面向专利的功能信息抽取方法的研究

发布时间：2017-10-05 12:44

  本文关键词：面向专利的功能信息抽取方法的研究

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【摘要】：专利文档中包含产品的组成结构、设计原理、组件功能等相关内容，蕴含了丰富的创新性技术信息，是领域内创新性和实用性的解决方案，被看作是产品创新设计的重要知识来源。功能的创新是产品创新的基础，从专利中获取其功能信息成为研究的热点。然而由于自然语言对知识表述的随意性，给这项研究带来一定的难度和挑战性。 本文经过大量的专利文献的阅读，分析了专利文档的组成结构和知识分布，，确定了专利摘要文本为功能信息抽取对象，通过分析当前功能本体对于知识的表达方式，本文采用动宾短语来表达专利中的功能信息。 在自然语言处理方法的基础上，提出了一种基于词法分析、语法分析、最大熵分类模型的专利功能信息抽取方法。词法分析采用中科院的开源ICTCLAS组件得到中文语句的分词结果，在此基础上的句法分析采用Stanford大学的Stanford Parser组件得到语句的句法树，然后运用最大熵分类模型进行基于句法树特征向量的语义角色标注，并结合本文提出的文本预处理和句法树的特征属性值自动提取算法，设计了一个专利功能信息抽取系统模型，基本实现了中文专利摘要的功能信息抽取。同时本文构建了专利功能本体模型，提出了专利功能信息与功能本体的映射方法，为功能本体知识库的构建与自动填充提供了基础。通过对洗衣机发明专利文献的分析及功能信息抽取实验表明，该方法具有一定的正确性和有效性。
【关键词】：功能信息抽取 专利摘要 词法分析 句法分析 最大熵 本体知识库
【学位授予单位】：河北工业大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2013
【分类号】：G306;TP391.1
【目录】：

• 摘要4-5
• ABSTRACT5-8
• 第一章 绪论8-11
• §1-1 课题研究背景和意义8
• §1-2 课题研究现状8-9
• §1-3 课题的研究目标和主要工作9-10
• §1-4 论文的组织结构10-11
• 第二章 信息抽取原理及应用11-17
• §2-1 信息抽取理论概述11-13
• 2-1-1 信息抽取的概念11
• 2-1-2 信息抽取的研究对象11-12
• 2-1-3 信息抽取的流程12-13
• §2-2 信息抽取方法分类13-15
• 2-2-1 基于自然语言处理的信息抽取13
• 2-2-2 基于本体的信息抽取13-14
• 2-2-3 基于规则的信息抽取14
• 2-2-4 基于统计模型的信息抽取14-15
• 2-2-5 基于 XML 结构的信息抽取15
• §2-3 信息抽取技术的应用15-16
• §2-4 本章小结16-17
• 第三章 专利功能信息表达17-24
• §3-1 专利文档结构和知识分布17-18
• 3-1-1 专利文档结构分析17
• 3-1-2 专利文档知识分布17-18
• §3-2 功能本体概述18-22
• 3-2-1 功能的定义18-19
• 3-2-2 功能本体的概念19
• 3-2-3 功能的表达方式19-20
• 3-2-4 专利知识本体库模型20-22
• §3-3 功能信息抽取和功能本体的关系22-23
• 3-3-1 专利功能信息分类22
• 3-3-2 专利功能信息在功能本体中的映射22-23
• §3-4 本章小结23-24
• 第四章 专利功能信息抽取模型的建立24-38
• §4-1 功能信息抽取流程设计24-25
• §4-2 专利摘要预处理25-26
• §4-3 词法分析处理26-29
• 4-3-1 词法分析概述26-27
• 4-3-2 ICTCLAS 流程分析27-28
• 4-3-3 ICTCLAS 组件的应用方法28-29
• §4-4 句法分析处理29-34
• 4-4-1 句法分析概述29
• 4-4-2 Stanford Parser 组件的应用29-33
• 4-4-3 句法树的剪枝算法和遍历算法33-34
• §4-5 最大熵模型分类34-37
• 4-5-1 最大熵模型的形式化描述34-35
• 4-5-2 最大熵模型的特征选择35-36
• 4-5-3 最大熵模型的标注步骤36-37
• §4-6 本章小结37-38
• 第五章 系统实现和实例验证38-46
• §5-1 系统实现38-41
• 5-1-1 系统概要设计38-39
• 5-1-2 系统开发环境39
• 5-1-3 系统界面展示39-41
• §5-2 实例验证41-44
• 5-2-1 数据准备41-42
• 5-2-2 专利功能信息抽取实例验证42-44
• §5-3 结果分析44-45
• §5-4 本章小结45-46
• 第六章 总结和展望46-47
• §6-1 论文总结46
• §6-2 论文展望46-47
• 参考文献47-49
• 致谢49

【参考文献】

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本文编号：976891