专利分析
关于
提供专利数据集的聚合统计和文本挖掘能力,用于趋势、分布、交叉表、关键词词云和创新旭日图分析。
可用能力
2 个可调用工具
输入 · 输出
- 输入
- limit_per_dimension, source, sorts, dimensions
参数
limit_per_dimension每个维度返回的桶数量。
source数据集来源。query 可填写自然语言专利需求或已有 PatSnap Boolean Query;Workspace 使用 list_workspace_folders 返回的 space_id 和 folder_id,且一次只支持一个文件夹。
sorts可选排序配置,必须传 JSON 对象,不能传字符串或数组。正确:{"assignee":{"type":"count","order":"desc"}}。错误:"{\"assignee\":{\"type\":\"count\",\"order\":\"desc\"}}"。每个 key 必须同时出现在 dimensions 中。Workspace 来源仅允许非年份维度使用 count 排序;Workspace 年份维度应省略 sorts,由 limit_per_dimension 指定最近 N 个日历年份。
dimensions聚合维度组。单元素数组表示一维聚合,例如 ["application_year"];两个元素表示嵌套交叉表,例如 ["application_year", "ipc"]。未指定层级或口径时,应用领域和技术主题默认 L1、法律状态默认 simple_legal_status、战略性新兴产业默认 L1、国民经济行业默认 gbc_section。
该 Server 对一批由 PatSnap 检索式确定的专利进行统计分析和文本挖掘。它可以生成趋势、分布、排名、二维交叉表、关键词词云和创新旭日图。
• 统计某个技术方向的年度申请趋势、国家分布或主要申请人 • 按年份与 IPC、国家等两个维度分析技术变化 • 提炼一批专利的高频关键词和技术主题 • 使用创新旭日图观察技术主题及其层级关系
• source:使用 {"type":"query","query":"..."} 指定专利数据集 • 自然语言检索需求应先调用 PatSnap Analytics 的 search_patents,再把返回的 response.query 传给本 Server • 聚合分析需要提供 dimensions;文本挖掘需要提供 subtype
• aggregate_patents:匹配专利数、维度标签、统计桶、计数及告警 • mine_patent_text:词云关键词或创新旭日图的层级主题结构 • 参数错误或非法检索式会返回结构化错误和恢复建议
• source.query 应为 PatSnap boolean query,不应直接传裸关键词 • aggregate_patents 支持一维和二维聚合;每个维度返回数量受 limit_per_dimension 控制 • mine_patent_text 的 subtype 支持 extract(词云)和 structure(创新旭日图)
统计固态电池专利近十年的申请趋势
列出锂电池相关专利的主要申请人 Top 10
按申请年份和 IPC 分析固态电池技术变化
提炼新能源汽车电池安全专利的关键词
生成固态电池技术的创新旭日图