特許分類コード体系に基づくオントロジーの構築―情報分野におけるケーススタディー―
Construction of an Ontology Based on a Patent Classification System
広島市立大学大学院情報科学研究科教授

PROFILE

難波082-830-1584

nanba@hiroshima-cu.ac.jp

筑波大学大学院システム情報工学研究科助教

PROFILE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。

乾孝司

2004 年奈良先端科学技術大学院大学情報科学研究科博士課程修了。博士（工学）。日本学術振興会特別研究員、東京工業大学統合研究院特任助教等を経て、2009 年筑波大学大学院システム情報工学研究科助教。自然言語処理の研究に従事。

日立製作所中央研究所 / 東京工業大学精密工学研究所

岩山真

1992 年（株）日立製作所入社。文書検索、自然言語処理の研究に従事。2009 年度より、特許版産業日本語委員会委員。
PROFILE東京大学大学院情報理工学系研究科ソーシャル ICT 研究センター教授

PROFILE橋田

東京工業大学大学院情報理工学研究科准教授

PROFILE

1浩一

1986 年電子技術総合研究所入所。2001 年産業技術総合研究所。2013 年より東京大学大学院情報理工学系研究科ソーシャル ICT 研究センター教授。

藤井敦

1998 年東京工業大学大学院博士課程修了。博士（工学）。筑波大学大学院准教授等を経て、2009 年より東京工業大学大学院情報理工学研究科准教授。自然言語処理、情報検索、Web マイニングの研究に従事。

はじめに的にオントロジーを構築する枠組みについて述べる。
オントロジーを効率的に構築するため、我々は特許分類コード体系のひとつである F タームに着目する。F160

本稿では、特許データベースからオントロジーを構築

タームとは、特許を目的・利用分野・材料といった様々する手法について述べる。オントロジーは、文献を検索な観点から分類することを目的として日本国特許庁が構したり、高度な言語処理を行ったりするための有用な情築した特許の分類体系のひとつである。F タームの詳細報源として活用されている。しかし、オントロジーを人については次節で述べるが、実は、F タームの構造その手で構築し、更新することは非常にコストがかかる。一ものがオントロジーに近い体系になっている。そこで、方で、テキストデータベースからシソーラスやオントロ本研究では、F タームの体系をオントロジーの構築に流ジーを自動構築する様々な手法が提案されているもの用する。これをベースに、人手で構築された他の知識体の、人手による構築作業に取って代わるレベルまでには系や、テキストデータベースから自動的に構築された上至っていない。そこで、本稿では、最小減の労力で効率位・下位概念辞書や同義語辞書 [Nanba 2007] などを学術論文など他のジャンルの文献にも利用可能なオントロジーの構築を目指す。
本論文の構成は以下のとおりである。次節では、F ター

3 節では、現在著者らが取り組んでいる情報分野のオントロジー構築について述べる。最後に 4 節で本論文をまとめる。

・翻訳方式

BA12・・直接翻訳

BA13・・間接翻訳

BA14・・・トランスファー方式

BA15・・・・意味解析

BA16・・・・・文脈解析

BA17・・・ピボット方式

図1

検索の高効率化と精度向上

ムに基づくオントロジー構築の枠組みについて述べる。

BA11

寄稿集２

マッピングすることで、特許との親和性を保持しながら、テーマ“5B091（機械翻訳）”の F タームコードの例（その 1）（手順 2）手順 1 で得られた知識への他の知識体系の2
2.1

F タームに基づくオントロジーの構築
F タームとはF タームは、前述のとおり、特許を目的・効果・構成などの様々な観点から分類することを目的とした分類体系であり、技術分野を示すテーマコードと観点の集合から構成される。ここでは、機械翻訳分野の F タームを例に説明する。機械翻訳には 5B091 という 1 つのテーマコードが、また「言語」（AA00）、「処理対象要素」（AB00）、「翻訳方式」（BA00）などの 9 個の観点が設けられている。ある機械翻訳システムについて考えたマッピング
各手順について以下に述べる。
（手順 1）F タームからの知識抽出
本研究で構築するオントロジーでは、4 種類の用語間の関係「同義」「上位・下位」「属性・定義域・値域」「全体・部分」を扱う。図 1 のドットレベル記法では明示されていないこれらの関係の一部を自動解析し、残りを人手で判断することで、最終的に図 2 を得ることが、Fタームからのオントロジー構築の目的である。その詳細手順については、3 節で説明する。
関係 1

