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300229 拓爾思
方案內(nèi)容
專利智能全文檢索引擎系統(tǒng)
圖像檢索系統(tǒng)
TRS深度文本挖掘軟件
TRS企業(yè)搜索應(yīng)用適配器軟件

專利智能全文檢索系統(tǒng)是拓爾思具有自主知識產(chǎn)權(quán)的智能全文檢索引擎系統(tǒng)。他采用了自然語言處理與智能檢索技術(shù),實現(xiàn)了結(jié)構(gòu)化與非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的統(tǒng)一管理、實時動態(tài)索引、中文字詞混合索引、分布式與負(fù)載均衡和快速返回結(jié)果等,可滿足海量專利和非專利文獻(xiàn)復(fù)雜檢索需求的智能全文檢索引擎系統(tǒng)。

主要特點

1) 全方位檢索手段:提供了多達(dá)40多種檢索運算符。包括外部特征與文本內(nèi)容的各種邏輯組合檢索、位置檢索、二次檢索(檢索歷史引用)、詞根檢索、大小寫敏感檢索。

2) 多種檢索入口:屬性字段檢索(如分類檢索)、關(guān)鍵詞檢索、位置檢索(如同段檢索)、多字段“與或非”組合檢索、二次檢索(漸進檢索)、大小寫敏感檢索、中文簡繁體擴展檢索、支持超長檢索表達(dá)式等。

3) 知識擴展檢索:檢索時能夠應(yīng)用同義詞典、反義詞典和主題詞典進行自動或函數(shù)式的擴展檢索。

4) 基于成本優(yōu)化的查詢算法:高效的索引壓縮技術(shù)、SKIP索引跳躍式掃描技術(shù)、多庫并行檢索技術(shù)、表達(dá)式優(yōu)化技術(shù)、結(jié)果共享技術(shù)、CACHE技術(shù)。CACHE技術(shù)支持更多的并發(fā)用戶訪問,大大提高了綜合查詢速度。

5) 支持對檢索結(jié)果的各種排序:檢索結(jié)果與檢索詞的相關(guān)度排序;基于字段的排序;后進先出的快速排序。同時對多庫檢索結(jié)果可以進行混排。LIFO(后進先出的快速排序)對實際運行系統(tǒng)的性能提高有很大作用。TOP N排序可通過結(jié)果記錄數(shù)的裁減以減少檢索歷史的存儲來提高檢索速度。

6) 支持檢索結(jié)果的分類統(tǒng)計,支持用正則表達(dá)式來篩選分類統(tǒng)計的目標(biāo)字段值,并支持抽取部分子串組成新的類別。

7) 支持短語級別(INCLUDE函數(shù))和詞級別(LIKE函數(shù))的“相似性”檢索,INCLUDE函數(shù)支持CHAR字段的運算。支持英文的同根詞檢索。在沒有詞根索引的情況下,也能檢索與輸入的詞具有相同詞根的其它詞。支持拼寫組合的檢索,允許基于“連接規(guī)則”、“排除規(guī)則”與“選擇規(guī)則”的三種拼寫組合。

8) 支持基于BIT字段的虛擬邏輯字段的檢索,并支持其實體字段之間的邏輯關(guān)系與排序加權(quán)。

9) 實現(xiàn) “同字段”的限定運算,支持復(fù)雜條件下的檢索需求。

TRS Image Retrieval System (TRS IRS) 是由拓爾思推出的新一代圖像檢索系統(tǒng),實現(xiàn)了圖像數(shù)據(jù)的有效管理,提供基于內(nèi)容的圖像檢索功能,實現(xiàn)基于顏色、紋理、形狀、結(jié)構(gòu)、圖元等底層特征的圖像檢索,同時結(jié)合SQL檢索,實現(xiàn)了元數(shù)據(jù)和圖像數(shù)據(jù)的統(tǒng)一管理,結(jié)合了傳統(tǒng)基于文本檢索和目前基于內(nèi)容檢索的優(yōu)勢:

1) 高智能性:多種特征自由組合,適用不同場景;

2) 高命中率:一次檢索范圍內(nèi)90%相同相似圖像出現(xiàn)在結(jié)果集的前15%中;

3) 大數(shù)據(jù)量:單臺檢索引擎可裝載億級的圖像數(shù)據(jù);

