JP6900826B2 - 表示制御プログラム、表示制御方法、および情報処理装置 - Google Patents

Description

本発明は、表示制御プログラム、表示制御方法、および情報処理装置に関する。

従来、テキストデータの分析方法として、収集したテキストデータを単語や文節で区切り、単語や文節の出現頻度や相関などを解析して有用な情報を取り出すテキストマイニングが知られている。また、テキストマイニングによって取り出された単語間の共起関係を表す情報を表示する技術がある。

先行技術としては、例えば、タグクラウド／タグマップ上で興味があるタグの近い場所をマウスでクリックすると、複数のタグに関連するコンテンツを検索する装置がある。また、単一の注目データを極座標系の中心に配置し、各データ間の関係強度を、注目データと他の非注目データに関しては動径長、非注目データ同士に関しては２点のなす中心角になるように配置する技術がある。

また、グループ化したテキストデータを階層化して表示可能なツリー構造を形成し、ツリー構造で表示したグループまたは各グループの階層の中から選択した対象を分析して分析結果を出力する方法の当該分析において、単語間の係り受け関係を抽出する技術がある。また、情報群から抽出した複数の情報要素の間の関連度に応じて各情報要素間を接続する関係線の属性を特定し、各情報要素のカテゴリを特定し、当該カテゴリに応じて、各情報要素間の関連度および各関係線の属性の少なくともいずれかを更新する技術がある。

特開２０１０−１４０２７５号公報 特開２００７−２４９６４１号公報 特開２００４−０２１４４５号公報 特開２００７−２０６７７１号公報

しかしながら、従来技術では、単語間の関係性を可視化した情報を利用して分析を行うに際し、分析者の知識やスキルによっては、分析に有益な情報を得ることができないことがある。例えば、単語間の共起関係を表すマップを用いて消費者の定性分析を行う場合、各単語（商品名、ブランド名など）や単語間の関係性から買い物傾向などを分析者が読み取ることになり、分析者に知識やスキルがない場合には、分析に有益な情報を得ることができないことがある。

一つの側面では、本発明は、分析に有益な情報を簡単に得ることを目的とする。

１つの実施態様では、表示エリアに表示された複数の単語のうち、一または複数の単語の指定を受け付けると、少なくとも単語を含むテキストを属性に対応付けて記憶する記憶部を参照して、指定された前記一または複数の単語のいずれかを含むテキストに対応付けられた属性を特定し、特定した前記属性に応じた情報を前記表示エリアに表示する、表示制御プログラムが提供される。

また、１つの実施態様では、属性の指定を受け付けると、少なくとも単語を含むテキストを属性に対応付けて記憶する記憶部を参照して、表示エリアに表示された複数の単語のうち、指定された前記属性に対応付けられたテキストに含まれる一または複数の単語を特定し、特定した前記一または複数の単語を、表示された前記複数の単語に含まれる他の単語と区別可能に表示する、表示制御プログラムが提供される。

また、１つの実施態様では、第１の属性の指定と、第２の属性の指定とを受け付けると、少なくとも単語を含むテキストを属性に対応付けて記憶する記憶部を参照して、表示エリアに表示された複数の単語のうち、指定された前記第１の属性に対応付けられたテキストに含まれ、かつ、指定された前記第２の属性に対応付けられたテキストに含まれる一または複数の単語を特定するとともに、特定した前記一または複数の単語のいずれかを含むテキストに対応付けられた属性を特定し、特定した前記属性に応じた情報を前記表示エリアに表示する、表示制御プログラムが提供される。

本発明の一側面によれば、分析に有益な情報を簡単に得ることができる。

図１は、実施の形態１にかかる表示制御方法の一実施例を示す説明図である。 図２は、実施の形態１にかかる表示処理システム２００のシステム構成例を示す説明図である。 図３は、サーバＳｖのハードウェア構成例を示すブロック図である。 図４は、端末Ｔｉのハードウェア構成例を示すブロック図である。 図５は、属性ＤＢ２２０の記憶内容の一例を示す説明図である。 図６は、分類ＤＢ２３０の記憶内容の一例を示す説明図である。 図７は、実施の形態１にかかるサーバＳｖの機能的構成例を示すブロック図である。 図８は、マップＭにおいて単語の指定を受け付ける画面例を示す説明図である。 図９は、属性に応じた情報の表示例を示す説明図である。 図１０は、実施の形態１にかかるサーバＳｖの表示制御処理手順の一例を示すフローチャートである。 図１１は、実施の形態２にかかるサーバＳｖの機能的構成例を示すブロック図である。 図１２は、属性の指定を受け付ける画面例を示す説明図である。 図１３は、属性の指定によって得られた単語の表示例を示す説明図（その１）である。 図１４は、分類の指定を受け付ける画面例を示す説明図である。 図１５は、分類の指定によって得られた単語の画面例を示す説明図（その１）である。 図１６Ａは、実施の形態２にかかるサーバＳｖの表示制御処理手順の一例を示すフローチャート（その１）である。 図１６Ｂは、実施の形態２にかかるサーバＳｖの表示制御処理手順の一例を示すフローチャート（その２）である。 図１７は、属性の指定によって得られた単語の表示例を示す説明図（その２）である。 図１８は、分類の指定によって得られた単語の画面例を示す説明図（その２）である。 図１９は、共起関係を用いて表示範囲を決定する方法の一例を示す説明図（その１）である。 図２０は、共起関係を用いて表示範囲を決定する方法の一例を示す説明図（その２）である。 図２１は、実施の形態３にかかるサーバＳｖの表示制御処理手順の一例を示すフローチャートである。 図２２は、実施の形態４にかかるサーバＳｖの機能的構成例を示すブロック図である。 図２３は、実施の形態４にかかる表示制御方法の一実施例を示す説明図である。 図２４は、実施の形態４にかかるサーバＳｖの表示制御処理手順の一例を示すフローチャート（その１）である。 図２５は、実施の形態４にかかるサーバＳｖの表示制御処理手順の一例を示すフローチャート（その２）である。

以下に図面を参照して、本発明にかかる表示制御プログラム、表示制御方法、および情報処理装置の実施の形態を詳細に説明する。

（実施の形態１）
図１は、実施の形態１にかかる表示制御方法の一実施例を示す説明図である。図１において、情報処理装置１００は、記憶部１１０を有し、情報分析を支援するコンピュータである。情報分析としては、例えば、消費者の買い物傾向の分析や買い回り分析などが挙げられる。

図１の例では、情報処理装置１００は、百貨店や複合商業施設など複数の店舗が集まる建物や地域（以下「複合施設Ｘ」という）における、消費者の買い物傾向（嗜好）や買い回り（行動）などの分析を支援するサーバである場合を想定する。

記憶部１１０は、テキストを属性に対応付けて記憶する。テキストは、少なくとも単語を含む文字列や文章などである。テキストに対応する属性は、テキストに含まれる単語に関連する属性であり、例えば、単語が示す商品を購入した消費者や、単語が示す商品やブランドに興味がある消費者を特徴付ける情報である。具体的には、例えば、記憶部１１０は、テキストを、性別および年代に対応付けて表すテキスト属性情報１１１を記憶する。

テキスト属性情報１１１において、テキストは、例えば、複合施設Ｘの店員による日誌などから得られる文書情報であり、具体的には、来店客の趣味や嗜好など接客時に得られた来店客に関する情報である。また、テキストは、来店客に対するアンケートなどから得られる文書情報であってもよい。テキストには、例えば、「ブランドＡ」、「ネックレス」、「ブランドＢ」、「パン」などの来店客が購入した商品や来店客が興味を示した商品やブランドを示す単語が含まれる。

性別は、男性または女性のいずれかを示す。年代は、例えば、１０代から７０代まで１０年間隔で区切った年齢層を示す。性別および年代は、接客時やアンケートなどから得られ、例えば、購入時に百貨店のクレジットカードが使用された場合には当該カードのカード情報から得られる。すなわち、性別および年代は、テキストに含まれる単語が示す商品を購入した消費者や、単語が示す商品やブランドに興味がある消費者を特徴付ける情報である。

ディスプレイ１２０は、各種情報を表示する表示装置である。ディスプレイ１２０は、情報処理装置１００が有していてもよく、また、情報処理装置１００と接続された他のコンピュータが有することにしてもよい。ここでは、ディスプレイ１２０は、情報処理装置１００の制御にしたがって、表示エリア１２１に複数の単語を表示する。

単語の表示は、例えば、マップ１２２によって行われる。マップ１２２は、テキストマイニングに基づいて生成される。テキストマイニングは、収集したテキストデータを単語や文節で区切り、単語や文節の出現頻度や相関などを解析して有用な情報を取り出す技術である。

具体的には、例えば、マップ１２２は、各単語の共起回数に基づいて生成され、共起回数に基づいて得られる単語間の共起関係と、共起関係の強さを可視化したものである（いわゆる、共起マップ）。共起とは、任意の文書や文において、ある単語とある単語が同時に出現することである。共起回数は、ある単語とある単語が同時に出現する回数である。共起関係は、ある単語とある単語が同時に出現する関係である。共起回数は、単語の重要度に応じて重み付けされることとしてもよい。単語の重要度は、単語の出現頻度に応じて求められるものでもよい。ただし、マップ１２２は、既存のいかなる技術を用いて生成されることにしてもよい。

マップ１２２において、例えば、「ブランドＡ」の単語は、「ネックレス」、「ブランドＢ」、「パン」の各単語と共起関係があることを示す。なお、マップ１２２の生成処理は、情報処理装置１００において行われてもよいし、他のコンピュータにおいて行われてもよい。

ここで、マップ１２２において、例えば、「ブランドＡ」、「ブランドＢ」および「パン」といった３つの単語を用いて消費者の買い物傾向を分析するには、分析者が、これらの単語の位置関係などから消費者の特徴や行動の特徴などを読み取ることになる。ところが、分析に有益な情報を得るには分析者のスキルや知識（例えば、商品やブランドの背景知識）を要するため、スキルや知識がない場合には分析に有益な情報を得ることができず、有効な分析を行うことができないことがある。

そこで、実施の形態１では、表示エリア１２１に表示される複数の単語の中からユーザが指定した単語に関連する属性に応じた情報を表示することにより、情報分析を支援する表示制御方法について説明する。以下、情報処理装置１００の処理例について説明する。なお、図１の説明において、（１）〜（３）の各番号は、図１に示す各番号に対応する。

（１）情報処理装置１００は、表示エリア１２１に表示された複数の単語のうち、一または複数の単語の指定を受け付ける。具体的には、例えば、情報処理装置１００は、ディスプレイ１２０に表示されたマップ１２２に表す複数の単語のうち一または複数の単語の指定を受け付ける。ここで、単語の指定は、例えば、ユーザの操作入力により、マップ１２２に表される単語を選択することにより行われる。

ここでは、情報処理装置１００が、マップ１２２に示す複数の単語のうち、「ブランドＡ」、「ブランドＢ」および「パン」の３つの単語の指定を受け付けた場合を想定する。

（２）情報処理装置１００は、記憶部１１０を参照して、指定された一または複数の単語のいずれかを含むテキストに対応付けられた属性を特定する。具体的には、例えば、情報処理装置１００は、テキスト属性情報１１１を参照して、指定された単語を含むテキストを特定し、特定したテキストに対応付けられた属性を特定する。

ここでは、テキスト属性情報１１１から、「ブランドＡ」を含むテキスト１１１ａに対応付けられた「女性」と「３０代」の属性が特定される。また、テキスト属性情報１１１から、「ブランドＢ」を含むテキスト１１１ｂに対応付けられた「女性」と「３０代」の属性が特定される。また、テキスト属性情報１１１から、「パン」を含むテキスト１１１ｃに対応付けられた「女性」と「３０代」の属性が特定される。

このように、情報処理装置１００は、「ブランドＡ」、「ブランドＢ」および「パン」の各単語が指定されると、各単語のいずれかを含むテキストに対応付けられた属性として、「女性」および「３０代」の属性を特定する。

（３）情報処理装置１００は、特定した属性に応じた情報を表示エリア１２１に表示する。具体的には、例えば、情報処理装置１００は、特定した「女性」および「３０代」の属性に応じた属性情報１２３を、マップ１２２とともにディスプレイ１２０に表示する。

属性情報１２３は、「女性」および「３０代」という属性そのものを示す情報としてもよい。また、指定した単語によっては、例えば、特定した属性に「女性」と「男性」のいずれの性別も含まれる場合がある。この場合には、属性情報１２３は、「女性」と「男性」のうち、特定した回数の多いものや、特定した数が所定数以上のものを示す情報としてもよい。

このように、情報処理装置１００は、表示エリア１２１に表示された複数の単語のうち、一または複数の単語の指定を受け付ける。これにより、ユーザは、表示エリア１２１に表示される単語の中から、所望の単語を指定することができる。例えば、ユーザは、消費者の買い物傾向を分析したい商品やブランドを示す単語を指定することができる。

また、情報処理装置１００は、テキスト属性情報１１１を参照して、指定された単語を含むテキストに対応付けられた属性を特定する。これにより、情報処理装置１００は、指定された単語に関連する属性、例えば、性別や年代を特定することができる。

