判断される。

ステップＳ２２５における処理を換言するならば、評価に変化があったか否か（評価が継続されているか否か）を判断する処理である。ステップＳ２２５において、“前のデータの評価＝次のデータの評価”であると判断された場合、ステップＳ２２３に処理が戻され、それ以降の処理が繰り返される。一方、ステップＳ２２５において、“前のデータの評価＝次のデータの評価”ではないと判断された場合、ステップＳ２２６に処理が進められる。

ステップＳ２２６において、次のデータ（その時点で処理対象とされているデータ）が、画面上の所定の位置に配置される。この処理は、基本的に、図２４のステップＳ２０５の処理と同様に行われる。そして、ステップＳ２０６の処理が終了されると、ステップＳ２２３に処理が戻され、それ以降の処理が繰り返される。

ステップＳ２２３において、結果リストに次のデータがないと判断された場合、ステップＳ２２７に処理が進められ、メモリに作成されていた画面データに基づいて、表示部８６に検索結果の表示が行われる。

図２６の提示処理２に係わる処理は、図２４に示した提示処理１の処理と比べ、ステップＳ２２５（図２６）の処理が追加された処理とされている。すなわち、結果リストに書き込まれているデータから選択的にデータを抽出するための処理が追加された処理とされている。そのステップＳ２２５における処理は、“前のデータの評価＝次のデータの評価”であるか否かを判断する処理である。この処理を換言するならば、評価が継続しているか否かを判断する処理である。

提示処理２は、選択的にデータを抽出するために、評価が切り替わった時点（日付）を判断し、抽出するような処理である。

提示処理２が実行されることによりユーザ側に提示される画面の一例を図２７に示す。図２７に示した例では、結果リストに書かれていたデータの日付が、“2000.04.01”から“2000.10.10”まで（ただし“2000.10.10”のデータは含まれない）の間に存在していた評価は、“良い”であり、“2000.10.10”から“2001.04.05”まで（ただし“2001.04.05”のデータは含まれない）の間に存在して評価は、“悪い”であったような場合である。

結果リストに、“2000.04.01”から“2000.10.10”まで（ただし“2000.10.10”のデータは含まれない）の間にデータが複数書き込まれていても、その複数のデータが全て“良い”という評価（継続して“良い”という評価）であるために、ステップＳ２２５の処理により“前のデータの評価＝次のデータの評価”であると判断され、ステップＳ２２６に処理が進まない。よって、画面のデータとして、“次のデータ”は新たに配置されないため、結果として表示されないことになる。

すなわち、図２７を参照するに、“2000.04.01”から“2000.10.10”まで（ただし“2000.10.10”のデータは含まれない）の間の評価として、ユーザ側には、“良い”という１つのデータの表示だけで提示される。

“2000.10.10”という日付に対応する評価が“悪い”であったために、ステップＳ２２５の処理で、“前のデータの評価＝次のデータの評価”ではないと判断され、ステップＳ２２６に処理が進められることになり、新たに画面のデータとして、“次のデータ”（この場合、“2000.10.10”に対応するデータ（日付と評価））が配置されることになる。

また“2000.10.10”から“2001.04.05”の前の日付の評価までは、“悪い”が継続されていたため、ステップＳ２２５の処理により“前のデータの評価＝次のデータの評価”であると判断され続け、ステップＳ２２６に処理が進まないので“次のデータ”は、画面のデータとして新たに配置されることがなく、結果としてその間のデータは表示されないことになる。

よって、図２７を参照するに、同様に、“2000.10.10”から“2001.04.05”まで（ただし“2001.04.05”のデータは含まれない）の間の評価として、ユーザ側には、“悪い”という１つのデータの表示だけで提示される。

このようにユーザに、指示された対象に関する評価を提示することにより、ユーザは、評価（状況）が維持された期間、評価が変更された時点などの情報を、瞬時に読み取ることが可能となる。

［提示処理３について］
次に、図２８のフローチャートを参照し、提示処理３について説明する。提示処理３においては、所定の期間毎に、その期間における評価が提示されるようにする。そのために、ステップＳ２４１において、ユーザにより指定された期間の分割が行われる。

