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English(EN) Self-Knowledge Retrieval Augmented Generation Framework for Patent Matching

新的RAG框架提高了基于LLM的专利匹配准确性

作者 PulseAugur 编辑部 · [2 个来源] ·

研究人员开发了一种新颖的自知识检索增强生成（RAG）框架，旨在提高专利匹配的准确性。该框架指导大型语言模型（LLM）从专利查询中自主提取关键技术实体并构建分层本体结构。通过将FAISS检索与生成匹配机制相结合，并利用自知识，该系统增强了LLM对专利创新的理解，从而实现更精确的检索和匹配。在真实专利数据集上的实验结果表明了该方法的有效性及其在知识产权保护方面的潜力。 AI

影响 该框架可以提高专利分析和知识产权保护的准确性和效率。

排序理由 该集群包含一篇详细介绍使用LLM和RAG进行专利匹配的新框架的研究论文。

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新的RAG框架提高了基于LLM的专利匹配准确性

报道来源 [2]

  1. arXiv cs.CL TIER_1 English(EN) · Jian Zhang, Songlin Lei, Zhuohao Yang, Bangli Liu, Ziwei Wang, Xufeng Weng, Gehan Amaratunga, Yu Lin, Hongwei Wang ·

    用于专利匹配的自知识检索增强生成框架

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  2. arXiv cs.IR (Information Retrieval) TIER_1 English(EN) · Hongwei Wang ·

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