[發明專利]專利檢索方法、裝置、電子設備及計算機可讀存儲介質

有效

• 申請號: 202010958916.3
• 申請日: 2020-09-14
• 公開（公告）號: CN111930897B
• 公開（公告）日: 2021-04-27
• 發明（設計）人: 馬旋;趙媛媛
• 申請（專利權）人: 平安國際智慧城市科技股份有限公司
• 主分類號: G06F16/33
• 分類號: G06F16/33;G06F16/36;G06N20/00
• 代理公司: 深圳市沃德知識產權代理事務所(普通合伙) 44347
• 代理人: 高杰;于志光

1.一種專利檢索方法，其特征在于，所述方法包括：

獲取基礎數據，根據所述基礎數據構建初始知識圖譜；

利用預設的第一圖譜分析模型對所述初始知識圖譜進行第一分析補全處理，得到第一知識圖譜；

利用預設的第二圖譜分析模型對所述第一知識圖譜進行第二分析補全處理，得到第二知識圖譜；

對所述基礎數據中包含的專利進行文本相似度計算與三元組構建，得到文本相似專利關系三元組集；

利用所述文本相似專利關系三元組集補全所述第二知識圖譜，得到第三知識圖譜；

利用預設的第三圖譜分析模型對所述第三知識圖譜進行第三分析補全處理，得到第四知識圖譜；

對所述第四知識圖譜進行相似專利篩選，得到相似專利集；

獲取待檢索詞，以所述待檢索詞為索引在所述初始知識圖譜中進行檢索，得到初始檢索專利集；

根據所述相似專利集對所述初始檢索專利集進行篩選得到目標檢索專利集，將所述目標檢索專利集推送至指定終端設備；

所述利用預設的第一圖譜分析模型對所述初始知識圖譜進行第一分析補全處理，得到第一知識圖譜，包括：

從所述初始知識圖譜中獲取第一關系三元組，得到第一關系三元組集；

利用所述預設的第一圖譜分析模型對所述第一關系三元組集進行分析，得到疑似相似專利的專利申請方關系三元組集；

利用所述疑似相似專利的專利申請方關系三元組集補全所述初始知識圖譜，得到第一知識圖譜；

所述利用預設的第一圖譜分析模型對所述初始知識圖譜進行第一分析補全處理，得到第一知識圖譜，包括：

從所述初始知識圖譜中獲取第一關系三元組，得到第一關系三元組集；

利用所述預設的第一圖譜分析模型對所述第一關系三元組集進行分析，得到疑似相似專利的專利申請方關系三元組集；

利用所述疑似相似專利的專利申請方關系三元組集補全所述初始知識圖譜，得到第一知識圖譜；

其中，所述第一關系三元組包括：專利申請方之間的競爭對手關系三元組，及專利與專利申請方之間的專利申請方關系三元組，所述預設的第一圖譜分析模型的訓練過程包括：獲取歷史第一關系三元組集；利用疑似相似專利的專利申請方關系對所述歷史第一關系三元組集進行實體關系標注；利用標注過的所述歷史第一關系三元組集對預構建的深度學習模型進行訓練，得到所述預設的第一圖譜分析模型。

2.如權利要求1所述的專利檢索方法，其特征在于，所述獲取基礎數據，根據所述基礎數據構建初始知識圖譜，包括：

對所述基礎數據進行結構化處理得到結構化數據；

對所述結構化數據進行實體抽取得到實體信息；

對所述結構化數據進行關系抽取得到關系信息；

對所述實體信息及所述關系信息進行信息融合處理，得到所述初始知識圖譜。

3.如權利要求2所述的專利檢索方法，其特征在于，所述對所述基礎數據進行結構化處理得到結構化數據，包括：

對所述基礎數據進行字段類別定義，得到所述結構化數據。

4.如權利要求1所述的專利檢索方法，其特征在于，所述對所述基礎數據中包含的專利進行文本相似度計算與三元組構建，得到文本相似專利關系三元組集，包括：

從所述基礎數據中獲取專利及對應的專利文本，得到專利集及專利文本集；

對所述專利文本集中的每個專利文本進行向量化處理，得到專利文本向量集；

計算所述專利文本向量集中的每個專利文本向量與所述專利文本向量集中其他的專利文本向量的相似度，得到專利文本向量相似度集；

根據所述專利文本向量相似度集進行三元組關系構建，得到所述文本相似專利關系三元組集。

5.如權利要求4所述的專利檢索方法，其特征在于，所述根據所述專利文本向量相似度集進行三元組關系構建，得到文本相似專利關系三元組集，包括：

篩選所述專利文本向量相似度集中達到預設閾值的相似度，得到目標專利文本向量相似度集；

根據所述目標專利文本向量相似度集，將所述專利集中對應的專利構建為文本相似專利關系三元組；

匯總所有的所述文本相似專利關系三元組，得到所述文本相似專利關系三元組集。