(57)【要約】調査対象文書ｄ、比較対象文書群Ｐ及び類似文書群Ｓを入力する入力手段１と、調査対象文書ｄ内の索引語を抽出する索引語抽出手段１２０と、前記抽出された索引語の、比較対象文書群Ｐにおける ln ＧＦＩＤＦ（Ｐ）を算出する第１出現頻度算出手段１４３と、前記抽出された索引語の、類似文書群Ｓにおける ln ＧＦＩＤＦ（Ｓ）を算出する第２出現頻度算出手段１７１と、各索引語についての、前記算出された比較対象文書群及び類似文書群における各 ln ＧＦＩＤＦの組合せに基づき、各索引語とその位置づけデータとを出力する出力手段４と、を備える。これにより、調査対象文書が与えられたときに、その主張を簡単に把握できるようにする。【特許請求の範囲】
【請求項１】
調査対象文書、前記調査対象文書と比較される比較対象文書群、前記調査対象文書に類似する類似文書群、を入力する入力手段と、
前記調査対象文書内の索引語を抽出する索引語抽出手段と、
前記抽出された索引語の、前記比較対象文書群における出現頻度の関数値を算出する第１出現頻度算出手段と、
前記抽出された索引語の、前記類似文書群における出現頻度の関数値を算出する第２出現頻度算出手段と、
各索引語についての、前記算出された前記比較対象文書群における出現頻度の関数値と前記類似文書群における出現頻度の関数値との組合せに基づき、各索引語とその位置づけデータとを出力する出力手段と、
を備え、
前記第１出現頻度算出手段で算出する前記比較対象文書群における出現頻度の関数値又は前記第２出現頻度算出手段で算出する前記類似文書群における出現頻度の関数値の少なくとも何れか一方が、大域的頻度ＩＤＦを変数として含む関数値である、索引語抽出装置。
【請求項２】
請求項１において、
前記入力手段は、
類似文書群の選出元となる選出源文書群の各文書と、前記調査対象文書について、各文書に含まれる各索引語の当該文書における出現頻度の関数値又は各索引語の前記選出源文書群における出現頻度の関数値を成分とするベクトルを算出し、
前記調査対象文書について算出された前記ベクトルに対する類似度合いの高いベクトルをもつ文書を前記選出源文書群から選出して、前記類似文書群として入力する、索引語抽出装置。
【請求項３】
請求項１又は請求項２において、
前記出力手段は、
前記比較対象文書群における出現頻度の関数値を座標の第１軸にとり、
前記類似文書群における出現頻度の関数値を前記座標の第２軸にとって、前記索引語を配置し出力する、索引語抽出装置。
【請求項４】
請求項１乃至請求項３の何れか一項において、
前記第１出現頻度算出手段で算出する前記比較対象文書群における出現頻度の関数値及び前記第２出現頻度算出手段で算出する前記類似文書群における出現頻度の関数値の両方が、大域的頻度ＩＤＦを変数として含む関数値である、索引語抽出装置。
【請求項５】
請求項１乃至請求項４の何れか一項において、
前記大域的頻度ＩＤＦを変数として含む関数値は、大域的頻度ＩＤＦの対数である、索引語抽出装置。
【請求項６】
請求項１乃至請求項４の何れか一項において、
前記大域的頻度ＩＤＦを変数として含む関数値は、大域的頻度ＩＤＦと前記調査対象文書における索引語頻度との比又は差を変数として含む関数値である、索引語抽出装置。
【請求項７】
調査対象文書、前記調査対象文書と比較される比較対象文書群、前記調査対象文書に類似する類似文書群、を入力する入力ステップと、
前記調査対象文書内の索引語を抽出する索引語抽出ステップと、
前記抽出された索引語の、前記比較対象文書群における出現頻度の関数値を算出する第１出現頻度算出ステップと、
前記抽出された索引語の、前記類似文書群における出現頻度の関数値を算出する第２出現頻度算出ステップと、
各索引語についての、前記算出された前記比較対象文書群における出現頻度の関数値と前記類似文書群における出現頻度の関数値との組合せに基づき、各索引語とその位置づけデータとを出力する出力ステップと、
を備え、
前記第１出現頻度算出ステップで算出する前記比較対象文書群における出現頻度の関数値又は前記第２出現頻度算出ステップで算出する前記類似文書群における出現頻度の関数値の少なくとも何れか一方が、大域的頻度ＩＤＦを変数として含む関数値である、索引語抽出方法。
【請求項８】
調査対象文書、前記調査対象文書と比較される比較対象文書群、前記調査対象文書に類似する類似文書群、を入力する入力ステップと、
前記調査対象文書内の索引語を抽出する索引語抽出ステップと、
前記抽出された索引語の、前記比較対象文書群における出現頻度の関数値を算出する第１出現頻度算出ステップと、
前記抽出された索引語の、前記類似文書群における出現頻度の関数値を算出する第２出現頻度算出ステップと、
各索引語についての、前記算出された前記比較対象文書群における出現頻度の関数値と前記類似文書群における出現頻度の関数値との組合せに基づき、各索引語とその位置づけデータとを出力する出力ステップと、
をコンピュータに実行させる索引語抽出プログラムであって、
前記第１出現頻度算出ステップで算出する前記比較対象文書群における出現頻度の関数値又は前記第２出現頻度算出ステップで算出する前記類似文書群における出現頻度の関数値の少なくとも何れか一方が、大域的頻度ＩＤＦを変数として含む関数値である、索引語抽出プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、調査対象文書中の索引語の抽出に係わり、特に調査対象文書の主張を的確に分析することを可能にする索引語の自動抽出装置、抽出プログラム、抽出方法に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
特許文書をはじめ技術的文書やその他の文書は年々確実に量が増えている。請求項数が数十にものぼる特許出願も珍しくなく、大量の文書を調査するには膨大な作業量を必要とする。近年、文書データが電子化されて流通するようになってから、膨大な文書群から調査対象の文書に類似した文書だけを自動検索するシステムが実用化されてきた。例えば、特開平１１−７３４１５号公報「類似文書検索装置及び類似文書検索方法」（特許文献１）においては、調査対象の文書に含まれる索引語を他の文書群に含まれる索引語と比較し、類似する索引語の種類や出現回数などから類似度を算出し、最も類似度の高い文書から順に出力している。【０００３】
しかし、類似文書は検索されても、それだけでは調査対象の文書が何を主張しているかを知ることはできない。調査対象の文書の主張を知るためには、調査対象の文書を読み込んだ上で、調査対象文書の評価をしなければならなかった。【０００４】
一方、文書の特徴そのものを自動抽出するものとして、例えば特開平１１−３４５２３９号公報「文書情報抽出方法及び装置及び文書情報抽出プログラムを格納した記憶媒体」（特許文献２）が存在する。この公報においては、「標準文書集合」から検索により「対象文書集合」を抽出し、この「対象文書集合」を構成する各「個別文書」の特徴情報を抽出している。
具体的には、「対象文書集合」を「標準文書集合」に対して特徴付ける『対象文書集合全体特徴』を算出するとともに、「対象文書集合」中の各「個別文書」を他の個別文書に対して特徴付ける『個別文書特徴』を算出する。そして、これら『対象文書集合全体特徴』と『個別文書特徴』に基づいて、各「個別文書」の特徴情報を出力する。この技術は、大量の情報の中からユーザが有益な情報を見つけ出して取捨選択することを容易にする点で有益である。
