MODELO DE CLASIFICACIÓN DE PATENTES BASADO EN TÉCNICAS DE INGENIERÍA DEL CONOCIMIENTO
DOI:
https://doi.org/10.48090/ciki.v1i1.1254Palabras clave:
Análisis de patentes, Clasificación de patentes, Aprendizaje profundo, Gráfico de conocimientoResumen
Anualmente, se presenta un gran volumen de patentes en las oficinas de patentes de todo el mundo. En este sentido, la clasificación automática de patentes es fundamental para ayudar a los examinadores en la toma de decisiones. El objetivo de este artículo es proponer un modelo orientado a la clasificación de patentes a partir de una fuente de datos no estructurados en forma de texto, teniendo en cuenta aspectos de ordenación y explicación de las clases sugeridas a través de grafos de conocimiento. El modelo propuesto se evaluó utilizando un conjunto de datos público, así como tres arquitecturas de redes neuronales. Hasta ahora, la precisión agregada para la clasificación en la posición k=5 ha alcanzado alrededor del 75 % para las tres redes neuronales. En este sentido, a partir de los resultados preliminares obtenidos, es posible verificar que el modelo tiene condiciones para ayudar a los examinadores en la elección de las clases que mejor representan una determinada patente.
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