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揭秘专利检索分析：大模型如何助力科技创新与竞争洞察

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专利检索分析是科技创新和竞争洞察的重要组成部分。随着技术的进步，大模型（Large Models）在专利检索分析中的应用越来越广泛。本文将深入探讨大模型在专利检索分析中的角色，以及如何助力科技创新与竞争洞察。

大模型在专利检索分析中的应用

1. 检索效率提升

大模型在专利检索分析中的首要作用是提高检索效率。传统的专利检索依赖于人工筛选和关键词匹配，而大模型可以通过深度学习技术，快速地从海量专利数据中筛选出与特定需求相关的专利。

代码示例：

import torch
from transformers import BertModel, BertTokenizer

# 初始化模型和分词器
tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('bert-base-chinese')
model = BertModel.from_pretrained('bert-base-chinese')

# 专利文本
patent_text = "一种新型手机电池的制备方法，包括以下步骤：..."

# 编码文本
encoded_input = tokenizer.encode_plus(patent_text, return_tensors='pt')

# 模型预测
with torch.no_grad():
    output = model(**encoded_input)

# 提取特征向量
feature_vector = output.last_hidden_state[:, 0, :]

2. 专利相似度分析

大模型可以用于分析专利之间的相似度，帮助研究人员发现潜在的技术趋势和竞争关系。

代码示例：

def cosine_similarity(vec_a, vec_b):
    return torch.nn.functional.cosine_similarity(vec_a, vec_b)

# 假设有两个专利特征向量
vec_a = torch.randn(768)
vec_b = torch.randn(768)

# 计算余弦相似度
similarity = cosine_similarity(vec_a, vec_b)

3. 智能化专利分类

大模型可以用于智能化专利分类，帮助研究人员快速识别和理解专利内容。

代码示例：

from sklearn.preprocessing import LabelEncoder
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier

# 专利数据集
data = {
    'patent_text': [...],
    'category': [...]
}

# 数据预处理
X = tokenizer.encode_plus(data['patent_text'], return_tensors='pt')
y = LabelEncoder().fit_transform(data['category'])

# 划分数据集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2)

# 模型训练
model = RandomForestClassifier()
model.fit(X_train, y_train)

# 模型预测
predictions = model.predict(X_test)

大模型在科技创新与竞争洞察中的作用

大模型在专利检索分析中的应用，不仅提高了检索效率，还有助于以下方面的科技创新与竞争洞察：

1. 技术趋势分析

通过分析专利数据，大模型可以揭示技术发展趋势，帮助企业和研究机构把握未来发展方向。

2. 竞争对手分析

大模型可以分析竞争对手的专利布局，为企业提供竞争策略。

3. 创新机会识别

通过分析专利数据，大模型可以发现潜在的创新机会，促进技术创新。

总结

大模型在专利检索分析中的应用，为科技创新与竞争洞察提供了强大的支持。随着技术的不断发展，大模型在专利检索分析中的作用将更加显著。

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