(57)【要約】【課題】  各技術対象分野の特許専門家が人手のみにより特許マップを作成することに起因する量的な限界と高価な費用という課題を解決するために、コンピュータ等により自動的または半自動的に特許マップを生成する方法を提供することにある。【解決手段】  特許マップ生成の対象となる特許明細文書群２０１に含まれる語に関する知識ベースであるところの概念ベース２０４を、特許明細文書群２０１における語の使われ方を統計処理することにより生成し、その概念ベース２０４を用いて特許明細文書群２０１に含まれる個々の特許明細文書についてのベクトル値２０５を計算し、そのベクトル値２０５に基づいて特許明細文書群２０１をクラスタリングすることにより、特許明細文書群２０１の個々の特許明細書が表す特許がどのクラスターに属するかに基づいて、個々の特許の特許明細文書群２０１における位置づけを明らかにし、その位置を視覚化することにより特許マップ３０３を生成する。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
特定の対象に関する複数の特許が与えられた際に、それらの特許群に含まれる特許の相互の関係を内容に基づいて分類することにより特許マップを生成する処理をコンピュータに実行させるためのコンピュータプログラムであって、
記憶装置に格納された特許明細文書群に対して、
該特許明細文書群の個々の特許明細文書から特定の部分を抽出する処理と、
該特定の部分を単語ごとに分割して単語列とする処理と、
該特許明細文書群のすべての特許明細文書における単語列に対して統計的処理を施すことにより、該単語列に含まれるすべての単語について、個々の単語と該個々の単語に関連付けられたベクトル値を記憶装置に格納して概念ベースとする処理と、
該記憶装置に格納された特許明細文書群の個々の特許明細文書に対し、
該特許明細文書から抽出された特定部分を単語ごとに分割して単語集合を得る処理と、
該単語集合に含まれる個々の単語について、概念ベースから該単語に関連付けられたベクトル値を得る処理と、
該単語集合に含まれるすべての単語に対し得られたベクトル値の総和を演算する処理と、
該ベクトルの総和であるところのベクトル値を該特許明細文書が表す特許のベクトル値として計算して、該特許と関連付けて記憶装置に格納する処理と、
記憶装置に格納された特許明細文書群が表す特許群に対し、該特許群の個々の特許に関連付けられた特許ベクトル値に基づいてクラスタリングを実行する処理と、
同一クラスターに属する特許ごとに分類を実行する処理と、
を実行するコンピュータプログラム。
【請求項２】
請求項１に記載のコンピュータプログラムであって、
記憶装置に格納された特許明細文書群から特定の部分を抽出した特許明細文書の部分の集合に対する単語列群に対し、
単語列に含まれる互いに相異なる単語を数えあげる処理と、
該数えあげた単語の個々の単語を行に対応させ、また該個々の単語を列にも対応させた行列を作成する処理と、
単語列群を順次走査して、ある単語（以下単語 Wi と書く）とある単語（以下単語 Wj と書く）が単語列中で近傍に出現した場合に、該行列の単語 Wi に対応する行で単語 Wj に対応する列における要素を正のある数だけ増加させることを、該単語列群に含まれるすべての単語列に対して繰り返して、行列の各要素の値を求める処理と（以下、求められた要素値から成る行列を近傍共起行列と呼ぶ）、
該近傍共起行列を特異値分解する処理と、
該特異値分解によって計算される右側行列の列からいくつかの列を選び出す処理と、
単語に対して、右側行列の該単語に対応する行において、該選び出された列の要素の数値を要素としても持つベクトル値を関連付けることにより概念ベースを作成する処理と、
を実行するコンピュータプログラム。
【請求項３】
請求項１に記載のコンピュータプログラムであって、
同一クラスターに属する特許ごとに分類を実行した結果であるところの特許を、近傍に配置して画面表示する処理を実行するコンピュータプログラム。
【請求項４】
特定の対象に関する複数の特許が与えられた際に、それらの特許群に含まれる特許の相互の関係を内容に基づいて分類することにより特許マップを生成する方法であって、
記憶装置に格納された特許明細文書群に対して、
該特許明細文書群の個々の特許明細文書から特定の部分を抽出し、
該特定の部分を単語ごとに分割して単語列とし、
