基于表示学习的专利科学引文元数据自动抽取及其内容挖掘研究

目录

声明

1 绪论

1.1 研究背景

1.2 研究目标与意义

1.3 论文主要研究内容

1.4 论文创新点

1.5 相关概念

（1）专利科学引文元数据

（2）专利科学引文内容挖掘

1.6 论文框架

2 国内外研究现状

2.1 表示学习

2.2 专利科学引文元数据抽取研究

2.2.1 基于规则的方法

2.2.2 基于模板的方法

2.2.3 基于机器学习的方法

2.3 专利科学引文内容挖掘研究

2.3.1 专利引文分析

2.3.2 非专利引文分析

2.3.3 专利科学引文分析

2.4 本章小结

3 基于表示学习的专利科学引文元数据自动抽取研究

3.1 基于表示学习的专利科学引文识别

3.1.1 数据预处理

3.1.2 基于表示学习方法的非专利引文向量化表示

3.1.3 基于机器学习方法的非专利引文向量分类

3.2 专利科学引文元数据抽取

3.2.1 基于规则的专利科学引文数据分割

3.2.2 基于表示学习的分割数据向量化表示

3.2.3 基于机器学习方法的专利科学引文分割块分类

3.3 专利科学引文元数据抽取实验

3.3.1 实验数据来源

3.3.2 实验评价指标

3.3.3 专利科学引文识别实验结果

3.3.4 专利科学引文元数据抽取实验结果

3.4 本章小结

4 基于表示学习的专利科学引文内容挖掘研究

4.1 专利科学引文内容挖掘方案设计

4.1.1专利科学引文内容元数据的获取

4.1.2 基于专利科学引文的科学关联度计算

4.1.3 基于专利科学引文摘要的内容挖掘

4.1.4 基于专利科学引文关键词的内容挖掘

4.2 专利科学引文内容挖掘实证分析

4.2.1 实证数据来源

4.2.2 基于专利科学引文的科学关联度计算结果分析

4.2.3 基于专利科学引文摘要的内容挖掘结果分析

4.2.4 基于专利科学引文关键词的内容挖掘结果分析

4.3 本章小结

5 总结与展望

5.1 总结

5.2 展望

致谢

参考文献

附录