Automatische Textkategorisierung nach IPC-Richtlinien: So funktioniert WIPO IPCCAT

Die Internationale Patentklassifikation (IPC), die im Rahmen der Straßburger Abkommen von 1971IPCCAT ist das System der WIPO zur Klassifizierung von Patenten und Gebrauchsmustern nach Technologiegebieten. Das WIPO-Tool IPCCAT sagt wahrscheinliche IPC-Symbole anhand des Patenttextes voraus; es basiert nun auf PATCAT, einer Deep-Learning-Engine, die mit Patenttiteln und -zusammenfassungen trainiert wurde. IPCCAT ist ein Klassifizierungsassistent, keine verbindliche Klassifizierungsentscheidung.

KURZE ANTWORT

• Das IPC gliedert die gesamte Patenttechnologie in acht Sektionen, über 650 Unterklassen und mehr als 74.000 Klassifikationscodes. Jedes Jahr im Januar tritt eine neue Ausgabe in Kraft.
• Das IPCCAT-Tool der WIPO akzeptiert Patenttexte (Titel, Zusammenfassung oder eine technische Zusammenfassung von bis zu 200 Wörtern) und gibt die wahrscheinlichsten IPC-Symbole, geordnet nach ihrer Zuverlässigkeit, auf Klassen-, Unterklassen-, Hauptgruppen- oder Untergruppenebene zurück.
• Seit Oktober 2025 basiert IPCCAT auf PATCAT, einem Deep-Learning-Sequenzmodell. Das Tool unterstützt primär Englisch und bietet über WIPO Translate Unterstützung für neun weitere Sprachen (Stand: Juni 2026).
• IPCCAT ist ein Klassifizierungsassistent, keine verbindliche Klassifizierungsentscheidung. Die offizielle IPC-Klassifizierung einer Patentanmeldung wird vom Prüfer des Patentamts vorgenommen.

Was ist die automatische Textkategorisierung (IPC)?

Die Patentklassifizierung ist der Prozess der Zuordnung standardisierter Codes zu Patentdokumenten, um den abgedeckten Technologiebereich anzugeben. Das IPC (Integrated Patent Classification System) wird von der WIPO verwaltet und wurde gemäß deren Richtlinien eingerichtet. Straßburger Abkommen von 1971Das international vereinbarte System dient der Durchführung dieser Arbeiten in Patentämtern weltweit. Jedes Jahr tritt am 1. Januar eine neue Fassung in Kraft; die aktuelle Fassung ist IPC 2026.01.

Die IPC-Hierarchie verläuft von allgemein zu spezifisch:

Da IPC-Symbole sprachunabhängig sind, gilt derselbe Code für ein japanisches, ein deutsches und ein indisches Patent, die dieselbe Technologie abdecken. Dies gewährleistet konsistente Recherchen zum Stand der Technik über verschiedene Rechtsordnungen hinweg, unabhängig von der Anmeldesprache.

Automatische Textkategorisierung bedeutet, dass Software den korrekten IPC-Code aus dem Text einer Patentanmeldung vorhersagt, anstatt sich ausschließlich auf die manuelle Auswahl durch einen menschlichen Prüfer zu verlassen. Das IPCCAT-Tool der WIPO ist die wichtigste öffentlich verfügbare Implementierung dieser Methode für den IPC.

Was ist IPCCAT?

IPCCAT (IPC Computer-Assisted Categorization) ist das KI-basierte Tool der WIPO zur Klassifizierung von Patenttexten innerhalb des IPC. Laut Seite der WIPO zur KI-basierten Klassifizierung von IP-Daten„IPCCAT hilft Patentanmeldern und Prüfern in Patentämtern, Patentanmeldungen automatisch in technische Einheiten gemäß ihrer Klasse, Unterklasse, Hauptgruppe oder Untergruppe der Internationalen Patentklassifikation (IPC) zu kategorisieren.“ (verifiziert im Juni 2026)

WIPO IPCPUB-Hilfedokumentation (Version 9.10, verifiziert Juni 2026) besagt: „IPCCAT basiert auf PATCAT, einer auf Deep Learning beruhenden Klassifizierungs-Engine, die IPC-Codes anhand von Patenttiteln und -zusammenfassungen vorhersagt.“ Dasselbe Dokument bestätigt, dass die vorherige Machine-Learning-Engine im Oktober 2025 durch PATCAT ersetzt wurde.

