一种专利组合价值的分析方法、装置、设备及存储介质与流程

本发明涉及计算机，尤其涉及一种专利组合价值的分析方法、装置、设备及存储介质。

背景技术：

1、目前，一般采用人工方式对专利的价值进行分析，这种分析方式依赖分析人员的经验和知识储备，具有较强的主观性，并且，尤其是针对多件专利的价值进行分析过程中，仅仅简单地叠加每个专利的价值，存在分析不准确的情况。

2、因此，目前对专利组合价值的分析方案的准确度较差。

技术实现思路

1、本发明提供了一种专利组合价值的分析方法、装置、设备及存储介质，能够提高对专利组合价值的分析的准确度。

2、为达到上述目的，本发明采用如下技术方案：

3、第一方面，本发明提供了一种专利组合价值的分析方法，所述方法包括：

4、获取待分析的多个专利的专利标识，所述多个专利的专利标识至少包括第一专利的第一标识和第二专利的第二标识；

5、根据所述第一标识，获取所述第一专利的第一价值和第一专利文本，根据所述第二标识，获取所述第二专利的第二价值和第二专利文本；所述第一专利文本包括第一权要文本和第一说明书文本，第二专利文本包括第二权要文本和第二说明书文本；

6、对所述第一权要文本进行语义识别，得到第一技术语义特征，对所述第二权要文本进行语义识别，得到第二技术语义特征；

7、从所述第一说明书文本中获取与所述第一技术语义特征相关的第一解释语义特征，从所述第二说明书文本中获取与所述第二技术语义特征相关的第二解释语义特征；

8、根据所述第一解释语义特征与所述第二解释语义特征之间的相似度，确定第一修正系数；

9、根据所述第一说明书文本和所述第二说明书文本，确定所述第一专利和所述第二专利之间的相似度，根据所述第一专利和所述第二专利之间的相似度，确定第二修正系数；

10、对所述第一修正系数和所述第二修正系数进行加权求和，得到组合修正系数；

11、根据所述组合修正系数，对所述第一价值和所述第二价值之和进行修正，得到所述第一专利和所述第二专利的组合价值。

12、可选的，所述根据所述第一解释语义特征与所述第二解释语义特征之间的相似度，确定第一修正系数，包括：

13、判断所述第一解释语义特征与所述第二解释语义特征之间的相似度与第一相似度阈值的大小关系，得到第一判断结果；

14、如果所述第一判断结果，表征所述第一解释语义特征与所述第二解释语义特征之间的相似度小于第一相似度阈值，则确定第一修正系数小于1；

15、如果所述第一判断结果，表征所述第一解释语义特征与所述第二解释语义特征之间的相似度等于第一相似度阈值，则确定第一修正系数等于1；

16、如果所述第一判断结果，表征所述第一解释语义特征与所述第二解释语义特征之间的相似度大于第一相似度阈值，则确定第一修正系数大于1；

17、其中，所述第一修正系数与所述第一解释语义特征和所述第二解释语义特征之间的相似度正相关。

18、可选的，所述根据所述第一专利和所述第二专利之间的相似度，确定第二修正系数，包括：

19、判断所述第一专利和所述第二专利之间的相似度与第二相似度阈值的大小关系，得到第二判断结果；

20、如果所述第二判断结果表征所述第一专利和所述第二专利之间的相似度大于或等于所述第二相似度阈值，则比对所述第一技术语义特征和所述第二技术语义特征，分别得到第一技术语义特征中的第一区别语义特征和第二技术语义特征中的第二区别语义特征，将所述第一技术语义特征、所述第一区别语义特征、所述第二技术语义特征、所述第二区别语义特征以及所述第一专利和所述第二专利所属于的技术领域特征输入给预先训练的预测模型，得到在所述技术领域特征对应的技术领域中，所述第一区别语义特征和所述第二区别语义特征存在补充关系的概率值；根据所述第一区别语义特征和所述第二区别语义特征存在补充关系的概率值，确定第二修正系数，其中，所述第二修正系数与第一区别语义特征和所述第二区别语义特征存在补充关系的概率值正相关，并且所述第二修正系数大于或等于1；

