特許オントロジーの構築とその特許検索への応用
2015年2月24日
広島市立大学大学院情報科学研究科
難波英嗣

特許オントロジーの構築とその特許検索への応用
2015年2月24日
橋田浩一（東大）
難波英嗣（広島市立大）乾孝司（筑波大）岩山真（日立製作所）
藤井敦（東工大）
福田悟志(広島市立大学)
飯沼俊平(広島市立大学)

特許検索履歴の例
H01L23/00@A*[製品管理情報/TX+??製品管理情報+特性/TX+??特性+性能/TX+??性能]*[バーコード/TX+??バーコード]
上位ー下位
対象ー属性

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研究の目的
オントロジーとは
文献検索や高度な言語処理を行なうための有用な情報源
オントロジー構築には非常にコストがかかる• 効率的なオントロジー構築手法の提案• 特許検索への応用
3

4

5

基本方針
オントロジー構築のためのFタームの利用
Fタームとは、特許を目的、利用分野、材料といった様々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築した特許の分類体系のひとつ
Fタームの構造そのものがオントロジーに近い体系→Fタームの体系をオントロジーの構築に流用
これに、テキストデータベースから自動構築された各種辞書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

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オントロジー構築のイメージ
Fタームオントロジーを入力とし[入力]
間接翻訳 ー ピボット方式 上位下位
間接翻訳 ー トランスファー方式 上位下位…

ブートストラップ+
機械学習により[出力]
情報機器 ー イメージスキャナ 上位下位
コンピュータ機器 ー パソコン 上位下位
Fタームオントロジーにはない…
Fタームオントロジーにはない7

新たな知識を公開公報から抽出
新たな知識を公開公報から抽出テーマ“5B091(機械翻訳)”のFタームコードの例
ドット表記には、上位・下位や属性などの関係が含まれている。
その関係を明らかにし、オントロジー構築のための知識抽出を目指す

BA11 ・ 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

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Fタームから得られる知識
BA11 ・ 翻訳方式
属性：方式
定義域：機械翻訳
BA12 ・ ・ 直接翻訳
値域：直接翻訳、間接翻訳
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
テーマ“5B091(機械翻訳)”のFタームコードの例

9Fタームから得られる知識

BA11 ・ 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
上位：間接翻訳
BA16 ・ ・ ・ ・ ・ 文脈解析 下位：トランスファー方式、ピボット方式
BA17 ・ ・ ・ ピボット方式
テーマ“5B091(機械翻訳)”のFタームコードの例

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Fタームから得られる知識
BA11 ・ 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 属性：利用技術
BA17 ・ ・ ・ ピボット方式 定義域：トランスファー方式
値域：意味解析テーマ“5B091(機械翻訳)”のFタームコードの例

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Fタームから得られる知識
BA11 ・ 翻訳方式
BA12 ・ ・ 直接翻訳
BA13 ・ ・ 間接翻訳
BA14 ・ ・ ・ トランスファー方式
属性：利用技術
BA15 ・ ・ ・ ・ 意味解析
定義域：意味解析
BA16 ・ ・ ・ ・ ・ 文脈解析
値域：文脈解析
BA17 ・ ・ ・ ピボット方式
テーマ“5B091(機械翻訳)”のFタームコードの例

12オントロジー構築のイメージ
Fタームオントロジーを入力とし[入力]
間接翻訳 ー ピボット方式 上位下位
間接翻訳 ー トランスファー方式 上位下位…

ブートストラップ+
機械学習により[出力]
情報機器 ー イメージスキャナ 上位下位
コンピュータ機器 ー パソコン 上位下位
Fタームオントロジーにはない…
Fタームオントロジーにはない13

新たな知識を公開公報から抽出
新たな知識を公開公報から抽出

（ステップ１）ブートストラップ
パターン抽出とインスタンス獲得を繰り返して，少量のシードインスタンスを反復的に増やす
初期シード
半導体メモリ
ROM
入力装置
キーボード

パターン抽出
ROMなどの半導体メモリ***などの***キーボードなどの入力装置
パソコンなどのキーボード

キーボード
パソコン

インスタンス
獲得

キーボードをはじめとする入力装置***をはじめとする***14

なぜ機械学習を用いるのか
パターン：「XなどのY」

上位下位関係の判別に代表されるパターン

キーボードなどの入力装置
パソコンなどのキーボード

公開公報
データベース

入力装置 － キーボード 上位下位
キーボード － パソコン 上位下位

機械学習による統計的アプローチを用いることで解決する

15

(ステップ2) 機械学習によるクリーニング
Espressoで収集されたパターン
パターンIDパターン（下位・上位）

1

XなどのY

2

Xに代表されるY

3

XといったY

4X等のY

5

XのようなY今，(X, Y)=(キーボード, 入力装置)および(パソコン,キーボード)を入力とした時，XとYの間に上位，下位関係が成立するか，Espressoで収集されたパターン
集合を用いて調べたい16

(ステップ2) 機械学習によるクリーニング
Espressoで収集されたパターン
パターン
ID

パターン
（上位・下位）

1

XなどのY

2

Xに代表されるY

3XといったY

4

X等のY

5

XのようなY

X=キーボード
Y=入力装置

X=パソコン
Y=キーボード「キーボードなどの入力装置」や「キーボードに代表される入力装置」という表現が公開公報データベースの中に何回出現するか調べる17

(ステップ2) 機械学習によるクリーニング
これらの値の組み合わせでXとYの間に上位・下位関係が成立するか判断する
Espressoで収集されたパターン
X=キーボード
Y=入力装置

X=パソコン
Y=キーボードパターン
IDパターン（上位・下位）

1

XなどのY

1050

122

Xに代表されるY

320

03

XといったY

120

4

X等のY

1300

1005XのようなY

85

118

(ステップ2) 機械学習によるクリーニング
これらの値の組み合わせでXとYの間に上位・下位関係が成立するか判断する
Espressoで収集されたパターン
パターン
ID

パターン
（上位・下位）

1

XなどのY

2

Xに代表されるY

3XといったY

4X等のY

5XのようなY

X=キーボード
Y=入力装置

X=パソコン
Y=キーボード

どのように組み合わ
1050
せるかは機械学習
320(SVM)で決める
121200

1300

100

85

119

20

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結論
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獲得することでオントロジーを構築する手法を提案
さらに、特許検索に応用

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