Патентная визуализация

Патентная визуализация — это применение визуализации информации . Число патентов растёт. ^[1] поощрение компаний рассматривать интеллектуальную собственность как часть своей стратегии. ^[2] Визуализация патентов, как и картирование патентов , используется для быстрого просмотра портфеля патентов .

Программное обеспечение, предназначенное для визуализации патентов, начало появляться в 2000 году, например Aureka от Aurigin (сейчас принадлежит Thomson Reuters ). ^[3] Многие платформы для анализа патентов и портфелей, такие как Questel, ^[4] PatSnap, Patentcloud, Relecura и Patent iNSIGHT Pro, ^[5] предлагать варианты визуализации конкретных данных в патентных документах путем создания тематических карт , ^[6] карты приоритетов, отчеты об IP-ландшафте, ^[7] и т. д. Программное обеспечение преобразует патенты в инфографику или карты, чтобы позволить аналитику «получить представление о данных» и сделать выводы. ^[8] Также называется патиинформатикой, ^[9] это «наука анализировать патентную информацию для выявления взаимосвязей и тенденций, которые было бы трудно увидеть при работе с патентными документами по принципу «один-к-одному». ^{[ нужна ссылка ]}

Патенты содержат структурированные данные (например, номера публикаций) и неструктурированный текст (например, название, аннотация, формула изобретения и визуальная информация). Структурированные данные обрабатываются с помощью интеллектуального анализа данных , а неструктурированные данные обрабатываются с помощью интеллектуального анализа текста . ^[10]

Интеллектуальный анализ данных

Основным этапом обработки структурированной информации является интеллектуальный анализ данных . ^[11] возникший в конце 1980-х гг. Интеллектуальный анализ данных включает в себя статистику, искусственный интеллект и машинное обучение . ^[12] Интеллектуальный анализ патентных данных извлекает информацию из структурированных данных патентного документа. ^[13] Эти структурированные данные представляют собой библиографические поля, такие как местоположение, дата или статус.

Структурированные поля

Структурированные данные	Описание	Использование бизнес-аналитики
Данные	Патенты содержат идентифицирующие данные, включая приоритет, данные публикации и дату выдачи. Приоритетные данные перегруппируют приоритетный номер, присвоенный первой заявке, соответствующую дату и приоритетную страну. Данные о публикации включают номер публикации, указанный при публикации патента, через 18 месяцев после подачи заявки и дату публикации. Датой выдачи считается дата выдачи патента, обычно через 3,5 года после заполнения в зависимости от патентного ведомства.	Пересекающиеся поля дат и местоположений предлагают глобальное видение технологии во времени и пространстве.
Правопреемник	Патентоправителями являются организации или физические лица – владельцы патента.	Это поле может предложить рейтинг основных действующих лиц окружающей среды, что позволяет нам визуализировать потенциальных конкурентов или партнеров.
изобретатель	Изобретатели разрабатывают изобретение/патент.	Поле изобретателей в сочетании с полем правопреемника может создать социальную сеть и предоставить возможность следить за экспертами в этой области.
Классификация	Классификация может перегруппировать изобретения со схожими технологиями. Наиболее часто используемой является Международная патентная классификация (МПК). Однако патентные организации имеют свою классификацию; например, Европейское патентное ведомство разработало ECLA .	Группировка патентов по темам дает обзор корпуса и потенциальных применений изучаемой технологии.
Статус	Юридический статус указывает, подана ли заявка, одобрена или отклонена.	Поиск семейства патентов и их правового статуса важен для судебных разбирательств и конкурентной разведки.

Преимущества

Интеллектуальный анализ данных позволяет изучить структуру подачи заявок конкурентами и определить местонахождение основных заявителей на патенты в конкретной области технологий. Этот подход может быть полезен для мониторинга среды, действий и инновационных тенденций конкурентов, а также дает макропредставление о состоянии технологий. ^{[ нужна ссылка ]}

Текстовый майнинг

Принцип

Анализ текста используется для поиска в неструктурированных текстовых документах. ^[14]^[15] Этот метод широко используется в Интернете, он имел успех в биоинформатике , а теперь и в сфере интеллектуальной собственности. ^[16]

Анализ текста основан на статистическом анализе повторения слов в корпусе. ^[17] Алгоритм извлекает слова и выражения из заголовка, резюме и претензий и собирает их по склонению . «И» и «если» помечены как слова, не несущие информации, и сохраняются в списке стоп-слов . Стоп-листы могут быть специализированы для проведения точного анализа. Далее алгоритм ранжирует слова по весу в зависимости от их частоты в корпусе патента и частоты документов, содержащих это слово. Оценка за каждое слово рассчитывается по следующей формуле: ^[18]^[19]

