(57)【要約】【課題】人工知能、アルゴリズム、又はあらかじめ設定された所定条件によって確率判定値が付与された未分類案件データの中から、分類付与対象案件データを決定する際の判断を容易とする特許分類付与支援方法を提供すること。【解決手段】サーバーが、第１判定最高値、第２判定最高値、及び第３判定最高値を抽出する判定最高値抽出ステップと、第１判定最高値、第２判定最高値、及び第３判定最高値を表示させる判定結果表示ステップと、第１分類付与対象案件決定確率値、第２分類付与対象案件決定確率値、及び第３分類付与対象案件決定確率値の入力を促す分類付与対象案件決定ステップと、第１分類付与対象案件データ、第２分類付与対象案件データ、及び第３分類付与対象案件データを抽出する分類付与対象案件抽出ステップとを有することを特徴とする。【選択図】        図１
2019207610.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
設定したテーマに基づく未分類案件データと、
前記テーマにおける第１分類として必要な第１分類対象案件であるとあらかじめ評価された第１群教師案件データと、
前記テーマにおける第２分類として必要な第２分類対象案件であるとあらかじめ評価された第２群教師案件データと、
前記テーマにおける第３分類として必要な第３分類対象案件であるとあらかじめ評価された第３群教師案件データと、
を特許情報データベースに蓄積し、
前記第１群教師案件データから抽出される第１特徴データを用いて前記未分類案件データについて導かれた第１分類付与対象確率判定値と、
前記第２群教師案件データから抽出される第２特徴データを用いて前記未分類案件データについて導かれた第２分類付与対象確率判定値と、
前記第３群教師案件データから抽出される第３特徴データを用いて前記未分類案件データについて導かれた第３分類付与対象確率判定値と、
を用いて、
前記未分類案件データの中から、前記第１分類に分類される第１分類付与対象案件データ、前記第２分類に分類される第２分類付与対象案件データ、及び前記第３分類に分類される第３分類付与対象案件データを抽出する特許分類付与支援方法であって、
サーバーが、
全ての前記第１分類付与対象確率判定値の中で最も高い第１判定最高値と、全ての前記第２分類付与対象確率判定値の中で最も高い第２判定最高値と、全ての前記第３分類付与対象確率判定値の中で最も高い第３判定最高値とを抽出する判定最高値抽出ステップと、
前記判定最高値抽出ステップで抽出する前記第１判定最高値、前記第２判定最高値、及び前記第３判定最高値を表示させる判定結果表示ステップと、
前記判定結果表示ステップにおいて、前記第１分類付与対象案件データとして抽出する第１分類付与対象案件決定確率値、前記第２分類付与対象案件データとして抽出する第２分類付与対象案件決定確率値、及び前記第３分類付与対象案件データとして抽出する第３分類付与対象案件決定確率値の入力を促す分類付与対象案件決定ステップと、
前記第１分類付与対象案件決定確率値を満たす前記未分類案件データを前記第１分類付与対象案件データとして、前記第２分類付与対象案件決定確率値を満たす前記未分類案件データを前記第２分類付与対象案件データとして、前記第３分類付与対象案件決定確率値を満たす前記未分類案件データを前記第３分類付与対象案件データとして抽出する分類付与対象案件抽出ステップと
を有する
ことを特徴とする特許分類付与支援方法。
【請求項２】
前記判定結果表示ステップでは、
第１の軸を分類付与対象確率とし、第２の軸を前記第１分類、前記第２分類、及び前記第３分類とする少なくとも２軸を有するグラフであって、前記第１判定最高値、前記第２判定最高値、及び前記第３判定最高値による棒グラフで表示し、
前記分類付与対象案件決定ステップでは、
前記グラフに確率値指定部材を表示させ、前記確率値指定部材を移動でき、前記確率値指定部材の位置によって、前記第１分類付与対象案件決定確率値、前記第２分類付与対象案件決定確率値、及び前記第３分類付与対象案件決定確率値が決定される
