JP6057476B2 - 関連法律文書を特定するためのシステム、方法およびソフトウェア - Google Patents

Description

（著作権表示および権限）
本特許文書の一部は、著作権保護の対象となる。著作権所有者は、特許商標局の記録と同様に特許文書または特許開示の複製を行うことに対しては異議を持たないが、それ以外は、すべての著作権を有する。以下の表示は本文書に適用される。Ｃｏｐｙｒｉｇｈｔ （Ｃ） ２００５， Ｗｅｓｔ Ｓｅｒｖｉｃｅｓ Ｉｎｃ．
（関連出願への相互参照）
本出願書は、２００５年１０月４日に提出された米国仮申請書６０／７２３、３２２に対する優先権を請求する。前記仮申請書は、参照により本出願書に組み入れる。

（技術的分野）
本発明のさまざまな実施例は、法律文書あるいはその他の関連内容を提供するシステムのような、情報検索システムに関する。

（背景）
米国の法律制度、および、その他の世界中の一部の国の法律制度は、争議の解決を司る法律を明確に示すため、あるいは、解釈するために、裁判所の書面見解、つまり、裁判官の書面判決に大きく依存している。それぞれの裁判所の見解は、特定の法的争議を解決するだけでなく、今後、同様な争議または事件を解決するためにも重要である。このため、米国の法律制度の裁判官や弁護士は、増大する一方の過去の見解または判例法から、争議の解決に最も関連性のある文書を引き続き研究している。

これらの検索を促進するため、ミネソタ州、Ｓｔ．ＰａｕｌのＷｅｓｔ Ｐｕｂｌｉｓｈｉｎｇ Ｃｏｍｐａｎｙ（Ｔｈｏｍｓｏｎ Ｗｅｓｔとして営業）は、米国全土の法廷から法律見解を収集するとともに、Ｗｅｓｔｌａｗ^ＴＭ法律研究システムにより、それらを電子的に提供している。例えば、ユーザは、法律見解または判例法の法律データベースに対して、キーワードクエリを実行することにより、法律見解にアクセスする。また、Ｗｅｓｔｌａｗシステムは、法律事典の項目のような、特に２次的法律内容など、特定の判例法クエリに関連のある、その他の内容を表示するＲｅｓｕｌｔｓＰｌｕｓ機能も含む。（例えば、参照により本出願書に組み入れる特許文献１を参照すること）。

この能率的かつ非常に完成したシステムにおいて本発明が認識した少なくとも１つの問題は、法律研究者が研究を行う場合に、ほとんどではない場合でも、多数の研究者が使用する「１つの有効な判例」方法論を完全に理解しないことである。この方法では、一般的に、ユーザは、比較的広範囲または中程度の範囲のクエリを実行し、検索結果から非常に関連性の高い判例法文書を手動で特定してから、その有効な文書を利用してその他の関連文書を検索する。
従って、本発明者は、法律文書の情報検索、および潜在的にその他の文書検索システムの向上の必要性を認識した。

