Abstrakt. Förhandssökning är en viktig uppgift inom patentsökning. Framgången med denna uppgift bygger på valet av relevanta sökfrågor. Typiskt termer för tidigare-art frågor utvinns från fordringsfälten för quest patent. På grund av patentens komplexa tekniska struktur och förekomsten av termer som inte stämmer överens med varandra och vaga termer är det dock svårt att välja relevanta termer för frågor. Under utvärderingen av patenten återvinnbarhet täckning av tidigare-konst frågor som genereras från frågepatent, en stor partiskhet mot en delmängd av samlingen erfares. Ett stort antal patent har antingen en mycket låg retrievability poäng eller kan inte upptäckas via någon fråga. För att öka patentens retrievability utökar vi i detta dokument tidigare-konst-frågor som genererats från frågepatent med hjälp av frågeexpansion med pseudorelevans återkoppling. Saknade termer från frågepatent upptäcks från feedback patent, och bättre patent för relevans återkoppling identifieras med hjälp av en ny metod för att kontrollera deras likhet med frågepatent. Vi fokuserar specifikt på hur man automatiskt väljer bättre villkor från frågepatent baserat på deras närhet distribution med tidigare-art frågor som används som funktioner för dator likhet. Våra resultat visar, att täckningen av tidigare-konst frågor kan ökas avsevärt genom att införliva relevanta frågor termer med hjälp av frågeexpansion.
Bashir m.fl. REF föreslog frågeexpansion med pseudo-relevans feedback som använde maskininlärning för termval.
Improving retrievability of patents in prior-art search
{'venue': 'In Proceedings of 32nd ECIR 2010', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}