1.一种专利检索方法，其特征在于，包括：
接收用户的检索请求；
确定所述检索请求中的第一核心词；
根据所述第一核心词和目标信息表确定第一联想词，其中，所述目标信息表中存储有与所述第一核心词具有关联关系的联想词；
根据所述第一核心词和所述第一联想词确定检索条件；以及
根据所述检索条件检索专利文件。
2.根据权利要求1所述的专利检索方法，其特征在于，所述检索请求中包括待检索内容，确定所述检索请求中的第一核心词包括：
对所述待检索内容按照关键词型要素、申请人型要素和分类号型要素进行抽取，得到一个或者多个待检索要素；
接收选择指令；以及
根据所述选择指令确定一个或者多个所述待检索要素中的一个要素为所述第一核心词。
3.根据权利要求1所述的专利检索方法，其特征在于，所述目标信息表包括第一信息表、第二信息表和第三信息表中至少之一，在接收用户的检索请求之前，所述专利检索方法还包括：
根据专利原始数据建立基本检索字段数据表，其中，所述专利原始数据由申请状态为已公开的专利申请文件组成；
根据所述基本检索字段数据表中的关键词，建立所述第一信息表，其中，所述第一信息表中存储有任意两个组成共现矩阵的关键词在已公开的所述专利申请文件的共同出现次数；
根据所述基本检索字段数据表中分类号和所述关键词，建立所述第二信息表，其中，所述第二信息表中包含每个所述分类号对应的关键词在已公开的所述专利申请文件中的共同出现次数；以及
根据所述基本检索字段数据表中申请人和所述关键词，建立所述第三信息表， 其中，所述第三信息表中包含每个所述申请人对应的关键词在已公开的所述专利申请文件中的共同出现次数。
4.根据权利要求3所述的专利检索方法，其特征在于，在根据所述第一核心词和目标信息表确定第一联想词之前，所述专利检索方法还包括：
判断所述第一核心词的类型，其中，所述第一核心词的类型为关键词型、申请人型或分类号型；
其中，在判断出所述第一核心词的类型为关键词型的情况下，确定所述目标信息表包括所述第一信息表、所述第二信息表和所述第三信息表；在判断出所述第一核心词的类型为分类号型的情况下，确定所述目标信息表包括所述第二信息表；在判断出所述第一核心词的类型为申请人型的情况下，确定所述目标信息表包括所述第三信息表。
5.根据权利要求4所述的专利检索方法，其特征在于，所述第一核心词的类型为关键词型时，所述第一联想词包括关键词型联想词、分类号型联想词和申请人型联想词，根据所述第一核心词和目标信息表确定第一联想词包括：
根据所述第一核心词和所述第一信息表通过第一推荐模型公式recommend1word＝get(maxn1(fre(word,word')))确定所述关键词型联想词，其中，word为所述第一核心词，recommend1word为所述第一推荐模型公式的名称，word'为所述关键词型联想词，n1为预设确定所述关键词型联想词的个数，fre(word,word')为第一核心词word与关键词型联想词word'在所述第一信息表中的共同出现次数，get(maxn1(fre(word,word')))为在所述第一信息表中获取与所述第一核心词word共同出现次数最多的n1个关键词型联想词；
根据所述第一核心词和所述第二信息表通过第二推荐模型公式recommend2word＝get(maxn2(fre(word,ipc)))确定所述分类号型联想词，其中，ipc为所述分类号型联想词，recommend2word为所述第二推荐模型公式的名称，n2为预设确定所述分类号型联想词的个数，fre(word,ipc)为所述第一核心词word与分类号型联想词ipc在所述第二信息表中的共同出现次数， get(maxn2(fre(word,ipc)))为在所述第二信息表中获取与所述第一核心词word共同出现次数最多的n2个分类号型联想词；以及
