专利本体中术语及术语间关系抽取研究.docx

专利本体中术语及术语间关系抽取研究
摘要
本文以专利本体中术语及术语间关系抽取为研究对象，分别探讨了本体构建及关系抽取的方法，其中本体构建依据本体工程的规范分为三个阶段，包括本体需求分析、本体设计、本体实现；而关系抽取主要采用了基于依存句法和统计学习算法的方法。在实验中，本文采用了来自于USPTO的专利数据集，并分别评估了本体和关系抽取的性能表现，结果表明，所提出的方法具有较高的准确率和召回率，可以有效提高专利信息的自动化处理效率。
关键词：本体工程，关系抽取，专利信息，依存句法，统计学习算法
Introduction
随着信息技术的进步，专利信息成为了一个重要的研究领域。在法律、科研、商业等领域中，专利信息的自动化处理能够提高信息资源的利用效率。然而，由于专利信息所包含的领域专业性和语言复杂性，使得专利信息的自动化处理难度较大。
为了解决这个问题，本文提出了一种基于本体工程和关系抽取的方法，可以有效提高专利信息的自动化处理效率。通过本体工程，我们可以对专利信息进行抽象和建模，利用本体的形式化描述来实现专利信息的结构化和规范化，使得专利信息的自动化处理更加高效和准确。同时，利用关系抽取技术，我们可以从专利文本中抽取出专利术语和术语之间的关系，从而实现专利信息的自动理解和分析。
本体构建方法
本体是一种用于进行知识表示和知识共享的形式化描述方法，能够将知识以图形模型的形式进行抽象和建模。本体工程是本体创建的过程，包括本体需求分析、本体设计、本体实现等步骤。本文采用Protege工具创建了本体，同时结合本体编程语言OWL2.0，实现了专利信息的表达和组织。
本体需求分析
本体需求分析是本体工程的第一步，其目的是明确本体的使用场景和目标，以便为本体的设计和实现提供基础。在本研究中，我们以专利文本为本体的使用场景，旨在构建一个能够表示专利信息的本体模型，并实现专利信息的语义化和结构化。
本体设计
本体设计是本体工程的第二步，其目的是确定本体的形式化描述，定义本体的术语及其关系，并建立本体的语义网络。在本研究中，我们提出了基于本体工程的专利信息本体模型，包括连接、专利信息、专利文本等层次结构，利用本体的属性和关系来描述专利文本中的概念和关系，实现专利信息的规范化和结构化。
本体实现
本体实现是本体工程的第三步，其目的是利用本体语言来实现本体的描述和组织，并实现本体的概念推理和查询。在本文中，我们通过Protege工具和OWL2.0语言实现了专利信息本体模型，同时实现了概念推理和查询，实现了专利信息的结构化和规范化。
关系抽取方法
关系抽取是指从文本中抽取出特定的实体及其相互关系或属性。在本研究中，我们采用了基于依存句法和统计学习算法的方法实现了专利信息中术语及其关系的抽取。
依存句法分析
依存句法是一种针对句子的语法分析方法，能够标示句中的词汇之间的依存关系。在本文中，我们采用了依存句法分析器来识别专利文本中的实体和关系，通过分析每个实体的依存关系以及与其他实体的依存关系，从而确定实体之间的关系。
统计学习算法
统计学习算法是一种机器学习方法，其中包括有监督学习、半监督学习和无监督学习等。在本研究中，我们采用了基于支持向量机和决策树算法的方法，训练关系分类模型，并用训练好的模型来预测新的文本数据中的实体和关系。
实验分析
为了评估本文提出的方法的性能表现，本文采用了来自于USPTO的专利数据集，并分别评估了本体和关系抽取的性能表现。在实验中，我们利用F1、准确率和召回率三种指标来衡量方法的性能表现，结果表明，所提出的方法具有较高的准确率和召回率，可以有效提高专利信息的自动化处理效率。
总结
本文以专利信息的自动处理为出发点，提出了基于本体工程和关系抽取的方法，可以实现专利信息的结构化和规范化，增强专利信息的自动化处理能力。本文的实验结果表明，所提出的方法具有较高的准确率和召回率，能够有效提高专利信息的自动化处理效率。在未来的研究中，我们将会继续优化本体和关系抽取的方法，以提高其处理速度和扩展性，进一步推动专利信息领域的自动化处理。