(57)【要約】【課題】  条件文章と関連性を有する検索対象文書を抽出すると共に、検索対象文書中で特に強い関連性を有する部分を提示する。【解決手段】  特許文献検索システムは、条件文章を構成する各条件句をワードに分割し、キーワードを選択する。同システムは、検索対象文書を検索対象文章に分割し、検索対象文章をワードに分割し、キーワードを選択し、条件句中のキーワードと一致する共通キーワードを抽出する。同システムは、共通キーワードの非一般性の評価値を、複数の標準文書の集合における当該共通キーワードの使用頻度に基づいて決定する。同システムは、共通キーワードを合算することにより検索対象文章の条件句に対する関連性の評価値を決定する。同システムは、検索対象文書ごとに検索対象文章の関連性の評価値の最高値を抽出し、この最高値を当該検索対象文書の条件句に対する関連性の評価値とする。【選択図】  図３
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
コンピュータシステムを用いて、複数の検索対象文書の集合から、検索条件である条件句と関連性を有する部分を抽出するための文書検索方法であって、
前記条件句をワードに分割する第１ステップと、
前記条件句中のワードからキーワードを選別する第２ステップと、
前記検索対象文書を検索対象文章に分割する第３ステップと、
前記検索対象文章をワードに分割する第４ステップと、
前記検索対象文章中のワードからキーワードを選別する第５ステップと、
前記キーワードの非一般性の評価値を、複数の標準文書の集合における当該キーワードの使用頻度に基づいて決定する第６ステップと
前記検索対象文章ごとに、前記キーワードの非一般性の評価値を用いて、当該検索対象文章の前記条件句に対する関連性の評価値を決定する第７ステップと、
前記検索対象文書ごとに、前記検索対象文章の関連性の評価値の最高値を抽出し、この最高値を当該検索対象文書の前記条件句に対する関連性の評価値とする第８ステップとを備える
ことを特徴とする文書検索方法。
【請求項２】
前記第１ないし８ステップを複数の条件句について行い、
各条件句について得られた前記検索対象文書の関連性の評価値を合算することにより、前記複数の条件句により構成される条件文章に対する当該検索対象文書の関連性の評価値を決定する第９ステップを備える
ことを特徴とする請求項１に記載の文書検索方法。
【請求項３】
前記標準文書の集合が、前記検索対象文書の集合である
ことを特徴とする請求項１に記載の文書検索方法。
【請求項４】
前記検索対象文章が、前記検索対象文書中の一段落である
ことを特徴とする請求項１に記載の文書検索方法。
【請求項５】
前記検索対象文章が、ｎ（ｎ＝ある正の整数）個のセンテンスで構成される
ことを特徴とする請求項１に記載の文書検索方法。
【請求項６】
前記第１及び４ステップが、前記条件句中のスペース又はコンマ及びピリオドを含む符号で区切られた部分をワードと判断することにより行われる
ことを特徴とする請求項１に記載の文書検索方法。
【請求項７】
前記第１及び４ステップが、形態素解析により行われる
ことを特徴とする請求項１に記載の文書検索方法。
【請求項８】
前記第２及び５ステップにおいて、ワードの品詞に基づいて当該ワードがキーワードであるか否かが判断される
ことを特徴とする請求項１に記載の文書検索方法。
【請求項９】
前記第６ステップにおいて、前記キーワードの非一般性の評価値が、当該キーワードを含む標準文書の数の逆数に比例する
ことを特徴とする請求項１に記載の文書検索方法。
【請求項１０】
前記第７ステップにおいて、前記条件句と前記検索対象文章との双方に共通して含まれる共通キーワードの非一般性の評価値を合算することにより、当該検索対象文章の前記条件句に対する関連性の評価値を決定する
ことを特徴とする請求項１に記載の文書検索方法。
【請求項１１】
前記第７ステップにおいて、ベクトル空間法を適用して、当該検索対象文章の前記条件句に対する関連性の評価値を決定する
ことを特徴とする請求項１に記載の文書検索方法。
【請求項１２】
前記第９ステップで得られた前記検索対象文書の前記条件文章に対する関連性の評価値の順に、前記検索対象文書の識別記号を表示手段に表示し、
前記検索対象文書の識別記号とリンクして、当該検索対象文書中で関連性の評価値が最も高い前記検索対象文章を前記表示手段に表示する
ことを特徴とする請求項２に記載の文書検索方法。
