JP2013228933A - 特許調査結果評価装置、特許調査結果評価方法、およびプログラム - Google Patents
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Abstract
【解決手段】1以上の特許検索式と特許の選別の結果に関する選別情報とを有する特許調査結果情報に対して、1以上の特許検索式を1以上の検索式ルールに適用し、1以上の特許検索式に合致する検索式ルールを決定し、合致する1以上の検索式ルールに対応する第一の評価結果を取得する検索式評価部107と、選別情報を1以上の選別ルールに適用し、選別情報に合致する選別ルールを決定し、合致する1以上の選別ルールに対応する第二の評価結果を取得する選別情報評価部108と、第一の評価結果および第二の評価結果を用いて、特許調査結果情報の評価を構成する評価構成部109と、特許調査結果情報の評価を出力する評価出力部110とを具備する特許調査結果評価装置1により、特許調査報告を適切に評価できる。
【選択図】図2
Description
かかる構成により、特許検索式と選別情報が適切か否かを評価できる。その結果、例えば、特許調査の妥当性を判断できる。また、例えば、特許調査結果情報を作成した調査者を評価できる。
かかる構成により、特許調査の結果における、特許調査の目的と特許検索式に含まれる検索対象となる特許書類の種類との組み合わせが適切か否かを評価できる。その結果、例えば、ユーザは、特許書類の絞り込みの段階で、特許調査が適切であったかどうかを知ることができる。
かかる構成により、特許調査の結果における、特許検索式に含まれる検索対象の期間が適切か否かを評価できる。その結果、例えば、ユーザは、特許書類の絞り込みの段階で特許調査が適切で、あったかどうかを知ることができる。
かかる構成により、特許調査の結果における、特許検索式に含まれる特許分類と検索対象の期間との組み合わせが適切か否かを評価できる。その結果、例えば、ユーザは、特許書類の絞り込みの段階で、特許調査が適切であったかどうかを知ることができる。
かかる構成により、特許調査の結果における、特許調査の目的と特許検索式に含まれる検索対象の期間との組み合わせが適切か否かを評価できる。その結果、例えば、ユーザは、特許書類の絞り込みの段階で、特許調査が適切であったかどうかを知ることができる。
かかる構成により、特許調査の結果における、特許検索式に含まれる検索フィールドが適切か否かを評価できる。その結果、例えば、ユーザは、特許書類の絞り込みの段階で特許調査が適切で、あったかどうかを知ることができる。
かかる構成により、特許調査の結果における、特許調査の目的と特許検索式に含まれる検索フィールドとの組み合わせが適切か否かを評価できる。その結果、例えば、ユーザは、特許書類の絞り込みの段階で、特許調査が適切であったかどうかを知ることができる。
かかる構成により、特許調査の結果における、特許検索式に含まれる特許分類と用語との組み合わせが適切か否かを評価できる。その結果、例えば、ユーザは、特許書類の絞り込みの段階で、特許調査が適切であったかどうかを知ることができる。
かかる構成により、ユーザは、特許調査の結果における、特許検索式に含まれる用語の絞り込み能力が高いか低いかを評価できる。その結果、例えば、ユーザは、特許書類の絞り込みの段階で、特許調査が適切であったかどうかを知ることができる。
かかる構成により、ユーザは、特許調査の結果における、選別対象の特許書類の件数と関連特許の件数との割合が不釣り合いであるか否かを評価できる。その結果、例えば、ユーザは、特許書類の絞り込みの段階で、特許調査が適切であったかどうかを知ることができる。
かかる構成により、特許調査の結果における、検索式策定過程が適切か否かを評価できる。その結果、例えば、ユーザは、特許書類の絞り込みの段階で、特許調査が適切であったかどうかを知ることができる。
かかる構成により、特許調査の結果における、検索式作成過程が適切か否かを評価できる。例えば、検索式の作成過程に、特許分類のみを組み合わせた分野を限定するための検索式を作成したかどうかを評価できる。その結果、例えば、ユーザは、特許書類の絞り込みの段階で、特許調査が適切であったかどうかを知ることができる。
