日本語処理技術の研究開発における特許情報
おける特許情報の可能性
能性
藤井 敦
東京工業大学
2010.02.24
1

本講演の背景： 建設的な循環
建環
オーサリングツ ル等の活用ツール等の活用

日本語処理技術

産業日本語
自然言語処理や情報検索などの発展

産業用文書としての特許情報に焦点を当てて，関連する日本語処理技術について紹介する 2特許情報 学術研究 関係
特許情報と学術研究の関係• 情報検索– 要求に適う文書の検索• 自然言語処理– 機械翻訳，用語抽出• 人工知能チャレンジ
・ 技術動向を知る
・ 権利をつぶす・ 文書の構造を使う
・ 玄人志向 vs 素人志向

– 知識発見，マイニング
知識発見 マイニング• データ工学– 構造化データの管理等• 特許情報は研究素材のデータとして有望• 特許情報特有のチャレンジがある3

特許・情報フェア＆コンファレンス
2009年11月• 情報検索– 自然文検索，類似文書検索，関連語抽出は当然• 分析・可視化
分析 可視化– 2次元パテントマップ– 特許どうしの引用関係– 請求項の従属関係

自然言語処
自然言語処理や情報検索の情報検索
先端技術が応用されている• 明細書作成・校正支援
明細書作成 校正支援
– 定型表現や用語説明等の再利用– 請求項における従属関係の検査• 機械翻訳• 文書管理，知識共有，セキュリティ等
文書管理 知識共有 セキ リテ 等

4

私と特許情報の関わり• 多言語横断特許検索サービス（1998～2003）
ビ– 日本特許情報機構，（株）パトリスの受託研究
日本特許情報機構，（株） トリスの受託研究• NTCIRプロジェクト（2001～）
NTCIRプロジェクト（2001 ）– 特許情報処理用テストコレクションの構築• NEDOプロジェクト（2005～2008）– 特許情報を用いた辞典検索システムの構築

本日の内容5• 情報検索や自然言語処理を評価するためのベンチマ ク（テストコレクション）を構築する
ベンチマーク（テストコレクション）を構築する– 参加チームの協調と競争を通して構築する• １年半を周期として，現在８回目（NTCIR-8）年半を周期と現在（）– 成果報告会：2010年6月15-18日＠NII
成果報告会年 月• 様々なタスクがある– 言語横断検索，要約，質問応答，意見分析など
言語横断検索 要約 質問応答 意見分析など– ３回目（NTCIR-3）から特許検索を開始
6

特許関連タスクの歴史• NTCIR-3
NTCIR 3 既存の検索問題を特許で実践• NTCIR-4 現場の特許調査に挑戦• NTCIR-5 大規模に展開
NTCIR-6
6 検索と分類を総括• NTCIR• NTCIR-7 新領域を開拓
翻訳・マイニング• NTCIR-8
NTCIR 8 さらに展開
最新のデータセットデ・ 日本公開特許公報15年分
・ 米国特許公報15年分

検索分析
分類
翻訳

マイニング
研究目的には無償配布
7

NTCIR 3 （2001～2002年）
NTCIR-3• 「技術動向調査」を模倣

既存の検索問題を特許で実践– 新聞記事を用いて特許を検索
新聞記事を特許を検索– 課題31件，公開公報2年分（1998～1999年）– 知財協（JIPA）の委員による適合判定• JIPA委員による事前調査• プーリング
参加システムが検索した文書（上位）の集合だけを対象に適合判定を行う手法
8

技術動向調査タスクの概要
検索課題（日英韓中）

参加者のシステム
技術に関する
新聞記事

非専門家

専門家
補足

知財協（JIPA）の専門家が課題の作成と適合判定

特許公報2年分
適合文書

適合文書と比較して精度を評価

9

適合文書の内訳： 31課題の平均
判定者だけが見つけた文書システムだけが見つけた文書

14.2

20

11

両者が見つけた文書• 各システム（合計36）から上位100文書ずつ各シ テム（合計36）から上位100文書ず集めると，JIPAの判定者が見つけた正解の約80%を網羅できた
10

NTCIR 4 （2003～2004年）
NTCIR-4
現場の特許調査に挑戦
現場
特許調査 挑戦• 「無効資料調査」を模倣– 既存の請求項に類似した特許を検索– 課題101件，公開公報5年分（1993～1997年）• 34課題： JIPAの委員による適合判定• 67課題： 特許庁の引例だけが適合文書（プーリングなし）• 「特許マップ」の自動生成– 技術テーマに関する2次元マトリクスを生成技術テ マに関する2次元マトリクスを生成– NTCIR-3の6課題を対象– JIPAの委員による添削（定量的な評価なし）

