JP6925611B2 - Literature search system - Google Patents

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Description

本発明は、文献検索システム、特に、電子化された少なくとも文字情報を含む文献を検索する文献検索システムに関する。 The present invention relates to a document search system, particularly a document search system for searching a document containing at least digitized textual information.

従来、ユーザがクライアント端末にキーワードを入力することで文献を検索する文献検索システムが知られている(特許文献1参照)。特許文献1の技術では、ユーザが入力した文字情報(キーワード)に基づいて、特許情報の文献を検索する。 Conventionally, there is known a document search system in which a user searches for a document by inputting a keyword into a client terminal (see Patent Document 1). In the technique of Patent Document 1, the document of patent information is searched based on the character information (keyword) input by the user.

特開2007−199987号公報JP-A-2007-199987

特許文献1の文献検索システムでは、入力する文字情報をユーザが適宜選択する必要がある。このため、ユーザが入力する文字情報如何によって、文献の検索結果にバラツキが生じる。また、適切な検索結果を得るまでに、文字情報の選択などの手間がかかる。 In the document search system of Patent Document 1, it is necessary for the user to appropriately select the character information to be input. Therefore, the search result of the document varies depending on the character information input by the user. In addition, it takes time and effort to select character information until an appropriate search result is obtained.

本発明の課題は、適切な文献の検索を、文字入力の手間を省いて行えるようにすることにある。 An object of the present invention is to make it possible to search for an appropriate document without the trouble of inputting characters.

本発明に係る文献検索システムは、電子化された少なくとも文字情報を含む文献を検索するシステムである。文献検索システムは、データシートと、読み取り部と、変換部と、を備える。データシートは、少なくともアイテムと、アイテムの機能と、機能に基づく故障モードと、故障モードに対応する対策と、が文字情報で入力されている。読み取り部は、データシートの文字情報を読み取る。変換部は、読み取り部で読み取った文字情報に基づいて、文献を検索可能な検索用文字列に変換する。 The document search system according to the present invention is a system for searching documents containing at least digitized textual information. The document search system includes a data sheet, a reading unit, and a conversion unit. In the data sheet, at least the item, the function of the item, the failure mode based on the function, and the countermeasure corresponding to the failure mode are input in character information. The reading unit reads the character information of the data sheet. The conversion unit converts the document into a searchable character string based on the character information read by the reading unit.

この文献検索システムでは、データシートの文字情報に基づいて、読み取り部が自動的に文字情報を読み取る。読み取り部で読み取った文字情報に基づいて、変換部が検索用文字列に変換する。その結果、データシートに基づいて、文献を検索する検索用文字列を自動的に作成することができる。これにより、文献検索システムにおいて、適切な文献の検索を、文字入力の手間を省いて行えるようになる。 In this document search system, the reading unit automatically reads the character information based on the character information of the data sheet. Based on the character information read by the reading unit, the conversion unit converts it into a search character string. As a result, a search character string for searching a document can be automatically created based on the data sheet. As a result, in the document search system, an appropriate document can be searched without the trouble of inputting characters.

文献検索システムは、読み取り部で読み取った文字情報の類義語を検索する類義語検索部をさらに備えてもよい。また、変換部は、読み取り部で読み取った文字情報と類義語検索部によって検索された類義語とに基づいて検索用文字列に変換してもよい。 The document search system may further include a synonym search unit that searches for synonyms of character information read by the reading unit. Further, the conversion unit may convert the character information read by the reading unit and the synonyms searched by the synonym search unit into a search character string.

このような構成であれば、データシートに入力された文字情報と、それらの類義語が含まれる文献の検索を行うことができる。その結果、より高精度に文献を検索できる。 With such a configuration, it is possible to search for the character information input to the data sheet and the documents including the synonyms thereof. As a result, the literature can be searched with higher accuracy.

文献は、少なくとも課題と解決手段を含むものであってもよい。変換部は、対策を解決手段に対応する検索用文字列に変換してもよい。変換部は、故障モードを課題に対応する検索用文字列に変換してもよい。 The literature may include at least problems and solutions. The conversion unit may convert the countermeasure into a search character string corresponding to the solution. The conversion unit may convert the failure mode into a search character string corresponding to the problem.

このような構成であれば、データシートに入力された対策に対応して、検索用文字列を作成するため、データシートに入力された対策に関連する文字情報が記載された文献の検索を自動的に行うことが出来る。また、データシートに入力された故障モードに対応して、検索用文字列を作成するため、データシートに入力された故障モードに関連する文字情報が記載された文献の検索を自動的に行うことができる。 With such a configuration, a search character string is created in response to the countermeasures entered in the data sheet, so a search for documents containing character information related to the countermeasures entered in the data sheet is automatically performed. Can be done as a target. In addition, in order to create a search character string corresponding to the failure mode entered in the data sheet, a document containing character information related to the failure mode entered in the data sheet should be automatically searched. Can be done.

検索用文字列は、文献の検索に用いる検索式であってもよい。このような構成であれば、検索式を用いて文献の検索を行うことができる。その結果、より複雑な検索を自動的に行うことができる。 The search character string may be a search formula used for searching a document. With such a configuration, it is possible to search for documents using a search formula. As a result, more complex searches can be performed automatically.

文献検索システムは、検索用文字列で検索した結果に基づいて、リスク評価を行うリスク評価部をさらに有してもよい。 The document search system may further have a risk evaluation unit that performs risk evaluation based on the result of searching with the search character string.

このような構成であれば、データシートに入力された対策に関連する文字情報から、リスクを評価できる。 With such a configuration, the risk can be evaluated from the text information related to the countermeasure entered in the data sheet.

本発明によれば、文字入力の手間を省き、適切な文献検索を行うことができる。 According to the present invention, it is possible to perform an appropriate document search without the trouble of inputting characters.

本発明の文献検索システムの図。The figure of the document search system of this invention. データシートの一例の図。An example diagram of a data sheet. データシート4の文字情報を整列させた図。The figure which arranged the character information of the data sheet 4. 文献検索結果の一覧を示した図。The figure which showed the list of the literature search result. 文献検索結果の一覧に判定を加えた図。The figure which added the judgment to the list of the literature search results. データシート4にリスク欄を追加した図。The figure which added the risk column to data sheet 4. 本実施形態におけるフローチャート。The flowchart in this embodiment. 他の実施形態におけるデータシート。Data sheets in other embodiments.

以下、実施形態について図面を参照しながら説明する。 Hereinafter, embodiments will be described with reference to the drawings.

図1に示すように、文献検索システム2は、データシート4と、読み取り部6と、類義語検索部8と、変換部10と、リスク評価部12と、企業情報データベース14と、特許分類検索部16と、表示部18と、情報検索サーバインターフェース20と、インターネット回線インターフェース22と、を有する。 As shown in FIG. 1, the document search system 2 includes a data sheet 4, a reading unit 6, a synonym search unit 8, a conversion unit 10, a risk evaluation unit 12, a corporate information database 14, and a patent classification search unit. It has 16, a display unit 18, an information retrieval server interface 20, and an Internet line interface 22.

文献検索システム2は、情報検索サーバSと、インターネット回線24を介して接続される。 The document retrieval system 2 is connected to the information retrieval server S via the Internet line 24.

情報検索サーバSは、サーバ側インターネット回線インターフェース26と、情報検索部28を有する。 The information retrieval server S has a server-side Internet line interface 26 and an information retrieval unit 28.

