一种发明内容推荐工具、电子设备及计算机可存储介质

本公开涉及人工智能领域，尤其涉及自然语言理解、知识图谱、智能化辅助创新领域。

传统辅助创新方法包括经验调查、头脑风暴等方法，1946年以来，前苏联团队从40万份专利中提炼了跨行业技术系统的通用解决问题工具—经典TRIZ创新方法论，包括系统分析、矛盾矩阵、物场模型等抽象描述，以及40个发明原理、四种分离方法、76个物场标准解和科学效应知识库等发明措施。但是经典TRIZ的各项发明措施过于抽象，矛盾与发明原理语义关系不具有可解释性。因此，直接利用经典TRIZ方法进行发明创新困难重重。针对上述问题，现代TRIZ流派加深了对进化趋势、功能、属性认知，但仍然无法与科技文献、专利等发明内容语义结合，难以为发明措施检索到与输入描述相匹配的知识，与实际问题处理之间存在语义脱节。目前，人们急需探索一种可解释地融合已有TRIZ发明措施和可参考的发明内容的可行的匹配方案。

针对上述问题，本发明提供了一种发明内容推荐工具；所述发明内容包括科技文献、专利、技术文档或可获取技术方案等可执行样例。经过特征工程，选择合理方法或算法模型，为各类发明措施匹配推荐发明内容。

本发明的第一方面提供了一种发明内容推荐工具，其特征在于：

包括发明措施管理模块、内容推荐模块、交互模块；

所述发明措施管理模块，对发明措施标注特征标签；

所述内容推荐模块，根据发明措施特征标签和发明内容特征标签，利用相似匹配方法为各项发明措施推荐相关发明内容；

所述交互模块，对操作行为标签的记录、挖掘、反馈、索引、更新。

在一些实施例中，所述发明措施包括TRIZ理论中进化法则、裁剪方法、发明原理、标准解、流改进措施、科学效应等；

在一些实施例中，所述发明内容包括专利、科技文献、技术文本的完整样例；

在一些实施例中，所述完整样例是有具体实施流程的技术方案，具体的，以文本、图像、语音、视频等多模态形式组织和存储。

所述发明措施管理模块，所述特征标签，包括功能、属性及参数、对象、措施内容、交互记录，以及它们的层级化概念、关系、概念实例、说明解释文本或组合特征；

在一些实施例中，所述功能是通过归纳提炼的功能操作，结合系统分析、功能模型和功能分析，抽象出的功能操作层级化概念及关系。通过归纳提炼功能操作各自的层级化概念体系及关系。

在一些实施例中，所述功能操作包括但不限于动词及其多层级概念结构。具体地，比如功能操作一级概念“增加”，实例为“提高”；

所述属性及参数，包括发明信息库和各类参考文本中记录的操作对象属性、属性实例、变量或特征参数，包括与发明创新文本相关的参数或参数组合，归纳关联参数的层级化概念及关系；

在一些实施例中，所述属性概念可以为“亮度”，参数实例可以为“亮度值”；

在一些实施例中，所述参数还包括与发明创新文本相关的参数或参数组合，归纳关联参数的层级化概念及关系。具体地，比如参数概念“领域”，二级参数为“物理量”，参数实例可以为“体重”；

在一些实施例中，所述对象包括各类发明内容中记录的客观实体、物质、能量和信息；

在一些实施例中，所述关系包括“上下位”、“同位”、“同义”、“近义”、“反义”等类似名称，比如“物理量”是“体重”的上位概念，那么可以说成“物理量”这个概念包含“体重”这个实例，“物理量”与“体重”是“包含”关系，等价于“上下位”关系。

所述关系是概念中各项元素之间上下位、同位关系概念和关系实例；

所述标注是通过人工编辑，或利用语法特征、规则模板或算法模型抽取上述各项特征标签知识；

所述标注，还包括存储、索引、编辑、交互操作。

所述组合特征是至少两种特征标签的组合；

在一些实施例中，所述组合特征，具体地，比如功能操作一级概念“增加”，实例为“堆积”，对象概念可以为“固体”，对象实例可以为“元器件”，那么“堆积元器件”就成为一条组合特征实例；

所述交互记录，包括人工点击、收藏、标注、增删改查的记录。

在一些实施例中，所述交互特征，包括人工点击、收藏、标注、增删改查，具体的，为发明措施标注的各种偏好、操作、收藏、标注、增删改查等的记录标签。

所述发明内容特征，包括从发明内容中标注各类特征标签知识，还包括与发明内容相关的概念、实例、关系的外延扩展特征。

在一些实施例中，所述特征标签还包括从发明措施和发明内容的描述中标注的文本特征标签；

具体的，文本特征包括标题、摘要、产品、组件、专利权利要求、技术领域类别、TFIDF值等及组合。

在一些实施例中，所述发明内容特征，还包括其他相关标签，具体的，以专利为例，比如申请人、发明人、国家、IPC、CPC标签，标签关系(比如申请人和发明人关系、IPC上下位关系、申请人与国家关系)，比如文本计算的价值、文本上下文(关联知识)。

