A Semantic Based Approach for Automatic Patent Document Summarization

Trappey, Amy J.C.; Trappey, Charles V.; Wu, Chun Yi

doi:10.1007/978-1-84800-972-1_45

Cited by 4 publications

(2 citation statements)

References 2 publications

Supporting

Mentioning

Contrasting

Unclassified

Order By: Relevance

“…Within the patent text mining community, especially from the industry, there is an interest in developing text mining tools targeting text summarization, which is not just useful for providing a reader with a quick overview of a patent but has also been successful as the text source for query formulation [3,7,12] Participants will be free to use any of the publicly available data sets for training their models. We recommend that participants have a look at prior work [15][16][17] and to inspect the work and data provided by [4,5]. 8 Participants will submit their solutions which will be evaluated by the workshop organizers.…”

Section: Solicited Contributionsmentioning

confidence: 99%

4th Workshop on Patent Text Mining and Semantic Technologies (PatentSemTech2023)

Krestel

Aras

Andersson³

et al. 2023

Proceedings of the 46th International ACM SIGIR Conference on Research and Development in Information Retrieval

View full text Add to dashboard Cite

Information retrieval systems for the patent domain have a long history. They can support patent experts in a variety of daily tasks: from analyzing the patent landscape to support experts in the patenting process and large-scale information extraction. Advances in machine learning and natural language processing allow to further automate tasks, such as paragraph retrieval or even patent text generation. Uncovering the potential of semantic technologies for the intellectual property (IP) industry is just getting started. Investigating the use of artificial intelligence methods for the patent domain is therefore not only of academic interest, but also highly relevant for practitioners. Compared to other domains, high quality, semi-structured, annotated data is available in large volumes (a requirement for supervised machine learning models), making training large models easier. On the other hand, domain-specific challenges arise, such as very technical language or legal requirements for patent documents. The focus of the 4th edition of this workshop will be on two-way communication between industry and academia from all areas of information retrieval in particular with the Asian community. We want to bring together novel research results and the latest systems and methods employed by practitioners in the field. CCS CONCEPTS• Information systems → Information retrieval; Digital libraries and archives; Data mining; • Applied computing → Document management and text processing; • Computing methodologies → Natural language processing.

show abstract

Section: Solicited Contributionsmentioning

confidence: 99%

4th Workshop on Patent Text Mining and Semantic Technologies (PatentSemTech2023)

Krestel

Aras

Andersson³

et al. 2023

Proceedings of the 46th International ACM SIGIR Conference on Research and Development in Information Retrieval

View full text Add to dashboard Cite

show abstract

“…Tarifname içerisindeki her paragrafı, anahtar kelimelere göre vektör haline getirerek, paragrafların birbiri ile benzerliğine göre paragrafları kümelemiş ve her kümedeki en yoğun bilgi içeren paragrafı seçerek bu paragraflara göre doküman özetini çıkarmışlardır. Sonraki çalışmalarında ise TF-TDF matrisleri ile beraber ontoloji de kullanarak daha etkin bir özetleme yoluna gitmişlerdir [28,29].…”

Section: Patentlerin öZetlenmesi (Patent Summarizing)unclassified

Patent Mining

Kayakökü

Akay

2021

Politeknik Dergisi

View full text Add to dashboard Cite

Patent veri tabanları sürekli ve süratli bir şekilde büyüyen hacmiyle, günümüzün en önemli teknik bilgi kaynağı konumundadır. Oldukça geniş ve detaylı olan patent veri tabanlarından bilgi elde edebilmek için, gelişen veri analiz yöntemlerine başvurmak kaçınılmaz hale gelmiştir. Patent verisinden bilgi elde etmeyi ifade etmek üzere son zamanlarda patent madenciliği tabiri kullanılmaya başlanmıştır. Patent veri tabanlarının hem yapısal hem de yapısal olmayan karakteri sebebiyle, patent madenciliğinde veri madenciliği tekniklerine de metin madenciliği tekniklerine de ihtiyaç duyulmaktadır. Ancak patent dokümanları buluşların teknik yönlerinin açıklandığı metinlerden oluştuğundan, metin madenciliği uygulamalarının bu alandaki işlevi daha fazladır. Bu çalışmada patent dokümanlarının özelliklerinden bahsedilerek, metin madenciliği ile elde edilebilecek sonuçlara değinilmiştir. Literatürde patent metinleri üzerinde kullanılan metin madenciliği yöntemlerinden örnekler verilmiş ve gelecekte yapılacak çalışmalara yön vermek açısından patent dokümanları arasında benzerlik tespitinin neden önemli olduğu açıklanmıştır.

show abstract