r>[0085]在另一個優(yōu)選例中，所述專利智能檢索系統(tǒng)還包括:
[0086]關(guān)聯(lián)建立裝置:在歷史上檢索的得到的檢索結(jié)果C中的各個專利文獻之間建立關(guān)聯(lián)關(guān)系;
[0087]所述高頻關(guān)鍵詞提取裝置包括:
[0088]關(guān)聯(lián)關(guān)鍵詞提取裝置:在檢索結(jié)果Α中，從排序在前Ν個的專利文獻及與該前Ν個的專利文獻建立有關(guān)聯(lián)關(guān)系的專利文獻的者錄項目中提取出尚頻關(guān)鍵詞;N為大于等于2的正整數(shù)；
[0089]所述特征向量提取裝置包括:
[0090]關(guān)聯(lián)特征提取裝置:在檢索結(jié)果B中，從排序在前Μ個的專利文獻及與該前Μ個的專利文獻建立有關(guān)聯(lián)關(guān)系的專利文獻的全文內(nèi)容中提取出特征向量，其中，Μ為大于Ν的正整數(shù)。
[0091]所述專利智能檢索系統(tǒng)可以通過本發(fā)明提供的一種專利智能檢索方法的步驟流程實現(xiàn)，本領(lǐng)域技術(shù)人員可以將所述專利智能檢索方法理解為所述專利智能檢索系統(tǒng)的優(yōu)選實施例。具體地，根據(jù)本發(fā)明提供的一種專利智能檢索方法，包括:
[0092]第一檢索式獲取步驟:獲取用戶輸入的第一檢索式，其中，第一檢索式包括用戶輸入的初始關(guān)鍵詞；
[0093]檢索結(jié)果Α獲取步驟:利用第一檢索式進行檢索，通過現(xiàn)有技術(shù)中的專利檢索系統(tǒng)，得到檢索結(jié)果A;
[0094]尚頻關(guān)鍵詞提取步驟:從檢索結(jié)果A中提取出專利文獻的尚頻關(guān)鍵詞；
[0095]第二檢索式獲取步驟:將第一檢索式中的初始關(guān)鍵詞替換為高頻關(guān)鍵詞，得到第二檢索式；
[0096]檢索結(jié)果B獲取步驟:利用第二檢索式進行檢索，通過現(xiàn)有技術(shù)中的專利檢索系統(tǒng)，得到檢索結(jié)果B;
[0097 ]特征向量提取步驟:從檢索結(jié)果B中提取出專利文獻的特征向量，該特征向量主要由專利文獻的文本特征和/或附圖特征構(gòu)成;例如，可以從發(fā)明專利文獻的說明書附圖中提取出附圖特征構(gòu)成特征向量，這樣，可以在后續(xù)步驟中將該特征向量與專利數(shù)據(jù)庫中的外觀設(shè)計專利的視圖進行相似度匹配，從而找到相似專利文獻，以用于判斷新穎性判斷或者在專利無效中作為對比文件；
[0098]檢索結(jié)果C獲取步驟:將特征向量與專利數(shù)據(jù)庫中的各個專利文獻進行相似度匹配，得到相似專利文獻作為檢索結(jié)果C;
[0099]新穎性檢索步驟:對檢索結(jié)果C以申請日為關(guān)鍵詞進行二次篩選，得到新穎性檢索結(jié)果;具體地，針對檢索結(jié)果B中某一項專利文獻，僅將該項專利文獻的申請日之前的專利文獻二次篩選出；
[0100]專利價值檢索步驟:對檢索結(jié)果C以公開日為關(guān)鍵詞進行二次篩選，得到專利價值檢索結(jié)果;具體地，針對檢索結(jié)果B中某一項專利文獻，僅將該項專利文獻的公開日之后的專利文獻二次篩選出，若二次篩選出的專利文獻越多，則說明該項專利文獻越有可能是基礎(chǔ)專利，其價值越高；
[0101]競爭對手檢索步驟:對檢索結(jié)果C以申請人為關(guān)鍵詞進行二次篩選，得到競爭對手檢索結(jié)果。
[0102]在一個優(yōu)選例中，所述高頻關(guān)鍵詞提取步驟包括:
[0103]精確關(guān)鍵詞提取步驟:在檢索結(jié)果A中，從排序在前N個的專利文獻的著錄項目中提取出高頻關(guān)鍵詞;N為大于等于2的正整數(shù);N也可以等于1;
[0104]其中，在提取出高頻關(guān)鍵詞的過程中，將設(shè)定的專利術(shù)語排除在高頻關(guān)鍵詞之外，例如，需剔除專利術(shù)語“發(fā)明”、“技術(shù)”、“提供”等等。
[0105]優(yōu)選地，所述特征向量提取步驟包括:
[0106]精確特征提取步驟:在檢索結(jié)果B中，從排序在前Μ個的專利文獻的全文內(nèi)容中提取出特征向量，其中，Μ為大于N的正整數(shù);Μ也可以等于1。
[0107]在另一個優(yōu)選例中，所述專利智能檢索方法還包括:
[0108]關(guān)聯(lián)建立步驟:在歷史上檢索的得到的檢索結(jié)果C中的各個專利文獻之間建立關(guān)聯(lián)關(guān)系;
[0109]所述高頻關(guān)鍵詞提取步驟包括:
[0110]關(guān)聯(lián)關(guān)鍵詞提取步驟:在檢索結(jié)果Α中，從排序在前Ν個的專利文獻及與該前Ν個的專利文獻建立有關(guān)聯(lián)關(guān)系的專利文獻的者錄項目中提取出尚頻關(guān)鍵詞;N為大于等于2的正整數(shù)；
[0111 ]所述特征向量提取步驟包括:
[0112]關(guān)聯(lián)特征提取步驟:在檢索結(jié)果B中，從排序在前Μ個的專利文獻及與該前Μ個的專利文獻建立有關(guān)聯(lián)關(guān)系的專利文獻的全文內(nèi)容中提取出特征向量，其中，Μ為大于Ν的正整數(shù)。
[0113]進一步地，在本次專利檢索中，也將檢索結(jié)果C中的各個專利文獻之間建立關(guān)聯(lián)關(guān)系為后續(xù)次專利檢索提供建立有關(guān)聯(lián)關(guān)系的專利文獻。
[0114]本領(lǐng)域技術(shù)人員知道，除了以純計算機可讀程序代碼方式實現(xiàn)本發(fā)明提供的系統(tǒng)及其各個裝置以外，完全可以通過將方法步驟進行邏輯編程來使得本發(fā)明提供的系統(tǒng)及其各個裝置以邏輯門、開關(guān)、專用集成電路、可編程邏輯控制器以及嵌入式微控制器等的形式來實現(xiàn)相同功能。所以，本發(fā)明提供的系統(tǒng)及其各項裝置可以被認為是一種硬件部件，而對其內(nèi)包括的用于實現(xiàn)各種功能的裝置也可以視為硬件部件內(nèi)的結(jié)構(gòu);也可以將用于實現(xiàn)各種功能的裝置視為既可以是實現(xiàn)方法的軟件模塊又可以是硬件部件內(nèi)的結(jié)構(gòu)。
[0115]以上對本發(fā)明的具體實施例進行了描述。需要理解的是，本發(fā)明并不局限于上述特定實施方式，本領(lǐng)域技術(shù)人員可以在權(quán)利要求的范圍內(nèi)做出各種變化或修改，這并不影響本發(fā)明的實質(zhì)內(nèi)容。在不沖突的情況下，本申請的實施例和實施例中的特征可以任意相互組合。
【主權(quán)項】
