嵌入几何与聚类算法基准评测：用于无监督专利权利要求分类

英文标题：Benchmarking Embedding Geometries and Clustering Algorithms for Unsupervised Patent Claim Classification

该论文研究能否利用基于专利文本训练的无监督表征，发现跨越传统分类代码的相关技术联系。现有现有技术检索系统通常围绕分类代码构建，因此跨代码发现相关专利较为困难。研究聚焦嵌入空间几何特性与聚类算法在无监督专利权利要求分类中的表现，对专利检索和技术主题发现工具具有潜在意义。所提供原文节选未包含具体实验数据、模型结果或最终结论。

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