10.11925/infotech.2096-3467.2022.0721
基于深度学习与多分类轮询机制的高质量"卡脖子"技术专利识别模型——以专利申请文件为研究主体
[目的]解决传统单分类方法无法有效识别高质量"卡脖子"技术专利的问题.[方法]以申请文件为研究主体,组合LSTM、Word2Vec及BERT得到多分类轮询的高质量"卡脖子"专利识别模型LSTM-Seq-BERT,并以IPC号为一级分类标签、授权状态为二级分类标签构建与模型对应的多级标签体系.[结果]对高质量"卡脖子"技术专利的识别精准度提高至88.1％.[局限]仅使用粤港澳大湾区专利,存在数据不平衡情况.[结论]本文构建的二级分类标签和轮询机制的模型可以提高对高质量"卡脖子"技术专利的识别准确率,具有实际应用价值.
"卡脖子"技术、BERT、LSTM、申请文件、多分类轮询、专利
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G350(情报学、情报工作)
2023-10-31（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
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