专利名称
主分类
A 农业
B 作业;运输
C 化学;冶金
D 纺织;造纸
E 固定建筑物
F 机械工程、照明、加热
G 物理
H 电学
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公布日期
2023-10-24 公布专利
2023-10-20 公布专利
2023-10-17 公布专利
2023-10-13 公布专利
2023-10-10 公布专利
2023-10-03 公布专利
2023-09-29 公布专利
2023-09-26 公布专利
2023-09-22 公布专利
2023-09-19 公布专利
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专利权人
国家电网公司
华为技术有限公司
浙江大学
中兴通讯股份有限公司
三星电子株式会社
中国石油化工股份有限公司
清华大学
鸿海精密工业股份有限公司
松下电器产业株式会社
上海交通大学
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  • [发明专利]文档分类系统、文档分类方法及文档分类程序-CN201610879239.X在审
  • 守本正宏;白井喜胜;武田秀树;莲子和巳 - UBIC股份有限公司
  • 2013-02-28 - 2017-02-22 - G06Q10/10
  • 本发明提供一种文档分类系统,对诉讼中用于作为证据提交收集的数字化的文档信息进行分析,然后分类以容易地用于诉讼。文档分类系统具有:抽取部,其从收集的文档信息中抽取所规定数量的文档;文档显示部,其将所述抽取的文档群显示在画面上;分类符号接受部,其接受用户根据与所述诉讼之间的关联性对所述显示的文档群赋予的分类符号;选定部,其根据所述分类符号,将所述抽取的文档群按分类符号分类,并解析所述被分类的文档群中共同出现的关键词并选定;数据库,其记录所述选定的关键词;搜索部,其从所述文档信息搜索所述数据库中记录的关键词;得分计算部,其利用所述搜索部的搜索结果和所述选定部的解析结果,计算出表示分类符号和文档之间的关联性的得分;自动分类部,其根据所述得分的结果自动赋予分类符号。
  • 文档分类系统方法程序
  • [发明专利]鉴识系统、鉴识方法、及鉴识程序-CN201380052823.2在审
  • 守本正宏;白井喜胜;武田秀树;莲子和巳 - UBIC股份有限公司
  • 2013-10-09 - 2015-08-26 - G06Q50/18
  • 一种鉴识系统,用以减轻审核者审核作业的负担,包含:一结果信息接受部,对于依据被包含于数字信息中的文书数据所取出的包含预定数量文书的文书群,接受由使用者就与诉讼的关联性所判断出之结果的结果信息;一因子选择部,依据每一结果信息皆在文书群之中共同出现的因子的特征而计算该因子的评估值,并基于该评估值而选择因子;一评分计算部,依据被包含于文书数据的各文书中的选择出的因子及选择出的因子的评估值而计算文书数据的各文书的评分;及一唤回率计算部,基于评分而计算与诉讼的关联性的判断有关的唤回率。
  • 鉴识系统方法程序
  • [发明专利]文档分类系统、文档分类方法及文档分类程序-CN201380011864.7无效
  • 守本正宏;白井喜胜;武田秀树;莲子和巳 - UBIC股份有限公司
  • 2013-02-28 - 2014-11-19 - G06F17/30
  • 本发明提供一种文档分类系统,对诉讼中用于作为证据提交收集的数字化的文档信息进行分析,然后分类以容易地用于诉讼。文档分类系统具有:抽取部,其从收集的文档信息中抽取所规定数量的文档;文档显示部,其将所述抽取的文档群显示在画面上;分类符号接受部,其接受用户根据与所述诉讼之间的关联性对所述显示的文档群赋予的分类符号;选定部,其根据所述分类符号,将所述抽取的文档群按分类符号分类,并解析所述被分类的文档群中共同出现的关键词并选定;数据库,其记录所述选定的关键词;搜索部,其从所述文档信息搜索所述数据库中记录的关键词;得分计算部,其利用所述搜索部的搜索结果和所述选定部的解析结果,计算出表示分类符号和文档之间的关联性的得分;自动分类部,其根据所述得分的结果自动赋予分类符号。
  • 文档分类系统方法程序
  • [发明专利]关键字抽取装置-CN200580037260.5无效
  • 增山博昭;佐藤晴正;浅田诚;莲子和巳;堀田任晃 - 株式会社IPB
  • 2005-10-11 - 2007-11-07 - G06F17/30
  • 一种关键字抽取装置,具备:抽取把由多个文件(D)组成的文件群(E)中包含的索引词(w)中的在上述文件群(E)中的出现频度的高低程度包含在评价中的权重大的索引词即高频度词的高频度词抽取部(30);使上述高频度词基于以与在上述文件群(E)中的索引词(w)的各个的在文件单位中的同现的有无为基础的同现度(C)而成簇的成簇单元(50);对于各个索引词(w)算出对与上述索引词(w)中的属于较多的上述簇(g)的高频度词发生同现,且在较多的文件(D)中与上述高频度词发生同现的东西较高地进行评价所得的得分key(w)的得分算出单元(70);以及基于上述得分来抽取关键字的关键字抽取部(90)。据此,就能自动抽取表示由多个文件组成的文件群的特征的关键字。
  • 关键字抽取装置

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