(57)【要約】【課題】文長が長く、記述が複雑な特許請求項の修辞構造を解析し、その読解を支援するとともに、他の言語処理アプリケーションでの利用を支援するための方法、プログラム、及びシステムを提供する。【解決手段】特許請求項の記述特性を利用して、解析のための手がかり句を収集する。収集した手がかり句を用いて、特許請求項の断片化を行うとともに、断片間の関係付けを行い、修辞構造解析を行う。解析結果を視覚的に表示するとともに、他の言語処理システムでの利用を支援するために、タグ付きテキストとして出力する。【選択図】図２
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
コンピュータを用いて特許請求項の修辞構造を解析するシステムであって、
解析対象の特許請求項を形態素解析して形態素単位文字列に分割する形態素解析手段と、
前記形態素解析手段の出力を入力し、文脈を判定しながら所与の手がかり句集合の一要素に相当する１つ以上の形態素単位文字列を検索し、検出された場合は当該手がかり句に対応するトークンと前記１つ以上の形態素単位文字列を連結した文字列とを出力し、それ以外の部分については当該形態素に対応するトークンと当該形態素単位文字列とを出力する字句解析手段と、
前記字句解析手段から出力されたトークンと文字列とを入力し、文脈自由文法で記述された文法からパーサジェネレータにより生成されたパーサにより１つ以上の前記形態素単位文字列から構成される断片の集合にまとめ、前記断片集合の要素間に関係付けを行うことで修辞構造木を組み上げる修辞構造解析手段と、
を備えた特許請求項の修辞構造解析システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、特許請求項の解析のための自然言語処理技術を用いた方法、プログラム、及びシステムに関する。
【背景技術】
【０００２】
特許の重要性が広く認識されるようになっている。特に、ビジネスやサービスの方法を権利の対象とする「ビジネスモデル特許」の出現や、コンピュータプログラムを対象とした「ソフトウエア特許」の認知により、広い範囲の企業関係者が特許に関わらざるを得ない状況が生まれている。
【０００３】
特許出願数は現在、年間４０万件以上に達しており、そのデータ量は日々増加している。こうした膨大な特許データを対象とした研究は従来、検索に関するものがほとんどであった。すなわち、ある製品やサービスに関連した既存特許を漏れなく、高精度で発見することに研究と技術開発の主眼が置かれてきた。
【０００４】
特許明細書において、最も重要な箇所は、特許請求項（クレーム）を記述した箇所である。しかし、特許請求項は、独特の記述スタイルをもち、文長が長く、記述構造が複雑であり、知的財産権担当者や弁理士などの専門家以外の人にとっては極めて読みにくいものになっている。
【０００５】
新聞記事や一般的な論説文を主な対象として開発された、係り受け解析ツールＫＮＰ（非特許文献１）を日本語の特許請求項に対して実行すると、多くの場合に解析に失敗する。ＫＮＰ は、シソーラスとダイナミックプログラミングを用いて文中の並列構造を検出することで、日本語の長い文を解析できるようにしている。しかし、特許請求項においては、１つの事項を説明した後でそれを用いて別の事項を説明するという、連鎖的な記述が多くみられるため、このアルゴリズムが必ずしもうまく動作しないためである。
【０００６】
