明細書中にある文の表現のゆれ検出─ 翻訳前の文章表現の統一 ─

Effective detection of sentences having difference in expression
株式会社クレステック

IT ドキュメントセンター

システムコンサルタント

楠本浩二

1986 年九州工業大学大学院修士課程情報工学専攻修了。構造化文書の研究開発に携わり、例規管理システム、法令審査支援システム、損害・生命保険約款チェックシステム、製造業マニュアルの文書編集・比較、精査システムの設計・開発に従事。
k-kusumoto@crestec.co.jp

1 はじめに箇所を確認し、表現のゆれの修正が必要かを判断する。

日本語は他の言語に比べて言語表現の多様性、すなわ
ち「表記ゆれ」が顕著である。これが言語処理の様々な2 課題と目標

問題をより困難にし、文章の再利用、文書の検索に大き類似検索は、対象の情報空間に任意のクエリを与えてな支障を及ぼしている [1]。本稿ではこの表記ゆれを一類似した情報を取り出す処理が一般的である。文の間の文または複数の文のレベルに拡大した言語表現の多様性

ゆれの検索では、ユーザーがクエリを作成するのではなを考える。例えば、2 つの文「弁の（1）が下方向に押さく、個々の文自身がクエリとなって、別の文と順次比較れ、ポンプからの油がバルブに流れる。」と「弁（1）がする [2]。単一の文書または複数の文書にある文同士す

ON になり、ポンプからの油をバルブに供給する。」は、べてを検索して比較する場合、全体の集合 U の要素数

伝えたい内容としては同一であるが、表現としては差異

を N とすると N×（N－1）/2 回の比較が必要である。

が発生している。このような文の間にある関係をここでしかし、この方法では文の数の増加とともに時間が指は「表現のゆれ」と呼ぶ。

数関数的に増大する。また文のすべてを比較する場合、言語を計算機で処理すると、この表現のゆれが思わぬ

英数字だけの文と日本語文との比較や、日本語同士でも結果をもたらすことがある。例えば、ゆれが発生してい表題、品目、箇条書項目と叙述文との比較は無意味である日本語文を原文として他の言語に翻訳した場合、両者り、無駄な比較計算となる。

の意味に重大な差が生じることがある。翻訳文が原文本

本稿では、ゆれが発生している可能性がある文を網羅

来の意味と異なると、翻訳コストだけでなく、特に特許

的に効率よく検出することと、検出した文の間で表現のの場合、権利の範囲に影響を及ぼしかねない。このため、ゆれが発生している場合、修正の判断ができるようにそ

原文としての日本語文を計算機で処理する前に、このよの間の表現の差異を表示することを目的とする。

うな表現のゆれを検出し、統一した正確な表現にしておくことが望まれる。
表現のゆれを検出する一手法として、まず対象となる文すべてを比較し、類似している文を検索することを考える。対象となる文の集合を U とすると、集合 U が単一の文書の範囲ならばその文書内に限定したゆれの検出になり、集合 U が複数の文書要素を含むならば文書を横断したゆれの検出になる。検出した文と別の文の相違

260

3 処理概要処理の流れを図 1 に示す。

1 文の連結キーワードの例（一部）
表 1 表 文の連結キーワード（一部）

そのため | このため
これにより | それによりそのことにより | このことによりその結果 | この結果

3.1.2

文の分類

次に文書から抽出した文すべてを 3 つのカテゴリー

名詞 COS(S1, S2 ) =に分類する。

S1 の名詞ベクトル ・ S2 の名詞| S1 の名詞ベクトル |×| S2 の名詞式1U2＝｛ 述語としての動詞を持たない文の集合 ｝
例えば「システムに異常が発生」、「ただし標準大気条件下。」のような文がこれに当てはまる。
U3＝｛ 述語としての動詞を持つ文の集合 ｝

3

特許情報の高度な情報処理技術

U1＝｛ 英数字だけで構成される文の集合 ｝

S1 の動詞ベクトル ・ S2 の動詞[4]
動詞
S1, S2 ) =U3COS(の分類をするためには、形態素解析
およU2 と| S1 の動詞ベクトル |×| S2 の動詞

