JP5644087B2 - 構成要素ハイライト装置、プログラム、及び方法 - Google Patents

Description

特許文書の理解を支援するための技術に係り、とくに、構成要素ハイライト装置に関する。

特許文書は特許の専門家以外でも、発明者が他社特許の侵害を回避するなどの目的で読む必要がある。
しかし、特許文書中の特許請求の範囲に記載される請求項などは一般に、単語又は単語の組合せで記述されることにより、或る特定の意味を持つが抽象的な言葉で書かれることが多く、特許文書に不慣れな発明者が、請求項に書かれている発明のポイントをつかむのは難しい。

また、特許の明細書では、その発明においてポイントとなる構成要素以外にも、周辺の構成要素についても一通り説明が書かれるため、明細書を読む際には、その特許のポイントとなる構成要素についての説明を探しながら読む必要がある。

一方、発明の効果を記載している文書において例えば「〜でき、・・・できる。」というような表現パターンを使って、課題表現と効果表現を抽出することができるという研究結果が報告されている。（たとえば、非特許文献１）
また、発明の効果を記載している文書において例えば「〜ことにより・・・」というような表現パターンを使って、手段の記載と効果の記載の間の関係（因果関係）を抽出することができるという研究結果も報告されている。（たとえば、非特許文献２）

特開２００２−６３１９２号公報

坂地泰紀，野中尋史，酒井 浩之，増山 繁，特許文書からのブートストラップ手法を用いた課題・効果表現対の抽出，情報処理学会研究報告，ｖｏｌ．２００９−ＮＬ−１９２，ｎｏ．１４，ｐｐ．８５−９２，２００９． 石川大介，石塚英弘，宇陀則彦，藤原譲，特許文献における因果関係の抽出と統合：概要とその後の展開，情報知識学会誌、Ｖｏｌ．１５，ｐｐ．９８−１０６，２００５．

しかし、従来は、特許文書においてポイントとなる構成要素を提示することができる技術は知られていなかった。
そこで、本発明の課題では、請求項中のポイントとなる構成要素を特定して提示することで、そのポイントとなる構成要素の説明を重点的に読むことがでるようにすることである。

本発明の一つの態様の構成要素ハイライト装置は、特許文書の理解を支援するための装置であって、請求項を構成する構成要素に対応する構成要素名の前又は後に記載される文字列パターンを記録した構成要素表現パターン辞書を用いて、特許文書データベースから抽出した特許文書中の請求項のテキストデータから各構成要素名を抽出する構成要素名抽出部と、各構成要素名と構成要素表現パターン辞書に記録されている文字列パターンとに基づいて、請求項のテキストデータから、各構成要素名に対応する構成要素の説明をしている説明文のテキストデータを抽出する請求項からの構成要素の説明抽出部と、効果が記載されている文字列部分と効果が得られる理由が記載されている文字列部分とを結びつける文字列パターンを記録した効果が得られる理由表現パターン辞書を用いて、特許文書中の発明の効果を記載しているテキストデータから、効果が得られる理由が記述されているテキストデータを抽出する効果が得られる理由抽出部と、各構成要素の説明文のテキストデータと効果が得られる理由が記述されているテキストデータとの類似度を計算する類似度計算部と、類似度が最も高い説明文のテキストデータに対応する構成要素を、ポイントとなる構成要素として特定するポイント構成要素特定部と、ポイントとなる構成要素を出力する出力部とを含む。

特許文書中の発明の効果を記載している文書において、効果が得られる理由と関係が強い作用をする構成要素を特定し、ポイントとなる構成要素として利用者に提示することが可能となる。

実施形態の構成図である。 特許文書の例を示す図（その１：特開２００２−２７８５６２号公報）である。 実施形態の動作説明図（その１：請求項から構成要素名を抽出する処理）である。 実施形態の動作説明図（その２：請求項から構成要素の説明をしている文を抽出する処理）である。 実施形態の動作説明図（その３：効果が得られる理由を書いている部分を抽出する処理）である。 実施形態の動作説明図（その４：効果が得られる理由と最も類似する構成要素の説明を求めて構成要素を特定する処理）である。 特許文書の例を示す図（その２：特許第２７４１５６６号公報）である。 実施形態の動作説明図（その５：請求項から構成要素を抽出する処理）である。 実施形態の動作説明図（その６：請求項から構成要素の説明をしている文を抽出する処理）である。 実施形態の動作説明図（その７：請求項から抽出された説明に十分な情報があるかどうかを判定する処理）である。 実施形態の動作説明図（その８：実施例から構成要素の説明をしている文を抽出する処理）である。 実施形態の動作説明図（その９：効果が得られる理由を書いている部分を抽出する処理）である。 実施形態の動作説明図（その１０：効果が得られる理由と最も類似する構成要素の説明を求めて構成要素を特定する処理）である。 実施形態のフローチャートである。 図１４のステップＳ１４０６（抽出された説明文に十分な情報量があるかを判定する処理）の詳細フローチャートである。 図１４のステップＳ１４０９（効果が得られる理由を抽出する処理）の詳細フローチャートである。 図１４のステップＳ１４１０（効果が得られる理由と各構成要素の説明との類似度を計算する処理）の詳細フローチャートである。 特許データベースの例を示す図である。 解析済み文書テーブルの例を示す図である。 構成要素表現パターン辞書の例を示す図である。 実施例中の説明表現パターン辞書の例を示す図である。 構成要素テーブルの例を示す図である。 効果が得られる理由表現パターン辞書の例を示す図である。 形態素重みテーブルの例を示す図である。 類似度テーブルの例を示す図である。 表示部の表示例を示す図である。 修飾語付き各構成要素抽出処理に使われる係り受け解析を示す動作フローチャートである。 係り受け解析処理の説明図である。 パターンマッチング処理の具体的な動作を示す詳細フローチャートである。 実施形態のシステムを実現可能なハードウェアの例を示す図である。

以下、本発明を実施するための形態について図面を参照しながら詳細に説明する。
図１は、構成要素ハイライト装置の実施形態の構成図である。本実施形態のシステムは、特許文書検索部１０１、特許文書構造解析部１０２、構成要素名抽出部１０３、請求項からの構成要素の説明抽出部１０４、情報量判定部１０５、実施例からの説明抽出部１０６、効果が得られる理由抽出部１０７、類似度計算部１０８、ポイント構成要素特定部１０９、表示部１１０を備える。また、本実施形態のシステムは、特許データベース１１１、構成要素表現パターン辞書１１２、構成要素テーブル１１３、解析済み文書テーブル１１４、実施例中の説明表現パターン辞書１１５、効果が得られる理由表現パターン辞書１１６、及び類似度テーブル１１７を備える。

上述の構成を有する本実施形態の基本的な動作について、以下に説明する。
請求項においてポイントとなる構成要素を特定する手がかりとして、明細書中の「発明の効果」の項目等の、発明の効果を記載している文書の記載が役に立つ。このような文書には、発明の最も特徴とする効果が記載されていると考えられるため、このような文書の記載から発明の構成要素を抽出することができ請求項中の構成要素と対応付けることができれば、ポイントとなる構成要素を特定することができる。

そこで、本実施形態では、特許文書中の発明の効果を記載している文書において、効果が得られる理由と関係が強い作用をする構成要素を特定して提示することを実現する。
しかし、発明の効果を記載している文書においては、ポイントとなる構成要素は、構成要素名ではなくその作用の記述に置き換えて書かれる場合がある。

例えば、特許公開公報中の図２（ｂ）に示される「発明の効果」の記述欄からは、「〜できるので、・・・できる。」という表現パターンが抽出されることにより、「〜できるので」に対応する前半の下線部分が効果が得られる理由の記載であり、「・・・できる」に対応する後半の下線部分が効果の記載であると認識できる。この結果、前半の下線部分の記載「聴取した時刻と、放送会社、放送チャンネル、あるいは店コードにより、放送されている曲を特定してダウンロードすることができるので、」が、請求項中の構成要素と関係が強いと判断することができる。しかし、上記前半の下線部分の記載には、例えば図２（ａ）中の「請求項１」で記載されているどの構成要素「携帯電話」「ダウンロードサーバー」「放送表示手段」も、直接的には記載されていない。従って、上記前半の下線部分の記載から「請求項１」中でポイントとなる構成要素を直接的に特定することはできない。

そこで、本実施形態では、以下の第１の手順１から４に基づくコンピュータ処理により、特許文書において、その発明の各構成要素の説明文とその発明の効果が得られる理由の文書との類似度を計算して、最も類似する構成要素をポイントとなる構成要素として特定する。以下、これらの手順について、図２の特許文書の例及び図３から図６の動作説明図を用いて説明する。

第１の手順１：特許文書データベース１１１（図１）から抽出した特許文書中の請求項のテキストデータから、構成要素表現パターン辞書１１２（図１及び後述する図２０）に記録された表現パターンに基づいて、構成要素名を抽出する。この結果得られる各構成要素名のテキストデータを、構成要素テーブル１１３（図１及び後述する図２２）に登録する。

例えば、図２（ａ）の「請求項１」について、図３の３０１から３０２として示されるように、構成要素名「携帯電話」「ダウンロードサーバー」「放送表示手段」が抽出され、構成要素テーブル１１３に登録される。このとき、例えば図２０に示される構成要素を抽出するための構成要素表現パターン辞書１１２に記録された表現パターン「〜と、〜と、〜とを有する」を用いて、各構成要素が識別される。