米国特許出願公開第２００５／０２２８７８８号明細書

（要約）
この必要性、および／またはその他の必要性に対応するため、本発明は、中でも、法律見解（判例法文書）に対するクエリに応答して、関連性の高い法律文書の研究を容易にするためのシステム、方法、およびソフトウェアを考案した。システムの１例では、法律見解に対するユーザクエリを受信して、法律見解データベースと、メタデータ記憶域などの法律見解以外の１つ以上のデータベースに対してクエリを実行する。メタデータは、法律分類コード、関連法律頭注、および法律協定、法律事典など、関連２次法律文書を含む。これらの結果に基づくメタデータは、その後、一連の主要分類コードを特定するために使用され、それらのコードは、次に、関連性の高い判例法文書を特定するために使用される。これらの判例法文書は、その後、引用の関連性、テキストの類似性などに基づいて、その他の関連判例法および／あるいは判例法以外の文書を特定するために使用することができる。
例えば、本発明は以下の項目を提供する。
（項目１）
クライアントアクセスデバイスを経由して、ユーザから法律情報のクエリを受信するための手段と、
前記クエリを使用して、データベースから第１の一連の文書を特定するための手段と、
前記特定された第１の一連の文書の１つ以上に関連付けられたメタデータに対応して、第２の一連の文書を特定するための手段と、
前記第２の一連の文書をランク付けするための手段と、
前記ランク付けした文書の１つ以上のリストを前記クライアントアクセスデバイスに出力するための手段と、を備えるシステム。
（項目２）
前記第２の一連の文書をランク付けするための手段は、複数の特徴ベクトルを処理するための学習機械を含み、それぞれの特徴ベクトルは、テキストの類似性に基づく特徴、共有されている法律分類コードの数に基づく特徴、および共有されている法律引用の数に基づく特徴を含む、項目１に記載のシステム。
（項目３）
前記手段のそれぞれは、機械が実行可能な命令を持つ、機械実行可能媒体を備える、項目１に記載のシステム。
（項目４）
メモリに連結されたプロセッサを有するサーバをさらに備え、前記メモリは各機械実行可能媒体を含む、項目３に記載のシステム。
（項目５）
前記ランク付けされた文書の１つ以上のリストを出力するための手段は、前記クライアントアクセスデバイス上にグラフィカルユーザインターフェースを画定するための手段を含み、前記インターフェースは、前記リストを表示するための領域、関連裁判文書を表示するための領域、および１つ以上の法律分類識別子を表示するための領域を含む、項目１に記載のシステム。
（項目６）
クエリを使用して、データベースから第１の一連の文書を特定するステップと、
前記特定された第１の一連の文書の１つ以上と関連付けられるメタデータに基づいて、第２の一連の２つ以上の文書を自動的に特定するステップと、
前記第２の一連の文書を自動的にランク付けするステップと、
前記ランク付けした文書の１つ以上のリストをクライアントアクセスデバイスに自動的に出力するステップと、を備える方法。
（項目７）
前記第２の一連の文書をランク付けするステップは、複数の特徴ベクトルを処理するための学習機械を使用するステップを含み、それぞれの特徴ベクトルは、テキストの類似性に基づく特徴、共有されている法律分類コードの数に基づく特徴、および共有されている法律引用の数に基づく特徴を含む、項目６に記載の方法。
（項目８）
前記ランク付けされた文書の１つ以上のリストを出力するステップは、前記クライアントアクセスデバイス上にグラフィカルユーザインターフェースを画定するステップを含み、前記インターフェースは、前記リストを表示するための領域、関連裁判文書を表示するための領域、および１つ以上の法律分類識別子を表示するための領域を含む、項目６に記載の方法。

本発明の１つ以上の実施例に従う、典型的な情報検索システム１００の図である。 オペレーティングシステム１００の１つ以上の典型的方法と本発明の１つ以上の実施例に対応するフローチャートである。 本発明の１つ以上の実施例に対応する、典型的なユーザインターフェース３００の図である。

（実施例の詳細説明）
ここでは、上記の図を参照および組み入れて、本発明の１つ以上の特定の実施例を説明する。これらの実施例は、本発明を制限するものではなく、本発明を実証および教示するために提供されているものであり、当業者が本発明を実装および実践できるように詳細が示され、提示される。従って、本発明が不明確にならない場合には、当業者には知られている一定の情報を省略して説明する場合がある。

さらに、本明細書は、２００２年１２月２３日に出願された米国仮申請６０／４３６，１９１（Ａｔｔｙ Ｄｏｃｋｅｔ ９６２．０２１ＰＲＶ）、２００１年１２月２１日に出願された米国申請１０／０２７，９１４（Ａｔｔｙ Ｄｏｃｋｅｔ ９６２．０１５ＵＳ１）、２００２年１２月３０日に出願された米国仮申請６０／４３７，１６９（Ａｔｔｙ Ｄｏｃｋｅｔ ９６２．０１６ＰＲＶ）、２００３年６月１９日に出願された米国仮申請６０／４８０、４７６（Ａｔｔｙ Ｄｏｃｋｅｔ ９６２．０１６ＰＲ０）を参照することにより組み入れる。本出願書の１つ以上の実施例は、組み合わせることができる。あるいは、そうでなければ、その他の実施例を実施するために、参照された出願書の教示により、補強することができる。

（典型的情報検索システム）
図１は、典型的なオンライン情報検索（あるいは法律検索）システム１００を示す。システム１００は、１つ以上のデータベース１１０、１つ以上のサーバ１２０、および１つ以上のアクセスデバイス１３０を含む。

