文書構造レベルの統計モデルを用いた特許公報管理支援システムの構築

2014 Fiscal Year Annual Research Report

• Project/Area Number: 24500121
• Research Institution: Iwate Prefectural University
• Principal Investigator: 槫松 理樹 岩手県立大学, ソフトウェア情報学部, 准教授 (00305286)
• Project Period (FY): 2012-04-01 – 2015-03-31
• Keywords: 情報検索 / 特許情報

Outline of Annual Research Achievements

本稿では，権利調査などにおける特許公報処理支援を行うために，特許が解決しようとする課題とその手段の候補を推定する手法を提案した．本手法では，大分類と小分類の組み合わせから表現された課題分類と手段分類を，専門家が事前に行った課題分類・手段分類の抽出結果をもとに推定する．専門家の協力のもとに行った評価実験においては，課題分類・手段分類の組については，10位以内に正答が含まれる割合は最大で，大分類小分類両方の場合は約17%，大分類のみの場合は約49％であった．今後の課題としては，より大規模なデータでの実証実験，語句の切り出し方やブロックタグの利用などによる各種情報抽出方法の検証と改善，計算量の削減などがあげられる．

Research Products

• [Presentation] ブロック単位の語句の出現頻度に基づく特許課題・手段推定システム (2015)
  • Author(s): 槫松理樹
  • Organizer: 2015年度人工知能学会（第29回）
  • Place of Presentation: はこだて未来大
  • Year and Date: 2015-05-30 – 2015-06-02
• [Presentation] A Framework for Improvement a Decision Tree Learning Algorithm Using K-NN (2014)
  • Author(s): 槫松理樹，羽倉淳，藤田ハミド
  • Organizer: IEEE 13th International Conference on Intelligent Software Methodologies, Tools and Techniques
  • Place of Presentation: マレーシア・ランカウェイ
  • Year and Date: 2014-09-20 – 2014-09-23
• [Presentation] 課題と手段の類似度に基づく特許分類支援システムの提案 (2014)
  • Author(s): 槫松理樹
  • Organizer: 第13回情報科学技術フォーラム
  • Place of Presentation: 筑波大
  • Year and Date: 2014-09-04 – 2014-09-06
• [Presentation] 専門家による抽出結果を用いた特許公報からの課題手段推定支援手法の提案 (2014)
  • Author(s): 槫松理樹
  • Organizer: 2014年度人工知能学会（第28回）
  • Place of Presentation: 愛媛
  • Year and Date: 2014-05-11 – 2014-05-17