ВведениеВ условиях стремительного технологического развития и роста объемов патентной информации, в том числе в России (рис. 1), поиск релевантных патентов [1, 2] становится важной задачей для исследовательских организаций, инженеров и специалистов по интеллектуальной собственности.  Рис. 1. Рост числа патентных заявок на изобретения в России Fig. 1. Growth in the number of patent applications for inventions in Russia Возможность быстро находить патенты-аналоги позволяет сократить издержки на дублирование исследований, повысить эффективность разработки новых решений и обеспечить соблюдение патентного законодательства.Патентные данные, как правило, представлены в виде больших текстовых массивов, содержащих структурированную и неструктурированную информацию: заголовки, описания, формулы изобретений, списки авторов и владельцев. Обработка такого объема данных требует использования современных технологий распределенного хранения и обработки информации, а также специализированных поисковых систем, способных учитывать лингвистические особенности текста. Анализ предметной областиЭффективный поиск в патентных базах данных (ФИПС Роспатента, Espacenet, USPTO, PATENTS-COPE), объем которых исчисляется сотнями миллионов документов, является критически важной задачей. Традиционные методы (булевский, TF-IDF [3], BM25 [4]) сталкиваются с проблемами лингвистической сложности патентных текстов и их огромного объема. Рассмотрим современные подходы, объединяющие лингвистический анализ (морфологию и синтаксис) с кластерными распределенными вычислениями для обеспечения масштабируемости и точности поиска. Классические лексические методы (BM25) обеспечивают высокую скорость, но страдают от словарного разрыва и игнорирования морфологии и синтаксиса. Современные подходы делают акцент на работе с ключевыми фразами (keyphrases), которые точнее отражают технические концепции. Эффективность демонстрируют методы, сочетающие синтаксические шаблоны (например, «прилагательное + существительное») и статистические метрики, что повышает точность извлечения по сравнению с чисто статистическими методами [5]. Парсинг зависимостей используется для построения семантических профилей патентов [6]. Для преодоления лексического разрыва применяется расширение запросов на основе языковых моделей [7] и семантические модели (Word2Vec, FastText [8]). Также современные подходы используют нейросетевые модели, такие как BERT и SciBERT, для вычисления контекстуального сходства между запросом и документом [9, 10].Для морфологической нормализации используется стемминг [11] и, что особенно важно для языков с богатой морфологией, лемматизация с использованием анализаторов (TreeTagger, spaCy), которые позволяют объединять разные словоформы, повышая полноту поиска [12]. Синтаксический анализ применяется для выявления отношений между терминами, что критично для точного поиска. Гибридные модели, сочетающие синтаксические шаблоны и «плотный поиск» на основе Sentence-BERT, показывают значительное улучшение метрик эффективности [13]. Обработка больших объемов патентных данных требует распределенных архитектур. Классическая модель MapReduce и ее современные аналоги лежат в основе параллельной индексации и вычисления статистик [14]. Платформы Elasticsearch [15] и Apache Solr [16] обеспечивают горизонтальное масштабирование, репликацию и поддержку пользовательских анализаторов для лингвистической обработки, что делает их основой современных систем (PATENTSCOPE, PatSnap). Фреймворк Apache Spark [17] используется для распределенного выполнения NLP-конвейеров (токенизация, лемматизация, извлечение ключевых фраз) и обучения моделей (например, распределенный Word2Vec) [18]. Архитектуры на основе Spark и библиотек векторного поиска (FAISS) обеспечивают быстрый семантический поиск по миллионам патентов [19].  Таким образом, современный поиск по патентной информации представляет собой синтез лингвистики, машинного обучения и распределенных вычислений. Перспективные направления включают интеграцию больших языковых моделей (LLM), использование мультимодальных данных и активное обучение на основе обратной связи пользователя. Кластерные вычисления являются не опцией, а обязательным фундаментом для работы с данными патентного масштаба.Цель работы заключается разработке программного модуля распределенного поиска русскоязычных патентов-аналогов с учетом морфологических особенностей языка.  Проведен анализ возможностей различных систем управления базами данных (СУБД) и поисковых платформ в части полнотекстового поиска и поддержки русской морфологии.