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[目的/意义] 旨在对大量的中文专利实现快速分类,满足专利审查以及情报分析等工作的要求。[方法/过程] 结合专利文本的固有格式以及存在多个IPC分类号的实际情况,将多示例多标签学习应用于专利自动分类中,在介绍几种经典的多示例多标签模型的基本原理之后,将这些模型运用于中文专利IPC分类号的确定。[结果/结论] 实验证明,多示例多标签模型适合运用在专利的自动分类中,并且从Average precision、Hamming Loss、Ranking Loss、One Error、Coverage、Training time等指标分析可以发现,MIMLRBF模型能快速、准确地运用在中文专利IPC分类号的确定中,为大规模专利的自动分类提供借鉴。 相似文献
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为了能够使企业科研人员更高效地利用科技论文知识进行产品创新,论文通过FBS模型分析了包括产品需求、产品功能、产品作用原理、产品结构等类别在内的科技论文语义知识结构,定义其类别及等级体系,并明确其语义关系,最终构建出面向企业产品创新的科技论文语义知识本体,并利用情景分析法探讨企业科研人员如何利用可视化结果进行产品创新,希望能够提高企业科研人员对科技论文知识的利用率,进一步提升企业的产品创新效率。 相似文献
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