以专利引证网络为载体,从知识基因稳定性、遗传性以及变异性等基本特征出发,提出一种基于subject-action-object三元组的知识基因提取方法.应用连接度算法分析专利引证关系,挖掘引证专利和被引专利之间继承和发展的知识流,建立知识进化...以专利引证网络为载体,从知识基因稳定性、遗传性以及变异性等基本特征出发,提出一种基于subject-action-object三元组的知识基因提取方法.应用连接度算法分析专利引证关系,挖掘引证专利和被引专利之间继承和发展的知识流,建立知识进化轨迹;利用文本语法分析技术,从专利权利要求书中提取subject-action-object三元组;基于语义词库WordNet进行语义加工,计算语义相似度,合并同义的subject-action-object三元组,绘制知识基因图谱.从美国专利数据库中采集了5 073项1975—1999年授权的数据挖掘领域的相关专利,分析了专利的地区分布情况和年度分布情况.从NBER(National Bureau of Economic Research)的专利数据集中查询得到专利引证关系,利用网络分析软件Pajek构建专利引证网络,作为实验数据样本,对所提出的知识基因提取方法进行验证.实验结果表明:所提取的subject-action-object三元组具备了知识基因稳定性、遗传性和变异性等特征,可以作为知识基因的一种表现形式.展开更多
该文提出了一种基于subject-action-object(SAO)的专利结构化相似度计算方法。传统的基于关键词的定量分析方法没有考虑专利自身的结构特点,忽略了对专利间内在关系的计算,该文弥补了传统的基于关键词的定量方法的不足。在SAO结构抽取...该文提出了一种基于subject-action-object(SAO)的专利结构化相似度计算方法。传统的基于关键词的定量分析方法没有考虑专利自身的结构特点,忽略了对专利间内在关系的计算,该文弥补了传统的基于关键词的定量方法的不足。在SAO结构抽取过程中,将最新的实体抽取工具OLLIE引入到专利领域,得到了比传统SAO抽取工具更好的抽取结果。和传统的SAO方法相比,对Action元组进行了大量分析,通过重复大量实验,确定了Action元组的结构特征。最后,通过实验验证,将vector space module(VSM)模型和SAO结构进行融合,得到了比仅仅通过VSM模型进行相似度计算更好的结果。展开更多
文摘以专利引证网络为载体,从知识基因稳定性、遗传性以及变异性等基本特征出发,提出一种基于subject-action-object三元组的知识基因提取方法.应用连接度算法分析专利引证关系,挖掘引证专利和被引专利之间继承和发展的知识流,建立知识进化轨迹;利用文本语法分析技术,从专利权利要求书中提取subject-action-object三元组;基于语义词库WordNet进行语义加工,计算语义相似度,合并同义的subject-action-object三元组,绘制知识基因图谱.从美国专利数据库中采集了5 073项1975—1999年授权的数据挖掘领域的相关专利,分析了专利的地区分布情况和年度分布情况.从NBER(National Bureau of Economic Research)的专利数据集中查询得到专利引证关系,利用网络分析软件Pajek构建专利引证网络,作为实验数据样本,对所提出的知识基因提取方法进行验证.实验结果表明:所提取的subject-action-object三元组具备了知识基因稳定性、遗传性和变异性等特征,可以作为知识基因的一种表现形式.
文摘该文提出了一种基于subject-action-object(SAO)的专利结构化相似度计算方法。传统的基于关键词的定量分析方法没有考虑专利自身的结构特点,忽略了对专利间内在关系的计算,该文弥补了传统的基于关键词的定量方法的不足。在SAO结构抽取过程中,将最新的实体抽取工具OLLIE引入到专利领域,得到了比传统SAO抽取工具更好的抽取结果。和传统的SAO方法相比,对Action元组进行了大量分析,通过重复大量实验,确定了Action元组的结构特征。最后,通过实验验证,将vector space module(VSM)模型和SAO结构进行融合,得到了比仅仅通过VSM模型进行相似度计算更好的结果。
