JP2007087252A - Information analysis method, information analysis program, recording medium with the program recorded thereon, and information analysis apparatus - Google Patents

Information analysis method, information analysis program, recording medium with the program recorded thereon, and information analysis apparatus Download PDF

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Abstract

<P>PROBLEM TO BE SOLVED: To provide an information analysis method capable of accurately and quickly extracting correlation of information units included in a patent database, in acquiring latest literature and patent information. <P>SOLUTION: This information analysis method defines one "representative inventor" for one patent, analyzes correlation between the inventors and organizes the patent for each the "representative inventor", to presume a main patent application strategy of an applicant, as for patent information under a specific retrieval subject, based on the premise that a person who most frequently appears is a key person on the research and development in a group of inventors having mutually joint inventor relationship. A similar method is applicable to a general technical literature information, and useful for quick and efficient information research activities. <P>COPYRIGHT: (C)2007,JPO&INPIT

Description

この発明は、特定の検索課題の下に検索された技術情報、特許情報等の大量の文献情報データベースについて、迅速・容易にその情報の全体像を把握するための、情報分析方法、情報分析プログラム、その記録媒体、情報分析装置に関するものである。   The present invention relates to an information analysis method and an information analysis program for quickly and easily grasping the whole image of a large amount of document information database such as technical information and patent information searched under a specific search problem. , The recording medium, and the information analysis apparatus.

21世紀は「知の時代」と呼ばれるように、綿密な知的財産戦略を抜きにして競争力のある事業展開は考えられない。特に特許分野においては、各種産業のグローバル化に伴い、大企業を中心に多数の戦略的特許出願が行われ続けているが、分野や対象によっては、その数はもはや地道な「手めくり」調査で対応出来る限界を超える場合がある。特に地方の中小企業者にとっては負担が大き過ぎる場合があり、熾烈な知的財産戦略から取り残されている現状にある。   As the 21st century is called “the era of knowledge,” a competitive business development cannot be considered without a thorough intellectual property strategy. Especially in the patent field, with the globalization of various industries, a large number of strategic patent applications continue to be filed mainly by large corporations, but depending on the field and target, the number is no longer a steady “handling” survey. May exceed the limit that can be accommodated. Particularly for local SMEs, the burden may be too great, and it is left behind by a fierce intellectual property strategy.

いかに多くの企業の大量の特許とはいえ、その発明明細書を作成し、出願に関与するのは通常それぞれの研究に直接携わる現場研究開発者「発明者」である。本情報分析方法は、その「発明者」という個々の特許情報中の「情報単位」に注目し、その共同発明等の相関関係を分析することにより、特許出願動向の概要を迅速かつ効率的に探ろうとするものである。同様な方法は、「出願人」や一般的な技術文献情報における「著者」や「所属機関」といった「情報単位」にも適用可能であり、大量の文献情報から技術動向を把握する方法として有用である。   Although it is a large number of patents of many companies, it is the field research and development "inventor" who is usually directly involved in each research that creates the invention specification and is involved in the application. This information analysis method focuses on the “information unit” in each patent information of the “inventor” and analyzes the correlation of the joint invention etc., thereby quickly and efficiently summarizing the patent application trends. I will try to find it. The same method can be applied to “information units” such as “applicant” and “author” and “affiliation institution” in general technical literature information, and is useful as a method for grasping technical trends from a large amount of literature information. It is.

技術文献発表動向や特許出願動向の概要を把握することが出来れば、注目している分野あるいは企業の研究開発動向、その分野の中心人物(=キーマン)の動向把握が可能となり、逆にその発表・出願戦略の「すき間」を見出すことも容易になる。また、発表・出願戦略の本道から外れた「遊休」的な技術情報の存在の把握も容易となり、既存知的財産再利用の活性化にも繋がる可能性がある。本情報分析方法は、コンピュータ・プログラム処理により、このような手順を迅速かつ効率的に行うシステムを中心とするものである。以下、特許情報調査を例として説明する。   If you can get an overview of the technical literature publication trend and patent application trend, you can grasp the research and development trend of the field or company you are paying attention to, and the trend of the central person (= keyman) in that field.・ It will also be easier to find a “gap” in the application strategy. In addition, it becomes easy to grasp the existence of “idle” technical information that is out of the main path of the announcement / application strategy, which may lead to activation of reuse of existing intellectual property. This information analysis method is centered on a system that performs such a procedure quickly and efficiently by computer program processing. Hereinafter, a patent information survey will be described as an example.

遡及的に特許情報調査・検索を行う場合、特定の出願人、特定の分類コード、特定のキーワードを用いる等して希望する分野の出願・公開状況を調査する場合が多い。しかし、それらの場合、検索条件の設定に余程の注意を払うか、高度な技術を有する検索専任者でない限り、概して「検索もれ」や「ノイズ」を含むのが通例である。   When conducting a patent information search / retrieval retrospectively, the application / publication status of a desired field is often searched using a specific applicant, a specific classification code, a specific keyword, and the like. However, in those cases, unless there is a great deal of attention in the setting of search conditions or a search specialist who has a high level of technology, it is common to include “search leakage” and “noise”.

本方法では上と異なり、研究開発に関る研究者(発明者)に着目する。研究者(発明者)は、通常特定の研究開発テーマに関する専門家であり、中長期に渉って一定の研究開発テーマに関わり、その成果として特許を作成・出願する。次に特許を作成・出願する場合も、通常は関連した研究開発テーマについて行う場合が多く、ある一時期から全く違う分野の特許を作成・出願するということは多くない。また研究開発は、通常単独でなくグループで行われることが多く、そのグループにも通常リーダー的な存在があり、その一連の研究開発、特許出願のキーマンである場合が多く、そのキーマンの出願動向に着目すれば、戦略的な出願の概要を把握する指標になると考えられる。   This method is different from the above, and pays attention to a researcher (inventor) involved in research and development. A researcher (inventor) is usually an expert on a specific research and development theme, is involved in a certain research and development theme over the medium to long term, and creates and applies for a patent as a result. Next, when creating and applying for patents, there are usually many cases related to related research and development, and it is not common to create and apply for patents in completely different fields from a certain time. Also, research and development is usually conducted in groups rather than alone, and the group also usually has a leader, and is often a key person in a series of research and development and patent applications. If it pays attention to, it will be an index to grasp the outline of strategic application.

