(57)【要約】【課題】特許請求の範囲を自動的に作成することを前提として格成分を学習させる。【解決手段】文字列から抽出がした動詞とこれに係り受けする格成分とをデータセットとして順次学習させることにより、動詞と格成分との関係が３段階以上の連関度として定義される学習済みモデルを作る学習ステップをコンピュータに実行させる。このとき、文字列の入力を受け付ける文字列入力受入ステップと、上記学習ステップにおいて作られた学習済みモデルを参照し、上記文字列入力受入ステップにおいて入力された文字列が動詞である場合には、その入力された動詞の連関度に基づいた格成分を探索し、上記文字列入力受入ステップにおいて入力された文字列が格成分である場合には、その入力された格成分の連関度に基づいた動詞を探索する探索ステップを更に含めてもよい。【選択図】図３
2020016964.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
文字列から抽出がした動詞とこれに係り受けする格成分とをデータセットとして順次学習させることにより、動詞と格成分との関係が３段階以上の連関度として定義される学習済みモデルを作る学習ステップをコンピュータに実行させること
を特徴とする格成分学習プログラム。
【請求項２】
文字列の入力を受け付ける文字列入力受入ステップと、
上記学習ステップにおいて作られた学習済みモデルを参照し、上記文字列入力受入ステップにおいて入力された文字列が動詞である場合には、その入力された動詞の連関度に基づいた格成分を探索し、上記文字列入力受入ステップにおいて入力された文字列が格成分である場合には、その入力された格成分の連関度に基づいた動詞を探索する探索ステップを有すること
を特徴とする請求項１記載の格成分学習プログラム。
【請求項３】
動詞とこれに係り受けする１以上の格成分とを有する文節構造と、これに対応する命題とをデータセットとして順次学習させることにより、上記文節構造と命題との関係が３段階以上の連関度として定義される学習済みモデルを作る学習ステップをコンピュータに実行させること
を特徴とする格成分学習プログラム。
【請求項４】
文字列の入力を受け付ける文字列入力受入ステップと、
上記学習ステップにおいて作られた学習済みモデルを参照し、上記文字列入力受入ステップにおいて入力された文字列が文節構造である場合には、その入力された文節構造の連関度に基づいた命題を探索し、上記文字列入力受入ステップにおいて入力された文字列が命題である場合には、その入力された命題の連関度に基づいた文節構造を探索する探索ステップを有すること
を特徴とする請求項３記載の格成分学習プログラム。
【請求項５】
動詞とこれに係り受けする１の格成分との係り受け構造と、その係り受けする形態素とをデータセットとして順次学習させることにより、上記係り受け構造と形態素との関係が３段階以上の連関度として定義される学習済みモデルを作る学習ステップをコンピュータに実行させること
を特徴とする格成分学習プログラム。
【請求項６】
文字列の入力を受け付ける文字列入力受入ステップと、
上記学習ステップにおいて作られた学習済みモデルを参照し、上記文字列入力受入ステップにおいて入力された文字列が係り受け構造である場合には、その入力された係り受け構造の連関度に基づいた命題を探索し、上記文字列入力受入ステップにおいて入力された文字列が形態素である場合には、その入力された形態素の連関度に基づいた係り受け構造を探索する探索ステップを有すること
を特徴とする請求項５記載の格成分学習プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、特許明細書等を始めとした電子データ化された文書に記載された文字列から格成分を抽出して学習させる格成分学習プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、特許明細書における特許請求の範囲に定義された文字列から格成分を抽出する格成分抽出プログラムが提案されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２０１４−０４８９８７号
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかしながら、上述した特許文献１の開示技術では、格成分を自動的に抽出することができても、実際に抽出した格成分を利用して特許請求の範囲を自動的に作成することは特段開示されていない。
【０００５】
そこで本発明は、上述した問題点に鑑みて案出されたものであり、その目的とするところは、特許請求の範囲を自動的に作成することを前提として格成分を学習させる格成分学習プログラムを提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本発明に係る格成分学習プログラムは、文字列から抽出がした動詞とこれに係り受けする格成分とをデータセットとして順次学習させることにより、動詞と格成分との関係が３段階以上の連関度として定義される学習済みモデルを作る学習ステップをコンピュータに実行させることを特徴とする。
【０００７】
本発明に係る格成分学習プログラムは、動詞とこれに係り受けする１以上の格成分とを有する文節構造と、これに対応する命題とをデータセットとして順次学習させることにより、上記文節構造と命題との関係が３段階以上の連関度として定義される学習済みモデルを作る学習ステップをコンピュータに実行させることを特徴とする。
【０００８】
本発明に係る格成分学習プログラムは、動詞とこれに係り受けする１の格成分との係り受け構造と、その係り受けする形態素とをデータセットとして順次学習させることにより、上記係り受け構造と形態素との関係が３段階以上の連関度として定義される学習済みモデルを作る学習ステップをコンピュータに実行させることを特徴とする。
【発明の効果】
【０００９】
特許請求の範囲において格成分が係り受けする動詞の候補を絞り込むことができ、最後のところはユーザに対して確認を促すにしても、その利便性を高めることができる。
【図面の簡単な説明】
【００１０】
【図１】格成分について説明するための図である。
【図２】格成分について説明するための他の図である。
【図３】文字列から抽出がした動詞とこれに係り受けする格成分とをデータセットとして順次学習させる例を示す図である。
【図４】動詞とこれに係り受けする１以上の格成分とを有する文節構造と、これに対応する命題とをデータセットとして順次学習させる例を示す図である。
【図５】動詞とこれに係り受けする１の格成分との係り受け構造と、その係り受けする形態素とをデータセットとして順次学習させる例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１１】
以下、本発明を実施するための形態として、文字列から格成分を抽出してこれを学習させる格成分学習プログラムについて、図面を参照しながら詳細に説明する。
【００１２】
本発明の理論的説明
【００１３】
特許発明の技術的範囲の広さを定量化、数値化するための思想として格成分が提案されている。
【００１４】
特許請求の範囲が、各構成要素A、B、Cを「〜Aと、〜Bと、Cとを備える○○装置（方法）」と列挙することにより定義する、いわゆる要件列挙方式で記載されていることを前提としたとき、各構成要素A、B、Cには、動詞句が係り受けする。即ち、各構成要素A、B、Cを主語としたとき、これらにはそれぞれ動詞句が係り受けし、主語と述語とからなる文を成立させることができる。これら動詞句における動詞は、述語として文を形成するにあたり、自らの表す動き、状態、関係を実現させるために、どのような名詞句の組み合わせを取るかが基本的に決まっている。動詞が自らの帯びている語彙的意味の類的なあり方に応じて、文の形成に必要な名詞句の組み合わせを選択的に要求する働きを、動詞の格支配と仮称するならば、動詞により文の成分として要求された名詞句は、動詞を補足する上での格成分ということができる。また、構成要素Ａ、Ｂ、Ｃも究極的な構成要素「○○装置」に係る動詞「備える」に係り受けする。従って本発明では、これら構成要素Ａ、Ｂ、Ｃも格成分としてカウントしてもよい技術でもある。つまり本発明は、特許請求の範囲を構成する文字列に含まれる全ての動詞に係り受けする名詞句としての格成分を抽出するようにしてもよい。
【００１５】
例を挙げて説明するならば、構成要素"信号生成手段"が下記のB−1）により定義されているものとする。
【００１６】
B−1）「ユーザからの要求に応じて駆動信号を生成する信号生成手段と、〜」
【００１７】
このとき、「ユーザからの要求に応じて駆動信号を生成する」という動詞句が信号生成手段に係り受けする。この動詞句において「生成する」という動詞の動作を実現・完成させるために、「ユーザからの要求（に応じて）」、「駆動信号（を）」という名詞句を要求する働きが格支配であり、これら名詞句が格成分である。そして、「ユーザからの要求（に応じて）」、「駆動信号（を）」といった名詞句が、それぞれ「生成する」という動詞に対して「動作開始条件」「対象」といった類的な関係的意味が格である。この格成分を実現している名詞句の担っている語彙的意味、またそれらの名詞句が帯びている関係的意味としての格によって形成されるものが、この動詞「生成する」により実現すべき命題の中核部分となる。上記例で言うならば "生成する"という動詞による命題を実現するための動作開始条件として、"ユーザからの要求に応じて"いなければならず、さらにその対象として"駆動信号"を生成しなければならないため、これら2つが動詞による命題実現のため条件数となっている。
【００１８】
図１に示すように、このような動詞による命題実現のためにクリアしなければならない条件数が少ない場合を模式的に表したものである。動詞による動作開始のための条件の数が少なくなるため、命題を実現できる可能性が向上する。これに対して、図２は、動詞による命題実現のためにクリアしなければならない条件数が増加した場合を模式的に表したものであり、かかる場合には命題を実現できる可能性が低下する。