【請求項１３】
コンピュータシステムに、複数の検索対象文書の集合から、検索条件である条件句と関連性を有する部分を抽出させるための文書検索プログラムであって、
請求項１に記載の各ステップを前記コンピュータシステムに実行させる
ことを特徴とする文書検索プログラム。
【請求項１４】
複数の検索対象文書の集合から、検索条件である条件句と関連性を有する部分を抽出するための文書検索システムであって、
前記条件句をワードに分割する第１手段と、
前記条件句中のワードからキーワードを選別する第２手段と、
前記検索対象文書を検索対象文章に分割する第３手段と、
前記検索対象文章をワードに分割する第４手段と、
前記検索対象文章中のワードからキーワードを選別する第５手段と、
前記キーワードの非一般性の評価値を、複数の標準文書の集合における当該キーワードの使用頻度に基づいて決定する第６手段と
前記検索対象文章ごとに、前記キーワードの非一般性の評価値を用いて、当該検索対象文章の前記条件句に対する関連性の評価値を決定する第７手段と、
前記検索対象文書ごとに、前記検索対象文章の関連性の評価値の最高値を抽出し、この最高値を当該検索対象文書の前記条件句に対する関連性の評価値とする第８手段とを備える
ことを特徴とする文書検索システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、文書検索システムに関する。
【背景技術】
【０００２】
条件文章と関連性を有する検索対象文書を検索する従来技術がある。
【特許文献１】特許第３４４１７０３号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００３】
しかしながら、上記従来技術には、検索対象文書中のどの部分が特に条件文章と強い関連性を有するのかを提示することができないという問題点があった。
【０００４】
本発明は、上記課題に鑑みてなされたものであり、条件文章と関連性を有する検索対象文書を抽出すると共に、検索対象文書中で特に強い関連性を有する部分を提示することを可能ならしめる文書検索システム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】
【０００５】
本発明の文書検索方法は、コンピュータシステムを用いて、複数の検索対象文書の集合から、検索条件である条件句と関連性を有する部分を抽出するための文書検索方法であって、前記条件句をワードに分割する第１ステップと、前記条件句中のワードからキーワードを選別する第２ステップと、前記検索対象文書を検索対象文章に分割する第３ステップと、前記検索対象文章をワードに分割する第４ステップと、前記検索対象文章中のワードからキーワードを選別する第５ステップと、前記キーワードの非一般性の評価値を、複数の標準文書の集合における当該キーワードの使用頻度に基づいて決定する第６ステップと前記検索対象文章ごとに、前記キーワードの非一般性の評価値を用いて、当該検索対象文章の前記条件句に対する関連性の評価値を決定する第７ステップと、前記検索対象文書ごとに、前記検索対象文章の関連性の評価値の最高値を抽出し、この最高値を当該検索対象文書の前記条件句に対する関連性の評価値とする第８ステップとを備えることを特徴とする。
【０００６】
本発明の文書検索プログラムは、上記文書検索方法をコンピュータシステムに実行させるコンピュータプログラムである。本発明の文書検索システムは、上記文書検索方法を実行するものである。
【０００７】
文章ごとの条件句に対する関連性の評価値を決定し、これらのうちの最高値を文書全体の条件句に対する関連性の評価値とする手順が実行されるので、検索の結果抽出された文書のうちのどの文章が特に関連性が強いのかが明らかになる。
【０００８】
なお、本発明において「非一般性の評価値」とは、特定のワードが標準文書の集合において用いられることの稀少性の度合をいう。
【０００９】
本発明の文書検索方法は、前記第１ないし８ステップを複数の条件句について行い、各条件句について得られた前記検索対象文書の関連性の評価値を合算することにより、前記複数の条件句により構成される条件文章に対する当該検索対象文書の関連性の評価値を決定する第９ステップを備えることが好適である。これにより、条件文章と関連性のある文書を抽出すると共に、条件文章を構成する条件句と文書との関連性の評価値も提示することができる。
【００１０】
