JP6453502B1 - Patent search support method - Google Patents
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Abstract
【課題】人工知能、アルゴリズム、又はあらかじめ設定された所定条件によって確率判定値が付与された未評価案件データの中から、評価対象案件データを選択する際の判断を容易とする特許調査支援方法を提供すること。【解決手段】サーバーが、第１の軸をサーチ確率、第２の軸をノイズ確率とする少なくとも２軸を有するグラフ２１に未評価案件データをプロットで表示させる判定結果表示ステップと、グラフ２１に表示されたプロットの中から一部のプロットの選択を促す評価対象案件選択ステップと、選択されたプロットに対応する未評価案件データを、評価対象案件データとして抽出する評価対象案件抽出ステップとを有し、評価対象案件選択ステップでは、グラフ２１に領域指定部材３１、３２を表示させ、領域指定部材３１、３２で区分された一方の領域に位置するプロットに対応する未評価案件データを、評価対象案件データとして抽出する。【選択図】図２Patent search support method for facilitating determination when selecting evaluation target case data from unassessed case data to which probability judgment values are assigned according to artificial intelligence, algorithms, or predetermined conditions set in advance To provide. A determination result display step in which a server displays unevaluated matter data in a plot on a graph having at least two axes in which a first axis is a search probability and a second axis is a noise probability; An evaluation target project selection step that prompts selection of some plots from the displayed plots, and an evaluation target project extraction step that extracts unevaluated project data corresponding to the selected plot as evaluation target project data. In the evaluation object case selection step, the area designation members 31 and 32 are displayed on the graph 21, and unevaluated case data corresponding to the plot located in one area divided by the area designation members 31 and 32 is evaluated. Extract as Item data. [Selection] Figure 2
Description
本発明は、未評価案件データの中から新たに評価の対象とする評価対象案件データを抽出する特許調査支援方法に関する。 The present invention relates to a patent search support method for extracting evaluation target item data to be newly evaluated from unevaluated item data.
人工知能を活用した情報処理が広く行われている。
特許文献１は、客観的なデータに基づいて採用希望者に関する一定の評価を提供し、採用担当者の労力を低減する情報処理方法を提案している。
特許情報についても、あらかじめ評価が行われた案件データを教師案件データとし、この教師案件データを用いて未評価案件データを人工知能によって判定する試みが進んでいる。
Information processing using artificial intelligence is widely performed.
Patent Document 1 proposes an information processing method that provides a certain evaluation regarding the applicant for employment based on objective data and reduces the labor of the recruiter.
With respect to patent information as well, attempts are being made to use pre-evaluated case data as teacher case data and use this teacher case data to determine unrated case data using artificial intelligence.
このような人工知能による判定は、教師案件データの数を増やすことで精度を高めることができるが、教師案件データの数を増やすことが労力負担となる。
労力負担を少なくして判定精度を高めるためには、確実に不要であるというノイズ対象案件データを区分することが有効である。また、限られた教師案件データによって一次人工知能判定を行い、一次人工知能判定の結果によって抽出される一部の案件データを評価して新たな教師案件データとし、新たな教師案件データを基にして二次人工知能機能判定を行うという、人工知能判定の繰り返しを行うことが有効である。
しかし、人工知能判定による確率判定値だけでは、ノイズ対象案件データ又は新たな教師案件データの選択が的確か否かの判断が難しい。
Such determination by artificial intelligence can increase the accuracy by increasing the number of teacher project data, but increasing the number of teacher project data is a labor burden.
In order to reduce the labor burden and increase the determination accuracy, it is effective to classify the noise target project data that is certainly unnecessary. In addition, primary artificial intelligence determination is performed based on limited teacher project data, and part of the project data extracted based on the result of the primary artificial intelligence determination is evaluated as new teacher project data. Based on the new teacher project data, It is effective to repeat the determination of artificial intelligence, such as determining the secondary artificial intelligence function.
However, it is difficult to determine whether or not the selection of the noise target item data or the new teacher item data is appropriate only with the probability determination value based on the artificial intelligence determination.
本発明は、人工知能、アルゴリズム、又はあらかじめ設定された所定条件によって確率判定値が付与された未評価案件データの中から、評価対象案件データを選択する際の判断を容易とする特許調査支援方法を提供することを目的とする。 The present invention relates to a patent search support method for facilitating determination when selecting evaluation target item data from unassessed item data to which probability judgment values are assigned according to artificial intelligence, algorithms, or predetermined conditions set in advance. The purpose is to provide.
請求項１記載の本発明の特許調査支援方法は、設定したテーマに基づく未評価案件データと、前記テーマでは必要なサーチ対象案件であるとあらかじめ評価された第１群教師案件データと、前記テーマでは不要なノイズ対象案件であるとあらかじめ評価された第２群教師案件データとを特許情報データベース１０に蓄積し、前記第１群教師案件データから抽出される第１特徴データを用いて前記未評価案件データについて導かれたサーチ対象確率判定値と、前記第２群教師案件データから抽出される第２特徴データを用いて前記未評価案件データについて導かれたノイズ対象確率判定値とを用いて、前記未評価案件データの中から、新たに評価の対象とする評価対象案件データを抽出し、抽出した前記評価対象案件データを評価し、評価した結果、前記テーマでは必要な前記サーチ対象案件であると評価されると前記第１群教師案件データに追加し、評価した結果、前記テーマでは不要な前記ノイズ対象案件であると評価されると前記第２群教師案件データに追加する特許調査支援方法であって、サーバーが、第１の軸をサーチ確率、第２の軸をノイズ確率とする少なくとも２軸を有するグラフ２１に、導かれた前記サーチ対象確率判定値及び前記ノイズ対象確率判定値を基に前記未評価案件データをプロットで表示させる判定結果表示ステップと、前記判定結果表示ステップで表示される前記グラフ２１に表示された前記プロットの中から一部の前記プロットの選択を促す評価対象案件選択ステップと、前記評価対象案件選択ステップで選択された前記プロットに対応する前記未評価案件データを、前記評価対象案件データとして抽出する評価対象案件抽出ステップとを有し、前記評価対象案件選択ステップでは、前記グラフ２１に領域指定部材３１、３２を表示させ、前記領域指定部材３１、３２を移動でき、前記領域指定部材３１、３２で区分された一方の領域に位置する前記プロットに対応する前記未評価案件データが、前記評価対象案件データとして選択されることを特徴とする。
請求項２記載の本発明は、請求項１に記載の特許調査支援方法において、前記評価対象案件選択ステップでは、前記領域指定部材３１、３２の角度を変更できることを特徴とする。
請求項３記載の本発明は、請求項１又は請求項２に記載の特許調査支援方法において、前記評価対象案件選択ステップでは、前記領域指定部材３１、３２で区分された一方の前記領域に位置する前記プロットの数を、評価対象案件データ数５１、５２として表示することを特徴とする。
請求項４記載の本発明は、請求項１又は請求項２に記載の特許調査支援方法において、前記評価対象案件選択ステップで前記グラフ２１に表示させる前記領域指定部材３１、３２として、サーチ対象とする前記評価対象案件データを、サーチ対象案件データとして区分する第１領域指定部材３１と、ノイズ対象とする前記評価対象案件データを、ノイズ対象案件データとして区分する第２領域指定部材３２とを有し、前記第１領域指定部材３１で区分された一方の前記領域に位置する前記プロットに対応する前記未評価案件データが、前記サーチ対象案件データとして選択され、前記第１領域指定部材３１で区分された他方の領域に位置するとともに前記第１領域指定部材３１で区分された一方の前記領域に位置する前記プロットに対応する前記未評価案件データが、判定不能対象とする判定不能対象案件データとして選択され、前記第２領域指定部材３２で区分された他方の領域に位置する前記プロットに対応する前記未評価案件データが、前記ノイズ対象案件データとして選択されることを特徴とする。
請求項５記載の本発明は、請求項４に記載の特許調査支援方法において、前記評価対象案件選択ステップでは、前記第１領域指定部材３１で区分された一方の前記領域に位置する前記プロットの数を、サーチ対象案件データ数５１として表示し、前記第１領域指定部材３１で区分された他方の前記領域に位置するとともに前記第２領域指定部材３２で区分された一方の前記領域に位置する前記プロットの数を、判定不能対象案件データ数５３として表示し、前記第２領域指定部材３２で区分された他方の前記領域に位置する前記プロットの数を、ノイズ対象案件データ数５２として表示することを特徴とする。
