JP2009501974A - 法律判例履歴のためのユーザインターフェース - Google Patents

Abstract

例示的法令検索システムは、クライアントアクセスデバイスへのグラフィカルユーザインターフェースを提供し、前記ユーザインターフェースは、特に、訴訟履歴へのアクセスを促進するように設計される。各インターフェースは、対応する判例法文献へのハイパーリンクを提供するために、複数の法律判例の手続き関係に基づいて動的にカスタマイズされる。前記ハイパーリンクは、対応する階層式の法廷システムを示すだけでなく、判例法文献に対応する法律判例の手続きおよび経時的関係も反映するように、インターフェースのインジケータバンド内に配置される。さらに、前記例示的インターフェースは、対応する法律判例の判例値またはステータスを示すために、判例の有効性インジケータを含む。前記グラフィカルユーザインターフェースは、一部の実施形態においては、法定情報へのアナログ式アクセスを提供する。

Description

（著作権通知）
本特許書類の一部分以上が、著作権保護を受ける事柄を含む。著作権保有者は、本特許書類または本特許開示が、米国特許庁のファイルまたは記録に現れる場合は、その任意人物等による複写、複製に異議は有さないが、そうでない場合には、いかなる場合でも全ての著作権は留保される。

（関連出願）
本出願は、２００６年３月６日に出願の米国特許出願第１１／３７０，１９４号に対する優先権を主張し、該出願は２００５年７月１３日出願の米国特許出願第１１／１８２，０２８号の継続出願である。本出願は、２０００年１２月２２日出願の米国特許出願第０９／７４６，５５７号に関連し、該出願は１９９８年７月２１日出願の米国特許出願第０９／１２０，１７０号の継続出願である。これらの出願の全ては本明細書において参考として援用される。

（技術分野）
本発明のさまざまな実施形態は、複雑な経時的、意味的および／または法的関係を有する裁判所の見解または判例書類など、ユーザの文献に対してインターフェースすることを可能にするためのシステム、方法およびソフトウェアに関する。

米国の法律システム、および、その他の世界中の一部の法律システムは、争議の解決を司る法律を明確に示すため、あるいは、解釈するために、書面での裁判所の見解つまり、裁判官の書面判決に大きく依存している。それぞれの裁判所の見解は、特定の法的争議を解決するだけでなく、今後、同様の争議または判例を解決あるいは回避するためにも重要である。このため、米国の法律システムの裁判官および弁護士は、増え続ける過去の見解または判例法から、新しい争議の解決に最も関連性のある文献を継続的に検索している。

これらの検索を容易にするために、ミネソタ州Ｓｔ．ＰａｕｌのＴｈｏｍｓｏｎ Ｌｅｇａｌ ａｎｄ Ｒｅｇｕｌａｔｏｔｙ，Ｉｎｃ．（Ｔｈｏｍｓｏｎ Ｗｅｓｔとして営業）などの企業は、米国全土における裁判所の裁判官の見解を電子形式で収集および刊行し、それらをそのＷｅｓｔｌａｗ検索サービスによってオンライン検索者に提供している。これらの見解の多くは、書誌引用、または、同じ争議のすべてまたは一部に対してこれまでに判決を出したその他の裁判所から、先の判例として公知の歴史的に関連性がある見解へのハイパーリンクとして刊行されている。

この引用やハイパーリンクにより、検索者は、Ｗｅｓｔｌａｗ検索システム内で、関連する見解に電子的に容易にアクセスすることができる。例えば、米国における最上級裁判所である、米国最高裁判所からの特許判例における見解は、一般的に、特許判例で次に高い、米国連邦巡回控訴裁判所からの見解だけでなく、特許訴訟が開始された、連邦地方裁判所の見解も示すので、米国の連邦司法制度による訴訟の履歴または経緯が記録されている。

法廷システムによる争議の履歴または経緯は、続く次の訴訟では先の判例の１部分以上を却下する場合があるので、特に重要である。このように、どの判例の場合においても、判決に依存する前に、裁判官や弁護士は、その履歴を理解することが必要である。このために、Ｗｅｓｔｌａｗ検索システムは、中でも、実質的に任意の判例の履歴を構成する判例の逐次的一覧だけでなく、判例間の関係の簡単な説明も提供する、ＫｅｙＣｉｔｅ機能を含む。例えば、２つの判例を含む履歴一覧は、ある判例が、別の判例で行われた申し立てを認めたことが記載され得る。一覧は強力なツールである。

しかしながら、本発明者らは、一部の判例の履歴は極めて複雑で、逐次的一覧に従うことが困難であることを認識する。これは、特に、１件の判例を２回以上含む、判例間にギャップがあるかつての本一覧よりも多くの判例を記載するか、または所与の先の判例に影響を与える複数の訴訟を記載する履歴一覧にあてはまる。

従って、本発明の発明者らは、中でも、ユーザが、歴史的な関連性がある法律判例とインターフェースする良好な方法に対する必要性を認識している。

この説明では、指定の図面を参照および組み入れるとともに、付録および添付の特許請求の範囲を組み入れて、本発明の１つ以上の実施形態を説明および図説する。これらの実施形態は、例示および教示のために提供されたものであって、これらに限定するために提供されたものではなく、当業者が本発明を構成および使用するために十分な詳細が示され、説明される。従って、本発明が不明確にならない場合に、本説明は、関連分野の当業者に公知の特定の情報を省略する場合がある。

本発明の一部の実施形態は、特に、法律文献内の引用（ｃｉｔａｔｉｏｎ）や引用（ｑｕｏｔａｔｉｏｎ）など、文字を半自動的に識別するため、および、法律文献とデータベース内に保存されているその他の法律文献との間の関係を識別するための、コンピュータが実装された法律テキスト処理システムおよび方法に特に適用可能である。法律文献とは、法律判例、制定法、法律評論記事、ＡＬＲ記事または法的協定があり得る。例示的な実施形態が説明されていることが、法律判例に関連する。しかしながら、本発明に従うシステムおよび方法は、さらに広い有効性を有し、制定法、立法履歴や行政手続および特許など、さまざまな法律文献に使用され得ることが理解される。一部の実施形態は、本明細書の教示を科学文献など法律文献以外に適用する。

本発明の好ましい実施形態を説明する前に、本発明を説明するために使用される用語の簡単な説明が提供される。任意の法律判例の報告された判決は、書面が作成された時点では、法の権威ある声明であると推定される。そして、その後の事象が、この訴訟判例の判決の権威性に影響を与え得る。これらのその後の事象は、同じ係争中のその後の手続きや書面判決（例えば直接履歴）、同じ問題を別の方法で解決または別の理由を使用して解決し、以前の判例を覆す、別の係争からのその後の法律判例の決定、または同じ問題を異なる方法で解決するが、判例を明示的には覆さないような、別の係争のその後の判例の決定を含み得る。法律判例の直接履歴は、同じ係争の一部分である法律判例間のつながりの記録を含み得る。直接履歴は、さまざまな関連度があり得、肯定履歴（つまり、（法律判例の）権威性を維持または支援する）または否定履歴（例えば、該法律判例は過去の権威性をもはや有し得ない）を含み得る。法律判例の間接履歴は、法律判例と、同じ係争の一部ではないその他の法律判例との間のつながりの記録である。法律判例の間接履歴も、肯定履歴または否定履歴であり得る。特定の判例の重要性は、その判例に従い、覆し、または説明する間に、その後の判例が別の法律判例の決定を検討する場合に使用する検討の量（つまり、テキストの量）により、示される場合がしばしばあり得る。これは、以下に説明するように、判例の取り扱いの深度（ｄｅｐｔｈ）と呼ばれる。本明細書で説明される１つ以上の実施形態は、２００３年１２月３０日に出願され、参照により本明細書に援用される、同時継続の米国出願第１０／７５１，２６９に説明されているようなシステム上に実装され得る。

図１は、本発明を具体化され得るコンピュータシステム３０の概略図である。該システムは、法律判例書類内の引用（ｃｉｔａｔｉｏｎ）や引用（ｑｕｏｔａｔｉｏｎ）などの文字を半自動的に識別し得、次いで、その他の法律判例に関連して、その法律判例に関する情報を生成し得る。コンピュータシステムは、コンピュータ３２、サーバ３４、および複数のクライアントコンピュータ３６を含み得る。コンピュータ３２は、さらに、中央演算装置（ＣＰＵ）３８、メモリ４０、およびメモリ４０内に保存されるソフトウェアアプリケーションであり得る１つ以上のプロセッサ４２を含むことができる。ＣＰＵは、コンピュータの動作を制御して、メモリ内に保存されるソフトウェアアプリケーションを実行する。動作において、法率判例に対して刊行された決定のテキストに対応する複数の電子データが、コンピュータに送られ、メモリ４０に一時的に保存される。以下の説明では、法律判例の書面での見解は、法律判例と呼ばれる。各電子データ（つまり、法律判例のそれぞれの書面での見解）は、以下に説明するように、法律判例に関する情報を生成するために、メモリ内に含まれるソフトウェアアプリケーション内に含まれたプロセスを使用して、ＣＰＵによって自動的に処理され得る。例えば、ＣＰＵは、法律判例のテキストをパース（ｐａｒｓｅ）して、その他の法律判例に対する候補の（つまり未確認の）引用を識別し、その後の処理のためにこれらの引用をマークし得、法律判例のテキスト内の候補（つまり、未確認の）の引用を識別して、適宜テキストをマークし得、法律判例のテキスト内の引用の出典を検証し得、引用された法律判例の取り扱いの深度（つまり、一部の所定の基準に基づく引用された法律判例の重要度）を決定し得、法律判例の否定的な取り扱いを決定し得、法律判例の引用に対して、所定の分類システムに従って、頭注のような、件名のテキストを割り当て得る。これらの処理のそれぞれは、ＣＰＵ３８によって実行される、メモリ４０内のソフトウェアアプリケーションにより実行され得る。これらの処理のそれぞれの詳細を以下に説明する。

