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基于相似论文增广的深度学习专利质量评估汇报人：2024-01-31

目录contents引言相似论文增广技术深度学习在专利质量评估中应用基于相似论文增广的深度学习专利质量评估方法实验设计与结果分析结论与展望

01引言

深度学习在专利质量评估中的应用逐渐受到关注，但现有方法存在数据稀疏性和模型泛化能力不足等问题。研究基于相似论文增广的深度学习专利质量评估方法，对于优化专利审查流程、提高专利价值和推动技术创新具有重要意义。相似论文增广可以作为一种有效的数据增强方法，提高深度学习模型的性能，进而提升专利质量评估的准确性和可靠性。研究背景与意义

国内外研究现状及发展趋势国内外学者在专利质量评估方面开展了大量研究，包括基于文本挖掘、机器学习等方法。深度学习在专利质量评估中的应用逐渐增多，但仍面临数据稀疏性和模型泛化能力等挑战。相似论文增广作为一种有效的数据增强方法，在自然语言处理领域得到了广泛应用，但在专利质量评估中的应用尚待深入研究。

本文提出了一种基于相似论文增广的深度学习专利质量评估方法，通过引入相似论文数据来扩充训练集，提高模型的泛化能力。本文构建了丰富的实验数据集，对所提出的方法进行了全面的实验验证和对比分析，证明了其有效性和优越性。本文的创新点在于将相似论文增广与深度学习相结合，应用于专利质量评估领域，为解决数据稀疏性和模型泛化能力不足等问题提供了新的思路和方法。本文采用先进的深度学习模型，如卷积神经网络（CNN）和长短期记忆网络（LSTM）等，对专利文本进行特征提取和分类。本文研究内容与创新点

02相似论文增广技术

基于关键词的检索通过提取专利文本中的关键词，在论文数据库中进行匹配和检索，获取相关论文。基于主题的检索利用主题模型对专利文本进行主题分类，然后在相应主题的论文库中进行检索。筛选策略根据论文与专利的相关性、发表时间、引用次数等指标，对检索结果进行筛选，保留高质量、高相关性的论文。相似论文检索与筛选方法

特征提取方法利用词袋模型、TF-IDF、Word2Vec等方法提取文本特征，将文本表示为向量形式。深度学习模型采用卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）等深度学习模型对文本进行表示学习，捕捉文本中的深层语义信息。文本预处理对专利和论文文本进行分词、去停用词、词干提取等预处理操作。文本特征提取与表示学习

阈值设定策略根据实际需求和数据分布情况，设定合适的相似度阈值，用于判断专利与论文是否相似。动态调整机制根据实际应用中的反馈和效果评估，对相似度阈值进行动态调整，以优化系统的性能和准确性。相似度计算方法采用余弦相似度、欧氏距离、曼哈顿距离等度量方法计算专利与论文之间的相似度。相似度计算及阈值设定

03深度学习在专利质量评估中应用

常用的深度学习模型包括卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）及其变体（如LSTM、GRU等）和Transformer等，这些模型在文本处理领域有广泛应用。模型选择依据根据专利文本的特点，如文本长度、结构复杂性等，选择合适的深度学习模型。例如，对于较长且结构复杂的专利文本，可以选择Transformer或RNN等模型。模型构建在确定模型结构后，需要设置模型的参数，如层数、隐藏单元数、学习率等。这些参数的设置对模型的性能有很大影响，需要通过实验进行调整。深度学习模型选择与构建

特征选择在提取的特征中，选择对专利质量评估最有影响的特征进行建模。特征选择可以提高模型的效率和准确性。文本清洗去除专利文本中的无关信息，如标题、作者、摘要等，只保留与专利质量评估相关的内容。分词与词嵌入将专利文本进行分词处理，将每个词映射到高维空间中，形成词嵌入向量。词嵌入向量可以捕捉词与词之间的语义关系，提高模型的性能。特征提取从专利文本中提取与专利质量相关的特征，如技术新颖性、实用性、创造性等。这些特征可以通过文本挖掘、自然语言处理等技术进行提取。专利文本预处理及特征工程

模型训练使用标注好的专利数据集进行模型训练，通过反向传播算法调整模型的参数，使模型能够拟合训练数据。在模型训练过程中，使用优化算法（如梯度下降算法）来最小化损失函数，提高模型的性能。同时，还可以使用正则化、Dropout等技术来防止模型过拟合。选择合适的评估指标来评估模型的性能。常用的评估指标包括准确率、召回率、F1值等。这些指标可以从不同角度反映模型的性能，帮助研究者了解模型的优缺点。将不同深度学习模型在相同数据集上进行训练和评估，比较它们的性能差异。根据对比结果，选择性能最优的模型进行改进和优化。模型优化评估指标模型对比与改进模型训练、优化与评估指标

04基于相似论文增广的深度学习专利质量评估方法

ABCD数据预处理对专利文本和相似论文进行清洗、分词、去停用词等处理，形成结构化的数据集。特征提取与表示从专利文本和相似论文中提取关键特