下载文档原格式
利用大模型进行专利检索要点索引利用大模型进行专利检索需要考虑以下要点：
1. 数据预处理，在利用大模型进行专利检索时，首先需要对专利文本进行数据预处理。
这包括文本清洗、分词、去除停用词、词干提取等步骤，以便将原始文本转换为适合模型输入的格式。
2. 模型选择，选择合适的大模型是非常重要的。
目前，像BERT、GPT-3、T5等大型预训练模型在自然语言处理任务中取得了很好的效果，因此可以考虑使用这些模型来进行专利检索。
3. Fine-tuning，针对专利检索的具体任务，需要对选定的大模型进行Fine-tuning，以便让模型更好地适应专利文本的特点和检索需求。
Fine-tuning的过程包括选择合适的标注数据集、定义损失函数、调整超参数等步骤。
4. 查询扩展，在进行专利检索时，可以考虑利用大模型的语义理解能力进行查询扩展。
通过分析用户输入的查询，模型可以自动识别相关的概念和关键词，并扩展查询以提高检索的准确性。
5. 结果解释，利用大模型进行专利检索后，需要对检索结果进行解释和分析。
这包括理解模型给出的排名结果、提取相关的关键信息以及展示给用户的方式等。
综上所述，利用大模型进行专利检索需要考虑数据预处理、模型选择、Fine-tuning、查询扩展和结果解释等要点，以确保检索效果和用户体验的质量。
专利价值评估模型
专利是一种知识产权，是指某个人或机构依法所享有的对发明、实用新型和外观设计的独占权利。
专利对于发明者来说具有非常重要的价值，可以在一定程度上保护发明者的知识产权和创新成果。
然而，如何评估专利的价值是一个非常复杂的问题。
专利价值评估模型是用来衡量专利价值的一种工具。
它的出现可以使公司或个人更加科学地评估专利的价值，从而更好地管理知识产权，制定更加科学合理的发展战略。
评估方法最常使用的是市场法，即根据某一产品或技术所占市场份额推测其价值。
广义价值分析方法包括广义市场比较法、成本法和收益法。
其中，广义市场比较法是最常用的方法。
在专利价值评估模型中，投资回报比率（ROI）被广泛地应用于判断一个专利是否值得进行投资。
ROI公式为：ROI = (净收益 / 投资金额) x 100%。
其中，净收益是指投资所带来的利润扣除投资所需要支出的成本。
在使用ROI进行专利价值评估时，需要考虑到许多因素，如专利的技术含量、目标市场规模、竞争状况等。
此外，还需要考虑到专利在未来的价值增长潜力，这对于评估专利的价值非常重要。
除了ROI之外，还可以使用现金流量和市场比较法进行专利价值评估。
现金流量法是一种衡量特定资产价值的方法，该方法可以通过将资产所带来的现金流量进行折现来计算该资产的价值。
市场比较法则是通过比较类似的专利的转租价格来确定专利的价值。
总之，专利价值评估模型是通过一系列科学的方法来衡量专利价值的。
通过使用这些方法和模型，可以更好地评估专利的价值，从而更好地管理知识产权和制定更加合理的发展战略。
面向专利分析的Patent Classification LDA模型
陈亮
【期刊名称】《情报学报》
【年(卷),期】2016(035)008
【摘要】作为文本挖掘的热门技术,主题模型在专利分析上的应用日益增多,但由于常用作语料的专利摘要中存在科技术语繁多、同义词大量存在和文本长度较短等特点,导致使用传统主题模型如LDA所抽取主题晦涩难懂,技术指代不明,限制其进一步深入应用.对此,本文提出一种新的主题模型Patent Classification LDA,该模型结合专利分类体系以及专利所属分类号信息来协助主题抽取,以提高所抽取主题的可读性,进而推算出专利在专利分类体系上的概率分布.之后,本文给出一种估计该主题模型参数的吉布斯采样方法.最后,以硬盘磁头领域专利作为实验数据,验证了Patent Classification LDA的可行性和有效性.
