專利名稱：專利文獻(xiàn)資料檢索的方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明是關(guān)于一種應(yīng)用于專利文獻(xiàn)資料檢索的技術(shù)，特別是指一種專利文獻(xiàn)資料檢索的方法。
背景技術(shù)：
專利文獻(xiàn)資料檢索的重要性越來越重要，因為專利文獻(xiàn)本身就是一項非常重要的技術(shù)文件，有助產(chǎn)研發(fā)人員開發(fā)的參考。另外公司在開發(fā)新產(chǎn)品時，最好知道有無侵犯他人專利，以便評估是否進(jìn)入此市場，所以需進(jìn)行專利檢索。
目前美國專利商標(biāo)局網(wǎng)站所提供的專利文獻(xiàn)檢索為非常知名，也常被使用的網(wǎng)站。還有其他國家如日本，中國，英國，歐洲專利局等也提供好用的專利文獻(xiàn)檢索工具。
在這些專利文獻(xiàn)檢索工具中，都有提供“關(guān)鍵字”查詢，然而有時候僅以“關(guān)鍵字”查詢常會查到自己不需要的專利文獻(xiàn)。所以有些官方網(wǎng)站亦提供較高階的查詢，比如使用者除輸入“關(guān)鍵字”外，亦可限制尋找哪些年的專利文獻(xiàn)，或是限制哪些專利申請人所屬的專利文獻(xiàn)等等。其中對于技術(shù)的限制條件最重要，也最有用的是技術(shù)分類，如最有名也被普遍采用的是IPC(International Patent Classification，國際專利分類)分類。
限制“國際專利分類”相當(dāng)好用，但是有個問題是“國際專利分類”的細(xì)分類別相當(dāng)多，一般使用者根本不知道自己想查的技術(shù)是屬于哪一類，或是使用者必須發(fā)相當(dāng)多的時間去找出自己想查的技術(shù)是屬于哪一類。
所以問題在于雖然“國際專利分類”對于查詢專利文獻(xiàn)非常有用，但使用者在查詢專利文獻(xiàn)時卻常常不使用“國際專利分類”。
另外由于專利文獻(xiàn)越來越龐大，專利文獻(xiàn)資料量增加速度非?？欤绻S持全文檢索，若能先去除一些不可能相關(guān)的專利文獻(xiàn)，則可增加檢索速度。
因此以上問題是有需要去解決的。

發(fā)明內(nèi)容
本發(fā)明的主要目的是在提供專利文獻(xiàn)資料檢索的方法，并且會進(jìn)行技術(shù)類別的判斷，以便可去除一些不可能相關(guān)的專利文獻(xiàn)再進(jìn)行檢索(如全文檢索)，或是進(jìn)行檢索后，讓使用者知道哪些是較有可能的相關(guān)技術(shù)類別的專利文獻(xiàn)。
為達(dá)成上述的目的，本發(fā)明專利文獻(xiàn)資料檢索的方法，是用于使用者輸入至少一關(guān)鍵字于一電腦系統(tǒng)，該電腦系統(tǒng)包括有專利文獻(xiàn)資料庫，使得電腦系統(tǒng)尋找出輿該關(guān)鍵字相關(guān)的專利文獻(xiàn)，另外電腦系統(tǒng)更有一關(guān)鍵字類別總表，該關(guān)鍵字類別總表紀(jì)錄復(fù)數(shù)的技術(shù)類別，以及每一技術(shù)類別對應(yīng)的復(fù)數(shù)特征字。
本發(fā)明的方法主要包括下列步驟步驟A將該關(guān)鍵字與一關(guān)鍵字類別總表進(jìn)行比較；步驟B依照步驟A由復(fù)數(shù)的技術(shù)類別中分析出該關(guān)鍵字至少一有可能屬于的技術(shù)類別，在此定義為候選技術(shù)類別；步驟C根據(jù)該關(guān)鍵字由屬于候選技術(shù)類別的專利文獻(xiàn)中進(jìn)行檢索；以及步驟D顯示找出的專利文獻(xiàn)。
