禾中的针:在药物专利搜索和预测中利用人工智能
Leonardo Costa Ribeiro1, Valbona Muzaka2
1Departamento de Ciências Econômicas, Faculdade de Ciências Econômicas, Universidade Federal de Minas Gerais, Belo Horizonte, Minas Gerais, Brasil.
我们开发了一种使用BERT识别化学药物专利的AI方法,达到94.40%的准确性. 这种方法有助于找到传统分类代码遗漏的特定专利.
科学领域:
- 人工智能的人工智能
- 自然语言处理自然语言处理.
- 制药科学 制药科学
背景情况:
- 专利分类代码不足以识别特定的专利子组,例如与药物相关的药品.
- 由于缺乏专门的分类,现有的方法难以找到利基专利类别.
- 人工智能和NLP的进步为专利分析提供了新的可能性.
研究的目的:
- 引入一种新的人工智能驱动的方法来识别与化学药物相关的专利.
- 为了证明BERT算法在专利分类中的有效性.
- 展示这种识别方法的实际应用.
主要方法:
- 利用BERT (变压器双向编码器表示) 算法进行模式识别.
- 训练算法使用三个不同的数据库与有针对性的文本曝光.
- 微调模型以优化化学药物专利的识别,实现高F1得分.
主要成果:
- 开发的算法在识别化学药物专利方面实现了94.40%的高精度.
- 申请到美国专利数据库识别了潜在的药物专利,最多需要十年的预审批.
- 德国专利局的分析揭示了药物研发和专利战略的区域趋势.
结论:
- 基于BERT的方法有效地识别化学药物专利,克服传统分类系统的局限性.
- 该算法为药物开发时间表和地理研发策略提供了有价值的见解.
- 这种人工智能方法的进一步改进和扩展对制药专利分析具有重大潜力.
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