CN114303140A - 与产品和服务相关的知识产权数据分析 - Google Patents

与产品和服务相关的知识产权数据分析 Download PDF

Info

Publication number
CN114303140A
CN114303140A CN202080059995.2A CN202080059995A CN114303140A CN 114303140 A CN114303140 A CN 114303140A CN 202080059995 A CN202080059995 A CN 202080059995A CN 114303140 A CN114303140 A CN 114303140A
Authority
CN
China
Prior art keywords
intellectual property
product
service
asset
data
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Pending
Application number
CN202080059995.2A
Other languages
English (en)
Inventor
L·C·李
D·克劳斯
D·C·安德鲁斯
S·C·弗莱明
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Aon Risk Services Inc of Maryland
Original Assignee
Aon Risk Services Inc of Maryland
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Priority claimed from US16/503,126 external-priority patent/US11803927B2/en
Priority claimed from US16/503,144 external-priority patent/US11348195B2/en
Priority claimed from US16/503,187 external-priority patent/US11205237B2/en
Priority claimed from US16/503,107 external-priority patent/US20210004918A1/en
Priority claimed from US16/503,164 external-priority patent/US11941714B2/en
Application filed by Aon Risk Services Inc of Maryland filed Critical Aon Risk Services Inc of Maryland
Publication of CN114303140A publication Critical patent/CN114303140A/zh
Pending legal-status Critical Current

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q50/00—Information and communication technology [ICT] specially adapted for implementation of business processes of specific business sectors, e.g. utilities or tourism
    • G06Q50/10—Services
    • G06Q50/18—Legal services
    • G06Q50/184—Intellectual property management
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F16/00—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
    • G06F16/20—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor of structured data, e.g. relational data
    • G06F16/24—Querying
    • G06F16/242—Query formulation
    • G06F16/243—Natural language query formulation
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F16/00—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
    • G06F16/90—Details of database functions independent of the retrieved data types
    • G06F16/906—Clustering; Classification
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F16/00—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
    • G06F16/90—Details of database functions independent of the retrieved data types
    • G06F16/95—Retrieval from the web
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06N—COMPUTING ARRANGEMENTS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS
    • G06N20/00—Machine learning
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q10/00—Administration; Management
    • G06Q10/10—Office automation; Time management

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Business, Economics & Management (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Data Mining & Analysis (AREA)
  • Databases & Information Systems (AREA)
  • Tourism & Hospitality (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • Human Resources & Organizations (AREA)
  • Entrepreneurship & Innovation (AREA)
  • Strategic Management (AREA)
  • Technology Law (AREA)
  • Mathematical Physics (AREA)
  • Economics (AREA)
  • Marketing (AREA)
  • Operations Research (AREA)
  • General Business, Economics & Management (AREA)
  • Artificial Intelligence (AREA)
  • Software Systems (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Primary Health Care (AREA)
  • Computational Linguistics (AREA)
  • Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
  • Evolutionary Computation (AREA)
  • Medical Informatics (AREA)
  • Computing Systems (AREA)
  • Quality & Reliability (AREA)
  • Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)

Abstract

本文描述的技术涉及根据向组织提供各种知识产权相关服务来分析知识产权数据。在特定实施方式中，与产品和/或服务相关的信息可以从多个数据源获得。此外，可以获得与知识产权资产相关的信息，例如专利、商标、版权、商业秘密和专有技术。在各种情况下，知识产权资产可以映射到相应的产品和/或服务。产品和/或服务与知识产权资产之间的映射关系可用于提供与知识产权资产相对应的知识产权相关服务，例如估值服务、策略相关服务或风险相关服务。

