Abstract
Teknik anlamda en güncel bilgileri barındıran, yüksek hacmiyle bilgi keşfi açısından müthiş bir potansiyele sahip olan ve teknoloji yönetimi alanında kilit bir rol üstlenen patent verisinin işlenmesinde patent madenciliği çalışmaları giderek önem kazanmaktadır. Patent verisi içerisinde bulunan yapısal veya yapısal olmayan verilerin hepsi önemli olsa da, patent madenciliği çalışmalarının en kritik hedefi patent dokümanlarının anlamsal benzerliğini tespit edebilmektir. Patentlerin anlamsal benzerlik tespiti ile patent başvuru sürecinin en zor ve en çok vakit alan safhası olan patentlenebilirlik kriterlerinin tespitinin otomatik olarak yapılabilmesi mümkün olacaktır. Patent metinlerinin, metin madenciliği yöntemleri ile yapısal hale getirilerek birbirine ne kadar benzediklerini tespit etmek için küme teorisi yaklaşımları, vektör uzay modeli yaklaşımları veya ontoloji vb. bilgi kaynaklarından faydalanılan yaklaşımlar mevcuttur. Ancak patent metinlerinin karmaşık yapısı ve kendine has terminolojisi sebebiyle bu yöntemlerden hedeflenen verim alınamamaktadır. Bu eksikliği gidermek için kullanıldığı her alanda büyük başarılar ortaya koyan derin öğrenme yöntemlerinden, patent metinlerinin anlamsal olarak karşılaştırılmasında da faydalanılması gerekmektedir. Bu alanda çalışmalar yapılmasına rağmen etkin bir şekilde patentlenebilirlik tespiti yapabilen modeller henüz başlangıç aşamasındadır. Nitelikli bir model geliştirilerek patentlenebilirlik tespiti yapıldıktan sonra patent araştırma raporunun otomatik olarak hazırlanması teknoloji yönetimi alanındaki büyük ihtiyacın karşılanabilmesi adına önemli bir adım olacaktır.
Reference55 articles.
1. [1] Bonino D., Ciaramella A., and Corno F., "Review of the state-of-the-art in patent information and forthcoming evolutions in intelligent patent informatics", World Patent Information , 32(1): 30-38, (2010).
2. [2] Schwander P. "An evaluation of patent searching resources: comparing the professional and free on-line databases", World Patent Information, 22: 147-165, (2000).
3. [3] Madani F. and Weber C., "The evolution of patent mining: Applying bibliometrics analysis and keyword network analysis", World Patent Information, 46: 32-48, (2016).
4. [4] Kayakökü A. and Akay D., "Patent Madenciliği", Journal of Polytechnic, 24(2): 745-753, (2021).
5. [5] Kayakökü A. and Demirbaş Ş., "Patent Arama Motorlarının Kullanımı Üzerine Bir İnceleme", Gazi Üniversitesi Fen Bilimleri Dergisi Part C: Tasarim Ve Teknoloji, 5(3):149-165, (2017).