コーパスにみる
特許関連文章の特徴
大学共同利用機関法人人間文化研究機構国立国語研究所
言語資源研究系准教授

山崎誠

PROFILE

1957 年生。1980 年埼玉大学教養学部卒。1984 年筑波大学大学院文藝言語研究科単位取得退学。現在、大学共同利用機関法人人間文化研究機構国立国語研究所言語資源研究系准教授。1984 年より国立国語研究所で語彙調査、シソーラスの編纂、コーパスの構築に従事。2007 年度から特許版産業日本語委員会。

yamazaki@ninjal.ac.jp

1 はじめにプルを大量に収録した点がある。従来コーパスとして使

国立国語研究所は 2006 年度から 5 年計画で『現代「青空文庫」であったが、それぞれ問題がある。「新潮日本語書き言葉均衡コーパス』（Balanced Corpus of文庫の 100 冊」はそれぞれの作品の言語量がまちまち

Contemporary Written Japanese、 以 下 BCCWJ とであり、検索結果を統計的に評価する際に工夫が必要で略す）の構築を進めている。このプロジェクトの目標はある。また、ほとんどが文学であることから内容的な多これからの日本語研究の共通基盤となる１億語の書き言様性に欠ける。「青空文庫」も文学が中心で、かつ、著葉コーパスを構築し、コーパス日本語学の確立を目指す作権が切れた作品が主であるため、現代語としてはややことである。本稿は構築中の BCCWJ を使って、特許関古い作品が多くなっている。BCCWJ では、出版リス連の文章の特徴を計量言語学的に調査した結果である。

トあるいは図書館の所蔵リストに基づき、書籍をランダ

2

BCCWJ の特徴の一つに、均衡のとれた書籍のサン

われてきた書籍のデータは、「新潮文庫の 100 冊」やムに選定しているため、多様なジャンルの書籍を収録

BCCWJ の基本構成と特徴

BCCWJ は図 1 に示すような 3 つのサブコーパス(SC) から構成される。生産実態 SC と流通実態 SC は、ランダムサンプリングを基本とするコーパスである。

生産実態（出版）SC

流通実態（図書館）SC

書籍、雑誌、新聞2001 年〜 2005 年
約 3500 万語
固定長＋可変長書籍
1986 年〜 2005 年
約 3000 万語
固定長＋可変長年であり、現代語のデータとして申し分ないものである。

3

特許に関する文章の特徴

BCCWJ を利用して特許関連の文章の特徴を見てみよう。BCCWJ にはさまざまなジャンル・内容のテキストが収録されている。特許関連の文章も例外ではない。ただし、BCCWJ の書誌管理情報である NDC（日非母集団（特定目的）SC

本十進分類法）には「特許」という分類は存在しないた

白書、法律、国会会議録、ベストセラー、検定教科書、Web の掲示板、広報紙など
期間はまちまち（最長 1976 年〜 2005 年）
約 3500 万語
可変長（一部、固定長＋可変長）

め、それにいちばん近い分類を以下の手順で求めた。

図１

118

している。また、対象となる年代は 1986 年〜 2005

BCCWJ の構成

BCCWJ の一部である「書籍」のサンプルから「特許」「知的財産」という言葉を検索した。その結果以下のような出現状況が観察された（注 2）。「特許」とい寄稿集
産業日本語関連
う言葉は全体で 476 回、同じく「知的財産」は 86 回出現している。それを各サンプルが抽出された元の書籍の NDC 別に整理したのが表 1 である。

24 比較の結果
今回調査したデータ中には NDC507 の文献は 42

NDC「特許」「知的財産」タイトルあったため、比較対象とする NDC913 についても 42 タイトルを無作為に抽出した。抽出したタイ

0. 総記

20

11

1. 哲学

10

2. 歴史

140

3. 社会科学10521

4. 自然科学230

5. 技術，工学

282

54

6. 産業

80

文の長さを正確にはかることは難しいため、形態素

7. 芸術，美術40

解析結果で出力される文境界の情報を利用することにし

8. 言語

00

9. 文学

18010476

86（記載なし）
合計
表1「特許」「知的財産」の NDC 別出現状況

トルの一部を挙げると、『理由』（宮部みゆき著、新潮社刊、2004）、『徳川家康』（山岡荘八著、講談社刊、1988）、『木曜島の夜会』（司馬遼太郎著、文芸春秋刊、1993）などである。

4.1

文の長さた。そのため、文の長さは 1 つの文に含まれる形態素数で計測する。その結果を表 2 に示したが、特許関係の文章における文は、小説の 2 倍であることが分かる。
特許の明細書は一文が長くなりがちであると言われるが、特許関連文章も一般の小説に比べると長いことが分かる。