Description

与产品和服务相关的知识产权数据分析
相关申请的交叉引用
本申请要求于2019年7月3日提交的美国专利申请号为16/503,107的标题为“Analysis Of Intellectual-Property Data In Relation To Products AndServices”，以及于2019年7月3日提交的美国专利申请号为16/503,126的标题为“AnalysisOf Intellectual-Property Data In Relation To Products And Services”，以及于2019年7月3日提交的美国专利申请号为16/503,144的标题为“Analysis OfIntellectual-Property Data In Relation To Products And Services”，以及于2019年7月3日提交的美国专利申请号为16/503,164的标题为“Analysis Of Intellectual-Property Data In Relation To Products And Services”，以及于2019年7月3日提交的美国专利申请号为16/503,187的标题为“Analysis Of Intellectual-Property Data InRelation To Products And Services”的优先权，其全部内容通过引用并入本文。
背景技术
由组织获得知识产权以帮助保护组织内的创新。通常，与组织的知识产权相关的信息可能难以有效和高效地分析。例如，了解知识产权的价值或了解知识产权如何与市场上的产品或服务相关联可能难以使用计算机实现的技术以准确和高效的方式实现。
附图说明
下面参照附图进行详细描述。在图中，参考编号的最左侧数字标识参考编号首次出现的图。在不同的图中使用相同的附图标记表示相似或相同的项目。附图中描绘的***不是按比例绘制的，并且图中的组件可以被描绘成彼此不按比例绘制。
图1示出了根据一些实施方式分析知识产权数据并利用对知识产权数据的分析来提供多种服务的示例架构。
图2示出了根据一些实施方式分析知识产权数据和产品/服务数据的类型以提供与知识产权相关的服务的示例环境。
图3示出了根据一些实施方式使用技术分类来生成产品与知识产权资产之间的映射的示例环境。
图4示出了根据一些实施方式为知识产权资产生成估值的示例***。
图5示出了根据一些实施方式修改知识产权和分类分类之间和/或知识产权和产品/服务之间的映射的示例***。
图6示出了根据一些实施方式的使用与分类***相关的知识产权和产品/服务之间的映射来向客户提供服务的示例架构。
图7示出了根据一些实施方式为专利文件的权利要求生成语言结构的示例框架。
图8示出了根据一些实施方式的用于确定专利文件的权利要求的一部分的语言结构与产品/服务的语言结构之间的相似性度量的示例框架。
图9示出了根据一些实施方式的用于确定对应于一个或多个产品的知识产权特征的价值的示例框架。
图10示出了根据一些实施方式的用于确定对应于产品和/或服务的知识产权资产的示例过程。
图11示出了根据一些实施方式使用分类***来确定与产品或服务相对应的知识产权资产的示例过程。
图12示出了根据一些实施方式执行对知识产权数据的定性分析和定量分析的示例过程。
图13示出了根据一些实施方式的使用知识产权资产的语言结构和产品和/或服务的语言结构来确定与产品和/或服务相对应的知识产权资产的示例过程。
图14示出了根据一些实施方式的基于产品和/或服务和知识产权资产之间的关系向客户提供服务的示例过程。
具体实施方式
本文描述的技术旨在分析与产品和/或服务相关的知识产权数据。随着技术进步的增加，组织的价值已经从有形资产转向无形资产，知识产权的重要性也随之增加。因此，组织已采取各种措施来保护其知识产权，例如，其中可以包括专利、商标、版权、商业秘密和/或专有技术(know-how)。然而，很少有技术、架构和框架被开发用于分析知识产权数据并根据组织的知识产权数据生成有用的信息。此外，由于分析知识产权数据的复杂性以及传统***无法有效地向组织提供有关其对组织有价值的知识产权的信息，因此向使用知识产权的组织提供的服务数量也受到限制。
本文描述的实施方式涉及分析知识产权数据以生成可用于提供与知识产权资产相关的服务的框架的技术、***和架构。在特定实施方式中，知识产权服务提供商可以从多个数据源获得知识产权数据。在各种实施方式中，至少一部得分据源可以包括公共数据源。存储知识产权数据的公共数据源可以包括不同司法管辖区专利局的数据库，例如美国专利商标局(USPTO)数据库、欧洲专利局(EPO)数据库和/或世界知识产权局(WIPO)数据库。此外，知识产权数据可以存储在与版权相关的数据库中，例如美国版权局或欧盟版权局。知识产权数据也可以从私有数据源获得。私有数据源可以包括存储与组织相关的信息的数据库，这些信息由组织维护和/或控制。私有数据源还可以包括代表组织存储信息的服务提供商的数据库。此外，可以经由一个或多个用户界面捕获组织的至少一部分知识产权数据。在某些情况下，一个或多个用户界面可以被呈现为知识产权服务提供商的客户可访问的客户门户的一部分。在示例中，数据源可以包括数字财产登记，其可以由除了组织之外的***和/或实体来维护和/或生成。例如，使用一个或多个混淆值来表示数字资产和/或框值来表示分布式账本中的框，可以向数字财产登记表中登记诸如商业秘密的数字资产，其中混淆值被登记。
知识产权服务提供商还可以获得与多个产品和/或服务相关的数据。可以提供产品和/或服务以供由获取和分析知识产权数据的同一组织获得。此外，可以提供产品和/或服务以供由与正在针对其获取和分析知识产权数据的组织不同的组织获取。与产品和/或服务相关的数据可以包括与产品和/或服务相关的经济数据、关于产品和/或服务的手册、产品和/或服务的规格表、产品和/或服务的描述，和/或与产品和/或服务相关的营销材料中的至少一项。
与产品和/或服务相关的数据可以从多个数据源获得。在特定实施方式中，与产品和/或服务相关的数据可以从各种网站获得。在某些情况下，与产品和/或服务相关的数据可以从提供产品和/或服务以供获得的组织的一个或多个网站获取。在另外的实施方式中，与产品和/或服务相关的数据可以从提供产品和/或服务以供获得的组织的数据库中获取。此外，与产品和/或服务相关的数据可以经由一个或多个用户界面获取，例如由知识产权服务提供商提供的作为客户门户的一部分的用户界面。
与组织的知识产权相关的数据以及与产品和/或服务相关的数据也可以通过众包获取。在特定实施方式中，知识产权服务提供商可以发布对关于知识产权资产的信息的请求和/或对关于产品和/或服务的信息的请求。请求可以经由一个或多个移动设备应用程序发布在一个或多个网站上，发送给一组个人，或它们的组合。作为对请求的响应，个人可以识别与请求对应的信息并将信息发送给知识产权服务提供商。
在获取关于产品和/或服务的信息并获取知识产权信息后，知识产权服务提供商可以对信息进行分析和组织，使知识产权服务提供商可以向知识产权服务提供商的客户提供多项服务。知识产权服务提供商可以使用机器学***。与知识产权资产相关联的公开水平可以与知识产权资产的覆盖范围中的至少一个可能减少或关于知识产权资产的诉讼事件发生的概率相对应。
知识产权服务提供商可以利用自然语言处理技术以便分析从与知识产权资产和产品和/或服务相关的数据源获得的信息。为了说明，知识产权服务提供商可以解析包括在与产品和/或服务相关联的信息以及与知识产权资产相关联的信息中的词并且确定这些词的词性。在某些示例中，知识产权服务提供商可以使用词的词性和词之间的语法关系来确定词之间的关系。知识产权服务提供商还可以利用自然语言处理技术和/或机器学习技术来确定产品和/或服务与知识产权资产之间的关系。也就是说，知识产权服务提供商可以利用自然语言处理技术来确定可以覆盖产品和/或服务的一个或多个特征的知识产权文件。在说明性示例中，知识产权服务提供商可以利用自然语言处理技术和机器学习技术来确定知识产权资产可以关于相对应的产品和/或服务而实施的概率。
在特定实施方式中，知识产权服务提供商可以使用自然语言处理技术和/或机器学习技术来生成与知识产权文件相关的语言结构，以确定包括在与知识产权资产相关的信息中的词之间的关系。例如，知识产权服务提供商可以确定与在专利文件的权利要求中执行的动作相关的动词，并且还可以确定与动作相对应的名词和/或形容词。在某些情况下，知识产权服务提供商可以利用自然语言处理技术和机器学习技术来确定专利文件权利要求的元素。此外，知识产权服务提供商可以使用自然语言处理技术和机器学习技术针对产品和/或服务生成语言结构。在说明性示例中，知识产权服务提供商可以确定关于产品和/或服务执行的动作，并生成指示与动作相关的动词和与动词相关的规范、形容词和/或副词的语言结构。在各种实施方式中，知识产权服务提供商可以通过比较知识产权资产和产品和/或服务的相应语言结构来确定对应于各种产品和/或服务的知识产权资产。
知识产权服务提供商可以使用技术类别框架来确定与产品和/或服务的特征相对应的知识产权资产。技术类别框架可以包括分类法，该分类法包括多个分类，其中每个分类与多个标准相关联。通过对知识产权文件进行语言分析并且确定知识产权文件的特征，可以根据技术类别框架来确定针对知识产权文件的分类。然后，知识产权服务提供商可以将知识产权文件的特征与技术类别框架的分类标准进行比较，以确定知识产权文件的相应分类。此外，知识产权服务提供商还可以根据技术类别***确定产品和/或服务的分类。例如，知识产权服务提供商可以对与产品和/或服务相关的信息进行语言分析，并确定产品和/或服务的特征。然后，知识产权服务提供商可以将产品和/或服务的特征与技术类别框架的分类标准进行比较，以确定产品和/或服务的相应分类。在特定实施方式中，当知识产权资产和产品和/或服务在技术类别框架的相同或相似分类中时，知识产权服务提供商可以确定与产品和/或服务相对应的知识产权资产。
在说明性实现中，知识产权服务提供商可以生成将产品和/或服务映射到技术类别框架并且将知识产权资产映射到技术类别框架的一个或多个模型。然后，知识产权服务提供商可以利用自然语言处理技术和/或机器学习技术，通过确定与给定分类内的各种产品和/或服务相对应的知识产权资产来进一步开发一个或多个模型。以这样的方式，知识产权服务提供商可以接收用于识别与指定的产品和/或服务相对应的知识产权资产的请求，并利用一个或多个模型来识别与指定的产品和/或服务相对应的知识产权资产。然后，知识产权服务提供商可以至少部分地基于指定的产品和/或服务的收入来确定知识产权资产的估值。例如，知识产权服务提供商可以确定特定产品和/或服务的收入中可归因于知识产权资产的部分，并至少部分地基于产品和/或服务的收入中可归因于知识产权资产的该部分来估计知识产权资产的价值。知识产权服务提供商还可以利用一种或多种模型和技术类别框架向客户提供附加信息。为了说明，知识产权服务提供商可以利用一个或多个模型和技术类别框架来确定与知识产权资产有关的公开和/或损失的量。知识产权服务提供商还可以使用与为组织的知识产权资产组合提供度量相关的一个或多个模型和技术类别框架来向客户提供服务。这些度量可以指示关于知识产权文件的广度和覆盖率的度量。知识产权服务提供商还可以使用一个或多个模型和技术类别框架来生成报告，该技术类别框架指示组织可以围绕其获取和/或开发额外的知识产权资产的技术特征。此外，知识产权服务提供商可以使用一种或多种模型和技术类别***生成报告，该报告表明知识产权服务提供商的客户的竞争对手的知识产权资产和/或表明知识产权服务提供商的客户的竞争对手的知识产权资产的度量。
分析与产品和/或服务相关的知识产权文件的常规技术和***是由个人使用计算机执行的。例如，个人可以手动搜索知识产权数据库和在线搜索，以识别关于产品和/或服务的信息。然后，个人可以执行手动分析以确定与产品和/或服务相对应的知识产权文件。某些情况下，个人还可以访问与知识产权资产的销售、知识产权资产诉讼裁决、和/或与知识产权资产有关的诉讼程序的和解协议相关的在线资源，以确定一个或多个知识产权资产。
然而，用于确定知识产权资产与各种产品和/或服务之间的关系以及用于确定知识产权资产估值的传统技术和***效率低下，并且通常不准确。为了说明，个人经常无法搜索和检索与知识产权资产和产品和/或服务相关的大量数据。通常，个人在线执行的手动搜索会忽略或找不到信息，其中这些信息可能有助于识别与相应商品和/或服务相对应的知识产权资产以及有助于确定知识产权资产的估值。此外，对所收集信息的基于人的分析可能经常遗漏知识产权资产与产品和/或服务之间的关系，或者可能遗漏知识产权资产所覆盖的与各种产品和/或服务相对应的特征。因此，传统的技术和***是劳动密集型的，并且通常不能提供组织可以用来对组织的知识产权资产进行评估的信息。
此外，实现本文描述的技术和***不仅仅是简单地收集和组织大量数据。本文描述的***和技术不仅以相对于传统技术和***更高效的方式提供关于与产品和/或服务相对应的知识产权资产的有用信息，而且本文描述的实施方式还利用生成准确的技术和***，这些信息由根据对机器学习和自然语言处理的非传统使用而形成的分析基础所支持。
本公开提供了对本文公开的***和方法的结构、功能、制造和使用的原理的全面理解。本公开的一个或多个示例在附图中示出。本领域的普通技术人员将理解，本文具体描述并在附图中示出的***和方法是非限制性实施例。结合一个实施例说明或描述的特征可以与其他实施例的特征组合，包括在***和方法之间。此类修改和变化旨在包括在所附权利要求的范围内。
下面参考几个示例实施例来描述附加细节。
图1示出了根据一些实施方式的用于分析知识产权数据并利用对知识产权数据的分析来提供多种服务的示例架构100。架构100可以包括分析与知识产权资产相关的数据的知识产权服务***102。知识产权服务***102分析的数据可以被知识产权服务提供商用来提供与知识产权资产相关的服务。知识产权资产可以包括专利、商标、版权、商业秘密和专有技术。在各种实施方式中，知识产权资产可以包括专利的一部分，例如专利的权利要求。此外，知识产权资产可以包括版权的一部分，该版权涉及软件代码的一部分，该软件代码对应于在执行软件代码时执行的特定特征。
在特定实施方式中，知识产权资产可以与指示知识产权资产的特征的各种形式的文件相关联。在知识产权资产包括专利的情况下，专利可以包括实用新型专利、设计专利和/或植物专利。专利还可以包括专利申请，例如临时专利申请、实用新型专利申请、外观设计专利申请、植物专利申请或其组合。在各种情况下，知识产权资产可以包括商标申请和已获授权的商标注册。知识产权资产还可以包括与版权登记相对应的文件和包括商业秘密方面的文件。为了说明，可以记录作为商业秘密主题的公式、过程和/或算法和软件代码。为保护商业秘密而采取的行动也可以记录在案并包含在知识产权资产中。此外，知识产权资产可以包括组织的专有技术的文件，例如流程改进和创新、新产品设计、产品改进、品牌名称、徽标、广告标语、网站设计、产品外观、产品包装、制造工艺、工程图纸、说明手册、产品目录、客户和提供商名单等。
知识产权服务***102可以包括知识产权映射和学习***104。知识产权映射和学习***104可以从诸如数据源106的多个数据源获得信息，并且分析该信息以确定知识产权资产与产品和/或服务之间的关系。数据源106可以包括客户门户108。客户门户108可以包括由知识产权服务***102生成的一个或多个用户界面，其包括一个或多个用户界面元件以捕获与知识产权服务提供商的客户的知识产权资产相关的信息，例如客户110。与客户门户108相关联的用户界面可以作为知识产权服务提供商的一个或多个网站的一部分和/或经由知识产权服务提供商的一个或多个移动设备应用程序来显示。在各种实施方式中，信息可以由客户110的代表输入到客户门户108中。在另外的实施方式中，信息可以由知识产权服务提供商的代表输入到客户门户108中。
数据源106还可以包括一个或多个客户数据源112。一个或多个客户数据源112可被知识产权服务提供商的客户访问并且在知识产权服务服务提供商的客户的指导下存储数据。即，由一个或多个客户数据源112存储的数据可以在知识产权服务提供商的各个客户的控制之下。在一些说明性示例中，至少一个客户数据源112可以在客户110的场所维护。在另外的说明性示例中，至少一个客户数据源112可以由额外的组织维护，例如提供远程数据存储服务的组织。例如，客户数据源112可以包括客户110可访问的基于云的数据存储***。
此外，数据源106可以包括众包数据源114。众包数据源114可以包括向知识产权服务***102提供信息的多个个人。在各种实施方式中，知识产权服务***102可以经由一个或多个网站或一个或多个移动设备应用程序中的至少一个发布对关于知识产权资产的信息的请求。知识产权服务***102还可以发布对可以与知识产权资产的产品和/或服务相对应的信息的请求。在各种实施方式中，包括在众包数据源114中的个人可以使用至少一个计算设备访问由知识产权服务***102发布的请求并且提供对请求的响应。响应可以包括关于作为请求主题的至少一个知识产权资产或产品和/或服务的信息。
此外，数据源106可以包括一个或多个公共数据源116。一个或多个公共数据源116可以包括存储公众可访问的数据的数据源。在一些实施方式中，一个或多个公共数据源106可以存储个人无需任何凭证即可访问的数据。在另外的实施方式中，一个或多个公共数据源106可以存储具有凭证的个人可访问的数据，该凭证由维护一个或多个公共数据源116的组织提供给公众。可以经由一个或多个网站和/或一个或多个移动设备应用程序访问存储与知识产权资产相关的数据的数据源116。
一个或多个公共数据源116可以包括存储与知识产权资产相关的数据的数据源。例如，一个或多个公共数据源116可以包括各种政府管辖区的知识产权组织，例如美国专利商标局、欧洲专利局、世界知识产权组织或日本专利局。由一个或多个公共数据源116存储的知识产权数据可以包括知识产权文件的内容。例如，知识产权数据可以包括专利文件中包含的信息，例如权利要求、附图、背景技术、摘要、附图说明等。在其他示例中，知识产权数据可以包括商标文件的内容，例如商品和服务的描述和/或商品和服务的分类。此外，知识产权数据可以包括版权文件中包含的信息。此外，知识产权数据可以包括与知识产权文件的审查有关的信息。为了说明，知识产权数据可以包括专利申请的审查历史和/或商标申请的审查历史。知识产权数据还可以包括与知识产权文件相关的文献目录信息，例如专利文件的分类、指定审查专利和商标申请的审查员、优先权日期、申请日期、受让人、发明人、申请人、及它们的组合等等。在各种实施方式中，知识产权数据可以包括与知识产权资产的行政程序、诉讼程序、和解信息或许可信息中的至少一个相关的数据。
一个或多个公共数据源116还可以包括存储市场和财务数据的数据源。市场和财务数据可以与提供产品和/或服务以供获取的组织有关。例如，市场和财务数据可以包括在一段时间内组织的财务表现。此外，市场和财务数据也可以表明某些组织的分类和行业。市场和财务数据还可以包括在一段时间内一个或多个行业的财务表现。此外，市场和财务数据可以包括随着时间的推移的金融市场的数据，例如股票市场。
此外，一个或多个公共数据源116可以包括存储关于产品和/或服务的信息的数据源。为了说明，一个或多个公共数据源116可以存储包括产品和/或服务的描述、产品规格、产品和/或服务的特征、产品的图像、与产品和/或服务相关的视频、产品和/或服务的定价、提供产品和/或服务的组织、它们的组合等的数据。
在特定实施方式中，知识产权服务***102可以包括数据获取***118以从数据源106获得数据。在各种实施方式中，数据获取***118可以从多个网站提取信息。例如，数据获取***118可以包括一个或多个网络爬虫，其访问网站并搜索与给定的一组标准相对应的信息并从网站中提取与标准相对应的信息。在说明性示例中，数据获取***118可以从一个或多个数据源106获得对应于各种产品和/或服务的数据。此外，数据获取***118可以从一个或多个数据源106获得对应于多个知识产权资产的数据。
此外，数据获取***118可以在数据被知识产权知识数据存储120存储之前对从一个或多个数据源106获得的数据执行一项或多项操作。例如，数据获取***118可以针对从一个或多个数据源106获得的数据的至少一部分执行光学字符识别操作。在其他示例中，数据获取***118可以移除嵌入从一个或多个数据源106获得的某些形式的数据中的信息，例如嵌入的脚本或字体。数据获取***118还可以向从一个或多个数据源106获得的数据添加信息。为了说明，数据获取***118可以向从一个或多个数据源106获得的数据添加时间戳。数据获取***118也可以向从一个或多个数据源106获得的数据添加一个或多个标签。一个或多个标签可以与对应于提取的数据的一个或多个组织、一种或多个技术类别由知识产权服务***102、或一类或多类知识产权资产(例如，专利、商标、版权、商业秘密、专有技术)中的至少一个相关。此外，数据获取***118可以将标签应用于从一个或多个数据源106获得的数据，指示数据是经济数据、市场数据、财务数据、产品和/或服务描述数据、诉讼相关数据、许可相关数据，它们的组合，等等。通过将标签应用于从一个或多个数据源106获得的数据，数据获取***118可以以可以高效地检索和分析数据的方式而将数据存储在知识产权知识数据存储120中。
知识产权映射和学习***104可以利用自然语言处理技术和机器学习技术来识别知识产权资产与产品和/或服务之间的关系。知识产权映射和学习***104还可以生成用于向知识产权服务提供商的客户(例如客户110)提供知识产权客户服务126的数据。在特定实施方式中，知识产权映射和学习***104可以包括语言分析***122。语言分析***122可以分析包括在从一个或多个数据源106获得的信息中的词以确定词的词性。例如，语言分析***122可以确定包括在从一个或多个数据源106获得的信息中的词可以是名词、动词、副词、形容词、代词、冠词、介词、连词等。语言分析***122还可以确定词之间的关系。为了说明，，语言分析***122除了可以识别修饰动词的动词和副词之外，语言分析***122还可以识别修饰名词的名词和形容词。此外，语言分析***122可以确定与正在执行与动词相对应的动作的名词和/或代词。
在各种实施方式中，语言分析***122可以分析从一个或多个数据源106获得的信息以识别知识产权文件的部分。例如，语言分析***122可以分析专利文件，以识别以下中的至少一项：专利文件的权利要求部分、专利文件的具体实施方式、专利文件的背景技术、专利文件的摘要、专利文件的发明内容、专利文件的摘要等。此外，语言分析***122可以确定包括在专利文件中的权利要求的各个元素。在特定实施方式中，语言分析***122可以确定包括在权利要求中的可以涉及设备或***的物理特征的特征。在各种实施方式中，这些特征可以涉及与方法或过程或由设备或***执行的动作相关的正在执行的动作。此外，在权利要求涉及对应于分子的物质组合物的情况下，特征可以涉及包括在物质组合物中的原子的各种排列，例如苯基官能团或羧基官能团。在某些情况下，权利要求的元素可以包括多个个体特征。在另外的示例中，语言分析***122还可以分析商标文件以识别商品和服务的描述或商标的国际类别中的至少一个。
在某些实施方式中，语言分析***122可以分析从一个或多个数据源106获得的知识产权文件并生成修改的知识产权文件。语言分析***122可以通过移除原始知识产权文件的部分来生成修改的知识产权文件。例如，语言分析***122可以从知识产权文件中移除连词或冠词中的至少一个。在另外的示例中，语言分析***122可以通过指示原始知识产权文件中的词性和/或词之间的关系来生成修改的知识产权文件。
此外，语言分析***122可以分析与产品和/或服务相关的信息并确定产品和/或服务的特征。为了说明，语言分析***122可以确定设备和/或***的物理组件。语言分析***122还可以确定设备和/或***的技术特征。此外，语言分析***122还可以确定与产品和/或服务相关的过程和/或方法的特征。
在特定实施方式中，语言分析***122可以通过关于与知识产权资产、产品和/或服务的特征相关的词库来分析与知识产权资产、产品和/或服务相关的词，从而确定知识产权资产的特征、产品的特征或服务的特征中的至少一个。例如，知识产权映射和学习***104可以确定与可以与知识产权文件、产品或服务中的至少一个相关联的多个单独特征中的每个特征相关的特定词集合。为了说明，知识产权映射和学习***104可以确定诸如“屏幕”、“面板”和“显示器”之类的词可以指示电子设备的显示设备特征。继续这个示例，语言分析***122可以解析知识产权文件和/或关于产品和/或服务的信息，以识别对应于与显示设备特征相关联的词的词。在包括在知识产权文件和/或关于产品和/或服务的信息中的至少阈值数量的词对应于与显示设备特征相关联的词的情况下，语言分析***122可以确定特定知识产权文件或特定产品和/或服务包括显示设备功能。
在各种实施方式中，语言分析***122还可以确定与特征相关联的词之间的接近度可以指示特征存在于知识产权文件中或关于产品和/或服务的信息中。在一些示例中，当与特征相关联的多个词彼此相距在3个词内、5个词内、10个词内或20个词内时，语言分析***122可以确定该特征被包括在知识产权文件中或产品和/或服务中。在另外的示例中，当与特征相关联的多个词在同一句子内或同一段落内时，语言分析***122可以确定该特征被包括在知识产权文件中或产品和/或服务中。
语言分析***122还可以生成用于知识产权文件的语言结构和用于与产品和/或服务相关的信息的语言特征。在说明性示例中，语言分析***122可以针对专利文件的权利要求生成语言结构。在特定场景中，语言分析***122可以针对专利文件的权利要求的元素或专利文件的权利要求的特征生成语言结构。例如，语言分析***122可以识别与专利文件的权利要求的元素的动作相对应的动词。语言分析***122还可以确定与动词相关的一个或多个名词，并且在一些情况下，确定与一个或多个名词相对应的一个或多个形容词。语言分析***122然后可以生成示出动词、一个或多个名词和/或一个或多个形容词之间的关系的语言结构。另外，语言分析***122可以生成语言结构，该语言结构与针对由组织提供以供获取的产品和/或服务而执行的动作相对应。在特定实施方式中，语言结构可以包括树结构，其中单个节点作为树结构顶部的初始节点或根节点以及从根节点分支的后续节点。根节点可以包括对应于动作的动词，并且分支节点可以对应于与动词相关的名词、与名词相关的形容词、与动词和/或名词相关的其他词、或它们的组合。
此外，知识产权映射和学习***104可以包括确定知识产权文件与产品和/或服务之间的关系的知识产权(IP)模型开发***124。在各种实施方式中，IP知识模型开发***124可以识别对应于相应产品和/或服务的知识产权资产。例如，IP知识模型开发***124可以识别一个或多个专利权利要求、专利权利要求的元素和/或与产品和/或服务的至少一部分相对应的专利权利要求的特征。在另外的示例中，IP知识模型开发***124可以识别对应于产品和/或服务的商标、对应于产品和/或服务的版权的至少一部分、或对应于产品和/或服务的商业秘密的至少一部分。
IP知识模型开发***124可以通过将知识产权资产的语言结构与产品和/或服务的语言结构进行比较来确定知识产权资产对应于产品和/或服务。在特定实施方式中，IP知识模型开发***124可以生成针对知识产权资产的特征的第一语言结构和针对产品和/或服务的特征的第二语言结构。IP知识模型开发***124可以将第一语言结构与第二语言结构进行比较以确定第一语言结构和第二语言结构之间的相似性度量。在第一语言结构和第二语言结构之间的相似性度量至少是阈值相似性度量的情况下，IP知识模型开发***124可以确定知识产权资产的特征对应于产品和/或服务的特征。
相似性度量可以至少部分地基于包括在第一语言结构中的词和包括在第二语言结构中的词。相似性度量也可以至少部分地基于包括在第一语言结构中的词与包括在第二语言结构中的词之间的关系。在说明性实施方式中，第一语言结构可以包括具有以第一配置排列的根节点和多个分支节点的第一树结构，并且第二语言结构可以包括具有根节点和附加数量的分支节点的第二树结构。在这些情况下，IP知识模型开发***124可以比较第一树结构和第二树结构以确定第一语言结构和第二语言结构之间的相似性度量。为了说明，IP知识模型开发***124可以将包括在第一树结构的节点中的词和包括在第二树结构的节点中的词进行比较以确定第一语言结构和第二语言结构的相似性度量的至少一部分。另外，IP知识模型开发***124可以将第一树结构的第一配置与第二树结构的第二配置进行比较以确定第一语言结构和第二语言结构的相似性度量的至少一部分。在各种实施方式中，IP知识模型开发***124可以将第一树结构内的词的位置和/或节点的位置和第二树结构内的词的位置和/或节点的位置进行比较，以确定第一语言结构和第二语言结构之间的相似性度量。
IP知识模型开发***124还可以使用分类***确定知识产权资产与产品和/或服务之间的关系。分类***可以包括多个分类，其中各个分类具有用于识别知识产权资产、产品和/或服务的一个或多个标准以包括在相应分类中的。在各种实施方式中，分类***的分类可以包括多个技术分组。在一些示例中，分类***可以由知识产权映射和学习***104生成。在另外的示例中，分类***可以由另一实体生成，例如政府实体、教育组织、非营利组织、营利组织或其组合。在特定实施方式中，IP知识模型开发***124可以将个体知识产权资产的特征与包括在分类***中的多个分类的标准进行比较，并确定一个或多个分类以与知识产权资产相关联。另外，IP知识模型开发***124可以将产品和/或服务的特征与分类***的多个分类的标准进行比较，并确定一个或多个分类以与产品和/或服务相关联。
在特定实施方式中，IP知识模型开发***124可以确定包括在分类***的同一分类中的知识产权资产和产品和/或服务。IP知识模型开发***124然后可以确定包括在知识产权资产与分类***的同一分类中的产品和/或服务之间的一种或多种关系。以此方式，IP知识模型开发***124可以开发一个或多个模型，该一个或多个模型指示与分类***的分类内的产品和/或服务相对应的知识产权资产。在说明性示例中，IP知识模型开发***124可以开发模型以确定与移动设备的显示特征相对应的专利权利要求。在另一个说明性示例中，IP知识模型开发***124可以开发模型以确定与健身追踪器设相对应备的商标。在各种实施方式中，分类***、知识产权资产与产品和/或服务之间的关系以及用于确定可以与特定产品和/或服务相关的知识产权资产的模型可以由知识产权知识数据存储120存储。
由IP知识模型开发***124确定的产品和/或服务与特定分类内的知识产权资产之间的关系，以及由IP知识模型开发***124开发的用于确定与分类***的分类内的产品和/或服务相对应的知识产权资产的模型可用于提供多个知识产权客户服务126。知识产权服务126可以包括IP策略相关服务128、IP公开相关服务130和IP估值服务132。在各种实施方式中，可以基于发送到知识产权服务***102的针对关于一种或多种知识产权资产或一种或多种产品和/或服务的信息的请求，提供知识产权客户服务126。知识产权服务***102然后可以利用知识产权资产与知识产权映射和学习***104生成的产品和/或服务之间的模型、框架和/或关系来响应请求。在一些情况下，请求可以由与知识产权服务提供商相关联的个人发送，而在另外的情况下，请求可以由与一个或多个客户110相关联的个人发送。
知识产权客户服务126可以包括知识产权(IP)策略相关服务128。IP策略相关服务128可以包括对知识产权资产分组的分析。在示例中，IP策略相关服务128可以包括竞争情况优化(competitive landscaping)150、IP基准测试(benchmarking)152、IP评分和评级154、情报选集工具156、IP趋势分析器158、IP修剪和/或剥离160、执行报告162、和/或策略性收购164。在特定实施方式中，IP策略相关服务128可以包括对组织的知识产权资产的选集(portfolio)的分析，例如对客户110的知识产权资产的选集的分析。在说明性示例中，IP策略相关服务128可以包括分析专利文件的选集和/或分析商标文件的选集。在各种实施方式中，IP策略相关服务128可以包括分析客户110的竞争对手的知识产权文件的选集，例如通过使用竞争情况优化150。例如，知识产权服务***102可以确定客户110的竞争对手的知识产权资产的分类，并生成一个或多个文件或报告，该一个或多个文件或报告提供了显示竞争对手的知识产权文件相对于各个技术类别的情况分析。在一些情况下，可以将客户110的知识产权资产与客户110的竞争对手的知识产权资产在他们各自的技术类别方面进行映射。
在其他示例中，IP策略相关服务128可以包括确定知识产权资产的评分和/或评级，例如通过IP评分和评级组件154。为了说明，知识产权服务***102可以确定对客户110的知识产权资产或另一组织的知识产权资产的广度的测量和/或覆盖度的测量。然后，知识产权服务***102可以基于对广度的测量和/或对覆盖度的测量来对知识产权资产进行排名。IP策略相关服务128还可以包括识别客户110可能想要在其中开发知识产权资产的技术领域，例如通过使用IP基准测试组件152。例如，知识产权服务***102可以确定在其中客户110具有很少或不具有知识产权资产、但与客户110正在开发的技术领域相关的技术类别。另外，知识产权服务***102可以为客户110识别未来的研究和开发领域，例如通过使用IP选集工具156，基于在某些技术领域中客户的多个知识产权资产和/或客户110的一个或多个竞争对手的多个知识产权资产。
此外，IP策略相关服务128可以包括识别客户的知识产权资产以提供出售或许可给其他组织。知识产权服务***102还可以由例如IP修剪和/或剥离组件160而生成对客户110的可能被放弃或不再维护的知识产权资产的推荐。在特定实施方式中，知识产权服务***102可以确定客户110的至少一部分知识产权资产的价值测量、广度测量或覆盖度测量中的至少一个，并利用相应的测量来生成推荐，例如经由执行报告组件162，该推荐关于客户110的一个或多个知识产权资产的销售机会、许可机会或成本节约机会(例如，放弃)中的至少一个。知识产权服务***102还可以例如由策略组件164、由客户基于价值测量、广度测量、覆盖度测量或与组织和/或知识产权资产相关联的技术领域中的至少一个测量来确定可能收购的潜在组织和/或知识产权资产。此外，IP策略相关服务128可以包括确定针对客户110的知识产权文件的度量，例如通过利用IP趋势分析器158。度量可以指示所提交的客户110的知识产权资产的数量或被授权的客户110的知识产权资产的数量中的至少一个的趋势。
知识产权服务***102还可用于向客户110提供IP风险相关服务130。IP公开相关服务130可包括IP责任166、抵押保护168、商业秘密盗窃170、IP诉讼转让172，源代码尽职调查174，和/或围绕设计的咨询。IP公开相关服务130可以与利用IP责任组件166确定对与客户110的知识产权资产相关的损失风险的测量有关。损失风险可以与以下中的至少一项相对应：知识产权资产价值下降、知识产权资产的至少一部分的无效或知识产权资产被盗窃。在各种实施方式中，IP公开相关服务130可以包括确定与客户110的知识产权资产有关的责任措施。知识产权服务***102可以基于以下中的至少一项来确定知识产权资产的责任的测量：客户110的知识产权资产的多个诉讼事件，或与客户110的一个或多个知识产权资产在相同的技术类别中的知识产权资产的多个诉讼事件。诉讼事件可以包括提交对发起针对知识产权资产的诉讼的请求。针对知识产权资产的诉讼可以包括异议程序、行政组织决定的程序或司法管辖范围内的程序中的至少一种。在特定实施方式中，关于知识产权资产的责任的测量可以与在指定时间段内发生的、与客户110的知识产权资产相关或与另一组织的知识产权资产相关的多个诉讼事件。在一些情况下，利用抵押保护组件168，可以使用与知识产权资产有关的责任的测量，确定为保护利用知识产权资产作为抵押而进行的贷款所签发的保险单条款。