第１の手順２：請求項のテキストデータから、第１の手順１で抽出した各構成要素名に対応する構成要素の説明をしているテキストデータを抽出する。この結果得られる各構成要素の説明文のテキストデータを、各構成要素名に対応させて構成要素テーブル１１３（図１及び後述する図２２）に登録する。

例えば、図２（ａ）の「請求項１」について、図４の４０１から４０２として示されるように、構成要素名「携帯電話」を説明するテキストデータが抽出され、構成要素名「携帯電話」に対応させられて構成要素の説明文として構成要素テーブル１１３に登録される。他の構成要素名「ダウンロードサーバー」「放送表示手段」についても同様である。

第１の手順３：第１の手順１で抽出した特許文書中の発明の作用や効果を書いているテキストデータから、効果が得られる理由が記述されているテキストデータを抽出する。このとき、効果が得られる理由表現パターン辞書１１６（図１及び後述する図２３）に記録された表現パターンが参照されることにより、効果が得られる理由の部分が抽出される。

例えば、図２（ｂ）の「発明の効果」について、図５の５０１から５０２として示されるように、効果が得られる理由が記述されているテキストデータが抽出される。このとき、例えば図２３に示される効果が得られる理由表現パターン辞書１１６に記録された表現パターン「ので」を用い、その表現パターンより前の部分のテキストデータ（図５の５０２の下線部）が、効果が得られる理由が記述されている部分として抽出される。

第１の手順４：第１の手順２で構成要素テーブル１１３に登録した各構成要素の説明文のテキストデータのうち、第１の手順３で抽出した効果が得られる理由のテキストデータと最も類似するものを算出する。そして、その算出した説明文のテキストデータに対応する構成要素を、ポイントとなる構成要素として特定する。

最も類似するものの算出は以下の如く行なう。
例えば、図２（ａ）の「請求項１」と図２（ｂ）の「発明の効果」につき、図６の６０２−１、６０２−２、６０２−３として示されるように、第１の手順２で請求項１から抽出された各構成要素「携帯電話」、「ダウンロードサーバ」、「放送表示手段」の説明文のテキストデータから、形態素解析により名詞のテキストデータが抽出される。これらの名詞のテキストデータは、例えば図２２に示されるように、各説明文に対応させて予め形態素解析され構成要素テーブル１１３に登録されるように構成できる。一方、図６の６０１として示されるように、第１の手順３で抽出された効果が得られる理由のテキストデータから、形態素解析により名詞のテキストデータが抽出される。そして、請求項中の各構成要素の説明文のテキストデータ６０２−１、６０２−２、６０２−３のそれぞれについて、効果が得られる理由のテキストデータ６０１と共通に含まれる名詞の数が、類似度としてカウントされる。このとき、特許文書の明細書中で各名詞が現れる出現頻度が少ないものほど有意な（独自性が高い）名詞として、類似度のカウントにおいて高い重み付けがされるように構成することができる。この結果、請求項中の構成要素の説明文と効果の得られる理由のテキストデータに共通に含まれる有意な名詞の数が最も多いテキストデータ６０２−１が類似度が最も高い構成要素のテキストデータとして抽出される。そして、そのテキストデータ６０２−１に対応する構成要素名「携帯電話」が、構成要素テーブル１１３（図１及び後述する図２２）から抽出され、ポイントとなる構成要素として特定される。

以上説明した第１の手順１から４の処理により、特許文書中の発明の効果を記載している文書において、効果が得られる理由と関係が強い作用をする構成要素を特定し、ポイントとなる構成要素として利用者に提示することが可能となる。

この場合に、発明の効果を記載している文書中で、構成要素が構成要素名ではなくその作用の記述に置き換えて書かれている場合であっても、請求項中の構成要素の説明文のテキストデータと効果が得られる理由のテキストデータとの類似性が判定される。これにより、ポイントとなる構成要素を的確に特定することが可能となる。

以上の第１の手順１から４の処理において、請求項に書かれている構成要素の説明部分だけでは、第１の手順４での類似度判定を行えるだけの十分な情報が含まれない場合がある。例えば、図７（ａ）に示される特許文書の「請求項１」中の構成要素「音声変換手段」については、「読み出し手段（６）から読み出されたデジタル音声にデジタルアナログ変換を施しアナログ音声出力する音声変換手段（８）と」としか説明がない。この説明部分には、具体的な内容がほとんど含まれていない。このため、図７（ｂ）に示される「発明の効果」中の効果が得られる理由の部分との間（図７（ｂ）中の前半の下線部）で、有意な名詞の数による類似度の判定が正確に行えない。

そこで、本実施形態では、上述の第１の手順１から４を改良して、以下の第２の手順１から７に基づくコンピュータ処理が実行される。

第２の手順１：特許文書データベース１１１（図１）から抽出した特許文書中の請求項のテキストデータから、構成要素表現パターン辞書１１２（図１及び後述する図２０）に記録された表現パターンに基づいて、構成要素名を抽出する。この結果得られる各構成要素名のテキストデータを、構成要素テーブル１１３（図１及び後述する図２２）に登録する。この処理は、前述した第１の手順１と同様である。

例えば、図７（ａ）の「請求項１」について、図８の８０１から８０２として示されるように、構成要素名「再生手段」「デジタル音声格納手段」「読み出し手段」「音声変換出力手段」が抽出される。

第２の手順２：請求項のテキストデータから、第２の手順１で抽出した各構成要素名に対応する構成要素の説明をしているテキストデータを抽出する。
例えば、図７（ａ）の「請求項１」のテキストデータから、図９の９０１から９０２として示されるように、構成要素名「再生手段」を説明する文のテキストデータが抽出される。

第２の手順３：第２の手順２で抽出した、請求項中の各構成要素毎に各構成要素の説明をしているテキストデータに十分な情報が含まれているかどうかを判定する。
具体的には、例えば、図７（ａ）の「請求項１」について、図１０の１００１として示されるように、構成要素「音声変換手段」の説明に含まれる名詞群「手段」「デジタル」「音声」「アナログ」「変換」「出力」が、形態素解析により抽出される。

次に、構成要素名「音声変換手段」自体が形態素解析されることにより、この構成要素名に含まれる名詞「音声」「変換」「手段」が抽出され、これらの名詞が上述の名詞１００１から削除される。この結果、図１０の１００２として示される名詞群「デジタル」「アナログ」「出力」が得られる。

次に、図７（ａ）の「請求項１」中の全ての構成要素「再生手段」「デジタル音声格納手段」「読み出し手段」「音声変換出力手段」の説明に共通に含まれる名詞「デジタル」が、図１０の１００２として得られる名詞群から削除される。この結果、図１０の１００３として示される名詞群「アナログ」「出力」が得られる。

このようにして図１０の１００３として得られる上記削除の結果残った名詞群に含まれる名詞の数が、所定の閾値以上であるか否かが判定される。

第２の手順４：各構成要素について名詞群に含まれる名詞の数が所定の閾値以上である構成要素については、情報量が十分に多いと判定して、その構成要素の説明をしている請求項中のテキストデータを、その構成要素名に対応させて構成要素テーブル１１３（図１及び後述する図２２）に登録する。この第２の手順２と第２の手順４とを合わせた処理が、前述の第１の手順２に対応する。

第２の手順５：各構成要素について名詞群に含まれる名詞の数が所定の閾値より少なければ、情報量が少ないと判定する。この場合、第２の手順１で抽出した特許文書中の「実施例」又は「発明を実施するための形態」の文書部分から、以下のテキストデータ部分を抽出する。即ち、実施例中の説明表現パターン辞書１１５（図１及び後述する図２１）に記録されている何れかの表現パターンの文字列の前に上記構成要素名が位置するテキストデータ部分を抽出する。そして、その表現パターン文字列の後に続くテキストデータ部分を、上記構成要素名に対応する説明文として抽出する。表現パターンは、例えば「であり、」等である。この結果得られるテキストデータを、上記構成要素を説明するテキストデータとして、各構成要素名に対応させて構成要素テーブル１１３（図１及び後述する図２２）に登録する。図２２の構成要素テーブルにおいて、構成要素の説明は第２の手順４で情報量が十分と判定されたときは、上側に記載した請求項中の説明文のみが登録される。また、第２の手順５でテーブル中に記載されている情報量が十分でないと判定されたときは、下側に記載した請求項以外のセクションの説明文も併せて登録される。

例えば、図９の９０２として抽出された構成要素名「再生手段」に対応する説明文のテキストデータが、第２の手順３により情報量が少ないと判定された場合、例えば図１１に示される処理が実行される。即ち、１１０１として示される実施例の文書部分から、１１０２として示されるテキストデータ部分が抽出され、構成要素名「再生手段」に対応する説明として構成要素テーブル１１３（図１及び後述する図２２）に追加登録される。

第２の手順６：第２の手順１で抽出した特許文書中の発明の作用や効果を書いているテキストデータから、効果が得られる理由が記述されているテキストデータを抽出する。このとき、効果が得られる理由表現パターン辞書１１６（図１及び後述する図２３）に記録された表現パターンが参照されることにより、効果が得られる理由の部分が抽出される。この処理は、前述の第１の手順３と同様である。

例えば、図７（ｂ）の「発明の効果」について、図１２の１２０１から１２０２として示されるように、効果が得られる理由が記述されているテキストデータが抽出される。このとき、例えば図２３に示される効果が得られる理由表現パターン辞書１１６に記録された表現パターン「ことにより、」を用い、その表現パターンより前の部分のテキストデータ（図１２の１２０２）が、効果が得られる理由が記述されている部分として抽出される。

