JP2017142618A - 材料推薦装置 - Google Patents

Abstract

【課題】電子文書から所望の工業製品に適した特性を持つ可能性のある材料を推薦する。
【解決手段】実施形態によれば、材料推薦装置は、抽出部と、作成部と、照合部と、推薦部とを含む。抽出部は、工業製品の材料の候補となる物質と、物質の特性と、特性の報告時期とに関する情報を電子文書から抽出する。作成部は、物質毎に特性が報告時期に関連付けられた時系列データを作成する。照合部は、時系列データをパターンと照合する。推薦部は、パターンにマッチした時系列データに対応する物質を材料として推薦する。
【選択図】図１

Description

実施形態は、工業製品の材料を推薦する技術に関する。

例えば半導体デバイスなどの工業製品において、材料の選択は当該製品の性能を大きく左右する意思決定の１つである。特に、技術開発競争を勝ち抜くために、有望な新規材料にいち早く着目して実用化を進めることが求められている。物質の特性は専門の論文誌や会議論文において報告されているので、これを継続的かつ網羅的に監視することができれば、所望の工業製品に適した特性を持つ新規材料の候補となる物質を早期に捜し出すことができる。しかしながら、高度な知識を持った専門家が膨大な時間を費やさなければ、大量の論文から必要な情報を抽出することは困難である。

例えば、家電製品、自動車などの消費財に関して、Ｗｅｂ上に投稿された大量の消費者コメントから製品毎に評判を抽出し、抽出された評判を時系列データとして分析することにより、品質トラブルを初期に把握することを目的とするシステムが実用化されている。また、文献情報から、遺伝子、化合物および疾患の間の関係の強さを計算し、これに基づいて遺伝子および化合物の疾患に対する重要度を推定するシステムが提案されている。これらのシステムは、大規模なテキストベースの情報から必要な情報を抽出し、意思決定を支援する点で共通する。

しかしながら、次に説明するように、これらのシステムを用いて大規模なテキストベースの情報から所望の工業製品に適した特性を持つ新規材料の候補となる物質を捜し出すことは容易でない。例えば、着目すべき特性は材料の用途によって異なるから、どのような特性の情報を抽出すればよいのか明らかではない。また、着目すべき特性が既知であったとしても、その特性についてどのような情報が抽出された場合に物質が材料として実用化できる程度に成熟していると判断してよいのか明らかではない。

特開２００３−０４４４８１号公報

実施形態は、電子文書から所望の工業製品に適した特性を持つ可能性のある材料を推薦することを目的とする。

実施形態によれば、材料推薦装置は、抽出部と、作成部と、照合部と、推薦部とを含む。抽出部は、工業製品の材料の候補となる物質と、物質の特性と、特性の報告時期とに関する情報を電子文書から抽出する。作成部は、物質毎に特性が報告時期に関連付けられた時系列データを作成する。照合部は、時系列データをパターンと照合する。推薦部は、パターンにマッチした時系列データに対応する物質を材料として推薦する。

第１の実施形態に係る材料推薦装置を例示するブロック図。 図１の特性表記憶部に記憶される特性表を例示する図。 図１の時系列データ作成部によって作成される時系列データをプロットして得られる曲線を例示するグラフ図。 図１の可視化部によって行われる強調表示の一例を示す図。 図１のパターン記憶部に記憶されるパターンを例示する図。

以下、図面を参照しながら実施形態の説明が述べられる。尚、以降、説明済みの要素と同一または類似の要素には同一または類似の符号が付され、重複する説明は基本的に省略される。

（第１の実施形態）
図１に例示されるように、第１の実施形態に係る材料推薦装置は、情報抽出部１０１と、特性表記憶部１０２と、時系列データ作成部１０３と、パターン照合部１０４と、パターン記憶部１０５と、材料推薦部１０６と、可視化部１０７とを含む。

情報抽出部１０１は、電子文書を受け取る。電子文書は、計算機可読なテキストデータを意味しており、典型的には、物質の特性が議論される分野（例えば応用物理学、材料工学、生物学、化学など）の論文誌、会議論文などの文書の電子版である。なお、電子文書は、必ずしも電子的に提供されている文書に限られず、紙媒体で提供されている文書から手動またはＯＣＲ（Ｏｐｔｉｃａｌ Ｃｈａｒａｃｔｅｒ Ｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ）などを用いて電子化することによって作成された文書であってもよい。

情報抽出部１０１は、電子文書から、工業製品の材料の候補となる物質と、この物質の特性と、この特性の報告時期とに関する情報を抽出する。報告時期は、例えば、電子文書の作成日、公開日などであってもよいし、電子文書に記載された実験日などであってもよい。情報抽出部１０１は、抽出した情報を含むエントリを特性表記憶部１０２に保存される特性表に追加する。

