自然言語処理技術を利用した効果-技術型パテントマップの自動生成手法の開発
Automatic generation of Effect-Technology type patentmaps by using Natural Language processing

増山繁：Shigeru Masuyama1，野中尋史：Hirofumi Nonaka2,3，坂地泰紀：Hiroki Sakaji2，小林暁雄：Akio Kobayashi2，鈴木佑輔：Yusuke Suzuki1，太田貴久：Takahisa Ota2，酒井浩之：Hiroyuki
Sakai1

1 豊橋技術科学大学大学院情報・知能工学専攻: Department of Computer Science and Engineering,
Toyohashi University of Technology

2 豊橋技術科学大学産学連携推進本部： Head office for industry-academia collaboration,
Toyohashi University of Technology

3 豊橋技術科学大学大学院電子・情報工学専攻： Department of Electric and Information
Engineering, Toyohashi University of Technology

連絡先住所：愛知県豊橋市天伯町雲雀ヶ丘 1-1 E-mail:masuyama@tutkie.tut.ac.jp
概要
パテントマップとは，技術分野毎に特許の出願動向を可視化したものを言う．パテントマップには，いくつかの種類があるが，特に，「発明の効果」と「解決手段」の二つを軸として表現したパテントマップ（以下，「効果-技術型パテントマップ」と呼ぶ）は，企業における知財戦略や研究戦略の策定などで重要な役割を果たす．本研究では，効果-技術型パテントマップを自動的に生成する手法の基礎的検討を行った．
まず，教師有学習を使用せずに，表現を自動的，かつ，網羅的に抽出する手法として，効果に相当する表現を抽出する手法[酒井 2009]，及び，技術上のメリットに相当する技術課題と効果に関する表現を同時に考慮して抽出する手法[坂地 2010]を開発した．さらに，表現中からノイズを削除し，意味的なまとめ上げを行う手法として効果に相当する語を抽出し意味的な統合を行う手法[Nonaka 2010]，技術に相当する語を抽出し意味的な統合を行う手法[Kobayashi 2010]を考案した．また，区切り文字を利用することで技術要素・構成要件を抽出する手法[Suzuki 2010]についての研究も行った．

１． はじめに的に特許出願している分野の研究開発を避ける」

パテントマップとは，技術分野毎に特許の出願動等の研究戦略の策定に有用なツールとなることを向を可視化したものを言う．

意味する．そのため，特に研究開発の初期段階にパテントマップを用いることにより，「自社・他おいて作成されることが多い．さらには，「自社・社の強みや弱みの分析」，「特定の効果・技術に関他社の強みや弱みの分析」により，企業間の提携する分野の出願動向調査」などが容易にできる．

によるオープンイノベーションの促進にも役立て

このことは，パテントマップが，「自社が出願してることができる．

いる特許の効果-技術と共通した拒絶理由に使用さパテントマップには，いくつかの種類があるが，れる可能性のある他社出願特許を調査する」，「自特に，「発明の効果」と「解決手段」の二つを軸と社と他社の技術を相互補完するためのクロスライして表現したパテントマップ（以下，「効果-技術型センスを検討する」等の知財戦略や「他者が集中パテントマップ」と呼ぶ）は，企業における知財33

戦略や研究戦略の策定などで重要な役割を果たす．

ン ト マ ッ プ ※ http://www.jpo.go.jp/shiryou/s_sonota/

効果-技術型パテントマップが，他の種類のパテン

tokumap.htm

トマップと比較して，特に重要である理由は，以.

