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進歩性自動判定モデル(覚え書き)

<進歩性自動判定モデル>
1.引用発明の検索
・本願が公開公報に掲載されている場合は、その公開公報に記載された特許分類(好ましくはやや広め)に分類されている公報を第一の集合とする
・第一の集合に含まれる公報についてテキストマイニングを行い、本願明細書及び請求の範囲と最も近いと思われる(シソーラスレベルで単語一致度が最も高い)複数の公報(例えば100件程度)を第二の集合とする
・ここで、シソーラスは、第一の集合における公報レベルで検討する、やり方としては、一般文献(例えば新聞)における出現頻度数百位レベルの単語は一般用語として排除し、その上で、第一の集合における単語の出現頻度数百位レベルの単語をテクニカルタームとし、このテクニカルタームの係り受け関係から(この場合一般用語との係り受け関係が好ましい)シソーラスを形成する
2.進歩性判定
・第二の集合に含まれる公報の技術分野と本願明細書の技術分野との比較を行う、通常、技術分野のdeviationは大きくないと考えるので、シソーラス展開をしないで十分
・技術分野が共通すると考えられる公報について、課題の同一性の判断を行う、課題の同一性は、発明の目的が記載されていると考えられる段落について、シソーラスレベルで単語一致度が閾値以上であるか否かで判断する
・明細書レベルでの単語一致度が非常に高いと考えられる公報は新規性否定の根拠となりうる
・明細書レベルでの単語一致度がそれほどでもない場合、技術分野及び課題が同一であると考えられる公報は進歩性否定の根拠となりうる
・この際、単語一致度がさらに低い場合は、技術分野及び課題が同一である複数の公報により進歩性否定の根拠となりうる
・現時点では、進歩性肯定の根拠となりうる要因(特有の効果、阻害要因等)については自動化の対象となり得ていない

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