基于数据交互的信息处理方法、装置、设备及存储介质制造方法及图纸

本申请提供了一种基于数据交互的信息处理方法，应用于信息处理平台，包括：获取代理人的基础信息，与第三方数据库建立连接，提取出与代理人对应的所有专利案件数据；基于所有专利案件数据统计出代理人的历史授权率并抽取出待评价专利案件，对待评价专利进行评审得到评审结果；根据代理人的历史授权率和评审结果确定代理人的专业级别；根据代理人的专业级别按照预设模板生成代理人对应的个人介绍信息。该方法实现了对代理人真实准确的评价，此外，还提出了一种基于数据交互的信息处理装置、设备及存储介质。备及存储介质。备及存储介质。

【技术实现步骤摘要】
基于数据交互的信息处理方法、装置、设备及存储介质


[0001]本申请涉及信息处理
，特别涉及为一种基于数据交互的信息处理方法、装置、设备及存储介质。

技术介绍

[0002]随着科技的蓬勃发展，知识产权越来越受到企业的重视，专利作为一种无形资产，已经成为了企业的一种重要的竞争资源。专利文件是一种专业的法律文件，申请人往往需要委托专利代理机构进行专利申请，专利文件的撰写是由代理机构中的专利代理师来完成的。
[0003]然而，目前专利代理行业内存在着信息严重不对称的问题，如果申请人想要了解专利代理师的信息(比如，专业水平)，只能通过代理机构提供的关于专利代理师的介绍信息来了解，这种了解专利代理师信息的渠道不仅效率低，而且也无法保障代理机构提供的专利代理师的资料是真实可信的。

