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作者：周木平广东技术师范大学

学位级别：硕士

科技创新和技术进步是国家的核心竞争力,创新助推高水平科技自立自强。作为技术创新的重要产物之一,专利中蕴含着创新的核心要素,其质量受到国家和企业的重视。专利质量的提高对于国家和企业来说具有重要意义。当前,自动化专利质量评估... 详细信息

科技创新和技术进步是国家的核心竞争力,创新助推高水平科技自立自强。作为技术创新的重要产物之一,专利中蕴含着创新的核心要素,其质量受到国家和企业的重视。专利质量的提高对于国家和企业来说具有重要意义。当前,自动化专利质量评估能够实现高效地筛查和分析专利,提高评估的准确性和效率,进而推动专利质量的提升。然而,目前的专利质量自动化评估方法主要侧重于专利评估指标和文本数据的分析,而忽视了专利之间复杂关系的分析。这种复杂关系表现为专利之间的多关系多属性网络,如专利之间的引用关系、发明人关系、独立权利要求数量等。因此,本研究针对上述不足,首先构建专利质量评估数据集以获取专利的多关系多属性数据。其次,将多关系多属性网络建模为专利知识图谱作为获取专利初始特征的基础。最后,提出基于知识图谱的图神经网络方法以预测专利质量。本文的主要工作如下:(1)构建专利质量评估数据集。首先,本研究选取人工智能领域专利作为研究对象。其次,将专利的质量定义为其对后续专利的影响,并以此确定专利质量的划分标准。最后,采用专利数据库平台进行数据的采集,并根据质量划分标准标注专利样本,从而完成专利质量评估数据集的构建。(2)构建专利知识图谱。本研究以专利质量评估任务为核心,通过自顶向下的方式构建专利知识图谱,包括三部分工作:本体建模、信息抽取、知识存储。在本体建模阶段,通过咨询相关领域专家,选择与专利质量相关的实体关系和属性构建专利知识图谱本体模型并进行实例化。在信息抽取阶段,通过属性三元组抽取和关系三元组抽取将原始专利数据转换为知识图谱三元组数据。在知识存储阶段,将三元组数据导入图数据库进行存储和可视化分析。(3)提出了一种基于知识图谱的关系图神经网络专利质量评估方法(Knowledge Graph based Relational Graph Neural Network,KGRGNN)。该方法首先通过知识表示学习模型获取专利知识图谱的实体节点和关系的表征向量。然后,针对传统图神经网络不能充分挖掘专利知识图谱包含的多关系多属性语义信息的问题,本研究构建了关系图卷积网络。该网络通过聚合蕴含关系语义信息的邻居实体表征,使得KGRGNN能够捕获专利实体不同关系的高阶邻域语义信息。最后,在专利质量评估数据集上进行了大量的实验,实验结果验证了KGRGNN方法的有效性。

关键词：专利质量评估专利知识图谱本体建模图神经网络

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国家自然科学基金重大研究计划项目专利质量评估研究——以工程与材料科学部为例

国家自然科学基金重大研究计划项目专利质量评估研究——以工程与...

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作者：时歌歌燕山大学

学位级别：硕士

当今世界竞争的主旋律是科技竞争,这对我国的源头创新能力提出了更高的要求,国家自然科学基金委作为我国资助基础研究的主要渠道,为全面培育我国的源头创新能力作出了重要贡献,作为其工具之一的重大研究计划,围绕国家重大战略需求和重... 详细信息

当今世界竞争的主旋律是科技竞争,这对我国的源头创新能力提出了更高的要求,国家自然科学基金委作为我国资助基础研究的主要渠道,为全面培育我国的源头创新能力作出了重要贡献,作为其工具之一的重大研究计划,围绕国家重大战略需求和重大科学前沿,为国民经济、社会发展和国家安全提供了强大的科学支撑。重大研究计划实施以来产出了大量的研究成果,专利是其中一种重要形式,本文以重大研究计划项目产出专利为主要研究对象,重点对工程与材料科学部“纳米制造的基础研究”这一重大研究计划整体产出专利的质量进行了评估。本研究对于进一步完善专利质量评估指标体系,丰富专利质量评估理论模型,提升国家自然科学基金委对重大研究计划的产出管理水平,推动项目产出专利转移转化具有重要意义,主要内容如下:首先,立足重大研究计划,本文以工程与材料科学部重大研究计划产出专利为主要分析对象,从专利申请年份、专利类型、专利当前法律状态及转移转化情况、国际专利申请情况以及委托专利代理机构情况对产出专利的特点及存在问题进行了剖析,通过剖析全面掌握工程与材料科学部重大研究计划项目产出专利的现状及问题,为后续研究提供数据支撑和思路。其次,基于专利分类进行质量评估的思想,本文构建了针对四类专利的质量评估指标体系,同时在对现有专利质量评估指标体系研究的基础上,创新性地在指标体系中加入未有涉及的“专利代理机构综合评价值”这一指标,在一定程度上丰富了专利质量评估指标体系。最后,考虑到现实世界“有标签数据获取难,无标签数据多”的情况,引入半监督Tri-Training算法训练专利质量评估模型,并与监督学习中的支持向量机、高斯朴素贝叶斯、决策树以及随机森林模型进行对比,发现本文提出的模型有较好的评估效果。另外,将最优模型用于工程与材料科学部的“纳米制造的基础研究”这一重大研究计划产出专利的质量评估,并根据研究结果对重大研究计划项目产出管理提出了合理化建议。

