%0 Journal Article %A 马建红 %A 王瑞杨 %A 姚爽 %A 刘双耀 %T 基于深度学习的专利分类方法 %D 2018 %R 10.19678/j.issn.1000-3428.0048159 %J 计算机工程 %P 209-214 %V 44 %N 10 %X 现有的效应概念图匹配方法多数存在匹配容错性差的问题。为此,从大数据的角度提出一种新的挖掘专利与效应对应关系的方法。利用长短期记忆网络(LSTM)与基于attention的双向LSTM相结合形成模型训练专利语料,通过Softmax分类模型进行分类,得到专利所属的效应。实验结果表明,该方法利用Bi-LSTM-ATT模型进行训练对判定专利所属效应具有一定的可用性,准确率可以达到70%以上。 %U http://www.ecice06.com/CN/10.19678/j.issn.1000-3428.0048159