Similarity score（シミラリティー・スコア）はリスト表示で利用できますか？
はい、Similarity Score（シミラリティー・スコア）はリスト表示で利用でき、TechDiscoveryの検索結果をスコアの昇順または降順で並べ替えることができます。
類似検索は、まず、全ての特許ファミリーをベクトル化することから始まります（各特許ファミリーに固有の指紋を生成するイメージ）。 その後、各特許ファミリーは、そのベクトル（フィンガープリント）を他と比較し、最も近いベクトル（特許ファミリー）を特定し、選択したサイズ（100件～5万件）の結果を返します。 TechDiscoveryのディープラーニングモデル（「アルゴリズム」）は特許の言語タスクのために特別に設計されており、特許の全文（発明の名称、要約、請求項、発明の詳細な説明）を使用して、個々の特許ファミリーのベクトルを生成します。TechDiscoveryは、技術名や簡潔な説明文など非常に少ない情報が入力された場合、情報のベクトル化（またはフィンガープリンティング）を支援するために、生成AIを使用します。
Similarity Score（シミラリティー・スコア）は何を示しますか？
Similarity Score（シミラリティー・スコア）は、検索結果（各特許ファミリー）の検索条件への類似度を示しています。検索結果として得られた全ての特許ファミリーに類似度に応じたスコア（100~0）が付与されます。100が最も高い類似度、0が最も低い類似度です。特許ファミリーは、スコアの高い順に表示されます。Similarity Scoreは、特許ファミリーが、検索条件にどの程度類似しているかを示します。
検索結果のリストの中から、入力した検索条件に最も関連性が高いと思われる特許ファミリーに"Relevant（プラスアイコン）"をクリックして選択することができます。お求めの技術範囲に類似する特許ファミリーの検索（絞り込み）に役立ちます。
また、"Irrelevant（マイナスアイコン）"を使って、関連性のない（が付与された）特許ファミリーを削除し、特定の特許ファミリーに、"Review later（ブックマークアイコン）"を付与して、後で確認することができます。
入力した検索条件を絞り込み、最も関連性の高い特許ファミリーの検索結果を表示するのに役立てていただけます。