また、情報処理装置１００は、特定した属性に応じた情報を表示エリアに表示する。これにより、情報処理装置１００は、ユーザにより指定された単語に関連する属性に応じた情報を可視化することができる。図１の例では、ユーザにより指定された「ブランドＡ」、「ブランドＢ」および「パン」の単語に共通する属性である「女性」および「３０代」を示す属性情報１２３を表示することができる。

これらのことから、情報処理装置１００によれば、表示エリア１２１に表示される複数の単語のうち、ユーザにより指定された単語に関連する属性に応じた情報を表示することで、指定された単語間の特徴を判断し易くさせることができる。このため、ユーザは、買い物傾向や買い回り分析を行うにあたり、スキルや知識に乏しくても、分析に有益な情報を得ることができる。

図１の例では、ユーザは、「ブランドＡ」、「ブランドＢ」および「パン」の単語に共通する属性である「女性」および「３０代」から、これらのブランドや商品に興味がある消費者の特徴として「３０代の女性」という情報を得ることができる。また、ユーザは、複合施設Ｘにおいて、３０代女性の消費者は「ブランドＡ」、「ブランドＢ」および「パン」の各店舗を回って買い物をする傾向があるという情報を得ることができ、例えば、店舗や商品のレイアウト設計に役立てることができる。

（表示処理システム２００のシステム構成例）
つぎに、実施の形態１にかかる表示処理システム２００のシステム構成例について説明する。表示処理システム２００は、複合施設における消費者の消費傾向等の調査に適用されるコンピュータシステムである。

図２は、実施の形態１にかかる表示処理システム２００のシステム構成例を示す説明図である。図２において、表示処理システム２００は、サーバＳｖと、端末Ｔ１〜Ｔｎ（ｎ：１以上の自然数）と、を含む構成である。表示処理システム２００において、サーバＳｖおよび端末Ｔ１〜Ｔｎは、有線または無線のネットワーク２１０を介して接続される。ネットワーク２１０は、例えば、インターネット、移動体通信網、ＬＡＮ（Ｌｏｃａｌ Ａｒｅａ Ｎｅｔｗｏｒｋ）、ＷＡＮ（Ｗｉｄｅ Ａｒｅａ Ｎｅｔｗｏｒｋ）などである。

以下の説明では、端末Ｔ１〜Ｔｎのうち、任意の端末を「端末Ｔｉ」と表記する場合がある（ｉ＝１，２，…，ｎ）。

サーバＳｖは、属性ＤＢ（Ｄａｔａｂａｓｅ）２２０と、分類ＤＢ２３０と、を有するコンピュータである。各種ＤＢ２２０，２３０の記憶内容については、図５，６を用いて後述する。サーバＳｖは、図１に示した情報処理装置１００の一例である。

端末Ｔｉは、例えば、複合施設を経営する経営会社のスタッフ（ユーザ）が使用するコンピュータである。端末Ｔｉは、例えば、スマートフォン、携帯電話、ＰＨＳ（Ｐｅｒｓｏｎａｌ Ｈａｎｄｙｐｈｏｎｅ Ｓｙｓｔｅｍ）、タブレット型ＰＣ（Ｐｅｒｓｏｎａｌ Ｃｏｍｐｕｔｅｒ）、ノートＰＣ、デスクトップ型ＰＣなどである。

（サーバＳｖのハードウェア構成例）
図３は、サーバＳｖのハードウェア構成例を示すブロック図である。図３において、サーバＳｖは、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）３０１と、メモリ３０２と、Ｉ／Ｆ（Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ）３０３と、ディスクドライブ３０４と、ディスク３０５と、を有する。また、各構成部は、バス３００によってそれぞれ接続される。

ここで、ＣＰＵ３０１は、サーバＳｖの全体の制御を司る。メモリ３０２は、例えば、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）およびフラッシュＲＯＭなどを有する。具体的には、例えば、フラッシュＲＯＭやＲＯＭが各種プログラムを記憶し、ＲＡＭがＣＰＵ３０１のワークエリアとして使用される。メモリ３０２に記憶されるプログラムは、ＣＰＵ３０１にロードされることで、コーディングされている処理をＣＰＵ３０１に実行させる。

Ｉ／Ｆ３０３は、通信回線を通じてネットワーク２１０に接続され、ネットワーク２１０を介して他の装置（例えば、図２に示した端末Ｔｉ）に接続される。そして、Ｉ／Ｆ３０３は、ネットワーク２１０と自装置内部とのインターフェースを司り、他の装置からのデータの入出力を制御する。Ｉ／Ｆ３０３には、例えば、モデムやＬＡＮアダプタなどを採用することができる。

ディスクドライブ３０４は、ＣＰＵ３０１の制御に従ってディスク３０５に対するデータのリード／ライトを制御する。ディスク３０５は、ディスクドライブ３０４の制御で書き込まれたデータを記憶する。ディスク３０５としては、例えば、磁気ディスク、光ディスクなどが挙げられる。

なお、サーバＳｖは、上述した構成部のほかに、例えば、ＳＳＤ（Ｓｏｌｉｄ Ｓｔａｔｅ Ｄｒｉｖｅ）、キーボード、マウス、ディスプレイなどを有することとしてもよい。

（端末Ｔｉのハードウェア構成例）
図４は、端末Ｔｉのハードウェア構成例を示すブロック図である。図４において、端末Ｔｉは、ＣＰＵ４０１と、メモリ４０２と、Ｉ／Ｆ４０３と、ディスプレイ４０４と、入力装置４０５と、を有する。また、各構成部はバス４００によってそれぞれ接続される。

ここで、ＣＰＵ４０１は、端末Ｔｉの全体の制御を司る。メモリ４０２は、例えば、ＲＯＭ、ＲＡＭおよびフラッシュＲＯＭなどを有する。具体的には、例えば、フラッシュＲＯＭやＲＯＭが各種プログラムを記憶し、ＲＡＭがＣＰＵ４０１のワークエリアとして使用される。メモリ４０２に記憶されるプログラムは、ＣＰＵ４０１にロードされることで、コーディングされている処理をＣＰＵ４０１に実行させる。

Ｉ／Ｆ４０３は、通信回線を通じてネットワーク２１０に接続され、ネットワーク２１０を介して他の装置（例えば、図２に示したサーバＳｖ）に接続される。そして、Ｉ／Ｆ４０３は、ネットワーク２１０と自装置内部とのインターフェースを司り、他の装置からのデータの入出力を制御する。

ディスプレイ４０４は、カーソル、アイコンあるいはツールボックスをはじめ、文書、画像、機能情報などのデータを表示する。ディスプレイ４０４は、例えば、液晶ディスプレイ、有機ＥＬ（Ｅｌｅｃｔｒｏｌｕｍｉｎｅｓｃｅｎｃｅ）ディスプレイなどを採用することができる。

入力装置４０５は、文字、数字、各種指示などの入力のためのキーを有し、データの入力を行う。入力装置４０５は、キーボードやマウスなどであってもよく、また、タッチパネル式の入力パッドやテンキーなどであってもよい。

なお、端末Ｔｉは、上述した構成部のほかに、加速度センサ、ジャイロセンサなどの各種センサ、ＨＤＤ（Ｈａｒｄ Ｄｉｓｋ Ｄｒｉｖｅ）、ＳＳＤなどを有することにしてもよい。

（各種ＤＢ２２０，２３０の記憶内容）
つぎに、図５，６を用いて、図２に示したサーバＳｖが有する各種ＤＢ２２０，２３０の記憶内容について説明する。各種ＤＢ２２０，２３０は、例えば、図３に示したメモリ３０２、ディスク３０５などの記憶装置により実現される。

図５は、属性ＤＢ２２０の記憶内容の一例を示す説明図である。図５において、属性ＤＢ２２０は、性別、年代およびテキストのフィールドを有する。各フィールドに情報を設定することにより、属性情報（例えば、属性情報５００−１〜５００−７）がレコードとして記憶される。

ここで、テキストは、複合施設の店舗において店員が作成する日誌などの接客の結果から得られる文書情報であってもよく、また、来店客に対するアンケートなどから得られる文書情報であってもよい。テキストには、例えば、ブランド名や商品名や商品の種類名などの単語が含まれる。

性別および年代は、テキストに含まれる単語に関連する属性の一例である。例えば、性別および年代は、テキストに含まれる単語が示す商品の購入者や、テキストに含まれる単語が示す商品やブランドに興味がある消費者を特徴付ける情報である。性別は、男性または女性のいずれかを示す。年代は、例えば、１０代から７０代まで１０年間隔で区切った年齢層を示す。なお、性別および年代以外の属性としては、例えば、職業、既婚／未婚、居住地域などが挙げられる。

例えば、属性情報５００−１は、テキスト「…ブランドＡを…」と、性別「女性」および年代「３０代」とを対応付けて表す。

図６は、分類ＤＢ２３０の記憶内容の一例を示す説明図である。図６において、分類ＤＢ２３０は、分類および単語のフィールドを有する。各フィールドに情報を設定することで、分類情報（例えば、分類情報６００−１〜６００−１０）がレコードとして記憶される。

ここで、単語は、ブランド名や商品名や商品の種類名などを示す。分類は、各単語が属する種別を示し、例えば、「高級品」、「日用品」、「貴金属」などである。例えば、分類情報６００−１は、分類が「高級品」、単語が「ブランドＡ」を示す。

また、分類情報６００−３は、分類が「高級品」、単語が「パン」を示す。また、分類情報６００−７は、分類が「日用品」、単語が「パン」を示す。すなわち、「パン」のように、同一の単語が複数の分類に対応付けられることもある。同様に、分類情報６００−４および分類情報６００−８に示すように、「アロマ」の単語も複数の分類に対応付けられる。

（実施の形態１にかかるサーバＳｖの機能的構成例）
図７は、実施の形態１にかかるサーバＳｖの機能的構成例を示すブロック図である。図７において、サーバＳｖは、表示制御部７０１と、受付部７０２と、第１特定部７０３と、第２特定部７０４と、判定部７０５と、記憶部７１０と、を含む構成である。表示制御部７０１〜判定部７０５は、制御部となる機能であり、具体的には、例えば、図３に示したメモリ３０２、ディスク３０５などの記憶装置に記憶されたプログラムをＣＰＵ３０１に実行させることにより、または、Ｉ／Ｆ３０３により、その機能を実現する。各機能部の処理結果は、例えば、メモリ３０２、ディスク３０５などの記憶装置に記憶される。記憶部７１０は、例えば、メモリ３０２、ディスク３０５などの記憶装置により実現される。具体的には、例えば、記憶部７１０は、属性ＤＢ２２０（図５参照）および分類ＤＢ２３０（図６参照）を記憶する。

表示制御部７０１は、複数の単語を表示エリアに表示する制御を行う。複数の単語の表示は、例えば、単語間の関係性を可視化したマップＭによって行われる。具体的には、例えば、表示制御部７０１は、テキストマイニングに基づいて生成されたマップＭを用いて、端末Ｔｉのディスプレイ４０４（図４参照）に複数の単語を表示する。

受付部７０２は、表示エリアに表示された複数の単語のうち、一または複数の単語の指定を受け付ける。単語の指定は、例えば、端末Ｔｉにおいて、図４に示した入力装置４０５を用いたユーザの操作入力により、ディスプレイ４０４に表示されたマップＭに表される単語を選択することにより行われる。

具体的には、例えば、端末Ｔｉは、ディスプレイ４０４に表示されたマップＭに表される複数の単語のうち、一または複数の単語の指定を受け付け、受け付けた結果をサーバＳｖに送信する。この場合、受付部７０２は、端末Ｔｉから受け付けた結果を受信することにより、一または複数の単語の指定を受け付ける。

第１特定部７０３は、記憶部７１０を参照して、指定された一または複数の単語のいずれかを含むテキストに対応付けられた属性を特定する。ここで、記憶部７１０は、少なくとも単語を含むテキストを属性に対応付けて記憶する。具体的には、例えば、第１特定部７０３は、属性ＤＢ２２０を参照して、指定された各単語を含むテキストに対応付けられた属性をそれぞれ特定する。

ここで、受付部７０２によって「ブランドＡ」と、「ブランドＢ」と、「ネックレス」との各単語の指定が受け付けられた場合について説明する。この場合、第１特定部７０３は、例えば、属性ＤＢ２２０を参照し、「ブランドＡ」の単語を含むテキスト（属性情報５００−１のテキスト）を特定する。そして、第１特定部７０３は、特定したテキストに対応付けられた性別「女性」と年代「３０代」とを特定する。なお、「ブランドＡ」の単語を含むテキストが複数ある場合、第１特定部７０３は、「ブランドＡ」の単語を含む複数のテキストを特定し、特定した複数のテキストのそれぞれに対応付けられた性別と年代とを特定する。

同様に、「ネックレス」の単語について、第１特定部７０３は、属性ＤＢ２２０を参照し、「ネックレス」の単語を含むテキスト（属性情報５００−２のテキスト）を特定する。そして、第１特定部７０３は、特定したテキストに対応付けられた性別「女性」と年代「４０代」とを特定する。

また、同様に、「ブランドＢ」の単語についても、第１特定部７０３は、属性ＤＢ２２０を参照し、「ブランドＢ」の単語を含むテキスト（属性情報５００−３のテキスト）を特定する。そして、第１特定部７０３は、特定したテキストに対応付けられた性別「女性」と年代「３０代」とを特定する。

