【摘 要】
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为向产品设计过程提供更加丰富的知识来源,进一步获取专利深层信息,提出了基于语义关联的专利有害性能知识挖掘方法。首先,对产品有害性能进行定义和分类,据此对产品专利分布以及语义特点进行分析;其次,结合行业专利全文信息,引入word2vec算法构建文本向量空间,并利用余弦算法计算不同单词的语义距离,进而实现同义词合并;再次,利用词性组合以及依存关系获取行业专利技术背景中有害性能关键词,结合四种分类规则获取结构对象与有害性能的关联关系,并构建有害性能数据库;最后,针对设计方案元件关键词,检索关联有害性能知识,结合
【机 构】
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厦门理工学院智能制造高端装备研究厦门市重点实验室,华中科技大学人工智能与自动化学院
【基金项目】
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国家自然科学基金(51875220),福建省中青年教师教育科研项目(JAT200472,JAT200467)。
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为向产品设计过程提供更加丰富的知识来源,进一步获取专利深层信息,提出了基于语义关联的专利有害性能知识挖掘方法。首先,对产品有害性能进行定义和分类,据此对产品专利分布以及语义特点进行分析;其次,结合行业专利全文信息,引入word2vec算法构建文本向量空间,并利用余弦算法计算不同单词的语义距离,进而实现同义词合并;再次,利用词性组合以及依存关系获取行业专利技术背景中有害性能关键词,结合四种分类规则获取结构对象与有害性能的关联关系,并构建有害性能数据库;最后,针对设计方案元件关键词,检索关联有害性能知识,结合
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