(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 202210822642.4 (22)申请日 2022.08.04 (71)申请人 中合国际知识产权股份有限公司 地址 215000 江苏省苏州市工业园区扬云 路8号泾园产业园4幢 (72)发明人 胡伟　杜庆川　 (74)专利代理 机构 苏州领跃知识产权代理有限 公司 32370 专利代理师 张帆 (51)Int.Cl. G06F 16/9535(2019.01) G06K 9/62(2022.01) G06F 16/535(2019.01) G06F 16/33(2019.01) G06Q 50/18(2012.01) (54)发明名称 侵权预警方法及相关装置 (57)摘要 本申请提供了一种侵权预警方法及相关装 置， 用于针对目标专利进行侵权预警， 所述方法 包括： 获取针对 所述目标专利进行侵权预警的筛 选条件， 所述筛选条件用于指示数据来源和数据 类型； 基于所述筛选条件， 从互联网数据中筛选 得到与所述目标专利相关的多个待处理数据， 每 个所述待处理数据用于指示一个待处理对象； 基 于每个所述待处理对象对应的待处理数据和所 述目标专利的专利数据， 获取每个所述待处理对 象和所述目标专利的相似度； 基于相似度不小于 第一相似度阈值的所述待处理对象的待处理数 据， 生成待推送信息并推送至所述目标专利对应 的用户设备。 允许用户个性化地 设定针对数据来 源和数据类型的筛选条件， 方便用户选择适合自 己的侵权预警服 务。 权利要求书2页 说明书19页 附图7页 CN 115186184 A 2022.10.14 CN 115186184 A 1.一种侵 权预警方法， 其特 征在于， 用于针对目标专利进行侵 权预警， 所述方法包括： 获取针对所述目标专利进行侵权预警的筛选条件， 所述筛选条件用于指示数据来源和 数据类型； 基于所述筛选条件， 从互联网数据中筛选得到与所述目标专利相关的多个待处理数 据， 每个所述待处 理数据用于指示 一个待处 理对象； 基于每个所述待处理对象对应的待处理数据和所述目标专利的专利数据， 获取每个所 述待处理对象和所述目标专利的相似度； 基于相似度不小于第 一相似度阈值的所述待处理对象的待处理数据， 生成待推送信 息 并推送至所述目标专利对应的用户设备。 2.根据权利要求1所述的侵 权预警方法， 其特 征在于， 所述方法还 包括： 当所述目标专利是发明专利或者实用新型专利时， 基于所述目标专利的专利数据， 获 取所述目标专利的权利要求数量； 所述基于每个所述待处理对象对应的待处理数据和所述目标专利的专利数据， 获取每 个所述待处 理对象和所述目标专利的相似度， 包括： 当所述目标专利的权利要求数量是1个时， 基于每个所述待处理对象对应的待处理数 据和所述目标专利的专利数据， 获取每个所述待处理对象和所述目标专利的唯一权利要求 的相似度， 作为每 个所述待处 理对象和所述目标专利的相似度； 当所述目标专利的权利要求数量大于1个时， 针对每个所述待处理对象执行以下处理： 基于所述待处理对象对应的待处理数据和所述目标专利的专利数据， 获取所述待处理对象 和所述目标专利的每个权利要求的相似度以得到多个相似度， 将多个相似度中的最大值作 为所述待处 理对象和所述目标专利的相似度。 3.根据权利要求2所述的侵权预警方法， 其特征在于， 所述待处理对象和任意一个所述 权利要求的相似度的获取 过程包括： 基于所述目标专利的专利数据， 获取 所述权利要求对应的技 术特征数据； 将所述待处理对象对应的待处理数据和所述权利要求对应的技术特征数据输入预设 相似度模型， 得到所述待处 理对象和所述权利要求的相似度。 4.