JP7066177B2 - Patent classification grant support method - Google Patents

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Description

本発明は、未分類案件データの中から分類の対象とする分類付与対象案件データを抽出する特許分類付与支援方法に関する。 The present invention relates to a patent classification grant support method for extracting classification grant target project data to be classified from unclassified project data.

人工知能を活用した情報処理が広く行われている。
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分類案件データを人工知能によって分類対象案件を抽出する試みが進んでいる。 Information processing utilizing artificial intelligence is widely performed.
Patent Document 1 proposes an information processing method that provides a certain evaluation of a person who wants to be hired based on objective data and reduces the labor of a person in charge of hiring.
As for patent information, attempts are underway to use pre-evaluated case data as teacher case data and use this teacher case data to extract unclassified case data by artificial intelligence.

特開２０１８－１０４５８号公報Japanese Unexamined Patent Publication No. 2018-10458

人工知能を用いることで確率判定値を導くことができるが、特に複数の分類について対象案件を抽出する場合には、分類付与対象案件とするか否かを決定するための確率判定値の設定が困難である。 Probability judgment values can be derived by using artificial intelligence, but especially when target projects are extracted for multiple classifications, the probability judgment values for determining whether or not to assign classifications are set. Have difficulty.

本発明は、人工知能、アルゴリズム、又はあらかじめ設定された所定条件によって確率判定値が付与された未分類案件データの中から、分類付与対象案件データを決定する際の判断を容易とする特許分類付与支援方法を提供することを目的とする。 INDUSTRIAL APPLICABILITY The present invention grants a patent classification that facilitates a judgment when determining a case data to be classified from among unclassified case data to which a probability judgment value is given by artificial intelligence, an algorithm, or a predetermined condition set in advance. The purpose is to provide a support method.

