JP4814239B2 - 指標的判例識別システム及び方法 - Google Patents

Description

本発明は、対話式法律データベース、特に、対話式オンライン法律データベースを使用する指標的判例識別システム及び方法に係る。より詳細には、本発明は、特定の話題（トピック）に関連したドキュメントセット内のドキュメントが、同じセット内の他のドキュメントをどれほど多く且つどれほど頻繁に参照するかを正確に示す指標的判例識別システム及び方法に係る。

関連出願への相互参照：本特許出願は、引用としてここにその全体を組み入れられた２００４年８月２３日に出願された米国仮特許出願第６０／６０３，２７８号に基づくもので、その優先権を主張する。

対話式法律データベース、特に、対話式オンライン法律データベースは、一般に、サーチ結果に対する「人気ランキング」を与える。しかしながら、法律データベースサーチは、回答セットにおける指標的判例(landmark cases)を識別することができない。

本発明は、これら及び他の問題の解決に向けられる。

従って、本発明の主たる目的は、特定のトピックに関連したドキュメントのセットにおいて指標的判例を識別することのできる法律データベースの分類特徴を提供することである。

本発明のこの目的及び他の目的は、選択されたトピックについて最も関連性のあるドキュメントのセットをユーザに提示するような指標的判例識別システム及び方法により達成される。このセットは、動的なもので、いかなる時点にも包含的であると断言されるが、バーチャルダイジェスト(Virtual Digest)においてユーザへ提示され、そして最初に法廷／日付の順序で分類される。ユーザは、「頻繁引用(Frequently Cited)」の分類オプションを使用して回答セットを再分類するオプションを有し、これは、システムが、ドキュメントとドキュメントとの間に参照のために回答セットを動的に分析するようにさせる。指標的判例は、それらが最も頻繁に参照され且つそれに依存するときに、ドメインにおけるそれらのピア(peer)によって識別される。ユーザには、再分類された回答セットが提示され、ドメイン内のいかに多くの他の判例がそれらを参照したか詳細に示す情報を含む。

本発明の他の目的、特徴及び効果は、当業者であれば、添付図面を含む本明細書を読むことで明らかとなろう。
本発明は、全体にわたり同じ要素が同じ参照番号で示された添付図面を参照した好ましい実施形態の以下の詳細な説明から良く理解されよう。

添付図面に示された本発明の好ましい実施形態の説明において、明瞭化のために、特定の用語を使用する。しかしながら、本発明は、このように選択された特定の用語に限定されず、各特定の要素は、同様の目的を達成するために同様に動作する全ての技術的均等物を包含することを理解されたい。

本発明は、コンピュータプログラム命令により実施することができる。これらのコンピュータプログラム命令は、汎用コンピュータ、特殊目的コンピュータ、又は他のプログラム可能なデータ処理装置のプロセッサに供給されて、マシンを形成し、コンピュータ又は他のプログラム可能なデータ処理装置のプロセッサを経て実行される命令は、フローチャートの（１つ又は複数の）ブロックに指定されたファンクションを実施する手段を形成する。

また、これらのコンピュータプログラム命令は、コンピュータ読み取り可能なメモリに記憶されて、特定の仕方で機能するようコンピュータ又は他のプログラム可能なデータ処理装置に指令でき、コンピュータ読み取り可能なメモリに記憶されたこれら命令は、ここに述べるファンクションを実施する命令手段を含む製造物品を形成する。

また、コンピュータプログラム命令は、コンピュータ又は他のプログラム可能なデータ処理装置にロードされて、このコンピュータ又は他のプログラム可能な装置において一連の動作ステップを実行させて、コンピュータ実施プロセスを形成し、コンピュータ又は他のプログラム可能な装置で実行される命令が、ここに述べるファンクションを実施するステップを与えるようにする。

ここでは、次の定義が使用される。
頭書(headnote:判決要旨)：判例法ドキュメントの主文において編集者により識別された法律上の要点。法律上の要点は、判例の最上部に再現され、調査者が何についての判例か容易に決定できるようにする。

バーチャルダイジェスト(Virtual Digest)又はダイジェストビュー(Digest View)：単一の回答セットにおいて一致する頭書及び最良の段落表示フォーマットを表示するビュー。バーチャルダイジェストは、ユーザ選択オプションにより分類することができる。

