(57)【要約】本発明に係る情報処理装置は、文書データを記憶する記憶部２と、ユーザから分析対象となる文書データ群の情報を受付ける入力部３と、受付けた文書データ群の情報に基づいて記憶部２から当該文書データ群を取得し、当該文書データ群について形態素解析処理を行って各文書データを形態素データに分解し、所定規則に従って各形態素データからなる特徴語を生成し、生成した特徴語を用いて各文書データの傾向を示す情報を生成する制御部１０と、各文書データの傾向を示す情報を出力する表示部４とを備える。これにより、ユーザが文書を解読することなく、当該文書の特徴を従来よりも容易に推測しうる情報処理装置を提供する。
2009001696.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
文書データに形態素解析処理を行い、当該文書データ中の形態素を検出して当該文書データを形態素データに分解し、当該文書データを分析する情報処理装置であって、
前記文書データを記憶する記憶手段と、
前記文書データに前記形態素解析処理を行い、所定の第1規則に基づいて、前記形態素データからなる第１特徴語を生成する特徴語生成手段と、
前記特徴語生成手段が生成した前記第１特徴語を用いて、前記文書データの傾向を示す情報の出力処理を行う出力手段と
を備えることを特徴とする情報処理装置。
【請求項２】
前記情報処理装置は、更に、
前記分解された各形態素データと、各形態素データに対応する所定の品詞と、各形態素データの検出順を示す検出順位情報とを対応づけた第1品詞情報を生成する品詞情報生成手段を備え、
前記特徴語生成手段は、前記第1品詞情報に所定の格助詞が含まれている場合において、当該所定の格助詞毎に、前記第1品詞情報の形態素データのうち、当該所定の格助詞より前に検出された形態素データである前方形態素データを用いて前記第１特徴語を生成すること
を特徴とする請求項１記載の情報処理装置。
【請求項３】
前記第1規則は、前記第1品詞情報における所定の格助詞毎の前記前方形態素データのうち、前記第1品詞情報において当該所定の格助詞の直前に検出された前方形態素データから、品詞が第1分類以外の品詞に属する前方形態素データが検出されるまでの各前方形態素データを検出順に結合すること
を特徴とする請求項２記載の情報処理装置。
【請求項４】
前記第1分類は、名詞であること
を特徴とする請求項３記載の情報処理装置。
【請求項５】
前記品詞情報生成手段は、前記分解された形態素データのうち、前記所定の品詞のいずれにも該当しない形態素データの品詞を未知語として前記品詞情報を生成し、
前記第1分類は、更に、前記未知語を含むこと
を特徴とする請求項４記載の情報処理装置。
【請求項６】
前記第1分類は、更に、記号及び形容詞を含むこと
を特徴とする請求項５記載の情報処理装置。
【請求項７】
前記文書データは、特許請求の範囲として記載された特許請求の範囲データを含む特許文書データであり、
前記形態素解析処理は、前記特許請求の範囲データを処理対象とすること
を特徴とする請求項３記載の情報処理装置。
【請求項８】
前記出力手段は、前記第１特徴語を構成する前記形態素データの出現頻度に基づいて当該第１特徴語の出力順位を決定し、当該出力順位に応じた前記第1特徴語を出力することにより前記傾向を示す情報の出力処理を行う
ことを特徴とする請求項１記載の情報処理装置。
【請求項９】
前記情報処理装置は、更に、
前記特許請求の範囲データの記載形式が所定形式に合致しているか否か判断し、所定形式に合致していると判断した場合に、当該特許請求の範囲データにおいて、前記所定形式により予め定められた所定データで挟まれた範囲のデータを前記形態素解析処理対象として特定する特定手段を備えること
を特徴とする請求項８記載の情報処理装置。
【請求項１０】
前記特許文書データは、複数の特許文書データであり、各特許文書データには、更に、当該文書の課題として複数の文字列データからなる課題情報が含まれており、
前記情報処理装置は、更に、
前記複数の特許文書データを、各特許文書データの課題情報に基づいて、クラスタに分類するクラスタ分類手段を備え、
前記特徴語生成手段は、更に、前記所定の格助詞の前方形態素データのうち、  品詞が前記第1分類に属する前方形態素データを前記複数の文書データの特許請求の範囲データ群における解決語候補対象データとして抽出し、当該各解決語候補対象データの前記複数の特許文書データにおける出現頻度を算出し、算出した出現頻度の降順で所定順位以上の解決語候補対象データを解決語として抽出する解決語抽出手段と、
前記各解決語の前記各クラスタにおける出現頻度を算出する解決語出現頻度算出手段とを備え、
前記第１特徴語は、前記解決語を含み、且つ、前記解決語を含んで結合されたもののうち、前記複数の特許文書データにおける出現頻度が所定の基準を満たすものであり、
前記第１特徴語を構成する前記形態素データの出現頻度は、当該第１特徴語に含まれる前記解決語の前記解決語抽出手段により算出された出現頻度であり、
前記出力手段は、更に、前記第１特徴語に対応する前記解決語と、前記解決語出現頻度算出手段により算出された当該解決語の出現頻度とをクラスタ毎に出力すること
を特徴とする請求項８記載の情報処理装置。
【請求項１１】
前記情報処理装置は、更に、前記各課題情報について形態素解析処理を行い、
前記品詞情報生成手段は、更に、前記課題情報についての形態素解析処理によって分解された各形態素データと、各形態素データに対応する所定の品詞と、各形態素データの検出順を示す検出順位情報とを対応づけた第２品詞情報を生成し、
前記クラスタ分類手段は、前記第２品詞情報の形態素データのうち、品詞が前記第1分類に属する形態素データについて各特許文書データにおける出現頻度を算出し、算出した各出現頻度を要素として各文書データの文書ベクトルを生成し、文書ベクトル間の類似度を算出して前記複数の特許文書データをクラスタに分類し、
更に、前記品詞が第1分類に属する各形態素データの各特許文書データにおける検出順位を前記第２品詞情報に基づいて特定し、特定した検出順位が連続する各形態素データを結合させて結合形態素データを生成し、生成した各結合形態素データの各クラスタにおける出現頻度を算出し、当該出現頻度の降順で所定順位以上の各結合形態素データを、当該クラスタを示す課題語として抽出する課題語抽出手段を備え、
前記出力手段は、更に、前記各クラスタを示す前記各課題語を出力すること
を特徴とする請求項１０記載の情報処理装置。
【請求項１２】
前記出力手段は、前記各課題語と、前記各解決語及び当該解決語に対応する前記第１特徴語の組とを、マトリクスの各行及び各列のいずれかに表し、前記マトリクスの各要素として、当該要素を構成する前記行及び列が示す課題語及び解決語に対応する前記解決語の出現頻度の値を表すこと
を特徴とする請求項１１記載の情報処理装置。
【請求項１３】
前記出力手段は、更に、
前記クラスタ分類手段により生成された各文書データの前記文書ベクトルを用いて、当該クラスタの文書ベクトルを示すクラスタ文書ベクトルを生成し、各クラスタのクラスタ文書ベクトルを用いて、各クラスタ間の距離を算出することにより、クラスタ間の類似度を求めるクラスタ間類似度算出手段と、
前記解決語頻度算出手段により算出された各解決語についての前記出現頻度の値を要素として各解決語のベクトルを生成し、当該各解決語のベクトルを用いて、各解決語間の距離を算出して解決語間の類似度を求める解決語間類似度算出手段と、
前記クラスタ間類似度算出手段及び前記解決語間類似度算出手段により算出された各類似度について、類似度が最大の組合せを各々抽出し、抽出した前記クラスタと前記解決語の各々の組に含まれる各要素を基準要素とするクラスタ及び解決語の各基準連結の組を各々生成し、基準連結の基準要素を起点とする２つの連結方向の一方の前記連結方向を、クラスタ及び解決語の基準連結の各組の一方の基準連結に設定し、他方の前記連結方向を当該組の他方の基準連結に設定し、クラスタ及び解決語の前記各類似度の降順でクラスタの組及び解決語の組を各々順次選択し、所定条件に従って、選択した各組合せの要素を前記各基準連結に連結させる連結処理を各々行い、当該各連結処理結果に従って全ての前記クラスタ及び前記解決語の出力順を決定する出力順決定手段とを備え、
前記所定の条件は、第1条件と第2条件を含み、前記第1条件は、前記選択したクラスタ及び解決語の各組合せにおいて、当該組合せに含まれる一方の要素がいずれかの基準連結に連結済であることであり、前記第2条件は、当該組合せに含まれる要素のいずれも未連結であることであり、
前記連結処理は、前記選択した組合せのいずれか一方の要素が、第1条件を満たす場合に、当該第1条件を満たす連結済の要素を含む基準連結において設定された連結方向に当該組合せの未連結の要素を連結させる第1連結処理と、前記選択した組合せの各要素が前記第2条件を満たす場合に、当該組合せの各要素を新たな基準要素として新たな基準連結の組を生成する第2連結処理と、前記各基準連結に連結された各々の要素数に応じて各組の基準連結同士を連結させ、連結された各組の基準連結を所定規則に基づいて連結させる第3連結処理とを含み、
前記出力は、前記出力順決定手段によって決定された各クラスタ及び各解決語の出力順に従い、前記マトリクスの各行及び各列に、各課題語と、各解決語及び当該解決語に対応する第１特徴語の組とを表すことにより行うこと
を特徴とする請求項１２記載の情報処理装置。
【請求項１４】
前記特徴語生成手段は、更に、前記第1品詞情報に前記所定の格助詞が含まれている場合において、当該所定の格助詞毎に、前記各所定の格助詞の間に検出された形態素データのうち、当該所定の格助詞より後に検出された形態素データである後方形態素データからなる前記第１特徴語に対応する第２特徴語を、第２規則に基づいて生成し、
前記出力手段は、前記第１特徴語と共に、当該第１特徴語に対応する前記第２特徴語を出力すること
を特徴とする請求項８記載の情報処理装置。
【請求項１５】
前記第２規則は、前記所定の格助詞毎の前記後方形態素データのうち、当該所定の格助詞の直後に検出された後方形態素データから、品詞が第２分類以外の品詞に属する後方形態素データが検出されるまでの各後方形態素データを検出順に結合すること
を特徴とする請求項１４記載の情報処理装置。
【請求項１６】
前記第２分類は、名詞及び動詞であること
を特徴とする請求項１５記載の情報処理装置。
【請求項１７】
前記文書データは、複数の文書データであり、
前記出力手段は、更に、前記複数の各文書データの前方形態素データ毎に、前記複数の文書データにおける出現頻度を算出する出現頻度算出手段を備え、
前記第１特徴語を構成する前記形態素データの出現頻度は、当該第１特徴語を構成する各前方形態素データの前記出現頻度算出手段により算出された出現頻度であり、
前記各文書データの前記第１特徴語及び当該第１特徴語に対応する第２特徴語の出力は、各第１特徴語の前方形態素データの出現頻度の大きさの順に従って行うこと
を特徴とする請求項１４記載の情報処理装置。
【請求項１８】
前記情報処理装置は、更に、
前記複数の文書データの各前方形態素データのうち、前記第1特徴語を構成する前方形態素データについて、各文書データにおける出現頻度を算出し、当該算出した出現頻度の値を要素とする文書ベクトルを生成し、当該各文書ベクトルを用いて、前記複数の各文書データ間の類似度を算出する類似度算出手段と、
前記類似度算出手段により算出された各類似度について、類似度が最大の組合せを各々抽出し、抽出した各組に含まれる各文書データを各基準文書データとする各基準連結の組を生成し、基準連結の基準文書データを起点とする２つの連結方向の一方の前記連結方向を、基準連結の組の一方の基準連結に設定し、他方の前記連結方向を当該組の他方の基準連結に設定し、前記類似度の降順で文書データの組を順次選択し、所定条件に従って、選択した各組の文書データを前記各基準連結に連結させる連結処理を行い、当該各連結処理結果に従って全ての前記文書データの出力順を決定する決定手段とを備え、
前記所定の条件は、第1条件と第2条件を含み、前記第1条件は、前記各組合せの各文書データについて、当該一方の文書データがいずれかの基準連結に連結済であることであり、前記第2条件は、いずれの文書データも未連結であることであり、
前記連結処理は、前記選択した組合せのいずれか一方の文書データが、第1条件を満たす場合に、当該第1条件を満たす連結済の文書データを含む基準連結において設定された連結方向に当該組合せの未連結の文書データを連結させる第1連結処理と、前記選択した組合せの両方の文書データが前記第2条件を満たす場合に、当該両方の文書データを新たな基準文書データとして新たな基準連結の組を生成する第2連結処理と、前記各基準連結に連結された各文書データ数に応じて各組の基準連結同士を連結させ、連結された各組の基準連結を所定規則に基づいて連結させる第3連結処理とを含み、
前記出力手段は、前記決定手段により決定された各文書データの順位に従い、前記各文書データの前記第1特徴語及び前記第2特徴語を、文書データ毎に出力すること
を特徴とする請求項１７記載の情報処理装置。
【請求項１９】
文書データに形態素解析処理を行い、当該文書データ中の形態素を検出して当該文書データを形態素データに分解し、当該文書データを分析する文書分析方法であって、
所定の第1規則に基づいて、前記形態素データからなる第１特徴語を生成する特徴語生成ステップと、
前記第１特徴語を構成する前記形態素データの出現頻度に基づいて当該第１特徴語の出力順位を決定し、当該出力順位に応じた第１特徴語の出力を行う出力ステップと
を備えることを特徴とする文書分析方法。
【請求項２０】
ＣＰＵを備える情報処理装置に実行させるプログラムであって、
文書データに形態素解析処理を行い、当該文書データ中の形態素を検出して当該文書データを形態素データに分解するステップと、
所定の第1規則に基づいて、前記形態素データからなる第１特徴語を生成する特徴語生成ステップと、
前記第１特徴語を構成する前記形態素データの出現頻度に基づいて当該第１特徴語の出力順位を決定し、当該出力順位に応じた第１特徴語の出力を行う出力ステップと
を備えることを特徴とするプログラム。
【請求項２１】
前記記憶手段は、複数の前記特許文書データを記憶しており、
前記特徴語生成手段は、前記各特許文書データの前記特許請求の範囲データにおいて前記各特許文書データの発明を構成する技術的特徴を示す文字列を含む第１所定部分の前記形態素データを用いて前記第１特徴語を生成し、前記各特許文書データの前記特許請求の範囲データにおいて当該特許文書データの発明の対象を示す文字列を含む第２所定部分の前記形態素データを用いて第３特徴語を生成し、
前記情報処理装置は、更に、
前記各第３特徴語に含まれる前記形態素データの前記複数の特許文書データにおける第１出現頻度を用いて前記複数の特許文書データをクラスタリングし、前記各第３特徴語と対応する前記各特許文書データが属するクラスタを特定するクラスタ特定手段と、
前記各第１特徴語の前記複数の特許文書データにおける第２出現頻度に基づいて前記各特許文書データの文書ベクトルを生成し、前記各文書ベクトルを用いて前記各第１特徴語を観測変数とする因子分析を行い、前記各第１特徴語の因子負荷量と前記各特許文書データの因子得点を算出する因子分析手段と、
前記因子負荷量に基づいて前記各第１特徴語の因子を特定し、前記因子得点に基づいて前記各特許文書データの因子を特定する因子特定手段と、
前記因子特定手段により特定された前記各因子に対応する前記第１特徴語を用いて当該因子を示す技術要素キーワードを生成し、前記クラスタ特定手段により特定された各クラスタに属する前記特許文書データの前記第３特徴語を用いて当該クラスタを示す製品群キーワードを生成するキーワード生成手段とを備え、
前記出力手段は、前記複数の特許文書データの傾向を表す情報として、前記因子特定手段により特定された各特許文書データの因子に基づき、前記各技術要素キーワードと前記各製品群キーワードとの関係を示す関係情報を出力する
ことを特徴とする請求項７記載の情報処理装置。
【請求項２２】
前記特許請求の範囲データは、請求項毎の請求項データを含み、
前記特徴語生成手段は、前記第１特徴語を生成する場合には、前記特許文書データの前記特許請求の範囲データにおける各請求項データの前記第１所定部分の前記形態素データを用い、前記第３特徴語を生成する場合には、前記各特許文書データの前記特許請求の範囲データにおける所定の請求項データの前記第２所定部分の前記形態素データを用いること
を特徴とする請求項２１記載の情報処理装置。
【請求項２３】
前記因子特定手段は、前記因子分析手段により算出された前記各第１特徴語の前記因子負荷量が第１閾値以上である因子を当該第１特徴語の因子として特定し、前記因子分析手段により算出された前記各特許文書データの前記因子得点が第２閾値以上である因子を当該特許文書データの因子として特定すること
を特徴とする請求項２１記載の情報処理装置。
【請求項２４】
前記クラスタ特定手段による前記クラスタリングは、前記第２所定部分の各形態素データの前記各第３特徴語における第３出現頻度に基づいて前記各第３特徴語の文書ベクトルを生成し、前記各第３特徴語の前記複数の特許文書データにおける第４出現頻度が所定値以上の前記第３特徴語の前記文書ベクトル間の類似度を算出し、当該類似度に応じてクラスタを抽出する処理と、前記第４出現頻度が前記所定値より小さい前記第３特徴語と前記クラスタとの間の類似度を算出し、当該類似度に応じて当該第３特徴語の特許文書データを当該クラスタに含ませる処理とを含むこと
を特徴とする請求項２１記載の情報処理装置。
【請求項２５】
前記キーワード生成手段は、前記因子特定手段により特定された前記各因子に対応する前記第１特徴語のうち、当該因子の前記因子負荷量が第３閾値以上である前記第１特徴語を結合することにより前記技術要素キーワードを生成し、前記クラスタ特定手段により抽出されたクラスタ毎に、当該クラスタの重心ベクトルと当該クラスタに属する特許文書データの前記第３特徴語の前記文書ベクトルとの類似度を算出し、当該類似度に応じて当該クラスタに属する前記特許文書データの前記第３特徴語を結合させることにより前記製品群キーワードを生成すること
を特徴とする請求項２１記載の情報処理装置。
【請求項２６】
前記出力手段は、前記製品群キーワード毎に、当該製品群キーワードに対応する前記クラスタに属する前記特許文書データの前記因子毎の件数を計数し、前記関係情報として、前記各製品群キーワードの前記因子毎の件数と当該因子を示す技術要素キーワードとを対応付けた情報を出力すること
を特徴とする請求項２１記載の情報処理装置。
【請求項２７】
前記記憶手段は、更に、前記各複数の特許文書データに対応する評価値を記憶しており、
前記出力手段は、前記製品群キーワード毎に、当該製品群キーワードに対応する前記クラスタに属する前記各特許文書データの前記評価値を前記因子毎に集計し、前記関係情報として、前記各製品群キーワードの前記因子毎の評価値の集計結果と当該因子を示す技術要素キーワードとを対応付けた情報を出力すること
を特徴とする請求項２１記載の情報処理装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
文書データを解析する技術に関し、特に、文書データの特徴を解析して解析結果を出力する技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、文書データの特徴を解析する技術として、下記の特許文献１、および特許文献２が開示されている。【０００３】
特許文献１に開示されている技術は、文書データのキーワード抽出を高速に行うことを目的としてなされており、文書データ中の全形態素について出現頻度を算出し、他の形態素との一致度合を計算する等の処理を行うことなくキーワードを抽出する技術である。【０００４】
具体的には、文書データ中の形態素のうちの格助詞や係助詞に導かれている名詞相当の単語を当該文書データのキーワードとして抽出するものであり、格助詞や係助詞に導かれる名詞相当の単語は、当該文書データ中において話題として取り上げられているものであると看做すことで、文書データ中のキーワード抽出を高速に行うものである。【０００５】
また、特許文献２に開示されている技術は、文書の内容を十分に把握することができるように語句を抽出して提示することを目的としてなされており、文書データから重要語句を抽出すると共に、当該文書データの主題として提示されている主題提示語句を抽出し、主題提示語句と重要語句とを関連付けて提示することにより上記目的を達成させる技術である。【０００６】
具体的には、文書データ中の全単語について単語間の類似度を算出し、文書データ中の副助詞に付属する連続する語句を主題提示語句として抽出し、主題提示語句に含まれる単語との類似度が高い単語を重要語句として抽出して、その主題提示語句と重要語句とをリンク付けして表示するものある。このように、文書の主題と関連深い語句をリンク付けて表示することで、抽出した語句を単に出現順等で表示する場合と比べ、ユーザに文書の内容を理解させやすくすることができる。
【特許文献１】特開平１１−３２８２０６号公報
【特許文献２】特開２０００−２９８６７３号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
しかしながら、上記特許文献２は、文書の主要語句と類似度が高い重要語句を単にリンク付けして出力するにとどまっており、ユーザはリンク付けされた各語句を逐次読み取って語句間の関係を把握してから、語句間の関係からその文書の特徴を推測しなければならず、ユーザに負担を強いるものとなっている。【０００８】
更に、特許文献２で出力される各語句は、形態素解析処理を行った後の形態素であるため、形態素で表された語句間の関係を把握して文書の意味を理解するには困難な場合もありうる。また、上記特許文献１の技術を適用して語句を生成したとしても、ユーザが文書の意味を理解するためにリンク付けされた各語句を逐次読み取る負担に変わりはない。【０００９】
そこで、本発明は、上記状況に鑑みてなされたものであり、ユーザが文書の特徴を理解する際に、従来よりも容易に文書の特徴を推測しうる情報処理装置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】
【００１０】
上記課題を解決するために、本発明に係る情報処理装置は、文書データに形態素解析処理を行い、当該文書データ中の形態素を検出して当該文書データを形態素データに分解し、当該文書データを分析する情報処理装置であって、前記文書データを記憶する記憶手段と、前記文書データに前記形態素解析処理を行い、所定の第1規則に基づいて、前記形態素データからなる第１特徴語を生成する特徴語生成手段と、前記特徴語生成手段が生成した前記第１特徴語を用いて、前記文書データの傾向を示す情報の出力処理を行う出力手段とを備える。
【発明の効果】
【００１１】
上記構成により、本発明に係る情報処理装置は、特徴語生成手段が、所定の第1規則により予め定められた規則に従って、分解された文書データの形態素データから第1特徴語を生成するので、文書の構文解析や意味解析等の処理を行うことなく定型的に特徴語を生成できるので、特徴語を生成する際の処理負荷を軽減することができる。また、文書データの形態素データを用いて生成された第１特徴語は、文書データの内容を含むため、第１特徴語を用いた文書データの傾向を表す情報には、文書に包含されている特性や思想等が示唆されている。従って、ユーザは当該情報を参照することで当該文書データの内容や傾向等を推測することができる。【００１２】
また、本発明に係る情報処理装置は、更に、前記分解された各形態素データと、各形態素データに対応する所定の品詞と、各形態素データの検出順を示す検出順位情報とを対応づけた第1品詞情報を生成する品詞情報生成手段を備え、前記第１特徴語は、前記第1品詞情報に所定の格助詞が含まれている場合において、当該所定の格助詞毎に、前記第1品詞情報の形態素データのうち、当該所定の格助詞より前に検出された形態素データである前方形態素データで構成されていることとしてもよい。【００１３】
この構成によれば、情報処理装置は、品詞情報生成手段が生成する第1品詞情報により、文書データにおける所定の格助詞の有無や検出位置を判断することができる。一般的に、文書中の「を」「が」「の」等の格助詞の前には、文書の中の主体や目的等の単語が記載される。そのため、文書中の所定の格助詞毎の、その格助詞より前に検出された前方形態素データで構成される第1特徴語には、その文書における主体や目的等を示す形態素データが含まれる場合があり、ユーザは、出力された第1特徴語から文書の内容をより容易に把握することができる。【００１４】
また、前記第1規則は、前記第1品詞情報における所定の格助詞毎の前記前方形態素データのうち、前記第1品詞情報において当該所定の格助詞の直前に検出された前方形態素データから、品詞が第1分類以外の品詞に属する前方形態素データが検出されるまでの各前方形態素データを検出順に結合することとしてもよい。【００１５】
この構成によれば、従来の一般的な形態素解析処理によって形態素データに付与される品詞を用い、その品詞が所定品詞に該当するか否か判断するだけで第1特徴語を生成することができるので、第1特徴語を容易に生成することができ、第1特徴語を生成する際の処理負荷を軽減することができる。【００１６】
また、前記第1分類は、名詞であることとしてもよい。【００１７】
また、前記品詞情報生成手段は、前記分解された形態素データのうち、前記所定の品詞のいずれにも該当しない形態素データの品詞を未知語として前記品詞情報を生成し、前記第1分類は、更に、前記未知語を含むこととしてもよい。【００１８】
また、前記第1分類は、更に、記号及び形容詞を含むこととしてもよい。【００１９】
この構成によれば、所定の格助詞の直前に記載される名詞は、一般に、文書における主体や目的や対象等を示すことが多いので、ユーザは、所定の格助詞の直前に検出された名詞を結合させて生成された第1特徴語から、その文書における主題や思想等を推測することができる。また、未知語は、文書の作成者が独自に生成した造語や専門用語等であり、特に一般的な内容の文書でない場合には未知語が頻繁に用いられることがある。そのため、第1特徴語を生成する際に、名詞に加えて未知語を結合対象とすることで、一般的な内容の文書でない場合であっても、ユーザは文書の内容や特徴をより的確に把握することができる。【００２０】
また、記号は、例えば、文書の中で用いられる数値の単位や数式等を表すときに用いられ、文書において重要な意味を成すことが多く、形容詞は、主体や対象となる名詞の性質や状態、量や程度などを示すものである。そのため、これらを第1特徴語の結合対象とすることにより、文書の内容をより明確にユーザに理解させることができる。【００２１】
また、前記文書データは、特許請求の範囲として記載された特許請求の範囲データを含む特許文書データであり、前記形態素解析処理は、前記特許請求の範囲データを処理対象とすることとしてもよい。【００２２】
特許出願明細書や特許請求の範囲等の特許文書を読み、各特許文書の技術的な特徴を把握するのは、特許文書に不慣れなユーザでなくとも多大な労力と負担を強いられる。また、特に、特許請求の範囲に記載される内容は、その特許文書の最も特徴的な技術的思想を表す部分であり、この記載内容を一読して特徴部分を即座に導き出すことは非常に困難である。この構成によれば、特許請求の範囲のデータから抽出された形態素データのうち、特許請求の範囲で主張される技術的思想の主体や対象等を示す形態素データを用いて第1特徴語を簡単に生成でき、ユーザは、第1特徴語からその特許文書の主題的な技術的特徴を推測することができる。【００２３】
また、前記出力手段は、前記第１特徴語を構成する前記形態素データの出現頻度に基づいて当該第１特徴語の出力順位を決定し、当該出力順位に応じた前記第1特徴語を出力することにより前記傾向を示す情報の出力処理を行うこととしてもよい。【００２４】
この構成によれば、出力手段が第1特徴語を出力する際、第1特徴語を構成する形態素データの出現頻度に基づく出力順位を決定し、その決定した出力順位に応じた出力を行うので、第1特徴語は、ある一定の秩序が保たれた状態で出力される。そのため、ユーザは、第1特徴語の出力状態から当該文書における第1特徴語の位置付けや第1特徴語間の関係性を推測することが容易となり、文書中のキーワード等を単に並べて出力させた場合と比べて、文書が有する特徴的な傾向をより容易に把握することができる。【００２５】
また、前記情報処理装置は、更に、前記特許請求の範囲データの記載形式が所定形式に合致しているか否か判断し、所定形式に合致していると判断した場合に、当該特許請求の範囲データにおいて、前記所定形式により予め定められた所定データで挟まれた範囲のデータを前記形態素解析処理対象として特定する特定手段を備えることとしてもよい。【００２６】
この構成によれば、例えば、特許文書において特徴的な文言でなく、特許請求の範囲を記載する上で極めて定型的な文言が含まれている場合があるが、特定手段により、そのような所定の文言を含む所定形式で特許請求の範囲が記載されているか否か判断できる。そのため、その特許請求の範囲に含まれる特徴部分ではない定型的な文言のデータを分析対象から予め除外することができ、第1特徴語を生成する際の精度を向上させることができる。【００２７】