【００１９】
条件数が増加するほど、実際に動作が開始されるまでに条件を満たすか否かの判断のステップ数が増加することになる。各条件を満たす確率に多少の差異があることを考慮しても、この条件の判断ステップ数が増加するに従い、換言すれば条件を規定する格成分が増加するに従い、その動詞句が係り受けする構成要素Aに該当する可能性が低くなることを意味しており、その可能性の低下した分、技術的範囲が狭まることを示している。逆に、格成分数が少ない場合には、その動詞句が係り受けする構成要素Aに該当する可能性が高くなることを意味しており、その分において技術的範囲が広がることを示している。
【００２０】
このように格成分数（条件数）が、動詞による動作開始可能性、ひいては命題実現の可能性を支配し、これが技術的範囲の広狭に影響を及ぼすものであるから、特許請求の範囲の数値化方法の最小抽出単位を格成分として、この動詞句に含められている格成分数をカウントすることにより、技術的範囲の広さに応じた数値化を実現することができるものと考えられる。
【００２１】
上述したB−1）の例では、構成要素「信号生成手段」の命題を実現するための動詞「生成する」に係り受けする2つの格成分「ユーザからの要求に応じて」「駆動信号を」が存在するため、格成分数が2となる。このとき、動詞「生成する」の動作開始条件を規定する「ユーザからの要求に応じて」という格成分が存在しない場合には、格成分数が1となり、ユーザからの要求の有無に関係なく、いつでも「駆動信号」を「生成する」ことができることになり、「信号生成手段」の命題を実現できる可能性が高くなる。これは構成要素「信号生成手段」により、侵害被疑製品の技術的要素の同一性を立証できる可能性を向上させることができることを示唆しており、かかる可能性の向上させた分が、侵害被疑製品に対する特許発明の捕捉容易性、ひいては特許発明の技術的範囲の広さに相当するものと考えられる。このため、構成要素の命題実現可能性を格成分数を介して表現することにより、技術的範囲の広さに応じた、より最適な数値化、定量化を図ることができるものと考えられる。
【００２２】
実際に各構成要素の格成分数を求める際に、上述したB−1）の例では、「生成する」という動詞に係り受けする格成分「ユーザからの要求に応じて」「駆動信号を」を抽出することになるが、この格成分の実際の抽出作業は、「応じて」「を」等、形態素を目印にして行っていくことになる。
【００２３】
表１に格成分を抽出する際に、目印として参照する形態素の例を示す。
【００２４】
【表１】
2020016964.tif 000003
【００２５】
特許請求の範囲は、B−1）のようなオーソドックスな形で定義されている場合のみならず、例えばC−1）に示すように定義される場合もある。
【００２６】
C−1）「第1のレンズによりスポット径を制御された光束を反射板により全反射する反射手段と、〜」
【００２７】
例えば、特許請求の範囲を構成する構成要素「反射手段」には、「全反射する」という動詞が係り受けする。この「全反射する」という動詞の動作開始条件を規定する格成として、「光束（を）」と、「反射板（により）」が存在することになり、先ず格成分数2をカウントすることができる。しかし、このうち一の格成分「光束」に着目した場合に、「第1のレンズによりスポット径を制御された」という動詞句がさらに係り受けしているのが分かる。あらゆる光束を「全反射する」対象として定義するよりも、むしろ条件が付加された光束を「全反射する」対象として定義した方が、技術的に限定が付加され、構成要素「反射手段」の命題実現可能性が低下する。このため、この命題実現可能性の低下分を格成分数として補正する必要が出てくる。
【００２８】
かかる場合には、「光束」に係り受けする動詞句「第1のレンズによりスポット径を制御される」において、「制御する」という動詞により格支配される2つの格成分「第1のレンズ（により）」、「スポット径（を）」が存在しているため、さらに格成分数2を加算する。その結果、C−1）は合計の格成分数は4となる。
【００２９】
なお、この特許請求の範囲の記載C−1）は、明細書作成者によっては下記のC−2）のように定義される場合もある。
【００３０】
C−2）「第1のレンズにより光束のスポット径を制御する光束制御手段と、かかる光束を反射板により全反射する反射手段と、〜」
【００３１】
このC−2）における「光束制御手段」並びに「反射手段」により形成される技術的範囲は、C−1）と実質的に同一である。C−2）では、C−1）において「光束」に係り受けする動詞句の内容を、「光束制御手段」により実現すべき命題と位置づけて定義し直している。実際にC−1）においても、定義されている「光束」を作り出すためには、何らかの手段や部材を利用することになるが、あえて「光束制御手段」を挙げて定義していないに過ぎない。このC−2）についても同様に格成分数をカウントすると、光束制御手段で格成分数2、反射手段で格成分数2で合計で格成分数4となり、C−1）と同様の結果となる。
【００３２】
上述のように、構成要素の命題を実現するために要求される格成分の数を介して技術的範囲の広さをカウントするものであるため、互いに記載方法や単語数が異なるものの実質的に同一の技術的範囲からなるC−1）、C−2）を同等の格成分数で表現することができる。仮に最小抽出単位を構成要素とした場合にC−1）は1、C−2）は2となり、最小抽出単位を単語とした場合にC−1）は7、C−2）は、9となることを鑑みても、この格成分数は、より好適な数値化方法の最小抽出単位になり得るものと考えられる。
【００３３】
なお、C−1）、C−2）の構成は、以下のC−3）により定義される場合もあり得る。
C−3）「第1のレンズにより光束のスポット径を制御する光束制御手段と、上記光束制御手段によりスポット径が制御された光束を反射板により全反射する反射手段と、〜」
【００３４】
このC−3）の下線部は、C−2）における「かかる光束」の部分に相当する。しかし、この波線部に記載されている動詞句の内容は、「光束制御手段」に係り受けする直線部により既に実現されてしまった命題であり、波線部の記載をあえて入れたのは「反射手段」が全反射する対象としての「光束」について解釈上の疑義が生じないようにするための確認的なものに過ぎない。このため、格成分数を計算する際に、この波線部の記載をも同様にカウントすることになれば、下線部の内容を二重カウントすることになり測定精度の悪化を招く結果となる。
【００３５】
このため、既に命題として実行済みの波線部の記載は、改めてカウントしないように留意することにより、クレームの記載順序や記載方法による格差に伴う格成分数のずれを解消することが可能となる。実際には、この直線部の記載と、波線部の記載とにより実現される命題が同一か否かを判断する必要がある。
【００３６】
最小抽出単位を格成分とした数値化方法では、特に命題の同一性を判断する際において有用なものとなる。格成分は単語と異なり、動詞により支配される性質を持つため、格成分が同一であるということは、格成分の内容に加えてこれを支配する動詞も同一でなければならないことを意味している。格成分と、これを支配する動詞の双方が同一であれば、これにより実現される命題も同一となる。このため、格成分の同一性の判断を介して、命題が同一か否かを識別することが可能となり、ひいては二重カウントか否かを容易に識別することが可能となる。また、明細書作成者間の記載方法の相違により、得られる数値に影響が及ぶこともなくなる。
【００３７】
なお、上述した例では、特許請求の範囲の記載が構成要件列挙型で記載されている場合を例にとり説明をしたが、他の形式で記載されていても同様にカウントすることができる。例えば、ジェプソン型で記載されていた場合には、公知部分とされる「おいて書き」の記載についても同様の方法によりカウントする。このとき、「おいて書き」の記載のカウント方法が分からない場合には、ジェプソン型から構成要件列挙型に書き換えた上でカウントするようにしてもよい。ちなみに、このジェプソン型から構成要件列挙型への書き換え方法は、従来から周知である。
【００３８】
また、特許請求の範囲が書き流し型で記載されていた場合も同様の手法によりカウントすることができる。例えば、C−2）が書き流し型で記載されていた場合には、以下のC−4）のようになる。
【００３９】
C−4）「第1のレンズにより光束のスポット径を制御し、かかる光束を反射板により全反射し、〜」
【００４０】
この書き流し型で記載されたC−4）は、C−2）と比較して、「光束制御手段」並びに「反射手段」の文言が抜けている点が相違するが、それ以外は同一である。「光束制御手段」並びに「反射手段」は、主語であってこれをカウントの対象とせず、あくまでこの主語に係り受けする名詞句をカウントするため、書き流し型と構成要件列挙型との間で格成分数が異なることはない。
【００４１】
第２実施形態
【００４２】
格成分を抽出する際には、下記のルールに基づくものであってもよい。この第２実施形態において、下線部が続いているところが、抽出すべき１格成分に相当する。以下「カウント」と称しているものは、何れも格成分として抽出するという意味である。
【００４３】
（１）名詞に対して可能性又は自在性を含む文言が付加される場合について
【００４４】
名詞＋可能に、名詞＋可能な、名詞＋自在に、名詞＋自在な等のように、「名詞＋〜できる」という動詞的意味で記載されている文言については、抽出すべき格成分に含めない
【００４５】
例）配置できる  →名詞＋〜できる、という動詞的意味だからカウントしない。
【００４６】
検出可能な→名詞＋可能な    という形容詞的意味だからカウントせず。
「同期できる」    →〜できる  はカウントしない。
入力可能、突出・収納可能、選択可能→〜可能に    はカウントしない。
高さ位置変更可能に〜可能に    はカウントしない。
スライド自在な→〜自在な、と〜可能な、  はカウントしない。
【００４７】
