在產(chǎn)品創(chuàng)新中,以效應(yīng)為類(lèi)標(biāo)簽的專(zhuān)利分類(lèi)對(duì)于輔助設(shè)計(jì)者創(chuàng)新具有重要參考意義。但在實(shí)際情況中由于效應(yīng)文本較短以及效應(yīng)描述較抽象,導(dǎo)致難以獲得高質(zhì)量的類(lèi)標(biāo)簽特征。為此,本文以效應(yīng)特點(diǎn)為基礎(chǔ),通過(guò)融合點(diǎn)互信息值方法和LDA模型提出了一種全新的"Effect-theme"共現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)。之后本文通過(guò)LINE函數(shù)獲取效應(yīng)在網(wǎng)絡(luò)中的結(jié)構(gòu)特征并與該效應(yīng)文本特征結(jié)合形成最終的類(lèi)標(biāo)簽,有效解決了類(lèi)標(biāo)簽特征難以提取的問(wèn)題。此外,本文還針對(duì)"Effect-theme"共現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)提出了基于自定義規(guī)則的節(jié)點(diǎn)匹配方法、融合節(jié)點(diǎn)相關(guān)性和空間距離的節(jié)點(diǎn)權(quán)重計(jì)算公式以及基于節(jié)點(diǎn)權(quán)重和空間距離的分類(lèi)計(jì)算公式用于專(zhuān)利分類(lèi)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,該方法準(zhǔn)確率可達(dá)到78%以上。 

【文章頁(yè)數(shù)】：7 頁(yè)

【文章目錄】：
0 引言
1 相關(guān)知識(shí)介紹
    1.1 點(diǎn)互信息方法
    1.2 LDA主題模型
    1.3 圖嵌入方法
2 基于“Effect-theme”共現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)的分類(lèi)方法實(shí)現(xiàn)
    2.1 概念描述
    2.2 實(shí)驗(yàn)相關(guān)流程
        2.2.1 文本預(yù)處理
        2.2.2 效應(yīng)特征詞提取
        2.2.4 專(zhuān)利與“效應(yīng)-專(zhuān)利”主題網(wǎng)絡(luò)的匹配
        2.2.5 確定專(zhuān)利所屬效應(yīng)
3 實(shí)驗(yàn)與結(jié)果分析
    3.1 數(shù)據(jù)準(zhǔn)備和參數(shù)設(shè)置
    3.2 實(shí)驗(yàn)評(píng)價(jià)指標(biāo)
    3.3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果及其對(duì)比實(shí)驗(yàn)
        3.3.1 實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析
        3.3.2 對(duì)比實(shí)驗(yàn)分析
4 結(jié)語(yǔ)


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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博士論文
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碩士論文
[1]基于圖網(wǎng)絡(luò)的知識(shí)圖譜嵌入研究[D]. 蘇榮.哈爾濱工業(yè)大學(xué) 2019



本文編號(hào)：3659225