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[Python] 正規表現を使ったFターム分析

〘 背景 〙

日本の特許文献には、FIとFタームと呼ばれる特許分類が付与されている。FIは国際特許分類(IPC)と同じ階層構造で、日本の実情に合わせて細分化されている。Ｆタームは、テーマコードごとに種々の観点について付与された特許分類コードである。出願された特許文献の内容に応じて付与されるので、内容を読む代わりに付与されているFIやFタームを分析対象とすることで、特許文献の内容分析ができる。
以下の例は、事例研究「リチウムイオン電池の電極材料の特許マップ」で紹介した特許マップを作成するための前処理。

〘 課題 〙

１件の特許文献には複数の（多くの）特許分類コードが付与されている。前処理として、どのコードが付与されているかを表すフラグを立てる。分析対象の特許文献それぞれにフラグを立てる処理をしておけば、後段に分析目的に合わせた集計処理を行えば良い。
特許分類は、FIもFタームもIPCも階層構造をもつので、立てるフラグは階層関係を反映するように設計する。

〘 仕様 〙

処理対象：EXCELの特許文献リスト（）
各特許文献に、FI, Fターム, IPCなどの項目が含まれていること

入力 「Fターム」カラム
例＝“5H050 AA02;5H050 AA08;5H050 BA17;5H050 CA08;5H050 CA09;5H050 CB01;5H050 CB02;5H050 CB08;5H050 CB11;5H050 DA03;5H050 DA04;5H050 DA10;5H050 DA11;5H050 DA18;5H050 EA23;5H050 EA24;5H050 EA28;5H050 FA02;5H050 FA17;5H050 GA10;5H050 HA00;5H050 HA01;5H050 HA20”
出力 フラグを立てる複数のカラム
特許文献のレコードに立てたフラグ（1/” “）

注：フラグを立てる対象のＦタームが上位階層なら、それに含まれる下位階層のFタームでもフラグが立つようにプログラミングする。但し、階層関係はプログラマーが解釈してソースコード内に正規表現で記述する。

〘 階層構造を考慮した正規表現〙

Fタームの階層構造の例は、以下のとおり。上述の「リチウムイオン電池の電極材料の特許マップ」で分析対象としたテーマコード「電池の電極および活物質」（5H050）の「正極活物質」（CA00）である。

フラグを立てたい範囲を緑の枠取りで示す。フラグを立てたい範囲を正規表現で表す（各正規マッチマッチオブジェクトを生成する）。

例１：CA03(Niを主体とするもの)の下位概念にはCA04(Coを固溶するもの)を下位に含むので、CA03 or CA04が付与されていればCA03のフラグ(CA01)を立てる。

CA01 = re.compile(‘5H050 (CA03|CA04)’) 

例２：CA19(有機化合物)の下位概念にはCA20(ポリマーまたは重合体)～CA27(ハロゲン原子を有するもの)を下位に含むので、CA19 ～ CA27が付与されていればCA19のフラグ(CA12)を立てる。

CA12 = re.compile(‘5H050 (CA19|CA2[0-7])’)

フラグを立てたいすべてのＦタームについて、マッチオブジェクトを生成する。

〘 各レコード（特許文献）についてフラグを立てる 〙

searchメソッドを使って、マッチオブジェクトにマッチするパターンが、対象レコード（特許文献）のＦタームカラムの文字列に含まれているかを判定し（if文）、EXCELの所定カラムに出力する。

