(57)【要約】      （修正有）【課題】異なる技術分野にもかかわらず、索引語の重要度が近いことによる類似度が高くなる精度問題を回避する。【解決手段】入力文書（対象文書という）のデータを受け付ける対象文書入力部２Ａと、対象文書に形態素解析を行って索引語に分解する形態素解析部２Ｂと、該対象文書及び参照する文書の、それぞれの索引語の出現状況と、母集団における索引語の出現文書数とに基づき決められる索引語の重要度をベクトル成分とする特徴ベクトルから、対象文書と参照する文書との類似度を求め、その結果から対象文書の属する技術分野を決定する技術分野分類部２Ｃと、予め技術分野毎の、その技術主題毎に設定される主題に関係する索引語の集合を文書とみなして（カタログ文書という）、そのカタログ文書の特徴ベクトルの情報が記録される技術分野別主題カタログテーブル９と、を備え、前記技術分野分類部２Ｃにおいて、前記参照する文書はカタログ文書とする。【選択図】図１
2006221478.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
入力された文書（対象文書という）のデータを受け付ける対象文書入力部と、
対象文書に対して形態素解析を行って索引語に分解する形態素解析部と、
該対象文書及び参照する文書の、それぞれの索引語の出現状況と、母集団における索引語の出現文書数とに基づき決められる索引語の重要度をベクトル成分とする特徴ベクトルから、内積を求めて、対象文書と参照する文書との類似度を求め、その結果から対象文書の属する技術分野を決定する技術分野分類部と、
予め技術分野毎の、その１つ以上の技術主題毎に設定される主題に関係する索引語の集合を文書とみなして（カタログ文書という）、そのカタログ文書の特徴ベクトルの情報が記録される技術分野別主題カタログテーブルと、を備え、
前記技術分野分類部において、前記参照する文書はカタログ文書であることを特徴とするコンピュータからなる文書検索装置。
【請求項２】
前記技術分野分類部は、前記カタログ文書と対象文書との類似度に基づき、最も類似すると判断される技術分野を該対象文書が属する技術分野であると決定することを特徴とする請求項１記載の文書検索装置。
【請求項３】
前記文書検索装置は、さらに、
多数の文書のデータがその文書の技術分野と関連付けられて登録された文書テーブルと、
文書テーブルを参照して、対象文書に対して前記技術分野分類部で決定された対象文書の属する技術分野に属する１つ以上の文書（当該分類文書という）の特徴ベクトルを抽出する当該分類入力部と、
対象文書及び当該分類文書のそれぞれの特徴ベクトルから、対象文書と当該分類文書との類似度を求める類似計算部と、
該類似計算部の類似度の結果から対象文書に類似する当該分類文書を出力する計算結果出力部と、
を備えることを特徴とする請求項１または２記載の文書検索装置。
【請求項４】
前記特徴ベクトルのベクトル成分である重要度は、同一文書で共起する２つの索引語が類語の関係にあるときに、その類語の距離に応じた値に基づき求めた相互情報量が加味された重要度であることを特徴とする請求項１ないし３のいずれか１項に記載の文書検索装置。
【請求項５】
多数の文書のデータがその文書の属する技術分野と関連付けられて登録された文書テーブルと、
検索キーを含むポートフォリオ作成要求信号を受け付ける検索信号入力部と、
前記検索キーの属する技術分野を決定する技術分野分類部と、
前記文書テーブルから、前記決定した技術分野に属する文書群または前記決定した技術分野とその近傍の技術分野に属する文書群（ポートフォリオ対象文書群という）を求め、ポートフォリオ対象文書群に属する各文書（ポートフォリオ対象文書）の索引語の出現状況と、母集団における索引語の出現文書数とに基づき決められる索引語の重要度をベクトル成分とする特徴ベクトルを抽出するポートフォリオ対象抽出部と、
前記検索キーと前記ポートフォリオ対象抽出部からのポートフォリオ対象文書の特徴ベクトルからそれらの類似度を求める類似計算部と、
類似計算部で求められた類似度とその文書に関連付けられた所定のパラメータとから、ポートフォリオ編集を行いポートフォリオ表示するポートフォリオ表示部と、
を備えることを特徴とするコンピュータによるマクロアプローチによるポートフォリオ分析装置。
【請求項６】
前記特徴ベクトルのベクトル成分である重要度は、同一文書で共起する２つの索引語が類語の関係にあるときに、その類語の距離に応じた値に基づき求めた相互情報量が加味された重要度であることを特徴とする請求項５記載のポートフォリオ分析装置。
【請求項７】
前記文書は特許文献であり、文書単位は１つの特許公報の特許請求の範囲、明細書及び要約書の少なくとも１つの少なくとも１部とすることを特徴とする請求項５または６に記載のポートフォリオ分析装置。
【請求項８】
前記文書は特許文献であり、文書単位は１つの特許公報の１請求項とすることを特徴とする請求項５または６に記載のポートフォリオ分析装置。
【請求項９】
コンピュータが入力された文書（対象文書という）のデータを受け付ける対象文書入力ステップと、
コンピュータが対象文書に対して形態素解析を行って索引語に分解する形態素解析ステップと、
コンピュータが、該対象文書及び参照する文書の、それぞれの索引語の出現状況と、母集団における索引語の出現文書数とに基づき決められる索引語の重要度をベクトル成分とする特徴ベクトルから、内積を求めて、対象文書と参照する文書との類似度を求め、その結果から対象文書の属する技術分野を決定する技術分野分類ステップと、
からなり、該コンピュータは、予め技術分野毎の、その１つ以上の技術主題毎に設定される主題に関係する索引語の集合を文書とみなして（カタログ文書という）、そのカタログ文書の特徴ベクトルの情報が記録される技術分野別主題カタログテーブルを備えており、
前記技術分野分類ステップにおいて、前記参照する文書はカタログ文書であることを特徴とするコンピュータによる文書検索方法。
【請求項１０】
前記技術分野分類ステップは、前記カタログ文書と対象文書との類似度に基づき、最も類似すると判断される技術分野を該対象文書が属する技術分野であると決定することを特徴とする請求項９記載の文書検索方法。
【請求項１１】
前記コンピュータは、多数の文書のデータがその文書の技術分野と関連付けられて登録された文書テーブルを備え、
前記文書検索方法は、さらに、
前記コンピュータが、文書テーブルを参照して、対象文書に対して前記決定された対象文書の属する技術分野に属する１つ以上の文書（当該分類文書という）の特徴ベクトルを抽出する当該分類入力ステップと、
前記コンピュータが、対象文書及び当該分類文書のそれぞれの特徴ベクトルから、対象文書と当該分類文書との類似度を求める類似計算ステップと、
前記コンピュータが、該類似計算部の類似度の結果から対象文書に類似する当該分類文書を出力する計算結果出力ステップと、
を備えることを特徴とする請求項９または１０に記載の文書検索方法。
【請求項１２】
