[发明专利]使用权利要求分析排序知识产权文档的方法和系统

权利要求书

1.一种用于处理与专利权利要求术语相关的用户查询以生成响应于所述查询的一组专利文档的基于计算机的系统，所述系统包括：

搜索引擎，其由计算机执行并且适于接收查询以及基于所述查询搜索包含在至少一个数据库中的专利文档的权利要求，并且适于产生第一组候选专利文档；以及

重排序模块，其包括可由所述计算机执行的代码并且适于至少部分地基于一组专利特征来重排序所述第一组候选专利文档以及生成第二组经排序的专利文档，所述重排序模块适于基于先前执行的学习过程对所述一组特征进行加权。

2.根据权利要求1所述的系统，其中所述重排序模块还适于为所述第一组候选专利文档中的每一个生成与所述一组专利特征相关联的一组特征得分，所述重排序模块适于至少部分地基于所述一组特征得分重排序来生成所述第二组经排序的专利文档。

3.根据权利要求2所述的系统，其中所述重排序模型还适于为所述第一组候选专利文档中的每一个生成至少部分地来源于一组特征得分的总得分，所述重排序模块适于至少部分地基于与所述第一组候选专利文档中的每个专利相关联的总得分重排序来生成所述第二组经排序的专利文档。

4.根据权利要求2所述的系统，其中所述一组特征得分中的一个或多个被归一化。

5.根据权利要求1所述的系统，其中所述一组专利特征包括来自包括下列各项的集合的一个或多个：专利的字段；专利名称；专利摘要；专利IPC分类号；专利参考文献；专利权利要求；排位-c，其表示所述第一组候选专利中的专利的任何权利要求的最低排位；sim(c, c)，其表示所述查询与所述第一组候选专利中的专利的权利要求之间的最高相似度得分；sim(c, cs)，其表示所述查询与所述第一组候选专利中的专利的所有权利要求之间的相似度得分；sim(c, 名称)，其表示所述查询与所述第一组候选专利中的专利的名称之间的相似度得分；sim(c, 摘要)，其表示所述查询与所述第一组候选专利中的专利的摘要之间的相似度得分；sim(关键概念, 关键概念)，其表示所述查询的关键概念与所述第一组专利中的专利的关键概念之间的相似度得分；sim(关键概念, 名称)，其表示所述查询的关键概念与所述第一组专利中的专利的名称之间的相似度得分；sim(关键概念, 摘要)，其表示所述查询的关键概念与所述第一组专利中的专利的摘要之间的相似度得分；IPC-重叠，其表示所述第一组专利中的专利的IPC分类号与所述第一组专利中的一组初始高排位专利的IPC分类号之间重叠的IPC分类号的数量；以及直接引用，其表示所述一组初始高排位专利文档中引用所述第一组专利文档中的专利或被所述第一组专利文档中的专利引用的专利的数量。

6.根据权利要求1所述的系统，其中所述一组专利特征包括IPC-重叠，其表示所述第一组专利文档中的专利的IPC分类号与所述第一组专利中的一组初始高排位专利文档的IPC分类号之间重叠的IPC分类号的数量，所述重排序模块还适于计算IPC-重叠，其包括适于定义两个IPC分类号之间的重叠得分、基于IPC分类号结构将每个IPC分类号分为多个级的代码，并且其中两个IPC分类号之间的第一级重叠产生第一得分并且两个IPC分类号之间的第二级重叠产生第二得分。

7.根据权利要求6所述的系统，其中给定专利文档的IPC-重叠是该专利文档的IPC分类号与所述一组初始高排位专利文档的所有IPC分类号之间的平均重叠得分。

8.根据权利要求7所述的系统，其中专利文档的IPC-重叠得分与其相关性得分直接相关。

9.根据权利要求1所述的系统，其中基于先前执行的学习过程所配置的所述重排序模块包括自动生成的训练数据，所述自动生成的训练数据被处理以建立将被分配给所述一组专利特征中的各个特征的相关性权重。

10.根据权利要求9所述的系统，其中所述学习模块收集训练数据并且至少部分地基于所收集的训练数据为所述一组专利特征分配相关性权重。

11.根据权利要求1所述的系统，其中所述搜索引擎包括适于产生所述第一组候选专利文档的基于基线文本的检索系统。

12.根据权利要求1所述的系统，其中所述查询可包括多个独立定义的查询术语，所述独立定义的查询术语中的一个或多个被所述搜索引擎处理以对包括在所述第一组候选专利文档中的专利进行划界或加权。