基于SAO-ADV结构的论文创新性的测度方法

发明专利有效专利

申请号：
CN202010313225.8
IPC分类号：G06F40/211;G06F40/289;G06F40/30;G06F40/253
申请日期：
2020-04-20
申请人：
中山大学

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法律信息

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著录项信息

专利名称	基于SAO-ADV结构的论文创新性的测度方法
申请号	CN202010313225.8	申请日期	2020-04-20
法律状态	实质审查	申报国家	中国
公开/公告日	2020-08-28	公开/公告号	CN111597793A
优先权	暂无	优先权号	暂无
主分类号	G06F40/211	IPC分类号	G;0;6;F;4;0;/;2;1;1;;;G;0;6;F;4;0;/;2;8;9;;;G;0;6;F;4;0;/;3;0;;;G;0;6;F;4;0;/;2;5;3查看分类表>
申请人	中山大学	申请人地址	广东省广州市海珠区新港西路135号变更专利地址、主体等相关变化，请及时变更，防止失效
权利人	中山大学	当前权利人	中山大学
发明人	侯剑华;王东毅
代理机构	广州粤高专利商标代理有限公司	代理人	暂无

摘要

本发明提供基于SAO‑ADV结构的论文创新性的测度方法，包括构建待评价对比的论文背景库；去除论文背景库及待评价论文中引言性或介绍性的句子，对剩余文本进行分词处理并进行词性标注和句法分析，提取出论文背景库和待评价论文的SAO‑ADV结构；构建Word2Vec语义相似度模型；采用语义相似度模型计算每一个构成SAO‑ADV结构的内部短语的创新度，得到SAO‑ADV结构以及待评价论文的创新度，完成论文创新性的测度。本发明提供的基于SAO‑ADV结构的论文创新性的测度方法，采用了改进的SAO‑ADV模型完整地提取论文内容，将论文的主题词用语法结构完整串联起来，使评价结果更加全面；同时利用语义相似度模型，能够直接地评价论文内容，不用借助外界计量指标例如引文来评价，更能反映论文内容的质量。

序号	公开(公告)号	公开(公告)日	申请日	专利名称	申请人
该专利没有引用任何外部专利数据！

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