Note ABES Inventive solutions retrieval from patent documents via natural language processing Recherche de solutions inventives dans les documents de brevet par des approches d'apprentissage profond Traitement du langage naturel Extraction de brevets Réseau neuronal Calcul de similarité sémantique Système de réponse aux questions Analyse de décision à critères multiples Théorie de la résolution de problèmes inventifs Natural language processins (NLP) Patent mining Neural network Semantic similarity computation Question answering system Multiple criteria decision analysis Theory of inventive problem solving (TRIZ) 006.3 Traitement automatique du langage naturel Décision multicritère Méthode TRIZ Afin d'automatiser l'extraction des connaissances en matière de résolution de problèmes inventifs contenues dans les documents de brevet en utilisant des techniques de traitement du langage naturel (NLP). Nous proposons trois contributions principales : i) deux modèles d'extraction de problèmes similaires appelés IDM-Similar basés sur les réseaux neuronaux Word2vec et SAMIDM basés sur les réseaux neuronaux LSTM sont proposés pour extraire les problèmes similaires de différents domaines de brevets ; ii) un modèle de correspondance problème-solution appelé IDM-Matching selon les réseaux neuronaux XLNet est proposé pour établir des connexions entre les problèmes et les solutions dans les documents de brevets ; iii) un modèle de classement de solutions inventives appelé PatRIS basé sur une approche d'analyse de décision à critères multiples est proposé pour classer les solutions inventives potentielles. Ces modèles ont été évalués sur des ensembles de données de référence et de brevets du monde réel. In order to automate the inventive problem-solving knowledge retrieval contained in patent documents by using Natural Language Processing (NLP) techniques. We propose three main contributions: i) two similar problem retrieval models called IDM-Similar based on Word2vec neural networks and SAMIDM based on LSTM neural networks are proposed to retrieve similar problems from different domains patents; ii) a problem-solution matching model named IDM-Matching according to XLNet neural networks is proposed to build connections between problems and solutions in patent documents; iii) an inventive solutions ranking model called PatRIS based on multiple criteria decision analysis approach is proposed to rank potential inventive solutions. These models have been evaluated on both benchmark and real-world patent datasets. Electronic Thesis or Dissertation Text en PDF 9339717 Université de Strasbourg Strasbourg 2022-12-31 https://theses.hal.science/tel-03693309 application/pdf 9306203 https://publication-theses.unistra.fr/public/theses_doctorat/2021/Ni_Xin_2021_ED269.pdf http://www.theses.fr/2021STRAD015/abes https://theses.hal.science/tel-03693309 https://theses.hal.science/tel-03693309 https://theses.hal.science/tel-03693309 Ni Xin 1993-05-03 CN 262371332 0EFB1T04R62 21821484 4200021 https://theses.fr/2021STRAD015 2021STRAD015 https://doi.org/10.70675/c67ec091z8acbz464dz9359z575f407a04f6 2021-12-17 Informatique Strasbourg 131056549 Doctorat Docteur es non oui Cavallucci Denis MADS_DIRECTEUR_DE_THESE_1 081317468 Samet Ahmed MADS_DIRECTEUR_DE_THESE_2 184322820 Collet Pierre MADS_PRESIDENT_DU_JURY 112048854 Le Ber Florence MADS_MEMBRE_DU_JURY_1 113466404 Barbaroux Magali MADS_MEMBRE_DU_JURY_2 250390299 Zanni-Merk Cecilia MADS_RAPPORTEUR_1 084091592 084091592 Panetto Hervé MADS_RAPPORTEUR_2 114460760 114460760 École doctorale Mathématiques, sciences de l'information et de l'ingénieur (Strasbourg ; 1997-....) MADS_ECOLE_DOCTORALE_1 156504863 Laboratoire des sciences de l'ingénieur, de l'informatique et de l'imagerie (Strasbourg ; 2013-....) MADS_PARTENAIRE_DE_RECHERCHE_1 176969721 217648 ddc:004 Cavallucci Denis Samet Ahmed Collet Pierre Le Ber Florence Barbaroux Magali Zanni-Merk Cecilia Panetto Hervé École doctorale Mathématiques, sciences de l'information et de l'ingénieur (Strasbourg ; 1997-....) Laboratoire des sciences de l'ingénieur, de l'informatique et de l'imagerie (Strasbourg) PDF 9339717