(57)【要約】【課題】文書データを所定のカテゴリに区分する際に、再現率を高めた区分を行うことを可能とする文書データ区分装置およびその方法とプログラムを提供する。【解決手段】文書データ区分装置の辞書作成用属性抽出部４は、予めカテゴリ○と×に区分されたカテゴリ既知特許公報データ３からＦＴを抽出し、確率値計算方法選択部６はカテゴリ○と×の比率に基づいて確率値Ｅを計算するための式を選択し、属性カテゴリ間・確率値計算部５は選択された式を用いて確率値Ｅを計算して確率値辞書７に保存する。属性抽出部２は被区分特許公報データ１のＦＴを抽出し、カテゴリ判定部８は被区分特許公報データ１のＦＴと確率値辞書７とを用いて、被区分特許公報データ１に対するカテゴリを判定し、判定結果９を出力する。【選択図】図１
2009251796.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
文書データを所定のカテゴリに区分する文書データ区分装置において、
入力された被区分文書データの属性を抽出する属性抽出手段と、
予め所定のカテゴリに区分された既知文書データから属性を抽出する辞書作成用属性抽出手段と、
前記所定のカテゴリに区分された既知文書データのカテゴリと前記辞書作成用属性抽出手段で抽出された属性との関係を表す確率値を計算する属性カテゴリ間・確率値計算手段と、
前記所定のカテゴリに区分された既知文書データのカテゴリ間の比率に基づいて前記属性カテゴリ間・確率値計算手段で用いる計算方法を選択する確率値計算方法選択手段と、
前記属性カテゴリ間・確率値計算手段で計算された確率値を前記カテゴリおよび前記属性と組み合わせて保存する確率値辞書と、
前記属性抽出手段で抽出された属性と前記確率値辞書とを用いて、前記入力された被区分文書データに対するカテゴリを判定するカテゴリ判定手段と、
前記判定された判定結果を出力する判定結果出力手段と
を備えたことを特徴とする文書データ区分装置。
【請求項２】
請求項１に記載の文書データ区分装置において、前記確率値計算方法選択手段は、（式１）または（式２）を用いて前記確率値を計算する方法を選択することを特徴とする文書データ区分装置。
【数１】
2009251796.tif 000010
【請求項３】
文書データを所定のカテゴリに区分する文書データ区分装置において、
入力された被区分文書データの属性を抽出する属性抽出手段と、
予め所定のカテゴリに区分された既知文書データから属性を抽出する辞書作成用属性抽出手段と、
前記所定のカテゴリに区分された既知文書データのカテゴリと前記辞書作成用属性手段で抽出された属性との関係を表す確率値を（式３）を用いて計算する属性カテゴリ間・確率値計算手段と、
前記所定のカテゴリに区分された既知文書データのカテゴリ間の比率に基づいて前記属性カテゴリ間・確率値計算手段で用いるパラメータを決定する確率値計算パラメータ決定手段と、
前記属性カテゴリ間・確率値計算手段で計算された確率値を前記カテゴリおよび前記属性と組み合わせて保存する確率値辞書と、
前記属性抽出手段で抽出された属性と前記確率値辞書とを用いて、前記入力された被区分文書データに対するカテゴリを判定するカテゴリ判定手段と、
前記判定された判定結果を出力する判定結果出力手段と
を備えたことを特徴とする文書データ区分装置。
【数２】
2009251796.tif 000011
【請求項４】
請求項１から３のいずれか１項に記載の文書データ区分装置において、前記入力される被区分文書データが特許公報のデータであり、前記所定のカテゴリが所定の技術分野への属否であり、前記属性抽出手段と前記辞書作成用属性抽出手段とで抽出される属性が、Ｆタームと、ＩＰＣ（国際特許分類）と、ＦＩと、特許公報のデータ中に現れる単語との少なくとも１つであることを特徴とする文書データ区分装置。
【請求項５】
コンピュータが実行する、文書データを所定のカテゴリに区分する文書データ区分方法において、
入力された被区分文書データの属性を抽出する属性抽出ステップと、
予め所定のカテゴリに区分された既知文書データから属性を抽出する辞書作成用属性抽出ステップと、
前記所定のカテゴリに区分された既知文書データのカテゴリ間の比率に基づいて前記既知文書データのカテゴリと前記辞書作成用属性抽出ステップで抽出された属性との関係を表す確率値を計算する計算方法を選択する確率値計算方法選択ステップと、
前記選択された計算方法を用いて前記確率値を計算する属性カテゴリ間・確率値計算ステップと、