最良の段落又は最良のテキスト：判例テキストの一部分が表示されるフォーマット。表示される用語は、好ましくは、判例における最も関連性のある考察の１つからであり、テキストのかたまり全体は、ほぼ段落のサイズとなる。判例に関する付加的な情報、例えば、名前及び引用も含まれる。

全部検索(Retrieve All)（ＲＡ）：ユーザが、選択された法的な話題（トピック）、例えば、Ｌｅｘｉｓ^TMリサーチシステムサーチアドバイザーのトピック、判例がトピックラベルをもつ頭書を含むかどうか、に関連した判例を検索可能にすることを特徴とするサーチ。ユーザは、トピックについての頭書をもつ判例だけを、最初の「全部検索」回答セットから分離することができる。

全部検索ブールアルゴリズム(Boolean Algorithm)：トピックのブールアルゴリズムを使用し、そしてそれを定義された管轄内のドキュメントの「コア用語(CORE-TERMS)」に制限する、より狭く定義されたブールサーチ。「コア用語」は、アルゴリズムで決定され、そして参考としてここに組み入れられる米国特許第５，８１９，２６０号に説明された句識別プロセスを使用してドキュメント内の統計学的に最も重要な語及び句を表わす。

サーチアドバイザー（ＳＡ）：ユーザが、選択された管轄に対するトピックハイアラーキー(topical hierarchy)内の主題から判例にアクセス可能にすることを特徴とするサーチ。

トピックブールアルゴリズム：サーチアドバイザーのトピックの判例集合体に含まれねばならない判例を識別するために書き込まれるブールサーチ。ブールサーチは、サーチアドバイザーのエンドノードごとに書き込まれる。

本発明による指標的判例識別システム及び方法は、回答セット内のいかに多くのドキュメントがいかに頻繁に回答セット内の他のドキュメントを参照するかを動的に分析することにより指標的判例を識別する。回答セットとは、指定の管轄及び日付範囲内の所与のトピックについての全ての資料を包含すると仮定されるドキュメントのセットである。回答セットは、「バーチャルダイジェスト」として表示されるのが好ましい。結果をバーチャルダイジェストとして表示するＬｅｘｉｓ^TMリサーチシステムサーチアドバイザーハイアラーキー又は他のサーチシステムを使用して、回答セットを定義することができる。

本発明による指標的判例識別システムは、特定のデータベースサーチに限定されないが、ここに述べる実施形態における例示的目的のために、本発明は、Ｌｅｘｉｓ^TMリサーチシステムの対話式、オンライン、法律データベースを通して利用できるサービスとして提示され、そしてより詳細には、Ｌｅｘｉｓ^TMリサーチシステムサーチアドバイザー製品を使用して提示される。しかしながら、当業者であれば、本発明は、Ｌｅｘｉｓ^TMリサーチシステム以外のサービスに関連して、且つＬｅｘｉｓ^TMリサーチシステムサーチアドバイザー製品以外のサーチ特徴を使用して、実施できることが明らかであろう。

サーチアドバイザー製品は、Ｌｅｘｉｓ^TMリサーチシステム判例法資料を、法律上の種々の要点又はトピックのグループに分類する。トピックは、編集的に維持されるサーチのセットと、資料内の頭書又は法律上の要点に割り当てられる分類の両方により定義される。

