在創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)的第四次工業(yè)革命背景下,我國(guó)正加快腳步推動(dòng)創(chuàng)新型國(guó)家的建設(shè),積極鼓勵(lì)大眾和企業(yè)在各自領(lǐng)域內(nèi)創(chuàng)新。大眾在創(chuàng)新的同時(shí)需要借閱大量相關(guān)領(lǐng)域研究的知識(shí)和技術(shù)。掌握相關(guān)領(lǐng)域當(dāng)前技術(shù)的發(fā)展?fàn)顩r和創(chuàng)新是把握當(dāng)下熱點(diǎn)的前提。如果想在本領(lǐng)域獲得創(chuàng)新,那么通過(guò)專利了解前沿技術(shù)十分重要。專利既是科學(xué)技術(shù)先進(jìn)成果的風(fēng)向標(biāo),同時(shí)又是前沿知識(shí)的載體,促使企業(yè)、高校等技術(shù)創(chuàng)新者不斷提高自身能力,完善技術(shù)體系。隨著國(guó)家積極提倡大眾創(chuàng)新、創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)發(fā)展的影響,我國(guó)每年的專利數(shù)量也在迅速增長(zhǎng)。面對(duì)如此龐雜的信息來(lái)源,企業(yè)和創(chuàng)新人才如何有效的獲得相關(guān)知識(shí)成為值得我們思考的問(wèn)題。在海量的數(shù)據(jù)中,有效的將專利領(lǐng)域的信息分類可以使得企業(yè)和高校的創(chuàng)新人才準(zhǔn)確地從大量文本數(shù)據(jù)中獲得自己想要的信息。因此,高效準(zhǔn)確的信息分類可以大大減少大眾科學(xué)技術(shù)信息搜索時(shí)間,提高檢索效率。專利是代表科學(xué)技術(shù)發(fā)展進(jìn)程的標(biāo)簽,我國(guó)當(dāng)前積極鼓勵(lì)各企業(yè)和高�？蒲腥藛T積極創(chuàng)新。如何在眾多種類的專利中高效的搜索到有利的專利信息是當(dāng)前面臨的主要問(wèn)題。本文構(gòu)建面向?qū)＠I(lǐng)域的知識(shí)圖譜,通過(guò)不同專利的關(guān)聯(lián)關(guān)系網(wǎng)中的結(jié)構(gòu)化關(guān)系,找到相同類別專利之間的聯(lián)系。將專利分... 

【文章來(lái)源】：吉林大學(xué)吉林省 211工程院校 985工程院校 教育部直屬院校

【文章頁(yè)數(shù)】：75 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

CBOW模型圖

第2章相關(guān)技術(shù)綜述9摘要做預(yù)處理，與作者、申請(qǐng)人等專利的關(guān)鍵信息構(gòu)建知識(shí)圖譜，使得相同類別的專利有更加緊密的語(yǔ)義上的聯(lián)系，然后將構(gòu)建好的專利知識(shí)圖譜向量化有助于提高文本分類的準(zhǔn)確率和召回率。2.2.1知識(shí)圖譜的應(yīng)用價(jià)值1.輔助搜索互聯(lián)網(wǎng)的最終形式是世界上所有事物通過(guò)網(wǎng)絡(luò)相互連接在一起，而搜索的最終目標(biāo)是對(duì)世界上所有事物的直接搜索。像谷歌、百度等傳統(tǒng)的搜索引擎依靠網(wǎng)頁(yè)之間的超鏈接實(shí)現(xiàn)事物的檢索，而語(yǔ)義搜索是直接對(duì)事物進(jìn)行檢索，例如具體的人物、地點(diǎn)和機(jī)構(gòu)等。這些事物可能來(lái)自文本、圖片、動(dòng)畫、互聯(lián)的硬件設(shè)備等各種傳遞信息的資源。而知識(shí)圖譜和語(yǔ)義技術(shù)提供了關(guān)于實(shí)體的特性和關(guān)系進(jìn)行描述，促使搜索引擎可以直接對(duì)實(shí)體事物進(jìn)行索引和檢索。語(yǔ)義搜索將搜索引擎的工作不再拘泥于用戶所輸入請(qǐng)求語(yǔ)句字面本身，而是透過(guò)現(xiàn)象看本質(zhì)，準(zhǔn)確的捕捉用戶輸入語(yǔ)句后面的真正意圖，并以此來(lái)進(jìn)行搜索，從而能準(zhǔn)確的向用戶返回最符合其需求的搜索結(jié)果。目前國(guó)內(nèi)外很多公司利用知識(shí)圖譜提高搜索引擎的能力，其中典型代表有谷歌的Freebase、百度的“知心”、搜狗的“知立方”等。圖2.2展示了谷歌檢索中知識(shí)圖譜輔助搜索的一個(gè)實(shí)例，本文以“姚明”作為搜索詞進(jìn)行信息資源檢索時(shí)，google不僅返回了百科網(wǎng)頁(yè)文字圖片和視頻，同時(shí)還生成了一個(gè)對(duì)姚明這個(gè)具體人物實(shí)體的結(jié)構(gòu)化摘要信息，這其中包括了以姚明為中心的人物關(guān)系，配偶、子女、隊(duì)友等關(guān)系實(shí)體。圖2.2知識(shí)圖譜在輔助搜索中的應(yīng)用1