かかる構成により、非関連特許の特許書類の中から、関連特許書類を取得することができ、取得した関連特許書類を用いて選別情報を評価できる。これにより、例えば、ユーザは、特許書類の選別の段階で、特許調査が適切であったかどうかを知ることができる。
かかる構成により、関連特許の特許書類の中から、非関連特許書類を取得することができ、取得した非関連特許書類を用いて選別情報を評価できる。これにより、例えば、ユーザは、特許書類の選別の段階で、特許調査が適切であったかどうかを知ることができる。
本実施の形態において、特許調査結果情報に含まれている特許検索式と、その特許検索式を用いて取得した特許書類を関連特許と非関連特許とに人手で選別したが結果とが適切か否かを評価する特許調査結果評価装置1について説明する。
特許調査の目的と特許書類の種類とを含む検索式ルールは、例えば、特許調査の目的と検索対象の特許書類の種類との組合せが不適切であることを規定するルールであっても良い。その検索式ルールは、さらに具体的には、特許調査の目的が「侵害予防調査」である場合で、かつ検索対象の特許書類の種類に「公開特許公報」等の公開系の特許書類が含まれていた場合に不適切であるとする検索式ルール等である。なお、この具体例は、「侵害予防調査」は、侵害の可能性を調査することが目的であるため、公開系の特許書類を検索対象に含めることは不適切であると考えられることから導き出せるルールである。
検索対象の期間を含む検索式ルールは、例えば、検索対象の期間が不適切であることを規定するルールであっても良い。その検索式ルールは、さらに具体的には、検索対象の期間に未来の日付を含んだ期間を指定した場合に不適切であるとする検索式ルール等である。なお、この具体例は、検索対象の期間に未来の日付を指定しても、特許検索式に合致する特許書類がないため、不適切であると考えられることから導き出せるルールである。
特許分類と検索対象の期間とを含む検索式ルールは、例えば、特許分類と検索対象の期間との組合せが不適切であることを規定するルールであっても良い。その検索式ルールは、さらに具体的には、検索対象の期間が、特許検索式に含まれる特許分類の発行日以前のみ、または廃止日以降のみを指定した場合に不適切であるとする検索式ルール等である。なお、この具体例は、特許分類の発行日以前、または廃止日以降を指定しても、特許検索式に合致する特許書類がないため、不適切であると考えられることから導き出せるルールである。
特許調査の目的と検索対象の期間とを含む検索式ルールは、例えば、特許調査の目的と検索対象の期間との組合せが不適切であることを規定するルールであっても良い。その検索式ルールは、さらに具体的には、特許調査の目的が「侵害予防調査」である場合で、かつ検索対象の期間が特許権の存続期間が満了した特許書類を含めるように指定されていた場合に不適切であるとする検索式ルール等である。特許権の存続期間が満了した特許書類とは、例えば、出願後20年が経過した特許書類である。なお、この具体例は、「侵害予防調査」は、侵害の可能性を調査することが目的であるため、特許権の存続期間が満了した特許書類を検索対象の期間に指定するのは、不適切であると考えられることから導き出せるルールである。
検索フィールドを含む検索式ルールは、例えば、検索フィールドが不適切であることを規定するルールであっても良い。その検索式ルールは、さらに具体的には、検索フィールドが「発明の名称」のみであった場合に不適切であるとする検索式ルール等である。なお、この具体例は、「発明の名称」のみでは、検索の際に取りこぼしが発生するため、不適切であると考えられることから導き出せるルールである。
特許調査の目的と検索フィールドとを含む検索式ルールは、例えば、特許調査の目的と検索フィールドとの組合せが不適切であることを規定するルールであっても良い。その検索式ルールは、さらに具体的には、特許調査の目的が「無効化資料調査」である場合で、かつ検索フィールドに「要約」が指定されていた場合に不適切であるとする検索式ルール等である。なお、この具体例は、「無効化資料調査」において、可能な限り多くの資料を調査する必要があるため、「全文」に対して検索しないのは不適切であると考えられることから導き出せるルールである。
