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基于图注意力网络的多标签专利分类方法
被引量：
1
1
作者
谭晏松
宋铁成
《计算机应用与软件》
北大核心
2023年第11期194-200,共7页
针对当前大多数基于特征工程和机器学习的专利分类方法存在准确性低以及泛化能力差的问题,提出一种基于注意力感知深度学习模型的多标签专利分类方法。该文将输入数据表示为文本图的形式,并利用图注意力卷积网络学习构建的文本图,并通...
针对当前大多数基于特征工程和机器学习的专利分类方法存在准确性低以及泛化能力差的问题,提出一种基于注意力感知深度学习模型的多标签专利分类方法。该文将输入数据表示为文本图的形式,并利用图注意力卷积网络学习构建的文本图,并通过引入BiLSTM层作为新的聚合函数来表征文本图各节点的差异性和代表的语义信息设计了一个非局部二阶注意层用于捕捉专利文档中的远程和细粒度的语义信息,消除因国际专利分类标签跨域引起的语义模糊;使用Softmax分类器来完成多标签专利的分类任务。所提方法在多标签专利分类任务具有良好的分类精度,相对于其他分类方法,性能有所提高。
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关键词
多标签专利分类
深度学习
图注意力卷积网络
非局部二阶
注意力
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职称材料
题名
基于图注意力网络的多标签专利分类方法
被引量：
1
1
作者
谭晏松
宋铁成
机构
重庆电子工程职业学院人工智能与大数据学院
重庆邮电大学通信与信息工程学院
出处
《计算机应用与软件》
北大核心
2023年第11期194-200,共7页
基金
国家自然科学基金项目(61702065)
重庆市教育委员会科技攻关项目(KJ1602906)。
文摘
针对当前大多数基于特征工程和机器学习的专利分类方法存在准确性低以及泛化能力差的问题,提出一种基于注意力感知深度学习模型的多标签专利分类方法。该文将输入数据表示为文本图的形式,并利用图注意力卷积网络学习构建的文本图,并通过引入BiLSTM层作为新的聚合函数来表征文本图各节点的差异性和代表的语义信息设计了一个非局部二阶注意层用于捕捉专利文档中的远程和细粒度的语义信息,消除因国际专利分类标签跨域引起的语义模糊;使用Softmax分类器来完成多标签专利的分类任务。所提方法在多标签专利分类任务具有良好的分类精度,相对于其他分类方法,性能有所提高。
关键词
多标签专利分类
深度学习
图注意力卷积网络
非局部二阶
注意力
Keywords
Multi-label patent classification
Deep learning
Graph attention convolution network
Non-local second-order attention
分类号
TP393 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于图注意力网络的多标签专利分类方法
谭晏松
宋铁成
《计算机应用与软件》
北大核心
2023
1
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