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申请/专利权人：山东师范大学
摘要：本发明公开了基于大语言模型的专利文本推荐方法、系统、设备及介质，其中方法包括：在预先构建的专利‑技术问题数据库中，为技术问题集合中的每一条技术问题进行语义搜索，得到相似度最高的N个专利；将N×K+1个专利作为候选专利数据集；候选专利数据集的每个候选专利均设有查询相似度；将目标技术问题，输入到大语言模型中，得到假设答案；将假设答案向量化处理，得到假设答案向量；计算每个候选专利的对比相似度；将每个候选专利的查询相似度与对比相似度进行求和，得到每个候选专利的总相似度；将每个候选专利的总相似度，按照从大到小的顺序进行排序，将排序靠前的若干个专利作为推荐结果输出。
主权项：1.基于大语言模型的专利文本推荐方法，其特征是，包括：获取目标技术问题；基于大语言模型，对目标技术问题进行扩展得到K条技术问题，将K条技术问题与目标技术问题进行汇总，得到K+1条技术问题；将K+1条技术问题作为技术问题集合；在预先构建的专利-技术问题数据库中，为技术问题集合中的每一条技术问题进行语义搜索，得到相似度最高的N个专利；进而，为K+1条技术问题搜索到N×K+1个专利；将N×K+1个专利作为候选专利数据集；候选专利数据集的每个候选专利均设有查询相似度；所述查询相似度，是指候选专利文本的技术问题与技术问题集合中每条技术问题之间的相似度；将候选专利数据集中N×K+1个专利技术问题进行向量化，得到N×K+1个候选专利技术问题向量；将目标技术问题，输入到大语言模型中，得到假设答案；将假设答案向量化处理，得到假设答案向量；计算每个候选专利的对比相似度，所述对比相似度，是指每个候选专利的技术问题向量与假设答案向量之间的对比相似度；将每个候选专利的查询相似度与对比相似度进行求和，得到每个候选专利的总相似度；将每个候选专利的总相似度，按照从大到小的顺序进行排序，将排序靠前的若干个专利作为推荐结果输出。
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百度查询： 山东师范大学 基于大语言模型的专利文本推荐方法、系统、设备及介质
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