技術動向調査と無効資料調査を対象とした特許検索の技術動向
東京工業大学大学院情報理工学研究科准教授● PROFILE

藤井敦

1998 年東京工業大学大学院博士課程修了。博士（工学）。筑波大学大学院准教授等を経て、2009 年より現職。自然言語処理、情報検索、Web マイニング、特許情報処理の研究に従事。2009 ～ 2010 年度、特許版産業日本語委員会委員。

1 はじめにステムを構成する要素技術の単位で比較することは容易

筆者らが NTCIR ワークショップ（国立情報学研究所

索手法を要素技術の単位で網羅的に比較評価した。以下、でない。Iwayama ら [3] は、NTCIR の技術動向調査
用テストコレクションを用いて、既存の汎用的な情報検主催）において特許検索タスクを始めてから 10 年が過当実験によって得られた知見についてまとめる。

ぎた。2001 ～ 2010 年にかけて特許情報の検索、分類、・検索質問の種類： ユーザの情報要求を丁寧に文章化分析、翻訳に関するテストコレクションを構築し [1]、する方が新聞記事で代用するよりも有効であった。

一連の成果は国内外における特許情報処理の研究開発に・索引付けの対象： 要約や請求項だけでなく公報全文波及してきた。欧州の評価ワークショップの CLEF での索引付けが有効であった。特許公報は他の文書に比は、NTCIR 特許検索タスクの方法論を踏襲して，特許べて長いため、索引付けのコストも大きくなる。しか検索用テストコレクションが構築された [2]。本稿は、し、コストをかけて公報全文を索引付けすることに意

NTCIR を通して提案された特許検索の技術動向につい義があることが分かった。て解説する。

・索引語の単位： 文字バイグラムよりも単語に基づくNTCIR 特許検索タスクでは、技術動向調査と無効資索引付けが有効であった。さらに、文字バイグラムと料調査を対象として、ベンチマークテスト用のテストコ単語を最適な重みで混合すると、個別に使用した場合レクションを構築した。技術動向調査では、技術系の新よりも有効であった。

聞記事を検索質問とし、当該技術に関する公開特許公報・索引語の重み付け： TF.IDF の単純な計算式よりも、を検索対象とした。無効資料調査では、ある公開特許公SMART や Okapi BM25 といった先端のシステム

報中の請求項 1 つを検索質問として、そこで請求されてで使用されている計算式が有効であった。

いる権利を無効化できる別の公開特許公報を検索した。

Fujita [4] は、NTCIR の特許検索テストコレクショ

NTCIR における 1 回のワークショップは，1 年半をンを用いて、擬似適合性フィードバックの有効性についかけて行われる。本稿では，第 n 回のワークショップて考察した。技術動向調査では擬似適合性フィードバッ

を NTCIR-n と略記する。

クが有効だったのに対して、無効資料調査では有効性が確認されなかった。擬似適合性フィードバックでは初回

2

特許検索を題材とした情報検索技術の比較評価

NTCIR のような評価ワークショップでは、参加者ごとのシステムを比較することが容易である。しかし、シ

212

YEAR BOOK 2011の検索結果に適合文書が高順位で含まれることを前提としている。しかし、無効資料調査では適合文書の件数が少ないため、この前提が成り立ちにくいことが原因である。

NTCIR の技術動向調査タスクにおいて、Itoh ら [5]計算し、索引語の重要度に基づいて構成要素の重要度をは Term Distillation という索引語の重み付け手法を提計算する。さらに、構成要素ごとに検索質問を構成して案した。検索質問の新聞記事と検索対象の特許公報では個別に特許公報を検索し、構成要素の数だけ文書の順位索引語の出現頻度分布が異なる。そのため、「一般的な付きリストを作る。最後に、構成要素の重要度を考慮し用語ほど重要ではない」という考えに基づいて単語のて複数の文書リストを 1 つに統合する。1 つの文書は重要度を計算する TF.IDF 等の手法を用いると、同じ単構成要素ごとの文書リストにおいて異なるスコアを持つ語でも新聞記事と特許では重要度が異なる。Itoh らは、ため、重要な構成要素によって高いスコアが与えられた

単語の新聞記事集合中での出現頻度と特許中での出現頻文書には高いスコアを与える。高木らは、構成要素の重度の違いを考慮して重み付けを行った。

要度を計算する際に、Mase らと同様にジェプソン形寄稿集

3 索引語の重み付けして、重要な構成要素を重視する検索手法を提案した。
まず、人手で作成した規則を用いて請求項を構成要素に

3

Mase ら [6] は、速度や温度などの数量表現に大き式の請求項構造も利用している。すなわち、人手で作成な重みを与えた。「度」や「長」といった接尾辞に基づした規則を用いて請求項を前提部と本質部に分割し、前いて、「密度」や「波長」などの数量表現を含む辞書を提部に含まれる構成要素の重要度を小さくする。

データによる分析と評価分割する。次に、情報理論に基づいて索引語の重要度を作り、この辞書を用いて特許公報中の数量表現を特定し、さらに文中の修飾関係によって数量表現の対象語を特定する。数量表現と対象語の両方に対して大きな重みを与える。例えば、「用紙の搬送速度を制御する」という記述では、「速度」が数量表現として抽出され、「用紙」と「搬送」が対象語として特定される。

5 検索質問拡張
NTCIR 特許検索タスクの無効資料調査では、従来とは異なる発想に基づく検索質問拡張の手法が提案された。NTCIR の無効資料調査では、検索質問は特許公報

