JP5629976B2 - Patent specification evaluation / creation work support apparatus, method and program - Google Patents

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Description

開示する技術は、新規に作成した特許明細書の評価と作成作業を支援する技術に関する。   The disclosed technique relates to a technique for supporting evaluation and creation work of a newly created patent specification.

有用なアイディアを特許として出願し権利化することは、企業の特許戦略において非常に重要である。
しかしながら、アイディアを権利化する際には、特許庁における審査を受ける必要があり、この審査によって特許を与えるべきではないと判断される事も多い。この場合は、特許庁より拒絶理由通知書が発明者に送付されるが、発明者は拒絶理由通知書に対する反論や請求項の補正を行なう事ができ、この内容は補正書や意見書として特許庁に提出される。ただし、このようなプロセスを経ることは時間や文書作成コストがかかる。最初の審査で特許として認められればこのコストは削減できるが、現状は拒絶理由通知を受けてから対応を検討するという戦略を取ることも多い。これは、最初の審査をクリアするために徹底的な公知例調査を行なうコストが、上述のプロセスに費やすコストを上回る可能性が高いという判断に基づく戦略であるといえる。
Applying and patenting useful ideas as patents is very important in a company's patent strategy.
However, when an idea is licensed, it must be examined by the JPO, and it is often judged that a patent should not be granted by this examination. In this case, the JPO will send a notice of reasons for refusal to the inventor. However, the inventor can refute the notice of reasons for refusal and amend the claims. Submitted to the Agency. However, this process takes time and document creation costs. This cost can be reduced if it is approved as a patent in the initial examination, but at present, the strategy is often to consider the response after receiving a notice of reasons for refusal. This can be said to be a strategy based on the judgment that the cost of conducting a thorough known example search to clear the initial examination is likely to exceed the cost of the above-described process.

拒絶理由通知書においては、審査対象とした特許明細書における記述とその記述に対する拒絶理由及びその根拠となった公知例中の記述を挙げた上で、審査対象を特許として認めることができないことを明確に述べている。発明者側から見れば、まずは拒絶理由として挙げられている内容を検討し、請求項の補正といった対応策を決定すればよいので、このような情報が全く提示されていない状況と比べると格段に効率的な対応が行なえる。このことが前述した戦略を選択する根拠となっており、逆にいえば、本来は審査請求をしたことによってはじめて得られる拒絶理由通知書の記載情報を予想し、特許を出願する前にその情報を取得することができれば非常に有用である。   In the notice of reasons for refusal, the description of the patent specification subject to examination, the reasons for refusal of the description, and the description in the well-known example that became the basis for it shall be stated, and the subject of examination cannot be recognized as a patent. It is clearly stated. From the perspective of the inventor, it is only necessary to first examine the contents listed as reasons for refusal and decide on countermeasures such as amendment of claims. An efficient response can be made. This is the basis for selecting the above-mentioned strategy, and conversely, the information described in the notice of reasons for refusal originally obtained by filing a request for examination is anticipated, and the information before filing a patent application It is very useful if you can get it.

第1の従来技術として、以下のようなものが知られている。即ちまず、新規特許明細書に対して、記載内容の類似する過去の特許公報(本出願においては、公開特許公報と特許掲載公報の2つを区別せずに「特許公報」と称する)が検索される。そして、検索結果における審査結果に基づいて、新規特許明細書に関する審査結果が予想される。検索された過去の特許公報に関する拒絶理由通知書などもユーザに提示する機能についても開示されている。   The following is known as the first prior art. That is, first, search for past patent gazettes with similar descriptions (referred to in this application as “patent gazettes” without distinguishing between published patent gazettes and patent publication gazettes). Is done. Then, based on the examination result in the search result, the examination result regarding the new patent specification is expected. A function for presenting a notice of reasons for refusal regarding past patent publications retrieved to the user is also disclosed.

第2の従来技術として、請求項の記述を解析し、請求項間の従属関係を推定する技術が知られている。
第3の従来技術として、請求項の記述においてその構成要素単位に記述を分割する技術も知られている。
As a second conventional technique, a technique for analyzing a description of claims and estimating a dependency relationship between claims is known.
As a third conventional technique, there is also known a technique for dividing a description into its constituent elements in the description of claims.

本出願が開示する技術に関連する従来技術として、下記先行技術文献が開示されている。   The following prior art documents are disclosed as conventional techniques related to the technique disclosed in the present application.

特開2008−117010号公報JP 2008-1171010 A 特開2007−317164号公報JP 2007-317164 A 特開2003−308318号公報JP 2003-308318 A

しかし、前述した第1の従来技術では、入力した新規特許明細書に対して予想される拒絶理由通知書の記載内容を取得することは不可能である場合が多い。例えば、審査対象特許明細書中の請求項に記述されている各構成要素に対する公知例を挙げ、審査対象特許は既存技術の単なる組合せにすぎないので特許化できない、といった拒絶理由通知書における一般的な拒絶のパターンがある。このような拒絶のパターンに対応する情報としては記述された各構成要素に対する公知例中の記述をそれぞれ取得する必要がある。しかし、新規特許明細書に内容が類似する過去の特許公報に対する拒絶理由通知書においては、このような個々の構成要素毎に公知例を挙げていることは保証されていない。また、新規特許明細書に記載されている個々の構成要素がそれぞれ別の特許公報に記載されている場合には、新規特許明細書の記述全部をキーとした類似検索では、それぞれの構成要素を記載している特許公報はヒットしない可能性も高い。   However, in the first prior art described above, it is often impossible to obtain the description content of the notice of reason for refusal that is expected for the input new patent specification. For example, a general example in a notice of reasons for refusal that a known example for each component described in a claim in the specification of a patent to be examined is given and the patent to be examined is merely a combination of existing technologies and cannot be patented. There is a pattern of rejection. As information corresponding to such a rejection pattern, it is necessary to obtain the description in the publicly known example for each described component. However, in the notice of reasons for refusal to the past patent publications whose contents are similar to the new patent specifications, it is not guaranteed that a publicly known example is given for each individual component. In addition, when individual components described in the new patent specification are described in different patent gazettes, in the similar search using the entire description of the new patent specification as a key, each component is There is a high possibility that the described patent publications will not hit.

また、拒絶理由通知書に言及される審査対象特許明細書の記述範囲(以降、「指摘単位」と記す)は、審査官が見つけた公知例によってはじめて決定される。拒絶理由通知書では、審査対象特許の全請求項を1つの指摘単位として同じアイディアに基づく公知例を挙げて権利化拒絶の根拠とする場合から、請求項に記載されている構成要素の各々に公知例を挙げて権利化拒絶の根拠とする場合まで、さまざまな可能性がある。このような事情を考慮して、新規特許明細書に対して予想される拒絶理由通知書における指摘単位を推定する技術はない。   In addition, the description range of the patent specification to be examined referred to in the notice of reasons for refusal (hereinafter referred to as “pointed unit”) is determined only by a publicly known example found by the examiner. In the notice of reasons for refusal, from the case where all the claims of the patent to be examined are based on the same idea as a point of indication and the basis for refusal of right is given, each of the components described in the claims There are various possibilities up to the case where the grounds for refusal of rights are given based on known examples. In consideration of such circumstances, there is no technique for estimating the indicated unit in the notice of reasons for refusal expected for a new patent specification.

また、前述した第2及び第3の従来技術に関しては、以下のような問題点がある。即ち例えば、新規特許明細書における請求項が、A,B,Cの3つの要素から構成されており、それに対してA,Bを構成要素とする公知例Xと、Cを構成要素に含む公知例Yが見つかった場合を考える。この場合、審査官は構成要素A,Bの記述と構成要素Cの記述をそれぞれ指摘し、その拒絶の根拠として前記公知例X,Y中の該当部分の記述を挙げるのが適切である。このような拒絶のパターンを、構成要素の単位で分割してぞれぞれの構成要素の記述をキーとした類似検索結果を提示するという方式では、上記公知例Xは類似検索結果の上位になる可能性が低くなり、結果的に検索結果から漏れる可能性が高くなってしまう。特に構成要素Aと構成要素Bを組み合わせる所に特許性を主張しているような場合においては、上記公知例Xが検索結果から漏れることは致命的となる。   Further, the second and third prior arts described above have the following problems. That is, for example, a claim in a new patent specification is composed of three elements A, B, and C, and a known example X having A and B as constituent elements and a known example including C as a constituent element. Consider the case where Example Y is found. In this case, it is appropriate for the examiner to point out the descriptions of the constituent elements A and B and the description of the constituent element C, respectively, and to give the description of the corresponding parts in the known examples X and Y as the grounds for the rejection. In the method of dividing such a rejection pattern into units of components and presenting similar search results using the description of each component as a key, the known example X is ranked higher than the similar search results. And the possibility of leaking from the search result increases. In particular, in the case where patentability is claimed where the component A and the component B are combined, it is fatal that the known example X leaks from the search result.

このように、新規特許明細書に対し予想される拒絶理由通知書の記載内容をユーザに提示するシステムを想定した場合に、入力明細書中の請求項の記述のどの部分が予想される拒絶理由通知書における指摘単位となるかは、従来技術では推定できなかった。これは、見つかった公知例における記述内容に依存するからである。   In this way, when assuming a system that presents the contents of a notice of reasons for refusal that is expected for a new patent specification to the user, which part of the description of claims in the input specification is expected The prior art could not estimate whether it would be the indication unit in the notice. This is because it depends on the description content in the found public example.

開示する技術が解決しようとする課題は、新規特許明細書に対して予想される拒絶理由通知書における明細書中の指摘単位を、過去の拒絶理由通知書に記載される指摘単位に基づく処理により適切に推定可能とすることにある。   The problem to be solved by the disclosed technology is that the indication unit in the specification of the reason for refusal expected for the new patent specification is processed by the processing based on the unit of indication described in the previous notification of reasons for refusal. It is to be able to estimate appropriately.

開示する技術は、出願書類の特許請求の範囲の記載に関して、審査請求が行なわれた過去の出願と該審査対象の出願に対して発行された拒絶理由通知書とを紐付けて蓄積している特許審査データベースを検索することにより、前記出願書類の評価及び作成作業を支援する装置、方法、又はプログラムとして実現され、装置として実現される場合には以下の構成を有する。   With regard to the description of the scope of claims in the application documents, the disclosed technology associates and accumulates past applications for which examination requests have been made and notices of reasons for refusal issued for the applications subject to examination. By searching the patent examination database, it is realized as an apparatus, method, or program that supports the evaluation and creation of the application documents. When the apparatus is realized as an apparatus, it has the following configuration.

データ作成部は、特許審査データベースから拒絶理由通知書を取り出し、取り出した拒絶理由通知書を形態素解析した結果と予め定めたルールとから、拒絶理由通知書に記載された、審査対象の出願とその出願において拒絶理由が示された請求項の記載と拒絶理由の根拠となる条文と拒絶理由で示された引用文献とその引用文献に記載の文言とを抽出し、抽出した情報を紐付けた情報を作成し、拒絶理由データベースに格納する。   The data preparation unit extracts the notice of reasons for refusal from the patent examination database, and from the result of morphological analysis of the notice of reasons for refusal taken and the predetermined rules, the application to be examined and its application described in the notice of reasons for refusal Information that extracts the description of the claim in which the reason for refusal is indicated in the application, the text that is the basis for the reason for refusal, the cited document indicated by the reason for refusal, and the wording described in the cited document, and links the extracted information And store it in the rejection reason database.

拒絶理由データベース検索サブシステム部は、出願書類を読み込み、その出願書類の特許請求の範囲の記載をキーとして拒絶理由データベースの請求項の記載を類似検索し、出願書類の特許請求の範囲の記載と、拒絶理由データベースが持つ検索されたその特許請求の範囲の記載に類似する請求項の記載を持つ出願に対して発行された拒絶理由通知書から抽出された情報を提示する。   The refusal reason database retrieval subsystem reads the application documents, searches the description of the claims of the refusal database similar to the description of the claims of the application documents as a key, and describes the claims of the application documents. The information extracted from the notice of reasons for refusal issued for the application having the description of the claims similar to the description of the scope of claims searched in the database of reasons for refusal is presented.

開示する技術によれば、新規特許明細書に対して予想される拒絶理由通知書における明細書中の指摘単位を、過去の拒絶理由通知書に記載される指摘単位に基づく処理により適切に推定することが可能となる。   According to the disclosed technology, the indication unit in the specification in the notification of reasons for refusal expected for the new patent specification is appropriately estimated by processing based on the indication unit in the notification of reasons for refusal in the past. It becomes possible.

更に、推定された指摘単位に対する拒絶理由データベースの検索結果を提示することにより、指摘単位に対応する公知例中の記述、更には前記公知例中の記述の権利化を拒絶する根拠となった引用文献中の記載、前記公知例中の記載に対する補正内容や拒絶通知に対する反論内容、更に、その最終処分結果など、入力とした新規特許明細書に対する検討作業や修正作業において有用な情報をユーザに提示することができるようになり、例えば、指摘された記述と類似する公知例中の記述がどう補正されて登録となったかを知ることで、新規特許明細書における指摘箇所の適切な修正を容易に行なうことができる。   Furthermore, by presenting the search result of the reason database for rejection with respect to the estimated indication unit, the description in the known example corresponding to the indication unit, and further, the citation that became the basis for refusing the right of the description in the known example Presents useful information for reviewing and correcting the input new patent specifications, such as descriptions in the literature, corrections to the description in the above-mentioned known examples, objections to the rejection notice, and final disposal results. For example, by knowing how a description in a publicly known example similar to the indicated description has been corrected and registered, it is easy to appropriately correct the indicated portion in the new patent specification. Can be done.

