對(duì)專(zhuān)利分析有所了解的朋友們應(yīng)該知道，專(zhuān)利分析項(xiàng)目的一般流程為：確定分析目的及目標(biāo)→ 研究背景資料 → 項(xiàng)目分解 → 數(shù)據(jù)采集→ 建立報(bào)告框架 → 制作專(zhuān)利地圖 → 報(bào)告撰寫(xiě)(包括圖表解讀和綜合分析)→ 統(tǒng)稿。
那么，專(zhuān)利檢索是數(shù)據(jù)采集的主要工作內(nèi)容，如果把最終的專(zhuān)利分析報(bào)告比作一桌菜的話(huà)，數(shù)據(jù)采集就相當(dāng)于購(gòu)買(mǎi)做菜的原材料。
下圖是專(zhuān)利分析檢索的一般流程，從明確檢索目標(biāo)開(kāi)始，要經(jīng)過(guò)多個(gè)不同階段的各種調(diào)整補(bǔ)充，達(dá)到一定的查全查準(zhǔn)率，才能終止檢索。
那么做專(zhuān)利分析的時(shí)候，除了常規(guī)的專(zhuān)利數(shù)據(jù)庫(kù)以外，還需要補(bǔ)充什么方面的信息?
根據(jù)專(zhuān)利分析的目的，有時(shí)除了專(zhuān)利文獻(xiàn)信息;還需要檢索商業(yè)信息(企業(yè)財(cái)報(bào)、行業(yè)年報(bào)等)、科技文獻(xiàn)、商標(biāo)等;專(zhuān)利文獻(xiàn)數(shù)據(jù)庫(kù)的選擇還需要參考許可轉(zhuǎn)讓、法律狀態(tài)、引文、復(fù)審無(wú)效、司法判例、同族、技術(shù)領(lǐng)域、數(shù)據(jù)獲取效率、數(shù)據(jù)全面性等指標(biāo)。
專(zhuān)利分析檢索的過(guò)程，與釣魚(yú)相似，可以分為：摸魚(yú)(使用預(yù)檢索了解基本情況)→ 網(wǎng)魚(yú)(塊檢索、面檢索、分框檢索、總分/分總式檢索)→ 釣魚(yú)(補(bǔ)充檢索、追蹤檢索、點(diǎn)檢索)。
專(zhuān)利文獻(xiàn)中的分類(lèi)號(hào)相當(dāng)于身份證號(hào)碼的前六位，能夠最快的幫助我們了解技術(shù)所在領(lǐng)域以及所包含的技術(shù)內(nèi)容。如果不了解如何使用分類(lèi)號(hào)進(jìn)行檢索，通常很難達(dá)到文獻(xiàn)查全性的標(biāo)準(zhǔn)。
目前常用的分類(lèi)號(hào)有IPC、CPC、FI/F-Term、EC、ICO、UC、DC/MC等，在不同分類(lèi)號(hào)體系中的技術(shù)要素的表達(dá)不同。
單獨(dú)用關(guān)鍵詞進(jìn)行檢索會(huì)出現(xiàn)很多噪聲，但是相對(duì)于分類(lèi)號(hào)，關(guān)鍵詞可以對(duì)技術(shù)細(xì)節(jié)進(jìn)行直觀描述，彌補(bǔ)分類(lèi)號(hào)的不足。
同時(shí)，還要特別注意使用關(guān)鍵詞在所分析行業(yè)領(lǐng)域內(nèi)的統(tǒng)一/規(guī)范表達(dá)。這些表達(dá)可以通過(guò)檢索過(guò)程中閱讀文獻(xiàn)積累，或者通過(guò)查閱期刊文獻(xiàn)積累的喲。
檢索過(guò)程中還需要注意兩種人：
1.有些行業(yè)，申請(qǐng)人數(shù)量比較有限，可以針對(duì)申請(qǐng)人/發(fā)明人進(jìn)行特定檢索;
2.補(bǔ)充檢索也可以從申請(qǐng)人/發(fā)明人字段入手;
3.申請(qǐng)人/發(fā)明人字段也可以用于查全性和查準(zhǔn)性的取樣。
如果是針對(duì)復(fù)審、無(wú)效程序進(jìn)行的檢索，查準(zhǔn)即達(dá)到目的;但涉及領(lǐng)域分析、行業(yè)調(diào)查時(shí)，查全性則十分重要。
一般來(lái)說(shuō)，中文文獻(xiàn)的查全率要在90%以上，外文文獻(xiàn)的查全率要在80%。而中文文獻(xiàn)的查準(zhǔn)率應(yīng)該在95%左右，而外文文獻(xiàn)的查準(zhǔn)率也要在80-85%。
那么查全查準(zhǔn)如何評(píng)估?
查全率評(píng)估的方法：基于申請(qǐng)人/發(fā)明人“技術(shù)鏈”、基于技術(shù)分支“縱切面”、基于引證“關(guān)系鏈”、數(shù)據(jù)庫(kù)“比拼”。
查準(zhǔn)率評(píng)估的方法：基于申請(qǐng)人/發(fā)明人“技術(shù)鏈”、基于年代“橫切面”(比較常用)、基于技術(shù)分支“縱切面”、基于國(guó)別/地區(qū)抽樣、隨機(jī)抽樣。
查全性評(píng)估不達(dá)標(biāo)準(zhǔn)，要進(jìn)行補(bǔ)充檢索，然后反復(fù)進(jìn)行查全性評(píng)估，直到達(dá)到標(biāo)準(zhǔn);
查準(zhǔn)性評(píng)估不達(dá)標(biāo)準(zhǔn)，要進(jìn)行除噪處理，然后反復(fù)進(jìn)行查準(zhǔn)性評(píng)估，直至達(dá)到標(biāo)準(zhǔn)。
一般而言，不相關(guān)的文獻(xiàn)是由于數(shù)據(jù)庫(kù)本身、關(guān)鍵詞、分類(lèi)號(hào)等復(fù)雜原因引起的。
去除檢索過(guò)程帶來(lái)的噪音需要弄清楚噪音的來(lái)源。一般而言，不相關(guān)的文獻(xiàn)是由于數(shù)據(jù)庫(kù)本身、關(guān)鍵詞或分類(lèi)號(hào)等原因引起的。檢索的時(shí)候，可以通過(guò)閱讀專(zhuān)利文獻(xiàn)，提取噪音詞匯或者噪音分類(lèi)號(hào)，批量去噪音，非常好用哦。
上圖示出了分析檢索的種類(lèi)，根據(jù)不同種類(lèi)，應(yīng)當(dāng)結(jié)合不同的策略進(jìn)行檢索。
本期內(nèi)容來(lái)自2017年國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局的相關(guān)公益講座。
作者簡(jiǎn)介：
馬天旗，就職于國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局專(zhuān)利局機(jī)械發(fā)明審查部;主編《專(zhuān)利分析-方法、圖表解讀與情報(bào)挖掘》、《專(zhuān)利布局》、《專(zhuān)利挖掘》，參與撰寫(xiě)《專(zhuān)利分析實(shí)務(wù)手冊(cè)》等書(shū)。
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