〘 ソースコード 〙

# -*- coding: utf-8 -*-
"""
Fターム分析
 電池の電極および活物質(5H050)のLiイオン電池(BA17)にヒットする文献について、
 正極と負極の活物質材料として付与されているFタームのフラグを立てる
　入力：　ダウンロード項目にＦタームを含む特許文献リスト
 出力： 各文献について、付与されているＦタームにフラグを立てる
 newly created                           2022.9.19 H. Kojima
"""
import openpyxl, re
path = "C:\\Users\\kojim\\Dropbox\\事例研究\\Liイオン電池の電極材料分析"
file_name  = "5H050_DB.xlsx"
workbook = openpyxl.load_workbook(path+"\\"+file_name)
# 特許文献シート
sheet_db = workbook.get_sheet_by_name('db')
col_Fterm = 17
# 正極活物質
CA01 = re.compile('5H050 (CA03|CA04)')
CA02 = re.compile('5H050 CA05')
CA03 = re.compile('5H050 CA06')
CA04 = re.compile('5H050 (CA07|CA08|CA09)')
CA05 = re.compile('5H050 CA10')
CA06 = re.compile('5H050 CA11')
CA07 = re.compile('5H050 CA12')
CA08 = re.compile('5H050 CA15')
CA09 = re.compile('5H050 CA16')
CA10 = re.compile('5H050 CA14')
CA11 = re.compile('5H050 CA17')
CA12 = re.compile('5H050 (CA19|CA2[0-7])')
CA13 = re.compile('5H050 (CA29|CA30)')
# 負極活物質
CB01 = re.compile('5H050 (CB02|CB03)')
CB02 = re.compile('5H050 CB04')
CB03 = re.compile('5H050 CB05')
CB04 = re.compile('5H050 CB08')
CB05 = re.compile('5H050 CB09')
CB06 = re.compile('5H050 CB07')
CB07 = re.compile('5H050 CB12')
CB08 = re.compile('5H050 CB13')
CB09 = re.compile('5H050 CB14')
CB10 = re.compile('5H050 CB15')
CB11 = re.compile('5H050 (CB16|CB17|CB18)')
CB12 = re.compile('5H050 (CB19|CB2[0-7])')
CB13 = re.compile('5H050 (CB29|CB30)')
#
#   Start processing
for line in range(2, sheet_db.max_row+1):
    Fterm = sheet_db.cell(row=line,column=col_Fterm).value
    if re.search(CA01, Fterm):
        sheet_db.cell(row=line,column=37).value = 1
    if re.search(CA02, Fterm):
        sheet_db.cell(row=line,column=38).value = 1
    if re.search(CA03, Fterm):
        sheet_db.cell(row=line,column=39).value = 1  
    if re.search(CA04, Fterm):
        sheet_db.cell(row=line,column=40).value = 1  
    if re.search(CA05, Fterm):
        sheet_db.cell(row=line,column=41).value = 1  
    if re.search(CA06, Fterm):
        sheet_db.cell(row=line,column=42).value = 1  
    if re.search(CA07, Fterm):
        sheet_db.cell(row=line,column=43).value = 1  
    if re.search(CA08, Fterm):
        sheet_db.cell(row=line,column=44).value = 1  
    if re.search(CA09, Fterm):
        sheet_db.cell(row=line,column=45).value = 1
    if re.search(CA10, Fterm):
        sheet_db.cell(row=line,column=46).value = 1
    if re.search(CA11, Fterm):
        sheet_db.cell(row=line,column=47).value = 1
    if re.search(CA12, Fterm):
        sheet_db.cell(row=line,column=48).value = 1
    if re.search(CA13, Fterm):
        sheet_db.cell(row=line,column=49).value = 1
    if re.search(CB01, Fterm):
        sheet_db.cell(row=line,column=51).value = 1
    if re.search(CB02, Fterm):
        sheet_db.cell(row=line,column=52).value = 1
    if re.search(CB03, Fterm):
        sheet_db.cell(row=line,column=53).value = 1 
    if re.search(CB04, Fterm):
        sheet_db.cell(row=line,column=54).value = 1 
    if re.search(CB05, Fterm):
        sheet_db.cell(row=line,column=55).value = 1 
    if re.search(CB06, Fterm):
        sheet_db.cell(row=line,column=56).value = 1 
    if re.search(CB07, Fterm):
        sheet_db.cell(row=line,column=57).value = 1 
    if re.search(CB08, Fterm):
        sheet_db.cell(row=line,column=58).value = 1 
    if re.search(CB09, Fterm):
        sheet_db.cell(row=line,column=59).value = 1 
    if re.search(CB10, Fterm):
        sheet_db.cell(row=line,column=60).value = 1
    if re.search(CB11, Fterm):
        sheet_db.cell(row=line,column=61).value = 1 
    if re.search(CB12, Fterm):
        sheet_db.cell(row=line,column=62).value = 1
    if re.search(CB13, Fterm):
        sheet_db.cell(row=line,column=63).value = 1 
workbook.save(path+"\\"+file_name)

〘 出力（フラグを出力したEXCELのカラム）〙

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裁判所判例検索

「判決が出た」などの報道があると、詳しい情報を得るために判決文そのものにあたりたいことがある。

例えば、当ライブラリでも事例研究で紹介した「セルフレジ特許訴訟」にも判決が出た。「ファストリ、無人レジ特許訴訟で敗訴～知財高裁、商品識別巡り」（2021/5/21付け日経新聞）また、例えば、「LINE「ふるふる」機能、特許侵害で賠償命令（東京地裁）」（2021/5/20付け日経新聞）もある。