IP公开相关服务130还可以包括确定用于降低关于知识产权资产的损失风险的措施。例如，IP风险相关服务130可以包括利用商业秘密组件170的盗窃确定客户110的商业秘密被盗的风险量。在特定实施方式中，知识产权服务***102可以分析由客户110实施以保护商业秘密的安全协议或其他安全过程，并至少部分地基于该分析来确定商业秘密被盗窃的风险量。IP公开相关服务130还可以包括利用源代码尽职调查组件174确定用于保护由客户开发的源代码和客户110的动作的过程和/或程序，以及为保护与源代码相关的知识产权而采取的过程和/或程序。此外，IP公开相关服务130可以包括利用围绕设计的咨询组件176确定客户110围绕竞争对手的知识产权资产进行设计的选项和/或确定客户110的竞争对手围绕客户110的知识产权资产进行设计的选项。在特定实施方式中，知识产权服务***102可以分析多个知识产权资产，并确定与产品和/或服务的特征相对应的知识产权资产的特征。知识产权服务***102然后可以识别产品和/或服务的特征，这些特征可以被修改以避免与产品和/或服务相关的知识产权资产的特征。
此外，IP公开相关服务130可以包括利用IP诉讼转让组件172确定知识产权诉讼动作中的策略。为了说明，知识产权服务***102可以分析关于未决诉讼动作已经发生的、与先前诉讼动作中发生的事件相关的一系列事件，以确定针对未决诉讼中的未来决定的建议。在说明性示例中，知识产权服务***102可以确定在未决诉讼中提交的动议以提高对客户有利的结果的可能性。知识产权服务***102还可以确定用于和解谈判的推荐，例如与和解谈判有关的要约金额和/或和解要约的时间。此外，知识产权服务***102可以为诉讼律师生成建议以在特定诉讼动作中保留和/或生成关于对被保留的诉讼律师的修改的建议。
在各种实施方式中，经由知识产权服务***102提供的知识产权客户服务126可以包括IP估值服务132。IP估值服务132可以包括IP堆栈估值178、M&A卖方和买方服务180、资产支持的借贷182和/或价值表达(value articulation)184。IP估值服务132可以包括利用IP堆栈估值178确定对知识产权资产的价值度量。在特定实施方式中，知识产权服务***102可以为客户确定知识产权资产的价值度量或确定另一组织的知识产权资产的价值度量。在一些示例中，知识产权服务***102可以确定可以由客户110购买或许可的知识产权资产的价值度量。知识产权服务***102还可以利用M&A卖方和买方服务180确定可以被客户110购买或以其他方式获得的组织的知识产权资产的价值度量。在另外的实施方式中，知识产权服务***102可以结合由另一组织对客户110的收购或客户110与另一组织的合并来确定客户110的知识产权资产的价值度量。此外，知识产权服务***102可以利用资产支持的借贷服务182、关于利用客户110的知识产权资产向客户110进行的一项或多项贷款来确定客户110的知识产权资产的价值度量，其中客户110的知识产权资产被用作针对至少一部分贷款金额的抵押。
知识产权服务***102可以利用价值表达服务184基于知识产权资产的广度的测量来确定知识产权资产的价值度量。另外，知识产权服务***102可以基于对应于知识产权资产的产品和/或服务的收入来确定知识产权资产的价值度量。为了确定对应于知识产权资产的产品和/或服务的广度和/或部分收入的测量，知识产权服务***102可以利用一种或多种语言分析技术以及一种或多种机器学习技术。
图2示出了根据一些实施方式分析多种类型的知识产权数据和产品/服务数据以提供与知识产权相关的服务的示例环境200。环境200可以包括知识产权映射和学习***104、一个或多个数据源106、以及知识产权知识数据存储120。知识产权映射和学习***104可以通过一个或多个计算设备202来实现。一个或多个计算设备202可以被包括在代表知识产权服务提供商操作一个或多个计算设备202的云计算架构中。在这些场景中，云计算架构可以代表知识产权服务提供商在一个或多个计算设备202上实施一个或多个虚拟机实例。云计算架构可以远离于知识产权服务提供商而定位。在另外的实施方式中，一个或多个计算设备202可以在知识产权服务提供商的直接控制下。例如，知识产权服务提供商可以在一个或多个地理位置中维护一个或多个计算设备202，以执行与分析知识产权数据和与产品和/或服务有关的数据相关的操作。
知识产权知识数据存储120可以存储可以由知识产权映射和学习***104在提供与知识产权资产相关的服务中使用的信息。在特定实施方式中，知识产权知识数据存储120可以存储知识产权(IP)数据204。IP数据204可以包括与知识产权资产相关的数据。IP数据204可以经由一个或多个可公开访问的数据源、一个或多个私有数据源或其组合获得。IP数据204还可以包括客户IP数据206，其对应于由知识产权知识数据存储120存储的、与客户从知识产权服务提供商获得服务有关的数据。在一些实施方式中，客户IP数据216可以与其他组织的IP数据分开存储在知识产权知识数据存储120中。
在各种实施方式中，IP数据204可以包括与知识产权资产相关的数据，例如商标、版权、专利和商业秘密。IP数据204可以包括包含与各种类型的知识产权相关的信息的文件。例如，IP数据204可以包括专利申请、所公开的专利申请、以及已授权或批准的专利。IP数据204还可以包括与版权保护相关的商标申请和提交。此外，IP数据204可以包括包含商业秘密的文件和支持保护商业秘密的文件。为了说明，IP数据204可以包括可以用于支持组织的创新的商业秘密状态的组织的雇佣协议、员工手册、政策和/或程序。
IP数据204还可以包括知识产权文件的文献目录信息。在说明性示例中，IP数据204可以包括与知识产权文件相关的特定日期(例如，申请日期、发行日期、优先权日期)、知识产权文件的受让人、知识产权文件的转让历史、与知识产权文件相关的重要个人(例如，发明人、审查员等)、与知识产权文件相关的第三方分类、某些知识产权文件的优先权文件指示、知识产权文件的知识产权状态管辖权或审查组织，及其组合等。此外，IP数据204可以包括与知识产权文件的审查历史相关的信息。审查历史可以包括与审查知识产权文件相关的各种事件。为了说明，IP数据204可以包括在知识产权文件审查期间提交文件的日期，例如提交答复的日期、审查员发出审查意见通知书或审查报告的日期、准许日期、授权日期、及其组合等等。此外，IP数据204可以包括在知识产权文件的审查期间归档和/或提交的文件。在说明性示例中，IP数据204可以包括审查意见书、审查意见书答复、信息披露声明、申请数据表、声明、支持商标使用的样本、上诉摘要、审查员对上诉摘要的答复、答复摘要、上诉决定、准许通知、异议文件、版权提交、采访摘要文件、及其组合等。
IP数据204还可以包括与审查知识产权资产的各个审查员相关的统计数据和/或度量。为了说明，IP数据204可以包括在一段时间内准许的知识产权资产的数量、在知识产权资产审查期间提供的审查意见通知书的平均数量、在一段时间内的上诉数量、关于上诉的决定、提供审查意见通知书的平均时间长度、经验年限、一段时间内审查的知识产权资产数量、及其组合等。此外，IP数据204可以包括与审查知识产权资产的审查员组相关的统计和/或度量。IP数据204还可以包括关于检查员组的统计和/或度量的单个检查员的统计和/或度量。例如，IP数据204可以包括相对于针对专利审查员组的每个准许事项提供的平均审查意见次数而言，个体专利审查员每个准许事项提供的审查意见次数，其中年该专利审查员组包括该个体专利审查员，例如特定领域单元或特定技术类别中的专利审查员组。
在各种实施方式中，IP数据204可以包括与关联于知识产权资产的诉讼程序和/或伪诉讼程序有关的数据。在某些实施方式中，IP数据204可以包括在诉讼程序期间提交的文件，例如请愿书、答复、诉状、动议、发现请求、发现响应、专家意见、法院判决、陪审团裁决、陪审团指控、及其组合等等。在另外的实施方式中，IP数据204可以包括诉讼程序的副本。例如，IP数据204可以包括法庭诉讼的副本和/或证词的副本。在进一步的实施方式中，IP数据204可以包括在伪诉讼程序期间提交的文件，例如在美国专利商标局的多方审查程序或在欧洲专利局的异议程序。
知识产权知识数据存储120还可以存储IP估值数据208。IP估值数据208可以被知识产权映射和学习***104用来确定知识产权资产或部分知识产权资产的价值。在特定实施方式中，IP估值数据208可以包括在诉讼程序或伪诉讼程序期间发生的和解谈判期间达成的估值。此外，IP估值数据208可以包括关于知识产权资产或知识产权资产的部分获得的许可条款。IP估值数据208还可以包括由法官、陪审团、其他司法组织或行政组织提供的指示知识产权资产或部分知识产权资产的价值的裁决。在各种实施方式中，IP估值数据208的至少一部分可以包括与知识产权服务提供商的客户相关的、不可公开获得的信息。在另外的实施方式中，IP估值数据208可以包括可以用于确定知识产权资产或可公开获得的知识产权资产部分的价值的信息。
此外，知识产权知识数据存储120可以存储商业数据210。商业数据210可以包括产品/服务数据212和经济数据214。产品/服务数据212可以包括与产品和/或服务相关联的数据，其可以被各种组织收购。产品/服务数据212可以包括产品和/或服务的描述、产品和/或服务的规格、产品手册、产品和/或服务的定价、产品和/或服务的销售数量、提供的组织的描述各种产品和/或服务、及其组合等。产品/服务数据212可以包括客户产品/服务数据216，其包括与知识产权服务提供商的客户提供的产品和/或服务相关的信息。在一些实施方式中，客户产品/服务数据216可以与其他组织的产品/服务数据分开存储在知识产权知识数据存储120中。
经济数据214可以包括指示提供产品和/或服务以供获取的组织的财务业绩的信息。财务业绩信息可以包括组织在一段时间内的收入、组织在一段时间内的利润、组织在一段时间内的花费、财务业绩的预测或它们的组合。经济数据214还可以包括与一种或多种产品和/或服务的销售相对应的组织的收入的量。经济数据214可以包括客户经济数据218，客户经济数据218包括与知识产权服务提供商的客户相对应的经济数据。在一些实施方式中，客户经济数据218可以与其他组织的经济数据分开存储在知识产权知识数据存储120中。
此外，经济数据204还可以包括行业财务数据。例如，经济数据204可以包括某些提供商品和/或服务以供获取的行业的收入、利润、花费等，例如零售行业、半导体行业或运输行业。此外，经济数据204可以包括各个州、县、国家或其他政治管辖区的经济数据。为了说明，经济数据204可以包括国内生产总值数据、就业数据、贸易数据、它们的组合等等。在一些情况下，经济数据204可以指示归因于一个或多个行业部门的国家或政治管辖区的国内生产总值的数量。
此外，知识产权知识数据存储120可以存储至少一个技术类别220。技术类别220可以包括产品和/或服务的多个分类。技术类别220还可以包括与技术类别220的各个分类相关联的一个或多个标准。例如，为了根据技术类别220的特定分类进行分类，产品和/或服务可以对应于特定分类的至少阈值数量的标准。在各种实施方式中，技术类别220可以指示与各个分类相关联的产品和/或服务。也就是说，先前已分配给一分类的产品和/或服务可以包括在技术类别220中。
在一些实施方式中，技术类别220可以由知识产权映射和学习***104生成。此外，在特定实施方式中，技术类别220的至少一部分可以由另外的组织生成。为了说明，技术类别220可以包括政府组织的分类***和/或行业组织的分类***中包括的分类。在说明性示例中，技术类别220的至少一部分分类可以对应于美国专利商标局的技术类别。在其他说明性示例中，包括在技术类别220中的分类的至少一部分可以对应于包括在国际专利分类(IPC)、洛迦诺分类、尼斯分类和/或维也纳分类中的技术类别。
在各种实施方式中，知识产权知识数据存储120可以存储知识产权(IP)到产品和/或服务映射222。IP到产品和/或服务映射222可以指示知识产权资产或知识产权的部分已映射到产品和/或服务的资产。在说明性示例中，IP到产品和/或服务映射222可以指示与移动设备的特征(例如移动设备的麦克风)相对应的专利文件的权利要求。在另一说明性示例中，IP到产品和/或服务映射222可以指示与远程数据存储服务相对应的商标。IP到产品/服务映射222还可以指示提供相应产品和/或服务以供获取的组织。此外，IP到产品和/或服务映射222可以指示映射到特定产品和/或服务的知识产权资产的所有者。
IP到产品和/或服务映射222可以包括客户映射224，其指示知识产权服务提供商的客户的产品和/或服务与知识产权服务提供商的客户的知识产权资产之间的映射。在另外的实现中，客户映射224可以包括知识产权服务提供商的客户的知识产权资产与不是知识产权服务提供商的客户的组织提供的产品和/或服务之间的映射。此外，客户映射可以包括由知识产权服务提供商的客户提供的产品和/或服务与不是知识产权服务提供商的客户的组织的知识产权资产之间的映射。
知识产权知识数据存储120还可以存储先前的客户服务数据226。先前的客户服务数据226可以包括由知识产权服务提供商在向一个或多个客户提供服务时生成的数据。例如，先前的客户服务数据226可以包括由知识产权服务提供商在提供IP策略相关服务128、IP公开相关服务130和/或IP估值服务132时生成的数据，其中关于图1所描述的。在说明性示例中，先前的客户服务数据226可以包括对由知识产权服务提供商确定的知识产权资产的估值。在另外的说明性示例中，先前的客户服务数据226可以包括对关于知识产权服务提供商的客户的知识产权资产的风险的确定。在进一步的说明性示例中，先前的客户服务数据226可以包括由知识产权服务提供商在向客户提供服务时生成的权利要求表格、策略IP分析和/或投资组合分析数据。在某些实施方式中，先前的客户服务数据226可以用于向知识产权服务提供商的客户提供后续服务。这样，知识产权服务提供商所生成的知识可以增加并用于更高效、更准确地为知识产权服务提供商的客户提供服务。
图3示出了根据一些实施方式的使用技术类别生成产品与知识产权资产之间的映射的示例环境300。环境300可以包括经由一个或多个计算设备202实现的知识产权映射和学习***104。环境300还可以包括知识产权服务提供商的客户110和客户110的知识产权资产组302。知识产权资产组302可以包括第一IP资产304、第二IP资产306、第三IP资产308、第四IP资产310、第五IP资产312，直到第N IP资产314。资产304、306、308、310、312、314可以包括各种类型的知识产权。例如，IP资产304、306、308、310、312、314可以包括商标、专利、商业秘密、版权、专有技术或其他类别的知识产权。在另外的示例中，IP资产304、306、308、310、312、314的至少一部分可以对应于知识产权资产的一部分，例如专利文件的一组权利要求中的一个或多个权利要求。
在各种实施方式中，IP资产304、306、308、310、312、314中的一个或多个可以对应于与IP资产304、306、308、310、312、314中的至少另一个不同的知识产权分类。例如，第一IP资产304可以对应于商标，而第二IP资产306可以对应于商业秘密。此外，在一些实施方式中，IP资产304、306、308、310、312、314中的每一个可以对应于相同类型的知识产权分类。为了说明，IP资产304、306、308、310、312、314可以各自对应于专利或专利申请，例如客户110的专利选集的至少一部分。在另一说明性示例中，IP资产304、306、308、310、312、314可以各自对应于专利或专利申请的权利要求。在另外的说明性示例中，IP资产304、306、308、310、312、314可以各自对应于商业秘密。在进一步的说明性示例中，IP资产304、306、308、310、312、314可以各自对应于商标。在其他说明性示例中，IP资产304、306、308、310、312、314可以各自对应于版权。
另外，环境300可以包括图2的技术类别220。技术类别220可以包括多个分类，例如第一分类316、第二分类318、第三分类320，直到第N分类322。技术类别220的个体分类316、318、320、322可以与表征与技术类别220的特定分类相关联的项目的个体标准集相关。可以根据技术类别220的至少一个分类，对知识产权资产、产品或服务中的至少一个进行分类。在说明性实施方式中，知识产权映射和学习***104可以确定第一知识产权资产304的特征并将第一知识产权资产304的特征与第一分类316的标准集合进行比较。在特定实施方式中，知识产权映射和学习***104可以确定指示第一知识产权资产304的特征与第一分类316的标准集合之间的相似程度的度量。
在各种实施方式中，第一IP资产304的特征与第一分类316的标准集合之间的相似程度可以指示对应于第一分类316的一个或多个标准的第一IP资产304的多个特征。在说明性实现中，通过将第一IP资产304的一个或多个特征的词与第一分类316的词进行比较，知识产权映射和学习***304可以确定第一IP资产304的特征和第一分类316之间的相似程度。知识产权映射和学习***304可以至少基于第一IP资产304的特征的阈值数量的词与第一分类316的词相对应来确定第一IP资产304的特征与第一分类316。在一些场景中，当第一IP资产304的词的拼写与第一分类316的词的拼写相同时，知识产权映射和学习***304可以确定第一IP资产304的特征的词与第一分类的词相对应。在另外的情况下，知识产权映射和学习***304可以基于第一IP资产304的词是第一分类316的词的同义词来确定第一IP资产304的特征的词对应于第一分类316的词。在进一步的示例中，知识产权映射和学习***104可以基于第一IP资产304的词是第一分类316的词的派生词来确定第一IP资产304的特征的词对应于第一分类316的词。例如，第一IP资产304的词可以是第一分类306的词的不同时态。在其他示例中，第一IP资产304的词可以是第一分类词316的复数或单数形式。
知识产权映射和学习***104可以基于确定第一IP资产304的单个特征对应于第一分类316的单个标准来确定第一IP资产304的特征与第一分类316之间的第一相似程度。另外，知识产权映射和学习***104可以基于确定第一知识产权资产304的两个特征对应于第一分类316的至少一个标准来确定第一IP资产304与第一分类316之间的第二相似程度。在某些实施方式中，知识产权映射和学习***104可以基于第一IP资产304的特征与第一分类316的标准之间的相似程度高于阈值相似程度来确定第一IP资产304对应于第一分类316。在另外的实施方式中，基于第一IP资产304的特征与第一分类316之间的相似程度大于第一IP资产304的特征与技术类别220的附加分类的相应标准集合(例如第二分类318、第三分类320、直到第N分类322的标准集合)之间的相似程度，知识产权映射和学习***104可以确定第一IP资产304对应于第一分类。
知识产权映射和学习***104还可以确定多个产品和/或服务的技术类别220的分类，例如第一产品324、第二产品326和第三产品328。知识产权映射和学习***104可以确定产品324、326、328本身的技术类别220的分类。在另外的实施方式中，知识产权映射和学习***104可以确定与产品324、326、328的一个或多个特征相对应的技术类别220的分类。在说明性示例中，知识产权映射和学习***104可以确定第一产品324对应于技术类别220的运输分类，第二产品326对应于技术类别220的移动通信设备分类，而第三产品328对应于技术类别220的打印设备分类。在另外的说明性示例中，知识产权映射和学习***104可以确定产品324、326、328共有的特征的分类，例如，包括在第一产品324中的显示设备、第二产品326的显示设备和第三产品328的显示设备。知识产权映射和学习***104还可以确定产品324、326、328的附加个体特征相对于技术类别220的分类。
在特定实施方式中，至少部分地基于描述产品324、326、328的词和/或描述与技术类别220的分类的标准集合有关的产品324、326、328的特征的词，例如分类316、318、320、322的相应标准结合，知识产权映射和学习***104可以确定产品324、326、328的技术类别220的分类和/或产品324、326、328的特征。例如，知识产权映射和学习***104可以确定产品324、326、328的描述和/或产品324、326、328的特征与技术类别220的分类标准之间的相似程度。
在说明性实施方式中，第一产品324的特征与第一分类316的标准集合之间的相似程度可以指示描述第一产品324的特征的多个词与第一分类316的一个或多个标准相对应。即，知识产权映射和学习***104可以将描述第一产品324的特征的一个或多个词与关于第一分类316的词进行比较，并确定对第一产品324的特征的描述的多个词与第一分类316的一个或多个标准的词相对应。当第一产品324的特征的词的拼写与关联于第一分类316的词相同时，知识产权映射和学习***304可以确定描述第一产品324的特征的词与关联于第一分类316的词相对应。在另外的情况下，知识产权映射和学习***104可以基于描述第一产品324的特征的词是与第一分类316相关联的词的同义词，来确定描述第一产品324的特征的词对应于与第一分类316相关联的词。在进一步的示例中，知识产权映射和学习***104可以基于描述第一产品324的特征的词是关联于第一分类316的词的派生词，来确定描述第一产品324的特征的词对应于与第一分类316相关联的词。例如，描述第一产品324的特征的词可以是与第一分类306相关联的词的不同时态。在其他示例中，描述第一产品324的特征的词可以是与第一分类316相关联的词的复数或单数形式。
知识产权映射和学习***304可以至少基于描述与关联于第一分类316的词相对应的第一产品324的特征的阈值数量的词，来确定第一产品324的特征对应于第一分类316。在一些场景中，知识产权映射和学习***104可以确定描述第一产品324的特征的词和与第一分类316相关联的词之间的相似程度，以确定第一产品324的特征是否是根据第一分类316而分类的。在特定实施方式中，知识产权映射和学习***104可以基于描述第一产品324的特征的词与第一分类316的词之间的相似程度高于相似程度阈值，来确定第一产品324的特征对应于第一分类316。在另外的实施方式中，知识产权映射和学习***104可以基于描述第一产品324的特征的词与第一分类316的词之间的相似程度大于描述第一产品324的特征的词和与技术类别220的附加分类的相应标准相关联的词(例如与第二分类318、第三分类320、直到第N分类322的标准集相关联的词)之间的相似度，来确定第一产品324的特征对应于第一分类316。
知识产权映射和学习***104还可以确定产品和/或服务与知识产权资产组302之间的映射330。在特定实施方式中，知识产权映射和学习***104可以利用技术类别220来确定与一个或多个产品和/或服务的特征相对应的IP资产组302的特征。在各种实施方式中，知识产权映射和学习***104可以确定包括在知识产权资产组302中的知识产权资产的特征与根据技术类别220的相同分类而分类的产品和/或服务的特征之间的映射。映射330可以指示知识产权资产可以覆盖产品的特征。在说明性实现中，映射330可以指示可以在针对相应产品的司法程序和/或行政程序中主张知识产权资产。
图3的说明性示例包括在第一产品324与包括第一IP资产304和第三IP资产308的一组知识产权资产之间的第一映射332。映射330还可以包括第二产品326与包括第一IP资产304、第二IP资产306和第四IP资产310的另一组知识产权资产之间的第二映射334。此外，映射330可以包括第三产品328与包括第一IP资产304和第五IP资产312的额外一组知识产权资产之间的第三映射336。
知识产权映射和学习***104可以通过确定产品324、326、328和/或产品324、326、328的特征与IP资产304、306、308、310、312、314和/或IP资产304、306、08、310、312、314的特征之间的相似性来确定映射332、334、336。在特定实施方式中，知识产权映射和学习***104可以确定知识产权资产304、306、308、310、312、314的特征与根据技术类别220的相同分类进行分类的产品324、326、328的特征之间的映射。在各种实施方式中，知识产权映射和学习***104可以通过确定第一IP资产的特征的词与描述第一产品324的特征的词之间的相似程度来确定第一IP资产304的特征与第一产品324的特征之间的映射。
在说明性示例中，知识产权映射和学习***104可以确定与第一IP资产304相关的权利要求的元素与第一产品324的特征之间的相似度。在另一说明性示例中，知识产权映射和学习***104可以确定与第一IP资产304相关的商标与在第一产品324的营销和品牌推广中使用的词或词组之间的相似程度。知识产权映射和学习***104可以通过执行第一IP资产304的特征的第一词与第一产品324的特征的第二词之间的比较来确定第一词与第二词之间的相似程度。第一词与第二词之间的相似程度可以基于第一词和第二词之间相同的词的数量、作为第一词和第二词之间的同义词的词的数量和/或第一个词和第二个词之间的衍生词的数量。
在另外的实现中，知识产权映射和学习***104可以至少部分地基于为知识产权资产生成的语言结构和为产品和/或产品生成的语言结构来确定知识产权资产与产品和/或服务之间的映射。语言结构可以指示知识产权资产的词与描述产品的词之间的关系。在各种实施方式中，知识产权映射和学习***104可以为知识产权资产的特征生成语言结构，并为产品的特征生成语言结构，并且将知识产权资产的特征的语言结构与产品的特征进行比较。
在特定实施方式中，知识产权映射和学习***104可以确定知识产权资产的特征的语言结构与产品的特征的语言结构之间的相似程度。在某些实施方式中，知识产权映射和学习***104可以将包括在知识产权资产的特征(例如第一知识产权资产304的特征)的语言结构中的词与包括在产品的特征(例如第一产品324的特征)的语言结构中的词进行比较。此外，知识产权映射和学习***104可以将第一知识产权资产104的特征的语言结构的配置与第一产品324的特征的语言结构的配置进行比较。第一知识产权资产304的特征的语言结构的配置可以指示与第一知识产权资产304的特征相关的词之间的第一关系，并且第一产品324的特征的语言结构的配置可以指示描述第一产品324的特征的词之间的关系。知识产权映射和学习***104可以至少部分地基于知识产权资产的特征的语言结构与产品的特征的语言结构之间的相似程度大于阈值相似程度，来生成知识产权资产的特征与产品的特征之间的映射。
图4示出了根据一些实施方式为知识产权资产生成估值的示例***400。***400可以包括知识产权映射和学习***104以及可以实现知识产权映射和学习***104的一个或多个计算设备202。***400还可以包括存储知识产权(IP)估值数据402的第一数据存储和存储商业数据404的第二数据存储。IP估值数据402和商业数据404可以包括对应于知识产权服务提供商的客户的信息。IP估值数据402和商业数据404还可以包括与不是知识产权服务提供商的客户的组织相对应的信息。
IP估值数据402可包括可用于确定知识产权资产的价值的信息。在特定实施方式中，IP估值数据402可以包括指示在与知识产权资产相关的司法程序期间判给的损害赔偿的判决。IP估值数据402还可以包括许可知识产权资产的金额。此外，IP估值数据402可以包括作为与关于知识产权资产而发生的司法程序和/或行政程序相关的和解的一部分而支付的金额。商业数据404可以包括指示组织获得的关于由组织提供的产品和/或服务的收入的信息。商业数据404还可以包括与组织相关的其他财务信息，例如一段时间内的总收入、一段时间内特定技术领域内的收入的量、一段时间内获得的利润、一段时间内的支出，及其组合等等。在各种实施方式中，包括在商业数据404中的支出可以指示组织用于向消费者提供一种或多种产品和/或服务以供获取的支出。
知识产权映射和学习***104可以利用IP估值数据402或商业数据404中的至少一个来确定一个或多个知识产权资产的估值。在说明性示例中，知识产权映射和学习***104可以确定对与图3的第二产品326相对应的知识产权资产的估值。特别地，知识产权映射和学习***104可以确定对映射第二产品326的特征的知识产权的估值，例如第一IP资产304、第二IP资产306和第四IP资产310。例如，知识产权映射和学习***104可以确定第一IP资产304的第一估值406、第二IP资产306的第二估值408和第四IP资产310的第三估值410。估值406、408、410可以指示拥有相应IP资产304、306、310的权利的组织可以从一个或多个另外的组织获得用以换取对IP资产304、306、306、310的权利的货币价值。在各种实施方式中，估值406、408、410可以指示拥有相应IP资产304、306、310的权利的组织可以在涉及IP资产304、306、310的一个或多个许可交易中获得的一个或多个货币价值。在另外的实施方式中，估值406、408、410可以指示拥有相应IP资产304、306、310的权利的组织在出售IP资产304、306、310时可以获得的一个或多个货币价值。此外，估值406、408、410可以指示在合并或收购拥有IP资产304、306、310的权利的组织期间，各个IP资产304、306、310相对于另外的组织的一个或多个货币价值。在其他实施方式中，估值406、408、410可以指示相应IP资产304、306、310的一个或多个货币价值作为向拥有IP资产304、306、310的权利的组织的贷款的抵押。
知识产权映射和学习***104可以通过确定归因于知识产权资产的产品和/或服务的收入的量来确定知识产权资产的估值。在特定实施方式中，知识产权映射和学习***104可以至少部分地基于覆盖产品和/或服务的知识产权资产相对于包括在分类框架的相同分类(例如图2的技术类别220)中的其他知识产权资产的广度，来确定归因于该知识产权资产的产品和/或服务的收入的量。在另外的实施方式中，知识产权映射和学习***104可以至少部分地基于覆盖产品和/或服务的知识产权资产相对于覆盖产品和/或服务的其他知识产权资产的广度，来确定归因于知识产权资产的产品和/或服务的收入的量。
知识产权资产的广度可以基于知识产权资产的词数和/或知识产权资产的词的共性来确定。在特定实施方式中，独特的词的数量和这些词出现在其他知识产权资产中的频率可用于确定给定知识产权资产的广度值。例如，对于给定的知识产权资产，将知识产权资产的词数与其他知识产权资产的词数进行比较，例如，与给定知识产权资产包括在同一分类中的多个另外的知识产权资产，或与给定知识产权资产覆盖相同产品和/或服务的多个另外的知识产权资产。此外，可以基于知识产权资产中词的共同性与其他知识产权资产中词的共同性，确定给定的知识产权资产的共性得分。
在给定的知识产权资产是专利权利要求的情况下，权利要求的广度值可以表示知识产权相对于其他专利权利要求的估计范围，例如覆盖与给定专利权利要求相同的产品和/或服务的其他专利权利要求或根据与给定专利权利要求相同的分类进行分类的其他专利权利要求。在特定实施方式中，专利权利要求的广度值可以至少部分地基于包括在专利权利要求中的序言的类型。例如，与包括具有开放过渡短语的序言的专利权利要求相比，包括具有闭合过渡短语的序言的专利权利要求可以具有较小的广度值。此外，包含某些词(例如绝对词、示例词或相对词)的专利权利要求可以具有比不包括这些类型词的专利权利要求更低的广度值。
字数可以包括知识产权资产或知识产权资产的一部分的字数。在各种实施方式中，可以在从包括在知识产权资产中的词的初始列表中移除重复词之后确定词字数。这样，字数可以是知识产权资产的独特的词。此外，字数可以包括知识产权资产在移除停用词后的字数。停用词可以包括一种语言中最常见的词。为了说明，停用词可以包括诸如“the”、“is”、“at”、“which”和“on”等短功能词。知识产权映射和学习***104可以访问一种或多种语言的一个或多个停用词列表。此外，可以在将首字母缩写词和缩写词转换成它们的全词表示之前或之后确定词数。字数还可以包括或排除序言中的字。在一些实施方式中，可以使用多个不同的字数来确定知识产权资产的广度，例如包括多个独特的词的第一字数和不包括停用词的第二字数。
词的共性可能对应于在文件语料库或一组知识产权资产中找到给定词的频率。具有较高共性的词，即在词库中是更常见词的词，可能对应于更大的广度，而在词库中不经常使用的词的存在可能表示广度减小。在专利权利要求的上下文中，技术领域中经常出现的词通常被认为比不常见的词更广泛或限制更少。
在说明性实施方式中，知识产权映射和学习***104可以确定第一知识产权资产304相对于包括在与第一知识产权304的技术类别220的相同分类中的其他知识产权资产的广度值。知识产权映射和学习***104可以利用第一知识产权资产304的相对广度得分来确定第二产品326的收入的一部分以归因于第一知识产权资产304。知识产权映射和学习***104还可以通过确定第一知识产权资产304相对于覆盖第二产品326的其他知识产权资产(例如第二知识产权资产306和第四知识产权资产310)的广度值的附加广度值，来确定第一知识产权资产304的附加相对广度得分。在特定说明性示例中，知识产权映射和学习***104可以确定归因于第一知识产权资产304的第二产品326的收入部分是0.00625％
在另外的实施方式中，知识产权映射和学习***104可以基于许可信息、结算信息、损害赔偿或其组合来确定知识产权资产的估值。例如，知识产权映射和学习***104可以分析IP估值数据402以识别已经成为许可交易、和解和/或损害赔偿标的产品和/或服务的特征，这些特征对应于覆盖产品和/或服务的至少一个知识产权资产的特征，例如覆盖第二产品326的知识产权资产304、306、310。知识产权映射和学习***104然后可以基于可能对应于知识产权资产的特定产品和/或服务的和解、许可交易和/或损害赔偿金的货币价值的特征，确定一个或多个知识产权资产的估值。在说明性示例中，知识产权映射和学习***104可以识别第一知识产权资产304的权利要求，该权利要求包括至少一个特征，该特征与在司法程序中作为损害权利要求裁决的对象的产品的特征具有至少阈值相似性。然后，知识产权映射和学习***104可以基于第一IP资产304的权利要求的特征与作为损害权利要求的产品的特征之间的相似程度来确定第一估值406。
在另外的实施方式中，知识产权映射和学***均货币价值量，并基于货币价值的平均金额确定第一估值406。此外，知识产权映射和学习***104可以确定第一IP资产304的至少一个特征与作为与第一IP资产相同分类的损害赔偿、和解和/或许可交易的主题的特征之间的相似性。知识产权映射和学习***104然后可以基于相似程度来确定要分配给第一IP资产304的至少一个特征的损害赔偿、和解和/或许可交易的百分比或比例。
