融入术语知识的专利主题发现方法

Patent Topic Discovery Method Integrated with Term Knowledge

作者： 俞琰 ^1,2 赵乃瑄 ¹
作者单位：

1. 南京工业大学信息服务部南京 210009

2. 东南大学成贤学院电子与计算机学院南京 211816
提交时间：2023-08-27 01:09:05

摘要: [目的/意义]针对专利主题分析中以词为基本单位会造成专利中的多词术语难以被识别、主题模型结果不佳的问题，提出融入术语的专利主题发现模型，以解决该问题。[方法/过程]模型首先引入类别熵，有效地识别出专利文献中的术语；然后利用泛化波利亚瓮模型增加语义相似术语分配到同一主题的概率，以缓解术语作为基本主题模型分析单位所带来的数据稀疏性问题。[结果/结论]实验结果表明本文提出的模型包含的术语信息提高了主题生成的质量，使主题表示具有更强的可读性和主题判别性。

专利分析主题发现术语

期刊： 图书情报工作
分类： 图书馆学、情报学 >> 图书馆学
引用： ChinaXiv:202308.00506 (或此版本 ChinaXiv:202308.00506V1)
DOI:10.12074/202308.00506V1
CSTR:32003.36.ChinaXiv.202308.00506.V1
推荐引用方式： 俞琰,赵乃瑄.(2023).融入术语知识的专利主题发现方法.图书情报工作.[ChinaXiv:202308.00506] (点此复制)

版本历史

[V1]

2023-08-27 01:09:05

ChinaXiv:202308.00506V1

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