Livello: intermedio
Funzione lavorativa: Analista / Scienziato / Ingegnere
Markus Schafheutle, Associate Research Fellow, Chemometrics, allnex
Mahmoud Hammoud, JMP Senior Systems Engineer, SAS
Johann Billiani, responsabile del gruppo di ricerca e sviluppo per WB Topcoat Technology, allnex
I recenti progressi nella tecnologia dei processori hanno reso possibile l'analisi di grandi quantità di dati di testo in formato libero, che richiede tecniche basate su matrici ad alta intensità di calcolo (sparse). Strumenti come JMP Text Explorer consentono all'utente di esplorare e modellare questo tipo di dati comodamente dal proprio laptop. In questo articolo, mostriamo un flusso di lavoro utilizzato per analizzare i dati testuali sui brevetti (descrizioni, riepiloghi, valutazioni) acquisiti da un database di brevetti al fine di creare un panorama brevettuale. Quest'ultimo consentirà una migliore comprensione delle attuali tendenze del settore e aiuterà anche a identificare "anomalie" o lacune, ad esempio aree che non vengono studiate molto. Particolare enfasi sarà posta sull'importanza di affinare la procedura di parsing (es. Stop list, phrase list, stop words) al fine di estrarre meglio il segnale dal rumore, nonché suggerimenti e trucchi per l'analisi del testo basati sulla nostra esperienza lavorativa con questo tipo di dati.
