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日本語특허 텍스트 마이닝 기능과
유사한 특허 문헌은 텍스트 마이닝 기술에 의해 자동으로 그룹화됩니다. 또한, 출원 일 차례 오래된 특허 출원 정도 안쪽에 배치됩니다. 또한 가시화된 모집단은 자유롭게 회전할 수 있고, 다양한 관점에서 바라볼 수 있습니다.
- 가시화할 수있는 특허 건수는 현재 500 개까지로되어 있습니다. 500 개 이상의 모집단은 출원 일, 게시, 문학 번호, 출원 번호, 점수 또는 PI 평가 점수의 상위 500 개 선택 가시화할 수 있습니다.
시각화 기능은 주로 다음 용도로 활용할 수 있습니다.
기술 동향 조사 (세미 매크로 분석)
기술 동향 조사와 기술 자료에서 기술 전체를 내려다 연구 개발 동향 및 시장 동향 등을 감안했다. 기술 개발의 진전 상황 방향을 분석하는 것입니다. 일반적으로 특허에서 연구 기술 개발의 진전 상황 방향성을 얻을 수 있습니다.
500 건의 특허 출원은 하나의 기술 분야를 구성합니다. 시각화 결과를 출원 일 순으로 정렬하여 특허 출원 한 개 한 개의 상대적인 관계에 주목하면서, 기술의 발전을 내려다 수 있습니다.
수백 개 정도의 특허 문헌에도 어떤 관점 (축)을 중심으로 기술의 발전을 논할 것인가가 매우 시간이 걸리는 작업입니다. 한 개의보기에 눈을 잡아 버리면 아주 세분화된 그룹을 난립시켜 버려 조사 목록성이 매우 나쁘게되어 버립니다. 한편, 시각화 기능을 활용하여 몇 개의 ~ 수십 개 정도의 특허 문서의 구성되는 소규모 클러스터의 균형을 고려하여 투명성 기술 동향 조사를 할 수 있습니다.
또한, 출원인, 발명자 매 색상하거나 중요한 키워드 및 특허 분류별로 표시를 붙일 수 있습니다. 이 다양한 기능을 이용하여 다양한 관점에서 기술의 발전을 따를 수 있습니다.
특허 통합 시각화 기능, 전문 연구 업무 종사자뿐만 아니라 실제로 제품 개발 디자인에 종사하고있는 사람이 직접 만지고 조작할 수 있도록 디자인되어 있습니다.
리뷰 논문 (서베이 논문) 보고서 작성시 참고 자료
설문 조사 론은 최근 기술 주제에 대해 정리된 자료입니다. 서베이 논문은 최근의 논문 특허 문헌에서는 어떤 주제에 대해 논의되고 있는지에 대해 다른 연구원에 전달하기위한 자료입니다.
서베이 논문은 동료나 다른 종류의 기술자에게는 매우 가치있는 자료이다. 설문 조사 논문이 없으면, 관심있는 기술을 이용하기 위하여 처음부터 (의미 할지도 모른다 많은) 일본으로 눈을 거쳐야합니다.
시각화 기능을 이용하면 수백 개 정도의 특허 문헌의 방랑을 유사도에 기초하여 그룹화할 수 있습니다. 그룹화 결과는 완벽한 것은 아니지만, 기계적으로 구성된 축 가까이 무렵으로 자신의 관점 소감을 덧붙였다 서베이 논문을 신속하게 생산적으로 만들 수 있습니다.
KJ 의한 브레인 참고 자료
KJ 법과는 원래 강 喜田 Jiro 데이터를 조립하기 위하여 고안한 방법이다. 데이터를 카드에 작성하여 카드를 그룹으로 묶어 도해하고, 논문 등에 함께가는 작업 방법입니다. KJ 상품은 각 카드에 기록된 데이터의 위치를 팀원들이 공유함으로써 팀 내의 지식 공유를 촉진 역할을합니다. 또한, 브레인 스토밍 작업의 한 과정으로 수 있습니다.
KJ 법의 진행 방법
1 단계 주제에 대한 카드 만들기
- 1 장의 카드에 1 개의 데이터를 기재한다.
- 특허에의 응용 : 1 개의 카드에 1 개의 특허 문헌의 요약, 대표도를 설명한다.
2 단계 카드의 의미 확인
- 작성한 카드를 かるた 같이 퍼지고 그룹 전원이 1 장 1 장의 의미를 확인한다.
3 단계 소그룹 화와 문패 만들기
- 내용이 가깝다고 느껴지는 데이터를 엉망진창, 소규모 그룹을 만든다.
- 소그룹 카드를 다시 읽고, 그 작은 그룹 전체의 의미를 "문패"로 요약한다.
- 소그룹 문패를 하나의 카드로 본다.
4 단계 도해 (구조적) ※ 마인드 맵뿐만 아니라 지식에 정착시킬 수있다.
- 1 장의 큰 종이에, 중간 그룹, 소그룹의 의미와 관련 성 위치 관계가 좋지 알 수 있도록 카드를 배치하여 간다.
5 단계 정리
- 전원이 도해를 보면서 그룹이나 카드의 중요도를 생각한다.
6 단계 보고서 제출
- 도표를 보면서 이야기를 문장한다.
시각화 결과는 "4 단계"의 일러스트를 대충 청사진에 해당합니다. 그러나 기계에 의한 해석 결과는 정확도가 부족한 것입니다.
보다 광범위한 브레인 스토밍을 위해서는 시각화 결과를 바탕으로 1 단계부터 시작하거나 시각화 결과에 따라 얻어진 몇 개 ~ 수십 개의 특허 문헌의 구별을 위해 소그룹으로 3 단계에서 KJ 법을 진행할 수있을 것입니다. 가령 단계 1에서 시작해도 대략적인 구상도 얻을 수 있기 때문에 생산 작업을 진행할 수있다.