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基于深度学习的专利分类方法
被引量：
17
1
作者
马建红
王瑞杨
+1 位作者
姚爽
刘双耀
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2018年第10期209-214,共6页
现有的效应概念图匹配方法多数存在匹配容错性差的问题。为此,从大数据的角度提出一种新的挖掘专利与效应对应关系的方法。利用长短期记忆网络(LSTM)与基于attention的双向LSTM相结合形成模型训练专利语料,通过Softmax分类模型进行分类...
现有的效应概念图匹配方法多数存在匹配容错性差的问题。为此,从大数据的角度提出一种新的挖掘专利与效应对应关系的方法。利用长短期记忆网络(LSTM)与基于attention的双向LSTM相结合形成模型训练专利语料,通过Softmax分类模型进行分类,得到专利所属的效应。实验结果表明,该方法利用Bi-LSTM-ATT模型进行训练对判定专利所属效应具有一定的可用性,准确率可以达到70%以上。
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关键词
深度学习
att
ention机制
bi
-
lstm
-
att
模型
专利分类
产品创新
下载PDF
职称材料
题名
基于深度学习的专利分类方法
被引量：
17
1
作者
马建红
王瑞杨
姚爽
刘双耀
机构
河北工业大学计算机科学与软件学院
出处
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2018年第10期209-214,共6页
文摘
现有的效应概念图匹配方法多数存在匹配容错性差的问题。为此,从大数据的角度提出一种新的挖掘专利与效应对应关系的方法。利用长短期记忆网络(LSTM)与基于attention的双向LSTM相结合形成模型训练专利语料,通过Softmax分类模型进行分类,得到专利所属的效应。实验结果表明,该方法利用Bi-LSTM-ATT模型进行训练对判定专利所属效应具有一定的可用性,准确率可以达到70%以上。
关键词
深度学习
att
ention机制
bi
-
lstm
-
att
模型
专利分类
产品创新
Keywords
depth
learning
att
ention
mechanism
bi
-
lstm
-
att
model
patent
classification
product
innovation
分类号
TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于深度学习的专利分类方法
马建红
王瑞杨
姚爽
刘双耀
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2018
17
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