| 基于混合表征學習的專利分類方法研究 | |
| 所屬分類：技術(shù)論文 | |
| 上傳者：zhoubin333 | |
| 文檔大小：677 K | |
| 標簽： 專利分類 多標簽分類 圖神經(jīng)網(wǎng)絡 | |
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| 文檔介紹：專利分類是專利分析的基本任務，而基于深度學習的自動化專利分類方法可以有效地執(zhí)行專利分類任務。現(xiàn)有研究大多利用自然語言處理方法，基于單個專利的文本內(nèi)容(如摘要和標題)對專利文本進行分類，而專利及標簽之間的宏觀關(guān)系(如專利之間的引用和標簽之間的共現(xiàn))在很大程度上被忽略。為了緩解專利分類中單一專利信息的問題，構(gòu)建了三個圖網(wǎng)絡表示專利及其標簽之間的宏觀關(guān)系，然后提出一個基于混合表征學習的專利分類框架，將專利及標簽的宏觀關(guān)系融入分類中，以提高專利的自動化分類的準確性。在真實的專利數(shù)據(jù)集的實驗結(jié)果表明，該分類方法在多個評價指標上取得了最佳的性能。 | |
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