一种基于LLM特征提取和相似度匹配的专利价值量化评估方法

本发明涉及知识产权评估与人工智能应用交叉技术领域，具体是一种基于LLM特征提取和相似度匹配的专利价值量化评估方法，通过LLM对专利非结构化文本进行深度语义特征提取，结合结构化数据生成综合特征向量；基于向量空间检索和余弦相似度匹配找到可比专利；利用神经网络模型融合专利自身特征与可比专利价值进行加权估值；并通过动态迭代机制持续优化模型。本发明克服了传统方法的主观性和低效性，能精准捕捉专利深层价值，适配高价值技术的快速评估需求，适用于专利交易、融资、决策等场景。