En förmåga att förutse sannolikheten för patenttvister 1 och tidsåtgång gynnar företag i många avseenden, t.ex. i förvaltningen av patentportföljer och strategisk planering. Därför utvecklar vi prediktiva modeller för att uppskatta sannolikheten för rättstvister för patent och den förväntade tiden för rättstvister. Vårt arbete fokuserar på att förbättra state-of-the-art genom att förlita sig på olika funktioner och använda mer sofistikerade algoritmer med realistiska data. Spektiskt sett anser vi att potentiella faktorer som ger upphov till ett patent ska ifrågasättas i modellen. Dessa funktioner, som samlades in vid tidpunkten för utfärdandet av patentet och således före den faktiska tvisten, omfattar textdetaljer, patentets allmänna information samt finansiell information om patentinnehavaren. Våra föreslagna modeller är en kombination av ett kluster tillvägagångssätt i kombination med en ensembleklassiceringsmetod. Med en mycket låg processfrekvens på 1 till 2 procent visar resultaten från modellerna lovande förutsägbarhet. Finansiell information och egenskaper i samband med hänvisning är viktiga indikatorer för att skilja mellan omtvistade och icke-fördelade patent.
Slutligen, i skärningspunkten mellan patentansökningar och lagtexter i allmänhet, presenterade REF experiment om att förutsäga patenttvister och tid till rättstvister.
Predicting litigation likelihood and time to litigation for patents
{'venue': "ICAIL '17", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}