また、前記特許文書データは、複数の特許文書データであり、各特許文書データには、更に、当該文書の課題として複数の文字列データからなる課題情報が含まれており、前記情報処理装置は、更に、前記複数の特許文書データを、各特許文書データの課題情報に基づいて、クラスタに分類するクラスタ分類手段を備え、前記特徴語生成手段は、更に、前記所定の格助詞の前方形態素データのうち、  品詞が前記第1分類に属する前方形態素データを前記複数の文書データの特許請求の範囲データ群における解決語候補対象データとして抽出し、当該各解決語候補対象データの前記複数の特許文書データにおける出現頻度を算出し、算出した出現頻度の降順で所定順位以上の解決語候補対象データを解決語として抽出する解決語抽出手段と、前記各解決語の前記各クラスタにおける出現頻度を算出する解決語出現頻度算出手段とを備え、前記第１特徴語は、前記解決語を含んで結合されたものの前記複数の特許文書データにおける出現頻度が所定の基準を満たすものであり、前記第１特徴語を構成する前記形態素データの出現頻度は、当該第１特徴語に含まれる前記解決語の前記解決語抽出手段により算出された出現頻度であり、前記出力手段は、更に、前記第１特徴語に対応する前記解決語と、前記解決語出現頻度算出手段により算出された当該解決語の出現頻度とをクラスタ毎に出力することとしてもよい。【００２８】
この構成によれば、第1特徴語は、所定の格助詞の前に検出された品詞が第1分類に属する形態素データのうち、複数の特許文書データ群における出現頻度が一定以上の形態素データである解決語を含むものであるため、第1特徴語から、特許文書データ群全体において一般的又は有用な技術的文言を推測することができる。【００２９】
また、クラスタ分類手段によって特許文書データ群を複数のクラスタに分類することができ、出力手段は、クラスタ毎に、各解決語と各解決語を含む各第1特徴語と、各解決語の各クラスタにおける出現頻度とを対応付けて出力するので、ユーザは、各解決語及び第1特徴語に対応するクラスタ毎の出現頻度を参照することにより、クラスタ毎の一般的技術や特徴的技術を把握することができる。更に、各解決語と各解決語を含む各第1特徴語は、出力手段により各解決語の特許文書データ群における出現頻度に基づく順位に応じた出力が行われるため、例えば、出現頻度の順に並べて出力された場合、ユーザは、解決語と第1特徴語の出力位置から特許文書データ群全体の技術的な傾向を容易に確認することができる。【００３０】
また、前記情報処理装置は、更に、前記各課題情報について形態素解析処理を行い、前記品詞情報生成手段は、更に、前記課題情報についての形態素解析処理によって分解された各形態素データと、各形態素データに対応する所定の品詞と、各形態素データの検出順を示す検出順位情報とを対応づけた第２品詞情報を生成し、前記クラスタ分類手段は、前記第２品詞情報の形態素データのうち、品詞が前記第1分類に属する形態素データについて各特許文書データにおける出現頻度を算出し、算出した各出現頻度を要素として各文書データの文書ベクトルを生成し、文書ベクトル間の類似度を算出して前記複数の特許文書データをクラスタに分類し、更に、前記品詞が第1分類に属する各形態素データの各特許文書データにおける検出順位を前記第２品詞情報に基づいて特定し、特定した検出順位が連続する各形態素データを結合させて結合形態素データを生成し、生成した各結合形態素データの各クラスタにおける出現頻度を算出し、当該出現頻度の降順で所定順位以上の各結合形態素データを、当該クラスタを示す課題語として抽出する課題語抽出手段を備え、前記出力手段は、更に、前記各クラスタを示す前記各課題語を出力することとしてもよい。【００３１】
各特許文書データの課題情報は、各特許文書が主張する技術的思想を導く際に動機付けとなった技術的な課題を示すものである。この構成によれば、課題語抽出手段により各クラスタに属する特許文書データ群に共通する課題を一定規則に基づいて容易に抽出することができる。また、出力手段により、各解決語及び各第1特徴語と、各解決語の各クラスタにおける出現頻度と、各クラスタを示す課題語とが対応付けて出力されるので、ユーザは、課題語を参照することにより、各課題に対する技術的手段の差異や類似性等を比較することができる。【００３２】
また、前記出力手段は、前記各課題語と、前記各解決語及び当該解決語に対応する前記第１特徴語の組とを、マトリクスの各行及び各列のいずれかに表し、前記マトリクスの各要素として、当該要素を構成する前記行及び列が示す課題語及び解決語に対応する前記解決語の出現頻度の値を表すこととしてもよい。【００３３】
この構成によれば、出力手段により、各課題語と、各解決語及び各解決語を含む第1特徴語と、各解決語の各クラスタにおける出現頻度の値とがマトリクス上に出力されるので、ユーザは、各課題語に対する技術的手段の傾向を一見して確認することができる。【００３４】
また、前記出力手段は、更に、前記クラスタ分類手段により生成された各文書データの前記文書ベクトルを用いて、当該クラスタの文書ベクトルを示すクラスタ文書ベクトルを生成し、各クラスタのクラスタ文書ベクトルを用いて、各クラスタ間の距離を算出することにより、クラスタ間の類似度を求めるクラスタ間類似度算出手段と、前記解決語頻度算出手段により算出された各解決語についての前記出現頻度の値を要素として各解決語のベクトルを生成し、当該各解決語のベクトルを用いて、各解決語間の距離を算出して解決語間の類似度を求める解決語間類似度算出手段と、前記クラスタ間類似度算出手段及び前記解決語間類似度算出手段により算出された各類似度について、類似度が最大の組合せを各々抽出し、抽出した前記クラスタと前記解決語の各々の組に含まれる各要素を基準要素とするクラスタ及び解決語の各基準連結の組を各々生成し、基準連結の基準要素を起点とする２つの連結方向の一方の前記連結方向を、クラスタ及び解決語の基準連結の各組の一方の基準連結に設定し、他方の前記連結方向を当該組の他方の基準連結に設定し、クラスタ及び解決語の前記各類似度の降順でクラスタの組及び解決語の組を各々順次選択し、所定条件に従って、選択した各組合せの要素を前記各基準連結に連結させる連結処理を各々行い、当該各連結処理結果に従って全ての前記クラスタ及び前記解決語の出力順を決定する出力順決定手段とを備え、前記所定の条件は、第1条件と第2条件を含み、前記第1条件は、前記選択したクラスタ及び解決語の各組合せにおいて、当該組合せに含まれる一方の要素がいずれかの基準連結に連結済であることであり、前記第2条件は、当該組合せに含まれる要素のいずれも未連結であることであり、前記連結処理は、前記選択した組合せのいずれか一方の要素が、第1条件を満たす場合に、当該第1条件を満たす連結済の要素を含む基準連結において設定された連結方向に当該組合せの未連結の要素を連結させる第1連結処理と、前記選択した組合せの各要素が前記第2条件を満たす場合に、当該組合せの各要素を新たな基準要素として新たな基準連結の組を生成する第2連結処理と、前記各基準連結に連結された各々の要素数に応じて各組の基準連結同士を連結させ、連結された各組の基準連結を所定規則に基づいて連結させる第3連結処理とを含み、前記出力は、前記出力順決定手段によって決定された各クラスタ及び各解決語の出力順に従い、前記マトリクスの各行及び各列に、各課題語と、各解決語及び当該解決語に対応する第１特徴語の組とを表すことにより行うこととしてもよい。【００３５】
この構成によれば、クラスタ間類似度算出手段と解決語間類似度算出手段により、各クラスタ間及び各解決語間の類似度が算出され、出力順決定手段により、類似度の降順で選択されたクラスタや解決語の要素は、その要素と類似性が高い要素と同じ連結に連結される。また、クラスタ及び解決語は、マトリクスの行例が示す各軸において、ある一定の関連性を有する連結毎に出力され、各連結においては、その連結において最も類似度が高い基準要素に対して類似度が高い順に各要素が並べて出力される。従って、ユーザは、マトリクス上において、一定の関連性を有するクラスタ及び解決語の集合単位で、特許文書データ群全体における解決語の出現頻度の分布状況を確認することができる。例えば、マトリクス上の各セルに出力される出現頻度の値に応じて各セルに色を付した場合、ユーザは、出現頻度の分布状況を一目で確認することができ、特許文書データ群全体における課題に対する技術的特徴を直感的に把握することができる。【００３６】
また、前記特徴語生成手段は、更に、前記第1品詞情報に前記所定の格助詞が含まれている場合において、当該所定の格助詞毎に、前記各所定の格助詞の間に検出された形態素データのうち、当該所定の格助詞より後に検出された形態素データである後方形態素データからなる前記第１特徴語に対応する第２特徴語を、第２規則に基づいて生成し、前記出力手段は、前記第１特徴語と共に、当該第１特徴語に対応する前記第２特徴語を出力することとしてもよい。【００３７】
この構成によれば、特徴語生成手段により、第1特徴語に対応する第2特徴語は、第1特徴語の生成に用いた所定の格助詞の後の後方形態素データから生成される。後方形態素データには、所定の格助詞の直前に記載される主体や対象等の状態や動作等を表す形態素が含まれているので、ユーザは、第1特徴語と対応する第2特徴語から、第1特徴語の意味内容を補完することができ、文書内容を容易に把握することができる。【００３８】
また、前記第２規則は、前記所定の格助詞毎の前記後方形態素データのうち、当該所定の格助詞の直後に検出された後方形態素データから、品詞が第２分類以外の品詞に属する後方形態素データが検出されるまでの各後方形態素データを検出順に結合することとしてもよい。【００３９】
この構成によれば、従来の一般的な形態素解析処理によって形態素データに付与される品詞を用い、その品詞が所定品詞に該当するか否か判断するだけで第２特徴語を生成することができるので、第２特徴語を容易に生成することができ、第２特徴語を生成する際の処理負荷を軽減することができる。【００４０】
また、前記第２分類は、名詞及び動詞であることとしてもよい。【００４１】
この構成によれば、特徴語生成手段により、第2特徴語は、所定格助詞の直後から連続する名詞又は動詞の後方形態素データが結合される。一般的に、所定格助詞の直後には、当該所定格助詞の直前に記載される語句との関係が深い単語が記載され、名詞や動詞は、所定格助詞の直前の記載される語句の存在、状態、動作等を表すので、ユーザは、第1特徴語とその第1特徴語に対応する第2特徴語から、第1特徴語の意味や文書内容をより理解しやすくなる。【００４２】
また、前記文書データは、複数の文書データであり、前記出力手段は、更に、前記複数の各文書データの前方形態素データ毎に、前記複数の文書データにおける出現頻度を算出する出現頻度算出手段を備え、前記第１特徴語を構成する前記形態素データの出現頻度は、当該第１特徴語を構成する各前方形態素データの前記出現頻度算出手段により算出された出現頻度であり、前記各文書データの前記第１特徴語及び当該第１特徴語に対応する第２特徴語の出力は、各第１特徴語の前方形態素データの出現頻度の大きさの順に従って行うこととしてもよい。【００４３】
この構成によれば、第1特徴語は、特徴語生成手段によって、文書データ中の所定格助詞毎に前方形態素データを結合させて生成されたものであり、文書データ群において一般的な用語として記載されたものとは言えないため、文書データ群における各第1特徴語の出現頻度には差が生じにくい。一方、第1特徴語を構成する前方形態素データの場合、文書データ群において一般的な用語として用いられやすいので、各前方形態素データの文書データ群における出現頻度の差が生じやすい。従って、各第1特徴語の出力を、当該第1特徴語を構成する前方形態素データの出現頻度を用いて行うことで、文書データ毎に各第1特徴語を序列化して出力することができるので、ユーザは、序列化して出力された各第1特徴語及び第2特徴語から、各文書データにおける各特徴語の位置付けを一見して確認することができ、各文書データの特徴的な傾向を把握することができる。【００４４】
また、前記情報処理装置は、更に、前記複数の文書データの各前方形態素データのうち、前記第1特徴語を構成する前方形態素データについて、各文書データにおける出現頻度を算出し、当該算出した出現頻度の値を要素とする文書ベクトルを生成し、当該各文書ベクトルを用いて、前記複数の各文書データ間の類似度を算出する類似度算出手段と、前記類似度算出手段により算出された各類似度について、類似度が最大の組合せを各々抽出し、抽出した各組に含まれる各文書データを各基準文書データとする各基準連結の組を生成し、基準連結の基準文書データを起点とする２つの連結方向の一方の前記連結方向を、基準連結の組の一方の基準連結に設定し、他方の前記連結方向を当該組の他方の基準連結に設定し、前記類似度の降順で文書データの組を順次選択し、所定条件に従って、選択した各組の文書データを前記各基準連結に連結させる連結処理を行い、当該各連結処理結果に従って全ての前記文書データの出力順を決定する決定手段とを備え、前記所定の条件は、第1条件と第2条件を含み、前記第1条件は、前記各組合せの各文書データについて、当該一方の文書データがいずれかの基準連結に連結済であることであり、前記第2条件は、いずれの文書データも未連結であることであり、前記連結処理は、前記選択した組合せのいずれか一方の文書データが、第1条件を満たす場合に、当該第1条件を満たす連結済の文書データを含む基準連結において設定された連結方向に当該組合せの未連結の文書データを連結させる第1連結処理と、前記選択した組合せの両方の文書データが前記第2条件を満たす場合に、当該両方の文書データを新たな基準文書データとして新たな基準連結の組を生成する第2連結処理と、前記各基準連結に連結された各文書データ数に応じて各組の基準連結同士を連結させ、連結された各組の基準連結を所定規則に基づいて連結させる第3連結処理とを含み、前記出力手段は、前記決定手段により決定された各文書データの順位に従い、前記各文書データの前記第1特徴語及び前記第2特徴語を、文書データ毎に出力することとしてもよい。【００４５】
この構成によれば、類似度算出手段によって各文書データ間の類似度を算出し、決定手段により類似度の降順で選択された各文書データは、類似性が高い文書データと同じ連結に連結され、各連結においては最も類似度が高い基準文書データに対して類似度が高い順に各文書データが連結される。従って、各文書データの第1特徴語及び第2特徴語は、当該文書データと一定の関連性を有する文書データ群が分かるように出力されるので、ユーザが各文書データ間の特徴の差異を把握する負担を軽減することができる。【００４６】
本発明に係る情報処理方法は、文書データに形態素解析処理を行い、当該文書データ中の形態素を検出して当該文書データを形態素データに分解し、当該文書データを分析する文書分析方法であって、所定の第1規則に基づいて、前記形態素データからなる第１特徴語を生成する特徴語生成ステップと、前記第１特徴語を構成する前記形態素データの出現頻度に基づいて当該第１特徴語の出力順位を決定し、当該出力順位に応じた第１特徴語の出力を行う出力ステップとを備える。
また、本発明に係るプログラムは、ＣＰＵを備える情報処理装置に実行させるプログラムであって、文書データに形態素解析処理を行い、当該文書データ中の形態素を検出して当該文書データを形態素データに分解するステップと、所定の第1規則に基づいて、前記形態素データからなる第１特徴語を生成する特徴語生成ステップと、前記第１特徴語を構成する前記形態素データの出現頻度に基づいて当該第１特徴語の出力順位を決定し、当該出力順位に応じた第１特徴語の出力を行う出力ステップとを備える。【００４７】
上記構成により、本発明に係る情報処理方法及びプログラムは、特徴語生成ステップにより、所定の第1規則により予め定められた規則に従って、分解された文書データの形態素データから第1特徴語を生成するので、文書の構文解析や意味解析等の処理を行うことなく定型的に特徴語を生成できるので、特徴語を生成する際の処理負荷を軽減することができる。更に、出力ステップにより第1特徴語を出力する際、第1特徴語を構成する形態素データの出現頻度に基づく出力順位を決定し、その決定した出力順位に応じた出力を行うので、第1特徴語は、ある一定の秩序が保たれた状態で出力される。そのため、ユーザは、第1特徴語の出力状態から当該文書における第1特徴語の位置付けや第1特徴語間の関係性を推測することが容易となり、文書中のキーワード等を単に並べて出力させた場合と比べて、文書が有する特徴的な傾向をより容易に把握することができる。【００４８】
また、前記情報処理装置において、前記記憶手段は、複数の前記特許文書データを記憶しており、前記特徴語生成手段は、前記各特許文書データの前記特許請求の範囲データにおいて前記各特許文書データの発明を構成する技術的特徴を示す文字列を含む第１所定部分の前記形態素データを用いて前記第１特徴語を生成し、前記各特許文書データの前記特許請求の範囲データにおいて当該特許文書データの発明の対象を示す文字列を含む第２所定部分の前記形態素データを用いて第３特徴語を生成し、前記情報処理装置は、更に、前記各第３特徴語に含まれる前記形態素データの前記複数の特許文書データにおける第１出現頻度を用いて前記複数の特許文書データをクラスタリングし、前記各第３特徴語と対応する前記各特許文書データが属するクラスタを特定するクラスタ特定手段と、前記各第１特徴語の前記複数の特許文書データにおける第２出現頻度に基づいて前記各特許文書データの文書ベクトルを生成し、前記各文書ベクトルを用いて前記各第１特徴語を観測変数とする因子分析を行い、前記各第１特徴語の因子負荷量と前記各特許文書データの因子得点を算出する因子分析手段と、前記因子負荷量に基づいて前記各第１特徴語の因子を特定し、前記因子得点に基づいて前記各特許文書データの因子を特定する因子特定手段と、前記因子特定手段により特定された前記各因子に対応する前記第１特徴語を用いて当該因子を示す技術要素キーワードを生成し、前記クラスタ特定手段により特定された各クラスタに属する前記特許文書データの前記第３特徴語を用いて当該クラスタを示す製品群キーワードを生成するキーワード生成手段とを備え、前記出力手段は、前記複数の特許文書データの傾向を表す情報として、前記因子特定手段により特定された各特許文書データの因子に基づき、前記各技術要素キーワードと前記各製品群キーワードとの関係を示す関係情報を出力することとしてもよい。【００４９】
この構成によれば、本発明に係る情報処理装置は、因子分析手段により、第1特徴語の出現頻度を用いた特許文書データ群の因子分析を行うことで、ユーザによる類推を必要とせずに、特許文書データ群に潜在する要素を明らかにでき、各因子について第1特徴語を用いた技術要素キーワードで表すことができる。更に、クラスタ特定手段により、特許文書データ群を分類する際の分類条件となる教師データを予め準備することなく、各特許文書データに対応する第３特徴語を用いて特許文書データ群のクラスタリングを高精度に行うことができ、各クラスタについて第３特徴語を用いた製品群キーワードで表すことができる。第１特徴語と第３特徴語は、共に特許文書データの発明の技術的範囲が記載されている特許請求の範囲データを対象に生成されるが、第１特徴語は特許文書データ群に含まれている各発明の技術を構成する技術的特徴を表すものであるのに対し、各特許文書データに対応する個々の第３特徴語は各特許文書データの発明の対象を表すものである。
従って、技術要素を表す第1特徴語を用いて生成された技術要素キーワードと発明の対象を表す第３特徴語を用いて生成された製品群キーワードにより、ユーザは、特許文書データ群に潜在する技術と特許文書データ群の発明が用いられる製品等を確認することができるので、特許文書データ群が対象とする技術や製品等の傾向を把握することができる。
また、本発明に係る情報処理装置は、各特許文書データの因子に基づいて、各技術要素キーワードと各製品群キーワードとの関係を示す関係情報を出力することができる。第１特徴語で構成された各技術要素キーワードは因子を示し、第３特徴語で構成された各製品群キーワードは各クラスタと対応している。従って、ユーザは、関係情報によって特許文書データ群に潜在する技術と各技術が用いられている製品等の関係を確認することができる。【００５０】
また、前記情報処理装置において、前記特許請求の範囲データは、請求項毎の請求項データを含み、前記特徴語生成手段は、前記第１特徴語を生成する場合には、前記特許文書データの前記特許請求の範囲データにおける各請求項データの前記第１所定部分の前記形態素データを用い、前記第３特徴語を生成する場合には、前記各特許文書データの前記特許請求の範囲データにおける所定の請求項データの前記第２所定部分の前記形態素データを用いることとしてもよい。【００５１】
この構成によれば、第１特徴語は各特許文書データの特許請求の範囲データにおける全請求項データの第１所定部分を対象にしているため、特許文書データ群に包含された全ての発明について構成された技術要素を抽出することができる。また、第３特徴語は各特許文書データの発明の対象を示しており、各請求項データの記載において、発明の対象を示す文言が同じ記載箇所に含まれている場合が多い。そのため、各特許文書データの特定の請求項データにおける第２所定部分の形態素データのみを用いて第３特徴語を生成することで、第３特徴語生成のための処理負荷を軽減することができ、各特許文書データに係る発明の対象を容易に抽出することができる。【００５２】
また、前記情報処理装置において、前記因子特定手段は、前記因子分析手段により算出された前記各第１特徴語の前記因子負荷量が第１閾値以上である因子を当該第１特徴語の因子として特定し、前記因子分析手段により算出された前記各特許文書データの前記因子得点が第２閾値以上である因子を当該特許文書データの因子として特定することとしてもよい。【００５３】
この構成によれば、各第１特徴語に対して一定以上の影響を与える因子を第１特徴語の因子として特定するので、特許文書データ群に含まれる技術要素と関連が深い技術を特定することができる。また、各特許文書データについて一定の寄与レベルを有する因子を特許文書データの因子として特定するので、各特許文書データの発明との関連性が高い技術を特定することができる。【００５４】
また、前記情報処理装置において、前記クラスタ特定手段による前記クラスタリングは、前記第２所定部分の各形態素データの前記各第３特徴語における第３出現頻度に基づいて前記各第３特徴語の文書ベクトルを生成し、前記各第３特徴語の前記複数の特許文書データにおける第４出現頻度が所定値以上の前記第３特徴語の前記文書ベクトル間の類似度を算出し、当該類似度に応じてクラスタを抽出する処理と、前記第４出現頻度が前記所定値より小さい前記第３特徴語と前記クラスタとの間の類似度を算出し、当該類似度に応じて当該第３特徴語の特許文書データを当該クラスタに含ませる処理とを含むこととしてもよい。【００５５】
この構成によれば、特許文書データ群における第３特徴語の第３出現頻度が所定値より小さい第３特徴語を除いてクラスタを抽出し、当該第３特徴語との類似度が高いクラスタに当該第３特徴語を含ませるので、小さいクラスタが多数抽出されることを防止することができ、特許文書データ群において有益なクラスタを抽出することができる。【００５６】
また、前記情報処理装置において、前記キーワード生成手段は、前記因子特定手段により特定された前記各因子に対応する前記第１特徴語のうち、当該因子の前記因子負荷量が第３閾値以上である前記第１特徴語を結合することにより前記技術要素キーワードを生成し、前記クラスタ特定手段により抽出されたクラスタ毎に、当該クラスタの重心ベクトルと当該クラスタに属する特許文書データの前記第３特徴語の前記文書ベクトルとの類似度を算出し、当該類似度に応じて当該クラスタに属する前記特許文書データの前記第３特徴語を結合させることにより前記製品群キーワードを生成することとしてもよい。【００５７】
この構成によれば、因子に対応する第１特徴語のうち因子負荷量が一定値以上である第１特徴語のみを結合させて当該因子を示す技術要素キーワードを生成することにより、当該因子の説明力が一定以上である第１特徴語のみを結合することができるので、当該因子を示す表現としてより適切な技術要素キーワードを生成することができる。また、クラスタの重心ベクトルと当該クラスタの特許文書データとの類似度合に応じて当該特許文書データの第３特徴語を結合させて当該クラスタを示す製品群キーワードを生成することにより、当該クラスタの中でより一般的な特許文書データの第３特徴語のみを結合することができる。つまり、当該クラスタを示す表現としてより適切な製品群キーワードを生成することができる。【００５８】
また、前記情報処理装置において、前記出力手段は、前記製品群キーワード毎に、当該製品群キーワードに対応する前記クラスタに属する前記特許文書データの前記因子毎の件数を計数し、前記関係情報として、前記各製品群キーワードの前記因子毎の件数と当該因子を示す技術要素キーワードとを対応付けた情報を出力することとしてもよい。【００５９】
この構成によれば、出力手段により、特許文書データ群における技術要素キーワードと製品群キーワードとの関係情報として、技術要素キーワードを用いている製品群キーワードに属する特許文書データの件数を出力することができる。従って、例えば、ユーザは関係情報を参照することにより、ある企業の特許文書データ群に潜在する技術がどの製品等にどの程度用いられているかを確認することができ、当該企業における異なる製品開発において重複した研究開発が行われているか否か等を把握することができる。【００６０】
また、前記情報処理装置において、前記記憶手段は、更に、前記各複数の特許文書データに対応する評価値を記憶しており、前記出力手段は、前記製品群キーワード毎に、当該製品群キーワードに対応する前記クラスタに属する前記各特許文書データの前記評価値を前記因子毎に集計し、前記関係情報として、前記各製品群キーワードの前記因子毎の評価値の集計結果と当該因子を示す技術要素キーワードとを対応付けた情報を出力することとしてもよい。【００６１】
この構成によれば、出力手段により、特許文書データ群における技術要素キーワードと製品群キーワードとの関係情報として、技術要素キーワードと関係する製品群キーワードに属する発明の評価値集計を出力することができる。従って、例えば、特許文書データ毎の評価値が当該特許文書データに係る発明の重要度を表している場合には、特許文書データ群に含まれている各技術について、当該技術がどの製品において重要であるか確認できると共に、各製品等で用いられる技術のうちどの技術が重要であるかを確認することができる。
【図面の簡単な説明】
【００６２】
【図１】実施の形態に係る情報処理装置の機能構成図を示している。
【図２】(ａ)は、実施の形態１に係る文書別品詞情報(1)テーブルの構成及びデータ例を示す図である。(ｂ)は、実施の形態１に係る文書別品詞情報(2)テーブルの構成及びデータ例を示す図である。(ｃ)は、実施の形態１に係る品詞情報(1)テーブルの構成及びデータ例を示す図である。(ｄ)は、実施の形態１に係る課題文書ベクトル情報の構成及びデータ例を示す図である。
【図３】(ａ)は、実施の形態１に係るクラスタ情報の構成及びデータ例を示す図である。(ｂ)は、実施の形態１に係る結合形態素(2)情報の構成及びデータ例を示す図である。(ｃ)は、実施の形態１に係る課題語抽出リストの構成及びデータ例を示す図である。
【図４】(ａ)は、実施の形態１に係る解決語候補形態素情報の構成及びデータ例を示す図である。(ｂ)は、実施の形態１に係る解決語リストの構成及びデータ例を示す図である。(ｃ)は、実施の形態１に係る結合形態素(1)情報の構成及びデータ例を示す図である。
【図５】(ａ)は、実施の形態１に係る解決語別結合形態素(1)情報の構成及びデータ例を示す図である。 (ｂ)は、実施の形態１に係る解決語別特徴語抽出情報の構成及びデータ例を示す図である。
【図６】(ａ)は、実施の形態１に係るマトリクス要素テーブルの構成及びデータ例を示す図である。(ｂ)は、実施の形態１に係る解決語間類似度情報の構成及びデータ例を示している。
【図７】(ａ)は、実施の形態１に係る出力順位決定処理を説明するためのクラスタ間の類似度の例を示す図である。(ｂ)は、 (ａ)に示す類似度の組み合わせを抽出した結果を示す図である。
【図８】実施の形態１に係る出力順位決定処理の連結リストを生成する過程を示す図である。
【図９】実施の形態１に係る課題・解決マトリクスの出力例を示す図である。
【図１０】実施の形態１に係る情報処理装置１の動作フローを示す図である。
【図１１】実施の形態１に係る情報処理装置１の動作フローを示す図である。
【図１２】(ａ)は、実施の形態１に係る解決情報を例示した図である。（ｂ）実施の形態１に係る分析対象抽出処理フローを示す図である。
【図１３】実施の形態１に係るクラスタリング処理フローを示す図である。
【図１４】実施の形態１に係る課題語抽出処理フローを示す図である。
【図１５】実施の形態１に係る形態素結合処理フローを示す図である。
【図１６】実施の形態１に係る解決語及び特徴語の抽出処理フローを示す図である。
【図１７】実施の形態１に係る特徴語決定処理フローを示す図である。
【図１８】実施の形態１に係るクラスタの出力順位決定処理フローを示す図である。
【図１９】実施の形態１及び実施の形態２に係る出力順位決定処理フローを示す図である。
【図２０】実施の形態１及び実施の形態２に係る連結リスト順位決定処理フローを示す図である。
【図２１】実施の形態１に係る解決語の出力順位決定処理フローを示す図である。
