(57)【要約】      （修正有）【課題】少量の調査済みデータを元に関連特許を自動的に検索し所望とする特許を抽出する特許文献自動検索システムおよび特許文献自動検索方法を提供する。【解決手段】特許文献自動検索システムおよび特許文献自動検索方法は、検索出力に係る技術分野に属する調査済みの特許をサンプルとして蓄える関連特許データベースと、検索出力に係る技術分野以外に属する調査済みの特許をサンプルとして蓄える非関連特許データベースと、データベースに格納されている特許文献データに対し形態素解析を行う形態素解析手段と、形態素解析されたデータに対し語の出現頻度とエントロピーから重みを求めて特徴語を選択することを特徴としている統計情報計算手段と、特徴語を機械学習し特許文献を判別する識別器と、識別器の判別結果から検索出力に係る技術分野に属する全ての特許文献を抽出する抽出手段と、を備える。【選択図】図１
2010118050.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
特許文献データを対象とする自動検索システムであって、
検索出力に係る技術分野に属する調査済みの特許をサンプルとして蓄える関連特許データベースと、
検索出力に係る技術分野以外に属する調査済みの特許をサンプルとして蓄える非関連特許データベースと、
前記関連特許データベースと非関連特許データベースに格納されている特許文献データに対し形態素解析を行う形態素解析部と、
前記形態素解析されたデータに対して出現頻度とエントロピーから計算される重みを用いて選択された特徴語を素性として機械学習し検索出力に係る技術分野に属する特許文献を判別する特許識別部と、
前記特許識別部の判別結果から検索出力に係る技術分野に属する全ての特許文献データを抽出する抽出部と、を備えることを特徴とする特許文献自動検索システム。
【請求項２】
請求項１に記載の特許識別部において、正例および負例に出現する全ての語について、出現頻度とエントロピーから重みを求め、
語の正例における重みが前記語の負例における重みの２倍より大きければ、当該語を特徴語として機械学習の素性として用いることを特徴とする特許文献自動検索システム。
【請求項３】
特許文献データを対象とする自動検索方法であって、
検索出力に係る技術分野に属する調査済みの特許をサンプルとして関連特許データベースに蓄える手段と、
検索出力に係る技術分野以外に属する調査済みの特許をサンプルとして非関連特許データベースに蓄える手段と、
前記関連特許データベースと非関連特許データベースに格納されている特許文献データに対し形態素解析を行う手段と、
前記形態素解析されたデータに対して出現頻度とエントロピーから計算される重みを用いて選択された特徴語を素性として機械学習し検索出力に係る技術分野に属する特許文献を判別する手段と、
前記識別手段の結果から検索出力に係る技術分野に属する全ての特許文献データを抽出する手段と、を備えることを特徴とする特許文献自動検索方法。
【請求項４】
請求項３に記載の特許文献を判別する手段において、正例および負例に出現する全ての語について、出現頻度とエントロピーから重みを求め、
語の正例における重みが前記語の負例における重みの２倍より大きければ、当該語を特徴語として機械学習の素性として用いることを特徴とする特許文献自動検索方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、特許文献自動検索システムおよび特許文献自動検索方法に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
特許情報は膨大な量が存在し、また特許情報を提供するデータベースも複数存在する。このため、従来、特許情報、技術情報を検索するための技術としては様々なものが開発されている。
【０００３】
例えば、特許文献１は、国際特許分類を用いて、文献内容に対して最も適切なものを選定して検索を行うための技術である。
【０００４】
また、特許文献２は、調査を行なう場合に、技術用語、ＩＰＣ、ＦＩ、Ｆターム、出願人等の検索キーを適宜組み合わせた論理演算検索式を作成する工程等を、過去の調査ナレッジを活用して支援することにより、精度の高い調査が効率良く行なうことができるようにしたものである。
【０００５】