多くの文献・特許情報から視覚的に概要を把握し、特定の情報体系を分かりやすく取り出そうとする方法は、例えば(特許文献1参照)のようなものが知られている。また、文献検索結果に対して分野を問わず短期間に調査が可能な方法としては(特許文献2参照)のようなものが知られている。   As a method for visually grasping an outline from many literature / patent information and taking out a specific information system in an easy-to-understand manner, for example, a method (see Patent Literature 1) is known. Further, as a method capable of examining the document search result in a short time regardless of the field, a method (see Patent Document 2) is known.

特表2002−532788号公報Japanese translation of PCT publication No. 2002-532788 特開2005−215765号公報JP 2005-215765 A

折角投資して研究開発した成果を自社権利として確保し、かつ妄りに他社特許を侵害して無用な係争を起こさぬ為にも、常に最新公開特許情報の把握を怠ることは出来ない。しかし、近年、日本国内で公開される特許数は年間約40万件以上に上り、その出願数は手めくり調査のみで対応するにはあまりにも膨大である。いかに調査業務を効率化、迅速化するかが調査部門に携わる者の課題である。   In order to secure the results of R & D through investing as an in-house right, and to avoid infringing on other companies' patents and causing unnecessary disputes, it is impossible to always keep track of the latest published patent information. However, in recent years, the number of patents published in Japan has risen to more than 400,000 annually, and the number of applications is too large to be dealt with only by hand search. How to make research work more efficient and faster is a challenge for those involved in the research department.

特許情報の利用側面は、主に(1)権利情報、(2)技術情報、(3)経営情報、の3つからなると言われる。これらの利用側面は事業展開上、いずれも重要なものであるが、特定の業界や他社の技術動向を分析しようとする場合は、キーワード検索や技術分類コード(IPC、Fターム)検索で行うことが一般的である。しかし、キーワード検索は直感的な言葉で調べやすく、素人でも行うことが出来るが、的確な概念を表現する言葉が単純ではない場合、検索漏れが多くなったり、目的以外の検索結果(ノイズ)が多くなったりしやすい。また、IPC、FI等の技術分類コードを用いた検索では、定義された分類コードに従い、漏れやノイズの少ない検索が一般に可能であるが、分類コードが分かりにくい、審査官、時期により、分類コードのつけ方にバラツキがある場合がある等、別の注意点が存在する。   It is said that the usage aspect of patent information mainly consists of (1) rights information, (2) technical information, and (3) management information. These usage aspects are all important for business development, but if you want to analyze the technology trends of a specific industry or other companies, you should use keyword search or technology classification code (IPC, F-term) search. Is common. However, keyword search is easy to search with intuitive words, and even an amateur can do it, but if the words expressing the exact concept are not simple, there will be many search omissions or search results (noise) other than the intended purpose. It is easy to increase. In addition, in searches using technical classification codes such as IPC and FI, searches with less leakage and noise are generally possible according to the defined classification codes. There are other caveats, such as variations in how to apply.

そして、いかに巧妙に統制されたキーワードタームや技術分類を用いても、それらで特許の記載内容の全てを表現することが出来ない以上、検索洩れは避けきれないことがしばしばある。本情報分析方法は、調査業務を効率化、迅速化を図ると共に、これら一般的な検索方法の弱点を補い、他社の技術動向を俯瞰的な情報体系として比較的容易に把握する方法の一つとして開発された。   And no matter how cleverly controlled keyword terms and technical classifications are used, it is often impossible to avoid omissions because they cannot express all of the contents of patents. This information analysis method is one of the methods to make research work more efficient and quick, and to compensate for the weaknesses of these general search methods and to grasp the technological trends of other companies as a comprehensive information system relatively easily. Developed as

また、実際の特許データベースにおいては、特に日本国内の特許データベースの場合、対象とする発明者、出願人等の個別の情報において、その氏名、企業名の漢字表記の不統一(漢字の旧字体・新字体)、企業の合併・分割による出願人名称変更、代理人(弁理士)を経由した場合の誤字・脱字、海外企業が日本語変換して出願する場合の発明者、出願人のカタカナ表記や略称表記の不統一や表記の転置の問題等、実際に文字列情報としてデータベース処理を行う際に障害となる技術上の問題が多い。本発明の情報分析方法においては、これらの問題に対応可能な「半自動的推論・修正アルゴリズムを含んだ補正手順」を組み合わせることにより、極めて効率的に情報分析を行うことが可能であり、特許データベースに含まれる情報単位の相関関係を抽出する作業を正確・迅速に行うことを実現した。   In addition, in the case of an actual patent database, particularly in the case of a patent database in Japan, in the individual information of the inventor, applicant, etc., the name and company name inconsistently written in Kanji (Kanji old font New typeface), change of applicant name due to merger / division of companies, typographical errors and omissions when going through agent (patent attorney), inventor when foreign company applies for Japanese language conversion, applicant's katakana notation There are many technical problems that impede database processing as character string information, such as inconsistencies in the abbreviations and abbreviations of the abbreviations and transposition of notations. In the information analysis method of the present invention, it is possible to perform information analysis extremely efficiently by combining a “correction procedure including a semi-automatic reasoning / correction algorithm” that can cope with these problems. The work to extract the correlation of the information units contained in was realized accurately and quickly.

