發(fā)布時(shí)間：2018-09-19 20:48

【摘要】：【目的】通過(guò)構(gòu)建個(gè)性化分類(lèi)體系,研究面向TRIZ應(yīng)用的專(zhuān)利自動(dòng)分類(lèi)方法�！痉椒ā炕谥黝}模型,從宏觀、中觀、微觀三個(gè)層面構(gòu)建面向TRIZ個(gè)性化分類(lèi)體系;通過(guò)對(duì)不同分類(lèi)特征項(xiàng)與算法進(jìn)行組合,挑選分類(lèi)準(zhǔn)確率最高的組合構(gòu)建初始分類(lèi)器;采用平滑非平衡數(shù)據(jù)與特征項(xiàng)降維方式對(duì)分類(lèi)器進(jìn)行優(yōu)化,完成對(duì)專(zhuān)利的自動(dòng)分類(lèi)�！窘Y(jié)果】實(shí)現(xiàn)半自動(dòng)構(gòu)建面向TRIZ的個(gè)性化分類(lèi)體系及基于該分類(lèi)體系的專(zhuān)利自動(dòng)分類(lèi)。在中等數(shù)據(jù)量級(jí)場(chǎng)景下(千條),實(shí)現(xiàn)專(zhuān)利自動(dòng)分類(lèi),分類(lèi)效果綜合評(píng)價(jià)指標(biāo)高達(dá)90.2%�！揪窒蕖吭摲椒ú贿m用于數(shù)據(jù)量較小(百條)時(shí)的專(zhuān)利分類(lèi);在較大數(shù)據(jù)量(萬(wàn)條)場(chǎng)景下,該方法的有效性尚未得到驗(yàn)證�！窘Y(jié)論】對(duì)中等規(guī)模專(zhuān)利數(shù)據(jù),能快速構(gòu)建面向TRIZ的分類(lèi)體系,并實(shí)現(xiàn)自動(dòng)分類(lèi)。
[Abstract]:[objective] to study the automatic patent classification method for TRIZ application by constructing a personalized classification system. [methods] based on thematic model, a personalized classification system for TRIZ was constructed from macro, meso and micro levels. Through the combination of different classification features and algorithms, the combination with the highest classification accuracy is selected to construct the initial classifier, and the smooth non-equilibrium data and feature item reduction method are used to optimize the classifier. [results] A personalized classification system for TRIZ and a patent automatic classification based on this classification system are implemented. In the medium data level scenario (thousands), the patent automatic classification is realized, and the comprehensive evaluation index of classification effect is up to 90.2. [limitation] this method is not suitable for patent classification when the amount of data is small (100); in the case of large data volume (thousands), The validity of this method has not been verified. [conclusion] for the middle scale patent data, the classification system oriented to TRIZ can be constructed quickly and the automatic classification can be realized.
【作者單位】： 中國(guó)科學(xué)院成都文獻(xiàn)情報(bào)中心;中國(guó)科學(xué)院大學(xué);
【基金】：中國(guó)科學(xué)院知識(shí)產(chǎn)權(quán)專(zhuān)項(xiàng)工作項(xiàng)目“中國(guó)科學(xué)院知識(shí)產(chǎn)權(quán)信息服務(wù)”(項(xiàng)目編號(hào):KFJ-EW-STS-032) 中國(guó)科學(xué)院西部之光項(xiàng)目“基于本體的專(zhuān)利文獻(xiàn)技術(shù)挖掘系統(tǒng)研究與實(shí)踐”的研究成果之一
【分類(lèi)號(hào)】：G306;G250.7

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