創(chuàng)新設(shè)計(jì)的專利知識抽取方法

　　專利蘊(yùn)含豐富的背景、技術(shù)、功能等知識，對創(chuàng)新設(shè)計(jì)領(lǐng)域起著重要的作用。對創(chuàng)新知識進(jìn)行有效提取，能推動(dòng)人們對知識的利用，助于突破固有的思維定勢及知識面的限制，啟發(fā)設(shè)計(jì)者從獨(dú)特、新穎的角度進(jìn)行產(chǎn)品設(shè)計(jì)。從創(chuàng)新設(shè)計(jì)的角度，提出基于組合特征和最大熵分類器的專利創(chuàng)新知識抽取方法。該方法運(yùn)用自然語言處理方法，增加專利領(lǐng)域術(shù)語識別算法，聯(lián)合詞特征和最短路徑閉包樹句法特征，最后采用最大熵進(jìn)行基于語義分析的知識提取，并對知識屬性進(jìn)行標(biāo)注。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，引入組合特征，能高效地處理專利要解決的問題，以及技術(shù)方案中的目標(biāo)功能、作用原理、位置特征等創(chuàng)新知識之間的語義角色關(guān)系。