第２の手順７：第２の手順４又は５で構成要素テーブル１１３に登録した各構成要素の説明文のテキストデータのうち、第２の手順６で抽出した効果が得られる理由のテキストデータと最も類似するものを算出する。そして、その算出した説明文のテキストデータに対応する構成要素を、ポイントとなる構成要素として特定する。この処理は、前述の第１の手順４と同様である。

例えば、図７（ａ）の「請求項１」と図７（ｂ）の「発明の効果」につき、図１３の１３０２−１、１３０２−２、１３０２−３、１３０２−４として示されるように、第２の手順４又は５で抽出された請求項中の各構成要素の説明文のテキストデータから、形態素解析により名詞のテキストデータが抽出される。一方、図１３の１３０１として示されるように、第２の手順６で抽出された効果が得られる理由のテキストデータから、形態素解析により名詞のテキストデータが抽出される。そして、各構成要素の説明文のテキストデータ１３０２−１、１３０２−２、１３０２−３、１３０２−４のそれぞれについて、効果の得られる理由のテキストデータ１３０１と共通に含まれる名詞の数が、類似度としてカウントされる。このとき、特許文書の明細書中で各名詞が現れる出現頻度が少ないものほど有意な（独自性が高い）名詞として、類似度のカウントにおいて高い重み付けがされるように構成することができる。この結果、各構成要素の説明文のテキストデータと効果の得られる理由のテキストデータに共通に含まれる有意な名詞の数が最も多いテキストデータ１３０２−４が類似度が最も高いテキストデータとして抽出される。そして、そのテキストデータ１３０２−４に対応する構成要素名「音声変換手段」が、構成要素テーブル１１３（図１及び後述する図２２）から抽出され、ポイントとなる構成要素として特定される。

以上説明した第２の手順により、請求項に書かれている構成要素の説明部分だけでは、第２の手順４での類似度判定を行えるだけの十分な情報が含まれない場合には、実施例等からも構成要素に対応する説明文のテキストデータが抽出される。これにより、高い精度で、かつ、より多くの特許に対してポイントとなる構成要素の抽出が可能となる。

図１４は、図１に示される構成を有する構成要素ハイライト装置の実施形態の制御動作を示す動作フローチャートである。このフローチャートによる処理は、例えば、ＣＰＵ（中央演算装置）とメモリと外部記憶装置を搭載したコンピュータシステムによって実行される。

まず、特許データベース１０９（図１）が検索されることにより、利用者によって指定された特許文書のファイルが検索される（ステップＳ１４０１）。この処理は、図１の特許文書検索部１０１の機能を実現する。特許データベース１０９は、記憶装置（例えばハードディスク記憶装置）上に記憶されている。図１８は、特許データベース１１１のデータ構成例を示す図である。特許データベース１１１に登録される各特許文書のレコードデータは、出願番号、公開番号に続いて、要約インデックス、請求項インデックス、実施例インデックス、発明の名称データ、及び特許文書の本文データの各フィールドから構成される。なお、実施例のインデックスは、発明を実施するための形態や課題を解決するための手段のインデックスであってもよい。インデックスは例えば、バイグラムアルゴリズムに基づいて、特許文書中のそれぞれ対応する部分のテキストデータから、隣り合う２文字を結合して得られる索引文字列の集合である。利用者は、出願番号、公開番号、要約中の言葉、請求項中の言葉、実施例中の言葉、発明の名称に含まれる言葉等のキーワードデータによって、特許文書のファイルを検索することができる。出願番号が検索指定された場合には、特許データベース１１１中の出願番号フィールドに検索指定された出願番号の文字列データと一致するレコードがあるか否かが検索される。公開番号が検索指定された場合には、特許データベース１１１中の公開番号フィールドに検索指定された公開番号の文字列データと一致するレコードがあるか否かが検索される。要約、請求項、実施例、又は発明の名称に含まれる言葉が検索指定された場合には、特許データベース１１１中の要約、請求項、実施例のインデックスフィールド、又は発明の名称フィールド内に検索指定された言葉の文字列データが登録されているか否かが検索される。この結果、検索されたレコードの本文フィールドに登録されているテキストデータが抽出される。

次に、ステップＳ１４０１で抽出された特許文書のテキストデータに対して、特許文書構造の解析が行われる（ステップＳ１４０２）。この処理は、図１の特許文書構造解析部１０２の機能を実現する。これは、「請求項」、「実施例」（「発明を実施するための形態」又は「発明を実施するための最良の形態」等）、「発明の効果」などのセクション毎に、特許文書のテキストデータのどの部分が対応するかを解析する処理である。具体的には、特許文書のテキストデータから、墨付き括弧で囲まれた各セクションの見出しが検索されることにより、その見出しから次の見出しまでの部分として、各セクションのテキストデータが抽出される。この解析結果として得られるセクションとテキストデータの組は、ワークメモリ上に、例えば図１９に示されるデータ構成を有する解析済み文書テーブルとして保持される。

次に、ステップＳ１４０２で解析されたセクションのうち請求項のセクション（図１９参照）に対応するテキストデータが、ワークメモリ上の解析済み文書テーブルから取得される。次に、そのテキストデータから、構成要素表現パターン辞書１１２（図１）に記録された表現パターンに基づいて、構成要素名が抽出される（ステップＳ１４０３）。この処理は、図１の構成要素名抽出部１０３の機能を実現し、前述した第１の手順１又は第２の手順１に対応する。図２０は、構成要素表現パターン辞書１１２のデータ構成例を示す図である。この構成要素表現パターン辞書１１２には、構成要素名の後（又は前）に記載される文字列パターンが表現パターンとして記録されている。この表現パターン文字列の例えば直前に位置する単語が構成要素名となる。また例えば、その構成要素名の直前から１つ前の表現パターン文字列（又は先頭）までが、その構成要素名に対応する構成要素の説明部分となる。構成要素表現パターン辞書１１２のパターン文字列としては、例えば、「〜と、〜と、〜とを有する」、「〜と、〜と、〜とを具備する」、「〜と、〜と、〜とを備える」である。構成要素表現パターン辞書１１２は、ワークメモリ又は記憶装置（ハードディスク装置等）に保持される。ステップ１４０３では、構成要素表現パターン辞書１１２の各エントリに記録されたパターン文字列によって、ワークメモリに取得された請求項のセクションに対応するテキストデータに対してパターンマッチング処理または係り受け処理が実行される。そして、例えば「〜と、」で区切られたテキストデータ部分「〜」の末尾に位置する名詞あるいは名詞を連結して生成される複合語または修飾語の係り受けも含めた名詞句が、例えば形態素解析によって、構成要素名として抽出される。この結果得られる各構成要素名のテキストデータは、ワークメモリに保持される構成要素テーブル１１３（図１）に新エントリを作成して登録される。図２２は、構成要素テーブル１１３のデータ構成例を示す図である。構成要素テーブル１１３の各エントリは、「構成要素名」フィールド、「構成要素の説明文」フィールド、「構成要素の説明文に含まれる名詞」フィールドから構成される。「構成要素名」フィールドには、構成要素名のテキストデータが登録される。「構成要素の説明文」フィールドには、後述する構成要素毎の説明文のテキストデータが登録される。「構成要素の説明文に含まれる名詞」フィールドには、「構成要素の説明文」フィールドに登録されたテキストデータを形態素解析して得られる名詞のテキストデータ群が登録される。具体例として、前述した図８の８０１から８０２として示される請求項から構成要素を抽出する処理が実行される。

次に、ステップＳ１４０３でワークメモリ上に取得された請求項のセクション（図１９参照）に対応するテキストデータから、ステップＳ１４０３で抽出された各構成要素名に対応する構成要素の説明をしているテキストデータが抽出される（ステップＳ１４０４）。この処理は、図１の請求項からの構成要素の説明抽出部１０４の機能を実現し、前述した第１の手順２の前半処理又は第２の手順２に対応する。より具体的には、ステップ１４０４では、ステップＳ１４０３で抽出された「〜と、」で区切られた各テキストデータ部分「〜」から、ステップＳ１４０３で抽出された構成要素名のテキストデータを削除した部分として、説明文のテキストデータ部分が抽出される。抽出されたテキストデータは、ワークメモリ上に保持される。

次に、ステップＳ１４０４にてワークメモリに得られている現在の構成要素名に対応する説明文のテキストデータが、ワークメモリ上の構成要素テーブル１１３（図１、図２２）の上記構成要素名の登録エントリの「構成要素の説明文」フィールドに登録される（ステップＳ１４０５）。この処理は、前述の第１の手順２の後半の処理又は第２の手順４に対応する。

次に、ステップＳ１４０４で抽出された、請求項中の各構成要素の説明をしているテキストデータに十分な情報が含まれているかどうかが判定される（ステップＳ１４０６）。この処理は、図１の情報量判定部１０５の機能を実現し、前述した第２の手順３に対応する。図１５は、このステップＳ１４０６の処理の詳細処理を示す動作フローチャートである。

図１５においてまず、ステップＳ１４０３で抽出された各構成要素名毎に、それぞれに対応するステップＳ１４０４で抽出された説明のテキストデータがそれぞれ形態素解析され、その解析結果のうち名詞の形態素のデータが、構成要素名毎にワークメモリ上に保持される（ステップＳ１５０１）。

