JP2018077604A - 機能記述からの実現手段・方法の侵害候補を自動特定する人工知能装置 - Google Patents
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Abstract
【課題】自然言語処理による人工知能において、製品やサービスの内容、製品やサービスに使用する技術、製品に使用する部品内容のそれぞれの記述から自然言語処理によって、候補から構成技術・手法を特定し、その技術・手法を実現する手段・方法が同一の出願済み知財権、権利確定済知財権、公知技術あるいは任意の技術・手法を侵害可能性として自動特定し、回避方法を自動作成する【解決手段】製品やサービスの内容、製品やサービスに使用する技術、製品に使用する部品内容のそれぞれの記述文章に対して、自然言語処理を行い、結果を元に文節毎に分け、文節同士の関係性、それぞれの文節内の名詞、名詞に係る品詞、及び動詞から作成した動名詞の組み合わせを用い、実現する技術・手法候補を特定し、その技術・手法候補を構成する手段・方法の構成を侵害可能性候補として自動特定し、手段・方法を構成する異なる項目を組み合わせる事で、回避策を自動作成する。【選択図】図1
Description
本発明は、作成された文章内容について自然言語処理を行い、その記述文章を構成する内容が類似する文章をデータベースから抽出し、類似する要点を抽出し、類似する内容部分と相違する点の分析を行う人工知能を実現するシステムおよび人工知能を実現するソフトウエアに適用して有効な技術に関する
従来の自然言語処理系の人工知能において、文章の要点がどこであるかの特定方法として、(1)文章から抽出した単語の頻出度による重要度の分析で要点部分を特定する方法、(2)いわゆるディープラーニングにより抽出した名詞同士を関連付けてデータベース化し、新規の文章で同じ名詞が出た場合にデータベース化した関連付けた名詞が含まれるか否かで判断する手法である。 (1)の場合、文章の書き方など文章作者の書き方に依存性が高く、頻出度が異なるため、要点部分の特定は困難であることが既知である。 (2)は、すでに確定しているデータベースに対して、同様な単語が出現した場合に確率は上がるが、あくまでも名詞同士の関連付けによるので、同様な記述の文章が出現するかあるいは、類似度の高い文章が多く格納されるまでは、精度が上がらないという問題点があることが既知である。
そのため、技術を使った文章中の技術・手法を抽出し、その技術・手法の類似点や相違点を他の文章か自動抽出する精度をあげることは、困難であった。さらに文章を解読しているわけではないため、文章の差異を自動抽出することは、従来困難であった。
そのため、技術を使った文章中の技術・手法を抽出し、その技術・手法の類似点や相違点を他の文章か自動抽出する精度をあげることは、困難であった。さらに文章を解読しているわけではないため、文章の差異を自動抽出することは、従来困難であった。
MeCab: http://mecab.sourceforge.net/
CaboCha:http://chasen.org/~taku/software/cabocha/
自然言語処理による人工知能において、製品やサービスの内容、製品やサービスに使用する技術、製品に使用する部品内容のそれぞれの記述から自然言語処理によって、候補から構成技術・手法を特定し、その技術・手法を実現する手段・方法が同一の出願済み知財権、権利確定済知財権、公知技術あるいは任意の技術・手法を侵害可能性として自動特定し、回避方法を自動作成する
本願の発明の概略を説明すれば、以下のとおりである。すなわち本発明は、製品やサービスの内容、製品やサービスに使用する技術、製品に使用する部品内容のそれぞれの記述文章に対して、自然言語処理を行い、その結果をもとに文節ごとに分け、文節同士の関係性、およびそれぞれの文節内の名詞および名詞に係る品詞、および動詞から作成した動名詞の組み合わせを用い、実現する技術・手法候補を特定し、その技術・手法候補を構成する手段・方法の構成を侵害可能性候補として自動特定し、手段・方法を構成する異なる項目を組み合わせることで、回避策を自動作成する。
以下、本発明の実施の形態を図面に基づいて詳細に説明する。ただし、本発明は多くの異なる態様で実施することが可能であり、本実施の形態の記載内容に限定して解釈すべきではない。なお、実施の形態の全体を通して同じ要素には同じ番号を付するものとする。
