(57)【要約】【課題】自然言語処理をコアとする人工知能において、知財権作成支援ソフトウエアにおいて、知財権の考案文章に含まれる請求項、手段が、出願済み知財権、権利確定済知財権のいずれかに該当するか、または該当しないかを自動判別する【解決手段】知財権の考案文章に含まれる請求項、手段の文章に対して、自然言語処理を行い、その結果をもとに文節ごとに分け、文節同士の関係性、およびそれぞれの文節内の名詞および名詞に係る品詞、および動詞から作成した動名詞の組み合わせを用い、技術を特定し、それぞれの技術を実現する技術・手法を特定し、その技術・手法が同等な処理によって分解された任意のデータベースに格納するデータである、出願済み知財権、権利確定済知財権、公知技術あるいは任意の技術・手法に該当するか、否かを自動判別する。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
知財権考案作成用ソフトウエアにおいて、記述された考案文章から自然言語処理によって、実現手段・方法を特定し、類似する知財権を知財権データベースから自動抽出する方法
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、知財文章作成支援ソフトウエアにおいて、入力された考案内容ついて自然言語処理を行い、その記述文章を構成する内容が類似する文章を知財データベースから抽出し、類似する要点を抽出し、類似する内容部分と相違する点の分析を行う人工知能を実現するシステムおよび人工知能を実現するソフトウエアに適用して有効な技術に関する
【背景技術】
【０００２】
従来の自然言語処理系の人工知能において、文章の要点がどこであるかの特定方法として、（１）文章から抽出した単語の頻出度による重要度の分析で要点部分を特定する方法、（２）いわゆるディープラーニングにより抽出した名詞同士を関連付けてデータベース化し、新規の文章で同じ名詞が出た場合にデータベース化した関連付けた名詞が含まれるか否かで判断する手法である。  （１）の場合、文章の書き方など文章作者の書き方に依存性が高く、頻出度が異なるため、要点部分の特定は困難であることが既知である。  （２）は、すでに確定しているデータベースに対して、同様な単語が出現した場合に確率は上がるが、あくまでも名詞同士の関連付けによるので、同様な記述の文章が出現するかあるいは、類似度の高い文章が多く格納されるまでは、精度が上がらないという問題点があることが既知である。
そのため、技術を使った文章中の技術・手法を抽出し、その技術・手法の類似点や相違点を他の文章か自動抽出する精度をあげることは、困難であった。さらに文章を解読しているわけではないため、文章の差異を自動抽出することは、従来困難であった。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【０００３】
【非特許文献１】MeCab： http://mecab.sourceforge.net/
【非特許文献２】CaboCha：http://chasen.org/~taku/software/cabocha/
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
自然言語処理をコアとする人工知能において、知財権作成支援ソフトウエアにおいて、知財権の考案」文章に含まれる請求項、手段、実施形態が、出願済み知財権、権利確定済知財権のいずれかに該当するか、または該当しないかを自動判別する
【課題を解決するための手段】
【０００５】
本願の発明の概略を説明すれば、以下のとおりである。すなわち本発明は、製品やサービスの内容、製品やサービスに使用する技術、製品に使用する部品内容のそれぞれの記述文章に対して、自然言語処理を行い、その結果をもとに文節ごとに分け、文節同士の関係性、およびそれぞれの文節内の名詞および名詞に係る品詞、および動詞から作成した動名詞の組み合わせを用い、技術を特定し、それぞれの技術を実現する手段・方法を特定し、その手段・方法が同等な処理によって分解された任意のデータベースに格納するデータである、出願済み知財権、権利確定済知財権に該当するか、否かを自動判別する。
【図面の簡単な説明】