本発明の情報分析方法は、
A.データベースにおけるデータレコード中の1個以上の情報単位Xを、同一データレコードに含まれるX以外の0個以上の情報単位(以下、共存情報単位と呼称)からなる従属情報と共に、全データベースに渉って集計する集計処理手段と、
B.集計された情報単位について、全データベース中での出現回数の多い順にリストとして並べた際に、ある順位Nの情報単位が、それよりも上の順位の情報単位に従属する共存情報単位の1つとして存在しない場合、この順位Nの情報単位を、代表情報単位の1つとして扱う従属関係定義処理手段と、
C.1個のデータレコード中の1個以上の情報単位の中で、B.で求められた代表情報単位の1つがあれば、これを1個のデータレコードを特徴付ける情報の1つとして定義する処理手段、あるいは
D.1個のデータレコード中の1個以上の情報単位の中で、B.で求められた代表情報単位の1つが無い場合、この1個のデータレコード中の1個以上の情報単位の中で、全データベース中最も出現回数の多い情報単位を、この1個のデータレコード中の代表情報単位とし、この1個のデータレコードを特徴付ける情報の1つとして定義する処理手段と、
E.[C.あるいはD.]の処理手段によって得られた、1個のデータレコードに1個の代表情報単位が対応する関係を、代表情報単位別、およびデータレコードに含まれるその他のフィールドの分類、大小等別に全データベースに渉って整理する処理手段と、
F.B.および[C.あるいはD.]の処理手段によって得られた、1個の代表情報単位と、それに従属する共存情報単位との相関関係を視覚的に理解できるようにツリー状(樹木状)に、全ての代表情報単位毎に表示出力する処理手段と、
を備えたものである。
The information analysis method of the present invention includes:
A. One or more information units X in a data record in the database are interfered with all databases together with subordinate information consisting of zero or more information units (hereinafter referred to as coexistence information units) other than X included in the same data record. Tally processing means for tallying,
B. When the aggregated information units are arranged as a list in descending order of the number of appearances in all databases, one information unit with a certain rank N is one of the coexistence information units subordinate to the information unit with a higher rank. If not, the dependency definition processing means that handles the information unit of the rank N as one of the representative information units,
C. Among one or more information units in one data record, B. If there is one of the representative information units obtained in step (1), processing means for defining it as one piece of information characterizing one data record, or D. Among one or more information units in one data record, B. If one of the representative information units obtained in step 1 does not exist, the information unit having the highest number of appearances in all the databases among one or more information units in the one data record is included in the one data record. And a processing means for defining the data as one of information that characterizes this one data record,
E. [C. Or D. The relation of one representative information unit corresponding to one data record obtained by the processing means in all the databases for each representative information unit and the classification, size, etc. of other fields included in the data record. A processing means to arrange and manage,
F. B. And [C. Or D. ] For each representative information unit in a tree (tree) so that the correlation between one representative information unit obtained by the processing means and the coexistence information unit subordinate to it can be visually understood. Processing means for display output;
It is equipped with.

本発明の情報分析方法は、本発明の情報分析方法による分析結果を、ツリー状(樹木状)に表示出力する処理の1つが、HTMLやXML等のマークアップ言語によって記述されてあって、表示される情報単位毎の出現回数が数値表示と共にグラフ表示されてあって、各情報単位が対応する文献或いは特許の中の情報単位群の中で、筆頭位置にあるかどうかを視覚的に識別出来る表示がなされてあるものである。   In the information analysis method of the present invention, one of the processes for displaying and outputting the analysis result of the information analysis method of the present invention in a tree shape (tree shape) is described in a markup language such as HTML or XML, and is displayed. The number of occurrences for each information unit is displayed in a graph together with a numerical value display, and it is possible to visually identify whether each information unit is at the head position in the corresponding information unit group in the literature or patent. The display is made.

本発明の情報分析方法は、分析対象であるデータレコード中の情報単位において、新旧字体、誤字、脱字、姓名等名称構成要素の逆転、日本語化時のローマ字表記の不統一等により、本質的に同一である情報単位が、類似した別の情報単位として記載されている場合に、これを半自動的に推論・修正するアルゴリズムを通じて補正を行う手順、を含むものである。   The information analysis method of the present invention is essential in the information unit in the data record to be analyzed by reversing the name components such as new and old fonts, typographical characters, omissions, first and last names, and inconsistent Romanization notation in Japanese. When the same information unit is described as another similar information unit, a correction procedure is performed through an algorithm that infers and corrects it semi-automatically.

本発明の情報分析プログラムは、本発明の情報分析方法の手順がコンピュータプログラムによって実現されるものである。   In the information analysis program of the present invention, the procedure of the information analysis method of the present invention is realized by a computer program.

本発明の記録媒体は、本発明の情報分析プログラムが電子的に記録され、汎用的なコンピュータに読み取り可能となっているものである。   The recording medium of the present invention is one in which the information analysis program of the present invention is electronically recorded and can be read by a general-purpose computer.

本発明の情報分析装置は、本発明の情報分析プログラムがコンピュータによって稼動され、本発明の情報分析方法を利用できるものである。   The information analysis apparatus of the present invention is such that the information analysis program of the present invention is operated by a computer and the information analysis method of the present invention can be used.

本発明のネットワーク対応情報分析装置は、本発明の情報分析プログラム及びその付属プログラムがコンピュータネットワークに接続されたサーバーによって稼動され、コンピュータネットワーク経由で接続された利用者側のコンピュータから、本発明の情報分析方法及びその分析結果が利用できるものである。   The network-compatible information analysis apparatus of the present invention is operated by a server connected to the computer network, and the information analysis program of the present invention and its attached program are transmitted from the computer on the user side connected via the computer network. The analysis method and the analysis result can be used.

本発明の情報分析方法は、基本原理は単純な方法であって、数十件程度のデータベースであれば手作業で把握できる内容である。しかし、データベースのレコード数増加に伴って飛躍的に煩雑な作業となり、数百件、数千件ともなれば事実上分析不可能となる。本情報分析方法は上記の操作の殆どをプログラム処理により極めて簡単かつ短時間に行うものである。元となるデータベースは、インターネット上の各種文献・特許データベースや、CD−ROM媒体等により容易に入手可能であり、そのデータベース形式も汎用的な「コンマ区切り(CSV)形式」ファイルとして用意すればよいため、準備作業の負荷も大きくない。   The basic principle of the information analysis method of the present invention is a simple method, and contents that can be grasped manually by a database of about several tens of cases. However, as the number of records in the database increases, the work becomes dramatically complicated, and if it is hundreds or thousands, it becomes virtually impossible to analyze. In the information analysis method, most of the above operations are performed by a program process in a very simple and short time. The original database can be easily obtained from various literature / patent databases on the Internet, CD-ROM media, etc., and the database format may be prepared as a general-purpose “comma separated (CSV) format” file. Therefore, the load of preparation work is not large.

