Google Patents 存档

一个精选的 Google 和 Microsoft 搜索专利库，按提出专利的发明人或研究主管进行组织。每个追踪跟随一位工程师通过他们的专利血统，让读者了解研究主线如何通过继续申请、分割申请和授权而演变。专利用它们接触的排名工作面进行注释：查询理解、排名、检索、行为信号、知识图或 AI 搜索。

按发明人划分的专利追踪

• 65 Google Patents to Help You Understand How Search Engines Work! (69 个专利) — Google 提交的精选基础和高级专利集合。
• Steven Baker — Google Search Patents (49 个专利) — Google 研究员 Steven D. Baker 提出的 49 项授权搜索引擎专利加 2 项已公开申请，涵盖查询理解 (同义词、n-gram、地理、跨语言)、查询细化、有意义的停用词检测、答案段落评分 (精选摘要)、查询-文档相似性、列表共现和基于嵌入的个性化搜索。
• Amit Singhal — Google Search Patents (22 个专利) — Amit Singhal (Google 搜索前 SVP，2000-2016) 提出的 22 项搜索引擎专利，涵盖交错和结果组成、查询重写、语义查询理解、链接质量评分、位置感知排名、语言和国家偏置、商业意图检测和广告投放。8 项有意义停用词家族与 Steven Baker 共同发明，在 Steven Baker 部分中记录以避免重复内容。
• Prabhakar Raghavan — Google Search Patents (16 个专利) — Prabhakar Raghavan (Google 搜索负责人 2020-2024，之前为 Yahoo VP 和 IBM Almaden 研究科学家) 提出的 16 项搜索/IR 专利，涵盖个性化 PageRank、网络社区检测、自适应排名、多引擎结果合并、层级分类、子空间聚类、信息过滤、可自定义导航、用户生成的内容表面、来自旅行模式的位置质量信号和时间元数据分析。跨越他的 IBM、Yahoo 和 Google 研究。
• Nitin Gupta — Google Search Patents (32 个专利) — Nitin Gupta (Google 搜索质量工程师) 提出的 32 项搜索/SEO 专利，涵盖查询建议和模板、重新排名和个性化、答案生成神经网络、内容知识生成、最新的 2026 AI Overviews 时代生成式搜索检索专利，以及关于域名和网站的直接 SEO 专利。最后 5 项专利与 Steven Baker 共同发明，在他的部分中记录以避免重复内容。
• Navneet Panda — Google Search Patents (15 个专利) — Navneet Panda (Google 工程师，其内容质量工作成为 Panda 算法更新基础，2011) 提出的 15 项搜索质量专利，涵盖网站质量评分、在行为数据积累前预测网站质量、按综合相关性和网站质量信号对搜索结果进行排名、网站持续时间性能、本地化显著查询、查询修订和图像概念学习。
• Anand Shukla — Google Search Patents (16 个专利) — Anand Shukla (Google 搜索质量工程师) 提出的 16 项搜索/IR 专利，包括将经典搜索桥接到基于 LLM 的对话搜索的前沿 2024 年 "带有有状态聊天的搜索" 专利。还涵盖深度文章表面、查询模式匹配、查询主题映射、内容频道管理和增强搜索源家族。最后 3 项专利与 Steven Baker 共同发明，涉及个性化源嵌入工作，在他的部分中记录。
• Krishna Bharat, Google Search Patents (48 个专利) — Krishna Bharat (Google News 创始发明人和 Hilltop 算法创建者) 提出的 48 项搜索引擎专利。涵盖 Hilltop 链接分析算法、带有实体检测的查询重写、查询中的语义单元、查询和搜索增强、按使用统计排列文档排名、新闻搜索的图像选择、社论观点排名、搜索引擎覆盖估计、查询特定书签和实体感知广告呈现。时间跨度从 2001 到 2024。
• Srinivasan Venkatachary, Google Search Patents (25 个专利) — Srinivasan Venkatachary (共同发明人，搜索结果生成式摘要专利家族，为 AI Overviews 和搜索生成式体验提供支持) 提出的 26 项搜索工程专利。还涵盖基于用户兴趣的增强搜索源、候选答案段落评分、答案段落的上下文评分调整、隐含问题查询识别、基于关键词的对话语音搜索、通过文档结构相似性进行的查询生成、有机和结构化内容的资源识别、内容频道管理和表情符号分类器。时间跨度从 2013 到 2025。
