【摘 要】
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【目的】专利关键词标引是中文信息处理领域较为基础的环节,在专利检索、专利翻译以及专利自动摘要中具有较高的应用价值。【方法】采用K-最邻近耦合图将专利文献映射成复杂
【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;
【基金项目】
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国家自然科学基金项目“基于本体的专利自动标引研究”(项目编号:61271304);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“面向领域的互联网多模态信息精准搜索方法研究”(项目编号:KZ201311232037);北京市属高等学校创新团队建设与教师职业发展计划项目“大数据内容理解的理论基础及智能化处理技术”(项目编号:IDHT20130519)的研究成果之一
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【目的】专利关键词标引是中文信息处理领域较为基础的环节,在专利检索、专利翻译以及专利自动摘要中具有较高的应用价值。【方法】采用K-最邻近耦合图将专利文献映射成复杂网络图模型,结合平均路径变化量、平均聚类系数变化量以及当前节点对整个复杂图模型流动性的影响,提出平均连通权重评价指标。分析关键词位置信息、关键词跨度信息以及关键词逆文档频率信息,提出专利综合相关特征衡量关键词的重要性。【结果】在传感器领域专利文献的实验结果中,Top-8级别上准确率达到60.9%,Top-10级别上召回率达到73.4%。【局限】对低频关键词的处理效果不够理想,影响了标引效果。【结论】实验结果表明该方法的有效性,对专利标引具有积极意义。
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