| 基于SAO结构和词向量的专利技术功效图自动构建研究 |
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| 引用本文： | 翟东升,张京先,胡等金.基于SAO结构和词向量的专利技术功效图自动构建研究[J].情报理论与实践,2020,43(3):116-123. |
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| 作者姓名： | 翟东升 张京先 胡等金 |
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| 作者单位： | 北京工业大学经济与管理学院,北京 100124;北京工业大学经济与管理学院,北京 100124;北京工业大学经济与管理学院,北京 100124 |
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| 基金项目： | 广东省科技计划项目“基于专利语义分析的技术合作伙伴推荐服务平台”的研究成果,项目编号:2017A040403027。 |
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| 摘 要： | 目的/意义]针对技术功效图构建过程中的主要问题和薄弱环节,提出了一种基于SAO结构和词向量的专利技术功效图构建方法。方法/过程]利用Python程序获取专利摘要中的SAO结构,从中识别技术词和功效词;结合领域词典与专利领域语料库,运用Word2Vec和WordNet计算词语间的语义相似度;利用基于网络关系的主题聚类算法实现主题的自动标引;采用基于SAO结构的共现关系构建技术功效矩阵。结果/结论]实现了基于SAO结构和词向量的技术功效图自动构建,该构建方法提高了构建技术功效主题的合理性和专利分类标注的准确性,为技术功效图的自动化构建提供新的思路。
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| 关 键 词： | 专利分析 SAO结构 词向量 主题聚类 技术功效图 |
Research on Automatic Construction of Patent Technology-Effect Map Based on SAO Structure and Word Embedding |
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| Abstract: | Purpose/significance] Aiming at the main problems and weaknesses in the process of constructing technology-effect maps,a method of constructing patented technical efficacy maps based on SAO structure and word vector is proposed.Method/process] Using python program to obtain SAO structure in patent abstract and identify technical words and effect words;using word2 vec and WordNet to calculate the semantic similarity between words based on domain dictionary and patent domain corpus;automatic indexing of topics using topic clustering algorithm based on network relations;using the co-occurrence relationship based on SAO structure to construct the technical efficacy matrix.Result/conclusion] The automatic construction of technical efficacy map based on SAO structure and word vector is realized.This method improves the rationality of constructing technical efficacy theme and the accuracy of patent classification and annotation,and provides a new idea for the automatic construction of technical efficacy map. |
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| Keywords: | patent analysis SAO structure word vectors subject clustering technology-effect map |
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