該特許明細文書群のすべての特許明細文書における単語列に対して統計的処理を施すことにより、該単語列に含まれるすべての単語について、個々の単語と該個々の単語に関連付けられたベクトル値を記憶装置に格納して概念ベースとし、
該記憶装置に格納された特許明細文書群の個々の特許明細文書に対し、
該特許明細文書から抽出された特定部分を単語ごとに分割して単語集合を得る処理と、
該単語集合に含まれる個々の単語について、概念ベースから該単語に関連付けられたベクトル値を得、
該単語集合に含まれるすべての単語に対し得られたベクトル値の総和を演算する処理と、
該ベクトルの総和であるところのベクトル値を該特許明細文書が表す特許のベクトル値として計算して、該特許と関連付けて記憶装置に格納し、
記憶装置に格納された特許明細文書群が表す特許群に対し、該特許群の個々の特許に関連付けられた特許ベクトル値に基づいてクラスタリングを実行し、
同一クラスターに属する特許ごとに分類を実行する、
過程を含むことを特徴とする特許マップ生成方法。
【請求項５】
請求項４に記載の方法であって、
記憶装置に格納された特許明細文書群から特定の部分を抽出した特許明細文書の部分の集合に対する単語列群に対し、
単語列に含まれる互いに相異なる単語を数えあげ、
該数えあげた単語の個々の単語を行に対応させ、また該個々の単語を列にも対応させた行列を作成し、
単語列群を順次走査して、ある単語（以下単語 Wi と書く）とある単語（以下単語 Wj と書く）が単語列中で近傍に出現した場合に、該行列の単語 Wi に対応する行で単語 Wj に対応する列における要素を正のある数だけ増加させることを、該単語列群に含まれるすべての単語列に対して繰り返して、行列の各要素の値を求め（以下、求められた要素値から成る行列を近傍共起行列と呼ぶ）、
該近傍共起行列を特異値分解し、
該特異値分解によって計算される右側行列の列からいくつかの列を選び出し、
単語に対して、右側行列の該単語に対応する行において、該選び出された列の要素の数値を要素としても持つベクトル値を関連付けることにより概念ベースを作成する、
過程を含むことを特徴とする特許マップ生成方法。
【請求項６】
請求項４に記載の方法であって、
同一クラスターに属する特許ごとに分類を実行した結果であるところの特許を、近傍に配置して画面表示する過程を含むことを特徴とする特許マップ生成方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は，特定の対象に関する複数の特許が与えられた際に、それらの特許群に含まれる特許の相互の関係を内容に基づいて分類し、該分類された特許群をその分類の状況が視覚的にわかり易いように表示する特許マップ生成技術、特にミクロマップ生成技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
特許マップには、特定の技術領域に関する特許群に基づき出願傾向を可視化したマクロマップと、特定の対象に関する特許群について、１つ以上の観点に基づいて、該特許群に含まれる特許相互の関係を分類し、個々の特許が該対象に関する発明においてどのような位置づけにあるかを可視化するミクロマップとがある。
【０００３】
本発明はミクロマップに関するものであるが、従来、ミクロマップの作成には、技術対象についての専門知識と特許文書の形式に関する知識が必要であるとされ、技術対象が属する技術分野における特許専門家が人手により作成していた。
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかし、このような背景技術においては、技術対象が属する技術分野ごとの特許専門家の人数が少ないために、一定期間に作成できる特許マップの数が限られてしまう点、膨大な費用を必要とする点が問題となっている。知的財産についての企業や個人の意識の高まりとともに、特許マップの重要性が増しているにも関わらず、このように、特許マップの作成が数少ない専門家の能力にのみ依存している点が、国の特許戦略上も大きな問題である。
【０００５】
本発明の課題は、当該技術対象分野の特許専門家が人手のみにより特許マップを作成することに起因する量的な限界と高価な費用という課題を解決するために、コンピュータ等により自動的または半自動的に特許マップを生成する方法を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本発明は、特許マップ生成の対象となる特許明細文書群に含まれる語に関する知識ベースであるところの「概念ベース」を、該特許明細文書群における語の使われ方を統計処理することにより生成し、該概念ベースを用いて該特許明細文書群に含まれる個々の特許明細文書についてのベクトル値を計算し、該ベクトル値に基づいて該特許明細文書群をクラスタリングすることにより、該特許明細文書群の個々の特許明細書が表す特許がどのクラスターに属するかに基づいて、該個々の特許の該特許明細文書群における位置づけを明らかにし、その位置を視覚化することにより特許マップを生成する。