プロセッサ４２によって処理が完了すると、コンピュータ３２は、法律判例の履歴に関する情報、法律判例の引用の取り扱いの深度に関する情報、法律判例内の引用に関する情報、および、法律判例の各引用に割り当てられた件名テキスト（例えば、頭注）に関する情報を含む、特定の法律判例のためのデータレコード４４を出力する。各法律判例に対するコンピュータ３２によって生成されたデータレコードは、サーバ３４内のデータベース３３に保存され得る。そして、複数のクライアントコンピュータ３６のうちの１つのユーザが法律判例に関する情報を要求するとき、サーバ３４は、データベース３３内のデータレコードに基づいて、要求された法律判例に関するさまざまな情報を含むユーザインターフェースを生成し、法律判例を再調査しているユーザに、法律判例に関するさまざまな情報を表示する。

各クライアントコンピュータのユーザに提供されるユーザインターフェースの例は、図２Ａ−２Ｄを参照して、以下で説明される。このように、クライアントコンピュータのユーザは、特定の判例に関するデータを要求し得、本発明に従うシステムは、そのデータをユーザに提供する。

新しい法律判例に対するそれぞれの書面の見解のテキストに対する電子データがコンピュータ３２により受信される場合、法律判例は、上記のように処理されて、処理の結果が、サーバ３４のデータベース３３内にデータレコード４４として保存される。クライアントコンピュータのユーザは、その後、特定の法律判例に関するデータをサーバ３４から引き出し得る。従って、サーバ３４は、クライアントコンピュータの１人以上のユーザに対して、法律判例に関するデータを提供する一方で、コンピュータ３２は、同時に、追加の新しい法律判例を処理するとともに、その新しい法律判例の情報をサーバ３４のデータベース３３に追加し得る。ここで、クライアントコンピュータのユーザに提供される好ましいユーザインターフェースおよび情報の例がより詳細に説明される。

図２Ａ−２Ｄは、本発明に従う、クライアントコンピュータに提供され、クライアントコンピュータにより表示される好ましいユーザインターフェースおよび情報の例を図説するスクリーンショットである。図２Ａは、特定のクライアントコンピュータのユーザにより再調査されている法律判例を表示しているクライアントコンピュータ上のコンピュータ画面５０を示し、ここにおいて、このユーザインターフェースには、Ｗｉｎｄｏｗｓ（登録商標）フォーマット、ツールバー、プルダウンメニューなどを有する。この例では、カリフォルニア州控訴裁判所により決定されたＰｌｅａｓａｎｔ ｖ． Ｃｅｌｌｉと呼ばれる法律判例のテキストが表示されている。上記のように、法律判例のどの引用にも、その法律判例の書面見解のテキスト内に、これらの引用の識別を容易にするように、明確なフォーマットを有する。表示される法律判例に関する、さらなる情報にアクセスするために、クライアントコンピュータのユーザは、「ＫＣ」ボタン５２をクリックする、あるいは、記号５４をクリックすることによって、サービスメニュー５１から、引用サービス（ＫｅｙＣｉｔｅ^ＴＭと呼ばれ得る）を選択し得る。ＫｅｙＣｉｔｅ^ＴＭは、本発明の譲受人のサイテイター（ｃｉｔａｔｏｒ）の商標である。記号は、法律判例のクイックステータスを与える有色の記号、例えば、フラグに設定することができる。赤色のフラグは、再調査されている法律判例が、法律判例の少なくとも一部に対して、良い法律ではあり得ないことを警告し得、黄色のフラグは、法律判例が否定の履歴を有することを示し得、以下に説明されるように、青いＨなどのような他の色の記号は、法律判例に、否定ではない履歴を有することを示し得る。しかしながら、本発明は、特定の種類の記号または色に限定されない。クライアントコンピュータのユーザが、同じ方法でサイテイターシステムを選択していると、図２Ｂに表示されている画面を表示し得る。

図２Ｂは、制御インターフェース部分５８と表示部分６０とを有する、本発明が使用し得るコンピュータ画面５０の例を表示しているスクリーンショットである。画面の制御インターフェース部分により、ユーザは表示されている情報をカスタマイズすることが可能になる。例えば、第一のラジオボタン６２が選択されると、次いで肯定の直接履歴または否定の直接履歴、否定の間接履歴、および、すべての関連参照など、法律判例の履歴全体が表示され得る。第二のラジオボタン６４が選択されると、否定の直接履歴および否定の間接履歴にみが表示され得る。第三のラジオボタン６６が選択されると、法律判例の直接履歴だけが表示され得るので、任意のマイナーな直接履歴（参照を含む）、非常に昔の直接履歴（差し戻し後の上訴など）およびやや否定的な直接履歴は表示されない。表示の制御部分５８は、法律判例の履歴と考えられる判例の数を示し得る。制御部分５８はまた、第四のラジオボタン６８、および表示されている法律判例の引用の数の表示を含み得る。第四のラジオボタンが選択される場合、その他の文献の一覧が表示される。

図２Ｂに示されている例では、Ｐｌｅａｓａｎｔ ｖ． Ｃｅｌｌｉ判例の履歴全部が示される。示されているように、直接履歴や否定の間接履歴など、さまざまな種類の履歴が、表示部分６０に表示されて、見出しにより互いに分離される。それぞれの履歴に対して、「により無効になった見解」、「による却下」、または「による反対」など、履歴の簡単な説明またはタグが、記載される判例と基本判例との間の関係を示し得る。この例では、同じ法廷の以前の判決が、Ｐｌｅａｓａｎｔの判例により無効になった。（付録は、図２Ｂおよび／またはこの説明の他の箇所を介して記載されている実施形態と関連して使用され得るその他の例示的なインターフェースを示す）。ここで、法律判例に対する引用が、図２Ｃを参照して説明される。

図２Ｃは、制御インターフェース部分５８および表示部分６０を有するコンピュータ画面５０を示しているスクリーンショットの例である。この画面には、現在再調査されている法律判例（この例ではＰｌｅａｓａｎｔ ｖ． Ｃｅｌｌｉ）を引用している法律判例が表示されている。このスクリーンショットでは、第四のラジオボタン６８が選択されている。このように、制御部分はまたボタン７０をも有し、該ボタンは、図２Ｄを参照して以下で説明されるように、システムのユーザが表示される引用の種類を制限することを可能にする。表示部分６０には、引用マーク記号７２と処理の深度記号７４も表示されており、これらは法律判例の引用に関連付けられ、これらは対象の法律判例の引用となる。引用記号７２は、引用された法律判例が、対象の判例から直接引用していることを示す（つまり、例では、Ｌｕｂｎｅｒ ｖ． Ｃｉｔｙ ｏｆ Ｌｏｓ ＡｎｇｅｌｅｓがＰｌｅａｓａｎｔ ｖ． Ｃｅｌｌｉからの引用を含む）。本発明に従う、引用の識別や引用の出典元の確認方法を以下に説明する。取り扱いの深度記号７４（例えば、１つ以上の星にであり得る）は、この場合、星の数は、法律判例の書面見解が取り扱われている程度、例えば、対象の判例に当てられた、引用された判例の見解におけるテキストの量を示す。取り扱いの深度の割り当てプロセスの詳細を以下に説明する。ここで、表示部分に表示される引用をユーザが制限できる画面を、図２Ｄを参照しながら、説明する。

図２Ｄは、制御部分５８と表示部分６０のあるコンピュータ画面５０を表示している画面の例である。示されているように、システムのユーザは、頭注やトピックに基づいて、表示される引用を制限し得、該システムは、選択された頭注やトピックに対する引用をすべて評価するので、選択された頭注またはトピックを含む法律判例だけが、図２Ｃの画面には表示される。頭注は、法律判例の最初に見られる数個の文／段落であり得、法律判例の特定部分の法律の要約を示し得る。システムのユーザインターフェースは、検索者が、法律判例に関する検証と配列機能を迅速かつ効率的に実施することを可能にする。本発明に従い、法律判例に関する情報の生成および検証と配列機能を提供するためのシステムの詳細をここで説明する。

図３は、本発明に従い、法律判例に関する情報を生成するために、図１のコンピュータシステム上に実装され得る、検証および配列機能に対して使用され得る法律判例を処理するための方法１００を図説する図表である。プロセスの理解を助けるために、単独の法律判例の動きが説明される。しかしながら、各法律判例はプロセスにおいて異なる時点にあり得るので、同時に複数の法律判例が処理され得ることを理解されたい。本明細書において「ＷＬＬＯＡＤ」と呼ばれる、法律判例１０２のテキストの電子バージョンが、引用識別プロセス１０４（ＡＣＩＴＥ）にフィードされて、その法律判例のテキスト内のその他の法律判例およびその他の法律資料に対する引用候補を識別して、該テキストにマークを付け（つまり、テキストに文字のマークアップ記号を追加する）ので、後に該引用が容易に認識され得る。マークアップ記号の例は、引用の最初と最後に配置される記号の組み合わせ「％ｖ」であり得る。これは、後の処理のために、判例を識別する。

