(57)【要約】【課題】ユーザが文書を分類する負荷を軽減する。【解決手段】文書の分類と文書とを対応付けた教師データを記憶部に記憶する分類登録部と、記憶部に記憶された教師データと分類の付与対象となる付与対象文書との類似度に基づいて得られた類似文書の分類に基づいて、付与対象文書に付与する分類を決定する分類付与部と、を備える。【選択図】図８
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
文書の分類と前記文書とを対応付けた教師データを記憶部に記憶する分類登録部と、
前記記憶部に記憶された前記教師データと前記分類の付与対象となる付与対象文書との類似度に基づいて得られた類似文書の分類に基づいて、前記付与対象文書に付与する分類を決定する分類付与部と、
を備えることを特徴とする情報処理装置。
【請求項２】
前記分類付与部は、概念検索により前記教師データと前記付与対象文書との類似度を算出し、算出した類似度が所定の基準に満たない類似文書を、前記付与対象文書に付与する分類の対象から除外する、
ことを特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項３】
前記分類付与部は、前記算出した類似度が所定の基準を満たす類似文書の分類を、（１）当該所定の基準を満たす類似文書と前記付与対象文書との類似度に基づいて定められる類似度順と、（２）当該所定の基準を満たす類似文書の分類を重み付けして得られる分類順と、（３）当該所定の基準を満たす類似文書と前記付与対象文書との類似度のランクに基づいて定められるランク順と、（４）当該所定の基準を満たす類似文書の分類の階層に基づいて定められた階層順と、のいずれかまたは組み合わせにより並べ替え、並べ替えた前記分類に基づいて、前記付与対象文書に付与する分類を決定する、
ことを特徴とする請求項２に記載の情報処理装置。
【請求項４】
前記分類付与部は、前記付与対象文書と当該付与対象文書に付与した分類とを含む分類結果を出力し、
前記分類付与部が出力した前記分類結果が妥当であると評価された場合には前記付与対象文書と当該付与対象文書に付与した分類とを前記教師データに蓄積し、前記分類結果が妥当でないと評価された場合にはユーザにより入力された分類と前記付与対象文書とを前記教師データに蓄積する教師データ蓄積部、
を備えることを特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項５】
前記分類付与部は、前記類似文書の分類が、一定の基準以上、前記教師データに記憶されているか否かを判定し、前記類似文書の分類が一定の基準以上記憶されていないと判定した場合、前記類似文書の引用・被引用文書を前記記憶部に記憶された特許書誌データから取得し、取得した文献に対応する分類を、前記教師データを参照して読み出して、当該引用・被引用特許文献と対応づける、
ことを特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項６】
前記分類付与部は、前記算出した類似度が所定の基準を満たす類似文書について、前記教師データを参照して当該類似文書の分類を読み出し、読み出した上記所定の基準を満たすと判定された類似文書の分類とを対応付ける分類取得部を有する、
ことを特徴とする請求項２に記載の情報処理装置。
【請求項７】
前記分類付与部は、前記類似文書の分類が一定の基準以上記憶されていないと判定した場合は、前記類似度が所定の基準に満たないとして判定対象とされた類似文書の引用・被引用特許文献を前記特許書誌データから取得し、取得した前記引用・被引用特許文献の文献番号をキーとして、前記教師データから当該文献番号に対応する分類を読み出し、読み出した当該特許文献と対応づけを行い、対応づけた当該特許文献に対し、類似度を計算するとともに、前記判定対象とされた類似文書に類似特許として加える分類数判定部を有する、
ことを特徴とする請求項５に記載の情報処理装置。
【請求項８】
前記分類付与部は、分類を対応付けた前記類似文書と前記引用・被引用特許文献を、クラス判別により集計し、当該集計結果に基づいて、前記付与対象文書に対して付与すべき分類を決定する分類数判定部を有する、
ことを特徴とする請求項７に記載の情報処理装置。
【請求項９】
前記分類付与部は、前記記憶部に記憶された特許書誌データから取得した、前記付与対象文書の書誌的事項と同じ情報を持つ前記類似文書の類似度に、重みを加えて付与すべき分類を決定する、
ことを特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項１０】
前記分類付与部は、前記類似文書に付与されている分類の個数の平均値を付与し、前記付与対象文書に付与すべき分類割り当て可能な数を決定する、
ことを特徴とする請求項９に記載の情報処理装置。
【請求項１１】
文書の分類と前記文書とを対応付けた教師データを記憶部に記憶し、
前記記憶部に記憶された前記教師データと前記分類の付与対象となる付与対象文書との類似度に基づいて得られた類似文書の分類に基づいて、前記付与対象文書に付与する分類を決定する、
ことを特徴とする文書分類方法。
【請求項１２】
前記分類の付与において、
概念検索により前記教師データと前記付与対象文書との類似度を算出し、
算出した類似度が所定の基準に満たない類似文書を、前記付与対象文書に付与する分類の対象から除外する、
ことを特徴とする請求項１１に記載の文書分類方法。
【請求項１３】
前記分類付与において、
前記算出した類似度が所定の基準を満たす類似文書の分類を、（１）当該所定の基準を満たす類似文書と前記付与対象文書との類似度に基づいて定められる類似度順と、（２）当該所定の基準を満たす類似文書の分類を重み付けして得られる分類順と、（３）当該所定の基準を満たす類似文書と前記付与対象文書との類似度のランクに基づいて定められるランク順と、（４）当該所定の基準を満たす類似文書の分類の階層に基づいて定められた階層順と、のいずれかまたは組み合わせにより並べ替え、
並べ替えた前記分類に基づいて、前記付与対象文書に付与する分類を決定する、
ことを特徴とする請求項１２に記載の文書分類方法。
【請求項１４】
前記分類付与において、
前記付与対象文書と当該付与対象文書に付与した分類とを含む分類結果を出力し、
前記分類付与において出力された前記分類結果が妥当であると評価された場合には前記付与対象文書と当該付与対象文書に付与した分類とを前記教師データに蓄積し、
前記分類結果が妥当でないと評価された場合にはユーザにより入力された分類と前記付与対象文書とを前記教師データに蓄積する、
ことを特徴とする請求項１１に記載の文書分類方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、情報処理装置、文書分類方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来から、文書を分類する様々な技術が存在する。例えば、特許文献１には、ユーザが検索対象文書群に対して文書分類指定情報を端末から入力して文献検索装置に送信し、文献検索装置がその文書分類指定情報に基づいて演算を実行し、ユーザ所望の文書分類指定情報に絞った概念検索の結果を得る技術が開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２０１７−１７３９５３号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