び日本語係り受け解析 [5] を実行し、結果として述語と

式2

しての動詞が 1 つも存在しない場合は U2、1 つ以上存在する場合を U3 と判定する。文の表現に差異が生じる可能性が高い文は、述語を持つ集合である。そのため、
U1 および U2 に属する文は比較対象から除外する。
このように文を 3 つのカテゴリーに分け、それぞれに属する文の数をそれぞれ N1, N2, N3（N＝N1＋N2＋
N3）とすると、計算回数は、分類しない場合の N×（N
図1

処理の流れ

3.1

対象の絞り込み

3.1.1

文に分割

－1）/2 回よりも N1×N2×N3（N1, N2, N3≠0）回分節約できる。

3.2

類似度の計算本稿では、検証する技術文書として、ある輸送機械のまず文書からテキスト段落を抽出し、比較する単位に

特許明細書を対象とした。さらに参考として輸送機械の分割する。特許明細書のように、一段落中に多くの文を保守マニュアルも例とした。双方とも 500 頁を超える含むような場合は段落ではなく、句点で区切った文単位

分量の情報を集めた。ただし、特許明細書の「特許請求に分割する必要がある。したがって、段落の終端を表すの範囲」は特許特有の文として記載され、一文が長くか

改行と一文の終端を意味する句点「。」で分割する。

つ複雑なため対象外とした。

しかし、複数の文をまとめて比較単位とする方が表現

文 S1 と文 S2 の類似性を測るために COS（コサイン）のゆれの検出に適切な場合がある。特許ライティングマ

類似度を計算する。文それぞれを特徴づける構成要素との第 A 条に挙げられている連文のように、して特に名詞の COS 類似度および動詞の COS 類似度

ニュアル

[3]

意味の上で関連性が強い文を連結するキーワードを含んの双方に着目する。

でいる場合、分割せずに連文として処理する。キーワードの例を表 1 に示す。

YEAR BOOK 2O17 261

3.2.1

名詞リストおよび動詞リストの作成

名詞 COS（S1, S2）

U3 は述語としての動詞を持つ文の集合なので、文単＝位の形態素解析および日本語係り受け解析結果から名詞S1 の名詞ベクトル・S2 の名詞ベクトル| S1 の名詞ベクトル |×| S2 の名詞ベクトル |式1のリストおよび動詞のリストを抽出できる。このとき動式 1 で求められる COS（S1, S2）を「名詞 COS 類似

詞は原形でリストする。

度」と表す。上記例の S1 と S2 の名詞ベクトルは（燃特許明細書中の以下 2 つの文を例に説明する。

料、噴射、量、制御、最適、エンジン、回転、速度、時

燃料噴射量制御は、燃料噴射量を最適に制御する。

期、算出）なので、これらの単語すべてを正規化して式を文 S1 とする。

1 に代入すると名詞 COS 類似度として 0.648 が求められる。

（1）は、エンジン回転速度と燃料噴射量から燃料噴

同様に動詞の類似度、すなわち動詞をベクトル要素と射時期を算出する。

したときの COS 類似度は式 2 で求められる。

を文 S2 とする。

動詞 COS（S1, S2）

このとき文 S1 の名詞リストは〈燃料 | 噴射 | 量 | 制御＝

| 燃料 | 噴射 | 量 | 最適 | 制御〉となり、動詞リストは〈制S1 の動詞ベクトル・S2 の動詞ベクトル| S1 の動詞ベクトル |×| S2 の動詞ベクトル |御する〉となる。動詞の「制御する」の「制御」はサ変式2名詞なので名詞リストにも追加する。他方、文 S2 の名式 2 で求められる COS（S1, S2）を「動詞 COS 類似詞のリストは、〈エンジン | 回転 | 速度 | 燃料 | 噴射 | 量 |度」と表す。上記の例では、動詞ベクトルは（制御する，

燃料 | 噴射 | 時期 | 算出〉となり、動詞リストは、〈算出算出する）なので、正規化して式 2 に代入すると、動する〉となる。

詞 COS 類似度として 0 が求められる。

3.2.2

3.2.3 ベクトルに重み付けをした TF-IDF COS 類似度

文の間の COS 類似度

名詞の類似度、すなわち名詞をベクトル要素としたと特定の技術を詳細に記載する特許明細書などの場合、

きの COS 類似度は、式 1 で求められる。「・」はベク

語句の出現頻度に偏りがある。そこで名詞ベクトル、動トルの内積を示す。

詞ベクトルに出現頻度と重要度を考慮した重み付けをする TF-IDF COS 類似度を求め、重み付けのない COS
類似度による検出結果と比較する。
本例の特許明細書を対象にすると、表 2 のような TF-