【特許文献１】特開平１１−７３４１５号公報「類似文書検索装置及び類似文書検索方法」
【特許文献２】特開平１１−３４５２３９号公報「文書情報抽出方法及び装置及び文書情報抽出プログラムを格納した記憶媒体」
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかし、上記特開平１１−３４５２３９号公報（特許文献２）に記載の技術では例えば「桜の花見」など特定のテーマを決めてからこれに合致する「対象文書集合」を抽出する。そしてこの「対象文書集合」が抽出されることで初めて、特徴情報の抽出対象となる各「個別文書」が決定される。すなわち、「対象文書集合」やそれを抽出する特定のテーマが予め決まっていないと「個別文書」を決定することさえできない。従ってこの公報に記載の技術では、特定の調査対象文書が与えられたときにその主張を分析することはできない。
また、「個別文書」の特徴情報を出力しても、当該「個別文書」自体に特徴が乏しいときは十分な情報が得られず、何を主張しようとする文書なのかも把握できない場合がある。【０００６】
本発明の課題は、調査対象文書が与えられたときに、その主張を簡単に把握できるようにする索引語抽出装置を提供することである。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
（１）上記の課題を解決するため、本発明の索引語抽出装置は、調査対象文書、前記調査対象文書と比較される比較対象文書群、前記調査対象文書に類似する類似文書群、を入力する入力手段と、前記調査対象文書内の索引語を抽出する索引語抽出手段と、前記抽出された索引語の、前記比較対象文書群における出現頻度の関数値を算出する第１出現頻度算出手段と、前記抽出された索引語の、前記類似文書群における出現頻度の関数値を算出する第２出現頻度算出手段と、各索引語についての、前記算出された前記比較対象文書群における出現頻度の関数値と前記類似文書群における出現頻度の関数値との組合せに基づき、各索引語とその位置づけデータとを出力する出力手段と、を備えている。そして、前記第１出現頻度算出手段で算出する前記比較対象文書群における出現頻度の関数値又は前記第２出現頻度算出手段で算出する前記類似文書群における出現頻度の関数値の少なくとも何れか一方は、大域的頻度ＩＤＦを変数として含む関数値とする。
大域的頻度ＩＤＦは、与えられた索引語について、与えられた文書群における大域的頻度を、当該文書群における文書頻度で除したものである。従って、与えられた索引語を使用する１文書あたりの、平均使用回数を意味する。この大域的頻度ＩＤＦを用いることで、調査対象文書の主張を把握することが可能になる。
本発明によれば、調査対象文書内の索引語を抽出する処理、比較対象文書群又は類似文書群における出現頻度の関数値を算出する処理等は、すべてコンピュータで行われるので、各処理のために人間が文書内容を読む必要はまったくない。
上記比較対象文書群は、検索処理可能なデータである必要はあるが、内容については格別の制約はなく、ある文書群から無作為抽出されたものでも良いし、一定条件のもとで全件抽出されたものでもよい。典型例としては、ある国及び期間における全特許文書（公開特許公報など）を、比較対象文書群とする。
上記類似文書群も、検索処理可能なデータである必要がある。類似文書群の選出方法は、ここでは特に限定されず、例えばＩＰＣ（国際特許分類）などの分類の一致により選出してもよい。
上記調査対象文書は、１文書でも複数の文書でもよい。複数の文書をまとめて調査対象文書とする場合は、個々の調査対象文書の主張というよりは、文書群に共通する主張を示すことになる。また調査対象文書は、比較対象文書群又は類似文書群に含まれるものでも、含まれないものでもよい。
上記索引語抽出手段による索引語の抽出は、文書の全部又は一部から単語を切り出すことにより行う。単語の切り出し方に特段の制約はなく、例えば日本語文書であれば従来から知られている方法や市販の形態素解析ソフトを活用して、助詞や接続詞を除き、意味ある名詞を抽出する方法でも良いし、索引語の辞書（シソーラス）のデータベースを事前に保持し、該データベースから得られる索引語を利用する方法でもよい。
索引語の文書群における出現頻度としては、例えば、当該文書群を検索対象とし、ある索引語で検索したときのヒット文書数（文書頻度ＤＦ）を用いるが、これに限られるものではなく、例えば当該索引語がヒットした延べ回数でもよい。
出力手段による索引語の出力は、索引語抽出手段により抽出された索引語すべてを出力しても良いし、文書の主張を強く示す一部の索引語のみを出力しても良い。また、出力手段により索引語とともに出力される位置づけデータは、比較対象文書群及び類似文書群における出現頻度の関数値をそのままの形で出力しても良いし、これに基づいて座標上に索引語を配置した図として出力しても良いし、上記出現頻度の関数値に基づいてグループ分けされた索引語のリストとして出力しても良い。【０００８】
（２）上記索引語抽出装置において、前記入力手段は、類似文書群の選出元となる選出源文書群の各文書と、前記調査対象文書について、各文書に含まれる各索引語の当該文書における出現頻度の関数値又は各索引語の前記選出源文書群における出現頻度の関数値を成分とするベクトルを算出し、前記調査対象文書について算出された前記ベクトルに対する類似度合いの高いベクトルをもつ文書を前記選出源文書群から選出して、前記類似文書群として入力することが望ましい。
類似文書群の選出を各文書のベクトルに基づいて行うので、高い信頼性を確保することができる。また、例えばＩＰＣ（国際特許分類）等の一致により類似文書群を選出する場合と異なり、類似度合いの高い順に何件という形での件数指定も自在にできる。
上記ベクトルの類似度合いの判定は、ベクトル間の余弦乃至Tanimoto相関（類似度）などベクトル成分間の積の関数を用いても良いし、ベクトル間の距離（非類似度）などベクトル成分間の差の関数を用いてもよい。
上記選出源文書群としては、前記比較対象文書群を用いることとするのが好ましい。【０００９】
（３）上記各索引語抽出装置において、前記出力手段は、前記比較対象文書群における出現頻度の関数値を座標の第１軸にとり、前記類似文書群における出現頻度の関数値を前記座標の第２軸にとって、前記索引語を配置し出力することが望ましい。
座標上に配置された索引語の２次元的な配置により、文書の主張を視覚的に把握することができるようになる。
座標系としては例えば平面の直交座標を用い、第１軸としてＸ軸（横軸）、第２軸としてＹ軸（縦軸）を用いるが、これに限らず例えば３次元座標を用いて上記以外の指標をＺ軸にとってもよい。【００１０】
（４）上記各索引語抽出装置において、前記第１出現頻度算出手段で算出する前記比較対象文書群における出現頻度の関数値及び前記第２出現頻度算出手段で算出する前記類似文書群における出現頻度の関数値の両方が、大域的頻度ＩＤＦを変数として含む関数値であることが望ましい。
これにより、第１出現頻度算出手段の算出結果が、第２出現頻度算出手段の算出結果から掛け離れている索引語を、雑音として排除し、主張の把握を一層容易にすることができる。【００１１】
