Sebastian Björkqvist

新型神经网络解析器为专利检索生成发明图谱

研究人员开发了一种新颖的神经网络解析器，该解析器采用双仿射注意力机制，可直接从专利文本预测发明图谱，克服了传统基于规则的解析器的局限性。该方法在一个百万份规则解析文档的蒸馏数据上进行训练，降低了复杂性，并允许处理超过40,000个 token 的文档而无需重新训练。该系统生成的神经网络图谱在下游检索任务中将引用召回率提高了多达1.1%，同时降低了推理成本。