JP6916476B2 - 知的財産支援装置および知的財産支援方法並びに知的財産支援プログラム - Google Patents
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Description
抽出された単語に対し、始点として設定された文章、および、抽出された類似する文章において、隣接する単語を取得する。例えば、抽出された単語が「分散」であって、文章が「分散ファイルシステムにおける分散処理」であった場合の、「ファイル」および「処理」などである。
式中、始点として設定された文章をA、始点として設定された文章において取得された隣接する単語をw1、抽出された類似する文章をB、抽出された類似する文章において取得された隣接する単語をw2とおき、P(w,X)を文章X中での単語wの出現確立とおく。similarityは、単語の意味的な近さの指標であって、この値が大きいほど2つの単語は意味的に似ていることを意味する。similarityは、PythonのパッケージであるnltkがWordNetのパス長に基づいて算出する値とすることができる。
以下の実施例の手法は、伝搬的にクエリを変換させながら特許の検索を行う手法である。異なる特許では同一の概念が異なる用語で表現されることがしばしばあり、特許検索を困難する一つの要因となっている。そこで実施例では、特許間と、特許集合間での表現の違いを検知し、検知した表現の違いをクエリに反映させて検索を行う。
以下では実施例を2つ示す。1つ目は特許間での表現違いを検出する。2つ目は特許集合間での表現の違いを検出する。
実施例1は、特許間での表現違いを検出し、クエリに反映させる手法である。文章の近傍を探索する手法の違いによって、さらに2つの実施例に分けられる .
実施例1−1:あらかじめ文章の近傍関係をグラフ(kNNグラフ)化する方法
実施例1−2:実行時に文章の近傍を判定する(kNN法を実行時に適用する)方法
算出部13は、図5に示されるアルゴリズムを用いてもよい。図5の詳細は、図6A及び図6Bの通りである。
実施例2は、実施例1と異なり、特許間ではなく、特許集合間での表現の違いを検出する。アルゴリズムの入力、出力は実施例1と同様である。実施例2も実施例1と同様に、文章の近傍を予め判定する手法と実行時に判定する手法との2つに分類される。
算出部13は、図7に示されるアルゴリズムを用いてもよい。
[1] 並列グラフ処理エンジンに対するグラフ圧縮と頂点順序最適化の適用,伊藤 竜一,新井 淳也,佐々木 勇和,鬼塚 真,電子情報通信学会 DEIM, 2017.
[2] Graph partitioning for distributed graph processing,Makoto Onizuka, Toshimasa Fujimori, Hiroaki Shiokawa,Data Science and Engineering,2(1),2017.
[3] 分散グラフ処理におけるグラフ分割,藤森 俊匡 , 塩川 浩昭 , 鬼塚 真 ,情報処理学会論文誌データベース(TOD),9(4) 1882−7799 ,2016.
[4] インクリメンタル更新可能なラベル伝播法の研究,永田 耕平,佐々木 勇和,藤原 靖宏,鬼塚 真,電子情報通信学会 DEIM, 2018.
2 ユーザ端末
3 キャラクター情報
11 受付部
12 記憶部
13 算出部
14 検出部
15 評価部
16 出力部
17 制御部
Claims (6)
- 評価対象を表す技術情報を受け付ける受付部と、
前記技術情報に付随する技術付随情報、前記受付部を介して受け付けた先行技術情報、前記技術情報に基づいて検出された類似技術情報のいずれかを含む他の技術情報と、複数の文献情報を含む知的財産情報とを記憶する記憶部と、
前記技術情報と、前記他の技術情報とをラベリング処理するに際して、前記技術情報に含まれる技術文言をクエリと設定し、該設定されたクエリを用いて、前記他の技術情報に含まれる技術文言を表す新たなクエリを算出する算出部と、
前記クエリおよび前記新たなクエリを用いて、前記知的財産情報から前記評価対象に関連する文献情報を検出する検出部とを備え、
前記算出部は、前記ラベリング処理とは異なる処理により、前記技術付随情報に含まれる定義情報を検出し、前記定義情報を、前記新たなクエリの候補として算出することを特徴とする知的財産支援装置。 - 前記知的財産支援装置は、
前記技術情報と、前記知的財産情報に含まれる文献情報との比較により、前記技術情報の評価をする評価部を備えるものであって、
前記評価部は、前記新たなクエリを用いることにより評価することを特徴とする請求項1記載の知的財産支援装置。 - 前記知的財産支援装置は、
前記記憶部は、キャラクター情報を記憶するものであり、
前記記憶部に記憶されたキャラクター情報に基づいて、ユーザが操作可能なユーザ端末にキャラクターを出力する出力部とを備えるものであって、
前記受付部が前記キャラクターを介して、前記ユーザの評価情報を受け付けるものであって、前記算出部は、前記評価情報に基づいて、前記新たなクエリの算出数を制御することを特徴とする請求項1または2記載の知的財産支援装置。 - 前記ラベリング処理は、ラベル伝搬法を用いることを特徴とする請求項1乃至3いずれか1項記載の知的財産支援装置。
- コンピュータに、
評価対象を表す技術情報を受け付けるステップと、
前記技術情報に付随する技術付随情報、受け付けた先行技術情報、前記技術情報に基づいて検出された類似技術情報のいずれかを含む他の技術情報と、複数の文献情報を含む知的財産情報とを記憶するステップと、
前記技術情報と、前記他の技術情報とをラベリング処理するに際して、前記技術情報に含まれる技術文言をクエリと設定し、該設定されたクエリを用いて、前記他の技術情報に含まれる技術文言を表す新たなクエリを算出するステップと、
前記クエリおよび前記新たなクエリを用いて、前記知的財産情報から前記評価対象に関連する文献情報を検出するステップとを実行させ、
前記算出するステップは、前記ラベリング処理とは異なる処理により、前記技術付随情報に含まれる定義情報を検出し、前記定義情報を、前記新たなクエリの候補として算出することを特徴とする知的財産支援方法。 - コンピュータに、
評価対象を表す技術情報を受け付ける受付機能と、
前記技術情報に付随する技術付随情報、前記受付機能を介して受け付けた先行技術情報、前記技術情報に基づいて検出された類似技術情報のいずれかを含む他の技術情報と、複数の文献情報を含む知的財産情報とを記憶する記憶機能と、
前記技術情報と、前記他の技術情報とをラベリング処理するに際して、前記技術情報に含まれる技術文言をクエリと設定し、該設定されたクエリを用いて、前記他の技術情報に含まれる技術文言を表す新たなクエリを算出する算出機能と、
前記クエリおよび前記新たなクエリを用いて、前記知的財産情報から前記評価対象に関連する文献情報を検出する検出機能とを実現させ、
前記算出機能は、前記ラベリング処理とは異なる処理により、前記技術付随情報に含まれる定義情報を検出し、前記定義情報を、前記新たなクエリの候補として算出することを特徴とする知的財産支援プログラム。
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