【０００７】
以下、本発明における課題を解決するための手段についてより具体的に説明する。
特定の対象に関する特許明細文書の集合は、記憶装置に格納される。記憶装置に格納された特許文書の集合（ここでは特許明細文書群と呼ぶ）の個々の特許明細文書から、与えられた特許マップ生成のための観点に基づき、該観点に関連する部分を抽出する。該特許明細文書から抽出された部分を、特許マップ生成において、該特許明細文書を代表するものとする。該抽出された特許明細文書の部分に対し、分かち書き処理を行って単語の列として、これを記憶装置に格納する。この処理を該特許明細文書群に含まれるすべての特許明細文書に対して施すことにより、抽出された特許明細文書に対応する単語列の群が、記憶装置に格納されることになる。
【０００８】
該単語列群に対して、単語の出現頻度、単語と単語の出現距離の関係等に基づいて統計的な処理を行い、該単語列群に含まれるすべての異なった単語について、個々の単語に対応するベクトル値を計算し、記憶装置に格納する。この処理により、特許明細文書の抽出された部分に出現する単語に対し、該単語と該単語に対応するベクトル値とが組として得られる。この単語と該単語に対応するベクトルの組から成る集合を概念ベースと呼ぶ。概念ベースから単語を検索することにより、該単語に対応するベクトル値を得ることができる。
【０００９】
概念ベースを作成した後、抽出された特許明細文書の部分の群の中の個々の抽出された特許明細文書の部分について、対応する単語列に含まれる個々の単語に関して概念ベースから該単語のベクトル値を得て、該単語列にわたってすべての単語に対応するベクトルを総和して、これを該特許明細文書が表す特許の特許ベクトル値とする。すなわち、これまでの処理により、与えられた特許明細文書群に含まれる個々の特許明細文書が表す特許に対して、対応する特許ベクトル値が付与される。
【００１０】
特許ベクトル値が、記憶装置に格納されたすべての特許明細文書が表す特許に対して得られた後、該特許明細文書群が表す特許群を該特許ベクトル値に基づきクラスタリングを行う。該クラスタリング処理により、該特許群は、１以上のクラスターに分類される。
【００１１】
分類のための観点が複数与えられている場合には、上述した、特許明細文書から観点に関連する部分を抽出する処理からクラスタリング処理までを、観点ごとに繰り返すことにより、個々の特許について、それぞれの観点における分類が得られる。
【００１２】
得られた個々の観点における分類に基づいて、与えられた特許群を紙面や画面等の２次元平面状に配置すること等により特許マップを得る。
本発明の特許マップ生成方法では、与えられた特許の特許明細文書のうち、特許マップ作成の観点に関連する部分を抽出し、該抽出された部分の文書を単語列に分け、単語列に含まれる単語に対して統計処理を施すことにより、個々の単語に対応するベクトル値を得る。得られたベクトル値は、該特許明細文書の部分の群における単語の使われ方を反映しており、これは、該特許明細文書の部分の群での文脈における単語の意味を知識として表現しているとも言うことができる。
【００１３】
該特許明細文書の部分の群に含まれる特許明細文書の部分に関し、該特許明細書の部分に対応する単語列の個々の単語について、概念ベースから該単語に対応するベクトル値を得、このようにして得られるベクトル値を該単語列に含まれるすべての単語にわたって総和することにより、該特許明細文書が表す特許に対応した特許ベクトル値を得ている。文書は単語の集合から構成され、単語の知識の総体であると考えられるため、この処理によりえら得る特許ベクトル値は、該特許マップ生成のための観点に基づいた該特許の特徴を表現していることになる。
【００１４】
特許ベクトル値が、特許マップ生成の観点における特許の特徴を表現しているのであるから、特許ベクトル値に基づいて特許群をクラスタリングすることにより、該特許マップ生成の観点における分類を得ることができる。
【００１５】