$Weight={\frac {Term\ Frequency}{Document\ Frequency}}={\frac {Frequency\ of\ the\ word\ or\ expression\ in\ the\ Text\ Sea}{Number\ of\ documents\ containing\ the\ expression\ or\ word}}$

Часто используемое слово в нескольких документах имеет меньший вес, чем слово, часто используемое в нескольких патентах. Слова меньше минимального веса удаляются, оставляя список подходящих слов или дескрипторов. Каждый патент связан с дескрипторами, найденными в выбранном документе. Кроме того, в процессе кластеризации эти дескрипторы используются как подмножества, в которых перегруппируются патенты, или как теги для размещения патентов в заранее определенных категориях, например, ключевых словах из Международной патентной классификации.

С помощью анализа текста можно обработать четыре части текста:

Заголовок
Абстрактный
Требовать
Полнотекстовый патент

Программное обеспечение предлагает различные комбинации, но заголовок, аннотация и утверждение, как правило, используются чаще всего, обеспечивая хороший баланс между помехами и релевантностью.

Преимущества

Анализ текста можно использовать для сужения поиска или быстрой оценки корпуса патентов. Например, если запрос выдает нерелевантные документы, многоуровневая иерархия кластеризации идентифицирует их, чтобы удалить и уточнить поиск. Анализ текста также можно использовать для создания внутренних таксономий, специфичных для корпуса, для возможного картирования. ^{[ нужна ссылка ]}

Визуализации

Объединение патентного анализа и информационных инструментов позволяет получить обзор окружающей среды посредством визуализации с добавленной стоимостью. Поскольку патенты содержат структурированную и неструктурированную информацию, визуализации делятся на две категории. Структурированные данные можно визуализировать с помощью интеллектуального анализа данных на макротематических картах и статистического анализа. Неструктурированная информация может отображаться в виде облаков, карт кластеров и 2D-карт ключевых слов.

Визуализация интеллектуального анализа данных

Визуализация	Картина	Описание	Использование бизнес-аналитики
Матричная диаграмма	Картина	Графический органайзер, используемый для суммирования многомерного набора данных в сетке.	Сравнение данных
Карта расположения	Картина	Карта с наложенными значениями данных по географическим регионам	Пространственные закономерности Найдите инновационные юрисдикции
Гистограмма	Картина	График с прямоугольными столбцами, пропорциональными значениям, которые они представляют, полезен для численного сравнения.	Эволюция данных
Линейный график	Картина	График используется для обобщения того, как связаны два параметра и как они изменяются.	Эволюция данных и взаимосвязи
Круговая диаграмма	Картина	Круговая диаграмма разделена на секции для иллюстрации пропорций.	Сравнение данных
Пузырьковая диаграмма	Картина	3-осевая 2D-диаграмма, обеспечивающая визуализацию, аналогичную диаграмме магического квадранта .	Зрелость рынка Конкурентный анализ Возможности лицензирования

Визуализация интеллектуального анализа текста

Визуализация	Описание	Использование бизнес-аналитики
Список деревьев	Список иерархии	Оценка актуальности Таксономия Концептуальные отношения
Облако тегов	Полный текст концепций. Размер каждого слова определяется его частотой в корпусе.	Оценка актуальности Более наглядный, чем древовидный список
2D-карта ключевых слов ^[20]	Томографическая карта с количественным изображением рельефа, обычно с использованием горизонталей и цветов. Расстояние на карте пропорционально разнице между темами. ^[13]	Ландшафтное видение тем Видение сходства с SOM Мониторинг конкурентов
	Двумерная иерархическая карта кластеров с количественным и качественным представлением связи набора документов с темой, обычно с использованием квантованных ячеек и цветов. Размер ячеек тем может отражать количество патентов на тему относительно общего набора документов. Плотность и распределение внутри тематической ячейки могут быть пропорциональны количеству документов относительно связи с темой и силы связи соответственно.	Ландшафтное видение тем Мониторинг конкурентов или технологического пространства Выявление тенденций в определенном наборе патентов
	Текст разлагается на логические группы и подгруппы, а затем представляется в виде навигационной иерархии этих групп с помощью пропорциональных дуг окружностей.	Ландшафтное видение тем Мониторинг технологического пространства Интерактивная навигация и детализация

Визуализация как для интеллектуального анализа данных, так и для интеллектуального анализа текста

Картографические визуализации можно использовать как для анализа текста, так и для результатов анализа данных.