前記特徴ベクトルのベクトル成分である重要度は、同一文書で共起する２つの索引語が類語の関係にあるときに、その類語の距離に応じた値に基づき求めた相互情報量が加味された重要度であることを特徴とする請求項９ないし１１のいずれか１項に記載の文書検索装置。
【請求項１３】
多数の文書のデータがその文書の属する技術分野と関連付けられて登録された文書テーブルを備えたコンピュータが、検索キーを含むポートフォリオ作成要求信号を受け付ける検索信号入力ステップと、
コンピュータが、前記検索キーの属する技術分野を決定する技術分野分類ステップと、
コンピュータが、前記文書テーブルから、前記決定した技術分野に属する文書群または決定した技術分野とその近傍の技術分野に属する文書群（ポートフォリオ対象文書群という）を求め、ポートフォリオ対象文書群に属する各文書（ポートフォリオ対象文書）のそれぞれの索引語の出現状況と、母集団における索引語の出現文書数とに基づき決められる索引語の重要度をベクトル成分とする特徴ベクトルを抽出するポートフォリオ対象抽出ステップと、
コンピュータが、前記検索キーと前記ポートフォリオ対象抽出ステップからのポートフォリオ対象文書の特徴ベクトルとから類似度を求める類似計算ステップと、
コンピュータが、類似計算ステップで求められた類似度とその文書に関連付けられた所定のパラメータとから、ポートフォリオ編集を行いポートフォリオ表示するポートフォリオ表示ステップと、
からなることを特徴とするコンピュータによるマクロアプローチによるポートフォリオ分析方法。
【請求項１４】
前記特徴ベクトルのベクトル成分である重要度は、同一文書で共起する２つの索引語が類語の関係にあるときに、その類語の距離に応じた値に基づき求めた相互情報量が加味された重要度であることを特徴とする請求項１３記載のポートフォリオ分析方法。
【請求項１５】
前記文書は特許文献であり、文書単位は１つの特許公報の特許請求の範囲、明細書及び要約書の少なくとも１つの少なくとも１部とすることを特徴とする請求項１３または１４に記載のポートフォリオ分析方法。
【請求項１６】
前記文書は特許文献であり、文書単位は１つの特許公報の１請求項とすることを特徴とする請求項１３または１４に記載のポートフォリオ分析方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、文書検索において用いられる形態素解析（tf-idf法）に関する検索技術を改良した検索機能を持つ文書検索装置、類語（シソーラス）を加味することにより、専門性の高い高品質な技術文書、例えば科学技術の研究論文、特許情報、法律文書等の類似検索に好適な文書検索装置及び改良した検索機能を搭載したマクロアプローチによるポートフォリオ分析装置に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
従来、文書検索において、文書と文書の接近を、単語ごとのベクトルで計算して、文書間の類似を求めるベクトル検索が知られている。このベクトルの大きさを表す値として、文書内に現れる単語の重要度を求めるtf・idf法が知られている。
このtf-idf法においては、文書データベースを文書の集合と見る。即ち、
【０００３】
【数１】
2006221478.tif 000003
とする。また、文書を索引語の集合と見る。即ち、
【０００４】
【数２】
2006221478.tif 000004
と見ると、結局、文書データベースは、索引語の集合となり、
【０００５】
【数３】
2006221478.tif 000005
となる。
個々の索引語Ｗｋｉの重要度を評価するのに次式でtf-idf値を定義する。
【０００６】
【数４】
2006221478.tif 000006
ここで、Ｎ:データベース内の文書数（母集団の文書数）
ｄｆｉ：索引語ｔｉが出現する文書数
ｔｆ(ti,Ｄk)：文書Ｄｋ内で索引語ｔｉの出現数、を表す
【０００７】
tf-idf値の意味は、ある索引語が出現する文書が少なければ、その索引語の重要度は大きく、逆に多ければ、重要度は小さいことを意味する。また、文書内で繰り返し使われる索引語は重要度が大きいことになる。ここで言う重要度とは、文書を特徴付ける力の強さと考えられる。文書間の類似度は、文書を、単語ごとのtf-idf値を成分とするベクトル（特徴ベクトルという）と考え、各文書の特徴ベクトルの内積値を計算することにより求めることができ、内積値が大きければ、それだけ２つの文書の類似度が高いことを意味する。
【０００８】
以上のtf-idf法に対して、様々な改良が提案されている。
【０００９】
特許文献１で提案する情報検索システムでは、このtf-idf法に対して、適正な検索結果が得られるようにするための検索チューニングを効率的に短時間に行うことを行っており、そのために、適正な検索結果が得られないときに、重み付け辞書を用いて、重み付け変更の必要のある単語についてのみ重み付けを行って、その単語の出現回数を何倍かにしている。
【００１０】
また、非特許文献１では、単語の共起情報による重み付けを導入している。ある単語がある文書においてその主題に関連するかどうか、即ち重要な単語であるか否かを、その文章中に同時に表れる他の単語の中に共起度の大きい単語が存在するかどうかによって判断するという思想に基づいており、２つの単語ｘ、ｙの間の共起度の尺度として以下の相互情報量Ｉ（ｘ，ｙ）を用いている。
【００１１】
【数５】
2006221478.tif 000007
ここで、    Ｐ（ｘ，ｙ）は文書集合においてｘ，ｙを共に含む文書の割合
Ｐ（ｘ）はｘを含む文書の割合
Ｐ（ｙ）はｙを含む文書の割合
Ｎは文書数(母集団数)
Ｆ（ｘ，ｙ）はｘ，ｙを共に含む文書数
Ｆ（ｘ）はｘを含む文書数
Ｆ（ｙ）はｙを含む文書数
【００１２】
相互情報量Ｉ（ｘ，ｙ）を用いて、ある文書Ｄｋ中にある単語ｔｉの共起重みｃｗ（ｉ，ｋ）を、Ｄｋ中にあるｔｉ以外のすべての単語とｔｉとの相互情報量の平均値と定義する。
【００１３】
【数６】
2006221478.tif 000008
ここで、
2006221478.tif 000009
は文書Ｄｋに含まれる単語数である。
【００１４】
この共起重みｃｗ（ｉ，ｋ）を従来のtf-idf値に乗算したものを単語の重要度とする。即ち、
【００１５】
【数７】
2006221478.tif 000010
とする。但し、（５）式で用いるtf-idf(i,k)は、正規化したものを用いるとよい。即ち、
【００１６】
【数８】
2006221478.tif 000011
とする。そして、各文書をＤｋ＝（ｗｋ１，ｗｋ２，・・・）の特徴ベクトルと見なして、内積を求めることにより類似度を計算する。
【００１７】
【特許文献１】特開２００４−２０６６３１号公報
【非特許文献１】清田 陽司, 黒橋 禎夫 ,中村 順一, 工藤 拓,「単語の共起情報による重みづけを用いたテキスト検索システム」, IREXワークショップ予稿集, IREX実行委員会, pp. 53-56, September, 1999.