即ち、名詞に「〜可能」、「〜自在」、「〜自由」等が付加されている場合のように、抽出した文字列中に、名詞に対して可能性又は自在性を含む文言が付加された文字列が含まれていた場合には、当該文字列を抽出すべき格成分から除外するようなアルゴリズムを設けるようにしてもよい。
【００４８】
（２）主語のルール
【００４９】
１）主語を先ず抽出する。「●●●が、」、「●●●は、」「●●●には、」「●●●も、」等となっているものを、主語とみなして全て抽出する。（このとき、●●●について「前記」「当該」「上記」等が付いていても付いていなくても一切関係なし）
【００５０】
２）  抽出した主語（●●●）が、それより以前に記載されているかをソートして確認する。その結果、抽出した主語（●●●）と１００％一致するもの、或いはそれを一部含むものがあった場合、３）へ移行する。それ以外は、抽出した主語（●●●）が初めて登場したものであるから、その抽出した主語（●●●）を格成分として特定する。
【００５１】
３）  上記２）において３）に移行する場合に、いずれも格成分としてカウントしない。
【００５２】
即ち、抽出した文字列中に主語と動詞の関係が含まれているか否かをまず判断する。その結果、抽出した文字列中に主語と動詞の関係が含まれている場合には、その主語に相当する文言が、その上段で既に記載されているか否かを確認する。そしてその主語に相当する文言が、その上段で既に記載されている場合には、当該主語に相当する文言を抽出すべき格成分から除外し、その主語に相当する文言が、その上段で未だ記載されていない場合には、新たに登場したものであるから、当該主語に相当する文言を抽出すべき格成分に含める。
【００５３】
これにより主語が多い特許請求の範囲の記載において、主語の数が多いほど格成分が多くなるという不合理を解消することが可能となる。
【００５４】
以上のプロセスを行うようなプログラムを設けるようにしてもよい。
【００５５】
（３）二重定義のルール
【００５６】
（二重定義のロジックの説明）
動詞が係り受ける主体を先ず特定し、次にその動詞の動作条件を満足する格成分を抽出する。
【００５７】
例えば、下記の文章の場合、以下のように、“動詞が係り受けする主体”、“動詞”、“格成分”が特定される。
「内燃機関の出力軸により出力される回転角度信号を検出する回転角度信号検出手段と」
【００５８】
【表２】
2020016964.tif 000004
【００５９】
このようなリストを順次作っておく。リストは作ることは必須ではなく、“動詞が係り受けする主体”、“動詞”、“格成分”のペアを記憶させるようにしてもよい。
【００６０】
その後段で例えば、「前記回転角度信号検出手段により検出される回転角度信号に基づいて〜」、という文言が定義されていたものとする。
【００６１】
“検出される”という動詞に係り受けする「前記回転角度信号検出手段」を格成分としてカウントするか否かの判断を以下のロジックで行う。
【００６２】
「前記回転角度信号検出手段」、「検出する（される）」というペアは、以前記憶させておいたところと一致する。このため、これは既に実行されている命題であることからカウントしない。
【００６３】
「〜検出される回転角度信号」は、「検出される」という動詞に係り受けしていない（逆に動詞によって修飾されている）ため、そもそも「検出される」という動詞との関係で格成分か否かの判定は行うまでもなく、素直に格成分としてカウントする。
【００６４】
このように、“動詞が係り受けする主体”、“動詞”、“格成分”のペアを記憶しておき、“動詞”に対して、これらの、“動詞が係り受けする主体”、“格成分”が係り受けするものが後段で出てきた場合には、二重定義としてカウントしないようにする。
【００６５】
例１  p2000-196550の請求項１
「駆動源として内燃機関を搭載した車両において、車両の車速を検出する車速検出手段と、運転者により操作される車両の制動装置に対する操作入力の状態を検出する制動操作検出手段と、内燃機関の排気経路から排ガスの一部を吸気管内に還流させる排ガス還流手段と、前記車速検出手段により検出された車速に基づいて車両が停止状態にあると認められたとき、前記排ガス還流手段により吸気管内に排ガスを還流させるとともに、この停止状態において前記制動操作検出手段により前記操作入力の解除が検出されたとき、前記排ガス還流手段による排ガスの還流量を低減させる制御手段とを具備したことを特徴とする車両用内燃機関の制御装置。」
【００６６】
この場合、下記のリストができる。
【００６７】
【表３】
2020016964.tif 000005
【００６８】
例えば、６の「前記車速検出手段により検出された車速に基づいて」は、
“前記車速検出手段により”は、“検出された”という動詞との関係で、すでに既に２で実行されているため、格成分としてはカウントしない。
【００６９】
８の「前記排ガス還流手段により吸気管内に排ガスを還流させる」は、“前記排ガス還流手段により”、“吸気管内に”は“還流させる”という動詞の関係で、既に５で実現されているためカウントしない、“排ガス”は、“還流させる”という動詞の関係で、初めて出てきたため１格成分としてカウントする。
【００７０】
このように、既に実行されたか否かのチェックは、“動詞”と“動詞が係り受けする主体”のペアのみに着目すればよいというわけではなく、“動詞”と“格成分”のペアについても着目する。
【００７１】
９「前記制動操作検出手段により前記操作入力の解除が検出された」については、“制動操作検出手段により”、“検出された”は、４の条件を満たすためカウントしない。操作入力の解除は初めて出てくる。（前記操作入力の解除が）を格成分としてカウントする。
【００７２】
ポイントは、この抽出の過程でリストを参照する際に、リストに記述されている動詞について能動態と受動態の変更がありえることは考慮に入れなければならない。
【００７３】
例２  P2000-258811の請求項１
「それぞれが異なる解像度を有する複数種類のプリンタを制御するプリンタ制御装置において，複数の画像の中からプリントすべき画像を選択する画像選択手段，上記画像選択手段によって選択された画像の画素数と上記解像度とにもとづいて，上記複数種類のプリンタの中から使用すべきプリンタを決定するプリンタ決定手段，および上記プリンタ決定手段によって決定されたプリンタに，上記画像選択手段によって選択された画像を表す画像データを送信する送信手段，を備えたプリンタ制御装置。」
【００７４】
この場合、下記のリストができる。
【００７５】
【表４】
2020016964.tif 000006
【００７６】
４の「上記画像選択手段によって選択された画像の画素数」は、「選択する」という動詞に対する「上記画像選択手段」というペアが３にあるため、既に実行されている。
【００７７】
同様に６の「上記プリンタ決定手段によって決定されたプリンタに」は、「決定する」という動詞に対して「記プリンタ決定手段によって」というペアが５にあるため、既に実行されている。
【００７８】
また７の「上記画像選択手段によって選択された画像」は、「選択する」という動詞に対する「上記画像選択手段」というペアが３にあるため、既に実行されている。
【００７９】
既に実行されているものは格成分としてカウントしないようにする。
【００８０】
つまり、この二重定義のルールでは、結局のところ以下のアルゴリズムに基づき、抽出すべき格成分に含めるか、除外するかの判断を行っている。
【００８１】
ステップ１
【００８２】
【表５】
2020016964.tif 000007
【００８３】
動詞をベースにして、これに係り受けする格成分と、その動詞が係り受けする主体を特定する。次に、上段に同一の動詞（能動態と受動態の違いはあるにしても）があるか否かをチェックする。その結果、上段に同一の動詞が無い場合は、特に二重定義のチェックは行わない。これに対して、上段に同一の動詞がある場合には、以下のステップ２へと移行する。
【００８４】
ステップ２
【００８５】
【表６】
2020016964.tif 000008
【００８６】
個々の動詞について、動詞が係り受けする主体、格成分との間での同一性の判定を行う。上記は、最初に出てきた同一の動詞（５番）に関する“動詞が係り受けする主体”及び“格成分”と、後から出てきた同一の動詞（８番）に関する格成分との間で同一性を判定する例である。
【００８７】
ステップ３
【００８８】
最初に出てきた同一の動詞に関する“動詞が係り受けする主体”及び“格成分”と、後から出てきた同一の動詞に関する格成分との間で同一のものがあった場合には、後から出てきた同一の動詞の格成分を、格成分とみなさない（既に上段で命題が実行されてしまっているため）。
【００８９】
【表７】
2020016964.tif 000009
【００９０】
以上の処理動作を、他の全ての動詞についても同様に行っていく。
【００９１】
つまり、アルゴリズムとしては、順次動詞を拾っていく。拾った動詞が、既に以前に登場しているかチェックする。登場していたら、最初に出てきた同一の動詞に関する“動詞が係り受けする主体”及び“格成分”と、後から出てきた同一の動詞に関する格成分との間で同一性を判定する。判定した結果、同一のものが出てきたら、後から出てきた同一の動詞の格成分を、格成分とみなさない。
【００９２】
このとき、以下の工程を通じて実現するようにしてもよい。
【００９３】
動詞を順次抽出し、抽出した動詞が、その上段で既に定義されているか識別を行う識別工程。識別工程における識別の結果、当該抽出した動詞が、その上段で既に定義されていた旨を識別した場合には、その上段で既に定義されている動詞に係り受けする名詞又は名詞句、並びにその上段で既に定義されている動詞が係り受けする主体を示す名詞又は名詞句を特定する特定工程。特定工程において特定した名詞又は名詞句と、当該抽出した動詞に係り受けする名詞又は名詞句との間で同一性を判定する同一性判定工程。当該抽出した動詞に係り受けする名詞又は名詞句のうち、上記同一性判定工程において同一と判定されたものについては、抽出すべき格成分から除外する除外処理工程。
【００９４】
