JP2016212927A - 関連法律文書を特定するためのシステム、方法およびソフトウェア - Google Patents
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Abstract
【課題】法律文書あるいはその他の関連内容を提供するシステムのような、情報検索システムを提供すること。
【解決手段】法律研究を容易にするため、Thomson Westなどの企業が、加入ベースのオンライン情報検索システムを提供する。これらのシステムおよび/あるいは関連システムの向上を求めて、本発明の発明者は、中でも、一連の開始文書を特定してから、これらの開始文書に関連付けられたメタデータを活用して、別のさらに大量の一連の関連文書を特定する従来の検索を実行する、典型的な法律研究システムを考案する。この代わりの一連の文書は、その後、例えば、学習機械と、開始文書と代わりの文書の間のメタデータの関係を考慮する特徴ベクトルを使用して、採点される。
【選択図】なし
【解決手段】法律研究を容易にするため、Thomson Westなどの企業が、加入ベースのオンライン情報検索システムを提供する。これらのシステムおよび/あるいは関連システムの向上を求めて、本発明の発明者は、中でも、一連の開始文書を特定してから、これらの開始文書に関連付けられたメタデータを活用して、別のさらに大量の一連の関連文書を特定する従来の検索を実行する、典型的な法律研究システムを考案する。この代わりの一連の文書は、その後、例えば、学習機械と、開始文書と代わりの文書の間のメタデータの関係を考慮する特徴ベクトルを使用して、採点される。
【選択図】なし
Description
(著作権表示および権限)
本特許文書の一部は、著作権保護の対象となる。著作権所有者は、特許商標局の記録と同様に特許文書または特許開示の複製を行うことに対しては異議を持たないが、それ以外は、すべての著作権を有する。以下の表示は本文書に適用される。Copyright (C) 2005, West Services Inc.
(関連出願への相互参照)
本出願書は、2005年10月4日に提出された米国仮申請書60/723、322に対する優先権を請求する。前記仮申請書は、参照により本出願書に組み入れる。
本特許文書の一部は、著作権保護の対象となる。著作権所有者は、特許商標局の記録と同様に特許文書または特許開示の複製を行うことに対しては異議を持たないが、それ以外は、すべての著作権を有する。以下の表示は本文書に適用される。Copyright (C) 2005, West Services Inc.
(関連出願への相互参照)
本出願書は、2005年10月4日に提出された米国仮申請書60/723、322に対する優先権を請求する。前記仮申請書は、参照により本出願書に組み入れる。
(技術的分野)
本発明のさまざまな実施例は、法律文書あるいはその他の関連内容を提供するシステムのような、情報検索システムに関する。
本発明のさまざまな実施例は、法律文書あるいはその他の関連内容を提供するシステムのような、情報検索システムに関する。
(背景)
米国の法律制度、および、その他の世界中の一部の国の法律制度は、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、裁判所の書面見解、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、同様な争議または事件を解決するためにも重要である。このため、米国の法律制度の裁判官や弁護士は、増大する一方の過去の見解または判例法から、争議の解決に最も関連性のある文書を引き続き研究している。
米国の法律制度、および、その他の世界中の一部の国の法律制度は、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、裁判所の書面見解、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、同様な争議または事件を解決するためにも重要である。このため、米国の法律制度の裁判官や弁護士は、増大する一方の過去の見解または判例法から、争議の解決に最も関連性のある文書を引き続き研究している。
これらの検索を促進するため、ミネソタ州、St.PaulのWest Publishing Company(Thomson Westとして営業)は、米国全土の法廷から法律見解を収集するとともに、WestlawTM法律研究システムにより、それらを電子的に提供している。例えば、ユーザは、法律見解または判例法の法律データベースに対して、キーワードクエリを実行することにより、法律見解にアクセスする。また、Westlawシステムは、法律事典の項目のような、特に2次的法律内容など、特定の判例法クエリに関連のある、その他の内容を表示するResultsPlus機能も含む。(例えば、参照により本出願書に組み入れる特許文献1を参照すること)。
