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Descubrir la intención estratégica de forma
rápida en miles de patentes a través del
Techmining y el análisis sintáctico y semántico
VISIO 2018
Información vs Inteligencia
Hoy
Información Inteligencia
PASADO, HECHOS FUTURO, ACCIONES
1998
2001
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Nanopartículasmetálicas
FísicaMateriales
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Nanomedicinaterapeutica
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metálicas
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empresas
1. Realizar una búsqueda lo más exhaustiva posible de familias de patentes, usando una base
profesional con la mayor cobertura posible (miles de patentes)
2. Indexar el contenido de los textos, en especial las reivindicaciones de las patentes, para
extraer los términos clave mediante técnicas de lenguaje natural NLP (Tech Mining,
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3. ‘Limpieza’ o eliminación de términos comunes, vacíos. Aquí la lógica difusa del Tech
Mining acelera en minutos lo que podrían ser días.
4. Selección de términos relevantes con ayuda de algún experto así como identificación de
otros términos singulares mediante TDFIDF del Tech Mining
5. Entender el rol de los términos a través de matrices de co-ocurrencia o correlación
cruzada
6. Analizando la evolución de uso de los términos clave de las reivindicaciones, en el tiempo.
7. Usando un procesado sintáctico-semántico para añadir significado a los cambios de
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de agentes de salud
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trabajo simple pero adecuada y las fuentes
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Anticipar la estrategia a través de miles de patentes

  • 1. Descubrir la intención estratégica de forma rápida en miles de patentes a través del Techmining y el análisis sintáctico y semántico VISIO 2018
  • 2. Información vs Inteligencia Hoy Información Inteligencia PASADO, HECHOS FUTURO, ACCIONES
  • 3. 1998 2001 2004 2007 Nanopartículasmetálicas FísicaMateriales Nanoestructuras Nanomedicinaterapeutica Semiconductores Nanofabricación Compuestosnometalicos 0 10 20 30 40 50 60 Campos de aplicación de nanopartículas Nanopartículas metálicas Física Materiales Nanoestructuras Nanomedicina terapeutica Semiconductores Nanofabricación Compuestos no metalicos El análisis nos permite reducir la incertidumbre del futuro En 2008 ya se podía ver el auge claro de las nanopartículas metálicas. Su impacto en medicina, microelectrónica, química y biología lo atestiguan.
  • 4. Información vs Inteligencia BIG DATA vs Text Analytics El ser humano puede competir en intuición, estrategia, originalidad, etc. frente a la AI. El análisis de textos nos permite identificar patrones que reducen la incertidumbre del futuro
  • 5. Pasos para anticipar cambios en la estrategia de las empresas 1. Realizar una búsqueda lo más exhaustiva posible de familias de patentes, usando una base profesional con la mayor cobertura posible (miles de patentes) 2. Indexar el contenido de los textos, en especial las reivindicaciones de las patentes, para extraer los términos clave mediante técnicas de lenguaje natural NLP (Tech Mining, Vantage Point) 3. ‘Limpieza’ o eliminación de términos comunes, vacíos. Aquí la lógica difusa del Tech Mining acelera en minutos lo que podrían ser días. 4. Selección de términos relevantes con ayuda de algún experto así como identificación de otros términos singulares mediante TDFIDF del Tech Mining 5. Entender el rol de los términos a través de matrices de co-ocurrencia o correlación cruzada 6. Analizando la evolución de uso de los términos clave de las reivindicaciones, en el tiempo. 7. Usando un procesado sintáctico-semántico para añadir significado a los cambios de estrategia de las empresas
  • 6. Ejemplo del paso 5, matriz de co-occurrencias mostrando los ingredientes como agentes de acción y los animales o algún aspecto de éstos como receptores en las reivindicaciones de patentes
  • 7. Ejemplo de tendencia acerca de agentes de salud protegidos por el INRA
  • 8. Ejemplo de tendencia acerca de agentes de salud protegidos por el Nestec
  • 9. Tendencia en materiales de cátodo para baterías Li-ion (nº artículos por año)
  • 10. Conclusiones Con el Tech Mining, una estrategia de trabajo simple pero adecuada y las fuentes adecuadas, se pueden ver y anticipar los cambios en la estrategia de las empresas, clave para los siguientes años. informa@triz.es