簡単に言えば、引用判例の識別プロセスは、法律文献のテキストの特定のパターンを識別することにより、候補となる引用を識別し、これらのパターンを、所定のセットの参照パターンと比較する。特に、数字は、テキスト内で最初に識別され得る。次に、テキストは、「Ｃａｌ．」または「Ｐ．」など、公知の報告者の短縮形に対応する、数字に近似の短縮形がスキャンされる。引用候補の特定のフォーマットや句読点を有するテキストが識別されると、判例管理データベース１２４がクエリーされて、識別された引用候補が判例管理データベースの有効な引用に対応するかどうかを決定する。識別された引用候補が判例管理データベースの判例に一致すると、第二の処理経路が実施される。一致しなければ、識別された引用候補は、後の手動調査のためにフラグされ得る。上記のように、各引用は、所定のフォーマットを有する。該フォーマットは、＜判例名＞、＜ボリューム番号＞＜報告者名の短縮形＞＜シリーズ番号（複数ある場合）＞＜ボリュームのページ番号＞などであり得る。例えば、「１８ Ｃａｌ． Ａｐｐ． ４ｔｈ ８４１」では、「Ｃａｌ． Ａｐｐ． ４ｔｈ」は「Ｃａｌｉｆｏｒｎｉａ Ａｐｐｅｌｌａｔｅ」の報告者、第４シリーズを示し、「１８」はボリューム１８を示し、「８４１」は８４１ページ、つまり、判例決定が始まるＣａｌ． Ａｐｐ．４ｔｈのボリューム１８のページを示している。

法律判例の引用の例が、Ｐｌｅａｓａｎｔ ｖ． Ｃｅｌｌｉ，１８ Ｃａｌ． Ａｐｐ． ４ｔｈ ８４１，２２ Ｃａｌ． Ｒｐｔｒ ２ｄ ６６３（１９９３）で、この例において、第１の名前部分、つまり、Ｐｌｅａｓａｎｔ ｖ． Ｃｅｌｌｉは、法律判例の当事者を識別し、第２の報告者部分、つまり、１８ Ｃａｌ． Ａｐｐ．４ｔｈ ８４１と２２ Ｃａｌ． Ｒｐｔｒ ２ｄ ６６３とは、報告者を識別しており、これらは、自身が、上記のように、特定の文字フォーマットを有する。

報告者名に対応する文が見つかると、報告者名の隣のテキストが分析され、引用のボリューム、シリーズ、およびページ番号、ならびに見解の刊行年を識別する。この情報がわかると、候補となる引用が識別されて、上記のように、引用として識別するように、マークアップされる。引用識別プロセスは、２つの経路プロセスを使用し得、その第１は、Ｐｌｅａｓａｎｔ ｖ． Ｃｅｌｌｉ， １８ Ｃａｌ． Ａｐｐ． ４ｔｈ ８４１， ２２ Ｃａｌ． Ｒｐｔｒ ２ｄ ６６３ （１９９３）のようなフルフォーマットの引用が識別され、判例管理データベースに一致すると、テーブル内に保存される。法律判例による第２の経路では、引用の短縮形（例えば、Ｐｌｅａｓａｎｔ）が、テーブルに含まれている完全な引用のテキストに基づいて識別され得る。これらの短縮形の引用は、まず、それぞれの完全な引用を識別することなしに、自動的に識別され得ないことに注意されたい。テーブルに一致しない、疑わしい短縮形の引用の場合には、一時的な識別が作成され得る。

図３の引用識別プロセス１０４は、マークアップされた任意の引用を有する法律判例のテキストを含むファイル１０６を出力する。その後、ファイル１０６は、引用識別プロセス１０８（ＩＱＵＯＴＥ）にフィードされ得、法律判例のテキストがパースされて、法律判例のテキストの引用が識別され、かつマークアップされ、引用の可能性のある出典元もまた識別される。この時点では、マークアップされた引用は検証されていない。これらは、単なる引用候補であり、検証されるために、さらに処理されなければならない。引用識別プロセスの詳細は、図４−６を参照して、以下に説明される。引用識別プロセスは、引用（ｃｉｔａｔｉｏｎ）と引用（ｑｕａｔａｔｉｏｎ）の双方がマークアップされた、法律判例のテキストを含むファイル１１０を出力し得る。この時点で、引用と（ｃｉｔａｔｉｏｎ）と引用（ｑｕａｔａｔｉｏｎ）のマークアップのある法律判例のテキストは、後の使用のためにデータベースに保存され得、いくつかのプロセスにフィードされ得る。これらのプロセスは、引用検証プロセス１１２、深度取り扱いプロセス１１４、および否定の取り扱いプロセス１１６を含み得る。示されているように、それぞれのプロセスはその他のプロセスによって生成される情報とは別々で無関係な法律判例に関する情報を生成するので、これらのプロセスは同じファイル上で並列に実行し得る。これらの各プロセスは、それぞれ、図７、図９および図８を参照しながら、以下に詳細を説明する。

一般的に、引用検証プロセス１１２は、引用された判例における引用候補と引用判例における引用とを比較することにより、引用識別プロセス１０８により識別された引用候補が実際に出典元（つまり引用判例）からのものあることを検証する。そして、このプロセスは、検証した引用に関する情報を含むデータレコード１１８を生成する。深度取り扱いプロセス１１４は、引用の件数やその位置（例えば、それだけであるか、文字列の一番前または文字列の内部であるか、など）に基づく引用の特徴のような、深度取り扱い情報を生成する検証済み引用など、システムにより生成される情報を使用する。その後、プロセスは、対象判例の各引用に適用される取り扱いの深度情報に関する情報を含むデータレコード１２０を生成する。否定の取り扱いプロセス１１６は、すべての判例によって対象の判例が受信した否定の取り扱いに関する情報を生成する。そして、ステップ１２２では、処理されている各法律判例に関する情報を含むデータベース１２４は、否定の取り扱いを反映するように、手動で更新される。引用検証および深度取り扱いプロセスからのデータレコード１１８および１２０のそれぞれは、グループプロセス１２６により、以下に説明するように、処理されている法律判例に関する深度取り扱い情報や頭注割り当て情報を含む単独のデータレコードを生成するために、頭注割り当てデータレコード１２８（ＨＮＲＥＳＵＬＴ）と一緒に組み合わせることができる。この単独データレコードは、その後、図２Ａ−２Ｄに示されているように、コンピュータ画面上でユーザに表示される情報を生成するために使用することができる。

法律判例の検証された引用に関する情報を含むデータレコード１１８は、引用場所データレコード１３２を生成するために、法律判例の引用や引用周囲の支援文を識別しようとする、引用場所識別プロセス１３０にフィードすることもできる。そして、引用場所データレコードは、図１０を参照しながら以下に説明するように、引用内の語句を１つ以上の頭注またはトピックに一致させて、閾値に基づいて、どの頭注を選択するかを決定する、件名割り当ておよび閾値プロセス１３４に入力することができる。件名割り当ておよび閾値プロセス１３４は、以下に説明するように、グループ分け機能１２６にフィードされる、頭注のような選択した件名の文を含むデータレコード１２８（ＨＮＲＥＳＵＬＴ）を出力する。このように、本発明に従うシステムは、法律判例に関する情報を自動的に生成してから、その情報を、グラフィカルユーザインターフェースを使用して、システムを使用しているユーザが要求したときに提供される。ユーザは、頭注などの単独の情報源から、訴訟時間に関する引用情報、取り扱いの深度情報、否定の取り扱い情報や件名文など、さまざまな情報を迅速且つ効率的に探すことができる。ここで、図４を参照しながら、システムをさらに詳しく説明する。

図４は、図３の引用識別プロセス１０８、引用検証プロセス１１２、深度取り扱いプロセス１１４、否定の取り扱いプロセス１１６、引用場所識別プロセス１３０および件名割り当ておよび閾値プロセス１３４の詳細を図説する図表である。示されているように、これらのプロセスのそれぞれからの出力は、上記のように、システム情報データベース３３にフィードされる。

引用識別プロセス１０８は、上記のように引用を識別してマークアップするために、マークアップされた引用のある法律判例の文を含むファイルを使用する。法律判例の文は未検証の引用を含むが、検証した引用を含むファイル１４４はデータベース３３に保存される。引用識別プロセスの出力は、複数のデータレコードであり、各データレコードには、識別された引用とその出典元がある。引用識別プロセスの出力は、マークアップされた引用と引用１１０により、取り扱いの深度プロセス１１４、否定の取り扱いプロセス１１６、場所識別プロセス１３０および件名割り当ておよび閾値プロセス１３４への出力として使用されるファイルを作成するために、法律判例の文とマークアップされた引用を含むファイルと組み合わせることができる。引用識別プロセス１０８の間、図５と６を参照しながら以下に詳細を説明するように、いくつかのプロセスが実施される。まず、引用の最初または最後を示す引用符などの記号を識別するために文をスキャンすることにより、文のファイルの引用候補が識別される。次に、識別された引用の最初と最後が、「％ｑ」のような引用識別子記号でマークアップされる。最後に、法律判例またはその他の法律文献など、可能性のある出典元が一時的に識別される。その後、出典元は、以下に説明されるように、引用検証プロセス１１２で検証される。引用識別プロセス１０８の出力は、後から、出典元と考えられる情報に対して検証される各引用に関する情報を含むＱデータファイル１４０、および、引用の実際の文を含むＱ文ファイル１４２を含むことができる。

Ｑｄａｔａ１４０とＱｔｘｔファイル１４２は、その後、引用検証プロセス１１２にフィードされるが、このプロセスでは、引用検証プロセスにより検出されている各引用の可能性としては出典元であるものを検出および検証するために、既に利用可能な法律判例の電子データベースを使用する。各引用に対して、出典元と考えられる情報が呼び出される。次に、引用識別プロセスにより識別されている引用を可能な引用元のテキストに一致させて、引用に対応する出典元でテキストを位置決定する。これにより、引用の元としての出典元を検証する。出典元が検証された各引用に対して、法律判例の検証済み引用を含むデータレコード１４４がデータベース３３に保存される。その後、検証済み引用を含む法律判例が、ある法律判例への引用として表示されるとき、引用は、上記のように、法律判例は検証済み引用を有することを示す引用記号を含む。ここで、深度取り扱いプロセスが説明される。