この能率的かつ非常に完成したシステムにおいて本発明が認識した少なくとも1つの問題は、法律研究者が研究を行う場合に、ほとんどではない場合でも、多数の研究者が使用する「1つの有効な判例」方法論を完全に理解しないことである。この方法では、一般的に、ユーザは、比較的広範囲または中程度の範囲のクエリを実行し、検索結果から非常に関連性の高い判例法文書を手動で特定してから、その有効な文書を利用してその他の関連文書を検索する。
従って、本発明者は、法律文書の情報検索、および潜在的にその他の文書検索システムの向上の必要性を認識した。
従って、本発明者は、法律文書の情報検索、および潜在的にその他の文書検索システムの向上の必要性を認識した。
(要約)
この必要性、および/またはその他の必要性に対応するため、本発明は、中でも、法律見解(判例法文書)に対するクエリに応答して、関連性の高い法律文書の研究を容易にするためのシステム、方法、およびソフトウェアを考案した。システムの1例では、法律見解に対するユーザクエリを受信して、法律見解データベースと、メタデータ記憶域などの法律見解以外の1つ以上のデータベースに対してクエリを実行する。メタデータは、法律分類コード、関連法律頭注、および法律協定、法律事典など、関連2次法律文書を含む。これらの結果に基づくメタデータは、その後、一連の主要分類コードを特定するために使用され、それらのコードは、次に、関連性の高い判例法文書を特定するために使用される。これらの判例法文書は、その後、引用の関連性、テキストの類似性などに基づいて、その他の関連判例法および/あるいは判例法以外の文書を特定するために使用することができる。
例えば、本発明は以下の項目を提供する。
(項目1)
クライアントアクセスデバイスを経由して、ユーザから法律情報のクエリを受信するための手段と、
前記クエリを使用して、データベースから第1の一連の文書を特定するための手段と、
前記特定された第1の一連の文書の1つ以上に関連付けられたメタデータに対応して、第2の一連の文書を特定するための手段と、
前記第2の一連の文書をランク付けするための手段と、
前記ランク付けした文書の1つ以上のリストを前記クライアントアクセスデバイスに出力するための手段と、を備えるシステム。
(項目2)
前記第2の一連の文書をランク付けするための手段は、複数の特徴ベクトルを処理するための学習機械を含み、それぞれの特徴ベクトルは、テキストの類似性に基づく特徴、共有されている法律分類コードの数に基づく特徴、および共有されている法律引用の数に基づく特徴を含む、項目1に記載のシステム。
(項目3)
前記手段のそれぞれは、機械が実行可能な命令を持つ、機械実行可能媒体を備える、項目1に記載のシステム。
(項目4)
メモリに連結されたプロセッサを有するサーバをさらに備え、前記メモリは各機械実行可能媒体を含む、項目3に記載のシステム。
(項目5)
前記ランク付けされた文書の1つ以上のリストを出力するための手段は、前記クライアントアクセスデバイス上にグラフィカルユーザインターフェースを画定するための手段を含み、前記インターフェースは、前記リストを表示するための領域、関連裁判文書を表示するための領域、および1つ以上の法律分類識別子を表示するための領域を含む、項目1に記載のシステム。
(項目6)
クエリを使用して、データベースから第1の一連の文書を特定するステップと、
前記特定された第1の一連の文書の1つ以上と関連付けられるメタデータに基づいて、第2の一連の2つ以上の文書を自動的に特定するステップと、
前記第2の一連の文書を自動的にランク付けするステップと、
前記ランク付けした文書の1つ以上のリストをクライアントアクセスデバイスに自動的に出力するステップと、を備える方法。
(項目7)
前記第2の一連の文書をランク付けするステップは、複数の特徴ベクトルを処理するための学習機械を使用するステップを含み、それぞれの特徴ベクトルは、テキストの類似性に基づく特徴、共有されている法律分類コードの数に基づく特徴、および共有されている法律引用の数に基づく特徴を含む、項目6に記載の方法。
(項目8)
前記ランク付けされた文書の1つ以上のリストを出力するステップは、前記クライアントアクセスデバイス上にグラフィカルユーザインターフェースを画定するステップを含み、前記インターフェースは、前記リストを表示するための領域、関連裁判文書を表示するための領域、および1つ以上の法律分類識別子を表示するための領域を含む、項目6に記載の方法。
