论文评测双曲空间与聚类算法，专利权利要求无监督分类跨类检索提升52%
原文标题：Benchmarking Embedding Geometries and Clustering Algorithms for Unsupervised Patent Claim Classification
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研究在4.5万件美国专利上训练双曲与欧氏 VAE，发现双曲模型检索真正跨类别现有技术的比例高出52%（18.76% vs 12.34%）。论文还发现技术领域的分类广度与专利密度可预测方法效果，并开源含91项测试的完整实现，为跨分类码检索提供实用信号。
- 问题
- 专利检索围绕分类码组织，跨类现有技术难以发现。
- 方法
- 在专利文本上训练双曲与欧氏 VAE，对比无监督表示的跨类检索能力。
- 结果
- 双曲模型跨类检索比例高 52%（18.76% vs 12.34%），开源含 91 项测试实现。
- 影响
- 为跨分类码检索提供实用信号，并给出判断方法适用领域的可检验指标。
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