作者：孙文君；王奎芳；席崇俊；吕璐成；赵亚娟
期刊：情报杂志，2025年第1期
摘要：[研究目的]从技术可规避性视角下结合技术特征语义信息进行专利侵权风险评估，可以提高专利侵权风险预测的准确性和效率，帮助企业更好地保护创新成果、规避侵权风险。[研究方法]利用大语言模型自动化提取专利技术特征，从技术可规避性视角下构建专利侵权评估指标体系。将技术特征语义信息和评估指标进行特征融合，并通过集成学习和可解释的机器学习模型进行特征选择，构建了专利侵权风险预测模型。[研究结果/结论]基于1 636件涉诉专利进行实证分析，结果表明模型在融合技术特征语义后的预测性能更佳，准确率提高了2.7%,且首项权利要求特征个数、审查周期、审查前后字数变化等技术可规避性视角下的指标在预测潜在诉讼专利中发挥了重要作用，丰富了当前诉讼专利预测研究的方法体系。
