随着人工（AI）技术的迅猛发展，AI在专利查询领域的应用也日益广泛。AI发明专利查询的关键技术手段主要包括以下几个方面：
1. 自然语言处理（NLP）技术
自然语言处理技术是AI专利查询的核心之一。通过NLP，系统能够理解和处理人类语言，从而实现对专利文本的分析。NLP技术包括以下几个关键步骤：
分词与词性标注：将专利文本分解成单词，并标注每个单词的词性，如名词、动词等。
命名实体识别（NER）：识别并提取专利文本中的关键实体，如人名、地名、组织名、专利号等。
句法分析：解析句子的语法结构，理解句子成分之间的关系。
语义分析：理解句子的深层含义，识别同义词、反义词、上下位词等。
这些步骤使得AI系统能够从海量专利文本中提取有价值的信息，提高查询的精确度。
2. 机器学习与深度学习
机器学习和深度学习技术在AI专利查询中扮演着重要角色。通过训练模型，AI系统可以：
分类与聚类：将专利文献按照技术领域、发明类型等进行分类和聚类，帮助用户快速定位相关专利。
相似度匹配：利用向量空间模型或深度学习模型计算专利文本之间的相似度，找出与查询内容相关的专利。
与：基于历史查询数据和用户行为，用户可能感兴趣的专利，并进行。
深度学习模型如卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）以及变换器（Transformer）等，可以处理复杂的文本数据，提高查询的准确性和效率。
3. 图像识别与处理
专利文献中常常包含大量的图表、示意图和流程图。AI通过图像识别技术可以：
图像分类：识别专利图纸中的各种元素，如电路图、机械结构图等。
图形匹配：通过图像特征提取和匹配，找出与查询图形相似的专利图形。
文字识别（OCR）：将图形中的文字信息提取出来，结合文本分析提高查询的全面性。
图像识别技术不仅能提高查询的准确性，还能帮助用户理解专利中的技术细节。
4. 知识图谱与语义网络
知识图谱是一种结构化的知识表示方法，通过构建实体及其关系的网络，可以：
关联分析：将专利与技术领域、发明人、公司等实体关联起来，形成一个知识网络。
语义推理：利用语义网络进行推理，找出隐含的技术关系和潜在的专利侵权风险。
知识挖掘：从知识图谱中挖掘出有价值的技术趋势、竞争对手动态等信息。
知识图谱的应用使得AI专利查询不仅停留在表层文本匹配，还能深入挖掘专利之间的内在联系。
5. 大数据分析与云计算
AI专利查询需要处理海量的专利数据，这离不开大数据分析和云计算技术的支持：
数据存储与管理：利用分布式存储和数据库技术，管理和存储内的专利数据。
并行计算：通过云计算平台进行大规模并行计算，提高查询速度。
数据挖掘：利用大数据分析技术，从海量数据中提取有价值的模式和趋势。
这些技术手段确保了AI系统能够在短时间内处理大量专利数据，提供高效、准确的查询结果。
6. 人机交互与用户体验优化
AI专利查询系统的用户体验也是关键技术手段之一：
问答：通过对话系统，用户可以用自然语言进行查询，系统自动理解并提供答案。
个性化服务：根据用户的查询历史和偏好，提供个性化的查询建议和结果展示。
可视化展示：将查询结果以图表、图形等形式展示，提高用户理解和分析的效率。
良好的用户体验不仅能提高查询的效率，还能增强用户对AI系统的信任和依赖。
综上所述，AI发明专利查询的关键技术手段涵盖了自然语言处理、机器学习、图像识别、知识图谱、大数据分析、云计算以及人机交互等多个方面。这些技术手段相互配合，共同推动着AI在专利查询领域的应用和发展。通过这些技术，AI系统不仅能够提高查询的准确性和效率，还能为用户提供更深入、更全面的专利信息分析和服务。
