特許文書における複合語の意味関係解析
分野オントロジ構築支援システムと検索への応用
慶應義塾大学大学院政策・メディア研究科特別研究教員准教授

内山

粟飯原

PROFILE2007年3月慶應義塾大学環境情報学部卒業、現在、慶應義塾大学大学院政策・メディア研究科修士課程在学中

PROFILE1970年東京大学工学部計数工学科卒、同助手を経て、1972年通産省工技院電総研勤務、1985
年推論システム研究室室長、自然言語研究室長を経て、1992年から慶應義塾大学環境情報学部教授、現在言語処理学会会長俊介

慶應義塾大学環境情報学部教授

1

1997年慶應義塾大学大学院政策・メディア研究科修士課程終了、1998年学術情報センターCOE研究員、2003年スタンフォード大学CSLI訪問研究員、2005年学術博士（慶應義塾大学）、2005
年より現職

清子

慶應義塾大学大学院政策・メディア研究科修士課程

石崎PROFILE

俊はじめに

2

特許検索における問題点

特許分野では知的財産戦略の推進に伴い、新しい特許

ここでいう特許検索とは、特許庁が公開している特許や技術に関連した類似研究や先行研究の情報を効率的に電子図書館（IPDL） を利用した検索のことを指す。こ検索する重要性が高まっている。特許文では特許に値す

れは、IPDLのWebページから公報テキスト検索を利用る発明であることを説明するために、類似特許との差異して、公報種別を指定し、各検索項目（発明の名称、要や、新規性、進歩性を明確に記述する必要がある。

約、請求の範囲、IPCなど）に含まれる検索キーワード※1

特許検索は、特許を申請する時だけでなく、新しい技を入力することで特許文書を500件まで表示し閲覧す術を開発する時に、技術情報や動向を調査するためにもることができるシステムである。このシステムを利用し利用される。その場合には、特許の専門家以外の人間にた検索において、以下の2点に着目して問題点とその解も使いやすい検索が求められる。広く一般的に利用する決方法を述べる。

ことを前提として、現在の特許検索における問題点を自・検索キーワード（複合語）

然言語処理の観点から考え、その問題点を解決する一手・分類コード（Fターム）段を紹介する。
※1

160

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http://www.ipdl.inpit.go.jp/homepg.ipdl

2Part

寄稿集

検索の高効率化と精度向上

FI（ファイルインデックス）、Fタームの3つがある。国2.1 検索キーワード（複合語）
特許文には専門用語や特許出願者が作った新しい複合

際特許分類（IPC）は 日本を含む90ヶ国以上の国にお語だけでなく、分野で共通に用いられる専門用語を名詞いて共通の特許分類として、各国の特許文献に付与され句や動詞句で表現したものなどが多く含まれる。たとえるとともに特許文献の調査に利用されている。国内文献

ば、「機械翻訳」という用語を「自動翻訳」「機械によるの検索キーであるFI（ファイルインデックス）はIPCの翻訳」や「機械で翻訳する」「機械が翻訳する」などの末尾に分冊識別記号（アルファベット1文字）や展開記言い換えにより表現することができる。そのため、キー号（3桁の数字）を追加して、IPCをさらに細分類したワード（専門用語）によるパターンマッチングでは、網日本固有の特許分類である。Fタームは技術的観点から羅的に検索することが難しい。 言い換えは同じ意味内項目分けされているIPCとは異なり、複数の観点（発明容を伝達する言語表現が複数あることで、与えられた言の目的、用途、材料など）から細分類した特許分類で、語表現から様々な言い換えを自動生成する手法は自然言

特許の実態審査における先行技術調査を効率的に行うた［1］

語処理の分野で盛んに研究されているとした専門用語の言い換え［2］。複合語を中心を検索に利用するために、複合語を構成している語（以下、語基と呼ぶ）の間の関［2］めに開発された。
これらの分類コードを正しく特許文に付与してあれば、関連特許や類似特許を効率的に検索可能である。特にF。上記の例ではタームは特定分野の専門用語で構成され、詳細な技術情「機械」と「翻訳」の意味関係を「機械」が「翻訳」の報の検索に有効であり、一種の分野オントロジとしても「動作主」あるいは「道具」の関係が成り立つことがわ利用可能である。 特許庁では、Fタームを技術の進展にかれば、名詞句や動詞句に言い換えることができる。

対応し適切な検索キーとして機能するように、必要に応係を明記しておくことが必要である

更に、語基間の意味関係を利用して、オントロジ構築じてテーマ統合・分割などを行っている。しかし新しいに応用可能である。たとえば、「機械翻訳」と「統計的技術情報がFターム分類に反映されにくい、あるいは専機械翻訳」という用語がある場合、複合語のhead（中門家でないとFタームを使いこなせないなどの問題点が心となる語基）が両方とも「機械翻訳」で同じである。

ある。 更に、Fタームは実際の特許文にはない用語からそして、「統計的」と「機械翻訳」には修飾関係が成り作成されている場合があり、Fタームの専門用語を特許立つ。この場合には「機械翻訳」の下位（部分）概念との検索キーワードとして利用することが難しい。Fターして「統計的機械翻訳」を配置することが考えられる。