研究開発や特許管理に関わる者が、特定の分野の文献発表・特許公開状況についてウォッチする場合、SDI(選択的情報頒布)サービス等定期的に配信される文献・特許抄録情報等を見ては、興味のあるものについて文献・特許明細書を取り寄せ、精読調査するという場合が多い。このような方法は最新の個別情報を得るために必要なものであるが、往々にして「木を見て森を見ず」という状況に陥りやすい。本情報分析方法は、各組織に所属する著者や、各出願人に所属する発明者に注目し、そのデータベースを著者、発明者の相関関係と共に分析処理することにより、簡単に「森を見る」ことを実現しようとするものであり、従来の文献・特許データベースの調査方法では簡単には得られなかった、俯瞰的な情報体系を視覚的に分かりやすく提供できるものである。以下、本発明の情報単位が特許の発明者である場合の例を中心に説明する。   When a person involved in R & D or patent management watches about the publication of a particular field or the status of patent publication, look at the literature, patent abstract information, etc. that are regularly distributed, such as the SDI (Selective Information Distribution) service. In many cases, we will collect literature and patent specifications for those that are of interest and conduct a thorough reading survey. Such a method is necessary to obtain the latest individual information, but it is often easy to fall into the situation of “looking at the tree and not looking at the forest”. This information analysis method focuses on the authors belonging to each organization and the inventor belonging to each applicant, and analyzes the database together with the correlation between the author and the inventor, so that "view the forest" can be easily done. It is possible to provide an easy-to-understand and easy-to-understand information system that could not be easily obtained by conventional literature / patent database search methods. Hereinafter, an example in which the information unit of the present invention is the inventor of a patent will be mainly described.

この情報分析方法は、出願人Aの過去5年間の特許、あるいは製品Bに関する技術分野の過去3年間の特許、等、特定の検索課題の下に検索された特許情報等について、最低限、1)公開番号、2)発明の名称、3)全発明者、4)出願人の4つの項目から成るデータベースを作成し、全特許について、その発明者(=情報単位)間の共同発明関係を分析(=共存情報単位に関する集計処理)し、特許出願戦略上の研究開発組織体系図を割り出そうとする(=従属関係定義処理)ものである。そして、互いに共同発明関係にある発明者グループ(以下、研究開発グループと呼称)の内、発明者としての出現回数の最も多い人物ほど研究開発戦略上の中心的な人物であるとの前提の下、1件の特許に1人の「代表発明者」を定義し(=代表情報単位)、その「代表発明者」毎の特許分類を行い、その出願人の主要特許出願戦略の全体像を推し量ろうとするものである。   This information analysis method requires at least 1 for patent information searched under a specific search problem, such as patents of applicant A for the past 5 years or patents for the technical field related to product B for the past 3 years. ) Publication number, 2) Title of invention, 3) All inventor, 4) Applicant's database is created, and all patents are analyzed for joint invention relationships between the inventors (= information units) (= Aggregating process on coexistence information unit) and trying to determine the R & D organization chart on the patent application strategy (= Dependency definition process). Of the inventor groups (hereinafter referred to as R & D groups) that have a joint invention relationship with each other, the person who has the highest number of appearances as an inventor is the central person in the R & D strategy. Define one “representative inventor” for each patent (= representative information unit), classify patents for each “representative inventor”, and propose an overview of the applicant's main patent application strategy. We are going to measure.

具体的には、以下の要領で特許情報分析を行う。特許を出願する各出願人の出願動向を支配、反映するのはその出願人(=企業)の開発研究に従事し、特許を作成している第一線の研究者達(特にその研究開発グループの中心人物、キーマン、技術専門家=「代表発明者」)である。   Specifically, patent information analysis is performed as follows. It is the front-line researchers who are engaged in development research of the applicant (= company) and are creating patents (especially their research and development groups) that control and reflect the application trends of each applicant who applies for a patent. The central figure, key man, technical expert = “representative inventor”).

例えば、K社の主要な事業分野の製品の一つであるポリビニルアルコール(ポバール)の研究開発に長年携わり、多くの特許も書いてきたMという人物がいたとする。このM氏がある年から突然、全く別の商品分野である人工皮革関係の中心的な特許に名を連ね、さらに数年後には、また別の医薬品開発関連の発明に関わっているということは、一般的には考え難い。従って、M氏及びその主要共同発明者の特許出願の軌跡を追えば、K社のポバール関連の主要技術動向を迅速・的確に把握出来ることが期待される。   For example, suppose there is a person named M who has been involved in research and development of polyvinyl alcohol (Poval), one of K's main business fields, for many years and has written many patents. The fact that Mr. M suddenly became involved in a central patent related to artificial leather, a completely different product field from a certain year, and in a few years, he was involved in another invention related to drug development. In general, hard to think. Therefore, it is expected that following the patent application track of Mr. M and his main joint inventor, it is possible to quickly and accurately grasp the main technical trends related to the Poval of Company K.

データ処理の流れを以下の例をもとに示す。
[1]まず、「コンマ区切り(CSV)形式」ファイルとして次の表のようなデータベースを用意する。
The flow of data processing is shown based on the following example.
[1] First, a database as shown in the following table is prepared as a “comma separated value (CSV) format” file.

公開番号 発明の名称 発明者 出願人
07−000100 ポリビニルアルコールの製法 A,B,C,D K会社
07−000200 ポリビニルアルコールの組成物 F,G K会社
07−000300 水溶性樹脂塗料 D,C,E K会社
07−000500 ポリビニルアルコールのフィルム F,H K会社
07−000600 水溶性樹脂 B,A,D K会社
Publication number Invention name Inventor Applicant 07-000100 Production method of polyvinyl alcohol A, B, C, DK Company 07-000200 Composition of polyvinyl alcohol F, G K Company 07-000300 Water-soluble resin paint D, C, E Company K 07-000500 Polyvinyl alcohol film F, H Company K 07-000600 Water-soluble resin Company B, A, D Company K

[2]この5件の特許に関わる発明者は、延べ14人、正味8人であり、それぞれについて共同発明関係にある人物と共に出現回数順にリストアップすると次の表のようになる。 [2] There are a total of 14 inventors related to these five patents, and a net of 8 people. Each of them is listed in the order of the number of appearances together with the persons who are related to the joint invention, as shown in the following table.

