上专智能专利组合特征检索算法

本产品通过构建智能化文本分析引擎，深度整合自然语言处理（NLP）与机器学习技术，对专利数据库中的技术说明书、权利要求书、摘要及实施例等核心文本要素实施多维度结构化解析与语义关联挖掘。系统通过算法模型将专利文献拆解为技术方案、功能特征、结构参数等关键维度，并转化为1024维高精度向量数据存储于专用向量库中。该设计支持在块检索与组合特征检索等场景中，通过向量相似度计算实现跨文档的深度关联分析，能够从技术路径、创新点、实施效果等多角度精准量化专利相似性，有效提升检索结果与实际业务需求的匹配度，为专利运营工作的各类场景提供更可靠的数据支撑。主要数据结构为：专利技术方案数据、专利技术特征数据等。关键字段包括：专利技术方案、专利技术手段、专利技术功效、专利技术作用，结构特征、功能范畴、材料参数、应用行业等。