面向专利文献的中文分词技术的研究
中文分词算法在专利文献中的应用研究
３ 专 利 文献 分词 算法
３１分 词 算 法综述 ． 现 有 的关 于 中文分 词 的技术 主要 是 有两 大类 ，一 种 是利 用海 量 词典 进行 分词 ，另一 种则 是利 用 统计进 行 分词 。词典 分词 的原 理 是将 Ｎ个 连续 汉 字与 词典 里 的 词语进行 适 配 ． 取 其最 长的适 配 词 ，拿 “ 计算 机 的 基本 原 理” 讲 ，“ 来 计算 ” 一 是 个 词 ，计 算 机” 是一 个 词 ， 词的时候 取 长度 较 长的‘ 算 ‘ 也 分 计 机” ，而不 会取 “ 计算 ” 机” 个 同；最 基础 的 词典分 词方法 、“ 两 有 正 向 匹配算 法 和逆 向匹配算 法 ，它 们分 别是 从 句子 的头和 ｎ 尾 进 行 匹配 ，其结 果 基本 一致 ，略有 不 同 ，词 典 分 词的准确 率 较 高 ，分词 的质量 由词 典 收纳词 的丰 富程度 决 定 ，其不具 备 对 未知 词语 的判 断 能力 。统 计 分词 可 以对文 献 中反 复出现
不 仅包 含技 术也 包 括法律 和 经 济信 息 ，除 了某 些 需要 保密 的
领域 ，如军 工行 业 ，专利 文献 涉 及 了绝 大部 分工 程技 术 领域 ，
如 果能 有效 利用 这些 信 息 ，就 可 以避 免重 复研 发 ，减 少开 发 时 间 ．降低 开发 成 本 ，也 可 以有效 防止 侵 犯他 人 合法 权益 ，
研 究论 文
Ｈ ＩＸ Ａ Ｋ Ｕ Ａ Ｉ Ｅ Ｘ Ｅ
中文分词算法在专利文献 中的应用研究串
福建省知识产权信 息公 共服务 中心 宋立峰
［ 摘要］ 介 绍 了专利 文献 中中文 分词 的基本 方法 ，主要 分析 了基于 词 类 的错误 驱动 学 习方 法 、条件 随机 场 方法 、期 望最 大值
中文分词技术的研究现状与困难
四、解决方案
为了克服中文分词技术的研究困难，以下一些解决方案值得：
1、优化分词算法：针对分词算法的复杂性问题，可以尝试优化算法的设计和 实现，提高其效率和准确性。例如，可以通过引入上下文信息、利用语言学知 识等方式来改进算法。
2、改进信息检索技术：在信息检索领域，可以尝试将先进的排序算法、推荐 系统等技术引入到检索过程中，以提高检索效果。此外，还可以研究如何基于 用户行为和反馈来优化检索结果。
3、缺乏统一的评价标准：中文分词技术的评价标准尚未统一，这使得不同研 究之间的比较和评估变得困难。建立通用的中文分词技术评价标准对于推动相 关研究的发展至关重要。
4、特定领域的应用场景：中文分词技术在不同领域的应用场景中面临着不同 的挑战。例如，在金融领域中，需要分词技术对专业术语进行精确识别；在医 疗领域中，需要处理大量未登录词和生僻字。如何针对特定领域的应用场景进 行优化，是中文分词技术的重要研究方向。
3、建立大型标注语料库：通过建立大型标注语料库，可以为分词算法提供充 足的训练数据，提高其准确性和自适应性。此外，标注语料库也可以用于开发 基于规则的分词方法和测试集的构建。
4、研究跨领域的应用场景：针对不同领域的应用场景，可以研究如何将中文 分词技术进行迁移和适配。例如，可以通过知识图谱等技术将不同领域的知识 引入到分词过程中，以提高分词效果。
然而，各种分词方法也存在一定的局限性和不足。例如，基于规则的分词方法 需要人工编写规则和词典，难以维护和更新；基于统计的分词方法需要大量标 注语料库，而且训练模型的时间和计算成本较高；基于深度学习的分词方法虽 然取得了较好的效果，但也需要耗费大量的时间和计算资源进行训练。
三、研究困难
中文分词技术的研究面临着诸多困难和挑战，以下是一些主要词方法：该方法主要依靠人工编写的分词规则来进行分词。 代表性的工作包括台湾大学开发的中文分词系统“THULAC”和北京大学开发 的“PKU中文分词系统”。这些系统均基于词典和规则，具有较高的准确率和 召回率。
中文分词相关技术简介
中文分词相关技术简介目前对汉语分词方法的研究主要有三个方面：基于规则的分词方法、基于统计的分词方法和基于理解的分词方法。
基于规则的分词方法基于规则的分词方法，这种方法又叫做机械分词方法,它是按照一定的策略将待分析的汉字串与一个"充分大的"机器词典中的词条进行匹配,若在词典中找到某个字符串,则匹配成功(识别出一个词)。
常用的方法：最小匹配算法(Minimum Matching)，正向(逆向)最大匹配法(Maximum Matching)，逐字匹配算法,神经网络法、联想一回溯法，基于N-最短路径分词算法,以及可以相互组合，例如,可以将正向最大匹配方法和逆向最大匹配方法结合起来构成双向匹配法等。
目前机械式分词占主流地位的是正向最大匹配法和逆向最大匹配法。
◆最小匹配算法在所有的分词算法中，最早研究的是最小匹配算法(Minimum Matching)，该算法从待比较字符串左边开始比较，先取前两个字符组成的字段与词典中的词进行比较，如果词典中有该词，则分出此词，继续从第三个字符开始取两个字符组成的字段进行比较，如果没有匹配到，则取前3个字符串组成的字段进行比较，依次类推，直到取的字符串的长度等于预先设定的阈值，如果还没有匹配成功，则从待处理字串的第二个字符开始比较，如此循环。