複数の文・節から構成される談話の構造を解析するための理論として、修辞構造理論（ＲＳＴ： Ｒｈｅｔｏｒｉｃａｌ Ｓｔｒｕｃｔｕｒｅ Ｔｈｅｏｒｙ）（非特許文献２）が提唱されている。修辞構造理論においては、通常複数の文から構成されるテキストの構造を解明するために、修辞構造解析（ｒｈｅｔｏｒｉｃａｌ ｓｔｒｕｃｔｕｒｅ ａｎａｌｙｓｉｓ）が行われる。修辞構造解析では、テキストを記述のまとまりごとに断片（ｓｅｇｍｅｎｔ）に分割し、断片間の関係付けを行いながら修辞構造木（ｒｈｅｔｏｒｉｃａｌ ｓｔｒｕｃｔｕｒｅ ｔｒｅｅ）を組み上げることで、その構造を解明する。断片間を関係付ける際には、あらかじめ定義してある修辞関係（ｒｈｅｔｏｒｉｃａｌ ｒｅｌａｔｉｏｎ）の１つが割り当てられる。修辞関係には、関係を構成する要素群が対等である関係と、重要な要素（ｎｕｃｌｅｕｓ：核＝主要部）と補足的な要素（ｓａｔｅｌｌｉｔｅ：衛星＝周辺部）とから構成される関係とがある。前者を多核（ｍｕｌｔｉ−ｎｕｃｌｅａｒ）関係と呼び、後者を単核（ｓｉｎｇｌｅ−ｎｕｃｌｅａｒ）関係と呼ぶ。修辞構造を対話型でグラフィカルに編集・表示するためのツールとして、Ｔｃｌ／ＴｋによるＲＳＴＴｏｏｌ（非特許文献３）も開発されている。
【０００７】
英語の新聞記事や論説文（論文、社説等）を対象として、手がかり句を用いて修辞構造を解析する手法（非特許文献４）が提案されている。また、日本語の新聞記事や論説文（論文、社説等）を対象とした手法もいくつか提唱されている（特許文献１、特許文献２、特許文献３）。しかし、これらの手法は、基本的には、複数の文を対象としており、１文から構成される特許請求項の解析に使用することはできない。 特許明細書の閲覧に関する手法（特許文献４）もすでに提唱されているが、これらは、言語処理技術により特許請求項の構造を解析する本手法とは異なるものである。
【特許文献１】特公平０７−１１８０１号公報
【特許文献２】特公平０７−００７４１８号公報
【特許文献３】特表２００１−５２３０１９号公報  ｖ
【特許文献４】特開２００２−１４９７０４号公報
【非特許文献１】黒橋禎夫：結構やるな、ＫＮＰ、情報処理、Ｖｏｌ．４１、Ｎｏ．１１、ｐｐ．１２１５−１２２０， （２０００）．
【非特許文献２】Ｂｉｌｌ Ｍａｎｎ： Ａｎ Ｉｎｔｒｏｄｕｃｔｉｏｎ ｔｏ Ｒｈｅｔｏｒｉｃａｌ Ｓｔｒｕｃｔｕｒｅ Ｔｈｅｏｒｙ （ＲＳＴ）， ｈｔｔｐ：／／ｗｗｗ．ｓｉｌ．ｏｒｇ／ｍａｎｎｂ／ｒｓｔ／ｒｉｎｔｒｏ９９．ｈｔｍ， （１９９９）．
【非特許文献３】Ｍｉｃｈａｅｌ Ｏ 'Ｄｏｎｎｅｌｌ： ＲＳＴ−Ｔｏｏｌ： Ａｎ ＲＳＴ Ａｎａｌｙｓｉｓ Ｔｏｏｌ， Ｐｒｏｃｅｅｄｉｎｇｓ ｏｆ ｔｈｅ ６ｔｈ Ｅｕｒｏｐｅａｎ Ｗｏｒｋｓｈｏｐ ｏｎ Ｎａｔｕｒａｌ Ｌａｎｇｕａｇｅ Ｇｅｎｅｒａｔｉｏｎ， （１９９７）．
【非特許文献４】Ｄａｎｉｅｌ Ｍａｒｃｕ： Ｔｈｅ Ｒｈｅｔｏｒｉｃａｌ Ｐａｒｓｉｎｇ ｏｆ Ｕｎｒｅｓｔｒｉｃｔｅｄ Ｔｅｘｔｓ： Ａ Ｓｕｒｆａｃｅ−ｂａｓｅｄ Ａｐｐｒｏａｃｈ， Ｃｏｍｐｕｔａｔｉｏｎａｌ Ｌｉｎｇｕｉｓｔｉｃｓ， Ｖｏｌ．２６， Ｎｏ．３， （２０００）．
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００８】
本発明は、文長が長く記述が複雑な特許請求項の修辞構造を解析し、その読解を支援するとともに、他の言語処理アプリケーションの利用を支援するための方法、プログラム、及びシステムを提供する。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
まず、特許請求項の記述スタイルを以下の３つに類型化する。
（１）順次列挙形式
「…し、…し、…した、…」のように、処理を順序的に記述する形式。
（２）構成要素列挙形式
「…と、…と、…とからなる、…」のように、構成要素を列挙する形で記述する形式。
（３）ジェプソン（Ｊｅｐｓｏｎ）的形式
