發(fā)布時(shí)間：2022-02-21 10:02

　　專利是包含新知識(shí)含量最高的信息資源,所蘊(yùn)含的啟發(fā)式原理也最多,專利信息中還蘊(yùn)含了許多技術(shù)問(wèn)題的解。然而隨著對(duì)專利分類方法和文本挖掘的深入研究,采用傳統(tǒng)的專利分類法對(duì)專利進(jìn)行檢索和劃分,只能檢索到專利所屬的技術(shù)領(lǐng)域、應(yīng)用領(lǐng)域以及其實(shí)現(xiàn)的功能。傳統(tǒng)的分類方法提供的僅僅是某領(lǐng)域的有局限性的知識(shí),而很多新技術(shù)通常是跨學(xué)科的并不能從專利中挖掘出潛在的更有價(jià)值的技術(shù)信息,如創(chuàng)造性思維方法和解決技術(shù)難題的創(chuàng)造技法等,所以不能作為一種輔助產(chǎn)品創(chuàng)新工具。對(duì)于想要進(jìn)行產(chǎn)品創(chuàng)新的研發(fā)人員來(lái)說(shuō),按傳統(tǒng)分類方法對(duì)專利進(jìn)行分類是不可取的。近年來(lái),有許多學(xué)者嘗試基于TRIZ（Teoriya Resheniya Izobreatatelskikh Zadatch）理論對(duì)專利文本分類,以尋求解決技術(shù)難題的創(chuàng)造解法。為深入挖掘和充分利用已有專利文獻(xiàn)中的創(chuàng)新思路和關(guān)鍵技術(shù),本文基于TRIZ理論中的發(fā)明原理,設(shè)計(jì)了一套中文專利文獻(xiàn)的自動(dòng)分類方案。方案中基于TRIZ發(fā)明原理的經(jīng)典描述和已標(biāo)注發(fā)明原理的專利文獻(xiàn)構(gòu)建TRIZ發(fā)明原理字典,基于構(gòu)建的發(fā)明原理字典對(duì)專利文本進(jìn)行分詞和特征選擇,利用機(jī)器學(xué)習(xí)方法對(duì)專利樣本進(jìn)行分類模型訓(xùn)練... 

【文章來(lái)源】：河北工程大學(xué)河北省

【文章頁(yè)數(shù)】：61 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
Abstract
第1章 緒論
    1.1 選題背景及意義
        1.1.1 選題背景
        1.1.2 研究意義
    1.2 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀
        1.2.1 TRIZ理論應(yīng)用現(xiàn)狀
        1.2.2 專利分類體系研究現(xiàn)狀
    1.3 論文主要內(nèi)容和框架結(jié)構(gòu)
        1.3.1 論文主要內(nèi)容
        1.3.2 論文的章節(jié)安排
    1.4 本章小結(jié)
第2章 中文文本分類關(guān)鍵技術(shù)介紹
    2.1 中文文本分詞原理及工具
    2.2 中文文本特征向量構(gòu)建方法
    2.3 中文文本分類原理及相關(guān)算法
    2.4 本章小結(jié)
第3章 基于TRIZ發(fā)明原理的中文專利文本預(yù)處理方案設(shè)計(jì)
    3.1 TRIZ發(fā)明原理及其在中文專利文本分類應(yīng)用中的分析
        3.1.1 基于TRIZ的40 條發(fā)明原理及特點(diǎn)
        3.1.2 TRIZ發(fā)明原理在中文專利文本分類上的應(yīng)用
    3.2 TRIZ發(fā)明原理字典的構(gòu)建方法
        3.2.1 用戶字典庫(kù)
        3.2.2 停用詞
    3.3 基于TRIZ發(fā)明原理的專利文本特征向量抽取方法
    3.4 基于TRIZ發(fā)明原理的專利文本特征向量數(shù)字化方法
    3.5 本章小結(jié)
第4章 基于TRIZ發(fā)明原理的中文專利文本自動(dòng)分類方案設(shè)計(jì)
    4.1 中文專利文本訓(xùn)練集和測(cè)試集構(gòu)建方法
        4.1.1 訓(xùn)練集和測(cè)試集構(gòu)建方法流程
        4.1.2 實(shí)現(xiàn)代碼
    4.2 基于支持向量機(jī)的中文專利文本自動(dòng)分類方法
    4.3 實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)與結(jié)果分析
    4.4 本章小結(jié)
第5章 基于TRIZ發(fā)明原理的中文專利案例庫(kù)的構(gòu)建及實(shí)現(xiàn)
    5.1 系統(tǒng)分析與設(shè)計(jì)
    5.2 軟件系統(tǒng)的開(kāi)發(fā)環(huán)境
    5.3 系統(tǒng)功能實(shí)現(xiàn)
        5.3.1 專利管理功能實(shí)現(xiàn)
        5.3.2 TRIZ發(fā)明原理字典管理功能實(shí)現(xiàn)
        5.3.3 專利分詞管理功能實(shí)現(xiàn)
        5.3.4 專利特征管理功能實(shí)現(xiàn)
    5.4 本章小結(jié)
結(jié)論
致謝
參考文獻(xiàn)
作者簡(jiǎn)介
攻讀碩士期間發(fā)表的論文和科研成果