特許明細書評価・作成作業支援装置の実施形態の構成図である。It is a block diagram of embodiment of a patent specification evaluation and preparation work assistance apparatus. 拒絶理由DB格納データ作成処理を示す動作フローチャートである。It is an operation | movement flowchart which shows a rejection reason DB storage data creation process. 拒絶理由DB検索サブシステムの処理を示す動作フローチャートである。It is an operation | movement flowchart which shows the process of a rejection reason DB search subsystem. 拒絶理由通知書の例を示す図である。It is a figure which shows the example of the notice of reasons for refusal. 意見書の例を示す図である。It is a figure which shows the example of a written opinion. 処理対象とする新規特許明細書における請求項1の例を示す図である。It is a figure which shows the example of Claim 1 in the new patent specification made into a process target. 実施形態のシステムの出力結果例(初期状態)を示す図である。It is a figure which shows the example of an output result (initial state) of the system of embodiment. 実施形態のシステムの出力結果例(検索結果表示)を示す図である。It is a figure which shows the example of an output result (search result display) of the system of embodiment. 図2の拒絶理由通知書から抽出された情報を示す表1である。It is Table 1 which shows the information extracted from the notice of reasons for refusal of FIG. 表1に図3の意見書からの抽出結果を追加した情報を示す表2である。It is Table 2 which shows the information which added the extraction result from the opinion book of FIG. 3 to Table 1. FIG. 表2にポインタ情報の解析と不用語の削除と最終処分結果の付与がなされた情報を示す表3である。Table 2 shows information obtained by analyzing pointer information, deleting terminology, and assigning final disposal results. 表3の情報2から作成された新たな情報を示す表4である。5 is Table 4 showing new information created from information 2 in Table 3. 拒絶理由DBへの格納データの例を示す表5である。It is Table 5 which shows the example of the data stored in rejection reason DB. 図6の請求項例に対応する検索単位管理テーブルの例を示す表6である。7 is a table 6 showing an example of a search unit management table corresponding to the claim example of FIG. 6. 検索結果管理テーブルの例を示す表7である。10 is a table 7 illustrating an example of a search result management table. 実施形態のシステムを実現するハードウェア構成図である。It is a hardware block diagram which implement | achieves the system of embodiment.

以下、実施形態について詳細に説明する。
図1は、特許明細書評価・作成作業支援装置の実施形態の構成図である。
この装置は、特許審査データベース(特許審査DB101)101と拒絶理由データベース(拒絶理由DB102)102、拒絶理由DB102に格納するデータを作成するデータ作成部103、及び拒絶理由DB検索サブシステム104から構成される。
Hereinafter, embodiments will be described in detail.
FIG. 1 is a configuration diagram of an embodiment of a patent specification evaluation / creation work support apparatus.
This apparatus includes a patent examination database (patent examination DB 101) 101, a rejection reason database (rejection reason DB 102) 102, a data creation unit 103 that creates data to be stored in the rejection reason DB 102 , and a rejection reason DB search subsystem 104. The

また、データ作成部103は、拒絶理由通知書解析部103−1、ポインタ情報解析部103−2、データ整形部103−3、及び意見書解析部103−4を含む。
拒絶理由通知書解析部103−1は、拒絶理由通知書を解析して拒絶理由DB102に格納する情報を作成するために必要な情報を抽出する。
Further, the data creation unit 103 includes a rejection reason notification analysis unit 103-1, a pointer information analysis unit 103-2, a data shaping unit 103-3, and an opinion document analysis unit 103-4.
The rejection reason notification analysis unit 103-1 analyzes the reason for rejection notification and extracts information necessary for creating information to be stored in the rejection reason DB 102.

ポインタ情報解析部103−2は、拒絶理由通知書解析部103−1が抽出した情報に基づき、拒絶理由DB102に格納する情報の実体を取得する。
データ整形部103−3は、ポインタ情報解析部103−2が作成した情報を拒絶理由DB102に格納する情報を整形する。そして、データ整形部103−3は、複数の引用文献によって拒絶されている審査請求が行なわれた出願の公開特許公報の記述内容を引用文献の記述に合わせて分割し、新たなDB登録レコードを作成する。
The pointer information analysis unit 103-2 acquires the substance of information stored in the rejection reason DB 102 based on the information extracted by the rejection reason notification analysis unit 103-1.
The data shaping unit 103-3 shapes the information stored in the rejection reason DB 102 by the information created by the pointer information analysis unit 103-2. Then, the data shaping unit 103-3 divides the description content of the published patent publication of the application for which the request for examination rejected by a plurality of cited documents is made in accordance with the description of the cited documents, and creates a new DB registration record. create.

意見書解析部103−4は、意見書又は補正書を解析して、拒絶理由DB102に格納する情報を抽出する。
拒絶理由DB検索サブシステム104は、請求項記述分割部104−1、検索単位生成部104−2、検索単位管理テーブル104−3、類似検索部104−4、検索結果管理テーブル104−5、指摘単位推定部104−6、及び結果表示部104−7を含む。
The opinion document analysis unit 103-4 analyzes the opinion document or the correction document, and extracts information stored in the rejection reason DB 102.
The rejection reason DB search subsystem 104 includes a claim description division unit 104-1, a search unit generation unit 104-2, a search unit management table 104-3, a similarity search unit 104-4, a search result management table 104-5, an indication A unit estimation unit 104-6 and a result display unit 104-7 are included.

請求項記述分割部104−1は、入力された新規特許明細書の請求項の記述を抽出し、その記述を分割して拒絶理由DB102を検索する際の最小単位を決定する。
検索単位生成部104−2は、請求項記述分割部104−1によって作成された最小単位、及びその全ての組合せを生成する。
The claim description dividing unit 104-1 extracts the claim description of the input new patent specification, determines the minimum unit for searching the rejection reason DB 102 by dividing the description.
The search unit generation unit 104-2 generates the minimum unit created by the claim description division unit 104-1, and all combinations thereof.

検索単位管理テーブル104−3は、検索単位生成部104−2にて生成された検索単位を管理する。
類似検索部104−4は、検索単位生成部104−2によって生成された検索単位の文字列を検索キーとして、拒絶理由DB102を類似検索する。
The search unit management table 104-3 manages the search units generated by the search unit generation unit 104-2.
The similarity search unit 104-4 performs a similar search in the rejection reason DB 102 using the search unit character string generated by the search unit generation unit 104-2 as a search key.

検索結果管理テーブル104−5は、類似検索部104−4での各検索単位に対する検索結果の情報を格納する。
指摘単位推定部104−6は、検索結果管理テーブル104−5の情報に基づき、想定される拒絶理由通知書において言及されると思われる記述部分を判定する。
結果表示部104−7は、指摘単位推定部104−6によって推定された記述部分と、その記述部分を検索キーとした場合の検索結果を、ユーザに提示する。
The search result management table 104-5 stores search result information for each search unit in the similarity search unit 104-4.
The indication unit estimation unit 104-6 determines a description portion that is supposed to be referred to in the expected rejection reason notification based on the information in the search result management table 104-5.
The result display unit 104-7 presents the description portion estimated by the indication unit estimation unit 104-6 and the search result when the description portion is used as a search key to the user.

図1の構成を有する実施形態の動作について、以下に順次説明する。
実施形態の動作は、データ作成フェーズと、新規特許明細書評価フェーズの2つのフェーズからなる。データ作成フェーズでは、特許審査DB101内のレコードから拒絶理由DB102に格納するデータが自動的に作成される。新規特許明細書評価フェーズでは、新規特許明細書が入力され、その中の拒絶を受けそうな記述部分が推定されて、根拠となりそうな拒絶理由DB102内のレコードと共にユーザへの提示が行われる。以下、データ作成フェーズ、新規特許明細書評価フェーズの順に、本実施形態について説明する。
The operation of the embodiment having the configuration of FIG. 1 will be sequentially described below.
The operation of the embodiment includes two phases, a data creation phase and a new patent specification evaluation phase. In the data creation phase, data stored in the rejection reason DB 102 is automatically created from the records in the patent examination DB 101. In the new patent specification evaluation phase, a new patent specification is input, a description portion that is likely to be rejected is estimated, and presented to the user together with a record in the rejection reason DB 102 that is likely to be a basis. Hereinafter, the present embodiment will be described in the order of the data creation phase and the new patent specification evaluation phase.

<データ作成フェーズ>
図2は、特許審査DB101から拒絶理由DB102に格納されるデータを自動的に作成する処理を示す動作フローチャートである。以下、この動作フローチャートに従って、図1のデータ作成部103に含まれる各処理部の動作について説明する。
<Data creation phase>
FIG. 2 is an operation flowchart showing a process for automatically creating data stored in the rejection reason DB 102 from the patent examination DB 101. The operation of each processing unit included in the data creation unit 103 in FIG. 1 will be described below according to this operation flowchart.

特許審査DB101
特許審査DB101は、拒絶理由通知書、引用文献、及び意見書を最終処分情報と共に紐づけた情報を、1レコードとして格納する。
Patent Examination DB101
The patent examination DB 101 stores, as one record, information obtained by associating a notice of reasons for refusal, a cited document, and an opinion document together with final disposal information.

拒絶理由通知書は、審査請求が行なわれた特許出願に関し、特許査定できない事由がある場合に、審査結果として特許査定できない拒絶理由を通知する書面である。
引用文献は、拒絶理由の根拠として拒絶理由通知書において引用されている文献である。
The notice of reasons for refusal is a document notifying the reasons for refusal that cannot be assessed as a result of examination when there is a reason that the patent cannot be assessed for the patent application for which the request for examination has been made.
The cited document is a document cited in the notice of reasons for refusal as the basis for the reasons for refusal.

意見書は、拒絶理由通知書を受けた発明者が作成した補正書及び補正内容や反論内容を記載する書面である。
特許審査DB101は、一般的なデータベースシステムによって実現可能である。
The opinion is a document that describes the amendment made by the inventor who received the notice of reasons for refusal and the contents of amendment and objection.
The patent examination DB 101 can be realized by a general database system.

なお、上述の各書面情報は従来は取得が難しかったが、特許庁が「整理標準化データ」を公開するようになったため、現在では容易に取得可能である。
特許審査DB101に格納される情報は、各文書データそのものを格納してもよいが、外部のデータベースへの参照情報のみを格納し、必要に応じて例えばインターネットで接続された外部DBにアクセスして実体となる文書を取得するように構成されてもよい。
The above-mentioned document information has been difficult to obtain in the past. However, since the JPO has released “organized standardized data”, it can now be easily obtained.
The information stored in the patent examination DB 101 may store each document data itself, but stores only reference information to an external database and accesses an external DB connected via the Internet as necessary. It may be configured to acquire an actual document.

データ作成部103は、特許審査DB101より最初の1レコードを取得する(図2のステップS201)。そして、取得に成功すると、以下のステップS203からS208までの一連の処理を実行する(図2のステップS202の判定がYES)。   The data creation unit 103 acquires the first record from the patent examination DB 101 (step S201 in FIG. 2). If acquisition is successful, the following series of processing from step S203 to S208 is executed (YES in step S202 of FIG. 2).

拒絶理由通知書解析部103−1
拒絶理由通知書解析部103−1は、拒絶理由通知書の記載内容を解析して、拒絶理由DB102に格納する情報を作成するための情報を抽出する(図2のステップS203)。この解析処理について、典型的な拒絶理由通知書である図4を例に説明する。
Rejection Reason Notice Analysis Unit 103-1
The rejection reason notification analysis unit 103-1 analyzes the contents of the rejection reason notification and extracts information for creating information to be stored in the rejection reason DB 102 (step S 203 in FIG. 2). This analysis process will be described with reference to FIG. 4, which is a typical rejection notice.

ステップ1
拒絶理由通知書解析部103−1は、拒絶理由通知書に対してレイアウト解析を行なう。拒絶理由通知書は、定型的なレイアウトを持ち、記載される文章も定型的な言い回しが多用されている。このため、拒絶理由通知書解析部103−1は、拒絶理由通知書に関する定型的な言い回しに関する情報を用いて、解析対象とする拒絶理由通知書に記載されている文章の記載内容を把握するルールを備える。このようなルールとしては例えば、以下のようなものが挙げられる。

ルール1の1−「特許出願の番号」から始まり、空白(又はタブ区切り)を挟んで特許公報の記述パターンにマッチする文字列が記載された行は、拒絶理由の対象とする特許公報の番号を表す。例えば「特開NNNN−NNNNN」、「特開平NN−NNNNN」、「特願NNNN−NNNNN」といった記述パターンである。なお、それぞれNは数字を表す。以下の説明でも、パターンの記述にNが用いられている場合には、同様に数字を表すものとする。

ルール1の2−「理由」という文字列のみが記載された行がある場合には、その行に続く段落は、拒絶理由を記載する段落であり、拒絶理由の法的な規定である特許法中の該当規定を表す文字列が含まれている。

ルール1の3−「記」という文字列のみが記載された行がある場合には、その行に続く段落は、拒絶した審査請求が行なわれた出願の公開特許公報の記述内容部分に対する言及と、その拒絶の根拠となった引用例の記載に基づく拒絶理由の詳細な内容を記載する。

ルール1の4−拒絶理由の詳細な内容を記載する段落において、「・」や「(N)」などの数字を含んだ文字列を先頭とする箇条書形式がある場合には、一つの箇条書部分は、それぞれ審査請求が行なわれた出願の公開特許公報の1つの記述内容に対する拒絶理由の詳細を記載する。
Step 1
The rejection reason notification analysis unit 103-1 performs layout analysis on the rejection reason notification. The notice of reasons for refusal has a standard layout, and the written text often uses standard phrases. For this reason, the rejection reason notification analysis unit 103-1 uses the information on the standard wording regarding the reason for rejection notification, and the rule for grasping the description content of the sentence described in the notification of reason for rejection to be analyzed Is provided. Examples of such rules include the following.

The line starting with rule 1 1- "patent application number" and containing a blank (or tab delimiter) that matches the description pattern of the patent gazette is the number of the patent gazette that is the object of the reason for refusal Represents. For example, it is a description pattern such as “JPNNNNN-NNNNNN”, “JPNNN-NNNNNN”, and “Japanese Patent Application NNNN-NNNNNN”. Note that each N represents a number. Also in the following description, when N is used in the description of the pattern, it is assumed to represent a number in the same manner.

If there is a line containing only the character string “2-reason” in Rule 1, the paragraph following that line is a paragraph describing the reason for refusal, and the Patent Law, which is a legal provision for the reason for refusal The character string which represents the applicable rule in is included.