データベース１１０は、一連の１次データベース１１２、一連の２次データベース１１４、および、一連のメタデータデータベース１１６を含む。１次データベース１１２は、典型的な実施例では、それぞれ、法律見解と、１つ以上の地方、州、連邦および／または国際的な行政区の制定法を含む、判例法データベース１１２１と制定法データベース１１２２を含む。２次データベース１１４の内容は、２次的法律権限、あるいはさらに一般的に、１次データベースの司法当局または立法権により提供される法律に従う当局の法律文書で、ＡＬＲ（米国判例集）データベース１１４１、ＡＭＪＵＲデータベール１１４２、Ｗｅｓｔ Ｋｅｙ Ｎｕｍｂｅｒ （ＫＮＵＭ）分類データベース１１４３、および、法律評論（ＬＲＥＶ）データベース１１４４を含む。メタデータデータベース１１６は判例法と制定法引用の関係、ＫｅｙＣｉｔｅデータ（処理データの深さ）、引用データ、頭注割当データ、およびＲｅｓｕｌｔｓＰｌｕｓの２次ソース推奨データを含む。また、一部の実施例では、１次と２次は、検索結果の表示順序を暗示するものであり、必ずしも、検索結果の出典元または信頼性を示すものではない。

データベース１１０は、１つ以上の電子、磁気、または光学式データ保管デバイスのという典型的な形態をとるが、それぞれのインデックス（非表示）を含む、あるいはインデックスに関連付けられる。各インデックスは、対応する文書のアドレス、識別子、およびその他の標準的な情報に関連付けられる用語や語句を含む。データベース１１０は、ローカル、広域、専用または仮想専用ネットワークなどのワイヤレスまたは有線通信ネットワークを経由して、サーバ１２０に連結される、あるいは連結可能である。

サーバ１２０は、一般的に、さまざまな「厚さ」のクライアントにサービスするように関連付けられたアプレット、ＡｃｔｉｖｅＸコントロール、リモート起動オブジェクト、または、その他関連のソフトウェアとデータ構造のあるウェブページの形式またはその他のマークアップ言語の形式でデータをサービスする１つ以上のサーバをあらわす。さらに特定すると、サーバ１２０は、プロセッサモジュール１２１、メモリモジュール１２２、加入者データベース１２３、１次検索モジュール１２４、メタデータ検索モジュール１２５、およびユーザインターフェースモジュール１２６を含む。

プロセッサモジュール１２１は、１つ以上のローカルまたは分散プロセッサ、コントローラ、または仮想マシンを含む。典型的な実施例では、プロセッサモジュール１２１は、任意の利便な、または好ましい形式となる。

メモリモジュール１２２は、１つ以上の電子、磁気、または光学式のデータ保存デバイスという典型的な形をとるが、加入者データベース１２３、１次検索モジュール１２４、２次検索モジュール１２５およびユーザインターフェースモジュール１２６を格納する。

加入者データベース１２３は、データベース１１０の利用時払い、または加入ベースのアクセスを制御、運営、および管理するための加入者関連データを含む。典型的な実施例では、加入者データベース１２３は、１つ以上の好ましいデータ構造を含む。

１次検索モジュール１２４は、１つ以上のデータベース１１０に対するユーザのクエリを受信および処理するための、１つ以上の検索エンジンと、関連のユーザインターフェース構成要素を含む。典型的な実施例では、検索モジュール１２４に関連付けられた１つ以上の検索エンジンは、ブール、ｔｆ‐ｉｄｆ、自然言語検索機能を提供する。

メタデータ検索モジュール１２５は、メタデータデータベース１１６に対するクエリの受信および処理、結果の集積、採点およびフィルタリング、推奨、および表示のための１つ以上の検索エンジンを含む。典型的な実施例では、モジュール１２５は、ここで説明される機能を遂行するための１つ以上の特徴ベクトル作成機能と学習機械を含む。一部の実施例では、第２のデータベースの文書へのアクセスに対して、別料金または追加料金を課す。

ユーザインターフェースモジュール１２６は、ワイヤレスまたは有線上を介して、検索インターフェース１２６１や結果インターフェース１２６２などのウェブベースのユーザインターフェースの全体、あるいは一部を定義するための機械読み取り可能および／実行可能な命令セットを含む。