ことを特徴とする請求項１に記載の特許分類付与支援方法。
【請求項３】
前記分類付与対象案件決定ステップでは、
前記第１分類付与対象案件データ、前記第２分類付与対象案件データ、及び前記第３分類付与対象案件データのいずれかとして抽出される分類付与対象案件データ数と、
前記第１分類付与対象案件データ、前記第２分類付与対象案件データ、及び前記第３分類付与対象案件データのいずれにも抽出されない分類付与非対象案件データ数と
を前記確率値指定部材の前記位置に応じて表示する
ことを特徴とする請求項２に記載の特許分類付与支援方法。
【請求項４】
前記分類付与対象案件決定ステップで前記グラフに表示させる前記確率値指定部材として、
前記第１分類付与対象案件決定確率値、前記第２分類付与対象案件決定確率値、及び前記第３分類付与対象案件決定確率値を同一の値で決定する一括確率値指定部材と、
前記第１分類付与対象案件決定確率値、前記第２分類付与対象案件決定確率値、及び前記第３分類付与対象案件決定確率値のいずれか一つの値を決定する個別確率値指定部材と
を有する
ことを特徴とする請求項２又は請求項３に記載の特許分類付与支援方法。
【請求項５】
前記分類付与対象案件決定ステップでは、
前記第１分類付与対象案件データとして抽出される第１分類付与対象案件データ数と、
前記第２分類付与対象案件データとして抽出される第２分類付与対象案件データ数と、
前記第３分類付与対象案件データとして抽出される第３分類付与対象案件データ数と
を前記確率値指定部材の前記位置に応じて表示する
ことを特徴とする請求項２から請求項４のいずれか１項に記載の特許分類付与支援方法。
【請求項６】
前記分類付与対象案件決定ステップでは、
前記第１分類付与対象案件データについて、文章中に含まれるキーワードを集計し、
前記第１分類付与対象案件データについて、含まれる数の多い順序で前記キーワードを表示し、
前記第２分類付与対象案件データについて、文章中に含まれるキーワードを集計し、
前記第２分類付与対象案件データについて、含まれる数の多い順序で前記キーワードを表示し、
前記第３分類付与対象案件データについて、文章中に含まれるキーワードを集計し、
前記第３分類付与対象案件データについて、含まれる数の多い順序で前記キーワードを表示する
ことを特徴とする請求項１から請求項５のいずれか１項に記載の特許分類付与支援方法。
【請求項７】
前記サーバーが、前記分類付与対象案件抽出ステップで抽出された前記第１分類付与対象案件データ、前記第２分類付与対象案件データ、及び前記第３分類付与対象案件データを出力する分類付与対象案件出力ステップを有することを特徴とする請求項１から請求項６のいずれか１項に記載の特許分類付与支援方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、未分類案件データの中から分類の対象とする分類付与対象案件データを抽出する特許分類付与支援方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
人工知能を活用した情報処理が広く行われている。
特許文献１は、客観的なデータに基づいて採用希望者に関する一定の評価を提供し、採用担当者の労力を低減する情報処理方法を提案している。
特許情報についても、あらかじめ評価が行われた案件データを教師案件データとし、この教師案件データを用いて未分類案件データを人工知能によって分類対象案件を抽出する試みが進んでいる。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２０１８−１０４５８号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
人工知能を用いることで確率判定値を導くことができるが、特に複数の分類について対象案件を抽出する場合には、分類付与対象案件とするか否かを決定するための確率判定値の設定が困難である。