例如，"如果还没有匹配成功"，取出左边两个字组成的字段与词典进行比较，分出"如果"；再从"还"开始，取"还没"，字典中没有此词，继续取"还没有"，依次取到字段"还没有匹配"(假设阈值为5)，然后从"没"开始，取"没有"，如此循环直到字符串末尾为止。
这种方法的优点是速度快，但是准确率却不是很高，比如待处理字符串为"中华人民共和国"，此匹配算法分出的结果为：中华、人民、共和国，因此该方法基本上已经不被采用。
中文分词算法在专利文献中的应用研究
中文分词算法在专利文献中的应用研究作者：宋立峰来源：《海峡科学》2011年第07期[摘要]介绍了专利文献中中文分词的基本方法，主要分析了基于词类的错误驱动学习方法、条件随机场方法、期望最大值方法在分词方面的应用，并进行了对比实验。
[关键词]专利文献中文分词1引言专利文献包含全世界科学技术信息内容的90%[1]，其中不仅包含技术也包括法律和经济信息，除了某些需要保密的领域，如军工行业，专利文献涉及了绝大部分工程技术领域，如果能有效利用这些信息，就可以避免重复研发，减少开发时间，降低开发成本，也可以有效防止侵犯他人合法权益，降低企业风险。
怎样才能高效地利用海量专利文献信息，从这些信息中查找到需要的资料，解决这个问题的关键是对专利文献进行精确快速的检索，而进行检索的最重要一步是对海量专利文献进行索引，没有索引就无法快速精确地检索到需要的信息，索引的基础则是对文献进行分词，分词的质量决定了索引的质量，一种好的分词方法可以大幅提高文献的查准率。
中文分词有两块难点，一个是分词的歧义，一个是未收录词的判断[2]，专利文献的用词，有其自己的特点，存在着大量未收录的专业术语，而歧义词语仅占很小的一部分，在分词的时候必须重点考虑专业术语的切分，因为其对整体性能的影响是歧义影响的5倍[3]。
下节将重点描述这方面的内容。
2专利文献的用词特点我们首先需要研究专利文献的用词特点，通过了解掌握这些特点，可以利用这些规律，更好地进行分词处理，提升分词效率。
专利文献用词有以下几个特点：2.1具有专利文献特点的一些相对高频的词语，比如“本发明”、“特征”、“方法”、“一种”等，大部分的专利都会涉及这些词语。
2.2由于多数专利文献带有很强的专业性，有大量未登录在词典的词语，比如“二十二碳六烯酸”、“星地应答机”等技术词汇，很难进行正确的分词，这点很难解决。
2.3专利文献中为了表达一种复杂的功能或仪器，往往带有多个定语，比如“双测向多臂井径测量仪器”、“高精度非垂直截面可旋转测量仪器”等等，这给我们分词带来了一定的困难。
中文专利权利要求书分词算法研究
处理 。本 文在 总结 中文 专利权利要 求书的特 点的基础上 ， 出 了一种基 于领 域词典 和规 则相结合 的面向 中文专利 提 权利要求 书的中文分词模型 ， 并对词典 、 则的构建进行 了说 明。该方法在封 闭式测试条件 下取 得 了较好 的分词结 规 果， 能够将 文本 分割 为有意义的 实体 ， 并且 对未登 录词的识别效果较好 。 关键词 中文分词 中图分类号 领域词典 中文权利要 求书 文献标识码 Ａ 文章编号 １０ — ９ ５ ２ １ ） １ ０ ５ —４ ０ ２ １６ （０ １ ｌ— １２ ０ Ｔ ３１ Ｐ ９
ｈ ｒ ｅ ｍｅ ｔｔ ｆ Ｃｈ ｎ ｓ ａｅ ｔ ｃ ａｍｓ ｔ ｅ ｗｏ ｄ ｓ ｇ ｎ ａｉ ｎ ｏ ｉ ｅ ｅ ｐ ｔ ｎ ｌｉ ．Ｂｅ ｉ ｅ ｏ ｓｄ ｓ，ｉ ｄ ｓ ｒ ｄ ｅ ｃ ｎ ｔｕ ｔ ｎ ｏ ｈ ｉｔｏ ａ ｙ ａ ｄ ｔ ｅ ｒ ｌｓ Ｔ ｅ ｍｅｈ ｄ ａ ｔ ｅ ｃ ｂｅ ｔ ｏ ｓｒ ｃｉ ｆ ｔ ｅ ｄ ｃ ｉｎ ｒ ｎ ｕ ｅ ． ｈ ｔ ｏ — ｉ ｈ ｏ ｈ
Ｒｅ ｅ ｒ ｈ ｔ ｅＡｌｏ ｉｈ ｆＣｈ ｎ ｓ ａ ｅ ｔＣｌｉ ｓＳ ｇ ｅ ｔ ｔ ｎ ｓａ ｃ ｈ ｇ ｒｔ ｍ ｏ ｉ ｅ ｅＰ ｔ ｎ ａｍ ｅ ｍ ｎ ａ ｉ ｏ
ＺＨＡＩＤ ｏ ｇ ｈ ｎ Ｍ Ａ ｅ ｈａ ｎ ｓｅ ｇ Ｗ ｎｓ ｎ
（ ｃ ｎ ｍ ｃ ｎ ｎｇｍｅｔ ａｕｔ， ｅ ｉ ｎｖｒｉ ｆＳｉｎｅａｄＴ ｃｎ ｌｇ 。 ｅ ｉ １０ ２ ） Ｅ ｏ ｏ ｉｓａｄＭａａｅ ｎ ｃｌ Ｂ ｉｎ Ｕ ｉｅｓｙｏ ｃｅｃ ｅｈ ｏ ｙ Ｂ ｉｎ Ｆ ｙ ｊｇ ｔ ｎ ｏ ｊ ｇ ０ １４
ห้องสมุดไป่ตู้
据统计在 中文 的词语 中， 两字词 的数量最大 ， 其次是成 语、 单字词 。 目前 常用 的 中文 文本 分词算法 主要 有三 种 ： 于词典 的分词算 法 、 于统计 的分词 算法 、 基 基 基于
专利分析技术方案
专利分析技术方案引言随着科技的不断发展和创新，专利分析在知识产权保护和技术研究中起到越来越重要的作用。
专利分析技术方案是一种系统性的方法，旨在从大规模专利文献中获取有价值的信息，并提供对技术发展趋势和竞争态势的深入洞察。