表 2 名詞の TF-IDF 例表 2 名詞の TF-IDF 例
名詞の

TF

名詞が出現

IDF

出現数 n

(n / N )した文の数 s-log(s /S )

制御

387

0.4

249

0.65 0.26

エンジン

265

0.28

172

0.82 0.2296

量

234

0.24

156

0.86 0.2064

回転

225

0.23

130

0.94 0.2162

速度

206

0.21

134

0.92 0.1932

燃料

63

0.07

37

1.48 0.1036

噴射

56

0.06

40

1.45 0.087

最適

17

0.02

17

1.82 0.0364

時期

8

0.01

7

2.21 0.0221

算出

5

0.01

4

2.45 0.0245

名詞

262

TF×IDF

表 3 動詞の TF-IDF 例

時期

8

0.01

7

2.21 0.0221

算出

5

0.01

4

2.45 0.0245

表 3 動詞の TF-IDF 例 表 3

動詞の TF-IDF 例

動詞の

TF

動詞が出現

IDF

出現数 v

(v /V )

した文の数 s-log(s /S )

制御する

69

0.2

64

1.24 0.248

算出する

5

0.01

4

2.45 0.0245

動詞

TF×IDF

表4

TF-IDF COS 類似度マトリクスの例
行番号

表 4 TF-IDF COS 類似度マトリクスの例
行番号
160

221
232
256
455
523
556

名詞リスト

燃料噴射量制御は、燃料噴射量を最 燃料|噴射|量|制御|燃料|
適に制御する。

噴射|量|最適|制御

燃料噴射時期制御は、燃料噴射時期 燃料|噴射|時期|制御|燃料|を最適に制御する。

噴射|時期|最適|制御(1)は、エンジン回転速度と燃料噴

エンジン|回転|速度|燃料|

射量から燃料噴射時期を算出する。 噴射|量|燃料|噴射|時期|算出
インジェクタのノズル(6)には、常インジェクタ|ノズル|燃料|に燃料圧力が加わっている。

圧力

燃料噴射圧制御は、燃料噴射圧を最 燃料|噴射|圧|制御|燃料|
適に制御する。

噴射|圧|最適|制御

NOx センサ(5)は排出ガス中の NOx 濃 センサ|排出|ガス|中|濃度|度を検出する。
冷却水を循環させ、尿素水を解凍する。
このようにして冷却水を循環させ、尿素水を保温する。

