软件可以通过以下几种方式挖掘专利数据：
自动化搜索
使用预设的关键词和条件在专利数据库中进行大规模搜索，快速获取相关专利信息。
依赖于大型专利数据库，如Google Patents、USPTO等，这些数据库包含了全球范围内的大量专利信息。
可以根据不同的需求进行定制化设置，例如搜索特定时间段内的专利、特定技术领域的专利、特定国家或地区的专利等。
自然语言处理（NLP）
对专利文本进行语义分析和信息提取，从而提高数据挖掘的精度和深度。
自动识别专利文献中的核心技术、发明人、申请日期等关键信息，并将这些信息结构化存储，便于后续的分析和利用。
机器学习算法
帮助软件进行模式识别和预测，例如识别出潜在的技术趋势或竞争对手的研发方向。
通过训练模型来识别出技术趋势或竞争对手的研发方向，从而为企业的研发决策提供参考。
数据可视化
将复杂的专利数据转化为易于理解的图表和图形，帮助用户快速掌握关键信息。
自动化数据抓取
通过编写网络爬虫或使用API接口，软件能够从不同的专利数据库中批量获取专利文献。
这不仅提高了数据获取的效率，还能够确保数据的全面性和及时性。
整体了解
与研发人员沟通，了解软件应用场景、目标用户、主要功能和亮点，以便更好地进行专利挖掘。
引导研发人员从整体上讲述核心技术方案或研发项目本身，从而明确创新点。
技术分解
对软件进行功能拆解、技术架构拆解和业务流程拆解，以找出创新点。
专利挖掘的底层逻辑
基于行业或产业场景，从场景出发，确定输入数据，经处理后获得结果，该结果应用于场景中解决技术问题、实现技术效果。
专利代理人的角色
专利代理人通过理解技术交底书的内容，进行技术挖掘，以便能撰写出有效且保护范围更大的专利申请文件。
专利挖掘的流程
包括确认研发项目所要解决的技术问题、构建为解决该技术问题所采取的技术方案、甄别技术方案中的创新点等步骤。
专利挖掘的方向
从核心部件到次要部件的挖掘、沿单一方向进行的挖掘、研发过程中未被采用的技术方案的挖掘等。
高质量专利申请的注意事项
保证技术的创新性和实用性，确保申请的专利描述清晰、准确，并具有明确的权利要求。
通过上述方法，软件可以有效地挖掘专利数据，为企业的研发决策、专利申请和知识产权保护提供有力支持。