下の通りである．一点目は，特許庁の審査官が特表 1.効果軸・技術軸に選択される語・表現の分類許を審査する際，「発明の効果」を加味しながら「解軸名前例決手段」に相当する技術内容を精査することであ効果軸

直接的なユーザの利点に相耐久性

る．二点目は，特許文書の内容を最大限縮約すれ当する語・表現（効果語・ば，効果と技術内容の 2 つに集約されるためであ効果表現）

る． 三点目は，「パテントマップを特許検索のイ

効果

直接的なユーザの利点の根「表面にンターフェースとして利用することにより，技術軸，技拠となる技術上のメリット

コーティや効果から構成されやすい検索キーワードを特に術軸に関する表現（課題表現）

ングをす

考えずとも，ユーザは簡単に特許検索を行うことること（にができる．加えて，想定しなかった技術を発見すより耐久ることができるなどの利点がでてくるなど，効果-性が向上）

技術型パテントマップのメリットは，単なる分析技術軸ツールとなるだけにとどまらず，特許調査においても非常に有用なものとなるためである．

技術軸技術の総称を意味する語

熱可塑（技術語）

性樹脂

技術要素・構成要件

生体情報

ここで，例として，特許庁が作成したアルミリを計測す

サイクルに関する効果-技術型パテントマップ※をる計測手

図 1 に示す．図１のような効果-技術型パテントマ

段ップは，現状では手作業で作成されている．しか一方，従来より，テキストマイニングを利用したしながら，作成に多大な作業時間（規模にもよる

パ テ ン ト マ ッ プ 自 動 作 成 に 関 す る 研 究 [Uchidaが２～３か月，ないし，それ以上かかる場合もあ2004]や実用的なシステムとして NRI True Tellerる）を要する上に，特許に関する知識と技術分野※ (http:// http://www.trueteller.net/)等 が 提 案 さに関する素養の両方を兼ね備えた専門家が作業をれている．しかしながら，上記の研究をはじめと行わねばならないため，多大なコストがかかる．

する従来研究は，語の文書内に出現する頻度と出上記の理由より，効果-技術型パテントマップを自現する文書数の逆数である tf-idf をはじめとする動的に生成することが求められている．ここで，重みづけを語に行った上で，語を基底とするベク

効果軸，技術軸として選択される語・表現は表にトル（効果や技術内容に分類することは行わない）示すような内容に分類される．よって，表１の各を生成し，そのベクトルに対して，主成分分析等項目に相当する語・表現を獲得する必要がある．

を施すことで次元数を縮減（多くは 2 次元）しマップ化するものである．このようなタイプのパテントマップは，次元を 2 次元に縮減しているため，情報量が大幅に失われており，また，軸の意味の解釈が自明でない等の問題がある．このため，図１のような効果-技術型パテントマップのように，効果と解決手段により特許を分類し，自動的にマップ化する手法の確立が求められている．

図１. アルミリサイクルに関する効果-技術型パテ

図１のような効果-技術型パテントマップを自動生

34

成する基礎となる従来研究は，主成分分析等を利味的な統合を行う手法[Nonaka 2010]，技術語の意用した手法と比較し，まだあまり多くないが，徐々味的な統合を行う手法[Kobayashi 2010]を考案しに研究例は増えつつある．ここで，効果-技術型パた．また，区切り文字（delimiter）を利用するこテントマップを自動生成するためには，特許文書とで技術要素・構成要件を抽出する手法[Suzuki

中に出現する語のうち，効果に相当する語・表現2010]についての研究も行っている．以下，これらと技術内容に相当する語・表現を抽出する必要がの研究の詳細について述べる．

ある．このような中で，効果や特長に相当する表２．効果表現の抽出現（以下，効果表現と呼ぶ）を抽出する研究[石川本節では，ブートストラップ法に基づいた効果表2004]，[西山 2008]がある．しかしながら，これ現の抽出手法[酒井 2009]について説明する．

らの手法の問題点として，一部の係り受けに使用

本手法は，図２に示すように，初期手がかり表される表現（「ことにより」や「改善する」など）現と呼ばれる１つの手がかり表現（「ができる．」）を辞書に定義し，抽出するものであったので，網を人手で与えた上で，手がかり表現の直前に出現羅性に欠ける，また，辞書の完成度に依存するなする可能性が高い表現（以下，共通頻出表現と呼どの欠点があった．

