面向功能信息的相似专利动态聚类混合模型

专利的功能信息对专利规避及创新具有重要意义。为了完成对专利基于功能的聚类,提出一种面向功能信息的相似专利动态聚类混合模型。该模型筛选功能信息句,运用双向长短期记忆网络联合注意力机制、卷积神经网络、改进的权值主题模型抽取专利文本的序列特征、文本嵌入特征、主题特征,同时加入功能词语关注部分,采用并行融合的方式提取特征。将所有特征表示作为聚类的输入,聚类结果作为反馈信息实现动态聚类。选取无机化学类方面的专利进行实验,实验结果表明,该模型能够提高聚类的F-measure值,同时也能提高时间效率。