• Jeromy William Henry, Google Search Patents (25 个专利) — Jeromy William Henry 提出的 25 项搜索引擎专利，涵盖 Knowledge Panels (搜索结果旁的实体卡)、结构化实体信息页面 (独立的实体详情工作面)、个性化实体信息页面、SERP 图像尺寸和音乐搜索二级链接呈现。他语料库中的每项专利都与 SEO 相关。时间跨度从 2013 到 2025。
• Ramanathan V. Guha, Google Search Patents (33 个专利) — Ramanathan V. Guha (Schema.org 共同创始人和 Google Custom Search Engine 主要发明人) 提出的 33 项搜索引擎专利。涵盖可编程搜索引擎家族、基于信任的搜索排名、可编程上下文的垃圾邮件检测、社交信号传播、搜索结果分类、自定义网络摘要、按用户注释过滤、通过查询交集的上下文搜索、查询识别和生成任务 UI 家族。时间跨度从 2003 到 2019。
• Marc Najork, Google Search Patents (25 个专利) — Marc Najork 提出的 25 项搜索/IR 专利，跨越他的 Microsoft Research 时代 (网络爬虫架构、抗垃圾排名、内容评估、超链接数据库) 和 Google 时代 (表单信息提取、ML 驱动的语义相似性、主动学习、文档活动日志以获得相关性训练)。包括与 65 Google Patents 集合交叉列出的基础文档活动日志专利。时间跨度从 2005 到 2025。
• Jeffrey Dean, Google Search Patents (78 个专利) — Jeffrey Dean (Google 首席科学家兼高级研究员、Google Brain 共同创始人、MapReduce 和 BigTable 架构师) 提出的 78 项搜索和 IR 基础设施专利。包括基础文档评分家族 (查询分析、内容更新、起始日期、基于链接的标准)、历史数据专利 (与 65gp 交叉列出)、锚点标签索引、通过 Tokenspace 的内容片段、接近重复和镜像主机检测、主题漂移防止、分布式 ML 模型，以及使网络规模搜索成为可能的基础 MapReduce 和 BigTable 基础设施。时间跨度从 2000 到 2025。
• Paul Haahr, Google Search Patents (63 个专利) — Paul Haahr (长期 Google 搜索排名工程师) 提出的 63 项 Google 搜索和排名专利。涵盖规范链接质量专利 (Bharat/Singhal/Haahr "确定链接文档的质量")、文档分类排名、节点独立性反 PBN 信号、传闻质量测量专利 (与 65gp pat-48 交叉列出)、多阶段查询处理管道、评估网络搜索评分函数的框架 (他的 SMX 演讲的纪录片后盾)、首选网站、参考上下文、图像的合成描述文本和多家族查询细化和停用词检测集群。与 Singhal、Dean、Bharat、Cutts、Henzinger、Simon Tong 和 Acharya 共同撰写。时间跨度从 2008 到 2019。
• Hyung-Jin Kim, Google Search Patents (23 个专利) — Hyung-Jin Kim 提出的 23 项 Google 搜索和排名专利。Navboost/隐式反馈排名家族的主要发明人 (US 8,661,029 + 5 个继续至 US 11,816,114 活跃 2023 IP)，该系统在 2024 年 DOJ Google 反垄断审判中被曝光。还涵盖展示偏差模型、时间评分调整、文档变化排名、用户队列分组、相似查询借用、变体通用查询、传播查询分类，以及与 Paul Haahr 的交叉列出质量测量专利 (65gp pat-48)。与 Simon Tong、Noam Shazeer、Michelangelo Diligenti、Adrian Corduneanu、Henele Adams 和 Andrei Lopatenko 共同撰写。申请时间 2006-2021。
• Pandu Nayak, Google Search Patents (13 个专利) — P. Pandurang Nayak (Google 搜索首席科学家) 提出的 13 项 Google 搜索专利。专利记录涵盖 2003-2015 年的查询修订和查询理解堆栈：多个查询修订模型的集成、置信度评分修订、已知高排名查询借用、概念上下文替换、短语限制同义词、点击驱动的同义词识别、首字母缩写扩展。与 David R. Bailey、Ben Gomes、Trystan Upstill、Kedar Dhamdhere 和 Thomas Strohmann 共同撰写。他的神经时代贡献 (RankBrain、BERT、MUM、DOJ 证词) 是有意未专利的，存在于博客文章和审判记录中。