表示制御部７０１は、第１特定部７０３によって特定された属性に応じた情報を表示エリアに表示する。属性に応じた情報は、例えば、属性そのものを示す情報である。また、表示制御部７０１は、第１特定部７０３によって単語ごとに特定された属性の頻度に基づいて、属性に応じた情報を表示エリアに表示することにしてもよい。

ここで、単語ごとに特定された属性のうち、特定された頻度が高いほど、指定された単語間の特徴を表しているといえる。このため、例えば、表示制御部７０１によって表示される属性に応じた情報は、単語ごとに特定された属性のうち、特定された回数が最も多い、ものとしてもよい。

上述したように、「ブランドＡ」、「ブランドＢ」および「ネックレス」の各単語が受け付けられた場合、「ブランドＡ」については性別「女性」と年代「３０代」の属性が特定され、「ネックレス」については性別「女性」と年代「４０代」との属性が特定される。また、「ブランドＢ」については性別「女性」と年代「３０代」との属性が特定される。

性別の属性において、「女性」が特定された回数（スコア）は、３回である。また、「男性」が特定された回数は、０回である。このため、性別の属性において特定された回数が最も多いものは、「女性」となる。

同様に、年代の属性において、「３０代」が特定された回数は、２回である。また、「４０代」が特定された回数は、１回である。このため、年代の属性において特定された回数が最も多いものは、「３０代」となる。この場合、表示制御部７０１は、例えば、属性に応じた情報として、性別「女性」と年代「３０代」とを示す情報を表示エリアに表示する。ただし、属性に応じた情報は、特定された回数が最も多いものに限らず、例えば、特定された回数が所定回数以上のものとしてもよい。

このように、サーバＳｖは、ユーザにより指定された一または複数の単語に関連する属性に応じた情報を提示することができ、指定された単語間の特徴を判断し易くさせることができる。例えば、ユーザにより、「ブランドＡ」、「ネックレス」および「ブランドＢ」の単語が指定されると、サーバＳｖは、これらの単語間の特徴を表す情報として、性別「女性」および年代「３０代」を示す情報を提示することができる。

これにより、ユーザは、「ブランドＡ」、「ネックレス」および「ブランドＢ」の各単語から特定される商品を３０代の女性が購入する傾向にある、ということを分析することができる。また、３０代の女性が、「ブランドＡ」、「ネックレス」および「ブランドＢ」の各単語から特定される商品を購入する傾向にあることから、３０代の女性の買い回りを分析することができる。

記憶部７１０は、さらに、単語を属性に対応付けて記憶することにしてもよい。単語に対応する属性は、例えば、単語が属する種別を示す分類である。図６の分類ＤＢ２３０に示したように、例えば、「ブランドＡ」の単語と「高級品」の分類とが対応付けられ、「ブランドＢ」の単語と「高級品」の分類とが対応付けられ、「ネックレス」の単語と「貴金属」の分類とが対応付けられている。

第１特定部７０３は、記憶部７１０を参照して、指定された一または複数の単語に対応付けられた分類（属性）を特定する。例えば、受付部７０２によって「ブランドＡ」と、「ブランドＢ」と、「ネックレス」との各単語の指定が受け付けられた場合について説明する。

第１特定部７０３は、分類ＤＢ２３０を参照し、「ブランドＡ」の単語に対応付けられた「高級品」の分類（単語分類情報６００−１の分類）を特定する。同様に、「ブランドＢ」の単語について、第１特定部７０３は、分類ＤＢ２３０を参照し、単語「ブランドＢ」に対応付けられた「高級品」の分類（単語分類情報６００−２の分類）を特定する。また、同様に、「ネックレス」の単語についても、第１特定部７０３は、分類ＤＢ２３０を参照し、単語「ネックレス」に対応付けられた「貴金属」の分類（単語分類情報６００−９の分類）を特定する。

表示制御部７０１は、第１特定部７０３によって特定されたテキストに対応付けられた属性と、第１特定部７０３によって特定された単語に対応付けられた属性（分類）とに応じた情報を表示エリアに表示することにしてもよい。この際、表示制御部７０１は、例えば、第１特定部７０３によって単語ごとに特定された属性（分類）の頻度に基づいて、属性（分類）に応じた情報を表示エリアに表示することにしてもよい。属性（分類）に応じた情報は、例えば、分類そのものを示す情報である。

ここで、単語ごとに特定された属性（分類）のうち、特定された頻度が高いほど、指定された単語間の特徴を表しているといえる。このため、属性（分類）に応じた情報は、例えば、単語ごとに特定された属性（分類）のうち、特定された回数が最も多い属性（分類）を示す情報としてもよい。

上述したように、「ブランドＡ」、「ブランドＢ」および「ネックレス」の各単語が受け付けられた場合、「ブランドＡ」については「高級品」の分類が特定され、また、「ブランドＢ」についても「高級品」の分類が特定される。また、「ネックレス」については「貴金属」の分類が特定される。ここで、「高級品」の分類が特定された回数は、２回である。また、「貴金属」の属性が特定された回数は、１回である。このため、特定された回数が最も多いものは、分類「高級品」となる。この場合、表示制御部７０１は、例えば、属性（分類）に応じた情報として、分類「高級品」を示す情報を表示エリアに表示する。

このように、サーバＳｖは、ユーザにより指定された一または複数の単語に関連する属性（分類）に応じた情報を提示することができ、指定された単語間の特徴を判断し易くさせることができる。例えば、ユーザにより、「ブランドＡ」、「ブランドＢ」および「ネックレス」の単語が指定されると、サーバＳｖは、これらの単語間の特徴を表す情報として、分類「高級品」を示す情報を提示することができる。これにより、ユーザは、３０代の女性が高級品を購入する傾向にある、ということを分析することができる。

また、受付部７０２は、表示エリアのいずれかの範囲を示す図形部品を配置する操作を受け付ける。図形部品を配置する操作とは、マップＭ上において所望の単語を含む領域を指定する操作である。所望の単語は、例えば、ユーザが単語間の相互の関係性についてより詳細に分析しようとしている一または複数の単語である。図形部品は、例えば、閉じられた領域を示すものであり、円形状、楕円形状、四角形状などである。

なお、例えば、マップＭ上に配置される単語間の距離が近い場合には、図形部品内にユーザが所望しない単語が含まれることもある。このため、受付部７０２は、配置された図形部品内の単語について、単語ごとに指定の解除を受け付けることとしてもよい。

第２特定部７０４は、表示制御部７０１によって表示された複数の単語のうち、配置された図形部品の位置に応じた範囲に表示された一または複数の単語を特定する。具体的には、例えば、第２特定部７０４は、マップＭに表される複数の単語のうち、配置された図形部品の位置に応じた範囲内の一または複数の単語を特定する。特定対象となる単語は、例えば、図形部品の位置に応じた範囲に、単語を表す図形の一部または全部が含まれるものであってもよく、また、単語を表す図形の全部が含まれるものであってもよい。

判定部７０５は、第２特定部７０４によって特定された一または複数の単語が、指定された一または複数の単語であると判定する。この場合、第１特定部７０３は、記憶部７１０を参照して、判定部７０５によって判定された一または複数の単語のいずれかを含むテキストに対応付けられた属性を特定する。また、第１特定部７０３は、記憶部７１０を参照して、判定部７０５によって判定された一または複数の単語に対応付けられた属性を特定する。

ここで、表示エリアには、複数の単語に含まれる単語間の関係が示されている。具体的には、例えば、表示エリアには、テキストマイニングに基づき生成されたマップＭ上での単語同士の距離や位置によって、単語間の関係性の強さが示されている。表示制御部７０１は、単語間の関係を維持しつつ、第１特定部７０３によって特定された属性に応じた情報を表示エリアに表示する。

このように、サーバＳｖは、ユーザに図形部品を配置させる操作を行わせることにより、単語の指定を受け付けることができる。これにより、マップＭ上において、ユーザが所望する単語やその近くの単語を含む領域を簡単に指定することができ、ユーザによる単語の指定の容易化を図ることができる。

また、サーバＳｖは、表示エリアで示される単語間の関係を維持しつつ、指定された単語に関連する属性に応じた情報を表示エリアに表示することができる。これにより、マップＭ上において、単語間の関係を維持しつつ、ユーザが指定した単語に関連する属性に応じた情報を表示して、分析に有益な情報をユーザに提示することができる。

（マップＭにおいて単語の指定を受け付ける画面例）
つぎに、端末Ｔｉのディスプレイ４０４に表示されるマップＭにおいて、一または複数の単語の指定を受け付ける画面例について説明する。

図８は、マップＭにおいて単語の指定を受け付ける画面例を示す説明図である。図８において、端末Ｔｉのディスプレイ４０４の表示エリア８００には、テキストマイニングに基づいて生成されたマップ８１０が表示される。マップ８１０は、マップＭの一例である。マップ８１０に示す各単語を表す図形８０１（図形８０１−１〜８０１−８）は、それぞれ他の単語を表す図形８０１（他の商品）とリンクし、他の単語を表す図形８０１（他の商品）と所定の位置関係にある。

端末Ｔｉは、図４に示した入力装置４０５を用いたユーザの操作入力により、表示エリア８００のいずれかの範囲を示す図形部品８０２を配置する操作を受け付ける。図形部品８０２は、所望の単語（商品）を特定するための領域の指定である。図形部品８０２の大きさは、ユーザの操作入力により、任意に変更可能である。決定ボタン８１１は、図形部品８０２の配置を決定するボタンを示す。キャンセルボタン８１２は、図形部品８０２の配置をキャンセルするボタンを示す。

端末Ｔｉは、ユーザの操作入力により決定ボタン８１１が操作されると、複数の単語のうち、配置された図形部品８０２の位置に応じた範囲に表示された図形８０１が表す単語を特定する。具体的には、端末Ｔｉは、図形部品８０２が示す領域内の、図形８０１−１，８０１−２，８０３−３が表す「ネックレス」、「ブランドＡ」および「ブランドＢ」の単語を特定する。そして、端末Ｔｉは、特定した単語を、ユーザに指定された単語であると判定する。

この後、端末Ｔｉは、判定結果（指定された各単語を示す情報）をサーバＳｖへ送信する。サーバＳｖは、属性ＤＢ２２０を参照して、指定された各単語を含むテキストを特定し、特定したテキストに対応付けられた属性を特定する。また、サーバＳｖは、分類ＤＢ２３０を参照して、指定された各単語に対応付けられた分類を特定する。そして、サーバＳｖは、特定した属性ごと、および分類ごとに、それぞれ特定された回数が最も多いものを属性に応じた情報として、端末Ｔｉの表示エリア８００に表示する。

（属性に応じた情報の表示例）
つぎに、属性に応じた情報の表示例について説明する。ここでは、図８に示した表示エリア８００に属性に応じた情報を表示する場合を例に挙げて説明する。

図９は、属性に応じた情報の表示例を示す説明図である。図９において、端末Ｔｉのディスプレイ４０４の表示エリア８００には、属性に応じた情報９０１が表示される。属性に応じた情報９０１は、性別「女性」、年代「３０代」および分類「高級品」を示す。

このように、実施の形態１では、ユーザが「ネックレス」、「ブランドＡ」および「ブランドＢ」の単語を指定すると、これらの単語に関連する、属性に応じた情報９０１（「女性」、「３０代」および「高級品」）を表示する。これにより、ユーザは、３０代の女性が高級品を購入する傾向にある、ということを分析することができる。したがって、サーバＳｖによれば、各単語間の分析に有益な情報を簡単に得ることができる。

（実施の形態１にかかるサーバＳｖの表示制御処理手順）
つぎに、図１０を用いて、実施の形態１にかかるサーバＳｖの表示制御処理手順について説明する。

図１０は、実施の形態１にかかるサーバＳｖの表示制御処理手順の一例を示すフローチャートである。図１０のフローチャートにおいて、まず、サーバＳｖは、複数の単語が表示された表示エリアのいずれかの範囲を示す図形部品を配置する操作を受け付けたか否かを判断する（ステップＳ１００１）。ここで、サーバＳｖは、図形部品を配置する操作を受け付けるまで待つ（ステップＳ１００１：Ｎｏ）。

サーバＳｖは、図形部品を配置する操作を受け付けた場合（ステップＳ１００１：Ｙｅｓ）、表示された複数の単語のうち、配置された図形部品の位置に応じた範囲内の単語を特定し、特定した単語を指定された単語であると判定する（ステップＳ１００２）。そして、サーバＳｖは、判定した単語のうち一の単語を選択する（ステップＳ１００３）。

つぎに、サーバＳｖは、属性ＤＢ２２０を参照し、選択した単語に対応するテキストを特定し、特定したテキストに対応する属性を特定する（ステップＳ１００４）。そして、サーバＳｖは、特定した属性のスコアを「＋１」する（ステップＳ１００５）。例えば、サーバＳｖは、特定した属性が性別「女性」および年代「３０代」であれば、性別「女性」の属性のスコアを「＋１」し、年代「３０代」の属性のスコアを「＋１」する。

