Zweiter PatentSemTech-Workshop im Rahmen der SIGIR’21: „KI-Methoden in der Patentanalyse werden in 20 Jahren Standard sein“

Am 15.07.2021 fand der PatentSemTech’21-Workshop als eintägige Online-Veranstaltung im Rahmen der 44th International ACM SIGIR Conference on Research and Development in Information Retrieval (SIGIR’21) statt. Schwerpunktthema der gutbesuchten Veranstaltung mit über 40 Teilnehmenden aus Forschung und Praxis war die Anwendung von Machine-Learning-Verfahren zur Patentanalyse.

10.08.2021 — In der ersten Keynote sprach Prof. Noriko Kando (National Institute of Informatics, Japan) zur Historie der Evaluation von patentbezogenen Information-Retrieval(IR)-Tasks im Rahmen einer Serie von Workshops der letzten 20 Jahre. In der zweiten Keynote referierte Osmat Jefferson über die Rolle der Plattform lens.org für das sich in ständigem Wandel befindende Innovationssystem. Sie wies auf die Notwendigkeit einer Erweiterung des FAIR-Ansatzes um den Faktor E (Enable, „bridging the knowledge silos“) hin, um Patentinformationen für alle zugänglich und nutzbar zu machen. Denn die effektive Nutzung von Innovationen ist für eine sehr große Anzahl von Ländern und Zielgruppen weiterhin sehr eingeschränkt, wodurch eine freie und offene Plattform wie Lens umso wichtiger ist.

Der Schwerpunkt des diesjährigen Workshops lag auf der Anwendung von neuen Machine-Learning-Verfahren und deren Anwendung auf Patentdaten. Die Teilnehmenden hatten die Gelegenheit, Einblick in hochaktuelle Forschungsergebnisse wie „Chemical Reaction Reference Resolution“ &, „Patent Text Generation with GPT-2“ zu bekommen. Deutlich wurde der zunehmend erfolgreiche Einsatz semantischer Technologien wie z. B. domänenspezifischer Embeddings-Modelle (PatentBert, SciBERT, etc.), Verfahren des Deep-Learning (DL), Natural Language Processing (NLP) auch auf wissenschaftliche Text wie Patente. Neben der Vorstellung wissenschaftlicher Arbeiten wurden im Workshop verschiedene Demos und Case-Studies präsentiert — beispielsweise der Siemens PatentExplorer oder WIPOPearl der World Intellectual Property Organization.

Kurzvorträge zu Themen rund um die Anwendung von Machine-Learning-Verfahren und semantischen Technologie adressierten beispielsweise Linked Open Data (LOD) im Rahmen spezieller Anwendungsfälle in Industrie und öffentlich geförderten Projekten wie IPLodB. Sie mündeten in einem gemeinsamen Panel zum Thema „AI and Patent Analysis – Friends or Foes?“.

Einvernehmliches Fazit der Diskussion war die Einschätzung, dass die Anwendung von KI-Methoden in 20 Jahren auch im Bereich der Patentanalyse Standard sein wird — obwohl sich immer noch viele Beteiligte dagegen wehren. Zugleich wurde auf die Bedeutung hochwertiger Datensätze für das Trainieren maschineller Lernverfahren hingewiesen. Auch die notwendige Adaptierung von KI-Methoden auf die betrachteten Workflows, bspw. im Rahmen von Patentanmeldeverfahren, wurde betont.

Die Vortragsfolien und weitere Materialien zum PatentSemTech’21 Workshop sind in Kürze auf der Webseite des Workshops zu finden. Die Proceedings sind bereits als Open Access publiziert: http://ceur-ws.org/Vol-2909/

Zudem wurden zwei der besten Paper zur Veröffentlichung in einem Virtual Special Issue (VSI) des World Patent Information (WPI) Journals vorgeschlagen. Die Workshop-Serie PatentSemTech soll auch im nächsten Jahr im Rahmen der SIGIR fortgesetzt werden. Darüber hinaus denken die Veranstaltenden über die Möglichkeit fokussierter Workshops im Rahmen weiterer Konferenzen wie der ISWC oder der Semantics nach.

Fachlicher Kontakt:
Dr. Hidir Aras, Projektleiter TDM, Bereich IT, Entwicklung und angewandte Forschung
hidir.aras [at] fiz-karlsruhe.de (hidir[dot]aras[at]fiz-karlsruhe[dot]de)
https://www.fiz-karlsruhe.de/de/forschung/text-und-data-mining-tdm