「…において、…を特徴とする、…」、「…であって、…を特徴とする、…」のように、最初に、公知部分（既に知られている内容）または前提条件を述べた上で、新規部分（この発明の特徴となる部分）または本論部分を記述する形式。
【００１０】
次に、特許請求項用の修辞関係を図１に示すように定義する。図１の例の欄において、"［"と"］"で囲まれた部分が断片である。単核の関係の場合、下線が引かれている部分が核である。そして、図１に示す修辞関係を用いて、修辞構造解析を行う。
【００１１】
請求項１は、コンピュータを用いて特許請求項の修辞構造解析を行う方法に関するものである。請求項２は、コンピュータを用いて特許請求項の修辞構造解析を行うプログラムに関するものである。請求項１および請求項２の処理フローを図２に示す。その手順として、以下のものを備える。
（１）形態素解析手順
解析対象の特許請求項を形態素解析して形態素単位文字列に分割する。
（２）字句解析手順
前記形態素解析手順の出力を入力し、文脈を判定しながら所与の手がかり句集合の一要素に相当する１つ以上の形態素単位文字列を検索し、検出された場合は当該手がかり句に対応するトークンと前記１つ以上の形態素単位文字列を連結した文字列とを出力し、それ以外の部分については当該形態素に対応するトークンと当該形態素単位文字列とを出力する。
（３）修辞構造解析手順
前記字句解析手順から出力されたトークンと文字列とを入力し、文脈自由文法で記述された文法からパーサジェネレータにより生成されたパーサにより１つ以上の前記形態素単位文字列から構成される断片の集合にまとめ、前記断片集合の要素間に関係付けを行うことで修辞構造木を組み上げる。
【００１２】
請求項３は、コンピュータを用いて特許請求項の修辞構造解析を行うシステムに関するものである。請求項３のシステム構成を図３に示す。その手段として、以下のものを備える。
（１）形態素解析手段
解析対象の特許請求項を形態素解析して形態素単位文字列に分割する。
【００１３】
（２）字句解析手段
前記形態素解析手段の出力を入力し、文脈を判定しながら所与の手がかり句集合の一要素に相当する１つ以上の形態素単位文字列を検索し、検出された場合は当該手がかり句に対応するトークンと前記１つ以上の形態素単位文字列を連結した文字列とを出力し、それ以外の部分については当該形態素に対応するトークンと当該形態素単位文字列とを出力する。
（３）修辞構造解析手段
前記字句解析手段から出力されたトークンと文字列とを入力し、文脈自由文法で記述された文法からパーサジェネレータにより生成されたパーサにより１つ以上の前記形態素単位文字列から構成される断片の集合にまとめ、前記断片集合の要素間に関係付けを行うことで修辞構造木を組み上げる。
【００１４】
請求項１または請求項２または請求項３のいずれか１項において使用する所与の手がかり句集合には、
・既存の特許明細書から抽出した複数の特許請求項で明示的に指定されている断片境界周辺の記述形式を収集してパターン化することで得られる手がかり句と、
・既存の特許明細書から抽出した複数の特許請求項で高頻度で使用される記述形式をパターン化することで得られる手がかり句と
を含むことを特徴とする。
【００１５】
請求項１または請求項２または請求項３のいずれか１項の出力として得られる特許請求項の修辞構造解析結果を、タグ付きテキストとして出力する。
【発明の効果】
【００１６】
本発明により、文長が長く記述が複雑な特許請求項の修辞構造を解析することができるため、当該特許請求項を構成する要素または処理が明確になる。修辞構造解析結果を視覚的に表示することで、その読解性が格段に向上する。修辞構造をタグ付きテキストとして出力することで、当該特許請求項を構成する要素または処理と、当該特許明細書の発明の詳細な説明中での対応する説明箇所の自動リンク付けや、他の関連特許との比較分析、特許請求項の他言語への翻訳など、他の言語処理アプリケーションでの利用が容易となる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１７】
