專利品質評估方法與範例 認識專利引證分析與指標演進 探討專利指標分析方法 了解專利品質評估方法與專利品質分析系統 Chapter 9

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2 專利品質評估方法與範例 認識專利引證分析與指標演進 探討專利指標分析方法 了解專利品質評估方法與專利品質分析系統 Chapter 9

3 傳統資本主義的市場，資源的交易與傳達，都是以有形的資源與財貨為主；到了現在，新經濟時代的價值主流漸漸由無形資產所取代。
專利發展到現在已經不再只是保護和發布創新成果，以利他人發現、授權和利用的一種方法了。 現在專利已成為公司的策略，遊戲規則是擁有高品質專利數量愈多的公司才能勝出。 專利分析與智慧財產管理 Chapter 09 專利品質評估方法與範例

4 9.1 專利引證分析 1/4 引證分析 專利文獻與科學文獻的一個主要功能都是在進行技術的揭露。
9.1　專利引證分析 1/4 引證分析 專利文獻與科學文獻的一個主要功能都是在進行技術的揭露。 藉由技術的揭露，研發者可以在先前研究者的基礎上持續突破與創新並促進科技與產業的發展。 基於此，在專利文獻之背景(Background)或是技術描述(Description)資訊中，均提到先前技術現況，或是先期技術所產生的問題或缺點。 DB DB 專利分析與智慧財產管理 Chapter 09 專利品質評估方法與範例

5 9.1　專利引證分析 2/4 對於美國專利資料而言。 在專利說明書的首頁(Front page)記載相關參考引證資料(Reference Cited)。 其對應欄位分別為U.S. Patent Documents（所引證之美國專利）、Foreign Patent Documents（所引證之非美國專利）與Other References（所引證之科學文獻，例如國際期刊與會議論文）與Other References（所引證之科學文獻，例如國際期刊與會議論文）。 專利分析與智慧財產管理 Chapter 09 專利品質評估方法與範例

6 9.1 專利引證分析 3/4 引證資訊為一個了解技術發展脈絡或是評估專利重要的初步判斷工具。
9.1　專利引證分析 3/4 引證資訊為一個了解技術發展脈絡或是評估專利重要的初步判斷工具。 包括引證分析(Citation analysis)、共引證分析(Cocitation analysis)與群集分析(Clustering analysis)等探討專利重要性的重要工具。 專利被引證數目包含絕對被引證數、群被引證數、交互被引證數。 專利分析與智慧財產管理 Chapter 09 專利品質評估方法與範例

7 9.1 專利引證分析 4/4 絕對被引證數為該篇專利發表後，被後續專利所引證的次數總和。
9.1　專利引證分析 4/4 絕對被引證數為該篇專利發表後，被後續專利所引證的次數總和。 群被引證數為某一篇專利被某一檢索出之專利群所引證的次數。 交互被引證數為專利群中專利之相互引證關係。若是交互被引證數越高，表示該專利是屬於同一類技術中較為基礎的專利。 專利分析與智慧財產管理 Chapter 09 專利品質評估方法與範例

8 CHI Research 公司專利指標定義及說明
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9 Barney 之專利分析指標 專利分析與智慧財產管理 Chapter 09 專利品質評估方法與範例

10 Allison et al.之訴訟專利研究 專利分析與智慧財產管理 Chapter 09 專利品質評估方法與範例

11 表 9.4　Ernst 專利指標 專利分析與智慧財產管理 Chapter 09 專利品質評估方法與範例

12 表 9.4　Ernst 專利指標(續) 專利分析與智慧財產管理 Chapter 09 專利品質評估方法與範例

13 Markus專利指標 專利分析與智慧財產管理 Chapter 09 專利品質評估方法與範例

14 9.3　專利品質評估方法 主成份分析法是要能保有原來變數的資訊（即代表性），而且主成份間也不能有重複（即獨立性），更重要的是能以少數幾個主成份代表原來多個解釋變數（即精簡性）。 理論上雖然能夠由p個變數求得m個主成份，但是大部分的變異能由較少數的m個主成份解釋（即m≦p），亦即這m個主成份所含之資訊，能充份解釋p個變數的關係。 專利分析與智慧財產管理 Chapter 09 專利品質評估方法與範例

15 專利品質分析系統 透過統計分析與專利指標的手法，進行專利品質分析。
第一部分利用主成份分析，將專利指標，分成各指標關聯性較強的群集，再由解釋能力較強的群集中，找出關鍵的指標。 第二部分用各指標的強度，計算出每篇專利的分數，藉由分數將專利品質分成強、中及弱等三個等級。 專利分析與智慧財產管理 Chapter 09 專利品質評估方法與範例

16 專利品質分析流程 專利分析與智慧財產管理 Chapter 09 專利品質評估方法與範例

17 中文專利品質系統 第一部分為中文專利之文字探勘(Text mining)，步驟包括專利文件前處理、計算詞頻及專利技術分群。
第二部分是評估中文專利價值。首先進行專利指標篩選，利用KMO檢定檢測其適合度，進行因素分析後將較具代表性指標挑選出來作為品質評估指標。 計算訓練專利的各項指標數值，透過倒傳遞類神經(BPANN)進行權重訓練。 最後透過已訓練完成的BPANN權重模型，從已進行專利技術分群的專利中，計算其專利指標數值進行專利品質分類。 專利分析與智慧財產管理 Chapter 09 專利品質評估方法與範例

18 斷詞系統 中文專利品質系統中文之斷詞方法是先將句子分割，其分割方法為：
首先會利用最大匹配度規則篩選斷詞結果，則再利用平均詞長者優先進行篩選。 則再進行詞長變異最小優先進行篩選，則進行單詞語素和最大者優先進行篩選。 專利分析與智慧財產管理 Chapter 09 專利品質評估方法與範例

19 專利品質評估 專利品質強度有正相關的分別為「專利審查時間」、「IPC分類數量」、「UPC分類數量」、「引證美國前案數」、「引證國外前案數」、「被引證次數」、「Claim 總項數」、「獨立項數」、「全球專利家族數量」、「科學關聯性」與「專利應用範圍長度」等11項，而與專利品質強度為負相關的僅「技術生命週期」一項。 專利分析與智慧財產管理 Chapter 09 專利品質評估方法與範例