特許分類と用語とを含む検索式ルールは、例えば、特許分類と用語との組合せが不適切であることを規定するルールであっても良い。その検索式ルールは、さらに具体的には、特許分類が「IPC:G06F17/30」であり、用語に「データベース」が含まれている場合で、かつ特許分類と用語がAND演算子で関連づけられている場合に不適切であるとする検索式ルール等である。なお、この具体例は、「IPC:G06F17/30」が「情報検索,そのためのデータベース構造」を表す特許分類であるのに対し、「IPC:G06F17/30」の分野を象徴する用語である「データベース」で絞り込むことは、絞り込む分野が重複しているため、不適切であると考えられることから導き出せるルールである。
特許書類の絞り込みの能力が低い1以上の用語を含む検索式ルールは、例えば、特許検索式に含まれる不適切であることを規定するルールであっても良い。さらに具体的には、その検索式ルールは、特許検索式に「装置」が含まれていた場合に不適切であるとする検索式ルール等である。なお、この具体例は、「装置」は、多くの特許書類に記載される用語であり、絞り込み能力が低いため、不適切であると考えられることから導き出せるルールである。また、かかる場合の検索式ルールは、例えば、用語の集合「装置,方法,・・・」、または分類と1以上の用語の組の集合(例えば、「G06F|情報,データ,・・・」)である。
選別対象の特許書類の件数と関連特許の件数とを用いた検索式ルールは、例えば、選別対象の特許書類の件数と関連特許書類の件数の割合が不釣り合いであることを規定するルールであっても良い。その検索式ルールは、例えば、選別対象の特許書類の件数に対する関連特許書類の件数の割合が閾値以下である場合であっても良い。なお、閾値は、例えば、予め決められた値であっても良く、選別対象の特許書類の件数に応じて変動する値であっても良い。この検索式ルールは、さらに具体的には、選別対象の特許書類の件数が100件であるのに対し、関連特許の件数が1件のみといった場合に不適切であるとする検索式ルール等である。なお、この具体例は、関連特許の割合が閾値より少ないため、選別対象を取得した特許検索式が不適切であると考えられることから導き出せるルールである。
2以上の特許検索式を有する検索式ルールは、例えば、不適切な特許検索式の作成過程を規定するルールであっても良い。その検索式ルールは、さらに具体的には、特許検索式に含まれている検索フィールドが「要約+請求項」から「要約」に変わっているのみで、特許検索式のその他要素が変わっていない場合に不適切であるとする検索式ルール等である。なお、この具体例は、単純に選別対象を減らすために検索フィールドを「要約+請求項」から「要約」に変更したと考えられるため、特許検索式が不適切であると考えられることから導き出せるルールである。また、この、検索式ルールは、特許調査結果情報が有する2以上の特許検索式の中に、用語を含まず特許分類を含む特許検索式と、用語と特許分類とを含む特許検索式の両方が存在するか否かを判断し、両方が存在しない場合に不適切であるとする検索式ルールなどでも良い。なお、この具体例は、複数の観点から特許検索式を作成していないと考えられるため、特許検索式が不十分であると考えられることから導き出せるルールである。
本選別ルールは、例えば、調査対象の発明に関連する特許書類が、非関連特許書類として選別されていた際に不適切であることを規定するルールである。
本選別ルールは、例えば、調査対象の発明に関連しない特許書類が、関連特許書類として選別されていた際に不適切であることを規定するルールである。
(A)特徴ベクトルの類似度を用いた判断
判断手段22は、関連特許特徴ベクトル、および非関連特許特徴ベクトルを各々1以上のクラスに分類する。さらに、判断手段22は、分類した各クラスの代表ベクトルを取得する。そして、各クラスの代表ベクトルと判断対象の非関連特許特徴ベクトルとの類似度を用いて判断対象の非関連特許特徴ベクトルがどのクラスに属するか判断する。クラスの代表ベクトルとは、クラス内の最も頻出する特徴ベクトルであっても良く、クラスの平均ベクトルであっても良く、クラスから無作為に選出した1のベクトルであっても良い。なお、平均ベクトルは、通常のベクトル平均であっても良く、すべてを単位ベクトルとして扱って算出する単位ベクトル平均であっても良い。また、クラスの代表ベクトルは、その取得の過程に判断対象の特徴ベクトルが含まれていても良く、含まれていなくても良い。