アクセスデバイス１３０は、一般的に、１つ以上のアクセスデバイスを表す。典型的な実施例では、アクセスデバイス１３０は、パーソナルコンピュータ、ワークステーション、携帯端末、携帯電話、あるいは、サーバまたはデータベースとの有効なユーザインターフェースを提供することができるその他任意のデバイスの形をとる。特に、アクセスデバイス１３０は、プロセッサモジュール１３１、１つ以上のプロセッサ（または処理回路）１３１、メモリ１３２、画面１３３、キーボード１３４、およびグラフィカルポインタまたは選択機能１３５を含む。

プロセッサモジュール１３１は、１つ以上のプロセッサ、処理回路またはコントローラを含む。典型的な実施例では、プロセッサモジュール１３１は、任意の利便な、または好ましい形をとる。プロセッサモジュール１３１に連結されるのは、メモリ１３２である。

メモリ１３２は、オペレーティングシステム１３６、ブラウザ１３７、およびグラフィカルユーザインターフェース（ＧＵＩ）１３８のためのコード（機械読み取り可能または実行可能命令）を格納する。典型的な実施例では、オペレーティングシステム１３６は、Ｍｉｃｒｏｓｏｆｔ ＷＩＮＤＯＷＳ（登録商標）オペレーティングシステムの１つのバージョンの形をとり、ブラウザ１３７は、Ｍｉｃｒｏｓｏｆｔ Ｉｎｔｅｒｎｅｔ Ｅｘｐｌｏｒｅｒの１つのバージョンの形をとる。オペレーティングシステム１３６とブラウザ１３７は、キーボード１３４と選択機能１３５からの入力を受信するだけでなく、画面１３３上でＧＵＩ１３８の描画をサポートする。描画すると、ＧＵＩ１３８は、１つ以上のインタラクティブ制御機能（またはユーザインターフェース要素）に関連してデータを表示する。（典型的な実施例は、アプレットまたはその他のプログラムオブジェクトまたはサーバ１２０からの構造を使用して、インターフェース１３８の１つ以上の部分を定義する）。

さらに具体的には、グラフィカルユーザインターフェース１３８は、クエリまたは検索領域１３８１や検索結果領域１３８２のような１つ以上の表示領域を定義あるいは提供する。クエリ領域１３８１は、メモリに定義されて、描画時には、クエリ入力領域１３８１Ａ、クエリ送信ボタン１３８１Ｂなど、１つ以上のインタラクティブ制御機能（要素またはウィジェット）を含む。検索結果領域１３８２もまた、メモリに定義されて、描画時には、領域１３８１で送信された判例法のクエリに応答して、さまざまな種類の情報を表示する。典型的な実施例では、結果領域は、１つ以上の出典元からの判例法文書（つまり、１つ以上の有効な判例であり、通常、５つ未満）法律権の情報、発行物情報、追加の主要判例、主要制定法、主要裁判文書、主要分析文書および／または追加の関連情報を特定する。（結果領域のさらに詳しい例については、以下に説明する図３を参照のこと）。領域１３８２に特定される各文書は、ハイパーリンク（非表示）など、１つ以上のインタラクティブ制御機能で関連付けられる。これらの制御機能を１つ以上ユーザが選択すると、検索されて、インターフェース１３８（この図では非表示）の領域内に対応する文書の少なくとも一部が表示される。図１は、クエリ領域１３８１と結果領域１３８２を同時に表示しているが、一部の実施例ではこれらを別々に表示する。

（典型的な運用）
図２は、システム１００のようなシステムの１つ以上の典型的な運用方法のフローチャート２００を示す。フローチャート２００は、ブロック２１０−２５０を含むが、この説明では、その他のブロックのように、典型的な実施例で直列して並べて説明する。しかしながら、一部の実施例は、複数のプロセッサまたはプロセッサ様のデバイス、あるいは、２つ以上の仮想マシンまたはサブプロセッサとして構成された単独プロセッサを使用して、２つ以上のブロックを並列実行する。一部の実施例は、また、プロセッサの順番を変更する。あるいは、同様の結果を達成するために、異なる機能パーティションを提供する。例えば、一部の実施例は、サーバ側で示され説明される機能をクライアント側に全面的にあるいは部分的に実装、または、この逆など、クライアントとサーバの機能の割り当てを変更することができる。さらに、その他の実施例はまた、モジュール間、および、モジュールを通して通信される関連する制御およびデータ信号で相互接続された２つ以上のハードウェアモジュールとしてブロックを実装する。このように、典型的な処理フロー（図２と本説明全体にわたって）は、ソフトウェア、ハードウェアおよびファームウェアの実装に適用される。