請求項１記載の本発明の特許分類付与支援方法は、設定したテーマに基づく未分類案件データと、前記テーマにおける第１分類として必要な第１分類対象案件であるとあらかじめ評価された第１群教師案件データと、前記テーマにおける第２分類として必要な第２分類対象案件であるとあらかじめ評価された第２群教師案件データと、前記テーマにおける第３分類として必要な第３分類対象案件であるとあらかじめ評価された第３群教師案件データと、を特許情報データベース１０に蓄積し、前記第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分類案件データについて導かれた第１分類付与対象確率判定値と、前記第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分類案件データについて導かれた第２分類付与対象確率判定値と、前記第３群教師案件データから抽出される第３特徴データを用いて前記未分類案件データについて導かれた第３分類付与対象確率判定値と、を用いて、前記未分類案件データの中から、前記第１分類に分類される第１分類付与対象案件データ、前記第２分類に分類される第２分類付与対象案件データ、及び前記第３分類に分類される第３分類付与対象案件データを抽出する特許分類付与支援方法であって、サーバーが、全ての前記第１分類付与対象確率判定値の中で最も高い第１判定最高値と、全ての前記第２分類付与対象確率判定値の中で最も高い第２判定最高値と、全ての前記第３分類付与対象確率判定値の中で最も高い第３判定最高値とを抽出する判定最高値抽出ステップと、前記判定最高値抽出ステップで抽出する前記第１判定最高値、前記第２判定最高値、及び前記第３判定最高値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において、前記第１分類付与対象案件データとして抽出する第１分類付与対象案件決定確率値、前記第２分類付与対象案件データとして抽出する第２分類付与対象案件決定確率値、及び前記第３分類付与対象案件データとして抽出する第３分類付与対象案件決定確率値の入力を促す分類付与対象案件決定ステップと、前記第１分類付与対象案件決定確率値を満たす前記未分類案件データを前記第１分類付与対象案件データとして、前記第２分類付与対象案件決定確率値を満たす前記未分類案件データを前記第２分類付与対象案件データとして、前記第３分類付与対象案件決定確率値を満たす前記未分類案件データを前記第３分類付与対象案件データとして抽出する分類付与対象案件抽出ステップとを有することを特徴とする。
請求項２記載の本発明は、請求項１に記載の特許分類付与支援方法において、前記判定結果表示ステップでは、第１の軸を分類付与対象確率とし、第２の軸を前記第１分類、前記第２分類、及び前記第３分類とする少なくとも２軸を有するグラフ２１であって、前記第１判定最高値、前記第２判定最高値、及び前記第３判定最高値による棒グラフで表示し、前記分類付与対象案件決定ステップでは、前記グラフ２１に確率値指定部材３０を表示させ、前記確率値指定部材３０を移動でき、前記確率値指定部材３０の位置によって、前記第１分類付与対象案件決定確率値、前記第２分類付与対象案件決定確率値、及び前記第３分類付与対象案件決定確率値が決定されることを特徴とする。
請求項３記載の本発明は、請求項２に記載の特許分類付与支援方法において、前記分類付与対象案件決定ステップでは、前記第１分類付与対象案件データ、前記第２分類付与対象案件データ、及び前記第３分類付与対象案件データのいずれかとして抽出される分類付与対象案件データ数５１と、前記第１分類付与対象案件データ、前記第２分類付与対象案件データ、及び前記第３分類付与対象案件データのいずれにも抽出されない分類付与非対象案件データ数５２とを前記確率値指定部材３０の前記位置に応じて表示することを特徴とする。
請求項４記載の本発明は、請求項２又は請求項３に記載の特許分類付与支援方法において、前記分類付与対象案件決定ステップで前記グラフ２１に表示させる前記確率値指定部材３０として、前記第１分類付与対象案件決定確率値、前記第２分類付与対象案件決定確率値、及び前記第３分類付与対象案件決定確率値を同一の値で決定する一括確率値指定部材３１と、前記第１分類付与対象案件決定確率値、前記第２分類付与対象案件決定確率値、及び前記第３分類付与対象案件決定確率値のいずれか一つの値を決定する個別確率値指定部材３２とを有することを特徴とする。
請求項５記載の本発明は、請求項２から請求項４のいずれか１項に記載の特許分類付与支援方法において、前記分類付与対象案件決定ステップでは、前記第１分類付与対象案件データとして抽出される第１分類付与対象案件データ数と、前記第２分類付与対象案件データとして抽出される第２分類付与対象案件データ数と、前記第３分類付与対象案件データとして抽出される第３分類付与対象案件データ数とを前記確率値指定部材３０の前記位置に応じ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１から請求項５のいずれか１項に記載の特許分類付与支援方法において、前記分類付与対象案件決定ステップでは、前記第１分類付与対象案件データについて、文章中に含まれるキーワード６０を集計し、前記第１分類付与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６０を表示し、前記第２分類付与対象案件データについて、文章中に含まれるキーワード６０を集計し、前記第２分類付与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６０を表示し、前記第３分類付与対象案件データについて、文章中に含まれるキーワード６０を集計し、前記第３分類付与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６０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１から請求項６のいずれか１項に記載の特許分類付与支援方法において、前記サーバーが、前記分類付与対象案件抽出ステップで抽出された前記第１分類付与対象案件データ、前記第２分類付与対象案件データ、及び前記第３分類付与対象案件データを出力する分類付与対象案件出力ステップを有することを特徴とする。 The patent classification grant support method of the present invention according to claim 1 is a first group evaluated in advance as unclassified project data based on a set theme and a first category target project required as the first category in the theme. The teacher project data, the second group teacher project data evaluated in advance as the second category project required as the second category in the theme, and the third category project required as the third category in the theme. The third group teacher case data evaluated in advance and the first feature data extracted from the first group teacher case data are stored in the patent information database 10, and the uncategorized case data is derived. The first classification grant target probability judgment value, the second classification grant target probability judgment value derived for the unclassified matter data using the second feature data extracted from the second group teacher case data, and the third group. The first classification from the unclassified matter data using the third classification grant target probability determination value derived for the uncategorized matter data using the third feature data extracted from the teacher matter data. Patent classification grant to extract the first category grant target project data classified into the first category grant target project data, the second category grant target project data classified into the second category, and the third category grant target project data classified into the third category. In the support method, the server has the highest first judgment maximum value among all the first classification grant target probability judgment values and the second highest among all the second classification grant target probability judgment values. The first judgment to be extracted in the judgment highest value extraction step for extracting the judgment highest value and the third judgment highest value among all the third classification grant target probability judgment values, and the judgment highest value extraction step. In the determination result display step for displaying the maximum value, the second determination maximum value, and the third determination maximum value, and the determination result display step, the first category grant target project to be extracted as the first category grant target project data. Prompt to input the decision probability value, the second category grant target project decision probability value to be extracted as the second category grant target project data, and the third category grant target project decision probability value to be extracted as the third category grant target project data. The unclassified matter data that satisfies the classification grant target matter determination step and the first classification grant target matter determination probability value is used as the first classification grant target matter data, and the second classification grant target matter determination probability value is satisfied. The classification matter data is used as the second classification grant target matter data, and the third classification grant target matter determination probability value is satisfied. It is characterized by having a classification grant target matter extraction step for extracting unclassified matter data as the third classification grant target matter data.
According to the second aspect of the present invention, in the patent classification granting support method according to the first aspect, in the determination result display step, the first axis is the classification grant target probability, and the second axis is the first classification. The graph 21 having at least two axes according to the second category and the third category is displayed as a bar graph based on the first determination maximum value, the second determination maximum value, and the third determination maximum value. In the classification grant target project determination step, the probability value designation member 30 is displayed on the graph 21, the probability value designation member 30 can be moved, and the first classification grant target project determination is determined according to the position of the probability value designation member 30. It is characterized in that the probability value, the second classification grant target project determination probability value, and the third classification grant target project determination probability value are determined.
According to the third aspect of the present invention, in the patent classification grant support method according to the second aspect, in the classification grant target case determination step, the first classification grant target case data, the second classification grant target case data, and the second classification grant target case data. The number of classification grant target project data 51 extracted as any of the third category grant target project data, the first category grant target project data, the second category grant target project data, and the third category grant target project. It is characterized in that the number 52 of non-target project data for which classification is not extracted, which is not extracted from any of the data, is displayed according to the position of the probability value designating member 30.
The present invention according to claim 4 is the said probability value designating member 30 to be displayed in the graph 21 in the classification granting target project determination step in the patent classification granting support method according to claim 2 or claim 3. The batch probability value designating member 31 that determines the 1-category grant target project determination probability value, the 2nd category grant target project determination probability value, and the 3rd category grant target project determination probability value with the same value, and the 1st category. It is characterized by having an individual probability value designating member 32 that determines any one of the grant target project determination probability value, the second category grant target project determination probability value, and the third category grant target project determination probability value. And.
The present invention according to claim 5 is extracted as the first classification grant target case data in the classification grant target case determination step in the patent classification grant support method according to any one of claims 2 to 4. The number of first category grant target project data to be granted, the number of second category grant target project data extracted as the second category grant target project data, and the third category grant extracted as the third category grant target project data. It is characterized in that the number of target project data is displayed according to the position of the probability value designating member 30.
The present invention according to claim 6 is the patent classification grant support method according to any one of claims 1 to 5, and in the classification grant target case determination step, the first classification grant target case data is obtained. The keywords 60 included in the text are aggregated, the keywords 60 are displayed in descending order of the number of the first classification grant target project data, and the second classification grant target project data is included in the text. The keywords 60 are totaled, the keywords 60 are displayed in descending order of the number of the second category grant target project data, and the keywords 60 included in the text are totaled for the third category grant target project data. The keyword 60 is displayed in descending order of the number of data included in the third category grant target project data.
The present invention according to claim 7 is the first classification extracted by the server in the classification grant target matter extraction step in the patent classification granting support method according to any one of claims 1 to 6. It is characterized by having a classification grant target matter output step for outputting the grant target matter data, the second classification grant target matter data, and the third classification grant target matter data.

本発明によれば、全ての第１分類付与対象確率判定値の中で最も高い第１判定最高値と、全ての第２分類付与対象確率判定値の中で最も高い第２判定最高値と、全ての第３分類付与対象確率判定値の中で最も高い第３判定最高値とを抽出して判定結果表示ステップで表示させることで、第１分類付与対象案件決定確率値、第２分類付与対象案件決定確率値、及び第３分類付与対象案件決定確率値を決定しやすく、分類付与対象案件データを決定する際の判断を容易とすることができる。 According to the present invention, the highest first judgment maximum value among all the first classification grant target probability determination values, and the second highest second judgment maximum value among all the second classification grant target probability determination values. By extracting the highest third judgment highest value among all the third classification grant target probability judgment values and displaying it in the judgment result display step, the first classification grant target project determination probability value and the second classification grant target It is easy to determine the project determination probability value and the third category grant target project determination probability value, and it is possible to facilitate the judgment when determining the category grant target project data.