発明者 出現回数 共同発明者
D 3 A,B,C,E
A 2 B,C,D,E
B 2 A,C,D,E
C 2 A,B,D,E
F 2 G,H
E 1 A,B,C,D
G 1 F,H
H 1 F,G
Inventor Number of appearances Co-inventor
D 3 A, B, C, E
A 2 B, C, D, E
B 2 A, C, D, E
C 2 A, B, D, E
F 2 G, H
E 1 A, B, C, D
G 1 F, H
H 1 F, G

[3]上記定義により、「代表発明者」を定義し、共同発明関係及び従属関係から推定される組織図を描くと次のツリー図のようになる(カッコ内は出現回数、出現回数が同じ場合は文字コード順)。黒丸(●)表記は、1つの特許の発明者群の中で「筆頭発明者」として記述されているもの、白丸(○)は、そうではないものを示し、このグラフ表記(丸の総数が出現回数)によって各発明者が技術内容的にどのような位置付けにあるかを推定することが可能である。即ち、「代表発明者」が一連の関連する特許に関わる研究開発プロジェクトの中心人物であるのに対し、「筆頭発明者」がその1つの特許の中での実際的中心人物であるとすれば、このツリー図によると、D氏はプロジェクトの中心人物ではあるが、研究開発現場からは離れた管理者的立場であり、一方F氏はプロジェクトの中心人物であり、かつ直接担当する研究開発リーダーでもある、といった推定が出来る。 [3] Based on the above definition, the “representative inventor” is defined, and the organization chart estimated from the joint invention relationship and the subordinate relationship is drawn as shown in the following tree diagram (the number of appearances and the number of appearances are the same in parentheses) In case of character code order). The black circle (●) notation indicates what is described as “first inventor” in the group of inventors of one patent, and the white circle (○) indicates not, and this graph notation (the total number of circles is It is possible to estimate the position of each inventor in terms of technical content by the number of appearances). That is, if the “representative inventor” is the central figure in a series of related patents, the “first inventor” is the actual central figure in that single patent. According to this tree diagram, Mr. D is the central figure of the project, but is in a managerial position away from the R & D site, while Mr. F is the central figure of the project and the research and development leader who is directly in charge. However, it can be estimated.

代表発明者 共同発明者
D(3) ┬ A(2)●○
●○○ ├ B(2)●○
├ C(2)○○
└ E(1)○
F(2) ┬ G(1)○
●● └ H(1)○
Representative Inventor Joint Inventor D (3) ┬ A (2)
● ○○ B B (2) ● ○
├ C (2) ○○
└ E (1) ○
F (2) G G (1) ○
●● └ H (1) ○

[4]最後に、この「代表発明者」毎の特許の分類を行って特許の特徴付けを行う(下記の表)。各特許の抄録や明細書の検討により、K社のポバール関連の特許の出願動向が把握され、さらにD氏は製法関係のプロジェクトの中心人物、F氏は用途開発関係のプロジェクトの中心人物と推定される、等の情報が得られる。 [4] Finally, the patent is classified for each “representative inventor” to characterize the patent (the following table). By reviewing the abstracts and specifications of each patent, the trend of application for patents related to Poval of K Company is grasped. Furthermore, Mr. D is the central person in the project related to the manufacturing process, and Mr. F is the central person in the project related to the application development. And the like are obtained.

代表発明者 No. 公開番号 発明の名称 出願人
D 1 07−000100 ポリビニルアルコールの製法 K会社
2 07−000300 水溶性樹脂塗料 K会社
3 07−000600 水溶性樹脂 K会社
F 1 07−000200 ポリビニルアルコールの組成物 K会社
2 07−000500 ポリビニルアルコールのフィルム K会社
Representative Inventor No. Publication number Name of invention Applicant D 1 07-000100 Production method of polyvinyl alcohol Company K
2 07-000300 Water-soluble resin paint Company K
3 07-000600 Water-soluble resin Company K F 1 07-000200 Composition of polyvinyl alcohol Company K
2 07-000500 Polyvinyl alcohol film Company K

多数の「代表発明者」がいる場合は、数値データを元に円グラフ表示などを行えば、より明確にその企業の特許出願動向の概要が把握出来る。さらに一定期間毎に同様な分析を行い、時系列での比較検討を行えば、研究開発テーマの推移をも推測することが出来る。   If there are a large number of “representative inventors”, a summary of patent application trends of the company can be grasped more clearly by displaying a pie chart based on numerical data. Furthermore, if the same analysis is performed at regular intervals and a comparative study is performed in time series, the transition of research and development themes can be estimated.

以上が本情報分析方法の基本原理である。至って単純な方法であって、数十件程度のデータベースであれば手作業で把握できる内容でであるが、実際の特許データベース処理においては、いくつかの文字処理上の不確定要素により、期待した結果が得られない場合が多い。例えば、「斉藤」という性には、少なくとも3つの旧字体「斎藤、齋藤、齊藤」が存在するが、検索の結果得られたデータベース中に、発明者として「斉藤 太郎」と「齋藤 太郎」の2名が存在した場合、データベース内の他のフィールドの情報、即ち出願人や共同発明者、出願内容の比較から、両者が同一人物であると判明していても、コンピュータ処理上は別人となり、上記情報分析処理上、別の発明者として存在し、現実とはかけ離れた分析結果を与える要因となる。同様に、婚姻等による性の変更、単純な知的財産担当者や代理人のミスによる誤字・脱字も同様な要因となる。   The above is the basic principle of this information analysis method. This is a very simple method, and it can be grasped manually if it is a database of several tens of cases, but in the actual patent database processing, it was expected due to some uncertainties in character processing Often results are not obtained. For example, there are at least three old characters “Saito, Saito, Saito” in the sex of “Saito”. In the database obtained as a result of the search, “Taro Saito” and “Taro Saito” If there are two people, even if the information in the other fields in the database, that is, the applicant, the joint inventor, and the contents of the application, are found to be the same person, they will be different in terms of computer processing. In the information analysis process, it exists as another inventor, and becomes a factor that gives an analysis result far from reality. Similarly, sexual changes due to marriage, etc., and typographical errors and omissions due to mistakes made by simple intellectual property managers and agents are the same factors.

また、外国人が発明者である場合、日本国内で出願するに当って、必ずカタカナ表記とする必要があるが、次のリストのような5つの例では全て同一人物であるにも拘わらず、区切り表記の違い(空白、カンマ、点)、カタカナ化基準の不統一、略称表記の不統一、姓名の転置、等の出願代理人等による取扱いの違いから、コンピュータ処理上、別の人物として処理されることとなる。   In addition, when a foreigner is an inventor, it is necessary to use katakana notation when filing an application in Japan, but in the five examples shown in the following list, all are the same person, Due to differences in handling by application agents such as differences in separators (blanks, commas, dots), inconsistencies in katakana conversion standards, inconsistencies in abbreviations, transposition of first and last names, etc., processing as a separate person in terms of computer processing Will be.

