每一種顏色，每一個節(jié)點大小，每一個數(shù)字，每一條線，都包含著專利和專利相關(guān)的其它結(jié)構(gòu)、非結(jié)構(gòu)的關(guān)鍵信息。

Patentics倡導(dǎo)的現(xiàn)代專利分析已經(jīng)有24種可視化方法可選，還不算剛剛介紹的方法。全部都是一鍵分析、一鍵可視，再加一鍵生成圖文并茂的專利分析報告，WORD、PPT可選。

這幾天一直在考慮如何把可視化引入智能語義檢索，即檢索結(jié)果的可視化分析和可視化瀏覽文獻(xiàn)，今天我們邁出了非常重要的一步。

今天要介紹的“專利知識（價值）譜計算及解讀”。用全球最有價值專利為例。

還有一個看點值得關(guān)注，就是如何從任意一組專利文獻(xiàn)中，通過Patentics流檢索命令找出核心（基礎(chǔ)）專利。而這些基礎(chǔ)專利，往往都是該組（技術(shù)）的最有價值的文獻(xiàn)。如果能從全世界專利文獻(xiàn)中通過Patenti檢索命令，找出最有價值的專利，從任意一組專利中找出最有價值的基礎(chǔ)專利豈不更簡單？

第一步，通過檢索命令，檢索全世界專利。

all/1 and db/all

全部數(shù)據(jù)庫（db/all）中的全部專利文獻(xiàn)(all/1)。

要找出這些全球?qū)＠墨I(xiàn)中被引用最多的，同時按被引用次數(shù)多少排序，引用最多的，排在最前面。傳統(tǒng)計算專利價值都按此方法做。

檢索命令很簡單，后加g/ref-d，

all/1 and db/all and g/ref-d

g/ref-d與傳統(tǒng)檢索命令不同，是變換檢索命令，是對變換命令前的檢索數(shù)據(jù)，進(jìn)行變換計算。這里的檢索數(shù)據(jù)是all/1 and db/all, 1億2千萬專利文獻(xiàn)，變換命令，g/ref-d就是計算這1億2千萬文獻(xiàn)的被引用次數(shù)。

輸出結(jié)果，按被引次數(shù)多少排序，如下，

排在結(jié)果第一篇，US4,683,202，是被全球?qū)＠么螖?shù)最多，的確是最有價值的專利。該發(fā)明專利（PCR）的發(fā)明人為此發(fā)明獲1993年nobel生物醫(yī)學(xué)獎。

大家都可以用自己的軟件，看看該專利的被引用次數(shù)，Patentics是58407篇。

通過簡單的檢索式，找到了全球被引用最多，也就是全球最有價值的專利。如果希望了解某一技術(shù)領(lǐng)域，或者任意一組專利的被引用次數(shù)最多的專利文獻(xiàn)，可以把all/1 and db/all換一下。比如說，

希望找到高通美國專利中被全球引用最多的專利，ann/高通 and db/us AND g/ref-d，

檢索結(jié)果:全部高通的美國專利、申請中，共有28609篇專利、申請被全球?qū)＠墨I(xiàn)引用（當(dāng)然不是每篇都被引用的），如果計算高通全部美國專利、申請的總數(shù)，（ann/高通 and db/us)，是45190篇，被引用率是 28609/45190。

排在第一位的專利，US5,103,459果然是高通的起家專利，CDMA的核心、基礎(chǔ)專利。

就用這2篇已經(jīng)被驗證的最有價值專利，計算專利價值譜。

必須說明，Patentics的人工智能模型，只考慮該專利的文本內(nèi)容，不考慮其它非文本信息，如著錄項信息，包括引用、被引用數(shù)據(jù)。這里獲取被引用數(shù)，純粹是為了找出計算對象而已。

把這些專利號導(dǎo)入到客戶端的分類器，導(dǎo)出到“Word”，選擇“專利價值”，結(jié)果就出來。

由于計算量很大，輸出需要幾秒鐘一篇。最后結(jié)果是，

每一個專利的價值譜，都有一個統(tǒng)計對比專利的價值譜，進(jìn)行對比試驗。對比專利的選擇依據(jù)是，與被評估專利同一申請年，技術(shù)最相關(guān)的專利。從而復(fù)原該相關(guān)技術(shù)領(lǐng)域的當(dāng)時競爭環(huán)境，即回答當(dāng)時本領(lǐng)域的其他發(fā)明人正在實施的發(fā)明活動。

這2個原創(chuàng)專利的計算價值譜，果然是與眾不同。先分析該2個專利的本身價值譜。大家一定注意到，這些專利的先知譜（紅色陰影下），幾乎為0，而后驗譜（綠色陰影下）都很充分。表示這些原創(chuàng)發(fā)明的水平與當(dāng)時的公知技術(shù)水平相比，幾乎是“開天辟地”般的從0開始的原創(chuàng)性工作。

而從這些發(fā)明申請公開后，許多高相關(guān)度的專利開始出現(xiàn)，表示這些發(fā)明開始被本領(lǐng)域相關(guān)技術(shù)人員理解、改進(jìn)、提高。

而這些提高、改進(jìn)活動，都是受市場驅(qū)動，因此，綠線下的面積越大，本身預(yù)示著這些專利的市場價值越大。

可以把綠色陰影面積與被引次數(shù)等效起來。但是，通過計算生成的模型具有比人工引用更加客觀、實時的優(yōu)點。而且，模型一旦生成，具有預(yù)測能力，避免了人工引用產(chǎn)生的延遲效應(yīng)。

通過對統(tǒng)計對比專利進(jìn)行相同的價值譜計算，來復(fù)原當(dāng)時的發(fā)明環(huán)境，計算本領(lǐng)域的技術(shù)人員正在從事本領(lǐng)域的發(fā)明的價值水平。

很顯然，統(tǒng)計對比專利的發(fā)明人，在當(dāng)時從事本領(lǐng)域相近的發(fā)明的水平，不屬于開創(chuàng)性的基礎(chǔ)發(fā)明，而是在現(xiàn)有技術(shù)上的改進(jìn)，顯著的紅色陰影支持了這一結(jié)論。