面向知识产权的科技资源画像构建方法

• 作者: 杨佳鑫 杜军平 邵蓥侠 李昂 奚军庆
• 来源期刊: 软件学报
• 学科: 工学
• 关键词: 科技资源画像 实体识别 数据获取 知识产权
• 年，卷（期）: 2022,（4）
• 所属期刊栏目: 面向开放场景的鲁棒机器学习专刊|SPECIAL ISSUE ON ROBUST MACHINE LEARNING IN THE OPEN-WORLD SCENARIOS
• 页码范围: 1439-1450
• 页数: 12页
• 分类号: TP18
• 语种: 中文
• DOI: 10.13328/j.cnki.jos.006483

摘要

大数据时代,面向知识产权的科技资源呈现数据规模大、时效性高和价值密度较低等趋势,为有效利用知识产权资源带来严峻的挑战.同时,各个国家对知识产权中隐匿信息挖掘的需求日益增加,使得面向知识产权的科技资源画像构建成为当下的研究热点.目标是通过智能化的数据获取、实体识别以及可视化的方式对知识产权进行画像构建.然而,现有的科技资源画像构建方法只适用于结构化数据,忽略了词语的词性对句子语义理解的影响.因此,提出了一种新颖的面向知识产权的科技资源画像构建算法,针对自动获取的知识产权资源,通过引入词性级别的注意力机制提高实体识别准确率,并以可视化的形式构建知识产权科技资源画像.相比于现有方法,所提出的面向知识产权的科技资源画像构建方法具有以下优势:1)该算法利用词语的词性信息学习句子语义层面的含义,并融合注意力机制,以有监督的方式避免语义理解中的歧义;2)该模型能够智能自动地完成科技数据获取、命名实体识别、科技资源画像构建;3)大量实验结果表明,所提方法利用词语的词性进行有监督学习,在命名实体识别任务中综合性能优于对比算法.