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一种基于人工智能的 专利撰写方法及撰写系统

阅读：361发布：2020-05-12

专利汇可以提供一种基于人工智能的专利撰写方法及撰写系统专利检索，专利查询，专利分析的服务。并且本发明涉及一种基于人工智能的专利撰写方法及撰写系统。具体包括，将机械图进行识别分析，识别出多个机械零部件及其连接关系和位置关系；根据技术交底书对多个机械零部件进行筛选，标注出必要技术特征；将标注为必要技术特征的机械零部件及其连接关系和位置关系按照神经网络撰写模块生成独立权利要求。通过机械图识别，神经网络撰写模块智能生成独立权利要求，极大的降低了专利代理人的工作量。，下面是一种基于人工智能的专利撰写方法及撰写系统专利的具体信息内容。

权利要求

1.一种基于人工智能的专利撰写方法，其特征在于，包括如下步骤：
将机械图进行识别分析，识别出多个机械零部件及其连接关系和位置关系；
根据技术交底书对多个机械零部件进行筛选，标注出必要技术特征；
将标注为必要技术特征的机械零部件及其连接关系和位置关系按照神经网络撰写模块生成独立权利要求。
2.如权利要求1所述的专利撰写方法，其特征在于，还包括如下步骤：
根据技术交底书对多个机械零部件进行筛选，标注出附加技术特征；
将标注为附加技术特征的机械零部件及其连接关系和位置关系按照神经网络撰写模块生成多条从属权利要求。
3.如权利要求1所述的专利撰写方法，其特征在于，将机械图进行识别分析，识别出多个机械零部件及其连接关系和位置关系，具体包括：
服务器预先存储机械制图数据库，机械制图数据库包含了机械制图的符号信息、尺寸信息、标准件信息、制图基本规则；
将机械图上传到服务器，识别机械图中的文字信息，得到多个零部件名称及其序号、符号信息、尺寸信息；
将零部件名称在机械制图数据库中检索，若检索不到结果，则判定该机械零部件为非标件；若检索得到结果，则输出该零部件在机械制图数据库中的标准样图；
根据零部件名称的序号所指引的区域以及该序号对应的机械零部件名称的标准样图，识别出机械图中对应机械零部件的线条图区域；
将判定为非标件的机械零部件，根据其对应的序号所指引的区域以及机械制图数据库中的制图基本规则，识别出机械图中判定为非标件的机械零部件的线条图区域；
根据识别的机械零部件的线条图区域、符号信息及尺寸信息，分析得到机械图中多个机械零部件的连接关系和位置关系。
4.如权利要求1所述的专利撰写方法，其特征在于，所述神经网络撰写模块包括：必要技术特征输入单元、附加技术特征输入单元、索引单元、分词处理单元、权重标识单元、技术方案语句生成单元和引用关系建立单元；
所述必要技术特征输入单元和附加技术特征输入单元分别将标注的必要技术特征及附加技术特征输入至索引单元；
所述索引单元用于索引含有必要技术特征及附加技术特征的重构语句；