本文介绍了一种基于机器学习和自然语言处理的专利分析技术方案，该方案将帮助用户快速、准确地分析专利文献，并提供有关专利领域的深入见解。
技术方案概述数据收集与预处理首先，我们需要收集大规模的专利文献数据。
这些数据可以通过专利数据库、专利检索引擎或第三方数据供应商获取。
然后，对获取的数据进行预处理，包括去除冗余信息、统一格式等，以方便后续的分析和挖掘。
文本特征提取与表示对于每篇专利文献，我们需要提取出其关键信息作为文本特征。
一种常用的方法是使用自然语言处理技术，包括分词、词性标注、实体识别等，将原始文本转换成结构化的数据，便于后续的分析处理。
然后，可以利用词袋模型或词嵌入技术将文本特征表示为向量形式，以便进行机器学习算法的应用。
专利关键词提取与分类为了更好地理解专利文献的内容和研究领域，我们可以使用关键词提取技术来获取文献的关键词。
这些关键词可以用于后续的分类和聚类分析，以发现文献之间的相似性和差异性。
例如，可以利用TF-IDF算法来计算关键词的权重，然后根据权重对关键词进行排序，得到每篇专利文献的关键词列表。
对于大规模的文献数据，可以使用聚类算法将文献划分为若干类别，以便更好地理解领域的研究热点和技术趋势。
专利引用网络分析专利之间存在引用关系，即一个专利引用了其他专利的内容。
通过分析专利引用网络，我们可以了解技术之间的关联程度，以及专利之间的影响力和创新度。
一种常见的方法是使用图论和网络分析技术，构建专利引用网络，并计算节点的中心性和度量。
中心性可以衡量一个专利的重要程度，度量可以反映一个专利的引用数量。
通过分析中心性和度量的分布，可以发现技术热点和创新中心，并提供决策支持。
专利演化分析与预测专利领域是一个不断发展和演变的领域。
基于神经网络的中文分词技术研究
基于神经网络的中文分词技术研究
中文分词是将连续的汉字序列切分为有意义的词语的过程。
传统的中文分词方法主要基于词典、规则和统计等方法，但这些方法在处理复杂的语言现象时存在一定的局限性。
近年来，基于神经网络的中文分词技术逐渐受到广泛关注。
这些技术通过神经网络模型学习中文分词任务的特征和规律，具有更好的泛化能力和鲁棒性。
以下是一些常见的基于神经网络的中文分词技术：
1.基于循环神经网络（RNN）的中文分词：RNN是一种递归神经网络结构，能够处理序列数据。
通过将汉字序列作为输入，RNN可以对每个汉字的边界进行预测，从而实现中文分词。
2.基于长短期记忆网络（LSTM）的中文分词：LSTM是一种特殊的RNN 结构，能够捕捉长期依赖关系。
通过LSTM网络，可以更好地处理一词多义、歧义和复合词等语言现象，提高中文分词的准确性。
3.基于注意力机制的中文分词：注意力机制是一种能够学习输入序列不同位置重要性的技术。
通过引入注意力机制，可以使神经网络更加关注汉字序列中与分词有关的信息，提高中文分词的效果。
4. 基于Transformer模型的中文分词：Transformer是一种基于自注意力机制的神经网络模型，具有较强的并行计算能力。
通过使用Transformer模型，可以有效地处理中文分词任务，并且在大规模语料库上获得较好的性能。
基于神经网络的中文分词技术在不同的任务和数据集上取得了较好的效果。
然而，由于中文分词任务的复杂性和语言差异，仍然存在一些困难
和挑战。
未来的研究可以进一步探索如何融合多种神经网络技术、优化网络结构和改进训练算法，以提高中文分词的性能和效果。
一种面向专利文献数据的文本自动分类方法
０ 引言
随着经济全球化 的发展 ， 利知识产权越 来越受 到企业 专 的重视 ， 企业用于专 利开发 的力度不 断加大 。为 了提 高检索 专利的效率 ， 每一件被核 准的专利都会依 其技术 内容被分类 至某一个 国际专利 分类 码 （ｎ ｒａｉ ａ Ｐ ｔ ｔＣａｓｉａｏ ， Ｉｔ ｎｔ ｎｌ ａ ｎ ｌ ｉｃｔｎ ｅ ｏ ｅ ｓｆ ｉ ＩＣ 中。通过 ＩＣ分类 ， Ｐ） Ｐ 企业 可 以进行各 类技术研 发趋 势与 动 向的预测 ， 能分析 国家和竞争公 司的整体技术动态 ， 并 为技 术部门跟踪 、 分析竞争对手的情况 提供依据 ｌ 。 ２ 随着近年来专利 申请量 的迅速增长 ， 积累 了大量 的专利
ｗｅｇ ｔｃ ｌ ｕａ ｉｎ ａ ｄ ｔ ｅ ｒ ｐ ｓ ｄ ａ ｈ ｅａ ｃ ｉａ ａｅ ｏ ｚ ｔ ｎ ｍｅ ｏ ｎ ｕ ｏ ｔ ｅ ｔｃ ｔｇ ｒ ａｉｎ ｆ ｍｅ ｏ ｋ ｆ ｒ ｉｈ ａ ｃ ｌｔ ， ｎ ｎ ｐ ｏ ｏ ｅ ｉｒ ｒｈ ｃ ｌｃ ｔｇ ｒ ａｉ ｔ ｄ ａ ｄ ａ ａ ｔｍａ ｉ ｔｘ ａ ｅ ｏ ｚ ｔ ｒ ｏ ｈ ｉ ｏ ｈ ｎ ｃ ｉ ｏ ａ ｗ ｒ ｏ
摘
要： 中文专利文献 自动分类 目前 尚无成熟适 用的方法。分析 了文本 自动分 类的关键技术 ， 并结合 专利数 据
的 特 点对 无 词 典 分词 和权 重计 算 进 行 了改进 ， 出 了一 种 适 用 于 专 利 数 据 分 类 的层 次 分 类 方 法 ， 出 了 面 向 专 利 文 提 给