深度取り扱いプロセス１１４は、法律判例の文と、マークアップされた引用と引用を含むファイル１１０を受け取り得、ステップ１４６では、深度取り扱いプロセスは、引用の意義にある程度関連する一連の設定済み条件に基づいて、意義を決定するために、いくつかのプロセスを実施する。これらの条件は、引用が法律判例に引用されている回数、引用の種類、および、検証済み引用と引用の関連性にすることができる。まず、深度取り扱いプロセスは、ファイル１１０を読み込み、引用識別プロセスによりこれまでにマークアップされている引用を識別する。各識別された引用に対して、引用の種類は、通常の引用、文字列引用の中間、または、文字列引用の先頭のいずれかに決定される。通常の引用とは、通常、法律判例内に現れて、その周囲にはその他の引用がない。文字列中間（内部）引用とは、文字列の引用の中間または最後に現れる引用で、一連の法律文献が、文または段落でいっしょに引用されている。内部引用は、通常、ユーザにとって、引用された判例が検討されることによる深度に対する貢献は少ないと考えられる。文字列の先頭の引用は、文字列の引用の先頭に現れる引用であり、通常、ほとんどの適切な引用は文字列の引用の先頭に置かれるので、ユーザにとって、深度に対する貢献が大きいと考えられる。また、取り扱いの深度プロセスは、深度レコードが法律判例において発生するページ分割と同じ回数だけ書かれるように、引用が現れるページ数すべてに対する法律判例のページ番号を識別することもできる。

引用が法律判例文書に現れた回数、これらの引用のそれぞれの種類、各引用のページ番号など、法律判例の各引用に関する情報は、データベース３３に保存されるファイル１４８に出力される。この情報は、引用の出現と関連付けられる検証済み引用に加えて、上記の「判例への引用」部分と取り扱いの深度記号の両方を生成するために使用することができる。取り扱いの深度記号を生成するための技法を以下に詳細に説明する。

否定の取り扱いプロセス１１６は、法律判例に対する否定履歴一覧（つまり、現在の法律判例に一致しない、または、現在の法律判例を棄却するその他の法律判例からのその他の書面見解）を生成する、自動処理ステップ１５０と手動検証ステップ１５２を含むことができる。自動処理ステップ１５０の間、マークアップされた引用および引用のある法文を含むファイルが、否定の取り扱いを示す場合がある、「棄却」、「取り下げ」、「不可」または「区別」など、一定の単語の語幹を識別するためにスキャンされる。図説として、法律判例の文の「棄却」という単語の語源を識別するプロセスを説明する。語源「棄却」の事例が識別されると、図８を参照しながら以下に説明するように、識別された語源を含む文が実際に棄却であるかどうかを決定するために、以下に説明するように一連の発見的規則が適用される。そして、手動検証プロセス１５２の間、システムを人間が動作することにより、自動プロセスの結果を検証して、実際に検証された棄却が、判例管理データベース１２４に追加される。オペレータは、以下に説明するように、自動的に容易に識別できない法律判例に関するその他の否定の履歴を識別することもできる。否定の取り扱いプロセスは、短時間で棄却を識別する場合に人のオペレータを支援する。これらの棄却は、否定の履歴であり、法律判例の論拠の権威性に影響を与える。

場所識別プロセス１３０は、マークアップされた引用と引用のある法律判例文を含むファイルと、検証済み引用を含むファイル１４４を使用し、マークアップされた引用を識別して、以下に説明するように、一連の発見的規則を適用し、引用により裏付けられる文を示すことができる各引用の周囲から、文の一部を識別および選択する。引用が法律判例に複数回現れると、引用が出現した周囲それぞれの文が組み合わされる。さらに、引用検証プロセスが、上記のように、その引用に関連性のある引用を検証すると、その検証された引用の文も、引用周囲のその他の文と組み合わされる。各引用周辺の識別された文すべては、その後、引用に適用可能である１つ以上の頭注または件名見出しを決定するために使用することができる。件名の見出しは、知的財産または特許など、件名領域の設定数に基づいて、引用を分類する。プロセス１５４（Ｈｅａｄｑｆ）は、指定の引用の近隣にある識別された文すべてを読み込んで、以下に説明するように、既存のデータベース内で識別された文への一致を検索するために、自然言語検索クエリーを生成する。自然言語クエリープロセスは、米国特許第５，２６５，０６５号と同５，４１８，９４８号に一般的に説明され、本願と同じ譲受人に譲渡されているので、参照によりここに援用される。Ｈｅａｄｑｆプロセス１５４は、自然言語クエリーを含むファイル１５６を生成する。自然言語クエリーを使用して、件名割り当てプロセスのステップ１５８は、頭注など、引用の周囲の文に一致する可能性がある件名の見出しを識別するために、頭注データベースに対して自然言語クエリーを実行する。それぞれの一致した件名見出しに対して、クエリーは、どの程度、件名見出が文に一致しているかを示す信頼性スコアも生成する。最も関連性の高い件名見出しの設定数と、それらの信頼性スコアは、閾値プロセスのステップ１６０に提供される。

閾値ステップは、識別された件名見出しを使用して、件名見出しの順位、件名見出しの信頼性スコア、および、その件名見出しを参照する引用の数を使用してさまざまな計算を実施する。計算の実施後、頭注の最高ヒットの所定数と、頭注が閾値を超えたかどうかを示す各頭注のフラグが、引用へのリンクとともにデータベース３３に保存される。これらの件名見出しにより、法律判例の引用は、図２Ｄを参照しながら、上記のように、これらの件名見出しを使用するために、分類され、検索されることが可能になる。ここで、引用識別プロセスを詳しく説明する。

図５と６は、本発明に従う、引用識別プロセス１０８について詳細に図説する図表である。引用識別プロセス１０８は、語彙スキャナプロセス１７０、段落バッファ１７２、およびメインループプロセス１７４を含むことができ、法律判例のテキストを受け取って、識別されたそれぞれの引用と、各引用の可能性のある引用元を含むファイルを生成する。語彙スキャナ１７０は、文書を、トークンと呼ばれる論理的断片に分割する。そして、これらのトークンは、引用を識別するために、メインループプロセス１７４により使用される。語彙スキャナにより識別されるトークンは、大文字の単語、文を終了し得る句読点、１つ以上のスペースのような空白、判例名、脚注参照、引用マーカーの開始、および引用マーカーの最後を含み得る。使用される語彙スキャナプロセスは、例えば、カリフォルニア州、Ｍｏｕｎｔａｉｎ ＶｉｅｗのＳｕｎ Ｍｉｃｒｏｓｙｓｔｅｍｓ Ｉｎｃ．から入手可能なＦＬＥＸと呼ばれるアプリケーションなど、市販されているいくつかのソフトウェアアプリケーションのいずれかに基づくことができる。語彙スキャナは、パターンを特定する文法を認識して、特定のパターンがあると、ある動作を定義する。特に、本発明に従い、語彙スキャナは、法律判例を、一連の規則など、設定済みの一連の条件に基づいて、段落を次のような一定の種類に分けることができる。１）引用符を含む段落、２）インデントされたブロック引用である段落、３）文献の開始、文献のシリアル番号、または文献の最後など、文献に関する重要な情報を含む段落、および４）頭注、見出しなど、引用識別プロセスの対象とならない段落。これらの段落を識別するために、さまざまな異なる条件や規則を使用することができる。

本発明により使用され得る一連の規則の例をここで説明する。これには、引用符を全く含まない段落を識別して、それらを次の段落により上書きされる段落バッファに保存する規則、および、語彙スキャナが、段落は、通常の文段落である、インデントされたブロック引用段落である、または、脚注に記載される引用符の文であることを示すタグをメインループに返すという、引用の可能性がある段落に対する規則を含むことができる。段落の種類を決定すると、語彙スキャナは、各段落でトークンを識別するのと同じやり方で、段落内の文を処理する。

各段落内で、語彙スキャナは、次のようなトークンを識別することができる。大文字の単語、大文字になっていない単語、数字の文字、短縮形、正式名称（つまり、「Ｍｒ．Ｓｍｉｔｈ」）、判例、セクション参照（つまり、「セクション１５０」）、判例名（つまり、Ｒｏｅ ｖ． Ｗａｄｅ）、埋め込まれた参照、文を区切る句読点、その他の句読点文字、次に空白が続いているコロン、セミコロン、または、カンマ、単独または複数の空白文字、引用の最初、引用の最後、脚注の数、括弧、鍵括弧、大括弧、引用のマークアップ、埋め込まれた参照のマークアップ。ＦＬＥＸソフトウェアアプリケーションの動作および変更に関する詳細は、Ｓｕｎ ＭｉｃｒｏｓｙｓｔｅｍｓのＲｅｆｅｒｅｎｃｅ Ｍａｎｕａｌ， Ｐｒｏｇｒａｍｍｅｒ’ｓ Ｏｖｅｒｖｉｅｗ Ｕｔｉｌｉｔｉｅｓ ａｎｄ Ｌｉｂｒａｒｉｅｓ， Ｃｈａｐｔｅｒ ９，ｐｐ，２０３-２２６から入手でき、ここに参照により援用される。

