(57)【要約】【課題】文書に対する分類区分の付与漏れを少なくし、信頼性が高い分類区分を付与することを可能とする文書分類付与装置、文書分類方法およびプログラムを提供する。【解決手段】特徴量抽出部１２は文書入力部１１から入力された特許公報からＩＰＣを抽出する。文書特徴量ベクトル生成部１３は主特徴量辞書１４を参照して特徴量抽出部１２で得られたＩＰＣの中から筆頭ＩＰＣを抽出し、筆頭ＩＰＣに重み付けをした上で前記ＩＰＣを要素とした文書ベクトルを生成する。文書間距離計算部１５は文書ベクトルを用いて特許公報間の距離を計算する。２次元座標マッピング処理部１６は、特許公報間の距離の関係が表れるように各特許公報に対応する座標点を２次元座標上に配置する。分類未付与部分集合選択部１７は筆頭ＩＰＣをもつ分類付与特許公報が含まれる円形領域を２次元座標上に設定し、円形領域内の分類未付与特許公報に対応する座標点の集合を選択する。【選択図】図１
2010020530.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
予め定められた分類区分が付与されている文書である分類付与文書をもとに、分類区分が付与されていない文書である分類未付与文書に前記予め定められた分類区分を付与する文書分類付与装置において、
前記分類付与文書と前記分類未付与文書とを含む複数の文書を入力する文書入力部と、
前記文書入力部から入力された各文書から特徴量を抽出する特徴量抽出部と、
前記特徴量の中から主たる特徴量を抽出するルールを記憶する主特徴量辞書記憶部と、
前記主特徴量辞書記憶部に記憶されたルールを参照して前記特徴量抽出部から得られた特徴量の中から主たる特徴量を抽出し、該主たる特徴量の値に１より大きい重みを重畳した後の前記特徴量を要素とした特徴量ベクトルを生成する文書特徴量ベクトル生成部と、
前記文書特徴量ベクトル生成部により生成された特徴量ベクトルを用いて文書間の距離を計算する文書間距離計算部と、
前記文書間距離計算部で得られた文書間の距離の関係が表れるように、各文書に対応する座標点を２次元座標上に配置する２次元座標マッピング処理部と、
前記２次元座標上から、前記主たる特徴量をもつ分類未付与文書であって、かつ、前記予め定められた分類区分を付与すべき分類未付与文書に対応する座標点の集合を選択する分類未付与部分集合選択部と
を備えることを特徴とする文書分類付与装置。
【請求項２】
請求項１において、前記文書入力部から入力された分類付与文書から、文書の類似度判定に用いるためのフィルタリング用の特徴量を抽出するフィルタリング用特徴量抽出部と、
前記予め定められた分類区分毎に、前記分類付与文書全体がもつフィルタリング用の特徴量の頻度分布の形状と、前記分類付与文書各々がもつフィルタリング用の特徴量の頻度分布の形状との類似度を判定し、該判定された類似度に基づき、所定の分類付与文書がもつフィルタリング用の特徴量の頻度分布が、前記分類付与文書全体がもつフィルタリング用の特徴量の頻度分布の形状に類似していないと判定された場合であって、かつ、前記分類付与文書全体がもつフィルタリング用の特徴量の頻度分布の中で最も頻度が高いフィルタリング用の特徴量と、前記所定の分類付与文書がもつフィルタリング用の特徴量の頻度分布の中で最も頻度が高いフィルタリング用の特徴量とが同一ではない場合に、前記所定の分類付与文書に付与されている分類区分を除去する分類除去部とを更に備え、
前記分類除去部で得られた文書に対応する座標点を２次元座標上に配置するために、該文書を前記２次元座標マッピング処理部に入力することを特徴とする文書分類付与装置。
【請求項３】
請求項２において、前記分類除去部は、前記フィルタリング用の特徴量の頻度分布の形状の類似度判定に、χ２乗検定処理を用いることを特徴とする文書分類付与装置。
【請求項４】
請求項１乃至３のいずれか１項において、前記分類未付与部分集合選択部は、前記２次元座標上で前記分類付与文書に対応する座標点を含む円形領域を設定し、該円形領域に含まれ、かつ、前記主たる特徴量をもつ分類未付与文書に対応する座標点の集合を選択することを特徴とする文書分類付与装置。
【請求項５】
請求項１乃至４のいずれか１項において、前記入力される複数の文書が特許公報であり、前記抽出される文書の特徴量およびフィルタリング用の特徴量がＩＰＣ（International Patent Classification：国際特許分類）、ＦＩ、ＦＴ（File Forming Term：Ｆターム）、または特許公報中の単語であり、前記分類区分が技術分類の区分であり、前記主文書特徴量辞書記憶部に記憶されているルールが、筆頭ＩＰＣ、筆頭ＩＰＣに内容が類似したＦＩ、該ＦＩに関連するＦＴ、または特許公報中の単語を抽出することであることを特徴とする文書分類付与装置。
【請求項６】
