本文關(guān)鍵詞：跨語言專利分析方法研究

  更多相關(guān)文章： 跨語言 專利分析 術(shù)語抽取 句子對齊 術(shù)語對齊 相似度分析

【摘要】：專利分析廣泛應(yīng)用于管理領(lǐng)域,已成為研究熱點。單語言專利分析只分析一種語言的專利,處理多語言專利的質(zhì)量不高。多語言專利處理的困難之處,源于多語言專利技術(shù)的四大特點:術(shù)語新、跨語言、跨領(lǐng)域、全球化。本文在現(xiàn)有專利分析、自然語言處理、可視化分析的基礎(chǔ)上,針對專利技術(shù)的特點,開展跨語言專利分析方法研究,為解決多語言專利分析問題提供了新思路和新方法。本文主要創(chuàng)新成果如下:(1)提出TValue跨語言專利術(shù)語抽取法,基于首尾詞性規(guī)則進(jìn)行詞串抽取,通過詞串的首尾詞性度、詞長度、獨立度、停用度、重要度,計算五屬性組合值TValue,識別TValue高于術(shù)語可信度的詞串為獲選術(shù)語。實驗結(jié)果表明,該方法可有效地抽取低頻術(shù)語、非名詞術(shù)語,其質(zhì)量高于同類方法。(2)提出HSI跨語言專利句子對齊法,通過句對的句長相關(guān)度、語義相關(guān)度、符號相似度、編號相似度,計算屬性組合值SValue,識別同一文檔中SValue較大的句對,獲得1對1、1對0、0對1的句對齊,再通過句子合并、句子刪除,獲得多對1、1對多、多對多、多對0、0對多的句對齊。實驗結(jié)果表明,該方法可有效地處理有噪音的句子對齊,其質(zhì)量好于同類方法。(3)提出AGiza/ALLR跨語言專利術(shù)語對齊法,識別首尾相關(guān)度大于0的共句術(shù)語對,通過語義相關(guān)度、首尾相關(guān)度、詞性相關(guān)度、獨立相關(guān)度、停用相關(guān)度、GIZA++計算的g值、共現(xiàn)相關(guān)度、長度相關(guān)度,分別計算AGiza/ALLR術(shù)語對齊度,術(shù)語對齊度大于術(shù)語對齊閾值的術(shù)語對為對齊術(shù)語對。實驗結(jié)果表明,在各種召回率時,兩種方法的準(zhǔn)確率都好于GIZA++、Dice、Φ2、LLR、K-VEC及DKVEC。(4)提出CCT跨語言專利相似度分析法,通過同義術(shù)語識別、同義術(shù)語分析,構(gòu)建跨語言同義術(shù)語集,發(fā)現(xiàn)術(shù)語概念與對象共現(xiàn)關(guān)系,計算CCT相似度,基于CCT相似度構(gòu)建跨語言網(wǎng)絡(luò)圖,基于跨語言網(wǎng)絡(luò)圖構(gòu)建跨語言全球圖、術(shù)語交疊圖。實驗結(jié)果表明,CCT跨語言專利相似度分析可對多語言專利進(jìn)行有效分析。在中英文電池專利數(shù)據(jù)中,本文提出的上述方法得到了檢驗和驗證研究,對科技管理、專利戰(zhàn)略、文本挖掘、機(jī)器翻譯、大數(shù)據(jù)管理等,具有參考作用和應(yīng)用價值。
【關(guān)鍵詞】：跨語言 專利分析 術(shù)語抽取 句子對齊 術(shù)語對齊 相似度分析
【學(xué)位授予單位】：北京理工大學(xué)
【學(xué)位級別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號】：H0-05
【目錄】：