つぎに、サーバＳｖは、分類ＤＢ２３０を参照し、選択した単語に対応する分類を特定する（ステップＳ１００６）。そして、サーバＳｖは、特定した分類のスコアを「＋１」する（ステップＳ１００７）。例えば、サーバＳｖは、特定した分類が「高級品」であれば、「高級品」の分類のスコアを「＋１」する。つぎに、サーバＳｖは、ステップＳ１００２において判定した単語のうち、選択されていない未選択の単語があるか否かを判断する（ステップＳ１００８）。

ここで、サーバＳｖは、未選択の単語がある場合（ステップＳ１００８：Ｙｅｓ）、ステップＳ１００３に戻る。一方、サーバＳｖは、未選択の単語がない場合（ステップＳ１００８：Ｎｏ）、属性ごとに、スコアが最も高いものを選択する（ステップＳ１００９）。

例えば、性別の属性について、性別「女性」のスコアが「３」、性別「男性」のスコアが「０」であるとすると、サーバＳｖは、性別「女性」を選択する。また、年代の属性について、年代「３０代」のスコアが「２」、年代「４０代」のスコアが「１」であるとすると、サーバＳｖは、年代「３０代」を選択する。

そして、サーバＳｖは、スコアが最も高い分類を選択する（ステップＳ１０１０）。例えば、分類「高級品」のスコアが「２」、分類「貴金属」のスコアが「１」であるとすると、サーバＳｖは、分類「高級品」を選択する。つぎに、サーバＳｖは、ステップＳ１００９およびステップＳ１０１０において選択した属性と分類とに応じた情報を表示して（ステップＳ１０１１）、本フローチャートによる一連の処理を終了する。属性と分類とに応じた情報は、単語間の関係を維持しつつ表示エリアに表示される。

以上説明したように、実施の形態１にかかるサーバＳｖは、表示エリアに表示されたマップＭに表す複数の単語のうち、一または複数の単語の指定を受け付けることができる。そして、サーバＳｖは、記憶部７１０を参照して、指定された単語を含むテキストに対応付けられた属性を特定し、特定した属性に応じた情報を表示することができる。

これにより、ユーザにより指定された一または複数の単語に関連する属性に応じた情報を表示して、指定された単語間の特徴を判断し易くさせることができる。例えば、図８に示したように、マップ８１０において「ネックレス」、「ブランドＡ」および「ブランドＢ」の単語が指定されると、図９に示したように、これらの単語に関連する性別「女性」および年代「３０代」という属性に応じた情報を提示することができる。すなわち、「ネックレス」、「ブランドＡ」および「ブランドＢ」の単語から特定されるブランドや商品に興味がある消費者の特徴として「３０代」および「女性」を提示することができる。

このため、ユーザは、指定した単語間に共通する特徴や単語間に顕著にあらわれる特徴を把握可能となり、消費者の買い物傾向や買い回りなどの分析に有益な情報を簡単に得ることができる。例えば、ユーザは、３０代の女性が「ネックレス」、「ブランドＡ」および「ブランドＢ」を購入する傾向にあるということを分析することができる。また、ユーザは、「ネックレス」、「ブランドＡ」および「ブランドＢ」の各店舗を回って買い物をする傾向があるということを分析することができる。このように、実施の形態１によれば、ユーザは、買い物傾向や買い回り分析を行うにあたり、スキルや知識に乏しくても、分析に有益な情報を簡単に得ることができ、有効な分析を行うことができる。

また、サーバＳｖは、記憶部７１０を参照して、指定された単語を含むテキストに対応付けられた属性（分類）を特定し、特定した属性に応じた情報を表示することができる。例えば、図８に示したように、マップ８１０において「ネックレス」、「ブランドＡ」および「ブランドＢ」の単語が指定されると、図９に示したように、これらの単語に関連する分類「高級品」という属性に応じた情報を提示することができる。すなわち、「ネックレス」、「ブランドＡ」および「ブランドＢ」の単語から特定されるブランドや商品に興味がある消費者が購入する商品の特徴として「高級品」を提示することができる。

このため、ユーザは、指定した単語間に共通する特徴や単語間に顕著にあらわれる特徴を把握可能となり、消費者の買い物傾向や買い回りなどの分析に有益な情報を簡単に得ることができる。例えば、ユーザは、「ネックレス」、「ブランドＡ」および「ブランドＢ」を購入する消費者が「高級品」を購入する傾向にあるということを分析することができる。このように、実施の形態１によれば、ユーザは、買い物傾向や買い回り分析を行うにあたり、スキルや知識に乏しくても、分析に有益な情報を簡単に得ることができ、有効な分析を行うことができる。

また、サーバＳｖは、単語ごとに特定された属性の頻度に基づいて、属性に応じた情報を表示エリアに表示することができる。具体的には、例えば、サーバＳｖは、単語ごとに特定された属性のうち、特定された回数が最も多い属性そのものを示す情報を表示することができる。これにより、サーバＳｖは、各単語間に顕著にあらわれる特徴を表す属性に応じた情報を表示することができるため、分析により有益な情報をユーザに提示することができる。

また、実施の形態１にかかるサーバＳｖは、ユーザに図形部品を配置させる操作を行わせることにより、単語の指定を受け付けることができる。これにより、マップＭ上において、ユーザが所望する単語やその近くの単語を含む領域を簡単に指定することができ、ユーザによる単語の指定の容易化を図ることができる。

また、実施の形態１にかかるサーバＳｖは、単語間の関係を維持しつつ、属性に応じた情報を表示エリアに表示することができる。このため、マップＭ上において、単語間の関係性を維持しつつ、ユーザが指定した単語に関連する属性に応じた情報を表示して、分析に有益な情報をユーザに提示することができる。

（実施の形態２）
つぎに、実施の形態２にかかる表示制御方法について説明する。実施の形態１では、単語が指定されたことに応じて、該単語に関連する属性に応じた情報を表示することにしたが、実施の形態２では、属性が指定されたことに応じて、該属性に関連する単語を表示する。なお、実施の形態２において、実施の形態１で説明した箇所と同一箇所については、同一符号を付して説明を省略する。

（実施の形態２にかかるサーバＳｖの機能的構成例）
図１１は、実施の形態２にかかるサーバＳｖの機能的構成例を示すブロック図である。図１１において、サーバＳｖは、受付部１１０１と、特定部１１０２と、表示制御部１１０３と、記憶部７１０と、を含む構成である。受付部１１０１〜表示制御部１１０３は、具体的には、例えば、図３に示したメモリ３０２、ディスク３０５などの記憶装置に記憶されたプログラムをＣＰＵ３０１に実行させることにより、または、Ｉ／Ｆ３０３により、その機能を実現する。各機能部の処理結果は、例えば、メモリ３０２、ディスク３０５などの記憶装置に記憶される。

受付部１１０１は、属性の指定を受け付ける。属性は、例えば、「女性」や「男性」を示す性別の属性や、「２０代」や「３０代」を示す年代の属性である。属性の指定は、例えば、端末Ｔｉにおいて、入力装置４０５を用いたユーザの操作入力により、ディスプレイ４０４に表示された複数の属性の中から属性を選択することにより行われる。具体的には、例えば、端末Ｔｉは、ディスプレイ４０４に表示された複数の属性のうち、一または複数の属性の指定を受け付け、受け付けた結果をサーバＳｖに送信する。この場合、受付部１１０１は、端末Ｔｉから受け付けた結果を受信することにより、一または複数の属性の指定を受け付ける。

特定部１１０２は、記憶部７１０を参照して、表示エリアに表示された複数の単語（例えば、後述する図１３に示すマップ１３１０）のうち、指定された属性に対応付けられたテキストに含まれる一または複数の単語を特定する。表示制御部１１０３は、特定部１１０２によって特定された一または複数の単語を、表示エリアに表示された複数の単語に含まれる他の単語と区別可能に端末Ｔｉに表示する。

ここで、受付部１１０１によって性別「女性」と年代「３０代」との属性が受け付けられた場合について説明する。この場合、特定部１１０２は、属性ＤＢ２２０（図５参照）を参照し、性別「女性」および年代「３０代」の属性に対応付けられたテキスト（例えば、属性情報５００−１，５００−３〜５００−７のテキスト）を特定する。そして、特定部１１０２は、特定したテキストに含まれる単語を特定する。属性情報５００−１，５００−３〜５００−７のテキストの場合、「ブランドＡ」、「ブランドＢ」、「ビール」、「パン」、「Ｙシャツ」、「アロマ」などの単語が特定される。

表示制御部１１０３は、例えば、特定された「ブランドＡ」、「ブランドＢ」、「パン」、「アロマ」、「Ｙシャツ」および「ビール」の各単語を、表示エリアに表示された他の単語と区別可能に端末Ｔｉに表示する。区別可能に表示するとは、領域を区切って表示することとしてもよいし、色分けや強調表示など異なる表示態様で表示することとしてもよい。

このように、サーバＳｖは、ユーザにより指定された属性に関連する単語を提示することができ、指定された属性間の特徴を判断し易くさせることができる。例えば、ユーザにより指定された属性から特定される消費者が購入した商品や興味を持った商品を示す単語を提示することができる。具体的には、ユーザにより、性別「女性」、年代「３０代」の属性が指定されると、サーバＳｖは、これら属性間の特徴を表す情報として「ブランドＡ」、「ブランドＢ」、「パン」、「アロマ」、「Ｙシャツ」、「ビール」といった単語を示す情報を提示できる。

これにより、ユーザは、３０代の女性が「ブランドＡ」、「ブランドＢ」、「パン」、「アロマ」、「Ｙシャツ」および「ビール」の各単語が示す商品を購入する傾向にある、ということを分析することができる。また、ユーザは、各単語が示す商品名やブランド名から、３０代の女性の買い回りを分析することができる。このため、ユーザは、定性分析に有益な情報を簡単に得ることができる。

受付部１１０１は、分類（属性）の指定を受け付ける。分類は、「高級品」、「貴金属」、「日用品」といった分類である。分類の指定は、例えば、端末Ｔｉにおいて、入力装置４０５を用いたユーザの操作入力により、ディスプレイ４０４に表示された複数の分類の中から分類を選択することにより行われる。具体的には、例えば、端末Ｔｉは、ディスプレイ４０４に表示された複数の分類のうち、一または複数の分類の指定を受け付け、受け付けた結果をサーバＳｖに送信する。この場合、受付部１１０１は、端末Ｔｉから受け付けた結果を受信することにより、一または複数の分類の指定を受け付ける。

特定部１１０２は、記憶部７１０を参照して、表示エリアに表示された複数の単語のうち、指定された分類に対応付けられた単語を特定する。例えば、受付部１１０１によって「日用品」の分類が受け付けられた場合について説明する。この場合、特定部１１０２は、例えば、分類ＤＢ２３０（図６参照）を参照し、「日用品」の分類に対応する「ビール」、「Ｙシャツ」、「パン」および「アロマ」の単語を特定する。

表示制御部１１０３は、特定された「ビール」、「Ｙシャツ」、「パン」および「アロマ」の各単語を、表示エリアに表示された他の単語と区別可能に端末Ｔｉに表示する。

このように、サーバＳｖは、ユーザにより指定された分類（属性）に関連する単語を提示することができる。例えば、ユーザにより指定された分類から特定される商品、すなわち、消費者が購入した商品や興味を持った商品を示す単語を提示することができる。より具体的には、例えば、ユーザにより、「日用品」の分類が指定されると、サーバＳｖは、これに関係性のある「ビール」、「Ｙシャツ」、「パン」および「アロマ」といった単語を示す情報提示することができる。

これにより、ユーザは、日用品において、例えば「ビール」、「Ｙシャツ」、「パン」および「アロマ」の各単語が示す商品（日用品）を一緒に購入する傾向にある、ということを分析することができる。また、ユーザは、各単語が示す商品名やブランド名に応じた商品を購入する消費者の日用品についての買い回りを分析することができる。このため、ユーザは、定性分析に有益な情報を簡単に得ることができる。

また、表示制御部１１０３は、特定部１１０２によって特定された一または複数の単語が位置する範囲を示す図形部品を表示エリアに表示する。図形部品は、例えば、閉じられた領域を示すものであり、円形状、楕円形状、四角形状である。

このように、サーバＳｖは、特定部１１０２によって特定された一または複数の単語が位置する範囲を示す図形部品を表示エリアに表示することができる。このため、例えば、マップＭ上において、特定された単語をひとまとまりとして示すことができる。これにより、サーバＳｖは、マップＭ上において、ユーザにより指定された属性や分類に関連する単語間の関係性についてユーザにとって見易い表示とすることができ、ユーザによる分析の容易化を図ることができる。

また、表示エリアには、複数の単語に含まれる単語間の関係が示されている。例えば、表示エリアには、単語同士の距離や位置により各単語の関係性の強さが示されている。表示制御部１１０３は、単語間の関係を維持しつつ、図形部品を表示エリアに表示する。これにより、サーバＳｖは、単語間の関係を維持しつつ、ユーザが指定した属性に関連する単語を他の単語と区別可能に表示することができる。

ここで、受付部１１０１によって、性別「女性」および年代「３０代」の属性と、「日用品」の分類（属性）とが受け付けられた場合について説明する。上述したように、性別「女性」および年代「３０代」の属性が受け付けられると、特定部１１０２は、性別「女性」および年代「３０代」の属性に対応付けられたテキストを特定する。そして、特定部１１０２は、特定したテキストに含まれる「ブランドＡ」、「ブランドＢ」、「パン」、「アロマ」、「Ｙシャツ」および「ビール」の各単語を特定する。