If there is a line containing only the character string “3-” in Rule 1, the paragraph following that line shall be a reference to the description content part of the published patent publication of the application for which the request for examination was rejected. The details of the reasons for refusal based on the description of the cited reference that became the basis for the refusal are described.

In the paragraph that describes the detailed contents of the 4-rejection reason of Rule 1, if there is an item format that begins with a character string that includes numbers such as “•” and “(N)”, one item part Describes the details of the reasons for refusal for one description of the published patent publication of the application for which the request for examination has been made.

以上のようなルールによって、拒絶理由通知書における各段落の記載内容が、拒絶理由通知書解析部103−1によって判定される。図4に挙げた例であれば、以下のような情報が認識される。

「特開AAAA−BBBBB」が、審査対象とされた特許公報の番号である。

「理由」に続く段落である「この出願の」から「特許を受けることができない」に到る段落には、拒絶理由が記載されている。

「記」に続く各箇条書段落、具体的には「(1)」から「〜記載されている」に到る段落と、「(2)」から「〜技術である」に到る段落には、それぞれ拒絶理由の詳細が記載されている。
Based on the rules as described above, the description content of each paragraph in the notice of reasons for refusal is determined by the notice of reason for refusal analyzer 103-1. In the example shown in FIG. 4, the following information is recognized.

“JPAAA-ABBBBBB” is the number of the patent publication that is the subject of examination.

The reason for refusal is described in the paragraph following “reason” from “this application” to “cannot receive a patent”.

Each bullet paragraph following the "SL", specifically the paragraph leading to "(1)""- described Ru Tei" from paragraph reaching the "(2)", "a-technology" from The details of the reasons for refusal are described respectively.

ステップ2
次に、拒絶理由通知書解析部103−1は、上述のレイアウト解析の判定結果に基づいて、段落毎に判定した記述内容に基づいて、情報を抽出する。その情報抽出の際にも、記述内容毎に、以下のようなルールが適用される。

ルール2の1−拒絶理由の記載部分に対しては、記述文中の「特許法第」で始まる部分文字列が形態素解析される。形態素解析結果において「助詞」と解析される形態素の直前までが、拒絶理由として抽出される。図4の例においては、「特許法第29条第2項」が拒絶理由として抽出される。

ルール2の2−拒絶理由の詳細を記載する部分に対しては、それぞれの段落毎に、審査対象の公開特許公報における記述部分、及びその拒絶の根拠となった引用文献中の記述が抽出される。この抽出においては、それぞれ以下のような処理ルールを用いた抽出処理が行なわれる。

ルール2の2の1−審査対象の公開特許公報中の記述部分の抽出
審査対象の公開特許公報において拒絶を受けた部分を指す記述パターン例えば、「請求項N」など)と、内容を記載する典型的な言い回しを手がかりとする抽出ルール(例えば、”(拒絶を受けた部分を指す記述パターンにマッチする文字列)には、「・・・」と記載されている”といった記述から「・・・」の部分を抽出する)によって、審査対象の公開特許公報中の内容が抽出される。図4の例における最初の箇条書段落においては、拒絶をうけた審査対象の公開特許公報中の記載部分を指す情報(ポインタ情報)として「請求項1」が抽出されるが、その記載内容自身を抽出するルールはマッチしない。

ルール2の2の2−拒絶の根拠となった公知例中の記述部分の抽出
引用例記述パターン(例えば「引用例N」「引用文献N」「先願N」など)と、その実体を表す情報との対応づけ処理が行なわれる。図4の例であれば、「引用例1」と「特開XXXX−YYYYY号公報」、「引用例2」と「実願○○○○−□□□□□号公報」とが、それぞれ対応づけられる。
Step 2
Next, the rejection reason notice analysis unit 103-1 extracts information based on the description content determined for each paragraph based on the determination result of the layout analysis described above. When extracting the information, the following rules are applied for each description content.

For the description part 1-rejection reason of Rule 2, the partial character string beginning with “Patent Law No.” in the description sentence is subjected to morphological analysis. The reason up to the morpheme analyzed as “particle” in the morpheme analysis result is extracted as the reason for rejection. In the example of FIG. 4, “Patent Act Article 29 Paragraph 2” is extracted as the reason for refusal.

For the part that details the reason for refusal 2 in Rule 2, the description part in the published patent publication to be examined and the description in the cited document that became the basis for the rejection are extracted for each paragraph. The In this extraction, extraction processing using the following processing rules is performed.

Rule 2-2 1-Extraction of description part in a public patent gazette to be examined A description pattern indicating a rejected part in a public patent gazette to be examined (for example, “Claim N”) and the contents are described Extraction rules based on typical phrases (for example, "(character string matching the descriptive pattern indicating the rejected part) is described as" ... "") The contents in the published patent publication to be examined are extracted. In the first clause paragraph in the example of FIG. 4, “claim 1” is extracted as information (pointer information) indicating the description part in the public patent gazette to be examined which has been rejected. The rules to extract do not match.

2. Extraction of description part in known example that is the basis of refusal 2 of rule 2 Citation example description pattern (for example, “citation example N”, “cited document N”, “prior application N”, etc.) and its entity Correlation processing with information is performed. In the example of FIG. 4, “Citation 1” , “JPXXXX-YYYYY Publication”, “Citation 2” and “Actual Application No. XXXXX- It is matched.

次に、典型的な言い回し、例えば、”(引用例記述パターンにマッチする文字列)には・・・記載され”という言い回しに対して、次のような処理ルールが適用される。即ち、”(引用例記述パターンにマッチする文字列)に対応づけられた実体を表す文字列が、引用例の記載箇所を指すポインタ情報として抽出され、”・・・”の部分が引用例の記載内容として抽出される。   Next, the following processing rule is applied to a typical wording, for example, a wording “(written in a character string that matches the citation example description pattern)”. That is, a character string representing an entity associated with “(character string matching the citation example description pattern) is extracted as pointer information indicating a description location of the citation example, and a portion of“... Extracted as description.

また、”・・・ことは、(引用例記述パターンにマッチする文字列)に示され”という言い回しに対して、次のような処理ルールが適用される。即ち、”(引用例記述パターンにマッチする文字列)“に対応づけられた実体を表す文字列が引用例の記載箇所を指すポインタ情報として抽出され、”・・・”の部分が引用例の記載内容として抽出される。図4の例では、この処理ルールが適用される。
なお、上記各処理ルールの最後の動詞に関しては、「記載され」「示され」「記され」などの、予め定義しておいた特定の動詞セットのいずれかにマッチするものとされてもよい。
In addition, the following processing rule is applied to the phrase “... Is shown in (a character string that matches the citation example description pattern)”. That is, a character string representing an entity associated with “(character string matching the citation example description pattern)” is extracted as pointer information indicating a description location of the citation example, and “...” is the portion of the citation example. Extracted as description. In the example of FIG. 4, this processing rule is applied.
In addition, regarding the last verb of each processing rule, it may be assumed to match one of the specific verb sets defined in advance, such as “described”, “shown”, and “described”. .

また、「審査対象の公開特許公報中の記述部分」と「拒絶の根拠となった公知例中の記述」を同時に抽出する処理ルールも適用される。例えば、”(拒絶を受けた部分を表す記述パターンにマッチする文字列)は、従来周知の技術である(引用例記述パターンにマッチする文字列)[N1],[N2],・・・)”という記述に関して、以下の通りとなる。まず、”(拒絶を受けた部分を表す記述パターンにマッチする文字列)”が審査請求が行なわれた出願の公開特許公報中の拒絶を受けた部分を指すポインタ情報として抽出される。更に、”(引用例記述パターンにマッチする文字列)に対応づけられた実体を表す情報における段落記号[N1],[N2]に記載される部分”が引用文献の記載内容を指すポインタ情報として抽出される。   In addition, a processing rule for simultaneously extracting “description part in a public patent gazette to be examined” and “description in a publicly known example as a basis for rejection” is also applied. For example, “(a character string that matches the description pattern representing the rejected part) is a conventionally known technique (a character string that matches the cited example description pattern) [N1], [N2],. "Is as follows. First, “(a character string that matches a description pattern representing a rejected part)” is extracted as pointer information indicating the rejected part in the published patent publication of the application for which examination is requested. Furthermore, “the portion described in paragraph symbols [N1] and [N2] in the information representing the entity associated with (character string matching the cited example description pattern)” is pointer information indicating the description content of the cited document. Extracted.

以上のルール2の2の1及びルール2の2の2が図4に示される拒絶理由通知書に適用されレイアウト解析情報に基づく対応づけが行なわれた結果として、「審査対象の公開特許公報中の記述部分」と「拒絶の根拠となった公知例中の記述」に関する図9の表1に示されるような情報が獲得される。なお、抽出されなかった情報は”−”と記載される。ここで、表1の情報1に関しては1つの引用文献が紐付けられ、情報2に関しては2つの引用文献が紐付けられている。このことを明確化するため、便宜的に「引用文献中の記述へのポインタ情報」項目及びその「記述内容」項目の末尾に番号が付与される。例えば「引用文献中の記述へのポインタ情報1」「引用文献中の記述へのポインタ情報2」の如くである。    As a result of applying the above rule 2-2 1 and rule 2-2 2 to the rejection reason notice shown in FIG. The information as shown in Table 1 in FIG. 9 is acquired regarding “the description part of” and “the description in the known example that has become the basis for the rejection”. The information that has not been extracted is described as “-”. Here, with respect to information 1 in Table 1, one cited document is linked, and with respect to information 2, two cited documents are linked. In order to clarify this, for the sake of convenience, a number is added to the end of the “pointer information to the description in the cited document” item and the “description content” item. For example, “pointer information 1 to description in cited document” “pointer information 2 to description in cited document”.

意見書解析部103−4
意見書解析部103−4は、拒絶理由通知書に対して出願人(権利者)側が作成した意見書を解析し、拒絶理由通知書から抽出された情報に対して、更に、紐付けを行なう情報を抽出する(図2のステップS204)。この解析処理について、典型的な意見書である図5を例に説明する。
Opinion analysis unit 103-4
The opinion analysis unit 103-4 analyzes the opinion written by the applicant (right holder) with respect to the reason for rejection notification, and further links the information extracted from the reason for rejection notification. Information is extracted (step S204 in FIG. 2). This analysis process will be described with reference to FIG. 5 which is a typical opinion document.

ステップ1
意見書解析部103−4は、意見書に対してレイアウト解析を行なう。このレイアウト解析により、意見の内容を記載している段落が判定される。例えば、「“[意見の内容]
と記載されている行以下の段落を意見の内容を記述していると判定する」といった判定ルールが用いられる。
Step 1
The opinion document analysis unit 103-4 performs layout analysis on the opinion document. By this layout analysis, the paragraph describing the content of the opinion is determined. For example, ““ [Content of Opinion]
A determination rule such as “determining that the content of the opinion is described in the paragraph below the line described as“ is used ”is used.

意見の内容を記述している段落が「・」や「(N)」といった文字列から始まる箇条書パターンにマッチする場合には、箇条書箇所単位がそれぞれ、拒絶理由通知書において対応する詳細な拒絶理由の説明箇所への意見の記述と判定される。この処理においては、通常、意見書はその作成のトリガとなった拒絶理由通知書への対応関係を明確にする事が配慮されており、拒絶理由通知書における拒絶内容の詳細な記述の箇条書記述パターンと同様の記述パターンを用いることが多い。このため、対応関係を判定することは比較的容易である。また、箇条書の記述パターンが異なる場合も、対応する数字部分の一致や、その箇条書部分の最初の文として拒絶理由通知書におけるどの箇所に対する意見であるかを明示する定型的な記述パターンから、拒絶理由通知書との対応を取れる。例えば、拒絶理由通知書においては数字を含んだ文字列、例えば(1)といった形式で箇条書きされている部分に対応する意見を「意見1」という形式で箇条書にしている場合には、対応する数字部分の一致で対応が取れる。また、箇条書部分の最初の文として例えば”拒絶理由通知書における〜の記載について”や”審査官は拒絶理由通知(〜)において”という記述に対して、「〜」に拒絶理由通知書の該当する項目が記載されているという判定が行える。   If the paragraph describing the opinion matches a bullet pattern that starts with a character string such as “•” or “(N)”, the detailed reason for refusal corresponding to each item in the bullet point location It is determined that it is a statement of opinion in the explanation part. In this process, it is usually considered that the opinion is clearly related to the notice of reasons for refusal that triggered the creation of the opinion. A description pattern similar to the pattern is often used. For this reason, it is relatively easy to determine the correspondence. In addition, even if the description pattern of the clauses is different, it is possible to reject from the standard description pattern that clearly indicates the corresponding numerical part and the part in the notice of reasons for refusal as the first sentence of the clause part. Correspondence with the notice of reason can be taken. For example, in the notice of reasons for refusal, if the opinion corresponding to the part listed in the form of a character string including numbers, for example (1), is listed in the form of “opinion 1”, it corresponds. Correspondence can be taken by matching the numerical part. In addition, as the first sentence of the clause part, for example, “about the description of ~ in the notice of reasons for refusal” or “the examiner is in the notice of reasons for refusal (~)” It can be determined that the item to be written is described.

図5の意見書の例では、拒絶理由通知書と同じ箇条書の書式で対応する意見が記載されている。更に、定型的な記述パターン”拒絶理由通知書に指摘されたように「請求項N」について”でも、拒絶理由通知書における該当箇所に対応付けることができる。   In the example of the opinion book in FIG. 5, the corresponding opinion is described in the same itemized form as the notice of reasons for refusal. Furthermore, the typical description pattern “about“ claim N ”as pointed out in the notice of reasons for refusal” can be associated with the corresponding part in the notice of reasons for refusal.