依照上述的方法，則可去除一些不可能相關(guān)的專利文獻(xiàn)再進(jìn)行檢索。
根據(jù)本發(fā)明的另一實(shí)施例方法包括下列步驟步驟A將該關(guān)鍵字與一關(guān)鍵字類別總表進(jìn)行比較；步驟B依照步驟A由復(fù)數(shù)的技術(shù)類別中分析出該關(guān)鍵字至少一有可能屬于的技術(shù)類別，在此定義為候選技術(shù)類別；步驟C根據(jù)該關(guān)鍵字進(jìn)行專利文獻(xiàn)的檢索；以及步驟D顯示找出的專利文獻(xiàn)，其中顯示的方式是有參考步驟B所找到的候選技術(shù)類別。
其中關(guān)鍵字類別總表的特征字并對應(yīng)一比重權(quán)值。
3.如權(quán)利要求1所述的專利文獻(xiàn)資料檢索的方法，其特征在于，在步驟B中找出候選技術(shù)類別是利用符合關(guān)鍵宇的特效字所對應(yīng)的比重權(quán)值來尋找出。
4.如權(quán)利要求1所述的專利文獻(xiàn)資料檢索的方法，其特征在于，其中關(guān)鍵字類別總表并記錄與特征字同義或接近同義的關(guān)連性詞匯。
5.一種專利文獻(xiàn)資料檢索的方法，是用于使用者輸入至少一關(guān)鍵字于一電腦系統(tǒng)，該電腦系統(tǒng)包括有專利文獻(xiàn)資料庫，使得電腦系統(tǒng)尋找出與該關(guān)鍵字相關(guān)的專利文獻(xiàn)，其特征在于，該方法主要包括下列步驟步驟A將該關(guān)鍵字與一關(guān)鍵字類別總表進(jìn)行比較，其中關(guān)鍵字類別總表是儲存于電腦系統(tǒng)中，關(guān)鍵字類別總表紀(jì)錄復(fù)數(shù)的技術(shù)類別，以及每一技術(shù)類別對應(yīng)的復(fù)數(shù)特征字；步驟B依照步驟A由復(fù)數(shù)的技術(shù)類別中分析出該關(guān)鍵字至少一有可能屬于的技術(shù)類別，在此定義為候選技術(shù)類別；步驟C根據(jù)該關(guān)鍵宇進(jìn)行專利文獻(xiàn)的檢索；以及步驟D顯示找出的專利文獻(xiàn)，其中顯示的方式是有參考步驟B所找到的候選技術(shù)類別。
其中關(guān)鍵字類別總表的特征字并對應(yīng)一比重權(quán)值。
其中在步驟B中找出候選技術(shù)類別是利用符合關(guān)鍵字的特效字所對應(yīng)的比重權(quán)值來尋找出。
其中關(guān)鍵字類別總表并記錄與特征字同義或接近同義的關(guān)連性詞匯。
其中在步驟D中顯示找出的專利文獻(xiàn)有注明哪些是屬于候選技術(shù)類別的專利文獻(xiàn)。
其中在步驟D中顯示找出的專利文獻(xiàn)時，是將屬于候選技術(shù)類別的專利文獻(xiàn)排序在前。
依照另一實(shí)施例的方法，則可在進(jìn)行檢索后，讓使用者知道哪些是較有可能的相關(guān)技術(shù)類別的專利文獻(xiàn)。


為進(jìn)一步說明本發(fā)明的技術(shù)內(nèi)容，以下結(jié)合附圖及實(shí)施例對本發(fā)明作一詳細(xì)的描述，其中圖1是說明關(guān)鍵字類別總表20產(chǎn)生方式的流程圖。
圖2是說明關(guān)鍵字類別總表20的實(shí)施例。
圖3是說明更新關(guān)鍵字類別總表20及自動分類的流程圖。
圖4是向量表的實(shí)施例。
圖5是說明向量表產(chǎn)生的實(shí)施例。