請求項６記載の本発明は、請求項１から請求項３のいずれか１項に記載の特許調査支援方法において、前記評価対象案件選択ステップでは、選択された前記評価対象案件データについて付与されている技術分類を集計し、前記評価対象案件データについて、付与数の多い順序で前記技術分類を表示することを特徴とする。
請求項７記載の本発明は、請求項４又は請求項５に記載の特許調査支援方法において、前記評価対象案件選択ステップでは、選択された前記サーチ対象案件データについて付与されている技術分類を集計し、前記サーチ対象案件データについて、付与数の多い順序で前記技術分類を表示し、選択された前記ノイズ対象案件データについて付与されている技術分類を集計し、前記ノイズ対象案件データについて、付与数の多い順序で前記技術分類を表示することを特徴とする。
請求項８記載の本発明は、請求項１、請求項２、及び請求項４のいずれか１項に記載の特許調査支援方法において、前記評価対象案件選択ステップでは、選択された前記評価対象案件データについて、文章中に含まれるキーワード６１、６２を集計し、前記評価対象案件データについて、含まれる数の多い順序で前記キーワード６１、６２を表示することを特徴とする。
請求項９記載の本発明は、請求項４又は請求項５に記載の特許調査支援方法において、前記評価対象案件選択ステップでは、選択された前記サーチ対象案件データについて、文章中に含まれるキーワード６１を集計し、前記サーチ対象案件データについて、含まれる数の多い順序で前記キーワード６１を表示し、選択された前記ノイズ対象案件データについて、文章中に含まれるキーワード６２を集計し、前記ノイズ対象案件データについて、含まれる数の多い順序で前記キーワード６２を表示することを特徴とする。
請求項１０記載の本発明は、請求項１に記載の特許調査支援方法において、前記サーバーが、前記評価対象案件抽出ステップで抽出された前記評価対象案件データを表示する評価対象案件出力ステップを有することを特徴とする。
請求項１１記載の本発明は、請求項１０に記載の特許調査支援方法において、前記評価対象案件出力ステップでは、少なくとも前記サーチ対象確率判定値及び又は前記ノイズ対象確率判定値を出力することを特徴とする。
The patent search support method of the present invention according to claim 1 is characterized in that unevaluated matter data based on a set theme, first group teacher matter data evaluated in advance as a search target matter necessary for the theme, and the theme Then, the second group teacher project data evaluated in advance as an unnecessary noise target project is accumulated in the patent information database 10, and the unevaluated using the first feature data extracted from the first group teacher project data. Using the search target probability determination value derived for the case data and the noise target probability determination value derived for the unevaluated case data using the second feature data extracted from the second group teacher case data, wherein from unrated item data, extracts the evaluation target item data to be subjected to a new evaluation, it extracted the reviewing a review target project data were evaluated As a result, when it is evaluated that it is the search target case necessary in the theme, it is added to the first group teacher case data, and as a result of the evaluation, if it is evaluated that the noise target case is unnecessary in the theme, A patent search support method for adding to the second group teacher project data, wherein the server is guided to the graph 21 having at least two axes with a first axis as a search probability and a second axis as a noise probability. A determination result display step for displaying the unevaluated matter data in a plot based on a search target probability determination value and a noise target probability determination value, and the plot displayed in the graph 21 displayed in the determination result display step An evaluation target case selection step that prompts selection of a part of the plots from among the above, and the unselected corresponding to the plot selected in the evaluation target case selection step An evaluation target case extraction step for extracting value case data as the evaluation target case data. In the evaluation target case selection step, area specifying members 31 and 32 are displayed on the graph 21, and the area specifying member 31 is displayed. , 32 can be moved, and the unevaluated matter data corresponding to the plot located in one region divided by the region designating members 31, 32 is selected as the evaluation subject matter data.
According to a second aspect of the present invention, in the patent search support method according to the first aspect, the angle of the area designating members 31 and 32 can be changed in the evaluation subject matter selection step.
According to a third aspect of the present invention, in the patent research support method according to the first or second aspect, in the evaluation object item selection step, the position is located in one of the regions divided by the region designating members 31 and 32. The number of plots to be displayed is displayed as the number 51, 52 of evaluation object data.
According to a fourth aspect of the present invention, in the patent search support method according to the first or second aspect, the region designation members 31 and 32 to be displayed on the graph 21 in the evaluation subject matter selection step are search targets. A first area designating member 31 that classifies the evaluation target case data as search target case data, and a second area designation member 32 that classifies the evaluation target case data targeted for noise as noise target case data. The unevaluated matter data corresponding to the plot located in one of the regions divided by the first region designating member 31 is selected as the search target matter data, and is classified by the first region designating member 31. Corresponding to the plot located in one of the regions that is located in the other region that is defined and that is partitioned by the first region designating member 31 The unevaluated matter data is selected as undecidable subject matter data to be judged as undecidable subject data, and the unevaluated matter data corresponding to the plot located in the other region divided by the second region designating member 32, It is selected as the noise target item data.
The invention according to claim 5 is the patent search support method according to claim 4, wherein, in the evaluation object item selection step, the plot located in one of the regions divided by the first region designating member 31 is used. The number is displayed as a search target case data number 51 and is located in the other area divided by the first area designating member 31 and located in one of the areas divided by the second area designating member 32. The number of plots is displayed as the number 53 of non-determinable target case data, and the number of plots located in the other region divided by the second region specifying member 32 is displayed as the number 52 of noise target case data. It is characterized by that.
