ISSN 1027-3689 · EISSN 2686-8601

· Язык: ru

Статья: КЛАСТЕРНЫЙ ПОДХОД К ФОРМИРОВАНИЮ НАБОРОВ ПАТЕНТНЫХ ДАННЫХ И ОЦЕНИВАНИЕ КАЧЕСТВА ПОИСКА "УРОВНЯ ТЕХНИКИ" (2025)

Читать

Статья Литература Выпуск Статистика Издательство

Читать онлайн

По мере расширения мирового патентного фонда возрастает и сложность поиска уже опубликованных патентных документов для оценки новизны технических решений - так называемого извлечения «релевантного уровня техники», «предшествующего уровня техники» или «уровня техники» из общедоступных патентных данных. Поиск такой информации связан со значительными трудностями, обусловленными её объёмом и сложностью. Результаты ряда исследований свидетельствуют о растущем масштабе использования машинной обработки естественного языка (NLP) для повышения точности и комплексности патентного поиска. Несмотря на достигнутые успехи, до сих пор не представлено системы автоматического патентного поиска, способной демонстрировать приемлемые точность и полноту. Автор статьи считает, что развитие новых, эффективных подходов к построению таких систем существенно ограничивается недостатком подготовленных наборов данных для обучения и тестирования. Автоматизированное создание наборов данных произвольной конфигурации - с учётом различных критериев отбора (документы одного или нескольких патентных ведомств; все опубликованные документы за ограниченный период времени; виды документов; классы патентной классификации и т. д.) - позволит снять ограничения и создавать наборы данных, соответствующие потребностям и целям разработчиков систем автоматического патентного поиска. В статье предложены новые подходы как к созданию наборов данных для обучения и тестирования систем автоматического патентного поиска уровня техники, так и к оценке эффективности созданных систем.

Ключевые фразы: патентный поиск, поиск по известному уровню техники, НАБОРЫ ДАННЫХ, патентная коллекция

Автор (ы): Горбунов Александр Владимирович (Gorbunov A. V.)

Журнал: НАУЧНЫЕ И ТЕХНИЧЕСКИЕ БИБЛИОТЕКИ

Предпросмотр статьи

Идентификаторы и классификаторы

SCI: Коммуникации
УДК: 347.77. Индустриальная (промышленная, научная) собственность и право собственности. Патентное право и право на товарный знак. Регистрация промышленных образцов, проектов, наименований и пр.

Для цитирования:

ГОРБУНОВ А. В. КЛАСТЕРНЫЙ ПОДХОД К ФОРМИРОВАНИЮ НАБОРОВ ПАТЕНТНЫХ ДАННЫХ И ОЦЕНИВАНИЕ КАЧЕСТВА ПОИСКА "УРОВНЯ ТЕХНИКИ" // НАУЧНЫЕ И ТЕХНИЧЕСКИЕ БИБЛИОТЕКИ. 2025. № 5

Текстовый фрагмент статьи

Моя история просмотров (10)

01. Статья: КОМБИНАТОРНЫЙ АНАЛИЗ СХЕМ РАЗМЕЩЕНИЯ ЧАСТИЦ С ЗАДАННЫМ МАКСИМАЛЬНЫМ УРОВНЕМ ЗАПОЛНЕНИЯ ЯЧЕЕК

02. Статья: ВЕРНАДСКИЙ В.И. - ВЛИЯНИЕ ИДЕЙ УЧЕНОГО НА СОВРЕМЕННУЮ НАУЧНУЮ МЫСЛЬ

03. Статья: МОДЕЛИРОВАНИЕ И ВИЗУАЛИЗАЦИЯ ФОРМИРОВАНИЯ ВИХРЕВОГО КОЛЬЦА, ЕГО РАСПРОСТРАНЕНИЯ И ПЕРЕНОСА ИМ ПАССИВНОЙ ПРИМЕСИ

