| 基于混合表征學習的專利分類方法研究 | |
| 所屬分類：技術論文 | |
| 上傳者：zhoubin333 | |
| 文檔大小：677 K | |
| 標簽： 專利分類 多標簽分類 圖神經網絡 | |
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| 文檔介紹：專利分類是專利分析的基本任務，而基于深度學習的自動化專利分類方法可以有效地執行專利分類任務。現有研究大多利用自然語言處理方法，基于單個專利的文本內容(如摘要和標題)對專利文本進行分類，而專利及標簽之間的宏觀關系(如專利之間的引用和標簽之間的共現)在很大程度上被忽略。為了緩解專利分類中單一專利信息的問題，構建了三個圖網絡表示專利及其標簽之間的宏觀關系，然后提出一個基于混合表征學習的專利分類框架，將專利及標簽的宏觀關系融入分類中，以提高專利的自動化分類的準確性。在真實的專利數據集的實驗結果表明，該分類方法在多個評價指標上取得了最佳的性能。 | |
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