上記特許文献１では、ユーザ所望の文書分類指定情報に絞った概念検索の結果を得ることはできる。しかしながら、分類対象となる文書が多い場合、ユーザが分類を指定するための作業負荷が大きくなってしまう。
【０００５】
本発明は、ユーザが文書を分類する負荷を軽減することが可能な情報処理装置、文書分類方法を提供することを目的とする。
【０００６】
また、本発明にて利用する分類付与プログラムは、ストレージ装置に登録されている当該特許文献の類似特許文献に付与されている分類を利用するため、登録されている類似特許文献の分類数が、一定の基準以上、ストレージ装置に登録されていない場合、当該特許文献に対して付与すべき分類を決定することが難しくなる。
【０００７】
さらに、本発明においては、当該特許文献にユーザ所望の分類を過不足なく付与することができない。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
上記課題を解決するために、本発明にかかる情報処理装置は、文書の分類と前記文書とを対応付けた教師データを記憶部に記憶する分類登録部と、前記記憶部に記憶された前記教師データと前記分類の付与対象となる付与対象文書との類似度に基づいて得られた類似文書の分類に基づいて、前記付与対象文書に付与する分類を決定する分類付与部と、を備えることを特徴とする情報処理装置として構成される。
また、本発明は、上記情報処理装置で行われる文書分類方法としても把握される。
【０００９】
上記段落０００６の課題を解決するために、本発明においては当該類似特許文献の分類に加え、当該特許文献の引用・被引用特許文献の分類も利用する。
【００１０】
さらに、上記段落０００７の課題を解決するために、本発明において、例えば、類似特許文献に付与されている分類の個数の平均値を、当該特許文献に付与する分類数として決定する。
【発明の効果】
【００１１】
本発明によれば、ユーザが文書を分類する負荷を軽減することができる。
【００１２】
また、上記段落０００９によれば、ストレージ装置に登録されている当該類似特許文献の分類数が少ない場合においても、当該特許文献に対して付与すべき分類を決定することができる。
【００１３】
そして、上記段落００１０によれば、ユーザは本システムを用いて当該特許文献に過不足なく分類を付与することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１４】
【図１】本実施例における情報処理システムの構成例を示す図である。
【図２】分類付与プログラム２０３３の構成例を示す図である。
【図３】特許本文ＤＢの構成例を示す図である。
【図４】特許書誌ＤＢの構成例を示す図である。
【図５】登録教師データＤＢの構成例を示す図である。
【図６】分類テーブルの構成例を示す図である。
【図７】分類階層ＤＢの構成例を示す図である。
【図８】文献分類処理の処理手順を示すフローチャートである。
【図９】分類付与処理の処理手順を示すフローチャートである。
【図１０】足切り処理における判定基準の例を示すイメージ図である。
【図１１】付与分類の決定方法の例を示す図である。
【図１２】分類付与結果表示画面の例を示す図である。
【図１３】分類付与プログラム３０３４の構成例を示す図である。
【図１４】分類付与の決定処理の処理手順を示すフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００１５】
以下に添付図面を参照して、情報処理装置、文書分類方法の実施の形態を詳細に説明する。
図１は、本実施例における情報処理システム１０００の構成例を示す図である。情報処理システム１０００は、教師データに基づいて、配信された文書に対する分類を自動的に付与するシステムである。以下では、文書として特許公開公報、特許登録公報をはじめとする特許文献を例示しているが、これに限らず分類対象となる様々な文書について適用することができる。
【００１６】
図１に示すように、情報処理システム１０００は、教師データとして記憶されている特許文献を分類し、分類結果を評価するためのクライアント端末１００と、分類対象となる上記配信された文書である特許文献を分類し、当該分類結果をクライアント端末１００に送信するサーバ装置２００と、本システムで使用される各種データを記憶するストレージ装置３００とを有して構成されている。クライアント端末１００とサーバ装置２００とは、インターネット等の一般的な通信回線であるネットワークＮ１により接続されている。また、サーバ装置２００とストレージ装置３００とは、外部バス等の外部通信線により電気的に接続されている。
【００１７】
クライアント端末１００は、本システムのユーザにより使用される端末であり、ハードウェアとしては、ＰＣ（Personal Computer）等の一般的なコンピュータにより構成される。図１に示すように、クライアント端末１００は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）１０１と、メモリ１０２と、外部記憶装置１０３と、通信Ｉ／Ｆ（インタフェース）１０４と、出力装置１０５と、入力装置１０６とを有して構成されている。クライアント端末１００を構成するこれらの各部は、内部バス等の内部通信線１０７により電気的に接続されている。
【００１８】
ＣＰＵ１０１は、外部記憶装置１０３に記憶されている各種プログラムを読み出してメモリ１０２にロードして実行することにより、クライアント端末１００の各種機能を実現する。
【００１９】
メモリ１０２は、例えば、データの読書き可能なＲＡＭ（Random Access Memory）から構成され、ＣＰＵ１０１により上記各種プログラムがロードされる。
【００２０】
外部記憶装置１０３は、例えば、ＲＯＭ（Read Only Memory）等の記憶媒体、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）やＳＳＤ（Solid State Drive）等の記憶装置から構成され、クライアント端末１００の処理に必要な各種プログラムを記憶する。
【００２１】
なお、上記各種プログラムは、通信Ｉ／Ｆ１０４を介してネットワークから外部記憶装置１０３にダウンロードされ、メモリ１０２上にロードされて、ＣＰＵ１０１により実行されるようにしてもよい。また、ＣＤ(Compact Disk)やＤＶＤ(Digital Versatile Disk)等の可搬性を有するコンピュータで読み取り可能な記憶媒体１０９に対して情報を読み書きする読書装置１０８を介して、当該記憶媒体１０９からメモリ１０２上に直接ロードされＣＰＵ１０１により実行されるようにしてもよい。さらには、上記各種プログラムを、コンピュータにインストール可能な形式又は実行可能な形式のファイルで上記記憶媒体１０９に記録して提供したり、配布してもよい。さらには、上記所定のプログラムを、通信ネットワークに接続されたコンピュータ上に格納し、ネットワーク経由でダウンロードさせることにより提供したり、配布してもよい。
【００２２】
図１に示すように、外部記憶装置１０３は、分類設定プログラム１０３１と、分類評価プログラム１０３２と、分類表示プログラム１０３３とを含む、クライアント端末１００を制御するための各種プログラムを記憶する。
【００２３】
分類設定プログラム１０３１は、ユーザから入力された分類情報（例えば、分類と当該分類を付与する特許文献の文献番号）と特許文献とを紐付けし、紐付けしたデータを教師データとして設定する。分類設定プログラム１０３１は、設定した上記教師データをサーバ装置２００に送信する。
