一种基于多示例学习的工业互联网专利识别方法
实质审查的生效
摘要
本发明涉及一种基于多示例学习的工业互联网专利识别方法，利用自然语言处理技术，将专利中的摘要信息切分成句子，并利用基于句子关系图的文本主题句抽取算法来抽取摘要中的主题句，可以有效减少计算开销。同时通过结合标题和摘要中抽取的主题句，将专利转换为为句子包，其中每个专利看作包，包中的每个句子看作示例。最后，通过采用K近邻算法(K Nearest Neighbors，KNN)来预测新样本的类别。通过本发明方法能有效提高工业互联网专利识别效果，极大地减少人工审查代价，对专利检索有着非常重要的意义。
基本信息
专利标题 ：
一种基于多示例学习的工业互联网专利识别方法
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN114330314A
申请号 ：
CN202111593675.8
公开（公告）日 ：
2022-04-12
申请日 ：
2021-12-22
授权号 ：
暂无
授权日 ：
暂无
发明人 ：
陈信俞东进蔡鑫鑫徐忆航
申请人 ：
杭州电子科技大学
申请人地址 ：
浙江省杭州市钱塘新区白杨街道2号大街1158号
代理机构 ：
代理人 ：
优先权 ：
CN202111593675.8
主分类号 ：
G06F40/258
IPC分类号 ：
G06F40/258 G06F40/289 G06K9/62
IPC结构图谱
G
G部——物理
G06
计算；推算或计数
G06F
电数字数据处理
G06F40/258
标题提取；自动给出标题、编号
法律状态
2022-04-29 ：
实质审查的生效
IPC(主分类) : G06F 40/258
申请日 : 20211222
申请日 : 20211222
2022-04-12 ：
公开
注：本法律状态信息仅供参考，即时准确的法律状态信息须到国家知识产权局办理专利登记簿副本。
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