融合专利计量指标和文本特征的侵权无效宣告预警

摘要：

基于机器学习算法,对专利无效宣告构建多模态特征融合预测模型,探究专利无效宣告预警指标体系.将文本数据和指标数据进行降维融合,建立基于机器学习中集成学习模型和单个分类模型的专利无效分类预测模型,对新兴产业中信息技术产业的专利侵权案件进行无效宣告分类预测.构建的5种模型在测试集上的平均F1值均在0.8以上,其中逻辑回归随机森林模型表现最优(Fl=0.982 1).

关键词：专利无效宣告、预警体系、集成学习、word2vec、PCA降维

所属期刊栏目：19

分类号：G350;G237.5;H315.9

资助基金：旅游部提质培优计划专业研究生重点扶持项目;江西省研究生创新基金项目

在线出版日期：2023-08-28（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共11页

页码：29-39