第2章相關(guān)技術(shù)綜述12含人、地點(diǎn)、音樂(lè)、電影、組織機(jī)構(gòu)、事物、地點(diǎn)等類的定義。DBpedia采用RDF定義數(shù)據(jù)模型，統(tǒng)計(jì)包含30億個(gè)RDF三元組[15]。4.OpenKG是一個(gè)面向中文域開(kāi)放知識(shí)圖譜的社區(qū)項(xiàng)目，主要目的是促進(jìn)中文領(lǐng)域知識(shí)圖譜數(shù)據(jù)的開(kāi)放與互聯(lián)。OpenKG聚集了大量開(kāi)放的中文知識(shí)圖譜數(shù)據(jù)、工具及貢獻(xiàn)，如圖2.3是OpenKG首頁(yè)，包括百科類的Zhishi.me（狗尾草科技、東南大學(xué)）、CN-DBpedia（復(fù)旦大學(xué)）、XLore（清華大學(xué)）、Belief-Engine（中科院自動(dòng)化所），OpenKG通過(guò)融合和鏈接計(jì)算對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行整合并提供開(kāi)放的API。此外，OpenKG還對(duì)一些重要的知識(shí)圖譜開(kāi)源工具進(jìn)行了收集和整理，包括知識(shí)建模工具Protege、知識(shí)融合工具Limes、知識(shí)問(wèn)答工具YodaQA、知識(shí)抽取工具DeepDive等。圖2.3OpenKG首頁(yè)25.領(lǐng)域知識(shí)圖譜：本文之前提到的DBpedia、百度和谷歌等都是通用知識(shí)圖譜。另外還有一種知識(shí)圖譜是領(lǐng)域知識(shí)圖譜，又叫做垂直領(lǐng)域的知識(shí)圖譜，它是專門面向某個(gè)領(lǐng)域的知識(shí)圖譜，如電商、金融、安全、農(nóng)業(yè)等各種不同的分支領(lǐng)域[16-17]。領(lǐng)域知識(shí)圖譜相比于通用知識(shí)圖譜有很多不同之處。如圖2.4所示，從多個(gè)方面對(duì)兩種知識(shí)圖譜進(jìn)行對(duì)比分析。2http://www.openkg.cn/圖2.4通用知識(shí)圖譜和領(lǐng)域知識(shí)圖譜分析

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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碩士論文
[1]基于Web的領(lǐng)域知識(shí)圖譜構(gòu)建平臺(tái)的研究與實(shí)現(xiàn)[D]. 王寧.北京郵電大學(xué) 2019
[2]面向特定領(lǐng)域的知識(shí)圖譜構(gòu)建技術(shù)研究與應(yīng)用[D]. 邢立棟.北京化工大學(xué) 2018
[3]基于決策樹(shù)的分類方法研究[D]. 戴南.南京師范大學(xué) 2003



本文編號(hào)：3470177