文献検索システム2は、ハードウェア、DSP(Digital Signal Processor)、ソフトウェアの何れによっても構成することが可能である。例えばソフトウェアによって構成する場合、文献検索システム2は、実際には電子計算機1のCPU、RAM、ROMなどを備えて構成され、RAMやROM、ハードディスクまたは半導体メモリ等の記録媒体に記憶された各部に対応するプログラムが動作することによって実現される。 The document search system 2 can be configured by any of hardware, DSP (Digital Signal Processor), and software. For example, when configured by software, the document search system 2 is actually configured to include the CPU, RAM, ROM, etc. of the computer 1, and is stored in each part stored in a recording medium such as RAM, ROM, hard disk, or semiconductor memory. It is realized by running the corresponding program.

図2に示すように、データシート4は、例えば製品を開発する際のデザインレビューに用いる、FMEA(Failure Mode and Effect Analysis)用のフォーマットを使用したシートである。データシート4には、少なくともアイテムAと、アイテムAの機能F1と、機能に基づく故障モードF2と、故障の影響F3と、それらを数値化した影響度F3Aと、頻度F3Bと、検知難易度F3Cと、故障モードに対応する対策内容F4と、故障原因F5の欄が設けられる。データシート4の各欄には文字情報が、入力されている。データシート4は、市販の表計算ソフトや、ワードプロセッサーで作成されたデータである。文字情報は、文字からなる単語、句、文章を意味する。ここで、文字は、数値および記号を含む。 As shown in FIG. 2, the data sheet 4 is a sheet using a format for FMEA (Failure Mode and Effect Analysis), which is used for design review when developing a product, for example. The data sheet 4 contains at least item A, function F1 of item A, failure mode F2 based on the function, influence F3 of failure, influence degree F3A obtained by quantifying them, frequency F3B, and detection difficulty level F3C. And, the column of the countermeasure content F4 corresponding to the failure mode and the failure cause F5 is provided. Character information is entered in each field of the data sheet 4. The data sheet 4 is data created by commercially available spreadsheet software or a word processor. Textual information means words, phrases, and sentences consisting of letters. Here, the letters include numbers and symbols.

図2に示すように、データシート4は、例えば、クランクシャフトの軸受に関するデザインレビューに用いられる。図2に示すように、アイテムAの欄には「クランクシャフトベアリング」という文字情報が入力されている。機能F1の欄には、「クランクシャフトを回転可能に保持」、「クランクシャフトから伝達される爆発荷重を受ける」、「クランクシャフトとクランクシャフトベアリングの間の潤滑」という文字情報が入力されている。故障モードF2には、「ベアリングのかじり」と、欄を分けて「ベアリングの腐食」という文字情報が入力されている。 As shown in FIG. 2, the data sheet 4 is used, for example, in a design review of crankshaft bearings. As shown in FIG. 2, the character information "crankshaft bearing" is input in the item A column. In the column of function F1, the text information of "holding the crankshaft rotatably", "receiving the explosive load transmitted from the crankshaft", and "lubrication between the crankshaft and the crankshaft bearing" is input. .. In the failure mode F2, the text information "bearing galling" and "bearing corrosion" are input separately in the fields.

図1に示すように、読み取り部6は、テキストマイニングなどを実行するプログラムである。読み取り部6は、データシート4の各欄に入力されている文字情報を読み取る。読み取り部6は、データシート4の各欄の文字情報を読み取り、文字情報の中から、動詞、名詞、形容詞などのそれぞれの単語を抽出し、整列させる。 As shown in FIG. 1, the reading unit 6 is a program that executes text mining and the like. The reading unit 6 reads the character information input in each field of the data sheet 4. The reading unit 6 reads the character information in each column of the data sheet 4, extracts each word such as a verb, a noun, and an adjective from the character information, and arranges the characters.

類義語検索部8は、読み取り部6で抽出した単語の類義語を検索するプログラムである。
電子計算機1の記録媒体には、予め類義語のデータベースが記憶されている。類義語検索部8は、読み取り部6で抽出した単語に基づいて、類義語のデータベースから類義語を検索し、読み取り部6で読み取った文字情報とともに、整列させる。
The synonym search unit 8 is a program that searches for synonyms of words extracted by the reading unit 6.
A database of synonyms is stored in advance in the recording medium of the computer 1. The synonym search unit 8 searches for synonyms from the synonym database based on the words extracted by the reading unit 6, and arranges them together with the character information read by the reading unit 6.

変換部10は、読み取り部6で読み取った文字情報と、類義語検索部8で検索した類義語を、情報検索サーバSで検索可能な検索用文字列に変換する。検索用文字列は、検索式であってもよい。図3に示すように、変換部10は、読み取り部6で読み取った文字情報と、類義語検索部8で検索された類義語を、アイテム群と、課題群Pと、課題群Qと、解決手段群に分けて整列させる。より具体的には、変換部10は、データシート4の対策内容F4の欄の文字情報を関連する文字情報として解決手段群に整列させる。変換部10は、対策内容F4の欄の文字情報の類義語についても、解決手段群に整列させる。変換部10は、各群に分けて整列させた文字情報に対し、例えばF41などの識別記号を付与する。変換部10は、例えばF41の類義語に対してF411などの識別記号を付与する。 The conversion unit 10 converts the character information read by the reading unit 6 and the synonyms searched by the synonym search unit 8 into a search character string that can be searched by the information search server S. The search character string may be a search expression. As shown in FIG. 3, the conversion unit 10 uses the character information read by the reading unit 6 and the synonyms searched by the synonym search unit 8 as an item group, a problem group P, a problem group Q, and a solution group. Divide into and align. More specifically, the conversion unit 10 arranges the character information in the column of the countermeasure content F4 of the data sheet 4 in the solution means group as related character information. The conversion unit 10 also arranges synonyms of the character information in the column of the countermeasure content F4 in the solution group. The conversion unit 10 assigns an identification code such as F41 to the character information divided into each group and arranged. The conversion unit 10 assigns an identification code such as F411 to a synonym of F41, for example.

変換部10は、識別記号を基に検索用文字列(または検索式ともいう)を作成する。例えば、変換部10は、アイテム群A1「クランクシャフト」と、A2「ベアリング」に対しては、A1「クランクシャフト」とA2「ベアリング」の両方の文字情報が含まれる文献が検索可能となるように、検索用文字列または検索式を作成する。さらに、変換部10は、アイテム群A1「クランクシャフト」と、その類義語のA11「クランク機構」に対しては、A1「クランクシャフト」とA11「クランク機構」のいずれかの文字情報が含まれる文献が検索可能となるように、検索用文字列または検索式を作成する。また、変換部10は、例えば、アイテム群の文字情報が特許文献の発明の名称又は特許分類検索部16に記憶された特許分類に当てはまるように検索可能な検索用文字列または検索式を、作成する。同様に、変換部10は、課題群Pもしくは課題群Qの文字情報が特許文献の背景技術や、発明の解決する課題の欄に記載された特許文献を検索可能となるように、検索用文字列または検索式を作成する。変換部10は、解決手段群の文字情報が、特許文献の、発明の課題解決手段の欄に記載された特許文献を検索可能となるように、検索用文字列または検索式を作成する。変換部10は、検索用文字列または検索式を情報検索サーバインターフェース20へ送信する。情報検索サーバインターフェース20に入力された検索用文字列または検索式は、インターネット回線インターフェース22およびサーバ側インターネット回線インターフェース26を介して、情報検索サーバSに送られる。 The conversion unit 10 creates a search character string (also referred to as a search formula) based on the identification code. For example, the conversion unit 10 can search for documents including character information of both A1 "crankshaft" and A2 "bearing" for the item group A1 "crankshaft" and A2 "bearing". Create a search string or search expression in. Further, the conversion unit 10 includes a document including character information of either A1 "crankshaft" or A11 "crank mechanism" for the item group A1 "crankshaft" and its synonym A11 "crank mechanism". Create a search string or search expression so that can be searched. Further, the conversion unit 10 creates, for example, a search character string or a search formula that can be searched so that the character information of the item group corresponds to the title of the invention of the patent document or the patent classification stored in the patent classification search unit 16. do. Similarly, the conversion unit 10 can search the search characters so that the character information of the problem group P or the problem group Q can search the background technology of the patent document or the patent document described in the column of the problem to be solved by the invention. Create a column or search expression. The conversion unit 10 creates a search character string or a search formula so that the character information of the solution group can search the patent document described in the column of the problem solving means of the invention in the patent document. The conversion unit 10 transmits the search character string or the search formula to the information search server interface 20. The search character string or search expression input to the information search server interface 20 is sent to the information search server S via the Internet line interface 22 and the server-side Internet line interface 26.

