【摘要】：[目的/意義]改善現(xiàn)有專利技術(shù)主題分析方法主題辨識(shí)度低、主題詞二義性、無(wú)法識(shí)別技術(shù)信息中的"問(wèn)題"與相應(yīng)"解決方案"等問(wèn)題。[方法/過(guò)程]本文通過(guò)抽取專利文本中的SAO結(jié)構(gòu),并從SAO結(jié)構(gòu)中識(shí)別"問(wèn)題和解決方案"(PS)模式,基于"bagofPS"假設(shè),構(gòu)建基于"主語(yǔ)-行為-賓語(yǔ)"(subject-action-object,SAO)結(jié)構(gòu)的LDA主題模型,實(shí)現(xiàn)對(duì)專利文獻(xiàn)主題結(jié)構(gòu)的識(shí)別和分析。[結(jié)果/結(jié)論]案例研究表明,該方法能夠有效識(shí)別主題分布,并在主題辨識(shí)度和語(yǔ)義消岐方面較傳統(tǒng)LDA模型具有較大優(yōu)勢(shì)。
[Abstract]:[objective / significance] to improve the subject identification degree of the existing patent technology theme analysis method, the ambiguity of the theme words, the inability to identify the "problem" and the corresponding "solution" in the technical information. [methods / process] by extracting the SAO structure from the patent text and identifying the "problem and solution" (PS) pattern from the SAO structure, and based on the "bagofPS" hypothesis, this paper constructs a "subject-behavior-object" (subject-action-object,) model. SAO) structure of the LDA theme model to realize the identification and analysis of the topic structure of patent literature. [results / conclusion] A case study shows that this method can effectively identify the topic distribution, and has a great advantage over the traditional LDA model in terms of topic identification and semantic disambiguation.
【作者單位】： 北京理工大學(xué)管理與經(jīng)濟(jì)學(xué)院;悉尼科技大學(xué)量子計(jì)算與智能系統(tǒng)研究中心;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金面上項(xiàng)目“基于語(yǔ)義TRIZ的新興技術(shù)創(chuàng)新路徑預(yù)測(cè)研究”(項(xiàng)目編號(hào):71373019) 國(guó)家高技術(shù)研究發(fā)展計(jì)劃“面向政府管理的大數(shù)據(jù)智能服務(wù)系統(tǒng)及應(yīng)用示范”(項(xiàng)目編號(hào):2014AA015105)研究成果之一
【分類號(hào)】：G254

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5 陳守福;;談主題法中的主題分析[J];情報(bào)知識(shí);1986年04期

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9 王彥祥;;綜合性主題分析年鑒索引的編制——從創(chuàng)編《中國(guó)法律年鑒》累積索引談一種新索引模式的建立[J];法律文獻(xiàn)信息與研究;1996年04期

10 胡阿沛;張靜;雷孝平;張曉宇;;基于文本挖掘的專利技術(shù)主題分析研究綜述[J];情報(bào)雜志;2013年12期

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本文編號(hào)：2344027