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As patentes são consideradas fontes extremamente úteis para atividades relacionadas à busca e análise de informações e para a geração de novos conhecimentos. Neste artigo, usamos um algoritmo de vetor de parágrafo doc2vec, uma extensão do word2vec, que aprende representações de frases em um documento, em um esquema de aprendizagem profunda supervisionada para a classificação automática de patentes. A classificação foi realizada em documentos com resumos de patentes em inglês, em um processo hierárquico que compreende seções, classes, subclasses, de acordo com a Classificação Internacional de Patentes (IPC). Os testes foram desenvolvidos em quatro etapas, necessária, devido ao grande número de classes e subclasses, com o objetivo de identificar códigos IPC primário ou secundários, caso esteja associado a um conjunto de classificações relacionadas a outros aspectos expressos na patente. Os testes apresentaram resultados bastante promissores na classificação de patentes. Os próximos passos serão produzir avaliações qualitativas e compará-las com outros modelos de aprendizagem de máquina presentes na literatura.

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Este artigo apresenta um método de categorizacão de patentes baseado na representacão vetorial utilizando word embedding vectors (Word2Vec), na selecão de documentos através do cálculo dos centróides das classes e no algoritmo K-Nearest Neighbour (KNN), com o objetivo de classificar documentos de patentes no nível de secão da hierarquia IPC do conjunto de dados WIPO. Os resultados experimentais indicam que o método de classificacão proposto alcancou a acurácia de 75%.