На основании сравнительного анализа можно сделать вывод, что для задач полнотекстового поиска с учетом морфологических особенностей русского языка наибольшее соответствие функциональным требованиям демонстрируют Elasticsearch, Apache Solr и PostgreSQL. Все три системы поддерживают работу с русскоязычной морфологиейи реализуют механизмы полнотекстового поиска (табл. 1).  Таблица 1Table 1Анализ систем полнотекстового поискаAnalysis of full-text search systemsХарактеристикаElasticsearchApache SolrApache HivePostgreSQLClickHouseМорфологиярусского языкаДа (анализаторморфологии)Да (стемминг, словари)НетДаНетПолнотекстовый поискДа (Lucene,распределенный)НетДа (tsvector/tsquery)НетРаспределенная архитектураДа (кластерс шардами/репликами)Да (SolrCloud: шарды и реплики)ДаНет (только репликация или шарды на уровне приложений)Да (кластерс шардированием)Совместимостьс HDFSЕсть (ES-Hadoopконнектор для обмена данными)Есть (поддержка работы индексов в HDFS)ЕстьЕсть (FDW для Hadoop)Есть (движок для чтения из HDFS)  Elasticsearch и Apache Solr обладают распределенной архитектурой, что делает их максимально подходящими для обработки больших объемов патентных данных. Elasticsearch выделяется простотой настройки и встроенной поддержкой морфологии, в то время как Apache Solr требует более сложной конфигурации. PostgreSQL, несмотря на отсутствие нативной поддержки распределенности, имеет совместимость с HDFS, хорошо знакомую SQL-парадигму и встроенные средства обработки текстов.Разработка алгоритмов Алгоритм парсинга патентов представлен на рис. 2.  Рис. 2. Алгоритм парсинга патентов Fig. 2. Patent parsing algorithm  Опишем последовательность действий:1. XML-файл, выгруженный из системы Google Patents и содержащий данные о патентах, преобразуется в дерево элементов, из которого извлекается корневой элемент.2. В дереве XML выполняется  поиск всех элементов, соответствующих тегу <patent>, представляющему отдельный патент.3. В цикле для каждого найденного элемента <patent> извлекаются значения всех необходимых полей, таких как идентификатор, название, страна, даты, авторы, аннотация, описание и другие метаданные, которые собираются  в  структурированный объект.4. Полученные структурированные объекты, содержащие патентную информацию, загружаются в распределенную файловую систему HDFS.Данный алгоритм обеспечивает надежное извлечение данных из XML-файлов, поддерживая обработку больших объемов патентной информации.Алгоритм тестирования (рис. 3) предназначен для оценки производительности и функциональных возможностей различных систем управления данными (Elasticsearch, Apache Solr, PostgreSQL) при полнотекстовом поиске патентов-аналогов с учетом морфологических особенностей русского языка.  Рис. 3. Алгоритм тестирования систем Fig. 3. System testing algorithm  Алгоритм тестирования систем включает в себя следующие шаги:1. XML-документы патентов из системы Google Patents обрабатываются парсером, сохраняются в формате JSON и загружаются в HDFS. Далее данные импортируются в каждую систему управления данными, проводится проверка корректности загрузки и доступности записей для поиска.2. Из массива патентов выбираются 50 ключевых фраз (из поля Concepts), автоматически сгенерированных системой Google Patents. Эти фразы используются без модификации в качестве тестовых запросов.3. Для каждой системы выполняется настройка обработки естественного языка. Для Elasticsearch это настройка морфологического анализатора, обеспечивающего лемматизацию, для Apache Solr – добавление морфологических словарей, для PostgreSQL – настройка конфигурации russian на основе алгоритма стемминга Snowball.4. Каждый из 50 запросов по ключевым фразам выполняется трижды на каждой системе, чтобы устранить флуктуации времени выполнения. 5. Осуществляется полнотекстовый поиск по всем текстовым полям патента (title, abstract, claims, description). Измеряется время ответа (Response Time).6. Результаты поиска сравниваются с релевантными патентами, в которых содержалась данная ключевая фраза (в поле Concepts), что позволяет вычислить метрики эффективности поиска.7. По совокупности метрик (эффективность и время) производится сравнительная оценка 3-х систем (на основе наилучшего баланса между полнотой, точностью и временем ответа).Данный алгоритм обеспечивает систематическую оценку систем управления данными и поиска и позволяет сделать обоснованный выбор архитектуры программного модуля поиска патентов-аналогов.