情報検索サーバSは、ハードウェア、DSP(Digital Signal Processor)、ソフトウェアの何れによっても構成することが可能である。例えばソフトウェアによって構成する場合、情報検索サーバSは、実際にはCPU、RAM、ROMなどを備えて構成され、RAMやROM、ハードディスクまたは半導体メモリ等の記録媒体に記憶された各部に対応するプログラムが動作することによって実現される。情報検索サーバSは、サーバ側インターネット回線インターフェース26を経由した検索用文字列または検索式を、情報検索部28に送る。 The information retrieval server S can be configured by any of hardware, DSP (Digital Signal Processor), and software. For example, when configured by software, the information retrieval server S is actually configured to include a CPU, RAM, ROM, etc., and a program corresponding to each part stored in a recording medium such as RAM, ROM, hard disk, or semiconductor memory is provided. It is realized by working. The information retrieval server S sends a search character string or a search expression via the server-side Internet line interface 26 to the information retrieval unit 28.

情報検索部28は、検索用文字列または検索式の情報に基づいて、情報検索サーバSに記憶された電子化された少なくとも文字情報を含む文献もしくは、インターネット上の電子化された少なくとも文字情報を含む文献を検索する。本実施例形態では、情報検索部28は、特許文献を検索するプログラムである。情報検索部28は、検索用文字列または検索式から、情報検索サーバSに記憶された特許文献または、インターネット上の特許文献を検索した後、例えば図4に示すように、特許番号と出願日と出願人の一覧を作成する。情報検索部28は、特許番号と出願日と出願人の一覧を、サーバ側インターネット回線インターフェース26およびインターネット回線インターフェース22を介して文献検索システム2へ送信する。 Based on the search character string or the information of the search formula, the information retrieval unit 28 searches for a document including at least the digitized character information stored in the information retrieval server S, or at least the digitized character information on the Internet. Search for literature that contains. In the present embodiment, the information retrieval unit 28 is a program for searching patent documents. The information retrieval unit 28 searches for a patent document stored in the information retrieval server S or a patent document on the Internet from a search character string or a search formula, and then, for example, as shown in FIG. 4, the patent number and the filing date. And make a list of applicants. The information retrieval unit 28 transmits the patent number, the filing date, and the list of applicants to the document retrieval system 2 via the server-side Internet line interface 26 and the Internet line interface 22.

リスク評価部12は、情報検索サーバSにおいて検索された結果を基に、リスク評価を行うプログラムである。リスク評価部12は、情報検索サーバSにおいて検索された結果と、読み取り部6で読み取られた文字情報と、予めプログラムされた評価方法に基づいて、情報検索サーバSで検索された結果のリスクを評価する。 The risk evaluation unit 12 is a program that performs risk evaluation based on the results searched by the information search server S. The risk evaluation unit 12 determines the risk of the result searched by the information search server S based on the result searched by the information search server S, the character information read by the reading unit 6, and the evaluation method programmed in advance. evaluate.

企業情報データベース14は、企業の情報が記憶されたデータベースである。企業情報データベース14は、少なくとも、企業名と、企業の交渉力に関する情報と、特許保有件数に関する情報が記憶されている。 The company information database 14 is a database in which company information is stored. The company information database 14 stores at least the company name, information on the bargaining power of the company, and information on the number of patents held.

特許分類検索部16は、読み取り部6で読み取ったアイテムAの欄の文字情報に基づいて、関連する特許分類を検索するプログラムである。特許分類検索部16は、CPCやIPCなどの特許分類と、それに対応するアイテムのデータが記憶されている。例えば、「IPC=F16C9/00:クランク軸受けまたは連接棒または類似のリンク」という情報が記憶されている。特許分類検索部16は、変換部10からの指示により、アイテムAの欄の文字情報と、アイテムAの欄の文字情報の類義語に基づいて、対応する特許分類を検索する。例えば、特許分類検索部16は、図3に示すアイテム群の「A1クランクシャフト A2ベアリング」という文字情報と、アイテム群類義語の「A11クランク機構、A21軸受け」という文字情報から、文字が一致または一部一致する16C9/00という対応する特許分類を検索する。特許分類検索部16は、対応する特許分類が見つかると、特許分類を変換部10へ送信する。 The patent classification search unit 16 is a program that searches for related patent classifications based on the character information in the item A column read by the reading unit 6. The patent classification search unit 16 stores patent classifications such as CPC and IPC and data of corresponding items. For example, the information "IPC = F16C9 / 00: crank bearing or connecting rod or similar link" is stored. The patent classification search unit 16 searches for the corresponding patent classification based on the character information in the item A column and the synonyms of the character information in the item A column according to the instruction from the conversion unit 10. For example, the patent classification search unit 16 matches or one character from the character information of "A1 crankshaft A2 bearing" of the item group shown in FIG. 3 and the character information of the item group synonym "A11 crank mechanism, A21 bearing". Search for the corresponding patent classification of 16C9 / 00 that matches the part. When the patent classification search unit 16 finds the corresponding patent classification, the patent classification search unit 16 transmits the patent classification to the conversion unit 10.

表示部18は、リスク評価部12で評価した結果や、読み取り部6で読み取った文字情報を、電子計算機1に表示するプログラムである。表示部18は、例えば、図5が示すように、情報検索サーバSが検索した結果に対し、コメント欄と判定を加えて表示する。また、表示部18は、図6に示すように、データシート4に対しても、リスク欄を追加し、リスクの度合いを表示する。また、表示部18は、例えば、図3で示すように、読み取り部6で読み取った文字情報と、読み取り部6で読み取った文字情報の類義語を整列させて、表示する。 The display unit 18 is a program that displays the result of evaluation by the risk evaluation unit 12 and the character information read by the reading unit 6 on the computer 1. For example, as shown in FIG. 5, the display unit 18 adds a comment field and a determination to the search result of the information retrieval server S and displays the result. Further, as shown in FIG. 6, the display unit 18 also adds a risk column to the data sheet 4 to display the degree of risk. Further, for example, as shown in FIG. 3, the display unit 18 arranges and displays the character information read by the reading unit 6 and the synonyms of the character information read by the reading unit 6.

