近年來,隨著物聯(lián)網(wǎng)、機器人和人工智能等科學(xué)技術(shù)的日新月異,經(jīng)濟全球化趨勢日趨明顯。知識或智力資源（包括專著、專利、商標(biāo)、科技論文等）的占有、配置、生產(chǎn)和運用已成為我國經(jīng)濟發(fā)展的重要依托,技術(shù)知識的重要性日益凸現(xiàn)。以知識為基礎(chǔ)的產(chǎn)業(yè)在國內(nèi)經(jīng)濟所占的比重不斷提高,知識產(chǎn)權(quán)已成為國家之間、企業(yè)之間競爭的焦點。專利作為典型的知識產(chǎn)權(quán),是衡量技術(shù)創(chuàng)新的重要指標(biāo),也是免于技術(shù)侵犯的法律保護手段。專利檢索成為了研發(fā)過程中必不可少的一環(huán)。面向海量專利文獻的檢索與分析是一個綜合領(lǐng)域,它的進展取決于自然語言處理、機器學(xué)習(xí)和信息檢索等方面的研究。深度學(xué)習(xí)作為成為機器學(xué)習(xí)研究的一個新領(lǐng)域,旨在使機器學(xué)習(xí)能夠更加地接近其最初的目標(biāo)--人工智能。如何用深度學(xué)習(xí)方法,結(jié)合自然語言處理技術(shù)對專利進行檢索與分析,對企業(yè)進行侵權(quán)分析建議、競爭對手建議、市場定位建議等方面都具有實際意義。對于專利檢索來是根據(jù)檢索人員給出的查詢,返回與此查詢相關(guān)的專利文本集合,并進行降序排列給用戶使用。傳統(tǒng)專利檢索大多以機械式的語義匹配方式進行檢索,通常不能達到檢索人員的檢索理念,而人工智能技術(shù)越來對多地運用于專利檢索,通過分析與抽取待檢專利... 

【文章來源】：吉林大學(xué)吉林省 211工程院校 985工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數(shù)】：43 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
Abstract
第1章 緒論
    1.1 課題研究背景及意義
    1.2 課題研究的國內(nèi)外現(xiàn)狀
    1.3 本文主要研究內(nèi)容和結(jié)構(gòu)
        1.3.1 本文主要研究內(nèi)容
        1.3.2 本文組織結(jié)構(gòu)
第2章 相關(guān)技術(shù)介紹
    2.1 系統(tǒng)相關(guān)技術(shù)
        2.1.1 文本預(yù)處理技術(shù)
        2.1.2 自然語言處理包NLTK
        2.1.3 利用Python進行自然語言處理
    2.2 深度學(xué)習(xí)基本概念
    2.3 專利檢索的常見方法介紹
    2.4 本章小結(jié)
第3章 基于DAE和 DSSM的專利檢索方法
    3.1 專利文本關(guān)鍵詞網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建
    3.2 專利擴展查詢
    3.3 降噪自編碼器和DSSM結(jié)合進行排序
    3.4 本章小結(jié)
第4章 實驗結(jié)果與分析
    4.1 系統(tǒng)環(huán)境搭建
    4.2 專利文本預(yù)處理
    4.3專利擴展實驗
    4.4 搜索結(jié)果排序
    4.5 檢索系統(tǒng)評價
    4.6 本章小結(jié)
第5章 總結(jié)與展望
參考文獻
作者簡介
致謝


【參考文獻】：
期刊論文
[1]基于深度學(xué)習(xí)的文本特征提取研究綜述[J]. 張千,王慶瑋,張悅,紀校鋒,張宇翔,祝赫,趙昌志.  計算機技術(shù)與發(fā)展. 2019(12)
[2]基于詞向量的專利自動擴展查詢研究[J]. 劉夢蘭,劉斌,彭智勇.  計算機工程與科學(xué). 2017(12)
[3]專利查詢擴展的詞向量方法研究[J]. 許侃,林原,曲忱,徐博,林鴻飛.  計算機科學(xué)與探索. 2018(06)
[4]支持技術(shù)創(chuàng)新的專利檢索與分析[J]. 劉斌,馮嶺,王飛,彭智勇.  通信學(xué)報. 2016(03)
[5]場景圖像分類技術(shù)綜述[J]. 李學(xué)龍,史建華,董永生,陶大程.  中國科學(xué):信息科學(xué). 2015(07)
[6]數(shù)字圖像處理技術(shù)的發(fā)展現(xiàn)狀及趨勢[J]. 張瑋雄,劉建霞.  科學(xué)之友. 2012(06)
[7]基于本體的專利檢索技術(shù)[J]. 陳芨熙,顧新建,陳國海,魏江.  浙江大學(xué)學(xué)報(工學(xué)版). 2009(12)
[8]基于NLP的信息檢索[J]. 徐磊.  黑龍江教育學(xué)院學(xué)報. 2008(03)

博士論文
[1]面向?qū)＠麢z索的查詢擴展研究[D]. 許侃.大連理工大學(xué) 2017

碩士論文
[1]深度學(xué)習(xí)下新型專利檢索方法研究[D]. 劉夢蘭.武漢大學(xué) 2018
[2]基于NLP詞向量技術(shù)的大規(guī)模專利信息檢索系統(tǒng)[D]. 白洋.天津大學(xué) 2018
[3]基于深度學(xué)習(xí)的中文文本情感分類及其在輿情分析中的應(yīng)用研究[D]. 吳俊江.湘潭大學(xué) 2017
[4]深度學(xué)習(xí)的硬件實現(xiàn)與優(yōu)化技術(shù)研究[D]. 林楗軍.哈爾濱工業(yè)大學(xué) 2017
[5]基于深度學(xué)習(xí)的多文檔自動文摘研究[D]. 王佳松.吉林大學(xué) 2017
[6]基于深度學(xué)習(xí)理論與方法的中文專利文本自動分類研究[D]. 馬雙剛.江蘇大學(xué) 2016
[7]基于深度學(xué)習(xí)的情感詞向量及文本情感分析的研究[D]. 張志華.華東師范大學(xué) 2016
[8]基于深度學(xué)習(xí)的自然場景文字識別[D]. 黃攀.浙江大學(xué) 2016
[9]基于稀疏表示和非下采樣輪廓波變換的單幅圖像超分辨率[D]. 王賀青.哈爾濱工業(yè)大學(xué) 2015
[10]基于Hadoop的專利價值挖掘關(guān)鍵技術(shù)研究[D]. 孫學(xué)斌.北京郵電大學(xué) 2014



本文編號：3154296