韓國 WIPS Corp. 繼2020年在旗下 WIPS Global專利資料庫推出 AI檢索功能 之後，今年再進一步發布了「 PRISM」AI 自動分類器（A.I. Classifier）加值服務。使用者可自行選定訓練素材，達成 「以自己的邏輯進行AI自動分類」目標。
以AI輔助專利分類
在專利分析過程中，不論是使用「技術」或「功效」等角度，將專利分類是進行統計與選擇研發方向前的重要步驟。發展快速的 A.I. （Artificial Intelligence，人工智慧）更使得自動分類功能不再遙不可及，近年不少資料庫都有發布以 AI 作為輔助分析的功能；甚至 TIPO （智慧財產局）也曾在2019年透漏正在測試 AI 智慧分類，以辭庫搭配機器學習以期自動化專利分類。
為何需要自己的訓練素材
雖然將 A.I. 運用於專利的分析已有一些時日，然而多數的 AI 分類功能，在訓練的階段使用的多是固定的訓練素材，可能造成使用的詞語在不同的領域或語境下，造成系統的誤判，進而錯分至不同的類別中而成為「雜訊（不屬於本次分析標的之專利）」。去除雜訊是高成本的一個環節，需要另花大量的時間篩選排除。
因此，若能使用「自己的數據源」作為訓練教材，客製化自己的分類邏輯，除了能減輕細讀每一篇專利的負擔之外，更重要的是能夠節省許多必要卻不算實質貢獻的時間。
專利分類號不行嗎？
IPC專利分類號已行之有年，而CPC也越來越多專利局採用，雖然在進行專利分析時仍是有力的工具，不過仍然具有以下缺點：
- IPC更新頻率較低，且分類架構不夠細緻；而CPC仍未普及至所有重要專利局採用，例如TW、JP皆未正式採用。
- 專利分類號係由申請人提交或審查委員賦予的，但不同人的分類標準仍有差異。
- 即使是相同的技術類別，由於結構、目的、方法都仍有差異，難以吻合企業注重的技術特點。
A.I. 自動分類器加值服務
WIPS Corp. 推出的此項新加值服務，是提供用戶自行定義分類準則的新工具。只要先輸入部分數據對系統進行訓練，即可將訓練後的成果應用在更多的專利分類上。且WIPS Corp. 僅提供算法與系統架構，實際上的訓練素材、成果與後續應用，都只會應用於自己，不會開放給其他使用者使用，從而達成對研發方向保密的保障。
具體來說怎麼做？
首先，使用者需要提供一批訓練素材，並為這些訓練素材進行分類，使具有5種演算法的 A.I. 自動分類器學習產生適合的分類引擎。系統學習完成後，即可上傳要進行分析的專利清單，使 A.I. 自動分類器將每一篇專利文獻依照訓練成果進行分類。
另外，為了營業秘密的保障，使用者可以將分類的類別「匿名化」，使得分類系統即使透過訓練素材學習到分類的邏輯，技術方向仍然不會有被公開的風險。
例如下圖中，分類的類別僅需命名為A、B、C、D，自動分類器會將最可能屬於的分類列於Top1並提供計算出之可能性。
誰適合使用？
由於 AI 分類器仍然需要前期對於訓練 AI 系統的投入，因此若是應用於一次性專案，資源投入可能過高。不過若是已經建立內部分類標準（明確的技術方向或注重的技術特質），會一次次對不同批專利重複進行相同邏輯判斷、去除雜訊，並期待縮短處理時間的企業，這項加值工具可以帶來最大的幫助。
若對 A.I. 自動分類器有興趣，請 聯絡新聚能 以提供介紹。