Алгоритм индексации данных (рис. 4) предназначен для создания индекса patents с заданной структурой и наполнения его данными, что обеспечивает поддержку полнотекстового поиска с учетом морфологии русского языка.   Рис. 4. Алгоритм индексации данных Fig. 4. Data indexing algorithm  Алгоритм индексации данных включает в себя следующие шаги:1. Устанавливается соединение с кластером Elasticsearch, создается индекс (табл. 2) с заданным маппингом, включая анализатор russian для текстовых полей. Таблица 2Table 2Структура индекса ElasticsearchElasticsearch index structureПатентное полеТип данныхОписаниеidkeywordID патентаtitletextНазвание патентаcountrykeywordСтрана подачи патентаpublication_numberРегистрационный номер патентаapplication_numberНомер заявки на патентapplication_datedateДата подачи заявкиpublication_dateДата публикацииinventorstextАвторыassigneesПатентообладателиabstractРефератclaimsФормула изобретенияdescriptionОписаниеdrawingsРисункиsimilar_documentsПохожие документыrelated_documentsСвязанные документыconceptsКлючевые понятия 2. Патентные данные преобразуются в формат, пригодный для пакетной загрузки в Elasticsearch, с указанием индекса и идентификатора для каждого документа.Разработанный алгоритм обеспечивает эффективную индексацию больших объемов данных, подготавливая их для быстрого поиска.Алгоритм поиска патентов-аналогов (рис. 5) осуществляет обработку пользовательских запросов, поиск релевантных патентов в распределенной системе управления данными Elasticsearch и визуализацию результатов в интерфейсе.   Рис. 5. Алгоритм поиска патентов-аналогов Fig. 5. Patent analogues searching algorithm В результате реализации алгоритма поиска патентов-аналогов была обеспечена эффективная обработка пользовательских запросов к распределенному хранилищу информации. Алгоритм учитывает особенности структуры патентных данных и специфики русского языка, что повышает точность и полноту поиска. Сравнительное тестирование рассматриваемых системДля оценки производительности и функциональной пригодности различных систем управления данными к задаче полнотекстового поиска по ключевым фразам с учетом морфологических особенностей русского языка были проведены сравнительные тестирования. Тестирование проводилось для систем Elasticsearch, Apache Solr и PostgreSQL. Перед проведением тестирования для каждой системы управления данными и поиска выполнена  настройка  соответствующих лингвистических компонентов. В Elasticsearch создан индекс с заданной конфигурацией анализатора russian_analyzer, основанного на токенизации и фильтре russian_morphology, который обеспечивает лемматизацию и приведение слов к начальной форме. В Apache Solr подключена поддержка русского языка путем добавления словаря стемминга в конфигурацию системы. Это обеспечило приведение слов к базовой форме на этапе индексирования и поиска. В PostgreSQL использовалась встроенная конфигурация russian, основанная на алгоритме Snowball. Для каждого текстового поля сформирован индекс типа tsvector, а запросы строились с применением to_tsquery с использованием настроенного русскоязычного словаря, обеспечивающего стемминг.Размер корпуса для тестирования составлял 10 000 патентов, полученных из поисковой системы Google Patents и загруженных в рассматриваемые системы. Все системы использовали механизмы индексации и предварительную настройку анализаторов для русского языка.Для оценки качества поиска использовались 50 ключевых фраз, полученных из патентного поля Concepts системы Google Patents. Ключевые понятия в поле Concepts формируются с использованием автоматических методов обработки естественного языка (NLP) и технологий извлечения информации из текстовых патентных данных. Выбранные фразы обеспечивают объективность и воспроизводимость тестирования, а также позволяют использовать формализованный набор ключевых понятий в качестве эталонного при определении качества поиска.Каждый из 50 запросов выполнялся по 3 раза для каждой СУБД, после чего усреднялись показатели времени отклика (Response Time) и рассчитывались метрики Precision, Recall и F1-score. Перед расчетом метрик были установлены основные характеристики поиска:– TP – количество релевантных патентов, которые были корректно найдены системой; – FP – количество нерелевантных патентов, ошибочно включенных системой в результаты поиска; – FN – количество релевантных патентов,  которые не были найдены системой.