21、如果所述第二判断结果表征所述第一专利和所述第二专利之间的相似度小于所述第二相似度阈值，确定第二修正系数小于1，所述第二修正系数与所述第一专利和所述第二专利之间的相似度正相关。

22、可选的，所述从所述第一说明书文本中获取与所述第一技术语义特征相关的第一解释语义特征，从所述第二说明书文本中获取与所述第二技术语义特征相关的第二解释语义特征，包括：

23、对所述第一说明书文本进行语义识别，得到第一说明书语义特征，根据所述第一说明书语义特征与所述第一技术语义特征，确定第一说明书子语义特征，确定所述第一说明书子语义特征所对应的第一说明书子文本，对所述第一说明书子文本以及所述第一说明书子文本的上下文文本进行语义识别，得到所述第一解释语义特征；

24、对所述第二说明书文本进行语义识别，得到第二说明书语义特征，根据所述第二说明书语义特征与所述第二技术语义特征，确定第二说明书子语义特征，确定所述第二说明书子语义特征所对应的第二说明书子文本，对所述第二说明书子文本以及所述第二说明书子文本的上下文文本进行语义识别，得到所述第二解释语义特征。

25、可选的，所述对所述第一修正系数和所述第二修正系数进行加权求和，得到组合修正系数，包括：

26、从多个权重选项中选择目标选项，确定所述第一修正系数的第一权重和所述第二修正系数的第二权重；

27、将所述第一修正系数与所述第一权重的乘积结果加上所述第二修正系数与所述第二权重的乘积结果，得到组合修正系数。

28、第二方面，本发明提供了一种专利组合价值的分析装置，所述装置包括：

29、获取模块，用于获取待分析的多个专利的专利标识，所述多个专利的专利标识至少包括第一专利的第一标识和第二专利的第二标识；根据所述第一标识，获取所述第一专利的第一价值和第一专利文本，根据所述第二标识，获取所述第二专利的第二价值和第二专利文本；所述第一专利文本包括第一权要文本和第一说明书文本，第二专利文本包括第二权要文本和第二说明书文本；

30、语义识别模块，用于对所述第一权要文本进行语义识别，得到第一技术语义特征，对所述第二权要文本进行语义识别，得到第二技术语义特征；从所述第一说明书文本中获取与所述第一技术语义特征相关的第一解释语义特征，从所述第二说明书文本中获取与所述第二技术语义特征相关的第二解释语义特征；

31、第一确定模块，用于根据所述第一解释语义特征与所述第二解释语义特征之间的相似度，确定第一修正系数；

32、第二确定模块，用于根据所述第一说明书文本和所述第二说明书文本，确定所述第一专利和所述第二专利之间的相似度，根据所述第一专利和所述第二专利之间的相似度，确定第二修正系数；

33、分析模块，用于对所述第一修正系数和所述第二修正系数进行加权求和，得到组合修正系数；根据所述组合修正系数，对所述第一价值和所述第二价值之和进行修正，得到所述第一专利和所述第二专利的组合价值。

34、可选的，所述第一确定模块，具体用于判断所述第一解释语义特征与所述第二解释语义特征之间的相似度与第一相似度阈值的大小关系，得到第一判断结果；如果所述第一判断结果，表征所述第一解释语义特征与所述第二解释语义特征之间的相似度小于第一相似度阈值，则确定第一修正系数小于1；如果所述第一判断结果，表征所述第一解释语义特征与所述第二解释语义特征之间的相似度等于第一相似度阈值，则确定第一修正系数等于1；如果所述第一判断结果，表征所述第一解释语义特征与所述第二解释语义特征之间的相似度大于第一相似度阈值，则确定第一修正系数大于1；其中，所述第一修正系数与所述第一解释语义特征和所述第二解释语义特征之间的相似度正相关。