4) 并行計算:具有并行計算能力,充分利用多核CPU資源;

5) 易擴展性:具有易擴展的體系架構(gòu)設(shè)計,可滿足大數(shù)據(jù)量及用戶的處理

6) 快速響應(yīng):99%的檢索請求都可以在2秒內(nèi)完成;

給定檢索圖像,最理想的檢索結(jié)果是滿足要求的對比設(shè)計在所有圖像中與檢索圖像的相似度最高,但是由于圖像屬性的復(fù)雜性,這種理想的結(jié)果往往不能實現(xiàn),因此,準(zhǔn)確性主要反映在對比設(shè)計出現(xiàn)在相似度排序的位置占所有圖像的比例。衡量該比例有兩個因素,一個是平均值,另一個是方差。平均值反映排序的精度,方差反映不同檢索圖像的檢索精度的穩(wěn)定性。另外,由于用戶可以對部分檢索結(jié)果進行正負(fù)樣本標(biāo)定,系統(tǒng)可以根據(jù)標(biāo)定結(jié)果進行重排序,重排序后是否能夠?qū)ο到y(tǒng)性能帶來改善也是準(zhǔn)確性的指標(biāo)之一。目前,系統(tǒng)可以保證90%的對比文件出現(xiàn)在檢索結(jié)果的前15%。

計算機在執(zhí)行檢索,實際上就是圖像特征相似度的計算。因此圖像特征能否準(zhǔn)確表征圖像,就成為影響圖像檢索準(zhǔn)確性的關(guān)鍵。TRS IRS擁有完善的特征算法庫,包括:

1) 顏色特征可以描述圖像的顏色構(gòu)成及其分布,在所有的特征中具有最優(yōu)的魯棒性;

2) 紋理特征反映圖像中同質(zhì)現(xiàn)象的視覺特征,與物體的位置,走向尺寸和形狀有關(guān);

3) 形狀特征以圖像中物體或區(qū)域的外輪廓為基礎(chǔ),滿足對旋轉(zhuǎn)和縮放的無關(guān)性;

4) 結(jié)構(gòu)特征反映的是圖像的輪廓分布情況,與輪廓中填充的顏色無關(guān);

5) 圖元特征是一種基于圖像分割思想的圖像描述算法。顏色、紋理、形狀、結(jié)構(gòu)特征屬于圖像的全局特征,基于圖像的整體來描述圖像,無法滿足圖像局部細(xì)節(jié)檢索的要求,圖元特征則能很好的解決這一問題。

6) 語義特征由圖像的語義標(biāo)簽生成,也就是以關(guān)鍵詞作為語義特征,它可以充分利用傳統(tǒng)的圖像檢索系統(tǒng)的標(biāo)注信息;

7) 深度特征是基于深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)訓(xùn)練出來的特征,由于CNN具有良好的跨域特性(或通用性),從預(yù)訓(xùn)練的CNN提取的特征可以被廣泛應(yīng)用到各個領(lǐng)域的各種數(shù)據(jù)集?;诰矸e神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的深度學(xué)習(xí)得到的特征不僅保持了一定的不變性,而且還包含了更多的高層語義信息,可以有效地縮小底層特征與高層語義之間的鴻溝。

TRS深度文本挖掘軟件是基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的新一代文本挖掘軟件,集成了開源深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)框架TensorFlow,通過對行業(yè)大數(shù)據(jù)的深度學(xué)習(xí),實現(xiàn)自動分類、語義相似度計算、文本摘要、自動校對、詞典挖掘等功能的優(yōu)化。

DL-CKM使用的深度模型包括卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)、長短時記憶網(wǎng)絡(luò)(LSTM)、詞嵌入(Word Embedding)、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(RNN)等。

主要特點

1) 融合了自然語言處理、機器學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)挖掘、深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等技術(shù),并持續(xù)追蹤最新的前沿技術(shù),不斷更新產(chǎn)品。

2) 豐富的語言學(xué)知識,包含分詞詞典、多行業(yè)主題詞詞典、語義詞典、多語翻譯詞典等多種詞典。

3) 完備的文本挖掘功能模塊:包括文本分類、文本聚類、文本摘要、相似文本檢索、信息抽取、語義關(guān)系抽取、情感分析、智能問答、機器新聞寫作、熱點發(fā)現(xiàn)、文種識別、拼音檢索、相關(guān)短語檢索、(政治)常識校對 、數(shù)據(jù)比對、高速串匹配、跨語言查詢翻譯、語義詞典挖掘、新聞短標(biāo)題生成等功能。