04. Статья: РУССКАЯ КЛАССИЧЕСКАЯ ЛИТЕРАТУРА В ЛИРИЧЕСКОЙ ИНТЕРПРЕТАЦИИСЕРГЕЯ СТРАТАНОВСКОГО: СТИХОТВОРЕНИЯ С ВНЕЛИЧНЫМ РОЛЕВЫМ СУБЪЕКТОМ

05. Статья: НОВЫЙ ИСТОЧНИК СЕРЕДИНЫ XVII В. ПО ИСТОРИИ КАРЕЛЬСКИХ «ВЫХОДЦЕВ ИЗ-ЗА ШВЕДСКОГО РУБЕЖА»

06. Статья: Маргарита Ивановна Новгородова – директор Минералогического музея им. А. Е. Ферсмана (1996–2010 гг.)

07. Статья: Определение границы раздела сред по трёхмерным данным матричного ультразвукового датчика с использованием свёрточных нейронных сетей

08. Статья: ЭТНОКУЛЬТУРНЫЙ ЛАНДШАФТ СРЕДНЕВЕКОВЫХ МАВЗОЛЕЕВ ВОЛГО-УРАЛЬЯ

09. Статья: ЭКОНОМИКА США В ПРЕДДВЕРИИ РЕЦЕССИИ

10. Статья: Рецензия на монографию Р. И. Герелишина «Стратегирование социально-экономического развития ресурсоориентированных регионов (на материалах Ямало-Ненецкого автономного округа)»

Будьте первым, кто начнет обсуждение

Если у вас возникли вопросы или появились предложения по содержанию статьи, пожалуйста, направляйте их в рамках данной темы.

