對專利數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)引是專利管理中的常規(guī)工作之一。許多專利分析報告的基本任務(wù)之一就是對專利進(jìn)行標(biāo)引。這項工作不僅繁瑣，而且耗時費(fèi)力。例如，標(biāo)引一萬份專利可能需要分析人員花費(fèi)一個月的時間，而且隨著標(biāo)引時間的延長，人員容易疲勞，標(biāo)引的可靠性也會降低。

隨著大語言模型的出現(xiàn)，許多人開始嘗試?yán)闷溥M(jìn)行標(biāo)引，但這一過程仍然面臨諸多挑戰(zhàn)，主要包括以下幾個問題：

一、模型的Token限制

無論是哪種大語言模型，都存在輸入token的限制，無法一次性處理大量數(shù)據(jù)。尤其是在標(biāo)引過程中需要參考權(quán)利要求和摘要時，模型只能處理部分專利數(shù)據(jù)，對于大批量數(shù)據(jù)的標(biāo)引，操作變得不切實(shí)際。

二、標(biāo)引標(biāo)準(zhǔn)的統(tǒng)一

對于大規(guī)模專利標(biāo)引，往往需要進(jìn)行分層標(biāo)引。例如，每個專利可能需要三層或四層的標(biāo)引結(jié)構(gòu)，這要求標(biāo)引的尺度必須統(tǒng)一。但在分批輸入大語言模型時，保持一致的標(biāo)引標(biāo)準(zhǔn)是十分困難的。

三、模型的幻覺問題

大語言模型不可避免地會出現(xiàn)幻覺現(xiàn)象，模型在處理某些數(shù)據(jù)時可能會產(chǎn)生錯誤，而這些錯誤往往難以糾正。

四、標(biāo)引標(biāo)簽修改問題

在標(biāo)引開始或進(jìn)行過程中，可能會發(fā)現(xiàn)某些標(biāo)簽需要修改，但修改起來比較困難。

為了有效解決這些問題，我們設(shè)計了Maxipat標(biāo)引系統(tǒng)。該系統(tǒng)上線近一年，已被眾多五百強(qiáng)企業(yè)使用并經(jīng)過實(shí)踐驗證。Maxipat標(biāo)引系統(tǒng)具有以下幾個顯著優(yōu)點(diǎn)：

一、標(biāo)引標(biāo)簽體系的優(yōu)化

以自動駕駛領(lǐng)域的專利為例，首先遇到的問題是要為這些專利分配什么樣的標(biāo)簽。如果您已經(jīng)擁有現(xiàn)成的標(biāo)簽，可以直接將其輸入到標(biāo)引指令框中，或者直接復(fù)制上傳至系統(tǒng)。無需擔(dān)心格式問題，系統(tǒng)會自動整理標(biāo)引的層級結(jié)構(gòu)。

點(diǎn)擊之后，系統(tǒng)會自動把層級生成分配好讓用戶確認(rèn)，如下圖所示：

此時可以進(jìn)行確認(rèn)。為了防止模型誤解，用戶可以自行添加注釋，或者直接點(diǎn)擊注釋，Maxipat會調(diào)用強(qiáng)大的搜索系統(tǒng)進(jìn)行全網(wǎng)搜索，并使用另一個模型來確認(rèn)相關(guān)概念的含義。用戶只需確認(rèn)是否存在誤差，無需手動輸入。

如果用戶對標(biāo)引體系不滿意，并希望豐富標(biāo)簽體系，在Maxipat中操作也非常簡單。用戶只需啟動譜系優(yōu)化，系統(tǒng)會自動調(diào)用Maxipat的模型池和搜索系統(tǒng)，對現(xiàn)有的標(biāo)引體系進(jìn)行評估和優(yōu)化。

關(guān)鍵是，這一優(yōu)化過程可以由用戶干預(yù)。用戶還可以上傳收集到的行業(yè)資料，供Maxipat參考，以便進(jìn)行優(yōu)化。例如，用戶可以上傳一份行業(yè)白皮書，或直接下載一個專利列表，讓系統(tǒng)根據(jù)用戶上傳的專利列表總結(jié)標(biāo)簽。

而且標(biāo)簽的優(yōu)化是對話式的，用戶可以根據(jù)情況修改，不停地上傳資料修改需要標(biāo)引的標(biāo)簽。

此外，即使用戶對標(biāo)簽的標(biāo)引體系仍然不滿意，在系統(tǒng)標(biāo)引之后，用戶還可以再次更新標(biāo)簽體系。此時，可以直接使用Maxipat自帶的標(biāo)引標(biāo)簽聚類功能，通過AI自動評估某一列專利列表可能標(biāo)引成哪些標(biāo)簽，并查看哪些標(biāo)簽可以采用。