本発明の一実施例における特許分類付与支援方法のフローチャートFlow chart of patent classification grant support method in one embodiment of the present invention 同特許分類付与支援方法においてそれぞれの未分類案件データに対して分類別に付与された分類付与対象確率判定値のイメージ図Image diagram of the classification grant target probability judgment value assigned to each unclassified project data by classification in the patent classification grant support method 同特許分類付与支援方法の判定結果表示ステップ及び分類付与対象案件決定ステップで表示される画面イメージ図Screen image diagram displayed in the determination result display step of the patent classification grant support method and the classification grant target project determination step

本発明の第１の実施の形態による特許分類付与支援方法は、サーバーが、全ての第１分類付与対象確率判定値の中で最も高い第１判定最高値と、全ての第２分類付与対象確率判定値の中で最も高い第２判定最高値と、全ての第３分類付与対象確率判定値の中で最も高い第３判定最高値とを抽出する判定最高値抽出ステップと、判定最高値抽出ステップで抽出する第１判定最高値、第２判定最高値、及び第３判定最高値を表示させる判定結果表示ステップと、判定結果表示ステップにおいて、第１分類付与対象案件データとして抽出する第１分類付与対象案件決定確率値、第２分類付与対象案件データとして抽出する第２分類付与対象案件決定確率値、及び第３分類付与対象案件データとして抽出する第３分類付与対象案件決定確率値の入力を促す分類付与対象案件決定ステップと、第１分類付与対象案件決定確率値を満たす未分類案件データを第１分類付与対象案件データとして、第２分類付与対象案件決定確率値を満たす未分類案件データを第２分類付与対象案件データとして、第３分類付与対象案件決定確率値を満たす未分類案件データを第３分類付与対象案件データとして抽出する分類付与対象案件抽出ステップとを有するものである。本実施の形態によれば、全ての第１分類付与対象確率判定値の中で最も高い第１判定最高値と、全ての第２分類付与対象確率判定値の中で最も高い第２判定最高値と、全ての第３分類付与対象確率判定値の中で最も高い第３判定最高値とを抽出して判定結果表示ステップで表示させることで、第１分類付与対象案件決定確率値、第２分類付与対象案件決定確率値、及び第３分類付与対象案件決定確率値を決定しやすく、分類付与対象案件データを決定する際の判断を容易とすることができる。 In the patent classification grant support method according to the first embodiment of the present invention, the server has the highest first judgment highest value among all the first classification grant target probability judgment values and all the second classification grant target probabilities. A judgment maximum value extraction step for extracting the second judgment maximum value, which is the highest among the judgment values, and the third judgment maximum value, which is the highest among all the third classification grant target probability judgment values, and a judgment maximum value extraction step. In the judgment result display step for displaying the first judgment maximum value, the second judgment maximum value, and the third judgment maximum value extracted in, and the judgment result display step, the first classification assignment to be extracted as the first classification grant target matter data is given. Prompt to input the target project decision probability value, the second category grant target project decision probability value to be extracted as the second category grant target project data, and the third category grant target project decision probability value to be extracted as the third category grant target project data. The unclassified matter data that satisfies the classification grant target matter determination step and the first classification grant target matter determination probability value is set as the first classification grant target matter data, and the uncategorized matter data that satisfies the second classification grant target matter determination probability value is the first. (2) As the classification grant target project data, it has a classification grant target project extraction step for extracting unclassified project data satisfying the third classification grant target project determination probability value as the third classification grant target project data. According to the present embodiment, the highest first judgment maximum value among all the first classification grant target probability determination values and the highest second judgment maximum value among all the second classification grant target probability determination values. And, by extracting the highest third judgment highest value among all the third classification grant target probability judgment values and displaying it in the judgment result display step, the first classification grant target project determination probability value and the second classification It is easy to determine the probability value for determining the project to be granted and the probability value for determining the third category to be granted, and it is possible to facilitate the judgment when determining the data of the project to be classified.

本発明の第２の実施の形態は、第１の実施の形態による特許分類付与支援方法において、判定結果表示ステップでは、第１の軸を分類付与対象確率とし、第２の軸を第１分類、第２分類、及び第３分類とする少なくとも２軸を有するグラフであって、第１判定最高値、第２判定最高値、及び第３判定最高値による棒グラフで表示し、分類付与対象案件決定ステップでは、グラフに確率値指定部材を表示させ、確率値指定部材を移動でき、確率値指定部材の位置によって、第１分類付与対象案件決定確率値、第２分類付与対象案件決定確率値、及び第３分類付与対象案件決定確率値が決定されるものである。本実施の形態によれば、第１判定最高値、第２判定最高値、及び第３判定最高値を把握した上で第１分類付与対象案件決定確率値、第２分類付与対象案件決定確率値、及び第３分類付与対象案件決定確率値を決定できるため、分類付与対象案件データを決定する際の判断を容易とすることができる。 In the second embodiment of the present invention, in the patent classification grant support method according to the first embodiment, in the determination result display step, the first axis is the classification grant target probability and the second axis is the first classification. , A graph having at least two axes to be classified as the second category and the third category, and displayed as a bar graph based on the first judgment maximum value, the second judgment maximum value, and the third judgment maximum value, and the case to be classified is determined. In the step, the probability value designation member can be displayed on the graph, and the probability value designation member can be moved. Depending on the position of the probability value designation member, the first classification grant target project determination probability value, the second classification grant target project determination probability value, and The third category grant target project determination probability value is determined. According to the present embodiment, after grasping the first judgment maximum value, the second judgment maximum value, and the third judgment maximum value, the first classification grant target project determination probability value and the second classification grant target project determination probability value , And since the probability value for determining the third category grant target project can be determined, it is possible to facilitate the determination when determining the category grant target project data.

本発明の第３の実施の形態は、第２の実施の形態による特許分類付与支援方法において、分類付与対象案件決定ステップでは、第１分類付与対象案件データ、第２分類付与対象案件データ、及び第３分類付与対象案件データのいずれかとして抽出される分類付与対象案件データ数と、第１分類付与対象案件データ、第２分類付与対象案件データ、及び第３分類付与対象案件データのいずれにも抽出されない分類付与非対象案件データ数とを確率値指定部材の位置に応じて表示するものである。本実施の形態によれば、分類付与対象案件データ数と分類付与非対象案件データ数とを確認しながら確率値指定部材の位置を変更できる。 The third embodiment of the present invention is the patent classification grant support method according to the second embodiment, in the classification grant target case determination step, the first classification grant target case data, the second classification grant target case data, and For any of the number of classification grant target matter data extracted as any of the third classification grant target matter data, the first classification grant target matter data, the second classification grant target matter data, and the third classification grant target matter data. The number of non-target project data for which classification is not extracted is displayed according to the position of the probability value designation member. According to the present embodiment, the position of the probability value designating member can be changed while checking the number of cases to be classified and the number of data to be not subject to classification.