【００２４】
分類評価プログラム１０３２は、ユーザから入力された、サーバ装置２００により分類された分類対象となる特許文献の分類結果に対する評価に基づいて、当該分類結果の適否を判定する。分類評価プログラム１０３２は、当該分類結果が正しいと判定した場合、当該分類結果に含まれる分類情報と上記分類対象となる特許文献とを紐付けし、紐付けしたデータを教師データとして設定する。分類評価プログラム１０３２は、当該分類結果が正しくないと判定した場合、その旨を分類設定プログラム１０３１に通知する。
【００２５】
分類表示プログラム１０３３は、サーバ装置２００により分類された分類対象となる特許文献の分類結果を含む画面、ユーザから上記分類情報の入力を受け付ける画面、ユーザから上記分類結果に対する評価の入力を受け付ける画面をはじめとする各種画面を表示する。
【００２６】
通信Ｉ／Ｆ１０４は、例えば、ＮＩＣ（Network Interface Card）等の通信機器から構成され、サーバ装置２００との間で各種データを送受信する。
【００２７】
出力装置１０５は、例えば、ＬＣＤ（Liquid Crystal Display）等の表示装置から構成され、本システムで出力される情報を表示する。
【００２８】
入力装置１０６は、例えば、キーボードやマウス等の入力機器から構成され、ユーザから本システムに必要な情報の入力を受け付ける。クライアント端末１００の上記各部が行う具体的な処理については、フローチャートを用いて後述する。
【００２９】
サーバ装置２００は、教師データに基づいて特許文献に分類を付与する情報処理装置であり、ハードウェアとしては、サーバ等の一般的なコンピュータにより構成される。図１に示すように、サーバ装置２００は、ＣＰＵ２０１と、メモリ２０２と、外部記憶装置２０３と、通信Ｉ／Ｆ２０４とを有して構成されている。サーバ装置２００を構成するこれらの各部は、内部バス等の内部通信線２０５により電気的に接続されている。
【００３０】
ＣＰＵ２０１は、外部記憶装置２０３に記憶されている各種プログラムを読み出してメモリ２０２にロードして実行することにより、サーバ装置２００の各種機能を実現する。
【００３１】
メモリ２０２は、例えば、データの読書き可能なＲＡＭから構成され、ＣＰＵ２０１により上記各種プログラムがロードされる。
【００３２】
外部記憶装置２０３は、例えば、ＨＤＤやＳＳＤ等の記憶装置から構成され、サーバ装置２００の処理に必要な各種プログラムを記憶する。
【００３３】
なお、上記各種プログラムは、通信Ｉ／Ｆ２０４を介してネットワークから外部記憶装置２０３にダウンロードされ、メモリ２０２上にロードされて、ＣＰＵ２０１により実行されるようにしてもよい。また、ＣＤやＤＶＤ等の可搬性を有するコンピュータで読み取り可能な記憶媒体２０９に対して情報を読み書きする読書装置２０８を介して、当該記憶媒体２０９からメモリ２０２上に直接ロードされＣＰＵ２０１により実行されるようにしてもよい。さらには、上記各種プログラムを、コンピュータにインストール可能な形式又は実行可能な形式のファイルで上記記憶媒体２０９に記録して提供したり、配布してもよい。さらには、上記所定のプログラムを、通信ネットワークに接続されたコンピュータ上に格納し、ネットワーク経由でダウンロードさせることにより提供したり、配布してもよい。
【００３４】
図１に示すように、外部記憶装置２０３は、配信プログラム２０３１と、分類登録プログラム２０３２と、分類付与プログラム２０３３と、教師データ蓄積プログラム２０３４とを含む、クライアント端末１００を制御するための各種プログラムを記憶する。
【００３５】
配信プログラム２０３１は、配信元から特許文献を受信し、クライアント端末１００に送信する。配信元としては、例えば、特許庁に蓄積されている特許公開公報や特許登録公報が蓄積されたデータベースが挙げられる。配信プログラム２０３１は、配信元で更新されると、更新された特許文献を取得し、当該特許文献をクライアント端末１００に送信する。また、配信プログラム２０３１は、取得した上記更新された特許文献をストレージ装置３００に記憶する。
【００３６】
例えば、配信プログラム２０３１は、定期的または任意のタイミングで上記更新された特許文献を取得し、取得した特許文献のうちの実体的事項についてはストレージ装置３００の特許文献ＤＢ（Data Base）３０１に記憶し、書誌的事項についてはストレージ装置３００の特許書誌ＤＢ３０２に記憶する。ストレージ装置３００には過去に取得した上記更新された特許文献が蓄積されている。また、上記更新された特許文献には、実際には、特許請求の範囲、明細書、図面、要約書といったいわゆる実体的事項と、出願番号、公開番号、特許番号、発明の名称、出願人名等の願書等に記載される書誌的事項とが含まれる。これらのＤＢの具体的な構成については後述する。
【００３７】
分類登録プログラム２０３２は、クライアント端末１００から受信した、分類情報と特許文献とが紐付けされた上記教師データを、ストレージ装置３００の登録教師データＤＢ３０３に記憶して蓄積する。登録教師データＤＢ３０３の具体的な構成については後述する。
【００３８】
分類付与プログラム２０３３は、分類登録プログラム２０３２がストレージ装置３００に記憶した上記登録教師データＤＢ３０３を参照し、配信プログラム２０３１が配信元から受信した上記更新された特許文献に対して分類を付与する。具体的には、分類付与プログラム２０３３は、上記更新された特許文献の中から分類付与対象とする特許文献を選択する付与対象特許取得機能と、上記選択された特許文献と上記ストレージ装置３００に記憶されている特許文献（特許文献ＤＢ３０１、特許書誌ＤＢ３０２）との類似度を計算する類似度計算機能と、上記類似度が計算された特許文献の中から上記選択された特許文献に近い特許文献に絞り込むための足切り機能と、上記登録教師データを参照して上記足切りされた特許文献に付与されている分類を読み取り、読み取った分類を集計して上記選択された特許文献に付与すべき分類を決定する分類付与機能の各機能を実現するためのプログラムにより実現される。
【００３９】
図２は、分類付与プログラム２０３３の構成例を示す図である。図２に示すように、分類付与プログラム２０３３は、付与対象特許取得プログラム３０３１と、類似度計算プログラム３０３２と、足切りプログラム３０３３と、分類付与プログラム３０３４とを有して構成されている。
【００４０】
付与対象特許取得プログラム３０３１は、配信プログラム２０３１が取得した上記更新された特許文献の中から、分類付与対象とする特許文献を選択する。
【００４１】
類似度計算プログラム３０３２は、概念検索することにより、付与対象特許取得プログラム３０３１が選択した上記特許文献と、ストレージ装置３００に記憶されている特許文献との類似度を計算する。概念検索については、用語の出現頻度に基づく演算等、従来から知られている種々の技術を用いればよい。
【００４２】
足切りプログラム３０３３は、上記類似特許文献のうち、上記分類付与対象とする特許文献との類似度が所定の基準を満たすか否かを判定し、上記分類付与対象とする特許文献との類似度が所定の基準を満たさない類似特許文献を、上記分類付与対象とする特許文献に付与する分類の対象から除外する足切り処理を行う。
【００４３】