【０００６】
【図１】本発明の実施の形態である人工知能による文章内容比較による、類似点、相違点の抽出・分析構成の一例を示した概念図について
【図２】人工知能によるによる文章内容比較による、類似点、相違点の抽出・分析フロー図
【発明を実施するための形態】
【０００７】
以下、本発明の実施の形態を図面に基づいて詳細に説明する。ただし、本発明は多くの異なる態様で実施することが可能であり、本実施の形態の記載内容に限定して解釈すべきではない。なお、実施の形態の全体を通して同じ要素には同じ番号を付するものとする。
【０００８】
以下の実施の形態では、主に方法またはシステムについて説明するが、当業者であれば明らかなとおり、本発明はコンピュータで使用可能なプログラムとしても実施できる。したがって、本発明は、ハードウェアとしての実施形態、ソフトウェアとしての実施形態またはソフトウェアとハードウェアとの組合せの実施形態をとることができる。プログラムは、ハードディスク、ＣＤ−ＲＯＭ、光記憶装置または磁気記憶装置、半導体記憶装置等の任意のコンピュータ可読媒体に記録できる。
【０００９】
また以下の実施の形態では、一般的なコンピュータシステムを用いることができる。実施の形態で用いることができるコンピュータシステムは、中央演算処理装置（ＣＰＵ）、グラフィックス プロセッシング ユニット（ＧＰＵ）、主記憶装置（メインメモリ：ＲＡＭ）、不揮発性記憶装置（ＲＯＭ）、コプロセッサ、画像アクセラレータ、キャッシュメモリ、入出力制御装置（Ｉ／Ｏ）等、一般的にコンピュータシステムに備えられるハードウェア資源を備える。また、ハードディスク装置等の外部記憶装置、インターネット等のネットワークに接続可能な通信手段を備えることができる。コンピュータシステムには、パーソナルコンピュータ、ワークステーション、メインフレームコンピュータ等各種のコンピュータやタブレットコンピュータ、スマートフォン等各種携帯情報端末が含まれる。
【００１０】
本発明は、自然言語処理をコアとする人工知能において、知財権作成支援ソフトウエアにおいて、知財権の考案文章に含まれる請求項、手段が、出願済み知財権、権利確定済知財権のいずれかに該当するか、または該当しないかを自動判別することにある。
【００１１】
図１は、本発明の実施の形態である自然言語処理をコアとする人工知能構成の一例を示した概念図である。図１の入力部（００１）、自然言語処理部（００２）、文節処理部（００３）、データ比較分析部（００４）、自動作成処理部（０００５）、出力部（００６）を含む。
【００１２】
入力部は、文章（テキスト文）を自然言語処理部に受け渡す。ここでの文章とは、音声テキスト変換後の文章、キーボード等の入力装置からの文章などを含む。また比較対象となる文章(テキスト文）をＤＢ（データベース)からの読み出したものや記憶媒体から読みだしたもの、音声テキスト変換後の文章、キーボード等の入力装置からの文章なども入力部からの入力とする。自然言語処理部は、公知技術である、ＭｅＣａｂ，ＣａｂｏＣｈａ等に代表される形態素解析、係り受け解析を行い、単語が、どの単語にかかっているかを導き出した結果を使用する。係り受けの結果を用い、文章を名詞句単位で分け、その名詞句単位で、文節を作成する。それぞれの文節を文節処理部に受け渡す。文節処理部は、文節内の名詞の関係性を作成し、その関係性をデータ比較分析部に渡し、他の文章との比較を行い、類似の文章を抽出したうえで、類似点と、相違点を導き出す。また自動作成処理部によって、相違となる手段・方法を自動作成し、それぞれの結果を出力部より出力する。
【００１３】
図２は、自然言語処理部からデータ比較分析部の処理の流れのフロー図である。
（１）知財権作成支援ソフトウエアにおいて、知財権の考案文章に含まれる請求項、手段、実施形態について、その実現のための手段・方法をそれぞれに記述される説明の文章（項目ごとに作成した文章、作成文書全体、作成済みかつ出願用フォーマット変換後のものでフォーマット用タグを含まないもの）を文節に分ける。文節の分解（文節抽出）は、句読点での分割を基本とし、分割した句読点間（文の始まりから最初の句読点までの場合も含む）に動詞を含む場合は、次の句読点までを文節する。動詞を含まない場合は、次の句読点までに動詞を含むかどうかを確認し、動詞を含むまで繰り返し、その繰り返した句読点間（文の始まりから最初の句読点までの場合も含む）すべてを１つの文節とする。
