国际专利分类（IPC）是根据以下规定建立的： 1971年斯特拉斯堡协定IPCCAT是世界知识产权组织（WIPO）按技术领域对专利和实用新型进行分类的系统。WIPO的IPCCAT工具可根据专利文本预测可能的IPC符号；它现在由PATCAT提供支持，PATCAT是一个基于专利标题和摘要训练的深度学习引擎。IPCCAT是一个分类辅助工具，而非具有约束力的分类决定。
快速解答
- 国际专利分类法（IPC）将所有专利技术分为8个大类、650多个子类和74000多个分类代码。新版本每年1月生效。
- WIPO 的 IPCCAT 工具接受专利文本（标题、摘要或最多 200 个字的技术摘要），并返回最有可能的 IPC 符号，按置信度排序，分类、子类、主组或子组级别。
- 截至2025年10月，IPCCAT采用PATCAT深度学习序列模型。该工具主要支持英语，并通过WIPO Translate提供对另外九种语言的跨语言支持（截至2026年6月已验证）。
- IPCCAT 仅是分类辅助工具，不具有约束力的分类决定。专利申请的正式 IPC 分类由专利局审查员确定。
什么是IPC自动文本分类？
专利分类是将标准化代码分配给专利文件，以表明其涵盖的技术领域的过程。国际专利分类（IPC）由世界知识产权组织（WIPO）管理，并根据《专利法》设立。 1971年斯特拉斯堡协定《国际专利公约》（IPC）是全球专利局之间公认的国际通用系统。新版本每年1月1日生效，现行版本为IPC 2026.01。
IPC层级结构从宽泛到具体：
| 等级 | 描述 | 例子 |
| 部分 | 最高级别；共 8 个部分（A 至 H） | A = 人类必需品 |
| 班级 | 节的细分 | A01 = 农业；林业 |
| 子类 | 一个类别的细分；超过650个子类别 | A01B = 农业土壤作业 |
| 主集团 | 子类的细分 | A01B 1/00 = 手动工具 |
| 亚组 | 最具体；总计超过 74,000 个代码。 | A01B 1/02 = 封面 |
由于IPC符号与语言无关，因此同一代码适用于涵盖同一技术的日本专利、德国专利和印度专利。这使得跨司法管辖区的现有技术检索结果不受申请语言的限制。
自动文本分类是指利用软件从专利申请文本中预测正确的国际专利分类代码（IPC代码），而不是完全依赖人工审查员手动选择。世界知识产权组织（WIPO）的IPCCAT工具是目前公开可用的IPC自动文本分类工具的主要实现方式。
什么是IPCCAT？
IPCCAT（IPC计算机辅助分类）是世界知识产权组织（WIPO）基于人工智能的工具，用于对《国际专利公约》（IPC）中的专利文本进行分类。根据…… 世界知识产权组织（WIPO）基于人工智能的知识产权数据分类页面“IPCCAT 帮助知识产权局的专利申请人和审查员根据国际专利分类 (IPC) 的类别、子类别、主组或子组，自动将专利申请分类为技术单元。”（2026 年 6 月验证）
世界知识产权组织的 IPCPUB 帮助文档 （版本 9.10，2026 年 6 月验证）指出：“IPCCAT 由 PATCAT 提供支持，PATCAT 是一款基于深度学习的分类引擎，可根据专利标题和摘要预测 IPC 代码。” 同一份文件证实，之前的机器学习引擎已于 2025 年 10 月被 PATCAT 取代。
该工具可通过以下方式公开访问： IPCPUB您可以通过WIPO的IPC公开平台（IPCCAT）的“搜索”选项卡或网页服务访问该平台。输入专利文本后，IPCCAT会返回最有可能与该技术领域匹配的预测IPC符号，并为每个预测结果提供置信度排名。
如何在实践中使用IPCCAT
世界知识产权组织知识产权保护局 (WIPO IPCPUB) 的帮助指南建议采用级联方法以获得最佳效果。以下步骤体现了该指南（来源：WIPO IPCPUB 帮助指南 v9.10，2026 年 6 月验证）。
- 请访问 WIPO 的 IPC 出版平台，网址为 ipcpub.wipo.int。
- 打开“搜索”选项卡，然后从左侧菜单中选择 IPCCAT 选项。
- 请输入发明标题和摘要，或简要的技术概述。文本字数限制为 200 字；仅输入几个孤立的关键词将无法获得相关结果。
- 首先将分类级别设置为子类并运行预测。
- 查看预测的子类，并选择最相关的子类。
- 使用该子类中的“优化”功能，将预测范围缩小到主组或子组级别。
- 将结果视为搜索和起草的起点，而不是最终分类。
对于专利申请人和代理人来说，IPCCAT 最有用的用途是作为搜索范围工具：预测的子类或主组告诉你应该在 PATENTSCOPE 或 Espacenet 中将现有技术搜索的重点放在哪里，而不是应该将哪个符号作为官方分类进行声明。
IPCCAT 无法做到的事