また、拒絶理由通知書に対する複数の指摘に対して、意見書においては区別せずにまとめて1つの補正内容として記載されることもある。この時の補正内容は、審査請求が行なわれた出願の公開特許公報において記載されている請求項の記述を全て補正した記述に置き換えるようなものが多い。このような場合には、上記のようなルールでは、対応がつかないことになる。しかし、拒絶理由通知書が請求項毎に拒絶理由の詳細を述べているような場合には、請求項の番号の一致によって対応付けが可能であるため、このような対応付けルールも具備してもよい。   In addition, a plurality of indications regarding the notice of reasons for refusal may be collectively described as one amendment content in the opinion document without distinction. In many cases, the amendment at this time is to replace all the descriptions in the claims described in the published patent gazette of the application for which the examination request has been made. In such a case, the above rules cannot be dealt with. However, if the notice of reasons for refusal states details of the reasons for refusal for each claim, the correspondence can be made by matching the numbers of the claims, so such a correspondence rule is also provided. Also good.

以上のような対応付けルールによって、拒絶理由通知書からの抽出情報のそれぞれに対して、補正内容を記載する段落が対応付けられる。対応付けルールの記載パターンに全くマッチしなかった場合には、前記拒絶理由通知書からの全ての抽出情報に対して、同一の補正内容の記述段落が対応付けられることになる。   With the association rules as described above, the paragraphs describing the correction contents are associated with each piece of information extracted from the rejection reason notice. If there is no match with the description pattern of the association rule, the description paragraphs with the same correction content are associated with all the extracted information from the rejection reason notification.

ステップ2
意見書解析部103−4は、レイアウト解析の判定結果として得た意見を記述している段落から、反論の内容や補正内容の抽出を行なう。この抽出においては、定型的な言い回しの記述パターンによる処理ルールが用いられる。
Step 2
The opinion document analysis unit 103-4 extracts the content of the objection and the correction content from the paragraph describing the opinion obtained as the layout analysis determination result. In this extraction, a processing rule based on a description pattern of a typical phrase is used.

例えば、”手続補正書の手続補正Nに記載された「・・・」という補正を行なった”という記述パターンから、「手続補正書の手続補正N」が補正内容を指すポインタ情報として抽出され、「・・・」部分が補正内容の記述として抽出される。図5の例がこのルールに対応する。   For example, “procedure amendment N of procedure amendment” is extracted as pointer information indicating the amendment from a description pattern “amendment of“ ... ”described in procedure amendment N of procedure amendment”. The "..." part is extracted as a description of the correction content. The example of FIG. 5 corresponds to this rule.

また、抽出ルールとしては、前記のような1文に対して適用されるルール以外にも、複数文に渡る処理ルールもある。例えば、「[意見の内容]」と記載された行に続く段落において、”・・・特許請求の範囲を下記の通り・・・」という表現を含む文が存在し、かつ、請求項記載パターン(「請求項N」など)で改行された段落が続く場合には、「請求項正N」が補正内容を指すポインタ情報として抽出され、それに続く部分が補正内容の記述として抽出される。   In addition to the rules applied to one sentence as described above, there are also processing rules that span multiple sentences. For example, in a paragraph that follows the line that says “[contents of opinion]”, there is a sentence that includes the expression “... When a paragraph with a line break (such as “Claim N”) continues, “Claim N” is extracted as pointer information indicating the correction content, and the subsequent portion is extracted as a description of the correction content.

上述の抽出ルールにマッチしない場合には意見を記述している段落の記述全部が抽出される。これは、補正をせずに拒絶理由に対する反論を行なっているような場合に、その反論内容を抽出するのに有効な処理ルールとなる。   If it does not match the above extraction rule, the entire description of the paragraph describing the opinion is extracted. This is an effective processing rule for extracting the content of the objection when the objection is rejected without correction.

以上のような処理によって、図5の意見書の例では、拒絶理由書において拒絶理由の詳細を述べている段落(1)に対しては、補正内容として「・・・を充填したことを特徴とするコンクリート用型枠」が紐付けられる。また、段落(2)に対しては、補正内容として「型枠同士を・・・し、型枠間には弾性体を介在させ、更に、型枠間に取り外し可能な固定部品を取り付けることを特徴とする請求項目1記載のコンクリート用型枠」が紐付けられる。そして、図9の表1に示される拒絶理由から抽出された各情報に意見書からの抽出結果が追加された図10の表2のような情報が獲得される。   In the example of the written opinion of FIG. 5, the above-described processing is characterized in that “...” is filled in as a correction content for the paragraph (1) in which the details of the reason for refusal are stated in the reason for refusal. "Concrete formwork" is linked. In addition, for the paragraph (2), the correction content is “to form the molds, interpose an elastic body between the molds, and attach a removable fixing part between the molds. The concrete formwork according to claim 1 is characterized. Then, information as shown in Table 2 in FIG. 10 is obtained in which the extraction results from the opinion sheet are added to the information extracted from the reasons for refusal shown in Table 1 in FIG.

ポインタ情報解析部103−2
拒絶理由通知書及び意見書の解析によって抽出された情報においては、実際の記述内容は取得できず、そのポインタ情報のみが取得される場合がある。ポインタ情報解析部103−2は、このような場合に、ポインタ情報に基づいて実際の内容を取得する(図2のステップS205)。
Pointer information analysis unit 103-2
In the information extracted by analyzing the notice of reasons for refusal and the opinion, the actual description content cannot be acquired, and only the pointer information may be acquired. In such a case, the pointer information analysis unit 103-2 acquires the actual content based on the pointer information (step S205 in FIG. 2).

例えば、図10の表2に表されている情報1においては、「審査対象特許中の記述」の項がポインタ情報のみでその記述内容は抽出されていない。そこで、ポインタ情報である「特開AAAA−BBBBB」の「請求項1」という情報を手がかりとして、特許審査DB101中の1次情報にアクセスし、その記述内容が取得される。この結果、図11の表3のような記述内容が得られる。   For example, in the information 1 shown in Table 2 of FIG. 10, the item “description in patent to be examined” is only pointer information, and the description content is not extracted. Therefore, the primary information in the patent examination DB 101 is accessed using the information “Claim 1” of “JPAAA-BBBBB” as pointer information, and the description content is acquired. As a result, description contents as shown in Table 3 of FIG. 11 are obtained.

ポインタ情報解析部103−2が手がかりとするポインタ情報は、このような請求項の記述を取得するようなものとは限らない。例えば、文書を特定する情報と特定された文書中の記述位置を表す情報の組合せによって、拒絶理由DB102に格納する記述内容を取得できる。文書を特定する情報としては、例にも挙げた特許の公開番号以外にも論文タイトルなどがある。特許審査DB101においては引用文献が既に紐付けされているので、抽出を行なう文書を特定するのは容易である。また、特定された文書中の記述位置を表す情報としては、「請求項1」、「手続補正1」といった、抽出すべき段落の直前の行に付与される文字列以外にも、例えば、特許公報に付与された段落記号によるものもある。また、引用文献となった論文などは、ページ番号と段落番号によって該当箇所を指している場合が多いが、これも簡単なレイアウト解析によって該当部分を特定可能である。   The pointer information used as a clue by the pointer information analysis unit 103-2 is not always the one that obtains the description of such a claim. For example, the description content stored in the rejection reason DB 102 can be acquired by a combination of information specifying the document and information indicating the description position in the specified document. Information specifying the document includes the title of the paper in addition to the publication number of the patent mentioned in the example. In the patent examination DB 101, since cited documents are already linked, it is easy to specify a document to be extracted. In addition to the character string attached to the line immediately before the paragraph to be extracted, such as “Claim 1” and “Procedure Correction 1” as information indicating the description position in the specified document, for example, patent Some are based on paragraph marks given in the gazette. In many cases, the cited paper or the like points to the corresponding part by the page number and the paragraph number, but this part can also be specified by a simple layout analysis.

データ整形部103−3
データ整形部103−3は、上述のようにして抽出・紐付けされた情報を処理して、拒絶理由DB102に格納する形式に整形する(図2のステップS206)。
Data shaping unit 103-3
The data shaping unit 103-3 processes the information extracted and linked as described above, and shapes the information into the format stored in the rejection reason DB 102 (step S206 in FIG. 2).

データ整形部103−3はまず、抽出・紐付けされた情報の記述内容に対して、不用語を削除する。不用語としては、例えば請求項の記載における「請求項N記載の」といったものが挙げられる。また、箇条書を表す部分なども不用語として削除される。   First, the data shaping unit 103-3 deletes the non-terminology with respect to the description content of the extracted / linked information. Examples of the terminology include “as described in claim N” in the description of claims. Also, the part representing the itemized list is deleted as a non-term.

また、データ整形部103−3は、処理対象とした特許審査DB101の1レコードにおいて、登録特許が紐付けられている場合には、抽出情報に最終処分結果として「登録」を紐付け、登録特許が存在しない場合には「取り下げ」、或いは、出願人の応答待ちや応答結果に関する審査中で査定なしの状態や、審判請求中などの状態を示す状態を紐付ける。図10の表2の例において、登録特許公報が存在する場合には、上述の処理によって、図11の表3に記載されるような情報に整形される。   In addition, when a registered patent is associated with one record of the patent examination DB 101 to be processed, the data shaping unit 103-3 associates “registration” with the extracted information as a final disposal result, and registers the registered patent. If there is not, “withdrawal”, or a state indicating an unassessed state during examination of the applicant's response waiting or response result, or a state indicating a state in which an appeal is being requested, is associated. In the example of Table 2 in FIG. 10, when a registered patent gazette exists, it is shaped into information as shown in Table 3 in FIG.

更に、図11の表2の情報2のように、1つの審査対象特許中の記述が複数の引用によって拒絶されている場合には、データ整形部103−3は、それぞれの引用文献中の記述から前記審査特許中の記述を分割できるかを判定する。そして、データ整形部103−3は、分割が可能な場合には、分割結果を新たな情報として作成する処理も行なう。例えば、図11の表2の情報2における審査対象特許中の記述が、「型枠同士を・・・し、型枠間には弾性体を介在させることを特徴とするコンクリート用型枠」であったとする。引用文献中の記述内容1が「型枠同士を・・・」、記述内容2が「型枠間に弾性体を介在させる」であり、それぞれに対応する記述が審査対象特許中の記述中に存在するので分割可能と判定される。この結果、図12の表4で表されるような情報2−1及び情報2−2が、情報2から新たに作成される。   Further, as shown in information 2 of Table 2 in FIG. 11, when a description in one examination-targeted patent is rejected by a plurality of citations, the data shaping unit 103-3 determines the description in each cited document. To determine whether the description in the examination patent can be divided. Then, if the data shaping unit 103-3 can be divided, the data shaping unit 103-3 also performs a process of creating the division result as new information. For example, the description in the patent to be examined in the information 2 of Table 2 in FIG. 11 is "Concrete formwork characterized in that the formwork is ... and the elastic body is interposed between the formwork". Suppose there was. The description 1 in the cited document is “mould between molds ...” and the description 2 is “insert an elastic body between the molds”, and the corresponding description is included in the description in the patent to be examined. Since it exists, it is determined that it can be divided. As a result, information 2-1 and information 2-2 as shown in Table 4 of FIG.

拒絶理由DB102
拒絶理由DB102は、特許審査DB101中の1レコードから自動的に作成された情報を格納する(図2のステップS207)。
Reason for rejection DB102
The rejection reason DB 102 stores information automatically created from one record in the patent examination DB 101 (step S207 in FIG. 2).

このデータベースに登録される情報は、図11の表3及び図12の表4の例でいえば、情報1、情報2、情報2から新たに作成された情報2−1、情報2−2の4つである。拒絶理由DB102への格納データの例を、図13の表5に示す。なお、表5では、説明の簡単化のためIDは抽出情報の番号に対応しているが、実際には別の形態の値であってもよい。   The information registered in the database is information 2-1 and information 2-2 newly created from information 1, information 2, and information 2 in the example of Table 3 in FIG. 11 and Table 4 in FIG. There are four. An example of data stored in the rejection reason DB 102 is shown in Table 5 of FIG. In Table 5, the ID corresponds to the number of the extracted information for simplification of explanation, but may actually be another form of value.

表5では、抽出された情報の「記述内容」のみがデータベースの各レコードに登録されているが、各記述内容へのポインタ情報も含めて1レコードとされてもよい。この場合に、新規特許明細書に対する処理結果として拒絶理由DB102中のレコードがユーザに提示されるときに、ユーザが例えば、そのレコード中の一つの項目をクリックする。すると、その項目に対応するポインタ情報により、抽出元の文書が検索されてユーザに提示される。このような機能を拒絶理由DB検索サブシステム104に具備させることができる。   In Table 5, only the “description content” of the extracted information is registered in each record of the database, but it may be one record including pointer information to each description content. In this case, when a record in the rejection reason DB 102 is presented to the user as a processing result for the new patent specification, the user clicks, for example, one item in the record. Then, the extraction source document is retrieved by the pointer information corresponding to the item and presented to the user. Such a function can be provided in the rejection reason DB search subsystem 104.

以上のようにしてデータ作成部103は、特許審査DB101より抽出した1つのレコードについて拒絶理由DB102への格納処理を終了すると、特許審査DB101より次の1レコードを取得し(図2のステップS208)、上記と同様の処理を繰返し実行する。特許審査DB101から取得されるレコードがなくなると、データ作成部103は、処理を終了する(図2のステップS202の判定がNO)。   As described above, when the data creation unit 103 finishes the storage process in the rejection reason DB 102 for one record extracted from the patent examination DB 101, the data creation unit 103 acquires the next one record from the patent examination DB 101 (step S208 in FIG. 2). The process similar to the above is repeatedly executed. When there are no more records acquired from the patent examination DB 101, the data creation unit 103 ends the process (NO in step S202 of FIG. 2).

<新規特許明細書評価フェーズ>
図3は、拒絶理由DB検索サブシステム104が実行する新規特許明細書評価フェーズの処理を示す動作フローチャートである。このフェーズでは、新規特許明細書を入力として、その請求項の記述が解析され、予想される拒絶理由通知書において拒絶指摘を受けそうな部分が、根拠となりそうな拒絶理由DB102中のレコードと共にユーザに提示される。
<New patent specification evaluation phase>
FIG. 3 is an operation flowchart showing the new patent specification evaluation phase process executed by the rejection reason DB search subsystem 104. In this phase, the new patent specification is input, the description of the claim is analyzed, and the portion that is likely to receive the rejection indication in the expected notification of reasons for refusal is recorded together with the record in the reason for rejection DB 102 that is likely to be the basis. Presented to.

