基于语用信息的中文专利检索系统的开题报告

基于语用信息的中文专利检索系统的开题报告一、研究背景及目的：随着专利数量的不断增长，人们越来越意识到专利检索的重要性。然而，传统的基于关键词的检索模式存在着信息量少、召回率低等问题。近年来，为了解决这些问题，基于语义信息、自然语言处理（NLP）等技术被广泛运用到专利检索领域。然而，这些技术仅仅关注文本的表层形式，忽略了其中隐含的语义信息，因此对于语义相似但表达形式不同的文本难以进行有效的匹配。因此，基于语用信息的中文专利检索系统受到了人们的广泛关注。本项目打算基于语用信息，构建一个中文专利检索系统，通过对中文专利文本中的语用信息进行分析和匹配，实现优质的检索结果。具体研究目的为：1.研究和设计基于语用信息的中文专利检索算法及体系结构；2.进行语用信息在中文专利文本中的分析，包括词义消歧、语义角色标注、实体识别等；3.考虑语用信息的互动关系，并结合NLP技术对文本进行语法分析，生成语义相似的文本对，以此构建语用信息匹配模型；4.开发一个基于WEB的检索平台，包括检索模块、前端页面展示模块、用户管理模块等；二、研究内容及方法：1.基于语用信息的中文专利检索算法及体系结构设计通过对现有专利检索系统的研究和分析，以及语义信息处理和匹配相关算法的研究，设计一个基于语用信息的中文专利检索算法和体系结构。该算法和体系结构应该能够清楚地识别中文专利文本中的语用信息，分析出文本的语义以及语义之间的互动关系，并计算出文本之间的相似度以及匹配度。2.语用信息在中文专利文本中的分析该研究即为对语用信息进行分析和提取，包括对专利文本中的词义、语义角色和实体等进行消歧和标注，从文本中提取出相关的语用信息。这一过程主要依托现有中文自然语言处理技术和相关工具。3.考虑语用信息的互动关系，并结合NLP技术对文本进行语法分析该过程是该研究的关键环节，通过对语法结构和语义关系的分析，生成语义相似的文本对，从而实现文本的匹配和检索。这一过程主要依托现有NLP技术的部分模块，比如句法分析、语义关系的分析等工具。4.开发一个基于WEB的检索平台该研究即为开发一个基于WEB的中文专利检索平台，通过运用前面研究所得到的算法、处理流程和模型，将它们应用到平台系统中，实现检索功能。三、研究难点：1.语用分析准确性语义、语法分析结果的准确性对整个系统的准确性非常关键。语用分析的准确性直接影响到匹配结果的准确性，因此需要在算法实现和模型训练等方面精心设计和优化。2.系统的实时性和可扩展性由于专利文本数据的不断增长和不断变化的检索需求，检索系统需要能够快速适应这些变化，保持系统的实时性和可扩展性。3.海量数据的处理在当今的网络时代，所有数据都趋向于大规模，专利文本同样如此。处理这种大规模数据需要大量计算资源和高效的数据处理算法，因此在研究过程中需要非常关注该问题。四、研究意义：本项目的研究意义在于，通过对中文专利文本中的语用信息进行分析和匹配，实现优质的检索结果。该项目将结合现代自然语言处理、机器学习和模型构建等技术，提高专利文本检索的效率和准确度，给专利研究和专利开发提供更多优质资源和文献。五、研究进度：1.方案拟定和算法设计：2021年10月-11月2.语用信息在中文专利文本中的分析：2021年12月-2022年1月3.结合NLP技术对文本进行语法分析：2022年2月-2022年3月4.开发一个基于WEB的检索平台：2022年4月-5月5.测试数据的准备和结果分析：2022年6月-7月6.论文编写和毕业论文答辩：2022年8月-9月六、参考文献：1.解放军中国专利联盟.(2007).中文专利语义检索方法研究[M].北京:科学出版社.2.Li,J.J.,Fu,J.L.,&Zhang,W.J.(2012).Researchonsemantic-basedChinesepatentretrievalmodel.JournalofConvergenceInformationTechnology,7(8),331-338.3.张茜,郝建强.(2016).基于语用信息的专利语义