Många textbrytningsuppgifter som textsökning, textsammanfattning och textjämförelser beror på utdrag av representativa nyckelord från huvudtexten. De flesta befintliga nyckelord extraktion algoritmer är baserade på diskret påse-of-words typ av ord representation av texten. I detta dokument föreslår vi en patentnyckelordextraktionsalgoritm (PKEA) baserad på den distribuerade Skip-gram-modellen för patentklassificering. Vi utvecklar också en uppsättning kvantitativa prestandamått för nyckelordsextraktion baserat på informationsvinst och korsvalidering, baserat på klassificeringen Support Vector Machine (SVM), som är värdefulla när människoannoterade nyckelord inte är tillgängliga. Vi använde ett standardriktmärke för dataset och en hemmagjord patentdataset för att utvärdera PKEA:s prestanda. Vårt patentdataset omfattar 2500 patent från fem olika tekniska områden relaterade till autonoma bilar (GPS-system, lidarsystem, system för objektigenkänning, radarsystem och styrsystem för fordon). Vi jämförde vår metod med Frequency, Term Frequency-Inverse Document Frequency (TF-IDF), TextRank och Rapid Automatic Keyword Extraction (RAKE). De experimentella resultaten visar att vår föreslagna algoritm ger ett lovande sätt att extrahera nyckelord från patenttexter för patentklassificering.
Hu m.fl. har använt distribuerad återgivning av ord i extrahera nyckelord för patentklassificering REF.
Patent Keyword Extraction Algorithm Based on Distributed Representation for Patent Classification
{'venue': 'Entropy', 'journal': 'Entropy', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}