隨著社會(huì)的不斷進(jìn)步,各領(lǐng)域的科技創(chuàng)新取得了空前的成果,大量專利文獻(xiàn)也隨著這些新技術(shù)產(chǎn)生和積累,專利文本的挖掘工作逐漸成為對(duì)技術(shù)發(fā)展的決策制定舉足輕重的必要工作。隨著專利數(shù)量的爆炸式增長(zhǎng),海量的專利數(shù)據(jù)由人工提煉耗時(shí)耗力,甚至已經(jīng)超越了人的處理極限,大量自動(dòng)化挖掘熱點(diǎn)研究話題的智能分析系統(tǒng)應(yīng)運(yùn)而生。然而,傳統(tǒng)的文本挖掘方法大多以單獨(dú)的關(guān)鍵詞來(lái)描述概念,存在著不夠具體、引起歧義以及無(wú)法區(qū)別同義詞造成的主題意義差別等限制,且需要利用先驗(yàn)的專家詞庫(kù)進(jìn)行預(yù)處理,并不能根據(jù)數(shù)據(jù)集本身的特點(diǎn)無(wú)監(jiān)督地實(shí)現(xiàn)關(guān)鍵詞的篩選和排序。本文針對(duì)上述問(wèn)題,將主題模型應(yīng)用在專利熱點(diǎn)挖掘領(lǐng)域,建立起專利熱點(diǎn)挖掘的系統(tǒng)框架,通過(guò)算法設(shè)計(jì)和各種關(guān)鍵技術(shù),以無(wú)監(jiān)督方式實(shí)現(xiàn)了特性損失詞的識(shí)別與消除以及專利熱點(diǎn)的挖掘。具體地,本文的主要貢獻(xiàn)和創(chuàng)新點(diǎn)如下:(1)提出了面向摘要及權(quán)利要求的語(yǔ)義主題發(fā)現(xiàn)及分析方法—基于詞語(yǔ)權(quán)重的隱含狄利克雷模型(Term Weight based Latent Dirichlet Allocation,TW-LDA),通過(guò)引入詞語(yǔ)權(quán)重,以無(wú)監(jiān)督方式實(shí)現(xiàn)了主題發(fā)現(xiàn)及對(duì)特性損失詞的識(shí)別與消除。(2)提出了一種改進(jìn)的基于專利主題向量的聚類算法PTVOM(Patent Topic Vector based OPTICS withMedoids),該算法利用 JS(Jensen-Shannon)距離作為專利的相似度度量,通過(guò)選取專利集中最具代表性的n個(gè)主題,在這n個(gè)主題所在維度對(duì)專利集采用OPTICS算法結(jié)合k-medoids規(guī)則對(duì)專利進(jìn)行聚類。(3)構(gòu)建并實(shí)現(xiàn)了專利熱點(diǎn)挖掘的系統(tǒng)框架,實(shí)現(xiàn)了包含數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)提取、數(shù)據(jù)清洗、主題發(fā)現(xiàn)、熱點(diǎn)統(tǒng)計(jì)等步驟的完整分析流程。(4)采用來(lái)自美國(guó)專利與商標(biāo)局(United States Patent and Trademark Office)的實(shí)用新型專利進(jìn)行實(shí)驗(yàn),實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,本文提出的TW-LDA模型和PTVOM算法相比其它常見(jiàn)算法,效果有所提升。最后,我們對(duì)熱點(diǎn)挖掘結(jié)果進(jìn)行了可視化展示。
【學(xué)位單位】：華中科技大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位年份】：2018
【中圖分類】：TP391.1;G255.53
【部分圖文】：