图5示出了根据一些实施方式修改知识产权和分类分类之间的映射以及知识产权和产品/服务之间的映射的示例***500。***500可以包括由一个或多个计算设备202实现的知识产权映射和学习***104。***500还可以包括由第一用户504操作的第一计算设备502和由第二用户508操作的和第二计算设备506。在一些实施方式中，第一用户504或第二用户508中的至少一个可以是知识产权服务提供商的代表。在另外的实施方式中，第一用户504或第二用户508中的至少一个可以不是知识产权服务提供商的代表。例如，第一用户504或第二用户508中的至少一个可以是另一组织的代表或众包组的一部分。在各种实施方式中，第一用户504和第二用户508可以分别经由第一计算设备502和第二计算设备506提供关于知识产权资产和技术类别***的分类之间的映射的输入和/或提供关于知识产权资产与产品和/或服务之间映射的输入。
在特定实施方式中，知识产权映射和学***台相关的分类来分类的。知识产权映射和学习***104可以将IP资产到分类映射510连同关于IP资产到分类映射510的输入请求一起发送到第一计算设备502。输入请求可以针对IP资产的分类是否正确的询问。在各种实现中，当IP资产到分类映射510不正确时，输入请求可以要求将不同的分类分配给IP资产。
在某些实施方式中，知识产权映射和学习***104可以生成一个或多个用户界面，该用户界面可以由第一计算设备502显示并且可以包括至少一个用户界面元件以捕获来自第一用户504的关于IP的输入资产到分类映射510。例如，一个或多个用户界面可以包括至少一个用户界面元件来捕获指示IP资产到分类映射510将被修改的输入，至少一个用户界面元件来捕获指示IP资产到分类映射510不被修改的输入，至少一个用户界面元件捕获指示IP资产的不同分类的输入，或其组合。第一用户504可以经由一个或多个用户界面向知识产权映射和学习***104提供IP资产到分类映射反馈512。
知识产权映射和学习***104可以分析IP资产到分类映射反馈512以确定是否要修改IP资产到分类映射510。为了说明，知识产权映射和学习***104可以分析IP资产到分类映射反馈512以确定IP资产到分类映射反馈512是否指示IP资产到分类映射510是正确的或者是否要根据不同的分类对知识产权资产进行分类。知识产权映射和学习***104可以利用IP资产到分类映射反馈512来修改分类框架。例如，知识产权映射和学习***104可以将基于IP资产的分类框架的分类标准修改为分类映射反馈512。在说明性示例中，知识产权映射和学习***104可以基于IP资产到分类映射反馈512从分类中添加一个或多个标准或者从分类中移除一个或多个标准，其指示IP资产到分类映射510将被修改。
在另外的说明性示例中，知识产权映射和学习***104可以修改模型，该模型基于IP资产到分类映射反馈512确定IP资产的分类。该模型可以包括可用于确定IP资产分类的许多因素和因素的相应权重。在特定实施方式中，可以使用一种或多种机器学习技术来生成模型。在各种实施方式中，知识产权映射和学习***104可以通过移除模型中包括的一个或多个因素、向模型中添加一个或多个因素、修改模型中包含的一个或多个因素的权重或它们的组合来修改用于确定IP资产分类的模型。
在图5的说明性示例中，知识产权映射和学习***104可以确定修改的IP资产到分类映射514。修改的IP资产到分类映射514可以指示IP资产与IP资产到分类映射510中的IP资产的分类不同的分类相关联。知识产权映射和学习***104可以基于IP资产到分类映射反馈512确定IP资产的不同分类。例如，在IP资产到分类映射反馈512指示IP资产的分类将被修改为特定的不同分类的情况下，知识产权映射和学习***104可以将IP资产的分类改变为IP资产到分类映射反馈512中指示的分类。在另外的实现中，知识产权映射和学习***104可以分析IP资产到分类映射反馈512中包括的输入以修改确定IP资产分类的模型，然后针对IP资产实施修改后的模型。然后，修改后的模型可以生成修改后的IP资产到分类映射514。
另外，知识产权映射和学习***104可以确定IP资产到产品/服务映射516。IP资产到产品/服务映射516可以指示IP资产的至少一部分覆盖了IP产品和/或服务的至少一部分。例如，IP资产到产品/服务映射516可以指示专利的权利要求覆盖由移动通信设备执行的音频应用的用户界面特征。在另一个示例中，IP资产到产品/服务映射516可以指示商业秘密对应于制造食品的过程。知识产权映射和学习***104可以将IP资产到产品/服务映射516发送到第二计算设备506以请求来自第二用户508的关于IP资产到产品/服务映射516的输入。对输入的请求可以被引导以询问IP资产与产品/服务之间的映射是否正确。在各种实现中，当IP资产到产品/服务映射516不正确时，输入请求可以要求将不同的产品/服务分配给IP资产。
知识产权映射和学习***104可以生成一个或多个用户界面，该用户界面可以由第二计算设备506显示并且可以包括至少一个用户界面元件以捕获来自第二用户508的关于IP资产到产品/服务映射516的输入。例如，一个或多个用户界面可以包括至少一个用户界面元件来捕获指示IP资产到产品/服务映射516将被修改的输入，至少一个用户界面元件来捕获指示IP资产到产品/服务映射516不被修改的输入，至少一个用户界面元件来捕获指示对应于IP资产的不同产品/服务的输入，或其组合。第二用户508可以经由一个或多个用户界面向知识产权映射和学习***104提供IP资产到产品/服务映射反馈518。
知识产权映射和学习***104可以分析IP资产到产品/服务映射反馈518以确定是否要修改IP资产到产品/服务映射516。为了说明，知识产权映射和学习***104可以分析IP资产到产品/服务映射反馈518以确定IP资产到产品/服务映射反馈518是否指示IP资产到产品/服务映射516是正确的或者IP资产是否与其他产品和/或服务相关联。知识产权映射和学习***104可以利用IP资产到产品/服务映射反馈518来修改分类框架。例如，知识产权映射和学习***104可以修改基于IP资产到产品/服务映射反馈518的分类框架的分类的一个或多个标准。在说明性示例中，知识产权映射和学习***104可以基于IP资产到产品/服务映射反馈518从分类框架的分类中添加一个或多个标准或移除一个或多个标准，指示IP资产到产品/服务映射516将被修改。
此外，知识产权映射和学习***104可以修改模型，该模型基于IP资产到产品/服务映射反馈518确定对应于IP资产的产品和/或服务。该模型可以包括可用于确定IP资产覆盖的产品和/或服务的多个因素和因素的相应权重。可以使用一种或多种机器学习技术来生成模型。在特定实施方式中，知识产权映射和学习***104可以通过移除模型中包含的一个或多个因素、向模型中添加一个或多个因素、修改模型中包含的一个或多个因素的权重或其组合来修改用于确定IP资产所覆盖的产品和/或服务。
在图5的说明性示例中，知识产权映射和学习***104可以确定修改的IP资产到产品/服务映射520。修改的IP资产到产品/服务映射520可以指示IP资产与和IP资产到产品/服务映射516中的IP资产相关联的产品和/或服务不同的产品和/或服务相关联。知识产权映射和学习***104可以基于IP资产到产品/服务映射反馈518来确定IP资产覆盖的不同产品和/或服务。例如，在IP资产到产品/服务映射反馈518指示与IP资产相关联的产品和/或服务将被修改以与不同的产品和/或服务相关联的情况下，知识产权映射和学习***104可以将与IP资产相关联的产品和/或服务改变为IP资产中指示的产品和/或服务到产品/服务映射反馈518。在另外的实施方式中，知识产权映射和学习***104可以分析包括在IP资产到产品/服务映射反馈518中的输入以修改确定IP资产覆盖的产品和/或服务的模型，然后针对IP资产实施修改后的模型。然后，修改后的模型可以生成修改后的IP资产到产品/服务映射520。
图6示出了根据一些实施方式的使用知识产权与和分类***相关的产品/服务之间的映射来向客户提供知识产权相关服务的示例架构600。架构600可以包括知识产权服务提供商602。知识产权服务提供商602可以向诸如客户110的客户提供与知识产权资产相关的服务。在一些场景中，知识产权资产可以与知识产权服务提供商602的客户相关联。例如，知识产权服务提供商602的客户可以请求知识产权服务提供商602提供关于知识产权服务提供商602的客户拥有所有权的知识产权资产的一项或多项服务。在另外的示例中，知识产权服务提供商602的客户可以请求知识产权服务提供商602提供关于知识产权资产的服务，该知识产权资产的所有权由不是知识产权服务提供商602的客户的组织持有。
由知识产权服务提供商602执行的操作的至少一部分可以由一个或多个计算设备604执行。一个或多个计算设备604可以是任何合适类型的计算设备，例如便携式、半便携式、半静止或静止。一个或多个计算设备604的一些示例可以包括平板计算设备；智能手机和移动通信设备；笔记本电脑、上网本和其他便携式计算机或半便携式计算机；桌面计算设备、终端计算设备和其他半固定或固定计算设备；专用寄存器设备；可穿戴计算设备，或其他身体安装的计算设备；增强现实设备；或其他能够根据本文描述的技术发送通信并执行功能的计算设备。
一个或多个计算设备604可以包括一个或多个服务器或可以以任意数量的方式体现的其他类型的计算设备。例如，在服务器的示例中，模块、其他功能组件和数据可以在单个服务器、服务器集群、服务器群或数据中心、云托管计算服务、云托管存储服务等执行，尽管可以附加地或替代地使用其他计算机体系结构。
此外，虽然附图将一个或多个计算设备604的组件和数据图示为存在于单个位置中，但是这些组件和数据可以备选地以任何方式分布在不同计算设备和不同位置上。因此，由一个或多个计算设备604执行的功能可以由一个或多个服务器计算设备实现，上述各种功能以各种方式分布在不同的计算设备上。多个计算设备604可以一起或分开定位，并且被组织为例如虚拟服务器、服务器组和/或服务器群。所描述的功能可以由知识产权服务提供商的服务器提供，或者可以由多个不同组织的服务器和/或服务提供。
在所示示例中，一个或多个计算设备604可以包括一个或多个处理器606、一个或多个计算机可读介质608、一个或多个通信接口610以及一个或多个输入/输出设备612。每个处理器606可以是单个处理单元或多个处理单元，并且可以包括单个或多个计算单元或多个处理核。处理器606可以实现为一个或多个微处理器、微型计算机、微控制器、数字信号处理器、中央处理单元、状态机、逻辑电路和/或基于操作指令操纵信号的任何设备。例如，处理器606可以是一个或多个硬件处理器和/或任何合适类型的逻辑电路，具体编程或配置为执行本文描述的算法和过程。处理器606可以被配置为获取和执行存储在计算机可读介质608中的计算机可读指令，其可以对处理器606进行编程以执行这里描述的功能。
计算机可读介质608可以包括易失性和非易失性存储器和/或以用于存储信息的任何类型的技术实现的可移动和不可移动介质，例如计算机可读指令、数据结构、程序模块或其他数据。这种计算机可读介质608可以包括但不限于RAM、ROM、EEPROM、闪存或其他存储器技术、光存储、固态存储、磁带、磁盘存储、RAID存储***、存储阵列、网络附加存储、存储区域网络、云存储或可用于存储所需信息并可由计算设备访问的任何其他介质。取决于一个或多个计算设备604的配置，计算机可读介质608可以是一种计算机可读存储介质和/或可以是有形的非暂时性介质，非暂时性的计算机可读介质不包括诸如能量、载波信号、电磁波和信号本身之类的介质。
计算机可读介质608可用于存储可由处理器606执行的任意数量的功能组件。在许多实现中，这些功能组件包括可由处理器606执行的指令或程序，并且在执行时，具体配置一个或多个处理器606以执行以上归因于知识产权服务提供商602的动作。存储在计算机可读介质608中的功能组件可以包括知识产权服务***104、数据获取***118、语言分析***122、IP知识模型开发***124、知识产权(IP)估值工具614、IP策略工具616和IP风险工具616。计算机可读介质608还可以存储知识产权知识数据存储120。
在至少一个示例中，计算机可读介质608可以包括或维护其他功能组件和数据，例如其他模块和数据，其可以包括程序、驱动程序、一个或多个操作***等，以及功能组件使用或生成的数据。此外，一个或多个计算设备604可以包括许多其他逻辑、程序和物理组件，其中上述那些仅仅是与本文讨论相关的示例。
通信接口610可以包括一个或多个接口和硬件组件，用于实现与各种其他设备的通信，例如通过一个或多个网络。例如，通信接口610可以通过互联网、有线网络、蜂窝网络、无线网络(例如，Wi-Fi)和有线网络中的一个或多个进行通信，以及诸如
Figure BDA0003518609230000191
低能量等的近距离通信，如本文别处另外列举的。
一个或多个计算设备604还可以配备有各种输入/输出(I/O)设备612。I/O设备612可以包括扬声器、麦克风、相机、显示器(例如，液晶显示器、等离子显示器、发光二极管显示器、OLED(有机发光二极管)显示器、电子纸显示器或能够在其上呈现数字内容的任何其他合适类型的显示器)，以及各种用户控件(例如，按钮、操纵杆、键盘、小键盘等)、触觉输出设备等。此外，在特定实施方式中，一个或多个计算设备604可包括一个或多个传感器，例如加速度计、陀螺仪、指南针、接近传感器、相机、麦克风和/或开关、GPS传感器等。
在特定实施方式中，知识产权服务提供商602可以生成各种映射620，其可以用于向知识产权服务提供商602的客户提供知识产权相关服务。例如，映射620可以包括一个或多个知识产权资产到分类映射622。单独的知识产权分类映射622可以指示知识产权资产和分类框架的分类之间的关系，例如技术类别220的分类。另外，映射620可以包括一个或多个知识产权资产到产品/服务映射624。单独的知识产权资产到产品/服务映射624可以指示知识产权资产与产品和/或服务之间的关系。此外，映射620可以包括一种或多种产品/服务到经济数据映射626。单独的产品/服务到经济数据映射626可以指示与至少一种产品或服务相关的特定经济数据。为了说明，产品/服务到经济数据映射626可以指示产品和/或服务的收入。
知识产权服务提供商602可以接收对IP相关服务的请求并且知识产权服务***104可以利用映射、由知识产权知识数据存储存储的数据和/或诸如一个或多个分类框架的附加信息，以提供与请求相关的服务。例如，知识产权服务提供商602可以接收来自客户的请求以获取与知识产权估值、知识产权策略和知识产权风险相关的服务。在特定实施方式中，知识产权服务提供商602可以利用IP估值工具614向客户提供知识产权估值服务。IP估值工具614可以包括一个或多个用户界面、一个或多个脚本或一个或多个应用程序中的至少一个，这些应用程序可用于分析与知识产权资产相关的数据并提供与知识产权服务提供商602的客户的知识产权资产价值相对应的信息。另外，知识产权服务提供商602可以利用IP策略工具616来向客户提供IP策略服务。IP策略工具616可以包括一个或多个用户界面、一个或多个脚本或一个或多个应用程序中的至少一个，这些应用程序可用于分析与知识产权资产相关的数据并向知识产权服务提供商602的客户提供策略相关信息。此外，知识产权服务提供商602可以利用IP公开工具618向客户提供IP风险服务。IP公开工具618可以包括一个或多个用户界面、一个或多个脚本或一个或多个应用程序中的至少一个，这些应用程序可用于分析与知识产权资产相关的数据并向知识产权服务提供商602的客户提供风险相关信息。
在说明性实现中，客户110可以向知识产权服务提供商602发送IP相关服务请求628。IP相关服务请求628可以电子方式发送给知识产权服务提供商602。例如，客户110可以向知识产权服务提供商602发送包括对IP相关服务628的请求的通信，例如电子邮件或消息。在另外的示例中，客户110可以访问由知识产权服务提供商602提供的一个或多个用户界面以生成对IP相关服务的请求628。知识产权服务提供商602可以将IP相关服务请求628的一个或多个方面传送到由用户632操作的附加计算设备630。用户632可以是知识产权服务提供商602的代表。在特定实施方式中，对IP相关服务的请求628可以包括多个方面，例如对一项或多项IP估值服务、一项或多项IP策略服务和/或一项或多项IP风险服务的请求。可以将请求的各个方面提供给知识产权服务提供商602的单个代表或知识产权服务提供商602的多个代表。在特定说明性实现中，对IP相关服务的请求628可以包括第一请求以对知识产权资产的选集进行估值，第二请求以对与客户110制造的电子设备相关的专利格局分析请求，第三请求以对与客户110的多个知识产权资产的无效有关的风险估值，以及第四请求以对与客户110的商业秘密有关的商业秘密盗窃估值。在这种情况下，知识产权服务提供商602在某些情况下可以指派用户632提供与第一请求、第二请求、第三请求和第四请求相关的服务。在另外的情况下，知识产权服务提供商602可以指派用户632提供与第一请求、第二请求、第三请求或第四请求中的一个相关的服务，并且将与提供与剩余请求相关联的服务相关的任务分配给知识产权服务提供商602的其他代表。
在用户632被指派执行与知识产权资产估值相关的服务的情况下，用户632可以操作附加计算设备630以访问IP估值工具614。在各种实施方式中，知识产权服务提供商602可以从附加计算设备630获得正在为其确定估值的知识产权资产的标识符。标识符可以包括由知识产权管辖区(例如，EPO、USPTO、JPO等)提供的标识符，例如应用程序号、注册号、专利号、公开号或其组合。标识符还可以包括知识产权资产的名称。此外，标识符可以是由知识产权服务提供商602生成的对应于各个知识产权资产的字母数字串。此外，知识产权服务提供商602可以获得待确定的估值情况或类型。例如，知识产权服务提供商602可以从附加计算设备630接收信息，该信息指示将确定出售客户110的知识产权资产的估值，为客户110的知识产权资产的许可确定估值，或将确定客户110的知识产权资产的估值，以用作贷款的抵押品中的至少一个。
在经由IP估值工具614从附加计算设备630获得输入之后，知识产权服务***104可以访问映射620、由知识产权知识数据存储120存储的数据、由知识产权服务提供商602生成的模型、机器学习算法或其组合，以提供与客户110请求的知识产权资产的估值相关联的知识产权客户服务634。取决于正在执行的估值的类型和知识产权服务提供商602已经获得的关于正在执行估值的客户110的知识产权资产的信息量，知识产权服务***104可以访问一个或多个知识产权资产到分类映射622、知识产权资产到产品/服务映射624，或产品/服务到经济数据映射626以确定客户110的知识产权资产的估值，该知识产权资产是IP相关服务628请求的主题。
在用户632被指派为客户110的知识产权资产执行策略相关服务的附加情况下，用户632可以操作附加计算设备630以访问IP策略工具616。在这些情况下，知识产权服务***104可以从附加计算设备获得知识产权资产的标识符，以及要提供的与策略相关的服务的类型的指示。知识产权服务***104然后可以访问映射620、由知识产权知识数据存储120存储的数据、由知识产权服务提供商602生成的模型、机器学习算法或其组合，以向客户110提供与客户110请求的IP策略服务相关的知识产权客户服务634。
在用户632被指派为客户110的知识产权资产执行风险相关服务的其他场景中，用户632可以操作附加计算设备630以访问IP风险工具618。在这些情况下，知识产权服务***104可以从附加计算设备获得知识产权资产的标识符，以及要提供的风险相关服务类型的指示。知识产权服务***104然后可以访问映射620、由知识产权知识数据存储120存储的数据、由知识产权服务提供商602生成的模型、机器学习算法或其组合，以向客户110提供与客户110请求的知识产权风险服务相关的知识产权客户服务634。
在说明性实现中，知识产权服务提供商602可以从客户110接收对IP相关服务628的请求，并且对IP相关服务628的请求可以包括对客户110的知识产权资产636的估值请求。知识产权服务提供商602可以向附加计算设备630提供对知识产权资产636的估值请求。响应于对估值服务的请求，用户632可以操作附加计算设备630访问IP估值工具614。IP估值工具614可以生成一个或多个用户界面，该用户界面包括一个或多个用户界面元件以捕获可以被知识产权服务提供商602用来确定IP资产636的估值的信息。在各种实现中，IP评值工具614可以包括用户界面元件以捕获IP资产636的标识符和要确定的估值类型。在特定说明性示例中，IP资产636可以是美国专利，并且附加计算设备630可以获得IP资产636的标识符，例如IP资产636的专利号，以及指示指示估值类型对应于IP资产636的销售的输入。
基于从附加计算设备630获得的输入，知识产权服务***104可以确定映射620是否包括与IP资产636相关的一个或多个映射。例如，知识产权服务***104可能先前已经确定了与IP资产636相关的分类并且为IP资产636生成了知识产权资产到分类映射622。在另一示例中，知识产权服务***104可能先前已经确定了对应于IP资产636的产品和/或服务，并且为IP资产636生成了知识产权资产到产品/服务映射624。在附加示例中，知识产权服务***104可能已经预先确定了对应于IP资产636的经济数据并且生成了产品/服务到经济数据映射626。在这些情况下，与IP资产636相关的一个或多个映射620可以由知识产权知识数据存储120存储，并且知识产权服务***104可以利用IP资产636的标识符来检索对应于IP资产636的映射620。在映射620不包括用于确定IP资产636估值的一个或多个映射的情况下，知识产权服务***104可以生成IP资产636的知识产权资产到分类映射622，IP资产636的知识产权资产到产品/服务映射624，或IP资产636的产品/服务到经济数据映射626中的至少一个。
继续上面的说明性示例，知识产权服务***104可以确定IP资产636的知识产权资产到分类映射622以确定IP资产636的分类。然后，知识产权服务***104可以识别具有与IP资产636相同分类的附加知识产权资产。知识产权服务***104可以确定知识产权资产636相对于IP资产636的同一分类中包括的其他知识产权资产的广度。IP资产636的广度相对于与IP资产636相同分类的附加IP资产的广度可用于确定IP资产636的估值。在各种实施方式中，知识产权服务***104还可获得许可数据、损害赔偿金和/或包括在与IP资产636相同分类中的其他知识产权资产的结算数据，并利用该数据确定IP资产636的估值。
另外，知识产权服务***104可以确定IP资产636的知识产权资产到产品/服务映射624，其指示对应于IP资产636的产品和/或服务。在一些情况下，知识产权服务***104可以识别与IP资产636相关的多个知识产权资产到产品/服务映射624。在特定实施方式中，与对应于IP资产636的一个或多个产品和/或服务相关的收入可用于确定IP资产636的估值。此外，知识产权服务***104为IP资产636确定产品/服务到经济数据映射626。IP资产636的产品/服务到经济数据映射626可以指示与对应于IP资产636的一个或多个产品和/或服务相关联的财务数据并且可以被知识产权服务***104用来响应从附加计算设备630接收到的请求来确定IP资产636的估值。
在特定实施方式中，知识产权服务***104可以生成一个或多个用户界面，该用户界面包括对IP资产636的一个或多个估值，并使附加计算设备630可访问一个或多个用户界面。在某些实施方式中，知识产权服务***104可以向附加计算设备630提供通知，例如电子邮件、消息等，以指示已经确定IP资产636的一个或多个估值。
此外，知识产权服务***104可以提供对与IP资产636相关的映射620的访问。在这些情况下，用户632可以利用额外的计算设备630来提供关于映射620的输入以用于确定IP资产636的一个或多个估值。在说明性示例中，知识产权服务***104可以提供第一知识产权资产到分类映射，指示IP资产636与第一分类相关联，以及第二知识产权资产到分类映射，指示IP资产626与第二分类相关联。附加计算设备630可以向知识产权服务提供商602发送指示选择第一知识产权资产到分类映射或第二知识产权资产到分类映射的输入。知识产权服务***604还可以将与IP资产636相关的多个知识产权资产到产品/服务映射624提供给附加计算设备630，并且从附加计算设备630获得指示至少一个知识产权资产到产品/服务映射624的输入，以用于确定IP资产636的估值。此外，知识产权服务***104可以提供多个产品/服务到经济数据映射626，对应于一个或多个产品和/或服务相关的将IP资产636传送到附加计算设备630，并从附加计算设备630获得指示至少一种产品/服务到经济数据映射626的输入，以用于确定IP资产636的估值。此外，知识产权服务***104可以向附加计算设备630提供对应于与IP资产636相关的一个或多个产品和/或服务的多个产品/服务到经济数据映射626并从附加计算设备630获得指示至少一种产品/服务到经济数据映射626的输入，以用于确定IP资产636的估值。
图7示出了根据一些实施方式为专利文件的权利要求生成语言结构的示例框架700。框架700包括知识产权资产702。在图7的说明性示例中，知识产权资产702是专利或专利申请的权利要求。在704，可以针对知识产权资产702执行解析和语言分析704。在各种实施方式中，解析和语言分析704可以由知识产权服务***104执行。在特定实施方式中，解析和语言分析704可以包括识别知识产权资产702的词并对知识产权资产的词进行分类。在说明性示例中，解析和语言分析704可以为知识产权资产702生成语言分析706，其指示包括在知识产权资产702中的至少一部分词的词性。例如，语言分析706可以指示知识产权资产702的动词、规范和形容词。在另外的场景中，语言分析706还可以指示知识产权资产的副词、连词、介词、代词、停用词、常用词、独特词，或其组合。
此外，框架700可以包括在708处为知识产权资产702生成一种或多种语言结构。在特定示例中，知识产权服务***104可以在708处生成一种或多种语言结构。一种或多种语言结构可以指示知识产权资产702的词之间的关系。在各种实施方式中，可以为知识产权资产702生成多个语言结构。在说明性实施方式中，可以为知识产权资产702的多个特征生成语言结构。例如，可以为权利要求中发生的动作生成语言结构。在某些实施方式中，可以为专利或专利申请的权利要求中包括的各个元素生成语言结构。
在图7的说明性示例中，可以为知识产权资产702的特征生成语言结构710，以“显示网页内容的一部分……”开始。该特征可以包括知识产权资产702的权利要求的一个元素。语言结构710可以是包括根节点712和多个分支节点714、716、718的树结构。语言结构710的根节点712包括词“显示器”，其是对应于为其生成语言结构710的特征的动词。节点714和716对应于与根节点712中的动词相关的名词。另外，节点718对应于节点716中包括的名词和形容词。尽管语言结构710的说明性示例包括具有三个分支节点的单个根节点，但语言结构710和其他语言结构可以包括对应于知识产权资产702的特征的不同词的附加节点。根节点712可以被包括在语言结构710的第一级中，第二节点714和第三节点716可以被包括在语言结构710的第二级中，并且第四节点718可以被包括在语言结构710的第三级中。
图8示出了根据一些实施方式的用于确定专利文件的权利要求的一部分的语言结构与产品/服务的语言结构之间的相似性度量的示例框架800。框架800包括来自图7的语言结构710，其表示知识产权资产702的权利要求的一部分。另外，在802，可以使用产品/服务数据804为多个产品和/或服务生成语言结构。产品/服务数据804可以包括包括产品和/或服务的描述的数据。可以使用自然语言处理技术分析和解析产品/服务数据804，以确定产品/服务数据804中包括的词的分类。另外，可以分析产品/服务数据804以生成用于产品/服务数据804中包括的产品的各种特征的语言结构。例如，可以为第一产品808的至少一个特征生成第一语言结构806，可以为第二产品812的至少一个特征生成第二语言结构810，以及为第三产品816的至少一个特征生成第三语言结构814。语言结构806、810、814可以包括具有根节点和一个或多个分支节点的树结构。
在818，框架800可以包括确定语言结构710和语言结构806、810、814之间的相似性度量820。在各种实施方式中，相似性度量820可以指示语言结构之间的相似程度。可基于语言结构710中包括的词与语言结构806、810、814中包括的词之间的相似性来确定相似性度量820。另外，相似性度量820可以基于语言结构710中包括的节点的布置与语言结构806、810、814中包括的节点的相应布置之间的相似性来确定。特别地，相似性度量820可以包括：第一相似度度量822对应于语言结构710和第一语言结构806之间的相似程度。另外，第二相似性度量824可以对应于语言结构710和第二语言结构810之间的相似性度量。此外，相似性度量820可以包括对应于语言结构710和第三语言结构814之间的相似程度的第三相似性度量826。在各种实现中，相似性度量820可以包括语言结构之间的相似度的数值表示。在特定实施方式中，相似性度量820可以沿着数字尺度指定，例如1到10或1到100，或者由指示语言结构之间的相似性量的百分比来表示。
语言结构710和语言结构806、810、814之间的相似度可用于确定可对应于知识产权资产702的产品808、812、816中的一个或多个。即，在相似性度量822、824、826大于阈值相似程度的情况下，可以生成知识产权资产702与相应产品806、810、814之间的对应关系的映射或其他指示符。这些映射随后可用于向组织提供各种服务，例如IP估值服务、IP风险相关服务和/或IP策略相关服务。
图9示出了根据一些实现的对应于一个或多个产品的知识产权特征的价值的示例框架900。框架900可以包括对应于第一IP特征904的第一产品902和对应于第二IP特征908的第二产品906。可以基于产品902的语言结构和第一IP特征904的语言结构之间的相似程度，将第一产品902链接到第一IP特征904。另外，可以基于第二产品906的语言结构和第二IP特征908的语言结构之间的相似程度，将第二产品906链接到第二IP特征908。在说明性示例中，第一IP特征904可以是专利或专利申请的权利要求的元素，第二IP特征可以是另一专利或专利申请的权利要求的元素。
框架900还包括知识产权服务***104和知识产权知识数据存储120。知识产权服务***104可以从知识产权知识数据存储120检索财务数据910。财务数据910可以包括与销售各种产品和/或服务所生成的收入有关的信息，例如第一产品902的收入信息和第二产品906的收入信息。知识产权服务***104还可以在914处确定与产品和/或服务相关联的IP特征对应的产品和/或服务价值的一部分。例如，知识产权服务***104可以确定第一产品902的收入的量的一部分归因于第一IP特征904。在各种实施方式中，归因于第一IP特征904的第一产品902的收入的量可以基于IP特征904的广度度量。为了说明，知识产权服务***104可以相对于包括在与第一IP特征904相同的技术类别中的附加知识产权特征来确定第一IP特征904的广度。基于第一IP特征904的广度相对于其他IP特征的广度的测量，知识产权服务***104可以确定第一产品902的收入的量以归因于第一IP特征904。在某些情况下，第一IP特征904的广度度量值越高，归因于第一IP特征904的第一产品902的收入百分比越高。此外，第一IP特征904的广度度量值越低，归因于第一IP特征904的第一产品902的收入百分比越低。
在914，框架900包括确定IP特征914的价值916。在特定实施方式中，知识产权服务***104可以基于第一产品902的收入的量和第一产品902的收入的一部分归因于第一IP特征904来确定第一IP特征904的价值916。在各种实施方式中，知识产权服务***104可以将归因于第一IP特征904的第一产品902的收入部分乘以第一产品902的收入信息以确定第一IP特征904的价值916。
图10-14说明了分析知识产权数据的示例过程。在此描述的过程被图示为逻辑流程图中的框的集合，其表示操作序列，其中一些或全部可以在硬件、软件或其组合中实现。在软件的上下文中，框可以表示存储在一个或多个计算机可读介质上的计算机可执行指令，当由一个或多个处理器执行时，对处理器进行编程以执行所列举的操作。通常，计算机可执行指令包括执行特定功能或实现特定数据类型的例程、程序、对象、组件、数据结构等。除非特别指出，否则描述框的顺序不应被解释为限制。任何数量的所述框可以以任何顺序和/或并行组合以实现过程或替代过程，并且不需要执行所有框。出于讨论的目的，这些过程是参考在本文的示例中描述的环境、架构和***来描述的，例如参考图1-9描述的那些，尽管这些过程可以以各种各样的其他方式实现环境、架构和***。
图10示出了根据一些实施方式的用于确定对应于产品或服务的知识产权资产的示例过程1000。
在1002，过程1000包括从一个或多个数据源接收关于产品的信息。在特定实施方式中，一个或多个数据源可以包括可公开访问的数据源。可公开访问的数据源可以包括网站，这些网站包含公众可以访问的信息，而无需维护和/或控制对网站的访问的组织颁发的凭证。例如，可公开访问的数据源可以包括可供公众使用的统一资源***(URL)，而无需由组织自己首先将URL提供给个人。相反，通过限制对与私有数据源相关联的URL的访问和/或通过要求特定凭证来访问私有数据源，可以比对公共数据源的访问更严格地控制对私有数据源的访问。在出击的情况下，组织可以维护和/或控制一个网站，该网站既包括公众可以访问的公开访问信息，也包括客户、员工和组织特别授予访问权限的其他个人可以访问的私人访问信息。可公开访问的数据源可以包括政府网站、由知识产权管辖区维护的知识产权数据库、提供产品和/或服务的公司的网站、它们的组合等，在这些情况下，从可公开访问的数据源获取与产品和/或服务相关的数据可包括确定与产品和/或服务相关联的多个关键字，并解析可公开访问的数据源以识别对应于多个关键字中的至少一个关键字的数据。此外，可以从可公开访问的数据源中提取对应于至少一个关键字的数据，并且可以将对应于至少一个关键字的数据存储在服务提供商的数据存储中。在某些实施方式中，知识产权服务提供商可以使用网络爬虫或可以识别网站并解析网站以获得指定信息的其他应用程序从公共数据源获取信息。
在另外的实施方式中，一个或多个数据源可以包括提供产品和/或服务以供获取的组织的数据源。组织的数据源可以是知识产权服务提供商可访问的私有数据源，其至少部分地基于组织授予知识产权服务提供商对组织的数据源的访问权。可以经由数据库管理应用程序访问组织的数据源，并且知识产权服务提供商可以利用数据库管理应用程序来解析组织的数据源以获得与产品和/或服务相关联的多个关键字中的至少一个关键字，并从组织的数据源中提取与至少一个关键字对应的数据。然后，知识产权服务提供商可以将从组织的数据源获得的数据存储在附加组织的数据存储中，例如知识产权服务提供商的数据存储。在各种实施方式中，存储在提供产品和/或服务以供销售的组织的数据存储中的与产品和/或服务相关的数据可以被存储，使得知识产权资产与相应产品和/或服务之间的关系是可识别的。也就是说，组织可能已经跟踪了与特定产品和/或服务相关联的知识产权资产，并以这种方式存储了指示这种关系的数据，知识产权服务提供商可以搜索组织的数据存储并使用组织生成的数据识别与组织出售的产品和/或服务相对应的知识产权资产。
