論文の概要: Technical Progress Analysis Using a Dynamic Topic Model for Technical Terms to Revise Patent Classification Codes

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2012.10120v1
• Date: Fri, 18 Dec 2020 09:24:01 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2021-05-01 18:18:41.939184
• Title: Technical Progress Analysis Using a Dynamic Topic Model for Technical Terms to Revise Patent Classification Codes
• Title（参考訳）: 動的トピックモデルを用いた特許分類法改正のための技術用語の技術進歩分析
• Authors: Mana Iwata, Yoshiro Matsuda, Yoshimasa Utsumi, Yoshitoshi Tanaka, Kazuhide Nakata
• Abstract要約: 日本の特許には、日本独自の特許分類コードFI(File Index)が割り当てられています。 2006年以来、リビジョンはすでに30,000以上の新しいFIを確立しています。 機械学習を用いて特許分類コードの改訂を支援することで、精度と効率が向上する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.41998444721319217
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Japanese patents are assigned a patent classification code, FI (File Index), that is unique to Japan. FI is a subdivision of the IPC, an international patent classification code, that is related to Japanese technology. FIs are revised to keep up with technological developments. These revisions have already established more than 30,000 new FIs since 2006. However, these revisions require a lot of time and workload. Moreover, these revisions are not automated and are thus inefficient. Therefore, using machine learning to assist in the revision of patent classification codes (FI) will lead to improved accuracy and efficiency. This study analyzes patent documents from this new perspective of assisting in the revision of patent classification codes with machine learning. To analyze time-series changes in patents, we used the dynamic topic model (DTM), which is an extension of the latent Dirichlet allocation (LDA). Also, unlike English, the Japanese language requires morphological analysis. Patents contain many technical words that are not used in everyday life, so morphological analysis using a common dictionary is not sufficient. Therefore, we used a technique for extracting technical terms from text. After extracting technical terms, we applied them to DTM. In this study, we determined the technological progress of the lighting class F21 for 14 years and compared it with the actual revision of patent classification codes. In other words, we extracted technical terms from Japanese patents and applied DTM to determine the progress of Japanese technology. Then, we analyzed the results from the new perspective of revising patent classification codes with machine learning. As a result, it was found that those whose topics were on the rise were judged to be new technologies.
• Abstract（参考訳）: 日本の特許には、日本独自の特許分類コードFI(File Index)が割り当てられている。 fiは、日本の技術に関連する国際特許分類コード(ipc)のサブディビジョンである。 FIは技術開発に合わせて改訂される。 これらの改訂は2006年以来すでに30,000以上の新しいfisを確立している。 しかしながら、これらのリビジョンには多くの時間と作業負荷が必要です。 さらに、これらのリビジョンは自動化されておらず、非効率である。 したがって、機械学習を用いて特許分類コード(FI)の改訂を支援することにより、精度と効率が向上する。 本研究は,機械学習による特許分類コードの改訂を支援する新たな視点から,特許文書の分析を行う。 特許の時系列変化を分析するために,潜在ディリクレ割り当て(LDA)の拡張である動的トピックモデル(DTM)を用いた。 また、英語とは異なり、日本語は形態素解析を必要とする。 特許には日常生活で使われない多くの技術用語が含まれているため、共通辞書を用いた形態解析は不十分である。 そこで,テキストから専門用語を抽出する手法を用いた。 技術的用語を抽出した後,DTMに応用した。 本研究では,14年間の照明クラスF21の技術的進歩を,特許分類コードの実際の改訂と比較した。 言い換えれば、日本の特許から技術用語を抽出し、日本の技術の進歩を判断するためにDTMを適用した。 そこで我々は,機械学習による特許分類コードの変更という新たな視点から,その結果を分析した。 その結果,話題が高まりつつあるものが新技術であると判断された。

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