1.一種專利智能檢索方法，其特征在于，包括: 第一檢索式獲取步驟:獲取用戶輸入的第一檢索式，其中，第一檢索式包括用戶輸入的初始關(guān)鍵詞； 檢索結(jié)果A獲取步驟:利用第一檢索式進行檢索，得到檢索結(jié)果A; 尚頻關(guān)鍵詞提取步驟:從檢索結(jié)果A中提取出專利文獻的尚頻關(guān)鍵詞； 第二檢索式獲取步驟:將第一檢索式中的初始關(guān)鍵詞替換為高頻關(guān)鍵詞，得到第二檢索式； 檢索結(jié)果B獲取步驟:利用第二檢索式進行檢索，得到檢索結(jié)果B; 特征向量提取步驟:從檢索結(jié)果B中提取出專利文獻的特征向量，該特征向量主要由專利文獻的文本特征和/或附圖特征構(gòu)成； 檢索結(jié)果C獲取步驟:將特征向量與專利數(shù)據(jù)庫中的各個專利文獻進行相似度匹配，得到相似專利文獻作為檢索結(jié)果C。2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的專利智能檢索方法，其特征在于，還包括如下任一個或任多個步驟: -新穎性檢索步驟:對檢索結(jié)果C以申請日為關(guān)鍵詞進行二次篩選，得到新穎性檢索結(jié)果; -專利價值檢索步驟:對檢索結(jié)果C以公開日為關(guān)鍵詞進行二次篩選，得到專利價值檢索結(jié)果； -競爭對手檢索步驟:對檢索結(jié)果C以申請人為關(guān)鍵詞進行二次篩選，得到競爭對手檢索結(jié)果。3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的專利智能檢索方法，其特征在于，所述高頻關(guān)鍵詞提取步驟包括: 精確關(guān)鍵詞提取步驟:在檢索結(jié)果A中，從排序在前N個的專利文獻的著錄項目中提取出尚頻關(guān)鍵詞;N為正整數(shù)； 其中，在提取出高頻關(guān)鍵詞的過程中，將設(shè)定的專利術(shù)語排除在高頻關(guān)鍵詞之外。4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的專利智能檢索方法，其特征在于，所述特征向量提取步驟包括: 精確特征提取步驟:在檢索結(jié)果B中，從排序在前Μ個的專利文獻的全文內(nèi)容中提取出特征向量，其中，Μ為正整數(shù)。5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的專利智能檢索方法，其特征在于，還包括: 關(guān)聯(lián)建立步驟:在歷史上檢索的得到的檢索結(jié)果C中的各個專利文獻之間建立關(guān)聯(lián)關(guān)系; 所述尚頻關(guān)鍵詞提取步驟包括: 關(guān)聯(lián)關(guān)鍵詞提取步驟:在檢索結(jié)果Α中，從排序在前Ν個的專利文獻及與該前Ν個的專利文獻建立有關(guān)聯(lián)關(guān)系的專利文獻的者錄項目中提取出尚頻關(guān)鍵詞;N為正整數(shù)； 所述特征向量提取步驟包括: 關(guān)聯(lián)特征提取步驟:在檢索結(jié)果B中，從排序在前Μ個的專利文獻及與該前Μ個的專利文獻建立有關(guān)聯(lián)關(guān)系的專利文獻的全文內(nèi)容中提取出特征向量，其中，Μ為正整數(shù)。6.一種專利智能檢索系統(tǒng)，其特征在于，包括: 第一檢索式獲取裝置:獲取用戶輸入的第一檢索式，其中，第一檢索式包括用戶輸入的初始關(guān)鍵詞； 檢索結(jié)果A獲取裝置:利用第一檢索式進行檢索，得到檢索結(jié)果A; 尚頻關(guān)鍵詞提取裝置:從檢索結(jié)果A中提取出專利文獻的尚頻關(guān)鍵詞； 第二檢索式獲取裝置:將第一檢索式中的初始關(guān)鍵詞替換為高頻關(guān)鍵詞，得到第二檢索式； 檢索結(jié)果B獲取裝置:利用第二檢索式進行檢索，得到檢索結(jié)果B; 特征向量提取裝置:從檢索結(jié)果B中提取出專利文獻的特征向量，該特征向量主要由專利文獻的文本特征和/或附圖特征構(gòu)成； 檢索結(jié)果C獲取裝置:將特征向量與專利數(shù)據(jù)庫中的各個專利文獻進行相似度匹配，得到相似專利文獻作為檢索結(jié)果C。