技术实现思路

[0004]本申请旨在解决行业内专利代理师的个人介绍信息真实性不高的问题，提供了一种可以准确地得到专利代理师真实信息的方法。
[0005]为了解决上述真实性不高的问题，第一方面提供了一种基于数据交互的信息处理方法，应用于信息处理平台，包括：
[0006]获取代理人的基础信息，所述基础信息包括：代理人身份识别信息；
[0007]与第三方数据库建立连接，所述第三方数据库中存储有专利案件信息，所述专利案件信息中包括：代理人身份识别信息；
[0008]采用建立的专利案件数据处理模型对所述代理人对应的所有专利案件数据进行处理，统计出所述代理人在预设时间内的历史授权率；
[0009]从所述代理人对应的所有专利案件数据中抽取出预设年限内的预设数量的待评价专利案件；
[0010]将所述待评价专利案件发送给对应的专家进行评审，接收返回的评审结果；
[0011]根据所述代理人的历史授权率和所述评审结果按照预设算法确定所述代理人的专业级别；
[0012]根据所述代理人的专业级别按照预设模板生成所述代理人对应的个人介绍信息。
[0013]为了解决上述真实性不高的问题，第二方面提供了一种基于数据交互的信息处理装置，所述装置包括：
[0014]获取模块，用于获取代理人的基础信息，所述基础信息包括：代理人身份识别信息；
[0015]连接模块，用于与第三方数据库建立连接，所述第三方数据库中存储有专利案件信息，所述专利案件信息中包括：代理人身份识别信息；
[0016]处理模块，用于采用建立的专利案件数据处理模型对所述代理人对应的所有专利案件数据进行处理，统计出所述代理人在预设时间内的历史授权率；
[0017]抽取模块，用于从所述代理人对应的所有专利案件数据中抽取出预设年限内的预设数量的待评价专利案件；
[0018]评审模块，用于将所述待评价专利案件发送给所述
对应的专家进行评审，接收返回的评审结果；
[0019]确定模块，用于根据所述代理人的历史授权率和所述评审结果按照预设算法确定所述代理人的专业级别；
[0020]生成模块，用于根据所述代理人的专业级别按照预设模板生成所述代理人对应的个人介绍信息。
[0021]为了解决上述真实性不高的问题，第三方面提供了一种计算机可读存储介质，存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时，使得所述处理器执行以下步骤：
[0022]获取代理人的基础信息，所述基础信息包括：代理人身份识别信息；
[0023]与第三方数据库建立连接，所述第三方数据库中存储有专利案件信息，所述专利案件信息中包括：代理人身份识别信息；
[0024]采用建立的专利案件数据处理模型对所述代理人对应的所有专利案件数据进行处理，统计出所述代理人在预设时间内的历史授权率；
[0025]从所述代理人对应的所有专利案件数据中抽取出预设年限内的预设数量的待评价专利案件；
[0026]将所述待评价专利案件发送给对应的专家进行评审，接收返回的评审结果；
[0027]根据所述代理人的历史授权率和所述评审结果按照预设算法确定所述代理人的专业级别；
[0028]根据所述代理人的专业级别按照预设模板生成所述代理人对应的个人介绍信息。
[0029]为了解决上述真实性不高的问题，第四方面提供了一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述计算机程序被所述处理器执行时，使得所述处理器执行以下步骤：
[0030]获取代理人的基础信息，所述基础信息包括：代理人身份识别信息；
[0031]与第三方数据库建立连接，所述第三方数据库中存储有专利案件信息，所述专利案件信息中包括：代理人身份识别信息；
[0032]采用建立的专利案件数据处理模型对所述代理人对应的所有专利案件数据进行处理，统计出所述代理人在预设时间内的历史授权率；
[0033]从所述代理人对应的所有专利案件数据中抽取出预设年限内的预设数量的待评价专利案件；
[0034]将所述待评价专利案件发送给对应的专家进行评审，接收返回的评审结果；
[0035]根据所述代理人的历史授权率和所述评审结果按照预设算法确定所述代理人的专业级别；
[0036]根据所述代理人的专业级别按照预设模板生成所述代理人对应的个人介绍信息。
[0037]上述基于数据交互的信息处理方法、装置、设备及存储介质，首先根据代理人基础信息通过与第三方数据库进行交互获取到代理人历史所代理的所有专利案件数据，然后对
代理人对应的所有专利案件数据进行分析统计出代理人的历史授权率，进一步的，随机抽取预设年限内预设数量的待评价专利案件，将待评价专利案件发送给相应
的专家进行评审，接收返回的评审结果，最后根据代理人对应的历史授权率、评审结果计算得到代理人的专业级别。
[0038]该方法中基于与第三方数据库交互可以抓取到真实的代理人历史代理的专利案件数据，基于该真实的专利案件数据可以得到该代理人真实的历史授权率，且通过抽取真实的专利案件进行专家评审，得到真实的评审结果。最后，通过综合代理人对应的历史授权率、评审结果来确定代理人的专业级别，该专业级别的确定真实可信。另外，然后根据代理人的专业级别按照预设模板生成代理人的个人介绍信息，该生成的代理人的个人介绍信息不但真实可信，而且全面，便于申请人根据代理人的个人介绍信息可以全面且准确地了解代理人的专业水平。另外，该代理人的个人介绍信息是对外开放的，申请人在终端上可以快速获取到，且可供申请人查看的是所有专利代理师的个人介绍信息，而不局限于只能查看某个代理机构的专利代理师。
