这大概率是一种关于教育的方法或系统。在这个场景中有老师、学生、书本、学术知识、生物、化学、DNA,图片中有个怪物一样的助手,这很明显是云技术或AI系统。
还有一个比较重要的信息,这是一张专利附图,根据主流国或地区的专利法,这张附图不符合要求的,因此,基本上可以排除中、美国、日本、欧洲、WO等主流的国,这几个地区的专利数据量超过全世界总量的一半,可以快速地缩小数据检索的范围。
此外,这种云计算或者AI辅助教育的专利,基本上都是在2012年之后出现的,可以进一步把专利的申请日期限制到2010年之后,这样又把检索范围再缩小一半。
我们再检索IPC、CPC分类,可以获得相关的分类号是G06Q50/20,目标专利大概率也是在这个分类号中。数据又可以缩小到极小的范围内。
只要收集教育相关的关键词:teach*,student* ,learn*, AI, cloud, education, 把这些词的近义词找出来,组成一个简单的检索式。根据召回的专利数量来判断,不断调整限制条件,比如分类号G06Q50/20,申请日期2010年之后,排除中美日欧主流国或地区,很快就能找到目标专利,印度申请IN202441056096A。当从一张图片可以找到从多个角度限制专利数据范围的条件时,无论怎么组合,都可以轻易找到相关的图片。
实践中,很多专利无效检索、FTO检索、侵权检索都需要根据图片或潜在线索寻找目标专利的情况。检索人员拿到的输入并不是完整的文字表达,可能是一张产品图片,也可能是一段宣传视频,这时候需要检索人员抽取有价值的信息映射到专利数据中。
原创 佑斌
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