Das Tool ist öffentlich zugänglich über IPCPUBDie IPC-Publikationsplattform der WIPO kann entweder über die Suchfunktion oder als Webdienst aufgerufen werden. Bei Eingabe des Patenttextes liefert IPCCAT die wahrscheinlichsten IPC-Symbole, die zum jeweiligen technischen Gebiet passen, sowie eine Konfidenzbewertung für jede Vorhersage.

Wie man IPCCAT in der Praxis anwendet

Die WIPO-IPCPUB-Hilfe empfiehlt für optimale Ergebnisse ein stufenweises Vorgehen. Die folgenden Schritte spiegeln diese Empfehlung wider (Quelle: WIPO IPCPUB-Hilfe v9.10, geprüft im Juni 2026).

1. Besuchen Sie die IPC-Publikationsplattform der WIPO unter ipcpub.wipo.int.
2. Öffnen Sie die Registerkarte „Suchen“ und wählen Sie im linken Menü die Option „IPCCAT“ aus.
3. Geben Sie den Titel und die Kurzfassung der Erfindung oder eine kurze technische Zusammenfassung ein. Der Text ist auf 200 Wörter begrenzt; die Eingabe einzelner Schlüsselwörter führt nicht zu relevanten Ergebnissen.
4. Stellen Sie die Klassifizierungsebene auf „Unterklasse“ ein und führen Sie zuerst die Vorhersage aus.
5. Prüfen Sie die vorhergesagten Unterklassen und wählen Sie die relevanteste aus.
6. Verwenden Sie die Funktion „Verfeinern“ innerhalb dieser Unterklasse, um die Vorhersage auf die Ebene der Hauptgruppe oder Untergruppe einzugrenzen.
7. Betrachten Sie das Ergebnis als Ausgangspunkt für die Suche und die Erstellung von Entwürfen, nicht als endgültige Klassifizierung.

Für Patentanmelder und Patentanwälte ist IPCCAT am nützlichsten als Suchbereichsinstrument: Die vorhergesagte Unterklasse oder Hauptgruppe gibt an, wo man eine Stand-der-Technik-Recherche in PATENTSCOPE oder Espacenet konzentrieren sollte, nicht aber, welches Symbol als offizielle Klassifizierung beansprucht werden soll.

WAS IPCCAT NICHT TUN KANN

IPCCAT kann weder die Patentierbarkeit beurteilen, noch eine Recherche zum Stand der Technik ersetzen, noch das indische Patentamt oder ein anderes Patentamt binden oder eine Vorhersage für alle IPC-Kategorien garantieren. Laut WIPO IPCPUB Help sind einige PATCAT-Vorhersagen weniger zuverlässig als andere, da die Trainingsbeispiele nicht gleichmäßig auf alle IPC-Kategorien verteilt sind.

Wie PATCAT IPC-Symbole vorhersagt

PATCAT ist ein Deep-Learning-Sequenzmodell, das mit dem WIPO-DELTA-Datensatz trainiert wurde: einer Sammlung von Patentdokumenten, die von menschlichen IPC-Experten klassifiziert und gemäß IPC 2024.01 als Trainingsgrundlage neu klassifiziert wurden. PATCAT lernt, Eingabetexte IPC-Symbolen zuzuordnen, indem es Millionen klassifizierter Patenttitel und -zusammenfassungen verarbeitet.

Die IPCPUB-Hilfe der WIPO erläutert die Trainingsgrundlage: „Das Training von PATCAT… erfolgte anfänglich anhand des Patenttitels und der Zusammenfassung.“ Dies bedeutet, dass die Vorhersagen von PATCAT am zuverlässigsten sind, wenn der Eingabetext einem Patenttitel und einer Zusammenfassung ähnelt und nicht einer Stichwortliste oder einer Freitextbeschreibung einer Idee.

Da der Trainingskorpus von Menschen vergebene, veraltete Klassifizierungen enthält und diese Klassifizierungen nicht gleichmäßig auf alle IPC-Untergruppen verteilt sind, variiert die Zuverlässigkeit von PATCAT je nach Fachgebiet. Gut dokumentierte Technologiebereiche mit großen Trainingskorpora liefern tendenziell zuverlässigere Vorhersagen als neuere oder Nischenbereiche, in denen weniger klassifizierte Beispiele vorliegen.