• 摘要5-6
• ABSTRACT6-17
• 第1章 緒論17-43
• 1.1 研究背景及意義17-19
• 1.1.1 研究背景17-19
• 1.1.2 研究意義19
• 1.2 研究現(xiàn)狀19-30
• 1.2.1 基于統(tǒng)計的專利分析方法20
• 1.2.2 基于自然語言處理的專利分析方法20-27
• 1.2.3 基于文本挖掘的專利分析方法27-28
• 1.2.4 可視化的專利分析方法28-30
• 1.3 本文研究內(nèi)容30-32
• 1.4 論文組織結(jié)構(gòu)32-34
• 1.5 實驗語料34-41
• 1.5.1 訓(xùn)練術(shù)語庫35
• 1.5.2 訓(xùn)練句對庫35
• 1.5.3 通用術(shù)語庫35
• 1.5.4 專利數(shù)據(jù)整理策略35-36
• 1.5.5 中英文電池專利摘要集36-37
• 1.5.6 專利樣本庫37
• 1.5.7 鋰電池專利集37-41
• 1.6 主要創(chuàng)新點41-43
• 第2章 跨語言科技術(shù)語抽取方法研究43-61
• 2.1 引言43-44
• 2.2 術(shù)語抽取方法分析44-47
• 2.3 相關(guān)假設(shè)47-48
• 2.4 基于首尾詞性規(guī)則的詞串抽取48-49
• 2.5 TVALUE計算49-55
• 2.5.1 首尾詞性度49-50
• 2.5.2 詞長度50-51
• 2.5.3 獨立度51-52
• 2.5.4 停用度52-53
• 2.5.5 重要度53-54
• 2.5.6 TValue54-55
• 2.6 中英文術(shù)語抽取實證55-59
• 2.6.1 中文術(shù)語抽取55-56
• 2.6.2 英文術(shù)語抽取56-57
• 2.6.3 術(shù)語抽取法評價57-59
• 2.7 本章小結(jié)59-61
• 第3章 跨語言句子對齊分析方法研究61-79
• 3.1 引言61-62
• 3.2 句子對齊方法分析62-64
• 3.3 相關(guān)假設(shè)64-66
• 3.4 HSI跨語言專利句子對齊法66-74
• 3.4.1 句長相關(guān)度66
• 3.4.2 語義相關(guān)度66-68
• 3.4.3 符號相似度68-69
• 3.4.4 編號相似度69-70
• 3.4.5 SValue70-71
• 3.4.6 HSI對齊71-74
• 3.5 中英文句子對齊實證74-78
• 3.5.1 中英文符號對提取74
• 3.5.2 中英文種子對整理74-75
• 3.5.3 中英文句子對齊75
• 3.5.4 句子對齊方法評價75-78
• 3.6 本章小結(jié)78-79
• 第4章 跨語言科技術(shù)語對齊方法研究79-97
• 4.1 引言79-80
• 4.2 術(shù)語對齊方法分析80-82
• 4.3 相關(guān)假設(shè)82-83
• 4.4 AGIZA/ALLR跨語言專利術(shù)語對齊法83-94
• 4.4.1 共句術(shù)語對83-84
• 4.4.2 共現(xiàn)相關(guān)度84-85
• 4.4.3 長度相關(guān)度85
• 4.4.4 獨立相關(guān)度85-86
• 4.4.5 停用相關(guān)度86
• 4.4.6 語義相關(guān)度86-88
• 4.4.7 首尾相關(guān)度88-89
• 4.4.8 詞性相似度89-90
• 4.4.9 AGiza跨語言專利術(shù)語對齊90-92
• 4.4.10 ALLR跨語言專利術(shù)語對齊92-94
• 4.5 中英文術(shù)語對齊實證94-96
• 4.5.1 候選術(shù)語對獲取94
• 4.5.2 屬性參數(shù)估算94
• 4.5.3 術(shù)語對齊法評價94-96
• 4.5.4 電池術(shù)語庫96
• 4.6 本章小結(jié)96-97
• 第5章 跨語言相似度分析方法研究97-127
• 5.1 引言97-98
• 5.2 相似度分析方法分析98-102
• 5.3 相關(guān)假設(shè)102
• 5.4 CCT跨語言專利相似度分析法102-114
• 5.4.1 跨語言同義術(shù)語集103-105
• 5.4.2 同義術(shù)語識別105-106
• 5.4.3 同義術(shù)語分析106-107
• 5.4.4 CCT相似度107-109
• 5.4.5 潛在沖突分析109-111
• 5.4.6 跨語言網(wǎng)絡(luò)圖111-112
• 5.4.7 跨語言全球圖112-113
• 5.4.8 術(shù)語交疊圖113-114
• 5.5 相似度分析實證114-126
• 5.5.1 同義術(shù)語識別115-116
• 5.5.2 同義術(shù)語分析116-117
• 5.5.3 潛在沖突分析117-119
• 5.5.4 跨語言全球圖119-121
• 5.5.5 潛在沖突方合作分析121
• 5.5.6 術(shù)語交疊基圖121-122
• 5.5.7 術(shù)語交疊全局圖122-123
• 5.5.8 單位術(shù)語交疊圖123-126
• 5.6 本章小結(jié)126-127
• 第6章 總結(jié)與展望127-130
• 6.1 研究總結(jié)127-128
• 6.2 未來研究建議128-130
• 參考文獻(xiàn)130-151
• 附錄151-161
• 附錄A 鋰電池核心專利單位國別獲取的檢索式151-155
• 附錄B 中文電池術(shù)語的首尾詞性規(guī)則155-158
• 附錄C 英文電池術(shù)語的首尾詞性規(guī)則158-159
• 附錄D 中英文符號對159-161
• 攻讀學(xué)位期間發(fā)表論文與研究成果清單161-162
• 致謝162-163
• 作者簡介163

