Sammanfattning av denna webbsida: De nuvarande patentsystemen står inför ett allvarligt problem med att patentens kvalitet försämras, eftersom det större antalet ansökningar gör det svårt för patentansvariga att använda tillräckligt med tid för att utvärdera varje ansökan. För att skapa ett bättre patentsystem är det nödvändigt att fastställa ett allmänt samförstånd om patentansökningarnas kvalitet på ett kvantitativt sätt. I den här artikeln tar vi itu med problemet med att bedöma kvaliteten på patentansökningar baserade på maskininlärning och teknik för textbrytning. För varje patentansökan beräknar vårt verktyg automatiskt en poäng som kallas patenterbarhet, vilket visar hur troligt det är att ansökan kommer att godkännas av patentverket. Vi använder en ny statistisk prognosmodell för att uppskatta undersökningsresultat (godkännande eller avslag) baserat på en stor datamängd inklusive 0,3 miljoner patentansökningar. Modellen beräknar patenterbarheten baserat på en uppsättning funktionsvariabler inklusive textinnehållet i specifikationsdokumenten. Experimentella resultat visade att vår modell överträffar en konventionell metod som endast använder dokumentens strukturella egenskaper. Eftersom användare kan få tillgång till det uppskattade resultatet genom ett web-browser-baserat grafiskt gränssnitt, gör detta system det möjligt för både patentexaminatorer och sökande att snabbt upptäcka svaga applikationer och hitta sina specifika brister.
Dessutom, Hido et al. I REF föreslogs en modell för beräkning av patenterbarheten baserad på en uppsättning funktionsvariabler inklusive textinnehåll i patentdokument.
Modeling Patent Quality: A System for Large-scale Patentability Analysis using Text Mining
{'venue': 'JIP', 'journal': 'JIP', 'mag_field_of_study': ['Engineering', 'Computer Science']}