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J-GLOBAL ID：201702283504247156   整理番号：17A0197751

機能ベースの特許情報マイニングと自動分類実験研究【JST・京大機械翻訳】

Information Extraction Based on Functional Basis and Experimental Study on Automatic Classification

著者 (4件)： Liu Longfan (School of Manufacturing Sci. and Eng.,Sichuan Univ.) ,  Li Yan (School of Manufacturing Sci. and Eng.,Sichuan Univ.) ,  Hou Chaoyi (Patent Examination Cooperation Center of the Patent Office,SIPO) ,  Li Wenqiang (School of Manufacturing Sci. and Eng.,Sichuan Univ.)
資料名： Sichuan Daxue Xuebao. Gongchengkexueban  (Sichuan Daxue Xuebao. Gongchengkexueban)
巻： 48  号： 5  ページ： 105-113  発行年： 2016年 
JST資料番号： C2596A  ISSN： 1009-3087  CODEN： SXGKFI  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 製品革新の設計過程において設計者が分野間の特許知識を提供するために、機能ベースを分類基準とする中国語特許テキスト分類方法を提案した。本論文では,機能クラスが多く,特許文書の訓練集合が少ないという特徴を考慮して,単純化されたカテゴリの数とデータ集合の2つの観点から,多重二分類アルゴリズムとEMアルゴリズムに基づく半教師つき分類アルゴリズムを採用し,NAIVE BAYES(NB)完全監督アルゴリズムを対照として,直交実験を採用した。特徴選択とデータセット選択が分類精度に与える影響を考察し、一級機能基底分類の正確率は80%に達し、基本的に応用の要求に符合する。機能ベースの製品の革新的設計に基づく特許知識ベースの構築のために,関連技術サポートを提供した。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 中国語 ,  基底 ,  *自動分類 ,  直交性 ,  知識ベース ,  特徴選択 ,  簡素化 ,  アルゴリズム
準シソーラス用語： 分類精度 ,  半教師付き分類 ,  EMアルゴリズム ,  分類アルゴリズム ,  テキスト分類 ,  *実験研究 ,  *特許情報 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： innovation design ,  functional base ,  text classification ,  naive Bayesian ,  semi-supervised learning

分類 (2件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (4件)： 特許情報 ,  自動分類 ,  実験 ,  研究