JP7051105B2 - 特許調査支援方法 - Google Patents
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Description
特許文献1は、客観的なデータに基づいて採用希望者に関する一定の評価を提供し、採用担当者の労力を低減する情報処理方法を提案している。
特許情報についても、あらかじめ評価が行われた案件データを教師案件データとし、この教師案件データを用いて未評価案件データを人工知能によって判定する試みが進んでいる。
労力負担を少なくして判定精度を高めるためには、確実に不要であるというノイズ対象案件データを区分することが有効である。また、限られた教師案件データによって一次人工知能判定を行い、一次人工知能判定の結果によって抽出される一部の案件データを評価して新たな教師案件データとし、新たな教師案件データを基にして二次人工知能機能判定を行うという、人工知能判定の繰り返しを行うことが有効である。
しかし、人工知能判定による確率判定値だけでは、ノイズ対象案件データ又は新たな教師案件データの選択が的確か否かの判断が難しい。
請求項2記載の本発明は、請求項1に記載の特許調査支援方法において、前記一方の領域と前記他方の領域の区分を、領域指定部材31、32表示させることで行い、前記領域指定部材31、32を移動できることを特徴とする。
請求項3記載の本発明は、請求項1又は請求項2に記載の特許調査支援方法において、抽出した前記評価対象案件データを評価し、評価した結果、前記テーマでは必要な前記サーチ対象案件であると評価されると前記第1群教師案件データに追加し、評価した結果、前記テーマでは不要な前記ノイズ対象案件であると評価されると前記第2群教師案件データに追加し、追加された前記第1群教師案件データを含めた前記第1特徴データを用いて、前記未評価案件データについて前記サーチ対象確率判定値が導かれ、追加された前記第2群教師案件データを含めた前記第2特徴データを用いて、前記未評価案件データについて前記ノイズ対象確率判定値が導かれることを特徴とする。
請求項4記載の本発明は、請求項2に記載の特許調査支援方法において、前記領域指定部材31、32として、サーチ対象とする前記評価対象案件データを、サーチ対象案件データとして区分する第1領域指定部材31と、ノイズ対象とする前記評価対象案件データを、ノイズ対象案件データとして区分する第2領域指定部材32とを有し、前記第1領域指定部材31で区分された一方の前記領域に位置するプロットに対応する前記未評価案件データが、前記サーチ対象案件データとして選択され、前記第1領域指定部材31で区分された他方の領域に位置するとともに前記第1領域指定部材31で区分された一方の前記領域に位置するプロットに対応する前記未評価案件データが、判定不能対象とする判定不能対象案件データとして選択され、前記第2領域指定部材32で区分された他方の領域に位置するプロットに対応する前記未評価案件データが、前記ノイズ対象案件データとして選択されることを特徴とする。
請求項5記載の本発明は、請求項4に記載の特許調査支援方法において、前記第1領域指定部材31で区分された一方の前記領域に位置する前記プロットの数を、サーチ対象案件データ数51として表示し、前記第1領域指定部材31で区分された他方の前記領域に位置するとともに前記第2領域指定部材32で区分された一方の前記領域に位置する前記プロットの数を、判定不能対象案件データ数53として表示し、前記第2領域指定部材32で区分された他方の前記領域に位置する前記プロットの数を、ノイズ対象案件データ数52として表示することを特徴とする。
請求項6記載の本発明は、請求項4又は請求項5に記載の特許調査支援方法において、選択された前記評価対象案件データについて付与されている技術分類を集計し、前記評価対象案件データについて、付与数の多い順序で前記技術分類を表示することを特徴とする。
請求項7記載の本発明は、請求項4又は請求項5に記載の特許調査支援方法において、選択された前記ノイズ対象案件データについて付与されている技術分類を集計し、前記ノイズ対象案件データについて、付与数の多い順序で前記技術分類を表示することを特徴とする。
請求項8記載の本発明は、請求項4又は請求項5に記載の特許調査支援方法において、選択された前記評価対象案件データについて、文章中に含まれるキーワード61、62を集計し、前記評価対象案件データについて、含まれる数の多い順序で前記キーワード61、62を表示することを特徴とする。
