| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 第1章 绪论 | 第10-16页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第10-11页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第11-13页 |
| 1.2.1 国外研究现状 | 第11-12页 |
| 1.2.2 国内研究现状 | 第12-13页 |
| 1.3 论文主要研究内容 | 第13-14页 |
| 1.4 论文结构安排 | 第14-16页 |
| 第2章 相关知识介绍 | 第16-28页 |
| 2.1 专利侵权检索概述 | 第16-19页 |
| 2.1.1 专利侵权检索概念 | 第16页 |
| 2.1.2 专利侵权判定原则 | 第16-18页 |
| 2.1.3 专利权利要求书的特点 | 第18-19页 |
| 2.2 文本预处理 | 第19-23页 |
| 2.2.1 中文分词方法 | 第19-20页 |
| 2.2.2 专业术语抽取 | 第20-21页 |
| 2.2.3 Word2Vec | 第21-23页 |
| 2.3 相似度计算 | 第23-27页 |
| 2.3.1 基于向量空间模型的方法 | 第23-24页 |
| 2.3.2 基于隐性语义标引的方法 | 第24-25页 |
| 2.3.3 基于汉明距离的方法 | 第25-26页 |
| 2.3.4 基于语义理解的方法 | 第26-27页 |
| 2.4 本章小结 | 第27-28页 |
| 第3章 基于三元组特征覆盖度计算的疑似侵权专利检索 | 第28-41页 |
| 3.1 技术特征三元组概述 | 第28-29页 |
| 3.2 专利技术特征集合覆盖度分析 | 第29-31页 |
| 3.3 基于三元组特征覆盖度计算的疑似侵权专利检索 | 第31-37页 |
| 3.3.1 技术特征三元组的抽取 | 第32-34页 |
| 3.3.2 三元组特征相似度计算 | 第34-36页 |
| 3.3.3 三元组特征集合覆盖度算法 | 第36-37页 |
| 3.4 实验及结果分析 | 第37-40页 |
| 3.4.1 实验数据 | 第38页 |
| 3.4.2 评价标准 | 第38-39页 |
| 3.4.3 实验结果分析 | 第39-40页 |
| 3.5 本章小结 | 第40-41页 |
| 第4章 基于句子相似度计算的疑似侵权专利检索 | 第41-57页 |
| 4.1 基于CNN的句子相似度计算模型 | 第41-45页 |
| 4.1.1 句子的表征模型 | 第42-44页 |
| 4.1.2 相似度计算模型 | 第44-45页 |
| 4.2 基于句子相似度计算的疑似侵权专利检测算法 | 第45-49页 |
| 4.2.1 结构化权利要求书 | 第45-46页 |
| 4.2.2 节点相似度计算 | 第46-47页 |
| 4.2.3 树匹配算法 | 第47-49页 |
| 4.3 算法描述 | 第49-51页 |
| 4.4 实验及结果分析 | 第51-56页 |
| 4.4.1 实验数据 | 第51-52页 |
| 4.4.2 评价标准 | 第52-53页 |
| 4.4.3 实验结果分析 | 第53-56页 |
| 4.5 本章小结 | 第56-57页 |
| 第5章 中文疑似侵权专利智能检索系统实现 | 第57-75页 |
| 5.1 系统开发环境 | 第57页 |
| 5.1.1 硬件环境 | 第57页 |
| 5.1.2 软件环境 | 第57页 |
| 5.2 系统整体框架 | 第57-59页 |
| 5.2.1 系统功能分析 | 第57-58页 |
| 5.2.2 系统框架设计 | 第58-59页 |
| 5.3 系统功能模块 | 第59-70页 |
| 5.3.1 数据更新模块 | 第59-61页 |
| 5.3.2 预处理模块 | 第61-64页 |
| 5.3.3 初步检索模块 | 第64-67页 |
| 5.3.4 侵权检测模块 | 第67-70页 |
| 5.4 运行效果说明 | 第70-73页 |
| 5.4.1 系统设置 | 第70-71页 |
| 5.4.2 运行方式 | 第71页 |
| 5.4.3 运行效果图 | 第71-73页 |
| 5.5 本章小结 | 第73-75页 |
| 第6章 总结与展望 | 第75-77页 |
| 6.1 本文总结 | 第75-76页 |
| 6.2 后续工作的展望 | 第76-77页 |
| 参考文献 | 第77-80页 |
| 致谢 | 第80-81页 |
| 攻读硕士期间发表的论文 | 第81页 |