4) 高效的文本處理速度:對多數(shù)功能模塊而言,單文本挖掘服務(wù)器平均能達(dá)到每秒幾百條文本的處理能力。

5) 支持Kubernetes集群,提供docker部署,保證集群以高可用的、可伸縮和容錯的方式進行部署和運行。

6) 提供國產(chǎn)化介質(zhì),支持Intel、NV、飛騰和龍芯等不同體系結(jié)構(gòu)的國產(chǎn)化硬件環(huán)境。

TRS企業(yè)搜索應(yīng)用適配器(TRS Search Adapter)軟件是一款由TRS自主設(shè)計研發(fā),具有強大數(shù)據(jù)集成能力的數(shù)據(jù)集成平臺。TRS Search Adapter能幫助企業(yè)修正數(shù)據(jù)質(zhì)量、匯集多數(shù)據(jù)源、轉(zhuǎn)換數(shù)據(jù)形態(tài),提升數(shù)據(jù)的利用價值。

主要特點

降低成本

1) 統(tǒng)一數(shù)據(jù)處理框架適應(yīng)任意數(shù)據(jù)處理需求

2) 強大的數(shù)據(jù)處理能力

提高效率

1) 基于圖形化的數(shù)據(jù)流程定義

2) 支持多線程數(shù)據(jù)處理

擴展性高

1) 可擴展遠(yuǎn)程執(zhí)行引擎實現(xiàn)多機部署

2) 插件式數(shù)據(jù)處理節(jié)點可以適應(yīng)多種數(shù)據(jù)集成背景

專利智能全文檢索引擎系統(tǒng)

專利智能全文檢索系統(tǒng)是拓爾思具有自主知識產(chǎn)權(quán)的智能全文檢索引擎系統(tǒng)。他采用了自然語言處理與智能檢索技術(shù),實現(xiàn)了結(jié)構(gòu)化與非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的統(tǒng)一管理、實時動態(tài)索引、中文字詞混合索引、分布式與負(fù)載均衡和快速返回結(jié)果等,可滿足海量專利和非專利文獻(xiàn)復(fù)雜檢索需求的智能全文檢索引擎系統(tǒng)。

主要特點

1) 全方位檢索手段:提供了多達(dá)40多種檢索運算符。包括外部特征與文本內(nèi)容的各種邏輯組合檢索、位置檢索、二次檢索(檢索歷史引用)、詞根檢索、大小寫敏感檢索。

2) 多種檢索入口:屬性字段檢索(如分類檢索)、關(guān)鍵詞檢索、位置檢索(如同段檢索)、多字段“與或非”組合檢索、二次檢索(漸進檢索)、大小寫敏感檢索、中文簡繁體擴展檢索、支持超長檢索表達(dá)式等。

3) 知識擴展檢索:檢索時能夠應(yīng)用同義詞典、反義詞典和主題詞典進行自動或函數(shù)式的擴展檢索。

4) 基于成本優(yōu)化的查詢算法:高效的索引壓縮技術(shù)、SKIP索引跳躍式掃描技術(shù)、多庫并行檢索技術(shù)、表達(dá)式優(yōu)化技術(shù)、結(jié)果共享技術(shù)、CACHE技術(shù)。CACHE技術(shù)支持更多的并發(fā)用戶訪問,大大提高了綜合查詢速度。

5) 支持對檢索結(jié)果的各種排序:檢索結(jié)果與檢索詞的相關(guān)度排序;基于字段的排序;后進先出的快速排序。同時對多庫檢索結(jié)果可以進行混排。LIFO(后進先出的快速排序)對實際運行系統(tǒng)的性能提高有很大作用。TOP N排序可通過結(jié)果記錄數(shù)的裁減以減少檢索歷史的存儲來提高檢索速度。