分割の仕方として、予め所定の期間（例えば、１ヶ月）毎に、評価を提示すると設定することができる。このような場合、所定の期間毎に、ユーザにより指定された期間が分割されるような処理が実行される。例えば、ユーザにより指定された期間が１０ヶ月であり、予め設定されている所定の期間が１ヶ月であった場合、１ヶ月毎に評価が提示されるように、１０（＝１０／１）個の区間に分割される。

他の分割の仕方として、予めユーザに提示する評価の総数を設定しておき、その数に合うように、ユーザにより指定された期間を分割するようにしても良い。例えば、１回に１０個の評価を提示すると設定し、そのような設定のときにユーザが指定した期間が１０ヶ月であれば、１ヶ月毎に評価が提示され、結果として１０個の評価が提示されるように、ユーザが指定した期間が分割される。このような場合、ユーザにより指定された期間を、予め設定されている所定の数で除算することにより、１つの期間（区間）の長さが設定される。

ユーザにより指定された期間を分割する際に用いられる数値（１つの評価を提示する所定の期間、１回に提示する評価の総数など）は、ユーザにより設定できるような仕組みを設けても勿論良い。

ステップＳ２４１において、分割された期間毎に評価が提示されるように、ステップＳ２４２以降の処理が実行される。ステップＳ２４２において、開始期間内の評価が、数値化され、その数値の和が求められ、その和を、加算した評価の数で除算することにより、評価の平均値が算出される。

“開始期間”とは、ステップＳ２４１の処理により分割された区間のうち、最初に位置する区間（期間）のことである。また、“評価を数値化する”とは、例えば、“良い”という評価は“２”という数値に、“悪い”という評価は“０”という数値にすることを意味する。なお、数値は、２や０に限定されるわけではない。

ステップＳ２４２において、評価の平均値が算出されると、ステップＳ２４３において、算出された平均値と、日付（期間）が関連付けられて、表示用リストに記載される。表示用リストとは、ユーザ側に提供される検索結果の画面を表示させるときに必要とされる画像データを作成するためのリストである。

平均値や表示用リストについての詳細は図２９、図３０を参照して後述する。

ステップＳ２４４において、次の期間（区間）があるか否かが判断され、あると判断された場合、ステップＳ２４５に処理が進められる。ステップＳ２４５において、次の区間の評価の平均値が算出される。そして、ステップＳ２４６において、その算出された平均値と、その平均値が算出された期間（区間）に関するデータが対応付けられて表示用リストに追加登録される。このステップＳ２４５，Ｓ２４６における処理は、基本的に、ステップＳ２４２，Ｓ２４３の処理と同様である。

ステップＳ２４６の処理が終了されると、ステップＳ２４４に処理が戻され、それ以降の処理が繰り返される。ステップＳ２４４において、次の期間はないと判断された場合、ステップＳ２４７に処理が進められる。ステップＳ２４７において、作成された表示用リストに基づいて、ユーザ側に提示する画面データが作成され、その作成された画面データに基づく表示が行われる。

図２９乃至図３１を参照し、提示処理３の処理についてさらに説明を加える。図２９に提示処理３が実行されるときに作成されている結果リストの一例を示す。ここでの説明においては、ユーザにより指定された期間を、所定の期間毎に分割する場合を例に挙げ、その所定の期間が３ヶ月である場合を例に挙げて説明する。

図２９に示した結果リストの先頭のデータの日付は“2000.04.05”である。この日付から３ヶ月の間に存在するデータが、開始期間として設定される。なお、“2000.04.05”から正確に３ヶ月と設定すると、“2000.07.04”となるが、ここでは、“日”までは計算しないとして処理されるように設定されている場合を例に挙げて説明する。