在进一步的实施方式中，与产品和/或服务有关的数据可以使用众包技术来获得。为了说明，知识产权服务提供商可以使得在网站上发布针对关于产品和/或服务的信息的请求，访问该网站的个人可以经由该网站提交对该请求的响应。在另外的实施方式中，知识产权服务提供商可以向特定个人发送请求以获取关于产品和/或服务的信息。请求可以被包括在一种或多种类型的通信中，例如电子邮件、移动设备消息、即时消息通知、电话呼叫、它们的组合等等。在各种实施方式中，知识产权服务提供商可以识别一组或多组个人以获得关于一种或多种产品和/或服务的信息。例如，知识产权服务提供商可以识别可以被认为是专家和/或具有关于各种产品和/或服务的至少阈值知识量的个人，并且当知识产权服务提供商想要获得有关相应群体所了解的产品和/或服务的信息时，知识产权服务提供商可以联系相应的个人群体。在这些场景中，知识产权服务提供商联系的至少一部分个人可以响应于请求向知识产权服务提供商提供关于一种或多种产品和/或服务的信息。在某些情况下，获得的关于产品和/或服务的信息可能指示关于产品和/或服务的一个或多个信息来源，例如一个或多个可以包括关于产品和/或服务的信息的网站或出版物。另外，关于产品和/或服务的信息可以包括产品和/或服务的描述、与产品和/或服务相关的定价信息、产品和/或服务的财务信息中的至少一个。
在各种实施方式中，知识产权服务提供商还可以为个人提供一个或多个门户以提交信息。例如，知识产权服务提供商可以生成一个或多个用户界面，该用户界面包括至少一个用户界面元件，以获取有关由组织提供出售的产品和/或服务的信息和/或获取有关知识产权资产的信息的组织。门户可以由知识产权服务提供商或组织中的至少一个的代表访问，在特定实施方式中，知识产权服务提供商可以提供可以用于获取关于组织的商业秘密的信息的门户。在另外的实施方式中，知识产权服务提供商可以提供一个门户，该门户可以用于获取有关该组织的专利文件的信息。在进一步的实施方式中，知识产权服务提供商可以提供一个门户，该门户可以用于获得有关该组织提供的产品和/或服务的信息。
在框1004，过程1000包括识别知识产权资产。例如，知识产权资产可以从公开可用的资源和/或与一个或多个组织相关的资源中被识别。
在1006处，过程1000包括确定个体产品与个体知识产权资产之间的一种或多种关系。个体产品或服务与个体知识产权资产之间的关系可以通过识别产品或服务的特征和知识产权资产的特征来确定。产品或服务的特征可以通过解析产品或服务的描述并识别产品或服务的功能特征、物理特征和/或技术特征来确定。在各种实施方式中，与产品或服务相关的视频和/或图像可以使用一种或多种对象识别技术来分析，以确定产品或服务的特征。知识产权服务提供商可以分析知识产权资产的特征和产品或服务的特征，以确定产品或服务的特征与知识产权资产的特征之间的相似性。在某些情况下，相似程度可以基于与产品和/或服务以及知识产权资产相关联的词的相似度。相似程度也可以基于与产品或服务的特征相关的词之间的关系以及与知识产权资产的特征相关的词之间的关系的相似性。知识产权服务提供商可以基于产品或服务的特征与知识产权资产的特征之间的相似性至少为阈值相似性来确定产品或服务与知识产权资产之间存在关系。在说明性示例中，知识产权服务提供商可以确定专利文件的权利要求的特征和产品或服务的特征。然后，知识产权服务提供商可以基于专利文件的权利要求的特征与产品或服务的特征之间的相似性来识别权利要求与产品或服务之间的关系。
在1008，过程1000包括至少部分地基于一种或多种关系，生成指示个体产品与个体知识产权资产之间的一种或多种关系的关联数据。例如，关联数据可以包括个体产品或服务与映射到该产品或服务中的至少一个的知识产权资产之间的关系框架。该框架还可以指示个体知识产权资产以及与该知识产权资产相关联的至少一种产品或服务。以这种方式，该框架可以基于知识产权资产或基于产品或服务进行搜索，以便识别相关的产品或服务和知识产权资产。
关联数据可以包括包含在框架中的映射，该映射指示知识产权资产与产品或服务相对应。在各种实施方式中，知识产权服务提供商可以接收用于识别相关的一种或多种产品或服务以及一种或多种知识产权资产的请求。在这些情况下，知识产权服务提供商可以基于知识产权资产的标识符或知识产权资产的标识符解析框架，以确定产品或服务与知识产权资产之间的关系。知识产权服务提供商可以利用产品或服务与知识产权资产之间的关系来向知识产权服务提供商的客户提供各种知识产权相关服务。在特定实施方式中，知识产权相关服务可以包括知识产权资产的估值服务。在这些场景中，知识产权服务提供商可以确定与知识产权资产相关的一个或多个度量，其中一个或多个度量包括以下中的至少一个：知识产权资产的一个或多个部分的广度度量，关于知识产权资产的一个或多个部分的风险度量，或知识产权资产的一个或多个部分的覆盖范围的度量。知识产权服务提供商还可以确定产品或服务在一段时间内获得的收入，并且至少部分地基于一个或多个度量，确定归因于知识产权资产的一个或多个部分的产品或服务的收入的量。在确定归因于知识产权资产的产品或服务的收入的量之后，知识产权服务提供商可以至少部分地基于产品或服务在一段时间内获得的收入的量以及归因于知识产权资产的产品或服务的部分的收入的量，确定知识产权资产的价值。
在框1010，过程1000包括接收用于识别与产品中的一产品相对应的知识产权资产中的一知识产权资产的请求。例如，用户可以使用用户界面提供指示用于识别产品中的给定产品相对应的资产的请求的输入。可以作为请求而接收与输入相对应的输入数据。
在框1012，过程1000包括至少部分地基于关联数据来识别与产品相对应的知识产权资产。例如，该***可用于使用关联数据来确定哪些产品与知识产权资产有关系。
在1014，过程1000包括生成对请求的响应，该响应指示知识产权资产与产品相关联。在一些实施方式中，用户界面还可以包括一个或多个用户界面元件以提供关于知识产权资产与产品或服务之间的关系的输入。在某些实施方式中，可以经由用户界面或经由另外的用户界面来获得指示对知识产权资产与产品或服务之间的关系的一个或多个修改的输入。
图11示出了根据一些实施方式的使用分类***来确定与产品或服务相对应的知识产权资产的示例过程1100。
在1102，过程1100包括生成分类***，该分类***包括分类，这些分类中的个体分类对应于技术分组。在各种实施方式中，个体分类可以与一个或多个标准相关联。在说明性实现中，个体分类可以与一个或多个词相关联，并且每个分类可以与不同的词组相关联。此外，分类***的个体分类可以与一种或多种物理特征、一种或多种技术特征或其组合相关联。在某些实施方式中，一个或多个物理特征和/或一个或多个技术特征可以各自与一组词相关。
在1104，过程1100包括接收关于由组织提供以供获取的产品的信息，该信息是从至少以下之一获得的：组织的数据存储；组织网站；或经由用户界面输入。
在1106，过程1100包括至少部分地基于该信息来确定产品的第一特征。可以通过解析关于产品或服务的信息来分析关于产品或服务的信息，以确定与产品或服务相关联的一个或多个词。在特定实施方式中，可以分析关于产品或服务的信息以确定产品或服务的一种或多种物理特征或一种或多种技术特征中的至少一种。产品或服务的一种或多种物理特征和/或一种或多种技术特征可以至少部分地基于将至少一种技术特征的词和/或至少一种物理特征的词与包括在获得的关于产品或服务的信息中的词进行比较而被识别。在说明性实现中，可以至少部分地基于与被包括在关于产品或服务的信息中的物理特征相关的至少一个词来识别产品或服务的物理特征。此外，产品或服务的技术特征可以至少部分地基于与被包括在关于产品或服务的信息中的技术特征相关的至少一个词来识别。
在1108，过程1100包括至少部分地基于第一特征对应于与分类相关联的参考特征来确定产品与分类中的一分类相对应。在各种实施方式中，可以将与产品或服务的第一特征相关联的词与和分类的第二特征相关联的附加词进行比较。在某些实施方式中，可以至少部分地基于产品或服务的第一特征的至少阈值数量的词与分类的第二特征的词的数量相对应，将一分类分配给产品或服务。在特定实现中，模型可用于确定产品或服务的分类。该模型可以接收包括对应于产品或服务的特征的词和对应于分类的词的输入，并且确定产品或服务对应于分类***的分类的概率。在说明性实现中，当产品或服务对应于分类的概率大于阈值概率时，可以将分类分配给产品或服务。在另外的实施方式中，当产品或服务对应于分类的概率是已经使用用于多个分类的模型而针对产品或服务所确定的多个概率中的最高概率时，可以将分类分配给产品或服务。
在1110，过程1100包括识别与组织相关联的知识产权资产。可以基于从组织获得的信息来识别组织的知识产权资产。在特定实施方式中，知识产权服务提供商可以获得关于知识产权资产的信息，该信息包括与知识产权资产相对应的文件，例如商业秘密文件、专利申请、实用专利、外观设计专利、植物专利、商标申请或版权提交。在另外的实施方式中，组织可以提供组织的知识产权资产的标识符，并且知识产权服务提供商可以基于标识符从一个或多个数据库获得关于知识产权资产的信息。
在1112，过程1100包括确定知识产权资产的第二特征。可以通过分析与知识产权资产相关的信息，例如与知识产权资产相关的文件，来确定知识产权资产的特征。在具体实现中，知识产权资产可以是专利或专利申请的权利要求，通过分析权利要求的文字可以识别知识产权资产的特征。另外，当知识产权资产是专利或专利申请的权利要求时，可以通过分析权利要求元素的文字来识别知识产权资产的特征。此外，当知识产权资产是商标时，可以通过分析与商标相关的商品或服务的描述文字来识别商标的特征。在各种实施方式中，可以通过将包括在与知识产权资产相关联的文件中的词与和物理特征和/或技术特征相关联的词进行比较来识别知识产权资产的特征。知识产权服务提供商可以为个别物理特征和个别技术特征分配词。在某些实施方式中，当与知识产权资产相关联的至少一个词对应于与技术特征相关的至少一个附加词或与物理特征相关的至少一个附加词时，知识产权服务提供商可以确定知识产权资产包括技术特征或物理特征。
在1114，过程1100包括至少部分地基于知识产权资产的第二特征与分类相关的参考特征相对应，确定知识产权资产对应于分类。知识产权服务提供商可以通过将一个或多个第三特征的词与至少一个第四特征的词进行比较来确定知识产权资产的一个或多个第三特征对应于与分类相关联的至少一个第四特征。在各种实施方式中，知识产权服务提供商可以至少部分地基于至少阈值数量的一个或多个第三特征的词对应于至少一个第四特征的词，来确定知识产权资产的一个或多个第三特征对应于至少一个第四特征。
在特定实施方式中，模型可用于确定知识产权资产的分类。该模型可以接收包括对应于知识产权资产的特征的词和对应于分类的词的输入，并且确定知识产权资产对应于分类***的分类的概率。在说明性实现中，当知识产权资产对应于分类的概率大于阈值概率时，可以将分类分配给知识产权资产。在另外的实施方式中，当当知识产权资产对应于分类的概率是已经使用用于多个分类的模型而针对当知识产权资产所确定的多个概率中的最高概率时，可以将分类分配给当知识产权资产。
在各种实施方式中，可以修改用于确定知识产权资产分类的模型和用于确定知识产权资产分类的模型。例如，知识产权服务提供商可以请求关于知识产权资产分类的输入。在某些情况下，输入可能表明应根据不同的分类对知识产权资产进行分类。在其他情况下，输入可能表明知识产权资产被正确分类。然后，知识产权服务提供商可以修改用于基于输入对知识产权资产进行分类的模型。此外，知识产权服务提供商可以请求关于产品或服务的分类的输入。输入可以指示产品或服务应该根据不同的分类进行分类。在其他场景中，输入可以指示产品或服务被正确分类。然后，知识产权服务提供商可以根据输入修改用于对产品或服务进行分类的模型。
图12示出了根据一些实施方式执行知识产权数据的定性分析和定量分析的示例过程1200。
在1202，过程1200包括接收指示与产品相关联的收入的信息。该信息可以包括财务数据，例如有关一个或多个组织通过销售产品或服务获得的收入的信息。财务数据可以从多种来源获得。例如，知识产权服务提供商可以提供一个门户，该门户获取有关产品和/或服务的财务数据的信息。为了说明，知识产权服务提供商可以生成一个或多个用户界面，该一个或多个用户界面包括一个或多个用户界面元件以捕获财务数据的一个或多个部分。在另外的实施方式中，知识产权服务提供商可以实施软件工具来解析提供产品或服务以供销售的组织的数据存储，以识别与产品或服务相对应的、财务数据的部分。在进一步的实施方式中，知识产权服务提供商可以分析来自一个或多个网站的信息，以识别与产品或服务相对应的、财务数据的至少一部分。在说明性示例中，知识产权服务提供商可以利用网络爬虫和其他网站解析工具来分析网站中包含的信息，包括提供产品或服务以供获取的一个或多个组织的网站和/或第三方网站，以识别与产品或服务相对应的、财务数据的至少一部分。
在框1204，过程1200包括至少部分地基于产品的技术特征来确定产品的分类。例如，知识产权服务提供商可以通过确定产品或服务的特征并将产品或服务的特征与分类***的多个分类的标准进行比较来确定产品或服务的分类。
在框1206，过程1200包括至少部分地基于专利权利要求与分类相关联，识别与产品相对应的专利权利要求。例如，知识产权资产可以与分类相关联。这些知识产权资产可以包括专利，其中可以包括权利要求。另外，过程1200通常可以包括识别组织的知识产权资产。组织的知识产权资产可以包括一个或多个具有可以由组织强制执行的合法权利的知识产权资产。在各种实施方式中，可以将知识产权资产分配给组织。在另外的实施中，组织可以具有关于知识产权资产的许可。知识产权服务提供商可以至少部分地基于从组织获得的信息来确定知识产权资产对应于组织。例如，组织可以向知识产权服务提供商提供知识产权资产列表。该列表可以存储在知识产权服务提供商可访问的组织的数据存储中，并且知识产权服务提供商可以解析该数据存储以获得该列表。在进一步的实施方式中，组织可以经由诸如电子邮件或消息之类的通信将知识产权资产列表提供给知识产权服务提供商。此外，知识产权服务组织可以提供客户门户，组织可以通过该门户提供组织的知识产权资产列表。在特定实施方式中，知识产权服务提供商可以分析可从诸如专利管辖数据库之类的公共数据源获得的信息，以识别组织的知识产权资产。为了说明，知识产权服务提供商可以解析可公开访问的数据存储以识别分配给组织的知识产权资产、组织是申请人的知识产权资产、具有与该组织相关的发明人的知识产权资产或其组合。
在框1208，过程1200包括识别专利权利要求中包括的词。例如，可以解析代表专利的数据和/或可以执行文本识别技术来识别构成专利权利要求的词。
在框1210，过程1200包括确定专利权利要求的广度。在一些实施方式中，知识产权服务提供商可以确定知识产权资产的广度相对于其他知识产权资产的广度，例如与知识产权资产处于相同分类中的知识产权资产，以确定归因于知识产权资产的产品或服务的收入的部分。
在框1212，过程1200包括至少部分地基于专利权利要求的广度来确定要分配给专利权利要求的收入的部分。例如，为了确定对应于知识产权资产的产品和/或服务的广度和/或收入的部分的度量，知识产权服务***可以利用一种或多种语言分析技术和一种或多种机器学习技术。知识产权服务提供商可以基于知识产权资产所覆盖的产品或服务的特征的量来确定归因于知识产权资产的产品或服务的收入的部分。例如，如果产品或服务具有多个特征，则相对于特征总数的、知识产权资产覆盖的特征的量的部分可以对应于归因于知识产权资产的该产品或服务的收入的部分。在一个说明性示例中，知识产权资产可能覆盖产品或服务的2％的特征，并且知识产权服务提供商可以确定产品或服务的2％的收入将归因于知识产权资产。在特定实施方式中，知识产权资产所覆盖的产品或服务的特征的比例可以用作确定产品或服务归因于知识产权资产的收入部分的起点。在各种实施方式中，知识产权服务提供商可以基于多个折扣因子修改产品或服务的收入的量的初始部分，这些折扣因子将在下面更详细地讨论。在另外的实施方式中，知识产权服务提供商可以基于知识产权资产的广度来确定归因于知识产权资产的产品或服务的收入的部分。在一些实施方式中，知识产权服务提供商可以确定知识产权资产的广度相对于其他知识产权资产的广度，例如与知识产权资产处于相同分类中的知识产权资产，以确定归因于知识产权资产的产品或服务的收入的部分。
在框1214，过程1200包括至少部分地基于分配给专利权利要求的收入的部分来确定专利权利要求的价值度量。例如，知识产权资产的价值度量可以通过将产品或服务的收入乘以产品或服务的收入中归因于知识产权资产的部分来确定。在各种实施方式中，也可以使用一个或多个折扣因子来确定知识产权资产的价值度量。折扣因子可以应用于以下之一：用于确定价值度量的产品或服务的收入的量，或者归因于知识产权资产的产品或服务的收入的部分。一个或多个折扣因子可以将知识产权资产价值的初始测量减少为知识产权资产价值的修改测量。在说明性示例中，一个或多个折扣因子可以至少部分地基于对应于知识产权资产无效的第一风险和对应于关于知识产权资产的诉讼概率的第二风险。在特定实施方式中，知识产权资产可以包括专利权利要求，并且第一风险可以至少部分地基于与专利权利要求相关的审查历史事件。此外，在知识产权资产包括专利权利要求的情况下，第一种风险可以至少部分地基于与专利权利要求相关的审查员的度量相对于与审查员相同的技术单元中包括的其他审查员的附加度量，这些度量对应于在一段时间内产生的一些准许通知的数量、产生准许通知之前的审查意见通知书的平均数量、在一段时间内提交的上诉通知的数量、撤销的数量在一段时间内的上诉决定，或其组合中的至少一个。此外，第二风险至少部分地基于相对于与知识产权资产具有相同分类的多个知识产权资产发生的第一数量的诉讼事件，相对于针对某公司发生的第二数量的诉讼事件包括在分类***的不同分类中的额外的多个知识产权资产。在知识产权资产包括专利权利要求的一些说明性示例中，折扣因子可以至少部分地基于分配给与产品或服务对应的组织的额外专利权利要求的数量来确定。在知识产权资产包括商标的说明性示例中，折扣因子可以至少部分地基于以下一项：与商标资产属于同一类别的多项与商标资产相关的诉讼事件，与商标资产属于同一类别的商标资产相关的多项异议，或与商标资产相关联的审查员的指标与和分类中包含的其他商标资产相关联的其他审查员的额外指标有关。
另外或替代地，过程1200可以包括确定产品或服务对应于知识产权资产。知识产权服务提供商可以基于获得指示产品或服务对应于知识产权资产的输入来确定产品或服务对应于知识产权资产。例如，组织的代表可以访问由知识产权服务提供商提供的客户门户，以经由用户界面输入指示产品或服务对应于知识产权资产的信息。在其他示例中，知识产权服务提供商的代表可以将指示知识产权资产对应于产品或服务的信息输入到用户界面中。在另外的实施方式中，组织可以存储指示知识产权资产与组织提供的用于销售的产品和/或服务之间的关系的数据。为了说明，对于组织的每个产品或服务，组织可以存储与相应产品或服务的一个或多个特征相关的知识产权资产列表。在这些场景中，知识产权服务提供商可以解析组织的数据存储或组织的网站，其包括与组织的一个或多个产品和/或服务相关的知识产权资产的列表。
在另外的实施方式中，知识产权服务提供商可以通过确定产品或服务与知识产权资产之间的相似程度来确定对应于组织的知识产权资产的产品或服务。在各种实施方式中，知识产权服务提供商可以解析与知识产权资产相关联的知识产权文件以确定知识产权文件的各个第一字并且解析与产品或服务相关的信息以确定包含在该信息中的各个第二个词。然后，知识产权服务提供商可以确定至少一部分单独的第一词和至少一部分单独的第二词之间的相似性度量。知识产权服务提供商可以至少部分地基于确定相似性度量至少是阈值相似性度量来确定产品或服务对应于知识产权资产。在进一步的实施方式中，知识产权服务提供商可以分析关于产品或服务的信息和关于知识产权资产的信息，以确定产品或服务的物理和/或技术特征以及知识产权的物理和/或技术特征。知识产权服务提供商可以至少部分地基于产品或服务的物理特征和/或技术特征与知识产权资产的物理特征和/或技术特征之间的相似性来确定知识产权资产对应于产品或服务。
在特定实施方式中，知识产权服务提供商可以在分析产品或服务信息与知识产权资产信息之前，确定知识产权资产与产品或服务的相似性，以确定产品或服务和知识产权资产都与分类***的同一分类相关联。在各种实施方式中，知识产权服务提供商可以通过确定产品或服务的特征并将产品或服务的特征与分类***的多个分类的标准进行比较来确定产品或服务的分类。此外，知识产权服务提供商可以通过确定知识产权资产的特征并将知识产权资产的特征与分类***的多个分类的标准进行比较来确定知识产权资产的分类。在各种实施方式中，知识产权服务提供商可以确定指示产品或服务的特征与分类标准之间的相似度的第一相似度度量，并确定指示知识产权资产的特征与分类标准之间的相似度的第二相似程度。知识产权服务提供商然后可以利用第一相似度度量来确定产品或服务的分类并且利用第二相似性度量来确定知识产权资产的分类。知识产权服务提供商可以基于阈值相似性度量来确定产品或服务的分类和知识产权资产的分类，使得用于特定分类的第一相似性度量和/或第二相似性度量高于阈值相似度的度量可以指示产品或服务和/或知识产权资产对应于该分类。在另外的实施方式中，知识产权服务提供商可以确定在第一相似性度量中具有最高值的相似性度量以确定与最高值第一相似性度相关的分类对应于产品或服务。知识产权服务提供商还可以确定第二相似性度量中具有最高值的第二相似性度量，以确定与最高值的第二相似性度量相关的分类对应于知识产权资产。
图13示出了根据一些实现方式使用知识产权资产的语言结构和产品或服务的语言结构来确定与产品或服务相对应的知识产权资产的示例过程1300。
在1302，过程1300包括确定包括在与产品相关联的第一信息中的第一词的第一词性。在各种实施方式中，可以使用自然语言处理技术来确定包括在第一信息中的各个词以及与各个词相关联的词性。在特定实施方式中，知识产权服务提供商可以确定包括在第一信息中的名词、动词、形容词、副词、介词、连词或代词中的至少一个。此外，知识产权服务提供商可以确定第一信息中包括的词之间的关系。例如，知识产权服务提供商可以识别同一句子中包含的词。知识产权服务提供商还可以识别同一段落中包含的词。此外，知识产权服务提供商可以识别一个或多个修饰个体规范的形容词和一个或多个修饰个体动词的副词。此外，知识产权服务提供者可以存储指示词之间的关系的数据。为了说明，知识产权服务提供商可以将标识符分配给包括在第一信息中的各个词并且将代码或类别分配给各个词。在特定示例中，知识产权服务提供商可以将代码分配给包括在第一信息中的指示该词是名词的词，并且还将与该词相关的形容词的标识符存储在与该词相关的表中。该表还可以包括与名词相同的句子或元素中的词的标识符。
在框1304，过程1300包括确定包括在对应于专利文件的权利要求的第二信息中的第二词的第二词性。如上所述，确定第二词性可以以与确定第一词性相同或相似的方式来执行。
在框1306，过程1300包括确定对应于产品特征的第一词的一部分。例如，特征目录可以与产品相关联，并且知识产权服务提供商可以分析与特征相关联的第一个词以确定哪些词对应于与产品相关联的特征中的至少一个。
在框1308，过程1300包括至少部分地基于第一词性确定关于特征执行的第一动作。例如，知识产权服务提供商可以确定哪个词是作用于给定特征的动词。动词可以指示相对于特征执行的动作。
在1310，过程1300包括至少部分地基于第一动作生成特征的第一语言结构，第一语言结构指示第一动作与包括在第一信息中的一个或多个第一名词之间的一个或多个第一关系。在特定示例中，语言结构可以包括具有根节点和一个或多个分支节点的树结构。根节点可以在树结构的第一级中，并且一个或多个分支节点可以包括在树结构的后续级中。在树形结构中，作为另一个节点的分支的每个节点都与初始节点相关。也就是说，树结构可以包括父节点和与父节点相关的子节点。在说明性示例中，树结构的第一级上的第一节点中包括的规范可以与树结构的第二节点中包括的第一形容词和树结构的第三节点中的第二形容词相关联，其中第二节点和第三节点是第一节点的子节点，包含在树结构的第二级。在各种实施方式中，可以针对与知识产权资产相关的动作在根节点中生成知识产权资产的语言结构，其中与该动作相对应的词被包括在分支节点中。在说明性示例中，对应于动作的动词可以包括在语言结构的第一级的根节点中，并且与动词相关的形容词可以包含在语言结构的第二和/或第三级的语言结构的分支节点中。在知识产权资产是专利权利要求的情况下，知识产权服务提供商可以为专利权利要求中包含的各个元素生成语言结构。
在1312，过程1300包括至少部分地基于包括在第二词类确定权利要求中的第二动作。即，知识产权服务提供商可以分析包括在第二信息中的词并且识别包括在第二信息中的规范、动词、形容词、副词、介词、连词或代词中的至少一个。在特定实施方式中，知识产权服务提供商可以利用自然语言处理技术来确定包括在第二信息中的各个词和词的相应词性。
在1314，过程1300包括至少部分地基于第二动作生成权利要求的第二语言结构，该第二语言结构指示第二动作与包括在权利要求中的一个或多个第二名词之间的一个或多个第二关系。基于第二信息生成的第二和/或附加语言结构可以具有具有根节点和一个或多个分支节点的树结构。根节点可以在树结构的第一级中，并且一个或多个分支节点可以包括在树结构的后续级中。在树形结构中，作为另一个节点的分支的每个节点都与初始节点相关。也就是说，树结构可以包括父节点和与父节点相关的子节点。在说明性示例中，包括在树结构的第一级的第一节点中的名词可以与包括在树结构的第二节点中的第一形容词和第三节点中的第二形容词相关联，其中第二节点和第三节点是第一节点的子节点，包含在树结构的第二级。在各种实施方式中，产品或服务的语言结构可以针对对于产品或服务在根节点中执行的动作而生成，其中与该动作相对应的附加词被包括在分支节点中。在说明性示例中，对应于动作的动词可以包括在附加语言结构的第一级的根节点中，并且与动词相关的名词和形容词可以包括在第二和/或附加语言结构的分支节点中和/或附加语言结构的第三级中。在一些实施方式中，知识产权服务提供商可为产品或服务的个别技术特征、产品或服务的个别物理特征或两者生成语言结构。
在1316，过程1300包括确定第一语言结构和第二语言结构之间的相似性度量。例如，可以将第一语言结构的一个或多个成分与第二语言结构的一个或多个成分进行比较。当语言结构的成分彼此对应时，相似性度量可以指示高度相似度。当组件不对应和/或语言结构之间存在差异时，相似性度量可以指示低相似度。可以通过比较第一语言结构的配置和第二语言结构的配置的相似性来确定第一语言结构和第二语言结构之间的相似性度量。例如，知识产权服务提供商可以基于包括在第一语言结构中的多个级别和包括在第二语言结构中的多个级别来确定相似性度量。知识产权服务提供商还可以基于第一语言结构的每个级别中的节点数量和第二语言结构的每个级别中的节点数量来确定相似性度量。为了说明，知识产权服务提供商可以将第一语言结构的第二级中的节点数量与第二语言结构的第二级中的节点数量进行比较。
知识产权服务提供商还可以基于包括在第一语言结构中的词与包括在第二语言结构中的词之间的相似度来确定相似性度量。为了说明，知识产权服务提供商可以将包括在第一语言结构的根节点中的一个或多个词与包括在第二语言结构的根节点中的一个或多个词进行比较。在这些情况下，相似性度量可以基于包括在第一语言结构的根节点中的一个或多个词和包括在第二语言结构的根节点中的一个或多个词是否相同、相似、同义词等。此外，知识产权服务提供商可以比较第一语言结构的分支节点中的词和第二语言结构的分支节点中的词以确定相似性度量。在特定实施方式中，知识产权服务提供商可以将包括在第一语言结构的各个级别中的词与包括在第二语言结构的各个级别中的词进行比较。
在1318，过程1300包括至少部分地基于相似性度量来确定声明对应于产品。在一些说明性示例中，知识产权服务提供商可以在比较第一语言结构和第二语言结构之前确定产品或服务和知识产权资产在分类***的同一分类中。此外，在各种情况下，知识产权服务提供商可以为产品或服务生成多种语言结构，并为知识产权资产生成多种语言结构。在这些情况下，知识产权服务提供商可以将产品或服务的一种或多种语言结构与知识产权资产的一种或多种语言结构进行比较，以确定产品或服务与知识产权之间的相似性度量。在进一步的实施方式中，可以基于用户输入来修改第一语言结构和第二语言结构之间的相似性度量，例如相似性度量。例如，知识产权服务提供商可以接收指示产品或服务与知识产权资产不对应的输入。在这些情况下，知识产权服务提供商可以修改相似性度量和/或修改用于基于输入生成相似性度量的模型。在另外的实施方式中，知识产权服务提供商可以确定知识产权资产和产品或服务彼此不对应，并且知识产权服务提供商可以接收指示附加产品或服务与附加知识产权资产确实相互对应的输入。因此，知识产权服务提供商可以修改产品或服务的一种或多种语言结构与知识产权资产的一种或多种语言结构之间的附加相似性度量，或者用于根据输入生成额外的相似性度量的模式。
图14示出了根据一些实施方式的基于产品或服务与知识产权资产之间的关系向客户提供服务的示例过程1400。
在1402，过程1400包括从一个或多个数据源接收关于提供以供获取的产品的第一信息。例如，该信息可以包括与产品和/或产品来源相关联的细节。
在1404，过程1400包括从一个或多个数据源接收关于知识产权资产的第二信息。例如，该信息可以包括与知识产权资产相关联和/或对应于知识产权资产的文件和/或数据。
在1406，过程1400包括至少部分地基于第一信息和第二信息确定知识产权资产中的一知识产权资产与关联于产品中的一产品的特征相对应。知识产权服务提供商可以使用个体知识产权资产与个体产品和/或服务之间的比较来确定个体知识产权资产与个体产品和/或服务之间的相似性度量。在相似性度量大于阈值度量或在与特定分类相关联的多个相似性度量中具有最高值的情况下，知识产权服务提供商可以确定知识产权资产与产品或服务之间存在关系。在说明性实现中，知识产权服务提供商可以使用自然语言处理技术生成语言结构以确定相应知识产权资产与相应产品或服务的相似性度量。
在各种实施方式中，知识产权服务提供商可以生成指示知识产权资产与产品和/或服务之间的关系的框架。在这些场景中，知识产权服务提供商可以接收用于确定与知识产权资产相对应的产品或服务的请求。知识产权服务提供商可以接收产品或服务的标识符，然后使用产品或服务的标识符解析框架以识别该框架指示与产品或服务具有关系的一个或多个知识产权资产。此外，知识产权服务提供商可以接收包括知识产权资产标识符的请求。在这些情况下，知识产权服务提供商可以使用标识符解析框架并识别框架指示与知识产权资产有关系的一个或多个产品或服务。
在1408，过程1400包括接收用于确定知识产权资产价值的第一请求。在各种实施方式中，可以经由由知识产权服务提供商提供的一个或多个工具来提供请求。在各种实施方式中，知识产权服务提供商可以生成一个或多个用户界面，通过该用户界面知识产权服务提供商的客户和/或知识产权服务提供商的代表可以提出该服务请求。
在1410，过程1400包括至少部分地基于接收到第一请求来识别指示与产品相关联的组织的收入的经济数据。对于给定的产品，经济数据可以指示可归因于该产品的组织的收入的量。
在框1412，过程1400包括确定可归因于知识产权资产的收入的部分。在说明性示例中，知识产权服务提供商可以相对于附加知识产权资产的广度(例如包括在与知识产权资产相同的技术类别中的知识产权资产)来确定知识产权资产的广度。在这些情况下，知识产权服务提供商可以至少部分地基于知识产权资产的广度相对于附加知识产权的广度来确定归因于知识产权资产的产品或服务的收入的部分。与在知识产权资产的相对广度较低的情况下归因于知识产权资产的产品或服务的收入的量相比，知识产权资产相对于额外知识产权资产的较高相对广度得分可以使得知识产权服务提供商将更大量的产品或服务的收入分配给该知识产权资产。
在1414，过程1400包括至少部分地基于收入的部分来确定知识产权资产的价值测量。例如，除了可归因于资产和/或资产的特性(例如广度、覆盖范围和/或公开因素)的其他产品的收入之外，还可将归因于知识产权的收入的部分用作确定资产的总价值的因素。
在1416，过程1400包括接收第二请求以确定至少以下之一：表示关于知识产权资产的覆盖损失的第一公开值；或表示与知识产权资产相关的诉讼事件的第二个公开值。
在1418，过程1400包括至少部分地基于接收到第二请求来确定第一公开值或第二公开值中的至少一个。与知识产权资产相关联的公开值可以基于关于知识产权资产的诉讼事件发生的概率。在另外的实施方式中，与知识产权资产相关联的公开值可以对应于知识产权资产的范围可能被缩小的概率。在进一步的实施方式中，与知识产权资产相关联的公开量可以对应于知识产权资产可能全部或部分无效的概率。在说明性示例中，与知识产权资产相关的风险金额越高，应用于产品或服务的收入中归因于知识产权资产的部分的折扣就越高。在知识产权资产是商业秘密的情况下，知识产权服务提供商可以根据知识产权被盗的可能性确定适用于属于知识产权资产的产品或服务收入部分的折扣。
在1420，过程1400包括使得经由一个或多个用户界面显示产品的价值度量的指示符以及第一公开值或第二公开值中的至少一个。例如，可以使用一个或多个组织在一段时间内经由产品或服务的销售获得的产品或服务的收入以及归因于知识产权资产的产品或服务的收入的部分，来确定知识产权资产的价值度量。在特定实施方式中，可以更新价值度量。例如，当知识产权服务提供商获得产品或服务的更新的收入信息时，知识产权服务提供商可以基于更新的收入来更新知识产权资产的价值度量。此外，知识产权服务提供商可以获得信息，该信息可用于更新折扣以应用于归因于知识产权资产的产品或服务的收入的部分，并且知识产权服务***可以基于修改后的折扣来相应更新价值度量以进行应用。在某些实施方式中，知识产权服务提供商可以获得指示价值度量的准确性的反馈并且基于该反馈修改价值度量。
在各种实施方式中，知识产权资产的价值度量可以基于知识产权资产的估值类型。为了说明，当知识产权资产作为知识产权资产销售的一部分被估值时，可以确定第一价值度量，当知识产权资产被评估为贷款的抵押品时，可以确定第二价值度量。在其他示例中，当知识产权资产作为组织出售或拥有执行知识产权资产的合法权利的组织的合并的一部分进行估值时，可以确定第三价值度量。
在特定实施方式中，可以由知识产权服务提供商提供附加服务。例如，知识产权服务提供商可能接收到识别与特定技术分组相关联的组织的多个知识产权资产的请求。在其他示例中，知识产权服务提供商可以接收请求以确定对应于知识产权服务提供商的一个或多个风险。在另外的示例中，知识产权服务提供商可以接收请求以识别在特定技术分组或分类***的特定分类中具有知识产权的一个或多个组织。在说明性示例中，知识产权服务提供商可以利用指示知识产权资产与产品或服务之间的关系的框架来提供对请求的响应。在各种情况下，知识产权服务提供商可以获得知识产权资产的标识符、组织的标识符、产品或服务的标识符、技术分组的标识符或其组合，以用于解析框架并提供对服务请求的响应。在特定说明性场景中，各种标识符可以包括包含一系列字符的字母数字串。在另外的实施方式中，服务请求可以包括知识产权服务提供商可以用来解析框架并生成对服务请求的响应的关键字。
条款
1.一种方法，包括：从一个或多个数据源接收关于产品的信息；识别知识产权资产；确定个体产品与个体知识产权资产之间的一种或多种关系；至少部分地基于一种或多种关系生成关联数据，该关联数据指示个体产品与个体知识产权资产之间的一种或多种关系；接收用于识别与所述产品中的一产品相对应的所述知识产权资产中的一知识产权资产的请求；至少部分地基于关联数据识别与产品对应的知识产权资产；以及生成对请求的响应，该响应指示知识产权资产与产品相关联。
2.根据条款1所述的方法，其中，数据源包括可公开访问的数据源，该方法还包括：确定与产品相关的关键字；至少部分地基于可公开访问的数据源识别与关键字对应的数据；以及从可公开访问的数据源中提取与关键字对应的数据。