关键词：重大研究计划专利质量评估专利代理机构综合评价值 Tri-Training算法

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基于双向门控循环单元注意力机制的高校专利质量评估方法

基于双向门控循环单元注意力机制的高校专利质量评估方法

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作者：王颖特北京交通大学

学位级别：硕士

专利是政府、高校或企业等颁发的保护发明或产品设计的重要文件。一项新发明有助于提高生活水平,提高生产力和质量,降低工业生产成本,或提供具有更高附加值的产品。专利文件被认为是特定技术领域的极好知识来源,可进一步促进新的发明。... 详细信息

专利是政府、高校或企业等颁发的保护发明或产品设计的重要文件。一项新发明有助于提高生活水平,提高生产力和质量,降低工业生产成本,或提供具有更高附加值的产品。专利文件被认为是特定技术领域的极好知识来源,可进一步促进新的发明。目前,中国的专利数量正在快速增长。与实用新型专利和外观设计专利相比,发明专利能使企业或者高校的技术水平、市场价值和实践能力更高,更受到研究人员、企业、研究机构甚至政府的重视。高校作为发明专利输出的重要阵地,其发明专利申请数量也取得了惊人的成绩。但与不断增加的发明专利申请数量相比,高质量发明专利对创新指数贡献较大的比例较小。如何有效地从海量专利申请中识别高质量专利是一个亟待解决的关键问题。目前,专利文献的技术趋势预测依赖于专家的主观经验。然而,积累的专利文件由大量的文本数据组成,使这些专家更难以准确、及时地获取知识。因此,采用客观方法进行技术趋势预测是更为可行的方式。数据挖掘方法可以对专利文件进行分类,以支持业务决策。本文的研究目标就是综合应用数据分析和文本挖掘方法,识别高校专利中的高质量部分,以发现信息技术趋势,助力专利转化和产业创新。具体来说,本文提出一种基于双向门控循环单元注意力机制的高校专利质量评估方法。该方法主要包括三个阶段,即评估指标体系构建、评估模型构建和高校发明专利质量预测分析。第一,在高校发明专利质量关键评估指标构建阶段,在分析文献的基础上,制定技术、法律和经济三个方面的影响要素;同时,本文考虑专利文档的文本内容特征也是专利质量估计的关键因素,增加文档-主题内容指标;并分析所有指标的下级执行变量,形成本文的专利质量评估指标体系。第二,在高校发明专利质量评估模型构建阶段,结合发明专利数据的特质,考虑到注意力机制作为深度学习技术的最新发展,在序列数据特征抽象方面展现出良好性能,以及BiGRU处理文本序列的高校性,本文构建结合注意力的BiGRU高校发明专利质量识别模型。第三,基于构建的指标体系和评估模型,在获得的真实C9高校发明专利数据集上,提取模型的特征变量数据,并训练Attention-BiGRU专利质量分类模型,实现对专利数据质量的有效识别。最后依据分类结果,分析当前高校发明专利中的技术发展趋势和现存问题,为进一步促进高质量专利转化提供建议。本研究有助于识别高校发明专利中可以转让的技术和具有较高商业化价值的技术,促进产学合作的结果会更上一层楼。

关键词：高校发明专利专利质量评估 BiGRU Attention 深度学习

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基于相似论文增广的深度学习专利质量评估

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计算机应用 2020年第4期40卷 966-971页

作者：韦伟李小娟中国科学院计算技术研究所北京100190

实际操作中的专利质量评估多采用专家打分或者使用专家设计的质量评价指标,这导致评价过程存在主观性强、评价双方认可分歧大的问题,因此提出一种基于相似论文增广的深度学习专利质量评估方法。首先以论文作为客观评价数据,使用论文计... 详细信息

实际操作中的专利质量评估多采用专家打分或者使用专家设计的质量评价指标,这导致评价过程存在主观性强、评价双方认可分歧大的问题,因此提出一种基于相似论文增广的深度学习专利质量评估方法。首先以论文作为客观评价数据,使用论文计算相似度作为增广数据来进行筛选,然后利用深度神经网络训练出能够实现论文相似性对待评估专利质量的映射的质量评估模型,最后利用评估模型估计专利质量。仿真结果表明不同领域下,在以满分为100分的前提下,所提方法得出的专利质量评估分数与对应的专家评价结果的平均误差均低于4,表明所提方法具备有效的专利质量评估能力。

关键词：专利质量评估论文质量评估相似度计算深度神经网络质量特征指标

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