また、上述したように、「日用品」の分類が受け付けられると、特定部１１０２は、「日用品」の分類に対応付けられた「ビール」、「Ｙシャツ」、「パン」および「アロマ」の各単語を特定する。この場合、特定部１１０２は、性別「女性」および年代「３０代」の属性から特定した単語と、「日用品」の分類から特定した単語とのうち、重複する単語（「ビール」、「Ｙシャツ」、「パン」および「アロマ」）を特定することにしてもよい。

そして、表示制御部１１０３は、特定部１１０２によって特定された「ビール」、「Ｙシャツ」、「パン」および「アロマ」の単語を、表示エリアに表示された他の単語と区別可能に端末Ｔｉに表示することにしてもよい。

このように、サーバＳｖは、ユーザによって指定された属性および分類に関連する単語を提示することができる。例えば、ユーザにより、性別「女性」および年代「３０代」の属性と、「日用品」の分類が指定されると、サーバＳｖは、これらに関係性のある「ビール」、「Ｙシャツ」、「パン」および「アロマ」といった単語を提示することができる。これにより、ユーザは、３０代の女性が「ビール」、「Ｙシャツ」、「パン」および「アロマ」の各単語が示す日用品を一緒に購入する傾向にある、ということを分析することができる。また、ユーザは、各単語が示す商品名やブランド名に応じた商品を購入する３０代の女性の日用品についての買い回りを分析することができる。このため、ユーザは、定性分析に有益な情報を簡単に得ることができる。

（属性の指定を受け付ける画面例）
図１２は、属性の指定を受け付ける画面例を示す説明図である。図１２において、端末Ｔｉの表示画面１２００は、例えば、端末Ｔｉのディスプレイ４０４に、後述の図１３に示すマップ１３１０が表示された後に表示される操作画面である。表示画面１２００は、性別の属性を指定する選択ボタン１２０１と、年代の属性を指定する選択ボタン１２０２と、決定／キャンセルボタン１２０３とを示す。選択ボタン１２０１は、「女性」および「男性」の性別の属性のうち、いずれかを選択可能に受け付ける。選択ボタン１２０２は、「２０代」〜「７０代」の年代の属性のうち、いずれかを選択可能に受け付ける。

例えば、性別については「女性」が選択され、年代については「３０代」が選択されたとする。決定／キャンセルボタン１２０３は、決定ボタンと、キャンセルボタンとを含む。決定ボタンは、ユーザが選択した内容を決定するボタンを示す。キャンセルボタンは、選択した内容をキャンセルするボタンを示す。

端末Ｔｉは、ユーザにより決定ボタンが操作されると、選択された属性をサーバＳｖへ送信する。サーバＳｖは、属性ＤＢ２２０（図５参照）を参照して、選択された属性に対応付けられたテキストを特定し、特定したテキストに含まれる単語を特定する。例えば、サーバＳｖは、性別「女性」および年代「３０代」の少なくとも一方の属性に対応付けられた複数のテキストに含まれる「ブランドＡ」や「ネックレス」や「ブランドＢ」といった複数の単語を特定する。そして、サーバＳｖは、特定した単語を端末Ｔｉに表示する。なお、表示画面１２００は、例えば、テキストマイニングに基づいて生成されたマップＭとともに表示されてもよい。

（属性の指定によって得られた単語の表示例）
つぎに、属性の指定によって得られた単語の表示例について説明する。ここでは、図１２の表示画面１２００における属性の指定によって得られた単語を表示する場合を例に挙げて説明する。

図１３は、属性の指定によって得られた単語の表示例を示す説明図（その１）である。図１３において、表示画面１３００は、テキストマイニングにおけるマップ１３１０を示す。マップ１３１０は、マップＭの一例である。マップ１３１０に示す各単語を表す図形１３０１（図形１３０１−１〜１３０１−８）は、それぞれ他の単語を表す図形１３０１（他の商品）とリンクし、他の単語を表す図形１３０１（他の商品）と所定の位置関係にある。

また、表示画面１３００は、指定された属性１３０２と、図形部品１３０３と、選択ボタン１３０４と、を示す。指定された属性１３０２は、表示画面１２００（図１２参照）においてユーザに指定された属性を示す。図形部品１３０３は、サーバＳｖによって特定された複数の単語（例えば、図形１３０１−１，１３０１−２が表す「ネックレス」や「ブランドＡ」など）を、他の単語（例えば、図形１３０１−６が表す「ネクタイ」）と区別可能にするための領域を示す。

表示画面１３００によれば、ユーザは、指定した属性（性別「女性」または年代「３０代」）から特定される消費者が購入した商品や興味を持った商品を示す単語を把握することができ、３０代や女性の消費者の買い物傾向を分析することができる。

選択ボタン１３０４は、「つぎへ」ボタンと、「戻る」ボタンとを含む。「戻る」ボタンが選択されると、例えば、表示画面１２００（図１２参照）に戻る。「つぎへ」ボタンが選択されると、例えば、図１４の表示画面１４００に移行する。

（分類の指定を受け付ける画面例）
図１４は、分類の指定を受け付ける画面例を示す説明図である。図１４において、端末Ｔｉの表示画面１４００は、分類を指定する選択ボタン１４０１と、決定／キャンセルボタン１４０２と、を示す。選択ボタン１４０１は、「高級品」や「日用品」などの分類のうち、いずれかを選択可能に受け付ける。

例えば、「日用品」の分類が選択されたとする。決定／キャンセルボタン１４０２は、決定ボタンと、キャンセルボタンとを含む。決定ボタンは、ユーザが選択した内容を決定するボタンを示す。キャンセルボタンは、選択した内容をキャンセルするボタンを示す。

端末Ｔｉは、ユーザにより決定ボタンが操作されると、選択された分類をサーバＳｖへ送信する。サーバＳｖは、分類ＤＢ２３０（図６参照）を参照して、選択された分類に対応する単語を特定する。例えば、サーバＳｖは、「日用品」の分類に対応する「パン」、「アロマ」、「Ｙシャツ」および「ビール」を特定する。そして、サーバＳｖは、特定した単語を端末Ｔｉに表示する。なお、分類の指定を受け付ける画面は、テキストマイニングに基づいて生成されたマップとともに表示されてもよい。

（分類の指定によって得られた単語の画面例）
つぎに、分類の指定によって得られた単語の表示例について説明する。ここでは、図１４の表示画面１４００における分類の指定によって得られた単語を表示する場合を例に挙げて説明する。

図１５は、分類の指定によって得られた単語の画面例を示す説明図（その１）である。図１５において、端末Ｔｉの表示画面１５００は、マップ１３１０と、指定された属性および分類１５０１と、図形部品１５０２と、選択ボタン１５０３と、を示す。

指定された属性および分類１５０１は、表示画面１２００（図１２参照）および表示画面１４００（図１４参照）においてユーザに指定された属性を示す。図形部品１５０２は、分類の指定によって得られた複数の単語（図形１３０１−４〜７が表す「パン」、「アロマ」、「Ｙシャツ」および「ビール」）を、他の単語（図形１３０１−２が表す「ブランドＡ」など）と区別可能にするための領域を示す。

表示画面１５００によれば、ユーザは、指定した分類「日用品」から特定される商品を示す単語を把握することができ、日用品としてどのような商品を一緒に購入する傾向があるのかといった分析を行うことができる。選択ボタン１５０３は、「終了」ボタンと、「戻る」ボタンとを含む。「戻る」ボタンが選択されると、例えば、表示画面１４００（図１４参照）に戻る。「終了」ボタンが選択されると、終了する。

このように、サーバＳｖは、ユーザによって指定された属性や分類に関連する単語を提示することができる。例えば、ユーザにより、性別「女性」および年代「３０代」の属性や、「日用品」の分類が指定されると、サーバＳｖは、これらに関係性のある「パン」、「アロマ」、「Ｙシャツ」および「ビール」といった単語を提示することができる。

これにより、ユーザは、３０代の女性が「パン」、「アロマ」、「Ｙシャツ」および「ビール」の各単語が示す日用品を一緒に購入する傾向にある、ということを分析することができる。また、ユーザは、各単語が示す商品名やブランド名に応じた商品を購入する３０代の女性の日用品についての買い回りを分析することができる。このため、ユーザは、定性分析に有益な情報を簡単に得ることができる。

（実施の形態２にかかるサーバＳｖの表示制御処理手順）
つぎに、図１６Ａおよび図１６Ｂを用いて、実施の形態２にかかるサーバＳｖの表示制御処理手順について説明する。

図１６Ａおよび図１６Ｂは、実施の形態２にかかるサーバＳｖの表示制御処理手順の一例を示すフローチャートである。図１６Ａのフローチャートにおいて、まず、サーバＳｖは、属性の指定を受け付けたか否かを判断する（ステップＳ１６０１）。端末Ｔｉが受け付けた属性の指定をサーバＳｖが端末Ｔｉから受信することである。ここで、サーバＳｖは、属性の指定を受け付けるまで待つ（ステップＳ１６０１：Ｎｏ）。

そして、サーバＳｖは、属性の指定を受け付けた場合（ステップＳ１６０１：Ｙｅｓ）、指定された属性のうち一の属性を選択する（ステップＳ１６０２）。サーバＳｖは、属性ＤＢ２２０（図５参照）を参照し、選択した一の属性に対応付けられるテキストを特定し（ステップＳ１６０３）、特定したテキストに含まれる単語を特定する（ステップＳ１６０４）。そして、サーバＳｖは、選択していない未選択の属性があるか否かを判断する（ステップＳ１６０５）。

サーバＳｖは、未選択の属性がある場合（ステップＳ１６０５：Ｙｅｓ）、ステップＳ１６０３に移行する。サーバＳｖは、未選択の属性がない場合（ステップＳ１６０５：Ｎｏ）、特定した単語の図形部品を決定する（ステップＳ１６０６）。そして、サーバＳｖは、端末Ｔｉに図形部品を表示する（ステップＳ１６０７）。なお、サーバＳｖは、例えば、単語ごとに特定した回数をカウントすることとし、特定した数が所定数以上の単語について図形部品を決定して表示することとしてもよい。

つぎに、サーバＳｖは、分類の指定を受け付けたか否かを判断する（ステップＳ１６０８）。ここで、サーバＳｖは、分類の指定を受け付けるまで待つ（ステップＳ１６０８：Ｎｏ）。そして、サーバＳｖは、分類の指定を受け付けた場合（ステップＳ１６０８：Ｙｅｓ）、指定された分類のうち一の分類を選択する（ステップＳ１６０９）。

なお、本フローチャートでは、複数の分類の指定を受け付けることを可能としたが、一の分類の指定のみを受け付けることとしてもよい。そして、サーバＳｖは、分類ＤＢ２３０（図６参照）を参照し、選択した一の分類に対応する単語を特定する（ステップＳ１６１０）。

そして、サーバＳｖは、選択していない未選択の分類があるか否かを判断する（ステップＳ１６１１）。サーバＳｖは、未選択の分類がある場合（ステップＳ１６１１：Ｙｅｓ）、ステップＳ１６０９に移行する。サーバＳｖは、未選択の分類がない場合（ステップＳ１６１１：Ｎｏ）、特定した単語の図形部品を決定する（ステップＳ１６１２）。そして、サーバＳｖは、端末Ｔｉに図形部品を表示し（ステップＳ１６１３）、本フローチャートによる一連の処理を終了する。

以上説明したように、実施の形態２にかかるサーバＳｖは、属性の指定を受け付けると、記憶部７１０を参照して、表示エリアに表示された複数の単語のうち、指定された属性に対応付けられたテキストに含まれる一または複数の単語を特定することができる。そして、サーバＳｖは、特定した一または複数の単語を、表示エリアに表示された他の単語と区別可能に表示することができる。

これにより、ユーザが指定した属性から、各属性に対応付けられたテキストに含まれる単語を特定して表示することができ、指定された属性間の特徴を判断し易くさせることができる。例えば、ユーザにより、性別「女性」、年代「３０代」の属性が指定されると、サーバＳｖは、これらに関係性のある「ネックレス」、「ブランドＡ」、「ブランドＢ」、「パン」、「アロマ」、「Ｙシャツ」および「ビール」といった単語を提示することができる。

このため、ユーザは、指定した属性に共通する特徴や顕著にあらわれる特徴を把握可能となり、消費者の買い物傾向や買い回りなどの分析に有益な情報を簡単に得ることができる。例えば、ユーザは、３０代の女性が、「ネックレス」、「ブランドＡ」、「ブランドＢ」、「ビール」、「Ｙシャツ」、「パン」および「アロマ」を購入する傾向にあるということを分析することができる。このように、実施の形態２によれば、ユーザは、３０代の女性の買い物傾向や買い回りを分析するにあたり、スキルや知識に乏しくても、定性分析に有益な情報を簡単に得ることができるため、有効な分析を行うことができる。

また、実施の形態２にかかるサーバＳｖは、分類（属性）の指定を受け付けると、記憶部７１０を参照して、表示エリアに表示された複数の単語のうち、指定された分類に対応付けられた単語を特定することができる。そして、サーバＳｖは、特定した単語を、表示エリアに表示された他の単語と区別可能に表示することができる。

