利用机器学习进行知识产权评估
最近人工智能(AI)和机器学习在各个领域展示了具有变革性的能力。本研究概述了 2017 年至 2023 年间超过 40 篇论文中关于专利分析的最新人工智能工具,包括适用于专利图像和文本数据的方法。此外,我们提出了一种基于专利生命周期任务和人工智能方法特性的新分类法。该调查旨在为人工智能专利分析领域的研究人员、实践者和专利办公室提供资源。
Apr, 2024
专利及技术知识管理中的先进语言处理和机器学习技术承诺大规模效率改进。本文系统概述了与专利相关的任务和流行的方法,并着重介绍了发展中和有前景的技术。该研究表明,语言处理和特别是大型语言模型以及最近普遍应用的生成方法有望成为专利领域的颠覆者。然而,专利领域存在一些技术困难,现有模型难以解决。通过指出关键进展、机会和差距,我们旨在鼓励进一步研究,加速该领域的发展。
Mar, 2024
大型生成型人工智能(GAI)模型可以生成逐渐无法区分是否人工生成的文本、图片、声音和其他形式的媒体。本文研究了训练数据的知识产权问题,重点关注生成模型的特性,探讨可能导致潜在知识产权侵犯的滥用行为,并提出了一个分类体系,对 GAI 中保护数据免受知识产权侵犯的技术解决方案进行系统评述。
Apr, 2024
介绍了科技政策资源获取的困难与问题,并探讨了相关技术和发展,提供了从大量混杂内容的数据中提取有价值的科技政策资源并提供准确、快速检索的方法,以打破信息壁垒和降低信息获取成本,具有重要的社会意义和社会效益。
Apr, 2022
在大数据时代,知识产权导向的科技资源呈现大数据规模、高信息密度和低价值密度的趋势。本文从算法分类、总体过程和未来方法的改进方向等方面整理了知识产权资源智能画像的构建方法、预处理属性实体的提取和实体完善。
Apr, 2022
本论文使用领先的 ChatGPT 技术对专利进行分析,以更准确地预测其价值和影响力,为初创企业和小型公司的知识产权政策提供了改革的机遇。
Jun, 2023
在专利审查中,基于图像的检索系统对于识别当前专利图像与现有技术之间的相似性至关重要,以确保专利申请的新颖性和非显而易见性。我们提出了一种基于语言的、分布感知的多模态专利图像特征学习方法,通过集成大型语言模型,丰富专利图像的语义理解,并通过我们提出的分布感知对比损失来提高在代表性类别中的性能。在 DeepPatent2 数据集上进行的大量实验表明,我们提出的方法在基于图像的专利检索方面取得了最先进或可比较的性能,平均准确率提高了 53.3%,前 10 个检索结果的召回率提高了 41.8%,前 10 个检索结果的 MRR 提高了 51.9%。此外,通过深入用户分析,我们探索了我们的模型在帮助专利专业人员进行图像检索方面的作用,凸显了该模型的实际适用性和效果。
Apr, 2024