二、標(biāo)引過程完全自動化

在這個體系下，關(guān)于標(biāo)引標(biāo)簽的問題可以完全交給AI處理。

在完成標(biāo)簽生成后，接下來的步驟就是如何進(jìn)行標(biāo)引。傳統(tǒng)的標(biāo)引過程需要耗費(fèi)大量時間，但在Maxipat中，標(biāo)引過程完全自動化。大約標(biāo)引一萬件專利只需5個小時左右。有人問，是否需要用戶全程關(guān)注？其實(shí)，這個過程無需用戶過多干預(yù)，用戶只需在適當(dāng)?shù)臅r間查看系統(tǒng)進(jìn)度即可。

系統(tǒng)將專利標(biāo)引好之后，都會給出具體的標(biāo)引理由和置信度，避免模型的幻覺。

Maxipat的標(biāo)引模型并不是單一模型在運(yùn)作，而是采用了模型池和投票機(jī)制。不同的模型負(fù)責(zé)不同的任務(wù)，只有當(dāng)模型們在標(biāo)簽上達(dá)成一致時，才能通過，并且會給出置信度分?jǐn)?shù)。對于投票意見不一致的情況，將進(jìn)入下一輪，由更高等級的模型反復(fù)分析專利全文，最終確定標(biāo)簽。

這就像是你有一個標(biāo)引任務(wù)，交給一群小伙伴進(jìn)行標(biāo)引，大家背對背地標(biāo)引，只有當(dāng)標(biāo)引結(jié)果一致時才會采納；對于不一致的標(biāo)引，交給組長復(fù)核。通過這種方式，模型團(tuán)隊的標(biāo)引結(jié)果最大程度避免了模型幻覺的出現(xiàn)。

三、標(biāo)引結(jié)果的確認(rèn)和糾正

對于標(biāo)引結(jié)果，如果用戶不滿意，可以通過自然語言指令直接糾正，或者修改部分標(biāo)引，刷新后讓模型重新處理。

整個標(biāo)引過程幾乎不需要人工介入，標(biāo)引一萬件專利，人工所需時間不超過1小時。關(guān)鍵是，用戶可以通過自然語言指令進(jìn)行更新和修正。

接下來，大家關(guān)心的是標(biāo)引的準(zhǔn)確率。現(xiàn)有的任何模型標(biāo)引都無法保證100%的準(zhǔn)確率，Maxipat的標(biāo)引準(zhǔn)確率取決于以下幾個因素：

一、標(biāo)簽的解釋程度

如果用戶為標(biāo)簽提供的解釋越全面和具體，標(biāo)引的準(zhǔn)確率就會越高。

二、源數(shù)據(jù)的技術(shù)領(lǐng)域稀疏程度

這在人工標(biāo)引中也是如此。例如，如果標(biāo)引的數(shù)據(jù)涵蓋飛機(jī)、汽車、輪船、藥品等領(lǐng)域，人工標(biāo)引人員可以通過快速瀏覽摘要和題目來確定標(biāo)簽。但如果數(shù)據(jù)主要是關(guān)于果汁機(jī)刀片，且需要在刀片下層再細(xì)分多個標(biāo)簽，那么標(biāo)引的難度就會增加。

三、算力投入

這涉及到所采用的模型等級和掃描文獻(xiàn)的數(shù)量。如果使用最高等級的模型，并且每篇專利都掃描全文，那么標(biāo)引的準(zhǔn)確性肯定會最高。因此，Maxipat會為用戶提供選擇，根據(jù)項目的重要性讓用戶決定算力投入。

目前，從眾多客戶的使用反饋來看，Maxipat的三層標(biāo)簽體系在第一輪標(biāo)引中的準(zhǔn)確度可以達(dá)到60%-95%，具體準(zhǔn)確率取決于上述三個因素。

Maxipat致力于作為成為科技創(chuàng)新和知識產(chǎn)權(quán)工作的AI加速器，主要包括輔助創(chuàng)新：提高研發(fā)的科技創(chuàng)新效率；智能搜索與分析：將專利搜索和報告制作借助AI實(shí)現(xiàn)智能化，包括智能查新、無效、FTO、Landscaping報告；投資助手：快速生成投資賽道報告、專利購買篩選、專利轉(zhuǎn)化評估。目前開放注冊中。輔助科技創(chuàng)新和知識產(chǎn)權(quán)工作的AI智能體

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