特許文書における文書構造情報の認識と活用
Recognition and Application of Document Structures for Patent Analysis

日本アイ・ビー・エム株式会社

東京基礎研究所リサーチ・スタッフ・メンバー

鈴木祥子

2004 年日本アイ・ビー・エム株式会社に入社。東京基礎研究所で数理解析のチームを経て、現在はテキスト分析のチームに所属し、特許文書や技術文書、ビジネス文書などの分析に従事している。博士（理学 )。
E30126@jp.ibm.com

日本アイ・ビー・エム株式会社

東京基礎研究所主席研究員

那須川哲哉

1989 年日本アイ・ビー・エム株式会社に入社。東京基礎研究所に配属以後、IBM T.J. ワトソン研究所での１年間の勤務、コンサルティング部門への１年半の出向などを経験しつつ、一貫して機械翻訳やテキストマイニング、評判分析、会話マイニングなど自然言語処理関係の研究に従事している。博士（工学）。
nasukawa@jp.ibm.com

1

はじめに題】の項目で従来技術における課題を述べ、【課題を解文書には様々な構造が存在する。自然言語処理でこれ決するための手段】で発明の内容について記載する。更まで多く研究されてきた係り受け構造はその最たる例でに場合によって、【図面の簡単な説明】が【図１】などあるが、係り受け構造以外にも、箇条書き、並列表現、で列挙されて記載される。図内の符号については【符号及びこれらの入れ子構造、セクションなどの階層構造、の説明】で説明されることが多い。また、多くの特許で文や段落の依存関係など多くの構造が挙げられる。一文は【発明を実施するための形態】で実施形態を、【実施例】内の構造に留まらず、文間の構造、文書全体中の構造をで１つから複数の実施例が記述される。

把握することは文書を理解する上で重要である。

234の項目について述べた後、【発明が解決しようとする課

しかし、このような特許文書の構造をシステム的に把特許文書は、上記の多種多様な構造を複雑に組み合わ握するのは決して容易でない。請求項の要素列挙型の例せて構成されている。請求項の中には、場合により多数の場合、A、B、C が比較的単純な名詞や名詞句であれの並列表現、またその入れ子構造が存在し、意味のあるば、並列構造の推定は容易である。しかし、これらが長塊（構成要素）を形成している。例えば要素列挙型の記い名詞句であったり複雑な並列表現を含んだ入れ子構造

述形式では、“A と、B と、C とからなる、” のように A、であったりする場合には、推定が格段に難しくなる。特B、C が並列に記述される。また、請求項間にも構造が許文書では新しい表現や専門用語を組み合わせた長い表あり、これらは独立請求項・従属請求項という依存関係現が使われることが多く、システムにとってはそういっにある。従属請求項を理解するためにはその親にあたるた表現が未知語になるなどして対応が困難になる。また、請求項を理解する必要があり、権利の範囲を把握する上請求項間の依存関係抽出も、表現が多様であるため、正でも請求項の依存関係の認識は重要である。更に、明細確に依存関係を抽出するには注意を要する。明細書本文

書本文には請求項を補完するための各種記述が含まれての項目は、多くの文書で流れは共通しているものの、タいるが、ここにも特許庁のフォーマットによって定めらグ付けが必須ではなく、表記ゆれが存在したり、項目自れた構造がある。典型的な例としては、まず、【背景技術】体が存在しない場合もある。また出願された年代によってもタグの表記は異なっている可能性がある。
上記の通り、特許文書の構造を把握するのは技術的に単純ではない。しかし、このような構造を正確に把握でては、これらの要件を実現し、請求項の可読性の向上を目的とした特許読解支援システムを構築、実務で実際に活用している。システムの画面例を図１に示す。

きれば、特許情報がより有効に活用できる。本稿では、特許文書の構造解析が特許情報の活用に有用であることをいくつかの具体例を用いて紹介した上で、構造解析の手法や課題を紹介する。