予め定められた分類区分が付与されている文書である分類付与文書をもとに、分類区分が付与されていない分類未付与文書に前記予め定められた分類区分を付与する文書分類付与装置が行う文書分類付与方法において、
前記分類付与文書と前記分類未付与文書とを含む複数の文書を入力する文書入力ステップと、
前記文書入力ステップから入力された各文書から特徴量を抽出する特徴量抽出ステップと、
前記特徴量の中から主たる特徴量を抽出するルールを主特徴量辞書記憶部に記憶する主特徴量辞書記憶ステップと、
前記主特徴量辞書記憶部を参照して前記特徴量抽出ステップで得られた特徴量の中から主たる特徴量を抽出し、該主たる特徴量に１より大きい重みを重畳した後の前記特徴量を要素とした特徴量ベクトルを作成する文書特徴量ベクトル生成ステップと、
前記文書特徴量ベクトル生成ステップで生成された特徴量ベクトルを用いて文書間の距離を計算する文書間距離計算ステップと、
前記文書間距離計算ステップで得られた文書間の距離の関係が表れるように、各文書に対応する座標点を２次元座標上に配置する２次元座標マッピング処理ステップと、
前記２次元座標上から、前記主たる特徴量をもつ分類未付与文書であって、かつ、前記予め定められた分類区分を付与すべき分類未付与文書に対応する座標点を選択する分類未付与部分集合選択ステップと
を備えることを特徴とする文書分類付与方法。
【請求項７】
請求項６において、前記文書入力ステップから入力された分類付与文書から、文書の類似度判定に用いるためのフィルタリング用の特徴量を抽出するフィルタリング用特徴量抽出ステップと、
前記予め定められた分類区分毎に、前記分類付与文書全体がもつフィルタリング用の特徴量の頻度分布と、前記分類付与文書各々がもつフィルタリング用の特徴量の頻度分布との類似度を判定し、該判定された類似度に基づき、所定の分類付与文書がもつフィルタリング用の特徴量の頻度分布が、前記分類付与文書全体がもつフィルタリング用の特徴量の頻度分布の形状に類似していないと判定された場合であって、かつ、前記分類付与文書全体がもつフィルタリング用の特徴量の頻度分布の中で最も頻度が高いフィルタリング用の特徴量と、前記所定の分類付与文書がもつフィルタリング用の特徴量の頻度分布の中で最も頻度が高いフィルタリング用の特徴量とが同一ではない場合に、前記所定の分類付与文書に付与されている分類区分を除去する分類除去ステップとを更に備え、
前記２次元座標マッピング処理ステップでは、
前記分類除去ステップで得られた文書に対応する座標点を前記２次元座標上に配置することを特徴とする文書分類付与方法。
【請求項８】
請求項７において、前記分類除去ステップでは、前記フィルタリング用の特徴量の頻度分布の形状の類似度判定に、χ２乗検定処理を用いることを特徴とする文書分類付与方法。
【請求項９】
請求項６乃至８のいずれか１項において、前記分類未付与部分集合選択ステップでは、前記２次元座標上で前記分類付与文書に対応する座標点を含む円形領域を設定し、該円形領域に含まれ、かつ、前記主たる特徴量をもつ分類未付与文書に対応する座標点の集合を選択することを特徴とする文書分類付与方法。
【請求項１０】
請求項６乃至９のいずれか１項において、前記入力される複数の文書が特許公報であり、前記抽出される文書の特徴量およびフィルタリング用の特徴量がＩＰＣ（International Patent Classification：国際特許分類）、ＦＩ、ＦＴ（File Forming Term：Ｆターム）、または特許公報中の単語であり、前記分類区分が技術分類の区分であり、前記主文書特徴量辞書記憶部に記憶されているルールが、筆頭ＩＰＣ、筆頭ＩＰＣに内容が類似したＦＩ、該ＦＩに関連するＦＴ、または特許公報中の単語を抽出することであることを特徴とする文書分類付与方法。
【請求項１１】
請求項６乃至１０のいずれか１項に記載された方法をコンピュータに実行させるためのプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、入力された文書に予め定められた分類区分を付与する文書分類付与装置、文書分類付与方法およびプログラムに関し、予め定められた分類区分が付与された文書をもとに、分類区分が付与されていない文書へ分類区分を付与するとともに、該予め定められた分類区分が付与されるべき文書を得るための検索式を提示する文書分類付与装置、文書分類付与方法およびプログラムに関し、特に２次元マップを用いてに予め定められた技術分類に関係する特許公報を選択、分類区分を付与するとともに該特許公報を得るための検索式を提示する文書分類付与装置、文書分類付与方法およびプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、入力された文書を何らかの指標で自動分類する方法が提案されているが、それらの方法では完全な自動分類はなしえなかった。自動分類したとしても、人が内容を確認し判断する必要があった。文書を自動分類、検索する技術として、例えば特許文献１がある。特許文献１に記載の技術は、文書検索において文章を構成する項目別に検索対象を絞り込んでおり、検索対象を絞り込むことで、目的に応じた検索を可能にし、検索精度の向上を実現している。
