Patentová vizualizace - Patent visualisation

Patentová vizualizace je aplikace informační vizualizace. Počet patenty neustále roste,^[1] což nutí společnosti, aby zvážily duševní vlastnictví jako součást jejich strategie.^[2] Patentová vizualizace, jako patentové mapování, slouží k rychlému zobrazení a patentové portfolio.

Software věnovaný vizualizaci patentů se začal objevovat v roce 2000, například Aureka z Auriginu (nyní vlastněná společností Thomson Reuters ).^[3] Mnoho platforem pro analýzu patentů a portfolií, například PatSnap, Patentcloud, Relecura a Patent iNSIGHT Pro,^[4] nabízejí možnosti vizualizace konkrétních dat v patentových dokumentech vytvořením tematické mapy,^[5] prioritní mapy, Zprávy na šířku IP,^[6] Převádí software patenty do infografiky nebo mapy, které umožní analytikovi „nahlédnout do údajů“ a vyvodit závěry.^[7] Také se nazývá patinformatika,^[8] je to „věda o analýze patentových informací k objevování vztahů a trendů, které by bylo obtížné vidět při práci s patentovými dokumenty na principu jedna k jedné“.^{[Citace je zapotřebí ]}

Patenty obsahují strukturovaná data (například čísla publikací) a nestrukturovaný text (jako název, abstrakt, nároky a vizuální informace). Strukturovaná data zpracovává dolování dat a nestrukturovaná data jsou zpracovávána pomocí dolování textu.^[9]

Dolování dat

Hlavním krokem při zpracování strukturovaných informací je dolování dat,^[10] který se objevil na konci 80. let. Dolování dat zahrnuje statistiky, umělá inteligence, a strojové učení.^[11] Dolování patentových dat extrahuje informace ze strukturovaných dat patentového dokumentu.^[12] Těmito strukturovanými daty jsou bibliografická pole, jako je umístění, datum nebo stav.

Strukturovaná pole

Strukturovaná data	Popis	Použití Business Intelligence
Data	Patenty obsahují identifikační údaje, včetně priorit, údajů o publikaci a data vydání. Prioritní data přeskupí číslo priority přiřazené první aplikaci, odpovídající datum a prioritní zemi. Údaje o publikaci zahrnují číslo publikace uvedené při zveřejnění patentu, 18 měsíců po naplnění a datum zveřejnění. Datem vydání jsou data, kterými je patent udělen, obvykle 3,5 roku po vyplnění v závislosti na patentovém úřadu.	Křížení datových a lokačních polí nabízí globální vizi technologie v čase a prostoru.
Postupník	Nabyvateli patentů jsou organizace nebo jednotlivci - vlastníci patentu.	Pole může nabídnout pořadí hlavních aktérů prostředí, což nám umožňuje vizualizovat potenciální konkurenty nebo partnery.
Vynálezce	Vynálezci rozvíjejí vynález / patent.	Pole vynálezců v kombinaci s oborem postupníka může vytvořit sociální síť a poskytnout způsob, jak sledovat odborníky v terénu.
Klasifikace	Klasifikace může přeskupit vynálezy s podobnými technologiemi. Nejčastěji se používá Mezinárodní patentové třídění (IPC). Patentové organizace však mají svou vlastní klasifikaci; například Evropský patentový úřad stanovil rámec ECLA.	Seskupování patentů podle témat nabízí přehled korpusu a potenciálních aplikací studované technologie.
Postavení	Právní stav označuje, zda je žádost podána, schválena nebo zamítnuta.	Hledání patentové rodiny a právního stavu je velmi důležité pro soudní spory a konkurenční zpravodajství.

Výhody

Dolování dat umožňuje studovat registrační vzorce konkurentů a vyhledává hlavní registrátory patentů v konkrétní technologické oblasti. Tento přístup může být užitečný pro sledování prostředí, pohybů a inovačních trendů konkurence a poskytuje makro pohled na stav technologie.

