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基于语义查询扩展的专利文档检索方法的中期报告
一、研究背景和意义
传统的专利文献检索方法主要采用关键词检索的方式，其存在的问题是在输入检索词时需要考虑到各种不同的表述方式和同义词，因此容易产生漏检和误检的情况。为了解决这一问题，近年来研究人员开始探索采用语义查询扩展技术来提高专利文献检索的准确性。
在这种情况下，语义查询扩展技术被提出。它是一种决策支持技术，可以解决从不同来源的数据库中检索信息时的挑战。该技术可以通过一系列的算法和数据结构来生成高质量的查询建议，快速找到最相关的文献，并提供给用户。通过语义查询扩展技术，用户可以获得更准确的文献检索结果，从而更容易找到他们需要的信息。
二、研究内容和方法
本研究基于语义查询扩展技术，旨在探索一种高效的专利文献检索方法，从而减少误检和漏检情况的发生。具体来说，本研究将采用以下步骤:
1、数据预处理：该步骤的目的是对专利文档进行预处理和分析。这将包括对文本进行去重、过滤和进一步的标记化。在此基础上，我们将构建文档-词项矩阵，以便进行后续的数据分析和建模。
2、相似度计算和语义扩展：我们将采用向量空间模型（VSM）来计算文档之间的相似度，并通过语义扩展技术来生成推荐查询。
3、查询扩展和反馈：在查询时，我们将使用用户初始化的查询向量，并使用语义扩展技术来扩展查询，构建用于检索的查询向量。接着，我们将采用用户反馈机制来迭代查询扩展，最大化检索结果的相关性。
4、性能评估：为了评估所提出的方法的效果，我们将采用一系列标准评估指标，包括查准率和查全率等，来评估所提出的方法的效果。
三、研究进展
在研究进行的过程中，我们已经完成了第一步：对专利文档数据进行预处理和分析。具体来说，我们使用了包括去重、过滤和标记化在内的预处理技术，对原始数据进行了清理，以便进一步的分析和研究。我们还使用了Python编程语言和相关的自然语言处理库来实现这些任务。
接下来，我们将在相似度计算和查询扩展两个方面进一步研究，以便更好地实现语义查询扩展的专利文档检索方法。
四、研究计划
1、在相似度计算方面，我们将进一步探索使用向量空间模型（VSM）进行计算以及使用其他基于语义的相似度度量方法进行计算。我们将比较这些方法的效果，以便找到最优的算法。
2、在查询扩展方面，我们将进一步探索不同的查询扩展和反馈策略，以便实现更准确的检索结果。
3、最后，我们将对所提出的方法进行评估，并与传统的专利文献检索方法进行比较，以便展示所提出的方法的效果和优势。