基于es的特征向量检索专利

基于Elasticsearch（ES）的特征向量检索专利，可以按照以下步骤进行：

1. 数据预处理：首先，需要从国家知识产权局购买原始的专利数据。这些数据需要按照申请号进行分类，并存放在不同的文件夹中。每个申请号文件夹下的数据可以包括XML文件、PDF、图片等。

2. 数据导入：将处理过的专利数据导入到Elasticsearch中。这通常涉及到将数据转化为JSON格式，并使用ES的API进行导入。

3. 建立索引：在ES中为专利数据建立索引。这个索引将用于后续的检索。

4. 特征提取：从专利数据中提取特征。这些特征可以包括专利名称、摘要、权利要求、说明书、法律状态、申请日期、公开日期、授权日期、申请号、公开号、授权号、分类号（外观分类、国际分类）、申请人、当前专利人、发明人、代理人、代理机构等。

5. 特征向量生成：将提取出的特征转化为向量。这可以通过使用诸如TF-IDF（Term Frequency-Inverse Document Frequency）等方法来完成。

6. 相似度计算：对于每个查询的特征向量，计算它与所有专利特征向量的相似度。这可以通过余弦相似度或者欧氏距离等方法来完成。

7. 结果排序：根据相似度对检索结果进行排序，返回最相似的专利。

8. 结果反馈：将检索结果反馈给用户，用户可以根据需要对检索结果进行进一步的处理或分析。

请注意，这是一个大致的流程，具体的实现可能会根据实际的需求和数据进行调整。同时，由于专利数据的特殊性，可能需要考虑一些额外的因素，例如数据的保密性、检索的准确性等。

本文发布于:2024-09-21 20:23:06，感谢您对本站的认可！

标签：数据专利检索进行结果需要分类特征

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