段落バッファ１７２は、語彙スキャナにより最も近くにスキャンされた段落に関するトークンが、メインループ１７４により処理されて、段落内に引用が識別されるかどうかを示す出力ファイルに書き込む前に保存される場所である。メインループ１７４は、以下に説明するように、語彙スキャナにより返される各トークンに対して、どのような処理を実行するかを決定し、段落バッファを管理し、段落バッファから以前の段落のデータをいつ廃棄するかを決定し、いくつかの物理的段落をまとめて、いくつかの物理的段落にわたって仮想の段落引用にリンクし、段落内で文章間の切れ目を決定して、一連の発見的規則により仮想段落をいつ処理するかを決定することができる。

図６は、本発明に従った、引用識別プロセス１０８のフローチャートである。ステップ１８０で、法律判例のテキストは、段落ごとにスキャンされて、各段落に対して、段落の文章とトークンが識別される。ステップ１８２では、一連の発見的規則が段落内の各トークンに適用されて、引用が識別されたかどうかを決定する。語彙スキャナと引用識別プロセスの最も重要な機能の１つは、引用の最初と最後を識別することである。これは、各作成者が引用の最初と最後にわずかに異なるフォーマットを使用する場合があるので、困難である。従って、引用の最初と最後を識別するには、いくつかの規則が必要である。このような識別を実現するために適用できる一連の発見的規則の例をここで説明する。これらの規則は、スキャナを使用して、「ｏｒ（または）」などのような引用句読点の従来の開始を識別するため、「ｏｒ（または）」のような引用区切り文字の従来の終了を識別するため、あるいは、長い文字列の句読点の開始／終了を識別することができる。例えば、ある規則は、句読点記号の従来の終了がテキストに埋め込まれている文字列を識別しようとすることができる。これらの規則の各々では、実際にトークンが引用の開始と終了であることを確認するために、トークンの周囲の文字を確認することができる。

規則が段落の各トークンに適用されると、引用識別プロセスが、ステップ１８４で別の段落が存在するかどうかを決定して、新しい段落を処理するために、ステップ１８０にループする。すべての段落が分析されると、ステップ１８６で、プロセスは、識別した引用と引用の可能性のある出典元を含むデータレコードを出力する。ここで、引用検証プロセスを説明する。

図７は、本発明に従い、引用を確認するための方法１１２を図説するフローチャートである。ステップ２００で、引用検証プロセスは、引用識別プロセス１０８により引用として識別されたテキストの文字列を読み込み、存在する場合には、テキスト文字列の中の設定された一連の分離記号から、分離記号を識別する。分離記号には、輪結び文、括弧付き表現、体言止めを含むことができる。体言止めは、例えば、「引用省略」、「原文のまま」、「強調」など、引用の情報源の識別に役立たないさまざまな法律語句などを含む。存在する場合、分離記号は、テキスト文字列を文節に解析するために使用される。各文節は、一組の分離記号の間に現れる言葉を含む。ステップ２０２では、検証可能な引用の最低の長さは、例えば、ストップワード以外の６つの単語にできるので、テキスト文字列は、その長さを決定するために解析される。ストップワードとは、冠詞や前置詞など、意味を持たない単語である。また、テキスト文字列は、アポストロフィまたはその他の句読点（例えば、「Ｔ］ｈｅｎ」）を含むすべての単語を崩壊するためにも解析される。解析された引用文の文字列は、次の２つの明確なカテゴリの１つに分類される。（１）単独の文節のある文の文字列、または（２）複数の文節のある文の文字列。このように、ステップ２０４では、システムは、文の文字列が単独の文節を持つかどうかを決定する。文の文字列が単独の文節を持っている場合は、ステップ２０５で、文の文字列の単独の文節内のそれぞれの用語（単語）に対する収集正規化逆文献頻度（ＩＤＦ：ｉｎｖｅｒｓｅ ｄｏｃｕｍｅｎｔ ｆｒｅｑｕｅｎｃｙ）が決定される。文献頻度値は、例示的な文献全体における特定の用語の頻度を示すが、ＩＤＦは、文献頻度の逆数に等しくなる（つまり、１／文献頻度）。あるいは、文献全体の用語の希少性ということもできる。好ましい実施形態では、単語の出現数がゼロより大きい場合、次のように、収集正規化逆文献頻度（ＩＤＦ）を計算することができる。

ここで、Ｄｏｃ＿Ｏｃｃｕｒｅｎｃｅｓは、指定の用語が存在する文献の数であり、Ｃｏｌｌｅｃｔｉｏｎ＿Ｄｏｃｓは全体の文献総数である。ＩＤＦは、一致に有効な用語を決定する目的において使用されるが、これは、希少な単語は、区別しやすく、引用が出典候補からであることの優れた指標を提供するからである。

各用語に対してＩＤＦが計算されると、選択した閾値を下回る最高のＩＤＦ値を持つ、選択した数（つまり、６）の用語が、ＩＤＦ値により順位付けされて（ステップ２０６）、テキスト文字列内の各用語の位置を示す「テンプレート」（つまり、保存配列）（ステップ２０７）に入れることができる。異常に高い（例えば、０．８０を超える）ＩＤＦ値の用語は、このような頻度の低い用語は綴りが間違った用語であることが多いので、使用されない。同じＩＤＦ値を持つ用語がいくつかある場合、テンプレートの用語の順位をつけるための２次キーとして、用語のアルファベット順を使用することができる。同等な用語がまだ存在する場合（例えば、同じＩＤＦ値と同じアルファベットの綴りの用語）、テンプレートの用語の順位付けのための３次キーとして、テキスト文字内の用語の位置を使用することができる。そして、テンプレートは、高いＩＤＦの用語の位置に基づいて、ステップ２０８で完全一致が発生するかどうかを決定するために、出典文献候補からの引用と比較することができる。完全一致が発生すると、ステップ２１０で、上記のように、検証済み引用が出力されてデータベースにフィードされる。ステップ２１２で完全一致が発生しない場合、認証一致失敗メッセージが生成されて、引用はデータベースには保存されない。

ステップ２０４では、テキスト文字列に複数の文節がある場合（つまり、「Ｔｈｅ ｒｏｏｆ ｆｅｌｌ ｉｎ．．． ｃｒａｓｈｉｎｇ ｄｏｗｎ」のような、テキスト文字列内に１つ以上の分離記号の用語を含む場合）、プロセスはステップ２１４に進み、ここで各必要な文節内のそれぞれの用語のＩＤＦを決定する。そして、閾値を下回る最高のＩＤＦ値を持つ各文節内で、選択された数の用語（例えば４）が、ＩＤＦにより順位付けられて（ステップ２１５）、文節内の用語の位置を決定するために、テンプレートに保存することができ（ステップ（２１６）、一致のプロセスで使用される（ステップ２０８）。５つ以上の文節のあるテキスト文字列の場合には、出典文献候補に一致させるために（ステップ２１７−２１８）、最初の２つと最後の２つの文節を使用することができる。このように、自動引用識別プロセスにより識別された引用は自動的に検証されて、すべての検証済み引用は、上記のように引用記号により識別される。ここで、本発明に従い、否定の取り扱いプロセスが説明される。

図８は、本発明に従い、法律判例の否定の取り扱いを決定するための方法２２０を図説する図表である。マークアップされた引用と引用のある法律判例の文を含むファイル１１０は、自動否定の取り扱いプロセス１５０に入力される。自動否定の取り扱いプロセスは、１）法律判例内で語幹「却下（ｏｖｅｒｒｕｌｅ）」の出現を識別し、２）引用に対する語幹の近接性を決定し、３）不正な法律判例を排除し得る。語幹「却下（ｏｖｅｒｒｕｌｅ）」を識別する前に、判例管理データベース１２４を確認して、その法律判例になんらかの履歴が既に存在している場合には、自動処理を停止する場合がある。語幹「却下（ｏｖｅｒｒｕｌｅ）」の出現を識別するためには、法律判例の文をスキャンして、出現したすべての語幹の動詞の時制を決定する。語幹の動詞の時制は、却下が、現在の判例の却下、以前の判例またはなんらかのその他の種類の却下を指しているかどうかを示す。一連の発見的規則は、特定の動詞の時制を検索してから、その動詞の時制に基づいて対処し得る。

ここで、使用される一連の規則の一例を説明するが、本発明は、どの一連の規則にも限定されない。例えば、ある規則は、文章中の「却下（ｏｖｅｒｒｕｌｅ）」または「却下（ｏｖｅｒｒｕｌｅｓ）」を検索してから、後方の４つの単語までをスキャンする。「ｎｏｔ（ではない）」または「ｎｅｖｅｒ（決して〜ない）」が発見されると、これは実際の却下ではないので、この文章は破棄される。「ｗｅ（私たち）」が発見されると、この文章は、却下の可能性がある一覧に追加されて、人間により確認される。後方へのスキャンの間に、これらの語句が発見されない場合も、文章はリストに追加される。

別の規則は、「却下（ｏｖｅｒｒｕｌｅ）」を発見してから、却下されている法律判例以外の何かを示す判例以外の単語を発見しようと、後方の５つの単語までスキャンされ得るが、文章はリストには追加されない。これらの判例以外の単語の例としては、「ｒｅｑｕｅｓｔ（要求）」、「ｍｏｔｉｏｎ（申し立て）」「ｏｂｊｅｃｔｉｏｎ（反対）」「ｃｌａｉｍ（請求）」および「ｖｅｒｄｉｃｔ（裁定）」がある。規則が「ｐｏｉｎｔ（指摘）」または「ｐｏｉｎｔｓ（指摘、三人称単数）」を発見すると、文章は文章の最後まで前方向へスキャンされることがあり、「ｃａｓｅ（判例）」、「ｃａｓｅｓ（判例）」または「ｓｕｐｒａ（前述の）」を発見すると、文章のステータスは未知であるので、人間の調査者に渡される。

