変更履歴一覧 | Patentfield

Import numbers

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Save the numbers on the server

Rank	Score	AI predict score	Application	Publication	Examined/Granted
{{numberRank.rank}}	{{numberRank.score}}	{{numberRank.predict_score}}	{{numberRank.app_id}}	{{numberRank.pub_id}}	{{numberRank.exam_id}}

Search conditions

Save search condition

Email Alert

Set saved search conditions

{{ preCondition.lop }} {{preUserSearchSettings[preCondition.q][0]}} {{preUserSearchSettings[preCondition.q][1] ? '(' + preUserSearchSettings[preCondition.q][1] + ')' : ''}} {{preCondition.key}}

Delete All

Save search condition

Search conditions

Name {{userSearchSetting.title}}

Default

Email Alert

Disable Zero Alert

Period

{{op[0]}}

Latest published

Latest granted

New Update

Load from the saved search conditions

Created at : {{userSearchSetting.created_at | strftime('YYYY-MM-DD')}}
N hits on last searched : {{userSearchSetting.last_searched_n_hits}}

Remove the saved search conditions

Save

{{query[1]}} Search | Delete

{{query[0]}}

Reset

More

Reset

More

Reset

More

{{index+1}}

{{condition.nhits}}

{{index+1}}

N records
N clusters
N search words

{{condition.nhits}}

{{index+1}}

# of cited

# of citing

Max # of connection

End edge only

Remove citation sources

Exclude same with

Include same with

Get Citation Type Cited/Citing Auto

{{condition.nhits}}

+ Add filter conditions

Logical expression

フィルター行番号(L:N)を組み合わせて論理式を設定できます。例： (L:1 OR L:2) AND L:3

{{linesNhits}}

Predict model

Select the work group :

Predict model (Pre) :

Label type

Binary class Multi class Multi label

Targe features

{{feature.name}}

Custom Labels

{{labelName.name}} {{countLabelName(labelName.name)}} {{labelName.weight ? labelName.weight : '1.0'}}

{{labelName.name}} {{countLabelName(labelName.name)}} {{labelName.weight ? labelName.weight : '1.0'}}

Supervised labels Prediction labels Visualize Parameter tuning Option

Pupervised labels Prediction labels Visualize Parameter tuning Option

Pupervised labels Prediction labels Visualize Parameter tuning Option

Pupervised labels Prediction labels Visualize Parameter tuning Option

Pupervised labels Prediction labels Visualize Parameter tuning Option

Manual Update

Adjust score with AI prediction score

Enable prediction with search results

Enable semantic score

# of predict labels

Using data for tuning A part of train data Predict data

Ratio of tuning

Features for tuning

{{feature.name}}

C : Cost

Sigma : Kernel parameter

Prefer label(binary)

Evaluation

{{label.name}}

Best parameters
Accuracy : {{Math.floor((tuningBest.accuracy * 1000)) / 1000}} Precision : {{Math.floor((tuningBest.precision * 1000)) / 1000}} Recall : {{Math.floor((tuningBest.recall * 1000)) / 1000}} Fmeature : {{Math.floor((tuningBest.fmeasure * 1000)) / 1000}} Targe features : {{t.supervised_label_sets[tuningBest.features]}} C: {{tuningBest.c}} Sigma: {{tuningBest.sigma}} Prefer label(binary) : {{tuningBest.force_zero}}

Precision : {{Math.floor((result.accuracy * 1000)) / 1000}} Precision : {{Math.floor((result.precision * 1000)) / 1000}} Recall : {{Math.floor((result.recall * 1000)) / 1000}} Fmeature : {{Math.floor((result.fmeasure * 1000)) / 1000}} Targe features : {{t.supervised_label_sets[result.features]}} C: {{result.c}} Sigma: {{result.sigma}} Prefer label(binary) : {{result.force_zero}}

Query type

Query Empty query Query must be less than 1000 characters Already exists Invalid number Too many supervised labels Too many prediction labels

Label

{{label}}

Pupervised labels Import from file Save supervised labels Edit supervised labels Save supervised labels CSV DL Delete All Parameter Settings Manual

Prediction labels Import from file Save prediction labels Edit prediction labels Save prediction labels CSV DL Delete All Parameter Settings Manual

C : Cost

Sigma : Kernel parameter

Prefer label(binary)

{{label.name}}

Automatically parameters tuning

Target of import

{{label.name}}

# of import

Import

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No supervised labels

{{trainPageStart+index+1}} App Pub Exam {{label.q}} {{label.q}} {{label.n ? label.n : ' '}} {{label}} {{label}} {{label.s.join(',')}} {{label.l}}

