【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及文本图形分类处理，具体涉及一种基于图文多模态双曲嵌入的专利ipc分类方法及系统。
技术介绍
1、专利文献申请时需要依据其
技术实现思路
进行国际专利分类划分。人工方式划分给专利审查员带来了巨大的工作量。一种基于sbert的中文专利ipc分类方法（公开号为cn115758244a的中国专利公开文本）采用具有孪生结构的sbert作为中文专利自动分类的框架，将专利文本和ipc分类表中的分类术语描述为两路数据输入sbert，通过bert实现对两路文本的向量化编码，然后由得到的两路向量相近程度来判断真实专利的类别，还能够给出多个ipc分类号。一种专利文本多标签分类方法（公开号为cn113849655b的中国专利公开文本），首先将ipc标签文本描述向量化来表示ipc标签向量，将训练集中的ipc标签共现关系矩阵作为标签之间的关联矩阵，再基于上述矩阵得到融合标签关联关系的ipc标签表示矩阵，最后将专利文本的不同角度的特征表示融合后得到文本特征矩阵与ipc标签矩阵相乘得到标签分数矩阵，通过激活层归一化得到各个标签的概率。一种基于知识图谱的专利ipc...
【技术保护点】
1.一种基于图文多模态双曲嵌入的专利IPC分类方法，其特征在于，包括专利图文多模态双曲嵌入的处理阶段及IPC多标签分类的处理阶段；
2.如权利要求1所述的专利IPC分类方法，其特征在于，所述应用所述专利图文多模态双曲模型对待加工专利文献进行处理，得到待加工专利的附图双曲嵌入表示和文本双曲嵌入表示，具体包括：
3.如权利要求1所述的专利IPC分类方法，其特征在于，所述IPC多标签分类模型训练数据集构建步骤，具体包括：
4.如权利要求1所述的专利IPC分类方法，其特征在于，所述利用IPC多标签分类模型训练数据集进行IPC多标签分类模型训
【技术特征摘要】
1.一种基于图文多模态双曲嵌入的专利ipc分类方法，其特征在于，包括专利图文多模态双曲嵌入的处理阶段及ipc多标签分类的处理阶段；
2.如权利要求1所述的专利ipc分类方法，其特征在于，所述应用所述专利图文多模态双曲模型对待加工专利文献进行处理，得到待加工专利的附图双曲嵌入表示和文本双曲嵌入表示，具体包括：
3.如权利要求1所述的专利ipc分类方法，其特征在于，所述ipc多标签分类模型训练数据集构建步骤，具体包括：
4.如权利要求1所述的专利ipc分类方法，其特征在于，所述利用ipc多标签分类模型训练数据集进行ipc多标签分类模型训练，具体包括：
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【专利技术属性】
技术研发人员：冯好国，范娥媚，徐青伟，严长春，裴非，
申请(专利权)人：知呱呱天津大数据技术有限公司，
类型：发明
国别省市：
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