特徴ベクトルの類似度を用いる方法を用いた場合は、例えば、判断手段22は、判断対象の非関連特許特徴ベクトルと、関連特許特徴ベクトルの全てのクラスの代表ベクトルとの類似度を算出し、類似度が閾値以上であれば関連特許のクラスに含まれると判断しても良い。なお、この方法の場合は、非関連特許特徴ベクトルをクラスに分類しなくても良い。また、判断手段22は、判断対象の非関連特許特徴ベクトルに対して、関連特許特徴ベクトルの全てのクラス、および非関連特許特徴ベクトルの全てのクラスの代表ベクトルとのベクトルの類似度を全て算出し、ベクトルの類似度が最も大きい値であったクラスに属すると判断しても良い。また、判断手段22は、判断対象の非関連特許特徴ベクトルと、非関連特許特徴ベクトルの全てのクラスの代表ベクトルとの類似度を算出し、類似度が閾値以下であれば関連特許のクラスに含まれると判断しても良い。なお、この方法の場合は、関連特許特徴ベクトルをクラスに分類しなくても良い。ベクトルの類似度の算出方法は、例えば、COS尺度(コサイン尺度)を用いて算出する方法でも良く、ピアソンの相関係数を用いて算出する方法でも良く、偏差パターン類似度を用いて算出する方法でも良い。COS尺度、ピアソンの相関係数、および偏差パターン類似度の算出方法は、公知技術であるため説明を省略する。クラスに属するかどうかを判断する閾値は、予め決められた値であっても良く、算出され得る類似度が取り得る最大値より小さい数値(例えば、COS尺度の場合0.9や0.8等)等であっても良く、算出され得る類似度が取り得る最小値より大きい数(例えば、COS尺度の場合−0.9や−0.8等)であっても良い。
判断手段22は、関連特許特徴ベクトル、および非関連特許特徴ベクトルを各々1以上のクラスに分類する。判断手段22は、分類したクラスとクラスに含まれる特徴ベクトルとを対応付けて学習器に学習させる。そして、学習が完了した学習器に対して、判断対象の非関連特許特徴ベクトルがどのクラスに属するか判断させる。学習させる手法の種類は問わない。学習させる手法は、例えば、ニューラルネットワークであっても良く、SVM(Support Vector Machine)であっても良く、SVR(Support Vector Regression)であっても良く、その他の公知な学習手法であっても良い。ニューラルネットワークとは、脳機能におけるいくつかの特性を計算機上のシミュレーションによって表現することを目指した学習モデルである。ニューラルネットワークには、様々な種類のモデルや方法が提案されているが、そのどれを採用しても良い。例えば、ニューラルネットワークの種類は、パーセプトロンを採用しても良く、バックプロパケーションを採用しても良く、ボルツマンマシン等を採用しても良い。ニューラルネットワークに関する各モデルの詳細は、公知技術であるため説明を省略する。SVMとは、教師データを用いて分類パターンを学習し、分類の境界線を設定し、分類を行う学習モデルである。SVMの詳細は、公知技術であるため説明を省略する。SVRとは、教師データを用いて分類パターンを学習し、3以上のクラスに分類する学習モデルである。SVRの詳細は、公知技術であるため説明を省略する。学習器に学習させる素性は、特徴ベクトル取得手段21が取得した各用語に対応した値である。また、判断手段22が学習に使用する素性には、特許分類が含まれていても良い。特許分類を素性に含める場合は、特許分類に対して、特許分類を一意に特定する数値を設定し、その値を用いて学習させる。なお、学習に使用する教師データには、判断対象となる特徴ベクトルが含まれていても良く、含まれていなくても良い。
(A)特徴ベクトルの類似度を用いた判断
判断手段22は、関連特許特徴ベクトル、および非関連特許特徴ベクトルを各々1以上のクラスに分類する。さらに、判断手段22は、分類した各クラスの代表ベクトルを取得する。そして、各クラスの代表ベクトルと判断対象の関連特許特徴ベクトルとの類似度を用いて判断対象の非関連特許特徴ベクトルがどのクラスに属するか判断する。クラスの代表ベクトル、ベクトルの類似度、および閾値については、(1)(A)と同様とする。特徴ベクトルの類似度を用いる方法を用いた場合は、例えば、判断手段22は、判断対象の関連特許特徴ベクトルと、関連特許特徴ベクトルの全てのクラスの代表ベクトルとの類似度を算出し、類似度が閾値以下であれば非関連特許のクラスに含まれると判断しても良い。