請求項9記載の本発明は、請求項4又は請求項5に記載の特許調査支援方法において、選択された前記ノイズ対象案件データについて、文章中に含まれるキーワード62を集計し、前記ノイズ対象案件データについて、含まれる数の多い順序で前記キーワード62を表示することを特徴とする。
請求項10記載の本発明は、請求項4又は請求項5に記載の特許調査支援方法において、前記サーバーが、前記評価対象案件データを表示する評価対象案件出力ステップを有することを特徴とする。
請求項11記載の本発明は、請求項10に記載の特許調査支援方法において、前記評価対象案件出力ステップでは、少なくとも前記サーチ対象確率判定値及び又は前記ノイズ対象確率判定値を出力することを特徴とする。
図1は本発明の一実施例における特許調査支援方法のフローチャート、図2は同特許調査支援方法の評価対象案件選択ステップで表示される画面イメージ図、図3は同特許調査支援方法の評価対象案件出力ステップで表示される画面イメージ図である。
S1では、特許情報データベース10に蓄積している第1群教師案件データから抽出される第1特徴データを用いて未評価案件データについてサーチ対象確率判定値を導き、第2群教師案件データから抽出される第2特徴データを用いて未評価案件データについてノイズ対象確率判定値を導く。すなわち、未評価案件データには、サーチ対象確率判定値とノイズ対象確率判定値とが付与される。S1の処理は、例えばAI(人工知能)機能と言われる機械学習で行うことができ、必ずしも以下の処理を行うサーバーで処理されなくてもよい。
本実施例における特許調査支援方法は、多くの未評価案件データの中から、新たに評価の対象とする評価対象案件データを抽出することに適している。
図2では、縦軸をサーチ確率、横軸をノイズ確率としている。
評価対象案件選択ステップでは、グラフ21に領域指定部材31、32を表示させる(S3)。
図2では、評価対象案件選択ステップでグラフ21に表示させる領域指定部材31、32として、サーチ対象とする評価対象案件データをサーチ対象案件データとして区分する第1領域指定部材31と、ノイズ対象とする評価対象案件データをノイズ対象案件データとして区分する第2領域指定部材32とを有している。
グラフ21に表示させる領域指定部材31、32は、移動できるとともに角度を変更できる(S4)。
サーチ領域セッティング操作部41は、第1領域指定部材31を上(サーチ確率が高い方向)に移動させる上移動指示部41a、第1領域指定部材31を下(サーチ確率が低い方向)に移動させる下移動指示部41b、第1領域指定部材31の角度を変更させる角度変更指示部41cを有している。
ノイズ領域セッティング操作部42は、第2領域指定部材32を右(ノイズ確率が高い方向)に移動させる右移動指示部42a、第2領域指定部材32を下(ノイズ確率が低い方向)に移動させる左移動指示部42b、第2領域指定部材32の角度を変更させる角度変更指示部42cを有している。
図2では、第1領域指定部材31で区分された一方の領域に位置するプロットの数を、サーチ対象案件データ数51として表示し、第1領域指定部材31で区分された他方の領域に位置するとともに第2領域指定部材32で区分された一方の領域に位置するプロットの数を、判定不能対象案件データ数53として表示し、第2領域指定部材32で区分された他方の領域に位置するプロットの数を、ノイズ対象案件データ数52として表示している。従って、サーチ対象案件データ数51と、ノイズ対象案件データ数52と、判定不能対象案件データ数53とを確認しながら選択を変更できる。
選択されたサーチ対象案件データについて付与されている技術分類を集計し、サーチ対象案件データについて、付与数の多い順序で技術分類を表示し、選択されたノイズ対象案件データについて付与されている技術分類を集計し、ノイズ対象案件データについて、付与数の多い順序で技術分類を表示することで、サーチ対象案件データについて付与されている技術分類、及びノイズ対象案件データについて付与されている技術分類を参考にしながら選択を変更できる。