Die WIPO weist außerdem darauf hin, dass PATCAT regelmäßig mit kontrollierten Daten neu trainiert wird, um neue IPC-Vokabular und die neuesten Reklassifizierungsverfahren zu integrieren, sodass sich die Vorhersagequalität im Laufe der Zeit verbessern kann.

Unterstützte Sprachen

Die IPCPUB-Hilfe der WIPO (Version 9.10, geprüft im Juni 2026) gibt an, dass PATCAT nativ auf Englisch trainiert wurde und primär englische Eingaben unterstützt. Die sprachübergreifende Kategorisierung ist über WIPO Translate für die folgenden Sprachen verfügbar:

• Arabisch (ar)
• Deutsch (von)
• Spanisch (es)
• Französisch (fr) – eine authentische Sprache des IPC, neben Englisch
• Koreanisch (ko)
• Japanisch (ja)
• Portugiesisch (pt)
• Russisch (ru)
• Chinesisch (f)

Bei mehrsprachigen Eingaben übersetzt das Tool den Text intern ins Englische und wendet anschließend das auf Englisch trainierte PATCAT-Modell an. Die Genauigkeit bei nicht-englischen Eingaben hängt von der Übersetzungsqualität ab.

Die WIPO berichtete in ihrer Präsentation beim IPC Roundtable im November 2023, dass IPCCAT-neural zu diesem Zeitpunkt in 12 Sprachen verfügbar war. Diese Angabe stammt aus der Zeit vor der Umstellung auf PATCAT im Oktober 2025. Informationen zur Sprachunterstützung des Tools finden Sie auf den aktuellen öffentlichen WIPO-Webseiten. Prüfen Sie die IPCPUB-Oberfläche direkt, bevor Sie sich auf eine Sprachliste verlassen.

Genauigkeit und Grenzen

Die WIPO-Präsentation des IPC-Rundtischgesprächs vom November 2023 enthielt folgende Zahlen für IPCCAT-neural auf Subgruppenebene:

• Automatische Vorhersage in 99 % der IPC-Einrichtungen (Subgruppenebene)
• Die drei besten Vorhersagegenauigkeiten liegen über 82 %.

Diese Zahlen sind als WIPO-Benchmark für IPCCAT-neural aus dem Jahr 2023 zu verstehen: Sie beschreiben den Systemzustand vor der Umstellung auf PATCAT im Oktober 2025. Die aktuelle IPCPUB-Hilfe der WIPO veröffentlicht keine vergleichbare Genauigkeitsangabe für PATCAT. Bis die WIPO einen aktualisierten Benchmark veröffentlicht, sollte der Wert von 82 % nicht als bestätigte aktuelle Genauigkeitsmetrik für PATCAT dargestellt werden.

Was die 99%-Abdeckungsquote bedeutet. Der IPC enthält einige wenige Untergruppen mit unzureichenden Trainingsdaten. Eine Abdeckung von 99 % bedeutet, dass IPCCAT für nahezu alle IPC-Positionen eine Vorhersage liefern kann, wobei die Konfidenzwerte für spärlich besetzte Untergruppen niedriger ausfallen.

Was die 82%-Marke für die Top-Drei bedeutete. In mehr als 82 von 100 Fällen von IPCCAT-neural 2023 erschien das korrekte IPC-Symbol unter den ersten drei Vorschlägen. Das aktuelle PATCAT-System kann davon abweichen.

Praktische Einschränkungen in der Hilfe der WIPO bestätigt. Die WIPO gibt an, dass einige PATCAT-Vorhersagen weniger zuverlässig sind, da die Trainingsbeispiele über die IPC-Kategorien hinweg ungleichmäßig verteilt sind und auch Inkonsistenzen in den zur Schulung von PATCAT verwendeten älteren Klassifikationen bestehen. Für bestimmte Hauptgruppen oder Untergruppen sind PATCAT-Vorhersagen möglicherweise nicht so genau wie eine menschliche Klassifizierung.

Wie IPCCAT bei der Recherche indischer Patente hilft

Für einen indischen Anmelder oder Patentanwalt ist IPCCAT in zwei Phasen des Anmeldeverfahrens nützlich.