Визуализация	Картина	Описание	Использование бизнес-аналитики
Карта дерева	Картина	Визуализация иерархических структур. Каждый элемент данных или строка в наборе данных представлена прямоугольником, площадь которого пропорциональна выбранным параметрам.	Ландшафтное видение иерархической тематики Положение конкурентов или технологий по тематикам
Карта сети	Картина	На сетевой диаграмме объекты связаны друг с другом в форме диаграммы узлов и связей.	Видения отношений Мониторинг аналогичных конкурентов или технологий
Карта цитирования	Картина	На карте цитирования дата цитирования отображается на оси X, а каждая отдельная цитата занимает запись на оси Y. Сильная вертикальная линия указывает дату подачи заявки, показывая, какие ссылки цитируются в патенте, а не те, которые цитируют патент.	Качественный и количественный взгляд на историю и плотность цитирования

Использование

Что может подчеркнуть патентная визуализация : ^[21]^[22]

Конкуренты
Партнеры
Новые инновации
Описание технологической среды ^[23]
Сети

Полевое применение : ^[24]^[22]

Управление стратегией исследований и разработок
Конкурентная разведка
Лицензирование
Стратегия

Ссылки

^ [1] ^{[ мертвая ссылка ]}
^ Кевин Г. Риветт, Дэвид Клайн, «Открытие новой ценности интеллектуальной собственности», Harvard Business Review (январь – февраль 2000 г.)
^ «Томсон Рейтер | Аурека | Интеллектуальная собственность» . Архивировано из оригинала 4 февраля 2013 года.
^ «Инструменты патентного анализа, картирования и визуализации — PIUG Space — глобальный сайт» .
^ «Патент iNSIGHT Pro» . Архивировано из оригинала 21 февраля 2014 г. Проверено 7 февраля 2014 г.
^ Проведите анализ патентного портфеля с использованием сравнительных карт тем.
^ Отчет о технологиях графена
^ Дэниел А. Кейм и IEEE Computer Society, «Визуализация информации и визуальный анализ данных», IEEE TRANSACTIONS ON VISUALIZATION AND COMPUTER GRAPHICS 8 (2002): 1–8.
^ Энтони Дж. Трипп, «Патининформатика: задачи для инструментов», World Patent Information 25, n°. 3 (сентябрь 2003 г.): 211–221.
^ Лаура Руотсалайнен, «Инструменты интеллектуального анализа данных для технологий и конкурентной разведки» VTT Research Notes 2451 (октябрь 2008 г.)
^ [2] Архивировано 12 июня 2010 г., в Wayback Machine.
^ «Как развивается интеллектуальный анализ данных» .
^ Jump up to: ^а ^б Сунгджу Ли, Бёнгун Юн и Ёнтэ Пак, «Подход к открытию новых технологических возможностей: подход к карте патентов на основе ключевых слов», Technovation 29, n°. 6 (июнь): 481–497.
^ [3] Архивировано 17 октября 2010 г., в Wayback Machine.
^ Бонино, Дарио; Чарамелла, Альберто; Корно, Фульвио (2010). «Обзор современного состояния патентной информации и предстоящих изменений в интеллектуальной патентной информатике». Мировая патентная информация . 32 : 30–38. дои : 10.1016/j.wpi.2009.05.008 .
^ Шолом Вайс и др., Анализ текста: прогнозные методы анализа неструктурированной информации, 1-е изд. (Спрингер 2004).
^ Антуан Бланшар «Картирование патентов» La Recherche № 398 (2006): 82-83
^ Джерард Салтон и Кристофер Бакли, «Подходы к взвешиванию терминов в автоматическом поиске текста», Information Processing & Management 24, n°. 5 (1988): 513-523.
^ Ю. Ким, Дж. Су и С. Парк, «Визуализация патентного анализа новых технологий», Expert Systems with Applications 34, вып. 3 (4, 2008): 1804–1812.
^ «Карта новостей» . Архивировано из оригинала 8 июля 2010 года . Проверено 28 апреля 2017 г.
^ Мияке М., Муне Ю. и Химено К. «Стратегическое управление портфелем интеллектуальной собственности: оценка технологий с использованием «технологической тепловой карты»», Документы Исследовательского института Номура (NRI), n°. 83 (декабрь 2004 г.).
^ Jump up to: ^а ^б Чарльз Булакиа «Картирование патентов». Архивировано 13 марта 2011 г. в Wayback Machine.
^ Ричард Сеймур, «Патентный анализ и картирование металлов платиновой группы», Platinum Metals Review 52, n°. 4 (10, 2008): 231–240.
^ Сьюзен Э. Каллен, «Введение. От желудей до дубов: как патентный аудит помогает инновациям полностью раскрыть свой потенциал» IP Value 2010 - Международное руководство для зала заседаний: 26–30