このようにした場合、“2000.04.01”は、“2000.04”として扱われ、この“2000.04”から３ヶ月間ということになるので、“2000.06”までが、開始期間として設定される。次の期間は、“2000.07”から“2000.09”までであるが、図２９を参照するに、その期間に属するデータは存在しない。そこで、さらに次の３ヶ月の期間が次の期間として設定される。すなわち、次の期間は、図２９を参照するに、日付が“2000.10.10”のデータから“2000.12.25”までのデータを含む期間（第２の期間）とされる。

ステップＳ２４１においては、このような期間の設定が行われる。そして、ステップＳ２４２において、開始期間の評価の平均値が求められる。開始期間内のデータのうち、日付が“2000.04.05”の評価は“良い”であるので“２”と数値化され、日付が“2000.04.06”の評価は“良い”であるので“２”と数値化され、日付が“2000.06.01”の評価は“悪い”であるので“０”と数値化される。

このように数値化された評価の平均値を求めると、１．３（＝（２＋２＋０）／３）となる。同様に、第２の期間に存在する評価は全て“悪い”であり、数値化すると全て“０”であるので、平均値は、“０．０”となる。

このようにして求められた平均値は、期間を表すデータとともに表示用リストに書き込まれる（ステップＳ２４３，Ｓ２４６の処理）。表示用リストは、最終的にユーザ側に提示される画面を作成する際に用いられるリストであるが、その画面に、平均値をそのまま表示させるようにした場合、表示用リストにも平均値が書き込まれる。平均値をそのまま表示させるのではなく、平均値から導き出される“良い”とか“悪い”とかいった状況を示す単語を表示させるようにした場合、そのような状況を示す単語が書き込まれる。

表示用リストに状況を示す単語を書き込むようにした場合、平均値から、その状況を示す単語が導き出される。この処理は、例えば、閾値を用いた処理を実行することにより可能となる。具体的には、所定の閾値を１とし、平均値が１以上であれば、“良い”という単語が表示用リストに書き込まれるようにし、平均値が１以下であれば、“悪い”という単語が表示用リストに書き込まれるようにすればよい。

閾値を細かく設定すれば、それだけ書き込まれる単語の語彙を増やすことができ、より細かい評価をユーザに提示することが可能となる。例えば、閾値を、０．５，１．０，１．５の３つ設けるようにする。平均値が０．５以下であれば“とても悪い”、平均値が０．５乃至１．０の間であれば“悪い”、平均値が１．０乃至１．５の間でれば“良い”、平均値が１．５以上であれば“とても良い”といったようにしても良い。

このように閾値を複数設けることにより、より多くの単語を用いることができ、より詳細な評価をユーザに提示することが可能となる。図３０に示した表示用リストの例においては、このような閾値を用いた判定が行われる場合を示している。図３０を参照するに、開始期間の日付のデータは、“2000.04”とされ、その期間の判定結果は、“良い”とされている。

開始期間の次のデータは、図２９に示した結果リストによれば、第２の期間になるが、第２の期間は、“2000.10”からであり、“2000.04”から３ヶ月間後の“2000.07”ではない。このような期間は、ユーザ側に提示しないようにした場合、このような期間に関するデータを表示用リストに記載する必要はないが、このような期間も、ユーザ側に提示するようにした場合、図３０に示すように、“2000.07”という日付と、“―”という判定結果（“―”は、表示すべきデータがないことを示す）が関連付けられて表示用リストに記載される。

さらに図３０に示した表示用リストには、図２９に示した結果リストの第２の期間に対応するデータとして、日付として“2000.10”が、判定結果として“とても悪い”が記載されている。

このようなデータが記載されている表示用リストから作成される画面の一例を図３１に示す。期間が“2000.04”から“2000.07”までは“良い”という判定結果が、“2000.07”から“2000.10”までは“―”（データがない）という判定結果が、“2000.10”から“2001.01”までは“とても悪い”という判定結果が、それぞれ表示されている。

提示処理３における処理が実行されることによりユーザ側には、所定の期間毎に、対象の評価が提示されるため、ユーザは、一定期間毎の評価の変化を、瞬時に読み取ることが可能となる。

