| 基于混合表征學(xué)習(xí)的專利分類方法研究 | |
| 所屬分類：技術(shù)論文 | |
| 上傳者：zhoubin333 | |
| 文檔大小：677 K | |
| 標(biāo)簽： 專利分類 多標(biāo)簽分類 圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) | |
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| 文檔介紹：專利分類是專利分析的基本任務(wù)，而基于深度學(xué)習(xí)的自動化專利分類方法可以有效地執(zhí)行專利分類任務(wù)。現(xiàn)有研究大多利用自然語言處理方法，基于單個(gè)專利的文本內(nèi)容(如摘要和標(biāo)題)對專利文本進(jìn)行分類，而專利及標(biāo)簽之間的宏觀關(guān)系(如專利之間的引用和標(biāo)簽之間的共現(xiàn))在很大程度上被忽略。為了緩解專利分類中單一專利信息的問題，構(gòu)建了三個(gè)圖網(wǎng)絡(luò)表示專利及其標(biāo)簽之間的宏觀關(guān)系，然后提出一個(gè)基于混合表征學(xué)習(xí)的專利分類框架，將專利及標(biāo)簽的宏觀關(guān)系融入分類中，以提高專利的自動化分類的準(zhǔn)確性。在真實(shí)的專利數(shù)據(jù)集的實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該分類方法在多個(gè)評價(jià)指標(biāo)上取得了最佳的性能。 | |
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