35、可选的，所述第二确定模块，具体用于判断所述第一专利和所述第二专利之间的相似度与第二相似度阈值的大小关系，得到第二判断结果；如果所述第二判断结果表征所述第一专利和所述第二专利之间的相似度大于或等于所述第二相似度阈值，则比对所述第一技术语义特征和所述第二技术语义特征，分别得到第一技术语义特征中的第一区别语义特征和第二技术语义特征中的第二区别语义特征，将所述第一技术语义特征、所述第一区别语义特征、所述第二技术语义特征、所述第二区别语义特征以及所述第一专利和所述第二专利所属于的技术领域特征输入给预先训练的预测模型，得到在所述技术领域特征对应的技术领域中，所述第一区别语义特征和所述第二区别语义特征存在补充关系的概率值；根据所述第一区别语义特征和所述第二区别语义特征存在补充关系的概率值，确定第二修正系数，其中，所述第二修正系数与第一区别语义特征和所述第二区别语义特征存在补充关系的概率值正相关，并且所述第二修正系数大于或等于1；如果所述第二判断结果表征所述第一专利和所述第二专利之间的相似度小于所述第二相似度阈值，确定第二修正系数小于1，所述第二修正系数与所述第一专利和所述第二专利之间的相似度正相关。

36、第三方面，本发明提供了一种计算设备，包括存储器和处理器；

37、其中，在所述存储器中存储有一个或多个计算机程序，所述一个或多个计算机程序包括指令；当所述指令被所述处理器执行时，使得所述计算设备执行如第一方面中任一项所述的方法。

38、第四方面，本发明提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质用于存储计算机程序，所述计算机程序用于执行如第一方面中任一项所述的方法。

39、由上述技术方案可知，本发明至少具有如下有益效果：

40、本发明提供了一种专利组合价值的分析方法，该方法可以由处理设备执行，处理设备可以先获取待分析的第一专利以及第二专利，然后分别对第一专利的第一权要文本、第二专利的第二权要文本进行语义识别，得到第一技术语义特征和第二技术语义特征，再从第一说明书文本中获取与该第一技术语义特征相关的第一解释语义特征，从第二说明书文本中获取与第二技术语义特征相关的第二解释语义特征；然后基于第一解释语义特征和第二解释语义特征之间的相似度，确定该第一修正系数；同时，处理设备根据第一说明书文本和第二说明书文本，确定第一专利和第二专利之间的相似度，根据第一专利和第二专利之间的相似度，确定第二修正系数，然后对第一修正系数和第二修正系数进行加权求和，得到组合修正系数，最后利用该组合修正系数，对第一价值和第二价值之和进行修正，得到第一专利和第二专利的组合价值。该方法从2个层面，对专利的组合价值进行调整，而不是简单的对多个专利的价值进行叠加，从而能够更加准确的给出专利组合后的价值。

41、应当理解的是，本发明中对技术特征、技术方案、有益效果或类似语言的描述并不是暗示在任意的单个实施例中可以实现所有的特点和优点。相反，可以理解的是对于特征或有益效果的描述意味着在至少一个实施例中包括特定的技术特征、技术方案或有益效果。因此，本说明书中对于技术特征、技术方案或有益效果的描述并不一定是指相同的实施例。进而，还可以任何适当的方式组合本实施例中所描述的技术特征、技术方案和有益效果。本领域技术人员将会理解，无需特定实施例的一个或多个特定的技术特征、技术方案或有益效果即可实现实施例。在其他实施例中，还可在没有体现所有实施例的特定实施例中识别出额外的技术特征和有益效果。

技术特征：

1.一种专利组合价值的分析方法，其特征在于，所述方法包括：

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述第一解释语义特征与所述第二解释语义特征之间的相似度，确定第一修正系数，包括：