次に図7のフローチャートを用いて、文献検索システム2の制御フローを説明する。 Next, the control flow of the document search system 2 will be described with reference to the flowchart of FIG. 7.

文献検索システム2は、電子計算機1の画面に表示されたアイコンが、ユーザにより選択されたことにより、プログラムが開始される。また、本実施形態では、図2示す「クランクシャフトベアリング」に関するデータシート4が市販の表計算ソフトで作成されている場合について、説明する。また、データシート4は、電子計算機1に記憶されているものとする。 The document search system 2 starts the program when the icon displayed on the screen of the computer 1 is selected by the user. Further, in the present embodiment, a case where the data sheet 4 relating to the “crankshaft bearing” shown in FIG. 2 is created by commercially available spreadsheet software will be described. Further, it is assumed that the data sheet 4 is stored in the computer 1.

ステップS1では、文献検索システム2は、読み取り部6を起動させて、データシート4の文字情報を読み取る。文献検索システム2は、読み取り部6が起動すると、電子計算機1に記憶されたデータシート4をユーザが選択できるように電子計算機1の表示部18を介して表示する。文献検索システム2は、ユーザがデータシート4を選択すると、読み取り部6により、データシート4の文字情報を読み取る。読み取り部6は、データシート4のアイテムAの欄と、機能F1の欄と、故障モードF2の欄と、故障の影響F3の欄と、対策内容F4の欄と、故障原因F5の欄の文字情報全てを読み取る。読み取り部6により、データシート4の文字情報の読み取りが完了すると、ステップS2へ処理を進める。 In step S1, the document search system 2 activates the reading unit 6 to read the character information of the data sheet 4. When the reading unit 6 is activated, the document search system 2 displays the data sheet 4 stored in the computer 1 via the display unit 18 of the computer 1 so that the user can select it. When the user selects the data sheet 4, the document search system 2 reads the character information of the data sheet 4 by the reading unit 6. The reading unit 6 has characters in the item A column of the data sheet 4, the function F1, the failure mode F2 column, the failure effect F3 column, the countermeasure content F4 column, and the failure cause F5 column. Read all the information. When the reading unit 6 completes reading the character information of the data sheet 4, the process proceeds to step S2.

ステップS2では、類義語検索部8は、ステップS1で読み取った文字情報に基づいて、電子計算機1に記憶された類義語のデータベースから、類義語を検索する。類義語のデータベースは、例えば「クランクシャフトベアリング」という文字情報に対しては、「クランク機構」や、「クランク軸受け」や、クランクシャフトの略語である「C/S」や、ベアリングの略語である「BRG」などが、「クランクシャフトベアリング」という文字情報と対応付けて記憶されている。類義語検索部8は、例えば、読み取り部6が「クランクシャフトベアリング」という文字情報を読み取ると、「クランクシャフトベアリング」の類義語を、電子計算機1に記憶された類義語のデータベースの中から検索する。類義語検索部8が、データシート4の文字情報の類義語をすべて検索し終わると、ステップS3へ処理を進める。 In step S2, the synonym search unit 8 searches for synonyms from the synonym database stored in the computer 1 based on the character information read in step S1. A database of synonyms, for example, for the text information "crankshaft bearing", is "crank mechanism", "crankshaft bearing", "C / S" which is an abbreviation for crankshaft, and "C / S" which is an abbreviation for bearing. "BRG" and the like are stored in association with the character information "crankshaft bearing". For example, when the reading unit 6 reads the character information of "crankshaft bearing", the synonym search unit 8 searches for a synonym of "crankshaft bearing" from the database of synonyms stored in the computer 1. When the synonym search unit 8 has searched for all the synonyms of the character information in the data sheet 4, the process proceeds to step S3.

ステップS3では、図3に示すように、変換部10が、読み取り部6で読み取った文字情報と、類義語検索部8で検索された類義語を、アイテム群と、課題群Pと、課題群Qと、解説手段群に分けて整列させる。変換部10は、データシート4のアイテムAの欄に記載された「クランクシャフトベアリング」という文字情報を、アイテム群として整列させる。また、「クランクシャフトベアリング」の類義語である、「クランク機構」、「C/S」という文字情報を、アイテム群類義語として、整列させる。変換部10は、整列された文字情報に対して、識別記号を付与する。すなわち、変換部10は、「クランクシャフト」という文字情報に対し、A1という識別記号を付与する。変換部10は、「ベアリング」という文字情報に対しては、A2という識別記号を付与する。また、変換部10は、アイテム群類義語に対しても同様に、「クランク機構」に対しA11、「C/S」に対してA12というような識別記号を付与する。ここで、識別記号は、1階層目を、アイテムAの場合は「A」、機能F1の場合「F1」というように、データシート4の各欄の名称に応じて設定される。また、2階層目の識別記号は、各欄のうち同一の欄にある文字情報に応じて設定される。本実施形態では、例えば、アイテムAの欄には「クランクシャフト」と「ベアリング」という2つの名詞が、文字情報として入力されている。変換部10は、これら名詞を二つに分けて「クランクシャフト」にA1という識別記号を付与し、「ベアリング」にA2という識別記号を付与する。また、3階層目の識別記号は、2階層目までの文字情報に対応した類義語として付与される。すなわち、「クランクシャフト」A1の類義語である「クランク機構」には、2階層目までを共通化してA11という識別記号を付与する。変換部10は、データシート4の機能F1と、故障モードF2の欄と、故障影響F3の欄と、対策内容F4の欄と、故障原因F5の欄の文字情報と類義語についても同様に、課題群P、課題群Q、解決手段群に整列させる。変換部10は、課題群P、課題群Q、解決手段群についてもアイテム群と同様に、識別記号を付与し、ステップS4へ処理を進める。 In step S3, as shown in FIG. 3, the conversion unit 10 uses the character information read by the reading unit 6 and the synonyms searched by the synonym search unit 8 as an item group, a task group P, and a task group Q. , Divide into commentary means groups and arrange them. The conversion unit 10 arranges the character information "crankshaft bearing" described in the item A column of the data sheet 4 as an item group. Further, the character information of "crank mechanism" and "C / S", which are synonyms of "crankshaft bearing", is arranged as a synonym of item group. The conversion unit 10 assigns an identification code to the aligned character information. That is, the conversion unit 10 assigns the identification code A1 to the character information "crankshaft". The conversion unit 10 assigns the identification code A2 to the character information "bearing". Similarly, the conversion unit 10 assigns identification symbols such as A11 to the "crank mechanism" and A12 to the "C / S" for the item group synonyms. Here, the identification code is set according to the name of each column of the data sheet 4, such as "A" for the item A and "F1" for the function F1 in the first layer. Further, the identification code of the second layer is set according to the character information in the same column of each column. In the present embodiment, for example, two nouns "crankshaft" and "bearing" are input as character information in the item A column. The conversion unit 10 divides these nouns into two parts, assigns the identification code A1 to the "crankshaft", and assigns the identification code A2 to the "bearing". Further, the identification code of the third layer is given as a synonym corresponding to the character information up to the second layer. That is, the "crank mechanism", which is a synonym for the "crankshaft" A1, is given the identification code A11 in common up to the second layer. Similarly, the conversion unit 10 has problems with the character information and synonyms of the function F1 of the data sheet 4, the column of the failure mode F2, the column of the failure effect F3, the column of the countermeasure content F4, and the column of the failure cause F5. Align with group P, problem group Q, and solution group. The conversion unit 10 assigns an identification code to the task group P, the task group Q, and the solution means group in the same manner as the item group, and proceeds to step S4.

