MODELO DE CLASSIFICAÇÃO DE PATENTES BASEADO EM TÉCNICAS DE ENGENHARIA DE CONHECIMENTO

Autores

  • Luciano Wolski Universidade Federal de Santa Catarina
  • Willian Aurélio Pizoni Universidade Federal de Santa Catarina
  • Alexandre Leopoldo Gonçalves Universidade Federal de Santa Catarina

Palavras-chave:

Análise de Patentes, Classificação de Patente, Aprendizado Profundo, Grafo de Conhecimento

Resumo

Anualmente, um grande volume de patentes é depositado nos escritórios de patentes no mundo todo. Neste sentido, a classificação automática de patentes é fundamental para auxiliar os examinadores na tomada de decisão. O objetivo deste artigo é propor um modelo voltado à classificação de patentes a partir de fonte de dados não estruturados na forma de texto levando-se em conta aspectos de ordenação e explicação das classes sugeridas por meio de grafos de conhecimento. O modelo proposto foi avaliado utilizando-se um conjunto de dados público, bem como três arquiteturas de redes neurais. Até o momento a acurácia agregada para o ranking na posição k=5 atingiu em torno de 75% para as três redes neurais. Neste sentido, a partir dos resultados preliminares obtidos, é possível verificar que o modelo possui condições de auxiliar examinadores na escolha de classes que melhor representem determinada patente.

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Publicado

2022-12-05

Como Citar

Wolski, L., Aurélio Pizoni, W., & Leopoldo Gonçalves, A. (2022). MODELO DE CLASSIFICAÇÃO DE PATENTES BASEADO EM TÉCNICAS DE ENGENHARIA DE CONHECIMENTO. Anais Do Congresso Internacional De Conhecimento E Inovação – Ciki, 1(1). Recuperado de https://proceeding.ciki.ufsc.br/index.php/ciki/article/view/1254