別の規則は、「却下（ｏｖｅｒｒｕｌｅ）」を発見して、前方または後方にスキャンし、「却下（ｏｖｅｒｒｕｌｅ）」の単語の近接内にあるその他の単語は、「却下（ｏｖｅｒｒｕｌｅ）」が使用されている意味を提供するので、これらの単語に基づいて却下の可能性を許否または容認する。例えば、「却下（ｏｖｅｒｒｕｌｅ）」を発見すると、その前の４つの単語をスキャンして、次の単語を発見すると、以下を実行する。１）「ｗｅ（私たち）」を発見して、「ｗｅ（私たち）」の前の単語が「ｔｈａｔ」であると、「ｗｅ」は無視される（却下に関する検討のみ）が、「ｔｈａｔ」がなければ、その文章は却下の可能性がある。２）動詞が「ｒａｔｈｅｒ（むしろ）」「ｍｉｇｈｔ（かもしれない）」など不確定を示す単語により修飾されている場合は、法廷は判例を却下するかもしれないことを示しているだけの可能性があるので、文章は許否される。３）任意の単語が却下の検討を示している場合は、その文章は許否される。４）ある単語が別の人が却下したことを示している場合は、その文章は許否される。さらに、５）「ｗｉｌｌ（であろう）」または「ｓｈｏｕｌｄ（べきである）」を発見した場合は、その文章を容認するために、プロセスは後ろの５つの単語で肯定的な単語を検索する。また、「却下（ｏｖｅｒｒｕｌｅｓ）」という動詞、動詞の不定詞、および動詞の過去形に対する同様な一連の規則も可能である。

別の一連の規則は、却下するかどうか、法廷が却下する権威を有するかどうか、またはこれらの文章は実際の却下を含んでいないので拒否されたので、過去の却下かどうか、を探すことができる。別の一連の規則は、他の誰かが（つまり、過去において別の法廷で）却下を実行していることを示す文章を拒否することができる。さらにまた別の規則は、「ｏｖｅｒｒｕｌｉｎｇ（却下）」を検索してから、上記のように、単語の周囲の文章に基づいて、その文章が拒否されるかまたは容認されるかを決定することができる。

また、「ｏｖｅｒｒｕｌｅ（却下する）」という動詞に依存しない文章の特定の特徴を探すその他の規則もある。例えば、「法廷：（ＣＯＵＲＴ：）」という語句が文章の最初にあれば、これは、裁判官からの直接引用を示すので、文章は肯定とすることができる。「連邦議会（Ｃｏｎｇｒｅｓｓ）」という単語が文章の最初にあれば、議会立法が却下されていること、あるいは議会が判例を却下していることを示す場合があるので、文章は否定とすることができる。文章内の「ｃｉｒｃｕｌａｔｅｄ（回覧）」という単語が「却下（ｏｖｅｒｒｕｌｅ）」という単語の近くにあると、その他のやり方では自動的には識別不可能である「判決は本法廷の見解を却下するので、すべての関係裁判官に回覧された（ｂｅｃａｕｓｅ ｔｈｅ ｄｅｃｉｓｉｏｎ ｏｖｅｒｒｕｌｅｓ ａｎ ｏｐｉｎｉｏｎ ｏｆ ｔｈｉｓ ｃｏｕｒｔ， ｉｔ ｗａｓ ｃｉｒｃｕｌａｔｅｄ ｔｏ ａｌｌ ａｃｔｉｖｅ ｊｕｄｇｅｓ．．．）」などのような通常にはない言語を取り込むために、その文章は容認され得る。通常は、現在の法廷により引用されている判例の別の法廷により却下されているので、別の規則は、引用された文字列内の「却下（ｏｖｅｒｒｕｌｅ）」を検索して、その文章を拒否することができる。

「却下（ｏｖｅｒｒｕｌｅ）」の語幹に加えて、その他の同義語を検索して識別することができる。例えば、規則は、カリフォルニア州の訴訟の場合には「廃止された（ａｂｒｏｇａｔｅｄ）」という用語を使用するので、語幹「ａｂｒｏｇａｔ」を、フロリダ州の訴訟の場合には、「後退する（ｒｅｃｅｄｅｄ ｆｒｏｍ）」という語句は、それぞれの州での却下を示すために使用されるので、これらの用語を検出することもできる。これらの動詞の時制規則は、どの順序でも適用することができるので、本発明は、どの特定の一連の規則、または、規則の実行のどの特定の順序にも限定されない。

自動否定取り扱いプロセスからの一連の動詞の時制規則の出力は、可能性のある却下一覧である。その後、却下が特定の法律判例に適用されたかどうかを決定するために、近接規則がそれぞれの可能性のある却下に適用される。例えば、近接規則は、語幹を含む文章が引用を含んでいない場合、前のまたは次の文章が引用を含んでいない、あるいは、「却下（ｏｖｅｒｒｕｌｅ）」の語幹のある文章が、「判例（ｃａｓｅ）」、「見解（ｏｐｉｎｉｏｎ）」、「保留（ｈｏｌｄｉｎｇ）」、「先例（ｐｒｅｃｅｄｅｎｔ）」、これらの複数形、または、「結果（ｐｒｏｇｅｎｙ）」、または「ｖ．」、「代理（ｅｘ ｒｅｌ）」、「一方だけの（ｅｘ ｐａｒｔｅ）」または「上記（ｓｕｐｒａ）」など、判例を参照するために使用される単語または語句を含んでいない場合、可能性のある却下を排除することができる。語幹「却下（ｏｖｅｒｒｕｌ）」を含むとともに近接規則を満たすすべての文章は、法律判例の却下の提案リスト２２２に追加される。これらの提案された却下は、その後、人間による手動確認プロセスステップ１５２の間に再確認される。手動確認プロセスの間、人間は、却下される判例も決定するので、そのデータは、法律判例データベース内で法律判例を追跡する、判例管理データベース１２４に入力される。

この否定取り扱いプロセスの別の特徴に従い、自動プロセスは、この方法をその他の関係を特徴づける言語に拡張することにより、法律判例の「区別（ｄｉｓｔｉｎｇｕｉｓｈｅｄ）」の「ｄｉｓｔｉｎｇ」または「適切な（ａｐｐｏｓｉｔｅ）」など、却下される以外の関係も識別することができる。つまり、否定取り扱いプロセスは、却下の可能性のある場所を自動的に決定することにより、法律判例の可能性のある却下を決定する場合に、確認者を支援するので、人間により実際に再確認される文の量は顕著に削減される。このように、否定の取り扱いプロセスは、法律判例の却下が識別され、法律判例の拒否履歴に追加される場合の速度を速める。ここで、深度取り扱いプロセスを詳しく説明する。

図９は、本発明に従う深度取り扱いプロセス１１４のフローチャートであり、深度取り扱い記号が、法律判例内の各引用に割り当てられるので、システムを使用しているユーザは、特定の引用の検討にあてられた文の量を迅速に決定することができる。法廷は、関連性の高い引用に多くの文と討議をあてるので、この情報は、引用の関連性の１つの指標として利用することができる。

ステップ２３０では、法律判例とマークアップされた引用や引用の文のあるファイルが、上記のように、深度取り扱いプロセスにより受け取られる。ステップ２３２で、深度取り扱いプロセスは、法律判例の引用を識別して、ステップ２３４で引用の種類が決定される。法律判例の各引用は、１）文字列の引用の先頭にある引用、２）その他の引用を伴わない引用、３）文字列の引用の内部にある引用、または４）形式上の歴史的引用（つまり、文献内の意味において、それ自体の権利において引用された判例のうちの１つのための補助的歴史的参照としてだけ引用される引用）。これらの種類の引用のそれぞれは、それぞれの重要性を持つ。例えば、単独の引用または、文字列引用の先頭にある引用は、文字列の中間にある引用よりも重要性が高い。

次に、深度取り扱いプロセスは、ステップ２３６で法律判例に追加の引用があるかどうかを決定して、法律判例の次の引用をプロセスするために、ステップ２３２に戻る。法律判例のすべての引用が識別されて、上記の種類のいずれかに分類されると、図３に表示されているように、グループ分けプロセス１２６にフィードされる。グループ分けプロセスの後、ステップ２３８では、深度取り扱いプロセスが、それぞれ異なる引用に対して、法律判例のそれぞれの種類の引用の総数を決定する。例えば、Ｐｌｅａｓａｎｔ ｖ． Ｃｅｌｌｉへの引用の場合、法律判例には全部で５つの引用があり、そのうち３つは、一連の引用の先頭にあり、２つは、一連の引用の内部にある。この法律判例の各引用に関する情報と、特定の引用に関連付けられた検証済み引用に関する情報は、すべて、ステップ２４０で、特定の引用に割り当てられる深度記号を決定するために使用される。深度記号がそれぞれの引用に割り当てられると、深度取り扱いプロセスは完了する。

深度記号を特定の引用に割り当てるための技法の一例をここで説明するが、本発明は深度記号を割り当てるための特定の技法に制限されない。さらに、本発明は、特定の種類の深度記号に限定されない。この例では、法律判例において任意の種類（つまり、単独の引用、引用は一連の引用の先頭、または、引用は一連の引用の中間）の引用が１回から３回ある法律判例の引用は、星２つ（例えば、＊＊）に割り当てられ、任意の種類の引用が４回から８回ある法律判例の引用は、星３つ（例えば、＊＊＊）、さらに、任意の種類の引用が９回以上ある引用は、星４つ（例えば、＊＊＊＊）が割り当てられる。これらの割り当てをさらに微調整するために、任意の種類の引用が３回ある引用や、引用に関連付けられる検証済み引用は、星３つ（例えば＊＊＊）が割り当てられるが、引用が一連の引用の内側にある種類だけである場合には、その引用から星１つが差し引かれる。このように、法律判例の特定の引用の深度記号は、本発明に従うシステムにより自動的に割り当てられる。深度記号は、ユーザが、どの引用の関連性が高そうであるかをもっと迅速に決定するのに役立つ。ここで、本発明に従い、件名文の割り当てプロセスを説明する。