観点が複数与えられた場合には、以上を観点ごとに繰り返すことにより、与えられた特許群について、個々の観点ごとの分類を得ることができる。例えば、観点が２つ与えられた場合には、特許群に含まれる個々の特許は、観点の異なる２つのクラスターに属することになる。２次元に分類できることになるとも言える。同様に、観点が３つ与えられた場合には、特許群に含まれる個々の特許は、観点の異なる３つのクラスターに属することになる。すなわち、３次元に分類できることになるとも言える。
【００１６】
上記で得られた分類に基づいて、最終的には、特許群を紙面または画面上に視覚的に表現される。紙面や画面は２次元平面であるため、特許マップ生成のための観点が３以上の場合には、何らかの手法により２次元に縮退させられることになる。
【発明の効果】
【００１７】
本発明の方法およびそれに基づいたプログラムによれば、特定対象に関する特許明細文書の集合が与えられ、特許マップ生成のための観点が１以上与えられた際に、与えられた特許明細文書群の中の個々の特許明細文書が表す特許の相互の関係に基づいて、該特許を２次元平面上に配置する特許マップの生成を行うことが可能となる。従来の特許マップ生成は、当該対象が含まれる技術分野に精通した特許専門家が人手により行っていたが、本発明によりコンピュータ等により自動的又は半自動的に特許マップを生成できるようになる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１８】
以下、図面を参照しながら、本発明を実施するための最良の形態について詳細に説明する。
図１は、本発明の実施例の処理手順及びデータの流れを示している。
【００１９】
与えられた特定の対象に関する特許明細文書の集合３０１は、記憶装置に格納され、特許明細文書群２０１となる。ここで、特定対象に関する特許明細文書を、どのように探し出すかは本発明が本質的に規定するところではないが、特許検索システムに適切なキーワードやキーワードを用いた論理式を人間が与えて該特許明細文書群を得る等の方法が考えられる。
【００２０】
同時に特許マップ作成のための観点３０２が外部より指定される。指定された観点に基づいて、観点に対応する特許明細文書の部分の指定が１０１において生成される。例えば、観点として「解決すべき課題」が与えられた場合、特許明細文書の中から「発明が解決しようとする課題」の部分を抽出することが指定される。該指定を行うための具体的な方法は、本発明において本質的に規定されるものではないが、あらかじめ、観点と該観点に対応する部分との表を組み込んでおき、観点が与えられた際に、該表から該観点に対応する対応部分に関する記述を探し出す方法などが考えられる。
【００２１】
与えられた観点に対応する部分が指定されると、該指定に基づいて、記憶装置に格納された特許明細文書群２０１の個々の特許明細文書から、特許明細文書の関連部分の抽出が１０２において行われ、抽出された特許明細書の部分の群２０２として記憶装置に格納される。
【００２２】
抽出された特許明細文書の部分の群２０２に含まれる個々の特許明細文書の部分に対し形態素解析処理１０３が行われる。形態素解析処理は、入力された文書の部分に含まれる文を単語の列に分解する処理を行う。すなわち、文を単語に分かち書きすることにより、日本語の文を該文に含まれる単語の列に変換する。抽出された特許明細文書の部分の群２０２に含まれるすべての文は、形態素解析処理１０３により単語の列に変換され、抽出された特許明細文書の部分に対応した単語列の群２０３として、記憶装置に格納される。
【００２３】
抽出された特許明細文書の部分に対応した単語列の群２０３から、近傍共起行列生成１０４により近傍共起行列が生成され、特異値分解による次元圧縮１０５が施されて、概念ベース２０４が生成される。以下では、概念ベースの生成について、別の図である図２を用いてより詳細に説明する。
【００２４】