本発明の第４の実施の形態は、第２又は第３の実施の形態による特許分類付与支援方法において、分類付与対象案件決定ステップでグラフに表示させる確率値指定部材として、第１分類付与対象案件決定確率値、第２分類付与対象案件決定確率値、及び第３分類付与対象案件決定確率値を同一の値で決定する一括確率値指定部材と、第１分類付与対象案件決定確率値、第２分類付与対象案件決定確率値、及び第３分類付与対象案件決定確率値のいずれか一つの値を決定する個別確率値指定部材とを有するものである。本実施の形態によれば、第１分類付与対象案件決定確率値、第２分類付与対象案件決定確率値、及び第３分類付与対象案件決定確率値を一括して変更できるとともに、それぞれを個別に変更することもでき、複数の分類に対して例えば一括して分類付与対象案件決定確率値を決定した後に、判定最高値が特に高い分類や低い分類に対して個別にチューニングができる。 The fourth embodiment of the present invention is the first classification grant target as a probability value designation member to be displayed on the graph in the classification grant target project determination step in the patent classification grant support method according to the second or third embodiment. A batch probability value specifying member that determines the project decision probability value, the second category grant target project decision probability value, and the third category grant target project decision probability value with the same value, and the first category grant target project decision probability value, the first It has an individual probability value designating member that determines any one of the two classification grant target project determination probability values and the third classification grant target project determination probability value. According to this embodiment, the first classification grant target project determination probability value, the second classification grant target project determination probability value, and the third classification grant target project determination probability value can be changed collectively, and each of them can be changed individually. It can also be changed, for example, after the probability values for determining the cases to be classified are collectively determined for a plurality of categories, the classification with a particularly high judgment maximum value or the classification with a particularly low judgment value can be individually tuned.

本発明の第５の実施の形態は、第２から第４のいずれかの実施の形態による特許分類付与支援方法において、分類付与対象案件決定ステップでは、第１分類付与対象案件データとして抽出される第１分類付与対象案件データ数と、第２分類付与対象案件データとして抽出される第２分類付与対象案件データ数と、第３分類付与対象案件データとして抽出される第３分類付与対象案件データ数とを確率値指定部材の位置に応じて表示するものである。本実施の形態によれば、それぞれの分類に対する分類付与対象案件データ数が表示されるため、妥当な件数を分類付与対象案件として抽出できる。 The fifth embodiment of the present invention is extracted as the first classification grant target case data in the classification grant target case determination step in the patent classification grant support method according to any one of the second to fourth embodiments. Number of first category grant target project data, second category grant target project data extracted as second category grant target project data, and third category grant target project data extracted as third category grant target project data Is displayed according to the position of the probability value designating member. According to this embodiment, since the number of cases to be classified is displayed for each classification, an appropriate number can be extracted as the cases to be classified.

本発明の第６の実施の形態は、第１から第５のいずれかの実施の形態による特許分類付与支援方法において、分類付与対象案件決定ステップでは、第１分類付与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、第１分類付与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を表示し、第２分類付与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、第２分類付与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を表示し、第３分類付与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、第３分類付与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を表示するものである。本実施の形態によれば、分類付与対象案件データに含まれるキーワードを参考にしながら決定できる。 The sixth embodiment of the present invention is the patent classification grant support method according to any one of the first to fifth embodiments, and in the classification grant target case determination step, the first classification grant target case data is described in the text. The keywords included in are aggregated, the keywords are displayed in descending order of the number of items included in the first category grant target project data, and the keywords included in the text are aggregated for the second category grant target project data, and the second Keywords are displayed in descending order of the number of cases to be classified, the keywords included in the text are aggregated for the third classification target matter data, and the number included for the third classification grant target matter data. Keywords are displayed in descending order. According to this embodiment, the determination can be made with reference to the keywords included in the classification grant target project data.

本発明の第７の実施の形態は、第１から第６のいずれかの実施の形態による特許分類付与支援方法において、サーバーが、分類付与対象案件抽出ステップで抽出された第１分類付与対象案件データ、第２分類付与対象案件データ、及び第３分類付与対象案件データを出力する分類付与対象案件出力ステップを有するものである。本実施の形態によれば、抽出された分類付与対象案件データを出力できる。 A seventh embodiment of the present invention is the first classification grant target case extracted by the server in the classification grant target case extraction step in the patent classification grant support method according to any one of the first to sixth embodiments. It has a classification grant target matter output step that outputs data, a second classification grant target matter data, and a third classification grant target matter data. According to this embodiment, it is possible to output the extracted case data to be classified.

以下に、本発明の特許分類付与支援方法の一実施例について説明する。
図１は本発明の一実施例における特許分類付与支援方法のフローチャート、図２は同特許分類付与支援方法においてそれぞれの未分類案件データに対して分類別に付与された分類付与対象確率判定値のイメージ図、図３は同特許分類付与支援方法の判定結果表示ステップ及び分類付与対象案件決定ステップで表示される画面イメージ図である。 Hereinafter, an embodiment of the patent classification granting support method of the present invention will be described.
FIG. 1 is a flowchart of a patent classification grant support method according to an embodiment of the present invention, and FIG. 2 is an image diagram of a classification grant target probability determination value assigned to each unclassified case data for each classification in the patent classification grant support method. FIG. 3 is a screen image diagram displayed in the determination result display step and the classification grant target project determination step of the patent classification grant support method.

本実施例における特許分類付与支援方法は、多くの未分類案件データの中から、複数の分類に対して、分類付与の対象とする分類付与対象案件データを抽出するものであり、分類として第１分類、第２分類、及び第３分類があるときには、未分類案件データの中から、第１分類に分類される第１分類付与対象案件データ、第２分類に分類される第２分類付与対象案件データ、及び第３分類に分類される第３分類付与対象案件データを抽出する。
本実施例における特許分類付与支援方法は、設定したテーマに基づく未分類案件データと、テーマにおける第１分類として必要な第１分類対象案件であるとあらかじめ評価された第１群教師案件データと、テーマにおける第２分類として必要な第２分類対象案件であるとあらかじめ評価された第２群教師案件データと、テーマにおける第３分類として必要な第３分類対象案件であるとあらかじめ評価された第３群教師案件データとを特許情報データベース１０に蓄積している。なお、本実施例における特許分類付与支援方法は、少なくとも２つ以上の分類を有する場合に適用でき、分類数が多いほど効果は高い。 The patent classification grant support method in this embodiment extracts the classification grant target project data to be classified for a plurality of classifications from a large number of unclassified project data, and is the first classification. When there are classifications, 2nd classifications, and 3rd classifications, from the unclassified matter data, the 1st classification grant target matter data classified into the 1st classification and the 2nd classification grant target matter classified into the 2nd classification The data and the data of the third category grant target matter classified into the third category are extracted.
The patent classification grant support method in this embodiment includes unclassified project data based on the set theme, first group teacher project data evaluated in advance as the first category target project required as the first category in the theme, and the first group teacher project data. The second group teacher case data that was evaluated in advance as the second category target project required as the second category in the theme, and the third group pre-evaluated as the third category target project required as the third category in the theme. The group teacher case data and the data are stored in the patent information database 10. The patent classification grant support method in this embodiment can be applied when there are at least two or more classifications, and the larger the number of classifications, the higher the effect.