【相似文獻(xiàn)】

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1 ;3D時代即將來臨[J];科學(xué)觀察;2010年04期

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4 張方文;楊瑾瑾;于文吉;;我國竹材領(lǐng)域?qū)＠治鲅芯縖A];第六屆全國人造板工業(yè)科技發(fā)展研討會論文集[C];2007年

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8 王帥;張雪;武姿;張宇;;企業(yè)專利分析方法及其對企業(yè)技術(shù)研發(fā)策略的影響——以某品牌冰箱在華專利申請為例[A];提升知識產(chǎn)權(quán)服務(wù)能力 促進(jìn)創(chuàng)新驅(qū)動發(fā)展戰(zhàn)略——2014年中華全國專利代理人協(xié)會年會第五屆知識產(chǎn)權(quán)論壇優(yōu)秀論文集[C];2014年

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10 陳龍;程小梅;;車載FlexRay總線專利狀況分析[A];2013年中華全國專利代理人協(xié)會年會暨第四屆知識產(chǎn)權(quán)論壇論文匯編第三部分[C];2013年

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2 本報記者 馮飛 實習(xí)記者 陳婕;專利分析普及推廣項目助推產(chǎn)業(yè)發(fā)展[N];中國知識產(chǎn)權(quán)報;2014年

3 深訊;專利分析助力深圳重點產(chǎn)業(yè)發(fā)展[N];廣東科技報;2008年

4 美國專利律師 薛之揚　譚文曄 本報駐美國記者 毛黎 供稿;專利和專利分析[N];科技日報;2010年

5 記者 裴宏　實習(xí)記者 蔣文杰;今年專利分析與預(yù)警項目啟動[N];中國知識產(chǎn)權(quán)報;2010年

6 本報記者 趙笛;國內(nèi)第一部海洋新能源專利分析報告在青出版[N];青島日報;2011年

7 記者 劉陽子;要高度重視專利分析與預(yù)警工作[N];中國知識產(chǎn)權(quán)報;2011年

8 本報記者 賀延芳;2011年專利分析普及推廣項目穩(wěn)步推進(jìn)[N];中國知識產(chǎn)權(quán)報;2011年

9 孫迪;家庭網(wǎng)絡(luò)領(lǐng)域?qū)＠治鯷N];中國知識產(chǎn)權(quán)報;2013年

10 董新蕊　朱振寧;“舌尖”上的專利分析之美[N];中國知識產(chǎn)權(quán)報;2014年

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1 劉勝奇;跨語言專利分析方法研究[D];北京理工大學(xué);2015年

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3 付賀龍;木材用生物質(zhì)膠黏劑情報分析研究[D];中國林業(yè)科學(xué)研究院;2015年

4 陸勤虎;基于專利分析方法的區(qū)域科技創(chuàng)新能力比較研究[D];天津大學(xué);2009年

5 唐煒;面向戰(zhàn)略決策服務(wù)的專利分析指標(biāo)研究[D];中國科學(xué)院研究生院（文獻(xiàn)情報中心）;2006年

6 高兆梓;基于專利分析的競爭對手分類系統(tǒng)研究[D];山東科技大學(xué);2010年

7 范圣明;重組材技術(shù)專利分析研究[D];中國林業(yè)科學(xué)研究院;2012年

8 謝壽峰;基于專利分析的技術(shù)演變與預(yù)測研究[D];南京理工大學(xué);2014年

9 岑明;專利分析對企業(yè)發(fā)展的影響[D];山東師范大學(xué);2008年

10 李自香;基于專利分析的企業(yè)自主創(chuàng)新效率評價研究[D];山東大學(xué);2014年

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本文編號：605074