甬磁（宁波）知识产权运营有限公司

通过对日本某磁性材料企业产品专利数据进行收集并利用LLM算法进行处理形成数据，数据包含产品分类、技术问题、技术效果等核心发明要点信息。这一专利数据是同类企业制定产品开发策略的重要参考资料。企业可以通过分析竞争对手的专利申请情况，了解其研发实力和战略意图。这有助于企业制定相应的竞争策略，如加强某项技术的研发、寻找差异化发展途径等。通过有效的专利数据，企业可以了解行业技术发展趋势、竞争对手的技术动向以及潜在的合作对象，这有助于企业及时调整研发方向，保持技术领先地位，实现技术创新和市场竞争优势的提升。（1）利用规则匹配算法，对专利说明书的内容进行大文本字段级解析，把说明书的内容拆分成标题摘要、技术领域、背景技术、发明内容、附图说明、具体实施方式等具体信息，储存于列表中；（2）运用RAG（检索增强生成）算法，把与需要提取的信息密切相关的专利信息作为上下文信息发送给基于神经网络计算的large language model，LLM模型，模型对专利涉及的发明要点等信息进行分析提取。标题摘要部分信息处理后得到产品信息，背景技术部分信息经处理得到市场需求信息，发明内容和具体实施方式部分信息处理得到技术问题和技术效果。（3）结合人工判断优化，利用大语言模型的能力，对专利的发明要点进行聚合和分类。（4）修正后的专利提取和分类结果数据，可继续用于模型的迭代训练和调优，提高模型对专利进行信息提取和分类的准确性。