According to a sixth aspect of the present invention, in the patent search support method according to any one of the first to third aspects, the evaluation target case selection step includes the selected evaluation target case data. The technical classifications are aggregated, and the technical classifications are displayed in the order of the number of grants with respect to the evaluation target item data.
According to a seventh aspect of the present invention, in the patent search support method according to the fourth or fifth aspect, in the evaluation subject matter selection step, the technical classifications assigned to the selected search subject matter data are totalized. The technical classifications are displayed in the order of the large number of grants for the search target case data, the technical classifications assigned to the selected noise target case data are totaled, and the number of grants is given for the noise target case data. The technical classifications are displayed in the order of the largest number.
The invention according to claim 8 is the patent search support method according to any one of claim 1, claim 2, and claim 4, wherein the selected evaluation object item is selected in the evaluation object item selection step. For data, the keywords 61 and 62 included in the text are aggregated, and the keywords 61 and 62 are displayed in the order in which they are included in the evaluation target case data.
The present invention according to claim 9 is the patent search support method according to claim 4 or claim 5, wherein in the evaluation object item selection step, the keyword 61 included in the sentence is selected for the selected search object object data. For the search target matter data, the keywords 61 are displayed in the order in which they are included, and for the selected noise target case data, the keywords 62 included in the sentence are totaled, and the noise target case For the data, the keywords 62 are displayed in the order in which they are included.
According to a tenth aspect of the present invention, in the patent research support method according to the first aspect, the server includes an evaluation target case output step for displaying the evaluation target case data extracted in the evaluation target case extraction step. It is characterized by that.
The invention according to claim 11 is the patent search support method according to claim 10, wherein in the evaluation object case output step, at least the search object probability determination value and / or the noise object probability determination value is output. And
本発明によれば、第１の軸をサーチ確率、第２の軸をノイズ確率とする少なくとも２軸を有するグラフに表示されるプロットの散布状況を把握した上で評価対象案件データを選択できるため、サーチ対象確率判定値やノイズ対象確率判定値からでは判断しづらい境界を認識でき、評価対象案件データを的確に選択できる。 According to the present invention, it is possible to select the evaluation target case data after grasping the scatter state of the plot displayed on the graph having at least two axes in which the first axis is the search probability and the second axis is the noise probability. Therefore, it is possible to recognize a boundary that is difficult to determine from the search target probability determination value and the noise target probability determination value, and it is possible to accurately select the evaluation target case data.
本発明の第１の実施の形態による特許調査支援方法は、サーバーが、第１の軸をサーチ確率、第２の軸をノイズ確率とする少なくとも２軸を有するグラフに、導かれたサーチ対象確率判定値及びノイズ対象確率判定値を基に未評価案件データをプロットで表示させる判定結果表示ステップと、判定結果表示ステップで表示されるグラフに表示されたプロットの中から一部のプロットの選択を促す評価対象案件選択ステップと、評価対象案件選択ステップで選択されたプロットに対応する未評価案件データを、評価対象案件データとして抽出する評価対象案件抽出ステップとを有し、評価対象案件選択ステップでは、グラフに領域指定部材を表示させ、領域指定部材を移動でき、領域指定部材で区分された一方の領域に位置するプロットに対応する未評価案件データが、評価対象案件データとして選択されるものである。本実施の形態によれば、第１の軸をサーチ確率、第２の軸をノイズ確率とする少なくとも２軸を有するグラフに表示されるプロットの散布状況を把握した上で評価対象案件データを選択できるため、サーチ対象確率判定値やノイズ対象確率判定値からでは判断しづらい境界を認識でき、評価対象案件データを的確に選択できる。 In the patent search support method according to the first embodiment of the present invention, the server has a search target probability derived in a graph having at least two axes, the search probability being the first axis and the noise probability being the second axis. Based on the judgment value and the noise target probability judgment value, a judgment result display step that displays unevaluated matter data in a plot, and selection of some plots from the plots displayed in the graph displayed in the judgment result display step The evaluation target project selection step includes an evaluation target case selection step for extracting the evaluation target case data corresponding to the plot selected in the evaluation target case selection step as the evaluation target case data. , The area designation member can be displayed on the graph, the area designation member can be moved, and it corresponds to the plot located in one area divided by the area designation member Not rated item data that is intended to be selected as the evaluation target item data. According to the present embodiment, the evaluation target case data is selected after grasping the scatter state of the plot displayed on the graph having at least two axes in which the first axis is the search probability and the second axis is the noise probability. Therefore, it is possible to recognize a boundary that is difficult to determine from the search target probability determination value and the noise target probability determination value, and to appropriately select the evaluation target case data.
本発明の第２の実施の形態は、第１の実施の形態による特許調査支援方法において、評価対象案件選択ステップでは、領域指定部材の角度を変更できるものである。本実施の形態によれば、第１の軸をサーチ確率、第２の軸をノイズ確率とする少なくとも２軸を有するグラフに表示されるプロットの散布状況を把握した上で評価対象案件データを選択できるため、サーチ対象確率判定値やノイズ対象確率判定値からでは判断しづらい境界を認識でき、評価対象案件データを的確に選択できる。 According to the second embodiment of the present invention, in the patent search support method according to the first embodiment, the angle of the area designating member can be changed in the evaluation object item selection step. According to the present embodiment, the evaluation target case data is selected after grasping the scatter state of the plot displayed on the graph having at least two axes in which the first axis is the search probability and the second axis is the noise probability. Therefore, it is possible to recognize a boundary that is difficult to determine from the search target probability determination value and the noise target probability determination value, and to appropriately select the evaluation target case data.
本発明の第３の実施の形態は、第１又は第２の実施の形態による特許調査支援方法において、評価対象案件選択ステップでは、領域指定部材で区分された一方の領域に位置するプロットの数を、評価対象案件データ数として表示するものである。本実施の形態によれば、評価対象案件データ数を確認しながら選択を変更できる。 According to the third embodiment of the present invention, in the patent search support method according to the first or second embodiment, the number of plots located in one area divided by the area designating member in the evaluation object case selecting step. Is displayed as the number of item data to be evaluated. According to this embodiment, the selection can be changed while confirming the number of evaluation target item data.
