[發明專利]一種創新方案匹配方法、裝置、服務器及系統

有效

• 申請號: 201710173098.4
• 申請日: 2017-03-22
• 公開（公告）號: CN106997341B
• 公開（公告）日: 2019-08-13
• 發明（設計）人: 郭偉;宋偉鳳;鹿旭東;崔立真
• 申請（專利權）人: 山東大學
• 主分類號: G06F16/35
• 分類號: G06F16/35;G06F17/27
• 代理公司: 濟南圣達知識產權代理有限公司 37221
• 代理人: 張勇

1.一種創新方案匹配方法，其特征在于，包括：

根據標準工程參數建立語義本體，以及建立發明原理分別與專利和歷史解決方案之間的對應關系，進而利用TRIZ矛盾矩陣將標準工程參數、發明原理、專利和歷史解決方案四者相關聯，最后形成TRIZ矛盾矩陣法知識網絡；

獲取發明創意需求描述，并從發明創意需求描述中提取非標準工程參數，利用TRIZ矛盾矩陣法知識網絡來確定標準工程參數矛盾對，進而得到發明原理及與其相關的專利和歷史解決方案，并將專利和歷史解決方案分別與發明原理的相關度進行計算并排序；

將得到的歷史解決方案作為訓練樣本，根據訓練樣本中標記的關鍵詞及專利信息而建立語言模型，最終將已標記的關鍵詞及專利信息自動輸入至語言模型，自動生成初始解決方案并輸出；

根據標準工程參數建立語義本體的具體過程為：

構建改善和惡化參數相關詞庫；

對獲取的專利信息進行預處理，當專利信息中詞匯出現在改善和惡化參數相關詞庫中，提取該詞匯的前后名詞并存儲至非標準工程參數詞庫中；

利用改善和惡化參數相關詞庫和非標準工程參數詞庫互相更新改進；

利用HowNet或同義詞詞林進行語義相似度計算，將非標準工程參數詞庫的參數映射到標準工程參數詞庫中，進而建立標準工程參數詞典，最終得到語義本體。

2.如權利要求1所述的一種創新方案匹配方法，其特征在于，建立發明原理與專利之間的對應關系的具體過程包括：

對專利數據進行預處理，生成發明原理詞庫；

將處理后的專利文本用空間向量模型VSM表示，其中，每個專利文本都被表示為一個向量，向量由一組與給定專利文本有關的詞組成，通過TF-IDF自動提取標記詞，再對向量進行降維處理；

利用多標簽分類方法將專利按發明原理進行分類，進而得到發明原理與專利之間的對應關系。

3.如權利要求1所述的一種創新方案匹配方法，其特征在于，建立發明原理與歷史解決方案之間的對應關系的具體過程包括：

利用TRIZ矛盾矩陣法知識網絡中改善和惡化參數相關詞庫，提取發明創意需求描述中的欲改善的工程參數和將惡化的非標準工程參數；

利用TRIZ矛盾矩陣法知識網絡中標準工程參數詞典，將提取的欲改善的工程參數和將惡化的非標準工程參數映射為標準工程參數；

通過TRIZ矛盾矩陣，得到推薦的發明原理集合；

利用TRIZ矛盾矩陣法知識網絡中發明原理與專利和歷史解決方案的對應關系，進而得到與推薦的發明原理相對應的專利和歷史解決方案。

4.一種創新方案匹配裝置，其特征在于，包括：

TRIZ矛盾矩陣法知識網絡構建模塊，其用于根據標準工程參數建立語義本體，以及建立發明原理分別與專利和歷史解決方案之間的對應關系，進而利用TRIZ矛盾矩陣將標準工程參數、發明原理、專利和歷史解決方案四者相關聯，最后形成TRIZ矛盾矩陣法知識網絡；

創新方案匹配模塊，其用于獲取發明創意需求描述，并從發明創意需求描述中提取非標準工程參數，利用TRIZ矛盾矩陣法知識網絡來確定標準工程參數矛盾對，進而得到發明原理及與其相關的專利和歷史解決方案，并將專利和歷史解決方案分別與發明原理的相關度進行計算并排序；

初始解決方案生成模塊，其用于將得到的歷史解決方案作為訓練樣本，根據訓練樣本中標記的關鍵詞及專利信息而建立語言模型，最終將已標記的關鍵詞及專利信息自動輸入至語言模型，自動生成初始解決方案并輸出；

所述TRIZ矛盾矩陣法知識網絡構建模塊還包括語義本體建立模塊，其用于：

構建改善和惡化參數相關詞庫；

對獲取的專利信息進行預處理，當專利信息中詞匯出現在改善和惡化參數相關詞庫中，提取該詞匯的前后名詞并存儲至非標準工程參數詞庫中；

利用改善和惡化參數相關詞庫和非標準工程參數詞庫互相更新改進；

利用HowNet或同義詞詞林進行語義相似度計算，將非標準工程參數詞庫的參數映射到標準工程參數詞庫中，進而建立標準工程參數詞典，最終得到語義本體。