追踪检索在非专利检索中的应用

检索是专利审查工作的一种重要环节,在实质审查过程中,检索效率决定了审查效率,为了提高检索效率,需要制定合理的检索策略,全面分析权利要求,确定准确的检索要素,然后选择合适的检索平台,采取有针对性的检索策略进行检索。常用的检索策略包括语义检索、追踪检索、布尔检索以及语义检索与布尔检索相结合的检索方式,其中布尔检索包括简单检索、块检索以及渐进式检索。追踪检索以现有信息为基础,通过文献之间的某种联系,以该联系为线索,检索获得相关文献,联系包括申请人、发明人、引证或者被引证关系,具有检索时间少、检索结果准确的优势。

一种多视角新闻信息快速检索方法

信息检索一直是数据挖掘研究的重要领域,也是情报搜集的重要手段。如果采用人工手动搜索方式在数据库中检索信息,检索效率较低。为此,以新闻信息搜集为应用背景,以提高信息检索效率为目的,提出了一种多视角新闻信息快速检索方法。该方法以用户需要检索的多视角新闻描述信息为检索依据,利用关键词权重分割法处理多视角新闻描述信息来构建词汇向量,以词汇向量在新闻信息库中的检索结果为依据来构建词汇检索向量,以向量相似度计算模型为信息筛选规则,在新闻信息库中快速检索并筛选出用户需要搜集的新闻信息。文中给出了所提方法的设计模型、涉及的关键技术实现策略、数据处理流程以及实验对比分析。实验结果表明,该方法能够根据用户指定的多视角新闻描述信息,在新闻信息库中快速高效地检索并筛选出符合用户需求的新闻文章信息。

普适性结构的跨领域专利检索策略

在专利检索时,跨领域检索是典型障碍之一,如何进行高效跨领域检索一直是亟待解决的问题。普适性结构是指在各种领域、各种应用场景下都能够普遍适用的结构。由于其通用性,通常难以确定和扩展准确的分类号,而需要到不同的应用领域进行跨领域检索,因此,选取合适的检索策略无疑是提高普适性结构检索效率的关键。

智能检索系统在液压领域的应用分析

智能检索系统具有语义检索功能和布尔检索功能,具备很强的语义排序能力。基于输入语句的实际意思,语义检索能够展开机器学习,对语义之间和文档之间的关联性进行计算,并且根据文献的相似度大小进行排序。智能检索系统基于语义基准将显示20个英文词和中文词及其权重。当语义分词明显不准确时,可以进行删除,而明显缺失某个重要特征时可以进行添加,还可以提高它的权重,检索结果将更偏向关注的技术特征,可以提高对比文件筛出效率。先语义检索后布尔筛选,是在语义检索结果的基础上进行布尔限定,可以进一步缩小结果范围。先布尔检索后语义排序适用于检索要素不易于提取和表达的情况,不受限结果数量。作为专利审查中的主要检索系统,通过实际审查领域来制定检索策略可以明显提高检索质量和效率。

专利审查中合理利用移动互联网检索工具

在专利审查的过程中,检索是必要的基本步骤,是核心的一环。审查员通过检索,了解专利涉及的技术领域,本申请的背景技术和当前的技术问题,领悟本申请的发明构思;进而才能找到最接近的现有技术,判断本申请的新颖性/创造性。由于现有技术资料如烟波浩渺,彻底、完全的检索是客观上无法达成的。因此目前在审查工作中,主要是采用智能化检索系统,它集成了世界专利文摘翻译库和国内外专利中文翻译全文库,多个非专利库等,具有语义分析功能,可以自动地按照内容相关性进行排序,极大提升了审查员的检索效率。

光电领域结构类专利申请检索策略

专利审查实践中,检索占据非常重要的位置。制定合理的检索策略,将直接影响专利审查的效能和结果。光电领域中不乏教具、桌椅、报警器、测量装置、光学组件等偏结构类的案件,对于此类案件,审查员常因检索式缩限不当、结构特征表达方式形式多样、浏览文献数量偏大等导致漏检。本文选择S系统中容易漏检的两个真实案例,采用智能检索系统进行验证,对智能检索系统的多种检索模式进行分析,从而提供更为高效快捷的结构类案例检索策略。

