JP2009146213A - 情報分析装置、及び情報分析プログラム - Google Patents

Abstract

【課題】引用関係を有する文書により構成されるネットワークにおいて、引用に対する重み付けを両者間の関係に応じて適切に設定して、引用ネットワークのモデリング精度をより向上させる。
【解決手段】情報分析装置は、複数のノード毎にデータ値を関連づけて記憶し、複数のノードうち少なくとも一部のノード間にリンクを設定し、リンクが設定されたノードの双方からそれぞれ抽出された所定の情報の相互の関連性に基づいて、当該リンクの重みを設定し、複数のノード毎に、当該ノードにリンクする他のノードのデータ値及び当該リンクの重みに基づいて、当該ノードに関連づけられたデータ値を更新する。
【選択図】図１

Description

本発明は、情報分析装置、及び情報分析プログラムに関する。

特許文献や学術論文等の引用関係を有する文書群により構成される引用ネットワークをモデル化し、このモデル化した引用ネットワークを用いて関連文書調査や文書検索等を行うことで精度のよい調査及び検索を行う技術が提案されている。

例えば、下記の非特許文献１や特許文献１には、引用関係をリンクとして各文書を接続した引用ネットワークにおいて、各文書の評価値を算出する際にいわゆるページランクアルゴリズム、活性伝播、連続不動点アトラクター力学等の手法を用いることが開示されている。ここで、文書についての評価値は、その文書と引用関係にある他の文書の評価値が高い程大きな値が付与されるように算出される。

例えば、ページランクアルゴリズムによると、ある文書の評価値（ランク）は、それを引用している文書の評価値の和（正確には、引用している文献の引用文献数で評価値を除したものの和）によって定まる。このように、ページランクアルゴリズムでは、引用を一律に評価しているのではなく、評価値の高い文献に引用された場合には、それが、その文献の評価値に反映されるようにしている。これは、ページランクアルゴリズムのみではなく、上述した動的に各文書に評価値を付与する手法の全てに当てはまる特性である。なお、これは、多くの引用を集める文書ほど、また、価値の高い文書から引用されている文書ほど価値が高いという仮説に基づくものである。
特開２００６−１３３８４４号公報 Lawrence Page, Sergey Brin,Rajeev Motwani, Terry Winograd, 'The PageRank Citation Ranking: Bringing Orderto the Web', 1998.

しかしながら、従来の技術では、ページランクアルゴリズム等の動的な手法を用いた場合に、同じノード（文書）から引用されるノード（文書）が複数あった場合に、実際にはリンク（引用）の価値は各ノードの関係に応じて異なるものであるにもかかわらず、各ノード間のリンクについての評価は一律としていたため、構築される引用ネットワークは各ノード間の関係を適切に反映したものとはいえなかった。

本発明の目的の１つは、リンクが設定された複数のノードにより構成されるネットワークにおいて、リンクに対する重み付けをノード間の関係に応じて適切に設定することができる情報分析装置、及び情報分析プログラムを提供することにある。

上記目的を達成するために、請求項１に記載の情報分析装置の発明は、複数のノード毎にデータ値を関連づけて記憶する手段と、前記複数のノードうち少なくとも一部のノード間にリンクを設定するリンク設定手段と、前記リンク設定手段により設定されたリンク毎に、当該リンクが接続するノードの双方からそれぞれ抽出された所定の情報の関連性に基づいて、当該リンクの重みを設定する重み設定手段と、前記複数のノード毎に、当該ノードにリンクする他のノードのデータ値及び当該リンクの重みに基づいて、当該ノードに関連づけられたデータ値を更新する手段と、を含む、ことを特徴とする。

また、請求項２に記載の発明は、請求項１に記載の情報分析装置において、前記重み設定手段は、前記リンク設定手段によりリンクが設定されたノードの双方からそれぞれ抽出された所定の情報が互いに共通する場合と、共通しない場合とにおいて、当該リンクの重みをそれぞれ異ならせて設定する、ことを特徴とする。

また、請求項３に記載の発明は、請求項２に記載の情報分析装置において、前記重み設定手段は、前記リンクが設定されたノードの双方からそれぞれ抽出された情報が互いに共通する場合には、当該リンクの重みを共通しない場合に比して小さく設定する、ことを特徴とする。