図１Ａ−１Ｄ、図２−８、図９Ａ−９Ｂ、及び図１０Ａ−１０Ｃに示された例示的スクリーン表示、並びにこの例示的スクリーン表示をツリー図フォーマットで示す図１４を参照すれば、ユーザは、（１）これらのトピックのハイアラーキーグループ編成を通してドリルダウンし（１０）、その要点において、「全部検索」特徴１２ａを含むサーチフォーム１２をユーザに提示するか、又は（２）「全部検索」スクリーン２２を呼び出すＬｅｘｉｓＮｅｘｉｓ頭書２０をラベル処理するのに使用されるトピックトレール２０ｂを選択するかのいずれかにより、自分の望みのトピックへとナビゲーションする。「全部検索」特徴１２又は２２を選択した後に、そのトピックに最も関連性のあるドキュメントのセット、回答セット又はドメインと称される、がユーザに提示される（５０）。このセット又はドメインは、編集的に維持されるサーチと、「全部検索ブールアルゴリズム」を遂行するためのＬｅｘｉｓＮｅｘｉｓブールサーチエンジンとを使用して、確立される。この解決策を使用すると、ドメインは、動的であり、いかなる時点にも包含的であると断言される。回答セットは、バーチャルダイジェストにおいて提示され（５０）、そして最初は法廷／日付の順序で分類される（５２ａ）。「全部検索」サーチのためのバーチャルダイジェストが与えられると（５０）、ユーザは、ユーザインターフェイスに位置された分類メニュー５２を使用して回答セットを再分類するオプションを有する。「頻繁引用」分類オプション(Frequently Cited sort option)５２ｂを選択すると、システムが、ドキュメントとドキュメントとの間に参照のために回答セットを動的に分析するようにさせる。これは、「全部検索」サーチにより確立されるドメインが時間と共に管轄により変化するために動的であると共に、データが多数のサーバーにわたって記憶されるために分散的でもある。指標的判例は、それらが最も頻繁に参照され且つそれに依存するときに、ドメインにおけるそれらのピア(peer)によって識別される。ユーザには、再分類された回答セット５４が提示され（図１０Ａ−１０Ｃ）、ドメイン内のいかに多くの他の判例がそれらを参照したか詳細に示す情報を含む。

本発明を何ら限定するものでないが、例示の目的で、労働・雇用法に関する調査、より詳細には、年齢差別の改善に関する調査の一例をここに説明する。Ｌｅｘｉｓ^TMのリサーチシステムサーチアドバイザー製品では、ユーザは、サーチアドバイザー・トピックハイアラーキーにおいてドリルダウンすることにより、トピック「労働・雇用法＞差別＞年齢差別＞改善」を選択する（図１Ａ−１Ｄ）（図１４のブロック１０に対応する）。トピックエンドノードに到達すると、ユーザは、サーチフォームスクリーン１２（図２）に遭遇し、ここで、他の選択肢の中で「全部検索(Retrieve-All)」オプション１２ａが得られる。「全部検索」サーチを実行する前に、ユーザは、例えば、「管轄選択」ドロップダウンボタンを選択して管轄のリストを表示することにより管轄を選択しなければならず（１２ｂ）、またユーザは、日付制限を選択するオプション１２ｃ（図２）も有する。ユーザが管轄を選択し、そして任意に、日付制限を選択すると、ユーザは、「ゴー(Go)」アイコン１２ｄをクリックして、「全部検索」サーチを開始する。

或いはまた、ユーザは、ユーザが再検討している実際の判例の表示に現われるアイコン２０ａから「全部検索」特徴を呼び出すことができる（図３）（図１４のブロック２０に対応する）。より詳細には、アイコン２０ａは、ＬｅｘｉｓＮｅｘｉｓ頭書をラベル処理するのに使用されるエンドノードトピックに対してトピックトレール(trail)２０ｂの終りに見られる。ユーザは、「全部検索」アイコン２０ａをクリックすると、「全部検索」サーチスクリーン２２が提示され、次いで、管轄を選択しなければならず（２２ａ）、そして任意に、日付範囲を選択してもよい（２２ｂ）（図４）。ユーザが管轄を選択し、そして任意に、日付制限を選択すると、ユーザは、「ゴー(Go)」アイコン２２ｃをクリックして、「全部検索」サーチを開始する。

ドキュメントが見つからない場合には、メッセージ３０が表示されて、管轄を変更又は拡張し３０ａ（図５）、そして再トライ３０ｂ（図１４）するようユーザに知らせる。３０００以上のドキュメントが見つかった場合には、メッセージ４０が表示され、サーチが中断されたこと、及びユーザが更に制限された管轄４０ａ（図６）又は更に特定の日付４０ｂ（図６及び１４）にトライし且つ再トライ４０ｃ（図１４）しなければならないことをユーザに知らせる。図５及び６に示すメッセージを発生するのに使用されるサーチパラメータは、それ以前の図に示すサーチパラメータとは異なることに注意されたい。というのは、それ以前の図におけるサーチパラメータは、図５及び６に示すエラーメッセージを発生しないからである。