ぶ）を取得し，さらに，新しい手がかり表現を抽

この他，機械学習を利用した手法として，出するといった作業を繰り返し行う（新たな手が[Nanbara 2010]の手法や[Nishiyama 2010]の手かり表現と共通頻出表現が獲得されなくなるか，法などがある．しかしながら，機械学習を利用すもしくは，予め定めた回数まで繰り返す）ことで，る場合，教師データを作成する手間がかかり，ま網羅的に効果表現の手がかりとなる表現を抽出す

た，作成者は，ある程度，特許文書の構成等に精る．共通頻出表現取得は，式(1)に示すようにエン通していなければならない（特に技術要素・構成トロピーH(e)を用いて行い，閾値以上のものを選要件の判断は専門家でないと難しい場合がある）

択する．などの制約が発生する．

H (e) = −また，これらの手法においては，意味的に重複∑ P ( e , s ) log P ( e , s )2・・・(１)s∈ S ( e )した語・表現のまとめ上げに注目した手法ではない．また，効果-技術型パテントマップの軸として

ただし，P(e,s) は「発明の効果」に該当する文集採用される，技術の総称，技術要素・構成要件，合において，共通頻出表現 e が手がかり表現 s に

技術上のメリット，ユーザの利点全てを網羅して係る確率，S(e) は共通頻出表現 e が係る手がかり取得するものはなかった．

表現の集合である．手がかり表現の抽出も同様にそこで，我々は表 1 に示す内容を抽出する実用して行う．

的な効果-技術型パテントマップ自動生成システム

本手法により，手がかり表現としては，「でき」，「での開発のための基礎となる，以下のような研究をきる」，「可能」などの 26 個が取得された．

行った．
まず，教師有学習を使用せずに，表現を自動的，かつ，網羅的に抽出する手法として，効果語を含む効果表現を抽出する手法[酒井 2009]，及び，技術上のメリットに相当する課題表現と効果表現を同時に考慮して抽出する手法[坂地 2010]を開発した．さらに，表現中からノイズを削除し，意味的
図 2. 効果表現取得手法の概要

なまとめ上げを行う手法として効果語を抽出し意35

い動詞句（例：「を少なくする」）
下記に本手法の精度・再現率を示す．この結果よ効果名詞：効果手がかり表現の直前に出現しやす
効果名詞

り，実用的な精度，再現率で取得できることが分い名詞（例：「コスト」）

かる．
「クロスブートストラップ
クロスブートストラップ法
クロスブートストラップ法」

表 2. 効果表現の抽出手法の性能
精度
78.0%

再現率77.6%

Step 0.

S

Step 1.

初期課題手がかり表現をいくつか選び，課

←,E ←

．

題手がかり表現集合 S の要素とする．また，初３．効果表現と課題表現のクロスブートストラッ

期効果手がかり表現をいくつか選び，効果手がプ法（Cross-Bootstrapping）による抽出

かり表現集合 E の要素とする．
Step 2.

本節では，課題表現と効果表現の両方を取得する

課題手がかり表現集合 S と効果手がかり手法である坂地らの手法[坂地 2010]について説明

表現集合 E(「こと」で始まっている効果手がかりする．

表現のみ) を用いて，課題動詞を獲得する．課

パテントマップの作成に役立つ「直接的なユーザ

題手がかり表現集合 S と効果手がかり表現集合の便益に相当する表現（効果表現）」と「技術上のE を用いて，効果動詞と効果名詞を獲得する．
Step 3.

解決課題を示す表現（課題表現）」（図 2）を自動的獲得した課題動詞と効果手がかり表現集に抽出するためのアルゴリズム「クロスブートス合 E(「こと」効果手がかり表現のみ) を用いて，トラップ法（Cross-Bootstrapping）」を新たに提新たな課題手がかり表現を獲得し，S に追加す案した．本手法は，二つの手がかり表現と統計情る．獲得した効果動詞・名詞と課題手がかり表現

報を用いて，辞書や人手により作成したパターン

集合 S を用いて，新たな効果手がかり表現を獲を用いず，ブートストラップ的に手がかり表現対得し，E に追加する．
Step 4.

