JP2009223749A

JP2009223749A - 情報処理装置、情報処理方法、およびプログラム

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Publication number: JP2009223749A
Application number: JP2008069169A
Authority: JP
Inventors: Mitsuharu Nishimoto; 光治西本; Yoshihisa Uchida; 善久内田
Original assignee: C2cube; C2CUBE Inc
Current assignee: C2cube; C2CUBE Inc
Priority date: 2008-03-18
Filing date: 2008-03-18
Publication date: 2009-10-01

Abstract

【課題】従来、ある特定の層やグループに属する人たちの評判を知ることができなかった。
【解決手段】文章群とユーザ識別子とを有するユーザ情報を格納し得るユーザ情報格納部と、評価対象の良し悪しに関する用語である評価語を有する評価情報を１以上格納している評価情報格納部と、評価者を特定する情報である評価者特定情報を受け付ける受付部と、評価者特定情報で特定される評価者が記載した文章群を取得する文章群取得部と、文章群取得部が取得した文章群が有する１以上の文から、評価の対象物である評価対象を取得する評価対象取得部と、評価対象を含む１以上の文の中から１以上の評価語を取得し、当該１以上の評価語を用いて評価を取得する評価取得部と、評価取得部が取得した評価対象の評価を出力する評価出力部を具備する情報処理装置により、ある特定の層やグループに属する人たちの評判を知ることができる。
【選択図】図１

Description

本発明は、一部の特定のユーザが記載した情報（例えば、ブログなど）から、ある対象物についての特定のユーザの評価を出力する情報処理装置等に関するものである。

従来、ユーザの嗜好に合わせた情報を提示するシステムがあった（例えば、特許文献１参照）。本システムは、各ユーザ端末の電話番号とユーザ属性情報とが関連付けられて格納されたユーザ情報ＤＢと、ユーザ端末から外部サイトへのアクセス要求がされると、アクセス先ＵＲＬと電話番号とを取得するゲートウェイと、その電話番号に基づいて、ユーザ属性情報を選択し、ユーザ属性情報とアクセス先ＵＲＬとを関連付けてマーケティング情報格納部を順次更新するアクセス特性収集部とを備えている。そして、ユーザ端末がポータルサイトにアクセスすると、ユーザの属性に基づき、マーケティング情報格納部に格納されている情報に基づいた紹介情報がユーザ端末に表示される。

また、従来、世の中のブログやＷｅｂ日記から評判情報を自動抽出することができる技術がある。かかる技術を利用して、キーワードの盛り上がり度（バースト度）、評判分析が可能である（例えば、非特許文献１参照）。
特開２００６−２３５７４４号公報（第１頁、第１図等）インターネット＜ＵＲＬ：http://www.hottolink.co.jp/service/analyze/bw.html＞

しかしながら、従来の技術では、ブログの全体を解析し、ある評価対象に対して、全体の評判を知ることができるだけで、ある特定の層やグループに属する人たちの評判を知ることができなかった。

本第一の発明の情報処理装置は、１以上の文を有する文章群と、当該文章群を記載したユーザを識別するユーザ識別子とを有するユーザ情報を格納し得るユーザ情報格納部と、評価対象の良し悪しに関する用語である評価語を有する評価情報を１以上格納している評価情報格納部と、評価者を特定する情報である評価者特定情報を受け付ける受付部と、前記評価者特定情報で特定される評価者が記載した文章群を、前記ユーザ情報格納部から取得する文章群取得部と、前記文章群取得部が取得した文章群が有する１以上の文から、評価の対象物である評価対象を取得する評価対象取得部と、前記評価対象を含む１以上の文の中から１以上の評価語を取得し、当該１以上の評価語を用いて評価を取得する評価取得部と、前記評価取得部が取得した評価対象の評価を出力する評価出力部を具備する情報処理装置である。

かかる構成により、ある特定の層やグループに属する人たちの評判を知ることができる。なお、ある特定の層やグループとは、例えば、ある事象についての専門家や権威者、ユーザと嗜好の近い人たち、ユーザの知人・友人などである。

また、本第二の発明の情報処理装置は、第一の発明に対して、前記評価出力部が出力した評価を受け付け、当該評価を用いて、評価対象が含まれる文を取得する文選択部と、前記文選択部が取得した文を含む出力情報を構成し、出力する出力情報出力部とをさらに具備する情報処理装置である。

かかる構成により、評価の元になる文を、ユーザに提示できる。かかることにより、例えば、評価の高い対象物について、ブログ等に記載された情報を送信し、評価の高い対象物について、情報をレコメンドできる。

また、本第三の発明の情報処理装置は、第二の発明に対して、前記ユーザ情報は、文章群とユーザ識別子と、当該文章群が記載された時刻に関する情報である時刻情報とを有し、前記評価取得部は、前記時刻情報が示す時刻に対応する各時間幅に対して、１以上の評価語を取得し、当該１以上の評価語を用いて評価の遷移を取得し、前記文選択部は、前記評価の遷移から、一定以上の評価の上昇が見られる評価対象が含まれる文の一部を取得する情報処理装置である。

かかる構成により、対象物の評価についての時系列の情報を用い、例えば、評価が急上昇している対象について、情報を出力できる。

また、本第四の発明の情報処理装置は、第一の発明に対して、広告情報を格納している広告情報格納部と、前記評価出力部が出力した評価を受け付け、当該評価を用いて、評価対象を選択し、当該評価対象に対応する広告情報を取得する広告情報取得部と、前記広告情報取得部が取得した広告情報を出力する広告情報出力部とをさらに具備する情報処理装置である。

かかる構成により、対象物の評価を用いて、広告を出力できる。

また、本第五の発明の情報処理装置は、第四の発明に対して、前記ユーザ情報は、文章群とユーザ識別子と、当該文章群が記載された時刻に関する情報である時刻情報とを有し、前記評価取得部は、前記時刻情報が示す時刻に対応する各時間幅に対して、１以上の評価語を取得し、当該１以上の評価語を用いて評価の遷移を取得し、前記広告情報取得部は、前記評価の遷移から、一定以上の評価の上昇が見られる評価対象を選択し、当該評価対象に対応する広告情報を取得する情報処理装置である。

かかる構成により、対象物の評価についての時系列の情報を用い、例えば、評価が急上昇している対象について、広告情報を出力できる。

また、本第六の発明の情報処理装置は、第一から第五いずれかの発明に対して、前記評価対象取得部は、第一文字列と、文中における前記第一文字列の機能または種類を特定する情報である機能語情報と、前記第一文字列の前に接続され得る文字列の種類を特定する情報である前接続記号と、前記第一文字列の後ろに接続され得る文字列の種類、または区切りであることを示す記号であり、当該記号により区切られた文中における第二文字列の種類を特定する情報である後接続記号とを対に有する辞書情報を１以上格納している辞書情報格納手段と、前記１以上の各文について、当該各文から区切りであることを示す後接続記号に対する第一文字列を取り出し、当該第一文字列をキーにして、文を２以上の文字列である２以上の第二文字列に区切り、当該第二文字列の最後尾の第一文字列に対応する機能語情報または後接続記号から、前記第二文字列の種類を特定する情報を取得し、当該第二文字列と第二文字列の種類を特定する情報を取得する文分割制御手段と、前記文分割制御手段が取得した第二文字列の種類から評価対象を含む第二文字列を特定し、当該第二文字列から評価対象を取得する評価対象取得手段とを具備する情報処理装置である。

かかる構成により、精度の高い自然言語処理が可能となり、特に、口語調の文が多いブログなどの解析が精度高くできる。

また、本第七の発明の情報処理装置は、第六の発明に対して、前記文分割制御手段は、前記文の先頭から予め決められたサイズ（ｎ文字［ｎは２以上の整数］）の第三文字列を切り出し、メモリ上に配置し、前記切り出した第三文字列を構成する文字列であって、先頭からｎ文字の文字列から順に、前記辞書情報格納手段に当該文字列が存在するか否かを判断し、ｎ文字の文字列が存在しない場合には、先頭から（ｎ−１）文字の文字列が前記辞書情報格納手段に当該文字列が存在するか否かを判断し、かかる判断を、１文字ずつ文字数を減らして、文字列が存在するまで行い、または、文字列が存在しない場合には、先頭から１文字になるまでかかる判断を行い、文字列が存在すると判断した場合には、当該文字列に対応する機能語情報と前接続記号と後接続記号とを、前記辞書情報格納手段から読み出し、読み出した機能語情報と前接続記号と後接続記号とを当該文字列に付与し、文字列が存在しない場合には、１文字の文字列に対して未知語であることを示す情報である未知語情報を付与する要素分割手段と、前記要素分割手段が未知語情報を付与した連続する未知語でありひらがなの文字を連結し文字列を構成し、かつ連続する未知語であり、ひらがなではない文字を連結し文字列を構成し、前記連結した文字列、または連結されなかった未知語の文字に対してまとまりであることを示す文字列の種類を特定する情報であるまとまり情報を付与し、隣接する前記要素分割手段が分割した要素またはまとまり情報が有する、前出の要素またはまとまり情報の後接続記号と、後出の要素またはまとまり情報の前接続記号を読み出し、当該前出の要素またはまとまり情報の後接続記号と、後出の要素またはまとまり情報の前接続記号から、前出の要素またはまとまり情報と後出の要素またはまとまり情報が連結可能であるか否かを判断し、連結可能な要素またはまとまり情報を一つの文字列にまとめて、複数の第二文字列を取得する要素連結手段と、前記要素連結手段が取得した複数の各第二文字列の最後尾の第一文字列に対応する機能語情報または後接続記号から、前記各第二文字列の種類を特定する情報を決定し、当該複数の各第二文字列の種類を特定する情報と、当該複数の各第二文字列を対にした複数の対の情報をメモリ上に配置する文字列取得手段を具備する情報処理装置である。

また、本第八の発明の情報処理装置は、第一から第七いずれかの発明に対して、前記評価情報は、評価対象の良し悪しに関する用語である評価語、および良し悪しの程度を示すスコアを対に有し、前記評価取得部は、前記評価対象を含む第二文字列を有する文中の他の第二文字列の種類を用いて評価語を含み得る第二文字列を特定し、当該第二文字列が有する評価語を前記評価情報格納部から検索し、当該検索した評価語と対になるスコアを前記評価情報格納部から取得するスコア取得手段と、前記評価対象取得手段が取得した同一の評価対象についての１以上のスコアを用いて、当該評価対象についての評価を算出する評価算出手段とを具備する情報処理装置である。

かかる構成により、対象物に対する評価の算出が精度高くできる。

また、本第九の発明の情報処理装置は、第八の発明に対して、前記評価取得部は、評価語に対する評価の変更を示す言い回しの用語である変更語、および評価を変更するための情報である評価変更情報の対である変更情報を１以上格納している変更情報格納手段と、評価語から所定以内の文字数の距離内にある変更語を取得する変更語取得手段と、前記変更語と対になる評価変更情報を取得する評価変更情報取得手段と、前記スコア取得手段が取得したスコアに対して、前記評価変更情報取得手段が取得した評価変更情報を用いて、スコアを変更し、新たなスコアを算出する変更スコア算出手段とをさらに具備し、前記評価算出手段は、前記評価対象取得部が取得した同一の評価対象についての１以上のスコア、および前記変更スコア算出手段が算出した同一の評価対象についての１以上の新たなスコアを用いて、当該評価対象についての評価を算出する情報処理装置である。

かかる構成により、対象物に対する評価の算出が、より精度高くできる。

また、本第十の発明の情報処理装置は、第一から第九いずれかの発明に対して、前記ユーザ情報格納部は、ユーザを識別するユーザ識別子と、前記ユーザが権威である対象を示す用語と、当該用語が記載された文の集合であり、前記ユーザが記載した文の集合である文章群と、当該文章群を特定する情報である文章群識別子とを有するユーザ情報を２以上格納しており、前記文章群取得部は、前記評価対象に対応する用語と対になる文章群を、前記ユーザ情報格納部から取得する情報処理装置である。

かかる構成により、２以上のユーザに関する情報（ブログなど）を解析した結果、対象物についての１以上の権威者（専門家などと言っても良い）を決定し、権威者たちが記載した情報から評価を算出できる。

また、本第十一の発明の情報処理装置は、第十の発明に対して、ユーザ識別子と１以上の文章識別子と１以上の文章群を受信する情報受信部と、前記情報受信部が受信した１以上の文章群であり、前記ユーザ識別子で識別されるユーザが記載した文章群から、用語の出現頻度を取得し、当該出現頻度を用いて、前記ユーザが前記用語に対応する対象に対して権威であるか否かを判断する権威判断部と、前記権威判断部が、前記ユーザが前記用語に対応する事象に対して権威者であると判断した場合、前記ユーザ識別子と、前記用語と、前記文章群識別子を用いて、ユーザ情報を構成するユーザ情報構成部と、前記ユーザ情報構成部が構成したユーザ情報を、前記ユーザ情報格納部に蓄積するユーザ情報蓄積部をさらに具備する情報処理装置である。

かかる構成により、権威者の決定が精度高くできる。

また、本第十二の発明の情報処理装置は、第十一の発明に対して、前記権威判断部は、前記ユーザ識別子で識別されるユーザが記載した文章群から、前記用語の出現頻度を取得する出現頻度取得手段と、すべての文章群に対して、前記用語が出現する文章群の数を取得する文章群数取得手段と、前記出現頻度と前記文章群の数を用いて、前記ユーザが前記用語に対応する対象に対して権威であるか否かを判断する権威判断手段を具備する情報処理装置である。

かかる構成により、権威者の決定が精度高くできる。

また、本第十三の発明の情報処理装置は、第十一の発明に対して、前記文章群はブログであり、前記権威判断部は、前記ユーザ識別子で識別されるユーザが記載した文章群から、前記用語の出現頻度を取得する出現頻度取得手段と、前記ユーザ識別子で識別されるユーザが記載したブログの更新頻度の情報を取得する更新頻度情報取得手段と、前記出現頻度と前記更新頻度の情報を用いて、前記ユーザが前記用語に対応する対象に対して権威であるか否かを判断する権威判断手段を具備する情報処理装置である。

かかる構成により、権威者の決定が精度高くできる。

また、本第十四の発明の情報処理装置は、第十一の発明に対して、前記文章群はブログであり、前記権威判断部は、前記ユーザ識別子で識別されるユーザが記載した文章群から、前記用語の出現頻度を取得する出現頻度取得手段と、前記ブログがリンクを張られている数である非リンク数を取得する非リンク数取得手段と、前記出現頻度と前記非リンク数を用いて、前記ユーザが前記用語に対応する対象に対して権威であるか否かを判断する権威判断手段を具備する情報処理装置である。

かかる構成により、権威者の決定が精度高くできる。

また、本第十五の発明の情報処理装置は、第十一の発明に対して、前記文章群はブログであり、前記権威判断部は、前記ユーザ識別子で識別されるユーザが記載した文章群から、前記用語の出現頻度を取得する出現頻度取得手段と、前記ブログのトラックバック数を取得するトラックバック数取得手段と、前記出現頻度と前記トラックバック数を用いて、前記ユーザが前記用語に対応する対象に対して権威であるか否かを判断する権威判断手段を具備する情報処理装置である。

かかる構成により、権威者の決定が精度高くできる。

また、本第十六の発明の情報処理装置は、第十一の発明に対して、前記文章群はブログであり、前記権威判断部は、前記ユーザ識別子で識別されるユーザが記載した文章群から、前記用語の出現頻度を取得する出現頻度取得手段と、前記ブログに対するコメント数を取得するコメント数取得手段と、前記出現頻度と前記コメント数を用いて、前記ユーザが前記用語に対応する対象に対して権威であるか否かを判断する権威判断手段を具備する情報処理装置である。

かかる構成により、権威者の決定が精度高くできる。

また、本第十七の発明の情報処理装置は、第十の発明に対して、前記権威判断部は、第一文字列と、文中における前記第一文字列の機能または種類を特定する情報である機能語情報と、前記第一文字列の前に接続され得る文字列の種類を特定する情報である前接続記号と、前記第一文字列の後ろに接続され得る文字列の種類、または区切りであることを示す記号であり、当該記号により区切られた文中における第二文字列の種類を特定する情報である後接続記号とを対に有する辞書情報を１以上格納している辞書情報格納手段と、前記文章群に含まれる文から区切りであることを示す後接続記号に対する第一文字列を取り出し、当該第一文字列をキーにして、文を２以上の文字列である２以上の第二文字列に区切り、当該第二文字列の最後尾の第一文字列に対応する機能語情報または後接続記号から、前記第二文字列の種類を特定する情報を取得し、当該第二文字列と第二文字列の種類を特定する情報を取得する文分割制御手段と、前記文分割制御手段が取得した第二文字列の種類から用語を含む第二文字列を特定し、当該第二文字列から用語を取得する用語取得手段と、前記情報受信部が受信した１以上の文章群であり、前記ユーザ識別子で識別されるユーザが記載した文章群から、前記用語取得手段が取得した用語の出現頻度を取得する出現頻度取得手段と、前記出現頻度を用いて、前記ユーザが前記用語に対応する対象に対して権威であるか否かを判断する権威判断手段を具備する情報処理装置である。

かかる構成により、口語調の文が多いブログ等からでも、権威者の決定が精度高くできる。

また、本第十八の発明の情報処理装置は、第十七の発明に対して、前記文分割制御手段は、前記文をメモリ上に読み出し、当該文の先頭から予め決められたサイズ（ｎ文字［ｎは２以上の整数］）の第三文字列を切り出し、メモリ上に配置し、前記切り出した第三文字列を構成する文字列であって、先頭からｎ文字の文字列から順に、前記辞書情報格納手段に当該文字列が存在するか否かを判断し、ｎ文字の文字列が存在しない場合には、先頭から（ｎ−１）文字の文字列が前記辞書情報格納手段に存在するか否かを判断し、かかる判断を、１文字ずつ文字数を減らして、文字列が存在するまで行い、または、文字列が存在しない場合には、先頭から１文字になるまでかかる判断を行い、文字列が存在すると判断した場合には、当該文字列に対応する機能語情報と前接続記号と後接続記号とを、前記辞書情報格納手段から読み出し、読み出した機能語情報と前接続記号と後接続記号とを当該文字列に付与し、文字列が存在しない場合には、１文字の文字列に対して未知語であることを示す情報である未知語情報を付与する要素分割手段と、前記要素分割手段が未知語情報を付与した連続する未知語であり、ひらがなの文字を連結し文字列を構成し、かつ連続する未知語であり、ひらがなではない文字を連結し文字列を構成し、前記連結した文字列、または連結されなかった未知語の文字に対してまとまりであることを示す文字列の種類を特定する情報であるまとまり情報を付与し、隣接する２つの、前記要素分割手段が分割した要素またはまとまり情報を読み出し、当該読み出した要素またはまとまり情報のうち、前出の要素またはまとまり情報の後接続記号と、後出の要素またはまとまり情報の前接続記号から、前出の要素またはまとまり情報と後出の要素またはまとまり情報が連結可能であるか否かを判断し、連結可能な要素またはまとまり情報を一つの文字列にまとめて、当該まとめた文字列である第二文字列を複数取得する要素連結手段と、前記要素連結手段が取得した複数の各第二文字列の最後尾の第一文字列に対応する機能語情報または後接続記号から、前記各第二文字列の種類を特定する情報を決定し、当該複数の各第二文字列の種類を特定する情報と、当該複数の各第二文字列を対にした複数の対の情報をメモリ上に配置する文字列取得手段を具備する情報処理装置である。

また、本第十九の発明の情報処理装置は、第一から第九いずれかの発明に対して、第一のユーザ識別子と、第一のユーザ識別子で識別されるユーザの知人を識別する第二のユーザ識別子を１以上有する情報である知人情報を１以上の格納している知人管理部をさらに具備し、前記受付部は、ユーザ識別子を受け付け、前記文章群取得部は、前記受付部が受け付けたユーザ識別子と対になる第二のユーザ識別子を含むユーザ情報が有する文章群を取得する情報処理装置である。

かかる構成により、ユーザごとに、ユーザの知人、友人などの評価を知ることができる。

また、本第二十の発明の情報処理装置は、第一から第九いずれかの発明に対して、前記ユーザ情報格納部は、ユーザを識別するユーザ識別子と、用語と当該用語に対する前記ユーザの評価の組である１以上の用語評価情報である用語評価情報群と、文章群とを有するユーザ情報を２以上格納しており、前記受付部は、ユーザ識別子を受け付け、前記受付部が受け付けたユーザ識別子で識別されるユーザを除く他のユーザを識別する１以上のユーザ識別子と対になる１以上の用語評価情報群から、前記受付部が受け付けたユーザ識別子と対になる用語評価情報群に近似する用語評価情報群を決定し、当該近似する用語評価情報群と対になる１以上のユーザ識別子を取得する近似ユーザ識別子取得部をさらに具備し、前記文章群取得部は、前記近似ユーザ識別子取得部が取得した１以上の各ユーザ識別子を含むユーザ情報が有する文章群を取得する情報処理装置である。

かかる構成により、ユーザと嗜好が合う人たちの評価を知ることができる。

本発明による情報処理システムによれば、ある対象物について、ある特定の層やグループに属する人たちの評価を知ることができる。

以下、情報処理システム等の実施形態について図面を参照して説明する。なお、実施の形態において同じ符号を付した構成要素は同様の動作を行うので、再度の説明を省略する場合がある。

（実施の形態１）
本実施の形態において、ある特定の層やグループに属する人たちの、ある事象（事象とは、商品、サービス、店舗、会社など、何でも良い。また、事象とは対象物、評価対象と言っても良い。）についての評価（評判と言っても良い）を知ることができる情報処理システム１について説明する。ここでは、ある特定の層やグループに属する人たちは、ある対象物についての権威者である。権威者とは、専門家、ある対象物について興味がある人などと同意義である、とする。そして、本実施の形態において、権威者の評価結果を用いて、ユーザに情報のレコメンドや、広告情報の送信を行う情報処理システム１について説明する。

図１は、本実施の形態における情報処理システム１の概念図である。情報処理システム１は、１以上の情報端末１１、１以上の情報管理装置１２、および情報処理装置１３を有する。情報端末１１は、ユーザが情報を入力したり、情報を表示したりする端末である。情報端末１１は、携帯端末、携帯電話、いわゆるパソコン、テレビ、ナビゲーション端末等、何でも良い。情報管理装置１２は、１以上のユーザが記載するウェブページ（例えば、いわゆるブログなど）を格納しているサーバ装置、チャットシステムやＳＮＳ等におけるサーバ装置である。情報処理装置１３は、ある事象について、権威者の評価を出力したりする装置である。情報処理装置１３は、通常、Ｗｅｂ上の装置であり、情報端末１１と情報管理装置１２と情報処理装置１３は、インターネットにより相互に通信可能である。ただし、情報端末１１と情報管理装置１２と情報処理装置１３は、情報のやりとりが可能であれば、専用回線などの他のネットワーク、または放送手段により接続された状態を有していても良い。

図２は、本実施の形態における情報処理システム１のブロック図である。また、図３、図４は、本実施の形態における情報処理装置１３のブロック図である。図３は、ユーザ情報を蓄積する場合に、必要な構成要素を有する情報処理装置１３のブロック図である。図４は、情報処理装置１３がユーザ情報を用いて、情報端末１１に情報を提供したり、広告情報を送信したりする場合に必要な構成要素を有する情報処理装置１３のブロック図である。なお、情報処理装置１３は、例えば、ユーザ情報を蓄積する装置と、ユーザ情報を用いて情報を提供する装置の、２つの装置に物理的に分離していても良い。

情報端末１１は、端末入力受付部１１０１、端末情報送信部１１０２、端末情報受信部１１０３、端末処理部１１０４、端末出力部１１０５を具備する。

情報管理装置１２は、文章群格納部１２０１、送信要求受信部１２０２、文章群読出部１２０３、文章群送信部１２０４を具備する。

情報処理装置１３は、ユーザ情報格納部１３０１、評価情報格納部１３０２、広告情報格納部１３０３、受付部１３０４、文章群取得部１３０５、評価対象取得部１３０６、評価取得部１３０７、評価出力部１３０８、文選択部１３０９、出力情報出力部１３１０、広告情報取得部１３１１、広告情報出力部１３１２、情報受信部１３１３、権威判断部１３１４、ユーザ情報構成部１３１５、ユーザ情報蓄積部１３１６を具備する。

評価対象取得部１３０６は、辞書情報格納手段１３０６１、文分割制御手段１３０６２、評価対象取得手段１３０６３を具備する。

文分割制御手段１３０６２は、要素分割手段１３０６２１、要素連結手段１３０６２２、文字列取得手段１３０６２３を具備する。

評価取得部１３０７は、スコア取得手段１３０７１、評価算出手段１３０７２、変更情報格納手段１３０７３、変更語取得手段１３０７４、評価変更情報取得手段１３０７５、変更スコア算出手段１３０７６を具備する。

権威判断部１３１４は、辞書情報格納手段１３０６１、文分割制御手段１３０６２、用語取得手段１３１４１、出現頻度取得手段１３１４２、文章群数取得手段１３１４３、更新頻度情報取得手段１３１４４、非リンク数取得手段１３１４５、トラックバック数取得手段１３１４６、コメント数取得手段１３１４７、権威判断手段１３１４８を具備する。

なお、図３、図４のブロック図において、同一の構成要素（評価対象取得部１３０６が有する辞書情報格納手段１３０６１と、権威判断部１３１４が有する辞書情報格納手段１３０６１など）について、共用されることが好適であることは言うまでもない。

端末入力受付部１１０１は、ユーザからの入力を受け付ける。入力される情報や命令は、種々あり得る。例えば、端末入力受付部１１０１は、ウェブページ（ブログなど）にアクセスするために、ＵＲＬを含むウェブページの送信要求を受け付ける。例えば、端末入力受付部１１０１は、ブログへの文章の入力、ＳＮＳへの文章の入力、電子メールシステムへの文章の入力などを受け付ける。例えば、端末入力受付部１１０１は、音声チャットを開始するための命令や、音声を受け付ける。入力手段は、テンキーやキーボードやマウスやメニュー画面によるもの等、何でも良い。端末入力受付部１１０１は、テンキーやキーボード等の入力手段のデバイスドライバーや、メニュー画面の制御ソフトウェア等で実現され得る。

なお、入力が音声入力の場合、情報端末１１、情報管理装置１２、情報処理装置１３、または他の装置が、図示しない音声認識手段を有し、当該音声認識手段により、音声が文字列（文章）に変換されて、後述する処理が行われる。かかることは、他の実施の形態においても同様である。

端末情報送信部１１０２は、端末入力受付部１１０１が受け付けた情報や、端末処理部１１０４が処理した結果の情報を送信する。例えば、端末情報送信部１１０２は、端末入力受付部１１０１が受け付けたＵＲＬと、当該ＵＲＬで特定されるウェブページの送信要求を、情報管理装置１２に送信する。また、例えば、端末情報送信部１１０２は、端末入力受付部１１０１が受け付けた、評価者を特定する情報である評価者特定情報や用語を、情報処理装置１３に送信する。端末情報送信部１１０２は、無線または有線の通信手段等で実現され得る。

端末情報受信部１１０３は、情報管理装置１２や、情報処理装置１３や、他の装置から、情報を受信する。端末情報受信部１１０３は、例えば、情報管理装置１２から、例えば、ウェブページを受信する。また、端末情報受信部１１０３は、例えば、情報処理装置１３から、ある事象についての専門家の評価や、知人・友人たちの評価や、自分と嗜好が近似する人たちの評価などを受信する。端末情報受信部１１０３は、無線または有線の通信手段等で実現され得る。

端末処理部１１０４は、端末情報受信部１１０３が受信した情報や、端末入力受付部１１０１が受け付けた情報等を処理する。端末処理部１１０４は、例えば、端末情報受信部１１０３が受信したウェブページ（例えば、ＨＴＭＬやＸＭＬで記述されている）を解釈し、表示するウェブページを構成する。かかる処理は、いわゆるＷｅｂブラウザの処理である。端末処理部１１０４は、通常、ＭＰＵやメモリ等から実現され得る。端末処理部１１０４の処理手順は、通常、ソフトウェアで実現され、当該ソフトウェアはＲＯＭ等の記録媒体に記録されている。但し、ハードウェア（専用回路）で実現しても良い。

端末出力部１１０５は、端末処理部１１０４が処理して得た情報や、端末入力受付部１１０１が受け付けた情報等を出力する。ここで、出力とは、ディスプレイへの表示、プリンタへの印字、音出力（音声出力を含む）、外部の装置への送信、記録媒体への蓄積、他の処理部への情報の受け渡し等を含む概念である。端末出力部１１０５は、ディスプレイやスピーカー等の出力デバイスを含むと考えても含まないと考えても良い。端末出力部１１０５は、出力デバイスのドライバーソフトまたは、出力デバイスのドライバーソフトと出力デバイス等で実現され得る。

なお、端末出力部１１０５は、音声出力を行う場合、通常、図示しない音声合成手段を有する。かかることは、他の実施の形態においても同様である。

文章群格納部１２０１は、文章群（例えば、いわゆるウェブページやＳＮＳのデータや電子メールのメールデータ、ｔｗｉｔｔｅｒに入力されたデータなど）を１以上、格納している。ウェブページは、例えば、ＨＴＭＬやＸＭＬなどの記述言語で記載されている。ウェブページは、通常、ファイルにより構成されている。また、一のウェブページは、通常、一のファイルで構成されているが、リンクにより関連付けられた複数のファイルで構成されていても良い。文章群格納部１２０１は、ハードディスク等の不揮発性の記録媒体が好適であるが、ＲＡＭ等の揮発性の記録媒体でも実現可能である。

送信要求受信部１２０２は、文章群の送信要求を、情報端末１１や情報処理装置１３から受信する。送信要求受信部１２０２は、無線または有線の通信手段等で実現され得る。

文章群読出部１２０３は、送信要求受信部１２０２が受信した文章群の送信要求に応じて、文章群格納部１２０１から文章群を取得し、記憶媒体に配置する。文章群読出部１２０３は、通常、ＭＰＵやメモリ等から実現され得る。文章群読出部１２０３の処理手順は、通常、ソフトウェアで実現され、当該ソフトウェアはＲＯＭ等の記録媒体に記録されている。但し、ハードウェア（専用回路）で実現しても良い。

文章群送信部１２０４は、文章群読出部１２０３が取得した文章群を、情報端末１１や情報処理装置１３に送信する。文章群送信部１２０４は、無線または有線の通信手段等で実現され得る。

