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公開番号2024100448
公報種別公開特許公報(A)
公開日2024-07-26
出願番号2023004458
出願日2023-01-16
発明の名称パターン抽出方法及びパターン抽出プログラム
出願人富士通株式会社
代理人弁理士法人フィールズ国際特許事務所
主分類G06Q 40/12 20230101AFI20240719BHJP(計算;計数)
要約【課題】本質的パターンを効率的に抽出することを可能とするパターン抽出方法及びパターン抽出プログラムを提供する。
【解決手段】複数の書類のそれぞれに含まれる複数の項目に記入される情報間の関係をそれぞれ示す複数のパターンごとに、各パターンに対応する複数の項目間における意味の類似度を算出し、複数のパターンに含まれる第1パターンに対応する類似度が複数のパターンに含まれる第2パターンに対応する類似度よりも大きい場合、第1パターンを第2パターンよりも優先して出力する。
【選択図】図16
特許請求の範囲【請求項１】
複数の書類のそれぞれに含まれる複数の項目に記入される情報間の関係をそれぞれ示す複数のパターンごとに、各パターンに対応する前記複数の項目間における意味の類似度を算出し、
前記複数のパターンに含まれる第１パターンに対応する前記類似度が前記複数のパターンに含まれる第２パターンに対応する前記類似度よりも大きい場合、前記第１パターンを前記第２パターンよりも優先して出力する、
処理をコンピュータが実行することを特徴とするパターン抽出方法。
続きを表示（約 660 文字）【請求項２】
請求項１において、
前記複数のパターンのそれぞれは、各パターンに対応する前記複数の項目に記入された各情報のうちのいずれかについての修正が行われたパターンである、
ことを特徴とするパターン抽出方法。
【請求項３】
請求項１において、
前記出力する処理では、前記類似度を用いて算出された補正信頼度が大きい順に前記複数のパターンを出力する、
ことを特徴とするパターン抽出方法。
【請求項４】
請求項３において、
前記出力する処理では、前記複数のパターンに含まれる特定のパターンに対応する正例のうち、前記出力する処理において前記特定のパターンよりも前に出力された前記複数のパターンのうちの少なくともいずれかのパターンに対応しない正例の数が所定の条件を満たさない場合、前記特定のパターンの出力を行わない、
ことを特徴とするパターン抽出方法。
【請求項５】
複数の書類のそれぞれに含まれる複数の項目に記入される情報間の関係をそれぞれ示す複数のパターンごとに、各パターンに対応する前記複数の項目間における意味の類似度を算出し、
前記複数のパターンに含まれる第１パターンに対応する前記類似度が前記複数のパターンに含まれる第２パターンに対応する前記類似度よりも大きい場合、前記第１パターンを前記第２パターンよりも優先して出力する、
処理をコンピュータに実行させることを特徴とするパターン抽出プログラム。

発明の詳細な説明【技術分野】
【０００１】
本発明は、パターン抽出方法及びパターン抽出プログラムに関する。
続きを表示（約 1,400 文字）【背景技術】
【０００２】
例えば、市役所等の行政機関（以下、単に行政機関とも呼ぶ）には、住民税の計算に用いられる申請書類を含む多くの書類（以下、単に書類とも呼ぶ）が提出される。そして、このような行政機関の職員（以下、単に職員とも呼ぶ）は、例えば、提出された複数の書類の突き合せ（以下、突合処理とも呼ぶ）を行うことにより、複数の書類間において記入内容の不整合が存在するか否かについてのチェックを行う。
【０００３】
その結果、例えば、複数の書類間において記入内容の不整合が特定された場合、職員は、当該不整合を解消するための記入内容の修正を手作業によって行う（例えば、特許文献１乃至３参照）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
特開２０２２－０７９３５２号公報
特開２０１０－１８２１８３号公報
特開平８－２８７１５２号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
ここで、上記のような記入内容の不整合を特定する方法として、例えば、複数の書類間において不整合が存在していると判断可能な記入内容の組合せ（以下、不整合パターンとも呼ぶ）を予め形式化し、当該不整合パターンを用いることによって記入内容の不整合が存在するか否かのチェックを行うことが考えられる。不整合パターンは、例えば、複数の書類間における記入内容の関係を示す１以上の条件からなるパターンのうち、全ての条件が満たされる場合に、複数の書類間における記入内容に不整合が存在すると判断可能なパターンである。
【０００６】
しかしながら、上記のような不整合パターンの形式化には、多くの工数を要する場合があり、職員の作業負担が大きくなる場合がある。そのため、職員は、この場合、例えば、書類における記入内容の修正を効率的に行うことができない可能性がある。
【０００７】
さらに、上記のような不整合パターンの形式化では、職員が認識していない不整合パターンについての形式化が行われない。そのため、職員は、この場合、例えば、記入内容の不整合の特定を精度良く行うことができない可能性がある。
【０００８】
これに対し、職員は、例えば、アソシエーションルール分析等の機械学習の手法を用いることによって不整合パターンを予め自動的に抽出し、抽出した不整合パターンを用いることによって記入内容に不整合が存在するか否かのチェックを行う場合がある。
【０００９】
しかしながら、上記のような不整合パターンの抽出を行う場合、例えば、職員が自身の経験に基づく業務の背景知識（以下、単に背景知識とも呼ぶ）から不整合が存在していることを理解可能な不整合パターン（以下、本質的パターンとも呼ぶ）だけでなく、職員が背景知識に基づいても不整合が存在していることを理解することができない不整合パターン（以下、見かけパターンとも呼ぶ）についても抽出される場合がある。
【００１０】
そのため、職員は、この場合、例えば、抽出された不整合パターンのそれぞれを検証し、抽出された不整合パターンから記入内容の修正に用いる不整合パターン（本質的パターン）を特定する必要がある。したがって、職員は、例えば、この場合においても、各書類における記入内容の修正を効率的に行うことができない可能性がある。
（【００１１】以降は省略されています）

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