（実施例１）
請求項１、請求項２、請求項３の実施例について説明する。
【００１８】
（０）修辞構造解析に使用する手がかり句
【００１９】
図４に示す手がかり句を使用して、修辞構造解析を行う。なお、図４中、および以降の説明において、手がかり句およびパターンの表記には、Ｐｅｒｌ言語（参考文献：Ｌａｒｒｙ Ｗａｌｌ、Ｔｏｍ Ｃｈｒｉｓｔｉａｎｓｅｎ、Ｒａｎｄａｌ Ｌ． Ｓｃｈｗａｒｔｚ 共著、近藤 嘉雪 訳、プログラミングＰｅｒｌ 改訂版、オライリージャパン）の正規表現を使用している。
（１）形態素解析
【００２０】
奈良先端科学技術大学院大学で開発された形態素解析ツールである茶筌（参考文献：松本裕治、北内啓、山下達雄、平野善隆、松田寛、高岡一馬、浅原正幸：形態素解析システム『茶筌』ｖｅｒｓｉｏｎ ２．２．９ 使用説明書，奈良先端科学技術大学院大学松本研究室，（２００２））を使用して形態素解析を行う。その際、もともと挿入されている改行コードは、そのままの状態で入力する。茶筌には、−ｊ オプションを使用し、区切り文字を「。：；」のいずれかとする。
（２）字句解析
【００２１】
形態素解析結果を、文脈を判定しながら、トークンと文字列のペアの列に変換する。トークンの種別は、以下の通りである。
ＪＥＰＳＯＮ＿ＣＵＥ
図４におけるＪＥＰＳＯＮ＿ＣＵＥ に該当する手がかり句を認識した場合に１回だけ出力する。改行コードを含む特許請求項の場合、改行コードが後続する場合のみ、手がかり句を認識させる。該当するものが個以上存在する場合、後方に出現するものに対して出力する。
ＦＥＡＴＵＲＥ＿ＣＵＥ
図４におけるＦＥＡＴＵＲＥ＿ＣＵＥ に該当する手がかり句を認識した場合に出力する。
ＣＯＭＰＯＳＥ＿ＣＵＥ
文脈に依存して、図４におけるＣＯＭＰＯＳＥ＿ＣＵＥに該当する手がかり句を認識した場合に出力する。
ＮＯＵＮ
文脈に依存して認識した「（名詞｜記号）と（、｜，）」の名詞・記号の部分、または記述末尾に連続出現する名詞・記号・接続詞・動詞体言接続形・接頭詞について、出力する。
ＰＯＳＴＰ＿ＴＯ
文脈に依存して認識した「（名詞｜記号）と（、｜，）」について、「と」の部分に対して出力する。
ＰＯＳＴＰ＿ＮＯ
記述末尾の名詞・記号、またはＪＥＰＳＯＮ＿ＣＵＥ、またはＦＥＡＴＵＲＥ＿ＣＵＥの直前の名詞・記号について、その前方に隣接して助詞「の」「と」「における」のいずれかが存在し、その直前に名詞または記号が隣接する場合、助詞「の」「と」「における」に対して出力する。
ＶＥＲＢ＿ＲＥＮＹＯＵ
文脈に依存して認識した「（動詞連用形｜助動詞連用形）（、｜，）」について、「（動詞連用形｜助動詞連用形）」の部分に対して出力する。
ＶＥＲＢ＿ＫＩＨＯＮ
文脈に依存して認識した「（動詞基本形｜助動詞基本形）（、｜，）」について、「（動詞基本形｜助動詞基本形）」の部分に対して出力する。
ＰＵＮＣＴ＿ＴＯＵＴＥＮ
文脈に依存して認識した「（名詞｜記号）と（、｜，）」または「（動詞連用形｜助動詞連用形）（、｜，）」について，「（、｜，）」の部分に対して出力する。
ＷＯＲＤ
上記の処理対象とならなかった形態素に対して出力する。
【００２２】
字句解析の文脈依存の処理の詳細について、以下に説明する。
（１）記述末尾から前方向に探索し、ＮＯＵＮ、ＰＯＳＴＰ＿ＮＯトークンに変換する。
（２）ＪＥＰＳＯＮ＿ＣＵＥ、ＦＥＡＴＵＲＥ＿ＣＵＥの直前から前方向に探索し、ＮＯＵＮ、ＰＯＳＴＰ＿ＮＯトークンに変換する。