図１における抽出された特許明細文書の部分に対応した単語列群２０３には、図２における単語列群４０１に示すように、個々の特許明細文書の部分ごとに、該特許明細文書の部分に含まれる単語が、出現順に単語の列を形成している。該単語の列の群を入力として取り、近傍共起行列生成１０４において近傍共起行列が生成される。近傍共起行列とは、処理対象とするすべての単語列において、ある単語（これを Wi 書くことにする）とある単語(これを Wj と書くことにする)が一定の単語数以内に同時に生起する頻度から計算される値を Wi 対応する行、 Wj に対応する列の要素として持つ行列のことである。近傍共起行列を生成するための方法は、本発明において本質的に規定されるものではないが、単語列に含まれる単語数をｎとしたときに、全ての要素が０であるｎ行ｎ列の行列をまず用意し、単語列の群を順次走査しながら、ある単語 Wi に対して該単語の前後一定単語数以内に現れる個々の単語 Wj に対し、 Wi に対応する行、 Wj に対応する列の要素に一定数を加算すること等により、該単語列群に含まれる単語の数に比例するオーダーの計算量で生成できる。また、近傍共起する頻度から計算される値として、どのような値を用いるかについても、本発明で本質的に規定されるものではない。頻度そのものを用いることや、頻度を単調増加する関数に入力して得られる値を用いることなどが考えられる。また、近傍共起行列は、かならずしも行と列の数が互いに等しい正方行列である必要はない。個々の単語に関連付けられる単語ベクトル値は、行列の個々の行として得られるため、行数は概念ベースとして必要とする単語の数と同じである必要があるが、列数はこれと等しい必要はない。
【００２５】
近傍共起行列４０２が生成されると、特異値分解による次元圧縮処理１０５により、該近傍共起行列が特異値分解された後、その結果に基づいて次元圧縮が行われる。
特異値分解とは、ある行列Aがあったときに、
Ａ＝Ｌ×λ×Ｒ
となるような行列Ｌ、λ、Ｒを求める処理を言う。ただし、λは対角行列、すなわち、対角要素以外の要素はすべて０であるような行列である。また、λの対角要素は、上の行にあるものほど、値が大きくなるように求められることが一般的である。行列Ａのランクをｒとすると、行列Ｌはｎ行ｒ列の大きさを持ち、行列λはｒ行ｒ列の大きさを持ち、行列Ｒはｒ行ｍ列の大きさを持つことになる。
【００２６】
特異値分解を行った後、該分解により得られた左側行列Ｌから一部の列だけを選択し抽出して、新たな行列４０４とする。近傍共起行列４０２において、ある単語 Wi に対応する行をｉ行目としたとき、該新たな行列４０４のｉ行目が該単語に関連付けられた単語ベクトル値となる。この単語と該単語に関連付けられた単語ベクトル値を組として、単語列群に含まれるすべての単語について記憶装置に格納したものが概念ベース２０４になる。左側行列から、どの列を選択して単語ベクトル値とするかは、本発明において本質的に規定されるものではないが、一般には左側の列より一定数の列が選択される。具体的には、近傍共起行列は 10000行×3000列程度であり、左側行列の左側から 100〜 200列が選択される。もちろん、これらの数は本実施例における単なる例示であり、本発明において本質的に規定されるものではない。
【００２７】
また、特異値分解による次元圧縮１０５において、特異値分解をどのような方法で実施するかは、本発明において本質的に規定するところではない。一般には、行列Ａを左上部、行列Ａの転置を右下部に持ち、他の要素が０であるような正方行列Ｂを生成し、該正方行列Ｂの固有値を求めて、該固有地をＡの特異値と対応させることにより特異値分解を実行できる。また、近傍共起行列Ａにおいて、０である要素が比率的に多い場合、すなわち、Ａが疎な行列である場合には、少ないメモリ所要でかつ高速に特異値分解を行うことが可能なランチョス法等が用いられる。さらに、最終的に左側行列のうち必要とされる列における要素の値が求められれば良いため、左側行列のすべての要素を求めた後に、選択された列を抽出して単語ベクトル値とするといった２段階の処理をかならずしも行う必要はない。特異値分解の処理方法の中には、左側行列の列の値が順次求まって行く方法もあるので、このような方法を用いる場合は、必要とする列の値がすべて求まった時点で、特異値分解の処理を打ち切ってもかまわない。
【００２８】
概念ベースが生成された後、抽出された特許明細文書の部分に対応した単語列の群２０３から、個々の特許明細文書が表す特許に対する特許ベクトル値の生成１０６が行われる。抽出された特許明細文書の部分に対応した単語列の群２０３に含まれる個々の抽出された特許明細文書の部分の単語列を用いて、該抽出された特許明細文書の部分を含んでいる特許明細文書が表す特許の特許ベクトル値を計算することになる。個々の抽出された特許明細文書の部分の単語列に含まれる個々の単語に対して、概念ベースにおいて該単語に関連付けられた単語ベクトル値を得て、該得られた単語ベクトル値を、該個々の抽出された特許明細文書の部分の単語列に含まれるすべての単語について足し合わせて合成ベクトル値を得る。この合成ベクトル値を、該抽出された特許明細文書の部分を含んでいる特許明細文書が表す特許の特許ベクトル値とする。本実施例では、合成ベクトルを、単語のベクトル値を単純に足し合わせて得ているが、これは本発明において本質的に規定されるものでなく、個々の単語ベクトル値に単語の特性に応じた何らかの重みをかけた上で総和する方法なども考えられる。
