PATENT VALUATION USING ARTIFICIAL INTELLIGENCE
A system and method are provided for using artificial intelligence for patent valuation. The method includes obtaining a master list of patent classification codes used by a patent office. The method also includes, for each patent issued by the patent office: obtaining a respective set of patent cla...
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Format: | Patent |
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Zusammenfassung: | A system and method are provided for using artificial intelligence for patent valuation. The method includes obtaining a master list of patent classification codes used by a patent office. The method also includes, for each patent issued by the patent office: obtaining a respective set of patent classification codes assigned to the respective patent and forming a respective training vector. Each element in the respective training vector is a categorical variable that specifies whether a patent classification code is included in the respective set of classification codes. The system receives a respective user-specified value metric for each patent. The method also includes training a machine learning model according to a training data table that includes the training vectors. The machine learning model is configured to predict value metrics for patents according to their corresponding patent classification codes.
L'invention concerne un système et un procédé permettant d'utiliser l'intelligence artificielle pour une évaluation de brevet. Le procédé comprend les étapes consistant à : obtenir une liste principale de codes de classification de brevets utilisés par un bureau de brevets ; puis, pour chaque brevet délivré par le bureau de brevets, obtenir un ensemble respectif de codes de classification du brevet associés au brevet respectif et créer un vecteur d'entraînement respectif. Chaque élément dans le vecteur d'entraînement respectif est une variable catégorielle qui précise si un code de classification de brevets fait partie de l'ensemble respectif de codes de classification. Le système reçoit une métrique d'une valeur spécifiée par l'utilisateur respective pour chaque brevet. Le procédé suppose également d'entraîner un modèle d'apprentissage machine en fonction d'une table de données d'entraînement qui contient les vecteurs d'entraînement. Le modèle d'apprentissage machine est configuré pour prédire des métriques de valeurs relatives à des brevets en fonction des codes de classification de brevets leur correspondant. |
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