（３）非ジェプソン的形式の場合は全体に対して１回、ジェプソン的形式の場合は公知部分・前提条件と、新規部分・本論部分のそれぞれに対して、前方向に探索し、以下のいずれのパターンが後に出現するかを調べ、見つかったものをトークン化する。
（ａ）（動詞基本形｜助動詞基本形）（、｜，）？ＮＯＵＮ
（ｂ）ＣＯＭＰＯＳＥ＿ＣＵＥ
（４）（ａ）の場合、さらに前方向に探索し、他の手がかり句トークンが存在するまでの範囲において、ＶＥＲＢ＿ＲＥＮＹＯＵ、ＰＵＮＣＴ＿ＴＯＵＴＥＮトークンに変換する。
（５）（ｂ）の場合、ＣＯＭＰＯＳＥ＿ＣＵＥの直前に、「と（、｜，）？」が存在するときは、さらに前方向に探索し、他の手がかり句トークンが存在するまでの範囲において、ＮＯＵＮ、ＰＯＳＴＰ＿ＴＯ、ＰＵＮＣＴ＿ＴＯＵＴＥＮトークンに変換する。そうでない場合、他の手がかり句トークンが存在するまでの範囲において、ＶＥＲＢ＿ＲＥＮＹＯＵ、ＰＵＮＣＴ＿ＴＯＵＴＥＮトークンに変換する。
（６）上記の処理によって生成されたＮＯＵＮトークンに対して、その前方向を探索し、ＮＯＵＮ、ＰＯＳＴＰ＿ＮＯトークンに変換する。
【００２３】
字句解析における文脈依存処理の状況を示すために、図５の特許請求項テキスト（特開平１０−０１１１１１の第一請求項）を字句解析に入力したときの出力の一部を図６に示す。図６において、各行は、トークンと文字列のペアから成っている。ここでたとえば、「原稿」という名詞に対するトークンとして、出現文脈に応じて、ＮＯＵＮとＷＯＲＤのいずれかが与えられている。また、「...」は、途中の省略箇所を表している。
【００２４】
（３）修辞構造解析
文脈自由文法による記述からパーサを生成するパーサジェネレータであるＢｉｓｏｎ（参考文献：Ｃｈａｒｌｅｓ Ｄｏｎｎｅｌｌｙ， Ｒｉｃｈａｒｄ Ｓｔａｌｌｍａｎ： Ｂｉｓｏｎ：Ｔｈｅ ＹＡＣＣ−ｃｏｍｐａｔｉｂｌｅ Ｐａｒｓｅｒ Ｇｅｎｅｒａｔｏｒ，Ｖｅｒｓｉｏｎ １．２５，１９９５）互換のＰｅｒｌ用ツールであるＰａｒｓｅ：：Ｙａｐｐ（入手先：ｈｔｔｐ：／／ｗｗｗ．ｃｐａｎ．ｏｒｇ／ｍｏｄｕｌｅｓ／ｂｙ−ａｕｔｈｏｒｓ／ｉｄ／Ｆ／ＦＤ／ＦＤＥＳＡＲ／Ｐａｒｓｅ−Ｙａｐｐ−１．０５．ｔａｒ．ｇｚ， （ｃ） １９９８−２００１ Ｆｒａｎｃｏｉｓ Ｄｅｓａｒｍｅｎｉｅｎ）利用してパーサを生成し、このパーサを用いて修辞構造解析を行う。
【００２５】
図７に、Ｐａｒｓｅ：：Ｙａｐｐに入力するファイルを示す。このファイルは、％％で区切られた、以下の３つの部分から構成されている。
（ａ）宣言部分
（ｂ）文脈自由文法のルールと対応するアクションの集合
（ｃ）補助的なサブルーチン定義
（ｂ）の文脈自由文法記述において、アルファベット大文字で記述されたものはトークン（終端記号）であり、アルファベット小文字で記述されたものは非終端記号である。アクションは｛｝内に記述されている。アクション記述中で、＄＿［１］、＄＿［２］はそれぞれ、対応するルール右側の１番目、２番目の要素に対応する値を意味する。（ａ）、（ｂ）、（ｃ）において、プログラムの記述は、Ｐｅｒｌの記法に従っている。
【００２６】
（実施例２）
請求項４の実施例について説明する。
【００２７】
まず、既存の特許明細書から抽出した複数の特許請求項で明示的に指定されている断片境界周辺の記述形式を収集してパターン化することによる手がかり句の収集について説明する。
【００２８】
既存の特許明細書から第一請求項を抽出し、などのタグを削除して、第一請求項テキスト集合とする。第一請求項テキスト集合の要素のうち、記述中に改行コード（０ｘ０ａのコード）を含むもの、つまり２行以上から構成されるものを対象とし、茶筌を用いて形態素解析を行う。茶筌には、−ｊオプションを使用し、区切り文字を「。：；」のいずれかとする。最終行以外の行において、行末の改行直前の形態素を３つ分抽出し、以下のようにパターン化する。