（５）上記各索引語抽出装置において、前記大域的頻度ＩＤＦを変数として含む関数値は、大域的頻度ＩＤＦの対数であることが望ましい。
これにより、大域的頻度ＩＤＦの値が大きいほど分散が大きくなる傾向を相殺し、主張の把握を一層容易にすることができる。【００１２】
（６）上記各索引語抽出装置において、前記大域的頻度ＩＤＦを変数として含む関数値は、大域的頻度ＩＤＦと前記調査対象文書における索引語頻度との比又は差を変数として含む関数値であることが望ましい。
これにより、調査対象文書自身における主張の強さを考慮することができ、主張の把握を容易にすることができる。【００１３】
（７）（８）また本発明は、上記各装置によって実行される方法と同じ工程を備えた抽出方法、並びに上記各装置によって実行される処理と同じ処理をコンピュータに実行させることのできる抽出プログラムである。このプログラムは、ＦＤ、ＣＤＲＯＭ、ＤＶＤなどの記録媒体に記録されたものでもよく、ネットワークで送受信されるものでもよい。
【発明の効果】
【００１４】
本発明によれば、調査対象文書が与えられたときに、その主張を簡単に把握できるようにする索引語抽出装置を提供することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１５】
【図１】本発明の一実施形態に係る索引語抽出装置のハードウェア構成を示す図。
【図２】上記索引語抽出装置における構成と機能を詳細に説明する図。
【図３】入力装置２における条件設定の動作を示すフローチャート。
【図４】処理装置１の動作を示すフローチャート。
【図５】出力装置４におけるマップの出力の動作を示すフローチャート。
【図６】実施例１の索引語抽出装置により出力したマップの例を示す図。
【図７】実施例１の索引語抽出装置により出力したマップの他の例を示す図。
【図８】実施例２の索引語抽出装置により出力したマップの例を示す図。
【図９】実施例２の索引語抽出装置により出力したマップの他の例を示す図。
【図１０】実施例３の索引語抽出装置により出力したマップの例を示す図。
【図１１】実施例３の索引語抽出装置により出力したマップの他の例を示す図。
【図１２】実施例４の索引語抽出装置により出力したマップの例を示す図。
【図１３】実施例４の索引語抽出装置により出力したマップの他の例を示す図。
【図１４】実施例５の索引語抽出装置により出力したマップの例を示す図。
【図１５】実施例５の索引語抽出装置により出力したマップの他の例を示す図。
【符号の説明】
【００１６】
１：処理装置、２：入力装置、３：記録装置、４：出力装置、
１２０：索引語（ｄ）抽出部、１２１：ＴＦ（ｄ）演算部、１４３：ＧＦＩＤＦ（Ｐ）等演算部（第１出現頻度算出手段）、１５０：類似度演算部、１６０：類似文書群Ｓ選出部、１７１：ＧＦＩＤＦ（Ｓ）等演算部（第２出現頻度算出手段）、１８０：特徴索引語抽出部
【発明を実施するための最良の形態】
【００１７】
以下、本発明の実施の形態を、図面を参照して詳細に説明する。
＜１．語彙の説明等＞
本明細書の中で使用する語彙を定義或いは説明する。
調査対象文書ｄ：調査に係る、ある案件。例えば、特許第何号公報などの文書、或いはその集合。
比較対象文書群Ｐ：調査対象文書ｄと比較する対象の文書の集合。例えば、ある国及び期間における特許文書（公開特許公報など）のすべて、又はそこから無作為抽出された文書の集合である。ここでは調査対象文書ｄを含む場合について説明するが含んでいなくてもよい。
類似文書群Ｓ：調査対象文書ｄに類似な文書の集合。ここではｄを含む場合について説明するが含んでいなくてもよい。また比較対象文書群Ｐの中から選出される場合について説明するが別の選出源文書群から選出されていても良い。
図中の構成要素に付してある、ｄ或いは（ｄ）、Ｐ或いは（Ｐ）、又はＳ或いは（Ｓ）は、それぞれ調査対象文書、比較対象文書群、又は類似文書群の意味であり、以降判別しやすいように構成要素や動作にも付する。例えば、索引語（ｄ）とは、調査対象文書ｄの索引語を意味する。【００１８】
以降の説明を簡素にするため、略号を決める。
ｗｉ  ：調査対象文書ｄに含まれる索引語。
ｐ  ：比較対象文書群Ｐに属する文書。
Ｎ  ：比較対象文書群Ｐの全文書数。
Ｎ′：類似文書群Ｓの文書の数。
ＴＦ（ｄ）：ｄの索引語ｗｉによる、ｄの中での出現頻度（索引語頻度；Term Frequency）。
ＴＦ（Ｐ）：ｐの索引語による、ｐの中での出現頻度（索引語頻度）。
ＤＦ（Ｐ）：ｄ又はｐの索引語による、Ｐの中での文書頻度（Document Frequency）。文書頻度とは、ある索引語で、複数文書から検索したときのヒット文書数をいう。
ＤＦ（Ｓ）：ｄの索引語ｗｉによる、Ｓの中での文書頻度。
ＩＤＦ（Ｐ）：ＤＦ（Ｐ）の逆数×文書数の対数：ln［Ｎ／ＤＦ（Ｐ）］。
ＩＤＦ（Ｓ）：ＤＦ（Ｓ）の逆数×文書数の対数：ln［Ｎ′／ＤＦ（Ｓ）］。
ＴＦＩＤＦ：ＴＦとＩＤＦとの積。文書の索引語ごとに演算される。
ＧＦ（Ｐ）：比較対象文書群Ｐを構成する各文書ｐにおける索引語頻度ＴＦ（ｐ）の合計値（大域的頻度；Global Frequency）：Σｐ∈Ｐ ＴＦ（ｐ）。
ＧＦ（Ｓ）：類似文書群Ｓを構成する各文書ｓにおける索引語頻度ＴＦ（ｓ）の合計値（大域的頻度；Global Frequency）：Σｓ∈Ｓ ＴＦ（ｓ）。
ＧＦＩＤＦ（Ｐ）又はＧＦＩＤＦ（ｗｉ；Ｐ）：ｄの索引語ｗｉによる、Ｐの中での大域的頻度ＩＤＦ：ＧＦ（Ｐ）／ＤＦ（Ｐ）。
ＧＦＩＤＦ（Ｓ）又はＧＦＩＤＦ（ｗｉ；Ｓ）：ｄの索引語ｗｉによる、Ｓの中での大域的頻度ＩＤＦ：ＧＦ（Ｓ）／ＤＦ（Ｓ）。
類似度（類似率）：調査対象文書ｄと、比較対象文書群Ｐに属する或る文書ｐとの類似の程度。【００１９】
ここで、索引語とは、文書の全部或いは一部から切り出される単語のことである。単語の切り出し方は従来から知られている方法や市販の形態素解析ソフトを活用して、助詞や接続詞を除き、意味ある名詞を抽出してもよいし、又索引語の辞書（シソーラス）のデータベースを事前に保持し該データベースから得られる索引語を利用してもよい。
また、対数としてここでは自然対数を用いたが、これに限らず常用対数等を用いてもよい。【００２０】
＜２．索引語抽出装置の構成：図１、図２＞
図１は本発明の一実施形態に係る索引語抽出装置のハードウェア構成を示す図である。
同図に示すように、本実施形態の索引語抽出装置は、ＣＰＵ（中央演算装置）およびメモリ（記録装置）などから構成される処理装置１、キーボード（手入力器具）などの入力手段である入力装置２、文書データや条件や処理装置１による作業結果などを格納する記録手段である記録装置３、および索引語の抽出結果などをマップで表示などする出力手段である出力装置４から構成される。【００２１】
図２は上記の索引語抽出装置における構成と機能を詳細に説明する図である。【００２２】
処理装置１は、調査対象文書ｄ読み出し部１１０、索引語（ｄ）抽出部１２０、ＴＦ（ｄ）演算部１２１、比較対象文書群Ｐ読み出し部１３０、索引語（Ｐ）抽出部１４０、ＴＦ（Ｐ）演算部１４１、ＩＤＦ（Ｐ）演算部１４２、ＧＦＩＤＦ（Ｐ）等演算部１４３、類似度演算部１５０、類似文書群Ｓ選出部１６０、索引語（Ｓ）抽出部１７０、ＧＦＩＤＦ（Ｓ）等演算部１７１、特徴索引語抽出部１８０などから構成される。【００２３】