ムを出願特許文から自動的に生成する仕組みを作れば、重要度が高く、語基数が少ない複合語と、その複合語をFタームの追加が容易になり、Fタームを検索キーワー一部（後項）に持つ複合語との関係を上位・下位関係とドとして利用することも可能となる。

定義することができる（ここでは、上位・下位関係には部分・全体関係も含んでいる）。このように、語基間の関係を明記することにより、検索やオントロジ構築に応

3

分野オントロジ構築支援システム用することが可能である。
2.1 分類コード（Fターム）
まず、分類コードについては、国際特許分類（IPC）、特定分野オントロジ（Fターム分類）構築支援システ
ムとして、特許文書のテキスト情報から、検索のキーワ

特許文書における複合語の意味関係解析
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161

ードとなり得る重要語を抽出し、重要語の語基間の関係と重要語間の関係を取得する手法［3］を紹介し、その検重要度計算と特許固有表現の排除
複合語に対する重要度の算出方法は数多く提案されて［4］［5］索への応用について説明を行う。

おり、以下が代表的な指標である

3.1 重要語の抽出

・複合語Wの単独出現頻度を指標とするF。

重要語候補となる複合語を抽出するために、対象とす・複合語Wの単独出現頻度とWを部分文字列として含むる分野の文書を検索する。特許電子図書館の公報種別が総ての複合語の出現頻度を足し合わせたものを指標と「公開特許公報」のうち、検索項目が「要約と請求の範するTF囲」に検索キーワードを入力し、そのキーワードを含む・複合語Wが単独に出現する文書数を指標とするDF特許文書を検索する。

・DFの逆数をとり、TFと積を取ったものを指標とする
TF-IDF
・TFに語基数と部分文字列の性質を取り入れた指標であるC-Value
・連接頻度LR、連接種類LRの各指標にFを掛け合わせたFLR
上記の各手法において抽出された重要語候補の上位に、形態素解析レベル（一語基）では削除できなかった、特許文書に頻繁に用いられるが重要ではない語（特許固有表現）の二語基以上の複合語が多く含まれている。その

図1

例を表1に示す。特許固有表現、つまり特許文書全体に分野オントロジ構築支援システム概要図

おいて偏在する複合語を排除するために、情報エントロ※2

検索結果として得られた文書を形態素解析器Mecab※3※4

ピーなどを用いてフィルタリングを行う。これにより、のJava実装であるsen とIPA品詞体系辞書 を用いて専門分野における重要語を効率的に抽出することができ形態素解析を実行する。その中から解析時に付与されたる。

品詞が、IPA品詞体系の分類上名詞であるが、固有名詞表1

地域-国以外の固有名詞、代名詞、数、接頭詞、名詞接請求項

特許固有表現の例
特許請求

実施形態

続、副詞可能、非自立は除外し、名詞が単独あるいは連

特許文献

公報記載

使用例

続する語を抽出する。この時、名詞に連接する語で、特ブロック図

フローチャート図

機能ブロック図に特許用語に多く使用される語や接頭語として用いられる「上記、前記、当該、該、毎」等の語を複合語の構成

3.2 複合語の意味関係語基には含まない語として除外することによって、効率複合語を言い換え形式と関連づけるためには複合語の的に重要語候補となる複合語を抽出することができる。

構成語基間の意味関係を明示する必要がある。そこで、複合語の語基間の意味関係を表現するために、概念記述

※2
※3
※4

162

http://mecab.sourceforge.net/.
http://ultimania.org/sen/
http://chasen.naist.jp/stable/ipadic/

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言語（CDL: Concept Description Language）を採2用した［6］．CDLは人間・社会とコンピュータとの間で寄稿集検索の高効率化と精度向上

Part

3.3 語基間の意味関係意味を共有し、人間・社会とコンピュータにおける情報複合語の語基間の意味関係を決定するためには、言語処理をつなぐ新しい技術の実現する手段として共通のイ情報として、語基の文法的属性と意味属性が重要な手がンタフェースになるものである．XML（eXtended

かりとなるMarkup Language）上で開発されるコンテンツ（ド係の手がかりとなる品詞情報は、漢語は従来の品詞体系キュメントを含む広義のコンテンツ）の意味構造（概念の枠組みにおける名詞（サ変名詞）やナ形容詞語幹に分構造）を記述するための言語で、RDF （Resource

類される。しかし、名詞の中でも文中において主語や目Description Framework）・OWL （Web Ontology

的語として用いられる語と修飾的な役割を持つ語は、文Language）と相補的関係にある．

法的属性が異なる。この異なる文法的属性が意味関係の［7］。まず文法的属性については、語基間の関Concept Description Language for Natural決定に重要な役割を果たすと考えられる。そこで、枠組