属性：方式
定義域：機械翻訳
値域：直接翻訳，間接翻訳

関係 2

上位：間接翻訳
下位：トランスファー方式

関係 3

上位：間接翻訳
下位：ピボット方式

関係 4

属性：利用技術
定義域：トランスファー方式
値域：意味解析関係 5

属性：利用技術
定義域：意味解析
値域：文脈解析

場合、そのシステムの対象言語は何か、どんな仕組みで翻訳するのか、などの属性が存在するが、これがそれぞれ「言語」（AA00）や「翻訳方式」（BA00）などの観点に当たると考えて良い。
F タームでは、観点が階層化されており、例えば、「言語」（AA00）という観点には、この観点を具体的に示す「・多言語間」（AA01）や「・2 言語間」（AA03）といった F タームコードが存在する。F タームコード
間で一般 / 具体関係がある時には、ドットレベル記法で表すことになっている。図１の例では、「翻訳方式」（BA11）の下位分類として「直接翻訳」（BA12）と「間図2接翻訳」（BA13）があり、さらに「間接翻訳」の下位

図 1 から得られる知識分類には「トランスファー方式」（BA14）と「ピボッ（手順 2）手順 1 で得られた知識への他の知識体系のト方式」（BA17）がある。

マッピング
手順 1 で抽出された知識に対し、様々な知識体系の2.2

F タームに基づくオントロジーの構築

F タームに基づくオントロジーの構築は、以下の 2データをマッピングする。知識体系として利用可能なデータとして、特許データベースや特許検索履歴データつの手順から構成される。

から自動構築した上位・下位概念辞書 [Nanba 2007]（手順 1）F タームからの知識抽出[ 難波 2011] や関連語辞書 [ 乾 2011] などが挙げら

YEAR BOOK 2O14161

れる。マッピングは、例えば、図 1 の関係 2 と 3 につ次に属性辞書の構築について述べる。一般に、ある用いて、「間接翻訳」の下位語として、自動構築した上位・語 A と属性の関係にある B は、特許中で「A の B」と下位概念辞書の間接翻訳の下位語を収集したり、「トラ表記されることがある。そこで、上述の特許 396,532

ンスファー方式 ピボット方式」といったような下位語件から「[ 名詞句 ] の [ 名詞句 ]」にマッチする個所をす集合から関連語辞書を用いて関連語を収集したりして下べて抽出し、それを属性辞書の候補とした。なお、「A位語の候補を人間に提示し、その中から人手で適切な下の B」と表現できる用語 A と B には、属性以外の関係位語を選択するという方法が考えられる。

も成立しうる。例えば「パソコンのキーボード」の場合、「パソコン」と「キーボード」は全体・部分関係にある。

3

情報分野のオントロジーの構築

ここで、属性になりうる用語（目的、対象など）は、それほど種類が多いとは考えにくいため、「A の B」で表現される用語のうち、高頻度で B に出現するものは属

本節では、2 節で述べた方針に基づき、著者らが現在性である可能性が高い。そこで、属性辞書から頻度の高進めている情報分野のオントロジーの構築について述べい B を順に見て、さらに F タームコードが 00 で終わる。

