一种专利技术主题分析的IPC语境增强Context-LDA模型研究.docx

专利技术主题分析的IPC语境增强Context-LDA模型研究 本文研究的主要目的是为了解决专利技术主题分析中存在的问题，提出了一种基于IPC语境增强的Context-LDA模型。该模型结合了IPC分类和LDA主题模型，以提高专利技术主题分析的准确性和可解释性。 本文简要介绍了主题（Topic）对技术领域的重要性，对技术发展进程和技术创新起着重要作用。然后，介绍了两种常见的专利技术主题识别途径：文档/术语聚类和主题模型。文档/术语聚类通过建立某种关联规则对文档进行聚类，但其缺陷是得到的聚类主题含义较为模糊。主题模型通过对文本非监督学习来获取文档主题，具有较好的语义表达特性和适应大规模文本的能力。 接着，本文介绍了主题模型在专利分析工作中的应用，包括专利推荐、主题识别、文本分类等方面。然后，介绍了现有的主题模型变型，例如DTM、BGTM、N元TNG、HLDA、TOT、ICT、AT、AToT、DICT等模型，每种模型都有其特点和应用场景。 然后，本文介绍了IPC与主题模型结合的研究，包括三个阶段：前期、后期和中期。在中期，IPC被用作主题模型中的一个参数，以获取主题在词、文本、技术分类或技术分类在词、文本上的概率分布。 本文提出了一种基于IPC语境增强的Context-LDA模型，以解决专利技术主题分析中存在的问题。该模型结合了IPC分类和LDA主题模型，以提高专利技术主题分析的准确性和可解释性。 本文的研究工作旨在解决专利技术主题分析中存在的问题，提出了一种基于IPC语境增强的Context-LDA模型，以提高专利技术主题分析的准确性和可解释性。