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金融科技专利技术分类及识别方法研究
引用本文:彭树远,吴杰,孙权,章政,马甜甜,曾泽华.金融科技专利技术分类及识别方法研究[J].中国发明与专利,2023(5):10-17.
作者姓名:彭树远  吴杰  孙权  章政  马甜甜  曾泽华
作者单位:1. 中国银联股份有限公司;2. 复旦大学计算机科学技术学院
摘    要:目的/意义]金融科技包括的技术主题及范围边界并不清晰,使得“IPC分类号+关键词”的传统专利检索和分类方法效果不佳,需要针对跨领域专利数据的分类及识别流程进行研究。方法/过程]构建了一套结合文本挖掘、层次聚类、置信学习和自然语言处理等技术的方法流程,能够直接从专利说明书中获取分类体系并形成相应分类模型。结果/结论 ]提出一种构建跨领域专利分类体系及自动识别方法的流程框架,形成了较为全面、客观的金融科技专利技术分类体系,以及较为准确高效的分类模型,并对国内金融科技专利的发展情况进行了分析。创新/局限]未来可基于Bert等大规模预训练模型的Prompt Tuning方法,进一步降低人工参与成本并提升效率。

关 键 词:金融科技  文本挖掘  专利情报  机器学习
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