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【００１８】
非特許文献１の手法では、ある単語がある文書においてその主題に関連するかどうか、すなわち重要な単語であるかどうかを、その文書中に同時に現れる他の単語の中に共起度の大きい単語が存在するかどうかによって判断しているのであるが、この問題点として短い文書で相互情報量の大きい単語ペアが存在すると、それらの共起重みがかなり大きな値になってしまうのに対して、長い文書では多くのペアの平均をとる為にその大きさがならされてしまうことや、検索要求文中で重要と思われない語（一般語など）に対して高い共起重みを与えられている文書が、不適当であるにもかかわらず、上位にランキングされるということがある。
【００１９】
以上のことに起因して、従来は、全く異なる技術分野に属する文書であるにもかかわらず、ある単語についての重要度が高いために、類似関係にあるものと誤判定する、という問題がある。
【００２０】
本発明はかかる課題に鑑みなされたもので、文書の属する技術分野を特定することで、類似度の精度を上げて、文書を正確に検索することができる文書検索装置及び技術分野を加味した上で類似度を正確に判定し、その判定結果に基づきポートフォリオ表示を行なうことができるポートフォリオ分析装置を提供することをその目的とする。
【課題を解決するための手段】
【００２１】
上記目的を達成するために、本発明のうち請求項１記載の文書検索装置は、
入力された文書（対象文書という）のデータを受け付ける対象文書入力部と、
対象文書に対して形態素解析を行って索引語に分解する形態素解析部と、
該対象文書及び参照する文書の、それぞれの索引語の出現状況と、母集団における索引語の出現文書数とに基づき決められる索引語の重要度をベクトル成分とする特徴ベクトルから、内積を求めて、対象文書と参照する文書との類似度を求め、その結果から対象文書の属する技術分野を決定する技術分野分類部と、
予め技術分野毎の、その１つ以上の技術主題毎に設定される主題に関係する索引語の集合を文書とみなして（カタログ文書という）、そのカタログ文書の特徴ベクトルの情報が記録される技術分野別主題カタログテーブルと、を備え、
前記技術分野分類部において、前記参照する文書はカタログ文書であることを特徴とする。
【００２２】
請求項２記載の発明は、請求項１記載の前記技術分野分類部が、前記カタログ文書と対象文書との類似度に基づき、最も類似すると判断される技術分野を該対象文書が属する技術分野であると決定することを特徴とする。
【００２３】
請求項３記載の発明は、請求項１または２記載の前記文書検索装置が、さらに、
多数の文書のデータがその文書の技術分野と関連付けられて登録された文書テーブルと、
文書テーブルを参照して、対象文書に対して前記技術分野分類部で決定された対象文書の属する技術分野に属する１つ以上の文書（当該分類文書という）の特徴ベクトルを抽出する当該分類入力部と、
対象文書及び当該分類文書のそれぞれの特徴ベクトルから、対象文書と当該分類文書との類似度を求める類似計算部と、
該類似計算部の類似度の結果から対象文書に類似する当該分類文書を出力する計算結果出力部と、
を備えることを特徴とする。
【００２４】
請求項４記載の発明は、請求項１ないし３のいずれか１項に記載のものにおいて、前記特徴ベクトルのベクトル成分である重要度は、同一文書で共起する２つの索引語が類語の関係にあるときに、その類語の距離に応じた値に基づき求めた相互情報量が加味された重要度であることを特徴とする。
【００２５】
請求項５記載の発明は、コンピュータによるマクロアプローチによるポートフォリオ分析装置が、
多数の文書のデータがその文書の属する技術分野と関連付けられて登録された文書テーブルと、
検索キーを含むポートフォリオ作成要求信号を受け付ける検索信号入力部と、
前記検索キーに含まれる索引語のベクトル成分を１とし、含まれない索引語のベクトル成分を０とする特徴ベクトルを作成し、検索キーの特徴ベクトルと、技術分野毎の１つ以上の技術主題毎に設定される主題に関係する索引語の集合を文書とみなしたカタログ文書の索引語の出現状況と、母集団における索引語の出現文書数とに基づき決められる索引語の重要度をベクトル成分とする特徴ベクトルとから、内積を求めて、検索キーとカタログ文書との類似度を求め、その結果から検索キーの属する技術分野を決定する技術分野分類部と、
前記文書テーブルから、前記決定した技術分野に属する文書群または前記決定した技術分野とその近傍の技術分野に属する文書群（ポートフォリオ対象文書群という）を求め、ポートフォリオ対象文書群に属する各文書（ポートフォリオ対象文書）の索引語の出現状況と、母集団における索引語の出現文書数とに基づき決められる索引語の重要度をベクトル成分とする特徴ベクトルを抽出するポートフォリオ対象抽出部と、
前記検索キーと前記ポートフォリオ対象抽出部からのポートフォリオ対象文書の特徴ベクトルからそれらの類似度を求める類似計算部と、
類似計算部で求められた類似度とその文書に関連付けられた所定のパラメータとから、ポートフォリオ編集を行いポートフォリオ表示するポートフォリオ表示部と、
を備えることを特徴とする。
【００２６】
請求項６記載の発明は、請求項５記載のものにおいて、前記特徴ベクトルのベクトル成分である重要度は、同一文書で共起する２つの索引語が類語の関係にあるときに、その類語の距離に応じた値に基づき求めた相互情報量が加味された重要度であることを特徴とする。
【００２７】
請求項７記載の発明は、請求項５または６に記載のものにおいて、前記文書は特許文献であり、文書単位は１つの特許公報の特許請求の範囲、明細書及び要約書の少なくとも１つの少なくとも１部とすることを特徴とする。
【００２８】
請求項８記載の発明は、請求項５または６に記載のものにおいて、前記文書は特許文献であり、文書単位は１つの特許公報の１請求項とすることを特徴とする。
【００２９】
請求項９記載のコンピュータによる文書検索方法は、コンピュータが入力された文書（対象文書という）のデータを受け付ける対象文書入力ステップと、
