基于深度学习的专利分类方法

摘要：

现有的效应概念图匹配方法多数存在匹配容错性差的问题.为此,从大数据的角度提出一种新的挖掘专利与效应对应关系的方法.利用长短期记忆网络(LSTM)与基于attention的双向LSTM相结合形成模型训练专利语料,通过Softmax分类模型进行分类,得到专利所属的效应.实验结果表明,该方法利用Bi-LSTM-ATT模型进行训练对判定专利所属效应具有一定的可用性,准确率可以达到70％以上.

关键词：深度学习、attention机制、Bi-LSTM-ATT模型、专利分类、产品创新

所属期刊栏目：44

分类号：TP18(自动化基础理论)

在线出版日期：2018-12-21（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：209-214