Ａｂｓｒ ｔ Ａｔｐ ｅ ｅ ｔ ｔｅ ｅ ａｅ ｎ ｒ ｃｉａ ｎ ｔｒ ｕｏ ｔｃ ｔｘ ａｅ ｏｉａｉｎ ｔｏ ｏ ｔｎ ａ ａ Ｔ ｒｆｒ ｔａｃ ： ｒ ｓ ｎ ， ｈ ｒ ｒ ｏ ｐ ａ ｔｃ ｌａ ｄ ｍａｕ ｅ ａ ｔｍａ ｉ ｅ ｔｃ ｔｇ ｒｚ ｔｏ ｍｅｈ ｄｓｆ ｒｐａｅ ｔｄ ｔ ． ｈｅ ｅｏｅ，
中文信息处理技术的研究与发展趋势分析
中文信息处理技术的研究与发展趋势分析随着互联网技术的快速发展，中文信息处理技术也呈现出越来越重要的地位。
中文信息处理技术是指利用计算机技术对中文语言进行分析、处理和生成的技术，包括中文文本的分词、词性标注、命名实体识别、句法分析、语义分析、信息检索、机器翻译等方面。
本文将探讨中文信息处理技术的研究现状和未来发展趋势。
一、中文信息处理技术的研究现状中文信息处理技术的研究可以追溯到上世纪50年代初期。
在当时，中文处理主要是手工处理，即将中文文本转换成机器可读的形式，比如使用汉字编码。
随着计算机技术的进步，自然语言处理技术逐渐发展壮大，中文信息处理也越来越受到研究者的关注。
目前，中文信息处理技术已经成为自然语言处理领域的一个重要分支。
中文信息处理技术的研究已经取得了一些重要的进展。
首先，分词技术已经比较成熟。
分词是中文信息处理的第一步，其目的是将一句话分成若干个词，从而为后续的处理打下基础。
中文语言的特殊性使得分词处理比较复杂，但目前已经有了很多高效的分词算法，比如基于统计的算法、基于词典的算法等。
其次，命名实体识别也是中文信息处理的一个重要方向。
命名实体是指一个文本中具有特定意义的实体，例如人名、地名、组织名、时间等。
命名实体识别的目的是识别出文本中的命名实体，从而为后续的信息抽取和分析提供便利。
目前，命名实体识别技术已经十分成熟，可以高效地识别出文本中的命名实体。
最后，机器翻译也是中文信息处理技术的一个重要分支。
机器翻译的目的是将一种自然语言翻译成另一种自然语言，在不同语言之间进行信息交流。
中英文之间的翻译已经比较成熟，但是中文与其他语言之间的翻译仍然存在一定的难度。
二、中文信息处理技术的未来发展趋势随着人工智能技术的不断发展，中文信息处理技术也将面临新的机遇和挑战。
以下是中文信息处理技术未来的发展趋势：1. 深度学习技术在中文信息处理中的应用深度学习技术是当今人工智能领域的热门技术之一。
与传统的机器学习算法相比，深度学习可以更好地处理中文语言的复杂性和多样性。
基于Kmeans的专利文本聚类分析
5、解读和应用：对可视化的专利地图进行解读，以获取技术趋势、竞争对 手以及潜在的市场机会等信息。
参考内容二
随着专利制度的不断发展，专利文本数据日益丰富，这为文本分析提供了丰 富的素材。专利文本聚类分析作为文本分析的一种重要方法，有助于从大量专利 数据中提取有用的信息，进而为企业、政府等决策提供有力支持。本次演示将探 讨专利文本聚类分析的方法和可视化研究。
2、特征提取：我们使用词袋模型（Bag of Words）从专利文本中提取特征。 具体来说，我们首先对文本进行分词处理，然后统计每个单词出现的频率，并将 这些频率作为文本的特征。
3、K-means聚类：我们使用K-means算法对提取的特征进行聚类。在算法中， 我们首先随机选择K个初始聚类中心，然后根据每个数据点到聚类中心的距离将 其分配到相应的聚类中。接着，算法重新计算每个聚类的中心点，重复这个过程 直到达到预设的迭代次数或收敛条件。
一、专利文本聚类分析
1.预处理
专利文本涉及大量专业术语，且文本表达可能存在不规范之处，因此需要进 行预处理，包括去除停用词、标点符号，统一专业术语等。通过预处理，使得文 本数据更加规范，为后续的聚类分析提供基础。
2.特征提取
特征提取型、词嵌入模型等。这些方法能够从文本数据中提取出有用的特征，为 后续的聚类算法提供输入。
4、结果评估：我们使用一些常用的评估指标来评估聚类结果的质量，如轮 廓系数（Silhouette Coefficient）、调整兰德系数（Adjusted Rand Index） 和调整互信息（Adjusted Mutual Information）。
四、结果与讨论
在实验中，我们将数据分成训练集和测试集，并使用训练集进行K-means聚 类。然后，我们使用测试集对聚类结果进行评估。评估结果表明，我们的方法可 以有效地将相似的专利文本分组在一起。例如，在最佳的聚类结果中，同组内的 专利文本之间的相似度平均达到了0.8以上。
中文分词现状及未来发展
中文分词现状及未来发展
熊泉浩
【期刊名称】《科技广场》
【年(卷),期】2009(000)011
【摘要】中文自动分词技术是自然语言处理领域一项很重要的基础工作,随着信息的几何级增长,对目前的分词方法提出了更高要求.本文从中文分词的研究现状出发,首先列举了一些具有代表性的典型分词系统,比较了当今主流的三种分词方法:基于字符串匹配、基于理解和基于统计的分词方法,并对分词问题中的歧义和未登录词识别两大难点进行了重点讨论,最后总结归纳了中文分词技术的研究进展.并对其未来发展方向进行了展望.
