CAS Insights | 数据完整性如何为AI专利检索赋能

本篇CAS Insights文章探讨了数据完整性在AI专利检索中的关键作用。背景方面，专利检索与常规科研检索不同，专利数据缺乏统一标准、来源分散且术语表述模糊，导致通用AI和大语言模型难以全面覆盖。研究目的在于揭示如何通过结构化索引数据来弥合语义鸿沟和格式差异，从而赋能AI进行高效准确的专利检索。结论指出，专利检索的成功关键在于使用经过人工标引、结构清晰且规范统一的数据，如CAS Content Collection™。融合人类专业知识（保障数据完整性和本体构建）与前沿AI技术（如对话式AI），能够帮助研究者可靠地识别相关专利信息，加速创新决策。文章强调了人类专家在构建本体、清洗数据方面的不可替代性，只有在此基础上，AI工具如CAS IP Finder和CAS Newton才能有效应对专利文献的复杂性，避免遗漏关键现有技术。