【０００５】
本発明は、人工知能、アルゴリズム、又はあらかじめ設定された所定条件によって確率判定値が付与された未分類案件データの中から、分類付与対象案件データを決定する際の判断を容易とする特許分類付与支援方法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】
【０００６】
請求項１記載の本発明の特許分類付与支援方法は、設定したテーマに基づく未分類案件データと、前記テーマにおける第１分類として必要な第１分類対象案件であるとあらかじめ評価された第１群教師案件データと、前記テーマにおける第２分類として必要な第２分類対象案件であるとあらかじめ評価された第２群教師案件データと、前記テーマにおける第３分類として必要な第３分類対象案件であるとあらかじめ評価された第３群教師案件データと、を特許情報データベース１０に蓄積し、前記第１群教師案件データから抽出される第１特徴データを用いて前記未分類案件データについて導かれた第１分類付与対象確率判定値と、前記第２群教師案件データから抽出される第２特徴データを用いて前記未分類案件データについて導かれた第２分類付与対象確率判定値と、前記第３群教師案件データから抽出される第３特徴データを用いて前記未分類案件データについて導かれた第３分類付与対象確率判定値と、を用いて、前記未分類案件データの中から、前記第１分類に分類される第１分類付与対象案件データ、前記第２分類に分類される第２分類付与対象案件データ、及び前記第３分類に分類される第３分類付与対象案件データを抽出する特許分類付与支援方法であって、サーバーが、全ての前記第１分類付与対象確率判定値の中で最も高い第１判定最高値と、全ての前記第２分類付与対象確率判定値の中で最も高い第２判定最高値と、全ての前記第３分類付与対象確率判定値の中で最も高い第３判定最高値とを抽出する判定最高値抽出ステップと、前記判定最高値抽出ステップで抽出する前記第１判定最高値、前記第２判定最高値、及び前記第３判定最高値を表示させる判定結果表示ステップと、前記判定結果表示ステップにおいて、前記第１分類付与対象案件データとして抽出する第１分類付与対象案件決定確率値、前記第２分類付与対象案件データとして抽出する第２分類付与対象案件決定確率値、及び前記第３分類付与対象案件データとして抽出する第３分類付与対象案件決定確率値の入力を促す分類付与対象案件決定ステップと、前記第１分類付与対象案件決定確率値を満たす前記未分類案件データを前記第１分類付与対象案件データとして、前記第２分類付与対象案件決定確率値を満たす前記未分類案件データを前記第２分類付与対象案件データとして、前記第３分類付与対象案件決定確率値を満たす前記未分類案件データを前記第３分類付与対象案件データとして抽出する分類付与対象案件抽出ステップとを有することを特徴とする。
請求項２記載の本発明は、請求項１に記載の特許分類付与支援方法において、前記判定結果表示ステップでは、第１の軸を分類付与対象確率とし、第２の軸を前記第１分類、前記第２分類、及び前記第３分類とする少なくとも２軸を有するグラフ２１であって、前記第１判定最高値、前記第２判定最高値、及び前記第３判定最高値による棒グラフで表示し、前記分類付与対象案件決定ステップでは、前記グラフ２１に確率値指定部材３０を表示させ、前記確率値指定部材３０を移動でき、前記確率値指定部材３０の位置によって、前記第１分類付与対象案件決定確率値、前記第２分類付与対象案件決定確率値、及び前記第３分類付与対象案件決定確率値が決定されることを特徴とする。
請求項３記載の本発明は、請求項２に記載の特許分類付与支援方法において、前記分類付与対象案件決定ステップでは、前記第１分類付与対象案件データ、前記第２分類付与対象案件データ、及び前記第３分類付与対象案件データのいずれかとして抽出される分類付与対象案件データ数５１と、前記第１分類付与対象案件データ、前記第２分類付与対象案件データ、及び前記第３分類付与対象案件データのいずれにも抽出されない分類付与非対象案件データ数５２とを前記確率値指定部材３０の前記位置に応じて表示することを特徴とする。
