【摘 要】
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近年来,专利信息资源呈几何爆炸式的增长,如何充分地利用它们,使专利信息在科研和专利业务等方面发挥作用,成为文本处理领域的热门课题之一。专利信息资源中存在着大量的专业
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近年来,专利信息资源呈几何爆炸式的增长,如何充分地利用它们,使专利信息在科研和专利业务等方面发挥作用,成为文本处理领域的热门课题之一。专利信息资源中存在着大量的专业文字信息,如何提供一种有效的机制来组织利用文本、帮助用户获得他们想要的信息变得愈加重要。文本聚类是组织利用文本信息资源的较好的解决方案之一。它的任务是根据文本数据的特征,将其划分为不同的文本簇。专利文本聚类,即针对专利文本进行聚类,可以将专利文本集合划分成系统化的有意义的文本簇,缩小文本集合的数据规模,进而提高用户的查询使用效率。在对专利文本聚类结果的描述上,关键短语抽取方法表现出较好的效果。关键短语比关键词带有更丰富的信息量,可以高度概括文本簇的主题,帮助用户快速了解文本簇的主要内容,加快专利处理的效率。同时,由于关键短语十分精练,还可以利用关键短语以很小的计算代价对专利进行文本表示,辅助进行信息检索、文本聚类和分类等专利处理。针对专利文本的特点,我们提出了改进的专利文本聚类方法和具体实现步骤。其中包括文本预处理、文本表示、基于Trie树的文本表示优化、特征权重计算、特征降维等预处理步骤以及基于辅助字段的文本相似度计算、改进的文本聚类算法、最优类别个数选取等聚类步骤。此外,我们还提出了针对专利文本的多方法整合的关键短语抽取方法和具体实现步骤。其中包括基于词性模板的关键短语候选抽取、基于词典的短语识别、基于上下文信息的短语识别、基于TF-ICF-CDF的关键短语评分等步骤。综上,我们提出了改进的专利文本聚类方法和针对专利文本的多方法整合的关键短语抽取方法。与传统方法相比,我们取得了更好的性能。
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