版權(quán)說(shuō)明:本文檔由用戶(hù)提供并上傳,收益歸屬內(nèi)容提供方,若內(nèi)容存在侵權(quán),請(qǐng)進(jìn)行舉報(bào)或認(rèn)領(lǐng)
文檔簡(jiǎn)介
1、專(zhuān)利的技術(shù)方案信息是專(zhuān)利信息的重要組成部分,是專(zhuān)利作者創(chuàng)新精髓,是專(zhuān)利保護(hù)的主要對(duì)象。然而技術(shù)方案信息是以自由文本的形式存在,因此如何將技術(shù)方案信息轉(zhuǎn)化為計(jì)算機(jī)可處理、可讀、可理解的結(jié)構(gòu)化形式便成為亟待解決的問(wèn)題。
本文將自然語(yǔ)言處理領(lǐng)域中信息抽取技術(shù)應(yīng)用于中文專(zhuān)利摘要文本,對(duì)其中的技術(shù)方案信息予以抽取,并采用結(jié)構(gòu)化的形式對(duì)其進(jìn)行描述。本文在對(duì)專(zhuān)利摘要文本的特點(diǎn)進(jìn)行分析的基礎(chǔ)上,提出專(zhuān)利摘要文本信息抽取策略并確定了專(zhuān)利摘要文本
2、信息抽取流程。采用基于線(xiàn)性組合核函數(shù)的方法對(duì)專(zhuān)利文本語(yǔ)句進(jìn)行分類(lèi),將專(zhuān)利摘要語(yǔ)句分為描述主題信息的語(yǔ)句、描述結(jié)構(gòu)及運(yùn)作特征的語(yǔ)句和描述性能優(yōu)點(diǎn)的語(yǔ)句,劃定信息抽取的范圍。為了線(xiàn)性組合核函數(shù)權(quán)重的確定問(wèn)題,本文提出了一種基于多目標(biāo)規(guī)劃思想的權(quán)重優(yōu)化方法。根據(jù)同類(lèi)樣例相似性較高,異類(lèi)樣例相似性較低的原則,確定優(yōu)化模型。通過(guò)對(duì)模型求解,獲得線(xiàn)性組合核函數(shù)權(quán)重。針對(duì)專(zhuān)利主題詞抽取問(wèn)題,利用專(zhuān)利標(biāo)題的特點(diǎn)采用完全無(wú)指導(dǎo)的方法構(gòu)建信息抽取模板,抽取
3、專(zhuān)利主題詞?;诖朔N方法,減少了人工構(gòu)建模板或是標(biāo)注語(yǔ)料的時(shí)間和勞動(dòng)量。針對(duì)技術(shù)關(guān)鍵詞關(guān)系抽取問(wèn)題,采用基于核函數(shù)的關(guān)系抽取方法。將特征分為需精確匹配特征和需近似匹配特征兩類(lèi),分別定義相似性計(jì)算方法,并將相關(guān)聯(lián)的特征使用特征節(jié)點(diǎn)進(jìn)行整合,在此基礎(chǔ)之上定義核函數(shù)。解決基于特征向量方法中,特征相互獨(dú)立缺少聯(lián)系的問(wèn)題和通過(guò)點(diǎn)積計(jì)算某些特征相似性的不合理性。
本文的方法在抽取主題詞實(shí)驗(yàn)中F值達(dá)到91.20%,在關(guān)鍵詞關(guān)系抽取的試驗(yàn)中F
溫馨提示
- 1. 本站所有資源如無(wú)特殊說(shuō)明,都需要本地電腦安裝OFFICE2007和PDF閱讀器。圖紙軟件為CAD,CAXA,PROE,UG,SolidWorks等.壓縮文件請(qǐng)下載最新的WinRAR軟件解壓。
- 2. 本站的文檔不包含任何第三方提供的附件圖紙等,如果需要附件,請(qǐng)聯(lián)系上傳者。文件的所有權(quán)益歸上傳用戶(hù)所有。
- 3. 本站RAR壓縮包中若帶圖紙,網(wǎng)頁(yè)內(nèi)容里面會(huì)有圖紙預(yù)覽,若沒(méi)有圖紙預(yù)覽就沒(méi)有圖紙。
- 4. 未經(jīng)權(quán)益所有人同意不得將文件中的內(nèi)容挪作商業(yè)或盈利用途。
- 5. 眾賞文庫(kù)僅提供信息存儲(chǔ)空間,僅對(duì)用戶(hù)上傳內(nèi)容的表現(xiàn)方式做保護(hù)處理,對(duì)用戶(hù)上傳分享的文檔內(nèi)容本身不做任何修改或編輯,并不能對(duì)任何下載內(nèi)容負(fù)責(zé)。
- 6. 下載文件中如有侵權(quán)或不適當(dāng)內(nèi)容,請(qǐng)與我們聯(lián)系,我們立即糾正。
- 7. 本站不保證下載資源的準(zhǔn)確性、安全性和完整性, 同時(shí)也不承擔(dān)用戶(hù)因使用這些下載資源對(duì)自己和他人造成任何形式的傷害或損失。
最新文檔
- 面向信息抽取的文本預(yù)處理和規(guī)則自動(dòng)學(xué)習(xí)技術(shù)研究.pdf
- 短文本信息抽取若干技術(shù)研究.pdf
- 面向?qū)@墓δ苄畔⒊槿》椒ǖ难芯?pdf
- 面向自由文本的信息抽取方法研究.pdf
- 面向自由文本的信息抽取方法研究
- 面向網(wǎng)絡(luò)圖像過(guò)濾的文本抽取技術(shù)研究.pdf
- 面向領(lǐng)域的文本信息抽取方法研究.pdf
- 文本情感信息抽取關(guān)鍵技術(shù)研究.pdf
- 面向論壇信息文本的有效數(shù)據(jù)抽取研究.pdf
- 面向未切分文本的領(lǐng)域術(shù)語(yǔ)抽取技術(shù)研究.pdf
- 面向信息抽取的Web頁(yè)面結(jié)構(gòu)挖掘技術(shù)研究.pdf
- 面向多通道爬蟲(chóng)的Web信息抽取技術(shù)研究.pdf
- 面向?qū)@碾p語(yǔ)術(shù)語(yǔ)自動(dòng)抽取技術(shù)的研究.pdf
- 面向Web的學(xué)前教育新聞信息抽取技術(shù)研究.pdf
- 面向信息抽取的中文跨文本指代消解研究.pdf
- 基于本體和文本特征的Web信息抽取技術(shù)研究.pdf
- 面向自由文本的細(xì)粒度關(guān)系抽取的關(guān)鍵技術(shù)研究.pdf
- 面向數(shù)字旅游網(wǎng)頁(yè)的Web信息抽取技術(shù)研究.pdf
- 面向生物醫(yī)學(xué)領(lǐng)域的信息抽取關(guān)鍵技術(shù)研究.pdf
- 基于GHMM的Web文本信息抽取技術(shù)研究與系統(tǒng)設(shè)計(jì).pdf
評(píng)論
0/150
提交評(píng)論