しかしながら、特許文献１や特許文献２は、最終的に、検索結果として得られた特許全てを確認しなければ、ユーザが所望する特許群を得ることはできない。
【０００６】
特に環境分野など幅広い技術要素からなる分野の特許を検索し、所望とする特許を抽出する場合、ユーザは検索された大量の特許を読み、関連しているかどうかを判断しなければならず、大変な労力が必要となる。
【特許文献１】特開２０００−３２２４４７公報
【特許文献２】特開２００７−２４２００４公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
上記従来技術を鑑み、本発明が解決しようとする課題は、少量の調査済みデータを元に関連特許を自動的に検索し所望とする特許を抽出する特許文献自動検索システムおよび特許文献自動検索方法を提供することである。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
特許文献データを対象とする自動検索システムであって、検索出力に係る技術分野に属する調査済みの特許をサンプルとして蓄える関連特許データベースと、検索出力に係る技術分野以外に属する調査済みの特許をサンプルとして蓄える非関連特許データベースと、前記関連特許データベースと非関連特許データベースに格納されている特許文献データに対し形態素解析を行う形態素解析部と、前記形態素解析されたデータに対して出現頻度とエントロピーから計算される重みを用いて選択された特徴語を素性として機械学習し検索出力に係る技術分野に属する特許文献を判別する特許識別部と、前記特許識別部の判別結果から検索出力に係る技術分野に属する全ての特許文献データを抽出する抽出部と、を備えることを特徴とする特許文献自動検索システムからなる。
【０００９】
とくに特許識別部において、正例および負例に出現する全ての語について、出現頻度とエントロピーから重みを求め、語の正例における重みが前記語の負例における重みの２倍より大きければ、当該語を特徴語として機械学習の素性として用いることを特徴としている。
【００１０】
特許文献データを対象とする自動検索方法であって、検索出力に係る技術分野に属する調査済みの特許をサンプルとして関連特許データベースに蓄える手段と、検索出力に係る技術分野以外に属する調査済みの特許をサンプルとして非関連特許データベースに蓄える手段と、前記関連特許データベースと非関連特許データベースに格納されている特許文献データに対し形態素解析を行う手段と、前記形態素解析されたデータに対して出現頻度とエントロピーから計算される重みを用いて選択された特徴語を素性として機械学習し検索出力に係る技術分野に属する特許文献を判別する手段と、前記識別手段の結果から検索出力に係る技術分野に属する全ての特許文献データを抽出する手段と、を備えることを特徴とする特許文献自動検索方法である。
【００１１】
とくに特許文献を判別する手段において、正例および負例に出現する全ての語について、出現頻度とエントロピーから重みを求め、語の正例における重みが前記語の負例における重みの２倍より大きければ、当該語を特徴語として機械学習の素性として用いることを特徴としている。
【発明の効果】
【００１２】
上記本発明のシステムおよび方法によれば、あらかじめ調査済みの少量のサンプルデータをもとにユーザが所望とする特許文献を自動的に検索し抽出でき、特許検索に要する作業時間を大幅に削減する。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１３】
本発明に係る特許文献自動検索システムは、すでに調査済みのサンプル特許を蓄える関連特許データベースならびに非関連特許データベースと、形態素解析を行う形態素解析部、蓄積された特許文献データに出現する語の偏りとエントロピーから重みを計算する統計量計算部、さらに、前記語をもとに機械学習させ、生成される識別器により関連特許を判別し抽出する特許識別部と、前記特許識別部の結果から特許文献の抽出を行う抽出部からなる。
【００１４】
本発明に係る特許文献自動検索システムの手続き、すなわちフローチャートを図１に示す。以下、図１を利用しながら動作を説明していく。
【００１５】
Ｓｔｅｐ１：関連特許データベース部および非関連特許データベース部から、教師データとなるサンプルデータを同数選択する。以下、関連特許データベース部に属するサンプルを正例、非関連特許データベース部に属するサンプルを負例と定義する。