ユーザ情報格納部１３０１は、ユーザ情報を格納し得る。ユーザ情報は、１以上の文を有する文章群と、当該文章群を記載したユーザを識別するユーザ識別子とを有する。また、ユーザ情報は、ユーザを識別するユーザ識別子と、ユーザが権威である対象を示す用語と、当該用語が記載された文の集合であり、ユーザが記載した文の集合である文章群と、当該文章群を特定する情報である文章群識別子とを有する情報でも良い。また、ユーザ情報は、文章群とユーザ識別子と、当該文章群が記載された時刻に関する情報である時刻情報とを有しても良い。ここで、文章群とは、例えば、いわゆるブログのファイル、ｔｗｉｔｔｅｒのファイル、ＳＮＳのファイル、メール、チャットシステムで記載された情報などであり、例えば、いわゆるＣＧＭである。また、文章群とは、通常、他のサーバ装置から取得された文の集合を含む。文章群に、テキスト以外の情報である静止画、動画などを含んでも良い。文章群の単位は、例えば、ファイル、ブログの１日単位の文の集合などである。また、権威であるとは、単に詳しいと思われること、興味があると推定されることなども含む趣旨である。また、用語とは、ユーザが記載した文章から抽出された用語である。文章群識別子とは、ＵＲＬ、ファイル名、ＳＮＳのユーザＩＤ、ＴｗｉｔｔｅｒのユーザＩＤなどである。また、ユーザ情報格納部１３０１の文章群は、一時的に、格納されていても良い。ユーザ情報格納部１３０１は、不揮発性の記録媒体が好適であるが、揮発性の記録媒体でも実現可能である。ユーザ情報格納部１３０１にユーザ情報が記憶される過程は問わない。例えば、記録媒体を介してユーザ情報がユーザ情報格納部１３０１で記憶されるようになってもよく、通信回線等を介して送信されたユーザ情報がユーザ情報格納部１３０１で記憶されるようになってもよく、あるいは、入力デバイスを介して入力されたユーザ情報がユーザ情報格納部１３０１で記憶されるようになってもよい。

評価情報格納部１３０２は、評価対象の良し悪しに関する用語である評価語を有する評価情報を１以上格納している。評価情報は、スコアを有しても良い。評価情報は、肯定的な用語（「良い」「好き」など）の集合、否定的な用語（「悪い」「嫌い」など）の集合、または、用語と肯定的／否定的のいずれかを示すフラグなどでも良い。評価語は、例えば、「好き」「嫌い」「良い」「悪い」「だめ」「素敵」「すばらしい」などである。スコアは、通常、「−５から＋５」まで、等の数値であるが、「Ａ、Ｂ、Ｃ」などのランクなどでも良い。評価情報格納部１３０２は、不揮発性の記録媒体が好適であるが、揮発性の記録媒体でも実現可能である。評価情報格納部１３０２に評価情報が記憶される過程は問わない。例えば、記録媒体を介して評価情報が評価情報格納部１３０２で記憶されるようになってもよく、通信回線等を介して送信された評価情報が評価情報格納部１３０２で記憶されるようになってもよく、あるいは、入力デバイスを介して入力された評価情報が評価情報格納部１３０２で記憶されるようになってもよい。

広告情報格納部１３０３は、広告情報を格納している。広告情報格納部１３０３は、通常、キーワード（用語）と対に広告情報を格納している。広告情報格納部１３０３は、通常、１以上のキーワードと広告情報の組を、複数組、格納している。広告情報格納部１３０３は、例えば、１以上のキーワードと広告情報のポインタの組を、複数組、格納していても良い。かかる場合、広告情報は、図示しない第三の装置（例えば、広告サーバ装置）に存在していても良い。キーワードは、ユーザが肯定的な感情を持っている対象物や用語でも良い。対象物とは、対象物を示す情報である。なお、広告情報が広告サーバ装置に存在する場合、図示しない手段により、広告情報が検索され、少なくとも、一時的に、広告情報が広告情報格納部１３０３に格納される。広告情報格納部１３０３は、不揮発性の記録媒体が好適であるが、揮発性の記録媒体でも実現可能である。広告情報格納部１３０３に広告情報が記憶される過程は問わない。例えば、記録媒体を介して広告情報が広告情報格納部１３０３で記憶されるようになってもよく、通信回線等を介して送信された広告情報が広告情報格納部１３０３で記憶されるようになってもよく、あるいは、入力デバイスを介して入力された広告情報が広告情報格納部１３０３で記憶されるようになってもよい。

受付部１３０４は、評価者を特定する情報である評価者特定情報を受け付ける。評価者特定情報は、例えば、１以上のユーザ識別子、「権威者」「自分と同様の嗜好のもの」「友人・知人」などの評価者の集合を示す識別子（名称やＩＤなど）などでも良い。評価者特定情報は、例えば、「権威者用語」でも良い。かかる場合、当該用語に対応する権威者たちの中の評判に関する情報を出力することとなる。受付部１３０４は、２以上の評価者特定情報から、ユーザにより選択された一の評価者特定情報を受け付ける。評価者特定情報は、情報端末１１のユーザが入力した情報でも良いし、予め決められているものでも良い。受付部１３０４は、評価対象をも受け付けても良い。評価対象とは、評価の対象を示す用語や句などである。受付部１３０４は、無線または有線の通信手段等で実現され得る。

文章群取得部１３０５は、評価者特定情報で特定される評価者が記載した文章群を、ユーザ情報格納部１３０１から取得する。文章群取得部１３０５が取得する文章群は、通常、一部の文章群である。文章群取得部１３０５は、評価対象に対応する用語（権威である対象を示す用語）と対になる文章群を、ユーザ情報格納部１３０１から取得しても良い。つまり、実施の形態１では、評価者は権威者である。
文章群取得部１３０５は、通常、ＭＰＵやメモリ等から実現され得る。文章群取得部１３０５の処理手順は、通常、ソフトウェアで実現され、当該ソフトウェアはＲＯＭ等の記録媒体に記録されている。但し、ハードウェア（専用回路）で実現しても良い。

評価対象取得部１３０６は、文章群取得部１３０５が取得した文章群が有する１以上の文から、評価の対象物である評価対象を取得する。また、評価対象取得部１３０６は、受付部１３０４が受け付けた情報から評価対象を取得しても良い。また、評価対象とは、ユーザから受け付けた評価の対象を示す用語や、ユーザから受け付けた用語から取得できる評価の対象を示す用語などである。評価対象取得部１３０６は、通常、ＭＰＵやメモリ等から実現され得る。評価対象取得部１３０６の処理手順は、通常、ソフトウェアで実現され、当該ソフトウェアはＲＯＭ等の記録媒体に記録されている。但し、ハードウェア（専用回路）で実現しても良い。

辞書情報格納手段１３０６１は、第一文字列と、文中における第一文字列の機能または種類を特定する情報である機能語情報と、第一文字列の前に接続され得る文字列の種類を特定する情報である前接続記号と、第一文字列の後ろに接続され得る文字列の種類、または区切りであることを示す記号であり、当該記号により区切られた文中における第二文字列の種類を特定する情報である後接続記号とを対に有する辞書情報を１以上格納している。辞書情報格納手段１３０６１は、不揮発性の記録媒体が好適であるが、揮発性の記録媒体でも実現可能である。辞書情報格納手段１３０６１に辞書情報が記憶される過程は問わない。例えば、記録媒体を介して辞書情報が辞書情報格納手段１３０６１で記憶されるようになってもよく、通信回線等を介して送信された辞書情報が辞書情報格納手段１３０６１で記憶されるようになってもよく、あるいは、入力デバイスを介して入力された辞書情報が辞書情報格納手段１３０６１で記憶されるようになってもよい。なお、辞書情報格納手段１３０６１、文分割制御手段１３０６２により、機能素解析という自然言語処理が行われる。

文分割制御手段１３０６２は、文章群に含まれる文から区切りであることを示す後接続記号に対する第一文字列を取り出し、当該第一文字列をキーにして、文を２以上の文字列である２以上の第二文字列に区切り、当該第二文字列の最後尾の第一文字列に対応する機能語情報または後接続記号から、第二文字列の種類を特定する情報を取得し、当該第二文字列と第二文字列の種類を特定する情報を取得する。ここで、文章群に含まれる文とは、文章群に含まれるすべての文でも良いし、文章群に含まれる一部の文でも良い。文分割制御手段１３０６２は、通常、ＭＰＵやメモリ等から実現され得る。文分割制御手段１３０６２の処理手順は、通常、ソフトウェアで実現され、当該ソフトウェアはＲＯＭ等の記録媒体に記録されている。但し、ハードウェア（専用回路）で実現しても良い。

文分割制御手段１３０６２を構成する要素分割手段１３０６２１は、処理対象の文をメモリ上に読み出し、当該文の先頭から予め決められたサイズ（ｎ文字[ｎは２以上の整数]）の第三文字列を切り出し、メモリ上に配置し、当該切り出した第三文字列を構成する文字列であって、先頭からｎ文字の文字列から順に、辞書情報格納手段１３０６１に当該文字列（この文字列は、第一文字列である。）が存在するか否かを判断し、ｎ文字の文字列が存在しない場合には、先頭から（ｎ−１）文字の文字列が辞書情報格納手段１３０６１に当該文字列が存在するか否かを判断し、かかる判断を、１文字ずつ文字数を減らして、文字列が辞書情報格納手段１３０６１に存在するまで行い、または、文字列が辞書情報格納手段１３０６１に存在しない場合には、先頭から１文字になるまでかかる判断を行い、文字列が辞書情報格納手段１３０６１に存在すると判断した場合には、当該文字列（この文字列は、第一文字列である。）に対応する機能語情報と前接続記号と後接続記号とを、辞書情報格納手段１３０６１から読み出し、読み出した機能語情報と前接続記号と後接続記号とを当該文字列に付与し、文字列が存在しない場合には、１文字の文字列に対して未知語であることを示す情報である未知語情報を付与する。

要素連結手段１３０６２２は、要素分割手段１３０６２１が未知語情報を付与した連続する未知語であり、ひらがなの文字を連結し文字列を構成し、かつ連続する未知語であり、ひらがなではない文字を連結し文字列を構成し、当該連結した文字列、または連結されなかった未知語の文字に対してまとまりであることを示す文字列の種類を特定する情報であるまとまり情報を付与し、隣接する要素分割手段１３０６２１が分割した要素またはまとまり情報が有する、前出の要素またはまとまり情報の後接続記号と、後出の要素またはまとまり情報の前接続記号を読み出し、当該前出の要素またはまとまり情報の後接続記号と、後出の要素またはまとまり情報の前接続記号から、前出の要素またはまとまり情報と後出の要素またはまとまり情報が連結可能であるか否かを判断し、連結可能な要素またはまとまり情報を一つの文字列にまとめて、複数の第二文字列を取得する。

文字列取得手段１３０６２３は、要素連結手段１３０６２２が取得した複数の各第二文字列の最後尾の第一文字列に対応する機能語情報または後接続記号から、前記各第二文字列の種類を特定する情報を決定し、当該複数の各第二文字列の種類を特定する情報と、当該複数の各第二文字列を対にした複数の対の情報をメモリ上に配置する。

要素分割手段１３０６２１、要素連結手段１３０６２２、および文字列取得手段１３０６２３は、通常、ＭＰＵやメモリ等から実現され得る。要素分割手段１３０６２１等の処理手順は、通常、ソフトウェアで実現され、当該ソフトウェアはＲＯＭ等の記録媒体に記録されている。但し、ハードウェア（専用回路）で実現しても良い。

評価対象取得手段１３０６３は、文分割制御手段１３０６２が取得した第二文字列の種類から評価対象を含む第二文字列を特定し、当該第二文字列から評価対象を取得する。評価対象取得手段１３０６３は、例えば、第二文字列の種類が「主題」や「副題」である場合、当該第二文字列から自立語を取得し、当該自立語を評価対象とする。例えば、「Ａ社は、非常に良い会社だ。」という文が、文分割制御手段１３０６２により「主題「Ａ社は」、動作状態「非常に良い会社だ」」に分割される。そして、評価対象取得手段１３０６３は、主題「Ａ社は」が評価の対象を含む第二文字列である、と特定する。次に、評価対象取得手段１３０６３は、主題「Ａ社は」の自立語「Ａ社」を評価対象とする。また、評価対象取得手段１３０６３は、受付部１３０４が受け付けた評価対象を取得しても良い。評価対象取得手段１３０６３は、通常、ＭＰＵやメモリ等から実現され得る。評価対象取得手段１３０６３の処理手順は、通常、ソフトウェアで実現され、当該ソフトウェアはＲＯＭ等の記録媒体に記録されている。但し、ハードウェア（専用回路）で実現しても良い。

評価取得部１３０７は、評価対象を含む１以上の文の中から１以上の評価語を取得し、当該１以上の評価語を用いて評価を取得する。また、評価取得部１３０７は、時刻情報が示す時刻に対応する各時間幅に対して、１以上の評価語を取得し、当該１以上の評価語を用いて評価の遷移を取得しても良い。なお、時刻情報とは、ユーザにより文章群が作成されたり、ある装置に文章群が蓄積されたりした時刻を示す情報である。評価とは、評価を示すスコア、または、肯定的（例えば「１」）または否定的（例えば「０」）などでも良い。また、「評価対象を含む」とは、評価対象の類義語や同義語を含む、と解釈しても良い。かかる場合、例えば、評価取得部１３０７は、類義語辞書や同義語辞書を保持しており、評価対象をキーとして、かかる辞書を検索して、その類義語や同義語を得る処理も行う。したがって、評価対象は、広く、その類義語や同義語を含む、と解釈する。また、評価の遷移とは、評価遷移情報とも言い、例えば、単位時間（例えば、１日や１週間や１ヶ月など）あたりの評価（スコア）の変化量である。つまり、前日の評価が「−１」であり、本日の評価が「＋４」である場合、評価取得部１３０７は、評価遷移情報（ここでは、１日あたりの変化量）を「＋５」と算出する。さらに、時刻情報とは、絶対的な時刻の情報（「２００８／３／１５１３：２８：５６」や「２００８／３／１５」や「２００８年３月」など）でも良いし、ある時点からの相対的な時の経過を示す情報（「１日」や「３時間」など）でも良い。評価取得部１３０７は、通常、ＭＰＵやメモリ等から実現され得る。評価取得部１３０７の処理手順は、通常、ソフトウェアで実現され、当該ソフトウェアはＲＯＭ等の記録媒体に記録されている。但し、ハードウェア（専用回路）で実現しても良い。

スコア取得手段１３０７１は、評価対象を含む第二文字列を有する文中の他の第二文字列の種類（たとえば、「動作・状態」）を用いて評価語を含み得る第二文字列（上記の例では、「非常に良い会社だ」）を特定し、当該第二文字列が有する評価語（例えば、「良い」）を評価情報格納部１３０２から検索し、当該検索した評価語と対になるスコアを評価情報格納部１３０２から取得する。スコア取得手段１３０７１は、通常、ＭＰＵやメモリ等から実現され得る。スコア取得手段１３０７１の処理手順は、通常、ソフトウェアで実現され、当該ソフトウェアはＲＯＭ等の記録媒体に記録されている。但し、ハードウェア（専用回路）で実現しても良い。

評価算出手段１３０７２は、評価対象取得手段１３０６３が取得した同一の評価対象についての１以上のスコアを用いて、当該評価対象についての評価を算出する。また、評価算出手段１３０７２は、評価対象取得部１３０６が取得した同一の評価対象についての１以上のスコア、および変更スコア算出手段１３０７６が算出した同一の評価対象についての１以上の新たなスコアを用いて、当該評価対象についての評価を算出しても良い。評価算出手段１３０７２は、通常、ＭＰＵやメモリ等から実現され得る。評価算出手段１３０７２の処理手順は、通常、ソフトウェアで実現され、当該ソフトウェアはＲＯＭ等の記録媒体に記録されている。但し、ハードウェア（専用回路）で実現しても良い。

変更情報格納手段１３０７３は、評価を変更するための情報である変更情報を１以上格納している。変更情報は、変更語と評価変更情報の対である。変更語は、評価語に対する評価の変更を示す言い回しの用語である。変更語は、例えば、「でない」「じゃない」「とは言えない」「あまり」などである。つまり、「好き」というポジティブな評価語に「でない」という変更語が後続すると、評価はポジティブではなく、ネガティブとしなければならない。評価変更情報は、評価を変更するための情報である。また、具体的には、評価変更情報は、スコアを変更するための情報である、と言える。評価変更情報は、例えば、「−１」や「０．５」などの数値である。つまり、例えば、評価語「好き」に対して、スコア「＋４」とする場合、変更語「でない」に対する評価変更情報は「−１」、変更語「あまり」に対する評価変更情報は「０．５」とする。そして、後述する変更スコア算出手段１３０７６は、各数値を乗算し、「４×（−１）×（０．５）＝−２」を算出する。ここで、「＋５」は、非常にポジティブ、「−５」は非常にネガティブとして、「好きでない」は、「−２」であり、若干、ネガティブ、ということになる。なお、変更語として、評価を強める語（例えば、「非常に」「かなり」）、評価を弱める語（例えば、「あまり」）、評価を逆転させる語（例えば、「でない」）、評価を無効にする語（例えば、「であるとは言えない。」）などの種類がある。そして、評価を強める語は、例えば、強くする度合いにより、「１」より大きな評価変更情報が与えられ、評価を弱める語は、例えば、弱くする度合いにより、「１」より小さな評価変更情報が与えられ、評価を逆転させる語は、「−１」が与えられる。変更情報格納手段１３０７３は、不揮発性の記録媒体が好適であるが、揮発性の記録媒体でも実現可能である。変更情報格納手段１３０７３に変更情報が記憶される過程は問わない。例えば、記録媒体を介して変更情報が変更情報格納手段１３０７３で記憶されるようになってもよく、通信回線等を介して送信された変更情報が変更情報格納手段１３０７３で記憶されるようになってもよく、あるいは、入力デバイスを介して入力された変更情報が変更情報格納手段１３０７３で記憶されるようになってもよい。

変更語取得手段１３０７４は、変更情報格納手段１３０７３の変更情報が有する変更語の情報を用いて、通常、評価語から所定以内の文字数の距離内にある変更語を取得する。変更語取得手段１３０７４は、変更情報格納手段１３０７３の変更情報が有する変更語の情報を用いて、距離を用いずに、評価語が含まれる文中にある変更語を取得しても良い。変更語取得手段１３０７４は、通常、ＭＰＵやメモリ等から実現され得る。変更語取得手段１３０７４の処理手順は、通常、ソフトウェアで実現され、当該ソフトウェアはＲＯＭ等の記録媒体に記録されている。但し、ハードウェア（専用回路）で実現しても良い。

評価変更情報取得手段１３０７５は、変更情報格納手段１３０７３から、変更語取得手段１３０７４が取得した変更語と対になる評価変更情報を取得する。評価変更情報取得手段１３０７５は、通常、ＭＰＵやメモリ等から実現され得る。評価変更情報取得手段１３０７５の処理手順は、通常、ソフトウェアで実現され、当該ソフトウェアはＲＯＭ等の記録媒体に記録されている。但し、ハードウェア（専用回路）で実現しても良い。

変更スコア算出手段１３０７６は、スコア取得手段１３０７１が取得したスコアに対して、評価変更情報取得手段１３０７５が取得した評価変更情報を用いて、スコアを変更し、新たなスコアを算出する。変更スコア算出手段１３０７６は、通常、ＭＰＵやメモリ等から実現され得る。変更スコア算出手段１３０７６の処理手順は、通常、ソフトウェアで実現され、当該ソフトウェアはＲＯＭ等の記録媒体に記録されている。但し、ハードウェア（専用回路）で実現しても良い。

評価出力部１３０８は、評価取得部１３０７が取得した評価対象の評価を出力する。ここで、出力とは、ディスプレイへの表示、プロジェクターを用いた投影、プリンタへの印字、音出力、外部の装置への送信、記録媒体への蓄積、他の処理装置や他の処理部やプログラム等への処理結果の引渡し等を含む概念である。他の処理部やプログラム等への処理結果の引渡しとは、例えば、文選択部１３０９や広告情報取得部１３１１への処理結果の引渡し、である。評価出力部１３０８は、ディスプレイやスピーカー等の出力デバイスを含むと考えても含まないと考えても良い。評価出力部１３０８は、出力デバイスのドライバーソフトまたは、出力デバイスのドライバーソフトと出力デバイス等で実現され得る。

文選択部１３０９は、評価出力部１３０８が出力した評価を受け付け、当該評価を用いて、評価対象が含まれる文（または文の一部）を取得する。文選択部１３０９は、例えば、評価出力部１３０８が出力した評価を受け付け、当該評価を用いて、評価が一定以上の高い評価に対応する文を取得しても良い。文選択部１３０９は、評価の時間的な遷移から、一定以上の評価の上昇が見られる評価対象が含まれる文の一部を取得しても良い。なお、「評価を用いて」とは、評価が一定以上に高い対象物文を取得するなどの意味である。文選択部１３０９は、通常、ＭＰＵやメモリ等から実現され得る。文選択部１３０９の処理手順は、通常、ソフトウェアで実現され、当該ソフトウェアはＲＯＭ等の記録媒体に記録されている。但し、ハードウェア（専用回路）で実現しても良い。

出力情報出力部１３１０は、文選択部１３０９が取得した文を含む出力情報を構成し、出力する。出力情報は、文選択部１３０９が取得した文のみで構成されても良いし、文選択部１３０９が取得した文と、当該文を記載したユーザのユーザ識別子を有しても良い。また、出力とは、ディスプレイへの表示、プロジェクターを用いた投影、プリンタへの印字、音出力、外部の装置への送信、記録媒体への蓄積、他の処理装置や他のプログラム等への処理結果の引渡し等を含む概念である。出力情報出力部１３１０は、ディスプレイやスピーカー等の出力デバイスを含むと考えても含まないと考えても良い。出力情報出力部１３１０は、出力デバイスのドライバーソフトまたは、出力デバイスのドライバーソフトと出力デバイス等で実現され得る。

広告情報取得部１３１１は、評価出力部１３０８が出力した評価を受け付け、当該評価を用いて、評価対象を選択し、当該評価対象に対応する広告情報を取得する。また、広告情報取得部１３１１は、評価の遷移から、一定以上の評価の上昇が見られる評価対象を選択し、当該評価対象に対応する広告情報を取得する。「評価を用いて」とは、通常、評価の高い評価対象に対応する広告情報を取得する趣旨である。広告情報とは、ある商品やサービスなどを宣伝するための情報であり、テキスト、静止画、動画、音声など、そのデータタイプは問わない。広告情報は、複数のタイプの情報を組み合わせた情報でも良い。広告情報取得部１３１１は、通常、ＭＰＵやメモリ等から実現され得る。広告情報取得部１３１１の処理手順は、通常、ソフトウェアで実現され、当該ソフトウェアはＲＯＭ等の記録媒体に記録されている。但し、ハードウェア（専用回路）で実現しても良い。

広告情報出力部１３１２は、広告情報取得部１３１１が取得した広告情報を出力する。出力とは、通常、外部の装置（情報端末１１など）への送信であるが、ディスプレイへの表示、プロジェクターを用いた投影、プリンタへの印字、音出力、記録媒体への蓄積、他の処理装置や他のプログラム等への処理結果の引渡し等を含む概念である。広告情報出力部１３１２は、例えば、無線または有線の通信手段等で実現され得る。

情報受信部１３１３は、ユーザ識別子と１以上の文章識別子と１以上の文章群を受信する。情報受信部１３１３は、通常、無線または有線の通信手段で実現されるが、放送を受信する手段で実現されても良い。

権威判断部１３１４は、情報受信部１３１３が受信した１以上の文章群から、用語の出現頻度を取得し、当該出現頻度を用いて、ユーザが用語に対応する事象に対して権威者であるか否かを判断する。ここで、用語とは、自立語、主題（準主題でも良い）を構成する用語、副題を構成する用語、主語を構成する用語、名詞、名詞句などである。また、用語の出現頻度とは、用語の出現回数、用語の出現割合（出現回数／全単語数など）、用語が出現するファイル数、用語が出現する文献数などである。また、ここでの「判断」は、出現頻度が大きければ大きいほど、ユーザが権威者であると判断される。例えば、権威判断部１３１４は、「権威度＝ｆ（出現頻度）」により権威度を算出する。そして、権威度が予め決められた閾値より大きい場合に、当該ユーザは、当該用語（用語が示す事項）について、権威者であると判断される。権威度を算出する関数（ｆ）は、出現頻度をパラメータとする増加関数である。また、権威判断部１３１４は、出現頻度だけではなく、後述する「用語が出現する文章群の数」「ブログの更新頻度の情報」「ブログがリンクを張られている数である非リンク数」「ブログのトラックバック数」「ブログに対するコメント数」などを用いて、ユーザが用語に対応する事象に対して権威者であるか否かを判断することは好適である。権威判断部１３１４は、通常、ＭＰＵやメモリ等から実現され得る。権威判断部１３１４の処理手順は、通常、ソフトウェアで実現され、当該ソフトウェアはＲＯＭ等の記録媒体に記録されている。但し、ハードウェア（専用回路）で実現しても良い。

用語取得手段１３１４１は、文分割制御手段１３０６２が取得した第二文字列の種類から用語を含む第二文字列を特定し、当該第二文字列から用語を取得する。用語取得手段１３１４１は、通常、第二文字列の種類「主題」「準主題」または「副題」を構成する用語（通常、機能語を除く語）を取得する。なお、第二文字列の種類は、例えば、「主題」「準主題」「副題」「動作」「状態」などがある。また、用語取得手段１３１４１は、評価対象取得手段１３０６３と同様の機能でも良い。用語取得手段１３１４１は、通常、ＭＰＵやメモリ等から実現され得る。用語取得手段１３１４１の処理手順は、通常、ソフトウェアで実現され、当該ソフトウェアはＲＯＭ等の記録媒体に記録されている。但し、ハードウェア（専用回路）で実現しても良い。

出現頻度取得手段１３１４２は、ユーザ識別子で識別されるユーザが記載した文章群から、用語の出現頻度を取得する。また、出現頻度取得手段１３１４２は、情報受信部１３１３が受信した１以上の文章群であり、ユーザ識別子で識別されるユーザが記載した文章群から、用語取得手段１３１４１が取得した用語の出現頻度を取得しても良い。出現頻度取得手段１３１４２は、２種類以上の文章群（例えば、ブログとＳＮＳに入力した文章群）から、用語の出現頻度を取得しても良い。用語取得手段１３１４１が取得した用語は、一つの場合も、２以上の場合もあり得る。また、出現頻度とは、出現回数、出現割合（出現回数／全単語数など）、出現ファイル数、出現文献数などである。出現頻度取得手段１３１４２は、１以上の文章群の中を、パターンマッチングすることにより、用語の出現頻度を取得しても良いし、文章群を形態素解析し、１以上の自立語（名詞、名詞句、動詞など）を取得し、用語の出現頻度を取得しても良い。文章群から用語の出現頻度を取得する技術は公知技術であるので詳細な説明を省略する。

文章群数取得手段１３１４３は、すべての文章群に対して、用語が出現する文章群の数を取得する。文章群の単位は、ファイル、ブログの中の一日に記載された文の集合、ＳＮＳの一連の記載文の集合、チャットシステムにおける、継続した相手とのやりとりのために入力された文の集合、１通の電子メールなどである。用語が出現する文章群の数を取得する技術は公知技術であるので詳細な説明を省略する。

更新頻度情報取得手段１３１４４は、ユーザ識別子で識別されるユーザが記載したブログの更新頻度の情報を取得する。更新頻度の情報を取得する技術は公知技術であるので詳細な説明を省略する。

非リンク数取得手段１３１４５は、ブログがリンクを張られている数である非リンク数を取得する。非リンク数を取得する技術は公知技術であるので詳細な説明を省略する。

トラックバック数取得手段１３１４６は、ブログのトラックバック数を取得する。ブログのトラックバック数を取得する技術は公知技術であるので詳細な説明を省略する。

コメント数取得手段１３１４７は、ブログに対するコメント数を取得する。ブログに対するコメント数を取得する技術は公知技術であるので詳細な説明を省略する。

権威判断手段１３１４８は、出現頻度と文章群の数を用いて、ユーザが用語に対応する対象に対して権威であるか否かを判断する。また、権威判断手段１３１４８は、出現頻度と、文章群の数、更新頻度の情報、非リンク数、トラックバック数、コメント数のうちの１以上の情報を用いて、ユーザが用語に対応する事象に対して権威者であるか否かを判断することは好適である。権威判断手段１３１４８は、出現頻度が大きければ大きいほど権威者であると判断し、用語が出現する文章群の数が少なければ少ないほど権威者であると判断する。例えば、権威判断手段１３１４８は、演算式「権威度＝ｆ（出現頻度、用語が出現する文章群の数）」により権威度を算出し、当該権威度が、予め決められた閾値より大きい場合に、当該ユーザは権威者であると判断する。ここで、関数（ｆ）は、出現頻度をパラメータとする増加関数、用語が出現する文章群の数をパラメータとする減少関数である。また、権威判断手段１３１４８は、出現頻度が大きければ大きいほど権威者であると判断し、更新頻度情報が多ければ多いほど権威者であると判断する。例えば、権威判断手段１３１４８は、演算式「権威度＝ｆ（出現頻度、更新頻度情報）」により権威度を算出し、当該権威度が、予め決められた閾値より大きい場合に、当該ユーザは権威者であると判断する。ここで、関数（ｆ）は、出現頻度をパラメータとする増加関数、更新頻度情報をパラメータとする増加関数である。また、権威判断手段１３１４８は、出現頻度が大きければ大きいほど権威者であると判断し、非リンク数が多ければ多いほど権威者であると判断する。例えば、権威判断手段１３１４８は、演算式「権威度＝ｆ（出現頻度、非リンク数）」により権威度を算出し、当該権威度が、予め決められた閾値より大きい場合に、当該ユーザは権威者であると判断する。ここで、関数（ｆ）は、出現頻度をパラメータとする増加関数、非リンク数をパラメータとする増加関数である。また、権威判断手段１３１４８は、出現頻度が大きければ大きいほど権威者であると判断し、トラックバック数が多ければ多いほど権威者であると判断する。例えば、権威判断手段１３１４８は、演算式「権威度＝ｆ（出現頻度、トラックバック数）」により算出し、権威度が、予め決められた閾値より大きい場合に、当該ユーザは権威者であると判断する。ここで、関数（ｆ）は、出現頻度をパラメータとする増加関数、トラックバック数をパラメータとする増加関数である。また、権威判断手段１３１４８は、出現頻度が大きければ大きいほど権威者であると判断し、コメント数が多ければ多いほど権威者であると判断する。例えば、権威判断手段１３１４８は、演算式「権威度＝ｆ（出現頻度、コメント数）」により算出し、権威度が、予め決められた閾値より大きい場合に、当該ユーザは権威者であると判断する。ここで、関数（ｆ）は、出現頻度をパラメータとする増加関数、コメント数をパラメータとする増加関数である。

文分割制御手段１３０６２、用語取得手段１３１４１、出現頻度取得手段１３１４２、文章群数取得手段１３１４３、更新頻度情報取得手段１３１４４、非リンク数取得手段１３１４５、トラックバック数取得手段１３１４６、コメント数取得手段１３１４７、および権威判断手段１３１４８は、通常、ＭＰＵやメモリ等から実現され得る。文分割制御手段１３０６２等の処理手順は、通常、ソフトウェアで実現され、当該ソフトウェアはＲＯＭ等の記録媒体に記録されている。但し、ハードウェア（専用回路）で実現しても良い。

ユーザ情報構成部１３１５は、権威判断部１３１４が、ユーザが用語に対応する事象に対して権威者であると判断した場合、ユーザ識別子と、用語と、文章群識別子を用いて、ユーザ情報を構成する。なお、ユーザ情報は、文章群を有さなくても良い。文章群は、必要な場合に、文章群識別子を用いて、取得されれば良い。また、ユーザ情報構成部１３１５は、情報受信部１３１３が、ユーザ識別子と、文章群識別子と、文章群とのみを受信した場合、当該情報からユーザ情報（空の属性値があっても良い）を構成しても良い。ユーザ情報構成部１３１５は、通常、ＭＰＵやメモリ等から実現され得る。ユーザ情報構成部１３１５の処理手順は、通常、ソフトウェアで実現され、当該ソフトウェアはＲＯＭ等の記録媒体に記録されている。但し、ハードウェア（専用回路）で実現しても良い。