［提示処理４について］
次に、図３２のフローチャートを参照し、提示処理４について説明する。提示処理４においては、ユーザにより指定された期間内で、同一の評価が継続した期間とその期間に関する評価を、ユーザ側に提示できるようにする。

ステップ２６１において、結果リストの先頭のデータの読み出しが行われる。ステップＳ２６２において、読み出されたデータが表示用リストに登録される。表示用リストについて、図３３を参照して説明する。

図３３に示した表示用リストは、“日付”、“評価”、“件数”、“判定結果”という４項目が設けられている。“日付”の欄には、表示用リストに登録すると判断されたときに処理対象とされているデータが示す日付が記載される。同様に“評価”の欄には、表示用リストに登録すると判断されたときに処理対象とされているデータが示す評価が記載される。

“件数”の欄には、評価が継続された回数が記載される。“判定結果”の欄には、“件数”の欄に記載されている数値から導き出される判定結果が記載される。このようなデータから構成される表示用リストが、提示処理４が実行されることにより作成される。

図３３に示した表示用リストから、ユーザ側に提示される画面を作成するときに必要となるデータは、“日付”と“判定結果”の欄に記載されているデータである。ここでは、表示用リストに“日付”、“評価”、“件数”、“判定結果”の４つの項目が設けられ、一括して管理されるとして説明を続けるが、例えば、“日付”、“評価”、“件数”という項目から構成されるリストを仮表示用リストとし、“日付”と“判定結果”という項目から構成されるリストを表示用リストとしても良い。

すなわち、必ずしも１つのリストとして管理する必要性はなく、ユーザに提示する画面を作成するためのリストと、そのリストを作成するために必要なリストを別々に設け、管理するようにしても良い。

図３２のフローチャートの説明に戻り、ステップＳ２６１において結果リストから読み出された先頭のデータは、ステップＳ２６２において、表示用リストの先頭に書き込まれる。図３３に示した表示用リストは、処理対象とされている結果リストが、図２９に示したような結果リストであった場合に対応している。よって、図２９に示した結果リストの先頭のデータは、“2000.04.05 良い”というデータであるので、図３３に示した表示用リストの“日付”の欄には“2000.04.05”と書き込まれ、“評価”の欄には“良い”と書き込まれる。

また、表示用リストの“件数”の欄には、初期値の“１”が記載される。ただし、この“件数”の欄の数値は、後述する処理により更新されるため、図３３に示した表示用リストの“件数”の欄には“２”と記載されている。また、ステップＳ２６２の処理が実行された時点では、“判定結果”の欄には、まだ何も記載されていない状態である。

このような先頭のデータに対応するデータが表示用リストに書き込まれると、ステップＳ２６３において、結果リストに次のデータがあるか否かが判断される。ステップＳ２６３において、結果リストに次のデータがあると判断された場合、ステップＳ２６４に処理が進められ、あると判断された次のデータが結果リストから読み出される。

ステップＳ２６５において、“前のデータの評価＝次のデータの評価”という条件が満たされるか否かが判断される。ステップＳ２６５において、“前のデータの評価＝次のデータの評価”という条件が満たされると判断された場合、ステップＳ２６６に処理が進められ、表示用リストの件数の欄の数値が更新される。

この場合（ステップＳ２６１からステップＳ２６６への処理の流れの場合）、ステップＳ２６５において行われる処理は、“結果リストの最も古い日付の評価＝結果リストの２番目に古い日付の評価”であるか否かが判断される処理である。図２９に示した結果リストが処理対象とされているときには、“結果リストの最も古い日付の評価＝結果リストの２番目に古い日付の評価”は、“良い＝良い”となるので、ステップＳ２６５における判断は、ＹＥＳと判断され、ステップＳ２６６に処理が進められ、“件数”の欄の数値が“１”から“２”に更新される。すなわち、ステップＳ２６５においてＹＥＳと判断されたときには、対応する“件数”の欄の数値が１だけ加算された値に更新される。