ブロック２１０は、ユーザに対する検索インターフェースを表す。典型的な実施例では、これは、ユーザがクライアントアクセスデバイスのブラウザにＷｅｓｔｌａｗシステムなどのようなオンライン情報検索システムのためのインターネットプロトコル（ＩＰ）アドレスを指定してから、システムにログインすることになる。ログインに成功すると、メモリ１３２に保存されている、サーバ１２０から出力されている図１のインターフェース１３８のようなウェブベースでクライアントアクセスデバイス１３０により表示される検索インターフェースになる。

インターフェース１３８を使用して、ユーザは、判例法のクエリを定義または送信して、サーバ１２０のようなサーバに出力させることができる。その他の実施例では、クエリは、予定またはイベントに依存して自動的に実行するように、ユーザにより定義または選択されている場合がある。これらの場合、クエリは、情報検索システムのサーバのメモリに既在している場合があるので、繰り返してサーバに通信する必要がない場合がある。その後、実行はブロック２２０に進む。

ブロック２２０でクエリを受信する。典型的な実施例では、クエリは、クエリの文字列および／または１つ以上の選択データベースを含む、一連のターゲットデータベース（法律権および／または件名によって制限されるデータベース）を含む。一部の実施例では、クエリの文字列は、一連の用語および／または接続詞を含むが、その他の実施例では自然言語の文字列を含む。また、一部の実施例では、一連のターゲットデータベースは、自動的に定義される、あるいは、デフォルトで、システムまたは検索のインターフェースの形に基づいて定義される。また、一部の実施例では、受信したクエリは、２次の出典元を検索するかどうかを定義する一時制限を含むことができる。いずれの場合でも、実行はブロック２３０に続く。

ブロック２３０では、受信したクエリに基づいて、一連の開始文書を定義する。典型的な実施例では、これは、サーバ制御またはコマンドに基づいて、サーバまたは構成要素が、１次データベースに対してクエリを実行して、判例文書など、クエリの条件を満たす文書を特定する。複数の、一連の文書例えば、２文書−５文書が、クエリに対する関連性に基づいて、開始の判例として選択される。実行は、ブロック２４０に続く。

ブロック２４０では、開始の一連の判例に基づいて、さらに大量の推奨する判例（文書）を特定する。典型的な実施例では、開始の判例に関係付けられる２次的法律文書、開始の判例に関連付けられる法律分類（Ｗｅｓｔ ＫｅｙＮｕｍｂｅｒ分類）、および、一連の関連法律分類を取得する制定法クエリに基づいて、開始の判例にある引用、および開始の判例に対する引用に基づいてメタデータを検索することになる。典型的な実施例では、このさらに大量の一連の推奨判例は、メタデータ検索モジュール１２６を使用して特定されるが、何千件もの判例を含むことができる。一部の実施例では、一連の推奨される判例は、一連の開始判例（文書）に関連付けられたメタデータだけに基づく。

