特許庁や裁判所の称呼類否に関する判断を網羅的に機械学習して学習モデルを作成！
前回は、TM-RoBoの称呼検索が生まれた背景事情である既存の商標データ ベースサービスの問題点をご紹介しました。今回は、「称呼検索のしくみ」 についてご紹介します。 前回お伝えした通り、既存の商標データベースサービスの称呼検索結果は、 検索でヒット商標を無作為に羅列するものか、一般的に知られた形式的な ルール(1音違いは類似度が高い等)で並べる程度しかできないため、 正しい類似順に並んでいるわけではありません。 このため、全ての検索結果について調査者自身で注意深く類否判断を 行う必要がありました。 ※コラムの詳細内容は、関連リンクより閲覧いただけます。 詳しくは、お気軽にお問い合わせ下さい。
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当社は、知的財産に関わるストラテジー、オペレーション、テクノロジー、 サービスを提供する総合知的財産コンサルティング企業です。 人工知能（AI）による、商標類否判定サービスのスタートを起点に、 より高度な知的財産の運用に関わるIT化を実現。 知的財産が適切に保護、育成されるために様々な技術を活用し、 市場へ新たな価値の提供を目指してまいります。