Создать тему для обсуждения

Список литературы

1. WIPO Publication. WIPO Intellectual Property Handbook Second Edition, volume No. 489 (E). WIPO, 2004. ISBN: 978-92-805-1291-5
2. Rubilar-Torrealba R., Chahuán-Jiménez K., de la Fuente-Mella H. Analysis of the Growth in the Number of Patents Granted and Its Effect over the Level of Growth of the Countries: An Econometric Estimation of the Mixed Model Approach. Sustainability 2022, 14, 2384.
3. OECD. Patents and Innovation: Trends and Policy Challenges; OECD Organization for Economic Co-operation and Developmemt. Paris, France, 2004.
4. Shalaby W., Zadrozny W. Patent retrieval: A literature review. Knowl. Inf. Syst. 2019, 61, 631-660.
5. Risch J., Krestel R. Domain-specific word embeddings for patent classification. Data Technol. Appl. 2019, 53, 108-122.
6. Pogiatzis A. NLP: Contextualized Word Embeddings from BERT. 20 March 2019. URL: https://towardsdatascience.com/nlp-extract-contextualized-word-embeddings-from-bert-keras-tf-67ef29f60a7b.
7. Humayun M. A., Yassin H., Shuja J., Alourani A., Abas P. E. A transformer fine-tuning strategy for text dialect identification. Neural Comput. Appl. 2023, 35, 6115-6124. EDN: AHUILE
8. Roda G., Tait J., Piroi F., Zenz V. CLEF-IP 2009: Retrieval Experiments in the Intellectual Property Domain. In Proceedings of the Workshop of the Cross-Language Evaluation Forum for European Languages. Corfu, Greece, 30 September - 2 October 2009. Volume 1175.
9. Piroi F. CLEF-IP 2010: Retrieval Experiments in the Intellectual Property Domain. In Proceedings of the CLEF 2010. Padua, Italy, 20-23 September 2010.
10. Piroi F., Lupu M., Hanbury A., Zenz V. CLEF-IP 2011: Retrieval in the intellectual property domain. In Proceedings of the CLEF 2011. Amsterdam, The Netherlands, 19-22 September 2011.
11. Piroi F., Lupu M., Hanbury A., Magdy W., Sexton, A., Filippov I. CLEF-IP 2012: Retrieval experiments in the intellectual property domain. In Proceedings of the CEURWorkshop. Melbourne, Australia, 10-12 December 2012; Proceedings 1178.
12. Iwayama M., Fujii A., Kando N., Takano A. Overview of patent retrieval task at NTCIR-3. In Proceedings of the CL-2003 Workshop on Patent Corpus Processing. Sapporo, Japan, 12 July 2003.
13. Fujii A., Iwayama M., Kando N. Overview of Patent Retrieval Task at NTCIR-4. In Proceedings of the NTCIR-4. Tokyo, Japan, 2-4 June 2004. URL: https://research.nii.ac.jp/ntcir/workshop/OnlineProceedings4/PATENT/NTCIR4-OVPATENT-FujiiA.pdf.
14. Fujii A., Iwayama M., Kando N. Overview of Patent Retrieval Task at NTCIR-5. In Proceedings of the NTCIR-5. Tokyo, Japan, 6-9 December 2005. URL: https://research.nii.ac.jp/ntcir/workshop/OnlineProceedings5/data/PATENT/NTCIR5-OV-PATENT-FujiiA-pp.pdf.
15. Fujii A., Iwayama M., Kando N. Overview of the Sixth NTCRWorkshop. In Proceedings of the NTCIR-6. Tokyo, Japan, 15-18 May 2007. URL: http://ntur.lib.ntu.edu.tw/retrieve/170726/26.pdf.
16. Lupu M., Piroi F., Huang X., Zhu J., Tait J. Overview of the TREC 2009 chemical IR track. In Proceedings of the TREC 2009. Gaithersburg, MD, USA, 17-20 November 2009.
17. Lupu M., Tait J., Huang J., Zhu J. TREC-CHEM 2010: Notebook Report. In Proceedings of the TREC 2010. Gaithersburg, MD, USA, 16-19 November 2010; NIST Special Publication, 500-294. URL: https://trec.nist.gov/pubs/trec19/papers/CHEM.OVERVIEW.pdf.
18. Lupu M., Gurulingappa H., Filippov I., Zhao, J., Fluck J., Jacobs M., Huang J., Tait J. Overview of the TREC 2011 Chemical IR track. In Proceedings of the TREC 2011. Gaithersburg, MD, USA, 15-18 November 2011.
19. SIGIR’19: Proceedings of the 42nd International ACM SIGIR Conference on Research and Development in Information Retrieval July 2019. Pp. 1213-1216. DOI: 10.1145/3331184.3331346
20. Положение о Государственном патентном фонде. URL: https://www.fips.ru/documents/npa-rf/prikazy-rospatenta/polozhenie-o-gosudarstvennom-patentnom-fonde.php#4.
21. WIPO Standard ST.96. Version 6.0 (approved by the Task Force, October 3, 2022), Standard ST.96 (Main Body). URL: https://www.wipo.int/export/sites/www/standards/en/pdf/03-96-01.pdf, Annexes I to VII. https://www.wipo.int/standards/en/st96/v6-0/.
22. Mohammad M. Rahman,·Chanchal K. Roy,·David Lo. Automatic query reformulation for code search using crowdsourced knowledge. Empirical Software Engineering. https://www.researchgate.net/publication/330514983. DOI: 10.1007/s10664-018-9671-0
23. Prior Art Candidates Search Task, Публикация международного исследовательского проекта IRF (Information Retrieval Facility). URL: https://www.ir-facility.org/prior-art-search1.
24. The Effect of Content-Equivalent Near-Duplicates on the Evaluation of Search Engines, Maik Fröbe, Jan Philipp Bittner, Martin Potthast, Matthias Hagen; 42nd European Conference on Information Retrieval (ECIR). Lissabon, April 14-17, 2020.
25. Горбунов А. В., Генин Б. Л., Золкин Д. С. Семантические кластеры патентных документов и генератор наборов данных для машинного обучения // Сборник трудов X Международной научно-практической конференции “Интеллектуальная инженерная экономика и Индустрия 5.0” (ИНПРОМ), 25-28 апреля 2024, Санкт-Петербург. В 2 т. Т. 2 / под ред. д-ра экон. наук Д. Г. Родионова, д-ра экон. наук А. В. Бабкина. Санкт-Петербург: Изд-во ПОЛИТЕХ-ПРЕСС, 2024. С. 457-461. 978-5-7422-8536-2. ISBN: 978-5-7422-8535-9 EDN: YLZPLS
26. Kundu R. F1 Score in Machine Learning: Intro & Calculation. Machine Learning. 16 December 2022. URL: https://www.v7labs.com/blog/f1-score-guide.
27. Otten N. V. Mean Average Precision Made Simple. 14 September 2023. URL: https://spotintelligence.com/2023/09/14/mean-average-precision/.
28. Manning C. D., Raghavan P., Schütze H. Introduction to Information Retrieval. Cambridge University Press: New York, NY, USA, 2008.
29. Горбунов А. В., Генин Б. Л., Золкин Д. С. Искусственный интеллект в работе патентных ведомств // Информационные ресурсы России. 2021. № 3. С. 18-23. EDN: SMKYPW
30. Frome A., Corrado G. S., Shlens J. et al. DeViSE: A Deep Visual-Semantic Embedding Model // Advances in Neural Information Processing Systems 26 (NIPS 2013), December 5-10, 2013, Harrah and Harveys. NV, USA. Curran Associates, Inc., 2013. P. 2121-2129.
31. Горбунов А. В., Генин Б. Л., Золкин Д. С. Задача выявления элементов семантического кластера патентных документов для поиска уровня техники // ISSN 0548-0019, НТИ. Сер. 1: Организация и методика информационной работы. 2023, № 8. С. 27-32.
32. Kumaravel G., Sankaranarayanan S. PQPS: Prior-Art Query-Based Patent Summarizer Using RBM and Bi-LSTM. Mob. Inf. Syst. 2021, 2021, 2497770.
33. Zihayat M., Etwaroo R. A non-factoid question answering system for prior art search. Expert Syst. Appl. 2021, 177, 114910. EDN: NBSXRI
34. Pradeep. Understanding TF-IDF in NLP: A Comprehensive Guide. Medium. 2023. URL: https://medium.com/@er.iit.pradeep09/understanding-tf-idf-in-nlp-a-comprehensive-guide-26707db0cec5.

