Searching in cooperative patent classification 발표
- 2. Contents • Motivation&MainProblem • PriorWorks • MainIdea:KOM • CaseStudy • Conclusion
- 3. Motivation Patent(특허) - 새로운것의발명으로인해받을수있는권리 - 기술의산업화지표로사용가능 “Patentdatabase” - 방대한양의기술정보내재 →전략적지식소스로사용가능 (기술의uniqueness를이용해신제품개발,예측,기술이전,문제해결등 의분야에적용가능) - 실제수백만개의문서를갖고있으며,매해그양이급격히증가
- 4. Motivation - Patent의중요성이커짐에따라,기업들은특허전략을 수립해기업경영에사용 - 특허DB는굉장히방대(수백만개의특허존재),이를 일일이찾아가며관계된특허를찾는일은매우어렵다 - 특허가능성을조사하는경우에는,단한개의놓친특허 만존재하여도실패하게된다. 그러나, 아직까지 100%완벽한 Patent Search는 없다!
- 5. BackGround PatentStrategy(특허전략) - 강한특허를통한라이센싱수익을내는혹은방어하는것 ex)SAMSUNGvsAPPLE - 특허로인한수익창출혹은손해를방지하기위한행위 - 특허전략들은ʰ(ʲٱԳٰ)를기반으롵Ӱ음
- 6. Main Problem 지금까지의PatentSearch는주로Keyword based Search (특허내의특정keyword를조사하여검색하는것) 1. 특허Description에있어detaillevel이다르다 • 같은개념도다르게표현하기도함(추상적이거나상세하거나) • 저자들이서로다른필드에서왔기때문일수도있고,특허청구 범위를넓히기위해전략적으로모호하거나일관되지않은용어를 사용하기때문일수도있다. 2. 정확하지않은terminology • 새로운기술을발명하는경우새로운용어를만들기도한다 • 과하게축약하의logical한의미가반영안되는경우도존재 3. Officiallanguage가다르다 • 특허작성시사용된언어가다르면,부정확하게번역이될수도있다 그러나,KeywordBasedSearch는몇가지단점존재!
- 8. BackGround PatentClassification(특허분류체계) ? - 특허에적용된다양한기술들을분류체계를통해정렬 - 비슷한성격의발명이체계안에서같은그룹화 ex)특허 분류 체계: 개인 및 가정 문서와 관련된 IPC 코드의 예 A41 의류 A41F 의복 잠금 장치 A43 신발 A43C 잠금 장치, 레이스, 부착물 A44 재봉 도구, 장신구 A44B 버튼, 핀, 버클, 슬라이드 잠금 장치 등 http://www.kipris.or.kr/kpat/remocon/frame.jsp?kind=0&start=IPC_DETAIL&IPC_CODE=H04L7/00 정확하게 정의된 내용을 빠르게 검색하여 안정적인 결과를 얻고, 새로운 주제를 쉽게 분류하는 것이 모든 특허 체계의 궁극적인 목적
- 9. BackGround
- 11. BackGround PC를찾으면,원하는 특허를찾을 수 있으나, 그양이너무많다! - 물론찾을수있지만,굉장히Timeconsuming! - 찾는사람의경험에굉장히의존도큼 자동화 된검색 툴 필요! - Valkonenandnykanene:Keyword based.User-toolinteraction But,IPC의일부특허에대해서만적용가능 - EPO&WIPO의tool:Keywordbased.MostGeneral. But,LowRecall - WIPO의tool(IPCCAT):useNLP
- 12. 실제 정답 (by Gold Standard) True False 실험 결과 Positive True Positive False Positive (Type1 error) Negative True Negative (Type2 error) False Negative ** Recall & Precision * Recall(재현율) = 𝑅𝑒𝑙𝑒𝑣𝑎𝑛𝑡 𝐷𝑜𝑐 ∩ 𝑅𝑒𝑡𝑟𝑖𝑣𝑒𝑑 𝐷𝑜𝑐 𝑅𝑒𝑙𝑒𝑣𝑎𝑛𝑡 𝐷𝑜𝑐𝑢𝑚𝑒𝑛𝑡 = 𝑇𝑟𝑢𝑒 𝑃𝑜𝑠𝑖𝑡𝑖𝑣𝑒 𝑇𝑟𝑢𝑒 𝑃𝑜𝑠𝑖𝑡𝑖𝑣𝑒+𝑇𝑟𝑢𝑒 𝑁𝑒𝑔𝑎𝑡𝑖𝑣𝑒 실제 정답인 것들 중 얼마만큼을 정답이라 판단했는가! * Precision(정밀도) = 𝑅𝑒𝑙𝑒𝑣𝑎𝑛𝑡 𝐷𝑜𝑐 ∩ 𝑅𝑒𝑡𝑟𝑖𝑣𝑒𝑑 𝐷𝑜𝑐 𝑅𝑒𝑡𝑟𝑒𝑖𝑣𝑒𝑑 𝐷𝑜𝑐𝑢𝑚𝑒𝑛𝑡 = 𝑇𝑟𝑢𝑒 𝑃𝑜𝑠𝑖𝑡𝑖𝑣𝑒 𝑇𝑟𝑢𝑒 𝑃𝑜𝑠𝑖𝑡𝑖𝑣𝑒+𝐹𝑎𝑙𝑠𝑒 𝑃𝑜𝑠𝑖𝑡𝑖𝑣𝑒 정답이라 판단한 것 중, 실제 얼마 만큼이 정답인가!