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分類案件データについて第１分類付与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分類案件データについて第２分類付与対象確率判定値を導き、第３群教師案件データから抽出される第３特徴データを用いて未分類案件データについて第３分類付与対象確率判定値を導く。
すなわち、図２に示すように、それぞれの未分類案件データには、第１分類付与対象確率判定値、第２分類付与対象確率判定値、及び第３分類付与対象確率判定値、のように分類別に分類付与対象確率判定値が付与される。
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。
判定最高値抽出ステップ（Ｓ２）では、サーバーは、全ての第１分類付与対象確率判定値の中で最も高い第１判定最高値、全ての第２分類付与対象確率判定値の中で最も高い第２判定最高値、全ての第３分類付与対象確率判定値の中で最も高い第３判定最高値、のように分類別に判定最高値を抽出する。 In S1, the first group teacher case data extracted from the first group teacher case data stored in the patent information database 10 is used to derive the first classification grant target probability determination value for the unclassified case data, and the second group teacher case. Regarding the uncategorized matter data using the second feature data extracted from the data, the second classification grant target probability judgment value is derived, and the uncategorized matter data is obtained using the third feature data extracted from the third group teacher matter data. The third classification grant target probability judgment value is derived.
That is, as shown in FIG. 2, each unclassified matter data is classified into the first classification grant target probability judgment value, the second classification grant target probability judgment value, and the third classification grant target probability judgment value. Separately, the classification grant target probability judgment value is given.
The processing of S1 can be performed by machine learning called, for example, an AI (artificial intelligence) function, and does not necessarily have to be processed by a server that performs the following processing.
In the determination maximum value extraction step (S2), the server has the highest first judgment maximum value among all the first classification grant target probability determination values and the highest second among all the second classification grant target probability determination values. 2 Judgment highest value, the highest judgment highest value among all the third classification grant target probability judgment values, and so on, the judgment highest value is extracted for each classification.

サーバーは、判定結果表示ステップ（Ｓ３）では、判定最高値抽出ステップ（Ｓ２）で抽出する第１判定最高値、第２判定最高値、第３判定最高値、のように分類別に判定最高値を表示させる。
図３に示すように、判定結果表示ステップ（Ｓ３）では、第１の軸を分類付与対象確率とし、第２の軸を第１分類、第２分類、第３分類、のように分類別とする少なくとも２軸を有するグラフ２１で表示する。そして、第１判定最高値、第２判定最高値、及び第３判定最高値、のようにそれぞれの分類の判定最高値による棒グラフで表示する。 In the judgment result display step (S3), the server determines the judgment maximum value for each classification such as the first judgment maximum value, the second judgment maximum value, and the third judgment maximum value extracted in the judgment maximum value extraction step (S2). Display.
As shown in FIG. 3, in the determination result display step (S3), the first axis is the probability of being classified, and the second axis is classified into the first classification, the second classification, the third classification, and so on. It is displayed as a graph 21 having at least two axes. Then, it is displayed as a bar graph according to the judgment maximum value of each classification, such as the first judgment maximum value, the second judgment maximum value, and the third judgment maximum value.

分類付与対象案件決定ステップでは、グラフ２１に確率値指定部材（カーソル）３０を表示させる（Ｓ４）。 In the classification grant target matter determination step, the probability value designating member (cursor) 30 is displayed on the graph 21 (S4).

図３では、分類付与対象案件決定ステップでグラフ２１に表示させる確率値指定部材３０として、第１分類付与対象案件決定確率値、第２分類付与対象案件決定確率値、第３分類付与対象案件決定確率値、のように全ての分類に対する分類付与対象案件決定確率値を同一の値で決定する一括確率値指定部材３１と、第１分類付与対象案件決定確率値、第２分類付与対象案件決定確率値、及び第３分類付与対象案件決定確率値のように、いずれか一つの分類についての分類付与対象案件決定確率値を決定する個別確率値指定部材３２とを有している。
グラフ２１に表示させる確率値指定部材３１、３２は、移動することができ、確率値指定部材３１、３２の位置によって、第１分類付与対象案件決定確率値、第２分類付与対象案件決定確率値、第３分類付与対象案件決定確率値、のようにそれぞれの分類についての分類付与対象案件決定確率値が決定される（Ｓ５）。 In FIG. 3, as the probability value designating member 30 to be displayed on the graph 21 in the classification grant target project determination step, the first classification grant target project determination probability value, the second classification grant target project determination probability value, and the third classification grant target project determination. Collective probability value designation member 31 that determines the classification grant target project determination probability value for all classifications with the same value, such as probability value, the first classification grant target project determination probability value, and the second classification grant target project determination probability. It has an individual probability value designating member 32 that determines a classification grant target project determination probability value for any one classification, such as a value and a third classification grant target project determination probability value.
The probability value designating members 31 and 32 to be displayed on the graph 21 can be moved, and depending on the positions of the probability value designating members 31 and 32, the first classification grant target project determination probability value and the second classification grant target project determination probability value , The third classification grant target project determination probability value, and so on, the classification grant target project determination probability value for each classification is determined (S5).

