《表2 数据变量明细：人工神经网络在专利价值评估领域的应用》

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《人工神经网络在专利价值评估领域的应用》

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正如本文概论中提到的，利用人工神经网络算法进行专利价值分类预测之前，需要通过人工阅读一批专利，并同时对该批专利的专利价值给出等级分类，因此，该批建模数据的选择至关重要。为使模型数据尽量客观，我们选择2016—2018年度国家知识产权局组织的第18届至第20届中国专利奖评选大会公布的专利文献（除外观设计专利之外）作为原始数据集。为使后续数据处理更规范，我们定义如下:获得中国专利金奖的专利，其专利价值为第一档，获得中国专利银奖的专利，其专利价值为第二档，获得中国专利优秀奖的专利，其专利价值为第三档。将上述三年总共2194件专利作为原始数据集，并命名为PatentData，利用一定的检索分析手段获得上述2194件专利的其他数据指标，以此作为建模的输入量，表2中给出了数据集中数据变量的定义描述。