この必要性、および/またはその他の必要性に対応するため、本発明は、中でも、法律見解(判例法文書)に対するクエリに応答して、関連性の高い法律文書の研究を容易にするためのシステム、方法、およびソフトウェアを考案した。システムの1例では、法律見解に対するユーザクエリを受信して、法律見解データベースと、メタデータ記憶域などの法律見解以外の1つ以上のデータベースに対してクエリを実行する。メタデータは、法律分類コード、関連法律頭注、および法律協定、法律事典など、関連2次法律文書を含む。これらの結果に基づくメタデータは、その後、一連の主要分類コードを特定するために使用され、それらのコードは、次に、関連性の高い判例法文書を特定するために使用される。これらの判例法文書は、その後、引用の関連性、テキストの類似性などに基づいて、その他の関連判例法および/あるいは判例法以外の文書を特定するために使用することができる。
例えば、本発明は以下の項目を提供する。
(項目1)
クライアントアクセスデバイスを経由して、ユーザから法律情報のクエリを受信するための手段と、
前記クエリを使用して、データベースから第1の一連の文書を特定するための手段と、
前記特定された第1の一連の文書の1つ以上に関連付けられたメタデータに対応して、第2の一連の文書を特定するための手段と、
前記第2の一連の文書をランク付けするための手段と、
前記ランク付けした文書の1つ以上のリストを前記クライアントアクセスデバイスに出力するための手段と、を備えるシステム。
(項目2)
前記第2の一連の文書をランク付けするための手段は、複数の特徴ベクトルを処理するための学習機械を含み、それぞれの特徴ベクトルは、テキストの類似性に基づく特徴、共有されている法律分類コードの数に基づく特徴、および共有されている法律引用の数に基づく特徴を含む、項目1に記載のシステム。
(項目3)
前記手段のそれぞれは、機械が実行可能な命令を持つ、機械実行可能媒体を備える、項目1に記載のシステム。
(項目4)
メモリに連結されたプロセッサを有するサーバをさらに備え、前記メモリは各機械実行可能媒体を含む、項目3に記載のシステム。
(項目5)
前記ランク付けされた文書の1つ以上のリストを出力するための手段は、前記クライアントアクセスデバイス上にグラフィカルユーザインターフェースを画定するための手段を含み、前記インターフェースは、前記リストを表示するための領域、関連裁判文書を表示するための領域、および1つ以上の法律分類識別子を表示するための領域を含む、項目1に記載のシステム。
(項目6)
クエリを使用して、データベースから第1の一連の文書を特定するステップと、
前記特定された第1の一連の文書の1つ以上と関連付けられるメタデータに基づいて、第2の一連の2つ以上の文書を自動的に特定するステップと、
前記第2の一連の文書を自動的にランク付けするステップと、
前記ランク付けした文書の1つ以上のリストをクライアントアクセスデバイスに自動的に出力するステップと、を備える方法。
(項目7)
前記第2の一連の文書をランク付けするステップは、複数の特徴ベクトルを処理するための学習機械を使用するステップを含み、それぞれの特徴ベクトルは、テキストの類似性に基づく特徴、共有されている法律分類コードの数に基づく特徴、および共有されている法律引用の数に基づく特徴を含む、項目6に記載の方法。
(項目8)
前記ランク付けされた文書の1つ以上のリストを出力するステップは、前記クライアントアクセスデバイス上にグラフィカルユーザインターフェースを画定するステップを含み、前記インターフェースは、前記リストを表示するための領域、関連裁判文書を表示するための領域、および1つ以上の法律分類識別子を表示するための領域を含む、項目6に記載の方法。
(実施例の詳細説明)
ここでは、上記の図を参照および組み入れて、本発明の1つ以上の特定の実施例を説明する。これらの実施例は、本発明を制限するものではなく、本発明を実証および教示するために提供されているものであり、当業者が本発明を実装および実践できるように詳細が示され、提示される。従って、本発明が不明確にならない場合には、当業者には知られている一定の情報を省略して説明する場合がある。
ここでは、上記の図を参照および組み入れて、本発明の1つ以上の特定の実施例を説明する。これらの実施例は、本発明を制限するものではなく、本発明を実証および教示するために提供されているものであり、当業者が本発明を実装および実践できるように詳細が示され、提示される。従って、本発明が不明確にならない場合には、当業者には知られている一定の情報を省略して説明する場合がある。
