接尾辞に着目した特許文の並列構造解析
横山

山形大学大学院理工学研究科教授

PROFILE晶一

1949 年生。1972 年東京大学工学部卒。同年電子技術総合研究所入所。1991 年同所知能情報部自然言語研究室長。
1993 年 4 月より山形大学。現在大学院理工学研究科（情報科学分野）教授。工学博士。アジア太平洋機械翻訳協会(AAMT)Japio 特許翻訳研究会副委員長。
yokoyama@yz.yamagata-u.ac.jp

1 はじめに0238-26-3336

関係を設けて、法律の条文の曖昧性をなくす方策を取っている [8] が、我々が特許文を調査した結果では、法律の条文のような階層性は特に見られなかった [5]。

特許文の課題や解決手段の部分が複雑であり、200文字を超える長大な文になるとともに、その係り受け構造も複雑になるということは、すでに何度も言及してきた [1-4]。

（b） 並立助詞
並列を表す助詞として、「と」、「や」、「か」などがある。
特許文では、「A と B との～」といった形でよく使用さこれまでも、特許文解析に特徴的な、複雑な係り受けれる。これらの構造をとらえて、係り受けの誤り修正に構造を解明するため、並列接続詞 [5] や、並立助詞 [6]使用したことがある [6] が、より複雑な構造に対しては、について調査し、誤り自動修正システムを構築してきた。

余り効果を発揮できなかった。

本稿では、並列に重要な役割を果たす名詞を、広く接尾辞としてとらえることによって、特許文の係り受けを（c） 接尾辞修正するシステムについて述べる。ここでの記述は、主接尾辞とは、一般に、語の末尾に付けて、意味を加えとして [7] に基づき、その内容に加筆したものである。

たり、品詞を変化させたり、丁寧さや数など、文法上の変化をもたらしたりする形態素のことを言う [9]。たと

2 特許文における並列要素

えば、「A 部と、B 部と…」における「部」や、「C 層お特許文の請求範囲、特に解決手段は、全体が一つの文で下線を引いた「部」が並列句になっているが、その他で書かれることが多く、長大で複雑な文になりやすい。の下線の「部」は、この並列構造に寄与していない。こ多くは、長い修飾句を有する並列構造になっている。この構造は、[ ] でくくった「と」や「とを」という並立れまで、この修飾句の構造を解明する手がかりとして、助詞からとらえることができる。

よび D 層では…」における「層」が相当する。図１に、特許文の解決手段に書かれた例を示す。この図で、太字

並列接続詞、並立助詞について調査し、係り受けの誤りしかしながら、一般的な意味での接尾辞（形態素解析を修正するシステムを構築してきた。本稿では接尾辞にシステムでは、「名詞、接尾」といった表示で示される）着目するが、それぞれの特徴について簡単に述べる。

では、後述するように、特許文の並列構造をすべてとらえることはできない。本稿では、特許文特有の並列構造（a） 並列接続詞
並列接続詞には、「または」、「もしくは」、「および」、「ならびに」などがある。法律用語では、これらの間に階層

250

YEAR BOOK 2012に係る名詞の概念を拡張して、並列構造に係る名詞を接尾辞としてとらえることによって、並列構造をより明確にすることができることを示す。

寄稿集[ 解決手段 ] 電力線通信装置は、電力線に接続され他方部に土盛装置と畔形成装置と*0 2D 1/2 0.644114[ と ]、前記初期接続部が送受信した装置に基づいて、

他方

名詞 , 一般 ,*,*,*,*, 他方 , タホウ , タホー

自装置が通信可能相手情報を作成する通信可能相手部

名詞 , 接尾 , 一般 ,*,*,*, 部 , ブ , ブ

情報作成部 [ と ]、前記通信可能相手情報作成部が作に助詞 , 格助詞 , 一般 ,*,*,*, に , ニ , ニ

成した自装置が通信可能相手情報を他装置との間で送受信する通信可能相手情報送受信部 [ と ]、前記通信可能相手情報送受信部が送受信した自装置および他装置の通信可能相手情報に基づいて、自装置が通信可能な他装置を階層状にマッピングした登録情報を作成する登録情報作成部 [ と ]、前記登録情報作成部によって作成された登録情報を他装置との間で送受信する登録情報送受信部 [ とを ] 更に設けた。
図１