Vor der Einreichung: Die Eingabe des Erfindungstitels und der Zusammenfassung in IPCCAT liefert einen ersten Hinweis auf die IPC-Klasse oder -Unterklasse, die die Anmeldung voraussichtlich umfasst. Dies erleichtert die Suche nach dem Stand der Technik in Datenbanken wie beispielsweise IPCCAT und konzentriert sie auf den relevanten Teil der IPC-Hierarchie.

Vor der Einreichung: Die Eingabe des Erfindungstitels und der Zusammenfassung in IPCCAT liefert einen ersten Hinweis auf die IPC-Klasse oder -Unterklasse, die die Anmeldung voraussichtlich umfasst. Dies erleichtert die Suche nach dem Stand der Technik in Datenbanken wie beispielsweise IPCCAT und konzentriert sie auf den relevanten Teil der IPC-Hierarchie. PATENTUMKOP oder Espacenet. Eine vorläufige IPCCAT-Prognose ist kein Ersatz für eine gründliche Patentrecherche; es verengt den Ausgangspunkt.

Einen Suchergebnisse verstehen: Wenn ein Prüfer einen ersten Prüfungsbericht erstellt, sind die zitierten Dokumente des Standes der Technik mit IPC-Symbolen versehen. Das Verständnis dieser Symbole hilft dem Anmelder und seinem Vertreter zu beurteilen, ob die zitierten Dokumente dem gleichen Technologiebereich wie die beanspruchte Erfindung angehören.

In Indien erfolgt die IPC-Klassifizierung durch die Prüfer des indischen Patentamts während der Prüfung. IPCCAT ist ein Recherche- und Formulierungsunterstützungstool; es gibt nicht die offizielle Klassifizierung des Patentamts vor. Für eine Beratung zur Strukturierung einer Anmeldung im Hinblick auf die am besten geeignete Klassifizierung konsultieren Sie bitte einen Experten. eingetragener PatentanwaltDie

Die Patentcodes für IPC und KI bzw. maschinelles Lernen

Patentämter, darunter das indische Patentamt, haben den IPC-Schutz in den letzten Jahren auf KI- und maschinelle Lerntechnologien ausgeweitet. Mit IPC Version 2019.01 wurde die G06N-Hierarchie für maschinelles Lernen eingeführt, und IPC 2023.01 entwickelte die G06N-Codes für künstliche Intelligenz weiter. Anmelder, die Schutz anstreben, KI- oder maschinelle Lernerfindungen in Indien Sie sollten die aktuellen IPC 2026.01-Codes für die entsprechende Untergruppe überprüfen, da dieser Bereich der Klassifikation in den aufeinanderfolgenden Ausgaben aktiv überarbeitet wurde.

IPC und verwandte WIPO-Klassifizierungssysteme

Die WIPO verwaltet mehrere Klassifizierungssysteme für verschiedene Arten von Schutzrechten. Das IPC umfasst ausschließlich Patente und Gebrauchsmuster. Die wichtigsten Systeme sind:

Die Kooperative Patentklassifikation (CPC) ist ein separates System, das vom Europäischen Patentamt (EPA) und dem US-Patent- und Markenamt (USPTO) gemeinsam verwaltet wird und über 250.000 Einträge umfasst, verglichen mit den über 74.000 Einträgen der Internationalen Patentklassifikation (IPC). Indische Patentanmeldungen und -zeitschriften enthalten IPC-Codes; europäische und US-amerikanische Patentdokumente weisen in der Regel neben IPC-Codes auch CPC-Codes auf.

Diese Systeme sind voneinander getrennt und werden durch separate Vereinbarungen verwaltet. Die Nizza-Klassifikation gilt für indische Markenanmeldungen; das IPC gilt nur für Patent- und Gebrauchsmusteranmeldungen.

Häufig gestellte Fragen

Was ist IPCCAT?

IPCCAT (IPC Computer-Assisted Categorization) ist das KI-basierte Tool der WIPO zur Klassifizierung von Patenttexten innerhalb der Internationalen Patentklassifikation. Seit Oktober 2025 basiert es auf PATCAT, einer Deep-Learning-Engine, die mit Patenttiteln und -zusammenfassungen trainiert wurde. Nutzer geben Patenttexte ein, und das Tool liefert Ranglisten der IPC-Symbolvorhersagen auf Klassen-, Unterklassen-, Hauptgruppen- oder Untergruppenebene. Es ist unter ipcpub.wipo.int verfügbar.