本発明の第４の実施の形態は、第１又は第２の実施の形態による特許調査支援方法において、評価対象案件選択ステップでグラフに表示させる領域指定部材として、サーチ対象とする評価対象案件データを、サーチ対象案件データとして区分する第１領域指定部材と、ノイズ対象とする評価対象案件データを、ノイズ対象案件データとして区分する第２領域指定部材とを有し、第１領域指定部材で区分された一方の領域に位置するプロットに対応する未評価案件データが、サーチ対象案件データとして選択され、第１領域指定部材で区分された他方の領域に位置するとともに第２領域指定部材で区分された一方の領域に位置するプロットに対応する未評価案件データが、判定不能対象とする判定不能対象案件データとして選択され、第２領域指定部材で区分された他方の領域に位置するプロットに対応する未評価案件データが、ノイズ対象案件データとして選択されるものである。本実施の形態によれば、第１の軸をサーチ確率、第２の軸をノイズ確率とする少なくとも２軸を有するグラフに表示されるプロットの散布状況を把握した上で、サーチ対象案件データと、ノイズ対象案件データと、判定不能対象案件データとを区分できるため、サーチ対象確率判定値やノイズ対象確率判定値からでは判断しづらい境界を認識でき、評価対象案件データの選択を支援できる。 According to a fourth embodiment of the present invention, in the patent search support method according to the first or second embodiment, evaluation target case data to be searched as an area designating member to be displayed in a graph in the evaluation target case selection step Are classified as search target case data and a second region specifying member is used to classify evaluation target case data as noise target item data as noise target case data. The unevaluated matter data corresponding to the plots located in one of the selected areas is selected as search target matter data, is located in the other region separated by the first region designating member, and is classified by the second region designating member. The unevaluated matter data corresponding to the plot located in the other region is selected as undecidable subject matter data to be judged as undecidable subject, and the second region Not rated item data corresponding to the plots located at the other regions divided by a constant member, are those selected as noise target item data. According to the present embodiment, after grasping the scatter state of the plot displayed on the graph having at least two axes in which the first axis is the search probability and the second axis is the noise probability, Since the noise target item data and the non-determinable target item data can be distinguished, it is possible to recognize a boundary that is difficult to determine from the search target probability determination value and the noise target probability determination value, and support the selection of the evaluation target item data.
本発明の第５の実施の形態は、第４の実施の形態による特許調査支援方法において、評価対象案件選択ステップでは、第１領域指定部材で区分された一方の領域に位置するプロットの数を、サーチ対象案件データ数として表示し、第１領域指定部材で区分された他方の領域に位置するとともに第２領域指定部材で区分された一方の領域に位置するプロットの数を、判定不能対象案件データ数として表示し、第２領域指定部材で区分された他方の領域に位置するプロットの数を、ノイズ対象案件データ数として表示するものである。本実施の形態によれば、サーチ対象案件データ数と、ノイズ対象案件データ数と、判定不能対象案件データ数とを確認しながら選択を変更できる。 According to a fifth embodiment of the present invention, in the patent search support method according to the fourth embodiment, the number of plots located in one area divided by the first area designating member is determined in the evaluation object case selecting step. The number of plots displayed as the number of search target case data and located in the other region divided by the first region designation member and in one region divided by the second region designation member The number of plots is displayed as the number of data, and the number of plots located in the other region divided by the second region designating member is displayed as the number of noise target matter data. According to this embodiment, the selection can be changed while confirming the number of search target case data, the number of noise target case data, and the number of non-determinable target data.
本発明の第６の実施の形態は、第１から第３のいずれかの実施の形態による特許調査支援方法において、評価対象案件選択ステップでは、選択された評価対象案件データについて付与されている技術分類を集計し、評価対象案件データについて、付与数の多い順序で技術分類を表示するものである。本実施の形態によれば、評価対象案件データについて付与されている技術分類を参考にしながら選択を変更できる。 According to a sixth embodiment of the present invention, in the patent search support method according to any one of the first to third embodiments, the technology assigned to the selected evaluation object case data in the evaluation object case selection step. The classification is totaled, and the technical classification is displayed in the order of the number of grants for the evaluation target item data. According to the present embodiment, the selection can be changed while referring to the technical classification assigned to the evaluation target case data.
本発明の第７の実施の形態は、第４又は第５の実施の形態による特許調査支援方法において、評価対象案件選択ステップでは、選択されたサーチ対象案件データについて付与されている技術分類を集計し、サーチ対象案件データについて、付与数の多い順序で技術分類を表示し、選択されたノイズ対象案件データについて付与されている技術分類を集計し、ノイズ対象案件データについて、付与数の多い順序で技術分類を表示するものである。本実施の形態によれば、サーチ対象案件データについて付与されている技術分類、及びノイズ対象案件データについて付与されている技術分類を参考にしながら選択を変更できる。 According to a seventh embodiment of the present invention, in the patent search support method according to the fourth or fifth embodiment, in the evaluation subject matter selection step, the technical classifications assigned to the selected search subject matter data are totalized. For the search target matter data, the technical classifications are displayed in the order of the highest number of grants, the technical classifications assigned to the selected noise target matter data are aggregated, and the noise target matter data is sorted in the order of the highest number of grants. The technical classification is displayed. According to the present embodiment, the selection can be changed with reference to the technical classification assigned to the search target case data and the technical classification assigned to the noise target case data.
本発明の第８の実施の形態は、第１、第２、及び第４のいずれかの実施の形態による特許調査支援方法において、評価対象案件選択ステップでは、選択された評価対象案件データについて、文章中に含まれるキーワードを集計し、評価対象案件データについて、含まれる数の多い順序でキーワードを表示するものである。本実施の形態によれば、評価対象案件データに含まれるキーワードを参考にしながら選択を変更できる。 In the patent search support method according to any one of the first, second, and fourth embodiments, the eighth embodiment of the present invention is the evaluation target case selection step, with respect to the selected evaluation target case data, The keywords included in the text are aggregated, and the keywords are displayed in the order in which they are included in the evaluation target item data. According to the present embodiment, the selection can be changed while referring to the keywords included in the evaluation target item data.
本発明の第９の実施の形態は、第４又は第５の実施の形態による特許調査支援方法において、評価対象案件選択ステップでは、選択されたサーチ対象案件データについて、文章中に含まれるキーワードを集計し、サーチ対象案件データについて、含まれる数の多い順序でキーワードを表示し、選択されたノイズ対象案件データについて、文章中に含まれるキーワードを集計し、ノイズ対象案件データについて、含まれる数の多い順序でキーワードを表示するものである。本実施の形態によれば、サーチ対象案件データに含まれるキーワード、及びノイズ対象案件データに含まれるキーワードを参考にしながら選択を変更できる。 According to a ninth embodiment of the present invention, in the patent search support method according to the fourth or fifth embodiment, in the evaluation target case selecting step, keywords included in the sentence are selected for the selected search target case data. Aggregate and display keywords for search target matter data in the order in which they are included. For the selected noise subject matter data, sum up the keywords included in the text. The keywords are displayed in a large order. According to the present embodiment, the selection can be changed while referring to the keywords included in the search target item data and the keywords included in the noise target item data.
本発明の第１０の実施の形態は、第１の実施の形態による特許調査支援方法において、サーバーが、評価対象案件抽出ステップで抽出された評価対象案件データを出力する評価対象案件出力ステップを有するものである。本実施の形態によれば、抽出された評価対象案件データを出力できる。 The tenth embodiment of the present invention includes an evaluation target case output step in which the server outputs the evaluation target case data extracted in the evaluation target case extraction step in the patent search support method according to the first embodiment. Is. According to the present embodiment, the extracted evaluation target case data can be output.
