软件可以通过以下几种方法挖掘专利数据：
自动化搜索
使用预设的关键词和搜索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，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。
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。
数据清洗与分析
对大量的专利数据进行清洗和分析，确保数据的准确性和可用性。
可以采用统计学方法和机器学习方法等手段，并结合实际情况进行分析。
专利全景分析
先使用全景分析的方法确定几个具体领域进行宏观分析，然后在下一步使用可专利性或FTO检索的方法重新聚焦审视这些领域的某一局部。
围绕某一创新点
在研发过程中，企业主要针对有实质性的技术改进的创新点进行技术分析，找出与该技术创新点相关的关联技术因素，进而找出可能存在的创新点，形成外围专利的技术方案。
以现有专利为基础
围绕完善的专利组合，对目标专利进行整体分析，分析目标专利主要创新点及权利要求，寻找替代方案、改进方案、包围方案。
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、市场分析和技术趋势预测提供有力支持。