特許庁では，人工知能（AI）技術の活用に向けた検討を進めており，その一つのテーマとして，特許文献への分類付与が挙げられている。特許文献への特許分類（Fターム）付与においては，特許文献の一部の記載を根拠として分類が付与されることがあり，分類付与の根拠となる箇所を機械的に推定することにより，付与精度の向上，及び，付与支援システムへの活用に有効である可能性がある。そこで，各種の機械学習モデルを用い，特許文献に付与すべき特許分類（Fターム）や，その分類に対する明細書中の付与根拠箇所（段落）を機械推定し，その精度を比較評価した。
