請求項の構造解析によるオントロジーの自動構築
Automatic Construction of an Ontology by Analyzing Structure of Patent Claims

広島市立大学大学院情報科学研究科准教授

難波英嗣

2001 年北陸先端科学技術大学院大学情報科学研究科博士後期課程修了。博士（情報科学）。東京工業大学精密工学研究所助手等を経て、2010 年より広島市立大学大学院情報科学研究科准教授。自然言語処理、テキストマイニングの研究に従事。
nanba@hiroshima-cu.ac.jp

1 はじめにする。3 節で本稿をまとめる。

オントロジーは、文献を検索したり高度な言語処理を行ったりするための有用な情報源として活用されている

2 特許請求項の構造解析が、一般にオントロジーの人手での構築は非常にコスト

２.1 請求項の構造がかかるため、テキストデータベースからオントロジーを自動的に構築する様々な手法が提案されている。筆者
は、これまで特許データベースから特許の請求項を解析することにより、オントロジーを自動構築する様々な研究を行ってきたが、本稿では特に手順の体系[1, 2, 3, 4, 5]

082-830-1584

図 1 と図 2 に、日本語および英語で記述された請求項に人手で構造タグを付与した例を示す。
半 導 体 回 路 の レ イ ア ウ ト デ ー タ に 対 し、<blockid=”1”link=”7”> シミュレーションを施したシ
ミュレーション画像データのパターン線分を膨張する <comp> 膨 張 処 理 部 </comp></block> と、化や部分 - 全体関係を取り上げる。
請求項には、一般に、「〜し、〜し、〜した、〜」のように、処理を順序的に記述する順序列挙形式や、「〜と、〜と、〜とからなる、〜」のように、構成要素を列<block id=”2”link=”7”> 当 該 膨 張 処 理 が 施されたシミュレーション画像データの <comp> パ
ターン内側領域 </comp></block>、及び <blockid=”3”link=”7”> 外 側 領 域 の 一 方 に マ ス ク

挙する形で記述する構成要素列挙形式など、いくつかのを 施 す <comp> マ ス ク 処 理 実 行 部 </comp></は、請

block> と、<block id=”4”link=”7”> 当 該

特許固有の記述スタイルが存在する。新森ら[6]求項の構造解析を修辞構造解析の一種と捉え、手がかり語に基づいた請求項構造解析手法を提案している。筆者
も新森らと同様に請求項を構造解析する手法を提案する

マスクが施された <comp> シミュレーション画像
デ ー タ </comp></block> と、<block id=”5”
link=”7”> 荷電粒子線装置によって得られた画像を重畳させ、当該マスクが施された領域以外の領域が、以下に述べる 2 点で異なる。第一に、請求項の構について、輝度信号を検出する <comp> 輝度信号造を解析した後、解析結果を利用してオントロジーを構

抽 出 部 </comp></block> と、<block id=”6”

築することを視野に入れた請求項の構造を定義している

link=”7”> 当該輝度変化が所定値を超えた部分の点である。第二に、新森らが日本語の請求項のみを対象にしているのに対し、筆者は日本語と英語の両方を対象にする。

有無の判定、或いは当該所定値を超えた部分の位置情報を抽出する <comp> 欠陥抽出部 </comp></block> を備えたことを特徴とする <block id=”7”
link=”-1”><head> 欠 陥 検 査 装 置 </head></

本稿の構成は以下のとおりである。次節では、請求項の構造を定義し、その解析方法を提案する。さらに、請

block>。
図1

日本語請求項へのタグ付与の例

求項の構造解析に関する実験について、その結果を報告

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1. A method of <block id="1" link="-２.2 請求項の構造解析

1"><head>optimizing the geometry of a

前節で述べたデータは現在作成中であるが、このfemoral stem of a hip joint prosthesis, the

データを用いて構築したシステムでオントロジーの構

femoral stem</head></block> comprising

築が可能であるか確認するため、日本語請求項へのタ<block id="2" link="1"><comp>a neck</comp></block>; and<block id="3" link="1"><comp>an anchoring

グ付与データの一部 (144 請求項 ) を用いて簡単な実験を行った。本来は、システムに請求項が入力されると、それらにまず block タグを付与し、次に block タ

and that tapers towards a distal end with a

グ間の link 関係を解析し、最後に各 block 内の文字列

lateral narrow sideに対し comp または proc タグを付与するが、今回はcomprising a distal straight portion and a