入力装置２は、調査対象文書ｄ条件入力部２１０、比較対象文書群Ｐ条件入力部２２０、抽出条件その他入力部２３０などから構成される。【００２４】
記録装置３は、条件記録部３１０、作業結果格納部３２０、文書格納部３３０などから構成される。文書格納部３３０は外部データベースや内部データベースを含んでいる。外部データベースとは、例えば特許庁でサービスしている特許電子図書館のＩＰＤＬや、株式会社パトリスでサービスしているＰＡＴＯＬＩＳなどの文書データベースを意味する。又内部データベースとは、販売している例えば特許ＪＰ−ＲＯＭなどのデータを自前で格納したデータベース、文書を格納したＦＤ（フレキシブルディスク）、ＣＤＲＯＭ（コンパクトディスク）、ＭＯ（光磁気ディスク）、ＤＶＤ（デジタルビデオディスク）などの媒体から読み出す装置、紙などに出力された或いは手書きされた文書を読み込むＯＣＲ（光学的情報読み取り装置）などの装置及び読み込んだデータをテキストなどの電子データに変換する装置などを含んでいるものとする。【００２５】
出力装置４は、マップ作成条件読み出し部４１０、マップ用データ取り込み部４１２、マップ出力部４４０などから構成される。【００２６】
図１及び図２において、処理装置１、入力装置２、記録装置３、および出力装置４の間で信号やデータをやり取りする通信手段としては、ＵＳＢ（ユニバーサルシステムバス）ケーブルなどで直接接続してもよいし、ＬＡＮ（ローカルエリヤネットワーク）などのネットワークを介して送受信してもよいし、文書を格納したＦＤ、ＣＤＲＯＭ、ＭＯ、ＤＶＤなどの媒体を介してもよい。或いはこれらの一部、又はいくつかを組み合わせたものでもよい。【００２７】
次に、図２により本発明に係る一実施形態の索引語抽出装置における機能を詳しく説明する。【００２８】
＜２−１．入力装置２の詳細＞
図２の入力装置２において、調査対象文書ｄ条件入力部２１０は、入力画面などによって調査対象文書ｄの読み出しを行なう条件を設定する。比較対象文書群Ｐ条件入力部２２０は、入力画面などによって比較対象文書群Ｐの読み出しを行なう条件を設定する。抽出条件その他入力部２３０は、入力画面などによって調査対象文書ｄ及び比較対象文書群Ｐの索引語抽出条件、ＴＦ演算の条件、ＩＤＦ演算の条件、類似度演算の条件、類似文書の選出条件、ＧＦＩＤＦ演算の条件、マップ作成条件などを設定する。これら入力された条件は、記録装置３の条件記録部３１０へ送られ格納される。【００２９】
＜２−２．処理装置１の詳細＞
図２の処理装置１において、調査対象文書ｄ読み出し部１１０は、条件記録部３１０の条件に基づいて、調査対象の文書を、文書格納部３３０より読み出す。読み出された調査対象文書ｄは、索引語（ｄ）抽出部１２０に送られる。索引語（ｄ）抽出部１２０は、条件記録部３１０の条件に基づいて、調査対象文書ｄ読み出し部１１０で得られた文書から索引語の抽出を行ない、作業結果格納部３２０に格納する。【００３０】
比較対象文書群Ｐ読み出し部１３０は、比較対象となる複数の文書を、条件記録部３１０の条件に基づいて、文書格納部３３０より読み出す。読み出された比較対象文書群Ｐは、索引語（Ｐ）抽出部１４０に送られる。索引語（Ｐ）抽出部１４０は、条件記録部３１０の条件に基づいて、比較対象文書群Ｐ読み出し部１３０で得られた文書から索引語の抽出を行ない、作業結果格納部３２０に格納する。【００３１】
ＴＦ（ｄ）演算部１２１は、条件記録部３１０の条件に基づいて、作業結果格納部３２０に格納された調査対象文書ｄについての索引語（ｄ）抽出部１２０の作業結果を、ＴＦ演算する。得られたＴＦ（ｄ）のデータは、作業結果格納部３２０に格納され或いは直接類似度演算部１５０に送られる。【００３２】
ＴＦ（Ｐ）演算部１４１は、条件記録部３１０の条件に基づいて、作業結果格納部３２０に格納された比較対象文書群Ｐについての索引語（Ｐ）抽出部１４０の作業結果を、ＴＦ演算する。得られたＴＦ（Ｐ）のデータは、作業結果格納部３２０に格納され或いは直接類似度演算部１５０に送られる。【００３３】
ＩＤＦ（Ｐ）演算部１４２は、条件記録部３１０の条件に基づいて、作業結果格納部３２０に格納された比較対象文書群Ｐについての索引語（Ｐ）抽出部１４０の作業結果を、ＩＤＦ演算する。得られたＩＤＦ（Ｐ）のデータは、作業結果格納部３２０に格納され、又は直接類似度演算部１５０に若しくは直接特徴索引語抽出部１８０に送られる。【００３４】
類似度演算部１５０は、条件記録部３１０の条件に基づいて、ＴＦ（ｄ）演算部１２１、ＴＦ（Ｐ）演算部１４１、及びＩＤＦ（Ｐ）演算部１４２の演算結果を、それぞれから直接或いは作業結果格納部３２０から得て、比較対象文書群Ｐの文書それぞれの、調査対象文書ｄに対する類似度を演算する。得られた類似度は、比較対象文書群Ｐのそれぞれの文書に類似度データとして付され、作業結果格納部３２０或いは直接類似文書群Ｓ選出部１６０に送られる。【００３５】
類似度演算部１５０における類似度の演算は、各文書の索引語毎に、例えばＴＦＩＤＦ演算などの計算がなされ、比較対象文書群Ｐの文書それぞれの、調査対象文書ｄに対する類似度が計算される。ＴＦＩＤＦ演算とは、ＴＦ演算結果とＩＤＦ演算結果の積である。類似度の演算方法は後で詳しく述べる。【００３６】
類似文書群Ｓ選出部１６０は、作業結果格納部３２０或いは直接類似度演算部１５０の結果から比較対象文書群Ｐの類似度演算結果を得て、条件記録部３１０の条件に基づいて類似文書群Ｓを選出する。類似文書群Ｓの選出は、例えば類似度の高い順に文書をソートし、条件に記された必要な数だけ選出する。選出された類似文書群Ｓは、作業結果格納部３２０或いは直接索引語（Ｓ）抽出部１７０に出力される。【００３７】
索引語（Ｓ）抽出部１７０は、作業結果格納部３２０或いは直接類似文書群Ｓ選出部１６０から類似文書群Ｓのデータ入力を得て、この類似文書群Ｓから、条件記録部３１０の条件に基づいて索引語（Ｓ）を抽出する。抽出された索引語（Ｓ）は、作業結果格納部３２０或いは直接ＧＦＩＤＦ（Ｓ）等演算部１７１に送られる。【００３８】
ＧＦＩＤＦ（Ｓ）等演算部１７１は、作業結果格納部３２０或いは直接索引語（Ｓ）抽出部１７０から索引語（Ｓ）を得て、この索引語（Ｓ）を、条件記録部３１０の条件に基づいてＧＦＩＤＦ等の演算をする。ＧＦＩＤＦ（Ｓ）等演算部１７１で算出するＧＦＩＤＦ等としては、後述の実施例にあるように、ln ＧＦＩＤＦ（Ｓ）、ＩＤＦ（Ｓ）、ＧＦＩＤＦ（Ｓ）÷ＴＦ（ｄ）、ＧＦＩＤＦ（Ｓ）−ＴＦ（ｄ）等が挙げられる。得られたＧＦＩＤＦ（Ｓ）等は、作業結果格納部３２０に格納され或いは直接特徴索引語抽出部１８０に送られる。【００３９】
ＧＦＩＤＦ（Ｐ）等演算部１４３は、作業結果格納部３２０或いは直接索引語（Ｐ）抽出部１４０から索引語（Ｐ）を得て、この索引語（Ｐ）を、条件記録部３１０の条件に基づいてＧＦＩＤＦ演算等の演算をする。ＧＦＩＤＦ（Ｐ）等演算部１４３で算出するＧＦＩＤＦ等としては、後述の実施例にあるように、ln ＧＦＩＤＦ（Ｐ）、ＩＤＦ（Ｐ）、ＧＦＩＤＦ（Ｐ）÷ＴＦ（ｄ）、ＧＦＩＤＦ（Ｐ）−ＴＦ（ｄ）等が挙げられる。得られたＧＦＩＤＦ（Ｐ）等は、作業結果格納部３２０に格納され或いは直接特徴索引語抽出部１８０に送られる。【００４０】