前記計算された確率値を前記カテゴリおよび前記属性と組み合わせて確率値辞書に保存する確率値辞書保存ステップと、
前記被区分文書データの属性と前記確率値辞書とを用いて、前記入力された被区分文書データに対するカテゴリを判定するカテゴリ判定ステップと、
前記判定された判定結果を出力する判定結果出力ステップと
を備えたことを特徴とする文書データ区分方法。
【請求項６】
請求項５に記載の文書データ区分方法において、前記確率値計算方法選択ステップでは、（式１）または（式２）を用いて前記確率値を計算する方法を選択することを特徴とする文書データ区分方法。
【数３】
2009251796.tif 000012
【請求項７】
コンピュータが実行する、文書データを所定のカテゴリに区分する文書データ区分方法において、
入力された被区分文書データの属性を抽出する属性抽出ステップと、
予め所定のカテゴリに区分された既知文書データから属性を抽出する辞書作成用属性抽出ステップと、
前記所定のカテゴリに区分された既知文書データのカテゴリ間の比率に基づいて前記既知文書データのカテゴリと前記辞書作成用属性抽出ステップで抽出された属性との関係を表す確率値を計算するための（式３）におけるパラメータを決定するパラメータ決定ステップと、
前記所定のカテゴリに区分された既知文書データのカテゴリと前記辞書用属性との関係を表す確率値を（式３）を用いて計算する属性カテゴリ間・確率値計算ステップと、
前記算出された確率値を前記カテゴリおよび前記属性と組み合わせて確率値辞書に保存する確率値辞書保存ステップと、
前記被区分文書データの属性と前記確率値辞書とを用いて、前記入力された被区分文書データに対するカテゴリを判定するカテゴリ判定ステップと、
前記判定された判定結果を出力する判定結果出力ステップと
を備えたことを特徴とする文書データ区分方法。
【数４】
2009251796.tif 000013
【請求項８】
請求項５から７のいずれか１項に記載された方法をコンピュータに実行させるためのプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、文書データを所定のカテゴリに自動区分する文書データ区分装置およびその方法とプログラムに関し、特に、特許公報を自動区分する文書データ区分装置およびその方法とプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、特許公報の自動区分に関する技術として、特許文献１がある。この技術は、出願人、発明者の表示に基づいて自動区分するものであり、その処理は図３に記載したとおりである。すなわち、入力された被区分特許公報データ３１から発明者情報抽出部３２で発明者情報を抽出し、入力された前記被区分特許公報データ３１を、前記発明者情報抽出部３２で抽出された前記発明者情報をもとに特許公報分類部３３で区分けし、それを発明者別特許公報ＤＢ３４に登録するというものである。本方法に従えば発明者別に特許公報を区分けできるが、発明内容、発明カテゴリは発明者によることはなく、同一発明者であっても複数の異なる発明をすることがある。また発明者情報の有無によって被区分特許公報データ３１を区分けし、被区分特許公報データ３１に記載されている技術内容によって区分けするわけではない。そのため、区分けされた結果についてみると、その技術内容に基づき二次検索、二次調査を効率的に行うには、その精度、再現率は不十分であった。ここでいう精度、再現率とは、図４に記載したとおりである。すなわち、精度とは、自動区分した特許公報中に含まれる関連特許公報の度合い（Ａ／Ａ＋Ｂ）のことをさし、再現率とは、全特許公報中に含まれる関連する特許公報を漏れなく抽出できたかどうかを示す度合い（Ａ／Ａ＋Ｃ）をさす。
【０００３】
従来知られている自動区分手法は、精度向上を課題とし、そこではさまざまな分類手法がある。その中には、サポートベクトルマシン、決定木、決定リストがある。決定リストでは、辞書を参照し、関連する属性に対応した確率値のリストを作成し、リストの中で最も高い確率値を与えるカテゴリを区分結果としている。
たとえば、非特許文献１には、同じひらがな表記を持つ単語集合の中から文意に適した単語を抽出する問題同音異義語問題に決定リストを使う方法が記載されている。
【０００４】
他に、非特許文献２には、決定リストを使い、確率値の計算にベイズ統計の手法を利用し、一様分布、ベータ分布を近似的に事前分布として導入する方法が記載されている。