特許文書活用における構造情報の有用性

2.1

請求項構造解析による可読性向上

3

特許の請求項は、記述の複雑性、および専門性の高

図１

さから、可読性が低いという問題がある。パテントクリ

昭和電工社特許読解支援システム表示例

アランスを目的として多くの特許を読む場合、請求項の請求項の構造解析を行い、システム上に各種機能を実可読性の低さは内容を理解する上でのボトルネックとな装することで、独立請求項のみの表示オプション、親請る。それでは、どうすれば、パテントクリアランスにお求項を選択した際の従属請求項の表示（およびその逆引ける請求項の可読性が向上するだろうか。

き表示）、各請求項の subject matter の表示、請求項

１つには、独立請求項はどれか、どの請求項がどの請内の構成要素分解、並列構造の表示、重要語・新規語の求項に依存しているか、という情報を分かりやすく表示

ハイライト、などが実現され、一目で特許の請求の範囲することが挙げられる。このためには、請求項間の依存を理解するために役立っている。

関係を正確に抽出する必要がある。
また、請求項内の複雑な構造を木構造で表示し、発明に必要な構成要素を列挙することも効果的である。この

昭和電工社内の様々な部署でパテントクリアランスの業務の効率化を定量的に測定したところ、平均 45% の時間が削減出来たという報告が公開されている［2］。

ためには、請求項内の構造を解析し、並列構造を抽出する必要がある。また、請求項を解析することで、重要語2.2 構 造解析情報による特許分析や検索の高度化や、新規性の高い語（新規語）を推定することが可能と。ここで、重要語とは、後続の構成要素や従属請特許情報における構造抽出が、可読性向上に効果があ求項で繰り返し言及され意味を限定される語を指す。まることを前節でみてきた。次に特許分析や検索においてた、新規語とは、構成要素の依存関係および従属請求項も、構造の抽出が重要であることをみていく。

なる［1］の依存関係から推定された、発明者が新規と考える箇所に現れる語を指す。このようにして抽出された重要語や新規語の把握は複雑な請求項を短時間で理解する上で役立つ。

2.2.1

明細書の構造解析を通じた分析の精緻化

前節で述べたように、明細書本文には、請求項以上に情報が記載されており、それらは構造化されている。背更 に、 パ テ ン ト ク リ ア ラ ン ス に お い て は subject

景技術、課題、発明の実施の形態などに分かれている。

matter（発明の対象）が特許選別の上で重要な情報を大量の特許文書から有用な知見を抽出することを目的と持っている。このため、適切な粒度の subject matter

した特許のマイニングに明細書本文の構造を利用するこを提示できれば、不必要な請求項は読まない、などの判とを考えてみよう。

断が容易に出来るようになる。
また、実用上、明細書本文内の図へのスムーズなアクセスやシステムの応答性の良さも重要な要件である。
筆者らも関与した昭和電工株式会社の取り組みにおいある特許集合を例にとる。この集合は IPC のメイングループが G06F 17（特定の機能に特に適合したデジタル計算またはデータ処理の装置または方法）の特許集合３万６千件（2006 年から 2019 年に出願された

YEAR BOOK 2O2O 235

特許情報の高度な情報処理技術

2もので 2020 年８月現在公開されているもの）とする。

2.2.2明細書の構造解析による検索の精緻化

各文書内の項目（【請求の範囲】、【発明が解決しようと特許検索において、ある検索クエリ（検索条件）を与する課題】、【課題を解決するための手段】、【発明の効えたとき、ユーザー側には当然意図がある。クエリが発果】、【実施例】、etc.）ごとにテキストを分割し、各項明の構成要素に関するものであれば、検索対象となる文

目内テキスト内の形態素解析を行うことで、項目に紐づ書集合中、特に【課題を解決するための手段】や【発明いた単語集合が得られる。【発明が解決しようとする課の実施の形態】項目などでクエリにマッチする文書を類題】内の単語 w1 と【発明の効果】内の単語 w2 とが似文書として抽出したいはずである。一方で、解決した同一明細書内に現れるとき、w1 と w2 の関連性の強さ