コンピュータが対象文書に対して形態素解析を行って索引語に分解する形態素解析ステップと、
コンピュータが、該対象文書及び参照する文書の、それぞれの索引語の出現状況と、母集団における索引語の出現文書数とに基づき決められる索引語の重要度をベクトル成分とする特徴ベクトルから、内積を求めて、対象文書と参照する文書との類似度を求め、その結果から対象文書の属する技術分野を決定する技術分野分類ステップと、
からなり、該コンピュータは、予め技術分野毎の、その１つ以上の技術主題毎に設定される主題に関係する索引語の集合を文書とみなして（カタログ文書という）、そのカタログ文書の特徴ベクトルの情報が記録される技術分野別主題カタログテーブルを備えており、
前記技術分野分類ステップにおいて、前記参照する文書はカタログ文書であることを特徴とする。
【００３０】
請求項１０記載の発明は、請求項９記載の前記技術分野分類ステップは、前記カタログ文書と対象文書との類似度に基づき、最も類似すると判断される技術分野を該対象文書が属する技術分野であると決定することを特徴とする。
【００３１】
請求項１１記載の発明は、請求項９または１０に記載のものにおいて、
前記コンピュータは、多数の文書のデータがその文書の技術分野と関連付けられて登録された文書テーブルを備え、
前記文書検索方法は、さらに、
前記コンピュータが、文書テーブルを参照して、対象文書に対して前記決定された対象文書の属する技術分野に属する１つ以上の文書（当該分類文書という）の特徴ベクトルを抽出する当該分類入力ステップと、
前記コンピュータが、対象文書及び当該分類文書のそれぞれの特徴ベクトルから、対象文書と当該分類文書との類似度を求める類似計算ステップと、
前記コンピュータが、該類似計算部の類似度の結果から対象文書に類似する当該分類文書を出力する計算結果出力ステップと、
を備えることを特徴とする。
【００３２】
請求項１２記載の発明は、請求項９ないし１１のいずれか１項に記載のものにおいて、前記特徴ベクトルのベクトル成分である重要度は、同一文書で共起する２つの索引語が類語の関係にあるときに、その類語の距離に応じた値に基づき求めた相互情報量が加味された重要度であることを特徴とする。
【００３３】
請求項１３記載の発明は、コンピュータによるマクロアプローチによるポートフォリオ分析方法が、
多数の文書のデータがその文書の属する技術分野と関連付けられて登録された文書テーブルを備えたコンピュータが、検索キーを含むポートフォリオ作成要求信号を受け付ける検索信号入力ステップと、
コンピュータが、前記検索キーの属する技術分野を決定する技術分野分類ステップと、
コンピュータが、前記文書テーブルから決定した技術分野に属する文書群または決定した技術分野とその近傍の技術分野に属する文書群（ポートフォリオ対象文書群という）を求め、ポートフォリオ対象文書群に属する各文書（ポートフォリオ対象文書）のそれぞれの索引語の出現状況と、母集団における索引語の出現文書数とに基づき決められる索引語の重要度をベクトル成分とする特徴ベクトルを抽出するポートフォリオ対象抽出ステップと、
コンピュータが、前記検索キーと前記ポートフォリオ対象抽出ステップからのポートフォリオ対象文書の特徴ベクトルとから類似度を求める類似計算ステップと、
コンピュータが、類似計算ステップで求められた類似度とその文書に関連付けられた所定のパラメータとから、ポートフォリオ編集を行いポートフォリオ表示するポートフォリオ表示ステップと、
からなることを特徴とする。
【００３４】
請求項１５記載の発明は、請求項１３または１４に記載のものにおいて、前記文書が特許文献であり、文書単位は１つの特許公報の特許請求の範囲、明細書及び要約書の少なくとも１つの少なくとも１部とすることを特徴とする。
【００３５】
請求項１６記載の発明は、請求項１３または１４に記載のものにおいて、前記文書は特許文献であり、文書単位は１つの特許公報の１請求項とすることを特徴とする。
【発明の効果】
【００３６】
請求項１、２，９及び１０記載の発明によれば、対象文書の特徴ベクトルと、技術分野毎に主題に関係する索引語の集合を文書とみなしたカタログ文書の特徴ベクトルとを用いて、類似度を求めているために、その類似度に応じて対象文書の属する技術分野を特定することができるようになる。
【００３７】
請求項３及び１１記載の発明によれば、上記で属する技術分野が決定された対象文書の特徴ベクトルと、該技術分野に属する当該分類文書の特徴ベクトルを用いて、類似度を求め、その類似度に応じて対象文書に類似する当該分類文書を出力するようにしているために、技術分野が全く異なるにもかかわらずある索引語の重要度が近いために類似度が高くなるという従来のベクトル検索の課題を解決し、精度の良い類似度判定を行なうことができるようになる。
【００３８】
請求項４、６、１２及び１４記載の発明によれば、類語（シソーラス）の距離に応じた相互情報量が加味された重要度としているので、共起重みを加味した類似度演算の精度を向上させることができる。
【００３９】
請求項５及び１３記載の発明によれば、類似度や類似度の分布範囲とパラメータとによってポートフォリオを作成することで、様々な分析を行なうことができるようになる。
【００４０】
このときに、ポートフォリオ作成要求信号の求めている技術分野を特定すれば、より精度の高い類似度演算を行なうことができ、その類似度を用いて様々な分析に供することができるようになる。
【００４１】
請求項７、８、１５及び１６記載の発明によれば、文書を多量に発行される特許文献とすることにより、特許についての分析を自動的に行なうことができるようになり、自動的に特許の価値評価も行なうことができるようになる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００４２】
以下、本発明の一実施形態について詳細に説明する。なおこれにより本発明が限定されるものではない。
【００４３】
図１は本発明の一実施形態である検索装置兼マクロアプローチによるポートフォリオ分析装置の全体構成を示すブロック図である。
