Ⅴ

産業日本語研究会ワークショップ講演

平成 30 年 12 月 26 日に開催した産業日本語研究会ワークショップでは、「場」と言葉の関係を研究している言語系学者、および特許文書中の内容の解析と特許情報の引用情報の分析を行っている情報系学者から、2 件の講演をいただいた。以下に当日の講演内容を掲載する。

１．
「「場」でわかる日本語～場の言語学への招待～」

Ⅴ 産業日本語研究会ワークショップ講演「場」でわかる日本語
～場の言語学への招待～
東京学芸大学岡㻌 智之

場でわかる日本語～場の言語学への招待～
• 質問１：㻌 .<の意味を説明してください。
• 質問２：「場の空気を読む」って外国人に説明できますか？
• 質問３：「場」ってなんだろう。
• 日本語の理解にとって、「場」の理解は不可欠。
－ 137 －

第章㻌 「場」があるから「主語」はいらない• 質問：㻌 次のような会話をどう思いますか？
• （１）$「今日、私は暖かいですけど、あなたは暖かいですか。桜が満開です。あなたはもう花見に行きましたか？」
• 㻌 㻌 㻌 %：「はい、私も暖かいです。私は昨日、京都に花見に行きました。」
• 日本人の会話では、
• （２）$「今日はあったかいね。桜が満開だよ。花見行った？」
• 㻌 㻌 %「そうだね。昨日京都に行ってきたよ。」
• 㻌 㻌 㻌 㻌 図㻌 「あったかいね」㻌 㻌 㻌 㻌 㻌 㻌 㻌 㻌 㻌 㻌 㻌 㻌 㻌 図㻌 「I’M WARM」
I’m warm.
Are you warm?

あったかいねyou－ 138 －

I

Ⅴ 産業日本語研究会ワークショップ講演

２．「私はどこですか？」
• 質問：㻌 初めて旅行した町で自分のいる場所がわからなくなった時、歩いている人に聞くとしたら、どう言いますか？
• 「ここはどこですか？」を英語でいうとどうなるでしょうか？
• 図㻌 㻌 㻌 㻌 㻌 㻌 㻌 㻌 㻌 㻌 㻌 㻌 㻌 㻌 㻌 㻌 㻌 㻌 㻌 㻌 㻌 㻌 㻌 㻌 図"

３．「国境の長いトンネルを抜けると雪国であった」
• 川端康成の小説『雪国』の冒頭の文を、英語で訳すとどうなるでしょうか。
• （３）国境の長いトンネルを抜けると雪国であった。
• （４）7+(75$,1&$0(2872)7+(/21*7811(/,1727+(612:&28175<• （３）の日本語文と、英語の翻訳を絵で描くとどうなるでしょうか。
－ 139 －


• 㻌㻌




• 㻌 㻌 図㻡

場外在的描写図㻢

場内在的描写㻌

４．「富士山が見える」
• 「富士山が見える」を英語でいうとどうなるでしょうか。

• 「,&$16((07)8-,」㻌 「私は富士山を見ることができる」
• 図㻌 㻌 㻌 㻌 㻌 㻌 㻌 㻌 㻌 㻌 㻌 㻌 㻌 㻌 㻌 － 140 －

Ⅴ 産業日本語研究会ワークショップ講演

５．「が」ってなに？
• 「鳥が飛んでいる」と「富士山が見える」の「が」の共通性は何でしょうか？
• 図㻌 㻌 㻌 㻌 㻌 㻌 㻌 㻌 㻌 㻌 㻌 㻌 㻌 㻌 㻌 㻌 㻌 㻌 㻌 㻌 㻌 㻌 㻌 㻌 図• 「今ここの場」で一番目立つものを指す㻌 

