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使用基于三胞胎网络的微调SCIBERT的专利搜索
Patent Search Using Triplet Networks Based Fine-Tuned SciBERT
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论文摘要
在本文中，我们为先前的ART搜索任务提出了一种新颖的方法。我们使用三重态网络方法微调SCIBERT变压器模型，使我们能够用固定尺寸的向量表示每项专利。这也使我们能够进行有效的向量相似性计算以在查询时间中对专利进行排名。在我们的实验中，我们表明我们所提出的方法的表现优于基线方法。
In this paper, we propose a novel method for the prior-art search task. We fine-tune SciBERT transformer model using Triplet Network approach, allowing us to represent each patent with a fixed-size vector. This also enables us to conduct efficient vector similarity computations to rank patents in query time. In our experiments, we show that our proposed method outperforms baseline methods.
