产品专利自动分类方法研究与应用的任务书任务目的：本项目旨在研究和探讨一种针对产品专利自动分类的方法，应用该方法准确、高效地对专利进行分类。通过该研究和应用，提高专利审查和管理的效率和质量。任务内容：1.收集资料：收集相关的文献、案例和数据，了解产品专利分类的现状和需要解决的问题，掌握前沿技术和研究进展。2.方法研究：综合利用自然语言处理、机器学习、知识图谱等技术，研究一种适用于产品专利自动分类的算法模型，不断优化和改进方法。3.系统开发：基于研究结果，开发一套产品专利自动分类的软件系统，能够自动从专利文本中提取出关键信息，进行分类，生成分类报告和统计分析数据。4.测试验证：对开发的系统进行实际测试和验证，评估其分类精度和效率，对系统进行性能优化，并对结果进行进一步分析和研究。5.应用推广：将研究成果应用于实际的专利审查和管理中，推广其在相关领域的应用，提高专利审查和管理的效率和质量。任务要求：1.具备计算机科学、自动化、信息工程等相关领域的本科及以上学历；2.有自然语言处理、机器学习、知识图谱等领域的研究经验和技术实践经验；3.熟悉Python、Java、C++等编程语言，熟练掌握数据结构和算法；4.有较强的数据分析和解决问题的能力，具备团队合作精神和良好的沟通能力；5.具有相关领域的学术论文发表经验或者软件开发经验者优先考虑。