根据所述第一核心词和所述第三信息表通过第三推荐模型公式recommend3word＝get(maxn3(fre(word,appl)))确定所述申请人型联想词，其中，appl为所述申请人型联想词，recommend3word为所述第三推荐模型公式的名称，n3为预设确定所述申请人型联想词的个数，fre(word,appl)为所述第一核心词word与申请人型联想词appl在所述第三信息表中的共同出现次数，get(maxn3(fre(word,appl)))为在所述第三信息表中获取与所述第一核心词word共同出现次数最多的n3个申请人型联想词。
6.根据权利要求4所述的专利检索方法，其特征在于，所述第一核心词的类型为分类号型时，所述第一联想词包括关键词型联想词，根据所述第一核心词和目标信息表确定第一联想词包括：
根据所述第一核心词和所述第二信息表通过第四推荐模型公式recommendipc＝get(maxn4(fre(ipc,word)))确定所述关键词型联想词，其中，recommendipc为所述第四推荐模型公式的名称，ipc为所述第一核心词，word为所述关键词型联想词，n4为预设确定所述关键词型联想词的个数，fre(ipc,word)为第一核心词ipc与关键词型联想词word在所述第二信息表中的共同出现次数，get(maxn4(fre(ipc,word)))为在所述第二信息表中获取与所述第一核心词ipc共同出现次数最多的n4个关键词型联想词。
7.根据权利要求4所述的专利检索方法，其特征在于，所述第一核心词的类型为申请人型时，所述第一联想词包括关键词型联想词，根据所述第一核心词和目标信息表确定第一联想词包括：
根据所述核心词和所述第三信息表通过第五推荐模型公式recommendappl＝get(maxn5(fre(appl,word)))确定所述关键词型联想词，其中，recommendappl为所述第五推荐模型公式的名称，appl为所述第一核心词，word为 所述关键词型联想词，n5为预设确定所述关键词型联想词的个数，fre(appl,word)为第一核心词appl与关键词型联想词word在所述第三信息中的共同出现次数，get(maxn5(fre(appl,word)))为在所述第二信息表中获取与所述第一核心词appl共同出现次数最多的n5个关键词型联想词。
8.根据权利要求1所述的专利检索方法，其特征在于，根据所述第一核心词和所述第一联想词确定检索条件包括：
获取目标检索词的类型，其中，所述目标检索词为在词汇集合中已选定作为检索元素的词，所述词汇集合为所述第一核心词和所述第一联想词组成的集合；
按照所述目标检索词的类型对所述目标检索词进行分类，得到不同的目标类型；以及
将相同所述目标类型下所述目标检索词按照逻辑或的关系连接，并将不同所述目标类型下所述目标检索词按照逻辑与的关系连接生成搜索条件。
9.根据权利要求1所述的专利检索方法，其特征在于，所述第一联想词为多个，在根据所述第一核心词和目标信息表确定第一联想词之后，所述专利检索方法还包括：
判断是否接收到联想指令，其中，所述联想指令为从多个所述第一联想词中选择任一第一联想词的指令；
在判断出接收到所述联想指令的情况下，确定所述联想指令所选择的第一联想词为第二核心词；以及
根据所述第二核心词和所述目标信息表确定与所述第二核心词具有关联关系的第二联想词，其中，所述目标信息表中还存储有与所述第二核心词具有关联关系的所述第二联想词；
其中，根据所述第一核心词和所述第一联想词确定检索条件包括：根据所述第一核心词、所述第二核心词、所述第一联想词和所述第二联想词确定检索条件。
10.根据权利要求1所述的专利检索方法，其特征在于，在根据所述第一核心词和目标信息表确定第一联想词之后，所述专利检索方法还包括：
接收更换指令；以及
按照所述更换指令重新确定所述第一联想词；
其中，根据所述第一核心词和所述第一联想词确定检索条件包括：根据所述第一核心词和重新确定所述第一联想词确定检索条件。
11.一种专利检索装置，其特征在于，包括：
第一接收单元，用于接收用户的检索请求；
第一确定单元，用于确定所述检索请求中的第一核心词；
