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LLM和Transformer增强专利创新分析流程

研究人员开发了一种新颖的专利分析流程，该流程利用大型语言模型（LLM）和Transformer表示来对专利创新进行分类和绘制。该系统使用多个LLM独立地按新颖性和创新类型对专利进行分类，并采用共识机制进行标记。该流程还对PatentSBERTa嵌入进行聚类以发现主题，并应用语料库自适应技术和专利特定停用词列表来改进表示。最后，LLM根据关键词和代表性专利对这些主题进行标记，确保保留所有模型决策和证据以供审计。