【００４４】
図において、検索装置兼ポートフォリオ分析装置１は、大まかに、技術分野分類手段２、類似計算手段３、文書データベース操作手段４及びデータベース群を格納する記憶装置５を有する。この装置１は、具体的には、ＣＰＵ，ＲＯＭ、ＲＡＭを備える制御装置及びデータを格納する記憶装置を有するコンピュータで構成することができる。
【００４５】
図２は、本発明の一実施形態に係る技術分野分類手段２を概略的に示すブロック図であり、技術分野分類手段２は、詳細には、対象文書入力部２Ａ、形態素解析部２Ｂ及び技術分野分類部２Ｃを備えており、装置１に入力される文書入力要求信号に応じて起動して、その処理を行なうものである。
【００４６】
図３は、本発明の一実施形態に係る類似計算手段３を概略的に示すブロック図であり、類似計算手段３は、詳細には、当該分類入力部３Ａ、類似計算部３Ｂ及び計算結果出力部３Ｃを備えており、装置１に入力される類似計算要求信号に応じて起動して、その処理を行なうものである。
【００４７】
図７は、記憶装置５に格納される文書テーブル６、文書索引語テーブル７及び技術分野別文書索引語テーブル８のテーブル構成図である。
【００４８】
文書テーブル６は、文書自体を登録するテーブルであり、一文書が登録されるごとに１レコードが生成される。１レコードに登録される項目としては、「文書ＩＤ」、「技術分野ＩＤ」、「登録日時」、「文書名称」、「著者」、「本文」、「本文ベクトル」がある。ここで、「文書ＩＤ」は文書ごとに付与された文書固有の番号または記号であり、「本文ベクトル」Ｄｉは、本文に出現する索引語をＷｉｊ｛索引語／索引語読み／頻度｝の形式の文字列データで表現したものである。当然、文書は複数の索引語を含むことから、この形式は、[索引語／索引語読み／頻度，索引語／索引語読み／頻度，・・・]のような繰り返しを表現する形式で格納される。
【００４９】
【数９】
2006221478.tif 000012
上記構造中の頻度は文書｛Ｄｉ｝の中での索引語｛Ｗｉｊ｝の出現頻度である。また、文書テーブル６には、「著者」以外に任意の属性等を表すパラメータを登録しておくことができる。
【００５０】
文書索引語テーブル７は、全文書に出現する索引語情報の全てを格納するテーブルであり、１レコードに登録される項目としては、「索引語ＩＤ」、「索引語」、「索引語読み」、「出現文書数」がある。ここで、「索引語ＩＤ」は索引語ごとに付与された索引語固有の番号または記号である。「出現文書数」は、文書テーブル６に登録された全文書の中でその索引語が表れる文書数を表している。
【００５１】
技術分野別文書索引語テーブル８は、技術分野毎に、その技術分野に属する全文書に出現する索引語情報の全てを格納するテーブルであり、１レコードに登録される項目としては、「技術分野ＩＤ」、「索引語ＩＤ」、「索引語」、「索引語読み」、「出現文書数」がある。「技術分野ＩＤ」は技術分野ごとに付与された技術分野固有の番号または記号である。「出現文書数」は、技術分野に属する全文書の中でその索引語が表れる文書数を表している。
【００５２】
図８は、記憶装置５に格納される技術分野別主題カタログテーブル９、技術分野別シソーラステーブル１０及びカタログ索引語テーブル７Ａの構成図である。
【００５３】
技術分野別主題カタログテーブル９は、技術分野毎で、技術主題毎に主題に関係する索引語の集合を１つの文書とみなして、その索引語情報を格納するテーブルである。１レコードに登録される項目としては、「技術分野ＩＤ」、「技術主題ＩＤ」、「カタログ索引語ＩＤ」、「カタログ索引語」、「カタログ索引語読み」がある。
【００５４】
「技術主題ＩＤ」は、各技術分野における技術主題を表している。例えば、技術分野が癌医療としたときに、技術主題として、遺伝子医療、再生医療、・・・といった主題を例示することができる。
【００５５】
「カタログ索引語」は、各技術主題に関係する索引語である。後述するが、各技術主題に関係する索引語の集合を１つの文書と見なし、この文書を以下、カタログ文書と称するものとする。このカタログ文書は、最初には、技術主題に対応する既存の分類コードによって既に分類されている多数の文書から抽出された索引語によって作成することができる。
【００５６】
技術分野別シソーラステーブル１０は、技術分野毎で、索引語に対して、異表記の語（表記が異なるだけで同じことを意味する語）、同義語、広義語／狭義語、反義語、関連語、といった類語情報を格納するテーブルである。例えば、養毛剤というシソーラス索引語に対して、毛生え薬、脱毛症の薬は同義語に当たり、育毛剤、発毛剤は関連語に当たり、ＹＹ剤（製品名）、ＸＸ剤（製品名）は狭義語に当たる。
【００５７】
この発明では、ある索引語に対して特定の関係のある単語に対して、その関係に応じた距離を定義し、それを用いて、共起重みを求めることとしているので、そのような特定の関係のある単語を技術分野別シソーラステーブル１０に予め登録している。後述のように、その関係に応じて、ある索引語に対する距離を様々に決定し、距離に応じて共起重みを求める。
【００５８】
カタログ索引語テーブル７Ａは、全カタログ文書に出現するカタログ索引語情報の全てを格納するテーブルであり、１レコードに登録される項目としては、「カタログ索引語ＩＤ」、「カタログ索引語」、「カタログ索引語読み」、「出現カタログ文書数」がある。ここで、「カタログ索引語ＩＤ」はカタログ索引語ごとに付与された索引語固有の番号または記号である。「出現カタログ文書数」は、技術分野別主題カタログテーブル９の全技術分野に登録された全カタログ文書の中でその索引語が表れる文書数を表している。
【００５９】
図１３は、本発明の一実施形態に係るポートフォリオ作成手段１５を概略的に示すブロック図であり、ポートフォリオ作成手段１５は、詳細には、検索信号入力部１５Ａ、技術分野分類部１５Ｂ、ポートフォリオ対象抽出部１５Ｃ、類似計算部１５Ｄ、類似度分布範囲計算部１５Ｅ及びポートフォリオ表示部１５Ｆを備えており、装置１に入力されるポートフォリオ作成要求信号に応じて起動して、その処理を行なうものである。
【００６０】