請求項４記載の本発明は、請求項２又は請求項３に記載の特許分類付与支援方法において、前記分類付与対象案件決定ステップで前記グラフ２１に表示させる前記確率値指定部材３０として、前記第１分類付与対象案件決定確率値、前記第２分類付与対象案件決定確率値、及び前記第３分類付与対象案件決定確率値を同一の値で決定する一括確率値指定部材３１と、前記第１分類付与対象案件決定確率値、前記第２分類付与対象案件決定確率値、及び前記第３分類付与対象案件決定確率値のいずれか一つの値を決定する個別確率値指定部材３２とを有することを特徴とする。
請求項５記載の本発明は、請求項２から請求項４のいずれか１項に記載の特許分類付与支援方法において、前記分類付与対象案件決定ステップでは、前記第１分類付与対象案件データとして抽出される第１分類付与対象案件データ数と、前記第２分類付与対象案件データとして抽出される第２分類付与対象案件データ数と、前記第３分類付与対象案件データとして抽出される第３分類付与対象案件データ数とを前記確率値指定部材３０の前記位置に応じて表示することを特徴とする。
請求項６記載の本発明は、請求項１から請求項５のいずれか１項に記載の特許分類付与支援方法において、前記分類付与対象案件決定ステップでは、前記第１分類付与対象案件データについて、文章中に含まれるキーワード６０を集計し、前記第１分類付与対象案件データについて、含まれる数の多い順序で前記キーワード６０を表示し、前記第２分類付与対象案件データについて、文章中に含まれるキーワード６０を集計し、前記第２分類付与対象案件データについて、含まれる数の多い順序で前記キーワード６０を表示し、前記第３分類付与対象案件データについて、文章中に含まれるキーワード６０を集計し、前記第３分類付与対象案件データについて、含まれる数の多い順序で前記キーワード６０を表示することを特徴とする。
請求項７記載の本発明は、請求項１から請求項６のいずれか１項に記載の特許分類付与支援方法において、前記サーバーが、前記分類付与対象案件抽出ステップで抽出された前記第１分類付与対象案件データ、前記第２分類付与対象案件データ、及び前記第３分類付与対象案件データを出力する分類付与対象案件出力ステップを有することを特徴とする。
【発明の効果】
【０００７】
本発明によれば、全ての第１分類付与対象確率判定値の中で最も高い第１判定最高値と、全ての第２分類付与対象確率判定値の中で最も高い第２判定最高値と、全ての第３分類付与対象確率判定値の中で最も高い第３判定最高値とを抽出して判定結果表示ステップで表示させることで、第１分類付与対象案件決定確率値、第２分類付与対象案件決定確率値、及び第３分類付与対象案件決定確率値を決定しやすく、分類付与対象案件データを決定する際の判断を容易とすることができる。
【図面の簡単な説明】
【０００８】
【図１】本発明の一実施例における特許分類付与支援方法のフローチャート
【図２】同特許分類付与支援方法においてそれぞれの未分類案件データに対して分類別に付与された分類付与対象確率判定値のイメージ図
【図３】同特許分類付与支援方法の判定結果表示ステップ及び分類付与対象案件決定ステップで表示される画面イメージ図
【発明を実施するための形態】
【０００９】
本発明の第１の実施の形態による特許分類付与支援方法は、サーバーが、全ての第１分類付与対象確率判定値の中で最も高い第１判定最高値と、全ての第２分類付与対象確率判定値の中で最も高い第２判定最高値と、全ての第３分類付与対象確率判定値の中で最も高い第３判定最高値とを抽出する判定最高値抽出ステップと、判定最高値抽出ステップで抽出する第１判定最高値、第２判定最高値、及び第３判定最高値を表示させる判定結果表示ステップと、判定結果表示ステップにおいて、第１分類付与対象案件データとして抽出する第１分類付与対象案件決定確率値、第２分類付与対象案件データとして抽出する第２分類付与対象案件決定確率値、及び第３分類付与対象案件データとして抽出する第３分類付与対象案件決定確率値の入力を促す分類付与対象案件決定ステップと、第１分類付与対象案件決定確率値を満たす未分類案件データを第１分類付与対象案件データとして、第２分類付与対象案件決定確率値を満たす未分類案件データを第２分類付与対象案件データとして、第３分類付与対象案件決定確率値を満たす未分類案件データを第３分類付与対象案件データとして抽出する分類付与対象案件抽出ステップとを有するものである。