Dolování textu

Zásada

Dolování textu se používá k prohledávání nestrukturovaných textových dokumentů.^[13]^[14] Tato technika je široce používána na internetu, její úspěch v bioinformatika a nyní v prostředí duševního vlastnictví.^[15]

Dolování textu je založeno na statistické analýze opakování slov v korpusu.^[16] Algoritmus extrahuje slova a výrazy z názvu, shrnutí a nároků a shromažďuje je podle skloňování. „A“ a „pokud“ jsou označeny jako slova nesoucí informace a jsou uloženy v souboru stopword seznam. Stoplisty lze specializovat za účelem vytvoření přesné analýzy. Algoritmus dále řadí slova podle váhy podle jejich frekvence v korpusu patentu a frekvence dokumentu obsahujícího toto slovo. Skóre pro každé slovo se vypočítá pomocí vzorce, jako například:^[17]^[18]

${ displaystyle Weight = { frac {Term Frequency} {Document Frequency}} = { frac {Frequency of the word or expression in the Text Sea} {Number of documents obsahující výraz nebo slovo}}}$

Často používané slovo v několika dokumentech má menší váhu než slovo často používané v několika patentech. Slova s minimální váhou jsou odstraněna a ponechává seznam příslušných slov nebo deskriptorů. Každý patent je přidružen k deskriptorům nalezeným ve vybraném dokumentu. Dále se v procesu klastrování tyto deskriptory používají jako podmnožiny, ve kterých se patent přeskupuje, nebo jako značky pro umístění patentů do předem určených kategorií, například klíčových slov z mezinárodních patentových klasifikací.

Pomocí dolování textu lze zpracovat čtyři textové části:

Titul
Abstraktní
Nárok
Patent s plným textem

Software nabízí různé kombinace, ale nejpoužívanější jsou obecně název, abstrakt a reklamace, které poskytují dobrou rovnováhu mezi interferencemi a relevancí.

Výhody

Dolování textu lze použít k zúžení vyhledávání nebo k rychlému vyhodnocení patentového korpusu. Například pokud dotaz vytvoří irelevantní dokumenty, víceúrovňová klastrová hierarchie je identifikuje, aby je odstranila a zpřesnila hledání. Dolování textu lze také použít k vytvoření interních taxonomií specifických pro korpus pro možné mapování.

Vizualizace

Spojenectví patentová analýza a informatické nástroje nabízejí přehled prostředí prostřednictvím vizualizací s přidanou hodnotou. Protože patenty obsahují strukturované a nestrukturované informace, vizualizace spadají do dvou kategorií. Strukturovaná data lze vykreslit pomocí dolování dat v makrotematických mapách a statistické analýze. Nestrukturované informace lze zobrazit jako mraky, mapy klastrů a 2D mapy klíčových slov.

Vizualizace dolování dat

Vizualizace	Obrázek	Popis	Použití Business Intelligence
Maticový graf	Obrázek	Grafický organizér sloužící k shrnutí mnohorozměrné sady dat do mřížky	Porovnání dat
Mapa umístění	Obrázek	Mapa s překrytými datovými hodnotami v geografických oblastech	Prostorové vzory Najděte inovativní jurisdikce
Sloupcový graf	Obrázek	Graf s obdélníkovými pruhy úměrnými hodnotám, které představují, užitečné pro numerická srovnání.	Vývoj dat
Hranový graf	Obrázek	Graf slouží k shrnutí toho, jak dva parametry souvisejí a jak se liší.	Vývoj dat a vztahy
Výsečový graf	Obrázek	Kruhový graf rozdělený do sekcí pro ilustraci proporcí.	Porovnání dat
Bublinový graf	Obrázek	3osý 2D graf, který umožňuje podobnou vizualizaci jako Magický kvadrant schéma.	Zralost trhu Konkurenční analýza Licenční příležitosti

Vizualizace dolování textu

Vizualizace	Popis	Použití Business Intelligence
Seznam stromů	Seznam hierarchie	Hodnocení relevance Taxonomie Pojem vztahy
Označit cloud	Celý text pojmů. Velikost každého slova je určena jeho frekvencí v korpusu	Hodnocení relevance Více vizuální než seznam stromů
2D mapa klíčových slov^[19]	Tomografická mapa s kvantitativním znázorněním reliéfu, obvykle s využitím vrstevnic a barev. Vzdálenost na mapě je úměrná rozdílu mezi tématy.^[12]	Krajinná vize tematiky Vize podobnosti s SOM Monitorování konkurence
	2D hierarchická klastrová mapa s kvantitativním a kvalitativním znázorněním přidružení sady dokumentů k tématu, obvykle s využitím kvantovaných buněk a barev. Velikost buněk tématu může představovat počet patentů na téma ve vztahu k celkové sadě dokumentů. Hustota a distribuce uvnitř buňky tématu může být úměrná počtu dokumentů ve vztahu k asociaci k tématu a síle asociace.	Krajinářská vize tematiky Monitorování konkurence nebo technologického prostoru Identifikace trendů v definované sadě patentů
	Text se rozkládá na logická seskupení a podskupiny, poté je reprezentován jako navigovatelná hierarchie těchto seskupení pomocí proporcionálních kruhových oblouků.	Krajinářská vize tematiky Monitorování technologického prostoru Interaktivní navigace a podrobnost

