近日，科技创新情报SaaS服务商智慧芽宣布，其数据库中的专利分类号在两方面取得重大突破——专利分类号说明精准翻译、CPC智能补全 ，全面帮助用户提升专利检索的便利性和准确性，提升用户效率。

　　一直以来，业内使用的专利分类号面临的两大痛点：一是大量分类号缺少精准的中文解释说明，用户无法清晰明白专利号的非中文准确含义;二是全球近1.7亿条专利中，近四成专利缺少CPC分类信息，这些专利无法从分类号上判断其领域特征。智慧芽在专利数据分类号中的重大突破，开创性解决了业内这两大难题。

　　如何解决这两大难题?智慧芽技术副总裁屠昶旸解释到：“第一，智慧芽聘请专业人士，人工翻译了超78万条分类号;第二借助机器学习等人工智能技术，对5000多万条未覆盖CPC分类的专利进行补全，完善其CPC分类，大幅提升产品用户体验。”

　　突破一：专业人士翻译78万条分类号说明

　　由于专利分类号环环相扣、互相补充，加上分类号中存在较多行业性和专业性词汇，使得机器翻译分类号说明准确性相对较低。智慧芽邀请不同领域知识产权专业人士，对海量分类号进行一一人工翻译，确保分类号说明的准确性，使翻译后的分类号中文说明同样能够相互包含，易于理解。

　　除了内容难度之外，庞大的分类号数量，也增加了分类号翻译的难度。当前，智慧芽还实现了17万条UPC英文的翻译、20万条FI和41万条F-term的日文翻译 ，使得专利检索更加全面，可以更好地服务客户。

　　图1：UPC分类号

　　图2：FI分类号

　　图3：F-term分类号

　　突破二：智能技术补全5000万条CPC

　　CPC分类号是进行专利检索分析的重要工具，但由于CPC分类号是2010年才发布使用，部分国家/地区/组织才逐渐采用CPC分类号，因此导致有近四成专利未覆盖CPC分类号信息，影响专利检索结果的全面性。

　　图4：CPC分类号预测

　　图5：支持检索预测的CPC分类号

　　智慧芽通过人工智能机器学习技术，将文本信息和已有分类号作为训练数据进行机器学习，构建分类号预测模型。对缺失CPC、存在摘要或权利要求的专利进行CPC分类补全，进而提高用户使用CPC检索结果的准确性。当前，智慧芽已经实现CPC的覆盖度从59%提高到 95%。

　　未来，智慧芽将脚步不止，不断迭代产品功能，持续更好地服务用户。

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