特徴索引語抽出部１８０は、条件記録部３１０の条件に基づいて、作業結果格納部３２０から、或いは直接ＧＦＩＤＦ（Ｓ）等演算部１７１の結果及びＧＦＩＤＦ（Ｐ）等演算部１４３の結果から、条件に記された必要な数だけ、或いは条件に基づいた計算結果により選ばれた数だけ、索引語（ｄ）を抽出する。ここで抽出された索引語を「特徴索引語」と称することにする。抽出された特徴索引語（ｄ）は、作業結果格納部３２０に送られる。【００４１】
＜２−３．記録装置３の詳細＞
図２の記録装置３において、条件記録部３１０は、入力装置２から得られた条件などの情報を記録し、処理装置１或いは出力装置４の要求に基づき、それぞれに必要なデータを送る。作業結果格納部３２０は、処理装置１における各構成要素の作業結果を格納し、処理装置１の要求に基づき、必要なデータを送る。【００４２】
文書格納部３３０は、入力装置２或いは処理装置１の要求に基づき、外部データベース或いは内部データベースから得た、必要な文書データを格納し、提供する。【００４３】
＜２−４．出力装置４の詳細＞
図２の出力装置４において、マップ作成条件読み出し部４１０は、条件記録部３１０の条件に基づいて、マップの作成条件を読み出し、マップ用データ取り込み部４１２に送る。【００４４】
マップ用データ取り込み部４１２は、マップ作成条件読み出し部４１０の条件に従い、作業結果格納部３２０より、特徴索引語抽出部１８０の作業結果を取り込む。取り込まれた特徴索引語データは、作業結果格納部３２０或いは直接マップ出力部４４０に送られる。【００４５】
マップ出力部４４０は、マップ用データ取り込み部４１２から出力される条件とデータを直接或いは作業結果格納部３２０より得て、マップを出力する場を作る。同時に、特徴索引語抽出部１８０の作業結果を、マップ上に表示し、或いは印刷、若しくはデータで格納できるように出力する。【００４６】
マップ出力部４４０において出力するマップの特徴的な一例は、特徴索引語抽出部１８０において抽出された調査対象文書ｄの特徴索引語の各々について、ln ＧＦＩＤＦ（Ｐ）を横軸の値とし、ln ＧＦＩＤＦ（Ｓ）を縦軸の値として、二次元の ln ＧＦＩＤＦ（Ｐ）− ln ＧＦＩＤＦ（Ｓ）平面上に分布させたマップである。該マップ上で表わされた特徴索引語の分布状況から、調査対象文書ｄの主張を読み取ることができる。【００４７】
＜３．索引語抽出装置の動作＞
図３、図４、及び図５は上記の索引語抽出装置における動作を説明する図である。【００４８】
＜３−１．入力動作：図３＞
図３は、入力装置２における条件設定の動作手順を示すフローチャートである。まず初期化（ステップＳ２０１）のあと、入力する条件を区別する（ステップＳ２０２）。オペレータが調査対象文書ｄの条件入力を選定したときは、調査対象文書ｄ条件入力部２１０において調査対象文書ｄの条件入力を受けつける（ステップＳ２１０）。次に、入力された条件が図示しない表示画面でオペレータにより確認され、よければ画面上の「設定」が選ばれるので、入力された条件を条件記録部３１０で格納し（ステップＳ３１０）、悪ければ「戻る」が選ばれるので、ステップＳ２１０に戻る（ステップＳ２１１）。【００４９】
一方ステップＳ２０２においてオペレータが比較対象文書群Ｐの条件入力を選定したときは、比較対象文書群Ｐ条件入力部２２０において比較対象文書群Ｐの条件入力を受けつける（ステップＳ２２０）。次に、入力された条件が図示しない表示画面でオペレータにより確認され、よければ画面上の「設定」が選ばれるので、入力された条件を条件記録部３１０で格納し（ステップＳ３１０）、悪ければ「戻る」が選ばれるので、ステップＳ２２０に戻る（ステップＳ２２１）。【００５０】
又、ステップＳ２０２においてオペレータが抽出条件その他の入力を選定したときは、抽出条件その他入力部２３０において抽出条件その他の入力を受けつける（ステップＳ２３０）。次に、入力された条件が図示しない表示画面でオペレータにより確認され、よければ画面上の「設定」が選ばれるので、入力された条件を条件記録部３１０で格納し（ステップＳ３１０）、悪ければ「戻る」が選ばれるので、ステップＳ２３０に戻る（ステップＳ２３１）。該ステップＳ２３０においては、索引語（ｄ）の抽出条件及び類似文書群Ｓの選出条件と、特徴索引語等の出力条件との両方を設定する。【００５１】
＜３−２．特徴索引語の抽出動作：図４＞
図４は、処理装置１の動作を示すフローチャートである。まず初期化（ステップＳ１０１）のあと、条件記録部３１０の条件に基づいて、文書格納部３３０から読み出す文書を、調査対象文書ｄと比較対象文書群Ｐに区別する（ステップＳ１０２）。読み出す文書が調査対象文書ｄであるとき、調査対象文書ｄ読み出し部１１０において調査対象文書を文書格納部３３０より読み出す（ステップＳ１１０）。次に、索引語（ｄ）抽出部１２０において調査対象文書ｄの索引語抽出を行なう（ステップＳ１２０）。引き続き、抽出された索引語の各々について、ＴＦ（ｄ）演算部１２１においてＴＦ演算をする（ステップＳ１２１）。【００５２】
一方ステップＳ１０２で、読み出す文書が比較対象文書群Ｐであるとき、比較対象文書群Ｐ読み出し部１３０において比較対象文書群Ｐを読み出す（ステップＳ１３０）。次に、索引語（Ｐ）抽出部１４０において比較対象文書群Ｐの索引語抽出を行なう（ステップＳ１４０）。引き続き、抽出された索引語の各々について、ＴＦ（Ｐ）演算部１４１においてＴＦ演算をする（ステップＳ１４１）とともに、ＩＤＦ（Ｐ）演算部１４２においてＩＤＦ演算をする（ステップＳ１４２）。【００５３】
次に、ＴＦ（ｄ）演算部１２１の出力のＴＦ（ｄ）演算結果と、ＴＦ（Ｐ）演算部１４１の出力のＴＦ（Ｐ）演算結果、及びＩＤＦ（Ｐ）演算部１４２の出力のＩＤＦ（Ｐ）演算結果を基に、類似度演算部１５０により、類似度の演算を行なう（ステップＳ１５０）。この類似度の演算は、入力装置２から入力された条件に基づき、類似度算出のための類似度算出モジュールを外部記録部３１０から呼び出してきて実行する。【００５４】
類似度演算の具体的な一例を説明すると以下の通りである。今、ｄを調査対象文書とし、ｐを比較対象文書群Ｐの個々の文書とする。これら文書ｄ及びｐに対する演算の結果、文書ｄから切り出された索引語を「赤」「青」「黄」とする。また、文書ｐから切り出された索引語を「赤」「白」とする。その場合、文書ｄ中の索引語の索引語頻度をＴＦ（ｄ）とし、文書ｐ中の索引語の索引語頻度をＴＦ（Ｐ）とし、比較対象文書群Ｐから得た索引語の文書頻度をＤＦ（Ｐ）とし、全文書数を５０とする。このとき、例えば、【００５５】
【表１】
2006115227.tif 000002
【００５６】
であるとする。ＴＦ＊ＩＤＦ（Ｐ）を各文書の索引語毎に計算して、ベクトル表現を算出する。この結果は文書ベクトルｄ及びｐについて、【００５７】
【表２】
2006115227.tif 000003
【００５８】
となる。このベクトルｄ及びｐ間の余弦（又は距離）の関数を取れば、文書ベクトルｄ及びｐ間の類似度（又は非類似度）が得られる。なお、ベクトル間の余弦（類似度）は値が大きいほど類似度合いが高いことを意味し、ベクトル間の距離（非類似度）は値が小さいほど類似度合いが高いことを意味する。得られた類似度は、作業結果格納部３２０に格納されるとともに、類似文書群Ｓ選出部１６０に送られる。【００５９】