3.根据条款1或2所述的方法，其中，数据源包括与提供产品以供获取的第一组织相关联的数据存储，并且该方法还包括：由第二组织确定与产品相关的关键字；由第二组织并从第一组织的数据存储中识别与关键字相对应的数据；以及由第二组织提取与关键字对应的数据。
4.根据条款1、2或3所述的方法，还包括：利用数据存储识别指示知识产权资产和产品之间的关系的数据；并且其中，生成关联数据包括至少部分地基于指示知识产权资产和产品之间的关系的数据来生成关联数据。
5.根据条款1、2、3或4所述的方法，其中，该请求包括第一请求，该方法还包括：使得针对关于所述产品的信息的第二请求是以下中的至少一种情况：在计算设备可访问的网站上发布；或者发送到计算设备；以及响应于第二请求，接收指示所述信息的源或所述信息中的至少一个的数据。
6.根据条款1、2、3、4或5所述的方法，还包括：生成包括用户界面元件的用户界面，该用户界面元件被配置为接收表示关于知识产权资产的信息的输入；利用用户界面元件接收输入；以及其中生成关联数据包括至少部分地基于该输入生成关联数据。
7.根据条款1、2、3、4、5或6所述的方法，还包括：确定与知识产权资产相关的度量，该度量包括以下至少一项：所述知识产权资产的至少一部分的广度的测量；与所述知识产权资产的至少一部分相关联的公开的测量；或者所述知识产权资产的至少一部分的覆盖范围的测量；确定一段时间内与产品相关的收入；以及至少部分地基于该度量来确定归因于知识产权资产的至少一部分的收入的量。
8.一种***，包括：一个或多个处理器；以及一个或多个计算机可读介质存储可由一个或多个处理器执行的指令，其中该指令在由一个或多个处理器执行时使一个或多个处理器执行包括以下操作的操作：接收关于产品或服务中的至少一个的信息，该信息的至少一部分包括经济数据；确定产品中的一产品或服务中的一服务与知识产权资产之间的关系；生成表明产品或服务与知识产权资产之间关系的关联数据；以及至少部分地基于关联数据识别与产品或服务相对应的多个知识产权资产中的知识产权资产。
9.根据条款8所述的***，其中，关于产品或服务中的至少一者的信息包括对产品或服务中的至少一者的描述，并且操作还包括至少部分地基于该描述来确定产品或服务中的至少一个的特征。
10.根据条款8或9所述的***，其中，该特征包括第一特征，该操作还包括：至少部分地基于可公开访问的数据源或提供至少一种产品或服务的组织的数据源中的至少一个，识别关于知识产权资产的信息；至少部分地基于关于知识产权资产的信息确定知识产权资产的第二特征；以及其中生成关联数据包括至少部分地基于第一特征和第二特征生成关联数据。
11.根据条款8、9或10所述的***，其中，知识产权资产包括专利文件，该操作还包括：接收对产品或服务中的至少一个的描述，该描述包括与该产品或服务中的至少一个相关的词；确定词的至少一部分包含在专利文件的权利要求中；并且其中，至少部分地基于所述词的至少一部分包含在所述权利要求中，所述关联数据指示所述权利要求对应于产品或服务中的至少一个。
12.根据条款8、9、10或11所述的***，该操作还包括生成包括一个或多个用户界面元件的用户界面，该用户界面元件被配置为捕获关于多个知识产权资产的信息，该一个或多个用户界面元件包括以下至少之一：第一元件，被配置为接收与商业秘密文件相关的第一信息；第二元件，被配置为接收与商标文件相关联的第二信息；或者第三元件，被配置为接收与版权文件相关联的第三信息。
13.根据条款8、9、10、11或12所述的***，该操作还包括：导致对至少一种产品或服务的信息请求至少是以下一种：在计算设备可访问的网站上发布；或者发送到计算设备；以及响应于该请求，接收指示信息源或信息中的至少一个的数据。
14.根据条款8、9、10、11、12或13所述的***，该操作还包括：至少部分地基于经济数据确定与在一段时间内获得的至少一种产品或服务相关的收入的量；确定归因于知识产权资产的收入的量的一部分；以及至少部分地基于收入的量的部分确定知识产权资产的价值。
15.一种方法，包括：接收关于产品或服务中的至少一个的信息，所述信息的至少一部分包括与所述产品或所述服务中的所述至少一个相关联的经济数据；确定所述产品或服务中的所述至少一个的个体产品或个体服务与知识产权资产中的个体知识产权资产之间的关系；生成关联数据，所述关联数据指示所述产品中的所述个体产品与所述知识产权资产中的所述个体知识产权资产之间的所述关系；至少部分地基于所述关联数据，识别与所述产品或服务中的所述至少一个的一产品或一服务之一相对应的、所述知识产权资产中的一知识产权资产；以及生成指示所述知识产权资产与所述产品或所述服务中的所述至少一个相关联的数据。
16.根据条款15所述的方法,进一步包括：使得对关于所述产品或服务中的至少一个的信息的请求是以下至少之一：在计算设备可访问的网站上发布；或发送到计算设备；以及响应于请求接收指示信息的来源或信息中的至少一个的数据。
17.根据条款15或16所述的方法,进一步包括：接收指示至少一种产品或服务不对应于至少一种知识产权资产的输入数据；以及使得关联数据表明产品或服务中的至少一项与知识产权资产中的至少一项不对应。
18.根据条款15、16或17中任一项所述的方法,其中，所述知识产权资产包括专利文件和商标文件，所述方法还包括：接收对所述产品或服务的描述；至少部分地基于包括在专利文件的权利要求中的第一数量的词对应于包括在产品或服务的描述中的第二数量的词，确定专利文件与产品或服务之间的第一关系；至少部分地基于商标文件的商品和服务描述中包含的第三数量的词词对应于产品或服务描述中包含的第二数量的词，确定商标文件与产品或服务之间的第二关系；以及其中，关联数据包括：专利文件的权利要求与产品或服务的第一关联；以及商标文件与产品或服务之间的第二关联。
19.根据条款15、16、17或18中任一项所述的方法,其中，经济数据包括产品或服务在一段时间内的收入，并且该方法还包括：至少部分地基于专利文件权利要求的第一广度度量，确定归因于专利文件权利要求的收入的第一部分；以及至少部分地基于商标文件中商品和服务描述的第二广度度量，确定归因于商标文件的收入的第二部分。
20.根据条款15、16、17、18或19中任一项所述的方法,其中，知识产权资产包括商业秘密和商标文件，所述方法还包括：接收对产品或服务的描述；至少部分地基于包括在商业秘密文件中的第一数量的词与在产品或服务的描述中包括的第二数量的词相对应，确定商业秘密文件和产品或服务之间的关系；以及其中，所述关系包括商业秘密文件与产品或服务之间的关系。
21.一种方法，包括：生成包括分类的分类***，这些分类中的各个分类对应于技术分组；接收有关组织提供以获取的产品的信息，该信息从以下至少一项获得：组织的数据存储；该组织的网站；或经由用户界面输入；至少部分地基于信息确定产品的第一特征；至少部分地基于对应于与分类相关联的参考特征的第一特征来确定产品对应于分类中的分类；识别与组织相关的知识产权资产；确定知识产权资产的第二个特征；以及至少部分地基于与分类关联的参考特征相对应的知识产权资产的第二特征，确定知识产权资产对应于该分类。
22.根据条款21所述的方法，进一步包括：确定与分类相关联的第一词；确定信息中包含的第二词；确定第二词的至少阈值数量的词包含在第一词中；以及其中确定产品对应于分类包括至少部分地基于包括在第一词中的第二词的词的阈值数量来确定产品对应于分类。
23.根据条款21或22所述的方法，进一步包括：确定产品的物理特征，该物理特征与第一个词相关联；确定产品的技术特征，该技术特征与第二个词相关联；以及其中，第一特征对应于物理特征或技术特征。
24.根据条款21、22或23中任一项所述的方法，进一步包括：确定第一词或第二词中的至少一个与分类相关联；以及其中确定产品对应于分类包括至少部分地基于与分类相关联的第一词或第二词中的至少一个来确定产品对应于分类。
25.根据条款21、22、23或24中任一项所述的方法，进一步包括：确定第一词或第二词中的至少一个与知识产权资产相关联；以及至少部分地基于与知识产权资产相关联的第一词或第二词中的至少一个来确定产品与知识产权资产相关联。
26.根据条款21、22、23、24或25中任一项所述的方法，进一步包括：生成第一模型，该模型被配置为确定产品中的个体产品对应于分类中的个体产品的第一概率；以及生成第二模型，该第二模型被配置为确定知识产权资产中的个体资产对应于分类中的个体资产的第二概率。
27.根据条款21、22、23、24、25或26中任一项所述的方法，进一步包括：发送与分类***相关的反馈请求；接收指示产品不符合分类的输入数据；以及至少部分地基于输入数据训练第一模型。
28.根据条款21、22、23、24、25、26或27中任一项所述的方法，进一步包括：发送与分类***相关的反馈请求；接收指示知识产权资产不符合分类的输入数据；以及至少部分地基于输入数据训练第二模型。
29.一种***，包括：一个或多个处理器；一个或多个计算机可读介质，存储可由所述一个或多个处理器执行的指令，其中所述指令在由所述一个或多个处理器执行时使所述一个或多个处理器执行包括以下操作的操作：生成一个模型，该模型被配置为确定至少一种产品或服务的分类；接收有关组织提供的至少一种产品或服务的信息；识别与信息中包含的产品或服务中的至少一个相关联的词；至少部分地基于词并利用模型确定产品或服务中的至少一个对应于分类中的分类的概率；至少部分地基于概率确定产品或服务中的至少一个对应于分类；识别知识产权资产；确定知识产权资产的特征；以及利用该模型，至少部分地基于对应于该词的特征来确定该知识产权资产对应于该分类。
30.根据条款29所述的***，其中概率包括第一概率，分类包括第一分类，并且操作进一步包括：至少部分地基于词并利用模型确定产品或服务中的至少一个对应于分类的第二分类的第二概率，第一概率大于第二概率；以及其中确定产品或服务中的至少一个对应于第一分类包括至少部分地基于第一概率大于第二概率来确定产品或服务中的至少一个对应于第一分类。
31.根据条款29或30所述的***，所述操作还包括：接收指示所述产品或服务中的至少一个不对应于所述分类的输入数据；以及至少部分地基于输入数据训练模型。
32.根据条款29、30或31中任一项所述的***，其中概率至少部分地基于确定包括在信息中的第一数量的词对应于分类的第二数量的词。
33.根据条款29、30、31或32中任一项所述的***，所述操作还包括：至少部分地基于与特征库中包括的词相对应的信息中包括的词来确定产品的特征；以及其中：分类与特征相关联；以及该概率至少部分地基于被包括在分类特征中的产品特征。
34.根据条款29、30、31、32或33中任一项所述的***，其中，所述词包括第一词，所述分类与词相关联，并且所述操作还包括：确定与所述产品或服务中的至少一个相关联的信息中包括的第二词包括在所述词中；以及其中，概率至少部分地基于被包括在所述词中的第二词。
35.根据条款29、30、31、32或33中任一项所述的***，所述操作还包括：确定与第一词和第二词相关联的接近度，所述接近度至少部分地基于以下中的至少一个：在所述第一词和所述第二词之间的中间词的数量；第二词与第一词在同一个句子中；或第二词与第一词在不同的句子中；以及其中概率至少部分地基于接近度。
36.一种方法，包括：生成一个模型，该模型被配置为确定个体知识产权资产的分类；接收知识产权资产；确定知识产权资产中包含的词；至少部分地基于词并利用模型确定知识产权资产的至少一部分对应于分类的分类的概率；至少部分地基于概率确定知识产权资产的至少一部分对应于分类；接收与产品或服务中的至少一项相关的信息；识别信息的特征；以及利用该模型至少部分地基于对应于该词的特征来确定产品或服务中的至少一个对应于该分类。
37.根据条款36所述的方法，其中，所述知识产权资产包括专利文件，所述方法还包括：识别所述专利文件的权利要求；确定权利要求中包含的词；确定权利要求中包括的第一数量的词对应于分类的第二数量的词；并且其中概率至少部分地基于权利要求中包括的与分类的第二数量的词相对应的第一数量的词。
38.根据条款36或37所述的方法，其中，所述模型包括第一模型，所述概率包括第一概率，所述方法还包括：生成第二模型，用于识别与所述知识产权资产对应的产品：识别分类中包括的产品；至少部分地基于第二模型确定产品对应于知识产权资产的第二概率；以及至少部分地基于第二概率确定产品对应于知识产权资产。
39.根据条款36、37或38中任一项所述的方法，其中，所述知识产权资产包括商标文件，所述方法还包括：识别所述商标文件中对商品和服务的描述；确定商品和服务描述中包含的词；确定商品和服务描述中包含的词的第一数量对应于该分类的词的第二数量；以及其中概率至少部分地基于商品和服务描述中包含的词的第一数量对应于分类的词的第二数量。
40.根据条款36、37、38或39中任一项所述的方法，进一步包括：接收指示至少一部分知识产权资产与分类无关的输入数据；以及至少部分地基于输入数据训练模型。
41.一种方法，包括：确定包括在与产品相关联的第一信息中的第一词的第一词性；确定与专利文件的权利要求相对应的第二信息中包含的第二词的第二词性；确定对应于产品特征的第一词的一部分；至少部分地基于第一词性确定关于特征执行的第一动作；至少部分地基于第一动作生成特征的第一语言结构，第一语言结构指示第一动作与包括在第一信息中的一个或多个第一名词之间的一个或多个第一关系；至少部分地基于第二词性确定权利要求中包括的第二动作；至少部分地基于第二动作生成权利要求的第二语言结构，第二语言结构指示第二动作与权利要求中包括的一个或多个第二名词之间的一个或多个第二关系；确定第一语言结构和第二语言结构之间的相似性度量；以及至少部分地基于相似性度量来确定权利要求对应于产品。
42.根据条款41所述的方法，其中：第一语言结构包括第一树结构，其具有：第一级包括对应于第一动作的第一节点；第二级包括第二节点；第二语言结构包括第二自由结构，其具有：第三级，包括对应于第二动作的第三节点；以及第四级，包括第四节点。
43.根据条款41或42所述的方法，进一步包括：确定第一动作和第二动作之间的第一相似程度；确定第一级、第二级、第三级和第四级之间的第二相似程度；以及确定第一节点、第二节点、第三节点和第四节点之间的相似程度；以及其中至少部分地基于第一相似性度量、第二相似性度量和第三相似性度量来确定相似性度量。
44.根据条款41、42或43中任一项所述的方法，进一步包括：确定第二节点的第一词和与第二节点相关联的第五节点的第二词之间的相似程度；以及其中至少部分地基于相似程度来确定相似性度量。
45.根据条款41、42、43或44中任一项所述的方法，其中权利要求包括元素，动作对应于元素中的元素，并且该方法还包括至少部分地基于相似性度量确定元素对应于特征。
46.根据条款41、42、43、44或45中任一项所述的方法，进一步包括：接收对应于权利要求和产品之间的相似程度的输入数据；以及至少部分地基于似度量来修改相似性度量。
47.一种***，包括：一个或多个处理器；一个或多个计算机可读介质，存储可由所述一个或多个处理器执行的指令，其中所述指令在由所述一个或多个处理器执行时使所述一个或多个处理器执行以下操作：接收包括专利文件的权利要求的信息；确定权利要求中包含的词；确定词的词性；至少部分地基于词性确定权利要求中包括的动作，与动词相关联的动作和词性包括对应于动词的名词；以及为权利要求生成语言结构，该语言结构指示动词与权利要求中包括的一个或多个附加词之间的一种或多种关系。
48.根据条款47所述的***，其中，动作包括第一动作，动词包括第一动词，名词包括第一名词，一个或多个附加词包括一个或多个第一附加词，语言结构包括第一语言结构，一个或多个关系包括第一个或多个关系，并且操作进一步包括：至少部分地基于词性确定权利要求中包括的第二动作，第二动作与权利要求中包括的第二动词和第二名词相关联；以及为权利要求生成第二语言结构，第二语言结构指示第二动词与权利要求中包括的一个或多个第二附加词之间的一个或多个第二关系。
49.根据条款47或48所述的***，其中，所述信息包括第一信息，所述动作包括第一动作，并且所述操作还包括：接收对应于产品或服务中的至少一个的第二信息，所述第二信息包括针对产品或服务中的至少一个的特征执行的第二动作；为产品或服务中的至少一个生成第三语言结构，该第三语言结构指示第二动作与包括在第二信息中的一个或多个第三附加词之间的一个或多个第三关系；以及至少部分地基于第一语言结构、第二语言结构和第三语言结构，确定产品或服务中的至少一个与权利要求之间的相似性度量。
50.根据条款47、48或49中任一项所述的***，所述操作还包括：至少部分地基于所述相似性度量小于阈值相似性度量，确定所述产品或服务中的至少一个与所述权利要求无关；接收指示产品或服务中的至少一项与权利要求相对应的输入数据；以及至少部分地基于输入数据增加相似性度量的值。
51.根据条款47、48、49或50中任一项所述的***，所述操作还包括：至少部分地基于作为至少阈值相似性度量的相似性度量来确定产品或服务中的至少一个对应于权利要求；接收指示产品或服务中的至少一个与权利要求无关的输入数据；以及至少部分地基于输入数据减小相似性度量的值。
52.根据条款47、48、49、50或51中任一项所述的***，其中，所述语言结构包括第一语言结构，并且所述操作还包括：在所述第一语言结构和第二语言结构之间进行比较，所述第二语言结构与产品或服务中的至少一个相关联；以及至少部分地基于比较确定产品或服务中的至少一个对应于权利要求。
53.根据条款47、48、49、50、51或52中任一项所述的***，所述操作还包括：确定权利要求的分类；确定产品或服务中的至少一个与分类相关联；以及至少部分地基于与分类相关联的产品或服务中的至少一项，确定权利要求与产品或服务中的至少一项相关联。
54.根据条款47、48、49、50、51、52或53中任一项所述的***，其中确定产品或服务中的至少一个与分类相关联至少部分地基于比较。
55.一种方法，包括：接收对应于产品或服务中的至少一个的信息；确定信息中包含的词；确定词的词性；确定与产品或服务中的至少一个的特征相对应的各个词的一部分；至少部分地基于词性确定关于特征执行的动作；以及至少部分地基于词性生成产品或服务中的至少一个的语言结构，该语言结构指示动作和词之间的一种或多种关系。
56.根据条款55所述的方法，其中，语言结构包括具有层级的树结构，层级中的各个层级具有一个或多个节点。
57.根据条款55或56所述的方法，其中：第一层级包括第一节点；一个或多个节点的第一节点对应词的动词，该动词对应动作；第二层级包括一个或多个节点中的第二节点，第二节点指示与动词对应的名词。
58.根据条款55、56或57中任一项所述的方法，其中：该名词包括第一名词；第二节点表示对应于第一名词的形容词；第二级包括第三节点，表示对应于动词的第二名词；第三层级包括第四节点，第四节点指示与第一名词相关联的第三名词。
59.根据条款55、56、57或58中任一项所述的方法，其中，语言结构包括第一语言结构，一个或多个关系包括一个或多个第二关系，动词包括第一动词，并且该方法还包括：为专利文件中包含的权利要求生成第二语言结构；进行第一语言结构和第二语言结构之间的比较；以及至少部分地基于比较确定产品或服务中的至少一个对应于权利要求。
60.根据条款55、56、57、58或59中任一项所述的方法，其中语言结构包括具有具有第一节点的第一级和具有第二节点的第二级的第一树结构，该语言结构包括第一语言结构，并且该方法还包括：为知识产权资产生成第二语言结构，第二语言结构包括第二树结构，其具有具有第三节点的第三级和具有第四节点的第四级；执行第一节点所指示的第一字与第三节点所指示的第二字之间的第一比较；在包括在第二级中的第一数量的节点和包括在第四级中的第二数量的节点之间执行第二比较；以及至少部分地基于第一比较和第二比较确定产品或服务中的至少一个对应于知识产权资产。
61.一种方法，包括：接收指示与产品相关的收入的信息；至少部分地基于产品的技术特征确定产品的分类；至少部分地基于与分类相关联的专利权利要求识别与产品相对应的专利权利要求；识别专利权利要求中包含的词；确定专利权利要求的广度；至少部分地基于专利权利要求的广度，确定分配给专利权利要求的收入部分；以及至少部分地基于分配给专利权利要求的收入部分来确定专利权利要求的价值度量。
62.根据条款61所述的方法，进一步包括将折扣因子应用于价值度量，该折扣因子至少部分地基于：对应于专利权利要求无效的第一公开值；以及对应于专利权利要求的诉讼概率的第二公开值。
63.根据条款61或62所述的方法，其中，所述分类包括第一分类，并且所述方法还包括：至少部分地基于与具有第一分类的专利相关的第一数量的诉讼事件相对于针对具有第二分类的专利发生的第二数量的诉讼事件来确定第二公开值。
64.根据条款61、62、或63中任一项所述的方法，进一步包括至少部分地基于与专利权利要求相关的审查历史事件来确定第一公开值。
65.根据条款61、62、63或64中任一项所述的方法，进一步包括至少部分地基于与涉及专利权利要求的第一审查员相关联的第一度量相对于包括在与第一审查员相关联的技术单元中的第二审查员的第二度量，确定第一公开值，第一度量或第二度量中的至少一个，包括以下至少一个：在一段时间内产生的一些津贴通知；发出准许通知前的审查意见通知书的平均次数；在一段时间内提交的若干上诉通知；或在一段时间内多次撤销上诉决定。
66.根据条款61、62、63、64或65中任一项所述的方法，其中：专利权利要求转让给组织，产品收入提供给组织；以及且确定折扣因子包括至少部分地基于除专利权利要求之外的分配给组织并且对应于产品的专利权利要求的数量来确定折扣因子。
67.一种***，包括：一个或多个处理器；以及一个或多个计算机可读介质，其存储可由所述一个或多个处理器执行的指令，其中所述指令在由所述一个或多个处理器执行时使所述一个或多个处理器执行包括：接收对应于产品或服务中的至少一项的财务数据，财务数据指示与产品或服务中的至少一项相关联的收入；识别组织的知识产权资产，该知识产权资产包括专利资产、商标资产、版权资产或商业秘密资产；确定产品或服务中的至少一项与知识产权资产相对应；确定归因于知识产权资产的收入部分；至少部分地基于归因于知识产权资产的收入部分来确定知识产权资产的价值度量。
68.根据条款67所述的***，其中，确定产品或服务中的至少一项对应于知识产权资产包括以下至少一项：接收指示产品或服务中的至少一项对应于知识产权资产的输入数据；或标识表明产品或服务中的至少一个对应于知识产权资产的信息，该信息至少是以下之一：存储在组织的数据存储中；或经由该组织的网站访问。
69.根据条款67或68所述的***，其中，接收财务数据包括以下至少一项：生成包括一个或多个被配置为接收财务数据的用户界面元件的用户界面；利用组织的数据存储识别与产品或服务中的至少一个相对应的财务数据的一部分；或利用来自一个或多个网站的信息识别与产品或服务中的至少一项相对应的财务数据部分。
70.根据条款67、68或69中任一项所述的***，其中，确定产品或服务中的至少一个对应于知识产权资产包括：至少部分地基于与知识产权资产相关联的知识产权文件，确定知识产权文件的第一个词；至少部分地基于与产品或服务中的至少一个相关的信息，确定包含在信息中的第二词；确定第一词的至少一部分和第二词的至少一部分之间的相似性度量；以及确定相似性度量满足至少一个阈值相似性度量。
71.根据条款67、68、69或70中任一项所述的***，所述操作还包括：至少部分地基于对应于所述产品或服务中的至少一个的信息，确定所述产品或服务中的至少一个的特征；至少部分地基于与第一分类相关联的特征和第一标准，确定第一相似性度量；至少部分地基于与第二分类相关联的特征和第二标准，确定第二相似性度量；以及至少部分地基于第一相似性度量至少是阈值并且第二相似性度量小于阈值来确定产品或服务中的至少一个对应于第一分类。
72.根据条款67、68、69、70或71中任一项所述的***，其中，所述特征包括第一特征，所述操作还包括：确定所述知识产权资产的第二特征；至少部分地基于第二特征和第一标准确定第三相似性度量；至少部分地基于第二特征和第二标准确定第四相似度度量；以及至少部分地基于第三相似性度量至少是阈值并且第四相似性度量小于阈值来确定知识产权资产对应于第一分类。
73.根据条款67、68、69、70、71或72中任一项所述的***，所述操作还包括：确定与第一分类相关联的折扣因子，折扣因子至少部分地基于对应于专利权利要求无效的第一公开程度和对应于关于专利权利要求的诉讼概率的第二公开程度；至少部分地基于折扣因子确定用于确定价值度量的收入的修改的量。
74.根据条款67、68、69、70、71、72或73中任一项所述的***，该操作还包括：确定知识产权资产的广度度量；并且其中归因于知识产权资产的收入部分至少部分地基于广度度量。
75.一种方法，包括：接收对应于产品或服务中的至少一个的财务数据，该财务数据指示该产品或服务中的至少一个的收入；识别组织的知识产权资产；确定产品或服务中的至少一个的第一特征，第一特征包括以下至少之一：产品或服务中的至少一个的第一物理特征；或该产品或服务中的至少一个的第一技术特征；确定知识产权资产的第二特征，该第二特征包括以下至少之一：知识产权资产的第二物理特征；或知识产权资产的第二技术特征；至少部分地基于对第一特征和第二特征的分析确定产品或服务中的至少一个与知识产权资产之间的相似性度量；以及至少部分地基于相似性度量确定产品或服务中的至少一个对应于知识产权资产。
76.根据条款75所述的方法，进一步包括：从以下至少一项接收关于该产品或服务中的至少一个的信息：与该产品或服务中的至少一个相关联的网站；组织的数据存储；或者包括一个或多个用户界面元件的用户界面，该元件被配置为捕获与产品或服务中的至少一种相关的数据；以及其中至少部分地基于所述信息确定所述第一特征中的至少一个。
77.根据条款75或76所述的方法，进一步包括：至少部分地基于第一特征确定与产品或服务中的至少一个相关联的多个分类的分类，所述分类与第一特征或第二特征中的至少一个相关联；以及至少部分地基于与第一特征或第二特征中的至少一个相关联的分类来确定知识产权资产对应于分类。
78.根据条款75、76或77中任一项所述的方法，其中，知识产权资产包括第一知识产权资产，并且所述方法还包括：至少部分地基于与包括在分类中的第二知识产权资产的第二数量的物理特征相关的第一知识产权资产的第一数量的物理特征中的至少一个来确定所述第一知识产权资产的广度度量；至少部分地基于与第二知识产权的第二数量的技术特征相关的第一知识产权资产的第一数量的技术特征中的至少一个来确定第一知识产权资产的第二广度度量；至少部分地基于第一广度度量和第二广度度量确定第一知识产权资产的第三广度度量；以及至少部分地基于第三广度度量，确定归因于知识产权资产的产品收入部分。
79.根据条款75、76、77或78中任一项所述的方法，其中，知识产权资产包括商标资产，并且该方法还包括至少部分地基于注册商标的商品和服务的描述来确定第二特征。
80.根据条款75、76、77、78或79中任一项所述的方法，进一步包括至少部分地基于以下至少一项来确定适用于归因于商标资产的那部分收入的折扣金额：与商标资产相关的分类中包含的一些与商标资产相关的诉讼事件；一些与分类中包含的商标资产有关的异议；或与商标资产相关的审查员的第一度量与与分类中包含的商标资产相关的审查员的第二度量。
81.一种方法，包括：从一个或多个数据源接收关于提供以供获取的产品的第一信息；从一个或多个数据源接收关于知识产权资产的第二信息；至少部分地基于第一信息和第二信息确定知识产权资产中的一知识产权资产对应于与产品中的一产品相关联的特征；接收确定知识产权资产价值的第一请求；至少部分地基于接收到第一请求，识别指示与产品相关联的组织的收入的经济数据；确定归因于知识产权资产的部分的收入；至少部分地基于收入的一部分确定知识产权资产的价值度量；接收第二请求以确定至少以下之一：代表知识产权资产覆盖范围损失的第一公开值；或代表与知识产权资产有关的诉讼事件的第二公开值；至少部分地基于接收到第二请求来确定第一公开值或第二公开值中的至少一个；以及导致经由一个或多个用户界面显示产品的价值度量的指标和第一公开值或第二公开值中的至少一个。
82.根据条款81所述的方法，进一步包括：从一个或多个数据源接收关于产品的第三信息，第三信息表示第一信息的更新并且包括第二经济数据；至少部分地基于第三信息增加或减少收入的一部分；至少部分地基于增加或减少收入的一部分来确定知识产权资产的第二价值度量。
83.根据条款81或82所述的方法，进一步包括：从一个或多个数据源接收表示对第二信息更新的第四信息；以及至少部分地基于第四信息确定至少以下各项：与覆盖范围的损失相关联的第三公开值；或与诉讼事件相关的第四个公开值。
84.根据条款81、82或83中任一项所述的方法，进一步包括：生成分类***，该分类对应于一个或多个技术分组的各个分类；至少部分地基于对对应于产品的第一信息的一部分的第一语言分析来确定产品的一个或多个第一特征；至少部分地基于对对应于知识产权资产的第二信息的一部分的第二语言分析来确定知识产权资产的一个或多个第二特征；至少部分地基于一个或多个第一特征确定该产品被包括在分类的该分类中；以及至少部分地基于一个或多个第二特征确定知识产权资产被包括在分类中。
85.根据条款81、82、83或84中任一项所述的方法，进一步包括：生成一个框架，表明与分类相关的第一产品和与分类相关的知识产权资产之间的关系；并且其中确定知识产权资产对应于产品包括确定框架指示产品和知识产权资产之间的关系。
86.根据条款81、82、83、84或85中任一项所述的方法，进一步包括：至少部分地基于与对应于由产品执行的第一动作的知识产权资产相关联的第一名词来确定一个或多个第一特征的第一特征；确定用于指示第一动作和第一名词之间的第一关系的第一特征的第一语言结构；至少部分地基于与对应于第二动作的知识产权资产相关联的第二名词来确定一个或多个第二特征中的第二特征；确定用于指示第二动作和第二名词之间的第二关系的第二特征的第二语言结构；以及确定指示第一语言结构和第二语言结构之间的相似程度的相似性度量；以及其中确定知识产权资产对应于产品至少部分地基于该相似性度量。
87.根据条款81、82、83、84、85或86中任一项所述的方法，其中，与诉讼事件相关联的第二公开值至少部分地基于与具有分类的知识产权资产相对应的诉讼事件的数量来确定。
88.根据条款81、82、83、84、85、86或87中任一项所述的方法，其中，价值度量包括第一价值度量，并且该方法还包括：发送第三请求以获取关于第一价值度量的准确性的反馈；接收指示要修改第一价值度量的输入数据；以及至少部分地基于输入数据确定知识产权资产的第二价值度量。
89.一种***，包括：一个或多个处理器；一个或多个计算机可读介质，存储可由所述一个或多个处理器执行的指令，其中所述指令在由所述一个或多个处理器执行时使所述一个或多个处理器执行以下操作：确定知识产权资产对应于产品或服务中的至少一项；接收确定知识产权资产价值的请求；接收与产品或服务中的至少一项相关的经济数据，经济数据包括与产品或服务中的至少一项相关的组织的收入；确定归因于知识产权资产的收入的部分；至少部分地基于收入的一部分，确定知识产权资产的第一价值度量；接收指示知识产权资产的第一价值度量将被修改的输入数据；至少部分地基于输入数据确定知识产权资产的第二价值度量；以及经由用户界面显示第二价值度量的指示。
90.根据条款89所述的***，其中，所述知识产权资产为专利文件，所述操作还包括：确定专利文件权利要求的广度度量；以及其中，收入的一部分至少部分地基于该广度度量。
91.根据条款89或90所述的***，其中，请求包括第一请求，并且操作进一步包括：接收第二请求以确定与向组织的贷款相关联的知识产权资产中的个别知识产权资产的第一价值度量，所述知识产权资产与组织相关联；至少部分地基于第一标准确定第一价值度量；接收第三请求，以确定与出售组织的至少一部分或组织与其他组织的合并中的至少一项相关的个别知识产权资产的第二价值度量；以及至少部分地基于第二标准确定第二价值度量，其中第二价值度量不同于第一价值度量。
92.根据条款89、90或91中任一项所述的***，其中，该请求包括第一请求，并且该操作还包括：生成指示个体产品或服务与个体专利之间的一个或多个关系的框架；接收第二请求以识别与一项或多项产品或服务相关的一项或多项专利；利用框架确定与一项或多项产品或服务相关的一项或多项专利；以及经由用户界面引起对一项或多项专利的指示的显示。
93.根据条款89、90、91或92中任一项所述的***，所述操作还包括：确定产品或服务的产品或服务的特征；至少部分地基于该框架，确定与该特征相关的一项或多项专利的权利要求；以及经由用户界面引起对权利要求的指示的显示。
94.根据条款89、90、91、92或93中任一项所述的***，其中，所述请求包括第一请求，并且所述操作还包括：生成包括分类的分类***，所述分类中的各个分类与一个或多个技术分组相关联；接收第二请求，以识别一个或多个与包含在分类中的产品或服务相关的专利文件的权利要求相关的组织；至少部分地基于该框架，确定与分类中包含的产品或服务相对应的权利要求相关的组织；以及经由用户界面显示与分类中包括的产品或服务相对应的组织中的各个组织相关联的多个权利要求的指示。
95.根据条款89、90、91、92、93或94中任一项所述的***，其中经济数据包括第一经济数据，收入包括第一收入，价值度量包括第一价值度量，并且操作还包括：接收与产品或服务相关联的第二经济数据，第二经济数据包括与产品或服务相关的组织的第二收入；以及至少部分地基于第二收入确定知识产权资产的第二价值度量。
96.一种方法，包括：确定知识产权资产对应于产品或服务；接收确定知识产权资产价值的请求；接收第一经济数据，包括与产品或服务相关的组织的第一收入；确定归因于知识产权资产的第一收入的部分；至少部分地基于第一收入的部分，确定知识产权资产的第一价值度量；接收第二经济数据，包括与产品或服务相关的组织的第二收入；至少部分地基于第二收入确定知识产权资产的第二价值度量；以及经由用户界面引起知识产权资产的第二价值度量的指示的显示。
97.根据条款96所述的方法，进一步包括：从公共数据源或组织的数据源中的至少一个接收与知识产权资产对应的信息；至少部分地基于该信息确定以下至少一项：与知识产权资产的覆盖范围损失相关联的第一公开值；或与知识产权资产相关的诉讼事件相关的第二公开值。
98.根据条款96或97所述的方法，其中，知识产权资产包括商业秘密，并且该方法还包括：至少部分地基于商业秘密被盗的概率来确定第一公开值；以及经由用户界面引起第一公开值的指示的显示。
99.根据条款96、97或98中任一项所述的方法，进一步包括：至少部分地基于第一公开值或第二公开值中的至少一个确定折扣金额以减少第二收入的量；以及其中，第二价值度量至少部分地基于第二收入的量和折扣金额之间的差值。
100.根据条款96、97、98或99中任一项所述的方法，进一步包括：确定与知识产权资产相关的知识产权类别，该知识产权类别是专利类别、商标类别、版权类别或商业机密类别中的至少一个；以及其中确定第二价值度量包括至少部分地基于与知识产权资产相关联的知识产权类别来确定第二价值度量。
此外，上述内容仅用于说明本公开的原理，本领域技术人员可以在不脱离本公开的范围的情况下进行各种修改。上述示例是出于说明而非限制的目的而呈现的。本公开还可以采取除本文明确描述的那些之外的许多形式。因此，要强调的是，本公开不限于明确公开的方法、***和设备，而是旨在包括对其的变化和修改，其在所附权利要求的精神内。
作为另一个示例，可以进行设备或工艺参数(例如，尺寸、配置、组件、工艺步骤顺序等)的变化，以进一步优化所提供的结构、装置和方法，如本文所示和所述。在任何情况下，本文描述的结构和装置以及相关方法具有许多应用。因此，所公开的主题不应限于本文描述的任何单个示例，而是应根据所附权利要求在广度和范围内进行解释。