ステップＳ２６６における処理が終了されると、ステップＳ２６３に処理が戻され、それ以降の処理が繰り返される。

一方、ステップＳ２６５において、“前のデータの評価＝次のデータの評価”という条件は満たされないと判断された場合、ステップＳ２６７に処理が進められる。例えば、図２９に示した結果リストが処理対象とされているとき、前のデータが日付“2000.04.06”に対応する“良い”であり、次のデータが日付“2000.06.01”に対応する“悪い”であるような場合、ステップＳ２６４における処理でＮＯと判断されるため、ステップＳ２６７に処理が進められる。

このような場合、ステップＳ２６７において、判定、および、その判定結果の表示用リストへの書き込みが行われる。判定は、“件数”の欄に記載されている数値により行われる。この判定は、例えば、閾値が用いられることにより行われる。例えば、閾値を５と１０とし、“良い”という評価のときの“件数”の数値が、０＜件数の数値＜５を満たすとき、判定結果を“良い”とし、５≦件数の数値＜１０を満たすとき、判定結果を“とても良い”にする。

同様に、“悪い”という評価のときの“件数”の数値が、０＜件数の数値＜５を満たすとき、判定結果を“悪い”とし、５≦件数の数値＜１０を満たすとき、判定結果を“とても悪い”にする。

このようにして判定結果を出すときに用いられる閾値は、例えば、過去の記事を参考にして予め決定される。例えば、所定の対象（会社Ａとする）の記事を参考にし、会社Ａが良い状況のときに、会社Ａが登場した記事の回数がカウントされる。他の対象に対しても、同様にカウントがとられる。このようにして集計されたカウント数から、良い状況のときには、どのくらいの回数で、記事が掲載されるのかという平均値が算出される。その平均値を閾値として設定するようにしても良い。

閾値は、提示処理４の処理が行われる前の時点で設定されており、その設定されている閾値が用いられて、ステップＳ２６７の処理が行われる。例えば、図３３に示した表示用リストを参照するに、日付“200.04.05”に対する“評価”は“良い”であり、“件数”の数値は２であるので、上記した閾値が用いられた場合、“良い”と判定されることになり、“判定結果”の欄に、“良い”と書き込まれる。

ステップＳ２６７において、判定、および、その判定結果が表示用リストに書き込まれると、ステップＳ２６８において、次のデータに関するデータが表示用リストに書き込まれる。例えば、日付として“2000.06.01”が、評価として“悪い”が、“件数”として“１”が、それぞれ表示用リストに書き込まれる。

ステップＳ２６８の処理が終了されると、ステップＳ２６３に処理が戻され、それ以降の処理が繰り返される。このようなステップＳ２６１乃至Ｓ２６８の処理が繰り返されることにより、表示用リストが作成される。

ステップＳ２６３において、結果リストに次のデータはないと判断された場合、ステップＳ２６９に処理が進められる。ステップＳ２６９において、表示リストに基づき画面データが作成され、その作成された画面データに基づく画面が表示部８４に表示される。

なお、ステップＳ２６９に処理が来た時点で、まだ表示用リストの“判定結果”の欄に判定結果が記載されていないデータが存在した場合（例えば、ステップＳ２６６から、ステップＳ２６３に処理が進み、ステップＳ２６９に処理が来た場合）、ステップＳ２６７と同様の処理が実行されることにより、その記載されていないデータが書き込まれ、書き込みが終了した後に、表示に係わる処理が実行される。

ステップＳ２６９の処理の結果、ユーザに提示される画面の一例を、図３４に示す。図３４に示した画面は、図３３に示した表示用リストに基づいた画面である。日付“2000.04.05”から“2000.06.01”までの判定結果は、“良い”であり、日付“2000.06.01”から“2000.01.01”までの判定結果は、“とても悪い”であるので、そのような表示がなされている。

このように、評価が継続した期間毎に、その継続した期間に対応する評価が、ユーザ側に提示されることにより、ユーザは、所定の期間の評価の変動を、瞬時に読み取ることが可能となる。また、提示処理４によれば、所定の期間内で、記事として出現した回数に依存した評価（判定結果）を表示させることができるため、その対象となっている会社などの、所定の期間内における人気度（出現頻度）も把握させることが可能となる。