拒絶理由DB検索サブシステム104はまず、新規特許明細書を入力し(図3のステップS301)、請求項をカウントする変数N=1として(図3のステップS302)、新規特許明細書から請求項Nの記述分を取得する(図3のステップS303)。そして、拒絶理由DB検索サブシステム104は、その取得に成功すると、以下のステップS305からS313までの一連の処理を実行する(図3のステップS304の判定がYES)。   The rejection reason DB search subsystem 104 first inputs a new patent specification (step S301 in FIG. 3), sets a variable N = 1 for counting claims (step S302 in FIG. 3), and claims the new patent specification. The description of N is acquired (step S303 in FIG. 3). When the rejection reason DB search subsystem 104 succeeds in the acquisition, the rejection reason DB search subsystem 104 executes a series of processes from the following steps S305 to S313 (YES in step S304 in FIG. 3).

請求項記述分割部104−1
請求項記述分割部104−1は、入力された新規特許明細書における請求項毎に、類似検索処理を行なう最小単位に記述を分割する(図3のステップS305)。
Claim description division unit 104-1
The claim description division unit 104-1 divides the description into minimum units for performing the similarity search process for each claim in the input new patent specification (step S305 in FIG. 3).

この処理に使用される分割ルールとしては、句読点又は、「ことを特徴とする」(またはこれに類する表現、例えば「を具備する」「を有する」など)といった請求項の記述に特徴的な言い回しによって分割が行われる。例えば、「この言い回しの出現する直前で分割し、この言い回し直後に読点が来る場合にはその読点では分割しない」といった簡単なルールでもよい。   The division rules used in this process include punctuation marks, or “characteristic” (or similar expressions such as “having”, “having”, etc.) The division is performed by. For example, a simple rule such as “divide immediately before the occurrence of this wording and do not divide at the reading point when a reading comes immediately after this wording” may be used.

例えば、図6に例示される特許明細書の請求項が入力された場合には、上記ルールにより以下のような分割が実施される。また、「ことを特徴とする」を含む最小単位は、発明の対象物を記述している部分であるので、以降の処理においては特別な処理が行なわれる。

−板金製型枠パネルと、
−対向する型枠パネル相互の間隔を保持するセパレータからなり、
−前記した型枠パネルは・・・略波型で、
−表裏一方側面の・・・平行に設けた抜き穴とを有し、
−他方側面の・・・抜き穴とを有している
−ことを特徴とするコンクリート用型枠

なお、分割処理は、上述のような単純なルールに基づく処理ではなく、請求項の記述をより詳細に解析し、構成要素単位の記述に分割したり、特許性を主張している記述部分のみを判定して、その部分を分割したものを類似検索処理を行なう最小単位とする、といった既存技術も適用可能である。
For example, when the claim of the patent specification illustrated in FIG. 6 is input, the following division is performed according to the above rule. Further, since the minimum unit including “characterized by” is a portion describing the object of the invention, special processing is performed in the subsequent processing.

A sheet metal formwork panel;
-It consists of a separator that keeps the space between opposing formwork panels,
-The above-mentioned formwork panel is ...
-With holes in parallel on one side of the front and back sides,
-Concrete formwork characterized by having a punched hole on the other side surface-

Note that the split process is not a process based on the simple rules as described above, but the description of the claim is analyzed in more detail, and the description is divided into constituent element units, or only the description part that claims patentability. It is also possible to apply an existing technique in which the minimum unit for performing the similar search process is determined by dividing the portion.

検索単位生成部104−2
検索単位生成部104−2は、請求項記述分割部104−1が作成した検索最小単位に基づいて、拒絶理由DB102中のレコードを検索する単位とそのキーとなる記述を作成する(図3のステップS306)。
Search unit generation unit 104-2
The search unit generation unit 104-2 creates a unit for searching for a record in the rejection reason DB 102 and a description serving as a key for the unit based on the minimum search unit created by the claim description division unit 104-1 (FIG. 3). Step S306).

より詳細には、検索単位生成部104−2は、請求項記述分割部104−1によって分割された最小検索単位、及びその全組合せを生成する。次に、検索単位生成部104−2は、検索単位のID、その検索単位を構成する最小検索単位を適宜生成し、作成された検索キーと共に検索単位管理テーブル104−3に格納する。   More specifically, the search unit generation unit 104-2 generates the minimum search unit divided by the claim description division unit 104-1, and all combinations thereof. Next, the search unit generation unit 104-2 appropriately generates a search unit ID and a minimum search unit constituting the search unit, and stores the generated search key together with the created search key in the search unit management table 104-3.

ただし、「ことを特徴とする」を含む最小単位は、発明の対象物を記述している部分であるので、検索単位生成部104−2は、この部分については、検索単位管理テーブル104−3には加えず、最小検索単位の組合せにも含めない。
以上の処理によって、例えば図6の請求項例に対応して、図14の表6に示される内容を有する検索単位管理テーブル104−3が生成される。
However, since the minimum unit including “characterized by” is a part describing the object of the invention, the search unit generation unit 104-2 has the search unit management table 104-3 for this part. Is not included in the minimum search unit combination.
The search unit management table 104-3 having the contents shown in Table 6 of FIG. 14 is generated by the above processing, for example, corresponding to the claim example of FIG.

次に、拒絶理由DB検索サブシステム104は、上述のようにして生成された検索単位管理テーブル104−3から各検索単位を順次取り出しながら(図3のステップS307、S311)、検索単位がなくなるまで(図3のステップS308の判定がYES)、以下の図3のステップS309とS310の処理を繰返し実行する。   Next, the rejection reason DB search subsystem 104 sequentially retrieves each search unit from the search unit management table 104-3 generated as described above (steps S307 and S311 in FIG. 3) until there is no search unit. (The determination in step S308 in FIG. 3 is YES), the following steps S309 and S310 in FIG. 3 are repeatedly executed.

類似検索部104−4
類似検索部104−4は、検索単位管理テーブル104−3から取り出された検索単位に対応する検索キーと拒絶理由DB102の各レコード中の審査請求が行なわれた出願の公開特許公報の記述内容との類似度を算出し、類似度の高いレコードを検索結果として取得する(図3のステップS309)。
Similarity search unit 104-4
The similarity search unit 104-4 includes a search key corresponding to the search unit extracted from the search unit management table 104-3 and the description content of the published patent gazette of the application for which examination is requested in each record of the rejection reason DB 102. Similarity is calculated, and a record with high similarity is acquired as a search result (step S309 in FIG. 3).

ここで算出される類似度としては例えば、一般的に広く用いられている、ベクタースペースモデルにおける余弦測度を利用できる。この類似度は、キーワードの集合{Wi }に対して、検索キーにおけるキーワードWi の出現数をFreq1(Wi )、検索対象となる審査対象中の記述内容におけるキーワードWi の出現数をFreq2(Wi )とすると、以下の式で算出される。
As the similarity calculated here, for example, a cosine measure in a vector space model, which is widely used in general, can be used. For the keyword set {Wi}, the degree of similarity is Freq1 (Wi) for the number of occurrences of the keyword Wi in the search key, and Freq2 (Wi) for the number of occurrences of the keyword Wi in the description contents to be searched. Then, it is calculated by the following formula.

また、類似検索の際には、各検索単位に発明の対象を記述している文字列を加えたものを検索キーとしてもよい。この場合は、「コンクリート」「型枠」といった文字列を含むレコードが検索されやすくなるといった効果が得られる。
また更に、、それぞれのキーワードセットに対して同義語辞書を用いてキーワードの表記揺れを解消して類似度を算出したり、キーワードの重要度に基づく重みづけを行なって類似度を算出するといった、類似検索における既存の精度向上技術を適用してもよい。
In the similar search, a search key may be obtained by adding a character string describing the subject of the invention to each search unit. In this case, it is possible to obtain an effect that records including character strings such as “concrete” and “formwork” are easily searched.
Furthermore, for each keyword set, the synonym dictionary is used to eliminate the keyword notation fluctuation and calculate the similarity, or the weighting based on the importance of the keyword is performed to calculate the similarity. You may apply the existing precision improvement technique in a similar search.

以上のような類似検索方式によって、各検索単位における検索結果が取得されるが、検索結果単位IDとその構成最小単位IDと検索結果における最大類似度の値、及び次の指摘単位推定処理に用いる処理フラグを1レコードとされる。そして、このレコードが、検索結果管理テーブル104−5に格納される。処理フラグは、「未決定」「指摘単位」「非指摘単位」といった3つの値のいずれかを取るが、類似検索結果が格納される際には、処理フラグは「未決定」に設定される。また各検索単位における検索結果は、メモリ上に記憶される(以上、図3のステップS310)。   The search result in each search unit is acquired by the similar search method as described above. The search result unit ID, its constituent minimum unit ID, the maximum similarity value in the search result, and the next indication unit estimation process are used. The processing flag is 1 record. This record is stored in the search result management table 104-5. The processing flag takes one of three values such as “undecided”, “pointed unit”, and “non-pointed unit”, but when the similar search result is stored, the processing flag is set to “undecided”. . The search result in each search unit is stored on the memory (step S310 in FIG. 3).

以上の処理を、図14の表6で示される検索単位管理テーブル104−3に対して適用した結果として作成される検索結果管理テーブル104−5の例を、図15の表7に示す。   An example of the search result management table 104-5 created as a result of applying the above processing to the search unit management table 104-3 shown in Table 6 of FIG. 14 is shown in Table 7 of FIG.

拒絶理由DB検索サブシステム104は、検索単位管理テーブル104−3中の全ての検索単位に対して上述の類似検索処理を終了すると(図3のステップ308の判定がNO)、以下の指摘単位推定部104−6の処理を実行する。   When the rejection reason DB search subsystem 104 completes the above-described similar search processing for all search units in the search unit management table 104-3 (NO in step 308 of FIG. 3), the following indication unit estimation is performed. The process of the unit 104-6 is executed.

指摘単位推定部104−6
指摘単位推定部104−6は、作成された検索結果管理テーブル104−5に基づき、予想される拒絶理由通知書において指摘される範囲を推定する(図3のステップS312)。ここでは、以下のサブステップの処理が実行される。
Pointed unit estimation unit 104-6
The indication unit estimation unit 104-6 estimates the range indicated in the expected rejection reason notification based on the created search result management table 104-5 (step S312 in FIG. 3). Here, the processing of the following substeps is executed.

サブステップ1
下記の条件1及び2を満たす検索単位の集合において、最大類似度が1番と2番のものが選択される(この選択結果の検索単位IDを、それぞれX、Yとする)。

条件1:「未決定」フラグが付与されている。
条件2:それより細かい検索単位で、かつ「未決定」フラグが付与されている検索単位が存在しない。
Substep 1
In the set of search units satisfying the following conditions 1 and 2, those having the maximum similarity of No. 1 and No. 2 are selected (search unit IDs of the selection results are X and Y, respectively).

Condition 1: “Undecided” flag is assigned.
Condition 2: There is no search unit with a search unit finer than that and with an “undecided” flag.

サブステップ2
選択された2つの検索単位の両方を含む検索単位でかつ、処理フラグが「未決定」の検索単位をZとする。それぞれの検索単位における最大類似度をRX 、RY 、RZ 、とすると、この3つの値に応じて、以下の処理フラグ変更ルールが順に適用され、条件にマッチした時点のルールに基づき処理フラグが変更される。

(a)RZ ≧RX ≧RY である場合、X及びYの処理フラグを「非指摘単位」に変更する。
(b)RX ≧RZ ≧RY である場合、Xの処理フラグを「指摘単位」に変更する。
(c)RX ≧RY ≧RZ である場合、X及びYの処理フラグを「指摘単位」に変更する。
Substep 2
Let Z be a search unit that includes both of the two selected search units and has a processing flag of “undecided”. If the maximum similarity in each search unit is R X , R Y , R Z , the following processing flag change rules are applied in order according to these three values, and processing is performed based on the rules at the time when the conditions are matched. The flag is changed.

(A) If R Z ≧ R X ≧ R Y , change the processing flags of X and Y to “unpointed unit”.
(B) If R X ≧ R Z ≧ R Y , change the processing flag of X to “pointed unit”.
(C) If R X ≧ R Y ≧ R Z , change the processing flag of X and Y to “pointed unit”.

サブステップ3
上述の処理フラグ変更処理によって、「指摘単位」となった検索単位を構成する最小検索単位を含み、かつ処理フラグが「未決定」である全ての検索単位に対して、処理フラグが「非指摘単位」に変更される。
Substep 3
As a result of the processing flag change processing described above, the processing flag is set to “not pointed out” for all the search units that include the minimum search unit constituting the search unit that becomes the “pointed unit” and the processing flag is “undecided”. Changed to “Unit”.

サブステップ4
以上のサブステップ1から3までの処理が、それ以上処理が行なえなくなるまで繰り返される。
Substep 4
The above processing from sub-steps 1 to 3 is repeated until no further processing can be performed.

サブステップ5
「未決定」フラグのままの検索単位が残った場合には、その検索単位の処理フラグが「指摘単位」に変更されて処理を終了する。
Substep 5
If a search unit that remains the “undecided” flag remains, the processing flag of the search unit is changed to “pointed unit” and the process ends.

