基于深度学习理论与方法的中文专利文本自动分类研究

资 源 简 介

基于深度学习理论与方法的中文专利文本自动分类研究

详 情 说 明

随着专利数量的快速增长，如何高效地对中文专利文本进行自动分类成为一个重要的研究课题。深度学习技术因其强大的特征提取和模式识别能力，为这一任务提供了新的解决方案。

在中文专利文本分类任务中，首先需要解决文本表示的问题。传统方法如TF-IDF等虽然简单，但难以捕捉语义信息。深度学习模型如Word2Vec、GloVe或BERT可以学习到更丰富的词向量表示，从而更好地表达专利文本的语义特征。

常用的深度学习模型架构包括卷积神经网络（CNN）和长短时记忆网络（LSTM）。CNN能够有效捕捉局部特征，适用于专利文本中的关键词和短语识别；而LSTM则擅长处理长距离依赖关系，可以更好地理解专利文本的整体语义。近年来，预训练语言模型如BERT在中文文本分类任务中展现出优越性能，通过微调可以快速适配专利分类场景。

中文专利文本分类还面临一些特殊挑战，例如专业术语多、文本长度不一等。针对这些问题，可以结合领域词典增强模型对专业词汇的理解，或采用注意力机制来聚焦关键内容。评估指标通常采用准确率、召回率和F1值，在真实业务场景中可能还需要考虑分类体系的层级关系。

未来研究方向包括模型轻量化以适应实际部署需求，以及探索多任务学习框架来同时优化分类和相关任务如专利摘要生成。深度学习为中文专利自动分类提供了强大工具，但仍需结合领域知识进行持续优化。