(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202211119078.6 (22)申请日 2022.09.13 (71)申请人 国政通科技有限公司 地址 100029 北京市西城区北三环中路23 号燕莎盛世大厦三层 (72)发明人 郑明芳　任艳　 (74)专利代理 机构 北京辰权知识产权代理有限 公司 11619 专利代理师 付婧 (51)Int.Cl. G06F 16/21(2019.01) G06F 16/22(2019.01) G06F 16/2458(2019.01) G06F 16/248(2019.01) G06F 40/242(2020.01)G06F 40/284(2020.01) G06N 20/00(2019.01) (54)发明名称 一种用于企业技术优化的专利大数据分析 方法及系统 (57)摘要 本发明涉及企业技术优化技术领域， 具体涉 及一种用于企业技术优化的专利大数据分析方 法及系统， 本发明方法包括获取企业技术方向， 采集企业技术方向领域相关的专利数据信息， 建 立专利数据库， 筛选技术热词， 基于每个技术热 词下的申请人数量和每个申请人的重要度得出 申请人加权， 得到每个技术热词数量以及专利分 类号， 基于分类号， 将每个分类号下的技术热词 进行排序， 引入申请人加权， 在每个分类号下的 技术热词排序下进行再排序， 得出技术热词排名 库； 将技术热词与申请日进行关联， 建立企业技 术优化模型， 利用技术热词排名库、 时间技术热 词和技术热词增长率对企业技术进行优化； 本发 明便于企业优化技术， 节约时间和人力成本， 还 能避免资金浪费。 权利要求书3页 说明书7页 附图2页 CN 115454965 A 2022.12.09 CN 115454965 A 1.一种用于企业 技术优化的专利大 数据分析 方法， 其特 征在于， 包括： S1.获取企业技术方向， 采集企业技术方向领域相关的专利数据信息， 建立专利数据 库； S2.基于专利数据库， 筛选技术热词， 基于每个技术热词下的申请人数量和每个申请人 的重要度得 出申请人加权； S3.基于专利数据库， 得到每个技术热词数量以及专利分类号， 基于分类号， 将每个分 类号下的技术热词进行排序， 引入 申请人加权， 在每个分类号下 的技术热词排序下进行再 排序， 得出技术热词排名库； S4.基于技术热词排名库， 将技术热词与申请日进行关联， 并根据申请日期将技术热词 进行排序， 得出时间技术热词， 基于申请日以及每个技术热词数量， 得出基于申请日 的技术 热词增长率， 并基于技 术热词增长率对技 术热词进行排序， 建立企业 技术优化模型； S5.基于企业技术优化模型， 利用技术热词排名库、 时间技术热词和技术热词增长率对 企业技术进行优化。 2.根据权利要求1用于企业技术优化的专利大数据分析方法， 其特征在于， 获取企业技 术方向包括 获取企业专利文件、 技术资料、 产品信息、 和公司研发方向信息或直接输入具体 技术领域或技 术方向。 3.根据权利要求1用于企业技术优化的专利大数据分析方法， 其特征在于， 申请人加权 为申请人 数量*申请人 数量权重*综合申请人比重； 综合申请人比重的计算包括： 基于专利数据库， 分析数据库内专利文件的著录信息以及申请人情况； 著录信息包括 申请人名称、 发明人数量、 有效专利数量、 发明专利数量、 发明专利授权数量、 实用新型专利 数量和外观专利数量； 申请人情况包括公司规模、 产品种类、 第一件专利申请日期和最后一 件专利申请日期； 基于公司规模、 产品种类、 第一件专利申请日期、 最后一件专利申请日期、 发明人数量、 有效专利数量、 发明专利数量、 发明专利授权数量、 实用新型专利数量和外观 专利数量， 并分别设置 权重， 计算得 出申请人比重； 综合申请人比重为每 个申请人比重相加再除以申请人 数量。 4.