図１０は、本発明に従い、引用された訴訟の文の名前を法律判例の引用に割り当てるための方法２５０を図説するフローチャートである。以下に説明する例では、引用された判例の頭注が引用に割り当てられるが、本発明に従う文の割り当てプロセスは、引用された判例の複数のさまざまな文で利用することができる。ステップ２５２で、各引用の引用された場所（つまり、引用によりサポートされる文に対応すると思われる文の領域）が、これから説明する一連の規則に従って割り当てられる。

引用の場所を識別するために、いくつかの文解析規則を使用できる。これらの中には、他の規則よりも優先される規則があるが、全体的に文を識別すると考えられる。様々な規則にさまざまな有効度が実現するように、抽出された文は、抽出された文が正しい引用の場所の一部となる可能性に従って、「高」「中」および「低」の３つのグループに分けられる。これらの規則は以下を含む。

そして、ステップ２５４で、引用場所の用語は、それらを識別するために使用された規則に従って、それぞれ、２．０、１．０および０．５の重要性に対応する高、中、または低の一致により評価される。法律判例や法律評論記事など、さまざまな種類の文献は、その重要性を決定するためにさまざまな一連の規則を必要とすることができる。文の部分が識別されて、信念値が割り当てられると、ステップ２５６では、識別された文の部分が、引用された文献内にある文の部分に対して一致させられる。ある例では、引用された文献内の文の部分は、頭注にできるが、本発明は、識別された文の部分が一致させられる特定の種類の文に限定されない。一致は、以前に参照された本願の出願人により特許を受けており、参照により本書に援用される米国特許第５，２６５，０６５号および同５，４１８，９４８号に説明されているように、自然言語のクエリーを使用して実行することができる。検索の結果は、頭注など、引用された判例からの可能性のある文の部分の一覧であるが、法律判例の引用や、文の可能性のあるそれぞれの部分に対する信頼性スコアに割り当てることができる。

次に、ステップ２５８で、引用に割り当てられる文の１つ以上の部分が、閾値プロセスにより選択される。閾値プロセスは、信頼性スコアに基づいて、各引用の文の部分を順位づける。文の部分は、以下の数量が０．５以上の場合には、いつでもデータベースに保存することができる。

この数式のβ値は以下のようになる。

ここで、「ＡＬＲ」の行は、ＡＬＲ記事の変数を含み、上記のように、ＡＬＲ以外の文献よりも高い信頼性スコアを持つ。「ＡＬＲ以外」と書かれた行には、ＡＬＲ以外の文献の変数が含まれる。

数式では、ｆｒｅｑは、引用ペアの引用頻度合計、ｌａｇ２は、候補が信頼性スコアにより降順に並べられた場合に、２番目の候補の信頼性スコアである（または、このような候補がない場合には０．４）。閾値が完了して、文の１つ以上の部分が法律判例の各引用に割り当てられると、文の１つ以上の部分は、上記のようにステップ２６０でデータベースに保存されるので、必要な場合にユーザが呼び出すことができる。

つまり、件名割り当てプロセスは、頭注など、引用された判例の文に基づいて、法律判例の引用に１つ以上の文を自動的に制定する。プロセスは、まず、法律判例の支援文を自動的に識別して、支援文に信念値を割り当て、文のすべてを引用された判例の文に一致させてから、頭注など、引用された判例からの１つの文を特定の引用に自動的に割り当てる。これらの件名割り当てにより、収集プロセスに役立つ件名により、法律判例への引用が並び替えられたり、選択されたりすることができる。

このように、本発明に従うコンピュータ実装システムは、法律判例のような文献を自動的に処理して、システムのユーザに、文献の内容に関する有用な情報を提供できる、文献に関する情報を生成する。従来のシステムでは、これに対して、文献に関するほとんどの情報は、文献を読んで、文献に関するメモを取る人間により生成されるが、これは、時間や費用がかかり、誤りを起こしやすいプロセスである。法律判例の場合、システムは、法律判例の否定履歴、法律判例による引用の深度の取り扱い、特定の出典から引用されていると検証される法律判例の引用、および、法律判例の特定の引用に割り当てられる１つ以上の頭注、に関する情報を自動的に生成する。このように、システムのオペレータは、法律判例に関するこの情報を迅速に生成することができるとともに、すべてはグラフィカルユーザインターフェースから容易にアクセス可能であるので、システムのユーザは、この情報を迅速に検索することができる。

（付録）

（判例のためのＧｒａｐｈｉｃａｌ ＫｅｙＣｉｔｅ）
判例ボックスレイアウト １１１
手続き申し立て欄レイアウト １１１
シナリオ １１２
規則の要約 １４５

（規則の要約）
‐親は子のすぐ下に中央寄せ
‐差し戻し以外の関係矢印は欄の下に入れる
‐親と子の間にＴ交差がある場合は、下の縦線はオフセットになる
‐関係分割は親の法廷レベルで発生する
‐送り戻される判例は、判例の右側から、送り戻される判例の一番上までの線から開始する
‐単独の親から送り戻される判例が２つ以上ある場合、親の右側からの線は、追加の判例を含むように伸びる
‐判例の一番上まで伸びる線がある親は、右側からその子までつながる線を持つ
‐親は、同じ法廷レベルにあり、遠隔訴訟リスト上の関係がある場合、子の左側に表示される
‐親が子のすぐ下に中央寄せできない場合、子の直すぐ下にオフセットする。
‐子の幅は、その親の関係すべてを表示できるように拡張する
‐親が子を迂回して別の子につながる必要がある場合、オフセットされる
‐同じ法廷レベルの同じ親に対する申し立ては重ねる
‐重ねた手続きの申し立ては、過去のものが下に、最近のものが上になる順番に並べる。
‐手続きの申し立てが同日である場合は、受け取った順番に重ねる
‐子を左から右に並べる場合、手続き申し立てのスタック全体は、最近のメンバーの日付で並べる。
‐子は、最先の子を左側に、最新の子を右側に並べる。
‐線が交差する必要がある場合、線の交差点で水平線上で隆起する
‐手続き欄に表示する別の履歴取り扱いがある場合は、存在する欄に問い合わせる
‐子を差し戻して、遠隔訴訟の子がある判例は、欄の右側から２本の線が引かれる
‐スタックの手続き申し立てだけが共通の単独親を有する
（ハイライト）
（引用確認にとどまらない機能：Ｇｒａｐｈｙｃａｌ ＫｅｙＣｉｔｅは手続判例履歴の全体像を表示）
百聞は一見にしかず。法律調査者にとって、強力で最新のＧｒａｐｈｙｃａｌ ＫｅｙＣｉｔｅは、判例法の手続きの履歴を文字通り図解するので、それ以上の価値を持つかもしれない。

Ｔｈｏｍｓｏｎ Ｃｏｒｐｏｒａｔｉｏｎ（ＮＹＳＥ：ＴＯＣ；ＴＳＸ；ＴＯＣ）の子会社であるＴｈｏｍｓｏｎ Ｗｅｓｔは、今日、最初に発表されて依頼、革新的引用の確認機能を持つＫｅｙＣｉｔｅ（登録商標）の最新技術であるＧｒａｐｈｙｃａｌ ＫｅｙＣｉｔｅを発表した。

その年、法律調査者に裁判所の見解がまだ有効な法であるかどうか、さらには、その他の見解においてその判例がどの程度の範囲で信頼されているかを示す、取り扱いの深度の星や記号を瞬時に知らせるという、非常にわかりやすいＫｅｙＣｉｔｅのフラグの特徴は、Ａｍｅｒｉｃａｎ Ａｓｓｏｃｉａｔｉｏｎ ｏｆ Ｌａｗ Ｌｉｂｒａｒｉｅｓの法律司書から絶賛された。また、ＫｅｙＣｉｔｅは、検索者が簡単に判例の履歴を実証できる最初の引用確認サービスでもあった。

Ｇｒａｐｈｙｃａｌ ＫｅｙＣｉｔｅは、これらの革新的機能を、判例の直接履歴を文字通り画像に表すことにより、新しいレベルに引き上げた。この機能は、判例が上級裁判所で扱われると同時に、引用をその後の申し立て、弁論、下級裁判所の判決に連結する。このＫｅｙＣｉｔｅ独特の機能により、検索者は、判例が長期間にわたり法廷システムでどのように扱われたかを瞬時に表示するとともに、各レベルでの影響を迅速に理解する助けとなる。

「これまでで始めて、法廷判例の履歴が図説されるので、検索者がその影響をもっと短期間で理解する手助けとなる。」と、ＫｅｙＣｉｔｅの製品開発責任者であるＪｏｎＭｅｄｉｎは述べている。

さらに、Ｍｅｄｉｎによると、ＫｅｙＣｉｔｅは、判例が引用された判例が、その引用された判例をどの程度検討するか、などのような問題を図説する技術により、Ｔｈｏｍｓｏｎ Ｗｅｓｔの司法編集者からの分析も組み合わされている。「有効な判例法の頭注を集めたＷｅｓｔの豊富なデータの責任者である同じ弁護士の編集者が、弁護士裁判官が、引用がまだ有効な法であるかどうかを判断する場合に信頼しているＫｅｙＣｉｔｅのフラグや記号も割り当てている」と、Ｍｅｄｉｎは強調する。

