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公开(公告)号：CN112667691B
公开(公告)日：2024-09-24
申请号：CN202110278160.2
申请日：2021-03-16
申请人： 中汽数据有限公司 , 中汽信息科技(天津)有限公司 , 中国汽车技术研究中心有限公司
IPC分类号： G06F16/2455 , G06F16/28 , G06F16/23 , G06Q50/18
摘要： 本发明实施例提供一种基于数据库的专利标引方法、装置、设备和存储介质，涉及专利标引技术领域。方法包括：从全文数据库中读取待重新标引的多件目标专利的当前同族号；在关系型数据库中查找与每件目标专利的当前同族号一致的历史同族号；如果未查找到与所述当前同族号一致的历史同族号，根据所述设定的同族号计算规则得到所述目标专利的临时同族号；在所述关系型数据库中查找与所述临时同族号一致的历史同族号，并读取对应的目标历史标引信息；在标引页面上显示所述目标历史标引信息，并响应于所述用户对所述目标历史标引信息的修改操作，得到当前标引信息。本实施例保证成功找到目标历史标引信息并显示在标引页面上，最终实现重新标引。
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公开(公告)号：CN112667691A
公开(公告)日：2021-04-16
申请号：CN202110278160.2
申请日：2021-03-16
申请人： 中汽数据有限公司 , 中汽研(天津)汽车信息咨询有限公司 , 中国汽车技术研究中心有限公司
IPC分类号： G06F16/2455 , G06F16/28 , G06F16/23 , G06Q50/18
摘要： 本发明实施例提供一种基于数据库的专利标引方法、装置、设备和存储介质，涉及专利标引技术领域。方法包括：从全文数据库中读取待重新标引的多件目标专利的当前同族号；在关系型数据库中查找与每件目标专利的当前同族号一致的历史同族号；如果未查找到与所述当前同族号一致的历史同族号，根据所述设定的同族号计算规则得到所述目标专利的临时同族号；在所述关系型数据库中查找与所述临时同族号一致的历史同族号，并读取对应的目标历史标引信息；在标引页面上显示所述目标历史标引信息，并响应于所述用户对所述目标历史标引信息的修改操作，得到当前标引信息。本实施例保证成功找到目标历史标引信息并显示在标引页面上，最终实现重新标引。
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公开(公告)号：CN116991592A
公开(公告)日：2023-11-03
申请号：CN202311243018.X
申请日：2023-09-26
申请人： 中汽信息科技(天津)有限公司 , 中汽知识产权(广州)有限公司
IPC分类号： G06F9/50 , G06N3/0442 , G06F11/30
摘要： 本申请涉及一种基于神经网络的IO密集型任务内存利用率的优化方法，涉及深度学习技术领域，在优化周期到来时，将所述CPU参数、内存参数和磁盘参数输入至LSTM模型中得到由于内存不足导致程序崩溃的概率，如果所述概率大于第一阈值且小于第二阈值，将在等待队列中的任务继续等待一个优化周期，如果所述概率大于第二阈值，将在等待队列中的任务继续等待一个优化周期，并且将正在执行任务中的目标任务等待一个优化周期，防止因内存不足而导致程序执行效率变慢甚至崩溃，以达到最大程度利用计算机资源的目的。
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公开(公告)号：CN114840474A
公开(公告)日：2022-08-02
申请号：CN202210785305.2
申请日：2022-07-06
申请人： 中汽信息科技(天津)有限公司
摘要： 本发明公开了一种专利索引数据库的数据迁移方法和系统，涉及数据库间的数据同步技术领域。其中，方法包括：TRS数据库服务器将TRS文件发送至ES数据库服务器；ES数据库服务器从TRS文件解析出多条专利数据；如果目标专利数据的来源库存储有超过阈值的专利数据，则建立所述目标专利数据与所述来源库的库名的对应关系；将对应关系中的库名转换为分片路由Routing，将多条专利数据导入到对应Routing的数据分片中。本发明将专利数据从TRS数据库中批量迁移到ES数据库中，且保证迁移后各数据分片的均衡。
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公开(公告)号：CN118364058B
公开(公告)日：2024-09-06
申请号：CN202410782588.4
申请日：2024-06-18
申请人： 中汽知识产权(广州)有限公司 , 中汽信息科技(天津)有限公司
IPC分类号： G06F16/33 , G06N3/0442 , G06N3/0455 , G06N3/082 , G06F16/36
摘要： 本发明涉及数据检索技术领域，公开了一种基于知识图谱的专利语义检索方法和设备。该方法获取用户输入的语句；根据所述语句中的实体和预先构建的知识图谱，确定与所述语句相关的至少一个三元组；针对同一头部实体向量的多个尾部实体向量，利用注意力机制将所述头部实体向量注意到每个尾部实体向量上得到每个尾部实体的第一特征向量；根据每个尾部实体的用户感兴趣程度将所述第一特征向量修正为第二特征向量；根据融合特征向量、语句的特征向量和专利库中每条专利的特征向量，得到语义检索结果，通过知识图谱和用户对尾部实体的感兴趣程度综合确定语义检索的专利结果，能够精准捕捉到用户的意图，提高检索效率。
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公开(公告)号：CN116932765A
公开(公告)日：2023-10-24
申请号：CN202311187657.9
申请日：2023-09-15
申请人： 中汽信息科技(天津)有限公司 , 中汽知识产权(广州)有限公司
IPC分类号： G06F16/35 , G06N3/0442 , G06N5/02 , G06Q50/18 , G06F18/25
摘要： 本发明涉及一种基于图神经网络的专利文本多级分类方法和设备，涉及深度学习技术领域，从待分类专利文本中提取多个词语、多级分类号、企业特征，将标签向量输入到图卷积神经网络中，联合具有先验概率的层级邻接矩阵使用，得到具备层级关系的标签特征；采用特征提取模块对多个词语先提取词嵌入向量，得到全局关联特征；将所述全局关联特征和所述待分类专利的多级分类号特征与企业特征嵌入表示特征使用attention进行融合并结合图卷积神经网络进行分类，得到第一分类结果；将标签特征与全局关联特征融合并分类得到第二分类结果；融合第一分类结果和第二分类结果，从而实现了专利文本的自动分类且提高了分类准确性。
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公开(公告)号：CN117112735B
公开(公告)日：2024-02-13
申请号：CN202311351864.3
申请日：2023-10-19
申请人： 中汽信息科技(天津)有限公司 , 中汽知识产权(广州)有限公司
IPC分类号： G06F16/33 , G06F40/30 , G06Q50/18 , G06F16/332
摘要： 本申请涉及一种专利数据库的构建方法和电子设备，涉及电数字处理技术领域，方法包括从全面专利数据库中检索目标企业的多个一层级专利；基于语义相似度模型，从所述全面专利数据库中筛选与各前一层级专利相似度大于阈值的专利，作为本层级专利；其中，本层级的阈值通过前一层级的专利价值与前一层级的阈值确定，前一层级的阈值大于等于本层级的阈值；以此类推得到多个层级专利，构建为目标企业的专利分析数据库。本申请凭借语义相似度模型和可变的阈值，实现渐进式的专利数量扩展，从而构建与企业技术紧密相关的、较全面的用于企业专利分析的数据库。
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公开(公告)号：CN114996291B
公开(公告)日：2022-11-11
申请号：CN202210934896.5
申请日：2022-08-05
申请人： 中汽信息科技(天津)有限公司
摘要： 本发明公开了一种自适应优先级的多级数据更新方法，涉及数据更新技术领域。其中，方法包括：获取本地的企业树，所述企业树包括多个叶子节点和多个非叶子节点，每个节点至少存储有层级信息和对应企业信息；当每个更新周期到来时，按照所述第一当前优先级从高到低的顺序对多个节点进行排序，对前设定数量个节点的企业信息进行更新；对于任一非叶子节点，按照所述第二当前优先级从高到低的顺序对多个非叶子节点进行排序，并对前设定数量个非叶子节点及各级子节点的层级信息进行更新。本发明在更新周期的轮询中，能够拿以最小的代价对高优先级的节点快速准确地更新。
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公开(公告)号：CN118364058A
公开(公告)日：2024-07-19
申请号：CN202410782588.4
申请日：2024-06-18
申请人： 中汽知识产权(广州)有限公司 , 中汽信息科技(天津)有限公司
IPC分类号： G06F16/33 , G06N3/0442 , G06N3/0455 , G06N3/082 , G06F16/36
摘要： 本发明涉及数据检索技术领域，公开了一种基于知识图谱的专利语义检索方法和设备。该方法获取用户输入的语句；根据所述语句中的实体和预先构建的知识图谱，确定与所述语句相关的至少一个三元组；针对同一头部实体向量的多个尾部实体向量，利用注意力机制将所述头部实体向量注意到每个尾部实体向量上得到每个尾部实体的第一特征向量；根据每个尾部实体的用户感兴趣程度将所述第一特征向量修正为第二特征向量；根据融合特征向量、语句的特征向量和专利库中每条专利的特征向量，得到语义检索结果，通过知识图谱和用户对尾部实体的感兴趣程度综合确定语义检索的专利结果，能够精准捕捉到用户的意图，提高检索效率。
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公开(公告)号：CN116932765B
公开(公告)日：2023-12-08
申请号：CN202311187657.9
申请日：2023-09-15
申请人： 中汽信息科技(天津)有限公司 , 中汽知识产权(广州)有限公司
IPC分类号： G06F16/35 , G06N3/0442 , G06N5/02 , G06Q50/18 , G06F18/25
摘要： 本发明涉及一种基于图神经网络的专利文本多级分类方法和设备，涉及深度学习技术领域，从待分类专利文本中提取多个词语、多级分类号、企业特征，将标签向量输入到图卷积神经网络中，联合具有先验概率的层级邻接矩阵使用，得到具备层级关系的标签特征；采用特征提取模块对多个词语先提取词嵌入向量，得到全局关联特征；将所述全局关联特征和所述待分类专利的多级分类号特征与企业特征嵌入表示特征使用attention进行融合并结合图卷积神经网络进行分类，得到第一分类结果；将标签特征与全局关联特征融合并分类得到第二分类结果；融合第一分类结果和第二分类结果，从而实现了专利文本的自动分类且提高了分类准确性。
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