また、請求項４に記載の発明は、請求項１乃至３のいずれかに記載の情報分析装置において、前記複数のノードに関連づけられたデータ値の更新を所定の終了条件が満足されるまで繰り返し実行する、ことを特徴とする。

また、請求項５に記載の発明は、請求項１乃至４のいずれかに記載の情報分析装置において、前記ノードは、文書であり、前記リンクは、文書間の引用関係であり、前記重み設定手段は、引用関係にある文書の双方から抽出されたそれぞれの所定の書誌情報が共通する場合と共通しない場合とにおいて、前記両文書間に設定されるリンクの重みをそれぞれ異ならせて設定する、ことを特徴とする。

また、請求項６に記載の発明は、請求項５に記載の情報分析装置において、前記所定の書誌情報は、前記文書から抽出される個人又は法人の情報である、ことを特徴とする。

また、請求項７に記載の発明は、請求項５又は６に記載の情報分析装置において、前記文書は、特許公報であり、前記文書間のリンクは、前記特許公報の記載並びに拒絶理由通知書の記載に基づいて設定される、ことを特徴とする。

また、請求項８に記載の情報分析プログラムの発明は、複数のノード毎にデータ値を関連づけて記憶するステップと、前記複数のノードのうち少なくとも一部のノード間にリンクを設定するリンク設定ステップと、前記リンク設定ステップで設定されたリンク毎に、当該リンクにより接続されるノードの双方からそれぞれ抽出された所定の情報の関連性に基づいて、当該リンクの重みをそれぞれ異ならせて設定する重み設定ステップと、前記複数のノード毎に、当該ノードにリンクする他のノードのデータ値及び当該リンクの重みに基づいて、当該ノードに関連づけられたデータ値を更新するステップと、をコンピュータに実行させることを特徴とする。

請求項１に記載の発明によれば、リンクが設定された複数のノードにより構成されるネットワークにおいて、リンクに対する重み付けをノード間の関係に応じて適切に設定することができる。

請求項２に記載の発明によれば、ノード間に設定されるリンクに対する重み付けをリンクが接続するノードの双方からそれぞれ抽出された情報が共通する場合とそうでない場合とで変更して設定することで、ノード間の関係を適切に表現することができる。

請求項３に記載の発明によれば、リンクが設定されたノードのそれぞれから抽出された情報が共通しない場合に、共通する場合に比してリンクの重みを大きくする、すなわち被引用ノード（文書）の価値を高くすることにより、ノード間のリンクの価値を適切に表現できる。

請求項４に記載の発明によれば、所定の終了条件が満たされるまで（平衡状態に達するまで）各ノードのデータ値の更新を繰り返し実行した後に得られた各ノードのデータ値を利用することで、引用ネットワークから有用な情報を得ることができる。

請求項５に記載の発明によれば、引用関係が設定された文書のそれぞれの書誌情報から共通の情報が抽出される場合とそうでない場合とでリンクの重みを変えることにより、文書間のリンクの価値に差をもたせ、引用ネットワークにおける文書間の関係をより適切に設定できる。

請求項６に記載の発明によれば、引用する文書と引用される文書の書誌情報においてそれぞれ記載された個人や法人の情報（例えば、著者、発表者等）が共通しない場合と、共通する場合とにおいて引用の重みを変えることにより、文書間のリンクの価値に差をもたせ、引用ネットワークにおける文書間の関係をより適切に設定できる。

請求項７に記載の発明によれば、特許文献により構成される引用ネットワークを好適に表現することができる。

請求項８に記載の発明によれば、リンクが設定された複数のノードにより構成されるネットワークにおいて、リンクに対する重み付けをノード間の関係に応じて適切に設定するようにコンピュータを機能させることができる。

以下、本発明を実施するための好適な実施の形態（以下、実施形態という）を、図面に従って説明する。

図１には、本実施形態に係る情報分析装置１０の機能ブロック図を示す。図１に示されるように、情報分析装置１０は、引用ネットワーク記憶部２０、リンク設定部２２、リンク重み設定部２４、データ処理部２６、及び結果表示部２８を含み構成される。各部の機能は、コンピュータシステムたる情報分析装置１０がコンピュータプログラムに従って動作することにより実現されるものとしてよい。また、コンピュータプログラムは、ＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤ−ＲＯＭ、フラッシュメモリ等のコンピュータが読み取り可能なあらゆる形態の情報記録媒体に格納され、情報分析装置１０に接続された図示しない媒体読み取り装置により情報分析装置１０に読み込まれることとしてもよい。また、コンピュータプログラムは、ネットワークを介して情報分析装置１０にダウンロードされることとしても構わない。

