Automatic Construction of Procedural Ontology and Its Application to Information Retrieval

2021 Fiscal Year Final Research Report

• Project/Area Number: 19K12101
• Research Category: Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
• Allocation Type: Multi-year Fund
• Section: 一般
• Review Section: Basic Section 61030:Intelligent informatics-related
• Research Institution: Chuo University
• Principal Investigator: Nanba Hidetsugu 中央大学, 理工学部, 教授 (50345378)
• Project Period (FY): 2019-04-01 – 2022-03-31
• Keywords: 特許 / 構造解析 / 画像分類 / オントロジー / 手順 / 情報検索

Outline of Final Research Achievements

A procedural ontology is crucial for understanding the state-of-the-art technologies, because typical procedural concepts are contained in the ontology, and we can recognize the novelty of each technology by comparing with typical procedural concepts. However, a procedural ontology that covers comprehensive technical fields have not been constructed. Therefore, we investigated automatic construction of a procedural ontology. In constructing the procedure ontology, we focused on patent abstracts and representative drawings. In this research, we conducted several experiments on the extraction of flowcharts from representative drawings and the structural analysis method of patent abstracts based on machine learning. As a result of the experiments, we were able to confirm the effectiveness of our method.

Free Research Field

自然言語処理

Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements

オントロジーは、文献を検索したり高度な言語処理を行ったりするための有用な情報源として活用されているが、一般にオントロジーの人手での構築は非常にコストがかかる。このため、自然言語処理技術を用いて、テキストデータベースからオントロジーを自動的に構築する様々な手法が提案されている。その多くは、上位下位関係や部分全体関係など、用語と用語の様々な関係の抽出を目的としたものである。本研究は、特許の要約および代表図面から体系的な手順オントロジーを自動構築する知る限りはじめての試みであり、その成果は、特許検索や特許文書作成支援などへの応用が期待できる。