を抽出する．さらに，抽出した手がかり表現対をStep 2 から 3 を，予め定められた回数繰り使用して，効果表現と課題表現を抽出する．課題返す．(図 2 において，Step 2 と 3 が操作 A に表現を抽出するための手がかり表現は「ことがで当たる．)

き，」であり，効果表現を抽出するための手がかり

課題手がかり表現集合 S と効果手がかり表現集合 E

表現は「ができる。」である．2 つの手がかり表現を用いて課題・効果表現対を抽出する．

を交互に抽出していくことから，開発する手法を図３にアルゴリズムの概要を示す．また，図４にクロス「クロスブートストラップ法」と呼ぶことにした．

ブートストラップ法によって課題表現と効果表現となお，特許文書に適用する時，「クロスブートストが獲得されていく表現のイメージ図を示す．

ラップ法」は，効果表現と課題表現の両方を含む文にしか適用できない．このため，効果表現のみで構成される特許文書は上記で説明した酒井らの手法を併用し，取得することになることを注記しておく．
具体的に，アルゴリズムは，以下のような手順により構成される．
なお，ここで，次の 3 つの用語を定義する．
図３．クロスブートストラップ法の概要

課題動詞：課題手がかり表現の直前に出現しやす
課題動詞
い動詞句（例：「を小型化する」）
効果動詞：効果手がかり表現の直前に出現しやす
効果動詞

36

ルの方がやりやすいこともある．
そこで，本研究では，予備調査に基づき同定した，以下，文法パターン１から文法パターン３に示されるような，酒井らの手法[酒井 2009]で取得される共通頻出表現，手がかり表現と効果語の抽象的な文法関係を用いることで効果語抽出を行う
図４.クロスブートストラップ法によって獲得されていく表手法を開発した．ここでは，簡単のため，酒井ら現の手法を用いている．しかしながら，酒井らの手法は，クロスブートストラップ法と置換，ないし，クロスブートストラップ法 の特徴は，課題・効果の二つ併用可能である．具体的には，図に示すパターンの手がかり表現と関連性の高い語（課題動詞，効果動を使用する．なお，ここでは，技術語，効果語を詞，効果名詞）を獲得し，それを用いて手がかり表現以下のように定義する．

を獲得することである．このことにより，異なる二つの手技術語：技術の総称（種類）を示す複合名詞であがかり表現を用いて，互いの手がかり表現を獲得する

り，「熱可塑性樹脂」のような語を指す．

ことができる．関連性の高い語（課題動詞，効果動詞，効果語：発明がもたらす効果を示す複合名詞，名効果名詞）を手がかり表現の獲得に利用することで，詞句であり，例えば，「機械特性」のような語を指獲得される手がかり表現は課題・効果の互いに関連性す．の強いものとなり，精度の向上が見込める．
本手法の精度・再現率を表に示す．結果より，非常に高い精度・再現率で表現を取得できることが分かる．
表 3.クロスブートストラップ法の性能
精度96.0%

再現率79.0%

４．効果語の抽出と意味的統合
図 6.文法パターン

本節では，効果語（一部，技術語）の抽出と意
味的統合手法[Nonaka 2010]の手法について紹介パターン 1 は，効果語が直接，手がかり表現にする．

かかる（共通頻出表現がそのまま効果語になる）

ここまで，特許文書中からの表現抽出手法につものである．例えば，「防音する」のようなものでいて述べてきた．しかしながら，特に効果表現にある．

ついては，表現中から，より端的に効果を表す語

また，パターン 2 は，効果語を目的語とし，共通を抽出する方が，実際にパテントマップの軸とし頻出表現，手がかり表現とつながるものである．て望ましい．これは，長い表現より短い表現・語