い課題に関するキーワードをクエリとするのであれば、を pointwise mutual information（PMI） と い う 指【発明が解決しようとする課題】項目でよりマッチする標で算出する。PMI とは、w1 と w2 の共起のしやす文書を類似文書として抽出したい。このようにして、クさを表す統計的指標であり、w1 や w2 が出現する文書エリ自体の構造化、および検索対象の構造解析が組み合数などから導出する。このようにして多くの単語のペアわされば、より良い検索結果が得られることが期待できについて関連性の強さの高いものを抽出すると、下記表る。更に、ある特許文書（クエリ文書）に対して類似特１のようなペアの例が得られる。即ち【発明が解決しよ許を探す場合には、クエリ文書自体から構造化したクエうとする課題】の中に「質問」が含まれる場合には、【発リを抽出することが課題となる。この場合にも、クエリ明の効果】の中に「自然だ」が含まれている傾向が強く、文書の構造解析が必須となる。

これにより、「“質問” に対して回答を機械が生成する技ここである本願（クエリ文書）があったとき、これ術では、回答の “自然さ” が求められる」といった知見と似た特許文書を検索することを考えよう。例としてが得られる。

HTML などの半構造化文書から目的とする情報を抽出

表１

項目間で関連性の高い語ペアの例

して検索する発明（特開 2018-032273）を本願とする。本願には、【請求の範囲】や【課題を解決するための手段】に “半構造化文書”、“階層”、“要素”、“抽出”、“上位”、“下位”、“共通する” といったキーワードが含まれ、【技術分野】には “情報”、“抽出”、【背景技術】には “Markup”、“Language”、“HTML”、“インターネット”、“サイト”、“半構造化文書”、“階層”、“ページ”、“検索する” などが含まれる。一方、本願の拒絶理由の引用文献を類似文書として解釈し、本願と同様に項目で分解すると、【背景技術】に “Markup”、“Language”、“検索する” が含まれ、【課

この方法を模式的に表すと図２のようになる。

題を解決するための手段】に “半構造化文書”、“階層”、“要素”、“抽出”、“共通する” といった本願と共通のキーワードが含まれている。また、【発明の実施の形態】や【実施例】にもこれらの共通キーワードが出現することが分かる。このことから、本願と類似文書は項目ごとの内容も似ていると推測できる。（図３参照）
一方で、本文中に “半構造化文書”、“階層”、“抽出”、“検索する” といったキーワードが含まれている文献であっても、“半構造化文書” が【背景技術】や【発明が解決しようとする課題】のみに含まれているケースも存在する。これらの発明は、情報抽出の対象が半構造化文書に

図２

236

項目間で関連性の高い語ペアを抽出限定したものではなく、したがって半構造化文書特有の参照）。こういった関連表現は “対話” の内容をより詳細に表す語として、クエリ拡張に役立つと考えられる。
項目ごとに関連語の性質が異なるため、検索したい内容によって適切な関連語を選択しクエリ拡張を行うことが出来る。
図３

項目ごと類似性による類似特許検索

特徴も利用していない。既存研究として半構造化文書の検索に触れているのみである。このように、重要なキー性への影響が小さいものもある。
上記例から、項目の情報が検索に活用できる可能性をみることが出来る。ただし、前述したように、項目が必ずしも定型でないことや、項目内の記述の自由さから内容が似ていても記述が異なるケースは多く存在するた

図４

め、一般の構造化データにおける項目の類似度ほどの信項目を利用したクエリ拡張

頼性がない点には留意が必要である。

2.2.3

明細書の構造解析による検索のクエリ拡張

3

特許文書構造解析のアプローチと課題

前述のように、明細書本文は請求項の詳細を説明して前節で、特許文書の様々な構造を利用して、可読性向いる。請求項で利用される語は抽象的な表現や専門用語上やマイニング・検索の精緻化、クエリ拡張などに活用が多い。このため特許を読む者は、請求項の内容を補完できることを紹介した。本節では、構造解析のための手するために明細書本文から更に情報を得ることになる。

