摘要
本发明公开了一种基于语义挖掘和特征融合的专利价值评估方法,所述方法包括以下步骤:首先通过检索及数据清洗获取领域专利数据集,并定义专利价值标签;从专利价值评估指标和文本语义特征两个方面,确定专利价值影响因素;获取相关数据并进行预处理;构建与训练一个包括多模态数据输入、特征提取、特征融合和专利价值预测4个模块的专利价值评估模型;采用多分类评价指标评价与优化模型的性能,并使用最优的模型对目标专利进行价值评估。本发明能够有效挖掘专利价值影响因素中的关键特征,实现对专利价值的全面和准确评估,为专利成果转化和管理提供数据支持和决策依据。
技术关键词
价值评估方法
文本
语义特征
数值型指标
注意力机制
融合特征
多模态
多层感知机
标签
文献计量学
评估指标体系
BERT模型
自然语言
数据输入模块
深度学习模型
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LSTM模型
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节点
数据
XGBoost模型
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编码器模块
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