[发明专利]一种融合知识信息的领域专利质量等级预测方法

摘要

本发明涉及自然语言处理领域的专利质量等级预测研究，其主要步骤如下：1.利用融合多特征的功效词抽取模型对功效短语进行识别；2.基于Albert‑BiLSTM模型对专利文本中包含的主题词进行抽取；3.将抽取完成的功效短语与主题词用K‑means算法进行聚类，人工构建技术功效矩阵，得到相应的技术功效与技术规模；4.将专利中包含的结构化数字信息单独量化或组合，结合长文本得到132个评价指标，并利用美国专利数据训练一个迁移学习模型，同时利用主动学习技术进行中文数据集的扩充；5.将技术功效矩阵与132个指标相结合进行迁移训练并更新参数，得到最终的预测模型。本发明有效提升了专利质量评估的准确性。