Выпуск

№ 5 (2025)

Кол-во страниц: 124 страницы

Другие статьи выпуска

РАЗРАБОТКА МЕТОДОЛОГИИ ДОКУМЕНТОЛОГИИ: О НЕОБХОДИМОСТИ ОПТИМИЗИРУЮЩЕГО ТЕРМИНООБРАЗОВАНИЯ В ДОКУМЕНТАЛЬНО-ИНФОРМАЦИОННЫХ НАУКАХ (2025)

Авторы: Нестерович Ю. В.

Подчёркивается вклад Ю. Н. Столярова в развитие терминообразования и понятийного аппарата наук о документальной информации, а также необходимость интенсивного развития методологии документологии, у истоков которой стоял Юрий Николаевич Столяров. Необходимо различать конвенциональность научных построений на теоретическом (надэмпирическом) уровне исследования как вариативность формирования теоретических схем и моделей, понятийного аппарата, терминирования понятий. Конвенциональность понятия - выбор оптимума значения термина для решения проблемы, для устранения несоразмерностей построения в определённой области знаний. Конвенциональность терминообразования в условиях обоснованного для устранения несоразмерностей понятия предполагает выбор не обязательно наиболее мотивированного для выражения понятия термина.

Сохранить в закладках

ПРИНЦИПЫ, МЕТОДЫ, АЛГОРИТМЫ ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНОЙ СИСТЕМЫ БИБЛИОГРАФИЧЕСКОГО ПОИСКА (2025)

Авторы: Боряев А. А.