[1] [1] ^{[ мертвая ссылка ]}

[2] Кевин Г. Риветт, Дэвид Клайн, «Открытие новой ценности интеллектуальной собственности», Harvard Business Review (январь – февраль 2000 г.)

[3] «Томсон Рейтер | Аурека | Интеллектуальная собственность» . Архивировано из оригинала 4 февраля 2013 года.

[4] «Инструменты патентного анализа, картирования и визуализации — PIUG Space — глобальный сайт» .

[5] «Патент iNSIGHT Pro» . Архивировано из оригинала 21 февраля 2014 г. Проверено 7 февраля 2014 г.

[6] Проведите анализ патентного портфеля с использованием сравнительных карт тем.

[7] Отчет о технологиях графена

[8] Дэниел А. Кейм и IEEE Computer Society, «Визуализация информации и визуальный анализ данных», IEEE TRANSACTIONS ON VISUALIZATION AND COMPUTER GRAPHICS 8 (2002): 1–8.

[9] Энтони Дж. Трипп, «Патининформатика: задачи для инструментов», World Patent Information 25, n°. 3 (сентябрь 2003 г.): 211–221.

[10] Лаура Руотсалайнен, «Инструменты интеллектуального анализа данных для технологий и конкурентной разведки» VTT Research Notes 2451 (октябрь 2008 г.)

[11] [2] Архивировано 12 июня 2010 г., в Wayback Machine.

[12] «Как развивается интеллектуальный анализ данных» .

[auto-13] Jump up to: ^а ^б Сунгджу Ли, Бёнгун Юн и Ёнтэ Пак, «Подход к открытию новых технологических возможностей: подход к карте патентов на основе ключевых слов», Technovation 29, n°. 6 (июнь): 481–497.

[14] [3] Архивировано 17 октября 2010 г., в Wayback Machine.

[15] Бонино, Дарио; Чарамелла, Альберто; Корно, Фульвио (2010). «Обзор современного состояния патентной информации и предстоящих изменений в интеллектуальной патентной информатике». Мировая патентная информация . 32 : 30–38. дои : 10.1016/j.wpi.2009.05.008 .

[16] Шолом Вайс и др., Анализ текста: прогнозные методы анализа неструктурированной информации, 1-е изд. (Спрингер 2004).

[17] Антуан Бланшар «Картирование патентов» La Recherche № 398 (2006): 82-83

[18] Джерард Салтон и Кристофер Бакли, «Подходы к взвешиванию терминов в автоматическом поиске текста», Information Processing & Management 24, n°. 5 (1988): 513-523.

[19] Ю. Ким, Дж. Су и С. Парк, «Визуализация патентного анализа новых технологий», Expert Systems with Applications 34, вып. 3 (4, 2008): 1804–1812.

[20] «Карта новостей» . Архивировано из оригинала 8 июля 2010 года . Проверено 28 апреля 2017 г.

[21] Мияке М., Муне Ю. и Химено К. «Стратегическое управление портфелем интеллектуальной собственности: оценка технологий с использованием «технологической тепловой карты»», Документы Исследовательского института Номура (NRI), n°. 83 (декабрь 2004 г.).

[auto1-22] Jump up to: ^а ^б Чарльз Булакиа «Картирование патентов». Архивировано 13 марта 2011 г. в Wayback Machine.

[23] Ричард Сеймур, «Патентный анализ и картирование металлов платиновой группы», Platinum Metals Review 52, n°. 4 (10, 2008): 231–240.

[24] Сьюзен Э. Каллен, «Введение. От желудей до дубов: как патентный аудит помогает инновациям полностью раскрыть свой потенциал» IP Value 2010 - Международное руководство для зала заседаний: 26–30

[1]

[2]

[3]

[4]

[5]

[6]

[7]

[8]

[9]

[10]

[11]

[12]

[13]

[14]

[15]

[16]

[17]

[18]

[19]

[20]

[21]

[22]

[23]

[24]