Textanalys blir ett allt viktigare verktyg som används inom biomedicinsk forskning. Även om framsteg fortsätter att göras i kärnalgoritmerna för identifiering av enheter och relationsextraktion, uppstår ett behov av praktiska tillämpningar av dessa tekniker. Vi utvecklade ett system som gör det möjligt för användare att utforska US Patent corpus med hjälp av molekylär information. Kärnan i vårt system innehåller tre huvudteknologier: En högpresterande kemisk notator som identifierar kemiska termer och omvandlar dem till strukturer, en liknande sökmotor baserad på den framväxande IUPAC International Chemical Identifier (InChI) standard, och en uppsättning av on demand data mining verktyg. Genom att utnyttja denna teknik kunde vi snabbt identifiera och indexera 3, 623, 248 unika kemiska strukturer från 4, 375, 036 amerikanska patent och patentapplikationer. Använda detta system en användare kan gå till en webbsida, rita en molekyl, söka efter relaterade immateriella rättigheter (IP) och analysera resultaten. Våra resultat visar att detta är ett mycket effektivare sätt att identifiera IP än traditionella nyckelord baserade metoder.
En molekylär likhetssökning används av REF för att göra det möjligt för en användare att "söka efter relaterad Intellectual Property" i amerikanska patent baserade på en specificerad dragen molekyl.
Mining Patents Using Molecular Similarity Search
{'venue': 'Pacific Symposium on Biocomputing', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Biology', 'Medicine', 'Computer Science']}