特許文における並列構造に係る接尾辞の例（公開番号：特開 2010-21954）

4

機械翻訳技術の向上た他装置との間で装置情報を送受信する初期接続部*1 2D 2/3 0.000000
土名詞 , 一般 ,*,*,*,*, 土 , ド , ド盛

名詞 , 固有名詞 , 地域 , 一般 ,*,*, 盛 , サカリ , サカリ

装置

名詞 , サ変接続 ,*,*,*,*, 装置 , ソウチ , ソーチと助詞 , 並立助詞 ,*,*,*,*, と , ト , ト*2 -1D 2/3 0.000000
畦名詞 , 一般 ,*,*,*,*, 畦 , アゼ , アゼ形成

名詞 , サ変接続 ,*,*,*,*, 形成 , ケイセイ , ケイセイ

装置

名詞 , サ変接続 ,*,*,*,*, 装置 , ソウチ , ソーチと助詞 , 並立助詞 ,*,*,*,*, と , ト , トEOS

3 研究方法
３．１

資料

図２

３．３

南瓜の解析例

特許特有接尾辞の抽出

本稿では、同じ並列修飾句に並列キーをはさんで並列解析用の資料として、AAMT/Japio 特許翻訳研究会

要素として複数出現する頻度の高い名詞（一般名詞）を特許情報データベース [10] を用いる。このデータベー「特許特有接尾辞」とする。並列のキー [12, 13] としスは、2004 年分の公開特許公報をすべて収録したもては、「と」、「や」、「か」、「、」、「・」、「かつ」、「および」、「まので、特許件数約 34 万件、文章数では約 101 万文ある。

たは」、「ならびに」、「あるいは」、「もしくは」、「だけで（は）なく」を用い、数値とアルファベットを除外して、３．２接尾辞の抽出と分類

上記資料の文を南瓜 [11] に入力して、係り受け解析結果を出力する。図２に、南瓜による解析例（一部省略）

上記資料の約 101 万文を調査した。
並列句に現れる高頻度名詞（339716 特許、1013582 文）

手段

名詞 , 一般

23523 回を示す。図２で、数字の並んだ行は、文節とその係り先装置

名詞 , サ変接続

19906 回である。「0 2D」は、「他方部に」が、「畔形成装置と」工程

名詞 , 一般

12305 回に係っていることを示す。また、各形態素の右側の記述

方法

名詞 , 一般

10683 回は、それぞれがどんな品詞となっており、読み方等がど情報

名詞 , 一般

7229 回のようになっているかを示している。

基名詞 , 一般

6579 回データ

名詞 , 一般

4671 回部材

名詞 , 一般4534 回

ステップ名詞 , 一般

3967 回

位置名詞 , サ変接続

3674 回

図２で、下線を引いた「部」は、既述のように、接尾辞であるが、第２、３文節に現れる「装置」も、並列的な接尾辞と見なすことができる。このような名詞を、本稿では、「特許特有接尾辞」と呼ぶ。

図３

特許特有接尾辞の一部

YEAR BOOK 2O12251

図３に、抽出した特許特有接尾辞の一部を示す。本研
究では、上位 100 語、出現頻度 413 回以上の語を用いる。

３．４

分野別の出現頻度

特許には、国際的に用いられている文献の技術内容によるカテゴリがあり、記号によって分類されている。「セクション」、「サブセクション」、「クラス」、「サブクラス」、「メイングループ」。「サブグループ」の順に分類が細かくなっている。
セクションは、A（生活必需品）、B（処理操作、運輸）、C（化学、冶金）、D（繊維、紙）、E（固定構造物）、F（機械工学、照明、加熱、武器、爆破）、G（物理学）、H（電気）の８分野に分かれている。
図４に、セクション C の特許データについて調査した結果を示す。すべての特許文を対象にした場合に高頻度にならなかった「原子」、「酸」などの名詞が上位に来ていることが分かる。