例えば，「機械強度を向上することができる（「機のほうが視覚的に分かりやすいからである．

械強度」が効果語，「を向上する」は共通頻出表現）」，例えば，「 機械的強度をさらに向上させること「できる」は手がかり表現）」のようなものである．

ができる．」という表現が酒井らの手法や坂地らのさらに，パターン 3 は，パターン 2 の変形で，効手法で取得できるが，「機械的強度」という語のみ

果語が特定の手がかり表現（以下，効果語手がかで，十分，意味が通じる上に視覚的に分かりやすり表現と呼ぶ，「優れ」等）を通じて，技術語表現

い．に接続するものである．例えば，「機械特性に優れまた，意味的な重複を示す時の処理が短い語レベ

37

た熱可塑性樹脂を提供することができる．」のようこで，このような，重複する意味を持つ効果語は，なものである．

同じ形態素を含む場合が多い（例えば，「機械特性」と「機械的性質」においては，「機械」）ことを利

ここで，各パターンのどれに属するかを決定する

用し，語を構成する形態素を素性としたクラスタ

ためには，技術語の判定が必要である．技術語のリングを行い，まとめ上げを行った．その結果，判定は，特許請求項と表現中の複合名詞とのマッまとめ上げの性能として，精度 0.9，再現率 0.9 がチングにより行う．これは，特許請求項には技術得られた．

語しか含まれないという特性を利用したものであ5．技術語の意味的統合る．なお，請求項に含まれない技術語も存在する

本節では，技術語の意味的統合手法[Kobayashi

ため，請求項とのマッチングにより得られる語がよく係る共通頻出表現（提供する）を DF 値によ2010]について紹介する．

り検出し，該当共通頻出表現を用いて，その表現

本研究では，特許に出現する語彙，特に，複合に係る語を技術語と判定することにより，網羅的名詞に対して，意味に基づいて分類・体系化を行に技術語を取得する．

う．この際，異なる特許間で出現する語に対して，それぞれ類義関係や上位下位関係に基づいて対応

下記に本手法の精度と抽出例を示す．結果より，付けを行う必要がある．そこで，我々は各特許に本手法は効果語の抽出方法として非常に有効であおける請求項に着目した．特許の請求項は特許のることが分かった．

権利範囲を明示したもので，申請の際には，通常，表 4.効果語抽出手法の性能

可能な限り広範な権利範囲を包含するように記載

パターン１の精度80.2％

される．このため，請求項に記載される用語は特パターン２の精度94.4％

許中の他の箇所に記載される用語よりも抽象的なパターン３の精度92.4％

語，上位語となっていると考えられる．また，特全体の精度

85.0％

許間で語を統合する上でも，異なる特許における実施例などの用語同士を比較するよりも，請求項に出現する用語を比較したほうが，抽象的な表現以下に抽出例を示す．

であることから，統合しやすい．そこで，本手法
パターン１の抽出例：「使用する」，「利用する」，「用では，図-2 に示すように，まず各特許内で請求項いる」，「リサイクルする」とそれ以外の箇所に出現する語の対応関係を抽出

パターン２の抽出例：「クッション性」，「強度低下」，したのち，異なる請求項間での語の対応関係を抽「通気性」，「柔軟性」，「精度の低下」

出する．これにより，対応する請求項に出現する

パターン３の抽出例：「機械強度」，「耐衝撃性」，「強語を通して，異なる特許間での語の統合が可能と度」，「リサイクル性」，「吸着能力」なる．

以上の手法により効果語が抽出されるが，「機械特性」と「機械的性質」や，「低コスト」と「コスト低減」等のように，重複した意味を持つ効果語が存在する．このため，パテントマップの軸の要素として効果語を使用する場合，重複した意味を
図 7.技術語の意味的統合手法概要