【００１６】
Ｓｔｅｐ２：選択した正例、負例それぞれのデータ毎に、形態素解析部により形態素解析を行う。形態素解析とは、文章を単語単位に分割することを意味する。たとえば、「本発明は、冷蔵庫のリサイクルに関連するものである。」という表現が出現した場合、この表現は、「本発明／は／、／冷蔵庫／の／リサイクル／に／関連／する／もの／で／ある。」と単語単位に分割される。ここで、／は区切り文字を表現している。
【００１７】
Ｓｔｅｐ３：統計量計算部により抽出・計算した正例にのみ多く含まれている語、すなわち特徴語として用いて、文書中の出現確率を学習の素性として特許識別部により機械学習を行う。機械学習の手法としては、Ｓｕｐｐｏｒｔ  Ｖｅｃｔｏｒ  Ｍａｃｈｉｎｅ（以下、ＳＶＭと略す）などがあるが、２値分類できる手法であればよい。なお、本発明では、語の統計量のみを素性としているため、特定の言語に依存しない。よって、日本語だけでなく、すべての言語で記された特許文献を対象とすることができる。
【００１８】
また、本発明では、特徴語という語情報のみを使用している点にも特長がある。Ｗｅｂ検索など他の分野の検索システムでは、語以外に、その文書固有の情報、例えば、Ｗｅｂ検索においては、タグ構造やリンク構造なども検索時に使用しているが、特許文献には前記タグ構造やリンク構造に相当するものが存在せず、語情報のみで検索し抽出する必要があった。
【００１９】
よって、特許文献の検索システムにおいては、Ｗｅｂなど他分野の検索システムをそのまま使用することはできず、語情報に基づく評価式を作成することが求められており、本発明は、特徴語選択により語情報に基づく評価を実現する。
【００２０】
特徴語としては、検索出力に係る特許技術に関連しない特許群には頻出せず、当該技術に関連する特許群に多く出現する語が抽出される。例えば、ユーザが所望とする特許技術がリサイクルに関連する特許群に属するものの場合には、「リサイクル」、「再利用」などが選択される。
【００２１】
特徴語の抽出は、次のようにして行う。まず、正例に含まれている内容語（以降、語とする）に対して重み付けを行い、重みが上位半分となる語を抽出する。正例の重み係数は数１で表される。
【００２２】
【数１】
2010118050.tif 000003
【００２３】
ここで、右辺のＰ（ｔｉ、Ｓｐ）およびＨ（ｔｉ、Ｓｐ）は、それぞれ数２および数３となる。
【００２４】
【数２】
2010118050.tif 000004
【００２５】
ここでＰ（ｔｉ、Ｓｐ）は、正例の文書集合Ｓｐにおける語ｔｉの出現確率を意味する。
【００２６】
【数３】
2010118050.tif 000005
【００２７】
Ｈ（ｔｉ、Ｓｐ）は、正例の文書集合Ｓｐに含まれる各文書における語ｔｉの出現確率に基づくエントロピーを表し、エントロピーが高い語ほど、正例の文書集合に均一に分布している語である。
【００２８】
この指標を導入した理由は、正例の文書集合中でも多くの文書に分散して出現している語の方が、少数の文書に集中して出現している語と比較して、よりその文書集合の特徴を表し、素性としても有効であるからである。
【００２９】
このエントロピーを使った手法は特許文献自動抽出タスクに最適である。なぜならば、特許文献は、決まりきった専門技術用語や定型表現、例えば「本発明は〜」など、を使うことが多く、口語表現を用いたＷｅｂ情報と比較し、語彙の個人差が少ないからである。語彙の個人差が存在すると、同じ意味の単語でも、違う単語と形態素解析され、その結果、正しいエントロピーが求まらない可能性が高いが、特許文献においては、このような問題があまり存在しない。
【００３０】
【数４】
2010118050.tif 000006
【００３１】
次に、正例の場合と同様に、負例に含まれる語に対して次の数５を用いて重み付けを行い、重みが上位半分となる語を抽出する。
【００３２】
【数５】
2010118050.tif 000007
【００３３】
ただし、Ｓｎは訓練データにおいて負例に属する文書集合である。そして、ある語ｔｉの正例における重みＷｐ（ｔｉ、Ｓｐ）が負例における重みＷｎ（ｔｉ、Ｓｐ）の２倍より大きければ、その語ｔｉを素性として選択する。すなわち、以下の数６が成り立つ語ｔｉを素性として選択する。
【００３４】
【数６】