【０００３】
また、文書の分類は、一般的に文書に記載されている内容に基づいて行われる。特許文献２には、特許公報間の内容の類似度を距離で表現することにより、内容の類似度の関係を視覚的に認識可能とする技術が記載されている。この技術は、複数の文書をそれぞれの内容に応じて２次元座標上に表示する技術であり、該複数の文書の中の各２文書間の文書間距離を求め、２次元座標上に該各２文書間の文書間距離の大小関係を再現するように、該複数の文書を配置するものである。内容が類似している文書同士は近くに配置されるとともに、該複数の文書の全体を視覚的に認識できるようにしているため、文書集合全体の概観を一瞥することが可能になる。分類区分を付与する場合にも内容が類似するものが近くに存在するため、分類付与を容易に行うことができるという利点がある。
【特許文献１】特開平１１−２９６５５０
【特許文献２】特開２００６−１９０２３５
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
文書の内容が類似しているか否かを判断する指標として、文書内で使用されている単語が存在するが、異なる単語を使用していても同一の内容を表している場合がしばしばある。また同一の単語を使用していても異なる内容を表している場合がしばしばある。特許文献１では、文書に含まれる指定キーワードの有無により文書同士が同一の内容を表しているか否かを機械的に判断するため、類似する内容であっても指定キーワードがなければ検索結果に反映されず、検索漏れが発生するという問題があった。また、指定キーワードが含まれている文書を得ても、内容が異なるという検索ノイズが混入する問題があった。また、文書の内容は単語の有無だけで判断できるものではなく、得られた結果に対し再評価する工程が必要であるが、得られた結果に対する評価方法については特許文献１では言及がなされてはいない。
【０００５】
また、特許文献２では、文書間の類似度にもとづき、文書集合を２次元座標上に配置するため、内容が類似しているものと類似していないものとの境界が明確ではないという問題がある。文書Ａと文書Ｂとが２次元座標上で近くに位置し、文書Ｂと文書Ｃとが２次元座標上で近くに位置しており、なおかつ、文書Ａと文書Ｂ、文書Ｂと文書Ｃが類似した内容を保有している場合であっても、文書Ａと文書Ｃとの内容が類似していないということがしばしばある。図１３には、そのような問題が生じる場合の文字判別の一例を示したものである。図中、文字１１１はカタカナの「ヤ」を表し、文字１１３はカタカナの「カ」を表している。文字１１２はそのいずれかまたは別の記号を表したものである。文字１１１と文字１１２とは、いずれも「ヤ」の内容を表しているものとして類似性が高く、２次元座標上では近くに配置される。文字１１２と文字１１３とは、いずれも「カ」の内容を表しているものとして類似性が高く、２次元座標上では近くに配置される。しかし、文字１１１と文字１１３とは「ヤ」と「カ」であり、内容は全く異なるものである。図１３ではカタカナ表記を例に示したが、文書の内容の類似性についても同様の問題が生じる。例えば、文書Ａ、文書Ｂ、文書Ｃが存在する場合、Ａ−Ｂ間、またはＢ−Ｃ間のいずれの間に内容の類似性の観点から境界線を引くべきかが不明である。更に、文書Ａ、文書Ｂ、文書Ｃの間にそのような関係があること自体、２次元座標上に配置された図からは判断できないという問題がある。
【０００６】
そこで、本発明は、上記従来の未解決の問題に着目してなされたものであり、文書に対する分類区分の付与漏れを少なくし、信頼性が高い分類区分を付与することを可能とする文書分類付与装置、文書分類方法およびプログラムを提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
上記問題を解決するために、本発明の請求項１に係る文書分類付与装置は、予め定められた分類区分が付与されている文書である分類付与文書をもとに、分類区分が付与されていない文書である分類未付与文書に前記予め定められた分類区分を付与する文書分類付与装置において、前記分類付与文書と前記分類未付与文書とを含む複数の文書を入力する文書入力部と、前記文書入力部から入力された各文書から特徴量を抽出する特徴量抽出部と、前記特徴量の中から主たる特徴量を抽出するルールを記憶する主特徴量辞書記憶部と、前記主特徴量辞書記憶部に記憶されたルールを参照して前記特徴量抽出部から得られた特徴量の中から主たる特徴量を抽出し、該主たる特徴量の値に１より大きい重みを重畳した後の前記特徴量を要素とした特徴量ベクトルを生成する文書特徴量ベクトル生成部と、前記文書特徴量ベクトル生成部により生成された特徴量ベクトルを用いて文書間の距離を計算する文書間距離計算部と、前記文書間距離計算部で得られた文書間の距離の関係が表れるように、各文書に対応する座標点を２次元座標上に配置する２次元座標マッピング処理部と、前記２次元座標上から、前記主たる特徴量をもつ分類未付与文書であって、かつ、前記予め定められた分類区分を付与すべき分類未付与文書に対応する座標点の集合を選択する分類未付与部分集合選択部とを備えることを特徴とする。
