[发明专利]知识产权价值评价方法、装置、电子设备及可读存储介质

权利要求书

1.一种知识产权价值评价方法，其特征在于，包括：

建立知识产权图结构，所述知识产权图结构包括多个节点，所述节点表示知识产权或与知识产权相关的实体，所述节点之间通过边连接，所述边表示知识产权与实体之间的关联关系；

获取所述节点的局部表征，包括：获取各个所述节点的特征向量，基于所述特征向量，获取各个所述节点的局部表征；

获取所述节点的全局表征，包括：基于各个所述节点的局部表征以及各个所述节点相邻节点的局部表征，获取各个所述节点的全局表征；

通过迭代训练更新所述节点的全局表征，获取各个所述节点的最终全局表征；以及

基于所述节点的最终全局表征，获取所述知识产权评分。

2.根据权利要求1所述的知识产权价值评价方法，其特征在于，所述知识产权包括知识产权族。

3.根据权利要求1所述的知识产权价值评价方法，其特征在于，所述获取所述节点的局部表征，包括：获取各个所述节点的特征向量，基于所述特征向量，获取各个所述节点的局部表征，包括：

获取表示各个知识产权的节点的文本特征向量和/或图像特征向量，包括：获取表示各个知识产权的节点的对应的知识产权的文本关键词，基于文本关键词获取文本特征向量，和/或获取表示各个知识产权的节点的对应的知识产权的图像，基于所述图像获取图像特征向量；

获取表示各个知识产权实体的节点的实体特征向量，包括：获取表示各个知识产权实体的节点的知识产权实体关键词，以及基于知识产权实体关键词获取实体特征向量；以及

基于所述文本特征向量和/或图像特征向量，以及所述实体特征向量，获取各个所述节点的局部表征。

4.根据权利要求3所述的知识产权价值评价方法，其特征在于，基于所述文本特征向量和/或图像特征向量，以及所述实体特征向量，获取各个节点的局部表征，包括：

将所述文本特征向量、和/或图像特征向量以及各个实体的实体特征向量按预定的顺序排列并按权重拼接，形成所述各个节点的局部表征。

5.根据权利要求1所述的知识产权价值评价方法，其特征在于，获取所述节点的全局表征，包括：基于各个所述节点的局部表征以及各个所述节点相邻节点的局部表征，获取各个所述节点的全局表征，包括；

通过聚合函数将各个所述节点相邻节点的局部表征聚合为中间特征向量；以及

将所述中间特征向量和各个所述节点的局部表征通过神经网络算法获得各个所述节点的全局表征。

6.根据权利要求1所述的知识产权价值评价方法，其特征在于，通过迭代训练更新所述节点的全局表征，获取各个所述节点的最终全局表征，包括：

构造损失函数，所述损失函数表示所述节点的局部表征和全局表征的语义差异；

通过聚合函数将各个所述节点相邻节点的全局表征聚合为中间特征向量；

将所述中间特征向量和各个所述节点的全局表征通过神经网络算法获得各个所述节点的新的全局表征，并计算损失函数；以及

重复上述新的全局表征的获取，迭代训练至损失函数最小化、或损失函数小于或小于等于阈值时，将所述节点的全局表征记做最终全局表征。

7.根据权利要求1所述的知识产权价值评价方法，其特征在于，基于所述节点的最终全局表征，获取所述知识产权评分，包括：

对于最终全局表征的各个组成向量，通过PCA算法获得新向量，计算所述新向量的最大值占新向量的所有数值的比例值；以及

计算各个比例值的平均值，将所述平均值作为知识产权评分。