６．「は」って何？
• 外国人に「は」と「が」の違いを説明できるでしょうか？
• 「太郎は？」の質問にどう答える。
• 「太郎は、コーヒーは好きですが、紅茶は嫌いです。」㻌 対比の「は」とは？
• 図㻌 㻌 㻌 㻌 㻌 㻌 㻌 㻌 㻌 㻌 㻌 㻌 㻌 㻌 㻌 㻌 㻌 㻌 㻌 㻌 㻌 㻌 㻌 㻌 㻌 㻌 図㻌 「象は鼻が長い」㻌 㻌 㻌 㻌 㻌 㻌 㻌 㻌 㻌 㻌 㻌 㻌 㻌 㻌 㻌 㻌 㻌 㻌 㻌 㻌 㻌 㻌 㻌 㻌 㻌 㻌 㻌 コーヒーは




鼻が


学生です





象は

太郎は？

• 㻌 㻌 㻌 㻌 㻌 㻌 㻌 㻌 㻌 㻌 㻌 㻌 㻌 㻌 㻌 㻌 㻌 㻌 㻌 㻌 㻌 㻌 㻌 㻌 「は」は概念的「場」を設定する。
－ 141 －

７．「に」ってなに？
• 助詞「に」の例文を思いつくままにあげてください。
• 「に」をどう説明しますか？
• 㻌 㻌 図㻌 学校に行く（着点）㻌 㻌 㻌 㻌 㻌 㻌 㻌 㻌 㻌 㻌 図㻌 机の上に本がある（存在の場所）

• 㻌 図㻌 授受の相手（～にあげるもらう）
• 㻌 㻌 㻌 㻌 㻌 㻌 㻌 㻌 㻌 㻌 㻌 㻌 㻌 㻌 㻌 㻌 㻌 㻌 㻌 㻌 㻌 㻌 㻌 㻌 㻌 㻌 㻌 㻌 㻌 㻌 㻌 㻌 㻌 㻌 㻌 㻌 㻌 㻌 㻌 次郎にあげる• 㻌 㻌 㻌 太郎にもらう• （５）$太郎は次郎にプレゼントをあげた。（あげる相手）
• 㻌 %次郎は太郎にプレゼントをもらった。（もらう相手）


－ 142 －

Ⅴ 産業日本語研究会ワークショップ講演

８．「で」ってなに？
• 「に」と「で」の違いは何でしょうか・• 㻌 図㻌 㻌 グラウンドで走る㻌 㻌 㻌 㻌 㻌 㻌 㻌 㻌 㻌 図㻌 グラウンドにいる• （８）$車を踏切の前で止めた。
• 㻌 㻌 㻌 %車を踏切の前に止めた。

９「を」ってなに？
• 「で」と「を」の違いは何でしょうか？
• 「公園を散歩する」㻌 「公園で散歩する」
• 図
• 「山に登る」「山を登る」のちがいは？
－ 143 －

「私は毎日時に家から出ます」
• 「家を出る」と「家から出る」の違いは何でしょうか？
• 図㻌 㻌 㻌 㻌 㻌 㻌 㻌 㻌 㻌 㻌 㻌 㻌 㻌 㻌 㻌 㻌 㻌 㻌 㻌 㻌 㻌 㻌 㻌 図
• 今日は家から一歩も出なかった。㻌 㻌 㻌 

格助詞のイメージ「米洗う㻌 前（㻌 ）蛍が㻌 二つ三つ」
• 「へ」㻌 㻌 㻌 㻌 㻌 㻌 㻌 㻌 㻌 㻌 㻌 㻌 㻌 㻌 㻌 㻌 㻌 㻌 㻌 㻌 㻌 「に」
• 「で」㻌 㻌 㻌 㻌 㻌 㻌 㻌 㻌 㻌 㻌 㻌 㻌 㻌 㻌 㻌 㻌 㻌 㻌 㻌 㻌 㻌 㻌 㻌 㻌 㻌 「を」

