Fisher降維和專利文本自動(dòng)分類的研究.pdf

1、隨著時(shí)代步伐的加快，人們對(duì)信息的依賴越來越強(qiáng)。信息的管理和利用成為這個(gè)時(shí)代的一大研究課題，而專利信息又是所有信息中的精華部分，如何對(duì)這個(gè)人類知識(shí)庫——信息專利庫，進(jìn)行有效的管理和利用甚至關(guān)系到一個(gè)國(guó)家國(guó)民經(jīng)濟(jì)素質(zhì)的整體提高和國(guó)際競(jìng)爭(zhēng)力的強(qiáng)弱?！　＠畔⒌膬r(jià)值是多方面的，然而，目前國(guó)內(nèi)大多數(shù)企業(yè)的主要精力還是集中在對(duì)專利信息的最表面的利用，很少涉及到對(duì)專利信息進(jìn)行系統(tǒng)的管理，這妨礙了對(duì)專利信息的進(jìn)一步利用。究其原因，很重要的一點(diǎn)是缺乏

2、有效的專利信息自動(dòng)化管理工具，如專利自動(dòng)歸檔工具，自動(dòng)分析工具，自動(dòng)預(yù)測(cè)工具。在這一系列的管理工具中，最基本的也是最重要的部分是專利文本自動(dòng)分類的工具。而在目前，國(guó)內(nèi)很少有人對(duì)專利知識(shí)庫的自動(dòng)分類進(jìn)行深入的研究，這成為了專利信息庫管理的一個(gè)瓶頸?！　♂槍?duì)這一情況，本文首先介紹了目前國(guó)內(nèi)專利文本自動(dòng)分類的研究現(xiàn)狀以及存在的問題，然后根據(jù)專利文本的特殊性，選用了改進(jìn)的互信息方法對(duì)專利信息進(jìn)行特征提取，在此基礎(chǔ)上，試圖將模式識(shí)別中經(jīng)典的Fi

3、sher降維模型引入到專利文本分類中，在方法上和技術(shù)上采用了目前先進(jìn)的Fisher最佳鑒別矢量集；在研究專利文本特征降維的同時(shí)，本文還研究專利文本在VSM(矢量空間模型)空間中的彎曲性，將改進(jìn)的測(cè)地距離引入到了文本距離分類器中，解決了專利文本在空間的彎曲性問題，這些方法都從理論和實(shí)驗(yàn)上得以說明。最后基于對(duì)以上兩方面的研究，提出了基于測(cè)地距離的Fisher降維模型來用于解決彎曲文本矢量空間的特征降維，在文中描述并設(shè)計(jì)了該模型?！　”疚牡?/p>