また、識別工程では、形態素で結ばれた複数の名詞又は名詞句からなる文言を順次抽出し、上記抽出した文言がその上段で既に定義されているか識別を行うようにしてもよい。そして、除外処理工程では、識別工程における識別の結果、当該抽出した文言が、その上段で既に定義されていた旨を識別した場合には、当該抽出した文言を抽出すべき格成分から除外するようにしてもよい。
【００９５】
例えば、「マルチコントロールユニットとの接続時に・・・・・・」とあった場合には、初回は、下線部を格成分として抽出する。また、同じ請求項において、「上記マルチコントロールユニットとの接続時に・・・」と２回目以降で同一の文言が現れた場合、２回目以降は、二重カウントを避けるためにこれらをまとめて１格成分とするか、或いは、これらを格成分として抽出しないように処理動作を行う。
【００９６】
即ち、「名詞又は名詞句」＋「形態素」＋「名詞又は名詞句」についても同様に、二重定義となっていないかチェックを行う。
【００９７】
（４）形態素について
【００９８】
「名詞又は名詞句」＋「Ａ」＋「名詞又は名詞句」からなる文言を抽出した場合において、Ａ＝「までの」、「への」、「との」、「にて」、「や」の何れかの場合には、この「Ａ」によって隔てられる個々の「名詞又は名詞句」を別々に格成分として抽出する。
【００９９】
また、Ａ＝「のうち」の場合には、この「Ａ」によって隔てられる個々の「名詞又は名詞句」を１つの格成分として抽出する。
【０１００】
（５）おいて書き（プリアンブル）の発明の名称はカウントしない
【０１０１】
「〜Ａにおいて、・・・・・を特徴とするＢ。」という請求項の記載において、「〜Ａにおいて」は、おいて書き（プリアンブル）と呼ばれる。このプリアンブルでは、Ａについて発明の名称を入れる場合が多い。発明の名称は、特許請求の範囲の語尾「〜を特徴とするＢ。」においても、Ｂについて発明の名称を入れる場合が多い。このような発明の名称は、格成分として抽出しないようにする。発明の名称の文言は、明細書中の発明の名称の記載から引用すればよい。Ｂは発明の名称と１００％一致している場合が多いが、Ａは一致していない場合も多々ある。このため、「おいて、」、「であって、」の前にあるＡ[名詞]を拾い出し、これがＢ（発明の名称と１００％一致が前提）の一部分が含まれていれば、発明の名称とみなして、これを格成分として抽出しないような処理を行うようにしてもよい。つまり、Ａについては、発明の名称と１００％一致しなくても、少しでも重複していればよいという趣旨である。
【０１０２】
即ち、この（５）では、抽出した文字列に発明の名称と同一又はその一部に相当する文言が含まれていた場合には、当該文言を抽出すべき格成分から除外するような処理を行うことでもよい。
【０１０３】
（６）代名詞等について
「これ」、「それ」、「あれ」、「どれ」、「ここ」、「そこ」、「あそこ」、「どこ」の何れかからなる代名詞については、抽出すべき格成分に含めるようにしてもよい。これらは、代名詞であっても、役割としては上述した格成分としての働きをするものであり、本来格成分に含めるべきものであるからである。これにより高精度な格成分抽出が可能となる。
【０１０４】
これに対して、副詞（「こう」、「そう」、「ああ」、「どう」の何れか）、連体詞（「この」、「その」、「あの」、「どの」の何れか）を抽出すべき格成分から除外するようにしてもよい。
【０１０５】
（７）明細書の参酌について
自動抽出では、一の名詞と判断すべきか、２以上の名詞で構成されているのか紛らわしい場合がある。係る場合には、明細書の記載を参酌するようにしてもよい。
【０１０６】
例えば、「背もたれの後傾範囲を」→「背」と「後傾範囲」で格成分を分けて抽出してしまう場合もある。背もたれの斜傾移動→「背も」たれの「傾斜移動を」で格成分を分けて抽出してしまう場合もある。前記背もたれの背面→まとめて１格成分なのに格成分を分けて抽出してしまう場合もある。第１のテーブル書き込み手段→格成分を分けて抽出してしまう場合もある。プリンタ割り当て指示手段→格成分を分けて抽出してしまう場合もある。
【０１０７】
このため、明細書の記載に基づいたチェック機能を設ける。例えば、上述の「背もたれの後傾範囲を」の例の場合、明細書中の[符号の説明]には「背もたれ」という構成があるはずである。この符号の説明を参照すれば、「背もたれ」を「背も」で切ってしまうようなことは避けられるはずである。また[実施の形態]にも  ●●●５、とか●●●８とか、構成に符号が付いているのでそこからソートして、名詞を拾い出していくことで、チェックができるはずである。つまり、請求の範囲のみならず、明細書の記載も積極的に活用し、チェックを行っていく。即ち、特許請求の範囲の記載から抽出した文字列から格成分を構成する名詞を抽出する際に、その名詞を構成する文字列か否かの判断を、明細書中の記載を参酌しつつ実行する。これにより、名詞の抽出精度を向上させることができる。
【０１０８】
（８）ＯＲのルールの補充
「〜のうち少なくとも１つ」という文言があった場合には、「〜の少なくとも１つ」に係り受けするものをまとめて１格成分でカウントする。
【０１０９】
例）「それらベースのうちの少なくとも一つ」→１格成分。「背もたれの左右両側部のうち少なくともいずれか一方の下部」→まとめて１格成分。「座部の後端部における迫り上がりの基端部に若しくは該基端部よりも前方位置」→「まとめて１格成分」。「同一方向に横一列に隣接させて並べるか、あるいは相互に直交する方向に配列するかして」→「又は」に相当するため、まとめて１格成分。「ビンのユーザのうち少なくとも一方」→まとめて１格成分。「入力されたページ情報のうちの画像情報」→まとめて１格成分。
【０１１０】
つまり、抽出された文字列が、複数の名詞又は名詞句を示す文言の後に、それら複数の名詞又は名詞句の「少なくとも１つ」以上を示す条件が付加されていた場合には、当該複数の名詞又は名詞句を個々に格成分として抽出することなく、まとめて１つの格成分として抽出する。
【０１１１】
（９）その他
【０１１２】
「動詞」＋「こと」で表示される文言は、これのみで１格成分として抽出する。例えば、「操作されることに」→「操作される」は動詞だが、「こと」で一つの名詞句を構成する。名詞句は格成分になる。「経過したこと」→名詞形であるため、カウントする。つまり、動詞を「こと」につなげた、動詞の名詞形を格成分として抽出する。
【０１１３】
また、「略」、「若干」、「順次」は、抽出すべき格成分から除外する。
【０１１４】
更に、「名詞」＋「の」＋「形容詞」＋「名詞」からなる文言があった場合には、これらをまとめて１つの格成分として抽出するようにしてもよい。例えば、「仰角の大きいＧＰＳ衛星」は、この形態に相当するが、これらをまとめて１つの格成分として抽出する。
【０１１５】
また、「数値〜数値」のように、「〜」を介して数値範囲を決める文言もある。例えば、「温度が１９〜３０℃」は、「温度が１９℃から３０℃」に書き換えることができ、「から」は形態素であるから、１９℃、３０℃はそれぞれ独立した格成分として抽出されるべきであって、これらをまとめて一つの格成分として抽出されるべきものではない。つまり、このような記載があった場合には、当該「〜」で隔てられた数値をそれぞれ格成分として抽出する。
【０１１６】
第３実施形態
【０１１７】
格成分を抽出する際には、下記のルールに基づくものであってもよい。この第３実施形態において、下線部が続いているところが、抽出すべき１格成分に相当する。また、以下において「カウント」と称しているのは、格成分としてカウントするか否かである。
【０１１８】
（１）「場合に」のルール
以下の形態素Ｚ（場合に、〜ときに、〜時に、〜間に、〜か否か、〜都度、〜際に、〜毎に、〜では、〜ほど、〜中、〜状態で、〜すれば、〜ければ、〜態様で、等）のいずれかを含む節を検出した場合には、Ａ、Ｂ、Ｃが名詞又は名詞節とした場合に、
「ＡがＢを（動詞）＋Ｚ」という記載で、且つＡが当該記載よりも上段で既に定義されている場合には、当該記載をまとめて１格成分として抽出し、Ａが当該記載よりも上段で未だ定義されていない場合には、Ａと、Ｂとを互いに別々の格成分として抽出する。
【０１１９】
（１−１）      Ａが上段で既に登場している場合
ＡがＢを出力する場合に→まとめて１格成分。
Ｃに対するＡがＢを出力する場合に→あくまでＢ＋Ａのところで１格成分数とし、Ｃは別個にカウント。
なぜならば、以下の（２）の主語のルールに倣うためである。
例）前記総データ量が前記記録メディアの空き容量を超える場合に→１格成分数。「前記総データ量」は既に出てきているため、ノーカウント。
【０１２０】
（１−２）    Ａが上段で既に未登場の場合
ＡがＢを出力する場合に→２格成分。
Ｃに対するＡがＢを出力する場合に→Ａ、Ｂ、Ｃは別個にカウント。
なぜならば（２）の主語のルールに倣うため。
例えば、たねセルのサイズがしきい値以下である場合に→１格成分数。「たねセルのサイズ」は初めて出てきたものであるため、格成分としてカウント。
【０１２１】
（１−３）    他の例
△△（動詞）としたとき
・ＡにＢを△△する場合に→２格成分。
・Ｂを△△する場合に→１格成分。
・Ａが△△する場合に→１格成分。
・Ａに△△する場合に→１格成分。
Ａが前段で出ていても出ていなくても１格成分数。例えば、前記異常が検出された場合→１格成分数
【０１２２】
（１−４）      （１）場合のルールを当てはめる他のケースとして、例えば以下の形態素がある。
「〜場合に」＝〜ときに、〜時に、〜間に、〜か否か、〜都度、〜と（入力されると＝入力された場合）、〜際に、〜毎に、〜では、〜ほど、〜中、〜状態で、〜すれば、〜ければ、〜態様で、〜か＝（〜するか否か）、〜も（場合にも）。
なお、これらの形態素に「には」が付く場合も同様
【０１２３】
（１−５）    （１−４）の例
上記データポインタの追加もしくは削除を伴う処理結果を取り消す際に、＝上記データポインタの追加もしくは削除を伴う処理結果の取り消しがあった場合に。つまり、場合のルールに従い２格成分である。
【０１２４】
（２）主語のルール
（２−１）  原則ルール
前記●●が〜      ●●が構成要素であってもなくてもカウントしない・・・（Ａ）。