本発明の第１１の実施の形態は、第１０の実施の形態による特許調査支援方法において、前記評価対象案件出力ステップでは、少なくともサーチ対象確率判定値及び又はノイズ対象確率判定値を出力するものである。本実施の形態によれば、サーチ対象確率判定値やノイズ対象確率判定値を参考に判断できる。 In an eleventh embodiment of the present invention, in the patent research support method according to the tenth embodiment, at the evaluation object case output step, at least a search object probability determination value and / or a noise object probability determination value are output. is there. According to the present embodiment, the determination can be made with reference to the search target probability determination value and the noise target probability determination value.
以下に、本発明の特許調査支援方法の一実施例について説明する。
図１は本発明の一実施例における特許調査支援方法のフローチャート、図２は同特許調査支援方法の評価対象案件選択ステップで表示される画面イメージ図、図３は同特許調査支援方法の評価対象案件出力ステップで表示される画面イメージ図である。
An embodiment of the patent search support method of the present invention will be described below.
FIG. 1 is a flowchart of a patent search support method according to an embodiment of the present invention, FIG. 2 is a screen image displayed in an evaluation target case selection step of the patent search support method, and FIG. 3 is an evaluation target case of the patent search support method. It is a screen image figure displayed at an output step.
本実施例における特許調査支援方法は、設定したテーマに基づく未評価案件データと、テーマでは必要なサーチ対象案件であるとあらかじめ評価された第１群教師案件データと、テーマでは不要なノイズ対象案件であるとあらかじめ評価された第２群教師案件データとを特許情報データベース１０に蓄積している。
Ｓ１では、特許情報データベース１０に蓄積している第１群教師案件データから抽出される第１特徴データを用いて未評価案件データについてサーチ対象確率判定値を導き、第２群教師案件データから抽出される第２特徴データを用いて未評価案件データについてノイズ対象確率判定値を導く。すなわち、未評価案件データには、サーチ対象確率判定値とノイズ対象確率判定値とが付与される。Ｓ１の処理は、例えばＡＩ（人工知能）機能と言われる機械学習で行うことができ、必ずしも以下の処理を行うサーバーで処理されなくてもよい。
本実施例における特許調査支援方法は、多くの未評価案件データの中から、新たに評価の対象とする評価対象案件データを抽出することに適している。
The patent research support method in the present embodiment is based on unrated project data based on a set theme, first group teacher project data evaluated in advance as a search target project necessary for the theme, and noise target project unnecessary for the theme. Is stored in the patent information database 10 with the second group teacher project data evaluated in advance.
In S1, a search target probability determination value is derived for the unevaluated case data using the first feature data extracted from the first group teacher case data stored in the patent information database 10, and extracted from the second group teacher case data. The noise target probability determination value is derived for the unevaluated case data using the second feature data. That is, the search target probability determination value and the noise target probability determination value are assigned to the unevaluated case data. The process of S1 can be performed by machine learning called an AI (artificial intelligence) function, for example, and does not necessarily have to be processed by a server that performs the following processes.
The patent research support method according to the present embodiment is suitable for extracting evaluation target case data to be newly evaluated from a lot of unevaluated case data.
サーバーは、図２に示すように、第１の軸をサーチ確率、第２の軸をノイズ確率とする少なくとも２軸を有するグラフ２１に、導かれたサーチ対象確率判定値及びノイズ対象確率判定値を基に未評価案件データをプロットで表示させる（Ｓ２）。
図２では、縦軸をサーチ確率、横軸をノイズ確率としている。
評価対象案件選択ステップでは、グラフ２１に領域指定部材３１、３２を表示させる（Ｓ３）。
図２では、評価対象案件選択ステップでグラフ２１に表示させる領域指定部材３１、３２として、サーチ対象とする評価対象案件データをサーチ対象案件データとして区分する第１領域指定部材３１と、ノイズ対象とする評価対象案件データをノイズ対象案件データとして区分する第２領域指定部材３２とを有している。
グラフ２１に表示させる領域指定部材３１、３２は、移動できるとともに角度を変更できる（Ｓ４）。
As shown in FIG. 2, the server displays a search target probability determination value and a noise target probability determination value derived from a graph 21 having at least two axes, the search probability being the first axis and the noise probability being the second axis. Based on this, the unevaluated matter data is displayed in a plot (S2).
In FIG. 2, the vertical axis represents the search probability and the horizontal axis represents the noise probability.
In the evaluation object case selection step, the area specifying members 31 and 32 are displayed on the graph 21 (S3).
In FIG. 2, as the area specifying members 31 and 32 displayed on the graph 21 in the evaluation target case selecting step, the first area specifying member 31 that classifies the evaluation target case data to be searched as search target case data, the noise target, And a second area designating member 32 that classifies the evaluation target case data to be classified as noise target case data.
The area designating members 31 and 32 displayed on the graph 21 can move and change the angle (S4).
図２では、第１領域指定部材３１を移動できるサーチ領域セッティング操作部４１と、第２領域指定部材３２を移動できるノイズ領域セッティング操作部４２とを有している。
サーチ領域セッティング操作部４１は、第１領域指定部材３１を上（サーチ確率が高い方向）に移動させる上移動指示部４１ａ、第１領域指定部材３１を下（サーチ確率が低い方向）に移動させる下移動指示部４１ｂ、第１領域指定部材３１の角度を変更させる角度変更指示部４１ｃを有している。
ノイズ領域セッティング操作部４２は、第２領域指定部材３２を右（ノイズ確率が高い方向）に移動させる右移動指示部４２ａ、第２領域指定部材３２を下（ノイズ確率が低い方向）に移動させる左移動指示部４２ｂ、第２領域指定部材３２の角度を変更させる角度変更指示部４２ｃを有している。
In FIG. 2, a search region setting operation unit 41 that can move the first region designating member 31 and a noise region setting operation unit 42 that can move the second region designating member 32 are provided.
The search area setting operation unit 41 moves the first area designating member 31 upward (in a direction in which the search probability is high) and moves the first area designating member 31 in the down direction (in the direction in which the search probability is low). The lower movement instruction unit 41b and the angle change instruction unit 41c for changing the angle of the first region designating member 31 are provided.
The noise region setting operation unit 42 moves the second region designating member 32 to the right (in the direction where the noise probability is high) and moves the second region designating member 32 downward (in the direction where the noise probability is low). The left movement instruction unit 42b and the angle change instruction unit 42c for changing the angle of the second region designating member 32 are provided.