さらに、本明細書は、2002年12月23日に出願された米国仮申請60/436,191(Atty Docket 962.021PRV)、2001年12月21日に出願された米国申請10/027,914(Atty Docket 962.015US1)、2002年12月30日に出願された米国仮申請60/437,169(Atty Docket 962.016PRV)、2003年6月19日に出願された米国仮申請60/480、476(Atty Docket 962.016PR0)を参照することにより組み入れる。本出願書の1つ以上の実施例は、組み合わせることができる。あるいは、そうでなければ、その他の実施例を実施するために、参照された出願書の教示により、補強することができる。
(典型的情報検索システム)
図1は、典型的なオンライン情報検索(あるいは法律検索)システム100を示す。システム100は、1つ以上のデータベース110、1つ以上のサーバ120、および1つ以上のアクセスデバイス130を含む。
図1は、典型的なオンライン情報検索(あるいは法律検索)システム100を示す。システム100は、1つ以上のデータベース110、1つ以上のサーバ120、および1つ以上のアクセスデバイス130を含む。
データベース110は、一連の1次データベース112、一連の2次データベース114、および、一連のメタデータデータベース116を含む。1次データベース112は、典型的な実施例では、それぞれ、法律見解と、1つ以上の地方、州、連邦および/または国際的な行政区の制定法を含む、判例法データベース1121と制定法データベース1122を含む。2次データベース114の内容は、2次的法律権限、あるいはさらに一般的に、1次データベースの司法当局または立法権により提供される法律に従う当局の法律文書で、ALR(米国判例集)データベース1141、AMJURデータベール1142、West Key Number (KNUM)分類データベース1143、および、法律評論(LREV)データベース1144を含む。メタデータデータベース116は判例法と制定法引用の関係、KeyCiteデータ(処理データの深さ)、引用データ、頭注割当データ、およびResultsPlusの2次ソース推奨データを含む。また、一部の実施例では、1次と2次は、検索結果の表示順序を暗示するものであり、必ずしも、検索結果の出典元または信頼性を示すものではない。
データベース110は、1つ以上の電子、磁気、または光学式データ保管デバイスのという典型的な形態をとるが、それぞれのインデックス(非表示)を含む、あるいはインデックスに関連付けられる。各インデックスは、対応する文書のアドレス、識別子、およびその他の標準的な情報に関連付けられる用語や語句を含む。データベース110は、ローカル、広域、専用または仮想専用ネットワークなどのワイヤレスまたは有線通信ネットワークを経由して、サーバ120に連結される、あるいは連結可能である。
サーバ120は、一般的に、さまざまな「厚さ」のクライアントにサービスするように関連付けられたアプレット、ActiveXコントロール、リモート起動オブジェクト、または、その他関連のソフトウェアとデータ構造のあるウェブページの形式またはその他のマークアップ言語の形式でデータをサービスする1つ以上のサーバをあらわす。さらに特定すると、サーバ120は、プロセッサモジュール121、メモリモジュール122、加入者データベース123、1次検索モジュール124、メタデータ検索モジュール125、およびユーザインターフェースモジュール126を含む。
プロセッサモジュール121は、1つ以上のローカルまたは分散プロセッサ、コントローラ、または仮想マシンを含む。典型的な実施例では、プロセッサモジュール121は、任意の利便な、または好ましい形式となる。
メモリモジュール122は、1つ以上の電子、磁気、または光学式のデータ保存デバイスという典型的な形をとるが、加入者データベース123、1次検索モジュール124、2次検索モジュール125およびユーザインターフェースモジュール126を格納する。
加入者データベース123は、データベース110の利用時払い、または加入ベースのアクセスを制御、運営、および管理するための加入者関連データを含む。典型的な実施例では、加入者データベース123は、1つ以上の好ましいデータ構造を含む。
1次検索モジュール124は、1つ以上のデータベース110に対するユーザのクエリを受信および処理するための、1つ以上の検索エンジンと、関連のユーザインターフェース構成要素を含む。典型的な実施例では、検索モジュール124に関連付けられた1つ以上の検索エンジンは、ブール、tf‐idf、自然言語検索機能を提供する。