分類付与プログラム３０３４は、上記所定の基準を満たすと判定された類似特許文献について、ストレージ装置３００に記憶されている登録教師データＤＢ３０３を参照して当該類似特許文献の分類を読み出し、読み出した上記所定の基準を満たすと判定された類似特許文献の分類とを対応付ける。ここで、当該類似特許文献の分類が、一定の基準以上、登録教師データＤＢ３０３に記憶されていない場合、読み出すことができる分類数が極端に少なくなり、上記分類付与対象とする特許文献に対して付与すべき分類を決定することが難しくなるという問題がある。上記課題を解決するために本分類付与プログラム３０３４は、このような場合、当該類似特許文献の引用・被引用特許文献を特許書誌ＤＢ３０２から各々取得し、取得した文献に対応する分類を、登録教師データＤＢ３０３を参照して読み出して、当該引用・被引用特許文献と対応づける。本方式によれば、登録教師データＤＢ３０３に記憶されている当該類似特許文献の分類数が少ない場合においても、上記分類付与対象とする特許文献に対して付与すべき分類を決定することができる。また、分類付与プログラム３０３４は、上記分類を対応付けた当該類似特許文献と引用・被引用特許文献を、クラス判別により集計し、当該集計結果に基づいて、上記分類付与対象とする特許文献に対して付与すべき分類を決定する。本実施例では、クラス判別の手法の一例として、ｋ近傍法（k−nn法：k−Nearest Neighbor法）を用いているが、他のクラス判別手法を用いてもよい。
【００４４】
図１３は、分類付与プログラム３０３４の構成例を示す図である。図１３に示すように、分類付与プログラム３０３４は、分類取得プログラム４０３１と、分類数判定プログラム４０３２と、引用・被引用特許文献取得プログラム４０３３と、引用・被引用特許文献分類取得プログラム４０３４と、類似特許文献マージプログラム４０３５と、分類集計・分類付与プログラム４０３６とを有して構成されている。
【００４５】
分類取得プログラム４０３１は、足切りプログラム３０３３で判定した所定の基準を満たす類似特許文献について、ストレージ装置３００に記憶されている登録教師データＤＢ３０３を参照して当該類似特許文献の分類を読み出し、読み出した上記所定の基準を満たすと判定された類似特許文献の分類とを対応付ける。
【００４６】
分類数判定プログラム４０３２は、当該類似特許文献の分類が、一定の基準以上、登録教師データＤＢ３０３に記憶されているか否かを判定し、当該類似特許文献の分類が一定の基準以上記憶されていないと判定した場合は、引用・被引用特許文献取得プログラム４０３３と、引用・被引用特許文献分類取得プログラム４０３４と、類似特許文献マージプログラム４０３５を実行して分類集計・分類付与プログラム４０３６を実行する。一方、分類数判定プログラム４０３２は、当該類似特許文献の分類が一定の基準以上記憶されていると判定した場合は、そのまま分類集計・分類付与プログラム４０３６を実行する。
【００４７】
引用・被引用特許文献取得プログラム４０３３は、足切プログラム３０３３で判定対象とされた類似特許文献の引用・被引用特許文献を特許書誌ＤＢ３０２より各々取得する。
【００４８】
引用・被引用特許文献分類取得プログラム４０３４は、引用・被引用特許文献取得プログラム４０３３で取得した引用・被引用特許文献の文献番号をキーとして、図５に示す登録教師データＤＢ３０３から当該文献番号に対応する分類を読み出し、読み出した当該特許文献と対応づける。
【００４９】
類似特許文献マージプログラム４０３５は、引用・被引用特許文献分類取得プログラム４０３４で対応づけを行った当該特許文献に対し、類似度計算プログラム３０３２で類似度を計算するとともに、上記分類付与プログラム３０３４にて、判定対象とされた類似特許文献群に類似特許として加える。
【００５０】
分類集計・分類付与プログラム４０３６は、類似特許文献の分類が一定の基準以上記憶されていないと判定した場合は、引用・被引用特許文献取得プログラム４０３３と、引用・被引用特許文献分類取得プログラム４０３４と、類似特許文献マージプログラム４０３５を実行して上記分類を対応付けた当該類似特許文献と引用・被引用特許文献を、クラス判別により集計し、当該集計結果に基づいて、上記分類付与対象とする特許文献に対して付与すべき分類を決定する。また、分類集計・分類付与プログラム４０３６は、類似特許文献の分類が一定の基準以上記憶されていると判定した場合は、判定対象とされた類似特許文献の文献番号をキーにして、図５に示した登録教師データＤＢ３０３から当該文献番号に対応する分類を読み出し、読み出した当該分類をクラス判別、集計し、当該集計結果に基づいて、上記分類付与対象とする特許文献に対して付与すべき分類を決定する。続いて、図１に戻り、教師データ蓄積プログラム２０３４について説明する。
【００５１】
教師データ蓄積プログラム２０３４は、クライアント端末１００から受信した上記特許文献の分類結果に対する評価に基づいて、分類付与プログラム２０３２が付与した分類と、当該分類が付与された特許文献とが紐付けされた教師データを、上記登録教師データに蓄積する。
【００５２】
通信Ｉ／Ｆ２０４は、例えば、ＮＩＣ等の通信機器から構成され、クライアント装置１００との間で各種データを送受信する。
【００５３】
上記のほか、サーバ装置２００は、本システムで出力される情報を表示する出力装置として、例えば、ＬＣＤ等の表示装置を有してもよく、また、本システムの管理者から本システムに必要な情報の入力を受け付ける入力装置として、例えば、キーボードやマウス等の入力機器を有していてもよい。サーバ装置２００の上記各部が行う具体的な処理については、フローチャートを用いて後述する。
【００５４】
ストレージ装置３００は、ＨＤＤやＳＳＤ等の記憶装置から構成され、本システムの処理に必要な各種データを記憶する。
【００５５】
図１に示すように、ストレージ装置３００は、特許本文ＤＢ３０１と、特許書誌ＤＢ３０２と、登録教師データＤＢ３０３と、分類階層ＤＢ３０４とを含む、本システムで用いられる各種データを記憶する。
【００５６】
図３は、特許本文ＤＢ３０１の構成例を示す図である。図３に示すように、特許本文ＤＢ３０１は、特許本文ＤＢ３０１に格納されているデータのレコードを識別するための識別番号と、当該識別番号により識別される特許文献の文献番号と、当該文献番号により識別される特許文献の本文中に記載されている単語とが対応付けて記憶されている。図３では、特に明示していないが、実際には、これらの情報に対応付けて、上記実体的事項の全文データが記憶されている。
【００５７】
図３では、例えば、識別番号「１」の特許文献は「特開２０１２−０００００１」であり、当該文献には、単語１（例えば、エンジン）、単語２（例えば、ミッション）、・・・、単語Ｎが含まれることを示している。また、単語１、単語２、・・・、単語Ｎの重要度は、それぞれ、１．５、４．３、・・・、１．１であることを示している。各単語の重要度は、特許文献の本文中に記載されている頻度等により定められる。上記重要度は、配信プログラム２０３１により算出される。
【００５８】
図４は、特許書誌ＤＢ３０２の構成例を示す図である。図４に示すように、特許書誌ＤＢ３０２は、特許書誌ＤＢ３０２に格納されているデータのレコードを識別するための識別番号と、当該識別番号により識別される特許文献の文献番号と、当該文献番号により識別される特許文献の出願年月日と、当該特許文献の発明の名称と、当該特許文献の出願人と、当該特許文献の引用・被引用特許文献とが対応付けて記憶されている。図４では、特に示していないが、実際には、これらの情報に対応付けて、上記書誌的事項の全文データが記憶されている。
【００５９】