【図２２】実施の形態１に係る課題・解決マトリクス出力処理フローを示す図である。
【図２３】実施の形態２に係る文書別品詞情報テーブルの構成及びデータ例を示す図である。
【図２４】実施の形態２に係る文書別特徴語抽出リストの構成及びデータ例を示す図である。
【図２５】(ａ)は、実施の形態２に係る文書別TF値テーブルの構成及びデータ例を示す図である。(ｂ)は、実施の形態２に係る文書別GF値テーブルの構成及びデータ例を示す図である。(ｃ)は、実施の形態２に係る文書別出力順位情報の構成及びデータ例を示す図である。
【図２６】実施の形態２に係る特徴語マップの出力例を示す図である。
【図２７】実施の形態２に係る情報処理装置の動作フローを示す図である。
【図２８】実施の形態２に係る特徴語抽出処理フローを示す図である。
【図２９】実施の形態２に係る特許文書データの出力順位決定処理フローを示す図である。
【図３０】実施の形態２に係る特徴語情報の出力順位決定処理フローを示す図である。
【図３１】実施の形態２に係る特徴語マップ出力処理フローを示す図である。
【図３２】実施の形態３に係る情報処理装置の機能構成を示す図である。
【図３３】(ａ)は、実施の形態３における特許文書データテーブルの構成及びデータ例を示しており、(ｂ)は、実施の形態３における出願番号別品詞情報テーブルの構成及びデータ例を示している。
【図３４】(ａ)は、実施の形態３における技術要素対象語別文書ベクトル情報の構成及びデータ例を示しており、(ｂ)は、実施の形態３における出願番号別文書ベクトル情報の構成及びデータ例を示している。
【図３５】(ａ)は、実施の形態３における請求項データの例を示しており、(ｂ)は、実施の形態３における因子負荷量算出結果情報の構成及びデータ例を示し、(ｃ)は、実施の形態３における因子得点算出結果情報の構成及びデータ例を示している。
【図３６】(ａ)は、実施の形態３における出願番号別帰属情報の構成及びデータ例を示し、 (ｂ)は、実施の形態３における技術要素キーワード情報の構成及びデータ例を示し、 (ｃ)は、実施の形態３における製品群キーワード情報の構成及びデータ例を示している。
【図３７】(ａ)は、実施の形態３におけるクラスタ別因子別件数情報の構成及びデータ例を示し、 (ｂ)は、実施の形態３におけるクラスタ別因子別評価値情報の構成及びデータ例を示している。
【図３８】実施の形態３に係る情報処理装置１００の全体動作を示す動作フローを示している。
【図３９】実施の形態３に係る形態素解析処理フローを示している。
【図４０】実施の形態３に係る製品群対象語生成処理フローを示している。
【図４１】実施の形態３に係るクラスタリング処理フローを示している。
【図４２】実施の形態３に係る因子分析処理フローを示している。
【図４３】実施の形態３に係る因子特定処理フローを示している。
【図４４】実施の形態３に係るキーワード生成処理フローを示している。
【図４５】実施の形態３に係る関係情報出力処理フローを示している。
【図４６】(ａ)は、実施の形態３に係る第１関係情報の出力例を示し、(ｂ)は第２関係情報の出力例を示している。
【図４７】実施の形態３におけるクラスタスコアの算出処理の手順を示すフローチャートである。
【図４８】実施の形態３におけるパテントスコアの算出処理で利用する経過情報のデータ構成の一例を模擬的に示した図。
【図４９】実施の形態３におけるパテントスコアの算出処理で利用する内容情報のデータ構成の一例を模擬的に示した図。
【図５０】実施の形態３におけるパテントスコアの算出処理の手順を示したフローチャート。
【図５１】実施の形態３において各特許データの評価値を算出する処理の詳細を示すフローチャート。
【符号の説明】
【００６３】
１、１００      情報処理装置
２              記憶部
３              入力部
４              表示部
１０、１１０    制御部
１０１          入力受付部
１０２          データ取得部
１０３、１１１  形態素解析部
１０４          クラスタ分析部
１０５、１１２  特徴語抽出部
１０６          解決語抽出部
１０７          課題語抽出部
１０８          マップ生成部
１０９、１１７  出力制御部
１１３          因子分析部
１１４          因子特定部
１１５          クラスタ特定部
１１６          キーワード生成部
【発明を実施するための最良の形態】
【００６４】
［実施の形態１］【００６５】
＜概要＞
本実施の形態に係る情報処理装置は、複数の文書データ群の特徴を解析し、その解析結果を出力するものである。【００６６】
具体的には、本実施の形態に係る情報処理装置は、所定規則に従い、複数の文書データ中の単語を用いて、複数の文書データ群の特徴を示す特徴語を生成する。また、情報処理装置は、複数の文書データ群を複数のクラスタに分類し、各クラスタを示す情報と各特徴語とを序列化してマトリクスの行及び列の各軸に各々表示し、マトリクスの各行列で示される各セルには、各特徴語を構成する所定条件に合致する単語の各クラスタにおける出現頻度の値を表示する。【００６７】
尚、本実施の形態において、複数の文書データは、日本国特許庁に出願された特許出願データであるものとし、ユーザによる国際特許分類(International Patent Classification(IPC)) 等の技術分野の指定を受付けることにより特許出願データから抽出した、特定の技術分野の特許文書データであるものとする。【００６８】
また、各特許文書データには、特許請求の範囲及び要約のデータと出願日や出願人名等の書誌的データが含まれているものとする。
以下、上述した本実施の形態に係る情報処理装置の詳細について説明する。【００６９】
＜構成＞
本実施の形態に係る情報処理装置の構成について説明する。【００７０】
図１は、本実施の形態に係る情報処理装置の機能構成を示す図である。
同図において、情報処理装置１は、記憶部２、入力部３、表示部４、及び制御部１０で構成されている。【００７１】
以下、各部の機能について詳細に説明する。【００７２】
記憶部２は、ハードディスクやＣＤ−ＲＯＭ (Compact Disc Read Only Memory)等の記録媒体であり、特許出願データや情報処理装置１による各処理によって生成されたデータ等を記憶する機能を有する。【００７３】
入力部３は、キーボードやマウス等で実現され、ユーザによる技術分野の指定等、情報処理装置１に対する指示を受付ける機能を有する。【００７４】
表示部４は、ＣＲＴ(Cathode Ray Tube)ディスプレイや液晶ディスプレイなどの表示装置であり、ユーザから技術分野の指定を受付けるための画像や上記マトリクスの画像等を表示する機能を有する。【００７５】
また、制御部１０は、ＣＰＵ(Central Processing Unit) 及びメモリ(ＲＯＭ(Read Only Memory)及びＲＡＭ(Random Access Memory)) で実現され、ＣＰＵがＲＯＭに格納されたプログラムを実行することにより、情報処理装置１の各部を制御する機能を有する。【００７６】
制御部１０は、入力受付部１０１、データ取得部１０２、形態素解析部１０３、クラスタ分析部１０４、特徴語抽出部１０５、解決語抽出部１０６、課題語抽出部１０７、マップ生成部１０８、及び出力制御部１０９を含んで構成されている。【００７７】
以下、制御部１０の各部について説明する。【００７８】
入力受付部１０１は、入力部３を介してユーザからの指示を受付け、受付けた指示が文書データの技術分野を示す指示情報の場合には、データ取得部１０２に当該指示情報を送出する機能を有する。【００７９】
データ取得部１０２は、入力受付部１０１から受付けた指示情報が示す特許出願データ(以下、「指定特許文書データ群」と言う。)を記憶部２から抽出し、指定特許文書データ群に含まれる要約のデータのうち、「課題」として記載されている部分のデータ（以下、「課題情報」と言う。）と、特許請求の範囲のデータ(以下、「特許請求の範囲データ」と言う。)を形態素解析部１０３に送出する機能を有する。【００８０】
形態素解析部１０３は、データ取得部１０２から受付けた各特許文書データの各課題情報と各特許請求の範囲データの各々について形態素解析を行い、特許請求の範囲データの形態素解析処理結果として、特許文書データ毎の、形態素データの検出順位を示す識別No.と、形態素データと、形態素データが属する品詞とを対応付けた文書別品詞情報(1)テーブルを生成する。また、課題情報の形態素解析処理結果として、文書別品詞情報(1)テーブルと同様に、特許文書データ毎の文書別品詞情報(2)テーブルを生成し、文書別品詞情報(2)テーブルの各データを統合させて指定特許データ群の品詞情報(2)テーブルを生成する機能を有する。【００８１】
尚、形態素解析を行う際に用いる文法情報や、品詞が対応付けられた単語リスト情報は、予め情報処理装置１内部に記憶されているものとする。また、本実施の形態において、特許請求の範囲データについて形態素解析処理を行う場合、形態素解析部１０３は、特許請求の範囲データにおいて形態素解析処理を行う分析対象部分の分析対象抽出処理を行う。【００８２】
ここで、分析対象抽出処理は、各特許文書データの特許請求の範囲データのうち、「請求項１」として記載されているデータ(以下、「解決情報」と言う。)を抽出し、解決情報の記載形式が所定形式に合致するか否か判断し、判断結果に応じて解決情報において形態素解析の対象となる部分データを抽出する処理である。【００８３】
クラスタ分析部１０４は、品詞情報(2)テーブルに基づいて、指定特許文書データ群をクラスタ分類する処理を行い、クラスタ分類の結果を示すクラスタ情報を生成する機能を有する。【００８４】
本実施の形態におけるクラスタ分類処理について説明する。【００８５】
クラスタ分類処理は、クラスタ分析部１０４が、品詞情報(2)テーブルにおいて品詞が名詞、記号、未知語、及び形容詞(以下、「第1分類」と言う。)のいずれかに相当する形態素(以下、「課題語候補対象データ」と言う。)について各指定特許文書データにおけるTF(Term Frequency)値とDF(Document Frequency)値を算出してTF値×IDF(Inverse Document Frequency)値(以下、「TF・IDF値」と言う。)を算出し、算出結果を示す課題文書ベクトル情報を生成する課題文書ベクトル情報生成処理と、課題文書ベクトル情報のTF・IDF値を要素とする各指定特許文書データの文書ベクトルを生成し、各指定特許文書データの文書ベクトルを用いて各指定特許文書データ間の余弦値を計算することにより指定特許文書データ間の類似度を算出する類似度算出処理とを含む。【００８６】
また、類似度が最大の指定特許文書データの組合せの文書ベクトルを一つのグループに属するものとしてクラスタ化する処理と、クラスタ化した後のクラスタと他の文書ベクトル又は他のクラスタとの間の類似度を最長距離法を用いて再計算し、上記クラスタ化する処理を繰り返し行って順次クラスタを生成し、各クラスタに属する指定特許文書データとクラスタとを対応付けたクラスタ情報を生成するクラスタ生成処理とを含む。【００８７】
ここで、最長距離法を用いて類似度を再計算するとは、例えば、クラスタに属していない特許文書データの文書ベクトル(以下、「未クラスタ化文書ベクトル」と言う。)と、あるクラスタとの類似度を再計算する場合、そのクラスタに属する各特許文書データの各文書ベクトルと未クラスタ化文書ベクトルとの各々の類似度を算出し、算出した類似度のうち、最小の類似度を再計算結果として導出することである。クラスタ間の類似度を再計算する場合も前述と同様であり、各クラスタの各文書ベクトル間の類似度を算出したうちの最小の類似度を当該クラスタ間の再計算結果として導出する。【００８８】
尚、本実施の形態では最長距離法を用いているので、類似度の最大値が０より大きければクラスタの生成を繰り返し行い、最大値が０になったときにクラスタの生成を終了してクラスタ情報を生成するものとする。また、最長距離法以外の方法を用いる場合には、類似度の最大値が所定の閾値になるまでクラスタの生成を繰り返し行い、最大値が所定の閾値になったときにクラスタの生成を終了してクラスタ情報を生成するものとする。【００８９】
次に、解決語抽出部１０５について説明する。【００９０】
解決語抽出部１０５は、文書別品詞情報(1)テーブルに基づいて、指定特許文書データ群における解決語を抽出する解決語抽出処理機能と、クラスタ分析部１０４によって生成されたクラスタ情報に基づいて、各解決語の各クラスタにおけるGF(Global Frequency)値を算出し、各クラスタと各解決語のGF値とを対応付けたマトリクス要素テーブルを生成するマトリクス要素生成処理機能を有する。【００９１】
ここで、解決語抽出処理は、解決語抽出部１０５が、文書別品詞情報(1)テーブルの品詞が所定の格助詞に該当する形態素毎に、当該格助詞の形態素より前に検出された形態素(以下、「前方形態素」と言う。)のうち、他の所定の格助詞との間の前方形態素(以下、「格助詞毎の前方形態素」と言う。)であって、品詞が第1分類に属する前方形態素(以下、「解決語候補形態素データ」と言う。)を抽出し、各解決語候補形態素データについて、指定特許文書データ群における出現頻度としてGF値を算出し、GF値の降順で各形態素の順位を定める算出処理と、GF値の降順で上位所定個数の解決語候補形態素データを指定特許文書データ群における解決語として抽出し、解決語リストを生成する解決語リスト生成処理を含む。【００９２】
尚、本実施の形態における所定の格助詞は、格助詞「を」及び「が」であるものとする。これらの格助詞の前には主題や目的となる文字列が記載されていると考えられるため、本実施の形態では、各特許文書データの解決情報において格助詞「を」及び「が」に着目し、これらの格助詞の前方に記載されている文字列から、その特許文書データの解決情報において重要又は特徴となる単語を抜き出す。【００９３】
次に、特徴語抽出部１０５について説明する。【００９４】
特徴語抽出部１０５は、文書別品詞情報(1)テーブルに基づいて、指定特許文書データ群における特徴語を抽出する特徴語抽出処理機能を有する。【００９５】
以下、特徴語抽出処理について説明する。【００９６】
特徴語抽出処理は、特徴語抽出部１０５が、文書別品詞情報(1)テーブルの品詞が所定の格助詞毎に、当該格助詞毎の前方形態素のうち、当該格助詞の直前に検出された前方形態素から品詞が第1分類以外の前方形態素が検出されるまでの連続する各前方形態素を検出順に結合させて結合形態素(1)を生成する前方形態素結合処理と、指定特許文書データ群における結合形態素(1)のGF値とDF値を算出して、GF値×IDF値(以下、「GF・IDF値」と言う。)を算出する算出処理と、解決語を含む結合形態素(1)のうち、GF・IDF値の降順で上位所定個数の結合形態素(1)を特徴語として抽出して、抽出した特徴語と対応する解決語とを対応づけた解決語別の特徴語抽出情報を生成する特徴語抽出情報生成処理とを含む。【００９７】
次に、課題語抽出部１０７について説明する。【００９８】
課題語抽出部１０７は、品詞情報(2)テーブルに基づいて、指定特許文書データ群の課題語を抽出する課題語抽出処理機能を有する。【００９９】
課題語抽出処理は、課題語抽出部１０７が、品詞情報(2)テーブルにおいて課題語候補対象データを抽出し、課題語候補対象データを含む文書別品詞情報(2)テーブルに基づいて形態素結合処理を行い、結合形態素(2)を生成する処理と、クラスタ分析部１０４が生成したクラスタ情報を読み出し、クラスタ情報で示される各クラスタにおける各結合形態素(2)のGF・IDF値を算出する算出処理と、クラスタ毎にGF・IDF値の降順で上位所定個数の結合形態素(2)を課題語として決定し、各クラスタを示す情報と決定した課題語とを対応付けた課題語抽出リストを生成する課題語抽出リスト生成処理とを含む。【０１００】
ここで、上記形態素結合処理は、課題語候補対象データの各形態素データについて、文書別品詞情報(2)テーブルにおける識別No.を参照し、その識別No.が連続している形態素を結合させる処理である。【０１０１】
マップ生成部１０８は、クラスタ分析部１０４から受付けたクラスタ情報と課題文書ベクトル情報に基づいて、各クラスタに属する各特許文書データの文書ベクトルから当該クラスタの重心ベクトルを算出し、各重心ベクトル間の余弦値を算出することにより各クラスタ間の類似度を算出するクラスタ間類似度算出機能と、各クラスタ間の類似度に基づき、各クラスタを示す各課題語を出力するマトリクス上の行を定める出力順位情報を生成する出力順決定処理機能とを有する。【０１０２】
また、マップ生成部１０８は、解決語抽出情報とクラスタ情報とに基づいて、各解決語の各クラスタにおけるGF値を算出し、GF値を要素とする解決語毎のベクトルの内積値を算出して解決語間の類似度を算出する機能と、各解決語間の内積値に基づいて、各解決語と各解決語に対応する特徴語とを出力するマトリクス上の列を定める出力順位情報を生成する出力順決定処理機能とを有する。【０１０３】
ここで、本実施の形態における出力順決定処理について説明する。
図７及び図８は、出力順決定処理を説明するための図であり、クラスタの出力順を決定する例を示している。解決語の出力順決定処理も同様であるため、クラスタを例に説明する。【０１０４】
本実施の形態における出力順位情報は連結リスト構造で管理するものとし、各クラスタを示すａ〜ｇの情報は予め所定のアドレスに記憶されているものとする。また、連結リストの各ノードは、次のノードのアドレスへのリンクを示すリンク情報を保持しており、リンク情報が示すノードの順が各クラスタの出力順位を示す。【０１０５】
以下、出力順位を決定するための連結リストの生成処理について、図７及び図８を用いて説明する。【０１０６】
同図(ａ)は、クラスタ(ａ〜ｇ)３１１及び３１２の各類似度を算出した結果を示す類似度情報３１０を示しており、類似度情報３１０のセル内の数値は、この例における類似度の降順の順位を示し、セル３１３が示すクラスタ(ｂ,ｆ)の類似度が最大である。【０１０７】
また、同図(ｂ)は、同図(ａ)の類似度情報３１０に基づき、類似度順位３２１とその類似度の組合せ３２２を対応づけ、類似度の降順でクラスタの組合せを順次抽出した結果を示している。【０１０８】
以下、同図(ｂ)を用い、クラスタの出力順位を決定する処理過程を図８に基づいて説明する。【０１０９】
(１)  類似度が最大の組合せ(ｂ,ｆ)のノードｂ３３２及びノードｆ３４２を各々基準ノード(以下、「基準ノードｂ」、「基準ノードｆ」と言う。)とし、HEADポインタ３３１及びHEADポインタ３４１を各基準ノードに各々リンクさせ、各連結リスト(以下、「第1基準連結リスト３３０」、「第2基準連結リスト３４０」と言う。)を生成する。各基準連結リストの生成時に、各基準連結リストにおけるノードの挿入方向をHEAD側、即ち、HEADポインタと基準ノードとの間に挿入、又はTAIL側、即ち、各基準連結リストにおける末尾ノードに追加、のいずれか一方に設定する。但し、第1基準連結リスト３３０と第2基準連結リスト３４０のノード挿入方向は互いに異なる方向を設定する。【０１１０】
この例では、第1基準連結リスト３３０のノード挿入方向をHEAD側、第2基準連結リスト３４０のノード挿入方向をTAIL側に設定しているものとする。【０１１１】
(２)  続いて、類似度順位が2位の組合せ(ｂ,ｄ)の各ノードがいずれかの基準連結リストに連結済みか否か判断し、一方のノードのみが連結済であれば、その基準連結リストのノード挿入方向に従い、他方の未連結ノードを連結させる。【０１１２】
この例の場合、基準ノードｂ３３２が連結されている第1基準連結リスト３３０のノード挿入方向はHEAD側であるので、HEADポインタ３３１と基準ノードｂ３３２の間にノードｄ３３３を挿入しリンクを張り替える。【０１１３】
(３)  次に、類似度順位が3位の組合せ(ｆ,ｇ)の各ノードについて、上記(２)と同様の処理を行う。【０１１４】
この例では、基準ノードｆ３４２が連結されている第2基準連結リスト３４０のノード挿入方向がTAIL側であるので、第2基準連結リスト３４０のTAILにノードｇ３４３を追加する。【０１１５】
(４)  次に、類似度順位が４位の組合せ(ａ,ｃ)の各ノードについて、上記(２)と同様に、ノードａ及びノードｃの連結有無を判断する。いずれも未連結である場合には、各ノードを基準ノードとして各々の基準ノードの基準連結リストを生成する。【０１１６】
この例では、ノードａを基準ノードａ３５１、ノードｃを基準ノードｃ３６１として、各々について基準連結リスト(以下、「第3基準連結リスト３５０」、「第4基準連結リスト３６０」と言う。)を生成する。【０１１７】
(５)  続いて、類似度順位が５位の組合せ(ｂ,ｅ)の各ノードについて、上記(２)と同様の判断を行い、基準ノードｂ３３２が連結されている第1基準連結リスト３３０のノード挿入方向がHEAD側であるので、HEADポインタ３３１とノードｄ３３３との間にノードｅ３３４を挿入し、リンクを張り替える。【０１１８】
続いて、(６)以降の処理について図８を用いて説明する。【０１１９】
(６)  全ての要素がいずれかの基準連結リストに連結済であれば、各基準連結リストに連結されているノード数をカウントし、基準連結リストを生成した際の基準ノードの組合せに従い、各基準連結リストを連結させて連結リストを生成する。【０１２０】
この例では、基準ノードｂ３３２の第1基準連結リスト３３０と、基準ノードｆ３４２の第2基準連結リスト３４０とを連結させて第1連結リスト３７０を生成し、基準ノードａの第3基準連結リストと、基準ノードｃの第4基準連結リストとを連結させて第2連結リスト３８０を生成する。【０１２１】
尚、２つの基準連結リストを連結させて連結リストを生成する際、各基準連結リストの基準ノード同士がリンクするように各基準連結リストを連結させ、リンクを張り替える。また、連結させた基準連結リストのノード数が少ない方の基準連結リストのノード挿入方向がTAILであれば、その連結リストのHEADポインタを当該基準連結リストの末尾ノードにHEADポインタを付け替え、各ノードのリンクを張り替える。また、ノード数が少ない方の基準連結リストのノード挿入方向がHEADであれば、当該基準連結リストの先頭ノードにHEADポインタを付ける。【０１２２】
この例では、第1基準連結リストと第2基準連結リストを連結させる場合、基準ノードｂ３３２と基準ノードｆ３４２にリンクを張り、ノード数が少ない第2基準連結リスト３４０の末尾のノードｇ３４３にHEADポインタ３３１を付け替え、同図に示す様に、各ノードのリンクを張り替えて第1連結リスト３７１を生成する。【０１２３】
同様に、第3基準連結リストと第4基準連結リストについても連結させ、同図に示す第2連結リスト３８０を生成する。【０１２４】
(７)  続いて、第1連結リスト３７１と第2連結リスト３８０を連結させ、クラスタの出力順位を示す順位決定連結リスト３９０を生成する。【０１２５】
連結リストを生成する際、連結リストに含まれる基準ノードの組合せの類似度が大きい順に、連結リストを連結させる。【０１２６】
この例では、第1連結リストの基準ノードｂ及び基準ノードｆの類似度と、第2連結リストの基準ノードａと基準ノードｃの類似度とを比較すると、同図(ｂ)より、第1連結リストの類似度が大きい。従って、第1連結リストの末尾ノードｅ３３４に第2連結リスト３８０のHEADポインタ３８１から順にノードａ３５１、ノードｃ３６１を追加し、同図に示す順位決定連結リスト３９０を生成する。【０１２７】
マップ生成部１０８は、上記の方法で生成した連結リストのリンク情報をクラスタ出力順位情報として出力制御部１０９に送出する。【０１２８】
次に、出力制御部１０９について説明する。【０１２９】
出力制御部１０９は、マップ生成部１０８が生成したクラスタの出力順位情報と、解決語の出力順位情報と、マトリクス要素テーブルとに基づいて、課題語と、解決語及び特徴語と、各解決語のGF値とをマトリクス上に表した課題・解決マトリクスの各行列と各セルに配置する画像やデータ等の情報を生成し、表示部４に送出する機能を有する。【０１３０】
＜データ＞
本実施の形態に係る情報処理装置１が用いるデータについて説明する。【０１３１】
図２(ａ)は、形態素解析部１０３が、指定特許文書データ群の各特許文書データに含まれている各解決情報について形態素解析処理を行って生成する文書別品詞情報(1)テーブルの構成及びデータ例を示している。【０１３２】
文書別品詞情報(1)テーブルは、解決語抽出部１０６や特徴語抽出部１０５が指定特許文書データ群の解決語及び特徴語を抽出する際に用いられ、特許ＩＤ１１１、識別No.１１２、形態素データ１１３、及び品詞１１４を対応付けて記憶している。【０１３３】
ここで、識別No.１１２は、形態素解析処理によって特許文書データの解決情報毎に分解された各形態素データを識別するための識別番号を示し、形態素解析部１０３が解決情報毎に形態素データを検出した順に番号が割り振られる。また、形態素データ１１３は、形態素解析処理によって分解された解決情報の形態素データを示しており、品詞１１４は、各形態素データが属する品詞を示している。【０１３４】
同図(ｂ)は、同図(ａ)と同様、形態素解析部１０３が、指定特許文書データ群の各特許文書データに含まれている課題情報について形態素解析処理を行って生成する文書別品詞情報(2)テーブルの構成及びデータ例を示している。【０１３５】
文書別品詞情報(2)テーブル１２０は、クラスタ分析部１０４や課題語抽出部１０７がクラスタ分類処理及び課題語の抽出を行う際に用いられ、特許ＩＤ１２１、識別No.１２２、形態素データ１２３、及び品詞１２４を対応付けて記憶しており、詳細は、上記文書別品詞情報(1)テーブル１１０と同様であるため説明を省略する。【０１３６】
また、同図(ｃ)は、品詞情報(2)テーブルを示している。【０１３７】
同図の品詞情報(2)テーブル１２５は、上記文書別品詞情報(2)テーブル１２０の各形態素データのうち重複する形態素データを除いて統合させたものであり、クラスタ分類処理の際に用いられ、識別No.１２６と形態素データ１２７と品詞１２８とを対応づけて記憶している。【０１３８】
識別No.１２６は、文書別品詞情報(2)テーブル１２０の各形態素データを統合させる際に改めて付されるものであり、形態素データの各特許文書データにおける検出順位を示すものではない。形態素データ１２７は、文書別品詞情報(2)テーブル１２０の全形態素データにおいて重複する形態素データを除いた形態素データを示しており、品詞１２８は、形態素データ１２７が属する品詞を示している。【０１３９】
次に、同図(ｄ)について説明する。
同図(ｄ)は、課題文書ベクトル情報の構成及びデータ例を示している。【０１４０】
同図の課題文書ベクトル情報１３０は、クラスタ分析部１０４が上述の品詞情報(2)テーブル１２５から抽出した課題語候補対象データの各指定特許文書データにおけるTF・IDF値を算出した結果であり、クラスタ分析部１０４が指定特許文書データ群をクラスタ分類する際に用いる。【０１４１】
ここで、課題文書ベクトル情報１３０は、識別No.１３１、形態素データ１３２、及び特許文書データ毎のTF・IDF値１３３を対応付けたものであり、識別No.１３１は、抽出された課題語候補対象データの品詞情報(2)テーブル１２５における識別番号を示し、形態素データ１３２は課題語候補対象データを示しており、TF・IDF値１３３は各指定特許文書データにおける各課題語候補対象データのTF・ IDF値を示している。【０１４２】
続いて、図３について説明する。
図３(ａ)は、クラスタ情報の構成及びデータ例を示している。【０１４３】
同図のクラスタ情報１４０は、クラスタ分析部１０４が指定特許文書データ群をクラスタ分類した結果を示している。【０１４４】
クラスタ情報１４０は、課題語抽出部１０７による課題語の抽出とマップ生成部１０８による各クラスタの出力順位決定処理の際に用いられ、クラスタ１４１、特許ＩＤ１４２、及び件数１４３を対応づけて記憶している。【０１４５】
ここで、クラスタ１４１は、クラスタ分類の際に生成された各クラスタを示す情報を示しており、特許ＩＤ１４２は、各クラスタに属する指定特許文書データの識別IDを示している。また、件数１４３は、各クラスタに属する指定特許文書データの件数を示している。【０１４６】
図３(ｂ)は、課題語抽出部１０７によって結合された結合形態素(2)と各結合形態素(2)の各クラスタにおけるGF・IDF値の算出結果を示す結合形態素(2)情報の構成及びデータ例を示している。【０１４７】
結合形態素(2)情報１５０は、課題語抽出部１０７が課題語を抽出する際に用いられ、結合形態素(2)１５１、クラスタ毎のGF・IDF値(順位)１５２を対応付けて記憶されている。【０１４８】
ここで、結合形態素(2)１５１は、結合形態素(2)のデータを示し、GF・IDF値(順位)１５２は、各結合形態素(2)の各クラスタにおけるGF・IDF値と、各クラスタにおけるGF・IDF値の順位を示している。【０１４９】
次に、同図(ｃ)について説明する。
同図(ｃ)は、課題語抽出リストの構成及びデータ例を示している。【０１５０】
同図の課題語抽出リスト１６０は、上述した結合形態素(2)情報１５０のGF・IDF値の順位に基づいて、課題語抽出部１０７によりクラスタ毎に抽出された課題語を示している。【０１５１】
