Patentics相关度解析
在使用Patentics智能搜索系统进行搜索时，系统会根据搜索表达式和专利文本含义自动算出两者之间的相关度，并以百分比表示。
当我们分别用“手机”和“汉字输入法”进行概念搜索，我们发现，与“手机”最相关专利的相关度仅为92%，而“汉字输入法”的最相关专利的相关度却高达99%。
我们分别查看含有关键字“手机”和“汉字输入法”专利的数量。
含有关键字“手机”的专利有320499篇，“汉字输入法”有2250篇。
手机是现在人的生活必需品，在食品、化学、医疗、家居和生物等等领域都有所涉及，衍生出的产品也数不胜数，已不仅仅是最早纯粹的通信工具。如果需要查找手机应用于某领域的专利，我们需要阅读包含“手机”的全部八万多篇专利，犹如大海捞针。为此，用Patentics重排序功能，可对这些含有关键字“手机”的专利进行重排序。
例如，“b/手机 and r/饭菜”，“b/手机 and r/DNA”。
用“饭菜”对含有关键词“手机”的专利排序，我们居然发现有许多引用“手机”的专利与“饭菜”最高相关度为82%。
用“DNA” 对含有关键词“手机”的专利排序，引用“手机”的专利与“DNA”最高相关度为86%。
查看排在最前面结果，发现不少内容主题的确与“饭菜”和“DNA”相关的专利，同时也引用了关键词“手机”。说明了“手机”主题的发散、不明确性。
相关度的计算，可以理解为Patentics自动将含有关键字“手机”的专利按主题排序，比如说Patentics发现在全部中国专利申请（目前为止960万）中引用关键词“手机”的多数申请都是与通信相关的。因此当用户仅输入“手机”搜索时，系统自动将最可能（92%）与通信相关的申请排在最前面。打个比方说，快递以前只能靠陆运，随着发展，现在已能够海运、陆运、空运和河运，但绝大多数还是靠陆运。所以提起运输，我们首先想到的还是陆运。但陆运对运输来说，已不是百分之百的选择了。系统将其它主题的申请排在后面。例如，那篇与“饭菜”有关并引用关键词“手机”的申请CN104887021“内置式沸水保温托盘”，被系统以相关度8%排在第258160位。所以当用户输入关键字检索“b/手机”，Patentics已经将检索式自动扩展为“b/手机 and r/手机”。
同样用“饭菜”对含有关键词“汉字输入法”的专利排序，其相关度最高仅为27%。说明该专利与主题“饭菜”没有关系。而不像“手机”，与“饭菜”的相关度为82%。这反应了引用关键字“汉字输入法”的专利主题的明确、一致性。其中，排在前几位的申请就讲一个主题“汉字输入法”，所以这些申请与“汉字输入法”的相关度很高也是理所当然的。
Patentics代表新一代智能搜索技术，通过超大规模计算智能，能自动理解上千万篇专利文献中蕴含的各种主题。有些搜索主题很明确、单一，如“汉字输入法”，有些主题模糊、多意，如“手机”。对于后者，如果用户想要搜索与通信不相关的主题，则用户只需添加感兴趣的主题。
上述分析可以应用到利用公开号进行搜索。有些专利申请全文主题明确清晰，单一，有些申请全文的主题模糊、东拉西扯。对于前者，往往只需输入一个公开号即可找到对应相关对比文献。而后者，则需要一些帮助，限定一个大致范围，这就是我们经常介绍的B/ and R/。
如果大家希望更详细了解Patentics语义排序，我们有中国发明授权专利“CN101359331B对搜索结果重新排序的方法和系统”和美国发明授权专利“8,126,883 Method and system for re-ranking search results”可以参考。
当我们分别用“手机”和“汉字输入法”进行概念搜索，我们发现，与“手机”最相关专利的相关度仅为92%，而“汉字输入法”的最相关专利的相关度却高达99%。
我们分别查看含有关键字“手机”和“汉字输入法”专利的数量。
含有关键字“手机”的专利有320499篇，“汉字输入法”有2250篇。
手机是现在人的生活必需品，在食品、化学、医疗、家居和生物等等领域都有所涉及，衍生出的产品也数不胜数，已不仅仅是最早纯粹的通信工具。如果需要查找手机应用于某领域的专利，我们需要阅读包含“手机”的全部八万多篇专利，犹如大海捞针。为此，用Patentics重排序功能，可对这些含有关键字“手机”的专利进行重排序。
例如，“b/手机 and r/饭菜”，“b/手机 and r/DNA”。
用“饭菜”对含有关键词“手机”的专利排序，我们居然发现有许多引用“手机”的专利与“饭菜”最高相关度为82%。
用“DNA” 对含有关键词“手机”的专利排序，引用“手机”的专利与“DNA”最高相关度为86%。
查看排在最前面结果，发现不少内容主题的确与“饭菜”和“DNA”相关的专利，同时也引用了关键词“手机”。说明了“手机”主题的发散、不明确性。
相关度的计算，可以理解为Patentics自动将含有关键字“手机”的专利按主题排序，比如说Patentics发现在全部中国专利申请（目前为止960万）中引用关键词“手机”的多数申请都是与通信相关的。因此当用户仅输入“手机”搜索时，系统自动将最可能（92%）与通信相关的申请排在最前面。打个比方说，快递以前只能靠陆运，随着发展，现在已能够海运、陆运、空运和河运，但绝大多数还是靠陆运。所以提起运输，我们首先想到的还是陆运。但陆运对运输来说，已不是百分之百的选择了。系统将其它主题的申请排在后面。例如，那篇与“饭菜”有关并引用关键词“手机”的申请CN104887021“内置式沸水保温托盘”，被系统以相关度8%排在第258160位。所以当用户输入关键字检索“b/手机”，Patentics已经将检索式自动扩展为“b/手机 and r/手机”。
同样用“饭菜”对含有关键词“汉字输入法”的专利排序，其相关度最高仅为27%。说明该专利与主题“饭菜”没有关系。而不像“手机”，与“饭菜”的相关度为82%。这反应了引用关键字“汉字输入法”的专利主题的明确、一致性。其中，排在前几位的申请就讲一个主题“汉字输入法”，所以这些申请与“汉字输入法”的相关度很高也是理所当然的。
Patentics代表新一代智能搜索技术，通过超大规模计算智能，能自动理解上千万篇专利文献中蕴含的各种主题。有些搜索主题很明确、单一，如“汉字输入法”，有些主题模糊、多意，如“手机”。对于后者，如果用户想要搜索与通信不相关的主题，则用户只需添加感兴趣的主题。
上述分析可以应用到利用公开号进行搜索。有些专利申请全文主题明确清晰，单一，有些申请全文的主题模糊、东拉西扯。对于前者，往往只需输入一个公开号即可找到对应相关对比文献。而后者，则需要一些帮助，限定一个大致范围，这就是我们经常介绍的B/ and R/。
如果大家希望更详细了解Patentics语义排序，我们有中国发明授权专利“CN101359331B对搜索结果重新排序的方法和系统”和美国发明授权专利“8,126,883 Method and system for re-ranking search results”可以参考。