表１から、「特許」の使用例のうち約 59%、「知的分類財産」では約 63% が NDC の「5. 技術、工学」に集中していることが分かる。詳しく見てみると、「技術、工学」の中でも「507」（研究法、 指導法、 技術教育）

平均形態素数

NDC507（特許）27.9

NDC913（小説）14.4がもっとも頻出する分類となっている。「特許」では、

表2

文の長さの比較

282 例中 234 例が、「知的財産」では 54 例全例がNDC「507」の分類をもつ書籍からのサンプルである。
そこで、NDC「507」を特許関連の文章とみなし、4.2品詞構成比この特徴をさぐることにする。抽出された書籍を見ると次に品詞構成比を見てみよう。品詞構成比はそれぞれ『特許法概説』（吉藤幸朔著、有斐閣刊、1996）、『知抽出した 42 タイトルを 1 つのデータとして扱い、延的財産法』（田村善之著、有斐閣刊、1999）、『工業べ語数、異なり語数をベースに算出したものである。図

所有権法逐条解説』（特許庁編、発明協会刊、1986）

2 は、延べ語数、図 3 は異なり語数による品詞構成比などのタイトルが並び、抽出に成功していることが分かの比較である（注 3）。

る。また、比較する対象として NDC「913」（日本文学の小説、物語）を同コーパスから選んだ。

延べ語数と異なり語数とでは若干傾向が異なるが、概略特許関連の文章は小説と比べると名詞と接尾辞が多く、動詞、形容詞、副詞、助詞、助動詞が少ないことが119

図2

品詞構成比の比較（延べ語数）

図3

品詞構成比の比較（異なり語数）分かる。これはもっぱら情報量を担う名詞を多用するこ語の比率が高く、とくに異なり語数では、和語の比率をとが特許関連の文章の特徴の一つであることを示唆して大きく超えていることが分かる。

いると言えよう。
4.44.3

語種構成比

形容語句の比較

ここでは、副詞に占めるオノマトペの割合と形容詞に語種とは、和語、漢語、外来語など語の出自の区別の占めるシク活用の割合を調査した。どちらも口語的あることである。結果を表 3 に示す。特許関連の文章は漢いは感情表現などと結び付く語句である。結果を表 4120

寄稿集
産業日本語関連
延べ語数
語種

特許年度版）」における書籍（生産実態サブコーパス＋流通実態サブ

異なり語数

小説

特許2小説

和語

60.9

80.9

29.0

50.0

漢語

33.8

13.0

55.2

34.7

外来語2.81.29.74.7コーパス）の固定長サンプルである。このデータは特定領域「日本語コーパス」の内部で利用しているデータであり、「固定長サンプル」とは空白及び補助記号を除く 1,000 字からなるサンプルで混種語

1.00.92.22.3ある。対象としたサンプル数は 18,558 で、その全体の語数は約

固有名

1.13.83.27.9

不明

0.10.10.20.3

1100 万語と推測される。なお、ここでいう「語数」は短単位と記号0.30.00.60.0（数値は％）

表3

いう形態素の 1 回結合までを許す言語単位である。
注3

品詞構成比の集計では、未知語・空白・補助記号・記号は除外した。

語種構成比の比較に示す。表 4 によると、特許関連の文章では、オノマ

参考文献

トペの割合は小説の 1/3 程度になっている。シク活用山崎誠 (2009)「代表性を有する現代日本語書籍コーパは、延べ語数では小説より少ないが、異なり語数ではほスの構築」「人工知能学会誌」24-5、pp.623-631.

ぼ同じ値となっている。具体的な語例で見ると、特許の文章で使われたシク活用の形容詞を使用度順に挙げると「新しい」「難しい」「美しい」「詳しい」「優しい」となり、一方、小説では、「新しい」「可笑しい」「怪しい」「嬉しい」「恐ろしい」となり、同じシク活用でも特許のほうがより客観的な意味を持つものが多いことが分かる。

延べ語数
形容語句

特許

異なり語数

小説

特許

小説

オノマトペ

4.5

17.5

10.6

34.8

シク活用

13.1

18.3

37.8

38.7

表3

語種構成比の比較

5 おわりに
本稿では特許関連の文章の特徴を計量的に概観した。
比較対象として小説を選んだが、法律や他の専門的な文章とはどう異なるのか、今後の課題としたい。

注1

BCCWJ の概要については、山崎 (2009) を参照。

注2

使用したデータは、「BCCWJ 領域内公開データ（2009121