摘要
知识产权工作涵盖广泛领域。特别是在专利领域，进行现有技术文献检索时，需要从海量历史文献中找出可用于判断新颖性和创造性步骤的文件，这一任务具有高度复杂性。针对此类检索需求，长期以来亟需研发一种能够直接基于专利图示及发明核心信息进行搜索的技术。然而，由于专利图示通常以黑白抽象图形形式呈现，其视觉特征与自然图像存在显著差异，导致该领域尚未得到充分探索。本研究通过在DeepPatent数据集上引入InfoNCE与ArcFace损失函数，替代传统的三元组（Triplet）损失，显著提升了检索精度，优于以往方法。此外，我们开发了一款应用系统，支持用户通过任意图像搜索专利图示。该架构不仅适用于专利图示，还可推广至其他类别的图形数据，如机械制图、外观设计专利、商标图样、技术图表及草图等。