ここで、課題語抽出リスト１６０は、クラスタ１６１と課題語(１〜５)１６２とを対応付けて記憶しており、クラスタ１６１は、各クラスタを示す情報を示し、課題語(１〜５)１６２は、各クラスタにおける課題語を示している。【０１５２】
例えば、同図において、クラスタ１６１が"課題１"の場合、"課題１"のクラスタの課題語として、課題語１"低下"、課題語２"濃度むら"、課題語３"ガサツキ等"、課題語４"長期"、及び課題語５"可能"が抽出されたことになる。【０１５３】
続いて、図４について説明する。
図４(ａ)は、解決語候補形態素情報の構成及びデータ例を示している。【０１５４】
同図の解決語候補形態素情報１７０は、解決語抽出部１０６が解決語及び特徴語を抽出する際、上述の文書別品詞情報(1)テーブル１１０から抽出された解決語候補形態素データに基づいて生成される。【０１５５】
ここで、解決語候補形態素情報１７０は、形態素１７１、GF値１７２、及び順位１７３を対応付けて記憶しており、形態素１７１は、解決語候補の形態素データを示し、GF値１７２は、各解決語候補の形態素の指定特許文書データ群におけるGF値の算出結果を示しており、順位１７３はGF値１７２を降順に並べたときの順位を示している。【０１５６】
また、同図(ｂ)は、解決語リストの構成及びデータ例を示している。【０１５７】
同図の解決語リスト１８０は、解決語抽出部１０６が解決語候補形態素情報１７０に基づいて抽出した指定特許データ群における解決語を記憶している。【０１５８】
また、同図(ｃ)は、結合形態素(1)情報の構成及びデータ例を示しており、結合形態素(1)情報は、特徴語抽出部１０５が特徴語を抽出する際に用いられる。【０１５９】
同図の結合形態素(1)情報１９０は、結合形態素(1)１９１と、GF・IDF値１９２と、形態素１９３とを対応付けて記憶している。【０１６０】
ここで、結合形態素(1)１９１は、文書別品詞情報(1)テーブル１１０の形態素データ１１３に基づいて結合された結合形態素(1)の各データを示しており、GF・IDF値１９２は、各結合形態素(1)の指定特許文書データ群におけるGF・IDF値を示し、形態素１９３は、各結合形態素(1)を構成する形態素の情報を示している。【０１６１】
尚、形態素１９３の各形態素は、解決語抽出部１０６が格助詞毎に抽出した前方形態素データであり、形態素１９３の各々の形態素データについて、その形態素データが結合形態素(1)に含まれる場合には"１"、含まれない場合には"０"で表す。例えば、同図の結合形態素(1)１９１が"磁性トナー"の場合、形態素データ"トナー"が含まれるので、形態素１９３の"トナー"の欄に"１"が格納される。【０１６２】
次に、図５について説明する。
図５(ａ)は、解決語別結合形態素(1)情報の構成及びデータ例を示している。【０１６３】
同図の解決語別結合形態素(1)情報２１０は、特徴語抽出部１０５が上記結合形態素(1)情報１９０と解決語リスト１８０とに基づいて、解決語を含む結合形態素(1)を抽出した結果を示している。【０１６４】
ここで、解決語別結合形態素(1)情報２１０は、解決語２１１と、結合形態素(1)２１２とを対応付けて記憶しており、解決語２１１は、解決語リスト１８０に記憶されている各解決語を示し、結合形態素(1)２１２は、解決語２１１を含む結合形態素(1)を示している。【０１６５】
また、同図(ｂ)は、解決語別特徴語抽出情報の構成及びデータ例を示している。【０１６６】
同図の解決語別特徴語抽出情報２２０は、特徴語抽出部１０５が上記解決語別結合形態素(1)情報２１０と結合形態素(1)情報１９０とに基づいて特徴語を抽出した結果である。【０１６７】
解決語別特徴語抽出情報２２０は、解決語２２１と特徴語(１〜５)２２２とを対応付けて記憶しており、解決語２２１は、解決語リスト１８０の解決語を示し、特徴語２２２は、解決語別結合形態素(1)情報２１０の各解決語の結合形態素(1)のうち、結合形態素(1)情報１９０のGF・IDF値１９２の順位が、各解決語において上位5位までの各結合形態素(1)を示している。【０１６８】
次に、同図(ｃ)について説明する。
同図(ｃ)は、クラスタ間類似度情報の構成及びデータ例を示している。【０１６９】
同図のクラスタ間類似度情報２３０は、マップ生成部１０８がクラスタ情報１４０と課題文書ベクトル情報１３０とに基づいて、各クラスタ間の類似度を算出した結果を示しており、クラスタ間類似度情報２３０は、マップ生成部１０８が各クラスタの出力順位を決定する際に用いられる。【０１７０】
クラスタ間類似度情報２３０は、各クラスタを示す情報２３１、２３２とを対応づけたものであり、各クラスタを示す情報２３１、２３２で示されるセルの値は、それらが示す各クラスタ間の類似度を示している。【０１７１】
続いて、図６について説明する。
図６(ａ)は、マトリクス要素テーブルの構成及びデータ例を示している。【０１７２】
同図のマトリクス要素テーブル２４０は、マップ生成部１０８が解決語毎に各クラスタにおけるGF値を算出した結果を示しており、解決語を出力する列を決定する際に用いられる。【０１７３】
マトリクス要素テーブル２４０は、解決語２４１と各クラスタ(課題１〜課題ｎ)２４２とを対応付けて記憶している。【０１７４】
ここで、解決語２４１は、解決語リスト１８０に格納されている解決語を示しており、クラスタ値２４２は、課題１〜課題ｎで示される各クラスタにおける各解決語のGF値を示している。【０１７５】
同図(ｂ)は、解決語間類似度情報の構成及びデータ例を示している。【０１７６】
同図の解決語間類似度情報２５０は、マップ生成部１０８が各解決語を出力する列を決定する際に用いられる。【０１７７】
解決語間類似度情報２５０は、解決語２５１と解決語２５２は、解決語リストの各解決語を示し、各解決語２５１、２５２で示されるセルは解決語間の類似度の値を示している。【０１７８】
＜動作＞
以下、本実施の形態に係る情報処理装置１の動作について説明する。【０１７９】
図１０及び図１１は、本実施の形態に係る情報処理装置１の動作フローを示しており、同図に従って説明する。【０１８０】
情報処理装置１の入力受付部１０１は、入力部３を介して技術分野を示す情報(以下、「技術分野情報」と言う。) を指定する入力をユーザから受付けると、データ取得部１０２に受付けた技術分野情報を送出する(ステップＳ１１)。【０１８１】
データ取得部１０２は、ステップＳ１１において入力受付部１０１から受付けた技術分野情報が示す技術分野に該当するＭ件の指定特許文書データ群を記憶部２から取得し、取得した指定特許文書データ群の各指定特許文書データにおける各課題情報と各特許請求の範囲データを抽出して形態素解析部１０３に送出する(ステップＳ１２)。【０１８２】
形態素解析部１０３は、ステップＳ１２においてデータ取得部１０２から受付けた各指定特許文書データの各課題情報について形態素解析処理を行い、指定特許文書データ毎の文書別品詞情報(2)テーブル１２０(図２(ｂ))を生成し、文書別品詞情報(2)テーブルにおいて重複する形態素データを統合させ、指定特許データ群における品詞情報(2)テーブル１２５(図２(ｃ))を生成して記憶部２に格納する(ステップＳ１３)。【０１８３】
続いて、形態素解析部１０３は、ステップＳ１２においてデータ取得部１０２から受付けた各指定特許文書データの各特許請求の範囲データの各解決情報について、形態素解析対象となる分析対象抽出処理を行う(ステップＳ１４)。【０１８４】
ここで、分析対象抽出処理について図１２を用いて説明する。
図１２(ａ)は、特許請求の範囲データにおいて[請求項１]２０として記載された解決情報を例示した図である。【０１８５】
形態素解析部１０３は、解決情報が、同図の下線部２１が示す"において、"(以下、「第1文字列」と言う。)と、下線部２２が示す"ことを特徴とするXXX。"(以下、「第2文字列」と言う。)とを含む所定形式で記載されている場合には、第1文字列と第2文字列との間の各文字列を分析対象として抽出する。【０１８６】
同図(ｂ)は、上記分析対象を抽出する処理のフローを示しており、同図に従って分析対象抽出の動作について説明する。【０１８７】
形態素解析部１０３は、各指定特許文書データの各特許請求の範囲データから各解決情報を抽出し(ステップＳ４０１)、解決情報毎に所定形式に合致するか否か判断する(ステップＳ４０２) 。【０１８８】
ステップＳ４０２において、形態素解析部１０３が、解決情報が所定形式に合致すると判断した場合(ステップＳ４０２:Ｙ)、形態素解析部１０３は、解決情報中の第1文字列と第2文字列の所定データに挟まれた範囲の各文字列を分析対象データとして抽出する(ステップＳ４０３)。【０１８９】
また、ステップＳ４０２において、形態素解析部１０３が、解決情報が所定形式に合致しないと判断した場合(ステップＳ４０２:Ｎ)、形態素解析部１０３は、解決情報中の全文字列を分析対象データとして抽出する(ステップＳ４０４)。【０１９０】
図１０に戻り、形態素解析部１０３は、ステップＳ１４で抽出した解決情報の分析対象部分のデータについて形態素解析処理を行い、特許文書データ毎に文書別品詞情報(1)テーブル１１０(図２(ａ))を生成し、記憶部２に格納する(ステップＳ１５)。【０１９１】
クラスタ分析部１０４は、品詞情報(2)テーブル１２５に基づいて、指定特許文書データ群を複数のクラスタに分類するクラスタリング処理を行う(ステップＳ１６)。【０１９２】
以下、クラスタリング処理について図１３を用いて説明する。
クラスタ分析部１０４は、品詞情報(2)テーブル１２５を記憶部２から読み出し(ステップＳ５０１)、品詞情報(2)テーブル１２５の形態素データ１２３に格納されている形態素データのうち、品詞１２４が第1分類に属する形態素データを課題語候補対象データとして抽出する(ステップＳ５０２)。【０１９３】
クラスタ分析部１０４は、ステップＳ５０２で抽出した各課題語候補対象データについて、各指定特許文書データにおけるTF・IDF値を算出して課題文書ベクトル情報１３０(図２(ｄ))を生成し(ステップＳ５０３) 、課題文書ベクトル情報１３０のTF・IDF値を要素とする指定特許文書データ毎の文書ベクトルを生成する(ステップＳ５０４) 。【０１９４】
続いて、クラスタ分析部１０４は、ステップＳ５０４で生成した指定特許文書データ毎の各文書ベクトルを用いて、文書ベクトル間の余弦値を算出して指定特許文書データ間の類似度を求める(ステップＳ５０５)。【０１９５】
クラスタ分析部１０４は、カウンタを１に設定し(ステップＳ５０６)、ステップＳ５０５で求めた類似度のうち、類似度が最大である指定特許文書データの文書ベクトル同士を統合させてクラスタを生成する(ステップＳ５０７)。【０１９６】
クラスタ分析部１０４は、カウンタ値が指定特許文書データ件数Ｍ−１より小さいか否か判断し(ステップＳ５０８)、Ｍ−１より小さい場合には(ステップＳ５０８:Ｙ)、ステップＳ５０７で生成されたクラスタの各文書ベクトルと残りの各文書ベクトルとの間の類似度を、最長距離法を用いて再計算する（ステップＳ５０９）。【０１９７】
クラスタ分析部１０４は、ステップＳ５０９で再計算した各類似度の最大値が０より大きいか否か判断し(ステップＳ５１０)、類似度の最大値が０より大きい場合には(ステップＳ５１０:Ｙ)、カウンタ値に１を加算して(ステップＳ５１１)、上述したステップＳ５０７以下の処理を繰り返し行う。【０１９８】
また、ステップＳ５１０において、クラスタ分析部１０４が否定的な判断した場合、即ち、類似度の最大値が０の場合には(ステップＳ５１０:Ｎ)、文書ベクトルの統合処理結果として生成された各クラスタについて、当該クラスタに属する指定特許文書データの件数を計数し、クラスタを示す情報とクラスタに属する指定特許文書データと件数を対応づけたクラスタ情報１４０(図３(ａ))を生成し、記憶部２に格納する (ステップＳ５１２)。【０１９９】
図１０に戻り、課題語抽出部１０７は、文書別品詞情報(2)テーブル１２０とクラスタ情報１４０とに基づいて、ステップＳ１６において生成された各クラスタを示す課題語を抽出する課題語抽出処理を行う(ステップＳ１７)。【０２００】
以下、課題語抽出処理の詳細について図１４を用いて説明する。
図１４において、課題語抽出部１０７は、記憶部２から品詞情報(2)テーブル１２５と文書別品詞情報(2)テーブル１２０とを読み出し(ステップＳ６０１)、品詞情報(2)テーブル１２５から、品詞が第1分類に属する課題語候補対象データを抽出し(ステップＳ６０２)、抽出した各課題語候補対象データを含む文書別品詞情報(2)テーブル１２０を用いて形態素結合処理を行い、結合形態素(2)を生成する(ステップＳ６０３)。【０２０１】
ここで、形態素結合処理を図１５に従って説明する。
図１５のステップＳ３１０において、課題語抽出部１０７は、文書別品詞情報(2)テーブル１２０において、ステップＳ６０１で抽出した各課題語候補対象データと一致する形態素データを含む特許ＩＤに対応する形態素データの識別No.を参照し、その各形態素データの識別No.を読み出す。【０２０２】
課題語抽出部１０７は、ステップＳ３１０で読み出した識別No.に基づき、識別No.が連続する限り、その連続する形態素データを結合して結合形態素(2)を生成する(ステップＳ３１１)。【０２０３】
課題語抽出部１０７は、抽出した全ての課題語候補対象の形態素データについて結合処理が終了したか否か判断し(ステップＳ３１２)、全ての形態素データの結合処理が終了した場合には(ステップＳ３１２:Ｙ)、ステップＳ３１１の形態素結合処理を終了し、終了していない場合には(ステップＳ３１２:Ｎ)、ステップＳ３１１以下の処理を繰り返し行う。【０２０４】
図１４に戻り、課題語抽出部１０７は、記憶部２からクラスタ情報１４０を読み出し(ステップＳ６０４)、上述したステップＳ３１１で生成した各結合形態素(2)について、クラスタ情報１４０の各クラスタに属する特許文書データ群におけるGF・IDF値を算出し、GF・IDF値の降順で順位を導出して結合形態素(2)情報１５０(図３(ｂ))を生成する(ステップＳ６０５)。【０２０５】
続いて、課題語抽出部１０７は、結合形態素(2)情報１５０のクラスタ毎のGF・IDF値１５２を参照し、クラスタ毎にGF・IDF値が上位5位までの各結合形態素(2)を課題語として決定し、課題語抽出リスト１６０(図３(ｃ))を生成して記憶部２に格納する(ステップＳ６０６)。【０２０６】
図１０に戻り、解決語抽出部１０６及び特徴語抽出部１０５は、文書別品詞情報(1)テーブル１１０に基づいて、指定特許文書データ群における解決語及び特徴語を抽出する抽出処理を行う(ステップＳ１８)。【０２０７】
以下、解決語及び特徴語の抽出処理について図１６を用いて説明する。
図１６のステップＳ７０１において、解決語抽出部１０６は、記憶部２から文書別品詞情報(1)テーブル１１０(図２(ａ))を読み出し、文書別品詞情報(1)テーブル１１０の品詞１１４が所定の格助詞の形態素データ毎に前方形態素データを抽出し、抽出した格助詞毎の前方形態素データのうち、品詞が第1分類に属する解決語候補形態素データを抽出する(ステップＳ７０２)。【０２０８】
ここで、例えば、文書別品詞情報(1)テーブル１１０に所定の格助詞「を」が格納されているレコード１１５の場合、この格助詞の前方形態素データは、"磁気""ブラシ""により""トナー"であり、これらの前方形態素データのうち、品詞が第1分類(名詞、未知語、記号、形容詞)に属する"磁気""ブラシ""トナー"が解決語候補形態素データとして抽出される。【０２０９】
ステップＳ７０２に続いて、解決語抽出部１０６は、各解決語候補形態素データについて、指定特許文書データ群におけるGF値を算出し、GF値の降順で順位を導出して解決語候補対象情報１７０(図４(ａ))を生成する(ステップＳ７０３)。【０２１０】
解決語抽出部１０６は、ステップＳ７０３で生成した解決語候補対象情報１７０の順位１７３が所定順位までの形態素を解決語として決定し、解決語リスト１８０(図４(ｂ))を生成する(ステップＳ７０４)。【０２１１】
解決語抽出部１０６は、文書別品詞情報(1)テーブル１１０から、ステップＳ７０２と同様に所定の格助詞毎の前方形態素を抽出し(ステップＳ７０５)、抽出した格助詞毎の前方形態素データについて、文書別品詞情報(1)テーブル１１０において、その格助詞の直前に検出された前方形態素から順に、品詞が第1分類以外の前方形態素データが出現するまで各前方形態素を検出順に結合して結合形態素(1)を生成する前方形態素結合処理を行い、結合形態素(1)情報１９０(図４(ｃ))に結合形態素(1)を格納する。また、解決語抽出部１０６は、各結合形態素(1)に、ステップＳ７０５で抽出した形態素が含まれる場合には、結合形態素(1)情報１９０の形態素１９３に "１"を格納する(ステップＳ７０６)。【０２１２】
ここで、例えば、文書別品詞情報(1)テーブル１１０の品詞１１４に所定の格助詞「を」が格納されているレコード１１５の場合、上述したステップＳ７０２と同様に、格助詞「を」の前方形態素として"磁気""ブラシ""により""トナー"が抽出され、品詞が第1分類に属する前方形態素として"磁気""ブラシ""トナー"が特定される。特定したこれらの前方形態素の文書別品詞情報(1)テーブル１１０における識別No.は、"磁気＝１""ブラシ＝２""トナー＝４"であるので、格助詞「を」の直前の前方形態素である"トナー"から順に識別No.の連続する前方形態素を結合すると、"トナー"が結合形態素(1)として生成される。また、結合形態素(1)情報１９０(図４(ｃ))の結合形態素(1)"トナー"の構成形態素情報として、形態素１９３"トナー"に"１"が格納される。【０２１３】
ステップＳ７０６に続いて、解決語抽出部１０６は、ステップＳ７０６で生成した各結合形態素(1)について指定特許文書データ群におけるGF・IDF値を各々算出し、結合形態素(1)情報１９０のGF・IDF値１９２に格納する(ステップＳ７０７)。【０２１４】
特徴語抽出部１０５は、ステップＳ７０６及びステップＳ７０７で生成された結合形態素(1)情報１９０に基づいて、各解決語に対応する特徴語を決定する特徴語決定処理を行う(ステップＳ７０８)。【０２１５】
ここで、特徴語決定処理について図１７を用いて説明する。
図１７のステップＳ７０９において、特徴語抽出部１０５は、結合形態素(1)情報１９０の結合形態素(1)１９１を参照し、形態素１９３の形態素のうち、解決語リスト１８０に格納された解決語と一致する形態素１９３に "１"が格納されている結合形態素(1)を抽出し、解決語別結合形態素(1)情報２１０(図５(ａ))を生成する。【０２１６】
特徴語抽出部１０５は、解決語別結合形態素(1)情報２１０の結合形態素(1)について、結合形態素(1)情報１９０(図４(ｃ))のGF・IDF値１９２を参照し、解決語２１１毎に、GF・IDF値の降順で上位5位までの結合形態素(1)２１２を抽出し(ステップＳ７１０)、抽出した結合形態素(1)２１２を特徴語として決定し、解決語別特徴語抽出情報２２０(図５(ｂ))を生成して記憶部２に格納する（ステップＳ７１１）。【０２１７】
図１１のステップＳ１９において、マップ生成部１０８は、クラスタ情報１４０(図３(ａ))と課題文書ベクトル情報１３０(図２(ｃ))に基づいて、各クラスタの課題語を出力するマトリクスの行を決定する出力順位決定処理を行う。【０２１８】
ここで、クラスタの出力順位決定処理の詳細について図１８を用いて説明する。【０２１９】
図１８のステップＳ８０１において、マップ生成部１０８は、記憶部２からクラスタ情報１４０と課題文書ベクトル情報１３０を読み出す。【０２２０】
マップ生成部１０８は、課題文書ベクトル情報１３０の各特許文書データのTF・IDF値１３３を参照し、クラスタ情報１４０の特許ＩＤ１４２毎の各文書ベクトルの要素として、課題文書ベクトル情報１３０の当該特許ＩＤのTF・IDF値１３３を各々抽出する。続いて、マップ生成部１０８は、抽出したクラスタ毎の文書ベクトル群を用いてクラスタ毎の重心ベクトルを算出する(ステップＳ８０２)。【０２２１】
マップ生成部１０８は、ステップＳ８０２で算出したクラスタ毎の重心ベクトルを用いて、重心ベクトル間の余弦値を算出してクラスタ間の類似度を求め、クラスタ間類似度情報２３０(図５(ｃ))を生成する(ステップＳ８０３)。【０２２２】
続いて、マップ生成部１０８は、クラスタ間類似度情報２３０の類似度の降順でクラスタの組合せを順次抽出する(ステップＳ８０４)。【０２２３】
マップ生成部１０８は、ステップＳ８０４で順次抽出したクラスタの各組み合わせについて、クラスタの出力順位情報を定めた連結リストの生成処理を行う(ステップＳ８０５)。【０２２４】
以下、連結リストの生成処理について図１９を用いて説明する。
図１９のステップＳ３１において、マップ生成部１０８は、ステップＳ８０４で順次抽出されるクラスタの各組合せについて、組合せに含まれる各クラスタ(以下、「要素」と言う。)がいずれも未連結であるか否か判断する。【０２２５】
マップ生成部１０８が、ステップＳ３１においていずれも未連結であると判断した場合(ステップＳ３１:Ｙ)、組合せの各要素を各々基準ノードとして基準連結リストを生成し、各基準連結リストにおいてHEAD又はTAILの一方をノード挿入方向として決定する（ステップＳ３２）。【０２２６】
また、マップ生成部１０８が、ステップＳ３１においていずれも未連結でないと判断した場合(ステップＳ３１:Ｎ)、マップ生成部１０８は、当該組合せのいずれか一方の要素のみが基準連結リストに連結済であるか否か判断する(ステップＳ３３)。【０２２７】
ステップＳ３３において、マップ生成部１０８が肯定的な判断をした場合(ステップＳ３３:Ｙ)、当該組合せの連結済みノードを含む基準連結リストにおけるノード挿入方向に従い、当該組合せの未連結ノードを挿入する(ステップＳ３４)。【０２２８】
また、ステップＳ３３において、マップ生成部１０８が否定的な判断をした場合(ステップＳ３３:Ｎ)、即ち、当該組合せのいずれの要素も連結済である場合には、全てのクラスタを示す全てのノードが基準連結リストに連結済であるか否か判断する(ステップＳ３５)。【０２２９】
マップ生成部１０８が、ステップＳ３５において全てのクラスタの要素が連結済みであると判断した場合(ステップＳ３５:Ｙ)、各基準連結リストのノード数を計数してメモリに格納する(ステップＳ３６)。【０２３０】
マップ生成部１０８は、ステップＳ３２において各基準連結リストを生成した際の基準ノード同士にリンクを張り、各基準連結リストを連結させて連結リストを生成する(ステップＳ３７)。【０２３１】
続いて、マップ生成部１０８は、ステップＳ３７で生成された各連結リストの出力順位を決定する連結リスト順位決定処理を行う（ステップＳ３８）。【０２３２】
以下、連結リスト順位決定処理の詳細について、図２０を用いて説明する。【０２３３】
図２０のステップＳ４１において、マップ生成部１０８は、図１９のステップＳ３６で計数した各基準連結リストのノード数をメモリから読み出し、各連結リストにおいて、各連結リストを構成する基準連結リストのノード数が小さい方の基準連結リストを特定する(ステップＳ４２)。【０２３４】
マップ生成部１０８は、ステップＳ４２で特定した基準連結リストのノード挿入方向がTAILか否か判断し(ステップＳ４３)、TAIL側であると判断した場合には(ステップＳ４３:Ｙ)、当該基準連結リストを含む連結リストのHEADポインタを当該連結リストの末尾ノードに付け、リンクを張り替える(ステップＳ４４)。【０２３５】
また、マップ生成部１０８は、ステップＳ４３において、TAIL側でないと判断した場合(ステップＳ４３:Ｎ)、即ち、ステップＳ４２で特定した基準連結リストのノード挿入方向がHEADである場合には、当該基準連結リストの先頭ノードにHEADポインタを付け、リンクを張り替える(ステップＳ４５)。【０２３６】
続いて、マップ生成部１０８は、各連結リストの基準ノード間の類似度が大きい順に、各連結リストの先頭ノードから順に連結し、全連結リストを連結後の各リンク情報で示されるノードの順序を、各ノードが示す各クラスタの課題語の出力順序として決定する(ステップＳ４６)。【０２３７】
図１１に戻り、マップ生成部１０８は、ステップＳ１９に続いて、解決語リスト１８０(図４(ｂ))とクラスタ情報１４０(図３(ａ))とに基づいて、各解決語をマトリクスの列に出力する出力順位決定処理を行う(ステップＳ２０)。【０２３８】
以下、解決語の出力順位決定処理について図２１を用いて説明する。【０２３９】
図２１のステップＳ９０１において、マップ生成部１０８は、記憶部２から解決語リスト１８０とクラスタ情報１４０を読み出し、クラスタ情報１４０の特許ＩＤ１４２と解決語リスト１８０の解決語を参照し、クラスタ毎の特許文書データ群における各解決語のGF値を算出して、マトリクス要素テーブル２４０(図６(ａ))を生成する(ステップＳ９０２)。【０２４０】
マップ生成部１０８は、ステップＳ９０２で生成したマトリクス要素テーブル２４０の各GF値を要素とする解決語毎のベクトルを生成し（ステップＳ９０３）、生成した各文書ベクトル間の内積値を算出して各解決語間の類似度を求め、解決語間類似度情報２５０(図６(ｂ))を生成する(ステップＳ９０４)。【０２４１】
続いて、マップ生成部１０８は、ステップＳ９０４で生成した解決語間類似度情報２５０の類似度の降順で解決語の組合せを順次抽出し(ステップＳ９０５)、ステップＳ９０５で順次抽出した解決語の各組み合わせについて、解決語の出力順位情報を定めた連結リストの生成処理を行う(ステップＳ９０６)。【０２４２】
尚、解決語についての連結リストの生成処理は上述したステップＳ８０５と同様であるため説明を省略する。【０２４３】
マップ生成部１０８は、ステップＳ９０６で生成された連結リストのリンク情報で示される各ノードの順を、各ノードで示される解決語の出力順位情報として決定する(ステップＳ９０７)。【０２４４】
図１１に戻り、マップ生成部１０８は、ステップＳ２０に続いて、解決語別特徴語抽出情報２２０(図５(ｂ))と、課題語抽出リスト１６０(図３(ｃ))と、クラスタ情報１４０(図３(ａ))と、クラスタ及び解決語の出力順位情報と、マトリクス要素テーブル２４０(図６(ａ))とに基づき、課題・解決マトリクスを生成して出力する課題・解決マトリクス出力処理を行う(ステップＳ２１)。【０２４５】
以下、課題・解決マトリクス出力処理について図２２を用いて説明する。【０２４６】
出力制御部１０９は、記憶部２からクラスタ情報１４０と、解決語別課題語抽出リスト１６０と、クラスタの出力順位情報を読み出し(ステップＳ２１１)、クラスタの出力順位情報に従い、クラスタを示す課題語を出力するマトリクス上の所定領域の各行に、クラスタを示す課題語のデータを出力する(ステップＳ２１２)。【０２４７】
続いて出力制御部１０９は、解決語別特徴語抽出情報２２０と、解決語の出力順位情報とを記憶部２から読み出し(ステップＳ２１３)、解決語の出力順位情報に従い、各解決語と各解決語に対応する特徴語を出力するマトリクス上の所定領域の各列に、各解決語と特徴語のデータを各々出力する(ステップＳ２１４)。【０２４８】
ステップＳ２１４に続いて、出力制御部１０９は、記憶部２からマトリクス要素テーブル２４０を読み出し(ステップＳ２１５)、上記マトリクス上の各セルを構成する各行及び各列が示すクラスタと解決語の組合せのGF値を、マトリクス要素テーブル２４０から読み出して各セルに出力する（ステップＳ２１６）。【０２４９】
ここで、出力制御部１０９が、上記ステップＳ２１３〜ステップＳ２１６の各処理を行って出力した課題・解決マトリクスの出力例を図９に示す。【０２５０】
同図に示す課題・解決マトリクス２６０において、上述の課題語抽出リスト１６０の各クラスタ１６１と課題語１６２の各データを出力する所定領域は同図の破線矩形２６２で示される部分であり、矩形２６２の各行にクラスタを示す情報２６５とクラスタ２６５に対応する課題語２６６とを出力する。上述の解決語別特徴語抽出情報２２０の解決語２２１と特徴語２２２の各データを出力する所定領域は同図の破線矩形２６１で示される部分であり、矩形２６１の各列に解決語２６４と特徴語２６３とを出力する。また、上述のマトリクス要素テーブル２４０のGF値２４２の各データは、各データに対応するクラスタ２４２と解決語２４１に一致するマトリクス２６０上の行及び列が示す各セルに出力される。【０２５１】
＜考察＞
上述した本実施の形態における課題・解決マトリクスでは、上述した連結リストで示されるクラスタ及び解決語の出力順位情報において、連結リストに含まれる２つの基準連結リストのうちノード数が少ない方の基準連結リストの末尾又は先頭ノードが、マトリクス２６０の上又は左に配置される。これは、マトリクスの要素である解決語のクラスタにおけるGF値が大きいものほど、マトリクスのセル領域のうち左上側の各セルに出力させるためである。【０２５２】
例えば、GF値に応じて各セルの色を変えて表示させた場合には、ユーザはマトリクスの各セルの色によって、指定特許文書データ群の解決語や特徴語が指定特許文書データ群のどの類似特許文書データ群で頻繁に用いられているか一目で確認することができる。逆に、指定特許文書データ群においてあまり頻繁に用いられていない解決語や特徴語も一見して確認することができるので、その解決語や特徴語が指定特許文書データ群において特徴的なものであるかどうかを容易に判断することができる。【０２５３】
［実施の形態２］【０２５４】
＜概要＞
