简介：总结国内外专利文本分类情况,简要叙述基于机器学习的专利文本分类的-般框架,介绍专利文本分类的文本预处理、特征提取、文本表示、分类器构建及效果评价等过程.将应用于专利文本分类的机器学习算法分为单-分类算法和组合分类算法着重探讨单-分类算法主要有NB算法、ANN算法、Rocchio算法、KNN算法、SVM算法等;组合分类算法主要有两种组合算法,如NB-KNN算法、Rocchio-KNN算法、KNN-SVM算法、SVM-其它算法,还有多种组合算法.指出各种机器学习算法应用在专利文本分类上的优势与不足,从专利文本预处理、特征提取、专利文本表示、分类器的构建、新方法的探索等五个方面对专利文本自动分类技术进行展望.

简介：由于《中国图书馆分类法》的类目数目庞大和文献在各类目上分布的不均衡，导致基于机器统计学习的自动分类技术在此类多层分类上的力不从心。基于人工标引经验的自动分类试图通过情报检索语言兼容互换的原理解决这一问题，然而直接应用标引词串对分类进行匹配在实际应用中产生了一系列的问题。本文试图通过两种分类技术相结合的方法对信息资源进行分类，提出了用相关度度量来测定关键词和类目概念之间的关联，构建关键词、分类号、归属度三元组矩阵的方法进行分类匹配，并在小规模的测试集上得到了较好的效果。本文详细讨论此种分类器的构建原理、构建方法以及分类流程，并对该方法存在的不足进行了分析。

简介：在我国机器人产业发展的战略背景下，如何满足机器人产业竞争情报服务需求具有一定的紧迫性和现实意义。文章从参与主体、生产方式、服务内容、供应形式等方面对机器人产业竞争情报服务模式进行了探讨分析，并就相应机制的完善提出了若干建议。