G06F19/00 G06F17/30
1. 一种专利技术关联性分析方法,其特征在于,其包含:
设定一个检索条件以检索获得数件专利文献,各专利文献分别揭示有 至少一个引用文献;
统计各专利文献的引用文献的出现次数,以分别设定各引用文献的权 值数量;及
将各引用文献分别依权值数量进行排序,进而完成各引用文献与各专 利文献的技术关联性分析作业。
2. 根据权利要求1所述的专利技术关联性分析方法,其特征在于:
在完成各引用文献的排序后,再依权值数量的高低顺序依序检视各引用 文献是否与先前检索获得的其中一件专利文献相同,进而分析各引用文 献是否与至少一件专利文献具有直接技术关联性。
3. 根据权利要求1所述的专利技术关联性分析方法,其特征在于:
以一个电脑系统执行各步骤。
4. 根据权利要求3所述的专利技术关联性分析方法,其特征在于:
该电脑系统具有一个显示界面且连接至少一个资料库,该显示界面用以 显示显示各引用文献的排序结果,该资料库用以储存分析结果。
5. 根据权利要求1所述的专利技术关联性分析方法,其特征在于:
该专利文献为美国专利公报。
6. 根据权利要求1所述的专利技术关联性分析方法,其特征在于:
该排序结果以视觉化排序方式显示。
7. 根据权利要求6所述的专利技术关联性分析方法,其特征在于:
该视觉化排序方式是以图表显示。
8. 根据权利要求6所述的专利技术关联性分析方法,其特征在于:
该视觉化排序方式是以表格显示。
9. 根据权利要求1所述的专利技术关联性分析方法,其特征在于:
其中各引用文献分别依权值数量按递降次序进行排序。
10. 根据权利要求1所述的专利技术关联性分析方法,其特征在于:
其中各引用文献分别依权值数量按递升次序进行排序。
技术领域
本发明是关于一种专利技术关联性分析方法,特别是关于借助统计数 件专利文献的引用文献的出现次数,进而分析各引用文献与各专利文献 彼此之间的技术关联性的分析方法。
背景技术
目前各国专利专责机关普遍是提供有一专利检索工具(专利资料库), 该专利检索工具主要是利用主从式架构(Client/Server Model),用以 提供一检索人员于一用户端输入预定的检索条件,以便经由该用户端连 线至一伺服端进行检索作业,进而可获得符合该检索条件的至少一专利 文献。该专利文献可为一专利公报、一专利说明书、一专利精要表或其 他专利相关文件等,以供该检索人员参考该专利文献的技术内容。
一般而言,该检索人员检索该专利文献的目的,除可直接参阅各专利 文献的技术内容外,该检索人员亦可透过参阅各专利文献的技术内容的 过程中,进一步分析各专利文献彼此的间的技术关连性为何。例如:该 检索人员可借助分别参阅各专利文献的专利说明书的先前技术或发明目 的等相关技术内容,以深入分析先前检索获得的各专利文献所欲解决的 共通技术问题普遍集中于何种议题,进而判断现今产业界的主要研发方 向或某一特定技术领域长期存在的技术问题等。藉此,其分析结果可作 为一决策人员对所属产业的未来研发方向或市场评估等决策参考依据。
然而,前述现有分析方法必须事先详阅先前检索获得的各专利文献的 技术内容后,方可分析得知各专利文献的技术关连性。由于整体分析处 理过程中,必须逐一检视各专利文献的技术内容,且亦容易阅读到许多 无关的专利文献,必须花费相当多不必要地人力资源及时间成本,故不 符合经济效益。基于上述原因,有必要进一步改良上述现有分析方法。
有鉴于此,本发明改良上述现有分析方法的缺点,其是检索获得具有 至少一引用文献的数件专利文献,并统计各专利文献的引用文献的出现 次数,以便将各引用文献进行排序作业。藉此,可供一检索人员清楚得 知各引用文献与各专利文献彼此的间的技术关联性,并优先选择参阅具 有高度技术关连性的至少一引用文献,故可快速得知先前检索获得的各 专利文献所欲解决的共通技术问题是集中于何种议题,进而作为产业未 来研发方向或市场评估等决策参考依据。
发明内容
本发明的主要目的是提供一种专利技术关联性分析方法,其是借助统 计数件专利文献的引用文献的出现次数,进而设定各引用文献的权值数 量,并将各引用文献依权值数量进行排序,使得本发明具有可快速分析 各引用文献与各专利文献的技术关联性的功效。
本发明的次要目的是提供一种专利技术关联性分析方法,其是借助各 引用文献的排序结果,提供一检索人员可优先选择参阅的具有高度技术 关连性的至少一引用文献,以作为产业未来研发方向或市场评估等决策 参考依据,使得本发明具有可供产业进行决策分析的功效。
