【摘 要】
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现有的效应概念图匹配方法多数存在匹配容错性差的问题。为此,从大数据的角度提出一种新的挖掘专利与效应对应关系的方法。利用长短期记忆网络(LSTM)与基于attention的双向LS
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现有的效应概念图匹配方法多数存在匹配容错性差的问题。为此,从大数据的角度提出一种新的挖掘专利与效应对应关系的方法。利用长短期记忆网络(LSTM)与基于attention的双向LSTM相结合形成模型训练专利语料,通过Softmax分类模型进行分类,得到专利所属的效应。实验结果表明,该方法利用Bi-LSTM-ATT模型进行训练对判定专利所属效应具有一定的可用性,准确率可以达到70%以上。
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