テキストマイニング、機械学習による特許情報解析、先行技術調査の効率化

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本セミナーでは、特許調査とテキストマイニングの基礎から概観し、各種ツールのテキストマイニング関連機能の活用事例を紹介いたします。
また、機械学習の特許調査への応用事例を単語・文書のベクトル化、文書分類、文書ベクトルの次元圧縮による特許公報の俯瞰可視化と技術動向調査への応用を紹介いたします。

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プログラム

最初に特許調査とテキストマイニングの基礎について概観します。各種ツールのテキストマイニング関連機能の活用事例を紹介します。機械学習の特許調査への応用事例を単語・文書のベクトル化、文書分類、文書ベクトルの次元圧縮による特許公報の俯瞰可視化と技術動向調査への応用を紹介します。調査目的に応じたツール・アルゴリズム・特徴量の選択が重要であり、ツールの特徴を把握して使いこなすことが大事です。付録ではオープンソースを用いた、自分でできる特許情報解析ツールを紹介します。

  1. はじめに 講師自己紹介 アジア特許情報研究会紹介
  2. 特許調査とテキストマイニングの基礎
    1. 調査対象と調査範囲の特定・明確化
    2. マッチングと適合
    3. 特許調査における再現率 (網羅性) と適合率 (効率)
    4. 先行技術調査と侵害防止調査の検索モデルの違い
    5. 「完全一致」⇔「最良一致」検索モデルの比較
    6. 検索・分類とテキストマイニングの違い
    7. テキストマイニングの基本的な仕組み
  3. テキストマイニングの概要と特許調査への応用
  4. AIの概要と特許調査への応用
    1. 人工知能 (AI:Artificial Intelligence) とは
    2. AI、機械学習、深層学習について
    3. AI活用特許調査システムへの過剰な期待
      ~ 現時点でできること/できないこと、性能レベルなど ~
  5. 商用AI特許調査ツールの活用事例
    1. AI特許調査ツールへの要求性能
    2. Patentfieldの活用事例
    3. THE調査力AI (Deskbee) の活用調査事例
    4. 特許調査分野における人工知能 (AI) 技術の活用動向
  6. オープンソースを用いた機械学習の特許調査への応用

受講料

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