上述した実施の形態１は、ある技術分野に属する特許文書データ群が有する各課題情報に基づいてクラスタ分類し、クラスタ毎の特許文書データ群の特徴をマトリクスで表わすことにより、当該技術分野において類似する特許文書データ群毎の主要な技術や特徴的な技術をユーザに容易に理解させることができるものである。【０２５５】
本発明に係る情報処理装置は、上述した実施の形態１に加えて、各特許文書データについての技術的な特徴をユーザに容易に理解させると同時に、他の特許文書データとの間において特徴を容易に比較しうるものである。【０２５６】
本実施の形態では、上述した実施の形態１で示した課題・解決マトリクスにおいて、ユーザからあるクラスタの指定を受付け、そのクラスタに属する特許文書データ毎の特徴語を抽出して、そのクラスタにおける各特許文書データの技術的特徴の指向性をユーザが容易に把握できるように出力する。【０２５７】
＜構成＞
本実施の形態に係る情報処理装置は、上記実施の形態１に係る情報処理装置を用いるものとし、以下、実施の形態１で説明した各構成の機能と異なる部分について説明する。【０２５８】
尚、本実施の形態では、実施の形態１で生成したクラスタ情報１４０(図３(ａ))及び文書別品詞情報(1)テーブル１１０(図２(ａ))が記憶部２に記憶されているものとする。【０２５９】
入力受付部１０１は、入力部３を介して、上述の課題・解決マトリクス上のクラスタを指定し、当該クラスタに属する各特許文書データの特徴を分析する個別特徴分析指示をユーザから受付け、個別特徴分析指示に係るクラスタを示す情報(以下、「分析対象クラスタ情報」と言う。)と、個別特徴分析指示を受付けた旨を示す指示受付情報をデータ取得部１０２に送出する機能を有する。【０２６０】
データ取得部１０２は、入力受付部１０１から分析対象クラスタ情報と指示受付情報を受付け、上述したクラスタ情報１４０(図３(ａ))の特許ＩＤ１４２を参照し、分析対象クラスタ情報で示されるクラスタの各特許文書データを記憶部２から取得する機能を有する。【０２６１】
形態素解析部１０３は、データ取得部１０２が取得した特許ＩＤが示す各特許文書データの各特許請求の範囲データについて、上述の分析対象抽出処理を行って形態素解析処理を施し、特許文書データ毎の文書別品詞情報テーブルを生成する機能を有する。【０２６２】
本実施の形態では、上述したように、実施の形態１で生成した文書別品詞情報(1)テーブル１１０を用いるので、形態素解析部１０３は、文書別品詞情報(1)テーブル１１０からデータ取得部１０３により受付けた各特許ＩＤに対応する品詞情報(1)を抽出するものとする。また、抽出した品詞情報(1)は、以下「文書別品詞情報」と称し、後述する文書別品詞情報テーブルとして記憶部２に記憶するものとする。【０２６３】
特徴語抽出部１０５は、形態素解析部１０３が生成した文書別品詞情報テーブルを参照し、実施の形態１と同様、格助詞毎の前方形態素のうちの品詞が第1分類に属する各前方形態素(以下、「第1分類前方形態素」と言う。)について、上述した前方形態素結合処理を施して結合形態素を生成する。本実施の形態において、前方形態素結合処理を施して生成された結合形態素を、以下「特徴語１」と称する。【０２６４】
特徴語抽出部１０５は、更に、形態素解析部１０３が抽出した文書別品詞情報において、実施の形態１と同様、品詞が所定の格助詞"を"及び"が"の形態素毎に、当該格助詞より後に検出された形態素(以下、「後方形態素」と言う。)のうち、他の格助詞との間に検出された後方形態素(以下、「格助詞毎の後方形態素」と言う。)について、当該格助詞の直後に検出された後方形態素から、第１分類の品詞に動詞を加えた品詞(以下、「第２分類」と言う。)以外の後方形態素が検出されるまでの連続する各後方形態素(以下、「第2分類後方形態素」と言う。)を検出順に結合させる後方形態素結合処理を行い、格助詞毎の結合形態素を生成する機能を有する。本実施の形態において、上記後方形態素結合処理を施して生成される結合形態素を、以下「特徴語２」と称する。【０２６５】
また、特徴語抽出部１０５は、各特許文書データの特徴語１と特徴語１を構成する前方形態素、特徴語２と特徴語２を構成する後方形態素等を対応付けた文書別特徴語抽出リストを生成する文書別特徴語抽出リスト生成処理を行う機能と、特許文書データ群の第1分類前方形態素について各特許文書データにおけるTF値を算出する機能と、上記文書別特徴語抽出リストの特許文書データ毎の各前方形態素について、特許文書データ群におけるGF値を算出し、GF値の降順で各前方形態素のGF順位を定める機能を有する。【０２６６】
マップ生成部１０８は、特徴語生成部１０５によって算出された特許文書データ毎の各TF値を要素とする文書ベクトルを生成し、各文書ベクトル間の内積値を算出して特許文書データ間の類似度を求める機能と、算出した特許文書データ間の内積値の降順で特許文書データの組合せを順次抽出して、各特許文書データに係る各出力情報の表示部４における出力領域上の出力位置を示す出力順位を決定する順位決定処理を行う機能とを有する。【０２６７】
尚、本実施の形態において、上記特許文書データに係る出力情報とは、各特許文書データに含まれる出願人情報、出願番号、発明の名称等の書誌的情報と、当該特許文書データの特徴語１及び特徴語２(以下、「特徴語情報」と言う。)である。【０２６８】
また、上記順位決定処理は、上述した実施の形態１の順位決定処理と同様の方法により行うものとする。【０２６９】
マップ生成部１０８は、各特許文書データの各出力領域において、当該特許文書データの特徴語情報の出力領域(以下、「特徴語出力領域」と言う。)における各特徴語情報の出力位置を決定する特徴語出力位置決定処理を行う機能と、上記順位決定処理によって決定された各特許文書データの出力順位と当該特許文書データにおける特徴語情報の出力位置とを示す文書別出力順位情報を生成する機能を有する。【０２７０】
出力制御部１０９は、マップ生成部１０８から受付けた出力順位情報に基づいて、特許文書データの書誌的情報と特徴語情報のデータ及び画像を表示部４の出力領域に送出する機能を有する。【０２７１】
＜データ＞
以下、本実施の形態に係る情報処理装置１で用いるデータについて説明する。【０２７２】
図２３は、形態素解析部１０３が生成する文書別品詞情報テーブルの構成及びデータ例を示している。【０２７３】
同図の文書別品詞情報テーブル３０は、特徴語抽出部１０５が特徴語情報を生成する際に用いられるものであり、特許ＩＤ３１、識別ＩＤ３２、形態素３３、及び品詞３４を対応付けて記憶している。【０２７４】
文書別品詞情報テーブル３０の構成は、上述の実施の形態１で説明した文書別品詞情報(1)テーブル１１０と同様であるため説明を省略する。【０２７５】
図２４は、特徴語抽出部１０５が生成する文書別特徴語抽出リストの構成及びデータ例を示している。【０２７６】
同図の文書別特徴語抽出リスト４０は、特許ＩＤ４１、出願番号４２、識別ＩＤ４３、前方形態素４４、特徴語１(４５)、後方形態素４６、及び特徴語２(４７)を対応付けて記憶している。【０２７７】
ここで、特許ＩＤ４１は、個別特徴分析指示に係る分析対象クラスタ情報が示す特許文書データの特許ＩＤを示しており、出願番号４２は、特許ＩＤ４１が示す各特許文書データに含まれる出願番号を示し、識別ＩＤ４３は、特許ＩＤ４１が示す特許文書データの文書別品詞情報テーブル３０における所定の格助詞の識別ＩＤを示している。【０２７８】
前方形態素４４は、識別ＩＤ４１で示される格助詞について特徴語１を生成する際に用いた第1分類前方形態素を示しており、特徴語１(４５)は、前方形態素４４で示される各前方形態素を結合して生成された結合形態素を示している。また、後方形態素４６は、識別ＩＤ４１で示される格助詞について特徴語２を生成する際に用いた第2分類後方形態素を示しており、特徴語２(４７)は、後方形態素４６で示される各後方形態素を結合して生成された結合形態素を示している。【０２７９】
図２５(ａ)は、文書別TF値テーブルの構成及びデータ例を示しており、特徴語抽出部１０５が全特許文書データの特徴語１及び特徴語２を構成する各前方形態素について各特許文書データにおけるTF値を算出した結果を示している。【０２８０】
同図の文書別TF値テーブル５０は、マップ生成部１０８が各特許文書データに係る出力情報の出力位置を決定する際に用いられ、前方形態素５１及び特許ＩＤ５２を対応付けて記憶している。【０２８１】
ここで、前方形態素５１は、文書別特徴語抽出リスト４０の前方形態素４４に格納されている全ての前方形態素を示しており、特許ＩＤ５２は、個別特徴分析対象の各特許ＩＤの各特許文書データにおける各前方形態素のTF値を示している。【０２８２】
図２５(ｂ)は、文書別GF値テーブルの構成及びデータ例を示しており、特徴語抽出部１０５が特許文書データ毎の各前方形態素について個別特徴分析対象の特許文書データ群におけるGF値を算出した結果を示している。【０２８３】
同図の文書別GF値テーブル６０は、特許ＩＤ６１、前方形態素６２、GF値６３及びGF順位６４を対応付けて記憶している。【０２８４】
ここで、特許ＩＤ６１は、個別特徴分析対象の各特許文書データの特許ＩＤを示しており、前方形態素６２は、特許ＩＤ６１の特許文書データの前方形態素を示している。また、GF値６３は、特許ＩＤ６１に対応する各前方形態素６２の個別特徴分析対象の特許文書データ群におけるGF値を示しており、GF順位６４は、特許ＩＤ６１毎の各GF値６３を降順に並べた場合の順位を示している。【０２８５】
図２５(ｃ)は、文書別出力順位情報の構成及びデータ例を示しており、マップ生成部１０８によって決定された個別特徴分析対象の各特許文書データに係る出力情報と特徴語情報の出力位置を示している。【０２８６】
出力順位情報７０は、特許ＩＤ７１、文書出力順位７２、特徴語１(７３)、前方形態素７４、及び特徴語出力順位７５を対応付けて記憶している。【０２８７】
ここで、特許ＩＤ７１は、個別特徴分析対象の各特許文書データの特許ＩＤを示しており、文書出力順位７２は、各特許ＩＤの特許文書データに係る出力情報の各出力位置を示している。尚、文書出力順位で示される各順位と各出力位置は各々対応しているものとする。【０２８８】
また、特徴語１(７３)は、特許ＩＤ７１で示される特許文書データ毎に生成された特徴語１を示しており、前方形態素７４は、特徴語１(７３)を構成する前方形態素の一つであり、特徴語１の出力順位決定の際に基準となった前方形態素を示している。特徴語出力順位７５は、前方形態素７４の各前方形態素の文書別GF値テーブル６０におけるGF順位６４を示しており、特徴語出力順位で示される各順位と各特許文書データの特徴語出力領域における各特徴語出力位置は対応しているものとする。【０２８９】
＜動作＞
次に、本実施の形態に係る情報処理装置１の動作について説明する。【０２９０】
図２７は、本実施の形態に係る情報処理装置の動作フローを示しており、同図に従って動作説明を行う。【０２９１】
同図のステップＳ１１０において、情報処理装置１は、特徴語抽出処理を行う。【０２９２】
以下、特徴語抽出処理の詳細について図２８を用いて説明する。【０２９３】
入力受付部１０１は、ユーザから入力部３を介して個別特徴分析対象となる特許文書データ群を示す分析対象クラスタ情報の入力を受付け、分析対象クラスタ情報と指示受付情報とをデータ取得部１０２に送出する(ステップＳ１１１)。【０２９４】
データ取得部１０２は、ステップＳ１１１において入力受付部１０１が送出した分析対象クラスタ情報を受付けると、記憶部２からクラスタ情報１４０を読み出し、分析対象クラスタ情報が示すクラスタの特許ＩＤ１４２を読み出し、読み出した特許ＩＤの特許文書データを記憶部２から取得し、読み出した特許ＩＤ１４２を形態素解析部１０３に送出する(ステップＳ１１２)。【０２９５】
形態素解析部１０３は、データ取得部１０２から指示受付情報と特許ＩＤ１４２とを受付けると、記憶部２から文書別品詞情報(1)テーブル１１０を読み出し、文書別品詞情報(1)テーブル１１０から特許ＩＤ１４２に対応する品詞情報(1)を抽出し(ステップＳ１１２)、文書別品詞情報テーブル３０(図２３)を生成する(ステップＳ１１３)。【０２９６】
特徴語抽出部１０５は、記憶部２から文書別品詞情報テーブル３０を読み出し、文書別品詞情報テーブル３０の特許ＩＤ３１毎に、品詞３４が所定の格助詞である形態素毎の前方形態素及び後方形態素を抽出する(ステップＳ１１４)。【０２９７】
続いて、特徴語抽出部１０５は、ステップＳ１１４で抽出した各特許ＩＤの格助詞毎の前方形態素及び後方形態素の各々について、前方形態素結合処理及び後方形態素結合処理を行って特許ＩＤ毎の特徴語１及び特徴語２を生成し(ステップＳ１１５)、特許ＩＤ毎に生成した特徴語１及び特徴語２と、特徴語１及び特徴語２の各々を構成する前方形態素及び後方形態素を対応付けて文書別特徴語抽出リスト４０(図２４)を生成する(ステップＳ１１６)。【０２９８】
ここで、文書別品詞情報テーブル３０の特許ＩＤ"特許２"の識別ＩＤ"３０"の格助詞"を"を例に、ステップＳ１１４及びステップＳ１１５の処理について説明する。【０２９９】
特徴語抽出部１０５は、文書別品詞情報テーブル３０において、所定の格助詞"を"に該当する識別ＩＤ"３０"に着目する。【０３００】
特徴語抽出部１０５は、識別ＩＤ"３０"〜"１８"の間にある識別ＩＤ"３０"の各前方形態素を抽出し(ステップＳ１１４)、識別ＩＤ"３０"の直前の識別ＩＤ"２９"の前方形態素から順に、品詞３４が第1分類以外の品詞"助詞"の形態素、同図の識別ＩＤ"２６"、形態素"の"が出現するまでの各前方形態素、"トナー""残り""現像"を識別ＩＤ順に結合し、識別ＩＤ"３０"の特徴語１として"現像残りトナー"を生成する(ステップＳ１１５)。【０３０１】
また、特徴語抽出部１０５は、識別ＩＤ"３０"から"３４"の間にある識別ＩＤ"３０"の各後方形態素を抽出し(ステップＳ１１４)、識別ＩＤ"３０"の直後の識別ＩＤ"３１"の後方形態素から順に、品詞３４が第2分類以外の形態素が出現するまでの後方形態素、"剥ぎ""取る""こと"を識別ＩＤ順に結合し、識別ＩＤ"３０"の特徴語２として"剥ぎ取ること"を生成する(ステップＳ１１５)。【０３０２】
図２７に戻り、ステップＳ１２０以下の処理について説明する。【０３０３】
ステップＳ１１０に続いて、マップ生成部１０８は、記憶部２から文書別特徴語抽出リスト４０を読み出し、特許文書データの出力位置を決定する出力順位決定処理を行う(ステップＳ１２０)。【０３０４】
以下、特許文書データの出力順位決定処理について、図２９を用いて説明する。【０３０５】
同図のステップＳ１２１において、マップ生成部１０８は、文書別特徴語抽出リスト４０の前方形態素４４の全ての前方形態素を抽出し、個別特徴分析対象の各特許文書データにおけるTF値を算出し、文書別TF値テーブル５０(図２５(ａ))を生成する。【０３０６】
続いて、マップ生成部１０８は、文書別TF値テーブル５０の特許ＩＤ毎の各TF値を要素とする特許ＩＤ毎の文書ベクトルを生成し(ステップＳ１２２)、各文書ベクトル間の内積値を算出する（ステップＳ１２３）。【０３０７】
マップ生成部１０８は、ステップＳ１２３で算出した内積値の降順で特許ＩＤの組合せを順次抽出し(ステップＳ１２４)、特許文書データの出力順位情報を生成するための連結リスト生成処理を行う(ステップＳ１２５)。【０３０８】
尚、連結リスト生成処理の詳細説明については、上述の実施の形態１と同様であるため、ここでは説明を省略する。【０３０９】
マップ生成部１０８は、ステップＳ１２５で生成した連結リストのリンク情報が示すノードの順を各特許ＩＤが示す特許文書データの出力順位として決定し、文書別出力順位情報７０(図２５(ｃ))の各特許ＩＤ７１に対応する文書出力順位７２に決定した順位を格納する(ステップＳ１２６)。【０３１０】
図２７に戻り、マップ生成部１０８は、ステップＳ１２０に続いて、各特許文書データの特徴語情報の出力領域における出力位置を定める出力順位決定処理を行う(ステップＳ１３０)。【０３１１】
以下、特徴語情報の出力順位決定処理の詳細について、図３０を用いて説明する。【０３１２】
マップ生成部１０８は、記憶部２から文書別特徴語抽出リスト４０(図２４)を読み出し、特許ＩＤ４１の特許ＩＤ毎の各前方形態素４４について、個別特徴分析対象の特許文書データ群におけるGF値を算出し(ステップＳ１３１)、算出したGF値の降順で、特許ＩＤ毎の前方形態素４４のGF順位を決定し、文書別GF値テーブル６０を生成する（ステップＳ１３２）。【０３１３】
続いて、マップ生成部１０８は、文書別特徴語抽出リスト４０の前方形態素４４を参照し(ステップＳ１３３) 、特徴語１(４５)毎に、その特徴語１が複数の前方形態素で構成されているか否か判断する(ステップＳ１３４)。【０３１４】
マップ生成部１０８は、ステップＳ１３５において、特徴語１が複数の前方形態素で構成されていると判断した場合(ステップＳ１３４:Ｙ)、文書別特徴語抽出リスト４０の各特徴語１(４５)の前方形態素４４のうち、文書別GF値テーブル６０において、その特徴語１の前方形態素のGF順位６４が最上位の前方形態素とその順位を特定し、特定した前方形態素と順位とを、文書別出力順位情報７０のその特徴語１に対応する前方形態素７４と特徴語出力順位７５に設定する(ステップＳ１３５)。【０３１５】
また、マップ生成部１０８は、ステップＳ１３４において、特徴語１が複数の前方形態素で構成されていないと判断した場合(ステップＳ１３４:Ｎ)、即ち、特徴語１が一つの前方形態素で構成されている場合には、文書別GF値テーブル６０において、その特徴語１と一致する前方形態素６２とその前方形態素のGF順位６４とを、文書別出力順位情報７０のその特徴語１に対応する前方形態素７４と特徴語出力順位７５に設定する (ステップＳ１３６)。【０３１６】
図２７に戻り、ステップＳ１３０に続いて出力制御部１０９は、文書別出力順位情報７０に基づいて、個別特徴分析対象の特許文書データ群の各出力情報を表した特徴語マップの出力処理を行う(ステップＳ１４０)。【０３１７】
以下、特徴語マップ出力処理の詳細について、図３１を用いて説明する。【０３１８】
出力制御部１０９は、記憶部２から文書別出力順位情報７０(図２５(ｃ))を読み出し、データ取得部１０２が図２８のステップＳ１１２で取得した個別特徴分析対象の特許文書データの各書誌的情報を読み出す(ステップＳ１４１)。【０３１９】
続いて、出力制御部１０９は、文書別出力順位情報７０の文書出力順位７２を参照し、文書出力順位の各々に対応する特許文書データ別の出力領域に、各特許文書データの書誌的情報のデータを出力する指示を表示部４に送出する(ステップＳ１４２)。【０３２０】
出力制御部１０９は、文書別出力順位情報７０の特徴語出力順位７５を参照し、各特許文書データの特徴語情報出力領域において、特徴語出力順位の各々に対応する出力位置に当該特許文書データの特徴語１を出力する指示を表示部４に送出する (ステップＳ１４３)。【０３２１】
ステップＳ１４３に続いて、出力制御部１０９は、文書別特徴語抽出リスト４０(図２４)を読み出し、ステップＳ１４３において出力指示を行った各特許文書データの各特徴語１に対応する各特徴語２を、ステップＳ１４３で指示した各特徴語１の出力位置と対応する出力位置に出力する指示を表示部４に送出する(ステップＳ１４４)。【０３２２】
ここで、表示部４が出力制御部１０９から上述した出力指示を受付けて表示した特徴語マップの出力例を図２６に示す。【０３２３】
同図の特徴語マップ８０において、破線矩形８１ａ〜８１ｃが示す各出力領域(以下、「出力領域８１ａ、８１ｂ、８１ｃ」と言う。)は、特許文書データ毎の出力領域を各々示している。これらの各出力領域は、特許文書データの出力順位と各々対応しており、本実施の形態では、上の出力領域から順に出力順位が高い特許文書データの出力情報が表示される。【０３２４】
次に、出力領域８１ａ、８１ｂ、８１ｃにおける書誌的情報、及び特徴語情報の出力位置について、出力領域８１ａを例に説明する。【０３２５】
矩形８２で及び矩形８４で示される各出力領域(以下、「出力領域８２」「出力領域８４」と言う。)は、出力領域８１ａに出力する特許文書データの書誌的情報が出力される領域を示しており、出力領域８２は、当該特許文書データの出願番号と発明の名称の各データを上下に表示し、出力領域８４は、当該特許文書データの出願人のデータを表示する。また、各矩形８３で示される出力領域(以下、「出力領域８３」と言う。)は、当該特許文書データの特徴語情報出力領域を示しており、各出力領域８３と特徴語出力順位とが対応している。【０３２６】
本実施の形態では、特徴語出力領域の左側から順に特徴語出力順位の高い、即ち、GF値の高い前方形態素で構成された特徴語情報が表示される。【０３２７】
例えば、出力領域８１ａに出力されている特許文書データは、文書別出力順位情報７０の特許ＩＤ"特許１"のデータを示しており、"特許１"の特徴語１のうち、特徴語出力順位が最も高い"現像"が特徴語出力領域の左端の出力領域８３の上段８５に表示され、下段８６に特徴語１"現像"に対応する特徴語２"行う"が表示される。特徴語出力順位が下がるほど順に右端の出力領域に、特徴語１及び特徴語２が表示される。【０３２８】
尚、文書別出力順位情報７０の特許ＩＤ毎の特徴語出力順位が同順位である特徴語１及び特徴語２を出力する場合、同図の各矩形８７に示すように、特徴語１と特徴語２の各組み合わせを縦に並べて表示する。【０３２９】
＜考察＞
上述した特徴語マップ８０は、技術的関連性が高い特許文書データの集合単位に、各特許文書データの特徴語を表示するので、ある技術分野に属する特許文書データ群の中でも、より関連性の高い特許文書データ群毎の技術的特徴をユーザに示すことができる。【０３３０】
また、各特許文書データの特徴語１及び特徴語２は、各特許文書データの特徴語出力領域において、特徴語１を構成する形態素データのGF順位に応じて出力されるので、ユーザは、各特徴語出力領域において序列化された特徴語１及び特徴語２が、個別分析対象の特許文書データ群において一般的に用いられているものか、又は独創的に用いられているものか類推することができる。【０３３１】
[実施の形態３]
＜概要＞
本実施の形態に係る情報処理装置は、分析対象となる企業等における技術資産を可視化するものである。具体的には、本実施の形態における技術資産は、当該企業の特許文書データ群に含まれる発明を構成する技術要素と、各技術要素によって構成される発明の対象である製品等であり、本実施の形態では、特許文書データ群に含まれる発明を構成する技術要素を示す第１特徴語(以下、「技術要素対象語」と言う。)と、各特許文書データの発明の対象を表す第３特徴語(以下、「製品群対象語」と言う。)を抽出し、特許文書データ群の発明に潜在する技術因子を表す技術要素キーワードを第１特徴語を用いて表し、特許文書データ群の製品等を表す製品群キーワードを第３特徴語を用いて表す。また、特許文書データ群における各製品等にどのような技術因子が関係しているか等、技術要素キーワードと製品群キーワードとの関係を示す関係情報を出力する。
以下、本実施の形態における情報処理装置の詳細について説明する。【０３３２】
＜構成＞
本実施の形態に係る情報処理装置の機能構成を説明する。
図３２は、本実施の形態に係る情報処理装置の機能構成図を示している。
以下、同図に従って情報処理装置１００の各部について説明するが、同図において上述した実施の形態１及び実施の形態２と同じ符号を付した構成については実施の形態１及び実施の形態２と同様であるため説明を省略する。【０３３３】
情報処理装置１００は、記憶部２、入力部３、表示部４及び制御部１１０を含んで構成されており、制御部１１０は、入力受付部１０１、データ取得部１０２、形態素解析部１１１、特徴語抽出部１１２、因子分析部１１３、因子特定部１１４、クラスタ特定部１１５、キーワード生成部１１６、及び出力制御部１１７を含む。【０３３４】
制御部１１０は、ＣＰＵとＲＯＭやＲＡＭ等のメモリで実現され、ＲＯＭに格納されたプログラムをＣＰＵが読み出して実行することにより情報処理装置１００の各部を制御する機能を有する。【０３３５】
以下、制御部１１０の各部について説明する。
形態素解析部１１１は、データ取得部１０２から分析対象の特許文書データ群を受付け、特許文書データ群の各特許文書データにおける特許請求の範囲データの各請求項データの記載形式が所定形式か否かに応じて、各請求項データの所定部分、又は全請求項データ及び当該特許文書データの発明の名称として記載された発明の名称データから形態素を検出し、検出した形態素に品詞を対応づけた出願番号別品詞情報を生成して記憶する機能を有する。【０３３６】
ここで、上記所定部分は、各特許文書データの特許請求の範囲データにおける各請求項データ中の第１所定部分(以下、「技術要素対象部分」と言う。)と、当該特許請求の範囲データの請求項１として記載された第1請求項データ中の第２所定部分(以下、「製品群対象部分」と言う。)とを含む。【０３３７】
形態素解析部１１１は、各特許文書データにおける各請求項データが所定形式で記載されている場合には上記技術要素対象部分の文字列(以下、「技術要素対象データ」と言う。)と上記製品群対象部分の文字列(以下、「製品群対象データ」と言う。)について形態素解析を行い、各々の形態素解析処理により第1形態素、第2形態素を検出する。また、特許文書データの各請求項データが所定形式でない場合には、当該特許文書データの各請求項データと発明の名称データについて各々形態素解析を行い、第1形態素、第2形態素を検出する。【０３３８】
尚、上記所定形式は、例えば、「〜において、・・・することを特徴とする＊＊＊。」等のジェプソンタイプの記載形式である。形態素解析部１１１は、 各請求項データについて、"において、"(以下、「第1文字列」と言う。)と、 "ことを特徴とする"(以下、「第2文字列」と言う。) が含まれているか判断し、技術要素対象部分は第1文字列と第2文字列の間にある"・・・すること"の部分であり、製品群対象部分は第1請求項の第2文字列以降に記載された"＊＊＊"の部分である。【０３３９】
特徴語解析部１１１は、形態素解析部１１１が生成した出願番号別品詞情報の各特許文書データの各請求項データについて、上述した実施の形態１と同様、品詞が第1格助詞の第1形態素毎に、当該第1形態素より前に検出された各第1形態素(以下、「第1格助詞毎の前方第1形態素」と言う。)のうち、検出順位が連続する所定品詞の前方第1形態素を結合して技術要素対象語を生成し、生成した各技術要素対象語を示す技術要素対象語情報を因子分析部１１３へ送出する機能を有する。また、特徴語解析部１１１は、上記出願番号別品詞情報の各特許文書データの各請求項データについて、第2形態素の品詞に基づいて第2形態素を結合して文節を順次生成し、当該特許文書データにおける文節生成順位が最後の文節から順に、文節生成順位が連続する第2格助詞を含む文節を結合して製品群対象語を生成し、生成した製品群対象語と当該製品群対象語に対応する特許文書データの出願番号とを示す製品群対象語情報をクラスタ特定部１１５へ送出する機能を有する。【０３４０】
尚、本実施の形態における第1格助詞は、"の"及び"が"であり、第2格助詞は"の"であり、所定品詞は、"名詞""未知語"であるものとする。また、特許文書データ毎に生成した各文節には当該特許文書データにおける生成順位を対応づけて記憶するものとする。【０３４１】
次に、因子分析部１１３について説明する。
因子分析部１１３は、特許文書データテーブルと出願番号別品詞情報と技術要素対象語情報を読み出し、各分析対象特許文書データの全請求項データにおける各技術要素対象語のTF(Term Frequency)値を導出し、各TF値を当該特許文書データの全TF値合計で除算した各値を成分とする各技術要素対象語の文書ベクトル情報を生成する機能を有する。また、因子分析部１１３は、各技術要素対象語を観測変数として、各技術要素対象語の文書ベクトル情報を用いて下記の因子分析を行う機能を有する。尚、本実施の形態における因子分析は、SPSS(登録商標)やR等の統計分析ソフトを用いて行うものとする。【０３４２】
(Ｉ)分析対象特許文書データ群(特許文書データ数Ｉ件)について、各特許文書データの技術要素対象語(ｎ個)を観測変数とし、ｎ個の因子(第１因子〜第ｎ因子)を初期因子として設定する。  
(II)上記設定に基づき、SMC法及び主因子法を用いて各技術要素対象語の上記各因子に対する因子負荷量を算出する。
(III)上記各因子のうち固有値が所定の閾値以上である因子を分析対象特許文書データ群の対象因子(Ｎ個)として抽出する。なお、本実施の形態では固有値が１以上である因子を抽出するものとする。
(IV)対象因子について、バリマックス法を用いて因子軸を回転させて因子負荷行列を求める。
(Ｖ)上記(IV)で算出した各技術要素対象語の因子負荷行列を用いて、各分析対象特許文書データの因子得点を算出する。
また、因子分析部１１３は、更に、対象因子を示す対象因子情報を因子特定部１１３とキーワード生成部１１６へ送出する機能と、上記(IV)(Ｖ)によって算出した因子負荷量と因子得点の各々の算出結果を示す因子負荷量算出結果情報と因子得点算出結果情報とを記憶する機能を有する。【０３４３】
次に、因子特定部１１４の機能について説明する。
因子特定部１１４は、因子分析部１１３から送出された対象因子を示す情報を受付け、因子負荷量の算出結果情報において各技術要素対象語の因子負荷量が第1閾値以上の対象因子を当該技術要素対象語の帰属対象因子として特定し、各技術要素対象語の帰属対象因子を示す技術要素帰属対象因子情報をキーワード生成部１１６へ送出する機能と、因子得点算出結果情報において各分析対象特許文書データの因子得点が第2閾値以上の対象因子を当該分析対象特許文書データの帰属対象因子として特定し、各分析対象特許文書データの帰属対象因子を示す文書帰属対象因子情報を記憶する機能とを有する。尚、本実施の形態において、例えば第1閾値を0.2、第2閾値を1.0として予めＲＯＭに記憶されているものとする。【０３４４】