情報抽出部１０１は、例えば、自然言語で記述された文書から所望の情報を取り出す自然言語処理技術の一種である情報抽出技術を用いることができる。具体的には、情報抽出部１０１は、以下に説明される関係抽出を行って、物質（エンティティ）−特性の関係を抽出してもよい。

情報抽出部１０１は、電子文書に対して基本的な自然言語処理（例えば、形態素解析、固有表現抽出）などの前処理を施す。それから、情報抽出部は、前処理済の電子文書から物質の情報（表層表現）を抽出する。ここで、物質の情報とは、単一の化合物（含有比率は整数に限られず小数の場合もある）に限られず、複数の化合物の積層構造、対象の電子文書内でのみ使用される略語（例えば、ＬａＡｌＯ_３をＬＡＯとして定義）などの情報を含むことができる。

さらに、情報抽出部１０１は、抽出された物質の情報を物質のエンティティに関連付ける。これは、同一のエンティティを表す異なる表層表現を統合する処理に相当する。例えば、エチルアルコールおよびエタノールは、いずれも同じエンティティに関連付けることができる。

他方、情報抽出部１０１は、前処理済の電子文書から特性の情報を抽出する。抽出されるべき特性は、例えば目的の材料の用途に依存して予め定められている。具体的には、半導体デバイスの材料を目的とするのであれば、特性は、キャリアの移動度およびキャリアの種類（すなわち電子または正孔）の組み合わせ、バンドギャップなどと定められる。さらに、情報抽出部１０１は、実験条件（使用環境温度、製造温度など）のような特性に関する補足情報を抽出してもよい。

続いて、情報抽出部１０１は、抽出された物質（エンティティ）と特性との関係を抽出する。例えば、情報抽出部１０１は、抽出された物質と抽出された特性とを組み合わせることで関係の候補を得ることができる。情報抽出部１０１は、関係の候補毎に確からしさを表すスコア（確率値）を算出し、誤った関係を表している可能性の高い候補を除去してもよい。

なお、ここで説明された関係抽出には、例えばＤｅｅｐＤｉｖｅ（ｈｔｔｐ：／／ｄｅｅｐｄｉｖｅ．ｓｔａｎｆｏｒｄ．ｅｄｕ／ｉｎｄｅｘ．ｈｔｍｌを参照）というプラットフォームを利用することができる。

特性表記憶部１０２には特性表が保存される。特性表は、情報抽出部１０１によって抽出された情報に基づいて構築される。特性表の各エントリには、少なくとも、物質と、この物質の特性と、この特性の報告時期との情報を含む。特性表は、時系列データ作成部１０３によって読み出される。

図２には、特性表の具体例が示されている。この特性表の各エントリは、物質と、この物質の特性（キャリアの移動度およびキャリアの種類）と、この特性の報告時期とに関する情報を含む。さらに、この特性表の各エントリは、特性の情報が抽出された文献、この文献の著者の情報などの情報も含む。このような情報を用いてフィルタリングを行うことで、例えば特定の著者（例えば、著名な研究者や研究グループ）による文献から抽出された特性の情報を選抜したうえで、後述のパターン照合を行うことができる。

時系列データ作成部１０３は、特性表記憶部１０２から特性表を読み出し、物質毎に特性が報告時期に関連付けられた時系列データを作成する。時系列データ作成部１０３は、例えば、物質毎に、報告された電子の移動度の推移を表す時系列データと報告された正孔の移動度の推移を表す時系列データとを作成してもよい。時系列データ作成部１０３は、作成した時系列データをパターン照合部１０４へと出力する。

パターン照合部１０４は、時系列データ作成部１０３から時系列データを受け取り、後述されるパターン記憶部１０５から少なくとも１つのパターンを読み出す。パターンは、物質が目的の材料として実用化できる程度に成熟していれば満足できるであろうと推定される条件を規定する。

具体的には、パターン照合部１０４は、時系列データの数値に関するパターンを用いることができる。この場合には、パターンは、プログラミング言語で記述されてもよいし、パターン照合部１０４が図示されない解釈器を利用可能であれば、当該解釈器によって解釈可能な自然言語で記述されてもよい。

例えば、パターン照合部１０４は、時系列データにおける正孔の移動度の抽出数が第１の閾値（たとえば０）よりも多く、かつ、当該時系列データにおける電子の移動度の抽出数が第２の閾値（たとえば０）よりも多い場合には、当該時系列データがパターンにマッチすると判定してもよい。係る条件を規定するパターンは、プログラミング言語を用いて図５に例示されるように記述することが可能である。

このパターンは、ある物質の電子および正孔のどちらか一方のキャリアの移動度の情報が電子文書からどれだけ抽出されたとしても、他方のキャリアの移動度の情報がどの電子文書からも抽出されなければ、当該物質は半導体デバイス向けの材料として実用化できる程度には成熟しているとは判断できない、というノウハウを表現している。なお、図５の例では、正孔の移動度の抽出数および電子の移動度の抽出数の閾値は、どちらも０に設定されているが、それぞれ１以上の値に設定されてもよい。