ディビッド シー メイジヤーカック
デビッド、シー、メイジヤーカック
デビッド・シー・メイジヤーカック
デビット シー メジヤーカック
メイジヤーカック デビッド シー
David Sea Mage Yakak David, Sea, Mage Yakak David Sea Mageyakak David Sea Megiyakak Mageyakak David Sea

同様な問題は、出願人を対象とした情報分析の際にも存在し、さらに法人名が合併、分割等により変更となった場合、等、も考慮する必要がある技術上の問題である。本発明の情報分析方法においては、情報単位の集計に先立って、「半自動的推論・修正アルゴリズムを含んだ補正手順」を経由し、上記のような本質的に同じ情報単位を早期に見出し、修正・統制化を図るプロセスを組み込んである。この「半自動的推論・修正アルゴリズム」は、対象のデータベース中の全データレコードに含まれる全ての情報単位を統制学習用テーブルに保管し、互いに文字単位で比較し、一定の割合以上の類似性が認められると、操作者に告知することにより、補正を促す仕組みを含んでいる。   The same problem exists in the case of information analysis for applicants, and is a technical problem that needs to be taken into account when the corporate name is changed due to merger, division, etc. In the information analysis method of the present invention, prior to the aggregation of information units, through the “correction procedure including a semi-automatic inference / correction algorithm”, the essentially same information units as described above are found and corrected at an early stage. • A process for control is incorporated. This “semi-automatic reasoning / correction algorithm” stores all information units included in all data records in the target database in a control learning table, compares them with each other in character units, and has a similarity of more than a certain percentage. If approved, it includes a mechanism to prompt the correction by notifying the operator.

また、集計終了後も、データ分析を行いつつ、適宜検証処理を行い、周辺情報から同一情報単位と見なすことの出来る情報単位があれば、追加的に修正・統制化処理を行うことも可能である。そして、このような統制処理は学習機能により、一度行うだけで以後の処理に適用することが可能であり、特許データベースに含まれる情報単位の相関関係を抽出する作業を正確・迅速に行うことに寄与している。これらの作業をフローチャートとして示したのが、図1である。   In addition, after completion of data collection, data analysis is performed and verification processing is performed as appropriate. If there is an information unit that can be regarded as the same information unit from surrounding information, additional correction and control processing can be performed. is there. Such a control process can be applied to the subsequent process with a learning function once, and the task of extracting the correlation of information units included in the patent database is performed accurately and quickly. Has contributed. FIG. 1 shows these operations as a flowchart.

本情報分析方法は、スタンドアロン処理で用いられるだけでなく、図2に示したようなネットワークに接続された環境において、不特定多数の利用者からの検索要求に応えて、前記の情報単位の相関関係を提供することも可能である。以下、フローチャート(図1)について、より詳しく説明する。   This information analysis method is used not only in stand-alone processing, but also in the environment connected to the network as shown in FIG. 2, in response to a search request from an unspecified number of users, It is also possible to provide a relationship. Hereinafter, the flowchart (FIG. 1) will be described in more detail.

図1に本発明における情報分析方法の流れを示した。分析元のデータとして、インターネットや市販の情報サービスから得られる特許情報を、特定の検索課題の下、集約し、最低限、1)公開番号、2)発明の名称、3)全発明者、4)出願人の4つの項目から成る「コンマ区切り(CSV)形式」ファイルとして記録媒体上に保存する(機能1)。   FIG. 1 shows the flow of the information analysis method in the present invention. As the data of the analysis source, patent information obtained from the Internet or commercially available information services is aggregated under a specific search problem, and at a minimum, 1) the publication number, 2) the name of the invention, 3) all inventors, 4 ) Save on the recording medium as a “Comma Separated Value (CSV) Format” file consisting of the applicant's four items (Function 1).

次に、この「コンマ区切り(CSV)形式」ファイルを、データベース内のテーブル情報として変換し、上記4つの項目を独立したフィールドとして記録すると共に、データ処理上必要な属性情報を有する作業用フィールドと共に保管する(機能2,3)。   Next, this “comma separated value (CSV) format” file is converted as table information in the database, and the above four items are recorded as independent fields, together with work fields having attribute information necessary for data processing. Store (functions 2 and 3).

情報単位が含まれるフィールドを、個別の情報単位に分割し、共存する情報単位の属性情報と共に記録する。この際、個別の情報単位の名称統制アルゴリズム(機能5)により、半自動的に検索、推論し、修正候補を自動的に操作者に提示する。推論のための統制学習用テーブル(機能6)により、この作業は1種類の情報単位について最初に一度行うだけでよく、次回以降は自動的に処理される。集計処理(機能4)により得られた情報は、集計結果格納データベース(機能7)に保管される。   A field including an information unit is divided into individual information units and recorded together with attribute information of coexisting information units. At this time, the name control algorithm (function 5) for each individual information unit is used for semi-automatic search and inference, and correction candidates are automatically presented to the operator. With the control learning table (function 6) for inference, this work need only be performed once for one type of information unit, and is automatically processed from the next time onward. Information obtained by the aggregation process (function 4) is stored in the aggregation result storage database (function 7).

集計が完了した情報単位は、分析結果評価処理(機能8)により共同発明関係及び従属関係について評価を行い、必要に応じて補足的な情報単位名称統制(機能5)を繰り返し、適宜、情報単位集計処理(機能4)を再実行して、より正確な分析結果を得る。   The information units that have been aggregated are evaluated for joint invention relationships and subordinate relationships by analysis result evaluation processing (function 8), and supplementary information unit name control (function 5) is repeated as necessary. Re-execute the aggregation process (function 4) to obtain a more accurate analysis result.

集計が最終的に完了したら、この結果を代表情報単位毎の一覧表として出力したり、代表情報単位と共存情報単位とのツリー状の相関関係を示す図としてHTMLファイル形式の出力を行う(機能9)。   When the aggregation is finally completed, this result is output as a list for each representative information unit, or output in an HTML file format as a diagram showing a tree-like correlation between the representative information unit and the coexistence information unit (function 9).

