利用信息智能处理技术提高专利信息利用水平
导读:
专利信息的涵义及其检索手段
广义的专利信息泛指人类从事一切专利活动所产生的相关信息的总和,包括静态专利信息和动态专利信息两大类。狭义的专利信息特指专利文献所包含的信息。WIPO1988年编写的《知识产权法教程》对专利文献的定义是:“专利文献是包含已经申请并被确认为发现、发明、实用新型和工业品外观设计的研究、设计开发和试验成果的有关资料,以及保护发明人、专利所有人及工业品外观设计和实用新型注册证书持有人权利的有关资料的已出版和未出版的文件?或其摘要?的总称”。该教程还进一步指出:“专利文献按一般的理解主要指各国专利局的正式出版物:发明申请说明书、发明说明书和官方的专利通报或公报”。从内容来讲,专利信息集技术、法律和商业信息于一体,是一种复合型的信息源。因此,专利信息是知识经济时代的战略性资源,对企业发展和提升国家竞争力将越来越重要。
最初的专利信息的载体主要是纸质出版物、磁带和微缩胶片等,手工检索是当时主要的信息检索手段。计算机和信息技术的发展,促使信息存储和传递方式不断更新,专利信息的载体也逐步从传统的纸件、缩微胶片走向CD-ROM光盘数据库、局域网联机检索系统和互联网联机检索系统。虽然专利信息的获取变得越来越方便,但仍然被认为是少数人(专利审查员和专利律师)才能掌握的一项特殊技能,广大企业技术人员和管理者并不能自由地获取和利用专利信息。因为目前绝大多数专利检索系统的搜索引擎必须依靠用户提供的关键词对海量文档进行严格的按字、词匹配的搜索。搜索的结果将首先根据关键词是否出现在文中而定,此类搜索技术一般称两元搜索,即以关键词在全文中是否出现为主要因素。至于包括关键词的上下文意义,即这些字或词所表达的意义,必须靠用户打开文档逐一阅读,通过阅读从语义上判定这些文档是否是想要找的。但这类搜索技术有两方面限制:第一,不能区分同义词或语义相同词;第二,不能理解文档的内容及上下文语境。这就对用户构造检索表达式的水平提出了很高的要求,检索式构造不好,检索结果就会因过于狭窄而丢失许多有用的信息,或者因过于宽泛而包含许多无效信息。
提高专利信息检索效率的有效途径
面对浩如烟海纷繁芜杂的专利信息资源,基于计算机的智能处理技术是提高信息检索效率的有效途径,其中高效、准确的信息表示方式是各种后续智能处理的重要基础。值得注意的是,信息的智能处理技术是当前信息技术非常活跃的研究领域,但信息智能处理技术在专利信息检索和分析方面的应用却鲜见报道,国内某公司开发的基于潜在语义分析(LSA)技术的专利检索和战略分析系统就是在该应用领域的有益尝试。
LSA是一种用于知识获取和展示的计算理论和方法,它用统计学的方法对大量的文本集进行分析,从而提取和表示出词的语义,这种潜在语义,是词语所有的上下文语境信息的总和。这是因为上下文语境对其中的事物提供了一组相互联系和制约,在很大程度上决定了词语之间语义上的相关性。LSA认为词语在文本中的使用模式内存在着潜在的语义结构,同义词之间应该具有基本相同语义结构,多义词的使用必定具有多种不同的语义结构。大量的研究表明,LSA技术应用于文本信息检索领域可以有效地解决同义词和多义词的问题,能将信息检索效率提高10%至30%。(作者刘延淮 貟强
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