そんなときに使うのが「裁判所（COURT IN JAPAN）」である。

早速、原告名「アスタリスク」で検索してみた。

ところが、ヒットしたのは別件ばかり……

判決文の全文検索であるため、「アスタリスク」という語が使われていれば、会社名でなくてもヒットする。「株式会社アスタリスク」とすべきだった。

とは言え、やはりまだデータベースに収録されてはいないらいしい。

日付で検索してみると、

検索した2021/5/23時点で、最新は5/17付け最高裁判決、知財高裁の最新は5/13だった。判決から１～２週間でデータベースに収録されているようである。

（判決文が収録されたら、更新する予定）

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[Python] 基礎-7 EXCELファイルの読み書き

１．一般的な流れ

“openpyxl”モジュールをインポート：import openpyxl
Workbookを開く：openpyxl.load_workbook(“ファイル名”)
シートオブジェクトを生成：sheet_obj = workbook.get_sheet_by_name(“シート名”)

２．セルの値の読み書き（cell(row=行番号, column=列番号).value）

〔 値の取り込み 〕
変数 = sheet_obj.cell(row=行番号, column=列番号).value

〔 値の書き込み 〕
sheet_obj.cell(row=行番号, column=列番号).value = 値

３．行/列 単位の扱い（ iter_rows() / iter_cols() ）

（iteration processにより）１行ごと（１列ごと）に、リストを生成する。

〔 使い方の例 〕

for row in sheet_obj.iter_rows():
for col in range(len(row)):
print(row[col])

４．フォントの指定

〔 流れ 〕
①　Font関数をopenpyxlモジュールのstyleからインポート
　　from openpyxl.styles import Font
②　フォントの指定
　　font = Font(name=’フォント名’, size=ポイント数, ･･･)
③　指定したフォントをセルに指定
　　sheet_obj.cell(row=line,column=col+1).font = font

パラメータ説明
nameフォント名／例：’游ゴシック’, ‘Arial’
sizeポイント数／例：「size=10」等整数値で指定
color色を16進6桁の文字列で指定
例：’FF0000’（赤）, ’00FF00’（緑）, ‘0000FF’（青）
underline下線を文字列で指定／例：’single’
bold太字／例：True, False
italic斜字／例：True, False

５．位置揃え

〔 流れ 〕
①　Alignment関数をopenpyxlモジュールのstyleからインポート
　　from openpyxl.styles import Alignment
②　セルごとにAlignmentを指定
　　sheet_obj.cell(row=line,column=col+1).alignment
　　= Alignment(horizontal=’left’,
　　 vertical=’top’,
　　 wrapText=None)

〔 Alignment関数の引数とパラメータ 〕

　　　　引数パラメータ説明
horizontal‘left’
‘center’
‘right’		左揃え
中央揃え
右揃え
vertical‘top’
‘center’
‘bottom’		上揃え
中央揃え
下揃え
textWrapTrue
None		セル内折り返しあり
指定せず

６．セルの表示形式

〔 流れ 〕
①　numbersをopenpyxlモジュールのstyleからインポート
　　from openpyxl.styles import numbers
②　セルのフォーマットを指定
　　sheet_obj.cell(row=line,column=col+1).number_format = 表示形式

　　　　表示形式　説明
‘0.000’小数点以下３桁
#,##0′３桁ごとにカンマ区切り＆小数点以下は非表示
‘yyyy/mm/dd’短い日付（西暦４桁/月/日）

７．セルの幅と高さ

〔 セル幅の指定 〕
sheet_obj.column_dimensions[’Ａ’].width= セル幅

〔 セル高の指定 〕
sheet_obj.row_dimensions[1].height = セル高さ

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[Python] 基礎-6 csvファイルの読み込み

１．一般的な流れ

(1) “csv”モジュールを使った読み込み
“csv”モジュールをインポート　import csv
open関数を使ってcsvファイルオブジェクト(csv_obj)を生成
csv_obj.reader ⇒ 行単位（iteratorプロトコル対応）オブジェクトをリスト形式で生成
csv_obj.DictReader ⇒ 行単位（iteratorプロトコル対応）オブジェクトを辞書形式で生成

(2) “panda”モジュールを使った読み込み
“panda”モジュールをインポート import pandas
データ分析用のモジュール・・・いつか使ってみたい

２．”csv”モジュールを使った読み込み

open関数

使い方の例：

with open(path+’\’+csv_A, mode=’r’, encoding=’utf_8′) as csv_obj:

