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テキストマイニングを利用した特許情報解析手法と実践にむけた演習

テキストマイニングを利用した特許情報解析手法と実践にむけた演習

～デモ・付録付～
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概要

本セミナーでは、特許調査とテキストマイニングの基礎から概観し、各種ツールのテキストマイニング関連機能の活用事例を紹介いたします。
また、機械学習の特許調査への応用事例を単語・文書のベクトル化、文書分類、文書ベクトルの次元圧縮による特許公報の俯瞰可視化と技術動向調査への応用を紹介いたします。

開催日

  • 2022年11月29日(火) 10時30分 ～ 16時00分

修得知識

  • テキストマイニングの基礎知識と特許調査への応用ポイント
  • 機械学習による先行技術調査、SDI調査、技術動向調査の効率化
  • 特許調査におけるAI利用ツールの現状と注意点
  • テキストマイニング・AI特許調査ツールの活用事例
  • オープンソースを利用した機械学習による特許調査

プログラム

　テキストマイニングと商用ツール、オープンソースを用いた機械学習の特許情報解析への応用を、事例、演習、デモを交え解説します。さらに、自分でできる特許情報解析ツールも紹介しますので、プログラムやサンプルデータを実際にお試しいただくことができます。特許情報解析を自分で行いたい方にお勧めです。

  1. はじめに
    • 講師自己紹介
    • アジア特許情報研究会紹介
  2. 特許調査とテキストマイニングの基礎
    • 調査対象と調査範囲の特定・明確化
    • マッチングと適合
    • 特許調査における再現率 (網羅性) と適合率 (効率)
    • 先行技術調査と侵害防止調査の検索モデルの違い
    • 「完全一致」⇔「最良一致」検索モデルの比較
    • 検索・分類とテキストマイニングの違い
    • テキストマイニングの基本的な仕組み
  3. テキストマイニングの概要と特許情報解析への応用
    • テキストマイニングとは
    • 形態素解析と分かち書き (演習付き)
    • 注目ワードのハイライト表示と抽出 (演習付き)
    • 特徴抽出
      • BoW
      • TF-IDF
      • BM25
      • 単語N-gram
    • 抽出語の頻度分析 (演習付き)
    • 共起語のネットワーク分析 (演習付き)
    • ネットワーク分析の応用
      • 発明者
      • 引用-被引用
    • 「文書×抽出語」行列作成と解析・可視化
    • 文書の類似度行列作成と解析/可視化
  4. 各種ツールのテキストマイニング関連機能活用事例
    • KH Coder (フリー版) の活用事例
    • Text Mining Studio (商用) の活用事例
    • パテントマップEXZのキーワード抽出、類似特許抽出
    • Patentfieldの類似語、AIセマンティック検索、AI分類予測
    • THE調査力AI (Deskbee5) の専門用語抽出、サーチ/ノイズ確率
    • RとPythonによるテキストマイニング
  5. オープンソースを用いた機械学習の特許情報解析への応用
    • 機械学習の概要と特許調査への応用
    • 機械学習概要 (分類、回帰、クラスタリング、次元圧縮)
    • 先行技術調査の流れ (進め方)
    • 分散表現 (単語埋め込み) とは
    • 分布仮説に基づいた文脈中の単語の重み学習 (word2vec)
    • word2vecによる類似語の抽出 (演習付き)
    • doc2vecによる公報 (文書) 単位の類似度計算 (演習付き)
    • doc2vecによる発明の要素 (文) 単位の類似度計算
  6. 機械学習のクラス分類の応用事例
    • 機械学習による文書分類
    • SDI調査、動向調査への応用
  7. 教師無し機械学習 (クラスタリング、次元圧縮) の応用
    • 単語/文書のクラスタリングによる動向調査への応用
    • 文書ベクトルの次元圧縮による特許公報の俯瞰可視化 (デモ付き)
    • 文書分類との組み合わせによるパテントマップの自動作成

演習・デモ・付録: 自分でできる特許情報解析ツール紹介

  1. キーワード抽出関係
    • word2vec,doc2vecによる単語・文書の類似度計算と類似単語・文書抽出 (演習付き)
    • termextractによる専門用語 (キーワード) 自動抽出 (演習付き)
    • Cytoscapeによる文脈語のネットワーク分析 (演習付き)
    • Cytoscapeによるネットワーク分析の応用 (演習付き)
      • 発明者
      • 引用 – 被引用
  2. Pythonで始める機械学習 (デモ付解説)
    • Python環境構築の概要
    • doc2vecによる文書・単語の類似度計算と類似文書・単語抽出の解説
    • 質疑応答
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講師

  • 安藤 俊幸 氏
    アジア特許情報研究会 知財情報解析グループ
    グループリーダー
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主催

株式会社 技術情報協会
お支払い方法、キャンセルの可否は、必ずお申し込み前にご確認をお願いいたします。

お問い合わせ

本セミナーに関するお問い合わせは tech-seminar.jpのお問い合わせからお願いいたします。
(主催者への直接のお問い合わせはご遠慮くださいませ。)

受講料

1名様
: 50,000円 (税別) / 55,000円 (税込)
複数名
: 45,000円 (税別) / 49,500円 (税込)

複数名同時受講割引について

  • 2名様以上でお申込みの場合、1名あたり 45,000円(税別) / 49,500円(税込) で受講いただけます。
    • 1名様でお申し込みの場合 : 1名で 50,000円(税別) / 55,000円(税込)
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    • 3名様でお申し込みの場合 : 3名で 135,000円(税別) / 148,500円(税込)
  • 同一法人内による複数名同時申込みのみ適用いたします。
  • 受講券、請求書は、代表者にご郵送いたします。
  • 他の割引は併用できません。

アカデミック割引

  • 1名様あたり 30,000円(税別) / 33,000円(税込)

日本国内に所在しており、以下に該当する方は、アカデミック割引が適用いただけます。

  • 学校教育法にて規定された国、地方公共団体、および学校法人格を有する大学、大学院、短期大学、附属病院、高等専門学校および各種学校の教員、生徒
  • 病院などの医療機関・医療関連機関に勤務する医療従事者
  • 文部科学省、経済産業省が設置した独立行政法人に勤務する研究者。理化学研究所、産業技術総合研究所など
  • 公設試験研究機関。地方公共団体に置かれる試験所、研究センター、技術センターなどの機関で、試験研究および企業支援に関する業務に従事する方

ライブ配信セミナーについて

  • 本セミナーは「Zoom」を使ったライブ配信セミナーとなります。
  • お申し込み前に、 視聴環境 と テストミーティングへの参加手順 をご確認いただき、 テストミーティング にて動作確認をお願いいたします。
  • 開催日前に、接続先URL、ミーティングID​、パスワードを別途ご連絡いたします。
  • セミナー開催日時に、視聴サイトにログインしていただき、ご視聴ください。
  • ご自宅への書類送付を希望の方は、通信欄にご住所・宛先などをご記入ください。
  • タブレットやスマートフォンでも受講可能ですが、機能が制限される場合があります。
  • ご視聴は、お申込み者様ご自身での視聴のみに限らせていただきます。不特定多数でご覧いただくことはご遠慮下さい。
  • 講義の録音、録画などの行為や、権利者の許可なくテキスト資料、講演データの複製、転用、販売などの二次利用することを固く禁じます。
  • Zoomのグループにパスワードを設定しています。お申込者以外の参加を防ぐため、パスワードを外部に漏洩しないでください。
    万が一、部外者が侵入した場合は管理者側で部外者の退出あるいはセミナーを終了いたします。
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