中文专利侵权检索的研究与实现

发布时间：2021-02-20 23:39

　　专利文献中的技术内容占比全球技术的九成以上,是全球最大的技术信息储存中心。由于市场的推动作用,各个国家近年来的专利数量呈现爆炸式增长,同时专利侵权诉讼也愈加频繁。专利所有人为了避免专利侵权以及防止他人侵权自身专利,需要可靠有用的专利侵权检索系统。目前市场上的主要专利检索系统基本上是基于布尔检索模型构建,该模型仅提供关键字匹配检索。因此,研究能够自动计算专利之间侵权性的检测算法有着重要的现实意义。本文在分析专利侵权检测相关概念以及自然语言处理相关工作等基础上,重点研究基于权利要求书的侵权检测算法,并且最终设计实现了一套可用的专利侵权检索系统。为了达到这个目标,本文首先提出了一种基于Word2Vec模型的语义拓展向量空间模型专利侵权检测算法。该算法能够充分利用Word2Vec模型中所包含的语义信息,从而解决了传统向量空间模型表征文本语义信息能力弱的问题,但该算法对包含关系的专利侵权行为不能很好的检测,所以本文又提出了一种基于句向量的专利侵权检测算法。该算法对专利权利要求书进行分句,并使用无监督句向量生成算法得到句子的向量,通过构建两篇权利要求书之间的句子相似度矩阵完成对权利要求书侵权程度的... 

【文章来源】：中国科学技术大学安徽省 211工程院校 985工程院校

【文章页数】：75 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

图３．２语义拓展向量空间模型流程图??３．２．４?ＰＣＡ优化语义拓展向量空间模型??

图３．３基于语义拓展向量空间模型的专利侵权检测算法流程图??于语义拓展向量空间模型的专利侵权检测算法核心代码如下：??入库文件??ｐｏｒｔ?ｇｅｎｓｉｍ??ｐｏｒｔ?ｎｕｍｐｙ?ａｓ?ｎｐ??ｍ?ｓｋｌｅａｍ．ｄｅｃｏｍｐｏｓｉｔｉｏｎ?ｉｍｐｏｒｔ?ＰＣＡ??用向量空间模型把文本向量化??ｌｌ＿ｗｏｒｄ为所有特征词的ｄｉｅｔ。ｋｅｙ为特征词，ｖａｌｕｅ为词的ｉｎｄｅｘ??ｆ?ｖｓｍ（ｗｏｒｄ＿ｔｆｉｄｆ＿ｄｉｃｔ，?ａｌｌ一ｗｏｒｄ）：??ｒｅｓ一１ｓｔ?＝?［０．０?ｆｏｒ?ｉ?ｉｎ?ｒａｎｇｅ（ｌｅｎ（ａｌｌ—ｗｏｒｄ））］??ｆｏｒ?ｗｏｒｄ?ｉｎ?ｗｏｒｄ＿ｔｆｉｄｆ＿ｄｉｃｔ．ｋｅｙｓ（）：??２９??

及召回率高。在系统设计上，应尽可能的保持简洁的外观以及保留实用性接口。??４．２．２系统框架图??系统主要框架如下图４．１所示，主要包括四个模块：数据预处理模块、待检??测专利处理模块、专利侵权检测算法计算模块、用户模块。??用户模块?数据预处理模块???５???待检测专利处理模块??????专利侵权检测算法计??算模块??Ｌ??－???图４．１系统框架图??下面对这四个模块进行简要说明：??（１）

【参考文献】：
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硕士论文
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[4]中文专利侵权检索模型研究[D]. 马文姗.北京工业大学 2012
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本文编号：3043523