5步快速上手Google专利数据分析项目
【免费下载链接】patents-public-dataPatent analysis using the Google Patents Public Datasets on BigQuery项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/pa/patents-public-data
Google Patents Public Data项目是一个基于BigQuery的专利数据分析工具集，通过整合政府、研究和私营公司的专利数据库，为技术分析和创新趋势研究提供强大支持。该项目利用机器学习技术帮助用户从海量专利数据中挖掘有价值的信息。
🎯 项目核心功能概览
该项目主要包含三个核心分析模块，每个模块都针对不同的专利分析需求：
专利主题景观分析
位于models/landscaping/目录，通过机器学习方法自动发现与特定主题相关的专利。给定初始种子专利集，系统能够智能扩展相关专利，构建完整的专利图谱。
图：自动化专利景观分析流程 - 从专利数据读取到机器学习模型训练
权利要求文本提取
在examples/claim-text/目录中，提供了与专利权利要求文本数据交互的演示，使用BigQuery和Python进行数据处理。
权利要求广度评估
位于models/claim_breadth/目录，使用机器学习方法评估专利权利要求的广度，为专利价值评估提供量化指标。
🚀 环境配置与项目部署
必备工具安装清单
| 工具类别 | 推荐版本 | 主要用途 |
|---|---|---|
| Anaconda | Python 3.6+ | 环境管理 |
| Jupyter Notebook | 最新版本 | 代码执行 |
| TensorFlow | 1.0+ | 机器学习框架 |
| Google Cloud SDK | 最新版本 | 云服务接入 |
快速配置步骤
创建虚拟环境
conda create -n patent-landscape python=3.5 conda activate patent-landscape安装核心依赖包
pip install tensorflow keras google-cloud-bigquery授权Google Cloud服务
gcloud auth application-default login
📊 数据流程解析
项目采用双路径并行处理架构：
左侧路径 - 特征嵌入
- 提取专利特征
- 创建可复用的嵌入向量
右侧路径 - 主题扩展
- 过滤种子专利集
- 扩展相关专利
- 生成反种子样本
最终通过机器学习模型训练，优化专利主题扩展结果。
🔍 实践操作指南
获取项目代码
git clone https://gitcode.com/gh_mirrors/pa/patents-public-data启动分析环境
cd patents-public-data export KERAS_BACKEND=tensorflow jupyter notebook运行示例代码
在Jupyter环境中打开以下文件开始实践：
models/landscaping/LandscapeNotebook.ipynb- 专利景观分析examples/claim-text/claim_text_extraction.ipynb- 权利要求提取models/claim_breadth/中的相关文件 - 权利要求广度评估
💡 最佳实践建议
- 从小规模开始：先使用提供的示例种子集进行测试
- 理解数据流程：熟悉图中的双路径处理机制
- 逐步扩展：在掌握基础操作后，尝试使用自己的专利数据集
通过以上步骤，即使是技术新手也能快速掌握Google专利数据分析项目的使用方法，开始自己的专利分析之旅。
【免费下载链接】patents-public-dataPatent analysis using the Google Patents Public Datasets on BigQuery项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/pa/patents-public-data
创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