他に、特許文献２には、決定リストを使い、属性に依存した確率的パープレキシティと属性に依存しない確率的パープレキシティとの差分を使う方法が記載されている。
【特許文献１】特開２００６−５８９７７号公報
【特許文献２】特開２００１−２６６０６０号公報
【非特許文献１】情報処理学会論文誌、Ｖｏｌ．３９、Ｎｏ．１２「複合語からの証拠に重みをつけた決定リストによる同音異義語判別」（１９９８）
【非特許文献２】自然言語処理、Ｖｏｌ．９、Ｎｏ．３「ベイズ統計の手法を利用した決定リストのルール信頼度推定法」（２００１）
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかしながら、特許文献１では、出願人、発明者等の項目の有無によって自動区分するが、同一発明者であっても、複数の異なる発明をすることがあり、また特許公報に記載されている技術内容に基づき区分けされていないため、区分けされた結果には特許公報記載の技術内容が反映されにくく、技術内容に基づいた効率的な二次検索、二次調査には、精度、再現率いずれも不十分である。また、特許文献２、非特許文献１乃至非特許文献２では、精度向上には寄与するが、再現率向上には寄与しない。一般に精度向上と再現性向上はトレードオフの関係にあり、精度向上を目指している従来技術では再現性向上は期待できない。また、単に精度を落とせば、再現性が向上する訳ではない。
【０００６】
これらの精度向上を目的とした手法は、少ない検索漏れが望ましい調査には不向きであった。特に、一旦分類した後に再度中身を精査するような、特許公報の二次検索、二次調査への活用には不向きであった。
そこで本発明は、上記従来の未解決の問題に着目してなされたものであり、文書データを所定のカテゴリに区分する際に、再現率を高めた区分を行うことを可能とする文書データ区分装置およびその方法とプログラ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】
【０００７】
上記問題を解決するために、本発明の請求項１にかかる、文書データを所定のカテゴリに区分する文書データ区分装置は、入力された被区分文書データの属性を抽出する属性抽出手段と、予め所定のカテゴリに区分された既知文書データから属性を抽出する辞書作成用属性抽出手段と、前記所定のカテゴリに区分された既知文書データのカテゴリと前記辞書作成用属性抽出手段で抽出された属性との関係を表す確率値を計算する属性カテゴリ間・確率値計算手段と、前記所定のカテゴリに区分された既知文書データのカテゴリ間の比率に基づいて前記属性カテゴリ間・確率値計算手段で用いる計算方法を選択する確率値計算方法選択手段と、前記属性カテゴリ間・確率値計算手段で計算された確率値を前記カテゴリおよび前記属性と組み合わせて保存する確率値辞書と、前記属性抽出手段で抽出された属性と前記確率値辞書とを用いて、前記入力された被区分文書データに対するカテゴリを判定するカテゴリ判定手段と、前記判定された判定結果を出力する判定結果出力手段とを備えたことを特徴とする。
【０００８】
この請求項１の発明によれば、予め所定のカテゴリに区分された既知文書データのカテゴリ間の比率によって計算方法を選択することにより、再現率向上が期待される計算方法を選択することが可能となり、再現率を高めた文書データの自動区分が可能になる。
また、請求項２にかかる文書データ区分装置は、請求項１にかかる文書データ区分装置において、前記確率値計算方法選択手段は、（式１）または（式２）を用いて前記確率値を計算する方法を選択することを特徴とする。
【０００９】
【数５】
2009251796.tif 000003
【００１０】
また、請求項３にかかる文書データ区分装置は、入力された被区分文書データの属性を抽出する属性抽出手段と、予め所定のカテゴリに区分された既知文書データから属性を抽出する辞書作成用属性抽出手段と、前記所定のカテゴリに区分された既知文書データのカテゴリと前記辞書作成用属性手段で抽出された属性との関係を表す確率値を（式３）を用いて計算する属性カテゴリ間・確率値計算手段と、前記所定のカテゴリに区分された既知文書データのカテゴリ間の比率に基づいて前記属性カテゴリ間・確率値計算手段で用いるパラメータを決定する確率値計算パラメータ決定手段と、前記属性カテゴリ間・確率値計算手段で計算された確率値を前記カテゴリおよび前記属性と組み合わせて保存する確率値辞書と、前記属性抽出手段で抽出された属性と前記確率値辞書とを用いて、前記入力された被区分文書データに対するカテゴリを判定するカテゴリ判定手段と、前記判定された判定結果を出力する判定結果出力手段とを備えたことを特徴とする。