検出
冷却|水|循環|尿素|水|解凍
冷却|水|循環|尿素|水|保温

動詞リスト

160

219

221

232

256

455

523

556

制御する

NA

1

0

0

1

0

0

0

制御する

0.817

NA

0

0

1

0

0

0

算出する

0.379

0.142

NA

0

0

0

0

0

加わる

0.144

0.176

0.117

NA

0

0

0

0

制御する

0.594

0.722

0.101

0.127

NA

0

0

0

検出する

0

0

0

0

0

NA

0

0

0

0

0

0

0

0

NA

0.65

0

0

0

0

0

0

1

NA

解凍する|
循環する
保温する|
循環する

右上の赤色のセル部分は、動詞
TF-IDF COS 類似度
橙色の
左下の黄色のセル部分は、名詞 TF-IDF COS 類似度

IDF 値が得られる。このとき N は特許明細書で検出しCOS 類似度＝0 のときは類似性がないので計算しない。

た名詞の総数を表しており、値は 963 である。S は文

そうすると動詞 COS 類似度を求める計算回数は N3×の総数を表しており、値は 1,124 である。

（N3－1）/2 よりも少なくなる。

同様に動詞の TF-IDF を表 3 に示す。V は特許明細

こうして N3×（N3－1）のマトリクスの領域を半分に書で検出した動詞の総数を表しており、338 である。

分けて名詞類似度および動詞類似度を記録し、効率的に表 3 から TF×IDF の重み付けをしたベクトルを式 1

メモリーを使用する。また文の識別のために、集合 U3に代入すると名詞 TF-IDF COS 類似度として 0.379のファイルにおける文の行番号を記録する。

が求められる。この場合も動詞 TF-IDF COS 類似度は0 である。

3.2.5 類
 似した文の抽出
サンプルとした特許明細書の類似度マトリクスから集

3.2.4

TF-IDF COS 類似度マトリクスの生成

COS 類似度や TF-IDF COS 類似度はマトリクスデー
タとして作成する。TF-IDF COS 類似度マトリクスの例の一部を表 4 に示す。
マトリクスの作成では、文 S1 と文 S2 のペアごとに計した TF-IDF COS 類似度別の文のペアの分布を表 5に示す。
表 5 の 例 か ら、 文 の 数 N3 の 組 み 合 わ せ 全 体 の 約67% にあたる 0≦COS 類似度＜0.1 は類似性がないと判断できる。

名詞 COS 類似度と同時に動詞 COS 類似度の計算も実

この分布を基に名詞 COS 類似度に関して閾値を設定

行する。このとき、名詞 COS 類似度は N3×（N3－1）

し、類似度マトリクス中から閾値以上の類似関係にある/2 回の計算を実行するが、動詞 COS 類似度は、名詞

文の内容を抽出すると同時に文の動詞 COS 類似度も取YEAR BOOK 2O17 263

3

特許情報の高度な情報処理技術

219

文の内容

3.3.2

表 5TF-IDF
TF-IDF
類似度別の文のペアの分布
表 5 名詞COSCOS
類似度別の文のペアの分布

Excel のフィルタリング機能を利用し、編集距離によ

名詞 TF-IDF COS

左記類似度範囲

類似度の範囲にある文のペア数

割合

る類似度が 100% となる文を除いた文のペアを表示す

422,654 66.97

0 ≦ COS < 0.1

類似度でのフィルタリング

る。その後、名詞 COS 類似度、動詞 COS 類似度およ%び編集距離による類似度の値でフィルタリングする。

0.1 ≦ COS < 0.2

40,6296.44 %

0.2 ≦ COS < 0.3

49,8787.90 %

0.3 ≦ COS < 0.4

42,216

6.69 %

0.4 ≦ COS < 0.5

32,5335.15 %

4 結果と考察0.5 ≦ COS < 0.6

21,5793.42 %

4.1

COS 類似度と TF-IDF COS 類似度

0.6 ≦ COS < 0.7

12,192

1.93 %

4.1.1

速度比

0.7 ≦ COS < 0.8

5,996

0.95 %

0.8 ≦ COS < 0.92,276

0.36 %

0.9 ≦ COS < 1.09940.16 %

PC：

Windows10 Pro

COS = 1.0

179

0.03 %CPU：Intel（R）Core（TM）i5-6200U CPU @COS 類似度計算は R 言語を使って下記 PC 上で求め、そのときの計算速度を実測した。
RAM：8.00GB

2.30GHz 2.40GHZ得する。

処理言語：R 言語 x64 3.4.1

本処理では、COS 類似度マトリクスを作成する時間
表 6 文の間の差分表示の例
が最大となる。そのため、このマトリクスを CSV ファ

開発環境：RStudio Version 1.0.153

ば、閾値を燃料噴射量制御は、
0.7 以上にすると、表から合計
9,445 個
燃料噴射量を最適
160の文のペアを抽出できる。この例では、文すべての組みに制御する。

名詞 TF-IDF
行番号
文の内容 2
表 7 に実測値を示す。文書ごとに名詞ベクトル、動COS 類似度
詞ベクトルの大きさが異なるため、毎秒当たりの計算回(1)は、エンジン回転速度と燃料噴射
221
0.379
数も文書ごとに異なる。TF-IDF
COS 類似度の計算速量から燃料噴射時期を算出する。

