Применение методов машинного обучения для предсказания патентоспособности интеллектуальной собственности

Каждый из нас слышал слово патент, но далеко не все задумываются над тем, как работает институт интеллектуальной собственности, какие виды результатов интеллектуальной деятельности он защищает и как происходит патентование. В то же время, большое количество предпринимателей сталкивается с проблемами во время патентования - это занимает довольно большие сроки, требует не малых финансовых затрат, а также всегда есть шанс в получить отказ в регистрации. В данной работе рассматриваются возможности технических решений, которые упростят заявителям на регистрацию патентов анализ патентоспособности их интеллектуальной собственности в автоматизированном формате. Данная работа состоит из трех частей. В первой части анализируются состояние и проблемы современного российского рынка патентования, а также выявляются барьеры, препятствующие развитию патентования. Вторая глава фокусируется на существующих технологиях и конкретных системах, которые решают прикладные задачи в области патентования, в том числе упрощают анализ патентоспособности интеллектуальной собственности. Третья глава посвящена построению модели, которая помогает определить патентоспособность заявки на изобретения при помощи анализа схожести описаия патента.