利用原文语言中进行专利搜索的重要性

在进行专利搜索时，特别是针对外国国家时，一个问题出现在眼前: 是使用原文语言还是依赖机器翻译？

虽然在构建搜索公式时使用机器翻译似乎很方便，但以本地语言进行搜索有显著的优势。

这种方法最大程度上减少了由于翻译质量或本地数据库优化可能导致的忽视关键专利的风险。

 

为了说明这种影响，我进行了一个关于“在自动驾驶汽车制动系统中使用人工智能”的样本搜索。

比较涉及使用日语的本地语言(通过JP-NET)和通过Patbase的英语机器翻译。本地语言搜索(1)得到了150个结果，而机器翻译(2)仅产生了86个结果——几乎只有本地搜索结果的一半。

以下是Patbase的搜索公式供参考。

#1: SPUB=(ATAC=(brake or braking) AND ATAC=(artificial or neural or learning or training or algorithm*) AND ATAC=(autonomous or self_driv* or driverless) AND CC=(JP))

#2: SPUB=(ATAC=(brake or braking) AND ATAC=(artificial or neural or learning or training or algorithm*) AND IC=(B60W60/00) AND CC=(JP))

#3: SPUB=(ATAC=(autonomous or self_driv* or driverless) AND ATAC=(brake or braking) AND IC=(G06N20/*) AND CC=(JP))

 

在搜索结果中，专利JP2019-8796A、JP7421544B和JP7340046B通过两种搜索方法都被识别出来，强调了机器翻译在涵盖相关专利方面的有效性。

然而，像JP7243392B和JP7312054B这样描述在自动驾驶汽车制动系统中使用神经网络的专利被机器翻译搜索遗漏了。这些专利与主题密切相关，不应被忽视。

其他专利，如JP7189187B和JP2019-179372A，虽然与自动驾驶汽车制动系统主题没有直接关联，但提供了与该主题密切相关的技术方面的有价值的见解。将这些专利包含在报告中以供参考，可以为整体理解增加深度和背景。

例如，JP2007-276508A是一项较早的专利，日本專利局将其IPC更新为B60W60/00，这并非最初所分配的。然而，Patbase的資料庫还沒有处理这类更新，导致这些较早的专利被排除在外。

 

尽管机器翻译是在外国专利搜索中获得初步结果的强大而便利的工具，但它存在错过重要专利的固有风险。

对于那些需要在其搜索报告中保持精度的人，我们一直建议使用本地语言进行搜索，以确保全面而准确的结果。

如果您有任何疑问，请随时联系我们。

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