これにより、ユーザが指定した分類（属性）から、各分類に対応付けられた単語を特定して表示することができる。例えば、ユーザにより、性別「女性」および年代「３０代」の属性や「日用品」の分類が指定されると、サーバＳｖは、これらに関係性のある「パン」、「アロマ」、「Ｙシャツ」および「ビール」といった単語を提示することができる。

このため、ユーザは、３０代の女性が日用品として、「パン」、「アロマ」、「Ｙシャツ」および「ビール」を購入する傾向にあることを分析することができる。したがって、ユーザは、３０代の女性の買い物傾向や買い回りを分析するにあたり、スキルや知識に乏しくても、定性分析に有益な情報を簡単に得ることができるため、有効な分析を行うことができる。

また、実施の形態２にかかるサーバＳｖは、マップ上の各単語を表す図形１３０１の位置関係を維持して、特定した単語が位置する範囲を示す図形部品１３０３，１５０２を表示エリアに表示することができる。このため、例えば、マップ１３１０上において、特定した単語を、ひとまとまりとして示すことができ、ユーザによる分析の容易化を図ることができる。

（実施の形態３）
つぎに、実施の形態３にかかる表示制御方法について説明する。実施の形態３では、属性と分類が指定されることにより得られた単語を共起関係に基づく表示範囲で表示する。なお、実施の形態３において、実施の形態１，２で説明した箇所と同一箇所については、同一符号を付して説明を省略する。

（属性の指定によって得られた単語の表示例）
図１７は、属性の指定によって得られた単語の表示例を示す説明図（その２）である。図１７において、表示画面１７００は、性別の属性を指定する選択ボタン１７０１と、年代の属性を指定する選択ボタン１７０２と、マップ１７１０を示す。マップ１７１０は、マップＭの一例である。マップ１７１０に示す各単語を表す図形１７１１（図形１７１１−１〜１７１１−９）は、それぞれ他の単語を表す図形１７１１（他の商品）とリンクし、他の単語を表す図形１７１１（他の商品）と所定の位置関係にある。なお、マップ１７１０は、「缶詰」を含む点で、実施の形態２のマップ１３１０（図１３参照）と異なる。

選択ボタン１７０１は、「女性」および「男性」の性別のうち、いずれかを選択可能に受け付ける。選択ボタン１７０２は、「２０代」〜「７０代」の年代のうち、いずれかを選択可能に受け付ける。

例えば、属性のうち性別については「女性」が選択され、属性のうち年代については「３０代」が選択されたとすると、端末Ｔｉは、選択結果をサーバＳｖへ送信する。サーバＳｖは、属性ＤＢ２２０（図５参照）を参照して、選択結果に対応する、図形１７１１−１〜８が表す単語を特定する。具体的には、サーバＳｖは、性別「女性」に対応する「ブランドＡ」や「ネックレス」や「缶詰」など、「ネクタイ」を除く単語を特定する。そして、サーバＳｖは、特定した、図形１７１１−１〜８が表す単語を端末Ｔｉに表示する。

例えば、マップ１７１０には、サーバＳｖによって特定された単語（例えば、図形１７１１−９が表す「ネクタイ」を除く、図形１７１１−１〜８が表す「ネックレス」や「缶詰」など）が、他の単語（例えば、図形１７１１−９が表す「ネクタイ」）と異なる表示態様で表示される。選択ボタン１７０３が選択されると、例えば、図１８の表示画面１８００に移行する。

（分類の指定によって得られた単語の画面例）
図１８は、分類の指定によって得られた単語の画面例を示す説明図（その２）である。図１８において、表示画面１８００は、分類を指定する選択ボタン１８０１を含む。選択ボタン１８０１は、「高級品」や「日用品」などの分類のうち、いずれかを選択可能に受け付ける。

例えば、「日用品」の分類が選択されたとすると、端末Ｔｉは、選択された分類をサーバＳｖへ送信する。サーバＳｖは、分類ＤＢ２３０（図６参照）を参照して、選択された分類に対応する単語を特定する。例えば、サーバＳｖは、「日用品」の分類に対応する「ビール」、「Ｙシャツ」、「パン」および「アロマ」を特定する。そして、サーバＳｖは、特定した単語を端末Ｔｉに表示する。

具体的には、表示画面１８００の図形部品１８０２は、分類によって特定された単語（例えば、図形１７１１−４〜７が表す「パン」、「アロマ」、「Ｙシャツ」および「ビール」）を、他の単語（例えば、図形１７１１−９が表す「ネクタイ」や図形１７１１−２が表す「ブランドＡ」など）と区別可能にするための領域を示す。ここで、共起関係を用いて表示範囲を決定する点について説明する。共起関係は、テキストにおいて、ある単語とある単語が同時に出現する関係である。

（共起関係を用いて表示範囲を決定する方法の一例）
図１９および図２０は、共起関係を用いて表示範囲を決定する方法の一例を示す説明図である。以下に示す図１９および図２０の説明において、（１）〜（４）の各番号は、図１９および図２０に示す各番号に対応する。

図１９において、（１）サーバＳｖは、年代「３０代」および性別「女性」の指定を受け付けると、マップ１９００において、指定された属性に対応する単語（ネックレス、ブランドＡ、ブランドＢ、缶詰、パン、アロマ、Ｙシャツ、ビール）を特定する。マップ１９００は、マップＭの一例である。

（２）サーバＳｖは、分類として「日用品」の指定を受け付けると、マップ１９００において、指定された分類に対応する単語（缶詰、ビール、Ｙシャツ、パン、アロマ）を特定する。ここで、図形１９０１−４〜７が表す「パン」、「アロマ」、「Ｙシャツ」および「ビール」については、ひとまとまりとして図形部品に表すことが可能である。仮に、図形１９０１−８が表す「缶詰」を図形部品に含ませようとすると、例えば、「日用品」に対応しない、図形１９０１−２，３が表す「ブランドＡ」や「ブランドＢ」などが当該図形部品に含まれることとなる。

そこで、実施の形態３では、サーバＳｖは、特定部１１０２（図１１参照）が特定した複数の単語の中から、各単語同士の関係の度合いに基づいて単語を選択し、選択した単語を他の単語と区別可能に表示する。各単語同士の関係の度合いは、例えば共起回数である。具体的には、サーバＳｖは、共起回数を用いて、特定の単語を選択することにより、図形１９０１−８が表す「缶詰」を除外する。共起回数は、テキストに含まれる複数の単語の関係する度合いを示したものであり、具体的には、テキストにおいて、ある単語とある単語が同時に出現する回数である。

図２０において、（３）サーバＳｖは、マップ１９００上の、分類に対応する各単語（パン、アロマ、Ｙシャツ、ビール、缶詰）について、共起回数を計算する。例えば、「Ｙシャツのセールの帰りにパンも買った。」というテキストを例に挙げると、「Ｙシャツ」と「パン」の共起回数は、１回となる。また、「ビールに合うパンが売っていた。」というテキストを例に挙げると、「ビール」と「パン」の共起回数は、１回となる。

ここで、「パン」を中心とする共起回数について説明する。「パン」と「Ｙシャツ」の共起回数は、例えば、６回である。また、「パン」と「ビール」の共起回数は、例えば、４回である。また、「パン」と「アロマ」の共起回数は、例えば、４回である。実施の形態３では、合計の共起回数を算出することとし、「日用品」の分類に対応する単語のうち、「パン」を中心とする合計の共起回数は、１４回（６回＋４回＋４回）である。

また、「ビール」を中心とすると、「日用品」の分類に対応する単語のうち、マップ１９００上において、「ビール」と関係のある単語（リンクする単語）は「パン」のみである。「ビール」と「パン」の共起回数は、４回である。このため、「日用品」の分類に対応する単語のうち、「ビール」を中心とする共起回数の合計は、４回である。

同様に、「Ｙシャツ」を中心とする共起回数の合計は、６回である。また、「アロマ」を中心とする共起回数の合計は、４回である。また、「缶詰」については、「日用品」の分類に対応する単語のうち、マップ１９００上において「缶詰」と関係のある単語（リンクする単語）が存在しないため、「缶詰」を中心とする共起回数の合計は、０回である。

（４）サーバＳｖは、「日用品」の分類に対応する単語のうち、共起回数が最大の単語「パン」を起点とした表示範囲を示す図形部品２００１を決定する。図形部品２００１は、図形１９０１−４〜７が表す「パン」、「アロマ」、「Ｙシャツ」および「ビール」を含む。このように、サーバＳｖは、共起回数が最大の単語（例えば、図形１９０１−４が表す「パン」）を起点とした表示範囲を決定する。これにより、サーバＳｖは、図形１９０１−８が表す「缶詰」などの「パン」とは関係性の低い単語（ノイズ）を除外した図形部品２００１を表示することができる。

言い換えれば、サーバＳｖは、関係性の高い複数の単語をひとまとまりとして、図形部品２００１を表示することができる。ただし、サーバＳｖは、図形１９０１が表す単語間の距離に応じて図形部品２００１を変更することが可能であり、例えば、起点とした単語と関係性のある単語がある場合でも、起点とした単語との距離が所定距離以上となる場合には、除外してもよい。

（実施の形態３にかかるサーバＳｖの表示制御処理手順）
つぎに、図２１を用いて、実施の形態３にかかるサーバＳｖの表示制御処理手順について説明する。なお、図２１において、単語の特定方法は、説明を省略することとするが、詳細には、図１６Ａおよび図１６Ｂと同様の特定を行う。

図２１は、実施の形態３にかかるサーバＳｖの表示制御処理手順の一例を示すフローチャートである。図２１のフローチャートにおいて、まず、サーバＳｖは、指定された属性および分類により単語が特定されたか否かを判断する（ステップＳ２１０１）。なお、単語の特定方法は、図１６Ａおよび図１６Ｂに示した方法が用いられる。ここで、サーバＳｖは、指定された属性および分類により単語が特定されるまで待つ（ステップＳ２１０１：Ｎｏ）。

そして、サーバＳｖは、指定された属性および分類により単語が特定された場合（ステップＳ２１０１：Ｙｅｓ）、特定した単語のうち、一の単語を選択する（ステップＳ２１０２）。そして、サーバＳｖは、選択した単語を起点とする共起回数を参照する（ステップＳ２１０３）。つぎに、サーバＳｖは、参照した共起回数の合計を算出する（ステップＳ２１０４）。そして、サーバＳｖは、ステップＳ２１０１において特定した単語のうち、選択していない未選択の単語があるか否かを判断する（ステップＳ２１０５）。サーバＳｖは、未選択の単語がある場合（ステップＳ２１０５：Ｙｅｓ）、ステップＳ２１０２へ移行する。

サーバＳｖは、未選択の単語がない場合（ステップＳ２１０５：Ｎｏ）、共起回数の合計が最も高い単語を特定する（ステップＳ２１０６）。つぎに、サーバＳｖは、共起回数の最も高い単語を起点とした範囲を決定する（ステップＳ２１０７）。そして、サーバＳｖは、決定した範囲の図形部品を表示し（ステップＳ２１０８）、本フローチャートによる一連の処理を終了する。

以上説明したように、実施の形態３にかかるサーバＳｖは、ユーザに指定された属性を基に特定した複数の単語の中から、各単語同士の関係の度合いに基づいて選択した単語を他の単語と区別可能に表示することができる。具体的には、例えば、サーバＳｖは、属性と分類とが指定されることにより得られた単語を、単語間の共起関係に基づく表示範囲で表示することができる。

これにより、サーバＳｖは、共起回数が最大の単語を起点とした表示範囲とする図形部品２００１（図２０参照）を表示することができる。このため、サーバＳｖは、マップ１９００上において、関係性の低い単語（ノイズ）を図形部品２００１の範囲から除外することができ、関係性の高い単語をひとまとまりとして図形部品２００１の範囲内に表示することができる。したがって、サーバＳｖは、マップ１９００上において、各単語の関係性を見易い表示とすることができ、有効な分析を支援することができる。

（実施の形態４）
つぎに、実施の形態４にかかる表示制御方法について説明する。実施の形態２，３では、指定された属性に応じた単語を区別可能に表示する処理を行うことにしたが、実施の形態４では、指定された第１の属性に応じた単語であり、かつ、指定された第２の属性に応じた単語に関連する属性に応じた情報を表示する。なお、実施の形態４において、実施の形態１〜３で説明した箇所と同一箇所については、同一符号を付して説明を省略する。

（実施の形態４にかかるサーバＳｖの機能的構成例）
図２２は、実施の形態４にかかるサーバＳｖの機能的構成例を示すブロック図である。図２２において、サーバＳｖは、受付部２２０１と、特定部２２０２と、表示制御部２２０３と、記憶部７１０と、を含む構成である。受付部２２０１〜表示制御部２２０３は、具体的には、例えば、図３に示したメモリ３０２、ディスク３０５などの記憶装置に記憶されたプログラムをＣＰＵ３０１に実行させることにより、または、Ｉ／Ｆ３０３により、その機能を実現する。各機能部の処理結果は、例えば、メモリ３０２、ディスク３０５などの記憶装置に記憶される。

