基于IPC知识结构的专利自动分类方法  

Automated Categorization of Patent Based on IPC Knowledge Construction

作　　者：刘玉琴[1] 桂婕[1] 朱东华[1] 

机构地区：[1]北京理工大学管理与经济学院,北京100081

出　　处：《计算机工程》2008年第3期207-209,共3页Computer Engineering

基　　金：国家自然科学基金资助重点项目"基于智能化知识采掘的高新技术监测分析技术研究"(70031010);国家"985工程"基金资助项目

摘　　要：基于国际专利分类号的层次结构,利用自身的类别描述信息,建立了不同层次的类别特征向量,结合现有专利进行修正训练,分别在各层次上采用经典的KNN算法实现专利的自动分类。实验结果表明:该方法的分类效果在部、大类、小类层次上表现较好。经过修正训练后的分类性能有所提高。Based on hierarchy and information of International Patent Classification（IPC）, this paper constructs character vectors on the different levels. Revision training is done combing with present patents based on the different levels. KNN algorithm is used to realize automated categorization of patent. Experimental results show that the method works well onthe level of section, class and subclass, and the categorization performance is improved after revision training.

关 键 词：文本分类 专利分类 国际专利分类号 

分 类 号：TP301[自动化与计算机技术—计算机系统结构]