摘要：为研究专利匹配算法以提高专利匹配准确率并解决专利检索、专利推荐、专利地图等专利服务关联性不足的问题,文中提出一种基于双向表征编码器和注意力机制(BERT+ATT)以及基于密度聚类(DBSCAN)的专利匹配算法,首先使用BERT+ATT将专利文本转换成专利向量,然后采用DBSCAN对专利向量进行聚类,最后根据聚类结果和专利服务算法导出相应的专利检索、专利推荐、专利地图结果。基于BERT+ATT专利匹配算法的综合评价分数百分比为87.64%,相比于Word2Vec的75.93%提升了11.71%,相比于BERT的83.30%提升了4.34%。文中提出方法有助于分析和研究长三角地区的专利情况。

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