【摘 要】
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专利领域的同义词表是提升专利检索性能的重要资源,当前国内此类资源相对稀缺,亟需寻找一种高效的同义词自动识别方法.该文提出一种用于专利领域同义词识别的类决策树模型.分
【机 构】
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北京信息科技大学网络文化与数字传播北京市重点实验室; 北京城市系统工程研究中心;
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(61271304)资助;北京市教委科技发展计划重点项目暨北京市自然科学基金B类重点项目(KZ201311232037)资助
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专利领域的同义词表是提升专利检索性能的重要资源,当前国内此类资源相对稀缺,亟需寻找一种高效的同义词自动识别方法.该文提出一种用于专利领域同义词识别的类决策树模型.分析专利搜索日志中候选同义词构词规律、外来词音译规律、汉语语义词序规律,提出词形特征、语音特征、语义特征.分析特征间的关联特性以及样本数据的分布规律,构建用于出专利领域同义词识别的类决策树模型.实验结果表明,在多个测试样本中,平均F-值达到0.914,取得了较好的识别效果.
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