CLASSIFICAÇÃO DE DOCUMENTOS DE PATENTES USANDO O DOC2VEC
Tamara Aguiar Tavares Mascaremhas1; Andreia Gentil Bonfante1; Alberto Willian Mascarenhas2
1 Universidade Federal de Mato Grosso; 2 Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia de Mato Grosso
Baixar PDF doi:10.20906/CPS/CBA2018-0986
Resumo
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.
Palavras-chave: patentes; similaridade; doc2vec; aprendizagem profunda