(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202211040123.9 (22)申请日 2022.08.29 (71)申请人 维正知识产权科技有限公司 地址 518051 广东省深圳市南 山区西丽 街 道西丽社区留仙大道创智云城1标段1 栋D座1901 (72)发明人 华思进　丁洋　陈海丽　 (51)Int.Cl. G06Q 30/02(2012.01) G06K 9/62(2022.01) G06F 40/279(2020.01) G06N 3/04(2006.01) G06N 3/08(2006.01) (54)发明名称 专利定价评估方法、 装置、 计算机设备及介 质 (57)摘要 本申请公开了一种专利定价评估方法、 装 置、 计算机设备及介质， 其中， 该专利定价评估 方 法包括： 基于目标评估专利， 获取目标评估专利 信息， 目标评估专利信息包括量化特征信息； 将 目标评估专利输入预训练模型， 通过预训练模型 提取文本 特征信息； 将量化特征信息和文本特征 信息作为深度学习模型的文本特征信息， 通过深 度学习模型输出评估交易价格。 该方法实现通过 综合考量多个维度来对专利的交易价格进行评 估， 提高评估交易价格的准确性和可参考性， 改 进了评估交易价格的定价评估的准确率较低的 问题。 权利要求书2页 说明书8页 附图4页 CN 115375370 A 2022.11.22 CN 115375370 A 1.一种专利定价评估方法， 其特 征在于， 包括： 基于目标评估专利， 获取所述目标评估专利信息， 所述目标评估专利信息包括量化特 征信息； 将所述目标评估专利输入预训练模型， 通过 所述预训练模型提取文本特 征信息； 将所述量化特征信 息和所述文本特征信 息输入深度 学习模型， 通过所述深度 学习模型 输出评估交易 价格。 2.根据权利要求1的一种专利 定价评估方法， 其特征在于， 所述预训练模型包括创新性 评估模型； 将所述目标评估专利输入所述预训练模型， 通过所述预训练模型提取文本特征信息， 包括： 通过专利数据库获取 所述目标评估专利对应的历史相似专利； 将所述历史相似专利和所述目标评估专利 输入所述创新性评估模型， 用于输出所述目 标评估专利相对于所述历史相似专利的创新 性评估结果。 3.根据权利要求2的一种专利 定价评估方法， 其特征在于， 在将所述历史相似专利和所 述目标评估专利输入创新 性评估模型之前， 还 包括： 通过专利数据库按领域获取指定数量的创新 性训练专利； 将所述创新性训练专利输入相似性判定模型进行训练， 用于判定训练专利数据中的任 一所述创新性训练专利和其余的所述创新性训练专利之 间的创新性程度， 从而将所述相似 性判定模型训练成为所述创新 性评估模型。 4.根据权利要求1的一种专利 定价评估方法， 其特征在于， 所述预训练模型包括创新性 类别模型； 将所述目标评估专利输入预训练模型， 通过 所述预训练模型提取文本特 征信息， 包括： 采用NLP算法对所述目标评估专利进行处 理， 获取所述目标评估专利的专利实体； 将专利实体输入创新 性类别模型， 用于 输出所述目标评估专利的创新 性类别结果。 5.根据权利要求1的一种专利 定价评估方法， 其特征在于， 所述预训练模型包括 聚类模 型和有监 督模型； 将所述目标评估专利输入所述预训练模型， 通过所述预训练模型提取文本特征信息， 包括： 扫描所述目标评估专利， 获取与技术效果相关的所有目标效果关键词， 以及与具体实 施方式相关的所有目标实施实体； 获取所述目标评估专利对应的历史相似专利， 并获取所述历史相似专利的比对 效果关 键词和比对实施实体； 将所述目标效果关键词和所述比对 效果关键词输入所述 聚类模型， 获取所述目标评估 专利的可替代性评估结果； 将所述目标实施实体和所述比对实施实体输入所述有监督模型， 获取所述目标评估专 利的可实现性评估结果。 6.根据权利要求1的一种专利 定价评估方法， 其特征在于， 所述通过深度 学习模型输出 评估交易 价格， 包括： 结合所述文本特征信息和所述文本特征信息在所述深度学习模型中对应的预设参数权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 115375370 A 2权值， 获取 所述目标评估专利对应的专利评估值； 基于所述专利 评估值与交易价格区间进行匹配， 获取所述目标评估专利对应的评估交 易价格。 7.根据权利要求2的一种专利 定价评估方法， 其特征在于， 通过专利数据库获取所述目 标评估专利对应的历史相似专利， 包括 获取所述历史相似专利的历史 交易年限； 根据市场交易的兴衰， 选取 所述历史 交易年限的区间范围； 对区间范围内的所述历史相似专利进行 预训练模型的提取。 8.一种专利定价评估 装置， 其特 征在于， 包括： 目标评估专利信 息模块， 用于基于目标评估专利， 获取所述目标评估专利信息， 所述目 标评估专利 信息包括 量化特征信息； 提取文本特征信息模块， 用于将所述目标评估专利输入预训练模型， 通过所述预训练 模型提取文本特 征信息； 输出评估交易价格模块， 用于将所述量化特征信 息和所述文本特征信 息输入深度 学习 模型， 通过 所述深度学习模型输出评估交易 价格。 9.一种计算机设备， 包括存储器、 处理器以及存储在存储器中并可在处理器上运行的 计算机程序， 其特征在于， 所述处理器执行计算机程序时实现如权利要求1至7任一项专利 定价评估方法。 10.一种计算机可读介质， 计算机可读介质存储有计算机程序， 其特征在于， 所述计算 机程序被处 理器执行时实现如权利要求1至7任一项专利定价评估方法。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 115375370 A 3