[發(fā)明專利]知識產(chǎn)權(quán)價值評價方法、裝置、電子設(shè)備及可讀存儲介質(zhì)在審
| 申請?zhí)枺?/td> | 202110649122.3 | 申請日： | 2021-06-10 |
| 公開（公告）號： | CN113538178A | 公開（公告）日： | 2021-10-22 |
| 發(fā)明（設(shè)計）人： | 劉中欣;糜帥 | 申請（專利權(quán)）人： | 北京易創(chuàng)新科信息技術(shù)有限公司 |
| 主分類號： | G06Q50/18 | 分類號： | G06Q50/18;G06Q10/06;G06F16/36;G06K9/62 |
| 代理公司： | 北京庚致知識產(chǎn)權(quán)代理事務(wù)所(特殊普通合伙) 11807 | 代理人： | 李偉波;李曉輝 |
| 地址： | 100089 北京市海淀*** | 國省代碼： | 北京;11 |
| 權(quán)利要求書： | 查看更多 | 說明書： | 查看更多 |
| 摘要： | |||
| 搜索關(guān)鍵詞： | 知識產(chǎn)權(quán) 價值 評價 方法 裝置 電子設(shè)備 可讀 存儲 介質(zhì) | ||
1.一種知識產(chǎn)權(quán)價值評價方法，其特征在于，包括：
建立知識產(chǎn)權(quán)圖結(jié)構(gòu)，所述知識產(chǎn)權(quán)圖結(jié)構(gòu)包括多個節(jié)點，所述節(jié)點表示知識產(chǎn)權(quán)或與知識產(chǎn)權(quán)相關(guān)的實體，所述節(jié)點之間通過邊連接，所述邊表示知識產(chǎn)權(quán)與實體之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系；
獲取所述節(jié)點的局部表征，包括：獲取各個所述節(jié)點的特征向量，基于所述特征向量，獲取各個所述節(jié)點的局部表征；
獲取所述節(jié)點的全局表征，包括：基于各個所述節(jié)點的局部表征以及各個所述節(jié)點相鄰節(jié)點的局部表征，獲取各個所述節(jié)點的全局表征；
通過迭代訓練更新所述節(jié)點的全局表征，獲取各個所述節(jié)點的最終全局表征；以及
基于所述節(jié)點的最終全局表征，獲取所述知識產(chǎn)權(quán)評分。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的知識產(chǎn)權(quán)價值評價方法，其特征在于，所述知識產(chǎn)權(quán)包括知識產(chǎn)權(quán)族。
3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的知識產(chǎn)權(quán)價值評價方法，其特征在于，所述獲取所述節(jié)點的局部表征，包括：獲取各個所述節(jié)點的特征向量，基于所述特征向量，獲取各個所述節(jié)點的局部表征，包括：
獲取表示各個知識產(chǎn)權(quán)的節(jié)點的文本特征向量和/或圖像特征向量，包括：獲取表示各個知識產(chǎn)權(quán)的節(jié)點的對應(yīng)的知識產(chǎn)權(quán)的文本關(guān)鍵詞，基于文本關(guān)鍵詞獲取文本特征向量，和/或獲取表示各個知識產(chǎn)權(quán)的節(jié)點的對應(yīng)的知識產(chǎn)權(quán)的圖像，基于所述圖像獲取圖像特征向量；
獲取表示各個知識產(chǎn)權(quán)實體的節(jié)點的實體特征向量，包括：獲取表示各個知識產(chǎn)權(quán)實體的節(jié)點的知識產(chǎn)權(quán)實體關(guān)鍵詞，以及基于知識產(chǎn)權(quán)實體關(guān)鍵詞獲取實體特征向量；以及
基于所述文本特征向量和/或圖像特征向量，以及所述實體特征向量，獲取各個所述節(jié)點的局部表征。
4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的知識產(chǎn)權(quán)價值評價方法，其特征在于，基于所述文本特征向量和/或圖像特征向量，以及所述實體特征向量，獲取各個節(jié)點的局部表征，包括：
將所述文本特征向量、和/或圖像特征向量以及各個實體的實體特征向量按預(yù)定的順序排列并按權(quán)重拼接，形成所述各個節(jié)點的局部表征。
5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的知識產(chǎn)權(quán)價值評價方法，其特征在于，獲取所述節(jié)點的全局表征，包括：基于各個所述節(jié)點的局部表征以及各個所述節(jié)點相鄰節(jié)點的局部表征，獲取各個所述節(jié)點的全局表征，包括；
通過聚合函數(shù)將各個所述節(jié)點相鄰節(jié)點的局部表征聚合為中間特征向量；以及
將所述中間特征向量和各個所述節(jié)點的局部表征通過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法獲得各個所述節(jié)點的全局表征。
6.根據(jù)權(quán)利要求1所述的知識產(chǎn)權(quán)價值評價方法，其特征在于，通過迭代訓練更新所述節(jié)點的全局表征，獲取各個所述節(jié)點的最終全局表征，包括：
構(gòu)造損失函數(shù)，所述損失函數(shù)表示所述節(jié)點的局部表征和全局表征的語義差異；
通過聚合函數(shù)將各個所述節(jié)點相鄰節(jié)點的全局表征聚合為中間特征向量；
將所述中間特征向量和各個所述節(jié)點的全局表征通過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法獲得各個所述節(jié)點的新的全局表征，并計算損失函數(shù)；以及
重復上述新的全局表征的獲取，迭代訓練至損失函數(shù)最小化、或損失函數(shù)小于或小于等于閾值時，將所述節(jié)點的全局表征記做最終全局表征。
7.根據(jù)權(quán)利要求1所述的知識產(chǎn)權(quán)價值評價方法，其特征在于，基于所述節(jié)點的最終全局表征，獲取所述知識產(chǎn)權(quán)評分，包括：
對于最終全局表征的各個組成向量，通過PCA算法獲得新向量，計算所述新向量的最大值占新向量的所有數(shù)值的比例值；以及
計算各個比例值的平均值，將所述平均值作為知識產(chǎn)權(quán)評分。
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G06Q 專門適用于行政、商業(yè)、金融、管理、監(jiān)督或預(yù)測目的的數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)或方法；其他類目不包含的專門適用于行政、商業(yè)、金融、管理、監(jiān)督或預(yù)測目的的處理系統(tǒng)或方法
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