以下の実施の形態では、主に方法またはシステムについて説明するが、当業者であれば明らかなとおり、本発明はコンピュータで使用可能なプログラムとしても実施できる。したがって、本発明は、ハードウェアとしての実施形態、ソフトウェアとしての実施形態またはソフトウェアとハードウェアとの組合せの実施形態をとることができる。プログラムは、ハードディスク、CD−ROM、光記憶装置または磁気記憶装置、半導体記憶装置等の任意のコンピュータ可読媒体に記録できる。
また以下の実施の形態では、一般的なコンピュータシステムを用いることができる。実施の形態で用いることができるコンピュータシステムは、中央演算処理装置(CPU)、グラフィックス プロセッシング ユニット(GPU)、主記憶装置(メインメモリ:RAM)、不揮発性記憶装置(ROM)、コプロセッサ、画像アクセラレータ、キャッシュメモリ、入出力制御装置(I/O)等、一般的にコンピュータシステムに備えられるハードウェア資源を備える。また、ハードディスク装置等の外部記憶装置、インターネット等のネットワークに接続可能な通信手段を備えることができる。コンピュータシステムには、パーソナルコンピュータ、ワークステーション、メインフレームコンピュータ等各種のコンピュータやタブレットコンピュータ、スマートフォン等各種携帯情報端末が含まれる。
本発明は、自然言語処理をコアとする人工知能において、任意の文章に含まれる、製品やサービスの内容、製品やサービスに使用する機能・技術、製品に使用する部品に使用される機能・技術の手法・手段をそれぞれに記述される説明の内容について自然言語処理によって、課題と実現する技術を実現する技術・手法を特定し、その技術を実現する手段・方法が出願済み知財権、権利確定済知財権、公知技術あるいは任意の技術・手法から特定することにある。
図1は、本発明の実施の形態である自然言語処理をコアとする人工知能構成の一例を示した概念図である。図1の機能・技術推論(001)、手段・方法処理(002)を含む。
機能・技術推論は、製品やサービスの内容、製品やサービスの機能・技術仕様の文章(テキスト文)を公知技術である、MeCab,CaboCha等に代表される形態素解析、係り受け解析を用いる自然言語処理を行い、機能・技術内容を抽出・特定し、その抽出結果を比較対象となる文章(群)を同様自然言語処理を用いて抽出した機能・技術内容と比較し、類似した候補を導き出す。ここでの文章とは、音声テキスト変換後の文章、キーボード等の入力装置からの文章を含む。手段・方法処理では、機能・技術推論の類似候補を機能・技術の実現手段・方法を、公知技術である、MeCab,CaboCha等に代表される形態素解析、係り受け解析を用いる自然言語処理を行い、比較対象となる文章(群)をから抽出する。抽出結果を実現手段・方法候補をする。
図2は、機能・技術推論、手段・方法の処理の流れのフロー図である。
(1)製品やサービスの内容、製品やサービスに使用する機能・技術、製品に使用する部品に使用される機能・技術内容を記述される説明の文章(音声変換からテキスト変換したものを含む)を文節に分ける。文節の分解(文節抽出)は、句読点での分割を基本とし、分割した句読点間(文の始まりから最初の句読点までの場合も含む)に動詞を含む場合は、次の句読点までを文節する。動詞を含まない場合は、次の句読点までに動詞を含むかどうかを確認し、動詞を含むまで繰り返し、その繰り返した句読点間(文の始まりから最初の句読点までの場合も含む)すべてを1つの文節とする。
(2)次に元の文章を形態素解析、係り受け解析を使用して、品詞レベルの単語に分け、単語同士の係り受け関係を得る。(1)で分けた文節毎にこの係り受け関係をあてはめ、文章として、係り受けの単語が一番多く掛かってくる最終位置の名詞または動詞を含む文節を主文節とする。主文節以外を従文節とする。従文節は、主文節が実現する機能・技術に対する構成要素項目となる。
(3)動詞は、文節に分けた後、動名詞として扱う。