2010118050.tif 000008
【００３５】
数６の条件を使用する理由を説明する。数１で表した重みでは、一般的な語であれば関連特許とは関係のない語でも高い重みが付与される。しかし、そのような語は負例においても高い重みが与えられる可能性がある。例えば、「本発明」や「特許」という語は、正例と負例を問わず、ほぼ全ての特許文献中で存在し、正例を表す特徴語としては不適切である。
【００３６】
ここで、特徴語選択の基準をＷｐ（ｔｉ、Ｓｐ）がＷｎ（ｔｉ、Ｓｐ）の２倍とした根拠を、図２のグラフで説明しておく。図２は、重みを横軸、縦軸にＦ−ＳＣＯＲＥをとったものである。Ｆ−ＳＣＯＲＥは、精度と再現率より計算される総合的な精度を示す指標である。これを見ると、重みが２倍付近でＦ−ＳＣＯＲＥのピークがきており、精度の点で最適な数値となっていることがわかる。このような最適値が存在するのは、抽出例の正確度を意味する精度と抽出例の網羅性を意味する再現率はトレードオフの関係にあるためである。
【００３７】
そこで、ある語ｔｉに対する正例における重みＷｐ（ｔｉ、Ｓｐ）と負例における重みＷｎ（ｔｉ、Ｓｎ）を比較し、Ｗｐ（ｔｉ、Ｓｐ）の方がＷｎ（ｔｉ、Ｓｎ）の２倍よりも大きい語を選択することで、一般的な語が素性として選択されることを防ぐ。すなわち、「本発明」や「特許」という特許文献一般に出現する語は特徴語にならない。
【００３８】
検索システムでよく使用されている、統計量Ｔｆ＊Ｉｄｆを単純に使用しただけでは、一般的な語が素性として選択されることを防ぐことはできず、特許文献一般に出現する語を特徴語として選択しないことは本発明の特徴の一つとなっている。Ｔｆ＊Ｉｄｆは文章に固有の表現を特徴として抽出しやすく、そのため、正例全般に偏っている特徴語は低く評価され、抽出されない可能性がある。さらに、わずかな文章集合に頻繁に繰り返される特殊な語を抽出しやすい問題点もあった。これに対して、本発明の重みは、正例全般のみに偏る語を特徴語として抽出することができ、特許抽出に最適である。
【実施例１】
【００３９】
本発明を実施例にもとづき更に詳細に説明するが、本発明はこれらの実施例のみに限定されるものではない。
【００４０】
本発明の実施形態の一様は、図３のように、検索質問を入力する検索入力部と検索対象の特許が蓄積されている特許データベースと、すでに調査済みのサンプル特許を蓄える関連特許データベースと、ユーザが所望する技術分野に属さないもので、すでに調査済みのサンプル特許を蓄える非関連特許データベースと、前記関連特許データベースと前記非関連特許データベースのそれぞれに蓄積された特許データに出現する語の偏りから技術分野に属する特許文献データを識別する特許識別部と、前記特許識別部によりユーザが所望する技術分野の特許と判断された特許文献データを蓄積する検索結果データベースと前記検索結果データベースに保存された特許文献データを表示する表示部からなる。なお、図４は、実施例に係る処理の手順と概念を表す図面である。
【００４１】
図３記載の検索入力部は、関連特許と非関連特許のサンプルを収集するためにユーザが検索質問を入力し、特許文献を検索する部分である。
【００４２】
また、図３記載の関連特許データベースには、ユーザが所望とする特許群のうち少数のサンプルデータが蓄積される。この処理は図１中のＳＴＥＰ1に相当する。蓄積されるデータの形式としては、請求項および明細書部分が含まれるデータであればよく、テキスト形式、ＰＤＦ（Ｐｏｒｔａｂｌｅ  Ｄｏｃｕｍｅｎｔ  Ｆｏｒｍａｔ）形式、所定の仕様に基づくＸＭＬ（Ｅｘｔｅｎｓｉｂｌｅ  Ｍａｒｋｕｐ  Ｌａｎｇｕａｇｅ）形式など、形式を問わない。一例を図５に示す。
【００４３】
図３記載の非関連特許データベースには、ユーザが所望とする技術分野と非関連特許群のうち少数のサンプルデータが蓄積される。蓄積されるデータの形式としては、請求項および明細書部分が含まれるデータであればよく、テキスト形式、ＰＤＦ形式、所定の仕様に基づくＸＭＬ形式など、形式を問わない。一例を図５に示す。
【００４４】