В статье представлены научно обоснованные принципы построения и алгоритмы интеллектуальной системы библиографического поиска на основе современных интеллектуальных технологий (интеллектуальный лингвистический анализ текстов, интеллектуальное управление базами данных) и методов поиска в интернете. В рамках теории библиографии впервые с учётом особенностей современного интеллектуального программного обеспечения разработан новый алгоритм комплексной автоматизированной системы библиографического поиска и поиска специализированных изданий для публикации научных работ. Разработанные методы включают создание нормализованной базы ключевых слов на основе рубрик Универсальной десятичной классификации (УДК) и присвоение автоматически ключевых слов научным работам из этой нормализованной базы данных интеллектуальной системой лингвистического анализа текстов. Предлагаемое использование ключевых слов в качестве информационных меток в виде названий рубрик УДК, охватывающих все отрасли знаний, позволяет наиболее полно и конкретно маркировать и характеризовать научные работы (статьи) и научные издания (журналы, сборники статей научных конференций). Поиск научных работ, осуществляемый предлагаемой системой библиографического поиска, и поиск специализированных изданий для их публикации осуществляются системой поиска автоматически по нормализованным ключевым словам, присвоенным научным статьям и научным журналам за счёт интеллектуального лингвистического анализа тестов научных работ. Исследование представляет собой социальный вклад, демонстрируя важность разработки и использования лучших практик, процессов и стратегий библиографического поиска для развития науки в современном обществе. При этом библиографическая информация и в социальном плане является одним из методов решения проблемы поиска связи между личностным и общественным знанием. Реализация результатов исследования, в соответствии с представленными алгоритмами, заключается в создании структуры специального общедоступного интернет-поискового ресурса.

Сохранить в закладках

ЭКОЛОГИЧЕСКОЕ ПРОСВЕЩЕНИЕ И ВОЗМОЖНОСТИ ПОПУЛЯРИЗАЦИИ ТЕМАТИЧЕСКИХ ИЗДАНИЙ ФОНДА ГПНТБ РОССИИ: ПРОЕКТЫ, ПРЕДСТАВЛЕННЫЕ В ЭЛЕКТРОННОЙ СРЕДЕ (2025)

Авторы: Бычкова Е. Ф.

Доступность научной информации открывает практически неограниченные возможности повышения статуса и престижа науки для самых широких слоёв населения. В статье рассмотрены распространённые подходы к вопросам популяризации науки, основные модели научной коммуникации и связанные с ними проблемы. При оценке востребованности научных знаний просветители науки отмечают, с одной стороны, «просветительский бум», а с другой - относительно невысокую осведомлённость россиян об актуальном состоянии отечественной науки. Подчёркнута роль библиотек в реализации задач по распространению научных знаний, повышению престижа науки и популяризации достижений науки и техники. На основе изучения данных, представленных в отчётах о деятельности ГПНТБ России, делается вывод, что ГПНТБ России имеет возможности для популяризации науки (ПН): базу (фонды научной литературы), субъектов (квалифицированные библиотечные специалисты); аудиторию (читатели) для проведения такой работы; заинтересована в такой деятельности («выращивание», привлечение читателей). В соответствии с записанными в Уставе положениями ПН может рассматриваться как значимое и равноправное направление деятельности библиотеки. Работа в этом направлении в той или иной степени осуществляется всеми подразделениями ГПНТБ России. Целью приведённого в статье исследования являются выявление и анализ возможностей работы библиотеки в области ПН на примере инициатив Группы развития проектов в области экологии и устойчивого развития, которой в 2016-2024 гг. подготовлен ряд проектов, направленных на школьную и студенческую аудиторию. В статье даётся обзор электронных коллекций ГПНТБ России по вопросам охраны окружающей среды и природопользования, которые легли в основу проектов ПН. Раскрывается их содержание, сформулированы цели и задачи, а также подходы, которыми руководствовались разработчики, востребованность, особенности, этапы создания и реализации. Наиболее удачной, с точки зрения автора, формой ПН являются библиоуроки, а также тематические ресурсы, представленные в открытом доступе на сайте библиотеки. Делается вывод о перспективности такой работы для привлечения внимания молодёжи к научной литературе, так как процент читателей, потенциально заинтересованных в помощи при поиске информации, остаётся стабильно высоким.

