基于LDA主题模型的专利内容分析方法

主题模型是一种有效提取大规模文本隐含主题的建模方法。本文将Latent Dirichlet Allocation(LDA)主题模型引入专利内容分析领域,实现专利主题划分,解决以往专利主题分类过于粗泛、时效性差、缺乏科学性等问题。并在原有模型基础上构建LDA机构-主题模型,对专利知识主体和客体联合建模,实现专利主题和机构之间内在关系分析。最后,以通信产业LTE技术领域为例,验证该模型可以有效用于专利主题划分,实现各主题下专利知识主体竞争态势测度。...

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Veröffentlicht in:科研管理 2015, Vol.36 (3), p.111-117
1. Verfasser: 王博 刘盛博 丁堃 刘则渊
Format: Artikel
Sprache:chi
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description 主题模型是一种有效提取大规模文本隐含主题的建模方法。本文将Latent Dirichlet Allocation(LDA)主题模型引入专利内容分析领域,实现专利主题划分,解决以往专利主题分类过于粗泛、时效性差、缺乏科学性等问题。并在原有模型基础上构建LDA机构-主题模型,对专利知识主体和客体联合建模,实现专利主题和机构之间内在关系分析。最后,以通信产业LTE技术领域为例,验证该模型可以有效用于专利主题划分,实现各主题下专利知识主体竞争态势测度。
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