－ 144 －

Ⅴ 産業日本語研究会ワークショップ講演

第章㻌 「場」においてコトがナル
１．「こちらハンバーグ定食になります」
• 「こちらハンバーグ定食になります」は誤用でしょうか？
• では、次の日本語はどうでしょうか？
• 「右手に見えますのは、国会議事堂になります」
• 「トイレは、階の奥になります」
• 「先生がお座りになった」
• ナルは必ずしも変化を表さない。事物の自然の成立を表す。
• 「柿の木に実がなる」㻌 「事がなった」
• どちらを使いますか？
• （６）$私たち結婚することにしました。
• 㻌 㻌 㻌 %私たち結婚することになりました。
• 図㻌 春になった㻌 㻌 㻌 㻌 㻌 㻌 㻌 㻌 㻌 㻌 㻌 図㻌 太郎は医者になった－ 145 －

２．「風〇窓〇開〇た」？
• 「風で窓が開いた」か「風が窓を開けた」か？
• 図㻌 㻌 㻌 㻌 㻌 㻌 㻌 㻌 㻌 㻌 㻌 㻌 㻌 㻌 㻌 㻌 㻌 㻌 㻌 㻌 㻌 㻌 図㻌 㻌 㻌 


風で

風が

３．「鈴木さんは中国語を話すことができる」
• 「できる」は「いでく」、出て来ること、「出来」（しゅったい）を表す。「コトがデキル」の文法
• 図㻌 赤ちゃんができた㻌 㻌 㻌 㻌 㻌 㻌 㻌 㻌 㻌 㻌 㻌 㻌 㻌 㻌 図㻌 鈴木さんは中国語を話すことができる

できる



你好


できた
鈴木さんは

－ 146 －

Ⅴ 産業日本語研究会ワークショップ講演

４．「猫にネズミが食べられる」
場における出来文としてのラレル文
• 「られる」の意味は？受け身、可能、尊敬、自発の共通性は？？
• 図㻌 ネズミは猫に食べられる㻌 㻌 㻌 㻌 㻌 㻌 㻌 図㻌 猫はネズミが食べられる


猫に





ネズミが

猫は

ネズミは

場の言語学のパラダイム
• 西洋近代科学、哲学の原理• 「主客分離」㻌 㻌 「われ思う故に我あり」㻌 主観（主体）が客観（対象）を観察する構図。自他分離。
• 「個物と因果関係」㻌 ニュートン力学㻌 個体が個体にエネルギーを伝えていく。
• 場の言語学のパラダイム
• 「主客非分離」㻌 主体と客体、主観と客観は本来一体のもの。純粋経験。自他非分離。
• 「場における相互作用」㻌 場の量子論。個体の働きは場のはたらきに規定される。

• 日本語文法を場の言語学の観点から捉え直す→日本語教育への応用

－ 147 －

2．
「特許のコンテンツ・ネットワークマイニング」

Ⅴ 産業日本語研究会ワークショップ講演

特許のコンテンツ・ネットワークマイニング

国立大学法人長岡技術科学大学
情報・経営システム工学専攻 准教授
野中 尋史

経歴
主な経歴：
2005年3月 修士（工学），豊橋技科大2006年4月 NEDOフェロー，
豊橋技科大知財連携CD：知財（パテントマ
ップ作成等）・産学連携
2011年3月 博士(工学)，
豊橋技科大（現成蹊大酒井先生，現東大坂地先生，現理研小林先生らと特許コンテ
ンツマイニングの研究）
2015年4月 長岡技術科学大学講師
2018年12月 同大准教授－ 151 －

研究概要
コンテンツマイニング「特許自動分類・解析」：特許検索支援
大量の特許
文書

欲しい分野の 特願2008-9999
意味○×システム
特許を自動解析
検索

パテントマップ化

本発明は、○
×システムに関する。・・・

ネットワークマイニング「特許文書の価値評価」：知財・投資戦略支援

スコア
リング

90点

100点
90点

株価・財務指標との相関
分析・予測「特許自動分類・解析」：特許検索支援
特願2008-9999○×システム本発明は、○
×システムに関する。・・・－ 152 －

意味解析

パテントマップ化Ⅴ 産業日本語研究会ワークショップ講演

パテントマップとは・特許出願・権利化動向を可視化したもの
・出願戦略策定、研究開発戦略策定※等に使用※研究開発着手時などにおいて、自社や他社の強み弱みについての分析などに使用
手作業だと多大な時間必要→情報抽出技術を利用して自動化！
特許9999号
特許9999号○×システム
特許9999号○×システム○×システム