【００２９】
・名詞と記号はそれぞれ、「名詞」と「記号」に変換する。
【００３０】
・動詞連用形と助動詞連用形はそれぞれ、「動詞連用形」と「助動詞連用形」に変換する。
【００３１】
ＮＴＣＩＲ３特許データコレクション（参考文献： 岩山真，藤井敦，高野明彦，神門典子：特許コーパスを用いた検索タスクの提案，情報処理学会研究報告−情報学基礎，ＦＩ−６３−００７，２００１）から抽出した約６万件の第一請求項を対象として、上記の処理を行った結果を図８に示す。
【００３２】
図８の結果から、以下のような手がかり句を収集することができる。
（名詞｜記号）と（、｜，）
（動詞連用形｜助動詞連用形）（、｜，）
（名詞｜記号）（において｜に於いて｜に於て）（、｜，）
（名詞｜記号）であって（、｜，）
【００３３】
次に、既存の特許明細書から抽出した複数の特許請求項で高頻度で使用される記述形式をパターン化することによる手がかり句の収集について説明する。
【００３４】
前記の第一請求項テキスト集合について、各要素を茶筌により形態素解析し、分かち書きを行う。これに対して、２０グラムまでのｎグラム統計（参考文献：長尾真編、岩波講座ソフトウエア科学１５「自然言語処理」、１９９９）をとる。その結果をもとに、以下のような手がかり句を収集することができる。
【００３５】
を特徴と（した｜する）（、｜，）？
【００３６】
前記の第一請求項テキスト集合について、各要素を茶筌により形態素解析し、名詞・複合名詞・未知語・形容詞・接頭詞・助詞・記号をそれぞれ、「名詞」・「複合名詞」・「未知語」・「形容詞」・「接頭詞」・「助詞」・「記号」に変換することでパターン化し、以下のような正規表現により、記述末尾の「名詞まとまり」を判定する。
【００３７】
（（＜接頭詞＞｜＜名詞＞｜＜複合名詞＞｜＜未知語＞｜＜形容詞＞）＊ ｜ （（＜接頭詞＞｜＜名詞＞｜＜複合名詞＞｜＜未知語＞｜＜形容詞＞）＋（＜記号＞｜＜助詞＞）？（＜接頭詞＞｜＜名詞＞｜＜複合名詞＞｜＜未知語＞｜＜形容詞＞）＊ ））
（＜名詞＞｜＜複合名詞＞｜＜未知語＞）＄
検出した「名詞まとまり」の直前の１５形態素を抽出して分析する。これにより、以下のような手がかり句を収集することができる。
を特徴と（した｜する）（、｜，）？
を備えた（、｜，）？
を設けた（、｜，）？
を含（む｜んだ）（、｜，）？
【００３８】
（実施例３）
請求項５の実施例について説明する。
【００３９】
図５の特許請求項を入力し、請求項１または請求項２または請求項３の出力として得られる修辞構造解析結果を視覚的に表示したものを図９に示す。
【００４０】
（実施例４）
請求項６の実施例について説明する。
【００４１】
図５の特許請求項を入力し、請求項１または請求項２または請求項３の出力として得られる修辞構造解析結果をタグ付きテキストとして出力したものを図９に示す。
【００４２】
（実施例５）
図１１の特許請求項を入力して修辞構造解析を行い、修辞構造解析結果を視覚的に表示したものを図１２に示す。タグ付きテキストとして出力したものを図１３に示す。
【産業上の利用可能性】
【００４３】
以上のように、本発明は、文長が長く記述が複雑な特許請求項の修辞構造を解析し、その読解が支援できる、という効果を有し、特許請求項を解析する装置等として有用である。
【図面の簡単な説明】
【００４４】
【図１】特許請求項用の修辞関係
【図２】処理フロー
【図３】システム構成
【図４】特許請求項解析のための手がかり句
【図５】修辞構造解析を行う特許請求項の例１
【図６】字句解析の出力の一部
【図７（ａ）】修辞構造解析用の文脈自由文法とアクション
【図７（ｂ）】修辞構造解析用の文脈自由文法とアクション
【図７（ｃ）】修辞構造解析用の文脈自由文法とアクション