【总页数】4页(P222-225)
【作者】熊泉浩
【作者单位】江西财经大学信息管理学院,江西,南昌,330013
【正文语种】中文
【中图分类】TP391.1
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中文分词技术的研究现状与困难
中图分类号:TP391.1 文献标识码:A 文章编号:1009-2552(2009)07-0187-03中文分词技术的研究现状与困难孙铁利,刘延吉(东北师范大学计算机学院,长春130117)摘 要:中文分词技术是中文信息处理领域的基础研究课题。
而分词对于中文信息处理的诸多领域都是一个非常重要的基本组成部分。
首先对中文分词的基本概念与应用,以及中文分词的基本方法进行了概述。
然后分析了分词中存在的两个最大困难。
最后指出了中文分词未来的研究方向。
关键词:中文分词;分词算法;歧义;未登录词State of the art and difficulties in Chinesew ord segmentation technologyS UN T ie2li,LI U Y an2ji(School of Computer,N ortheast N orm al U niversity,Ch angchun130117,China) Abstract:Chinese w ord segmentation is a basic research issue on Chinese in formation processing tasks.And Chinese w ord segmentation is a very im portant com ponent in many field of Chinese information process.The paper proposes an unsupervised training method for acquiring probability m odels that accurately segment Chinese character sequences into w ords.Then it presents a detailed analysis of the tw o great dificulties in w ord segmentation.And finally,it points out the research problems to be res olved on Chinese w ord segmentation.K ey w ords:Chinese w ord segmentation;segmentation alg orithm;ambiguity;unlisted w ords0 引言随着计算机网络的飞速普及,人们已经进入了信息时代。
专利文献OCR校对方法研究
关键词
ｏＣ 校 对 Ｒ
专利 文 献
ＨＭＭ 模 型
校 对 词典
中 图分 类 号
Ｈ ８ ０５ ２ １ ）３ ０ ８ — ３ ０ ２ １６ （０ １ ０ — １２ ０
Ｔｈ ｕｄ ｆＯ ＣＲ ｏ ｆ ｅ ｄｉ ｅｈｏ ｆＰａ ｅ ｔ Ｄｏ ｕ ｅ ｔ ｅ Ｓｔ ｙ ｏ Ｐｒ ｏ ｒ ａ ｎｇ Ｍ ｔ ｄ ｏ ｔ ｎ ｃ ｍ ｎ
ｅ ｐ ｒｍ ｅ ｔ ｙ ｔｍ ｎ ｅ ｕ ｔ ｅ ｐ ｅ ｅ ｔ ｄ ｘ ｉ ｎ ａ ｓ ｓｅ ａ ｄ ｒ ｓ ｌ ａ ｒ ｓ ｎ ｅ ｅ ｌ ｓｒ
Ｋｅ ｒ ＯＣＲ ｐ ｏ ｆ ｇ ｐ ｔｎ ｏ ｕ ｎ ＨＭ Ｍ ｄ ｌ ｐ ｏ ｆｅ ｄ ｎ ｉ ｔ ｎ ｒ ｙ ｗｏ ｄｓ ｒ ｏ ｎ ａｅ ｔｄ ｃ ｍｅ ｔ ｉ ｍｏ ｅ ｒ ｏ ｒ ａ ｉ ｇ ｄ ｃ ｉ ａ ｙ ｏ
知识 产权 局对 专 利 文 献 的 ＯＣ 代 码 化 生 产 加 工 流 程 Ｒ 如 图 １ 包括 厕 框 识 别 、 校 、 校 、 字 审 查 （ 审 ） ， 纵 横 文 文 、
由人工对 Ｏ Ｒ输 出文本进行校对 ， Ｃ 存在两方面缺
陷 ： 工 校对 效 率 较 低 ； 于 一 些 专 利 文 献 内容 较 多 ， 人 由 人 工 校对 容 易 产 生 疲 劳 ， 而 影 响校 对 质 量 。 由于 专 从 利 文献 具 有 可 分 类性 ， 具 有 用词 规 范 、 且 专业 名 词多 等 特 点 ， 专 利 文 献 Ｏ Ｒ输 出 文本 进 行 机 器校 对 具 有 可 对 Ｃ 行 性 。与 传 统 的 人 工 校 对 模 式 不 同 ， 自动 校 对 是 没 有
０ 引 言 国家 知识 产 权 局 中 国专 利 电 子 审 批 系统 上 线 后 ，
浅谈Patentics智能语义检索技巧
浅谈Patentics智能语义检索技巧
随着信息技术的不断发展，搜索引擎在人们日常生活中发挥着越来越重要的作用。
传统的搜索引擎存在很多局限性，比如搜索结果准确性不高、搜索需求表达方式受限等。
针对这些问题，Patentics（专利）智能语义检索技巧应运而生。
本文将就Patentics智能语义检索技巧进行简要的介绍和探讨。
Patentics智能语义检索技巧是一种基于语义理解和深度学习的搜索技术，旨在为用户提供更加准确和智能的搜索结果。
与传统的基于关键词的搜索技术不同，Patentics智能语义检索技巧通过对用户输入的搜索请求进行深度理解，进而精准地匹配相关内容，大大提高了搜索结果的准确性和用户体验。
Patentics智能语义检索技巧的核心技术包括以下几个方面：
1. 自然语言处理技术：Patentics智能语义检索技巧利用自然语言处理技术对用户输入的搜索请求进行语义分析和理解。
通过对搜索请求的语义结构和语境进行深入解读，系统能够更好地理解用户的真实搜索意图，从而更准确地匹配相关内容。
2. 智能化：通过深度学习技术的应用，Patentics智能语义检索技巧能够不断学习和优化自身的搜索能力，提高智能化水平，更好地满足用户的搜索需求。
3. 用户体验好：由于系统能够更准确地理解用户的搜索意图，因此能够为用户提供更加满意的搜索结果，提高用户体验。
虽然Patentics智能语义检索技巧在提高搜索结果的准确性和用户体验方面取得了显著的进展，但仍然面临一些挑战。
对于一些复杂的搜索需求，系统可能仍然存在一定的准确性和智能性方面的不足，需要进一步加强。
《基于汉语语料库的中文词句快速检索算法研究》范文
《基于汉语语料库的中文词句快速检索算法研究》篇一一、引言随着信息技术的飞速发展，海量的中文信息不断涌现，如何快速、准确地从这些信息中检索出用户所需的词句，成为了当前研究的热点问题。
基于汉语语料库的中文词句快速检索算法研究，旨在提高中文信息检索的效率和准确性，满足用户对信息的需求。