可視化

ＡＢＣ株式会社
ＡＢＣ株式会社
ＡＢＣ株式会社
本発明は、○
本発明は、○
×システムに
本発明は、○
×システムに関する。・・・
×システムに関する。・・・
関する。・・・

技術
効
果

特許集合

パテントマップ

技術-効果型パテントマップ
特許文書がどのような技術で構成され(縦軸)どのような効果を発揮するのか（横軸）出願件数をバブルの大きさとするバブルチャートで表現・・・どのような（技術-効果）のペアが出願件数大きい（=要チェック分野）
か一目で分かる ※特許文書を極限まで要約すると（技術-効果）のペアになること、特許庁の審査官が主に（技術-効果）に着目して審査すること、シーズーニーズの分析ができることなどから重要効果）に着目して審査すること、シーズーニーズの分析ができることなど
から重要

技術

効
果
－ 153 －

技術-効果型パテントマップ
手動で作ると大変な手間→特許文書から自動的に効果と技術に関する語を抜き出そう！

技術

効
果

効果軸・技術軸に選択される語・表現の分類
対応する軸
効果軸

内容・名称
例
直接的なユーザの利点に相当する語・ 耐久性
表現（効果語・効果表現）

効 果 軸 ， 技 直接的なユーザの利点の根拠となる技 「 表 面 に コ
術軸術上のメリットに関する表現（課題表 ー テ ィ ン グ
現）
をすること
（により耐
久 性 が 向上）技術軸技術の総称を意味する語（技術語）

技術軸

技術要素・構成要件－ 154 －

熱可塑性樹
脂
生体情報を
計測する計
測手段

Ⅴ 産業日本語研究会ワークショップ講演

全体の概要
効果軸の生成技術軸の生成技術語の抽出と意味的統合

Step 1:効果表現の抽出

Step 2:効果表現から直接的に効果を表す効果語を抽出

課題表現の
抽出

技術要素の抽出
Step 2 :効果語の意味的統合

全体の概要
効果軸の生成Step 1:効果表現の抽出

Step 2:効果表現から直接的に効果を表す効果語を抽出

Step 3 :効果語の意味的統合－ 155 －

全体の概要効果軸の生成例

Step 1:効果表現の抽出「耐久性を向上させること」ができる．

Step 2:効果表現から直接的に効果を表す効果語を抽出

Step 3 :効果語の意味的統合

効果表現の抽出
発明の効果タグが付与されている箇所に適用ができる
初期手がかり表現
手がかり表現獲得ステップ

例：
共通頻出表現集合

手がかり表現集合例：
小型化すること
量産すること向上させることが可能となるが出来る

共通頻出表現獲得ステップ※「手がかり表現獲得ステップ」，「共通頻出表現獲得ステップ」を繰り返す－ 156 －

Ⅴ 産業日本語研究会ワークショップ講演

共通頻出表現の選別
共通頻出表現候補から，適切な共通頻出表現を抽出

様々な手がかり表現に係る共通頻出表現は適切



例：

ができる

量産することが可能になるが出来る

共通頻出表現候補

手がかり表現
 共通頻出表現が手がかり表現に係る確率に基づくエントロピー H(e)を計算• エントロピーが高い共通頻出表現候補→適切な共通頻出表現
13

手がかり表現の選別
手がかり表現候補から適切な手がかり表現を抽出

例：

様々な共通頻出表現が係る手がかり表現は適切
手がかり表現候補

量産すること小型化することが可能になる

簡略化すること

共通頻出表現 手がかり表現に対して共通頻出表現が係る確率に基づくエントロピー H(s) を計算

エントロピーが高い手がかり表現候補⇒適切な手がかり表現
14－ 157 －

エントロピー H(e)エントロピーH (e)    P(e, s ) log 2 P(e, s )sS ( e )P(e,s): 共通頻出表現e が手がかり表現s に係る確率
S(e): 共通頻出表現e が係る手がかり表現の集合閾値

