神经网络算法在高价值专利筛选中的实践研究

• 作者: 赵浩
• 来源期刊: 中国发明与专利
• 学科: 社会科学
• 关键词: 神经网络 高价值专利筛选 专利分类 机器学习
• 年，卷（期）: 2021,（1）
• 所属期刊栏目: 数据处理
• 页码范围: 66-70
• 页数: 5页
• 分类号: G306
• 语种: 中文

摘要

高价值专利是推动创新发展,充分发挥知识产权在市场中价值的重要抓手.而从浩如烟海的专利数据中筛选出高价值专利如同"大海捞针",如果仅靠人工进行识别和筛选,需要考虑的各类指标因素较为庞杂,在实际过程中不易操作.本文将机器学习技术与知识产权跨界融合,以中国专利奖获奖专利为主要数据样本,基于神经网络算法并利用TensorFlow深度学习框架,设计出一套专利价值分类模型,训练达到了较好分类效果,以期对企业专利分级管理提供一套创新的思路.