根据权利要求3所述的侵权预警方法， 其特征在于， 所述基于所述目标专利的专利数 据， 获取所述权利要求对应的技 术特征数据， 包括： 当所述权利要求是独立权利要求时， 基于所述目标专利的专利数据， 获取所述独立权 利要求中的必要技 术特征， 作为所述独立权利要求对应的技 术特征数据； 当所述权利要求是从属权利要求时， 基于所述目标专利的专利数据， 获取所述从属权 利要求所引用的技术特征以及所述从属权利要求中的附加技术特征， 作为所述从属权利要 求对应的技 术特征数据。 5.根据权利要求3所述的侵权预警方法， 其特征在于， 所述预设相似度模型的训练过程 包括： 获取训练集， 所述训练集包括多个训练数据， 每个训练数据包括第一训练对象对应的 待处理数据和第二训练对 象对应的待处理数据以及所述第一训练对 象和所述第二训练对 象的相似度的标注数据； 针对每个训练数据执 行以下处 理：权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 115186184 A 2将所述第一训练对象对应的待处理数据和所述第二训练对象对应的待处理数据输入 待训练的深度学习模型， 得到所述第一训练对象和所述第二训练对象的相似度的预测数 据； 利用所述第 一训练对象和所述第 二训练对象的相似度的预测数据和标注数据， 对所述 待训练的深度学习模型的模型参数进行 更新； 检测是否满足预设的结束迭代条件； 如果否， 则继续训练； 如果是， 则将训练得到的所 述待训练的深度学习模型作为所述预设相似度模型。 6.根据权利要求2所述的侵权预警方法， 其特征在于， 所述基于相似度不小于第 一相似 度阈值的所述待处理对象的待处理数据， 生成待推送信息并推送至所述目标专利对应的用 户设备， 包括： 当所述目标专利的权利要求数量大于1个时， 检测多个相似度中的最大值是否不小于 所述第一相似度阈值； 当多个相似度中的最大值不小于所述第 一相似度阈值 时， 检测多个相似度中的最小值 是否不小于第二相似度阈值， 所述第二相似度阈值小于所述第一相似度阈值； 当多个相似度中的最小值不小于所述第 二相似度阈值 时， 基于所述待处理对象的待处 理数据， 生成待推送信息并推送至所述目标专利对应的用户设备。 7.根据权利要求1所述的侵 权预警方法， 其特 征在于， 所述方法还 包括： 为所述目标专利对应的多个用户设备设置多个预警等级， 每个预警等级对应一个或多 个用户设备； 所述基于相似度不小于第 一相似度阈值的所述待处理对象的待处理数据， 生成待推送 信息并推送至所述目标专利对应的用户设备， 包括： 针对所述相似度不小于所述第 一相似度阈值的所述待处理对象， 获取所述相似度对应 的预警等级； 基于所述待处理对象的待处理数据， 生成所述待推送信 息并推送至所述目标专利对应 的与所述预警等级相对应的一个或多个用户设备。 8.一种侵 权预警装置， 其特 征在于， 用于针对目标专利进行侵 权预警， 所述装置包括： 筛选条件模块， 用于获取针对所述目标专利进行侵权预警的筛选条件， 所述筛选条件 用于指示数据来源和数据类型； 数据筛选模块， 用于基于所述筛选条件， 从互联网数据中筛选得到与所述目标专利相 关的多个待处 理数据， 每 个所述待处 理数据用于指示 一个待处 理对象； 相似度获取模块， 用于基于每个所述待处理对象对应的待处理数据和所述目标专利的 专利数据， 获取每 个所述待处 理对象和所述目标专利的相似度； 信息推送模块， 用于基于相似度不小于第 一相似度阈值的所述待处理对象的待处理数 据， 生成待推送信息并推送至所述目标专利对应的用户设备。 9.一种电子设备， 其特征在于， 所述电子设备包括存储器和处理器， 所述存储器存储有 计算机程序， 所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1 ‑7任一项所述侵权预警方 法的步骤。 10.一种计算机可读存储介质， 其特征在于， 所述计算机可读存储介质存储有计算机程 序， 所述计算机程序被处 理器执行时实现权利要求1 ‑7任一项所述侵 权预警方法的步骤。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 115186184 A 3