なお、この場合は、非関連特許特徴ベクトルをクラスに分類しなくても良い。また、例えば、判断手段22は、判断対象の関連特許特徴ベクトルに対して、関連特許特徴ベクトルの全てのクラス、および非関連特許特徴ベクトルの全てのクラスの代表ベクトルとのベクトルの類似度を全て算出し、ベクトルの類似度が最も大きい値であったクラスに属すると判断しても良い。また、例えば、判断手段22は、判断対象の関連特許特徴ベクトルと、非関連特許特徴ベクトルの全てのクラスの代表ベクトルとの類似度を算出し、類似度が閾値以上であれば非関連特許のクラスに含まれると判断しても良い。なお、この方法の場合は、関連特許特徴ベクトルをクラスに分類しなくても良い。
判断手段22は、関連特許特徴ベクトル、および非関連特許特徴ベクトルを各々1以上のクラスに分類する。判断手段22は、分類したクラスとクラスに含まれる特徴ベクトルとを対応付けて学習器に学習させる。そして、学習が完了した学習器に対して、判断対象の関連特許特徴ベクトルがどのクラスに属するか判断させる。学習させる手法の種類、および学習器に学習させる素性については、(1)(B)と同様とする。
21 特徴ベクトル取得手段
22 判断手段
23 選別評価結果取得手段
101 受付部
102 特許調査結果情報格納部
103 関連特許書類格納部
104 非関連特許書類格納部
105 検索式ルール格納部
106 選別ルール格納部
107 検索式評価部
108 選別情報評価部
109 評価構成部
110 評価出力部
Claims (16)
- 1以上の特許検索式と特許の選別の結果に関する選別情報とを有する特許調査結果情報を格納し得る特許調査結果情報格納部と、
1以上の特許検索式が不適切であることを判断するためのルールである1以上の検索式ルールを格納し得る検索式ルール格納部と、
調査対象の特許の選別作業の妥当性を判断するためのルールである1以上の選別ルールを格納し得る選別ルール格納部と、
前記1以上の特許検索式を前記1以上の検索式ルールに適用し、前記1以上の特許検索式に合致する検索式ルールを決定し、当該合致する1以上の検索式ルールに対応する第一の評価結果を取得する検索式評価部と、
前記選別情報を前記1以上の選別ルールに適用し、前記選別情報に合致する選別ルールを決定し、当該合致する1以上の選別ルールに対応する第二の評価結果を取得する選別情報評価部と、
前記第一の評価結果および第二の評価結果を用いて、特許調査結果情報の評価を構成する評価構成部と、
前記特許調査結果情報の評価を出力する評価出力部とを具備する特許調査結果評価装置。 - 前記特許調査結果情報は、
特許調査の目的と特許調査の対象の特許書類の種類とを含み、
前記検索式ルールは、
特許調査の目的と特許書類の種類とを含むルールであり、
前記検索式評価部は、
前記特許調査結果情報に含まれる特許書類の種類と特許調査の目的とを、前記1以上の検索式ルールに適用し、合致する1以上の検索式ルールを決定し、当該合致する1以上の検索式ルールに対応する第一の評価結果を取得する、請求項1記載の特許調査結果評価装置。 - 前記特許調査結果情報は、
検索対象の期間を含み、
前記検索式ルールは、
検索対象の期間を含むルールであり、
前記検索式評価部は、
前記特許調査結果情報に含まれる検索対象の期間を前記1以上の検索式ルールに適用し、合致する1以上の検索式ルールを決定し、当該合致する1以上の検索式ルールに対応する第一の評価結果を取得する、請求項1記載の特許調査結果評価装置。 - 前記特許調査結果情報は、
特許分類と検索対象の期間とを含み、
前記検索式ルールは、
特許分類と検索対象の期間とを含むルールであり、
前記検索式評価部は、
前記特許調査結果情報に含まれる特許分類と検索対象の期間とを前記1以上の検索式ルールに適用し、合致する1以上の検索式ルールを決定し、当該合致する1以上の検索式ルールに対応する第一の評価結果を取得する、請求項1記載の特許調査結果評価装置。 - 前記特許調査結果情報は、
特許調査の目的と検索対象の期間とを含み、
前記検索式ルールは、
特許調査の目的と検索対象の期間とを含むルールであり、
前記検索式評価部は、