- 13. Prior Work PCDescription찾는 tool - TermSearch&IPCSearch - PCdescription을조사하여관 련된PCcode를Return - Index의Catchword도조사 - 그러나User가입력한word 와완벽하게일치해야한다. - 따라서아무결과가나오지 않는경우가잦다 Figure.TermSearch
- 14. Prior Work PatentDocument찾는 tool - ClassificationSearch(EPO) - CPC에서동작 - 10개이하의keyword만query에 조합가능 - Full-text가아닌abstract만조사 - PatentScope(WIPO) - IPC에서만동작 - Full-text나다른위치도동작 - Sub-classlevel에서상위10개를 제시 - EPOtool보다덜정확하여Query stemming을통해보완(recall& precision조절) Figure.PatentScope
- 15. Prior Work PatentDocument찾는 tool - 앞선두tool은Precision의증가를 위해모두가장빈도높은PC를결과 로제공 - 이렇게되면많은관련된PC를찾고 싶은경우에는에러일수있다. - 사실PC는아주적은수의특허문서 만포함하고있어도,관련된PC인데, 이런경우는상대적으로수가적으 니결과에나타나지않음.
- 16. KOM: A concept basedsearchtool Conceptbased? - Userquery뒤에숨겨진concept을추출하여초기 query의 keyword만으로matching하지않음! - Knowledgebase를통해initialquery를expand - 그러나,expand시recall은증가하나,precision은감소될것 - 따라서,적절하지않은patent걸러내는모듈이필요 - 그것이바로KOM(KnowledgeOrganizingModule)
- 17. KOM: A concept basedsearchtool KOM(KnowledgeOrganizingModule) - CPC,IPC등등모든classification체계에서사용가능 - Term의개수제한없음 - 결과는Class~sub-group까지다가능
- 18. KOM: A concept basedsearchtool
- 19. KOM: A concept basedsearchtool 1)SemanticExpansionofthe query - ExpandInitialQuery - Usingpre-builtKnowledge-base(e.g.사전,시소러스,온톨로지등) - Synonym,Correlatedterms,Morphological,Syntacticvariant
- 20. KOM: A concept basedsearchtool 2)Booleanpatentsearch - Canchoosefieldtosearch - Full-textsearchmaximizetherecall
- 21. KOM: A concept basedsearchtool 3)Tagger - ToclarifythePolysemyofword - UsingstanfordPOStagger led(Noun) vs led(Verb)
- 22. KOM: A concept basedsearchtool 4)Parser - Recognizeroleofwords - Wordsequencestofindcannotberelatedinsomedocuments - UsingStanfordparser
- 23. KOM: A concept basedsearchtool 5)CPCcodeExtraction - Finddeepestlevel - Canchooseanyleveltorepresentfromdeepestlevel
- 24. Case study
- 25. Conclusion - CPC에서conceptbased와keywordbasedtool실험해봄 - 이론적으로현재의시스템들은recall은100%가능하나, keyword를based한것만으로는불가능 - 이는앞서말한여러가지언어적특징때문 - 따라서conceptbased필요 - Casestudy에서도keywordbase로한나머지세시스템을다합 해도KOM의52%밖에커버하지못함