专利大模型是在专利数据分析、检索、理解和生成等领域运用的大规模机器学习模型。

已被应用在多个场景中，包括但不限于专利检索优化、专利文本的自动化撰写、专利价值评估、技术趋势预测、专利侵权检测、以及专利组合管理和战略规划等。

专利大模型依赖于海量的数字技术专利数据进行训练。这些数据集包含了全球各地的专利信息，涵盖技术细节、法律描述、引用关系和分类代码等多维度信息，为模型提供强大的数据支持。

景联文科技作为AI基础数据行业的头部企业，通过对全球电子数据资源的整合清洗，致力于为不同阶段的模型算法匹配高质量数据资源，进一步推动人工智能行业在我国的蓬勃发展。

4000万数字技术专利数据库

数据格式：所有专利数据均为表格形式，提供对应的JSON或WORD格式。 

覆盖领域

源覆盖按应用场景区分分为产业数字技术以及教育数字技术两大块。

产业数字技术按要素偏向区分分为：资本需求型、人力需求型；

按技能偏向区分分为：高技能需求、思维分析赋能、社交互动赋能、低技能替代；

按任务型偏向区分分为：管理赋能型、决策赋能型、营运赋能型及劳动赋能型。

教育数字技术按要素偏向区分分为：资本需求型、人力需求型；

按技能偏向区分分为：高技能需求、思维分析赋能、社交互动赋能、低技能替代；

按任务型偏向区分分为：管理赋能型、教学赋能型、学习赋能型及互动赋能型。

覆盖关键词

覆盖关键词共199个，其中产业数字技术包含关键词116 个，教育数字技术包含关键词83个。

详情如下图所示：

覆盖年份

覆盖年份共37个年份，包含从1985年起到2022年共37年专利数据集。

在数据安全与合规方面，景联文科技已通过ISO9001质量、ISO27001信息安全、ISO27701国际隐私安全管理认证，积极参与8项国家数据交换格式和数据安全标准制定，牢固构筑数据保护的基石。

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