以上のように構成される検索装置兼ポートフォリオ分析装置１の作用を以下、説明する。
【００６１】
この装置では、次の処理を主として行なうことができる。
１．装置に入力された未登録の１つ以上の文書に対して、その文書がどの技術分野に属するかを決定する技術分野分類処理及びその決定された技術分野の中で類似する文書を検索する類似計算処理
２．上記処理で技術分野が決定された蓄積文書に対して、検索キーで部分集合（１件含む）を決定し、その範囲で類似度のランク付けを行い、更に、その類似処理からポートフォリオを作成するポートフォリオ分析処理
以下、各処理について説明する。
【００６２】
１．１  技術分野分類処理
図２及び図４に示すように、文書入力要求があり、処理するべき1つ以上の対象文書が対象文書入力部２Ａに受け付けられると、対象文書入力部２Ａによって、文書ＩＤが割り当てられた後、文書テーブル６に登録される。次いで、入力された対象文書は形態素解析部２Ｂによって形態素解析が実行される（Ｓ１０）。
【００６３】
形態素解析とは、文書から単語を取り出して、切り出した単語から普通名称、サ変名詞、固有名詞、地名、人名、組織名、未定義語だけを索引語として取り出す。さらには、あまり重要でない単語であるストップワードを削除する。このためには、ストップワードを登録するストップワードテーブルを備えておくとよい。こうして、本文ベクトル｛Ｄｉ｝＝｛Ｗｉ１，Ｗｉ２，・・・Ｗｉｎ｝を作成して、文書テーブル６に登録すると共に、文書索引語テーブル７にも登録する。対象文書から抽出された索引語が新規の索引語である場合には、新しい索引語ＩＤが割り当てられ、その出現文書数は１となり、また、すでに登録済みの索引語ＩＤである場合には、出現文書数＝すでに登録された出現文書数+１ということになる。
【００６４】
任意には、この形態素解析において、索引語の統合を行なうこととしてもよい。このために、統合を行なう索引語を登録する索引語統合テーブルを備えておくこともできる。索引語統合テーブルは、統合される被統合語と、統合先の索引語である統合語とが関連付けられたテーブルとなる。そして、被統合語と統合語との関係は、例えば、両者が異表記の語及び／または同義語の関係及び／または言語の異なる同義語の関係とすることができる。言語の異なる同義語の統合を行なうこととした場合、対象とする文書の言語が外国語文書であったとしても、翻訳機能を要せずに、この装置で標準とする言語に統合することができ、非外国語文献と同様に取り扱うことができるようになる。
【００６５】
形態素解析部２Ｂは、索引語を取り出した後、索引語統合テーブルを参照しながら、統合処理を行い、その後、本文ベクトルを作成するとよい。
【００６６】
次いで、技術分野分類部２Ｃが、各対象文書ｄｔ（ｄ１，・・・ｄｋ，・・・）に対して、各技術分野との類似度を求める。このときには、各技術分野に関係する索引語の集合であるカタログ文書と、対象文書との類似度を求める（Ｓ２０）。
【００６７】
基本的手順として、全技術分野に属する技術主題のカタログ文書全体及び対象文書を母集団と考え、その中で、類似度は、基本的には前掲（１）〜（５）式によるtf-idf法に基づいてtf-idf（ｉ，ｋ）及び共起重みｃｗ（ｉ，ｋ）を求めるが、前掲（５）式にさらにシソーラスによる共起情報の重み係数の重み付けを行う（Ｓ２５）。
【００６８】
図５は、本発明の一実施形態に係るシソーラスによる共起情報の重み係数計算の概略処理フロー図である。今、処理中の索引語がｔｉ＝ｘであるとする。同じ対象とする文書ｄｔに表れる別の索引語ｔｊ＝ｙとの相互情報量Ｉ（ｘ、ｙ）を前掲（２）式により求める（Ｓ１００）。次いで、Ｉ＋（ｘ、ｙ）を求める。ここで、
【００６９】
【数１０】
2006221478.tif 000013
【００７０】
とする（Ｓ１５０）。シソーラスがあるかどうかは、今着目している索引語ｘについて、技術分野別シソーラステーブル１０を参照して、ｙが索引語ｘの類語であるかどうかを見る。図６は、シソーラスによる距離計算の概略処理フロー図である。尚、参照する技術分野別シソーラステーブル１０は、今処理中の技術分野に対応する技術分野別シソーラステーブルを参照する。
【００７１】
索引語ｘに対してｙが類語である場合には、その類語の種類を判定し、つまり、ｘ、ｙとの関係が、異表記の語、同義語、広義語／狭義語、反義語、関連語のいずれかであるかを判定し、異表記の語、同義語、広義語／狭義語、反義語または関連語である場合、それぞれその距離に従って係数αｎをα０、α１、α２、α３またはα４と決定する。
【００７２】
そして、（６）式に従って、Ｉ＋（ｘ、ｙ）を求め、（３）式及び（５）式によってシソーラス距離を加味した共起重みを含めた対象文書における索引語ｔｉ＝ｘの重要度ｗ（ｉ，ｋ）を演算する（Ｓ２００，Ｓ３００）。
【００７３】
同様の処理を今処理中の技術分野ＩＤ＝ｈに属するカタログ文書に対して行なう。カタログ文書においては、その技術主題に属する索引語の集合であり、本当の文書ではなく、これを文書と見なす、いわば擬制文書である。従って、ある索引語ｔｉ＝ｘに着目した場合に、１つのカタログ文書に出現する数は１か０となる。即ちｔｆ＝１または０である。しかしながら、idf(i,k)は、全文書の中で頻度を加味したものとなる。
【００７４】
あるカタログ文書ｋについての索引語ｔｉの重み付けがｃｗ(ｉ，ｋ)として求められたとすると、対象とする文書ｄｔとそのカタログ文書ｋとの類似度は、内積によって求めることができる。即ち、
【００７５】
【数１１】
2006221478.tif 000014
【００７６】
となる。この類似度を、技術分野ＩＤ＝ｈに属するカタログ文書について行った後、技術分野ＩＤ＝ｈ＋１について同様の処理を行ない、以降処理を繰り返し、全技術分野についての処理を終了する。
【００７７】
全技術分野についての処理を行なうと、全技術分野に属する全カタログ文書と対象文書とのそれぞれの類似度が内積値として求まる。この類似度に基づき、対象文書が属すると考えられる技術分野を決定する。
【００７８】