(4)文節分解後に、それぞれの文節内で重み付けを行う。文節内で係り受け解析を行い、単語同士の係る関係性を係り受け解析の結果によってと、文節内の関係性を得る。文節内の最後にくるのが名詞の場合は、この名詞を起点として、文節内で名詞・動名詞を係りかたで係る段数が近いほうから密の関係、離れるほど疎の関係とする。文節内で最後にくるのが、動詞(動名詞)の場合は、直近の名詞句を起点として、文節内での名詞・動名詞係りかたで近いほうから密の関係、離れるほど疎の関係とする。同時に従文節は、動名詞化した動詞にかかる名詞と、その名詞に係る品詞の関係から技術・手法の構成する1つの項目として、その文節における名詞、名詞に係る品詞(修飾)および動名詞の組み合わせという関係を得る。(文節処理)
(5)(4)の結果を用い、各従文節が名詞のみまたは、名詞と名詞に係る品詞、動名詞の組み合わせを粗密の関係を用いて比較対象となる文章、文章群、データベース内の文章群(出願済み知財権、権利確定済知財権、公知技術の実施例)から(1)〜(4)の同じの処理によって得た結果とを比較して、類似性を比較する。全一致が完全一致であり、全一致しない場合は、全項目から疎の関係の名詞の順に比較対象から外して比較する。以下不一致の場合は、疎の名詞を外しながら比較を行う。(文節比較) あるいは密の関係からその関係の順に比較項目を加えていく。これを類似度として判断する。以下不一致の場合は、疎の名詞を加えながら比較を行う。(文節比較)
この時に文節内の名詞、動名詞の関係は接続詞、助詞によって、AND、OR、XOR、NOTの関係を抽出し、すべてAND置き換えて比較する。(例 A AND (B OR C)の場合は、A AND BとA AND Cに分割し、係る関係でそれぞれに対して疎密の関係を作成し、それぞれ比較する)
(1)によって作成された文節に含まれる動詞が「備える」、「所持する」「有する」「形成する」をはじめとする所持、条件を関連付けさせる動詞のみの場合は、この動詞を動名詞化し、この動名詞と、それにかかる名詞を、技術・手法を構成する項目の構成要素としての比較項目に含める。(1)によって作成された文節に含まれる動詞が「備える」、「所持する」「有する」「形成する」をはじめとする所持、条件を関連付けさせる動詞以外の動詞をもつ場合は、所持、条件を関連付ける動詞を含めずに、他の動詞を動名詞化し、この動名詞と、それにかかる名詞を、技術・手法を構成する項目の構成要素としての比較項目に含める。
(6)一定の割合以上(任意)の類似度を持った文節をもつ文章を、元の文章が表す機能・技術内容が一致する候補と判断する。
(7)次に機能・技術内容が一致する候補の文章から実現手段・方法候補を抽出する。候補の文章の(出願済み知財権、権利確定済知財権、公知技術の実施例)から手段、実施形態を対象として、文節に分ける。文節の分解(文節抽出)は、句読点での分割を基本とし、分割した句読点間(文の始まりから最初の句読点までの場合も含む)に動詞を含む場合は、次の句読点までを文節する。動詞を含まない場合は、次の句読点までに動詞を含むかどうかを確認し、動詞を含むまで繰り返し、その繰り返した句読点間(文の始まりから最初の句読点までの場合も含む)すべてを1つの文節とする。
(8)次に元の文章を形態素解析、係り受け解析を使用して、品詞レベルの単語に分け、単語同士の係り受け関係を得る。(1)で分けた文節毎にこの係り受け関係をあてはめ、文章として、係り受けの単語が一番多く掛かってくる最終位置の名詞または動詞を含む文節を主文節とする。主文節以外を従文節とする。従文節は、主文節が実現する手段・方法に対する構成要素項目となる。
(9)動詞は、文節に分けた後、動名詞として扱う。
(10)文節分解後に、それぞれの文節内で重み付けを行う。文節内で係り受け解析を行い、単語同士の係る関係性を係り受け解析の結果によってと、文節内の関係性を得る。文節内の最後にくるのが名詞の場合は、この名詞を起点として、文節内で名詞・動名詞を係りかたで係る段数が近いほうから密の関係、離れるほど疎の関係とする。文節内で最後にくるのが、動詞(動名詞)の場合は、直近の名詞句を起点として、文節内での名詞・動名詞係りかたで近いほうから密の関係、離れるほど疎の関係とする。同時に従文節は、動名詞化した動詞にかかる名詞と、その名詞に係る品詞の関係から技術・手法の構成する1つの項目として、その文節における名詞、名詞に係る品詞(修飾)および動名詞の組み合わせという関係を得る。(文節処理)
