對專利數(shù)據(jù)進(jìn)行分類和標(biāo)引是專利工作的重要組成部分。在進(jìn)行專利信息分析的過程中，不管是專利導(dǎo)航、專利地圖、專利全景分析等，對專利數(shù)據(jù)進(jìn)行分類和標(biāo)引是基礎(chǔ)工作，常常占專利分析工作的一半以上的時間。比如我們要了解下自動駕駛這個領(lǐng)域的專利，那就需要對自動駕駛這個領(lǐng)域的專利數(shù)據(jù)進(jìn)行分類標(biāo)引，給每個專利打上標(biāo)簽。例如分成感測、導(dǎo)航、高精度地圖、決策，規(guī)劃，其中高精度地圖有可能分成點(diǎn)云地圖、靜態(tài)高精度地圖、動態(tài)高精度地圖，每個技術(shù)點(diǎn)有時候需要分成好幾個層次。

在很多專利分析項(xiàng)目中，分析人員需要專利打上多個技術(shù)層級以及效果標(biāo)簽等，在專利分析中，對一項(xiàng)專利打上三四個層級標(biāo)簽和效果標(biāo)簽是很常見的。

但是對專利分類標(biāo)引或打標(biāo)簽真是費(fèi)時費(fèi)力的事情，一個專利分析項(xiàng)目，需要標(biāo)引的專利動輒成千上萬，打標(biāo)簽相當(dāng)于分析人員要去閱讀每一份專利，對于打多個標(biāo)簽的情況下，不僅去讀專利的摘要，有時候還要看專利的說明書和權(quán)利要求才能確定，對于大型的專利分析項(xiàng)目，有時標(biāo)引時間就要花幾個月。

如果標(biāo)引分類工作變得簡單準(zhǔn)確，專利的應(yīng)用范圍會擴(kuò)大很多。企業(yè)可以對自己感興趣的領(lǐng)域的專利進(jìn)行實(shí)時標(biāo)引，讓技術(shù)人員和IP人員隨時查看，促進(jìn)企業(yè)的創(chuàng)新和專利布局。

當(dāng)AI一出現(xiàn)的時候，知識產(chǎn)權(quán)界就希望通過AI解決專利標(biāo)引的問題。最初的技術(shù)路線是通過向量標(biāo)引，比如需要標(biāo)引1000項(xiàng)專利，先人工標(biāo)引100項(xiàng)，剩下的900項(xiàng)與已經(jīng)標(biāo)引過的100項(xiàng)進(jìn)行向量匹配，根據(jù)向量匹配的程度進(jìn)行標(biāo)引。這種標(biāo)引方式理論上是用戶標(biāo)引的越多，剩余的部分越少，標(biāo)引就越準(zhǔn)確。但這種標(biāo)引方式的缺陷是非常明顯的，本質(zhì)上這種標(biāo)引相當(dāng)于做了多次語義搜索，標(biāo)引的準(zhǔn)確度完全依賴embedding的優(yōu)劣，最大的缺陷是標(biāo)引的精度取決于數(shù)據(jù)本身的技術(shù)領(lǐng)域分布情況，假設(shè)標(biāo)引的1000項(xiàng)專利中分布有藥品、汽車、小家電，用這種方式標(biāo)引效果較好，因?yàn)閿?shù)據(jù)相互之間的差距大，很容易區(qū)分。

Maxipat基礎(chǔ)版的標(biāo)引就是采用這種方式，比如筆者標(biāo)引一份量子糾錯的專利，一共422項(xiàng)專利，用戶標(biāo)引20項(xiàng)-40項(xiàng)，剩余300多項(xiàng)專利都用AI標(biāo)引。但是這種標(biāo)引的缺點(diǎn)也是很明顯的：

首先、標(biāo)引的準(zhǔn)確率取決于數(shù)據(jù)本身的技術(shù)領(lǐng)域分布程度，如果分布得很廣，比如1000項(xiàng)數(shù)據(jù)中有藥品、汽車、小家電，就會標(biāo)引得準(zhǔn)確。如果1000項(xiàng)專利中數(shù)據(jù)全部是量子糾錯，要在量子糾錯中再細(xì)分，對于這樣的標(biāo)引任務(wù)，這種標(biāo)引方式缺陷就出來了。