IPCCAT 无法评估专利性，不能替代现有技术检索，对印度专利局或其他任何专利局均不具有约束力，也无法保证对所有 IPC 类别的预测结果都准确无误。根据 WIPO 的 IPCPUB Help 指南，由于训练样本在所有 IPC 类别中的分布并不均匀，因此 PATCAT 的部分预测结果可靠性低于其他预测结果。
PATCAT如何预测IPC代码
PATCAT 是一个深度学习序列模型，它基于 WIPO-DELTA 数据集进行训练。WIPO-DELTA 数据集包含由国际专利分类 (IPC) 专家人工分类的专利文献，并根据 IPC 2024.01 重新分类，作为训练基线。PATCAT 通过处理数百万条已分类的专利标题和摘要，学习如何将输入文本映射到 IPC 符号。
世界知识产权组织 (WIPO) 的 IPCPUB 帮助文档解释了训练基础：“PATCAT 的训练……最初是使用专利标题和摘要进行的。” 这意味着，当输入文本类似于专利标题和摘要时，PATCAT 的预测最为可靠，而不是关键词列表或对某个想法的自由描述。
由于训练语料库包含人工标注的传统分类，且这些分类在IPC各子组中的分布并不均匀，因此PATCAT的可靠性会因技术领域而异。拥有大量训练语料库且文档齐全的技术领域，其预测结果往往比新兴或小众领域更为可靠，因为后者的分类示例较少。
WIPO 还指出，PATCAT 会定期使用受控数据进行重新训练，以纳入新的 IPC 词汇和最新的重新分类实践，因此预测质量可能会随着时间的推移而提高。
支持的语言
WIPO 的 IPCPUB 帮助文档（版本 9.10，2026 年 6 月验证）指出，PATCAT 以英语为原生训练语言，主要支持英语输入。WIPO Translate 提供以下语言的跨语言分类功能：
- 阿拉伯语（ar）
- 德国（的）
- 西班牙语（es）
- 法语（fr）——与英语一样，是国际板球理事会（IPC）的官方语言之一。
- 韩语（ko）
- 日语（ja）
- 葡萄牙语（pt）
- 俄语（ru）
- 中文（f）
对于跨语言输入，该工具会先将文本内部翻译成英文，然后应用用英文训练的 PATCAT 模型。非英文输入的准确率受翻译质量的影响。
世界知识产权组织 (WIPO) 在 2023 年 11 月的国际专利公约 (IPC) 圆桌会议上报告称，当时的 IPCCAT-neural 已支持 12 种语言。该数据早于 2025 年 10 月过渡到 PATCAT 的时间。有关该工具的语言支持情况，请关注 WIPO 的最新公开页面；在参考任何语言列表之前，请直接检查 IPCPUB 界面。
准确性和局限性
世界知识产权组织 (WIPO) 在 2023 年 11 月的国际防止虐待动物协会 (IPC) 圆桌会议上报告了以下 IPCCAT-neural 亚组层面的数据：
- 99%的IPC场所（子组级别）可实现自动预测
- 前三名预测准确率均高于 82%
这些数据应被视为WIPO 2023年IPCCAT-neural的基准：它们描述的是该系统在2025年10月过渡到PATCAT之前的状态。WIPO目前的IPCPUB帮助文档中并未发布PATCAT的相应精度数据。在WIPO发布更新的基准数据之前，82%的精度不应被视为当前PATCAT的确认准确率指标。
99%覆盖率意味着什么. IPC包含少量训练数据不足的子组。99%的覆盖率意味着IPCCAT几乎可以预测所有IPC名次，但对于数据稀疏的子组，置信度会较低。
前三名占比 82% 意味着什么. 在 IPCCAT-neural 2023 的 100 个案例中，超过 82 个案例中，正确的 IPC 符号出现在返回结果的前三个建议中。当前的 PATCAT 系统可能有所不同。
世界知识产权组织《援助》一书中确认了实际局限性。. 世界知识产权组织指出，由于训练样本在IPC各类别间分布不均，以及用于训练PATCAT的既有分类数据存在不一致，部分PATCAT预测结果的可靠性较低。对于某些主要类别或子类别，PATCAT的预测结果可能不如人工分类准确。
IPCCAT如何帮助印度专利检索
对于印度申请人或专利代理人而言，IPCCAT 在申请流程的两个阶段都很有用。
提交之前： 将发明标题和摘要输入IPCCAT，可以初步判断该申请可能涵盖的IPC分类或子分类。这有助于在诸如IPC数据库等数据库中，将现有技术检索集中在IPC层级结构的正确部分。
提交之前： 将发明标题和摘要输入IPCCAT，可以初步判断该申请可能涵盖的IPC分类或子分类。这有助于在诸如IPC数据库等数据库中，将现有技术检索集中在IPC层级结构的正确部分。 专利视野 或者 空间网. IPCCAT 的初步预测不能替代全面的评估。 专利检索它缩小了起点范围。
了解搜索报告： 审查员出具首次审查报告时，所引用的现有技术文献会带有IPC符号。了解这些符号有助于申请人及其代理人评估所引用的文献是否与所要求保护的发明属于同一技术领域。