На основе указанных характеристик рассчитываются следующие ключевые метрики:– Precision (точность поиска) показывает долю релевантных документов среди всех, найденных системой:– Recall (полнота поиска) отражает способность системы находить все релевантные документы:– F1-score (F-мера) – гармоническое среднее между точностью и полнотой, полезна при наличии дисбаланса между количеством релевантных и нерелевантных документов:Результаты тестирования представлены в табл. 3.  Таблица 3Table 3Результаты тестирования полнотекстового поиска по ключевым фразамResults of testing full-text search by keyphrasesСистемаResponse Time, мсPrecisionRecallF1-scoreElasticsearch1310,870,820,84Apache Solr1840,750,680,71PostgreSQL2270,680,550,61  Elasticsearch показал наилучшие результаты как по времени отклика, так и по качеству поиска. Это объясняется встроенной поддержкой морфологических анализаторов для русского языка, использованием n-грамм и мощной архитектурой полнотекстового поиска. Проектирование программного модуляПрограммный модуль состоит из четырех основных подмодулей (рис. 6):1. Подмодуль парсинга отвечает за обработку исходных XML-файлов с патентами. На этом этапе происходит извлечение структурированной информации, пригодной для дальнейшего хранения и индексации.2. Подмодуль экспорта и лингвистической обработки данных сохраняет обработанные патенты в распределенной файловой системе HDFS в формате JSON, отправляет патентные данные в систему управления данными (Elasticsearch, Apache Solr, PostgreSQL) и выполняет лингвистическую обработку текстовых данных (токенизацию, стемминг, лемматизацию).3. Подмодуль поиска патентов-аналогов реализует поиск патентов-аналогов на основе введенного пользователем запроса, содержащего ключевые фразы. 4. Подмодуль графического интерфейса предоставляет пользователю возможность ввести поисковый запрос, просматривать результаты и взаимодействовать с программой.   Рис. 6. Архитектура программного модуля Fig. 6. Software architecture  Программная реализация модуляМодуль поддерживает следующие ключевые функции:– позволяет загружать данные из XML-файлов, содержащих информацию о патентах системы Google Patents, и преобразовывать их в структурированный формат для дальнейшей работы;– хранение данных: обеспечивает сохранение обработанных данных в распределенной файловой системе HDFS в виде JSON-файлов, обеспечивая масштабируемость и отказоустойчивость;– индексация данных: поддерживает создание индекса в Elasticsearch с маппингом, оптимизированным для полнотекстового поиска, включая анализатор русского языка для текстовых полей, таких как название, реферат и описание;– поиск патентов: предоставляет возможность поиска по множеству параметров, включая номер публикации, название, авторов, патентообладателей, описание и ключевые слова, реализующие возможность полнотекстового поиска;– визуализация результатов (рис. 7) отображает найденные патенты в таблице с поддержкой сортировки по различным полям.    Рис. 7. Интерфейс системы патентного поиска Fig. 7. Patent search interface Адаптивная структура таблицы с горизонтальной прокруткой позволяет эффективно работать с большими наборами результатов, а поддержка полноэкранного режима расширяет возможности анализа данных. ЗаключениеПроанализированы существующие решения в области патентного поиска, такие как Google Patents, Яндекс.Патенты, ФИПС и Espacenet. Изучены технологии распределенного хранения больших текстовых данных. Выполнена настройка кластера Hadoop и распределенной файловой системы HDFS, предназначенной для хранения исходных XML-документов патентов.Проведен сравнительный анализ и тестирование систем распределенного хранения больших текстовых данных (Elasticsearch, Apache Solr, Apache Hive, ClickHouse и PostgreSQL) применительно  к  задаче полнотекстового русскоязычного поиска. Разработан алгоритм парсинга патентных документов. Сформирован алгоритм индексации патентных документов в системах распределенного хранения больших текстовых данных. Разработан алгоритм поиска патентов-аналогов. Спроектирован и программно реализован модуль поиска патентов-аналогов, интегрирующий распределенную файловую систему HDFS, XML-парсер, системы управления данными Elasticsearch, Apache Solr, PostgreSQL. Проверена его эффективность в решении задач полнотекстового поиска на основе русскоязычных ключевых фраз. Тестирование качества полнотекстового поиска по ключевым фразам с учетом особенностей русского языка показало, что выбранный стек технологий обеспечивает высокие характеристики точности, полноты поиска, скорости отклика.