~ 特許分野における自然言語処理導入、特許調査への機械学習適応時の留意点、機械学習による文書分類、特許情報解析ツールと活用法 ~
機械学習を用いた効率的な特許調査法を修得し、知財活動の効率化へ活かすための講座
調査目的に応じた機械学習におけるアルゴリズムと特徴量の選択の仕方を学び、特許分析の効率化へ応用しよう!
~ 特許分野における自然言語処理導入、特許調査への機械学習適応時の留意点、機械学習による文書分類、特許情報解析ツールと活用法 ~
機械学習を用いた効率的な特許調査法を修得し、知財活動の効率化へ活かすための講座
調査目的に応じた機械学習におけるアルゴリズムと特徴量の選択の仕方を学び、特許分析の効率化へ応用しよう!
最近ではAI の中心技術である各種機械学習のオープンソースライブラリが容易に入手可能である。特許調査担当者の実務的な観点から機械学習を用いた効率的な特許調査の可能性について述べる。
先行技術調査ではdoc2vecによる公報文書単位のスコアで査読の優先順位を付け、文単位で発明の要素毎の類似文抽出検討を行い、13 種類の教師あり分類アルゴリズムで適合判定を検討した。文単位の類似文抽出で記載の根拠箇所特定の可能性が示せた。動向調査では教師あり機械学習の1次元CNN による文書分類と教師なしの次元圧縮による文書の俯瞰可視化検討を行った。文書分類はSDI 調査の効率化を目指している。調査目的に応じたアルゴリズムと特徴量の選択が重要である。教師あり機械学習には良質な教師データの準備が重要である。自分でできる各種解析ツールを紹介する。
Pythonで始める機械学習について「環境構築の概要」、「MNIST手書き数字分類の解説」、「自作特許データセットによる分類タスク」、「他のタスクに拡張するためのヒント」に関して講師によるデモを交えて説明する。
開催日時 |
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開催場所 | 日本テクノセンター研修室 |
カテゴリー | ソフト・データ・画像・デザイン、研究開発・商品開発・ ビジネススキル |
受講対象者 |
・機械学習を活用した特許調査を行ってみたい方 ・知財戦略への活かし方のヒントが欲しい方 ・特許、知財、研究開発部門の方 |
予備知識 | ・Excel VBAやPythonなどのプログラミング経験があればなおよい |
修得知識 | ・Pythonを用いて特許データの機械学習を始めることができる |
プログラム |
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 |
キーワード | 機械学習 自然言語処理 先行技術調査 ディープラーニング ベクトル化 分散表現ベクトル 分類タスク |
タグ | イノベーション、マーケティング、研究開発、商品開発、新事業、データ分析 |
受講料 |
一般 (1名):49,500円(税込)
同時複数申込の場合(1名):44,000円(税込) |
会場 |
日本テクノセンター研修室〒 163-0722 東京都新宿区西新宿2-7-1 新宿第一生命ビルディング(22階)- JR「新宿駅」西口から徒歩10分 - 東京メトロ丸ノ内線「西新宿駅」から徒歩8分 - 都営大江戸線「都庁前駅」から徒歩5分 電話番号 : 03-5322-5888 FAX : 03-5322-5666 |
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