本文将介绍基于汉语语料库的中文词句快速检索算法的研究背景、研究意义、研究内容及方法，以及研究成果和结论。
二、研究背景与意义随着互联网的普及和信息技术的发展，海量的中文信息不断涌现，如何快速、准确地从这些信息中检索出用户所需的词句，成为了亟待解决的问题。
基于汉语语料库的中文词句快速检索算法研究，能够有效地解决这一问题。
该研究不仅有助于提高中文信息检索的效率和准确性，还能够满足用户对信息的需求，促进中文信息处理技术的发展。
三、研究内容与方法1. 研究内容本研究主要针对中文词句快速检索算法进行研究，包括以下几个方面：（1）汉语语料库的构建：建立大规模的汉语语料库，为中文词句检索提供数据支持。
（2）中文分词技术：采用合适的分词技术，将连续的中文文本切分成单个的词语，便于后续的检索处理。
（3）词句检索算法：研究基于汉语语料库的中文词句快速检索算法，包括关键词提取、索引构建、检索匹配等关键技术。
（4）算法性能评估：对所提出的算法进行性能评估，包括准确率、召回率、F1值等指标。
2. 研究方法（1）文献综述：通过查阅相关文献，了解国内外中文词句检索算法的研究现状和发展趋势。
（2）实验分析：采用实验方法，对所提出的算法进行性能评估和验证。
（3）对比分析：将所提出的算法与现有算法进行对比分析，评估其优劣和适用范围。
四、研究成果1. 汉语语料库的构建本研究建立了大规模的汉语语料库，包括新闻、博客、论坛、微博等各类文本数据，为中文词句检索提供了数据支持。
2. 中文分词技术本研究采用了基于深度学习的分词技术，对连续的中文文本进行切分，取得了较好的分词效果。
一种中文分词系统[发明专利]
![一种中文分词系统[发明专利]](https://img.taocdn.com/s3/m/de418dd0376baf1ffd4fad70.png)
专利名称：一种中文分词系统
专利类型：发明专利
发明人：岳希,向春淼,唐聃,高燕,曾琼申请号：CN202010689156.0
申请日：20200717
公开号：CN111832299A
公开日：
20201027
专利内容由知识产权出版社提供
摘要：本发明公开了一种中文分词系统，涉及自然语言处理技术领域，所述系统包括：文本获取模块，用于获得文本文件数据；文本预处理模块：用于对文本文件数据进行预处理，获得待分词文本数据；分词模块：用于基于词典对待分词文本数据进行分词处理，获得文本数据分词结果；新词发现模块：用于对文本数据分词结果进行互信息计算，基于互信息计算结果识别新词，并将识别的新词存入分词模块的分词词典中。
本发明优化了分词的召回率和准确率，其有了较大的提高；解决了专业领域中专业词库的新词来源；优化了搜索到要匹配的词语的速度，也大大提高了整体分词速度。
申请人：成都信息工程大学
地址：610225 四川省成都市西南航空港经济开发区学府路1段24号
国籍：CN
代理机构：成都云纵知识产权代理事务所(普通合伙)
代理人：熊曦
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如何利用ChatGPT进行专利文献分析
如何利用ChatGPT进行专利文献分析在当今科技发展迅猛的时代，专利文献分析对于科研人员和企业来说具有重要意义。
它可以帮助我们了解当前技术领域的发展趋势、竞争对手的技术布局以及未来的创新方向。
然而，传统的专利文献分析方法往往耗时且繁琐，需要大量的人力和时间。
而现在，随着人工智能技术的不断进步，ChatGPT的出现为我们提供了一种全新的思路和工具。
ChatGPT是由OpenAI开发的一种基于大规模预训练的语言模型，它可以通过对话的方式与用户进行交流。
利用ChatGPT进行专利文献分析的第一步是准备数据。
我们可以收集相关领域的专利文献，并将其整理成一个文本数据集。
然后，我们需要对数据进行预处理，包括分词、去除停用词、词干化等操作，以便于后续的分析。
接下来，我们需要将预处理后的数据输入到ChatGPT中进行训练。
由于ChatGPT是基于大规模预训练的，所以我们不需要从头开始训练一个模型，而是可以利用已经训练好的模型进行微调。
这样可以节省时间和资源，并且提高模型的性能。
在训练过程中，我们可以设置一些特定的问题和回答，以便让模型学会对专利文献进行分析和解答。
完成模型的训练后，我们就可以开始使用ChatGPT进行专利文献分析了。
首先，我们可以通过向ChatGPT提问的方式来获取相关的信息。
例如，我们可以询问某个技术领域的热点问题，或者询问某个公司在该领域的专利布局。
ChatGPT会根据已有的知识和训练数据，给出相应的回答。
这样，我们就可以通过与ChatGPT的对话，获取到一些有用的信息。
除了通过提问获取信息外，我们还可以利用ChatGPT进行文本的相似性匹配和关键词提取。
通过输入一个专利文献的摘要或者关键词，ChatGPT可以帮助我们找到与之相似的文献或者提取出相关的关键词。
这对于我们进行文献检索和整理非常有帮助。
此外，ChatGPT还可以用于专利文献的分类和聚类分析。
我们可以将一批专利文献输入到ChatGPT中，让它学会对不同类型的专利进行分类。
权利要求书 分词 nlp
权利要求书分词 nlp权利要求书是一种法律文件，用于描述发明专利申请的发明的具体范围和技术特征。
它是专利申请的核心部分，起到界定专利权范围的作用。
在法律文件中，分词是指将长句子或段落中的词语分开，以便更好地理解和处理文本。
自然语言处理（Natural Language Processing，简称NLP）是一门研究如何使计算机能够理解和处理人类自然语言的学科。
分词在NLP领域起到重要的作用。
分词技术可以将连续的文字序列按照一定的规则划分成词语，这样计算机就能够处理单个的词语了。
在中文分词中，由于中文没有明确的单词边界，词语之间是以字符组成的，因此中文分词技术相对英文分词技术更加复杂。
中文分词技术主要有三种方法：基于规则的分词、基于统计的分词和基于深度学习的分词。
基于规则的分词方法是最早的分词方法，它使用人工制定的规则将文本进行分词；基于统计的分词方法是通过建立字典和统计模型来识别词语；基于深度学习的分词方法是基于神经网络的分词方法，通过训练模型来自动学习词语的划分。
在权利要求书中，分词可以帮助我们更好地理解和处理其中的技术特征。
分词可以将句子中的词语划分开来，进一步分析和处理。
例如，在描述一个发明时，我们可以通过分词将技术特征中的关键词提取出来，然后进行进一步的分析和解释。
这样可以更好地理解发明的具体技术，以及与其他技术的比较和区别。
同时，分词还可以帮助我们检索和搜索相关的专利文献，进一步了解相关技术的发展。
目前，分词在NLP领域已经得到了广泛应用。
在文本处理中，分词是必不可少的一部分。
