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文章明晰技术功效间的多种语义联系,设计技术实现路径的自动化构建方法,实现其即时更新和可视化。结合专利数据特点,基于规则从专利标题中抽取技术词,利用BiLSTM-CRF深度学习模型从专利摘要中抽取专利功效短语,并设计规则从功效短语中自动识别出功效词以及表示技术功效间语义联系的关系词,构建“技术词-关系词-功效词”结构的技术功效语义关联,通过计算实体间语义相似度实现技术词对齐和功效词对齐,优化技术功效关联,依此构建技术实现路径,并以知识网络的形式对其进行可视化。在5G技术领域的实证结果表明,该方法能有效揭示技术功效间的多种语义联系和自动构建技术实现路径,并实现路径的即时更新和清晰展示。 相似文献
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为了丰富专利分类的网络和文本语义表示,实现两者更有效的语义融合,提高技术融合预测效果,提出基于专利分类序列和文本语义表示的技术融合预测方法。首先,综合考虑专利分类位置及其上下文语境,直接对专利分类序列进行语义表示,提出基于专利分类序列语义表示的技术融合预测方法;其次,根据专利分类在序列中的重要性排序研究专利分类文本分配方法,形成基于专利分类文本语义表示的技术融合预测方法;在此基础上,设计多种特征融合方法,提出融合专利分类序列结构和文本内容语义表示的技术融合预测方法;最后,基于链路预测的理论和方法对提出的多种技术融合预测方法进行定量评价。在无人机领域的实验证实,专利分类序列语义表示模型的效果明显优于其他网络表示学习方法;依据重要性排序的专利分类文本赋予方式优于文本平均分配方式,基于此的专利分类文本语义表示能更好地进行技术融合预测;“SVM (support vector machine)+哈达玛积”的特征融合方法在所有方法中表现最优,较单一方法均有提高。本文提出的方法能够提高技术融合预测的效果,更好地为技术布局、技术研发提供借鉴和参考。 相似文献
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