Актуальность данного исследования заключается в повышении эффективности извлечения ключевых фраз и слов из русскоязычного патентного массива. В настоящее время эксперты патентного ведомства вынуждены проводить анализ текста патентных заявок вручную, чтобы определить ключевые фразы и слова, которые затем используются для поиска патентов-аналогов. Этот процесс требует значительных временных затрат и может быть подвержен ошибкам. Другая проблема заключается в отсутствии системы, аналогичной Google Patents, но для русскоязычных патентов. В настоящее время не существует надежного и эффективного инструмента для автоматического определения ключевых патентных фраз и слов в русскоязычных патентах. Это ограничивает возможности экспертов при поиске и анализе патентных аналогов, а также при принятии решений о патентовании. Повышение эффективности извлечения ключевых фраз и слов из русскоязычного патентного массива имеет большое практическое значение. Это позволит сократить временные затраты на анализ патентных заявок, повысить точность поиска патентов-аналогов и обеспечить более надежные решения о патентовании. Такой инструмент будет полезен для патентных ведомств, юридических консультантов, инженеров и исследователей, которые работают с русскоязычными патентами. В целом данное исследование обусловлено необходимостью совершенствования и автоматизации процесса анализа патентных заявок, что приведет к повышению эффективности и точности работы с русскоязычным патентным массивом и сделает его более доступным и удобным для пользователей.
The relevance of this study is due to the need to improve the efficiency of extracting key phrases and words from the Russian-language patent array. Currently, patent office experts have to analyze texts of patent applications manually in order to identify key phrases and words that are then used to search for patent counterparts. This process is time-consuming and can be error-prone. Another problem is the lack of a system similar to Google Patents but for Russian-language patents. Currently, there is no reliable and effective tool for automatic identification of key patent phrases and words in Russian-language patents. This limits the ability of experts to search and analyze patent analogues as well as to make decisions on patenting. Improving the efficiency of extracting key phrases and words from the Russian-language patent array is of great practical importance. This will reduce the time spent on the analysis of patent applications, improve the accuracy of the search for similar patents and provide more reliable patenting solutions. Such a tool will be useful for patent offices, legal consultants, engineers and researchers who work with Russian-language patents. In general, this study is conditioned by the need to improve and automate the process of analyzing patent applications, which will lead to an increase in the efficiency and accuracy of managing the Russian-language patent array and make it more accessible and user-friendly.
The authors declare that there are no conflicts of interest present.