持つ語は，ひとつにまとめ上げる必要がある．そ38

図における各語同士の対応関係の抽出手法では，ても，効果-技術型パテントマップの軸として採用

言い換えの抽出手法についての研究 4)を参考に，各するケースも多いため，その抽出手法を確立する

語を日本語 WordNet に載っている最小単位の形態ことは重要である．そこで，我々は，特許請求項素列に区切ったトークン列の照合を行う．例えば，（課題を解決するための手段の項目も，ほぼ，こ(オレフィン，系，熱，可塑性，ポリエステル)，(熱，れに準ずる）中から区切り文字 (delimiter)を利可塑性，樹脂)というトークン列を照合する場合，用して技術要素・構成要件を自動的に取得する手それぞれの主辞に該当する「ポリエステル」と「樹法の確立を行った．

脂」間に上位下位関係があり，かつ主辞に続く「熱，これは，技術要素・構成要件は，特許文書中で，可塑性」のトークンが同一であるため，この二つ助詞「と」などの区切り文字により連結されるこのトークン間には上位下位関係があると判断する．とが多いことを利用している．例えば，「“生体情また，トークン「オレフィン，系」については，報を計測する計測手段”と“前記計測した情報を二つ目のトークン列に照合相手となるトークンが解析する解析手段”と・・・」のような請求項で存在しないため，二つ目のトークン列は先頭にギ

は，“”で囲まれた部分が技術要素・構成要件に相ャップを含んでいるものとして照合する．このほ当するが，「と」のような区切り文字により連結さかにも，ギャップを含むすべてのトークン列の組れることが多い．

み合わせを列挙し，照合を行う．この際，トーク我々の手法では，エントロピーを利用し，「と」ン間に対応関係がある場合を１，ない場合－1 としのような有効となる区切り文字を抽出している．てスコアを計算し，スコアが最大かつ閾値以上とここで，区切り文字は，「おいて，」などのようになるトークン列の組み合わせを対応関係とする．

最初の構成要件・技術要素の直前に出現するもの

以下に評価実験の結果を示す．熱可塑性樹脂に（我々はこれを First delimiter と呼んでいる）関する特許について本手法を適用し，抽出されたと「と」のように，文頭以外の構成要件・技術要対応関係をランダムに取得し，その精度と再現率素を区切るもの（これを Second delimiter と呼んを求めた．その結果を表に示す．この際のスコアでいる）では種類が異なるため，それぞれに分けの閾値を 3 とした．て抽出を行った．そして，抽出した区切り文字に

表 5.技術語の意味的統合手法の性能基づき，特許請求項を区切ることにより，構成要精度83.0%件・技術要素の抽出を行った．下記にその精度・特許内の語の対応
特許間の語の対
応

再現率
72.3%

再現率を示す．表のとおり，非常に良好な性能で100%57.6%技術要素・構成要件を抽出することに成功した．
表 6.技術要素・構成要件の抽出の性能実験結果から，異なる特許間に出現する「オレ精度0.76

フィン系熱可塑性エラストマー組成物」「熱可塑性再現率0.66ポリエステル樹脂」等の語について「熱可塑性エラストマー」の下位語であるといった対応関係が7．まとめ抽出できることが確認された．

本研究では，効果-技術型パテントマップを自動的に生成する手法の基礎的検討を行った．

6．

技術要素・構成要件の抽出

まず，教師有学習を使用せずに，表現を自動的，本節では，技術要素・構成要件の抽出手法かつ，網羅的に抽出する手法として，効果に相当[Suzuki 2010]についての説明を行う．

する表現を抽出する手法[酒井 2009]，及び，技術特許中の請求項（や課題を解決するための手段）

上のメリットに相当する技術課題と効果に関するの項目に書かれている技術要素・構成要件につい表現を同時に考慮して抽出する手法[坂地 2010]を39開発した．さらに，表現中からノイズを削除し，No.6, pp.742-755, 2010.