本実施の形態によれば、全ての第１分類付与対象確率判定値の中で最も高い第１判定最高値と、全ての第２分類付与対象確率判定値の中で最も高い第２判定最高値と、全ての第３分類付与対象確率判定値の中で最も高い第３判定最高値とを抽出して判定結果表示ステップで表示させることで、第１分類付与対象案件決定確率値、第２分類付与対象案件決定確率値、及び第３分類付与対象案件決定確率値を決定しやすく、分類付与対象案件データを決定する際の判断を容易とすることができる。
【００１０】
本発明の第２の実施の形態は、第１の実施の形態による特許分類付与支援方法において、判定結果表示ステップでは、第１の軸を分類付与対象確率とし、第２の軸を第１分類、第２分類、及び第３分類とする少なくとも２軸を有するグラフであって、第１判定最高値、第２判定最高値、及び第３判定最高値による棒グラフで表示し、分類付与対象案件決定ステップでは、グラフに確率値指定部材を表示させ、確率値指定部材を移動でき、確率値指定部材の位置によって、第１分類付与対象案件決定確率値、第２分類付与対象案件決定確率値、及び第３分類付与対象案件決定確率値が決定されるものである。本実施の形態によれば、第１判定最高値、第２判定最高値、及び第３判定最高値を把握した上で第１分類付与対象案件決定確率値、第２分類付与対象案件決定確率値、及び第３分類付与対象案件決定確率値を決定できるため、分類付与対象案件データを決定する際の判断を容易とすることができる。
【００１１】
本発明の第３の実施の形態は、第２の実施の形態による特許分類付与支援方法において、分類付与対象案件決定ステップでは、第１分類付与対象案件データ、第２分類付与対象案件データ、及び第３分類付与対象案件データのいずれかとして抽出される分類付与対象案件データ数と、第１分類付与対象案件データ、第２分類付与対象案件データ、及び第３分類付与対象案件データのいずれにも抽出されない分類付与非対象案件データ数とを確率値指定部材の位置に応じて表示するものである。本実施の形態によれば、分類付与対象案件データ数と分類付与非対象案件データ数とを確認しながら確率値指定部材の位置を変更できる。
【００１２】
本発明の第４の実施の形態は、第２又は第３の実施の形態による特許分類付与支援方法において、分類付与対象案件決定ステップでグラフに表示させる確率値指定部材として、第１分類付与対象案件決定確率値、第２分類付与対象案件決定確率値、及び第３分類付与対象案件決定確率値を同一の値で決定する一括確率値指定部材と、第１分類付与対象案件決定確率値、第２分類付与対象案件決定確率値、及び第３分類付与対象案件決定確率値のいずれか一つの値を決定する個別確率値指定部材とを有するものである。本実施の形態によれば、第１分類付与対象案件決定確率値、第２分類付与対象案件決定確率値、及び第３分類付与対象案件決定確率値を一括して変更できるとともに、それぞれを個別に変更することもでき、複数の分類に対して例えば一括して分類付与対象案件決定確率値を決定した後に、判定最高値が特に高い分類や低い分類に対して個別にチューニングができる。
【００１３】
本発明の第５の実施の形態は、第２から第４のいずれかの実施の形態による特許分類付与支援方法において、分類付与対象案件決定ステップでは、第１分類付与対象案件データとして抽出される第１分類付与対象案件データ数と、第２分類付与対象案件データとして抽出される第２分類付与対象案件データ数と、第３分類付与対象案件データとして抽出される第３分類付与対象案件データ数とを確率値指定部材の位置に応じて表示するものである。本実施の形態によれば、それぞれの分類に対する分類付与対象案件データ数が表示されるため、妥当な件数を分類付与対象案件として抽出できる。