選択されたトピックに対する頭書を含むダイジェストビュー５０に結果が現われる（図９Ａ及び９Ｂ）。また、ダイジェストビュー５０は、非常に関連性のある他の判例から最も適切なテキスト、例えば、“Stevens v. Department of Treasury”も示す（図９Ｂ）。これらの付加的な判例は、トピックに関連しているために含まれるが、トピックに割り当てられた頭書をもたなくてもよい。

ユーザは、“Show Headnotes Only(頭書だけを示す)”リンク５０ａを選択することにより、頭書をもつ判例だけを表示できる。トピックに対する全ての判例を再表示するために、ユーザは、“Exit Headnotes Only(頭書のみから去る)”リンク（図示せず）を選択することができる。通常、判例は、法廷／日付５２ａによる順序で表示される（図９Ａ−９Ｂ）。しかしながら、ユーザは、本発明による指標的判例識別システム及び方法を使用して、判例を分類すると共に、それらがリストにおける他の判例にどれほど頻繁に引用されるかに基づいてそれらを表示する（５２ｂ）（図１４）。引用の頻度に基づいて分類するために、ユーザは、“Sort by”ドロップダウン５２をクリックし、次いで、“Frequently Cited(頻繁引用)”を選択する。確認メッセージ５２ｃが表示され（図７）、サーチに数分を要することをユーザに知らせると共に、ユーザが継続を望むことの確認を要求する。引用の頻度に基づいて分類すべき判例が多過ぎる場合には、メッセージ６０が表示されて、ユーザにこのことを知らせる（図８）。さもなければ、ドキュメントは、最も頻繁に引用される判例が最初に来るように表示される（５４）（図１０Ａ−１０Ｃ）。

ユーザが引用の頻度に基づく分類を選択すると（５２ｂ）、判例５４ａは、回答セットにおける他の判例によりそれがどれほど頻繁に引用されるかによりランク付けされる。各判例５４ａは、それが引用される判例５４ｂの数を表示し、そして「ビュー」リンク５４ｃを有する。特定の判例を引用する判例を表示するために、ユーザは、その「ビュー」リンクを選択することができる。

図１１−１３を参照すれば、判例をランク付けする際にたどるステップを示す高レベルフローチャートが示されている。

図１１は、「頻繁引用」プロセス１００の高レベルフローチャートである。図１１のブロック１０２−１１０は、次のステップを表わす。
１０２：このプロセスは、既存のサーチ回答セットの分類要求で始まる。回答セットは、定義された管轄及び日付範囲内の特定のトピックに対するドキュメントの完全な集合体であると仮定する。

１０４：セット内の各ドキュメントに対して、そのドキュメントの一次引用の正規化されたドキュメント識別子（ＮＤＩ）（The Bluebook: A Uniform System of Citation(コロンビア・ロー・レビュー、ザ・ユニバーシティ・オブ・ペンシルバニア・ロー・レビュー、及びザ・ヨール・ロー・ジャーナルと共同してハーバード・ロー・レビュー・アソシエーションにより出版された)により確立された順序で決定された）が検索される。

１０６：検索されたＮＤＩをサーチ用語として使用してサーチ要求が構成される。サーチは、現在ドキュメントセットに制約される。

１０８：サーチエンジンは、サーチ要求内の各用語に対してドキュメント頻度カウントを発生する。Ｌｅｘｉｓ^TMリサーチシステムは、公式の引用レポートに対するＮＤＩキーワードを、判例法ドキュメント内の各引用参照に挿入する。サーチ要求は、サーチ要求内のＮＤＩ用語に対してこれらの引用ＮＤＩキーワードを見出す。これらの用語は、セット内のドキュメントに対応し、そして各ドキュメント頻度がそれに対応するドキュメントに割り当てられる。Ｌｅｘｉｓフリースタイルサーチエンジンは、参考としてここに援用する米国特許第５，６９２，１７６号に記載されたサーチプロセスを使用して関連ドキュメントを識別するが、サーチプロセスは、ドキュメント頻度の計算の直後に中止される。