第二确定单元，用于根据所述第一核心词和目标信息表确定第一联想词，其中，所述目标信息表中存储有与所述第一核心词具有关联关系的联想词；
第三确定单元，用于根据所述第一核心词和所述第一联想词确定检索条件；以及
检索单元，用于根据所述检索条件检索专利文件。
12.根据权利要求11所述的专利检索装置，其特征在于，所述检索请求中包括待检索内容，所述第一确定单元包括：
抽取模块，用于对所述待检索内容按照关键词型要素、申请人型要素和分类号型要素进行抽取，得到一个或者多个待检索要素；
接收模块，用于接收选择指令；以及
第一确定模块，用于根据所述选择指令确定一个或者多个所述待检索要素中的一个要素为所述第一核心词。
13.根据权利要求11所述的专利检索装置，其特征在于，所述目标信息表包括第一信息表、第二信息表和第三信息表中至少之一，所述专利检索装置还包括：
第一建立单元，用于在接收用户的检索请求之前，根据专利原始数据建立基本检索字段数据表，其中，所述专利原始数据由申请状态为已公开的专利申请文件组成；
第二建立单元，用于根据所述基本检索字段数据表中的关键词，建立所述第一信息表，其中，所述第一信息表中存储有任意两个组成共现矩阵的关键词在已公开的所述专利申请文件的共同出现次数；
第三建立单元，用于根据所述基本检索字段数据表中分类号和所述关键词，建立所述第二信息表，其中，所述第二信息表中包含每个所述分类号对应的关键 词在已公开的所述专利申请文件中的共同出现次数；以及
第四建立单元，用于根据所述基本检索字段数据表中申请人和所述关键词，建立所述第三信息表，其中，所述第三信息表中包含每个所述申请人对应的关键词在已公开的所述专利申请文件中的共同出现次数。
14.根据权利要求13所述的专利检索装置，其特征在于，所述专利检索装置还包括：
第一判断单元，用于在根据所述第一核心词和目标信息表确定第一联想词之前，判断所述第一核心词的类型，其中，所述第一核心词的类型为关键词型、申请人型或分类号型；
其中，在判断出所述第一核心词的类型为关键词型的情况下，确定所述目标信息表包括所述第一信息表、所述第二信息表和所述第三信息表；在判断出所述第一核心词的类型为分类号型的情况下，确定所述目标信息表包括所述第二信息表；在判断出所述第一核心词的类型为申请人型的情况下，确定所述目标信息表包括所述第三信息表。
15.根据权利要求14所述的专利检索装置，其特征在于，所述第一核心词的类型为关键词型时，所述第一联想词包括关键词型联想词、分类号型联想词和申请人型联想词，所述第二确定单元包括：
第二确定模块，用于根据所述第一核心词和所述第一信息表通过第一推荐模型公式recommend1word＝get(maxn1(fre(word,word')))确定所述关键词型联想词，其中，word为所述第一核心词，recommend1word为所述第一推荐模型公式的名称，word'为所述关键词型联想词，n1为预设确定所述关键词型联想词的个数，fre(word,word')为第一核心词word与关键词型联想词word'在所述第一信息表中的共同出现次数，get(maxn1(fre(word,word')))为在所述第一信息表中获取与所述第一核心词word共同出现次数最多的n1个关键词型联想词；
第三确定模块，用于根据所述第一核心词和所述第二信息表通过第二推荐模型公式recommend2word＝get(maxn2(fre(word,ipc)))确定所述分类号型联想词，其中，ipc为所述分类号型联想词，recommend2word为所述第二推荐模型公式的名称，n2为预设确定所述分类号型联想词的个数，fre(word,ipc)为所述第一核心词word 与分类号型联想词ipc在所述第二信息表中的共同出现次数，get(maxn2(fre(word,ipc)))为在所述第二信息表中获取与所述第一核心词word共同出现次数最多的n2个分类号型联想词；以及