ユーザ情報蓄積部１３１６は、ユーザ情報構成部１３１５が構成したユーザ情報を、ユーザ情報格納部１３０１に蓄積する。ユーザ情報蓄積部１３１６は、通常、ＭＰＵやメモリ等から実現され得る。ユーザ情報蓄積部１３１６の処理手順は、通常、ソフトウェアで実現され、当該ソフトウェアはＲＯＭ等の記録媒体に記録されている。但し、ハードウェア（専用回路）で実現しても良い。

次に、情報処理システム１の動作について説明する。まず、情報端末１１の動作について説明する。情報端末１１の端末入力受付部１１０１は、ユーザからの入力を受け付ける。そして、端末情報送信部１１０２は、端末入力受付部１１０１が受け付けた入力に応じた指示や情報を、情報処理装置１３に送信する。そして、端末情報受信部１１０３は、送信した指示や情報に対応した情報を、情報処理装置１３から受信する。次に、端末処理部１１０４は、端末情報受信部１１０３が受信した情報を処理する。次に、端末出力部１１０５は、端末処理部１１０４が処理して得た情報等を出力する。

次に、情報管理装置１２の送信要求受信部１２０２は、文章群の送信要求を情報処理装置１３から受信する。次に、文章群読出部１２０３は、送信要求受信部１２０２が受信した文章群の送信要求に応じて、文章群格納部１２０１から文章群を取得する。そして、文章群送信部１２０４は、文章群読出部１２０３が取得した文章群を、情報処理装置１３に送信する。

次に、情報処理装置１３の動作について説明する。まず、情報処理装置１３がユーザ情報を蓄積する動作について、図５のフローチャートを用いて説明する。

（ステップＳ５０１）情報受信部１３１３は、ユーザ識別子と１以上の文章群識別子と１以上の文章群を受信したか否かを判断する。文章群等を受信すればステップＳ５０２に行き、受信しなければステップＳ５０３に行く。なお、情報受信部１３１３は、いわゆるクローリングにより、ユーザ識別子で識別されるユーザごとに、１以上の文章群等を取得しても良い。なお、取得する文章群は、ブログ、ＳＮＳに入力された情報、電子メール等、問わない。取得する文章群は、通常、ユーザが第三者に読んでもらうために入力して、外部に発信される情報である。外部とは、不特定多数の場合もあるし、特定の人である場合もあり得る。

（ステップＳ５０２）権威判断部１３１４は、ステップＳ５０１で受信された文章群等を、一時的に蓄積する。なお、一時的な蓄積とは、権威判断部１３１４が保持している記憶媒体への蓄積でも良いし、ユーザ情報格納部１３０１への蓄積でも良い。なお、権威判断部１３１４は、ユーザ情報格納部１３０１へ文章群等を蓄積した場合、後述する権威判断等の処理のために、ユーザ情報格納部１３０１から文章群などを読み出すこととなる。ステップＳ５０１に戻る。

（ステップＳ５０３）権威判断部１３１４は、ユーザ情報を構成するタイミングであるか否かを判断する。ユーザ情報を構成するタイミングであればステップＳ５０４に行き、ユーザ情報を構成するタイミングでなければステップＳ５０１に戻る。なお、ユーザ情報を構成するタイミングとは、例えば、一定以上の文章群等を受信したタイミング、所定の時間間隔で、そのタイミングになった場合、ユーザからユーザ情報の構成指示を受け付けた場合などである。

（ステップＳ５０４）権威判断部１３１４は、カウンタｉに１を代入する。

（ステップＳ５０５）権威判断部１３１４は、ユーザ情報を構成する対象のユーザであり、ｉ番目のユーザが存在するか否かを判断する。ｉ番目のユーザが存在すればステップＳ５０６に行き、ｉ番目のユーザが存在しなければ処理を終了する。なお、ｉ番目のユーザの存在の有無については、例えば、以下のように判断される。つまり、権威判断部１３１４は、ユーザ情報格納部１３０１にｉ番目のユーザ識別子が存在するか否かにより、ｉ番目のユーザの存在の有無を判断する。

（ステップＳ５０６）権威判断部１３１４は、ｉ番目のユーザの全文章群を読み出す。なお、読み出された全文章群が格納されていた記憶媒体は、権威判断部１３１４が保持している記憶媒体、またはユーザ情報格納部１３０１である。また、文章群を読み出した場合、ここでは、全部の文章群がコネクトされている、とする。さらに、コネクトされた２以上の文章群の区切りや、ある文が属する文章群（文章群識別子）は分かるもの、とする。

（ステップＳ５０７）権威判断部１３１４の文分割制御手段１３０６２は、カウンタｊに１を代入する。

（ステップＳ５０８）文分割制御手段１３０６２は、ステップＳ５０６で読み出された全文章群の中に、ｊ番目の文が存在するか否かを判断する。ｊ番目の文が存在すればステップＳ５０９に行き、ｊ番目の文が存在しなければステップＳ５１６に行く。

（ステップＳ５０９）文分割制御手段１３０６２は、ｊ番目の文に対して、文を分割する処理を行う。この処理は、機能素解析の処理である。機能素解析により、文は、例えば、「主題」、「副題」、「動作」または「状態」などに分割される。機能素解析の詳細について、図６のフローチャートを用いて説明する。

（ステップＳ５１０）用語取得手段１３１４１は、ステップＳ５０９で分割して取得した、１以上の文の要素から、文の要素の種類「主題」または「準主題」または「副題」に対応する要素を取得し、当該要素から、用語を取得する。なお、文の要素から用語を取得する方法は、例えば、要素から機能語（第一文字列）を除くことにより用語を取得したり、要素の中の名詞のみを取得して用語としたりする方法がある。ただし、この要素から用語を取得する方法は問わない。また、用語の取得は、形態素解析等を用いた、他の自然言語処理の方法によっても良いし、ユーザから与えられても良いし、図示しない記憶媒体に格納されている用語データベースから読み出しても良い。

（ステップＳ５１１）権威判断部１３１４は、ステップＳ５１０で取得した「用語」に対して、ｉ番目のユーザが権威者であるか否かを判断するための処理を行う。かかる処理を権威判断処理という。権威判断処理は、ここでは、ステップＳ５１０で取得した「用語」に対して、ｉ番目のユーザの権威度（権威の度合い）を算出する処理である。権威判断処理について、図９のフローチャートを用いて詳細に説明する。

（ステップＳ５１２）ユーザ情報構成部１３１５は、ステップＳ５１１における権威判断処理の結果、ステップＳ５１０で取得した「用語」に対して、ｉ番目のユーザが権威者であるか否かを判断する。ｉ番目のユーザが権威者であればステップＳ５１３に行き、ｉ番目のユーザが権威者でなければステップＳ５１５に行く。

（ステップＳ５１３）ユーザ情報構成部１３１５は、ユーザを識別するユーザ識別子と、ステップＳ５１０で取得された用語と、文章群と、文章群識別子を用いて、ユーザ情報を構成する。ユーザ識別子と、文章群と、文章群識別子がすでに、ユーザ情報格納部１３０１に蓄積されている場合、ユーザ情報構成部１３１５は、用語を取り出すだけ等の処理でも良い。ユーザ情報構成部１３１５は、ステップＳ５１１で取得された権威度を有するユーザ情報を構成しても良い。この段階で、ユーザ情報は用語のみ、または用語と権威度のみでも良い。また、ユーザ情報構成部１３１５は、ｊ番目の文を含む文章群、および文章群識別子を取得して、ユーザ情報を構成しても良い。

（ステップＳ５１４）ユーザ情報蓄積部１３１６は、ステップＳ５１３で構成されたユーザ情報を、ユーザ情報格納部１３０１に蓄積する。なお、ユーザ識別子と、文章群と、文章群識別子がすでに、ユーザ情報格納部１３０１に蓄積されている場合、ユーザ情報蓄積部１３１６は、用語のみ、または用語と権威度のみを、対応するユーザ識別子と文章群等と対になるように、ユーザ情報格納部１３０１に蓄積することは好適である。つまり、ユーザ情報構成部１３１５とユーザ情報蓄積部１３１６に処理により、結果として、ユーザ識別子と、用語と、文章群と、文章群識別子を有するユーザ情報が蓄積されれば良い。

（ステップＳ５１５）文分割制御手段１３０６２は、カウンタｊを１、インクリメントする。ステップＳ５０８に戻る。

（ステップＳ５１６）権威判断部１３１４は、カウンタｉを１、インクリメントする。ステップＳ５０５に戻る。

なお、図５のフローチャートにおいて、電源オフや処理終了の割り込みにより処理は終了する。

次に、ステップＳ５０９の機能素解析の詳細について、図６のフローチャートを用いて説明する。

（ステップＳ６０１）要素分割手段１３０６２１は、カウンタｉに１を代入する。

（ステップＳ６０２）要素分割手段１３０６２１は、処理対象の文（図５のフローチャートにおけるｊ番目の文）の中に、ｉ番目の文字が存在するか否かを判断する。ｉ番目の文字が存在すればステップＳ６０３に行き、ｉ番目の文字が存在しなければステップＳ６１３に行く。

（ステップＳ６０３）要素分割手段１３０６２１は、処理対象の文の中の、ｉ番目の文字から（ｉ＋ｎ）番目の文字までの文字列を取得し、バッファ上に置く。ｎは、固定の数であり、例えば、「５」である。なお、処理対象の文に、ｉ番目の文字から（ｉ＋ｎ）番目の文字まで存在しない場合、要素分割手段１３０６２１は、ｉ番目の文字から文の最終文字までを取得し、バッファ上に置く。つまり、要素分割手段１３０６２１は、ｉ番目の文字から（ｉ＋ｎ）番目以下の文字までの文字列を取得し、バッファ上に置く。

（ステップＳ６０４）要素分割手段１３０６２１は、ステップＳ６０３でバッファ上に配置した文字列を、辞書情報格納手段１３０６１に検索しにいく。

（ステップＳ６０５）要素分割手段１３０６２１は、ステップＳ６０４における検索結果において、ステップＳ６０３でバッファ上に配置した文字列が、辞書情報格納手段１３０６１に存在したか否かを判断する。文字列が存在すればステップＳ６１０に行き、文字列が存在しなければステップＳ６０６に行く。なお、文字列が存在する場合とは、バッファ上に配置した文字列と一致する文字列が、辞書情報が有する第一文字列に存在する場合である。

（ステップＳ６０６）要素分割手段１３０６２１は、ステップＳ６０３でバッファ上に配置した文字列の長さが、１文字であるか否かを判断する。１文字であればステップＳ６０８に行き、１文字でなければステップＳ６０７に行く。

（ステップＳ６０７）要素分割手段１３０６２１は、ステップＳ６０３でバッファ上に配置した文字列から最後の文字を削除し、一文字少なくして、ｉ番目から文字列を取得し、バッファ上に配置する。なお、要素分割手段１３０６２１は、単に、バッファ上の最終文字を消去するだけでも良い。ステップＳ６０４に戻る。

（ステップＳ６０８）要素分割手段１３０６２１は、ｉ番目の文字に未知語であることを示す情報である「未知語」フラグを付与する。「「未知語」フラグを付与する」とは、ｉ番目の文字が他の文字または文字列と区別できれば良く、例えば、他の文字または文字列に何らかのフラグを付与し、未知語であるｉ番目の文字には、何も付与しなくても良い。さらに、未知語を格納するバッファがあり、そのバッファに未知語であるｉ番目の文字を書き込む処理も、「未知語」フラグを付与する処理とする。

（ステップＳ６０９）要素分割手段１３０６２１は、カウンタｉを１、インクリメントする。ステップＳ６０２に戻る。

（ステップＳ６１０）要素分割手段１３０６２１は、バッファ上に配置した文字列と一致する第一文字列と対になる機能語情報、前接続記号、および後接続記号を、辞書情報格納手段１３０６１から読み出し、メモリ上に配置する。

（ステップＳ６１１）要素分割手段１３０６２１は、バッファ上に配置した文字列（１文字の場合もある）に対して、ステップＳ６１０で読み出した機能語情報、前接続記号、および後接続記号を付与する。

（ステップＳ６１２）要素分割手段１３０６２１は、カウンタｉに、「ｉ＋文字列の文字数」を代入する。ステップＳ６０２に戻る。なお、「文字列の文字数」の「文字列」は、バッファ上に配置した文字列である。

（ステップＳ６１３）要素連結手段１３０６２２は、要素分割手段１３０６２１が分割した文字列のうち、連結可能な文字列を連結する。かかる連結処理について、図７のフローチャートを用いて、詳細に説明する。

（ステップＳ６１４）文字列取得手段１３０６２３は、要素連結手段１３０６２２が取得した複数の各第二文字列の最後尾の第一文字列に対応する機能語情報または後接続記号から、各第二文字列の種類を特定する情報を決定し、当該複数の各第二文字列の種類を特定する情報と、当該複数の各第二文字列を対にした複数の対の情報をメモリ上に配置する。かかる処理（文分割処理、という）について、図８のフローチャートを用いて、詳細に説明する。

なお、図６のフローチャートにおいて、機能素解析の手法を用いた自然言語解析処理を行った。しかし、文に対して、形態素解析を行い、例えば、名詞や、主語を構成する名詞を取得して、当該名詞の用語を「用語」としても良い。その他、用語の取得方法は何でも良い。なお、文を形態素解析し、主語や、用語を抜き出す技術は、公知技術であるので、詳細な説明を省略する。

次に、ステップＳ６１３の連結処理について、図７のフローチャートを用いて、詳細に説明する。

（ステップＳ７０１）要素連結手段１３０６２２は、要素分割手段１３０６２１が未知語フラグ（未知語情報の一種）を付与した連続する未知語であり、ひらがなの文字を連結し文字列を構成する。また、要素連結手段１３０６２２は、要素分割手段１３０６２１が未知語フラグを付与した連続する未知語であり、ひらがなではない文字を連結し文字列を構成する。

（ステップＳ７０２）要素連結手段１３０６２２は、ステップＳ７０１で連結した文字列、または連結されなかった未知語の文字に対して、まとまり情報を付与する。まとまり情報とは、まとまりであることを示す文字列の種類を特定する情報である。まとまり情報は、機能語情報の一種である。まとまり情報は、文字列に付与される未知語フラグでも良い。

（ステップＳ７０３）要素連結手段１３０６２２は、カウンタｉに１を代入する。

（ステップＳ７０４）要素連結手段１３０６２２は、処理対象の文中に、（ｉ＋１）番目の、まとめられた文字列（１文字の場合もある）が存在するか否かを判断する。（ｉ＋１）番目の文字列が存在すればステップＳ７０５に行き、（ｉ＋１）番目の文字列が存在しなければ上位処理にリターンする。

（ステップＳ７０５）要素連結手段１３０６２２は、ｉ番目の文字列の後接続記号と、（ｉ＋１）番目の文字列の前接続記号を読み出し、メモリ上に配置する。なお、ｉ番目の文字列の後接続記号は、ｉ番目の文字列の最後の第一文字列と対になる後接続記号である。また、（ｉ＋１）番目の文字列の前接続記号は、（ｉ＋１）番目の文字列の先頭の第一文字列と対になる前接続記号である。

（ステップＳ７０６）要素連結手段１３０６２２は、ステップＳ７０５で読み出したｉ番目の文字列の後接続記号と、（ｉ＋１）番目の文字列の前接続記号から、ｉ番目の文字列と（ｉ＋１）番目の文字列が連結可能であるか否かを判断する。なお、２つの連続する文字列が連結可能であるか否かは、前出の後接続記号と、後出の前接続記号から判断可能であり、要素連結手段１３０６２２は、例えば、連結可能な２つの文字列の後接続記号と前接続記号の組の情報（ルール）を保持している。

（ステップＳ７０７）要素連結手段１３０６２２は、ステップＳ７０６における判断結果が、連結可能である、との判断であればステップＳ７０８に行き、連結可能でない、との判断であればステップＳ７０９に行く。

（ステップＳ７０８）要素連結手段１３０６２２は、ｉ番目の文字列と、（ｉ＋１）番目の文字列を連結する。文字列の連結とは、連結した文字列をバッファに書き込む処理でも良いし、２つの文字列をリンク付けする処理等でも良い。

（ステップＳ７０９）要素連結手段１３０６２２は、カウンタｉを１、インクリメントする。ステップＳ７０４に戻る。

次に、ステップＳ７１４の文分割処理について、図８のフローチャートを用いて、詳細に説明する。

（ステップＳ８０１）文字列取得手段１３０６２３は、カウンタｉに１を代入する。

（ステップＳ８０２）文字列取得手段１３０６２３は、処理対象の文の中に、ｉ番目の第二文字列が存在するか否かを判断する。ｉ番目の第二文字列が存在すればステップＳ８０３に行き、ｉ番目の第二文字列が存在しなければ上位処理にリターンする。

（ステップＳ８０３）文字列取得手段１３０６２３は、ｉ番目の第二文字列の最後尾の第一文字列に対応する機能語情報または後接続記号から、各第二文字列の種類を特定する情報を決定する。具体的には、例えば、第二文字列の種類は、例えば、「主題」、「準主題」、「副題」、「動作」、または「状態」であり、第二文字列の最後尾の第一文字列に対応する機能語情報が「動作」または「状態」であれば、第二文字列の種類は「動作」または「状態」であると、文字列取得手段１３０６２３は決定する。また、第二文字列の最後尾の第一文字列に対応する後接続記号が「主題」または「準主題」または「副題」を示す記号である場合は、第二文字列の種類は「主題」または「準主題」または「副題」であると、文字列取得手段１３０６２３は決定する。そして、文字列取得手段１３０６２３は、ｉ番目の第二文字列と、第二文字列の種類を特定する情報を取り出し、メモリ上に配置する。

（ステップＳ８０４）文字列取得手段１３０６２３は、カウンタｉを１、インクリメントする。ステップＳ８０２に戻る。

次に、ステップＳ５１１の権威判断処理について、図９のフローチャートを用いて詳細に説明する。

（ステップＳ９０１）出現頻度取得手段１３１４２は、ｉ番目のユーザが記載した（ｉ番目のユーザ識別子と対になる）文章群の中での、ステップＳ５１０で取得された用語の出現頻度（例えば、出現回数や出現する文章群数）を取得し、メモリ上に配置する。出現頻度を「ａ」とする。

（ステップＳ９０２）文章群数取得手段１３１４３は、全ユーザが記載した全文章群中での、ステップＳ５１０で取得された用語が出現する文章群数（ｓ）を取得し、メモリ上に配置する。

（ステップＳ９０３）コメント数取得手段１３１４７は、ｉ番目のユーザが記載したブログである文章群に対する、他のユーザからのコメント数（ｃ）を取得し、メモリ上に配置する。

（ステップＳ９０４）トラックバック数取得手段１３１４６は、ｉ番目のユーザが記載したブログである文章群に対する、トラックバック数（ｔ）を取得し、メモリ上に配置する。

（ステップＳ９０５）非リンク数取得手段１３１４５は、ｉ番目のユーザが記載したブログである文章群に対する、非リンク数（ｌ）を取得し、メモリ上に配置する。非リンク数取得手段１３１４５は、通常、他の文章群（ブログ）

（ステップＳ９０６）更新頻度情報取得手段１３１４４は、ｉ番目のユーザが記載したブログである文章群の更新頻度（ｕ）を取得し、メモリ上に配置する。更新頻度（ｕ）は、１ヶ月内での更新回数でも良いし、１回あたり更新期間をパラメータとする情報（更新が頻繁にされるほど、大きくなる、とする）などでも良い。

（ステップＳ９０７）権威判断手段１３１４８は、ａ、ｓ、ｃ、ｔ、ｌ、ｕのうちの１以上の情報を用いた、権威度の算出のための演算式の情報を読み出す。

（ステップＳ９０８）権威判断手段１３１４８は、ステップＳ９０７で読み出した演算式に対して、取得したａ、ｓ、ｃ、ｔ、ｌ、ｕのうちの１以上の情報を代入し、権威度を算出する。

（ステップＳ９０９）権威判断手段１３１４８は、ステップＳ９０８で算出した権威度が閾値（予め格納されている）と比較して、大きいか否かを判断する。権威度が閾値より大きければ、値「権威者（例えば、「１」）」をリターンし、大きくなければ値「非権威者（例えば、「０」）」をリターンする。

なお、図９のフローチャートにおいて、ａ、ｓ、ｃ、ｌ、ｕのうち、どの情報を用いて権威度を算出しても良い。また、ａ、ｓ、ｃ、ｌ、ｕのうち、少なくとも「ａ」を使用して、権威度を算出することが好ましい。

また、図９のフローチャートにおいて、「ａ」と「ｓ」を用いて、いわゆる「ｔｆ−ｉｄｆ」を算出し、「ｔｆ−ｉｄｆ」を用いて権威度を算出することは好適である。なお、「ｔｆ−ｉｄｆ」は、公知技術であり、文章中の特徴的な単語（重要とみなされる単語）を抽出するためのアルゴリズムであり、主に情報検索や文章要約などの分野で利用される。ｔｆ−ｉｄｆは、ｔｆ（単語の出現頻度）とｉｄｆ（逆出現頻度）の二つの指標で計算されるものである。「ｔｆ−ｉｄｆ」は、公知技術であるので、詳細な説明は省略する。

次に、情報処理装置１３が、ユーザからの要求に従って、評価を出力する動作について、図１０のフローチャートを用いて説明する。

（ステップＳ１００１）受付部１３０４は、評価者特定情報を受け付けたか否かを判断する。評価者特定情報を受け付ければステップＳ１００２に行き、評価者特定情報を受け付けなければステップＳ１００１に戻る。

（ステップＳ１００２）文章群取得部１３０５は、ステップＳ１００１で受け付けた評価者特定情報で特定される評価者が記載した文章群を、ユーザ情報格納部１３０１から取得する。なお、評価者特定情報がある用語に対応する事象の権威者を特定する情報である場合、例えば、文章群取得部１３０５は、評価者特定情報に含まれる用語と対になる文章群をユーザ情報格納部１３０１から取得する。

（ステップＳ１００３）評価対象取得部１３０６は、カウンタｉに１を代入する。

（ステップＳ１００４）評価対象取得部１３０６は、ステップＳ１００２で取得した文章群の中に、ｉ番目の文章群が存在するか否かを判断する。ｉ番目の文章群が存在ずればステップＳ１００５に行き、ｉ番目の文章群が存在しなければステップＳ１０２２に行く。

（ステップＳ１００５）評価対象取得部１３０６は、ｉ番目の文章群を取得する。例えば、評価対象取得部１３０６は、ｉ番目の文章群（ファイル）をオープンする。

（ステップＳ１００６）評価対象取得部１３０６は、解析対象文取得処理を行う。解析対象文取得処理について、図１１のフローチャートを用いて説明する。

（ステップＳ１００７）文分割制御手段１３０６２は、カウンタｊに１を代入する。

（ステップＳ１００８）文分割制御手段１３０６２は、評価対象取得部１３０６が取得した解析対象文の中に、ｊ番目の文が存在するか否かを判断する。ｊ番目の文が存在すればステップＳ１００９に行き、ｊ番目の文が存在しなければステップＳ１０２１に行く。

（ステップＳ１００９）文分割制御手段１３０６２は、評価対象取得部１３０６が取得した解析対象文の中のｊ番目の文を読み出し、メモリ上に配置する。

（ステップＳ１０１０）文分割制御手段１３０６２は、ｊ番目の文の中に、評価対象を示す文字列が含まれるか否かを検査する。この検査は、通常、ｊ番目の文における、評価対象のパターンマッチングである。

（ステップＳ１０１１）文分割制御手段１３０６２は、ｊ番目の文の中に、評価対象を示す文字列が含まれる場合はステップＳ１０１２に行き、含まれない場合はステップＳ１０２０に行く。

（ステップＳ１０１２）文分割制御手段１３０６２は、機能素解析処理を行う。機能素解析処理の詳細について、図６から図９のフローチャートを用いて説明した。

（ステップＳ１０１３）評価対象取得部１３０６は、文分割制御手段１３０６２が取得した第二文字列の種類から評価の対象を含む第二文字列を特定し、当該第二文字列から評価対象を取得する。なお、評価対象は与えられているので、本ステップにおいて、評価対象取得部１３０６は、与えられている評価対象を取得するだけでも良い。

（ステップＳ１０１４）スコア取得手段１３０７１は、評価対象を含む第二文字列を有する文中の他の特定の第二文字列の種類（例えば、「状態」）に対応する第二文字列を取得する。なお、「状態」は、「動作状態」でも良い。

（ステップＳ１０１５）スコア取得手段１３０７１は、ステップＳ１０１４で取得した第二文字列中に、評価語を含むか否か決定するために、評価情報格納部１３０２が有する１以上の評価語を各々読み出し、当該各評価語をキーとして、第二文字列を検索する。

（ステップＳ１０１６）スコア取得手段１３０７１は、ステップＳ１０１５における検索の結果、第二文字列が評価語を含むか判断する。評価語を含む場合はステップＳ１０１７に行き、評価語を含まない場合はステップＳ１０２０に行く。

（ステップＳ１０１７）スコア取得手段１３０７１は、スコア取得処理を行う。スコア取得処理の詳細について、図１２のフローチャートを用いて説明する。

（ステップＳ１０１８）変更スコア算出手段１３０７６は、スコア変更処理を行う。スコア変更処理の詳細について、図１３のフローチャートを用いて説明する。

（ステップＳ１０１９）変更スコア算出手段１３０７６は、算出したスコアを、メモリ上に一時格納する。

（ステップＳ１０２０）情報処理装置１３は、カウンタｊを１、インクリメントする。ステップＳ１００８に戻る。

（ステップＳ１０２１）情報処理装置１３は、カウンタｉを１、インクリメントする。ステップＳ１００４に戻る。

（ステップＳ１０２２）評価取得部１３０７は、ステップＳ１０１９で一時格納した１以上のスコアを用いて、評価対象についての評価（代表値）を算出する。なお、ステップＳ１０１９で一時格納した１以上のスコアは、評価算出手段１３０７２が取得した同一の評価対象についての１以上のスコア、または変更スコア算出手段１３０７６が算出した１以上のスコア、または評価算出手段１３０７２が取得した同一の評価対象についての１以上のスコアと変更スコア算出手段１３０７６が算出した１以上のスコアである。評価取得部１３０７は、例えば、多数のスコアの平均値や中央値や合計を算出する。その他、多数のスコアから代表値を算出する演算方法は問わない。

（ステップＳ１０２３）評価出力部１３０８は、評価対象と、ステップＳ１０２２で算出した評価を対にして、記録媒体に蓄積する。処理を終了する。

なお、図１０のフローチャートにおいて、評価対象に対する評価語が、一文中に複数存在する場合には、例えば、複数の評価語に対する複数のスコアを用いて、処理を行うことが好適である。

また、図１０のフローチャートにおいて、評価対象のゆらぎを認識し、ゆらいでいる２種類以上の評価対象を同じ評価対象として取り扱うことは好適である。つまり、例えば、すべて全角文字、大文字からなる「商品ＸＹＺ」と、アルファベットが半角文字、大文字からなる「商品XYZ」と、全角文字、小文字からなる「商品ｘｙｚ」などの表現のゆらぎを考慮して、取り扱うことは好適である。

図１０のフローチャートにおいて、評価対象の類義語、関連語（例えば、「味」「料理」「ラーメン」などの料理の種類）を同じ評価対象であるとして、取り扱うことは好適である。かかる場合、類義語辞書、概念辞書などが格納されている。

また、図１０のフローチャートにおいて、文章群の信頼度により、評価に重み付けをし、その後、変更語によるスコアの変更処理を行った。しかし、上記手順を逆にするなど、他の処理手順でも良い。

また、図１０のフローチャートにおいて、ステップＳ１００６の解析対象文取得処理は、必須の処理ではない。

また、図１０のフローチャートにおいて、一の評価対象が決められて、与えられた。しかし、例えば、多数の文章群から評価対象を自動取得しても良い。例えば、文分割制御手段１３０６２が分割し、取得した第二文字列の中の「主題」または／および「副題」が有する名詞句（機能語を除いた文字列）を評価対象として、自動取得することは好適である。

また、図１０のフローチャートのステップＳ１０２３において、評価出力部１３０８は、評価対象と評価を対にして、記録媒体に蓄積した。しかし、評価出力部１３０８は、評価対象と評価を情報端末１１に送信しても良い。また、評価出力部１３０８は、評価対象と評価を文選択部１３０９に渡し、文選択部１３０９は、当該評価を用いて、評価対象が含まれる文を、文章群から取得し、出力情報出力部１３１０が、当該文を含む出力情報を構成し、情報端末１１に送信しても良い。また、広告情報取得部１３１１は、評価出力部１３０８が出力した評価を受け付け、当該評価を用いて、評価対象を選択し、当該評価対象に対応する広告情報を取得し、広告情報出力部１３１２は、広告情報取得部１３１１が取得した広告情報を情報端末１１に送信しても良い。

次に、ステップＳ１００６の解析対象文取得処理について、図１１のフローチャートを用いて説明する。

（ステップＳ１１０１）評価対象取得部１３０６は、ｉ番目の文章群の識別情報（例えば、ＵＲＬやＩＲＬやサイト名やファイル名など）を取得する。

（ステップＳ１１０２）評価対象取得部１３０６は、ステップＳ１１０１で取得した識別情報に対応する抽出情報を、図示しない抽出タグ情報格納部から検索する。例えば、評価対象取得部１３０６は、ステップＳ１１０１で取得した識別情報が管理されているか否かを検索する。なお、抽出タグ情報格納部は、抽出タグ情報を格納している。抽出タグ情報は、識別情報と抽出情報の対からなる。識別情報は、文章群を識別する識別情報であり、例えば、ＵＲＬや、文章群が格納されているサイトの名称や、文章群の種類を示す情報や、文章群が記載されている言語などである。抽出情報は、タグを用いて構造化されている文章群から、一部の文章を抽出するための情報であり、例えば、抽出すべき１以上の文が特定されるタグである。例えば、抽出情報が「<div class=ebody」である場合、この「<div class= ebody」を含むタグから、「</div>」タグまでの文章が抽出される文章である。抽出タグ情報格納部は、不揮発性の記録媒体が好適であるが、揮発性の記録媒体でも実現可能である。

（ステップＳ１１０３）評価対象取得部１３０６は、抽出タグ情報格納部に、ステップＳ１１０１で取得した識別情報に対応する抽出情報が存在するか否かを判断する。抽出情報が存在すればステップＳ１１０４に行き、抽出情報が存在しなければステップＳ１１０６に行く。

（ステップＳ１１０４）評価対象取得部１３０６は、抽出タグ情報格納部から、ステップＳ１１０１で取得した識別情報に対応する抽出情報を読み出す。

（ステップＳ１１０５）評価対象取得部１３０６は、ステップＳ１１０４で取得した抽出情報を用いて、当該抽出情報で特定される１以上の文を、文章群から抽出する。例えば、抽出情報が「タグ<ＸＸＸ>」である場合、評価対象取得部１３０６は、文章群から、タグ<ＸＸＸ>と、タグ</ＸＸＸ>で囲まれている文（情報）を読み出し、メモリ上に配置する。かかるメモリ上に配置した１以上の文が、解析対象文である。なお、評価対象取得部１３０６は、取得した情報からタグを除いて、文のみを取得することは好適である。上位関数にリターンする。

