软件专利的挖掘是一个系统性的过程，涉及多个步骤和多种技术手段。以下是一些关键的挖掘方法：

基于行业或产业场景

确定输入数据、处理过程和结果，并将其与具体场景相结合，形成专利的权要。

使用专利数据库

利用Google Patents、USPTO和WIPO等数据库进行关键词、专利号、申请人等多种搜索，获取相关专利信息。

自然语言处理（NLP）和文本挖掘技术

通过NLP技术自动提取专利文档中的关键信息，如发明人、申请日期、技术领域等，提高数据处理效率。

机器学习算法

使用机器学习算法挖掘隐藏在数据中的模式和趋势，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。

自动化搜索

通过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。

技术交底书

技术人员应详细讲解技术成果，专利人员在此基础上进行技术挖掘，以便撰写出有效且保护范围更大的专利申请文件。

专利挖掘五步法

包括技术人员讲解、从核心部件到次要部件专利挖掘、沿单一方向专利挖掘、回忆未被采用的方案、拓展等步骤。

从竞争对手的专利出发

分析竞争对手的专利，了解其技术布局、创新点和权利要求，从不同方向进行围绕挖掘。

基于市场需求、创新思维方式和研发项目的专利挖掘

研究市场趋势和消费者需求，运用创新思维方式产生新创意，从研发项目的整体出发分解任务，找出技术要素和创新点。

TRIZ方法论

应用发明问题的解决理论（TRIZ），找出创造发明的内在规律和原理，提出新的技术方案和创新点。

通过上述方法，可以系统地进行软件专利的挖掘，确保获取全面、准确和有用的专利信息，为后续的专利申请和保护提供有力支持。