ブロック２５０では、推奨された判例をランク付けする。典型的な実施例は、このランク付けでは、各推奨された判例（文書）に対する特徴ベクトルを定義して、各文書の点数を決定するサポートベクトルマシン（あるいはさらに一般的には学習機械）を使用する。サポートベクトルマシンは、線形または非線形カーネルを含むことができる。特徴ベクトルの典型的な特徴は以下を含む。
・ＮｕｍＯｂｓｅｒｖａｔｉｏｎｓ−出典元から推奨までの経路数・ＮｕｍＳｏｕｒｃｅｓ−推奨に接続する情報源（開始文書）の数
・ＮｕｍＲｅａｓｏｎｓ−推奨までの経路の種類の数
・ＭａｘＱｕｏｔａｔｉｏｎｓ−引用のｎｕｍＱｕｏｔａｔｉｏｎｓの最大値
・ＴＦＩＤＦＳｃｏｒｅ−テキストのテキスト類似性に基づく（ＲｅｓｕｌｔｓＰｌｕｓ（ＲＰＤ）により使用されるように）
・ＲＰＷｅｉｇｈｔｅｄＳｃｏｒｅ−共有されるＲＰＤ推奨の数とその点数に基づく
・ＮｕｍＳｈａｒｅｄＲＰＤｏｃｓ−ＲＰＷｅｉｇｈｔｅｄＳｃｏｒｅと同じだが、点数に基づかない
・ＫＮＷｅｉｇｈｔｅｄＳｃｏｒｅ−共有されるキー番号（法律分類コード）の数とその重要性に基づく
・ＮｕｍＳｈａｒｅｄＫｅｙＮｕｍｂｅｒｓ−同じだが、点数に基づかない
・ＮｕｍＳｏｕｒｃｅｓＣｉｔｉｎｇ−推奨を直接引用する出典元の数
・ＮｕｍＣｉｔｅｄＳｏｕｒｃｅｓ−推奨により引用される出典元の数
・ＮｕｍＣｏＣｉｔｅｄＣａｓｅｓ−出典元と推奨の間の共通引用のある判例数
・ＮｕｍＣｏＣｉｔｅｄＢｙＣａｓｅｓ−出典元と推奨された文書の間で連結している書誌がある判例の数
・ＮｕｍＳｈａｒｅｄＳｔａｔｕｔｅｓ−共通の制定法の数
・ＳｉｍｐｌｅＫｅｙｃｉｔｅＣｉｔｅＣｏｕｎｔ−任意の判例により推奨判例が引用された回数の生の数値
一部の実施例では、これらの特徴すべてを使用するが、その他の実施例では、さまざまな一部の特徴を使用する。実行は、ブロック２６０に進む。

ブロック２６０では、検索結果を表示する。典型的な実施例では、図１の領域１３８２などの結果領域に、１つ以上の上位にランクされた推奨判例法文書のリストを表示する。一部の実施例では、結果は、上位にランクされた推奨判例法文書とメタデータの関係を共有する１つ以上の判例法以外の法律文書を含むことができる。法律分類識別子も表示することができる。図３は、この種類の結果表示の詳細例を示す。その他の実施例では、上位にランクされた文書の識別子と一連の法律分類コードを含む、さらに制限された結果セットを表示する可能性がある。

（結論）
上記の実施例は、本発明の実践または実装の１つ以上の方式を図説および教示することのみを意図するものであって、その範囲を制限することを意図するものではない。本発明の実際の範囲は、本発明の教示を実践または実装するすべての方式を抱含するものであり、以下の請求およびそれらの相当語句によってのみ定義される。

Claims (21)