本发明的另一目的是提供一种专利技术关联性分析方法,其借助一电 脑系统执行各分析步骤,并可将分析结果储存于一资料库,用以作为产 业决策分析的参考依据,并有效减少人工作业可能造成的疏忽,使得本 发明具有可提升分析处理效率的功效。
根据本发明的专利技术关联性分析方法,其预先设定一检索条件以检 索获得数件专利检索资料,各专利检索资料分别揭示有至少一引用文献; 次统计各引用文献于不同专利文献的出现次数,用以设定各引用文献的 权值数量;最后将各引用文献依权值数量进行排序,进而完成各引用文 献与各专利文献的技术关联性分析作业。藉此,以作为产业的未来研发 方向或市场评估等决策参考依据。
检索人员可直接省略逐一详阅先前检索获得的各专利文献的技术内 容等步骤,并优先选择参阅具有高度技术关联性的引用文献(即权值数 量排名较高的至少一引用文献),以便快速得知先前检索获得的各专利文 献所欲解决的共通技术问题是集中于何种议题,进而作为产业未来研发 方向或市场评估等决策参考依据。
附图说明
【图式简单说明】
图1:本发明较佳实施例的专利技术关联性分析方法的步骤流程方块 示意图。
图2:本发明较佳实施例的专利技术关联性分析方法于执行步骤S1 的示意图。
图3:本发明较佳实施例的专利技术关联性分析方法于执行步骤S2 的示意图。
图4:本发明较佳实施例的专利技术关联性分析方法于执行步骤S3 的示意图。
图5:本发明较佳实施例的专利技术关联性分析方法于执行步骤S4 的示意图。
【主要元件符号说明】
1 专利文献 11 引用文献栏位
2 图表
S1 专利文献检索步骤 S2 引用文献统计步骤
S3 技术关联性分析步骤 S4 引用文献检视步骤
具体实施方式
为让本发明的上述及其他目的、特征及优点能更明显易懂,下文特举
本发明的较佳实施例,并配合所附图式,作详细说明如下:
请参照图1所示,本发明第一实施例的专利技术关联性分析方法包含 一专利文献检索步骤S1、一引用文献统计步骤S2及一技术关联性分析步 骤S3。该专利文献检索步骤S1是设定一检索条件后进行检索作业,以获 得分别揭示有至少一引用文献的数件专利文献。该引用文献统计步骤S2 统计各引用文献于不同专利文献的出现次数,以分别设定各引用文献的 权值数量。该技术关联性分析步骤S3将各引用文献分别依权值数量进行 排序,以便出各引用文献与各专利文献彼此之间的技术关联性的参考 值。藉此,可借助参阅具有高度技术关连性的至少一引用文献,进而快 速得知各专利文献所欲解决的共通技术问题是集中于何种议题。
请参照图1及2所示,本发明第一实施例的专利文献检索步骤S1是 由一检索人员预先设定一检索条件S11,例如:当该检索人员欲分析一风 扇马达技术领域中,目前主要研发方向或长期存在的技术问题时,其检 索条件可设定为风扇马达或与风扇马达相关的构件名称等至少一种关键 字。该检索方式优选为由一用户端连线至一专利资料库,该专利资料库 可选自美国专利商标局(USPTO)所提供的专利检索网页以进行检索作业, 进而检索获得符合该检索条件的数件专利文献1。其中该专利文献1必须 为具有引用文献栏位11的专利资料,例如:美国专利商标局(USPTO) 所提供的专利公报首页揭示有一引用文献栏位(References Cited),该 引用文献栏位11是揭示有至少一引用文献,该引用文献是为美国专利商 标局审查官于进行专利审查作业时,事先进行检索获得与所审查的专利 文献具有技术关联性的专利资料。
请再参照图1及2所示,一般而言,美国专利公报的引用文献栏位 11所揭示的引用文献,概略揭示有一专利号码、一公告日期、一发明人 名称及一专利分类编码等(依美国专利商标局的专利公报设计标准为 主),其中该专利号码具有独特性,故可用以区别各引用文献,以作为后 续各引用文献的统计作业的参考依据。另外,如图所示的实施例中,是 假设该检索人员以该检索条件进行检索后,可获得十件专利文献1(其检 索获得的专利文献1数量是依检索条件的不同产生变化),各专利文献1 分别揭示有数件引用文献A、B、C、D、E、F,该引用文献A、B、C、D、 E、F亦可能包含有部分先前检索获得的专利文献1。
请参照图1至3所示,本发明第一实施例的引用文献统计步骤S2用 以统计各引用文献于不同专利文献1的出现次数后,进而设定各引用文 献的权值数量。如图所示的实施例中,其主要是依据各引用文献A、B、C、 D、E、F所揭示的专利号码进行分组,并依据各引用文献于各专利文献1 的出现次数以对应设定其权值数量。例如:该引用文献A于各专利文献1 的出现次数为三次,故其权值数量相对设定为“3”。又,如同前述设定 方式,其他如引用文献B、C、D、E、F的权值数量,依序设定为“8”、 “2”、“5”、“3”、“2”。