本発明の文書検索方法は、前記第１及び４ステップが、前記条件句中のスペース又はコンマ及びピリオドを含む符号で区切られた部分をワードと判断することにより行われることが好適である。これにより、英語、ドイツ語などのアルファベットで表記する言語のワード分割を行うことができる。
【００１１】
本発明の文書検索方法は、前記第１及び４ステップが、形態素解析により行われることが好適である。これにより、日本語などのスペースで区切らずに表記する言語のワード分割を行うことができる。
【００１２】
本発明の文書検索方法では、検索対象文章の条件句に対する関連性の評価値を条件句に含まれるキーワード数及び検索対象文書又は検索対象文章に含まれるキーワード数で正規化することが好適である。これにより、ある関連性評価値と、これとは検索条件句又は検索対象文章が異なる場合に取得された関連性評価値とを比較して、関連性の相対的な強さを知ることができる。
【００１３】
本発明の好適な形態として特許請求の範囲に記載の各構成要素のあらゆる組み合わせを考えることができる。
【発明の効果】
【００１４】
文書検索システムにおいて、条件文章と関連性を有する検索対象文書を抽出されると共に、検索対象文書中で特に強い関連性を有する部分が提示される。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１５】
以下、添付図面を参照して、本発明の好適な実施形態を詳細に説明する。本実施形態では、特許文献検索システムが、格納部に格納された特許文献（検索対象文書）の条件文章との関連性の評価値を計算し、特許文献を関連性の評価値の順に配列して提示すると共に、特許文献のうち特に関連性が強い箇所を提示する。
【００１６】
まず、特許文献検索システムが、入力された一群の特許文献を整理して、特許文献データベース（文書番号−文章番号−キーワード・テーブル）及び特許文献データベースにおける各キーワードの使用頻度を示すテーブル（キーワード使用頻度リスト）を作成する処理を説明する。
【００１７】
図１は、文書番号−文章番号−キーワード・テーブル及びキーワード使用頻度リストを作成する処理の手順を示すフローチャートである。特許文献検索システムは、入力された特許文献（日本語文献）のうちの一つ（文書ｉ）を抽出して、文章ｊに分割する（Ｓ１０１、１０３）。具体的には、特許文献を特許請求の範囲、発明の詳細な説明、図面の簡単な説明及び要約書に分割し、発明の詳細な説明を段落ごとに分割し、更に４つ以上のセンテンスを含む段落を３センテンスごとに分割することにより文章を抽出する。
【００１８】
特許文献検索システムは、例えば茶筅に代表されるような形態素解析プログラムを適用して、各文章をワードに分割する（Ｓ１０５）。
【００１９】
特許文献検索システムは、ワードが名詞であり、かつ同一文章内の同一のワードが既に文書番号−文章番号−キーワード・テーブルの当該文章に対応するレコードにキーワードとして記録されていない場合に、当該ワードを文書番号及び文章番号と紐付けてキーワードとして文書番号−文章番号−キーワード・テーブルに記録する（Ｓ１０７〜１１１）。
【００２０】
キーワードの選別方法としては、名詞の抽出の他に、固有名詞、人名及び引用文献名（例えば、「特開２００４−○○○○○○」）を抽出する方法、並びに助詞、動詞、形容詞又は副詞を除去し、残りのワードをキーワードとする方法などが考えられる。また、動詞について日本語では終止形、英語ではシンプルフォームとした上で抽出する、一定の割合の標準文書に含まれる（例えば、６５％あるいは８０％の標準文書に含まれる）ワードはキーワードとしないなどの補正方法が考えられる。
【００２１】
図５は、文書番号−文章番号−キーワード・テーブルの構成を示す図である。文書番号−文章番号−キーワード・テーブルでは、文書番号（出願番号）、文章番号（通し番号）、文章の内容及び当該文章に含まれるキーワードが紐付けされて記録されている。
【００２２】
特許文献検索システムは、以上の処理を文書中のすべての文章・ワードについて繰り返した後（Ｓ１１３、１１５）、文書中に、あるキーワードを含む文章が２個以上あるか判断し、２個以上あると判断された場合にキーワード使用頻度リストのうちの当該キーワードに対応するレコードを更新する（Ｓ１１７、１１９）。具体的には、当該キーワードに対応するレコードに記録されている数に１を加える処理が行われる。
【００２３】