図４では、例えば、識別番号「１」の特許文献は２０１４年４月１日に出願された「特開２０１４−０００００１」であり、発明の名称が「ＨＪＨＳＵＵＸＪＫＯＫ」であり、出願人はＡＡＡＡＡＡＡＡ、引用特許文献が「特開２０００−００００１２」、被引用特許文献が「特開２０００−１２３４５６」であることを示している。
【００６０】
図５は、登録教師データＤＢ３０３の構成例を示す図である。図５に示すように、登録教師データＤＢ３０３は、登録教師データＤＢ３０３に格納されているデータのレコードを識別するための識別番号と、当該識別番号により識別される教師データとして対応付けられている特許文献の文献番号と、当該文献番号により識別される特許文献に対応付けられている分類１、分類２、分類３、・・・、分類Ｎとが対応付けて記憶されている。
【００６１】
図５では、例えば、識別番号「１」の特許文献は「特開２０１２−０００００１」であり、当該特許文献は、分類１として「ステアリング」、分類２として「精度向上」、分類３として「人工知能」、・・・、分類Ｎとして「ハンドリング」が付与されていることを示している。上記分類１〜Ｎは、本システムのユーザにより、クライアント端末１００から設定される情報である。例えば、ユーザは、クライアント端末１００の外部記憶装置１０３に記憶された分類テーブル１０３４の中から所望の分類を設定する。
【００６２】
図６は、分類テーブル１０３４の構成例を示す図である。図６に示すように、分類テーブル１０３４は、特許文献に付与する分類をツリー形式で構成したデータである。図６では、例えば、分類としてはエンジン、センサ、制御等の上位階層の分類ツリーが形成され、制御分類には、さらに、自動運転、カーナビ（カーナビゲーション）連携等の下位階層の分類ツリーが形成されていることを示している。ユーザは、クライアント端末１００からこれらの分類の中から所望の分類を選択し、選択した分類と特許文献（例えば、特許文献「特開２０１２−０００００１」）とを紐付けしたデータが教師データとして設定される。
【００６３】
図７は、分類階層ＤＢ３０４の構成例を示す図である。図７に示すように、分類階層ＤＢ３０４は、分類階層ＤＢ３０４に格納されているデータのレコードを識別するための識別番号と、当該識別番号により識別される分類番号と、当該分類番号により識別される分類名称と、当該分類の階層とが対応付けて記憶されている。上記分類番号は、分類名称によりあらわされる分類を区分するための識別情報である。
【００６４】
図７では、例えば、識別番号「１」の分類番号は「分類１」であり、当該分類の分類名称は「ステアリング」であり、階層が「１」（最上位階層）であることを示している。また、上記「分類１」とは異なる区分の分類番号「分類２」として、当該分類の分類名称「軽量化」が、「分類２」の最上位階層として登録され、その下位階層として、分類名称「薄化」が登録されていることを示している。分類階層ＤＢ３０４は、あらかじめストレージ装置３００に記憶されており、上記分類テーブル１０３４は、当該分類階層ＤＢ３０４をツリー構造として生成される。このように、本システムにおける分類には、技術分野や、当該技術分野で用いられる技術用語のほか、従来技術の課題、発明や実施例の効果といった、技術に関連する様々な基準や指標が含まれる。続いて、本システムで行われる処理（文献分類処理）について説明する。
【００６５】
図８は、本システムで行われる文献分類処理の処理手順を示すフローチャートである。図８に示すように、文献分類処理では、まず、配信プログラム２０３１は、蓄積されている特許公開公報や特許登録公報が蓄積されたデータベースが更新されたことを契機として、更新された特許文献を取得し、当該特許文献をクライアント端末１００に送信するとともに、取得した上記更新された特許文献をストレージ装置３００に記憶する（ステップＳ８０１）。
【００６６】
分類登録プログラム２０３２は、クライアント端末１００から受信した、分類情報と特許文献とが紐付けされた上記教師データを、図５に示した登録教師データＤＢ３０３に記憶して蓄積する（ステップＳ８０２）。クライアント端末１００から受信するデータは、分類設定プログラム１０３１がユーザから入力された分類情報と特許文献とを紐付けした教師データであり、図６と同様のレイアウトにより構成される。なお、本実施例では、ステップＳ８０２として当該処理を実行しているが、本文献分類処理の実行前に、あらかじめクライアント端末１００から受信しておいてもよい。
【００６７】
分類付与プログラム２０３３は、ストレージ装置３００に記憶された上記登録教師データＤＢ３０３を参照し、上記更新された特許文献に対して分類を付与する分類付与処理を実行する（ステップＳ８０３）。
【００６８】
図９は、分類付与処理の処理手順を示すフローチャートである。当該分類付与処理は、分類付与対象とする特許文献が複数存在する場合には、その数だけ繰り返し実行される。
【００６９】
図９に示すように、分類付与処理では、まず、付与対象特許取得プログラム３０３１は、配信プログラム２０３１が取得した上記更新された特許文献の中から、分類付与対象とする特許文献を選択する（ステップＳ９０１）。例えば、配信プログラム２０３１が上記更新された特許文献として複数の特許文献を取得した場合には、その中から１つの特許文献を選択する。
【００７０】
続いて、類似度計算プログラム３０３２は、概念検索により、上記選択された特許文献と、ストレージ装置３００に記憶されている特許文献との類似度を計算するとともに、上記類似度を計算した類似特許文献を類似度の降順に並べ替えたリストとして保持する（ステップＳ９０２）。
【００７１】
足切りプログラム３０３３は、上記類似特許文献のうち、上記分類付与対象とする特許文献との類似度が所定の基準を満たすか否かを判定し、上記分類付与対象とする特許文献との類似度が所定の基準を満たさないと判定した場合、上記足切り処理を実行する（ステップＳ９０３）。概念検索では、検索結果として返却される類似度に制限が付されていないため、種文書である上記分類付与対象とする特許文献に類似する特許文献が少ない場合、類似度が極端に低くなってしまう場合がある（例えば、類似度＝１）。このような特許文献が類似特許文献とされることを排除するため、足切りプログラム３０３３は、例えば、以下に示す基準により類似特許文献を絞り込む。絞り込みの例については後述する。
【００７２】
足切りプログラム３０３３は、まず、（１）算出した上記類似度の最大値を求め、（２）求めた類似度の最大値と、それぞれの上記類似特許文献の類似度を参照し、以下の式（１）を用いて類似率を算出する。
類似率＝類似度／最大類似度×１００…（１）
【００７３】
そして、足切りプログラム３０３３は、（３）上記類似率が、あらかじめ定められた類似率の範囲の下限値を下回るか否かを判定し、上記類似率が、上記下限値を下回ると判定した場合、類似特許文献から除外する。
【００７４】
図１０は、足切り処理における判定基準の例を示すイメージ図である。図１０に示すように、縦軸を類似率、横軸を類似度としたグラフにおいて、上記下限値に満たない類似特許文献は、判定対象から除外される。図１０では、上記下限値が５０％である場合を例示している。したがって、足切りプログラム３０３３は、上記下限値である閾値ＴＨ未満となる類似度の類似特許文献を、判定対象から除外し、上記下限値である閾値ＴＨ以上となる類似度の類似特許文献群Ｓを判定対象とする。
【００７５】
分類付与プログラム３０３４は、判定対象とされた類似特許文献の文献番号をキーにして、図５に示した登録教師データＤＢ３０３から当該文献番号に対応する分類を読み出し、読み出した当該分類を、ｋ近傍法によりクラス判別、集計し、当該集計結果に基づいて、上記分類付与対象とする特許文献に対して付与すべき分類を決定する（ステップＳ９０４）。