以上のサブステップの処理を、図14の表6として例示される検索結果管理テーブル104−5に対して適用すると、以下のような処理となる。

1.テーブル内の全ての検索単位は「未決定」であるので、条件を満たす検索単位の集合は、検索単位IDが{1,2,3,4,5}のものである。このうち、最大類似度が大きい4と5が選択される(サブステップ1)。

2.4(最小検索単位Dから構成される)と5(最小検索単位Eから構成される)の両方を含む最小の検索単位は15(最小検索単位D,Eから構成される)である。それぞれの最大類似度を比較すると、R15>R4 かつR15>R5 であるので、4,5における処理フラグが「非指摘単位」に変更される(サブステップ2)。

3.上記サブステップ2での処理において、処理フラグが「指摘単位」となったものはないので、サブステップ3での処理は行なわれない。

4.サブステップ4からサブステップ1に戻り、再び検索候補が選択される。今回は条件を満たす検索単位の集合は、検索単位IDが{1,2,3,15}のものとなる。この集合中で、最大類似度の上位2つである15と3が選択される。

5.選択された検索単位の両方を含む検索単位は、最小構成単位がC,D,Eから構成される25でありこの処理フラグは「未決定」であるので、この検索単位が選択される。選択された3つの検索単位における最大類似度の値を比較すると、R15>R25かつR3 >R25であるので、検索単位15,3の処理フラグは「指摘単位」に変更される(サブステップ2)。

6.上記サブステップ2において、検索単位15と3の処理フラグが「指摘単位」に変更された。このため、検索単位15を構成する最小検索単位D,Eを含み、処理フラグが「未決定」である検索単位の処理フラグが全て「非指摘単位」に変更される(サブステップ3)。例えば、最小検索単位AとDから構成される検索単位などが該当する。同様に、検索単位3を構成する最小検索単位Cを含み、処理フラグが「未決定」である検索単位の処理フラグが全て「非指摘単位」に変更される。例えば、最小検索単位BとCから構成される検索単位などが該当する。

7.サブステップ4からサブステップ1に戻り、次の処理対象とする検索単位が選択される。この時点で選択可能な検索単位は1と2しかないので、この2つが選択される。

8.選択された検索単位を含む未決定の検索単位は6のみであり、この3つの検索単位の比較を行なうと、R2 >R6 >R1 であるので、検索単位2の処理フラグが「指摘単位」とされる(サブステップ2)。

9.上記サブステップ2で、2が「指摘単位」となったので、6の処理フラグは「非指摘単位」とされる(サブステップ3)。

10.サブステップ4からサブステップ1に戻っても、「未決定」フラグが付与された検索単位は1のみであるので、これ以上の処理は行なえない。従って、1の処理フラグが「指摘単位」とされて処理が終了する(サブステップ5)。

以上の処理によって、検索単位1(最小検索単位Aから構成)、検索単位2(最小検索単位Bから構成)、検索単位3(最小単位Cから構成)、検索単位15(最小単位D,Eから構成)が指摘単位として推定された。
When the above sub-step process is applied to the search result management table 104-5 illustrated as Table 6 in FIG. 14, the following process is performed.

1. Since all the search units in the table are “undecided”, the set of search units that satisfy the conditions is that whose search unit ID is {1, 2, 3, 4, 5}. Among these, 4 and 5 having the largest maximum similarity are selected (substep 1).

The minimum search unit including both 2.4 (configured from the minimum search unit D) and 5 (configured from the minimum search unit E) is 15 (configured from the minimum search units D and E). Comparing the respective maximum similarities, since R 15 > R 4 and R 15 > R 5 , the processing flag at 4 and 5 is changed to “unpointed unit” (substep 2).

3. In the processing in the sub-step 2, there is no processing flag with “pointed unit”, so the processing in the sub-step 3 is not performed.

4). Returning from sub-step 4 to sub-step 1, search candidates are selected again. In this case, the set of search units satisfying the condition is the search unit ID of {1, 2, 3, 15}. In this set, 15 and 3 which are the top two of the maximum similarity are selected.

5. The search unit including both of the selected search units is 25, in which the minimum structural unit is composed of C, D, and E, and this processing flag is “undecided”, so this search unit is selected. When the maximum similarity values in the three selected search units are compared, since R 15 > R 25 and R 3 > R 25 , the processing flag of the search units 15 and 3 is changed to “pointed unit” ( Sub-step 2).

6). In the above sub-step 2, the processing flags of the search units 15 and 3 are changed to “pointed unit”. For this reason, all the processing flags of the search units including the minimum search units D and E constituting the search unit 15 and having the processing flag “undecided” are changed to “non-pointed unit” (sub-step 3). For example, a search unit composed of minimum search units A and D is applicable. Similarly, the processing flag of the search unit including the minimum search unit C constituting the search unit 3 and having the processing flag “undecided” is changed to “non-pointed unit”. For example, a search unit composed of minimum search units B and C is applicable.

7). Returning from sub-step 4 to sub-step 1, the search unit to be processed next is selected. Since there are only 1 and 2 search units that can be selected at this time, these two are selected.

8). There are only 6 undetermined search units including the selected search unit. When these three search units are compared, R 2 > R 6 > R 1 , so that the processing flag of the search unit 2 is “pointed out” Unit "(substep 2).

9. Since 2 is the “pointed unit” in the substep 2, the processing flag 6 is set as the “non-pointed unit” (substep 3).

10. Even if the sub-step 4 returns to the sub-step 1, the search unit to which the “undecided” flag is assigned is only 1. Therefore, no further processing can be performed. Accordingly, one processing flag is set as the “pointing unit” and the processing ends (sub-step 5).

Through the above processing, the search unit 1 (composed from the minimum search unit A), the search unit 2 (composed from the minimum search unit B), the search unit 3 (composed from the minimum unit C), and the search unit 15 (from the minimum units D and E). Composition) was estimated as the indicated unit.

上述の処理の後、拒絶理由DB検索サブシステム104は、請求項をカウントする変数Nの値を1増やし(図3のステップS313)、次の請求項Nに対して同様の処理を実行する(図3のステップS303以降の繰返し)。    After the above-described processing, the rejection reason DB search subsystem 104 increments the value of the variable N for counting claims by 1 (step S313 in FIG. 3), and executes the same processing for the next claim N ( (Repeat after step S303 in FIG. 3).

拒絶理由DB検索サブシステム104は、処理する請求項がなくなると(図3のステップS304の判定がNO)、以下の結果表示処理を実行する。
結果表示部104−7
結果表示部104−7は、指摘単位推定部104−6によって推定された検索単位とその検索結果及びその最大類似度の値に基づいて、入力された明細書の請求項目の記述を加工してユーザに提示する(図3のステップS314)。
When there is no claim to be processed (the determination in step S304 in FIG. 3 is NO), rejection reason DB search subsystem 104 executes the following result display process.
Result display section 104-7
The result display unit 104-7 processes the description of the claim item in the input specification based on the search unit estimated by the indication unit estimation unit 104-6, the search result, and the maximum similarity value. Presented to the user (step S314 in FIG. 3).

処理結果の提示方法としては、以下のようなものが採用できる。例えば、予め指定しておいた閾値を越えている最大類似度を持つ指摘単位の範囲がハイライト表示される。ユーザが、そのハイライト部分をマウスなどのポインティングデバイスで選択してクリックすると、そのハイライト部分を検索キーとした場合の拒絶理由DB102の類似検索結果の上位候補が表示される。   The following can be adopted as a method for presenting the processing result. For example, a range of indication units having a maximum similarity exceeding a predetermined threshold value is highlighted. When the user selects and clicks the highlighted portion with a pointing device such as a mouse, the top candidates of the similar search results in the rejection reason DB 102 when the highlighted portion is used as a search key are displayed.

また、指摘単位の推定結果によっては、連続していない複数の記述部分で一つの検索単位となっている場合もあり得る。そのような場合にも、1つの範囲を選択した時に、他の同じ検索単位を構成する記述部分を選択した範囲も選択されたことを、色を変えるなどの手段でユーザに提示することができる。   Further, depending on the estimation result of the indication unit, a plurality of non-consecutive description parts may be one search unit. Even in such a case, when one range is selected, it can be shown to the user by means such as changing the color that the range in which the description part constituting the same search unit is also selected is selected. .

図6の新規特許明細書の請求項例に対する処理結果の例の初期状態を、図7に示す。この例では、表示する閾値として0.5(図15参照)が設定しているが、この値はユーザによって変更可能なようにしてもよい。また、図7に挙げたように、入力された明細書の記述を、指摘単位によって改行を挿入し、より見やすくするような表示の工夫を行なってもよい。また検索結果の最大類似度に基づいてハイライトの輝度を変えることで、類似度の高い検索結果がある記述部分をより目立たせるような工夫を行なってもよい。   FIG. 7 shows an initial state of an example of a processing result for the claim example of the new patent specification of FIG. In this example, 0.5 (see FIG. 15) is set as the threshold value to be displayed, but this value may be changeable by the user. Further, as shown in FIG. 7, the description of the input specification may be devised so as to make it easier to see by inserting line breaks in units of indications. Further, by changing the brightness of the highlight based on the maximum similarity of the search results, an idea may be made to make the description part with the search results having a high similarity more conspicuous.

また、図8は、ユーザのアクションによって拒絶理由DB102検索結果をフキダシとして表示させた表示例である。この例では、検索結果のレコードに類似度を合わせて表示が行われている。また、表示するレコード数は、前記指定した類似度の閾値を越えるもののみを表示させてもよい。   FIG. 8 is a display example in which the search result of the rejection reason DB 102 is displayed as a balloon by the user's action. In this example, the search result record is displayed in accordance with the similarity. Further, only the records that exceed the specified similarity threshold may be displayed.

図16は、図1に示される実施形態のシステムを実現できるコンピュータのハードウェア構成の一例を示す図である。
図16に示されるコンピュータは、CPU1601、メモリ1602、入力装置1603、出力装置1604、外部記憶装置1605、可搬記録媒体1609が挿入される可搬記録媒体駆動装置1606、及びネットワーク接続装置1607を有し、これらがバス1608によって相互に接続された構成を有する。同図に示される構成は上記システムを実現できるコンピュータの一例であり、そのようなコンピュータはこの構成に限定されるものではない。
FIG. 16 is a diagram illustrating an example of a hardware configuration of a computer that can realize the system of the embodiment illustrated in FIG. 1.
The computer shown in FIG. 16 includes a CPU 1601, a memory 1602, an input device 1603, an output device 1604, an external storage device 1605, a portable recording medium driving device 1606 into which a portable recording medium 1609 is inserted, and a network connection device 1607. However, they are connected to each other by a bus 1608. The configuration shown in the figure is an example of a computer that can implement the above system, and such a computer is not limited to this configuration.

CPU1601は、当該コンピュータ全体の制御を行う。メモリ1602は、プログラムの実行、データ更新等の際に、外部記憶装置1605(或いは可搬記録媒体1609)に記憶されているプログラム又はデータを一時的に格納するRAM等のメモリである。CUP1601は、プログラムをメモリ1602に読み出して実行することにより、全体の制御を行う。   The CPU 1601 controls the entire computer. The memory 1602 is a memory such as a RAM that temporarily stores a program or data stored in the external storage device 1605 (or the portable recording medium 1609) when executing a program or updating data. The CUP 1601 performs overall control by reading the program into the memory 1602 and executing it.

入力装置1603は、例えば、キーボード、マウス等及びそれらのインタフェース制御装置とからなる。入力装置1603は、ユーザによるキーボードやマウス等による入力操作を検出し、その検出結果をCPU1601に通知する。   The input device 1603 includes, for example, a keyboard, a mouse, and their interface control devices. The input device 1603 detects an input operation by a user using a keyboard, a mouse, or the like, and notifies the CPU 1601 of the detection result.

出力装置1604は、表示装置、印刷装置等及びそれらのインタフェース制御装置とからなる。出力装置1604は、CPU1601の制御によって送られてくるデータを表示装置や印刷装置に出力する。   The output device 1604 includes a display device, a printing device, etc. and their interface control devices. The output device 1604 outputs data sent under the control of the CPU 1601 to a display device or a printing device.

外部記憶装置1605は、例えばハードディスク記憶装置である。主に各種データやプログラムの保存に用いられる。
可搬記録媒体駆動装置1606は、光ディスクやSDRAM、コンパクトフラッシュ(登録商標)等の可搬記録媒体1609を収容するもので、外部記憶装置1605の補助の役割を有する。
The external storage device 1605 is, for example, a hard disk storage device. Mainly used for storing various data and programs.
The portable recording medium driving device 1606 accommodates a portable recording medium 1609 such as an optical disk, SDRAM, or Compact Flash (registered trademark), and has an auxiliary role for the external storage device 1605.

ネットワーク接続装置1607は、例えばLAN(ローカルエリアネットワーク)又はWAN(ワイドエリアネットワーク)の通信回線を接続するための装置である。
図1に示される実施形態によるシステムは、それに必要な図2及び図3の動作フローチャート等で示される機能を搭載したプログラムをCPU1601が実行することで実現される。そのプログラムは、例えば外部記憶装置1605や可搬記録媒体1609に記録して配布してもよく、或いはネットワーク接続装置1607によりネットワークから取得できるようにしてもよい。
The network connection device 1607 is a device for connecting, for example, a LAN (local area network) or WAN (wide area network) communication line.
The system according to the embodiment shown in FIG. 1 is realized by the CPU 1601 executing a program equipped with the functions shown in the operation flowcharts of FIGS. 2 and 3 necessary for the system. The program may be distributed by being recorded in, for example, the external storage device 1605 or the portable recording medium 1609, or may be acquired from the network by the network connection device 1607.

上述の実施形態において、拒絶理由DB検索サブシステム104が実行する図3の動作フローチャートでは、請求項毎に処理が行なわれているため、1つの指摘単位は最も広い場合でも1つの請求項内に留まる。ただし、この制限は、一つの実施例を説明する際の分かりやすさのために加えたものであり、開示する技術の本質的な制限ではない。つまり、請求項の全体が1つの指摘単位となったものが複数存在した場合には、それらの請求項の記述を検索最小単位とみなして上述した処理と同様の処理が実行されることで、複数の請求項をまとめて1つの指摘単位とするような結果を得ることも可能である。
その他、各処理部を実現する処理は、様々な形態のものが適用可能である。
In the above-described embodiment, in the operation flowchart of FIG. 3 executed by the rejection reason DB search subsystem 104, processing is performed for each claim. Therefore, even in the case where one indication unit is the widest, it is within one claim. stay. However, this limitation is added for the sake of clarity in describing one embodiment, and is not an essential limitation of the disclosed technology. In other words, when there are a plurality of claims whose entirety is a single indication unit, the description of those claims is regarded as a minimum search unit, and the same processing as described above is executed. It is also possible to obtain a result in which a plurality of claims are combined into one indication unit.
In addition, various forms can be applied to the processing for realizing each processing unit.