次に、ステップＳ１５０１で得られた各構成要素名毎の名詞群において、全ての構成要素名に対応して共通に含まれる名詞が、ワークメモリ上の変数である名詞列Ｙに代入される（ステップＳ１５０２）。

次に、ステップＳ１４０３で抽出された各構成要素名のうちの１つ目の構成要素名のテキストデータが、ワークメモリ上に取得される（ステップＳ１５０３）。
次に、ステップＳ１５０３又は後述するステップＳ１５１３で取得された構成要素名のテキストデータが形態素解析される。そして、その結果得られる名詞の形態素のデータが、ワークメモリ上の変数である名詞列Ｘに代入される（ステップＳ１５０４）。

次に、ステップＳ１５０３又は後述するステップＳ１５１３で取得された構成要素名のテキストデータに対応してステップＳ１５０１でワークメモリ上に得られている説明文に含まれる名詞の形態素データ群が、ワークメモリ上の変数である名詞列Ｚに代入される（ステップＳ１５０５）。

次に、ステップＳ１５０５で得られたワークメモリ上の名詞列Ｚから、ステップＳ１５０４で得られたワークメモリ上の名詞列Ｘ中の各名詞の形態素データが削除される（ステップＳ１５０６）。これは、前述した図１０の１００１から１００２の処理例、すなわち構成要素名に含まれる名詞の削除に対応する。

次に、ステップＳ１５０５で得られたワークメモリ上の名詞列Ｚから、ステップＳ１５０２で得られたワークメモリ上の名詞列Ｙ中の各名詞の形態素データが削除される（ステップＳ１５０７）。これは、前述した図１０の１００２から１００３の処理例、すなわち全ての構成要素の説明に含まれる名詞の削除に対応する。

続いて、ステップＳ１５０７の結果、ワークメモリ上の名詞列Ｚに含まれる名詞の数がカウントされる（ステップＳ１５０８）。
そして、ステップＳ１５０８のカウント処理の結果、名詞列Ｚに含まれる名詞の数が所定の閾値以上であるか否かが判定される（ステップＳ１５０９）。

名詞列Ｚに含まれる名詞の数が所定の閾値以上であれば、その構成要素名に関しては、十分な情報量があると判定され、その判定結果が現在の構成要素名に対応させられてワークメモリ上に保持される（ステップＳ１５１０）。

一方、名詞列Ｚに含まれる名詞の数が所定の閾値より少なければ、その構成要素名に関しては、情報量が十分にはないと判定され、その判定結果が現在の構成要素名に対応させられてワークメモリ上に保持される（ステップＳ１５１１）。

以上のステップＳ１５０４からＳ１５１１の一連の処理によって１つの構成要素名に対応する情報量の判定処理が終わると、全ての構成要素名について処理が完了したか否かが判定される（ステップＳ１５１２）。

全ての構成要素名について処理が完了しておらずステップＳ１５１２の判定がＮＯならば、ステップＳ１４０３で抽出された各構成要素名のうちの未処理の次の構成要素名のテキストデータが、ワークメモリ上に取得される（ステップＳ１５１３）。

そして、その構成要素名に対して再び、ステップＳ１５０４からＳ１５１１の一連の処理によって次の構成要素名に対応する情報量の判定処理が繰り返し実行される。
全ての構成要素名について処理が完了しステップＳ１５１２の判定がＹＥＳとなれば、図１５のフローチャートの処理、即ち図１４のステップＳ１４０６の処理を終了する。

次に、ステップＳ１４０６によってワークメモリ上に保持されている構成要素名毎の判定結果がそれぞれ確認され（ステップＳ１４０７）、構成要素毎に、十分な情報量があると判定されていればステップＳ１４０９が実行される。

一方、前述した図１５のステップＳ１５１１において情報量が十分にはないとの判定結果がワークメモリ上に得られておりステップＳ１４０７の判定がＮＯとなった場合には、以下のステップＳ１４０８の処理が実行された後に、ステップＳ１４０９が実行される。ステップＳ１４０８では、ステップＳ１４０２で解析されたセクションのうち実施例（図１９参照）又は発明を実施するための形態のセクションに対応するテキストデータが、ワークメモリ上の解析済み文書テーブルから取得される。次に、そのテキストデータから、現在の構成要素名を含み、かつ、実施例中の説明表現パターン辞書１１５（図１）に記録された表現パターンによって記述されているテキストデータ部分が抽出される。この結果得られるテキストデータが、上記構成要素を説明するテキストデータとして、ワークメモリ上の構成要素テーブル１１３（図１、図２２）の上記構成要素名の登録エントリの「構成要素の説明文」フィールドに登録される。この処理は、図１の実施例からの説明抽出部１０６の機能を実現し、前述の第２の手順５に対応する。図２１は、実施例中の説明表現パターン辞書１１５のデータ構成例を示す図である。この辞書には、実施例（図１９参照）又は発明を実施するための形態中で構成要素名とその構成要素名に対応する説明文とを結びつける表現パターンの文字列、例えば「であり、」が記録されている。この文字列の前が構成要素名に対応し後が説明文に対応するとして、その説明文が検出される。

次に、ステップＳ１４０２で解析されたセクションのうち発明の効果（図１９参照）又は発明の作用のセクションに対応するテキストデータから、効果が得られる理由が記述されているテキストデータが抽出される（ステップＳ１４０９）。この処理は、図１の効果が得られる理由抽出部１０７の機能を実現し、前述の第１の手順３又は第２の手順６に対応する。図１６は、ステップＳ１４０９の処理の詳細を示すフローチャートである。このフローチャートによる処理は、例えば、ＣＰＵ（中央演算装置）とメモリと外部記憶装置を搭載したコンピュータシステムによって実行される。

図１６においてまず、効果が得られる理由表現パターン辞書１１６（図１）から効果が得られる理由表現パターンがワークメモリに読み込まれる（ステップＳ１６０１）。図２３は、効果が得られる理由表現パターン辞書１１６のデータ構成例を示す図である。この辞書には、特許文書中の発明の効果を記載した文章部分において、効果が記載される文字列部分とその効果が得られる理由が記載される文字列部分とを分離する表現パターンの文字列が記録されている。効果が得られる理由表現パターン辞書のパターン文字列フィールドには、例えば、「ので」、「ことにより」、「ため」が格納されている。これらの表現パターン文字列に続く部分が、効果が記載されている文字列部分である。また、これらの表現パターン文字列の前の部分が、効果が得られる理由が記載されている文字列部分である。この辞書は、ワークメモリ又はハードディスク装置等に保持されている。ステップ１６０１では、効果が得られる理由表現パターン辞書１１６の各エントリに記録されたパターン文字列が、ワークメモリに読み込まれる。

次に、ステップＳ１４０２で解析されたセクションのうち発明の効果（図１９参照）又は発明の作用のセクションに対応するテキストデータが、ワークメモリ上の解析済み文書テーブルから取得される（ステップＳ１６０２）。

次に、取得された発明の効果等のセクションに対応するテキストデータが、句点によって１つ以上の文字列に分割される（ステップＳ１６０３）。
次に、ステップＳ１６０３で分割された文字列のうち１つ目の文字列が、ワークメモリ上の変数である文字列ｒに代入される（ステップＳ１６０４）。

次に、文字列ｒに、ステップＳ１６０１にてワークメモリ上に読み込まれている何れかの効果が得られる理由表現パターンのパターン文字列（図２３参照）のいずれかを含むか否かが判定される（ステップＳ１６０５）。

ステップＳ１６０５の判定がＹＥＳならば、文字列ｒにおいて、ステップＳ１６０５で含まれると判定された効果が得られる理由表現パターンのパターン文字列の前の文字列のテキストデータ部分が、効果が得られる理由のテキストデータとして抽出される（ステップＳ１６０６）。このテキストデータは、ワークメモリ上に保持される。その後、図１６の動作フローチャート即ち図１５のステップＳ１４０９の処理を終了する。

ステップＳ１６０５の判定がＮＯならば、ステップＳ１６０３にて分割された全ての文字列が処理されたか否かが判定される（ステップＳ１６０７）。
全ての文字列が処理されておらずステップＳ１６０７の判定がＮＯならば、ステップＳ１６０３で分割された文字列のうち未処理の次の文字列が、ワークメモリ上の文字列ｒに代入される（ステップＳ１６０８）。

その後、ステップＳ１６０５からＳ１６０７までの一連の処理が繰り返し実行される。
上記繰り返しの処理において、ステップＳ１６０３にて分割された全ての文字列が処理されステップＳ１６０７の判定がＹＥＳとなると、効果が得られる理由のテキストデータは抽出されずに、図１６のフローチャート即ち図１５のステップＳ１４０９の処理を終了する。

以上の処理により、例えば、図７（ｂ）の「発明の効果」について、図１２の１２０１から１２０２として示されるように、効果が得られる理由が記述されているテキストデータが抽出される。

次に、図１４で、ステップＳ１４０７の判定がＹＥＳの場合にはステップＳ１４０５で、一方、ステップＳ１４０７の判定がＮＯの場合にはステップＳ１４０８で、それぞれ構成要素テーブル１１３に登録された各構成要素の説明文のテキストデータと、ステップＳ１４０９で抽出された効果が得られる理由のテキストデータとの類似度が算出される（ステップＳ１４１０）。この処理は、図１の類似度計算部１０８の機能を実現し、第１の手順４又は第２の手順７の前半に対応する。なお、ステップＳ１４０９で効果が得られる理由のテキストデータが抽出されなかった場合（図１６のステップＳ１６０７の判定がＹＥＳとなった場合）は、ステップＳ１４１０〜Ｓ１４１２の構成要素のハイライト処理は実行されずに処理を終了する。図１７は、ステップＳ１４１０の処理の詳細を示すフローチャートである。このフローチャートによる処理は、例えば、ＣＰＵ（中央演算装置）とメモリと外部記憶装置を搭載したコンピュータシステムによって実行される。