7.根據(jù)權(quán)利要求6所述的專利智能檢索系統(tǒng)，其特征在于，還包括如下任一個或任多個裝置: -新穎性檢索裝置:對檢索結(jié)果C以申請日為關(guān)鍵詞進行二次篩選，得到新穎性檢索結(jié)果; -專利價值檢索裝置:對檢索結(jié)果C以公開日為關(guān)鍵詞進行二次篩選，得到專利價值檢索結(jié)果； -競爭對手檢索裝置:對檢索結(jié)果C以申請人為關(guān)鍵詞進行二次篩選，得到競爭對手檢索結(jié)果。8.根據(jù)權(quán)利要求6所述的專利智能檢索系統(tǒng)，其特征在于，所述高頻關(guān)鍵詞提取裝置包括: 精確關(guān)鍵詞提取裝置:在檢索結(jié)果A中，從排序在前N個的專利文獻的著錄項目中提取出尚頻關(guān)鍵詞;N為正整數(shù)； 其中，在提取出高頻關(guān)鍵詞的過程中，將設(shè)定的專利術(shù)語排除在高頻關(guān)鍵詞之外。9.根據(jù)權(quán)利要求8所述的專利智能檢索系統(tǒng)，其特征在于，所述特征向量提取裝置包括: 精確特征提取裝置:在檢索結(jié)果B中，從排序在前Μ個的專利文獻的全文內(nèi)容中提取出特征向量，其中，Μ為正整數(shù)。10.根據(jù)權(quán)利要求6所述的專利智能檢索系統(tǒng)，其特征在于，還包括: 關(guān)聯(lián)建立裝置:在歷史上檢索的得到的檢索結(jié)果C中的各個專利文獻之間建立關(guān)聯(lián)關(guān)系; 所述高頻關(guān)鍵詞提取裝置包括: 關(guān)聯(lián)關(guān)鍵詞提取裝置:在檢索結(jié)果Α中，從排序在前Ν個的專利文獻及與該前Ν個的專利文獻建立有關(guān)聯(lián)關(guān)系的專利文獻的者錄項目中提取出尚頻關(guān)鍵詞;N為正整數(shù)； 所述特征向量提取裝置包括: 關(guān)聯(lián)特征提取裝置:在檢索結(jié)果B中，從排序在前Μ個的專利文獻及與該前Μ個的專利文獻建立有關(guān)聯(lián)關(guān)系的專利文獻的全文內(nèi)容中提取出特征向量，其中，Μ為正整數(shù)。
【專利摘要】本發(fā)明提供了一種專利智能檢索方法及系統(tǒng)，包括：第一檢索式獲取步驟、檢索結(jié)果A獲取步驟、高頻關(guān)鍵詞提取步驟、第二檢索式獲取步驟、檢索結(jié)果B獲取步驟、特征向量提取步驟、檢索結(jié)果C獲取步驟。本發(fā)明能夠智能化的自動調(diào)整關(guān)鍵詞，以修正檢索方向，從初步的檢索結(jié)果中提取出特征，從而用特征檢索代替關(guān)鍵詞檢索，進而提高了檢索精度，并能夠有效防止漏檢；結(jié)合公開日等關(guān)鍵詞進行二次篩選，能夠得到專利預(yù)警、專利價值等高級分析功能的檢索結(jié)果，并通過多次不同范圍的檢索，逐步得到各個檢索結(jié)果，從而減少了檢索的計算量和檢索量，縮短了檢索時間。
【IPC分類】G06F17/30
【公開號】CN105426546
【申請?zhí)枴緾N201511004853
【發(fā)明人】劉群彥, 劉燕剛, 劉艷茹, 張晨羽
【申請人】上海交通大學(xué), 上海引知智能科技有限公司
【公開日】2016年3月23日
【申請日】2015年12月28日