本文選題：文本分類　切入點：專利分類　出處：《情報理論與實踐》2016年08期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：隨著我國專利申請數(shù)量的迅猛發(fā)展,對受理專利實現(xiàn)快速分類的需求也越來越迫切。作為專業(yè)性知識極強(qiáng)的科技文獻(xiàn),專利自動分類的正確率遠(yuǎn)高于普通文本的分類效果。基于專利摘要進(jìn)行快速自動分類的方法,充分考慮專利類別的層次結(jié)構(gòu)特性,建立不同層次的類別特征中心向量,采用經(jīng)典的類中心向量分類算法實現(xiàn)專利的快速自動分類。實驗結(jié)果表明:該方法在專利不同層次上的分類效果明顯,時效性大大提高,能夠滿足專利快速分類的實際需求。
[Abstract]:With the rapid development of patent applications in China, the need for fast classification of patent applications is becoming more and more urgent. The correct rate of automatic patent classification is much higher than that of ordinary text. Based on the method of fast automatic classification of patent abstracts, the feature center vectors of different categories are established by taking full account of the hierarchical structure characteristics of patent categories. The classical class center vector classification algorithm is used to realize the fast and automatic classification of patents. The experimental results show that the classification effect of this method in different levels of patents is obvious and the timeliness is greatly improved, which can meet the actual needs of fast patent classification.
【作者單位】： 北方導(dǎo)航科技集團(tuán)有限公司828項目辦公室;中國兵器工業(yè)信息中心信息技術(shù)部;中國科學(xué)技術(shù)信息研究所情報理論與方法研究中心;
【基金】：國家自然科學(xué)基金項目“面向特定情報分析應(yīng)用的知識組織系統(tǒng)快速構(gòu)建關(guān)鍵問題研究”(項目編號:71203208) 國家科技支撐計劃項目“面向科技情報分析的信息服務(wù)資源開發(fā)與支撐技術(shù)研究”(項目編號:2015BAH25F01)的成果
【分類號】：TP391.1;G306

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本文編號：1561967