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面向专利的信息抽取与主题挖掘技术研究及应用
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面向专利的信息抽取与主题挖掘技术研究及应用
论文目录
 
摘要第1-5页
Abstract第5-10页
第1章 绪论第10-16页
　　1.1 研究背景及意义第10-11页
　　1.2 国内外研究现状第11-12页
　　1.3 主要研究内容第12-13页
　　1.4 本文组织结构第13-16页
第2章 专利挖掘相关理论和技术第16-24页
　　2.1 文本挖掘第16-18页
　　　　2.1.1 文本挖掘概述第16-17页
　　　　2.1.2 信息抽取第17-18页
　　2.2 专利主题分析第18-19页
　　　　2.2.1 主题模型概述第18页
　　　　2.2.2 LDA主题模型第18-19页
　　2.3 专利竞争分析第19-20页
　　2.4 专利重要性排序第20-21页
　　2.5 系统开发技术体系第21-22页
　　2.6 本章小结第22-24页
第3章 专利功效词抽取第24-40页
　　3.1 功效词抽取总体模型第24-25页
　　3.2 数据预处理第25页
　　3.3 基于条件随机场的功效词抽取第25-32页
　　　　3.3.1 条件随机场模型第26-28页
　　　　3.3.2 功效词标注第28-29页
　　　　3.3.3 特征模板定义第29-30页
　　　　3.3.4 功效词语识别第30-32页
　　3.4 基于依存句法分析的功效词抽取第32-37页
　　　　3.4.1 依存句法分析第32-34页
　　　　3.4.2 基于形容词句法关联的抽取算法第34-35页
　　　　3.4.3 基于动词句法关联的抽取算法第35-37页
　　3.5 实验结果及分析第37-39页
　　　　3.5.1 数据集及评价指标第37页
　　　　3.5.2 功效词抽取结果第37-38页
　　　　3.5.3 与其他功效词识别方法对比第38-39页
　　3.6 本章小结第39-40页
第4章 基于主题相似度的专利机构竞争分析第40-52页
　　4.1 专利机构竞争总体模型第40-41页
　　4.2 专利信息预处理第41-42页
　　4.3 LDA主题-机构关联模型第42-43页
　　4.4 机构竞争分析第43-46页
　　　　4.4.1 机构专利表示第43-44页
　　　　4.4.2 专利相似度计算第44-45页
　　　　4.4.3 机构竞争关系分析算法第45-46页
　　4.5 实验结果及分析第46-50页
　　　　4.5.1 主题参数训练第46页
　　　　4.5.2 主题模型结果分析第46-48页
　　　　4.5.3 主题-机构关联分析第48-49页
　　　　4.5.4 机构之间的竞争分析第49-50页
　　4.6 本章小结第50-52页
第5章 基于专利功效强度的排序及主题功效应用第52-60页
　　5.1 基于专利功效强度的排序总体模型第52-53页
　　5.2 同义功效词归并第53-54页
　　5.3 功效词等级划分第54页
　　5.4 功效词强度转换算法第54-56页
　　　　5.4.1 一级功效词强度转换第55页
　　　　5.4.2 三级功效词强度转换第55-56页
　　5.5 专利功效强度计算第56页
　　5.6 专利排序算法第56-57页
　　5.7 传统专利重要性排序分析第57-58页
　　5.8 专利主题功效应用第58-59页
　　　　5.8.1 基于功效词的专利检索第58页
　　　　5.8.2 主题功效词趋势分析第58-59页
　　　　5.8.3 主题功效词与发明人关联分析第59页
　　5.9 本章小结第59-60页
第6章 专利信息抽取与主题挖掘系统设计与实现第60-70页
　　6.1 系统设计第60-63页
　　　　6.1.1 系统开发环境第60页
　　　　6.1.2 系统总体架构第60-61页
　　　　6.1.3 分层体系设计第61-62页
　　　　6.1.4 数据库设计第62-63页
　　6.2 数据维护与检索模块第63-64页
　　　　6.2.1 模块设计第63页
　　　　6.2.2 模块功能描述第63-64页
　　6.3 功效词多维度分析模块第64-66页
　　　　6.3.1 模块设计第64页
　　　　6.3.2 模块功能描述第64-66页
　　6.4 主题机构竞争分析模块第66-68页
　　　　6.4.1 模块设计第66页
　　　　6.4.2 模块功能描述第66-68页
　　6.5 本章小结第68-70页
结论第70-72页
参考文献第72-76页
攻读硕士学位期间所获得的科研成果第76-78页
致谢第78页

本篇论文共78页，点击这进入下载页面。
 
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