所述分词处理单元接收索引得到的重构语句及对应的词汇表集，并剔除词汇表集中存在的停用词和虚词；
所述权重标识单元接收由分词处理单元处理后的词汇表集，并根据词义计算及标识词汇表集中各词汇的权重；
所述技术方案语句生成单元用于从词汇表集中提取大于设定阈值的权重所对应的词汇作为关键词，并根据设定的语句表达式将关键词排列组合成各项权利要求的技术方案语句；
所述引用关系建立单元用于将任意从属权利要求与其余权利要求进行关键词比较，以确定每一项从属权利要求的引用关系。
5.一种基于人工智能的专利撰写系统，其特征在于，包括图文识别模块、技术特征标注模块、神经网络撰写模块；
所述图文识别模块用于将机械图进行识别分析，识别出多个机械零部件及其连接关系和位置关系；
所述技术特征标注模块用于根据技术交底书对多个机械零部件进行筛选，标注出必要技术特征和附加技术特征；
所述神经网络撰写模块用于将标注为必要技术特征的机械零部件及其连接关系和位置关系生成独立权利要求。
6.如权利要求5所述的专利撰写系统，其特征在于，所述图文识别模块包括文字识别单元、文字检索单元、线条图对比单元、关系分析单元；
所述文字识别单元用于识别机械图中的文字信息，得到多个零部件名称及其序号、符号信息、尺寸信息；
所述文字检索单元用于将零部件名称在机械制图数据库中检索，若检索不到结果，则判定该机械零部件为非标件；若检索得到结果，则输出该零部件在机械制图数据库中的标准样图；
所述线条图对比单元用于根据零部件名称的序号所指引的区域以及该序号对应的机械零部件名称的标准样图，识别出机械图中对应机械零部件的线条图区域；
所述线条图对比单元还用于将判定为非标件的机械零部件，根据其对应的序号所指引的区域以及机械制图数据库中的制图基本规则，识别出机械图中判定为非标件的机械零部件的线条图区域；
所述关系分析单元用于根据识别的机械零部件的线条图区域、符号信息及尺寸信息，分析得到机械图中多个机械零部件的连接关系和位置关系。
7.如权利要求5所述的专利撰写系统，其特征在于，所述神经网络撰写模块包括：必要技术特征输入单元、附加技术特征输入单元、索引单元、分词处理单元、权重标识单元、技术方案语句生成单元和引用关系建立单元；
所述必要技术特征输入单元和附加技术特征输入单元分别将标注的必要技术特征及附加技术特征输入至索引单元；
所述索引单元用于索引含有必要技术特征及附加技术特征的重构语句；
所述分词处理单元接收索引得到的重构语句及对应的词汇表集，并剔除词汇表集中存在的停用词和虚词；
所述权重标识单元接收由分词处理单元处理后的词汇表集，并根据词义计算及标识词汇表集中各词汇的权重；
所述技术方案语句生成单元用于从词汇表集中提取大于设定阈值的权重所对应的词汇作为关键词，并根据设定的语句表达式将关键词排列组合成各项权利要求的技术方案语句；
所述引用关系建立单元用于将任意从属权利要求与其余权利要求进行关键词比较，以确定每一项从属权利要求的引用关系。

