基于Bert与Milvus的专利智能语义检索系统研究

作     者：许林 XU Lin

作者机构：成都中医药大学智能医学学院成都611137 成都信息工程大学自动化学院成都610025 

出 版 物：《中国发明与专利》 (China Invention & Patent)

年 卷 期：2023年第20卷第2期

页      面：5-11页

学科分类：08[工学] 0812[工学-计算机科学与技术（可授工学、理学学位）] 081202[工学-计算机软件与理论] 

基　　金：四川省科技计划重点研发项目(基于深度学习的专利智能检索与分析系统,编号:2021YFG0308) 四川省机器人与智能系统国际联合研究中心开放研究课题(多智能体协同视觉SLAM,JQZN2021-005)资助。 

主　　题：语义检索 专利检索 深度学习 Milvus 

摘      要：针对基于word2vec的专利语义检索方法无法处理多义词引起的召回率低,同时需要大量内积运算从而检索效率低下等问题,本文设计了一种基于Bert与Milvus的专利智能语义检索系统。系统将专利标题和摘要文本通过Bert预训练模型转化为词向量,并导入Milvus向量检索引擎,从而实现语义检索功能。同时,基于Django架构,在前端使用Vue.js进行网页的设计,再结合MySQL数据库,最终实现了一个专利的智能语义查询系统。系统分为登录管理模块、系统模块、个人中心模块、用户数据管理模块、检索模块五个模块的分析设计与实现。开发的智能语义检索系统在手工标注的专利数据集上测试,其检索召回率达到86%,平均准确率达到80%。实验证明通过Bert能有效提高检索准确率。同时,通过Bert结合Milvus,可以快速搭建智能语义检索系统。