どのくらいの期間、所定の状態（評価）が継続されたのかをよりわかりやすく提示するために、図３５に示したような画面が、ユーザ側に提示されるようにしても良い。図３５に示した画面は、棒グラフとして期間と評価を表示した例を示している。期間の長さは、棒グラフの棒の長さに比例している。このような表示がされることにより、所定の評価（例えば、良いという評価）が、どのくらい継続したのかを、ユーザに一目で判断させることが可能となる。

また、図３６のようなグラフとして提示しても良い。図３６に示した画面は、縦軸を評価とし、横軸を期間として、評価の変化を表したグラフである。図３６に示した画面には、“良い”と“悪い”の間の評価として“どちらでもない”という評価も設けられている。このような評価を表示させるのは、上記したように、複数の閾値を設けることにより可能である。

図３５や図３６に示した画面は、提示処理１乃至４のうちのどの処理が実行された場合でも、表示させることが可能な画面である。

このように、本発明によれば、取得される記事から、対象の状態（評価、状況）を判定することができ、その判定を、期間などの時間に係わる情報と関連付けてユーザに提示することが可能となる。よって、ユーザは、一定期間のニュースなどの記事から所定の対象の評価を時系列で閲覧することが可能となり、動向を容易に把握することが可能となる。

［記録媒体について］
上述した一連の処理は、それぞれの機能を有するハードウェアにより実行させることもできるが、ソフトウェアにより実行させることもできる。一連の処理をソフトウェアにより実行させる場合には、そのソフトウェアを構成するプログラムが専用のハードウェアに組み込まれているコンピュータ、または、各種のプログラムをインストールすることで、各種の機能を実行することが可能な、例えば汎用のパーソナルコンピュータなどに、記録媒体からインストールされる。

記録媒体は、図２に示すように、パーソナルコンピュータとは別に、ユーザにプログラムを提供するために配布される、プログラムが記録されている磁気ディスク４１（フレキシブルディスクを含む）、光ディスク４２（CD-ROM（Compact Disc-Read Only Memory），DVD（Digital Versatile Disc）を含む）、光磁気ディスク４３（MD（Mini-Disc）（登録商標）を含む）、若しくは半導体メモリ４４などよりなるパッケージメディアにより構成されるだけでなく、コンピュータに予め組み込まれた状態でユーザに提供される、プログラムが記憶されているＲＯＭ２２や記憶部２８が含まれるハードディスクなどで構成される。

なお、本明細書において、媒体により提供されるプログラムを記述するステップは、記載された順序に従って、時系列的に行われる処理は勿論、必ずしも時系列的に処理されなくとも、並列的あるいは個別に実行される処理をも含むものである。

また、本明細書において、システムとは、複数の装置により構成される装置全体を表すものである。

本発明を適用したシステムの一実施の形態の構成を示す図である。 端末の構成例を示す図である。 端末の機能を説明するための図である。 端末の機能を説明するための図である。 データベースについて説明するための図である。 学習辞書データベースについて説明するための図である。 状態対象単語、状態単語について説明するための図である。 解析データ情報データベースについて説明するための図である。 記事データベースについて説明するための図である。 端末の動作について説明するための図である。 学習処理について説明するためのフローチャートである。 ＵＩによる学習処理について説明するためのフローチャートである。 登録処理について説明するためのフローチャートである。 表示部に表示される画面の一例を示す図である。 表示部に表示される画面の一例を示す図である。 解析処理について説明するためのフローチャートである。 判断の仕方について説明するための図である。 更新処理について説明するためのフローチャートである。 解析処理について説明するためのフローチャートである。 判断処理について説明するためのフローチャートである。 検索処理について説明するためのフローチャートである。 表示部に表示される画面の一例を示す図である。 結果リストの一例を示す図である。 提示処理１について説明するためのフローチャートである。 表示部に表示される画面の一例を示す図である。 提示処理２について説明するためのフローチャートである。 表示部に表示される画面の一例を示す図である。 提示処理３について説明するためのフローチャートである。 期間、平均値について説明するための図である。 表示用リストの一例を示す図である。 表示部に表示される画面の一例を示す図である。 提示処理４について説明するためのフローチャートである。 表示用リストの一例を示す図である。 表示部に表示される画面の一例を示す図である。 表示部に表示される画面の一例を示す図である。 表示部に表示される画面の一例を示す図である。