【００１４】
本発明の第６の実施の形態は、第１から第５のいずれかの実施の形態による特許分類付与支援方法において、分類付与対象案件決定ステップでは、第１分類付与対象案件データについて、文章中に含まれるキーワードを集計し、第１分類付与対象案件データについて、含まれる数の多い順序でキーワードを表示し、第２分類付与対象案件データについて、文章中に含まれるキーワードを集計し、第２分類付与対象案件データについて、含まれる数の多い順序でキーワードを表示し、第３分類付与対象案件データについて、文章中に含まれるキーワードを集計し、第３分類付与対象案件データについて、含まれる数の多い順序でキーワードを表示するものである。本実施の形態によれば、分類付与対象案件データに含まれるキーワードを参考にしながら決定できる。
【００１５】
本発明の第７の実施の形態は、第１から第６のいずれかの実施の形態による特許分類付与支援方法において、サーバーが、分類付与対象案件抽出ステップで抽出された第１分類付与対象案件データ、第２分類付与対象案件データ、及び第３分類付与対象案件データを出力する分類付与対象案件出力ステップを有するものである。本実施の形態によれば、抽出された分類付与対象案件データを出力できる。
【実施例】
【００１６】
以下に、本発明の特許分類付与支援方法の一実施例について説明する。
図１は本発明の一実施例における特許分類付与支援方法のフローチャート、図２は同特許分類付与支援方法においてそれぞれの未分類案件データに対して分類別に付与された分類付与対象確率判定値のイメージ図、図３は同特許分類付与支援方法の判定結果表示ステップ及び分類付与対象案件決定ステップで表示される画面イメージ図である。
【００１７】
本実施例における特許分類付与支援方法は、多くの未分類案件データの中から、複数の分類に対して、分類付与の対象とする分類付与対象案件データを抽出するものであり、分類として第１分類、第２分類、及び第３分類があるときには、未分類案件データの中から、第１分類に分類される第１分類付与対象案件データ、第２分類に分類される第２分類付与対象案件データ、及び第３分類に分類される第３分類付与対象案件データを抽出する。
本実施例における特許分類付与支援方法は、設定したテーマに基づく未分類案件データと、テーマにおける第１分類として必要な第１分類対象案件であるとあらかじめ評価された第１群教師案件データと、テーマにおける第２分類として必要な第２分類対象案件であるとあらかじめ評価された第２群教師案件データと、テーマにおける第３分類として必要な第３分類対象案件であるとあらかじめ評価された第３群教師案件データとを特許情報データベース１０に蓄積している。なお、本実施例における特許分類付与支援方法は、少なくとも２つ以上の分類を有する場合に適用でき、分類数が多いほど効果は高い。
【００１８】
Ｓ１では、特許情報データベース１０に蓄積している第１群教師案件データから抽出される第１特徴データを用いて未分類案件データについて第１分類付与対象確率判定値を導き、第２群教師案件データから抽出される第２特徴データを用いて未分類案件データについて第２分類付与対象確率判定値を導き、第３群教師案件データから抽出される第３特徴データを用いて未分類案件データについて第３分類付与対象確率判定値を導く。
すなわち、図２に示すように、それぞれの未分類案件データには、第１分類付与対象確率判定値、第２分類付与対象確率判定値、及び第３分類付与対象確率判定値、のように分類別に分類付与対象確率判定値が付与される。
Ｓ１の処理は、例えばＡＩ（人工知能）機能と言われる機械学習で行うことができ、必ずしも以下の処理を行うサーバーで処理されなくてもよい。
