【WIPS】AI特許文献分類機 #2

AI特許文献分類機　#Part2

前回のポストでWIPSの新製品であるAI特許分類機について紹介いたしました。

特許分類は分析の目的に合わせて分類基準が変わり、目的に合う結果物が出ることがとても重要であることがわかりました。

WIPSのAI特許自動分類機は特化された5つのAIアルゴリズムを使ってユーザーの正解データを学習させ、ユーザーの基準に最適化された分類エンジンを生成する製品であると紹介いたしました。

分類機を紹介した後、製品の分類作業に関するお問合せが多くあったため、今回のポストでもう少し詳しい内容をご紹介したいと思います。

WIPSが開発したAI特許分類機は、分類されていない特許文献をユーザーが定義した基準に合わせて分類するアプリケーションで、ユーザーが定義した分類体系と学習(正解)データを使って訓練された結果物を提供するサービスです。

製品の原理を簡単に説明すると、

①5つのアルゴリズムの組合せで、②70個の学習されていないモデル(INDUCER)が作られて、ここに③3つのデータタイプを入力して④210個の個別分類モデルを作ります。

210個の分類モデルは測定値によって⑤15個の最終分類モデルを選定しますが、ここに⑥3つのアンサンブルタイプが適用されて最終ベストモデルが決まります。

これが入力データを学習して生成されたユーザー個人化分類エンジンです。ここで「学習」とは、INDUCERにユーザーが定義した正解データを適用して分類モデルを作る過程を言います。

上記のような過程を経て生成された分類エンジンは、上記の画像のように画面に表示されます。ここに分類が必要なデータをアップロードします。

分類されていないデータは生成された分類機での推論過程を経てユーザーの基準に合わせて自動で分類されます。

（推論：分類されていない特許文献に対して分類モデルが個別のカテゴリーを予測する過程）

生成された個別エンジンは、同じ目的と基準に合う特許文献がアップデートされたときに継続的に使うことができます。

例えば、ロボット掃除機の構造を分析するために生成しておいた分類エンジンがあるとすれば、ロボット掃除機の吸入部や制御などに関する技術が特許として出願されたときに短時間内に自動分類作業ができるようになります。

この自動分類機に関しましては、トライアルも可能でございます。

①AIを学習させる正解データと②正解を学習した分類機が推論する未分類データ、この二つのファイルさえあれば分類機を無料でお試しできます。

ぜひ今すぐお試しください！

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