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申请/专利权人：广州奥凯信息咨询有限公司
摘要：本发明公开了基于IPC的预分类模型训练方法、装置、存储介质。本发明的有益效果：1.将IPC释义本身的语义信息结合专利文本语义进行了丰富，将提高IPC预分类的效果，将IPC丰富的语义信息用于分类器进行了学习，得到的IPC分类效果更好，进一步的，能提升用户语义检索专利的效果。2.实现了IPC的预分类任务，结合下游任务例如，语义搜索、新颖性检索，创造新检索等可以进一步调整预分类任务输出结果，便于下游任务的实现。3.采用了分类器和决策器，进一步考虑了的IPC分类概率之间的互相影响，能进一步的提高分类的准确率，以及分类效果。
主权项：1.基于IPC的预分类模型训练方法，其特征在于：预分类模型包括分类器和决策器，训练方法包括：S1、选取专利文本提取其中语料组成原始专利语料库，选取IPC分类号释义组成原始专利分类语料库；S2、对原始专利语料库和原始专利分类语料库采用IPC分类标准进行分级分类，并构建原始专利语料库与原始专利分类语料库映射关系；S3、对原始专利语料库和原始专利分类语料库进行分词，丢弃屏蔽词，获得专利语料库和专利分类语料库并继承映射关系；S4、将专利语料库和专利分类语料库进行向量化；S5、利用深度学习模型对专利语料库和专利分类语料库进行特征提取，得到专利文本特征向量和专利分类文本特征向量并继承映射关系；S6、将专利分类文本特征向量和其有映射关系的所有专利文本特征向量按照所属的分级分类进行输入，至分类器，训练分类器进行初步IPC分类概率输出；S7、将初步IPC预分类结果输入决策器中，训练决策器输出IPC预分类结果。
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