受付部２２０１は、第１の属性の指定と、第２の属性の指定とを受け付ける。受付部２２０１は、端末Ｔｉを介して、ユーザから、第１の属性の指定と、第２の属性の指定とを受け付ける。第１の属性および第２の属性は、それぞれ、「女性」や「男性」を示す性別の属性や、「２０代」や「３０代」を示す年代の属性などである。第１の属性および第２の属性は、いずれも分類を含み、具体的には、例えば、それぞれ、「日用品」や「高級品」といった分類を含む。

特定部２２０２は、記憶部７１０を参照して、表示エリアに表示された複数の単語のうち、指定された第１の属性に対応付けられたテキストに含まれ、かつ、指定された第２の属性に対応付けられたテキストに含まれる一または複数の単語を特定する。この「一または複数の単語」を、以下において、適宜「重複する単語」という。

具体的には、特定部２２０２は、属性ＤＢ２２０（図５参照）を参照し、第１の属性に対応付けられたテキストを特定し、特定したテキストに含まれる単語を特定する。また、特定部２２０２は、分類ＤＢ２３０（図６参照）を参照し、第１の属性（分類）に対応付けられた単語を特定する。

同様に、特定部２２０２は、属性ＤＢ２２０（図５参照）を参照し、第２の属性に対応付けられたテキストを特定し、特定したテキストに含まれる単語を特定する。また、特定部２２０２は、分類ＤＢ２３０（図６参照）を参照し、第２の属性（分類）に対応付けられた単語を特定する。特定部２２０２は、第１の属性および第２の属性によりそれぞれ特定した単語のうち、重複する単語を特定する。

また、特定部２２０２は、特定した一または複数の重複する単語のいずれかを含むテキストに対応付けられた属性を特定する。特定部２２０２は、属性ＤＢ２２０（図５参照）を参照し、重複する単語を含むテキストを特定し、特定したテキストに対応付けられた属性を特定する。また、特定部２２０２は、分類ＤＢ２３０（図６参照）を参照し、重複する単語に対応付けた分類（属性）を特定する。

表示制御部２２０３は、複数の単語を端末Ｔｉの表示エリアに表示する。表示制御部２２０３は、特定部２２０２によって特定された属性に応じた情報を表示エリアに表示する。

（実施の形態４にかかる表示制御方法の一実施例）
図２３は、実施の形態４にかかる表示制御方法の一実施例を示す説明図である。図２３に示すマップ２３００は、マップＭの一例である。

図２３において、性別「女性」、年代「３０代」の２つの属性と、「高級品」の分類とが指定されたとする。この場合、サーバＳｖは、領域２３０１に示すように、例えば、図形２３１１−１〜５が表す「ネックレス」、「ブランドＡ」、「ブランドＢ」、「パン」および「アロマ」を特定する。

つぎに、性別「女性」、年代「３０代」の２つの属性と、「日用品」の分類とが指定されたとする。この場合、サーバＳｖは、領域２３０２に示すように、図形２３１１−４〜７が表す「パン」、「アロマ」、「Ｙシャツ」および「ビール」を特定する。

そして、サーバＳｖは、領域２３０１と領域２３０２との重複領域２３０３の、重複する単語（図形２３１１−４，５が表す「パン」と「アロマ」の単語）を特定する。そして、サーバＳｖは、重複する単語（「パン」と「アロマ」の単語）の属性を特定する。具体的には、サーバＳｖは、「パン」および「アロマ」について、それぞれ、性別「女性」および年代「３０代」の属性、「高級品」および「日用品」の分類を特定する。これにより、サーバＳｖは、性別「女性」および年代「３０代」の属性や、「高級品」および「日用品」の分類を示す、属性に応じた情報を表示する。

ここで、マップ２３００上に配置される単語間の距離が近い場合には、特定した単語以外の単語が領域２３０１や領域２３０２に含まれることがある。このため、重複領域２３０３内にも、特定した単語以外の単語が含まれることもある。この場合、サーバＳｖは、特定した単語以外の単語について属性を特定してもよい。そして、サーバＳｖは、重複領域２３０３内の全ての単語について特定された属性に応じた情報を表示エリアに表示してもよい。

これは、マップ上において単語間の距離が近い単語同士は関係性が強いことから、重複領域２３０３内にある単語も含めて属性に応じた情報を表示することにより、有益な情報を得ることができる可能性があるためである。

（実施の形態４にかかるサーバＳｖの表示制御処理手順）
つぎに、図２４を用いて、実施の形態４にかかるサーバＳｖの表示制御処理手順について説明する。なお、図２４において、単語の特定方法については、説明を省略することとするが、詳細には、図１６Ａおよび図１６Ｂと同様の特定を行う。

図２４は、実施の形態４にかかるサーバＳｖの表示制御処理手順の一例を示すフローチャート（その１）である。図２４のフローチャートにおいて、まず、サーバＳｖは、指定された属性および分類により単語が特定されたか否かを判断する（ステップＳ２４０１）。ここで、サーバＳｖは、指定された属性および分類により単語が特定されるまで待つ（ステップＳ２４０１：Ｎｏ）。

そして、サーバＳｖは、指定された属性および分類により単語が特定された場合（ステップＳ２４０１：Ｙｅｓ）、特定した単語の図形部品を決定し（ステップＳ２４０２）、端末Ｔｉに図形部品を表示する（ステップＳ２４０３）。

つぎに、サーバＳｖは、他の種類の属性および分類の指定があるか否かを判断する（ステップＳ２４０４）。サーバＳｖは、他の種類の属性および分類の指定がある場合（ステップＳ２４０４：Ｙｅｓ）、単語の特定処理を行い（ステップＳ２４０５）、ステップＳ２４０１に移行する。なお、単語の特定処理は、図１６Ａや図１６Ｂ等に示したように、属性や分類から単語を特定する処理である。サーバＳｖは、他の種類の属性および分類の指定がない場合（ステップＳ２４０４：Ｎｏ）、本フローチャートによる一連の処理を終了する。

（実施の形態４にかかるサーバＳｖの表示制御処理手順）
つぎに、図２５を用いて、実施の形態４にかかるサーバＳｖの表示制御処理手順について説明する。

図２５は、実施の形態４にかかるサーバＳｖの表示制御処理手順の一例を示すフローチャート（その２）である。図２５のフローチャートにおいて、まず、サーバＳｖは、重複部分（例えば、図２３の「重複領域２３０３」参照）の単語の分析を行うか否かを判断する（ステップＳ２５０１）。なお、分析を行う条件は、例えば、ユーザから分析開始を受け付けることとしてもよいし、当該重複部分に単語が表示されることとしてもよい。サーバＳｖは、重複部分の単語の分析を行わない場合（ステップＳ２５０１：Ｎｏ）、待機する。

そして、サーバＳｖは、重複部分の単語の分析を行う場合（ステップＳ２５０１：Ｙｅｓ）、重複部分の単語のうち一の単語を選択する（ステップＳ２５０２）。つぎに、サーバＳｖは、属性ＤＢ２２０を参照し、選択した単語に対応する属性を特定する（ステップＳ２５０３）。そして、サーバＳｖは、特定した属性のスコアを「＋１」する（ステップＳ２５０４）。例えば、サーバＳｖは、特定した属性が性別「女性」および年代「３０代」であれば、性別「女性」のスコアを「＋１」し、年代「３０代」のスコアを「＋１」する。

つぎに、サーバＳｖは、分類ＤＢ２３０を参照し、選択した単語に対応する分類を特定する（ステップＳ２５０５）。そして、サーバＳｖは、特定した分類のスコアを「＋１」する（ステップＳ２５０６）。例えば、特定した分類が「高級品」であれば、サーバＳｖは、分類「高級品」のスコアを「＋１」する。

つぎに、サーバＳｖは、重複部分の単語のうち、選択されていない未選択の単語があるか否かを判断する（ステップＳ２５０７）。サーバＳｖは、重複部分の単語のうち、未選択の単語がある場合（ステップＳ２５０７：Ｙｅｓ）、ステップＳ２５０２に移行する。サーバＳｖは、重複部分の単語のうち、未選択の単語がない場合（ステップＳ２５０７：Ｎｏ）、属性ごとに、スコアが最も高いものを選択する（ステップＳ２５０８）。具体的には、性別「女性」のスコアが「３」、性別「男性」のスコアが「０」であるとすると、性別「女性」を選択する。

そして、サーバＳｖは、スコアが最も高い分類を選択する（ステップＳ２５０９）。ここで、スコアが最も高い分類が複数あったとすると、具体的には、例えば、分類「日用品」のスコアと、分類「高級品」のスコアとが同数であったとすると、両方を選択することとする。つぎに、サーバＳｖは、選択した属性と分類とが示す、属性と分類とに応じた情報を端末Ｔｉに表示して（ステップＳ２５１０）、本フローチャートによる一連の処理を終了する。

以上説明したように、実施の形態４にかかるサーバＳｖによれば、表示エリアに表示された複数の単語のうち、指定された第１の属性に対応付けられたテキストに含まれ、かつ、指定された第２の属性に対応付けられたテキストに含まれる単語を特定することができる。そして、サーバＳｖによれば、特定した単語を含むテキストに対応付けられた属性に応じた情報を表示エリアに提示することができる。

これにより、第１の属性（性別「女性」、年代「３０代」および分類「日用品」）の指定と、第２の属性（性別「女性」、年代「３０代」および分類「高級品」）の指定と、を受け付けた場合に、指定された属性間に共通する特徴を判断し易くさせることができる。

例えば、第１の属性（性別「女性」、年代「３０代」および分類「日用品」）により、サーバＳｖは、これらに関係性のある「パン」、「アロマ」、「Ｙシャツ」および「ビール」といった単語を特定することができる。また、第２の属性（例えば、性別「女性」、年代「３０代」および分類「高級品」）により、サーバＳｖは、これらに関係性のある「ネックレス」、「ブランドＡ」、「ブランドＢ」、「パン」および「アロマ」といった単語を特定することができる。

そして、サーバＳｖは、第１および第２の属性により特定した単語のうち、第１および第２の属性に共通する単語（「パン」、「アロマ」）に関連する属性に応じた情報を表示して、指定された属性間に共通する特徴を判断し易くさせることができる。例えば、サーバＳｖは、共通する単語（「パン」、「アロマ」）に応じて特定される、性別「女性」および年代「３０代」の属性や「高級品」および「日用品」の分類を提示することができる。

これにより、ユーザは、重複部分の単語間に共通する特徴や単語間に顕著にあらわれる特徴を把握可能となり、消費者の買い物傾向や買い回りなどの分析に有益な情報を簡単に得ることができる。例えば、ユーザは、３０代の女性が日用品や高級品を購入した場合に、「パン」や「アロマ」についても購入する傾向にある、ということを分析することができる。また、ユーザは、「パン」や「アロマ」の各店舗を回って買い物をする傾向があるということを分析することができる。このように、実施の形態４によれば、ユーザは、買い物傾向や買い回り分析を行うにあたり、スキルや知識に乏しくても、分析に有益な情報を簡単に得ることができ、有効な分析を行うことができる。

なお、本実施の形態で説明した表示制御方法は、予め用意されたプログラムをパーソナル・コンピュータやワークステーション等のコンピュータで実行することにより実現することができる。表示制御プログラムは、ハードディスク、フレキシブルディスク、ＣＤ（Ｃｏｍｐａｃｔ Ｄｉｓｃ）−ＲＯＭ、ＭＯ（Ｍａｇｎｅｔｏ−Ｏｐｔｉｃａｌ ｄｉｓｋ）、ＤＶＤ（Ｄｉｇｉｔａｌ Ｖｅｒｓａｔｉｌｅ Ｄｉｓｋ）、ＵＳＢ（Ｕｎｉｖｅｒｓａｌ Ｓｅｒｉａｌ Ｂｕｓ）メモリ等のコンピュータで読み取り可能な記録媒体に記録され、コンピュータによって記録媒体から読み出されることによって実行される。また、表示制御プログラムは、インターネット等のネットワークを介して配布してもよい。

上述した実施の形態に関し、さらに以下の付記を開示する。

（付記１）表示エリアに表示された複数の単語のうち、一または複数の単語の指定を受け付けると、
少なくとも単語を含むテキストを属性に対応付けて記憶する記憶部を参照して、指定された前記一または複数の単語のいずれかを含むテキストに対応付けられた属性を特定し、
特定した前記属性に応じた情報を前記表示エリアに表示する、
処理をコンピュータに実行させることを特徴とする表示制御プログラム。

（付記２）前記表示エリアのいずれかの範囲を示す図形部品を配置する操作を受け付けると、表示された前記複数の単語のうち、配置された前記図形部品の位置に応じた範囲に表示された一または複数の単語を特定し、特定した前記一または複数の単語が、指定された前記一または複数の単語であると判定する、
ことを特徴とする付記１に記載の表示制御プログラム。

（付記３）前記表示エリアには、前記複数の単語に含まれる単語間の関係が示されており、
前記表示する処理は、前記単語間の関係を維持しつつ、特定した前記属性に応じた情報を前記表示エリアに表示する、
ことを特徴とする付記１または２に記載の表示制御プログラム。