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]面向中文歌詞的音樂(lè)情感分類方法[J]. 王潔,朱貝貝.  計(jì)算機(jī)系統(tǒng)應(yīng)用. 2019(08)
[2]基于PCA-SVM算法的酒店評(píng)論文本情感分析研究[J]. 王大偉,周志瑋,曹紅根.  現(xiàn)代計(jì)算機(jī). 2019(21)
[3]基于專利數(shù)據(jù)的全球深度學(xué)習(xí)技術(shù)創(chuàng)新態(tài)勢(shì)[J]. 陸平,侯雪,曹茜芮.  機(jī)器人產(chǎn)業(yè). 2019(04)
[4]基于N-Gram和動(dòng)態(tài)滑動(dòng)窗口的改進(jìn)余弦相似度算法研究[J]. 張洪,鐘凱迪,柴源,魏濟(jì),吳艷,譚錦濤,葉文韜.  成都大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版). 2019(02)
[5]應(yīng)用Jieba和Wordcloud庫(kù)的詞云設(shè)計(jì)與優(yōu)化[J]. 徐博龍.  福建電腦. 2019(06)
[6]深度學(xué)習(xí)視域下的文本表示方法研究[J]. 聶維,劉小豫.  科技資訊. 2019(18)
[7]支持向量機(jī)多分類技術(shù)研究[J]. 沈洋,戴月明.  數(shù)字通信世界. 2019(06)
[8]基于TRIZ理論的技術(shù)創(chuàng)新和商業(yè)模式協(xié)同創(chuàng)新研究[J]. 林海濤,許駿.  工業(yè)技術(shù)經(jīng)濟(jì). 2019(04)
[9]一種基于改進(jìn)信息增益特征選擇的最大熵模型文本分類方法[J]. 何明.  西南師范大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版). 2019(03)
[10]基于TRIZ理論協(xié)同創(chuàng)新主體間沖突解決方法研究[J]. 張渭武,張維威.  管理觀察. 2019(04)

碩士論文
[1]技術(shù)（發(fā)明原理）功效矩陣在產(chǎn)品創(chuàng)新設(shè)計(jì)中的應(yīng)用[D]. 張陽(yáng).齊魯工業(yè)大學(xué) 2019
[2]基于專利數(shù)據(jù)的產(chǎn)品創(chuàng)新輔助系統(tǒng)設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)[D]. 宋偉鳳.山東大學(xué) 2018
[3]基于TRIZ的專利信息服務(wù)研究[D]. 袁曉嘉.安徽大學(xué) 2015
[4]面向TRIZ理論的深度知識(shí)獲取及應(yīng)用研究[D]. 魯麒.陜西科技大學(xué) 2014
[5]基于模糊邏輯的專利數(shù)據(jù)層次分類研究[D]. 楊春亮.天津大學(xué) 2008
[6]基于專利本體的產(chǎn)品創(chuàng)新設(shè)計(jì)技術(shù)研究[D]. 俞春陽(yáng).浙江大學(xué) 2007



本文編號(hào)：3637027