?圖２－３?ＬＤＡ的圖模型??上述步驟如圖２－３所示，圖中無(wú)填充的點(diǎn)代表隱含變被填充的點(diǎn)代表可觀察??值，矩形代表重復(fù)抽樣過(guò)程。主題分布＆是多項(xiàng)式分布，由超參數(shù)為ａ的Ｄｉｒｉｃｈｌｅｔ??分布產(chǎn)生，詞語(yǔ)分布＜ｐＺｉ，．也是多項(xiàng)式分布，由超參數(shù)為Ｐ的Ｄｉｒｉｃｈｌｅｔ分布產(chǎn)生《??＇■＇Ｊ??從ＬＤＡ的產(chǎn)生過(guò)程可以得出對(duì)應(yīng)的觀測(cè)變量與隱含變量的聯(lián)合概率分布如下：??Ｐ（ｗ，ｚ，ｅ＼ａ，＾）?＝?Ｐ｛ｅ＼ａ）Ｘ［ｌ＝１Ｐ｛ｚｎ＼ｅ）Ｐ（ｗｎ＼ｚｎ＞ｐ）?（２－１）??ＬＤＡ模型的適用范圍十分廣泛，可被應(yīng)用到各個(gè)領(lǐng)域，譬如相似文檔發(fā)現(xiàn)、謅??動(dòng)打標(biāo)簽、個(gè)性化推薦系統(tǒng)、師瓜１１１＾／＼￥（＾（１扭１１１＜：等等；５鄭世卓等人［３１３］提＿出１＊＜？＿１種根??據(jù)半監(jiān)督的ＬＤＡ生題模型來(lái)進(jìn)行文本分類，找出一個(gè)主題集當(dāng)作隱性層的知識(shí)集??通過(guò)改進(jìn)Ｇｉｂｂｓ采樣［３１１對(duì)主題層進(jìn)行顯式監(jiān)督，獲得的分類效果更佳＾祝婷等人??％則在本體引入ＬＤＡ模型中來(lái)改進(jìn)資源推薦效果，根據(jù)語(yǔ)義相關(guān)度來(lái)度量關(guān)聯(lián)主??題

ｐｅｒｐｌｅｘｉｔｙ?（Ｄｔｅｓｔ）?＝?ｅｘｐ?ｊ－匕這工？）｝?（３－２１）??我們依次選取了主題數(shù)為２０、４０、６０、８０、１００，迭代次數(shù)設(shè)置為１０００，采用式??（３－２１）計(jì)算了對(duì)應(yīng)的困惑度，并畫(huà)出了?主題數(shù)－困惑度”折線圖，如圖３－１所示，可??知當(dāng)主題數(shù)為Ｋ?＝?６０時(shí)困惑度最低。??８５０??１?１?１?１?１?１?１?１??８００?－ｊ??ｆ＼?＇＇＇＇??１?＼??６００?－?－ｊ??＼??５５０??１?１?１?１?１?１?１?１??２０?３０?４０?５０?６０?７０?８０?９０?１００??主題個(gè)數(shù)??圖３－１?ＴＷ－ＬＤＡ模型在不同主題個(gè)數(shù)下＇的困惑度結(jié)果??根據(jù)Ａｓｕｎｃｉｏｎ的實(shí)驗(yàn)［４３］，懸Ｇｉｂｂｓ采樣迭代到一定次數(shù)后模型會(huì)收斂，從而??困惑度（ｐｅｒｐｌｅｘｉｔｙ）會(huì)趨于穩(wěn)定。我們以每１００次迭代為保存間隔，依次保存了主題??數(shù)為２０、４０、６０的１０００次迭代的中間結(jié)果，弁計(jì)算其困惑度（ｐｅｒｐｌｅｘｉｔｙ），得到圖??３－２，可以看出，模型在前１００次迭代中就會(huì)快速收斂，迭代次數(shù)超過(guò)５００以后，困??惑度（ｐｅｒｐｌｅｘｉｔｙ）基本不再變化

式（３－２２）中ｃｏｒｒｅＫＡ）表示主題＆和之間的余弦相似度生題間的平均??相似度越小，模型效果越好。我們采用３．４．１節(jié)中的專利集，設(shè)置ｃｃ?＝?０．５，?ｐ?＝?０．１，??訓(xùn)練各迭代５００次，實(shí)驗(yàn)結(jié)果如圖３４所示。??０．０４５?Ｉ?１?１?１?１?１?￣—???ＬＤＡ??？?ＴＷ－ＬＤＡ??＿?Ａ?＿（信息熵加權(quán)ＬＤＡ??〇．〇１霉、?高斯加權(quán)ＬＤＡ??？＾０．０３５?－??￥?＼＼??革?＼＼??Ｊ?０?０３?－??＾?Ｖ??０．０２５?－?Ｙ＊．＼??。
【參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：2845914