| 研究課題/領域番号 |
19K12101
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| 研究種目 |
基盤研究(C)
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| 配分区分 | 基金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 審査区分 |
小区分61030:知能情報学関連
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| 研究機関 | 中央大学 |
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研究代表者 |
難波 英嗣 中央大学, 理工学部, 教授 (50345378)
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| 研究期間 (年度) |
2019-04-01 – 2022-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2021年度)
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| 配分額 *注記 |
4,420千円 (直接経費: 3,400千円、間接経費: 1,020千円)
2021年度: 1,690千円 (直接経費: 1,300千円、間接経費: 390千円)
2020年度: 1,430千円 (直接経費: 1,100千円、間接経費: 330千円)
2019年度: 1,300千円 (直接経費: 1,000千円、間接経費: 300千円)
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| キーワード | 特許 / 構造解析 / 画像分類 / オントロジー / 手順 / 情報検索 / フローチャート / 画像認識 / 情報抽出 / BERT / 手順の体系化 / 論文 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
本研究では，特許から，特定の目的達成のための典型的な手順を抽出することにより,手順に関するオントロジーを自動構築する手法を提案する.特許における手順に関する記述を 大量に収集し，目的別に分類し，類似する複数の手順を比較すれば、典型的な手順を見つけることができる.こうして作成した手順オントロジーを情報検索のタスクに適用することで，従来の情報検索技術よりも検索性能が向上できることを実証する.さらに，学術論文中に記載された一連の手順の個所を手順オントロジーと比較することにより，「手順」という観点 からみた特許や論文の新規性について，どの程度計算機で認識可能か検証する．
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| 研究成果の概要 |
新技術は典型的な手順と比べることで、はじめてその新規性を理解することができるため、典型的な手順に関する概念が記述されている手順オントロジーは、非常に重要な役割を果たすと考えられる。しかしながら、これまでにあらゆる技術分野を対象とした網羅的な手順オントロジーは構築されてこなかった。そこで、本研究では、手順オントロジーの自動構築に関する研究を行った。手順オントロジーを構築する際、特許要約と代表図面に着目した。本研究では、機械学習に基づく特許画像からのフローチャートの抽出と特許要約の構造解析手法について実験を行った。実験の結果、提案手法の有効性を確認することができた。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
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。
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