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融合主題化表達(dá)的專(zhuān)利分類(lèi)方法研究

發(fā)布時(shí)間:2025-06-26 05:45
  作為創(chuàng)新載體的專(zhuān)利中隱藏著大量的技術(shù)和效應(yīng)知識(shí),實(shí)現(xiàn)基于效應(yīng)的專(zhuān)利分類(lèi)可以讓設(shè)計(jì)者通過(guò)閱讀不同領(lǐng)域中使用相同效應(yīng)的專(zhuān)利,使其思維得到極大的延伸和拓展,為其創(chuàng)新提供幫助。目前基于效應(yīng)的專(zhuān)利分類(lèi)以概念圖匹配的方式為主,該方法存在容錯(cuò)性差、實(shí)用性低的問(wèn)題。近些年來(lái),深度學(xué)習(xí)方法在文本分類(lèi)上得到了廣泛應(yīng)用。但是由于專(zhuān)利存在涉及領(lǐng)域廣,特征提取難等問(wèn)題,導(dǎo)致深度學(xué)習(xí)模型在專(zhuān)利分類(lèi)上效果不佳。對(duì)此,本文提出了一種主題化表達(dá)的概念及其獲取方法,并在其基礎(chǔ)上提出了融合主題化表達(dá)與注意力機(jī)制的深度學(xué)習(xí)模型(T-Bi GRU-ATT模型),該方法能夠?qū)?zhuān)利主題化表達(dá)與文本特征結(jié)合形成質(zhì)量較高的專(zhuān)利特征用于專(zhuān)利分類(lèi)。本文的主要工作及創(chuàng)新點(diǎn)如下:(1)提出了一種主題化表達(dá)的概念用于專(zhuān)利分類(lèi),并且基于主題化表達(dá)的概念提出了融合專(zhuān)業(yè)術(shù)語(yǔ)的專(zhuān)利主題化表達(dá)獲取方法。首先提出了一種專(zhuān)業(yè)術(shù)語(yǔ)的提取方法,然后構(gòu)建了融合加權(quán)專(zhuān)業(yè)術(shù)語(yǔ)的主題模型對(duì)專(zhuān)利數(shù)據(jù)集進(jìn)行主題提取,之后又提出了一種“效應(yīng)-主題”共現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)的概念用于獲取專(zhuān)利的主題化表達(dá),解決了主題生成質(zhì)量不高、模型實(shí)用性不佳的問(wèn)題。(2)提出了一種融合主題化表達(dá)與注意力機(jī)制的深...

【文章頁(yè)數(shù)】:83 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】:碩士

【部分圖文】:

圖1.1融合主題化表達(dá)的專(zhuān)利分類(lèi)模型流程圖

圖1.1融合主題化表達(dá)的專(zhuān)利分類(lèi)模型流程圖

專(zhuān)利分類(lèi)模型(T-BiGRU-ATT模型),該模型能夠?qū)?zhuān)利的文本特征與主題化表達(dá)相結(jié)合用于專(zhuān)利分類(lèi)。該模型針對(duì)現(xiàn)有深度學(xué)習(xí)方法語(yǔ)義信息丟失的問(wèn)題,在專(zhuān)利文本編碼過(guò)程中通過(guò)使用BiGRU以及多頭注意力機(jī)制捕捉到專(zhuān)利文本中的長(zhǎng)依賴關(guān)系,并對(duì)專(zhuān)利文本中的重要信息進(jìn)行加權(quán)以獲取專(zhuān)利文本....


圖2.4GRU細(xì)胞結(jié)構(gòu)圖

圖2.4GRU細(xì)胞結(jié)構(gòu)圖

河北工業(yè)大學(xué)碩士學(xué)位論文-15-根據(jù)E步中得到的兩個(gè)變分參數(shù),,求L,|,的極大值,估算模型參數(shù)和。將得到的參數(shù)帶入E步中,重復(fù)EM步驟。2.5深度學(xué)習(xí)相關(guān)技術(shù)2.5.1GRU模型門(mén)控循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(GatedRecurrentUnit,GRU)[38]是一種基于長(zhǎng)短期記憶神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)....


圖2.5BiGRU模型結(jié)構(gòu)圖

圖2.5BiGRU模型結(jié)構(gòu)圖

融合主題化表達(dá)的專(zhuān)利分類(lèi)方法研究-16-1([,])trttrWhx(2.11)1([,])tzttzWhx(2.12)1tanh([,])thttthWrhx(2.13)1(1)ttttthzhzh(2.14)()totyWh(2.15)2.5.2BiGRU模型雙向GRU模型(....


圖2.6自注意力機(jī)制框架圖

圖2.6自注意力機(jī)制框架圖

河北工業(yè)大學(xué)碩士學(xué)位論文-17-定義了三個(gè)變量V、K、Q。其中,V代表被注意到的數(shù)據(jù)向量;Q代表執(zhí)行一次注意力計(jì)算時(shí)的查詢,來(lái)自于上一時(shí)刻的解碼器輸出;K代表用來(lái)與Q進(jìn)行相似度計(jì)算時(shí)作為注意力機(jī)制選取的依據(jù),一般K與V相對(duì)應(yīng)。自注意力機(jī)制的框架如圖2.6所示。圖2.6自注意力機(jī)制....



本文編號(hào):4053256

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