前記特許調査結果情報に含まれる検索対象の期間と特許調査の目的とを前記1以上の検索式ルールに適用し、合致する1以上の検索式ルールを決定し、当該合致する1以上の検索式ルールに対応する第一の評価結果を取得する、請求項1記載の特許調査結果評価装置。 - 前記特許調査結果情報は、
検索フィールドを含み、
前記検索式ルールは、
検索フィールドを含むルールであり、
前記検索式評価部は、
前記特許調査結果情報に含まれる検索フィールドを前記1以上の検索式ルールに適用し、合致する1以上の検索式ルールを決定し、当該合致する1以上の検索式ルールに対応する第一の評価結果を取得する、請求項1記載の特許調査結果評価装置。 - 前記特許調査結果情報は、
特許調査の目的と検索フィールドとを含み、
前記検索式ルールは、
特許調査の目的と検索フィールドとを含むルールであり、
前記検索式評価部は、
前記特許調査結果情報に含まれる検索フィールドと特許調査の目的とを前記1以上の検索式ルールに適用し、合致する1以上の検索式ルールを決定し、当該合致する1以上の検索式ルールに対応する第一の評価結果を取得する、請求項1記載の特許調査結果評価装置。 - 特許調査結果情報に含まれる特許検索式は、
特許分類と用語とを含み、
前記検索式ルールは、
特許分類と用語とを含むルールであり、
前記検索式評価部は、
前記特許検索式に含まれる特許分類と用語とを、前記1以上の検索式ルールに適用し、合致する1以上の検索式ルールを決定し、当該合致する1以上の検索式ルールに対応する第一の評価結果を取得する、請求項1記載の特許調査結果評価装置。 - 特許調査結果情報に含まれる特許検索式は、
1以上の用語を含み、
前記検索式ルールは、
特許書類の絞り込みの能力が低い1以上の用語を含むルールであり、
前記検索式評価部は、
前記特許検索式に含まれる1以上の用語を前記1以上の検索式ルールに適用し、前記1以上の各用語が絞り込みの能力が低いか否かを判断し、当該判断結果を用いて第一の評価結果を取得する、請求項1記載の特許調査結果評価装置。 - 前記選別情報は、
選別対象の特許件数と関連特許の件数とを含み、
前記検索式ルールは、
選別対象の特許件数と関連特許の件数とを用いたルールであり、
前記検索式評価部は、
前記選別情報に含まれる選別対象の特許件数と関連特許の件数とを、前記検索式ルールに適用し、第一の評価結果を取得する、請求項1記載の特許調査結果評価装置。 - 前記特許調査結果情報は、
2以上の特許検索式を有し、
前記検索式ルールは、
2以上の特許検索式を有するルールであり、
前記検索式評価部は、
前記特許調査結果情報が有する2以上の特許検索式を前記検索式ルールに適用し、選別対象の絞り込み方の妥当性を評価し、第一の評価結果を取得する、請求項1記載の特許調査結果評価装置。 - 前記検索式評価部は、
前記特許調査結果情報が有する2以上の特許検索式の中に、用語を含まず特許分類を含む特許検索式と、用語と特許分類とを含む特許検索式の両方が存在するか否かを判断し、両方存在しない場合、両方存在する場合と比較して、低い第一の評価結果を取得する、請求項11記載の特許調査結果評価装置。 - 特許調査における選別作業の結果、関連すると判断された関連特許の書類である1以上の関連特許書類を格納し得る関連特許書類格納部と、
特許調査における選別作業の結果、関連しないと判断された非関連特許の書類である1以上の非関連特許書類を格納し得る非関連特許書類格納部とをさらに具備し、
前記選別ルールは、
非関連特許書類の中の関連特許書類に関するルールであり、
前記選別情報評価部は、
前記1以上の各関連特許書類から1以上の用語を取得し、当該1以上の用語を用いて各関連特許書類のベクトルである関連特許特徴ベクトルを、関連特許書類ごとに取得し、かつ、前記1以上の各非関連特許書類から1以上の用語を取得し、当該1以上の用語を用いて各非関連特許書類のベクトルである非関連特許特徴ベクトルを、非関連特許書類ごとに取得する特徴ベクトル取得手段と、
前記1以上の関連特許特徴ベクトルと前記1以上の非関連特許特徴ベクトルとを用いて、関連特許のクラスに属するべき非関連特許特徴ベクトルに対応する非関連特許書類を決定する判断手段と、
前記判断手段が決定した1以上の非関連特許書類を前記選別ルールに適用し、第二の評価結果を取得する選別評価結果取得手段とを具備する、請求項1記載の特許調査結果評価装置。 - 特許調査における選別作業の結果、関連すると判断された関連特許の書類である1以上の関連特許書類を格納し得る関連特許書類格納部と、