6) 支持檢索結(jié)果的分類統(tǒng)計,支持用正則表達(dá)式來篩選分類統(tǒng)計的目標(biāo)字段值,并支持抽取部分子串組成新的類別。

7) 支持短語級別(INCLUDE函數(shù))和詞級別(LIKE函數(shù))的“相似性”檢索,INCLUDE函數(shù)支持CHAR字段的運算。支持英文的同根詞檢索。在沒有詞根索引的情況下,也能檢索與輸入的詞具有相同詞根的其它詞。支持拼寫組合的檢索,允許基于“連接規(guī)則”、“排除規(guī)則”與“選擇規(guī)則”的三種拼寫組合。

8) 支持基于BIT字段的虛擬邏輯字段的檢索,并支持其實體字段之間的邏輯關(guān)系與排序加權(quán)。

9) 實現(xiàn) “同字段”的限定運算,支持復(fù)雜條件下的檢索需求。

圖像檢索系統(tǒng)

TRS Image Retrieval System (TRS IRS) 是由拓爾思推出的新一代圖像檢索系統(tǒng),實現(xiàn)了圖像數(shù)據(jù)的有效管理,提供基于內(nèi)容的圖像檢索功能,實現(xiàn)基于顏色、紋理、形狀、結(jié)構(gòu)、圖元等底層特征的圖像檢索,同時結(jié)合SQL檢索,實現(xiàn)了元數(shù)據(jù)和圖像數(shù)據(jù)的統(tǒng)一管理,結(jié)合了傳統(tǒng)基于文本檢索和目前基于內(nèi)容檢索的優(yōu)勢:

1) 高智能性:多種特征自由組合,適用不同場景;

2) 高命中率:一次檢索范圍內(nèi)90%相同相似圖像出現(xiàn)在結(jié)果集的前15%中;

3) 大數(shù)據(jù)量:單臺檢索引擎可裝載億級的圖像數(shù)據(jù);

4) 并行計算:具有并行計算能力,充分利用多核CPU資源;

5) 易擴展性:具有易擴展的體系架構(gòu)設(shè)計,可滿足大數(shù)據(jù)量及用戶的處理

6) 快速響應(yīng):99%的檢索請求都可以在2秒內(nèi)完成;

給定檢索圖像,最理想的檢索結(jié)果是滿足要求的對比設(shè)計在所有圖像中與檢索圖像的相似度最高,但是由于圖像屬性的復(fù)雜性,這種理想的結(jié)果往往不能實現(xiàn),因此,準(zhǔn)確性主要反映在對比設(shè)計出現(xiàn)在相似度排序的位置占所有圖像的比例。衡量該比例有兩個因素,一個是平均值,另一個是方差。平均值反映排序的精度,方差反映不同檢索圖像的檢索精度的穩(wěn)定性。另外,由于用戶可以對部分檢索結(jié)果進行正負(fù)樣本標(biāo)定,系統(tǒng)可以根據(jù)標(biāo)定結(jié)果進行重排序,重排序后是否能夠?qū)ο到y(tǒng)性能帶來改善也是準(zhǔn)確性的指標(biāo)之一。目前,系統(tǒng)可以保證90%的對比文件出現(xiàn)在檢索結(jié)果的前15%。

計算機在執(zhí)行檢索,實際上就是圖像特征相似度的計算。因此圖像特征能否準(zhǔn)確表征圖像,就成為影響圖像檢索準(zhǔn)確性的關(guān)鍵。TRS IRS擁有完善的特征算法庫,包括:

1) 顏色特征可以描述圖像的顏色構(gòu)成及其分布,在所有的特征中具有最優(yōu)的魯棒性;

2) 紋理特征反映圖像中同質(zhì)現(xiàn)象的視覺特征,與物體的位置,走向尺寸和形狀有關(guān);

3) 形狀特征以圖像中物體或區(qū)域的外輪廓為基礎(chǔ),滿足對旋轉(zhuǎn)和縮放的無關(guān)性;

4) 結(jié)構(gòu)特征反映的是圖像的輪廓分布情況,與輪廓中填充的顏色無關(guān);

5) 圖元特征是一種基于圖像分割思想的圖像描述算法。顏色、紋理、形狀、結(jié)構(gòu)特征屬于圖像的全局特征,基于圖像的整體來描述圖像,無法滿足圖像局部細(xì)節(jié)檢索的要求,圖元特征則能很好的解決這一問題。

