AIの自然言語処理技術の基礎理解と特許文書データの分析【オンライン】
開催日 |
14:00 ~ 16:30 締めきりました |
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主催者 | 一般社団法人企業研究会 |
キーワード | AI(人工知能) 機械学習・ディープラーニング 情報技術 |
開催エリア | 全国 |
開催場所 | Zoom受講(会場での受講はございません) |
~トピックモデルの応用によるインサイトの獲得~
セミナー講師
株式会社アナリティクスデザインラボ 代表取締役 博士(工学)野守耕爾 氏
早稲田大学大学院 創造理工学研究科 経営システム工学専攻 博士課程修了。博士(工学)。産業技術総合研究所 デジタルヒューマン工学研究センター、有限責任監査法人トーマツ デロイトアナリティクスを経て、2017年6月に株式会社アナリティクスデザインラボを設立。代表取締役。企業のデータ分析・データ活用を支援するコンサルティング事業および新しい分析技術の研究開発を展開。人工知能学会 全国大会優秀賞、日本マーケティング学会 マーケティングカンファレンス ベストペーパー賞、日本人間工学会 大島正光賞(最優秀論文賞)など受賞。専門は統計解析、人工知能、確率モデリング、テキストマイニングなど。
セミナー受講料
会員 38,500円(本体 35,000円) 一般 41,800円(本体 38,000円)
※会員価格適用については、企業研究会会員が対象となります。(所属先の会員登録有無がわからない場合、お申込みの際に備考欄へ「会員登録確認希望」とご記入ください。)※最少催行人数に満たない場合には、開催を中止させて頂く場合がございます。※お申込後のキャンセルは原則としてお受けしかねます。お申込者がご出席いただけない際は、代理の方のご出席をお願い申し上げます。
受講について
視聴用アカウント・セミナー資料は、原則として開催1営業日前までにメールでお送りいたします。※最新事例を用いて作成する等の理由により、資料送付が直前になる場合がございます。
セミナー趣旨
本講演では、AIの自然言語処理技術を応用して特許文書データからインサイトを導き出す新たな分析手法とその事例を紹介します。本講演は、理論編、実践編、応用編の3部構成となり、理論編では、特許文書の分析で用いられるテキストマイニングと自然言語処理技術の基礎について、トピックモデルやChatGPTに代表される大規模言語モデルなど、各種技術を体系立てて解説します。さらに、従来のテキストマイニングに加え、トピックモデルのPLSAと確率的因果モデルのベイジアンネットワークという2つのAI技術を応用して開発した、Nomolyticsという新しい分析手法を紹介します。実践編では、そのNomolyticsを特許文書データに適用した分析事例を2つ紹介します。応用編では、トピックモデルのPLSAを更に進化させ、より深いインサイトの獲得を狙って開発したPCSAとdifferential PLSAという手法についても紹介します。
受講対象・レベル
AIの自然言語処理技術の基礎を理解し、特許文書データの分析に活かしたい方など
セミナープログラム
【理論編】 1. テキストマイニングと自然言語処理技術 1-1. テキストマイニングと自然言語処理技術の体系 1-2. 従来の自然言語処理技術 1-3. トピックモデル 1-4. 深層学習モデル(第3次AIブーム 前半編) 1-5. 深層学習モデル(第3次AIブーム 後半編) 1-6. テキストマイニングと大規模言語モデル 2. 複数のAI技術を応用した新たなテキスト分析手法,Nomolytics 2-1. 従来の特許文書分析とその課題 2-2. AI技術の応用:PLSAとベイジアンネットワーク 2-3. Nomolytics:PLSAとベイジアンネットワークを応用した新たなテキスト分析手法【実践編】 3. Nomolyticsを適用した特許分析事例① 3-1. 風・空気に関する特許文書データ 3-2. 分析プロセスの全体像 3-3. トピックの抽出 3-4. トピックのスコアリング 3-5. 出願年×トピックによるトレンド分析 3-6. 出願人×トピックによる競合分析 3-7. 用途×技術の関係分析<その1>~用途⇒技術の関係~ 3-8. 用途×技術の関係分析<その2>~技術⇒用途の関係~ 3-9. Nomolyticsによる特許文書分析のまとめ 4. Nomolyticsを適用した特許分析事例② 4-1. 電気自動車に関する特許文書データ 4-2. トピックの抽出 4-3. 出願年×トピックによるトレンド分析 4-4. 出願人×トピックによる競合分析【応用編】 5. インサイト獲得のためのPLSAの新展開技術,PCSAとdifferential PLSA 5-1. インサイト獲得で求められるトピック抽出 5-2. PCSA:あるターゲットに特化したトピックの抽出手法 5-3. PCSAを適用した特許分析事例 5-4. differential PLSA:頻度によらない個性的なトピックの抽出手法 5-5. differential PLSAを適用した特許分析事例 6. まとめ※申込状況により、開催中止となる場合がございます。※講師・主催者とご同業の方のご参加はお断りする場合がございます。※録音、録画・撮影・お申込者以外のご視聴はご遠慮ください。