Te   log 2 | Ns |α：定数(0<α<1)
Ns：共通頻出表現を取得するのに使用した手がかり表現の集合
15

効果表現の抽出
Step 1: 抽出した手がかり表現を含む文節をPclueとする
Step 2:Pclueの直前に出現する文節がPclueに係る場合、その文節を加えたものを新たにPclueと定義し、Step 2を繰り返す。そうでない場合、Pclueを効果表現として出力する
例：～貼り付けたことにより、容易に分別することができる。

効果表現
貼り付けたことにより

容易に

分別 する
共通頻出表現ことができる。
手がかり表現16－ 158 －

Ⅴ 産業日本語研究会ワークショップ講演

効果表現の抽出
Step 1: 抽出した手がかり表現を含む文節をPclueとする
Step 2:Pclueの直前に出現する文節がPclueに係る場合、その文節を加えたものを新たにPclueと定義し、Step 2を繰り返す。そうでない場合、Pclueを効果表現として出力する

F値は？
オリジナル版 0.78
Cross Bootstrap(課題表現と効果表現
対に抽出する改良版)
0.89

例：～貼り付けたことにより、容易に分別することができる。

貼り付けたことにより

容易に

分別 する
共通頻出表現ことができる。
手がかり表現17

全体の概要
効果軸の生成Step1:効果表現の抽出

Step2:表現から直接的に効果を表す効果語を抽出

Step3:効果語の意味的統合－ 159 －

Step 1-2 効果表現からの効果語抽出☆共通頻出表現、手がかり表現との係受け関係に基づく効果語、技術語に関する抽象的パ
ターンを利用 最終目的：効果語を抽出する
パターンの例＜効果語＞＜効果語手がかり＞＜技術語＞＜共通頻出表現＞＜手がかり表現＞

上記の実例
機械特性

に優れた

効果語

熱可塑性樹脂を提供すること効果語手がかり

技術語

ができる。

Step 1-2で利用する３つのパターン☆共通頻出表現、手がかり表現との係受け関係に基づく効果語、技術語に関する３つの抽※手がかり＝手がかり表現
象的パターンを利用※共通頻出＝共通頻出表現

パターン１＜効果語＞＜手がかり＞

パターン２＜効果語＞＜共通頻出＞＜手がかり＞

パターン３＜効果語＞＜効果語手がかり＞＜技術語＞＜共通頻出＞＜手がかり＞－ 160 －

Ⅴ 産業日本語研究会ワークショップ講演

パターン1の概要
パターン1の例＜効果語＞＜手がかり表現＞

上記の実例
防音する ことが できる。

使用する ことが できる。

パターン2の概要

パターン2の例＜効果語＞＜共通頻出表現＞＜手がかり表現＞

上記の実例
機械強度

を 向上すること が できる。

製造費用を 低減すること が できる。

－ 161 －

パターン3の概要※手がかり＝手がかり表現※共通頻出＝共通頻出表現※効果語手がかり：効果語と技術語を接続する手がかり表現

パターン3の例＜効果語＞＜効果語手がかり＞＜技術語＞＜共通頻出＞＜手がかり＞

上記の実例
機械特性

に優れた

熱可塑性樹脂を提供すること

ができる。

耐腐食性

を有した

熱可塑性樹脂を提供することができる。

Step 1-2のアルゴリズム概要
共通頻出表現の前が助詞「を」？
NO

YES「を」の前が技
術語？
NO

パターン２

パターン１
YES

パターン３
※効果手がかりによるノイズカット－ 162 －

Ⅴ 産業日本語研究会ワークショップ講演

全体の概要
効果軸の生成Step1:効果表現の抽出

Step2:表現から直接的に効果を表す効果語を抽出

Step3:効果語の意味的統合

n1

全体の概要
効果軸の生成Step1:効果表現の抽出

Step2:表現から直接的に効果を表す効果語を抽出

現在取組中

Step3:効果語の意味的統合－ 163 －

コンテンツマイニングのまとめと今後・ブートストラップ法ベースの表現抽出を基礎としたパテントマップ生成方法の提案
・意味的統合を行う
・再現率向上のため機械学習と組み合わせ
・他技術分野の評価