其次，在標(biāo)引之前，人工先要標(biāo)引一定量的數(shù)據(jù)，一般要標(biāo)引20%左右，這對于很多大型的標(biāo)引項(xiàng)目，這樣的標(biāo)引數(shù)據(jù)量也是很費(fèi)時費(fèi)力的。

第三、一旦發(fā)現(xiàn)標(biāo)引錯誤，糾正非常麻煩，糾正了一部分錯誤，很可能導(dǎo)致另一部分錯誤，而且糾錯只能繼續(xù)標(biāo)引具體數(shù)據(jù)，無法通過指令操作。

Maxipat的AI深度標(biāo)引系統(tǒng)完全改變過去的標(biāo)引模式。采用新的標(biāo)引系統(tǒng)后，標(biāo)引完全在用戶可控的基礎(chǔ)上實(shí)現(xiàn)。

我們以一個很小的案例來看Maxipat深度標(biāo)引系統(tǒng)的強(qiáng)大。假設(shè)我們要標(biāo)引下一個自動駕駛的數(shù)據(jù)包，這個數(shù)據(jù)包括506項(xiàng)專利。用戶需要將這些數(shù)據(jù)標(biāo)引為感測、高精度地圖、導(dǎo)航、決策、規(guī)劃，其中感測分為攝像頭感測、激光雷達(dá)感測。這時候用戶需要做的很簡單，只需要把這個指令輸入到Maxipat的標(biāo)引系統(tǒng)中，如下所示：

Maxipat的標(biāo)引系統(tǒng)會自動將標(biāo)引輸入分成若干層級：

用戶根據(jù)自己的理解，對相應(yīng)層級進(jìn)行適當(dāng)?shù)慕忉?，也可以不解釋，系統(tǒng)就會進(jìn)行第一次標(biāo)引。

在系統(tǒng)進(jìn)行第一次標(biāo)引之后，用戶可以進(jìn)行確認(rèn)，確認(rèn)之后刷新一次，相當(dāng)于帶著人工監(jiān)督的數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)引。

假如在系統(tǒng)標(biāo)引之后，用戶發(fā)現(xiàn)還有需要糾正的，直接啟動自然語言糾正程序，讓Maxipat修改。比如有的數(shù)據(jù)既涉及到規(guī)劃也涉及到?jīng)Q策，用戶通過指令要求系統(tǒng)將所有標(biāo)引為規(guī)劃的這部分?jǐn)?shù)據(jù)修改為決策。系統(tǒng)得到指令后會自動對已經(jīng)標(biāo)引的數(shù)據(jù)進(jìn)行糾正。

Maxipat的標(biāo)引系統(tǒng)克服傳統(tǒng)AI標(biāo)引的幾大缺陷，能夠在用戶可控的基礎(chǔ)上實(shí)現(xiàn)大規(guī)模的專利數(shù)據(jù)標(biāo)引，而且根據(jù)用戶的指令隨時調(diào)整。

當(dāng)用戶需要對大規(guī)模專利數(shù)據(jù)進(jìn)行分類標(biāo)引，按照技術(shù)領(lǐng)域進(jìn)行預(yù)警時，只要啟動Maxipat的AI標(biāo)引系統(tǒng)，可以輕松可控地實(shí)現(xiàn)，最大限度節(jié)約用戶的時間和成本。

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，主要包括輔助創(chuàng)新：提高研發(fā)的科技創(chuàng)新效率，通過problem-solution算法深層關(guān)聯(lián)到的真實(shí)技術(shù)方案，能夠跨領(lǐng)域進(jìn)行技術(shù)方案的深層挖掘和關(guān)聯(lián)；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、無效、FTO、Landscaping報(bào)告，采用GT搜索算法（graph transformer）（），系統(tǒng)真正做到理解概念后再搜索。目前開放注冊中。

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