【手続補正書】
【提出日】令和2年11月4日(2020.11.4)
【手続補正１】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項１】
ａ）複数の第１のテキスト文書と関連付けられた第１のテキスト文書データ（２１）を含むデータベースを構築するステップと、
ｂ）クエリ（４１）を受信するステップと、
ｃ）前記クエリ（４１）を第２のテキスト文書データ（３１）へと変換するステップと、
ｄ）第２のテキスト文書データ（３１）を第１のテキスト文書データ（２１）と比較し、かつ第２のテキスト文書データ（３１と第１の文書データ（２１）との間の少なくとも１つの類似性測度を計算するステップとを含み、
前記データベースは特許文献関連のテキスト文書を含み、前記データベースを構築し、かつ／または前記クエリ（４１）を変換するステップは、特許文献関連のテキスト文書と関連付けられたストップワードを除去することを含むとともに、
第１のテキスト文書データ（２１）内および／または前記クエリ（４１）内に含まれるタームと関連付けられたエントロピーを計算し、かつエントロピーが低いタームを除去することによって、特許関連のストップワードを除去している、
テキスト文書を比較するためのコンピュータ実装方法。
【請求項２】
第１のテキスト文書データ（２１）は、第１のテキスト文書に含まれるキーワードおよび／または前記キーワードに意味的に関連している単語から生成される文書ベクトル（２７）を含む、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記クエリ（４１）は、第２のテキスト文書、および／または前記メモリコンポーネント（２０）内にすでに記憶されている前記第１のテキスト文書データ（２１）内に含まれる第２のテキスト文書データ（３１）と関連付けられた、第２のテキスト文書を識別する情報を含む、請求項１または２のいずれか一項に記載の方法。
【請求項４】
前記クエリ（４１）を第２のテキスト文書データ（３１）へと変換するステップは、前記クエリ（４１）を標準化することを含む、請求項１から３のいずれか一項に記載の方法。
【請求項５】
前記クエリを第２のテキスト文書データ（３１）へと変換するステップは、前記クエリ（４１）を正規化することを含む、請求項１から４のいずれか一項に記載の方法。
【請求項６】
前記クエリ（４１）を正規化するステップは、少なくとも同義語、上位語、下位語、ストップワード、および／またはサブジェクト固有のストップワードを外部データベースから検索し、かつ前記検索した単語に少なくとも一部基づいて、前記クエリ（４１）のキーワードに関するリストを生成することを含む、請求項５に記載の方法。
【請求項７】
ストップワードおよび／またはサブジェクト固有のストップワードを除去し、かつ前記クエリワードの同義語、上位語、および下位語のうちの少なくとも１つを含ませることによって、前記クエリ（４１）のキーワードのリストを生成している、請求項６に記載の方法。
【請求項８】
前記クエリ（４１）を第２のテキスト文書データ（３１）へと変換するステップは、少なくとも１つのクエリベクトル（４７）を生成することを含む、請求項１から７のいずれか一項に記載の方法。
【請求項９】
前記クエリ（４１）からキーワードおよび／またはキーワードの同義語を識別し、かつ多次元ベクトル空間のベクトルのコンポーネントを用いて前記キーワードを識別することによって、前記クエリベクトル（４７）を生成している、請求項８に記載の方法。
【請求項１０】
前記クエリベクトル（４７）は１００個〜５００個のコンポーネント、好ましくは２００個〜４００個のコンポーネント、さらにより好ましくは２００個〜３００個のコンポーネントを含む、請求項９に記載の方法。
【請求項１１】
前記キーワードに重みを割り当て、前記クエリ（４１）の一般的なサブジェクトに少なくとも一部基づいて、前記重みを割り当てている、請求項１から１０のいずれか一項に記載、かつ請求項９の特徴を有する方法。
【請求項１２】
ｆ）少なくとも１つの統計アルゴリズムを使用して、前記少なくとも１つの類似性測度を検証するステップと、
ｇ）前記少なくとも１つの類似性測度を出力するステップとを、前記ステップｄ）の後にさらに含む、請求項１から１１のいずれか一項に記載の方法。
【請求項１３】
前記複数の第１のテキスト文書から抽出されたキーワードを含むタームベクトル（７）を生成するステップをさらに含む、請求項１から１２のいずれか一項に記載の方法。
【請求項１４】
ａ）少なくとも１つの受信クエリ（４１）を標準化するステップと、
ｂ）前記少なくとも１つの標準化された受信クエリ（４３）を正規化するステップと、
ｃ）前記少なくとも１つの正規化された標準化クエリ（４５）を使用して、少なくとも１つのクエリベクトル（４７）を作成するステップと、
ｄ）前記少なくとも１つのクエリベクトル（４７）と前記少なくとも１つの別のテキスト文書との間の少なくとも１つの類似性測度を計算するステップであって、前記少なくとも１つの別のテキスト文書は前記先行ステップを経ている、ステップとを含む、
前記テキスト文書は特許文献関連のテキスト文書を含み、
前記正規化するステップは、特許文献内および／または受信したクエリ（４１）内に含まれるタームのエントロピーを計算し、かつエントロピーが低いタームを除去することによって特許文献と関連付けられた特許関連のストップワードを識別して除去することを含む、
テキスト文書内の類似性を処理するためのコンピュータ実装方法。
【請求項１５】
ａ）第１のテキスト文書と関連付けられた複数の第１のテキスト文書データ（２１）を含むデータベースを少なくとも記憶するように適合された、少なくとも１つのメモリコンポーネント（２０）と、
ｂ）クエリ（４１）を受信するように適合された少なくとも１つの入力装置（４０）であって、前記クエリ（４１）は第２のテキスト文書および／または第２のテキスト文書を識別する情報を含み、前記第２のテキスト文書は、前記メモリコンポーネント（２０）内にすでに記憶されている第１のテキスト文書データ（２１）内に含まれる第２のテキスト文書データ（３１）と関連付けられている、入力装置（４０）と、
ｃ）クエリ（４１）を第２のテキスト文書データ（３１）へと変換し、かつ／または前記少なくとも１つのメモリコンポーネント（２０）内の記憶域から、前記クエリ（４１）と関連付けられた第２のテキスト文書データ（３１）を検索し、次いで第２のテキスト文書データ（３１）を前記少なくとも１つのメモリコンポーネント（２０）内に記憶されている前記第１のテキスト文書データ（２１）と比較するように適合された、少なくとも１つの処理コンポーネント（３０）と、
ｄ）第１のテキスト文書データ（２１）と関連付けられた少なくとも１つの類似の第１のテキスト文書（５１）を識別する情報を返すように適合された、少なくとも１つの出力装置（５０）であって、前記類似の第１のテキスト文書（５１）は、第１のテキスト文書中で前記クエリ（４１）に最も類似している、出力装置（５０）とを備える、
前記データベースは特許文献関連のテキスト文書を含み、
前記少なくとも１つの処理コンポーネント（３０）は第１のテキスト文書データ（２１）内および／または前記クエリ（４１）内に含まれるタームと関連付けられたエントロピーを計算し、かつエントロピーが低いタームを除去することによって、特許関連のストップワードを除去するように構成される、
コンピュータ実装システム（１０）。