このようにして作成されるキーワード使用頻度リストは、文書番号−文章番号−キーワード・テーブルに含まれる各キーワードを、特許文献のサンプル（標準文書）の集合において当該キーワードを含む文章を２個以上有する文献の数と紐付けて記録したデータベースとなる。一文書中であるキーワードを含む文章が２個以上あることを要件とすることにより、技術内容の説明とは関係なく記載されたキーワードが、当該文献中で技術内容を説明するために用いられたと判断されるのを防止することができる。また、特定分野のみで使われる重要なキーワードがキーワード使用頻度リストに偶然含まれることでそのキーワードの出現頻度が本来のものより高く評価されることを防止する。本実施形態では、特許文献のサンプルの集合として検索対象となる特許文献の集合が利用されているが、予めランダムに収集した特許文献を利用してもよい。
【００２４】
特許文献検索システムは、以上の処理を入力されたすべての特許文献について繰り返すことにより、文書番号−文章番号−キーワード・テーブル及びキーワード使用頻度リストを作成する（Ｓ１２１）。
【００２５】
次に、特許文献検索システムが、入力された検索条件文章を整理して、条件句−キーワード・テーブルを作成する処理を説明する。図２は、条件句−キーワード・テーブルを作成する処理の手順を示すフローチャートである。図６は、特許文献検索システムの条件文章入力画面を示す図である。図７は、条件句−キーワード・テーブルの構成を示す図である。
【００２６】
本実施形態では、入力文章としてある特許又は特許出願におけるクレームの記述が入力され、特許文献検索システムが当該クレームの新規性・進歩性を否定する材料となる特許文献を検索する。図６に示すように、条件句１として「おいて書き」が入力され、条件句２〜５としてそれぞれ構成要件が入力される（Ｓ２０１）。特許文献検索システムが、条件句の個数（５個）をカウントする（Ｓ２０３）。なお、クレームの構成要件に代え、あるいはこれと併用して、実施例中の構成要件対応部分を条件句として入力してもよい。
【００２７】
特許文献検索システムは、各条件句をワードに分割する（Ｓ２０５）。特許文献検索システムは、ワードが名詞であり、かつ同一条件句内の同一のワードが既に条件句−キーワード・テーブルの当該条件句に対応するレコードにキーワードとして記録されていない場合に、当該ワードをキーワードとして条件句−キーワード・テーブルに記録する（Ｓ２０７〜２１１）。
【００２８】
特許文献検索システムは、以上の処理を各条件句について繰り返すことにより条件句−キーワード・テーブルを作成する（Ｓ２１３、２１５）。図７に示すように、条件句−キーワード・テーブルの各条件句のレコードには、当該条件句に含まれるキーワードが記録されている。図７の例では、さらに条件句中のキーワードの数及び各キーワードの使用頻度が記録されている。キーワードの使用頻度は、前述のキーワード使用頻度リストを参照することにより得られる。
【００２９】
次に、特許文献検索システムが、ある特許文献の条件文章との関連性の評価値を算出する処理を説明する。図３は、ある特許文献（文書ｉ）の条件文章との関連性の評価値を算出する処理の手順を示すフローチャートである。
【００３０】
特許文献検索システムは、文書番号−文章番号−キーワード・テーブルの文書ｉに対応するレコードを参照して、このレコードに含まれるキーワードの数をカウントする（Ｓ３０１、３０３）。ここでカウントされる数は、同一文章内での重複カウントが排除された数となっている。すなわち、Ｓ１０９の処理により、同一文章内で同じキーワードが２回以上カウントされることが排除されている。
【００３１】
特許文献検索システムは、条件句−キーワード・テーブルを参照して、各条件句に含まれるキーワードの数をカウントする（Ｓ３０５、３０７）。ここでカウントされる数は、同一条件句内での重複カウントが排除された数となっている。すなわち、Ｓ２０９の処理により、同一条件句内で同じキーワードが２回以上カウントされることが排除されている。
【００３２】
特許文献検索システムは、上記の処理により取得した文書ｉ中のキーワード数及び条件キーワード数で正規化された文章ｊの条件句ｘに対する関連性の評価値ｅ（ｊ）を算出する（Ｓ３０９）。
【００３３】
特許文献検索システムは、条件句ｘに対する関連性の評価値の算出を文書ｉにおけるすべての文章について繰り返した後（Ｓ３１１）、最も値の大きい関連性の評価値を抽出し、これを文書ｉの条件句ｘに対する関連性の評価値ｅ（ｉ）−ｘとする（Ｓ３１３）。特許文献検索システムは、文章ｉの条件句ｘに対する関連性の評価値ｅ（ｉ）−ｘを、文書番号、文章番号及び条件句番号と紐付けて格納部に記録する。