（ステップＳ１１０６）評価対象取得部１３０６は、ｉ番目の全文章を解析対象文として取得する。上位関数にリターンする。なお、例えば、文章群がＨＴＭＬファイルである場合、評価対象取得部１３０６は、全文章中からタグを除いたテキストファイルに変換することは好適である。

次に、ステップＳ１０１７のスコア取得処理の詳細について、図１２のフローチャートを用いて説明する。

（ステップＳ１２０１）スコア取得手段１３０７１は、評価情報格納部１３０２を検索し、評価語に対応するスコアを読み出し、メモリ上に配置する。

（ステップＳ１２０２）スコア取得手段１３０７１は、解析対象のｉ番目の文章群に対する信頼度が存在するか否か、ユーザ情報格納部１３０１を検索する。

（ステップＳ１２０３）スコア取得手段１３０７１は、ステップＳ１２０２で行った検索処理の結果、信頼度が存在するか否かを判断する。信頼度が存在すればステップＳ１２０４に行き、信頼度が存在しなければステップＳ１２０６に行く。なお、信頼度は、後述する権威度でも良い。

（ステップＳ１２０４）スコア取得手段１３０７１は、ユーザ情報格納部１３０１からｉ番目の文章群に対する信頼度を読み出す。

（ステップＳ１２０５）スコア取得手段１３０７１は、ステップＳ１２０４で読み出した信頼度を用いて、ステップＳ１２０１で読み出したスコアを変更し、第二スコアを算出する。なお、信頼度は、例えば、重みであり、スコア取得手段１３０７１は、演算式「スコア×信頼度」により、第二スコアを算出する。また、かかる場合、スコア取得手段１３０７１は、演算式「スコア×信頼度」の情報を予め格納しており、かかる演算式の情報を読み出し、「スコア」および「信頼度」を演算式に代入し、演算を実行し、第二スコアを得る。

（ステップＳ１２０６）スコア取得手段１３０７１は、ステップＳ１２０５で算出した第二スコア、またはステップＳ１２０１で読み出したスコアに、スコアを決定する。上位関数にリターンする。

なお、図１２のフローチャートにおいて、一度取得した文章群に対する信頼度は、再度、検索して取得する必要はない。一度取得した文章群に対する信頼度をメモリ上に配置しておき、同一の文章群の信頼度を使用する場合には、メモリから読み出せば良い。

ステップＳ１０１８のスコア変更処理の詳細について、図１３のフローチャートを用いて説明する。

（ステップＳ１３０１）変更語取得手段１３０７４は、変更情報格納手段１３０７３の変更情報が有する変更語の情報を用いて、評価語の前後の所定以内の文字数の距離内に、変更語が存在するか否かを判断する。

（ステップＳ１３０２）変更語取得手段１３０７４は、ステップＳ１３０１で変更語が存在すると判断した場合はステップＳ１３０３に行き、存在しないと判断した場合は上位関数にリターンする。

（ステップＳ１３０３）変更語取得手段１３０７４は、変更情報格納手段１３０７３の変更情報が有する変更語にマッチする評価語の前後の所定以内の文字数の距離内の文字列をすべて取得し、メモリ上に配置する。

（ステップＳ１３０４）評価変更情報取得手段１３０７５は、ステップＳ１３０３で取得された１以上の変更語と対になる各評価変更情報を、変更情報格納手段１３０７３から取得する。

（ステップＳ１３０５）変更スコア算出手段１３０７６は、スコア取得手段１３０７１が取得したスコアに対して、ステップＳ１３０４で取得した１以上の評価変更情報を用いて、スコアを変更し、新たなスコアを算出する。変更スコア算出手段１３０７６は、例えば、「スコア×１番目の評価変更情報×２番目の評価変更情報×・・・×ｎ番目の評価変更情報」により、新たなスコアを算出する。上位関数にリターンする。その際、変更語が存在する場合には新たなスコアを、または変更語が存在しない場合には元のスコアをリターンする。

なお、図１３のフローチャートにおいて、変更語取得手段１３０７４は、評価語の前後の所定以内の文字数の距離内に、変更語が存在するか否かを判断した。しかし、変更語の存在を検索する対象の文字列は、例えば、評価語が含まれる第二文字列など、他のアルゴリズムや、他の範囲でも良い。

以下、本実施の形態における情報処理システム１の具体的な動作について説明する。情報処理システム１の概念図は図１である。

まず、情報処理装置１３が、ユーザ情報を蓄積する動作について説明する。今、辞書情報格納手段１３０６１には、図１４に示す辞書情報管理表が格納されている。辞書情報管理表は、「第一文字列」「前接続記号」「後接続記号」「機能語情報」の属性を有するレコードを１以上格納している。

図１４の「前接続記号」の「−＆」は、前に、未知語情報で識別される未知語や、「ｏｂｊｅｃｔ」で識別される対象物などが連結されることを示す。「前接続記号」は、他にも「＆＆」などがあり、「＆＆」は、前に、「名前」や、未知語や、「ｏｂｊｅｃｔ」で識別される対象物などが連結されることを示す。「名前」とは、登録している人や物などの名前である。

また、「後接続記号」の「ｓ％」は、区切りになり得て、「副題」となり得ることを示す。また、「後接続記号」の「＆＆」は、後に、「名前」や、未知語情報で識別される未知語や、「ｏｂｊｅｃｔ」で識別される対象物などが連結されることを示す。また、「後接続記号」の「ｍ％」は、区切りになり得て、「主題」となり得ることを示す。また、「後接続記号」の「ｎ％」は、区切りになり得て、「主題」となり得ることを示す。「ｍ％」と「ｎ％」は、両方とも「主題」となり得るが、「ｍ％」の方が主題になる優先度は高い、ことを意味する。また、「後接続記号」の「−−」は、「ａｃｔｉｏｎ」で識別される文字列が連結されることを示す。また、「後接続記号」の「％=」は、区切りになり得て、かつ、「ｏｂｊｅｃｔ」で識別される対象物や「名前」などが連結されることを示す。また、「後接続記号」の「ｏ％」は、区切りになり得て、「準主題」となり得ることを示す。また、「後接続記号」の「％％」は、強制的な区切りであることを示す。

また、「機能語情報」の「ｏｂｊｅｃｔ」は、対象物を示す。また、「機能語情報」の「ａｃｔｉｏｎ」は、動作を示す。さらに、「機能語情報」の「ｓｔａｔｅ」は、状態を示す。

また、ユーザ情報格納部１３０１は、図１５に示すユーザ情報管理表を保持している、とする。ユーザ情報管理表は、「ＩＤ」「ユーザ識別子」「権威用語」「権威度」「文章群識別子」を有するレコードを、１以上保持している。「ユーザ識別子」は、ユーザを識別する情報であり、ＵＲＬ、ＳＮＳやＴｗｉｔｔｅｒなどのシステムが管理しているＩＤ、メールアドレスなどである。「権威用語」は、そのユーザが権威者（専門家、評論家なども含む概念）であると判断される対象を示す用語である。権威度は、権威（専門などの意義も含む）の度合いであり、ここでは、１００より大きい数値を採り得る、とする。また、権威度は、値が大きいほど、権威の度合いが大きい、とする。「文章群識別子」は、ユーザが権威者であることを判断された元になる文章群であり、ユーザが記載した文章群を識別する情報である。「文章群識別子」は、ＵＲＬや、ＳＮＳのＩＤなど、文章群にアクセスするための情報である。ユーザ情報管理表の中に、文章群は含まれていないが、文章群識別子から文章群にはアクセス可能であるので、ユーザ情報は、文章群を含む、と考える。また、図１５に示すユーザ情報管理表において、一のユーザ識別子と対になる権威用語が複数でも良い。

そして、情報処理装置１３の情報受信部１３１３は、ユーザ識別子「５５４４」、文章群識別子「ｈｔｔｐ：／／ｗｗｗ．５５４４．ｘｘｘ．ｊｐ／」、図１６に示す文章群（ブログ）を受信した、とする。

次に、権威判断部１３１４は、受信されたユーザ識別子「５５４４」、文章群識別子「ｈｔｔｐ：／／ｗｗｗ．５５４４．ｘｘｘ．ｊｐ／」、図１６に示す文章群を、バッファに一時的に蓄積する。

次に、ここでは、権威判断部１３１４は、文章群を受信した場合に、ユーザ情報を構成するものとする。そして、権威判断部１３１４は、以下のように、ユーザ情報を構成する。

つまり、権威判断部１３１４は、受信された図１６の文章群をメモリ上に読み出す。そして、文分割制御手段１３０６２は、以下のように文章群に含まれる文を処理していく。

まず、文分割制御手段１３０６２は、１番目の文「ラーメンがいいなあ。」を取得する。次に、文分割制御手段１３０６２の要素分割手段１３０６２１は、図１７の中の、１番目の文字から６番目（上記の「ｎ」は「５」である）の文字までの文字列「ラーメンがい」を取得し、バッファ上に置く（図１７の（１））。なお、「ｎ」は、「第一文字列の最大文字数−１」であることが好適である。つまり、文分割制御手段１３０６２は、図１４の表から、第一文字列の最大文字数を取得し、「ｎ」を動的に算出することは好適である。

そして、要素分割手段１３０６２１は、文字列「ラーメンがい」を、辞書情報格納手段１３０６１（図１４参照）に検索しにいく。しかし、文字列「ラーメンがい」に合致する第一文字列が、図１４の辞書情報管理表に存在しないので、要素分割手段１３０６２１は、先の文字列より１文字少ない文字列「ラーメンが」を構成する。そして、要素分割手段１３０６２１は、文字列「ラーメンが」をバッファ上に置く（図１７の（２））。そして、同様に、要素分割手段１３０６２１は、文字列「ラーメンが」を、辞書情報格納手段１３０６１に検索しにいく。しかし、文字列「ラーメンが」に合致する第一文字列が、図１４の辞書情報管理表に存在しないので、要素分割手段１３０６２１は、先の文字列より１文字少ない文字列「ラーメン」を構成し、バッファ上に置く（図１７の（３））。そして、要素分割手段１３０６２１は、文字列「ラーメン」を、辞書情報格納手段１３０６１に検索しにいく。同様に、文字列「ラーメン」に合致する第一文字列が、図１４の辞書情報管理表に存在しない。そして、要素分割手段１３０６２１は、同様の処理により、１文字ずつ文字数を少なくして、辞書情報格納手段１３０６１に検索しにいく（図１７の（４）から（６））。そして、要素分割手段１３０６２１は、最後の文字「ラ」も図１４の辞書情報管理表に存在しない、と判断する。そして、要素分割手段１３０６２１は、文字「ラ」に、未知語であることを示す情報である「未知語」フラグを付与する（図１７の（７））。なお、ここでの「未知語」フラグは、情報「未知語」である。

次に、要素分割手段１３０６２１は、処理対象の文字列の先頭のポインタを１ずらす。そして、要素分割手段１３０６２１は、２番目の文字から６文字分の文字列「ーメンがいい」を読み出し、バッファに配置する（図１７の（８））。そして、同様に、要素分割手段１３０６２１は、文字列「ーメンがいい」を、辞書情報格納手段１３０６１に検索しにいく。同様に、文字列「ーメンがいい」に合致する第一文字列が、図１４の辞書情報管理表に存在しない。そして、要素分割手段１３０６２１は、同様の処理により、１文字ずつ文字数を少なくして、辞書情報格納手段１３０６１に検索しにいく（図１７の（９）から（１３））。そして、要素分割手段１３０６２１は、最後の文字「ー」も図１４の辞書情報管理表に存在しない、と判断する。そして、要素分割手段１３０６２１は、文字「ー」に、未知語であることを示す情報である「未知語」フラグを付与する（図１７の（１４））。

次に、要素分割手段１３０６２１は、処理対象の文字列の先頭のポインタを１ずらす。そして、要素分割手段１３０６２１は、３番目の文字から６文字分の文字列「メンがいいな」を読み出し、バッファに配置する（図１７の（１５））。そして、同様に、要素分割手段１３０６２１は、文字列「メンがいいな」を、辞書情報格納手段１３０６１に検索しにいく。同様に、文字列「メンがいいな」に合致する第一文字列が、図１４の辞書情報管理表に存在しない。そして、要素分割手段１３０６２１は、同様の処理により、１文字ずつ文字数を少なくして、辞書情報格納手段１３０６１に検索しにいく（図１７の（１６）（１７）など）。そして、要素分割手段１３０６２１は、最後の文字「メ」も図１４の辞書情報管理表に存在しない、と判断する。そして、要素分割手段１３０６２１は、文字「メ」に、未知語であることを示す情報である「未知語」フラグを付与する（図１７の（２１））。

次に、要素分割手段１３０６２１は、処理対象の文字列の先頭のポインタを１ずらす。そして、要素分割手段１３０６２１は、４番目の文字から６文字分の文字列「ンがいいなあ」を読み出し、バッファに配置する（図１７の（２２））。同様に、文字列「ンがいいなあ」に合致する第一文字列が、図１４の辞書情報管理表に存在しない。そして、要素分割手段１３０６２１は、同様の処理により、１文字ずつ文字数を少なくして、辞書情報格納手段１３０６１に検索しにいく。そして、要素分割手段１３０６２１は、最後の文字「ン」も図１０の辞書情報管理表に存在しない、と判断する。そして、要素分割手段１３０６２１は、文字「ン」に、未知語であることを示す情報である「未知語」フラグを付与する（図１７の（２８））。

次に、要素分割手段１３０６２１は、処理対象の文字列の先頭のポインタを１ずらす。そして、要素分割手段１３０６２１は、４番目の文字から６文字分の文字列「がいいなあ。」を読み出し、バッファに配置する（図１７の（２９））。同様に、文字列「がいいなあ。」に合致する第一文字列が、図１４の辞書情報管理表に存在しない。そして、要素分割手段１３０６２１は、同様の処理により、１文字ずつ文字数を少なくして、辞書情報格納手段１３０６１に検索しにいく（図１７の（３０）から（３４））。そして、要素分割手段１３０６２１は、最後の文字「が」は図１４の辞書情報管理表に存在する、と判断する。そして、要素分割手段１３０６２１は、バッファ上に配置した文字列と一致する第一文字列「が」と対になる前接続記号「−＆」、後接続記号「ｎ％」、および機能語情報「ｏｂｊｅｃｔ」を、辞書情報格納手段１３０６１から読み出し、メモリ上に配置する。そして、要素分割手段１３０６２１は、バッファ上に配置した文字列「が」に対して、読み出した前接続記号「−＆」、後接続記号「ｎ％」、および機能語情報「ｏｂｊｅｃｔ」を付与する（図１７の（３５））。

以上の処理を繰り返し、処理対象の文「ラーメンがいいなあ。」について、図１７の（ｘ）のようなデータを得る。つまり、「ラ」「ー」「メ」「ン」「い」「い」「な」「あ」に対して、「未知語」が付与される。また、「が」に対して、「−＆：ｎ％：ｏｂｊｅｃｔ」が付与される。また、「。」に対して、「：％％：」が付与される。「：％％：」は、後接続記号が「％％」であることを示す。後接続記号「％％」は、無条件に、後ろが区切られることを示す（図１７の（ｘ））。

次に、要素連結手段１３０６２２は、要素分割手段１３０６２１が未知語フラグ「未知語」を付与した連続する未知語であり、ひらがなではない文字「ラ」「ー」「メ」「ン」を連結し文字列「ラーメン」を構成する。また、要素連結手段１３０６２２は、要素分割手段１３０６２１が未知語フラグ「未知語」を付与した連続する未知語であり、ひらがなの連続する文字「い」「い」「な」「あ」を連結した文字列「いいなあ」を構成する。そして、要素連結手段１３０６２２は、連結した文字列、または連結されなかった未知語の文字に対してまとまりであることを示す文字列の種類を特定する情報であるまとまり情報（ここでは、「未知語」）を付与し、バッファに書き込む。バッファ内の情報は、図１７の（ｘ＋１）である。

次に、要素連結手段１３０６２２は、図１７（ｘ＋１）の各前後するまとまりの文字列（例えば、「ラーメン」と「が」）が連結するか否かを判断し、連結するものは連結させる。

例えば、「ラーメン」と「が」は、「ラーメン」が未知語で、「が」の前接続記号「−＆」により、要素連結手段１３０６２２は、連結すると判断する。なぜなら、前接続記号「−＆」は、前の未知語と連結するからである。そして、要素連結手段１３０６２２は、「ラーメンが」に対して、「：ｎ％：ｏｂｊｅｃｔ」を付与する（図１７（ｘ＋２）参照）。「：ｎ％：ｏｂｊｅｃｔ」は、前接続記号はなし、後接続記号は「ｎ％」、機能語情報は「ｏｂｊｅｃｔ」であることを示す。

また、要素連結手段１３０６２２は、「ラーメンが」と「いいなあ」は連結しない、と判断する。後接続記号「ｎ％」は、後続する未知語を連結しないからである。

そして、要素連結手段１３０６２２は、「いいなあ」と「。」は連結しない、と判断する。「。」は、無条件に、後ろが区切られる記号であり、前の文字列とは結合しない、とする。

以上の処理により、要素連結手段１３０６２２は、２つの第二文字列を得る（図１７（ｘ＋２）参照）。

次に、文字列取得手段１３０６２３は、１番目の第二文字列「ラーメンが」を取得し、当該第二文字列の最後尾の第一文字列「が」に対応する機能語情報「ｏｂｊｅｃｔ」または後接続記号「ｎ％」から、第二文字列の種類を「主題」であると、決定する。なお、ここでは、文字列取得手段１３０６２３は、後接続記号「ｎ％」から、第二文字列「ラーメンが」の種類を「主題」であると、決定する（図１７の（ｘ＋３））。

次に、文字列取得手段１３０６２３は、２番目の第二文字列「いいなあ」を取得し、区切りの前の「未知語」、という情報から、第二文字列の種類を「状態」であると、決定する（図１３の（ｘ＋３））。

次に、用語取得手段１３１４１は、文分割制御手段１３０６２が取得した第二文字列の種類（ここでは「主題」、または「副題」とする）から用語を含む第二文字列「ラーメンが」を特定し、当該第二文字列からキーワード「ラーメン」を取得し、メモリ上に配置する。ここでは、用語取得手段１３１４１は、第二文字列に含まれる自立語「ラーメン」を取得し、用語とする。

次に、権威判断部１３１４は、取得された用語「ラーメン」に対して、ユーザ識別子「５５４４」で識別されるユーザが権威者であるか否かを判断するために、以下の処理を行う。つまり、出現頻度取得手段１３１４２は、このユーザが記載したブログの中での、取得された用語「ラーメン」の出現頻度（ここでは、出現回数）を、「５８」と取得する、とする。なお、出現頻度取得手段１３１４２は、例えば、図１６の文章群から、「ラーメン」で、パターンマッチングを行い、出現回数「６２」と取得する。

次に、文章群数取得手段１３１４３は、図１５の全ての文章群識別子を取得し、各文章群識別子を用いて、順次、文章群を読み出し、用語「ラーメン」が出現する文章群数「３」を得た、とする。

次に、コメント数取得手段１３１４７は、このユーザが記載したブログである文章群に対する、他のユーザからのコメント数「２７」を取得した、とする。

また、トラックバック数取得手段１３１４６は、このユーザが記載したブログである文章群に対する、トラックバック数「２７２」を取得し、メモリ上に配置する。

また、非リンク数取得手段１３１４５は、このユーザが記載したブログである文章群に対する、非リンク数「２６」を取得し、メモリ上に配置する。

次に、更新頻度情報取得手段１３１４４は、このユーザが記載したブログである文章群の、最近１ヶ月における更新頻度「３０」を取得し、メモリ上に配置する。

以上より、権威判断手段１３１４８は、ａ「６２」、ｓ「３」、ｃ「２７」、ｔ「２７２」、ｌ「２６」、ｕ「３０」を得る。そして、権威判断手段１３１４８は、例えば、演算式「権威度＝（ａ＋ｃ＋ｔ＋ｌ＋ｕ）／ｓ」を読み出し、ａ「６２」、ｓ「３」、ｃ「２７」、ｔ「２７２」、ｌ「２６」、ｕ「３０」を演算式に代入し、権威度「１４０」を得る。

次に、権威判断手段１３１４８は、算出した権威度「１４０」が閾値「１００」と比較して、大きいか否かを判断する。ここで、「１４０＞１００」が成り立つので、ユーザ識別子「５５４４」で識別されるユーザは、「ラーメン」の権威者である、と判断される。

次に、ユーザ情報構成部１３１５は、ユーザを識別するユーザ識別子「５５４４」と、用語「ラーメン」と、文章群識別子「ｈｔｔｐ：／／ｗｗｗ．５５４４．ｘｘｘ．ｊｐ／」と、図１６に示す文章群（ブログ）を用いて、ユーザ情報を構成する。そして、ユーザ情報蓄積部１３１６は、構成されたユーザ情報を、ユーザ情報格納部１３０１に蓄積する。そして、ユーザ情報格納部１３０１には、図１８に示すユーザ情報管理表が格納されている、こととなる。なお、文章群識別子「ｈｔｔｐ：／／ｗｗｗ．５５４４．ｘｘｘ．ｊｐ／」から、図１６のブログにはアクセス可能である。

次に、同様に、権威判断部１３１４等は、図１６の文章群のうちの２番目以降の文を処理し、ユーザ識別子「５５４４」で識別されるユーザについて、他の用語において、権威者であるか否かを判断していく。かかる判断は、上記した処理と同様である。なお、２番目以降の文を処理したことにより、他の用語に対して、ユーザ識別子「５５４４」で識別されるユーザは権威者である、とは判断できなかった、とする。

以上の処理により、ある事象（用語に対応）についての権威者（専門家、興味のある人なども同義語）についてのユーザ情報が蓄積できた。

次に、権威者の評価情報を取得する処理を、以下に説明する。権威者の評価情報を取得する処理とは、ユーザがある用語（適宜、権威用語、という。）についての権威者から、評価対象（対象、対象物も同義語である）についての評価を知りたい、と思った場合に、評価情報が得られるための処理である。

かかる状況において、図１９は、評価情報格納部１３０２に管理されている評価情報管理表である。評価情報管理表は、「評価語」「スコア」の属性値を有するレコードを１以上格納している。本評価情報管理表において、例えば、評価語「良い」のスコアは「＋３」、評価語「おしゃれ」のスコアは「＋４」等である。

また、図２０は、変更情報格納手段１３０７３に管理されている変更情報管理表である。変更情報管理表は、「変更語」「評価変更情報」の属性値を有するレコードを１以上格納している。本評価情報管理表において、「評価変更情報」は、スコアに対して乗算される数値である。

また、図示しない抽出タグ情報格納部は、図２１に示す抽出タグ情報管理表を保持している。抽出タグ情報管理表は、識別情報と抽出情報を有する抽出タグ情報を１以上格納している。ここでは、識別情報はＵＲＬである。抽出情報は、開始タグの一部分であり、かかる文字列を有する開始タグから、対応する終了タグ（ここでは、</div>）までの文が抽出されることとなる。

以上の状況において、ユーザは、例えば、ラーメンについての権威者の、店舗Ｘの評価について、情報を得ようと、情報端末１１に「権威者評判検索ラーメン店舗Ｘ」と入力した、とする。この「権威者評判検索ラーメン店舗Ｘ」は、評価者特定情報「ラーメン」と用語「店舗Ｘ」を含む命令である。また、「店舗Ｘ」とは、ラーメン店の名称である、とする。

すると、端末入力受付部１１０１は、命令「権威者評判検索ラーメン店舗Ｘ」を受け付ける。そして、端末情報送信部１１０２は、端末入力受付部１１０１が受け付けた命令を、情報処理装置１３に送信する。

次に、情報処理装置１３の受付部１３０４は、命令「権威者評判検索ラーメン店舗Ｘ」を受信する。そして、文章群取得部１３０５は、評価者特定情報「ラーメン」と用語「店舗Ｘ」を取得する。次に、文章群取得部１３０５は、図１８のユーザ情報管理表から権威用語「ラーメン」と対になる１以上の文章群識別子を取得する。そして、１以上の文章群識別子に対応する１以上の文章群を読み出す。ここで、読み出した文章群の例が、図２２である。文章群は、信頼度を対に有する。なお、信頼度は、ここでは、上述した権威度を用いても良い。

次に、評価対象取得部１３０６は、１番目の文章群（ファイル）を取得する。つまり、評価対象取得部１３０６は、図２２の「ＩＤ＝１」の文章群（ＨＴＭＬファイル）をファイルオープンする。

そして、次に、評価対象取得部１３０６は、以下の解析対象文取得処理を行う。つまり、評価対象取得部１３０６は、１番目の文章群の識別情報（「http://www.xxx.jp/」）に対応する抽出情報を、抽出タグ情報格納部から検索する。そして、評価対象取得部１３０６は、抽出タグ情報格納部から抽出情報「<div class=ebody」を読み出す。次に、評価対象取得部１３０６は、取得した抽出情報「<div class=ebody」を用いて、タグ「<div class=ebody」に前方一致する開始タグから、対応する終了タグ「</div>」に囲まれた文を、識別情報（「http://www.xxx.jp/」）で識別される文章群から読み出し、メモリ上に配置する。そして、文「店舗Ｘは、おしゃれだ。店舗Ｘが、テレビで評判だ。店舗Ｘは、おいしいんだ。」などがメモリ上に読み出される。以上で、解析対象文取得処理が完了する。

次に、文分割制御手段１３０６２は、以下のように、読み出した各文を分割する。まず、文分割制御手段１３０６２は、文「店舗Ｘは、おしゃれだ。」に対して、分割処理を行う。文分割制御手段１３０６２の要素分割手段１３０６２１は、文「店舗Ｘは、おしゃれだ。」の中の、１番目の文字から６番目（上記の「ｎ」は「５」である）の文字までの文字列「店舗Ｘは、お」を取得し、バッファ上に置く（図２３の（１））。

そして、要素分割手段１３０６２１は、文字列「店舗Ｘは、お」を、辞書情報格納手段１３０６１に検索しにいく。しかし、文字列「店舗Ｘは、お」に合致する第一文字列が、図１４の辞書情報管理表に存在しないので、要素分割手段１３０６２１は、先の文字列より１文字少ない文字列「店舗Ｘは、」を構成する。そして、要素分割手段１３０６２１は、文字列「店舗Ｘは、」をバッファ上に置く（図２３の（２））。そして、同様に、要素分割手段１３０６２１は、文字列「店舗Ｘは、」を、辞書情報格納手段１３０６１に検索しにいく。しかし、文字列「店舗Ｘは、」に合致する第一文字列が、図１４の辞書情報管理表に存在しないので、要素分割手段１３０６２１は、先の文字列より１文字少ない文字列「店舗Ｘは」を構成し、バッファ上に置く（図２３の（３））。そして、要素分割手段１３０６２１は、文字列「店舗Ｘは」を、辞書情報格納手段１３０６１に検索しにいく。同様に、文字列「店舗Ｘは」に合致する第一文字列が、図１４の辞書情報管理表に存在しない。そして、要素分割手段１３０６２１は、同様の処理により、１文字ずつ文字数を少なくして、辞書情報格納手段１３０６１に検索しにいく（図２３の（４）から（６））。そして、要素分割手段１３０６２１は、最後の文字「店」も図１４の辞書情報管理表に存在しない、と判断する。そして、要素分割手段１３０６２１は、文字「店」に、未知語であることを示す情報である「未知語」フラグを付与する（図２３の（７））。なお、ここでの「未知語」フラグは、情報「未知語」である。

次に、要素分割手段１３０６２１は、処理対象の文字列の先頭のポインタを１ずらす。そして、要素分割手段１３０６２１は、２番目の文字から６文字分の文字列「舗Ｘは、おし」を読み出し、バッファに配置する（図２３の（８））。そして、同様に、要素分割手段１３０６２１は、文字列「舗Ｘは、おし」を、辞書情報格納手段１３０６１に検索しにいく。同様に、文字列「舗Ｘは、おし」に合致する第一文字列が、図１４の辞書情報管理表に存在しない。そして、要素分割手段１３０６２１は、同様の処理により、１文字ずつ文字数を少なくして、辞書情報格納手段１３０６１に検索しにいく（図２３の（９）から（１３））。そして、要素分割手段１３０６２１は、最後の文字「舗」も図１４の辞書情報管理表に存在しない、と判断する。そして、要素分割手段１３０６２１は、文字「舗」に、未知語であることを示す情報である「未知語」フラグを付与する（図２３の（１４））。

次に、要素分割手段１３０６２１は、処理対象の文字列の先頭のポインタを１ずらす。そして、要素分割手段１３０６２１は、３番目の文字から６文字分の文字列「Ｘは、おしゃ」を読み出し、バッファに配置する（図２３の（１５））。そして、同様に、要素分割手段１３０６２１は、文字列「Ｘは、おしゃ」を、辞書情報格納手段１３０６１に検索しにいく。同様に、文字列「Ｘは、おしゃ」に合致する第一文字列が、図１４の辞書情報管理表に存在しない。そして、要素分割手段１３０６２１は、同様の処理により、１文字ずつ文字数を少なくして、辞書情報格納手段１３０６１に検索しにいく（図２３の（９）から（１３））。そして、要素分割手段１３０６２１は、最後の文字「Ｘ」も図１２の辞書情報管理表に存在しない、と判断する。そして、要素分割手段１３０６２１は、文字「Ｘ」に、未知語であることを示す情報である「未知語」フラグを付与する（図２３の（２１））。

以降も同様の処理を行っていく（図２３の（２３）から（２７））。そして、要素分割手段１３０６２１は、最後の文字「は」は図１４の辞書情報管理表に存在する、と判断する。そして、要素分割手段１３０６２１は、バッファ上に配置した文字列と一致する第一文字列「は」と対になる前接続記号「−＆」、後接続記号「ｍ％」、および機能語情報「ｏｂｊｅｃｔ」を、辞書情報格納手段１３０６１から読み出し、メモリ上に配置する。そして、要素分割手段１３０６２１は、バッファ上に配置した文字列「は」に対して、読み出した前接続記号「−＆」、後接続記号「ｍ％」、および機能語情報「ｏｂｊｅｃｔ」を付与する（図２３の（２８））。

以上の処理を繰り返し、処理対象の文「店舗Ｘは、おしゃれだ。」について、図２３の（ｘ）のようなデータを得る。つまり、「店」「舗」「Ｘ」「お」「し」「ゃ」「れ」に対して、「未知語」が付与される。また、「は」に対して、「−＆：ｍ％：ｏｂｊｅｃｔ」が付与される。また、「、」「。」に対して、「：％％：」が付与される。「：％％：」は、後接続記号が「％％」であることを示す。後接続記号「％％」は、無条件に、後ろが区切られることを示す。さらに、「だ」に対して、「−＆：％−：ｓｔａｔｅ」が付与される（図２３の（ｘ））。