次に、類似文書群Ｓ選出部１６０により、ステップＳ１５０にて類似度演算した文書を類似度の順に並べ替え、抽出条件その他入力部２３０において設定した条件に沿った数の類似文書群Ｓを選出する（ステップＳ１６０）。【００６０】
次に、類似文書群Ｓの索引語（Ｓ）抽出部１７０により、ステップＳ１６０にて選出した類似文書群Ｓの索引語（Ｓ）を抽出する（ステップＳ１７０）。【００６１】
次に、索引語（ｄ）の各々について、ＧＦＩＤＦ（Ｓ）等演算部１７１により、類似文書群ＳにおけるＧＦＩＤＦ等の演算をする（ステップＳ１７１）。【００６２】
一方、索引語（ｄ）の各々について、ＧＦＩＤＦ（Ｐ）等演算部１４３により、比較対象文書群ＰにおけるＧＦＩＤＦ等の演算をする（ステップＳ１４３）。【００６３】
次に、ステップＳ１７１によるＧＦＩＤＦ（Ｓ）演算の結果と、ステップＳ１４３によるＧＦＩＤＦ（Ｐ）演算の結果とから、特徴索引語を抽出する（ステップＳ１８０）。【００６４】
＜３−３．出力動作：図５＞
図５は、出力装置４による、マップの出力の動作手順を示すフローチャートである。まず初期化（ステップＳ４０１）のあと、条件記録部３１０から、マップ作成条件の読み出しを開始する（ステップＳ４０２）。【００６５】
出力装置のマップ作成条件読み出し部４１０で条件記録部３１０からマップ作成条件を読み出したとき（ステップＳ４１０）、マップを必要とする条件であったら（ステップＳ４１１）、作業結果格納部３２０からマップ用データ取り込み部４１２へのマップ用データ取り込みを行なう（ステップＳ４１２）。次に、マップ作成条件読み出し部４１０のマップ作成条件に沿って、マップを作成し（ステップＳ４１３）、マップ出力部４４０に送る。【００６６】
ステップＳ４１１でマップを表示する条件でなかったら、その時点で終了し、マップ出力部４４０へはデータを送らない。
【００６７】
＜４．実施例１：図６、図７＞
＜４−１．分布特徴＞
図６及び図７は、実施例１の索引語抽出装置により出力したマップの例を示す図である。実施例１では、ln ＧＦＩＤＦ（Ｐ）をＸ軸に、ln ＧＦＩＤＦ（Ｓ）をＹ軸にとっている。図６は、「抗腫瘍剤」に関する公開特許公報２件をまとめて調査対象文書ｄとしたもので、図７は、「漏洩電流測定装置」に関する公開特許公報１件を調査対象文書ｄとしたものである。このマップは、調査対象文書ｄの索引語（ｄ）のうち特徴索引語抽出部１８０で抽出された索引語（特徴索引語）を、マップ出力部４４０で出力する。【００６８】
図６及び図７において、Ｘの値が高いほど比較対象文書群Ｐにおける平均使用回数が多く、Ｘの値が低いほど比較対象文書群Ｐにおける平均使用回数が少ない。Ｙの値についても類似文書群Ｓにおける平均使用回数を問題とするほかはＸの値について述べたと同様である。比較対象文書群Ｐから選ばれる類似文書群Ｓの文書数に依存せず、一様に含まれる索引語の場合は、Ｙ＝Ｘの比例関係が成立するが、実際には雑音が入り、原点から右上に向かって吹き出すような分布になる。【００６９】
例えば特許文書などの技術文書では、解決しようとする課題に関する記載と、これを解決するための具体的構成に関する記載がなされる。１つの文書において、課題に関する記載が何度も繰り返しなされることはあまりない。これに対し、構成に関する記載は様々な角度からの検討結果として詳細に記載されるので、１つの文書において構成に関する同一の用語が繰り返し用いられることが多い。【００７０】
従って、ＧＦＩＤＦ（Ｐ）及びＧＦＩＤＦ（Ｓ）が大きい索引語は、文書に記載された具体的構成を表す語であり、ＧＦＩＤＦ（Ｐ）及びＧＦＩＤＦ（Ｓ）が小さい索引語は、文書に記載された課題を表す語であると推定できる。特に、ＧＦＩＤＦ（Ｓ）は類似文書群Ｓにおけるデータであるので、推定にあたって重視することができる。これに対し、例えばＧＦＩＤＦ（Ｐ）が高くてもＧＦＩＤＦ（Ｓ）が高くはない語は、Ｙ＝Ｘの比例関係から大きく外れており、雑音とみなすことができる。また、類似文書群Ｓにおいて１文書あたり１回しか使用されていない語（Ｙ＝０）は、独特な着眼点を表す語であることが多い。【００７１】
以上のことから、マップ右上部のＧＦＩＤＦ（Ｐ）及びＧＦＩＤＦ（Ｓ）が大きい部分を仮に「雲」と称し、マップ左下部のＧＦＩＤＦ（Ｐ）及びＧＦＩＤＦ（Ｓ）が小さい部分を仮に「山」と称する。「山」のうち特にＹ＝０付近の領域は、火山の下部になぞらえて仮に「マグマ」と称する。
すると、独特の着眼点を示す「マグマ」を含む「山」の領域を課題とし、火山が爆発して噴煙が飛散し、構成を表す「雲」が形成されたという解釈が可能となる。ちょうど、ＧＦＩＤＦ（Ｐ）及びＧＦＩＤＦ（Ｓ）が大きくもなく小さくもない部分、特にＧＦＩＤＦ（Ｐ）が大きくてもＧＦＩＤＦ（Ｓ）が大きくない部分は、「雲」及び「山」から除外され雑音として解釈できる。【００７２】
＜４−２．描画法＞
「雲」「山」「マグマ」の描画法として、特許文書の解析に好適な一例を示すと次の通りである。
まず、調査対象文書ｄに含まれる索引語群ｗｉ∈ｄのうち、雲の形状を特徴付ける索引語群Ｗを準備する。すなわち、
Ｗ＝｛請求、特徴、手段、方法、前記、記載、装置、組成、剤、該、当該｝∩｛ｗｉ∈ｄ｝
但し、「該」が存在するときは、「当該」を勘定しない。また公報種別（公開公報、特許掲載公報などの別）やＩＰＣ別に応じて、Ｗの語群を別途定義しても良い。【００７３】
以下、Ｗを変域とする最大、最小、平均の各演算をそれぞれMaxＷ、MinＷ、＜  ＞Ｗと表し、MaxＷ′は「前記」が存在するならMaxＷを、「前記」が存在しないなら調査対象文書ｄの全索引語における最大値を取得する演算を表すものとする。【００７４】
これらの演算から得られる分布パラメータ群を用いて、上記「山」及び「マグマ」（これらはGauss曲線を用いて表す）、更に「雲」（これは楕円で表す）に対する曲線の描画パラメータを指定する。ここでGauss曲線と楕円の一般式は次の通りである。
Gauss曲線：  ｆ（Ｘ）＝ ｈ Exp［ −π｛（Ｘ−Ｘ０）／σ｝２ ]
楕円：       ｛（Ｘ−μ）／ｒ１｝２ ＋｛（Ｙ−ν）／ｒ２｝２ ＝ １【００７５】
「山」及び「マグマ」は、Ｘ＊ｆ（Ｘ）で表す。パラメータは、
「山」の高さ  ｈ＝MinＷ ln ＧＦＩＤＦ（ｗｉ；Ｓ）
なお、「マグマ」の高さは  ｈ／８  とする。
幅  Δ＝ 2×0.6745σ＝MinＷ ln ＧＦＩＤＦ（ｗｉ；Ｐ）
中心値  Ｘ０＝Δ／２
とする。【００７６】
「雲」は、上記の楕円で表す。パラメータは、
中心（μ，ν）＝（＜Ｘ＞Ｗ，＜Ｙ＞Ｗ）
Ｘ軸半径  ｒ１＝（MaxＷ′Ｘ − MinＷ Ｘ）ρ／２
Ｙ軸半径  ｒ２＝（MaxＷ Ｙ − MinＷ Ｙ）ρ／２
とする。ここで倍率ρは、
ρ＝１＋１／ｇ
であり、ｇは、調査対象文書ｄ内に存在するＷの語の種数ｋを用いて、
ｇ＝Max（Min（ｋ，ｂ），ａ）
ｋ＝ΣＷ Θ（ＴＦ（ｄ））
で与えられる数である。すなわち、種数ｋがａより小ならａで置換、ｂより大ならｂで置換する。例えば、ａ＝3、ｂ＝10とするとρは区間［1.10，1.333］の値をとる。ａ＝ｂ＝10なら常にρ＝1.10である。なお、Θ（Ａ）は、Ａが正なら１、それ以外なら０を返す関数である。
Ｙ軸半径においてMaxＷ′を用いていないのは、縦軸よりも横軸方向の分散取得に重点を置いたためである。【００７７】
＜４−３．解析結果＞
図６の調査対象文書である「抗腫瘍剤」に関する公開特許公報２件を予め通読し、人力で要約した結果は次の通りである。