【０００８】
この請求項１の発明によれば、各文書がもつ主たる特徴量に重み付けをした上で文書間距離を計算し、文書間の距離の関係が表れるように２次元座標上に各文書に対応する座標点を配置するため、分類付与対象の文書とそれ以外の文書とが分離されるように配置することが可能となり、分類付与文書に距離が近い分類未付与文書を分類区分を付与すべき分類未付与文書として選択することで、分類区分の付与漏れが少なく、信頼性が高い分類区分の付与が可能となる。
【０００９】
また、請求項２に係る文書分類付与装置は、請求項１において、前記文書入力部から入力された分類付与文書から、文書の類似度判定に用いるためのフィルタリング用の特徴量を抽出するフィルタリング用特徴量抽出部と、前記予め定められた分類区分毎に、前記分類付与文書全体がもつフィルタリング用の特徴量の頻度分布の形状と、前記分類付与文書各々がもつフィルタリング用の特徴量の頻度分布の形状との類似度を判定し、該判定された類似度に基づき、所定の分類付与文書がもつフィルタリング用の特徴量の頻度分布が、前記分類付与文書全体がもつフィルタリング用の特徴量の頻度分布の形状に類似していないと判定された場合であって、かつ、前記分類付与文書全体がもつフィルタリング用の特徴量の頻度分布の中で最も頻度が高いフィルタリング用の特徴量と、前記所定の分類付与文書がもつフィルタリング用の特徴量の頻度分布の中で最も頻度が高いフィルタリング用の特徴量とが同一ではない場合に、前記所定の分類付与文書に付与されている分類区分を除去する分類除去部とを更に備え、前記分類除去部で得られた文書に対応する座標点を２次元座標上に配置するために、該文書を前記２次元座標マッピング処理部に入力することを特徴とする。
【００１０】
この請求項２の発明によれば、各分類付与文書がもつフィルタリング用の特徴量の頻度分布の全体に対する類似度を判定し、所定の分類付与文書の類似度が低く類似していないと判定された場合、付与された分類区分が妥当でなく信頼性が低い可能性があるため、所定の分類付与文書から分類区分を除去することで、信頼性が高い分類区分が付与された分類付与文書集合が得られる。したがって、分類付与文書集合を用いて、分類区分を付与すべき適切な文書を選択することができ、信頼性の高い分類区分の付与が可能となる。
また、請求項３に係る文書分類付与装置は、請求項２において、前記分類除去部は、前記フィルタリング用の特徴量の頻度分布の形状の類似度判定に、χ２乗検定処理を用いることを特徴とする。
【００１１】
また、請求項４に係る文書分類付与装置は、請求項１乃至３のいずれか１項において、前記分類未付与部分集合選択部は、前記２次元座標上で前記分類付与文書に対応する座標点を含む円形領域を設定し、該円形領域に含まれ、かつ、前記主たる特徴量をもつ分類未付与文書に対応する座標点の集合を選択することを特徴とする。
この請求項４の発明によれば、分類付与対象の分類未付与文書を、主たる特徴量をもつ分類未付与文書とすることにより、分類付与対象の文書に対応する座標点とそれ以外との２次元座標上における境界を得ることが可能になるとともに、分類付与対象の分類未付与文書に対応する座標点を、前記分類付与文書に対応する座標点を含む円形領域に絞り込むことで、効率的な分類付与が可能になる。
【００１２】
また、請求項５にかかる文書分類付与装置は、請求項１乃至４のいずれか１項において、前記入力される複数の文書が特許公報であり、前記抽出される文書の特徴量およびフィルタリング用の特徴量がＩＰＣ（International Patent Classification：国際特許分類）、ＦＩ、ＦＴ（File Forming Term：Ｆターム）、または特許公報中の単語であり、前記分類区分が技術分類の区分であり、前記主文書特徴量辞書記憶部に記憶されているルールが、筆頭ＩＰＣ、筆頭ＩＰＣに内容が類似したＦＩ、該ＦＩに関連するＦＴ、または特許公報中の単語を抽出することであることを特徴とする。
この請求項５の発明によれば、特許公報に対して、付与漏れが少なく信頼性の高い技術分類付与を行うことが可能となる。
【００１３】