引用ネットワーク記憶部２０は、複数の文書からなる文書群を格納したデータベースを記憶する。文書は、例えば、特許公報や科学技術論文等の他の文書への引用関係を有する文書である。

リンク設定部２２は、引用ネットワーク記憶部２０に記憶された文書群について、引用関係を有する文書間にリンクを設定する。リンク設定部２２は、例えば文書が特許公報であるとすると、特許公報に記載された引用文献、並びに当該特許公報により公開された特許出願について下された拒絶理由通知書に記載された引用文献等と前記の特許公報との間にリンクを設定することとしてよい。

ここで、図２（Ａ）には、本実施形態に係る文書群において、各文書をそれぞれノードとし、文書間の引用関係をリンクとして構成される引用ネットワークの一例を示す。

図２（Ａ）に示されるように、ノード間には引用関係に応じてリンクが表示されている。リンクは有向リンクであって、例えば、文書Ｂから文書Ａへと向かう矢印により示されるリンクは、文書Ｂが文書Ａを引用している（文書Ａが被引用文献）という関係を示している。ここで、図２（Ａ）の引用ネットワークの一部を拡大したものを、図２（Ｂ）に示す。

図２（Ｂ）に示されるように、文書Ａは、文書Ｂ，Ｃ，Ｄからそれぞれ引用されている。また、図２（Ｂ）にも示されているように、文書Ａと、文書Ｂ及び文書Ｃとの出願人は同一（ともに出願人Ｘ）である一方で、文書Ａと文書Ｄとは出願人が異なる（文書Ｄは出願人Ｙ）。本発明では、このように同一出願人が引用する発明と、異なる出願人が引用する発明とでは、引用されている発明の価値（評価）を異なることとして扱い、それぞれの文書間に設定されるリンクの重みを変化させることとする。なお、リンクの重みの設定に関しては以下に説明する。

リンク重み設定部２４は、ノード間に設定されるリンクの重みを、リンクされる両ノードからそれぞれ抽出された情報が共通するか否かに基づいて設定する。例えば、ノードが文書である場合には、その文書についての書誌情報が共通するか否かに応じてリンクの重みを変更させることとしてよい。さらに具体的には、文書が特許公報である場合には、特許公報の出願人の欄に記載された出願人情報が共通する場合には、共通しない場合に比してリンクの重みを小さく設定する。これは、他人（他社）から引用される発明は自らが引用する発明よりも価値が高いと推測される上に、他人から引用される発明は特許発明となった場合に他人への影響が大きく、また、特許等の調査では他社との関係を特に明らかにしたいという要請があること等に基づいている。

引用ネットワークを表す行列（隣接行列）のｉ行ｊ列成分をＡ_ｉｊとする。引用ネットワークを構成するノードがＮ（自然数）個あるとすると、１≦ｉ≦Ｎ，１≦ｊ≦Ｎである。Ａ_ｉｊは以下の式（１）乃至（３）により決定される。すなわち、文書ｊが文書ｉを引用しているときには、
Ａ_ｉｊ＝ｗ（ｉ，ｊ） ・・・（１）
そうでないときには、
Ａ_ｉｊ＝０ ・・・（２）
とする。なお、各文書は自分自身を引用することはないので、
Ａ_ｉｉ＝０ ・・・（３）
である。

ここで、ｗ（ｉ，ｊ）は、文書ｉと文書ｊの関係に応じて定まるリンクの重みである。従来の方法では、各文書間のリンクの重みは、文書ｉと文書ｊの個別の関係に依らず、一律にｗ（ｉ，ｊ）＝１等の所定値が与えられていた。

