专利分类序列和文本语义表示视角下的技术融合预测研究

为了丰富专利分类的网络和文本语义表示,实现两者更有效的语义融合,提高技术融合预测效果,提出基于专利分类序列和文本语义表示的技术融合预测方法。首先,综合考虑专利分类位置及其上下文语境,直接对专利分类序列进行语义表示,提出基于专利分类序列语义表示的技术融合预测方法;其次,根据专利分类在序列中的重要性排序研究专利分类文本分配方法,形成基于专利分类文本语义表示的技术融合预测方法;在此基础上,设计多种特征融合方法,提出融合专利分类序列结构和文本内容语义表示的技术融合预测方法;最后,基于链路预测的理论和方法对提出的多种技术融合预测方法进行定量评价。在无人机领域的实验证实,专利分类序列语义表示模型的效果明显优于其他网络表示学习方法;依据重要性排序的专利分类文本赋予方式优于文本平均分配方式,基于此的专利分类文本语义表示能更好地进行技术融合预测;“SVM (support vector machine)+哈达玛积”的特征融合方法在所有方法中表现最优,较单一方法均有提高。本文提出的方法能够提高技术融合预测的效果,更好地为技术布局、技术研发提供借鉴和参考。

基因序列专利保护——以实用性审查为视角

我国在基因专利实用性审查标准上与美国等发达国家相比较是较为严格的,体现在如果仅仅是简单的分离或提取则不能取得专利权,突出了基因序列的实用性,便于后续研究者在此基础上进行更加深入的研究开发以及相关产业的进一步发展。本文即从基因序列专利保护实用性要求出发进行阐述,通过审视国内外实用性审查标准的异同,提出一些完善的对策。

网络免费生物序列数据库在专利查新中的应用

随着现代生物技术的飞速发展 ,生物序列专利的申报量与日俱增 ,但同时专利查新的昂贵费用也给研究人员带来一定的负担。本文拟就如何有效利用 Internet上众多的免费生物序列数据库来辅助专利查新、降低查新费用进行一些探讨。

专利查新与因特网免费生物信息学数据库的利用

随着因特网免费信息数据库的日益丰富 ,给专利查新工作带来了新的机遇与挑战。通过对网络生物信息学资源特点 ,Internet著名免费生物序列数据库检索利用 ,以及免费数据库与商用数据库的比较 ,对生物序列专利查新工作进行了有益的探讨。

利用USPTO网站资源检索美国专利信息

在对美国专利与商标局于因特网上公开的专利信息特色资源进行简要介绍的基础上,指出利用网站提供的数据库及网站提供的其他专利信息相关服务,从多个途径检索美国专利引文信息、专利权属信息、专利文献中序列信息等内容的具体方法,并对每一种途径均分别提供相应的检索实例。