次に、要素連結手段１３０６２２は、要素分割手段１３０６２１が未知語フラグ「未知語」を付与した連続する未知語であり、ひらがなではない文字「店」「舗」「Ｘ」を連結し文字列「店舗Ｘ」を構成する。また、要素連結手段１３０６２２は、要素分割手段１３０６２１が未知語フラグ「未知語」を付与した連続する未知語であり、ひらがなの連続する文字「お」「し」「ゃ」「れ」を連結した文字列「おしゃれ」を構成する。そして、要素連結手段１３０６２２は、連結した文字列、または連結されなかった未知語の文字に対してまとまりであることを示す文字列の種類を特定する情報であるまとまり情報（ここでは、「未知語」）を付与し、バッファに書き込む。バッファ内の情報は、図２３の（ｘ＋１）である。

次に、要素連結手段１３０６２２は、図２３（ｘ＋１）の各前後するまとまりの文字列（例えば、「私」と「と」）が連結するか否かを判断し、連結するものは連結させる。

例えば、「店舗Ｘ」と「は」は、「店舗Ｘ」が未知語で、「は」の前接続記号「−＆」により、要素連結手段１３０６２２は、連結すると判断する。なぜなら、前接続記号「−＆」は、前の未知語と連結するからである。そして、要素連結手段１３０６２２は、「店舗Ｘは」に対して、「：ｍ％：ｏｂｊｅｃｔ」を付与する（図２３（ｘ＋２）参照）。「：ｍ％：ｏｂｊｅｃｔ」は、前接続記号はなし、後接続記号は「ｍ％」、機能語情報は「ｏｂｊｅｃｔ」であることを示す。

また、要素連結手段１３０６２２は、「店舗Ｘは」と「、」は連結しない、と判断する。「、」は、無条件に、後ろが区切られる記号であり、前の文字列とは結合しない、とする。

そして、要素連結手段１３０６２２は、「おしゃれ」と「だ」は連結する、と判断し、連結させる。つまり、要素連結手段１３０６２２は、文字列「おしゃれだ」を構成し、かつ、「：％−：ｓｔａｔｅ」を付与する（図２３（ｘ＋２）参照）。

そして、要素連結手段１３０６２２は、「おしゃれだ」と「。」は連結しない、と判断する。「。」は、無条件に、後ろが区切られる記号であり、前の文字列とは結合しない、とする。

以上の処理により、要素連結手段１３０６２２は、２つの第二文字列を得る（図２３（ｘ＋２）参照）。

次に、文字列取得手段１３０６２３は、１番目の第二文字列「店舗Ｘは」を取得し、当該第二文字列の最後尾の第一文字列「は」に対応する機能語情報「ｏｂｊｅｃｔ」または後接続記号「ｍ％」から、第二文字列の種類を「主題」であると、決定する。なお、ここでは、文字列取得手段１３０６２３は、後接続記号「ｍ％」から、第二文字列「店舗Ｘは」の種類を「主題」であると、決定する（図２３の（ｘ＋３））。

次に、文字列取得手段１３０６２３は、２番目の第二文字列「おしゃれだ」を取得し、当該第二文字列の最後尾の第一文字列「だ」に対応する機能語情報「ｓｔａｔｅ」または後接続記号「％−」から、第二文字列の種類を「状態」であると、決定する。なお、ここでは、文字列取得手段１３０６２３は、機能語情報「ｓｔａｔｅ」から、第二文字列「おしゃれだ」の種類を「状態」であると、決定する（図２３の（ｘ＋３））。

次に、文字列取得手段１３０６２３は、出力する（メモリ上に配置する）要素の順序を示す文構造「主題、状態」を読み出す。なお、文構造「主題、状態」は、あらかじめ文字列取得手段１３０６２３が保持している、とする。そして、文字列取得手段１３０６２３は、文構造「主題、状態」に従って、第二文字列「店舗Ｘは」「おしゃれだ」をメモリ上に配置する。そして、文字列取得手段１３０６２３は、文要素に対応する種類の情報も、第二文字列と対にして、メモリ上に書き込む。そして、文字列取得手段１３０６２３は、「店舗Ｘは：主題、おしゃれだ：状態」を得る。以上の処理により、文「店舗Ｘは、おしゃれだ。」を、「主題」と「状態」に分割できた。

次に、評価対象取得手段１３０６３は、メモリ上に配置された情報から、文分割制御手段１３０６２が取得した第二文字列の種類「主題」から評価の対象を含む第二文字列「店舗Ｘは」を特定し、当該第二文字列「店舗Ｘは」から評価対象「店舗Ｘ」を取得する。

次に、スコア取得手段１３０７１は、評価対象を含む第二文字列「店舗Ｘ」を有する文中の他の特定の第二文字列の種類（例えば、「状態」）に対応する第二文字列「おしゃれだ」を取得する。

次に、スコア取得手段１３０７１は、取得した第二文字列「おしゃれだ」中に、評価語を含むか否か決定するために、評価情報格納部１３０２が有する１以上の評価語を各々読み出し、当該各評価語をキーとして、第二文字列「おしゃれだ」を検索する。そして、評価情報格納部１３０２の一つの評価語「おしゃれ」が、第二文字列「おしゃれだ」中に含まれることを検知する。

そして、スコア取得手段１３０７１は、評価情報格納部１３０２を検索し、評価語「おしゃれ」に対応するスコア「＋４」を読み出し、メモリ上に配置する。

次に、スコア取得手段１３０７１は、解析対象の１番目の文章群（「http://www.xxx.jp/」で特定されるファイル）に対する信頼度が存在するか否か、ユーザ情報格納部１３０１を検索する。そして、１番目の文章群（「http://www.xxx.jp/」で特定されるファイル））に対する信頼度は存在するので、スコア取得手段１３０７１は、１番目の文章群（「http://www.xxx.jp/」で特定されるファイル））に対する信頼度「１．０」を読み出す。次に、スコア取得手段１３０７１は、読み出した信頼度「１．０」と読み出したスコア「＋４」を用いて、「（＋４）×１．０＝４」と新しいスコアを算出し、メモリ上に一時的に配置する。なお、ここでは、信頼度が「１．０」であるため、最初のスコアは変更されない。

次に、スコア変更処理を行おうとするが、変更語が対象文中に含まれないので、スコアの変更処理は行われない。

次に、文分割制御手段１３０６２は、２つ目の文「店舗Ｘが、テレビで評判だ。」を、上記の処理と同様に、以下のように分割する。つまり、文分割制御手段１３０６２の要素分割手段１３０６２１は、文「店舗Ｘが、テレビで評判だ。」の中の、１番目の文字から６番目（上記の「ｎ」は「５」である）の文字までの文字列「店舗Ｘが、テ」を取得し、バッファ上に置く（図２４の（１））。

そして、要素分割手段１３０６２１は、文字列「店舗Ｘが、テ」を、辞書情報格納手段１３０６１に検索しにいく。しかし、文字列「店舗Ｘが、テ」に合致する第一文字列が、図１４の辞書情報管理表に存在しないので、要素分割手段１３０６２１は、先の文字列より１文字少ない文字列「店舗Ｘが、」を構成する。そして、要素分割手段１３０６２１は、文字列「店舗Ｘが、」をバッファ上に置く（図２４の（２））。そして、同様に、要素分割手段１３０６２１は、文字列「店舗Ｘが、」を、辞書情報格納手段１３０６１に検索しにいく。しかし、文字列「店舗Ｘが、」に合致する第一文字列が、図１４の辞書情報管理表に存在しないので、要素分割手段１３０６２１は、先の文字列より１文字少ない文字列「店舗Ｘが」を構成し、バッファ上に置く（図２４の（３））。そして、要素分割手段１３０６２１は、文字列「店舗Ｘが」を、辞書情報格納手段１３０６１に検索しにいく。同様に、文字列「店舗Ｘが」に合致する第一文字列が、図１４の辞書情報管理表に存在しない。そして、要素分割手段１３０６２１は、同様の処理により、１文字ずつ文字数を少なくして、辞書情報格納手段１３０６１に検索しにいく（図２４の（４）から（６））。そして、要素分割手段１３０６２１は、最後の文字「店」も図１４の辞書情報管理表に存在しない、と判断する。そして、要素分割手段１３０６２１は、文字「店」に、未知語であることを示す情報である「未知語」フラグを付与する（図２４の（７））。なお、ここでの「未知語」フラグは、情報「未知語」である。

次に、要素分割手段１３０６２１は、処理対象の文字列の先頭のポインタを１ずらす。そして、要素分割手段１３０６２１は、２番目の文字から６文字分の文字列「舗Ｘが、テレ」を読み出し、バッファに配置する（図２４の（８））。そして、同様に、要素分割手段１３０６２１は、文字列「舗Ｘが、テレ」を、辞書情報格納手段１３０６１に検索しにいく。同様に、文字列「舗Ｘが、テレ」に合致する第一文字列が、図１４の辞書情報管理表に存在しない。そして、要素分割手段１３０６２１は、同様の処理により、１文字ずつ文字数を少なくして、辞書情報格納手段１３０６１に検索しにいく（図２４の（９）から（１３））。そして、要素分割手段１３０６２１は、最後の文字「舗」も図１４の辞書情報管理表に存在しない、と判断する。そして、要素分割手段１３０６２１は、文字「舗」に、未知語であることを示す情報である「未知語」フラグを付与する（図２４の（１４））。

次に、要素分割手段１３０６２１は、処理対象の文字列の先頭のポインタを１ずらす。そして、要素分割手段１３０６２１は、３番目の文字から６文字分の文字列「Ｘが、テレビ」を読み出し、バッファに配置する（図２４の（１５））。そして、同様に、要素分割手段１３０６２１は、文字列「Ｘが、テレビ」を、辞書情報格納手段１３０６１に検索しにいく。同様に、文字列「Ｘが、テレビ」に合致する第一文字列が、図１４の辞書情報管理表に存在しない。そして、要素分割手段１３０６２１は、同様の処理により、１文字ずつ文字数を少なくして、辞書情報格納手段１３０６１に検索しにいく（図２４の（９）から（１３））。そして、要素分割手段１３０６２１は、最後の文字「Ｘ」も図１４の辞書情報管理表に存在しない、と判断する。そして、要素分割手段１３０６２１は、文字「Ｘ」に、未知語であることを示す情報である「未知語」フラグを付与する（図２４の（２１））。

次に、要素分割手段１３０６２１は、処理対象の文字列の先頭のポインタを１ずらす。そして、要素分割手段１３０６２１は、４番目の文字から６文字分の文字列「が、テレビで」を読み出し、バッファに配置する（図２４の（２２））。同様に、文字列「が、テレビで」に合致する第一文字列が、図１４の辞書情報管理表に存在しない。そして、要素分割手段１３０６２１は、同様の処理により、１文字ずつ文字数を少なくして、辞書情報格納手段１３０６１に検索しにいく（図２４の（２３）から（２７））。そして、要素分割手段１３０６２１は、最後の文字「が」は図１４の辞書情報管理表に存在する、と判断する。そして、要素分割手段１３０６２１は、バッファ上に配置した文字列と一致する第一文字列「が」と対になる前接続記号「−＆」、後接続記号「ｎ％」、および機能語情報「ｏｂｊｅｃｔ」を、辞書情報格納手段１３０６１から読み出し、メモリ上に配置する。そして、要素分割手段１３０６２１は、バッファ上に配置した文字列「が」に対して、読み出した前接続記号「−＆」、後接続記号「ｎ％」、および機能語情報「ｏｂｊｅｃｔ」を付与する（図２４の（２８））。

以上の処理を繰り返し、処理対象の文「店舗Ｘが、テレビで評判だ。」について、図２４の（ｘ）のようなデータを得る。つまり、「店」「舗」「Ｘ」「テ」「レ」「ビ」「評」「判」に対して、「未知語」が付与される。また、「が」に対して、「−＆：ｎ％：ｏｂｊｅｃｔ」が付与される。また、「、」「。」に対して、「：％％：」が付与される。また、「で」に対して、「−＆：ｓ％：ｏｂｊｅｃｔ」が付与される。さらに、「だ」に対して、「−＆：％−：ｓｔａｔｅ」が付与される（図２４の（ｘ））。

次に、要素連結手段１３０６２２は、要素分割手段１３０６２１が未知語フラグ「未知語」を付与した連続する未知語であり、ひらがなではない文字「店」「舗」「Ｘ」を連結し文字列「店舗Ｘ」を構成する。また、要素連結手段１３０６２２は、要素分割手段１３０６２１が未知語フラグ「未知語」を付与した連続する未知語であり、ひらがなではない文字「テ」「レ」「ビ」を連結し文字列「テレビ」を構成する。また、要素連結手段１３０６２２は、要素分割手段１３０６２１が未知語フラグ「未知語」を付与した連続する未知語であり、ひらがなではない文字「評」「判」を連結し文字列「評判」を構成する。そして、要素連結手段１３０６２２は、連結した文字列、または連結されなかった未知語の文字に対してまとまりであることを示す文字列の種類を特定する情報であるまとまり情報（ここでは、「未知語」）を付与し、バッファに書き込む。バッファ内の情報は、図２４の（ｘ＋１）である。

次に、要素連結手段１３０６２２は、図２４（ｘ＋１）の各前後するまとまりの文字列（例えば、「店舗Ｘ」と「が」）が連結するか否かを判断し、連結するものは連結させる。

例えば、「店舗Ｘ」と「が」は、「店舗Ｘ」が未知語で、「が」の前接続記号「−＆」により、要素連結手段１３０６２２は、連結すると判断する。そして、要素連結手段１３０６２２は、「店舗Ｘが」に対して、「：ｎ％：ｏｂｊｅｃｔ」を付与する（図２４（ｘ＋２）参照）。「：ｎ％：ｏｂｊｅｃｔ」は、前接続記号はなし、後接続記号は「ｎ％」、機能語情報は「ｏｂｊｅｃｔ」であることを示す。

また、同様に、要素連結手段１３０６２２は、「テレビ」と「で」は連結する、と判断し、連結させる。つまり、要素連結手段１３０６２２は、文字列「テレビで」を構成し、かつ、「：ｓ％：ｏｂｊｅｃｔ」を付与する（図２４（ｘ＋２）参照）。なお、図２４（ｘ＋２）において、前接続記号が存在しないことを「−」で示している。

そして、同様に、要素連結手段１３０６２２は、「評判」と「だ」は連結する、と判断し、連結させる。つまり、要素連結手段１３０６２２は、文字列「評判だ」を構成し、かつ、「：％−：ｓｔａｔｅ」を付与する（図２４（ｘ＋２）参照）。

以上の処理により、要素連結手段１３０６２２は、３つの第二文字列を得る（図２４（ｘ＋２）参照）。

次に、文字列取得手段１３０６２３は、１番目の第二文字列「店舗Ｘが」を取得し、当該第二文字列の最後尾の第一文字列「が」に対応する機能語情報「ｏｂｊｅｃｔ」または後接続記号「ｎ％」から、第二文字列の種類を「主題」であると、決定する。なお、ここでは、文字列取得手段１３０６２３は、後接続記号「ｎ％」から、第二文字列「店舗Ｘが」の種類を「主題」であると、決定する（図２４の（ｘ＋３））。

次に、文字列取得手段１３０６２３は、２番目の第二文字列「評判だ」を取得し、当該第二文字列の最後尾の第一文字列「だ」に対応する機能語情報「ｓｔａｔｅ」または後接続記号「％−」から、第二文字列の種類を「状態」であると、決定する。なお、ここでは、文字列取得手段１３０６２３は、機能語情報「ｓｔａｔｅ」から、第二文字列「評判だ」の種類を「状態」であると、決定する（図２４の（ｘ＋３））。

次に、文字列取得手段１３０６２３は、メモリ上に配置する要素の順序を示す文構造「主題、状態」を読み出す。なお、文構造「主題、状態」は、あらかじめ文字列取得手段１３０６２３が保持している、とする。そして、文字列取得手段１３０６２３は、文構造「主題、状態」に従って、第二文字列「店舗Ｘが」「評判だ」をメモリ上に配置する。そして、文字列取得手段１３０６２３は、文要素に対応する種類の情報も、第二文字列と対にして、メモリ上に書き込む。そして、文字列取得手段１３０６２３は、「店舗Ｘが：主題、評判だ：状態」を得る。以上の処理により、文「店舗Ｘが、評判だ。」を、「主題」と「状態」に分割できた。

次に、評価対象取得手段１３０６３は、メモリ上に配置された情報から、文分割制御手段１３０６２が取得した第二文字列の種類「主題」から評価の対象を含む第二文字列「店舗Ｘが」を特定し、当該第二文字列「店舗Ｘが」から評価対象「店舗Ｘ」を取得する。なお、上記の第一文で取得している評価対象「店舗Ｘ」を、そのまま利用しても良いし、評価対象「店舗Ｘ」は、予め与えられても良い。

次に、スコア取得手段１３０７１は、評価対象を含む第二文字列「店舗Ｘ」を有する文中の他の特定の第二文字列の種類（例えば、「状態」）に対応する第二文字列「評判だ」を取得する。

次に、スコア取得手段１３０７１は、取得した第二文字列「評判だ」中に、評価語を含むか否か決定するために、評価情報格納部１３０２が有する１以上の評価語を読み出し、当該各評価語をキーとして、第二文字列「評判だ」を検索する。そして、評価情報格納部１３０２の評価語がまったく存在しないので、２つ目の文「店舗Ｘが、評判だ。」の処理は終了する。

次に、文分割制御手段１３０６２は、３つ目の文「店舗Ｘは、おいしいんだ。」に対して、上記と同様の分割処理を行う。そして、要素分割手段１３０６２１は、処理対象の文「店舗Ｘは、おいしいんだ。」について、図２５の（ｘ）のようなデータを得る。つまり、「店」「舗」「Ｘ」「お」「い」「し」「い」に対して、「未知語」が付与される。また、「は」に対して、「−＆：ｍ％：ｏｂｊｅｃｔ」が付与される。また、「、」「。」に対して、「：％％：」が付与される。さらに、「んだ」に対して、「−＆：ｓ％：ｓｔａｔｅ」が付与される（図２５の（ｘ））。

次に、要素連結手段１３０６２２は、要素分割手段１３０６２１が未知語フラグ「未知語」を付与した連続する未知語であり、ひらがなではない文字「店」「舗」「Ｘ」を連結し文字列「店舗Ｘ」を構成する。また、要素連結手段１３０６２２は、要素分割手段１３０６２１が未知語フラグ「未知語」を付与した連続する未知語であり、ひらがなの連続する文字「お」「い」「し」「い」を連結した文字列「おいしい」を構成する。そして、要素連結手段１３０６２２は、連結した文字列、または連結されなかった未知語の文字に対してまとまりであることを示す文字列の種類を特定する情報であるまとまり情報（ここでは、「未知語」）を付与し、バッファに書き込む。バッファ内の情報は、図２５の（ｘ＋１）である。

次に、要素連結手段１３０６２２は、図２５（ｘ＋１）の各前後するまとまりの文字列（例えば、「おいしい」と「んだ」）が連結するか否かを判断し、連結するものは連結させる。そして、要素連結手段１３０６２２は、図２５（ｘ＋２）のデータを得て、当該データをメモリ上に配置する。以上の処理により、要素連結手段１３０６２２は、２つの第二文字列を得る（図２５（ｘ＋２）参照）。

次に、文字列取得手段１３０６２３は、１番目の第二文字列「店舗Ｘは」を取得し、当該第二文字列の最後尾の第一文字列「は」に対応する機能語情報「ｏｂｊｅｃｔ」または後接続記号「ｍ％」から、第二文字列の種類を「主題」であると、決定する（図２３の（ｘ＋３））。

次に、文字列取得手段１３０６２３は、２番目の第二文字列「おいしいんだ」を取得し、当該第二文字列の最後尾の第一文字列「んだ」に対応する機能語情報「ｓｔａｔｅ」または後接続記号「ｓ％」から、第二文字列の種類を「状態」であると、決定する。なお、ここでは、文字列取得手段１３０６２３は、機能語情報「ｓｔａｔｅ」から、第二文字列「おいしいんだ」の種類を「状態」であると、決定する（図２５の（ｘ＋３））。

次に、文字列取得手段１３０６２３は、文字列取得手段１３０６２３は、「店舗Ｘは：主題、おいしいんだ：状態」を得て、メモリ上に書き込む。以上の処理により、文「店舗Ｘは、おいしいんだ。」を、「主題」と「状態」に分割できた。

次に、スコア取得手段１３０７１は、評価対象を含む第二文字列「店舗Ｘ」を有する文中の他の特定の第二文字列の種類（例えば、「状態」）に対応する第二文字列「おいしいんだ」を取得する。

次に、スコア取得手段１３０７１は、取得した第二文字列「おいしいんだ」中に、評価語を含むか否か決定するために、評価情報格納部１３０２が有する１以上の評価語を読み出し、当該各評価語をキーとして、第二文字列「おいしいんだ」を検索する。そして、評価情報格納部１３０２の一つの評価語「おいしい」が、第二文字列「おいしいんだ」中に含まれることを検知する。

そして、スコア取得手段１３０７１は、評価情報格納部１３０２を検索し、評価語「おいしい」に対応するスコア「＋４」を読み出し、メモリ上に配置する。

次に、スコア取得手段１３０７１は、解析対象の１番目の文章群（「http://www.xxx.jp/」で特定されるファイル）に対する信頼度「１．０」と読み出したスコア「＋４」を用いて、「（＋４）×１．０＝４」と新しいスコアを算出し、メモリ上に一時的に配置する。なお、ここでは、信頼度が「１．０」であるため、最初のスコアは変更されない。

以上により、１番目の文章群（「http://www.xxx.jp/」で特定されるファイル）に対する処理は完了する。

次に、情報処理装置１３は、２番目の文章群（「http://www.ぐるめ.co.jp/」で特定されるファイル）に対する処理を行う。まず、評価対象取得部１３０６は、２番目の文章群（ファイル）を、ユーザ情報格納部１３０１から読み出す。つまり、評価対象取得部１３０６は、図１１の「ＩＤ＝２」の文章群（ＨＴＭＬファイル）をファイルオープンする。

そして、次に、評価対象取得部１３０６は、以下の解析対象文取得処理を行う。つまり、評価対象取得部１３０６は、２番目の文章群の識別情報（「http://www.ぐるめ.co.jp /」）を取得する。次に、評価対象取得部１３０６は、識別情報（「http://www.ぐるめ.co.jp/」）に対応する抽出情報を、抽出タグ情報格納部から検索する。そして、評価対象取得部１３０６は、抽出タグ情報格納部から抽出情報「<div class=mainbody」を読み出す。次に、評価対象取得部１３０６は、取得した抽出情報「<div class= mainbody」を用いて、タグ「<div class= mainbody」に前方一致する開始タグから、対応する終了タグ「</div>」に囲まれた文を、識別情報（「http://www. ぐるめ.co.jp/」）で識別される文章群から読み出し、メモリ上に配置する。そして、「店舗Ｘは、あまり綺麗ではない。店舗Ｘは、おいしい。」などの文がメモリ上に読み出される。以上で、解析対象文取得処理が完了する。

次に、文分割制御手段１３０６２は、以下のように、読み出した各文を分割する。まず、文分割制御手段１３０６２は、文「店舗Ｘは、あまり綺麗ではない。」に対して、上記で説明した分割処理を行う。そして、文分割制御手段１３０６２は、図２６の（１）に示すように、文「店舗Ｘは、あまり綺麗ではない。」を分割し、かつ、「主題」である第二文字列「店舗Ｘは」と、「状態」である第二文字列「あまり綺麗ではない」を得る。

次に、スコア取得手段１３０７１は、評価対象を含む第二文字列「店舗Ｘ」を有する文中の他の特定の第二文字列の種類（例えば、「状態」）に対応する第二文字列「あまり綺麗ではない」を取得する。

次に、スコア取得手段１３０７１は、取得した第二文字列「あまり綺麗ではない」中に、評価語を含むか否か決定するために、評価情報格納部１３０２が有する１以上の評価語を各々読み出し、当該各評価語をキーとして、第二文字列「あまり綺麗ではない」を検索する。そして、評価情報格納部１３０２の一つの評価語「綺麗」が、第二文字列「あまり綺麗ではない」中に含まれることを検知する。

そして、スコア取得手段１３０７１は、評価情報格納部１３０２を検索し、評価語「綺麗」に対応するスコア「＋４」を読み出し、メモリ上に配置する。

次に、スコア取得手段１３０７１は、解析対象の１番目の文章群（「http://www.ぐるめ.co.jp/」で特定されるファイル）に対する信頼度「０．８」を、ユーザ情報格納部１３０１から検索し、取得する。そして、スコア取得手段１３０７１は、スコア「＋４」と信頼度「０．８」を用いて、新しいスコア「（＋４）×０．８＝３．２」を算出し、メモリ上に配置する。

次に、スコア変更処理を行う。つまり、変更語取得手段１３０７４は、変更情報格納手段１３０７３の変更情報が有する変更語の情報を用いて、評価語「綺麗」の前後の所定以内の文字数（ここでは、例えば、「５」とする。）の距離内に、変更語が存在するか否かを判断する。変更語取得手段１３０７４は、第二文字列「あまり綺麗ではない」において、評価語「綺麗」の前後５文字以内に「あまり」、「ではない」という２つの変更語が存在する、と検知し、変更語「あまり」、「ではない」を取得し、メモリ上に配置する。

次に、評価変更情報取得手段１３０７５は、取得された変更語「あまり」と対になる評価変更情報「０．５」、変更語「ではない」と対になる評価変更情報「−１」を、変更情報格納手段１３０７３から取得し、メモリ上に配置する。

次に、変更スコア算出手段１３０７６は、２つの評価変更情報「０．５」「−１」を用いて、スコア「３．２」に対して演算する。ここでは、例えば、変更スコア算出手段１３０７６は、「（３．２）×０．５×（−１）＝−１．６」の演算を行い、新しいスコア「−１．６」を得て、メモリ上に配置する。

次に、文分割制御手段１３０６２は、２つ目の文「店舗Ｘは、おいしい。」に対して、上記で説明した分割処理を行う。そして、文分割制御手段１３０６２は、図２６の（２）に示すように、文「店舗Ｘは、おいしい。」を分割し、かつ、「主題」である第二文字列「店舗Ｘは」と、「状態」である第二文字列「おいしい」を得る。

次に、スコア取得手段１３０７１は、評価対象を含む第二文字列「店舗Ｘ」を有する文中の他の特定の第二文字列の種類（例えば、「状態」）に対応する第二文字列「おいしい」を取得する。

次に、スコア取得手段１３０７１は、取得した第二文字列「おいしい」中に、評価語を含むか否か決定するために、評価情報格納部１３０２が有する１以上の評価語を各々読み出し、当該各評価語をキーとして、第二文字列「おいしい」を検索する。そして、評価情報格納部１３０２の一つの評価語「おいしい」が、第二文字列「おいしい」中に含まれることを検知する。

次に、スコア取得手段１３０７１は、解析対象の２番目の文章群（「http://www.ぐるめ.co.jp/」で特定されるファイル）に対する信頼度「０．８」とスコア「＋４」を用いて、新しいスコア「（＋４）×０．８＝３．２」を算出し、メモリ上に配置する。

次に、スコア変更処理を行う。しかし、変更語取得手段１３０７４は、２つ目の文「店舗Ｘは、おいしい。」において変更語が存在しない、と判断し、スコア変更処理は行わない。

以上のような処理により、図２７に示すような４以上の新しいスコアが算出され、メモリ上に配置された。図２７は、文章群から取得した評価語や変更語やスコア等と、新しいスコアが算出されるまで過程を示す一覧表である。

そして、上記のような処理により、すべての文章群に対する解析処理が完了した、とする。

次に、評価算出手段１３０７２は、一時格納した１以上のスコアを用いて、評価対象についての評価（代表値）を算出する。ここでは、評価算出手段１３０７２は、多数のスコアの平均値を算出する、とする。そして、評価算出手段１３０７２は、例えば、「２．５」を得て、メモリ上に配置する。

評価出力部１３０８は、評価対象「店舗Ｘ」と、算出した評価「２．５」を対にして、情報端末１１に送信する。

そして、情報端末１１の端末情報受信部１１０３は、評価対象「店舗Ｘ」と、算出した評価「２．５」を受信する。次に、端末出力部１１０５は、評価対象「店舗Ｘ」と、算出した評価「２．５」を出力する。このことにより、ユーザは、ラーメンの専門家による「店舗Ｘ」の評価は、「２．５」である（普通より上である）ことを知る。

なお、評価出力部１３０８は、評価対象「店舗Ｘ」と、算出した評価「２．５」を対にして、情報端末１１に送信したが、記録媒体に蓄積しても良い。

また、情報処理装置１３は、他の評価対象についても、評価を算出し、評価対象と評価を対にして、記録媒体に蓄積しておいても良い。そして、情報処理装置１３は、記録媒体に、図２８に示す評価管理表を蓄積しておいても良い。なお、評価管理表は、「ＩＤ」「評価対象」「評価」の属性を有する１以上のレコードを管理している。そして、予め格納されている評価情報を用いて、情報端末１１に、要求された評価情報を送信しても良い。また、図２８は、分野「ラーメン」についての、各評価対象の評価結果を管理している表である。

以上、本実施の形態によれば、ある特定の層やグループに属する人たちの、ある事象（商品、サービス、店舗、会社など、何でも良い）についての評価を知ることができる。特に、本実施の形態によれば、権威者の評価を知ることができる。

なお、本実施の形態の具体例において、評価出力部１３０８は、評価対象と、算出した評価を対にして、情報端末１１に送信したり、記録媒体に蓄積したりした。しかし、評価出力部１３０８から渡された評価対象と、算出した評価を用いて、文選択部１３０９が評価対象（例えば、「店舗Ｘ」）の含まれる文（または文の一部）を取得し、出力情報出力部１３１０が、文選択部１３０９が取得した文を含む出力情報を構成し、情報端末１１に送信しても良い。なお、ここで、出力情報は、文と文章群識別子（ここでは、ＵＲＬ）をも含み、例えば、ＨＴＭＬで記載されている、とする。そして、情報端末１１の端末情報受信部１１０３は出力情報を受信し、端末処理部１１０４は出力情報を解釈し（ＨＴＭＬを解釈し）、出力画面を構成し、端末出力部１１０５は出力画面を出力する。この出力画面の具体例は、図２９である。図２９において、２９０１はユーザが入力した専門分野を特定する評価者特定情報、２９０２は評価対象を示す用語である。そして、ユーザが「検索」ボタンを押下することにより、評価者特定情報「ラーメン」、用語「店舗Ｘ」が情報処理装置１３に送信され、「店舗Ｘ」の「ラーメン」の専門家による評価が取得される。また、図２９の２９０３が、「店舗Ｘ」の「ラーメン」の専門家による評価の表示例である。２９０４は、出力情報に含まれる文と文章群識別子の例である。つまり、２９０３と２９０４が出力情報の例である。２９０４の下線は、アンカーであることを示す。つまり、２９０４の下線に対するマウス等による指示を受け付けた場合、アンカーと対応付けて管理されているＵＲＬ（文章群識別子）で特定される文章群（ブログ等）が取得される。