- Accuracy : {{Math.floor((trainAccuracy * 1000)) / 1000}} Precision : {{Math.floor((trainPrecision * 1000)) / 1000}} Recall : {{Math.floor((trainRecall * 1000)) / 1000}} F-measure : {{Math.floor((trainFMeasure * 1000)) / 1000}}

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No prediction labels

{{predictPageStart+index+1}} App Pub Exam {{label.q}} {{label.q}} {{label.n ? label.n : ' '}} {{Math.floor((label.ps * 1000)) / 1000}} {{Math.floor((label.ps * 1000)) / 1000}} {{label.pcs.join(',')}} {{label.pl}} {{label}} {{label}} {{label.s.join(',')}} {{label.l}}

Accuracy : {{Math.floor((accuracy * 1000)) / 1000}} ({{correct}} / {{total}}) Precision : {{Math.floor((precision * 1000)) / 1000}} Recall : {{Math.floor((recall * 1000)) / 1000}} F-measure : {{Math.floor((FMeasure * 1000)) / 1000}}

{{labelName.name}} : {{Math.floor((predictStats[labelName.name].correct / predictStats[labelName.name].total) * 1000) / 1000}} ({{predictStats[labelName.name].correct}} / {{predictStats[labelName.name].total}})

Train Label filter

{{label}}

Custom Label filter

{{label}}

Custom Pre Label filter

{{label}}

変更履歴 > 変更履歴一覧

2019/12

・2019/12/27 検索種別の他、対象特徴量、ソートなどデフォルト設定が可能な項目を追加

・2019/12/24 検索種別のデフォルトを変更できるボタンを追加

・2019/12/20 スコアで集計してグラフを描画するか、件数を集計してグラフを描画するかを切り替えるボタンを追加

・2019/12/12 ヒートマップに件数表示追加。

・2019/12/9 表示件数の上限に300、500を追加。なお、300、500は通信量、描画量が大きく、ご利用のネットワーク、ブラウザ性能によっては、動作がもたつくことがあります。

・2019/12/8 集計項目のデフォルト設定を変更可能に。（現在は、集計横のピンアイコンにてデフォルト設定）

2019/11

・2019/11/10 パテントスコア項目別値をエクセルダウンロード可能に。
・2019/11/3 引用関係結合時に引用世代数をエクセル出力、ソートが可能に。
・2019/11/3 対象特徴量を追加。JP:技術分野/背景技術/課題/効果、JP:技術分野/背景技術/課題/効果/解決手段、JP:技術分野/背景技術/課題/効果/利用可能性。
・2019/11/3 ユーザー設定ハイライトキーワードを複数保持可能に。

2019/10

・2019/10/28 AIラベル設定画面にパラメータチューニングタブを追加（デフォルト上限数：週に50回）。

・2019/10/28 AIラベル設定画面に可視化タブを追加。

・2019/10/28 作業グループのユーザー間オプション追加（要追加オプション契約）。

2019/9

・2019/9/24 マイアカウントページに作業グループ一覧を追加。

・2019/9/18 自動クラスタ分類について、チャート表示近くでクラスタリング数を設定できるようにした。

・2019/9/6 AI予測ラベル候補追加。AI予測ラベル候補ONの場合、多値分類において、-の予測スコアのラベルについても表示されるように。

・2019/9/3 表示項目設定を名前をつけて複数管理可能に

・2019/9/2 類似キーワード辞書大幅追加、全特徴量を再学習
・2019/9/2 セマンティック検索、分類予測の特徴量を追加（請求の範囲, 名称, 要約, 課題(JP), 効果(JP), 技術分野(JP), 背景技術(JP), 課題を解決するための手段(JP), 産業上の利用可能性(JP)）
・2019/9/2 フィルター条件でセマンティックスコアを追加
・2019/9/2 セマンティック検索/スコアのフィルター毎に件数などのオプション指定が可能に
・2019/9/2 文献閲覧ページ下部にもページ移動ナビ等を配置

2019/8

・2019/8/25 引用関係結合において、最終世代のみオプション追加。最大世代数を5から9に増加。

・2019/8/17 技術分類 -> JST/RISTEX 社会問題キーワード, NISTEP技術分類, JPO審査部技術分野等を追加 (出典：著作権表示 )

・2019/8/15 出願人(JP)の識別番号追加

・2019/8/15 出願人(JP)の国と都道府県を分割

・2019/8/10 Eメールアラート(SDI)配信先追加設定（設定）

・2019/8/10 時系列チャートの2期間比較機能追加

・2019/8/5 検索結果画面変更、複数予測候補ラベル表示追加（画面変更点）

2019/7

・2019/7/31 グラフの表形式表示追加

・2019/7/25 グラフのCSVデータ出力ボタン追加

・2019/7/25 ツリーマップ追加

・2019/7/16 クロス集計のパイチャート追加

・2019/7/15 カラーピッカーによる個別色選択追加

color_picker_on_graph

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