また、パターン照合部１０４は、時系列データにおける正孔および電子の少なくとも一方の移動度の分散が閾値以下である場合には、当該時系列データがパターンにマッチすると判定してもよい。パターン照合部１０４は、例えば時間軸方向の移動窓を用いて分散を計算すれば、直近の固定長期間における移動度の分散を継続的に監視できる。

キャリアの移動度は、物質についての研究が始まって間もない頃には大きくばらつくものの、当該物質についての研究が十分に成熟すればそのばらつきは収束する傾向にある。換言すれば、物質のキャリアの移動度の分散が十分に小さければ、当該物質は半導体デバイス向けの材料として実用化できる程度には成熟していると判断できる。

ところで、情報抽出部１０１が実験条件のような特性に関する補足情報を抽出している場合には、当該実験条件を用いてパターンによって規定する条件を厳格化することも効果的である。例えば、物質の特性が工業製品の使用または製造環境から見て非実用的な環境下での実験の結果として得られている場合には、当該物質は目的の材料として実用化できる程度には成熟しているとは判断できない。

そこで、例えば、パターン照合部１０４は、第１の基準を満たす実験条件に関連付けられる正孔の移動度の時系列データにおける抽出数が第１の閾値よりも多く、かつ、第２の基準を満たす実験条件に関連付けられる電子の移動度の当該時系列データにおける抽出数が第２の閾値よりも多い場合には、当該時系列データがパターンにマッチすると判定してもよい。ここで、第１の基準および前記第２の基準は、物質の使用環境温度および製造温度の少なくとも一方が許容範囲内（例えば室温程度）であることを規定してもよい。

或いは、パターン照合部１０４は、時系列データをプロットして得られる曲線（例えば図３を参照）の形状に関するパターンを用いることもできる。この場合に、パターンは、理想的な曲線の形状を表す図形データであってもよい。パターン照合部１０４は、時系列データをプロットして得られる曲線の形状が、パターンの表す曲線の形状に類似している（例えば、類似度が閾値以上である）ならば、時系列データはパターンにマッチしていると判定してもよい。

パターン照合部１０４は、時系列データをパターンに照合する。パターン照合部１０４は、時系列データがいずれかのパターンにマッチすれば、当該時系列データを材料推薦部１０６および可視化部１０７へと出力する。

パターン記憶部１０５には、予め定められた少なくとも１つのパターンが、例えばソースコード、解釈器によって解釈可能な自然言語テキスト、図形データなどの形式で保存される。パターンは、パターン照合部１０４によって読み出される。

材料推薦部１０６は、パターン照合部１０４からパターンにマッチした時系列データを受け取る。材料推薦部１０６は、この時系列データに対応する物質を目的の工業製品の新規材料として推薦する。例えば、材料推薦部１０６は、図示されないディスプレイに、この物質がお勧めである旨の文章を表示してもよい。

可視化部１０７は、パターン照合部１０４からパターンにマッチした時系列データを受け取る。可視化部１０７は、この時系列データを、例えば図示されないディスプレイに強調表示することによって可視化する。可視化部１０７は、さらに、パターンにマッチしなかった時系列データを比較対象として表示してもよい。

具体的には、可視化部１０７は、パターンにマッチした時系列データの特性を、パターンにマッチしなかった時系列データの特性とは異なる態様で（例えば、グラフの線種、色または太さ、フォントの色または大きさなどを変えて）表示してもよい。図４の例では、可視化部１０７は、物質Ｙの折れ線グラフを、物質Ｘおよび物質Ｚの折れ線グラフに比べて線を太くすると共にグラフ上の点を明示することで、強調表示している。

以上説明したように、第１の実施形態に係る材料推薦装置は、電子文書を分析して物質毎に特性が報告時期に関連付けられた時系列データを作成し、この時系列データをパターンと照合し、パターンにマッチした時系列データに対応する物質を新規材料として推薦する。故に、この材料推薦装置によれば、専門の論文誌や会議論文の内容を理解するための高度な知識、これらの文献から必要な情報を抽出するためのノウハウなどを必要とすることなく、目的の工業製品の新規材料の候補を自動的に抽出することが可能となる。すなわち、新規材料の調査に必要とされる膨大な人的コストを削減することができる。

（変形例）
なお、前述のパターン照合部１０４は、いずれかのパターンにマッチした時系列データに関連付けられる物質の成熟度を推定する成熟度推定部としても機能してよい。成熟度推定部は、例えば、キャリアの移動度などの特性の分散が小さくなるほど、物質の成熟度が高いと推定してもよい。また、成熟度推定部は、時系列データがいずれかのパターンに初めてマッチしてからの経過時間が長くなるほど、当該時系列データに対応する物質の成熟度は高いと推定してもよい。

