基于SimBERT+CNN的专利智能分类技术研究

本文基于SimBERT+CNN深度学习模型,以烟草产业相关专利为例,研究了基于烟草相关技术专利文献的智能分类技术,用于专利数据的自动技术分类或者人工辅助分类。主要研究方法:利用人工对烟草相关专利文献进行二级技术分类标注,将包括烟草技术类和非烟草技术类专利作为深度学习的样本数据,然后抽取相关专利中有X类引证的专利文献中的权利要求项和被引专利的对应文本段落作为句对,用于优化基于SimBERT构建的语义模型训练,使用训练优化后的SimBERT模型,对烟草行业的专利分类样本数据进行文字型特征向量和IPC分类号特征向量特征拼接并输入CNN模型。通过对15万余件烟草技术专利和2万余件非烟草技术专利样本的实证训练和测试,发现基于采用上述优化方法的SimBERT+CNN模型对烟草技术专利的技术分类测试准确率在一级烟草技术分类和二级技术分类方面均优于使用BERT+CNN的分类效果。

美国人工智能专利技术发展趋势研究

随着数字经济的深入发展,人工智能技术对发展区域经济以及提高科技创新活力的作用日益凸显。文章对美国专利商标局发布的人工智能专利数据集进行整理分析,考察了美国各州人工智能专利的时空分布特征以及人工智能各细分领域的变化趋势;运用标准差椭圆方法精确揭示美国人工智能专利的扩散方向及集聚程度;利用探索性空间数据分析方法,计算Moran's I指数以分析美国各州人工智能专利分布的空间相关性与集聚演化特征,并就中美人工智能专利区域分布状况进行对比;最后对我国人工智能技术发展提出政策建议。

人工智能技术创新与区域经济协调发展——基于专利数据的技术发展状况及区域影响分析

本文使用人工智能专利统计量构建核心解释变量,以2010—2019年284个地级及以上城市面板数据为分析样本,就人工智能技术对中国区域经济增长、经济差距、经济关联的影响进行实证检验。结果表明:(1)人工智能技术对区域经济增长具有持续、稳健的促进作用,技术进步对东部、中部地区的影响更为显著;(2)人工智能技术基础层、技术层、应用层各分支在东部、中部、西部地区的分布呈现同构化特征,技术发展方向与区域比较优势之间存在错配,阻碍了西部地区分享技术红利;(3)人工智能缩小了中部城市与全国平均水平的经济差距,但扩大了西部城市与全国平均水平的差距;(4)人工智能对经济增长的促进作用难以通过经济水平相近、产业结构相似、地理位置邻近等条件传导至邻近区域,技术进步尚未对区域经济关联产生显著影响。为引导中国人工智能技术长期健康发展、实现高质量区域协调发展,未来应加强人工智能关键核心技术攻关、优化人工智能产业区域布局、重点提升西部地区技术水平和区域承接能力。

借助智能化检索系统提高专利申请的检索效能

【目的】随着专利申请数量的增加,不断提升专利审查质量和效率变为尤为重要,而“质效兼顾”是每个审查员的希望和目标。【方法】简单介绍了国家知识产权局基于智能化检索的思想,自主开发的智能化检索系统,并通过三个实际案例探究如何通过智能化检索系统提高专利申请的检索效能。【结果】该智能化检索系统功能更加强大且操作便利,有助于提高检索的效能。【结论】审查员需要充分利用智能检索系统提供的各项功能,不断积累检索经验和技巧,进一步提高检索效能。

基于社会网络分析的智能手机专利发明人合作网络演化研究

首先利用社会网络分析法对智能手机专利发明人合作网络进行总体演化分析,继而按初始期、成长期、繁荣期的划分对该合作网络的特征进行分阶段分析,进一步定位智能手机核心发明人和核心发明人团队。研究显示,智能手机发明人合作网络呈现小世界效应、规模不断扩大、合作日益紧密和团体性凸显等特征,业已形成三种类型的核心发明人团队。