Claims (15)

1.一种方法，包括：
从一个或多个数据源接收关于产品的信息；
识别知识产权资产；
确定所述产品中的个体产品与所述知识产权资产中的个体知识产权资产之间的一种或多种关系；
至少部分地基于所述一种或多种关系生成关联数据，所述关联数据指示所述产品中的所述个体产品与所述知识产权资产中的所述个体知识产权资产之间的所述一种或多种关系；
接收用于识别与所述产品中的一产品相对应的、所述知识产权资产中的一知识产权资产的请求；
至少部分地基于所述关联数据识别与所述产品相对应的所述知识产权资产；以及
生成对所述请求的响应，所述响应指示所述知识产权资产与所述产品相关联。
2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述数据源包括可公开访问的数据源，并且所述方法还包括：
确定与所述产品相关联的关键字；
至少部分地基于所述可公开访问的数据源识别与所述关键字相对应的数据；以及
从所述可公开访问的数据源中提取与所述关键字相对应的所述数据。
3.根据权利要求1或2所述的方法，其中，所述数据源包括与提供所述产品以供获取的第一组织相关联的数据存储，并且所述方法还包括：
由第二组织确定与所述产品相关联的关键字；
由所述第二组织并且从所述第一组织的所述数据存储中识别与所述关键字相对应的数据；以及
由所述第二组织提取与所述关键字相对应的所述数据。
4.根据权利要求3所述的方法，还包括：
利用所述数据存储识别指示所述知识产权资产与所述产品之间的关系的数据；并且
其中，生成所述关联数据包括至少部分地基于指示所述知识产权资产与所述产品之间的所述关系的所述数据来生成所述关联数据。
5.根据权利要求1、2、3或4所述的方法，其中，所述请求包括第一请求，并且所述方法还包括：
使得针对关于所述产品的信息的第二请求是以下中的至少一种情况：
在计算设备可访问的网站上发布；或者
发送到所述计算设备；以及
响应于所述第二请求，接收指示所述信息的源或所述信息中的至少一个的数据。
6.根据权利要求1、2、3、4或5所述的方法，还包括：
生成包括用户界面元件的用户界面，所述用户界面元件被配置为接收表示关于所述知识产权资产的信息的输入；
利用所述用户界面元件接收所述输入；并且
其中，生成所述关联数据包括至少部分地基于所述输入生成所述关联数据。
7.根据权利要求1、2、3、4、5或6所述的方法，还包括：
确定与所述知识产权资产相关联的度量，所述度量包括以下至少一项：
所述知识产权资产的至少一部分的广度的测量；
与所述知识产权资产的至少一部分相关联的公开的测量；或者
所述知识产权资产的至少一部分的覆盖范围的测量；
确定一段时间内与所述产品相关联的收入；以及
至少部分地基于所述度量来确定归因于所述知识产权资产的至少一部分的收入的量。
8.一种***，包括：
一个或多个处理器；以及
一个或多个计算机可读介质，其存储可由所述一个或多个处理器执行的指令，其中，所述指令在由所述一个或多个处理器执行时使所述一个或多个处理器执行包括以下的操作：
接收关于产品或服务中的至少一个的信息，所述信息的至少一部分包括经济数据；
确定所述产品中的一产品或所述服务中的一服务与知识产权资产之间的关系；
生成指示所述产品或所述服务与所述知识产权资产之间的所述关系的关联数据；以及
至少部分地基于所述关联数据识别与所述产品或所述服务相对应的、多个知识产权资产中的所述知识产权资产。
9.根据权利要求8所述的***，其中，关于所述产品或所述服务中的所述至少一个的所述信息包括对所述产品或所述服务中的所述至少一个的描述，并且所述操作还包括至少部分地基于所述描述来确定所述产品或所述服务中的所述至少一个的特征。
10.根据权利要求8或9所述的***，其中，所述特征包括第一特征，并且所述操作还包括：
至少部分地基于可公开访问的数据源或提供所述产品或所述服务中的至少一个的组织的数据源中的至少一个，识别关于所述知识产权资产的信息；
至少部分地基于关于所述知识产权资产的所述信息来确定所述知识产权资产的第二特征；并且
其中，生成所述关联数据包括至少部分地基于所述第一特征和所述第二特征生成所述关联数据。
11.根据权利要求8、9或10所述的***，其中，所述知识产权资产包括专利文件，并且所述操作还包括：
接收对所述产品或所述服务中的至少一个的描述，所述描述包括与所述产品或所述服务中的所述至少一个相关联的词；
确定所述词的至少一部分包含在所述专利文件的权利要求中；并且
其中，至少部分地基于所述词的所述至少一部分包含在所述权利要求中，所述关联数据指示所述权利要求对应于所述产品或所述服务中的所述至少一个。
12.根据权利要求8、9、10或11所述的***，所述操作还包括生成包括一个或多个用户界面元件的用户界面，所述一个或多个用户界面元件被配置为捕获关于所述多个知识产权资产的信息，所述一个或多个用户界面元件包括以下至少之一：
第一元件，其被配置为接收与商业秘密文件相关联的第一信息；
第二元件，其被配置为接收与商标文件相关联的第二信息；或者
第三元件，其被配置为接收与版权文件相关联的第三信息。
13.根据权利要求8、9、10、11或12所述的***，所述操作还包括：
使得针对关于所述产品或所述服务中的至少一个的信息的请求是以下中的至少一种情况：
在计算设备可访问的网站上发布；或者
发送到所述计算设备；以及
响应于所述请求，接收指示所述信息的源或所述信息中的至少一个的数据。
14.根据权利要求8、9、10、11、12或13所述的***，所述操作还包括：
至少部分地基于所述经济数据确定与在一段时间内获得的与所述产品或所述服务中的至少一个相关联的收入的量；
确定归因于所述知识产权资产的收入的量的部分；以及
至少部分地基于所述收入的量的部分确定所述知识产权资产的价值。
15.一种方法，包括：
接收关于产品或服务中的至少一个的信息，所述信息的至少一部分包括与所述产品或所述服务中的所述至少一个相关联的经济数据；
确定所述产品或服务中的所述至少一个的个体产品或个体服务与知识产权资产中的个体知识产权资产之间的关系；
生成关联数据，所述关联数据指示所述产品中的所述个体产品与所述知识产权资产中的所述个体知识产权资产之间的所述关系；
至少部分地基于所述关联数据，识别与所述产品或服务中的所述至少一个的一产品或一服务之一相对应的、所述知识产权资产中的一知识产权资产；以及
生成指示所述知识产权资产与所述产品或所述服务中的所述至少一个相关联的数据。
CN202080059995.2A 2019-07-03 2020-06-30 与产品和服务相关的知识产权数据分析 Pending CN114303140A (zh)