１１０：セット内のドキュメントは、それに割り当てられた頻度に基づいて再分類される。

図１１に示す「頻繁引用」プロセス１００のステップ１０４において、ＮＤＩは、そのドキュメントの引用セグメントからそれを引っ張ることにより検索される。或いは又、ＮＤＩを収穫して、特殊なデータベースに維持することができる。この別のＮＤＩ検索方法は、回答セットにおけるドキュメントに対してＮＤＩを容易に得られるようにするが、２つの個別のデータベースのＮＤＩ間に同期の問題を生じさせ、これを解決する必要がある。

図１２は、ＮＤＩプロセス２００の高レベルフローチャートである。図１２のブロック２０２−２１６は、次のステップを表わす。

２０２：サーチ回答セットは、１つ以上のデータベース（ＤＢ）からのドキュメントを含む。各ＤＢに対してサブタスク構造体が定義される。

２０４：前サーチソフトウェアプロセスのサブタスク制御コンポーネントは、各サブタスク構造体に対して独立して実行するサブタスクを生成し、そして割り当てられた仕事をパラレルに完了できるように各サブタスクをスタートする。

２０６：サブタスクは、それに割り当てられた各ドキュメントを処理する。先ず、ドキュメント内の引用セグメントに割り当てられたデータを検索する。
２０８：引用セグメントがＤＢから読み取られる。

２１０：引用セグメントデータからＮＤＩが抽出される。
２１２：ＮＤＩがサブタスク構造体へ投函される。

２１４：サブタスク制御コンポーネントは、各サブタスクを、その完了時に終了させ、そしてサブタスクにより保持された動的なメモリのようなリソースを解放する。
２１６：ＮＤＩは、全て、分類プロセスのサーチステップに入手できる。

図１３は、ＮＤＩサーチプロセス３００の高レベルフローチャートである。図１３のブロック３０２−３１４は、次のステップを表わす。

３０２：サーチ要求は、回答セット内の各ドキュメントに対して３０００用語までのサーチ用語を含む。５０個のサーチ用語ごとにサブタスク構造体が形成される。

３０４：前サーチソフトウェアプロセスのサブタスク制御コンポーネントは、各サブタスク構造体に対して独立して実行するサブタスクを生成し、そして割り当てられた仕事をパラレルに完了できるように各サブタスクをスタートする。

３０６：各サブタスクは、ＤＢディクショナリーにおいて要求内のキーワードを探索し、そしてサーチされているドキュメントに対する各キーワードの発生をカウントすることにより、そのサーチ要求を処理する。

３０８：ＤＢは、ドキュメント内のキーワードのディクショナリーを、各キーワードに対する位置情報と共に含む。位置情報は、ドキュメント番号を含む。
３１０：各サーチ用語に対するドキュメント頻度がサブタスク構造体へ返送されて更新される。

３１２：サブタスク制御コンポーネントは、各サブタスクを、その完了時に終了させ、そしてサブタスクにより保持された動的なメモリのようなリソースを解放する。

３１４：各サーチ用語に対するドキュメント頻度が、そのサーチ用語が発生されたドキュメントへ割り当てられて戻され、ドキュメントは、今や、引用頻度で分類することができる。

前記の教示に鑑み、当業者であれば、本発明の上述した実施形態の変更や修正がなされ得ることが明らかであろう。それ故、本発明は、前記以外の仕方で実施できることが理解されよう。

