Text mining for automating TRIZ-based inventive design process using patent documents - TEL - Thèses en ligne Accéder directement au contenu
Thèse Année : 2022

Text mining for automating TRIZ-based inventive design process using patent documents

Exploration de données pour la conception inventive

Résumé

The Theory of Inventive Problem Solving (TRIZ) was proposed to push for disruptive innovation and maximize the chances of solving a problem in an inventive manner. Altshuller, the founder of this theory, presented a pseudo-algorithm going from the formulation of a problem to its resolution in order to help engineers. His theory is based on a very strong observation: each problem in a domain A can be linked to a problem already solved in a domain B, whose solution would only have to be adapted. However, finding a corresponding problem in another domain requires, either reading all the scientific publications and patents that exist, or developing an algorithm capable of characterizing the problems solved by each existing solution. In this thesis, we investigated this second research direction. In order to enable a cross-domain search for solutions, neural-based approaches are developed to identify the key concepts of TRIZ theory in patents. In particular, we propose a contradiction mining approach based on automatic summarization, a parameter mining approach integrating the syntactic structure of sentences and a unified multi-task model.
La théorie pour la résolution inventive des problèmes (TRIZ) a été proposée pour favoriser l'innovation de rupture et maximiser les chances de résoudre un problème de manière inventive. Altshuller, le fondateur de cette théorie, a présenté un pseudo-algorithme allant de la formulation d'un problème à sa résolution afin d'aider les ingénieurs. Sa théorie repose sur un constat très fort : chaque problème dans un domaine A peut être relié à un problème déjà résolu dans un domaine B, dont il suffirait d'adapter la solution. Cependant, trouver un problème correspondant dans un autre domaine nécessite, soit de lire toutes les publications scientifiques et brevets existants, soit de développer un algorithme capable de caractériser les problèmes résolus par chaque solution existante. Dans cette thèse, nous avons étudié cette deuxième option. Afin de permettre une recherche de solutions inter-domaines, des approches basées sur des réseaux de neurones sont développées pour identifier les concepts clés de la théorie TRIZ dans les brevets. En particulier, nous proposons une approche de fouille de contradictions basée sur le résumé automatique, une approche de fouille de paramètres intégrant la structure syntaxique des phrases et un modèle multi-tâches unifié.
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GUARINO_Guillaume_2022_ED269.pdf (3.77 Mo) Télécharger le fichier
Origine Version validée par le jury (STAR)

Dates et versions

tel-04047047 , version 1 (27-03-2023)

Identifiants

  • HAL Id : tel-04047047 , version 1

Citer

Guillaume Guarino. Text mining for automating TRIZ-based inventive design process using patent documents. Computer science. Université de Strasbourg, 2022. English. ⟨NNT : 2022STRAD033⟩. ⟨tel-04047047⟩
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