1. 專利分析：通過對(duì)專利文獻(xiàn)的分析，可以獲得競爭對(duì)手的技術(shù)領(lǐng)域、技術(shù)特點(diǎn)、技術(shù)優(yōu)勢等情報(bào)。結(jié)合申請(qǐng)日、公開地域還可以獲取競爭對(duì)手的技術(shù)演變趨勢、地域技術(shù)分布、技術(shù)研發(fā)方向和熱點(diǎn)等啟示。
2. 同族專利分析：通過分析競爭對(duì)手的同族專利數(shù)量及其分布，可以發(fā)現(xiàn)競爭對(duì)手相對(duì)重要的專利以及其海外市場策略。同族數(shù)量較多的專利，往往是其專利布局的重點(diǎn)，專利所保護(hù)的內(nèi)容很可能是競爭對(duì)手的核心技術(shù)，申請(qǐng)國家則預(yù)示著市場推廣的范圍。
3. 被引用專利分析：被引用次數(shù)較多的專利，往往是該領(lǐng)域的基礎(chǔ)技術(shù)，通過引用的代際關(guān)系，還可以分析技術(shù)發(fā)展的脈絡(luò)，預(yù)測未來的發(fā)展趨勢。進(jìn)一步地，通過分析不同公司間的引用關(guān)系，還可以了解相關(guān)公司的技術(shù)競爭性或繼承性。結(jié)合被引用次數(shù)和IPC分類號(hào)分析，可以得出競爭對(duì)手重點(diǎn)研發(fā)的領(lǐng)域等。
4. 發(fā)明人分析：發(fā)明人的數(shù)量反映了競爭對(duì)手研發(fā)團(tuán)隊(duì)的規(guī)模和實(shí)力。進(jìn)一步地，可以通過作為第一發(fā)明人的專利數(shù)量、專利被引用次數(shù)和同族專利數(shù)量來識(shí)別核心發(fā)明人。通過核心發(fā)明人的專利申請(qǐng)、科技文獻(xiàn)及其他相關(guān)信息，可以了解競爭對(duì)手乃至整個(gè)行業(yè)的技術(shù)發(fā)展態(tài)勢和方向。
5. 非專利信息分析：競爭對(duì)手的非專利信息涉及內(nèi)容較為廣泛，收集和加工的難度較大。常見的信息獲取途徑有：競爭對(duì)手的官網(wǎng)、企業(yè)年報(bào)、行業(yè)展會(huì)、行業(yè)網(wǎng)站、上下游供應(yīng)商信息、經(jīng)營信用信息（如國家企業(yè)信用信息公示系統(tǒng)收錄的工商信息、第三方查詢平臺(tái)收錄的信息等）。除此之外，還可以通過訪談行業(yè)專家、參加行業(yè)會(huì)議、調(diào)查政策導(dǎo)向、閱讀券商報(bào)告等方式，對(duì)競爭對(duì)手所處的競爭環(huán)境進(jìn)行了解，以進(jìn)一步分析競爭對(duì)手相關(guān)行為的背景、原因和目的。
6. 文本挖掘技術(shù)：通過自然語言處理（NLP）技術(shù)，系統(tǒng)可以理解專利文本中的語義，從而提高檢索的準(zhǔn)確性和效率。例如，分詞與詞干提取、命名實(shí)體識(shí)別（NER）技術(shù)、主題模型如LDA（Latent Dirichlet Allocation）等。
7. 圖像識(shí)別與分析：專利文獻(xiàn)中不僅包含文本信息，還有大量的圖形、圖表和示意圖。圖像識(shí)別技術(shù)在系統(tǒng)專利檢索中發(fā)揮著越來越重要的作用，如圖像特征提取、內(nèi)容識(shí)別技術(shù)、圖像相似度匹配等。
8. 語義檢索與知識(shí)圖譜：語義檢索利用詞向量模型（如Word2Vec、GloVe）將詞語映射到高維空間中，計(jì)算詞語之間的語義相似度，從而進(jìn)行更精確的檢索。知識(shí)圖譜則是通過構(gòu)建實(shí)體之間的關(guān)系網(wǎng)絡(luò)，幫助檢索系統(tǒng)理解專利之間的關(guān)聯(lián)。
9. 機(jī)器學(xué)習(xí)與人工智能：機(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能技術(shù)在系統(tǒng)專利檢索中的應(yīng)用越來越廣泛，提高了檢索的自動(dòng)化程度和準(zhǔn)確性。例如，分類與聚類、深度學(xué)習(xí)技術(shù)（如卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）等）、強(qiáng)化學(xué)習(xí)等。
10. 專利檢索的綜合應(yīng)用：系統(tǒng)專利檢索并不是單一技術(shù)的應(yīng)用，而是多種技術(shù)的綜合應(yīng)用。如多模態(tài)檢索、跨語言檢索、用戶行為分析等。
