[发明专利]面向TRIZ发明原理的中文专利分类方法、系统及储存介质在审
| 申请号： | 201910413039.9 | 申请日： | 2019-05-17 |
| 公开（公告）号： | CN110162631A | 公开（公告）日： | 2019-08-23 |
| 发明（设计）人： | 黄芸茵;常会友 | 申请（专利权）人： | 中山大学 |
| 主分类号： | G06F16/35 | 分类号： | G06F16/35;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 广州粤高专利商标代理有限公司 44102 | 代理人： | 黄启文 |
| 地址： | 510275 广东*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种面向TRIZ发明原理的中文专利分类方法，包括以下内容：获取专利文本数据构建训练数据集，对训练数据集中的专利文本进行基于TRIZ发明原理的标注；对训练数据集中的专利文本进行去除无意义符号、去除非中文、分词、去除停用词的预处理，然后将得到的词语投射到低维的向量空间，得到词向量表示；构建Bi‑LSTM模型，将训练数据集中的专利文本的词向量表示输入至Bi‑LSTM模型中对其进行训练；获取待分类的专利文本，将待分类的专利文本的词语投射到低维的向量空间，得到词向量表示，将词向量表示输入至Bi‑LSTM模型中，Bi‑LSTM模型输出待分类的专利文本的分类结果。 | ||
| 搜索关键词： | 专利文本 词向量 训练数据 向量空间 专利分类 低维 投射 去除 分类 中文 词语 预处理 训练数据集 储存介质 分类结果 数据构建 意义符号 停用词 分词 构建 标注 输出 | ||
【主权项】：
1.一种面向TRIZ发明原理的中文专利分类方法，其特征在于：获取专利文本数据构建训练数据集，对训练数据集中的专利文本进行基于TRIZ发明原理的标注；将训练数据集中的专利文本的词语投射到低维的向量空间，得到词向量表示；构建Bi‑LSTM模型，将训练数据集中的专利文本的词向量表示输入至Bi‑LSTM模型中对其进行训练；获取待分类的专利文本，将待分类的专利文本的词语投射到低维的向量空间，得到词向量表示，将词向量表示输入至Bi‑LSTM模型中，Bi‑LSTM模型输出待分类的专利文本的分类结果。
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