分析用データベース(機能3)、集計結果格納データベース(機能7)、分析結果格納データベース(機能10)は、分析結果閲覧処理(機能11)により、再現表示することが可能であると共に、図2に示したようなネットワーク経由のサービス機能として構築することにより、遠隔地の利用者にも情報サービスとして提供可能である。   The analysis database (function 3), the aggregated result storage database (function 7), and the analysis result storage database (function 10) can be reproduced and displayed by the analysis result browsing process (function 11), as shown in FIG. By constructing it as a service function via the network as shown, it can be provided as an information service to users at remote locations.

以上、本発明の情報分析方法について、特許情報に適用した場合の処理手順を説明したが、この方法は特許情報に限られたものではなく、一般的な技術文献情報にも容易に適用可能である。また、対象言語は日本語に限らず、英語等、諸外国語についても同様な手順を適用可能である。   As described above, the processing procedure when the information analysis method of the present invention is applied to patent information has been described. However, this method is not limited to patent information, and can be easily applied to general technical literature information. is there. The target language is not limited to Japanese, but the same procedure can be applied to foreign languages such as English.

実施例として、平成17年1月6日から8月4日の間に発行された、公開特許、公表特許、再公表特許、登録実用新案の内、検索課題「要約または請求項に、「光触媒」のキーワードを含むもの」の下で抽出された、617件の文献に対し、本情報分析方法を適用した結果を示す。その結果、下記の件数が得られ、出現回数上位にランクされた発明者(考案者を含む、以下同じ)のリスト(個人名は隠蔽)を図3に示した。   As an example, among the published patents, published patents, republished patents, and registered utility models issued between January 6 and August 4, 2005, the search subject “Summary or Claim,” “Photocatalyst The result of applying this information analysis method to 617 documents extracted under “including the keyword“ ”is shown. As a result, the following number of cases was obtained, and a list (individual names are concealed) of the inventors (including the inventor, the same shall apply hereinafter) ranked higher in the number of appearances is shown in FIG.

文献数: 617件
延べ発明者: 1626名
正味発明者: 1118名
Number of references: 617 Total inventors: 1,626 Net inventors: 1,118

この集計結果から、発明者の共同発明関係・従属関係を分析し、1件の特許(実用新案を含む、以下同じ)に1人の「代表発明者」を定義し、その代表発明者毎に特許のリストを整理し直したものが、図4である。共同発明者の内、末尾に星印(*)が付いている者は、更に下位に、その共同発明者をリーダー(=「代表発明者」)とする、別の共同発明関係のツリー状組織が存在することを示す(紙面の都合上、本明細書では省略している)。   Based on the results of this aggregation, the inventors analyzed the joint invention relationship and subordinate relationship, and defined one “representative inventor” for each patent (including utility model, the same applies hereinafter). FIG. 4 shows a rearranged list of patents. Among joint inventors, those with an asterisk (*) at the end are subordinate to another joint invention tree structure with the joint inventor as the leader (= “representative inventor”). (It is omitted in this specification for the sake of space).

最後に、「代表発明者」と共同発明者の関係をツリー図として表示すると共に、各発明者が発明者として記載されている特許の中で「筆頭発明者」として出現するかどうかという情報を、出現回数と併せてグラフ化表示したものが図5である。このように表示することにより、検索した課題の中で、どのような出願人に属する、どのような各発明者群(=研究開発グループ)が、どのような出願動向(=出願戦略)の下に、どのような特許を出願しているかの概要を把握することが可能である。そして、「代表発明者」(=研究開発グループの管理責任者)が誰であり、「筆頭発明者」(=研究開発現場の担当責任者)の状況から、真の中心人物は誰かを推定することも可能となる。これらの情報自体も従来の手法では得にくい貴重な情報であるが、それを元に、検索条件を改良して再検索を行えば、より精度の高い特許情報調査を行うことも可能である。   Finally, the relationship between the “representative inventor” and the co-inventor is displayed as a tree diagram, and information on whether each inventor appears as the “first inventor” in the patent described as the inventor is displayed. FIG. 5 is a graph showing the number of appearances. By displaying in this way, what kind of inventor group (= R & D group) belongs to what applicant in the searched subject, under what application trend (= application strategy) In addition, it is possible to grasp an outline of what patents are being applied for. And who is the “representative inventor” (= manager in charge of the R & D group) and who is the true central figure from the situation of the “first inventor” (= person in charge of the R & D site) It is also possible. These pieces of information themselves are valuable information that is difficult to obtain by the conventional method, but based on the information, if a search is performed again with improved search conditions, a more accurate patent information search can be performed.

本発明の情報調査方法、及びこれを実施するプログラム、装置のフローチャートである。It is a flowchart of the information investigation method of this invention, the program which implements this, and an apparatus. 本発明の情報調査方法、及びこれを実施するプログラム、装置をネットワークを経由して利用する場合の説明図である。It is explanatory drawing at the time of utilizing the information investigation method of this invention, the program which implements this, and an apparatus via a network. 本発明の実施例1の結果得られた、出現回数上位にランクされた発明者のリスト(個人名は隠蔽)である。It is a list (individual name is concealed) of the inventor ranked in the top appearance frequency obtained as a result of Example 1 of the present invention. 本発明の実施例1の結果得られた、代表発明者毎の特許リスト(個人名、特許番号、出願人名は隠蔽)の一部である。It is a part of the patent list (individual name, patent number, applicant name is concealed) for each representative inventor obtained as a result of Example 1 of the present invention. 本発明の実施例1の結果得られた、代表発明者と共同発明者との相関関係、出願数を示すツリー図(個人名は隠蔽)の一部である。FIG. 5 is a part of a tree diagram (individual names are concealed) showing the correlation between the representative inventor and the joint inventor and the number of applications obtained as a result of Example 1 of the present invention.