【００２９】
上記により、特許明細文書群２０１が表す特許群の個々の特許について、該特許に関連付けられた特許ベクトル値が求まることになる。特許を該特許を一意に指定できる符号（例えば特許番号）と該特許に関連付けられた特許ベクトル値とを組として、特許明細文書群２０１が表す特許群のすべての特許について記憶装置に格納した特許ベクトル値群２０５を得る。
【００３０】
特許ベクトル値群２０５は、特許ベクトル値に基づいたクラスタリング１０７によって分類され、特許を指定する符号と該特許が属する分類についての符号との組として記憶装置に格納される。特許明細文書群２０１が表すすべての特許を分類し格納したものとして、特許と分類の対応情報２０６が得られる。ここでクラスタリングの方法は、本発明において本質的に規定されるものではない。階層クラスタリング手法を用いても良いし、非階層クラスタリング手法を用いてもかまわない。階層クラスタリングにおいては、クラスタリングによりクラスターの階層図が得られることになり、この階層図上のどの階層に基づいて分類するかが問題となるが、クラスター化の際に求まるクラスター間の類似度があるあらかじめ設定した閾値よりも小さくならない階層のなかで最も高い階層のものを選ぶことにする。ただし、このクラスター階層選択基準は、本発明において本質的に規定されるものではなく、外部から与えられる他の情報に基づいて分類に用いるためのクラスター階層を決定する方法等も考えられる。また、非階層クラスタリングにおいては、クラスター数を与える必要があるが、該与えるクラスター数を決定する方法も、本発明において本質的に規定されるものではない。
【００３１】
得られた特許と分類の対応情報２０６に基づいて、特許の２次元平面への配置１０８が行われ、該配置に基づいて、紙面上あるいは画面上に対象となる特許が２次元平面上の配置として表示された特許マップ３０３が得られる。本実施例では、観点がひとつの場合を例として説明しているため、分類軸は１次元となり、２次元平面への配置は容易である。
【００３２】
ただし、与えられる観点の数は、本発明において本質的に規定されるものではない。２以上の観点が与えられた場合は、個々の観点に対して、観点に関連した特許明細文書部分の指定１０１からクラスタリング１０７までを行い、該クラスタリングに基づく特許と分類の対応情報２０６も観点ごとに得る。このようにして得られた、観点ごとの特許と分類の対応情報２０６に基づいて特許を２次元平面上に配置する。観点が二つの場合は表として容易に配置できる。観点が三つ以上の場合には、２次元平面上に射影する処理が必要となるが、その処理法は本発明において本質的に規定されるものではない。観点が三つの場合は、三つのうち二つの観点に基づいて表として配置し、残りのひとつの観点に基づいた分類を、特許を表す文字や点の大きさとして表す方法等が考えられる。観点が四つの場合は、観点が三つの場合の射影に加え、もうひとつの観点の分類を色として表す方法等が考えられる。
【図面の簡単な説明】
【００３３】
【図１】本発明の一実施例における処理方法の手順図である。
【図２】本発明における概念ベース生成方法の手順図である。
【符号の説明】
【００３４】
１０１      観点に関連した特許明細文書部分指定
１０２      抽出指定に基づく特許明細文書部分の抽出
１０３      形態素解析処理
１０４      近傍共起行列生成
１０５      特異値分解による次元圧縮
１０６      特許ベクトル値の生成
１０７      クラスタリング
１０８      2次元平面への配置
２０１      特許明細文書群
２０２      抽出された特許明細文書の部分の群
２０３      抽出された特許明細文書の部分に対応した単語列の群
２０４      概念ベース
２０５      特許ベクトル値群
２０６      特許と分類の対応情報
３０１      特許マップ作成対象の特許明細文書
３０２      特許マップ作成のための観点
３０３      特許マップ
【図１】
2005339412.tif 000003
【図２】
2005339412.tif 000004