科学知識発見や仮説生成を行おうとする場合、その用途に特化した知識ベースと知識推論モデルが必要となる。本研究ではその第一歩として、特許文書へ科学知識発見を目的としたアノテーションを行うためのアノテーションスキーマを構築した。アノテーションスキーマの構築にあたっては、特許の非専門家でもアノテーションが可能なように文法や手がかり語に着目した定義を行った。

深層学習や言語モデルなどの研究の発展により、言語を用いた知識推論の可能性が取り沙汰されるようになった。とりわけ大規模言語モデル（LLM）が持つ推論能力には大きな期待が寄せられており、新しい仮説の生成や知識発見といった応用に目が向けられている。しかし、LLMを用いて仮説生成や知識発見を実現しようとする場合、いくつか問題が指摘されている。まず、LLMは一般文書で学習されているため、特定のドメインにおける仮説生成や知識発見においては一般的な内容の出力が大半となる。仮説生成や知識発見を目的とする場合、論文や特許など知識を記述したドメインテキストをかなりの量（最低でも数Bトークン）で準備することが必要である。また、LLMは知識推論を目的関数として学習されているわけではないので、しばしば誤った推論が出力される。一般的な常識推論を対象とした場合、LLMに与えるプロンプトを工夫したとしても、その出力は3割程度誤りが含まれる[1]。このため、知識推論を目的関数とした新たなモデルの構築[2]、あるいはLLMのチューニングが不可欠である[3]。専用の知識推論モデルを構築することを想定する場合、多くの知識推論モデルでは、ConceptNet[4]やATOMIC[5]に代表されるように、事態（ノード）とその関係（エッジ）を活用した3つ組で知識を表現する。この知識表現は常識推論において必要な関係が定義されていることが多いが、仮説生成や知識発見には必ずしも特化していない。科学的知識発見を目的とする場合、これに利用される事態と関係を再定義する必要がある。本研究ではこれらの問題を踏まえつつ、科学知識発見を目的として特許文書を対象としたアノテーションスキーマを構築する。特許文書は技術文書であり、また特許の請求範囲を明確化するために可能な限り一意に解釈できるよう知識が記述される。また、日本における特許は特許庁が一括管理して公開しており、その大半が電子化・公開されていることから、論文よりも統計的手法を適用する対象としやすい。一方で法的文書としての性質も持ち、その記述は一般的な文の記述様式とやや異なる。これらの性質を踏まえ、まず本研究ではアノテーション対象の知識について定義し、さらにそれらを、特許に対するドメイン知識が持たないアノテータでも付与可能なスキーマとして構築することを目指す。