人工智能能否使专利检索和分析的标准工作流程自动化?

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来自不同组织的专家遵循标准程序来定期执行IP搜索。通过理解本发明的上下文并使用其他关键信息(例如分类,有效的受让人,引用分析等)来准备复杂的搜索字符串。通常,这种操作需要特定技术领域的先验经验,数据库知识和专业知识。

当前,每个行业都在采用人工智能,使他们在智能机器上进行常规工作。同样,在IP行业中,用户无需遵循标准的搜索流程,就可以尽快找到特定问题的答案。

考虑到这一点,XLPAT花费了大量精力和精力在AI分层算法中,从而可以自动根据原始技术数据进行见解或解释。该公司的主要重点是自动化IP搜索的标准工作流程。 XLPAT的专家已经开发了智能算法,方法是从手工对口TT顾问处获取12年以上的经验,并针对特定用例定制GOOGLE AI,IBM Watson。最近,内部研发团队开发了一种机器学习模型,该模型经过200多个机器小时的培训,使该机器能够从100 GB的处理数据中学习并发展出专家搜索者的本能。

在PIUG 2018上的Derwent也因其专注的方法和自动化的IP搜索标准流程(如新颖性,FTO等)而认可XLPAT。

作者姓名:

普拉纳夫·夏尔马



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