专利本体中术语及术语间关系抽取研究的开题报告

专利本体中术语及术语间关系抽取研究的开题报告一、研究背景随着科技的发展，专利申请量也越来越大，每个领域都有大量的专利文献。在这些专利文献中，术语的重要性不言而喻。术语是专业领域的专有名词，具有一定的语义和上下文关系，因而良好的术语提取与术语间关系抽取是专利技术分析的必要步骤。目前，大多数的术语提取和抽取方法都是针对文本的，但对于专利文献中特殊格式的内容（如草图、法律声明、特殊标识符等）难以有效解析和利用，使得结果的准确性和实用性大打折扣。因此，本研究旨在探究基于图像识别和自然语言处理技术相结合的方法，有效提取专利文献中的术语及术语间关系，为后续的专利分析提供更加准确和全面的信息基础。二、研究目的和意义1.提高专利技术研发效率：由于专利文献往往十分复杂，包含大量的专业术语和技术内容，因此在专利技术研发中，需要耗费大量时间和人力将文本信息进行整理和分类。本研究通过术语提取和术语间关系抽取，可以快速准确地获得文本信息，提高技术研发的效率。2.提高专利分析的准确性：专利技术分析需要识别专业术语和技术关系，抽取关键技术点。本研究旨在提供一种更加全面、准确的分析方法，为企业和研究机构提供更加可靠的技术分析结果，减少技术风险。3.产业转型升级：本研究将为科技创新和产业升级提供有力支撑，推动技术创新和产业转型升级，增强中国在技术领域的竞争力。三、研究方法本研究将采用以下方法：1.图像处理技术：将专利文献转化为图像文件，提取专利文档中的特征元素，并通过图像处理技术获得特殊格式内容的位置信息。2.自然语言处理技术：提取文本中的专业术语和技术关键点，并抽取术语间的关系。3.知识图谱构建：通过将抽取出的术语和关系进行处理和分析，建立专业领域的知识图谱，为专利技术分析提供基础支持。四、研究内容及计划1.研究数据来源：本研究将选取同一领域的专利文献作为研究对象，使用Python爬虫技术从专利数据库中获取研究数据。2.研究步骤：(1)将专利文献转化为图像文件，提取文档中的特殊格式内容；(2)基于经验词典和机器学习技术，提取专有名词、术语、技术点等关键信息；(3)利用自然语言处理技术，抽取文本信息，分析术语间的关系；(4)基于知识图谱技术，建立专业领域的知识图谱，并提供可视化分析功能。3.研究周期：研究时间为7个月，具体研究进度为：(1)第1-2个月：文献综述和研究设计；(2)第3-4个月：图像处理技术和术语提取方法的研究与实现；(3)第5-6个月：术语间关系抽取技术和知识图谱构建方法研究；(4)第7个月：实验结果分析和论文撰写。五、预期成果本研究旨在构建可靠、准确且易于操作的专利文本信息处理系统，具有以下特点：1.可以将专利文档中的特殊格式文本信息转化为图像文件提取出来，有效提高数据处理的准确性。2.利用自然语言处理和机器学习等技术，可以准确提取出关键术语和技术点，同时抽取出术语间的关系。3.基于建立的知识图谱，可以为专利技术分析提供更加全面、准确的支撑。六、参考文献[1]Sahili,O.,&Sun,A.(2018).IEEETransactionsonAutomationScienceandEngineering,15(4),1715-1730.[2]Wang,Q.,&Zhao,M.(2018).JournalofIntelligentManufacturing,29(6),1265-1275.[3]Zhang,Y.,Chen,H.,Ma,J.,&Liu,X.(2015).IEEETransactionsonAutomationScienceandEngineering,12(3),859-868.[4]Li,Y.,&Liu,H.(2018).ExpertSystemsWithApplications,113,301-311.[5]Zhao,X.,Zha,X.,Chang,J.,Wang,Y.,&Du,