基于“Effect-theme”共现网络的专利分类方法

发布时间：2022-07-12 13:39

　　在产品创新中,以效应为类标签的专利分类对于辅助设计者创新具有重要参考意义。但在实际情况中由于效应文本较短以及效应描述较抽象,导致难以获得高质量的类标签特征。为此,本文以效应特点为基础,通过融合点互信息值方法和LDA模型提出了一种全新的"Effect-theme"共现网络。之后本文通过LINE函数获取效应在网络中的结构特征并与该效应文本特征结合形成最终的类标签,有效解决了类标签特征难以提取的问题。此外,本文还针对"Effect-theme"共现网络提出了基于自定义规则的节点匹配方法、融合节点相关性和空间距离的节点权重计算公式以及基于节点权重和空间距离的分类计算公式用于专利分类。实验结果表明,该方法准确率可达到78%以上。 

【文章页数】：7 页

【文章目录】：
0 引言
1 相关知识介绍
    1.1 点互信息方法
    1.2 LDA主题模型
    1.3 图嵌入方法
2 基于“Effect-theme”共现网络的分类方法实现
    2.1 概念描述
    2.2 实验相关流程
        2.2.1 文本预处理
        2.2.2 效应特征词提取
        2.2.4 专利与“效应-专利”主题网络的匹配
        2.2.5 确定专利所属效应
3 实验与结果分析
    3.1 数据准备和参数设置
    3.2 实验评价指标
    3.3 实验结果及其对比实验
        3.3.1 实验结果分析
        3.3.2 对比实验分析
4 结语


【参考文献】：
期刊论文
[1]基于词袋模型和TF-IDF的短文本分类研究[J]. 黄春梅,王松磊.  软件工程. 2020(03)
[2]基于知识图嵌入的跨社交网络用户对齐算法[J]. 滕磊,李苑,李智星,胡峰.  计算机应用. 2019(11)
[3]基于Attention深度随机森林的社区演化事件预测[J]. 潘剑飞,曹燕,董一鸿,陈华辉,钱江波.  电子学报. 2019(10)
[4]融合TF-IDF和LDA的中文FastText短文本分类方法[J]. 冯勇,屈渤浩,徐红艳,王嵘冰,张永刚.  应用科学学报. 2019(03)
[5]基于图嵌入的软件项目源代码检索方法[J]. 凌春阳,邹艳珍,林泽琦,谢冰,赵俊峰.  软件学报. 2019(05)
[6]基于点互信息的全局词向量模型[J]. 李万理,唐婧尧,薛云,胡晓晖,张涛.  山东大学学报(理学版). 2019(07)
[7]一种基于词加权LDA模型的专利文献分类方法[J]. 孙伟,刘文静,葛丽阁,余璇.  计算机技术与发展. 2019(03)
[8]基于深度学习的专利分类方法[J]. 马建红,王瑞杨,姚爽,刘双耀.  计算机工程. 2018(10)
[9]基于主题扩展的领域问题分类方法[J]. 张青,吕钊.  计算机工程. 2016(09)

博士论文
[1]基于国际专利分类表知识的机械产品创新设计方法研究[D]. 冀瑜.浙江大学 2018
[2]专利知识获取及其支持概念创新设计的方法研究[D]. 王朝霞.浙江大学 2009

硕士论文
[1]基于图网络的知识图谱嵌入研究[D]. 苏荣.哈尔滨工业大学 2019



本文编号：3659225