В данной работе решалась одна из самых насущных проблем синтеза новых технических решений – автоматизированное формирование информационного обеспечения на основе анализа патентов USPTO. С развитием направления автоматизированного изобретательства в последнее время все больше используются CAI-системы (Computer-Aided Invention). Наполненность баз знаний и полнота онтологий предметных областей напрямую влияет на успешность работы CAI-систем. Цель работы заключалась в разработке метода автоматизированного формирования онтологии предметной области «Патентное представление технических систем» для поиска инновационных технических решений. В качестве концептов онтологии предметной области «Патентное представление технических систем» рассматривались элементы конструкции технического объекта (ТО) и связи между ними, а так же описания решаемых изобретением проблем. Первый пункт формулы изобретения патентного документа выступал в качестве основного источника информации. Единицей извлечения являлись семантические структуры SAO (Subject-Action-Object). Были определены основные лингвистические особенности патентных документов. Сформированы методы предварительной обработки патентного массива, извлечения SAO из формулы патента, экспорта извлеченных SAO в онтологию предметной области. Разработанные методы были апробированы на патентных документах США. Среднее время разбора одного патента автоматизированной системой составляет 1.72316 секунды, показатели точности извлечения информации из текста патента - выше 70%.
In this work, one of the most pressing problems of the synthesis of new technical solutions was solved - the automated generation of information support based on the analysis of USPTO patents. As concepts of the ontology of the subject area "Patent representation of technical systems", the structural elements of a technical object (TO) and the relationship between them, as well as descriptions of the problems solved by the invention were considered. The first claim of the patent document acted as the main source of information. The unit of extraction was the semantic structures SAO (Subject-Action-Object). The main linguistic features of patent documents were identified. Methods for preprocessing the patent array, extracting SAO from the patent formula, exporting extracted SAOs to the domain ontology have been formed. The developed methods have been tested on US patent documents. The average time for parsing one patent by an automated system is 1.72316 seconds, the accuracy of extracting information from the text of a patent is over 70%.
The authors declare that there are no conflicts of interest present.