infoapps GmbH

Wenn Rechercheure die Entwicklung auf einem Technologiegebiet verfolgen wollen, werden sie ihre Recherche-Filter so allgemein anlegen, dass auch Randgebiete dieser Technologie miterfasst werden.

Das bedeutet aber auch, dass bei jedem Überwachungslauf eine Menge nicht-relevanter Patente erscheinen, die dem Rechercheur die Bewertungsarbeit unnötigerweise erschweren.

In einem Referenzverzeichnis stellen Sie sich eine Auswahl von Patenten zusammen, die Sie als relevant für Ihre Problemstellung erachten (="Lernmenge").

Wenn nun Recherche-Ergebnisse eintreffen, starten Sie einen Classifier-Job, der die eingetroffenen recherchierten Patente gegen die Lernmenge vergleicht. Hierzu werden eingebaute semantische Algorithmen benutzt, die die Volltexte der Patente miteinander vergleichen und dabei den Erfindungsgehalt der Patente herausarbeiten.

Neue Patente, die ähnlich genug der von Ihnen definierten Lernmenge sind, werden als relevant gekennzeichnet; die übrigen Patente werden als nicht-relevant markiert.

Ihnen bleibt es natürlich überlassen, die nicht-relevanten Patente weiter zu durchsuchen (automatisch oder individuell) und eventuell die Lernmenge entsprechend anzupassen.

Mit der Automatischen Relevanzprüfung hat der Benutzer also eine Möglichkeit, schnell und sicher eine Menge recherchierter Patente nach vorgegebenen Kriterien auf Relevanz zu prüfen und nicht-relevante auszusortieren.