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ANALYSE VON PATENTDATEN MITTELS WORKFLOWS UND BIG-DATA-TECHNOLOGIEN

Dr. Hidir Aras, FIZ Karlsruhe, 9.11.2018, DGI-Praxistagung 2018

ANALYSE VON PATENTDATEN MITTELS WORKFLOWS UND BIG-DATA-TECHNOLOGIEN

Einführung

TDMLab

- Systemarchitektur

- KNIME, Search & Analytics

- Skalierbare Services für TDM

- Beispiele

Fazit

EINFÜHRUNG

▪ Patentinformationen

▪ Patent Search & Retrieval

▪ Big Data, Komplexität, die 3 V‘s (Volume, Variety, Velocity)

▪ Unterschiedliche Anforderungen, Use Cases und Expertise je nach Branche

▪ Anwendertypen

TDMLAB – PROJEKT

DGI-Praxistagung 20184

▪ Drittmittelprojekt, gefördert vom BMBF, 2J Laufzeit

▪ Ziele:

▪ Big-Data-Plattform zur Abfrage, Analyse und Visualisierung von Patentinformationen

▪ Virtuelle Laborumgebung für Text- und Data-Mining (TDM), Erlernen/Erproben neuer Methoden

▪ Schwerpunkte:

▪ Patentanalyse / TDM

▪ Skalierbarkeit

▪ Scientific Workflows

TDMLAB – SYSTEMARCHITEKTUR


▪ Data-Ingest aus unterschiedlichen Quellen

▪ Big Data Processing & Analytics mit Hadoop,

Spark

▪ Integration unterschiedlicher Workflows in

KNIME

▪ Suche über Search-API

▪ Data-Pipelines

▪ Visuelle Interaktion / Reporting

TDMLAB – INTEGRATION DER FIZ SEARCH-API


• Zugang zu qualitativ hochwertigen, granular strukturierten

wissenschaftlichen Literatur- und Patentdatenbanken über ein RESTful API

• Suchfunktionalität vergleichbar umfangreich wie auf STN (chemische

Struktursuche, Textsuche, Codes)

• Anwendungsszenarien:

• Search, Retrieval und Alerting Anwendungen aus in-house Systemen

• Text- und Datamining Anwendungen (KNIME) und Analyse Tools

FIZ Karlsruhe Custom Nodes

TDMLAB - ERWEITERUNG DER KNIME ANALYTICS PLATTFORM

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▪ KNIME provides tools (nodes) for processing data, e.g. ETL (Extract Transform Load) and analysis

▪ FIZ developed specific KNIME nodes for e.g. searching, annotating and structuring of patents

BEISPIEL: WORKFLOW ZUR TEXTANALYSE

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ANALYZESEARCH VISUALIZE

PreProcessing-Workflow:


TDMLAB - SEARCH & ANALYTICS (1)

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• KNIME

• Generic Nodes

• Custom Nodes

• ElasticSearch: Aggregations, Significant Terms, Graphs

• Anwendung auf annotierte Daten

TDMLAB - SEARCH & ANALYTICS (2)

Run scalable process Query Results Visualize Results

▪ Configure, deploy and run scalable services from KNIME

• Skalierbare Analyseprozesse:

• Annotationen

• Patentanalyse mittels ML/TDM-Verfahren

− Trendanalyse, Patent Landscapes, Technologieanalyse (Whitespots, Hotspots)

− etc

• Eingesetzte TDM-Methoden - Beispiele:

• Clustering, Topic Extraction

• Entity Extraction und Linking

• Deep Learning (DL) z.B. Word Embeddings

TDMLAB – SKALIERBARE ANALYSEPROZESSE UND METHODEN


Automatische Strukturierung des Patenttextes und Extraktion relevanter Informationen:

▪ Schneller Zugriff auf Patentsektionen und Segmente der Description, der Claims

▪ Effiziente und präzise Suche

▪ Ausnutzung für weitere TDM-Tasks wie z.B.