課題：臓器への副作用が低く、腫瘍のストレス抵抗作用を抑制する新たな抗腫瘍剤を提供する。
構成：ヘム酸化酵素の阻害剤からなる抗腫瘍剤。ＰＥＧ（ポリエチレングリコール）で化学修飾する。【００７８】
図６のマップでは、課題の「山」の領域に「臓器」「副作用」「ストレス」「抑制」「新た」「制癌剤」「提供」などの語が見られる。したがって、調査対象文書を直接読まなくても、マップを見るだけでこれらの語から課題を窺い知ることができる。
また図６のマップでは、構成の「雲」の領域に「ヘム」「酸化」「酵素」「阻害」「剤」「ＰＥＧ」「修飾」などの語が見られる。したがって、調査対象文書を直接読まなくても、マップを見るだけでこれらの語から構成を窺い知ることができる。【００７９】
図７の調査対象文書である「漏洩電流測定装置」に関する公開特許公報１件を予め通読し、人力で要約した結果は次の通りである。
課題：規定値以下で絶縁状態の良否を判定する。
構成：乗算回路の高周波成分を除去するローパスフィルタの出力信号を検出する。【００８０】
図７のマップでは、課題の「山」の領域に「規定」「以下」「良否」「漏洩」などの語が見られる。したがって、調査対象文書を直接読まなくても、マップを見るだけでこれらの語から課題を窺い知ることができる。
また図７のマップでは、構成の「雲」の領域に「乗算」「高調」「波」「成分」「ロー」「パス」「フィルタ」などの語が見られる。したがって、調査対象文書を直接読まなくても、マップを見るだけでこれらの語から構成を窺い知ることができる。【００８１】
また、実施例１のマップを、本出願の優先日において未公開の国際特許出願番号ＰＣＴ／ＪＰ２００４／０１５０８２の実施例で提案したマップ（特にＩＤＦ（Ｐ）をＸ軸に、ＩＤＦ（Ｓ）をＹ軸にとったマップ）と併せて観察することで、調査対象文書の性格をより的確に把握することができる。
更に、実施例１のマップによって、着眼点から導かれる構成要件や技術要素を把握することで、派生要素や応用を探ることもできるようになる。
【００８２】
＜５．実施例２：図８、図９＞
＜５−１．分布特徴＞
図８及び図９は、実施例２の索引語抽出装置により出力したマップの例を示す図である。実施例２では、ln ＧＦＩＤＦ（Ｐ）をＸ軸に、Ｙ０−ln ＧＦＩＤＦ（Ｓ）をＹ軸にとっている。ここで、Ｙ０＝Max ln ＧＦＩＤＦ（Ｓ）である。すなわち、実施例１のマップにおける索引語配置を上下反転した配置になっている。なお、図８及び図９の調査対象文書ｄは、それぞれ図６及び図７のものと同一である。このマップは、調査対象文書ｄの索引語（ｄ）のうち特徴索引語抽出部１８０で抽出された索引語（特徴索引語）を、マップ出力部４４０で出力する。【００８３】
図８及び図９においては、マップ右下部の「山」の頂上付近に構成を表す語が配置され、「山」の内部により広義の構成概念を表す語が配置される。「マグマ」部には類似文書群Ｓにおける索引語平均頻度が最高の語が出現し、構成の土台となる概念を示す。そして、「雲」部には「山」部の構成により解決された課題を示す語が配置される。
すなわち、実施例１とは逆に、実施例２では、「山」部の構成要件から出発し、「雲」部にどんな観点を捻出したかを表現するマップとなる。【００８４】
＜５−２．描画法＞
「雲」「山」「マグマ」の描画法として、特許文書の解析に好適な一例を示すと次の通りである。
まず、実施例１と同様に索引語群Ｗ、MaxＷ、MinＷ、＜  ＞Ｗ、MaxＷ′を定義する。【００８５】
「山」及び「マグマ」は、Gauss曲線 ｆ（Ｘ）で表す。パラメータは、
「山」の高さ  ｈ＝（１／２）Ｙ０
なお、「マグマ」の高さは  ｈ／８  とする。
幅  Δ＝ 2×0.6745σ
＝ MaxＷ′ln ＧＦＩＤＦ（ｗｉ；Ｐ）− MinＷ ln ＧＦＩＤＦ（ｗｉ；Ｐ）
中心値  Ｘ０＝＜ln ＧＦＩＤＦ（ｗｉ；Ｐ）＞Ｗ
とする。【００８６】
「雲」は、楕円で表す。パラメータは、
中心（μ，ν）＝（Ｘ０／２，（７／８）Ｙ０）
Ｘ軸半径  ｒ１＝Ｘ０／２
Ｙ軸半径  ｒ２＝Ｙ０／４
とする。【００８７】
＜５−３．解析結果＞
図８のマップでは、課題の「雲」の領域に「臓器」「副作用」「ストレス」「抑制」「新た」「制癌剤」「提供」などの語が見られる。したがって、調査対象文書を直接読まなくても、マップを見るだけでこれらの語から課題を窺い知ることができる。
また図８のマップでは、構成の「山」の領域に「ヘム」「酸化」「酵素」「阻害」「剤」「ＰＥＧ」「修飾」などの語が見られる。したがって、調査対象文書を直接読まなくても、マップを見るだけでこれらの語から構成を窺い知ることができる。【００８８】
図９のマップでは、課題の「雲」の領域に「規定」「以下」「良否」「漏洩」などの語が見られる。したがって、調査対象文書を直接読まなくても、マップを見るだけでこれらの語から課題を窺い知ることができる。
また図９のマップでは、構成の「山」の領域に「乗算」「回路」「高調」「波」「成分」「ロー」「パス」「フィルタ」「出力」「信号」「検出」などの語が見られる。したがって、調査対象文書を直接読まなくても、マップを見るだけでこれらの語から構成を窺い知ることができる。【００８９】
また、実施例２のマップを、上記国際特許出願番号ＰＣＴ／ＪＰ２００４／０１５０８２の実施例で提案したマップ（特にＩＤＦ（Ｐ）をＸ軸に、ＩＤＦ（Ｓ）をＹ軸にとったマップ）と併せて観察することで、調査対象文書の性格をより的確に把握することができる。
更に、実施例２のマップによって、既知の発明の構成要件から、開発のヒントを探ることもできるようになる。
【００９０】
＜６．実施例３：図１０、図１１＞
＜６−１．分布特徴＞
図１０及び図１１は、実施例３の索引語抽出装置により出力したマップの例を示す図である。実施例３では、ln ＧＦＩＤＦ（Ｐ）をＸ軸に、ＩＤＦ（Ｓ）をＹ軸にとっている。なお、図１０及び図１１の調査対象文書ｄは、それぞれ図６及び図７のものと同一である。このマップは、調査対象文書ｄの索引語（ｄ）のうち特徴索引語抽出部１８０で抽出された索引語（特徴索引語）を、マップ出力部４４０で出力する。【００９１】
実施例１のマップの分布傾向はＹ＝Ｘ、実施例２ではＹ０−Ｙ＝Ｘの直線関係にあるので、主張の把握をＸ軸又はＹ軸の何れか一方の値だけで満足することにすれば、他方の座標軸に他の値を使うことができる。ＩＤＦ（Ｓ）は、類似文書群Ｓにおいて索引語ｗが検索ヒットする文書数逆冪関数（逆文書頻度）である。ＩＤＦ（Ｓ）が高いほど、類似文書の中で文書頻度ＤＦが低く、調査対象文書に表れた独創的な概念を示す索引語ということができる。【００９２】
図１０及び図１１においては、ln ＧＦＩＤＦ（Ｐ）をＸ軸に、ＩＤＦ（Ｓ）をＹ軸にとったので、Ｘ軸の値から主張を、Ｙ軸の値から独創度を読み取ることができる。【００９３】
索引語平均頻度と文書頻度は本来無関係であるが、使用必然性の弱い語に限定すれば、１文書あたりの使用回数が少ない語は文書頻度も小さいと言える。従って、Ｘ軸値の低いものほど、文書頻度も落ちてＹ軸値が増加し、実施例２の索引語分布と類似した分布が得られる。
ＤＦ値が高いものはＹ軸値が下がるので、実施例２では課題を示す「雲」部の中にあった語でも、必然的に使用せざるを得ないルーチン的な語（独創性の低い語）などは「雲」部の下に押し下げられる。