(11)(10)の結果を用い、各従文節が名詞のみまたは、名詞と名詞に係る品詞、動名詞の組み合わせを粗密の関係を用いて比較対象となる文章、文章群、データベース内の文章群と類似性を比較する。全一致が完全一致であり、全一致しない場合は、全項目から疎の関係の名詞の順に比較対象から外して比較する。以下不一致の場合は、疎の名詞を外しながら比較を行う。(文節比較) あるいは密の関係からその関係の順に比較項目を加えていく。これを類似度として判断する。以下不一致の場合は、疎の名詞を加えながら比較を行う。(文節比較)
この時に文節内の名詞、動名詞の関係は接続詞、助詞によって、AND、OR、XOR、NOTの関係を抽出し、すべてAND置き換えて比較する。(例 A AND (B OR C)の場合は、A AND BとA AND Cに分割し、係る関係でそれぞれに対して疎密の関係を作成し、それぞれ比較する) (7)によって作成された文節に含まれる動詞が「備える」、「所持する」「有する」「形成する」をはじめとする所持、条件を関連付けさせる動詞のみの場合は、この動詞を動名詞化し、この動名詞と、それにかかる名詞を、技術・手法を構成する項目の構成要素となる。(7)によって作成された文節に含まれる動詞が「備える」、「所持する」「有する」「形成する」をはじめとする所持、条件を関連付けさせる動詞以外の動詞をもつ場合は、所持、条件を関連付ける動詞を含めずに、他の動詞を動名詞化し、この動名詞と、それにかかる名詞を、技術・手法を構成する項目の構成要素となる。
(12)これらの構成要素を再接続処理したものが、手段・方法を構成する1つの項目であり、その文節のもととなる文章に応じた文節の組み合わせで手段・方法を構成する1つの項目を再接続処理したものが、出願済み知財権、権利確定済知財権、公知技術の手段・方法を抽出したものとなり、他者の権利化済みである場合、侵害の可能性候補となる。
(13)侵害可能性の手段・方法が存在する場合、回避方法の自動作成は、(A)手段・方法を構成する項目の正負論理の組み合わせ、(iB)物質・物性・サイズの置き換え、 (C)手段・方法を構成する他の手段・方法の項目に置き換えとなる。(図3)
(14)手段・方法を構成するそれぞれの文節から得る項目の正負論理の組み合わせは、従文節を手段・方法の構成要素として、(10)による名詞と動名詞に係る名詞句の組み合わせに対する負論理を作成する。それぞれの文節に対する負論理を作成する。この負論理の項目(負論理の手段・方法の項目)と正論理の文節からなる項目(正論理の手段・方法の項目)について、手段・方法を構成する項目をすべて組み合わせる。ここで、すべて正論理であるオリジナルと対となる正負の手段・方法の項目は組み合わせは、作成しない。(元の文の構成する項目が、それぞれ、A、B、Cとする場合、A&B&C、A&A−(負論理)のような組み合わせは作成しない)。これを手段・方法の正負組み合わせ候補とする。この手段・方法の正負組み合わせ候補との比較対象となるデータベース、文章(群)に対して、(7)〜(12)と同様に文節抽出、文節処理、文節比較によって文節ごとから抽出した名詞とそれにかかる品詞、動名詞の組み合わせ、文節をつなぐ接続詞による組み合わせた結果との比較をする。 比較の結果、手段・方法の正負組み合わせ候補の中で、比較一致しない組み合わせが、回避方法の自動作成結果となる。
(15)物質・物性・サイズの置き換えは、(7)〜(10)の変換処理後の文節抽出において名詞に係る品詞の抽出において、任意の物質・物性・サイズに関する名詞を抽出した場合は、任意の物質・物性・サイズに関する名詞を含む文節から作成した項目すべてを対象に物質・物性は、異なる物質・物性に置き換えて、サイズは、与えられたサイズ以外に置き換えた組み合わせを作成する。その結果を比較対象となるデータベース、文章(群)に対して、(7)〜(12)と同様に文節抽出、文節処理、文節比較によって文節ごとから抽出した名詞とそれにかかる品詞、動名詞の組み合わせ、文節をつなぐ接続詞による組み合わせた結果との比較をする。 比較の結果、手段・方法の項目の組み合わせ候補の中で、比較一致しない組み合わせが、回避方法の自動作成結果となる。