また、請求項６の発明にかかる文書分類方法は、予め定められた分類区分が付与されている文書である分類付与文書をもとに、分類区分が付与されていない分類未付与文書に前記予め定められた分類区分を付与する文書分類付与装置が行う文書分類付与方法において、前記分類付与文書と前記分類未付与文書とを含む複数の文書を入力する文書入力ステップと、前記文書入力ステップから入力された各文書から特徴量を抽出する特徴量抽出ステップと、前記特徴量の中から主たる特徴量を抽出するルールを主特徴量辞書記憶部に記憶する主特徴量辞書記憶ステップと、前記主特徴量辞書記憶部を参照して前記特徴量抽出ステップで得られた特徴量の中から主たる特徴量を抽出し、該主たる特徴量に１より大きい重みを重畳した後の前記特徴量を要素とした特徴量ベクトルを作成する文書特徴量ベクトル生成ステップと、前記文書特徴量ベクトル生成ステップで生成された特徴量ベクトルを用いて文書間の距離を計算する文書間距離計算ステップと、前記文書間距離計算ステップで得られた文書間の距離の関係が表れるように、各文書に対応する座標点を２次元座標上に配置する２次元座標マッピング処理ステップと、前記２次元座標上から、前記主たる特徴量をもつ分類未付与文書であって、かつ、前記予め定められた分類区分を付与すべき分類未付与文書に対応する座標点を選択する分類未付与部分集合選択ステップとを備えることを特徴とする。
【００１４】
また、請求項７の発明にかかる文書分類方法は、請求項６において、前記文書入力ステップから入力された分類付与文書から、文書の類似度判定に用いるためのフィルタリング用の特徴量を抽出するフィルタリング用特徴量抽出ステップと、前記予め定められた分類区分毎に、前記分類付与文書全体がもつフィルタリング用の特徴量の頻度分布と、前記分類付与文書各々がもつフィルタリング用の特徴量の頻度分布との類似度を判定し、該判定された類似度に基づき、所定の分類付与文書がもつフィルタリング用の特徴量の頻度分布が、前記分類付与文書全体がもつフィルタリング用の特徴量の頻度分布の形状に類似していないと判定された場合であって、かつ、前記分類付与文書全体がもつフィルタリング用の特徴量の頻度分布の中で最も頻度が高いフィルタリング用の特徴量と、前記所定の分類付与文書がもつフィルタリング用の特徴量の頻度分布の中で最も頻度が高いフィルタリング用の特徴量とが同一ではない場合に、前記所定の分類付与文書に付与されている分類区分を除去する分類除去ステップとを更に備え、前記２次元座標マッピング処理ステップでは、前記分類除去ステップで得られた文書に対応する座標点を前記２次元座標上に配置することを特徴とする。
【００１５】
また、請求項８の発明にかかる文書分類方法は、請求項７において、前記分類除去ステップでは、前記フィルタリング用の特徴量の頻度分布の形状の類似度判定に、χ２乗検定処理を用いることを特徴とする。
また、請求項９の発明に係る文書分類方法は、請求項６乃至８の何れか１項において、前記分類未付与部分集合選択ステップでは、前記２次元座標上で前記分類付与文書に対応する座標点を含む円形領域を設定し、該円形領域に含まれ、かつ、前記主たる特徴量をもつ分類未付与文書に対応する座標点の集合を選択することを特徴とする。
【００１６】
また、請求項１０の発明に係る文書分類方法は、請求項６乃至９の何れか１項において、前記入力される複数の文書が特許公報であり、前記抽出される文書の特徴量およびフィルタリング用の特徴量がＩＰＣ（International Patent Classification：国際特許分類）、ＦＩ、ＦＴ（File Forming Term：Ｆターム）、または特許公報中の単語であり、前記分類区分が技術分類の区分であり、前記主文書特徴量辞書記憶部に記憶されているルールが、筆頭ＩＰＣ、筆頭ＩＰＣに内容が類似したＦＩ、該ＦＩに関連するＦＴ、または特許公報中の単語を抽出することであることを特徴とする。
【００１７】
また、請求項１１の発明に係るプログラムは、請求項６乃至１０のいずれか１項に記載された方法をコンピュータに実行させるためのプログラムであることを特徴とする。
請求項１１の発明によれば、このプログラムを、サーバからのダウンロードあるいは記録媒体からのコピーによってコンピュータに記憶させ実行させることで、請求項６乃至１０のいずれか１項に記載された方法をコンピュータによって実現することが可能となる。
【発明の効果】
【００１８】
本発明により、文書の主たる特徴量に重み付けをして文書間の距離を２次元座標上に表して、分類区分を付与すべき分類未付与文書を選択するため、分類区分の付与漏れが少なく、信頼性が高い分類区分の付与が可能となる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１９】
以下、本発明の文書分類付与装置の実施例について図面を参照して説明する。
【実施例１】
【００２０】
本実施例では、ある特定技術について検索して得られた特許公報の集合のうち、予め技術分類の区分（以下、単に「技術分類」という）が付与された分類付与特許公報の集合と、技術分類が付与されていない分類未付与特許公報の集合と、を文書分類付与装置への入力とした場合について説明する。ここで、あらかじめ付与されている技術分類とは、たとえば特定の技術分野への属否である○、×（属する、属さない）である。
