在專利分析中,怎么才能消除雜音

消除噪音專利
一般情況下,進行專利檢索后為了得到如市場趨勢、競爭對手趨勢和專利檢索后的技術趨勢,都會進行統計和分析。然而,在進行這項工作之前必須進行的工作是消除噪音和對文獻進行分類。
在整個專利分析過程中,去除雜音和分類是一個非常耗時的過程,占總時間70%-80%,需要大量人力才能完成,時間和成本都非常高。
過去,因為這個問題,人們嘗試了很多方式對專利文獻進行自動分類,但都沒有達到預期的效果,也沒有得到客戶的認可。現在隨著人工智能技術的發展,可以有很多改進和令人驚訝的發展。某公司長期致力于AI專利數據的研發,今年發布了一款基于面向化文獻技術和數據的AI專利文獻分類器。
專利文獻分類的另一個問題是沒有分類標準。雖然韓國知識產權局采用IPC、CPC等分類標準,但在實際工作中通過結構、方法、技術、組件等分類標準,對一個部件的技術細分不能按IPC或CPC分類。更何況,多個研發人員按照此標準分類會比較困難。需要查閱的專利文獻一般少則幾千個,多則幾萬個,而且數量非常大。
知識產權專業服務公司也有相關顧慮,因此在這一領域進行了長期的研究和努力。最終的選擇是根據用戶標準,培訓專門定制的AI分類器,打造出符合客戶要求的單獨AI分類器。
對于已經有內部分類標準的客戶,這是一項更加個性化的服務。如果按照客戶標準訓練的人工智能分類器對新專利進行自動分類,可以在短時間內一以貫之地處理反復重復的文獻審查和分類任務。
結合人工智能技術和專利相關知識的發展,新推出的人工智能專利文獻分類器的客戶反饋受到熱捧。韓國跨國公司已經引入并開始使用AI自動分類器來處理專利文獻,因為這款產品確實為客戶的問題提供了解決方案。
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