問題設定を簡略化し、入力された請求項に直接 compproximal arcuate portion corresponding to acurve, a transition between the distal straightまたは proc タグを付与する、いわゆる系列ラベリング

portion and said proximal問題として捉え、機械学習の一種である Conditional

arcuate portion occurring at an outer lateral

Random Field(CRF) を 用 い て シ ス テ ム を 構 築 し た。

point</block>; and機械学習の素性には、前後 3 単語および品詞のユニグ<block id="4" link="1"><comp>said

ラム、バイグラム、トライグラムを用いた。評価尺度はmethod</comp></block> comprising <blockid="5 link="4"><proc>optimizing the profileof the curve of said proximal arcuate portion

再現率、精度、F 値を用いた。また、2 分割交差検定で実験を行った。実験結果を表 1 に示す。

2

検索の高効率化と精度向上

blade</comp> that is attached to the neckby a process of iterative modeling steps
using a series of curves each defined by a

表 1 日本語請求項への head、comp および proc タグ付与結果

path traced by the outer lateral point of theblade on withdrawal of a profile of the stemfrom a cavity of complementary shape to thestem.</block>
図2

英語請求項へのタグ付与の例

タグ精度

再現率F値

comp0.760

0.608

0.671

proc

0.389

0.194

0.259

head0.843

0.784

0.812

図において、手順または部分を示す文字列の前後にblock タグを付与している。各 block タグには id が順

表 1 から、proc タグについてはタグ付与精度が低いに付与されている。さらに、各ブロックとのリンク関係

ものの、head と comp に関しては、比較的良好な結を block タグの link 属性として記載している。リンク

果が得られた。proc タグについては、head や comp関係について、図 1 を例に説明する。この請求項は「欠と比べ、記述方法が多様であるため抽出に失敗したケー損検査装置」に関するもので、id=7 の block に、そのスが多かったが、今回の実験では、単語と品詞以外に特記載がある。id=1 〜 6 の block は、それぞれ欠損検別な素性は使っていないため、今度、精度向上の余地は査装置の構成要素となっているため、これらの block十分にあると考えられる。

は link 属性の値が欠損検査装置の id=7 となっている。

この自動タグ付与システムをプリンタ関連 1 の日本国

各 block タグ内の主要な内容を示す個所に comp ま特許の請求項に適用し、comp と head タグの対を抽たは proc タグを付与する。comp タグは構成要素を、出することで、部分 - 全体関係の構築を試みた。抽出結

proc タグは手順をそれぞれ示す。英語請求項に関して果を表 2 に示す。

も、同様の形式でデータを人手で作成する。このデータを用いて、人間がタグを付与したのと同様のタグを付与するシステムを、機械学習ベースの手法で構築する。
1

F タームのテーマコードが 2C および 2H からはじまるもので、2004 年〜 2014 年の公開公報を対象とした。

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プリンタ関連特許から部分 - 全体関係を抽出した結果

参考文献

全体部分抽出件数[1] 難波英嗣、竹澤寿幸．(2015) “複数手順テキスト

画像形成装置像担持体11622

からの手順オントロジーの自動構築” 電子情報通信学

画像形成装置

制御手段

9555

画像形成装置

転写手段

7032

画像形成装置

現像手段

6797

画像形成装置現像装置

5945[3] 難波英嗣、乾孝司、岩山真、櫻井孝、橋田浩一、藤画像形成装置

画像形成部

5682

井敦．(2014) “特許分類コード体系に基づくオント画像形成装置

画像形成手段5389

ロジーの構築 − 情報分野におけるケーススタディー

画像形成装置

帯電手段

4109−” 言語処理学会 第 20 回年次大会．

表2会データ工学研究会．
[2] 福田悟志、難波英嗣、竹澤寿幸、乾孝司、若山真、橋田浩一、藤井敦．(2015) “F タームに基づいたオントロジーの構築” 言語処理学会 第 21 回年次大会[4] Hashida, K., Nanba, H., Inui, T., Iwayama, M.,
Hashimoto, T., and Fujii, A. (2011) “Circulation
表 2 より、部分 - 全体関係の抽出に関しては、比較的良好な結果が得られていることが分かる。

of Collective Intelligence through Patents: An
Early Progress Report” . Procedia - Social andBehavioral Sciences, Vol. 27, 113-121.

3 おわりに
本稿では、請求項の構造を解析し、部分 - 全体関係および手順に関するオントロジーを構築する手法について述べた。今後は、日英データを整備し、block タグの付与、link 関係の解析についても取り組む予定である。

[5] Nanba, H. (2007) “Query Expansion using
an Automatically Constructed Thesaurus” .
In Proceedings of the 6th NTCIR Workshop,414-419.
[6] 新森昭宏、奥村学、丸山雄三、岩山真．(2004) “手がかり句を用いた特許請求項の構造解析”

情報処理学会論文誌、Vol.45，No.3，pp.891-905．

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