メタデータ検索モジュール125は、メタデータデータベース116に対するクエリの受信および処理、結果の集積、採点およびフィルタリング、推奨、および表示のための1つ以上の検索エンジンを含む。典型的な実施例では、モジュール125は、ここで説明される機能を遂行するための1つ以上の特徴ベクトル作成機能と学習機械を含む。一部の実施例では、第2のデータベースの文書へのアクセスに対して、別料金または追加料金を課す。
ユーザインターフェースモジュール126は、ワイヤレスまたは有線上を介して、検索インターフェース1261や結果インターフェース1262などのウェブベースのユーザインターフェースの全体、あるいは一部を定義するための機械読み取り可能および/実行可能な命令セットを含む。
アクセスデバイス130は、一般的に、1つ以上のアクセスデバイスを表す。典型的な実施例では、アクセスデバイス130は、パーソナルコンピュータ、ワークステーション、携帯端末、携帯電話、あるいは、サーバまたはデータベースとの有効なユーザインターフェースを提供することができるその他任意のデバイスの形をとる。特に、アクセスデバイス130は、プロセッサモジュール131、1つ以上のプロセッサ(または処理回路)131、メモリ132、画面133、キーボード134、およびグラフィカルポインタまたは選択機能135を含む。
プロセッサモジュール131は、1つ以上のプロセッサ、処理回路またはコントローラを含む。典型的な実施例では、プロセッサモジュール131は、任意の利便な、または好ましい形をとる。プロセッサモジュール131に連結されるのは、メモリ132である。
メモリ132は、オペレーティングシステム136、ブラウザ137、およびグラフィカルユーザインターフェース(GUI)138のためのコード(機械読み取り可能または実行可能命令)を格納する。典型的な実施例では、オペレーティングシステム136は、Microsoft WINDOWS(登録商標)オペレーティングシステムの1つのバージョンの形をとり、ブラウザ137は、Microsoft Internet Explorerの1つのバージョンの形をとる。オペレーティングシステム136とブラウザ137は、キーボード134と選択機能135からの入力を受信するだけでなく、画面133上でGUI138の描画をサポートする。描画すると、GUI138は、1つ以上のインタラクティブ制御機能(またはユーザインターフェース要素)に関連してデータを表示する。(典型的な実施例は、アプレットまたはその他のプログラムオブジェクトまたはサーバ120からの構造を使用して、インターフェース138の1つ以上の部分を定義する)。
さらに具体的には、グラフィカルユーザインターフェース138は、クエリまたは検索領域1381や検索結果領域1382のような1つ以上の表示領域を定義あるいは提供する。クエリ領域1381は、メモリに定義されて、描画時には、クエリ入力領域1381A、クエリ送信ボタン1381Bなど、1つ以上のインタラクティブ制御機能(要素またはウィジェット)を含む。検索結果領域1382もまた、メモリに定義されて、描画時には、領域1381で送信された判例法のクエリに応答して、さまざまな種類の情報を表示する。典型的な実施例では、結果領域は、1つ以上の出典元からの判例法文書(つまり、1つ以上の有効な判例であり、通常、5つ未満)法律権の情報、発行物情報、追加の主要判例、主要制定法、主要裁判文書、主要分析文書および/または追加の関連情報を特定する。(結果領域のさらに詳しい例については、以下に説明する図3を参照のこと)。領域1382に特定される各文書は、ハイパーリンク(非表示)など、1つ以上のインタラクティブ制御機能で関連付けられる。これらの制御機能を1つ以上ユーザが選択すると、検索されて、インターフェース138(この図では非表示)の領域内に対応する文書の少なくとも一部が表示される。図1は、クエリ領域1381と結果領域1382を同時に表示しているが、一部の実施例ではこれらを別々に表示する。
(典型的な運用)
図2は、システム100のようなシステムの1つ以上の典型的な運用方法のフローチャート200を示す。フローチャート200は、ブロック210−250を含むが、この説明では、その他のブロックのように、典型的な実施例で直列して並べて説明する。しかしながら、一部の実施例は、複数のプロセッサまたはプロセッサ様のデバイス、あるいは、2つ以上の仮想マシンまたはサブプロセッサとして構成された単独プロセッサを使用して、2つ以上のブロックを並列実行する。一部の実施例は、また、プロセッサの順番を変更する。あるいは、同様の結果を達成するために、異なる機能パーティションを提供する。例えば、一部の実施例は、サーバ側で示され説明される機能をクライアント側に全面的にあるいは部分的に実装、または、この逆など、クライアントとサーバの機能の割り当てを変更することができる。さらに、その他の実施例はまた、モジュール間、および、モジュールを通して通信される関連する制御およびデータ信号で相互接続された2つ以上のハードウェアモジュールとしてブロックを実装する。このように、典型的な処理フロー(図2と本説明全体にわたって)は、ソフトウェア、ハードウェアおよびファームウェアの実装に適用される。
