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 −1. はじめに難波英嗣
広島市立大学大学院
情報科学研究科乾孝司
筑波大学大学院
システム情報工学研究科

岩山真
日立製作所
中央研究所

櫻井孝
櫻井孝特許事務所

橋田浩一
東京大学大学院
情報理工学系研究科

藤井敦
東京工業大学
情報理工学研究科

2. F タームに基づくオントロジーの構築

2.1	 F タ ー ム と は 	 
本稿では、特許データベースからオントロジー	  F タームは、前述のとおり、特許を目的・効果・を構築する手法について述べる。オントロジーは、構成などの様々な観点から分類することを目的と文献を検索したり、高度な言語処理を行ったりすした分類体系であり、技術分野を示すテーマコーるための有用な情報源として活用されている。しドと観点の集合から構成される。ここでは、機械かし、オントロジーを人手で構築し、更新するこ
翻訳分野の F タームを例に説明する。機械翻訳にとは非常にコストがかかる。一方で、テキストデは 5B091 という 1 つのテーマコードが、また「言ータベースからシソーラスやオントロジーを自動語」(AA00)、「処理対象要素」(AB00)、「翻訳方式」構築する様々な手法が提案されているものの、人(BA00)などの 9 個の観点が設けられている。ある手による構築作業に取って代わるレベルまでには機械翻訳システムについて考えた場合、そのシス至っていない。そこで、本稿では、最小減の労力
テムの対象言語は何か、どんな仕組みで翻訳するで効率的にオントロジーを構築する枠組みについのか、などの属性が存在するが、これがそれぞれて述べる。
「言語」(AA00)や「翻訳方式」(BA00)などの観点オントロジーを効率的に構築するため、我々はに当たると考えて良い。
特許分類コード体系のひとつである F タームに着	  F タームでは、観点が階層化されており、例え目する。F タームとは、特許を目的・利用分野・ば、「言語」(AA00)という観点には、この観点を材料といった様々な観点から分類することを目的具体的に示す「・多言語間」(AA01)や「・2 言語として日本国特許庁が構築した特許の分類体系の間」(AA03)といった F タームコードが存在する。
ひとつである。F タームの詳細については次節でF タームコード間で一般/具体関係がある時には、述べるが、実は、F タームの構造そのものがオンドットレベル記法で表すことになっている。図 1
トロジーに近い体系になっている。そこで、本研の例では、「翻訳方式」(BA11)の下位分類として
究では、F タームの体系をオントロジーの構築に「直接翻訳」(BA12)と「間接翻訳」(BA13)があり、流用する。これをベースに、人手で構築された他さらに「間接翻訳」の下位分類には「トランスフの知識体系や、テキストデータベースから自動的ァー方式」(BA14)と「ピボット方式」(BA17)があに構築された上位・下位概念辞書や同義語辞書る。
[Nanba 2007]などをマッピングすることで、特許との親和性を保持しながら、学術論文など他のジ
BA11	  ・翻訳方式
ャンルの文献にも利用可能なオントロジーの構築
BA12	  ・・直接翻訳を目指す。
BA13	  ・・間接翻訳
本論文の構成は以下のとおりである。次節では、
BA14	  ・・・トランスファー方式
F タームに基づくオントロジー構築の枠組みにつBA15	  ・・・・意味解析
いて述べる。3 節では、現在著者らが取り組んでBA16	  ・・・・・文脈解析
いる情報分野のオントロジー構築について述べる。
BA17	  ・・・ピボット方式
最後に 4 節で本論文をまとめる。
図 1 テーマ“5B091(機械翻訳)”の F タームコードの例(その 1)

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 つの手順から構成される。
(手順 1) F タームからの知識抽出(手順 2) 手順 1 で得られた知識への他の知識体系のマッピング
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関係 2関係 3
関係 4

関係 5

属性：方式
定義域：機械翻訳
値域：直接翻訳，間接翻訳
上位：間接翻訳
下位：トランスファー方式
上位：間接翻訳
下位：ピボット方式
属性：利用技術
定義域：トランスファー方式
値域：意味解析
属性：利用技術
定義域：意味解析
値域：文脈解析
図 2	  図 1 から得られる知識(手順 2) 手順 1 で得られた知識への他の知識体系のマッピング
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から自動構築した上位・下位概念辞
書 [Nanba 2007][ 難 波 2011] や 関 連 語 辞 書 [ 乾2011]などが挙げられる。マッピングは、例えば、
図 1 の関係 2 と 3 について、「間接翻訳」の下位語として、自動構築した上位・下位概念辞書の間接翻訳の下位語を収集したり、「トランスファー方式ピボット方式」といったような下位語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位語の候補を人間に提示し、その中から人手で適切な下位語を選択するという方法が考えられる。

