【摘 要】
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在产品创新中,以效应为类标签的专利分类对于辅助设计者创新具有重要参考意义。但在实际情况中由于效应文本较短以及效应描述较抽象,导致难以获得高质量的类标签特征。为此,
【机 构】
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河北工业大学人工智能与数据科学学院
【基金项目】
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河北省科技厅创新软件设计及公共应用服务平台项目(No.15240118D)
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在产品创新中,以效应为类标签的专利分类对于辅助设计者创新具有重要参考意义。但在实际情况中由于效应文本较短以及效应描述较抽象,导致难以获得高质量的类标签特征。为此,本文以效应特点为基础,通过融合点互信息值方法和LDA模型提出了一种全新的"Effect-theme"共现网络。之后本文通过LINE函数获取效应在网络中的结构特征并与该效应文本特征结合形成最终的类标签,有效解决了类标签特征难以提取的问题。此外,本文还针对"Effect-theme"共现网络提出了基于自定义规则
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