【００７６】
図１４は分類付与プログラム３０３４の処理手順を示すフローチャートである。分類付与プログラム３０３４では、まず、分類取得プログラム４０３１で、足切りプログラム３０３３で判定した所定の基準を満たす類似特許文献について、ストレージ装置３００に記憶されている登録教師データＤＢ３０３を参照して当該類似特許文献の分類を読み出し、読み出した上記所定の基準を満たすと判定された類似特許文献の分類とを対応付ける（ステップＳ１００１）。
【００７７】
続いて、分類数判定プログラム４０３２は、当該類似特許文献の分類が、一定の基準以上、登録教師データＤＢ３０３に記憶されているか否かを判定し（ステップＳ１００２）、当該類似特許文献の分類が一定の基準以上記憶されていると判定した場合（ステップＳ１００２；Ｙｅｓ）、分類集計・分類付与プログラム４０３６を実行する。一方、分類数判定プログラム４０３２は、一定の基準より記憶されていないと判定した場合は（ステップＳ１００２；Ｎｏ）、引用・被引用特許文献取得プログラム４０３３と、引用・被引用特許文献分類取得プログラム４０３４と、類似特許文献マージプログラム４０３５を実行した上で、分類集計・分類付与プログラム４０３６を実行する。
【００７８】
引用・被引用特許文献取得プログラム４０３３は、足切りプログラム３０３３で判定対象とされた類似特許文献の引用・被引用特許文献を特許書誌ＤＢ３０２より取得する（ステップ１００３）。
【００７９】
引用・被引用特許文献分類取得プログラム４０３４は、取得した引用・被引用特許文献の文献番号をキーとして、図５に示した登録教師データＤＢ３０３から当該文献番号に対応する分類を読み出し、読み出した当該引用・被引用特許文献と対応づける（ステップ１００４）。
【００８０】
類似特許文献マージプログラム４０３５は、引用・被引用特許文献分類取得プログラム４０３４で対応づけを行った当該特許文献に対し、類似度計算プログラム３０３２で類似度を計算するとともに、上記分類付与プログラム３０３４にて、判定対象とされた類似特許文献群に類似特許として加える（ステップ１００５）。
【００８１】
分類集計・分類付与プログラム４０３６は、類似特許文献の分類が一定の基準以上記憶されていないと判定した場合（ステップＳ１００２；Ｎｏ）には、上記分類を対応付けた当該類似特許文献と引用・被引用特許文献を、クラス判別により集計し、当該集計結果に基づいて、上記分類付与対象とする特許文献に対して付与すべき分類を決定する。また、分類集計・分類付与プログラム４０３６は、類似特許文献の分類が一定の基準以上記憶されていると判定した場合（ステップＳ１００２；Ｙｅｓ）には、判定対象とされた類似特許文献の文献番号をキーにして登録教師データＤＢ３０３から読み出した分類をクラス判別、集計し、当該集計結果に基づいて、上記分類付与対象とする特許文献に対して付与すべき分類を決定する。（ステップ１００６）。
【００８２】
上記付与すべき分類の決定方法としては、例えば、図１１の付与分類の決定方法に示すように、（１）類似度順、（２）分類順、（３）ランク順、（４）階層順による方法がある。分類集計・分類付与プログラム４０３６は、これらの方法の中から１または複数の方法を組み合わせて実行し、上記分類付与対象とする特許文献に付与すべき分類を決定することができる。以下、例を用いて各方法について説明する。
【００８３】
（１）類似度順
類似度順によるクラス判別方法は、上記判定対象とされた類似特許文献と、上記分類付与対象とする特許文献との類似度を用いた方法である。類似度順による分類の決定方法には、（イ）類似度順、（ロ）類似度合計順、（ハ）類似度平均順がある。
【００８４】
（イ）類似度順は、上記判定対象とされた類似特許文献と上記分類付与対象とする特許文献との類似度を、分類の類似度とする方法である。例えば、上記分類付与対象とする特許文献の文献番号がＡＡ１７０５１０９５（ＡＡ：公開公報）であり、上記類似特許文献の文献番号が、（ａ）ＰＰ０６０５４２００（ＰＰ：特許公報）、（ｂ）ＡＡ１６１２３２７１、（ｃ）ＰＰ０５９０１９０６、（ｄ）ＡＡ０４２２０１０５、（ｅ）ＡＡ９８２６２３０３の５つであるとする。また、上記分類付与対象とする特許文献と上記類似特許文献のそれぞれとの類似度および分類が、それぞれ、７４３３（Ａ）、３１７３（Ｂ、Ｄ）、３０３４（Ｃ、Ｅ）、２９９９（Ｂ、Ｅ）、２９７５（Ｄ）であり、この順に類似度に基づくランク１〜５としてランク付けされているとする。当該数値は、類似度を数値化したスコアである。さらに、分類の割り当て可能な数が４つであったとする。当該割り当て可能な数はあらかじめ定めておけばよい。
【００８５】
このような場合において、（イ）類似度順によるクラス判別では、上記類似特許文献の上記分類付与対象とする特許文献に対する類似度を、分類ごとに降順に並べ替える。そうすると、当該類似度および分類は、７４３３（Ａ）→３１７３（Ｂ）→３１７３（Ｄ）→３０３４（Ｃ）→３０３４（Ｅ）→２９９９（Ｂ）→２９９９（Ｅ）→２９７５（Ｄ）となる。したがって、分類集計・分類付与プログラム４０３６は、これらのうち、類似度が高い上位４つの分類であるＡ、Ｂ、Ｄ、Ｃを、上記分類付与対象とする特許文献に付与すべき分類として決定する。
【００８６】
また、（ロ）類似度合計順によるクラス判別では、上記類似特許文献の上記分類付与対象とする特許文献に対する類似度の合計を、分類ごとに降順に並べ替える。すなわち、Ａの上記類似度の合計は７４３３、Ｂの上記類似度の合計は３１７３＋２９９９＝６１７２、Ｃの上記類似度の合計は３０３４、Ｄの上記類似度の合計は３１７３＋２９７５＝６１４８、Ｅの上記類似度の合計は３０３４＋２９９９＝６０３３となる。そうすると、７４３３（Ａ）→６１７２（Ｂ）→６１４８（Ｄ）→６０３３（Ｅ）→３０３４（Ｃ）となる。したがって、分類集計・分類付与プログラム４０３６は、これらのうち、類似度が高い上位４つの分類であるＡ、Ｂ、Ｄ、Ｅを、上記分類付与対象とする特許文献に付与すべき分類として決定する。
【００８７】
また、（ハ）類似度平均順によるクラス判別では、上記類似特許文献の上記分類付与対象とする特許文献に対する類似度の平均を、分類ごとに降順に並べ替える。そうすると、７４３３（Ａ）→３０８６（Ｂ）→３０７４（Ｄ）→３０３４（Ｃ）→３０１７（Ｅ、四捨五入）となる。したがって、分類集計・分類付与プログラム４０３６は、これらのうち、類似度が高い上位４つの分類であるＡ、Ｂ、Ｄ、Ｃを、上記分類付与対象とする特許文献に付与すべき分類として決定する。
【００８８】
（２）分類順
分類順によるクラス判別方法は、上記判定対象とされた類似特許文献の分類に対する重み付けを用いた方法である。分類順による分類の決定方法には、（イ）重みなし、（ロ）倍スコア、（ハ）逆数スコアがある。
【００８９】
（イ）重みなしによるクラス判別は、上記類似特許文献に複数の分類が付与されていた場合の優先順位を付けない方法である。したがって、この場合には、上記（１）（イ）類似度順と同様の結果が得られる。
【００９０】
（ロ）倍スコアによるクラス判別では、上記類似特許文献に複数の分類が付与されていた場合、最初に付された分類を倍のスコアにして分類ごとに降順に並べ替える。そうすると、１４８６６（Ａ）→６３４６（Ｂ）→６０６８（Ｃ）→５９５０（Ｄ）→３０３４（Ｅ）となる。したがって、分類集計・分類付与プログラム４０３６は、これらのうち、類似度が高い上位４つの分類であるＡ、Ｂ、Ｃ、Ｄを、上記分類付与対象とする特許文献に付与すべき分類として決定する。