法について簡単に紹介する。同時に、構造解析の課題に検索においても、本願請求項から抽出された検索クエリついても議論する。

を拡張する目的で明細書本文からもキーワードを取得するアプローチが複数提案されている［3］。この際に、補完

3.1

並列構造の抽出するためのキーワードをどの項目から取得するかを選択

並列構造は、基本的に区切り文字と並列のキーとなるすることで、複数種類のキーワードの拡張が可能となる。

文字列を指定した上で、並列の範囲を求める手法が一般

先ほどと同じ IPC=G07F 17 の特許集合を例にと的である。特許文書においては各並列項目間の類似性や、る。【請求の範囲】内で “対話” というキーワードが存

並列の開始箇所の推定を手掛かりに並列の範囲を求める

在する特許集合を A とする。“対話” を含む集合 A は、ことが出来る。

人間と機械との対話システムに関する発明を多く含んでいる。この A において【請求の範囲】内の “対話” と

例えば、次のような例では、並列構造が入れ子になっている。

共起する単語から高い関連性を持つ単語を前述の指標（A）バインダーポリマー“
100 重量部当たりに、（a）PMI で抽出すると、“発話”、“意図”、“応答” といった対（メタ）アクリル酸エステル系単量体 20 〜 79 重量部

話の関連表現が得られる。一方で、同じ特許集合 A にと、（b）ビニル系単量体 20 〜 60 重量部と、（c）不おいて今度は【発明が解決しようとする課題】中に出

飽和カルボン酸系単量体 0.01 〜 30 重量部と、を用現する関連の高い語として、“相槌”、“雑談”、“自然だ”、いて重合されたポリマー粒子を含むバインダーと、（B）といった語が得られる。また【発明の効果】には、“共感”、上記バインダーを用いて複数積層される電気化学セルで“親近感”、といった語が高関連語として出現する（図４

あって、バインダーにより電極内の電極活物質粒子同士、YEAR BOOK 2O2O 237

特許情報の高度な情報処理技術

3

ワードであっても出現する項目によっては意味的な類似

電極活物質と集電体とが固定及び連結されると共に、電しかしながら、複雑な入れ子構造をとる並列構造抽出極と上記電極と接触するセパレーターとが熱融着によりは、未だチャレンジングなタスクである。特に特許文書接合された電気化学セルと、を備える電気化学素子でからの並列構造抽出は、専門分野ごとに記述スタイルがあって、…”（特願 2008-511060）異なり、また膨大な教師データが存在しないため、様々

ここで、まず並列のキーとなる文字列を、“と、を”な工夫が必要である。と指定する。
（この並列のキーとなる文字列は文書によって異なる。例えば英語の文献では、“and” および “or”

3.2

明細書本文の構造の抽出の課題を並列キーとみなすアプローチが多い。）次に、並列の前節の並列構造抽出と比較すると、明細書本文の項区切り文字列を指定する。ここでは“と、”とする。従って、目の抽出は簡単なタスクと感じる読者が多いかもしれな“X と、Y と、Z と、を” という構造を見つける問題になる。

い。実際、明細書本文は記述ルールが存在するため、項既存研究では、並列構造を抽出済みの正解データを教師

目ラベルの表記ゆれをまとめて対応関係を作成すれば項データとして、並列構造の範囲を推定するモデルを学習目の抽出が可能である。しかし、出願年代によって項目するアプローチがとられていることが多い。モデルにはの傾向が変わることもあり、項目の対応関係の作成やメ各並列項目の類似性や可換性を利用するのが一般的であンテナンスは課題であり続ける。また、思いがけない項。