说明书全文

一种基于人工智能的 专利撰写方法及撰写系统

技术领域

[0001] 本发明涉及专利撰写领域，尤其涉及一种基于人工智能的专利撰写方法及撰写系统。

背景技术

[0002] 目前专利文件撰写过程主要依赖于专利代理人或申请人的手工撰写。每年专利的申请量几百万件，而代理人的数量才几万人，代理人的工作量非常大。目前还没有一种自动撰写专利的系统。

发明内容

[0003] 本发明提供了一种基于人工智能的专利撰写方法及撰写系统，以解决上述技术问题。

[0004] 为了达到上述目的，本发明的技术方案是这样实现的：

[0005] 一种基于人工智能的专利撰写方法，包括如下步骤：

[0006] 将机械图进行识别分析，识别出多个机械零部件及其连接关系和位置关系；

[0007] 根据技术交底书对多个机械零部件进行筛选，标注出必要技术特征；

[0008] 将标注为必要技术特征的机械零部件及其连接关系和位置关系按照神经网络撰写模块生成独立权利要求。

[0009] 进一步，该专利撰写方法还包括如下步骤：

[0010] 根据技术交底书对多个机械零部件进行筛选，标注出附加技术特征；

[0011] 将标注为附加技术特征的机械零部件及其连接关系和位置关系按照神经网络撰写模块生成多条从属权利要求。

[0012] 优选地，将机械图进行识别分析，识别出多个机械零部件及其连接关系和位置关系，具体包括：

[0013] 服务器预先存储机械制图数据库，机械制图数据库包含了机械制图的符号信息、尺寸信息、标准件信息、制图基本规则；

[0014] 将机械图上传到服务器，识别机械图中的文字信息，得到多个零部件名称及其序号、符号信息、尺寸信息；

[0015] 将零部件名称在机械制图数据库中检索，若检索不到结果，则判定该机械零部件为非标件；若检索得到结果，则输出该零部件在机械制图数据库中的标准样图；

[0016] 根据零部件名称的序号所指引的区域以及该序号对应的机械零部件名称的标准样图，识别出机械图中对应机械零部件的线条图区域；

[0017] 将判定为非标件的机械零部件，根据其对应的序号所指引的区域以及机械制图数据库中的制图基本规则，识别出机械图中判定为非标件的机械零部件的线条图区域；

[0018] 根据识别的机械零部件的线条图区域、符号信息及尺寸信息，分析得到机械图中多个机械零部件的连接关系和位置关系。

[0019] 优选地，所述神经网络撰写模块包括：必要技术特征输入单元、附加技术特征输入单元、索引单元、分词处理单元、权重标识单元、技术方案语句生成单元和引用关系建立单元；

[0020] 所述必要技术特征输入单元和附加技术特征输入单元分别将标注的必要技术特征及附加技术特征输入至索引单元；

[0021] 所述索引单元用于索引含有必要技术特征及附加技术特征的重构语句；

[0022] 所述分词处理单元接收索引得到的重构语句及对应的词汇表集，并剔除词汇表集中存在的停用词和虚词；

[0023] 所述权重标识单元接收由分词处理单元处理后的词汇表集，并根据词义计算及标识词汇表集中各词汇的权重；

[0024] 所述技术方案语句生成单元用于从词汇表集中提取大于设定阈值的权重所对应的词汇作为关键词，并根据设定的语句表达式将关键词排列组合成各项权利要求的技术方案语句；

[0025] 所述引用关系建立单元用于将任意从属权利要求与其余权利要求进行关键词比较，以确定每一项从属权利要求的引用关系。

[0026] 一种基于人工智能的专利撰写系统，包括图文识别模块、技术特征标注模块、神经网络撰写模块；

[0027] 所述图文识别模块用于将机械图进行识别分析，识别出多个机械零部件及其连接关系和位置关系；

[0028] 所述技术特征标注模块用于根据技术交底书对多个机械零部件进行筛选，标注出必要技术特征和附加技术特征；

[0029] 所述神经网络撰写模块用于将标注为必要技术特征的机械零部件及其连接关系和位置关系生成独立权利要求。

[0030] 优选地，所述图文识别模块包括文字识别单元、文字检索单元、线条图对比单元、关系分析单元；

[0031] 所述文字识别单元用于识别机械图中的文字信息，得到多个零部件名称及其序号、符号信息、尺寸信息；

[0032] 所述文字检索单元用于将零部件名称在机械制图数据库中检索，若检索不到结果，则判定该机械零部件为非标件；若检索得到结果，则输出该零部件在机械制图数据库中的标准样图；

[0033] 所述线条图对比单元用于根据零部件名称的序号所指引的区域以及该序号对应的机械零部件名称的标准样图，识别出机械图中对应机械零部件的线条图区域；

[0034] 所述线条图对比单元还用于将判定为非标件的机械零部件，根据其对应的序号所指引的区域以及机械制图数据库中的制图基本规则，识别出机械图中判定为非标件的机械零部件的线条图区域；

[0035] 所述关系分析单元用于根据识别的机械零部件的线条图区域、符号信息及尺寸信息，分析得到机械图中多个机械零部件的连接关系和位置关系。

[0036] 优选地，所述神经网络撰写模块包括：必要技术特征输入单元、附加技术特征输入单元、索引单元、分词处理单元、权重标识单元、技术方案语句生成单元和引用关系建立单元；

[0037] 所述必要技术特征输入单元和附加技术特征输入单元分别将标注的必要技术特征及附加技术特征输入至索引单元；

[0038] 所述索引单元用于索引含有必要技术特征及附加技术特征的重构语句；

[0039] 所述分词处理单元接收索引得到的重构语句及对应的词汇表集，并剔除词汇表集中存在的停用词和虚词；

[0040] 所述权重标识单元接收由分词处理单元处理后的词汇表集，并根据词义计算及标识词汇表集中各词汇的权重；

[0041] 所述技术方案语句生成单元用于从词汇表集中提取大于设定阈值的权重所对应的词汇作为关键词，并根据设定的语句表达式将关键词排列组合成各项权利要求的技术方案语句；