特許調査における選別作業の結果、関連しないと判断された非関連特許の書類である1以上の非関連特許書類を格納し得る非関連特許書類格納部とをさらに具備し、
前記選別ルールは、
関連特許書類の中の非関連特許書類に関するルールであり、
前記選別情報評価部は、
前記1以上の各関連特許書類から1以上の用語を取得し、当該1以上の用語を用いて各関連特許書類のベクトルである関連特許特徴ベクトルを、関連特許書類ごとに取得し、かつ、前記1以上の各非関連特許書類から1以上の用語を取得し、当該1以上の用語を用いて各非関連特許書類のベクトルである非関連特許特徴ベクトルを、非関連特許書類ごとに取得する特徴ベクトル取得手段と、
前記1以上の関連特許特徴ベクトルと前記1以上の非関連特許特徴ベクトルとを用いて、非関連特許のクラスに属するべき関連特許特徴ベクトルに対応する関連特許書類を決定する判断手段と、
前記判断手段が決定した1以上の関連特許書類を前記選別ルールに適用し、第二の評価結果を取得する選別評価結果取得手段とを具備する、請求項1記載の特許調査結果評価装置。 - 1以上の特許検索式と特許の選別の結果に関する選別情報とを有する特許調査結果情報を格納し得る特許調査結果情報格納部と、1以上の特許検索式が不適切であることを判断するためのルールである1以上の検索式ルールを格納し得る検索式ルール格納部と、調査対象の特許の選別作業の妥当性を判断するためのルールである1以上の選別ルールを格納し得る選別ルール格納部と、検索式評価部と、選別情報評価部と、評価構成部と、評価出力部とを用いて処理される特許調査結果評価方法であって、
前記検索式評価部が、前記1以上の特許検索式を前記1以上の検索式ルールに適用し、前記1以上の特許検索式に合致する検索式ルールを決定し、当該合致する1以上の検索式ルールに対応する第一の評価結果を取得する検索式評価ステップと、
前記選別情報評価部が、前記選別情報を前記1以上の選別ルールに適用し、前記に合致する選別ルールを決定し、当該合致する1以上の選別ルールに対応する第二の評価結果を取得する選別情報評価ステップと、
前記評価構成部が、前記第一の評価結果および第二の評価結果を用いて、特許調査結果情報の評価を構成する評価構成ステップと、
前記評価出力部が、前記特許調査結果情報の評価を出力する評価出力ステップとを具備する特許調査結果評価方法。 - 1以上の特許検索式と特許の選別の結果に関する選別情報とを有する特許調査結果情報を格納し得る特許調査結果情報格納部と、
1以上の特許検索式が不適切であることを判断するためのルールである1以上の検索式ルールを格納し得る検索式ルール格納部と、
調査対象の特許の選別作業の妥当性を判断するためのルールである1以上の選別ルールを格納し得る選別ルール格納部とにアクセス可能なコンピュータを、
前記1以上の特許検索式を前記1以上の検索式ルールに適用し、前記1以上の特許検索式に合致する検索式ルールを決定し、当該合致する1以上の検索式ルールに対応する第一の評価結果を取得する検索式評価部、
前記選別情報を前記1以上の選別ルールに適用し、前記に合致する選別ルールを決定し、当該合致する1以上の選別ルールに対応する第二の評価結果を取得する選別情報評価部、
前記第一の評価結果および第二の評価結果を用いて、特許調査結果情報の評価を構成する評価構成部、
前記特許調査結果情報の評価を出力する評価出力部として機能させるためのプログラム。
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Cited By (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP6457058B1 (ja) * | 2017-12-06 | 2019-01-23 | 株式会社ゴールドアイピー | 知的財産システム、知的財産支援方法および知的財産支援プログラム |
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Citations (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JPH07262196A (ja) * | 1994-03-16 | 1995-10-13 | Fujitsu Ltd | 知識ベースを用いたデータベース検索装置 |