【００１１】
【数６】
2009251796.tif 000004
【００１２】
この請求項３の発明によれば、予め所定のカテゴリに区分された既知文書データのカテゴリ間の比率によって、計算に用いるパラメータを決定することにより、再現率向上が期待される計算式を決定することが可能となる。
また、請求項４にかかる文書データ区分装置は、請求項１から３のいずれか１項にかかる文書データ区分装置において、前記入力される被区分文書データが特許公報のデータであり、前記所定のカテゴリが所定の技術分野への属否であり、前記属性抽出手段と前記辞書作成用属性抽出手段とで抽出される属性が、Ｆタームと、ＩＰＣ（国際特許分類）と、ＦＩと、特許公報のデータ中に現れる単語との少なくとも１つであることを特徴とする。
この請求項４の発明によれば、文書データを特許公報のデータとすることで、検索漏れが少ないことが期待される特許公報自動区分が可能となる。
【００１３】
また、請求項５にかかる文書データ区分方法は、入力された被区分文書データの属性を抽出する属性抽出ステップと、予め所定のカテゴリに区分された既知文書データから属性を抽出する辞書作成用属性抽出ステップと、前記所定のカテゴリに区分された既知文書データのカテゴリ間の比率に基づいて前記既知文書データのカテゴリと前記辞書作成用属性抽出ステップで抽出された属性との関係を表す確率値を計算する計算方法を選択する確率値計算方法選択ステップと、前記選択された計算方法を用いて前記確率値を計算する属性カテゴリ間・確率値計算ステップと、前記計算された確率値を前記カテゴリおよび前記属性と組み合わせて確率値辞書に保存する確率値辞書保存ステップと、前記被区分文書データの属性と前記確率値辞書とを用いて、前記入力された被区分文書データに対するカテゴリを判定するカテゴリ判定ステップと、前記判定された判定結果を出力する判定結果出力ステップとを備えたことを特徴とする。
【００１４】
この請求項５の発明によれば、予め所定のカテゴリに区分された既知文書データのカテゴリの比率によって計算方法を選択することにより、再現率向上が期待される計算方法を選択することが可能となる。
また、請求項６にかかる文書データ区分方法は、請求項５にかかる文書データ区分方法において、前記確率値計算方法選択ステップでは、（式１）または（式２）を用いて前記確率値を計算する方法を選択することを特徴とする。
【００１５】
【数７】
2009251796.tif 000005
【００１６】
また、請求項７にかかる文書データ区分方法は、コンピュータが実行する、文書データを所定のカテゴリに区分する文書データ区分方法において、入力された被区分文書データの属性を抽出する属性抽出ステップと、予め所定のカテゴリに区分された既知文書データから属性を抽出する辞書作成用属性抽出ステップと、前記所定のカテゴリに区分された既知文書データのカテゴリ間の比率に基づいて前記既知文書データのカテゴリと前記辞書作成用属性抽出ステップで抽出された属性との関係を表す確率値を計算するための（式３）におけるパラメータを決定するパラメータ決定ステップと、前記所定のカテゴリに区分された既知文書データのカテゴリと前記辞書用属性との関係を表す確率値を（式３）を用いて計算する属性カテゴリ間・確率値計算ステップと、前記算出された確率値を前記カテゴリおよび前記属性と組み合わせて確率値辞書に保存する確率値辞書保存ステップと、前記被区分文書データの属性と前記確率値辞書とを用いて、前記入力された被区分文書データに対するカテゴリを判定するカテゴリ判定ステップと、前記判定された判定結果を出力する判定結果出力ステップとを備えたことを特徴とする。
【００１７】
【数８】
2009251796.tif 000006
【００１８】
この請求項７の発明によれば、予め所定のカテゴリに区分された既知文書データのカテゴリの比率によって、計算に用いるパラメータを決定することにより、再現率向上が期待される計算式を決定することが可能となる。
また、請求項８の発明にかかるプログラムは、サーバからのダウンロードあるいは記録媒体からのコピーによってコンピュータに記憶させることで、請求項５から７のいずれか１項に記載された方法をコンピュータによって実現することが可能となる。
【発明の効果】
【００１９】