Ｗｅｓｔｌａｗの文献には、その他のどの司法検索サービスよりも多くの情報源に関するリンクが含まれている。Ｍｅｄｉｎは、Ｇｒａｐｈｙｃａｌ ＫｅｙＣｉｔｅは、これらのリンクを活用して、司法制度を移動する法廷書類間のつながりを図説する独自の技術を使用しているという。さらに、検索者は、アイコンをクリックするだけで、Ｗｅｓｔｌａｗの文献全体を開くことができる。

「我々のテストでは、Ｇｒａｐｈｙｃａｌ ＫｅｙＣｉｔｅを使用している検索者は、判例の直接履歴をより短時間でより正確に理解している」と、Ｔｈｏｍｓｏｎ ＷｅｓｔのＷｅｓｔｌａｗ Ｍａｒｋｅｔｉｎｇのシニアディレクター、Ｍｉｋｅ Ｂｅｒｎｓｔｅｉｎは言う。「引用調査を行う者であれば誰でも、Ｇｒａｐｈｙｃａｌ ＫｅｙＣｉｔｅの図は、確かに１０００の言葉に値する。」
上述は、本発発明の特定の実施形態を参照したが、当業者は、この実施形態の変更は本発明の原則と精神、添付の特許請求の範囲によって定義される範囲を逸脱することなく行われることを理解するであろう。

図１は、本発明に従う、法律文処理システムにおいて判例法引用データを自動的に生成するために使用することができるコンピュータシステムの概略図である。 図２Ａ−２Ｄは、本発明に従い、判例法引用システムのユーザに表示されるユーザインターフェースの例を図説する画面の表示である。 図２Ａ−２Ｄは、本発明に従い、判例法引用システムのユーザに表示されるユーザインターフェースの例を図説する画面の表示である。 図２Ａ−２Ｄは、本発明に従い、判例法引用システムのユーザに表示されるユーザインターフェースの例を図説する画面の表示である。 図２Ａ−２Ｄは、本発明に従い、判例法引用システムのユーザに表示されるユーザインターフェースの例を図説する画面の表示である。 図３は、本発明に従い、判例法引用システムにおけるデータのフローを図説する図表である。 図４は、図３の判例法引用データにおけるデータのフローの詳細を図説する図表である。 図５は、本発明に従う、判例法引用システムの一部となることができる、引用を識別するためのシステムを図説する図表である。 図６は、本発明に従う、引用識別および検証プロセスのための方法を図説するフローチャートである。 図７は、本発明に従う、引用検証のための方法を図説するフローチャートである。 図８は、本発明に従う、拒否履歴決定プロセスを図説する図表である。 図９は、本発明に従う、法律判例の取り扱いの深度を決定するための方法を図説するフローチャートである。 図１０は、本発明に従う、件名分類を割り当てるための方法を図説する図表である。

Claims (19)

1. 法律検索システムのためのサーバであって、
   １つ以上のクライアントアクセスデバイスにより送信された手続訴訟判例履歴に対する要求を受信するための手段と、
   該受信された要求の少なくとも１つに応答して、該受信された要求の１つに対応する該クライアントアクセスデバイスの１つの上にユーザインターフェースを少なくとも部分的に定義するための手段と
   を備え、
   該ユーザインターフェースは、２つ以上の領域であって、該領域のそれぞれは、法廷システムのそれぞれの段階に対応する、領域と、
   ２つ以上のハイパーリンクの判例一覧であって、該ハイパーリンクの判例一覧のそれぞれは、対応する法律訴訟の検索を開始するように選択可能であり、該ハイパーリンクの判例一覧の１つは、該領域のうち第一の領域内に配置され、該ハイパーリンクの判例一覧の第二は該領域のうち第二の領域内に配置されている、ハイパーリンクの判例一覧と
   を含む、サーバ。
2. 前記ユーザインターフェースは、さらに、１つ以上のパスインジケータを備え、該パスインジケータの１つは、前記ハイパーリンクの判例一覧の第一の一覧と該ハイパーリンクの判例一覧の第二の一覧の間のパスを示す、請求項１に記載のサーバ。
3. 前記ユーザインターフェースは、１つ以上の判例有効性インジケータをさらに備え、各インジケータは、前記ハイパーリンクの判例一覧のうち対応する１つの隣に配置され、対応する法律判例の判例値またはステータスを示す、請求項１に記載のサーバ。
4. 前記ユーザインターフェースを少なくとも部分的に定義するための手段は、行と列とを有するグリッドに応じて、前記ハイパーリンクの判例一覧を整理するための一連の規則と、該グリッドの可視知覚を減らすために、該列の１つ以上を圧縮するための手段とを備える、請求項１に記載のサーバ。
5. 前記２つ以上の領域のそれぞれは、実質的に長方形であり、水平方向に描画される、請求項１に記載のサーバ。
6. 前記グラフィカルユーザインターフェースは、Ｍｉｃｒｏｓｏｆｔ Ｗｉｎｄｏｗｓ（登録商標） Ｇｒａｐｈｉｃａｌ Ｄｅｖｉｃｅ Ｉｎｔｅｒｆａｃｅを使用して描画される、請求項１に記載のサーバ。
7. 各ハイパーリンクの判例一覧は、前記ハイパーリンクの判例一覧を囲む長方形の領域に拡大画像を出力する結果を生じる、ロールオーバーインターフェースの特徴と関連付けられる、請求項１に記載のサーバ。
8. クライアントアクセスデバイスにより送信された手続判例履歴に対する要求を受信するステップと、
   前記受信された要求に応答して、前記クライアントアクセスデバイスにユーザインターフェースを少なくとも部分的に定義するステップと
   を含む方法であって、
   該ユーザインターフェースは、
   ２つ以上の領域であって、該領域のそれぞれが法定システムのそれぞれの段階に対応する、領域と、
   ２つ以上のハイパーリンクの判例一覧であって、該ハイパーリンクの判例一覧のそれぞれは、対応する法律判例文書の検索を開始するように選択可能であり、該ハイパーリンクの判例一覧の１つは、該領域のうち第一の領域内に配置され、前記ハイパーリンクの判例一覧の第二の一覧は該領域のうち第二の領域内に配置されているハイパーリンクの判例一覧を含む、方法。
9. 前記ユーザインターフェースを定義するステップは、１つ以上のパスインジケータを含むように該ユーザインターフェースを定義するステップを含み、該パスインジケータの１つは、前記ハイパーリンクの判例一覧の前記第一の一覧と該ハイパーリンクの判例一覧の前記第二の一覧との間のパスを示す、請求項８に記載の方法。
10. 前記ユーザインターフェースを定義するステップは、１つ以上の判例有効性インジケータを含むように該ユーザインターフェースを定義するステップを含み、各インジケータは、前記ハイパーリンクの判例一覧のうち対応する１つの隣に配置されるとともに、対応する法律判例の判例値またはステータスを示す、請求項８に記載の方法。
11. 法律検索システムのためのグラフィカルユーザインターフェースであって、
    ２つ以上の領域であって、該領域のそれぞれは、法廷システムのそれぞれの段階に対応する、領域と、
    ２つ以上のハイパーリンクの判例一覧であって、該ハイパーリンクの判例一覧のそれぞれは、対応する法律判例文書の検索を開始するように選択可能であり、該ハイパーリンクの判例一覧の第一の一覧は前記領域の第一の領域内に配置され、該ハイパーリンクの判例一覧の第二の一覧は前記領域の第二の領域内に配置される、一覧と
    を含む、インターフェース。
12. １つ以上のパスインジケータをさらに備え、該パスインジケータの１つは、前記ハイパーリンクの判例一覧の前記第一の一覧と該ハイパーリンクの判例一覧の前記第二の一覧との間のパスを示すことを特徴とする、請求項１１に記載のインターフェース。
13. 前記ユーザインターフェースは、１つ以上の判例有効性インジケータをさらに備え、各インジケータは、前記ハイパーリンクの判例一覧のうち対応する１つの隣に配置され、対応する法律判例の判例値またはステータスを示す、請求項１１に記載のインターフェース。
14. 前記２つ以上の領域のそれぞれは、実質的に長方形であり、水平方向に描画される、請求項１１に記載のインターフェース。
15. 前記インターフェースは、ベクトルグラフィックスを使用して描画される、請求項１１に記載のインターフェース。
16. 各ハイパーリンクの判例一覧は、ポインティングデバイスのカーソルでロールオーバーされると、前記ハイパーリンクの判例一覧を囲む長方形の領域に拡大画像を出力する、ロールオーバーの特徴に関連することを特徴とする、請求項１１に記載のインターフェース。
17. 法律検索システムのためのグラフィカルユーザインターフェースであって、
    ２つ以上のハイパーリンクの判例一覧であって、該ハイパーリンクの判例一覧のそれぞれは、対応する法律判例文書の検索を開始するように選択可能である、一覧と、
    １つ以上のパスインジケータであって、該パスインジケータの１つは、該ハイパーリンクの判例一覧の前記第一の一覧と該ハイパーリンクの判例一覧の前記第二の一覧との間のパスを示すインジケータを備える、インターフェース。
18. ２つ以上の領域であって、前記領域のそれぞれは、法廷システムのそれぞれの段階に対応し、前記ハイパーリンクの判例一覧の前記第一の一覧は、前記領域の第一の領域内に配置され、該ハイパーリンクの判例一覧の第二の一覧は、該領域の第二の領域内に配置される、請求項１７に記載のインターフェース。
19. 前記２つ以上の領域のそれぞれは、実質的に長方形であり、水平方向に描画される、請求項１８に記載のインターフェース。

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