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詳解專利價值圖譜

作者:索意互動  來源:Patentics智能語義  發表時間:2019-12-6 17:06:30   瀏覽:

每一種顏色,每一個節點大小,每一個數字,每一條線,都包含著專利和專利相關的其它結構、非結構的關鍵信息。

Patentics倡導的現代專利分析已經有24種可視化方法可選,還不算剛剛介紹的方法。全部都是一鍵分析、一鍵可視,再加一鍵生成圖文并茂的專利分析報告,WORD、PPT可選。

這幾天一直在考慮如何把可視化引入智能語義檢索,即檢索結果的可視化分析和可視化瀏覽文獻,今天我們邁出了非常重要的一步。

今天要介紹的“專利知識(價值)譜計算及解讀”。用全球最有價值專利為例。

還有一個看點值得關注,就是如何從任意一組專利文獻中,通過Patentics流檢索命令找出核心(基礎)專利。而這些基礎專利,往往都是該組(技術)的最有價值的文獻。如果能從全世界專利文獻中通過Patenti檢索命令,找出最有價值的專利,從任意一組專利中找出最有價值的基礎專利豈不更簡單?

第一步,通過檢索命令,檢索全世界專利。

all/1 and db/all

全部數據庫(db/all)中的全部專利文獻(all/1)。

要找出這些全球專利文獻中被引用最多的,同時按被引用次數多少排序,引用最多的,排在最前面。傳統計算專利價值都按此方法做。

檢索命令很簡單,后加g/ref-d

all/1 and db/all and g/ref-d

g/ref-d與傳統檢索命令不同,是變換檢索命令,是對變換命令前的檢索數據,進行變換計算。這里的檢索數據是all/1 and db/all, 1億2千萬專利文獻,變換命令,g/ref-d就是計算這1億2千萬文獻的被引用次數。

輸出結果,按被引次數多少排序,如下,

排在結果第一篇,US4,683,202,是被全球專利引用次數最多,的確是最有價值的專利。該發明專利(PCR)的發明人為此發明獲1993年nobel生物醫學獎。

大家都可以用自己的軟件,看看該專利的被引用次數,Patentics是58407篇。

通過簡單的檢索式,找到了全球被引用最多,也就是全球最有價值的專利。如果希望了解某一技術領域,或者任意一組專利的被引用次數最多的專利文獻,可以把all/1 and db/all換一下。比如說,

希望找到高通美國專利中被全球引用最多的專利,ann/高通 and db/us AND g/ref-d

檢索結果:全部高通的美國專利、申請中,共有28609篇專利、申請被全球專利文獻引用(當然不是每篇都被引用的),如果計算高通全部美國專利、申請的總數,(ann/高通 and db/us),是45190篇,被引用率是 28609/45190。

排在第一位的專利,US5,103,459果然是高通的起家專利,CDMA的核心、基礎專利。

就用這2篇已經被驗證的最有價值專利,計算專利價值譜。

必須說明,Patentics的人工智能模型,只考慮該專利的文本內容,不考慮其它非文本信息,如著錄項信息,包括引用、被引用數據。這里獲取被引用數,純粹是為了找出計算對象而已。

把這些專利號導入到客戶端的分類器,導出到“Word”,選擇“專利價值”,結果就出來。

由于計算量很大,輸出需要幾秒鐘一篇。最后結果是,

每一個專利的價值譜,都有一個統計對比專利的價值譜,進行對比試驗。對比專利的選擇依據是,與被評估專利同一申請年,技術最相關的專利。從而復原該相關技術領域的當時競爭環境,即回答當時本領域的其他發明人正在實施的發明活動。

這2個原創專利的計算價值譜,果然是與眾不同。先分析該2個專利的本身價值譜。大家一定注意到,這些專利的先知譜(紅色陰影下),幾乎為0,而后驗譜(綠色陰影下)都很充分。表示這些原創發明的水平與當時的公知技術水平相比,幾乎是“開天辟地”般的從0開始的原創性工作。

而從這些發明申請公開后,許多高相關度的專利開始出現,表示這些發明開始被本領域相關技術人員理解、改進、提高。

而這些提高、改進活動,都是受市場驅動,因此,綠線下的面積越大,本身預示著這些專利的市場價值越大。

可以把綠色陰影面積與被引次數等效起來。但是,通過計算生成的模型具有比人工引用更加客觀、實時的優點。而且,模型一旦生成,具有預測能力,避免了人工引用產生的延遲效應。

通過對統計對比專利進行相同的價值譜計算,來復原當時的發明環境,計算本領域的技術人員正在從事本領域的發明的價值水平。

很顯然,統計對比專利的發明人,在當時從事本領域相近的發明的水平,不屬于開創性的基礎發明,而是在現有技術上的改進,顯著的紅色陰影支持了這一結論。

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