• Daniel Egnor, Google Local Search Patents (20 个专利) — Daniel Egnor (Google 地图/本地包排名层的架构师) 提出的 20 项 Google 本地搜索和地理相关性专利。US 8,046,371 "基于位置突出度对本地搜索结果进行评分" 的主要发明人，该专利定义了 Google 官方本地搜索排名文档中的 "突出度" 因素。还涵盖位置敏感排名 (相关性因素，与 Amit Singhal)、地理相关性索引、模糊地理参考解析、权威文档识别、业务列表分类和 GIS 模糊搜索处理 (与 Keyhole 创始人 John Hanke)。与 Singhal、Haahr、Greenfield 和 John Hanke 共同撰写。申请时间 2003-2019。
• Yossi Matias, Google SERP Features & Assistant Patents (47 个专利) — Yossi Matias (Google VP 工程) 提出的 47 项 Google 专利。US 9,213,748 "为搜索查询生成相关问题" 的主要发明人，即人们也问专利。建立了自动完成 (2004)、Trends、天气/体育/字典 OneBoxes。涵盖人们也问家族、Knowledge Panel 实体搭建 (分组相关实体、中心实体识别、事实估计、文本实体属性、实体引用搜索)、Trends/分析层 (广告竞争分析、排名图形可视化)、Duplex 自动通话基础设施、为 Google Assistant 2024-2026 生成式时代提供支持的个性化聊天机器人和 LLM 输出蕴涵专利，以及上下文/第三方 SERP 功能。与 Yaniv Leviathan (Duplex)、Gal Chechik、Ziv Bar-Yossef、Eyal Segalis 和 Avinatan Hassidim 共同撰写。申请时间 2013-2026。
• Andrei Broder, Cross-Vendor Search Patents (25 个专利) — Andrei Broder (跨供应商发明人，在 DEC/AltaVista 塑造接近重复检测，在 Compaq 共同发明基础 CAPTCHA，构建 AltaVista 网页排名系统，在 IBM 撰写网页衰变信号，在 Yahoo 塑造广告匹配/SERP 功能/CAPTCHA 演变基础设施) 提出的 25 项搜索引擎和 IR 专利。US 6,349,296 基础 MinHash/shingling 专利的主要发明人、指纹冲突概率技术 (US 5,974,481) 和文档相似性 shingling 专利 (US 6,230,155)，以及基础 CAPTCHA 专利 (US 6,195,698)。时间跨度从 1999 到 2024。
• Monika Henzinger, Google Search Patents (50 个专利) — Monika Henzinger (Google 首任研究总监) 提出的 98 项搜索和 IR 专利。基础接近重复页面检测专利 (US 6,138,113，与 Dean) 的共同发明人以及广泛的文档评分家族集合 (查询分析、内容更新、起始日期、基于链接的标准、历史数据，全部与 Dean 的规范文章交叉列出)。独立贡献：与 William Pugh 的检测重复文件家族、AltaVista 连接服务器、连接性和内容排名专利、文档新鲜度确定、语义距离排名、查询语义信息排名、锚点文本交叉语言 IR、上下文搜索和超文本浏览器助手，以及使用统计驱动的文档检索。时间跨度从 1997 到 2017。
• Trystan Upstill, Google Site-Quality & HCU-Era Search Patents (28 个专利) — Trystan Upstill 提出的 28 项 Google 搜索和排名专利。Panda 专利 (US 9,135,307 = 65gp pat-39) 的共同发明人和领导发明人，以及 HCU 时代后续 US App 2019/0155948 "基于类别质量重新排名资源" , 锚定后 Panda 网站质量血统的专利。还涵盖权威结果发现、搜索结果排名和重新评分、附属域名检测、从网站地址的资源属性提取、本地搜索和 POI 识别、同义词和查询重写、导航意图资源、来自链接上下文的语言识别，以及最近的 LLM 时代 UI 组件专利。申请时间 2012-2026。
• Susan Dumais, Microsoft IR & Search Patents (18 个专利) — Susan Dumais (Microsoft 技术研究员和 Gerard Salton 奖获得者) 提出的 61 项搜索和 IR 专利。基础潜在语义索引专利 (US 4,839,853，Bellcore 1989) 的共同发明人，是每个密集嵌入检索系统的概念祖先。在 Microsoft Research，她的工作涵盖自动化 SERP 满意度测量、偏好判断点击模型、基于活动的上下文排名、时间感知排名与时间动力、个性化导航和搜索结果、每用户领域专业知识确定、网页变化 × 重新访问新鲜度、隐含设备相关查询重新表述、权威排名。时间跨度从 1989 到 2026。共同作者包括 Jaime Teevan、Eric Horvitz、Ryen White、Adam Fourney、Joshua Goodman 和 Eric Brill。
