Патентные исследования являются неотъемлемой частью научной деятельности в компаниях всех масштабов - от крупных корпораций до малых научных групп и индивидуальных исследователей. Они выполняют роль аналитического инструмента, позволяя провести анализ существующих технических решений, оценить степень новизны и актуальности своего исследования, а также определить правовую область, в которой проект будет реализовываться.

Однако, существует проблема, с которой сталкиваются исследователи и специалисты при решении подобной задачи - это трудоемкость и времязатратность процесса патентного исследования. Статистические данные показывают, что для составления одного исследования в среднем требуется от 200 до 240 человеко-часов, а стоимость таких услуг у юридических компаний может начинаться от 60 000 рублей. Это делает процесс разработки более сложным, затратным и подверженным человеческим ошибкам.

В связи с этим я предлагаю проект, который направлен на решение этих проблем. Мы разрабатываем систему автоматического создания патентных исследований с помощью алгоритмов обработки естественного языка (NLP). Для автоматизации этого процесса мы планируем решить 3 задачи в области NLP. Это поиск по семантическому сходству, алгоритм суммаризации и генерации текста.

Поиск по семантическому сходству призван увеличить точность нахождения интересующих человека патентов, так как на данный момент поиск происходит в основном при помощи анализа ключевых слов – мы предлагаем добавить к этому оценку схожесть смысла введенного пользователем текста и текста представленного в потенциальном патенте. Алгоритмы сумаризации необходимы для составления краткого содержания патента, а генерации для написания выводов по суммаризированный тексту.

На страницу проекта