【摘 要】
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专利数量激增与专利审查资源紧缺的矛盾下催生知识产权领域对审查智能化的迫切需求，为了解决人工查找的有限性和现有的检索系统不完善等问题，本研究提出一种智能化的专利无效对比文件判断方法，从海量的专利文件中选取高度相关的对比文件，为相关从业者提供决策辅助。 为了平衡专利所要求的技术公开和发明主体本能维护技术秘密的矛盾，专利中存在着一些独特语言现象，为专利无效对比文件判断带来了困扰。而传统基于专利文本相似
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专利数量激增与专利审查资源紧缺的矛盾下催生知识产权领域对审查智能化的迫切需求，为了解决人工查找的有限性和现有的检索系统不完善等问题，本研究提出一种智能化的专利无效对比文件判断方法，从海量的专利文件中选取高度相关的对比文件，为相关从业者提供决策辅助。
为了平衡专利所要求的技术公开和发明主体本能维护技术秘密的矛盾，专利中存在着一些独特语言现象，为专利无效对比文件判断带来了困扰。而传统基于专利文本相似度的检索系统难以解决这种问题。因此，本文在文本内容基础上结合了专利的题录信息，利用元路径将专利中结构化和非结构化信息有机串联起来，并将其与机器学习、Elasticsearch相集成以兼顾效率和效果。
具体而言，本研究采用一种两阶段的方法解决问题。第一阶段运用Elasticsearch从候选集中快速召回候选文件，以缩小问题规模。为了提高召回率，一方面扩充召回结果的数量，即通过调整检索时的参数size;另一方面通过对业务逻辑的梳理，采取多种检索字段组合的检索策略。第二阶段通过机器学习中Learning to Rank策略对第一步召回的结果进行排序，在文本相似度的基础上引入了目标专利与对比文件之间的共现词汇、分类号、引证信息、专利权人等一系列元路径特征，最终获取对比文件的精排结果。实验结果表明，加入元路径的信息对于结果有较大的提升作用，k等于20时，R@k值提升了82.81％，明显优于只有文本相似度的基线方法。
本文通过引入元路径的概念，虽然在一定程度上弥补了专利文本衡量相似度的不足，但是仍然有较大的改进空间，值得继续探索和研究，可以在优化数据集建构、补充更加丰富的特征、优化元路径特征选取方法、采用深度学习技术等方面进行下一步探索。
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