【００３４】
特許文献検索システムは、関連性の評価値ｅ（ｉ）−ｘの算出処理をすべての条件句について繰り返した後（Ｓ３１５）、文書ｉにおける各条件句の関連性の評価値ｅ（ｉ）−ｘを合算して、文書ｉの条件文章に対する関連性の評価値Ｅ（ｉ）とする（Ｓ３１７）。特許文献検索システムは、文書ｉの条件文章に対する関連性の評価値Ｅ（ｉ）を文章番号並びに各条件句と最も強い関連性を有する（ｅ（ｊ）が最大値）文章の文章番号及び当該ｅ（ｊ）と紐付けて格納部に記録する。以上の処理が各文書について行われる。
【００３５】
次に、上述した文章ｊの条件句ｘに対する関連性の評価値ｅ（ｊ）を算出する処理（Ｓ３０９）の詳細を説明する。図４は、文章ｊの条件句ｘに対する関連性の評価値ｅ（ｊ）を算出する処理の手順を示すフローチャートである。
【００３６】
特許文献検索システムは、文書番号−文章番号−キーワード・テーブルの文章ｊに対応するレコードを参照して、文章ｊに含まれるキーワードを抽出する（Ｓ４０１）。
【００３７】
特許文献検索システムは、Ｓ３０５で抽出された条件句ｘの条件キーワード（例えば、条件句５では、「スクリーン」、「印刷」、「粘着」、「付着」。）と一致するキーワードを文章ｊから抽出し、共通キーワードｌとする（Ｓ４０３）。
【００３８】
特許文献検索システムは、キーワード使用頻度リストを参照して共通キーワードｌの使用頻度ｍを取得する（Ｓ４０５）。前述のとおり、使用頻度ｍは、共通キーワードｌを含む文書の数を表す。ただし、共通キーワードｌを含む文章が一個しかない文書は除外されている。共通キーワードｌがキーワード使用頻度リストにない場合には、使用頻度ｍは０．３とされる。
【００３９】
特許文献検索システムは、共通キーワードｌの非一般性の評価値ｅ（ｌ）を算出する。条件キーワード数で正規化された非一般性の評価値ｅ（ｌ）は、次式により表される。
ｅ（ｌ）＝（１／ｍ）×（１／条件句ｘにおける条件キーワードの数）
【００４０】
特許文献検索システムは、以上の処理をすべての共通キーワードｌについて繰り返した後（Ｓ４０９）、文章ｊにおけるすべてのｅ（ｌ）を合算することによって、文章ｊの条件句ｘに対する関連性の評価値ｅ（ｊ）を算出する（Ｓ４１３）。条件キーワード数及び文章中のキーワード数で正規化された関連性の評価値ｅ（ｊ）は、次式により表される。
ｅ（ｊ）＝｛Σｅ（ｌ）｝×（１／文章ｊ中のキーワード数）
【００４１】
次に、特許文献検索システムが表示装置に検索結果を表示する例を説明する。図８は、図６の条件文章についての検索結果の表示例を示す図である。図９は、図８の表示例中のある文書番号とリンクされた、当該文書中で特に条件句との関連性が強い箇所（文章）の表示例を示す図である。
【００４２】
図８に示す表示例では、データベースに格納された特許文献が文書評価値（関連性の評価値Ｅ（ｉ））の順に所定の個数又はオペレータにより指定された個数だけ配列されている。表示例には、左から、特許文献に係る出願番号（文書番号）の欄、条件句別文書評価値（関連性の評価値ｅ（ｉ）−ｘ）、文書評価値（関連性の評価値Ｅ（ｉ））、平均値で正規化された条件句別文書評価値、平均値で正規化された文書評価値、各条件句と最も強い関連性を有する文章の位置を示す欄が設けられている。
【００４３】
条件句別文書評価値の平均値による正規化は、各条件句別文書評価値を、画面（図８の表示例）に表示された当該条件句に対応する全条件句別文書評価値の平均値で除することにより行われる。同様に、文書評価値の平均値による正規化は、文書評価値を表示された文書評価値の平均値で除することにより行われる。
【００４４】
オペレータが、図８に示す表示例におけるいずれかの出願番号をクリックすると、表示装置の画面が、当該出願番号に対応する特許文献において各条件句と強い関連性を有する文章を表示する画面（図９に示す表示例）に切り替わる。
【００４５】
次に、上記Ｓ４０３〜４１３の処理に代えてベクトル空間法を適用する例を説明する。図１０〜１２は、ベクトル空間法を適用した実施形態を説明する図である。まず、特許文献検索システムは、図１０〜１２の（ａ）欄に示すように、Ｓ３０５で抽出された条件キーワード及びＳ４０１で抽出された文章ｊ中のキーワードの条件句ｘ及び文章ｊにおける出現回数をカウントする。