• Christopher Burges, Microsoft Research Learning-to-Rank Patents (16 个专利) — Christopher J. C. Burges (发明了 RankNet/LambdaRank/LambdaMART 学习排序血统的 Microsoft Research 科学家) 提出的约 30 项独特美国发明 (84 项 WIPO 语料库条目)。RankNet (US 7,689,615) 是成对神经排序器；LambdaRank (US 7,617,164) 是优化 NDCG 的任意成本扩展；LambdaMART (US 12/032,697) 是赢得 2010 Yahoo LTR Challenge 的梯度提升集合。还涵盖行为变异性自适应、网页多图分析、链接垃圾平滑、边距树提升、k-NN 概率估计。时间跨度从 2001 到 2019。共同作者包括 Robert Ragno (LambdaRank)、Irina Matveeva 和 Timo Burkard。
• Eric Brill, Microsoft Research Search & NLP Patents (20 个专利) — Eric Brill (因查询拼写检查专利和有噪声信道纠正模型而闻名的 NLP 和搜索科学家) 提出的 20 项 Microsoft Research 专利。US 7,254,774 "改进的拼写检查系统和方法" 的主要发明人，基础有噪声信道查询拼写检查专利。还涵盖字符串到字符串拼写纠正转换 (US 7,290,209 / 7,366,983)、网络搜索中的行为变异性计算 (US 7,743,047)、流行度数据排名、挖掘网络搜索用户行为、页面偏置搜索、成本效益问答组成和用户意图发现。申请时间 2005-2010。
• Tomas Mikolov, Google word2vec Patents (2 个专利) — Tomas Mikolov 提出的 2 项基础 Google 专利，涵盖 word2vec，定义嵌入时代的连续词嵌入学习模型。与 Kai Chen、Greg Corrado 和 Jeff Dean 共同发明。US 9,037,464 是原始授予；US 9,740,680 是声明范围更广的继续。两项专利共享相同的披露 (申请 13/841,640)，合在一起构成整个 word2vec 专利家族。在概念上与 Dean 部分交叉列出 (Dean 是共同发明人，从事更广泛的 Brain/分布式模型基础设施)。
• Noam Shazeer, Google Transformer, MoE & Search Patents (18 个专利) — Noam Shazeer 获得的约 46 项 Google 专利 (全面投资组合估计为 120-150)。与 Vaswani、Polosukhin、Uszkoreit、Jones、Gomez、Kaiser 和 Parmar 共同发明基础 Transformer 注意力架构 (US 10,452,978)、稀疏门控混合专家扩展方法 (US 11,769,055，与 Dean、Hinton、Le 和 Mirhoseini)、Switch Transformer (US 12,093,829)，以及为 Google Assistant 2024-2026 生成式时代提供支持的 LLM 在助手响应生成中。还涵盖分布式张量计算 (GSPMD/Pathways) 和 2008-2015 年前 Transformer 大规模 ML 排名基础设施。时间跨度从 2008 到 2025。
• Ashish Vaswani, Google Transformer, Attention-Based Vision & Fast Decoding Patents (6 个专利) — Ashish Vaswani 获得的 4 项新规范文章加 Noam Shazeer 部分的 2 项交叉列出。基础 Transformer 专利 (US 10,452,978，交叉列出) 的首席作者。局部自注意计算机视觉专利 (US 20210390410，HaloNet) 的首项发明人，将注意扩展到长序列和图像。MultiModel (US 20200089755，统一多任务多模态架构，是 MUM 和 Gemini 的结构祖先) 的共同发明人、完全注意计算机视觉系统 (US 20250292560，ViT 血统) 和快速解码离散潜在方法 (EP 3732627)，使 LLM 推理在搜索规模延迟下经济可行。时间跨度从 2017 到 2025。
