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基于文本挖掘的交互式专利分类
基于文本挖掘的交互式专利分类
作者:
张晓宇
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文本挖掘
专利分类
多分类器融合
主动学习
选择性采样
摘要:
将文本挖掘理论应用于专利信息分析,提出了一种基于多分类器融合与主动学习的交互式专利分类算法,旨在实现高效的专利分类.该算法基于训练集,利用支持向量机,针对不同的专利类别分别训练相应的子分类器,然后通过多分类器融合对各子分类器进行有机结合,以获得性能更优的分类器和形成分类决策.在此基础上,利用主动学习选取最有信息的样本进行标引,从而通过人机交互实现分类模型的更新.针对传统批量选择性采样的缺点,还提出了动态批量选择性采样模式,通过确定度传播策略有效降低标引样本冗余度,以进一步提高主动学习的效率.实验结果表明,这种基于多分类器融合与主动学习的交互式专利分类算法的分类性能显著高于其他算法.
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文献信息
篇名
基于文本挖掘的交互式专利分类
来源期刊
高技术通讯
学科
关键词
文本挖掘
专利分类
多分类器融合
主动学习
选择性采样
年,卷(期)
2013,(6)
所属期刊栏目
研究方向
页码范围
592-597
页数
6页
分类号
字数
5809字
语种
中文
DOI
10.3772/j.issn.1002-0470.2013.06.007
五维指标
作者信息
序号
姓名
单位
发文数
被引次数
H指数
G指数
1
张晓宇
25
141
6.0
11.0
传播情况
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引文网络
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研究主题发展历程
节点文献
文本挖掘
专利分类
多分类器融合
主动学习
选择性采样
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
高技术通讯
主办单位:
中国科学技术信息研究所
出版周期:
月刊
ISSN:
1002-0470
CN:
11-2770/N
开本:
大16开
出版地:
北京市三里河路54号
邮发代号:
82-516
创刊时间:
1991
语种:
chi
出版文献量(篇)
5099
总下载数(次)
14
总被引数(次)
39217
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