软件可以通过以下几种方式发掘专利信息：

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

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。

机器学习算法可以进一步挖掘隐藏在数据中的模式和趋势，帮助识别技术发展方向和竞争态势。

数据可视化工具

将复杂的专利数据转化为易于理解的图表和报告，辅助决策。

数据可视化工具可以帮助用户快速掌握关键信息，例如通过仪表盘分析功能，即时可见的分析图表和数据与图表的无缝切换。

文本挖掘技术

对专利文档进行语义分析和分类，使得专利信息更加结构化和易于理解。

通过文本挖掘技术，可以高效地提取专利文档中的技术细节和法律条款，避免手动分析效率低下且容易出错。

自动化数据抓取

通过编写网络爬虫或使用API接口，从不同的专利数据库中批量获取专利文献。

这一过程可以显著提高数据获取的效率，并确保数据的全面性和及时性。

专利数据库的使用

利用专利数据库提供的搜索功能，通过关键词、专利号、申请人等多种搜索条件，快速定位相关专利。

许多专利数据库还提供API接口，方便用户进行批量数据获取和处理。

综合应用

将上述方法综合应用，例如先通过自动化搜索获取初步的专利信息，然后利用NLP和机器学习算法进行深度分析和挖掘，最后通过数据可视化工具将结果呈现出来，可以为用户提供全面、深入的专利洞察。

通过这些方法，软件能够高效、准确地发掘专利信息，为企业的研发决策、市场分析和知识产权保护提供有力支持。