以上の実施形態に関して、更に以下の付記を開示する。
(付記1)
特許明細書の付記に関して、審査請求が行なわれた過去の審査対象特許出願に関する文章情報を蓄積している特許審査データベースを検索することにより、前記特許明細書の評価及び作成作業を支援する装置において、
前記特許審査データベースから拒絶理由通知書を検索して解析し、該拒絶理由通知書で拒絶された審査対象の公開特許公報に関する記述又は参照情報、該審査対象の公開特許公報に対する拒絶理由、及び該拒絶理由で引用される引用文献中の記述又は参照情報を紐付けた情報を作成するデータ作成部と、
該データ作成部によって作成された情報を格納する拒絶理由データベースと、
新規特許明細書を入力し、該新規特許明細書の付記中の記載をキーとして前記拒絶理由データベースを類似検索し、該拒絶理由データベースから検索されたレコードの情報と類似する前記新規特許明細書中の記述範囲を推定して、該記述範囲を前記検索されたレコードの情報と共に提示する拒絶理由データベース検索部と、
を含むことを特徴とする特許明細書評価・作成作業支援装置。
(付記2)
前記データ作成部は、前記拒絶理由通知書に紐付けられている意見書を前記特許審査データベースから検索して解析し、前記拒絶理由に対する反論若しくは補正内容に関する記述又は参照情報を、前記拒絶理由通知書に関して紐付けられている情報に更に紐付けて前記情報を作成する、
を含むことを特徴とする付記1に記載の特許明細書評価・作成作業支援装置。
(付記3)
前記データ作成部は、前記参照情報に対応する記述を前記特許審査データベース又は外部に接続される特許関連データベースから取得して前記情報として作成する、
ことを特徴とする付記1又は2の何れか1項に記載の特許明細書評価・作成作業支援装置。
(付記4)
前記拒絶理由データベース検索部は、
前記新規特許明細書の付記の記述を前記類似検索処理を行う検索最小単位に分割する付記記述分割部と、
該付記記述分割部が作成した検索最小単位に基づいて、前記拒絶理由データベース中のレコードを検索する検索単位とそのキーとなる記述を作成する検索単位生成部と、
該検索単位生成部が作成した検索単位に対応する検索キーと拒絶理由データベースの各レコード中の審査請求が行なわれた出願の公開特許公報の記述内容との類似度を算出し、類似度の高いレコードを検索結果として取得する類似検索部と、
を更に含むことを特徴とする付記1乃至3の何れか1項に記載の特許明細書評価・作成作業支援装置。
(付記5)
特許明細書の付記に関して、審査請求が行なわれた過去の審査対象特許出願に関する文章情報を蓄積している特許審査データベースを検索することにより、前記特許明細書の評価及び作成作業を支援する方法において、
前記特許審査データベースから拒絶理由通知書を検索して解析し、該拒絶理由通知書で拒絶された審査対象の公開特許公報に関する記述又は参照情報、該審査対象の公開特許公報に対する拒絶理由、及び該拒絶理由で引用される引用文献中の記述又は参照情報を紐付けた情報を作成し、該情報を拒絶理由データベースに格納するするデータ作成ステップと、
新規特許明細書を入力し、該新規特許明細書の付記中の記載をキーとして前記拒絶理由データベースを類似検索し、該拒絶理由データベースから検索されたレコードの情報と類似する前記新規特許明細書中の記述範囲を推定して、該記述範囲を前記検索されたレコードの情報と共に提示する拒絶理由データベース検索ステップと、
を含むことを特徴とする特許明細書評価・作成作業支援方法。
(付記6)
前記データ作成ステップは、前記拒絶理由通知書に紐付けられている意見書を前記特許審査データベースから検索して解析し、前記拒絶理由に対する反論若しくは補正内容に関する記述又は参照情報を、前記拒絶理由通知書に関して紐付けられている情報に更に紐付けて前記情報を作成する、
ことを特徴とする付記5に記載の特許明細書評価・作成作業支援方法。
(付記7)
前記データ作成ステップは、前記参照情報に対応する記述を前記特許審査データベース又は外部に接続される特許関連データベースから取得して前記情報として作成する、
ことを特徴とする付記5又は6の何れか1項に記載の特許明細書評価・作成作業支援方法。
(付記8)
前記拒絶理由データベース検索ステップは、
前記新規特許明細書の付記の記述を前記類似検索処理を行う検索最小単位に分割する付記記述分割ステップと、
該付記記述分割ステップが作成した検索最小単位に基づいて、前記拒絶理由データベース中のレコードを検索する検索単位とそのキーとなる記述を作成する検索単位生成ステップと、
該検索単位生成ステップが作成した検索単位に対応する検索キーと拒絶理由データベースの各レコード中の審査請求が行なわれた出願の公開特許公報の記述内容との類似度を算出し、類似度の高いレコードを検索結果として取得する類似検索ステップと、
を更に含むことを特徴とする付記5乃至7の何れか1項に記載の特許明細書評価・作成作業支援方法。
(付記9)
特許明細書の付記に関して、審査請求が行なわれた過去の審査対象特許出願に関する文章情報を蓄積している特許審査データベースを検索することにより、前記特許明細書の評価及び作成作業を支援するコンピュータに、
前記特許審査データベースから拒絶理由通知書を検索して解析し、該拒絶理由通知書で拒絶された審査対象の公開特許公報に関する記述又は参照情報、該審査対象の公開特許公報に対する拒絶理由、及び該拒絶理由で引用される引用文献中の記述又は参照情報を紐付けた情報を作成し、該情報を拒絶理由データベースに格納するするデータ作成ステップと、
新規特許明細書を入力し、該新規特許明細書の付記中の記載をキーとして前記拒絶理由データベースを類似検索し、該拒絶理由データベースから検索されたレコードの情報と類似する前記新規特許明細書中の記述範囲を推定して、該記述範囲を前記検索されたレコードの情報と共に提示する拒絶理由データベース検索ステップと、
を実行させるためのプログラム。
(付記10)
前記データ作成ステップは、前記拒絶理由通知書に紐付けられている意見書を前記特許審査データベースから検索して解析し、前記拒絶理由に対する反論若しくは補正内容に関する記述又は参照情報を、前記拒絶理由通知書に関して紐付けられている情報に更に紐付けて前記情報を作成する、
ことを特徴とする付記9に記載のプログラム。
(付記11)
前記データ作成ステップは、前記参照情報に対応する記述を前記特許審査データベース又は外部に接続される特許関連データベースから取得して前記情報として作成する、
ことを特徴とする付記9又は10の何れか1項に記載のプログラム。
(付記12)
前記拒絶理由データベース検索ステップは、
前記新規特許明細書の付記の記述を前記類似検索処理を行う検索最小単位に分割する付記記述分割ステップと、
該付記記述分割ステップが作成した検索最小単位に基づいて、前記拒絶理由データベース中のレコードを検索する検索単位とそのキーとなる記述を作成する検索単位生成ステップと、
該検索単位生成ステップが作成した検索単位に対応する検索キーと拒絶理由データベースの各レコード中の審査請求が行なわれた出願の公開特許公報の記述内容との類似度を算出し、類似度の高いレコードを検索結果として取得する類似検索ステップと、
を更に含むことを特徴とする付記9乃至11の何れか1項に記載のプログラム。
Regarding the above embodiment, the following additional notes are disclosed.
(Appendix 1)
In an apparatus that supports the evaluation and creation of the patent specification by searching a patent examination database that accumulates text information related to past patent applications to be examined for which an examination request has been made with respect to the appendix of the patent specification. ,
Searching and analyzing the notice of reasons for refusal from the patent examination database, analyzing or referring to the public patent gazette subject to examination rejected in the notice of reasons for refusal, A data creation unit that creates information associated with the description or reference information in the cited reference cited for the reason for refusal;
A rejection reason database for storing information created by the data creation unit;
A new patent specification is input, the similar reason is searched in the rejection reason database using the description in the appendix of the new patent specification as a key, and the information in the new patent specification similar to the record information searched from the rejection reason database A refusal reason database search unit that estimates the description range of the information and presents the description range together with the information of the retrieved record;
Patent specification evaluation / creation work support device characterized by including:
(Appendix 2)
The data creation unit searches the patent examination database for an opinion document linked to the notice of reason for refusal and analyzes it, and provides a description or reference information regarding the objection or the contents of amendment to the reason for refusal. Create the information by further linking to the information linked to the book,
The patent specification evaluation / creation work support apparatus according to Supplementary Note 1, wherein the apparatus includes:
(Appendix 3)
The data creation unit obtains a description corresponding to the reference information from the patent examination database or a patent related database connected to the outside, and creates the information as the information.
3. The patent specification evaluation / creation work support apparatus according to any one of appendices 1 and 2, characterized in that:
(Appendix 4)
The rejection reason database search unit includes:
A supplementary description dividing unit that divides the supplementary description of the new patent specification into minimum search units for performing the similarity search processing;
Based on the minimum search unit created by the supplementary description dividing unit, a search unit for searching for a record in the rejection reason database and a search unit generating unit for creating a key description thereof;
The similarity between the search key corresponding to the search unit created by the search unit generator and the description content of the published patent gazette of the application for which examination is requested in each record of the rejection reason database is calculated, and the similarity is high A similar search unit that acquires records as search results;
The patent specification evaluation / creation work support device according to any one of appendices 1 to 3, further comprising:
(Appendix 5)
In a method for supporting the evaluation and creation of the patent specification by searching a patent examination database that accumulates text information relating to past patent applications to be examined for which an examination request has been made with respect to the appendix of the patent specification. ,
Searching and analyzing the notice of reasons for refusal from the patent examination database, analyzing or referring to the public patent gazette subject to examination rejected in the notice of reasons for refusal, A data creation step of creating information associated with the description or reference information in the cited document cited for the reason for refusal, and storing the information in the reason for refusal database;
A new patent specification is input, the similar reason is searched in the rejection reason database using the description in the appendix of the new patent specification as a key, and the information in the new patent specification similar to the record information searched from the rejection reason database Refusal reason database search step for estimating the description range of the information and presenting the description range together with the information of the retrieved record;
Patent specification evaluation / creation work support method characterized by including:
(Appendix 6)
The data creation step searches and analyzes the opinion document linked to the notification of reasons for refusal from the patent examination database, and provides a description or reference information relating to the objection to the reason for refusal or amendments, or the reference information. Create the information by further linking to the information linked to the book,
The patent specification evaluation / creation work support method according to appendix 5, characterized in that:
(Appendix 7)
In the data creation step, a description corresponding to the reference information is acquired from the patent examination database or a patent-related database connected to the outside and created as the information.
The patent specification evaluation / creation work support method according to any one of appendix 5 or 6, characterized in that:
(Appendix 8)
The rejection reason database search step includes:
A supplementary description dividing step of dividing the supplementary description of the new patent specification into a minimum search unit for performing the similarity search processing;
Based on the minimum search unit created by the additional description division step, a search unit for searching for a record in the rejection reason database and a search unit generating step for creating a key description thereof;
The similarity between the search key corresponding to the search unit created by the search unit generation step and the description content of the published patent gazette of the application for which examination is requested in each record of the rejection reason database is calculated, and the similarity is high A similar search step that retrieves records as search results;
The patent specification evaluation / creation work support method according to any one of appendices 5 to 7, further comprising:
(Appendix 9)
By searching a patent examination database in which text information relating to past patent applications subject to examination for which examination requests have been made with respect to the appendix of the patent specification, a computer supporting the evaluation and creation of the patent specification is obtained. ,
Searching and analyzing the notice of reasons for refusal from the patent examination database, analyzing or referring to the public patent gazette subject to examination rejected in the notice of reasons for refusal, A data creation step of creating information associated with the description or reference information in the cited document cited for the reason for refusal, and storing the information in the reason for refusal database;
A new patent specification is input, the similar reason is searched in the rejection reason database using the description in the appendix of the new patent specification as a key, and the information in the new patent specification similar to the record information searched from the rejection reason database Refusal reason database search step for estimating the description range of the information and presenting the description range together with the information of the retrieved record;
A program for running
(Appendix 10)
The data creation step searches and analyzes the opinion document linked to the notification of reasons for refusal from the patent examination database, and provides a description or reference information relating to the objection to the reason for refusal or amendments, or the reference information. Create the information by further linking to the information linked to the book,
The program according to appendix 9, characterized by:
(Appendix 11)
In the data creation step, a description corresponding to the reference information is acquired from the patent examination database or a patent-related database connected to the outside and created as the information.
The program according to any one of appendixes 9 and 10, characterized in that:
(Appendix 12)
The rejection reason database search step includes:
A supplementary description dividing step of dividing the supplementary description of the new patent specification into a minimum search unit for performing the similarity search processing;
Based on the minimum search unit created by the additional description division step, a search unit for searching for a record in the rejection reason database and a search unit generating step for creating a key description thereof;
The similarity between the search key corresponding to the search unit created by the search unit generation step and the description content of the published patent gazette of the application for which examination is requested in each record of the rejection reason database is calculated, and the similarity is high A similar search step that retrieves records as search results;
The program according to any one of appendices 9 to 11, further comprising:

開示する技術は、特許明細書の管理ソフトウェアシステム、より具体的な例としては、新規特許明細書の請求項を過去の拒絶理由や意見書、補正書等の記載から評価し、新規特許明細書の作成を支援するソフトウェアシステムに利用することができる。   The disclosed technology is a patent specification management software system. More specifically, a new patent specification is evaluated by evaluating claims of a new patent specification based on descriptions of reasons for refusal, opinions, amendments, etc. It can be used for software systems that support the creation of

