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基于SOM的中文专利侵权检测研究北大核心CHSSCDCSSCI
作者：武玉英马羽翔翟东升
发表期刊：情报杂志 2014年2期
关键词：侵权检测中文专利SOM模糊聚类知识产权专利检测
摘要：知识产权作为一种重要的生产要素，得到广泛关注，专利侵权检测是规避侵权和防范第三方侵权的有效手段。但专利信息具有规模大、专业程度高的特点，增加了侵权检测的难度。专利侵权检测通常以基于专利文本向量的相似度测量为主，但本文考虑到大量专利数据的环境下，中文专利文本向量呈现出高维稀疏的特性，难以通过相似度的测量达到高效检测的目标，因此，本文提出采用基于SOM算法的模糊聚类对专利侵权进行判定，为专利审查人员和专利的利益相关者提供可视化程度高、技术…查看全部>>
面向TRIZ理论的深度知识获取及应用研究*北大核心CHSSCDCSSCI
作者：鲁麒任工昌陈红柳
发表期刊：情报杂志 2013年8期
关键词：TRIZ理论中文专利文本挖掘产品创新设计知识获取
摘要：为了更好地辅助设计人员产生可能的创新解，以TRIZ理论为基础，采用数据挖掘技术为手段，利用中文专利文献资源以获取深度知识。通过构建中文专利知识获取模型，得到专利文本的深度知识获取的一般过程。首先，分别从专利名称、、权利要求书和说明书等部分预处理后获取深度知识组织存储形式，然后通过建立领域词典及知识库实现专利的动态扩展检索功能和专利的自动分类功能。最后用户可以进行浏览，结果显示和检索查询。该深度知识获取过程有助于专利库跨学科应用和知识发…查看全部>>
基于中文专利的产业概念层次体系构建方法研究北大核心CHSSCDCSSCICSTPCD
作者：李贞贞钟永恒
发表期刊：情报杂志 2020年9期
关键词：产业概念层次体系中文专利TextRank 模型近邻传播聚类算法通用词平均信息熵
摘要：[目的 /意义]构建丰富的产业概念层次体系,有助于对产业数据资源进行有序组织,研究构建过程中关键词识别与层级关系确定的方法.[方法/过程]以产业中文专利数据为来源,引入平衡语料与平均信息熵提取通用词并过滤;融合位置、词性、TF-IDF与外部知识库特征,改进TextRank模型有效识别关键词;最后结合产业专家知识、深度学习和近邻传播聚类(AP)算法生成产业概念层次体系.[结果/结论]实验选取"汽车制造"产业进行实证分析,结果显示在关键词…查看全部>>
KEC:基于cw2vec的中文专利关键词提取方法北大核心CSCDCSTPCD
作者：谭婷婷陈高荣徐建
发表期刊：计算机应用研究 2020年10期
关键词：中文专利词向量关键词提取词聚类
摘要：关键词提取是诸多文本挖掘任务的前置任务,其精度直接影响了下游任务的性能.以中文专利为研究对象,针对专利文本的特点,将关键词提取问题转换成词向量聚类问题,提出了一种基于cw2vec词向量的关键词提取方法,称为KE C.该方法首先利用科技文献的关键词以及开源词典构建领域词典;接着,基于领域词典对专利文本进行预处理获取候选关键词,并采用构建cw2vec模型获得候选关键词的词向量表示;最后,采用聚类算法提取最终的关键词.在真实的专利数据集上进…查看全部>>
中文专利属性值对抽取技术及应用北大核心CSCDCSTPCD
作者：孙东普朱鸣华林鸿飞
发表期刊：计算机工程与科学 2016年4期
关键词：属性抽取属性值抽取中文专利条件随机场
摘要：专利信息抽取是专利分析的基础,属性及属性值的识别与抽取是专利信息抽取所要解决的关键问题.目前,在中文专利信息抽取领域针对属性和属性值同步抽取的研究较少.本文以中文专利摘要作为实验语料,运用统计学习知识,提出一种基于条件随机场的抽取方法.该方法将属性和属性值视为命名实体,利用语料训练得到条件随机场模型,从而实现对属性和属性值的抽取;再利用挖掘的关联规则完成属性与属性值匹配.实验结果的准确率、召回率和F值分别是80.8％、81.2％和81…查看全部>>
基于权利要求结构信息的中文专利无效检索模型北大核心CSCDCSTPCD
作者：刘玉琴汪雪锋吕琳
发表期刊：计算机应用研究 2008年7期
关键词：中文专利专利检索无效检索权利要求相似性
摘要：中文专利独立权利要求分为前序部分和特征部分.文中构建的专利无效检索模型,充分考虑了这一信息,从专利数据库中统计出40个分割词对独立权利要求进行分割处理.具体检索中采用两步检索:第一步进行布尔检索以提高召回率;第二步对申请专利与第一步返回专利独立权利要求的前序部分和特征部分分别进行相似度计算,适当组合后作为整体的相似度.实验中对分割前后以及分割后不同的词语权重选择方法对检索效果的影响作了比较,结果显示该模型是非常有效的.
中文专利发明人重名消解问题研究CSSCICSTPCD
作者：邢晓昭郑彦宁
发表期刊：数字图书馆论坛 2018年10期
关键词：重名消解中文专利发明人相似度向量空间模型
摘要：专利发明人分析为技术人才评价和科研团队识别提供有力的数据支撑。然而,中文姓名存在大量重名现象,使得基于发明人的研究结果出现偏差。本文提出一种基于规则的中文专利发明人重名消解方法。针对专利申请人因为并购、拆分、重组或战略转型等原因造成的名称不一致情况,采用基于向量空间模型的余弦相似度算法进行识别;针对因门牌号书写不规范而造成的地址不一致情况,采用基于邮编和门牌地址的分级匹配算法进行识别;合作者相似度采用Jaccard系数计算。以中国科学…查看全部>>
基于预训练语言模型的中文专利自动分类研究
作者：马俊吕璐成赵亚娟李聪颖
发表期刊：中华医学图书情报杂志 2022年11期
关键词：中文专利文本表示预训练语言模型文本分类
摘要：目的:支撑大规模中文专利精准自动分类工作,利用改进中文专利文本表示的预训练语言模型实现专利的自动分类.方法:基于中文预训练语言模型RoBERTa,在大规模中文发明专利语料上分别使用单字遮盖策略和全词遮盖策略遮盖语言模型任务进行迁移学习,得到改进中文专利文本表示的 RoBERTa 模型(ZL-RoBERTa)和 RoBERTa-wwm 模型(ZL-RoBERTa-wwm);将模型应用到专利文本分类任务中进行实验研究,并与典型深度学习模型…查看全部>>
结合关键词指导与大语言模型近端策略优化的专利关键句抽取
作者：万甜吕学强马登豪
发表期刊：北京信息科技大学学报(自然科学版) 2025年1期
关键词：关键句抽取大语言模型联合匹配模型近端策略优化中文专利
摘要：针对现有专利关键句抽取方法对标注数据依赖性强以及大语言模型训练成本高的问题,提出了一种结合关键词指导(keyword guidance,KG)与大语言模型近端策略优化(proximal policy optimization,PPO)的关键句抽取方法KG-PPO。首先,构建关键词-关键句对,并利用联合匹配模型评估其相关度,进而加权生成奖励值;其次,引入库尔贝克-莱布勒(Kullback-Leibler)散度衡量训练模型与参考模型之间的…查看全部>>