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基于中文专利的产业概念层次体系构建方法研究
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作者 李贞贞 钟永恒 《情报杂志》 CSSCI 北大核心 2020年第9期73-80,共8页
[目的/意义]构建丰富的产业概念层次体系,有助于对产业数据资源进行有序组织,研究构建过程中关键词识别与层级关系确定的方法。[方法/过程]以产业中文专利数据为来源,引入平衡语料与平均信息熵提取通用词并过滤;融合位置、词性、TF-IDF... [目的/意义]构建丰富的产业概念层次体系,有助于对产业数据资源进行有序组织,研究构建过程中关键词识别与层级关系确定的方法。[方法/过程]以产业中文专利数据为来源,引入平衡语料与平均信息熵提取通用词并过滤;融合位置、词性、TF-IDF与外部知识库特征,改进TextRank模型有效识别关键词;最后结合产业专家知识、深度学习和近邻传播聚类(AP)算法生成产业概念层次体系。[结果/结论]实验选取“汽车制造”产业进行实证分析,结果显示在关键词抽取上较传统方法有了明显的提高,自动生成的三层次体系包含6个一级关键词和23个二级关键词。该方法能够有效提升构建效率,实现高效的动态更新,为产业数据资源科学管理提供新思路。 展开更多
关键词 产业概念层次体系 中文专利 TextRank模型 近邻传播聚类算法 通用词 平均信息熵
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