• 2020年10月16日(金) 10:30 ~ 17:30

１．機械学習の概要と特許調査への応用事例紹介

　　（１）．特許調査分野における人工知能（AI）技術の活用動向

　　　　ａ．機械学習概要（分類、クラスタリング、回帰、次元圧縮）

　　　　ｂ．特許分野における自然言語処理導入のメリット

　　（２）．特許調査への機械学習適応時の留意点

　　（３）．先行技術調査の流れ（進め方）

　　　　ａ．doc2vecによる公報（文書）単位の類似度計算

　　　　ｂ．doc2vecによる発明の要素（文）単位の類似度計算

２．機械学習の応用事例　

　　（１）．ディープラーニングの基礎検討

　　（２）．文書のベクトル化検討

　　　　ａ．one hotベクトル（BoW、TF・IDF等）

　　　　ｂ．分散表現ベクトル（word2vec、doc2vec、fastText等）

　　（３）．機械学習による文書分類

　　　　ａ．サポートベクターマシンとブースティング

　　　　ｂ．決定木とランダムフォレスト

　　　　ｃ．ニューラルネットワークとディープラーニング

３．自分でできる特許情報解析ツールと活用法

　　（１）．キーワード抽出関係

　　　　ａ．doc2vecによる文書・単語の類似度計算と類似文書・単語抽出

　　　　ｂ．termextractによる専門用語（キーワード）自動抽出

　　　　ｃ．Cytoscapeによる文脈語のネットワーク分析

　　（２）．特許公報間の俯瞰可視化

　　　　ａ．文書類似度と多次元尺度法

　　　　b．文書の分散表現ベクトルの次元圧縮

４．Pythonで始める機械学習と特許データ分析への応用

　　（１）．Python環境構築の概要

　　（２）．doc2vecによる文書・単語の類似度計算と類似文書・単語抽出の解説とデモ

　　（３）．自作特許データセットによる分類タスク

　　（４）．他のタスクに拡張するためのヒント

日本テクノセンター研修室