11無効資料調査タスク• 目的– 請求項で主張されている権利を無効化する請求項で主張されて る権利を無効化する• 特許庁審査官が行う実体調査• 他者の権利を無効化するための社内調査– 請求項を入力とした類似文書検索• 検索対象– 公開特許公報– 1993～1997年，約170万文書，40GB
12特許マップ生成タスク• 特許マッププ– マクロ解析：ク 解析 全体の出願傾向を調査– ミクロ解析： テーマや分野を限定した調査• NTCIRで目指した特許マップ
NTCIRで目指した特許マ プ– 分野や製品をテーマとして関連技術の分布を可視化する（ミクロ解析）• 市販の特許マップ作成支援ソフト– 当たり前の技術になってきた13

特許マップ生成の概要
検索結果
特許公開公報検索検索質問JAPIO抄録
PAJ

検索結果
検索結果としてNTCIR-3のデータを使用

分割

分類

14

青色発光ダイオ
青色発光ダイオードの例（抜粋）例（抜粋）
分類の軸は与えられている
結晶性解決
手段 基板物

長寿命

1998256666

中間層構成

発光安定性

発光強度

1998022526

発光効率

1998107317

19981998
190146

性

光吸収
層構成

低抵抗

19981998
1450001998233554

活性層構成
基板構
成

信頼性

課題

1998022586
1998145006

分類項目と特許番号は参加チームが特定する

15

NTCIR-5
NTCIR
5 （2004（2004～2005年）
2005年）• 文書検索タスク

大規模に展開– 無効資料調査，大量の課題– 課題1189，公開公報10年分（1993～2002年）– 特許庁の引例だけが適合文書（プーリングなし）• パッセージ検索タスク– 無効資料調査の根拠となる段落を検索– 課題356件（NTCIR-4の適合文書）• 分類タスク– Fタームによる多観点の分類– 特許マップ生成の基礎技術

16

NTCIR 7・8（2007～）
NTCIR-7・8（2007～）
新領域を開拓• 特許翻訳タスク– 機械翻訳– 言語横断検索– 翻訳の自動評価• 特許マイニングタスク– 学術文献の分類– 技術動向マップの生成17特許翻訳タスク• 動機– エンジンとデータが整備されつつある
ンジンとデ タが整備されある• エンジン
– 統計機械翻訳（SMT）デコーダ
統計機械翻訳（SMT）デダ• データ– 日本公開公報とUSPTO特許（1993～2002年）
から抽出したパテントファミリー 8万対から抽出したパテントファミリ– 対訳文 200万対• 文翻訳の訓練データとテストデータとして使用可能
文翻訳の訓練デ タとテストデ タとして使用可能
18

NTCIRで配布している特許データ
日本公開特許公報
1993～2002年
350万件
出願人要約
を専門家が適宜編集

USPTO特許
1993～2002年
130万件

同じ発明について日本と米国に出願されている特許がある
パテントファミリー（対応特許） 約8万対

Japio抄録（日本語）
抄録（ 本語）1995～1999年
170万件

PAJ（英語）（英語）
1993～2002年
350万件

専門家による英訳※ NTCIR-8では1993～2007年（15年分）の特許公報を配布 19

パテントファミリーの例
発明の名称： マイクロアクチュエータ
日本
優先権主張番号でファミリーを特定することができる
定す

日英の対応する項目から単語やフレーズの単位で統計的な翻訳のレ ズの単位で統計的な翻訳のモデルを学習することができる

米国

20

原文： cpu 1 performs the control of the whole electronic musical instrument
such as key assigning and tone generating control .

• 単語やフレーズの単位で英語から日本語に翻訳する• 英日の対応は大量のテキストデータから学習しておく①

performs the control of thecpu 1

and tone generating controlの制御を行う

、発音制御
発音制御
統計的機械翻訳のイメージ
統計的機械翻訳のイメ
ジＣＰＵ１はwhole electronic musical instrument such asなど電子楽器全体②

key assigning.
。

キーアサイン• 日本語として自然な語順に並べ替える• 日本語の語順も大量のテキストデータから学習しておく

日本語訳： ＣＰＵ１はキーアサイン、発音制御など電子楽器全体の制御を行う。 21

特許マイニングタスク• 長期目標– 特許と論文を含む技術動向マップを自動生成特許と論文を含む技術動向 ップを自動生成• 中期目標（NTCIR-8）– 特許公報から要素技術や効果を抽出• 短期目標（NTCIR-7）– 論文をIPCに基づいて分類

22

NTCIRに関連した活動
関連活動• 統計的機械翻訳の講習会• ワークショップ
ワ クシ プ– ACM SIGIR 2000 : Patent Retrieval– ACL 2003 : Patent Corpus Processing• 論文誌特集号– Information Processing & Management• Patent Processing 特集号• Vol.43, No.5, 2007
• 検索，分類，マイニング等
検索，分類，マイ ング等

