面向创新设计的专利知识抽取方法

• 作者: 张明月 赵亚男 马建红
• 来源期刊: 计算机应用
• 学科: 工学
• 关键词: 语义分析 专利知识 创新知识 信息抽取 语义角色 最大熵
• 年，卷（期）: 2016,（2）
• 所属期刊栏目: 第三届CCF大数据学术会议(CCF BigData 2015)
• 页码范围: 465-471
• 页数: 7页
• 分类号: TP311.52
• 字数: 9602字
• 语种: 中文
• DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2016.02.0465

摘要

专利蕴含丰富的背景、技术、功能等知识,对创新设计领域起着重要的作用.对创新知识进行有效提取,能推动人们对知识的利用,助于突破固有的思维定势及知识面的限制,启发设计者从独特、新颖的角度进行产品设计.从创新设计的角度,提出基于组合特征和最大熵分类器的专利创新知识抽取方法.该方法运用自然语言处理方法,增加专利领域术语识别算法,联合词特征和最短路径闭包树句法特征,最后采用最大熵进行基于语义分析的知识提取,并对知识属性进行标注.实验结果表明,引入组合特征,能高效地处理专利要解决的问题,以及技术方案中的目标功能、作用原理、位置特征等创新知识之间的语义角色关系.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	马建红	河北工业大学计算机科学与软件学院	41	483	11.0	21.0
2	张明月	河北工业大学计算机科学与软件学院	1	7	1.0	1.0
3	赵亚男	河北工业大学计算机科学与软件学院	1	7	1.0	1.0