基于奇異值分解的專(zhuān)利術(shù)語(yǔ)層次關(guān)系解析研究
[Abstract]:Singular value decomposition (SVD) is a commonly used decomposition technique in matrix analysis. It is widely used in dimensionality reduction and denoising of high dimensional data. In this paper, the singular value decomposition (SVD) technique of matrices is applied to the hierarchical relationship analysis of domain patent terms. Its core idea is the depth transformation of the semantic space of terms, which is intended to represent the terms with some potential features instead of documents as attributes. The research includes the construction method of the original term-document semantic space based on position weighting, the term feature extraction method based on singular value decomposition, and the term hierarchy relationship analysis method based on the term-feature semantic space. This paper makes an empirical study on the theory and method discussed in this paper, which proves the feasibility and effectiveness of the method, and on this basis realizes the analysis of the hierarchical relationship of the patent terms in the field of iron and steel metallurgy on a large scale. The analytical results are incorporated into the ontology learning theory system to realize ontology and visualization of patent terms in this field.
【作者單位】: 南京大學(xué)信息管理學(xué)院;南京大學(xué)江蘇省數(shù)據(jù)工程與知識(shí)服務(wù)重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;南京大學(xué)計(jì)算機(jī)軟件新技術(shù)國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;
【基金】:江蘇省自然科學(xué)基金項(xiàng)目“面向?qū)@A(yù)警的中文本體學(xué)習(xí)研究”(BK20130587) 江蘇省“333”工程項(xiàng)目“面向知識(shí)服務(wù)的中文本體學(xué)習(xí)研究”(BRA2015401) 國(guó)家社科重大招標(biāo)項(xiàng)目“面向突發(fā)事件應(yīng)急決策的快速響應(yīng)情報(bào)體系研究”(13&ZD174)
【分類(lèi)號(hào)】:TP391.1
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本文編號(hào):2422149
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