ステップS4では、変換部10は、アイテム群と、課題群Pと、課題群Qと、解決手段群から、予め記憶されている検索用文字列または検索式の作成用のプログラムを用いて、検索用文字列または検索式を作成する。予め記憶されているプログラムでは、識別記号を基に検索用文字列または検索式を作成する。本実施形態では、例えばA1「クランクシャフト」とA2「ベアリング」については、アイテム群の中において、1階層目が「A」であり、共通する。しかし、2階層目の「1」と「2」で異なる。そこで、変換部10は、情報検索サーバSが「クランクシャフト」と「ベアリング」の両方が含まれる文献を検索できるように、検索用文字列または検索式を作成する。また、A1「クランクシャフト」とA11「クランク機構」は、Aというアイテム群において2階層目までが共通する。そのため、変換部10は、情報検索サーバSが、A1「クランクシャフト」とA11「クランク機構」のいずれかが含まれる文献を検索できるように検索用文字列または検索式を作成する。すなわち、予め記憶された検索用文字列または検索式を作成するプログラムは、識別記号のうち共通する部分と、共通する部分の階層によって、各文字情報の両方を含む文献を検索するか、またはいずれか一方の文字情報を含む文献を検索するかを決定している。本実施形態では、例えば、「クランクシャフト」A1と「クランク機構」A11では、アイテム群のうち、「A1」という2階層目までが共通し、3階層目が異なる。この場合、検索用文字列または検索式を作成するプログラムは、「A1」と「A11」については、いずれか一方の文字情報が含まれる文献が検索されるようにプログラミングされている。また、「クランクシャフト」A1と、「ベアリング」A2では、2階層目の識別記号が異なる。この場合、「A1」と「A2」については、両方の文字情報が含まれる文献が検索される検索用文字列または検索式を作成するようにプログラムされている。同様にして、課題群Pと、課題群Qと、解決手段群についても検索用文字列または検索式を作成する。 In step S4, the conversion unit 10 searches the item group, the task group P, the task group Q, and the solution group using a search character string or a program for creating a search formula stored in advance. Create a string or search expression. In the program stored in advance, a search character string or a search formula is created based on the identification code. In the present embodiment, for example, for A1 "crankshaft" and A2 "bearing", the first layer is "A" in the item group, which is common. However, it differs between "1" and "2" in the second layer. Therefore, the conversion unit 10 creates a search character string or a search formula so that the information search server S can search a document including both the "crankshaft" and the "bearing". Further, the A1 "crankshaft" and the A11 "crank mechanism" are common to the second layer in the item group A. Therefore, the conversion unit 10 creates a search character string or a search formula so that the information search server S can search a document including either A1 "crankshaft" or A11 "crank mechanism". That is, a program that creates a search character string or a search formula stored in advance searches for a document containing both character information by the hierarchy of the common part and the common part of the identification code, or either. It is decided whether to search the literature containing the character information of either one. In the present embodiment, for example, in the "crankshaft" A1 and the "crank mechanism" A11, the item group up to the second layer "A1" is common, and the third layer is different. In this case, the program for creating the search character string or the search formula is programmed so that the documents including the character information of either one of "A1" and "A11" are searched. Further, the identification code of the second layer is different between the "crankshaft" A1 and the "bearing" A2. In this case, "A1" and "A2" are programmed to create a search character string or a search formula for searching a document containing both character information. Similarly, a search character string or a search formula is created for the problem group P, the problem group Q, and the solution group.

次に、変換部10は、アイテム群と課題群Pと課題群Qと解決手段群の各群が、検索する文献情報のどの項目に対応するかを決定する。変換部10は、決定した項目に対応するように検索用文字列または検索式を作成する。すなわち、識別記号によって定められた検索条件が、検索対象となる文献のどの項目に対応するか関連付けた検索用文字列または検索式を作成する。本実施形態では、アイテム群の文字情報と類義語が特許文献の発明の名称に対応するように予めプログラムされている。この場合、変換部は、アイテム群の「クランクシャフト」または「クランクシャフト」の類義語と、「ベアリング」または「ベアリング」の類義語の、両方の文字が発明の名称に含まれる文献を検索するように、検索用文字列または検索式を作成する。同様に、変換部10は、課題群Pもしくは課題群Qの文字情報と類義語が特許文献の背景技術と、発明の解決する課題の欄に記載された特許文献に対応するようにプログラムされている。また、変換部10は、解決手段の文字情報と類義語が、特許文献の発明の課題解決手段の欄に記載された特許文献に対応するように予めプログラムされている。変換部10は、アイテム群と同様に課題群Pと、課題群Qと、解決手段群が、特許文献の各項目に対応するように検索用文字列および検索式を作成する。変換部10は、検索用文字列または検索式を情報検索サーバインターフェース20へ送信する。情報検索サーバインターフェース20に入力された検索文字列または検索式は、インターネット回線インターフェース22およびサーバ側インターネット回線インターフェース26を介して、情報検索サーバSに送り、ステップS5へ処理を進める。 Next, the conversion unit 10 determines which item of the literature information to be searched corresponds to each group of the item group, the problem group P, the problem group Q, and the solution means group. The conversion unit 10 creates a search character string or a search formula so as to correspond to the determined item. That is, a search character string or a search formula is created in which the search condition defined by the identification code corresponds to which item of the document to be searched. In this embodiment, the character information and synonyms of the item group are pre-programmed so as to correspond to the names of the inventions in the patent document. In this case, the converter should search for documents in which both letters of the synonym "crankshaft" or "crankshaft" and the synonym "bearing" or "bearing" of the item group are included in the title of the invention. , Create a search string or search expression. Similarly, the conversion unit 10 is programmed so that the character information and synonyms of the problem group P or the problem group Q correspond to the background technology of the patent document and the patent document described in the column of the problem to be solved by the invention. .. Further, the conversion unit 10 is pre-programmed so that the character information and synonyms of the solution means correspond to the patent documents described in the column of the problem-solving means of the invention of the patent document. The conversion unit 10 creates a search character string and a search formula so that the problem group P, the problem group Q, and the solution group correspond to each item of the patent document as in the item group. The conversion unit 10 transmits the search character string or the search formula to the information search server interface 20. The search character string or search expression input to the information retrieval server interface 20 is sent to the information retrieval server S via the Internet line interface 22 and the server-side Internet line interface 26, and the process proceeds to step S5.

ステップS5では、変換部10により作成された検索用文字列または検索式を用いて、情報検索サーバSの情報検索部28が、文献の検索を行う。本実施形態では、ステップS4で作成した検索用文字列または検索式に対応した特許文献の検索が行われる。情報検索部28は、例えば図4に示すように、特許番号と出願日と出願人の一覧を作成する。情報検索部28は、特許番号と出願日と出願人の一覧を、サーバ側インターネット回線インターフェース26およびインターネット回線インターフェース22を介して文献検索システム2へ送信し、ステップS6へ処理を進める。 In step S5, the information search unit 28 of the information search server S searches for documents using the search character string or search formula created by the conversion unit 10. In the present embodiment, the patent document corresponding to the search character string or the search formula created in step S4 is searched. The information retrieval unit 28 creates a list of patent numbers, filing dates, and applicants, for example, as shown in FIG. The information retrieval unit 28 transmits the patent number, the filing date, and the list of applicants to the document retrieval system 2 via the server-side Internet line interface 26 and the Internet line interface 22, and proceeds to step S6.