まず、図２２に例示される構成要素テーブル１１３の「構成要素の説明文」フィールドに登録されている全ての説明文に対して形態素解析が実行され、その結果得られる形態素データのうちの名詞のデータが、構成要素テーブル１１３（図２２）の「構成要素の説明文に含まれる名詞」フィールドに登録される（ステップＳ１７０１）。

次に、ステップＳ１７０１で算出された各名詞の形態素データについて、図１４のステップＳ１４０１で読み込まれた特許文書の全文での出現頻度がカウントされる（ステップＳ１７０２）。

次に、ステップＳ１７０２でカウントされた出現頻度の逆数として、ステップＳ１７０１で算出された各名詞の形態素データの重みが算出される（ステップＳ１７０３）。この結果得られる重み値は、ワークメモリ上の形態素重みテーブルに保持される。図２４は、形態素重みテーブルのデータ構成例を示す図である。このテーブルは例えば、形態素の文字列をキーとして出現頻度及び重み値を出力する２つの連想配列データによって実現することができる。

次に、図１４のステップＳ１４０９で算出された効果が得られる理由に対応するテキストデータが形態素解析されて名詞の形態素データが取得され、それらがワークメモリ上の変数として保持される名詞列αに代入される（ステップＳ１７０４）。

次に、構成要素テーブル１１３から、１つ目の構成要素のエントリの「構成要素の説明文」フィールドに登録されている説明文のテキストデータがワークメモリに読み込まれる（ステップＳ１７０５）。

次に、ステップＳ１７０５で読み込まれた構成要素の説明文に含まれる名詞群が、構成要素テーブル１１３上の該当するエントリの「構成要素の説明文に含まれる名詞」フィールドから、ワークメモリ上の変数である名詞列βに読み込まれる（ステップＳ１７０６）。

次に、ワークメモリ上の名詞列αと名詞列βとで、それぞれに共通する名詞が抽出される。そして、形態素重みテーブル（図２４）が参照・取得されながら、各抽出された名詞に対応するステップＳ１７０３で算出された重み値の総和値が計算される（ステップＳ１７０７）。

次に、ステップＳ１７０７で算出された総和値が、現在処理している構成要素に対応する類似度としてワークメモリ上の類似度テーブル１１７に保持される（ステップＳ１７０８）。図２５は、類似度テーブル１１７のデータ構成例を示す図である。構成要素名毎に、効果が得られる理由と共通する形態素の文字列と、類似度値が登録される。

その後、構成要素テーブル１１３上の全ての構成要素のエントリについて処理が完了したか否かが判定される（ステップＳ１７０９）。
ステップＳ１７０９の判定がＮＯならば、構成要素テーブル１１３から次の構成要素のエントリの「構成要素の説明文」フィールドに登録されている説明文のテキストデータがワークメモリに読み込まれる（ステップＳ１７１０）。そして、ステップＳ１７０６からＳ１７０８までの一連の処理により、その構成要素に対応する類似度を算出する処理が繰り返し実行される。

構成要素テーブル１１３上の全ての構成要素のエントリについて処理が完了しステップＳ１７０９の判定がＹＥＳとなると、図１７のフローチャート、即ち図１４のステップＳ１４１０の処理を終了する。

その後、図１４において、ステップＳ１４１０にてワークメモリ上に得られた図２５に例示される類似度テーブル１１７が参照され、各構成要素毎の類似度のうち最も類似度が高い構成要素が、ポイントとなる構成要素として算出される（ステップＳ１４１１）。この処理は、図１のポイント構成要素特定部１０９の機能を実現し、第１の手順４又は第２手順７の後半に対応する。

最後に、ステップＳ１４０１上で読み込まれた特許文書中で、ステップＳ１４１１で特定されたポイントとなる構成要素に対応する文字列がハイライト表示されて、ディスプレイ（例えば図３０の入出力装置３００３の出力部）に表示される。この処理は、図１の表示部１１０の機能を実現する。

以上説明した実施形態において、構成要素としては名詞のみが対象とされて処理されているが、名詞以外にも、動詞、形容詞、形容動詞、連体詞等の所定の品詞であってもよい。

また、構成要素名としては、「抽出手段」のような複合語だけではなく、「抽出する手段」のように句を使うこともできる。句を使う場合には、構文解析を行い、「と、」の直前にある名詞と、その名詞に係っている修飾語をつなげて名詞句が生成され、構成要素名とされる。また、全ての修飾語をつなげなくても、例えば、最も近接する修飾語１つのみをつなげるようにしてもいい。

上述の構文解析の１つとして、係り受け解析の処理を図２７のフローチャート及び図２８の形態素の辞書のテーブル（ａ）、品詞の接続確率のテーブル（ｂ）、文節の接続ルールのテーブル（ｃ）、文節の接続確率のテーブル（ｄ）を参照して説明する。なお、この動作フローチャートにおける各処理は、例えばＣＰＵとメモリと外部記憶装置を搭載したコンピュータシステムによって実行される。

ステップＳ２７０１：まず、構成要素とその説明文に対して、形態素解析が実行される。名詞、助詞、動詞などの品詞と文字列を要素とする形態素の辞書（ａ）と、品詞の接続確率を定義したテーブル（ｂ）を用いて、最も確率が高い形態素列を選択する。形態素の辞書（ａ）と、品詞の接続確率を定義したテーブル（ｂ）は、例えばワークメモリ又は記憶装置上に記憶されている。

ステップＳ２７０２：次に、文節分割の処理を行なう。すなわち文節の接続ルール（ｃ）によって形態素を接続して文節を生成する。

ステップＳ２７０３：次に、係り受け解析を行う。即ち、
（１）文節の接続確率（ｄ）と制約ルールによって、最も確率が高い係り受け先を選択する。
（２）接続確率（ｄ）は文節のタイプや近接関係などにより定義する。
（３）近接関係の処理を行なう。例えば、２つの形態素は隣接している、あるいは、２つの形態素は１文節間隔である等である。

これに対し、以下のような制約条件を満たし、かつ、確率が最大になる係り元を求める。
・最後以外の文節は後方に必ず一つの係り先文節を持つ
・係り受け関係は交差しない
最終的には、２つの形態素間の係り受け組が生成される。

上述の係り受け解析処理では、係り受け組は、辞書とのパターンマッチングと、マッチしたパターンに付けられている確率の計算によって生成される。
以上の係り受け解析処理によって、例えば、「と、」の直前にある名詞と、その名詞に係っている修飾語をつなげて名詞句が生成され、構成要素名とされる。

図２９は、図１４のステップＳ１４０３、Ｓ１４０４、図１５のステップＳ１５０２、Ｓ１５０６、Ｓ１５０７、図１６のステップＳ１６０３、ステップＳ１６０５、Ｓ１６０６、図１７のステップＳ１７０２、Ｓ１７０７等の各処理におけるパターンマッチング処理及び文字列位置検出処理の具体的な動作を示す動作フローチャートである。この動作フローチャートにおける各処理は、例えばＣＰＵとメモリと外部記憶装置を搭載したコンピュータシステムによって実行される。

図２９では、まず、検索を行いたいパターン文字列のデータがワークメモリ又は記憶装置からワークメモリ上の所定領域に読み込まれる（ステップＳ２９０１）。例えば、図１４のステップＳ１４０３では、このパターン文字列は、記憶装置上の構成要素表現パターン辞書１１２（図１）に記録されている表現パターンの文字列である。

次に、パターンマッチング処理の対象となる文字列であるマッチング対象文字列のデータがワークメモリ又は記憶装置からワークメモリ上の所定領域に読み込まれる（ステップＳ２９０２）。例えば、図１４のステップＳ１４０３では、マッチング対象文字列は、ワークメモリ上の図１４に例示される解析済み文書テーブルから取得される請求項のセクションに対応するテキストデータである。

次に、ワークメモリ上の変数領域に保持されるパターンポインタｐ１に、ステップＳ２９０１でワークメモリ上の所定領域に読み込まれたパターン文字列の先頭文字のアドレスがセットされる（ステップ６０３）。

次に、ワークメモリ上の変数領域に保持されるマッチング基点ポインタｐ２とマッチングポインタｐ３に、ステップＳ２９０２でワークメモリ上の所定領域に読み込まれたマッチング対象文字列の先頭文字のアドレスがセットされる（ステップＳ２９０４、Ｓ２９０５）。

次に、マッチングポインタｐ３のアドレスが１ずつインクリメントされながら（ステップＳ２９０７）、パターンポインタｐ１で示されるパターン文字列中の先頭文字と一致する文字が、マッチング対象文字列中から検索される（ステップＳ２９０６→Ｓ２９０７→Ｓ２９０８→Ｓ２９０６の繰返し処理）。

なお、マッチングポインタｐ３がインクリメントされた結果、ｐ３の値がワークメモリ上の所定領域に読み込まれているマッチング対象文字列の末尾のアドレスを超えた場合には、マッチング無しが出力され図２９の処理を終了する（ステップＳ２９０８→Ｓ２９０９）。