Vizualizace pro těžbu dat i těžbu textu

Mapovací vizualizace lze použít pro výsledky těžby textu i těžby dat.

Vizualizace	Obrázek	Popis	Použití Business Intelligence
Mapa stromů	Obrázek	Vizualizace hierarchických struktur. Každá datová položka nebo řádek v datové sadě je reprezentován obdélníkem, jehož plocha je úměrná vybraným parametrům.	Krajinářská vize hierarchické tematiky Postavení konkurentů nebo technologie podle témat
Mapa sítě	Obrázek	V síťovém diagramu jsou entity navzájem propojeny ve formě uzlového a linkového diagramu.	Vize vztahů Monitorování podobných konkurentů nebo technologií
Citační mapa	Obrázek	V citační mapě je datum citace zobrazeno na ose x a každá jednotlivá citace má záznam na ose y. Silná svislá čára označuje datum podání, které ukazuje, které citace jsou citovány patentem, na rozdíl od citací, které citují patent.	Kvalitativní a kvantitativní pohled na historii a hustotu citací

Použití

Co může zvýraznit patentová vizualizace:^[20]^[21]

Konkurenti
Partneři
Nové inovace
Popis technologického prostředí^[22]
Sítě

Polní aplikace:^[23]^[21]

Řízení strategie výzkumu a vývoje
Soutěžní inteligence
Licencování
Strategie

Viz také

Skupina uživatelů Wiki Patent Information: Recenze nástrojů pro analýzu patentů

Reference

^ [1]^{[mrtvý odkaz ]}
^ Kevin G. Rivette, David Kline, „Objevování nové hodnoty duševního vlastnictví“, Harvardský obchodní přehled (Leden – únor 2000)
^ [2]
^ „Patent iNSIGHT Pro“. Archivovány od originál dne 2014-02-21. Citováno 2014-02-07.
^ Provádějte analýzu patentového portfolia pomocí srovnávacích topických map
^ Zpráva Insight Graphene Technology
^ Daniel A Keim et IEEE Computer Society, „Vizualizace informací a vizuální dolování dat,“ IEEE TRANSACTIONS ON VISUALIZATION AND COMPUTER GRAPHICS 8 (2002): 1-8.
^ Anthony J. Trippe, „Patinformatics: Tasks to tools,“ World Patent Information 25, n °. 3 (září 2003): 211-221.
^ Laura Ruotsalainen, „Nástroje pro dolování dat pro technologie a konkurenční inteligenci“ VTT Research Notes 2451 (říjen 2008)
^ [3] Archivováno 12. června 2010, v Wayback Machine
^ „Jak se vyvíjí těžba dat“.
^ ^A ^b Sungjoo Lee, Byungun Yoon, et Yongtae Park, „Přístup k objevování nových technologických příležitostí: Přístup k patentovým mapám založený na klíčových slovech,“ Technovation 29, n °. 6 (Juin): 481-497.
^ [4] Archivováno 17. října 2010 v Wayback Machine
^ Bonino, Dario; Ciaramella, Alberto; Corno, Fulvio (2010). „Přezkum nejmodernějších patentových informací a nadcházející vývoj v inteligentní patentové informatice“. Světové patentové informace. 32: 30–38. doi:10.1016 / j.wpi.2009.05.008.
^ Sholom Weiss a kol., Těžba textu: Prediktivní metody pro analýzu nestrukturovaných informací, ed. 1. (Springer 2004).
^ Antoine Blanchard "La cartographie des brevets" La Recherche č. 398 (2006): 82-83
^ Gerard Salton et Christopher Buckley, „Přístupy k vážení termínů v automatickém načítání textu“, Information Processing & Management 24, n °. 5 (1988): 513-523.
^ Y Kim, J. Suh et S Park, „Vizualizace patentové analýzy pro nově vznikající technologii,“ Expert Systems with Applications 34, no. 3 (4, 2008): 1804–1812.
^ „Newsmap“. Archivovány od originál 8. července 2010. Citováno 28. dubna 2017.
^ Miyake, M., Mune, Y. a Himeno, K. „Strategické řízení portfolia duševního vlastnictví: oceňování technologií pomocí„ technologické tepelné mapy ““, Nomura Research Institute (NRI) Papers, n °. 83, (prosinec 2004).
^ ^A ^b Charles Boulakia „Patentové mapování“ Archivováno 13.03.2011 na Wayback Machine
^ Richard Seymour, „Analýza a mapování patentů na kovy skupiny Platinum Group,“ Recenze platinových kovů 52, č. 4 (10, 2008): 231-240.
^ Susan E Cullen, „Úvod, Od žaludů po duby: jak patentové audity pomáhají inovacím dosáhnout jejich plného potenciálu“ IP Value 2010 - Mezinárodní průvodce pro zasedací místnosti: 26–30

