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随着知识时代的到来,专利数据体量呈爆发性增长,专利信息日益重要,但是其中的专利价值参差不齐,急需一种手段来对此进行辨别。传统的专利价值评估方法需要大量市场指标,已不能适应大规模的专利数据。利用机器学习方法不但可以减轻评估人员繁重的分析任务,还可以提高分析效率和准确率。然而,大多数利用机器学习对专利价值进行评估的研究仅仅考虑专利样本中较好处理的结构化数据,没有建立专利文本与专利价值之间的联系。本研究旨在构建一个全面科学的专利价值指标体系,通过一系列机器学习算法搭建预测模型,实现对专利价值客观、准确、高