基于功能信息自動標注的專利推薦方法研究.pdf

1、專利文本由于包含有產品的組成結構、設計目標、組件功能原理等相關內容，一直是創(chuàng)新方法和產品革新最首要的信息源泉。專利是相關領域下的具有革新理念的解決方案，專利包含有許多創(chuàng)新技術信息。產品創(chuàng)新的基礎是設計的創(chuàng)新和功能原理的創(chuàng)新。然而在實際的生產活動和創(chuàng)新產品的實踐中，創(chuàng)新設計人員往往都會受到自己的慣性思維、知識面以及受教育程度的限制，很難突破以往思維模式的限制來進行產品創(chuàng)新，也無法確定最終要實現(xiàn)的目標的解決方案，無法找到一種能夠簡化工作人員

2、工作量并且能夠啟發(fā)設計人員突破慣性思維限制的方法。所以，如何向相關設計人員啟發(fā)性的推薦相關專利的設計目標和功能原理知識已經越來越成為了當今的熱點。但是因為在對設計目標信息和功能原理信息進行表述時運用的語言較為隨意，不具備固定的格式嵌套，使得對功能信息等的抽取標注具有了一定的難度。
　　本文通過分析中文專利文獻的結構與格式，結合了句式分析、詞法分析、句法分析以及相關規(guī)則與算法，其中采用中國科學院研發(fā)的ICTCLAS（漢語詞法分析系統(tǒng)

3、）作為詞法分析組件來對中文文本進行分詞，采用斯坦福大學研發(fā)的Stanford Parser（斯坦福分析器）組件作為句法分析組件來得到語句的句法結構樹，然后通過制定分析規(guī)則來進行專利設計目標的提取和標注。通過對科學效應知識和專利文本物理量的關聯(lián)，發(fā)現(xiàn)了物理量、效應和功能之間的對應關系，并依此制作了物理領域下的物理量效應功能表。通過利用該表并結合物理量對應效應算法和效應對應功能算法，對應并標注出了專利的功能原理信息，并最終將這些信息用于專利