Patent veri tabanları sürekli ve süratli bir şekilde büyüyen hacmiyle, günümüzün en önemli teknik bilgi kaynağı konumundadır. Oldukça geniş ve detaylı olan patent veri tabanlarından bilgi elde edebilmek için, gelişen veri analiz yöntemlerine başvurmak kaçınılmaz hale gelmiştir. Patent verisinden bilgi elde etmeyi ifade etmek üzere son zamanlarda patent madenciliği tabiri kullanılmaya başlanmıştır. Patent veri tabanlarının hem yapısal hem de yapısal olmayan karakteri sebebiyle, patent madenciliğinde veri madenciliği tekniklerine de metin madenciliği tekniklerine de ihtiyaç duyulmaktadır. Ancak patent dokümanları buluşların teknik yönlerinin açıklandığı metinlerden oluştuğundan, metin madenciliği uygulamalarının bu alandaki işlevi daha fazladır. Bu çalışmada patent dokümanlarının özelliklerinden bahsedilerek, metin madenciliği ile elde edilebilecek sonuçlara değinilmiştir. Literatürde patent metinleri üzerinde kullanılan metin madenciliği yöntemlerinden örnekler verilmiş ve gelecekte yapılacak çalışmalara yön vermek açısından patent dokümanları arasında benzerlik tespitinin neden önemli olduğu açıklanmıştır.
Patent databases are the most significant technical information source of today with their continuously and rapidly growing volume. It becomes inevitable to apply developing data analysis method in order to obtain knowledge from quite large and detailed patent databases. Recently, in order to express knowledge discovery from patent data, the term - patent mining is used. Due to both the structural and non-structural character of patent databases, data mining techniques as well as text mining techniques are required for patent mining. Besides, since the patent documents consist of texts explaining the technical aspects of the inventions, text mining applications plays a more important role in this field. In this study, by referrring the properties of patent documents, the results that can be obtained with text mining are focused. Examples in the literature are given about text mining methods applied on patent documents and the significance of similarity detection between patent documents is explanied in order to leading future studies.
Primary Language | Turkish |
---|---|
Subjects | Engineering |
Journal Section | Review Article |
Authors | |
Publication Date | June 1, 2021 |
Submission Date | December 18, 2020 |
Published in Issue | Year 2021 |
Bu eser Creative Commons Atıf-AynıLisanslaPaylaş 4.0 Uluslararası ile lisanslanmıştır.