原標題：顛覆傳統？智能語義搜索到底有多牛
對企業研發人員、企業專利工程師或專利代理人來說，為了提高專利授權率及專利質量，一般會在專利申請提交前，進行大范圍的專利查新檢索。而這時，如果利用語義檢索這一簡單便捷的檢索方式，將能幫助用戶更快速地完成相關檢索工作。相比傳統檢索方式，語義搜索更加“輕便”。不需要構建復雜的檢索式，用戶只需輸入專利號碼或技術方案的中文或英文文本描述，即可查找最相關的現有技術，大大降低了專利檢索門檻。
對企業研發人員、企業專利工程師或專利代理人來說，為了提高專利授權率及專利質量，一般會在專利申請提交前，進行大范圍的專利查新檢索。
而這時，如果利用語義檢索這一簡單便捷的檢索方式，將能幫助用戶更快速地完成相關檢索工作。
不僅如此，在要求更為嚴苛的專利無效檢索、專利風險排查等場景中，智能語義搜索同樣可以依靠于高精度AI語義模型，推薦高相關性對比文件，提升檢索效率。
為什么選擇語義搜索？
相比傳統檢索方式，語義搜索更加“輕便”。
不需要構建復雜的檢索式，用戶只需輸入專利號碼或技術方案的中文或英文文本描述，即可查找最相關的現有技術，大大降低了專利檢索門檻。
接下來，我們將用實際案例為大家揭秘，語義搜索究竟可以為專利檢索工作帶來哪些改變？
以CN208888425U（一種高密度預制光纜）為例，該專利于2020-01-13被宣告專利權全部無效，所使用的證據為CN204065497U（證據1）、CN104166197A（證據2）、CN104597577B（證據3）：
圖1：CN208888425U無效詳情
我們利用智慧芽「語義搜索」功能，在檢索入口直接輸入專利號碼，同時限制公開（公告）日為2018-03-28（CN208888425U申請日）之前，檢索全球專利文獻：
圖2：語義檢索動圖演示
系統利用人工智能技術，快速篩選出1000件最相關的專利，同時按照相關度降序排列。
在進行專利瀏覽中，我們發現結果的第1、2篇分別命中CN104166197A（證據2）、 CN204065497U（證據1）。
圖3：公開號檢索結果
此外，我們再嘗試下使用本申請權利要求文本進行語義檢索。
在同樣限制日期條件，智能語義搜索同樣在檢索結果列表第1、2篇分別命中CN104166197A（證據2）、 CN204065497U（證據1），此外，在檢索結果第12、13位命中CN104597577B（證據3及其公開文本）：
圖4：權利要求文本檢索結果
通過上述嘗試，智能語義檢索無需按照布爾檢索方式構建復雜的檢索條件，也無需對檢索結果進行過多的干預，完全依賴于系統智能語義，就命中高相關性的對比文件。
智慧芽語義檢索準確性
既然智慧芽「語義搜索」搜索結果速度快，構建檢索式時效率高，那它是否準確呢？
一則數據告訴你：
系統隨機抽取了2萬件有審查記錄和對比文件的發明專利，利用大數據分析能力，獲得檢索結果相關度TOP100的X類文獻命中率。
注：X類文獻，具有特別相關性，單獨對比便可否定發明申請文件的新穎性或創造性的文獻
在不進行任何人工干預，輸入專利號碼在檢索結果前100位命中高相關性對比文件的概率為47.74%，輸入專利摘要文本在檢索結果前100位命中高相關性對比文件的概率為41.83%。
這足以證明，語義搜索在不進行任何人工干預的情況下，能夠提供高效、快速、準確的檢索結果，降低檢索門檻，大幅提升檢索效率。
使用場景
那么，在哪些場景下，我們可以嘗試利用「語義搜索」功能：
- 市場研究競爭分析
- 技術規劃（專利查新檢索）
- 風險預警
- 訴訟維權（專利無效、侵權）等等
運用范圍如此之廣，并集檢全、檢準、高效、簡單于一身，真是令人心動！
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