文献类型：期刊文章

作　　者：俞琰[1,2] 陈磊[1] 姜金德[3] 赵乃瑄[1]

Yu Yan;Chen Lei;Jiang Jinde;Zhao Naixuan(Information Service Department,Nanjing Tech University,Nanjing 210009,China;Department of Computer Engineering,Southeast University Chengxian College,Nanjing 211816,China;School of Economics and Management,Nanjing Xiaozhuang University,Nanjing 210028,China)

机构地区：[1]南京工业大学信息服务部,南京210009 [2]东南大学成贤学院计算机工程系,南京211816 [3]南京晓庄学院经济与管理学院,南京210028

出　　处：《数据分析与知识发现》

基　　金：国家社会科学基金一般规划项目“大数据时代支持创新设计的多维度多层次专利文本挖掘研究”(项目编号:17BTQ059);教育部人文社会科学规划项目“大数据时代技能知识图谱构建研究”(项目编号:16YJAZH073)的研究成果之一

年　　份：2019

卷　　号：3

期　　号：9

起止页码：53-59

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2017、CSCD、CSCD_E2019_2020、CSSCI、CSSCI2019_2020、NSSD、RCCSE、RWSKHX、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：【目的】针对传统专利相似度测量忽略词语语义关系的问题,提出一种新的专利相似度测量方法,以提高专利相似度测量的准确度。【方法】引入基于神经网络的词向量模型,获得专利文本中词的语义信息;计算词统计特征信息,度量不同词在专利文本中的重要程度;最后结合词向量和统计特征,形成专利文本表示,测量专利相似度。【结果】本文所提结合词向量和统计特征的专利相似度测量方法比传统的空间向量方法表示专利文本相似度方法准确率提高了13.92%。【局限】辅助专利文本集的选取策略有待进一步研究。【结论】使用空间向量方法表示专利文本结合词向量和统计特征能够显著提高专利相似度测量的准确度。

关 键 词：专利相似度  词向量  统计特征

分 类 号：TP39]