摘要：【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著提高专利相似度测量的准确度。

摘要：为解决发明专利因缺少完善的理论体系和相关技术文献而难以实现技术突破和创新的难题,提出一种基于类比设计的专利挖掘算法。以具有相同特征和相似功能的成熟技术专利为数据源进行文本挖掘,首先,从数据源中提取实现功能和问题解决方案(PSC),建立基于PSC的词频—逆向文件频率(TF-IDF)值的向量空间模型;然后,根据专利文献间的相似度制成基于PSC的专利地图;最后,分别对PSC进行可行性分析,根据分析结果选择合理的方法,用类比的思想进行技术创新。给出了专利知识挖掘应用系统的架构设计,并采用统一建模语言描述了专利挖掘系统的动态执行过程,获得了专利挖掘系统的时序图。应用系统采用关系型数据库MySQL存储数据,运用Java编程语言开发了应用系统,以无线充电技术专利和无线传感技术专利为源数据测试系统。实验结果表明,所提算法比基于专利的类比方法具有更好的时间性能,并能获得更具创新性的创新方案。