Claims (9)

A.データベースにおけるデータレコード中の1個以上の情報単位Xを、同一データレコードに含まれるX以外の0個以上の情報単位(以下、共存情報単位と呼称)からなる従属情報と共に、全データベースに渉って集計する集計処理手段と、
B.集計された情報単位について、全データベース中での出現回数の多い順にリストとして並べた際に、ある順位Nの情報単位が、それよりも上の順位の情報単位に従属する共存情報単位の1つとして存在しない場合、この順位Nの情報単位を、代表情報単位の1つとして扱う従属関係定義処理手段と、
C.1個のデータレコード中の1個以上の情報単位の中で、B.で求められた代表情報単位の1つがあれば、これを1個のデータレコードを特徴付ける情報の1つとして定義する処理手段、あるいは
D.1個のデータレコード中の1個以上の情報単位の中で、B.で求められた代表情報単位の1つが無い場合、この1個のデータレコード中の1個以上の情報単位の中で、全データベース中最も出現回数の多い情報単位を、この1個のデータレコード中の代表情報単位とし、この1個のデータレコードを特徴付ける情報の1つとして定義する処理手段と、
E.[C.あるいはD.]の処理手段によって得られた、1個のデータレコードに1個の代表情報単位が対応する関係を、代表情報単位別、およびデータレコードに含まれるその他のフィールドの分類、大小等別に全データベースに渉って整理する処理手段と、
F.B.および[C.あるいはD.]の処理手段によって得られた、1個の代表情報単位と、それに従属する共存情報単位との相関関係を視覚的に理解できるようにツリー状(樹木状)に、全ての代表情報単位毎に表示出力する処理手段と、
を備えたことを特徴とする情報分析方法。
A. One or more information units X in a data record in the database are interfered with all databases together with subordinate information consisting of zero or more information units (hereinafter referred to as coexistence information units) other than X included in the same data record. Tally processing means for tallying,
B. When the aggregated information units are arranged as a list in descending order of the number of appearances in all databases, one information unit with a certain rank N is one of the coexistence information units subordinate to the information unit with a higher rank. If not, the dependency definition processing means that handles the information unit of the rank N as one of the representative information units,
C. Among one or more information units in one data record, B. If there is one of the representative information units obtained in step (1), processing means for defining it as one piece of information characterizing one data record, or D. Among one or more information units in one data record, B. If one of the representative information units obtained in step 1 does not exist, the information unit having the highest number of appearances in all the databases among one or more information units in the one data record is included in the one data record. And a processing means for defining the data as one of information that characterizes this one data record,
E. [C. Or D. The relation of one representative information unit corresponding to one data record obtained by the processing means in all the databases for each representative information unit and the classification, size, etc. of other fields included in the data record. A processing means to arrange and manage,
F. B. And [C. Or D. ] For each representative information unit in a tree (tree) so that the correlation between one representative information unit obtained by the processing means and the coexistence information unit subordinate to it can be visually understood. Processing means for display output;
An information analysis method characterized by comprising:
請求項1記載の情報単位全てが、データベースにおけるデータレコード中の特定のフィールド内にあることを特徴とする請求項1記載の情報分析方法。 2. The information analysis method according to claim 1, wherein all of the information units according to claim 1 are in a specific field in a data record in the database. 請求項1又は2記載の情報単位が、次の内のいずれかであることを特徴とする請求項1又は2記載の情報分析方法。
A.文献情報における著者
B.文献情報における所属機関
C.特許情報における発明者
D.特許情報における出願人
The information analysis method according to claim 1 or 2, wherein the information unit according to claim 1 or 2 is one of the following.
A. Author B. in literature information Affiliated organization in literature information Inventor D. in patent information Applicant in patent information
請求項1乃至3記載の情報分析方法による分析結果を、ツリー状(樹木状)に表示出力する処理の1つが、HTMLやXML等のマークアップ言語によって記述されてあって、表示される情報単位毎の出現回数が数値表示と共にグラフ表示されてあって、各情報単位が対応する文献或いは特許の中の情報単位群の中で、筆頭位置にあるかどうかを視覚的に識別出来る表示がなされてあることを特徴とする請求項1乃至3記載の情報分析方法。 One of the processes for displaying and outputting the analysis result by the information analysis method according to claim 1 in a tree form (tree form) is described in a markup language such as HTML or XML, and is displayed information unit The number of appearances for each information is displayed in a graph together with a numerical display, and each information unit is displayed in a group of information units in the corresponding document or patent so that it can be visually identified whether it is at the head position. The information analysis method according to claim 1, wherein the information analysis method is provided. 請求項1乃至4記載の情報単位において、新旧字体、誤字、脱字、姓名等名称構成要素の逆転、日本語化時のローマ字表記の不統一等により、本質的に同一である情報単位が、類似した別の情報単位として記載されている場合に、これを半自動的に推論・修正するアルゴリズムを通じて補正を行う手順、を含むことを特徴とする請求項1乃至4記載の情報分析方法。 5. Information units according to claims 1 to 4, wherein information units that are essentially the same are similar due to new and old typefaces, typographical errors, omissions, inversion of name components such as first and last names, and inconsistency in Romanized notation at Japanese localization. 5. The information analysis method according to claim 1, further comprising a step of performing correction through an algorithm for inferring and correcting the information unit when the information unit is described as another information unit. 前記請求項1乃至5記載の情報分析方法の手順がコンピュータプログラムによって実現されることを特徴とする情報分析プログラム。 6. An information analysis program, wherein the procedure of the information analysis method according to claim 1 is realized by a computer program. 前記請求項6記載の情報分析プログラムが電子的に記録され、汎用的なコンピュータに読み取り可能となっていることを特徴とする記録媒体。 7. A recording medium in which the information analysis program according to claim 6 is recorded electronically and is readable by a general-purpose computer. 前記請求項6記載の情報分析プログラムがコンピュータによって稼動され、請求項1乃至5記載の情報分析方法を利用できることを特徴とする情報分析装置。 An information analysis apparatus according to claim 6, wherein the information analysis program according to claim 6 is operated by a computer, and the information analysis method according to claims 1 to 5 can be used. 前記請求項6記載の情報分析プログラム及びその付属プログラムがコンピュータネットワークに接続されたサーバーによって稼動され、コンピュータネットワーク経由で接続された利用者側のコンピュータから、請求項1乃至5記載の情報分析方法及びその分析結果が利用できることを特徴とするネットワーク対応情報分析装置。


The information analysis method according to any one of claims 1 to 5, wherein the information analysis program according to claim 6 and the program attached thereto are operated by a server connected to a computer network, and from a user computer connected via the computer network, A network-compatible information analysis apparatus characterized in that the analysis result can be used.


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