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述第一专利和所述第二专利之间的相似度，确定第二修正系数，包括：

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述从所述第一说明书文本中获取与所述第一技术语义特征相关的第一解释语义特征，从所述第二说明书文本中获取与所述第二技术语义特征相关的第二解释语义特征，包括：

5.根据权利要求1-4任一项所述的方法，其特征在于，所述对所述第一修正系数和所述第二修正系数进行加权求和，得到组合修正系数，包括：

6.一种专利组合价值的分析装置，其特征在于，所述装置包括：

7.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，所述第一确定模块，具体用于判断所述第一解释语义特征与所述第二解释语义特征之间的相似度与第一相似度阈值的大小关系，得到第一判断结果；如果所述第一判断结果，表征所述第一解释语义特征与所述第二解释语义特征之间的相似度小于第一相似度阈值，则确定第一修正系数小于1；如果所述第一判断结果，表征所述第一解释语义特征与所述第二解释语义特征之间的相似度等于第一相似度阈值，则确定第一修正系数等于1；如果所述第一判断结果，表征所述第一解释语义特征与所述第二解释语义特征之间的相似度大于第一相似度阈值，则确定第一修正系数大于1；其中，所述第一修正系数与所述第一解释语义特征和所述第二解释语义特征之间的相似度正相关。

8.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，所述第二确定模块，具体用于判断所述第一专利和所述第二专利之间的相似度与第二相似度阈值的大小关系，得到第二判断结果；如果所述第二判断结果表征所述第一专利和所述第二专利之间的相似度大于或等于所述第二相似度阈值，则比对所述第一技术语义特征和所述第二技术语义特征，分别得到第一技术语义特征中的第一区别语义特征和第二技术语义特征中的第二区别语义特征，将所述第一技术语义特征、所述第一区别语义特征、所述第二技术语义特征、所述第二区别语义特征以及所述第一专利和所述第二专利所属于的技术领域特征输入给预先训练的预测模型，得到在所述技术领域特征对应的技术领域中，所述第一区别语义特征和所述第二区别语义特征存在补充关系的概率值；根据所述第一区别语义特征和所述第二区别语义特征存在补充关系的概率值，确定第二修正系数，其中，所述第二修正系数与第一区别语义特征和所述第二区别语义特征存在补充关系的概率值正相关，并且所述第二修正系数大于或等于1；如果所述第二判断结果表征所述第一专利和所述第二专利之间的相似度小于所述第二相似度阈值，确定第二修正系数小于1，所述第二修正系数与所述第一专利和所述第二专利之间的相似度正相关。

9.一种计算设备，其特征在于，包括存储器和处理器；

10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质用于存储计算机程序，所述计算机程序用于执行如权利要求1至5任一项所述的方法。

技术总结
本发明公开了一种专利组合价值的分析方法、装置、设备及存储介质，涉及计算机技术领域，对第一权要文本、第二权要文本进行语义识别，得到第一技术语义特征和第二技术语义特征，分别从第一说明书文本和第二说明书文本中获取第一解释语义特征、第二解释语义特征；基于第一解释语义特征和第二解释语义特征，确定第一修正系数；根据第一说明书文本和第二说明书文本，确定第一专利和第二专利之间的相似度，根据第一专利和第二专利之间相似度，确定第二修正系数，对第一修正系数和第二修正系数进行加权求和，得到组合修正系数，利用组合修正系数，对第一价值和第二价值之和进行修正，得到专利的组合价值。该方法能够提高对专利组合价值的分析的准确度。

技术研发人员：李佳,吕惠,王亚飞,谢波,岳峤,王斌,吴东龙,刘沛彤,韦晓伶,伍煜玮,曹小英,杨博,杨春幸
受保护的技术使用者：中汽知识产权（广州）有限公司
技术研发日：
技术公布日：2024/12/5