基于深度学习的专利分类方法
来源：计算机工程杂志2018年第10期北京时间：
作者：马建红,王瑞杨,姚爽,刘双耀
单位：河北工业大学 计算机科学与软件学院,天津 300401
摘要：现有的效应概念图匹配方法多数存在匹配容错性差的问题。为此,从大数据的角度提出一种新的挖掘专利与效应对应关系的方法。利用长短期记忆网络(LSTM)与基于attention的双向LSTM相结合形成模型训练专利语料,通过Softmax分类模型进行分类,得到专利所属的效应。实验结果表明,该方法利用Bi-LSTM-ATT模型进行训练对判定专利所属效应具有一定的可用性,准确率可以达到70%以上。
关键词：深度学习,attention机制,Bi-LSTM-ATT模型,专利分类,产品创新
