内部特征和外部条件可解释的专利价值实现模型研究

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专利作为知识产权的重要载体,在科技创新中发挥着极其重要的作用。一篇专利的价值实现,能在经济、法律和科技等方面带给专利权人巨大收益。因此如何实现专利的价值,一直是业内外人士所共同思考的问题。为此,我们将专利的价值实现分成了两个方面:专利估值和专利转化。其中专利估值帮助我们筛选和培育高价值专利,而专利转化则帮助我们完成高价值专利的转化。目前,一些自动化的专利价值实现模型从专利估值或专利价值转化的角度进行了初步研究,存在一些局限性,主要包括:(1)专利估值缺少人工标注的价值标签;(2)专利估值没有考虑专利内部的技术特征;(3)专利转化未涉及专利的外部转化条件;(4)专利转化没有分析不同专利的转化机会。为了克服上述局限性,我们提出了内部特征和外部条件可解释的专利价值实现模型研究,该研究首先使用专利内部的文本特征定性地估计专利价值,而后使用专利的外部转化条件挖掘专利转化的机会。具体而言,本研究定义了专利价值的实现路径。不再使用稀缺的人工价值指标标注专利价值,而是创新性的将互联网中公开的专利状态数据作为专利价值的标签,并利用贝叶斯神经网络预测专利的价值实现路径。同时为了解释专利文本技术特征在专利价值实现中的重要作用,我们进行了专利内部特征的重要性分析。之后,我们从专利转化的大型异构网络中提取了专利的外部转化条件。给定某用户时,我们使用可解释卷积神经网络预测了专利在使用价值和交换价值上进行转化的机会,同时还解释了该专利实现转化的原因。为了验证本研究提出的模型在专利价值实现方面的表现,我们在公开的专利数据上进行了验证。最终召回率、准确率和F-measure等分类指标表明,该专利价值实现模型可以有效发现专利价值,解释专利价值成因,促进专利价值实现。
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