| 基于Sentence-BERT的专利技术主题聚类研究——以人工智能领域为例 |
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| 引用本文： | 阮光册,周萌葳.基于Sentence-BERT的专利技术主题聚类研究——以人工智能领域为例[J].情报杂志,2024(2):110-117. |
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| 作者姓名： | 阮光册 周萌葳 |
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| 作者单位： | 华东师范大学经济与管理学部信息管理系 |
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| 摘 要： | 研究目的]将Sentence-BERT模型应用于专利技术主题聚类，解决专利文献为突出新颖性，常使用独特技术术语造成词汇向量语义特征稀疏的问题。研究方法]以人工智能领域2015年-2019年的22370篇专利为实验数据。首先，采用Sentence-BERT算法对专利文献摘要文本进行向量化表示；其次，对向量化矩阵进行数据降维，利用HDBSCAN方式寻找原始数据中的高密度簇；最后，识别类簇文本集合中的主题特征，并完成主题呈现。研究结论]对比LDA主题模型、K-means、doc2vec等方法，本文的实验结果提高了主题划分的细粒度和精确度，获得了较好的主题一致性。如何采用fine-tune策略进一步提升模型的效果，是未来该方法进一步深入探索的方向。
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| 关 键 词： | Sentence-BERT 专利文本 主题识别 文本聚类 |
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