[0042] 所述引用关系建立单元用于将任意从属权利要求与其余权利要求进行关键词比较，以确定每一项从属权利要求的引用关系。

[0043] 与现有技术相比，本发明的优点在于：将机械图进行识别分析，识别出多个机械零部件及其连接关系和位置关系；根据技术交底书对多个机械零部件进行筛选，标注出必要技术特征；将标注为必要技术特征的机械零部件及其连接关系和位置关系按照神经网络撰写模块生成独立权利要求。通过机械图识别，神经网络撰写模块智能生成独立权利要求，极大的降低了代理人的工作量。附图说明

[0044] 为了更清楚地说明本发明具体实施方式或现有技术中的技术方案，下面将对具体实施方式或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本发明的一些实施方式，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

[0045] 图1为本发明实施例的基于人工智能的专利撰写方法。

具体实施方式

[0046] 以下将结合附图对本发明各实施例的技术方案进行清楚、完整的描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明的一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动的前提下所得到的所有其它实施例，都属于本发明所保护的范围。

[0047] 实施例

[0048] 如图1所示一种基于人工智能的专利撰写方法，包括如下步骤：

[0049] 101，将机械图进行识别分析，识别出多个机械零部件及其连接关系和位置关系；

[0050] 102，根据技术交底书对多个机械零部件进行筛选，标注出必要技术特征；

[0051] 103，将标注为必要技术特征的机械零部件及其连接关系和位置关系按照神经网络撰写模块生成独立权利要求。

[0052] 进一步，该专利撰写方法还包括如下步骤：

[0053] 根据技术交底书对多个机械零部件进行筛选，标注出附加技术特征；

[0054] 将标注为附加技术特征的机械零部件及其连接关系和位置关系按照神经网络撰写模块生成多条从属权利要求。

[0055] 优选地，将机械图进行识别分析，识别出多个机械零部件及其连接关系和位置关系，具体包括：

[0056] 服务器预先存储机械制图数据库，机械制图数据库包含了机械制图的符号信息、尺寸信息、标准件信息、制图基本规则；对于机械领域的专业技术人员来说，机械设计手册是本领域最基础的工具书籍，可以将机械设计手册录入到服务器，搭建机械制图数据库。

[0057] 将机械图上传到服务器，识别机械图中的文字信息，得到多个零部件名称及其序号、符号信息、尺寸信息；通过OCR文字识别软件即可将机械图上的文字进行识别，并输入到服务器内。每一个零部件对应一个序号，以及序号在机械图上的指引区域。

[0058] 由于机械图中有大量的标准件和非标准件，其中标准件指结构、尺寸、画法、标记等各个方面已经完全标准化，包括螺杆、螺母、轴承、垫圈、传动件、连结件、液压元件、启动元件、弹簧等。

[0059] 将零部件名称在机械制图数据库中检索，若检索不到结果，则判定该机械零部件为非标件；若检索得到结果，则输出该零部件在机械制图数据库中的标准样图；

[0060] 根据零部件名称的序号所指引的区域以及该序号对应的机械零部件名称的标准样图，识别出机械图中对应机械零部件的线条图区域；

[0061] 将判定为非标件的机械零部件，根据其对应的序号所指引的区域以及机械制图数据库中的制图基本规则，识别出机械图中判定为非标件的机械零部件的线条图区域；

[0062] 根据识别的机械零部件的线条图区域、符号信息及尺寸信息，分析得到机械图中多个机械零部件的连接关系和位置关系。

[0063] 优选地，所述神经网络撰写模块包括：必要技术特征输入单元、附加技术特征输入单元、索引单元、分词处理单元、权重标识单元、技术方案语句生成单元和引用关系建立单元；