Ｌｅｘｉｓ（登録商標）リサーチシステムサーチアドバイザー製品のハイアラーキーを使用するトピックのハイアラーキーグループ構成を通してドリルダウンするところを示す例示的スクリーン表示である。 Ｌｅｘｉｓ（登録商標）リサーチシステムサーチアドバイザー製品のハイアラーキーを使用するトピックのハイアラーキーグループ構成を通してドリルダウンするところを示す例示的スクリーン表示である。 Ｌｅｘｉｓ（登録商標）リサーチシステムサーチアドバイザー製品のハイアラーキーを使用するトピックのハイアラーキーグループ構成を通してドリルダウンするところを示す例示的スクリーン表示である。 Ｌｅｘｉｓ（登録商標）リサーチシステムサーチアドバイザー製品のハイアラーキーを使用するトピックのハイアラーキーグループ構成を通してドリルダウンするところを示す例示的スクリーン表示である。 図１Ｄのハイアラーキーのエンドノードに到達する際にユーザに提示される例示的スクリーン表示である。 完全判例表示の頭書部分の例示的スクリーン表示である。 図３の頭書の１つに対するトピックトレールの終りに「全部検索(Retrieve All)」アイコンをクリックした際にユーザに提示される例示的スクリーン表示である。 「全部検索」サーチの実行に続く“No Documents Found(ドキュメント見つからず)”メッセージの例示的スクリーン表示である。 「全部検索」サーチの要求に続く“More than 3000 Results(３０００以上の結果)”メッセージの例示的スクリーン表示である。 「全部検索」サーチの結果の「頻繁引用」分類の要求に続く“Confirm Sort(分類確認)”メッセージの例示的スクリーン表示である。 「全部検索」サーチの結果の「頻繁引用」分類の要求に続く“Unable to Sort(分類不能)”メッセージの例示的スクリーン表示である。 法廷／日付順で分類された「全部検索」サーチの結果の例示的スクリーン表示の上部を示す図である。 法廷／日付順で分類された「全部検索」サーチの結果の例示的スクリーン表示の中間部を示す図である。 「全部検索」サーチの結果の「頻繁引用」分類の例示的スクリーン表示の上部を示す図である。 「全部検索」サーチの結果の「頻繁引用」分類の例示的スクリーン表示の中間部を示す図である。 「全部検索」サーチの結果の「頻繁引用」分類の例示的スクリーン表示の下部を示す図である。 頻繁引用プロセスの高レベルフローチャートである。 正規化されたドキュメント識別子（ＮＤＩ）検索プロセスの高レベルフローチャートである。 ＮＤＩサーチプロセスの高レベルフローチャートである。 本発明による指標的判例識別システム及び方法の特徴を示すツリー図である。

Claims (12)