また、本実施の形態の具体例において、広告情報取得部１３１１は評価出力部１３０８が出力した評価を受け付け、当該評価を用いて、評価対象を選択し、当該評価対象に対応する広告情報を取得しても良い。かかる場合、広告情報出力部１３１２は、広告情報取得部１３１１が取得した広告情報を、例えば、情報端末１１に送信する。なお、例えば、広告情報格納部１３０３が、図３０に示す広告情報管理表を格納している場合について説明する。広告情報管理表は、広告情報管理表は、１以上の広告情報を格納している。出力広告情報管理表は、「ＩＤ」「広告情報名」「条件情報」「広告」「ＵＲＬ」を有するレコードを１以上格納している。「ＩＤ」は、レコードを識別する情報であり、表におけるレコード管理のために存在する。「広告情報名」は、広告情報を識別する名前である。「条件情報」は、用語と評価（スコア）を有し、広告情報の出力の条件を示す情報である。「条件情報」は、ＡＮＤ、ＯＲ、括弧（）などを用いた複合した条件を示す情報であっても良い。「広告」は、情報端末１１に送信される広告情報である。「ＵＲＬ」は、広告がクリックされた場合に、ジャンプするウェブページのＵＲＬである。そして、広告情報取得部１３１１は、用語「店舗Ｘ」、評価「２．５」を受け付け、広告情報格納部１３０３を検索し、用語「店舗Ｘ」、評価「２．５」に合致する条件情報（「ＩＤ＝３」のレコードの条件情報）を選択する。そして、広告情報取得部１３１１は、「ＩＤ＝３」のレコードの広告と、ＵＲＬを取得する。広告情報出力部１３１２は、広告情報取得部１３１１が取得した「ＩＤ＝３」のレコードの広告と、ＵＲＬから広告情報を構成し、当該広告情報を情報端末１１に送信する。次に、情報端末１１の端末情報受信部１１０３は広告情報を受信し、端末処理部１１０４は広告情報を解釈し（ＨＴＭＬを解釈し）、出力画面を構成し、端末出力部１１０５は出力画面を出力する。なお、広告の出力例は、図２９の２９０５である。なお、通常、図２９の検索結果、専門家の声、広告は、端末処理部１１０４により、一度に処理され、端末出力部１１０５により出力される。また、広告情報管理表において、条件情報は必須ではない。広告情報に含まれる用語を受け付けた場合に、条件情報によらず、広告情報取得部１３１１は、用語に対応する広告情報を取得しても良い。

さらに、本実施の形態における処理は、ソフトウェアで実現しても良い。そして、このソフトウェアをソフトウェアダウンロード等により配布しても良い。また、このソフトウェアをＣＤ−ＲＯＭなどの記録媒体に記録して流布しても良い。なお、このことは、本明細書における他の実施の形態においても該当する。なお、本実施の形態における情報処理装置を実現するソフトウェアは、以下のようなプログラムである。つまり、このプログラムは、コンピュータを、評価者を特定する情報である評価者特定情報を受け付ける受付部と、１以上の文を有する文章群と、当該文章群を記載したユーザを識別するユーザ識別子とを有するユーザ情報を格納している記憶媒体から、前記評価者特定情報で特定される評価者が記載した文章群を取得する文章群取得部と、前記文章群取得部が取得した文章群が有する１以上の文から、評価の対象物である評価対象を取得する評価対象取得部と、前記評価対象を含む１以上の文の中から１以上の評価語を取得し、当該１以上の評価語と、評価対象の良し悪しに関する用語である評価語を有する評価情報を用いて、評価を取得する評価取得部と、前記評価取得部が取得した評価対象の評価を出力する評価出力部として機能させるためのプログラムである。

また、上記プログラムにおいて、コンピュータを、前記評価出力部が出力した評価を受け付け、当該評価を用いて、評価対象が含まれる文を取得する文選択部と、
前記文選択部が取得した文を含む出力情報を構成し、出力する出力情報出力部としてさらに機能させることは好適である。

また、上記プログラムにおいて、前記ユーザ情報は、文章群とユーザ識別子と、当該文章群が記載された時刻に関する情報である時刻情報とを有し、前記評価取得部は、前記時刻情報が示す時刻に対応する各時間幅に対して、１以上の評価語を取得し、当該１以上の評価語を用いて評価の遷移を取得し、前記文選択部は、前記評価の遷移から、一定以上の評価の上昇が見られる評価対象が含まれる文の一部を取得するものとして、コンピュータを、機能させることは好適である。

また、上記プログラムにおいて、コンピュータを、前記評価出力部が出力した評価を受け付け、当該評価を用いて、評価対象を選択し、当該評価対象に対応する広告情報を、記憶媒体から取得する広告情報取得部と、前記広告情報取得部が取得した広告情報を出力する広告情報出力部としてさらに機能させることは好適である。

また、上記プログラムにおいて、前記ユーザ情報は、文章群とユーザ識別子と、当該文章群が記載された時刻に関する情報である時刻情報とを有し、前記評価取得部は、前記時刻情報が示す時刻に対応する各時間幅に対して、１以上の評価語を取得し、当該１以上の評価語を用いて評価の遷移を取得し、前記広告情報取得部は、前記評価の遷移から、一定以上の評価の上昇が見られる評価対象を選択し、当該評価対象に対応する広告情報を取得するものとして、コンピュータを、機能させることは好適である。

また、上記プログラムにおいて、前記評価対象取得部は、第一文字列と、文中における前記第一文字列の機能または種類を特定する情報である機能語情報と、前記第一文字列の前に接続され得る文字列の種類を特定する情報である前接続記号と、前記第一文字列の後ろに接続され得る文字列の種類、または区切りであることを示す記号であり、当該記号により区切られた文中における第二文字列の種類を特定する情報である後接続記号とを対に有する辞書情報を1以上格納している辞書情報格納手段と、前記１以上の各文について、当該各文から区切りであることを示す後接続記号に対する第一文字列を取り出し、当該第一文字列をキーにして、文を２以上の文字列である２以上の第二文字列に区切り、当該第二文字列の最後尾の第一文字列に対応する機能語情報または後接続記号から、前記第二文字列の種類を特定する情報を取得し、当該第二文字列と第二文字列の種類を特定する情報を取得する文分割制御手段と、前記文分割制御手段が取得した第二文字列の種類から評価対象を含む第二文字列を特定し、当該第二文字列から評価対象を取得する評価対象取得手段とを具備するものとして、コンピュータを、機能させることは好適である。

また、上記プログラムにおいて、前記文分割制御手段は、前記文の先頭から予め決められたサイズ（ｎ文字[ｎは２以上の整数]）の第三文字列を切り出し、メモリ上に配置し、前記切り出した第三文字列を構成する文字列であって、先頭からｎ文字の文字列から順に、前記辞書情報格納手段に当該文字列が存在するか否かを判断し、ｎ文字の文字列が存在しない場合には、先頭から（ｎ−１）文字の文字列が前記辞書情報格納手段に当該文字列が存在するか否かを判断し、かかる判断を、１文字ずつ文字数を減らして、文字列が存在するまで行い、または、文字列が存在しない場合には、先頭から１文字になるまでかかる判断を行い、文字列が存在すると判断した場合には、当該文字列に対応する機能語情報と前接続記号と後接続記号とを、前記辞書情報格納手段から読み出し、読み出した機能語情報と前接続記号と後接続記号とを当該文字列に付与し、文字列が存在しない場合には、１文字の文字列に対して未知語であることを示す情報である未知語情報を付与する要素分割手段と、前記要素分割手段が未知語情報を付与した連続する未知語でありひらがなの文字を連結し文字列を構成し、かつ連続する未知語であり、ひらがなではない文字を連結し文字列を構成し、前記連結した文字列、または連結されなかった未知語の文字に対してまとまりであることを示す文字列の種類を特定する情報であるまとまり情報を付与し、隣接する前記要素分割手段が分割した要素またはまとまり情報が有する、前出の要素またはまとまり情報の後接続記号と、後出の要素またはまとまり情報の前接続記号を読み出し、当該前出の要素またはまとまり情報の後接続記号と、後出の要素またはまとまり情報の前接続記号から、前出の要素またはまとまり情報と後出の要素またはまとまり情報が連結可能であるか否かを判断し、連結可能な要素またはまとまり情報を一つの文字列にまとめて、複数の第二文字列を取得する要素連結手段と、前記要素連結手段が取得した複数の各第二文字列の最後尾の第一文字列に対応する機能語情報または後接続記号から、前記各第二文字列の種類を特定する情報を決定し、当該複数の各第二文字列の種類を特定する情報と、当該複数の各第二文字列を対にした複数の対の情報をメモリ上に配置する文字列取得手段を具備するものとして、コンピュータを、機能させることは好適である。

また、上記プログラムにおいて、前記評価情報は、評価対象の良し悪しに関する用語である評価語、および良し悪しの程度を示すスコアを対に有し、前記評価取得部は、前記評価対象を含む第二文字列を有する文中の他の第二文字列の種類を用いて評価語を含み得る第二文字列を特定し、当該第二文字列が有する評価語を前記評価情報格納部から検索し、当該検索した評価語と対になるスコアを前記評価情報格納部から取得するスコア取得手段と、前記評価対象取得手段が取得した同一の評価対象についての１以上のスコアを用いて、当該評価対象についての評価を算出する評価算出手段とを具備するものとして、コンピュータを、機能させることは好適である。

また、上記プログラムにおいて、前記評価取得部は、評価語に対する評価の変更を示す言い回しの用語である変更語、および評価を変更するための情報である評価変更情報の対である変更情報を１以上格納している変更情報格納手段と、評価語から所定以内の文字数の距離内にある変更語を取得する変更語取得手段と、前記変更語と対になる評価変更情報を取得する評価変更情報取得手段と、前記スコア取得手段が取得したスコアに対して、前記評価変更情報取得手段が取得した評価変更情報を用いて、スコアを変更し、新たなスコアを算出する変更スコア算出手段とをさらに具備し、前記評価算出手段は、前記評価対象取得部が取得した同一の評価対象についての１以上のスコア、および前記変更スコア算出手段が算出した同一の評価対象についての１以上の新たなスコアを用いて、当該評価対象についての評価を算出するものとして、コンピュータを、機能させることは好適である。

また、上記プログラムにおいて、ユーザ情報は、ユーザを識別するユーザ識別子と、前記ユーザが権威である対象を示す用語と、当該用語が記載された文の集合であり、前記ユーザが記載した文の集合である文章群と、当該文章群を特定する情報である文章群識別子とを有し、前記文章群取得部は、前記評価対象に対応する用語と対になる文章群を、前記ユーザ情報から取得するものとして、コンピュータを、機能させることは好適である。

また、上記プログラムにおいて、ユーザ識別子と１以上の文章識別子と１以上の文章群を受信する情報受信部と、前記情報受信部が受信した１以上の文章群であり、前記ユーザ識別子で識別されるユーザが記載した文章群から、用語の出現頻度を取得し、当該出現頻度を用いて、前記ユーザが前記用語に対応する対象に対して権威であるか否かを判断する権威判断部と、前記権威判断部が、前記ユーザが前記用語に対応する事象に対して権威者であると判断した場合、前記ユーザ識別子と、前記用語と、前記文章群識別子を用いて、ユーザ情報を構成するユーザ情報構成部と、前記ユーザ情報構成部が構成したユーザ情報を、前記ユーザ情報格納部に蓄積するユーザ情報蓄積部をさらに具備するものとして、コンピュータを、機能させることは好適である。

また、上記プログラムにおいて、前記権威判断部は、前記ユーザ識別子で識別されるユーザが記載した文章群から、前記用語の出現頻度を取得する出現頻度取得手段と、すべての文章群に対して、前記用語が出現する文章群の数を取得する文章群数取得手段と、前記出現頻度と前記文章群の数を用いて、前記ユーザが前記用語に対応する対象に対して権威であるか否かを判断する権威判断手段を具備するものとして、コンピュータを、機能させることは好適である。

また、上記プログラムにおいて、前記文章群はブログであり、前記権威判断部は、前記ユーザ識別子で識別されるユーザが記載した文章群から、前記用語の出現頻度を取得する出現頻度取得手段と、前記ユーザ識別子で識別されるユーザが記載したブログの更新頻度の情報を取得する更新頻度情報取得手段と、前記出現頻度と前記更新頻度の情報を用いて、前記ユーザが前記用語に対応する対象に対して権威であるか否かを判断する権威判断手段を具備するものとして、コンピュータを、機能させることは好適である。

また、上記プログラムにおいて、前記文章群はブログであり、前記権威判断部は、前記ユーザ識別子で識別されるユーザが記載した文章群から、前記用語の出現頻度を取得する出現頻度取得手段と、前記ブログがリンクを張られている数である非リンク数を取得する非リンク数取得手段と、前記出現頻度と前記非リンク数を用いて、前記ユーザが前記用語に対応する対象に対して権威であるか否かを判断する権威判断手段を具備するものとして、コンピュータを、機能させることは好適である。

また、上記プログラムにおいて、前記文章群はブログであり、前記権威判断部は、前記ユーザ識別子で識別されるユーザが記載した文章群から、前記用語の出現頻度を取得する出現頻度取得手段と、前記ブログのトラックバック数を取得するトラックバック数取得手段と、前記出現頻度と前記トラックバック数を用いて、前記ユーザが前記用語に対応する対象に対して権威であるか否かを判断する権威判断手段を具備するものとして、コンピュータを、機能させることは好適である。

また、上記プログラムにおいて、前記文章群はブログであり、前記権威判断部は、前記ユーザ識別子で識別されるユーザが記載した文章群から、前記用語の出現頻度を取得する出現頻度取得手段と、前記ブログに対するコメント数を取得するコメント数取得手段と、前記出現頻度と前記コメント数を用いて、前記ユーザが前記用語に対応する対象に対して権威であるか否かを判断する権威判断手段を具備するものとして、コンピュータを、機能させることは好適である。

また、上記プログラムにおいて、前記権威判断部は、第一文字列と、文中における前記第一文字列の機能または種類を特定する情報である機能語情報と、前記第一文字列の前に接続され得る文字列の種類を特定する情報である前接続記号と、前記第一文字列の後ろに接続され得る文字列の種類、または区切りであることを示す記号であり、当該記号により区切られた文中における第二文字列の種類を特定する情報である後接続記号とを対に有する辞書情報を１以上格納している辞書情報格納手段と、前記文章群に含まれる文から区切りであることを示す後接続記号に対する第一文字列を取り出し、当該第一文字列をキーにして、文を２以上の文字列である２以上の第二文字列に区切り、当該第二文字列の最後尾の第一文字列に対応する機能語情報または後接続記号から、前記第二文字列の種類を特定する情報を取得し、当該第二文字列と第二文字列の種類を特定する情報を取得する文分割制御手段と、前記文分割制御手段が取得した第二文字列の種類から用語を含む第二文字列を特定し、当該第二文字列から用語を取得する用語取得手段と、前記情報受信部が受信した１以上の文章群であり、前記ユーザ識別子で識別されるユーザが記載した文章群から、前記用語取得手段が取得した用語の出現頻度を取得する出現頻度取得手段と、前記出現頻度を用いて、前記ユーザが前記用語に対応する対象に対して権威であるか否かを判断する権威判断手段を具備するものとして、コンピュータを、機能させることは好適である。

さらに、上記プログラムにおいて、前記文分割制御手段は、前記文をメモリ上に読み出し、当該文の先頭から予め決められたサイズ（ｎ文字［ｎは２以上の整数］）の第三文字列を切り出し、メモリ上に配置し、前記切り出した第三文字列を構成する文字列であって、先頭からｎ文字の文字列から順に、前記辞書情報格納手段に当該文字列が存在するか否かを判断し、ｎ文字の文字列が存在しない場合には、先頭から（ｎ−１）文字の文字列が前記辞書情報格納手段に存在するか否かを判断し、かかる判断を、１文字ずつ文字数を減らして、文字列が存在するまで行い、または、文字列が存在しない場合には、先頭から１文字になるまでかかる判断を行い、文字列が存在すると判断した場合には、当該文字列に対応する機能語情報と前接続記号と後接続記号とを、前記辞書情報格納手段から読み出し、読み出した機能語情報と前接続記号と後接続記号とを当該文字列に付与し、文字列が存在しない場合には、１文字の文字列に対して未知語であることを示す情報である未知語情報を付与する要素分割手段と、前記要素分割手段が未知語情報を付与した連続する未知語であり、ひらがなの文字を連結し文字列を構成し、かつ連続する未知語であり、ひらがなではない文字を連結し文字列を構成し、前記連結した文字列、または連結されなかった未知語の文字に対してまとまりであることを示す文字列の種類を特定する情報であるまとまり情報を付与し、隣接する２つの、前記要素分割手段が分割した要素またはまとまり情報を読み出し、当該読み出した要素またはまとまり情報のうち、前出の要素またはまとまり情報の後接続記号と、後出の要素またはまとまり情報の前接続記号から、前出の要素またはまとまり情報と後出の要素またはまとまり情報が連結可能であるか否かを判断し、連結可能な要素またはまとまり情報を一つの文字列にまとめて、当該まとめた文字列である第二文字列を複数取得する要素連結手段と、前記要素連結手段が取得した複数の各第二文字列の最後尾の第一文字列に対応する機能語情報または後接続記号から、前記各第二文字列の種類を特定する情報を決定し、当該複数の各第二文字列の種類を特定する情報と、当該複数の各第二文字列を対にした複数の対の情報をメモリ上に配置する文字列取得手段を具備するものとして、コンピュータを、機能させることは好適である。

また、上記プログラムにおいて、ものとして、コンピュータを、機能させることは好適
（実施の形態２）

本実施の形態において、ある特定の層やグループに属する人たちの、ある事象（事象とは、商品、サービス、店舗、会社など、何でも良い）についての評価を知ることができる情報処理システム２について説明する。ここでは、ある特定の層やグループに属する人たちは、知人ＤＢに格納されているユーザの知人・友人等である。

本実施の形態における情報処理システム２の概念図は図１である。情報処理システム２は、１以上の情報端末１１、１以上の情報管理装置１２、および情報処理装置２３を有する。図３１は、本実施の形態における情報処理装置２３のブロック図である。

情報処理装置２３は、ユーザ情報格納部１３０１、評価情報格納部１３０２、広告情報格納部１３０３、受付部２３０４、知人管理部２３０１、文章群取得部２３０５、評価対象取得部１３０６、評価取得部１３０７、評価出力部１３０８、文選択部１３０９、出力情報出力部１３１０、広告情報取得部１３１１、広告情報出力部１３１２、情報受信部１３１３、ユーザ情報構成部１３１５、ユーザ情報蓄積部１３１６を具備する。

受付部２３０４は、ユーザ識別子を受け付ける。ユーザ識別子は、情報端末１１のユーザを識別する情報である。また、受付部２３０４は、評価対象をも受け付けることは好適である。ユーザ識別子などの入力手段は、キーボードやマウスやメニュー画面によるもの等、何でも良い。受付部２３０４は、キーボード等の入力手段のデバイスドライバーや、メニュー画面の制御ソフトウェア等で実現され得る。

知人管理部２３０１は、第一のユーザ識別子と、第一のユーザ識別子で識別されるユーザの知人を識別する第二のユーザ識別子を１以上有する情報である知人情報を１以上の格納している。なお、知人とは、第一のユーザ識別子で識別されるユーザと何らかの関係がある者程度の意味であり、広く解し、友人、親族などが含まれて良いことは言うまでもない。知人管理部２３０１は、不揮発性の記録媒体が好適であるが、揮発性の記録媒体でも実現可能である。知人管理部２３０１に知人情報が記憶される過程は問わない。例えば、記録媒体を介して知人情報が知人管理部２３０１で記憶されるようになってもよく、通信回線等を介して送信された知人情報が知人管理部２３０１で記憶されるようになってもよく、あるいは、入力デバイスを介して入力された知人情報が知人管理部２３０１で記憶されるようになってもよい。

文章群取得部２３０５は、受付部２３０４が受け付けたユーザ識別子と対になる第二のユーザ識別子を知人管理部２３０１から取得する。そして、文章群取得部２３０５は、ユーザ情報格納部１３０１から、当該第二のユーザ識別子を含むユーザ情報が有する文章群を取得する。文章群取得部２３０５は、通常、ＭＰＵやメモリ等から実現され得る。文章群取得部２３０５の処理手順は、通常、ソフトウェアで実現され、当該ソフトウェアはＲＯＭ等の記録媒体に記録されている。但し、ハードウェア（専用回路）で実現しても良い。

次に、情報処理システム２の情報処理装置２３の動作について、図３２のフローチャートを用いて説明する。図３２のフローチャートは、ユーザの知人等の評価を出力する処理について説明するフローチャートである。図３２のフローチャートにおいて、図１０のフローチャートと同一のステップについて、説明を省略する。

（ステップＳ３２０１）受付部１３０４は、ユーザ識別子を含む評価者特定情報を受け付けたか否かを判断する。評価者特定情報を受け付ければステップＳ３２０２に行き、評価者特定情報を受け付けなければステップＳ３２０１に戻る。

（ステップＳ３２０２）文章群取得部２３０５は、ステップＳ３２０１で受け付けたユーザ識別子と対になる知人等の１以上のユーザ識別子を、知人管理部２３０１から取得する。そして、文章群取得部２３０５は、取得した１以上の各ユーザ識別子と対になる１以上の文章群を、ユーザ情報格納部１３０１から取得する。

なお、図３２のフローチャートにおいて、電源オフや処理終了の割り込みにより処理は終了する。

以下、本実施の形態における情報処理システム２の具体的な動作について説明する。情報処理システム２における評価を出力する処理について、実施の形態１との相違点は、文章群の取得処理である。ここでは、文章群の取得処理について説明する。情報処理システム２の概念図は図１である。

今、知人管理部２３０１は、図３３に示す知人管理表を保持している。知人管理表は、「ＩＤ」「第一のユーザ識別子」「第二のユーザ識別子」「信頼度」を有するレコードを１以上格納している。「信頼度」とは、第一のユーザ識別子で識別されるユーザが、第二のユーザ識別子で識別されるユーザを信頼する度合いであり、ここでは、「１」から「５」の５段階で示される。数が大きいほど、信頼度は高い、とする。なお、このユーザ識別子に与えられた信頼度は、実施の形態１における文章群（このユーザ識別子で識別されるユーザが記載した文章群）の信頼度となる、とする。

また、辞書情報格納手段１３０６１には、図１４に示す辞書情報管理表が格納されている。また、評価情報格納部１３０２に図１９の評価情報管理表が管理されている。また、変更情報格納手段１３０７３に図２０の変更情報管理表が管理されている。また、図示しない抽出タグ情報格納部は、図２１に示す抽出タグ情報管理表を保持している。さらに、ユーザ情報格納部１３０１は、図１８に示すようなユーザ情報管理表が格納されている。なお、ここでのユーザ情報管理表では、「権威用語」「権威度」は必要がない。

かかる状況において、ユーザ識別子「３２７６」で識別されるユーザが、「店舗Ｘ」の知人の評価を知りたいと思い、情報端末１１に「店舗Ｘ」を入力したとする。そして、情報端末１１は、ユーザ識別子「３２７６」と「店舗Ｘ」を情報処理装置１３に送信する。

次に、情報処理装置２３の受付部２３０４は、ユーザ識別子「３２７６」と「店舗Ｘ」を受信する。

次に、文章群取得部２３０５は、ユーザ識別子「３２７６」と対になる知人等の１以上のユーザ識別子「http//:www.xxx.jp/」を、知人管理部２３０１から取得する。次に、文章群取得部２３０５は、ユーザ識別子「http//:www.xxx.jp/」で識別される文章群を取得する。

そして、以降、情報処理装置２３は、実施の形態１の情報処理装置１３と同様の処理を行い、ユーザ識別子「３２７６」で識別される人（知人）の「店舗Ｘ」に対する評価を得て、当該評価を出力する。評価の出力態様は問わない。情報端末１１における評価の出力例は、図２９である。

以上、本実施の形態によれば、知人ＤＢに格納されているユーザの知人・友人等の、ある事象についての評価を知ることができる。

なお、本実施の形態によれば、知人とは、ある人（ユーザ識別子）に対応付けて管理されている人（ユーザ識別子）のいう程度の意味であり、広く解する。

さらに、本実施の形態における情報処理装置を実現するソフトウェアは、以下のようなプログラムである。つまり、このプログラムは、コンピュータを、評価者を特定する情報である評価者特定情報を受け付ける受付部と、１以上の文を有する文章群と、当該文章群を記載したユーザを識別するユーザ識別子とを有するユーザ情報を格納している記憶媒体から、前記評価者特定情報で特定される評価者が記載した文章群を取得する文章群取得部と、前記文章群取得部が取得した文章群が有する１以上の文から、評価の対象物である評価対象を取得する評価対象取得部と、前記評価対象を含む１以上の文の中から１以上の評価語を取得し、当該１以上の評価語と、評価対象の良し悪しに関する用語である評価語を有する評価情報を用いて、評価を取得する評価取得部と、前記評価取得部が取得した評価対象の評価を出力する評価出力部として機能させるためのプログラムである。

上記プログラムにおいて、前記受付部は、ユーザ識別子を受け付け、前記文章群取得部は、第一のユーザ識別子と、第一のユーザ識別子で識別されるユーザの知人を識別する第二のユーザ識別子を１以上有する情報である１以上の知人情報が格納されている記憶媒体から、前記受付部が受け付けたユーザ識別子と対になる第二のユーザ識別子を取得し、当該第二のユーザ識別子を含むユーザ情報が有する文章群を取得するものとして、コンピュータを機能させるためのプログラムである。

（実施の形態３）
本実施の形態において、ある特定の層やグループに属する人たちの、ある事象（事象とは、商品、サービス、店舗、会社など、何でも良い）についての評価を知ることができる情報処理システム３について説明する。ここでは、ある特定の層やグループに属する人たちは、ユーザと類似する嗜好を有する人たち（ユーザと評価基準が近似する人たち）である。また、本実施の形態において、２以上のユーザが入力した情報（ＣＧＭ（例えば、ブログ、ＳＮＳ、Ｔｗｉｔｔｅｒなど）など）を解析した結果である、ある評価対象に対するポジティブ度やネガティブ度を用いて、評価基準が近似するユーザを検出する。なお、ポジティブ度やネガティブ度とは、評価対象の好き嫌いや、良し悪しの感情を示す度合いである。

本実施の形態における情報処理システム３の概念図は図１である。情報処理システム３は、１以上の情報端末１１、１以上の情報管理装置１２、および情報処理装置３３を有する。図３４は、本実施の形態における情報処理装置３３のブロック図である。

情報処理装置３３は、ユーザ情報格納部３３０１、評価情報格納部１３０２、広告情報格納部１３０３、受付部３３０４、近似ユーザ識別子取得部３３１０、文章群取得部３３０５、評価対象取得部１３０６、評価取得部１３０７、評価出力部１３０８、文選択部１３０９、出力情報出力部１３１０、広告情報取得部１３１１、広告情報出力部１３１２、情報受信部１３１３、ユーザ情報蓄積部３３１６を具備する。

ユーザ情報格納部３３０１は、ユーザ情報を２以上格納している。ユーザ情報は、ユーザ識別子と、用語評価情報群と、文章群（文章群識別子でも良い）とを有する。用語評価情報群は、１以上の用語評価情報を有する。用語評価情報は、用語と当該用語に対するユーザの評価の組である。評価は、当該用語に対するユーザの評価に関する情報である。評価は、例えば、「＋５」から「−５」の間の数値を取りえる。また、評価は、例えば、「Ａ」「Ｂ」「Ｃ」のランクを示す情報でも良い。また、評価は、例えば、良い「１」、悪い「０」という二値の情報でも良い。その他、評価は、用語に対するユーザの評価を示す情報であれば何でも良い。ユーザ情報は、当該ユーザへの通知先を示すメールアドレスなどを有しても良い。ユーザ識別子は、例えば、ユーザＩＤや、ＵＲＬ（例えば、当該ユーザが記載しているブログのＵＲＬ）や、メールアドレスや、ユーザの情報端末１１のＩＰアドレスやＭＡＣアドレスなど、ユーザ（ユーザが保有する端末などを含む）を特定し得る情報であれば何でも良い。用語評価情報群は、ユーザの価値基準を示す情報である、と言える。用語評価情報は、例えば、「用語：ＡＢＣラーメン、評価：１０」「用語：映画ＸＸＸ、評価：８」「用語：田中一郎、評価：１」「用語：自動車ＺＺＺ、評価：５」などである。なお、用語は、評価対象を示す。評価は、ユーザがポジティブに思っているか、ネガティブに思っているかの度合いを示す。ここでは、例えば、評価は、「１」から「１０」であり、評価「１」は大嫌い、評価「１０」は大好きであることを示す。評価「５」は、好きでも嫌いでもないことを示す。また、ユーザ情報格納部３３０１の用語評価情報群は、通常、自然言語処理により取得されるが、手入力や、アンケート等の回答から取得しても良い。また、用語評価情報群が自然言語処理により取得される場合、機能素解析、形態素解析等、そのアルゴリズム等は問わない。また、用語評価情報群は、個人のブログを言語解析して得られる場合や、ユーザが入力したチャット（文字列でも音声でも良い）を言語解析して得られる場合や、ユーザが入力したアンケートの回答情報を言語解析して得られる場合や、ユーザが送信した電子メールを言語解析して得られる場合などがある。つまり、用語評価情報群の取得元や取得方法は問わない。また、音声のチャットから用語評価情報群を得る場合、音声情報を音声認識し、文字コード列に変換する音声認識手段（図示しない）が必要となる。ユーザ情報格納部３３０１は、不揮発性の記録媒体が好適であるが、揮発性の記録媒体でも実現可能である。ユーザ情報格納部３３０１にユーザ情報が記憶される過程は問わない。例えば、記録媒体を介してユーザ情報がユーザ情報格納部３３０１で記憶されるようになってもよく、通信回線等を介して送信されたユーザ情報がユーザ情報格納部３３０１で記憶されるようになってもよく、あるいは、入力デバイスを介して入力されたユーザ情報がユーザ情報格納部３３０１で記憶されるようになってもよい。

近似ユーザ識別子取得部３３１０は、受付部３３０４が受け付けたユーザ識別子で識別されるユーザを除く他のユーザを識別する１以上のユーザ識別子と対になる１以上の用語評価情報群から、受付部３３０４が受け付けたユーザ識別子と対になる用語評価情報群に近似する用語評価情報群を決定し、当該近似する用語評価情報群と対になる１以上のユーザ識別子を取得する。近似ユーザ識別子取得部３３１０が取得したユーザ識別子で識別されるユーザは、受付部３３０４が受け付けたユーザ識別子で識別されるユーザと、嗜好が近似する（評価基準が近似する）ユーザである。近似ユーザ識別子取得部３３１０は、通常、ＭＰＵやメモリ等から実現され得る。近似ユーザ識別子取得部３３１０の処理手順は、通常、ソフトウェアで実現され、当該ソフトウェアはＲＯＭ等の記録媒体に記録されている。但し、ハードウェア（専用回路）で実現しても良い。

受付部３３０４は、ユーザ識別子を受け付ける。なお、受付部３３０４は、ユーザ識別子と用語とを受け付けても良い。用語とは、評価対象を示す用語である。受付部３３０４は、受付部３３０４は、無線または有線の通信手段等で実現され得る。

文章群取得部３３０５は、近似ユーザ識別子取得部３３１０が取得した１以上の各ユーザ識別子を含むユーザ情報が有する文章群を、ユーザ情報格納部３３０１から、取得する。なお、この文章群は、ユーザと嗜好が近似する他のユーザが記載した文章群である。文章群取得部３３０５は、通常、ＭＰＵやメモリ等から実現され得る。文章群取得部３３０５の処理手順は、通常、ソフトウェアで実現され、当該ソフトウェアはＲＯＭ等の記録媒体に記録されている。但し、ハードウェア（専用回路）で実現しても良い。

