一种专利信息推送方法及系统技术方案

本发明专利技术涉及信息推送技术领域，具体公开了一种专利信息推送方法及系统，所述方法包括接收用户发送的含有文件内容的专利查询请求，基于所述文件内容确定至少一个特征段；将所述特征段输入搜索引擎，得到反馈信息；将所述反馈信息转换为反馈图像，对所述反馈图像进行筛选，得到目标专利；统计所述目标专利，得到以所述特征段为索引的专利组。本发明专利技术接收用户上传的在研发过程产生的文件内容，对所述文件内容进行截取、分析和识别，确定一些特征段，借助现有的搜索引擎，获取反馈信息，将反馈信息转换为反馈图像后，借助图像识别技术，确定相关专利进行推送，可以极大地扩充用户的视野，使得概括出的关键特征更加全面。概括出的关键特征更加全面。概括出的关键特征更加全面。

【技术实现步骤摘要】
一种专利信息推送方法及系统


[0001]本专利技术涉及信息推送
，具体是一种专利信息推送方法及系统。

技术介绍

[0002]随着科技的发展和知识产权的发展，专利信息资源数据量迅速膨胀，研发人员在进行产品设计之前，往往需要查询相关的专利信息；这一查询检索过程，需要由研发人员确定一些关键特征，然后配合专利工作人员，进行专利信息的检索；在关键特征的确定过程中，研发人员有时候会对自己的技术在专利方面的特征不太了解，因此，如何能够在用户确定关键特征之前，进行相关的推送，扩充用户的知识面，可以有效地提高关键特征的全面性。

