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申请/专利权人:武汉理工大学
摘要:本发明提供了一种基于深度学习与主题模型的技术专利识别方法,包括以下步骤:步骤S1:获取专利文本集,按照IPC分类号进行分类,得到若干个领域标签集;步骤S2:获取每个专利说明书摘要部分的主题,进行主题分类;步骤S3:基于专利文本集和主题分类结果,识别关键共性技术特征;步骤S4:构建深度学习网络,通过优质专利的文本和关键共性技术特征进行训练,以对待判别专利文本进行识别。能够基于海量专利数据文本,准确快速的识别各个领域高质量优质技术专利。
主权项:1.一种基于深度学习与主题模型的技术专利识别方法,其特征在于:包括以下步骤:步骤S1:获取专利文本集,按照IPC分类号进行分类,得到若干个领域标签集;步骤S2:获取每个专利说明书摘要部分的主题,进行主题分类;步骤S3:基于专利文本集和主题分类结果,识别关键共性技术特征;步骤S4:构建深度学习网络,通过优质专利的文本和关键共性技术特征进行训练,以对待判别专利文本进行识别。
全文数据:
权利要求:
百度查询: 武汉理工大学 一种基于深度学习与主题模型的技术专利识别方法
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