6) 語義特征由圖像的語義標(biāo)簽生成,也就是以關(guān)鍵詞作為語義特征,它可以充分利用傳統(tǒng)的圖像檢索系統(tǒng)的標(biāo)注信息;

7) 深度特征是基于深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)訓(xùn)練出來的特征,由于CNN具有良好的跨域特性(或通用性),從預(yù)訓(xùn)練的CNN提取的特征可以被廣泛應(yīng)用到各個領(lǐng)域的各種數(shù)據(jù)集。基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的深度學(xué)習(xí)得到的特征不僅保持了一定的不變性,而且還包含了更多的高層語義信息,可以有效地縮小底層特征與高層語義之間的鴻溝。

TRS深度文本挖掘軟件

TRS深度文本挖掘軟件是基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的新一代文本挖掘軟件,集成了開源深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)框架TensorFlow,通過對行業(yè)大數(shù)據(jù)的深度學(xué)習(xí),實現(xiàn)自動分類、語義相似度計算、文本摘要、自動校對、詞典挖掘等功能的優(yōu)化。

DL-CKM使用的深度模型包括卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)、長短時記憶網(wǎng)絡(luò)(LSTM)、詞嵌入(Word Embedding)、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(RNN)等。

主要特點

1) 融合了自然語言處理、機器學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)挖掘、深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等技術(shù),并持續(xù)追蹤最新的前沿技術(shù),不斷更新產(chǎn)品。

2) 豐富的語言學(xué)知識,包含分詞詞典、多行業(yè)主題詞詞典、語義詞典、多語翻譯詞典等多種詞典。

3) 完備的文本挖掘功能模塊:包括文本分類、文本聚類、文本摘要、相似文本檢索、信息抽取、語義關(guān)系抽取、情感分析、智能問答、機器新聞寫作、熱點發(fā)現(xiàn)、文種識別、拼音檢索、相關(guān)短語檢索、(政治)常識校對 、數(shù)據(jù)比對、高速串匹配、跨語言查詢翻譯、語義詞典挖掘、新聞短標(biāo)題生成等功能。

4) 高效的文本處理速度:對多數(shù)功能模塊而言,單文本挖掘服務(wù)器平均能達(dá)到每秒幾百條文本的處理能力。

5) 支持Kubernetes集群,提供docker部署,保證集群以高可用的、可伸縮和容錯的方式進行部署和運行。

6) 提供國產(chǎn)化介質(zhì),支持Intel、NV、飛騰和龍芯等不同體系結(jié)構(gòu)的國產(chǎn)化硬件環(huán)境。

TRS企業(yè)搜索應(yīng)用適配器軟件

TRS企業(yè)搜索應(yīng)用適配器(TRS Search Adapter)軟件是一款由TRS自主設(shè)計研發(fā),具有強大數(shù)據(jù)集成能力的數(shù)據(jù)集成平臺。TRS Search Adapter能幫助企業(yè)修正數(shù)據(jù)質(zhì)量、匯集多數(shù)據(jù)源、轉(zhuǎn)換數(shù)據(jù)形態(tài),提升數(shù)據(jù)的利用價值。