圖6是本發(fā)明的流程圖第一實(shí)施例。
圖7是向量表的另一實(shí)施例。
圖8是本發(fā)明的流程圖第二實(shí)施例。
圖9是本發(fā)明的流程圖第一實(shí)施例。
圖10是本發(fā)明的流程圖第二實(shí)施例。
具體實(shí)施例方式
本發(fā)明關(guān)于專利檢索的運(yùn)用是在一電腦系統(tǒng)上進(jìn)行，由于電腦系統(tǒng)為一相當(dāng)已知的裝置，任何具有一般知識的此行業(yè)人士都知道，且本發(fā)明并非在改變電腦系統(tǒng)的硬件，因此在此不再贅述電腦系統(tǒng)的功能。在本發(fā)明中，電腦系統(tǒng)包括有專利文獻(xiàn)資料庫以及檢索引擎，使得電腦系統(tǒng)可以利用使用者輸入的關(guān)鍵字尋找出相關(guān)的專利文獻(xiàn)。而本發(fā)明特殊的處在于電腦系統(tǒng)內(nèi)需有一關(guān)鍵字類別總表，使得本發(fā)明的方法才得以運(yùn)作，因此以下先介紹關(guān)鍵字類別總表的產(chǎn)生方式，以及其意義為何。
請參見圖1是說明關(guān)鍵字類別總表20產(chǎn)生方式的流程圖，并請一并參考圖2-圖5。
步驟101針對現(xiàn)有的專利文獻(xiàn)70進(jìn)行尋找特征字(英文稱Mining Term，現(xiàn)已發(fā)展出許多著名的技術(shù))?，F(xiàn)有的專利文獻(xiàn)70都已經(jīng)有分類，比如最有名也被普遍采用的是IPC(International Patent Classification，國際專利分類)分類。
在進(jìn)行尋找特征字時的方式有許多種，比如現(xiàn)有的方式如透過自然語言處理技術(shù)的文法剖析程式，剖析出文件中的名詞片語，再運(yùn)用一些方法與準(zhǔn)則，過濾掉不適合的詞匯。另外亦可將專利文獻(xiàn)70出現(xiàn)在詞庫中的片語擷取出來。其他著名的方法如透過對文件的分析，累積足夠的統(tǒng)計參數(shù)后，再將統(tǒng)計參數(shù)符合某些條件的片語擷取出來。最簡單的統(tǒng)計參數(shù)是計數(shù)詞匯發(fā)生的頻率，即詞頻，將詞頻落在某一范圍的詞匯取出。
步驟102詞匯關(guān)連性運(yùn)算。
比如在許多專利文獻(xiàn)中，只要出現(xiàn)“3D”這個詞匯，則出現(xiàn)“立體”的機(jī)率很高，則代表“3D”與“立體”為同義字或接近同義。
步驟103詞匯集中度運(yùn)算。比如在某一IPC分類中，特征字出現(xiàn)的頻率的多寡。
步驟104建立關(guān)鍵字類別總表20。關(guān)鍵字類別總表20可有兩個欄位，技術(shù)類別21欄位以及特征字25欄位。技術(shù)類別21比如采用IPC分類(實(shí)施例為一示意圖，可比照IPC分類有五階顯分類)，每一技術(shù)類別21并對應(yīng)特征字25欄位，特征字25欄位紀(jì)錄復(fù)數(shù)的特征字25。
技術(shù)類別21為“A”的有特征字“Key-A1”，“Key-A2”，“Key-A3”，“Key-A4”，“Key-A5”，“Key-A6”，“Key-A7”等等。每一特征字在本實(shí)施例的格式可采用特征字(比重權(quán)值，關(guān)連性詞匯-1，關(guān)連性詞匯-2，關(guān)連性詞匯-3，…….關(guān)連性詞匯-N)比如特征字“Key-A1”的比重權(quán)值為“80”，有兩個關(guān)連性詞匯，“Key-A11”，“Key-A12”。