図2では、選択されたサーチ対象案件データについて、文章中に含まれるキーワード61を集計し、サーチ対象案件データについて、含まれる数の多い順序でキーワード61を表示し、選択されたノイズ対象案件データについて、文章中に含まれるキーワード62を集計し、ノイズ対象案件データについて、含まれる数の多い順序でキーワード62を表示する。従って、サーチ対象案件データに含まれるキーワード61、及びノイズ対象案件データに含まれるキーワード62を参考にしながら選択を変更できる。
図2では、第1領域指定部材31で区分された一方の領域に位置するプロットに対応する未評価案件データが、サーチ対象案件データとして選択され、第1領域指定部材31で区分された他方の領域に位置するとともに第2領域指定部材32で区分された一方の領域に位置するプロットに対応する未評価案件データが、判定不能対象とする判定不能対象案件データとして選択され、第2領域指定部材32で区分された他方の領域に位置するプロットに対応する未評価案件データが、ノイズ対象案件データとして選択される。従って、第1の軸をサーチ確率、第2の軸をノイズ確率とする少なくとも2軸を有するグラフ21に表示されるプロットの散布状況を把握した上で、サーチ対象案件データと、ノイズ対象案件データと、判定不能対象案件データとを区分できるため、サーチ対象確率判定値やノイズ対象確率判定値からでは判断しづらい境界を認識でき、評価対象案件データの選択を支援できる。
S9における評価対象案件抽出ステップで抽出された評価対象案件データは画面上に表示される(S10)。
S10における評価対象案件出力ステップでは、図3に示すように、全ての未評価案件データについて、サーチ対象案件データと、ノイズ対象案件データと、判定不能対象案件データとを区分して表示してもよい。また、サーチ対象確率判定値やノイズ対象確率判定値を、サーチ対象案件データ、ノイズ対象案件データ、及び判定不能対象案件データとともに表示させることが好ましい。
S11で入力された評価結果は、新たな教師案件データとして特許情報データベース10に登録される(S12)。
S12によって新たな教師案件データが登録されると、再びS1の処理によって未評価案件データにサーチ対象確率判定値とノイズ対象確率判定値とが付与され、サーバーによって新たに評価の対象とする評価対象案件データを抽出する。
なお、本実施例では、直交する2軸の一方をサーチ確率、他方をノイズ確率とするグラフ21で説明したが、グラフは3軸以上であってもよく、直交する2軸のグラフでは、領域指定部材は例えば直線又は曲線からなる区画線(カーソル)とし、3軸でのグラフでは、例えば平面や曲面からなる区画面とすることができる。
21 グラフ
31 第1領域指定部材
32 第2領域指定部材
41 サーチ領域セッティング操作部
41a 上移動指示部
41b 下移動指示部
41c 角度変更指示部
42 ノイズ領域セッティング操作部
42a 右移動指示部
42b 左移動指示部
42c 角度変更指示部
51 評価対象案件データ数(サーチ対象案件データ数)
52 評価対象案件データ数(ノイズ対象案件データ数)
53 判定不能対象案件データ数
61、62 キーワード
71 「出力する」ボタン
Claims (11)
- 設定したテーマに基づく未評価案件データを特許情報データベースに蓄積し、
前記テーマでは必要なサーチ対象案件であるとあらかじめ評価された第1群教師案件データから抽出される第1特徴データを用いて前記未評価案件データについてサーチ対象確率判定値を導き、
前記テーマでは不要なノイズ対象案件であるとあらかじめ評価された第2群教師案件データから抽出される第2特徴データを用いて前記未評価案件データについてノイズ対象確率判定値を導き、
前記サーチ対象確率判定値及び前記ノイズ対象確率判定値を用いて、
前記未評価案件データの中から、新たに評価の対象とする評価対象案件データを抽出する特許調査支援方法であって、
サーバーが、
前記未評価案件データに前記サーチ対象確率判定値及び前記ノイズ対象確率判定値を付与するステップと、
導かれた前記サーチ対象確率判定値及び前記ノイズ対象確率判定値を基に第1の軸をサーチ確率、第2の軸をノイズ確率とする少なくとも2軸を有するグラフに表示されるプロットの散布状況を表示させる判定結果表示ステップと、
前記判定結果表示ステップで表示される前記未評価案件データの前記分布を、一方の領域と他方の領域に区分することで、前記一方の領域に位置する前記未評価案件データの数又は前記他方の領域に位置する前記未評価案件データの数を表示する対象案件データ数表示ステップと