1. クライアントアクセスデバイス（１３０）を経由して、ユーザから法律情報のクエリを受信するための手段（１２４）と、
   前記受信されたクエリを使用して、１次データベース（１１０）から第１の一連の文書を特定するための手段（１２４）であって、前記第１の一連の文書を特定するための手段は、前記受信されたクエリの条件を満たす文書を求めて前記１次データベースを検索するための手段と、前記受信されたクエリの条件を満たす前記文書から前記受信されたクエリに対する関連性に基づいて１つ以上の文書を選択するための手段とを含み、前記選択された文書が前記第１の一連の文書である、手段（１２４）と、
   前記特定された第１の一連の文書の１つ以上に関連付けられたメタデータに応答して、第２の一連の文書を自動的に特定するための手段（１２５）であって、前記第２の一連の文書は、前記第１の一連の文書よりも大量の一連の文書であり、かつ、１つ以上の特定された第１の一連の文書に関係しており、前記第２の一連の文書を自動的に特定するための手段は、前記特定された第１の一連の文書にある引用と、前記特定された第１の一連の文書に対する引用と、前記特定された第１の一連の文書に関連付けられた２次的法律文書と、一連の関連法律分類を取得するための制定法クエリとに基づいて、メタデータデータベースを検索するための手段を含む、手段（１２５）と、
   前記第２の一連の文書の各々に対して決定されたスコアに基づいて、前記第２の一連の文書の特定に応答して、前記第２の一連の文書をランク付けするための手段（１２５）と、
   前記ランク付けした文書の１つ以上のリストを前記クライアントアクセスデバイスに出力するための手段（１２６）と
   を含む、システム（１００）。
2. 前記第２の一連の文書をランク付けするための手段（１２５）は、一連の特徴ベクトルを処理するための学習機械を含み、
   特徴ベクトルは、
   テキストの類似性に基づく特徴と、
   共有されている法律分類コードの数に基づく特徴と、
   共有されている法律引用の数に基づく特徴と
   からなる群からの１つ以上の特徴を含む、請求項１に記載のシステム。
3. 前記ランク付けされた文書の１つ以上のリストを出力するための手段（１２６）は、前記クライアントアクセスデバイス上にグラフィカルユーザインターフェースを画定するための手段を含み、
   前記インターフェースは、
   前記リストを表示するための領域と、
   関連裁判文書を表示するための領域と、
   １つ以上の法律分類識別子を表示するための領域と
   を含む、請求項１に記載のシステム。
4. 前記テキストの類似性に基づく特徴は、
   ＴＦＩＤＦＳｃｏｒｅと、
   ＲＰＷｅｉｇｈｔｅｄＳｃｏｒｅと、
   ＮｕｍＳｈａｒｅｄＲＰＤｏｃｓと
   からなる群からの１つ以上を含む、請求項２に記載のシステム。
5. 前記共有されている法律分類コードの数に基づく特徴は、
   ＫＮＷｅｉｇｈｔｅｄＳｃｏｒｅと、
   ＮｕｍＳｈａｒｅｄＫｅｙＮｕｍｂｅｒｓと
   からなる群からの１つ以上を含む、請求項２に記載のシステム。
6. 前記共有されている法律引用の数に基づく特徴は、
   ＮｕｍＳｏｕｒｃｅｓと、
   ＮｕｍＲｅａｓｏｎｓと、
   ＭａｘＱｕｏｔａｔｉｏｎｓと、
   ＮｕｍＳｏｕｒｃｅｓＣｉｔｉｎｇと、
   ＮｕｍＣｉｔｅｄＳｏｕｒｃｅｓと、
   ＮｕｍＣｏＣｉｔｅｄＣａｓｅｓと、
   ＮｕｍＣｏＣｉｔｅｄＢｙＣａｓｅｓと、
   ＮｕｍＳｈａｒｅｄＳｔａｔｕｔｅｓと、
   ＳｉｍｐｌｅＫｅｙｃｉｔｅＣｉｔｅＣｏｕｎｔと
   からなる群からの１つ以上を含む、請求項２に記載のシステム。
7. 前記第２の一連の文書をランク付けするための手段は、前記特定された第１の一連の文書のうちの１つ以上をランク付けすることを含む、請求項１に記載のシステム。
8. 前記第２の一連の文書を特定するための手段（１２５）は、前記１つ以上の特定された第１の一連の文書内またはそれに関連付けられた内容を特定するための手段を含み、前記内容は、
   前記受信されたクエリと、
   前記特定された第１の一連の文書にある前記引用、前記特定された第１の一連の文書に対する前記引用、前記特定された第１の一連の文書に関連付けられた前記２次的法律文書と、
   前記特定された第１の一連の文書に関連付けられた法律分類と
   からなる群のうちの１つ以上から導出されたものである、請求項１に記載のシステム。
9. 前記第２の一連の文書を特定すること、または、前記第２の一連の文書をランク付けすることのうちの一方または両方は、少なくとも部分的に前記内容に基づいている、請求項８に記載のシステム。
10. クエリを使用して、１次データベースから第１の一連の文書を特定すること（２３０）であって、前記特定することは、前記クエリの条件を満たす文書を求めて前記１次データベースを検索することと、受信された前記クエリの条件を満たす文書から前記クエリに対する関連性に基づいて１つ以上の文書を選択することとを含み、前記選択された文書が前記第１の一連の文書である、こと（２３０）と、
