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{{index+1}}

{{condition.nhits}}

{{index+1}}

件数
検索クラスター数
検索ワード数

{{condition.nhits}}

{{index+1}}

引用世代数

被引用世代数

最大接続数

最終世代のみ

引用/被引用元を除外

同一値を除外

同一値のみを対象

引用種別引用・被引用自動

{{condition.nhits}}

+ フィルター条件を追加

論理式演算

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}}

予測モデル

作業グループを選択 :

プレ予測モデル :

分類種別

２値分類多値分類多ラベル分類

対象特徴量

{{feature.name}}

ラベル作成

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

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

教師データ予測データ可視化パラメータチューニングオプション

教師データ予測データ可視化パラメータチューニングオプション

教師データ予測データ可視化パラメータチューニングオプション

教師データ予測データ可視化パラメータチューニングオプション

教師データ予測データ可視化パラメータチューニングオプション

都度更新しない

AI予測スコアでスコアを加算

検索結果でのAI予測分類をON

セマンティックスコアを併用

予測ラベル候補数

チューニングに使用するデータ教師データの一部予測データ

精度検証に使用する割合

チューニング対象特徴量(最大10)

{{feature.name}}

C : コスト(誤分類許容度)

Sigma : カーネルパラメータ

２値優先ラベル

評価値

{{label.name}}

最適パラメータ
精度 : {{Math.floor((tuningBest.accuracy * 1000)) / 1000}} 適合率 : {{Math.floor((tuningBest.precision * 1000)) / 1000}} 再現率 : {{Math.floor((tuningBest.recall * 1000)) / 1000}} F値 : {{Math.floor((tuningBest.fmeasure * 1000)) / 1000}} 対象特徴量 : {{t.supervised_label_sets[tuningBest.features]}} C: {{tuningBest.c}} Sigma: {{tuningBest.sigma}} ２値優先ラベル : {{tuningBest.force_zero}}

精度 : {{Math.floor((result.accuracy * 1000)) / 1000}} 適合率 : {{Math.floor((result.precision * 1000)) / 1000}} 再現率 : {{Math.floor((result.recall * 1000)) / 1000}} F値 : {{Math.floor((result.fmeasure * 1000)) / 1000}} 対象特徴量 : {{t.supervised_label_sets[result.features]}} C: {{result.c}} Sigma: {{result.sigma}} ２値優先ラベル : {{result.force_zero}}

クエリ種別

クエリクエリが空ですクエリは1000文字以内にして下さい。すでに存在します不正な番号です教師データが多すぎます予測データが多すぎます

ラベル

{{label}}

教師データファイルから読み込み編集を保存一括編集編集を保存ファイルDL 一括削除パラメータ設定マニュアル

予測データファイルから読み込み予測データを保存一括編集予測データを保存ファイルDL 一括削除パラメータ設定マニュアル

C : コスト(誤分類許容度)

Sigma : カーネルパラメータ

２値優先ラベル

{{label.name}}

パラメータ自動調整

読み込み対象

{{label.name}}

読み込み件数

読み込み

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教師データがありません

{{trainPageStart+index+1}} 出願公開登録文書 {{label}} {{label}} {{label.s.join(',')}} {{label.l}}

- 精度 : {{Math.floor((trainAccuracy * 1000)) / 1000}} 適合率 : {{Math.floor((trainPrecision * 1000)) / 1000}} 再現率 : {{Math.floor((trainRecall * 1000)) / 1000}} F値 : {{Math.floor((trainFMeasure * 1000)) / 1000}}

ファイルを選択 / ドラッグ&ドロップ

予測データがありません

{{predictPageStart+index+1}} 出願公開登録 {{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}}

精度 : {{Math.floor((accuracy * 1000)) / 1000}} ({{correct}} / {{total}}) 適合率 : {{Math.floor((precision * 1000)) / 1000}} 再現率 : {{Math.floor((recall * 1000)) / 1000}} F値 : {{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}})

教師ラベルフィルター

{{label}}

プレ教師ラベルフィルター

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予測ラベルフィルター

{{label}}

プレ予測ラベルフィルター

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ニュースリリース

新着・更新情報

リリース 2020.04.20 『Patentfield』無料トライアル＆オンライン操作デモキャンペーンの開始
2019.12.24 年末年始休業日のお知らせ
リリース 2019.11.21 無料版での当社サービスのご試用について
イベント 2019.11.01 Patentfieldが2019特許情報フェア＆コンファレンスへ、LTASS・日本特許翻訳・ニーズエクスプローラと共同出展
リリース 2019.09.02 特徴量データの種別拡充および類似キーワード辞書更新による再学習ついて
リリース 2019.05.09 国際特許データの提供について
経営情報 2019.03.31 AIと特許情報を活用して知財業務を効率化させるPatentfield、業務拡大につきスタートアップ中核メンバー、提携先候補を募集
リリース 2019.02.28 AIと特許情報を活用して知財業務を効率化、専用クラウド環境、カスタマイズ開発、AI導入コンサルサービスの提供を開始
リリース 2019.01.31 欧州特許データの提供について
経営情報 2019.01.31 Patentfield株式会社とLTASS株式会社、業務連携に関する覚書を締結
リリース 2018.11.07 日本意匠公報とDOCDB(世界書誌データ)の提供について
経営情報 2018.11.06 Patentfield株式会社と株式会社アイピーテクノ、営業に関する業務委託契約を締結
イベント 2018.10.31 特許・情報フェア＆コンファレンス2018 Patentfield 出展のご案内

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