Was ist die Internationale Patentklassifikation?

Das IPC ist ein hierarchisches System sprachunabhängiger Symbole, das von der WIPO gemäß dem Straßburger Abkommen von 1971 verwaltet wird und der Klassifizierung von Patenten und Gebrauchsmustern nach Technologiegebiet dient. Es ist in acht Sektionen (A bis H), über 650 Unterklassen und mehr als 74.000 Codes auf Untergruppenebene gegliedert. Jedes Jahr tritt am 1. Januar eine neue Ausgabe in Kraft.

Wie genau ist IPCCAT?

Die WIPO-Präsentation vom November 2023 berichtete, dass IPCCAT-Neural auf Subgruppenebene eine Top-3-Präzision von über 82 % erreichte. Dieser Wert galt für die Vorgänger-Engine; seit Oktober 2025 verwendet IPCCAT PATCAT, und die WIPO hat keine aktualisierten Präzisionswerte veröffentlicht. Die Präzision variiert je nach Fachgebiet; die Eingabe eines vollständigen Titels und einer Zusammenfassung anstelle von Schlüsselwörtern verbessert die Ergebnisse in der Regel.

Welche Sprachen unterstützt IPCCAT?

Laut der IPCPUB-Hilfe der WIPO unterstützt PATCAT ab Juni 2026 nativ Englisch. Die sprachübergreifende Kategorisierung für Arabisch, Deutsch, Spanisch, Französisch, Koreanisch, Japanisch, Portugiesisch, Russisch und Chinesisch ist über WIPO Translate verfügbar. Bitte prüfen Sie die aktuelle IPCPUB-Oberfläche, bevor Sie sich auf diese Liste verlassen, da die WIPO im Zuge der Erweiterung des Übersetzungsdienstes möglicherweise weitere Sprachen hinzufügt.

Kann IPCCAT für indische Patentrecherchen verwendet werden?

Ja. IPCCAT ist öffentlich zugänglich und sprachunabhängig. Indische Anmelder und Patentanwälte können einen Erfindungstitel und eine Zusammenfassung eingeben, um eine vorläufige IPC-Klassifizierung zu erhalten. Diese hilft, die Recherche zum Stand der Technik auf den relevanten Teil der Hierarchie zu konzentrieren. Das Tool ersetzt jedoch weder eine gründliche Patentrecherche noch die offizielle Klassifizierung durch den Prüfer des indischen Patentamts.

Liefert IPCCAT eine endgültige IPC-Klassifizierung?

Nein. Die WIPO-Dokumentation beschreibt IPCCAT als Klassifizierungsassistent. Das Tool liefert Rangfolgen mit Konfidenzwerten, jedoch keine verbindliche Klassifizierung. Die offizielle Klassifizierung einer indischen Patentanmeldung erfolgt durch den Prüfer des Patentamts während der Prüfung. Die Ergebnisse von IPCCAT dienen als Ausgangspunkt für Recherchen und die Unterstützung bei der Ausarbeitung der Patentanmeldung.

Worin besteht der Unterschied zwischen IPC und CPC?

Die IPC ist eine universelle Klassifikation, die von der WIPO gemäß dem Straßburger Abkommen verwaltet wird und von Patentämtern weltweit, einschließlich des indischen Patentamts, genutzt wird. Die Kooperative Patentklassifikation (CPC) ist ein detaillierteres System, das vom Europäischen Patentamt (EPA) und dem US-Patent- und Markenamt (USPTO) gemeinsam verwaltet wird und über 250.000 Einträge umfasst. Indische Anmeldungen enthalten IPC-Codes; europäische und US-amerikanische Dokumente weisen in der Regel sowohl CPC- als auch IPC-Codes auf.

Dieser Artikel erläutert das IPC-Klassifizierungssystem der WIPO und das IPCCAT-Tool (Stand: Juni 2026) und dient lediglich der allgemeinen Information. Er stellt keine Rechtsberatung dar. Für eine Beratung zur Patentklassifizierung oder Anmeldestrategie für Ihre spezifische Erfindung wenden Sie sich bitte an einen eingetragenen Patentinhaber.