arXiv cs.CL· Sujith Subramanian, P N Bhargav Teja, Susen Sarkar, Rajasekhara Reddy Duvvuru Muni·· 2 小时前AI 评分22
双曲空间嵌入与聚类算法如何用于无监督专利权利要求分类：一项基准测试
Benchmarking Embedding Geometries and Clustering Algorithms for Unsupervised Patent Claim Classification
AI 导读
研究在 45,000 项美国专利上训练双曲与欧氏 VAE（96 次运行、6 个随机种子），双曲模型在 3,000 次查询的 top-10 结果中跨类别检索现有技术的比例为 18.76%，比欧氏模型的 12.34% 高出 52%。
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