決定の基準としては、様々なものが考えられるが、１．技術分野毎で、カタログ文書と対象文書との類似度の平均を求め、平均値が最も高い技術分野を、その対象文書が属する技術分野とする、２．すべての類似度の中で、上限と下限をカットオフし、残ったものの中で、技術分野毎に、カタログ文書と対象文書との類似度の平均を求め、平均値が最も高い技術分野を、その対象文書が属する技術分野とする、３．すべての類似度の中で最も高い類似度となったカタログ文書が属する技術分野を、その対象文書が属する技術分野とする、を例示することができるが、任意の基準を採用することができる。
【００７９】
決定後は、対象文書の索引語を、技術分野別文書索引語テーブル８に登録する。また、文書テーブル６の対象文書に対応するレコードの技術分野ＩＤの項目に決定したものを登録する。
以上の処理を対象文書毎に行い（Ｓ２０）、対象文書の技術分野を決定する（Ｓ３０）。
【００８０】
１．２  類似計算処理
次いで、類似計算要求信号（図１参照）が入力されると、当該分類入力部３Ａは、類似計算要求の対象となる該対象文書に対して決定された技術分野に属している文書群の各文書(当該分類文書)の特徴ベクトルを抽出し（Ｓ４０）、類似計算部３Ｂは、各文書と対象文書との類似度を（７）式を用いて計算する（Ｓ５０）。このとき、cwの計算の際に、（６）式が加味されるのは（Ｓ４５）、先の類似度の計算の場合と同じである。
【００８１】
そして、計算結果出力部３Ｃは、類似度が高い順に類似文書をランク付け表示する（Ｓ６０）。
【００８２】
こうして文書を技術分野で分類し、その分類された技術分野内の文書との類似度を見ることにより、技術分野が全く異なるにも関わらず、類似と判断することを防ぐと共に、共起重み付けにおいて、シソーラスの概念を導入することにより、より正確に共起情報による重み付けを行なうことができるようになる。また、こうして、技術分野毎に分類された文書群は、次に説明するポートフォリオ作成処理における類似処理において、使用される。
【００８３】
２．ポートフォリオ分析処理
次に、既に登録された蓄積文書に対して、ポートフォリオ作成要求信号としての検索キーで部分集合（１件を含む）を決定し、その範囲で類似度を計算する類似処理、及び更に、その類似処理からポートフォリオを作成するポートフォリオ分析処理について説明する。
【００８４】
図１３示のように、まず、装置に、ポートフォリオ作成要求信号としてのある検索キーが入力されると、検索信号入力部がそれを受け付けて、検索信号入力部１５Ａないしポートフォリオ対象抽出部１５Ｃが、その検索キーに基づき、絞込みを行い、部分集合を作成する。
【００８５】
検索信号入力部１５Ａは、まず検索キーの特徴ベクトルを作成する。この検索キーの特徴ベクトルＱはＱ＝（ｗｑ１，ｗｑ２，・・・ｗｑｉ，・・・）となり、検索キーの中に索引語ｔｉを含めば１、含まなければ０という成分を持つベクトルとなる。
【００８６】
尚、ここで、検索キーとしては、装置に索引語の集合としての検索キーが入力される場合と、文書となった検索キーが入力される場合の両方が考えられる。索引語の集合である場合には、直接、上述のようにそれらの索引語から特徴ベクトルを作成することが可能となるが、検索キーが文書である場合には、形態素解析を起こって索引語に分解した後、特徴ベクトルを作成するとよい。
【００８７】
次いで、技術分野分類部１５Ｂが、この特徴ベクトルＱから、検索キーが属する技術分野を求める。このときの技術分野の決定手順は、前述の対象文書に対して属する技術分野を決定する手順と同じ（技術分野分類部２Ｃ）である。よって、シソーラスの概念に基づく（６）式が加味される。そして、前掲（７）式と同等の式によって、特徴ベクトルＱとカタログ文書の特徴ベクトルとの内積を求め、その内積値から属する技術分野を決定する。
【００８８】
こうして、決定された技術分野に属する全文書が、ポートフォリオ対象範囲であるポートフォリオ対象文書群となるので、ポートフォリオ対象抽出部１５Ｃは、ポートフォリオ対象文書群に属する各文書の特徴ベクトルを抽出する。
【００８９】
尚、ここで、任意には、決定された技術分野及びその技術分野に近い近傍の技術分野に属する全文書をポートフォリオ対象文書群とすることも可能である。これは類似決定におけるある程度の不確定さを考慮したものである。このために、各技術分野に対して、近い技術分野を予め設定しておく。各ポートフォリオ対象文書の特徴ベクトルを抽出する際の母集団は、ポートフォリオ対象文書群となる。
【００９０】
次いで、類似計算部１５Ｄは、特徴ベクトルＱと上記ポートフォリオ対象文書の特徴ベクトルとの内積を求め、その内積値、即ち類似度を求め、その類似度をランク付けする。
【００９１】
類似度でランク付けされた文書は、その文書の属性を表す任意のパラメータと紐付けされているので、パラメータと類似度の関係をポートフォリオ化することが可能になる。つまり、類似度分布範囲計算部１５Ｅは、類似度と文書テーブル６から読み出したその文書に関連付けられた所定のパラメータとから、パラメータ毎の類似度の分布範囲を求め、そして、ポートフォリオ表示部１５Ｆは、類似度の分布範囲とパラメータとをポートフォリオ表示する。
【００９２】
図１２は、ポートフォリオ表示部１５Ｆによるポートフォリオ編集処理の処理フロー図であり、文書を特許文献とした場合である。ポートフォリオ対象範囲の類似度の集合をその文書の特許情報(パラメータ)の表示軸に仕分ける（Ｓ１００００）。表示軸として使用されるパラメータとしては、ＩＰＣ、産業技術分野コード、発明者、関連企業とすることができる。そして、表示形式毎にポートフォリオを作成する。（Ｓ２００００）。表示形式としては、ヒストグラム、件数、平均値、割合含有レンジ等とすることができる。さらに、ポートフォリオ対象範囲の特許集合を対応する製品・サービスの市場占有率(市場規模)に対応する、例えば、市場占有率に比例して生み出すキャッシュフローを算出して特許価値の上限を決定する（Ｓ３００００）。市場占有率（市場規模）とは、国内出荷額、総売上高等とすることができる。
【００９３】