比重權(quán)值越大代表此特征字與對應(yīng)的技術(shù)類別關(guān)連性越大。比重權(quán)值的計算是由步驟103所計算分析出來的。
而關(guān)連性詞匯則是由步驟102所計算分析出來的。
請參見圖3關(guān)于說明更新關(guān)鍵字類別總表20及自動分類的流程圖，此流程可以讓一新專利文獻(xiàn)71自動分類，亦可更新關(guān)鍵字類別總表20。
步驟301從新專利文獻(xiàn)71中尋找特征字，此步驟如步驟101。
步驟302將新專利文獻(xiàn)71的特征字與“關(guān)鍵字類別總表20”比較，分析。
步驟303得出向量表30，如圖4。向量表30有兩個欄位，一個為技術(shù)類別31欄位(即如同關(guān)鍵字類別總表20中的技術(shù)類別21欄位)以及比重權(quán)值32欄位。比如向量表30在技術(shù)類別31欄位的“A-D”類所對應(yīng)的比重權(quán)值32欄位分別為“512”，“2008”，“13”，“0”，因此新專利文獻(xiàn)71最有可能是“B”類。
向量表30即是在計算比重權(quán)值32欄位的數(shù)值，一種常見的方式介紹如下，請一并參見假設(shè)新專利文獻(xiàn)71的特征字75a為桌子(15)，輪子(5)，辦公(10)，特征字并對應(yīng)有一權(quán)值，比如桌子的權(quán)值為“15”。關(guān)于特征字的權(quán)值可有許多方式來計算，比如出現(xiàn)的頻率，該特征字出現(xiàn)的地方(比如出現(xiàn)在發(fā)明名稱中權(quán)值最大，出現(xiàn)在摘要或申請專利范圍中權(quán)值次之，其他說明書部分權(quán)值最小)，此為已知的技術(shù)，因此在此僅為舉例。
另外假設(shè)關(guān)鍵字類別總表20a僅有A，B，C三類，而特征字分別為“椅子(20)，輪子(14)”，“桌子(30)，輪子(1)”，以及“辦公(34)，椅子(10)”。
向量表77a的產(chǎn)生是利用簡單的乘法與加法產(chǎn)生。比如要計算向量表77a在“B”類的比重權(quán)值如下
(30×15)+(1×5)＝455注特征字75a有“桌子”與“輪子”符合關(guān)鍵字類別總表20a在“B2”類的特征字。
由于“C，，類的比重權(quán)值為“340”，很接近“B”類的比重權(quán)值“ 455”，因此該新專利文獻(xiàn)有可能是“B”類或“C”類。
步驟304更新“關(guān)鍵字類別總表20”。
由于有新專利文獻(xiàn)71加入，因此“關(guān)鍵字類別總表20”可被更新，但一般的作法可等待一定數(shù)量的新專利文獻(xiàn)71加入后，比如等每五千筆專利文獻(xiàn)71加入后，再更新“關(guān)鍵字類別總表20”。
以下請參考本發(fā)明如何利用“關(guān)鍵字類別總表20”以較準(zhǔn)確的方式檢索專利的第一實(shí)施例。
步驟601接收使用者輸入的搜尋關(guān)鍵字。此步驟如同一般的搜尋。
步驟602與“關(guān)鍵字類別總表20”比較。此步驟如同步驟301。
步驟603得出向量表。此步驟如同步驟302。
比如使用者輸入的搜尋關(guān)鍵字為“桌子”與“輪子”，若使用者沒有指定“桌子”與“輪子”出現(xiàn)之處，則可假設(shè)“桌子”與“輪子”的權(quán)值都為“1”。
假設(shè)“關(guān)鍵字類別總表20”如圖5的關(guān)鍵字類別總表20a，則向量表可得出如圖7所示的向量表77b。
步驟604分析有可能的類別，其中至少找出一可能的類別(在申請專利范圍定義為候選技術(shù)類別)。