【００９１】
また、（ハ）逆数スコアによるクラス判別では、上記類似特許文献に複数の分類が付与されていた場合、付与されている分類の順番の逆数をスコアに掛け合せて計算して分類ごとに降順に並べ替える。そうすると、７４３３（Ａ）→３１７３（Ｂ）→３０３４（Ｃ）→２９９９（Ｂ）→２９７５（Ｄ）→１５８７（Ｄ）→１５１７（Ｅ）→１５００（Ｅ、四捨五入）となる。したがって、分類集計・分類付与プログラム４０３６は、これらのうち、類似度が高い上位４つの分類であるＡ、Ｂ、Ｃ、Ｄを、上記分類付与対象とする特許文献に付与すべき分類として決定する。なお、上記例では、上位４つのうち２つが分類Ｂであるため、分類Ｄを繰り上げている。
【００９２】
（３）ランク順
ランク順によるクラス判別方法は、上記判定対象とされた類似特許文献と、上記分類付与対象とする特許文献との類似度のランクを用いた方法である。ランク順による分類の決定方法には、（イ）重みなし、（ロ）順位逆数、（ハ）偏差値化がある。
【００９３】
（イ）重みなしによるクラス判別は、上記類似特許文献の類似度に基づくランクに優先順位を付けない方法である。したがって、この場合には、上記（１）（イ）類似度順や上記（２）（イ）重みなしと同様の結果が得られる。
【００９４】
（ロ）順位逆数によるクラス判別では、類似度に基づくランク１〜５としてランク付けされた上記類似特許文献の分類ごとの順位の逆数の合計を算出して分類ごとに降順に並べ替える。そうすると、上記算出のための式は、Ａ（１／１＝１．０）、Ｂ（１／２＋１／４＝０．７５）、Ｃ（１／３＝０．３３）、Ｄ（１／２＋１／５＝０．７）、Ｅ（１／３＋１／４＝０．５８）となり、これを降順に並べ替えると、Ａ（１．０）→Ｂ（０．７５）→Ｄ（０．７）→Ｅ（０．５８）→Ｃ（０．３３）となる。したがって、分類集計・分類付与プログラム４０３６は、これらのうち、類似度が高い上位４つの分類であるＡ、Ｂ、Ｄ、Ｅを、上記分類付与対象とする特許文献に付与すべき分類として決定する。
【００９５】
また、（ハ）偏差値化によるクラス判別では、上記類似特許文献のスコアの分布の平均および分散を算出し、算出した当該平均および分散に基づいて、上記類似特許文献の類似殿スコアを偏差値化し、偏差値が高い上位４つの分類を、上記分類付与対象とする特許文献に付与すべき分類として決定する。
【００９６】
（４）階層順
階層順によるクラス判別方法は、上記類似特許文献に付与されている分類の階層を用いた方法である。階層順による分類の決定方法には、（イ）上位重視、（ロ）下位重視がある。
【００９７】
（イ）上位重視によるクラス判別では、類似度に基づくランク１〜５としてランク付けされた上記類似特許文献の分類の階層がどの階層であるかを判定し、例えば、最上位の階層であればスコアを２倍にして値を計算する。分類付与プログラム３０３４は、計算したこれらの値の大きい上位４つの分類を、上記分類付与対象とする特許文献に付与すべき分類として決定する。
【００９８】
また、（ロ）上位重視によるクラス判別では、類似度に基づくランク１〜５としてランク付けされた上記類似特許文献の分類の階層がどの階層であるかを判定し、上記（イ）とは逆に、例えば、最下位の階層であればスコアを２倍にして値を計算する。分類集計・分類付与プログラム４０３６は、計算したこれらの値の大きい上位４つの分類を、上記分類付与対象とする特許文献に付与すべき分類として決定する。
【００９９】
図１１で示した方法以外にも、他の方法を用いて上記分類付与対象とする特許文献に付与すべき分類を決定してもよい。例えば、上記（２）分類順（ロ）倍スコアにおいて、最初に付された分類を倍のスコアにして分類ごとに降順に並べ替えた後、分類ごとにスコアを集計して各分類の合計値を算出し、算出結果を降順に並べ替えてもよい。この場合、１４８６６（７４３３×２、Ａ）→１２３４４（３１７３×２＋２９９９×２、Ｂ）→９１２３（３１７３×２＋２９７５、Ｄ）→６０６８（３０３４×２、Ｃ）→６０３３（３０３４＋２９９９、Ｅ）となる。したがって、分類集計・分類付与プログラム４０３６は、これらのうち、類似度が高い上位４つの分類であるＡ、Ｂ、Ｄ、Ｃを、上記分類付与対象とする特許文献に付与すべき分類として決定する。
【０１００】
また、図１１に示した組み合わせとしては、例えば、上記（１）類似度順（イ）類似度順と、上記（２）分類順（ロ）倍スコアとを組み合わせた場合、前者の結果として得られたスコアＡ（７４３３）、Ｂ（３１７３）、Ｄ（３１７３）、Ｃ（３０３４）と、後者の結果として得られたスコアＡ（１４８６６）、Ｂ（６３４６）、Ｃ（６０６８）、Ｄ（５９５０）との合計を算出し、その結果を最終的に付与すべき分類として決定してもよい。このような組み合わせは、ユーザのニーズに応じて適宜定めればよい。
【０１０１】
上記で示した方法以外にも、特許書誌ＤＢ３０２より取得した、分類付与対象とする特許文献の書誌的事項と同じ情報を持つ当該類似特許文献の類似度に、重みを加えて付与すべき分類を決定する方法がある。分類集計・分類付与プログラム４０３６は、上記の方法で、分類付与対象の特許文献に付与すべき分類を決定できる。以下、例を用いて説明する。
【０１０２】
分類付与対象とする特許文献の文献番号をＡＡ１７０５１０９５（ＡＡ：公開公報、発明者：Ｘ、ＩＰＣ：〇〇、引用被引用特許文献：××）とし、上記類似特許文献の文献番号を（ａ）ＰＰ０６０５４２００（ＰＰ：特許公報、発明者：Ｘ、ＩＰＣ：Ｃ〇、引用被引用特許文献：Ｃ〇）、（ｂ）ＡＡ１６１２３２７１（発明者：Ｙ、ＩＰＣ：Ｖ〇、引用被引用特許文献：Ｖ〇）、（ｃ）ＰＰ０５９０１９０６（発明者：Ｘ、ＩＰＣ：〇〇、引用被引用特許文献：Ｗ〇）、（ｄ）ＡＡ０４２２０１０５（発明者：Ｙ、ＩＰＣ：〇〇、引用被引用特許文献：××）、（ｅ）ＡＡ９８２６２３０３（発明者：Ｙ、ＩＰＣ：Ｗ〇、引用被引用特許文献：Ｗ〇）の５つとする。例えば、上記類似特許文献の発明者、ＩＰＣ、引用・被引用特許文献が、分類付与対象の特許文献と同一の情報を持つ場合、上記類似特許文献の類似度に、それぞれＷ１（１．１）、Ｗ２（１．５）、Ｗ３（２）の重みを掛け合わせる。すると、上記分類付与対象とする特許文献と、上記類似特許文献のそれぞれとの類似度および分類は、７４３３（Ａ）、３１７３（Ｂ、Ｄ）、３０３４（Ｃ、Ｅ）、２９９９（Ｂ、Ｅ）、２９７５（Ｄ）であるため、Ａ（７４３３×Ｗ１（１．１）＝８１７６）、Ｂ（３１７３＋２９９９×Ｗ２（１．５）×Ｗ３（２）＝１２１７０）、Ｃ（３０３４×Ｗ１（１．１）×Ｗ２（１．５）＝５００６）、Ｄ（３１７３＋２９７５＝６１４８）、Ｅ（３０３４×Ｗ１（１．１）×Ｗ２（１．５）＋２９９９×Ｗ２（１．５）×Ｗ３（２）＝１４００３）となり、これを降順に並べ替えると、Ｅ（１４００３）→Ｂ（１２１７０）→Ａ（８１７６）→Ｄ（６１４８）→Ｃ（５００６）となる。したがって、分類集計・分類付与プログラム４０３６は、これらのうち、類似度が高い上位４つの分類であるＥ、Ｂ、Ａ、Ｄを、上記分類付与対象とする特許文献に付与すべき分類として決定する。
【０１０３】
しかしながら、上記で示した分類決定方式では、ユーザ所望の分類を過不足なく付与することができないという問題があった。上記課題を解決するために、分類集計・分類付与プログラム４０３６は、例えば、類似特許文献に付与されている分類の個数の平均値を付与する方法を実行して、上記分類付与対象とする特許文献に付与すべき分類割り当て可能な数を決定する。本方式によれば、ユーザは本システムを用いて文献ごとに過不足なく分類を付与することができる。以下、例を用いて説明する。