[1] [1]^{[mrtvý odkaz ]}

[2] Kevin G. Rivette, David Kline, „Objevování nové hodnoty duševního vlastnictví“, Harvardský obchodní přehled (Leden – únor 2000)

[3] [2]

[4] „Patent iNSIGHT Pro“. Archivovány od originál dne 2014-02-21. Citováno 2014-02-07.

[5] Provádějte analýzu patentového portfolia pomocí srovnávacích topických map

[6] Zpráva Insight Graphene Technology

[7] Daniel A Keim et IEEE Computer Society, „Vizualizace informací a vizuální dolování dat,“ IEEE TRANSACTIONS ON VISUALIZATION AND COMPUTER GRAPHICS 8 (2002): 1-8.

[8] Anthony J. Trippe, „Patinformatics: Tasks to tools,“ World Patent Information 25, n °. 3 (září 2003): 211-221.

[9] Laura Ruotsalainen, „Nástroje pro dolování dat pro technologie a konkurenční inteligenci“ VTT Research Notes 2451 (říjen 2008)

[10] [3] Archivováno 12. června 2010, v Wayback Machine

[11] „Jak se vyvíjí těžba dat“.

[auto-12] A ^b Sungjoo Lee, Byungun Yoon, et Yongtae Park, „Přístup k objevování nových technologických příležitostí: Přístup k patentovým mapám založený na klíčových slovech,“ Technovation 29, n °. 6 (Juin): 481-497.

[13] [4] Archivováno 17. října 2010 v Wayback Machine

[14] Bonino, Dario; Ciaramella, Alberto; Corno, Fulvio (2010). „Přezkum nejmodernějších patentových informací a nadcházející vývoj v inteligentní patentové informatice“. Světové patentové informace. 32: 30–38. doi:10.1016 / j.wpi.2009.05.008.

[15] Sholom Weiss a kol., Těžba textu: Prediktivní metody pro analýzu nestrukturovaných informací, ed. 1. (Springer 2004).

[16] Antoine Blanchard "La cartographie des brevets" La Recherche č. 398 (2006): 82-83

[17] Gerard Salton et Christopher Buckley, „Přístupy k vážení termínů v automatickém načítání textu“, Information Processing & Management 24, n °. 5 (1988): 513-523.

[18] Y Kim, J. Suh et S Park, „Vizualizace patentové analýzy pro nově vznikající technologii,“ Expert Systems with Applications 34, no. 3 (4, 2008): 1804–1812.

[19] „Newsmap“. Archivovány od originál 8. července 2010. Citováno 28. dubna 2017.

[20] Miyake, M., Mune, Y. a Himeno, K. „Strategické řízení portfolia duševního vlastnictví: oceňování technologií pomocí„ technologické tepelné mapy ““, Nomura Research Institute (NRI) Papers, n °. 83, (prosinec 2004).

[auto1-21] A ^b Charles Boulakia „Patentové mapování“ Archivováno 13.03.2011 na Wayback Machine

[22] Richard Seymour, „Analýza a mapování patentů na kovy skupiny Platinum Group,“ Recenze platinových kovů 52, č. 4 (10, 2008): 231-240.

[23] Susan E Cullen, „Úvod, Od žaludů po duby: jak patentové audity pomáhají inovacím dosáhnout jejich plného potenciálu“ IP Value 2010 - Mezinárodní průvodce pro zasedací místnosti: 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]