【００２１】
図１は、本実施例に係る文書分類付与装置の構成図である。同図に示すように、文書分類付与分装置は、文書入力部１１、特徴量抽出部１２、文書特徴量ベクトル生成部１３、主特徴量辞書（「主特徴量辞書記憶部」に対応）１４、文書間距離計算部１５、２次元座標マッピング処理部１６および分類未付与部分集合選択部１７を備えている。主特徴量辞書１４は、文書分類付与装置が備える図示せぬ記憶装置に設けられたデータベースであり、文書入力部１１、特徴量抽出部１２、文書特徴量ベクトル生成部１３、文書間距離計算部１５、２次元座標マッピング処理部１６および分類未付与部分集合選択部１７は、文書分類付与装置が備える図示せぬＣＰＵが、記憶装置に記憶されたプログラムを実行することにより実現される機能である。
【００２２】
文書入力部１１には、分類未付与特許公報集合１００と分類付与特許公報集合１０１とが入力される。
特徴量抽出部１２では、各特許公報の特徴量としてＩＰＣ（International Patent Classification：国際特許分類）を抽出する。
文書特徴量ベクトル生成部１３は、特徴量抽出部１２で抽出されたＩＰＣを要素とし、その出現頻度を値とする文書ベクトルを各特許公報について生成する。その際に、主特徴量辞書１４を参照し、筆頭ＩＰＣに対応する値を１０倍にする。ここで、筆頭ＩＰＣとは、特許公報に記載されている発明を代表する分類であり、一般的に特許公報のＩＰＣ記載欄の最上段に記載される。
【００２３】
主特徴量辞書１４には、主たる特徴量（本実施例では、筆頭ＩＰＣ）や、文書入力部１１から入力された特許公報から抽出された特徴量の中から主たる特徴量を抽出するルールが記憶されている。本実施例では、特許公報に記載されたＩＰＣの中から筆頭ＩＰＣを抽出するルールが記憶されている。さらに、主特徴量辞書１４には、抽出した筆頭ＩＰＣに１０倍の重みづけをおこなうルールが記憶されている。
【００２４】
なお、主たる特徴量を抽出するルールとしては、筆頭ＩＰＣに限らず、筆頭ＩＰＣに内容が類似したＦＩ、当該ＦＩに関連するＦＴ（File Forming Term：Ｆターム）、あるいは、特許公報中の単語等を抽出するルールであってもよい。
文書間距離計算部１５は、生成された各文書の文書ベクトルから各２文書間距離を計算する。本実施例では、文書間距離としてコサイン距離を用いる。コサイン距離は、図２に示すように、２つの文書ベクトルがなす角度（θ）を元に、１−ｃｏｓ（θ）で求められる。２つの文書の文書ベクトルが同一である場合には、距離が０になり、これらの２つの文書の文書ベクトルが２次元座標上に配置された場合には同一座標に配置される。
【００２５】
２次元座標マッピング処理部１６では、前記コサイン距離の大小関係を再現するように、２次元座標上に各特許公報に対応する座標点をマッピングし、前記予め技術分類が付与された分類付与特許公報集合１０１に含まれる特許公報に対応する座標点を２次元座標中でハイライト表示する。各特許公報に対応する座標点の値は公知の多次元尺度構成法によって求められる。図３は、得られた各特許公報に対応する座標点を２次元座標上に表示した特許公報２次元座標マッピング図である。図中、１点１点は一つの特許公報に対応しており、黒丸は特定の技術分類への属否が○（属）のハイライトされた特許公報に対応するものである。筆頭ＩＰＣの重みを１０倍した特徴量ベクトルを用いることで、同一筆頭ＩＰＣを持つ特許公報がお互い近くに寄っている図が得られている。図４は、文書ベクトル作成時に筆頭ＩＰＣを重み付けしていない場合の特許公報２次元座標マッピング図である。図中、１点１点は一つの特許公報に対応しており、黒丸は特定の技術分類への属否が○（属）の特許公報に対応するものである。図４では文書間の関係だけが表現されており、意味的な境界が不明であることが明らかである。そして、図３と図４とを比較することにより、筆頭ＩＰＣの重み付けを行うと文書間の意味的境界が明らかになるという効果が明らかである。なお、筆頭ＩＰＣの重み付けは１０倍に限定されることはなく、１より大きい値で重み付けすることで同様の効果が得られる。
【００２６】
分類未付与部分集合選択部１７では、黒丸で囲まれた箇所を中心に、選択的に、特定の特許分類を付与すべき分類未付与特許公報に対応する座標点を抽出する。その際、分類未付与部分集合選択部１７は、主特徴量辞書１４を参照し、抽出する座標点を、主特徴量辞書１４に記憶されている筆頭ＩＰＣと同一の筆頭ＩＰＣをもつ特許公報に対応する座標点に制限することにより、選択範囲の境界を考慮した選択を行う。図５は、特定の特許分類を付与すべき分類未付与特許公報に対応する座標点を抽出する領域として選択される円形領域の一部を示したものである。円で囲まれた領域「Ａ」内に配置された座標点に対応する特許公報については、当該技術分類が付与される可能性が高いものとして、分類付与対象として選択することで、技術分類付与漏れを効果的に減少させることが可能になる。更に、前記分類未付与特許公報に対応する座標点を抽出する領域に含まれる分類付与特許公報および分類未付与特許公報を使い、特許公報中に高頻度で現れるＩＰＣを抽出し、該高頻度で現れるＩＰＣを検索条件に付加することで、より精度が高い検索結果が得られる検索式を得ることが可能となる。