美国人工智能专利现状分析及其对中国的启示——以《人工智能发明:追踪美国人工智能专利扩散报告》为基础

2020年10月27日,美国发布《人工智能发明:追踪美国人工智能专利扩散报告》。报告突破传统专利研究方法,运用人工智能构建专利景观,深入分析了美国近四十年人工智能的发展。其将人工智能分为八大板块逐一进行机器学习并讨论,提高了准确度并降低了成本。报告指出,美国近四十年人工智能发展迅猛,与其相关的专利申请数量不断攀升,人工智能技术也正在向更大比例的技术子类扩散。越来越多的发明家、公司以及其他组织在其发明和生产过程中使用人工智能。同时,人工智能技术在美国各州和县的传播也更加广泛。将美国人工智能相关数据与我国对比可发现,我国不仅要学习专利景观的分析方法,更要加强在人工智能基础层的专利布局、缩小地域间创新能力差距、提高企业人工智能专利国际竞争力。

人工智能对专利制度的影响研究

随着人工智能的发展和深入应用,生产力水平和自动化程度均得到提高,发明创造领域也迎来新面貌。对于专利制度来说,人工智能产物应当具有可专利权,而专利权需要从专利产品的产生过程分析,应当注意避免专利逃逸。在专利侵权方面需要明确侵权主体和侵权证据。同时人工智能应当成为很好的工具,解放人的简单劳动,让人专注于核心问题,加速专利审查速度,促进专利市场化。

人工智能专利网络对企业智能化发展的影响

人工智能专利是推动制造企业转变传统生产方式、实现智能化发展的重要手段。探清人工智能专利网络对企业智能化发展的作用机制,有助于揭示提升智能化发展的外部有效路径。结合开放式创新理论和知识基础理论,本文基于“结构-资源-能力”框架,借助修正引力模型构建2010—2022年制造企业人工智能专利网络,采用双向固定效应模型探究人工智能专利网络位置对企业智能化发展的影响。理论和实证结果显示:人工智能专利网络位置对企业智能化发展具有显著的促进作用,即拥有较高的中心度和结构洞有利于企业智能化发展。人工智能专利网络位置有利于提高企业知识宽度和知识深度,但主要通过知识深度间接促进企业智能化发展。企业智能化发展具有网络同群效应,且其正向调节人工智能专利网络位置与企业智能化发展之间的正向关系。在技术密集型行业和发达城市中,人工智能专利网络位置促进企业智能化发展的正向作用更显著。本文将人工智能专利作为构建网络的基础,从网络位置切入研究智能化发展的外部因素,明晰了人工智能专利网络位置提高企业智能化发展的重要路径,丰富了企业智能化发展的前因研究;将同群效应延伸至企业智能化发展的活动,揭示了企业选择智能化发展的决策动因,从而进一步丰富了人工智能专利网络位置对企业智能化发展影响的研究框架。研究结果拓展了智能化发展的前因研究,为制造企业积极谋划智能制造战略提供理论指导。

论专利信息学

专利信息学是在全球经济化浪潮之下的一个新兴的研究领域。专利信息学的物质基础是专利信息源,包括专利文件、专利数据库及专利相关网站,由专利用户的多样性而形成的各种专利信息需求是专利信息学研究的对象,专利信息学的研究工具是专利软件系统,专利信息学的未来是专利信息的智能化。

应用于专利映射的文本挖掘——一个实际商业案例

在依赖于语言技术进行专利分析和映射的智能软件引擎上必然会附带所谓“黑匣子”效应，所以专业专利检索者一直对此持怀疑态度。本文中作者提出一种方法可以克服这种缺陷，即：在对这些新语言工具进行试验时建立真实的商业对象，并应用严格的方法来验证分析效果。参照一个封装技术领域的实际商业案例来评估某一特定文本挖掘工具的优缺点，同时也对这种分析方法和传统分析方法（即利用常规的专利分类进行分析的方法）得到的结果作了比较。