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J-GLOBAL ID:201202244092999959   整理番号:12A0899770

自然言語処理,知識転移,特許引用メトリックスを用いた特許の発明推定に関する自動TRIZレベルのためのフレームワーク

A framework for automatic TRIZ level of invention estimation of patents using natural language processing, knowledge-transfer and patent citation metrics
著者 (4件):
資料名:
巻: 44  号: 10  ページ: 987-1010  発行年: 2012年10月 
JST資料番号: A0767A  ISSN: 0010-4485  資料種別: 逐次刊行物 (A)
記事区分: 原著論文  発行国: オランダ (NLD)  言語: 英語 (EN)
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特許は,設計概念,その物理的実現,引用の形でのそれ以前の設計との関係に関する豊富な情報を提供する。特許は次世代コンピュータ支援設計(CAD)システムの複数の目標に対する有用な入力を提供できるが,特許検索およびランク付けを促進するためには,より効率的なツールが必要となる。本論文では,発明的問題解決理論(TRIZ)の中で定義されている発明レベル(LOI)に従って,特許分類を行うための新しいフレームワークの提示および実装を行った。発明レベルは,設計コンフリクトの解消とそのコンフリクト解消の中で用いられた規律に基づく設計概念の創造性の特徴付けを行う。一連の特許に対するLOI評価により,高インパクト特許同定のために,データベースの中での特許のスクリーニングおよびランキングにとって有用な入力が提供される。しかしながら,各特許に対するLOI付与に必要な人手努力は労働集約的であり時間がかかる。本論文では,LOIに従って特許分類を行うために,テキストマイニング,自然言語処理,知識転移メトリックスの生成,機械学習アプローチの応用を組合せた新しい手法を提案し,実装した。特許に対してLOIデータの編集を行う2つの事例研究を提示した。それは,巨大磁気抵抗(GMR)または大規模磁気抵抗(CMR)センサを用いた動的磁気情報ストレージまたは検索であり,それらセンサは,ハックス薄膜(USPC360/324)およびチャネルアクセスに対するアービトレーション(USPC370/462)から形成されている。第二の事例研究では,5重層化交差検証法におけるピーク性能が73.38%であり,第二の事例研究ではそれが77.12%になることを見つけた。Copyright 2012 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.
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分類 (3件):
分類
JSTが定めた文献の分類名称とコードです
CAD,CAM  ,  工業所有権  ,  人工知能 

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