专利主题词的FW-LDA组合改进与关键词演化分析

[研究目的]从过滤主题词的角度出发,对LDA概率主题抽取的结果进行改进,使主题之间划分更加准确、主题内部关键词更加聚类,并通过演化分析跟踪技术发展动态。[研究方法]利用专利之星检索系统获取我国制氢领域的专利数据,采用LDA概率主题模型抽取主题与关键词;结合定义主题标识词以及引入负采样模型,提出FW-LDA的方法;应用该方法对该领域进行相邻时间切片的主题关键词演化分析。[研究结论]通过逐点互信息和皮尔逊相关系数的指标对比,验证了FW-LDA方法的有效性;并且通过这种方法对我国制氢领域的专利数据进行演化分析,以把握发展规律,为技术研究工作提供参考价值。

一种用于专利主题词抽取的模板自动生成方法

专利主题词是用以表述发明或实用新型名称的技术关键词,专利主题词的抽取是专利技术方案信息抽取的第一步,是填充信息抽取结果模板的有效依据和填充子之一。将信息抽取技术应用于中文专利摘要文本,在充分分析了专利摘要文本和专利标题特点的基础上,采用无指导的方法构建信息抽取模板,进而完成专利主题词的抽取。实验表明,该方法获得了较好的抽取效果。