意味的なまとめ上げを行う手法として，効果に相[Nanba 2010] Hidetsugu Nanba, Tomoki Kondo, and

当する語を抽出し意味的な統合を行う手法

Toshiyuki Takezawa, Hiroshima City University at[Nonaka 2010]，技術に相当する語を抽出し意味的NTCIR-8 Patent Mining Task, Proceedings of theな統合を行う手法[Kobayashi 2010]を考案した．

Eighth NTCIR Workshop on Research in Information

また，区切り文字を利用することで技術要素・構Access Technologies InformationRetrieval，pp.354-358,

成要件を抽出する手法[Suzuki 2010]についての研2010

究も行った．いずれの手法も実用的な精度・再現[Nishiyama 2010] Risa Nishiyama, Yuta Tsuboi, Yuya

率を示した．今後は，これらの手法の改良と改良

Unno and Hironori Takeuchi, and Toshiyuki Takezawa,

後の手法を応用したパテントマップをインターフ

Feature-Rich Information Extraction for the Technicalェースとした特許検索システムの開発を行ってい

Trend-Map Creation, Proceedings of the Eighth

く．

NTCIR Workshop on Research in Information AccessTechnologies InformationRetrieval，pp.318-324, 2010

謝辞

[Nonaka 2009] Hirofumi Nonaka， Hiroyuki Sakai，

本研究は、総務省戦略的情報通信研究開発推進制度

Shigeru(SCOPE)地域 ICT 振興型研究開発、日本学術振興会科学研

Hada ，究費基盤(C)、及び、文部科学省グローバル COE の支援にeco-technology ”， patent

基づき行われた。

text-mining”， Journal of Echotechnology Research，Masuyama， Masazumi Ao， and Yutaka” Developmentofan

searchautomatic

methodusing

Vol.8，pp74-85，2009.

参考文献[Uchida[Nonaka 2010] Hirofumi Nonaka, Akio Kobayashi,

2004]

Hideyuki Uchida， Atsushi Mano

Hiroki

Sakaji,

YusukeSuzuki,Hiroyuki

Sakai,and TakashiYukawa ， “ Patent Map Generation

Shigeru Masuyama, Extraction of the Effect and theUsingConcept-Based

Model ” ，Technology Terms from a Patent Document, IEEE The

Proceedings of the Fourth NTCIR Workshop on40th International Conference on Computers &Research

Industrial Engineering.

inVector

InformationSpaceAccessTechnologies

InformationRetrieval， 2004.

[Kobayashi 2010] Akio Kobayashi, Hirofumi Nonaka,[石川石川大介， 石塚英弘， 宇陀則彦， 藤Hiroyuki Sakai, Shigeru Masuyama, An Automatic

原譲，”特許文献における因果関係の抽出と統合”， 情報

Thesaurus Construction Method for Technical Terms

知識学会誌， Vol. 14，No. 4， pp. 105–118 ，2004.

in Patent Maps, IEEE The 40th International[西山Conference on Computers & Industrial Engineering.

2004]2008] 西山莉紗， 竹内広宣， 渡辺日出雄， 那須川哲哉， 武田浩一，”技術文書マイニングのための特[Suzuki 2010] Yusuke Suzuki, Hirofumi Nonaka, Akio

長表現抽出”， 第 22 回人工知能学会全国大会，pp.3K-2，

Kobayashi, Hiroyuki

2008.

Extraction[酒井 2009] 酒井浩之， 野中尋史， 増山繁，”特許明細Specifications for Technology-effect Type Patent Map

書からの技術課題情報の抽出”，人工知能学会論文誌，

Generation, ITC-CSCC 2010, pp.725-728, 2010.

Vol24，No6,pp.531-540，2009.
[坂地 2010] 坂地泰紀，野中尋史，酒井浩之，増山繁，
Cross-Bootstrapping: 特許文書からの課題・効果表現対の自動抽出手法，電子情報通信学会論文誌，D，Vol.J93-D,

40ofSakai, Shigeru Masuyama,

Technology

Terms

fromPatent