判定最高値抽出ステップ（Ｓ２）では、サーバーは、全ての第１分類付与対象確率判定値の中で最も高い第１判定最高値、全ての第２分類付与対象確率判定値の中で最も高い第２判定最高値、全ての第３分類付与対象確率判定値の中で最も高い第３判定最高値、のように分類別に判定最高値を抽出する。
【００１９】
サーバーは、判定結果表示ステップ（Ｓ３）では、判定最高値抽出ステップ（Ｓ２）で抽出する第１判定最高値、第２判定最高値、第３判定最高値、のように分類別に判定最高値を表示させる。
図３に示すように、判定結果表示ステップ（Ｓ３）では、第１の軸を分類付与対象確率とし、第２の軸を第１分類、第２分類、第３分類、のように分類別とする少なくとも２軸を有するグラフ２１で表示する。そして、第１判定最高値、第２判定最高値、及び第３判定最高値、のようにそれぞれの分類の判定最高値による棒グラフで表示する。
【００２０】
分類付与対象案件決定ステップでは、グラフ２１に確率値指定部材（カーソル）３０を表示させる（Ｓ４）。
【００２１】
図３では、分類付与対象案件決定ステップでグラフ２１に表示させる確率値指定部材３０として、第１分類付与対象案件決定確率値、第２分類付与対象案件決定確率値、第３分類付与対象案件決定確率値、のように全ての分類に対する分類付与対象案件決定確率値を同一の値で決定する一括確率値指定部材３１と、第１分類付与対象案件決定確率値、第２分類付与対象案件決定確率値、及び第３分類付与対象案件決定確率値のように、いずれか一つの分類についての分類付与対象案件決定確率値を決定する個別確率値指定部材３２とを有している。
グラフ２１に表示させる確率値指定部材３１、３２は、移動することができ、確率値指定部材３１、３２の位置によって、第１分類付与対象案件決定確率値、第２分類付与対象案件決定確率値、第３分類付与対象案件決定確率値、のようにそれぞれの分類についての分類付与対象案件決定確率値が決定される（Ｓ５）。
【００２２】
図３では、一括確率値指定部材３１を移動できる一括セッティング操作部４１と、個別確率値指定部材３２を移動できる個別セッティング操作部４２とを有している。
一括セッティング操作部４１は、一括確率値指定部材３１を一方（確率が高い方向  図では左方向）に移動させる一方移動指示部４１ａと、一括確率値指定部材３１を他方（確率が低い方向  図では右方向）に移動させる他方移動指示部４１ｂとを有している。
個別セッティング操作部４２は、それぞれの分類に対して、個別確率値指定部材３２を一方（確率が高い方向  図では右方向）に移動させる一方移動指示部４２ａと、個別確率値指定部材３２を他方（確率が低い方向  図では左方向）に移動させる他方移動指示部４２ｂとを有している。
【００２３】
分類付与対象案件決定ステップでは、第１分類付与対象案件データ、第２分類付与対象案件データ、及び第３分類付与対象案件データのように、いずれかの分類付与対象案件データとして抽出される分類付与対象案件データ数５１と、第１分類付与対象案件データ、第２分類付与対象案件データ、及び第３分類付与対象案件データのように、いずれの分類付与対象案件データとしても抽出されない分類付与非対象案件データ数５２とを確率値指定部材３０の位置に応じて表示する（Ｓ６）。従って、分類付与対象案件データ数５１と分類付与非対象案件データ数５２とを確認しながら確率値指定部材３１、３２の位置を変更できる。
【００２４】
また分類付与対象案件決定ステップでは、第１分類付与対象案件データとして抽出される第１分類付与対象案件データ数、第２分類付与対象案件データとして抽出される第２分類付与対象案件データ数、第３分類付与対象案件データとして抽出される第３分類付与対象案件データ数、のように分類別の分類付与対象案件データ数５３を確率値指定部材３０の位置に応じて表示する（Ｓ７）。このように、それぞれの分類に対する分類付与対象案件データ数５３が表示されるため、妥当な件数を分類付与対象案件として抽出できる。
【００２５】
また、分類付与対象案件決定ステップでは、分類付与対象案件データについて、分類別に、文章中に含まれるキーワード６０を集計し、その分類の分類付与対象案件データについて、含まれる数の多い順序でキーワード６０を表示する。