図３では、一括確率値指定部材３１を移動できる一括セッティング操作部４１と、個別確率値指定部材３２を移動できる個別セッティング操作部４２とを有している。
一括セッティング操作部４１は、一括確率値指定部材３１を一方（確率が高い方向 図では左方向）に移動させる一方移動指示部４１ａと、一括確率値指定部材３１を他方（確率が低い方向 図では右方向）に移動させる他方移動指示部４１ｂとを有している。
個別セッティング操作部４２は、それぞれの分類に対して、個別確率値指定部材３２を一方（確率が高い方向 図では右方向）に移動させる一方移動指示部４２ａと、個別確率値指定部材３２を他方（確率が低い方向 図では左方向）に移動させる他方移動指示部４２ｂとを有している。 In FIG. 3, it has a batch setting operation unit 41 capable of moving the batch probability value designation member 31 and an individual setting operation unit 42 capable of moving the individual probability value designation member 32.
The batch setting operation unit 41 moves the batch probability value designating member 31 to one side (to the left in the direction diagram having a high probability) while moving the moving instruction unit 41a and the batch probability value designating member 31 to the other side (in the direction diagram having a low probability). It has the other movement instruction unit 41b to be moved to the right).
The individual setting operation unit 42 moves the individual probability value designating member 32 to one side (to the right in the direction diagram with high probability) for each classification, while moving the movement instruction unit 42a and the individual probability value designating member 32 to the other. It has the other movement instruction unit 42b to move in the direction (to the left in the direction diagram having a low probability).

分類付与対象案件決定ステップでは、第１分類付与対象案件データ、第２分類付与対象案件データ、及び第３分類付与対象案件データのように、いずれかの分類付与対象案件データとして抽出される分類付与対象案件データ数５１と、第１分類付与対象案件データ、第２分類付与対象案件データ、及び第３分類付与対象案件データのように、いずれの分類付与対象案件データとしても抽出されない分類付与非対象案件データ数５２とを確率値指定部材３０の位置に応じて表示する（Ｓ６）。従って、分類付与対象案件データ数５１と分類付与非対象案件データ数５２とを確認しながら確率値指定部材３１、３２の位置を変更できる。 In the classification grant target matter determination step, classification grant is extracted as any of the classification grant target matter data such as the first classification grant target matter data, the second classification grant target matter data, and the third classification grant target matter data. Classification grant non-target that is not extracted as any classification grant target matter data such as the number of target matter data 51, the first classification grant target matter data, the second classification grant target matter data, and the third classification grant target matter data. The number of matter data 52 and 52 are displayed according to the position of the probability value designating member 30 (S6). Therefore, the positions of the probability value designating members 31 and 32 can be changed while checking the number of classification-granting target matter data 51 and the number of classification-granting non-target matter data 52.

また分類付与対象案件決定ステップでは、第１分類付与対象案件データとして抽出される第１分類付与対象案件データ数、第２分類付与対象案件データとして抽出される第２分類付与対象案件データ数、第３分類付与対象案件データとして抽出される第３分類付与対象案件データ数、のように分類別の分類付与対象案件データ数５３を確率値指定部材３０の位置に応じて表示する（Ｓ７）。このように、それぞれの分類に対する分類付与対象案件データ数５３が表示されるため、妥当な件数を分類付与対象案件として抽出できる。 Further, in the classification grant target matter determination step, the number of first classification grant target matter data extracted as the first classification grant target matter data, the second classification grant target matter data number extracted as the second classification grant target matter data, and the first. (3) The number of classification-granting target project data 53 for each classification, such as the number of classification-granting target project data extracted as the third classification-granting target project data, is displayed according to the position of the probability value designating member 30 (S7). In this way, since the number of classification-granting project data 53 for each classification is displayed, an appropriate number can be extracted as the classification-granting target project.

また、分類付与対象案件決定ステップでは、分類付与対象案件データについて、分類別に、文章中に含まれるキーワード６０を集計し、その分類の分類付与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６０を表示する。
図３では、第１分類付与対象案件データについて、文章中に含まれるキーワード６０を集計し、第１分類付与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６０を表示している。同様に、分類名２を指定することで、第２分類付与対象案件データについて、文章中に含まれるキーワード６０を集計し、第２分類付与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６０を表示し、分類名３を指定することで、第３分類付与対象案件データについて、文章中に含まれるキーワード６０を集計し、第３分類付与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６０を表示することができる（Ｓ８）。従って、分類付与対象案件データに含まれるキーワード６０を参考にしながら変更できる。
なお、キーワード６０の集計は、１件の分類付与対象案件データについて同一キーワードを複数回カウントする出現回数による集計と、１件の分類付与対象案件データについて同一キーワードを複数回カウントしない出現件数による集計とを切り替えて表示させてもよい。 In addition, in the classification grant target matter determination step, the keywords 60 included in the text are aggregated for each classification of the classification grant target matter data, and the keywords 60 are included in the order of the number of classification grant target matter data of the classification. Is displayed.
In FIG. 3, the keywords 60 included in the text of the first category grant target project data are aggregated, and the keywords 60 are displayed in the order of the number of the first category grant target project data. Similarly, by designating the classification name 2, the keywords 60 included in the text of the second classification grant target matter data are aggregated, and the keywords 60 are included in the second classification grant target matter data in descending order. By displaying 60 can be displayed (S8). Therefore, it can be changed while referring to the keyword 60 included in the classification grant target project data.
In addition, the aggregation of the keyword 60 is the aggregation based on the number of appearances in which the same keyword is counted multiple times for one case data subject to classification, and the aggregation based on the number of appearances in which the same keyword is not counted multiple times for one case data subject to classification. You may switch between and display.

図３に示す確定指示となる「出力する」ボタン７０を指示することで、第１分類付与対象案件データとして抽出する第１分類付与対象案件決定確率値、第２分類付与対象案件データとして抽出する第２分類付与対象案件決定確率値、及び第３分類付与対象案件データとして抽出する第３分類付与対象案件決定確率値のように、それぞれの分類に対する分類付与対象案件決定確率値が決定される（Ｓ９）。 By instructing the "output" button 70, which is a confirmation instruction shown in FIG. 3, it is extracted as the first classification grant target project determination probability value and the second classification grant target project data to be extracted as the first classification grant target project data. The classification grant target project determination probability value for each classification is determined, such as the second classification grant target project determination probability value and the third classification grant target project determination probability value extracted as the third classification grant target project data ( S9).

Ｓ９における指示が行われることで、第１分類付与対象案件決定確率値を満たす未分類案件データを第１分類付与対象案件データとして、第２分類付与対象案件決定確率値を満たす未分類案件データを第２分類付与対象案件データとして、第３分類付与対象案件決定確率値を満たす未分類案件データを第３分類付与対象案件データとして、のようにそれぞれの分類付与対象案件決定確率値を満たす未分類案件データを、それぞれの分類付与対象案件データとして抽出する（Ｓ１０）。
Ｓ１０における分類付与対象案件抽出ステップで抽出された分類付与対象案件データは出力される（Ｓ１１）。 When the instruction in S9 is given, the unclassified matter data that satisfies the first classification grant target matter determination probability value is set as the first classification grant target matter data, and the uncategorized matter data that satisfies the second classification grant target matter determination probability value is used. Uncategorized matter data that satisfies the third classification grant target matter determination probability value as the second classification grant target matter data is uncategorized that satisfies each classification grant target matter determination probability value as the third classification grant target matter data. The matter data is extracted as the matter data to be classified and assigned (S10).
The classification grant target matter data extracted in the classification grant target matter extraction step in S10 is output (S11).