• Jakob Uszkoreit, Google Transformer Architect, Universal Transformer & Vision Transformer Patents (6 个专利) — Jakob Uszkoreit 获得的 3 项新规范文章加 Vaswani 和 Shazeer 部分的 3 项交叉列出。"Attention Is All You Need" (US 10,452,978，交叉列出) 的共同作者。Universal Transformer (US 10,740,433，具有每令牌自适应计算时间的自适应深度 Transformer) 的共同发明人、可分解注意 NLI 模型 (EMNLP 2016，前 Transformer 证明参与-比较-聚合取代递推的负载承载证明) 和 Vision Transformer (ViT，ICLR 2021，锚定现代视觉搜索和多模态基础的补丁令牌化架构)。交叉列出涵盖原始 Transformer、MultiModel (统一多任务多模态祖先 MUM/Gemini) 和图像 Transformer。时间跨度从 2016 到 2021。
• Simon Tong, Google Click-Driven Ranking, Population Signals & Anti-Spam Patents (9 个专利) — Simon Tong 获得的 5 项新规范文章加 Kim、Shazeer 和 65 Google Patents 部分的 4 项交叉列出。Tong 与 Marc Pearson 和 Sergey Brin 共同发明了相关查询排名专利 (US 7,505,964)，与 Pearson 共同发明了人口信息排名专利 (US 7,454,417)，独自发明了国家偏置 (US 20040254932)，与 Bem/Harik/Levenberg/Shazeer 共同发明了前 Transformer 大规模 ML 排名基础设施 (US 7,222,127)，以及与 Ghemawat/Piscitello/Cutts 共同发明了用户文档移除专利 (US 8,417,697，个人 Blocklist 和众包垃圾邮件信号的结构祖先)。交叉列出涵盖 Navboost 隐式反馈家族、CTR 作为排名因素的专利、历史数据专利和大数据集排名继续。时间跨度从 2003 到 2017+。
• Michelangelo Diligenti, Google Click-Data Quality & Implicit Feedback Patents (5 个专利) — Michelangelo Diligenti 获得的 2 项新规范文章加 Kim 和 65 Google Patents 部分的 3 项交叉列出。检测点击垃圾邮件专利 (US 8,694,374，属性偏差异常检测进给排名信号) 和点击模型的发明人，该模型说明了用户意图 (US 20120143789，意图条件点击加权)。他的 Navboost/展示偏差/CTR 作为排名因素共同发明 (交叉列出) 将他锚定在隐式反馈排名家族中。投资组合重点关注点击数据质量，原始用户行为和它进给的排名信号之间的层。时间跨度从 2007 到 2019+。
• Jaime Teevan, Microsoft Personalized Search & Search-Task Patents (5 个专利) — Jaime Teevan 获得的 4 项新规范文章加 Dumais 部分的 1 项交叉列出。与 Dumais 和 Horvitz 共同发明了基础个性化搜索专利 (US 7,693,818)，针对每用户配置文件向量重新排名全球候选。搜索任务识别的发明人 (US 8,326,824，跨会话查询聚类为多步任务)、重新发现与新发现分类 (US 8,756,219，稳定返回访问的先前点击结果)、微任务搜索分解 (US 10,062,103，将高级目标分解为可恢复的微步)。交叉列出涵盖个性化导航 (Dumais 规范)。时间跨度从 2003 到 2018+。
• Eric Horvitz, Microsoft Decision-Theoretic Search & Attention-Aware Information Delivery Patents (3 个专利) — Eric Horvitz 获得的 3 项新规范文章。不确定下的决策理论排名的发明人 (US 7,124,129，相关性作为概率分布与预期效用选择)、搜索结果展示中的成本效益推理 (US 7,194,464，精选摘要和 AI Overviews 的机械基础) 和注意感知主动信息交付 (US 6,934,917，零查询表面血统，位于 Discover、Now 卡和 AI 助手后面)。时间跨度从 2002 到 2006+。
• Ryen White, Microsoft Search Behavior & Search-Trails Patents (3 个专利) — Ryen White 获得的 3 项新规范文章。搜索追踪/成功路径挖掘的发明人 (US 7,904,440，排名结束成功跨用户路径的目的地)、探索性与查询查询阶段分类 (US 8,041,711，服务阶段调整排名和结果格式)、跨会话任务继续 (US 9,116,996，将跨会话和设备的查询缝合为一个继续任务)。时间跨度从 2007 到 2015+。