研究概要「特許文書の価値評価」：知財・投資戦略支援

スコア
リング

90点

100点
90点

－ 164 －

株価・財務指標との相関
分析・予測

Ⅴ 産業日本語研究会ワークショップ講演

特許文書の価値評価

知財経営

投資戦略

・権利化戦略・技術動向調査

・株価予測
・財務予測

イノベ
ーショ
ン促進

特許のネットワーク☆出願人引用，審査官引用，共同出願，発明者・・・－ 165 －

引用ネットワーク
特許文書：過去の特許との違いについて，過去の特許文書を引用しながら記載

後世の特許から多く引用されているほど重要な技術！

引用の数だけでよい？
引用ネットワークを見よう！

引用ネットワーク
HITS/Pagerank
・引用の
連鎖構造あり（特許2からの重みは特許3からの重みは単純な引用数はだが，子供を持つ特許2のほうが大きいのでは？）－ 166 －

Ⅴ 産業日本語研究会ワークショップ講演

HITSアルゴリズム(３)

数式で表すと…



拡張HITS(≒Pagerank)を使用

技術経営分野での引用ネットワーク分析利用
Lukach, et al. 2007:
Pagerank：引用とPagerankでは性質異なる

佐藤，岩山 2008 : 引用，HITS：重要特許（受賞）特定に引用有効
Nonaka, et al. 2014:
Expanded HITS：出願人レベルHITSベーススコ
アが業種や規模により株価と関連

Bruck 2018:
PageRank：エマージングテクノロジーの発見に
PageRankは有効(ただし少数サンプル)－ 167 －

引用リンクを用いたスコアリングの問題

衰退技術分野と成長技術分野で同じ引用構造＝同スコア！
衰退技術分野のコア特許＝成長技術分野のコア特許！

＝
35

衰退技術

成長技術

特許引用ネットワークのコミュニティHITSは1個の特許の価値を推定：個
コミュニティ毎の特許の価値を推定：群
コミュニティ特定＝リンクのクラスタリング＝技術分野

36－ 168 －

Ⅴ 産業日本語研究会ワークショップ講演

特許引用ネットワークのコミュニティの特徴「コミュニティ特定＝リンクのクラスタリング＝技術分野」
審査官引用だと審査官が引用しやすい塊が抽出
出願人引用だと特定観点に基づく塊が抽出
塊の「成長性」を見ることができれば成長性に応じた得点

37

提案手法
1. 引用情報からネットワー
クを構築
2. Skip-Gramベースのネットワー
ク埋め込み(Node2vec) &クラスタ
リングを行う＝塊をみつける！

3. 各コミュニティにおける引用数の時系列予測＝成長性評価 ：-Hawkes process-ARIMA-Long Short Term Memory－ 169 －

Overview

1. 引用情報からネットワー
クを構築
2. Skip-Gramベースのネット
ワーク埋め込み(Node2vec)を行う
3. 各コミュニティにおける引用数の時系列予測 ：-Hawkes process-ARIMA-Long Short Term Memory

引用データベース
知的財産研究所（The Institute of Intellectual
Property of Japan (IIP)）データベース※Akira Goto, Kazuyuki Motohashi (2007)
特許数 : 約6,000,000件
期間 : 1960-2017
引用種：審査官引用－ 170 －

Ⅴ 産業日本語研究会ワークショップ講演

Overview

1. 引用情報からネットワー
クを構築
2. Skip-Gramベースのネット
ワーク埋め込み(Node2vec)&クラスタリングを行う
3. 各コミュニティにおける引用数の時系列予測 ：-Hawkes process-ARIMA-Long Short Term Memory

