【摘 要】
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文章提出了一种基于主题分类与语义相似度的专利推荐算法.该算法通过引入神经网络Bert,将专利标题及摘要进行关键词提取与词向量转换,使用DBSCAN聚类方法根据词向量构建专利主题领域类别,与文本相似度框架SimNet结合构成一个整体分析模型,进而将待预测专利文本输入已训练好的分析模型中,以此进行专利推荐.文章提出的算法在专利推荐方面可以获得更好的推荐效果.
【机 构】
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重庆摩托车(汽车)知识产权信息中心,重庆 400023;西南大学 计算机与信息科学学院,重庆 400715
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文章提出了一种基于主题分类与语义相似度的专利推荐算法.该算法通过引入神经网络Bert,将专利标题及摘要进行关键词提取与词向量转换,使用DBSCAN聚类方法根据词向量构建专利主题领域类别,与文本相似度框架SimNet结合构成一个整体分析模型,进而将待预测专利文本输入已训练好的分析模型中,以此进行专利推荐.文章提出的算法在专利推荐方面可以获得更好的推荐效果.
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