図2は、システム100のようなシステムの1つ以上の典型的な運用方法のフローチャート200を示す。フローチャート200は、ブロック210−250を含むが、この説明では、その他のブロックのように、典型的な実施例で直列して並べて説明する。しかしながら、一部の実施例は、複数のプロセッサまたはプロセッサ様のデバイス、あるいは、2つ以上の仮想マシンまたはサブプロセッサとして構成された単独プロセッサを使用して、2つ以上のブロックを並列実行する。一部の実施例は、また、プロセッサの順番を変更する。あるいは、同様の結果を達成するために、異なる機能パーティションを提供する。例えば、一部の実施例は、サーバ側で示され説明される機能をクライアント側に全面的にあるいは部分的に実装、または、この逆など、クライアントとサーバの機能の割り当てを変更することができる。さらに、その他の実施例はまた、モジュール間、および、モジュールを通して通信される関連する制御およびデータ信号で相互接続された2つ以上のハードウェアモジュールとしてブロックを実装する。このように、典型的な処理フロー(図2と本説明全体にわたって)は、ソフトウェア、ハードウェアおよびファームウェアの実装に適用される。
ブロック210は、ユーザに対する検索インターフェースを表す。典型的な実施例では、これは、ユーザがクライアントアクセスデバイスのブラウザにWestlawシステムなどのようなオンライン情報検索システムのためのインターネットプロトコル(IP)アドレスを指定してから、システムにログインすることになる。ログインに成功すると、メモリ132に保存されている、サーバ120から出力されている図1のインターフェース138のようなウェブベースでクライアントアクセスデバイス130により表示される検索インターフェースになる。
インターフェース138を使用して、ユーザは、判例法のクエリを定義または送信して、サーバ120のようなサーバに出力させることができる。その他の実施例では、クエリは、予定またはイベントに依存して自動的に実行するように、ユーザにより定義または選択されている場合がある。これらの場合、クエリは、情報検索システムのサーバのメモリに既在している場合があるので、繰り返してサーバに通信する必要がない場合がある。その後、実行はブロック220に進む。
ブロック220でクエリを受信する。典型的な実施例では、クエリは、クエリの文字列および/または1つ以上の選択データベースを含む、一連のターゲットデータベース(法律権および/または件名によって制限されるデータベース)を含む。一部の実施例では、クエリの文字列は、一連の用語および/または接続詞を含むが、その他の実施例では自然言語の文字列を含む。また、一部の実施例では、一連のターゲットデータベースは、自動的に定義される、あるいは、デフォルトで、システムまたは検索のインターフェースの形に基づいて定義される。また、一部の実施例では、受信したクエリは、2次の出典元を検索するかどうかを定義する一時制限を含むことができる。いずれの場合でも、実行はブロック230に続く。
ブロック230では、受信したクエリに基づいて、一連の開始文書を定義する。典型的な実施例では、これは、サーバ制御またはコマンドに基づいて、サーバまたは構成要素が、1次データベースに対してクエリを実行して、判例文書など、クエリの条件を満たす文書を特定する。複数の、一連の文書例えば、2文書−5文書が、クエリに対する関連性に基づいて、開始の判例として選択される。実行は、ブロック240に続く。
ブロック240では、開始の一連の判例に基づいて、さらに大量の推奨する判例(文書)を特定する。典型的な実施例では、開始の判例に関係付けられる2次的法律文書、開始の判例に関連付けられる法律分類(West KeyNumber分類)、および、一連の関連法律分類を取得する制定法クエリに基づいて、開始の判例にある引用、および開始の判例に対する引用に基づいてメタデータを検索することになる。典型的な実施例では、このさらに大量の一連の推奨判例は、メタデータ検索モジュール126を使用して特定されるが、何千件もの判例を含むことができる。一部の実施例では、一連の推奨される判例は、一連の開始判例(文書)に関連付けられたメタデータだけに基づく。