パターンポインタｐ１で示されるパターン文字列中の先頭文字がマッチング対象文字列中で一致しステップＳ２９０６の判定がＹＥＳになると、以下のステップＳ２８１０からＳ２８１７の一連の処理が実行される。ここでは、マッチング対象文字列中で上記一致位置から続く文字列がパターン文字列の２文字目以降の全てと一致するか否かが判定される。

まず、ワークメモリ上のマッチング基点ポインタｐ２にステップＳ２９０６で一致が検出されたときのマッチングポインタｐ３のアドレスがセットされる（ステップＳ２８１０）。

次に、ワークメモリ上のパターンポインタｐ１のアドレス値が＋１される（ステップＳ２８１１）。
次に、パターンポインタｐ１のアドレス値が、ワークメモリ上の所定領域に読み込まれているパターン文字列の末尾のアドレスを超えたか否かが判定される（ステップＳ２８１２）。

ステップＳ２８１２の判定がＮＯならば、マッチングポインタｐ３のアドレス値が＋１される（ステップＳ２８１３）。
次に、マッチングポインタｐ３のアドレス値が、ワークメモリ上の所定領域に読み込まれているマッチング対象文字列の末尾のアドレスを超えたか否かが判定される（ステップＳ２８１５）。

ステップＳ２８１４の判定がＮＯならば、マッチングポインタｐ３が指すマッチング対象文字列中のアドレス位置の文字が、パターンポインタｐ１が指すパターン文字列中のアドレス位置の文字と一致するか否かが判定される（ステップＳ２８１７）。つまり、ステップＳ２９０６がＹＥＳとなった後に最初にステップＳ２８１７が実行されるときには、マッチング対象文字列中でステップＳ２９０６で一致位置が検出された位置から数えて２文字目が、パターン文字列の２文字目と一致するか否かが判定される。

ステップＳ２８１７の判定がＹＥＳならば、ステップＳ２８１１に戻って再びステップＳ２８１７までの一連の処理が実行される。ここでは、パターンポインタｐ１とマッチングポインタｐ３の各アドレス値が＋１される（ステップＳ２８１１、Ｓ２８１４）。この結果、更にマッチング対象文字列中でステップＳ２９０６により一致位置が検出された位置から数えて３文字目が、パターン文字列の３文字目と一致するか否かが判定される。

以上の処理の繰返しにより、マッチング対象文字列中でステップＳ２９０６で一致が検出された位置から続く文字列がパターン文字列の２文字目以降の全てと一致するか否かが判定される。

上記一連の処理で、ステップＳ２８１１でインクリメントされたパターンポインタｐ１の値がワークメモリ上の所定領域に読み込まれているパターン文字列の末尾のアドレスを超えた場合は、マッチング対象文字列上でパターン文字列との一致が検出されたことになる。この場合には、マッチング対象文字列中でステップＳ２９０６により一致が検出された位置を示すマッチング基点ポインタｐ２のアドレス値がマッチング結果として出力され、図２９の処理を終了する（ステップＳ２８１２→Ｓ２８１３）。

一方、ステップＳ２８１４でインクリメントされたマッチングポインタｐ３の値が、ワークメモリ上の所定領域に読み込まれているマッチング対象文字列の末尾のアドレスを超えた場合には、マッチング無しが出力され図２９の処理を終了する（ステップＳ２８１５→Ｓ２８１６）。

上記一連の処理で、マッチングポインタｐ３が指すマッチング対象文字列中のアドレス位置の文字が、パターンポインタｐ１が指すパターン文字列中のアドレス位置の文字と一致せずステップＳ２８１７の判定がＮＯとなったとなった場合には、再検索が実行される。即ち、パターンポインタｐ１に、ステップＳ２９０１でワークメモリ上の所定領域に読み込まれたパターン文字列の先頭文字のアドレスがセットされる（ステップ６１８）。また、マッチングポインタｐ３に、マッチング基点ポインタｐ２が指すステップＳ２９０６で一致が検出された位置の次の位置に対応するアドレス値がセットされる（ステップＳ２８１９）。その後、ステップＳ２９０６の処理に戻り、マッチングポインタｐ３のアドレスが上記一致位置の次の位置から１ずつインクリメントされながら（ステップＳ２９０７）、以下の処理が実行される。即ち、パターンポインタｐ１で示されるパターン文字列中の先頭文字と一致する文字が、マッチング対象文字列中から再検索される（ステップＳ２９０６→Ｓ２９０７→Ｓ２９０８→Ｓ２９０６の繰返し処理）。

そして、パターンポインタｐ１で示されるパターン文字列中の先頭文字がマッチング対象文字列中で再度一致しステップＳ２９０６の判定がＹＥＳになると、以下のステップＳ２８１０からＳ２８１７の一連の処理が実行される。これにより、マッチング対象文字列中で上記一致位置から続く文字列がパターン文字列の２文字目以降の全てと一致するか否かが再度判定される。

以上の一連の処理の繰返しにより、マッチング対象文字列中でパターン文字列が検索され、マッチングに成功した場合には、その一致の先頭位置がマッチング結果として出力される（ステップＳ２８１３）。

図３０は、上述の各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３０に示されるコンピュータは、ＣＰＵ３００１、メモリ３００２、入出力装置３００３、外部記憶装置３００５、可搬記録媒体３００９が挿入される可搬記録媒体駆動装置３００６、及び通信インターフェース３００７を有し、これらがバス３００８によって相互に接続された構成を有する。

ＣＰＵ３００１は、当該コンピュータ全体の制御を行う。メモリ３００２は、プログラムの実行、データ更新等の際に、外部記憶装置３００５（或いは可搬記録媒体３００９）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ワーク領域を有する。ＣＵＰ３００１は、プログラムをメモリ３００２に読み出して実行することにより、全体の制御を行う。

入出力装置３００３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ＣＰＵ３００１に通知すし、ＣＰＵ３００１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。

外部記憶装置３００５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３００６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３００９を収容するもので、外部記憶装置３００５の補助の役割を有する。

通信インターフェース３００７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。
本実施形態によるシステムは、実施形態の機能を実現する動作フローチャートに対応するプログラムをＣＰＵ３００１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３００５や可搬記録媒体３００９に記録して配布してもよく、或いは通信インターフェース３００７によりネットワークから取得できるようにしてもよい。

