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DAPFAM
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新的自监督方法从内部结构学习专利表示
研究人员开发了一种新颖的专利表示自监督学习方法，利用专利文档的内部结构。该方法在最近的arXiv论文中有所介绍，采用了对比目标和“混合Dropout-Section Positives”策略。该方法利用了专利的权利要求、摘要和描述等部分作为训练信号，而不依赖外部标签或引用，在专利检索和分类任务上表现出改进的性能。
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新研究探索基于LLM的专利分析和基准测试
两篇新研究论文探讨了使用大型语言模型改进专利表示学习的方法。第一篇论文介绍了PHAGE，一种新颖的编码器，它使用异构依赖图来更好地捕捉专利权利要求的层次结构，在分类、检索和聚类方面优于现有基线。第二篇论文对22种不同的嵌入模型进行了基准测试，评估了它们在检索、分类和聚类任务上的性能，并发现微调策略是任务相关的，并且单一景观微调可能会损害在外部景观上的性能。