专利是知识产权重要的组成部分,也是保护科技创新成果的重要手段。受全球性科技创新活动影响,专利数量急速增长。这使得相似专利的识别愈发困难,给专利申请人及专利审查员的工作带来了巨大挑战。因此,利用计算机技术测度专利相似性为相似专利的识别工作提供参考具有十分重要的意义。传统的专利相似性测度方法存在专利特征表示较为粗糙、专利特征建模过于简单等问题。“发明问题解决方案理论(TRIZ)”的产生,使得专利特征表示从简单的分类信息、关键词发展到包含“解决方案—效果—问题”信息的SAO语义结构。一件专利中不同SAO语义结构表征专利技术特点的重要性不尽相同,然而前人基于SAO结构设计的专利相似性测度方法中并没有加以区分。基于此,本文提出SAO语义结构特征权重,用以衡量SAO语义结构表征专利技术特点的重要程度,并将该权重引入专利相似性测度中以提升测度结果的区分度和准确度。本文以机器人领域为例,进行了实证研究,选取目标专利,收集相关专利数据。运用本文设计的专利相似性测度方法,测度目标专利与相关专利的相似性。研究结果表明:SAO语义结构特征权重可以体现SAO语义结构表征专利技术特征的重要性,该权重在专利相似性测度中可以有效过滤常见SAO语义结构;与传统测度方法相比,本文设计的专利相似性测度方法能更准确地识别目标专利的相似专利,测度结果更具参考价值,对未来通过计算机辅助专利申请人及审查员工作有一定的借鉴意义。