导读:本文包含了相似专利论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:专利相似度,词向量,统计特征
相似专利论文文献综述
俞琰,陈磊,姜金德,赵乃瑄[1]（2019）在《结合词向量和统计特征的专利相似度测量方法》一文中研究指出【目的】针对传统专利相似度测量忽略词语语义关系的问题,提出一种新的专利相似度测量方法,以提高专利相似度测量的准确度。【方法】引入基于神经网络的词向量模型,获得专利文本中词的语义信息;计算词统计特征信息,度量不同词在专利文本中的重要程度;最后结合词向量和统计特征,形成专利文本表示,测量专利相似度。【结果】本文所提结合词向量和统计特征的专利相似度测量方法比传统的空间向量方法表示专利文本相似度方法准确率提高了13.92%。【局限】辅助专利文本集的选取策略有待进一步研究。【结论】使用空间向量方法表示专利文本结合词向量和统计特征能够显着提高专利相似度测量的准确度。(本文来源于《数据分析与知识发现》期刊2019年09期）
蔡榕,周长江,孙涛,王鹏,郭晏[2]（2019）在《基于文本相似度的电力行业专利价值评估方法研究》一文中研究指出结合了现有的专利价值评估指标体系以及电力行业的专利发展现状,提出了基于文本相似度计算的电力行业专利价值评估方法,用以挖掘专利数据内部的、客观的信息。通过专利相似度和新颖度指标量化了专利的独特性和新颖程度,依此来评价电力行业的专利质量。(本文来源于《湖北农业科学》期刊2019年S1期）
陈泽龙[3]（2019）在《基于句法表征的专利文本相似性评估》一文中研究指出当下,对于专利相似性的研究非常重要。当用户申请新专利时,他们需要在专利数据库中进行相似专利检索,以进行专利查新,并且防止专利侵权,还可以从相似专利中获得灵感。因此这就对专利相似性评估提出了一定的要求。专利主权项是专利文本的核心内容,全面阐述了本专利所保护的技术范围,专利相似的判定一般以权利主权项为标准。本论文对专利主权项文本进行深入研究,基于专利文本的SAO(Subject-Action-Object,主谓宾)句式特点,提出了一种基于句法表征的专利文本相似度算法。本论文基于这样一种假设:相似专利之间会出现相似关键词和相似句子。通过文本挖掘技术,挖掘出专利文本中的关键词来表征文本的含义。首先,通过关键词语义信息和句子结构特征计算专利文本之间的句子相似度,然后通过专利文本之间的句子相似度计算专利文本相似度。本文的主要工作如下:首先,利用文本挖掘技术提取专利文本中的关键词,对于分词效果不佳的关键词,总结其构词规律,利用基于规则的命名实体识别技术进行提取。然后,考虑到专利文本包含大量SAO或SA(Subject-Action,主谓)或AO(Action-Object,动宾)结构,将文本切割成具有上述结构的“子句”集合,结合“子句”中关键词的语义信息和关键词的位置信息利用稳定匹配算法计算专利文本之间各个“子句”相似度。最后,由于文本中的“子句”具有序列性,文本中的前后“子句”存在联系,所以将专利文本“子句”集合视为时间序列集合,利用DTW(Dynamic Time Warping,动态时间归整)算法通过比较“子句”序列之间的相似性计算专利文本相似性。最终,通过实验验证了本算法的有效性。实验结果表明本文提出的这种针对专利文本句式结构所制定的专利文本相似度算法相对于传统算法效果更好。(本文来源于《北京交通大学》期刊2019-06-03）
[4]（2018）在《关于《基于图相似度的专利侵权检测方法研究》一文的声明》一文中研究指出发表于《图书情报工作》2018年第62卷第5期第97-105页的题名为《基于图相似度的专利侵权检测方法研究》的文章,经过专家和编辑部讨论分析,认为该文在实验论证环节存在缺陷。编辑部欢迎业界学界对此做进一步的核实、核验工作。(本文来源于《图书情报工作》期刊2018年20期）
夏冰,李宝安,吕学强[5]（2018）在《综合词位置和语义信息的专利文本相似度计算》一文中研究指出为解决传统文本相似度计算方法没有充分考虑专利文本结构特殊性以及计算文本相似度过程中往往忽略词汇间语义信息的问题,在传统方法的基础上,考虑词性以及专利文本的结构特征,将IPC分类号、标题、摘要、权利要求书作为主要研究对象,词在不同位置出现分别赋予不同的权重,通过word2vec将词表示成词向量的形式,通过词汇跟词汇之间的语义信息改进余弦相似度公式。实验结果表明,提出方法相比于传统文本相似度计算方法准确率和召回率有所提高,验证了其有效性。(本文来源于《计算机工程与设计》期刊2018年10期）
姜钰莹,王伟,穆晓敏,李芳芳,陈静宇[6]（2018）在《基于专利分析的中药企业技术相似性研究》一文中研究指出通过矩阵构建、标准化处理、社会网络分析、行业态势解析等环节,基于专利视角,系统分析了我国12家知名的上市中药企业的技术相似程度,从而判断我国中药行业整体技术竞争环境,识别具有技术竞争优势的公司、中药行业潜在的技术竞争对手和合作伙伴,为该行业的企业管理者提供参考。(本文来源于《中华医学图书情报杂志》期刊2018年09期）