合わせの数が 631,126 個なので、表現のゆれの対象

度は、重み付けの処理のため、本例の 2 つの文書ではを全体の 1.5% まで絞ることができる。

COS 類似度の計算速度の 5 割前後となった。

3.3

文の差分表示

4.1.2

3.3.1

抽出した文すべての差分表示

行番号
文の内容 1
イルとして保存し、閾値を任意に変更可能とする。例え検出した文のペアの分布

名詞 TF-IDF COS 類似度≧0.1 の文のペア数の分布

上記閾値以上の文のペアについて、名詞 COS 類似を図 2 に示し、動詞 TF-IDF COS 類似度≧0.1 の分

度、動詞 COS 類似度とともに編集距離による類似度を布を図 3 に示す。参考のため、重み付けをしない名詞

Microsoft® Excel® 上に表示する。この Excel への出

COS 類似度≧0.1 の文のペア数の分布を図 4 に示し、力では、文書比較／日本語精査モジュール[6]

動詞 COS 類似度≧0.1 の分布を図 5 に示す。

を利用す

表現のゆれの可能性がある名詞 COS 類似度 0.5 以る。3.2.1 のサンプルの文の間の差分表示を表 6 に示す。

上の文のペア数に着目する。特許明細書、保守マニュア
ル双方とも図 2 の名詞 TF-IDF COS 類似度の方が、図表6表 6 文の間の差分表示の例

行

160

行

文の内容 1

番号

文の内容 2

番号

燃料噴射量制御は、 燃料噴射量を最適に制御する。

221

30000
25000

264

20000
15000

保守マニュアル名詞 TF-IDF

動詞 TF-IDF

編集距離に

COS 類似度COS 類似度

基づく類似度(1)は、エンジン回転速度と燃料噴射量
から燃料噴射時期を算出する。

表7

表 7 類似度の計算速度

35000

文の間の差分表示の例

0.379

類似度の計算速度

特許明細書
計算回数
COS 類似度

TF-IDF COS 類似度

TF-IDF COS 計算速度

(合計)

計算(回/秒)計算(回/秒)/ COS 計算速度

特許明細書

1,262,252

912

470

0.52

保守マニュアル3,777,192

643

312

0.49

対象文書

0

0.333

動詞
COS

(合計)

計算(回/秒)計算(回/秒)/ COS 計算速度

行

特許明細書

1,262,252

701

262

0.37

番号

保守マニュアル3,777,192

456

214

0.47

保守マニュアル

100000160

特許明細書

文の内容 1

行
番号

文の内容 2

燃料噴射量制御は、 燃料噴射量を最適に制御する。

221(1)は、エンジン回転速度と燃料噴射量
から燃料噴射時期を算出する。

保守マニュアル

35000

90000

特許明細書

30000

80000
70000

25000

60000

20000

50000
40000

15000

30000

10000

20000

5000

10000

0

0
0.1 0.2
0.3 0.4
0.5 0.6
0.7 0.8
0.9

1

保守マニュアル

図3

1

動詞 TF-IDF COS 類似度別の文のペア数

図 3 動詞 TF-IDF COS 類似度別の文のペア数

特許明細書

保守マニュアル

35000

90000

特許明細書

30000

80000
70000

25000

60000

20000

50000
40000

15000

30000

10000

20000

5000

10000

0

0
0.1 0.2
0.3 0.4
0.5 0.6
0.7 0.8
0.9

0.1 0.2
0.3 0.4
0.5 0.6
0.7 0.80.91

図 4 名詞 COS 類似度別の文のペア数
図 4 名詞 COS 類似度別の文のペア数1

図 5 動詞 COS 類似度別の文のペア数
図 5 動詞 COS 類似度別の文のペア数

4 の重み付けしない名詞 COS 類似度よりも多く検出さ表 8 表現のゆれを測る指標とパターン
表 8 表現のゆれを測る指標とパターン

れている。

指標

一方、動詞 COS 類似度の分布を見ると、図 3 の特

名詞

動詞

編集距離に

表現の

COS 類似度COS 類似度

よる類似度

ゆれ可能性

許明細書、保守マニュアル双方ともに類似度 0.5 以上

Ⅰ

高

高

高

有

の文のペア数が多い。これに対し、重み付けしない動詞

Ⅱ

高

高

低

有

COS 類似度の図 5 では類似度 0.5 以上が逆に少なく、

Ⅲ

高

低

高

有

Ⅳ

高

低

低

有

Ⅴ

低

高

高

－

Ⅵ

低

高

低

無

Ⅶ

低

低

高

－

Ⅷ

低

低

低

無

対照的な結果となっている。
このように名詞 TF-IDF COS 類似度によって検出される文のペアは、動詞の類似度も高いものが多いことから、類似していることが期待できるため、TF-IDF
COS 類似度を基にして類似した文を抽出する。