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）
特許文書の理解を支援するための装置であって、
請求項を構成する構成要素に対応する構成要素名の前又は後に記載される文字列パターンを記録した構成要素表現パターン辞書を用いて、特許文書データベースから抽出した特許文書中の請求項のテキストデータから各構成要素名を抽出する構成要素名抽出部と、
前記各構成要素名と前記構成要素表現パターン辞書に記録されている文字列パターンとに基づいて、前記請求項のテキストデータから、前記各構成要素名に対応する構成要素の説明をしている説明文のテキストデータを抽出する請求項からの構成要素の説明抽出部と、
効果が記載されている文字列部分と前記効果が得られる理由が記載されている文字列部分とを結びつける文字列パターンを記録した効果が得られる理由表現パターン辞書を用いて、前記特許文書中の発明の効果を記載しているテキストデータから、前記効果が得られる理由が記述されているテキストデータを抽出する効果が得られる理由抽出部と、
前記各構成要素の説明文のテキストデータと前記効果が得られる理由が記述されているテキストデータとの類似度を計算する類似度計算部と、
前記類似度が最も高い前記説明文のテキストデータに対応する構成要素を、ポイントとなる構成要素として特定するポイント構成要素特定部と、
前記ポイントとなる構成要素を出力する出力部と、
を含むことを特徴とする構成要素ハイライト装置。
（付記２）
特許文書の理解を支援するための装置であって、
請求項を構成する構成要素に対応する構成要素名の前又は後に記載される文字列パターンを記録した構成要素表現パターン辞書を用いて、特許文書データベースから抽出した特許文書中の請求項のテキストデータから各構成要素名を抽出する構成要素名抽出部と、
前記各構成要素名と前記構成要素表現パターン辞書に記録されている文字列パターンとに基づいて、前記請求項のテキストデータから、前記各構成要素名に対応する構成要素の説明をしている説明文のテキストデータを抽出する請求項からの構成要素の説明抽出部と、
前記各構成要素の説明をしている説明文のテキストデータに十分な情報が含まれているか否かを判定する情報量判定部と、
前記特許文書中の発明の詳細な説明中で前記構成要素名と前記構成要素名に対応する説明文とを結びつける文字列パターンを記録した実施例中の説明表現パターン辞書を用いて、前記発明の詳細な説明を記載しているテキストデータから、前記説明文のテキストデータに十分な情報が含まれていないと判定された構成要素名に対応する説明文のテキストデータを抽出する実施例からの説明抽出部と、
効果が記載される文字列部分と前記効果が得られる理由が記載される文字列部分とを結びつける文字列パターンを記録した効果が得られる理由表現パターン辞書を用いて、前記特許文書中の発明の効果を記載しているテキストデータから、前記効果が得られる理由が記述されているテキストデータを抽出する効果が得られる理由抽出部と、
前記各構成要素の説明文のテキストデータと前記効果が得られる理由が記述されているテキストデータとの類似度を計算する類似度計算部と、
前記類似度が最も高い前記説明文のテキストデータに対応する構成要素を、ポイントとなる構成要素として特定するポイント構成要素特定部と、
前記ポイントとなる構成要素を出力する出力部と、
を含むことを特徴とする構成要素ハイライト装置。
（付記３）
前記情報量判定部は、前記各構成要素毎に、前記構成要素の説明をしている説明文のテキストデータを形態素解析して得られる所定の品詞の形態素データから、前記構成要素に対応する前記構成要素名に含まれる形態素データと、他の全ての構成要素の説明文に共通に含まれる形態素データとを削除して得られる残りの前記所定の品詞の形態素データの数が所定の閾値以上であるか否かを判定することにより、前記各構成要素の説明をしている説明文のテキストデータに十分な情報が含まれているか否かを判定する、
ことを特徴とする付記２に記載の構成要素ハイライト装置。
（付記４）
前記類似度計算部は、
前記各構成要素名に対応する説明文のテキストデータから、形態素解析により所定の品詞の形態素データを抽出し、
前記効果が得られる理由が記述されているテキストデータから、形態素解析により所定の品詞の形態素データを抽出し、
前記各構成要素名に対応する説明文の形態素データと前記効果が得られる理由が記述されている形態素データとで、共通に抽出された前記所定の品詞の形態素データの数を、前記各構成要素名に対応する説明文のテキストデータと前記効果が得られる理由が記述されているテキストデータとの前記類似度として計算する、
ことを特徴とする付記１又は２に記載の構成要素ハイライト装置。
（付記５）
前記類似度計算部は、
前記所定の品詞の形態素データの各々について、前記特許文書中での出現頻度が少ないほど大きくなる重みを設定し、前記共通に抽出された前記所定の品詞の形態素データの数を、前記形態素データ毎の重みを付加して算出する、
ことを特徴とする付記６に記載の構成要素ハイライト装置。
（付記６）
特許文書の理解を支援するためのコンピュータに、
請求項を構成する構成要素に対応する構成要素名の前又は後に記載される文字列パターンを記録した表現パターンの文字列が記録されている構成要素表現パターン辞書を用いて、特許文書データベースから抽出した特許文書中の請求項のテキストデータから各構成要素名を抽出し、
前記各構成要素名と前記構成要素表現パターン辞書に記録されている文字列パターンとに基づいて、前記請求項のテキストデータから、前記各構成要素名に対応する構成要素の説明をしている説明文のテキストデータを抽出し、
効果が記載されている文字列部分と前記効果が得られる理由が記載されている文字列部分とを結びつける文字列パターンを記録した効果が得られる理由表現パターン辞書を用いて、前記特許文書中の発明の効果を記載しているテキストデータから、前記効果が得られる理由が記述されているテキストデータを抽出し、
前記各構成要素の説明文のテキストデータと前記効果が得られる理由が記述されているテキストデータとの類似度を計算し、
前記類似度が最も高い前記説明文のテキストデータに対応する構成要素を、ポイントとなる構成要素として特定し、
前記ポイントとなる構成要素を出力する、
機能を実行させるためのプログラム。
（付記７）
特許文書の理解を支援するためのコンピュータに、
請求項を構成する構成要素に対応する構成要素名の前又は後に記載される文字列パターンを記録した構成要素表現パターン辞書を用いて、特許文書データベースから抽出した特許文書中の請求項のテキストデータから各構成要素名を抽出し、
前記各構成要素名と前記構成要素表現パターン辞書に記録されている文字列パターンとに基づいて、前記請求項のテキストデータから、前記各構成要素名に対応する構成要素の説明をしている説明文のテキストデータを抽出し、
前記各構成要素の説明をしている説明文のテキストデータに十分な情報が含まれているか否かを判定し、
前記特許文書中の発明の詳細な説明中で前記構成要素名と前記構成要素名に対応する説明文とを結びつける文字列パターンを記録した実施例中の説明表現パターン辞書を用いて、前記発明の詳細な説明を記載しているテキストデータから、前記説明文のテキストデータに十分な情報が含まれていないと判定された構成要素名に対応する説明文のテキストデータを抽出し、
効果が記載される文字列部分と前記効果が得られる理由が記載される文字列部分とを結びつける文字列パターンを記録した効果が得られる理由表現パターン辞書を用いて、前記特許文書中の発明の効果を記載しているテキストデータから、前記効果が得られる理由が記述されているテキストデータを抽出し、
前記各構成要素の説明文のテキストデータと前記効果が得られる理由が記述されているテキストデータとの類似度を計算し、
前記類似度が最も高い前記説明文のテキストデータに対応する構成要素を、ポイントとなる構成要素として特定し、
前記ポイントとなる構成要素を出力する、
機能を実行させるためのプログラム。
（付記８）
前記情報量の判定において、前記各構成要素毎に、前記構成要素の説明をしている説明文のテキストデータを形態素解析して得られる所定の品詞の形態素データから、前記構成要素に対応する前記構成要素名に含まれる形態素データと、他の全ての構成要素の説明文に共通に含まれる形態素データとを削除して得られる残りの前記所定の品詞の形態素データの数が所定の閾値以上であるか否かを判定することにより、前記各構成要素の説明をしている説明文のテキストデータに十分な情報が含まれているか否かを判定する、
ことを特徴とする付記７に記載のプログラム。
（付記９）
前記類似度の計算において、
前記各構成要素名に対応する説明文のテキストデータから、形態素解析により所定の品詞の形態素データを抽出し、
前記効果が得られる理由が記述されているテキストデータから、形態素解析により所定の品詞の形態素データを抽出し、
前記各構成要素名に対応する説明文の形態素データと前記効果が得られる理由が記述されている形態素データとで、共通に抽出された前記所定の品詞の形態素データの数を、前記各構成要素名に対応する説明文のテキストデータと前記効果が得られる理由が記述されているテキストデータとの前記類似度として計算する、
ことを特徴とする付記６又は７に記載のプログラム。
（付記１０）
前記類似度の計算において、
前記所定の品詞の形態素データの各々について、前記特許文書中での出現頻度が少ないほど大きくなる重みを設定し、前記共通に抽出された前記所定の品詞の形態素データの数を、前記形態素データ毎の重みを付加して算出する、
ことを特徴とする付記９に記載のプログラム。
（付記１１）
コンピュータが特許文書の理解を支援するための方法であって、
請求項を構成する構成要素に対応する構成要素名の前又は後に記載される文字列パターンを記録した表現パターンの文字列が記録されている構成要素表現パターン辞書を用いて、特許文書データベースから抽出した特許文書中の請求項のテキストデータから各構成要素名を抽出し、
前記各構成要素名と前記構成要素表現パターン辞書に記録されている文字列パターンとに基づいて、前記請求項のテキストデータから、前記各構成要素名に対応する構成要素の説明をしている説明文のテキストデータを抽出し、
効果が記載されている文字列部分と前記効果が得られる理由が記載されている文字列部分とを結びつける文字列パターンを記録した効果が得られる理由表現パターン辞書を用いて、前記特許文書中の発明の効果を記載しているテキストデータから、前記効果が得られる理由が記述されているテキストデータを抽出し、
前記各構成要素の説明文のテキストデータと前記効果が得られる理由が記述されているテキストデータとの類似度を計算し、
前記類似度が最も高い前記説明文のテキストデータに対応する構成要素を、ポイントとなる構成要素として特定し、
前記ポイントとなる構成要素を出力する、
ことを前記コンピュータが実行をすることを特徴とする構成要素ハイライト方法。
（付記１２）
コンピュータが特許文書の理解を支援するための方法であって、
請求項を構成する構成要素に対応する構成要素名の前又は後に記載される文字列パターンを記録した構成要素表現パターン辞書を用いて、特許文書データベースから抽出した特許文書中の請求項のテキストデータから各構成要素名を抽出し、
前記各構成要素名と前記構成要素表現パターン辞書に記録されている文字列パターンとに基づいて、前記請求項のテキストデータから、前記各構成要素名に対応する構成要素の説明をしている説明文のテキストデータを抽出し、
前記各構成要素の説明をしている説明文のテキストデータに十分な情報が含まれているか否かを判定し、
前記特許文書中の発明の詳細な説明中で前記構成要素名と前記構成要素名に対応する説明文とを結びつける文字列パターンを記録した実施例中の説明表現パターン辞書を用いて、前記発明の詳細な説明を記載しているテキストデータから、前記説明文のテキストデータに十分な情報が含まれていないと判定された構成要素名に対応する説明文のテキストデータを抽出し、
効果が記載される文字列部分と前記効果が得られる理由が記載される文字列部分とを結びつける文字列パターンを記録した効果が得られる理由表現パターン辞書を用いて、前記特許文書中の発明の効果を記載しているテキストデータから、前記効果が得られる理由が記述されているテキストデータを抽出し、
前記各構成要素の説明文のテキストデータと前記効果が得られる理由が記述されているテキストデータとの類似度を計算し、
前記類似度が最も高い前記説明文のテキストデータに対応する構成要素を、ポイントとなる構成要素として特定し、
前記ポイントとなる構成要素を出力する、
ことを前記コンピュータが実行をすることを特徴とする構成要素ハイライト方法。
（付記１３）
前記情報量の判定において、前記各構成要素毎に、前記構成要素の説明をしている説明文のテキストデータを形態素解析して得られる所定の品詞の形態素データから、前記構成要素に対応する前記構成要素名に含まれる形態素データと、他の全ての構成要素の説明文に共通に含まれる形態素データとを削除して得られる残りの前記所定の品詞の形態素データの数が所定の閾値以上であるか否かを判定することにより、前記各構成要素の説明をしている説明文のテキストデータに十分な情報が含まれているか否かを判定する、
ことを特徴とする付記１２に記載の構成要素ハイライト方法。
（付記１４）
前記類似度の計算において、
前記各構成要素名に対応する説明文のテキストデータから、形態素解析により所定の品詞の形態素データを抽出し、
前記効果が得られる理由が記述されているテキストデータから、形態素解析により所定の品詞の形態素データを抽出し、
前記各構成要素名に対応する説明文の形態素データと前記効果が得られる理由が記述されている形態素データとで、共通に抽出された前記所定の品詞の形態素データの数を、前記各構成要素名に対応する説明文のテキストデータと前記効果が得られる理由が記述されているテキストデータとの前記類似度として計算する、
ことを前記コンピュータが実行をすることを特徴とする付記１１又は１２に記載の構成要素ハイライト方法。
（付記１５）
前記類似度の計算において、
前記所定の品詞の形態素データの各々について、前記特許文書中での出現頻度が少ないほど大きくなる重みを設定し、前記共通に抽出された前記所定の品詞の形態素データの数を、前記形態素データ毎の重みを付加して算出する、
ことを前記コンピュータが実行をすることを特徴とする付記１４に記載の構成要素ハイライト方法。