Applications Claiming Priority (11)

Application Number Priority Date Filing Date Title
US16/503,126 US11803927B2 (en) 2019-07-03 2019-07-03 Analysis of intellectual-property data in relation to products and services
US16/503,144 US11348195B2 (en) 2019-07-03 2019-07-03 Analysis of intellectual-property data in relation to products and services
US16/503,126 2019-07-03
US16/503,164 2019-07-03
US16/503,107 2019-07-03
US16/503,187 US11205237B2 (en) 2019-07-03 2019-07-03 Analysis of intellectual-property data in relation to products and services
US16/503,107 US20210004918A1 (en) 2019-07-03 2019-07-03 Analysis Of Intellectual-Property Data In Relation To Products And Services
US16/503,187 2019-07-03
US16/503,144 2019-07-03
US16/503,164 US11941714B2 (en) 2019-07-03 2019-07-03 Analysis of intellectual-property data in relation to products and services
PCT/US2020/040357 WO2021003187A1 (en) 2019-07-03 2020-06-30 Analysis of intellectual-property data in relation to products and services

Publications (1)

Publication Number Publication Date
CN114303140A true CN114303140A (zh) 2022-04-08

Family

ID=74100840

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN202080059995.2A Pending CN114303140A (zh) 2019-07-03 2020-06-30 与产品和服务相关的知识产权数据分析

Country Status (6)

Country Link
EP (1) EP3994646A4 (zh)
JP (1) JP2022538925A (zh)
KR (1) KR20220034134A (zh)
CN (1) CN114303140A (zh)
CA (1) CA3145812A1 (zh)
WO (1) WO2021003187A1 (zh)

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN116758565A (zh) * 2023-08-23 2023-09-15 中国电子科技集团公司第十研究所 一种基于决策树的ocr文本还原方法、设备及存储介质

Families Citing this family (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20230087206A1 (en) * 2021-09-17 2023-03-23 Aon Risk Services, Inc. Of Maryland Intellectual-property analysis platform
KR102597870B1 (ko) * 2022-04-26 2023-11-03 주식회사 샵팬픽 판매자에게 판매에 적합한 지식재산권 권리자 관련 제품의 종류를 추천하는 방법 및 시스템

Family Cites Families (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US6556992B1 (en) * 1999-09-14 2003-04-29 Patent Ratings, Llc Method and system for rating patents and other intangible assets
US7389239B1 (en) 1999-12-30 2008-06-17 At&T Delaware Intellectual Property, Inc. System and method for managing intellectual property
US20120174017A1 (en) * 2010-12-29 2012-07-05 Verisign, Inc. Systems, methods and computer software for innovation management
US20140108273A1 (en) * 2012-08-20 2014-04-17 Black Hills Ip Holdings, Llc Systems and methods for patent portfolio management and generation of analytics
US20140365386A1 (en) * 2013-06-05 2014-12-11 David W. Carstens Intellectual Property (IP) Analytics System and Method

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN116758565A (zh) * 2023-08-23 2023-09-15 中国电子科技集团公司第十研究所 一种基于决策树的ocr文本还原方法、设备及存储介质
CN116758565B (zh) * 2023-08-23 2023-11-24 中国电子科技集团公司第十研究所 一种基于决策树的ocr文本还原方法、设备及存储介质

Also Published As

Publication number Publication date
JP2022538925A (ja) 2022-09-06
KR20220034134A (ko) 2022-03-17
EP3994646A4 (en) 2023-03-15
EP3994646A1 (en) 2022-05-11
CA3145812A1 (en) 2021-01-07
WO2021003187A1 (en) 2021-01-07

Similar Documents

Publication Publication Date Title
US11941714B2 (en) Analysis of intellectual-property data in relation to products and services
US11887201B2 (en) Analysis of intellectual-property data in relation to products and services
US9830663B2 (en) System and method for determination of insurance classification and underwriting determination for entities
US20160371618A1 (en) Risk identification and risk register generation system and engine
US11803927B2 (en) Analysis of intellectual-property data in relation to products and services
US11348195B2 (en) Analysis of intellectual-property data in relation to products and services
US20120316916A1 (en) Methods and systems for generating corporate green score using social media sourced data and sentiment analysis
US20120296845A1 (en) Methods and systems for generating composite index using social media sourced data and sentiment analysis
US20070219854A1 (en) Document Examiner Comment System
US20210004918A1 (en) Analysis Of Intellectual-Property Data In Relation To Products And Services
US20220343433A1 (en) System and method that rank businesses in environmental, social and governance (esg)
CN103443787A (zh) 用于标识文本关系的***
CN114303140A (zh) 与产品和服务相关的知识产权数据分析
KR102121901B1 (ko) 정책자금 온라인 심사평가 시스템
Ponis et al. Competitive intelligence for SMEs: a web-based decision support system
Ying et al. Application of text mining in identifying the factors of supply chain financing risk management
Cai et al. Evaluating the performance of government websites: An automatic assessment system based on the TFN-AHP methodology
Joshi et al. A semantically rich framework for knowledge representation of code of federal regulations
Balona ActuaryGPT: Applications of large language models to insurance and actuarial work
Sheikhattar et al. A thematic analysis–based model for identifying the impacts of natural crises on a supply chain for service integrity: A text analysis approach
Ray et al. Demonetization and its aftermath: an analysis based on twitter sentiments
Pustulka et al. Text mining innovation for business
CN113095078A (zh) 关联资产确定方法、装置和电子设备
US20240221098A1 (en) Analysis Of Intellectual-Property Data In Relation To Products And Services
Dehghan et al. A global perspective for improving recovery and recycling programs: text analysis approaches

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination