恭喜海南大學段玉聰獲國家專利權
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龍圖騰網恭喜海南大學申請的專利基于DIKW圖譜的專利智能修改方法、輔助答復方法及系統獲國家發明授權專利權,本發明授權專利權由國家知識產權局授予,授權公告號為:CN114780733B 。
龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-03-21發布的發明授權授權公告中獲悉:該發明授權的專利申請號/專利號為:202111680173.9,技術領域涉及:G06F16/36;該發明授權基于DIKW圖譜的專利智能修改方法、輔助答復方法及系統是由段玉聰;湛樓高設計研發完成,并于2021-12-31向國家知識產權局提交的專利申請。
本基于DIKW圖譜的專利智能修改方法、輔助答復方法及系統在說明書摘要公布了:本發明公開基于DIKW圖譜的專利智能修改方法,其能夠根據專利法規的規定,對專利申請文件進行補正或修改,使得所述專利申請文件符合專利法規的規定,其包括:收集三方數據;將所述公開數據和所述三方數據導入專利輸入關系數據庫;將所述關系型專利輸入數據,通過數據初始化、實時處理與增量導入框架,轉化為DIKW圖譜;將所述DIKW圖譜專利信息存儲到專利圖數據庫中;將所述專利圖數據通過分布式圖處理框架進行內容重構;所述待修改的專利申請文件的全部重構內容形成修改后的專利申請文件。本發明還公開基于DIKW圖譜的專利智能修改裝置,基于DIKW圖譜的專利智能輔助答復方法和系統。本發明達到審查意見答復符合法律規定,且答復速度快。
本發明授權基于DIKW圖譜的專利智能修改方法、輔助答復方法及系統在權利要求書中公布了:1.基于DIKW圖譜的專利智能修改方法,其能夠根據專利法規的規定,對專利申請文件進行補正或修改,使得所述專利申請文件符合專利法規的規定,其特征在于,其包括:收集三方數據,其中,所述三方是發送方、中間方、接收方;所述三方數據至少包括發送方的待修改的專利申請文件、接收方的所述待修改的專利申請文件的修改要求、中間方的專利數據;將所述三方數據導入專利輸入關系數據庫,其中,將存儲在所述專利輸入關系數據庫中的數據稱之為關系型專利輸入數據;將所述關系型專利輸入數據,通過數據初始化、實時處理與增量導入框架,轉化為DIKW圖譜,其中,所述DIKW圖譜稱之為DIKW圖譜專利信息,并且,所述DIKW圖譜專利信息包括發送方DIKW圖譜、接收方DIKW圖譜P和中間方DIKW圖譜N;將所述DIKW圖譜專利信息存儲到專利圖數據庫中,其中,所述存儲到專利圖數據庫中的所述DIKW圖譜專利信息稱之為專利圖數據;將所述專利圖數據通過分布式圖處理框架進行內容重構,其中,經過內容重構的所述專利圖數據稱之為專利內容重構數據,所述內容重構包括如下子步驟:子步驟S101:根據接收方需要重構的實體S,基于所述中間方DIKW圖譜N和所述接收方DIKW圖譜P,找出中間方DIKW圖譜中所述實體S的i度節點集合A={a1,a2,…,an},其中,i初始為1;子步驟S102:根據所述節點集合A={a1,a2,…,an},在接收方DIKW圖譜中匹配節點集合B={b1,b2,…,bm},其中bj∈{A,P},如果B=ε,則i=i+1,返回所述子步驟S101;否則進入子步驟S103;子步驟S103:將所述子步驟S102得到的B集合中的每個元素bj與所述實體S傳入一個之前訓練好的Embedding層,得到兩個詞向量ξ1和ξ2,計算其余弦相似度,如公式4-8所示: 子步驟S104:將計算好的余弦相似度結果輸入到sigmoid函數中,轉化為概率,選取概率值大于設定閾值的實體,并替換原來的需要重構的實體,即為重構內容;所述待修改的專利申請文件的全部重構內容形成修改后的專利申請文件;所述專利輸入關系數據庫建立在MYSQL數據庫系統中,其中,所述MySql包括Binlog二進制日志文件;所述專利圖數據庫建立在Neo4j圖形數據庫系統中;所述數據初始化通過MySqlConnector和Neo4j的APOCJava存儲過程包執行;所述實時處理與增量導入框架通過所述Binlog二進制日志文件獲取所述關系型專利輸入數據,并通過Kafka分布式日志系統和Neo4jDriver對其進行實時處理,并將實時處理后的數據導入到所述專利圖數據庫中;所述分布式圖處理框架包括SparkGraphx;公開數據通過爬蟲程序來收集;所述三方數據通過專利申請及管理程序的API接口來收集;在所述實時處理與增量導入框架中,所述Binlog二進制日志文件是所述關系型專利輸入數據中記錄所有表結構的更新以及表數據的修改的二進制日志;使用CanalServer中間件來對所述Binlog二進制日志文件進行監控,當所述關系型專利輸入數據發生變化時,由所述CanalServer將數據發送給CanalClient;所述CanalClient中包括KafkaProducer,所述KafkaProducer是消息生產者,能夠把消息傳輸到Kafka消息隊列中,由KafkaConsumer消費者從消息隊列中取出數據;調用一個所述Neo4j提供的一個接口把數據寫到所述專利圖數據庫中;所述DIKW圖譜包括實體關系三元組數據,其中,所述實體關系三元組數據包括文本信息表、詞組詞性表和實體關系表;所述文本信息表至少包括文本ID、文本內容、獲取時間字段;所述詞組詞性表至少包括分詞ID、詞性、實體、關系、所述文本ID字段;所述實體關系表至少包括實體關系ID、關系ID、所述分詞ID字段;其中,所述文本信息表通過所述文本ID與所述詞組詞性表形成一對多的數據約束關系;所述詞組詞性表通過所述分詞ID與所述實體關系表形成一對多的數據約束關系,所述實體關系表通過所述詞組詞性表中的所述文本ID與所述文本信息表形成數據約束關系;并且設計所述文本信息表、詞組詞性表、實體關系表的字段屬性表和邏輯模型,并得到其物理模型,通過Erwin數據建模工具的正向工程,生成SQL語句代碼,執行所述SQL語句代碼,在關系數據庫中生成所述文本信息表、詞組詞性表、實體關系表。
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