肖河曼,成思源,杨雪荣,李苏洋,张海燕[7]（2018）在《基于功能相似矩阵的异类产品专利规避设计》一文中研究指出现如今专利信息庞大,多数企业通过设置专利壁垒阻碍后来者的竞争,开展专利规避设计具有重要的应用价值.通过不同专利的组合设计是实现产品创新的重要手段,而异类产品专利中包含较强的启发式知识,因此提出了一种针对异类产品专利进行规避设计的方法.通过检索专利库获取目标专利,并提取专利信息,进行结构–功能分析,构建相似矩阵和功能元件关联图,确立规避对象以及选择合适的策略,以专利侵权判定的基本原则为指导,得出规避设计后的新方案.并运用此流程对一种多功能家用电器进行了应用.(本文来源于《广东工业大学学报》期刊2018年05期）
曹祺,赵伟,张英杰,赵树君,陈亮[8]（2018）在《基于Doc2Vec的专利文件相似度检测方法的对比研究》一文中研究指出[目的/意义]专利相似度检测(Similarity Measurement)可从宏观上辅助制定国家创新战略规划,发现国内外的热点及应对其他国家的专利流氓,从微观上为专利发明人、专利审查员、专利权人提供辅助支撑。[方法/过程]提出基于深度学习的Doc2Vec专利相似度分析方法,基于未进行清洗的专利语料库,采用深度学习的Doc2Vec模型,随机挑选了专利,研究了专利相似度检测问题,并和传统的相似度检测模型进行对比研究。[结果/结论]实验结果表明,基于深度学习的Doc2Vec模型和TF-IDF模型对于处理不做数据清洗的专利语料的结果有相近性,该方法对分析人员的专利领域知识要求较低,不需要对专利数据进行基于专利领域知识的数据清洗,同时可为专利侵权、专利查新提供新的智能工具支撑,降低研究门槛和工作量,提升研究效率。(本文来源于《图书情报工作》期刊2018年13期）
张海超,赵良伟[9]（2018）在《利用Doc2Vec判断中文专利相似性》一文中研究指出目前专利侵权纠纷案件时有发生,企业一旦卷入专利侵权纠纷,通常会面临时间考验和经济损失。本文选取中文专利数据样本,抽取专利权利要求书形成训练语料,并利用Doc2Vec深度神经网络算法,计算权利要求书文本之间的相似度,得出与涉案专利相似性较高的专利。并且将上述方法应用到专利复审案件实验中,进行实证研究,取得了较好的效果。需要进一步提高训练数据的质量,对比其他算法的效果。利用该方法能够帮助专利审查人员和企业找到相似专利。(本文来源于《情报工程》期刊2018年02期）
翟东升,蔡文浩,张杰,郭程[10]（2018）在《基于图相似度的专利侵权检测方法研究》一文中研究指出[目的 /意义]针对如何准确进行专利侵权检测,提出一种基于图相似度的专利侵权检测方法。[方法/过程]将专利语义特征抽取为subject-action-object(SAO)结构并利用图论将其表示为图的形式,然后将图转换为邻接矩阵并计算邻接矩阵的相似性来完成专利侵权判定,最后利用专利样本数据比较该方法与传统方法的判定准确率。[结果 /结论]实证研究结果表明,本研究提出的方法判定准确率更高,比传统的基于专利文本向量的方法准确率提升4.89%,可以作为专利侵权检测的有效方法。(本文来源于《图书情报工作》期刊2018年05期）
相似专利论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
结合了现有的专利价值评估指标体系以及电力行业的专利发展现状,提出了基于文本相似度计算的电力行业专利价值评估方法,用以挖掘专利数据内部的、客观的信息。通过专利相似度和新颖度指标量化了专利的独特性和新颖程度,依此来评价电力行业的专利质量。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
相似专利论文参考文献
[1].俞琰,陈磊,姜金德,赵乃瑄.结合词向量和统计特征的专利相似度测量方法[J].数据分析与知识发现.2019
[2].蔡榕,周长江,孙涛,王鹏,郭晏.基于文本相似度的电力行业专利价值评估方法研究[J].湖北农业科学.2019
[3].陈泽龙.基于句法表征的专利文本相似性评估[D].北京交通大学.2019
[4]..关于《基于图相似度的专利侵权检测方法研究》一文的声明[J].图书情报工作.2018
[5].夏冰,李宝安,吕学强.综合词位置和语义信息的专利文本相似度计算[J].计算机工程与设计.2018
[6].姜钰莹,王伟,穆晓敏,李芳芳,陈静宇.基于专利分析的中药企业技术相似性研究[J].中华医学图书情报杂志.2018
[7].肖河曼,成思源,杨雪荣,李苏洋,张海燕.基于功能相似矩阵的异类产品专利规避设计[J].广东工业大学学报.2018
[8].曹祺,赵伟,张英杰,赵树君,陈亮.基于Doc2Vec的专利文件相似度检测方法的对比研究[J].图书情报工作.2018
[9].张海超,赵良伟.利用Doc2Vec判断中文专利相似性[J].情报工程.2018
[10].翟东升,蔡文浩,张杰,郭程.基于图相似度的专利侵权检测方法研究[J].图书情报工作.2018