第四确定模块，用于根据所述第一核心词和所述第三信息表通过第三推荐模型公式recommend3word＝get(maxn3(fre(word,appl)))确定所述申请人型联想词，其中，appl为所述申请人型联想词，recommend3word为所述第三推荐模型公式的名称，n3为预设确定所述申请人型联想词的个数，fre(word,appl)为所述第一核心词word与申请人型联想词appl在所述第三信息表中的共同出现次数，get(maxn3(fre(word,appl)))为在所述第三信息表中获取与所述第一核心词word共同出现次数最多的n3个申请人型联想词。
16.根据权利要求14所述的专利检索装置，其特征在于，所述第一核心词的类型为分类号型时，所述第一联想词包括关键词型联想词，所述第二确定单元包括：
第五确定模块，用于根据所述第一核心词和所述第二信息表通过第四推荐模型公式recommendipc＝get(maxn4(fre(ipc,word)))确定所述关键词型联想词，其中，recommendipc为所述第四推荐模型公式的名称，ipc为所述第一核心词，word为所述关键词型联想词，n4为预设确定所述关键词型联想词的个数，fre(ipc,word)为第一核心词ipc与关键词型联想词word在所述第二信息表中的共同出现次数，get(maxn4(fre(ipc,word)))为在所述第二信息表中获取与所述第一核心词ipc共同出现次数最多的n4个关键词型联想词。
17.根据权利要求14所述的专利检索装置，其特征在于，所述第一核心词的类型为申请人型时，所述第一联想词包括关键词型联想词，所述第二确定单元包括：
第六确定模块,用于根据所述核心词和所述第三信息表通过第五推荐模型公式recommendappl＝get(maxn5(fre(appl,word)))确定所述关键词型联想词，其中，recommendappl为所述第五推荐模型公式的名称，appl为所述第一核心词，word为 所述关键词型联想词，n5为预设确定所述关键词型联想词的个数，fre(appl,word)为第一核心词appl与关键词型联想词word在所述第三信息中的共同出现次数，get(maxn5(fre(appl,word)))为在所述第二信息表中获取与所述第一核心词appl共同出现次数最多的n5个关键词型联想词。
18.根据权利要求11所述的专利检索装置，其特征在于，所述第三确定单元包括：
获取模块，用于获取目标检索词的类型，其中，所述目标检索词为在词汇集合中已选定作为检索元素的词，所述词汇集合为所述第一核心词和所述第一联想词组成的集合；
分类模块，用于按照所述目标检索词的类型对所述目标检索词进行分类，得到不同的目标类型；以及
生成模块，用于将相同所述目标类型下所述目标检索词按照逻辑或的关系连接，并将不同所述目标类型下所述目标检索词按照逻辑与的关系连接生成搜索条件。
19.根据权利要求11所述的专利检索装置，其特征在于，所述第一联想词为多个，所述专利检索装置还包括：
第二判断单元，用于在根据所述第一核心词和目标信息表确定第一联想词之后，判断是否接收到联想指令，其中，所述联想指令为从多个所述第一联想词中选择任一第一联想词的指令；
第四确定单元，用于在判断出接收到所述联想指令的情况下，确定所述联想指令所选择的第一联想词为第二核心词；以及
第五确定单元，用于根据所述第二核心词和所述目标信息表确定与所述第二核心词具有关联关系的第二联想词，其中，所述目标信息表中还存储有与所述第二核心词具有关联关系的所述第二联想词；
其中，所述第三确定单元包括：第七确定模块，用于根据所述第一核心词、所述第二核心词、所述第一联想词和所述第二联想词确定检索条件。
20.根据权利要求11所述的专利检索装置，其特征在于，所述专利检索装置还包括：
第二接收单元，用于在根据所述第一核心词和目标信息表确定第一联想词之后，接收更换指令；以及
第六确定单元，用于按照所述更换指令重新确定所述第一联想词，
其中，所述第三确定单元包括：第八确定模块，用于根据所述第一核心词和重新确定所述第一联想词确定检索条件。