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摘要:
[目的/意义]对比文件是用以判断专利能否授权或无效的重要文件,针对传统信息检索方法的不足且鲜有利用机器学习方法研究对比文件检索的问题,在引入对比文件信息的基础上,构建专利相关性判定模型.[方法/过程]以专利无效判决书中的目标专利与对比文件为数据集进行实验,提取文本相似度、共现词汇和共词数量特征信息,利用GBDT模型将对比文件的检索问题转化为判断其是否相关的分类问题.[结果/结论]研究结果表明,不同字段数据对分类效果的贡献不同,其中说明书字段的准确率、召回率和F1值分别为79%、48%和59%,并且多特征集成后的分类效果显著优于单一文本相似度的结果,最后对实验错分情况进行分析,指出本研究下一步的研究方向.
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文献信息
篇名 专利无效对比文件判定方法研究
来源期刊 图书情报工作 学科 工学
关键词 专利无效宣告 对比文件 特征选择 机器学习
年,卷(期) 2021,(2) 所属期刊栏目 知识组织
研究方向 页码范围 117-125
页数 9页 分类号 TP181
字数 语种 中文
DOI 10.13266/j.issn.0252-3116.2021.02.012
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研究主题发展历程
节点文献
专利无效宣告
对比文件
特征选择
机器学习
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
图书情报工作
半月刊
0252-3116
11-1541/G2
16开
北京中关村北四环西路33号
2-412
1980
chi
出版文献量(篇)
11437
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32
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