を有する
ことを特徴とする特許調査支援方法。 - 前記一方の領域と前記他方の領域の区分を、領域指定部材を表示させることで行い、前記領域指定部材を移動できる
ことを特徴とする請求項1に記載の特許調査支援方法。 - 抽出した前記評価対象案件データを評価し、
評価した結果、前記テーマでは必要な前記サーチ対象案件であると評価されると前記第1群教師案件データに追加し、
評価した結果、前記テーマでは不要な前記ノイズ対象案件であると評価されると前記第2群教師案件データに追加し、
追加された前記第1群教師案件データを含めた前記第1特徴データを用いて、前記未評価案件データについて前記サーチ対象確率判定値が導かれ、
追加された前記第2群教師案件データを含めた前記第2特徴データを用いて、前記未評価案件データについて前記ノイズ対象確率判定値が導かれる
ことを特徴とする請求項1又は請求項2に記載の特許調査支援方法。 - 前記領域指定部材として、
サーチ対象とする前記評価対象案件データを、サーチ対象案件データとして区分する第1領域指定部材と、
ノイズ対象とする前記評価対象案件データを、ノイズ対象案件データとして区分する第2領域指定部材と
を有し、
前記第1領域指定部材で区分された一方の前記領域に位置するプロットに対応する前記未評価案件データが、前記サーチ対象案件データとして選択され、
前記第1領域指定部材で区分された他方の領域に位置するとともに前記第2領域指定部材で区分された一方の前記領域に位置するプロットに対応する前記未評価案件データが、判定不能対象とする判定不能対象案件データとして選択され、
前記第2領域指定部材で区分された他方の領域に位置するプロットに対応する前記未評価案件データが、前記ノイズ対象案件データとして選択される
ことを特徴とする請求項2に記載の特許調査支援方法。 - 前記第1領域指定部材で区分された一方の前記領域に位置する前記プロットの数を、サーチ対象案件データ数として表示し、
前記第1領域指定部材で区分された他方の前記領域に位置するとともに前記第2領域指定部材で区分された一方の前記領域に位置する前記プロットの数を、判定不能対象案件データ数として表示し、
前記第2領域指定部材で区分された他方の前記領域に位置する前記プロットの数を、ノイズ対象案件データ数として表示する
ことを特徴とする請求項4に記載の特許調査支援方法。 - 選択された前記評価対象案件データについて付与されている技術分類を集計し、
前記評価対象案件データについて、付与数の多い順序で前記技術分類を表示する
ことを特徴とする請求項4又は請求項5に記載の特許調査支援方法。 - 選択された前記ノイズ対象案件データについて付与されている技術分類を集計し、
前記ノイズ対象案件データについて、付与数の多い順序で前記技術分類を表示する
ことを特徴とする請求項4又は請求項5に記載の特許調査支援方法。 - 選択された前記評価対象案件データについて、文章中に含まれるキーワードを集計し、
前記評価対象案件データについて、含まれる数の多い順序で前記キーワードを表示する
ことを特徴とする請求項4又は請求項5に記載の特許調査支援方法。 - 選択された前記ノイズ対象案件データについて、文章中に含まれるキーワードを集計し、
前記ノイズ対象案件データについて、含まれる数の多い順序で前記キーワードを表示する
ことを特徴とする請求項4又は請求項5に記載の特許調査支援方法。 - 前記サーバーが、前記評価対象案件データを出力する評価対象案件出力ステップを有することを特徴とする請求項4又は請求項5に記載の特許調査支援方法。
- 前記評価対象案件出力ステップでは、少なくとも前記サーチ対象確率判定値及び又は前記ノイズ対象確率判定値を出力することを特徴とする請求項10に記載の特許調査支援方法。
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"バイナリ分類のサポート ベクター マシン",[online],2016年09月18日,インターネット<URL:https://jp.mathworks.com/help/stats/support-vector-machines-for-binary-classification.html.html>,[2021年9月16日検索] |
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