
Diese Studie vergleicht die Leistung verschiedener patentspezifischer Embedding-Modelle, einschließlich statischer und kontextueller Worteinbettungen, bei der Berechnung der Patentähnlichkeit. Die Ergebnisse zeigen, dass das domänenadaptierte Sentence Transformer-Modell (Patent SBERT-adapt-ub) die beste Leistung erbringt, aber auch, dass die Leistung großer statischer Modelle mit umfangreicher Trainingsphase vergleichbar sein kann.


coremsg

eine-vergleichende-analyse-von-embedding-modellen-zur-patentähnlichkeit


Eine vergleichende Analyse von Embedding-Modellen zur Patentähnlichkeit


title_rewrite


Eine effiziente Methode zur Inferenz der Ähnlichkeit von Patentphrasen, die globale Kontextinformationen durch Retrievalgraphen nutzt, um die Leistung gegenüber herkömmlichen Ansätzen zu verbessern.


effiziente-methode-zur-inferenz-der-ähnlichkeit-von-patentphrasen-durch-nutzung-von-retrievalgraphen


Effiziente Methode zur Inferenz der Ähnlichkeit von Patentphrasen durch Nutzung von Retrievalgraphen