ユーザ情報蓄積部３３１６は、評価取得部１３０７が取得した評価対象と、当該評価対象の評価を用いて、用語評価情報を構成し、当該用語評価情報をユーザ情報格納部３３０１に蓄積する。ユーザ情報蓄積部３３１６は、評価取得部１３０７が取得した１以上の各評価対象と、当該評価対象の評価を用いて、１以上の用語評価情報を取得し、当該１以上の用語評価情報から用語評価情報群を構成し、当該用語評価情報群をユーザ情報格納部３３０１に蓄積しても良い。ユーザ情報蓄積部３３１６は、通常、ＭＰＵやメモリ等から実現され得る。ユーザ情報蓄積部３３１６の処理手順は、通常、ソフトウェアで実現され、当該ソフトウェアはＲＯＭ等の記録媒体に記録されている。但し、ハードウェア（専用回路）で実現しても良い。

次に、情報処理装置３３の用語評価情報群を蓄積する動作について、図３５のフローチャートを用いて説明する。図３５のフローチャートは、情報受信部１３１３が、ユーザ識別子と１以上の文章群を受信した後の動作であり、受信した１以上の文章群が、図示しない記憶媒体や、ユーザ情報格納部３３０１に格納されている、とする。

（ステップＳ３５０１）評価対象取得部１３０６は、カウンタｋに１を代入する。

（ステップＳ３５０２）評価対象取得部１３０６は、ｋ番目の評価対象が存在するか否かを判断する。ｋ番目の評価対象が存在すればステップＳ３５０３に行き、ｋ番目の評価対象が存在しなければステップＳ３５０６に行く。

（ステップＳ３５０３）評価対象取得部１３０６は、ｋ番目の評価対象を、カレントの評価対象に決定する。なお、評価対象取得部１３０６は、自然言語処理（上述した機能素解析処理などを用いた処理、または形態素解析を用いた公知の処理など）により、文章群から名詞や主題、副題を構成する用語を評価対象として抽出しても良いし、予め、格納されている評価対象群から、順次、評価対象を読み出しても良い。なお、かかる場合、評価対象群は、例えば、評価対象取得部１３０６が保持している。

（ステップＳ３５０４）評価取得部１３０７は、カレントの評価対象に対する、着目しているユーザの評価を取得する。評価を取得する処理については、図１０のステップＳ１００３からステップＳ１０２３により説明した。このステップで、評価対象（用語）と評価の組である用語評価情報が得られる。

（ステップＳ３５０５）評価対象取得部１３０６は、カウンタｋを１、インクリメントする。ステップＳ３５０２に戻る。

（ステップＳ３５０６）ユーザ情報蓄積部３３１６は、ステップＳ３５０４で取得された１以上の用語評価情報から用語評価情報群を構成する。

（ステップＳ３５０７）ユーザ情報蓄積部３３１６は、ステップＳ３５０６で構成した用語評価情報群を、ユーザ情報格納部３３０１に蓄積する。処理を終了する。

なお、図３５のフローチャートにおいて、カレントの評価対象の取得方法は問わない。

次に、情報処理装置３３の嗜好が近似するユーザの評価を出力する動作について、図３６のフローチャートを用いて説明する。

（ステップＳ３６０１）受付部３３０４は、ユーザ識別子等を受信したか否かを判断する。ユーザ識別子等を受信すればステップＳ３６０２に行き、ユーザ識別子等を受信しなければステップＳ３６０１に戻る。なお、ユーザ識別子等とは、通常、ユーザ識別子と用語（評価を得たい対象）である。

（ステップＳ３６０２）受付部３３０４は、受信したユーザ識別子をメモリ上に配置する。

（ステップＳ３６０３）近似ユーザ識別子取得部３３１０は、ステップＳ３６０２でメモリ上に配置されたユーザ識別子と対になる用語評価情報群を、ユーザ情報格納部３３０１から読み出し、メモリ上に配置する。

（ステップＳ３６０４）近似ユーザ識別子取得部３３１０は、カウンタｉに１を代入する。

（ステップＳ３６０５）近似ユーザ識別子取得部３３１０は、ユーザ情報格納部３３０１に、ｉ番目の用語評価情報群が存在するか否かを判断する。ｉ番目の用語評価情報群が存在すればステップＳ３６０６に行き、ｉ番目の用語評価情報群が存在しなければステップＳ３６１１に行く。

（ステップＳ３６０６）近似ユーザ識別子取得部３３１０は、ｉ番目の用語評価情報群が、ユーザ識別子で識別されるユーザ自身の用語評価情報群であるか否かを判断する。具体的には、近似ユーザ識別子取得部３３１０は、ｉ番目の用語評価情報群と対になるユーザ識別子をユーザ情報格納部３３０１から読み出し、当該読み出したユーザ識別子と、ステップＳ３６０１で受信したユーザ識別子を比較し、両者が同一であればｉ番目の用語評価情報群が、ユーザ識別子で識別されるユーザ自身の用語評価情報群である、と判断する。ｉ番目の用語評価情報群が、ユーザ識別子で識別されるユーザ自身の用語評価情報群であればステップＳ３６１０に行き、ユーザ自身の用語評価情報群でなければステップＳ３６０７に行く。

（ステップＳ３６０７）近似ユーザ識別子取得部３３１０は、ステップＳ３６０３でメモリ上に配置した用語評価情報群と、ｉ番目の用語評価情報群の近似度を算出する。近似度の算出方法は種々あるが、その一例について、図３７のフローチャートを用いて説明する。

（ステップＳ３６０８）近似ユーザ識別子取得部３３１０は、ステップＳ３６０７で算出した近似度が閾値以内の近似度（近似している）か否かを判断する。ステップＳ３６０７で算出した近似度が閾値以内の近似度であればステップＳ３６０９に行き、閾値からはずれていればステップＳ３６１０に行く。なお、この閾値は、近似ユーザ識別子取得部３３１０が、予め、自身の記憶媒体に保持している、とする。

（ステップＳ３６０９）近似ユーザ識別子取得部３３１０は、ユーザ情報格納部３３０１中のｉ番目のユーザ情報からユーザ識別子を読み出し、メモリ上に追記する。

（ステップＳ３６１０）近似ユーザ識別子取得部３３１０は、カウンタｉを１、インクリメントする。ステップＳ３６０５に行く。

（ステップＳ３６１１）文章群取得部３３０５は、ステップＳ３６０９で取得した１以上のユーザ識別子と対になる文章群を、ユーザ情報格納部３３０１から取得する。

（ステップＳ３６１２）評価取得部１３０７は、ステップＳ３６１１で取得された１以上の文章群を用いて、ユーザが入力した用語（評価の対象）に対する評価を得る。なお、評価を得るための処理は、ステップＳ１００３からステップＳ１０２２により、説明済みである。

（ステップＳ３６１３）評価出力部１３０８は、ステップＳ３６１２で取得された評価を、情報端末１１に送信する。処理を終了する。

なお、図３６のフローチャートにおいて、近似度を算出し、近似度が閾値以内かどうかにより、両用語評価情報群が近似しているか否かを判断した。しかし、二つの用語評価情報群のうち、一定数以上の用語に対応する用語評価情報が所定以内の差である（または一致する）場合に、両用語評価情報群が近似していると判断しても良いし、二つの用語評価情報群のうち、一定割合以上の用語に対応する用語評価情報が所定以内の差である（または一致する）場合に、両用語評価情報群が近似していると判断しても良い。つまり、両用語評価情報群が近似しているか否かについて、必ずしも近似度という数値を算出する必要はなく、種々のアルゴリズムで、両者が近似しているか否かを判断しても良い。

次に、ステップＳ３６０７における近似度算出方法について、図３７のフローチャートを用いて説明する。

（ステップＳ３７０１）近似ユーザ識別子取得部３３１０は、ステップＳ３６０３でメモリ上に配置した用語評価情報群から、ベクトルデータを構成し、メモリ上に配置する。例えば、用語評価情報群が「テレビ：５、雑誌：２、インターネット：９、新聞：３、ラジオ：１・・・」である場合、近似ユーザ識別子取得部３３１０は、（５、２、９、３、１・・・）というベクトルデータを構成する。

（ステップＳ３７０２）近似ユーザ識別子取得部３３１０は、ｉ番目の用語評価情報群からベクトルデータを構成し、メモリ上に配置する。

（ステップＳ３７０３）近似ユーザ識別子取得部３３１０は、ステップＳ３７０１で構成したベクトルデータと、ステップＳ３７０２で構成したベクトルデータのコサイン値を算出し、算出結果をメモリ上に配置する。

（ステップＳ３７０４）近似ユーザ識別子取得部３３１０は、ステップＳ３７０３で算出したコサイン値を、近似度を算出する算出式に代入し、近似度を取得し、メモリ上に配置する。なお、近似度を算出する算出式は、例えば、コサイン値の逆数を算出する式（ｙ＝１／ｘ［ｘはコサイン値］）である。また、近似度を算出する算出式の情報は予め決められており、近似ユーザ識別子取得部３３１０は、その算出式の情報を読み出して、演算を行う。さらに、算出式は種々考えられ、その式は問わない。例えば、算出式は、両ベクトルの要素の差の絶対値の平均値や、両ベクトルの要素の差の絶対値の中間値などを算出する式でも良い。

以下、本実施の形態における情報処理システム３の具体的な動作について説明する。情報処理システム２における評価を出力する処理について、実施の形態１との相違点は、文章群の取得処理である。ここでは、文章群の取得処理について説明する。情報処理システム３の概念図は図１である。

まず、１以上のユーザの嗜好についての情報を蓄積する処理について説明する。今、辞書情報格納手段１３０６１には、図１４に示す辞書情報管理表が格納されている。また、評価情報格納部１３０２に図１９の評価情報管理表が管理されている。また、変更情報格納手段１３０７３に図２０の変更情報管理表が管理されている。また、図示しない抽出タグ情報格納部は、図２１に示す抽出タグ情報管理表を保持している。さらに、ユーザ情報格納部３３０１は、図３８に示すようなユーザ情報管理表が格納されている。ユーザ情報管理表は、「ＩＤ」「ユーザ情報」を有するレコードを１以上格納している。「ＩＤ」は、レコードを識別する情報であり、表におけるレコード管理のために存在する。「ユーザ情報」は、「ユーザ識別子」「文章群」「用語評価情報群」の属性を有する。「ユーザ識別子」は、ここでは、ユーザが記載した文章群を識別する情報であり、ここでは、「文章群」のＵＲＬ等である。「文章群」は、ＨＴＭＬで記述されたファイルであり、情報管理装置１２に格納されていたファイルである。「用語評価情報群」は、複数の用語評価情報を有する。また、ここでは、「用語評価情報群」は、空である。

ここで、実施の形態１で説明した処理により、情報処理装置３３は、図２８に示す評価管理表を得た、とする。つまり、情報処理装置３３は、例えば、用語評価情報群「店舗Ｘ：２．５、店舗Ｙ：４．８、商品Ｇ：−２．８、サービスＳ：１．９、・・・・」を得て、ユーザ情報管理表に、用語評価情報群を蓄積する。

次に、情報端末１１のユーザと嗜好が類似する他の１以上のユーザが記載した１以上の文章群を取得する処理の具体例について説明する。

今、例えば、ユーザ情報格納部３３０１は、図３９に示すようなユーザ情報管理表が格納されている。ユーザ情報管理表は、「ＩＤ」と「ユーザ情報」を有する。「ユーザ情報」は、「ユーザ識別子」「用語評価情報群」を有する。「ユーザ識別子」は、ここでは、ユーザが記載しているブログの所在場所を特定するＵＲＬ等である。「用語評価情報群」は、複数の用語評価情報を有する。用語評価情報は、例えば、自動車ＸＹＺ（自動車ＸＹＺは商品名）の評価を示す属性である「自動車ＸＹＺ」、ゲーム機ＷＷＩ（ゲーム機ＷＷＩは商品名）の評価を示す属性である「ゲーム機ＷＷＩ」などがある。用語評価情報を構成する属性値（評価情報）は、ここでは、「５」から「−５」の数値を取りえる、とする。評価情報が「５」である場合、当該用語に対する評価が非常に高い（ポジティブである）ことを示す。また、評価情報が「−５」である場合、当該用語に対する評価が非常に低い（ネガティブである）ことを示す。つまり、図３９において、例えば、ＵＲＬ「ｈｔｔｐ：／／ａｂｃ．ｘｘｘ．ｃｏ．ｊｐ」で特定されるブログには、「自動車ＸＹＺ」の評価が非常に高く、「ゲーム機ＷＷＩ」の評価が低いことを示す文章が記載されていたこととなる。

なお、図３９の用語評価情報群の評価情報は、上述したような方法により、対応するＵＲＬで特定されるブログを言語解析して得られた評価である、とする。なお、ブログを解析するアルゴリズムは、上述した機能素解析を用いた自然言語処理に限らず、既存の形態素解析などを用いて、ユーザの評価を解析することを行っても良い。かかる技術は、例えば、ＵＲＬ＜http://blogwatcher.pi.titech.ac.jp/＞に公開されている。

また、図４０は、情報管理装置１２の文章群格納部１２０１に格納されているブログ（ウェブページ）の例を示す。文章群格納部１２０１のブログは、例えば、ＵＲＬと対にＨＴＭＬまたはＸＭＬなどで記述されたファイルである。なお、２以上の情報管理装置１２が、図４０に示すブログを、分散して格納していても良いことは言うまでもない。

かかる状況において、ユーザは、情報端末１１から、ユーザ識別子「ｈｔｔｐ：／／ａｂｃ．ｘｘｘ．ｃｏ．ｊｐ」を含む評価者特定情報と、用語「店舗Ｘ」を含む情報を入力した、とする。このユーザ識別子「ｈｔｔｐ：／／ａｂｃ．ｘｘｘ．ｃｏ．ｊｐ」は、情報端末１１のユーザを識別する情報である。そして、このユーザが入力した要求は、自分と嗜好の似た人たちの間で、「店舗Ｘ」の評価を得ることを示す要求（命令と言っても良い。）である。

そして、端末入力受付部１１０１は、ユーザ識別子「ｈｔｔｐ：／／ａｂｃ．ｘｘｘ．ｃｏ．ｊｐ」と用語「店舗Ｘ」を含む要求を受け付ける。そして、端末情報送信部１１０２は、受け付けたＵＲＬ「ｈｔｔｐ：／／ａｂｃ．ｘｘｘ．ｃｏ．ｊｐ」と用語「店舗Ｘ」を含む要求を情報処理装置３３に送信する。

次に、情報処理装置３３の受付部３３０４は、ユーザ識別子「ｈｔｔｐ：／／ａｂｃ．ｘｘｘ．ｃｏ．ｊｐ」と用語「店舗Ｘ」を受信する。

次に、近似ユーザ識別子取得部３３１０は、ユーザ識別子「ｈｔｔｐ：／／ａｂｃ．ｘｘｘ．ｃｏ．ｊｐ」と対になる用語評価情報群「５、−４、−３、・・・」を、ユーザ情報格納部３３０１から読み出し、メモリ上に配置する。

次に、近似ユーザ識別子取得部３３１０は、１番目の用語評価情報群から順に、用語評価情報群「５、−４、−３、・・・」との近似度を算出し、近似している用語評価情報群に対応するユーザ識別子を取得していく。その処理の詳細を、以下に説明する。

まず、１番目の用語評価情報群の処理について説明する。近似ユーザ識別子取得部３３１０は、ユーザ情報格納部３３０１に１番目の用語評価情報群が存在するか否かを判断する。そして、１番目の用語評価情報群が存在するので、近似ユーザ識別子取得部３３１０は、１番目の用語評価情報群をユーザ情報格納部３３０１から読み出し、当該１番目の用語評価情報群が、ユーザ識別子「ｈｔｔｐ：／／ａｂｃ．ｘｘｘ．ｃｏ．ｊｐ」で識別されるユーザ自身の用語評価情報群であるか否かを判断する。そして、１番目の用語評価情報群が、ユーザ識別子「ｈｔｔｐ：／／ａｂｃ．ｘｘｘ．ｃｏ．ｊｐ」で識別されるユーザ自身の用語評価情報群であるので、２番目の用語評価情報群の処理に移行する。

そして、近似ユーザ識別子取得部３３１０は、ユーザ情報格納部３３０１に２番目の用語評価情報群が存在するか否かを判断する。そして、２番目の用語評価情報群が存在するので、近似ユーザ識別子取得部３３１０は、２番目の用語評価情報群をユーザ情報格納部３３０１から読み出し、当該２番目の用語評価情報群が、ユーザ識別子「ｈｔｔｐ：／／ａｂｃ．ｘｘｘ．ｃｏ．ｊｐ」で識別されるユーザ自身の用語評価情報群であるか否かを判断する。ここで、２番目の用語評価情報群は、ユーザ識別子「ｈｔｔｐ：／／ａｂｃ．ｘｘｘ．ｃｏ．ｊｐ」で識別されるユーザ自身の用語評価情報群ではないと判断し、以下のように、２番目の用語評価情報群とユーザ識別子「ｈｔｔｐ：／／ａｂｃ．ｘｘｘ．ｃｏ．ｊｐ」で識別されるユーザ自身の用語評価情報との近似度を算出する。つまり、近似ユーザ識別子取得部３３１０は、ユーザの用語評価情報群からベクトルデータ（５、−４、−３、・・・）を構成する。そして、近似ユーザ識別子取得部３３１０は、同様に、読み出した２番目の用語評価情報群からベクトルデータ（−２、３、５、・・・）を構成する。そして、近似ユーザ識別子取得部３３１０は、２つのベクトルデータの各要素の差の平均値を算出する、とする。つまり、近似ユーザ識別子取得部３３１０は、近似度の算出式「ｆ＝（｜ｉ１−ｊ１｜＋｜ｉ２−ｊ２｜＋｜ｉ３−ｊ３｜＋・・・｜ｉｎ−ｊｎ｜）／ｎ」の情報を予め格納しており、かかる算出式の情報を読み出し、各ベクトルデータの要素の値を代入し、算出式の演算を実行する。なお、上記算出式において、一のベクトルデータを（ｉ１、ｉ２、ｉ３、・・・、ｉｎ）、比較する他のベクトルデータを（ｊ１、ｊ２、ｊ３、・・・、ｊｎ）である、とする。

そして、近似ユーザ識別子取得部３３１０は、ユーザの用語評価情報群のベクトルデータ（５、−４、−３、・・・）と、２番目の用語評価情報群のベクトルデータ（−２、３、５、・・・）の値を、上記の算出式に代入し、「４．５」を得て、メモリ上に配置した、とする。そして、近似ユーザ識別子取得部３３１０は、近似するか否かを判断するための閾値「１．０」を読み出し、「４．５」は「１．０」より大きいので、両者は近似しない、と判断する。なお、近似ユーザ識別子取得部３３１０は、近似度が閾値「１．０」以下の場合には、両用語評価情報群は近似し、近似度が閾値「１．０」より大きい場合には、両用語評価情報群は近似しない、と判断する、とする。

次に、近似ユーザ識別子取得部３３１０は、ユーザ情報格納部３３０１に３番目の用語評価情報群が存在するか否かを判断する。そして、３番目の用語評価情報群が存在するので、近似ユーザ識別子取得部３３１０は、３番目の用語評価情報群を読み出し、当該３番目の用語評価情報群が、ユーザ識別子「ｈｔｔｐ：／／ａｂｃ．ｘｘｘ．ｃｏ．ｊｐ」で識別されるユーザ自身の用語評価情報群であるか否かを判断する。ここで、３番目の用語評価情報群は、ユーザ識別子「ｈｔｔｐ：／／ａｂｃ．ｘｘｘ．ｃｏ．ｊｐ」で識別されるユーザ自身の用語評価情報群ではないと判断し、以下のように、３番目の用語評価情報群とユーザ識別子「ｈｔｔｐ：／／ａｂｃ．ｘｘｘ．ｃｏ．ｊｐ」で識別されるユーザ自身の用語評価情報との近似度を算出する。つまり、近似ユーザ識別子取得部３３１０は、ユーザの用語評価情報群からベクトルデータ（５、−４、−３、・・・）を構成する。そして、近似ユーザ識別子取得部３３１０は、同様に、読み出した３番目の用語評価情報群からベクトルデータ（−５、０、５、・・・）を構成する。そして、近似ユーザ識別子取得部３３１０は、２つのベクトルデータの各要素の差の平均値を算出する、とする。つまり、近似ユーザ識別子取得部３３１０は、上記と同様のアルゴリズムで、近似度を「５．１」と算出した、とする。そして、近似ユーザ識別子取得部３３１０は、近似するか否かを判断するための閾値「１．０」を読み出し、「５．１」は「１．０」より大きいので、両者は近似しない、と判断する。

次に、近似ユーザ識別子取得部３３１０は、ユーザ情報格納部３３０１に４番目の用語評価情報群が存在するか否かを判断する。そして、４番目の用語評価情報群が存在するので、近似ユーザ識別子取得部３３１０は、４番目の用語評価情報群を読み出し、当該４番目の用語評価情報群が、ユーザ識別子「ｈｔｔｐ：／／ａｂｃ．ｘｘｘ．ｃｏ．ｊｐ」で識別されるユーザ自身の用語評価情報群であるか否かを判断する。ここで、４番目の用語評価情報群は、ユーザ識別子「ｈｔｔｐ：／／ａｂｃ．ｘｘｘ．ｃｏ．ｊｐ」で識別されるユーザ自身の用語評価情報群ではないと判断し、以下のように、４番目の用語評価情報群とユーザ識別子「ｈｔｔｐ：／／ａｂｃ．ｘｘｘ．ｃｏ．ｊｐ」で識別されるユーザ自身の用語評価情報との近似度を算出する。つまり、近似ユーザ識別子取得部３３１０は、ユーザの用語評価情報群からベクトルデータ（５、−４、−３、・・・）を構成する。そして、近似ユーザ識別子取得部３３１０は、同様に、読み出した４番目の用語評価情報群からベクトルデータ（４、５、−１、・・・）を構成する。そして、近似ユーザ識別子取得部３３１０は、２つのベクトルデータの各要素の差の平均値を算出する、とする。つまり、近似ユーザ識別子取得部３３１０は、上記と同様のアルゴリズムで、近似度を「３．６」と算出した、とする。そして、近似ユーザ識別子取得部３３１０は、近似するか否かを判断するための閾値「１．０」を読み出し、「３．６」は「１．０」より大きいので、両者は近似しない、と判断する。

次に、近似ユーザ識別子取得部３３１０は、ユーザ情報格納部３３０１に５番目の用語評価情報群が存在するか否かを判断する。そして、５番目の用語評価情報群が存在するので、近似ユーザ識別子取得部３３１０は、５番目の用語評価情報群を読み出し、当該５番目の用語評価情報群が、ユーザ識別子「ｈｔｔｐ：／／ａｂｃ．ｘｘｘ．ｃｏ．ｊｐ」で識別されるユーザ自身の用語評価情報群であるか否かを判断する。ここで、５番目の用語評価情報群は、ユーザ識別子「ｈｔｔｐ：／／ａｂｃ．ｘｘｘ．ｃｏ．ｊｐ」で識別されるユーザ自身の用語評価情報群ではないと判断し、以下のように、５番目の用語評価情報群とユーザ識別子「ｈｔｔｐ：／／ａｂｃ．ｘｘｘ．ｃｏ．ｊｐ」で識別されるユーザ自身の用語評価情報との近似度を算出する。つまり、近似ユーザ識別子取得部３３１０は、ユーザの用語評価情報群からベクトルデータ（５、−４、−３、・・・）を構成する。そして、近似ユーザ識別子取得部３３１０は、同様に、読み出した５番目の用語評価情報群からベクトルデータ（５、−５、−４、・・・）を構成する。そして、近似ユーザ識別子取得部３３１０は、２つのベクトルデータの各要素の差の平均値を算出する、とする。つまり、近似ユーザ識別子取得部３３１０は、上記と同様のアルゴリズムで、近似度を「０．８」と算出した、とする。そして、近似ユーザ識別子取得部３３１０は、近似するか否かを判断するための閾値「１．０」を読み出し、「０．８」は「１．０」以下であるので、両者は近似する、と判断する。そして、近似ユーザ識別子取得部３３１０は、ユーザ情報格納部３３０１中の５番目のユーザ情報から、ユーザ情報識別子「ｈｔｔｐ：／／ｐｐｐ．ｒｒｒ．ｃｏ．ｊｐ」を読み出す。

以後、同様に、近似ユーザ識別子取得部３３１０は、ユーザ情報格納部３３０１中のすべての用語評価情報群をチェックし、ユーザ識別子「ｈｔｔｐ：／／ａｂｃ．ｘｘｘ．ｃｏ．ｊｐ」で識別されるユーザ自身の用語評価情報群と類似するか否かを判断し、類似する用語評価情報群に対応するユーザ情報識別子を取得する。その結果、近似ユーザ識別子取得部３３１０は、このユーザ識別子「ｈｔｔｐ：／／ｐｐｐ．ｒｒｒ．ｃｏ．ｊｐ」を含む３つのユーザ識別子（例えば、「ｈｔｔｐ：／／ｐｐｐ．ｒｒｒ．ｃｏ．ｊｐ」、「１２３４」、「ｔａｎａｋａ＠ｃｃ．ｃｏ．ｊｐ」）を取得し、メモリ上に配置した、とする。なお、上記の処理において、近似ユーザ識別子取得部３３１０は、ユーザの用語評価情報群からベクトルデータ（５、−４、−３、・・・）を構成する処理を、複数回行っているが、一度構成したベクトルデータを二度目以降は利用することがさらに望ましい。なお、ユーザ識別子「１２３４」は、例えば、ＳＮＳのユーザＩＤである。また、ユーザ識別子「ｔａｎａｋａ＠ｃｃ．ｃｏ．ｊｐ」は、メールアドレスである。

次に、文章群取得部３３０５は、取得した３つのユーザ識別子（「ｈｔｔｐ：／／ｐｐｐ．ｒｒｒ．ｃｏ．ｊｐ」、「１２３４」、「ｔａｎａｋａ＠ｃｃ．ｃｏ．ｊｐ」）と対になる文章群を、ユーザ情報格納部３３０１から取得する。

次に、評価取得部１３０７は、取得した文章群を用いて、ユーザが入力した用語「店舗Ｘ」に対する評価を得る。なお、評価を得るための処理は説明済みである。

そして、評価出力部１３０８は、評価取得部１３０７が得た「店舗Ｘ」に対する評価を、情報端末１１に送信する。

次に、情報端末１１の端末情報受信部１１０３は、「店舗Ｘ」に対する評価を受信し、端末出力部１１０５は、当該評価を出力する。評価の出力態様は、問わない。

以上、本実施の形態によれば、自分と類似する嗜好を有する人たちの、ある事象に対する評価を知ることができる。

なお、本実施の形態における情報処理装置を実現するソフトウェアは、以下のようなプログラムである。つまり、このプログラムは、コンピュータを、評価者を特定する情報である評価者特定情報を受け付ける受付部と、１以上の文を有する文章群と、当該文章群を記載したユーザを識別するユーザ識別子とを有するユーザ情報を格納している記憶媒体から、前記評価者特定情報で特定される評価者が記載した文章群を取得する文章群取得部と、前記文章群取得部が取得した文章群が有する１以上の文から、評価の対象物である評価対象を取得する評価対象取得部と、前記評価対象を含む１以上の文の中から１以上の評価語を取得し、当該１以上の評価語と、評価対象の良し悪しに関する用語である評価語を有する評価情報を用いて、評価を取得する評価取得部と、前記評価取得部が取得した評価対象の評価を出力する評価出力部として機能させるためのプログラムである。

また、上記プログラムにおいて、前記ユーザ情報は、ユーザを識別するユーザ識別子と、用語と当該用語に対する前記ユーザの評価の組である1以上の用語評価情報である用語評価情報群と、文章群とを有し、前記受付部は、ユーザ識別子を受け付け、前記受付部が受け付けたユーザ識別子で識別されるユーザを除く他のユーザを識別する1以上のユーザ識別子と対になる1以上の用語評価情報群から、前記受付部が受け付けたユーザ識別子と対になる用語評価情報群に近似する用語評価情報群を決定し、当該近似する用語評価情報群と対になる1以上のユーザ識別子を取得する近似ユーザ識別子取得部をさらに具備し、前記文章群取得部は、前記近似ユーザ識別子取得部が取得した1以上の各ユーザ識別子を含むユーザ情報が有する文章群を取得するものとして、コンピュータを機能させるためのプログラムであることは好適である。

また、上記の実施の形態において、ある特定の層やグループに属する人たちの、ある事象についての評価を知ることができる情報処理システムについて説明した。ここで、情報端末１１のユーザは、図４１に示す入力画面から、評価を知りたい人格（大衆、知人、同様の嗜好の者、権威者のうちのいずれか）を選択しても良い。そして、図４１に示す入力画面では、評価対象も「店舗Ｘ」と入力している。そして、図４１において、知人、同様の嗜好の者、権威者が選択されている。知人は実施の形態２、同様の嗜好の者は実施の形態３、権威者は実施の形態１で、それぞれの評価の取得方法を説明した。なお、評価を知りたい人格が「大衆」である場合、例えば、情報処理装置は、情報処理装置が取得でき得るすべての文章群を対象にして、事象に対する評価を取得する。また、評価を知りたい人格が「大衆」である場合、例えば、情報処理装置は、権威者を除いたユーザが記載したすべての文章群を対象にして、事象に対する評価を取得しても良い。

かかる場合、情報処理システムの受付部は、人格を示す情報（大衆（例えば「１」）、知人（例えば「２」）、同様の嗜好の者（例えば「３」）、権威者（例えば「４」）のうちのいずれか）をも受け付け、受け付けた人格を示す情報に応じて、上記の実施の形態において説明した情報処理装置の処理を行えばよい。

情報端末１１のユーザが図４１に示す入力画面により、「店舗Ｘ」の評価の取得を行った場合、情報処理装置は、実施の形態１、２、３で説明した処理を行い、３つの人格における評価を取得し、情報端末１１に送信する。情報端末１１は、３つの人格における評価を受信し、出力する。かかる出力例が図４２である。図４２において、「店舗Ｘ」の知人の評価、「店舗Ｘ」の価値基準が一致する人の評価、「店舗Ｘ」の「ラーメン」の権威者の評価が表示されている。

また、図４３は、本明細書で述べたプログラムを実行して、上述した実施の形態の情報処理装置等を実現するコンピュータの外観を示す。上述の実施の形態は、コンピュータハードウェア及びその上で実行されるコンピュータプログラムで実現され得る。図４３は、このコンピュータシステム３４０の概観図であり、図４４は、コンピュータシステム３４０のブロック図である。

図４３において、コンピュータシステム３４０は、ＦＤ（ＦｌｅｘｉｂｌｅＤｉｓｋ）ドライブ、ＣＤ−ＲＯＭ（ＣｏｍｐａｃｔＤｉｓｋＲｅａｄＯｎｌｙＭｅｍｏｒｙ）ドライブを含むコンピュータ３４１と、キーボード３４２と、マウス３４３と、モニタ３４４とを含む。