(16)手段・方法を構成する他の手段・方法の項目に置き換えは、(7)〜(10)による文節から得る手段・方法の各項目によって実現する結論に一致または類似する結論を導き出す他の手段・方法の各項目に置き換える。(7)〜(10)による文節分解による手段・方法の項目についての名詞とそれにかかる品詞、動名詞の組み合わせを作成。次にこの項目を使用し比較対象となるデータベース、文章(群)に対して(7)〜(10)と同様に文節抽出、文節処理、文節比較によって抽出した名詞とそれにかかる品詞、動名詞の組み合わせを比較をする。 比較の結果、項目に一致した手段・方法から(7)〜(10)の処理により目的を主文節から確定する。目的に一致する他の手段・方法を比較対象となるデータベース、文章(群)に対して(7)〜(12)と同様に文節抽出、文節処理、文節比較によって抽出した名詞とそれにかかる品詞、動名詞の組み合わせを対象を主文節に比較をする。不一致の場合は、候補が存在しないと判断し終了する。一致する場合、この文章に対して、 (7)、(8)と同様の処理を行い得た従文節を、元の比較対象である文節と置き換える。これが回避方法の自動作成結果である。
(1)製品やサービスの内容、製品やサービスに使用する機能・技術、製品に使用する部品に使用される機能・技術内容を記述される説明の文章(音声変換からテキスト変換したものを含む)を文節に分ける。文節の分解(文節抽出)は、句読点での分割を基本とし、分割した句読点間(文の始まりから最初の句読点までの場合も含む)に動詞を含む場合は、次の句読点までを文節する。動詞を含まない場合は、次の句読点までに動詞を含むかどうかを確認し、動詞を含むまで繰り返し、その繰り返した句読点間(文の始まりから最初の句読点までの場合も含む)すべてを1つの文節とする。
(2)次に元の文章を形態素解析、係り受け解析を使用して、品詞レベルの単語に分け、単語同士の係り受け関係を得る。(1)で分けた文節毎にこの係り受け関係をあてはめ、文章として、係り受けの単語が一番多く掛かってくる最終位置の名詞または動詞を含む文節を主文節とする。主文節以外を従文節とする。従文節は、主文節が実現する機能・技術に対する構成要素項目となる。
(3)動詞は、文節に分けた後、動名詞として扱う。
(4)文節分解後に、それぞれの文節内で重み付けを行う。文節内で係り受け解析を行い、単語同士の係る関係性を係り受け解析の結果によってと、文節内の関係性を得る。文節内の最後にくるのが名詞の場合は、この名詞を起点として、文節内で名詞・動名詞を係りかたで係る段数が近いほうから密の関係、離れるほど疎の関係とする。文節内で最後にくるのが、動詞(動名詞)の場合は、直近の名詞句を起点として、文節内での名詞・動名詞係りかたで近いほうから密の関係、離れるほど疎の関係とする。同時に従文節は、動名詞化した動詞にかかる名詞と、その名詞に係る品詞の関係から技術・手法の構成する1つの項目として、その文節における名詞、名詞に係る品詞(修飾)および動名詞の組み合わせという関係を得る。(文節処理)
(5)(4)の結果を用い、各従文節が名詞のみまたは、名詞と名詞に係る品詞、動名詞の組み合わせを粗密の関係を用いて比較対象となる文章、文章群、データベース内の文章群(出願済み知財権、権利確定済知財権、公知技術の実施例)から(1)〜(4)の同じの処理によって得た結果とを比較して、類似性を比較する。全一致が完全一致であり、全一致しない場合は、全項目から疎の関係の名詞の順に比較対象から外して比較する。以下不一致の場合は、疎の名詞を外しながら比較を行う。(文節比較) あるいは密の関係からその関係の順に比較項目を加えていく。これを類似度として判断する。以下不一致の場合は、疎の名詞を加えながら比較を行う。(文節比較)
この時に文節内の名詞、動名詞の関係は接続詞、助詞によって、AND、OR、XOR、NOTの関係を抽出し、すべてAND置き換えて比較する。(例 A AND (B OR C)の場合は、A AND BとA AND Cに分割し、係る関係でそれぞれに対して疎密の関係を作成し、それぞれ比較する)
(1)によって作成された文節に含まれる動詞が「備える」、「所持する」「有する」「形成する」をはじめとする所持、条件を関連付けさせる動詞のみの場合は、この動詞を動名詞化し、この動名詞と、それにかかる名詞を、技術・手法を構成する項目の構成要素としての比較項目に含める。(1)によって作成された文節に含まれる動詞が「備える」、「所持する」「有する」「形成する」をはじめとする所持、条件を関連付けさせる動詞以外の動詞をもつ場合は、所持、条件を関連付ける動詞を含めずに、他の動詞を動名詞化し、この動名詞と、それにかかる名詞を、技術・手法を構成する項目の構成要素としての比較項目に含める。
