基于知网的汉语语义实例库的建设与应用

为了解决有指导词义消歧任务中的知识源问题,提出并构建了一个基于知网的汉语词义实例库(CSIC),同时开发了一个语义标注平台(SenseTag)。该平台通过方便快捷的人机交互方式显著提高了实例库的建设效率和质量。利用条件随机场模型,从实例库中自动学习消歧知识,进行自动标准在随机选取的部分汉语高频多义词的词义消歧开放测试中,取得了平均正确率85%的较好效果。     

通过全球专利分析看深空探测 自主导航与控制技术发展

深空探测作为人类航天活动的重要方向,是人类探索宇宙奥秘和寻求长久发展的必然途径,也是衡量一个国家综合国力和科学技术发展水平的重要标志.作为深空探测中的一类重要技术,自主导航与控制技术越来越多地受到关注并得到应用,成为各国深空探测技术研究和发展的热点之一.以深空探测自主导航与控制技术为对象,通过专利检索分析,研究国内外发展现状,试图获得技术趋势.     

中国飞机防除冰技术专利态势分析

选择"中国国家知识产权局"中文专利数据库作为数据源,建立防除冰技术专利数据库,然后从防除冰技术专利现状、重点专利技术和申请人等方面对防除冰技术专利进行了深入分析,并对比分析了国内外防除冰技术专利申请情况,讨论了国内防除冰技术专利的发展态势,可为国内相关企业进行防除冰技术研究提供参考。     

一种用于专利主题词抽取的模板自动生成方法

专利主题词是用以表述发明或实用新型名称的技术关键词,专利主题词的抽取是专利技术方案信息抽取的第一步,是填充信息抽取结果模板的有效依据和填充子之一。将信息抽取技术应用于中文专利摘要文本,在充分分析了专利摘要文本和专利标题特点的基础上,采用无指导的方法构建信息抽取模板,进而完成专利主题词的抽取。实验表明,该方法获得了较好的抽取效果。     

专利强制实施许可制度的法律问题研究

专利的强制实施许可制度在我国经济建设中发挥着越来越大的作用．为了更好地利用这一制度．进一步完善这一制度．从分析该项制度的立法渊源入手．阐述了法律在保护权利的同时．更重要的是要维护社会的整体利益．进而分析了该项制度产生和发展的进程和我国《专利法》20年来在这项制度上作出的不断完善．以及专利强制实施许可制度的重大意义。通过以上几个方面对该项制度的分析．进一步明确该制度的发展趋势和今后完善的方向．     

冷原子干涉陀螺仪技术专利分析研究

冷原子干涉陀螺仪是下一代超高精度陀螺仪的重要发展方向,有望在新一代惯性导航技术中开辟全新的技术途径.冷原子干涉陀螺仪在高性能武器和深空探测等领域有广泛的应用前景,首要应用方向是最高价值的战略级大型武器平台,包括弹道导弹、战略核潜艇、远程战略轰炸机等.围绕冷原子干涉陀螺仪的相关技术进行专利分析研究,包括技术分布、申请趋势、申请区域和重点申请人分析,旨在了解该技术领域的技术发展现状和分布情况,并通过对重点专利的解读,预测该技术的发展趋势,并对我国冷原子干涉陀螺仪技术的发展提出建议.     

面向英文专利文本单语模板的自动抽取方法

基于模板的机器翻译方法在专利文本的自动翻译中具有广泛的应用。由于专利文本具有形式规范,语言严谨,结构性强的特点,本文提出一种面向英文专利文本的单语模板的自动获取方法,这种方法首先通过分析专利文本结构并对其进行分类,然后对句子进行组块分析并分析句型,最后确定出模板的固定部分和可泛化部分进而对专利文本进行模板的自动抽取。实验结果证明了这种方法在专利文本的模板的自动获取上具有很好的性能。     

基于共享最近邻的专利自动分类技术研究

专利文献是一种具有法律效力的科技文献,其内容覆盖了几乎所有的技术领域的最新、最活跃的创新技术信息,因此对专利文献的分类和组织在专利管理中有着重要意义。本文通过对现有的专利自动分类技术的归纳和分析,融合BM25相似度计算方法和样本邻域信息提出一种基于共享最近邻的KNN专利自动分类方法。本方法的有效性在NTCIR-8专利分类评测任务中得到充分验证。     

术语定义抽取的特征选择框架

为了进一步提升航空领域术语定义抽取的精度和效率,提出了一种不依赖已有特征选择方法的特征选择框架。该框架结合了分类特征的类间分布差异和类内分布差异,更好地表达了术语定义内部各子概念间特征分布的差异对划分类别的贡献。在分析该框架和传统过滤器特征选择方法对特征分布的影响的基础上,在航空领域术语定义语料库中对实验结果进行了对比。结果表明,本文提出的方法在使用平衡随机森林方法时,取得的最好成绩为F1-measure=0.652,F2-measure=0.761,所需特征比例从30%~40%降低到20%~30%;在使用直接分类方法时,F1-measure成绩提高了2.57倍,F2-measure成绩提高了3.11倍,均优于过滤器方法和Fisher Score方法。     

英汉专利语料中长句的分割

平行语是基于语料机器翻译方法的重要资源。专利语料中存在大量长句,这给机器翻译系统学习翻译模型带来了复杂性。因此,对专利语料中长句的分割将是十分有必要的。提出了一种基于统计词对齐的专利语料中长句分割方法,将标点的对应位置作为候选分割位置有效的保留了句子的句法结构,并且使用改进后的IBM翻译模型1对分割片段进行评分,进一步保证了长句分割的正确性。翻译实验证明该方法有效地提高了翻译系统的质量。