跨语言专利分析方法研究

发布时间：2017-08-01 16:13

  本文关键词：跨语言专利分析方法研究

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【摘要】：专利分析广泛应用于管理领域,已成为研究热点。单语言专利分析只分析一种语言的专利,处理多语言专利的质量不高。多语言专利处理的困难之处,源于多语言专利技术的四大特点:术语新、跨语言、跨领域、全球化。本文在现有专利分析、自然语言处理、可视化分析的基础上,针对专利技术的特点,开展跨语言专利分析方法研究,为解决多语言专利分析问题提供了新思路和新方法。本文主要创新成果如下:(1)提出TValue跨语言专利术语抽取法,基于首尾词性规则进行词串抽取,通过词串的首尾词性度、词长度、独立度、停用度、重要度,计算五属性组合值TValue,识别TValue高于术语可信度的词串为获选术语。实验结果表明,该方法可有效地抽取低频术语、非名词术语,其质量高于同类方法。(2)提出HSI跨语言专利句子对齐法,通过句对的句长相关度、语义相关度、符号相似度、编号相似度,计算属性组合值SValue,识别同一文档中SValue较大的句对,获得1对1、1对0、0对1的句对齐,再通过句子合并、句子删除,获得多对1、1对多、多对多、多对0、0对多的句对齐。实验结果表明,该方法可有效地处理有噪音的句子对齐,其质量好于同类方法。(3)提出AGiza/ALLR跨语言专利术语对齐法,识别首尾相关度大于0的共句术语对,通过语义相关度、首尾相关度、词性相关度、独立相关度、停用相关度、GIZA++计算的g值、共现相关度、长度相关度,分别计算AGiza/ALLR术语对齐度,术语对齐度大于术语对齐阈值的术语对为对齐术语对。实验结果表明,在各种召回率时,两种方法的准确率都好于GIZA++、Dice、Φ2、LLR、K-VEC及DKVEC。(4)提出CCT跨语言专利相似度分析法,通过同义术语识别、同义术语分析,构建跨语言同义术语集,发现术语概念与对象共现关系,计算CCT相似度,基于CCT相似度构建跨语言网络图,基于跨语言网络图构建跨语言全球图、术语交叠图。实验结果表明,CCT跨语言专利相似度分析可对多语言专利进行有效分析。在中英文电池专利数据中,本文提出的上述方法得到了检验和验证研究,对科技管理、专利战略、文本挖掘、机器翻译、大数据管理等,具有参考作用和应用价值。
【关键词】：跨语言 专利分析 术语抽取 句子对齐 术语对齐 相似度分析
【学位授予单位】：北京理工大学
【学位级别】：博士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：H0-05
【目录】：

• 摘要5-6
• ABSTRACT6-17
• 第1章 绪论17-43
• 1.1 研究背景及意义17-19
• 1.1.1 研究背景17-19
• 1.1.2 研究意义19
• 1.2 研究现状19-30
• 1.2.1 基于统计的专利分析方法20
• 1.2.2 基于自然语言处理的专利分析方法20-27
• 1.2.3 基于文本挖掘的专利分析方法27-28
• 1.2.4 可视化的专利分析方法28-30
• 1.3 本文研究内容30-32
• 1.4 论文组织结构32-34
• 1.5 实验语料34-41
• 1.5.1 训练术语库35
• 1.5.2 训练句对库35
• 1.5.3 通用术语库35
• 1.5.4 专利数据整理策略35-36
• 1.5.5 中英文电池专利摘要集36-37
• 1.5.6 专利样本库37
• 1.5.7 锂电池专利集37-41
• 1.6 主要创新点41-43
• 第2章 跨语言科技术语抽取方法研究43-61
• 2.1 引言43-44
• 2.2 术语抽取方法分析44-47
• 2.3 相关假设47-48
• 2.4 基于首尾词性规则的词串抽取48-49
• 2.5 TVALUE计算49-55
• 2.5.1 首尾词性度49-50
• 2.5.2 词长度50-51
• 2.5.3 独立度51-52
• 2.5.4 停用度52-53
• 2.5.5 重要度53-54
• 2.5.6 TValue54-55
• 2.6 中英文术语抽取实证55-59
• 2.6.1 中文术语抽取55-56
• 2.6.2 英文术语抽取56-57
• 2.6.3 术语抽取法评价57-59
• 2.7 本章小结59-61
• 第3章 跨语言句子对齐分析方法研究61-79
• 3.1 引言61-62
• 3.2 句子对齐方法分析62-64
• 3.3 相关假设64-66
• 3.4 HSI跨语言专利句子对齐法66-74
• 3.4.1 句长相关度66
• 3.4.2 语义相关度66-68
• 3.4.3 符号相似度68-69
• 3.4.4 编号相似度69-70
• 3.4.5 SValue70-71
• 3.4.6 HSI对齐71-74
• 3.5 中英文句子对齐实证74-78
• 3.5.1 中英文符号对提取74
• 3.5.2 中英文种子对整理74-75
• 3.5.3 中英文句子对齐75
• 3.5.4 句子对齐方法评价75-78
• 3.6 本章小结78-79
• 第4章 跨语言科技术语对齐方法研究79-97
• 4.1 引言79-80
• 4.2 术语对齐方法分析80-82
• 4.3 相关假设82-83
• 4.4 AGIZA/ALLR跨语言专利术语对齐法83-94
• 4.4.1 共句术语对83-84
• 4.4.2 共现相关度84-85
• 4.4.3 长度相关度85
• 4.4.4 独立相关度85-86
• 4.4.5 停用相关度86
• 4.4.6 语义相关度86-88
• 4.4.7 首尾相关度88-89
• 4.4.8 词性相似度89-90
• 4.4.9 AGiza跨语言专利术语对齐90-92
• 4.4.10 ALLR跨语言专利术语对齐92-94
• 4.5 中英文术语对齐实证94-96
• 4.5.1 候选术语对获取94
• 4.5.2 属性参数估算94
• 4.5.3 术语对齐法评价94-96
• 4.5.4 电池术语库96
• 4.6 本章小结96-97
• 第5章 跨语言相似度分析方法研究97-127
• 5.1 引言97-98
• 5.2 相似度分析方法分析98-102
• 5.3 相关假设102
• 5.4 CCT跨语言专利相似度分析法102-114
• 5.4.1 跨语言同义术语集103-105
• 5.4.2 同义术语识别105-106
• 5.4.3 同义术语分析106-107
• 5.4.4 CCT相似度107-109
• 5.4.5 潜在冲突分析109-111
• 5.4.6 跨语言网络图111-112
• 5.4.7 跨语言全球图112-113
• 5.4.8 术语交叠图113-114
• 5.5 相似度分析实证114-126
• 5.5.1 同义术语识别115-116
• 5.5.2 同义术语分析116-117
• 5.5.3 潜在冲突分析117-119
• 5.5.4 跨语言全球图119-121
• 5.5.5 潜在冲突方合作分析121
• 5.5.6 术语交叠基图121-122
• 5.5.7 术语交叠全局图122-123
• 5.5.8 单位术语交叠图123-126
• 5.6 本章小结126-127
• 第6章 总结与展望127-130
• 6.1 研究总结127-128
• 6.2 未来研究建议128-130
• 参考文献130-151
• 附录151-161
• 附录A 锂电池核心专利单位国别获取的检索式151-155
• 附录B 中文电池术语的首尾词性规则155-158
• 附录C 英文电池术语的首尾词性规则158-159
• 附录D 中英文符号对159-161
• 攻读学位期间发表论文与研究成果清单161-162
• 致谢162-163
• 作者简介163

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本文编号：605074