3. 情報分野のオントロジーの構築	  本節では、2 節で述べた方針に基づき、著者らが現在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る。
3.1	 情 報 分 野 の 特 許 か ら の 上 位 ・ 下 位 概 念 辞
書 お よ び 属 性 辞 書 の 自 動 構 築 	 	  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、G06T を情報分野と考えた。このコードが筆頭 IPCと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性辞書を構築した。上位・下位概念辞書の構築には、Hearst[Hearst 1992]の定型表現法を用いた。
その結果、のべ 219,462 語から構成される情報分野の上位・下位概念辞書が構築された。図 3 に、その一部を示す。図において、各行の数値は、396,532 件の特許中での出現頻度、「A > B」は Aが B の上位語であることを示している。
6864 入力装置 > キーボード
5542 記録媒体 > ＣＤ
5052 入力装置 > マウス
3357 ネットワーク > ＬＡＮ
3039 記憶媒体 > ＣＤ2906 情報処理装置 > パーソナルコンピュータ
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 3	  情報分野の特許から抽出された上位・下位概念の一部	  次に属性辞書の構築について述べる。一般に、ある用語 A と属性の関係にある B は、特許中で「Aの B」と表記されることがある。そこで、上述の特許 396,532 件から「[名詞句]の[名詞句]」にマッチする個所をすべて抽出し、それを属性辞書の候補とした。なお、「A の B」と表現できる用語 A とB には、属性以外の関係も成立しうる。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。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性である可能性が高い。そこで、属性辞書から頻度の高い B を順に見て、さらに F タームコードが00 で終わるもの(ドットがつかないテーマ中で最上位のコード)と照合し、属性となりうる用語を選定した。図 4 にその一部を示す。

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	  情報分野の特許から抽出された属性の一部

3.2	 情 報 分 野 の F タ ー ム か ら の 知 識 抽 出 	 
上述の情報分野に関連する IPC コード G06F、G06K、G06T、G11C を F タームのテーマの範囲に含むものを F タームリストから抽出した。その結果、F ターム全 2790 テーマ中 102 テーマが選定された。次に、これらの 102 テーマに関連する
F タームコード 11,842 個を抽出した。これらのコードに対し、図 2 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。
(手法 1) 上位・下位関係の推測
図 5 は、テーマ 5B091(機械翻訳)の F タームコードの例であり、この中で「形態素解析」に着目する。3.1 節で述べた自動構築された上位・下位概念辞書を用い、「形態素解析」の上位語を調べると、
図 6 に示す上位語リストが得られる。これらの上位語のうち、図 5 の一行目にある「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」の間には上位・下位関係が成立していると推測できる。また、図 6からわかるように、「A > B」と「B > C」が成立する時、「A > C」も成立するため、これを逆に適用すると、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、と推測できる。
言語処理技術・文解析・・形態素解析
図 5 テーマ“5B091(機械翻訳)”の F タームコードの例(その 2)

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。

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	  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
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て、その説明語句の中に、図 4 に示す用語の一部が含まれていれば、その F タームコー
ドは、テーマコードに対して属性関係にあると推測できる。
(手法 3) テーマコードリストからの推測	  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 との間に上位・下位関係が成立している可能性がある。
BA01	  ・XBA02	  ・・Y ※ BA01 の下位概念
BA03	  ・・ZBA04	  ・・・W
図 7	  F タームコードの例
3.3	 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 	 	  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

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。

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。

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，
このシステムを用いて 10 年分の公開公報を解析
No.2, 16-29．
し、自動的に抽出された属性(ATTRIBUTE)と属性値(VALUE)の対を「効果表現リスト」と呼ぶ。 [Hearst 1992] Hearst, M.A. (1992) “AutomaticAcquisition of Hyponyms from Large Text
図 9 は、その一例である。各行、「頻度	  属性	  属Corpora” In Proceedings of the 14th性値」を示しており、2,599,368 対(異なり)が抽出
International Conference on Computational
されている。
Linguistics, pp.539-545.
[乾 2011] 乾孝司，難波英嗣，橋本泰一，藤井敦，
22393
信頼性 向上岩山真，橋田浩一．(2011) “最大クリーク探索
21713
信頼性 高いに基づく特許検索履歴の統合” 言語処理学会 第17362
構成簡単
17 回年次大会，pp. 1059-1062．
16870
生産性 向上[Nanba 2007] Nanba, H. (2007) “Query11283
作業性 向上Expansionusing
anAutomatically10522
操作性 向上Constructed Thesaurus ” In Proceedings of the10376
コスト 低減6th NTCIR Workshop, pp. 414-419.
[難波 2011] 難波英嗣，竹澤寿幸，乾孝司，岩山真，
10175
製造コスト 低減
橋田浩一，橋本泰一，藤井敦．(2011) “特許検図 9	  効果表現リストの一例
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．

4. おわりに

本稿では、特許の分類体系のひとつである F タ