性别化词汇与专利批准率：对专利系统中不同结果的文本分析

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本研究通过分析专利申请的文本内容，探讨了专利法中的性别差异问题。我们运用机器学习和自然语言处理技术，从专利文本中提取潜在信息，发现即便不知发明者姓名，亦能准确识别性别。这表明，假设通过匿名专利审查来减少专利批准率差异的方案可能无法完全解决性别在专利获批中的具体影响。

本研究分析专利申请文本，探讨专利法中的性别差异。通过机器学习和自然语言处理，发现即使不知发明者姓名，仍能准确识别性别，表明匿名审查无法完全消除性别影响。