استرجاع الصور البروتوكولية باستخدام التعلم العميق القائم على المحولات

تشمل أعمال الملكية الفكرية مجالات واسعة، وخصوصًا البحث في الأدبيات السابقة في مجال البراءات، الذي يتطلب إيجاد وثائق يمكن استخدامها لتحديد الأصالة والخطوة الابتكارية من كم هائل من الأدبيات القديمة. فيما يتعلق بهذه الممارسة، كان هناك طلب طويل الأمد على البحث والتطوير لتقنيات بحث مباشرة للرسومات، بالإضافة إلى المعلومات الأساسية المتعلقة بالاختراعات. ومع ذلك، تُصوَّر الرسومات البرمجية عادةً كرسومات مبسطة بالأبيض والأسود، باستثناء بعض الدول، وتمتاز خصائصها الوظيفية بشكل كبير عن صور الطبيعة، وبالتالي لم تُستكشف بعد بشكل كافٍ. وقد تم تحقيق دقة أعلى من تلك التي سبقت باستخدام طريقة InfoNCE وArcFace في مجموعة بيانات DeepPatent (Kucer et al., 2022) بدلاً من الطريقة التقليدية Triplets. علاوة على ذلك، طوّرنا تطبيقًا يمكّن المستخدمين من البحث عن الرسومات البرمجية باستخدام أي صور. ويمكن تطبيق هذه البنية المعمارية على الرسومات البرمجية، وكذلك على العديد من الرسومات ذات الطبيعة المشابهة، مثل الرسومات الميكانيكية، ورسومات البراءات التصميمية، والعلامات التجارية، والرسوم التوضيحية، والرسوم التخطيطية.