対象案件選択ステップでは、領域指定部材３１、３２で区分された一方の領域に位置するプロットの数を、評価対象案件データ数５１、５２として表示する（Ｓ５）。従って、価対象案件データ数を確認しながら選択を変更できる。
図２では、第１領域指定部材３１で区分された一方の領域に位置するプロットの数を、サーチ対象案件データ数５１として表示し、第１領域指定部材３１で区分された他方の領域に位置するとともに第２領域指定部材３２で区分された一方の領域に位置するプロットの数を、判定不能対象案件データ数５３として表示し、第２領域指定部材３２で区分された他方の領域に位置するプロットの数を、ノイズ対象案件データ数５２として表示している。従って、サーチ対象案件データ数５１と、ノイズ対象案件データ数５２と、判定不能対象案件データ数５３とを確認しながら選択を変更できる。
In the target case selection step, the number of plots located in one region divided by the region specifying members 31 and 32 is displayed as the number of evaluation target case data 51 and 52 (S5). Accordingly, the selection can be changed while confirming the number of target item data.
In FIG. 2, the number of plots located in one area divided by the first area designating member 31 is displayed as the search target item data number 51 and is located in the other area divided by the first area designating member 31. At the same time, the number of plots located in one area divided by the second area designating member 32 is displayed as the number 53 of non-determinable object data and located in the other area divided by the second area designating member 32. The number of plots is displayed as the number 52 of noise target project data. Accordingly, the selection can be changed while confirming the search target case data number 51, the noise target case data number 52, and the undecidable target case data number 53.
また、評価対象案件選択ステップでは、選択された評価対象案件データについて付与されている技術分類を集計し、評価対象案件データについて、付与数の多い順序で技術分類を表示する（Ｓ６）。従って、評価対象案件データについて付与されている技術分類を参考にしながら選択を変更できる。
選択されたサーチ対象案件データについて付与されている技術分類を集計し、サーチ対象案件データについて、付与数の多い順序で技術分類を表示し、選択されたノイズ対象案件データについて付与されている技術分類を集計し、ノイズ対象案件データについて、付与数の多い順序で技術分類を表示することで、サーチ対象案件データについて付与されている技術分類、及びノイズ対象案件データについて付与されている技術分類を参考にしながら選択を変更できる。
Further, in the evaluation target case selection step, the technical classifications assigned to the selected evaluation target case data are totaled, and the technical classifications are displayed in the order of the number of grants for the evaluation target case data (S6). Accordingly, the selection can be changed while referring to the technical classification assigned to the evaluation target item data.
The technical classifications assigned to the selected search target matter data are aggregated, the technical classifications are displayed for the search target matter data in the order of the number of grants, and the technical classifications assigned to the selected noise target matter data By displaying the technical classification in the order of the number of grants for the noise subject matter data, the technical classification assigned to the search subject matter data and the technology classification assigned to the noise subject matter data are referenced. You can change your selection.
また、評価対象案件選択ステップでは、選択された評価対象案件データについて、文章中に含まれるキーワード６１、６２を集計し、評価対象案件データについて、含まれる数の多い順序でキーワード６１、６２を表示する（Ｓ７）。従って、評価対象案件データに含まれるキーワード６１、６２を参考にしながら選択を変更できる。
図２では、選択されたサーチ対象案件データについて、文章中に含まれるキーワード６１を集計し、サーチ対象案件データについて、含まれる数の多い順序でキーワード６１を表示し、選択されたノイズ対象案件データについて、文章中に含まれるキーワード６２を集計し、ノイズ対象案件データについて、含まれる数の多い順序でキーワード６２を表示する。従って、サーチ対象案件データに含まれるキーワード６１、及びノイズ対象案件データに含まれるキーワード６２を参考にしながら選択を変更できる。
Further, in the evaluation object case selection step, the keywords 61 and 62 included in the sentence are aggregated with respect to the selected evaluation object case data, and the keywords 61 and 62 are displayed in the order in which the evaluation object data is included. (S7). Therefore, the selection can be changed while referring to the keywords 61 and 62 included in the evaluation target case data.
In FIG. 2, the keywords 61 included in the text are aggregated for the selected search target case data, the keywords 61 are displayed in the order in which the search target case data is included, and the selected noise target case data. The keywords 62 included in the sentence are aggregated, and the keywords 62 are displayed in the order in which they are included in the noise target case data. Therefore, the selection can be changed with reference to the keyword 61 included in the search target item data and the keyword 62 included in the noise target item data.
Ｓ５における評価対象案件データ数５１、５２の表示、Ｓ６における技術分類の表示、Ｓ７におけるキーワード６１、６２の表示は、必ずしも全てを表示する必要はなく、特にＳ６における技術分類の表示とＳ７におけるキーワード６１、６２の表示は、いずれかが表示されればよい。 The display of the number 51 and 52 of the evaluation target project data in S5, the display of the technical classification in S6, and the display of the keywords 61 and 62 in S7 do not necessarily need to be displayed. In particular, the display of the technical classification in S6 and the keyword in S7 One of the displays 61 and 62 may be displayed.
図２に示す選択確定指示となる「出力する」ボタン７１を指示することで、第１領域指定部材３１で区分された一方の領域に位置するプロットに対応する未評価案件データが、評価対象案件データとして選択される（Ｓ８）。
図２では、第１領域指定部材３１で区分された一方の領域に位置するプロットに対応する未評価案件データが、サーチ対象案件データとして選択され、第１領域指定部材３１で区分された他方の領域に位置するとともに第２領域指定部材３２で区分された一方の領域に位置するプロットに対応する未評価案件データが、判定不能対象とする判定不能対象案件データとして選択され、第２領域指定部材３２で区分された他方の領域に位置するプロットに対応する未評価案件データが、ノイズ対象案件データとして選択される。従って、第１の軸をサーチ確率、第２の軸をノイズ確率とする少なくとも２軸を有するグラフ２１に表示されるプロットの散布状況を把握した上で、サーチ対象案件データと、ノイズ対象案件データと、判定不能対象案件データとを区分できるため、サーチ対象確率判定値やノイズ対象確率判定値からでは判断しづらい境界を認識でき、評価対象案件データの選択を支援できる。
By instructing the “output” button 71 serving as a selection confirmation instruction shown in FIG. 2, the unevaluated matter data corresponding to the plot located in one region divided by the first region designating member 31 is It is selected as data (S8).
In FIG. 2, the unevaluated matter data corresponding to the plot located in one region divided by the first region designation member 31 is selected as the search target matter data, and the other region divided by the first region designation member 31 is selected. The unevaluated matter data corresponding to the plot located in the region and located in one of the regions divided by the second region designating member 32 is selected as the undecidable subject matter data to be judged as the undecidable subject data, and the second region designation member The unevaluated item data corresponding to the plot located in the other region divided by 32 is selected as the noise target item data. Therefore, after grasping the scatter state of the plot displayed on the graph 21 having at least two axes with the first axis as the search probability and the second axis as the noise probability, the search object data and the noise object data Can be distinguished from the non-determinable target data, so that it is possible to recognize a boundary that is difficult to determine from the search target probability determination value and the noise target probability determination value, and to support selection of evaluation target case data.