    前記特定された第１の一連の文書の１つ以上と関連付けられるメタデータに基づいて、第２の一連の２つ以上の文書を自動的に特定すること（２４０）であって、前記第２の一連の文書は、前記第１の一連の文書よりも大量の一連の文書であり、かつ、１つ以上の特定された第１の一連の文書に関係しており、前記自動的に特定することは、前記特定された第１の一連の文書にある引用と、前記特定された第１の一連の文書に対する引用と、前記特定された第１の一連の文書に関連付けられた２次的法律文書と、一連の関連法律分類を取得するための制定法クエリとに基づいて、メタデータデータベースを検索することを含む、こと（２４０）と、
    前記第２の一連の文書の各々に対して決定されたスコアに基づいて、前記第２の一連の文書を自動的にランク付けすること（２５０）と、
    前記ランク付けした文書の１つ以上のリストをクライアントアクセスデバイスに自動的に出力すること（２６０）と
    を含む、方法。
11. 前記第２の一連の文書を自動的にランク付けすること（２５０）は、一連の特徴ベクトルを処理するための学習機械を使用することを含み、
    特徴ベクトルは、
    テキストの類似性に基づく特徴と、
    共有されている法律分類コードの数に基づく特徴と、
    共有されている法律引用の数に基づく特徴と
    からなる群からの１つ以上の特徴を含む、請求項１０に記載の方法。
12. 前記ランク付けされた文書の１つ以上のリストを自動的に出力すること（２６０）は、前記クライアントアクセスデバイス上にグラフィカルユーザインターフェースを画定することを含み、
    前記インターフェースは、
    前記リストを表示するための領域と、
    関連裁判文書を表示するための領域と、
    １つ以上の法律分類識別子を表示するための領域と
    を含む、請求項１０に記載の方法。
13. 前記第２の一連の文書を自動的にランク付けすること（２５０）は、複数の特徴ベクトルを処理するための学習機械を使用することを含み、
    それぞれの特徴ベクトルは、
    共有されている法律引用の数に基づく特徴
    を含む、請求項１０に記載の方法。
14. 前記第２の一連の文書を自動的にランク付けすること（２５０）は、複数の特徴ベクトルを画定することを含み、
    それぞれの特徴ベクトルは、
    共有されている法律分類コードの数と、
    共有されている法律引用の数と
    からなる群からの少なくとも１つに基づく特徴を含む、請求項１０に記載の方法。
15. 前記テキストの類似性に基づく特徴は、
    ＴＦＩＤＦＳｃｏｒｅと、
    ＲＰＷｅｉｇｈｔｅｄＳｃｏｒｅと、
    ＮｕｍＳｈａｒｅｄＲＰＤｏｃｓと
    からなる群からの１つ以上を含む、請求項１１に記載の方法。
16. 前記共有されている法律分類コードの数に基づく特徴は、
    ＫＮＷｅｉｇｈｔｅｄＳｃｏｒｅと、
    ＮｕｍＳｈａｒｅｄＫｅｙＮｕｍｂｅｒｓと
    からなる群からの１つ以上を含む、請求項１１に記載の方法。
17. 前記共有されている法律引用の数に基づく特徴は、
    ＮｕｍＳｏｕｒｃｅｓと、
    ＮｕｍＲｅａｓｏｎｓと、
    ＭａｘＱｕｏｔａｔｉｏｎｓと、
    ＮｕｍＳｏｕｒｃｅｓＣｉｔｉｎｇと、
    ＮｕｍＣｉｔｅｄＳｏｕｒｃｅｓと、
    ＮｕｍＣｏＣｉｔｅｄＣａｓｅｓと、
    ＮｕｍＣｏＣｉｔｅｄＢｙＣａｓｅｓと、
    ＮｕｍＳｈａｒｅｄＳｔａｔｕｔｅｓと、
    ＳｉｍｐｌｅＫｅｙｃｉｔｅＣｉｔｅＣｏｕｎｔと
    からなる群からの１つ以上を含む、請求項１１に記載の方法。
18. 前記第２の一連の文書を自動的にランク付けすることは、前記特定された第１の一連の文書のうちの１つ以上を自動的にランク付けすることを含む、請求項１０に記載の方法。
19. 前記第２の一連の文書を自動的に特定すること（２４０）は、前記１つ以上の特定された第１の一連の文書内またはそれに関連付けられた内容を自動的に特定することを含み、前記内容は、
    前記クエリと、
    前記特定された第１の一連の文書にある前記引用、前記特定された第１の一連の文書に対する前記引用、前記特定された第１の一連の文書に関連付けられた前記２次的法律文書と、
    前記特定された第１の一連の文書に関連付けられた法律分類と
    からなる群のうちの１つ以上から導出されたものであり、
    前記第２の一連の文書を自動的に特定することは、少なくとも部分的に一連の発行物関連属性に基づいている、請求項１０に記載の方法。
20. 前記第２の一連の文書を自動的にランク付けすること（２５０）は、少なくとも部分的に前記内容に基づいている、請求項１９に記載の方法。
21. コンピュータ読み取り可能なプログラムが記録されたコンピュータ読み取り可能な媒体であって、前記プログラムは、前記プログラムがコンピュータ上で実行されると、請求項１０〜２０のいずれか一項に記載の方法のステップの全てを実行するように適合されているコードを含む、媒体。

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