図４４において、コンピュータ３４１は、ＦＤドライブ３４１１、ＣＤ−ＲＯＭドライブ３４１３に加えて、ＣＰＵ（ＣｅｎｔｒａｌＰｒｏｃｅｓｓｉｎｇＵｎｉｔ）３４１３と、ＣＤ−ＲＯＭドライブ３４１３及びＦＤドライブ３４１１に接続されたバス３４１４と、ブートアッププログラム等のプログラムを記憶するためのＲＯＭ（Ｒｅａｄ−ＯｎｌｙＭｅｍｏｒｙ）３４１５と、ＣＰＵ３４１３に接続され、アプリケーションプログラムの命令を一時的に記憶するとともに一時記憶空間を提供するためのＲＡＭ（ＲａｎｄｏｍＡｃｃｅｓｓＭｅｍｏｒｙ）３４１６と、アプリケーションプログラム、システムプログラム、及びデータを記憶するためのハードディスク３４１７とを含む。ここでは、図示しないが、コンピュータ３４１は、さらに、ＬＡＮへの接続を提供するネットワークカードを含んでも良い。

コンピュータシステム３４０に、上述した実施の形態の情報処理装置等の機能を実行させるプログラムは、ＣＤ−ＲＯＭ３５０１、またはＦＤ３５０２に記憶されて、ＣＤ−ＲＯＭドライブ３４１３またはＦＤドライブ３４１１に挿入され、さらにハードディスク３４１７に転送されても良い。これに代えて、プログラムは、図示しないネットワークを介してコンピュータ３４１に送信され、ハードディスク３４１７に記憶されても良い。プログラムは実行の際にＲＡＭ３４１６にロードされる。プログラムは、ＣＤ−ＲＯＭ３５０１、ＦＤ３５０２またはネットワークから直接、ロードされても良い。

プログラムは、コンピュータ３４１に、上述した実施の形態の情報処理装置等の機能を実行させるオペレーティングシステム（ＯＳ）、またはサードパーティープログラム等は、必ずしも含まなくても良い。プログラムは、制御された態様で適切な機能（モジュール）を呼び出し、所望の結果が得られるようにする命令の部分のみを含んでいれば良い。コンピュータシステム３４０がどのように動作するかは周知であり、詳細な説明は省略する。

なお、上記プログラムにおいて、情報を送信する送信ステップや、情報を受信する受信ステップなどでは、ハードウェアによって行われる処理、例えば、送信ステップにおけるモデムやインターフェースカードなどで行われる処理（ハードウェアでしか行われない処理）は含まれない。

また、上記プログラムを実行するコンピュータは、単数であってもよく、複数であってもよい。すなわち、集中処理を行ってもよく、あるいは分散処理を行ってもよい。

また、上記各実施の形態において、一の装置に存在する２以上の通信手段（端末情報送信部、端末情報受信部など）は、物理的に一の媒体で実現されても良いことは言うまでもない。

また、上記各実施の形態において、各処理（各機能）は、単一の装置（システム）によって集中処理されることによって実現されてもよく、あるいは、複数の装置によって分散処理されることによって実現されてもよい。

本発明は、以上の実施の形態に限定されることなく、種々の変更が可能であり、それらも本発明の範囲内に包含されるものであることは言うまでもない。

以上のように、本発明にかかる情報処理装置は、ある特定の層やグループ等に属する人たちの、ある事象についての評価を知ることができるという効果を有し、評判解析システム等として有用である。

実施の形態１における情報処理システム１の概念図同情報処理システムのブロック図同情報処理装置のブロック図同情報処理装置のブロック図同情報処理装置の動作について説明するフローチャート同機能素解析の詳細について説明するフローチャート同連結処理の動作について説明するフローチャート同文分割処理の動作について説明するフローチャート同権威判断処理の動作について説明するフローチャート同情報処理装置の動作について説明するフローチャート同解析対象文取得処理の動作について説明するフローチャート同スコア取得処理の動作について説明するフローチャート同スコア変更処理の動作について説明するフローチャート同辞書情報管理表を示す図同ユーザ情報管理表を示す図同文章群を示す図同自然言語処理の例を示す図同ユーザ情報管理表を示す図同評価情報管理表を示す図同変更情報管理表を示す図同抽出タグ情報管理表を示す図同文章群の例を示す図同自然言語処理の例を示す図同自然言語処理の例を示す図同自然言語処理の例を示す図同自然言語処理の例を示す図同スコア算出の例を示す図同評価管理表を示す図同評価の表示例を示す図同広告情報管理表を示す図実施の形態２における情報処理装置のブロック図同情報処理システムの動作について説明するフローチャート同知人管理表を示す図実施の形態３における情報処理装置のブロック図同情報処理装置の動作について説明するフローチャート同情報処理装置の動作について説明するフローチャート同近似度算出方法について説明するフローチャート同ユーザ情報管理表を示す図同ユーザ情報管理表を示す図同ブログ（ウェブページ）の例を示す図同情報端末１１の入力画面の例を示す図同情報端末１１の出力例を示す図同コンピュータシステムの概観図同コンピュータシステムのブロック図

符号の説明

１、２、３情報処理システム
１１情報端末
１２情報管理装置
１３、２３、３３情報処理装置
１１０１端末入力受付部
１１０２端末情報送信部
１１０３端末情報受信部
１１０４端末処理部
１１０５端末出力部
１２０１文章群格納部
１２０２送信要求受信部
１２０３文章群読出部
１２０４文章群送信部
１３０１、３３０１ユーザ情報格納部
１３０２評価情報格納部
１３０３広告情報格納部
１３０４、２３０４、３３０４受付部
１３０５、２３０５、３３０５文章群取得部
１３０６評価対象取得部
１３０７評価取得部
１３０８評価出力部
１３０９文選択部
１３１０出力情報出力部
１３１１広告情報取得部
１３１２広告情報出力部
１３１３情報受信部
１３１４権威判断部
１３１５ユーザ情報構成部
１３１６、３３１６ユーザ情報蓄積部
２３０１知人管理部
３３１０近似ユーザ識別子取得部
１３０６１辞書情報格納手段
１３０６２文分割制御手段
１３０６３評価対象取得手段
１３０７１スコア取得手段
１３０７２評価算出手段
１３０７３変更情報格納手段
１３０７４変更語取得手段
１３０７５評価変更情報取得手段
１３０７６変更スコア算出手段
１３１４１用語取得手段
１３１４２出現頻度取得手段
１３１４３文章群数取得手段
１３１４４更新頻度情報取得手段
１３１４５非リンク数取得手段
１３１４６トラックバック数取得手段
１３１４７コメント数取得手段
１３１４８権威判断手段
１３０６２１要素分割手段
１３０６２２要素連結手段
１３０６２３文字列取得手段

Claims

１以上の文を有する文章群と、当該文章群を記載したユーザを識別するユーザ識別子とを有するユーザ情報を格納し得るユーザ情報格納部と、
評価対象の良し悪しに関する用語である評価語を有する評価情報を１以上格納している評価情報格納部と、
評価者を特定する情報である評価者特定情報を受け付ける受付部と、
前記評価者特定情報で特定される評価者が記載した文章群を、前記ユーザ情報格納部から取得する文章群取得部と、
前記文章群取得部が取得した文章群が有する１以上の文から、評価の対象物である評価対象を取得する評価対象取得部と、
前記評価対象を含む１以上の文の中から１以上の評価語を取得し、当該１以上の評価語を用いて評価を取得する評価取得部と、
前記評価取得部が取得した評価対象の評価を出力する評価出力部を具備する情報処理装置。
前記評価出力部が出力した評価を受け付け、当該評価を用いて、評価対象が含まれる文を取得する文選択部と、
前記文選択部が取得した文を含む出力情報を構成し、出力する出力情報出力部とをさらに具備する請求項１記載の情報処理装置。
前記ユーザ情報は、
文章群とユーザ識別子と、当該文章群が記載された時刻に関する情報である時刻情報とを有し、
前記評価取得部は、
前記時刻情報が示す時刻に対応する各時間幅に対して、１以上の評価語を取得し、当該１以上の評価語を用いて評価の遷移を取得し、
前記文選択部は、
前記評価の遷移から、一定以上の評価の上昇が見られる評価対象が含まれる文の一部を取得する請求項２記載の情報処理装置。
広告情報を格納している広告情報格納部と、
前記評価出力部が出力した評価を受け付け、当該評価を用いて、評価対象を選択し、当該評価対象に対応する広告情報を取得する広告情報取得部と、
前記広告情報取得部が取得した広告情報を出力する広告情報出力部とをさらに具備する請求項１記載の情報処理装置。
前記ユーザ情報は、
文章群とユーザ識別子と、当該文章群が記載された時刻に関する情報である時刻情報とを有し、
前記評価取得部は、
前記時刻情報が示す時刻に対応する各時間幅に対して、１以上の評価語を取得し、当該１以上の評価語を用いて評価の遷移を取得し、
前記広告情報取得部は、
前記評価の遷移から、一定以上の評価の上昇が見られる評価対象を選択し、当該評価対象に対応する広告情報を取得する請求項４記載の情報処理装置。
前記評価対象取得部は、
第一文字列と、文中における前記第一文字列の機能または種類を特定する情報である機能語情報と、前記第一文字列の前に接続され得る文字列の種類を特定する情報である前接続記号と、前記第一文字列の後ろに接続され得る文字列の種類、または区切りであることを示す記号であり、当該記号により区切られた文中における第二文字列の種類を特定する情報である後接続記号とを対に有する辞書情報を１以上格納している辞書情報格納手段と、
前記１以上の各文について、当該各文から区切りであることを示す後接続記号に対する第一文字列を取り出し、当該第一文字列をキーにして、文を２以上の文字列である２以上の第二文字列に区切り、当該第二文字列の最後尾の第一文字列に対応する機能語情報または後接続記号から、前記第二文字列の種類を特定する情報を取得し、当該第二文字列と第二文字列の種類を特定する情報を取得する文分割制御手段と、
前記文分割制御手段が取得した第二文字列の種類から評価対象を含む第二文字列を特定し、当該第二文字列から評価対象を取得する評価対象取得手段とを具備する請求項１から請求項５いずれか記載の情報処理装置。
前記文分割制御手段は、
前記文の先頭から予め決められたサイズ（ｎ文字［ｎは２以上の整数］）の第三文字列を切り出し、メモリ上に配置し、
前記切り出した第三文字列を構成する文字列であって、先頭からｎ文字の文字列から順に、前記辞書情報格納手段に当該文字列が存在するか否かを判断し、ｎ文字の文字列が存在しない場合には、先頭から（ｎ−１）文字の文字列が前記辞書情報格納手段に当該文字列が存在するか否かを判断し、かかる判断を、１文字ずつ文字数を減らして、文字列が存在するまで行い、または、文字列が存在しない場合には、先頭から１文字になるまでかかる判断を行い、
文字列が存在すると判断した場合には、当該文字列に対応する機能語情報と前接続記号と後接続記号とを、前記辞書情報格納手段から読み出し、読み出した機能語情報と前接続記号と後接続記号とを当該文字列に付与し、
文字列が存在しない場合には、１文字の文字列に対して未知語であることを示す情報である未知語情報を付与する要素分割手段と、
前記要素分割手段が未知語情報を付与した連続する未知語でありひらがなの文字を連結し文字列を構成し、かつ連続する未知語であり、ひらがなではない文字を連結し文字列を構成し、
前記連結した文字列、または連結されなかった未知語の文字に対してまとまりであることを示す文字列の種類を特定する情報であるまとまり情報を付与し、
隣接する前記要素分割手段が分割した要素またはまとまり情報が有する、前出の要素またはまとまり情報の後接続記号と、後出の要素またはまとまり情報の前接続記号を読み出し、
当該前出の要素またはまとまり情報の後接続記号と、後出の要素またはまとまり情報の前接続記号から、前出の要素またはまとまり情報と後出の要素またはまとまり情報が連結可能であるか否かを判断し、
連結可能な要素またはまとまり情報を一つの文字列にまとめて、複数の第二文字列を取得する要素連結手段と、
前記要素連結手段が取得した複数の各第二文字列の最後尾の第一文字列に対応する機能語情報または後接続記号から、前記各第二文字列の種類を特定する情報を決定し、
当該複数の各第二文字列の種類を特定する情報と、当該複数の各第二文字列を対にした複数の対の情報をメモリ上に配置する文字列取得手段を具備する請求項６記載の情報処理装置。
前記評価情報は、
評価対象の良し悪しに関する用語である評価語、および良し悪しの程度を示すスコアを対に有し、
前記評価取得部は、
前記評価対象を含む第二文字列を有する文中の他の第二文字列の種類を用いて評価語を含み得る第二文字列を特定し、当該第二文字列が有する評価語を前記評価情報格納部から検索し、当該検索した評価語と対になるスコアを前記評価情報格納部から取得するスコア取得手段と、
前記評価対象取得手段が取得した同一の評価対象についての１以上のスコアを用いて、当該評価対象についての評価を算出する評価算出手段とを具備する請求項１から請求項７いずれか記載の情報処理装置。
前記評価取得部は、
評価語に対する評価の変更を示す言い回しの用語である変更語、および評価を変更するための情報である評価変更情報の対である変更情報を１以上格納している変更情報格納手段と、
評価語から所定以内の文字数の距離内にある変更語を取得する変更語取得手段と、
前記変更語と対になる評価変更情報を取得する評価変更情報取得手段と、
前記スコア取得手段が取得したスコアに対して、前記評価変更情報取得手段が取得した評価変更情報を用いて、スコアを変更し、新たなスコアを算出する変更スコア算出手段とをさらに具備し、
前記評価算出手段は、
前記評価対象取得部が取得した同一の評価対象についての１以上のスコア、および前記変更スコア算出手段が算出した同一の評価対象についての１以上の新たなスコアを用いて、当該評価対象についての評価を算出する請求項８記載の情報処理装置。
前記ユーザ情報格納部は、
ユーザを識別するユーザ識別子と、前記ユーザが権威である対象を示す用語と、当該用語が記載された文の集合であり、前記ユーザが記載した文の集合である文章群と、当該文章群を特定する情報である文章群識別子とを有するユーザ情報を２以上格納しており、
前記文章群取得部は、
前記評価対象に対応する用語と対になる文章群を、前記ユーザ情報格納部から取得する請求項１から請求項９いずれか記載の情報処理装置。
ユーザ識別子と１以上の文章識別子と１以上の文章群を受信する情報受信部と、
前記情報受信部が受信した１以上の文章群であり、前記ユーザ識別子で識別されるユーザが記載した文章群から、用語の出現頻度を取得し、当該出現頻度を用いて、前記ユーザが前記用語に対応する対象に対して権威であるか否かを判断する権威判断部と、
前記権威判断部が、前記ユーザが前記用語に対応する事象に対して権威者であると判断した場合、前記ユーザ識別子と、前記用語と、前記文章群識別子を用いて、ユーザ情報を構成するユーザ情報構成部と、
前記ユーザ情報構成部が構成したユーザ情報を、前記ユーザ情報格納部に蓄積するユーザ情報蓄積部をさらに具備する請求項１０記載の情報処理装置。
前記権威判断部は、
前記ユーザ識別子で識別されるユーザが記載した文章群から、前記用語の出現頻度を取得する出現頻度取得手段と、
すべての文章群に対して、前記用語が出現する文章群の数を取得する文章群数取得手段と、
前記出現頻度と前記文章群の数を用いて、前記ユーザが前記用語に対応する対象に対して権威であるか否かを判断する権威判断手段を具備する請求項１１記載の情報処理装置。
前記文章群はブログであり、
前記権威判断部は、
前記ユーザ識別子で識別されるユーザが記載した文章群から、前記用語の出現頻度を取得する出現頻度取得手段と、
前記ユーザ識別子で識別されるユーザが記載したブログの更新頻度の情報を取得する更新頻度情報取得手段と、
前記出現頻度と前記更新頻度の情報を用いて、前記ユーザが前記用語に対応する対象に対して権威であるか否かを判断する権威判断手段を具備する請求項１１記載の情報処理装置。
前記文章群はブログであり、
前記権威判断部は、
前記ユーザ識別子で識別されるユーザが記載した文章群から、前記用語の出現頻度を取得する出現頻度取得手段と、
前記ブログがリンクを張られている数である非リンク数を取得する非リンク数取得手段と、
前記出現頻度と前記非リンク数を用いて、前記ユーザが前記用語に対応する対象に対して権威であるか否かを判断する権威判断手段を具備する請求項１１記載の情報処理装置。
前記文章群はブログであり、
前記権威判断部は、
前記ユーザ識別子で識別されるユーザが記載した文章群から、前記用語の出現頻度を取得する出現頻度取得手段と、
前記ブログのトラックバック数を取得するトラックバック数取得手段と、
前記出現頻度と前記トラックバック数を用いて、前記ユーザが前記用語に対応する対象に対して権威であるか否かを判断する権威判断手段を具備する請求項１１記載の情報処理装置。
前記文章群はブログであり、
前記権威判断部は、
前記ユーザ識別子で識別されるユーザが記載した文章群から、前記用語の出現頻度を取得する出現頻度取得手段と、
前記ブログに対するコメント数を取得するコメント数取得手段と、
前記出現頻度と前記コメント数を用いて、前記ユーザが前記用語に対応する対象に対して権威であるか否かを判断する権威判断手段を具備する請求項１１記載の情報処理装置。
前記権威判断部は、
第一文字列と、文中における前記第一文字列の機能または種類を特定する情報である機能語情報と、前記第一文字列の前に接続され得る文字列の種類を特定する情報である前接続記号と、前記第一文字列の後ろに接続され得る文字列の種類、または区切りであることを示す記号であり、当該記号により区切られた文中における第二文字列の種類を特定する情報である後接続記号とを対に有する辞書情報を１以上格納している辞書情報格納手段と、
前記文章群に含まれる文から区切りであることを示す後接続記号に対する第一文字列を取り出し、当該第一文字列をキーにして、文を２以上の文字列である２以上の第二文字列に区切り、当該第二文字列の最後尾の第一文字列に対応する機能語情報または後接続記号から、前記第二文字列の種類を特定する情報を取得し、当該第二文字列と第二文字列の種類を特定する情報を取得する文分割制御手段と、
前記文分割制御手段が取得した第二文字列の種類から用語を含む第二文字列を特定し、当該第二文字列から用語を取得する用語取得手段と、
前記情報受信部が受信した１以上の文章群であり、前記ユーザ識別子で識別されるユーザが記載した文章群から、前記用語取得手段が取得した用語の出現頻度を取得する出現頻度取得手段と、
前記出現頻度を用いて、前記ユーザが前記用語に対応する対象に対して権威であるか否かを判断する権威判断手段を具備する請求項１０記載の情報処理装置。
前記文分割制御手段は、
前記文をメモリ上に読み出し、当該文の先頭から予め決められたサイズ（ｎ文字［ｎは２以上の整数］）の第三文字列を切り出し、メモリ上に配置し、
前記切り出した第三文字列を構成する文字列であって、先頭からｎ文字の文字列から順に、前記辞書情報格納手段に当該文字列が存在するか否かを判断し、ｎ文字の文字列が存在しない場合には、先頭から（ｎ−１）文字の文字列が前記辞書情報格納手段に存在するか否かを判断し、かかる判断を、１文字ずつ文字数を減らして、文字列が存在するまで行い、または、文字列が存在しない場合には、先頭から１文字になるまでかかる判断を行い、
文字列が存在すると判断した場合には、当該文字列に対応する機能語情報と前接続記号と後接続記号とを、前記辞書情報格納手段から読み出し、読み出した機能語情報と前接続記号と後接続記号とを当該文字列に付与し、
文字列が存在しない場合には、１文字の文字列に対して未知語であることを示す情報である未知語情報を付与する要素分割手段と、
前記要素分割手段が未知語情報を付与した連続する未知語であり、ひらがなの文字を連結し文字列を構成し、かつ連続する未知語であり、ひらがなではない文字を連結し文字列を構成し、
前記連結した文字列、または連結されなかった未知語の文字に対してまとまりであることを示す文字列の種類を特定する情報であるまとまり情報を付与し、
隣接する２つの、前記要素分割手段が分割した要素またはまとまり情報を読み出し、
当該読み出した要素またはまとまり情報のうち、前出の要素またはまとまり情報の後接続記号と、後出の要素またはまとまり情報の前接続記号から、前出の要素またはまとまり情報と後出の要素またはまとまり情報が連結可能であるか否かを判断し、
連結可能な要素またはまとまり情報を一つの文字列にまとめて、当該まとめた文字列である第二文字列を複数取得する要素連結手段と、
前記要素連結手段が取得した複数の各第二文字列の最後尾の第一文字列に対応する機能語情報または後接続記号から、前記各第二文字列の種類を特定する情報を決定し、
当該複数の各第二文字列の種類を特定する情報と、当該複数の各第二文字列を対にした複数の対の情報をメモリ上に配置する文字列取得手段を具備する請求項１７記載の情報処理装置。
第一のユーザ識別子と、第一のユーザ識別子で識別されるユーザの知人を識別する第二のユーザ識別子を１以上有する情報である知人情報を１以上の格納している知人管理部をさらに具備し、
前記受付部は、
ユーザ識別子を受け付け、
前記文章群取得部は、
前記受付部が受け付けたユーザ識別子と対になる第二のユーザ識別子を含むユーザ情報が有する文章群を取得する請求項１から請求項９いずれか記載の情報処理装置。
前記ユーザ情報格納部は、
ユーザを識別するユーザ識別子と、用語と当該用語に対する前記ユーザの評価の組である１以上の用語評価情報である用語評価情報群と、文章群とを有するユーザ情報を２以上格納しており、
前記受付部は、
ユーザ識別子を受け付け、
前記受付部が受け付けたユーザ識別子で識別されるユーザを除く他のユーザを識別する１以上のユーザ識別子と対になる１以上の用語評価情報群から、前記受付部が受け付けたユーザ識別子と対になる用語評価情報群に近似する用語評価情報群を決定し、当該近似する用語評価情報群と対になる１以上のユーザ識別子を取得する近似ユーザ識別子取得部をさらに具備し、
前記文章群取得部は、
前記近似ユーザ識別子取得部が取得した１以上の各ユーザ識別子を含むユーザ情報が有する文章群を取得する請求項１から請求項９いずれか記載の情報処理装置。
ユーザ識別子と１以上の文章識別子と１以上の文章群を受信する情報受信部をさらに具備し、
前記評価対象取得部は、前記情報受信部が受信した１以上の文章群が有する１以上の文からも、評価の対象物である評価対象を１以上取得し、
前記評価取得部が取得した１以上の各評価対象を前記用語とし、当該評価対象の評価を評価情報として、１以上の用語評価情報を取得し、当該１以上の用語評価情報から用語評価情報群を構成し、当該用語評価情報群を前記ユーザ情報格納部に蓄積するユーザ情報蓄積部をさらに具備する請求項２０記載の情報処理装置。
前記文分割制御部は、
前記文格納部の文をメモリ上に読み出し、当該文の先頭から予め決められたサイズ（ｎ文字［ｎは２以上の整数］）の第三文字列を切り出し、メモリ上に配置し、
前記切り出した第三文字列を構成する文字列であって、先頭からｎ文字の文字列から順に、前記辞書情報格納手段に当該文字列が存在するか否かを判断し、ｎ文字の文字列が存在しない場合には、先頭から（ｎ−１）文字の文字列が前記辞書情報格納手段に存在するか否かを判断し、かかる判断を、１文字ずつ文字数を減らして、文字列が存在するまで行い、または、文字列が存在しない場合には、先頭から１文字になるまでかかる判断を行い、
文字列が存在すると判断した場合には、当該文字列に対応する機能語情報と前接続記号と後接続記号とを、前記辞書情報格納手段から読み出し、読み出した機能語情報と前接続記号と後接続記号とを当該文字列に付与し、
文字列が存在しない場合には、１文字の文字列に対して未知語であることを示す情報である未知語情報を付与する要素分割手段と、
前記要素分割手段が未知語情報を付与した連続する未知語であり、ひらがなの文字を連結し文字列を構成し、かつ連続する未知語であり、ひらがなではない文字を連結し文字列を構成し、
前記連結した文字列、または連結されなかった未知語の文字に対してまとまりであることを示す文字列の種類を特定する情報であるまとまり情報を付与し、
隣接する２つの、前記要素分割手段が分割した要素またはまとまり情報を読み出し、
当該読み出した要素またはまとまり情報のうち、前出の要素またはまとまり情報の後接続記号と、後出の要素またはまとまり情報の前接続記号から、前出の要素またはまとまり情報と後出の要素またはまとまり情報が連結可能であるか否かを判断し、
連結可能な要素またはまとまり情報を一つの文字列にまとめて、当該まとめた文字列である第二文字列を複数の取得する要素連結手段と、
前記要素連結手段が取得した複数の各第二文字列の最後尾の第一文字列に対応する機能語情報または後接続記号から、前記各第二文字列の種類を特定する情報を決定し、
当該複数の各第二文字列の種類を特定する情報と、当該複数の各第二文字列を対にした複数の対の情報をメモリ上に配置する文字列取得手段を具備する請求項２１記載の情報処理装置。
評価語に対する評価の変更を示す言い回しの用語である変更語、および評価を変更するための情報である評価変更情報の対である変更情報を１以上格納している変更情報格納部と、
評価語から所定以内の文字数の距離内にある変更語を取得する変更語取得部と、
前記変更語と対になる評価変更情報を取得する評価変更情報取得部と、
前記スコア取得部が取得したスコアに対して、前記評価変更情報取得部が取得した評価変更情報を用いて、スコアを変更し、新たなスコアを算出する変更スコア算出部とをさらに具備し、
前記評価算出部は、
前記評価対象取得部が取得した同一の評価対象についての１以上のスコア、および前記変更スコア算出部が算出した同一の評価対象についての１以上の新たなスコアを用いて、当該評価対象についての評価を算出する請求項２１または請求項２２記載の情報処理装置。
前記受付部は、
２以上の評価者特定情報から、ユーザにより選択された一の評価者特定情報を受け付ける請求項１から請求項２３いずれか記載の情報処理装置。
前記受付部は、
評価対象をも受け付ける請求項１から請求項２３いずれか記載の情報処理装置。
受付部、文章群取得部、評価対象取得部、評価取得部、および評価出力部により実現される情報処理方法であって、
前記受付部により、評価者を特定する情報である評価者特定情報を受け付ける受付ステップと、
前記文章群取得部により、１以上の文を有する文章群と、当該文章群を記載したユーザを識別するユーザ識別子とを有するユーザ情報を格納している記憶媒体から、前記評価者特定情報で特定される評価者が記載した文章群を取得する文章群取得ステップと、
前記評価対象取得部により、前記文章群取得ステップで取得された文章群が有する１以上の文から、評価の対象物である評価対象を取得する評価対象取得ステップと、
前記評価取得部により、前記評価対象を含む１以上の文の中から１以上の評価語を取得し、当該１以上の評価語と、評価対象の良し悪しに関する用語である評価語を有する評価情報を用いて、評価を取得する評価取得ステップと、
前記評価出力部により、前記評価取得ステップで取得された評価対象の評価を出力する評価出力ステップを具備する情報処理方法。
前記ユーザ情報は、
ユーザを識別するユーザ識別子と、前記ユーザが権威である対象を示す用語と、当該用語が記載された文の集合であり、前記ユーザが記載した文の集合である文章群と、当該文章群を特定する情報である文章群識別子とを有し、
前記文章群取得部は、
前記評価対象に対応する用語と対になる文章群を、前記記憶媒体から取得する請求項２６記載の情報処理方法。
前記受付部は、
ユーザ識別子を受け付け、
前記文章群取得部は、
第一のユーザ識別子と、第一のユーザ識別子で識別されるユーザの知人を識別する第二のユーザ識別子を１以上有する情報である１以上の知人情報が格納されている記憶媒体から、前記受付部が受け付けたユーザ識別子と対になる第二のユーザ識別子を取得し、当該第二のユーザ識別子を含むユーザ情報が有する文章群を取得する請求項２６記載の情報処理方法。
さらに近似ユーザ識別子取得部により実現される請求項２６記載の情報処理方法であって、
前記ユーザ情報は、
ユーザを識別するユーザ識別子と、用語と当該用語に対する前記ユーザの評価の組である１以上の用語評価情報である用語評価情報群と、文章群とを有し、
前記受付ステップは、
ユーザ識別子を受け付け、
前記近似ユーザ識別子取得部により、前記受付ステップで受け付けたユーザ識別子で識別されるユーザを除く他のユーザを識別する１以上のユーザ識別子と対になる１以上の用語評価情報群から、前記受付ステップで受け付けたユーザ識別子と対になる用語評価情報群に近似する用語評価情報群を決定し、当該近似する用語評価情報群と対になる１以上のユーザ識別子を取得する近似ユーザ識別子取得ステップをさらに具備し、
前記文章群取得ステップは、
前記近似ユーザ識別子取得ステップで取得した１以上の各ユーザ識別子を含むユーザ情報が有する文章群を取得する請求項２６記載の情報処理方法。
コンピュータを、
評価者を特定する情報である評価者特定情報を受け付ける受付部と、
１以上の文を有する文章群と、当該文章群を記載したユーザを識別するユーザ識別子とを有するユーザ情報を格納している記憶媒体から、前記評価者特定情報で特定される評価者が記載した文章群を取得する文章群取得部と、
前記文章群取得部が取得した文章群が有する１以上の文から、評価の対象物である評価対象を取得する評価対象取得部と、
前記評価対象を含む１以上の文の中から１以上の評価語を取得し、当該１以上の評価語と、評価対象の良し悪しに関する用語である評価語を有する評価情報を用いて、評価を取得する評価取得部と、
前記評価取得部が取得した評価対象の評価を出力する評価出力部として機能させるためのプログラム。
前記ユーザ情報は、
ユーザを識別するユーザ識別子と、前記ユーザが権威である対象を示す用語と、当該用語が記載された文の集合であり、前記ユーザが記載した文の集合である文章群と、当該文章群を特定する情報である文章群識別子とを有し、
前記文章群取得部は、
前記評価対象に対応する用語と対になる文章群を、前記記憶媒体から取得するものとしてコンピュータを機能させるための請求項３０記載のプログラム。
前記受付部は、
ユーザ識別子を受け付け、
前記文章群取得部は、
第一のユーザ識別子と、第一のユーザ識別子で識別されるユーザの知人を識別する第二のユーザ識別子を１以上有する情報である１以上の知人情報が格納されている記憶媒体から、前記受付部が受け付けたユーザ識別子と対になる第二のユーザ識別子を取得し、当該第二のユーザ識別子を含むユーザ情報が有する文章群を取得するものとして、コンピュータを機能させるための請求項３０記載のプログラム。
前記ユーザ情報は、
ユーザを識別するユーザ識別子と、用語と当該用語に対する前記ユーザの評価の組である１以上の用語評価情報である用語評価情報群と、文章群とを有し、
前記受付部は、
ユーザ識別子を受け付け、
前記受付部が受け付けたユーザ識別子で識別されるユーザを除く他のユーザを識別する１以上のユーザ識別子と対になる１以上の用語評価情報群から、前記受付部が受け付けたユーザ識別子と対になる用語評価情報群に近似する用語評価情報群を決定し、当該近似する用語評価情報群と対になる１以上のユーザ識別子を取得する近似ユーザ識別子取得部をさらに具備し、
前記文章群取得部は、
前記近似ユーザ識別子取得部が取得した１以上の各ユーザ識別子を含むユーザ情報が有する文章群を取得するものとして、コンピュータを機能させるための請求項３０記載のプログラム。