以图结构建模的功能分析信息提取的专利挖掘：一种基于专利知识库协同建设的方法
摘要：专利挖掘技术是利用各种技术来提取关于设计创新的信息。该论文提出了一种自动图形数据建模方法，用于提取机械设计专利的功能表示，建立语义数据库。该方法具有以下几个优点:所提图形建模的无模式特性使得它所基于的本体可以演化和推广到技术领域的上位本体，并且可以指定更具体的领域的下位本体。图形建模受益于在多层关系和交互中进行深层查询的增强性能，并提供高效的存储。图形建模还使得可视化库可以立即使用图形数据结构，无需从关系数据库中提取图形。专利/设计比较通过使用不同层次和权重的重叠计数的搜索查询来计算。这项工作已经开发了PatMine SolidWorks插件,该插件将带有注释的CAD设计与专利进行比较，并突出显示重叠的设计概念。专利注释提取其功能分析，将其结构表示为几何特征交互。附加功能，例如全文搜索和PatMine专利数据库的语义搜索可用，并且图形分析方法和机器学习算法可以插件方式实现，并在以后的工作中加以实施。关键词：专利挖掘；语义分析；功能分析图表；图形数据建模；可视化；相似度评分；大数据分析；机器学习；人工智能；自然语言处理
作者：Manal E. Helal
论文ID：2305.00309
分类：Databases
分类简称：cs.DB
提交时间：2023-05-02