一种基于神经网络的专利检索系统

本发明涉及机器识别，尤其涉及一种基于神经网络的专利检索系统。

背景技术：

1、由于网上购物具有买家无法接触到实体商品的局限性，买家往往仅能通过商家所提供的商品参数信息或商品图片来进行商品的挑选。因此，为了吸引消费者，商家往往会在在相应购物页面上投放大量的宣传用语或宣传图片来吸引消费者购买。由于消费者无法试用商品，难以分辨商品质量好坏，在比较衡量多个同类型商品的时候往往难以进行抉择。此时，消费者往往容易由于商品的价格等因素而选择了较低价格的商品，从而容易导致消费者购买到了一些质量较差的或者是仿冒的商品，影响了消费者的购物体验。

2、如中国专利公开号cn108984577a公开了一种基于机器识别的线上商品专利获取方法及系统，包括：利用网页爬虫自动爬取购物网页中的商品标题以及图片，并对商品标题进行分词处理，识别出作为检索要素的商品的品牌名称以及商品名称，并检索获得该商品所对应的专利文献；再根据商品名称选取对应的图像库，并从图像库中采用基于颜色特征的卷积神经网络匹配获得与商品相似度最高的模板图像，再基于模板图像的轮廓特征提取商品的轮廓图像，并将商品的轮廓图像与检索获得的专利文献中的附图进行匹配，找到对应的专利检索结果。

3、在现有技术中通过识别图像的整体边缘轮廓来实现对特定的产品进行识别，同时会识别该产品对应的颜色和形状来确定该产品是否存在专利，但是在进行检索时，如果仅通过该产品的形状无法确定产品的专利时，又或者只通过商品有关的关键词对专利进行查找时，由于商品设置的关键词偏向于商业化，导致其释义和相关描述可能存在于产品原使用名称相关，但是不完全一致时，通过关键词找到的类似图像很难准确识别到该产品。

技术实现思路

1、本申请通过提供一种基于神经网络的专利检索系统，解决了现有技术存在的检索效率低、准确性不高以及无法充分利用商品图片信息进行检索的技术问题，提高了专利检索的准确性和效率。

2、本申请提供了一种基于神经网络的专利检索系统，包括：

3、数据获取模块，用于获取商品图片和商品标题；

4、第一检索模块，用于基于获取的商品标题，对商品标题中的各个词汇进行匹配，提取与商品相关的第一关键词；

5、第二检索模块，用于从获取的第一关键词中提取得到第二关键词，第二关键词是通过将第一关键词进行重新排序后识别到的商品标题中的专业同义词；

6、词汇检索结果模块，用于根据第一关键词和第二关键词依次得到第一关键词的第一检索结果和第二关键词的第二检索结果，根据得到的第一检索结果和第二检索结果，得到关于商品标题的第一匹配结果；

7、图片检索模块，用于基于获取的商品图片，识别商品图片对应的商品六面图，并根据商品图片的商品六面图得到关于商品图片的第二匹配结果；

8、检索评估模块，用于根据获取的第一匹配结果、第二匹配结果，确定输出给用户的专利列表。

9、本申请实施例中提供的一个或多个技术方案，至少具有如下技术效果或优点：

10、通过数据获取模块、第一检索模块、第二检索模块、词汇检索结果模块、图片检索模块和检索评估模块的协同工作，实现了对商品标题和图片的全面检索，使得检索过程更加细致和全面；第一检索模块和第二检索模块通过对商品标题中的关键词进行提取和重排序，识别到更精确的专业同义词，提高了检索的准确性和专业性；图片检索模块利用神经网络技术，对商品图片进行六面图识别，并根据各视图的重要性和重叠评分进行检索，有效利用了图片信息，提高了检索的准确性和效率；检索评估模块将基于标题的检索结果和基于图片的检索结果进行比对和综合评估，进一步提高了检索结果的准确性和可靠性；在比对过程中，通过比较融合后的特征向量的损失值，动态调整输出的专利列表，使得最终输出的结果更加符合用户的实际需求。

技术特征：

1.一种基于神经网络的专利检索系统，其特征在于，包括：

2.如权利要求1所述的一种基于神经网络的专利检索系统，其特征在于，对于第一检索结果的计算方式包括：

3.如权利要求2所述的一种基于神经网络的专利检索系统，其特征在于，第一关键词在预设文档的出现概率表示为：

4.如权利要求1所述的一种基于神经网络的专利检索系统，其特征在于，对于第二检索结果的计算方式为：

5.如权利要求1所述的一种基于神经网络的专利检索系统，其特征在于，根据获取的第一检索结果和第二检索结果，确定第一匹配结果的方式为：

6.如权利要求1所述的一种基于神经网络的专利检索系统，其特征在于，在获取第二匹配结果时，对应的处理手段包括：

7.如权利要求6所述的一种基于神经网络的专利检索系统，其特征在于，获取每个面内识别到的初始特征数量，基于初始特征之间的相对重要性，得到每个视图的相对重要性：

8.如权利要求6所述的一种基于神经网络的专利检索系统，其特征在于，重叠评分的计算方式为，将商品图片和检索后的图像集生成特征系列，确定计算的重叠评分；

9.如权利要求1所述的一种基于神经网络的专利检索系统，其特征在于，检索评估模块的处理还包括，将获取的第一匹配结果和第二匹配结果进行比对，将比对结果作为输出给用户的专利列表；

10.如权利要求9所述的一种基于神经网络的专利检索系统，其特征在于，获取到融合后的特征向量的损失值后，比较出现损失时第一匹配结果中对应特征的损失出现概率和第二匹配结果对应特征的损失出现概率，若第一匹配结果中对应特征的损失出现概率大于第二匹配结果对应特征的损失出现概率时，将第二匹配结果为基础，选择与第二匹配结果相似度最高的第一匹配结果组合为输出的专利列表；若第一匹配结果中对应特征的损失出现概率小于第二匹配结果对应特征的损失出现概率时，将第一匹配结果为基础，选择与第一匹配结果相似度最高的第二匹配结果组合为输出的专利列表。

技术总结本申请公开了一种基于神经网络的专利检索系统，涉及机器识别技术领域，包括：数据获取模块，用于获取商品图片和商品标题；第一检索模块，用于基于获取的商品标题，对商品标题中的各个词汇进行匹配，提取与商品相关的第一关键词；第二检索模块，用于从获取的第一关键词中提取得到第二关键词，第二关键词是通过将第一关键词进行重新排序后识别到的商品标题中的专业同义词；词汇检索结果模块，用于根据第一关键词和第二关键词依次得到第一关键词的第一检索结果和第二关键词的第二检索结果，根据得到的第一检索结果和第二检索结果，得到关于商品标题的第一匹配结果；提高了专利检索时的准确性。技术研发人员：范颖,李可心受保护的技术使用者：南昌理工学院技术研发日：技术公布日：2024/9/26