本実施形態においては、各文書のリンクの重みｗ（ｉ，ｊ）は、文書ｉ及び文書ｊからそれぞれ抽出された所定の情報が共通する場合と、共通しない場合とで値を変更することとする。ここで、文書を特許公報とした場合に、各文書から抽出する情報を出願人情報であるとすると、各文書のリンクの重みは以下の式（４），（５）により付与される。すなわち、文書ｉ（特許公報ｉ）と文書ｊ（特許公報ｊ）の出願人情報が共通する場合には、
ｗ（ｉ，ｊ）＝ρ ただし０＜ρ＜１ ・・・（４）
文書ｉ（特許公報ｉ）と文書ｊ（特許公報ｊ）の出願人情報が共通しない場合には、
ｗ（ｉ，ｊ）＝１ ・・・（５）
とする。もちろん、重みの値は上述したものに限られず、両文書に関する出願人情報が共通する場合には、共通しない場合に比して重みを小さく設定すれば他の値でも構わない。

リンク重み設定部２４は、上記の処理によりそれぞれ設定された各リンクの重みを示した隣接行列を引用ネットワーク記憶部２０に格納する。

データ処理部２６は、引用ネットワーク記憶部２０に格納された文書の各々の評価値（ランク）、及び各ノード間のリンクの重みを示した隣接行列に基づいて、所定のアルゴリズム（例えば、ページランクアルゴリズム、活性伝播、連続不動点アトラクター力学等）に従って各ノードの評価値の算出を所定の終了条件が満足されるまで逐次行う。所定の終了条件とは、例えばページランクアルゴリズムであれば、各ノードにリンクを介して「流れ込む」評価値の総和と、各ノードからリンクを介して「流れ出す」評価値の総和が等しくなること等の所定の平衡状態に達したか否かを示す条件としてよい。

結果表示部２８は、データ処理部２６の結果算出された各ノードの評価値に基づき処理結果を出力する。処理結果は、評価値の高いものから順に表したリストであってもよいし、評価値の高いノード程サイズを大きくしたグラフ構造であってもよい。そして、結果表示部２８は、得られた処理結果を、情報分析装置１０に接続されたディスプレイに表示することとしてもよいし、印刷出力することとしてもよい。

次に、図３を参照しつつ、本実施形態に係る情報分析装置１０により行われる引用ネットワーク分析処理の一連の流れを説明する。

情報分析装置１０は、複数の文書が格納された引用ネットワーク記憶部２０から処理対象とする文書データを読み込む（Ｓ１０１）。処理対象とする文書データは、引用ネットワーク記憶部２０に格納された文書の一部としてよく、例えば文書が特許公報であれば、各文書の技術分野、発行年度、キーワード等により絞り込むこととしてもよい。

情報分析装置１０は、読み込んだ文書データに含まれる各文書について、文書間にリンクを設定する（Ｓ１０２）。リンクは、文書が特許公報であれば、文書の「特許文献１」等の記載や拒絶理由通知書の記載内容に基づいて設定することとしてもよいし、情報分析装置１０にユーザから入力された情報に基づいて設定することとしてもよい。

次に情報分析装置１０は、文書間に設定されたリンクの重みを設定し、設定したリンクの重みに基づいて文書間のネットワークを規定する隣接行列を生成する（Ｓ１０３）。リンクの重みは、上記の式（４），（５）のように、リンクの設定された文書からそれぞれ抽出された情報（例えば、出願人情報）が共通する場合とそうでない場合とでリンクの重みを変更することにより設定する。リンクの重みは、文書から複数の情報を抽出して、それらの情報の組み合わせがどの程度共通するかに応じてリンクの重みを多段階に設定できるようにしてもよい。リンクの設定と、リンクの重みの設定とは、リンク毎に１つずつ行うこととしてもよいし、リンクの設定をまとめて行った後にリンクの重みの設定をまとめて行うこととしてもよい。

情報分析装置１０は、各文書についてそれぞれ関連づけられた評価値（ランク）と、生成された隣接行列に基づいて、各文書の評価値の更新を行う（Ｓ１０４）。評価値の更新は、各文書の評価値の関係がアルゴリズムに応じた所定の終了条件（平衡状態）に達するまで繰り返し行われる（Ｓ１０５）。上記のアルゴリズムには、ページランクアルゴリズム等の公知のアルゴリズムを用いることとしてよい。

情報分析装置１０は、各文書の評価値が所定の終了条件を満たすと判断した場合には、その各文書について決定された評価値に基づいて、例えば、評価値の大きさに応じてノードのサイズを変化させたグラフ構造を生成し、ディスプレイに表示する（Ｓ１０６）。