1. コンピュータで実行される、ドキュメントデータベース内の指標的ドキュメント(landmark document)の識別方法であって、前記ドキュメントデータベース内の各ドキュメントは、一次引例、及び前記ドキュメントを参照するための前記一次引例に対応する正規化ドキュメント識別子、及び当該正規化ドキュメント識別子のための正規化ドキュメント識別子キーワードをも含み、
   （ａ）予め定義されたトピックのハイアラーキーからユーザによって選択されたトピックに最も関連性のあるドキュメントをデータベースから検索するステップであって、検索された前記ドキュメントは回答セットを定義する当該検索ステップと、
   （ｂ）前記ステップ（ａ）に続き、書誌的情報に基づく順序で分類された前記回答セットを前記ユーザに表示するステップと、
   （ｃ）前記ステップ（ｂ）に続き、引例が引用される頻度に基づき前記回答セットを分類するユーザ要求に応答して、検索された前記ドキュメントの一次引例に対応する前記正規化ドキュメント識別子を検索するステップと、
   （ｄ）前記検索された正規化ドキュメント識別子をサーチ用語のために適用しながら、前記回答セット内の各ドキュメントに関して１つのサーチ用語を含むサーチ要求を構成するステップと、
   （ｅ）前記ドキュメントデータベース内の別のドキュメントの引例を含む各ドキュメントについても、前記正規化ドキュメント識別子のための正規化ドキュメント識別子キーワードを用いてサーチしながら、前記回答セットのドキュメントに関するサーチ要求内の１つのサーチ用語に対応する前記正規化ドキュメント識別子キーワードの出現数をカウントすることにより、前記回答セットのドキュメントに関するサーチ要求内の各サーチ用語に対してドキュメント頻度カウントを発生させるステップと、
   （ｆ）前記回答セット内のドキュメントを、前記ドキュメント頻度カウントに基づき再分類するステップと、
   （ｇ）前記ステップ（ｆ）に続き、前記再分類された回答セットを前記ユーザに表示するステップと、
   を含む指標的ドキュメントの識別方法。
2. 前記ステップ（ｇ）は、前記分類された回答セットと共に、その分類された回答セットの各ドキュメントが引用されるドキュメントの数も表示することを含む、請求項１に記載の指標的ドキュメントの識別方法。
3. 前記トピックは法的なトピックであり、前記ドキュメントは法律上の判例である、請求項１に記載の指標的ドキュメントの識別方法。
4. 前記ステップ（ａ）において、前記検索された判例はユーザにより指定された日付範囲に基づいて制限される、請求項３に記載の指標的ドキュメントの識別方法。
5. 前記段階（ｂ）において、前記判例は法廷及び日付による順序で表示される、請求項３に記載の指標的ドキュメントの識別方法。
6. 前記ユーザにより選択されるトピックは、複数の予め定義されたトピックの一つである、請求項５に記載の指標的ドキュメントの識別方法。
7. コンピュータで実行される、ドキュメントデータベース内の指標的ドキュメント(landmark document)の識別方法であって、前記ドキュメントデータベース内の各ドキュメントは、一次引例、及び前記ドキュメントを参照するための前記一次引例に対応する正規化ドキュメント識別子、及び当該正規化ドキュメント識別子のための正規化ドキュメント識別子キーワードをも含み、
   （ａ）予め定義されたトピックのハイアラーキーからユーザにより選択されたトピックに最も関連性のあるドキュメントのためにデータベースのサーチを開始するステップと、
   （ｂ）前記ステップ（ａ）に続き、ドキュメントが見つからない場合には、サーチの範囲を変更又は拡張することをユーザに伝えるメッセージを表示するステップと、
   （ｃ）前記ステップ（ａ）に続き、所定数を越えるドキュメントが見つかった場合には、
   （ｉ）サーチを中断し、そして
   （ii）サーチが中断されたこと、及び前記ユーザがサーチの範囲を狭めるべきであることをユーザに伝えるメッセージを表示する、
   ステップと、
   （ｄ）前記ステップ（ａ）に続き、見つかった文書の数が少なくとも１つであり且つ前記所定数より少ない場合には、ユーザにより選択されたトピックに最も関連しているドキュメントを検索するステップであって、その検索されたドキュメントが回答セットを定義する当該ステップと、
   （ｅ）前記ステップ（ｄ）に続き、書誌的情報に基づく順序で分類された前記回答セットを前記ユーザに表示するステップと、
   （ｆ）前記ステップ（ｅ）に続き、引例が引用される頻度に基づき前記回答セットを分類するユーザ要求に応答して、検索された前記ドキュメントの一次引例に対応する前記正規化ドキュメント識別子を検索するステップと、
   （ｇ）前記検索された正規化ドキュメント識別子をサーチ用語として適用しながら、前記回答セット内の各ドキュメントに関して１つのサーチ用語を含むサーチ要求を構成するステップと、
   （ｈ）前記ドキュメントデータベース内の別のドキュメントの引例を含む各ドキュメントについても、前記正規化ドキュメント識別子のための正規化ドキュメント識別子キーワードを用いてサーチしながら、前記回答セットのドキュメントに関するサーチ要求内の１つのサーチ用語に対応する前記正規化ドキュメント識別子キーワードの出現数をカウントすることにより、前記回答セットのドキュメントに関するサーチ要求内の各サーチ用語に対してドキュメント頻度カウントを発生させるステップと、
   （ｉ）前記回答セット内のドキュメントを、前記ドキュメント頻度カウントに基づき再分類するステップと、
   （ｊ）前記ステップ（ｉ）に続き、前記再分類された回答セットを前記ユーザに表示するステップと、
   を含む指標的ドキュメントの識別方法。
8. 前記ステップ（ｄ）は、前記分類された回答セットと共に、その分類された回答セットの各ドキュメントが引用されるドキュメントの数も表示することを含む、請求項７に記載の指標的ドキュメントの識別方法。
9. 前記トピックは法的なトピックであり、前記ドキュメントは法律上の判例である、請求項７に記載の指標的ドキュメントの識別方法。
10. 前記ステップ（ａ）において、前記サーチされた判例はユーザにより指定された日付範囲に基づいて制限される、請求項９に記載の指標的ドキュメント識別方法。
11. 前記段階（ｅ）において、前記判例は法廷及び日付による順序で表示される、請求項９に記載の指標的ドキュメントの識別方法。
12. 前記ユーザは複数のテーマからトピックを選択し、そして前記ユーザが選択するそのテーマはあらかじめ定義されている、請求項７に記載の指標的ドキュメントの識別方法。

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