Languages （CDL.nl）に記載された「関係」概念を、みや定義において重要となる文法情報の整理を行った。

複合名詞を構成する語基間の意味関係の解析に用いる．

接続関係として、従来の品詞枠における名詞が文中で用CDLの「関係」概念は、基本的に文中の単語間の関係いられる時に取り得る情報を以下に示す。

を表現するものであるが、複合名詞の語基間の意味関係接続情報を表現することにも有効だと考えた．「関係」概念の記（a）
格助詞「が、を」

述力や種類を検討し、CDL仕様にフィードバックし、（b）
サ変動詞化語尾「する」

将来的には共通の記述仕様に従って日本語だけでなく、（c）
形容詞性活用語尾「な」

多言語に対応することが可能である．

（d）
接尾辞「的」

CDLにおける「関係」概念は、事象内関係（格関係）、（a）については格助詞「が」「を」を後続可能な語は主

実体間関係、限定・修飾関係の3つで、その中に更に語、目的語になることができ、また（b）の「する」を後45の関係が設定されている．ここでは、45の関係の中続する語はサ変動詞になって述語として機能するなど、から10を語基間および語間の意味関係とした．意味関文の主要な役割を果たす語の情報として、また複合名詞係の判別がしやすいように言い換えパターンを用意し、の内部構造で格関係を成立させるために必要な要素とな関係概念とともに表2に示す。っている。（c）（ d）は、ナ形容詞性活用語尾「な」や

表2

語基、語間関係の意味関係

言い換えパターン

関係概念

AがBする

Agt（agt:動作主）

AをBする

Obj（affected thing:対象）

AでBする

Met（method or means:方法）Ins（instrument:道具）

AなB、A（的）にBするMod（modification:限定）

AのB、AするB

Cnt（content、 namely:内容）

A（する）ためのB

Pur（purpose or objective:目的）

Aと同様のBEqu（equivalent:同義・類義）

AなどのB

Icl（included/a kind of:上位）Aを含むB

Pof（part-of:部分）「的」「性」などの接尾辞との接続関係により修飾用法を持つ語について調べることができる。表3に具体的な語
基の接続関係について、毎日新聞記事5年分から（a）から（d）の連接頻度を数え、各連接頻度の合計から連接比率を算出している。
表3

語基の接続情報との連接比率

単語（a）

（b）

（c）

（d）

言語

94%

0%

0%

6%

生成41%

59%

0%0%

特殊0%0%

100%0%

基本25%

0%0%

75%

特許文書における複合語の意味関係解析
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163この特徴を用いた意味関係解析のルールとして以下が式と定型表現を含んだパターンを記述している。

考えられるが、連接比率を素性として機械学習させるこ「機械翻訳装置」に関する特許文を抽出し、定型表現とにより自動化することも可能である。

を用いて重要語間の上位・下位（部分・全体）関係を定

1. a（言語）obj b （生成）言語を生成する義した結果を有向グラフの形式に変換した一部を図2に

2. c（特殊）mod a（言語）特殊な言語示す。

3. c（基本）mod a（言語）基本的な言語
また、先行研究［7］
において、文法的属性だけでは意味関係を決定できないことを確認しているため、既存の意味体系（EDR電子化辞書、日本語語彙大系、分類語彙表など）を用いて、意味情報を含めることにより、意味関係取得の精度が向上すると考えられる。
3.4 重要語間の意味関係
重要語間の意味関係を判別するための手がかりとして、重要語に挟まれている表現（定型表現）を利用する。定［8］型表現を用いた方法は、日本語では「AなどのB」「AのようなB」と表現されるパターンを抽出することによって上位下位関係を判別することである。特許文書においてもこの方法が利用できると考えられるが、定型表現

図2

重要語間関係の有向グラフのパターンは以下の3つに分けられる。
・助詞と機能語 「などの」「といった」
・助詞と和語動詞「を含んだ」「を用いた」

4

特許検索への応用

・助詞とサ変動詞「を具備した」「から構成される」語の関係を一意に且つ明確に表現している定型表現を分野オントロジ（Fターム）構築支援システムとして、選定し、各定型表現に対応する意関係を人手で判定・定重要語の抽出から、語基および重要語間の意味関係を取義した例を表4に示す。パターン例には、CDLの記述方得する方法の紹介をした。これを検索へ応用するためには、検索キーワードの選択を、グラフ形式で表現した重

表4
定型表現

定型表現とその意味関係関係

パターン例

としての 上位・下位／部 前処理 >icl スペルチェック
分・全体前処理としてのスペルチェック機能からなる 部分・全体／上 出力文 >pof単語列
位・下位単語列からなる出力文を備えた 部分・全体／上 翻訳装置 >pof 翻訳処理
位・下位
翻訳処理を備えた翻訳装置を用いた 方法

機械翻訳装置 >met中間言語方式
中間言語方式を用いた機械翻訳装置

を記述し 内容／部分・全 単語辞書 >cnt 意味情報体
意味情報を記述した単語辞書
た164

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要語間の関係を利用すれば、視覚的に操作を行うことができる。また、検索キーワードを名詞句や動詞句に展開することによって、網羅的に特許文書を検索できると考えられる。今後は、人手による分類コードの付与や、Fターム、特許マップの作成作業を、申請済みの特許文書からの知識獲得により自動化を推進し、効率的な特許検索に結びつけていくことが重要である。

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Part寄稿集検索の高効率化と精度向上

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特許文書における複合語の意味関係解析
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