National Science Library,Chinese Academy of Sciences
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基于PatentSight的核心专利识别研究 ——以汽车轻量化制造工艺为例
No full text创造、运用和保护知识产权是企业的核心竞争力。该文引用PatentSight数据库的综合竞争力指数计
算方法，在构建汽车轻量化制造工艺专利数据集的基础上，从技术价值和市场价值两个维度，基于技术生命
周期、被引频次、分类号数量、国家/地区分布和同族专利数量、专利有效性6个指标进行分析，识别核心专
利，并与Incopat数据库计算的专利价值进行对比。结果表明，该方法与已有成熟分析平台结论具有一致性，
能够在一定程度上为企业产业布局和未来发展提供借鉴和指导。</p
基于自然语言处理和机器学习的实体关系抽取方法研究
No full text实现非结构化文本中实体关系的有效抽取,并形成一条简单化、易操作、可重复的实现路径,为图书情报等相关领域分析处理与整合利用网络非结构化数字资源提供方法基础。充分结合自然语言处理与机器学习方法的优势:首先,通过词性标注、句法分析等多种自然语言处理方法实现对非结构化文本数据的语义化处理与特征提取,使其转变为机器学习模型可以接收的输入;其次,采用远程监督和设计决策程序的方式将得到的初始化特征进一步转换为机器学习模型可以使用的一组规则化标签;最后,指定预测变量,训练机器学习模型,使其能够使用预先生成的标签数据进行学习和推理,并推断出实体关系的边际概率。能够使用预先给定的领域知识提高非结构化文本中实体关系抽取的精度和质量,并有效解决一定的统计推断问题。暂未能在一些专业领域进行验证,有待引入和开发可扩展的高性能学习和推理引擎,以支持更多的基础机器学习算法的快速运行。 </p