以上説明した本実施形態に係る情報分析装置１０によれば、引用関係を有する複数のノードにより構成されるネットワークにおいて、ノード間に設定される引用（リンク）に対する重み付けを両者の関係に応じて適切に設定することができる。こうして、引用ネットワークの各ノード同士をより適切に関連づけることができる。

また、本実施形態に係る情報処理装置を特許文献（特許公報）からなる引用ネットワークに適用し、同一出願人か否かに応じてリンクの重みを変更させた場合には、同一出願人間での引用関係が割り引かれ、ページランク等の動的な手法を用いた文書のランク付け手法において、より的確な特許の価値付けが実現される。こうして、他社競合企業間の関係がより鮮明な引用ネットワークの構築が可能となり、このネットワークに対してページランクアルゴリズム等の動的な手法を適用することにより、より適正で、かつより本質的な文献の価値付けが実現される。

なお、本発明は上記の実施形態に限定されるものではなく、拒絶理由において用いられた条文に応じて（例えば、特許法第２９条第１項であるのか第２９条第２項であるのか等）、リンク（引用）の重み付けを変えるようにしてもよい。

本実施形態に係る情報分析装置の機能ブロック図である。 文書間の引用関係をリンクとして構成される引用ネットワークの一例を示す図である。 情報分析装置により行われる引用ネットワーク分析処理の一連の流れを説明するフロー図である。

符号の説明

１０ 情報分析装置、２０ 引用ネットワーク記憶部、２２ リンク設定部、２４ リンク重み設定部、２６ データ処理部、２８ 結果表示部。

Claims (8)

1. 複数のノード毎にデータ値を関連づけて記憶する手段と、
   前記複数のノードうち少なくとも一部のノード間にリンクを設定するリンク設定手段と、
   前記リンク設定手段により設定されたリンク毎に、当該リンクが接続するノードの双方からそれぞれ抽出された所定の情報の関連性に基づいて、当該リンクの重みを設定する重み設定手段と、
   前記複数のノード毎に、当該ノードにリンクする他のノードのデータ値及び当該リンクの重みに基づいて、当該ノードに関連づけられたデータ値を更新する手段と、を含む、
   ことを特徴とする情報分析装置。
2. 前記重み設定手段は、前記リンク設定手段によりリンクが設定されたノードの双方からそれぞれ抽出された所定の情報が互いに共通する場合と、共通しない場合とにおいて、当該リンクの重みをそれぞれ異ならせて設定する、
   ことを特徴とする請求項１に記載の情報分析装置。
3. 前記重み設定手段は、前記リンクが設定されたノードの双方からそれぞれ抽出された情報が互いに共通する場合には、当該リンクの重みを共通しない場合に比して小さく設定する、
   ことを特徴とする請求項２に記載の情報分析装置。
4. 前記複数のノードに関連づけられたデータ値の更新を所定の終了条件が満足されるまで繰り返し実行する、
   ことを特徴とする請求項１乃至３のいずれかに記載の情報分析装置。
5. 前記ノードは、文書であり、
   前記リンクは、文書間の引用関係であり、
   前記重み設定手段は、引用関係にある文書の双方から抽出されたそれぞれの所定の書誌情報が共通する場合と共通しない場合とにおいて、前記両文書間に設定されるリンクの重みをそれぞれ異ならせて設定する、
   ことを特徴とする請求項１乃至４のいずれかに記載の情報分析装置。
6. 前記所定の書誌情報は、前記文書から抽出される個人又は法人の情報である、
   ことを特徴とする請求項５に記載の情報分析装置。
7. 前記文書は、特許公報であり、
   前記文書間のリンクは、前記特許公報の記載並びに拒絶理由通知書の記載に基づいて設定される、
   ことを特徴とする請求項５又は６に記載の情報分析装置。
8. 複数のノード毎にデータ値を関連づけて記憶するステップと、
   前記複数のノードのうち少なくとも一部のノード間にリンクを設定するリンク設定ステップと、
   前記リンク設定ステップで設定されたリンク毎に、当該リンクにより接続されるノードの双方からそれぞれ抽出された所定の情報の関連性に基づいて、当該リンクの重みをそれぞれ異ならせて設定する重み設定ステップと、
   前記複数のノード毎に、当該ノードにリンクする他のノードのデータ値及び当該リンクの重みに基づいて、当該ノードに関連づけられたデータ値を更新するステップと、
   をコンピュータに実行させることを特徴とする情報分析プログラム。

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