“科学技术是第一生产力”已经在社会生产实践得到证明。而专利作为科研成果更是体现了一个企业乃至一个行业的科技竞争力。加入WTO后，我国企业所面临的国内外市场竞争愈发激烈。专利竞争已成为企业参与国内外竞争的重要手段，企业拥有专利的多少和运用专利战略的好坏，已经成为决定企业在市场竞争中地位的重要因素和标志。目前许多国外的大企业和一些联盟利用自己的科技优势大量申请专利，分析专利市场进行有计划的专利占位；依靠手中的国际标准构建专利池，使其他企业和国家需要支付高额的专利使用费。因此有效获取专利情报并进行分析，提高科技竞争力已成为企业的重要任务。 目前国内许多企业存在专利侵权、专利纠纷问题，根源在于缺乏对专利信息的及时获取，缺乏对竞争对手的技术状况的了解。因此建立一套有效的专利信息获取机制，对专利情报进行有效的监控，并对专利信息(专利文本)进行分析就显得尤为重要。在分析了现有的专利系统的特点和不足之后，本文提出一个能够从网络上实时进行专利监测、获取及分析的系统《PatentSpy》，它能够识别自然语言的问句查询，对专利情报进行以主题为主的各种监测，并能进一步对获取的专利文本进行挖掘和分析。 本文首先分析现有专利情报系统存在的缺点和不足，接着阐述专利情报获取和分析的理论和方法，在此基础上设计实现了结合自然语言查询处理的专利搜索引擎，并作为监测和获取专利情报的手段：对基于本体的中文专利文本分类分析方法进行了研究和实验。给出了系统整体的解决方案和设计。文中将着重介绍一种结合向量空间模型和Ontology技术(WordNet)的文本分类算法。同时还将提出专利池辅助构建系统的思路和方法。