主要特點

降低成本

1) 統(tǒng)一數(shù)據(jù)處理框架適應(yīng)任意數(shù)據(jù)處理需求

2) 強大的數(shù)據(jù)處理能力

提高效率

1) 基于圖形化的數(shù)據(jù)流程定義

2) 支持多線程數(shù)據(jù)處理

擴展性高

1) 可擴展遠(yuǎn)程執(zhí)行引擎實現(xiàn)多機部署

2) 插件式數(shù)據(jù)處理節(jié)點可以適應(yīng)多種數(shù)據(jù)集成背景

應(yīng)用場景
專利檢索與服務(wù)系統(tǒng)
機檢報告系統(tǒng)
中國外觀設(shè)計智能檢索系統(tǒng)
中國知識產(chǎn)權(quán)大數(shù)據(jù)與智慧服務(wù)系統(tǒng)
商標(biāo)網(wǎng)上檢索系統(tǒng)
專利導(dǎo)航分析系統(tǒng)
專利檢索與服務(wù)系統(tǒng)(Patent search and service system),以下簡稱S系統(tǒng),是專利局信息化建設(shè)十一五規(guī)劃中的重大建設(shè)項目之一。S系統(tǒng)的系統(tǒng)架構(gòu)設(shè)計是基于B/S架構(gòu)進行開發(fā)設(shè)計的。審查員在確定檢索詞或檢索式后,點擊“檢索”向服務(wù)器(à檢索WEB服務(wù)器à檢索應(yīng)用服務(wù)器)發(fā)送請求,服務(wù)器在接收到該請求之后,會調(diào)用檢索引擎的檢索接口進行檢索并將檢索式注冊到應(yīng)用數(shù)據(jù)庫中,然后返回檢索結(jié)果。
TRS檢索引擎作為S系統(tǒng)的發(fā)動機,提供專利各類數(shù)據(jù)的索引和檢索服務(wù),包括專利分類號、公告日、申請人、設(shè)計人等結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的元數(shù)據(jù)檢索,以及專利名稱、摘要、權(quán)利要求書、說明書等非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的全文檢索。
搜索引擎功能實現(xiàn)了91個索引庫、23.1億條索引記錄、超20T的數(shù)據(jù)量,日均訪問量2500萬次,總請求平均響應(yīng)時間低于60毫秒,記錄讀取平均響應(yīng)時間低于50毫秒。
特點:
支持跨語言檢索
支持?jǐn)?shù)值范圍檢索
提供查詢和統(tǒng)計分析功能
支持文本搜索,支持機械附圖搜索
支持關(guān)鍵詞檢索,支持語義檢索
隨著我國從“中國制造”市場向“中國設(shè)計”市場轉(zhuǎn)型,國家大力推動各個重大領(lǐng)域的技術(shù)創(chuàng)新,我國的專利申請數(shù)量在快速上升,每年的專利申請數(shù)量已居國際前列。隨著申請量的飛速增長,惡意抄襲、低質(zhì)量申請等問題在專利申請中層出不窮。龐大的專利申請對審查員的日常審查業(yè)務(wù)造成了巨大的壓力,為了減輕審查員的工作負(fù)擔(dān),提高專利審查質(zhì)量和公信度,國家知識產(chǎn)權(quán)局于2013年上線了實用新型機檢報告推送項目。經(jīng)過幾年的努力,已經(jīng)建成一體化的機檢報告生成系統(tǒng),將申請接收、機檢報告生成、機檢報告結(jié)果推送等功能緊密結(jié)合,實現(xiàn)機檢報告業(yè)務(wù)的全流程服務(wù)。
目前,已經(jīng)處理了近大幾百萬件實用新型申請。其中有10%左右的申請被判定為存在高相似度(四五星)文獻(xiàn),高相似度文獻(xiàn)識別的準(zhǔn)確率基本是100%。
發(fā)明機檢報告系統(tǒng)也已經(jīng)上線,累計已處理發(fā)明申請幾百萬萬件(含歷史申請),其中有超過10%以上的申請被判定為四五級,即確定為抄襲。四五級識別的準(zhǔn)確率基本是100%。
時間 申請件數(shù)(萬件) 四五星文獻(xiàn)檢出量(件) 四五星文獻(xiàn)檢出率
2013 83 72464 8.7%
2014 101 48147 4.8%
2015 109 121993 11%
2016 138 247962 17%
2017 157 118115 7.5%
2018.1~11 198 275844 13.8%