Ｓ８における指示が行われることで、評価対象案件選択ステップで選択されたプロットに対応する未評価案件データを、評価対象案件データとして抽出する（Ｓ９）。
Ｓ９における評価対象案件抽出ステップで抽出された評価対象案件データは画面上に表示される（Ｓ１０）。
Ｓ１０における評価対象案件出力ステップでは、図３に示すように、全ての未評価案件データについて、サーチ対象案件データと、ノイズ対象案件データと、判定不能対象案件データとを区分して表示してもよい。また、サーチ対象確率判定値やノイズ対象確率判定値を、サーチ対象案件データ、ノイズ対象案件データ、及び判定不能対象案件データとともに表示させることが好ましい。
By performing the instruction in S8, the unevaluated case data corresponding to the plot selected in the evaluation target case selection step is extracted as the evaluation target case data (S9).
The evaluation target case data extracted in the evaluation target case extraction step in S9 is displayed on the screen (S10).
In the evaluation target case output step in S10, as shown in FIG. 3, the search target case data, the noise target case data, and the undecidable target case data are displayed separately for all the unevaluated case data. Good. Further, it is preferable to display the search target probability determination value and the noise target probability determination value together with the search target case data, the noise target case data, and the undecidable target case data.
Ｓ１０における評価対象案件出力ステップで表示されるサーチ対象案件データ又はノイズ対象案件データについては、案件毎に評価を行い、評価結果が入力される（Ｓ１１）。
Ｓ１１で入力された評価結果は、新たな教師案件データとして特許情報データベース１０に登録される（Ｓ１２）。
Ｓ１２によって新たな教師案件データが登録されると、再びＳ１の処理によって未評価案件データにサーチ対象確率判定値とノイズ対象確率判定値とが付与され、サーバーによって新たに評価の対象とする評価対象案件データを抽出する。
The search target item data or the noise target item data displayed in the evaluation target item output step in S10 is evaluated for each item, and the evaluation result is input (S11).
The evaluation result input in S11 is registered in the patent information database 10 as new teacher project data (S12).
When new teacher project data is registered in S12, the search target probability determination value and the noise target probability determination value are given to the unevaluated project data again by the process of S1, and the evaluation target to be newly evaluated by the server. Extract Item data.
以上のように本実施例によれば、第１の軸をサーチ確率、第２の軸をノイズ確率とする少なくとも２軸を有するグラフ２１に表示されるプロットの散布状況を把握した上で評価対象案件データを選択できるため、サーチ対象確率判定値やノイズ対象確率判定値からでは判断しづらい境界を認識でき、評価対象案件データを的確に選択でき、多くの未評価案件データの中から、新たに評価の対象とする評価対象案件データを抽出することができる。
なお、本実施例では、直交する２軸の一方をサーチ確率、他方をノイズ確率とするグラフ２１で説明したが、グラフは３軸以上であってもよく、直交する２軸のグラフでは、領域指定部材は例えば直線又は曲線からなる区画線（カーソル）とし、３軸でのグラフでは、例えば平面や曲面からなる区画面とすることができる。
As described above, according to the present embodiment, the evaluation target is obtained after grasping the scatter state of the plot displayed on the graph 21 having at least two axes in which the first axis is the search probability and the second axis is the noise probability. Since you can select project data, it is possible to recognize boundaries that are difficult to judge from the search target probability judgment value and noise target probability judgment value, and to select the evaluation target project data accurately. Evaluation target project data to be evaluated can be extracted.
In the present embodiment, the graph 21 in which one of the two orthogonal axes is the search probability and the other is the noise probability has been described. However, the graph may have three or more axes. For example, the designated member may be a partition line (cursor) made of a straight line or a curve, and may be a partition screen made of a plane or a curved surface, for example, in a graph with three axes.
本発明は、国内における特許公報だけなく、中国や米国などの外国の特許公報についても利用でき、更には論文などの文章データに対しても適用できる。 The present invention can be used not only in domestic patent gazettes but also in foreign patent gazettes such as China and the United States, and can also be applied to text data such as papers.
１０ 特許情報データベース
２１ グラフ
３１ 第１領域指定部材
３２ 第２領域指定部材
４１ サーチ領域セッティング操作部
４１ａ 上移動指示部
４１ｂ 下移動指示部
４１ｃ 角度変更指示部
４２ ノイズ領域セッティング操作部
４２ａ 右移動指示部
４２ｂ 左移動指示部
４２ｃ 角度変更指示部
５１ 評価対象案件データ数（サーチ対象案件データ数）
５２ 評価対象案件データ数（ノイズ対象案件データ数）
５３ 判定不能対象案件データ数
６１、６２ キーワード
７１ 「出力する」ボタン
DESCRIPTION OF SYMBOLS 10 Patent information database 21 Graph 31 1st area | region designation member 32 2nd area | region designation member 41 Search area setting operation part 41a Up movement instruction part 41b Down movement instruction part 41c Angle change instruction part 42 Noise area setting operation part 42a Right movement instruction part 42b Left movement instruction section 42c Angle change instruction section 51 Number of evaluation target case data (number of search target case data)
52 Number of project data subject to evaluation (number of project data subject to noise)
53 Number of case data that cannot be judged 61, 62 Keyword 71 “Output” button
Claims (11)
前記テーマでは必要なサーチ対象案件であるとあらかじめ評価された第１群教師案件データと、
前記テーマでは不要なノイズ対象案件であるとあらかじめ評価された第２群教師案件データと
を特許情報データベースに蓄積し、
前記第１群教師案件データから抽出される第１特徴データを用いて前記未評価案件データについて導かれたサーチ対象確率判定値と、
前記第２群教師案件データから抽出される第２特徴データを用いて前記未評価案件データについて導かれたノイズ対象確率判定値と
を用いて、
前記未評価案件データの中から、新たに評価の対象とする評価対象案件データを抽出し、
抽出した前記評価対象案件データを評価し、
評価した結果、前記テーマでは必要な前記サーチ対象案件であると評価されると前記第１群教師案件データに追加し、
評価した結果、前記テーマでは不要な前記ノイズ対象案件であると評価されると前記第２群教師案件データに追加する
特許調査支援方法であって、
サーバーが、
第１の軸をサーチ確率、第２の軸をノイズ確率とする少なくとも２軸を有するグラフに、導かれた前記サーチ対象確率判定値及び前記ノイズ対象確率判定値を基に前記未評価案件データをプロットで表示させる判定結果表示ステップと、
前記判定結果表示ステップで表示される前記グラフに表示された前記プロットの中から一部の前記プロットの選択を促す評価対象案件選択ステップと、
前記評価対象案件選択ステップで選択された前記プロットに対応する前記未評価案件データを、前記評価対象案件データとして抽出する評価対象案件抽出ステップと
を有し、
前記評価対象案件選択ステップでは、前記グラフに領域指定部材を表示させ、前記領域指定部材を移動でき、前記領域指定部材で区分された一方の領域に位置する前記プロットに対応する前記未評価案件データが、前記評価対象案件データとして選択される
ことを特徴とする特許調査支援方法。 Unrated project data based on the set theme,
In the theme, the first group teacher project data that has been evaluated in advance as a necessary search target project,
Accumulating in the patent information database the second group teacher project data that has been evaluated in advance as a noise target project unnecessary in the theme,
A search target probability determination value derived for the unevaluated case data using the first feature data extracted from the first group teacher case data;
Using the noise target probability determination value derived for the unevaluated case data using the second feature data extracted from the second group teacher case data,
From the unevaluated matter data, extract the evaluation subject matter data to be newly evaluated ,
Evaluate the extracted case object data,
As a result of the evaluation, when it is evaluated that it is the search target case necessary for the theme, it is added to the first group teacher case data,
As a result of the evaluation, a patent search support method for adding to the second group teacher project data when it is evaluated that the project is subject to noise unnecessary in the theme ,
Server
A graph having at least two axes with a first axis as a search probability and a second axis as a noise probability, the unevaluated case data based on the derived search target probability determination value and the noise target probability determination value. Judgment result display step to be displayed in the plot,
An evaluation target item selection step that prompts selection of a part of the plots from the plots displayed in the graph displayed in the determination result display step;
An evaluation target case extraction step for extracting the unvaluated case data corresponding to the plot selected in the evaluation target case selection step as the evaluation target case data;
In the evaluation object case selection step, the area designation member is displayed on the graph, the area designation member can be moved, and the unevaluated case data corresponding to the plot located in one area divided by the area designation member Is selected as the evaluation target item data. Patent Search Support Method
ことを特徴とする請求項１に記載の特許調査支援方法。 The patent search support method according to claim 1, wherein an angle of the region designating member can be changed in the evaluation target item selection step.
