IPCと要約文を用いた特許Encoderと教師なし分類手法の提案

特許には，その特許の技術分野を表すIPC（国際特許分類）が付与されている．しかし，この分類は粒度は荒いため，企業が経営戦略の立案に利用するには，その企業が行っているビジネス・技術分野を踏まえた特許分類の方が望ましい．そのため本研究では企業独自の詳細な特許分類を機械学習を用いて行う．１つ目として，特許のIPCと要約文を入力とした特許Encoderからなる教師あり学習を行い，さらにIPCの表現力を高めるために，IPCと要約文の関連性を利用した事前学習法と組み合わせる手法を提案する．２つ目として，アノテーションを行わず一般的な特許文書データのみを用いた教師なし学習を行い，その結果を利用して企業独自の特許分類を行う手法を提案する．