機檢報告系統(tǒng)總體運行穩(wěn)定,能夠有效地識別出權(quán)利書、說明書、附圖明顯抄襲的申請。
機檢報告系統(tǒng)為專利審查工作提供了強有力的智能支持,降低審查開銷,促進審查資源的有效利用,切實推動專利審查質(zhì)量的提升。
中國外觀設(shè)計智能檢索(以下簡稱D系統(tǒng))具有智能化自動識別功能、高效準(zhǔn)確的外觀設(shè)計專利圖形圖像計算機檢索系統(tǒng), 是支撐國家知識產(chǎn)權(quán)局專利局審查工作的核心業(yè)務(wù)系統(tǒng)之一。
D系統(tǒng)基于計算機圖形圖像識別與檢索技術(shù),依據(jù)一定的規(guī)則通過對外觀設(shè)計專利的圖形圖像進行自動識別和基本判斷,快速做出相同/相近似的初步判斷,準(zhǔn)確過濾無價值的設(shè)計,將有價值的檢出對象框定在最小范圍內(nèi),使審查員對檢索系統(tǒng)檢出的有限數(shù)目對象進行相同/相近似的人工判斷。
外觀設(shè)計專利數(shù)據(jù)具有數(shù)據(jù)量大,數(shù)據(jù)類型復(fù)雜、圖像沒有統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)等特征,因此在外觀設(shè)計專利數(shù)據(jù)上進行圖像檢索有很大的技術(shù)難度。D系統(tǒng)二期雖具備圖形檢索的功能,但存在檢索效率慢、檢索規(guī)模受限和檢索效果欠佳等問題。
拓爾思經(jīng)過多年的研究實踐,實現(xiàn)前沿的圖形比對和圖像檢索技術(shù),通過基于圖形內(nèi)容的檢索,滿足了審查用戶對檢索效率和準(zhǔn)確率需求;結(jié)合審查員檢索報告的匯總、分析和總結(jié),形成了新的檢索模式進而提高檢索效率;并集成同近義詞擴展、跨語言擴展等輔助技術(shù),進一步提升了檢索體驗。目前圖像檢索系統(tǒng)的D系統(tǒng)三期,支持包括中國、美國、日本、韓國、德國、WIPO、中國香港、中國澳門、中國臺灣等十多個國家、組織和地區(qū)的外觀設(shè)計專利數(shù)據(jù)檢索。
圖像檢索系統(tǒng)中在庫專利文獻(xiàn)數(shù)超過900萬件,視圖數(shù)量在4500萬幅以上,數(shù)據(jù)容量達(dá)5T以上,實現(xiàn)了“90%的圖形檢索任務(wù)都在5秒內(nèi)完成檢索響應(yīng)”的性能指標(biāo),超越了“90%以上的對比文件出現(xiàn)在檢索結(jié)果的前15%”的準(zhǔn)確率指標(biāo)。
DI inspiro系統(tǒng)是由知識產(chǎn)權(quán)出版社有限責(zé)任公司開發(fā)建設(shè)的新一代知識產(chǎn)權(quán)服務(wù)系統(tǒng),是中國首家知識產(chǎn)權(quán)大數(shù)據(jù)與智慧服務(wù)的信息化應(yīng)用工具,聚集了專利、商標(biāo)、標(biāo)準(zhǔn)、期刊和法律文書等各類知識產(chǎn)權(quán)數(shù)據(jù)??蓪崿F(xiàn)用戶對知識產(chǎn)權(quán)相關(guān)數(shù)據(jù)的同步檢索獲取、快捷統(tǒng)計分析和項目即時預(yù)警;滿足用戶對知識產(chǎn)權(quán)數(shù)據(jù)的個性化加工、項目的自主分級管理,以及集團內(nèi)的信息共享;實現(xiàn)用戶的特定需求,如生物序列檢索、化學(xué)結(jié)構(gòu)檢索、可視化檢索、侵權(quán)分析、聚類分析、關(guān)聯(lián)分析、預(yù)警設(shè)置和項目管理等。
DI Inspiro充分借鑒了國內(nèi)外著名信息檢索系統(tǒng)的先進功能,并且針對國內(nèi)用戶的使用習(xí)慣進行了改良性設(shè)計。具有數(shù)據(jù)全面可靠、功能專業(yè)、檢索效率高、用戶界面友好等特點,是企事業(yè)單位研發(fā)工程師、專利管理人員和專利咨詢師等相關(guān)人員進行技術(shù)調(diào)研、競爭性分析和法律風(fēng)險預(yù)警的有力工具。
DI Inspiro提供了快捷檢索、表格檢索、號單檢索、可視化檢索、化學(xué)結(jié)構(gòu)檢索和生物序列檢索等多種檢索方式。此外,DI Inspiro還配備了功能強大的輔助查詢工具,可實現(xiàn)IPC、專利權(quán)人、同義詞、國別代碼、省市代碼、號碼等字段的擴展檢索。用戶可以對檢索結(jié)果進行導(dǎo)出、收藏、統(tǒng)計篩選和在線分析,還可以對檢索策略和結(jié)果在線自建數(shù)據(jù)庫導(dǎo)航樹,實現(xiàn)保存和預(yù)警。