【０１０４】
分類付与対象とする特許文献の文献番号をＡＡ１７０５１０９５（ＡＡ：公開公報）とし、上記類似特許文献の文献番号と付与されている分類を（ａ）ＰＰ０６０５４２００、(Ａ)、（ｂ）ＡＡ１６１２３２７１（Ｂ，Ｄ）、（ｃ）ＰＰ０５９０１９０６（Ｃ、Ｅ）、（ｄ）ＡＡ０４２２０１０５（Ｂ、Ｅ）、（ｅ）ＡＡ９８２６２３０３（Ｄ）の５つとした場合、類似公報群に付与されている分類の平均は(１＋２＋２＋２＋１)／５＝１．６より、１．６個となる。小数点以下は切り上げても切り下げてもよい。小数点以下を切り上げたに場合、上記分類付与対象とする特許文献に付与すべき分類は２つになる。
【０１０５】
このように、ステップＳ９０４において、分類付与プログラム３０３４が、上記分類付与対象とする特許文献に付与すべき分類として決定すると、図９に示した分類付与処理が終了する。続いて、図８に戻り、文献分類処理のステップＳ８０４以降の処理について説明する。
【０１０６】
図９の分類付与処理により、上記分類付与対象とする特許文献に付与すべき分類が決定すると、分類付与プログラム３０３４は、上記分類付与対象とする特許文献の文献番号をキーにして、当該文献番号に対応する書誌的事項を特許書誌ＤＢ３０２から検索し、検索した上記書誌的事項と上記決定した分類とを対応付けた分類結果データを出力してクライアントに送信し、クライアント端末１００の分類表示プログラム１０３３は、上記分類結果データを含む画面（分類付与結果表示画面）を出力装置１０５に表示する（ステップＳ８０４）。
【０１０７】
図１２は、分類付与結果表示画面の例を示す図である。図１２に示すように、分類付与結果表示画面には、上記分類付与対象とする特許文献を識別するための識別番号と、当該識別番号により識別される特許文献の文献番号と、当該特許文献の発明の名称と、当該特許文献の出願人と、当該特許文献にサーバ装置２００が付与した分類とが対応付けて表示されている。図１２では、例えば、発明の名称「情報分析装置」、出願人「ＡＡＡＡＡＡ」である特許文献「特開２０１０−０００００１」に対して、サーバ装置２００が、登録教師データＤＢ３０３に基づいて、「エンジン」、「乗り心地」、「人工知能」の３つの分類を設定したことを示している。また、上記分類付与結果表示画面には、付与された分類に対応付けて、当該分類の妥当性を評価するための評価チェックボックスＸが表示される。
【０１０８】
分類表示プログラム１０３３が上記分類付与結果表示画面を出力装置１０５に表示すると、分類評価プログラム１０３２は、上記評価チェックボックスＸに対するチェックを受け付け、その結果を含む上記分類結果データを出力し、上記評価チェックボックスＸにチェックされているか否かを判定する（ステップＳ８０５）。
【０１０９】
例えば、分類評価プログラム１０３２は、上記評価チェックボックスＸにチェックされていると判定した場合には、上記分類結果データに含まれる特許文献および分類が登録教師データＤＢ３０３に登録されるべきデータであると判断し、その旨、上記特許文献の文献番号および分類をサーバ装置２００に送信する。一方、分類評価プログラム１０３２は、上記評価チェックボックスＸにチェックされていないと判定した場合には、ユーザに対して正しい分類を手動で入力することを促すメッセージ等を上記分類付与結果表示画面に表示し、ユーザから入力された上記正しい分類および上記分類結果データに含まれる特許文献が登録教師データＤＢ３０３に登録されるべきデータであると判断し、その旨、上記特許文献の文献番号および上記正しい分類をサーバ装置２００に送信する。
【０１１０】
教師データ蓄積プログラム２０３４は、クライアント端末１００から受信した上記特許文献の分類結果に対する評価に基づいて、分類付与プログラム２０３２が付与した分類と、当該分類が付与された特許文献とが紐付けされた教師データを、上記登録教師データに蓄積する（ステップＳ８０６）。例えば、教師データ蓄積プログラム２０３４は、クライアント端末１００から、サーバ装置２００による分類付与が正しい旨、上記特許文献の文献番号および分類を受信すると、当該データを登録すべき教師データとして判断し、登録教師データＤＢ３０３に記憶して蓄積する。また、教師データ蓄積プログラム２０３４は、クライアント端末１００から、サーバ装置２００による分類付与が正しくない旨、上記特許文献の文献番号および上記正しい分類を受信すると、当該データを登録すべき教師データとして判断し、登録教師データＤＢ３０３に記憶して蓄積する。
【０１１１】
このように、本システムでは、上記文献分類処理や分類付与処理が実行されるので、分類の付与に無関係の類似公報を取り除き、分類付与対象となる特許文献に対する精度の高い分類を付与することが可能となり、ユーザによる分類の負荷を軽減することができる。また、自動的に付与された分類がユーザによって評価され、正しい分類がデータベースに蓄積されるため、ユーザによる分類の負荷を軽減しつつ、付与された分類をユーザ自身が把握することができる。さらに、当該特許文献に類似する特許文献の分類が、ストレージ装置に一定の基準以上、登録されていない場合においても、上記分類付与対象とする特許文献に対して付与すべき分類を決定することができる。その上で、例えば類似特許文献に付与されている分類の個数の平均値を当該特許文献に付与することで、ユーザ所望の分類を過不足なく付与することが可能となる。
【符号の説明】
【０１１２】
１０００        情報処理システム
１００          クライアント端末
１０１          ＣＰＵ
１０２          メモリ
１０３          外部記憶装置
１０３１        分類設定プログラム
１０３２        分類評価プログラム
１０３３        分類表示プログラム
１０４          通信Ｉ／Ｆ
１０５          出力装置
１０６          入力装置
１０７          内部通信線
１０８          読書装置
２００          サーバ装置
２０１          ＣＰＵ
２０２          メモリ
２０３          外部記憶装置
２０３１        配信プログラム
２０３２        分類登録プログラム
２０３３        分類付与プログラム
２０３４        教師データ蓄積プログラム
３０３１        付与対象特許取得プログラム
３０３２        類似度計算プログラム
３０３３        足切りプログラム
３０３４        分類付与プログラム
４０３１        分類取得プログラム
４０３２        分類数判定プログラム
４０３３        引用・被引用特許文献取得プログラム
４０３４        引用・被引用特許文献分類取得プログラム
４０３５        類似特許文献マージプログラム
４０３６        分類集計・分類付与プログラム
２０４          通信Ｉ／Ｆ
３００          ストレージ装置
３０１          特許本文ＤＢ
３０２          特許書誌ＤＢ
３０３          登録教師データＤＢ
３０４          分類階層ＤＢ
Ｎ１            ネットワーク。
【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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