一种基于机器学习的跨语言分类结构匹配方法

发明专利有效专利

申请号：
CN201510105414.5
IPC分类号：G06F17/30;G06F17/28
申请日期：
2015-03-10
申请人：
东南大学

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法律信息

引证文献

著录项信息

专利名称	一种基于机器学习的跨语言分类结构匹配方法
申请号	CN201510105414.5	申请日期	2015-03-10
法律状态	授权	申报国家	中国
公开/公告日	2015-06-10	公开/公告号	CN104699778A
优先权	暂无	优先权号	暂无
主分类号	G06F17/30 ? IPC结构图谱： G 物理 G0 仪器 G06 计算；推算；计数 G06F 电数字数据处理（基于特定计算模型的计算机系统入G06N） G06F17/00 特别适用于特定功能的数字计算设备或数据处理设备或数据处理方法〔6〕 G06F17/30 信息检索；及其数据库结构〔6〕	IPC分类号	G;0;6;F;1;7;/;3;0;;;G;0;6;F;1;7;/;2;8查看分类表>
申请人	东南大学	申请人地址	江苏省南京市江宁区东南大学路2号变更专利地址、主体等相关变化，请及时变更，防止失效
权利人	东南大学	当前权利人	东南大学
发明人	方一曙;漆桂林;吴天星;陆彬;张慧
代理机构	南京瑞弘专利商标事务所（普通合伙）	代理人	杨晓玲

摘要

本发明公开了一种基于机器学习的跨语言分类结构匹配方法，主要用于处理不同语言分类结构之间的匹配问题。本发明首先根据给定的两个分类结构产生一个双语的对照字典；然后对于给定的两个分类结构生成所有待匹配的分类对；接下来使用先前产生的字典作为辅助，使用一种基于机器学习的判定方法对每个分类对中两个分类是否可以匹配做出判定，该判定方法包含两步，第一步使用三个不同的评价方法(基于结构的相似度，基于属性的相似度，基于属性取值的相似度)对每个分类对中两个分类的可匹配程度进行评价，第二步使用机器学习的方法综合三种评价方法并对是否可匹配给出判定；最后，将所有被判定为可以匹配的分类对作为分类结构的匹配结果。

序号	公开(公告)号	公开(公告)日	申请日	专利名称	申请人
该专利没有引用任何外部专利数据！

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