為了滿足商標(biāo)申請用戶和社會公眾對商標(biāo)數(shù)據(jù)信息的檢索需求,國家工商總局于2004年建立了商標(biāo)網(wǎng)上檢索系統(tǒng),為用戶免費提供商標(biāo)注冊信息檢索服務(wù)。
系統(tǒng)主要提供如下服務(wù):
近似檢索:在申請商標(biāo)前,檢索被申請商標(biāo)是否有相同近似,避免申請人的時間和經(jīng)濟損失;
綜合檢索:用戶檢索商標(biāo)的基本信息及其他業(yè)務(wù)信息;
狀態(tài)檢索:檢索商標(biāo)的業(yè)務(wù)流程;
公告檢索:檢索公告信息;
錯誤反饋:如果發(fā)現(xiàn)商標(biāo)信息有誤,可以通過填寫反饋單,商標(biāo)局進行核實后會進行更正。
商標(biāo)網(wǎng)上檢索自動化系統(tǒng)提供五種檢索服務(wù)及錯誤信息反饋功能,檢索服務(wù)包括:商標(biāo)近似檢索、商標(biāo)綜合信息檢索、商標(biāo)狀態(tài)檢索、商標(biāo)公告檢索和商品/服務(wù)項目檢索。
商標(biāo)網(wǎng)上檢索系統(tǒng)將采用國產(chǎn)化、自主化為主的可擴展、動態(tài)配置技術(shù)路線。
專利導(dǎo)航,以專利信息資源利用和專利分析為基礎(chǔ),把專利運用嵌入產(chǎn)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新、產(chǎn)品創(chuàng)新、組織創(chuàng)新和商業(yè)模式創(chuàng)新之中,是引導(dǎo)和支撐產(chǎn)業(yè)科學(xué)發(fā)展的一項探索性工作。專利導(dǎo)航的主要目的是探索建立專利信息分析與產(chǎn)業(yè)運行決策深度融合、專利創(chuàng)造與產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新能力高度匹配、專利布局對產(chǎn)業(yè)競爭地位保障有力、專利價值實現(xiàn)對產(chǎn)業(yè)運行效益有效支撐的工作機制,推動產(chǎn)業(yè)的專利協(xié)同運用,培育形成專利導(dǎo)航產(chǎn)業(yè)發(fā)展新模式。
專利導(dǎo)航分析系統(tǒng)實現(xiàn)了專利信息資源整合,依據(jù)規(guī)則粗加工和自動標(biāo)引,從產(chǎn)業(yè)發(fā)展方向、城市產(chǎn)業(yè)定位、產(chǎn)業(yè)發(fā)展路徑三個維度提供決策參考。專利導(dǎo)航分析系統(tǒng)主要由數(shù)據(jù)交換系統(tǒng)、智能輔助標(biāo)引系統(tǒng)和導(dǎo)航分析系統(tǒng)構(gòu)成。
數(shù)據(jù)交換系統(tǒng)通過WEB Service接口定期從國家平臺獲取中外文專利題錄文摘數(shù)據(jù),同時調(diào)用智能輔助標(biāo)引系統(tǒng)獲取技術(shù)分支,根據(jù)來源EXCEL歷史標(biāo)引數(shù)據(jù)標(biāo)引技術(shù)分支,以及提取城市、發(fā)明人等導(dǎo)航分析關(guān)鍵屬性后,寫入發(fā)布分析庫,完成數(shù)據(jù)交換。
智能輔助標(biāo)引系統(tǒng)在基于規(guī)則(檢索表達(dá)式),完成技術(shù)分支標(biāo)引;
導(dǎo)航分析系統(tǒng)基于現(xiàn)有專利數(shù)據(jù)分析,分析維度為技術(shù)分支表、IPC分類、城市、申請人等相關(guān)屬性。
導(dǎo)航分析分為產(chǎn)業(yè)發(fā)展方向、城市產(chǎn)業(yè)定位、產(chǎn)業(yè)發(fā)展路徑三大模塊。每個模塊細(xì)分為若干子分析,分別生成圖表及表格。用戶可以對相應(yīng)的分析進行單項及多項下載操作。
最佳實踐
國家知識產(chǎn)權(quán)局
知識產(chǎn)權(quán)出版社
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