特許テーマ分類方式の提案とその評価実験
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概要
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特許庁における特許審査期間の短縮および審査業務の効率向上を実現するには, 出願特許をいかに迅速かつ適切に分類するかが課題の1つとなる.計算機による分類の自動化を実現するためには分類知識が不可欠であるが, 特許のように分野が広範囲でカテゴリ体系が大規模である場合, 人手で分類知識を構築・保守するには莫大なコストを要する.本論文では大量の分類済み特許データと, 各カテゴリの適用範囲を文章で規定した分類マニュアルデータからそれぞれ計算機で抽出したキーワードを統合し, 各カテゴリを特徴付けるキーワード集合からなる分類知識を自動生成する方式を提案する.本方式におけるキーワード抽出は, 特許明細書の文書構成の特徴を活かすべく, 特定フィールドのみに着目した抽出方式および特許文章の構文的特徴を踏まえた重み配分方式を特徴とする.本方式に基づき最大約31万件の特許公報データから分類知識を自動生成し, 新規特許データを実存する38の上位カテゴリ, 2,815の詳細カテゴリに自動分類する評価実験を行い, それぞれ最高96.0%, 82.8%の正解率を得た(カテゴリを3種類ずつ付与した場合).また分類知識保守の観点から, 分類知識作成に必要十分な教師データ量を検証する実験を行った結果, 約1,000件/カテゴリが必要なことを確認した.実験結果より, 分類作業支援システムまたは自動振り分けシステムとして実用化できる見通しを得た.
- 社団法人情報処理学会の論文
- 1998-07-15
著者
-
辻 洋
大阪府立大学
-
辻 洋
(株)日立製作所システム開発研究所
-
辻 洋
(株)日立製作所
-
辻 洋
株式会社日立製作所システム開発研究所
-
間瀬 久雄
株式会社日立製作所システム開発研究所
-
絹川 博之
株式会社日立製作所システム開発研究所
-
石原 正博
財団法人工業所有権協力センター
-
絹川 博之
東京電機大学未来科学部 情報メディア学科
-
間瀬 久雄
(株)日立製作所 システム開発研究所
-
絹川 博之
(株)日立製作所システム開発研究所関西システムラボラトリ
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