びⅦの組み合わせはない。またⅥおよびⅧの場合、文の4.2各類似度から見る表現のゆれ

3

特許情報の高度な情報処理技術

図 2 名詞 TF-IDF 図
COS2類似度別の文のペア数
名詞 TF-IDF COS 類似度別の文のペア数

1000000.1 0.2
0.3 0.4
0.5 0.6
0.7 0.8
0.9

間に類似性はないと判断できる。したがってⅠ～Ⅳの 4

表現のゆれを測るための指標として、名詞 TF-IDF

パターンそれぞれから検出できた表現のゆれの特徴を列COS 類似度、動詞 TF-IDF COS 類似度および編集距挙する。これらの差分表示から正誤を判断し、必要があ離による類似度を利用する。これらの組み合わせから表れば原文を修正する。

8 に示す 8 パターンが考えられるが、実際にはⅤおよYEAR BOOK 2O17 265

Ⅰ

指標の類似度すべてが高い

検出が当てはまる。

すべての類似度が高いため、この場合の文のペアの差

・非均質並立表現「ばらつき」の検出（第 F 条）

異は一部に限られ、誤字や脱字も検出しやすい。検出例

検出例を表 11 に示す。

を表 9 に示す。
以下の検出ができた場合、特許ライティングマニュア

Ⅳ

動詞 COS 類似度、編集距離による類似度ともに低いの各条の規則を適用し、修正可能である。

動詞が一致していない文であって、文字の並びとして・主語、目的語などの省略の検出（第 C 条）の差異も大きい場合である。この検出例を表 12 に示す。

ル

[3]

・読点箇所の不統一の検出（第 E 条）・非均質並立表現「ばらつき」の検出（第 F 条）

Ⅱ

5 おわりに対象とする文の数が多くなると、計算時間も表現のゆ編集距離による類似度が低い
文字の並びとしての差異が大きい場合である。一例とれの候補の数も大きくなる。表現のゆれを「網羅的に、効率的に、精度よく」検出するという課題に対し、まずして以下の検出が当てはまる。
・一方が長文（複数の短文）、他方が短文のような文

文章すべてを比較すべき文に分割して分類した。そしての検出（第 A 条）

述語としての動詞を持つ文同士の名詞 TF-IDF COS 類

検出例を表 10 に示す。

似度すべてを計算した。さらに名詞 TF-IDF COS 類似
度が 0 より大きい文のペアを対象に動詞 TF-IDF COS

Ⅲ

類似度を求めた。次に名詞 TF-IDF COS 類似度が一定

動詞 COS 類似度が低い
動詞が一致していない場合である。一例として以下の表 99 類似度すべてが高い例
類似度すべてが高い例
表
表 99 類似度すべてが高い例
表
類似度すべてが高い例

表9

類似度すべてが高い例

水温または吸気温が規定値以下であると、装置が、コント
水温または吸気温が規定値以下であると、装置が、コント
水温または吸気温が規定値以下であると、装置が、コント
水温または吸気温が規定値以下であると、装置が、コント
ロールバルブを開く。
ロールバルブを開く。
ロールバルブを開く。
ロールバルブを開く。
引き操作時に、他の操作条件や作業内容に応じて 再生
再生
引き操作時に、他の操作条件や作業内容に応じて引き操作時に、他の操作条件や作業内容に応じて引き操作時に、他の操作条件や作業内容に応じて 再生
再生
弁を切り替えることにより、 ポンプの負荷に応じた最適ポンプの負荷に応じた最適弁を切り替えることにより、弁を切り替えることにより、弁を切り替えることにより、 ポンプの負荷に応じた最適ポンプの負荷に応じた最適な動作になるように制御する。
な動作になるように制御する。
な動作になるように制御する。
な動作になるように制御する。
この結果、ポンプ 11 とポンプとポンプ 22 の油が合流し、アタッチメの油が合流し、アタッチメ
この結果、ポンプ
この結果、ポンプ
この結果、ポンプ 11 とポンプとポンプ 22 の油が合流し、アタッチメの油が合流し、アタッチメ
ントの操作速度が早くなる。
ントの操作速度が早くなる。
ントの操作速度が早くなる。
ントの操作速度が早くなる。