クラスタ特定部１１５は、特徴語抽出部１１２から製品群対象語情報を受け付け、各製品群対象語について、分析対象特許文書データ群の第1請求項データの製品群対象部分又は発明の名称データにおける製品群対象語のDF値を求める機能と、出願番号別品詞情報の各第2形態素の各製品群対象語におけるTF値と、全製品群対象語における各第2形態素のIDF(Inverse Document Frequency)値とを求め、各第2形態素のTF値とIDF値とを乗算した値を成分とする分析対象特許文書データの文書ベクトルを生成し、各文書ベクトルを示す出願番号別文書ベクトル情報をキーワード生成部１１６へ送出する機能を有する。【０３４５】
また、クラスタ特定部１１５は、各分析対象特許文書データの製品群対象語のうち、所定値以上のDF値を有する製品群対象語の文書ベクトル(以下、「高DF文書ベクトル」と言う。)間の類似度を算出してクラスタを抽出するクラスタリング処理機能と、上記所定値より小さいDF値を有する製品群対象語の文書ベクトル(以下、「低DF文書ベクトル」と言う。)と、上記抽出した各クラスタに属する各文書ベクトルとの類似度を算出し、低DF文書ベクトルと類似度が最も高い文書ベクトルを含むクラスタに当該低DF文書ベクトルを所属させる機能と、各分析対象特許文書データが属するクラスタを示すクラスタ情報を記憶し、クラスタ情報をキーワード生成部１１６へ送出する機能を有する。【０３４６】
尚、本実施の形態における上記類似度は、クラスタ特定部１１５が文書ベクトル間の余弦値を算出することにより求め、クラスタの抽出は、類似度が最大の文書ベクトル同士を一つのグループとして順次クラスタを生成し、クラスタに未所属の文書ベクトルとクラスタ又はクラスタ間の類似度を算出し最長距離法を用いて、未所属の文書ベクトルを各クラスタに含ませることにより行う。【０３４７】
キーワード生成部１１６は、因子分析部１１３から対象因子を示す対象因子情報と因子特定部１１４から各技術要素対象語の帰属対象因子を示す帰属対象因子情報とを受け付け、各技術要素対象語の因子負荷量算出結果情報に基づいて、各対象因子に帰属する技術要素対象語のうち、因子負荷量が第3閾値以上の技術要素対象語を結合することにより技術要素キーワードを生成し、生成した対象因子毎の技術要素キーワード情報を記憶する機能を有する。また、キーワード生成部１１６は、クラスタ特定部１１５からクラスタ情報と出願番号別文書ベクトル情報を受け付ける機能と、クラスタ情報の各クラスタに属する特許文書データの文書ベクトルを用いて、当該クラスタの重心ベクトルを算出し、当該重心ベクトルと当該クラスタに属する各文書ベクトルとの類似度を算出する機能と、当該クラスタにおける類似度の降順で所定順位以上に該当する文書ベクトルを有する分析対象特許文書データの製品群対象語を結合することにより当該クラスタを示す製品群キーワードを生成し、生成したクラスタ毎の製品群キーワード情報を記憶する機能と技術要素キーワード情報と製品群キーワード情報を出力制御部へ送出する機能を有する。尚、本実施の形態において、例えば上記第3閾値を0.2として予めＲＯＭに記憶されているものとする。【０３４８】
出力制御部１１７は、キーワード生成部１１６から技術要素キーワード情報と製品群キーワード情報を受け付け、出願番号別帰属情報と特許文書データ情報に基づいて、各クラスタに属する特許文書データの帰属対象因子毎の件数を計数してクラスタ別因子別件数情報を生成する機能と、各クラスタに属する特許文書データの帰属対象因子毎の評価値合計を算出してクラスタ別因子別評価値情報を生成する機能と、技術要素キーワード情報と製品群キーワード情報に基づいて、クラスタ別因子別件数情報の各件数と、当該件数に対応する技術要素キーワード及び製品群キーワードを対応付けた第1関係情報を表示部４に表示させる機能と、クラスタ別因子別評価値情報の各評価値と、当該評価値に対応する技術要素キーワード及び製品群キーワードを対応付けた第２関係情報を表示部４に表示させる機能とを有する。【０３４９】
ここで、上記第１関係情報と第２関係情報の例を図４６を用いて説明する。
図４６(ａ)は、本実施の形態における第１関係情報の例を示しており、同図の第１関係情報６３０において、製品群キーワード１〜Ｍ(６３２)は製品群キーワード情報の各製品群キーワードを示しており、技術要素キーワード１〜Ｎ(６３１)は、技術要素キーワード情報の各技術要素キーワードを示しており、各製品群キーワードと各技術要素キーワードに対応する各セルは特許文書データ件数を示している。例えば、セル６３３は、製品群キーワード２に帰属する特許文書データであって、技術要素キーワードＮを帰属対象因子とする特許文書データの件数が５件であることを示している。【０３５０】
また、図４６(ｂ)は、本実施の形態における第２関係情報の例を示しており、同図の第２関係情報６４０は、Ｘ軸に技術要素キーワード１〜Ｎ(６３１)、Ｙ軸に製品群キーワード１〜Ｍ(６４２)、Ｚ軸に評価値６４３を設定した３次元グラフである。例えば、同図の円柱６４４は、製品群キーワード１に属する特許文書データであって、技術要素キーワード１を帰属対象因子とする特許文書データの評価値合計の値を示している。【０３５１】
＜データ＞
以下、本実施の形態に係る情報処理装置１００の記憶部２又はメモリに格納されているデータ構造について説明する。【０３５２】
図３３(ａ)は、特許文書データテーブルの構成及びデータ例を示している。
特許文書データテーブル５１０は、本実施の形態の分析対象として入力受付部１０１が受け付けた出願人の特許文書データをデータ取得部１０２が取得する際に読み出される。【０３５３】
同図の特許文書データテーブル５１０は、出願番号５１１と出願人５１２と発明の名称５１３と請求の範囲５１４と評価値５１５とを対応付けて記憶している。【０３５４】
出願番号５１１は、各特許文書データに係る特許出願の出願番号であり、出願人は当該特許出願の出願人名称であり、発明の名称５１３は、当該特許出願の出願明細書中に発明の名称として記載されたデータであり、請求の範囲５１４は、当該特許出願において特許請求の範囲又は請求の範囲として記載されたデータであり、当該特許出願の全請求項のデータが請求項毎に格納されている。また、評価値５１５は、所定の算出方法により予めユーザが設定した当該特許出願に係る発明の評価を示すデータである。【０３５５】
図３３(ｂ)は、出願番号別品詞情報テーブルの構成及びデータ例を示している。
出願番号別品詞情報テーブル５２０は、形態素解析部１１１が分析対象の各特許文書データの特許文書データテーブル５１０の請求の範囲５１４のデータ又は発明の名称５１３のデータについて形態素解析を行った際に生成される。【０３５６】
同図の出願番号別品詞情報テーブル５２０は、出願番号５２１と第1ＩＤ５２２と第1形態素５２３と品詞５２４と第2ＩＤ５２５と第2形態素５２６と品詞５２７とを対応づけて記憶されている。【０３５７】
出願番号５２１は、形態素解析された特許文書データの出願番号であり、第1ＩＤ５２２は、当該特許文書データの請求の範囲５１４の各請求項データにおける技術要素対象部分において検出された形態素の当該請求項データの請求項番号と当該請求項データにおける検出順位を示すデータである。例えば、第１ＩＤ５２２が"１−１"である場合、第１請求項において検出順位が第１番目であることを示している。【０３５８】
また、第1形態素５２３は当該特許文書データの各請求項データの技術要素対象部分から検出された形態素のデータであり、品詞５２４は、第1形態素５２３の各形態素に対応する品詞である。また、第2ＩＤ５２５は、当該特許文書データの請求の範囲５１４の第1請求項データにおける製品群対象部分において検出された形態素の検出順位を示すデータであり、第2形態素５２６は、当該特許文書データの第1請求項データの製品群対象部分から検出された形態素のデータであり、品詞５２７は、第2形態素５２６の各形態素に対応する品詞である。【０３５９】
図３４(ａ)は、技術要素対象語別文書ベクトル情報の構成及びデータ例を示している。
同図の技術要素対象語別文書ベクトル情報５３０は、因子分析部１１３が分析対象の特許文書データ群の因子分析を行う際に、特徴語抽出部１１２により生成された技術要素対象語情報と当該特許文書データ群の全請求項データに基づいて生成される。【０３６０】
技術要素対象語別文書ベクトル情報５３０は、出願番号５３１と各技術要素対象語５３２とを対応づけて記憶している。【０３６１】
出願番号５３１は、因子分析対象となる特許文書データの出願番号であり、技術要素対象語５３２は、特徴語抽出部１１２によって生成された各技術要素対象語について、各特許文書データの全請求項データにおける技術要素対象語の各TF値を特許文書データ毎のTF値合計で除算することにより求めた当該技術要素対象語の文書ベクトルの成分である。【０３６２】
図３４(ｂ)は、出願番号別文書ベクトル情報の構成及びデータ例を示している。
同図の出願番号別文書ベクトル情報５４０は、クラスタ特定部１１５が分析対象の特許文書データ群をクラスタリングする際、特徴語抽出部１１２によって生成された製品群対象語と各特許文書データの第1請求項データ又は発明の名称データに基づいて生成される。【０３６３】
出願番号別文書ベクトル情報５４０は、出願番号５４１と製品群対象語５４２とDF５４３と収納箱等５４４とを対応付けて記憶している。
出願番号５４１は、分析対象の各特許文書データの出願番号であり、製品群対象語５４２は、当該特許文書データにおいて特徴語抽出部１１２によって抽出された製品群対象語であり、DF５４３は、特許文書データ群の第1請求項データの製品群対象部分における各製品群対象語のDF値のデータであり、収納箱等５４４は、各第2形態素の各製品群対象語における各TF値に全製品群対象語における当該第2形態素のIDF値を乗算した値を示している。【０３６４】
尚、DF５４３は、クラスタ特定部１１５が高DF文書ベクトルと低DF文書ベクトルを区別するための基準値として用いられる。【０３６５】
図３５(ｂ)は、因子負荷量算出結果情報の構成及びデータ例を示している。
同図の因子負荷量算出結果情報５５０は、因子分析部１１３が技術要素対象語別文書ベクトル情報５３０の各文書ベクトルを用いて各技術要素対象語の因子負荷量を算出した際に生成される。【０３６６】
因子負荷量算出結果情報５５０は、技術要素対象語５５１と第１因子〜第Ｎ因子５５２とを対応づけて記憶されている。
技術要素対象語５５１は、分析対象特許文書データ群から抽出された技術要素対象語であり、第1因子〜第Ｎ因子５５２は対象因子であり、各技術要素対象語と各対象因子に対応する各セルには当該技術要素対象語の当該対象因子に対する因子負荷量の値が格納される。【０３６７】
図３５(ｃ)は、因子得点算出結果情報の構成及びデータ例を示している。
同図の因子得点算出結果情報５６０は、因子負荷量算出結果情報５５０に基づいて各特許文書データの因子得点を算出した際に生成される。【０３６８】
因子得点算出結果情報５６０は、出願番号５６１と第1因子〜第Ｎ因子５６２とを対応づけて記憶されている。
出願番号５６１は、因子分析対象の各特許文書データの出願番号であり、第1因子〜第Ｎ因子５６２は対象因子であり、各出願番号と各対象因子に対応する各セルには当該出願番号の当該対象因子に対する因子得点の値が格納される。【０３６９】
図３６(ａ)は、出願番号別帰属情報の構成及びデータ例を示している。
同図の出願番号別帰属情報５７０は、クラスタ特定部１１５が分析対象の特許文書データ群についてクラスタリングを行った際に各特許文書データが帰属するクラスタのクラスタ情報が格納され、因子特定部１１４が各特許文書データの帰属対象因子を特定した際に文書帰属対象因子情報が格納される。【０３７０】
出願番号別帰属情報５７０は、出願番号５７１とクラスタNo.５７２と帰属対象因子５７３とを対応づけて記憶されている。
出願番号５７１は、分析対象の各特許文書データの出願番号であり、クラスタNo.５７２は、当該特許文書データが属するクラスタのクラスタ番号であり、帰属対象因子５７３は、当該特許文書データが帰属する対象因子の情報を示している。【０３７１】
図３６(ｂ)は、技術要素キーワード情報の構成及びデータ例を示している。
同図の技術要素キーワード情報５８０は、因子分析部１１３から受け付けた対象因子情報と因子特定部１１３から受け付けた帰属対象因子情報と、因子負荷量算出結果情報５５０に基づいて、キーワード生成部１１６が各対象因子を示す技術要素キーワードを生成した際に記憶される。【０３７２】
技術要素キーワード情報５８０は、対象因子５８１と技術要素キーワード５８２とを対応づけて記憶されている。
対象因子５８１は、因子特定部１１３からキーワード生成部１１６が受け付けた対象因子情報の各対象因子を示しており、技術要素キーワード５８２は、当該対象因子を帰属対象因子とする技術要素対象語を結合させた技術要素キーワードを示している。例えば、技術要素キーワード１は、"合金元素同士"と"合金元素"と"薄片"と"粒子"の各技術要素対象語の間にカンマを挿入して結合させたものである。尚、他の技術要素キーワードも同様に生成されるが、説明の便宜上、技術要素キーワード２、技術要素キーワード３・・等の表現を用いるものとする。【０３７３】
図３６(ｃ)は、製品群キーワード情報の構成及びデータ例を示している。
同図の製品群キーワード情報５９０は、出願番号別文書ベクトル情報５４０と出願番号別帰属情報５７０のクラスタ情報に基づいて、キーワード生成部１１６が各クラスタを示す製品群キーワードを生成した際に記憶される。【０３７４】
製品群キーワード情報５９０は、クラスタNo.５９１と製品群キーワード５９２とを対応づけて記憶されている。
クラスタNo.５９１は、上記クラスタ情報の各クラスタのクラスタ番号を示しており、製品群キーワード５９２は、当該クラスタに帰属する特許文書データのうちの製品群対象語を結合して生成された製品群キーワードを示している。例えば、製品群キーワード１は、 "スライドファスナー"と"スライドファスナー用スライダー"の各製品群対象語を上記技術要素キーワードと同様に結合させて生成したものであり、他の製品群キーワードも同様である。【０３７５】
図３７(ａ)は、クラスタ別因子別件数情報の構成及びデータ例を示している。
同図のクラスタ別因子別件数情報６１０は、出願番号別帰属情報５７０と特許文書データテーブル５１０に基づいて、出力制御部１１７が第１関係情報として、各クラスタに属する特許文書データの帰属対象因子毎に特許文書データ件数を出力する際に生成される。【０３７６】
クラスタ別因子別件数情報６１０は、クラスタ１〜クラスタＭ６１２と第1因子〜第Ｎ因子６１１とを対応づけて記憶されている。
クラスタ１〜クラスタＭ６１２は、出願番号別帰属情報５７０のクラスタ情報の各クラスタであり、第1因子〜第Ｎ因子６１１は、各対象因子を示しており、例えば、クラスタ１及び第Ｎ因子で示されるセル６１３には、クラスタ１に属し、且つ、第Ｎ因子に帰属する特許文書データの件数が格納される。【０３７７】
図３７(ｂ)は、クラスタ別因子別評価値情報の構成及びデータ例を示している。
同図のクラスタ別因子別評価値情報６２０は、出願番号別帰属情報５７０と特許文書データテーブル５１０に基づいて、出力制御部１１７が第２関係情報として、各クラスタに属する特許文書データの帰属対象因子毎に特許文書データの評価値合計を出力する際に生成される。【０３７８】
クラスタ別因子別評価値情報６２０は、クラスタ１〜クラスタＭ６２２と第1因子〜第Ｎ因子６２１とを対応づけて記憶されている。
クラスタ１〜クラスタＭ６２２は、出願番号別帰属情報５７０のクラスタ情報の各クラスタであり、第1因子〜第Ｎ因子６２１は、各対象因子を示しており、例えば、クラスタ２及び第Ｎ因子で示されるセル６２３には、クラスタ２に属し、且つ第Ｎ因子に帰属する特許文書データの評価値合計が格納される。【０３７９】
＜動作＞
以下、上述した本実施の形態に係る情報処理装置１００の動作について説明する。
図３８は、情報処理装置１００の全体動作を示す動作フローを示している。以下、同図に従って説明する。【０３８０】
ステップＳ１１００において、情報処理装置１００の入力受付部１０１は、入力部３を介してユーザから分析対象となる特許文書データ群の出願人の指定入力を受け付け、入力受付部１０１はデータ取得部１０２に指定された出願人を示す分析対象情報を送出する。【０３８１】
データ取得部１０２は、記憶部２から特許文書データテーブル５１０を読み出し、入力受付部１０１から受け付けた分析対象情報に対応する特許文書データを読み出し、形態素解析部１１１へ読み出した分析対象の特許文書データ群の情報を送出する（ステップＳ１２００）。【０３８２】
形態素解析部１１１は、データ取得部１０２から受け付けた特許文書データ群の情報を用いて形態素解析処理を行う(ステップＳ１３００)。【０３８３】
ここで、形態素解析処理の詳細について図３９を用いて説明する。
形態素解析部１１１は、分析対象の特許文書データ群の各特許文書データについて、当該特許文書データの請求の範囲データ５１４における各請求項データを抽出する(ステップＳ１３１０)。【０３８４】
形態素解析部１１１は、ステップＳ１３１０で抽出した各請求項データについて、当該請求項データの記載形式が所定形式に合致するか否か判断する(ステップＳ１３２０)。尚、所定形式に合致するか否かは、所定の文字列が含まれているか否かによって判断する。例えば、図３５(ａ)に示す請求項データの場合、下線５０Ａの"において、"の第１文字列と下線５０Ｃの"ことを特徴とする"の第２文字列が請求項データに含まれているので当該請求項データは所定形式に合致していると判断する。【０３８５】
ステップＳ１３２０において、形態素解析部１１１が当該請求項データの記載形式が所定形式に合致していると判断した場合(ステップＳ１３２０:Ｙ)、形態素解析部１１１は、当該請求項データの技術要素対象部分のデータを抽出する(ステップＳ１３３０)。上述した図３５(ａ)の例の請求項データの場合、下線５０Ａの第１文字列と下線５０Ｃの第２文字列に挟まれた各文字列、即ち、下線５０Ｂで示される文字列部分が技術要素対象部分であり、下線５０Ｂの各文字列が抽出される。【０３８６】
続いて、形態素解析部１１１は、当該請求項データが第１請求項データであるか否か判断し(ステップＳ１３４０)、当該請求項データが第１請求項データであると判断した場合(ステップＳ１３４０:Ｙ)、当該請求項データ中の製品群対象部分のデータに含まれる形態素を検出し、検出した各形態素を第２形態素として抽出する(ステップＳ１３５０)。上述の図３５(ａ)に示す請求項データの場合、下線５０Ｃの第２文字列以降の文字列、即ち、下線５０Ｄで示される文字列の部分が製品群対象部分であり、下線５０Ｄの各文字列から第２形態素が抽出される。【０３８７】
形態素解析部１１１は、ステップＳ１３３０で抽出した当該請求項データの技術要素対象データに含まれる形態素を検出し、検出した形態素を第1形態素として抽出する(ステップＳ１３６０)。【０３８８】
続いて、形態素解析部１１１は、ステップＳ１３５０及びステップＳ１３６０で抽出した当該請求項データの第１形態素と第２形態素に対応する品詞を対応づけ、当該請求項データにおいて検出した順に第1形態素及び第２形態素の各々について検出順位を示す第1ＩＤ５２２及び第2ＩＤ５２５を付して出願番号別品詞情報５２０をメモリに記憶し、特徴語抽出部１１２に形態素解析処理を終了した旨を示す終了情報を送出する（ステップＳ１３７０）。【０３８９】
また、ステップＳ１３２０において、形態素解析部１１１が当該請求項データの記載形式が所定形式ではないと判断した場合(ステップＳ１３２０：Ｎ)、形態素解析部１１１は、当該請求項データの全文字列を技術要素対象部分のデータとして形態素を検出し、検出した形態素を第1形態素として抽出する（ステップＳ１３８０）。続いて、形態素解析部１１１は、特許文書データテーブル５１０における当該請求項データの出願番号に対応する発明の名称５１３から形態素を検出し、検出した形態素を第２形態素として抽出し(ステップＳ１３９０)、抽出した第1形態素及び第２形態素について上述したステップＳ１３７０の処理を行う。【０３９０】
図３８に戻り、ステップＳ１４００以下の各処理について説明する。
特徴語抽出部１１２は、ステップＳ１３００において形態素解析部１１２から終了情報を受付けると、メモリ上の出願番号別品詞情報５２０の第1形態素５２３及び第２形態素５２６に格納されている各形態素データを用いて、分析対象特許データ群における技術要素対象語と分析対象特許データ毎の製品群対象語とを生成する(ステップＳ１４００)。【０３９１】
ここで、上記ステップＳ１４００の処理の詳細について図４０を用いて説明する。
特徴語抽出部１１２は、メモリから出願番号別品詞情報５２０を読み出し（ステップＳ１４１０）、出願番号別品詞情報５２０の出願番号５２１に記憶されている各出願番号の請求項データ毎に、品詞５２４に"の"又は"が"の第1格助詞が記憶されている第1形態素５２３について、当該第1形態素の前方第1形態素を抽出する（ステップＳ１４２０）。【０３９２】
特徴語抽出部１１２は、ステップＳ１４２０で抽出した各出願番号の請求項データ毎の前方第1形態素のうち、第1ＩＤ５２２が連続する所定品詞の前方第1形態素を結合し、技術要素対象語を生成する(ステップＳ１４３０)。【０３９３】
続いて、特徴語抽出部１１２は、出願番号別品詞情報５２０の各出願番号について、第２形態素を結合して文節を順次生成すると共に、生成した各文節に生成順位を対応づける (ステップＳ１４４０)。【０３９４】
特徴語抽出部１１２は、ステップＳ１４４０において出願番号毎に生成した文節について、文節生成順位が最後の文節から文節生成順位が連続し、文節に含まれる第２形態素の品詞５２７において第２格助詞"の"を含む文節までを結合して製品群対象語を生成する。また、ステップＳ１４３０で生成した技術要素対象語の技術要素対象語情報を因子分析部１１３へ送出し、製品群対象語を示す製品群対象語情報をクラスタ特定部１１５へ送出する（ステップＳ１４５０）。【０３９５】
図３８に戻り、クラスタ特定部１１５は、特徴語抽出部１１２から製品群対象語情報を受け付けると、製品群対象語情報の各製品群対象語情報を用いて分析対象特許文書データ群のクラスタリングを行う（ステップＳ１５００）。【０３９６】
以下、上記クラスタリングの処理の詳細について図４１に基づいて説明する。
図４１のステップＳ１５１０において、クラスタ特定部１１５は、記憶部２の特許文書データテーブル５１０とメモリ上の出願番号別品詞情報５２０を読み出す。【０３９７】
クラスタ特定部１１５は、製品群対象語情報の各製品群対象語について、分析対象特許文書データ群の特許文書データテーブル５１０の請求の範囲５１４に含まれる第1請求項データの記載形式が所定形式である場合には第1請求項データ、第1請求項データの記載形式が所定形式でない場合には発明の名称５１３における当該製品群対象語のDF値を導出し、当該DF値と当該DF値に対応する特許文書データの出願番号と製品群対象語とを対応づけて出願番号別文書ベクトル情報５４０に格納する（ステップＳ１５２０）【０３９８】
クラスタ特定部１１５は、出願番号別品詞情報５２０の出願番号毎に、各第２形態素の当該出願番号に対応する製品対象語におけるTF値を算出し、全製品群対象語における各第２形態素のIDF値を算出する(ステップＳ１５３０)。【０３９９】
クラスタ特定部１１５は、ステップＳ１５３０において算出した出願番号毎の各第２形態素のTF値と当該第２形態素のIDF値とを乗算した結果を当該出願番号の製品群対象語の文書ベクトルの成分として出願番号別文書ベクトル情報５４０に記憶する(ステップＳ１５４０)。【０４００】
続いて、クラスタ特定部１１５は、ステップＳ１５３０で記憶した出願番号別文書ベクトル情報５４０のDF５４３を参照して、高DF文書ベクトルを抽出し、抽出した高DF文書ベクトル間の余弦値を求めることにより製品群対象語間の類似度を算出し、最長距離法を用いてクラスタを抽出する（ステップＳ１５５０）。【０４０１】
クラスタ特定部１１５は、出願番号別文書ベクトル情報５４０のDF５４３を参照して低DF文書ベクトルを抽出し、ステップＳ１５５０で抽出した各クラスタに属する文書ベクトルと各低DF文書ベクトル間の類似度を算出し、当該低DF文書ベクトルとの類似度が最も高い文書ベクトルを含むクラスタに当該低DF文書ベクトルを所属させることにより全製品群対象語の帰属クラスタを決定する。クラスタ特定部１１５は、各製品群対象語に対応する出願番号及び帰属クラスタのクラスタ番号を対応づけたクラスタ情報を出願番号別帰属情報５７０に記憶し、クラスタ情報をキーワード生成部１１６に送出する(ステップＳ１５６０)。【０４０２】
図３８に戻り、ステップＳ１６００において、因子分析部１１３は、ステップＳ１４００において特徴語抽出部１１２から技術要素対象語情報を受け付けると、技術要素対象語情報の各技術要素対象語の分析対象特許文書データにおける出現頻度を用いて分析対象特許文書データ群の因子分析を行う。【０４０３】
以下、上記ステップＳ１６００の動作の詳細について図４２を用いて説明する。
因子分析部１１３は、特徴語抽出部１１２から受け付けた技術要素対象語情報の各技術要素対象語について、各分析対象特許文書データの出願番号に対応する特許文書データテーブル５１０の請求の範囲５１４におけるTF値を導出し(ステップＳ１６１０)、ステップＳ１６１０で導出した出願番号毎の技術要素対象語のTF値を当該出願番号のTF値合計で除算した値を各技術要素対象語の文書ベクトルの成分として技術要素対象語別文書ベクトル情報５３０に格納する(ステップＳ１６２０)。【０４０４】
続いて、因子分析部１１３は、各技術要素対象語を観測変数、技術要素対象語の数を初期因子数とし、技術要素対象語別文書ベクトル情報５３０の各文書ベクトルを用いて因子分析を行って、各技術要素対象語の因子負荷量を算出し、固有値が１以上の因子を対象因子として抽出する。また、因子分析部１１３は、対象因子について因子軸を回転させて因子負荷行列を求め、当該因子負荷行列を用いて各分析対象特許文書データの因子得点を算出する（ステップＳ１６３０）。【０４０５】
因子分析部１１３は、ステップＳ１６３０で抽出した対象因子情報を因子特定部１１４に送出し、ステップＳ１６３０で求めた回転後の因子負荷量を因子負荷量算出結果情報５５０として記憶し、各分析対象特許文書データの因子得点の算出結果を因子得点算出結果情報５６０として記憶する (ステップＳ１６４０)。【０４０６】
図３８に戻り、ステップＳ１７００において、因子特定部１１４は、ステップＳ１６００で因子分析部１１３から受け付けた対象因子情報と因子負荷量算出結果情報５５０と因子得点算出結果情報５６０とに基づいて、各技術要素対象語と各分析対象特許文書データの各々が帰属する対象因子を特定する。【０４０７】
以下、上記ステップＳ１７００の詳細について図４３を用いて説明する。
図４３のステップＳ１７１０において、因子特定部１１４は、因子分析部１１３から対象因子情報を受付けると、因子負荷量算出結果情報５５０と因子得点算出結果情報５６０とを読み出す。【０４０８】
因子特定部１１４は、因子負荷量算出結果情報５５０の技術要素対象語５５１の各技術要素対象語について、当該技術要素対象語に対応する対象因子の因子負荷量が第1閾値以上である対象因子を当該技術要素対象語の帰属対象因子として特定し、当該対象因子を帰属先とする技術要素対象語と当該対象因子とを対応付けた技術要素帰属対象因子情報をキーワード生成部１１６へ送出する（ステップＳ１７２０）。【０４０９】
続いて、因子特定部１１４は、因子得点算出結果情報５６０の出願番号５６１の各出願番号の特許文書データについて、当該出願番号に対応する対象因子の因子得点が第2閾値以上の対象因子を当該出願番号の特許文書データの帰属対象因子として特定し、当該対象因子を帰属先とする出願番号と当該対象因子とを対応付けた文書帰属対象因子情報をキーワード生成部１１６へ送出する（ステップＳ１７３０）。【０４１０】
図３８へ戻り、ステップＳ１８００において、キーワード生成部１１６は、因子特定部１１４から受け付けた技術要素帰属対象因子情報と文書帰属対象因子情報に基づき、技術要素対象語を用いて各対象因子を示す技術要素キーワードを生成し、製品群対象語を用いて各クラスタを示す製品群キーワードを生成する。【０４１１】
ここで、上記ステップＳ１８００の詳細について図４４を用いて説明する。
キーワード生成部１１６は、ステップＳ１５００においてクラスタ特定部１１５から送出されたクラスタ情報と、ステップＳ１７００において因子特定部１１４から送出された技術要素帰属対象因子情報及び文書帰属対象因子情報を受け付けると、因子負荷量算出結果情報５５０を読み出す(ステップＳ１８１０)。【０４１２】
キーワード生成部１１６は、技術要素帰属対象因子情報の各対象因子に帰属する技術要素対象語のうち、因子負荷量算出結果情報５５０において因子負荷量が第3閾値以上である技術要素対象語を結合して当該対象因子を示す技術要素キーワードを対象因子毎に生成する。また、キーワード生成部１１６は、出力制御部１１７へ技術要素キーワード情報５８０を送出して、当該技術要素キーワード情報５８０を記憶する(ステップＳ１８２０)。【０４１３】
