带权复杂图模型的专利关键词标引研究

摘要：

[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.

关键词：复杂图模型、拓扑势、关键词标引、平均连通权重、综合相关特征

分类号：TP391.1(计算技术、计算机技术)

资助基金：本文系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和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.

在线出版日期：2015-04-23（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页码：26-32