符号の説明

１ サーバ， ２ 端末， ３ ネットワーク， ２１ ＣＰＵ， ２２ ＲＯＭ， ２３ ＲＡＭ， ２４ バス， ２５ 入出力インタフェース， ２６ 入力部， ２７ 出力部， ２８ 記憶部， ２９ 通信部， ３０ ドライブ， ７１ 取得機能， ７２ 解析機能， ７３ 学習機能， ７４ 作成機能， ７５ 検索機能， ７６ 提示機能， ８１ 通信部， ８２ トリガー管理部， ８３ ユーザインタフェース部， ８４ 表示部， ８５ 入力Ｉ／Ｆ， ８６ データ解析部， ８７ データ参照部， ８８ データ登録部， ８９ データベース， １０１ 学習辞書データベース， １０２ 解析データ情報データベース， １０３ 記事データベース

Claims (16)

1. 日付、対象名、および前記対象名の状態を表す情報が、所定の解析の結果、それぞれ関連付けられた解析データ情報データベースを管理する解析データ情報データベース管理手段と、
   検索対象となる対象名と期間に関するデータを取得する取得手段と、
   前記取得手段により取得された前記データが示す期間内で、前記対象名に関するデータを、前記解析データ情報データベース内を検索し読み出す読み出し手段と、
   前記読み出し手段により読み出された検索結果を、前記日付と前記対象名の状態が関連付けられた状態の画面として提示する提示手段と
   を備えることを特徴とする提示装置。
2. 前記提示手段は、前記読み出し手段により読み出された全てのデータ毎に、日付と前記対象名の状態とを関連付けて提示する
   ことを特徴とする請求項１に記載の提示装置。
3. 前記提示手段は、前記読み出し手段により読み出されたデータのうち、前記対象名の状態が同一である期間が存在した場合、その期間のデータは、１つしか提示しない
   ことを特徴とする請求項１に記載の提示装置。
4. 前記提示手段は、前記取得手段により取得された前記期間を分割し、その分割した期間内毎に、その期間内に存在する前記対象名の状態を数値化し、その数値に応じた単語を、前記期間内の、前記対象名に関する状態として提示する
   ことを特徴とする請求項１に記載の提示装置。
5. 前記提示手段は、前記対象名の状態が同一であるデータが連続した回数に応じた単語を、前記対象名の状態が同一であるデータが連続した期間における前記対象名の状態として提示する
   ことを特徴とする請求項１に記載の提示装置。
6. 第１の分類に属する単語と、第２の分類に属する単語を、それぞれ、第１の性質に属する単語と第２の性質に属する単語とに学習により分けられた学習辞書データベースを管理する学習辞書データベース管理手段と、
   前記取得されるテキストデータに基づくテキストに、前記第１の分類に属する単語と前記第２の分類に属する単語がそれぞれ存在するか否かを、前記学習辞書データベースを参照して判断する第１の判断手段と、
   前記第１の判断手段により前記第１の分類に属する単語であると判断された前記テキスト内の第１の単語が、前記第１の性質に属する単語であるのか前記第２の性質に属する単語であるのかを示すデータと、前記第２の分類に属する単語であると判断された前記テキスト内の第２の単語が、前記第１の性質に属する単語であるのか前記第２の性質に属する単語であるのかを示すデータとを用いて、前記テキストが示す内容を判断する第２の判断手段と、
   前記第２の判断手段による判断結果を前記解析データ情報データベースに記憶させる記憶手段と
   をさらに備えることを特徴とする請求項１に記載の提示装置。
7. 前記第１の分類に属する単語または前記第２の分類に属する単語の一方の単語は、状態を示す単語であり、他方の単語は、その状態を示す単語の対象となる単語であることを特徴とし、
   前記第１の性質に属する単語または前記第２の性質に属する単語の一方の単語は、良い性質を表す単語であり、他方の単語は、悪い性質を表す単語である