(6)一定の割合以上(任意)の類似度を持った文節をもつ文章を、元の文章が表す機能・技術内容が一致する候補と判断する。
(7)次に機能・技術内容が一致する候補の文章から実現手段・方法候補を抽出する。候補の文章の(出願済み知財権、権利確定済知財権、公知技術の実施例)から手段、実施形態を対象として、文節に分ける。文節の分解(文節抽出)は、句読点での分割を基本とし、分割した句読点間(文の始まりから最初の句読点までの場合も含む)に動詞を含む場合は、次の句読点までを文節する。動詞を含まない場合は、次の句読点までに動詞を含むかどうかを確認し、動詞を含むまで繰り返し、その繰り返した句読点間(文の始まりから最初の句読点までの場合も含む)すべてを1つの文節とする。
(8)次に元の文章を形態素解析、係り受け解析を使用して、品詞レベルの単語に分け、単語同士の係り受け関係を得る。(1)で分けた文節毎にこの係り受け関係をあてはめ、文章として、係り受けの単語が一番多く掛かってくる最終位置の名詞または動詞を含む文節を主文節とする。主文節以外を従文節とする。従文節は、主文節が実現する手段・方法に対する構成要素項目となる。
(9)動詞は、文節に分けた後、動名詞として扱う。
(10)文節分解後に、それぞれの文節内で重み付けを行う。文節内で係り受け解析を行い、単語同士の係る関係性を係り受け解析の結果によってと、文節内の関係性を得る。文節内の最後にくるのが名詞の場合は、この名詞を起点として、文節内で名詞・動名詞を係りかたで係る段数が近いほうから密の関係、離れるほど疎の関係とする。文節内で最後にくるのが、動詞(動名詞)の場合は、直近の名詞句を起点として、文節内での名詞・動名詞係りかたで近いほうから密の関係、離れるほど疎の関係とする。同時に従文節は、動名詞化した動詞にかかる名詞と、その名詞に係る品詞の関係から技術・手法の構成する1つの項目として、その文節における名詞、名詞に係る品詞(修飾)および動名詞の組み合わせという関係を得る。(文節処理)
(11)(10)の結果を用い、各従文節が名詞のみまたは、名詞と名詞に係る品詞、動名詞の組み合わせを粗密の関係を用いて比較対象となる文章、文章群、データベース内の文章群と類似性を比較する。全一致が完全一致であり、全一致しない場合は、全項目から疎の関係の名詞の順に比較対象から外して比較する。以下不一致の場合は、疎の名詞を外しながら比較を行う。(文節比較) あるいは密の関係からその関係の順に比較項目を加えていく。これを類似度として判断する。以下不一致の場合は、疎の名詞を加えながら比較を行う。(文節比較)
この時に文節内の名詞、動名詞の関係は接続詞、助詞によって、AND、OR、XOR、NOTの関係を抽出し、すべてAND置き換えて比較する。(例 A AND (B OR C)の場合は、A AND BとA AND Cに分割し、係る関係でそれぞれに対して疎密の関係を作成し、それぞれ比較する) (7)によって作成された文節に含まれる動詞が「備える」、「所持する」「有する」「形成する」をはじめとする所持、条件を関連付けさせる動詞のみの場合は、この動詞を動名詞化し、この動名詞と、それにかかる名詞を、技術・手法を構成する項目の構成要素となる。(7)によって作成された文節に含まれる動詞が「備える」、「所持する」「有する」「形成する」をはじめとする所持、条件を関連付けさせる動詞以外の動詞をもつ場合は、所持、条件を関連付ける動詞を含めずに、他の動詞を動名詞化し、この動名詞と、それにかかる名詞を、技術・手法を構成する項目の構成要素となる。
(12)これらの構成要素を再接続処理したものが、手段・方法を構成する1つの項目であり、その文節のもととなる文章に応じた文節の組み合わせで手段・方法を構成する1つの項目を再接続処理したものが、出願済み知財権、権利確定済知財権、公知技術の手段・方法を抽出したものとなり、他者の権利化済みである場合、侵害の可能性候補となる。
(13)侵害可能性の手段・方法が存在する場合、回避方法の自動作成は、(A)手段・方法を構成する項目の正負論理の組み合わせ、(iB)物質・物性・サイズの置き換え、 (C)手段・方法を構成する他の手段・方法の項目に置き換えとなる。(図3)