【总页数】11页(P864-874)
【作者】陈亮
【作者单位】中国科学技术信息研究所,北京100038
【正文语种】中文
【相关文献】
1.面向LDA和VSM模型的微博热点话题发现研究 [J], 李勇;张克亮
2.一种面向微博主题挖掘的改进LDA模型 [J], 谢昊;江红
3.面向贵州省三大战略行动的文本挖掘及LDA模型分析研究 [J], 杨秀璋;武帅;夏换;于小民;范郁锋;丛楠;张懿源
4.Tr-SLDA:一种面向交叉领域的迁移主题模型 [J], 唐焕玲;郑涵;刘艳红;马思源;窦全胜;鲁明羽
5.面向LDA主题模型的文本分类研究进展与趋势 [J], 赵乐;张兴旺
因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
大模型技术在专利审查中的应用探讨
费一楠;张文;邬小倩;曹竟成
【期刊名称】《中国发明与专利》
【年(卷),期】2024(21)6
【摘要】当前,我们既处于专利审查提质增效的紧要关头,又迎来了全面开启知识产权强国建设的重要时期。
大模型技术凭借其优秀的自然语言理解和生成能力为专利审查工作的高质量发展提供了难得的契机。
本文从专利审查工作现存问题出发,明确大模型技术在专利审查工作中的应用方向,初步提出将大模型技术引入专利审查工作中的方案设想,最后对引入大模型带来的风险挑战进行展望,并提出对策建议。
【总页数】9页(P4-12)
【作者】费一楠;张文;邬小倩;曹竟成
【作者单位】中国专利信息中心
【正文语种】中文
【中图分类】G306
【相关文献】
1.实景三维空间信息模型技术在长江大保护建设中的应用
2.探讨大画幅摄影技术在艺术摄影中的应用研究
3.人工智能生成内容AIGC大模型在公安工作中的应用探讨
4.朱鹏飞:大模型技术及其在智能家电中的应用
5.大模型AI在城市轨道交通中的应用探讨
因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
人工智能领域中通用模型与专利保护客体之间冲突的解决策略鄢功军
【期刊名称】《中国发明与专利》
【年(卷),期】2022(19)7
【摘要】人工智能领域的专利申请往往与算法等抽象规则和通用方法紧密关联,此类专利申请是否属于专利保护客体一直是业内十分关注的问题,也是研究热点和难点。
通用模型是指能够广泛应用于不同的技术领域,而不限于某一具体的技术领域的泛化模型。
关于通用模型的处理方案往往不需要限定具有确切物理含义的数据,但关于通用模型的权利要求请求保护的方案中所处理的数据如果不具有确切的物理含义,通常不属于《专利法》第二条第二款规定的专利保护客体。
本文主要探讨如何减缓或规避通用模型与专利保护客体之间的冲突,使得关于通用模型的权利要求请求保护的方案尽可能满足专利保护客体。
【总页数】5页(P57-61)
【作者】鄢功军
【作者单位】中科专利商标代理有限责任公司
【正文语种】中文
【中图分类】G306
【相关文献】
1.如何应对幼儿之间的矛盾冲突——基于高瞻课程的幼儿冲突解决策略
2.人工智能时代个人数据共享与隐私保护之间的冲突与平衡
3.原生家庭父母冲突、夫妻冲
突解决模式与婚姻质量的关系:基于主客体互倚模型的分析4.人工智能专利申请的专利保护客体判断5.从中外专利客体保护水平差异浅谈大数据领域客体审查规则调整
因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
《专利问题理解模型与算法研究》篇一一、引言随着科技的发展，专利问题逐渐成为各行业创新与保护的重要课题。
专利问题的理解与处理，不仅需要专业的法律知识，更需要高效的算法模型来辅助决策。
本文旨在研究专利问题理解模型与算法的构建，以提高处理专利问题的效率和准确性。
二、专利问题理解模型的构建1. 专利问题的分类专利问题主要包括专利侵权、专利权属、专利申请等多个方面。
针对不同类型的问题，需要构建不同的理解模型。
首先，需要对专利问题进行分类，以便更好地理解其性质和特点。
2. 关键信息提取在理解专利问题的过程中，关键信息的提取至关重要。
通过自然语言处理技术，可以提取出专利申请文件、侵权证据等关键信息，为后续的算法研究提供数据支持。
3. 模型构建基于关键信息的提取，可以构建专利问题理解模型。