本発明により、予め所定のカテゴリに区分された既知文書データのカテゴリ間の比率によって計算方法を選択することにより、再現率向上が期待される計算方法を選択することが可能となり、再現率を高めた文書データの自動区分が可能になる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２０】
【実施例１】
【００２１】
以下、本発明の実施の形態について具体的な例として、１つの特許公報の内容が含まれる特許公報データを入力とした場合について説明する。図１は、本実施例にかかる文書データ区分装置の機能構成を示す図である。この文書データ区分装置は、属性抽出部２、辞書作成用属性抽出部４、属性カテゴリ間・確率値計算部５、確率値計算方法選択部６、確率値辞書７、カテゴリ判定部８を備えている。確率値辞書７は、文書データ区分装置が備える図示せぬ記憶装置に設けられたデータベースであり、属性抽出部２、辞書作成用属性抽出部４、属性カテゴリ間・確率値計算部５、確率値計算方法選択部６、カテゴリ判定部８は、文書データ区分装置が備える図示せぬＣＰＵが記憶装置に記憶されたプログラムを実行することにより実現される機能である。
入力としての被区分特許公報データ１が文書データ区分装置に入力され、その公報データの属性データであるたとえばＦターム（ＦＴ：File Forming Term）を属性抽出部２で抽出する。
【００２２】
カテゴリ既知特許公報データ３は、予め所定のカテゴリが付与された特許公報のデータであり、多数用意されている。本実施例では、被区分特許公報データ１に含まれる技術分野と同じ技術分野を含むカテゴリ既知特許公報データ３には、カテゴリとして、たとえば属否である○、×（属する、属さない）のうち○が付与されており、異なる技術分野を含むカテゴリ既知特許公報データ３には、カテゴリとして×が付与されている。一般的に当該カテゴリ既知特許公報データ３の数が大きいほど正しい区分け結果が得られやすい。このカテゴリ既知特許公報データ３についても、前述のように属性データであるたとえばＦターム（ＦＴ）を、辞書作成用属性抽出部４で抽出する。
さらに、辞書作成用属性抽出部４で抽出された属性と既知カテゴリとの関係を、属性カテゴリ間・確率値計算部５で、確率値で表す。確率値Ｅは、（式４）または（式５）で示される。
【００２３】
【数９】
2009251796.tif 000007
【００２４】
Ｐ（カテゴリ｜ＦＴ）は、ＦＴが与えられた時に、特許公報に付与された区分が当該カテゴリである条件付確率値を表しており、カテゴリ既知特許公報データ３から計算される値である。具体的には、カテゴリが○（属する）の場合は、Ｐ（○｜ＦＴ）＝カテゴリが○の特許公報数／当該ＦＴを持つ特許公報数、なので、当該ＦＴを含む特許公報の中でカテゴリが○である特許公報の比率を意味する。例えば当該ＦＴを持つ特許公報数が１００件、そのうち、カテゴリが○の特許公報数が３０件であれば、Ｐ（○｜ＦＴ）＝０．３となる。
【００２５】
Ｐ（カテゴリ）は、ＦＴの値に関係なく、特許公報に付与された区分が当該カテゴリである確率値を表しており、カテゴリ既知特許公報データ３から計算される値である。具体的には、カテゴリが○（属する）の場合は、Ｐ（○）＝カテゴリが○の特許公報数／全特許公報数、であり、ＦＴに関係なくカテゴリが○である特許公報の比率を意味する。例えばカテゴリ既知の全特許公報数が１０００件、そのうち、カテゴリが○の特許公報数が３０件であれば、Ｐ（○）＝０．０３となる。
【００２６】
ここで、¬カテゴリとは、カテゴリ集合において、当該カテゴリの補集合をあらわしている。具体的には、¬○とは×を意味する。
つまり、（式４）の確率値Ｅは、ＦＴに依存する確率値とＦＴに依存しない確率値との差分を使うことにより、確率値の正規化を行っている。
確率値計算方法選択部６では、カテゴリ既知特許公報データ３に付与されたカテゴリ（○、×）の比率により、確率値Ｅを算出するための式として、（式４）と（式５）のいずれかを用いることを選択する。
【００２７】
例えば、カテゴリが○である特許公報数が３０件であり、カテゴリが×である特許公報数が９７０件である場合、○よりも×の比率が非常に高いため、確率値計算方法選択部６では（式４）を選択し、属性カテゴリ間・確率値計算部５に指示する。
属性カテゴリ間・確率値計算部５で計算された確率値Ｅは、確率値辞書７に登録される。
被区分特許公報データ１から属性抽出部２で抽出されたＦＴは、カテゴリ判定部８に入力される。カテゴリ判定部８では、確率値辞書７を参照し、当該ＦＴに関係する確率値のリストを作成し、その中で最も確率値が高いカテゴリ（○または×）を選択する。選択されたものを判定結果９として出力する。