[0064] 所述必要技术特征输入单元和附加技术特征输入单元分别将标注的必要技术特征及附加技术特征输入至索引单元；

[0065] 所述索引单元用于索引含有必要技术特征及附加技术特征的重构语句；

[0066] 所述分词处理单元接收索引得到的重构语句及对应的词汇表集，并剔除词汇表集中存在的停用词和虚词；

[0067] 所述权重标识单元接收由分词处理单元处理后的词汇表集，并根据词义计算及标识词汇表集中各词汇的权重；

[0068] 所述技术方案语句生成单元用于从词汇表集中提取大于设定阈值的权重所对应的词汇作为关键词，并根据设定的语句表达式将关键词排列组合成各项权利要求的技术方案语句；

[0069] 所述引用关系建立单元用于将任意从属权利要求与其余权利要求进行关键词比较，以确定每一项从属权利要求的引用关系。

[0070] 一种基于人工智能的专利撰写系统，包括图文识别模块、技术特征标注模块、神经网络撰写模块；

[0071] 所述图文识别模块用于将机械图进行识别分析，识别出多个机械零部件及其连接关系和位置关系；

[0072] 所述技术特征标注模块用于根据技术交底书对多个机械零部件进行筛选，标注出必要技术特征和附加技术特征；

[0073] 所述神经网络撰写模块用于将标注为必要技术特征的机械零部件及其连接关系和位置关系生成独立权利要求。

[0074] 优选地，所述图文识别模块包括文字识别单元、文字检索单元、线条图对比单元、关系分析单元；

[0075] 所述文字识别单元用于识别机械图中的文字信息，得到多个零部件名称及其序号、符号信息、尺寸信息；

[0076] 所述文字检索单元用于将零部件名称在机械制图数据库中检索，若检索不到结果，则判定该机械零部件为非标件；若检索得到结果，则输出该零部件在机械制图数据库中的标准样图；

[0077] 所述线条图对比单元用于根据零部件名称的序号所指引的区域以及该序号对应的机械零部件名称的标准样图，识别出机械图中对应机械零部件的线条图区域；

[0078] 所述线条图对比单元还用于将判定为非标件的机械零部件，根据其对应的序号所指引的区域以及机械制图数据库中的制图基本规则，识别出机械图中判定为非标件的机械零部件的线条图区域；

[0079] 所述关系分析单元用于根据识别的机械零部件的线条图区域、符号信息及尺寸信息，分析得到机械图中多个机械零部件的连接关系和位置关系。

[0080] 优选地，所述神经网络撰写模块包括：必要技术特征输入单元、附加技术特征输入单元、索引单元、分词处理单元、权重标识单元、技术方案语句生成单元和引用关系建立单元；

[0081] 所述必要技术特征输入单元和附加技术特征输入单元分别将标注的必要技术特征及附加技术特征输入至索引单元；

[0082] 所述索引单元用于索引含有必要技术特征及附加技术特征的重构语句；

[0083] 所述分词处理单元接收索引得到的重构语句及对应的词汇表集，并剔除词汇表集中存在的停用词和虚词；

[0084] 所述权重标识单元接收由分词处理单元处理后的词汇表集，并根据词义计算及标识词汇表集中各词汇的权重；

[0085] 所述技术方案语句生成单元用于从词汇表集中提取大于设定阈值的权重所对应的词汇作为关键词，并根据设定的语句表达式将关键词排列组合成各项权利要求的技术方案语句；

[0086] 所述引用关系建立单元用于将任意从属权利要求与其余权利要求进行关键词比较，以确定每一项从属权利要求的引用关系。

[0087] 以上所述，仅是本发明的较佳实施例而已，并非对本发明作任何形式上的限制，任何熟悉本专业的技术人员，在不脱离本发明技术方案范围内，当可利用上述揭示的技术内容作出些许更动或修饰为等同变化的等效实施例，但凡是未脱离本发明技术方案的内容，依据本发明的技术实质对以上实施例所作的任何简单修改、等同变化与修饰，均仍属于本发明技术方案的范围内。

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