一种基于机器学习排序的学术文本词汇功能识别方法

发明专利无效专利

申请号：
CN201710204292.4
IPC分类号：G06F17/27
申请日期：
2017-03-30
申请人：
万迅

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著录项信息

专利名称	一种基于机器学习排序的学术文本词汇功能识别方法
申请号	CN201710204292.4	申请日期	2017-03-30
法律状态	驳回	申报国家	中国
公开/公告日	2017-07-14	公开/公告号	CN106951414A
优先权	暂无	优先权号	暂无
主分类号	G06F17/27 ? 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〕 G06F17/20 处理自然语言数据的（语言分析或综合入G10L）〔6〕 G06F17/27 自动分析的，例如语法分析、正射校正的〔6〕	IPC分类号	G;0;6;F;1;7;/;2;7查看分类表>
申请人	万迅	申请人地址	湖北省武汉市洪山区街道口兆富国际2406 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	万迅	当前权利人	万迅
发明人	万迅;程齐凯;陆伟
代理机构	武汉科皓知识产权代理事务所（特殊普通合伙）	代理人	魏波

摘要

本发明公开了一种基于机器学习排序的学术文本词汇功能识别方法，包括构造训练数据；基于排序的识别方法；特征构造；模型训练；利用训练得到的模型对文档摘要包含的词汇序列进行排序，对排序生成的结果，使用top1的结果作为抽取结果等5步骤，本发明通过在构建的训练集（CNKI数据库中收集的18690篇标题符合特定模式的文档摘要数据）中学习模型，对测试数据（从ACM和ACL收录文献中抽取并筛选后得到156篇文献）包含的词汇序列进行排序。其实验结果表明，在识别论文的核心问题和核心方法上具有较好的识别效果。

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！

序号	公开(公告)号	公开(公告)日	申请日	专利名称	申请人
该专利没有被任何外部专利所引用！

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