请参照图1及4所示,本发明第一实施例的技术关联性分析步骤S3 是将各引用文献分别依先前所设定的权值数量进行排序作业。该排序作 业较佳可选择按一递降次序或一递升次序作为排序标准,用以将各引用 文献进行排序以获得一排序结果。该排序结果较佳可选择使用如图表或 表格等视觉化排序方式予以显示,藉使该检索人员可直接以目视快速得 知该排序结果。如图所示的实施例中,主要是选择使用一图表2显示该 排序结果,该图表2的横轴是依据各引用文献A、B、C、D、E、F的权值 数量的高低标准,将各引用文献A、B、C、D、E、F由左至右按「递降次 序」进行排序;该图表2的纵轴则用以显示各引用文献A、B、C、D、E、 F的权值数量。藉此,该检索人员即可直接目视该图表2的分布情形,进 而得知各引用文献A、B、C、D、E、F与各专利文献1彼此之间的技术关 联性。例如:该引用文献B的权值数量较高,该检索人员当可合理推断 该引用文献B与各专利文献1具有高度关联性。因此,该检索人员可优 先选择参阅该引用文献B的技术内容,以便得知先前检索获得的各专利 文献1普遍所欲解决的共通技术问题,进而作为产业决策分析的依据。
请再参阅图1及2所示,本发明专利技术关联性分析方法,可选择以 人工方式或一电脑系统(未绘示)执行各相关步骤。其中该电脑系统具 有一显示界面(未绘示),且该电脑系统连接至少一资料库(未绘示)。 当利用该电脑系统执行前述各步骤流程时,主要是以该电脑系统分别撷 取各专利文献1的引用文献的专利号码,并利用该电脑系统的计数功能, 以分别统计各引用文献(即专利号码)于不同专利文献1的出现次数, 进而对应设定各引用文献的权值数量,并配合完成各引用文献的排序作 业,最后将排序结果转换为图表或表格等视觉化数位资料且显示于该显 示界面。藉此,当利用该电脑系统执行本发明方法各步骤时,相较于人 工处理方式可更进一步提升整体分析效率。另外,亦可将该分析结果储 存于该资料库,用以取代人工记录作业,并作为一决策人员(如高级主 管等)进行产业决策分析的参考依据。
请参照图2及5所示,其揭示本创作第二实施例的专利技术关联性分 析方法。相较于第一实施例,第二实施例的专利技术关联性分析方法是 进一步于技术关联性分析步骤S3后执行一引用文献检视步骤S4。该引用 文献检视步骤S4主要是分别检视已完成排序的各引用文献是否为先前所 检索获得的其中一专利文献1。其中该检视方式较佳是将各引用文献的专 利号数逐一比对各专利文献的专利号数,且检视顺序亦可由权值数量最 高的引用文献依序进行。藉此,可更进一步分析在权值数量较高的至少 一引用文献中,是否与至少一专利文献具有直接技术关联性。
如图2及4所示,假使该检索人员设定该引用文献B及引用文献D 为权值数量较高的引用文献时,即可预先将该引用文献B的专利号码逐 一比对先前检索获得的各专利文献1的专利号码后,再将引用文献D的 专利号码与各专利文献1的专利号码逐一进行比对。如该引用文献B的 专利号码与先前检索获得的其中一专利文献1的专利号码相同时,由于 该引用文献B的权值数量为“8”,故可判断该引用文献B除相对具有高 度技术关联性外,亦与其中八件专利文献1具有更直接的技术关联性。 因此,该检索人员可优先选择参阅该引用文献B的技术内容,以更为精 确得知多数专利专利文献1所欲解决的共通技术问题。
如上所述,相较于现有分析方法必须逐一详阅先前检索获得的各专利 文献如先前技术或发明目的等技术内容后,方可得知各专利文献所欲解 决的共同技术问题,故具有浪费人力资源及时间成本等缺点。本发明是 借助先前检索获得的各专利文献1所分别揭示的引用文献的出现次数, 用以将各引用文献进行排序,以便出各引用文献与各专利文献彼此之 间的技术关联性。由于该检索人员设定一检索条件所获得的各专利文献 可多数集中于一特定的技术领域,且各引用文献亦与所属专利文献具有 高度技术关联性,故各引用文献出现于不同专利文献的次数愈多时,其 相对于各专利文献亦具有高度技术关连性。因此,该检索人员可直接省 略逐一详阅先前检索获得的各专利文献的技术内容等步骤,并优先选择 参阅具有高度技术关联性的引用文献(即权值数量排名较高的至少一引 用文献),以便快速得知先前检索获得的各专利文献所欲解决的共通技术 问题是集中于何种议题,进而作为产业未来研发方向或市场评估等决策 参考依据。
本文发布于:2023-03-13 00:55:14,感谢您对本站的认可!
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