引数　　　　　説明
mode“r”： read only
“w”： 書き込み許可
“x”： 排他的。
“a”：ファイルがあるときは追記
encoding 文字コード
　”utf-8″：日本語
newlineex.: None, ”, ‘\n’, ‘\r’, ‘\r\n’

reader

使い方の例：

with open(ファイル名, mode=’r’, encoding=’utf_8′) as csv_obj:
csv_reader = csv.reader(csv_obj)
header = next(csv_reader)
print(header) 👈　headerはリスト
for row in csv_reader:
print(row[0])　👈　rowはリスト

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[Python] 出願人名の名寄せ

〘 課題 〙

「名寄せ」とは、表記を一つにまとめること。出願人名は、企業、団体、学校、研究機関、個人などの名称で、主体が同じでも完全に統一されていて変更されないというわけではない。例えば、会社名の変更、合併などで名称が変更されることがある。それ以外にも、関連会社などので１つのグループとして扱った方が良い場合もある。

〘 仕様 〙

処理対象：EXCELの特許文献リスト（「”db”シート」とする）
　　　　　「csvの前処理」を使って抽出した「筆頭出願人」カラムを持つことを想定
入力：「筆頭出願人」カラム
出力：「筆頭出願人（名寄せ）」カラム
「名寄せ」シート：　「筆頭出願人」と「筆頭出願人（名寄せ）」の対応付け

〘 名寄せシートの作り方 〙

「”db”シート」から「筆頭出願人」のピボットテーブルを作成

EXCELの「ピボットテーブル」を使うのは必須ではないが、出願件数の多い「筆頭出願人」を優先して、どのような名称を名寄せするかを検討する。
これをコピーして「名寄せ」シートを作成

名寄せ前の出願人名（Ａカラム）を名寄せ後の出願人名（Ｂカラム）に対応付ける作業
出願件数の多い出願人名を優先して行い、上位何社（何人）まで行うかは、分析の目的による。

上の「パナソニックGr.」のように、「三洋電機」との合併、「松下電器産業」からの社名変更、「パナソニックＩＰマネージメント株式会社」などの関連会社など、まとめて扱いたいグループごとに、名寄せ後の出願人名を統一する。

名寄せ辞書の作成も、AIを活用するなどで自動化したいが、まだまだ検討中……
現段階では、マニュアルで進めるしかない。

〘 pythonによる処理 〙

〘 プログラムのポイント 〙

①　「名寄せ」シートを参照して、「名寄せ辞書」”name_dictionary”を作成。
　　　キー：元の出願人名
　　　値：名寄せ後の名称（空欄なら値は”None”）
　　　（「辞書」については、 基礎-2 リスト、タプル、辞書 を参照。）

②　”db”シートの各行（各特許文献）について、「筆頭出願人」が「名寄せ辞書」のキーのどれかに一致するので、値があればその値（名寄せ後の出願人名）、値がなければ（None）「筆頭出願人名」をそのまま、「筆頭出願人（名寄せ）」のカラムに出力する。

〘 処理結果 〙

出願人名を名寄せした後で、もう一度ピボットテーブルを作ると、出願人グループごとに出願件数を集計することができる。

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特許マップDIYサポートキャンペーン　第３回

外出自粛／在宅勤務　応援企画

特許マップDo It Yourself
サポートキャンペーン　第３回

（緊急事態宣言期間中無料）

緊急事態宣言が、昨年４月、今年１月に続き三度発出されてしまいました。特許マップDIYサポートの無料サービスキャンペーンも、このたびもう一度行うことにしました。この災禍を福に転じたいと願っております。

かねがね、特許マップを自分で作ってみたいと思っていた方、チャレンジしてみませんか？
新型コロナウィルスの脅威はありますが、まとまった時間がとれる機会は増えているのではないでしょうか？　

    • ・検索式作成　相談、代行
    • ・ヒット文献集合csvダウンロード
    • ・Excel（関数／ピボット／マクロ）操作 

特許マップを作るには、まず目的に合った特許文献集合を作る必要があります。是非、この機会にご相談ください。弁理士の職業的守秘義務の範囲です。業務上のテーマについてもご相談いただけます。

商用の検索データベースを利用できない方には、作成した文献集合をcsvダウンロードして無償提供します。

Excel（関数／ピボット／マクロ）については、セミナーのプレゼン資料（Seminar-PatentSearch-and-Map_20190703）か拙著を参考に進めてください。こみ入った内容のご質問にはSkype, ZoomなどのWeb会議システムで対応いたします。Excelシート画面を共有しながらQ&Aできますので。

メール（mail to: kojima#aq-patent.com 注：「#」を「@」に代えてください）でお申し込みください。