   ことを特徴とする請求項６に記載の提示装置。
8. 前記第１の判断手段は、前記学習辞書データベースを参照するとき、前記テキストデータが示す日付を含む期間と関連付けられているデータを参照する
   ことを特徴とする請求項６に記載の提示装置。
9. 前記学習辞書データベースは、同一の単語を異なる分類で重複して管理する
   ことを特徴とする請求項６に記載の提示装置。
10. 前記第１の分類に属する単語、または、前記第２の分類に属する単語が、取得された情報に含まれているか否かを判断する第３の判断手段と、
    前記第３の判断手段により、前記第１の分類に属する単語または前記第２の分類に属する単語のうち、どちらか一方の単語が前記情報には含まれていないと判断された場合、前記情報に含まれる単語から所定の条件を満たす単語を抽出し、前記学習辞書データベースに登録する登録手段と
    をさらに備えることを特徴とする請求項６に記載の提示装置。
11. 前記登録手段は、前記情報が示す日時と関連付けて、前記単語を前記学習辞書データベースに登録する
    ことを特徴とする請求項１０に記載の提示装置。
12. 前記登録手段は、前記第３の判断手段により、前記第１の分類に属する単語または前記第２の分類に属する単語のうち、どちらか一方に属する単語として、前記情報に含まれていると判断された単語より前の位置に位置する名詞、または、後の位置に位置する名詞を抽出し、前記学習辞書データベースに登録する
    ことを特徴とする請求項１０に記載の提示装置。
13. 前記登録手段は、ユーザの指示に基づき、前記学習辞書データベースに前記名詞を登録する
    ことを特徴とする請求項１２に記載の提示装置。
14. 日付、対象名、および前記対象名の状態を表す情報が、それぞれ関連付けられたデータベースの検索を制御する検索制御ステップと、
    検索対象となる対象名と期間に関するデータの取得を制御する取得制御ステップと、
    前記取得制御ステップの処理で取得が制御された前記データが示す期間内で、前記対象名に関するデータを、前記検索制御ステップの制御で前記データベース内を検索し、読み出す読み出し制御ステップと、
    前記読み出し制御ステップの処理で読み出しが制御された検索結果を、前記日付と前記対象名の状態が関連付けられた状態の画面として提示する提示ステップと
    を含むことを特徴とする提示方法。
15. 日付、対象名、および前記対象名の状態を表す情報が、それぞれ関連付けられたデータベースの検索を制御する検索制御ステップと、
    検索対象となる対象名と期間に関するデータの取得を制御する取得制御ステップと、
    前記取得制御ステップの処理で取得が制御された前記データが示す期間内で、前記対象名に関するデータを、前記検索制御ステップの制御で前記データベース内を検索し、読み出す読み出し制御ステップと、
    前記読み出し制御ステップの処理で読み出しが制御された検索結果を、前記日付と前記対象名の状態が関連付けられた状態の画面として提示する提示ステップと
    を含む処理をコンピュータに実行させることを特徴とするプログラム。
16. 日付、対象名、および前記対象名の状態を表す情報が、それぞれ関連付けられたデータベースの検索を制御する検索制御ステップと、
    検索対象となる対象名と期間に関するデータの取得を制御する取得制御ステップと、
    前記取得制御ステップの処理で取得が制御された前記データが示す期間内で、前記対象名に関するデータを、前記検索制御ステップの制御で前記データベース内を検索し、読み出す読み出し制御ステップと、
    前記読み出し制御ステップの処理で読み出しが制御された検索結果を、前記日付と前記対象名の状態が関連付けられた状態の画面として提示する提示ステップと
    を含む処理をコンピュータに実行させるプログラムを記録していることを特徴とする記録媒体。

Images