基于多粒度语义融合的信息检索方法

信息检索(IR)是一种通过特定的技术和方法组织、处理信息,以满足用户的信息需求的过程。近年来,基于预训练模型的稠密检索方法取得了巨大的成功;然而,这些方法只利用了文本和词语的向量表征计算查询与文档相关度,忽略了它们短语层面间的语义信息。针对该问题,提出一种名为MSIR(Multi-Scale IR)的IR方法。所提方法通过融合查询与文档中多种不同粒度的语义信息提高IR性能。首先,构建查询和文档中词语、短语和文本这3个粒度的语义单元;其次,利用预训练模型对这3个语义单元分别进行编码获得它们的语义表征;最后,利用语义表征计算查询和文档相关度。在Corvid-19、TREC2019和Robust04这3个不同大小的经典数据集上进行了对比实验。与ColBERT(ranking model based on Contextualized late interaction over BERT(Bidirectional Encoder Representation from Transformers))相比,MSIR在Robust04数据集的P@10、P@20、NDCG@10和NDCG@20指标上均实现了约8%的提升,同时在Corvid-19和TREC2019数据集上也取得了一定的改进。实验结果表明,MSIR能够成功融合多种语义粒度,提升检索精度。

特征融合的装修案例跨模态检索方法

目前家装客服系统中主要依靠人工方式进行装修案例检索,导致该系统不能满足用户对咨询服务快捷、及时的需求而且人力成本高,故提出一种基于特征融合的装修案例跨模态检索算法。针对多模态数据的语义信息挖掘不充分,模型检索精度低等问题,对现有的风格聚合模块进行改进,在原始模块中引入通道注意力机制,以此来为每组装修案例中不同图片的特征向量添加合适的权重,从而增强包含更多有用信息的重要特征并削弱其他不重要的特征。同时,为充分利用多模态信息,设计一种适用于检索场景下的多模态特征融合模块,该模块能够自适应地控制2种不同模态的特征向量进行一系列的融合操作,以实现跨模态数据间的知识流动与共享,从而生成语义更丰富、表达能力更强的特征向量,进一步提升模型的检索性能。在自建的装修案例多模态数据集上将该方法与其他方法进行比较,试验结果表明本文方法在装修案例检索上具有更优越的性能。

一种两阶段的中文专利语义检索方法

专利检索系统主要以传统的术语匹配方式提供检索服务,语义扩展性不足,使得具有语义相似的专利在Top_N的检出率较低.为了提升相似专利的Top_N检出率,该文提出了一种两阶段的中文专利语义检索方法.第1阶段基于Sentence-BERT进行语义编码,然后基于近似最近邻算法进行语义匹配,能够从海量专利文献库中快速匹配到语义相似的专利.第2阶段以BERT为基础模型,基于交叉编码器(Cross-Encoder)捕获专利文本之间更细粒度的语义相关性,对第1阶段的候选专利集进行重新排序.此外,该文还提出了难负例(hard negative)采样和白化转换(whitening)两种简单有效的模型训练优化策略,使模型从简单的训练数据逐渐过度到复杂的训练数据,提高模型区分相似专利的能力.实验表明,该文提出的方法相比于主流的方法在检出率上均有提升,且相比市面上现有的检索系统同样具有优势.

基于非专利数据库的电机控制领域检索策略

电机广泛应用于现代生产和生活的各个领域,而电机控制是指对电机的启动、加速、运转、减速及停止进行的控制,且针对不同的电机类型及使用场合,电机控制系统通常具有不同的控制目标。基于电机控制技术的多样性和复杂性,电机控制领域的相关专利呈现出多领域交叉以及专业性强的特点,为审查过程特别是检索工作造成了一定的困难。本文从电机控制领域的检索难点出发,结合实际案例总结出适用于该领域的非专利数据库检索技巧,以期为相关领域的检索提供一些思路和帮助,提高审查效率。

基于深度学习的通用本地图像检索系统设计

随着大量数字图像数据的产生,高效准确的图像检索技术变得尤为重要。本文提出了一种结合深度学习和磁盘向量检索技术的通用本地图像检索系统,采用了深度神经网络模型作为特征提取的主要工具,通过深层网络结构捕获图像的高层语义信息,实现对图像内容的精细描述,旨在提升检索的准确性和效率,图像数据库的容量。由具体的实例数据验证说明了系统可用性,证明了其在实际应用中的广泛适用性,文中研究可对图像检索系统的进一步发展起到积极的参考作用。

十五年来我国网络信息检索研究述评

本文总结了十五年来我国学者在网络信息检索研究的检索理论、检索技术、检索工具以及检索系统等各个方面所取得的理论成果以及实践经验。

科技查新检索策略的制定方法探析

科技查新的核心在于高效和准确地检索到相关的科技信息资源,而这一过程的关键在于制定有效的检索策略。为探讨科技查新检索策略的制定方法,分析了检索策略的组成要素、制定步骤以及在实际操作中的应用。首先对检索策略的基本定义进行了介绍;在此基础上详细阐述了检索策略的制定方法,包括检索词的选择与扩展、布尔逻辑的应用以及如何优化检索过程以排除无关结果;通过案例分析进一步展示了检索策略在实际科技查新中的应用和优化过程,以期为科技查新人员提供参考。