23

NEDOのプロジェクト（2005～2008）• 特許情報を用語辞典として使う
情• Cyclone検索エンジンの技術を応用– 抽出対象をWebページから公開特許公報へ• 見出し語数：
見出し語数 約190万語
約語
http://cyclone.cl.cs.titech.ac.jp/
で公開中
24

なぜ特許情報から用語辞典を作るのか？
Webになく特許情報には存在する用語があるからジルコニウムジクロリド，重合体成分，感光性平版印
刷版，焼付定盤，絶縁基体，沃臭化銀乳剤，ハロゲン化銀乳剤，スルファモイル基，プラテンドラム，塩基プレカーサー，エチレン性不飽和単量体，トラッキン
グ誤差信号，静電潜像保持体，スロットル弁開度，マゼンタカプラー

大抵はWebに掲載された特許が検索される
25

特許情報（公開公報）の構造
書誌事項
出願人要約

日常言語と異なる

特許請求の範囲（請求項を記載）
請求の範囲を広げるために上位概念による抽象的な表現が使われる

発明の詳細な説明
従来技術，課題，解決手段，実施例，発明の効果などを平易に記述する

本研究の対象ここから用語辞典を作る

図面の説明
26

Web

公開特許公報1993 2007
1993～2007
コンテンツ生成
ンテンツ 成用語辞典

用語抽出

新しい見出し語を収集

検索

見出し語を含むペ ジを収集
見出し語を含むページを収集

抽出

ページレイアウトを解析し見出し語を説明している
段落を抽出

組織化

高品質の説明を選択して分野ごとに整理

関連語抽出

見出し語の説明によく使われる語を抽出プログラム開発
ウェブサーバインタフェースを介して検索サービスを運用
検索サビスを運用

サ ビス運用サービス運用27

トラッキング誤差信号

関連語： 光ディスク，対物レンズ，など

用語説明

28

「トラッキング誤差信号」を中心とした関連語マップ選択した関連語の説明にジャンプ→ 関連語を次々とスムーズに調査できる
連 を次ズ
査 き29

関連語マップによる発想型検索

テキストによる説明（トラッキング誤差信号）

テキストによる説明（対物レンズ）

関連語マップ30

辞典コンテンツを応用した特許検索
用語の意味を調べながら調査対象の分野に精通目的の特許に到達
公開特許公報ユーザ
辞典コンテンツ
関連語，上位語，下位語による発想支援
関連語による検索語の拡張
例） 有機ＥＬ → 発光層，ガラス基板
請求項中の抽象語を具体化
例） 移動体 → 電車，飛行機

31

用語説明抽出の応用• 明細書作成支援
細書援– 専門用語の定型的な説明文を再利用する• 明細書の読解支援
明細書 読解支援– 専門用語の説明文を除いて，発明の本質だけを専門用語 説明文を除，発明 本質 けを読む32

Web版と特許版の比較： 詳細度• 特許版では計算式が出る
算 が– オーバーラン（空気の含有率）
オラン（空気の含有率）｛［（一定容積のクリーム重量）－（一定容積のホイップ後のクリームの重量）］／一定容積のホイップ後のクリームの重量｝×１００• 特許版では調理時間や温度が具体的に出る– 半熟卵 → 98℃で4分30秒– 温泉卵 → 68℃で17分

33

Web版と特許版の比較： 意味
Web版

特許版

コンプライアンス

法律遵守

変形のしやすさドドレッシング
シ グ

料理研磨

ブレ クスルブレークスルー前進

落ち込む現象地下組織グル プ
グループ

根菜の部位

Webと特許の統合によ て語義の網羅性が高まる
Webと特許の統合によって語義の網羅性が高まる
34

まとめ• 産業用文書である特許情報と日本語処理技術の関わりについて紹介した• 自然言語処理と情報検索の融合を指向しながら研究を進めてきた– 特許検索タスクから特許翻訳タスクへ発展– 特許情報を用いた辞典的な検索の実現

35

謝辞： 特許関連タスクの歴代オーガナイザ・ご協力を頂いた皆様（敬称略）
••
•
•
•
•
•
•
•
•
•
•
•
•
•

神門 典子（NII）
岩山 真（日立製作所）
高野 明彦（NII）
難波 英嗣（広島市大）内山 将夫（NICT）
山本 幹雄（筑波大）
宇津呂 武仁（筑波大）
橋本 泰一（東工大）
江原 暉将（山梨英和大）
越前谷 博（北海学園大）下畑 さより（沖電気）
日本特許情報機構
特許庁
日本知的財産協会
その他多くの皆様

36