ステップS6では、リスク評価部12が、情報検索サーバSが行った検索結果を受け取り、受け取りが完了するとステップS7へ処理を進める。 In step S6, the risk evaluation unit 12 receives the search result performed by the information retrieval server S, and when the reception is completed, proceeds to step S7.

ステップS7では、リスク評価部12が情報検索サーバSにおいて検索された結果を基に、リスク評価を行う。リスク評価部12は、情報検索サーバSにおいて検索された結果と、読み取り部6で読み取られた文字情報と、予めプログラムされた評価方法に基づいて、情報検索サーバSで検索された結果に対し、リスクを評価する。本実施形態では、リスク評価部12は、情報検索サーバSにおいて検索された結果(図4参照)に対し、各群の文字情報と特許文献に記載されている文字情報の一致度合を基に、リスクを評価する。例えば、解決手段群に整列された文字情報または類義語が、情報検索サーバSで検索された特許文献の解決手段の対応する項目(本実施形態では、発明の課題解決手段の欄)に、より多く記載されている文献ほど、リスクが高いと評価する。また、課題群Pと課題群Qに整列された文字情報または類義語が、情報検索サーバSで検索された特許文献の課題群Pまたは課題群Qの対応する項目(本実施形態では、背景技術、発明の解決する課題)に、より多く記載されている文献ほど、リスクが高いと評価する。さらに、リスク評価部12は、情報検索サーバSにおいて検索された結果の出願人の項目と、企業情報データベース14に記録された企業情報を対比させて、特許保有件数の多い企業ほどリスクが高いと評価する。また、リスク評価部12は、読み取り部6で読み取った影響度F3Aと、発生頻度F3Bと、検知難易度F3Cの数値を参照する。リスク評価部12は、影響度F3Aの数値が高いほど、リスクがより高いと判定する。リスク評価部12は、リスク評価を行ったのち、ステップS8へ処理を進める。 In step S7, the risk evaluation unit 12 performs a risk evaluation based on the result of the search on the information search server S. The risk evaluation unit 12 refers to the result searched by the information search server S, the character information read by the reading unit 6, and the result searched by the information search server S based on the evaluation method programmed in advance. Assess risk. In the present embodiment, the risk evaluation unit 12 bases the character information of each group on the result of the search on the information search server S (see FIG. 4) based on the degree of matching of the character information described in the patent document. Assess risk. For example, more textual information or synonyms arranged in the solution group are included in the corresponding item of the solution means of the patent document searched by the information search server S (in the present embodiment, the column of the problem solving means of the invention). The more the literature is described, the higher the risk is evaluated. Further, the character information or synonyms arranged in the task group P and the task group Q correspond to the problem group P or the task group Q of the patent document searched by the information retrieval server S (in the present embodiment, the background technique, The more documents described in (Problems to be Solved by the Invention), the higher the risk. Further, the risk evaluation unit 12 compares the item of the applicant as a result of the search on the information search server S with the company information recorded in the company information database 14, and states that the risk is higher for the company with a larger number of patents. evaluate. Further, the risk evaluation unit 12 refers to the numerical values of the influence degree F3A, the occurrence frequency F3B, and the detection difficulty level F3C read by the reading unit 6. The risk evaluation unit 12 determines that the higher the value of the degree of influence F3A, the higher the risk. After performing the risk evaluation, the risk evaluation unit 12 proceeds to step S8.

ステップS8では、図5に示すように、表示部18が、情報検索サーバSにおいて検索された結果に対し、リスクの相対評価を行ったうえで、判定欄を作成し、表示する。図6に示すように、表示部18は、さらに、データシート4にリスク欄を作成し、対策内容F4に対応したリスクを、表示する。このとき、表示部18は、情報検索サーバSにおいて検索された結果に対し、最もリスクが高いと評価した判定を、図6に示すリスク欄に表示する。 In step S8, as shown in FIG. 5, the display unit 18 creates and displays a determination column after performing a relative risk evaluation on the result searched by the information search server S. As shown in FIG. 6, the display unit 18 further creates a risk column in the data sheet 4 and displays the risk corresponding to the countermeasure content F4. At this time, the display unit 18 displays the determination that the information search server S has evaluated as having the highest risk with respect to the search result in the risk column shown in FIG.

このように、本発明の文献検索システム2では、データシート4の文字情報に基づいて、読み取り部6が自動的に文字情報を読み取ることができる。また、読み取り部6で読み取った文字情報に基づいて、変換部10が自動的に検索用文字列を作成することができる。その結果、データシートに基づいて、自動的に文献を検索する検索用文字列を作成することができる。そのため、ユーザによる文字入力の手間が省くことができる。また、データシート4は、アイテムA、機能F1、故障モードF2、対策内容F4が文字情報として入力されている。そのため、デザインレビューなどに活用したデータシート4から自動的に文献を検索する検索用文字列を作成することができる。その結果、ユーザの手間が省けるだけでなく、例えば、デザインレビューなどの設計品質を確保するツールを用いて、ユーザが入力する文字を選択する作業に頼ることなく、適切な文献の検索ができる。そのため、例えば、特許調査等における文献の検索において、調査結果がバラツクことを抑制し、バラツキによる調査の漏れによる特許侵害リスクを軽減することがきできる。 As described above, in the document search system 2 of the present invention, the reading unit 6 can automatically read the character information based on the character information of the data sheet 4. Further, the conversion unit 10 can automatically create a search character string based on the character information read by the reading unit 6. As a result, it is possible to create a search character string that automatically searches the literature based on the data sheet. Therefore, the trouble of inputting characters by the user can be saved. Further, in the data sheet 4, the item A, the function F1, the failure mode F2, and the countermeasure content F4 are input as character information. Therefore, it is possible to create a search character string for automatically searching a document from the data sheet 4 used for design review and the like. As a result, not only the time and effort of the user can be saved, but also an appropriate document can be searched without relying on the work of selecting the character to be input by the user by using a tool for ensuring design quality such as a design review. Therefore, for example, in a search for documents in a patent search or the like, it is possible to suppress variations in search results and reduce the risk of patent infringement due to omission of searches due to variations.

また、本発明の文献検索システム2では、類義語検索部8が、データシート4に入力された文字情報と、それらの類義語が含まれる文献の情報検索を行うことができる。その結果、より精度の高い文献の検索ができる。そのため、例えば、デザインレビューから特許調査を行う場合において、特許調査の漏れによる特許侵害リスクを軽減することができる。 Further, in the document search system 2 of the present invention, the synonym search unit 8 can search for character information input to the data sheet 4 and documents including those synonyms. As a result, it is possible to search for documents with higher accuracy. Therefore, for example, when a patent search is conducted from a design review, the risk of patent infringement due to omission of the patent search can be reduced.

