特許調査における文章間の編集距離を利用した関連公報抽出方式

カテゴリ: 研究会(論文単位)

論文No: IS18018

グループ名: 【C】電子・情報・システム部門 情報システム研究会

発行日: 2018/03/23

タイトル(英語): Patent retrieval method using edit distance as to distinctive sentences in open-access patent documents

著者名: 星野 恵以子(神奈川大学),秋吉 政徳(神奈川大学),吉新 喜市(エムテック),築山 誠(エムテック)

著者名(英語): Eiko Hoshino(Kanagawa University),Masanori Akiyoshi(Kanagawa University),Kiichi Yoshiara(MTEC),Makoto Tsukiyama(MTEC)

キーワード: 特許調査|単語ベクトル空間|Ｗｏｒｄ　Ｍｏｖｅｒ’ｓ　Ｄｉｓｔａｎｃｅ|Patent retrieval|word vector space model|word mover's distance

要約(日本語): 本研究では、従来の技術文献や新聞等の文書分類や文書検索で活用されてきた「文書の特徴定義」を用いて各特許明細書の特徴文を抽出した後に、単語間の意味的な近さを単語ベクトル空間での距離に変換する技術を用いて、文同士の編集距離を計算する方法によって、各特許明細書同士の類似性を判定し、関連公報として抽出する方式を提案する。

要約(英語): Patent retrieval task has differnces from ordinary document retrieval for research documents. To solve this probrem, we propose a method to extract feature sentences of each document using “tf-idf(term frequency inverte document frequency)” and to calculate edit distance among feature sentences using “Word Mover’s Distance”.

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 539 Kバイト