Сохранить в закладках

РОЛЬ НАУЧНЫХ ПУБЛИКАЦИЙ В ОЦЕНКЕ ДЕЯТЕЛЬНОСТИ АКАДЕМИЧЕСКОГО НИИ (2025)

Авторы: Левченко О. И.

Публикации сотрудников академических научно-исследовательских институтов информируют научное сообщество о результатах своих исследований. В то же время они являются важной единицей отчётности организации. К показателям научной результативности относятся количество публикаций, число их цитирований по отечественным и зарубежным базам данных научного цитирования (ЗНБД). Ключевую роль играют рейтинги журналов, в которых опубликованы работы. Отмечается важность выбора изданий для публикаций в соответствии с требованиями отчётности. Подчёркивается существенное значение сроков публикации, выхода выпуска журнала и доступа к полным текстам публикаций. Приводится опыт научно-вспомогательного подразделения института - информационно-библиотечного центра (ИБЦ) ИФТТ РАН - по сбору, учёту, анализу данных о публикациях сотрудников организации, изданиях, в которых публикуются работы. Рассматривается использование системы учёта публикаций сотрудников для построения рейтингов, оценки вклада каждого учёного, научных подразделений в выполнение институтом госзадания и других исследований. Отмечается несоответствие требований к отчётности по публикационной результативности, сохранявшихся до настоящего времени, и постановлений Правительства РФ относительно моратория на применение показателей зарубежных наукометрических баз данных, ушедших с российского рынка, а также необходимость развития российских индексов научного цитирования на основе РИНЦ с отражением мирового потока научной информации. Анализ доступности полнотекстовой информации из отечественных академических изданий, проведённый на сайтах «Российские научные журналы» и «Национальная платформа периодических изданий», выявил сложную ситуацию на 2024 г. - начало 2025 г. По данным на середину февраля 2025 г., отмечено отсутствие на сайте «Российские научные журналы» выпусков за 2024 г. На «Национальной платформе периодических изданий» из журналов по физике, в которых публикуются сотрудники ИФТТ РАН, представлена в основном половина выпусков из годовых комплектов 2024 г. Это негативно отражается как на информационном обеспечении научных исследований, так и на отчётности организации. При рассмотрении журналов в качестве источников научной информации для дальнейших исследований обсуждается целесообразность постепенного перехода к гибридной, а затем к электронной модели издания для ускорения процесса научных коммуникаций, включения актуальных результатов и введения в научный оборот достижений российских учёных.

Сохранить в закладках

Статистика статьи

Статистика просмотров за 2026 год.

Издательство

Издательство: Государственная публичная научно-техническая библиотека России
Регион: Россия, Москва
Почтовый адрес: 123298, Москва, 3-я Хорошевская ул., д. 17
Юр. адрес: 123298, Москва, 3-я Хорошевская ул., д. 17
ФИО: Карауш Александр Сергеевич (Руководитель)
E-mail адрес: gpntb@gpntb.ru
Контактный телефон: +7 (495) 6989305
Сайт: https://www.gpntb.ru

Все права на тексты и товарные знаки принадлежат их законным владельцам. Подробнее...

Сайт https://sci.ru (далее – сайт) работает по принципу агрегатора – собирает и структурирует информацию из публичных источников в сети Интернет, то есть передает полнотекстовую информацию о товарных знаках в том виде, в котором она содержится в открытом доступе.

Сайт и администрация сайта не используют отображаемые на сайте товарные знаки в коммерческих и рекламных целях, не декларируют своего участия в процессе их государственной регистрации, не заявляют о своих исключительных правах на товарные знаки, а также не гарантируют точность, полноту и достоверность информации.

Все права на товарные знаки принадлежат их законным владельцам!

Сайт носит исключительно информационный характер, и предоставляемые им сведения являются открытыми публичными данными.

Администрация сайта не несет ответственность за какие бы то ни было убытки, возникающие в результате доступа и использования сайта.

Спасибо, понятно.

Сказать «Спасибо»

Вы можете поблагодарить автора за публикацию. Ему (ей) будет приятно.

Наведите камеру на QR-код, чтобы открыть моб. версию страницы.