[发明专利]安全领域专利文本的分类方法在审
| 申请号： | 201810874561.2 | 申请日： | 2018-08-02 |
| 公开（公告）号： | CN109033402A | 公开（公告）日： | 2018-12-18 |
| 发明（设计）人： | 肖立中;王广仲;刘源;夏坤 | 申请（专利权）人： | 上海应用技术大学 |
| 主分类号： | G06F17/30 | 分类号： | G06F17/30;G06K9/62 |
| 代理公司： | 上海汉声知识产权代理有限公司 31236 | 代理人： | 胡晶 |
| 地址： | 200235 上海*** | 国省代码： | 上海;31 |
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| 摘要： | 本发明提供了一种安全领域专利文本的分类方法，本发明提出了一种安全领域专利文本的分类方法，该方法包括以下步骤：步骤一，在文本预处理过程中，将专利文本中频繁出现的词语加入停用词表，以节省存储空间，提高检索效率；步骤二，引入预训练的Word2Vec模型，解决传统方法所造成的维度灾难问题；步骤三，通过训练长短期记忆网络(Long Short‑Term Memory，LSTM)分类模型，提取文本特征，进行安全领域专利文本分类；步骤四，使用准确率和ROC曲线评价模型对分类结果进行评估。经过试验证明：利用本方法能够较好的对安全领域的专利文本进行分类，对5万条专利文本进行训练和测试，测试集的准确率达到93.48％。 | ||
| 搜索关键词： | 专利文本 安全领域 分类 准确率 词表 文本预处理 存储空间 分类结果 分类模型 记忆网络 检索效率 评价模型 文本特征 测试集 停用 维度 词语 测试 引入 灾难 评估 试验 | ||
【主权项】：
1.一种安全领域专利文本的分类方法，其特征在于，包括：在文本预处理过程中，将专利文本中频繁出现的词语加入停用词表；引入预训练的Word2Vec模型；通过训练LSTM分类模型，提取文本特征，进行安全领域专利文本分类，得到分类结果；使用准确率和ROC曲线评价模型对所述分类结果进行评估。
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