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基于预训练语言模型的BERT-CNN多层级专利分类研究

本站小编 Free考研考试/2022-01-02

摘要专利文献的自动分类对于知识产权保护、专利管理和专利信息检索十分重要,构建准确的专利自动分类器可以为专利发明人、专利审查员提供辅助支持。该文以专利文献分类为研究任务,选取国家信息中心公布的全国专利申请信息为实验数据,提出了基于预训练语言模型的BERT-CNN多层级专利分类模型。实验结果表明: 在该数据集上,BERT-CNN模型在准确率上达到了84.3%,大幅度领先于卷积神经网络和循环神经网络等其他深度学习算法。BERT抽取的特征向量在表达词汇与语义方面比传统Word2Vec具有更加强大的性能。另外,该文还探讨了全局与局部策略在专利多层文本分类上的差异。

PDF全文下载地址:

http://jcip.cipsc.org.cn/CN/article/downloadArticleFile.do?attachType=PDF&id=3219
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