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基于词序列核函数的专利设计目标分类方法研究

摘要第5-6页
abstract第6页
第一章 绪论第9-13页
    1.1 研究背景与意义第9-10页
    1.2 国内外相关研究现状第10-11页
        1.2.1 专利信息抽取第10页
        1.2.2 专利分析第10-11页
    1.3 本文的主要研究内容和组织结构第11-13页
第二章 相关理论和概念知识第13-25页
    2.1 专利文本及其结构第13-15页
        2.1.1 专利概念第13页
        2.1.2 专利种类与领域第13-14页
        2.1.3 专利文本结构第14-15页
    2.2 核函数第15-18页
        2.2.1 核函数概念第15-17页
        2.2.2 核函数分类第17页
        2.2.3 树核函数第17-18页
        2.2.4 词序列核函数第18页
    2.3 分类器第18-20页
        2.3.1 分类器概念第18-19页
        2.3.2 分类器种类第19-20页
        2.3.3 SVM-支持向量机第20页
    2.4 WEAK工具介绍第20-22页
        2.4.1 WEAK工作界面介绍第21-22页
        2.4.2 WEAK数据格式的说明第22页
        2.4.3 WEAK数据预处理的步骤第22页
    2.5 性能评价指标第22-23页
    2.6 本章小结第23-25页
第三章 专利设计目标的抽取第25-41页
    3.1 专利预处理第25-26页
    3.2 专利词法分析第26-29页
        3.2.1 词法分析第26-27页
        3.2.2 词法分析工具第27-29页
    3.3 专利句法分析第29-34页
        3.3.1 句法分析第29-30页
        3.3.2 句法分析工具第30-34页
    3.4 专利设计目标句的抽取第34-40页
        3.4.1 设计目标句抽取算法第34-37页
        3.4.2 特征选择第37-38页
        3.4.3 实验设计与结果分析第38-40页
    3.5 本章小结第40-41页
第四章 改进的词序列核函数第41-49页
    4.1 文本的表示模型第41页
    4.2 单个核函数-传统的词序列核函数第41-43页
    4.3 核函数的复合第43-44页
    4.4 融入语义信息的词序列核函数第44-47页
        4.4.1 词序列核函数中融入依存信息第44-47页
        4.4.2 调整词序列核函数的权重第47页
    4.5 本章小结第47-49页
第五章 目标句分类实验设计与结果分析第49-55页
    5.1 实验准备第49-52页
        5.1.1 实验平台第49-50页
        5.1.2 设计目标的类别第50-51页
        5.1.3 LIBSVM使用介绍第51-52页
    5.2 实验设计与结果分析第52-55页
        5.2.1 实验设计第52页
        5.2.2 实验结果分析第52-55页
第六章 结论第55-57页
    6.1 研究工作及总结第55页
    6.2 工作展望第55-57页
参考文献第57-61页
攻读学位期间取得的相关科研成果第61-63页
致谢第63-64页

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