附图说明
[0039]为了更清楚地说明本专利技术实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本专利技术的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
[0040]图1为一个实施例中基于数据交互的信息处理方法的流程图；
[00本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于数据交互的信息处理方法，应用于信息处理平台，其特征在于，包括：获取代理人的基础信息，所述基础信息包括：代理人身份识别信息；与第三方数据库建立连接，所述第三方数据库中存储有专利案件信息，所述专利案件信息中包括：代理人身份识别信息；采用建立的专利案件数据处理模型对所述代理人对应的所有专利案件数据进行处理，统计出所述代理人在预设时间内的历史授权率；从所述代理人对应的所有专利案件数据中抽取出预设年限内的预设数量的待评价专利案件；将所述待评价专利案件发送给对应的专家进行评审，接收返回的评审结果；根据所述代理人的历史授权率和所述评审结果按照预设算法确定所述代理人的专业级别；根据所述代理人的专业级别按照预设模板生成所述代理人对应的个人介绍信息。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述代理人身份识别信息包括:代理人姓名和执行经历，所述执业经历中包括代理人在执业期间对应的代理机构名称；在所述采用建立的专利案件数据处理模型对所述代理人对应的所有专利案件数据进行处理之前，所述方法还包括：根据所述代理人姓名和所述执业经历从所述第三方数据库中提取出所述代理人对应的所有专利案件数据。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：获取所述代理人的历史服务评价信息；所述根据所述代理人的历史授权率和所述评审结果按照预设算法确定所述代理人的专业级别，包括：根据所述代理人的历史授权率、所述评审结果和所述历史服务评价信息按照预设算法确定所述代理人的专业级别。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基础信息还包括：专业代理方向；从所述代理人对应的所有专利案件数据中抽取出预设年限内的预设数量的待评价专利案件，包括：从代理人对应的所述所有专利案件数据中筛选出与所述专业代理方向匹配的候选专利案件数据；从所述候选专利案件数据中抽取出待评价专利案件。5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述采用建立的专利案件数据处理模型对所述代理人对应的所有专利案件数据进行处理，统计出所述代理人的历史授权率，包括：采用建立的所述专利案件数据处理模型提取所述所有专利案件数据中法律状态，所述法律状态包括：授权、审中、驳回、撤回中的一种，所述专利案件数据处理模型用于确定法律状态对应的正则表达式，基于所述正则表达式进行各个案件的法律状态的提取；统计法律状态处于授权状态的授权案件数量、所述法律状态处于驳回状态的驳回案件数量和所述法律状态处于撤回状态的撤回案件数量；根据所述授权案件数量、所述驳回案件数量和所述撤回案件数量计算得到所述历史授权率。
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述统计法律状态处于授权状态的授权案件数量、所述法律状态处于驳回状态的驳回案件数量和所述法律状态处于撤回状态的撤回案件数量，包括：统计距离当前时间最近的预设数量的已结案案件中的授权案件数量、驳回案件数量和撤回案件数量；根据所述授权案件数量、所述驳回案件数量和撤回案件数量计算得到所述历史授权率，包括：根据所述距离当前时间最近的预设数量的已结案案件中的授权案件数量所述驳回案件数量和撤回案件数量计算得到最新的所述历史授权率。7.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述统计法律状态处于授权状态的授权案件数量、所述法律状态处于驳回状态的驳回案件数量和所述法律状态处于撤回状态的撤回案件数量，包括：筛选出申请日在预设时间段内的候选专利案件；统计所述候选专利案件中处于授权状态的授权案件数量、所述处于驳回状态的驳回案件数量和所述处于撤回状态的撤回案件数量；根据所述授权案件数量、所述驳回案件数量和撤回案件数量计算得到所述历史授权率，包括：根据所述候选专利案件中处于授权状态的授权案件数量、所述处于驳回状态的驳回案件数量和所述处于撤回状态的撤回案件数量计算得到所述预设时间段对应的历史授权率。8.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据所述代理人的历史授权率、所述评审结果和所述历史服务评价信息按照预设算法确定所述代理人的专业级别，包括：获取所述代理人的从业年限和总的历史案件申请量，将所述从业年限和所述总的历史案件申请量作为权重确定模型的输入，所述权重确定模型是采用深度神经网络模型进行训练学习得到的；获取所述权重确定模型输出的所述代理人对应的所...

【专利技术属性】
技术研发人员：蒙天庆，
申请(专利权)人：诺正集团股份有限公司，
类型：发明
国别省市：