るもの（ドットがつかないテーマ中で最上位のコード）

3.1

情 報分野の特許からの上位・下位概念と照合し、属性となりうる用語を選定した。図 4 にそ辞書および属性辞書の自動構築の一部を示す。1

著者らは一般財団法人工業所有権協力センター（IPCC） か ら、 情 報 分 野 の 特 許 検 索 履 歴 デ ー タ の 提供を受けている。このデータに高頻度で出現する国際 特 許 分 類（IPC） コ ー ド G06F、G11C、G06K、目的・用途，利用分野・応用・適用分野，手段，効果 1，
方式，対象，時期，入力・出力，構成・構造・機構・形状・利用技術・配置，機能
図4

G06T を情報分野と考えた。このコードが筆頭 IPC と情報分野の特許から抽出された属性の一部して付与されている公開年が 1993 〜 2012 年の特許 396,532 件 か ら、 上 位・ 下 位 概 念 辞 書 お よ び 属

3.2

情報分野の F タームからの知識抽出性辞書を構築した。上位・下位概念辞書の構築には、

上 述 の 情 報 分 野 に 関 連 す る IPC コ ー ド G06F、Hearst[Hearst 1992] の定型表現法を用いた。そのG06K、G06T、G11C を F タームのテーマの範囲に結果、のべ 219,462 語から構成される情報分野の上含むものを F タームリストから抽出した。その結果、F位・下位概念辞書が構築された。図 3 に、その一部をターム全 2790 テーマ中 102 テーマが選定された。

示す。図において、各行の数値は、396,532 件の特次に、これらの 102 テーマに関連する F タームコード

許中での出現頻度、「A > B」は A が B の上位語である11,842 個を抽出した。これらのコードに対し、図 2ことを示している。に示すような知識を抽出する手法について、以下に述べる。

6864 入力装置 > キーボード（手法 1）上位・下位関係の推測

5542 記録媒体 > ＣＤ

図 5 は、テーマ 5B091（機械翻訳）の F タームコー

5052 入力装置 > マウス
3357 ネットワーク > ＬＡＮ

ドの例であり、この中で「形態素解析」に着目する。3.1

3039 記憶媒体 > ＣＤ

節で述べた自動構築された上位・下位概念辞書を用い、2906 情報処理装置 > パーソナルコンピュータ「形態素解析」の上位語を調べると、図 6 に示す上位語

2507 通信ネットワーク > インターネット
2381 入力手段 > キーボード（のべ 219,462 語）
図3162

情報分野の特許から抽出された上位・下位概念の一部

1 「機械翻訳システムの効果」と言う場合、「効果」は、厳密には「機械翻訳システム」そのものの属性ではなく、機械翻訳システムに関する発明の属性であるが、オントロジーを構築する上で、今回はそこまで厳密な区別はしない。

行目にある「言語処理技術」の部分文字列である「言語処理」と「技術」が図 6 にも出現しており、この結果から、図 5 の「言語処理技術」と「形態素解析」の間

図 6 からわかるように、「A > B」と「B > C」が成立に上位・下位関係が成立している可能性がある。
BA01・X

BA02

・・Y ※ BA01 の下位概念

BA03・・Z

BA04・・・W
図7する時、「A > C」も成立するため、これを逆に適用す検索の高効率化と精度向上には上位・下位関係が成立していると推測できる。また、寄稿集２

リストが得られる。これらの上位語のうち、図 5 の一F タームコードの例

ると、図 5 において「言語処理技術 > 文解析」と「文解析 > 形態素解析」が成立する可能性がある、と推測

言語処理技術・文解析・・形態素解析テーマ“5B091（機械翻訳）”の F タームコードの例（その 2）

65 解析処理 > 形態素解析
52 手法 > 形態素解析
41 解析 > 形態素解析
40 処理 > 形態素解析
23 自然言語処理 > 形態素解析
20 構文解析 > 形態素解析
20 言語処理 > 形態素解析
17 技術 > 形態素解析
14 構文解析処理 > 形態素解析
12 言語解析 > 形態素解析
10 単語切り出し技術 > 形態素解析
9