表 10
10
表
表
表 10
10

編集距離による類似度が低い例
編集距離による類似度が低い例
編集距離による類似度が低い例
編集距離による類似度が低い例

表 10の閾値以上の文のペアに対し、動詞 TF-IDF COS 類似

水温または吸気温が低いとき、装置が、コントロールバル
水温または吸気温が低いとき、装置が、コントロールバル
水温または吸気温が低いとき、装置が、コントロールバル
水温または吸気温が低いとき、装置が、コントロールバル
ブを開く
ブを開く
ブを開く
ブを開く
再生制御は、引き操作時に、他の操作条件や作業内容に応再生制御は、引き操作時に、他の操作条件や作業内容に応再生制御は、引き操作時に、他の操作条件や作業内容に応再生制御は、引き操作時に、他の操作条件や作業内容に応じて、再生弁を切り替える。これにより、この制御はポン
じて、再生弁を切り替える。これにより、この制御はポン
じて、再生弁を切り替える。これにより、この制御はポン
じて、再生弁を切り替える。これにより、この制御はポンプの負荷に応じた最適な操作になるように制御する。
プの負荷に応じた最適な操作になるように制御する。
プの負荷に応じた最適な操作になるように制御する。
プの負荷に応じた最適な操作になるように制御する。
この結果、ポンプ 11 とと 22 の油が合流し、アタッチメントの油が合流し、アタッチメント
この結果、ポンプ
この結果、ポンプ
この結果、ポンプ 1
1とと 2
2 の油が合流し、アタッチメントの油が合流し、アタッチメントの操作速度が速くなる。
の操作速度が速くなる。
の操作速度が速くなる。
の操作速度が速くなる。

編集距離による類似度が低い例

単独操作の結果、ポンプ 11 とと 22 の油が合流し、装置２の操の油が合流し、装置２の操 装置１の単独操作時には、ポンプ装置１の単独操作時には、ポンプ 11 とと 22 の油を合流する。
の油を合流する。
単独操作の結果、ポンプ
単独操作の結果、ポンプ
単独操作の結果、ポンプ 11 とと 22 の油が合流し、装置２の操の油が合流し、装置２の操 装置１の単独操作時には、ポンプ装置１の単独操作時には、ポンプ 11とと22 の油を合流する。
の油を合流する。
作速度が速くなる。
これにより、装置２の動作速度を速くする。
作速度が速くなる。
これにより、装置２の動作速度を速くする。
作速度が速くなる。
これにより、装置２の動作速度を速くする。
作速度が速くなる。
これにより、装置２の動作速度を速くする。
エンジンが停止すると、(１)がリレーを OFF
OFF にし、その後、にし、その後、エンジンが停止すると、(１)がリレーを
エンジンが停止すると、(１)がリレーを
エンジンが停止すると、(１)がリレーを OFF
OFF に
に する。
する。
エンジンが停止すると、(１)がリレーを OFF
OFF にし、その後、にし、その後、 エンジンが停止すると、(１)がリレーを
エンジンが停止すると、(１)がリレーを OFF
OFF に
に する。
する。
(２)の電源がOFFになる。
エンジンが停止すると、(１)がリレーを(２)の電源がOFFになる。
(２)の電源がOFFになる。
(２)の電源が OFF になる。

