А. В. Горбунов В статье описан подход к повышению качества автоматического патентного поиска уровня техники, решающий проблему недостаточной эффективности существующих систем. Подход основан на автоматическом формировании терминологического вектора запроса из текста заявки с последующим его расширением квазисинонимами из дистрибутивного тезауруса, построенного на корпусе патентных документов, и обогащением библиографическими данными – кодами Международной патентной классификации (МПК). Дана математическая формализация формирования и расширения вектора запроса, описано построение дистрибутивного тезауруса патентной лексики. Предложены оригинальные показатели оценки качества поиска, учитывающие специфику патентных документов – наличие так называемых «патентных семейств», что позволяет оценивать способность системы находить релевантные изобретения, а не только совпадающие номера документов. Эксперименты на русскоязычной и англоязычной коллекциях показали повышение показателя S@20 на 10% по сравнению с базовым поиском по ключевым словам, продемонстрировано влияние учета патентных семейств на оценку успешности результатов поиска. Независимая экспертная оценка поисков в русскоязычной коллекции патентных документов подтвердила, что система находит хотя бы один релевантный документ в 96,25% случаев. Разработанные алгоритмы внедрены в поисковую платформу Роспатента.
Научная статья 
машинное обучение