○○が〜          ○○は初めて出てくるものであることからカウント・・・（Ｂ）。
このとき（Ａ）であっても
●●が〜する  （能動態）→カウントしない。なぜならば、既に定義した構成の限定に過ぎないため。
●●が〜される（受動態）→カウントする。なぜならば●●を〜する、と同意であり、処理動作が１回実行されることとなる。つまり、座標が入力されていることに係る処理の処理状態＝座標を入力することに係る処理の処理状態→座標と処理状態を別個にカウントする。２格成分数。
【０１２５】
例えば、座標が入力されていることに係る処理の処理状態→座標が初めて出てきたものであるから（Ｂ）パターン。
例えば、上記コード変換が行われた文字データを→コード変換は以前出てきたから（Ａ）パターン。但し、動詞が「行われた」で受身形となっているため、「上記コード変換」は格成分としてカウントする。
例えば、前記排気バルブが開閉して →排気バルブは以前出てきたから（Ａ）パターン。動詞が「開閉し」が能動形となっているため、「前記排気バルブ」は格成分としてカウントしない。
例えば、上記第１のエラーが検出されたとき→主語のルールによれば、「検出された」が受身形だから１格成分数、といいたいとろだが、場合のルールが生きるため、まとめて１格成分数。
【０１２６】
（２−２）  主語が複数のケースであっても、上述したルールに則る。
例えば、ＡとＢがＣとなっている→ＡとＢが新規に出てくるものであれば、３格成分、既に出ているものであれば、１格成分（ＡとＢをまとめてひとつの主語と考え、それがＣとなっている、と考えれば１格成分）。例えば、ＡとＢがＣとされている→受身形だから、個々にカウント。３格成分。
【０１２７】
（３）構成要素のルール
（３−１）  特許請求の範囲の記載パターンと格成分数
（3-1-1）  物の発明のパターン
全く同一の発明を書き流し方式と、要件列挙方式とで定義すると下記になる。
・書き流し方式
「〜Ａに〜Ｂが配設され、
このＢに〜からなるＣが接続され、
上記ＣにＤが取り付けられてなること    を特徴とする装置」
＝７格成分数
・要件列挙方式
「〜Ａと、
上記Ａに配設された〜Ｂと、
上記Ｂに接続された、〜からなるＣと、
上記Ｃに取り付けられたＤとを備えること
を特徴とする装置」
４格成分数  （構成要素を入れると８格成分数）
要件列挙方式のように、構成要素をカウントしない場合、下線の格成分数は、それぞれの構成要素が実現しようとする命題実現に必要な条件数になる。書き流し方式では、下線の格成分数は、発明の名称（装置）で実現しようとする命題に必要な条件数となる。
要件列挙方式においても、求めようとする格成分数の命題実現対象は、構成要素ではなく、究極的にはやはり装置になるのではないか。つまり、要件列挙方式において、装置は、Ａ、Ｂ、Ｃ，Ｄを備える。そして、各Ａ、Ｂ、Ｃ、Ｄがそれぞれの命題を実現する、と考えればよいのでは。「装置は、Ａ、Ｂ、Ｃ，Ｄを備える。」と定義したときに、ちょうどＡ、Ｂ、Ｃ，Ｄが「装置」という主語が「備える」という命題を実現する上で必要な条件となるため、格成分となる。
このため、要件列挙方式でもそれぞれ構成要素を格成分としてカウントするとしても、論理的なつじつまは合う。また要件列挙方式と、書き流し方式の方式上の差異による格差も解消できる。
【０１２８】
（3-1-2）  方法の発明のパターン
・要件列挙方式
「〜Ａ工程と、
上記Ａ工程により製造されたＯにＰを添加するＢ工程と、
上記Ｂ工程において得られたＱをＲで加熱するＣ工程と、
上記Ｃ工程において加熱されたＳを抽出するＤ工程とを有すること
を特徴とする方法」
黄色：８  緑：４  合計１２
・書き流し方式
「Ａ工程により製造されたＯにＰを添加し、
上記Ｂ工程において得られたＱをＲで加熱し、
上記Ｃ工程において加熱されたＳを抽出すること
を特徴とする方法」
黄色：８  緑：０  合計８
【０１２９】
構成要素（Ａ〜Ｄ工程）は、単なる名前だけであり、特に発明特定事項の限定にはなっていない。構成要素を格成分に入れてしまうと帰って方式間の格差が目立ってしまう。
【０１３０】
上述した検討から、方法の発明において出てくる構成要素（工程やステップ）は格成分に含めないものとしてもよい。また、方法の発明において出てくる構成要素（工程やステップ）は格成分に含めるようにしてもよい。また、物の発明において出てくる構成要素を格成分に含めてカウントするようにしてもよい。また、物の発明において出てくる構成要素を格成分に含めないようにしてもよい。
【０１３１】
物は構成要件列挙方式を書き流し方式に変換する際においても、必ず構成要素を入れなければならない（物の発明の構成要素は目に見えて具現化される）。方法は、構成要件列挙方式から書き流し方式に変換する上で特に工程名やステップ名を入れなくても十分通じる（なぜならば、方法の各工程は、目に見えない概念的なもの。発明の構成に現れてこない）
【０１３２】
（３−２）  発明の名称（＝請求項の末尾に出てくる名称）は、格成分としてカウントしない。
【０１３３】
（４）二重定義のルール
既に前段で定義された発明特定事項や、前段で定義されている処理動作について、後段で再度カウントすると二重カウントとなってしまう。このため後段ではカウントしない。
【０１３４】
（４−１）「前記登録手段による登録」→前記登録手段は既に登録を行うというアクションが前段で終わっている場合、前記登録手段による登録とせずに、前記登録手段による登録とする。
【０１３５】
他の例）１回目で「そのキーを含むインデクスエントリ」が登場してきた→含む、が動詞であり、それぞれ分けて格成分をカウント。次に２回目で「そのキーを含むインデクスエントリ」が登場してきた→前回出てきたものを受けているため、分けてカウントせず、まとめて１格成分。
【０１３６】
（４−２）  「Ａを作成するイメージ化手段と、前記イメージ化手段により作成されたＡを〜」
「前記イメージ化手段により作成されたＡを」については、純粋に格成分数をカウントしようとした場合に、「前記イメージ化手段により」の部分は、形態素「により」が存在するため、「前記イメージ化手段」は独立してカウントできる格成分数といえる。しかしながら、イメージ化手段によりＡを作成するという命題は既に前段で実現されてしまっている。このため、「前記イメージ化手段」をもう一度ここでカウントしてしまうこととなれば、それはＡを作成するという命題が再度実現されてしまうため、二重に命題を実現してしまうこととなる。命題の実現性に応じたパラメータとしての格成分数の趣旨から外れてしまうため、ここでは、「前記イメージ化手段により作成された」という文言を「Ａを」に合体させて１格成分数とする。
【０１３７】
（４−３）  「印刷物の印刷枚数を算出する印刷枚数算出手段と、上記印刷枚数算出手段により算出された印刷枚数を〜」
「上記印刷枚数算出手段により算出された印刷枚数を〜」については、純粋に格成分数をカウントしようとした場合に、「上記印刷枚数算出手段により」の部分は、形態素「により」が存在するため、「上記印刷枚数算出手段」は独立してカウントできる格成分数といえる。しかしながら、上記印刷枚数算出手段により印刷枚数を算出するという命題は既に前段で実現されてしまっている。このため、「上記印刷枚数算出手段」をもう一度ここでカウントしてしまうこととなれば、それは印刷枚数を算出するという命題が再度実現されてしまうため、二重に命題を実現してしまうこととなる。命題の実現性に応じたパラメータとしての格成分数の趣旨から外れてしまうため、ここでは、「上記印刷枚数算出手段により算出された」という文言を「印刷枚数を」に合体させて１格成分数とする。
【０１３８】
（５）副詞のルール
（５−１）動詞に直接係りうけする副詞はカウントしない。
例えば「  〜的に、〜自在に、〜可能に、〜不能に、〜不可に」等、また、「〜より速く移動すること」、のように動詞「移動する」に係り受けする副詞「速く」も同様にカウントしない。また、「〜的」等のような文言を用いることなく例えば「一体に」等のように一言で副詞としての機能を発揮するものもある。
【０１３９】
（５−２）  〜ように
例えば、「（動詞）ように（動詞）」のパターン（EX  中止するように指示する）では、副詞とみなしてカウントしない。
【０１４０】
（６）動名詞のルール
動名詞は、動詞と一体化させ、格成分としてカウントしない。ここでいう動名詞の例は下記である。
【０１４１】
（６−１）Ａを司る＝Ａをする、と同意。例えば、制御を司る→制御する、と同意である。つまり動名詞だから「制御を」のところでは格成分をノーカウントする。
【０１４２】
（６−２）●●を行う＝●●する、と同意。
通信を行う→通信する  と同意。「通信を」のところで格成分をカウントしない。制御を行う→動名詞（なぜならば、制御する、と同義）。「行う」以外には、「実行する」等がある。
【０１４３】
（６−３）  一言で動作を表現できるもの、例えば、「協働」、「動作」等。協働により＝協働することにより、と同意だからカウントせず。開閉弁動作により→開閉弁動作することにより、と同意だからカウントせず。「協働により」は、「協働することにより」と同義。協働は名詞であるから通常は格成分を構成する。しかし、これを後者のように定義した場合には、格成分としてカウントされない。
このような誤差を無くすためには、動名詞＋により（等のような形態素）の場合には、カウントしないようにする。動名詞とは、協働などのような動きを一言で表すことができる名詞も意味する。
【０１４４】
（７）形容詞のルール
名詞に係り受けする形容詞や、名詞を修飾する修飾語は、名詞と一体化させて考え、特に独立してカウントすることはしない。
例えば「〜の大きな取っ手を」、「〜によって入力可能な情報を」。何れも名詞に係りうけするものであるからまとめて１格成分とする。
例えば、「着脱可能な記憶媒体」、「〜可能な」という形容詞が名詞「記憶媒体」に係りうけするが、このような形容詞も名詞と合わせて１格成分数とする。
例えば、「〜のような（名詞）」→このパターンも同様に名詞と形容詞を含めて１格成分数とする。