キーワード生成部１１６は、ステップＳ１８１０において受け付けたクラスタ情報の各クラスタに帰属する特許文書データの出願番号の出願番号別文書ベクトル情報５４０の文書ベクトルを用いて、当該クラスタの重心ベクトルを求め、当該クラスタに帰属する各出願番号の文書ベクトルと重心ベクトルの余弦値を算出することにより当該クラスタと当該クラスタに帰属する特許文書データとの類似度を算出する(ステップＳ１８３０)。【０４１４】
キーワード生成部１１６は、ステップＳ１８３０で算出した各クラスタと当該クラスタに属する特許文書データとの類似度の降順で所定順位以上の文書ベクトルを有する特許文書データに対応する製品群対象語を結合して当該クラスタを示す製品群キーワードを生成する。また、キーワード生成部１１６は、出力制御部１１７へ製品群キーワード情報５９０を送出して、当該製品群キーワード情報５９０を記憶する(ステップＳ１８４０)。【０４１５】
図３８に戻り、ステップＳ１９００において、出力制御部１１７は、ステップＳ１８００でキーワード生成部１１６が生成した各製品群キーワードと各技術要素キーワードとの関係情報を生成して出力する。【０４１６】
以下、上記ステップＳ１９００の詳細について図４５を用いて説明する。
図４５のステップＳ１９１０において、出力制御部１１７は、ステップＳ１８００においてキーワード生成部１１６から送出された製品群キーワード情報５９０と技術要素キーワード情報５８０とを受付け、ステップＳ１９２０において、出力制御部１１７は、メモリ上の出願番号別帰属情報５７０と分析対象の特許文書データを読み出す。【０４１７】
出力制御部１１７は、出願番号別帰属情報５７０における各クラスタに属する特許文書データの帰属対象因子毎の件数を計数し、計数した各クラスタの対象因子毎の件数をクラスタ別因子別件数情報６１０として記憶する（ステップＳ１９３０）。【０４１８】
続いて、出力制御部１１７は、ステップＳ１９１０で読み出した分析対象の特許文書データの評価値を読み出し、出願番号別帰属情報５７０における各クラスタに属する特許文書データの帰属対象因子毎の評価値合計を算出し、算出した各クラスタの対象因子毎の評価値合計をクラスタ別因子別評価値情報６２０として記憶する（ステップＳ１９４０）。【０４１９】
出力制御部１１７は、クラスタ別因子別件数情報６１０の各件数と当該件数に対応する対象因子を示す技術要素キーワードを技術要素キーワード情報５８０から読み出し、当該件数に対応するクラスタを示す製品群キーワードを製品群キーワード情報５９０から読み出し、各件数と各件数に対応する技術要素キーワードと製品群キーワードとを対応づけた第１関係情報(図４６(ａ))を表示部４に表示させる(ステップＳ１９５０)。【０４２０】
続いて、出力制御部１１７は、クラスタ別因子別評価値情報６２０の各評価値と当該評価値に対応する対象因子を示す技術要素キーワードを技術要素キーワード情報５８０から読み出し、当該評価値に対応するクラスタを示す製品群キーワードを製品群キーワード情報５９０から読み出し、各評価値と各評価値に対応する技術要素キーワードと製品群キーワードとを対応づけた第２関係情報(図４６(ｂ))を表示部４に表示させる (ステップＳ１９６０)。【０４２１】
＜クラスタ別因子別評価値の算出処理＞
つぎに、上述したクラスタ別因子別評価値の算出処理について説明する。ここで算出するクラスタ別因子別評価値を「クラスタスコア」と称することにする。
図４７は、本発明の実施形態のクラスタスコアの算出処理の手順を示すフローチャートである。このクラスタスコアの算出処理は、情報処理装置１００の出力制御部１１７或いは図示しないクラスタスコア算出部により実行される。
なお、図４７の処理を行う前に、各クラスタ及び因子に属する特許文献毎のパテントスコア（ＰＳ）が算出されているものとする。そして、情報処理装置１００のメモリ（或いは記憶部２）には、特許文献を識別する情報（公報番号）毎に、その特許文献の「パテントスコア（ＰＳ）」と、その特許が権利放棄されているか否かを示す「放棄情報（拒絶が確定しているか否かの情報も含まれるものとする）」とを対応付けた情報（以下、「ＰＳ情報」という）が格納されているものとする。なお、パテントスコア（ＰＳ）の算出手順は、後述する図４８〜図５１で説明する。【０４２２】
具体的には、情報処理装置１００は、入力部３を介して、ユーザからクラスタスコアの算出処理の要求を受け付ける（Ｓ２０１０）。なお、ユーザは、クラスタスコアの算出処理を要求する際、算出の対象となる区分も指定する。
算出の対象となる区分として、例えば、出願番号別帰属情報５７０における各クラスタに属する特許文書データの帰属対象因子毎の分類を指定する。【０４２３】
つぎに、情報処理装置１００は、Ｓ２０１０で受け付けたクラスタスコアの算出対象となる区分（クラスタ及び因子）に属する特許文献のパテントスコア（ＰＳ）を取得する（Ｓ２０２０）。
具体的には、情報処理装置１００は、メモリに記憶されている「クラスタ毎及び因子毎に特許文献を対応付けた情報（出願番号別帰属情報５７０）」、および「ＰＳ情報」を利用して、算出対象となるクラスタ及び因子に属する特許文献の「パテントスコア（ＰＳ）」および「放棄情報」を取得する。【０４２４】
つぎに、情報処理装置１００は、取得した算出対象となるクラスタ及び因子に属する特許文献の「パテントスコア（ＰＳ）」および「放棄情報」を利用し、権利放棄されていないパテントスコア（ＰＳ）について、各々、その標準値を求める（Ｓ２０３０）。【０４２５】
具体的には、情報処理装置１００は、「放棄情報」を参照し、指定されたクラスタ及び因子に属する特許文献のうち、権利放棄されていない特許文献（特許庁に係属中の出願も含める）のパテントスコア（ＰＳ）を特定する。
情報処理装置１００は、特定した各パテントスコア（ＰＳ）について、母集団（例えば、クラスタ抽出処理の行われた分析対象文書群のうちの権利放棄されていない特許文献）における標準値を求める。より具体的には、情報処理装置１００は、以下に示す（数１）と、上記の特定したパテントスコア（ＰＳ）とを用いて、特定したパテントスコア（ＰＳ）毎に標準値を求める。【０４２６】
以下に示す（数１）では、権利放棄されていない特許文献のパテントスコア（ＰＳ）が母集団内に「ｍ」個あるものとし、パテントスコア（ＰＳ）に添え字ｉを付け、「ＰＳｉ（１≦ｉ≦ｍ（ｍは１以上の整数））」で示している。
また、（式１）では、ｍ個の特許文献のＰＳｉのうち、特定のクラスタ及び因子に属する各特許文献ｊの「パテントスコアＰＳｊ」の標準値を求めている。
【数１】
2009001696.tif 000003
【０４２７】
つぎに、情報処理装置１００は、Ｓ２０３０で求めた特定のクラスタ及び因子に属する特許文献の各パテントスコアＰＳｊの標準値のうち、閾値以上のパテントスコアＰＳｊの標準値の合計値を求め、その合計値を当該クラスタ及び因子の「クラスタスコア」とする（Ｓ２０４０）。また、情報処理装置１００は、本ステップにおいて、Ｓ２０３０で求めた特定のクラスタ及び因子に属する特許文献の各パテントスコアＰＳｊの標準値のうち、最大値を求める。【０４２８】
具体的には、情報処理装置１００は、以下に示す（数２）と、Ｓ２０３０で求めたパテントスコア（ＰＳｊ）の標準値とを用いて、ユーザから指定されたクラスタ及び因子に対する「クラスタスコア」を算出する。また、情報処理装置１００は、Ｓ２０３０で求めた各パテントスコアＰＳｊの標準値の中から最大（ＭＡＸ）の標準値を選択し、選択した標準値を当該クラスタ及び因子における最大値とする。
なお、（数２）では、Ｓ２０３０で求めた各パテントスコアＰＳｊの標準値のうち、閾値以上のパテントスコアＰＳｊの標準値の数が当該クラスタ及び因子に「ｎ」個あるものとしている。また、（数２）では閾値ＰＳｓｔｄの例として、Ｓ２０３０で求めた各パテントスコアＰＳｉの標準値の母集団での平均（［数１］によれば０となる）を用いている。【０４２９】
【数２】
2009001696.tif 000004
【０４３０】
そして、情報処理装置１００によりクラスタスコアが算出されると、図４５のＳ１９６０（出力）の処理に移行する。
なお、図４７のフローでは、１つのクラスタ及び因子に対するクラスタスコアを算出しているが、あくまでもこれは例示である。複数のクラスタ及び因子のクラスタスコアを算出する要求を受けた場合には、各クラスタ及び因子について、Ｓ２０２０〜Ｓ２０４０の処理を行い、クラスタ毎及び因子毎に、クラスタスコアおよび最大値を求める。【０４３１】
図４５のＳ１９６０では、出力装置４により、Ｓ２０４０で求めたクラスタスコアを出力する。或いは、出力装置４により、クラスタスコアと共に、そのクラスタ及び因子での最大値を出力する。【０４３２】
このように、本実施形態では、権利放棄されていない特許文献のパテントスコア（ＰＳｉ）を利用して、クラスタスコアを算出するようにしている。このようにしたのは以下の理由による。例えば、ある企業において、技術分野毎の特許の評価をしようとした場合、ある技術分野（クラスタ及び因子）に分類される特許文献の件数は非常に多いが、その多くが放棄されている出願（或いは拒絶査定の確定している出願）であったとする。このような場合、その技術分野の特許の評価に、すでに放棄されている出願（或いは拒絶が確定している出願）を含めてしまうと、特許権を多く保持していない技術分野が高く評価されてしまい、適切な分析ができない。
そこで、本実施形態では、権利放棄されていない特許文献のパテントスコア（ＰＳｉ）を利用してクラスタスコアを算出するようにして、スコアの精度を高めるようにしている。【０４３３】
また、本実施形態では、パテントスコア（ＰＳｉ）の標準値を算出する際に、単なる標準値ではなく、一般的な標準値に係数を乗算するようにしている（（数１）では１０倍している）。これは、求めた標準値間の差異を判別し易くするためである。なお、（数１）では１０倍しているがあくまでも例示である。【０４３４】
また、本実施形態では、クラスタスコアの算出に閾値を超えるパテントスコアＰＳｉの標準値だけを利用するようにしている。これは、クラスタスコアの値が受ける特許文献の件数の影響を緩和するためである。
例えば、クラスタ毎及び因子毎に、クラスタスコアを求め、その求めたクラスタスコアを比較してクラスタ毎及び因子毎の技術傾向を分析しようとしたとする。この場合に本実施形態のように閾値を考慮しないとすれば、出願件数が多いクラスタ及び因子のクラスタスコアの値が高くなり過ぎる傾向にあり、精度の高い分析ができなくなるおそれがある。
確かに、特定技術分野の特許を過不足なく抽出して分析対象文書群（母集団）としたような場合には、各クラスタ及び因子の出願件数の多寡そのものも十分に有意な数値と考えることができる。しかし、そうではない任意の方法で分析対象文書群（母集団）を抽出したような場合には、各クラスタ及び因子の出願件数の多寡にとらわれてしまうと、精度の高い分析ができなくなる可能性がある。
また、膨大な数の特許を含む分析対象文書群（母集団）から重要な要素を選出することを主眼とした場合には、「個々の重要度の低い多数の特許」より「個々の重要度の高い特許」が含まれている方を重視した方が好ましい場合もある。
そのため、本実施形態では、パテントスコアＰＳｉの標準値のうち、所定値以上のものだけを利用するようにして、当該所定値以上の重要特許を含むクラスタ及び因子にのみ高いクラスタスコアが付与されるようにしてクラスタスコアの精度を高めるようにした。
特に、例えば平均が０となるようにパテントスコアを標準化し、平均（０）以上の標準値を集計してクラスタスコアとする場合には、平均以下のパテントスコアの値を捨象できるだけでなく、平均付近のパテントスコアが多数あってもクラスタスコアの値に与える影響が小さく、平均から飛び抜けて高いものがあればクラスタスコアの値に大きな影響を与える。従って、技術要素に含まれる件数の影響を更に緩和し、重要度の高い特許が含まれている技術要素を的確に抽出することができる。【０４３５】
本実施形態においては、クラスタスコアを算出するにあたりパテントスコアが平均以下の公報を除外して合計しているため、平均以下の公報が多くを占めるクラスタ及び因子、若しくはすべての公報が平均以下であるクラスタ及び因子については、クラスタスコアは０に近い値となるか、若しくは０となる。従って、クラスタ及び因子間のコントラストが明瞭になり、その結果、クラスタ及び因子間の序列や評価が視覚的に把握し易くなる。【０４３６】
なお、本実施形態では、閾値に母集団での平均を利用するようにしているが、特にこれに限定するものではない。例えば、情報処理装置１００に、特定出願人の特許群でのパテントスコアＰＳｉの標準値の平均や、その他のユーザが定めた閾値を設定するようにしてもよい。
また、本実施形態では、パテントスコアＰＳｉの標準値を利用するようにしているが、特にこれに限定するものではない。例えば、標準化していないパテントスコアＰＳｉのうち所定値以上のものだけを加算した場合であっても、件数の影響を緩和することができる。【０４３７】
また、本実施形態によれば、ユーザにクラスタスコアを提示する際、そのクラスタ及び因子に分類される特許文献のパテントスコア（ＰＳｊ）の標準値の最高値も提示することができるようになる。これにより、ユーザは、高評価の特許がどの技術要素（クラスタ及び因子）に含まれるのかを把握できるようになる。また、それに伴いユーザは、技術要素（クラスタ及び因子）全体としての評価値は低くても、高評価の特許が含まれる技術要素（クラスタ及び因子）を把握することができる。
例えば、ある企業において、技術分野毎の特許の評価をしようとして、その企業（出願人）のクラスタ毎及び因子毎のクラスタスコアを求めたとする。この場合、各クラスタ及び因子での最高値を提示することにより、自社のどの技術分野に、強い特許があるのかを把握できるようになる。【０４３８】
＜パテントスコア（ＰＳ）について＞
つぎに、図４８〜図５１を用いて、上記実施形態におけるクラスタスコアの算出に利用したパテントスコア（ＰＳ）について説明する。
なお、パテントスコア（ＰＳ）の算出処理は、情報処理装置１００の出力制御部１１７或いは図示しないパテントスコア算出部により行うようにしているが、特にこれに限定するものではない。
ＣＰＵ（Central Processing Unit）、メモリ等を備える、別のコンピュータがパテントスコアの算出処理を行うようにしてもかまわない。この場合、別のコンピュータに、パテントスコア算出機能を実現するプログラム（ＰＳ算出プログラム）を記憶させておく。そして、別のコンピュータのＣＰＵが「ＰＳ算出プログラム」を実行することにより、パテントスコアＰＳを算出し、上述したＰＳ情報を生成する。情報処理装置１００は、別のコンピュータが生成したＰＳ情報を取得してメモリに記憶させておく。【０４３９】
（データ構成）
先ず、パテントスコアＰＳの算出に利用するデータ構成について説明する。
なお、記憶部２には、特許データ（特許公報を示す電子データ）と、特許属性情報とが格納されている。特許公報を示す電子データには、少なくとも、その特許データＩＤ（公報番号等）、出願日、ＩＰＣコード等の書誌情報が含まれるものとする。
また、特許属性情報には、その特許文献の経過情報３００（優先権主張の有無や、他の特許出願の審査での被引用回数などの情報）、および内容情報４００（請求項の数や、明細書の枚数等の情報）が含まれる。以下、経過情報３００、および内容情報４００のデータ構成を説明する。【０４４０】
先ず、経過情報３００のデータ構成の一例を図４８に示す。
図４８は、本実施形態で利用する経過情報のデータ構成の一例を模擬的に示した図である。
図示するように、経過情報３００は、「特許データＩＤ（公報番号等）」を登録するためのフィールド３０１と、「出願日からの経過日数」を登録するためのフィールド３０２と、「審査請求日からの経過日数」を登録するためのフィールド３０３と、「登録日からの経過日数」を登録するためのフィールド３０４と、「分割出願」の有無を示す情報を登録するためのフィールド３０５と、「早期審査」の有無を示す情報を登録するためのフィールド３０６と、「不服審判特許審決」の有無を示す情報を登録するためのフィールド３０７と、「異議申立維持決定」の有無を示す情報を登録するためのフィールド３０８と、「無効審判維持審決」の有無を示す情報を登録するためのフィールド３０９と、「優先権主張」の有無を示す情報を登録するためのフィールド３１０と、「ＰＣＴ出願」の有無を示す情報を登録するためのフィールド３１１と、「包袋閲覧」の有無を示す情報を登録するためのフィールド３１２と、「被引用回数」を示す情報を登録するためのフィールド３１３とを備えて、１つのレコードが構成される。なお、経過情報３００は、複数のレコードよりなる。【０４４１】
ここで、「出願からの経過日数」、「審査請求からの経過日数」、および「登録日からの経過日数」は、該当する特許データの期間に関する情報である。「出願からの経過日数」は出願日、「審査請求からの経過日数」は出願審査請求日、「登録日からの経過日数」は特許権設定登録日に基づき、それぞれ評価日（パテントスコアの算出日）まで又は評価日に近い所定日付までの経過日数を算出したものが記憶部２に格納される。未だ出願審査請求されていない特許出願についての「審査請求からの経過日数」はＮＵＬＬとなり、未だ設定登録されていない特許出願についての「登録日からの経過日数」はＮＵＬＬとなる。【０４４２】
経過情報３００のうち、「分割出願」、「早期審査」、「不服審判特許審決」、「異議申立維持決定」、「無効審判維持審決」、「包袋閲覧」、「優先権」は、特許データに対する所定行為の有無を示す情報である。「分割出願」は当該特許出願をもとの出願として分割出願がなされているか否か、「早期審査」は当該特許出願の早期審査がなされているか否か、「不服審判特許審決」は当該特許出願について拒絶査定不服審判が請求され、且つ当該審判において特許審決がなされているか否か、「異議申立維持決定」は当該特許について特許異議申立がなされ、且つ維持決定がなされているか否か、「無効審判維持審決」は当該特許について特許無効審判が請求され、且つ当該審判において請求棄却審決がなされているか否か、「優先権」は当該特許出願が先の特許出願等に基づく優先権主張を伴っているか否か、或いは当該特許出願が特許協力条約に基づく国際出願を国内に移行したものであるか否か、「包袋閲覧」は当該特許出願について閲覧請求がなされているか否かに基づき、それぞれ所定行為がなされている場合は例えば１が与えられ、なされていない場合は例えば０が与えられる。【０４４３】
つぎに、内容情報４００のデータ構成を図４９に示す。
図４９は、本実施形態で利用する内容情報のデータ構成の一例を模擬的に示した図である。【０４４４】
図示するように、内容情報４００は、「特許データＩＤ（公報番号等）」を登録するためのフィールド４０１と、その特許データの「請求項数」を登録するためのフィールド４０２と、「請求項の平均文字数」を登録するためのフィールド４０３と、その特許データの「明細書枚数」を登録するためのフィールド４０４とを備えて１つのレコードが構成される。なお、内容情報４００は、複数のレコードよりなる。
ここで、「請求項数」は、当該特許出願の請求項数を示す情報であり、「請求項の平均文字数」は、当該特許出願の請求項１項あたりの平均文字数（又は単語数）を示す情報である。「明細書頁数」は、当該特許出願の明細書頁数又は公報頁数を示す情報である。これらの情報は各特許出願の公開特許公報その他の特許データより抽出される。【０４４５】
（パテントスコア算出処理）
続いて、図５０を用いて説明する。図５０は、本実施形態のパテントスコアの算出処理の手順を示したフローチャートである。【０４４６】
図５０に示すように、情報処理装置１００は、ユーザからのＩＰＣコードの入力を受け付け、特許データ（特許公報を示す電子データ）を取得する（Ｓ４００）。
具体的には、情報処理装置１００は、ユーザからのＩＰＣコードの入力を受け付けると、記憶部２にアクセスし、そのＩＰＣコードに分類される特許データを取得する。なお、特許データには、その特許出願の出願日の情報や優先日の情報（優先権を主張している場合に限る）等の書誌情報が含まれている【０４４７】
つぎに、情報処理装置１００は、取得した特許データの書誌情報のうち出願日の情報又は優先日の情報等を用いて、特許データを所定期間ごと（本実施形態では出願年ごと、優先日が属する年ごと等）のグループｔに分類する（Ｓ５００）。
つぎに、情報処理装置１００は、各特許データの評価値を算出する（Ｓ６００）。この処理の詳細を、図５１に基づいて説明する。【０４４８】
図５１は、本実施形態の各特許データの評価値を算出する処理の詳細を示すフローチャートである。
情報処理装置１００は、Ｓ２１０の分類によって生成されたグループに属する特許データについて、経過情報３００および内容情報４００を取得する（Ｓ６１０）。具体的には、情報処理装置１００は、取得した特許データの書誌情報に含まれる特許ＩＤ（公報番号等）を利用して、記憶部２に格納されている経過情報３００および内容情報４００の中から、取得した特許データの特許ＩＤに関連付けられている経過情報３００および内容情報４００を取得する。
ここで、図５１では、当該取得した１つのグループがＪ件の特許データからなるものとし、Ｊ件のそれぞれを区別するため添え字ｊ（ｊ＝１，２，・・・，Ｊ）を用いる。
Ｊ件の特許データを取得したら、これらＪ件の特許データの経過情報３００および内容情報４００を用いて、後述のＳ６３０２〜Ｓ６３０４で用いる「評価項目の該当有無データのＪ件分の合計値」等を予め求めておく。【０４４９】
次に、変数ｊを１にセットし（Ｓ６２０）、次のようにして特許データｊの評価素点を算出する。【０４５０】
まず、経過情報３００の各フィールドに登録されている情報を評価項目とし、Ｉ個の評価項目ｉ（ｉ＝１，２，・・・，Ｉ）について、評価項目ごとに予め設定された評価点算出方法を選択する（Ｓ６３０１）。【０４５１】
本実施形態における評価点算出方法には次の３通りがある。すなわち、フィールド３０５、３０６、３０７、３０８、３０９、３１０、３１１、３１２に登録されている情報については、当該特許データに対する所定行為の有無を示す情報としてＳ６３０２〔有無型〕を選択する。また、フィールド３０２、３０３、３０４については、当該特許データの期間に関する情報としてＳ６３０３〔時間減衰型〕を選択する。また、フィールド３１３については、当該特許データの引用回数を示す情報としてＳ６３０４〔回数型〕を選択する。【０４５２】
評価点算出方法を選択したら、Ｉ個の評価項目ｉの各々について、特許データｊの評価点を算出する（Ｓ６３０２、Ｓ６３０３、Ｓ６３０４）。【０４５３】
（有無型における評価点の算出）
Ｓ６３０２〔有無型〕が選択された評価項目ｉについては、次の［数３］により評価点を算出する。
【数３】
2009001696.tif 000005
【０４５４】
ここで分子に配置された「評価項目ｉの該当有無データ」は、例えば「分割出願」については、上述のように分割出願がなされていれば１、なされていなければ０となる。【０４５５】
分母には、上記「評価項目ｉの該当有無データ」の当該グループ内合計値の正の平方根が配置されている。従って、当該グループ内に評価項目該当の特許データが多数存在する場合は分母が大きく、当該グループ内に評価項目該当の特許データが少数しか存在しない場合は分母が小さくなる。該当件数の多い評価項目（「包袋閲覧」等）を有する特許よりも、該当件数の少ない評価項目（「無効審判維持審決」等）を有する特許の方が、特許権設定登録後の維持率が高い傾向がある（一般に、維持率の高さは、維持費（特許料）に見合う経済的価値の高さを示すと考えられる）ので、各評価項目の重み付けが自動的になされる。また、所定期間ごとのグループ単位で集計しているので、例えば古い特許ほど多くの経過情報が付加され、公開されて間もない新しい特許には未だ経過情報が付加されていないことが多いが、それだけの理由で新しい特許に低い評価が与えられるという傾向を緩和することができる。
特許データの属性情報は、分析対象母集団内での相対評価に有用であるが、この分析対象母集団内の特許出願又は特許権を平等に扱ってしまうと適切な評価はできない。本実施形態によれば、分析対象母集団を時期ごとのグループに分類し、この分類されたグループごとに求めた値を分母として用いることで、異なる時期の特許出願又は特許権を含む分析対象母集団内において、適切な相対評価が可能となる。
また、例えばある技術分野において、特許出願が少ない同時期グループにおける１件の価値と、特許出願が多くなった同時期グループにおける１件の価値とでは、前者の価値の方が高いことが多い。一方で例えば、出願公開されて間もない特許出願より、数年経過した特許出願の方が、閲覧請求を受けた等の経過情報が付与される可能性は必然的に高いが、だからといって出願公開されて間もない特許出願をそのまま低く評価するのは誤りである。同時期グループ内の特許出願の中で、例えば閲覧請求を受けたものが数少ない場合、その閲覧請求を受けた特許出願は格別注目度の高い特許出願であり、高く評価されるべきである。逆に、同時期グループ内の特許出願の中で、閲覧請求を受けたものが数多い場合、その閲覧請求を受けた特許出願は、閲覧請求を受けたというだけの理由で高く評価されるべきものではない。
本実施形態によれば、各グループに属する各特許データの特許属性情報を利用して求めた値と、該グループに属する各特許データの特許属性情報を利用して求めた値を該グループ毎に合計した値の減少関数の値と、の積により評価点を算出する。この構成によれば、それぞれのグループにおける各特許データの相対的な位置づけを考慮した値を評価値として求めることができる。その結果、経過情報に基づく数値情報の前記同時期グループにおける合計値が低いほど高い重み付けをし、逆に当該合計値が高いほど低い重み付けをすることにより、分析対象文書群における特許出願又は特許権の適切な評価が可能となる。【０４５６】
（時間減衰型における評価点の算出）
Ｓ６３０３〔時間減衰型〕が選択された評価項目ｉについては、次の［数４］により評価点を算出する。
【数４】
2009001696.tif 000006
【０４５７】
ここで分子に配置された「Exp（−（Min（経過時間，年限））／年限）」は、「審査請求からの経過日数」については、当該「審査請求からの経過日数（年数換算値）」と「年限」のうち何れか小さい方の値を「年限」で除算し−１を乗算した値で、ネイピア数ｅをべき乗した値である。「年限」は出願日から特許権存続期間満了までの最大年数（日本の現行法では２０年）とする。「登録日からの経過日数」の場合も同じ計算式を用い、「年限」は出願日から特許権存続期間満了までの最大年数（日本の現行法では２０年）とする。「出願日からの経過日数」の場合も同じ計算式を用いるが、「年限」は出願日から出願審査請求期限までの年数（日本の現行法では３年）とする。これによると、経過時間が短いうちは分子の値はExp（０）＝１に近い値であるが、時間の経過とともに減衰して経過時間≧年限となるとExp（−１）＝１／ｅにまで低下する。指数関数にする利点は、価値に対する減価償却効果を導入できることと、評価値分布の離散化をなくし滑らかな分布にできることである。「審査請求からの経過日数」、「出願日からの経過日数」、「登録日からの経過日数」は、多くの特許に該当する基本評価項目であり、これら３評価項目しか該当しない特許群の同点化を避けることができる。【０４５８】
分母は上記Ｓ６３０２〔有無型〕と同様の式が配置されているが、「審査請求からの経過日数」については、当該特許出願につき出願審査請求されていれば例えば１、されていなければ例えば０の値を当該グループ内で合計し正の平方根をとったものである。「登録日からの経過日数」についても、当該特許出願につき特許権設定登録されていれば１、されていなければ０の値を当該グループ内で合計し正の平方根をとったものが分母となる。「出願からの経過日数」については、すべての特許データが該当するので、当該評価項目の該当有無データを１とすれば、分母の値はグループ内の特許データの件数の正の平方根に等しくなる。何れの場合も、当該グループ内に評価項目該当の特許データが多数存在する場合は分母が大きく、当該グループ内に評価項目該当の特許データが少数しか存在しない場合は分母が小さくなる。上述のように「審査請求からの経過日数」、「出願日からの経過日数」、「登録日からの経過日数」は、多くの特許に該当する基本評価項目であるので、これら評価項目の配点は小さくなりやすい。【０４５９】
このＳ６３０３〔時間減衰型〕で算出された評価点は、更に内容情報による補正を行う。
なお、以下では、図４９に示した内容情報４００を利用する。
経過情報のみにより評価する場合、出願公開後又は特許権設定登録後間もない特許出願又は特許権には、今後付与されると期待される経過情報がなく評価が正しく行えない可能性がある。従ってこれを補正するため、経過情報による評価に内容情報を加味する。しかし、内容情報は、経過情報ほど維持率との相関が高くない傾向にあり、不用意に内容情報を加味すると却って評価の精度が落ちる可能性がある。
そこで、経過情報が十分に付与された特許の評価には内容情報の影響を小さくとどめ、経過情報が不十分な特許の評価に内容情報を効果的に反映させるため、このＳ２２３Ｃ〔時間減衰型〕で算出された評価点にのみ、内容情報に基づく補正係数を乗算する。
このように本実施形態によれば、出願の古い新しいを問わず、どの特許データにも一律に付与されやすい特性を有する期間に関する情報に、各々の特許データの内容情報を加味することができる。その結果、経過情報があまり付与されていない新しい出願からなる特許データについても、適切な評価を行うことができる。【０４６０】
