Caractérisation computationnelle et taxonomie des styles rédactionnels de brevets : vers une automatisation stylométrique de la rédaction technique

Computational characterization and taxonomy of patent writing styles: towards stylometric automation of technical writing

• Auteur / Autrice : Ghislain Demonda
• Direction : Sebastien Laborie
• Type : Projet de thèse
• Discipline(s) : Informatique
• Date : Inscription en doctorat le 15/04/2025
• Etablissement(s) : Pau
• Ecole(s) doctorale(s) : Sciences Exactes et leurs Applications
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Laboratoire d'Informatique de l'Université de Pau et des Pays de l'Adour

Mots clés

Mots clés libres

Analyse de brevets

Stylométrie

Traitement automatique du langage naturel

Apprentissage automatique

Rédaction technique

Patent analysis

Stylometry

Natural Language Processing

Machine Learning

Technical writing

Résumé

Dans le domaine de la propriété intellectuelle, les brevets jouent un rôle essentiel en tant que documents techniques et juridiques. La rédaction de brevets est un exercice complexe qui requiert une expertise spécifique, combinant des compétences techniques, juridiques et linguistiques. Les styles rédactionnels des brevets varient considérablement selon les domaines technologiques, les juridictions et les stratégies de protection intellectuelle. L'évolution rapide des technologies de l'intelligence artificielle, en particulier dans le domaine du traitement automatique du langage naturel (TALN), ouvre de nouvelles perspectives pour l'analyse computationnelle des documents techniques. La stylométrie, discipline qui étudie le style d'écriture à l'aide de méthodes quantitatives, offre des outils prometteurs pour caractériser et classifier les styles rédactionnels des brevets.

In the field of intellectual property, patents play an essential role as technical and legal documents. Patent drafting is a complex exercise that requires specific expertise, combining technical, legal, and linguistic skills. Patent writing styles vary considerably depending on technological fields, jurisdictions, and intellectual property protection strategies. The rapid evolution of artificial intelligence technologies, particularly in the field of natural language processing (NLP), opens new perspectives for the computational analysis of technical documents. Stylometry, a discipline that studies writing style using quantitative methods, offers promising tools for characterizing and classifying patent writing styles.