WO2006087854A1 (ja) * | 2004-11-25 | 2006-08-24 | Sharp Kabushiki Kaisha | 情報分類装置、情報分類方法、情報分類プログラム、情報分類システム |
US20080249785A1 (en) * | 2004-05-20 | 2008-10-09 | Isao Kinjou | Intellectual Property Creation Assisting Method by Cooperative Intellectual Property Management System, Information Providing System Added with Sub-License Management Function, and Computer Program |
JP2009163303A (ja) * | 2007-12-28 | 2009-07-23 | Mitsubishi Electric Corp | 検索フィルタリング装置及び検索フィルタリングプログラム |
US20120143801A1 (en) * | 2009-08-11 | 2012-06-07 | Nec Corporation | Information classification device, information classification method, and computer readable recording medium |
-
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Patent Citations (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JPH07262196A (ja) * | 1994-03-16 | 1995-10-13 | Fujitsu Ltd | 知識ベースを用いたデータベース検索装置 |
US20080249785A1 (en) * | 2004-05-20 | 2008-10-09 | Isao Kinjou | Intellectual Property Creation Assisting Method by Cooperative Intellectual Property Management System, Information Providing System Added with Sub-License Management Function, and Computer Program |
WO2006087854A1 (ja) * | 2004-11-25 | 2006-08-24 | Sharp Kabushiki Kaisha | 情報分類装置、情報分類方法、情報分類プログラム、情報分類システム |
JP2009163303A (ja) * | 2007-12-28 | 2009-07-23 | Mitsubishi Electric Corp | 検索フィルタリング装置及び検索フィルタリングプログラム |
US20120143801A1 (en) * | 2009-08-11 | 2012-06-07 | Nec Corporation | Information classification device, information classification method, and computer readable recording medium |
Cited By (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP6457058B1 (ja) * | 2017-12-06 | 2019-01-23 | 株式会社ゴールドアイピー | 知的財産システム、知的財産支援方法および知的財産支援プログラム |
JP2019101944A (ja) * | 2017-12-06 | 2019-06-24 | 株式会社AI Samurai | 知的財産システム、知的財産支援方法および知的財産支援プログラム |
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