该模型应包括问题的类型、关键信息、相关法律法规等多个方面，以便全面地理解专利问题。
三、算法研究1. 数据预处理在进行算法研究之前，需要对数据进行预处理。
包括数据清洗、格式转换、特征提取等步骤，以便将数据转化为算法可以处理的格式。
2. 机器学习算法应用针对专利问题的特点，可以应用机器学习算法进行研究和处理。
例如，可以通过监督学习算法对专利问题进行分类；通过无监督学习算法发现潜在的知识点和关联关系；通过深度学习算法提取更高级的语义信息等。
3. 算法优化与评估在应用算法的过程中，需要对算法进行优化和评估。
通过对比不同算法的性能，选择最优的算法进行应用。
同时，需要设计合理的评估指标，对算法的准确性和效率进行评估。
四、实证研究与应用为了验证模型的可行性和算法的有效性，可以进行实证研究与应用。
通过收集实际案例数据，应用所构建的模型和算法进行处理和分析，评估其在实际应用中的表现。
同时，可以根据实际应用的需求，对模型和算法进行进一步的优化和改进。
五、结论与展望通过本文的研究，可以得出以下结论：1. 构建专利问题理解模型是处理专利问题的关键步骤，该模型应包括问题的类型、关键信息、相关法律法规等多个方面。
一种建模方法写专利
一种常用的建模方法是使用特定领域的图形语言或者数学模型来描述专利的技术特点和创新点。
下面是一种常见的建模方法：
1. 首先，对专利的技术领域进行深入研究，了解相关的理论知识和技术背景。
2. 通过分析专利文本，识别出专利的核心技术特点和创新点。
这些可以是技术方案、工艺流程、设备结构、算法模型等。
3. 将技术特点和创新点转化为图形语言或数学模型，以便更好地描述和分析专利的技术细节。
4. 在建模过程中，可以使用流程图、框图、结构图、数学方程、图表等各种形式，将专利的技术内容可视化和抽象化。
5. 结合相关的数据和实验结果，对建立的模型进行验证和分析。
可以使用计算机模拟、实验测试等方法，进一步验证建模结果的准确性和可行性。
6. 基于建立的模型，进行专利的技术评估和比较。
可以通过比较模型参数、性能指标、使用效果等，评估专利的技术优势和市场竞争力。
7. 最后，将建立的模型和分析结果整理成专利文件或报告，向相关利益相关人
展示和解释专利的技术价值和应用前景。
需要注意的是，建模方法应根据专利的实际情况和具体需求来选择和应用。
有时候，可能需要结合多种方法和工具来完成专利的建模和分析。
专利评估的模型构建专利评估是指对专利价值进行评估的过程，是判断专利是否有商业化应用潜力、是否具备技术先进性以及是否具备创新性的重要方法。
为了准确评估专利的价值，构建一个有效的模型是至关重要的。
本文将介绍专利评估的模型构建方法，帮助读者更好地理解和应用。
一、确定评估指标在构建专利评估的模型之前，我们首先需要确定评估指标。
评估指标是评价专利价值的关键因素，可以包括专利的技术先进性、创新性、商业化应用潜力、市场价值等。
根据具体情况，可以选择相应的评估指标进行衡量。
二、收集数据在构建模型之前，我们需要收集相关的数据。
这些数据可以来自于专利数据库、行业分析报告、市场调研等渠道。
收集到的数据应当是可靠且具有代表性的，以确保评估结果的准确性。
三、选择合适的模型专利评估可以借助多种模型进行分析，常用的模型有回归模型、神经网络模型、决策树模型等。
在选择模型时，需要考虑数据的特点和评估需求，并选择适合的模型进行建模。
四、模型构建在模型构建阶段，我们将使用收集到的数据来训练模型。
具体的建模步骤包括数据预处理、模型训练和模型验证等过程。
通过合理地设置模型参数，优化模型结构，可以得到一个更准确的评估模型。
五、模型评估在模型构建完成后，需要对评估模型进行评估，以验证模型的准确性和有效性。
评估可以使用交叉验证、误差分析等方法进行，评估结果可以帮助我们判断模型的优劣。
六、模型应用经过评估和验证的模型可以应用于实际的专利评估工作中。
根据需要，我们可以对新的专利进行评估，预测其商业化潜力，并提供相应的建议和决策依据。
七、模型更新专利评估是一个不断发展的过程，市场环境、技术进步等因素都可能对评估结果产生影响。
因此，定期对评估模型进行更新是很有必要的，以保持模型的准确性和适用性。
结论专利评估的模型构建是一项复杂而重要的工作，通过合理地选择评估指标、收集可靠的数据和选择合适的模型，我们可以构建一个准确、可靠的评估模型。