(14)手段・方法を構成するそれぞれの文節から得る項目の正負論理の組み合わせは、従文節を手段・方法の構成要素として、(10)による名詞と動名詞に係る名詞句の組み合わせに対する負論理を作成する。それぞれの文節に対する負論理を作成する。この負論理の項目(負論理の手段・方法の項目)と正論理の文節からなる項目(正論理の手段・方法の項目)について、手段・方法を構成する項目をすべて組み合わせる。ここで、すべて正論理であるオリジナルと対となる正負の手段・方法の項目は組み合わせは、作成しない。(元の文の構成する項目が、それぞれ、A、B、Cとする場合、A&B&C、A&A−(負論理)のような組み合わせは作成しない)。これを手段・方法の正負組み合わせ候補とする。この手段・方法の正負組み合わせ候補との比較対象となるデータベース、文章(群)に対して、(7)〜(12)と同様に文節抽出、文節処理、文節比較によって文節ごとから抽出した名詞とそれにかかる品詞、動名詞の組み合わせ、文節をつなぐ接続詞による組み合わせた結果との比較をする。 比較の結果、手段・方法の正負組み合わせ候補の中で、比較一致しない組み合わせが、回避方法の自動作成結果となる。
(15)物質・物性・サイズの置き換えは、(7)〜(10)の変換処理後の文節抽出において名詞に係る品詞の抽出において、任意の物質・物性・サイズに関する名詞を抽出した場合は、任意の物質・物性・サイズに関する名詞を含む文節から作成した項目すべてを対象に物質・物性は、異なる物質・物性に置き換えて、サイズは、与えられたサイズ以外に置き換えた組み合わせを作成する。その結果を比較対象となるデータベース、文章(群)に対して、(7)〜(12)と同様に文節抽出、文節処理、文節比較によって文節ごとから抽出した名詞とそれにかかる品詞、動名詞の組み合わせ、文節をつなぐ接続詞による組み合わせた結果との比較をする。 比較の結果、手段・方法の項目の組み合わせ候補の中で、比較一致しない組み合わせが、回避方法の自動作成結果となる。
(16)手段・方法を構成する他の手段・方法の項目に置き換えは、(7)〜(10)による文節から得る手段・方法の各項目によって実現する結論に一致または類似する結論を導き出す他の手段・方法の各項目に置き換える。(7)〜(10)による文節分解による手段・方法の項目についての名詞とそれにかかる品詞、動名詞の組み合わせを作成。次にこの項目を使用し比較対象となるデータベース、文章(群)に対して(7)〜(10)と同様に文節抽出、文節処理、文節比較によって抽出した名詞とそれにかかる品詞、動名詞の組み合わせを比較をする。 比較の結果、項目に一致した手段・方法から(7)〜(10)の処理により目的を主文節から確定する。目的に一致する他の手段・方法を比較対象となるデータベース、文章(群)に対して(7)〜(12)と同様に文節抽出、文節処理、文節比較によって抽出した名詞とそれにかかる品詞、動名詞の組み合わせを対象を主文節に比較をする。不一致の場合は、候補が存在しないと判断し終了する。一致する場合、この文章に対して、 (7)、(8)と同様の処理を行い得た従文節を、元の比較対象である文節と置き換える。これが回避方法の自動作成結果である。
特許などの知財権の調査において、出願前考案や出願済み知財権に対して、パテントトロール対策として、パテントトロールが取得する可能性のある技術・手法について、事前に候補を作成し、危険性の調査・警告するシステムに利用
Claims (2)
- 製品やサービスの内容、製品やサービスに使用する技術、製品に使用する部品に使用される技術をそれぞれに記述される機能説明文書内容から、実現するための手段・方法が、出願済み知財権、権利確定済知財権、公知技術あるいは任意の手段・方法の侵害の可能性があるかを自然言語処理によって自動特定する方法
- 製品やサービスの内容、製品やサービスに使用する技術、製品に使用する部品に使用される技術をそれぞれに記述される機能説明文書内容から、実現するための技術・手法が、出願済み知財権、権利確定済知財権、公知技術あるいは任意の手段・方法の侵害の可能性がある場合に回避方法を自動作成する方法
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JP2016217807A JP2018077604A (ja) | 2016-11-08 | 2016-11-08 | 機能記述からの実現手段・方法の侵害候補を自動特定する人工知能装置 |
