Skalierbare visuelle Analyse von Patentinformationen

Das Projekt "Skalierbare visuelle Analyse von Patentinformationen" wird von der Deutschen Forschungsgemeinschaft im Rahmen des Schwerpunktprogramms 1335: "Scalable Visual Analytics" finanziert. Es baut auf die im EU-Projekt "PatExpert" erzielten Ergebnisse auf. Das Projekt ist eine Kooperation der Abteilungen  Statistische Verarbeitung Natürlicher Sprache unter Leitung von Prof. Ph.D. Hinrich Schütze und sowie für Graphisch-Interaktive System unter Leitung von Prof. Dr. rer. nat. Thomas Ertl.

Die Analyse von Patenten ist insbesondere für die Wirtschaft von großer Bedeutung. Da Patentdaten hochdimensional, heterogen und mitunter fehlerbehaftet sind, ist deren Analyse zeitaufwändig und fehleranfällig. Gleichzeitig ist Gründlichkeit im Hinblick auf die Abdeckung (Recall) der zu analysierenden Patentdaten von großer Wichtigkeit. Werden bei der Analyse wichtige Patentdaten nicht berücksichtigt, so kann dies ernsthafte ökonomische Konsequenzen nach sich ziehen.
Das Hauptaugenmerk dieses Projekts richtet sich daher auf die Erforschung und Entwicklung neuer Ansätze zur Integration von benutzergesteuerten, interaktiven Methoden und hochentwickelten Verfahren für die Textanalyse auf dem Gebiet gewerblicher Schutzrechte. Die Mächtigkeit interaktiver Visualisierungen lässt sich noch erheblich steigern, indem zur Filterung und Klassifizierung der zu analysierenden Textdaten fortschrittliche Textanalyseverfahren eingesetzt werden. Im Hinblick auf den erforderlichen Recall reicht es für die Patentanalyse nicht aus, klassische Ansätze des Information Retrievals zu nutzen. Dieses Vorhaben zielt darauf ab, neue Methoden der Patentanalyse zu entwickeln, welche herkömmliche Ansätze in puncto Effizienz und Zuverlässigkeit übertreffen. Damit soll die Basis für eine neue Methodik zur skalierbaren visuellen Analyse von Patentinformationen entwickelt werden.