0 28D		

また、

1 2D 		

その2 3D 		ための3 28D		

制御冷却装置は、

4 5D 		

圧延直後の5 6D 		

鋼板の6 7D		

面温度分布を7 8D 		測定する

8 15D

温度測定 [ 装置 ] と、

（8 17D）

9 11D		

冷却水ヘッダーと10 11D 		

これに11 12D		接続された

12 13D 		

ラミナー状の

13 14D 		

冷却水を14 15D 		供給する

15 16D 		

ノズルとを16 17D		含む

17 23D

冷却 <[ 装置 ]> と、（17 27D）

化学、冶金分野の高頻度名詞（27969 特許、76517 文）

18 19D 		所定の基

名詞 , 一般

3729 回

19 20D 		

計算プログラムに以下

名詞 , 非自立 , 副詞可能 1941 回

20 23D 		

したがって工程名詞 , 一般

1844 回

21 22D 		

鋼板の樹脂

名詞 , 一般

1654 回方法名詞 , 一般

1613 回

22 23D 		

面温度分布を原子

名詞 , 一般

633 回

23 25D 		均一化するように

酸

名詞 , 一般

580 回

24 25D 		

冷却水量を25 26D 		制御する

26 27D 		

冷却水量の27 28D 		

制御 < 装置 > とを28 -1D		備える。

図４4

C（化学、冶金）分野における特許特有接尾辞係り受け修正システム

図５

システムによる係り受け誤りの修正成功例

特許特有接尾辞を用いたシステムを作成すると、従252

来はできなかった、並列構造の中に入れ子構造的にまたた場合には、（8 17D）のようにカッコに入れて表示し、並列構造を含む文の係り受け誤りを修正することができ係り元の接尾辞を [ ] で、係り先の接尾辞を < > で囲んる。

だ。

図５に、このようなシステムの出力例を示す。図の左

この図の文は、文節 8 と文節 17 の並列構造の中に、側の番号は、文節番号を示し、その右側の 2D, 3D と文節 9 と文節 17 の並列構造を入れ子的に含んでいる。

いう番号は、係り先の文節を示す。係り受けの修正を行っ

このような文でも、特許特有接尾辞（ここでは「装置」）

YEAR BOOK 2012

寄稿集に着目することにより、係り受けを修正することができ参考文献る。

4[1] 横 山 晶 一、 高 野 雄 一： 語 の グ ル ー プ 化 を 用 い た

5 評価と考察Yearbook（2011）pp.234-237[2] 横山晶一、高野雄一：特許文の英語への訳し分けと2004 年分のデータから、接尾辞を含む並列構造文500 文を無作為に選び、システムにかけた結果、どの程度誤りを修正することができたかを評価した。その結果を表１に示す。
表１

述語の関係、Japio Yearbook（2010）pp.274279[3] 横山晶一：特許文の英語への訳し分けと格フレームとの関係、Japio Yearbook（2009）pp.262265

システムによる係り受け誤り修正結果

正→正

機械翻訳技術の向上

特許文動詞の自動訳し分けに関する調査、Japio

正→誤

誤→正誤→誤合計[4] 横山晶一：動的シソーラスを用いた特許文の解析システム、科学技術研究費成果報告書（2007 ～件数

318169769500%

63.6

3.2

19.4

13.81002009）[5] 横山晶一：特許文における接続詞と係り受けの構造、

この表で、「正→正」は、もともと並列構造を正しくJapio Yearbook（2008）pp.68-73

解析できていたものをこのシステムにかけてもやはり正[6] 横山晶一：特許文解析誤り自動修正システムと正しく解析できたことを示し、「誤→正」は、解析誤りを確な翻訳のための特許文の分割、Japio Yearbook

修正できたことを示す。

（2007）pp.228-233

表１からわかるように、誤り 166 件（97 ＋ 69 件）[7] 坂本和磨：接尾辞に着目した特許文の並列構造解析、のうち、97 件（58.4%）を修正できた。これは過去

山形大学工学部情報科学科卒業論文（2012）の結果 [4, 5] である 55.7% よりもわずかではあるが[8] 田島信威：最新法令用語の基礎知識（三訂版）、ぎょ改善されている。

うせい（2006）[9] 新村出編：広辞苑（第六版）、岩波書店（2008）

6 まとめと今後の課題
本研究では、接尾辞を考慮することによって、並列構[10] AAMT/Japio 特許翻訳研究会特許データベース（2004）[11] 奈良先端科学技術大学院大学：係り受け解析器「南瓜」

造の解析誤りを修正する試みについて述べた。特許特有[12] 山村広臣、菅沼明、牛島和夫：日本語文における接尾辞の数を限定したことが、誤り修正の程度が期待ほ

並列構造の簡便な推定法および推敲支援への適用、ど上がらなかった原因と考えられる。今後は、まず、語情報処理学会第 52 回全国大会（1997）数の増加をはかる。次に、シソーラスを組み合わせたり、[13] 岩本秀明、長野馨、永井秀利、中村貞吾、野村浩郷：接尾辞の直後に来る数値や記号に着目したりすることに法律文における並列構造の特徴とそれに基づく制限よって、さらに精度の向上を目指す予定である。

言語モデルについて、情報処理学会自然言語処理研

謝辞

究会（1993）

特許データベースをご提供いただいた Japio に感謝致します。

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