変換部10は、データシート4に入力された対策内容F4に対応して、検索用文字列を作成するため、データシートに入力された対策に関連する文字情報が記載された文献の検索を自動的に行うことが出来る。また、データシート4に入力された故障モードF2に対応して、検索用文字列を作成するため、データシート4に入力された故障モードF2に関連する文字情報が記載された文献の検索を自動的に行うことができる。その結果、例えば、デザインレビューなどのデータシート4に入力された故障モードF2とそれに対応する対策内容F4に関連する文字情報から、自動的に関連する文献を検索することができる。そのため、例えば、特許調査等における文献の検索において、データシート4に入力された故障モードF2と、対策内容F4に関連する特許文献の調査が自動的に行うことが出来る。 The conversion unit 10 automatically searches for a document containing character information related to the countermeasure input in the data sheet in order to create a search character string corresponding to the countermeasure content F4 input in the data sheet 4. Can be done as a target. Further, in order to create a search character string corresponding to the failure mode F2 input to the data sheet 4, the search of the document in which the character information related to the failure mode F2 input to the data sheet 4 is described is automatically performed. Can be done As a result, for example, the related documents can be automatically searched from the character information related to the failure mode F2 and the corresponding countermeasure content F4 input in the data sheet 4 such as the design review. Therefore, for example, when searching for a document in a patent search or the like, the failure mode F2 input to the data sheet 4 and the patent document related to the countermeasure content F4 can be automatically searched.

さらに、文献検索システム2は、検索式を用いて文献の検索を行うことができる。その結果、より複雑な検索が、自動的に行うことができる。 Further, the document search system 2 can search for documents using a search formula. As a result, more complex searches can be performed automatically.

文献検索システム2では、リスク評価部12を用いて、データシート4に入力された対策内容F4に関連する文字情報から、リスクを評価できる。この結果、例えば、特許調査等における文献の検索において、データシート4に入力された対策内容F4に関連する特許文献の調査の漏れによる特許侵害リスクを評価することができる。リスク評価部12は、解決手段群に整列された文字情報または類義語が、情報検索サーバSで検索された特許文献の解決手段の対応する項目(本実施形態では、発明の課題解決手段の欄)に、より多く記載されている文献ほど、リスクが高いと評価する。すなわち、リスク評価部12は、データシート4の対策内容F4の文字情報と一致する文字が、特許文献の発明の課題解決手段により多く記載された文献を、リスクが高いと評価する。このような評価であれば、データシート4に記載された対策内容F4を用いた製品が、製造販売されることによって特許を侵害することを未然に防止することができる。 In the document search system 2, the risk evaluation unit 12 can be used to evaluate the risk from the character information related to the countermeasure content F4 input to the data sheet 4. As a result, for example, when searching for a document in a patent search or the like, it is possible to evaluate the risk of patent infringement due to omission of the search for the patent document related to the countermeasure content F4 input in the data sheet 4. In the risk evaluation unit 12, the text information or synonyms arranged in the solution group correspond to the corresponding item of the solution means of the patent document searched by the information search server S (in the present embodiment, the column of the problem solving means of the invention). In addition, the more literature is described, the higher the risk is evaluated. That is, the risk evaluation unit 12 evaluates a document in which a large number of characters matching the character information of the countermeasure content F4 of the data sheet 4 are described by the problem-solving means of the invention of the patent document as high risk. With such an evaluation, it is possible to prevent the product using the countermeasure content F4 described in the data sheet 4 from infringing the patent by being manufactured and sold.

また、リスク評価部12は、課題群Pと課題群Qに整列された文字情報または類義語が、情報検索サーバSで検索された特許文献の課題群Pまたは課題群Qの対応する項目(本実施形態では、背景技術、発明の解決する課題)に、より多く記載されている文献ほど、リスクが高いと評価する。すなわち、データシート4の故障モードF2の文字情報は、データシート4に入力されたアイテムAの不具合に関することである。その結果、特許文献の発明の解決する課題に記載された文字と、データシート4の故障モードF2に関連する文字情報がより多く一致する場合、その特許文献は、同様の不具合に関連する文献である確率が高い。そのため、データシート4のアイテムAの故障モードF2対する対策内容F4を用いた製品が、製造販売されることによって特許を侵害するリスクが高くなる。このような評価であれば、データシート4の文字情報を用いた製品が、特許権を侵害する可能性を判定することができる。そのため、データシート4の文字情報を用いた製品が、製造販売されることによって特許を侵害することを未然に防止することができる。 Further, in the risk evaluation unit 12, the character information or synonyms arranged in the task group P and the task group Q correspond to the problem group P or the task group Q of the patent document searched by the information retrieval server S (this implementation). In terms of form, the more documents described in the background technology, the problem to be solved by the invention), the higher the risk is evaluated. That is, the character information of the failure mode F2 of the data sheet 4 relates to the defect of the item A input to the data sheet 4. As a result, when the characters described in the problem to be solved by the invention of the patent document and the character information related to the failure mode F2 of the data sheet 4 match more, the patent document is a document related to the same defect. There is a high probability. Therefore, there is a high risk of infringing the patent by manufacturing and selling a product using the countermeasure content F4 for the failure mode F2 of the item A of the data sheet 4. With such an evaluation, it is possible to determine the possibility that the product using the character information of the data sheet 4 infringes the patent right. Therefore, it is possible to prevent the product using the character information of the data sheet 4 from infringing the patent by being manufactured and sold.

さらに、リスク評価部12は、情報検索サーバSにおいて検索された結果の出願人の項目と、企業情報データベース14に記録された企業情報を対比させて、特許保有件数の多い企業ほどリスクが高いと評価する。すなわち、データシート4の文字情報がより多く一致する特許文献の出願人が、多数の特許出願を行っている場合は、データシート4のアイテムAや、故障モードF2や、対策内容F4に関連する特許権も多数保有している確率が高くなる。その結果、データシート4に記載された文字情報を用いた製品が、製造販売されることによって特許権を侵害する確率も高くなる。このような評価であれば、データシート4の文字情報を用いた製品が、特許権を侵害するリスクを判定することができる。そのため、データシート4の文字情報を用いた製品が、製造販売されることによって特許を侵害することを未然に防止することができる。 Further, the risk evaluation unit 12 compares the item of the applicant as a result of the search on the information search server S with the company information recorded in the company information database 14, and states that the risk is higher for the company with a larger number of patents. evaluate. That is, when the applicant of the patent document in which the character information of the data sheet 4 matches more has filed a large number of patent applications, it is related to the item A of the data sheet 4, the failure mode F2, and the countermeasure content F4. The probability of holding a large number of patent rights increases. As a result, there is a high probability that the product using the character information described in the data sheet 4 will infringe the patent right by being manufactured and sold. With such an evaluation, it is possible to determine the risk that the product using the character information of the data sheet 4 infringes the patent right. Therefore, it is possible to prevent the product using the character information of the data sheet 4 from infringing the patent by being manufactured and sold.

また、リスク評価部12は、読み取り部6で読み取った影響度F3Aと、発生頻度F3Bと、検知難易度F3Cの数値を参照する。リスク評価部12は、影響度F3Aの数値が高いほど、リスクがより高いと判定する。すなわち、故障モードF2の影響度F3Aが高い数値の場合、故障モードF2に対する対策内容F4は、データシート4の文字情報を用いた製品にとって設計変更などが困難な、重要な要素である確率が高い。そのため、特許文献に記載された文字と、データシート4の文字情報がより多く一致する場合、データシート4の文字情報を用いた製品の品質を確保するうえで、他人の特許権が障害となるリスクが高くなる。リスク評価部12は、影響度F3Aの数値が高いほど、リスクがより高いと判定することで、デザインレビューなどの製品が製造、販売される前段階で、自動的にリスク評価し、データシート4の文字情報を用いた製品が、製造販売されることによって特許を侵害することを未然に防止することができる。 Further, the risk evaluation unit 12 refers to the numerical values of the influence degree F3A, the occurrence frequency F3B, and the detection difficulty level F3C read by the reading unit 6. The risk evaluation unit 12 determines that the higher the value of the degree of influence F3A, the higher the risk. That is, when the degree of influence F3A of the failure mode F2 is a high value, there is a high probability that the countermeasure content F4 for the failure mode F2 is an important element that makes it difficult for the product using the character information of the data sheet 4 to change the design. .. Therefore, if the characters described in the patent document and the character information of the data sheet 4 match more, the patent right of another person becomes an obstacle in ensuring the quality of the product using the character information of the data sheet 4. The risk is high. The risk evaluation unit 12 determines that the higher the value of the degree of impact F3A, the higher the risk. Therefore, the risk evaluation unit 12 automatically evaluates the risk before the product such as design review is manufactured and sold, and the data sheet 4 It is possible to prevent infringement of patents by manufacturing and selling products using the character information of.