在印度，IPC分类由印度专利局审查员在审查过程中确定。IPCCAT是一个检索和撰写辅助工具，它并不决定专利局最终确定的分类。如需了解如何撰写申请以获得最合适的分类，请咨询专利局审查员。 注册专利代理人。
《国际专利法典》和人工智能或机器学习专利法典
近年来，包括印度专利局在内的专利局扩大了《国际专利分类法》（IPC）对人工智能和机器学习技术的适用范围。IPC 2019.01 版引入了机器学习的 G06N 层级结构，而 IPC 2023.01 版则进一步完善了 G06N 代码在人工智能领域的应用。申请人寻求保护 印度的AI或机器学习发明 应查看当前 IPC 2026.01 代码，以确定相应的子组，因为该分类领域在后续版本中已得到积极修订。
IPC及相关WIPO分类方案
世界知识产权组织（WIPO）管理着多个针对不同类型知识产权的分类系统。《国际专利分类法》（IPC）仅涵盖专利和实用新型。主要分类系统包括：
| 系统 | 封面 | 管辖协议 |
| IPC | 专利和实用新型 | 斯特拉斯堡协定（1971年） |
| 优秀的分类 | 用于商标注册的商品和服务 | 尼斯协定（1957年） |
| 维也纳分类 | 商标图像的图形元素 | 维也纳协定（1973年） |
| 洛迦诺分类 | 工业设计 | 洛迦诺协定（1968 年） |
合作专利分类（CPC）是一套独立的分类体系，由欧洲专利局（EPO）和美国专利商标局（USPTO）联合管理，其分类条目超过25万条，而国际专利分类（IPC）的条目则超过7.4万条。印度专利申请和期刊中显示的是IPC代码；欧洲和美国的专利文件通常会同时包含CPC代码和IPC代码。
这些系统彼此独立，并依据不同的协议进行管理。尼斯分类适用于印度商标申请；而国际专利分类（IPC）仅适用于专利和实用新型申请。
常见问题解答
什么是IPCCAT？
IPCCAT（IPC计算机辅助分类）是世界知识产权组织（WIPO）基于人工智能的工具，用于对国际专利分类中的专利文本进行分类。截至2025年10月，该工具采用PATCAT驱动，PATCAT是一个基于专利标题和摘要训练的深度学习引擎。用户输入专利文本后，该工具会返回按类别、子类、主组或子组级别排序的IPC符号预测结果。用户可通过ipcpub.wipo.int访问该工具。
什么是国际专利分类？
《国际专利分类法》（IPC）是由世界知识产权组织（WIPO）根据1971年《斯特拉斯堡协定》管理的，采用与语言无关的层级符号系统，用于按技术领域对专利和实用新型进行分类。它分为8个大类（A至H），650多个子类，以及超过74,000个子组级代码。新版本每年1月1日生效。
IPCCAT的准确度如何？
世界知识产权组织 (WIPO) 在 2023 年 11 月的报告中指出，IPCCAT-neural 在子组层面的准确率达到了 82% 以上，位列前三。该基准适用于之前的引擎；截至 2025 年 10 月，IPCCAT 使用的是 PATCAT 引擎，WIPO 尚未发布更新后的准确率数据。准确率因技术领域而异；通常情况下，输入完整的标题和摘要而非关键词可以提高结果。
IPCCAT 支持哪些语言？
截至2026年6月，WIPO的IPCPUB帮助文档显示，PATCAT原生支持英语，并通过WIPO Translate提供阿拉伯语、德语、西班牙语、法语、韩语、日语、葡萄牙语、俄语和中文的跨语言分类。由于WIPO Translate服务可能会随着语言的扩展而增加，因此在参考此列表之前，请务必查看当前的IPCPUB界面。
IPCCAT 可以用于印度专利检索吗？
是的。IPCCAT是公开可用的，且不受语言限制。印度申请人和专利代理人可以输入发明名称和摘要，获得初步的IPC分类，这有助于将现有技术检索集中在IPC分类体系的正确层级。该工具不能替代全面的专利检索或印度专利局审查员的官方分类。
IPCCAT 是否给出了明确的 IPC 分类？
不。世界知识产权组织（WIPO）的官方文件将IPCCAT描述为分类辅助工具。该工具返回带有置信度评分的预测结果，而非具有约束力的分类。印度专利申请的正式分类由专利局审查员在审查过程中确定。IPCCAT的输出结果可作为检索和撰写支持的起点。
IPC和CPC有什么区别？
国际专利分类（IPC）是由世界知识产权组织（WIPO）根据《斯特拉斯堡协定》管理的通用分类系统，被包括印度专利局在内的全球专利局广泛采用。合作专利分类（CPC）是由欧洲专利局（EPO）和美国专利商标局（USPTO）共同管理的更为精细的分类体系，包含超过25万个条目。印度的专利申请文件通常使用IPC代码；而欧洲和美国的专利申请文件则通常同时包含CPC和IPC代码。
本文解释了截至2026年6月世界知识产权组织（WIPO）的国际专利分类系统（IPC）和IPCCAT工具，仅供一般参考，不构成法律建议。如需就您的特定发明进行专利分类或申请策略方面的建议，请咨询已注册专利。