材料推薦部１０６は、パターンにマッチした時系列データが複数存在する場合には、成熟度が最も高い物質を推薦したり、成熟度の降順にランキング形式で推薦したりしてもよい。なお、成熟度が高すぎる物質は既に陳腐化しているおそれがあるので、材料推薦部１０６は、係る物質を推薦の対象から除外してもよい。

同様に、可視化部１０７は、パターンにマッチした時系列データが複数存在する場合には、成熟度の高低に応じて強調度合いを変化させてもよい。前述のように、成熟度が高すぎる物質は既に陳腐化しているおそれがあるので、可視化部１０７は、係る物質を可視化の対象から除外してもよい。

上記各実施形態において説明された種々の機能部は、回路を用いることで実現されてもよい。回路は、特定の機能を実現する専用回路であってもよいし、プロセッサのような汎用回路であってもよい。

上記各実施形態の処理の少なくとも一部は、汎用のコンピュータを基本ハードウェアとして用いることでも実現可能である。上記処理を実現するプログラムは、コンピュータで読み取り可能な記録媒体に格納して提供されてもよい。プログラムは、インストール可能な形式のファイルまたは実行可能な形式のファイルとして記録媒体に記憶される。記録媒体としては、磁気ディスク、光ディスク（ＣＤ−ＲＯＭ、ＣＤ−Ｒ、ＤＶＤ等）、光磁気ディスク（ＭＯ等）、半導体メモリなどである。記録媒体は、プログラムを記憶でき、かつ、コンピュータが読み取り可能であれば、何れであってもよい。また、上記処理を実現するプログラムを、インターネットなどのネットワークに接続されたコンピュータ（サーバ）上に格納し、ネットワーク経由でコンピュータ（クライアント）にダウンロードさせてもよい。

本発明のいくつかの実施形態を説明したが、これらの実施形態は、例として提示したものであり、発明の範囲を限定することは意図していない。これら新規な実施形態は、その他の様々な形態で実施されることが可能であり、発明の要旨を逸脱しない範囲で、種々の省略、置き換え、変更を行うことができる。これら実施形態やその変形は、発明の範囲や要旨に含まれるとともに、特許請求の範囲に記載された発明とその均等の範囲に含まれる。

１０１・・・情報抽出部
１０２・・・特性表記憶部
１０３・・・時系列データ作成部
１０４・・・パターン照合部
１０５・・・パターン記憶部
１０６・・・材料推薦部
１０７・・・可視化部

Claims (10)

1. 工業製品の材料の候補となる物質と、前記物質の特性と、前記特性の報告時期とに関する情報を電子文書から抽出する抽出部と、
   前記物質毎に前記特性が前記報告時期に関連付けられた時系列データを作成する作成部と、
   前記時系列データをパターンと照合する照合部と、
   前記パターンにマッチした時系列データに対応する物質を前記材料として推薦する推薦部と
   を具備する、材料推薦装置。
2. 前記抽出部は、前記物質と前記特性との関係抽出を行う、請求項１記載の材料推薦装置。
3. 前記工業製品は、半導体デバイスを含み、
   前記特性は、キャリアの移動度および前記キャリアの種類を含む、
   請求項２記載の材料推薦装置。
4. 前記照合部は、前記時系列データにおける正孔の移動度の抽出数が第１の閾値よりも多く、かつ、当該時系列データにおける電子の移動度の抽出数が第２の閾値よりも多い場合には、当該時系列データがパターンにマッチすると判定する、請求項３記載の材料推薦装置。
5. 前記照合部は、前記時系列データにおける正孔および電子の少なくとも一方の移動度の分散が閾値以下である場合には、当該時系列データがパターンにマッチすると判定する、請求項３記載の材料推薦装置。
6. 前記照合部は、第１の基準を満たす実験条件に関連付けられる正孔の移動度の前記時系列データにおける抽出数が第１の閾値よりも多く、かつ、第２の基準を満たす実験条件に関連付けられる電子の移動度の当該時系列データにおける抽出数が第２の閾値よりも多い場合には、当該時系列データがパターンにマッチすると判定する、請求項３記載の材料推薦装置。
7. 前記第１の基準および前記第２の基準の少なくとも一方は、物質の使用環境温度および製造温度の少なくとも一方が許容範囲内にあることを規定する、請求項６記載の材料推薦装置。
8. 前記パターンは、前記時系列データの数値に関する、請求項１記載の材料推薦装置。
9. 前記パターンは、前記時系列データをプロットして得られる曲線の形状に関する、請求項１記載の材料推薦装置。
10. 前記パターンに照合した時系列データを強調して表示する可視化部をさらに具備する、請求項１記載の材料推薦装置。