前記領域指定部材で区分された一方の前記領域に位置する前記プロットの数を、評価対象案件データ数として表示する
ことを特徴とする請求項１又は請求項２に記載の特許調査支援方法。 In the evaluation subject matter selection step,
The patent search support method according to claim 1 or 2, wherein the number of plots located in one of the areas divided by the area designating member is displayed as the number of evaluation target item data.
サーチ対象とする前記評価対象案件データを、サーチ対象案件データとして区分する第１領域指定部材と、
ノイズ対象とする前記評価対象案件データを、ノイズ対象案件データとして区分する第２領域指定部材と
を有し、
前記第１領域指定部材で区分された一方の前記領域に位置する前記プロットに対応する前記未評価案件データが、前記サーチ対象案件データとして選択され、
前記第１領域指定部材で区分された他方の領域に位置するとともに前記第１領域指定部材で区分された一方の前記領域に位置する前記プロットに対応する前記未評価案件データが、判定不能対象とする判定不能対象案件データとして選択され、
前記第２領域指定部材で区分された他方の領域に位置する前記プロットに対応する前記未評価案件データが、前記ノイズ対象案件データとして選択される
ことを特徴とする請求項１又は請求項２に記載の特許調査支援方法。 As the region designation member to be displayed on the graph in the evaluation subject matter selection step,
A first region designating member for classifying the evaluation target case data to be searched as search target case data;
A second area designating member for classifying the evaluation target case data to be noise target as noise target case data;
The unevaluated matter data corresponding to the plot located in one of the regions divided by the first region designating member is selected as the search subject matter data,
The unevaluated matter data corresponding to the plot located in the one region divided by the first region designating member and located in the other region divided by the first region designating member Selected as undecidable item data to be
3. The unevaluated matter data corresponding to the plot located in the other region divided by the second region designating member is selected as the noise target matter data. Patent search support method described.
前記第１領域指定部材で区分された一方の前記領域に位置する前記プロットの数を、サーチ対象案件データ数として表示し、
前記第１領域指定部材で区分された他方の前記領域に位置するとともに前記第２領域指定部材で区分された一方の前記領域に位置する前記プロットの数を、判定不能対象案件データ数として表示し、
前記第２領域指定部材で区分された他方の前記領域に位置する前記プロットの数を、ノイズ対象案件データ数として表示する
ことを特徴とする請求項４に記載の特許調査支援方法。 In the evaluation subject matter selection step,
Displaying the number of plots located in one of the regions divided by the first region designating member as the number of search target matter data;
The number of plots that are located in one of the areas divided by the second area designating member and that are located in the other area divided by the first area designating member is displayed as the number of undecidable target item data. ,
5. The patent search support method according to claim 4, wherein the number of the plots located in the other region divided by the second region designating member is displayed as the number of noise target matter data.
選択された前記評価対象案件データについて付与されている技術分類を集計し、
前記評価対象案件データについて、付与数の多い順序で前記技術分類を表示する
ことを特徴とする請求項１から請求項３のいずれか１項に記載の特許調査支援方法。 In the evaluation subject matter selection step,
Aggregate the technical classifications assigned to the selected project data to be evaluated,
The patent search support method according to any one of claims 1 to 3, wherein the technical classification is displayed in the order of large number of grants for the evaluation target case data.
選択された前記サーチ対象案件データについて付与されている技術分類を集計し、
前記サーチ対象案件データについて、付与数の多い順序で前記技術分類を表示し、
選択された前記ノイズ対象案件データについて付与されている技術分類を集計し、
前記ノイズ対象案件データについて、付与数の多い順序で前記技術分類を表示する
ことを特徴とする請求項４又は請求項５に記載の特許調査支援方法。 In the evaluation subject matter selection step,
Aggregate the technical classifications assigned to the selected search subject matter data,
For the search target matter data, display the technical classification in the order of the number of grants,
Aggregate the technical classifications assigned to the selected project data subject to noise,
6. The patent search support method according to claim 4 or 5, wherein the technical classification is displayed in order of a large number of grants for the noise target item data.
選択された前記評価対象案件データについて、文章中に含まれるキーワードを集計し、
前記評価対象案件データについて、含まれる数の多い順序で前記キーワードを表示する
ことを特徴とする請求項１、請求項２、及び請求項４のいずれか１項に記載の特許調査支援方法。 In the evaluation subject matter selection step,
For the selected evaluation target project data, the keywords included in the text are aggregated,
5. The patent search support method according to claim 1, wherein the keywords are displayed in the order in which the evaluation target case data is included in a large number. 5.
選択された前記サーチ対象案件データについて、文章中に含まれるキーワードを集計し、
前記サーチ対象案件データについて、含まれる数の多い順序で前記キーワードを表示し、
選択された前記ノイズ対象案件データについて、文章中に含まれるキーワードを集計し、
前記ノイズ対象案件データについて、含まれる数の多い順序で前記キーワードを表示する
ことを特徴とする請求項４又は請求項５に記載の特許調査支援方法。 In the evaluation subject matter selection step,
For the selected search subject matter data, the keywords included in the text are tabulated,
For the search target matter data, display the keywords in the order in which they are included,
For the selected noise target project data, the keywords included in the text are aggregated,
6. The patent search support method according to claim 4 or 5, wherein the keywords are displayed in the order of a large number of the noise target item data.
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