[发明专利]一种基于深度图和语义学习的专利价值评估方法在审
| 申请号： | 202310027211.3 | 申请日： | 2023-01-09 |
| 公开（公告）号： | CN115983877A | 公开（公告）日： | 2023-04-18 |
| 发明（设计）人： | 孙玉涛;刘嘉莹;杨祥君 | 申请（专利权）人： | 大连理工大学 |
| 主分类号： | G06Q30/02 | 分类号： | G06Q30/02;G06Q50/18;G06F17/18 |
| 代理公司： | 辽宁鸿文知识产权代理有限公司 21102 | 代理人： | 王海波 |
| 地址： | 116024 辽*** | 国省代码： | 辽宁;21 |
| 权利要求书： | 暂无信息 | 说明书： | 暂无信息 |
| 摘要： | 本发明属于专利评估技术领域，提供了一种基于深度图和语义学习的专利价值评估方法。在指标筛选过程中，将专利转让与专利价值评估指标体系的构建结合起来，为特征选择提供了一个客观公允、操作性强的评估方法。其次，通过文本语义学习计算专利的新颖性，从语义角度衡量专利价值。进一步利用深度图学习，最大化局部表示和全局表示之间的信息集成节点特征表示，并结合XGBoost算法对专利价值进行评估。本方法突破了传统方法在专利价值评估问题中的不足，同时引入专利文本新颖性衡量专利的价值。实验结果表明提出的方法具有较高的准确性和可靠性。本发明提供一种专利价值评估新方法，同时为专利价值的研究提供了一种新的解决方案。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 语义 学习 专利 价值 评估 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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