Frågor i patentförhandssökning är fullständiga patentansökningar och mycket längre än vanliga ad hoc-söknings- och webbsökningsämnen. Standard informationssökning (IR) tekniker är inte helt effektiva för patent tidigare konst sökning på grund av tvetydiga termer i dessa massiva frågor. Att minska patentfrågor genom att extrahera nyckeltermer har visat sig vara ineffektivt främst eftersom det inte är klart vad fokus för frågan är. En optimal frågereduktionsalgoritm måste därför sträva efter att behålla de användbara villkoren för hämtning som gynnar återkallande av relevanta patent, men ta bort termer som försämrar IR-effektiviteten. Vi föreslår en ny frågereduktionsteknik för att dela upp en patentansökan i ingående textsegment och beräkna likheterna i språkmodellering (LM) genom att beräkna sannolikheten för att generera varje segment från de högst rankade dokumenten. Vi minskar en patentfråga genom att ta bort de minst liknande segmenten från frågan, hypoteser om att avlägsnandet av dessa segment kan öka precisionen för hämtning, samtidigt som man behåller det användbara sammanhanget för att uppnå hög recall. Experiment på patentet föregående konstsökning samling CLEF-IP 2010 visar att den föreslagna metoden överträffar standard pseudo-relevans feedback (PRF) och en naiv metod för frågereduktion baserat på avlägsnande av enhetsfrekvenstermer (UFT).
Ganguellt och al. REF-anpassad pseudorelevans-återkoppling för frågereduktion genom att dela upp en patentansökan i ingående textsegment; de minst liknande segmenten som de pseudorelevanta dokumenten tas bort från frågan.
Patent query reduction using pseudo relevance feedback
{'venue': "CIKM '11", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}