【００２８】
図２に、従来手法と本実施例の手法とをそれぞれ用いて特許公報を自動区分した結果の一例を示す。具体的には、図２に示した結果は、ある技術分野に属する特許公報について、Ａ〜Ｇの担当者が設定したある所定の注目技術に関連するか否かの属否をそれぞれ○、×で分類した場合に、○である特許公報の自動区分結果である。なお、担当者Ａ〜Ｇは各々異なる観点で評価を行っているため、各特許公報には異なる観点で○×のカテゴリ付与がなされている。
【００２９】
図中、ＤＬは非特許文献１の手法を示している。ＤＬ−ｂｅｔａは非特許文献２の手法を示しており、事前分布にベータ分布を用いたものである。
図２より、本発明の手法を用いた場合には他の手法を用いた場合よりも再現率が格段に向上していることがわかる。これは、本発明の手法が、検索漏れを極力なくすことが重要である特許公報の自動分類の性能を格段に向上させることを示している。
【実施例２】
【００３０】
実施例２は実施例１に対し、確率値Ｅを計算する計算式が異なっている。確率値Ｅを計算する計算式は（式６）を用いる。その他の処理は全て同等である。
【００３１】
【数１０】
2009251796.tif 000008
【００３２】
ここで、α、βは、α＋β＝１を満たすパラメータであり、本実施例２ではカテゴリ既知特許公報におけるカテゴリ○の比率（ｒ）を変数にした（式７）を用いる。
【００３３】
【数１１】
2009251796.tif 000009
【００３４】
ここで（式６）のＥは、α＝１の場合はＦＴ依存の確率値とＦＴ非依存の確率値の比率を表し、β＝１の場合は、ＦＴ依存のカテゴリと前記カテゴリの補集合の比率を表している。
【実施例３】
【００３５】
実施例３は実施例１に対し、カテゴリ数が異なり、Ａ、Ｂ、Ｃ、の３カテゴリを用いる。カテゴリ判定部８での判定処理以外の処理は全て同等である。Ａ、Ｂ、Ｃのいずれのカテゴリに属するか否かは２段階に分けて処理がなされる。１段目では、Ａであるか否か（¬Ａ＝｛Ｂ，Ｃ｝）を判定し、２段目で¬Ａに対し、Ｂであるか否か（¬Ｂ＝Ｃ）を判定する。
【実施例４】
【００３６】
実施例４は実施例１に対し、カテゴリ数が異なり、Ａ、Ｂ、Ｃ、の３カテゴリを用いる。カテゴリ判定部８での判定処理以外の処理は全て同等である。Ａ、Ｂ、Ｃのいずれのカテゴリに属するか否かは各々のカテゴリ、¬カテゴリ、についての確率値を用いて処理がなされる。すなわち３つのカテゴリとその補集合、Ａ、Ｂ、Ｃ、¬Ａ、¬Ｂ、¬Ｃ、に対する確率値を用いて、（式５）、（式６）で計算される値を用いて１段階で判定する。
【００３７】
以上説明したように、本実施例の手法を用いることで再現率を高めた特許公報の自動区分が可能になるため、区分結果を精査するような特許公報の二次検索、二次調査に活用可能となる。なお、特許公報の属性は、Ｆタームに限らず、ＩＰＣ（International Patent Classification：国際特許分類）、ＦＩ（ＩＰＣの完全記号（サブグループまでの記号）＋３桁の数字および／または１桁のアルファベット、特許庁内のサーチファイルの編成に用いられる分類）、あるいは、特許公報のデータ中に現れる単語であってもよい。また、文書データとは特許公報のデータに限るものではなく、アンケート、ウェブテキスト、論文、書籍、広告紙等の文字情報を含むものであればよい。
【図面の簡単な説明】
【００３８】
【図１】本発明の実施例１における文書データ区分装置の構成図である。
【図２】従来手法と実施例１の手法とをそれぞれ用いて特許公報を自動区分した結果の説明図である。
【図３】従来における特許公報の自動区分に関する技術を説明するための図である。
【図４】精度および再現率の定義を説明するための図である。
【符号の説明】
【００３９】
１    被区分特許公報データ
２    属性抽出部
３    カテゴリ既知特許公報データ
４    辞書作成用属性抽出部
５    属性カテゴリ間・確率値計算部
６    確率値計算方法選択部
７    確率値辞書
８    カテゴリ判定部
【図１】
2009251796.tif 000014
【図２】
2009251796.tif 000015
【図３】
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【図４】
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