以上のように本実施例によれば、全ての第１分類付与対象確率判定値の中で最も高い第１判定最高値、全ての第２分類付与対象確率判定値の中で最も高い第２判定最高値、全ての第３分類付与対象確率判定値の中で最も高い第３判定最高値、のようにそれぞれの分類について判定最高値を抽出して表示させることで、それぞれの分類付与対象案件決定確率値を決定しやすく、分類付与対象案件データを決定する際の判断を容易とすることができる。
なお、本実施例では、第１の軸を分類付与対象確率とし、第２の軸を分類名とする２軸のグラフ２１で説明したが、グラフ２１は３軸以上であってもよく、直交する２軸のグラフでは、確率値指定部材３１、３２は例えば直線からなる区画線（カーソル）とし、３軸でのグラフでは、例えば平面からなる区画面とすることができる。 As described above, according to the present embodiment, the highest first judgment highest value among all the first classification grant target probability judgment values and the second highest second judgment among all the second classification grant target probability judgment values. By extracting and displaying the highest judgment value for each classification, such as the highest value and the highest third judgment highest value among all the third classification grant target probability judgment values, each classification grant target project is determined. It is easy to determine the probability value, and it is possible to facilitate the judgment when determining the case data to be classified.
In this embodiment, the two-axis graph 21 having the first axis as the classification grant target probability and the second axis as the classification name has been described, but the graph 21 may have three or more axes and is orthogonal to each other. In the two-axis graph, the probability value designating members 31 and 32 can be, for example, a lane marking (cursor) made of a straight line, and in the three-axis graph, for example, a ward screen made of a plane can be used.

本発明は、国内における特許公報だけなく、中国や米国などの外国の特許公報についても利用でき、更には論文などの文章データに対しても適用できる。 The present invention can be used not only for domestic patent gazettes but also for foreign patent gazettes such as China and the United States, and can also be applied to text data such as papers.

１０ 特許情報データベース
２１ グラフ
３０ 確率値指定部材（カーソル）
３１ 一括確率値指定部材
３２ 個別確率値指定部材
４１ 一括セッティング操作部
４１ａ 一方移動指示部
４１ｂ 他方移動指示部
４２ 個別セッティング操作部
４２ａ 一方移動指示部
４２ｂ 他方移動指示部
５１ 分類付与対象案件データ数
５２ 分類付与非対象案件データ数
５３ 分類付与対象案件データ数
６０ キーワード
７０ 「出力する」ボタン 10 Patent information database 21 Graph 30 Probability value designation member (cursor)
31 Batch probability value designation member 32 Individual probability value designation member 41 Batch setting operation unit 41a One move instruction unit 41b The other move instruction unit 42 Individual setting operation unit 42a One move instruction unit 42b The other move instruction unit 51 Number of project data to be classified 52 Number of project data not subject to classification 53 Number of project data subject to classification 60 Keyword 70 “Output” button

Claims (7)