具体的には、上記［数４］の各評価点に、
ａ１×ａ２×ａ３
ここで、
ａ１＝２1/3（請求項当たりの平均文字数が平均以下の場合）又は
２-1/3（請求項当たりの平均文字数が平均以上の場合）
ａ２＝２1/3（全頁数が平均以上の場合）又は
２-1/3（全頁数が平均以下の場合）
ａ３＝２1/3（請求項数が平均値±１標準偏差以内の場合）又は
２-1/3（請求項数が上記範囲外の場合）
を乗算する。ａ１、ａ２、ａ３の最大値をそれぞれ２1/3とすることにより、ａ１×ａ２×ａ３を最大値とする補正にとどめている。なお、上記実施形態では、ａ１×ａ２×ａ３の値が最大で２になるようにしている。【０４６１】
（回数型における評価点の算出）
Ｓ６３０４〔回数型〕が選択された評価項目ｉについては、次の［数５］により評価点を算出する。
【数５】
2009001696.tif 000007
【０４６２】
ここで分子に配置された「ｆ（引用）×log（ｎｊ＋１）」は、「被引用回数」については、当該「被引用回数ｎｊ」に１を加えた値の対数に重みｆ（引用）を乗算したものである。本発明者らの検証により、被引用の有無にとどまらずその回数によっても特許権の維持率が変化することがわかっているが、両者に比例関係はなく、被引用回数の増加による維持率の増加は次第に頭打ちの傾向を示すため、対数をとることとしたものである。【０４６３】
分母には、上記「ｆ（引用）×log（ｎｊ＋１）」の当該グループ内合計値の正の平方根が配置されている。従って、当該グループ内に他の出願で引用された特許データが多数存在する場合は分母が大きく、当該グループ内に他の出願で引用された特許データが少数しか存在しない場合は分母が小さくなる。【０４６４】
上記［数５］の分子及び分母において、重みｆ（引用）は任意の正数を用いることができるが、他社の特許出願で引用された回数（他社引用回数）ｎｊotherと自社の他の特許出願で引用された回数（自社引用回数）ｎｊselfとで区別し、それぞれの対数に異なる重みを付与する。この場合、上記［数５］に代え、次の［数６］を用いる。
【数６】
2009001696.tif 000008
具体的な重みとしては、他社引用の場合のｆ（引用other）と、自社引用の場合のｆ（引用self）との比を、１：２とした。【０４６５】
被引用回数は、特許の価値との間に高い相関がある。更に、本発明者らの検証によれば、他社の特許出願の審査において引用（他社引用）された回数と、自社の他の特許出願の審査において引用（自社引用）された回数とでは、後者と特許の価値との相関が有意に高いことが認められた。自社の他の特許出願の審査において引用された発明は、自社の実施技術において中核となる基本発明であることが多いことによるものと推測される。そして、そのような基本発明を自社が既に出願していることを認識しつつ、その改良技術をも出願し強固な特許ポートフォリオの構築を図った可能性が高い。
本実施形態によれば、被引用回数を他社引用と自社引用とに分けて考え、後者の回数をより大きく評価値に反映させることにより、特許出願又は特許権の適切な評価が可能となる。【０４６６】
（評価素点の算出）
全ての評価項目ｉ（ｉ＝１，２，・・・，Ｉ）について、特許データｊの評価点が算出されたら、これに基づいて当該特許データｊの評価素点を、次の［数７］により算出する（Ｓ６４０）。
【数７】
2009001696.tif 000009
この式に示されるように、評価素点は、Ｉ個の評価点の二乗和の正の平方根、又は０となる。評価素点が０となるのは、審査請求期限までに出願審査請求しなかった場合、出願を取下げ又は放棄した場合、拒絶査定が確定した場合、その他特許出願が失効した場合と、異議申立による取消決定や無効審判による無効審決が確定した場合、特許権を放棄した場合、特許権の存続期間が満了した場合、その他の特許権が消滅した場合である。これらの情報も各特許データの経過情報から読み取り、該当する場合は評価素点を０とする。
上述のようにＳ６３０３〔時間減衰型〕で算出された評価点に対しては、内容情報による補正を行う。具体的には、「審査請求からの経過日数」、「出願日からの経過日数」、「登録日からの経過日数」に基づき上述の［数４］で算出された評価点にそれぞれ上述のａ１×ａ２×ａ３を乗算した上で、［数７］に従い二乗和の平方根をとる。【０４６７】
複数の評価項目による評価点ｉから評価素点を算出する方法として、各評価点ｉの総和を求める方法がある（単純和法）。しかしこの算出方法によると、特許の維持率（経済的価値）との相関を有する経過情報が多数付与された特許の評価が高く算出されるので、評価点ｉの総和を評価素点とすることは一見合理的であるが、維持率との相関があまり高くない経過情報を多数付与されている特許の（低い評価点が多数加算される）評価素点が、維持率との相関が極めて高い経過情報を少数付与されている特許の評価素点を超えてしまうことがあり得るので注意が必要である。
この問題を解決する１つの方法として、各評価点ｉのうち最大値を評価素点とする方法もある（最大値法）。しかしこの算出方法によると、特に、ある経過情報と特許群の維持率との相関を調べる場合に、他にどんな経過情報が付与されているか無関係に相関を調べた場合には、ある特許の維持率は、最高の維持率を持つ経過情報の維持率で最もよく表現できると期待されるので、評価点ｉの最大値を評価素点とすることは一見合理的であるが、評価点ｉの最大値が２つの特許で同じである場合に優劣がつけられない。さらに、最大値法を用いた場合は、出願人、特許庁及び競合他社の異なる３主体の観点を加味した評価を行うことができず、それらの主体のうちのいずれか一者の観点のみが反映されることとなってしまい、残りの主体の観点を特許データの評価に反映させることができない。
二乗和の平方根をとる上述の方法は、単純和法と最大値法の長所を兼ね備えた方法ということができる。すなわち、二乗和の平方根をとることにより、ある特許データｊに関するＩ個の評価項目ｉの中に高い評価点ｉがあるときは、その高い評価点ｉが評価素点に大きく影響する。そして、評価点ｉの高い評価項目以外の評価点についても、幾らか考慮された評価素点となる。従って、評価点ｉの高くなりやすい「早期審査」、「異議申立維持決定」、「無効審判維持審決」等に複数該当するような特許データｊに対しては、突出して高い評価素点を与えることができる。
このように本実施形態では、特許属性情報の種類に応じて算出した評価点を全て加味した特許評価を行うようにしている（Ｓ６３０、Ｓ６４０）。その結果、特許データの価値を多面的に評価することが可能となる。【０４６８】
（評価値の算出）
評価素点が算出されたら、その対数を算出して当該特許データｊの評価値とする（Ｓ６５０）。
経過情報又は内容情報に基づいて算出される評価値は、特異な経過又は内容が読み取れる数少ない特許出願又は特許権に対しては高い値が与えられるが、その他大勢の特許出願又は特許権に対しては低い値が与えられることが多い。従って評価値別の件数分布を見ると、評価値が高い特許出願又は特許権は数少なくまばらな分布となり、評価値が低い特許出願又は特許権は数多く密集した分布となる。
このような場合には、評価値の高い少数の特許出願又は特許権によって平均値（相加平均値）が大きく左右されるので、このような平均値との比較によって評価する際は注意が必要となる。また例えば高い評価値が得られた２つの特許出願又は特許権を比較する場合に、数値の上では評価値に大きな差があるように見えたとしても、実際には有意な差ではないこともある。【０４６９】
次に、すべての特許データｊについて評価値を算出したか否かを判定し（Ｓ６６０）、算出していない場合（Ｓ６６０：ＮО）、Ｓ６７０に進み、変数ｊをｊ＋１にセットし、Ｓ６３０に戻って次の特許データについて評価値を算出する。
すべての特許データｊについて評価値を算出した場合は（Ｓ６６０：ＹＥＳ）、当該グループに属する特許データに関する評価値の算出処理を終了する。
このように本実施形態では、特性の異なる複数の特許データを、技術分野ごと、出願時期ごとの特性を加味した上で評価するようにしている。その結果、特許データの価値をより適切に評価することができる。【０４７０】
Ｓ６１０〜Ｓ６７０までの評価値算出処理は、Ｓ４００で取得した特許データをＳ５００で分類して得られたすべてのグループｔについて実行する。
すべてのグループｔについて評価値を算出したら図５０に戻り、この評価値に基づいて、Ｓ４００で取得した分析対象母集団における偏差値をパテントスコアＰＳとして算出する（Ｓ７００）。この偏差値は、本来ならば比較することが困難な、異なる技術分野間の特許データの相対比較（Ｓ４００で異なるＩＰＣにより別途選択される分析対象母集団との比較）をも可能とするものである。【０４７１】
そして、本実施形態では、上記の手順により求めたパテントスコアＰＳを基にして、クラスタスコアを算出するようにしているため、上記実施形態に比べて、以下のような利点がある。
具体的には、上記実施形態では、クラスタスコアの基となるパテントスコアＰＳは、経過情報の種類に応じた重みを考慮している。そして、そのパテントスコアＰＳを用いて、クラスタスコアを求めるようにしているため、本実施形態では、より精度が高いスコアが算出される。
本実施形態のパテントスコアによれば、分析対象母集団を時期ごとのグループに分類し、この分類されたグループごとに求めた値を分母として用いることで、異なる時期の特許出願又は特許権を含む分析対象母集団内において、適切な相対評価が可能としている。
そのため、出願が古い特許データが多く分類されているクラスタ及び因子のクラスタスコアに、高い評価値が算出されてしまう可能性を低減できる。【０４７２】
＜考察＞
上述したように、本実施の形態に係る情報処理装置は、技術要素キーワードと製品群キーワードとを対応づけた第１関係情報又は第２関係情報を出力することができるので、ユーザは、企業における研究開発技術とその技術を用いた製品等との関係を把握することができる。具体的には、相互に独立した製品群に共通した技術要素が用いられているか否かを確認することができるので重複した研究開発を未然に防止することができる。また、例えば、多くの製品に化体される技術要素と製品化されないまま保持されている技術要素とが偏在する状態等、各技術要素の製品への利用状況を確認することができるので、企業の技術資産を有効に活用して研究開発等の効率化を図ることができる。【０４７３】
＜補足＞
本発明に係る情報処理装置について、上記実施の形態１及び実施の形態２を用いて説明したが、本発明に係る情報処理装置はこれに限られるものではなく、以下に示す変形例も含む。【０４７４】
(１)上述した実施の形態１のクラスタ生成処理において、生成したクラスタの特許文書データ数が所定数以下である場合には、一旦生成されたクラスタを解除し、当該クラスタに属していた各特許文書データについて、他のクラスタとの類似度を各々算出し、類似度が最大となるクラスタに当該特許文書データを所属させることとしてもよい。【０４７５】
(２)上述の実施の形態１では、クラスタ生成処理には最長距離法を用いるものとして説明したが、これに限定されるものではなく、最短距離法やウォード法等の方法によってクラスタ生成処理を行ってもよい。【０４７６】
(３)上述した実施の形態では、格助詞毎の前方形態素及び後方形態素の形態素結合処理において、品詞が第1分類又は第2分類以外の形態素が出現するまでの各形態素を検出順に結合するものとして説明したが、格助詞毎の前方形態素の場合、その前方形態素のうち品詞が第1分類に属する前方形態素を一旦抽出し、抽出した前方形態素について、格助詞の直前の前方形態素から検出順位が連続する限り前方形態素を結合させてもよい。また、格助詞毎の後方形態素についても同様に、後方形態素のうち品詞が第2分類に属する後方形態素を一旦抽出し、抽出した後方形態素について、格助詞の直後の後方形態素から検出順位が連続する限り後方形態素を結合させることとしてもよい。【０４７７】
(４)上述した実施の形態２では、マップ生成部１０８は、文書別特徴語抽出リスト４０(図２４)の全ての特徴語１及び特徴語２を特徴語マップに出力するものとして説明したが、例えば、特徴語出力領域に出力する特徴語情報の上限数を予め設定してもよい。その場合、文書別出力順位情報７０(図２５(ｃ))の特徴語出力順位７５の上位所定個数をユーザに選択させる等により、特徴語出力領域に出力する特徴語情報を制限する。【０４７８】
また、実施の形態２では、特徴語出力領域の各出力領域と特徴語出力順位とが1対1に対応しているものとして説明したが、例えば、特徴語出力領域の一つの出力領域に複数の連続する出力順位を対応づけることとしてもよい。【０４７９】
(５)また、上述した実施の形態２の特徴語マップの特徴語出力領域の各出力領域を出力順位に応じた色を付して出力することとしてもよい。【０４８０】
(６)上述した実施の形態１では、課題情報として各特許出願データに含まれる要約データを用いることとして説明したが、特許出願データに含まれる明細書のデータにおいて「発明が解決しようとする課題」として記載されているデータを用いることとしてもよい。【０４８１】
また、実施の形態１及び実施の形態２では、解決情報として特許請求の範囲の「請求項１」として記載されたデータを用いるものとして説明したが、他の請求項のデータであってもよいし、特許請求の範囲の全てのデータを用いてもよい。【０４８２】
(７)上述した実施の形態では、格助詞毎の前方形態素について形態素結合処理を行う場合、品詞が第1分類である名詞、未知語、記号及び形容詞のいずれかに該当する前方形態素を検出順に結合させるものとして説明したが、例えば、品詞が名詞のみの前方形態素を結合させてもよいし、名詞と未知語、又は、名詞と未知語若しくは記号若しくは形容詞の前方形態素を結合させてもよい。【０４８３】
また、実施の形態２では、格助詞毎の後方形態素について後方形態素結合処理を行う場合、品詞が第2分類である名詞、未知語、記号、形容詞及び動詞のいずれかに該当する後方形態素を検出順に結合させるものとして説明したが、上記前方形態素の結合と同様、名詞と動詞、又は、名詞と動詞若しくは未知語若しくは記号若しくは形容詞の後方形態素を結合させてもよい。【０４８４】
(８)上述した実施の形態２では、実施の形態１で出力した課題・解決マトリクスにおけるクラスタをユーザが指定することにより、そのクラスタに属する各特許文書データにおける特徴語情報を生成し、特徴語マップを生成して出力するものとして説明したが、ユーザから、1又は複数の特許文書データを指定する入力を受付け、その指定された特許文書データについて特徴語情報を生成し、指定された特許文書データについての特徴語マップを生成して出力することとしてもよい。【０４８５】
(９)また、上述した実施の形態では、特徴語を抽出する際に、所定の格助詞「を」及び「が」について着目することとして説明したが、「に」や「の」等の他の格助詞に着目することとしてもよい。【０４８６】
(１０)上述した実施の形態では、形態素解析処理を行う際、「上記」「前記」等、文書において頻繁に用いられるが文書において特徴的な単語ではないもの(以下、「不要語」と言う。)も形態素解析処理を行って品詞情報を生成することとして説明したが、予め不要語リストを情報処理装置に記憶させ、不要語リストに登録されている単語については品詞情報に含めないようにしてもよい。【０４８７】
また、特徴語を生成する際、品詞が第1分類である記号に含まれる句読点が形態素結合処理の結合対象となる場合には、句読点を除く形態素について結合させることとしてもよい。【０４８８】
(１１)上述した実施の形態１の課題語と解決語の出力位置は、上述した連結リスト生成処理により類似度の最も高い課題語同士及び解決語同士がマトリクスの各軸上において隣合う位置に配置され、その類似度が最も高い組合せの課題語及び解決語を各々起点とする各軸の2方向において、類似度が高い順にその他の課題語及び解決語が配置されるものとして説明したが、例えば、課題語の軸についてのみ上記連結リスト生成処理を適用して各課題語を配置し、解決語の軸については、解決語のGF値の降順や昇順等、解決語の出現頻度の順番に各解決語を配置することとしてもよい。【０４８９】
これによれば、ユーザは、マトリクスのセルの値を参照せずに、指定特許文書データ群において頻繁に用いられている又は用いられていない解決語及び特徴語を一見して確認することができ、指定特許文書データ群全体の技術的傾向を推測することができる。また、課題語の軸上の各課題語は、上述した連結リスト生成処理により配置されているため、ユーザは、マトリクス上で類似する課題語間における解決語及び特徴語の出現頻度の確認が容易であり、類似特許文書データ群間の各課題を解決するための技術的手段の差異や類似性を把握しやすい。【０４９０】
(１２)また、上述した実施の形態１では、連結リスト生成処理により生成された基準連結リストの組合せが複数ある場合において、各組の基準連結リストを連結して複数の連結リストを生成し、複数の連結リスト同士を連結する際、各連結リストにおける各基準ノード間の類似度の降順に各連結リストを連結させるものとして説明したが、各連結リストにおける各基準ノード間の類似度の昇順や、各連結リストの各先頭ノード又は各末尾ノード間の類似度に応じて各連結リストを連結させることとしてもよい。【０４９１】
(１３)また、上述した実施の形態２では、特徴語１及び特徴語２の出力位置を決定する際、特徴語１を構成する前方形態素のGF値を用いるものとして説明したが、例えば、前方形態素の指定特許文書データ群におけるDF値を用いてもよいし、特徴語１若しくは特徴語１を構成する前方形態素の分析対象となる文書データにおける検出位置が後方になるほど、その特徴語１に高い重みを付ける等、特徴語１や特徴語１を構成する前方形態素の検出位置に応じた重みを用いてもよい。【０４９２】
(１４)また、上述した実施の形態では、分析対象文書として日本語で出願された特許出願データを用いるものとして説明したが、例えば、文書の主題や課題が明示された、技術論文などの技術文書データや、HTML(HyperText Markup Language)等のマークアップ言語で記載された文書データを用いてもよいし、日本語と文法が類似する韓国語で記載された特許出願データを用いてもよい。【０４９３】
(１５)また、上述した実施の形態では、データ取得部１０２は、情報処理装置１の記憶部２に予め記憶された特許文書データ群から分析対象となる特許文書データを取得するものとして説明したが、例えば、情報処理装置１とネットワーク接続されたサーバ等の外部の端末から特許文書データを取得することとしてもよい。また、上述した実施の形態では、情報処理装置１は、情報処理装置１の入力部３を介してユーザから分析対象となる特許文書データ群を示す情報を受付けるものとして説明したが、例えば、情報処理装置１とネットワーク接続されたコンピュータ等の外部端末を介してユーザから分析対象となる特許文書データを示す情報を受付けてもよい。【０４９４】
(１６)また、本発明は、上記実施の形態で示す方法であるとしてもよいし、これらの方法をコンピュータにより実現するコンピュータプログラムであってもよいし、前記コンピュータプログラムからなるデジタル信号であってもよい。【０４９５】
また、本発明は、前記コンピュータプログラム又は前記デジタル信号を、ハードディスク、ＣＤ―ＲＯＭ、ＤＶＤ等のコンピュータで読み取り可能な記録媒体に記録したものとしてもよいし、前記記録媒体に記録されている前記コンピュータプログラム又はデジタル信号であるとしてもよい。【０４９６】
また、本発明は、前記コンピュータプログラム又はデジタル信号を、インターネットや、無線又は有線通信回線等の電気通信回線を経由して伝送するものとしてもよい。
(１７)また、上述した実施の形態３では、特許請求の範囲データの各請求項データの記載形式が所定形式か否か判断する際、第１文字列"〜において、"と第２文字列"〜ことを特徴とする"のデータが含まれているか否か判断するものとして説明したが、例えば、第１文字列は"〜であって、"、"であり、"等の読点を含む前提条件を示す文字列であってもよいし、一つの請求項データに第１文字列が複数含まれている場合には、当該請求項データにおける最後の文字列と同一の文字列が、当該請求項データにおいて最後に記載された第１文字列の直前に記載されていれば、当該最後の第１文字列を上記所定形式の判断基準としてもよい。
(１８)また、上述した実施の形態３では、因子分析部１１３による因子分析をSPSS(登録商標)やR等の統計解析ソフトを用いるものとして説明したが、上記因子分析(Ｉ)の初期設定に基づいて因子分析を行うプログラムであればこれに限らない。また、因子分析部１１３が、上記因子分析(Ｉ)の設定条件に基づいて、因子負荷行列及び因子得点行列を仮定し、技術要素対象語別文書ベクトル情報に基づいて変数の相関行列を求め、SMC法やMAX法を用いて共通性の推定を行い、主因子法や最小二乗法を用いて因子負荷量を算出し、算出した因子負荷量に基づいて上記対象因子を決定し、対象因子について因子軸を直交回転又は斜交回転させた因子負荷量を算出し、回転後の因子負荷量及び相関行列を用いて因子得点を算出することとしてもよい。
(１９)また、上述した実施の形態３では、製品群キーワードと関係する各技術要素キーワードについて、当該製品群キーワードをクラスタとして帰属する特許文書データ件数を示す第１関係情報(図４６(ａ))を出力するものとして説明したが、各製品群キーワードについて、当該製品群キーワードと各技術要素キーワードが関係するか否かを示す情報を出力することとしてもよい。この場合、例えば、関係する技術要素キーワードを１、関係しない技術要素キーワードを０にする等、数値や記号を用いて関係情報を表す。
(２０)また、上述した実施の形態３では、第１関係情報及び第２関係情報を出力するものとして説明したが、ユーザの指定により第１関係情報又は第２関係情報を出力することとしてもよい。
(２１)また、上述した実施の形態３では、第１関係情報を２次元で表し、第２関係情報を３次元で表すものとして説明したが、いずれの関係情報も２次元及び３次元で表すこととしてもよい。
(２２)また、上述した実施の形態３における特許文書データテーブルは、日本国特許庁において出願された各特許出願データに含まれる一部の項目のデータを抽出したものであるが、全項目のデータであってもよい。
(２３)また、上述した実施の形態３では、キーワード生成部が製品群キーワードを生成する際、クラスタの重心ベクトルと当該クラスタに属する特許文書データの文書ベクトルとの類似度の降順で所定順位以上の特許文書データに対応する製品群対象語を結合するものとして説明したが、例えば、類似度が所定値以上である特許文書データの製品群対象語を結合対象とするなど、クラスタとの類似度に応じて結合対象となる製品群対象語を決定してもよい。
（２４）また、上述した実施の形態３では、因子分析部が各分析対象特許文書データの全請求項データにおける各技術要素対象語のTF値を当該分析対象特許文書データの全TF値合計で除算することにより各技術要素対象語の文書ベクトル成分を求めるものとして説明した。上記のように各分析対象特許文書データの全TF値合計で各TF値を除算する方法は、請求項データの文字数に応じて技術要素対象語の重みが異なることを考慮する場合、即ち、請求項データの文字数が多い特許文書データと少ない特許文書データとでは同じTF値でも重みが異なることを考慮する場合に有効な方法であるが、請求項データの文字数を考慮しない場合には、各技術要素対象語のTF値を文書ベクトルの成分として用いてもよい。
また、実施の形態３では、文書ベクトルの成分としてTF値を用いるものとして説明したが、各技術要素対象語の各TF値に全分析対象特許文書データにおける当該技術要素対象語のIDF値を乗算した値等、技術要素対象語の出現率を用いて技術要素対象語の文書ベクトルの成分を求めることとしてもよい。
【産業上の利用可能性】
【０４９７】
本発明に係る情報処理装置は、ある目的を達成する為に記載された工業、商業等の産業一般における技術論文や説明書等の文書データの解析や、ユーザが所望する文書の検索等に利用することができる。
【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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【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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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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【図１８】
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【図１９】
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【図２０】
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【図２１】
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【図２２】
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【図２３】
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【図２４】
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【図２５】
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【図２６】
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【図２７】
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【図２８】
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【図２９】
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【図３０】
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【図３１】
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【図３２】
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【図３３】
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【図３４】
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【図３５】
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【図３６】
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【図３７】
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【図３８】
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【図３９】
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【図４０】
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【図４１】
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【図４２】
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【図４３】
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【図４４】
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【図４５】
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【図４６】
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【図４７】
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【図４８】
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【図４９】
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【図５０】
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【図５１】
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【国際調査報告】
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