以步驟603所舉的例子則“B”類(候選技術(shù)類別)是最有可能。
步驟605依照有可能的類別的專利文獻(xiàn)進(jìn)行檢索。
假設(shè)所有的專利文獻(xiàn)總共有一百萬筆，已知技術(shù)當(dāng)輸入關(guān)鍵字后，若無輸入尋找“類別”的限制，則會針對一百萬筆的專利文獻(xiàn)進(jìn)行全文檢索，因此可能找出非常多無關(guān)的資料。
由于步驟605等于是幫使用者指定尋找的“類別”，亦即有“類別”的限制，因此可大大縮減無關(guān)的資料，比如降低到尋找一萬筆的專利文獻(xiàn)。
需注意的是步驟605是依照有可能的類別的專利文獻(xiàn)進(jìn)行檢索，所以可能不只一類，需看向量表得出的結(jié)果，比如若最有可能的類別的權(quán)重為“100”，則假設(shè)只要在最有可能的類別的權(quán)重的40％以內(nèi)都可算為其他有可能的類別，所以任何類別的權(quán)重為“40”以上都會被歸為有可能的類別。
步驟606顯示結(jié)果。此步驟如同一般的搜尋后的顯示結(jié)果。
以下請參考本發(fā)明如何利用“關(guān)鍵字類別總表20”以較準(zhǔn)確的方式檢索專利的第二實(shí)施例，請見圖8。
在第二實(shí)施例中，步驟801-804與第一實(shí)施例的步驟601-604相同，因此在此不再贅述。
步驟805進(jìn)行檢索，此步驟如同一般的檢索方式。在第一實(shí)施例中，是針對有可能的類別的專利文獻(xiàn)范圍進(jìn)行檢索，但在第二實(shí)施例中，仍如同一般的檢索方式進(jìn)行檢索。
步驟806
顯示結(jié)果。由于步驟805為一般的檢索方式，所以此步驟可顯示一般的檢索方式找出的專利文獻(xiàn)，但此步驟由于經(jīng)過步驟802-804，因此在顯示結(jié)果時可與一般傳統(tǒng)方式不同，比如在顯示找出的專利文獻(xiàn)有注明哪些是屬于候選技術(shù)類別的專利文獻(xiàn)(如圖9)，使得使用者可以更加注意；或是將越有可能的技術(shù)類別的專利文獻(xiàn)排序在前(如圖10)等等。以及此步驟的重點(diǎn)在于顯示結(jié)果的方式是有參考步驟804分析出有可能的類別。
上述實(shí)施例僅是為了方便說明而舉例而已，本發(fā)明所主張的權(quán)利范圍自應(yīng)以申請專利范圍所述為準(zhǔn)，而非僅限于上述實(shí)施例。
權(quán)利要求
1.一種專利文獻(xiàn)資料檢索的方法，是用于使用者輸入至少一關(guān)鍵字于一電腦系統(tǒng)，該電腦系統(tǒng)包括有專利文獻(xiàn)資料庫，使得電腦系統(tǒng)尋找出與該關(guān)鍵宇相關(guān)的專利文獻(xiàn)，其特征在于，該方法主要包括下列步驟步驟A將該關(guān)鍵字與一關(guān)鍵字類別總表進(jìn)行比較，其中關(guān)鍵字類別總表是儲存于電腦系統(tǒng)中，關(guān)鍵字類別總表紀(jì)錄復(fù)數(shù)的技術(shù)類別，以及每一技術(shù)類別對應(yīng)的復(fù)數(shù)特征字；步驟B依照步驟A由復(fù)數(shù)的技術(shù)類別中分析出該關(guān)鍵字至少一有可能屬于的技術(shù)類別，在此定義為候選技術(shù)類別；步驟C根據(jù)該關(guān)鍵字由屬于候選技術(shù)類別的專利文獻(xiàn)中進(jìn)行檢索；以及步驟D顯示找出的專利文獻(xiàn)。
2.如權(quán)利要求1所述的專利文獻(xiàn)資料檢索的方法，其特征在于，其中關(guān)鍵字類別總表的特征字并對應(yīng)一比重權(quán)值。