所述内容推荐模块，包括对发明内容检索、召回排序，还包括相似匹配推荐、排序；

所述搜索，包括字符索引匹配、语义搜索等方式；

所述排序，配置权重策略对发明内容进行筛选；

在一些实施例中，基于特征标签，对检索召回发明内容结果进行排序和筛选；

在一些实施例中，所述搜索召回，利用扩展检索式对各类知识进行搜索，对元素变形扩展，通过相似匹配方法召回发明内容；

可选地，选择对元素的上位概念、同位和下位实例的字符匹配或语义匹配；

在一些实施例中，所述权重策略，包括发明措施特征标签的上位概念、同位实例、下位实例的不同权重规则设置；

在一些实施例中，所述权重策略，还包括根据发明措施的相关资源、系统、组件特征，以及相关领域、选择偏好约束，配置权重；

可选地，偏好策略包括交互记录、选择权重等；

在一些实施例中，所述发明内容筛选，根据权重策略从排序结果中，推荐发明内容一个或多个组合；

所述相似匹配，选择发明措施和发明内容的特征标签集合，利用包括协同过滤、矩阵分解、因子分解、深度神经网络学习等推荐算法实现。

在一些实施例中，推荐内容包括图像、语音、文本、视频等多模态内容。

所述交互模块，负责发明措施和发明内容的各类特征标签的编辑操作；

所述编辑，包括评估、索引、存储；

所述评估，根据人工或算法模型对特征标签分析判断，进行标签的增删改查。

在一些实施例中，评估是对各类特征标签标注正确的结果；

在一些实施方式中，对于非结构化发明内容，可以直接标注；或通过机器学习方法对标注数据的模型训练，选择最优模型用于自动标注；

可选的，支持离线或实时数据的持久化。

可选的，获取结构化实例和实例关系、属性信息，做为特征标签的索引基础。

本发明的第二方面提供了一种电子设备，包括一个或多个存储装置和处理器；存储装置，用于存储一个或多个程序；当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行，使得所述一个或多个处理器实现上述任一方法。

在一些实施例中，所述功能可以通过硬件实现，也可以通过硬件执行相应的软件实现；

所述硬件或软件包括一个或多个与上述功能相对应的模块。

本发明的第三方面提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机可执行指令，当所述计算机可执行指令被计算装置执行时，可操作来执行上述任一方法。

在一些实施例中，所述计算机指令被计算机读取后执行如权利要求1-10任一所述的辅助创新方法，执行指令被计算装置执行时，可操作来执行上述任一方法。

本发明的上述技术方案具有如下有益技术效果：

提出一套发明措施的内容推荐工具，实现对已有发明措施的标签标注，以统一语义概念映射，指导发明内容特征抽取，形成发明措施和发明内容的多层级标签特征语义索引，方便搜索推荐算法的特征生成；

设计一套面向发明措施的内容推荐交互流程，通过人工干预，对发明措施标签、发明内容特征进行编辑、更新，选择搜索或推荐算法，根据发明措施的标签进行特征组合筛选，设置权重策略，完成召回排序，评估推荐的发明内容效果。

应当理解的是，以上的一般描述和后文的细节描述仅仅是示例性和解释性的，并不能限制本发明。

为了更清楚地说明本申请实施例的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单的介绍。结合附图，通过以下非限制性实施方式的详细描述，本公开的其它特征、目的和优点将变得更加明显。显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本申请的一些实施例，对于本领域的普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图将本申请应用于其它类似情景。除非从语言环境中显而易见或另做说明，图中相同标号代表相同结构和操作。

附图：

图1示出根据本公开一实施方式的发明内容推荐工具的结构图；

图2示出根据图1所示实施方式的模块S102的工作流程图；

图3示出根据图1所示实施方式的模块S104的工作流程图；

图4示出根据图1所示实施方式的模块S106的工作流程图；

图5示出根据本公开一实施方式的电子设备的结构框图；

图6示出适于实现根据本公开一实施方式的推荐工具的计算机存储介质结构示意图。

在下面的详细描述中，通过示例阐述了本申请的许多具体细节，以便提供对相关披露的透彻理解。然而，对于本领域的普通技术人员来讲，本申请显而易见的可以在没有这些细节的情况下实施。应当理解的是，本申请中使用“系统”、“装置”、“单元”和/或“模块”术语，是用于区分在顺序排列中不同级别的不同部件、元件、部分或组件的一种方法。然而，如果其他表达式可以实现相同的目的，这些术语可以被其他表达式替换。

本申请所用术语仅为了描述特定实施例，而非限制本申请范围。如本申请说明书和权利要求书中所示，除非上下文明确提示例外情形，“一”、“一个”、“一种”和/或“该”等词并非特指单数，也可包括复数。一般说来，术语“包括”与“包含”仅提示包括已明确标识的特征、整体、步骤、操作、元素和/或组件，而该类表述并不构成一个排它性的罗列，其他特征、整体、步骤、操作、元素和/或组件也可以包含在内。

本申请的保护范围以权利要求为准。下文中，将参考附图详细描述本公开的示例性实施方式，以使本领域技术人员可容易地实现它们。此外，为了清楚起见，在附图中省略了与描述示例性实施方式无关的部分。

在本公开中，应理解，诸如“包括”或“具有”等的术语旨在指示本说明书中所公开的特征、数字、步骤、行为、部件、部分或其组合的存在，并且不欲排除一个或多个其他特征、数字、步骤、行为、部件、部分或其组合存在或被添加的可能性。另外还需要说明的是，在不冲突的情况下，本公开中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。下面将参考附图并结合实施例来详细说明本公开。

本发明的技术方案可以应用在辅助工业设计、智能制造、产品研发等多个领域的发明创新方面。具体而言，本发明的技术方案主要针对可行的辅助创新方法进行探索。

本发明的第一方面提供了一种发明内容推荐工具，可以用于执行本发明方法实施例。包括如下步骤：