【技术实现步骤摘要】
一种专利空白预测方法及系统
本专利技术涉及计算机
，尤其涉及一种专利空白预测方法及系统。
技术介绍
专利空白预测是指通过挖掘现有专利海量信息，预测尚未申请专利的技术空白点，对明确科技研究方向与申请新专利具有重大价值。专利是知识产权的一种，它赋予专利技术者在一定期限内享有对专利技术的独占排它性权利，以便其被广泛利用，从而促进科学技术的进步、产业的发展。专利是具有很高价值的知识和技术信息资源，拥有数量大、内容广、实用可靠等特点。因此，专利研究对科学研究和企业发展都具有重要的理论和现实意义。从国家层面来看，研究专利可以帮助完善专利法，制定和完善与专利相关的政策，同时明确技术薄弱点和空白点，为产业布局提供依据；从企业层面来看，研究专利可以帮助企业确定研发和购并的投资比例、进行人力资源管理、确认核心研发人员以达到最优的人员组合、及时掌握竞争对手的研发动态并避免侵权。专利研究涉及多领域和多学科，在计算机科学领域，专利研究人员将目光投向了近年来比较热门的人工智能、机器学习、深度学习等研究方法，利用这些工具对海量的专利数据进行...
【技术保护点】
1.一种专利空白预测方法，其特征在于，包括:/n获取预设时间段内的历史专利，生成历史文本文件；/n提取所述历史文本文件中的实体和各实体之间的关系；将所述实体作为节点，将所述关系作为边，构建专利知识图谱；/n在所述专利知识图谱中预测未连边的两个节点间所存在的潜在边，以构建新的专利知识图谱；/n根据所述新的专利知识图谱，获取目标预测专利。/n
【技术特征摘要】
20200831 CN 20201089891881.一种专利空白预测方法，其特征在于，包括:
获取预设时间段内的历史专利，生成历史文本文件；
提取所述历史文本文件中的实体和各实体之间的关系；将所述实体作为节点，将所述关系作为边，构建专利知识图谱；
在所述专利知识图谱中预测未连边的两个节点间所存在的潜在边，以构建新的专利知识图谱；
根据所述新的专利知识图谱，获取目标预测专利。
2.根据权利要求1所述的专利空白预测方法，其特征在于，所述获取预设时间段内的历史专利，生成历史文本文件，包括：
根据专利分类号，选择预设时间段内关于至少一个目标领域的所有专利公开文本作为历史专利；
提取每个所述历史专利的标题和摘要部分内容，合并生成所述历史文本文件。
3.根据权利要求1所述的专利空白预测方法，其特征在于，所述实体包括领域实体和命名实体，所述各实体之间的关系包括共现关系和具体关联关系；所述提取所述历史文本文件中的实体和各实体之间的关系，包括：
采用领域词典比照方法，获取所述历史文本文件中的所述领域实体；
基于深度学习方法，获取所述历史文本文件中的所述命名实体；
获取同一实体被多次设置为节点时的所述共现关系；
利用基于机器学习的关系抽取方法，获取所述历史文本文件中各实体之间的所述具体关联关系。
4.根据权利要求2所述的专利空白预测方法，其特征在于，所述将所述实体作为节点，将所述关系作为边，构建专利知识图谱，包括：
按照所述专利公开文本的申请年份，获取到各个年份内的历史文本文件；
获取各个年份内的所述历史文本文件所对应的实体和各实体之间的关系；
逐年分的将所述历史文本文件所对应的实体和各实体之间的关系添加至上一年分所构建的专利知识图谱中，完成所述专利知识图谱的创建。
5.根据权利要求1所述的专利空白预测方法，其特征在于，所述在所述专利知识图谱中预测未连边的两个节点间所存在的潜在边，以构建新的专利知识图谱，包括：
利用公共邻居法、TransE预测模型、图神经网络预测模型或上下文增强图神经网络预测模型中的任一方法，获取未连边的两个节点间所存在的潜在边，以构建所述新的专利知识图谱。
6.根据权利要求5所述的专利空白预测方法，其特征在于，利用上下文增强图神经网络预测模型，获取未连边的两个节点间所存在的潜在边，以构建所述新的专利知识图谱，包括：
采用图结构编码器根据每个所述实体在所...
【专利技术属性】
技术研发人员：许斌，吴高晨，覃煜鑫，李涓子，侯磊，
申请(专利权)人：清华大学，
类型：发明
国别省市：北京;11
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