Szabadalmi Közlöny és Védjegyértesítő, 1990 (95. évfolyam, 1-6. melléklet

1990 / 4. szám - Ismertetés – Mesterséges intelligencia technikák alkalmazása a szabadalmi információkeresés céljára

1990/8 - SzKV

4. sz. Melléklet

43

Mesterséges intelligencia technikák

alkalmazása a szabadalmi információkeresés céljára

1. ÁLTALÁNOS SZEMPONTOK

Az online információkeresés általánossá válásával a felhasználók számára megnyílt a lehetőség arra, hogy a közcélú adatbázisok egyre sokasodó szolgáltatásai alapján hatalmas ismeretanyaghoz férjenek hozzá. A kínálkozó forrásanyag kihasználtsága azonban különböző okokból elmarad a lehetséges szinttől; az egyik legnyomatékosabb oka ennek az, hogy a különféle rendszerek hatékony használatához jelentős befektetéssel megszerezhető felhasználói gyakorlatra van szükség. A felhasználónak tapasztalatot kell szereznie az adatbázis kiválasztásában, a technikai kapcsolódásban, az adott rendszer információreprezentációjának részletkérdéseiben, keresőstratégia készítésében és a rendszer formális nyelvének alkalmazásában.*

Mindezek után nem meglepő, hogy a végfelhasználók általában egy információkereső szakértő — a közvetítő — segítségére szorulnak; gondot jelenthet azonban az, hogy a közvetítő a kutatott műszakitudományos szakterületen nem specialista.

Ez a probléma általánosnak tekinthető az online kutatások területén, de mégis kiemelhető, hogy valószínűleg éppen a szabadalmi információs rendszerek kihasználtsága a legkisebb az online keresőrendszerek területén; ennek egyik elsődleges oka az, hogy a szabadalmi adatbázisok szerkezete kevéssé ismert a keresők részéről.

A szoftver technológia, ill. nevezetesen a mesterséges intelligencia (AI) területén elért újabb fejlesztési eredmények ma már lehetőséget nyújtanak olyan „intelligens” rendszerek elkészítésére, amelyek révén egy nem specialista felhasználó is el tudja végezni azt, amit eddig csak információs szakértők voltak képesek. Ilyen ún. szakértői rendszereket már sikeresen használnak az orvosi diagnózis, kémiai analízis, zavar-kiszűrés, hálózati felügyelet, stb. esetében. Természetes elvárási, hogy olyan szakértői rendszerek kerüljenek kidolgozásra, amelyek az információkeresést végző szakember (közvetítő) szerepét automatizálják. Az alapvető igény az, hogy a felhasználó — pl.

* D. Vermeir, E. Laenens és J. Dierick: Applying AI techniques for patent information retrieval. World Patent Information 10/1. 1988, p. 26-36. (Az Európai Közösségek Bizottsága megbízásából készített tanulmány.) Kivonatos ismertetés.

egy mérnök — előzetes tapasztalatszerzés nélkül is képes legyen közvetlenül felhasználni az információs — adott esetben szabadalmi információs — rendszereket.

2. INFORMACIOKERESES ÉS A SZAKÉRTŐI RENDSZEREK KAPCSOLATA ÁLTALÁBAN

A számítógépes információkeresés eszköztárában számos bevált és általánosan alkalmazott keresési elem és módszertani séma ismert. Egyik legáltalánosabb elemféleség a kötött tárgyszavak, ill. a szabad tárgyszavak használata a keresésben. Az automatikus indexelő stratégiák segítségével lehetőség van teljesen automatizált szövegalapú keresőrendszerek kidolgozására, amelyeknél az említett keresési szakismeret kiküszöbölhető. Példaként említhető erre a FASIT (Fully Automatic Syntactially based Indexing of Text) rendszer.

Az automatikus keresőrendszerek módszert kínálnak a releváns dokumentumok megtalálási arányának és tényleges megfelelőségének a növelésére, például olyan technikai megoldásokkal, mint a tárgyszó csonkolás vagy tárgyszó súlyozás. További kutatási módszertani lehetőségek: a dokumentumok rangsorolása, Boole algebra alkalmazása, cluster hipotézis, interaktív kutatás, valószínűségi keresési megközelítés.

Az online keresés egyik kulcseleme a parancsnyelv, ami egyben egyik igen érzékeny tényezője is a sikeres keresésnek. A jövőben felhasználóbarát rendszerek kifejlesztése a cél, olyan intelligens interfészekre van szükség, amelyek képesek az emberrel való kommunikációra és feleslegessé teszik a parancsnyelv részletes ismeretét.

A mesterséges intelligenciának az információs rendszerekben való alkalmazásánál az alábbi négy koncepció bír különös fontossággal:

— mintázat felismerés (pattern recognition), ami a tárgynak valamely osztályozási kategória tagjaként való felismerését jelenti bizonyos sajátos jellemzők alapján;

— reprezentáció, ami az információs szerveződések formalizmusát jelenti;