ブロック250では、推奨された判例をランク付けする。典型的な実施例は、このランク付けでは、各推奨された判例(文書)に対する特徴ベクトルを定義して、各文書の点数を決定するサポートベクトルマシン(あるいはさらに一般的には学習機械)を使用する。サポートベクトルマシンは、線形または非線形カーネルを含むことができる。特徴ベクトルの典型的な特徴は以下を含む。
・NumObservations−出典元から推奨までの経路数・NumSources−推奨に接続する情報源(開始文書)の数
・NumReasons−推奨までの経路の種類の数
・MaxQuotations−引用のnumQuotationsの最大値
・TFIDFScore−テキストのテキスト類似性に基づく(ResultsPlus(RPD)により使用されるように)
・RPWeightedScore−共有されるRPD推奨の数とその点数に基づく
・NumSharedRPDocs−RPWeightedScoreと同じだが、点数に基づかない
・KNWeightedScore−共有されるキー番号(法律分類コード)の数とその重要性に基づく
・NumSharedKeyNumbers−同じだが、点数に基づかない
・NumSourcesCiting−推奨を直接引用する出典元の数
・NumCitedSources−推奨により引用される出典元の数
・NumCoCitedCases−出典元と推奨の間の共通引用のある判例数
・NumCoCitedByCases−出典元と推奨された文書の間で連結している書誌がある判例の数
・NumSharedStatutes−共通の制定法の数
・SimpleKeyciteCiteCount−任意の判例により推奨判例が引用された回数の生の数値
一部の実施例では、これらの特徴すべてを使用するが、その他の実施例では、さまざまな一部の特徴を使用する。実行は、ブロック260に進む。
・NumObservations−出典元から推奨までの経路数・NumSources−推奨に接続する情報源(開始文書)の数
・NumReasons−推奨までの経路の種類の数
・MaxQuotations−引用のnumQuotationsの最大値
・TFIDFScore−テキストのテキスト類似性に基づく(ResultsPlus(RPD)により使用されるように)
・RPWeightedScore−共有されるRPD推奨の数とその点数に基づく
・NumSharedRPDocs−RPWeightedScoreと同じだが、点数に基づかない
・KNWeightedScore−共有されるキー番号(法律分類コード)の数とその重要性に基づく
・NumSharedKeyNumbers−同じだが、点数に基づかない
・NumSourcesCiting−推奨を直接引用する出典元の数
・NumCitedSources−推奨により引用される出典元の数
・NumCoCitedCases−出典元と推奨の間の共通引用のある判例数
・NumCoCitedByCases−出典元と推奨された文書の間で連結している書誌がある判例の数
・NumSharedStatutes−共通の制定法の数
・SimpleKeyciteCiteCount−任意の判例により推奨判例が引用された回数の生の数値
一部の実施例では、これらの特徴すべてを使用するが、その他の実施例では、さまざまな一部の特徴を使用する。実行は、ブロック260に進む。
ブロック260では、検索結果を表示する。典型的な実施例では、図1の領域1382などの結果領域に、1つ以上の上位にランクされた推奨判例法文書のリストを表示する。一部の実施例では、結果は、上位にランクされた推奨判例法文書とメタデータの関係を共有する1つ以上の判例法以外の法律文書を含むことができる。法律分類識別子も表示することができる。図3は、この種類の結果表示の詳細例を示す。その他の実施例では、上位にランクされた文書の識別子と一連の法律分類コードを含む、さらに制限された結果セットを表示する可能性がある。
(結論)
上記の実施例は、本発明の実践または実装の1つ以上の方式を図説および教示することのみを意図するものであって、その範囲を制限することを意図するものではない。本発明の実際の範囲は、本発明の教示を実践または実装するすべての方式を抱含するものであり、以下の請求およびそれらの相当語句によってのみ定義される。
上記の実施例は、本発明の実践または実装の1つ以上の方式を図説および教示することのみを意図するものであって、その範囲を制限することを意図するものではない。本発明の実際の範囲は、本発明の教示を実践または実装するすべての方式を抱含するものであり、以下の請求およびそれらの相当語句によってのみ定義される。
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