基于深度神经网络的医药专利文本聚类模型研究

作     者：王思源 何先波 WANG Siyuan;HE Xianbo

作者机构：西华师范大学计算机学院四川南充637002 

基　　金：国家自然科学基金项目(61871330) 西华师范大学英才科研基金项目(17YC149) 

出 版 物：《太原师范学院学报（自然科学版）》 (Journal of Taiyuan Normal University:Natural Science Edition)

年 卷 期：2021年第20卷第3期

页      码：23-27页

摘      要：传统的基于机器学习方法进行特征提取的文本聚类模型,得到的文本特征是高维、稀疏的,且不能很好地挖掘复杂专利文本的潜在语义信息;鉴于此,文章设计了一种基于深度神经网络的医药专利文本聚类模型.首先对获取到的医药专利文本进行文本预处理,然后进行词向量训练、使用设计的CBL深度特征提取网络对医药专利文本进行深度特征提取,最后将提取到的特征作为优化K-Means聚类算法的输入,得到专利文本聚类结果.实验结果表明,提出的医药专利文本模型聚类质量在四个指标上均达到94%.

主 题 词：医药专利 深度神经网络 文本聚类 深度特征提取 

学科分类：12[管理学] 1201[管理学-管理科学与工程类] 081203[081203] 081104[081104] 08[工学] 0835[0835] 0811[工学-水利类] 0812[工学-测绘类] 

馆 藏 号：203104808...