买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

申请/专利权人：浙江大学

摘要：本发明公开了一种基于专利数据的风险技术识别方法。本发明基于对关键核心技术以及风险技术的定义，利用目标产业领域的待挖掘专利数据构建IPC技术共现网络，通过K‑core分析算法以及节点中心度的统计，识别关键核心小组，根据风险技术的特性预先构建好衡量专利质量的指标，通过质量得分统计识别风险技术小组；并借助信息抽取模型对风险技术小组内的专利进行细粒度技术短语抽取，文本聚类后通过判断得出最终风险技术小组的代表性技术短语。本发明的方法充分利用了专利著录项目的各个字段设计指标，对专利的标题和摘要文本进行抽取得到了细粒度的风险技术短语，在风险技术识别任务中取得了较好的筛选效果，显著降低解决此任务的成本。

主权项：1.一种基于专利数据的风险技术识别方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、获取目标产业领域内的技术关键词，对技术关键词通过翻译以及同义替换操作后，根据处理后的技术关键词检索全球专利数据库中标题或摘要包含技术关键词的专利，并根据目标产业领域的技术分类体系获取目标产业领域内的专利分类号，根据专利分类号获取对应的专利，将通过技术关键词检索到的专利和根据专利分类号获取的专利组合后，作为目标产业领域的待挖掘专利数据；其中，所述目标产业领域为需要进行技术风险挖掘的产业领域；S2、利用步骤S1中获取到的待挖掘专利数据构建IPC技术共现网络，所述IPC技术共现网络为一个图网络，由节点、边以及边的权重组成；所述节点为待挖掘专利数据的专利分类号中出现过的IPC技术小组，所述边代表两个IPC技术小组之间存在共现关系，边的权重为待挖掘专利数据的专利分类号中两个IPC技术小组的共现次数；S3、对IPC技术共现网络中的每个节点进行节点中心度统计，利用节点中心度排名靠前的IPC技术共现网络中的节点构建第一原始节点集合；对IPC技术共现网络进行K-core分析，得到最大K核子图，利用最大K核子图中的节点构建第二原始节点集合；将第一原始节点集合与第二原始节点集合取交集，得到关键核心节点集合，将关键核心节点集合中的IPC技术小组作为关键核心小组，将待挖掘专利数据中所有以关键核心小组作为IPC主分类号的专利召回，作为待挖掘的关键核心专利数据；S4、根据风险技术的特性预先构建好衡量专利质量的指标后，计算所有关键核心专利数据的质量得分，在每个关键核心小组中，将质量得分排名靠前的核心专利数据作为对应每个关键核心小组的高质量专利，将评价指标满足预设要求的关键核心小组作为待挖掘的风险技术小组；其中，所述评价指标为关键核心小组内专利市场占有率、质量得分占比和高质量专利市场占有率的国别差距；S5、预先设计好schema约束后，使用经过微调的信息抽取模型对风险技术小组内的专利文本进行细粒度技术短语抽取，并以风险技术小组为单位对抽取到的细粒度技术短语进行文本聚类，得到技术短语簇集合；计算技术短语簇集合中各技术短语簇的质量得分并进行排序，在各风险技术小组中选取质量得分排名靠前的技术短语簇作为风险技术小组的代表性技术短语，用于专家对专利数据的风险技术进行分析验证。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 浙江大学 基于专利数据的风险技术识别方法