这个模型可以帮助我们准确判断专利的价值，为决策提供有效支持，促进专利的商业化应用和技术创新。
模型结构改进专利撰写首先，模型结构的合理设计可以更好地表达发明的实质技术特征。
在撰写专利时，要清晰明确地阐述发明的技术方案和技术效果，而模型结构可以作为一种技术方案的具体实施方式，帮助专利申请者更好地描述发明的实质特征。
一个合理的模型结构可以让专利审查人员更容易理解和评估发明的技术特点和优势，从而提高专利申请的成功率。
其次，模型结构的改进可以增加专利的技术层次和实用性。
专利的申请要求必须满足新颖、创造性和实用性三个条件，而模型结构的改进可以为专利提供更多的技术特征和实用性的内容。
通过改进模型结构，可以增加专利的技术层次，提高专利申请的创造性；同时，模型结构的改进也可以使专利的实用性更加明确和具体，满足专利法的要求。
因此，模型结构的改进对于增加专利的技术层次和实用性非常重要。
最后，模型结构的改进可以提高专利的可操作性和可复制性。
一个好的模型结构应该是容易操作和复制的，只有具备这样的特点，才能更好地实施和应用发明。
在撰写专利时，要考虑到实施该发明的实际情况和成本，选择合适的模型结构，并提供详细的实施方法，从而增加专利的可操作性和可复制性。
这样不仅可以提高专利的实际应用价值，也可以助于专利的商业化和技术转移。
针对模型结构的改进，可以采取以下几种方法：1.结构优化：对已有的模型结构进行改进和优化，使其更加符合发明的技术特征和实用性要求。
可以考虑根据实际需求增加或减少模型的组成部分，调整不同组件之间的关系，以实现更完善和高效的发明。
2.新的模型结构：针对一些特定的发明，可以采用全新的模型结构，来实现更好的技术效果和商业化价值。
新的模型结构可以是完全创新的，也可以是对已有模型结构的合理改进和组合。
3.结构调整：对现有的模型结构进行一些微调和调整，从而使其更加符合实施和应用的需要。
可以根据专利申请的目的、技术要求和商业化需求，适当地对模型结构进行修改和改进。
总之，模型结构改进在专利撰写中非常重要。
一个好的模型结构可以提高专利的质量和成功率，增加专利的技术层次和实用性。
《专利问题理解模型与算法研究》篇一一、引言随着科技的不断进步，专利问题日益复杂，对理解和解决这些问题的方法和模型的需求也越来越高。
这些需求源于科技创新的速度加快、跨学科领域间的知识交流增强，以及市场竞争加剧带来的复杂性。
在解决专利问题时，建立一个理解模型与相应的算法成为迫切需要。
本篇论文的目的是详细研究专利问题理解模型与算法的构建和应用。
二、专利问题理解模型1. 模型构建基础专利问题理解模型主要基于自然语言处理技术、机器学习以及信息提取等现代科技。
在模型的构建中，首要的任务是对专利描述语言进行理解与分析，理解技术要点与利益关联点，通过词汇处理，知识抽取以及上下文理解等手段，将专利文本转化为结构化数据。
2. 模型结构该模型包括三个主要部分：输入层、处理层和输出层。
输入层负责接收专利文本数据；处理层负责对接收到的数据进行预处理、信息提取、关系挖掘等操作；输出层则将处理后的信息以可视化的方式展示出来，方便用户理解和使用。
三、算法研究1. 算法选择针对专利问题的理解与处理，我们主要采用深度学习算法中的自然语言处理技术，包括但不限于词嵌入、序列到序列学习等。
这些算法能有效地对文本信息进行理解与提取，满足对专利问题深入理解的需求。
2. 算法流程首先，通过词嵌入技术将专利文本转化为计算机可理解的数字形式；然后，利用序列到序列学习等深度学习技术对文本进行深度理解与处理；最后，通过特定的算法将处理后的信息转化为结构化数据或可视化结果。
四、模型与算法的应用1. 专利检索与查询通过我们的专利问题理解模型与算法，可以有效地对大量的专利文献进行检索和查询。
无论是根据技术关键词还是特定问题，都可以快速地找到相关专利文献，极大地提高了工作效率。
2. 技术分析与管理在技术分析和管理的应用中，我们的模型和算法可以帮助企业或科研机构对现有技术进行深度分析，找出技术差距和创新点，为企业或科研机构的研发工作提供有力支持。
3. 知识产权保护在知识产权保护方面，我们的模型和算法可以帮助企业识别和追踪侵权行为，提供侵权证据和解决方案，保护企业的合法权益。