「山」部においても、ルーチン的な語は「マグマ」部にまで押し下げられ、逆に独創性を示す語が上がってくる。【００９４】
＜６−２．描画法＞
「雲」「山」「マグマ」の描画法としては、特許文書の解析なら実施例２と同様でよい。但し、パラメータの導出に用いるＹ軸値の最大値は、実施例２ではＹ０だったが実施例３ではln［Ｎ′］である。ここで、Ｎ′は類似文書群Ｓの文書数である。【００９５】
＜６−３．解析結果＞
図１０のマップでは、課題の「雲」の領域に「臓器」「ストレス」「新た」「制癌剤」などの語が見られる。したがって、調査対象文書を直接読まなくても、マップを見るだけでこれらの語から課題を窺い知ることができる。但し、「副作用」「抑制」「提供」の語は「雲」の領域よりかなり下に下がっている。
また図１０のマップでは、構成の「山」の領域に「酸化」「酵素」「阻害」「剤」「修飾」などの語が見られる。したがって、調査対象文書を直接読まなくても、マップを見るだけでこれらの語から構成を窺い知ることができる。但し、「ヘム」「ＰＥＧ」の語は「山」の領域よりかなり上に上がっている。【００９６】
図１１のマップでは、課題の「雲」の領域に「規定」「良否」「漏洩」などの語が見られる。したがって、調査対象文書を直接読まなくても、マップを見るだけでこれらの語から課題を窺い知ることができる。但し、「以下」の語は「雲」の領域よりかなり下に下がっている。
また図１１のマップでは、構成の「山」の領域に「乗算」「回路」「高調」「波」「成分」「ロー」「パス」「フィルタ」「出力」「信号」「検出」などの語が見られる。したがって、調査対象文書を直接読まなくても、マップを見るだけでこれらの語から構成を窺い知ることができる。【００９７】
また、実施例３のマップを、上記国際特許出願番号ＰＣＴ／ＪＰ２００４／０１５０８２の実施例で提案したマップ（特にＩＤＦ（Ｐ）をＸ軸に、ＩＤＦ（Ｓ）をＹ軸にとったマップ）と併せて観察することで、調査対象文書の性格をより的確に把握することができる。【００９８】
＜６−４．変形例＞
例えばＩＤＦ（Ｐ）をＸ軸に、ln ＧＦＩＤＦ（Ｓ）をＹ軸にとっても、直線Ｙ＝Ｘに関する鏡像をとれば同様な傾向が観測されるので、これを用いても良い。
【００９９】
＜７．実施例４：図１２、図１３＞
＜７−１．分布特徴＞
図１２及び図１３は、実施例４の索引語抽出装置により出力したマップの例を示す図である。実施例４では、ln｛ＧＦＩＤＦ（Ｐ）÷ＴＦ（ｄ）｝をＸ軸に、ln｛ＧＦＩＤＦ（Ｓ）÷ＴＦ（ｄ）｝をＹ軸にとっている。なお、図１２及び図１３の調査対象文書ｄは、それぞれ図６及び図７のものと同一である。このマップは、調査対象文書ｄの索引語（ｄ）のうち特徴索引語抽出部１８０で抽出された索引語（特徴索引語）を、マップ出力部４４０で出力する。【０１００】
実施例４では、調査対象文書ｄ自身における主張の強さを考慮に入れている。すなわち、ＧＦＩＤＦ（Ｐ）或いはＧＦＩＤＦ（Ｓ）は、文書群Ｐ或いはＳにおける索引語頻度の平均値であるから、これを調査対象文書ｄ自身における索引語頻度で除算すれば、次のようになる。
ＧＦＩＤＦ÷ＴＦ（ｄ）＞１  なら、調査対象文書ｄでの索引語頻度は平均より少ない（控えめな主張）
ＧＦＩＤＦ÷ＴＦ（ｄ）＝１  なら、調査対象文書ｄでの索引語頻度は平均と同じ（普通の主張）
ＧＦＩＤＦ÷ＴＦ（ｄ）＜１  なら、調査対象文書ｄでの索引語頻度は平均よりも多い（強い主張）【０１０１】
ＧＦＩＤＦ（Ｐ）÷ＴＦ（ｄ）をＸ軸に、ＧＦＩＤＦ（Ｓ）÷ＴＦ（ｄ）をＹ軸にとったマップでは、判別境界点（Ｘ，Ｙ）＝（１，１）より右上領域の面積が圧倒的に広いので、マップが見難い。そこでこれらの対数をとれば、この問題は解決される。すなわち、判別境界点は（０，０）となり、対数関数の真数部が１より小の場合、対数値は勾配がきついので、負のマップエリアが拡大される。【０１０２】
＜７−２．描画法＞
原点を中心とする半径1.0の大円及び半径0.4の小円を考え、この大円乃至小円で与えられる任意の円内を「普通の主張」の領域とし、これより右上部を「控えめな主張」、左下部を「強い主張」の領域とする。なお、
−1.0 ＜ ln｛ＧＦＩＤＦ÷ＴＦ（ｄ）｝＜ 1.0  は、
1/3 ＜ ＧＦＩＤＦ÷ＴＦ（ｄ）＜ 2.7  に、
−0.4 ＜ ln｛ＧＦＩＤＦ÷ＴＦ（ｄ）｝＜ 0.4  は、
2/3 ＜ ＧＦＩＤＦ÷ＴＦ（ｄ）＜ 1.5  に、
それぞれ相当する。
これらの図を実施例１乃至実施例３の何れかと併せて観察することで、文書の主張をより的確に把握することができる。
＜７−３．解析結果＞
図１２のマップでは、「強い主張」の領域に「腫瘍」「剤」「提供」の語が見られ、「普通の主張」の領域に「作用」「酸素」「活性」「ＺｎＰＰ」「プロトポルフィリン」等の語が見られる。これにより、調査対象文書の主張を、その強さとともに窺い知ることができる。
図１３のマップでは、「強い主張」の領域に「回路」「漏れ」の語が見られ、「普通の主張」の領域に「規定」「判定」「結果」等の語が見られる。これにより、調査対象文書の主張を、その強さとともに窺い知ることができる。
【０１０３】
＜８．実施例５：図１４、図１５＞
＜８−１．分布特徴＞
図１４及び図１５は、実施例５の索引語抽出装置により出力したマップの例を示す図である。実施例５では、ＧＦＩＤＦ（Ｐ）−ＴＦ（ｄ）をＸ軸に、ＧＦＩＤＦ（Ｓ）−ＴＦ（ｄ）をＹ軸にとっている。なお、図１４及び図１５の調査対象文書ｄは、それぞれ図６及び図７のものと同一である。このマップは、調査対象文書ｄの索引語（ｄ）のうち特徴索引語抽出部１８０で抽出された索引語（特徴索引語）を、マップ出力部４４０で出力する。【０１０４】
実施例５では、実施例４と同様、調査対象文書ｄ自身における主張の強さを考慮に入れている。すなわち、実施例４では、ln ＧＦＩＤＦと ln ＴＦ（ｄ）の差をとったのに対し、実施例５では、ＧＦＩＤＦとＴＦ（ｄ）の差をとっている。【０１０５】
＜８−２．描画法＞
Ｘ＝１、Ｙ＝１より右上部を「控えめな主張」、左下部を「強い主張」の領域とし、（Ｘ，Ｙ）＝（１，１）を中心とする適当な円内を「普通の主張」の領域とする。
これらの図を実施例１乃至実施例３の何れかと併せて観察することで、文書の主張をより的確に把握することができる。
＜８−３．解析結果＞
図１４のマップでは、「強い主張」の領域に「腫瘍」「剤」「提供」「作用」の語が見られ、「普通の主張」の領域に「活性」「酸素」「破綻」「ＺｎＰＰ」「プロトポルフィリン」「副作用」等の語が見られる。これにより、調査対象文書の主張を、その強さとともに窺い知ることができる。
図１５のマップでは、「強い主張」の領域に「増幅」「回路」「判定」の語が見られ、「普通の主張」の領域に「規定」「信号」「結果」「カレントトランスセンサ」等の語が見られる。これにより、調査対象文書の主張を、その強さとともに窺い知ることができる。
【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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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【国際調査報告】
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