• Azalia Mirhoseini, Google ML Infrastructure & Chip-Design Patents (3 个专利) — Azalia Mirhoseini 获得的 2 项新规范文章加 Shazeer 部分的 1 项交叉列出。基于 RL 的芯片平面图放置专利的共同发明人 (US 11,475,278，Nature 2021 论文，在几小时而非几周内设计 TPU 平面图) 和用于分布式 ML 的设备放置专利 (arXiv 1706.04972，RL 控制器，学习如何跨 GPU/TPU 分割大型模型，以最小化训练时间)。两者都反馈到计算成本经济学中，使 Google 能够以搜索规模在 Transformer 排名。交叉列出涵盖基础 MoE 专利 (Shazeer 规范)。时间跨度从 2017 到 2021+。
• Arnold Overwijk, Microsoft Site Topical Authority Patent (1 个专利) — Arnold Overwijk 获得的 1 项规范文章。与 Li Xiong、Chuan Hu 和 Junaid Ahmed 共同发明了网站主题权威专利 (US 20210004416，公式 A(s,t) = SR(s) * C(s) * T(s,t)^2，通过组合全球网站排名、点击信号和平方每主题页面份额，明确量化每网站每主题权威)。现代专利文献中主题权威的最精确数学表述。在概念上与 Procopio (每作者每主题权威) 和 Agent Rank (作者级声誉，65gp pat-47) 配对。
• Michael Procopio, Google Per-Author Per-Topic Authority Patent (1 个专利) — Michael Procopio 获得的 1 项规范文章。主题权威专利 (US 8,458,196) 的命名发明人。该系统计算每 (作者、主题) 权威签名：对于作者贡献的每个文档 d，总和 (作者身份% * topic_weight)；在作者的所有文档中汇总以生成每作者每主题专业知识评分。"此人是这个主题的权威" 的数学量化，是作者级别 E-A-T 专业知识信号的结构基础。连接到 Agent Rank (US 7,565,358，65gp pat-47，早期 Google 作者声誉专利) 和 Overwijk 的网站主题权威 (US 20210004416)，以形成分层权威模型。
• Ori Allon, Google Orion Query-Refinement Patent (1 个专利) — Ori Allon 获得的 1 项规范文章。与 Ugo Di Girolamo、Tomer Shmiel、Alexandre Petcherski 和 Tzvika Hartman 共同发明了 Orion 查询细化专利 (US 8,392,443)。Orion 算法起源于 Allon 在 UNSW 的博士论文工作，2006 年被 Google 收购。该专利生成语料库挖掘的查询细化：给定查询，从满足查询的文档中提取短语模式以生成排序的细化候选。"搜索相关" 的机制，扩展 SERP 片段和人们也问的血统。授予 2013。
• Corin Anderson, Google Reasonable Surfer (Foundational) Patent (2 个专利) — Corin Anderson 获得的 1 项新规范文章加与 65 Google Patents 集合的隐含交叉列出。基础合理冲浪者专利 (US 7,716,225，与 Jeff Dean 和 Alexis Battle) 的首项发明人，2004 年提交的授予，介绍非均匀链接点击概率，加权每链接特征 (锚点文本、字体大小、位置、周围上下文)。继续 (US 8,117,209 在 65gp pat-45，US 9,305,099 在 2016) 扩展相同的模型。同一页面上链接之间的差异化 PageRank 流的机制。
• Ashok Popat, Google OCR & Image-Text Indexing Patents (1 个专利) — Ashok Popat 获得的 1 项规范文章，涵盖 Popat 等人的翻译启发 OCR 研究 (2009 年起；US 8,675,012 专利家族用于 OCR 文本的选择性显示)。该方法将 OCR 重新架构为统计机器翻译：图像特征作为源频道，字符序列作为目标，联合解码与频道和语言模型最大化转录质量。为 Google Books 索引、Lens 文本捕获、Drive PDF 搜索和网络上每个图像和信息图表后面的图像绑定文本索引管道提供支持。

为什么采用此组织方式

专利法按发明人和受让人对知识产权进行集群，而不是按主题。按发明人分组恢复了叙事弧线：Amit Singhal 十年的排名工作、Pandu Nayak 的 BERT 时代查询处理、Krishna Bharat 的新闻排名血统。每条追踪都像用权利要求语言编写的研究传记。