（付記４）前記記憶部は、さらに、単語を属性に対応付けて記憶し、
前記特定する処理は、前記記憶部を参照して、指定された前記一または複数の単語のいずれかを含むテキストに対応付けられた属性と、前記一または複数の単語に対応付けられた属性とを特定し、
前記表示する処理は、特定した前記テキストに対応付けられた属性と、特定した前記単語に対応付けられた属性とに応じた情報を前記表示エリアに表示する、
ことを特徴とする付記１〜３のいずれか一つに記載の表示制御プログラム。

（付記５）前記特定する処理は、指定された前記一または複数の単語の単語ごとに、前記単語を含むテキストに対応付けられた属性を特定し、
前記表示する処理は、前記単語ごとに特定された属性の頻度に基づいて、前記属性に応じた情報を前記表示エリアに表示する、
ことを特徴とする付記１〜４のいずれか一つに記載の表示制御プログラム。

（付記６）属性の指定を受け付けると、少なくとも単語を含むテキストを属性に対応付けて記憶する記憶部を参照して、表示エリアに表示された複数の単語のうち、指定された前記属性に対応付けられたテキストに含まれる一または複数の単語を特定し、
特定した前記一または複数の単語を、表示された前記複数の単語に含まれる他の単語と区別可能に表示する、
処理をコンピュータに実行させることを特徴とする表示制御プログラム。

（付記７）特定した前記一または複数の単語が位置する範囲を示す図形部品を前記表示エリアに表示する、
ことを特徴とする付記６に記載の表示制御プログラム。

（付記８）前記表示エリアには、前記複数の単語に含まれる単語間の関係が示されており、
前記表示する処理は、
前記単語間の関係を維持しつつ、前記図形部品を前記表示エリアに表示する、
ことを特徴とする付記７に記載の表示制御プログラム。

（付記９）前記記憶部は、さらに、単語を属性に対応付けて記憶し、
前記特定する処理は、前記記憶部を参照して、指定された前記属性に対応付けられたテキストに含まれる一または複数の単語と、指定された前記属性に対応付けられた単語とを特定し、
前記表示する処理は、特定した前記テキストに含まれる一または複数の単語と、特定した前記属性に対応付けられた単語とを、前記他の単語と区別可能に表示する、
ことを特徴とする付記６〜８のいずれか一つに記載の表示制御プログラム。

（付記１０）特定した前記複数の単語の中から、各単語同士の関係の度合いに基づいて単語を選択する、処理をコンピュータに実行させ、
前記表示する処理は、選択した単語を前記他の単語と区別可能に表示する、
ことを特徴とする付記６〜８のいずれか一つに記載の表示制御プログラム。

（付記１１）第１の属性の指定と、第２の属性の指定とを受け付けると、少なくとも単語を含むテキストを属性に対応付けて記憶する記憶部を参照して、表示エリアに表示された複数の単語のうち、指定された前記第１の属性に対応付けられたテキストに含まれ、かつ、指定された前記第２の属性に対応付けられたテキストに含まれる一または複数の単語を特定するとともに、特定した前記一または複数の単語のいずれかを含むテキストに対応付けられた属性を特定し、
特定した前記属性に応じた情報を前記表示エリアに表示する、
処理をコンピュータに実行させることを特徴とする表示制御プログラム。

（付記１２）表示エリアに表示された複数の単語のうち、一または複数の単語の指定を受け付けると、
少なくとも単語を含むテキストを属性に対応付けて記憶する記憶部を参照して、指定された前記一または複数の単語のいずれかを含むテキストに対応付けられた属性を特定し、
特定した前記属性に応じた情報を前記表示エリアに表示する、
処理をコンピュータが実行することを特徴とする表示制御方法。

（付記１３）属性の指定を受け付けると、少なくとも単語を含むテキストを属性に対応付けて記憶する記憶部を参照して、表示エリアに表示された複数の単語のうち、指定された前記属性に対応付けられたテキストに含まれる一または複数の単語を特定し、
特定した前記一または複数の単語を、表示された前記複数の単語に含まれる他の単語と区別可能に表示する、
処理をコンピュータが実行することを特徴とする表示制御方法。

（付記１４）第１の属性の指定と、第２の属性の指定とを受け付けると、少なくとも単語を含むテキストを属性に対応付けて記憶する記憶部を参照して、表示エリアに表示された複数の単語のうち、指定された前記第１の属性に対応付けられたテキストに含まれ、かつ、指定された前記第２の属性に対応付けられたテキストに含まれる一または複数の単語を特定するとともに、特定した前記一または複数の単語のいずれかを含むテキストに対応付けられた属性を特定し、
特定した前記属性に応じた情報を前記表示エリアに表示する、
処理をコンピュータに実行することを特徴とする表示制御方法。

（付記１５）表示エリアに表示された複数の単語のうち、一または複数の単語の指定を受け付けると、
少なくとも単語を含むテキストを属性に対応付けて記憶する記憶部を参照して、指定された前記一または複数の単語のいずれかを含むテキストに対応付けられた属性を特定し、
特定した前記属性に応じた情報を前記表示エリアに表示する、
制御部を有することを特徴とする情報処理装置。

（付記１６）属性の指定を受け付けると、少なくとも単語を含むテキストを属性に対応付けて記憶する記憶部を参照して、表示エリアに表示された複数の単語のうち、指定された前記属性に対応付けられたテキストに含まれる一または複数の単語を特定し、
特定した前記一または複数の単語を、表示された前記複数の単語に含まれる他の単語と区別可能に表示する、
制御部を有することを特徴とする情報処理装置。

（付記１７）第１の属性の指定と、第２の属性の指定とを受け付けると、少なくとも単語を含むテキストを属性に対応付けて記憶する記憶部を参照して、表示エリアに表示された複数の単語のうち、指定された前記第１の属性に対応付けられたテキストに含まれ、かつ、指定された前記第２の属性に対応付けられたテキストに含まれる一または複数の単語を特定するとともに、特定した前記一または複数の単語のいずれかを含むテキストに対応付けられた属性を特定し、
特定した前記属性に応じた情報を前記表示エリアに表示する、
制御部を有することを特徴とする情報処理装置。

１００ 情報処理装置
１１０，７１０ 記憶部
Ｔｉ 端末
１２０ ディスプレイ
１２１ 表示エリア
１２２ マップ
１２３ 属性に応じた情報
２００ 表示処理システム
２１０ ネットワーク
２２０ 属性ＤＢ
２３０ 分類ＤＢ
３００，４００ バス
３０１，４０１ ＣＰＵ
３０２，４０２ メモリ
３０３，４０３ Ｉ／Ｆ
３０４ ディスクドライブ
３０５ ディスク
４０４ ディスプレイ
４０５ 入力装置
７０１，１１０３，２２０３ 表示制御部
７０２，１１０１，２２０１ 受付部
７０３ 第１特定部
７０４ 第２特定部
７０５ 判定部
１１０２，２２０２ 特定部
Ｓｖ サーバ

Claims (15)

1. 表示エリアに表示された複数の単語のうち、一または複数の単語の指定を受け付けると、
   少なくとも単語を含むテキストを属性に対応付けて記憶する記憶部を参照して、指定された前記一または複数の単語のいずれかを含むテキストに対応付けられた属性を特定し、
   特定した前記属性に応じた情報を前記表示エリアに表示する、
   処理をコンピュータに実行させることを特徴とする表示制御プログラム。
2. 前記表示エリアのいずれかの範囲を示す図形部品を配置する操作を受け付けると、表示された前記複数の単語のうち、配置された前記図形部品の位置に応じた範囲に表示された一または複数の単語を特定し、特定した前記一または複数の単語が、指定された前記一または複数の単語であると判定する、
   ことを特徴とする請求項１に記載の表示制御プログラム。
3. 前記表示エリアには、前記複数の単語に含まれる単語間の関係が示されており、
   前記表示する処理は、前記単語間の関係を維持しつつ、特定した前記属性に応じた情報を前記表示エリアに表示する、
   ことを特徴とする請求項１または２に記載の表示制御プログラム。
4. 前記記憶部は、さらに、単語を属性に対応付けて記憶し、
   前記特定する処理は、前記記憶部を参照して、指定された前記一または複数の単語のいずれかを含むテキストに対応付けられた属性と、前記一または複数の単語に対応付けられた属性とを特定し、
   前記表示する処理は、特定した前記テキストに対応付けられた属性と、特定した前記単語に対応付けられた属性とに応じた情報を前記表示エリアに表示する、
   ことを特徴とする請求項１〜３のいずれか一つに記載の表示制御プログラム。
5. 属性の指定を受け付けると、少なくとも単語を含むテキストを属性に対応付けて記憶する記憶部を参照して、表示エリアに表示された複数の単語のうち、指定された前記属性に対応付けられたテキストに含まれる一または複数の単語を特定し、
   特定した前記一または複数の単語を、表示された前記複数の単語に含まれる他の単語と区別可能に表示する、
   処理をコンピュータに実行させることを特徴とする表示制御プログラム。
6. 特定した前記一または複数の単語が位置する範囲を示す図形部品を前記表示エリアに表示する、
   ことを特徴とする請求項５に記載の表示制御プログラム。
7. 前記表示エリアには、前記複数の単語に含まれる単語間の関係が示されており、
   前記表示する処理は、前記単語間の関係を維持しつつ、前記図形部品を前記表示エリアに表示する、
   ことを特徴とする請求項６に記載の表示制御プログラム。
8. 前記記憶部は、さらに、単語を属性に対応付けて記憶し、
   前記特定する処理は、前記記憶部を参照して、指定された前記属性に対応付けられたテキストに含まれる一または複数の単語と、指定された前記属性に対応付けられた単語とを特定し、
   前記表示する処理は、特定した前記テキストに含まれる一または複数の単語と、特定した前記属性に対応付けられた単語とを、前記他の単語と区別可能に表示する、
   ことを特徴とする請求項５〜７のいずれか一つに記載の表示制御プログラム。
9. 第１の属性の指定と、第２の属性の指定とを受け付けると、少なくとも単語を含むテキストを属性に対応付けて記憶する記憶部を参照して、表示エリアに表示された複数の単語のうち、指定された前記第１の属性に対応付けられたテキストに含まれ、かつ、指定された前記第２の属性に対応付けられたテキストに含まれる一または複数の単語を特定するとともに、特定した前記一または複数の単語のいずれかを含むテキストに対応付けられた属性を特定し、
   特定した前記属性に応じた情報を前記表示エリアに表示する、
   処理をコンピュータに実行させることを特徴とする表示制御プログラム。
10. 表示エリアに表示された複数の単語のうち、一または複数の単語の指定を受け付けると、
    少なくとも単語を含むテキストを属性に対応付けて記憶する記憶部を参照して、指定された前記一または複数の単語のいずれかを含むテキストに対応付けられた属性を特定し、
    特定した前記属性に応じた情報を前記表示エリアに表示する、
    処理をコンピュータが実行することを特徴とする表示制御方法。
11. 属性の指定を受け付けると、少なくとも単語を含むテキストを属性に対応付けて記憶する記憶部を参照して、表示エリアに表示された複数の単語のうち、指定された前記属性に対応付けられたテキストに含まれる一または複数の単語を特定し、
    特定した前記一または複数の単語を、表示された前記複数の単語に含まれる他の単語と区別可能に表示する、
    処理をコンピュータが実行することを特徴とする表示制御方法。
12. 第１の属性の指定と、第２の属性の指定とを受け付けると、少なくとも単語を含むテキストを属性に対応付けて記憶する記憶部を参照して、表示エリアに表示された複数の単語のうち、指定された前記第１の属性に対応付けられたテキストに含まれ、かつ、指定された前記第２の属性に対応付けられたテキストに含まれる一または複数の単語を特定するとともに、特定した前記一または複数の単語のいずれかを含むテキストに対応付けられた属性を特定し、
    特定した前記属性に応じた情報を前記表示エリアに表示する、
    処理をコンピュータに実行することを特徴とする表示制御方法。
13. 表示エリアに表示された複数の単語のうち、一または複数の単語の指定を受け付けると、
    少なくとも単語を含むテキストを属性に対応付けて記憶する記憶部を参照して、指定された前記一または複数の単語のいずれかを含むテキストに対応付けられた属性を特定し、
    特定した前記属性に応じた情報を前記表示エリアに表示する、
    制御部を有することを特徴とする情報処理装置。
14. 属性の指定を受け付けると、少なくとも単語を含むテキストを属性に対応付けて記憶する記憶部を参照して、表示エリアに表示された複数の単語のうち、指定された前記属性に対応付けられたテキストに含まれる一または複数の単語を特定し、
    特定した前記一または複数の単語を、表示された前記複数の単語に含まれる他の単語と区別可能に表示する、
    制御部を有することを特徴とする情報処理装置。
15. 第１の属性の指定と、第２の属性の指定とを受け付けると、少なくとも単語を含むテキストを属性に対応付けて記憶する記憶部を参照して、表示エリアに表示された複数の単語のうち、指定された前記第１の属性に対応付けられたテキストに含まれ、かつ、指定された前記第２の属性に対応付けられたテキストに含まれる一または複数の単語を特定するとともに、特定した前記一または複数の単語のいずれかを含むテキストに対応付けられた属性を特定し、
    特定した前記属性に応じた情報を前記表示エリアに表示する、
    制御部を有することを特徴とする情報処理装置。

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