【図７（ｄ）】修辞構造解析用の文脈自由文法とアクション
【図７（ｅ）】修辞構造解析用の文脈自由文法とアクション
【図７（ｆ）】修辞構造解析用の文脈自由文法とアクション
【図７（ｇ）】修辞構造解析用の文脈自由文法とアクション
【図７（ｈ）】修辞構造解析用の文脈自由文法とアクション
【図７（ｉ）】修辞構造解析用の文脈自由文法とアクション
【図７（ｊ）】修辞構造解析用の文脈自由文法とアクション
【図７（ｋ）】修辞構造解析用の文脈自由文法とアクション
【図７（ｌ）】修辞構造解析用の文脈自由文法とアクション
【図７（ｍ）】修辞構造解析用の文脈自由文法とアクション
【図７（ｎ）】修辞構造解析用の文脈自由文法とアクション
【図７（ｏ）】修辞構造解析用の文脈自由文法とアクション
【図８】改行が挿入されている特許請求項における改行直前の３形態素パターン
【図９】修辞構造解析結果の視覚表示１
【図１０】修辞構造解析結果のタグ付きテキスト１
【図１１】修辞構造解析を行う特許請求項の例２
【図１２】修辞構造解析結果の視覚表示２
【図１３】修辞構造解析結果のタグ付きテキスト２
【符号の説明】
【００４５】
１０１  解析対象の特許請求項
１０２  形態素解析手順
１０３  形態素解析結果
１０４  手がかり句収集方法
１０５  手がかり句集合
１０６  字句解析手順
１０７  字句解析結果（トークンと文字列のペア集合）
１０８  修辞構造解析手順
１０９  視覚表示
１１０  修辞構造解析結果（タグ付きテキスト）
２０１  解析対象の特許請求項
２０２  形態素解析手段
２０３  形態素解析結果
２０５  手がかり句集合
２０６  字句解析手段
２０７  字句解析結果（トークンと文字列のペア集合）
２０８  修辞構造解析手段
２０９  視覚表示
２１０  修辞構造解析結果（タグ付きテキスト）
【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（ａ）】
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【図７（ｂ）】
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【図７（ｃ）】
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【図７（ｄ）】
2006260597.tif 000012
【図７（ｅ）】
2006260597.tif 000013
【図７（ｆ）】
2006260597.tif 000014
【図７（ｇ）】
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【図７（ｈ）】
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【図７（ｉ）】
2006260597.tif 000017
【図７（ｊ）】
2006260597.tif 000018
【図７（ｋ）】
2006260597.tif 000019
【図７（ｌ）】
2006260597.tif 000020
【図７（ｍ）】
2006260597.tif 000021
【図７（ｎ）】
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【図７（ｏ）】
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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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