単語の分散表現を用いた特許調査のFターム推定実験

カテゴリ: 研究会(論文単位)

論文No: IS18017

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: 2018/03/23

タイトル(英語): An Experimental Study on F-term Identification of Patent Retrieval Task using Distributed Expression of Words

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、SVMとニューラルネットワークを用いてFタームを自動推定する手法を提案する。

要約(英語): This paper reports an experimental study on F-term identification using distributed expression of words for patent retrieval task. To achieve this goal, our approach is to vectorize patent documents by using “word vectorization with subword information” and estimate F-term by supervised learning. Comparative experiments using artificial neural network and support vector machine are shown.

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 472 Kバイト