如何快速掌握专利数据分析：Google专利数据完整使用指南
【免费下载链接】patents-public-dataPatent analysis using the Google Patents Public Datasets on BigQuery项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/pa/patents-public-data
专利数据分析已经成为企业和研究机构获取技术趋势、评估竞争环境的重要手段。借助Google Patents Public Datasets，任何人都可以轻松访问和分析海量专利数据。本文将为您提供完整的专利数据分析解决方案，帮助您快速上手这一强大的数据分析工具。
一键配置专利查询环境
在开始专利数据分析之前，首先需要配置BigQuery环境。专利数据分析的核心在于能够高效查询和处理海量专利数据，而BigQuery正是为此设计的分布式查询引擎。
首先克隆项目代码库：
git clone https://gitcode.com/gh_mirrors/pa/patents-public-data接下来配置Google Cloud环境：
- 安装Google Cloud SDK
- 使用
gcloud auth login命令登录到您的Google Cloud账户 - 在BigQuery控制台中创建新的数据集
专利查询环境的配置文档位于：tools/bigquery-indexer/README.md，其中详细说明了环境配置的每个步骤。
快速搭建分析工作流
专利数据分析的核心流程可以通过以下流程图清晰展示：
该流程图展示了专利数据分析的完整处理流程，包括数据输入、特征提取与嵌入生成、主题扩展以及机器学习模型训练等关键环节。每个步骤都经过精心设计，确保数据分析的准确性和效率。
核心功能模块详解
专利数据查询模块
专利数据查询是分析的基础，项目提供了多种查询工具和示例代码。官方示例代码位于：examples/claim-text/claim_text_extraction.ipynb，展示了如何从专利数据中提取关键信息。
机器学习模型训练
项目内置了多种机器学习模型，专门针对专利数据特点进行优化。其中专利景观分析模型位于：models/landscaping/model.py，该模型能够自动识别技术主题并进行专利分类。
数据处理与预处理
数据处理是专利分析的重要环节，项目提供了完整的数据预处理工具：models/claim_breadth/preprocess.py，帮助用户清洗和准备分析数据。
实战案例分析
通过项目中的实际案例，您可以快速了解专利数据分析的实际应用。例如，examples/patent_set_expansion.ipynb展示了如何扩展专利数据集，识别相关技术领域的专利。
项目配置界面示例展示了项目唯一标识符的重要性：
这个界面显示了项目ID的配置，确保每个分析项目都有唯一的标识，便于后续的数据追踪和管理。
常见问题快速解决
在专利数据分析过程中，可能会遇到权限配置、数据访问等问题。项目的配置文档：tools/dataset_public.json提供了详细的数据集配置说明。
进阶功能探索
对于有更深入需求的用户，项目还提供了BERT模型在专利分析中的应用：models/BERT for Patents.md，展示了前沿的深度学习技术在专利分析中的应用。
通过本指南，您将能够快速掌握专利数据分析的核心技能，利用Google Patents Public Datasets进行高效的技术趋势分析和竞争情报研究。专利查询工具和BigQuery专利分析平台的结合，为您的技术决策提供强有力的数据支持。
【免费下载链接】patents-public-dataPatent analysis using the Google Patents Public Datasets on BigQuery项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/pa/patents-public-data
创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
