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题名主体-行为-客体语义分析构建技术功效矩阵
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作者
张瑞年
高常青
时子皓
刘永旭
杨波
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机构
济南大学机械工程学院
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出处
《济南大学学报（自然科学版）》
CAS
北大核心
2024年第5期589-598,共10页
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基金
山东省自然科学基金项目(ZR2020ME137)。
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文摘
针对准确定义技术、功效主题的关键问题,通过分析技术、功效主题在构建技术功效矩阵中的语义共现性,提出一种基于主体-行为-客体语义分析的技术功效矩阵构建方法;基于目标领域制定检索表达式,在国家知识产权局专利数据库中下载相关专利信息数据,并预处理专利数据,得到目标专利信息文档;利用Python语言编程,采用中文分词工具包语言技术平台提取专利信息文档的主体-行为-客体语义结构,结合目标领域语料库、词频-逆文本频率和余弦相似度计算主题词的语义相似度;利用聚类算法Louvain算法实现社区网络划分,以凝练技术、功效主题,并通过主体-行为-客体语义结构的共现关系构建技术功效矩阵;以海底电缆反应力锥切削技术为例,通过专利实例分析验证所提出方法的有效性。结果表明:在分析大量专利实例以构建技术功效矩阵时,所提出的方法可以有效地实现专利实例中主体-行为-客体语义结构的社区网络划分;通过分析社区网络中节点主题的权重确定社区网络主题,提高了主题凝聚的准确性;在海底电缆反应力锥切削技术的专利实例分析中,利用主体-行为-客体语义结构和Louvain算法凝聚了7个技术主题、9个功效主题,验证了所提出方法的有效性。
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关键词
主体-行为-客体
语义分析
技术功效矩阵
专利文本
聚类算法
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Keywords
subject-action-object
semantic analysis
technology-effect matrix
patent text
clustering algorithm
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分类号
TH122
[机械工程—机械设计及理论]
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题名中文专利文本结构信息提取方法
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作者
吕国燕
戴佳呈
吕学强
游新冬
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机构
北京信息科技大学网络文化与数字传播北京市重点实验室
北京信息科技大学外国语学院
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出处
《计算机工程与设计》
北大核心
2025年第3期665-672,共8页
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基金
国家自然科学基金项目(62171043)
北京市自然科学基金项目(4212020)
+1 种基金
国家语委基金项目(ZDI145-10)
北京市教育委员会科学研究计划基金项目(KM202111232001)。
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文摘
专利文本的主体-行为-客体(SAO)结构提取直接影响着专利相似性计算、专利聚类与分类等专利文本挖掘下游任务的应用与效果,但目前存在效率低下和提取结构信息不充分等问题。对此进一步提取中文专利文本的技术方法F和功能效果E。为解决这一全新任务,提出一种基于深度语义的提取模型,通过词嵌入更好理解专利文本的语义信息,利用双向长短期记忆捕捉长距离的上下文依赖关系,应用多头注意力对关键特征进行更精准的关注。实验结果表明,该方法相较于传统SAO提取方法F1值提升了5.15%,验证了高效提取SAO、F和E结构时,模型各部分的正向效果。
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关键词
主体-行为-客体结构
中文专利
技术方法
功能效果
词嵌入
双向长短期记忆
多头注意力
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Keywords
subject-action-object structure
Chinese patent
technical methods
functional effect
word embedding
bidirectional long short-term memory
multi-head attention
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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