3.如權(quán)利要求1所述的專利文獻(xiàn)資料檢索的方法，其特征在于，在步驟B中找出候選技術(shù)類別是利用符合關(guān)鍵宇的特效字所對應(yīng)的比重權(quán)值來尋找出。
4.如權(quán)利要求1所述的專利文獻(xiàn)資料檢索的方法，其特征在于，其中關(guān)鍵字類別總表并記錄與特征字同義或接近同義的關(guān)連性詞匯。
5.一種專利文獻(xiàn)資料檢索的方法，是用于使用者輸入至少一關(guān)鍵字于一電腦系統(tǒng)，該電腦系統(tǒng)包括有專利文獻(xiàn)資料庫，使得電腦系統(tǒng)尋找出與該關(guān)鍵字相關(guān)的專利文獻(xiàn)，其特征在于，該方法主要包括下列步驟步驟A將該關(guān)鍵字與一關(guān)鍵字類別總表進(jìn)行比較，其中關(guān)鍵字類別總表是儲存于電腦系統(tǒng)中，關(guān)鍵字類別總表紀(jì)錄復(fù)數(shù)的技術(shù)類別，以及每一技術(shù)類別對應(yīng)的復(fù)數(shù)特征字；步驟B依照步驟A由復(fù)數(shù)的技術(shù)類別中分析出該關(guān)鍵字至少一有可能屬于的技術(shù)類別，在此定義為候選技術(shù)類別；步驟C根據(jù)該關(guān)鍵宇進(jìn)行專利文獻(xiàn)的檢索；以及步驟D顯示找出的專利文獻(xiàn)，其中顯示的方式是有參考步驟B所找到的候選技術(shù)類別。
6.如權(quán)利要求5所述的專利文獻(xiàn)資料檢索的方法，其特征在于，其中關(guān)鍵字類別總表的特征字并對應(yīng)一比重權(quán)值。
7.如權(quán)利要求6所述的專利文獻(xiàn)資料檢索的方法，其特征在于，在步驟B中找出候選技術(shù)類別是利用符合關(guān)鍵字的特效字所對應(yīng)的比重權(quán)值來尋找出。
8.如權(quán)利要求7所述的專利文獻(xiàn)資料檢索的方法，其特征在于，其中關(guān)鍵字類別總表并記錄與特征字同義或接近同義的關(guān)連性詞匯。
9.如權(quán)利要求7所述的專利文獻(xiàn)資料檢索的方法，其特征在于，其中在步驟D中顯示找出的專利文獻(xiàn)有注明哪些是屬于候選技術(shù)類別的專利文獻(xiàn)。
10.如權(quán)利要求7所述的專利文獻(xiàn)資料檢索的方法，其特征在于，其中在步驟D中顯示找出的專利文獻(xiàn)時，是將屬于候選技術(shù)類別的專利文獻(xiàn)排序在前。
全文摘要
本發(fā)明是有關(guān)于一種應(yīng)用于專利文獻(xiàn)資料檢索的技術(shù)。本發(fā)明的方法是在電腦系統(tǒng)尋找出與該關(guān)鍵字相關(guān)的專利文獻(xiàn)，另外電腦系統(tǒng)更有一關(guān)鍵字類別總表，使得可由關(guān)鍵字與一關(guān)鍵字類別總表比較而找出有可能屬于的技術(shù)類別。再利用有可能屬于的技術(shù)類別，以便可去除一些不可能相關(guān)的專利文獻(xiàn)再進(jìn)行檢索(如全文檢索)，或是進(jìn)行檢索后，讓使用者知道哪些是較有可能的相關(guān)技術(shù)類別的專利文獻(xiàn)。
文檔編號G06F17/30GK1517912SQ0310152
公開日2004年8月4日 申請日期2003年1月16日 優(yōu)先權(quán)日2003年1月16日
發(fā)明者廖基宏, 袁建中, 江美娟 申請人:財團(tuán)法人資訊工業(yè)策進(jìn)會