一种基于大模型的计算专利相关度的方法

本发明属于AI模型技术领域，提出一种基于大模型的计算专利相关度的方法，通过基于生成式大模型构建的专利发明点提取算法分别对每个待计算专利进行切割，以提取出每个待计算专利的整体发明点和局部发明点，通过专利文本向量化模型对每个待计算专利的整体发明点和局部发明点进行向量化，得到每个待计算专利的整体特征向量和局部特征向量，通过专利文本向量化模型实现专利文档向量化质量的提升，使用多向量匹配算法计算涉及局部发明点的相似性，实现将两个专利文件的局部发明点纳入到专利关联程度的计算，提高专利相关性计算的准确度。