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Cited By (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
KR102051835B1 (ko) * | 2019-03-29 | 2019-12-04 | 김영상 | 주문내용에 따른 기능을 구현하는 부품을 사용하여 상품을 조립하는 판매시스템 |
KR20200103176A (ko) * | 2019-02-12 | 2020-09-02 | 이용규 | 3d 프린팅 모델링 기반 지식재산권 서비스 구동 시스템, 그리고 이를 위한 3d 프린팅 모델링 지식재산권 서비스 구동 앱 |
Citations (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2002358407A (ja) * | 2001-06-01 | 2002-12-13 | Sonzaisha:Kk | ビジネスモデルの選択システム |
JP2003216623A (ja) * | 2002-01-17 | 2003-07-31 | Ricoh Co Ltd | 文書分析装置、文書分析方法及び記録媒体 |
JP2003281186A (ja) * | 2001-11-13 | 2003-10-03 | Posco | 類似性判断のための例題ベース検索方法及び検索システム |
JP2009238131A (ja) * | 2008-03-28 | 2009-10-15 | Nomura Research Institute Ltd | 著作物比較システム |
JP2010224623A (ja) * | 2009-03-19 | 2010-10-07 | Nomura Research Institute Ltd | 関連記事推奨方法および関連記事推奨プログラム |
-
2016
- 2016-11-08 JP JP2016217807A patent/JP2018077604A/ja active Pending
Patent Citations (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2002358407A (ja) * | 2001-06-01 | 2002-12-13 | Sonzaisha:Kk | ビジネスモデルの選択システム |
JP2003281186A (ja) * | 2001-11-13 | 2003-10-03 | Posco | 類似性判断のための例題ベース検索方法及び検索システム |
JP2003216623A (ja) * | 2002-01-17 | 2003-07-31 | Ricoh Co Ltd | 文書分析装置、文書分析方法及び記録媒体 |
JP2009238131A (ja) * | 2008-03-28 | 2009-10-15 | Nomura Research Institute Ltd | 著作物比較システム |
JP2010224623A (ja) * | 2009-03-19 | 2010-10-07 | Nomura Research Institute Ltd | 関連記事推奨方法および関連記事推奨プログラム |
Cited By (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
KR20200103176A (ko) * | 2019-02-12 | 2020-09-02 | 이용규 | 3d 프린팅 모델링 기반 지식재산권 서비스 구동 시스템, 그리고 이를 위한 3d 프린팅 모델링 지식재산권 서비스 구동 앱 |
KR102200700B1 (ko) * | 2019-02-12 | 2021-01-11 | 이용규 | 3d 프린팅 모델링 기반 지식재산권 서비스 구동 시스템, 그리고 이를 위한 3d 프린팅 모델링 지식재산권 서비스 구동 앱 |
KR102051835B1 (ko) * | 2019-03-29 | 2019-12-04 | 김영상 | 주문내용에 따른 기능을 구현하는 부품을 사용하여 상품을 조립하는 판매시스템 |
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