１０１ 特許文書検索部
１０２ 特許文書構造解析部
１０３ 構成要素名抽出部
１０４ 請求項からの構成要素の説明抽出部
１０５ 情報量判定部
１０６ 実施例からの説明抽出部
１０７ 効果が得られる理由抽出部
１０８ 類似度計算部１
１０９ ポイント構成要素特定部
１１０ 表示部
１１１ 特許データベース
１１２ 構成要素表現パターン辞書
１１３ 構成要素テーブル
１１４ 解析済み文書テーブル
１１５ 実施例中の説明表現パターン辞書
１１６ 効果が得られる理由表現パターン辞書
１１７ 類似度テーブル

Claims (6)

1. 特許文書の理解を支援するための装置であって、
   請求項を構成する構成要素に対応する構成要素名の前又は後に記載される文字列パターンを記録した構成要素表現パターン辞書を用いて、特許文書データベースから抽出した特許文書中の請求項のテキストデータから、名詞と前記名詞に係っている１つ以上の修飾語のうち最も近接する修飾語とをつなげた名詞句を含む、各構成要素名を抽出する構成要素名抽出部と、
   前記各構成要素名と前記構成要素表現パターン辞書に記録されている文字列パターンとに基づいて、前記請求項のテキストデータから、前記各構成要素名に対応する構成要素の説明をしている説明文のテキストデータを抽出する請求項からの構成要素の説明抽出部と、
   効果が記載されている文字列部分と前記効果が得られる理由が記載されている文字列部分とを結びつける文字列パターンを記録した効果が得られる理由表現パターン辞書を用いて、前記特許文書中の発明の効果を記載しているテキストデータから、前記効果が得られる理由が記述されているテキストデータを抽出する効果が得られる理由抽出部と、
   前記各構成要素の説明文のテキストデータと前記効果が得られる理由が記述されているテキストデータとの類似度を計算する類似度計算部と、
   前記類似度が最も高い前記説明文のテキストデータに対応する構成要素を、ポイントとなる構成要素として特定するポイント構成要素特定部と、
   前記ポイントとなる構成要素を出力する出力部と、
   を含むことを特徴とする構成要素ハイライト装置。
2. 特許文書の理解を支援するための装置であって、
   請求項を構成する構成要素に対応する構成要素名の前又は後に記載される文字列パターンを記録した構成要素表現パターン辞書を用いて、特許文書データベースから抽出した特許文書中の請求項のテキストデータから各構成要素名を抽出する構成要素名抽出部と、
   前記各構成要素名と前記構成要素表現パターン辞書に記録されている文字列パターンとに基づいて、前記請求項のテキストデータから、前記各構成要素名に対応する構成要素の説明をしている説明文のテキストデータを抽出する請求項からの構成要素の説明抽出部と、
   前記各構成要素毎に、前記構成要素の説明をしている説明文のテキストデータを形態素解析して得られる所定の品詞の形態素データから、前記構成要素に対応する前記構成要素名に含まれる形態素データと、他の全ての構成要素の説明文に共通に含まれる形態素データとを削除して得られる残りの前記所定の品詞の形態素データの数が所定の閾値以上であるか否かを判定することにより、前記各構成要素の説明をしている説明文のテキストデータに十分な情報が含まれているか否かを判定する情報量判定部と、
   前記特許文書中の発明の詳細な説明中で前記構成要素名と前記構成要素名に対応する説明文とを結びつける文字列パターンを記録した実施例中の説明表現パターン辞書を用いて、前記発明の詳細な説明を記載しているテキストデータから、前記説明文のテキストデータに十分な情報が含まれていないと判定された構成要素名に対応する説明文のテキストデータを抽出する実施例からの説明抽出部と、
   効果が記載される文字列部分と前記効果が得られる理由が記載される文字列部分とを結びつける文字列パターンを記録した効果が得られる理由表現パターン辞書を用いて、前記特許文書中の発明の効果を記載しているテキストデータから、前記効果が得られる理由が記述されているテキストデータを抽出する効果が得られる理由抽出部と、
   前記請求項からの構成要素の説明抽出部又は前記実施例からの説明抽出部により抽出された各構成要素の説明文のテキストデータと前記効果が得られる理由が記述されているテキストデータとの類似度を計算する類似度計算部と、
   前記類似度が最も高い前記説明文のテキストデータに対応する構成要素を、ポイントとなる構成要素として特定するポイント構成要素特定部と、
   前記ポイントとなる構成要素を出力する出力部と、
   を含むことを特徴とする構成要素ハイライト装置。
3. 前記類似度計算部は、
   前記各構成要素名に対応する説明文のテキストデータから、形態素解析により所定の品詞の形態素データを抽出し、
   前記効果が得られる理由が記述されているテキストデータから、形態素解析により所定の品詞の形態素データを抽出し、
   前記各構成要素名に対応する説明文の形態素データと前記効果が得られる理由が記述されている形態素データとで、共通に抽出された前記所定の品詞の形態素データの数を、前記各構成要素名に対応する説明文のテキストデータと前記効果が得られる理由が記述されているテキストデータとの前記類似度として計算する、
   ことを特徴とする請求項１又は２に記載の構成要素ハイライト装置。
4. 前記類似度計算部は、
   前記所定の品詞の形態素データの各々について、前記特許文書中での出現頻度が少ないほど大きくなる重みを設定し、前記共通に抽出された前記所定の品詞の形態素データの数を、前記形態素データ毎の重みを付加して算出する、
   ことを特徴とする請求項３に記載の構成要素ハイライト装置。
5. 特許文書の理解を支援するためのコンピュータに、
   請求項を構成する構成要素に対応する構成要素名の前又は後に記載される文字列パターンを記録した表現パターンの文字列が記録されている構成要素表現パターン辞書を用いて、特許文書データベースから抽出した特許文書中の請求項のテキストデータから、名詞と前記名詞に係っている１つ以上の修飾語のうち最も近接する修飾語とをつなげた名詞句を含む、各構成要素名を抽出し、
   前記各構成要素名と前記構成要素表現パターン辞書に記録されている文字列パターンとに基づいて、前記請求項のテキストデータから、前記各構成要素名に対応する構成要素の説明をしている説明文のテキストデータを抽出し、
   効果が記載されている文字列部分と前記効果が得られる理由が記載されている文字列部分とを結びつける文字列パターンを記録した効果が得られる理由表現パターン辞書を用いて、前記特許文書中の発明の効果を記載しているテキストデータから、前記効果が得られる理由が記述されているテキストデータを抽出し、
   前記各構成要素の説明文のテキストデータと前記効果が得られる理由が記述されているテキストデータとの類似度を計算し、
   前記類似度が最も高い前記説明文のテキストデータに対応する構成要素を、ポイントとなる構成要素として特定し、
   前記ポイントとなる構成要素を出力する、
   機能を実行させるためのプログラム。
6. コンピュータが特許文書の理解を支援するための方法であって、
   請求項を構成する構成要素に対応する構成要素名の前又は後に記載される文字列パターンを記録した表現パターンの文字列が記録されている構成要素表現パターン辞書を用いて、特許文書データベースから抽出した特許文書中の請求項のテキストデータから、名詞と前記名詞に係っている１つ以上の修飾語のうち最も近接する修飾語とをつなげた名詞句を含む、各構成要素名を抽出し、
   前記各構成要素名と前記構成要素表現パターン辞書に記録されている文字列パターンとに基づいて、前記請求項のテキストデータから、前記各構成要素名に対応する構成要素の説明をしている説明文のテキストデータを抽出し、
   効果が記載されている文字列部分と前記効果が得られる理由が記載されている文字列部分とを結びつける文字列パターンを記録した効果が得られる理由表現パターン辞書を用いて、前記特許文書中の発明の効果を記載しているテキストデータから、前記効果が得られる理由が記述されているテキストデータを抽出し、
   前記各構成要素の説明文のテキストデータと前記効果が得られる理由が記述されているテキストデータとの類似度を計算し、
   前記類似度が最も高い前記説明文のテキストデータに対応する構成要素を、ポイントとなる構成要素として特定し、
   前記ポイントとなる構成要素を出力する、
   ことを前記コンピュータが実行をすることを特徴とする構成要素ハイライト方法。