例えば、「の＋状態動詞（形容詞も含む）」このケースでは、状態動詞のところで１回区切る。例えば、「２段階の周波数の異なる駆動パルス信号」
【０１４５】
（８）形態素の各ルール１（分断する形態素）
以下のＡ、Ｂは名詞又は名詞句とする。また「区切る」、「分断する」の意味は、Ａ、Ｂをともに合わせて１格成分数とせず、互いに、Ａ、Ｂ独立した格成分として抽出し、２格成分数としてカウントするという意味である。
【０１４６】
（８−１）「〜と」、「〜に」、「〜を」、「〜で」→必ず区切る原則的な形態素である。
（８−２）「Ａによって、〜」→方法、手段を示す格成分であることから、分断して１格成分としてカウント。
（８−３）「〜へ」、「〜への」
作用を及ぼす対象や行き先を規定する格成分になるため、分断する。「〜への」→「〜に対する」、と同義であり、  「としての」とか「の」のような内部的なものではなく、他の構成要素に対する影響を及ぼすものである。このため、分断する。
（８−４）「Ａに用いるＢ」→用途を示す格成分である。この場合も分断する。
（８−５）「Ａを示すＢ」→ひとまとめにせず、分断する。なぜならば、「示す」は、表示する  と同意であり、動詞でもある。
（８−６）「により」→手段を表す格成分、分断して１格成分としてカウントする。
（８−７）「のために」→目的を表す格成分、分断して１格成分としてカウントする。
（８−８）「ＡのためのＢ」も上述と同様である。「名詞句  のための  名詞句    」→〜のために＝目的を表す格成分    ２格成分数。「動詞  ための  名詞句  」→名詞句のみカウント、動詞はカウントしない。このため、１格成分である。例えば、「制御するための制御器を」→「制御するための」のところでは格成分数をカウントしない。
（８−９）「との間」→両者の間にあるものを特定する格成分。分断して１格成分としてカウントする。例えば、「ＡとＢとの間におけるＣ」→Ａ、Ｂ、Ｃそれぞれ独立して格成分数をカウント、この場合は３格成分数。
（８−１０）「Ａを含むＢ」→ＡとＢは分断する。  （一格成分に含まない）
（８−１１）「ＡとのＢ」→「と」と同格であるから分断する。例えば、前記構造化文書の要素と前記第１表示文書の要素との対応関係、
ＡとＢとのＣ→Ａ、Ｂ、Ｃそれぞれカウント
（８−１２）「から」、「ＡからのＢ」、「ＡからなるＢ」→始点と終点の経路、或いは原料示す格成分であるから分断する。
（８−１３）「〜にて」、→において、と同意だから区切る。
（８−１４）「Ａに伴うＢ」→に応じて、と同意だから区切る。
【０１４７】
（９）形態素の各ルール（一体化する形態素）
以下のＡ、Ｂは名詞又は名詞句とする。また「一体化する」の意味は、互いにＡ、Ｂ独立した格成分として抽出せず、Ａ、Ｂをともに合わせて１格成分数として抽出するという意味である。
【０１４８】
（９−１）「には」
（１）の「場合」、「とき」等にくっついている場合が大半。これらと一体化して考えればＯＫ。
それ以外では、「上記●●手段には、」とか「前記取付体には」等のように直接名詞にくっつく場合がある。このような場合は、「には」＝「に」と翻訳して考えてよく、「には」がくっついた名詞は、格成分として抽出する。
（９−２）「とする」
“とする”→“の”と同格。例えば、対戦相手とする端末→対戦相手の端末に置換できる。つまり、“とする”→“の”と同格であることから、これを対戦相手とする端末とせずに、対戦相手とする端末とする。
（９−３）「Ａに係るＢ」→Ａ、Ｂひとまとめにして１格成分（∵〜の  と同意）。
（９−４）「Ａに関するＢ」→Ａ、Ｂひとまとめにして１格成分（∵〜の  と同意）。
（９−５）「ＡにおけるＢ」→Ａ、Ｂひとまとめにして１格成分（∵〜の  と同意）→同様に「〜において」：（場所、状態）を表す格であることから分断する。
（９−６）「ＡとなるＢ」→Ａ、Ｂひとまとめにして１格成分（∵〜の  と同意）。例えば、検索対象となる画像の直交変換係数→「となる」は、「としての」と同意である。「としての」はまとめてひとつで考え、区切らないこととなっているため、同様にここでも区切らずに一つとする。
（９−７）「ＡであるＢ」→Ａ、Ｂひとまとめにして１格成分（∵〜の  と同意）。「〜情報である部品情報」→１格成分。単に「それは部品情報」です、といい直しているに過ぎず、特に構成要素の限定にはなっていない。
（９−８）「ＡでのＢ」→Ａ、Ｂひとまとめにして１格成分（∵〜の  と同意）。
（９−９）「Ａのうち（の）Ｂ」→「の」「における」と同格という考え。Ａ、Ｂひとまとめにして１格成分。但し、ＡとＢとの間に動詞形が入る場合には分断する。例えば、電子情報の仮想画面全体のうち閲覧したい領域の位置。
（９−１０）「ＡとしてのＢ」→「の」  と同格、Ａ、Ｂひとまとめにして１格成分。
（９−１１）「Ａに係るＢ」→Ａ、Ｂひとまとめにして１格成分。
【０１４９】
（１０）ＡＮＤ  ＯＲ  のルール
（１０−１）  ＡＮＤ
Ａ及びＢ  、  ＡとＢ等
→Ａ、Ｂそれぞれ格成分をカウント
（１０−２）  ＯＲ
・Ａ又はＢ、ＡやＢ、Ａ或いはＢ、Ａ若しくはＢ、Ａ、Ｂのうちいずれか１つ、等→Ａ、Ｂまとめて１格成分数。
・Ａ、Ｂ、Ｃのうちいずれか２つ→Ａ、Ｂ、Ｃまとめて２格成分数。（∵少なくとも２つの格成分が選択されるため、格成分数でみた場合には２となる。）。
【０１５０】
本発明の実施方法
【０１５１】
本発明を実施する上で、パーソナルコンピュータ（ＰＣ）を利用し、これに読み込まれたプログラムに基づいて行う。
【０１５２】
先ず、電子データ化された特許明細書の記載から、電子データ化された特許明細書における特定の欄（特許請求の範囲の記載）に記載されている文字列を抽出する。また、この特定の欄とは、特許請求の範囲の１請求項分に相当する。
【０１５３】
次に、抽出した文字列から格成分数をカウントする。格成分数とは、１請求項における格成分数を意味している。メインクレームの場合は、そのメインクレームが定義されている請求項から抽出した文字列からそのまま格成分数をカウントすればよいが、サブクレームの場合には、そのサブクレームが定義されている請求項から抽出した文字列からそのまま格成分数をカウントするとともに、当該サブクレームが従属するメインの請求項の格成分数をこれに加算する。
【０１５４】
そして、カウントされた格成分数を、発明の限定度合いとして例えばディスプレイ等を介して表示する。
【０１５５】
このとき、格成分の抽出は、表１に示すような形態素を目印にして行ってもよい。ちなみに、ここでいう表１はあくまで一例であり、他のいかなる形態素に基づいてカウントしてもよいことは勿論である。
【０１５６】
また、格成分の抽出は、第２実施形態に基づいて行うようにしてもよい。
【０１５７】
このとき上記カウントは、抽出された文字列において互いに重複する動作が定義されている文言を抽出し、当該抽出した文言に含まれる重複の格成分数をカウントし、カウントされた総格成分数から重複の格成分数を減算した値を、発明の限定度合いとして表示するようにしてもよい。これは上述した二重カウントを考慮したものである。
【０１５８】
また、本発明では、補正前の特許明細書における特定の欄に記載されている文字列を抽出し、更に補正後の特許明細書における特定の欄に記載されている文字列を抽出し、補正前の特許明細書から抽出された文字列、並びに補正後の特許明細書から抽出された文字列からそれぞれ総格成分数をカウントし、カウントされた補正前の特許明細書の総格成分数と、補正後の特許明細書の総格成分数との差分を求め、これを特許請求の範囲の上述したような補正度合として表示するようにしてもよい。
【０１５９】
また、本発明は、上述した分析表示を行うプログラムがインストールされたＰＣ等のような装置として具体化されていてもよいし、これらをＰＣに実行させるためのプログラム、又はこれが記録された記録媒体として具体化されていてもよい。
【０１６０】
また、本発明は、ネットワークシステムにおいて適用されるようにしてもよい。先ず、サーバー側において、特許明細書について格成分数を予め数値化したデータをサーバーに記憶させておく。そして、クライアント側から、所望の特許について格成分数の送信要求があった場合、当該特許の格成分数をサーバーから読み出し、これをネットワークを介してクライアント側に送るようにしてもよい。
【０１６１】
また、クライアント側から送信要求のあった特許について未だ格成分数が求められていない場合には、サーバーは当該要求を受けた特許について格成分数をカウントし、これをネットワークを介してクライアント側に送るようにしてもよい。
【０１６２】
格成分の抽出においては既存のあらゆるテキストマイニング技術、データマイニング技術、言語解析処理技術等を用いるようにしてもよい。そして、これらの技術を利用し、上述したルールに基づいて、分析対象の各文字列について、格成分に相当するか否かを判断し、最終的に１請求項分の格成分を特定する。そして、この特定した格成分の１請求項分の総数を求め、これを当該請求項の格成分数として出力する。
【０１６３】
なお、本発明では、単に請求項毎の格成分数を出力するのみならず、この出力したデータを、パテントマップやグラフ、その他の評価値等、あらゆる情報に付加するようにしてもよい。
【０１６４】
また、本発明では、請求項毎に特定した格成分を、画面上に表示し、又は印刷し、或いはデータ化するようにしてもよい。つまり、以下の実施例に示すように、請求項について特定した格成分を視覚的に把握可能なように下線やハイライト表示等を行うようにしてもよい。
【０１６５】
また、本発明では、例えば図１に示すような、動詞による命題実現のためにクリアしなければならない条件（格成分）を模式的に画面上に表示し、又は印刷し、或いはデータ化するようにしてもよい。この図１では、構成要素を描き、そこを始点とした矢印を引く（以下、この矢印を基本矢印という。）。そして、この構成要素が動作開始のための条件を、この基本矢印に対して合流するような矢印で表示する。この条件は格成分に相当するが、この格成分から基本矢印に合流させるように引かれた矢印を、支流矢印という。その結果、構成要素から伸びた基本矢印に対して、格成分から伸びる支流矢印が合流する、スケルトンのような図が描かれることとなる。そして、この基本矢印の終端には、動詞を記入するようにしてもよい。