根据权利要求1用于企业技术优化的专利大数据分析方法， 其特征在于， 步骤S2中筛 选技术热词包括： 对基于CRF的技术术语抽取模型进行训练， 以相关领域的技术词表为种子术语， 以种子 术语为检索词在相关领域专利库检索得到包含种子术语的句子， 通过这些语句构建技术热 词语料库， 导入相关领域的用户字典， 用户字典包括 技术词表、 维基词条和文献关键词， 使用ICTCLAS工具进行分词及词性标注； 分词时基于用户字典将专有名词或名词短语 当作一个词语， 进行分词处 理； 其余词语按照ICTCLAS的默认规则， 进行通用的分词处 理； 对技术热词语料库中的句子中按照BIO标记法进行序列标注， 形成技术热词抽取模型 的训练样本； 其中， B表示一个热词的开始词， I表示热词除开始词以外的其他词汇， O表 示其 余的非热词词； B和I标注的是属于已有的技术词表的词， O表示不属于已有的技术词表的 词， 提取每个训练样本的技术热词的特征， 作为基于CRF的技术热词抽取模型的输入， 以序 列标注为期望的模型输出， 训练基于 CRF的技术热词抽取模型，权　利　要　求　书 1/3 页 2 CN 115454965 A 2技术热词的特征包括： 当前词本身、 当前词与前一个词的组合、 当前词与后一词的组 合、 当前词词性、 当前词和前一个词的词性组合、 当前词和后一个词的词性组合、 当前词的 长度、 当前词前后窗口内是否出现特殊符号和当前词是否在技 术词表中出现； 将专利数据库中的专利文件， 输入基于CRF的技术热词抽取模型， 输出技术热词候选集 合， 通过牛顿冷切法对技术热词候选集合中的技术热词进行热度排序， 输出技术热词集 合， 将技术热词集 合输入预 先建立的技 术热词分类模型， 输出技 术热词类别 信息。 5.根据权利要求4用于企业技术优化的专利大数据分析方法， 其特征在于， 通过牛顿冷 切法对技 术热词候选集 合中的技 术热词进行 热度排序， 输出技 术热词集 合， 包括： 构建一个指数式衰减的过程， 即： 冷却系数 ε(a)为： 其中， a为某个技 术热词； 计算技术热词候选集合中的每个技术热词的冷却系数， 按照降序排列根据冷却系数对 技术热词候选集 合中的技 术热词进行 热度排序； 取排序后的前N个技术热词或者冷切系数大于某个阈值的所有技术热词， 组成技术热 词集合。 6.一种用于企业 技术优化的专利大 数据分析系统， 其特 征在于， 包括： 专利数据库建立模块， 用于获取企业技术方向， 采集企业技术方向领域相关的专利数 据信息， 建立专利数据库； 技术热词筛选计算模块， 用于基于专利数据库， 筛选技术热词， 基于每个技术热词下的 申请人数量和每 个申请人的重要度得 出申请人加权； 技术热词排名库构建模块， 基于专利数据库， 得到每个技术热词数量以及专利分类号， 基于分类号， 将 每个分类号下的技术热词进 行排序， 引入申请人加权， 在每个分类号下的技 术热词排序下进行 再排序， 得 出技术热词排名库； 企业技术优化模型建立模块， 基于技术热词排名库， 将技术热词与申请日进行关联， 并 根据申请日期将技术热词进行排序， 得出时间技术热词， 基于申请日以及每个技术热词数 量， 得出基于申请日 的技术热词增长率， 并基于技术热词增长率对技术热词进 行排序， 建立 企业技术优化模型； 优化分析模块， 基于企业技术优化模型， 利用技术热词排名库、 时间技术热词和技术热 词增长率对企业 技术进行优化。 7.根据权利要求6用于企业技术优化的专利大数据分析系统， 其特征在于， 专利数据库 建立模块包括企业技术方向获取单元， 用于获取企业专利文件、 技术资料、 产品信息、 和公 司研发方向信息或直接 输入具体技 术领域或技 术方向。 8.根据权利要求6用于企业技术优化的专利大数据分析系统， 其特征在于， 技术热词筛 选计算模块包括申请人加权计算单元， 用于计算申请人加权， 申请人加权为申请人数量*申 请人数量权重*综合申请人比重； 综合申请人比重的计算包括： 基于专利数据库， 分析数据库内专利文件的著录信息以及申请人情况； 著录信息包括 申请人名称、 发明人数量、 有效专利数量、 发明专利数量、 发明专利授权数量、 实用新型专利权　利　要　求　书 2/3 页 3 CN 115454965 A 3