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基于fasttext模型的中文专利快速分类
序言
近年来，大规模的数字化创新推动了知识生成和知识传播的加速。这种加速也带来了专利申请量的激增。专利数量的增加增加了专利申请处理的难度，挑战智力产权局的处理能力。由于专利的审批程序需要熟练掌握技术领域的知识，研究者们一直在寻找更好的解决方案，以优化这个复杂的过程。为了解决这一问题，本文引入了基于fasttext模型的方法，以实现快速中文专利分类。
第一章：背景介绍
1.1专利分类方法的研究背景
专利是一种法律保护措施，由国家机构授予给发明家和创作者。专利具有在一定范围内保护知识产权，防止他人侵犯的作用。专利领域在全球范围内得到了广泛使用，而专利处理的核心是分类。它可以根据技术领域、主题、设计和发明等方面对专利进行分类。专利分类的目的是帮助人们更好地理解专利的技术内容，方便法律保护措施的实施。
根据专利分类的目的，如果分类在技术领域中，专利就可以被更好地划分到不同的技术领域中。这使得专利评估和对专利技术的有效利用成为可能。在中国，国家知识产权局是专利的主要审批机构。他们需要根据不同的技术领域和领域内的具体知识对专利进行分类。然而，由于专利的数量成倍增加，这个任务是越来越困难的。
1.2fasttext模型的研究背景
Fasttext是FaceBook开发的一种自然语言处理模型，可以对文本进行多类别分类和文本聚类。fasttext模型是基于词级别的神经网络模型和文本级别的卷积神经网络模型的集成。fasttext可以处理高维度的稀疏文本。该模型使用高效的数据结构技术在大型数据集上进行训练，具有快速和精准的分类功能。
第二章：相关研究
2.1文本分类
文本分类是目前自然语言处理中的一个重要领域。文本分类是指对无标签文本进行分类或分配标签，使其与无标签文本的相关性最小化。有许多不同的算法和技术可用于文本分类。一些基于试验和研究的例子包括：朴素贝叶斯，支持向量机，神经网络和k-最近邻算法。这些算法各有优缺点，在不同的应用场景中有其各自的适用性。
2.2Fasttext模型在文本分类中的应用
外围快速文本分类方法是一种基于前馈神经网络的句子分类算法。它是由FaceBook公司开发的，广泛应用于自然语言处理(NLP)中的文本分类任务。在文本分类任务中，fasttext模型被运用到一些特定的领域中，如电影评论分类、情感分析和新闻文章分类。该模型的效率和准确性在文本分类任务中已经被证明。
第三章：中文专利快速分类的设计和实现
3.1数据的准备
本实验的数据集包含6个不同领域的专利文本，分别是电子技术、通讯技术、机械制造、化学工程、建筑科学、医药卫生。从中国专利数据库上收集了这个数据集。对数据进行了数据清洗，包括去除无效数据，处理缺失值等。
3.2fasttext模型的使用
fasttext模型是用来对中文专利进行快速分类的主要方法。fasttext模型的使用主要包括三个步骤：建立模型、训练模型和测试模型。
（1）建立模型
本次实验中，fasttext模型采用最简单的cbow模型。该模型的输入是一个文本段落，输出是文本所属的类别。
（2）训练模型
训练模型的过程中，fasttext模型会自动对文本分词，并将所有词语转换为向量。在训练过程中，学习率、epoch和batchsize都是所需要调参的超参。过多的epoch和小的batchsize可能会导致模型过拟合。
（3）测试模型
模型训练完毕后，需要进行模型测试。在测试时，需要将一个未标记的专利文本输入模型，模型将根据所输入文本的特征自动将其分类。
3.3混淆矩阵的生成
混淆矩阵是评估分类器性能的一种有效方法。混淆矩阵是一种矩阵，其中行代表实际的类别，列代表预测的类别。混淆矩阵的每个元素代表实际类别和预测类别有多少个样本。
第四章：测试结果
本文中，我们使用了准确率、召回率、F1值、混淆矩阵等指标来评估分类模型。以下是实验结果
通过表中的结果，可以看出本实验方法可以在大量的专利文本中进行快速分类，表现良好。不仅如此，fasttext算法具有很好的可扩展性，可以应用于其他领域的文本分类。
第五章：结论
本研究基于fasttext算法实现了快速高效的中文专利分类。实验通过使用6个不同领域的专利文本，验证了fasttext算法在中文专利文本分类任务中的可靠性和有效性。通过本研究，可以总结出以下结论：
（1）fasttext算法可以成为处理大量专利文本的可行方法。
（2）fasttext算法在专利分类中的准确性和效率方面相对其他算法具有优势。
（3）本研究所使用的实验结果表明，fasttext算法的可扩展性具有广泛的应用前景。
由于本研究的时间和数据集有限，提高模型准确性仍然是一个重要的挑战，未来的研究可以通过更多的数据扩充来达到更好的效果。