Teknoloji yönetimi perspektifinden otomatik patent sınıflandırması: Derin öğrenme yöntemleri ve transformatör modelleri

Patentler, önceki teknolojiyi açığa çıkarma ve yeni teknoloji hakkında bilgi sağlama yetenekleri nedeniyle teknoloji geliştirme, izleme ve tahmin için yaygın olarak kullanılan bir veri kaynağı haline gelmiştir. Bir patent başvurusunu inceleyerek uygun sınıfa atamak, patent uzmanı için zaman alıcı ve emek yoğun bir süreçtir. Otomatik patent sınıflandırma yaklaşımları bu sorunun çözülmesine önemli ölçüde yardımcı olabilir. Dolayısıyla bu tezin amacı çeşitli yol gösterici çalışmalardan yararlanarak bu sorunun çözümüne katkıda bulunmaktır. Tez aşağıdaki gibi özetlenebilecek dört çalışmadan oluşmaktadır. İlk çalışma, otomatik patent sınıflandırmasının bibliometrik analizini içermektedir. İkinci çalışma ise patent metinlerini hiyerarşik bir dikkat mekanizması kullanarak değerlendirmektedir. Üçüncü çalışma, birleştirilmiş derin öğrenme yöntemlerini transformatör kodlayıcı modeliyle karşılaştırmaktadır. Son çalışma, önceden eğitilmiş Bert modelinin otomatik patent sınıflandırmasının zorluğunu nasıl ele aldığını inceliyor. Bu tez aracılığıyla gerçekleştirilen çalışmaların, otomatik patent sınıflandırma faaliyetlerine yönelik pratik ve faydalı çözümler sunmasının beklendiğini belirtmekte fayda var.