對(duì)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(bào)告的基本任務(wù)之一就是對(duì)專利進(jìn)行標(biāo)引。這項(xiàng)工作不僅繁瑣，而且耗時(shí)費(fèi)力。例如，標(biāo)引一萬(wàn)份專利可能需要分析人員花費(fèi)一個(gè)月的時(shí)間，而且隨著標(biāo)引時(shí)間的延長(zhǎng)，人員容易疲勞，標(biāo)引的可靠性也會(huì)降低。

隨著大語(yǔ)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(guò)程仍然面臨諸多挑戰(zhàn)，主要包括以下幾個(gè)問(wèn)題：

一、模型的Token限制

無(wú)論是哪種大語(yǔ)言模型，都存在輸入token的限制，無(wú)法一次性處理大量數(shù)據(jù)。尤其是在標(biāo)引過(guò)程中需要參考權(quán)利要求和摘要時(shí)，模型只能處理部分專利數(shù)據(jù)，對(duì)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(duì)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(gè)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(yǔ)言模型時(shí)，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(wèn)題

大語(yǔ)言模型不可避免地會(huì)出現(xiàn)幻覺現(xiàn)象，模型在處理某些數(shù)據(jù)時(shí)可能會(huì)產(chǎn)生錯(cuò)誤，而這些錯(cuò)誤往往難以糾正。

四、標(biāo)引標(biāo)簽修改問(wèn)題

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

為了有效解決這些問(wèn)題，我們?cè)O(shè)計(jì)了Maxipat標(biāo)引系統(tǒng)。該系統(tǒng)上線近一年，已被眾多五百?gòu)?qiáng)企業(yè)使用并經(jīng)過(guò)實(shí)踐驗(yàn)證。Maxipat標(biāo)引系統(tǒng)具有以下幾個(gè)顯著優(yōu)點(diǎn)：

一、標(biāo)引標(biāo)簽體系的優(yōu)化

以自動(dòng)駕駛領(lǐng)域的專利為例，首先遇到的問(wèn)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(wú)需擔(dān)心格式問(wèn)題，系統(tǒng)會(huì)自動(dòng)整理標(biāo)引的層級(jí)結(jié)構(gòu)。

點(diǎn)擊之后，系統(tǒng)會(huì)自動(dòng)把層級(jí)生成分配好讓用戶確認(rèn)，如下圖所示：

此時(shí)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(huì)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(gè)模型來(lái)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(wú)需手動(dòng)輸入。

如果用戶對(duì)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(jiǎn)單。用戶只需啟動(dòng)譜系優(yōu)化，系統(tǒng)會(huì)自動(dòng)調(diào)用Maxipat的模型池和搜索系統(tǒng)，對(duì)現(xiàn)有的標(biāo)引體系進(jìn)行評(píng)估和優(yōu)化。

關(guān)鍵是，這一優(yōu)化過(guò)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(gè)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(duì)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(duì)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(shí)，可以直接使用Maxipat自帶的標(biāo)引標(biāo)簽聚類功能，通過(guò)AI自動(dòng)評(píng)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(guò)程完全自動(dòng)化

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

在完成標(biāo)簽生成后，接下來(lái)的步驟就是如何進(jìn)行標(biāo)引。傳統(tǒng)的標(biāo)引過(guò)程需要耗費(fèi)大量時(shí)間，但在Maxipat中，標(biāo)引過(guò)程完全自動(dòng)化。大約標(biāo)引一萬(wàn)件專利只需5個(gè)小時(shí)左右。有人問(wèn)，是否需要用戶全程關(guān)注？其實(shí)，這個(gè)過(guò)程無(wú)需用戶過(guò)多干預(yù)，用戶只需在適當(dāng)?shù)臅r(shí)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(huì)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?cè)跇?biāo)簽上達(dá)成一致時(shí)，才能通過(guò)，并且會(huì)給出置信度分?jǐn)?shù)。對(duì)于投票意見不一致的情況，將進(jìn)入下一輪，由更高等級(jí)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(gè)標(biāo)引任務(wù)，交給一群小伙伴進(jìn)行標(biāo)引，大家背對(duì)背地標(biāo)引，只有當(dāng)標(biāo)引結(jié)果一致時(shí)才會(huì)采納；對(duì)于不一致的標(biāo)引，交給組長(zhǎng)復(fù)核。通過(guò)這種方式，模型團(tuán)隊(duì)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(duì)于標(biāo)引結(jié)果，如果用戶不滿意，可以通過(guò)自然語(yǔ)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(gè)標(biāo)引過(guò)程幾乎不需要人工介入，標(biāo)引一萬(wàn)件專利，人工所需時(shí)間不超過(guò)1小時(shí)。關(guān)鍵是，用戶可以通過(guò)自然語(yǔ)言指令進(jìn)行更新和修正。

接下來(lái)，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(wú)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(gè)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(huì)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(guò)快速瀏覽摘要和題目來(lái)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(gè)標(biāo)簽，那么標(biāo)引的難度就會(huì)增加。

三、算力投入

這涉及到所采用的模型等級(jí)和掃描文獻(xiàn)的數(shù)量。如果使用最高等級(jí)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(huì)最高。因此，Maxipat會(huì)為用戶提供選擇，根據(jù)項(xiàng)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(lái)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(gè)因素。

Maxipat致力于作為成為科技創(chuàng)新和知識(shí)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(bào)告制作借助AI實(shí)現(xiàn)智能化，包括智能查新、無(wú)效、FTO、Landscaping報(bào)告；投資助手：快速生成投資賽道報(bào)告、專利購(gòu)買篩選、專利轉(zhuǎn)化評(píng)估。目前開放注冊(cè)中。輔助科技創(chuàng)新和知識(shí)產(chǎn)權(quán)工作的AI智能體

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