【００２７】
図７は、図６に示す領域「Ａ」および「ア」における分類付与、未付与の精度を示す図である。同図に示す精度（正解率）は、各領域での特定技術への属否が○（属）である正解特許公報数をもとにして得られた精度である。領域「Ａ」では３５％の精度で正解特許公報を抽出するとともに、選択対象外の領域である領域「ア」では未付与率１００％の精度が得られている。領域「Ａ」における分類付与精度が低いということは検索ノイズが多いことを示すが、反面、検索漏れが少ないことを示唆している。また、領域「ア」における分類未付与精度が１００％であるということは、領域内に正解特許公報が存在せず、分類付与時に領域「ア」を抽出対象から除外してもかまわないことを示しており、本手法の有効性を示している。
【００２８】
また、頻度ではなく、分類付与特許公報集合１０１において属否が○（属）である比率を用いることで、効果的な公報の選択を行うことができる。特許公報２次元座標マッピング図に特許公報数をｚ軸として加え、３次元表示したものが図８である。図中、色が濃い領域が、属否が○（属）である特許公報の比率が高い領域である。図８中の３次元の領域「Ａ」が、図６における２次元の領域「Ａ」に相当している。領域「α」は、同一の筆頭ＩＰＣを持つ特許公報に対応する座標点が存在する領域のうち、領域「Ａ」以外の領域を表している。同一の筆頭ＩＰＣをもつ特許公報に対応する座標点は領域「α」に集中しているが、属否が○（属）の特許公報に対応する座標点は領域「Ａ」に集中しており、分類未付与部分集合選択部１７が領域「Ａ」のみを選択することで、特定の特許分類を付与する特許公報の選択を効果的に行ことができる。
【００２９】
図９は、分類未付与部分集合選択部１７での動作を表したフローチャートである。
Ｓ１３０１では、本処理の最後に出力すべき分類未付与文書集合の記憶領域の初期化を行う。
Ｓ１３０２では、属否が○（属）の特許公報全てについて処理が行われたか否かを判断し、すべての属否が○（属）の特許公報について処理し終わっていれば、Ｓ１３０９で、特定の特許分類を付与すべき分類付与対象特許公報部分集合１８として、分類未付与文書集合を出力して終了する。一方、すべての属性が○（属）の特許公報について処理し終わっていなければＳ１３０３に進む。
【００３０】
Ｓ１３０３では属否が○（属）の特許公報の中から、処理が終わっていないものを一つ選択する。Ｓ１３０４では、選択された前記特許公報の２次元座標上での座標点を中心として、予め定めてある半径Ｒｍａｘをもつ円形領域を設定し、Ｓ１３０５で該円形領域内部に属否が○（属）の特許公報があるか否かを判断する。該円形領域内部に属否が○（属）の特許公報がない場合には、Ｓ１３０６で円の中心を意味する変数ｏに前記特許公報の２次元座標上の座標点の座標値を設定し、半径を意味する変数ｒに予め定めてあるＲｍｉｎを設定する。一方、該円形領域内部に属否が○（属）の特許公報がある場合には、Ｓ１３０７で円の中心を意味する変数ｏに、前記円形領域内部にある属否が○（属）の各特許公報に対応する座標点の重心値を設定し、半径を意味する変数ｒに該円形領域内部にある属否が○（属）の特許公報に対応する座標点全てを含む最小の値に設定する。
Ｓ１３０８では、前記円の中心を意味する変数ｏ、前記半径を意味する変数ｒ、で作られる円内部に含まれる分類未付与特許公報を、分類未付与部分集合に加える。
【実施例２】
【００３１】
実施例２は実施例１に対し、分類除去処理を付加したものである。図１０は、本実施例に係る文書分類付与装置の構成図を示したものである。実施例２に係る文書分類付与装置は、実施例１に係る文書分類付与装置に対して、分類付与文書入力部２０、フィルタリング用特徴量抽出部２１および分類除去部２２が付加されている点が実施例１とは異なる。それ以外は実施例１と同等である。
フィルタリング用特徴量抽出部２１は、分類付与文書入力部２０から入力された分類付与特許公報から、類似度判定に用いるためのフィルタリング用特徴量としてＩＰＣを抽出する。
【００３２】
分類除去部２２では、属否が○（属）である特許公報集合について、該特許公報集合全体が持つＩＰＣのヒストグラムを抽出した後に、属否が○（属）である該特許公報集合の中の特許公報１件１件について、該特許公報がもつＩＰＣのヒストグラムと前記特許公報集合全体が持つＩＰＣのヒストグラムとの類似度を判定し、類似度が基準値よりも低い等により類似していないと判定されたものを技術分類の除去対象とし、このようにして分類除去部２１で得られた特許公報を２次元座標マッピング処理部１６への入力とし、２次元座標マッピング処理部１６は分類除去部２１から入力された特許公報に対応する座標点を２次元座標上に配置している。