4 検索質問の構造解析から抽出された請求項である。特許公報には請求項以外

NTCIR の無効資料調査タスクでは、検索質問として明の都合上、検索質問の請求項を抽出した特許公報を「元使用する請求項の構造を解析して、特許検索に利用する手法が提案された。の記述も含まれるため、それらの記述から索引語を抽出し、検索質問を拡張する手法が考えられる。ここでは説公報」と呼ぶ。
Konishi ら [8] と Fujii ら [9] は、請求項に特有の性

Mase ら [6] は、ジェプソン形式に基づく請求項の質を利用して検索質問拡張を行った。請求項では権利の構造に着目した。ジェプソン形式の請求項は、従来技術範囲を広げるために「移動体」のような抽象的な用語がに関する「前提部」と本発明に関する「本質部」で構成使われるのに対して、実施例では「自動車」や「飛行機」される。無効資料調査の目的を考えれば、前提部よりものような具体的な用語が使われる傾向にある。そこで、本質部の方が検索に有効な情報である。前提部よりも本請求項中の用語だけを用いても所望の公報を的確に検索質部を重視するために、Mase らは、まず請求項全てできるとは限らない。より具体的な索引語によって検索を検索質問として網羅性を重視した検索を行い、次に本質問を拡張するために、請求項の内容に対応した記述を質部だけを検索質問として有望な公報に絞り込む 2 段

元公報において特定する手法が必要である。

階検索の手法を提案した。
高木ら [7] は、構成要素に基づく請求項の構造に着目

Konishi らは、人手で作成したパターンに基づいて、実施例から請求項中の抽象的な用語と具体的な用語を対YEAR BOOK 2O11213

応付ける文を特定した。例えば、「フラッシュメモリやた最先端の技術が次々と実用化されている。それに対しROM 等の記憶手段」という記述では「記憶手段」が請て、特許調査の現場では伝統的なブーリアンモデルに基求項中の用語であれば、「フラッシュメモリ」や「ROM」

づく検索や分類コード等の非キーワード情報による検索が具体的な用語であることが分かる。

が使われている。ここでは、その原因について考察しな

Fujii らは、元公報を段落に分割し、検索質問の請がら、特許検索技術のさらなる発展について展望する。

求項を用いて元公報内の段落を検索した。その結果、インターネット検索と特許検索では、ユーザの要望がKonishi らのように人手で作成したパターンを用いる異なる。インターネット検索では、システム主導で容易ことなく、検索質問の請求項と索引語を共有する記述をに操作ができ、誰でもそれなりの結果が得られることを元公報から抽出した。

目指した研究開発が多い。それに対して、特許調査の現場で求められるのは、ユーザ主導でユーザの能力に追従6 メタ情報の利用して検索結果の品質が向上するようなシステムである。
すなわち、「素人志向」のシーズと「玄人志向」のニーズにおける齟齬を解消する必要がある。

特許公報中のテキスト情報だけでなく、分類コードや文書に順位を付ける検索システムは、上位の文書ほど引用関係などのメタ情報を利用する検索手法について説所望の情報を含んでいる可能性が高くなるように設計さ明する。

れている。しかし、具体的に上から何件まで調査すれば特許公報に付与された国際特許分類（IPC）等の分類よいのかが明確ではない。1 回の特許調査において、専コードに基づいて複数の文書をまとめることで、個別の門家は 100 から 1000 の単位で文書の内容を精査す

文書から得られる疎な統計情報を平滑化する効果が期る。インターネット検索のように上位 10 件以内に適合待できる。Kang ら [10] は、言語モデルに基づく検索文書を含めることよりも、ユーザが調査する件数の範囲モデルにおいて、本来は自動的に作られる文書クラスタ内に適合文書を網羅的かつ確実に含めることが重視されの代わりに IPC の分類コードを利用した。Konishi らる。すなわち、「ここまで調査すれば十分」という境界[8] は、索引語の重み付けにおいて、文書の代わりに分をシステムが明示しなければならない。

類コードを単位とした TF.IDF を計算し、文書に基づくTF.IDF と統合した。

インターネット検索では、過去に入力された検索質問やユーザにクリックされた文書に関する履歴情報がシス

Fujii [11] は、米国特許公報の引用関係をウェブペーテムの改良に使用されている。具体的には、検索質問のジのリンクと見なして、リンクに基づくインターネット入力支援、各種の計算式におけるパラメタ値の最適化、の検索モデルを特許検索に応用した。具体的には、本文計算式自体の学習などに応用されている。特許検索におに基づく文書スコアとリンクに基づくスコアを統合しいても検索履歴を活用した研究 [12] が行われており、た。しかし、検索質問と無関係に文書集合全体の引用関今後のさらなる発展が望まれる。

係から計算される PageRank 値よりも、まず本文を用情報検索の技術が発展してシステムの仕組みが複雑いて公報を検索し、検索された公報間の引用関係だけをになればなるほど、各文書が検索された理由がユーザに用いた方が有効であった。

とって分かりにくくなるという問題がある。ユーザが行った調査の妥当性を第三者に対して客観的に説明する

7 展望
インターネット検索では、情報検索の研究で提案され214

YEAR BOOK 2011

ことも困難になる。検索結果を分かりやすく見せる可視化に関する研究は行われている。今後は、検索の過程を可視化する技術が必要になるだろう。

寄稿集

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