101 特許審査DB
102 拒絶理由DB
103 データ作成部
103−1 拒絶理由通知書解析部
103−2 ポインタ情報解析部
103−3 データ整形部
103−4 意見書解析部
104 拒絶理由DB検索サブシステム
104−1 請求項記述分割部
104−2 検索単位生成部
104−3 検索単位管理テーブル
104−4 類似検索部
104−5 検索結果管理テーブル
104−6 結果表示部
1601 CPU
1602 メモリ
1603 入力装置
1604 出力装置
1605 外部記憶装置
1606 可搬記録媒体駆動装置
1607 ネットワーク接続装置
1608 バス
1609 可搬記録媒体
101 Patent Examination DB
102 Reason for rejection DB
DESCRIPTION OF SYMBOLS 103 Data preparation part 103-1 Reason for rejection notification analysis part 103-2 Pointer information analysis part 103-3 Data shaping part 103-4 Opinion book analysis part 104 Rejection reason DB search subsystem 104-1 Claim description division part 104- 2 Search unit generation unit 104-3 Search unit management table 104-4 Similarity search unit 104-5 Search result management table 104-6 Result display unit 1601 CPU
1602 Memory 1603 Input device 1604 Output device 1605 External storage device 1606 Portable recording medium drive device 1607 Network connection device 1608 Bus 1609 Portable recording medium

Claims (5)

出願書類の特許請求の範囲の記載に関して、審査請求が行なわれた過去の出願と該審査対象の出願に対して発行された拒絶理由通知書とを紐付けて蓄積している特許審査データベースを検索することにより、前記出願書類の評価及び作成作業を支援する装置において、
前記特許審査データベースから拒絶理由通知書を取り出し、取り出した拒絶理由通知書を形態素解析した結果と予め定めたルールとから、拒絶理由通知書に記載された、審査対象の出願と該出願において拒絶理由が示された請求項の記載と拒絶理由の根拠となる条文と拒絶理由で示された引用文献と該引用文献に記載の文言とを抽出し、抽出した情報を紐付けた情報を作成し、拒絶理由データベースに格納するデータ作成部と、
前記出願書類を読み込み、前記出願書類の請求項の記述を、類似検索を行う検索最小単位に分割する請求項記述分割部と、
該請求項記述分割部が作成した検索最小単位に基づいて、前記拒絶理由データベース中のレコードを検索する検索単位とそのキーとなる記述を作成する検索単位生成部と、
該検索単位生成部が作成した検索単位に対応する検索キーと拒絶理由データベースの各レコード中の審査請求が行なわれた出願の公開特許公報の記述内容との類似度を算出するとともに、得られた類似度を算出に用いた検索キーに対応する検索単位に対応付ける類似検索部と、
記出願書類に対する拒絶理由を指摘される範囲である指摘範囲を推定する指摘単位推定部と、
前記指摘範囲を表示する結果表示部
を含み、
前記指摘単位推定部は、
前記指摘範囲であるかの推定結果が決定されていない検索単位のうちで前記記述内容との類似度が相対的に高い検索単位から、第1の検索単位と第2の検索単位を選択し、
前記第1の検索単位に関する類似度である第1の類似度と、前記第2の検索単位に関する類似度である第2の類似度と、前記第1の検索単位と前記第2の検索単位の両方を含み、かつ、推定結果が決定されていない第3の検索単位に関する類似度である第3の類似度を取得し、
前記第1の類似度が前記第3の類似度より大きい場合は、前記第1の検索単位を、前記指摘範囲に推定し、
前記第1および第2の類似度が前記第3の類似度より大きい場合は、前記第1および第2の検索単位を、前記指摘範囲に推定する
ことを特徴とする特許明細書評価・作成作業支援装置。
Search the patent examination database that stores the past applications for which examination requests have been filed and the notification of reasons for refusal issued for the applications subject to examination, linked to the description of the claims in the application documents. In the apparatus for supporting the evaluation and creation work of the application documents,
From the result of morphological analysis of the notice of reasons for refusal taken out from the patent examination database and the rules determined in advance, the application to be examined described in the notice of reasons for refusal and the reasons for refusal in the application The description of the claim in which is indicated, the text that is the basis for the reason for refusal, the cited document indicated by the reason for refusal and the wording described in the cited document, and creates information that links the extracted information, A data creation unit to be stored in the rejection reason database;
A claim description dividing unit that reads the application documents and divides the description of the claims of the application documents into a minimum search unit for performing a similar search;
Based on the minimum search unit created by the claim description division unit, a search unit for searching for a record in the rejection reason database and a search unit generation unit for creating a key description thereof,
Calculates a similarity between the description contents of unexamined patent publication application request for examination in each record of the search key and the rejection reason database corresponding to the search unit the search unit generation unit created has been performed, resulting A similarity search unit for associating with a search unit corresponding to the search key used for calculating the similarity,
And it pointed out the unit estimating unit to estimate a pointed content is in the range to be noted objection to the previous SL application documents,
Only contains the results display unit that displays the indicated range,
The indication unit estimation unit includes:
A search unit having a relatively high similarity to the description content among search units for which an estimation result of the indication range is not determined is selected from the first search unit and the second search unit;
A first similarity that is a similarity with respect to the first search unit, a second similarity that is a similarity with respect to the second search unit, and the first search unit and the second search unit. Obtaining a third similarity that includes both and is related to a third search unit for which an estimation result has not been determined;
If the first similarity is greater than the third similarity, the first search unit is estimated as the indication range;
Patent specification evaluation / creation work characterized in that when the first and second similarities are greater than the third similarity, the first and second search units are estimated in the indicated range. Support device.
前記データ作成部は、前記拒絶理由通知書に紐付けられている意見書を前記特許審査データベースから検索して解析し、前記拒絶理由に対する反論若しくは補正内容に関する記述又は前記拒絶理由が指摘された出願の最終処分情報を、前記拒絶理由通知書に関して紐付けられている情報に更に紐付けて前記情報を作成する、
ことを特徴とする請求項1に記載の特許明細書評価・作成作業支援装置。
The data creation unit searches and analyzes the opinion document linked to the notice of reasons for refusal from the patent examination database, describes an objection to the reason for refusal or a description of amendments, or an application in which the reason for refusal is pointed out The final disposition information is further linked to information linked to the notice of reasons for refusal to create the information,
The patent specification evaluation / creation work support apparatus according to claim 1, wherein:
前記データ作成部は、前記最終処分情報に対応する記述を前記特許審査データベース又は外部に接続される特許関連データベースから取得して前記情報として作成する、
ことを特徴とする請求項2に記載の特許明細書評価・作成作業支援装置。
The data creation unit obtains a description corresponding to the final disposal information from the patent examination database or a patent related database connected to the outside, and creates the information as the information.
The patent specification evaluation / creation work support apparatus according to claim 2, wherein:
出願書類の特許請求の範囲の記載に関して、審査請求が行なわれた過去の出願と該審査対象の出願に対して発行された拒絶理由通知書とを紐付けて蓄積している特許審査データベースを検索することにより、前記出願書類の評価及び作成作業を支援する方法において、
前記特許審査データベースから拒絶理由通知書を取り出し、取り出した拒絶理由通知書を形態素解析した結果と予め定めたルールとから、拒絶理由通知書に記載された、審査対象の出願と該出願において拒絶理由が示された請求項の記載と拒絶理由の根拠となる条文と拒絶理由で示された引用文献と該引用文献に記載の文言とを抽出し、抽出した情報を紐付けた情報を作成し、拒絶理由データベースに格納し
前記出願書類を読み込み、前記出願書類の請求項の記述を、類似検索を行う検索最小単位に分割し、
前記検索最小単位に基づいて、前記拒絶理由データベース中のレコードを検索する検索単位とそのキーとなる記述を作成し、
前記検索単位に対応する検索キーと拒絶理由データベースの各レコード中の審査請求が行なわれた出願の公開特許公報の記述内容との類似度を算出するとともに、得られた類似度を算出に用いた検索キーに対応する検索単位に対応付け
記出願書類に対する拒絶理由を指摘される範囲である指摘範囲に該当するかの推定結果が決定されていない検索単位のうちで前記記述内容との類似度が相対的に高い検索単位から、第1の検索単位と第2の検索単位を選択し、
前記第1の検索単位に関する類似度である第1の類似度と、前記第2の検索単位に関する類似度である第2の類似度と、前記第1の検索単位と前記第2の検索単位の両方を含み、かつ、推定結果が決定されていない第3の検索単位に関する類似度である第3の類似度を取得し、
前記第1の類似度が前記第3の類似度より大きい場合は、前記第1の検索単位を、前記指摘範囲に推定し、
前記第1および第2の類似度が前記第3の類似度より大きい場合は、前記第1および第2の検索単位を、前記指摘範囲に推定し、
前記指摘範囲を表示する
処理を含むことを特徴とする特許明細書評価・作成作業支援方法。
Search the patent examination database that stores the past applications for which examination requests have been filed and the notification of reasons for refusal issued for the applications subject to examination, linked to the description of the claims in the application documents. In a method for supporting the evaluation and creation of the application documents,
From the result of morphological analysis of the notice of reasons for refusal taken out from the patent examination database and the rules determined in advance, the application to be examined described in the notice of reasons for refusal and the reasons for refusal in the application The description of the claim in which is indicated, the text that is the basis for the reason for refusal, the cited document indicated by the reason for refusal and the wording described in the cited document, and creates information that links the extracted information, the reasons for refusal database to store,
Read the application documents, and divide the description of the claims of the application documents into search minimum units for performing a similarity search,
Based on the minimum search unit, create a search unit for searching for a record in the rejection reason database and a description as a key thereof,
The similarity between the search key corresponding to the search unit and the description content of the published patent publication of the application for which examination was requested in each record of the rejection reason database was calculated , and the obtained similarity was used for the calculation. Corresponds to the search unit corresponding to the search key ,
Before Symbol similarity is relatively high retrieval units of the description contents among the search unit of estimation result corresponding to point out content is in the range is not determined to be pointed rejection reason for the application documents, the Select 1 search unit and 2nd search unit,
A first similarity that is a similarity with respect to the first search unit, a second similarity that is a similarity with respect to the second search unit, and the first search unit and the second search unit. Obtaining a third similarity that includes both and is related to a third search unit for which an estimation result has not been determined;
If the first similarity is greater than the third similarity, the first search unit is estimated as the indication range;
If the first and second similarities are greater than the third similarity, the first and second search units are estimated as the indication range;
A patent specification evaluation / creation work support method comprising a process of displaying the indication range.
出願書類の特許請求の範囲の記載に関して、審査請求が行なわれた過去の出願と該審査対象の出願に対して発行された拒絶理由通知書とを紐付けて蓄積している特許審査データベースを検索することにより、前記出願書類の評価及び作成作業を支援するコンピュータに、
前記特許審査データベースから拒絶理由通知書を取り出し、取り出した拒絶理由通知書を形態素解析した結果と予め定めたルールとから、拒絶理由通知書に記載された、審査対象の出願と該出願において拒絶理由が示された請求項の記載と拒絶理由の根拠となる条文と拒絶理由で示された引用文献と該引用文献に記載の文言とを抽出し、抽出した情報を紐付けた情報を作成し、拒絶理由データベースに格納し
前記出願書類を読み込み、
前記出願書類の請求項の記述を、類似検索を行う検索最小単位に分割し、
前記検索最小単位に基づいて、前記拒絶理由データベース中のレコードを検索する検索単位とそのキーとなる記述を作成し、
前記検索単位に対応する検索キーと拒絶理由データベースの各レコード中の審査請求が行なわれた出願の公開特許公報の記述内容との類似度を算出するとともに、得られた類似度を算出に用いた検索キーに対応する検索単位に対応付け
前記出願書類に対する拒絶理由を指摘される範囲である指摘範囲に該当するかの推定結果が決定されていない検索単位のうちで前記記述内容との類似度が相対的に高い検索単位から、第1の検索単位と第2の検索単位を選択し、
前記第1の検索単位に関する類似度である第1の類似度と、前記第2の検索単位に関する類似度である第2の類似度と、前記第1の検索単位と前記第2の検索単位の両方を含み、かつ、推定結果が決定されていない第3の検索単位に関する類似度である第3の類似度を取得し、
前記第1の類似度が前記第3の類似度より大きい場合は、前記第1の検索単位を、前記指摘範囲に推定し、
前記第1および第2の類似度が前記第3の類似度より大きい場合は、前記第1および第2の検索単位を、前記指摘範囲に推定し、
前記指摘範囲を表示する
処理を行わせることを特徴とするプログラム。
Search the patent examination database that stores the past applications for which examination requests have been filed and the notification of reasons for refusal issued for the applications subject to examination, linked to the description of the claims in the application documents. To a computer that supports the evaluation and creation of the application documents,
From the result of morphological analysis of the notice of reasons for refusal taken out from the patent examination database and the rules determined in advance, the application to be examined described in the notice of reasons for refusal and the reasons for refusal in the application The description of the claim in which is indicated, the text that is the basis for the reason for refusal, the cited document indicated by the reason for refusal and the wording described in the cited document, and creates information that links the extracted information, the reasons for refusal database to store,
Read the application documents,
The description of the claim of the application document is divided into minimum search units for performing a similar search,
Based on the minimum search unit, create a search unit for searching for a record in the rejection reason database and a description as a key thereof,
The similarity between the search key corresponding to the search unit and the description content of the published patent publication of the application for which examination was requested in each record of the rejection reason database was calculated , and the obtained similarity was used for the calculation. Corresponds to the search unit corresponding to the search key ,
A search unit having a relatively high similarity to the description content among search units for which an estimation result as to whether it falls within the indicated range , which is a range in which the reason for refusal of the application document is pointed out, is firstly selected. Select a search unit and a second search unit for
A first similarity that is a similarity with respect to the first search unit, a second similarity that is a similarity with respect to the second search unit, and the first search unit and the second search unit. Obtaining a third similarity that includes both and is related to a third search unit for which an estimation result has not been determined;
If the first similarity is greater than the third similarity, the first search unit is estimated as the indication range;
If the first and second similarities are greater than the third similarity, the first and second search units are estimated as the indication range;
A program characterized by causing the processing for displaying the indicated range.
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