通过分词，我们可以对文本进行分类、聚类、情感分析等各种文本挖掘任务。
在搜索引擎中，分词可以帮助我们更好地理解用户的搜索意图，提供更准确的搜索结果。
在机器翻译中，分词可以将待翻译的句子划分成词语，然后进行逐词翻译。
在自动摘要中，分词可以帮助我们从长篇文本中抽取关键信息，生成简洁的摘要。
总之，分词在NLP领域有着重要的作用。
《自然语言处理导论》中文分词程序实验报告
《自然语言处理导论》中文分词实验报告一、实验目的了解中文分词意义掌握中文分词的基本方法二、实验环境Win7 64位DEV-C++编译器三、实验设计（一）分词策略目前较为成熟的中文分词方法主要有：1、词典正向最大匹配法2、词典逆向最大匹配法3、基于确定文法的分词法4、基于统计的分词方法一般认为，词典的逆向匹配法要优于正向匹配法。
基于确定文法和基于统计的方法作为自然语言处理的两个流派，各有千秋。
我设计的是根据词典逆向最大匹配法，基本思路是：1、将词典的每个词条读入内存，最长是4字词，最短是1字词；2、从语料中读入一段（一行）文字，保存为字符串；3、如果字符串长度大于4个中文字符，则取字符串最右边的4个中文字符，作为候选词；否则取出整个字符串作为候选词；4、在词典中查找这个候选词，如果查找失败，则去掉这个候选词的最左字，重复这步进行查找，直到候选词为1个中文字符；5、将候选词从字符串中取出、删除，回到第3步直到字符串为空；6、回到第2步直到语料已读完。
（二）程序设计查找算法：哈希表汉字编码格式：UTF-8程序流程图:源代码：#include <iostream>#include <string>#include <fstream>#include <sstream>#include <ext/hash_map>#include <iomanip>#include <stdio.h>#include <time.h>#define MaxWordLength 12 // 最大词长字节（即4个汉字）#define Separator " " // 词界标记#define UTF8_CN_LEN 3 // 汉字的UTF-8编码为3字节using namespace std;using namespace __gnu_cxx;namespace __gnu_cxx{template<> struct hash< std::string >{size_t operator()( const std::string& x ) const{return hash< const char* >()( x.c_str() );}};}hash_map<string, int> wordhash; // 词典//读入词典void get_dict(void){string strtmp; //读取词典的每一行string word; //保存每个词typedef pair<string, int> sipair;ifstream infile("CoreDict.txt.utf8");if (!infile.is_open()){cerr << "Unable to open input file: " << "wordlexicon"<< " -- bailing out!" << endl;system("pause");exit(-1);}while (getline(infile, strtmp)) // 读入词典的每一行并将其添加入哈希中{istringstream istr(strtmp);istr >> word; //读入每行第一个词wordhash.insert(sipair(word, 1)); //插入到哈希中}infile.close();}//删除语料库中已有的分词空格，由本程序重新分词string del_space(string s1){int p1=0,p2=0;int count;string s2;while (p2 < s1.length()){//删除半角空格if (s1[p2] == 32){if (p2>p1)s2 += s1.substr(p1,p2-p1);p2++;p1=p2;}else{p2++;}}s2 += s1.substr(p1,p2-p1);return s2;}//用词典做逆向最大匹配法分词string dict_segment(string s1){string s2 = ""; //用s2存放分词结果while (!s1.empty()) {int len = (int) s1.length(); // 取输入串长度if (len > MaxWordLength) // 如果输入串长度大于最大词长{len = MaxWordLength; // 只在最大词长范围内进行处理}string w = s1.substr(s1.length() - len, len);int n = (wordhash.find(w) != wordhash.end()); // 在词典中查找相应的词while (len > UTF8_CN_LEN && n == 0) // 如果不是词{len -= UTF8_CN_LEN; // 从候选词左边减掉一个汉字,将剩下的部分作为候选词w = s1.substr(s1.length() - len, len);n = (wordhash.find(w) != wordhash.end());}w = w + Separator;s2 = w + s2;s1 = s1.substr(0, s1.length() - len);}return s2;}//中文分词，先分出数字string cn_segment(string s1){//先分出数字和字母string s2;int p1,p2;p1 = p2 = 0;while (p2 < s1.length()){while ( p2 <= (s1.length()-UTF8_CN_LEN) &&( s1.substr(p2,UTF8_CN_LEN).at(0)<'0'||s1.substr(p2,UTF8_CN_LEN).at(0)>'9' )){/ /不是数字或字母p2 += UTF8_CN_LEN;}s2 += dict_segment(s1.substr(p1,p2-p1));//之前的句子用词典分词//将数字和字母分出来p1 = p2;p2 += 3;while ( p2 <= (s1.length()-UTF8_CN_LEN) &&( s1.substr(p2,UTF8_CN_LEN).at(0)>='0'&&s1.substr(p2,UTF8_CN_LEN).at(0)<= '9' )){//是数字或字母p2 += UTF8_CN_LEN;}p1 = p2;} //end whilereturn s2;}//在执行中文分词前，过滤半角空格以及其他非UTF-8字符string seg_analysis(string s1){string s2;string s3 = "";int p1 = 0;int p2 = 0;int count;while ( p2 < s1.length()){if (((s1[p2]>>4)&14) ^ 14){//过滤非utf-8字符count = 0;do{p2++;count++;}while((((s1[p2]>>4)&14) ^ 14) && p2 < s1.length());s2 = s1.substr(p1,p2-count-p1);//数字前的串s3 += cn_segment(s2) + s1.substr(p2-count,count) + Separator;//数字if (p2 <= s1.length()){//这个等号,当数字是最后一个字符时！s1 = s1.substr(p2,s1.length()-p2);//剩余串}p1 = p2 = 0;}elsep2 += UTF8_CN_LEN;}if (p2 != 0){s3 += cn_segment(s1);}return s3;};int main(int argc, char* argv[]){ifstream infile("1998-01-qiefen-file.txt.utf8"); // 打开输入文件if (!infile.is_open()) // 打开输入文件失败则退出程序{cerr << "Unable to open input file: " << argv[1] << " -- bailing out!"<< endl;system("pause");exit(-1);}ofstream outfile1("result.txt.utf8"); //确定输出文件if (!outfile1.is_open()) {cerr << "Unable to open file：SegmentResult.txt" << "--bailing out!"<< endl;system("pause");exit(-1);}clock_t start, finish;double duration;start = clock();get_dict();finish = clock();duration = (double)(finish - start) / CLOCKS_PER_SEC;cout << "词典读入完毕，耗时" << duration << " s" << endl;string strtmp; //用于保存从语料库中读入的每一行string line; //用于输出每一行的结果start = clock();cout << "正在分词并输出到文件，请稍候..." << endl;while (getline(infile, strtmp)) //读入语料库中的每一行并用最大匹配法处理{line = del_space(strtmp);line = seg_analysis(line); // 调用分词函数进行分词处理outfile1 << line << endl; // 将分词结果写入目标文件}finish = clock();duration = (double)(finish - start) / CLOCKS_PER_SEC;cout << "分词完毕，耗时" << duration << " s" << endl;cout << "分词结果保存在result.txt.utf8中。
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面 向专 利 文 献 的 中 文 分 词 技 术 的 研 究
张桂 平 ， 东 生 ， 刘 尹宝 生 ， 徐立 军 ， 雪 雷 苗
（ 阳 航 空工 业 学 院 知识Байду номын сангаас二 程 中心 ，辽 宁 沈 阳 １ ０ ３ ） 沈 ｒ １ ０ ４
摘
要 ： 对 专利 文 献 的 特 点 ， 文提 出 了一 种 基 于 统计 和 规 则相 结合 的 多 策略 分 词 方 法 。该 方 法 利 用 文 献 中潜 针 该
ｃ ｅ ｅ ｏｄ ｒ ｓ ｔ ｎ ｔ ｅ ｃｏ ｅ ａ ｄ ｏ ｎｎｇ ｔｓ ，ｗ ｉｈ ｉ ｐｒ ｖｅ ｎ ｕ ｈｉｖ ｓｇｏ ｅ ｕｌｓ ｉ ｈ ｌｓ ｎ ｐｅ ｉ ｅ ｔ ｔ ｍ ｏ ｓ ｏ ｎｋｎ ｗ ｎ ｗ ｏ ｄ ｅ ｏ ｎｉｉ ｓ ｗ ｅ１ ｏ ｒ ｓ ｒ ｃ ｇ ｔｏｎ ａ ｌ． Ｋｅ ｒ ｓ：ｃ ｙ ｗｏ ｄ ｏｍｐｕｔ ｒａ ｅ ｐｐｌ ａ ｉ ｉ ｔｏｎ； Ｃｈｉｅ ｅ ｉ ｏ ｍａ ｉ ｏ ｅ ｓｎ ｃ ｎ ｓ ｎｆ ｒ ｔｏｎ ｐｒ ｃ ｓ ｉ ｇ； Ｃｈｉ ｓ ｗｏ ｄ ｓ ｇｍ ｅ ｔ ｔｏｎ； ｐａ ｅ ｔ ｏ ｕｍ ｅ ； ｎｅ ｅ ｒ ｅ ｎａｉ ｔ ｎ ｄ ｃ ｎｔ ｃ ｎｔ ｘ ｎ ｏｒ ａ ｉｎ ｏ ｅ ｔｉ ｆ ｍ ｔｏ
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第 ２ ４卷
第 ３ 期
中文信 息学报
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Ｖｏ１ ２ ． ４， Ｎｏ ３ ．
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２１ ０ ０年 ５月
文 章 编 号 ： ０ ３０ ７ （ ０ ０ ０ —１ ２０ １ ０ －０ ７ ２ １ ） ３０ １ —５
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在 的切 分 标 记 ， 合 切 分 文本 的上 下 文 信 息进 行 最 大概 率 分 词 ， 结 并利 用 术 语 前 后 缀 规 律 进 行 后 处理 。该 方 法 充 分 利 用 了从 大规 模语 料 中获 取 的 全局 信 息和 切 分 文 本 的上 下 文 信 息 ， 效 地 解 决 了专 利 分 词 中 未登 录词 难 以识 别 问 有 题 。 实验 结 果 表 明 ， 文 方 法在 封 闭 和 开放 测 试 下 分 别取 得 了较 好 的 结 果 ， 未 登 录词 的 识 别 也有 很 好 的 效 果 。 该 对 关键 词 ：计 算机 应 用 ； 中文 信 息 处 理 ； 中文 分词 ； 专利 文献 ； 下文 信 息 上 中 图分 类 号 ： Ｐ ９ Ｔ ３１ 文 献 标 识码 ： Ａ