自然言語解析 > 形態素解析
図6

情 報分野の F タームから抽出された知識へのマッピングできる。

図53.3

自動抽出された「形態素解析」の上位語（手法 2）属性関係の推測

ここでは特に属性語のひとつである「効果」に焦点を当てる。一般に、「効果」には「信頼性の向上」「耐久性の向上」などの表現が下位概念に該当する。筆者
らは、これまでに特許の「発明の効果」の項目から効果に関する表現を抽出するシステムを開発している[ 福田 2013]。例えば「PM 磁束制御用コイルを設けて閉ループフィードバック制御を施すため、電力損失を最小化できる。」という文が入力されると、図 8 に示すように、要素技術と効果を示す個所に、それぞれ“TECHNOLOGY” および “EFFECT” タグを自動的に付与する。ここで、“EFFECT” タグの中には、さらに“ATTRIBUTE” と “VALUE” という 2 種類のタグを自動的に付与する。
PM 磁束制御用コイルを設けて <TECHNOLOGY>
閉ループフィードバック制御 </TECHNOLOGY>
を 施 す た め，<EFFECT><ATTRIBUTE> 電 力
損 失 </ATTRIBUTE> を <VALUE> 最 小 化 </VALUE></EFFECT> できる．
図8

特許への要素技術と効果に関するタグ付与の例

次に、属性関係の推測について述べる。一般的な属性については、F タームコードが 00 で終わるものについこのシステムを用いて 10 年分の公開公報を解析し、て、その説明語句の中に、図 4 に示す用語の一部が含自 動 的 に 抽 出 さ れ た 属 性（ATTRIBUTE） と 属 性 値

まれていれば、その F タームコードは、テーマコード（VALUE）の対を「効果表現リスト」と呼ぶ。図 9 は、に対して属性関係にあると推測できる。

その一例である。各行、「頻度（手法 3）テーマコードリストからの推測ており、2,599,368 対（異なり）が抽出されている。

属性属性値」を示し

今、手法 1 を図 7 に示す F タームコードに適用した
結果、BA01 と BA02 の間に上位・下位関係が成立していることがわかったとする。この時、BA02 と隣接し、同じドットレベルの BA03 についても、BA01 との間YEAR BOOK 2O14163

22393

信頼性 向上21713

信頼性 高い

17362

構成16870

生産性 向上11283

作業性 向上10522

操作性 向上10376

コスト 低減10175

製造コスト 低減
図94

簡単

効果表現リストの一例

おわりに

本稿では、特許の分類体系のひとつである F タームを用い、これに様々な知識体系をマッピングすることでオントロジーを構築する手法を提案した。現在、情報分野のオントロジーを構築中であり、完成後は一般公開する予定である。

164

謝辞
本研究を実施するにあたり、一般財団法人工業所有権協力センターから、特許検索履歴データを提供して頂きました。深く感謝致します。

寄稿集２

参考文献
[ 福田 2013] 福田悟志，難波英嗣，竹澤寿幸 .（2013）“論文と特許からの技術動向情報の抽出と可視化”
情報処理学会論文誌データベース，Vol.6，No.2,

検索の高効率化と精度向上

16-29．
[Hearst 1992] Hearst, M.A.（1992）“AutomaticAcquisition of Hyponyms from Large TextCorpora” In Proceedings of the 14th
International Conference on Computational
Linguistics, pp.539-545.
[ 乾 2011] 乾孝司，難波英嗣，橋本泰一，藤井敦，岩山真，橋田浩一．
（2011）“最大クリーク探索に基づく特許検索履歴の統合”言語処理学会 第 17 回年次大会，pp. 1059-1062．
[Nanba 2007] Nanba, H. （2007）“QueryExpansion using an AutomaticallyConstructed Thesaurus”In Proceedings of
the 6th NTCIR Workshop, pp. 414-419.
[ 難波 2011] 難波英嗣，竹澤寿幸，乾孝司，岩山真，橋田浩一，橋本泰一，藤井敦．（2011）“特許検索履歴を用いたシソーラスの自動構築”言語処理学会
第 17 回年次大会，pp. 900-903．

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