【摘要】：【目的】通過構(gòu)建個性化分類體系,研究面向TRIZ應(yīng)用的專利自動分類方法。【方法】基于主題模型,從宏觀、中觀、微觀三個層面構(gòu)建面向TRIZ個性化分類體系;通過對不同分類特征項與算法進(jìn)行組合,挑選分類準(zhǔn)確率最高的組合構(gòu)建初始分類器;采用平滑非平衡數(shù)據(jù)與特征項降維方式對分類器進(jìn)行優(yōu)化,完成對專利的自動分類。【結(jié)果】實現(xiàn)半自動構(gòu)建面向TRIZ的個性化分類體系及基于該分類體系的專利自動分類。在中等數(shù)據(jù)量級場景下(千條),實現(xiàn)專利自動分類,分類效果綜合評價指標(biāo)高達(dá)90.2%�！揪窒蕖吭摲椒ú贿m用于數(shù)據(jù)量較小(百條)時的專利分類;在較大數(shù)據(jù)量(萬條)場景下,該方法的有效性尚未得到驗證�！窘Y(jié)論】對中等規(guī)模專利數(shù)據(jù),能快速構(gòu)建面向TRIZ的分類體系,并實現(xiàn)自動分類。
[Abstract]:[objective] to study the automatic patent classification method for TRIZ application by constructing a personalized classification system. [methods] based on thematic model, a personalized classification system for TRIZ was constructed from macro, meso and micro levels. Through the combination of different classification features and algorithms, the combination with the highest classification accuracy is selected to construct the initial classifier, and the smooth non-equilibrium data and feature item reduction method are used to optimize the classifier. [results] A personalized classification system for TRIZ and a patent automatic classification based on this classification system are implemented. In the medium data level scenario (thousands), the patent automatic classification is realized, and the comprehensive evaluation index of classification effect is up to 90.2. [limitation] this method is not suitable for patent classification when the amount of data is small (100); in the case of large data volume (thousands), The validity of this method has not been verified. [conclusion] for the middle scale patent data, the classification system oriented to TRIZ can be constructed quickly and the automatic classification can be realized.
【作者單位】： 中國科學(xué)院成都文獻(xiàn)情報中心;中國科學(xué)院大學(xué);
【基金】：中國科學(xué)院知識產(chǎn)權(quán)專項工作項目“中國科學(xué)院知識產(chǎn)權(quán)信息服務(wù)”(項目編號:KFJ-EW-STS-032) 中國科學(xué)院西部之光項目“基于本體的專利文獻(xiàn)技術(shù)挖掘系統(tǒng)研究與實踐”的研究成果之一
【分類號】：G306;G250.7

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本文編號：2251295