基于随机森林算法的图书馆文献信息自动检索方法

传统图书馆文献信息自动检索工具只建立了图书馆文献自动检索索引,而未对图书馆文献进行分类存储,导致传统方法检索效率低。基于此,文章提出基于随机森林算法的图书馆文献信息自动检索方法。该方法可以对用户的问题关键词进行提取,从而提高文献信息检索的准确度;可以对图书馆文献进行分类,建立图书馆文献自动检索索引,实现了图书馆文献信息的自动检索。经对比实验证明,该方法的文献信息检索效率较高,值得推广。

联合使用Incopat不同检索模式,提高长权利要求检索效率

Incopat的检索模式Incopat科技创新情报平台收录了120个国家、地区和组织的近1.39亿专利数据,能够提供简单检索、高级检索、批量检索、引证检索、法律检索、AI检索、语义检索、扩展检索和图形检索等多种检索模式。本文涉及的两个案例主要使用高级检索和语义检索,下面对这两种检索模式进行简要介绍。

智能检索系统下语义检索的常见策略对比

近年来,随着专利申请量的高速增长,审查人数显得相对不足,专利审查工作的提质增效已成为必须解决的问题。而检索作为专利审查的关键环节,是专利审查工作者的必备技能,提高检索能力是提升专利审查质量和效率的重要途径。语义检索作为一种新的检索方法,通过向量之间的余弦夹角表示文献的相似度,由于其依靠的是人工智能算法,会考虑查询文本的上下文和语义信息,能够提高检索的速度和命中率,备受知识产权从业者青睐。在专利审查中,语义检索作为一种容易上手并优先考虑使用的检索方法,使用恰当能够很大程度上提高检索的命中率,反之,带来很大检索噪音。因此,运用好语义检索对提高检索能力以至于专利审查、专利申请查新、专利无效、专利分析等工作都非常重要。

机械类专利检索和审查策略

机械结构领域专利申请的技术方案通常贴近日常生活、容易理解,技术方案易于实现产品化量产,具有实用的专利价值,专利申请量一直处于快速上升趋势,且技术适用面广、更新快;在审查此类专利申请时,审查员要不断地解锁新技术、扩展检索领域和分类号、构建并拓宽检索要素对应的关键词等,要准确理解发明点,并通过不同形式如分类号、关键词、领域限定、技术效果描述等方式。

巧用智能化检索系统动态调整检索策略

在审查实践中,根据申请文件及其关联案件的相关信息或在智能化检索系统中以申请文件的申请号、文本信息作为语义基准所推荐的高相关度文献的分类号信息,可查找到大部分准确的分类号。但是,当申请文件的技术术语不规范,或是技术方案存在多领域技术的交叉、融合,抑或是申请文件所给出的分类号不够准确、不够全面的情况下,采用上述方法获取分类号进行检索,显然存在很大的局限性。对此,本文针对上述难题,归纳出两种递进的检索策略,通过实际案例分析,详解巧用智能化检索系统动态调整检索策略的具体方法。

特定发明申请类型的快速检索策略

在发明申请实质审查中,检索至关重要,其是确保授权专利稳定性的基石。同时在专利分析、专利布局、专利申请等方面均需要使用检索。常规的检索策略为先中外文专利库→中外文非专利库→互联网,现有的检索策略研究多集中在各个数据库内部,分析如何在数据库中高效地进行检索。比如,《关联分类号在专利检索中的应用》分析了如何利用分类号检索专利文献;《电力领域的外网图片检索》介绍了如何利用好互联网资源。可见,现有的大部分检索相关研究均集中在挖掘各自数据库自身的优势来提高检索效率。

全文检索技术在图书检索中的应用

现有的图书检索方法多是对馆藏图书进行编目、分类、标注等处理后形成书目数据库,用户根据书名、作者和出版社等信息来检索图书。这种方式不能满足用户根据任意关键词来检索图书的需求,效率较低。全文检索是基于倒排索引技术对文本中的所有词组和关键词进行索引,支持快速检索到文本中任何一个单词和关键词。若将全文检索技术应用于图书检索中,可使用户根据任意关键词检索图书,可根据检索量和用户习惯推荐热门图书。文章介绍了如何在图书检索过程中应用全文检索技术,分析了全文检索引擎选择、图书文本解析、图书文本分词、图书索引设计、图书文档提交等主要过程,并给出了全文检索技术的最终实现效果,以期对提升图书检索系统的易用性提供一定借鉴。