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基于自动查询扩展的专利文档检索方法
摘要
随着专利文档数量的快速增长，如何快速、准确地检索所需的专利文档成为了研究的热点。针对传统的检索方法存在的不足，本文提出了一种基于自动查询扩展的专利文档检索方法。该方法通过自动分析文本语义，对用户的初始查询进行扩展，提高了检索结果的相关性和精度。本文通过实验验证了该方法的有效性，并探讨了进一步改进的方向。
关键词：专利文档检索，自动查询扩展，文本语义分析
Abstract
Withtherapidgrowthofthenumberofpatentdocuments,howtoretrievetherequiredpatentdocumentsquicklyandaccuratelyhasbecomearesearchhotspot.Inviewoftheshortcomingsoftraditionalretrievalmethods,thispaperproposesapatentdocumentretrievalmethodbasedonautomaticqueryexpansion.Byautomaticallyanalyzingthesemanticofthetext,themethodexpandstheinitialqueryoftheuser,andimprovestherelevanceandaccuracyoftheretrievalresults.Thispaperverifiestheeffectivenessofthemethodthroughexperiments,andexploresthedirectionforfurtherimprovement.
Keywords:patentdocumentretrieval,automaticqueryexpansion,textsemanticanalysis
一、背景
专利是保护创新成果的一种合法权利。随着科技的进步和全球知识产权保护意识的提高，专利文档数量日益增加，利用专利文档进行技术研究和商业竞争也变得愈发重要。然而，检索所需的专利文档却面临着信息量大、相关性不强、检索效率低等问题，传统的检索方法已经不能满足需求。
传统的检索方法包括基于关键词的检索、分类检索、检索状态机等。这些方法的基本原理是通过用户提供的关键词或者分类信息，从专利数据库中找到相关的专利文档，返回给用户。但是，这些方法存在一些不足，如查询窄化、语义鸿沟、设备干扰、垃圾邮件等影响检索效果的因素。为此，研究者提出了一种基于自动查询扩展的专利文档检索方法，以提高检索的相关性和精度。
二、方法原理
自动查询扩展是一种通过自动分析文本语义，对用户的初始查询进行扩展，以提高检索结果的相关性和精度的方法。具体来说，该方法可以分为以下步骤：
1.文本预处理。对检索文本进行预处理，包括去除停用词、分词、词干提取等。
2.查询扩展。对用户输入的查询进行扩展，包括同义词替换、词形变化、中文转英文等，以增加查询的相关性和涵盖面。
3.相关度排序。根据查询和专利文档的相关度，对检索结果进行排序，以便用户快速找到所需文档。
4.检索结果过滤。过滤掉与用户查询不相关的文档，便于用户获得高质量的检索结果。
三、实验验证
为验证基于自动查询扩展的专利文档检索方法的有效性，本文在美国专利数据库上进行了实验。在实验中，将该方法与关键词检索、分类检索方法进行对比，评估检索结果的相关性和精度。
实验结果表明，基于自动查询扩展的专利文档检索方法在相关性和精度上均优于传统的检索方法。同时，该方法还能较好地处理语义鸿沟、干扰设备和垃圾邮件等问题，具有较好的鲁棒性和可用性。
四、改进方向
虽然基于自动查询扩展的专利文档检索方法已经取得了一定的成果，但是仍然存在一些不足。为进一步提高检索结果的相关性和精度，可从以下方面进行改进：
1.建立领域词库。为增强查询的相关性，可以通过建立更加专业化的领域词库，以便更好地处理领域特定的查询。
2.约束查询空间。为提高检索效率，可以通过对查询进行索引和删减，将查询空间控制在合理范围内。
3.引入人工干预。目前自动查询扩展很大程度上受限于语义分析技术的发展水平，因此引入人工干预可能是一种有效的改进方式。
五、结论
本文提出了一种基于自动查询扩展的专利文档检索方法，通过自动分析文本语义，对用户的查询进行扩展，以提高检索结果的相关性和精度。实验结果表明该方法在相关性和精度上优于传统检索方法，并具有较好的鲁棒性和可用性。同时，本文探讨了进一步改进该方法的方向。