Node2vec

Skip-Gram（単語）:単語を周辺語彙の類似性に基づき（one-hot）ベクトル化

Skip-Gram(グラフ)＝Node2Vec:
グラフ上の節点を隣接ノードの類似性に基づきベクトル化→このベクトルをクラスタリング
すればコミュニティが抽出！

－ 171 －

Random Walk
Detecting neighbor
Node
SGD
Optimizing
likelihood objective
OUTPUT
Low-dimensional vector

DFS-like behavior
Discovers communities

BFS-like behavior
Discovers structural roles

Figures source: Aditya Grover and Jure Leskovec. 2016. node2vec. Proceedings of the 22nd ACM SIGKDD International
Conference on Knowledge Discovery and Data Mining - KDD'16. 855-864.

Experiment of Communities
Detection－ 172 －

Ⅴ 産業日本語研究会ワークショップ講演

inconsistency

Results of Communities
Detection• Threshold value : 20 %(of the maximum value of the inconsistency value)

We obtained 39 clusters（正解率0.82）

Overview

1. 引用情報からネットワー
クを構築
2. Skip-Gramベースのネット
ワーク埋め込み(Node2vec)を行う
3. 各コミュニティにおける引用数の時系列予測 ：-Hawkes process-ARIMA-Long Short Term Memory－ 173 －

Hawkes Process

ARIMA－ 174 －

Ⅴ 産業日本語研究会ワークショップ講演

LSTM
RNNに忘却ゲートを導入したモデル
邊土名朝飛2勾配消失問題を解消し時間方向にディープ

Experiments of Growth
Prediction
Jan. 1985

Dec. 2005

Learning Data

－ 175 －

Experiments of Growth
Prediction
Jan. 1985

Dec. 2005

Learning Data

1 quarterahead

1 yearahead

Predicting Point

Parameters (Hawkes, ARIMA)－ 176 －

Ⅴ 産業日本語研究会ワークショップ講演

Parameters (LSTM)
Cell input / output activation functions : ReLU
Network output activation function : Linear
Number of units : 128
Batch size : 32
Dropout rate : 0.2
Learning rate : 0.001
Optimization algorithm : Adam

Evaluation Index－ 177 －

予測性能

One
quarter

One
year

Model

MAPE

Direction
Accuracy

Hawkes95.22 %

43.59 %

ARIMA

56.98 %

82.05 %

LSTM

59.63 %

71.79 %

Hawkes

88.48 %

58.97 %

ARIMA

71.55 %

82.05 %

LSTM

82.09 %

64.10 %

Discussion
・ARIMA：ベストパフォーマンス
検定より→単位根過程を含むデータ（
ミュニティ）に有効なことが生きた？

コ

・LSTM：チューニング不足か？グラフ畳み込みのほうが良かった？
・Hawkes過程はコミュニティレベルの引用では
そもそも希少性満たさない？

－ 178 －

Ⅴ 産業日本語研究会ワークショップ講演

ネットワーク分析のまとめと今後
・Node2vec＆階層的クラスタリングで検出を行い，その引用成長性予測を行った．予測はARIMAがベストパフォーマンスであった．
・グラフ畳み込みの検討
・他技術分野への適用
・様々な価値評価指標との統合

全体のまとめ・特許のコンテンツマイニングとして表現抽出のパテントマップ生成への応用，特許のネットワ
ークマイニングとして引用ネットワークコミュニ
ティの引用成長性予測に関する手法の紹介を行った
・教師・評価用データの作成大変．共有化できる仕組みができれば・・・－ 179 －

ご清聴ありがとうございました！

－ 180 －

－禁無断転載－

平成 30 年度
産業日本語研究会 報告書「産業日本語」
Technical Japanese

平成 31 年 3 月
一般財団法人 日本特許情報機構 特許情報研究所
東京都江東区東陽 4 丁目 1 番 7 号
TEL 03-3615-5511

30