特許調査における単語群からの文書特徴表現を用いたF ターム推定実験

カテゴリ: 研究会(論文単位)

論文No: IS17058

グループ名: 【C】電子・情報・システム部門 情報システム研究会

発行日: 2017/11/02

タイトル(英語): An Experimental Study on F-term Identification using Document Feature Representation for Patent Retrieval Task

著者名: 奈良 清仁(神奈川大学),秋吉 政徳(神奈川大学),吉新 喜市(エムテック),築山 誠(エムテック)

著者名(英語): Kiyohito Nara(Kanagawa University),Masanori Akiyoshi(Kanagawa University),Kiichi Yoshiara(MTEC),Makoto Tsukiyama(MTEC)

キーワード: 特許調査|単語ベクトル|文書特徴|Patent retrieval|word vector|document feature

要約(日本語): 先行技術調査では、「漏れ」や「ノイズ」が少ない検索をおこなうために特許分類による「インデックス検索」がおこなわれている。しかし、適切な特許分類の選定は熟練の調査者であっても容易ではない。そこで、本研究では単語の分散表現を用いて特徴文書をベクトル化し、ニューラルネットワークで学習をおこない、特許分類を自動推定する手法を提案する。

要約(英語): This paper addresses an experimental study on F-term identication using document feature representations forpatent retrieval task. our proposedmethods utilize document feature representations derived from statistical-based word features on categorized documentssuch as \tf -idf (term frequency inverted document)" and \word vectorization with subword information".

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 929 Kバイト