設定したテーマに基づく未分類案件データと、
前記テーマにおける第１分類として必要な第１分類対象案件であるとあらかじめ評価された第１群教師案件データと、
前記テーマにおける第２分類として必要な第２分類対象案件であるとあらかじめ評価された第２群教師案件データと、
前記テーマにおける第３分類として必要な第３分類対象案件であるとあらかじめ評価された第３群教師案件データと、
を特許情報データベースに蓄積し、
前記第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分類案件データについて導かれた第１分類付与対象確率判定値と、
前記第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分類案件データについて導かれた第２分類付与対象確率判定値と、
前記第３群教師案件データから抽出される第３特徴データを用いて前記未分類案件データについて導かれた第３分類付与対象確率判定値と、
を用いて、
前記未分類案件データの中から、前記第１分類に分類される第１分類付与対象案件データ、前記第２分類に分類される第２分類付与対象案件データ、及び前記第３分類に分類される第３分類付与対象案件データを抽出する特許分類付与支援方法であって、
サーバーが、
全ての前記第１分類付与対象確率判定値の中で最も高い第１判定最高値と、全ての前記第２分類付与対象確率判定値の中で最も高い第２判定最高値と、全ての前記第３分類付与対象確率判定値の中で最も高い第３判定最高値とを抽出する判定最高値抽出ステップと、
前記判定最高値抽出ステップで抽出する前記第１判定最高値、前記第２判定最高値、及び前記第３判定最高値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において、前記第１分類付与対象案件データとして抽出する第１分類付与対象案件決定確率値、前記第２分類付与対象案件データとして抽出する第２分類付与対象案件決定確率値、及び前記第３分類付与対象案件データとして抽出する第３分類付与対象案件決定確率値の入力を促す分類付与対象案件決定ステップと、
前記第１分類付与対象案件決定確率値を満たす前記未分類案件データを前記第１分類付与対象案件データとして、前記第２分類付与対象案件決定確率値を満たす前記未分類案件データを前記第２分類付与対象案件データとして、前記第３分類付与対象案件決定確率値を満たす前記未分類案件データを前記第３分類付与対象案件データとして抽出する分類付与対象案件抽出ステップと
を有する
ことを特徴とする特許分類付与支援方法。 Uncategorized matter data based on the set theme and
The first group teacher project data that was evaluated in advance as the first category target project required for the first category in the above theme, and
The second group teacher project data evaluated in advance as the second category target project required for the second category in the above theme, and the second category teacher project data.
Group 3 teacher project data that was previously evaluated as a project subject to the 3rd category required as the 3rd category in the above theme, and
In the patent information database,
The first classification grant target probability determination value derived for the unclassified case data using the first feature data extracted from the first group teacher case data, and
The second classification grant target probability determination value derived for the unclassified project data using the second feature data extracted from the second group teacher project data, and
The third classification grant target probability determination value derived for the unclassified project data using the third feature data extracted from the third group teacher project data, and
Using,
From the unclassified matter data, it is classified into the first classification grant target matter data classified into the first classification, the second classification grant target matter data classified into the second classification, and the third classification. It is a patent classification grant support method that extracts the third classification grant target project data.
The server
The highest first judgment highest value among all the first classification grant target probability judgment values, the highest second judgment highest value among all the second classification grant target probability judgment values, and all the first. The judgment maximum value extraction step for extracting the third judgment maximum value, which is the highest among the three classification grant target probability judgment values, and the judgment maximum value extraction step.
A determination result display step for displaying the first determination maximum value, the second determination maximum value, and the third determination maximum value extracted in the determination maximum value extraction step.
In the determination result display step, the first classification grant target project determination probability value extracted as the first classification grant target project data, the second classification grant target project determination probability value extracted as the second classification grant target project data, and The third classification grant target matter determination step for prompting the input of the third classification grant target matter determination probability value to be extracted as the third classification grant target matter data, and the classification grant target matter determination step.
The unclassified matter data that satisfies the first classification grant target matter determination probability value is used as the first classification grant target matter data, and the unclassified matter data that satisfies the second classification grant target matter determination probability value is the second classification. A patent characterized by having, as the grant target project data, a classification grant target project extraction step for extracting the unclassified project data satisfying the third category grant target project determination probability value as the third category grant target project data. Classification grant support method. 前記判定結果表示ステップでは、
第１の軸を分類付与対象確率とし、第２の軸を前記第１分類、前記第２分類、及び前記第３分類とする少なくとも２軸を有するグラフであって、前記第１判定最高値、前記第２判定最高値、及び前記第３判定最高値による棒グラフで表示し、
前記分類付与対象案件決定ステップでは、
前記グラフに確率値指定部材を表示させ、前記確率値指定部材を移動でき、前記確率値指定部材の位置によって、前記第１分類付与対象案件決定確率値、前記第２分類付与対象案件決定確率値、及び前記第３分類付与対象案件決定確率値が決定される
ことを特徴とする請求項１に記載の特許分類付与支援方法。 In the determination result display step,
A graph having at least two axes with the first axis as the classification grant target probability and the second axis as the first classification, the second classification, and the third classification, and the first determination maximum value. It is displayed as a bar graph based on the second judgment maximum value and the third judgment maximum value.
In the step of determining the matter to be classified,
The probability value designation member can be displayed on the graph, and the probability value designation member can be moved. Depending on the position of the probability value designation member, the first classification grant target project determination probability value and the second classification grant target project determination probability value , And the patent classification granting support method according to claim 1, wherein the third classification grant target project determination probability value is determined. 前記分類付与対象案件決定ステップでは、
前記第１分類付与対象案件データ、前記第２分類付与対象案件データ、及び前記第３分類付与対象案件データのいずれかとして抽出される分類付与対象案件データ数と、
前記第１分類付与対象案件データ、前記第２分類付与対象案件データ、及び前記第３分類付与対象案件データのいずれにも抽出されない分類付与非対象案件データ数と
を前記確率値指定部材の前記位置に応じて表示する
ことを特徴とする請求項２に記載の特許分類付与支援方法。 In the step of determining the matter to be classified,
The number of classification grant target matter data extracted as any of the first classification grant target matter data, the second classification grant target matter data, and the third classification grant target matter data, and
The position of the probability value designating member is the number of non-classified project data that is not extracted from any of the first category grant target project data, the second category grant target project data, and the third category grant target project data. The patent classification granting support method according to claim 2, wherein the data is displayed according to the above. 前記分類付与対象案件決定ステップで前記グラフに表示させる前記確率値指定部材として、
前記第１分類付与対象案件決定確率値、前記第２分類付与対象案件決定確率値、及び前記第３分類付与対象案件決定確率値を同一の値で決定する一括確率値指定部材と、
前記第１分類付与対象案件決定確率値、前記第２分類付与対象案件決定確率値、及び前記第３分類付与対象案件決定確率値のいずれか一つの値を決定する個別確率値指定部材と
を有する
ことを特徴とする請求項２又は請求項３に記載の特許分類付与支援方法。 As the probability value designating member to be displayed on the graph in the classification grant target project determination step,
A batch probability value designating member that determines the first classification grant target project determination probability value, the second classification grant target project determination probability value, and the third classification grant target project determination probability value with the same value.
It has an individual probability value designating member that determines any one of the first classification grant target project determination probability value, the second classification grant target project determination probability value, and the third classification grant target project determination probability value. The patent classification granting support method according to claim 2 or claim 3, wherein the patent classification is granted. 前記分類付与対象案件決定ステップでは、
前記第１分類付与対象案件データとして抽出される第１分類付与対象案件データ数と、
前記第２分類付与対象案件データとして抽出される第２分類付与対象案件データ数と、
前記第３分類付与対象案件データとして抽出される第３分類付与対象案件データ数と
を前記確率値指定部材の前記位置に応じて表示する
ことを特徴とする請求項２から請求項４のいずれか１項に記載の特許分類付与支援方法。 In the step of determining the matter to be classified,
The number of first category grant target project data extracted as the first category grant target project data and
The number of second category grant target project data extracted as the second category grant target project data, and
Any of claims 2 to 4, characterized in that the number of third category grant target project data extracted as the third category grant target project data is displayed according to the position of the probability value designating member. The method for supporting the granting of patent classification according to paragraph 1. 前記分類付与対象案件決定ステップでは、
前記第１分類付与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、
前記第１分類付与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し、
前記第２分類付与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、
前記第２分類付与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し、
前記第３分類付与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、
前記第３分類付与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１から請求項５のいずれか１項に記載の特許分類付与支援方法。 In the step of determining the matter to be classified,
For the above-mentioned first category grant target project data, the keywords included in the text are aggregated and
The keywords are displayed in descending order of the number of items included in the first category grant target project data.
For the above-mentioned second classification grant target project data, the keywords included in the text are aggregated and
The keywords are displayed in descending order of the number of items included in the second category grant target project data.
For the above-mentioned third category grant target project data, the keywords included in the text are aggregated and
The patent classification granting support method according to any one of claims 1 to 5, wherein the keywords are displayed in the order of the number of cases included in the third classification grant target project data. 前記サーバーが、前記分類付与対象案件抽出ステップで抽出された前記第１分類付与対象案件データ、前記第２分類付与対象案件データ、及び前記第３分類付与対象案件データを出力する分類付与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１から請求項６のいずれか１項に記載の特許分類付与支援方法。

The server outputs the first classification grant target matter data, the second classification grant target matter data, and the third classification grant target matter data extracted in the classification grant target matter extraction step. The patent classification granting support method according to any one of claims 1 to 6, wherein the method has a step.
JP2018103372A 2018-05-30 2018-05-30 Patent classification grant support method Active JP7066177B2 (en)

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