【０１６６】
また、他の例として、構成要素“情報記憶手段”が下記のC−1）により定義されているものとする。
【０１６７】
C−1）「当該参照時刻に最も近い出力時刻が記述された画像データが格納された領域を判別するための判別情報を上記ハードディスクに記憶させる情報記憶手段と、〜」
【０１６８】
この情報記憶手段を規定するC−1)は、一見複雑に定義されているが、その原因として、情報記憶手段に直接係り受けする「記憶する」の動詞の格成分である判別情報には、さらに「判別する」という動詞が係り受けし、さらにその格成分である領域には「格納する」という動詞が係り受けし、さらにその格成分である画像データには「記述する」の動詞が係り受けし、合計4つの動詞が入っているためである。
【０１６９】
このように、本発明では、いずれの特許請求の範囲の記載においても、同様のルールで図示して表示等することが可能となる。このとき格成分数も同時に併記するようにしてもよい。
【０１７０】
なお、本発明は、特許明細書の特許請求の範囲の記載の格成分抽出に限定されるものではなく、他のいかなる書類についても同様の方法に基づいて格成分を抽出する際にも適用することができる。
【０１７１】
本発明の実施方法
【０１７２】
本発明を実施する上で、パーソナルコンピュータ（ＰＣ）を利用し、これに読み込まれたプログラムに基づいて行う。
【０１７３】
先ず、電子データ化された特許明細書の記載から、電子データ化された特許明細書における特定の欄（特許請求の範囲の記載）に記載されている文字列を抽出する。また、この特定の欄とは、特許請求の範囲の１請求項分に相当する。
【０１７４】
このとき、格成分の抽出は、表１に示すような形態素を目印にして行ってもよい。ちなみに、ここでいう表１はあくまで一例であり、他のいかなる形態素に基づいてカウントしてもよいことは勿論である。
【０１７５】
また、格成分の抽出は、第２実施形態や第３実施形態に基づいて行うようにしてもよい。
【０１７６】
このとき上記カウントは、抽出された文字列において互いに重複する動作が定義されている文言を抽出し、当該抽出した文言に含まれる重複の格成分数をカウントし、カウントされた総格成分数から重複の格成分数を減算した値を、発明の限定度合いとして表示するようにしてもよい。これは上述した二重カウントを考慮したものである。
【０１７７】
また、本発明は、上述した分析を行うプログラムがインストールされたＰＣ等のような装置として具体化されていてもよいし、これらをＰＣに実行させるためのプログラム、又はこれが記録された記録媒体として具体化されていてもよい。
【０１７８】
また、本発明は、ネットワークシステムにおいて適用されるようにしてもよい。先ず、サーバー側において、特許明細書について格成分数を予め数値化したデータをサーバーに記憶させておく。そして、クライアント側から、所望の特許について格成分数の送信要求があった場合、当該特許の格成分数をサーバーから読み出し、これをネットワークを介してクライアント側に送るようにしてもよい。
【０１７９】
格成分の抽出においては既存のあらゆるテキストマイニング技術、データマイニング技術、言語解析処理技術等を用いるようにしてもよい。そして、これらの技術を利用し、上述したルールに基づいて、分析対象の各文字列について、格成分に相当するか否かを判断し、最終的に１請求項分の格成分を特定する。
【０１８０】
また、本発明では、請求項毎に特定した格成分を、画面上に表示し、又は印刷し、或いはデータ化するようにしてもよい。つまり、以下の実施例に示すように、請求項について特定した格成分を視覚的に把握可能なように下線やハイライト表示等を行うようにしてもよい。
【０１８１】
また、本発明では、例えば図１に示すような、動詞による命題実現のためにクリアしなければならない条件（格成分）を模式的に画面上に表示し、又は印刷し、或いはデータ化するようにしてもよい。この図１では、構成要素を描き、そこを始点とした矢印を引く（以下、この矢印を基本矢印という。）。そして、この構成要素が動作開始のための条件を、この基本矢印に対して合流するような矢印で表示する。この条件は格成分に相当するが、この格成分から基本矢印に合流させるように引かれた矢印を、支流矢印という。その結果、構成要素から伸びた基本矢印に対して、格成分から伸びる支流矢印が合流する、スケルトンのような図が描かれることとなる。そして、この基本矢印の終端には、動詞を記入するようにしてもよい。
【０１８２】
次に、これら抽出した格成分を学習させることで学習済みモデルを構築する。抽出した格成分とこれが係り受けする動詞とでデータセットを順次作っていく。格成分の抽出方法は上述したとおりであり、これが係り受けする動詞の抽出は、テキストマイニング技術を駆使し、例えば形態素を辿る等をしてもよいし、上述した格成分の抽出方法に基づいたいかなる方法、また従来のいかなるテキストマイニング手法で抽出するようにしてもよい。
【０１８３】
ちなみに抽出する対象は、特許明細書の特許請求の範囲の記載を例に挙げて説明するが、これに限定されるものではなく、特許明細書のあらゆる記載、並びに特許明細書以外のあらゆる文書をターゲットにしてもよい。
【０１８４】
「ユーザからの要求に応じて駆動信号を生成する信号生成手段と、〜」であれば、上述した格成分として「ユーザからの要求に応じて」、「駆動信号を」という格成分を抽出するとともに、これが係り受けする「生成する」という動詞を抽出する。
【０１８５】
その結果、データセットとして格成分（「ユーザからの要求に応じて」、「駆動信号を」）と、動詞（「生成する」）を学習していくことになる。この学習は周知の人工知能技術を利用するようにしてもよい。このデータセットは、１つの動詞に対して１以上の格成分で構成する。
【０１８６】
このようなデータセットを数多くの特許明細書（特許公開公報を通じて公開されているものも含む。）を通じて抽出して学習させていく。その結果、図３（ａ）示すようなニューラルネットワークからなる学習済みモデルが生成されてくる。この例では、ニューラルネットワークの入力側を動詞とし、出力側を格成分としている。しかし、これに限定されるものではなく、ニューラルネットワークの入力側を格成分、出力側を動詞としてもよい。
【０１８７】
入力側のパラメータとしては、動詞Ａ、Ｂ、Ｃ・・が、出力側のパラメータとしては、格成分１、２、３、４・・とがニューラルネットワークを介して連結している。ニューラルネットワークを構成する個々のノードは、例えば図３（ｂ）に示すように動詞Ａａと、格成分１１、格成分１２とが互いに連関度を介して連結している。この例によれば、動詞Ａａに対しては、格成分１１が連関度Ｗ１を以って、また格成分１２が連関度Ｗ２を以って連関していると考えることができる。連関度Ｗ１が仮に７０、連関度Ｗ２が仮に３０であれば、動詞Ａａは、格成分１１に対してより高い関係をもって連関しており、格成分１２に対してはより低い関係をもって連関していると考えることができる。このような連関度は、データセットを順次学習させることにより、変動することはニューラルネットワークのノードであるため当然である。
【０１８８】
このようにして学習済みモデルを作った後、これを参照して探索を行う。この探索では先ず文字列の入力を受け付ける。入力された文字列が動詞である場合には、その入力された動詞の連関度に基づいた格成分を探索する。このとき連関度の高い格成分から探索して提案するようにしてもよいし、連関度の低い格成分から提案するようにしてもよい。
【０１８９】
逆に学習させていく過程で、図３（ｃ）に示すように、一のノードに対して、２以上の動詞Ａａ、Ａｂがリンクする場合があり、それぞれが連関度で重み付けされる場合がある。かかる場合には、例えば入力された文字列が格成分である場合には、その入力された格成分に基づいた動詞を探索する。このとき連関度Ｗ３、Ｗ４の高い動詞から探索して提案するようにしてもよいし、連関度Ｗ３、Ｗ４の低い格成分から提案するようにしてもよい。
【０１９０】
このようにして動詞と格成分のデータセットを学習させておくことで、実際に特許請求の範囲を自動的に作成する上で利便性を向上させることができる。例えば、動詞に対して頻繁に係り受けする格成分を探索したい場合には、上述した学習済みモデルを参照して探索することでそれを提案することができる。その結果、特許請求の範囲において動詞に係り受けする格成分の候補を絞り込むことができ、最後のところはユーザに対して確認を促すにしても、その利便性を高めることができる。同様に、格成分が頻繁に係り受けする動詞を探索したい場合には、上述した学習済みモデルを参照して探索することでそれを提案することができる。その結果、特許請求の範囲において格成分が係り受けする動詞の候補を絞り込むことができ、最後のところはユーザに対して確認を促すにしても、その利便性を高めることができる。
【０１９１】
なお学習済みモデルの構築は上述した実施の形態に限定されるものではない。図４（ａ）に示すように、動詞とこれに係り受けする１以上の格成分とを有する文節構造と、これに対応する命題とをデータセットとして順次学習させるようにしてもよい。
【０１９２】
格成分の抽出方法は上述したとおりであり、これが係り受けする動詞の抽出は、テキストマイニング技術を駆使し、例えば形態素を辿る等をしてもよいし、上述した格成分の抽出方法に基づいたいかなる方法、また従来のいかなるテキストマイニング手法で抽出するようにしてもよい。このようにして動詞とこれに係り受けする１以上の格成分とを有する文節構造を作り上げていく。この文節構造は、図１、２に示すように動詞と格成分とが組み合わさることにより命題が実現可能なものとなっている。このため、文節構造が決まればそれに応じて命題も決まることになる。このような文節構造と命題とでデータセットを作っていく。
【０１９３】