<他の実施形態>
(a)上記実施形態では、データシート4は、文字情報が入力してあるものを例に挙げて説明したが、これに限られるものではなく、発明の要旨を逸脱しない範囲で種々の変更が可能である。例えば、データシート4は手書きの文字であり、読み取り部6は文字認識機能によって、手書きの文字を読み取っても良い。
<Other embodiments>
(A) In the above embodiment, the data sheet 4 has been described by taking as an example a data sheet in which character information is input, but the present invention is not limited to this, and various changes can be made without departing from the gist of the invention. It is possible. For example, the data sheet 4 is a handwritten character, and the reading unit 6 may read the handwritten character by the character recognition function.

(b)上記実施形態では、アイテムAの文字情報と類義語をアイテム群に整列させ、機能F1と、故障モードF2の文字情報と類義語を課題群Pに整列させ、故障影響F3と故障原因F5を課題群Qに整列させ、対策内容F4を解決手段群に整列させたが、これに限定されるものではなく、アイテムAはアイテム欄に整列され、故障モードF2が課題群に整列され、対策内容F4が解決手段群に整列されればよい。その他の、故障影響F3や、故障原因F5や、機能F1は上記いずれかの群に整列されればよい。 (B) In the above embodiment, the character information and synonyms of the item A are arranged in the item group, the character information and the synonyms of the function F1 and the failure mode F2 are arranged in the task group P, and the failure influence F3 and the failure cause F5 are arranged. It was arranged in the problem group Q, and the countermeasure content F4 was arranged in the solution group, but it is not limited to this, the item A is arranged in the item column, the failure mode F2 is arranged in the problem group, and the countermeasure content is arranged. F4 may be aligned with the solution group. The other failure influence F3, failure cause F5, and function F1 may be arranged in any of the above groups.

(c)上記実施形態では、特許番号と出願日と出願人の一覧を一例としてあげたが、特許番号と出願日と出願人と要約や、明細書に記載された内容を一覧に加えてもよい。 (C) In the above embodiment, the patent number, the filing date, and the list of applicants are given as an example, but the patent number, the filing date, the applicant, the abstract, and the contents described in the specification may be added to the list. good.

(d)上記実施形態では、アイテムAの文字情報から、検索用文字列または検索式を作成したが、特許分類検索部16により検索された特許分類を用いてもよい。この場合、検索用文字列または検索式の中に、特許分類が用いられる。また、変換部10は、特許分類検索部16に記憶された特許分類に当てはまるように検索可能な検索用文字列または検索式を、作成する。 (D) In the above embodiment, the search character string or the search formula is created from the character information of the item A, but the patent classification searched by the patent classification search unit 16 may be used. In this case, the patent classification is used in the search string or search formula. Further, the conversion unit 10 creates a search character string or a search formula that can be searched so as to apply to the patent classification stored in the patent classification search unit 16.

(e)上記実施形態では、データシート4にFMEA用のフォーマットを用いて説明したが、これに限られるものではなく、例えば図8に示すようなフォーマットのデータシート104であってもよい。この場合、「部品」の欄はアイテムAに相当し、「変更に関わる心配内容」の欄は故障モードF2、「心配はどんな場合に生じるか」は故障原因F5に対応する。また、「お客様への影響」の欄は故障影響F3に対応する。「心配を取り除くためにどんな設計をしたか」の欄は、対策内容F4に対応する。
(E) In the above embodiment, the data sheet 4 has been described using the format for FMEA, but the present invention is not limited to this, and for example, the data sheet 104 having the format shown in FIG. 8 may be used. In this case, the column of "parts" corresponds to item A, the column of "contents of concern related to change" corresponds to the failure mode F2, and the column of "when the concern occurs" corresponds to the cause of failure F5. In addition, the column of "impact on customers" corresponds to the failure impact F3. The column of "What kind of design was made to eliminate anxiety" corresponds to the countermeasure content F4.

2 :文献検索システム
4,104 :データシート
6 :読み取り部
8 :類義語検索部
10 :変換部
12 :リスク評価部
A :アイテム
F1 :機能
F2 :故障モード
F4 :対策内容
2: Document search system 4,104: Data sheet 6: Reading unit 8: Synonym search unit 10: Conversion unit 12: Risk evaluation unit A: Item F1: Function F2: Failure mode F4: Countermeasures

Claims (5)

電子化された少なくとも文字情報を含む特許文献を検索する文献検索システムであって、
少なくともアイテムと、前記アイテムの機能と、前記機能に基づく故障モードと、前記故障モードに対応する対策と、が文字情報で入力されたデータシートと、
前記データシートの前記文字情報を読み取る読み取り部と、
前記読み取り部で読み取った前記文字情報に基づいて、前記文献を検索可能な検索用文字列に変換する変換部と、
を有する文献検索システム。
A document search system that searches for patent documents that include at least digitized textual information.
A data sheet in which at least an item, a function of the item, a failure mode based on the function, and a countermeasure corresponding to the failure mode are input in character information.
A reading unit that reads the character information of the data sheet,
A conversion unit that converts the document into a searchable character string based on the character information read by the reading unit, and a conversion unit.
Literature search system with.
前記読み取り部で読み取った文字情報の類義語を検索する類義語検索部をさらに備え、
前記変換部は、前記読み取り部で読み取った前記文字情報と、前記類義語検索部によって検索された前記類義語と、に基づいて前記検索用文字列に変換する、請求項1に記載の文献検索システム。
Further provided with a synonym search unit for searching for synonyms of character information read by the reading unit.
The document search system according to claim 1, wherein the conversion unit converts the character information read by the reading unit and the synonyms searched by the synonym search unit into the search character string.
前記特許文献は、少なくとも課題と解決手段が記載されており、
前記変換部は、
前記対策を、前記解決手段に対応する前記検索用文字列に変換し、
前記故障モードを、前記課題に対応する前記検索用文字列に変換する、請求項1または2に記載の文献検索システム。
The patent document describes at least problems and solutions.
The conversion unit
The countermeasure is converted into the search character string corresponding to the solution, and the countermeasure is converted into the search character string.
The document search system according to claim 1 or 2, wherein the failure mode is converted into the search character string corresponding to the problem.
前記検索用文字列は、前記特許文献の検索に用いる検索式である、請求項1から3のいずれか1項に記載の文献検索システム。


The document search system according to any one of claims 1 to 3, wherein the search character string is a search formula used for searching the patent document.


前記検索用文字列で検索した結果に基づいて、リスク評価を行うリスク評価部をさらに備える、請求項1から4のいずれか1項に記載の文献検索システム。 The document search system according to any one of claims 1 to 4, further comprising a risk evaluation unit that performs risk evaluation based on the result of searching with the search character string.
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