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研究：多 LLM 共识与语料自适应专利主题建模
论文提出一套可审计的专利分析流水线，由三个 LLM 分别对专利的新颖性与创新类型投票分类，再用 PatentSBERTa 嵌入聚类发现主题并由 LLM 命名。在 3 万余件公共部门相关专利上验证，宏平均文档覆盖率 98.1%，主题多样性 0.900-1.000，分类未知率低于 1%。
arXiv cs.AI9 小时前
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论文提出一套可审计的专利分析流水线，由三个 LLM 分别对专利的新颖性与创新类型投票分类，再用 PatentSBERTa 嵌入聚类发现主题并由 LLM 命名。在 3 万余件公共部门相关专利上验证，宏平均文档覆盖率 98.1%，主题多样性 0.900-1.000，分类未知率低于 1%。