【摘 要】
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[目的]为了准确地给专利申请书分配IPC 分类号，本文提出一种基于多特征多分类器集成的专利自动分类方法.[方法]使用从专利申请书中提取的全词典TFIDF 特征、信息增益词典T
【机 构】
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北京联合大学智慧城市学院北京100101北京联合大学机器人学院北京100101北京联合大学城市轨道交通与物流学院北京100101
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[目的]为了准确地给专利申请书分配IPC 分类号，本文提出一种基于多特征多分类器集成的专利自动分类方法.[方法]使用从专利申请书中提取的全词典TFIDF 特征、信息增益词典TFIDF 特征、段落向量特征、主题模型向量特征，分别训练朴素贝叶斯、支持向量机、AdaBoost 分类器，以此构建特征–类别矩阵，并结合F1权重矩阵集成，获得最终IPC 预测分类号.[结果]对2014 年–2016 年“发动机或泵”领域的10 个小类进行分类，使用Top Prediction、All Categories 和Two Guesses 三种评估方法得到准确率分别为：78.9％、80.1％、91.2％.[局限]训练仅仅使用了2014 年–2016 年共三年的专利数据，数据规模有限.[结论]在“发动机或泵”领域，本文方法能够有效地提高专利文本分类的准确率.
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