基于LDA主题模型的专利内容分析方法
本文关键词：基于LDA主题模型的专利内容分析方法
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【摘要】：主题模型是一种有效提取大规模文本隐含主题的建模方法。本文将Latent Dirichlet Allocation(LDA)主题模型引入专利内容分析领域,实现专利主题划分,解决以往专利主题分类过于粗泛、时效性差、缺乏科学性等问题。并在原有模型基础上构建LDA机构-主题模型,对专利知识主体和客体联合建模,实现专利主题和机构之间内在关系分析。最后,以通信产业LTE技术领域为例,验证该模型可以有效用于专利主题划分,实现各主题下专利知识主体竞争态势测度。
【作者单位】： 大连理工大学WISE实验室;
【关键词】： 主题模型(LDA) LDA机构-主题模型 专利内容分析 LTE
【基金】：国家自然科学基金项目“基于中文文本挖掘技术的SPIOD专利知识演化分析”(61272370,2013.1-2013.12) 高等学校学科点专项科研基金“基于SIPO数据库的专利知识测度体系及应用”(博导类)(20110041110034,2012-2014)
【分类号】：G306
【正文快照】： 1引言专利文献作为专利知识传播的载体是一种重要的科技、商业、经济及法律信息资源[1,2],据世界知识产权组织统计,世界上90%-95%的发明只能在专利文献中查到[3]。专利内容分析包括对专利数据库提供的专利权人、专利分类代码和专利号等结构化信息的分析,同时,更重要的是深入专
【参考文献】
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8 王e，
本文编号：859297
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