（２）次に元の文章を形態素解析、係り受け解析を使用して、品詞レベルの単語に分け、単語同士の係り受け関係を得る。（１）で分けた文節にこの係り受け関係をあてはめ、文章として、係り受けの単語が一番多く掛かってくる最終位置の名詞または動詞を含む文節を主文節とする。主文節以外を従文節とする。従文節は、主文節が実現する機能・技術に対する構成要素項目となる。
（３）動詞は、文節に分けた後、動名詞として扱う。
（４）文節分解後に、それぞれの文節内で重み付けを行う。文節内で係り受け解析を行い、関係性を係り受け解析の結果をもと、文節内の関係性を得る。文節内の最後にくるのが名詞の場合は、この名詞を起点として、文節内で名詞・動名詞を係りかたで係る段数が近いほうから密の関係、離れるほど疎の関係とする。文節内で最後にくるのが、動詞（動名詞）の場合は、直近の名詞句を起点として、文節内での名詞・動名詞係りかたで近いほうから密の関係、離れるほど疎の関係とする。同時に従文節は、動名詞化した動詞にかかる名詞と、その名詞に係る品詞の関係から手段・方法の構成する１つの項目として、その文節における名詞、名詞に係る品詞（修飾）および動名詞の組み合わせという関係を得る。（文節処理）  
（５）（４）の結果を用い、各従文節が名詞のみまたは、名詞と名詞に係る品詞、動名詞の組み合わせを粗密の関係を用いて比較対象となる文章、文章群、データベース内の文章群と類似性を比較する。全一致が完全一致であり、全一致しない場合は、全項目から疎の関係の名詞の順に比較対象から外して比較する。以下不一致の場合は、疎の名詞を外しながら比較を行う。（文節比較）  あるいは密の関係からその関係の順に比較項目を加えていく。これを類似度として判断する。以下不一致の場合は、疎の名詞を加えながら比較を行う。（文節比較）
この時に文節内の名詞、動名詞の関係は接続詞、助詞によって、AND、OR、XOR、NOTの関係を抽出し、すべてAND置き換えて比較する。（例  A AND (B OR C)の場合は、A AND BとA AND Cに分割し、係る関係でそれぞれに対して疎密の関係を作成し、それぞれ比較する）
（1）によって作成された文節に含まれる動詞が「備える」、「所持する」「有する」「形成する」をはじめとする所持、条件を関連付けさせる動詞のみの場合は、この動詞を動名詞化し、この動名詞と、それにかかる名詞を、技術・手法を構成する項目の構成要素としての比較項目に含める。（1）によって作成された文節に含まれる動詞が「備える」、「所持する」「有する」「形成する」をはじめとする所持、条件を関連付けさせる動詞以外の動詞をもつ場合は、所持、条件を関連付ける動詞を含めずに、他の動詞を動名詞化し、この動名詞と、それにかかる名詞を、技術・手法を構成する項目の構成要素としての比較項目に含める。
（６）一定の割合以上（任意）の類似度を持った文節は、その文節が表す手段・方法を構成する１つの項目が一致すると判断する。
（７）全ての文節から得る手段・方法を構成するそれぞれの項目を文節間の接続関係を引き継ぐ組み合わせが、手段・方法を構成となり、比較対象となる出願済み知財権、権利確定済知財権、公知技術あるいは任意の手段・方法を（１）から（６）と同様の処理（文節抽出、文節処理、文節比較）を行った結果と比較を行った結果、類似文節が存在する場合は、同様な手段・方法が出願済み知財権、権利確定済知財権、公知技術あるいは任意の手段・方法が存在すると自動判断でき、類似文節が存在しない場合は出願済み知財権、権利確定済知財権、公知技術あるいは任意の手段・方法が存在しないと自動判断する。
【産業上の利用可能性】
【００１４】
特許などの知財権の調査において、出願前考案が出願済み知財権に対して実現手段を自動比較し、効率的に調査を行うシステムに利用
【図１】
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【図２】
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