技术实现思路

[0003]本专利技术的目的在于提供一种专利信息推送方法及系统，以解决上述
技术介绍
中提出的问题。
[0004]为实现上述目的，本专利技术提供如下技术方案：一种专利信息推送方法，所述方法包括：接收用户发送的含有文件内容的专利查询请求，基于所述文件内容确定至少一个特征段；将所述特征段输入搜索引擎，得到反馈信息；将所述反馈信息转换为反馈图像，对所述反馈图像进行筛选，得到目标专利；统计所述目标专利，得到以所述特征段为索引的专利组。
[0005]作为本专利技术进一步的方案：所述接收用户发送的含有文件内容的专利查询请求，基于所述文件内容确定至少一个特征段的步骤包括：接收用户发送的含有文件内容的专利查询请求，获取所述文件内容的文件信息；所述文件信息用于表征文件内容的存储方式；将所述文件信息输入训练好的截取函数，确定截取参数；基于所述截取参数读取文件内容中的子文件，将所述子文件输入训练好的数据转换模型，得到文本数据；在所述文本数据中提取特征段。
[0006]作为本专利技术进一步的方案：所述在所述文本数据中提取特征段的步骤包括：连接不同子文件对应的文本数据，计算连接后的文本数据的数据量；根据所述数据量确定含有标号的读取节点；以所述读取节点为端点在连接后的文本数据中截取文本信息，得到待检文本；其中，所述待检文本的标号与相应读取节点的标号相同；读取待检文本中的关键词，生成以待检标号为索引的关键词组，作为特征段。
[0007]作为本专利技术进一步的方案：所述读取待检文本中的关键词，生成以待检标号为索
引的关键词组，作为特征段的步骤包括：遍历所述待检文本，定位空白符，基于所述空白符将所述待检文本转换为多段文本数组；依次获取所述多段文本数组的数组长度，并将所述数组长度与预设的长度阈值进行比对；当所述数组长度小于所述长度阈值时，提取相应的文本数组中的内容，作为关键词；当所述数组长度大于所述长度阈值时，对相应的文本数组进行内容识别，提取关键词。
[0008]作为本专利技术进一步的方案：所述当所述数组长度大于所述长度阈值时，对相应的文本数组进行内容识别，提取关键词的步骤包括：将所述文本数组输入训练好的词性分析模型，得到带有词性标记的预处理文本；剔除所述预处理文本中的虚词，得到初筛文本；遍历所述初筛文本的修饰词，基于预设的词性统计模型获取所述修饰词的使用频率，标记使用频率小于预设的频率阈值的修饰词；根据标记的修饰词读取相邻的主体词，作为关键词；其中，所述修饰词包括形容词和副词，所述主体词包括名词和动词。
[0009]作为本专利技术进一步的方案：所述将所述反馈信息转换为反馈图像，对所述反馈图像进行筛选，得到目标专利的步骤包括：读取搜索引擎的信息排列规则，根据所述信息排列规则将预设数量的反馈信息转换同一张反馈图像；其中，所述反馈信息与反馈图像中的位置信息之间存在映射关系；根据预设的词条特征定位所述反馈图像中的目标信息；根据所述目标信息查询相应的反馈信息，根据所述反馈信息获取目标专利。
[0010]本专利技术技术方案还提供了一种专利信息推送系统，所述系统包括：特征段确定模块，用于接收用户发送的含有文件内容的专利查询请求，基于所述文件内容确定至少一个特征段；反馈信息获取模块，用于将所述特征段输入搜索引擎，得到反馈信息；信息筛选模块，用于将所述反馈信息转换为反馈图像，对所述反馈图像进行筛选，得到目标专利；专利组统计模块，用于统计所述目标专利，得到以所述特征段为索引的专利组。
[0011]作为本专利技术进一步的方案：所述特征段确定模块包括：文件信息查询单元，用于接收用户发送的含有文件内容的专利查询请求，获取所述文件内容的文件信息；所述文件信息用于表征文件内容的存储方式；截取参数确定单元，用于将所述文件信息输入训练好的截取函数，确定截取参数；文本数据获取单元，用于基于所述截取参数读取文件内容中的子文件，将所述子文件输入训练好的数据转换模型，得到文本数据；数据提取单元，用于在所述文本数据中提取特征段。
[0012]作为本专利技术进一步的方案：所述数据提取单元包括：连接子单元，用于连接不同子文件对应的文本数据，计算连接后的文本数据的数
据量；节点确定子单元，用于根据所述数据量确定含有标号的读取节点；执行子单元，用于以所述读取节点为端点在连接后的文本数据中截取文本信息，得到待检文本；其中，所述待检文本的标号与相应读取节点的标号相同；关键词读取子单元，用于读取待检文本中的关键词，生成以待检标号为索引的关键词组，作为特征段。
[0013]作为本专利技术进一步的方案：所述信息筛选模块包括：转换单元，用于读取搜索引擎的信息排列规则，根据所述信息排列规则将预设数量的反馈信息转换同一张反馈图像；其中，所述反馈信息与反馈图像中的位置信息之间存在映射关系；定位单元，用于根据预设的词条特征定位所述反馈图像中的目标信息；数据获取单元，用于根据所述目标信息查询相应的反馈信息，根据所述反馈信息获取目标专利。
[0014]与现有技术相比，本专利技术的有益效果是：本专利技术接收用户上传的在研发过程产生的文件内容，对所述文件内容进行截取、分析和识别，确定一些特征段，借助现有的搜索引擎，获取反馈信息，将反馈信息转换为反馈图像后，借助图像识别技术，确定相关专利进行推送，可以极大地扩充用户的视野，使得概括出的关键特征更加全面。
附图说明
[0015]为了更清楚地说明本专利技术实施例中的技术方案，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。
[0016]图1为专利信息推送方法的流程框图。
[0017]图2为专利信息推送方法的第一子流程框图。
[0018]图3为专利信息推送方法的第二子流程框图。
[0019]图4为专利信息推送系统的组成结构框图。
[0020]图5为专利信息推送系统中特征段确定模块的组成结构框图。
[0021]图6为专利信息推送系统中信息筛选模块的组成结构框图。
具体实施方式
[0022]研发人员在进行产品设计之前，往往需要查询相关的专利信息；这一查询检索过程，需要由研发人员确定一些关键特征，然后配合专利工作人员，进行专利信息的检索；在关键特征的确定过程中，研发人员有时候会对自己的技术在专利方面的特征不太了解，因此，如何能够在用户确定关键特征之前，进行相关的推送，扩充用户的知识面，可以有效地提高本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种专利信息推送方法，其特征在于，所述方法包括：接收用户发送的含有文件内容的专利查询请求，基于所述文件内容确定至少一个特征段；将所述特征段输入搜索引擎，得到反馈信息；将所述反馈信息转换为反馈图像，对所述反馈图像进行筛选，得到目标专利；统计所述目标专利，得到以所述特征段为索引的专利组。2.根据权利要求1所述的专利信息推送方法，其特征在于，所述接收用户发送的含有文件内容的专利查询请求，基于所述文件内容确定至少一个特征段的步骤包括：接收用户发送的含有文件内容的专利查询请求，获取所述文件内容的文件信息；所述文件信息用于表征文件内容的存储方式；将所述文件信息输入训练好的截取函数，确定截取参数；基于所述截取参数读取文件内容中的子文件，将所述子文件输入训练好的数据转换模型，得到文本数据；在所述文本数据中提取特征段。3.根据权利要求2所述的专利信息推送方法，其特征在于，所述在所述文本数据中提取特征段的步骤包括：连接不同子文件对应的文本数据，计算连接后的文本数据的数据量；根据所述数据量确定含有标号的读取节点；以所述读取节点为端点在连接后的文本数据中截取文本信息，得到待检文本；其中，所述待检文本的标号与相应读取节点的标号相同；读取待检文本中的关键词，生成以待检标号为索引的关键词组，作为特征段。4.根据权利要求3所述的专利信息推送方法，其特征在于，所述读取待检文本中的关键词，生成以待检标号为索引的关键词组，作为特征段的步骤包括：遍历所述待检文本，定位空白符，基于所述空白符将所述待检文本转换为多段文本数组；依次获取所述多段文本数组的数组长度，并将所述数组长度与预设的长度阈值进行比对；当所述数组长度小于所述长度阈值时，提取相应的文本数组中的内容，作为关键词；当所述数组长度大于所述长度阈值时，对相应的文本数组进行内容识别，提取关键词。5.根据权利要求4所述的专利信息推送方法，其特征在于，所述当所述数组长度大于所述长度阈值时，对相应的文本数组进行内容识别，提取关键词的步骤包括：将所述文本数组输入训练好的词性分析模型，得到带有词性标记的预处理文本；剔除所述预处理文本中的虚词，得到初筛文本；遍历所述初筛文本的修饰词，基于预设的词性统计模型获取所述修饰词的使用频率，标记使用频率小于预设的频率阈值的修饰词；根据标记的修饰词读取相邻的主体词，作为关键词；其中，所述修饰词包括形容词和副词，所述主体词包括名词和动词。6.根据权利要求1所...

【专利技术属性】
技术研发人员：朱峰，彭丽，
申请(专利权)人：广东知得失网络科技有限公司，
类型：发明
国别省市：