表 11
11 動詞
動詞 COSCOS 類似度が低い例
類似度が低い例
表
表
表 11
11 動詞
動詞 COSCOS 類似度が低い例
類似度が低い例

表 11

動詞 COS 類似度が低い例

弁の(１)が下方向に押され、ポンプからの油がバルブに流弁の(１)が下方向に押され、ポンプからの油がバルブに流弁の(１)が下方向に押され、ポンプからの油がバルブに流弁の(１)が下方向に押され、ポンプからの油がバルブに流
れる。
れる。
れる。
れる。
操作レバーを戻すと制御弁内にある流量制御弁が戻り、コ操作レバーを戻すと制御弁内にある流量制御弁が戻り、コ操作レバーを戻すと制御弁内にある流量制御弁が戻り、コ操作レバーを戻すと制御弁内にある流量制御弁が戻り、コントロール圧 PP が下がる。
が下がる。
ントロール圧
ントロール圧 P
P が下がる。
が下がる。
ントロール圧弁 (１)が(１)が ONON になり、ポンプからの油をバルブに供給すになり、ポンプからの油をバルブに供給す
弁
弁 (１)が(１)が ONON になり、ポンプからの油をバルブに供給すになり、ポンプからの油をバルブに供給す
弁
る。
る。
る。
る。
操作レバーを操作すると制御弁内にある流量制御弁が切り操作レバーを操作すると制御弁内にある流量制御弁が切り操作レバーを操作すると制御弁内にある流量制御弁が切り操作レバーを操作すると制御弁内にある流量制御弁が切り替わり、コントロール圧 PP が上がる。
が上がる。
替わり、コントロール圧
替わり、コントロール圧 PP が上がる。
が上がる。
替わり、コントロール圧

表 12
12 動詞
動詞 COSCOS 類似度、編集距離による類似度が低い例
類似度、編集距離による類似度が低い例
表
表 12 動詞 COS 類似度、編集距離による類似度が低い例
表
表 12
12 動詞
動詞 COSCOS 類似度、編集距離による類似度が低い例
類似度、編集距離による類似度が低い例

下記条件をすべて満たしたとき、コントローラ(2)はコントローラ(2)は 、、モ
モ
下記条件をすべて満たしたとき、下記条件をすべて満たしたとき、下記条件をすべて満たしたとき、コントローラ(2)はコントローラ(2)は 、、モモ
ニタコントローラに信号を送る。
ニタコントローラに信号を送る。
ニタコントローラに信号を送る。
ニタコントローラに信号を送る。
コントローラが、ドアが開いていると認識し、内部で AA 端端
コントローラが、ドアが開いていると認識し、内部でコントローラが、ドアが開いていると認識し、内部でコントローラが、ドアが開いていると認識し、内部で A
A端
端
子
を
30
秒間アースに接続する。
子
子 を
を 30
30 秒間アースに接続する。
秒間アースに接続する。
子を30秒間アースに接続する。

266

下記条件が一定時間継続すると、コントローラは、通信に下記条件が一定時間継続すると、コントローラは、通信に下記条件が一定時間継続すると、コントローラは、通信に下記条件が一定時間継続すると、コントローラは、通信により、モニタコントローラに信号を送信する。
より、モニタコントローラに信号を送信する。
より、モニタコントローラに信号を送信する。
より、モニタコントローラに信号を送信する。
コントローラが、ドアが閉じていると認識し、内部で AA 端端
コントローラが、ドアが閉じていると認識し、内部でコントローラが、ドアが閉じていると認識し、内部でコントローラが、ドアが閉じていると認識し、内部で AA 端端子のアース接続を遮断する。この結果、ライトは点灯しな
子のアース接続を遮断する。この結果、ライトは点灯しな
子のアース接続を遮断する。この結果、ライトは点灯しな
子のアース接続を遮断する。この結果、ライトは点灯しな
い。
い。
い。
い。

度または編集距離による類似度の値でフィルタリングした。そうすると、表現のゆれに特徴が生じる。こうしてフィルタリングによって絞り込んだ文のペアの差分表示
から表現のゆれの修正の要不要を判定できる。
今後、文の類似度以外の情報も合わせて、表現のゆれだけでなく、日本語の誤りの検出精度を向上させ、検出された文の修正を支援する方法を提供する予定である。

参考文献[1] 山本和英：“日本語の表記ゆれ問題に関する考察と3

特許情報の高度な情報処理技術

対処”
Japio YEAR BOOK 2015, pp. 202-205, 2015.
[2] 楠本浩二：“文書比較結果の多目的利用”
Japio YEAR BOOK 2014, pp. 306-313, 2014.
[3] 一般財団法人日本特許情報機構

特許情報研究所

特許ライティングマニュアル「産業日本語」初版[4] 形態素解析エンジン MeCab
http://taku910.github.io/mecab/[5] 日本語係り受け解析器 CaboCha
http://taku910.github.io/cabocha/[6] 文書比較／日本語精査モジュール やまと歌
http://www.crestec.co.jp/yamatouta/

YEAR BOOK 2O17 267