基于語用信息的中文專利檢索系統(tǒng)的開題報(bào)告

基于語用信息的中文專利檢索系統(tǒng)的開題報(bào)告一、研究背景及目的：隨著專利數(shù)量的不斷增長，人們越來越意識到專利檢索的重要性。然而，傳統(tǒng)的基于關(guān)鍵詞的檢索模式存在著信息量少、召回率低等問題。近年來，為了解決這些問題，基于語義信息、自然語言處理（NLP）等技術(shù)被廣泛運(yùn)用到專利檢索領(lǐng)域。然而，這些技術(shù)僅僅關(guān)注文本的表層形式，忽略了其中隱含的語義信息，因此對于語義相似但表達(dá)形式不同的文本難以進(jìn)行有效的匹配。因此，基于語用信息的中文專利檢索系統(tǒng)受到了人們的廣泛關(guān)注。本項(xiàng)目打算基于語用信息，構(gòu)建一個(gè)中文專利檢索系統(tǒng)，通過對中文專利文本中的語用信息進(jìn)行分析和匹配，實(shí)現(xiàn)優(yōu)質(zhì)的檢索結(jié)果。具體研究目的為：1.研究和設(shè)計(jì)基于語用信息的中文專利檢索算法及體系結(jié)構(gòu)；2.進(jìn)行語用信息在中文專利文本中的分析，包括詞義消歧、語義角色標(biāo)注、實(shí)體識別等；3.考慮語用信息的互動關(guān)系，并結(jié)合NLP技術(shù)對文本進(jìn)行語法分析，生成語義相似的文本對，以此構(gòu)建語用信息匹配模型；4.開發(fā)一個(gè)基于WEB的檢索平臺，包括檢索模塊、前端頁面展示模塊、用戶管理模塊等；二、研究內(nèi)容及方法：1.基于語用信息的中文專利檢索算法及體系結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)通過對現(xiàn)有專利檢索系統(tǒng)的研究和分析，以及語義信息處理和匹配相關(guān)算法的研究，設(shè)計(jì)一個(gè)基于語用信息的中文專利檢索算法和體系結(jié)構(gòu)。該算法和體系結(jié)構(gòu)應(yīng)該能夠清楚地識別中文專利文本中的語用信息，分析出文本的語義以及語義之間的互動關(guān)系，并計(jì)算出文本之間的相似度以及匹配度。2.語用信息在中文專利文本中的分析該研究即為對語用信息進(jìn)行分析和提取，包括對專利文本中的詞義、語義角色和實(shí)體等進(jìn)行消歧和標(biāo)注，從文本中提取出相關(guān)的語用信息。這一過程主要依托現(xiàn)有中文自然語言處理技術(shù)和相關(guān)工具。3.考慮語用信息的互動關(guān)系，并結(jié)合NLP技術(shù)對文本進(jìn)行語法分析該過程是該研究的關(guān)鍵環(huán)節(jié)，通過對語法結(jié)構(gòu)和語義關(guān)系的分析，生成語義相似的文本對，從而實(shí)現(xiàn)文本的匹配和檢索。這一過程主要依托現(xiàn)有NLP技術(shù)的部分模塊，比如句法分析、語義關(guān)系的分析等工具。4.開發(fā)一個(gè)基于WEB的檢索平臺該研究即為開發(fā)一個(gè)基于WEB的中文專利檢索平臺，通過運(yùn)用前面研究所得到的算法、處理流程和模型，將它們應(yīng)用到平臺系統(tǒng)中，實(shí)現(xiàn)檢索功能。三、研究難點(diǎn)：1.語用分析準(zhǔn)確性語義、語法分析結(jié)果的準(zhǔn)確性對整個(gè)系統(tǒng)的準(zhǔn)確性非常關(guān)鍵。語用分析的準(zhǔn)確性直接影響到匹配結(jié)果的準(zhǔn)確性，因此需要在算法實(shí)現(xiàn)和模型訓(xùn)練等方面精心設(shè)計(jì)和優(yōu)化。2.系統(tǒng)的實(shí)時(shí)性和可擴(kuò)展性由于專利文本數(shù)據(jù)的不斷增長和不斷變化的檢索需求，檢索系統(tǒng)需要能夠快速適應(yīng)這些變化，保持系統(tǒng)的實(shí)時(shí)性和可擴(kuò)展性。3.海量數(shù)據(jù)的處理在當(dāng)今的網(wǎng)絡(luò)時(shí)代，所有數(shù)據(jù)都趨向于大規(guī)模，專利文本同樣如此。處理這種大規(guī)模數(shù)據(jù)需要大量計(jì)算資源和高效的數(shù)據(jù)處理算法，因此在研究過程中需要非常關(guān)注該問題。四、研究意義：本項(xiàng)目的研究意義在于，通過對中文專利文本中的語用信息進(jìn)行分析和匹配，實(shí)現(xiàn)優(yōu)質(zhì)的檢索結(jié)果。該項(xiàng)目將結(jié)合現(xiàn)代自然語言處理、機(jī)器學(xué)習(xí)和模型構(gòu)建等技術(shù)，提高專利文本檢索的效率和準(zhǔn)確度，給專利研究和專利開發(fā)提供更多優(yōu)質(zhì)資源和文獻(xiàn)。五、研究進(jìn)度：1.方案擬定和算法設(shè)計(jì)：2021年10月-11月2.語用信息在中文專利文本中的分析：2021年12月-2022年1月3.結(jié)合NLP技術(shù)對文本進(jìn)行語法分析：2022年2月-2022年3月4.開發(fā)一個(gè)基于WEB的檢索平臺：2022年4月-5月5.測試數(shù)據(jù)的準(zhǔn)備和結(jié)果分析：2022年6月-7月6.論文編寫和畢業(yè)論文答辯：2022年8月-9月六、參考文獻(xiàn)：1.解放軍中國專利聯(lián)盟.(2007).中文專利語義檢索方法研究[M].北京:科學(xué)出版社.2.Li,J.J.,Fu,J.L.,&Zhang,W.J.(2012).Researchonsemantic-basedChinesepatentretrievalmodel.JournalofConvergenceInformationTechnology,7(8),331-338.3.張茜,郝建強(qiáng).(2016).基于語用信息的專利語義