【００３３】
図１１は、分類除去部２１での動作を示したフローチャートである。
Ｓ７１では、調査対象である属否が○（属）である特許公報全体がもつＩＰＣの出現頻度を表すヒストグラム（全体ヒストグラム）を作成する。
Ｓ７２では、調査対象特許公報すべてについて調査し終えたか否か判断する。調査し終えたならば終了し、調査し終えていなければ、Ｓ７３で未調査特許公報１件を選択する。
Ｓ７４で該特許公報がもつＩＰＣのヒストグラム（個別ヒストグラム）を作成する。
Ｓ７５で全体ヒストグラムと個別ヒストグラムとの分布の類似度を計測する。本実施例ではχ２乗値を用いる。
【００３４】
Ｓ７６では、Ｓ７５で得られたχ２乗値について、有意水準５％で判定し、全体ヒストグラムと個別ヒストグラムとの分布が類似していると判断した場合には、次の特許公報の処理へと進む。一方、類似していないと判断した場合には、Ｓ７７で、全体ヒストグラムで最も頻度が高いＩＰＣと個別ヒストグラムで最も頻度が高いＩＰＣとを比較し、それらが同一であれば、付与されている分類は確からしいと判断し、次の特許候補の処理に進む。一方、お互いの最も頻度が高いＩＰＣが異なる場合には、付与されている技術分類は疑わしいと判断し、Ｓ７８で該特許公報に付与されている技術分類を除去し、次の特許公報の処理へと進む。
上記処理により、疑わしいと思われる技術分類が除去され、信頼性が高い技術分類が付与された特許公報集合が得られるため、技術分野を付与すべき特許公報の効果的な選択が実現される。
【実施例３】
【００３５】
実施例３は実施例１に対し、入力された文書に対し、技術分類が付与されていない分類未付与特許公報集合１００全体のサイズを分割する処理が付加されている。そのほかの処理はすべて同等である。図１２は、本実施例に係る文書分類付与装置の構成図である。
分類未付与文書集合分割部９１では、入力された分類未付与特許公報集合１００を３分割し、分割された分類未付与特許公報集合９２の各々を、分類付与特許公報集合１０１とともに文書入力部１１に入力する。本実施例は２次元座標マッピング処理に要する処理時間を削減する。分類が付与される分類未付与特許公報は、分類付与特許公報との関係から得られるため、分類未付与特許公報集合１００を分割しても同様の効果が得られるとともに、処理時間の短縮が実現される。
【図面の簡単な説明】
【００３６】
【図１】本発明の実施例１に係る文書分類付与装置の構成図である。
【図２】文書間距離の説明図である。
【図３】文書ベクトル作成時に筆頭ＩＰＣの値に対して１０倍の重み付けをした場合の特許公報２次元座標マッピング図である。
【図４】文書ベクトル作成時に筆頭ＩＰＣに重み付けをしていない場合の特許公報２次元座標マッピング図である。
【図５】特許公報２次元座標マッピング図における選択対象領域の説明図である。
【図６】特許公報２次元座標マッピング図における領域の説明図である。
【図７】図６に示す領域「Ａ」および「ア」における分類付与、未付与の精度を示す図である。
【図８】特許公報２次元座標マッピング図に対して特許公報数をｚ軸として加えた場合の特許公報３次元座標マッピング図である。
【図９】本発明の実施例１に係る分類未付与部分集合選択部での動作を示したフローチャートである。
【図１０】本発明の実施例２に係る文書分類付与装置の構成図である。
【図１１】同実施例に係る分類除去部での動作を示したフローチャートである。
【図１２】本発明の実施例３に係る文書分類付与装置の構成図である。
【図１３】３文字間の類似性の説明図である。
【符号の説明】
【００３７】
１１    文書入力部
１２    特徴量抽出部
１３    文書特徴量ベクトル生成部
１４    主特徴量辞書
１５    文書間距離計算部
１６    次元座標マッピング処理部
１７    分類未付与部分集合選択部
１８    分類付与対象特許公報部分集合
２０    分類付与文書入力部
２１    フィルタリング用特徴量抽出部
２２    分類除去部
９１    分類未付与文書集合分割部
９２    分割された分類未付与特許公報集合
１００  分類未付与特許公報集合
１０１ 分類付与特許公報集合
【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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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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