図３では、第１分類付与対象案件データについて、文章中に含まれるキーワード６０を集計し、第１分類付与対象案件データについて、含まれる数の多い順序でキーワード６０を表示している。同様に、分類名２を指定することで、第２分類付与対象案件データについて、文章中に含まれるキーワード６０を集計し、第２分類付与対象案件データについて、含まれる数の多い順序でキーワード６０を表示し、分類名３を指定することで、第３分類付与対象案件データについて、文章中に含まれるキーワード６０を集計し、第３分類付与対象案件データについて、含まれる数の多い順序でキーワード６０を表示することができる（Ｓ８）。従って、分類付与対象案件データに含まれるキーワード６０を参考にしながら変更できる。
なお、キーワード６０の集計は、１件の分類付与対象案件データについて同一キーワードを複数回カウントする出現回数による集計と、１件の分類付与対象案件データについて同一キーワードを複数回カウントしない出現件数による集計とを切り替えて表示させてもよい。
【００２６】
図３に示す確定指示となる「出力する」ボタン７０を指示することで、第１分類付与対象案件データとして抽出する第１分類付与対象案件決定確率値、第２分類付与対象案件データとして抽出する第２分類付与対象案件決定確率値、及び第３分類付与対象案件データとして抽出する第３分類付与対象案件決定確率値のように、それぞれの分類に対する分類付与対象案件決定確率値が決定される（Ｓ９）。
【００２７】
Ｓ９における指示が行われることで、第１分類付与対象案件決定確率値を満たす未分類案件データを第１分類付与対象案件データとして、第２分類付与対象案件決定確率値を満たす未分類案件データを第２分類付与対象案件データとして、第３分類付与対象案件決定確率値を満たす未分類案件データを第３分類付与対象案件データとして、のようにそれぞれの分類付与対象案件決定確率値を満たす未分類案件データを、それぞれの分類付与対象案件データとして抽出する（Ｓ１０）。
Ｓ１０における分類付与対象案件抽出ステップで抽出された分類付与対象案件データは出力される（Ｓ１１）。
【００２８】
以上のように本実施例によれば、全ての第１分類付与対象確率判定値の中で最も高い第１判定最高値、全ての第２分類付与対象確率判定値の中で最も高い第２判定最高値、全ての第３分類付与対象確率判定値の中で最も高い第３判定最高値、のようにそれぞれの分類について判定最高値を抽出して表示させることで、それぞれの分類付与対象案件決定確率値を決定しやすく、分類付与対象案件データを決定する際の判断を容易とすることができる。
なお、本実施例では、第１の軸を分類付与対象確率とし、第２の軸を分類名とする２軸のグラフ２１で説明したが、グラフ２１は３軸以上であってもよく、直交する２軸のグラフでは、確率値指定部材３１、３２は例えば直線からなる区画線（カーソル）とし、３軸でのグラフでは、例えば平面からなる区画面とすることができる。
【産業上の利用可能性】
【００２９】
本発明は、国内における特許公報だけなく、中国や米国などの外国の特許公報についても利用でき、更には論文などの文章データに対しても適用できる。
【符号の説明】
【００３０】
１０  特許情報データベース
２１  グラフ
３０  確率値指定部材（カーソル）
３１  一括確率値指定部材
３２  個別確率値指定部材
４１  一括セッティング操作部
４１ａ  一方移動指示部
４１ｂ  他方移動指示部
４２  個別セッティング操作部
４２ａ  一方移動指示部
４２ｂ  他方移動指示部
５１  分類付与対象案件データ数
５２  分類付与非対象案件データ数
５３  分類付与対象案件データ数
６０  キーワード
７０  「出力する」ボタン
【図１】
2019207610.tif 000003
【図２】
2019207610.tif 000004
【図３】
2019207610.tif 000005