図３記載の特許識別部は、まず、すでに調査済みのサンプル特許を蓄える非関連特許データベースと前記関連特許データベースと前記非関連特許データベース、それぞれに蓄積された特許データに対して、図1中のＳＴＥＰ２を行い、語にパーズする次に、図１中のＳＴＥＰ３、ＳＴＥＰ４、ＳＴＥＰ５で計算されるそれぞれに出現する語の偏り（図４中のＳＴＥＰ３の処理結果に相当）を計算し、特徴語を選択する。そして、特徴語を素性として、図１中のＳＴＥＰ６にあるように、機械学習を行う。その結果、生成された識別器をもとにして、関連特許を抽出する。例えば、図４中に示すようにＳＶＭで機械学習を行い、それによって生成された識別器により関連特許を識別し抽出する。
【００４５】
本発明を「冷蔵庫の製造過程における技術のうちリサイクルに関連した特許を抽出すること」に使うことに適用した場合の結果を使い本発明の流れを、図１および図４を用いて説明する。
【００４６】
まず、検索入力部より、ユーザは、計算機を用いて、検索キーワードないしはＩＰＣ分類などを質問入力して、サンプル特許を図３中の特許データベースより検索し収集する。この処理は図１中のＳＴＥＰ1に相当する。その結果、図３中の関連特許データベースに正例と判断した特許文書を格納し、図３中の非関連特許データベースに負例と判断した特許文書を格納する。図３中の関連特許データベースおよび図３中の非関連特許データベースは、端末計算機とネットワークを介して、または、直接接続された、外部記憶装置（ストレージ等）からなる。蓄積されるデータの形式は、ＰＤＦなどの形式を問わず、特許文書が記載できるものであればよい。本例では、「冷蔵庫の製造過程における技術のうちリサイクルに関連した特許」や図４中に示しているような、「リサイクル装置に関する特許」が正例であり、例えば、「リサイクルしやすい冷蔵庫の扉の製造に関わる装置・方法特許」などが該当する。負例には、「冷蔵庫の鮮度維持に関わる装置特許」や図４中に示しているような、「脱臭装置に関する特許」などリサイクルに関連しない特許が該当する。なお、ここで、サンプル特許、つまり教師データは２００３年、２００６年の公開特許を対象として、正負７６件ずつを収集したものである。
【００４７】
次に関連特許データベースおよび非関連特許データベースより、正例と判断した特許文書を抽出し、形態素解析を行う。この処理は、図1中のＳＴＥＰ２に相当する。これにより、特許文書は、単語単位に分割される。具体的には、図４中に例示したように、特許文書に「本発明は、冷蔵庫のリサイクルに関連するものである。」という表現が出現した場合、この表現は、「本発明／は／、／冷蔵庫／の／リサイクル／に／関連／する／もの／で／ある。」と単語単位に分割される。ここで、／は区切りを表現している。形態素解析は、図３中の中央演算処理装置により行い、解析結果は、図３中の主記憶装置内の特許識別部に蓄積される。
【００４８】
形態素解析により、分割された語より正例に特徴的な語を選択する。この処理は、図１中のＳＴＥＰ３、ＳＴＥＰ４、ＳＴＥＰ５の処理に相当する。特徴語の選択は、前記数６を用いて行う。本実施例では、図４中にしめすように｛「リサイクル」、「廃棄」、「リユース」・・・｝などが特徴語として選択された。特徴語選択は、図３中の中央演算処理装置により行い、結果は、図３中の主記憶装置内の特許識別部に蓄積される。
【００４９】
特徴語を素性ベクトル、つまり学習用のベクトルの基底として、その出現頻度により、素性ベクトルを生成する。例えば、ある特許文書において、「リサイクル」が３回、「廃棄」が１回、「再利用」が１回、他の特徴語は０回出現したとすると、その素性ベクトルは、（３、１、１、０、・・・、０）となる。素性ベクトル生成は、図３中の中央演算処理装置により行い、結果は、図３中の主記憶装置内の特許識別部に蓄積される。
【００５０】
なお、統計量計算におけるエントロピーの計算時間は、計算機のハードウェア構成に依存するが、１０年分の公開特許広報を用いたとき、数分程度であって、大量の特許文献データの検索に十分使用できる。
【００５１】
その後、図１中のＳＴＥＰ６にあるように、素性ベクトルを用いて機械学習を行う。機械学習の手法としては、図４に例示したように、今回、ＳＶＭを用いる。ＳＶＭは、マージン最大化とよばれる技術により、過学習を防止するため、２値分類には、最適な手法である。ＳＶＭによる機械学習は、中央演算処理装置により行い、結果は、主記憶装置に蓄積される。
【００５２】