Term Extraction, Trendanalyse etc.

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TDMLAB – STRUKTURIERUNG UND ANNOTATION DER VOLLTEXTE


Meta-data

Claims

Abstract

DescriptionTitle

TDMLAB – ANNOTATIONEN: “ENHANCING THE VALUE OF PATENT RECORDS”


▪ Keyterm Extraction: Extraktion relevanter Phrasen mittels linguistischen und statistischen Methoden

▪ Numeric Analyzer: Erkennung und Normalisierung numerischer Werte physikalischer und

chemischer Größen

▪ Claim Structure Analyzer: Analyse der hierarchischen Struktur der Claims

▪ Description Text Segmentation: Segmentierung des Textes der Detailed Description

Table #Documents

Life Science Patents 3.159.043

CSR Annotations 1.106.713

KT Annotations 2.294.634

OSCAR4 Annotations 1.583.454

Patseg Annotations 1.764.374

Annotation Statistics:

Patent Entity Knowledge BaseEntityPatent

InchiKey:

BEISPIEL: CHEMICAL ENTITY ANNOTATION & LINKING

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▪ Annotation chemischer Entitäten in Patenttexten, z.B. Description, Claims und automatische Verlinkung ▪ Graph-basierte Exploration


BEISPIEL: BIG DATA ANALYTICS ZUR TRENDANALYSE

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Analyse und Erkennung technologischer Trends mittels Machine Learning (Topic Detection, Clustering)

Run TDM workflow on Hadoop for 30,000

Patents

Area: Textiles and Papers

Topic Extraction

Query: textiles, papers,...

Hadoop

BEISPIEL: BIG DATA ANALYTICS ZUR TECHNOLOGIEANALYSE (1)

1. Anfrage zum Thema „Information Security“ über IPC/CPC-Codes z.B.− H04L0009 (secret or secure communication)− H04W0012-00 (Security arrangements: access security or fraud detection;

Authentication: verifying user identity or authorization; Protecting privacy oranonymity)

− H04H0060-23 (using cryptography: encryption, authentication or key distribution)

2. Retrieval der Ergebnisdokumente3. Analyse der Domäne

Relevante Fragen zur Patentanalyse:− Welche Erkenntnisse erhält man aus den analysierten Patenten?− Welche Trends sind in der Domäne “Information Security” erkennbar? − Welche technologischen Schwerpunkte sind ersichtlich?

Ergebnisse

Domänenspezifische Suchanfrage

Analyse



▪ Task:

▪ Entdecke neue Technologiefelder in den Inventions

▪ Definition einer “Technology Area” bzw. “Technical Field”:

▪ Repräsentiert den Technologiebereich zu dem eine Erfindung gehört

▪ Spiegelt den Anfang des Textes im Main Claim wider

▪ Das Segment erlaubt die Exploration nach relevanten Dokumenten


Patent DocumentsPatSeg

Technology Hotspots Map

Technological Area Hotspots

Extract “Technical Field” segments

Extract significant terms andphrases

▪ Create Co-occurrence network graph

▪ Apply “Community Detection Algorithm” fordetermining the final topics

Retrieve patent documents


Visualisierung der “Technology

Hotspots” für die Information

Security Domäne


FAZIT


▪ In Patenten ist wertvolles Wissen vorhanden, das sonst nirgends publiziert wurde

▪ Auch außerhalb der klassischen IP-Welt haben Patentinformationen daher einen

besonderen Wert, den es auszuschöpfen gilt

▪ Big-Data Technologien und neue maschinelle Lernverfahren wie Deep Learning helfen bei

der semantischen Erschließung und Verknüpfung mit externen Wissensquellen

▪ Workflows und APIs erlauben die Integration spezifischer Lösungen zur Patentanalyse in

„in-house“ Umgebungen

▪ Data Science Umgebungen erlauben hierbei das Erlernen und Erproben neuer Methoden

und das Anwenden existierender Modelle auf eigen Problemfälle

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Date post:	27-Oct-2019
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