隨著科學(xué)技術(shù)的進(jìn)步和人類文明的發(fā)展,專利文本作為一種能夠?qū)ρ芯空叩闹R產(chǎn)權(quán)進(jìn)行保護(hù)的客觀形式而吸引了越來越多學(xué)者的研究興趣。專利文本具有文本結(jié)構(gòu)復(fù)雜、篇幅較長、專業(yè)性較強(qiáng)等特點(diǎn),而專利文本的關(guān)鍵詞作為一篇專利文本的高度概括詞匯,可以快速幫助讀者定位到專利文本以及了解專利文本的主要內(nèi)容,可見專利文本的關(guān)鍵詞提取是一項重要且基礎(chǔ)的工作。現(xiàn)有的大多數(shù)關(guān)鍵詞提取結(jié)果可讀性較差,且容易造成關(guān)鍵詞冗余。本文以提高專利關(guān)鍵詞提取結(jié)果的準(zhǔn)確性為目標(biāo),重點(diǎn)研究了無監(jiān)督的關(guān)鍵詞提取算法在專利文本中的應(yīng)用,主要研究內(nèi)容為以下兩個方面:第一個方面:針對通用領(lǐng)域的無監(jiān)督的方法在應(yīng)用到專利文本領(lǐng)域時,專利關(guān)鍵詞提取結(jié)果準(zhǔn)確性較低的問題,提出了一種基于專利要素約束的文本嵌入關(guān)鍵詞提取方法,該方法可直接從專利文本中提取重要的關(guān)鍵詞。實(shí)驗結(jié)果表明,本方法在僅考慮單篇專利文本下提取準(zhǔn)確率以及召回率均高于傳統(tǒng)的TF-IDF關(guān)鍵詞提取方法、Text Rank關(guān)鍵詞提取方法、LDA關(guān)鍵詞提取方法,具有更好的效果。第二個方面:針對目前主題模型對于專利文本的關(guān)鍵詞提取任務(wù)質(zhì)量不高的問題,提出了基于專利要素的LDA主題模型關(guān)鍵詞提取... 

【文章來源】：重慶郵電大學(xué)重慶市

【文章頁數(shù)】：61 頁

【學(xué)位級別】：碩士

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【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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碩士論文
[1]基于平行語料庫的無監(jiān)督中文詞性標(biāo)注研究[D]. 孫靜.蘇州大學(xué) 2010



本文編號：3407389