[发明专利]专利资助方法、装置、存储介质及处理器

权利要求书

1.一种专利资助方法，其特征在于，包括：

获取专利资助申报对象的授权专利数据；

根据至少两个评估模型，预测所述授权专利数据的多个评估分值；

依据所述多个评估分值的均值结果，确定所述授权专利数据对应的资助级别；

基于所述资助级别，生成所述授权专利数据的资助金。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，获取专利资助申报对象的授权专利数据包括：

确定专利资助申报对象的申请类型，其中，所述申请类型至少包括以下之一：企业、事业单位、个人；

根据专利资助申报对象的申请类型，匹配与所述申请类型对应的授权专利数据。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据至少两个评估模型，预测所述专利数据的多个评估分值包括：

将所述授权专利数据分别输入至少两个评估模型，由至少两个所述评估模型输出评估分值，其中，每一个所述评估模型为使用多组训练数据，通过机器学习训练得出的，所述多组训练数据中的每组数据均包括：授权专利数据和所述授权专利数据对应的评估分值。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，授权专利数据包括专利内容数据，其中，所述专利内容数据包括以下至少之一：权利要求，说明书，外观专利图像。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，依据所述多个评估分值的均值结果，确定所述授权专利数据对应的资助级别包括：

获取预设资助级别与分值区间之间的对应关系；

确定所述多个评估分值的均值结果所属的分值区间；

根据所述对应关系，确定所述均值结果所属的分值区间对应的预设资助级别为所述授权专利数据对应的资助级别。

6.一种专利资助装置，其特征在于，包括：

获取模块，用于获取专利资助申报对象的授权专利数据；

预测模块，用于根据至少两个评估模型，预测所述授权专利数据的多个评估分值；

确定模块，用于依据所述多个评估分值的均值结果，确定所述授权专利数据对应的资助级别；

生成模块，用于基于所述资助级别，生成所述授权专利数据的资助金。

7.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，所述预测模块包括：

将所述专利数据分别输入至少两个评估模型，由至少两个所述评估模型输出评估分值，其中，每一个所述评估模型为使用多组训练数据，通过机器学习训练得出的，所述多组训练数据中的每组数据均包括：授权专利数据和所述授权专利数据对应的评估分值。

8.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，所述确定模块包括：

获取单元，用于获取预设资助级别与分值区间之间的对应关系；

第一确定单元，用于确定所述多个评估分值的均值结果所属的分值区间；

第二确定单元，用于根据所述对应关系，确定所述均值结果所属的分值区间对应的预设资助级别为所述授权专利数据对应的资助级别。

9.一种存储介质，其特征在于，所述存储介质包括存储的程序，其中，在所述程序运行时控制所述存储介质所在设备执行权利要求1至5中任意一项所述的专利资助方法。

10.一种处理器，其特征在于，所述处理器用于运行程序，其中，所述程序运行时执行权利要求1至5中任意一项所述的专利资助方法。