期刊导航
期刊开放获取
上海教育软件发展有限公..
期刊文献
+
任意字段
题名或关键词
题名
关键词
文摘
作者
第一作者
机构
刊名
分类号
参考文献
作者简介
基金资助
栏目信息
任意字段
题名或关键词
题名
关键词
文摘
作者
第一作者
机构
刊名
分类号
参考文献
作者简介
基金资助
栏目信息
检索
高级检索
期刊导航
共找到
1
篇文章
<
1
>
每页显示
20
50
100
已选择
0
条
导出题录
引用分析
参考文献
引证文献
统计分析
检索结果
已选文献
显示方式：
文摘
详细
列表
相关度排序
被引量排序
时效性排序
基于奇异值分解的专利术语层次关系解析研究
被引量：
6
1
作者
吴志祥
王昊
+2 位作者
王雪颖
祁磊
苏新宁
《情报学报》
CSSCI
CSCD
北大核心
2017年第5期473-483,共11页
奇异值分解是矩阵分析中常用的分解技术,在高维数据的降维、去噪方面有着广泛的应用。本文将矩阵的奇异值分解技术应用到领域专利术语的层次关系解析中,其核心思想是术语语义空间的深度转换,旨在用某种潜在特征代替文档作为属性来表示...
奇异值分解是矩阵分析中常用的分解技术,在高维数据的降维、去噪方面有着广泛的应用。本文将矩阵的奇异值分解技术应用到领域专利术语的层次关系解析中,其核心思想是术语语义空间的深度转换,旨在用某种潜在特征代替文档作为属性来表示术语。具体研究包括,基于位置加权的原始术语-文档语义空间的构建方法、基于奇异值分解的术语特征抽取方法、基于术语-特征语义空间的术语层次关系解析方法。本文对论述的理论方法进行了实证研究,证实了该方法的可行性和有效性,并在此基础上实现较大规模的钢铁冶金领域专利术语层次关系解析,将解析结果纳入到本体学习理论体系中,实现该领域专利术语的知识本体化与可视化。
展开更多
关键词
术语语义空间转换
矩阵奇异值分解
术语
特征抽取
术语
层次关系
本体学习
在线阅读
下载PDF
职称材料
题名
基于奇异值分解的专利术语层次关系解析研究
被引量：
6
1
作者
吴志祥
王昊
王雪颖
祁磊
苏新宁
机构
南京大学信息管理学院
南京大学江苏省数据工程与知识服务重点实验室
南京大学计算机软件新技术国家重点实验室
出处
《情报学报》
CSSCI
CSCD
北大核心
2017年第5期473-483,共11页
基金
江苏省自然科学基金项目"面向专利预警的中文本体学习研究"(BK20130587)
江苏省"333"工程项目"面向知识服务的中文本体学习研究"(BRA2015401)
国家社科重大招标项目"面向突发事件应急决策的快速响应情报体系研究"(13&ZD174)
文摘
奇异值分解是矩阵分析中常用的分解技术,在高维数据的降维、去噪方面有着广泛的应用。本文将矩阵的奇异值分解技术应用到领域专利术语的层次关系解析中,其核心思想是术语语义空间的深度转换,旨在用某种潜在特征代替文档作为属性来表示术语。具体研究包括,基于位置加权的原始术语-文档语义空间的构建方法、基于奇异值分解的术语特征抽取方法、基于术语-特征语义空间的术语层次关系解析方法。本文对论述的理论方法进行了实证研究,证实了该方法的可行性和有效性,并在此基础上实现较大规模的钢铁冶金领域专利术语层次关系解析,将解析结果纳入到本体学习理论体系中,实现该领域专利术语的知识本体化与可视化。
关键词
术语语义空间转换
矩阵奇异值分解
术语
特征抽取
术语
层次关系
本体学习
Keywords
term semantic space transformation
singular value decomposition
term feature extraction
term hierarchy parse
ontology learning
分类号
TP391.1 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
在线阅读
下载PDF
职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于奇异值分解的专利术语层次关系解析研究
吴志祥
王昊
王雪颖
祁磊
苏新宁
《情报学报》
CSSCI
CSCD
北大核心
2017
6
在线阅读
下载PDF
职称材料
已选择
0
条
导出题录
引用分析
参考文献
引证文献
统计分析
检索结果
已选文献
上一页
1
下一页
到第
页
确定
用户登录
登录
IP登录
使用帮助
返回顶部
