由于經(jīng)濟(jì)、科技的快速發(fā)展，知識(shí)產(chǎn)權(quán)客體范圍和內(nèi)容不斷擴(kuò)大和深化，專(zhuān)利數(shù)據(jù)量也在不斷增加。僅中國(guó)大陸公開(kāi)的專(zhuān)利文獻(xiàn)數(shù)量，發(fā)明和實(shí)用新型專(zhuān)利文獻(xiàn)總量從2008年底只有不到250萬(wàn)件，已經(jīng)躍升到2020年底的1000萬(wàn)余件，12年的時(shí)間增長(zhǎng)了3倍，這為開(kāi)展專(zhuān)利檢索工作帶來(lái)巨大的挑戰(zhàn)。
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通過(guò)檢索業(yè)務(wù)中自動(dòng)檢索語(yǔ)義要素分析與抽取，將以廣大審查用戶(hù)的業(yè)務(wù)經(jīng)驗(yàn)和檢索經(jīng)驗(yàn)知識(shí)信息的算法模型為基礎(chǔ)，通過(guò)語(yǔ)義的處理分析、自動(dòng)抽取檢索要素提高自動(dòng)檢索的智能化和準(zhǔn)確率，提升審查檢索效率和準(zhǔn)確率。
達(dá)觀數(shù)據(jù)智能專(zhuān)利檢索引擎是結(jié)合專(zhuān)利審查員的檢索思維和理念，融入達(dá)觀NLP相關(guān)技術(shù)，通過(guò)對(duì)待檢專(zhuān)利的語(yǔ)義分析，抽取關(guān)鍵要素，進(jìn)行語(yǔ)義擴(kuò)展，從而進(jìn)一步提高專(zhuān)利文獻(xiàn)的檢準(zhǔn)和檢全。
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