在專利分析中,對數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)引和分類一直是一個令人頭疼的問題。例如,技術(shù)人員需要定期查看競爭對手公布的專利,以了解行業(yè)的動態(tài),而知識產(chǎn)權(quán)人員則需要時刻關(guān)注競爭對手的專利布局。對于相關(guān)的技術(shù)領(lǐng)域,每個月公布的專利數(shù)量可能多達(dá)成千上萬件,要系統(tǒng)地研究這些專利,就必須對它們進(jìn)行分類和標(biāo)引。
例如,一項(xiàng)電池專利可以被標(biāo)引為幾個層級,如動力電池/正極材料/磷酸鐵鋰等。對于成千上萬件專利進(jìn)行多層級的標(biāo)引和分類,工作量極大。
如果通過設(shè)置檢索式篩選或向量標(biāo)引來解決這個問題,雖然可以減輕部分工作量,但準(zhǔn)確度往往較差,無法滿足要求。
在大語言模型出現(xiàn)之后,業(yè)內(nèi)許多人嘗試?yán)眠@些模型進(jìn)行標(biāo)引。例如,將一個專利表格和標(biāo)引的標(biāo)簽提供給模型,讓模型進(jìn)行標(biāo)引,但結(jié)果往往不盡如人意,相信很多朋友也嘗試過,發(fā)現(xiàn)難以滿足要求。
此外,傳統(tǒng)的AI標(biāo)引還需要人工先標(biāo)引一部分?jǐn)?shù)據(jù),然后用這一部分作為監(jiān)督數(shù)據(jù)進(jìn)行匹配,這也是一件不容易的事情。對于標(biāo)引維度和層級較多的項(xiàng)目,要將所有層級的專利都標(biāo)引清楚,并確保準(zhǔn)確度,既費(fèi)時又費(fèi)力。
此外,傳統(tǒng)的AI標(biāo)引無法定義標(biāo)引的維度,因?yàn)槊總€用戶對特定維度都有自己的定義。例如,“引流部”這個標(biāo)簽作為一個標(biāo)引層次,每個用戶在特定背景下對其定義都不同,僅憑幾個示例數(shù)據(jù)是無法確定這個標(biāo)簽的含義的。
Maxipat采用了一種完全不同的標(biāo)引模式。用戶想要標(biāo)引一部分?jǐn)?shù)據(jù)時,不需要進(jìn)行精確檢索,只需大概檢索出一個大范圍的專利,保存在文件夾中。然后直接輸入需要標(biāo)引的維度,或者從文件中導(dǎo)入需要標(biāo)引的標(biāo)簽。對于一些容易混淆的標(biāo)簽,用戶可以提供一些解釋和定義,系統(tǒng)會自動掃描文件進(jìn)行逐一標(biāo)引。
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這種方式完全是基于自然語言輸入,用戶想標(biāo)引什么內(nèi)容,只需直接輸入到系統(tǒng)中即可,無需擔(dān)心各種格式問題。
標(biāo)引完成后,系統(tǒng)會對每一處標(biāo)引給出明確的理由,用戶也可以通過指令進(jìn)行糾正。
假設(shè)用戶需要標(biāo)引10000項(xiàng)專利,只需通過自然語言輸入要標(biāo)引的維度,或者上傳要標(biāo)引的維度,并告知系統(tǒng)需要注意的事項(xiàng),大約兩個小時后就可以查看標(biāo)引結(jié)果。
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如果用戶對標(biāo)引結(jié)果不滿意,可以直接通過自然語言指令進(jìn)行糾正,快速改善標(biāo)引結(jié)果。
采用這種方法,標(biāo)引10000項(xiàng)專利,假設(shè)使用自然語言糾正迭代三次,半天就能完成,而且不需要對數(shù)據(jù)進(jìn)行清理,系統(tǒng)會根據(jù)用戶的指令識別噪聲。這將大大提高標(biāo)引的效率和質(zhì)量。
Maxipat致力于作為成為科技創(chuàng)新和知識產(chǎn)權(quán)工作的AI加速,主要包括輔助創(chuàng)新:提高研發(fā)的科技創(chuàng)新效率,通過problem-solution算法深層關(guān)聯(lián)到的真實(shí)技術(shù)方案,能夠跨領(lǐng)域進(jìn)行技術(shù)方案的深層挖掘和關(guān)聯(lián);智能搜索與分析:將專利搜索和報(bào)告制作借助AI實(shí)現(xiàn)智能化,包括智能查新、無效、FTO、Landscaping報(bào)告,采用GT搜索算法(graph transformer)(),系統(tǒng)真正做到理解概念后再搜索。目前開放注冊中。
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