機械学習後、図４中にしめしたように、学習により、正例と判断した特許は、検索結果データベースに蓄積される。蓄積された結果は、検索結果表示部に表示される。表示は、出願番号などのリスト形式などにより行われる。検索結果データベースは、端末計算機とネットワークを介して、または、直接接続された、外部記憶装置（ストレージ等）からなる。蓄積されるデータの形式は、ＰＤＦなどの形式を問わず、特許文献が記載できるものであればよい。
【００５３】
実施例については、検索と抽出性能の評価を行った。評価に使用した特許数は７５件（正例３１件、負例４４件）である。また、機械学習の手法としては、ＳＶＭを使用した。とくにカーネルは線形カーネルを用いている。
【００５４】
【表１】
2010118050.tif 000009
【００５５】
表１の適合率は、正例と本発明のシステムが判断した例のうち真に正例であったものの数を正例と本発明のシステムが判断した例で除したものであり、正例の精度を示す。
【００５６】
表１の再現率は、正例と本発明のシステムが判断した例のうち真に正例であったものの数を正例の全体数で除したものであり、正例の網羅性を示す。
【００５７】
本結果により、無駄が１割程度しかなく、精度よく抽出できていることがわかる。このことは、その後のスクリーニングは、ほとんど必要ない、言い換えれば、大まかに統計データとして使用する場合、スクリーニングに要する時間が削減できることを意味する。具体的には、サンプル特許収集にあたっては、キーワードのチューニングや特許文書の精読などで、１週間の時間を要したが、本発明においては、使用する計算機の機種にもよるが、数分程度で特許文献収集が完了する。
【００５８】
このようにして、１９９３年から２００３年の特許データを抽出したところ、１６０件が該当した。なお、思考錯誤によるキーワード検索式チューニング（前記特許文献２のノーリッジとなる）では、２３１件検索された。適合率と再現率から評価すると、キーワード検索式チューニングによる推定の無駄な特許は７０件程度（全体の３割）と推定され、一方、本発明では、無駄な特許文献（検索誤差）は１０件程度である。
【００５９】
結果より、非常に少ないサンプル数でも、良好な精度、再現率で自動的に関連特許を抽出しているのがわかる。すなわち、ユーザが所望する特許文献を、多大な労力を払うことなく、機械的に抽出している。
【００６０】
図３に示す検索結果データベースは、ユーザが所望する技術分野の特許と判断された特許データを蓄積するものである。このように蓄積したデータは再度学習データとして使用することもできる。一例を図５に示す。
【００６１】
図３に示す検索結果表示部は、前記検索結果データベースに保存された特許データを表示するものである。たとえば、ブラウザを利用して結果をわかりやすく表示できる。
【実施例２】
【００６２】
以下に、実施例２についての説明を行う。具体的には、図３で示されるような実施の態様において、「樹脂の技術のうち環境配慮型樹脂に関連した特許を抽出すること」に適用した場合について説明を行う。
【００６３】
実施例２として、「樹脂の技術のうち環境配慮型樹脂に関連した特許を抽出すること」に適用した場合を選択した理由は、実施例１で選択した「冷蔵庫の製造過程における技術のうちリサイクルに関連した特許を抽出すること」に適用した場合では、主に機械・電気・電子分野に技術が偏ったいため、これに該当しない化学・材料分野の特許文書においても本発明が良好な結果を示すことを証明するためである。機械・電気・電子分野と合わせて化学・材料分野でも結果が良好な場合、本発明は幅広い技術分野の特許自動検索に極めて有効であることを示唆できる。
【００６４】
以下、実施例２の手順に従う。まず、検索入力部より、ユーザは、計算機を用いて、検索キーワードないしはＩＰＣ分類などを質問入力して、図３中の特許データベースよりサンプル特許を検索し収集する。この処理は図１中のＳＴＥＰ1に相当する。その結果、図３中の関連特許データベースに正例と判断した特許文書を格納し、図３中の非関連特許データベースに負例と判断した特許文書を格納する。関連特許データベースおよび非関連特許データベースは、端末計算機とネットワークを介して、または、直接接続された、外部記憶装置（ストレージ等）からなる。蓄積されるデータの形式は、ＰＤＦなどの形式を問わず、特許文書が記載できるものであればよい。本例では、「樹脂の技術のうち環境配慮型樹脂に関連した特許」が正例であり、例えば、「生分解樹脂およびその製造方法特許」などが該当する。負例には、「樹脂の収率を向上させる特許」など環境配慮型樹脂に関連しない特許が該当する。なお、ここで、サンプル特許、つまり教師データは２００３年、２００６年の公開特許を対象として、正負７０件ずつを収集したものである。