【００４６】
図１０〜１２の（ｂ）欄に示すように、特許文献検索システムは、各キーワードの非一般性の評価値を算出する。この非一般性の評価値ｅ（ｋｗ）は、次式により算出される。
ｅ（ｋｗ）＝（１／ｍ）×検索対象文章（標準文章）の数
本実施形態では、検索対象文章（標準文章）の数を１０００とする。ｍにはキーワード使用頻度リストにおける文献数が代入される。ただし、キーワード使用頻度リストに当該キーワードがない場合は、ｍに０．３が代入される。
【００４７】
図１０〜１２の（ｃ）欄に示すように、特許文献検索システムは、各キーワードが条件句ｘ中に現れる場合に１、そうでない場合に０とするベクトルを算出する。また、図１０〜１２の（ｄ）欄に示すように、特許文献検索システムは、各キーワードが文章ｊ中に現れる場合に１、そうでない場合に０とするベクトルを算出する。
【００４８】
図１０〜１２の（ｅ）欄に示すように、特許文献検索システムは、（ｂ）欄と（ｃ）欄の各要素を乗じる演算を行う。また、図１０〜１２の（ｆ）欄に示すように、特許文献検索システムは、（ｅ）欄の各要素を二乗する。さらに、図１０〜１２の（ｉ）欄に示すように、特許文献検索システムは、（ｆ）欄のベクトルに正規化係数を乗じて、（ｆ）欄のベクトルの単位ベクトルを算出する。
【００４９】
図１０〜１２の（ｇ）欄に示すように、特許文献検索システムは、（ｂ）欄と（ｄ）欄の各要素を乗じる演算を行う。また、図１０〜１２の（ｈ）欄に示すように、特許文献検索システムは、（ｇ）欄の各要素を二乗する。さらに、図１０〜１２の（ｊ）欄に示すように、特許文献検索システムは、（ｈ）欄のベクトルに正規化係数を乗じて、（ｈ）欄のベクトルの単位ベクトルを算出する。
【００５０】
図１０〜１２の（ｋ）欄に示すように、特許文献検索システムは、（ｉ）欄と（ｊ）欄の各要素の差の二乗を算出した上、この算出結果の合計の平方根を計算することにより、（ｉ）欄のベクトルと（ｊ）欄のベクトルとの距離を算出し、これを文章ｊの条件句ｘに対する関連性の評価値ｅ（ｊ）とする。
【００５１】
ベクトル空間法の適用例としては、上記の他に、正規化条件句ベクトルと正規化検索対象文章ベクトルとの内積を関連性の評価値としたり、（ｅ）欄のベクトル及び（ｇ）欄のベクトルをそれぞれ正規化して、正規化条件句ベクトル及び正規化検索対象文章ベクトルとすることなどが考えられる。
【産業上の利用可能性】
【００５２】
本発明は、例えば、特許クレームの新規性・進歩性を否定する材料となる技術文献を検索するコンピュータシステムに適用可能である。また、本発明は単独での利用の他、通常の論理検索と併用することができる。すなわち、文書中のキーワードや各種分類の組み合わせを本発明による評価結果でソート、あるいは評価値が一定以上のものを出力することで不要な文書すなわちノイズを効果的に除去できる。
【図面の簡単な説明】
【００５３】
【図１】図１は、文書番号−文章番号−キーワード・テーブル及びキーワード使用頻度リストを作成する処理の手順を示すフローチャートである。
【図２】図２は、条件句−キーワード・テーブルを作成する処理の手順を示すフローチャートである。
【図３】図３は、ある特許文献（文書ｉ）の条件文章との関連性の評価値を算出する処理の手順を示すフローチャートである。
【図４】図４は、文章ｊの条件句ｘに対する関連性の評価値ｅ（ｊ）を算出する処理の手順を示すフローチャートである。
【図５】図５は、文書番号−文章番号−キーワード・テーブルの構成を示す図である。
【図６】図６は、特許文献検索システムの条件文章入力画面を示す図である。
【図７】図７は、条件句−キーワード・テーブルの構成を示す図である。
【図８】図８は、図６の条件文章についての検索結果の表示例を示す図である。
【図９】図９は、図８の表示例中のある文書番号とリンクされた、当該文書中で特に条件句との関連性が強い箇所（文章）の表示例を示す図である。
【図１０】図１０は、ベクトル空間法を適用した実施形態を説明する第１の図である。
【図１１】図１１は、ベクトル空間法を適用した実施形態を説明する第２の図である。
【図１２】図１２は、ベクトル空間法を適用した実施形態を説明する第３の図である。
【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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