図９は、文書を特許文献、パラメータをＩＰＣとしたときに、ある検索キーで絞った部分集合において、縦軸にＩＰＣ、横軸に類似度の分布範囲をとったものである。
【００９４】
図１０は、文書を特許文献、パラメータを企業（出願人及び特許権者）としたときに、ある検索キーで絞った部分集合において、縦軸に企業の特許件数、横軸に類似度の分布範囲とそのヒストグラムをとったものである。また、図１１は、図１０と同じであるが、横軸のヒストグラムの代わりに類似度の８０％レンジ及び平均値を合わせて表示したものである。
【００９５】
このようなポートフォリオは、企業の事業戦力としての戦略特許活動として攻め／守り（強み／弱み）の戦略に利用することができる。そして、その企業ポートフォリオと当該製品の市場占有率や標準収益率、当該製品の将来の成長率などからトップダウンに当該特許集合（パテントプール）が生み出すキャッシュフローを求め、当該特許集合の価値の上限の定める方法として利用することが考えられる。
【００９６】
特許文献を処理する文書とする場合に、１文書の単位として、１つの特許出願の要約のみを１文書として扱ってもよいし、１つの特許出願の請求項から発明を実施するための最良の形態までを１文書として扱ってもよいし、または、１請求項を１文書として扱ってもよい。つまり、１つの特許出願において複数の請求項がある場合には、請求項ごとに別の文書として扱ってもよい。
【００９７】
即ち、こうして得られたポートフォリオは、特許価値評価に供することができるので、これに基づき自動的に特許評価書を作成するようにしてもよい。
【００９８】
図９及び図１０のポートフォリオの例は、文書を特許文献とした場合であったが、これに限るものではなく、以下のような応用例が考えられる。
（１）医療の電子カルテによる関連病気の自動診断等
（２）法律分野の判例の類似検索による類似事例研究等
（３）技術論文や、技術雑誌記事の類似検索等
以上のポートフォリオ作成処理において、まず、検索キーによってその検索が求めている技術分野を予め決めておき、その技術分野の範囲で、類似度を求めるようにしているために、技術分野が異なるものが混在したものと比較して、精度の良い検索を行なうことができ、このようして行われた検索に基づいた集合に対して適切なポートフォリオ作成を行なうことができるようになる。
【００９９】
以上の装置は、インターネット等の電気通信回線を介して、該電気通信回線にアクセス可能なコンピュータから送信された文書データを受け付け、その文書データの類似する文書データを返送し、または、検索キーデータを受け付け、ポートフォリオ画面データを返送するＷＷＷサーバとして構成することも可能である。
【０１００】
また、以上の装置は、入力して蓄積する文書として、リアルタイムで例えば特許庁で発行される公開・登録公報のデータを受け付け、それを常時、技術分野で分類して蓄積していく装置とすることも可能である。
【図面の簡単な説明】
【０１０１】
【図１】本発明の一実施形態に係るマクロアプローチによるポートフォリオ分析装置の全体構成を示すブロック図である。
【図２】本発明の一実施形態に係る技術分野分類手段のブロック図である。
【図３】本発明の一実施形態に係る類似計算手段のブロック図である。
【図４】本発明の一実施形態に係る技術分野分類手段と類似計算手段の概略処理フロー図である。
【図５】本発明の一実施形態に係るシソーラスによる共起情報の重み係数計算の概略処理フロー図である。
【図６】本発明の一実施形態に係るシソーラスによる距離計算の概略処理フロー図である。
【図７】本発明の一実施形態に係る文書テーブル、文書索引語テーブル及び技術分野別文書索引語テーブルのテーブル構成図である。
【図８】本発明の一実施形態に係る技術分野別主題カタログテーブル、技術分野別シソーラステーブル及びカタログ索引テーブルのテーブル構成図である。
【図９】本発明の一実施形態に係る特許分類（IPC分類）ポートフォリオの表示レイアウトである。
【図１０】本発明の一実施形態に係る技術分野(商品分類)ポートフォリオの表示レイアウトである。
【図１１】本発明の一実施形態に係る技術分野(商品分類)ポートフォリオの表示レイアウトである。
【図１２】本発明の一実施形態に係るポートフォリオ作成処理の概略処理フロー図である。
【図１３】本発明の一実施形態に係るポートフォリオ作成手段のブロック図である。
【符号の説明】
【０１０２】
１  マクロアプローチによるポートフォリオ分析装置
２  技術分野分類手段
２Ａ  対象文書入力部
２Ｂ  形態素解析部
２Ｃ  技術分野分類部
３  類似計算手段
３Ａ  当該分類入力部
３Ｂ  類似計算部
３Ｃ  計算結果出力部
４  文書データベース操作手段
５  記憶装置
６  対象文書テーブル
７  文書索引語テーブル
８  技術分野別文書索引テーブル
９  技術分野別主題カタログ
１０  技術分野別シソーラス
１１  計算結果（類似度、重要語重み係数）
１２  特許分類（IPC分類）ポートフォリオ表示レイアウト
１３  技術分野（商品分類）ポートフォリオ表示レイアウト
１４  技術（商品）分野別売上高比率
１５  ポートフォリオ作成手段
１５Ａ  検索信号入力部
１５Ｂ  技術分野分類部
１５Ｃ  ポートフォリオ対象抽出部
１５Ｄ  類似計算部
１５Ｅ  類似度分布範囲計算部
１５Ｆ  ポートフォリオ表示部
【図１】
2006221478.tif 000015
【図２】
2006221478.tif 000016
【図３】
2006221478.tif 000017
【図４】
2006221478.tif 000018
【図５】
2006221478.tif 000019
【図６】
2006221478.tif 000020
【図７】
2006221478.tif 000021
【図８】
2006221478.tif 000022
【図９】
2006221478.tif 000023
【図１０】
2006221478.tif 000024
【図１１】
2006221478.tif 000025
【図１２】
2006221478.tif 000026
【図１３】
2006221478.tif 000027