【００６５】
次に関連特許データベースおよび非関連特許データベースより、正例と判断した特許文書を抽出し、形態素解析を行う。この処理は、図1中のＳＴＥＰ２に相当する。これにより、特許文書は、単語単位に分割される。例えば、特許文書に「本発明は、生分解樹脂に関連するものである。」という表現が出現した場合、この表現は、図４中のＳＴＥＰ２の例「本発明／は／、／冷蔵庫／の／リサイクル／に／関連／する／もの／で／ある。」と同様に「本発明／は／、／生分解／樹脂／に／関連／する／もの／で／ある。」と単語単位に分割される。ここで、／は区切りを表現している。前記形態素解析は、図３中の中央演算処理装置により行い、前記解析結果は、図３中の主記憶装置内の特許識別部に蓄積される。
【００６６】
前記形態素解析により、分割された語より正例に特徴的な語を選択する。特徴語の選択は、前記数６を用いて行う。この処理は、図１中のＳＴＥＰ３、ＳＴＥＰ４（冷蔵庫のリサイクルを抽出対象とする図４では｛「リサイクル」、「廃棄」、「リユース」・・・｝）、ＳＴＥＰ５の処理に相当する。冷蔵庫のリサイクルを抽出対象とする図４では｛「リサイクル」、「廃棄」、「リユース」・・・｝だったが、本例では、｛「リサイクル」、「生分解」、「環境」・・・｝などが特徴語として選択された。前記特徴語選択は、図３中の中央演算処理装置により行い、前記結果は、図３中の主記憶装置内の特許識別部に蓄積される。
【００６７】
次に、特徴語を素性ベクトル、つまり学習用のベクトルの基底として、その出現頻度により、素性ベクトルを生成する。前記素性ベクトル生成は、図３中の中央演算処理装置により行い、結果は、図３中の主記憶装置内の特許識別部に蓄積される。
【００６８】
なお、統計量計算におけるエントロピーの計算時間は、計算機のハードウェア構成に依存するが、１０年分の公開特許広報を用いたとき、数分程度であって、大量の特許文献データの検索に十分使用できる。
【００６９】
前記素性ベクトル生成後、図１のＳＴＥＰ６にあるように、前記素性ベクトルを用いて機械学習を行う。機械学習の手法としては、図４に例示したように、ＳＶＭを用いる。ＳＶＭは、マージン最大化とよばれる技術により、過学習を防止するため、２値分類には、最適な手法である。前記ＳＶＭによる機械学習は、図３中の中央演算処理装置により行い、結果は、図３中の主記憶装置内の特許識別部に蓄積される。
【００７０】
前記学習により、正例と判断した特許は、図３中の検索結果データベースに蓄積される。これら蓄積された結果は、検索結果表示部に表示される。表示は、出願番号などのリスト形式などにより行われる。検索結果データベースは、端末計算機とネットワークを介して、または、直接接続された、外部記憶装置（ストレージ等）からなる。蓄積されるデータの形式は、ＰＤＦなどの形式を問わず、特許文献が記載できるものであればよい。
【００７１】
上記の実施例２について、検索と抽出性能の評価を行った。評価に使用した特許数は１００件（正例５０件、負例５０件）である。また、ＳＶＭの手法として、線形カーネルを用いている。
【００７２】
【表２】
2010118050.tif 000010
【００７３】
前記結果である表２と実施例１の結果である表１との比較により、実施例１とほぼ変わらない精度で特許検索が行えることが示された。したがって、実施例１と実施例２に限らず、幅広い技術分野の特許自動検索に応用できる。
【図面の簡単な説明】
【００７４】
【図１】本発明に係る特許識別部に関するフローチャートを示す。
【図２】本発明で数６の条件を使用する根拠を示すグラフである。
【図３】本発明の実施例に係る特許文献自動検索システムの構成を示す図である。
【図４】本発明の実施例に係る手順と概念を示す図である。
【図５】本発明におけるデータベースの例を示すものである。
【図１】
2010118050.tif 000011
【図２】
2010118050.tif 000012
【図３】
2010118050.tif 000013
【図４】
2010118050.tif 000014
【図５】
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