基于功能基的专利信息挖掘与自动分类实验研究
为了在产品创新设计过程为设计者提供跨领域的专利知识,提出一种以功能基为分类标准的中文专利文本分类方法.针对功能基类别多、专利文本训练集少的特点,从简化类别数量和增加数据集2个角度出发,采用多重二分类监督分类算法和基于EM算法的半监督分类算法,以朴素贝叶斯(NB)完全有监督算法为对照,采用正交实验,考察特征选择与数据集选择对分类准确度的影响,实现一级功能基分类准确率达到80％,基本符合应用要求.为基于功能基辅助产品创新设计专利知识库的构建,提供了相关的技术支持.
创新设计、功能基、专利分类、朴素贝叶斯、半监督学习
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TP391;TH122(计算技术、计算机技术)
国家自然科学基金重点资助项目51435011;高等学校博士学科点专项科研基金资助项目20130181130011
2016-10-27（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
共9页
105-113