命題の抽出方法は、例えば、特許明細書における詳細な説明中の記載から検出していく。例えば、「ユーザからの要求に応じて」、「駆動信号を」という格成分と、これが係り受けする「生成する」という動詞とからなる文節構造があるものと仮定したとき、その文節構造は、「駆動信号が利用する」という一つの命題を実現するために定義されているものとする。この命題は、特許明細書中に記載されている場合が多く、例えば特許明細書中に「ユーザからの要求に応じて駆動信号を生成することで、駆動信号を利用することができる」等と記載されている場合が多い。かかる場合には、「駆動信号」というテキスト情報と、これを含む文章の文末において「できる」、「可能となる」、「実現される」等の文言を含むものをテキストマイニング技術を駆使して抽出していく。そして、抽出したテキスト情報から「駆動信号を利用する」という命題を拾い上げていく。
【０１９４】
このようにして、文節構造に含まれる、格成分や動詞に基づいてテキストマイニング技術を駆使し、これに対応する命題を抽出し、データセットを作っていく。ちなみに、命題に対応するテキストデータは、テキストマイニング技術を通じた自動抽出に限定されるものではなく、ユーザ側にてマニュアルで入力するようにしてもよい。
【０１９５】
ちなみに抽出する対象は、特許明細書の特許請求の範囲並びに実施形態（詳細な説明）の記載を例に挙げて説明するが、これに限定されるものではなく、特許明細書のあらゆる記載、並びに特許明細書以外のあらゆる文書をターゲットにしてもよい。
【０１９６】
このようなデータセットを数多くの特許明細書（特許公開公報を通じて公開されているものも含む。）を通じて抽出して学習させていく。その結果、図４（ａ）示すようなニューラルネットワークからなる学習済みモデルが生成されてくる。この例では、ニューラルネットワークの入力側を文節構造（動詞と格成分の組み合わせからなる）とし、出力側を命題としている。しかし、これに限定されるものではなく、ニューラルネットワークの入力側を命題、出力側を文節構造としてもよい。
【０１９７】
入力側のパラメータとしては、動詞Ａと格成分１、２との組み合わせからなる文節構造、動詞Ｂと格成分３との組み合わせからなる文節構造、動詞Ｃと格成分４、５との組み合わせからなる文節構造・・が、出力側のパラメータとしては、命題α、β、γ・・とがニューラルネットワークを介して連結している。ニューラルネットワークを構成する個々のノードは、例えば図４（ｂ）に示すように文節構造Ｂａと、命題α２１、α２２とが互いに連関度を介して連結している。この例によれば、文節構造Ｂａに対しては、命題α２１が連関度Ｗ１を以って、またα２２が連関度Ｗ２を以って連関していると考えることができる。連関度Ｗ１が仮に７０、連関度Ｗ２が仮に３０であれば、文節構造Ｂａは、命題α２１に対してより高い関係をもって連関しており、命題α２２に対してはより低い関係をもって連関していると考えることができる。このような連関度は、データセットを順次学習させることにより、変動することはニューラルネットワークのノードであるため当然である。
【０１９８】
このようにして学習済みモデルを作った後、これを参照して探索を行う。この探索では先ず文字列の入力を受け付ける。入力された文字列から格成分と動詞の抽出を行う。この抽出方法は上述したとおりである。或いは文字列が格成分と動詞が互いに関連付けられて独立して入力されるのであればそれをそのまま使うようにしてもよい。このようにして入力された文字列から抽出した格成分と動詞とにより構成される文節構造に対応する連関度に基づいた命題を探索する。このとき連関度の高い命題から探索して提案するようにしてもよいし、連関度の低い命題から提案するようにしてもよい。
【０１９９】
逆に学習させていく過程で、図４（ｃ）に示すように、一のノードに対して、２以上の文節構造Ｂａ、Ｂｂがリンクする場合があり、それぞれが連関度で重み付けされる場合がある。かかる場合には、例えば入力された文字列が命題である場合には、その入力された命題に基づいた文節構造を探索する。このとき連関度Ｗ３、Ｗ４の高い文節構造から探索して提案するようにしてもよいし、連関度Ｗ３、Ｗ４の低い文節構造から探索して提案するようにしてもよい。
【０２００】
このようにして文節構造と命題のデータセットを学習させておくことで、実際に特許請求の範囲を自動的に作成する上で利便性を向上させることができる。例えば、文節構造に対して頻繁に係り受けする命題を探索したい場合には、上述した学習済みモデルを参照して探索することでそれを提案することができる。その結果、特許請求の範囲において文節構造に対応する命題の候補を絞り込むことができ、最後のところはユーザに対して確認を促すにしても、その利便性を高めることができる。同様に、命題から文節構造を探索したい場合には、上述した学習済みモデルを参照して探索することでそれを提案することができる。その結果、特許請求の範囲において意図する命題を実現する上で必要な文節構造の候補を絞り込むことができ、最後のところはユーザに対して確認を促すにしても、その利便性を高めることができる。
【０２０１】
なお学習済みモデルの構築は上述した実施の形態に限定されるものではない。図５（ａ）に示すように、動詞とこれに係り受けする１の格成分とを有する係り受け構造と、その係り受けする形態素とをデータセットとして順次学習させるようにしてもよい。
【０２０２】
格成分の抽出方法は上述したとおりであり、これが係り受けする動詞の抽出は、テキストマイニング技術を駆使し、例えば形態素を辿る等をしてもよいし、上述した格成分の抽出方法に基づいたいかなる方法、また従来のいかなるテキストマイニング手法で抽出するようにしてもよい。このようにして動詞とこれに係り受けする１以上の格成分とを有する係り受け構造を作り上げていく。この係り受け構造における係り受けする形態素も例えば表１に記載の形態素を目印にしてもよいし、周知のテキストマイニング技術を駆使することにより行う。このような係り受け構造と形態素とでデータセットを作っていく。
【０２０３】
ちなみに抽出する対象は、特許明細書の特許請求の範囲並びに実施形態（詳細な説明）の記載を例に挙げて説明するが、これに限定されるものではなく、特許明細書のあらゆる記載、並びに特許明細書以外のあらゆる文書をターゲットにしてもよい。
【０２０４】
このようなデータセットを数多くの特許明細書（特許公開公報を通じて公開されているものも含む。）を通じて抽出して学習させていく。その結果、図５（ａ）示すようなニューラルネットワークからなる学習済みモデルが生成されてくる。この例では、ニューラルネットワークの入力側を係り受け構造（動詞と格成分の組み合わせからなる）とし、出力側を形態素としている。しかし、これに限定されるものではなく、ニューラルネットワークの入力側を形態素、出力側を係り受け構造としてもよい。
【０２０５】
入力側のパラメータとしては、動詞Ａと格成分１との組み合わせからなる係り受け構造、動詞Ｂと格成分２との組み合わせからなる係り受け構造、動詞Ｃと格成分３との組み合わせからなる係り受け構造・・が、出力側のパラメータとしては、形態素ａ、ｂ、ｃ、・・とがニューラルネットワークを介して連結している。ニューラルネットワークを構成する個々のノードは、例えば図５（ｂ）に示すように係り受け構造Ｃａと、形態素ａ３１、形態素ａ３２とが互いに連関度を介して連結している。この例によれば、係り受け構造Ｃａに対しては、形態素ａ３１が連関度Ｗ１を以って、また形態素ａ３２が連関度Ｗ２を以って連関していると考えることができる。連関度Ｗ１が仮に７０、連関度Ｗ２が仮に３０であれば、係り受け構造Ｃａは、形態素ａ３１に対してより高い関係をもって連関しており、形態素ａ３２に対してはより低い関係をもって連関していると考えることができる。このような連関度は、データセットを順次学習させることにより、変動することはニューラルネットワークのノードであるため当然である。
【０２０６】
このようにして学習済みモデルを作った後、これを参照して探索を行う。この探索では先ず文字列の入力を受け付ける。入力された文字列から格成分と動詞の抽出を行う。この抽出方法は上述したとおりである。或いは文字列が格成分と動詞が互いに関連付けられて独立して入力されるのであればそれをそのまま使うようにしてもよい。このようにして入力された文字列から抽出した格成分と動詞とにより構成される係り受け構造に対応する連関度に基づいた形態素を探索する。このとき連関度の高い形態素から探索して提案するようにしてもよいし、連関度の低い形態素から提案するようにしてもよい。
【０２０７】
逆に学習させていく過程で、図５（ｃ）に示すように、一のノードに対して、２以上の係り受け構造Ｃａ、Ｃｂがリンクする場合があり、それぞれが連関度で重み付けされる場合がある。かかる場合には、例えば入力された文字列が形態素である場合には、その入力された形態素に基づいた係り受け構造を探索する。このとき連関度Ｗ３、Ｗ４の高い係り受け構造から探索して提案するようにしてもよいし、連関度Ｗ３、Ｗ４の低い係り受け構造から探索して提案するようにしてもよい。
【０２０８】
このようにして係り受け構造と形態素のデータセットを学習させておくことで、実際に特許請求の範囲を自動的に作成する上で利便性を向上させることができる。例えば、係り受け構造に対して頻繁に係り受けする形態素を探索したい場合には、上述した学習済みモデルを参照して探索することでそれを提案することができる。その結果、特許請求の範囲において係り受け構造に対応する形態素の候補を絞り込むことができ、最後のところはユーザに対して確認を促すにしても、その利便性を高めることができる。同様に、形態素から係り受け構造を探索したい場合には、上述した学習済みモデルを参照して探索することでそれを提案することができる。その結果、特許請求の範囲において意図する形態素を実現する上で必要な係り受け構造の候補を絞り込むことができ、最後のところはユーザに対して確認を促すにしても、その利便性を高めることができる。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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