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专利技术主题分析:基于SAO结构的LDA主题模型方法

杨超  朱东华  汪雪锋  朱福进  衡晓帆  
【摘要】:[目的/意义]改善现有专利技术主题分析方法主题辨识度低、主题词二义性、无法识别技术信息中的"问题"与相应"解决方案"等问题。[方法/过程]本文通过抽取专利文本中的SAO结构,并从SAO结构中识别"问题和解决方案"(PS)模式,基于"bagofPS"假设,构建基于"主语-行为-宾语"(subject-action-object,SAO)结构的LDA主题模型,实现对专利文献主题结构的识别和分析。[结果/结论]案例研究表明,该方法能够有效识别主题分布,并在主题辨识度和语义消岐方面较传统LDA模型具有较大优势。

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