基于摘要文本的专利快速自动分类方法

发布时间：2018-03-03 17:22

  本文选题：文本分类　切入点：专利分类　出处：《情报理论与实践》2016年08期 　论文类型：期刊论文

【摘要】：随着我国专利申请数量的迅猛发展,对受理专利实现快速分类的需求也越来越迫切。作为专业性知识极强的科技文献,专利自动分类的正确率远高于普通文本的分类效果。基于专利摘要进行快速自动分类的方法,充分考虑专利类别的层次结构特性,建立不同层次的类别特征中心向量,采用经典的类中心向量分类算法实现专利的快速自动分类。实验结果表明:该方法在专利不同层次上的分类效果明显,时效性大大提高,能够满足专利快速分类的实际需求。
[Abstract]:With the rapid development of patent applications in China, the need for fast classification of patent applications is becoming more and more urgent. The correct rate of automatic patent classification is much higher than that of ordinary text. Based on the method of fast automatic classification of patent abstracts, the feature center vectors of different categories are established by taking full account of the hierarchical structure characteristics of patent categories. The classical class center vector classification algorithm is used to realize the fast and automatic classification of patents. The experimental results show that the classification effect of this method in different levels of patents is obvious and the timeliness is greatly improved, which can meet the actual needs of fast patent classification.
【作者单位】： 北方导航科技集团有限公司828项目办公室;中国兵器工业信息中心信息技术部;中国科学技术信息研究所情报理论与方法研究中心;
【基金】：国家自然科学基金项目“面向特定情报分析应用的知识组织系统快速构建关键问题研究”(项目编号:71203208) 国家科技支撑计划项目“面向科技情报分析的信息服务资源开发与支撑技术研究”(项目编号:2015BAH25F01)的成果
【分类号】：TP391.1;G306

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本文编号：1561967