［4, 5］

目ラベルの記述があった場合には対応できないという問しかし大量の日本語特許文書において入れ子構造を含題も発生する。

る

む正解データを人手で付与するのは手間がかかり、更にさらには、明細書本文の各段落間にも、依存関係な分野によっては専門性が要求されるという問題もある。

どの複雑な関係が存在する。単純な例としては、実験手

そこでここでは正解データを利用しないアプローチを考順が順序つきリストで記述されているケースが考えられえる。また、特許文書においては並列項目間に依存性がる。あるいは請求項の構成要素間依存関係に類似した依存在することもあるため、並列項目の可換性は今回は利存関係が段落間に存在するケースも非常に多い。

用せず、並列項目の類似性のみでどの程度並列構造が抽明細書本文のリッチな情報を生かすためには、存在す出できるかみてみよう。上記例文では、並列キー “と、を”る構造を可能な限り抽出し、またこれらの構造を利用しが２回現れる。１回目の “と、を” は、“（a）（メタ）アた分析が必要になると考える。

クリル酸エステル系単量体 20 〜 79 重量部”、（b）ビ“ニル系単量体 20 〜 60 重量部”、“（c）不飽和カルボン酸系単量体 0.01 〜 30 重量部” の３項目を並列に扱っ

238

4まとめている。分野の特色上、これらの３つの項目は文字列的

本稿では、特許文書を例に、並列構造、依存関係、項にも非常に類似している。２回目に出現する並列キー目による分割など文書内の様々な構造について解説し“と、を” は、より大きな並列構造を持ち、（A）バインダー“た。また、特許文書の構造を利用することで、可読性のポリマー 100 重量部当たり…ポリマー粒子を含むバイ向上、特許分析や検索の高度化など様々なメリットが得ンダー” と、“（B）上記バインダーを用いて…接合されられる可能性を指摘した。

た電気化学セル” とが並列に列挙されている。これらもこのような構造は、特許文書に留まらず、論文、製また、“（A）” と （B）“” から始まる記述に類似性がある。

品マニュアル、社内文書、法的文書などあらゆる文書がこのようにして並列に並ぶ各アイテムの類似性が判定で普遍的に持つ構造である。構造ルールを正確に把握するきれば、入れ子構造を含む並列構造の抽出へのアプローことが出来れば、各文書から目的となる情報を効率よくチが可能となる。

抽出することが可能となる。構造を持った文書に対するまた、この例のように箇条書きになっている場合には、機械によるアプローチは、これまで XML など機械的な（A）{,（B）, …} や （a）{,（b）,（c）, …} という表現が列挙処理を前提として、明確に定義された構造ルールで記載を表すという知識を利用すれば、並列構造の抽出精度はされたものが中心であった。一方で、特許文書のよう高まると期待できる。

な、機械処理を第一の前提としない文書には、ルールや記述に揺らぎがある。またルールが明示的に定められていないことも多く、まずルールの把握から行う必要があるケースも多い。このような文書から正しい構造を抽出し、分析に生かしていくことが重要であると筆者らは考える。

* 本稿記載の内容は筆者個人の見解に基づいています。

参考文献［1］Shoko Suzuki and Hiromichi Takatsuka,

3

特許情報の高度な情報処理技術“Extraction of Keywords of Novelties fromPatent Claims,”Coling, 2016.
［2］昭和電工株式会社ニュースリリース https://www.
sdk.co.jp/news/2019/27188.html［3］奥村学，“特許情報処理：言語処理的アプローチ”，

コロナ社，2012.
［4］Jessica Ficler and Yoav Goldberg. “ANeural Network for Coordination BoundaryPrediction”, Proceedings of the 2016Conference on Empirical Methods in NaturalLanguage Processing, p.23–32, 2016.
［5］Hiroki Teranishi, Hiroyuki Shindo, and YujiMatsumoto,“Decomposed Local Models forCoordinate Structure Parsing”, Proceedingsof the 2019 Conference of the North
American Chapter of the Association
for Computational Linguistics: Human
Language Technologies, Volume 1（Longand Short Papers）, p.3394-3403, 2019.

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